苗亭亭

摘要：本文選取新能源電動(dòng)汽車19家上市企業(yè)作為代表，利用因子分析法對相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。研究結(jié)果如下：從盈利能力，償債能力和資本構(gòu)成能力三個(gè)維度對企業(yè)競爭力進(jìn)行評價(jià)分析，企業(yè)追求凈利潤只屬于評價(jià)分析的一部分，為了企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展，需要綜合考慮盈利能力，償債能力和資本構(gòu)成能力三個(gè)方面。

關(guān)鍵詞：因子分析法；新能源汽車

【中圖分類號(hào)】F424.3【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A【文章編號(hào)】2236-1879（2017）12-0191-02

1引言

與傳統(tǒng)的能源汽車相比，新能源電動(dòng)汽車受到越來越多的歡迎。在北上廣這些大城市，以電動(dòng)汽車為主的新能源汽車占據(jù)的市場越來越多，這不僅響應(yīng)了國家保護(hù)環(huán)境的大方針，而且汽車便利的功能和高性價(jià)比也為更多人所接受。電動(dòng)汽車在促進(jìn)節(jié)能減排、降低運(yùn)行費(fèi)用和推廣新能源利用等方面，也具有常規(guī)汽車不可比擬的優(yōu)勢。

2文獻(xiàn)綜述

目前國內(nèi)外對電動(dòng)汽車的研究主要集中與技術(shù)和方法，以及電動(dòng)汽車的影響因素，對電動(dòng)汽車企業(yè)績效的研究較少。佘金鳳，李美霞，劉建香（2014）研究了消費(fèi)者對純電動(dòng)汽車購買決策的影響因素。宋燕飛，邵魯寧，尤建新（2015）從互補(bǔ)性資產(chǎn)視角下研究了電動(dòng)汽車企業(yè)生態(tài)位評價(jià)，且研究發(fā)現(xiàn)：電動(dòng)汽車企業(yè)生態(tài)位與企業(yè)凈資產(chǎn)和銷售收入基本具有一致性；政府補(bǔ)貼等制度性資源是電動(dòng)汽車企業(yè)生態(tài)位中的關(guān)鍵互補(bǔ)性資產(chǎn)。

阮嫻靜（2012）通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，以DF電動(dòng)車輛股份有限公司為實(shí)證調(diào)研對象，對其鎳氫電池研發(fā)創(chuàng)新項(xiàng)目與混合動(dòng)力整車研發(fā)生產(chǎn)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)進(jìn)行了探析，得出結(jié)論：應(yīng)該從系統(tǒng)的角度把握DF電動(dòng)鎳氫電池研發(fā)創(chuàng)新項(xiàng)目在創(chuàng)新過程中不同層面的問題。王宏起，汪英華，武建龍，劉家洋（2016）以比亞迪汽車為例探索了新能源汽車創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演進(jìn)機(jī)理。施泉生，劉曄，孫波（2014）以上海為例探索了電動(dòng)汽車的綜合效益，結(jié)論表明：電動(dòng)汽車的合理調(diào)度可以平滑負(fù)荷曲線，減小峰谷差，提高電網(wǎng)運(yùn)行可靠性、經(jīng)濟(jì)性，還可以有效的節(jié)約不可再生能源，并減少溫室氣體CO2的排放，具有良好的環(huán)境效益。

3實(shí)證分析

3.1變量選取和數(shù)據(jù)處理

3.1.1指標(biāo)選?。?/p>

本文選取新能源上市企業(yè)電動(dòng)汽車19家企業(yè)作為代表，對相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。19家企業(yè)名稱及股票代碼見表1。

變量的選取主要是基于企業(yè)績效的三個(gè)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：償債能力、盈利能力和資本構(gòu)成。本文綜合選取10個(gè)具有代表性的指標(biāo)來對企業(yè)的競爭力進(jìn)行分析評價(jià)。指標(biāo)名稱及代表符號(hào)見表2。

3.1.2數(shù)據(jù)處理：

由于本章數(shù)據(jù)的指標(biāo)單位形式不盡相同，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文數(shù)據(jù)處理直接在SPSS17.0軟件上進(jìn)行操作。

3.2實(shí)證檢驗(yàn)

3.2.1因子分析的可行性檢驗(yàn)：

利用SPSS17.0軟件對樣本的10個(gè)指標(biāo)做Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）和Bartlett球體檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果的KMO的值為0.586，滿足>0.5的條件，Bartlett的球體檢驗(yàn)Approx.Chi-quare值為203.208，顯著水平Sig為0.000，完全<0.001。由于指標(biāo)通過了KMO和Bartlett的球體檢驗(yàn)，所選樣本數(shù)據(jù)適合做因子分析。

3.2.2提取公因子：

在軟件操作過程中，每個(gè)指標(biāo)的提取值大部分>0.7，只有應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率提取的公因子方差提取值相對較小，綜合來看，提取后的公因子能夠更好的描述原始變量的信息，丟失的信息較少。本文釆用主成分分析法提取公共因子，以方差的累積貢獻(xiàn)大于80%為標(biāo)準(zhǔn)，提取出3個(gè)公共因子。這三個(gè)因子的貢獻(xiàn)率分別為36.015%，27.574%和17.631%。

3.2.3求解因子載荷矩陣：

采用最大方差法對因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣見表3。

由表3可知，我們將提取的3個(gè)因子命名為F1、F2和F3。F1主要在每股收益、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤率和總資產(chǎn)報(bào)酬率的值較大，我們將F1命名為盈利能力指標(biāo)。F2主要在流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率和資產(chǎn)負(fù)債比率的值最大，我們將該指標(biāo)命名為償債能力指標(biāo)。F3在凈資產(chǎn)比率和固定資產(chǎn)比率的值最大，我們將F3命名為資本構(gòu)成指標(biāo)。

3.2.4綜合得分：

通過回歸方法計(jì)算因子得分系數(shù)矩陣，見表4。

通過因子得分系數(shù)矩陣，我們可以得出因子得分的表達(dá)式如下。

F1=-0.014X1-0.139X2+0.019X3+0.038X4+0.23X5+0.208X6+0.07X7-0.281X8+0.282X9-0.05X10（1）

F2=0.287X1+0.201X2+0.338X3+0.35X4-0.045X5-0.02X6+0.009X7-0.03X8+0.034X9+0.073X10（2）

F3=0.013X1-0.276X2+0.097X3+0.055X4-0.186X5-0.225X6+0.399X7-0.167X8+0.182X9+0.442X10（3）

以各因子得分為基礎(chǔ)，各個(gè)因子的旋轉(zhuǎn)方差貢獻(xiàn)率比旋轉(zhuǎn)累計(jì)貢獻(xiàn)率的值作為權(quán)重，計(jì)算綜合得分F值，F(xiàn)值的計(jì)算公式為：

F=36.015%81.221%F1+27.574%81.221%F2+17.631%81.221%F3（4）

4評價(jià)結(jié)果及分析

通過因子總得分的計(jì)算公式，利用SPSS17.0軟件計(jì)算出的公因子得分?jǐn)?shù)據(jù)，可將新能源企業(yè)進(jìn)行績效排名。本文將19個(gè)樣本新能源樣本企業(yè)，依據(jù)得分高低予以排名，排名結(jié)果如表5所示。

從表5企業(yè)綜合得分排名來看，各企業(yè)之間的因子得分都不相同，且分?jǐn)?shù)差距較大，長城汽車企業(yè)得分最高，反應(yīng)出該企業(yè)盈利能力、償還債務(wù)能力及資本構(gòu)成的合理性都具有極大的競爭力。如果只考慮凈利潤率的情況下，排名第一的是國軒高科企業(yè)，長安汽車排名第二，長城汽車排名第三。綜合考慮來看，在本文考慮的10個(gè)指標(biāo)的前提下，企業(yè)的競爭力是從盈利能力，償債能力和資本構(gòu)成能力三個(gè)維度綜合考慮的，企業(yè)追求凈利潤只是屬于該評價(jià)能力的一部分，不是全部。所以為了企業(yè)要想獲得長遠(yuǎn)的發(fā)展，需要綜合考慮盈利能力，償債能力和資本構(gòu)成能力三個(gè)指標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

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