主成分分析在军工企业绩效评价中的应用

许陈智

（南京航空航天大学经济与管理学院，江苏 南京210000）

0 前言

当前，国防工业正处在转型升级的关键阶段。新形势对军工企业的科研生产等各方面能力提出了更高要求。军工企业既要发展经济,实现知识成果产业化;又要立足科研主业,协调科研任务[1]。因此，对军工企业进行综合评价，不仅是外部环境的号召,也是内部环境的要求。本文基于上市公司财务数据,应用主成分分析法构建综合评价模型,并把模型应用于军工上市公司综合绩效评价中。

1 主成分分析法的基本步骤

在对军工企业的分析评价过程中，研究者需要从多个来源搜集统计资料。公司财务报表是最直接的数据来源[2]。但是报表数据繁多冗长，信息重叠,不利于统计分析和综合评价。主成分分析法就是解决上述问题的一种有效方法。主成分变量能够反映原始指标变量的绝大部分信息,不会产生重要信息丢失,并且变量的数量大为减少,利于进行分析和评价[3]下文将给出军工企业综合评价的基本步骤[4]。

1.1 评价指标的筛选及其体系的建立。

统计指标反映事物的某种数值属性或特征的概念,一个好的指标应具备以下优点[5]准确性;敏感性;特异性;易获取性。评价标准的制定，一种是直接使用通行标准。一种是根据历史时期的指标值统计处理而获得评价标准，通常计算各单项指标的各项特征值。其中最大值、最小值可作为评价时的先进值,和最差值均数或中位数可作为评价时的平均值百分位数常用于等级划分值。

1.2 标准化方法

主成分分析是基于协方差矩阵分析得出的。变量的量纲和主成分方差大小有密切的关系,使得分析结果可能反映不出各变量间的真正关系。在实际经济活动中为了避免量纲不同所带来的影响,通常对原始数据进行标准化处理。具体有累积概率法、指数法、线性插值法等[6]。本文使用线性插值法。

1.3 赋权方法

德尔斐法是是美国兰德公司20视界50年代提出的，它反映了专家意见的价值，是在意见价值判断领域内的一种有益的延伸。层次分析法(AHP)是美国运筹学家ALSaaty在20世纪70年代提出的[7]。其方法步骤包括：选定因素,建立层次结构；构造判断矩阵,检验一致性；计算各因素的权重系数；计算综合权重系数，检验总体一致性。

2 我国军工上市公司的绩效评价的实证分析

2.1 选取评价样本及评价指标体系

截止2014年12月30日，沪市有代表性的军工上市公司共有79家。对这份军工上市公司名单按序号进行等距离抽样，得出44家企业，排除13年数据缺失的企业，最终样本容量为31家。

（1）指标预处理和标准化

本文选取能代表经营业绩的指标，包括成长能力、盈利能力、营运能力、偿债能力等19个财务指标。其中正向指标12个，适中指标7个。首先对适中指标进行处理，对Xi取倒数，使得X’=1/Xi。再利用线性插值法进行标准化。

（2）因子分析条件检验

经过原始处理和标准化处理后，对2013年样本企业数据进行Bartlett球形检验，所得P值小于0.05，数据显著呈球形分布，变量之间不相关。但KMO检验值小于0.5故需要根据相关系数矩阵对指标进行删减，去除相关系数大于0.9的指标。

（3）计算相关系数矩阵

根据SPSS计算结果，相关系数矩阵行列式等于3.55E-3，矩阵为非奇异矩阵，适于主成分分析。同时可以看出,所选的19项经济指标中有一些指标之间显著相关。其中X1与X4；X3与X13；X3与X14；X16与X17等七对指标两两之间的相关系数均大于0.9，具有显著的相关性。所以必须在这七组变量中选择能够说明大部分情报信息的指标。去除那些含有重复信息较多的指标。

根据相关矩阵进行指标删减，，删去X4存货周转率X8主营业务利润率、X12销售毛利率、X14速动比率、X16负债与所有者权益比率共五个指标。第一次指标删减后的KMO检验值有所上升，但仍小于0.5。Bartlett检验P值小于0.05，变量之间不相关。需要第二次指标删减。根据相关系数矩阵删去负债与所有者权益比率指标X16、净资产周转率X3。保留其余十一个指标。第二次指标删减后的检验可知，KMO检验值上升至接近0.6。Bartlett球形检验P值小于0.05，数据显著呈球形分布，变量之间不相关，样本数据适于进一步的主成分分析。

（4）主成分分析

采用IBMSPSS19.0软件，对标准化后的数据进行主成分分析。先求出相关系数矩阵。再根据相关系数得到前4个特征值均大于1。且D1=35.77%,D4=10.92%，主成分累计方差贡献率达到了78.3%。用这四个主成分来代替原来的十九个指标，基本反映了原始信息。这四个主成分是相互独立的，这为分析带来很大的客观性。衡量军工企业绩效的主要指标有:应收账款周转率、主营业务收入增长率、成本费用利润率、销售毛利润。从主成分的相关矩阵可以看出这四个主主成分之间基本上不相关它们所含的信息量没有重叠。

（5）综合评价结果主成分分析法给出的定量的综合评价结果。传统的主观加权法过于依赖决策者的主观经验判断,且难以解决指标之间存在的相关关系。而主成分分析方法能较好的解决上述问题。它的评价指标权重的确定是基于对原始数据的分析处理而得出的,具有较好的客观性,并且达到了降维的目的。

3 结论

本文对公共因子进行主观赋权，将权重设为综合公共因子解释方差的比例。经过计算得出主成分得分与综合得分，并给31家企业排名。结果显示，第一主成分的排名与综合得分排名基本一致。这与实际情况相符，也说明第一主成分的对综合得分的影响较大。

对军工企业绩效的综合评价,不仅为军工企业提供决策参考，也有助于国家落实扶优限劣的倾斜政策。在实际管理活动中，军工企业管理人员需要将业绩提升的重点放在应收账款、成本费用、销售毛利润等指标的改善上。军工企业具有资金占用大、成本费用高、销售利润高的特点，以上指标的改善将有效提升军工的综合经营绩效。

同时，上市公司经营业绩的综合评价是一个复杂的过程,其影响因素众多,评价的结果也与指标选取有关,在实际决策时还应结合具体情况进行一定的定性分析,以做出更为合理的决策。

［1］侯小娜.山东省17个城市可持续发展的综合评价研究[J].价值工程，2007(12)：33－36.

［2］何伟军.高新技术产业开发区经济实力的综合评价[J].科技进步与对策，2002(8)：66－68.

［3］唐加福.主成分分析法在电信企业绩效评价中的应用[J].东北大学学报，2008,29（4）：488－491.

［4］王大虎.主成分分析在经济可持续发展研究中的应用[J].河北师范大学学报,2006：629－33.

［5］范坤,冯长焕.因子分析中指标数据如何正确预处理[J].会计月刊，2013（3）：85－88

［6］刘明广.基于非线性主成分分析的区域创新绩效评价研究[J]技术与创新管理，2013,33（1）：01－04.

［7］岳香.主成分分析在上市公司绩效评价的应用[J].商业时代，2007(18):76－7.