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因子分析論文:因子分析大學生實習論文
1高校大學生實習成效的影響因素分析
1.1試驗過程
1.1.1T檢驗與信度分析
進行因子分析前必須對問卷進行穩定性和性檢驗。經過單個樣本檢驗，可得Sig=0.00，當Sig＜0.05，就可說明12個題項具有較好的區分度，即能夠區分出不同題項被測試的反應程度，故皆可保留應用。根據信度系數劃分，當信度系數＞0.9，表示信度好;信度系數＞0.8，表示信度可接受;信度系數＞0.7，表示應重新修訂量表。驗證所得信度系數為0.894，說明問卷信度較好，可轉入因子分析步驟。
1.1.2因子分析
選擇變量并設定因子參數或分析方法，如進行描述、抽取、旋轉等步驟(操作過程略)。在進行因子分析前，必須進行KMO與球形測試，用于判斷是否適合進行因素分析。KMO值為0.846(＞0.6)，適合進行因素分析。同時Bartlett''''sTestX2值為846.109，Sig＜0.05，達到顯著，亦說明適合進行因素分析。根據荷載值可知:及時個新因子主要支配著a4、a5、a6、a8、a9、a11;第二個新因子主要支配a1、a3、a12;第三個新因子主要支配著a2、a7、a10。每個新公因子互不交叉，且至少支配2個及以上原因子，即提取的新因子可代表原有因子，滿足問卷分析內容效度的要求。以特征值≥1為提取標準，共提取3個因素，累積貢獻率為70.726%，已經達到因子分析要求。因子分析過程自動根據特征值大小對新因子進行排列。看出以特征值≥1為標準，共可提取3個新公因子。這從另一角度證明了因子分析的有效性。
1.2結果分析
將新提取的3個公因子分別命名為F1、F2、F3。F1主要反映出a4(實習意愿)、a5(獨自實習傾向)、a6(參與實習主動性)、a8(工作環境適應性)、a9(人際關系影響)、a11(個人重要性)中的信息。以上6項可歸結為大學生個人的認知與行為在實習成效中的影響作用，可將F1稱為實習個體成熟度。F2主要反映出a1(實習必要性認識)、a3(實習安排服從度)、a12(他人影響)的信息。這3項涉及個體認知、過程有關，可將F2命名為實習適應能力。F3主要反映出a2(對實習的期望)、a7(對實習內容的滿意)的信息。這2項可以解讀為與實習目標層次和實際實習內容等有關，故命名為實習匹配程度。經過因子分析后，可以歸納出影響高校大學生實習成效的主要因素是:實習個體成熟度、實習適應能力、實習匹配程度。
2提升高校大學生實習成效的管理建議
總體而言，本次問卷設計、數據統計分析是成功的，所得結果亦較符合實際情況。本文所提煉的新因子基本表達了原有信息，較好地反映了目前高校大學生實習過程中的影響因素以及高校組織實習所面臨的困難。基于因子分析結果，提出高校和大學生應從以下幾方面來共同提高實習效果。
2.1提前培育大學生對實習認知與接納的態度
實習是以學生為主體、學校或企業為主導的一項相互配合的活動。大學生是否清楚地意識到實習對自身的作用、能否從心理接納實習并將意識轉化為實習行動，這是決定大學生實習成效的首要因素。因此，高校必須將實習所要達到的目的、實習過程與方法、實習與理論如何結合等問題，在實習前及時進行教導，讓大學生在思想上樹立起強烈的實習意識和對實習活動的接納意愿。同時，應培養大學生的獨立自主意識和獨立工作能力，形成正確的實習價值觀和自主實習心態。此外，大學生亦應在實習期間初步學會自行化解工作難題或困擾的能力，以獨立自主的勢態迎接實習挑戰。
2.2注重培養大學生實習協調與適應能力
大學生開展實習必須基于實習單位的業務及統籌安排，僅僅認識到實習的重要性并不能取得預期的實習成效。因此，只有將實習必要性的認知融入到實習過程和行為活動中，并將實習內容與實習單位的任務安排結合起來，同時，也應注重培養并提高大學生處理人際關系的能力，注意與實習單位的員工進行有效協作，充分學習或利用他人的知識技能，這樣，才能更好地完成實習任務并取得預期的實習效果，最終提高大學生對實習單位的適應能力和實習效果。
2.3因人而異提高實習雙向匹配程度
當代大學生個性迥異，興趣愛好不同，職業規劃不一，高校已無法施行“一刀切”的實習管理模式。盡管已經在大學生思想中樹立了實習意識，但并不等于在大學生中統一了實習理念和看法。因此，要盡量了解大學生對專業知識的把握程度、對專業的興趣愛好程度以及對實習所持的心態與期望;要合理地調節大學生對實習的期望值，與學生共同確定實習目標，避免出現實習心理落差。同時，應根據不同專業難度和興趣方向，調整實習內容，做到實習者與實習內容的雙向匹配，以提高實習的積極性和實習成效。總之，要想取得的實習效果，既要高校與學生一起達成實習共識，明確實習目標，又要時時跟蹤實習發展動態，分析實習期間出現的現象并發掘其產生根源。要因人而異、有的放矢地解決大學生實習過程中產生的各種問題，并有效地改進實習管理。
作者：吳丹丹單位：福州大學
因子分析論文:基于因子分析的地方文化產業論文
1文獻綜述
目前我國從發展績效的角度對文化產業的研究較少。侯艷紅采用數據包絡法（DEA）和經濟增加值（EVA）的評價指標從中微觀的角度對2006年天津文化產業投入的運行績效進行了綜合評價。郭國鋒、鄭召峰模擬了2008年中部六省的文化產業的發展績效投入產出路徑以及研究各個省存在差異的原因。但是這兩者的研究只是從橫截面數據進行的績效研究，并沒有對文化產業發展績效的時間變化進行探討。李煒應用因子分析法和數據包絡法對我國各省2007～2009年的文化產業的發展水平和績效水平從橫向和縱向的角度進行對比分析。楊智勇根據我國1996～2009年的文化產業的數據，構建相關指標體系，定量地分析各地區的文化產業的發展績效，并構建模型檢驗了文化產業的經濟效應。柳青采集西部文化產業2003～2011年的數據評價發展績效，同時構建Tobit模型實證性地說明了投融資環境對西部文化產業的作用。總之，我國學者對文化產業績效的研究大多從區域的角度進行定性和定量分析，但涉及西北部地區的文化產業的發展績效的文獻不多。本文試圖從定量的角度對甘肅省的文化產業的發展績效進行評價，了解甘肅省文化產業的發展現狀，并提出相關對策。
2甘肅文化產業指標體系的建立
本文通過收集2012年全國31個省的文化產業的數據，重點從文化產業的投入要素和效益產出兩個方面，對甘肅省文化產業的實力進行的評析。考慮到數據的統一口徑，選取的數據均來自國家統計局
3甘肅文化產業績效分析
本文采用因子分析法，通過SPSS軟件對2012年31個省的文化產業的投入和產出的數據進行建模處理，并對31個省的投入和產出水平進行綜合分析和評價，得到甘肅省文化產業的績效發展水平。結果得到：KMO值為0.717和0.737，Bartlett的值為0.000，投入指標和產出指標的前兩個因子的累計方差貢獻率分別達到75.239%和76.286%。這表明變量之間存在相關關系，可以做因子分析，且指標的因子可以代表原始數據的絕大部分信息。同時投入指標的旋轉成分矩陣提取的及時個因子F1在X9、X2、X6、X1、X7、X36個指標上有較大的載荷，這些二級指標表示了文化產業基礎因子的投入程度，可稱為基本投入因子；第二個因子F2在X4、X2、X53個指標上有較大的載荷，這些因素能夠提高消費者對文化產業的滿足率，加強文化產業的發展潛能，可稱為公共投入因子。產出指標的旋轉成分矩陣提取的及時個因子F3在Y1、Y2、Y6、Y54個因子上有較大的載荷量，表示了文化產業資源投入的產出效果，可稱為效益產出因子；第二個因子F4在Y4、Y3、Y73個指標上有較大的載荷，表示城市居民對文化消費的渴望，可稱為公共產出因子。全國31個省的文化產業的發展水平存在著顯著差距。東部地區如廣東、浙江、江蘇等地方的文化產業發展最快，其次是中部地區，而甘肅省所在的大西北地區整體的文化產業的投入和產出水平都比較滯后。從文化產業的投入水平的綜合評價的得分來看，甘肅省的文化產業投入綜合評價在全國排25名。其中基本投入和公共投入的排名分別為30和12。由此可見，甘肅省的優勢是博物館、藝術表演團體等，為文化產業的持續發展提供了資源的基礎，但文化產業的從業人數、部級文化產業示范基地數量、圖書館的規模有限，且政府和社會對文化產業投資度較低，未產生一定的產業規模。另外，甘肅省的人均可支配收入較低，制約了文化產業的發展。從文化產業的產出水平的綜合評價的得分來看，甘肅省的文化產業的產出綜合評價排在全國的第26位。其中效益產出和公共產出的排名分別為28和18。從中可看出甘肅省的國際外匯收入、接待國際游客和報紙圖書業的綜合競爭能力不強，嚴重影響著文化產業的發展。而廣播電視業和期刊業發展較快，對居民的文化需求起到了一定的刺激作用。從綜合競爭力來看，甘肅省的文化產業的發展績效在全國排29位，其發展的整體競爭力較弱，與前3名的廣東、北京、上海差距懸，而其在西北地區，僅略優于寧夏回族自治區，周邊地區如陜西、新疆的文化產業比甘肅更具競爭實力。綜上所述，甘肅省的文化產業的投入和產出水平均位于全國的末端，整體綜合競爭力水平也較低。
4結語
研究結果表明，甘肅省的文化產業處在成長發展初期，文化產業的發展基礎薄弱、集群綜合競爭力不強，落后于中東部地區；文化資源整合和挖掘不足，文化企業散而小，無法形成產業集群，發揮集聚效應；甘肅省的人均收入較低，文化消費需求不足；人才任用機制滯后。從以上結論中，對于提高甘肅省文化產業績效水平可以提出以下五條建議：
（1）加大對文化產業的基礎設施投入，完善公共信息平臺，新建和規范文化產業基地，支持中小型文化企業的發展，吸引文化企業入園；
（2）統籌區域發展，整合文化資源，形成一批具有代表性的文化品牌；
（3）提高文化需求意識，擴大文化消費市場，要注重居民的教育水平；
（4）注重人才培育和引進，特別是經營管理型人才和技術創新類人才；
（5）打造文化產業集群，有效地發揮產業集聚輻射效應。
作者：梁琳娜 張偉玲 單位：甘肅政法學院經濟管理學院
因子分析論文:因子分析鄉鎮科學發展論文
一、鄉鎮科學發展評價體系的構建
1.指標選取原則。鄉鎮是由經濟、社會、資源、環境等組成的一個復雜系統。一個區域的經濟社會發展狀況是多方面的，任何單項指標都無法而客觀地反映該區域的社會、經濟、文化發展水平。所以需要構建一套指標體系進行的評價，該指標體系即是利用多個指標從不同側面、方位、多角度地對區域經濟社會進行評價，要具有導向性、公平性、可操作性和績效性。
2.評價體系指標的選取。根據指標選取的原則，將指標體系分為兩大類，一類是反映經濟發展水平的指標；一類是社會人文發展水平指標進行鄉鎮科學發展定量評價。反映經濟發展水平指標：農村經濟總收入X1、農業收入占經濟總收入的比重X2、工業收入占經濟總收入的比重X3、耕地面積X4、糧食總產量X5、農村用電量X6、農業機械總動力X7、鄉鎮企業產值X8、鄉鎮企業上繳稅金X9、鄉村勞動力占農村人口比重X10，共10個指標。涉及經濟總量、經濟結構、農業生產、鄉鎮企業、勞動力情況。社會人文發展水平指標：農民人均純收入X11、總人口X12、非農人口比重X13、年末出生人口X14、小學初中學校個數X15、師生人數比X16、社區衛生服務中心和衛生所X17、新型農村養老保險參保率X18，共8個指標。涉及鄉鎮人口、城鎮化、農民生活、教育文化水平、社會保障等。
3.評價方法選擇。選用主成分分析法和因子分析法確定指標權重。主成分分析法是一種降維方法，將指標中相關性較高的變量轉化為相互獨立或不相關的變量，即把多指標轉化為少數幾個綜合指標。因子分析是把關系比較密切的、相關程度較高的幾個變量歸為一類，每一類組成一個因子，用較少的幾個因子反映原有變量的大部分信息。運用這種分析方法，可以方便地找出影響鄉鎮經濟發展的主要因素。，通過線性加權法對各鄉鎮的經濟、社會發展綜合水平進行定量評價。
4.評價體系計算過程。采用多元統計方法中的因子分析法，建立因子分析模型，具體步驟如下：（1）對原始數據進行標準化處理，消除量綱。（2）計算相關系數矩陣及其特征值、特征向量。由特征向量構成的矩陣A=（aij），稱為因子載荷矩陣。（3）建立因子模型。設X1,X2，…，Xn為原觀測變量，通過因子分析，找到影響這些變量的公共因子F1，F2，…，Fm（m<p），這樣原p個變量可以表達為:Xi=ai1F1+ai2F2+…+aimFm+εi（i=1,2，…，p）上式中的F1，F2，…，Fm稱為公共因子，εi稱為Xi的特殊因子。（4）確定因子貢獻率和累計貢獻。（5）對因子載荷陣作正交旋轉。（6）計算因子得分，權數是各因子的方差貢獻率。（7）計算綜合得分。綜合得分反映各鄉鎮經濟總體發展程度。標準化處理的結果使得最終得分沒有滿分，零分表示鄉鎮的平均水平，正分表示高出平均水平的程度，負分表示低于平均水平的程度。
二、鄉鎮科學發展實證分析———以孝義鄉鎮為例
2014年第十三屆全國縣域經濟與縣域基本競爭力百強縣市評價結果顯示，在全國百強縣市中山西省孝義市排名第65位，是山西入圍的縣級市，這是孝義市自2007年至今連續7年入圍全國百強縣市榜單。孝義市是山西“擴權強縣和轉型綜改試驗區”雙試點，在資源型經濟轉型等方面走在全國其他資源型市縣的前列，這與孝義各鄉鎮經濟社會的發展密不可分。目前，孝義市所轄7個鎮、5個鄉，鄉鎮總面積819.51平方公里，占孝義市總面積的86.63%。人口27.98萬人，占全市總人口的58.0%。鄉鎮企業總產值308.77億元，占全市鄉鎮企業總產值的57.2%，且各鄉鎮在地理位置、自然環境、資源稟賦、基礎設施、歷史文化等方面的條件各不相同，在資源型縣份中具有一定的典型性和代表性。鑒于以上考慮，本文選取山西孝義為例，對鄉鎮發展進行評價研究。
1.運用spss軟件對原始數據標準化處理，計算相關系數矩陣。
2.計算變量的特征值、貢獻率、累計貢獻率以及旋轉后的因子載荷矩陣。由表1可以看出，前4個主因子的貢獻率達到84.869%，因此選擇這4個作為主因子進行分析。通過碎石圖（見圖1）也可以看出：第1個因子特征值很高，解釋原有變量貢獻較大。以此類推，特征值逐漸變小，第5個以后的特征值越來越小，解釋原有變量的貢獻很小，因此提取4個因子是合適的。從表2可以看出：及時主因子在耕地面積、糧食總產量、鄉村勞動力占農村人口的比重、年末出生人口、農業收入占經濟總收入的比重等指標上有較大的正載荷，因此該主成分主要表明農業發展規模和發展水平，作為鄉鎮農業指標。第二主因子在農村經濟總收入、工業收入占經濟收入的比重、農業機械總動力、鄉鎮企業產值、農民人均純收入、師生比等指標上有較大的正載荷，因此該主成分主要表征鄉鎮經濟發展規模及水平，作為鄉鎮經濟發展的指標。第三主因子在總人口、非農人口比重指標上有較大正載荷，表明人口是勞動力的重要基礎，因此該主成分主要反映勞動力方面的情況，作為勞動力的指標。第四主因子在鄉鎮企業上繳稅金這個指標上的載荷大，反映鄉鎮經濟發展質量和效益，因此該主成分反映了鄉鎮的工業發展概況，作為鄉鎮工業指標。
3.計算各鄉鎮綜合因子得分，列出因子得分表，并以各因子方差貢獻率作為權數，計算各鄉鎮的綜合測評得分，公式如下：ZF=26.201%*FAC1_1+23.760%*FAC2_1+17.921%*FAC3_1+16.9839%*FAC4_1其中ZF為各鄉鎮的綜合得分，FAC1_1，FAC2_1，FAC3_1，FAC4_1為各鄉鎮的因子得分，系數為各因子的方差貢獻率。綜合得分高低表明鄉鎮的綜合經濟實力強弱，詳見表3。
4.綜合得分的結果分析。綜合得分量化反映了各鄉鎮經濟總體發展程度。由因子得分矩陣可以看出，在因子1上得分較高的有大孝堡鄉、兌鎮鎮、西辛莊鎮、下柵鄉，表明這些鄉鎮農業發展水平較高；南陽鄉、柱濮鎮等鄉鎮得分為負數，表明鄉鎮農業發展落后。在因子2上得分較高的有梧桐鎮、兌鎮鎮，表明這些鄉鎮的經濟綜合實力較高；驛馬鄉、下柵鄉得分低，表明鄉鎮的經濟綜合實力較低。在因子3上得分較高的有陽泉曲鎮、兌鎮鎮、高陽鎮，表明勞動力資源對經濟的支撐作用較好；在因子4上驛馬鄉、梧桐鎮和大孝堡鄉得分高，表明工業經濟發展實力較強。從綜合得分情況看，兌鎮鎮、梧桐鎮、大孝堡鄉、陽泉曲鎮、高陽鎮這五個鄉鎮的得分為正，排名位居前五，表明鄉鎮的總體發展程度較高；驛馬鄉、下堡鎮、柱濮鎮、西辛莊鎮、下柵鄉、杜村鄉、南陽鄉這七個鄉鎮的得分為負數，表明鄉鎮的總體發展程度較低。
三、對策建議
鄉鎮是縣域發展具潛力和活力的主體，是縣域經濟發展的基本單元，是大項目建設、招商引資和統籌城鄉一體化發展的重要平臺和支撐，加快鄉鎮科學發展事關縣域科學發展大局。立足孝義各鄉鎮實際和評價分析結果，結合科學發展的要求建議如下。
1.以中心鎮和社區化中心村為抓手，重點推進鄉鎮發展。根據非均衡區域經濟理論，選擇其中一部分發展基礎較好、區位優勢明顯、發展潛力較大的鄉鎮重點發展，通過政策、技術等措施的引導，使得各種生產要素向重點鎮聚集，讓重點鎮超前發展。依靠重點鎮的擴散效應帶動整個地區鄉鎮經濟社會的均衡發展。
2.進一步推進農業的產業化發展。鄉鎮和農村持續、穩定發展的必由之路是農業的產業化發展。農業的產業化是以市場為導向，以經濟效益為中心，以主導產業、產品為重點，是集市場化、區域化、專業化、規模化、一體化、集約化、社會化、企業化為一體的經營模式，通過農業的產業化，提高農業的生產效率。
3.堅持走工業新型化道路發展鄉鎮經濟。鄉鎮要樹立“工業立鎮、工業強鎮和外向帶動”發展戰略，確立鄉鎮經濟發展思路的定位要與鄉鎮的基本條件相適應，用當地的自然資源與現代農業、現代工業、現代服務業的加速融合，產生新的經濟增長點。由小規模種植向規劃帶、規模經營區發展，由傳統的小作坊向工業化、現代化邁進，進一步擴大工業化發展新局面，備足鄉鎮發展后勁。
4.推動鄉鎮企業的發展。鄉鎮企業已成為農村經濟的主體力量和國民經濟的重要支柱。深化鄉鎮企業改革，合理調整、優化鄉鎮產業結構和產品結構。推行多業并舉，發展優勢產業和優勢產品。鄉鎮企業布局也應從分散型向相對集中、連片開發型轉變，提高鄉鎮企業的聚集效應。
作者：韓蕓 王云 單位：山西省社會科學院
因子分析論文:因子分析法企業投資論文
一、傳統企業投資價值估值模型
經濟增加值模型，其首創者為SternStewart管理咨詢公司。該模型以實現股東價值較大化為基本出發點，地測算上市公司股東的真實價值，對上市公司進行投資價值分析;現金流量折現模型(F．modiglian、M．H．mille，1961)，該模型表示一個企業的當前價值，等于其未來所產生的現金流的現值之和。雖然計算簡單，但過程存在諸多局限，難以保障計算結果的性;相對價值模型。該模型主要包括市盈率模型、市凈率模型、收入乘數模型，優點是能夠迅速地評估資產的價值，尤其是在市場上有大量的可比資產進行交易，并且市場對同類資產價值的認可程度相同時，更有效的評估資產的價值。但是，由于可比資產和目標資產的風險性、流動性和營利性是不可能相同的，因此可比資產的運用會存在偏差，導致相對價值模型的估值與實際存在差異。傳統估值模型廣泛運用于企業投資價值評估中，但其缺陷不容忽視:一方面它們主要只是針對企業的財務數據進行統計分析，而忽略了企業的非財務性指標，無法體現企業自身的特點，并不能有效地對不同企業進行投資價值評估;另一方面它們沒有引入行業劃分，而事實上，上市企業所屬行業不同，在注冊資本、客戶類型、財務數據等方面都相差甚遠。雖然學術界對上市企業的投資價值評估研究已經進行了許多有益的探索，但是，無可否認學術界對中小企業的投資價值評估研究還處在介紹和比較淺顯的研究階段，理論上十分推崇的建立在財務指標之上的傳統估值模型和基本分析法，但由于其參數選取的不確定性和我國市場的特殊性，上述方法無法反映我國上市企業的投資價值，為我國投資者提供的投資決策指導，因此，在對中國上市企業投資價值研究中應擴寬思路，不應拘泥于傳統企業價值估值模型，運用多種方法綜合分析。
二、因子分析法
因子分析(FactorAnalysis，FA)是一種由主成分分析法推廣而來的實用多元統計方法，其實質是根據原始指標相關矩陣內部結構的特征再現指標與綜合因子的關系，最早由英國心理學家C．E．斯皮爾曼提出。在經濟研究中利用因子分析法可以從復雜多變的經濟環境中選取少數幾個主要因子，有助于分析復雜經濟難題。目前，我國學術界多運用因子分析法研究上市企業的投資價值，應用因子分析法綜合評價上市企業投資價值，克服了評價方法———綜合經濟動態指數法和綜合經濟效益指數法之不足，使得評價結果更為客觀、。劉宇、王增民(2001)通過比較主成分分析法與因子分析法，利用水泥行業13個上市公司的19項財務指標構建因子載荷矩陣，經分析后認為影響公司投資價值的綜合因素有:獲利能力因素、資本結構與財務杠桿因素、經營與償債能力因素、資產價值因素、市場景氣因素，它們使每個因子能比較地反映綜合各指標的共性。陳云澤(2008)提出對中小板上市公司的投資價值分析可以從七個方面做因子分析，它們分別是:盈利能力、成長能力、營運能力、抗風險能力，公司治理，商業模式以及創業團隊，但是這七個方面在企業投資價值研究的應用中必須確定合適的樣本數量和客觀的財務指標數據，否則會使企業投資價值評價與實際情況產生重大偏誤。鄭向前(2009)采用因子分析法，根據生物制藥行業特點選取了8個代表性因子:資產收益率、凈利潤率、應收賬款周轉率、固定資產周轉率、經營現金流量對負債比率、流動比率、主營業務收入增長率、凈利潤增長率對我國生物制藥上市公司的盈利能力、抗風險能力、成長能力/經營管理能力進行分析。戴云(2013)選取南通地區中小板上市的12家樣本企業，從償債能力、營運能力、盈利能力、增長能力四個方面中選擇12項財務指標建立企業業績評價模型，對其經營業績做出評價。
三、層次分析法
層次分析法(AnalyticHierarchyProcess，AHP)是美國匹茲堡大學教授、運籌學家T．薩迪于20世紀70年代末提出的一種定性與定量分析相結合的、系統化、層次化的多目標決策方法，該方法把各種因素劃分成相互聯系的有序層，根據對一定客觀現實的主觀判斷，對每個層次的相對重要性進行表示，然后利用數學方法確定每層次指標的權重，綜合各層次指標的權重建立模型做出決策，但在實際操作過程中，層次分析法對問卷設計、專家素質及水平有較高要求，且工作量大、周期長，通常在實際應用中與因子分析法、模糊評價法、灰色關聯度法等方法相結合。層次分析法實際上是一種將思維過程數學化的方法，有助于簡化系統分析和計算，因此在學術界頗受關注。
董興國(2007)運用層次分析法分析上市銀行投資價值中提出根據上市銀行自身的產業特點將準則層分為十個層次，即盈利能力、投資收益、成長能力、流動性、資產質量、規模與市場地位、公司治理、創新能力、人力資源、品牌影響力，并從十類指標中選出42項項目指標，形成上市銀行投資價值綜合評價指標體系，同時運用層次分析法計算出各指標的權重系數，建立上市銀行投資價值綜合評價模型。曹小林、耿成軒(2008)為了提高價值評價的有效性和性，將模糊數學和層次分析法相結合，對高新技術企業的財務狀況、核心競爭優勢、經營管理水平、高級管理人員能力這四個主要因素進行細化構成遞階層次結構，確立了高新企業價值評價模型。劉建容、潘和平(2010)利用層次分析法判斷償債能力、營運能力、盈利能力、發展能力、投資回報能力各自對于電器行業上市公司內在價值評估的相對重要性，采用“1～9”比率標度”方法得到判斷矩陣，通過計算得到各能力指標的權重，建立上市公司內在價值評估模型對電器行業上市公司進行投資價值分析。陳鈞于(2011)以層次分析法為基礎，構建了房地產上市公司投資價值評價遞階層次結構兩層模型:及時層次由償債能力、營運能力、盈利能力和發展能力四個因素構成;第二層次里選取了上市公司有代表性的非財務指標，利用層次分析確定了評價指標的權重系數，，運用改結構模型對4家房地產上市公司進行了綜合評價和實證檢驗。應洪斌、邵慰(2012)根據實際工作經驗和前人研究成果將公司市值、高層管理人員薪酬、公司負債、所有者權益等15項指標納入研究體系，邀請鋼鐵行業專家參與層次分析評價，得到15項指標的相對權重值，再利用Malmquist－DEA模型計算我國16家上市鋼鐵企業經營現狀并考察Malmquist指數變化，通過對Malmquist指數的比較測算其經營效率，此項研究中，層次分析法對樣本數據的選擇、傳統DEA模型的修正有著重要意義。
根據已有研究，層次分析法是綜合對企業的經營管理水平、信用歷史、發展前景、財務數據等進行定性和定量的綜合分析，建立模型對企業進行投資價值研究，它有利于將目標、多準則又難以全部量化處理的問題化為多層次單目標問題，通過兩兩比較確定同一層次元素相對上一層次元素的數量關系后，進行簡單的數學運算從而得到清晰明確的評價結果。通過前人研究不難發現，非財務性指標在企業價值評價模型中占據重要地位，但是對非財務性指標的選擇上往往沒有一個統一的標準，選擇存在較大的主觀性，因此，在今后對企業投資價值研究中，對非財務性指標的選擇將是一個重點。
作者：王悅心單位：中南財經政法大學
因子分析論文:因子分析的畜牧業論文
1河北省畜牧業發展狀況評價
1．1數據獲取選取我國31個省、市、自治區作為因子分析的觀測樣本，用S1～S31表示，其中河北省用S2表示，15個量化指標的數據來源于2011年《中國畜牧業年鑒》。
1．2過程及結果
1．2．1將原始數據用SPSS17．0軟件進行因子分析，見表1。由表1可見，KMO值大于0．5，Bartlett球度檢驗的卡方統計值為1026．281，相伴概率小于顯著性水平0．01，表明各變量間信息重疊度較高，可以采用因子分析法來進行評價。
1．2．2計算因子的特征值和方差貢獻率見表2。由表2可知，前4個因子的累積方差貢獻率達93．657%，涵蓋了指標數據中的絕大部分信息，故選取4個主因子。
1．2．3采用主成分分析法計算因子載荷矩陣提取因子旋轉后的因子載荷矩陣，見表3。由表3可知，F1在(X12)、(X3)、(X7)、(X8)、(X15)上有較大載荷，因此將其命名為羊和奶牛生產能力因子;F2在(X13)、(X4)、(X14)、(X9)上有較大載荷，將其命名為家禽生產能力因子;F3在(X5)、(X1)、(X10)上有較大載荷，將其命名為豬生產能力因子;F4在(X6)、(X2)、(X11)上有較大載荷，命名為肉牛生產能力因子。分別計算各主因子F1～F4的得分FAC1～FAC4，并以各主因子的方差貢獻比重為權重進行線性加權和計算綜合得分。其計算公式為:F=(33．646×FAC1+26．192×FAC2+20．952×FAC3+12．867×FAC4)/93．657。其中F為綜合得分，結果見表4。
2分析與討論
河北省(S2)畜牧業發展狀況中羊和奶牛生產能力的權重較大，貢獻率達到33．646%;家禽生產能力次之，達到26．192%;豬生產能力再次之，達到20．952%;肉牛生產能力貢獻率低，為12．867%。從羊和奶牛生產能力因子看，河北省位于我國前列，表明河北省在羊和奶牛生產方面具有很強的能力。特別是奶牛被列為區域優勢產品后，奶牛產業成為河北省畜牧業中發展最快的產業;但與排名前2位的地區相比仍存在很大的差距。從家禽生產能力因子看，河北省同樣位于前列，表明河北省在家禽生產方面也具有很強的能力，但同排名第1位的地區存在很大差距。河北省應在重點打造蛋種雞產業的同時，著力培育更多的家禽類企業，提升河北省的家禽類生產能力。
從豬生產能力因子看，河北省處于中下游水平，且低于平均水平，與排名前5位的地區有很大的差距。今后河北省應引導農戶發展適度規模養殖，擴大品質種豬改良范圍，實行“全進全出”生產模式，在糧食主產區加快建設品質瘦肉型豬生產基地，以大幅提升河北省豬生產能力。
從肉牛生產能力因子看，河北省處于中上游水平。雖然生產能力較強，但與其他強省相比，還有很大的差距。今后應加大品種改良力度，推廣快速育肥技術，建設肉牛繁育基地，因地制宜發展肉牛及乳肉兼用品種。從綜合得分可以看出，河北省位于全國的第5位，是畜牧大省;但河北省的豬和肉牛生產能力仍較低，是河北省畜牧業發展的短板。今后河北省應著力補齊這一短板，使畜牧業水平進一步提升。
作者：徐文君冀德剛楊雨時張麗娜單位：河北農業大學理學院
因子分析論文:因子分析法的電子信息論文
一、研究設計
1．研究樣本選擇本文選取2011—2012年在深滬兩市連續兩年披露研究所需數據的電子信息企業作為研究樣本，在剔除被ST、PT和數據披露不完整的上市公司后，選擇38家電子信息企業作為研究樣本。
2．研究變量選取①變量設計原則。為科學、和地評價電子信息企業競爭力需要建立一套評價指標體系。在構建評價指標體系時應遵循下列原則。a.重要性原則。電子信息企業競爭力受多方面、多因素的影響，有許多指標可以從不同的方面反映電子信息企業的競爭力，但我們選擇的指標不可能面面俱到，只能選擇其中的一些重要指標，而對一些非重要的次要指標予以忽略。b.系統性原則。電子信息企業競爭力是一個有機系統，要求任何一個企業的運營能力、盈利能力、償債能力、發展能力、技術創新能力都保持良好狀態，因此反映企業競爭力的各個指標之間應保持有機聯系，只有這樣才能綜合反映企業競爭力的整體、內在、本質的特征。c.目的性原則。所建立的指標體系需要反映企業競爭力的整體狀況，并通過企業指標體系分析發現企業競爭力強弱的原因，找出提升企業競爭力的對策及措施，以增強企業的整體實力。d.可比性原則。評價電子信息企業競爭力的指標在統計口徑上要一致，提供的信息應相互可比。e.可操作性原則。在能夠反映電子信息企業競爭力基本內涵的前提下，盡可能選取數量較少的評價指標。同時也要做到指標含義明確，計算依據資料在企業比較很容易獲取，具備一定的現實統計和核算基礎，便于資料的收集、整理和分析。②變量設計及經濟釋義。根據電子信息產業具有資金密集、研發投入大、產品技術含量高等特點和上述變量設計原則，本文從成長能力、盈利能力、技術創新能力、償債能力和營運能力五個方面，選取11個變量評價電子信息企業競爭力。變量及其經濟釋義如表1所示。
3．研究數據來源研究樣本數據來源于兩個方面：一是上證所和深證所網站公布的公司各年財務報表；二是各相關財經網站：上市公司資訊網、巨潮資訊網等。
二、實證結果及分析
在樣本企業以及指標體系選定的基礎上，運用因子分析方法對樣本企業的競爭力狀況進行分析評價。因子分析方法是用較少個數的公共因子和特定因子來表達原觀測的每個變量，以達到降維的目的。使用因子分析方法需要進行以下幾個步驟。1．因子分析適合性檢驗因子分析法運用的前提是原始變量之間具有較強的相關性，實際上就是證明原始變量之間存在共同成分，可以再提取公共因子。現根據樣本公司的變量資料運用KMO和Bartlett檢驗證明變量資料是否適合作因子分析，KMO和Bartlett檢驗結果如表2所示。KMO統計量的取值在0到1之間，其值越接近1，變量之間的相關性越強，所選變量就越適合做因子分析。所選樣本在0.5<KMO<1的區間內，說明適合做因子分析。
2．提取因子因子分析的關鍵就是根據樣本數據求得因子載荷矩陣，求解的方法有多種，但比較普遍使用的是主成分分析法。因子個數確定通常使用兩種方法：一是通過因子的累計方差貢獻率確定的因子數，如表3所示；二是通過系統繪制碎石圖來確定因子個數，如圖1所示。從表3可以看出，特征根大于l的公共因子有4個，說明這4個公共因子可以載荷所選11個變量，同時這4個因子的累積方差貢獻率為82.506%，說明這4個因子可以解釋原有變量總方差的82.506%，因子分析結果比較理想。在圖1中，縱坐標顯示出特征值，橫坐標表示因子個數。從圖中可以看出：第1個因子特征值很高，對解釋所選變量的貢獻度較大，第2、3個因子的貢獻度次之；第4個因子之后的其他因子特征根都比較小，對解釋原有變量的貢獻度也小。因此，提取的4個因子足以從整體上反映樣本企業競爭力評價指標體系。含有4個公共因子的競爭力的初步評價模型可以表示為：F＝31.626%/82.506%F1+24.927%/82.506%F2+14.183%/82.506%F3+11.77%/82.506%F4注：F為企業競爭力綜合評價指數
3．旋轉成分矩陣
為了使各個公因子之間反映的信息更加清晰獨立，可以使用方差較大法對因子載荷矩陣實施正交化旋轉。通過正交化旋轉，可以使所提取因子具有可命名解釋性。因子載荷矩陣正交化處理后的結果如表4所示。從表4可以看出，經過正交化處理之后的數據可以較為清晰地反映出每一個公因子所代表的實際經濟意義。第1個公因子在凈資產增長率和銷售收入增長率方面有較大的載荷，它反映了電子信息企業的發展能力，即用來衡量公司未來資本壯大與規模擴張的能力。第2個公因子在流動比率和速動比率方面有較大因子載荷，這兩個方面主要衡量樣本企業的短期償債能力。只有具備了較強的短期償債能力的公司才能抵御面臨的財務風險。第3個公因子在存貨周轉率和總資產周轉率方面有較大的載荷。由于電子信息企業資產規模大、存貨較多，因此，這兩個指標對其競爭力的形成有較大影響。第4個公因子在研發技術人員比例和研發密度方面有較大的載荷，這兩個指標反映電子信息企業在科技和人才方面投入的情況，這是保持企業競爭優勢的源泉。
4．因子矩陣分析表在公共因子確定以后，就可以計算各因子的得分情況。通常利用正交化旋轉后的載荷來計算各個因子得分，公共因子得分系數情況如表5所示。
5．樣本公司企業競爭力得分及分析在前述分析的基礎上，對樣本公司2011年、2012年的各因子得分取平均值，就可以計算得出樣本公司競爭力得分狀況，由于篇幅關系，此處僅列示綜合得分前3名和后3名的公司，如表6所示。由于競爭力與得分呈正相關關系，因此得分高的公司競爭力好于得分低的公司，而且分值越高，競爭力越強。其一，從總體上看，38家樣本企業的發展能力和償債能力得分都偏低，特別是償債能力得分均為負數，營運能力和技術創新能力得分都為正數，說明在發展能力和償債能力差異不大的情況下，營運能力和技術創新能力就成為了電子信息企業競爭力高低的主要影響因子。電子信息企業上市公司發展能力和償債能力差的主要原因可能有兩方面，一是因為電子信息產品國內國際市場競爭激烈，而我國電子信息產業起步較晚，與發達國家電子產品相比較，我國許多電子產品的國際競爭力較弱，國外電子產品大量進入我國市場，必然在一定程度上影響我國電子信息企業的發展；二是電子信息產業具有投資大的特點，新產品生產線和生產經營活動的資金更多地依賴銀行貸款，在銀行貸款額度大、發展能力受制約、存貨增多、盈利空間不斷縮小等多種因素的綜合影響下，導致了電子信息企業償債能力差。需要指出的是，提升我國電子信息企業的國際競爭力，必須兼顧所有影響競爭力的因子，做到協調發展，當前和今后一個時期電子信息企業應特別重視改善發展能力和償債能力。其二，從綜合得分排名前幾名來看，綜合得分前3名的公司是華映科技、紫光股份、廈門信達，他們主要得益于良好的營運能力和技術創新能力。從發展能力來看，除了廈門信達的發展能力排名靠前外，華映科技、紫光股份發展能力欠佳。這3家公司償債能力名列38家公司的后3位。因此，這3家公司應通過發展能力和融資模式上的調整和重視資金運用效率來進一步提升競爭能力。其三，從綜合得分排名后幾名來看，華鑫股份、綜藝股份、大連控股表現出較差的競爭力，雖然華鑫股份、綜藝股份的發展能力和償債能力、大連控股的償債能力與其他企業相比較表現不錯，但營運能力和技術創新能力表現較差。因此，加大研究投入、完善內部經營管理機制、增強市場拓展能力和存貨變現能力是這些企業提升競爭力的關鍵。
三、結論
綜上所述，因子分析法是通過定量分析構建因子體系，運用SPSS19.0統計軟件進行數據處理和檢驗。盡管本文通過因子分析發現，發展能力、技術創新能力、營運能力和償債能力對電子信息企業競爭力起著主導作用，但是，盈利能力因子對企業競爭力的影響作用也不可忽視，否則會在一定程度上影響企業競爭力。電子信息企業競爭力是各個因子共同影響的結果，因此，重視各個因子協調發展才有利于企業整體競爭力的提升。通過分析各個因子的得分和綜合排名，可以發現各個企業在經營管理上的優勢和劣勢，以便有針對性地采取措施，改善其經營和管理，提高企業的經營管理水平，使企業在激烈的市場競爭中處于有利地位，獲得更大的發展。
作者：魏玲麗單位：四川旅游學院酒店管理系
因子分析論文:探究因子分析制造經濟效率評估論文
關鍵詞：制造業;因子分析;經濟效益
內容摘要：文章抽取出影響制造業經濟效益的利潤創造因子和“流動性”因子，并根據綜合因子得分進行排序和分析評價，對武漢制造業發展提出了一些有價值的政策建議。本文采用因子分析法，對武漢市34個制造行業的經濟效益進行了定量評估和比較分析。
本文將武漢主要制造業的經濟效益作為研究對象，對武漢市實施“工業強市”戰略、抓住工業發展的第三個好歷史機遇、推進武漢制造產業升級、振興老工業基地無疑將有重大意義。制造業代表著一個國家的國際地位與經濟實力，是所有與制造有關的企業機構的總體，是國民經濟的支柱產業。
因子分析法原理
本文的主要目的是從多因素出發，運用因子分析法對初選因子進行篩選和綜合，找出影響武漢市34個制造業經濟效益的主導因子，即公因子，然后進行評價分析。評價采用SPSS16.0統計軟件對數據進行處理，得出武漢市制造業34個行業的經濟效益得分與排名。
因子分析法基本思想是根據相關性大小對變量進行分組，使得同組內的變量之間相關性較高，不同組的變量相關性較低。每組變量代表一個基本結構，因子分析中將之稱為公共因子。通過統計軟件計算出每個研究對象的各個因子的得分，然后計算出因子綜合得分。
武漢制造業經濟效益因子評價
（一）數據選取及處理
本文選取了7個與制造業產業經濟效益緊密相關的統計指標進行綜合評價：工業增加值率（V1）、總資產貢獻率（V2）、資產負債率（V3）、流動資產周轉次數（V4）、工業成本費用利潤率（V5）、全員勞動生產率（V6）和產品銷售率（V7）。
本文選取武漢市2005-2007年34個制造業上述7項指標的具體數據，計算每個制造業指標3年的算術平均值作為綜合評價的原始數據。為了消除由于評價指標的量綱不同而帶來的影響，本文采用Z-SCORE方法對原始數據的34個制造業、7個定量指標數據進行標準化無綱處理，將指標實際值轉化為可比較的評價值，得到表1。
Z-SCORE方法一般也認為是標準化轉換，具體求法為，先求出每個指標的樣本均值x和標準差S，然后從指標實際值中減去該指標的均值，再除以標準差S，就得到標準化的評價值Yi，公式為：
（二）武漢制造業經濟效益因子分析
按照因子分析的步驟，本文利用SPSS16.0統計分析軟件進行計算，利用標準化的數據表1中的34個樣本、7個變量，求出7個指標（變量）的相關系數矩陣R的特征根及相應的特征向量。
確定取幾個因子作為主因子的判定方法有兩種：一是取所有特征值大于1的因子作為主因子；二是根據累計貢獻率達到的百分比值確定。本文采用及時種方法，由表2可知，將選取特征值大于1的兩個因子作為主因子。
由表3和表4可知，及時主因子與工業增加值率、總資產貢獻率、成本費用利潤率、全員勞動生產率上的載荷因子較大，因此該因子集中反映了制造業利潤創造能力，定義為利潤創造因子。第二主因子在流動資產周轉率和產品銷售率上的載荷因子較大，流動資產周轉率和產品銷售率均反映“流動性”，就將該因子定義為流動能力因子。
根據計算因子值的系數矩陣，可進一步得出因子計算等式：
F1=0.199V1+0.290V2-0.169V3-0.039V4+
0.287V5+0.267V6+
0.097V7
F2=-0.349V1+0.209V2+
0.046V3+0.552V4-
0.073V5+0.126V6+
0.491V7
利用兩個因子的方差貢獻率進行線性加權求和，便可以得到經濟效益的綜合評價模型：F=0.699F1+0.301F2
依據上述三個等式，計算得出2005－2007年武漢市34個制造業在2個因子上的得分和行業經濟效益評價總得分，結果如表5所示。
結果顯示，煙草制品業的經濟效益，其次是非金屬礦采選業，飲料制造業排第三位，居制造業前10位的依次還有家具制造業、文教體育用品制造業、廢棄資源和廢舊材料回收加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、儀器儀表及文化、辦公用機械制造業、造紙及紙制品業、有色金屬冶煉及壓延加工業。居制造業末位的5個行業是有色金屬冶煉及壓延加工業、皮革、毛皮、羽絨及其制品業、通用設備制造業、紡織業和黑色金屬礦采選業。
政策建議
資金技術密集型制造業在武漢制造業中所占比重很大，而且是未來制造業發展的方向，但是武漢市資金技術密集型制造業的經濟效益差，鑒于資金技術密集型制造業自身具有風險大、周期長、高投入的特點，其發展必須要依賴政府財政資金和稅收優惠政策的大力支持。建議由政府牽頭聯合制造業企業設立資金技術密集型制造業產業投資基金，大力發展制造業。
充分利用武漢勞動力成本低的比較優勢，大力發展煙草加工業、飲料制造業等經濟效益高的勞動密集型產業。立足武漢勞動密集型產業的現有比較優勢，有效利用武漢豐富的勞動力資源優勢，加快這些產業的設備更新與技術進步，盡快提高勞動密集型產品的質量和檔次，實現勞動密集型產業與產品的升級，提高勞動密集型產品附加值。
加速用信息技術改造、提高傳統產業。通過促進信息產品與傳統產品的融合，以及信息技術在新產品的廣泛應用，增加產品的信息技術附加值。加速傳統企業信息化進程，把推廣應用信息技術作為改進企業管理、推進傳統企業技術改造、節約能源、實現由數量型向質量型和效益型轉變并提高競爭力的重要手段；同時，按照國家的產業政策堅決淘汰一批企業。大力引進高新實用技術、先進設備改造傳統產業，提高產品科技含量和企業生產效率。
因子分析論文:信息化指標體系因子分析探討論文
【摘要】本文認真參考了信息化水平指標，總結出信息化水平指標評價體系，同時采用因子分析法對全國各省份的信息化水平進行排序，并在此基礎上進行聚類分析，按不同類型對各省份進行簡單分析，進一步提出讓信息化水平提高的對策。
【關鍵詞】信息化指標體系因子分析聚類分析
一、引言
隨著信息技術的持續創新，發達國家向信息社會轉移的趨勢越來越明顯，步伐越來越快。加快發展本國以及城市的信息化水平是個必然的趨勢。推進信息化是轉變經濟增長方式的根木途徑，有利于促進人與自然的協調發展；有利于促進城鄉經濟社會統籌、協調發展；有利于提高社會管理水平，增強公共服務能力，保持杜會安定有序；有利于發展壯大先進文化，為和諧社會營造良好的文化氛圍。在推進信息化的同時，為了更好地把握我國信息化普及與應用的狀況和程度，評價與監測我國信息化的成果、發展水平與存在的問題。為國家信息化發展規劃提供必要的數據支也必然需要進行信息化水平測試，這就會引發一系列的問題，從而引進因子分析和聚類分析來使此過程變的簡單或者說更為有序化。
二、變量指標的選取
國家統計局在其《中國信息能力報告》中，設計了一套評價我國信息化水平的指標：指標體系共分4級，有25個指標：①信息技術和信息設備應用能力：a.每千人擁有PC數；b.每千人擁有傳真機數；c.每百人擁有電話數；d.每千人擁有電視機數；e.每千人擁有收音機數；f.每萬人接入因特網用戶；g.每百萬人互聯網上網主機數；h.每平方公里光纜長度；i.每百家企事業單位上網數；j.基礎信息產業產值占GDP比重。②信息資源及開發利用能力：a.每戶打國際電話時間；b.每百人期刊發行量；c.每日信息量；d.網絡用戶平均上網時間；e.每萬人Web站點數。③人口素質：a.每萬人平均科學家和工程師數；b.第三產業從業人數占就業總人口比重；c.大學入學率；d.每十萬人在校學生數；e.計算機專家和工程師數。④國家對信息產業發展的支撐：a.信息產業產值占GDP比重；b.研究開發(R&G)支出占GDP比重；c.每主線電信投資；d.人均GNP；e.教育投入。
鑒于遵循數據的客觀性和代表性，以及易得性，本文采取以下指標：每千人工業增加值x1；每千人電信業務量x2；每千人移動通信交換機容量x3；移動電話普及率x4；電話普及率x5；廣播綜合人口覆蓋率x6；電視綜合人口覆蓋率x7；有線電視普及率x8；每十戶寬帶上網用占有戶數x9；R&D經費支出占GDP比重x10；每十人從事科技活動人員總數占有的人數x11；每十人在校大學生人數占有的人數x12；每千人專利授權數占有數x13。其中缺省值用平均值代替或者臨近年數內值代替。由于篇幅有限，指標數據省略。
三、因子分析
因子分析法是能夠實現數據簡化目的的有效方法之一。其基本思想是根據相關性大小把變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，使不同組的變量相關性較低，每組變量代表一個基本結構，這個基本結構稱為公共因子。運用因子分析法，借助EXCEL多元統分析，對已得的指標數據進行分析處理，在處理過程中選取方差貢獻比率為0.80。按照方差貢獻比率大于80%，應提取前四個因子，它們所解釋的方差占總方差的84.58%，這四個因子就可以解釋原始數據的大部分信息了。分析結果中可以得到每個城市的四個因子得分情況F1，F2，F3和F4。，對28個城市的信息化水平進行綜合評價并排序。以旋轉后四個因子的方差貢獻率為權數計算綜合得分，計算公式：F=0.5923F1+0.09957F2+0.0804F3+0.0736F4，最終可以得到所有城市的綜合得分排名。由于變量指標取值的同向性，得分越高代表信息化水平越高。排名依次為：北京，天津、廣東、浙江、江蘇、湖南、福建等等。
四、聚類分析
聚類分析是統計學中研究“物以類聚”問題的多元統計分析方法，在統計分析的應用領域已經得到了極為廣泛的應用。其思路為：首先每個數據對象自成一類，并且計算各個類之間的“距離”或者相似性。然后每次將最相似的兩類合并，合并后重新計算新類與其他各個類之間的距離或相似度。這一“凝聚”的過程一直繼續直到所有對象都歸為一類為止。利用各城市的因子得分，還可對28個城市進行分類，得分值相近的城市被認為具有較相似的屬性。
五、結果分析
由所得到的聚類圖可以看出，全國信息化水平基本上可以分為五類，北京，山西各成一類，從上面的綜合水平排名可以看出，北京信息化水平處于全國經驗豐富地位，這首先歸功于北京的地理位置和政治人文環境，其次結合因子得分矩陣，北京在因子1上的得分較高，而根據因子載荷矩陣可以看出，因子1在13個變量指標上的載荷系數都比較大，證明北京在城市信息化的各個方面都比較出色。山西的信息化綜合水平排名第10，屬于中等偏上的水平，在因子4上的得分較高，因子4在變量指標x1，x2上的載荷量較大，這正好符合山西是個煤礦大省的特征，通信電信比較發達繁榮。天津、廣東、江蘇、福建、浙江歸為一類，這幾個城市都是發達城市，信息化水平偏高，在每個指標上得分都比較平均。而河北、黑龍江、河南、江西、遼寧、吉林、湖北、湖南、安徽、山東、四川、海南、重慶可以歸為一類，這幾個城市由于地理環境、產業結構、人口眾多等因素使得信息化水平中等偏下。一類，信息化水平偏下的一類包括：內蒙古、甘肅、青海、寧夏、廣西、云南、西藏和陜西，信息化水平底下源于經濟發展水平不高、對于信息化認識薄弱以及對信息產業的投入不夠。
六、政策建議
雖然我國信息化應用工作已取得了較大的成績，但在發展的過程中還存在著一些問題和不足使信息化帶動經濟發展的優勢難以更好地發揮與國外發達國家相比還有很大差距，就是同亞洲一些發展中國家(或地區)比較也存在不小的距離。當前，經濟全球化、我國加入世界貿易組織和世界信息產業的新發展，都對我國信息化應用發展提出了新的要求，因此，我們應認真分析中國信息化水平現狀，分析與國外信息化發展的差距，有效地針對問題和不足進行改進，正確地規劃未來發展方向和應采取的對策。
對策和建議主要有：(1)加快有關信息化法律、法規的制定，確保應用中的性和安全性(2)降低成本，普及大眾。(3)加強信息化知識普及與培訓力度。(4)加大國家對信息化投資力度縮小地區間差距。(5)加強信息資源建設，提高信息化服務質量與水平。(6)建立信息化數據采集系統和評價監測體系。公務員之家
另外，由上文的分析，信息化水平測度的數據很不，在每個地區城市的報告中尚未包括有些信息化水平測度指標，比如說信息產業增加值占地區生產值的比重。完整的數據不僅可以幫助很好的測度信息化水平，同時可以鞭策及時發現問題，提出相應的解決辦法，這對于提高信息化水平是必要的途徑。
因子分析論文:因子分析法研究銀行股份制改革論文
編者按：本文主要從銀行競爭力的評價分析；國有銀行競爭力變化趨勢對銀行股份制改革的啟示進行論述。其中，主要包括：評價指標多為銀行財務數據，缺乏無形資源、凡兩方或多方力圖取得并非各方均能獲得的某些東西時，就會有競爭、銀行競爭力的性質和決定因素與一般工商企業基本一致、銀行競爭力的評價同樣應當從銀行的資源、能力和外部環境三方面因素著手、因子分析是用少數幾個因子來描述多指標或多因素之間的聯系、全國性股份制銀行競爭力普遍較強、國有銀行綜合競爭力的變化趨勢不同、與競爭力提升的目標還有差距、國有銀行股份制改革任重而道遠等，具體請詳見。
內容摘要：本文在銀行競爭力評價的多項指標基礎上，從資源、能力和綜合競爭力三方面，運用因子分析方法按因子得分對重慶市營業的13家銀行進行排名和分析，以期對我國銀行股份制改革有所啟示。
關鍵詞：國有銀行競爭力股份制改革
國內學者對于國有商業銀行與股份制商業銀行的競爭力比較進行了長期的研究，逐漸從定性到定量、從少指標到多指標、從少樣本到多樣本進行了相當數量的實證分析。李萱（2000）從市場份額、經營業績、人員素質三方面對國有商業銀行與國內股份制商業銀行的競爭力進行了數據的直接比較。范偉強（2001）從規模與效率、經營機制與發展戰略方面對國有商業銀行與新興商業銀行的競爭力進行了比較。段衛平（2002）從收益、經營成本效率和風險三方面對四家國有銀行與十家股份制商業銀行的競爭力進行了簡單數據比較。趙昌昌等（2003）學者采用主成分分析法對我國商業銀行競爭力進行了比較分析，實證分析所采用的指標包括股權收益率、自有資本率等五方面13個指標，均為財務數據。羅仲平等（2004）對4家國有商業銀行與10家股份制商業銀行2000～2002年的競爭力狀況進行了比較分析，采用加權計算的方法得到商業銀行的核心競爭力、基礎競爭力和環境競爭力三大指數，但權數如何設定不明確。
筆者認為，現有研究存在一定的不足：評價指標多為銀行財務數據，缺乏無形資源、外部環境等方面的評價；實證分析大多采用簡單的數據直接對比，難以評價各銀行的競爭力。此外，對加入WTO后國有商業銀行競爭力的發展變化，研究較少。本文試圖通過研究過渡期間國有銀行競爭力變化趨勢的這個特殊歷史時間段來分析國有銀行股份制改革的必要性和是否取得了顯著的成效。基于詳細數據資料的可獲得性，本文以加入WTO后的過渡期（2001～2004年）為研究時間段、以重慶市銀行業的13家銀行為研究樣本。
1銀行競爭力的評價分析
《新帕爾格雷夫經濟學大辭典》這樣解釋競爭：“競爭系個人（或集團或國家）間的角逐；凡兩方或多方力圖取得并非各方均能獲得的某些東西時，就會有競爭”。企業競爭力的差異，既源于企業擁有的競爭所需的資源和能力的差異，也受著外部市場、經濟體制、社會文化、自然環境等多方面的影響，競爭力強的企業其優勢最終體現在產品和服務吸引顧客。實際上，企業競爭力是一個包括資源、能力和環境的綜合體，缺一不可。
對于銀行而言，作為追求利潤較大化的金融機構，其競爭力的性質和決定因素與一般工商企業基本一致。但銀行作為金融企業，其競爭力有其獨特之處。首先，金融市場一體化已是大勢所趨，銀行無法通過市場的分割或壟斷來建立核心競爭力。其次，金融商品無法申請專利，金融產品易于模仿，金融產品創造價值的多少，不但取決于產品的設計，還取決于服務的構成及附加服務的質量，模仿者能夠依靠更品質的服務來戰勝創新者。再次，金融監管部門要求銀行所提供的金融產品的相關信息要公開和透明，便于監管者和客戶掌握和評判該產品的風險狀況，這同時也為競爭對手模仿帶來便利條件。
銀行競爭力的評價同樣應當從銀行的資源、能力和外部環境三方面因素著手。本文以重慶市的中資商業銀行為研究樣本，不需考慮所在的地區差異，為簡便起見，本文的銀行競爭力評價指標僅由資源和能力兩大類指標組成。根據銀行業的特點，并考慮指標的可獲得性及量化的需要，設計了以下指標用于評價過渡期國有銀行競爭力的發展變化：
資源指標。人均短期貸款、人均中長期貸款、人均固定資產、人均無形資產、人均總資產、人均短期存款及短期儲蓄、人均長期存款及長期儲蓄、人均單位存款、人均儲蓄存款、人均營業費用或業務費用、人均業務宣傳及廣告費、人均機構網點數、人均工資、本科及以上學歷職工比例共14項指標，反映銀行有形資源和無形資源的狀況。
能力指標。備付金比率、流動性比率、存貸比率、中長期貸款比率、資產負債率、存款資產比率、不良貸款比率、盈利性資產比率、銀行利差率、利息成本率、資產利潤率（稅前）和人均利潤額（稅前）共12項指標，分別從流動性、安全性和盈利性三方面反映了銀行的組織效率及能力。
基于因子分析的國有商業銀行競爭力變化實證
因子分析是用少數幾個因子來描述多指標或多因素之間的聯系，以較少幾個因子反映原始資料的大部分信息，從而使所研究的多變量問題簡單化。因子分析的具體步驟如下：由于評價競爭力的各項指標的量綱不同，應對數據進行標準化，以消除量綱的影響；采用主成分法提取公因子，進行因子旋轉和計算各因子得分；以各因子方差貢獻率為權數計算各銀行的加權得分；按加權得分的大小進行排序，得分越高，銀行競爭力越強。
根據2001-2004年重慶銀行業樣本銀行各年度的原始數據計算得到14項資源競爭力指標、12項能力指標、26項綜合競爭力指標值后，按照上述步驟以這些指標分別作為變量并采用SPSS軟件進行因子分析，可得到資源、能力和綜合競爭力三方面的得分及排名。表1列出了各銀行的具體排名，限于篇幅，沒有列出各行的詳細分值。根據表1的結果發現，在加入WTO的過渡期國有銀行競爭力有以下基本特征：
四大國有銀行的競爭力仍較低。從表1中可看到，四大國有銀行綜合競爭力的排名基本上處于9～13名之間，僅2001年的建設銀行、2004年的中國銀行排名進入了前8名。從資源和能力兩項競爭力的排名看，除2004年中國銀行和中國建設銀行的能力排名外，國有銀行排名均在8～13名之間，明顯低于大多數股份制商業銀行的排名。
全國性股份制銀行競爭力普遍較強。樣本銀行中有8家全國性股份制商業銀行，除深圳發展銀行排名靠后外，其余7家股份銀行的綜合競爭力、資源和能力排名基本上均處于前8名。
國有銀行綜合競爭力的變化趨勢不同。兩家股份制改革試點銀行中，中國銀行變化最為顯著，2001～2003年其綜合競爭力排名末位，2004年則升至第8名；中國建設銀行反而在股改啟動前的2001年競爭力排名較高，2002～2004年排名下降，始終在10～11名徘徊。中國工商銀行的競爭力綜合排名始終穩定在9～10名，沒有顯著變化。而中國農業銀行的綜合競爭力各年均列第12位，沒有變化。
2國有銀行競爭力變化趨勢對銀行股份制改革的啟示
對提高銀行業整體競爭力具有重要作用。實證結果表明，國有銀行的競爭力較股份制銀行的競爭力低下，證實了產權結構是影響競爭力的重要因素。因此，要從根本上提高我國國有銀行的競爭力與效率，應對來自外資銀行的強大挑戰，關鍵是實施國有商業銀行的股份制改造。我國政府著手對四大國有銀行實行股份制改革，對于提高我國銀行業整體競爭力和加快金融體制改革，無疑具有重要作用。
與競爭力提升的目標還有差距。以實證子分析結果為例，中國銀行2004年實施股份制改革后，其綜合競爭力從連續三年排名末位一下攀升至第8位，能力排名則從連續3年的12～13名躍升至第3名。同樣，從中國建設銀行看，股份制改革啟動后，2004年的能力排名也從連續3年的12～13名躍升至第7名。但進一步分析后發現還存在很多的不足。中國建設銀行2004年的綜合競爭力排名沒有提升，排名仍靠后。在資源競爭力方面，2004年中國銀行、建設銀行都只提升了1位，分別從12位和10位升至11位和9位，均在前8名之外。因子分析使用的資源競爭力指標多數是人均指標，這充分說明兩大銀行的股份制改革還需要進一步“減員增效”，從而提高資源競爭能力。
特別需要注意的一點是，上述綜合競爭力或能力排名的大幅度提升是在中央政府2004年分別注資225億美元的條件下取得的，如果剔出其中的政策性因素影響，很難說多大程度上是由于銀行自身內部改造所獲得的成效。尤其是，2004年中國銀行一舉扭轉了多年的虧損、建設銀行的利潤則創紀錄地達到新高，讓人不得不擔憂。兩大銀行的持續發展能力究竟如何，會不會出現我國股市發展中“一年績優、二年績平、三年虧損”的情況、出現所謂的股份制商業銀行“體制回歸”的問題（劉榮，2002）？這點值得進一步的關注。
國有銀行股份制改革任重而道遠。實際上，對四大國有銀行而言，產權結構多元化的改革僅僅是必要而非充分條件。具有現代公司治理機制的股份制商業銀行，尤其又是存在人問題的國有控股的股份制商業銀行，其建立和完善過程絕不是一朝一夕就可以實現的。除了產權結構改革，提高國有銀行的競爭力還有很多地方需要建設。對現有的股份制商業銀行來說，如何避免所謂的“體制回歸”和保持股份制體制的優勢是關鍵。總之，國有銀行的股份制改革將是一個漫長的過程，許多更加艱巨的任務還有待實現。
本文對國有銀行競爭力評價的研究不足在于：一方面是各銀行財務報表不統一造成的銀行財務指標可比性問題，尤其是建設銀行的報表格式比較特殊；另一方面是銀行競爭力評價的指標仍然不夠完善，尤其缺乏衡量銀行在獲得政府支持方面的外部環境因素指標和銀行管理制度方面的軟性指標，這需要進一步的深入探討。另外，以國有商業銀行的地區行衡量其整體競爭力可能會有失偏頗，獲取更詳細的整體數據是解決問題的方法。
因子分析論文:生態經濟可持續發展限制因子分析論文
摘要通過研究安徽生態經濟總體上是可持續發展的，而要在經濟穩定、快速、健康發展的基礎上，從目前層次的可持續發展實現超越，必須注意辯識各類限制因子。文章辯識了幾類限制因子，已供有關部門有針對性地提出解決對策參考。
關鍵詞生態經濟可持續發展限制因子安徽省
安徽作為華東六省市之一，是臨江近海的內陸省份，其氣候適宜、降雨充沛，地形多樣、土壤肥沃，自然資源、社會資源品質豐富，緊靠以上海為中心的長江三角洲經濟區，具有獨特的區位優勢。生態省建設幾年以來，安徽省經濟、社會和生態環境在總體上是比較協調的。經研究分析，安徽生態經濟建設幾年來發展態勢良好，受個別年份影響（1997年亞洲金融風暴、1998年長江流域特大洪澇災害），呈現出輕微波動，但在總體上是可持續發展的。
根據《安徽省21世紀議程行動計劃》和《安徽省國民經濟和社會發展"十五"計劃及2010年遠景規劃》所確定的經濟發展目標，2005年國內生產總值達到4600億元（按2000年價格計算），年均遞增8.5%左右；2010年，全省國內生產總值在1995年基礎上實現翻兩番，年均增長11.5%，人均國內生產總值趕超全國平均水平，綜合省力跨入全國先進行列。經分析，要在經濟穩定、快速、健康發展的基礎上，實現更高層次的可持續發展，必須注意辯識各類限制因子。
1自然資源限制因子
安徽耕地資源數量有限，全省人均耕地面積呈現大幅度的下降趨勢，已由1990年的0.077hm2[1]下降到2003年的0.064hm2[2]，低于中國低人均耕地警戒線0.067hm2的水平[3]。加之工業"三廢"污染和農用化學物的濫用，耕地的質量也不容樂觀。
受人類經濟活動的影響，天然植被破壞嚴重，森林覆蓋率也低于一些省份，森林總量尚豐富，但人均擁有量僅相當于全國的一半，南多北少；安徽礦產資源蘊藏量豐富，但人均礦產資源偏低；全省水資源總量高，但由于人口密度大，耕地利用率高，平均每人和每畝耕地占有的徑流量反而低于全國平均水平。水資源分布不平衡，與人口和耕地的分布很不相應。
伴隨安徽經濟的迅速發展，必須高度重視解決經濟發展與自然資源日益尖銳的矛盾。
2環境限制因子
安徽總體環境質量比2000年有所好轉，但情形不容樂觀，表1和表2給出了幾項對比。目前主要的環境問題是地表水有機污染嚴重，且呈現蔓延趨勢；城市環境問題比較突出，城市環境基礎設施薄弱，環境綜合整治有待進一步加強；結構性污染仍然嚴重，工業污染源達標排放是低水平的，污染物排放總量仍很大；農村環境保護工作十分薄弱。局部地區生態破壞與農村環境污染呈加重趨勢，水土流失未能得到有效遏制，生態環境保護工作亟待加強；環保機構和能力與繁重的任務不相適應，部分市、縣還沒有成立環保機構；環境保護基礎工作和能力建設須進一步加強。
表1安徽省2003年與2000年廢水及主要污染物排放狀況對比
Table1TheComparisonofDischargeofWasteWaterandMainPollutionsinAnhuiin2003and2000
資料來源：2000年、2003年《安徽省環境狀況公報》。
表2安徽省2003年與2000年廢氣及污染物排放狀況對比
Table2TheComparisonofDischargeofWasteGasandPollutionsinAnhuiin2003and2000
資料來源：2000年、2003年《安徽省環境狀況公報》。
伴隨著安徽工業和人民生活的高速發展，工業廢氣、SO2和生活COD等環境污染物的排放量也將迅速增長。
與經濟和社會目標相適應，2005年和2010年安徽省的環境質量應比目前有較大改善：
(1)2005年環境質量目標
全省主要水域水環境質量有所改善，長江干流水質保持Ⅲ類水質標準，淮河流域按水環境功能區達標，巢湖水體和主要支流水質明顯改善，高錳酸鹽指數達到和接近地表水Ⅲ類標準，水質惡化趨勢得到控制。
工業廢水處理率達到80%；城市污水處理率達到20%，城市污水再生利用率達到處理量的10%。工業固體廢物綜合利用率達45%；主要有害廢物的無害化處理率達到10%。城市垃圾回收和綜合利用率達到40%以上。使我省主要城市的大氣環境質量有所改善，機動車輛排放有害氣體總量基本保持在"九五"期末的水平。對污染負荷占65%以上的重點污染源實施在線監控。
(2)2010年環境質量目標
力爭全省飲用水源水質全部達標。城市污水處理率達到40%，城市污水再生利用率達到30%。城市要建立符合環境要求的生活垃圾填埋或焚燒廠，使生活垃圾得到安全處置。初步實現全省生態環境良性循環，城鄉環境清潔、優美、安靜，經濟、社會與環境協調發展。
按2003年安徽省環保投入占GDP0.1462%的比例投資，要達到2005年和2010年的環境目標，有較大的資金缺口。為此，必須從現在起提高全省環保投入占GDP比例，加強環境治理力度。否則，將花費更大的財力、物力，甚至會導致經濟的衰退。
3經濟限制因子
經濟是可持續發展戰略實現的一個重要手段，為可持續發展提供物質上的保障。經濟發達可以為科研單位提供充足的資金，用于科技的發展，為資源環境的合理利用提供技術支持。經濟發展落后說明人民的生活水平低下，生產方式落后對環境資源的粗放型依賴也就越大，對資源環境的破壞就越大，會進一步影響經濟的發展，生活水平的提高，從而形成惡性循環。
與全國的其它省份相比，無論是國內生產總值還是財政收入都處于全國的下游水平，2004年安徽的GDP占全國的5.9%，如果按經濟密度算還會更低，財政收入占5.8%，綜合經濟實力不強制約了安徽各項事業的發展，特別是高新技術產業的發展。
2001~2003年，安徽GDP三年年均增長僅為8.91%，低于"九五"期間平均水平1.5個百分點；二產占GDP比重也不高；萬元GDP能耗居高不下。全省每年因自然災害、地質災害、污染事故造成的損失占當年GDP比重已超過10%[4]。
第三產業存在諸多問題也制約了經濟發展。總量不足，比重過低；社會化程度較低，部分行業的市場準入限制多；部分行業缺乏自我發展活力，仍是"大而全"、"小而全"，機關、企事業單位、高等院校等后勤服務社會化改革慢；對外開放程度不高，競爭力弱，外商投資第三產業僅占總投資的2.3%[5]。城鎮化水平低、農村人口比重高，是第三產業發展的另一個重要制約因素。
要實現的持續發展，就要保障安徽經濟的高速發展，必須更加重視解決經濟發展的各項矛盾。
4社會限制因子
(1)義務教育還需要進一步鞏固和加強，高中階段教育的"瓶頸"制約尚未解除，高等教育仍要規模擴張和質量提升，職業教育和成人教育還需加快發展，教育服務于經濟社會發展的能力需要進一步提高。
(2)公共衛生建設和應急機制還不夠完善，重大傳染病防治工作還比較薄弱，農村衛生發展嚴重滯后，衛生人才缺乏，執法監督不力，城鄉群眾看病難、看病貴的問題還未切實解決。
(3)農村和貧困地區的基礎教育、基本衛生醫療和公共文體設施的條件十分落后和缺乏，形成了城鄉和區域社會發展極不平衡的格局。
(4)社會事業管理體制、運行機制的改革滯后于經濟體制的改革，抑制了社會發展本身的活力和動力，非公共服務領域社會事業改革緩慢，文化、旅游等社會發展領域產業化進程不快，發展環境還需優化，創新手段缺乏。
(5)就業形勢十分嚴峻
安徽勞動力資源豐富。由于第三次生育高峰時期出生的人口逐步進入勞動年齡，勞動力資源再次進入高峰期。現有三股壓力促進城鎮失業人數上升，城鎮就業壓力增大。一是隨著近幾年國企改革、改組、改造和經濟結構調整，大量下崗失業人員走向社會；二是近幾年擴招的大學生將陸續畢業，面臨就業；三是大量農村剩余勞動力向城鎮轉移，走出農村、走向城市尋找工作機會。另一原因是，近年來就業彈性一直下降，就業彈性系數由"八五"期間的0.19下降到"九五"期間的0.14[5]，新增就業崗位遠遠不夠滿足新增勞動力和下崗就業的需要。安徽省情決定著勞動供大于求的局面不會在短期內有根本的改變，結構調整與就業難的壓力將長期存在。
以上各項制約了社會發展，從而影響安徽的經濟和人民生活水平的提高，最終影響著安徽的可持續發展。
通過辯識，上述四類限制因子制約著安徽發展，極大地阻礙了全省生態經濟的建設與發展，最終勢必影響安徽的可持續發展戰略，我們應加以重視。
因子分析論文:基于因子分析論文
摘要：基于因子分析和聚類分析法，對重慶市40個區、縣的經濟發展狀況進行了定量化綜合評價。在分析重慶市經濟發展不平衡的特點和原因的基礎上，探討了經濟協調發展的對策和思路。
關鍵詞：重慶市；因子分析；聚類分析；經濟發展狀況
重慶是典型的大城市、大農村，其經濟發展仍然處于非均衡發展的歷史進程，各區縣經濟發展水平具有明顯的地域差異。隨著城鄉綜合配套改革試驗區這一重大戰略決策的實施，重慶的發展迎來了千載難逢的機遇。重慶各區、縣只有對當前的經濟發展狀況有一個客觀、的了解，才能更好地實現有效的區域整合。
近年來，社會統計分析軟件在社會經濟統計、工程技術以及教學科研等領域的研究已取得廣泛應用。本文以重慶市內40個區縣為研究對象，結合重慶市地域特點，綜合運用多元統計中的因子分析和聚類分析，較大限度地避免人為因素所產生的偏差,對全市經濟發展狀況進行了定量化綜合評價。在分析重慶市經濟發展不平衡的特點和原因的基礎上，探討了經濟發展的對策和思路，以期對未來經濟發展狀況的改善起參考作用。
1經濟發展狀況評價指標體系的構建
國內外學者對城市經濟發展狀況的評價指標體系進行了不少研究，但由于城市經濟系統本身的復雜性，以及城市經濟發展狀況評價指標體系的理論尚有待深入，所以目前還沒有一種公認的、的評價方法。本文在遵循科學性、性、可操作性原則的基礎上，參閱相關文獻并結合重慶市現狀，構建了以下影響城市經濟發展狀況的8項指標作為評價指標體系：地區生產總值（萬元），工業總產值(萬元)、公路貨運量(萬噸)、建設與改造投資(萬元)、社會消費品零售總額指數(上年＝100)、城鄉居民儲蓄(萬元)、城鎮居民低生活保障人數（人）、專業教師數（人）作為分析樣本，數據來源——重慶統計年鑒［2006］。所采用的分析軟件是SPSS13.0。
2模型方法概述
2.1因子分析
因子分析屬于多元分析中處理降維的一種統計方法，它是主成分分析的推廣和發展，它也是將錯綜復雜關系的變量（或樣品）綜合為數量較少的幾個因子，以再現原始變量與因子之間的相互關系，同時根據不同因子還可以對變量進行分類。
Z因子分析的數學模型。
通常針對變量作因子分析，稱為R型因子分析，另一種對樣品作因子分析，稱為Q型因子分析。R型因子分析寫成數學的形式，就是下面的模型：假定隨機向量X滿足:
X=A?F+ε
其中A是p×m的常數矩陣，稱為因子載荷矩陣；F=(F1,…,Fm)是不可觀測的向量，F稱為X的公共因子；ε稱為X的特殊因子，通常理論上要求ε的協方差陣是對角陣，ε中包括了隨機誤差，且
ⅱ）Cov(F,s)=0即F和ε是不相關的；
ⅲ）D(F)=Im即不相關且方差皆為1。
因子分析的目的就是通過模型X=AF+ε以F代替X，由于m2.2聚類分析
聚類分析是統計學中研究“物以類聚”問題的多元統計分析方法，在統計分析的應用領域已經得到了極為廣泛的應用。
聚類分析至今，有許多種不同的聚類方法，其中應用得最多、最成熟的方法為系統聚類法，也是本文將采用的方法。其思路為：首先將每個數據對象各視為一類，根據類與類之間的距離或相似程度將最相似的類加以合并，再計算新類與其它類之間的相似程度，并選擇最相似的類加以合并，這樣每合并一次就減少一類，不斷繼續這一過程，直到所有數據對象合并為一類為止。
3實證分析
3.1因子分析結果
運用因子分析法，借助SPSS對以上數據進行分析處理，在處理過程中采取以下步驟：（1）遵循系統性、科學性、可操作性的原則，對所有指標的原始數據進行標準化，消除量綱的影響。由標準化后的數據求協方差矩陣，即原始數據的相關矩陣，判斷能否進行因子分析；（2）根據公共因子在變量總方差中所占的累計百分比例，一般為大于85%規則，確定描述數據所需要的公共因子數；（3）公共因子的命名和意義解釋。運行結果如下：
在表2中，按照提取原則即特征值大于1，選入3個主成分，其方差累計貢獻率達88.08%，即反映了原始信息的88.08%，這三個因子就可以解釋原始數據的大部分信息了。我們將這3個主成分作為評價重慶市40個區、縣經濟發展狀況的綜合參量。
從表3可以看出，地區生產總值、工業總產值、城鄉居民儲蓄、公路貨運量等四個指標與及時主成分的相關系數較高，主要反映了經濟總量狀況及其環境狀況；專任教師數在第二主成分上的載荷較大，即與第二主成分相關程度較高；消費總額指數在第三主成分上的載荷較大，即相關系數較高。因此我們可將主成分命名如下：
及時主成分：產出主成分；
第二主成分：教育主成分；
第三主成分：消費主成分。
把我市40個區、縣的經過標準化的數據(X1，X2，…，X8)代入對應的線性模型，可以得到各地區的主成分值，并以各主成分的方差貢獻率為權重進行加權匯總，得到綜合得分F(其中F=0.0113×F1＋0.1412×F2＋0.7821×F3)。
3.2聚類分析結果
運用SPSS的系統聚類法，根據各個地區的綜合得分值進行分類，共將重慶市40個區、縣劃分為三類：及時類渝中、九龍坡、江北、雙橋、沙坪壩、大渡口、南岸、渝北、萬盛、長壽；第二類巴南、北碚、梁平、永川、黔江、大足、銅梁、合川、榮昌、南川、潼南、江津、酉陽、武隆；第三類壁山、萬州、巫溪、巫山、忠縣、豐都、開縣、秀山、綦江、石柱、涪陵、奉節、彭水、云陽、墊江、城口。
4結論和對策
通過上述分析，不難看出：
（1）重慶市40個地區社會經濟發展存在著明顯的差異：及時類區縣大部分分布在都市發達經濟圈，第二、三類區縣幾乎均處于渝西經濟走廊與三峽庫區生態經濟區。
（2）渝中區綜合經濟實力得分遠遠高于其他9個，這說明渝中區已成為整個重慶經濟的發展極。其中江北、沙坪壩、九龍坡、南岸、渝北五區在地理位置上和渝中區相臨，受經濟輻射作用應影響，經濟綜合實力較強；巴南區、北碚區雖然位于都市發達經濟圈，有著特殊的區位優勢，但是由于受周邊江北、沙坪壩等五區的經濟回波效應影響，抵消了經濟的輻射作用，所以綜合實力得分較及時類地區低；壁山、萬州等l6個區縣大多為邊遠山區和少數民族地區，由于這些地區的交通不發達，這些地區的專業人才大多流向一、二類地區，因此使得這些地區與及時、二類地區間經濟發展差距有擴大的趨勢。
（3）基于較大地區間經濟發展的差距，重慶市要對以往三大經濟圈的發展戰略加以完善、發展和提升，切實貫徹并實施“一圈兩翼”的新戰略。努力增強一小時經濟圈的帶動輻射能力，加快以交通和水利為重點的基礎設施建設，增加區域發展潛力。積極發展特色產業，加快區域經濟社會發展，逐步縮小市域的城鄉差距和區域差距，形成大城市帶大農村的整體推進格局。
因子分析論文:支氣管哮喘患者中醫四診信息調查及驗證性因子分析
作者：史鎖芳，劉秀芳，嚴志林，王道成，孔祥文，沈鎮蒼，陳啟光，閔捷 【關鍵詞】 ,驗證性因子分析
［摘要］目的：收集支氣管哮喘患者中醫四診信息，進行證候分類。方法：隨機調查430例支氣管哮喘患者，詳細記錄四診信息，用Amos軟件建立數據模型，進行驗證性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA）。結果：行四因子、五因子及六因子分析，其中六因子分析結果與臨床實際相一致。結論：按六因子分析結果排序，以標準回歸系數0.4作為主次證界值，將支氣管哮喘分為寒飲伏肺證、痰熱蘊肺證、風痰阻肺證、肺腎氣虛證及脾氣不足證等5大類證候。
［關鍵詞］哮喘; 四診; 證候分類; 驗證性因子分析
支氣管哮喘是呼吸系統的常見病、多發病，屬于中醫學“哮證”、“哮病”等范疇。目前該病的中醫辨證分型主要有國家頒布標準，中醫教材分型標準，專著分型標準及各地各家的經驗分型等［1］，傳統的四診合參仍是主要的分型手段。這些分型方法大多為經驗性總結，定性成分較多，缺乏規范的定量標準，因而不利于總結臨床療效及推廣治療經驗，更不利于新藥的研制與開發［2］。本研究按流行病學設計方法，隨機調查430例支氣管哮喘患者，收集中醫四診信息，進行驗證性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA），給每項辨證結果賦以分值，得出哮喘量化的辨證標準，現將結果報道如下。
1資料與方法
1.1臨床資料 江蘇省中醫院、興化市中醫院、常州市中醫院呼吸科住院或門診患者，符合支氣管哮喘的診斷標準［3,4］，共430例。其中男207例，女223例；平均年齡(45.92±14.07)歲；平均病程(11.14±10.75)年；其中處于發作期的患者304例，緩解期患者126例。
1.2調查方法 按統一的現場調查表格進行病例收集，按住院或門診順序隨機收取。中醫四診信息的收集采用中醫望、聞、問、切的方法，按無、輕、中、重四級，分別賦予分值，即無：0分；輕：1分；中：2分；重：3分。每例患者均由1名高年資住院醫師或主治醫師詳細客觀地記錄其一般情況及四診信息，然后由1名主治醫師或上級醫師審核。
1.3統計學方法 采用EpiData建立電腦數據庫，雙機錄入數據，經邏輯檢查核對后，鎖定數據庫。統計人員行盲法操作，應用Amos 4.0軟件行CFA，計算出每個指標的標準回歸系數，按大小排序，比較與因子（證）的相關性。
2結果
記錄信息指標共96個，其中癥狀信息68個、舌象信息16個、脈象信息12個。最終進入統計分析的信息指標共49個，另47個指標被剔除。剔除原因為：（1）出現率小于10%；（2）根據傳統辨證可能為個案現象。六因子CFA結果如下，括號內為回歸系數。
F1（因子1）：氣短（0.707），少氣懶言（0.679），腰膝酸軟（0.563），自汗（0.534），耳鳴（0.440），易感冒（0.431），便溏（0.338），舌胖（0.303），咽癢（0.294），小便黃赤（0.274），動則喘甚（0.268），數脈（0.265），脅肋脹滿（0.240），病期（0.226），噴嚏（0.224），五心煩熱（0.219），哮吼（0.138），口淡（－0.297），痰白質黏（－0.397）。
F2（因子2）：形寒怕冷（0.911），畏寒（0.626），倚息（0.585），舌淡白（0.549），痰白清稀（0.457），唇色青紫（0.422），泡沫樣痰（0.343），咳嗽（0.180），心煩易怒（0.176），易感冒（0.151），舌苔黃（－0.190），舌紅（－0.198），病期（－0.315），舌苔薄（－0.461）。
F3（因子3）：口淡（0.933），沉脈（0.673），面色白（0.503），細脈（0.453），納少（0.439），咳痰量（0.439），病期（0.328），舌胖（0.281），便溏（0.154），氣喘（0.099），耳鳴（－0.192），舌紫暗（－0.221），形寒怕冷（－0.312），噴嚏（－0.316），咽癢（－0.535）。
F4（因子4）：口干（1.437），口苦（1.000），五心煩熱（0.701），舌苔黃（0.612），痰白質黏（0.554），心煩易怒（0.526），弦脈（0.396），唇色青紫（0.306），脅肋脹滿（0.235），口黏膩（0.235），舌淡白（－0.231），少氣懶言（－0.389），氣短（－0.469），數脈（－0.575）。
F5（因子5）：哮吼（0.769），氣喘（0.746），喉中痰鳴（0.702），咳痰量（0.438），泡沫樣痰（0.430），動則喘甚（0.354），咳嗽（0.312），少氣懶言（0.247），氣短（0.232），面色白（0.205），咽喉堵塞（0.201），痰白質黏（0.199），倚息（0.194），滑脈（0.166），痰白清稀（0.141），脅肋脹滿（0.137），納少（0.116），便溏（－0.164），五心煩熱（－0.172），自汗（－0.173），易感冒（－0.224），病期（－0.571）。
F6（因子6）：數脈（1.430），小便黃赤（0.936），氣短（0.907），痰黃黏稠（0.707），倚息（0.69），舌紅（0.654），少氣懶言（0.574），舌苔膩（0.549），滑脈（0.478），咳痰量（0.272），咳嗽（0.230），口苦（－0.694），痰白質黏（－0.742），口干（－0.874）。
3討論
本調查除了行六因子CFA，還分別進行了四因子及五因子分析，結果發現六因子CFA比較符合臨床實際。將經過統計的“證”的指標，以回歸系數0.4作為界點(≥0.4為主癥，0.3～0為可現癥，＜0為鑒別癥)，和原“金標準”（專家經驗、國家或學會制訂的標準）進行判別分析，兩者之間存在一定的差異，但該結果是通過臨床流行病學調查，經過嚴格的數理統計分析量化并賦予分值得出的，因此較為客觀。
CFA是20世紀80年代興起的一種統計學方法［5］，多用于行為科學及教育學分析，醫學領域應用很少。依據醫生的臨床實際與統計分析是否相符合，將醫生的經驗一起進行驗證，CFA可以定量估計四診信息中某一項信息和證之間的關聯程度，由此可以按每一種證型，選擇與其相關程度高的指標（信息）進行靈敏度和特異度分析，從而確定主次癥。選取0.4作為標準回歸系數是有依據的，本資料在研究中分別對回歸系數＞0.1、0.2、0.3的各種情況進行了分析，結果與標準系數為0.4時相一致。
支氣管哮喘是一種反復發作，以喉間鳴響、氣喘、胸悶、呼吸困難等為主要表現的呼吸系統疾病，臨床上發作期和緩解期相互交替。中醫學認為：本病素有宿根，與外邪侵襲、痰濁干肺及臟腑功能失調有關。發作期多為標實，緩解期多為本虛，虛實兼夾證亦多見，證候分型尚爭論不一［1］。調查中，如果把每個因子當作一個證來看，F1（因子1）可概括為肺腎氣虛證，從統計中可以看出其主癥為氣短、少氣懶言、腰膝酸軟、自汗、耳鳴、易感冒（回歸系數＞0.4）；F2（因子2）可概括為寒飲伏肺證，從統計中可以看出其主癥為形寒怕冷、畏寒、倚息、舌淡白、痰白清稀、唇色青紫（回歸系數＞0.4）；F3（因子3）可概括為脾氣不足證，從統計中可以看出其主癥為口淡、沉脈、面色白、細脈、納少（回歸系數＞0.4）；F4（因子4）可概括為痰熱蘊肺證，從統計中可以看出其主癥為口干、口苦、五心煩熱、舌苔黃、痰白質黏、心煩易怒（回歸系數＞0.4）；F5（因子5）可概括為風痰阻肺證［6,7］，從統計中可以看出其主癥為哮吼、氣喘、喉中痰鳴、咳痰量多、泡沫樣痰（回歸系數＞0.4）；F6（因子6）可概括為虛實夾雜證（痰熱蘊肺合氣虛證），從統計中可以看出其主癥為數脈、小便黃赤、氣短、痰黃黏稠、倚息、舌紅、少氣懶言、舌苔膩、滑脈（回歸系數＞0.4）。進一步進行因子與因子之間的相關統計發現：F4（因子4）與F6（因子6）的相關系數高達0.890，是所有因子間較高的，這說明F4與F6兩因子之間有著很高的關聯度，因此，F4和F6可歸納為一類證，而F6可看作是F4的一個兼夾證，或是一種變證，即F4（痰熱蘊肺證）在一定條件下，可出現氣虛證（失治、誤治，苦寒傷正，或素體氣虛、痰熱內生），這種統計學結果亦符合中醫辨證動態演變的思想。
本研究資料顯示：哮喘辨證分為“五證”（肺腎氣虛證、寒飲伏肺證、脾氣不足證、痰熱蘊肺證、風痰阻肺證），較為符合臨床實際；根據CFA及其相關回歸系數分析，還可看出其臨界證、演變證和兼夾證。
另外，根據單因素分析結果，哮喘的發作期與緩解期對辨證結果的影響也具有統計學意義（卡方檢驗，P＝0.001）。由于緩解期患者數較少（126例），將“病期”作為一個信息因素加入一起進行分析，結果顯示F1和F3均與病期有關（回歸系數分別為0.226和0.328），而F2、F4和F5則與病期無關，說明兩個虛證與病期有關，而其他三證（實證）與病期無關。由此可見，寒飲伏肺證、痰熱蘊肺證和風痰阻肺證三個邪實證，不論是發作期還是緩解期，皆可出現，這符合現代醫學的認識，即哮喘是一種慢性氣道炎癥，不論是發作期還是緩解期，氣道變應性炎癥始終存在。肺腎氣虛證和脾氣不足證這兩個虛證一般多見于緩解期，在發作期則多以兼證出現，這也符合中醫“發作期以邪實為主、緩解期以正虛為多”的傳統理論。所以在臨床辨證時，分期不必單列，但可作為影響臨床辨證的一個參考因素。
因子分析論文:上市公司持續派現能力的因子分析與檢驗
摘要：上市公司持續派現的能力大小直接關系到投資者的正確投資理念的形成和實際收益大小，實際持續派現能力的大小隱含于企業各項財務指標當中，本文通過因子分析的方法提取影響上市公司持續派發現金股利能力的影響因子，計算其因子綜合得分，以此得到不同上市公司所具有的持續派現能力的大小情況，并以實際派現數據驗證所得結果的有效性。
關鍵字：上市公司，因子分析，檢驗，派現能力
一、研究背景
隨著我國證券市場的不斷改革和發展完善，投資者逐步理性化，對上市公司分紅派現也愈來愈關注。同時監管部門也在近年來相繼推出一系列政策來規范上市公司的派現行為，以期形成穩定性的股利政策環境，引導市場的理性投資。因此對上市公司現金股利政策的穩定性和持續派現能力研究也受到理論界的關注。
根據國外成熟的資本市場狀況，股份公司在確定派發現金時考慮的內容不同，一般采取的股利政策有以下四種，分別是：剩余股利政策、穩定股利政策、固定股利支付率政策和低正常股利加額外股利政策。1956年約翰?林特納(John Lintner)在對美國28家上市公司的財務經理的問卷調查中，林特納發現多數公司管理者總是試圖保持股利政策的穩定性，只有當企業盈利發生了“長期的顯著的”變化后，才傾向于調整股利支付水平。林特納的論點被Fama和Babiak（1968年）所提供得更多的經驗數據所支持。Fudenberg與Tirole在1995年從理論合理性的角度解釋了為什么經理人要選擇平滑的報告期利潤和股利政策。Aswath Damodaran(1998)在對美國股利政策的實證研究中也發現，從1960年到1995年，美國絕大部分公司實行的是穩定增長的股利政策，股利支付率大約在50%左右。此外，有學者如zhang rongrong對東亞地區的上市公司和西歐的上市公司的派發現金股利的情況進行了研究和比較，得出了西方發達國家的上市公司派發現金股利相對比較穩定，發展中國家因現金流的控制權為大股東所控制導致現金股利的派發不具有穩定性的結論。
國內的關于現金股利穩定性的研究主要集中在派發金額和派發形式上是否穩定。如曹媛緣、馮東輝（2004）從信號理論入手，采用基于林特納經典模型的混合回歸方法和交叉列聯表分析方法對我國上市公司是否遵循穩定的股利政策進行研究，得出我國上市公司遵循不穩定的股利政策的研究結論，其股利政策不具有西方信號理論的的信息內涵，即股利變動不反映公司未來盈余的信息。張莉芳（2005）以修正后的林特納股利信號模型對我國上市公司派發現金股利情況進行檢驗，得出和曹媛媛、馮東輝相類似的結果，并指出我國上市公司的股利支付水平是隨著收益水平的變化而變化的，同時提出我國上市公司的股利支付形式上也具有不穩定性，偏好于高轉增或送股的股利支付形式。
以上學者的研究角度主要是從現金股利的支付數量、股利支付的形式等方面出發進行股利政策穩定性的研究。目前在我國證券市場中，尚不能達到國外具有穩定性股利政策的成熟市場環境，因此針對我國股利政策穩定性的研究應重點考慮上市公司派發現金股利的持續性。持續性派現是股利政策穩定性的一個基礎，國內關于股利政策穩定性的研究雖然沒有涉及派發現金股利持續性的問題，但他們相關的研究中也指出了目前上市公司中存在著具有持續派發現金股利的現象。如曹媛媛、馮東輝研究樣本中連續3年支付現金股利、股票股利和混合股利的公司占樣本總數的23％、14％和15％，連續4年支付現金股利、股票股利和混合股利的公司占樣本總數的13％、2％和1％（樣本總數為253家，時間從1994年－2001年）。在張莉芳的研究中對1996－2003年樣本統計則有124家上市公司連續3年以上派發現金股利，另有20家公司連續三年以上送紅股或支付混合股利，總計比例達到樣本的25.69％。在此以三年起為派現持續性的標準主要是因為國內證券市場建立時間較短，而且多數研究者對連續派發股利的分析也多是以三年以上連續派現的公司為研究對象的，如（原紅旗，2004）。這些能夠持續派發現金股利的上市公司的出現也是我國上市公司股利政策趨于穩定的良好開端。隨著證監會將派發現金股利和上市公司再融資結合起來的政策導向作用，以及投資者投資理念的成熟和上市公司治理結構的不斷完善，采用持續派現股利政策的上市公司將會不斷增加，并會受到投資者的推崇。因此針對派發現金股利持續能力的影響因素的研究就有較強的現實意義，對中小投資者的保護和上市公司的財務管理體系的完善有一定的積極意義，進而影響我國整個證券市場健康、穩定的發展。本文針對上市公司持續派發現金股利能力的研究和實際檢驗會使公眾對上市公司目前及將來股利政策的穩定發展有更深層次的認識。
二、持續派現能力的研究分析過程
根據股利政策的多因素理論可知派發現金股利的主要目的是實現股東財富的較大化，因此企業的盈利能力、成長能力、企業規模、負債水平、股權結構等都可能對制定股利政策產生影響。運用因子分析方法中有效降維和信息濃縮技術對上市公司派現能力進行分析，可以發現和公司持續派現能力相關的具體隱含因子，并運用后期數據進行性和實用性方面的經驗，以便投資者在投資過程中參考使用。
1、樣本的選擇
本文主要對2002年度派發純現金股利的上市公司進行實證的分析，為保障所選數據的代表性和有效性，并且盡量減少其它因素對研究結果的影響，提高分析結果的性，本文依照下列方法對所有2002年度所有派發現金股利的公司進行了篩選。
⑴上市公司發行的流通股由于交易市場的分割，分為A股、B股、H股等，B股和H股上市公司的財務報告是按照國際會計準則編制，而A股的財務報告是按照國內的《企業會計準則》編制，由于在選用會計準則上的差異以及不同市場環境的差異，會對上市公司股利政策的選擇帶來一定的影響。因此本文中在進行現金股利的實證分析中剔除同時發行A股、B股和H股的上市公司，只包括僅發行A股的上市公司。
⑵由于我國證券市場的不完善，新股發行時往往對其業績有很好的描述，市場對新股當年首次發放股利也有較高的預期，上市公司往往會迎合市場的這種心態，加上上市后形成的股本溢價所帶來的較高資本公積，而發放較高的股利。因此新股的股利分配行為就有一定的特殊性，其利潤分配也往往成為市場熱炒的誘因。為了克服這部分上市公司的影響，在進行實證分析的樣本選取時，剔除了2002年以后上市的公司。
⑶在現金分紅的上市公司中存在著一些公司本年度沒有盈利卻進行了現金的分紅，是有所違背利潤分配的基本原則的。利潤分配一般是當年有利潤的話則可進行利潤分配，當年虧損還進行分配的公司都有著特殊的目的。如深方大A和中核科技。因此，這部分公司的影響應該予以剔除。
根據以上的原則進行篩選，從2002年度深滬兩市分配純現金股利的510家上市公司中共選擇出414家作為持續派現能力分析的樣本。
2、因子分析指標的篩選
實際中影響持續派現能力的因素是多方面的，在公司內部主要具體表現為企業的各項財務指標。對于外部的不可測量因素影響本文暫不作考慮。因為在進行實際分析過程中所涉及的財務指標較多，其中有些指標對可能對派現能力的影響并不具有顯著性，因此本文首先從所涉及到的十八個對企業派發現金股利產生影響的指標進行顯著性的篩選。這些指標是：每股收益（X1）、凈資產收益率（X2）、每股凈資產（X3）、長期負債比率（X4）、每股收益增長率（X5）、凈利潤增長率（X6）、應收賬款周轉率（X7）、存貨周轉率（X8）、總資產周轉率（X9）、每股經營活動現金流量（X10）、總資產對數（X11）、總股本對數（X12）、流通股比率（X13）、法人股比例（X14）、國家股比例（X15）、市盈率（X16）、股價（X17）、每股資本公積金（X18）。因為要進行持續派現能力的因子分析，本文以每股現金股利為因變量，以上述各種影響因素為自變量進行多元線性回歸分析，然后選取各變量系數顯著的作為進一步因子分析所使用的變量。
從表中可以看出每股收益、每股資本公積金、每股凈資產、總股本對數、凈資產收益率的回歸系數在1％的水平下顯著，總資產對數的回歸系數在5％的水平下顯著，說明它們是對上市公司派發現金股利能夠產生實質性影響的指標，其他變量未進入回歸方程予以舍棄。方差膨脹因子VIF均小于10，可以認為回歸模型不存在嚴重的多重共線性。因此選擇對上市公司派發現金股利產生顯著性影響的這些變量作為進一步進行因子分析的變量。
3、因子分析過程
通過以上回歸分析所得到的變量對上市公司派發現金股利能力能夠產生一定影響，但不能直接說明上市公司持續派發現金股利的能力大小問題。以因子分析方法可以得到這些變量所包含的潛在因子的影響，并可通過因子得分來計算出具體上市公司在派發現金股利方面的得分情況，更方便進行判斷上市公司持續派現能力的大小。這里主要應用的是因子分析方法的高度綜合概括能力，以再現指標中所隱含的更強解釋力。在上述所選深滬兩市414家樣本中進行巴特利球體檢驗（Bartlett’S Test of Sphericity），其顯著性水平為0，通過檢驗即可以對所選樣本進行因子分析。以下是通過計算機借助統計分析軟件SPSS13.0所實現的分析過程。具體有關因子分析的原理在此不再贅述。
表2 因子提取
初始解對原變量的解釋情況 公共因子對原變量的解釋 旋轉后對原變量的解釋
因子 特征值 方差貢獻率 累計貢獻率 特征值 方差貢獻率 累計貢獻率 特征值 方差貢獻率 累計貢獻率
1 2.253 37.558 37.558 2.253 37.558 37.558 2.111 35.190 35.190
2 1.993 33.219 70.777 1.993 33.219 70.777 1.817 30.286 65.476
3 1.493 24.887 95.664 1.493 24.887 95.664 1.811 30.188 95.664
4 .126 2.099 97.763
5 9.804E-02 1.634 99.397
6 3.616E-02 .603 100.000
從表2可以看出及時個因子變量解釋了原有方差總量的37.56%，第二個因子變量解釋了原有方差總量的33.21%，第三個因子變量解釋了原有方差總量的24.89％，三個因子共累計解釋了原有方差的95.66％，被放棄的其他三個因子能夠解釋的原有方差僅不到5％，所以這里提取的三個公共因子基本上反映了原有變量的絕大部分方差。各個因子具體的含義還需要進一步判斷。
由于原變量的載荷值都相差不大，不好解釋它們的內在含義，需要進一步進行因子旋轉以便更清楚地說明各個因子的內在含義。從表3中可以看出旋轉后的因子系統已經明顯分化，所表達意義變得非常清楚。及時個因子在每股凈資產和每股資本公積上的載荷為0.982和0.975，接近1。兩者基本反映上公司在發放股利能力的一種積累，識別為資產積累因子。第二個因子在每股收益和凈資產收益率的載荷為0.936和0.953，接近1，反映了公司獲利的能力，識別為盈利能力因子。第三個因子在總股本對數和總資產對數上的載荷為0.959和0.935，接近1，反映了公司規模的因素，識別為公司規模因子。從中可以看出對上市公司持續派現能力產生主要影響的是資產的積累、盈利能力和公司的規模三個方面。這三個方面到底如何影響上市故事的持續派現能力還要進行進一步的計算，以得出上市公司持續派現能力的大小。
根據因子得分函數我們可以計算出樣本中各支股票的三個因子得分，在此基礎上我們就可以對樣本中的上市公司持續派現能力進行具體的計算分析。由于通過因子分析法得出的三個因子變量反映的是上市公司持續派發現金股利能力影響因素的不同側面，因此在計算持續派現能力時，應給不同的側面以不同的權數。這里我們以這三個因子變量的方差貢獻率（如表2所示）作為權數，于是可以得到關于上市公司持續派現能力的計算公式：
持續派現能力得分=0.37558*F1+0.33219*F2+0.24887*F3
依照這個公式，我們就可以得到所有樣本414家持續派發現金股利的綜合能力得分情況。由因子分析的原理和以上的計算過程可知所計算出的持續派現能力得分越高，該上市公司越有可能在以后的年度里連續派發現金股利。
三、持續派現能力檢驗
為了對通過上述方法得出的上市公司持續派現能力進行檢驗，選取持續派現能力得分位于前50名和50名的上市公司來進行對比分析，主要通過比較兩組公司在2002年、2003年和2004年三年中的派發現金股利的情況來進行派現能力的檢驗。兩組有關數據對比
在2002年度的派現分析中我們發現綜合派現能力位居前50名的上市公司平均每股現金股利為0.1821元，遠遠高于位于后50名的0.07，從中可以反映出通過多元回歸分析得到的分析指標對于評價上市公司派發現金股利能力大小是有效的。
用其后兩年的派現數據進行進一步的檢驗發現，位居持續派現能力前50名的上市公司在2003年度共有40家派現，平均每家上市公司每股派現0.1786；2004年度共有41家派現，平均每家上市公司每股派現0.1528；其中連續三年派現的有38家，占該組數據的76％，除長春經開、西飛國際、蘭州鋁業、浪潮信息、金瑞科技和閩東電力6家公司連續兩年沒有派現外，其余44家的上市公司都在三年中進行過兩次或兩次以上的派現行為。且在三年中累計派現額達到0.3元以上的有33家，達到0.5元以上的有18家，其中1.00元以上的有3家，較高為建發股份1.35元。
位居持續派現能力后50名上市公司在2003年度共有29家派現，平均每家上市公司每股派現0.0699；2004年度共有29家派現，平均每家上市公司每股派現0.0819，從派現的家數和金額來看都遠遠低于前50名組；其中連續三年派現的有20家，占該組數據的40％，大大低于前50名組的38家；該組中在2003和2004年度沒有進行派現的上市公司有12家，在三年中進行過兩次或兩次以上派現行為的有38家，也少于前50名組。且在三年中累計派現額達到0.3元以上的有10家，其中大于0.4元的僅有2家，且都沒有超過0.5元，較高0.47元。
由以上的對比檢驗我們可以看出，通過上述因子分析方法得到的上市公司派發現金股利的持續能力指標資產積累因子、盈利能力因子和公司規模因子是有效的。持續派現能力前50名的上市公司在后續期間派發現金股利的持續性較好，三年連續派現的家數比持續派現能力后50名的上市公司多90％，顯示出以上分析過程的具有一定的可行性；另從現金股利金額的值來看給廣大股東的回報也遠遠大于后者。
四、結論
本文通過多元回歸分析的方法從18個變量中確定出影響上市公司現金股利發放的六個因素：每股收益、每股資本公積金、每股凈資產、總股本對數、凈資產收益率和總資產對數作為進行因子分析的變量，經過因子分析方法的綜合和提煉，最終得出對上市公司持續派發現金股利能力產生重要影響的三個因子分別是：資產積累、盈利能力和公司規模。在進一步的綜合排名中，確定出具有較強派發現金股利潛力的公司，并以其后兩年的實際數據所作的檢驗證明以上分析和處理過程是有效的，可以為投資者進行投資組合選擇投資對象提供一定參考。并且也進一步證明目前我國證券市場中具有持續派發現金股利的現象，并隨著資本市場的不斷完善和股權分置改革的完成上市公司的股利政策亦會不斷成熟和穩定。
另外，由于監管層對上市公司派發現金股利的政策并不是十分完善，以上分析雖然得到了數據實際檢驗，但單從2002年一年的數據進行分析得出結論也并非十分理想；同時樣本的選取有一定局限性，難免會遺漏一些派現能力較強的公司；此外本文所作的分析是否適用于樣本之外的公司也還需要進一步驗證。
因子分析論文:基于因子分析的企業員工工作滿意度 結構要素實證分析
論文關鍵詞：工作滿意度
結構要素
因子分析法
論文摘要：采用因子分析法對企業員工工作滿意度的結構要素進行了實證分析，分析得出7個主要的工作滿意度結構要素:工作環境滿意度、工作性質滿意度、工作關系滿意度、薪酬福利滿意度、晉升滿意度、培訓滿意度、公司經營管理滿意度，并對目前員工的工作滿意度水平進行了簡單的描述性分析.
1工作滿意度研究現狀
工作滿意度(Job Satisfaction)的正式研究始于Hoppock著名的《工作滿意度》一書，他于1935年首度提出了工作滿意度的概念，認為工作滿意度是工作者心理與生理兩方面對環境因素的滿足感受，亦即工作者對工作情境的主觀反應，此后工作滿意度便成為諸家學者競相探討的課題.Locke 1976年發表了一項對工作構面研究的總結，提出多種工作構面與工作滿意度有著密切關系，包括工作本身、報酬、提升、認可和工作條件等，并統計出從工作滿意度概念問世的1935^1976年的40年間，有3 000多篇有關工作滿意度的研究，這表明工作滿意度在現代企業管理中占有了很重要的一席.目前對工作滿意度的研究仍然比較活躍，許多學者將工作滿意度作為自變量、因變量和調節變量來展開研究(Biissing,1998)。工作滿意度之所以引起人們普遍關注的一個重要原因，還是它和一些主要的企業關心的員工行為變量如績效、流失、缺勤等表現出顯著的相關性川.
在研究工作滿意度時，因研究對象的不同而采取不同的理論架構，對于工作滿意的定義也就不h相同，一般可歸納成以下3種:(1)綜合性(OveralSatisfaction)定義:重點在于工作者對其工作所抱摘的一種一般態度;(2)期望差距(ExpectationDiscrepancy)的定義:此定義是將滿足的程度視為一個人自特定的工作環境中，實際所獲得之價值與其預期應獲得價值的差距;(3)參考框架( Frame。]Reference)的定義:此定義是將工作滿意度視為個體根據一定參考框架對于工作的特性加以解釋后所得到的結果CzJ.根據需求的多方面性，我們認為工作滿意度也是具有多構面的，工作滿意度是員工對工作本身及相關因素的感受與情感上的反應，即指員工對工作各構面的情感反應.工作中的構面是員士所體驗到的與工作有關的各個方面.
我國學者研究工作滿意度所采用的員工工作滿意度問卷主要是根據國內外著名學者研究出的工作滿意度問卷改編而成(例如:明尼蘇達滿意問卷(MSQ)，工作描述指標(JDI)，工作滿意指標(JSI),Michigan組織評量問卷(MOAQ)，其中以MSQ和JDI最為常見)，先設定工作滿意度的結構要素，再根據數據情況對問卷的效度和信度進行分析[3].這種情況可能會引起以下的問題:(I)在研究中人為地強化了某些因素，比如:工作中與領導的關系;由于社會的發展，而弱化了某些因素的影響，如現今年輕人對職業規劃的看重，對企業培訓和晉升等的滿意程度;(2)在研究中會遺漏重要的變量，比如:企業發展前景，企業的文化，外界形象，以及公司的經營管理、規章制度對員工對工作滿意度的影響[Cz7
鑒于以上問題，本文將采取這樣的思路分析員工工作滿意度的結構要素，在問卷設計中盡量考慮到企業員工在工作中遇到問題的方方面面，每一個問題即為工作滿意度的原始變量，然后運用多元統計中因子分析方法，提取公共因子，并進行信度檢驗，從管理的角度對公共因子命名，以此來確定員工工作滿意度的結構要素.這樣不是假定一個結構后進行檢驗，而是從數據中挖掘出工作滿意度結構要素，由于這些要素直接來源于低層指標，比直接假定更具合理性.
2研究的方法
2. 1因子分析
統計分析理論認為，在相關的一組指標中，每個指標都是由公共因子和特殊因子決定的.因子分析，就是要找出一組指標的公共因子.設有p維可觀測的隨機向量，x=(.z?.zz,...}xp)'，其均值為N= ( fyfez } ... , fir ),，協方差矩陣為#_ (o;, ).因子分析的模型是:
其中f}幾,..., fm為公共因子。1 } E2，一‘，為特殊因子，它們都是不可觀測的隨機變量.公共因子人ff2f..., fm出現在每一個原始變量.z;(i=1,2,...,p)的表達式中，可理解為原始變量共同具有的公共因素;每個公共因子f;=(j=1,2,...,m)一般至少對2個原始變量有作用，否則它將歸人特殊因子.每個特殊因子:;(i=1,2，一，p)僅僅出現在與之相應的第Z個原始變量2，的表達式中，它只對這個原始變量有作用.上述方程組可用矩陣形式表示:
x=a+A了+e.
式中了_ (人幾, ... , fm )‘為公共因子向量，。-(f1,EZ}...,Ep}‘為特殊因子向量，A=(a;;):pXm稱為因子載荷矩陣.通常假定:
上述假定可以看出，公共因子彼此不相關且具有單位方差，特殊因子也彼此不相關且和公共因子也不相關.
在因子分析模型中，首先要估計因子載荷矩陣A= (a;;)，pXm和特殊方差矩陣D=diag(a;,ai,…，嶸).常用的參數估計方法有如下3種:主成分法、主因子法和極大似然法.在因子模型的參數估計完成后，必須對模型中的公共因子進行合理的解釋.這種解釋通常需要一定的專業知識和經驗，對每個公共因子給出具有實際意義的名稱，它還可用來反映這個公共因子對每個原始變量的重要性(數量上表現為相應載荷的大小).因子的解釋帶有一定的主觀性，我們通常通過旋轉公共因子的方法來減少這種主觀性.因子旋轉方法有正交旋轉和斜交旋轉兩類，正交旋轉是比較常見和基礎的方法.對公共因子作正交旋轉相當于對載荷矩陣A作一正交變換，右乘正交矩陣T，使AT能有更鮮明的實際意義.旋轉后的公共因子向量為了"=T'Xf，它的幾何意義是在m維空間上對原因子軸作一剛性旋轉.正交矩陣T的不同選取法構成了正交旋轉的各種不同方法，這里我們使用較大方差旋轉法(Varimax).
2.2 Cronbach的a系數信度
所謂信度，就是量表的性或穩定性一個量表的信度越高，說明量表越穩定，采用該量表測試或調查的結果就越和有效.對態度量表常用的檢驗信度的方法為Cronbach L J所創的a系數，a系數來判定對于某個特定的測量因素，不同的問題所得到的結果一致性.這里我們使用a系數來檢驗我們提取的公共因子所含原始變量的內部一致性間題，即公共因子的性和穩定性.其公式為:
其中K為量表所包括的總題數，SZ為測驗量表總分的變異量，Sz為每個測驗題項得分的變異量.a系數值介于。^'1之間，一般認為，a系數值介于0. 55^'0. 70之間是最小可接受值，a系數值介于0. 70^-0. 80之間為相當好，a系數值介于0. 80^-0. 90之間為非常好.
3實證分析
3. 1數據來源
本次實證研究主要是從企業員工的角度來考慮工作滿意度結構要素，以企業員工為主要研究對象，樣本選擇中不考慮企業的特性，包括企業所屬行業、所有制類別、所處的成長階段、規模大小、盈利的大小等等.通過專人隨機抽取和E-mail發送問卷的形式進行調查，以提高問卷的回收率.采取匿名的形式，對企業員工進行隨機抽樣調查.總計發出240份調查問卷，回收問卷213份，剔除無效問卷37份，有效問卷176份，有效回收率為82. 6 0 0.
3. 2數據分析
因子模型是建立在公共因子彼此不相關且具有單位方差，特殊因子也彼此不相關且和公共因子也不相關的假定上的.因此需要對樣本數據進行檢驗，主要檢驗指標為KMO值和巴特利特球體檢驗的丫統計值.KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取樣適當性量數，當KMO值越大時，表示變量間的共同因素越多，偏相關性很弱，越適合進行因子分析一般認為KMO如小于0. 5，則不適合進行因子分析.本例KMO值達0. 848，適合做因子分析.巴特利特球體檢驗的尸統計值的顯著性概率是。. 000，小于0. 01拒絕了單位相關陣的原假設，表示相關系數足以作為因子分析抽取因子之用.
對工作滿意度量表采用因子分析法，利用較大方差旋轉法進行正交旋軸分析，提取特征根大于1的因子.得出特征根大于1的有7個，因此共提取出7個公共因子，累積解釋了71. 564%的方差變異.得到因子載荷矩陣A=(a;;):pXm，載荷矩陣A的元素a;，多數居中，不大不小，這對我們工作滿意度因子模型的公共因子解釋產生困難，考慮進行因子旋轉，使之旋轉后的載荷矩陣在每一列上元素的值盡量地拉開大小距離，便于識別和解釋.我們采用KaiserNormalization的旋轉法，經過計算機運算9次迭代收斂后得到旋轉后的因子載荷矩陣.由矩陣中的數值可以看出經過選軸后，每一列上元素的值已經拉開了距離，有利于我們歸納解釋公共因子的含義.
從表中結果來看，7個公共因子的Cronbach的a系數分別為0. 780, 0. 560, 0. 713, 0. 894, 0. 836,0. 844, 0. 930，除人達到勉強接受的水平，其余均達到滿意的水平，公共因子的內部一致性很好.
3. 3公共因子的解釋
經過因子分析，共獲得工作滿意度量表的7個公共因子.這7個公共因子共解釋了71. 564%的方差變異，并且所有因子的Cronbach的a系數能夠達到0. 5，有的甚至在0. 8以上，故我們提取的7個公共因子能夠很好的測量員工的工作滿意度，即能夠很好的表達出員工工作滿意度的結構.分析各公共因子的內部原始變量情況，依據管理知識，我們將員工工作滿意度的結構要素各公共因子解釋命名為:工作環境滿意度、工作性質滿意度、工作關系滿意度、薪酬福利滿意度、晉升滿意度、培訓滿意度、公司經營管理滿意度.
(1)公司經營管理滿意度(公共因子f, ).體現了員工對企業形象、企業文化、經營策略、發展前途、制度，以及企業領導的能力、處理問題的手段、與員工溝通上的滿意程度.從正交旋轉因子載荷表中，可知員工對公司經營管理的滿意能單獨解釋員工工作滿意度的能力為2000，說明員工對企業經營活動的滿意能夠對員工的工作滿意感覺產生很大的影響.
(2)薪酬福利滿意度(公共因子幾).體現員工對目前的工資水平，以及所獲得的工資與所作的工作相比、與其他同類企業的工資水平相比之下的滿意水平，以及對企業的福利待遇、休假制度、年終考核、物質獎勵和精神獎勵等方面的滿意程度.從正交旋轉因子載荷表中，可知員工對公司的薪酬福利的滿意能單獨解釋員工工作滿意度的能力為1100，僅次于公司經營管理，說明員工對薪酬福利的滿意仍然是工作滿意度的主要構成要素之一
(3)晉升滿意度(公共因子九).體現員工對在企業中晉升的機會和途徑的滿意程度.從正交旋轉因子載荷表中，可知員工對公司給予的晉升機會和途徑的滿意能單獨解釋員工工作滿意度的能力是1000，說明員工現在也看重未來的職業發展途徑，晉升的滿意是員工對工作的滿意度因素之一
(4)培訓滿意度(公共因子幾).體現員工對企業所給予的進修和培訓的滿意程度.從正交旋轉因子載荷表中，員工對培訓的滿意的對工作滿意度整體的方差貢獻率達900，是員工對工作的滿意程度的影響因素.
(5)工作環境滿意度(公共因子幾).員工對工作外界環境、工作設備、工作安全問題以及工作中的經費問題的滿意程度.表1中，員工對工作環境的滿意對工作滿意度整體的方差貢獻率達800，也是員工對工作的滿意程度的影響因素.
(6)工作關系滿意度(公共因子幾).員工對與同部門和其他部門同事關系的滿意程度.
(7)工作性質滿意度(公共因子.fO.員工對工作是否符合本人興趣、愛好、志向，工作中的職責分工情況，工作帶來的成就感，工作的強度、競爭氛圍、自主支配權等方面的滿意情況.員工對工作關系和工作性質的滿意對工作滿意度整體的方差貢獻率共達1200，同樣在工作滿意度的結構要素中占有一席位置.
4結論
本文在調查所得數據的基礎上，運用多元統計的因子分析方法，從員工工作滿意度涉及的35個原始變量中提取歸納出7個工作滿意度的結構要素:工作環境滿意，工作性質滿意，工作關系滿意，薪酬福利滿意，晉升滿意，培訓滿意，公司經營管理滿意.與國內外學者的研究比較而言，更能反映出工作滿意度的框架結構.Vroom(1964)提出，工作滿意度主要構成因素包括組織、提升、工作內容、上司、待遇、工作條件、工作伙伴7個方面.Smith (1969 )提出工作本身、升遷、薪水、上司及工作伙伴5個構面.工作本身性質、報酬、晉升、工作環境等工作滿意度的結構得到了國內外學者的公認(Smith,1969; Vroom,1962; Arnold & Feldmen,1986).我國學者有代表性的研究有:俞文釗通過對128名員工進行研究發現總體工作滿意度的構成因素主要有7個:個人因素、領導因素、工作特性、工作條件、福利待遇、報酬工資、同事關系(俞文釗，1996)}'};邢占軍通過對國有大中型企業職工的研究表明工作滿意度主要由物資滿意度、社會關系滿意度、自身狀況滿意度、家庭生活滿意度、社會變革滿意度等5個維度構成(邢占軍，2001)}5}.與他們的分析相比，在工作滿意度研究中引人公司經營管理構面，具體涵蓋員工對企業的形象、企業文化、經營策略、發展前途、規章制度，及企業領導的能力、處理問題的手段、與員工溝通上的滿意等方面.這對于企業在致力于提高員工的工作滿意度中，給出了另一個重要的領域，就是改善自己的經營管理水平，提高員工對公司經營管理的滿意度.
因子分析論文:基于因子分析法的農業上市公司財務狀況評價研究
摘 要 通過對農業板塊上市公司的財務指標進行分析,建立了農業上市公司財務狀況的綜合評價指標體系,并根據多元統計的因子分析法構建了我國農業類上市公司財務狀況的因子分析模型。在此基礎上對上市公司綜合得分進行排名，科學、合理地評價了財務狀況。
關鍵詞 農業上市公司 財務狀況指標體系 因子分析模型
農業在我國是安天下、穩民心的基礎產業和戰略產業，保持農業和農村發展的良好勢頭，對保持經濟快速發展和社會長期穩定意義非常重大，而農業類上市公司則是我國農業經濟發展中的突出代表，因此對農業上市公司的財務狀況進行評價研究具有非常重要的意義。本文提出了對農業上市公司財務狀況進行綜合評價的指標體系，并根據因子分析法得出的因子分析模型對2004年我國47個農業上市公司的財務狀況進行了綜合排名，期望能為經營者也為投資者提供更的決策信息。
1 建立農業上市公司財務狀況評價指標體系
財務評價指標體系的選擇應遵循的原則除了可操作性、相關性、簡明性等要求外，還應遵循：系統性原則，即體系必須能從公司的償債能力、盈利能力、資本結構、營運能力和成長能力各個方面考察公司的狀況，確保評價的性和可信度；可比性原則，即體系要根據我國通用的財務報表和統計報表為基礎來設置指標，以便于橫向比較和各方使用者對公司財務狀況的把握；科學性原則，即指標的設置要堅持定性和定量分析相結合，正確反映企業系統整體和內部相互關系的數量特征，便于建模綜合評價。
2 因子分析方法的基本原理和步驟
因子分析法是研究相關矩陣內部依存關系，尋找出支配多個指標x1，x2，…，xm(可觀測）相互關系的少數幾個公共的因子F1，F2，…，Fp(不可觀測)以再現原指標與公因子之間的相關關系的一種統計方法。這些公因子是彼此獨立或不相關的，又往往是不能夠直接觀測的。在所研究的問題中，以公因子（新變量）代替原指標（原變量）作為研究對象，并要求不損失或很少損失原指標所包含的信息，用公因子代替原指標所作的分析會比較簡單和清楚。通常這種方法要求出因子結構和因子得分模型。前者通過相關系數來反映原指標與公因子之間的相關關系，后者是以回歸方程的形式將指標x1，x2，…，xm表示為因子F1，F2，…，Fp的線性組合。具體步驟如下:
2.1 對原始數據進行標準化變換
假設要進行因子分析的原指標有m個，記為x1，x2，…，xm，現有n個樣品的觀測值記為xij，i=1，2，…，m，k=1，2，…，n，做標準化變換后x′i=■式中的■i是xi的均值，si是xi的標準差，x′i的均值為0，標準差為1。相關系數矩陣為R=XX′，根據標準特征方程|R-λI|=0可求出R的特征向量矩陣A和特征值λ1≥λ2≥…≥λp≥0，使得F=A′·X，其中F為因子矩陣。
2.2 建立因子模型，并確定因子貢獻率及累計貢獻率
根據標準化后的觀測值x′ik求出系數αij，建立用公因子F1，F2，…，Fp和單因子g1，g2，…gm表示的方程x′i=■αij·fj+cigi，即
x′1=a11f1+a12f2+…+a1pfp+c1g1x′2=a21f1+a22f2+…+a2pfp+c2g2……………………x′m=am1f1+am2f2+…+ampfp+cmgm
式中，E（fi）=0，D（fi）=1，E（gi）=0，D（gi）=1。
f1，f2，…，fp為主因子，分別反映某一方面信息的不可觀測的潛在變量，αij為因子載荷系數，是第i個指標在第j個因子上載荷。如果某指標在某因子中作用較大，則該因子的載荷系數就大，反之相反，單因子gi為特殊因子，在實際建模中可以忽略不計。第i個因子的貢獻率為di=λi■λi，貢獻率可以確定各個公因子的貢獻程度占全部貢獻程度的百分比。貢獻率越大，則該公因子就相對越重要，同時以因子的累計貢獻率■λi/■λi≥0.75作為因子個數p的選擇依據。
2.3 因子載荷矩陣變換和旋轉，并計算因子得分
對于由因子模型矩陣得到的初始因子載荷矩陣，如果因子載荷之間相差不大，對因子的解釋就不是很明確，因此要通過旋轉因子坐標軸，以使每個因子載荷在新的坐標系中能按列和行向0或1兩極分化，一般采取方差極大正交旋轉法就可以得到明確的分析結果。通過旋轉和計算，得到較為理想的因子載荷矩陣和因子得分系數矩陣，可以求出每個公司財務狀況綜合得分。根據因子綜合得分對每個上市公司進行排序，橫向比較各個上市公司的財務狀況。
3 農業上市公司財務狀況之因子模型實證分析
本文從金融界（.cn）和證券之星（）網站上的2004年農業上市公司財務數據表中選取了46個公司、16項財務指標的數據作為樣本考察對象，以便能更好地對其目前的財務狀況進行綜合分析評價。各財務評價指標分別是流動比率(x1)、速動比率（x2）、資產負債率（x3）、存貨周轉率（x4）、總資產周轉率（x5）、應收賬款周轉率（x6）、主營收入現金含量（x7）、主營業務利潤率（x8）、每股凈利潤（x9）、資產利潤率（x10）、凈資產收益率（x11）、主營收入增長率（x12）、凈利潤增長率（x13）、總資產增長率（x14）、長期負債資產比（x15）、股東權益比率（x16）。
3.1 對所選指標的統計分析及無量綱化處理
本文確定的財務評價指標體系中的16項指標包括正向指標和適度指標兩種。適度指標有流動比率、速動比率、長期負債比率和股東權益比率，其余為正向指標。為保障后面分析的性和科學性，應該先將適度指標轉換成正向指標，進行無量綱化處理以消除不同單位指標之間的差異。可以按計算公式zij=（xij-xjmin）/（xjmax-xjmin）進行變換，其中xij為第i個樣本第j個指標的原始數據，xjmin為第j個指標的最小值，xjmax為第j個指標的較大值。按照通行的國際慣例，流動比率、速動比率、長期負債比率和股東權益比率的適度值分別為200%、、30%～60%、50%。通過上述變換后得到的zij是原始數據xij的無量綱化，為以后數據的分析提供了方便。
3.2 根據前面構建的因子分析模型
將數據帶入借助于計算機統計軟件SAS程序運行后，得到下面的結果。從方差貢獻總和的特征值可以看出，及時個因子的特征值λ1=4.11，大約占去方差貢獻的25.72%，基于公因子按特征值大于1的法則，因子分析過程提取了前5個因子，這5個因子的特征值共占去總的方差貢獻的76.61%。可見，被放棄的其他11個公因子的方差貢獻僅占不到25%，因此說明前5個因子反映了原始數據的足夠信息。
從旋轉前后的公因子載荷系數矩陣，左半部分可看出旋轉之前第1～5公因子即F1，F2，F3，F4，F5在原指標變量上載荷值都相差不大，故不能很好解釋其含義，因此須進一步用方差極大正交旋轉法以便更好地了解其含義。通過列表后分析發現，因子軸旋轉后的公因子系數已經明顯向兩極分化，實際意義更加明顯。F1載荷系數值大的有：x9，x10，x11，x13四個變量主要反映公司的贏利能力和成長能力。因子F2主要由x4，x5，x6確定，反映公司的運營能力。F3主要由x1，x2，x3確定，反映公司的償債能力。F4主要由x15，x16確定，反映公司的資本結構。F5主要由x7確定，反映公司的主營收入現金含量，即銷售商品、提供勞務收到的現金與主營業務收入的比值，反映了主營業務收入中的現金含量。
3.3 農業上市公司財務狀況的綜合評價
通過SAS統計軟件對數據處理后,自動產生了F1，F2，F3，F4，F5共5個因子的得分系數矩陣，這5個因子得分可以反映原始數據的76.61%的信息量，根據5個因子得分的值，應用得分計算公式F=（0.2391*Fac1-1*0.1727*Fac2-1+0.1592*Fac3-1+0.1091*Fac4-1+0.0860*Fac5-1）/0.7661求出綜合得分，計算出各個公因子得分和綜合得分的評價分析值。
根據以上分析可以看出，用因子分析法可以實現對農業上市公司財務狀況的綜合評價,分析過程沒有直接對相關的財務指標采用權重，得到的權數也是隨著數學變換過程自動生成的，具有較強的客觀性，在很大程度上減少了主觀性而又不失科學性、合理性。這種因子分析方法消去了各財務評價指標間相關性影響，因而降低了農業上市公司財務狀況評價中較多指標選擇的工作量。根據收集的數據所對應的公司，表4計算結果表明,排在前10位的公司分別是通威股份(13)、新五豐(1)、中水漁業(40)、ST中農(18)、都市股份(5)、先鋒股份(23)、光明乳業(8)、伊利股份(4)、好當家(12)、香梨股份(11)，其中農產品加工企業共四家，分別是新五豐、都市股份、ST中農和先鋒股份，其他農業兩家為香梨股份和通威股份，畜產品加工兩家為伊利股份和光明乳業，漁業兩家是好當家和中水漁業。
根據以上分析，農業上市公司主營業務分布在農、林、牧、漁等行業。本文選取的47家農業上市公司所分布的子行業為：農產品加工20家，林木3家，畜產品加工7家，漁業6家，其他農業16家。從上面的公司得分排序可以看出，從事不同子行業的農業上市公司其經營業績參差不齊，而公司經營績效不僅受行業以及子行業特點的影響，還受企業技術進步和產品深加工程度的影響，此外眾多農業上市公司的多元化經營也是重要原因，如涉足生物制藥、金融證券、電子通訊、房地產業的如豐樂種業、新農開發、羅牛山等上市公司未能取得理想的業績，可見公司應加強主業經營。另外從上面因子分析的結果還可以看出,農業類公司的贏利能力、成長能力、運營能力、償債能力、公司的資本結構和主營收入現金含量等財務指標對公司綜合財務狀況的評價結果會產生重要影響。因此，經營者在管理公司時，更應注意這些方面的管理，以提高公司的經營業績，而投資者在對農業類公司進行投資決策時也可以將這些指標作為重要的參考依據。