陳璐 李俊峰

摘 要：上市石油公司發(fā)展水平差異顯著，凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、速動(dòng)比率在上市公司報(bào)表中占據(jù)著重要的地位，而規(guī)模較大的石油公司在其報(bào)表中并沒有顯示出與其規(guī)模相對(duì)應(yīng)的績(jī)效水平。文章首先對(duì)各因子進(jìn)行貢獻(xiàn)水平檢驗(yàn)，提取中公共因子。然后對(duì)公司進(jìn)行因子得分排名，并對(duì)主成分進(jìn)行分析。

關(guān)鍵詞：因子；主成分分析；重要性

1 概述

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，對(duì)石油的需求也直線飆升，國(guó)際社會(huì)甚至預(yù)言整個(gè)世界的石油都不足中國(guó)的消費(fèi)，我國(guó)因此也成為世界上僅次于美國(guó)的第二大石油進(jìn)口國(guó)。與此同時(shí)，我國(guó)的石油戰(zhàn)略和對(duì)世界石油市場(chǎng)的話語權(quán)都很不明朗，加大我國(guó)的石油行業(yè)研究，有助于增強(qiáng)我國(guó)躋身于世界先進(jìn)國(guó)家行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。中國(guó)目前的石油上市公司擔(dān)負(fù)著維護(hù)我國(guó)石油安全，參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，降低國(guó)際油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)戰(zhàn)略能源的沖擊的責(zé)任。從目前上市公司的現(xiàn)狀來看，只有走出去，參與國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，才能不斷發(fā)展壯大中國(guó)石油產(chǎn)業(yè)，維護(hù)國(guó)家站綠安全。整個(gè)行業(yè)并隨著國(guó)際油價(jià)的上漲利潤(rùn)不斷上升，2008年中國(guó)石油業(yè)累計(jì)利潤(rùn)65842.9億元，同比增長(zhǎng)24.0%，石油和天然氣開采業(yè)12月份產(chǎn)值629.9億元，同比下降22.9%，1-12月累計(jì)10414.3億元，同比增長(zhǎng)32.1%。在這種現(xiàn)實(shí)狀況下，分析石油上市公司的經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，尋找影響其經(jīng)營(yíng)成果的因素指標(biāo)有著至關(guān)重要的意義。

2 因子分析

2.1 指標(biāo)選取

文章的數(shù)據(jù)來源是中銀國(guó)際證券行情軟件2014年12月31日的數(shù)據(jù)，在上市石油行業(yè)中選取了10個(gè)指標(biāo)：凈資產(chǎn)收益率（X1）、存貨周轉(zhuǎn)率（X2）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X3）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X4）、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率（X5）、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率（X6）、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（X7）、資產(chǎn)負(fù)債率（X8）、股東權(quán)益比率（X9）、速動(dòng)比率（X10）。文章通過統(tǒng)計(jì)軟件SPSS11.0進(jìn)行分析。

2.2 數(shù)據(jù)分析

（1）分析各變量是否適合因子分析。通過計(jì)算各數(shù)據(jù)之間的相關(guān)矩陣及逆矩陣，得出KMO檢驗(yàn)值和巴特利特球形檢驗(yàn)值。如表1所示。

從表1中看出，巴特利特球形檢驗(yàn)值為111.825，對(duì)應(yīng)的相伴概率為0.000小于顯著值，該相關(guān)矩陣非系數(shù)矩陣；KMO檢驗(yàn)值為0.379屬于屬于適合因子分析的區(qū)間，因此該變量適合因子分析。

（2）共同度檢驗(yàn)。根據(jù)因子分析計(jì)算變量的共同度，根據(jù)最終提取的因子變量的特征值與特征向量計(jì)算出因子載荷矩陣。如表2所示，準(zhǔn)油股份方差93.6%都能被因子變量解釋，廣聚能源方差的62.2%都能被因子變量解釋。

表2 共同度

提取方法：主成分分析法

（3）提取因子。采用主成分分析法，確定因子個(gè)數(shù)依據(jù)方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到77.243%。

表3 因子提取及旋轉(zhuǎn)結(jié)果

提取方法：主成分分析法

從表3可以看出，提取的三個(gè)公共因子后，對(duì)原方差的解釋程度相當(dāng)高，符合提取公因子的要求。

（4）因子旋轉(zhuǎn)。通過方差極大法對(duì)因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣如表4。旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣兩端集中，能更好的解釋主因子。因?yàn)槲唇?jīng)旋轉(zhuǎn)的載荷矩陣中，因子變量在許多變量上都有較高的載荷，含義比較模糊。

表4 旋轉(zhuǎn)后因子負(fù)荷矩陣

提取方法：主成分分析法，旋轉(zhuǎn)方法：方差極大法。

從表4中可以看出，因子1對(duì)股東權(quán)益比率，速動(dòng)比率的正載荷較大，可以看做資產(chǎn)負(fù)債因素；因子2對(duì)凈資產(chǎn)收益率，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率的正載荷較大，看做經(jīng)營(yíng)能力，因子3對(duì)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率總資產(chǎn)增長(zhǎng)率看做發(fā)展因素。這三個(gè)因子有明顯的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義，由原來的10個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成3個(gè)指標(biāo)，更好的能對(duì)上市公司經(jīng)營(yíng)狀況做分析。

（5）計(jì)算出因子得分值。根據(jù)公式

計(jì)算出因子排名（見表5）。

表5 根據(jù)各因子的上市公司績(jī)效排序

（6）計(jì)算公司排名。根據(jù)各個(gè)企業(yè)的因子得分，然后通過表4中的各個(gè)公司因子權(quán)重，然后各因子的得分值與相應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率相乘再相加求出每個(gè)樣本點(diǎn)的因子得分。計(jì)算出每一個(gè)公司的得分，如表6。

表6 公司綜合得分排序

（7）主成分分析。將因子負(fù)荷矩陣中的數(shù)據(jù)載入數(shù)據(jù)編輯窗口，用主成分分析方法得出特征向量矩陣見表7。

標(biāo)準(zhǔn)化各個(gè)因子后然后利用公式：

推出主成分表（見表8）。

表8 主成分表

從主成分表達(dá)式可以看出第一成分中凈資產(chǎn)收益率占有較高的負(fù)荷，第二成分中資產(chǎn)負(fù)債率占有較高的負(fù)荷，第三成分中速動(dòng)比率占有較高的負(fù)荷。較高的負(fù)荷表明對(duì)主成分影響較大，即影響提取的主成分績(jī)效的就是凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、速動(dòng)比率。

3 結(jié)束語

綜合以上分析，我們可以看出：（1）上市石油公司績(jī)效存在較大的差異。從上市公司綜合得分來看，有7家的綜合得分為正，另外5家公司為負(fù)。得分最高的公司與最低的之間差距很大。從單個(gè)因子的排名來看，各個(gè)股份制公司也存在較大的差異。（2）國(guó)內(nèi)石油巨頭的績(jī)效普遍低于規(guī)模中小石油企業(yè)，中國(guó)石油和中國(guó)石化的排名分別在第4位和第8位，處于中等偏下的績(jī)效水平，與其龐大的規(guī)模不成正比。（3）從主成分分析結(jié)果來看，凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、速動(dòng)比率在績(jī)效因子中占有很大的負(fù)荷。凈資產(chǎn)收益率反應(yīng)了股東權(quán)益的收益水平，指標(biāo)值越高，說明投資帶來的收益越高。反應(yīng)了企業(yè)的盈利能力。資產(chǎn)負(fù)債率表明企業(yè)通過舉債籌措的資金與股東提供的資金在經(jīng)營(yíng)中發(fā)揮同樣的作用，在企業(yè)所得的全部資本利潤(rùn)率超過因借款而支付的利息率時(shí)，股東所得到的利潤(rùn)就會(huì)加大反應(yīng)了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展能力。速動(dòng)比率衡量企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)中可以立即變現(xiàn)用于償還流動(dòng)負(fù)債的能力。

參考文獻(xiàn)

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[2]李丹.中國(guó)上市公司發(fā)展規(guī)模研究[M].華中科技大學(xué)出版社，2006.

[3]劉大海.SPSS統(tǒng)計(jì)分析[M].清華大學(xué)出版社，2008.

作者簡(jiǎn)介：陳璐（1982-），女，重慶財(cái)經(jīng)職業(yè)學(xué)院商貿(mào)旅游系，助教，從事職業(yè)教育、經(jīng)濟(jì)方面的研究。

李俊峰（1985-），男，講師，重慶財(cái)經(jīng)職業(yè)學(xué)院金融系講師，從事職業(yè)教育方面的研究。