基于因子分析制造业上市公司综合绩效评价,本论文可用于制造业论文范文参考下载，制造业相关论文写作参考研究。
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【摘 要】 在我国制造业上市公司中,影响经营业绩的因素非常复杂,经营业绩表现趋于多元化,不仅包括财务方面的业绩,也包括管理方面的业绩；财务方面的业绩也不仅仅局限于某一个单一的能力指标,若要全面反映公司综合业绩的整体特征,对公司经营状况做出客观准确的评估,就需要建立一个基于所有主要财务指标的综合评估体系.文章以江苏制造业上市公司为例,选取了江苏省204家制造业上市公司作为研究对象,从多个方面选取了十九个财务指标,应用因子分析法,构建多维度的综合绩效评价模型,并利用模型对2015年江苏制造业上市公司的综合绩效进行了评价分析,同时根据实证研究的结果对提高江苏制造业上市公司综合绩效水平提出了相关建议.
【关键词】 上市公司； 制造业； 综合绩效； 因子分析
【中图分类号】 F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2016）24-0089-04
一、引言
制造业上市公司作为工业的领军者,其综合绩效引起了广泛关注.制造业上市公司综合绩效的优劣不仅关系着工业产业的健康发展,也关系着国民生活质量的提高及我国经济在全球的竞争力,其能否具有持久的盈利能力、不竭的营运能力以及能否在经济低迷的大环境下保证偿债能力不受影响,已成为制造业上市公司发展过程中必须面对的问题.
《中国省域经济综合竞争力发展报告（2014—2015）》（简称“蓝皮书”）对采集到的2013—2014年全国31个省、市、区的相关数据资料进行了统计整理和合成,结果显示,在全国省域产业经济竞争力排名中,江苏省、山东省、广东省居前三位[1].工业作为江苏经济支柱产业进入快速发展阶段,并且对江苏经济的贡献不断上升,而制造业上市公司作为工业的领军者,对江苏经济的贡献不言而喻.本文以江苏制造业上市公司为研究对象更具有指导意义.
二、上市公司样本选取及绩效评价方法基本选择
根据新浪财经制造业板块的股票信息,截至2016年4月30日,江苏省制造业上市公司共有207家,为了提高数据的可靠性,在选取样本的时候,本文做了以下处理：（1）选取正常上市公司,剔除ST和*ST股公司（ST舜船和*ST蓝丰）以及一家退市公司（扬子石化）；（2）选取各项指标齐全且正常披露的公司.经筛选,共选取204家上市公司作为研究样本,经验证这204家公司在2015年均未退市或降级.
目前,我国制造业上市公司的经营业绩在财务方面主要体现在收益能力、营运能力、偿债能力、发展能力等方面,要客观评估制造业上市公司的经营业绩,就需要建立一个能涵盖上述能力的综合评估体系.
本文采用因子分析的绩效评价方法来评估上市公司,该方法的特点是全面、客观,同时可以消除指标间相关关系的影响.因子分析法是利用降维的方法得到所选指标的主成分,通过因子来反映权数,这个权数不需要人为确定,通过变换自动生成,因此所得结果排除了人为主观性,同时也能消除指标间关联性影响.进一步看,因子分析可通过因子旋转技术来帮助解释,具有方向性,更有利于解释；并且因子分析不仅可以给出样本的排名顺序,而且还能解析出影响样本排名次序的因素,这是其他综合评价方法所无法代替的.
三、江苏制造业上市公司综合绩效评价指标体系构建
现阶段学者和投资者主要是通过研究财务收益状况来研究企业市场经济份额和各种经济利益最大化,所以笔者认为对企业综合绩效的评价研究应该着眼于财务收益状况的评价,通过阅读大量文献并借鉴前人的研究成果,结合制造业上市公司特点,比如存货较多、应收账款较多等,从收益能力、营运能力、发展能力、偿债能力及获现能力这五个方面筛选出了19项关键指标,组成了一个新的评价指标体系,本文构建的指标体系中,流动比率、速动比率是适度指标,取它们的倒数做同趋化处理,分别记作X15、X16.其次,对同趋化后的指标进行无量纲化处理,如表1所示.
四、江苏制造业上市公司综合绩效实证分析
根据国家统计局新修订的《国民经济行业分类》（GB/T4754-2011）,制造业包括30个大类行业,通过参考证监会行业分类,将制造业整合为10大类,具体内容为：1.食品饮料业；2.纺织、服装、皮毛业；3.造纸、印刷业；4.木材、家具业；5.石油、化学、塑胶、塑料业；6.电子业；7.金属、非金属业；8.机械、设备、仪表业；9.医药、生物制品业；10.其他制造业.本文以上海证券交易所、深圳证券交易所网站所公布的A股及创业板江苏地区制造业上市公司2016年的财务指标为依据进行研究.本文所用财务数据均来源于锐思数据库（www.resset.cn）,数据处理均是在SPSS 22.0中完成.
(一)因子经济意义分析
SPSS操作选取前六个公因子,通过数据分析处理得知各因子在原变量上的复合值都相差不大,经济含义模糊,故不便于对各因子载荷进行合理解释,现采用方差最大法对初始因子载荷矩阵进行因子旋转,得到各因子的方差贡献率,以便更好地了解它们的含义.旋转后的因子系数已经明显向两极分化,有了更鲜明的实际意义,对旋转后的因子进行分类,将19个指标按高载荷分成6类,并结合专业知识对各因子进行命名,如果用Fn来表示第n个因子,则经过因子分析得到的公因子分别为F1、F2、F3、F4、F5、F6,从旋转后的因子载荷矩阵（表2）中可以看出：
（1）公因子F1的因子载荷主要分布于净利润增长率（X12）、每股收益增长率（X10）、利润总额增长率（X11）、成本费用利润率（X3）上,并且这四个因子的载荷都非常高,公因子F1反映了利润发展能力对企业综合绩效的贡献最大,发展能力是衡量一个企业是否具有发展潜力的一个重要能力指标,因此可以将其命名为利润成长力因子.
（2）公因子F2在营业利润率（X5）、销售净利率（X4）、全部资产 回报率（X17）、资产净利率（X2）、资产报酬率（X1）上有较高的载荷,这些变量反映了企业股东的收益能力,故将其命名为收益能力因子.
结论：关于本文可作为制造业方面的大学硕士与本科毕业论文制造业那些前景好一点论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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