汽车行业上市公司竞争力评价及实证分析
出处：论文网
时间：2007-01-16
摘 要 首先分析了对企业竞争力评价的意义，然后构建了汽车行业上市公司竞争力评价的指标体系，并结合汽车行业上市公司公布的2003年财务报表及有关财务指标，运用因子分析法对汽车行业上市公司的竞争力进行了详细的实证分析与评价，最后得出客观的结论。
关键词 汽车行业 竞争力评价 实证分析 因子分析
1 企业竞争力评价的意义
市场经济是一种竞争经济，在市场经济条件下，企业竞争力是企业赖以生存和发展的重要标志。因此建立科学的评测体系，正确评价企业的竞争力，才能使企业在竞争中清楚地了解自己的地位，从而使企业在经营实践中有的放矢地从根本上注重提升和优化竞争力量。同时，研究与评价企业综合竞争力，对于识别企业竞争能力，增强企业综合实力，提高企业在市场上的应变能力，促进企业发展和壮大，都具有非常重要的意义。
2 汽车行业上市公司竞争力评价及实证分析
2.1 样本的选择及样本数据的来源
本文随机选取了深市、沪市共40家汽车行业上市公司的Ａ股作为样本。
样本数据均取自2004年汽车行业上市公司公开披露在网上（和讯、证券之星、巨潮资讯、中国上市公司资讯网等）的2003年年报和有关财务指标。
2.2 竞争力综合评价指标体系的选择
本文选取了以下九个有代表性的财务指标，作为竞争力综合评价指标体系。
（１）利润构成指标：X1：主营业务收入；X3：净利润
（２）股东权益指标：X5：净资产
（３）获利能力指标：X6：净资产收益率；X7：主营业务利润率
（４）经营能力指标：X8：总资产周转率
（５）发展能力指标：X2：主营业务收入增长率；X4：净利润增长率；X9：总资产增长率
2.3 因子分析过程
2.3.1 相关系数分析
因子分析的目的是简化数据，找出基本的数据结构。因此，因子分析的前提条件是观测变量之间应该有较强的相关关系。首先调用SPSS11.5（本文全部采用该软件）的因子分析程序对样本的9个指标的原始数据进行标准化处理，并得到各指标之间的相关系数矩阵。
由相关系数矩阵可知，指标X1、X3、X5三者之间都存在很强的相关性，相关系数达到0.60以上，反映出企业主营业务收入、净利润、净资产三者之间有密切的关系。
2.3.2 提取公因子
在提取公因子的过程中选用的是主成分分析法。表1为各成分的公因子方差表。公因子的贡献率表示该公因子反映原指标的信息量，累计贡献率表示相应几个公因子累计反映原指标的信息量。
从表1可以看出，第一主成分特征值为Total=3.462，第二主成分特征值为Total=1.498，第三主成分特征值为Total=1.329。只有前三个因子的特征值大于1。前三个公因子的累计贡献率达到69.885%，即前三个公因子可以反映原指标69.885%的信息量。
2.3.3 因子旋转
表2为旋转前的因子（主成分）提取结果，由于初始载荷阵结构不够简单，各因子的典型代表变量不很突出，容易使因子的意义含糊不清，不便于对因子进行解释。为此须对因子载荷矩阵实行旋转，达到简化结构的目的，使各变量在某单个因子上有高额载荷，而在其余因子上只有小到中等的载荷。表3是采用方差最大正交旋转法得到的。
关键词 汽车行业 竞争力评价 实证分析 因子分析
1 企业竞争力评价的意义
市场经济是一种竞争经济，在市场经济条件下，企业竞争力是企业赖以生存和发展的重要标志。因此建立科学的评测体系，正确评价企业的竞争力，才能使企业在竞争中清楚地了解自己的地位，从而使企业在经营实践中有的放矢地从根本上注重提升和优化竞争力量。同时，研究与评价企业综合竞争力，对于识别企业竞争能力，增强企业综合实力，提高企业在市场上的应变能力，促进企业发展和壮大，都具有非常重要的意义。
2 汽车行业上市公司竞争力评价及实证分析
2.1 样本的选择及样本数据的来源
本文随机选取了深市、沪市共40家汽车行业上市公司的Ａ股作为样本。
样本数据均取自2004年汽车行业上市公司公开披露在网上（和讯、证券之星、巨潮资讯、中国上市公司资讯网等）的2003年年报和有关财务指标。
2.2 竞争力综合评价指标体系的选择
本文选取了以下九个有代表性的财务指标，作为竞争力综合评价指标体系。
（１）利润构成指标：X1：主营业务收入；X3：净利润
（２）股东权益指标：X5：净资产
（３）获利能力指标：X6：净资产收益率；X7：主营业务利润率
（４）经营能力指标：X8：总资产周转率
（５）发展能力指标：X2：主营业务收入增长率；X4：净利润增长率；X9：总资产增长率
2.3 因子分析过程
2.3.1 相关系数分析
因子分析的目的是简化数据，找出基本的数据结构。因此，因子分析的前提条件是观测变量之间应该有较强的相关关系。首先调用SPSS11.5（本文全部采用该软件）的因子分析程序对样本的9个指标的原始数据进行标准化处理，并得到各指标之间的相关系数矩阵。
由相关系数矩阵可知，指标X1、X3、X5三者之间都存在很强的相关性，相关系数达到0.60以上，反映出企业主营业务收入、净利润、净资产三者之间有密切的关系。
2.3.2 提取公因子
在提取公因子的过程中选用的是主成分分析法。表1为各成分的公因子方差表。公因子的贡献率表示该公因子反映原指标的信息量，累计贡献率表示相应几个公因子累计反映原指标的信息量。
从表1可以看出，第一主成分特征值为Total=3.462，第二主成分特征值为Total=1.498，第三主成分特征值为Total=1.329。只有前三个因子的特征值大于1。前三个公因子的累计贡献率达到69.885%，即前三个公因子可以反映原指标69.885%的信息量。
2.3.3 因子旋转
表2为旋转前的因子（主成分）提取结果，由于初始载荷阵结构不够简单，各因子的典型代表变量不很突出，容易使因子的意义含糊不清，不便于对因子进行解释。为此须对因子载荷矩阵实行旋转，达到简化结构的目的，使各变量在某单个因子上有高额载荷，而在其余因子上只有小到中等的载荷。表3是采用方差最大正交旋转法得到的。
