因子技术范文10篇

因子技术范文篇1

盈利质量起源于20世纪30年代的美国,目前,学术界对此有不同的看法。总的来说,可以将以上定义概括为“现金流量观点”“真实性观点”和“持续性观点”。我们引入盈利质量的概念来分析企业业绩。

首先,现金流量观点强调了盈利的可实现性,但却忽略了其成长性。其次,真实性强调现金流入的利润真实、没有虚假,但仍忽略了持续发展能力。最后,持续性观点强调了收益成长性,但却忽略了盈利的真实性。如果说利润都以挂账应收账款体现,那么利润质量高则不能保证。

总之,笔者认为,盈利质量是在传统盈利能力评价基础上,以收付实现制为基础,对盈利指标进一步修正和检验,对公司收益状况多视角、全方位综合分析反映公司该时期获取利润的质量好坏的评价结果。

二、农业类上市公司盈利质量的实证分析

(一)指标选取和样本选择

从盈利性、获现性、真实性和成长性四方面出发,我们选择销售净利率、净资产收益率、销售现金比率、主营业务收入增长率、净利润增长率、经营现金流量净利率六个指标。

截至2008年我国的农业类上市公司共有38家。本文以这38家农业类上市公司所公布的2008年年报数据为样本,对我国农业类上市公司的盈利质量进行分析。

因子分析的基本思想是根据相关性把变量分组,使同组内变量间相关性较高,但不同组相关性较低。每组变量形成一个反映研究对象本质的因子。其数学模型为:X=AF+aδ,其中:A为因子载荷矩阵,F为X的公共因子,δ为特殊因子。

(二)分析过程

利用spss因子分析法对我国农业类上市公司数据进行检验。经检验,KMO统计量值为0.526。一般0.5以下不宜做因子分析,结果通过检验。同时我们发现,当公共因子数为4个时,累计贡献率为91.284%,即4个公共因子反映91.284%信息,因此,提取的公共因子具有较好代表性。

通常通过观察原始指标公共负载的系数来了解原始指标内容。本文采用方差最大法(Varimax)对因子进行旋转,旋转后的因子负载值表如下表。

从上表知,第一公共因子对应的净资产收益率负载值较大,反映盈利能力;第二公共因子对应的销售现金比率负载值较大,反映获现能力;第三公共因子对应的主营业务收入增长率负载值较大,为成长因子;第四公共因子对应的经营现金流量净利率的负载值较大,为真实因子。

根据公共因子的贡献率及旋转后的因子值对样本信息进行综合,对我国农业类上市公司盈利质量进行综合评分,其表达式为:(33.478×fac1_1+21.608×fac2_1+18.962×fac3_1+17.237×fac4_1)/91.284。

(三)结果分析

盈利因子方面,华龙、九发明显高于其他企业,且该因子在各因子中权重最大,因而排名居前,所以提高盈利水平是提高盈利质量最重要一环。获现因子方面,大部分公司获现因子为负值,销售现金比率指标不够理想。从成长因子分析,延长化建等因成长因子得分较高,排名较前。企业一味追求数量的增长,忽视自身可持续发展能力的限制,接踵而来的就是衰退。从真实因子分析,华龙、香梨虽排名靠前,但其盈利真实性很低。除此外,其他排名靠前公司的真实性与综合排名分歧不大,说明大部分综合得分较高的企业其盈利真实性也较高。

根据各农业上市公司的盈利质量综合得分水平可将其分为5个层次:

第一层次,其综合得分在1以上,遥遥领先。第二层次,综合得分在0.13~0.45之间,前景比较乐观。第三层次,综合得分在-0.009~0.08之间,公司稳步发展。第四层次,综合得分在-0.38~-0.01之间,处于一般靠下水平。第五层次,其综合得分在-0.87~-0.50之间,处弱势地位,竞争力弱,需着力调整资产结构和产业结构。

按上述综合指标分类,我国的农业类上市公司中,处于第一、五层的公司数目少,大部分处于第二、三、四层次,尤其是第四层。说明我国大部分农业上市公司盈利质量处于一般靠下水平。

三、提高我国农业类上市公司盈利质量的对策建议

农业上市公司作为农业产业化的“龙头”企业,对我国农业发展具有不可忽视的引导作用。对目前我国农业上市公司的盈利质量问题可以从两个方面着手:一是公司自身,二是政府政策。

因子技术范文篇2

盈利质量起源于20世纪30年代的美国,目前,学术界对此有不同的看法。总的来说,可以将以上定义概括为“现金流量观点”“真实性观点”和“持续性观点”。我们引入盈利质量的概念来分析企业业绩。

首先,现金流量观点强调了盈利的可实现性,但却忽略了其成长性。其次,真实性强调现金流入的利润真实、没有虚假,但仍忽略了持续发展能力。最后,持续性观点强调了收益成长性,但却忽略了盈利的真实性。如果说利润都以挂账应收账款体现,那么利润质量高则不能保证。

总之,笔者认为,盈利质量是在传统盈利能力评价基础上,以收付实现制为基础,对盈利指标进一步修正和检验,对公司收益状况多视角、全方位综合分析反映公司该时期获取利润的质量好坏的评价结果。

二、农业类上市公司盈利质量的实证分析

(一)指标选取和样本选择

从盈利性、获现性、真实性和成长性四方面出发,我们选择销售净利率、净资产收益率、销售现金比率、主营业务收入增长率、净利润增长率、经营现金流量净利率六个指标。

截至2008年我国的农业类上市公司共有38家。本文以这38家农业类上市公司所公布的2008年年报数据为样本,对我国农业类上市公司的盈利质量进行分析。

因子分析的基本思想是根据相关性把变量分组,使同组内变量间相关性较高,但不同组相关性较低。每组变量形成一个反映研究对象本质的因子。其数学模型为:X=AF+aδ,其中:A为因子载荷矩阵,F为X的公共因子,δ为特殊因子。

(二)分析过程

利用spss因子分析法对我国农业类上市公司数据进行检验。经检验,KMO统计量值为0.526。一般0.5以下不宜做因子分析,结果通过检验。同时我们发现,当公共因子数为4个时,累计贡献率为91.284%,即4个公共因子反映91.284%信息,因此,提取的公共因子具有较好代表性。

通常通过观察原始指标公共负载的系数来了解原始指标内容。本文采用方差最大法(Varimax)对因子进行旋转,旋转后的因子负载值表如下表。

从上表知,第一公共因子对应的净资产收益率负载值较大,反映盈利能力;第二公共因子对应的销售现金比率负载值较大,反映获现能力;第三公共因子对应的主营业务收入增长率负载值较大,为成长因子;第四公共因子对应的经营现金流量净利率的负载值较大,为真实因子。

根据公共因子的贡献率及旋转后的因子值对样本信息进行综合,对我国农业类上市公司盈利质量进行综合评分,其表达式为:(33.478×fac1_1+21.608×fac2_1+18.962×fac3_1+17.237×fac4_1)/91.284。

(三)结果分析

盈利因子方面,华龙、九发明显高于其他企业,且该因子在各因子中权重最大,因而排名居前,所以提高盈利水平是提高盈利质量最重要一环。获现因子方面,大部分公司获现因子为负值,销售现金比率指标不够理想。从成长因子分析,延长化建等因成长因子得分较高,排名较前。企业一味追求数量的增长,忽视自身可持续发展能力的限制,接踵而来的就是衰退。从真实因子分析,华龙、香梨虽排名靠前,但其盈利真实性很低。除此外,其他排名靠前公司的真实性与综合排名分歧不大,说明大部分综合得分较高的企业其盈利真实性也较高。

根据各农业上市公司的盈利质量综合得分水平可将其分为5个层次:

第一层次,其综合得分在1以上,遥遥领先。第二层次,综合得分在0.13~0.45之间,前景比较乐观。第三层次,综合得分在-0.009~0.08之间,公司稳步发展。第四层次,综合得分在-0.38~-0.01之间,处于一般靠下水平。第五层次,其综合得分在-0.87~-0.50之间,处弱势地位,竞争力弱,需着力调整资产结构和产业结构。

按上述综合指标分类,我国的农业类上市公司中,处于第一、五层的公司数目少,大部分处于第二、三、四层次,尤其是第四层。说明我国大部分农业上市公司盈利质量处于一般靠下水平。

三、提高我国农业类上市公司盈利质量的对策建议

农业上市公司作为农业产业化的“龙头”企业,对我国农业发展具有不可忽视的引导作用。对目前我国农业上市公司的盈利质量问题可以从两个方面着手:一是公司自身,二是政府政策。

因子技术范文篇3

关键词：低碳建筑；制约因素；公共因子变量；验证性因子分析

积极应对气候变暖，推进绿色低碳发展已成为全球共同关注的话题[1]。我国2020年提出的“双碳目标”也已成为各行业关注的焦点[2]。其中，建筑业的能源消耗占比较大，具有良好的减排潜力，是我国实现双碳战略目标的关键[3]。较之传统建筑行业，低碳建筑作为建设低碳社会、推行高质量发展的重要推手，在减少能源消耗与碳排量、提高建筑舒适性与健康性等方面具有重要作用[4]。低碳建筑已逐渐成为国际建筑界的主流趋势，受到国内外学者的广泛关注。已有学者针对碳核算[5]、低碳技术研发[6]、低碳评价体系构建[7]、绿色低碳改造[8]与碳排放权交易[9]等方面展开了研究，为国内低碳建筑发展提供了一定的参考。然而，目前低碳建筑仅在我国个别经济发展水平较高的省市出现了试点项目，在我国大部分地区的发展成果仍处于空白状态，我国低碳建筑新建比例低、规模小等问题仍然存在[10]。作为一项复杂的系统工程，低碳建筑发展受到多种因素的制约[11]。而现有对低碳建筑发展制约因素的多数研究都集中在低碳建筑的一个方面，如政策、经济、技术等，指出低碳建筑的发展路径需要集中优势资源开展新型节能降碳技术攻关[12]、强化政策导向，提升建筑品质[13]、加大对低碳材料和新能源的充分利用[14]、促进既有建筑向低碳化方向改造[15]、建立具有中国特色的低碳评价体系[16]等。因此，现有研究结果也仅能确定影响低碳建筑推进中的部分单独因素，缺乏对各主体面临障碍的全面梳理，从而无法系统地建立影响机制。要推进低碳建筑发展需促使建筑供给端选择低碳生产方式、建筑需求端认可低碳建筑产品、建筑监管端健全政策体系支持低碳发展[17]。各级地方政府、开发商企业、消费者，均应对低碳建筑有着正确的认知，且能积极地响应其发展要求，参与到低碳建筑的发展中去，才能有效推进建筑节能减排目标的实现[18]。现有文献大多为定性分析，定量分析较少。通过探索性因子分析，可以将多个因素变量转化为互不相关或少数几个关键因子，从而简化复杂的数据结构，为我国低碳建筑发展理清关键障碍因素。但探索性因子分析只能通过因子载荷凭主观推断数据的内在结构，具有假设条件约束太强的缺陷，进一步通过验证性因子分析可对信息结构进行优化验证，从而对制约我国低碳建筑发展的相关影响因素进行客观评价。综上，本文从利益相关者视角，通过考察各利益方的利益诉求及冲突，理清低碳建筑发展过程中存在的问题从而“对症下药”以推动低碳建筑市场健康可持续发展，结合现状发展实际，识别出制约我国低碳建筑发展的主要影响因素，采用双因子分析的方法对其进行分析，为推进我国低碳建筑可持续发展提供有益借鉴和理论支撑。

1研究设计

本文从低碳建筑推进过程中各利益方的利益诉求及冲突出发，根据文献分析、专家访谈得出符合我国低碳建筑发展现状的影响因素清单，采取问卷调查收集数据；运用探索性因子分析法，对原始抽取的影响因素进行分析、归纳，排除不符合指标的因素，得到制约因素公共因子变量；再采用验证性因子分析方法对前述因子分析结果进行验证，并对各因子重要性等级进行排序。

1.1问卷设计

根据研究目的，在查阅相关文献资料的基础上，进行初步筛选，确定25项低碳建筑发展制约因素。为了增强因素选取的准确性及全面性，选取与低碳建设相关的5位专家进行了半结构化访谈。访谈专家涵盖低碳建筑推进过程中的主要利益主体，来考察理论文献分析得出的制约因素是否与低碳建筑在实际推进中的落实相吻合，同时针对我国低碳建筑发展现状，对各个因素进行了补充和说明。通过专家意见，对初始筛选因素进行整合，合并意义相近的影响因素；对文献分析未筛选到，而专家在实际推广低碳建筑中遇到的限制因素进行补充。最终经过整合、归纳、修正和补充等获取与我国绿色低碳建筑发展相关的有效制约因素20项，从而初步得到低碳建筑发展制约因素清单如表1所示，形成初始问卷。问卷主要分为了3个组成部分，一是对受访者基本资料的统计；二是受访者对低碳建筑了解程度的调查；三是对低碳建筑发展制约因素的重要度评价。该问卷设计采用了Likert5级度量，用于分析被调查者对各项制约因素的评价，要求受访者按照Likert5分制对影响因素的重要性程度进行打分，评价项目的等级分别为1（完全不重要）、2（不重要）、3（一般重要）、4（重要）和5（非常重要）。

1.2预调查

预调查总共发放了45份调查问卷，成功回收37份，获得有效问卷33份，有效率为73%。通过对有效数据进行分析，可得问卷整体信度Cronbach’sα=0.763，KMO值=0.867，Bartlett球体检验P=0.000。根据赖玲玲等[19]的研究，说明该问卷量表的信度良好，同时各变量间存在相关性，样本数据的效度较好。由此，问卷设计较合理，可进行正式调查。

1.3数据收集

通过问卷预调查后进行正式调查收集数据。为了确保权重的客观性和科学性，本次小样本的问卷调查对象为相关设计、施工等单位人员和高校学生教师等，面向低碳建筑推进过程中的主要利益主体。最终通过线上和线下共收集问卷300余份，删除填写不规范的问卷，最后获得212份有效的样本，有效回收比率为70.66%，被试分类如表2所示。

1.4因子分析

因子分析（FactorAnalysis）是一类多变量降维的多元统计分析技术，目前在各领域已得到了大量应用，主要应用于解释可观测变量与为数较少的因子（即不可观测变量）的关联性，并得到各因子的重要程度，帮助管理者们确定优先选择处理哪些问题。因子分析的方法有两类，探索性因子分析和验证性因子分析。探索性因子分析为模型的构建提供了计算工具，即能够提供一个良好的内部结构理论，而验证性因子分析则为所建模型提供了结构效度检验的方法。本文使用SPSS21.0和Amos23.0统计软件进行探索性因子分析与验证性因子的分析。

2实证结果分析

2.1探索性因子分析

使用SPSS21.0软件对获得的有效数据进行检验。结果显示，KMO值为0.876，大于标准值0.8；Bartlett球形检验的显著性为0.00，小于限度值0.05。说明获得的量表数据通过共线度和相关性检验，适宜进行探索性因子分析。量表通过检验后，采用主成分分析法对量表进行分析，提取初始特征值大于1的公因子，以此来解释20个原始因子，分析结果如表3所示。由分析结果可知，前5个公因子的方差累积贡献率达到了77.735%，说明当公共因子数量达到5个时能解释原始数据近80%的信息，可代表变量的总体信息。最后运用最大方差旋转法对因子荷载矩阵进行旋转，分析结果如表4所示。载荷系数越接近于1，表明指标和公因子越是相关，以因子载荷系数值0.5为界限，系数值小于0.5则说明贡献小可以剔除。其中有2项因子不满足要求，经过分析后进行剔除，剩余18项因素分布在5个公共因子之中。经过SPSS软件计算并输出，得到因子分析的碎石图，如图1所示。从图中可明显看出，前5个因子之间连线较为陡峭，表现出明显的因子差异性，从第5个因子开始，各因子之间的连线逐渐变得平缓，最终趋近于一条直线。因此，将前5个因子提取作为公因子是比较合理的。根据输出变量的载荷值进行降序排列，结合专家意见及其在实际推广中的意义进行综合分析，将5个公因子分别命名为政策支持因子、技术创新因子、经济效益因子、市场环境因子和认知程度因子，各因子的实际解释如下：（1）政策支持因素公因子（F1）。集中反映了政府的执行效率和政策制定的规范性，政策实施的全面性等。（2）技术创新因素公因子（F2）。集中反映了参与主体对新型科学技术的掌握能力、对低碳建筑专业人才的培养等。（3）经济效益因素公因子（F3）。集中反映了企业在开发低碳建筑的资金和成本等。（4）市场环境因素公因子（F4）。集中反映了企业之间的市场竞争和经济利益等。（5）认知程度因素公因子（F5）。集中反映了各利益主体对低碳建筑的认识、自身低碳理念提升等。2.2信度和效度分析（1）通过SPSS21软件对修正后的数据进行信度和效度检验，采用Cronbach'sα信度指标进行判断。分析结果如表5所示，从结果可知量表的Cronbach'sα值大于0.9，同时各公因子Cronbach'sα值大于0.7，说明量表的信度和效度检验合格，各因子的内部一致性较好，量表整体具有较好的可靠性。（2）采用组合信度指标CR和平均方差AVE来测试量表的聚合度和区别度。CR和AVE的取值范围为0到1之间，通常认为当CR值大于0.7时，表明测量模型的内部聚合度较好，AVE值大于0.5时，表明测量模型的区别度较好[19]。分析结果如表6所示，从结果可知各因子的组合信度CR值均大于0.85，同时平均方差AVE的值也均高于0.65，说明量表整体聚合度和区分度都较好。

2.3验证性因子分析

2.3.1一阶验证性因子分析

采用软件Amos23.0构建低碳建筑制约因素的一阶验证性因子分析模型，将探索性因子分析得到的5个关键变量作为二阶因子的潜变量，分析修正后确定的18个制约因素作为观测变量，分别为SE1-SE4，TL1-TR4，KV1-KV4，PN1-PN3，ER1-ER3。对5个潜变量之间的解释路径进行参数设置，利用极大似然估计进行模型拟合，并将其规范化的操作结果进行了输出。选用结构效度指标RMSEA、CFI、NFI、IFI和X2/DF检验通过数据得出的模型参数与理论模型的吻合程度。RMSEA为近似误差均方根，模型分析后输出值为0.039<0.05，达到拟合优良的标准；CFI为比较拟合指数，输出值为0.987，NFI反映了假设模型和独立模型之间的差异，输出值为0.949；IFI为规范拟合指数，输出值为0.987，TLI为Tucke-Lewis指数，输出值为0.984，均大于0.9并接近于1；X2/DF是卡方值除以自由度值，输出值为1.325，处于拟合的理想区间（1，3）。因此，模型所有的拟合指标均在理想拟合状态下，一阶验证性因子分析模型与数据可以拟合匹配，结果如图2所示。从图2可知5个因子潜变量之间两两相关。其中政策支持因子与其他4个因子之间都有较高的相关系数，说明低碳建筑发展的技术创新、获得的经济效益、市场环境状况、各利益主体的认知程度等方面的制约因素都对政策支持因子具有显著的潜在影响效应；其中，政策支持因子和经济效益因子之间的相关系数最高，这表明这两个因子的潜在影响效果比较明显。除了技术创新因子和认知程度因子的相关系数接近0.6以外，其他各因子的相关系数处于0.61~0.72之间。当一阶验证性因子分析模型的潜变量之间存在相关性，且相关性比较高（大于0.6），说明存在更高的潜在变量对这5个因子进行影响，进一步说明存在着二阶验证性因子模型。

2.3.2二阶验证性因子分析

在二阶验证性因子分析模型中，一阶因子既是因、又是果，因此有残差项，先给5个公共因子分别增加残差项e19至e23，增加低碳建筑发展制约因素作为高阶潜变量构建出二阶验证性因子分析模型，再对模型参数及其输出信息进行设置。最终得到CFI值为0.987，NFI值为0.948，IFI值为0.987，TLI值为0.985，均大于0.1并接近于1；RMSEA值为0.039<0.05，达到拟合优良标准；模型的拟合结果X2/DF值为1.314，处于拟合的理想区间（1，3）。因此，模型所有的拟合指标均在理想拟合状态下，并且5个公因子负荷高于一阶因子，二阶验证性因子分析模型与数据可以拟合匹配，结果如图3所示。从图3中可得，18个观测变量的因子负荷值均大于0.8，5个潜变量的路径系数均大于0.75。并且5个公因子的回归系数排名依次为：政策支持因子（0.86）>经济效益因子（0.83）>技术创新因子（0.81）>认知程度因子（0.78）>市场环境因子（0.77）。一二阶因子之间的相关性显著，验证模型的有效性。

2.3.3结果讨论

从分析结果可知，政策支持因子对低碳建筑推进的影响最为显著，说明政府作为低碳建筑推进的引领者和推动者，对低碳建筑的推进发展起到关键性作用；经济效益因子影响的显著性次之，说明除了政府的推动，经济效益是低碳建筑产业链各利益主体最为看重的要素。其次是技术创新因子和认知程度因子，低碳建筑的推进离不开对新型技术的创新来提高品质和降低增量成本，同时只有各参与方的认知程度提高，才能促进开发商开发和消费者购买的积极性，提高低碳建筑在商业上的可持续，进而提高低碳建筑的经济效益。最后是市场环境因子，目前低碳建筑开发和建设的动力不足，好的市场环境对低碳建设产生正向影响，要积极利用市场作用，推进低碳建筑发展。

2.4发展对策

（1）提高政府政策支持力度。政策支持力度不足为目前制约我国低碳建筑发展的主要影响因素。虽然我国政府已经认识到发展低碳建筑的重要性，但是低碳建筑优秀示范推广度低和缺乏切实可行的低碳建筑评价体系等问题依旧存在。各级地方政府需优化低碳建筑财政补贴体系及反馈机制，建立高质量标杆低碳建筑的示范，开展低碳建筑认证全过程监管，以此不断优化修正政策框架，提高监督政策的执行效率。除此之外，要明确低碳建筑推进中目标责任考核奖惩制度，对低碳建筑发展的目标、效益进行详细的规划，以协调不同利益主体对低碳建筑的立场及关注点的差异，促进利益主体的协同合作。

（2）增强低碳建筑的信息推广。知识和信息了解不足明显降低了消费者的购买意愿，并且较之传统建筑，低碳建筑的增量成本较高、施工难度较大，致使开发商出于经济效益的考虑，不愿意投入较多的人力物力和财力积极参与低碳建设。目前我国关于低碳建筑的线上信息有较强的分散性，相关政府部门可以建立一站式的低碳建筑信息官方网站，采用大众媒体传播有关低碳节能和相关政策的最新动态，利用信息技术提高推广效果使消费者真正认识到低碳建筑的发展效益，同时可针对消费者出台专项贷款补贴政策，引导消费者树立绿色低碳的消费意识，切实提高其对低碳建筑的购买居住意愿，提升低碳建筑的直接经济效益。（3）培养低碳建筑技术本土专业人才。低碳建筑的推进离不开新型技术的支撑，但目前我国低碳建筑相关技术人才缺失，并且缺乏专业的技术指导和培训等，低碳技术本土专业人才的缺乏严重影响着开发商的开发意愿。由于建筑业是传统行业，研发投入相对较少，新型低碳建设技术将直接增加低碳建设的成本。需立足我国社会经济发展现状促使低碳建筑技术中国化，加强建筑信息技术在各参与方之间的共享，降低技术成本，同时专项提升专业人才的低碳建筑建设经验及能力，构建参与低碳建设的专业人员和组织，在降低技术成本的同时建立以市场为导向的金融支持体系，以此鼓励企业自主进行技术革新。

3结语

尽管低碳建筑被认为是实现建筑业碳减排目标的有效途径，但在我国的发展仍处于起步阶段，面临着诸多障碍。本文通过验证性因子分析得出影响我国低碳建筑推进的关键因子包括政策支持因子、技术创新因子、经济效益因子、市场环境因子和认知程度因子；其中，政策支持因子对低碳建筑的推进影响程度最为显著，经济效益因子与技术创新因子紧随其后，认知程度因子次之，市场环境因子的影响程度最微弱。并且低碳建筑优秀示范推广度低、缺乏切实可行的低碳建筑评价体系与低碳建筑增量成本高是直接因素中的关键。针对关键影响因素，聚焦利益相关者视角，提出促进低碳建筑在我国进一步推进的对策。研究结果可为我国制定有效推进低碳建筑发展的政策提供参考依据。

参考文献：

[1]汪振双，张家楠，赵宁．低碳建筑合同能源管理系统风险稳定性研究[J]．系统科学学报，2020，28（1）：49-54．

[2]陈立．夏热冬暖地区超高层绿色低碳建筑设计策略分析[J]．建设科技，2023（3）：36-39，48．

[3]冯银，成金华，申俊．中国省域能源生态足迹空间效应研究[J]．中国地质大学学报（社会科学版），2017，17（3）：85-96．

[4]庄丽，陈娜．基于DEMATEL-ISM的低碳建筑发展制约因素[J]．沈阳大学学报（自然科学版），2022，34（1）：57-65．

[9]成琼文，杨玉婷．碳排放权交易试点政策的碳减排效应：基于绿色技术创新和能源结构转型的中介效应[J]．科技管理研究，2023，43（4）：201-210．

因子技术范文篇4

关键词：技术有形化；石油工程技术；油服公司；因子分析法；评价体系；权重技术

有形化概念最早由中国石油天然气集团公司提出，通常是指把技术、产品、配套工艺、软件、服务、解决方案、经验规律等物质或非物质形态的事物，通过标准化、规范化、流程化、组织化、集成化等知识管理手段，形成一种可以复制、生产和发表的能力，使分散、隐性、依赖于少数专家的自用技术变成可共享和可传承的显形技术，并通过有效的载体和手段，形成技术品牌，提升核心竞争力，实现技术价值的最大化[1-2]。从广义上讲，技术有形化涵盖能反映技术的声、像、图、文、形（形象）、境（环境）等形象识别系统，是科技文化建设的重要内容与主要载体[3]。石油工程技术服务企业拥有大量自主研发的各类工程技术，技术管理部门也认识到技术有形化的重要性，然而目前所面临的问题是，并非所有的技术都达到了有形化的条件，如何筛选需要有形化的技术，亟待深化研究。为此开发一套技术有形化评价指标体系，对自有技术的有形化需求进行评估，筛选出合适的石油工程技术进行有形化。

1石油工程技术有形化筛选指标体系研究设计

石油工程技术有形化技术筛选体系的研究范围锁定在配套技术、专项技术和单项技术3方面。配套技术是集合多专业能够担起油气勘探开发重任的技术体系，专项技术是某技术专业中的一项技术，单项技术是能够解决石油工程某单一问题的技术。研究的目的是建立一套技术有形化项目的筛选指标，体系设计依据了高成熟度原则、市场潜力最大化原则、业务急需原则。研究根据Bagozzi等1991年提出的评价体系开发过程标准进行规范化设计（图1）[4]：一是确定石油工程技术评价范围；二是提炼评价指标，主要是依据公司石油工程业务实际做出提炼；三是通过开放性问题征求采访者对评价指标体系的意见，充分讨论后完成指标的增加和筛选。增加和筛选应遵循如下原则：指标与企业业务密切相关，是企业最为关注的技术领域，并具有实际意义。据此原则，本研究经过3次课题小组讨论最终将调研指标选定为7个。

2石油工程技术有形化筛选指标及权重确定

2.1问卷设计与预调查。为了科学、合理选择指标，了解情况过程中采取问卷调查的方式，问卷内容由两部分组成：第一部分为主问卷，调查受访者对石油工程技术有形化影响因素的评价与感知，为其后数据收集和模型研究提供支持，共设计有7个问题（表1），在回答问题前首先对技术有形化进行了定义。该部分采用李克特7级量表，1表示“非常不同意”，7表示“非常同意”，受访者根据自身专业知识和经验进行选择。问卷的第二个部分是调查受访者的个人资料，包括年龄、职称和从事石油工程行业的年限。2.2样本与数据。本研究通过对受访专家进行采访和问卷调查获取数据，这类数据属于定性数据。问卷调查根据指标体系进行设计，为了保证问卷质量，由课题组成员进行问卷发放，采用面对面的调查方式，现场填写回收。此次研究调查阶段共接触103名石油工程技术领域专家，经筛选认定有效问卷103份，有效率为100%。有效问卷的受访者的构成分布如表2所示，研究样本构成较好地反映了受访人员的整体组成情况，具有较强的代表性。2.3探索性因子分析。因子分析估计方法采用主成分法，旋转方式为方差最大旋转。因子分析载荷结果如表3所示。因子分析的KMO的统计量为0.938>0.7，分析效果非常好，再由Bartlett球形检验，给出的相伴概率为0.000，小于显著水平0.05，由此可知各变量的独立性假设不成立。数据通过因子分析适用性检验，说明本问卷及其各因子组成题项的构建效度很好。由样本相关系数矩阵R计算得到特征值、方差贡献率和累计贡献率（表4），可知第一个因子的方差占所有因子方差的48%左右，第二个因子解释了8%，以此类推，前4个因子的方差贡献率接近78.3%，可以认为提取了变量中的大部分信息，前4个因子已经足够描述技术有形化相关信息。因子分析提取的7个因子，根据文献及其特征进行如下命名：第一个因子为市场需求因子，表3中题项1、2；第二个因子为技术成熟度因子，表3中题项3、5；第三个因子为商业化应用因子，表3中题项4；第四个因子为业务发展需求因子，表3中题项6、7。2.4信度检验。采用最常用的Cronbach’sα系数来评估样本的信度。整个问卷的Cronbach’sα系数为0.934，说明问卷的可靠性和稳定性很好。组成各因子题项的Cronbach’sα系数均超过0.7，说明这些因子的内部一致性非常好，统计结果见表5。2.5效度检验。Bartlett检验说明了问卷各因子组成项目的构建效度很好。探索性因子分析从7个精简变量中得到4个因子，累计方差贡献率为79.8%，对每一个因子中的变量进行聚合效度检验，结果显示每个因子包含的变量通过因子分析均只聚合出一个特征值大于1的公共部分，因子对方差解释比例最小也达到了73%，表明此7个精简后的变量具有良好的聚合效度。2.6权重设置：以因子的得分系数矩阵为权因子得分是因子分析的最终体现。当因子确定以后，便可计算各因子在每个样本上的具体数值，这些数值称为因子得分，形成的变量称为因子变量。在以后的分析中就能以因子变量代替原有变量进行数据建模，或利用因子变量对样本进行分类或评价等研究，进而实现降维和简化问题的目标。计算因子得分的途径是用原有变量来描述因子，第i个因子在第j个样本上的值可表示为：=+++⋯+（1）式中，i=1，2，3，…，k；x1j，x2j，x3j，…，xpj分别是第1，2，3，…，p个原有变量在第j个样本上的取值；wi1，wi2，wi3，…，wip分别是第i个因子和第1，2，3，…，p个原有变量间的因子值系数。可见，它是原有变量线性组合的结果，因子得分可看作各变量值的加权总和，权数的大小表示了变量对因子的重要程度。本次研究采用回归法估计因子得分系数，利用因子得分系数作为权重进而得到每个样本的4个因子得分（表6）。

3结束语

因子技术范文篇5

[关键词]科学研究和技术服务行业；上市公司；财务分析；因子分析法；SPSS分析

随着我国社会主义市场经济不断发展，改革开放不断深入，国际形势变幻莫测，我国的经济结构调整和产业结构转型升级已经迫在眉睫。为了使我国经济进入下一个腾飞期，科学研发和技术升级在经济发展的道路上扮演了越来越重要的角色。企业是结构调整和产业升级的主要力量，为了扶持和鼓励企业进行自主研发和科学研究，国家和政府提出了一系列的优惠政策，例如，为企业的研发支出给予税收优惠；对高新技术企业和科研单位实施政府补助；鼓励校企结合，产学研一体化等。这一系列的举措，旨在大力提高我国企业的科研水平和科研水平，不断增强我国企业的自主创新能力，为建设创新型国家做出贡献。近年来，企业的研发支出不断增加，其中，尤以科学研究和技术服务行业中的企业为甚，此类企业在研发费用和技术人员的工资开支都大大超过了传统行业，这些投入渐渐形成了企业的科研成果，成为企业的无形资产，为企业带来了大量的收益。然而，高收益的背后伴随着高风险，科研并非条条大路通罗马，研发支出是否能够在日后变成生产力，科研成果是否能有较高的转换率，也被投资者乃至整个国家密切关注。

一、财务分析研究设计

为了更科学全面地评价我国科学研究和技术服务类型企业的财务能力，笔者选取了我国证监会2012版行业分类中“科学研究和技术服务行业”的49家企业进行分析，利用统计抽样原理，利用SPSS软件随机抽取了其中的35家企业进行分析。样本数据信息均来自于国泰安数据库(CSMAR)和锐思数据库(RESSET)。由于科学研究和技术服务类型的企业生产模式和经营模式有别于传统行业，例如无形资产价值高，存货比重相对较低，前期研发支出投入较大且时间较长。传统的财务分析体系，如杜邦分析等，很难全面地反映出这些企业的财务状况，经营成果和现金流量。同时，传统的企业价值评估和绩效评价体系也无法正确评价企业的经营业绩的未来发展。因此，为了克服财务分析的缺陷，在现代财务分析的理论框架指导下，笔者选取了四类财务指标作为评价依据：盈利能力指标，包括资产报酬率，总资产净利润率，净资产收益率，营业利润率；偿债能力指标，包括流动比率，速动比率和资产负债率；经营能力指标，选取了应收账款周转率和存货周转率；发展能力指标，包括总资产增长率和净利润增长率。由于财务指标只能评价企业某一方面的财务能力，且样本量较大，如果对各类指标进行主观评价，将不利于对企业的综合表现作出评估。因此，运用SPSS因子分析法，可以较好地解决这些问题，对这些企业的总体财务状况作出客观地评价。

二、因子分析

(一)因子分析法适用性检测。首先，对30家企业的11个变量进行因子分析法适用性检测。运用SPSS软件进行KMO检测和Bartlett球形度检验。其中，KMO值为0.635，大于0.6，适合做因子分析；同时，Bartlett球形度检验的近似卡方值为513.509，显著性为0.000，小于0.05，拒绝个变量独立的假设，认为变量间具有较强的相关性，可以进行因子分析。(二)选取公共因子。根据30家企业的11个变量值，运用SPSS软件完成描述性统计分析，选取主成分特征值和贡献值的计算，结果如下：初始数据的十一个变量被4个因子所解释，它们的特征值分别为4.146、2.699、1.635、1.067，贡献率分别为37，693%、24.533%、14.859%、9.698%，累计贡献率达到86.783%，说明提取出的四个因子是影响这11个变量的主要因子。(三)因子载荷矩阵。通过SPSS软件，运用“方差最大正交旋转”的方法，对因子进行旋转后，得到旋转后的因子载荷矩阵。其中，公共因子F1在X1,X2,X3,X4(资产报酬率，总资产净利润率，净资产收益率，营业利润率)上有较大载荷，分别为0.95、0.95、0.96、0.882，这些指标突出反映了企业的盈利能力，说明F1主要反映了盈利能力，是盈利能力因子；公共因子F2在X5,X6,X7(流动比率，速动比率，资产负债率)有较大的载荷系数，分别为0.956、0.955、0.755，这些指标可以解释企业的偿债能力，因此将F2定义为偿债能力因子；公共因子F3的较大载荷系数在X10,X11(总资产增长率，净利润增长率)上，分别为-0.78和0.946，这些指标旨在解释企业的发展潜力，说明F3是发展能力因子；公共因子F4在应收账款周转率(X8)和总资产周转率(X9)上的载荷系数分别为0.971和-0.297，周转率通常与企业的经营能力相关，可以将F4定义为经营能力因子。(四)计算因子得分和排名。运用SPSS软件进行自动处理，可以为这35家企业的在这四个因子上的得分，这四个因子可以解释初始数据中86.783%的信息。同时，运用公式，F=(F1*37.693%+F2*24.533%+F3*14.859%+F4*9.698%)/86.783%，可以计算出这35家企业的综合因子F的得分，并进行排名，即可得出这35家企业的综合财务能力如下表所示。

三、分析结果及结论

首先，对因子分析结果进行解释。盈利能力方面，排名靠前的企业分别是杰恩设计、中国海诚、国检集团，而盈利能力相对较弱的企业分别为百花村、易世达、南华生物；就偿债能力而言，偿债能力较强的企业分别是量子生物、恒信东方、能科股份，偿债压力较大的企业则是中国海诚、天沃科技、华建集团；发展能力方面，发展迅速的企业为恒信东方、中材节能、能科股份，而发展较缓的企业分别为贝瑞基因、博济医药、百花村；经营能力方面，周转速度较快的企业是苏交科、中材节能、柏堡龙，而经营能力较弱的企业有易世达、达安股份、苏交科。对于企业整体财务表现而言，表现最佳的企业分别为恒信东方、量子生物、杰恩设计，而整体财务表现较弱的企业分别是百花村、易世达、南华生物。其次，对行业平均数据分析。35家上市公司中，平均净资产收益率为5.6%，平均资产负债率为35.05%，总资产周转率为0.4702，而平均净利润增长率为-1.6094。说明对整个行业而言，未来的发展仍然是需要所有企业共同关注的问题，如何有效地将大量的科研投入和科研支出转化为生产力，为企业的未来创造价值，同时降低经营风险，仍然是科学研究和技术服务行业的需要共同探讨的话题。

[参考文献]

[1]朱雪珍.上市公司财务质量评价———以苏州市为例[J].财会通讯(学术版),2008(3):110-112.

[2]彭博.基于因子分析法的企业财务可持续增长实证研究———以纺织业上市公司为例[J].财会通讯,2011(8):115-116.

因子技术范文篇6

关键词:高新技术制造业;技术创新能力;因子分析

随着全球不同国家高新技术制造业计划的相继推出，高新技术制造业发展的竞争日益激烈，国家或地区的综合实力又需要依靠制造业的规模和发展水平来体现，而高新技术产业最能体现制造业能力和前景。因此，高新技术制造业水平是影响地区经济实力和市场竞争能力强弱的重要因素。技术创新能力是衡量一个地区或一个行业经济发展水平高低的重要指标，技术创新能力强的行业，其经济发展水平就会高。国民经济行业中R＆D投入强度相对高的制造业行业，包括医药制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪表制造业、信息化学品制造业。近年来，各高新技术制造业的技术创新能力存在差异，如何均衡不同高新技术制造业的技术创新能力，对我国实现产业结构调整、调整区域经济布局有着重要的借鉴意义。

1评价指标的选择与建立

根据高新技术制造业的内涵与特征，结合有关高新技术制造业技术创新能力指标文献的阅读与研究，依据“定性与定量相结合，定量分析为主及数据的科学性、全面性、可操作性”的原则，并经过相关性和适用性的检验，文章选取了17个指标构成高新技术制造业技术创新能力评价指标体系，包括R＆D活动的企业数、R＆D人员、R＆D人员折合全时当量、R＆D经费内部支出、R＆D经费外部支出、新产品开发项目数、新产品开发经费支出、新产品销售收入、专利申请数、有效发明专利数、引进技术经费支出、购买境内技术经费支出、技术改造经费支出、有研发机构的企业数、机构数、机构人员、机构经费支出共17个变量。

2实证分析与数学模型

通过查阅相关文献，发现当今大多数学者对采用因子分析法分析我国高新技术制造业的技术创新能力的研究较少。蒋含明、李非曾运用因子分析法分析台湾高新技术产业的创新能力;陈忠谊、阮爱清曾运用DEA模型分析温州高新技术制造业企业的技术创新能力。因此，文章通过采用因子分析法分析我国高新技术制造业的技术创新能力具有一定的创新性。因子分析法的数学模型如下:

3数据处理与实证计算

3.1数据来源与处理

文章数据均来源于《中国高新技术产业统计年鉴》，运用SPSS25.0软件对数据进行处理和分析，进而对高新技术制造业技术创新能力进行综合评价(文章所有数据均已标准化)。

3.2实证计算

运用因子分析法进行相关计算，得出变量的相关系数矩阵，并运用KMO统计量和Bartlett球形检验进行判定。通过计算，得到因子分析的适用性检验结果，KMO检验值为0.727，大于0.5，Bartlett球形检验的显著性概率为0，说明原始变量适合进行因子分析。3.2.1提取公共因子通过分析可得变量的方差贡献率和特征值，得到表1所示结果。由表1可知，可以用以上4个主成分来解释17个原始变量的变异，其中四个主成分包括了75%的信息，用其进行计算研究是可靠的。3.2.2因子载荷矩阵分析通过提取四个主因子分量来建立因子载荷矩阵，通过分析旋转后的因子载荷矩阵，可以得到如下结论。第一公因子高载荷指标有R＆D活动的企业数、R＆D人员、R＆D经费外部支出、新产品开发项目数、新产品开发经费支出、新产品销售收入、专利申请数、有效发明专利数、购买境内技术经费支出，这些指标可以反映产业的经济效益，故可以命名为产业经济效益因子。第二公因子高载荷指标有R＆D人员折合全时当量、引进技术经费支出、机构数，这些指标可以反映产业对技术创新的人员与经费的投入，故可以命名为产业资源投入因子。第三公因子高载荷指标有技术改造经费支出、研发机构的企业数、机构经费支出，这些指标可以反映产业为营造良好的创新环境、激发技术人员创新的热情的投入，故可以命名为产业创新环境因子。第四公因子高载荷指标有R＆D经费内部支出、机构人员，这两个指标都与科技有关，因此命名为产业技术人力资本因子。3.2.3计算因子得分第一主成分、第二主成分、第三主成分和第四主成分的特征值分别为8.476、2.577、1.437和1.056，方差贡献率的累计值为75.252%，蕴含了大多数的原始数据的信息，因此提取前四个因子来代替原有17个指标，分别记为F1、F2、F3和F4，其中F1代表产业经济效益因子得分，F2代表产业资源投入因子得分，F3代表产业创新环境因子得分，F4代表技术人力资本因子得分，然后对高新技术制造业的技术创新能力进行评价，计算结果如表2所示。

4结果分析

根据五个高新技术制造业的因子得分可知，其技术创新能力存在差异，整体而言技术创新能力由高到低排序为电子及通信设备制造业、医药制造业、医疗设备及仪表制造业、电子计算机及办公设备制造业、信息化学品制造业。

4.1产业经济效益因子分析

从经济效益因子得分来看，电子及通信设备制造业的经济效益最高，其次是医药制造业、医疗设备及仪表制造业、电子计算机及办公设备制造业，信息化学品制造业的经济效益最低。无论是发达国家还是发展中国家，都把推进信息化作为增强综合国力和国际竞争力的重要举措，并将其提升至国家战略的高度，故国家对电子及通信设备制造业的经济与资源分配比例较大，其经济效益比较高，科技创新程度提升很快;对于医药行业来说，为促进医药行业的发展，政府了多项有利政策，并且随着人们对自身健康重视的程度不断提高，其仍然存在着巨大的发展潜力与投资价值;其余制造业的经济效益因子得分均为负值，技术创新能力有待进一步提高。

4.2产业科技水平因子分析

从第二公共因子高载荷指标、第三公共因子高载荷指标来看，都反映了高新技术制造业的科技水平。随着高新技术制造业的快速发展，我国已逐渐成为全球高新技术的制造中心之一，而其中的科技投入与高新技术制造业的产出有着较大的联系。从公共因子高载荷指标的结果分析来看，电子及通信设备制造业因子得分最高，而从2022来我国对电子及通信设备制造业的投资规模不断增加可以看出，其目的在于加速推进行业的发展和网络通信的全国化布局。且无论是中央与地方产业政策的大力支持，还是在“互联网+”“宽带中国”等国家战略的带动下，我国电子及通信设备制造业迎来了快速发展。相反，信息化学品制造业的因子得分最低，从分析中国信息化学品制造业的现存问题来看，信息化学品制造业的研发设计人才供需失衡，无法满足用户的个性化需求。同时，平台管理水平落后、行业服务无序化、供应链整合度低以及行业本身的局限性等问题均影响了信息化学品制造业的科技水平。对于医药制造业、医疗设备及仪表制造业、电子计算机及办公设备制造业这三个行业来说，产业的科技水平处于中等地位，其在技术改造经费支出、机构经费支出、机构数等方面均有较高占比的投入，但从2020年我国研发经费投入达到24393.1亿元，其中医药制造业研发经费投入达到784.6亿元来看，该行业的科技投入水平较高，其技术创新能力也处于前列。

4.3产业技术人力资本因子分析

从技术人力资本的因子得分来看，电子及通信设备制造业最高，信息化学品制造业最低。由于创新是经济发展的主力，并且由于大企业风险承担能力较强，拥有一定的规模经济等优势，其创新欲望和创新能力方面相较于小企业来说更高，所以创新活动会随着企业规模的扩大而增加。通过数据分析表明，电子及通信设备制造业在R＆D经费内部支出及机构人员数方面均有较高的投入水平，故其在技术创新能力方面也处于领先地位。

5结论

通过对五个高新技术制造业的技术创新能力进行研究，得到以下四点结论。第一，五个高新技术制造业的技术创新能力存在一定差距，尤其是电子及通信设备制造业技术创新的综合水平最高，该行业的优势最为明显，这主要是由于我国现代科学技术的持续发展，国家对该领域的高投入为电子通信行业的发展起到了至关重要的作用，在国家大力发展的新一代移动通信技术、物联网和大数据等背景下必将迎来更好的发展机遇，未来电子及通信设备制造业要在继续发挥活力的基础上，取长补短，不断做优做强。第二，医药行业是高技术密集的行业，具有高投入、高产出、高风险、高技术密集型的特点，世界各国都把医药行业作为重点产业，将会迎来更大的发展机遇，因此要加快体制创新，增强技术创新，加大科技研发的资金、人才投入力度，建立有序的投入机制，增强行业的核心竞争力。第三，信息化学品制造业技术创新能力最低，但其有着良好的增长态势，因此需要完善人才引进机制，加强科技人才队伍的建设，加强内外部投入，提高技术创新效率和创新水平。第四，制造业的资源投入和创新环境会对技术创新能力产生一定的影响。从五个制造业的技术创新能力分析来看，具有极高水平的技术创新能力的制造业，其在无论是政府的支持、国家战略层面的支持，还是行业本身对技术经费的支出、研发人员的供给及行业的投资规模方面，均会对高新技术制造业的技术创新能力产生影响。

参考文献:

［1］蒋含明，李非.台湾高新技术产业创新能力研究［J］．亚太经济，2012(6):131－136.

［2］任凤敏，张晓慧.高新技术产业发展与科技投入的关系分析［J］．西北农林科技大学学报(社会科学版)，2013(1):88－92．

因子技术范文篇7

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[摘要]企业创新能力评价涉及众多指标，利用多指标评价企业创新能力是一个复杂问题。本文构建了技术创新指标体系，利用多元统计中常用的因子分析法原理，结合SPSS13.0统计分析软件，对温州民营科技企业技术创新能力进行了综合评价。

[关键词]民营科技企业技术创新能力综合评价

在熊彼特的创新理论中，“创新”是经济增长与发展的“主发动机”，是“建立一种新的生产函数”。经典的创新测度把创新与发展理解为一种线性关系，即科学研究是创新的起始点，增加科学研究的投入将导致下游的创新与新技术的增加。

一、技术创新能力评价指标体系

借鉴国家统计局国家经济景气监测中心提出的企业自主创新能力评价指标体系，并结合温州民营科技企业实际情况，构建了温州民营科技企业技术创新能力评价指标体系。

人力投入能力：科技活动人员尤其是研究与开发人员是技术创新活动的核心力量，是一个具有国际可比性的重要指标，从事技术开发的技术创新人员的数量、素质直接决定着企业技术创新能力的强弱。企业技术创新能力的提升，最基本的条件就是培养和造就一批具有高素质的技术创新人才。人力投入能力体现在企业技术职称人员比例、大专以上人员比例、科技活动团队强度和R＆D团队强度几方面。

财力投入能力：技术创新经费的投入是开展技术创新活动的根本保障和前提，是决定技术创新能力的一个非常重要的因素。从另一方面来说，创新经费的投入水平也反映了企业对于技术创新的重视程度。由科技活动投入强度和R＆D投入强度来衡量企业的财力投入能力。

创新产出能力：反映其各种要素组合产生的实际成效，是评价企业技术创新能力最直接、最重要的指标。包括百元总收入利税、全员劳动生产率、产品出口创汇率、技术性收入比率。

二、民营科技企业技术创新能力评价

因子分析从研究多个变量之间的相互依赖关系人手，在尽量保持原有信息量完整的前提下，寻找少量能够控制所有变量的公因子，将每个变量表示成公因子的线性组合，再现原始变量与公因子之间的相关关系，最后计算主要指标的合理权重，依照公因子得分对每个样本对象进行综合评价。利用SPSS13.0统计分析软件对样本进行因子分析，得到这十二家民营科技企业技术创新综合能力。

经KMO和Bartlett检验，变量之间的相关系数矩阵不是一个单位阵，而且KMO（用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的指标）的值为0.52>0.5，球形检验卡方统计量＝72.925，P＝0.005<0.01，表明适合对这些变量进行因子分析。分析共同度表，本文指标变量与因子之间具有较强的相关关系，因子能够充分反映样本指标的信息量，进行因子分析的效果显著。

设定主成分的特征值必须大于1，并且按照因子分析的原则，所选取的主因子对方差解释的累积达到85％以上。用SPSS求得特征根分别为2.72、2.107、1.931、1.81、……前4个特征值大于1的因子对方差解释的累积百分比为85.675％，满足设定的条件，因此提取4个公因子。根据特征根求出的权重分别为27.196％、21.071％、19.305％、18.103％。

以“方差极大化”为准则进行因子正交旋转，从而得到方差极大化后的因子载荷矩阵，4个因子的总体方差累积贡献率还是85.675％。根据旋转后的因子载荷矩阵可以得到明确经济意义的主公共因子。

第一公共因子F1主要由R&D投

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入强度、科技活动投入强度等指标决定，它们作用在第一公共因子上的载荷量分别为0.931、0.885。我们把其定义为企业创新财力投入能力因子，其方差贡献率达27.196％，成为决定企业技术创新能力的最重要因子。第二公共因子F2中技术性收入比率载荷量领先于其他因子，达到了0.936，所以我们把其定义为技术产出能力因子，方差贡献率达21.071％。第三公共因子F3中产品出口创汇率载荷量领先于其他因子，达-0.807，所以我们将其定义为出口能力因子；R&D团队强度、科技活动团队强度载荷量亦较高，分别达0.770、0.676，我们把其定义为人力投入能力因子。出口创汇能力因子和人力投入能力因子方差贡献率达19.305％。第四公共因子F4主要由百元总收入利税和全员劳动生产率指标决定，它们作用在第四公共因子上的载荷量分别为0.91、0.759。将其定义为社会贡献力因子，其方差贡献率达18.103％。

根据因子得分系数和原始变量的标准值可以计算每个因子的得分数，旋转后的各因子得分，进一步结合相应的方差贡献率，可以建立如下的综合线性评价函数：

（为第个企业的技术创新能力综合得分）

根据上面的综合线性评价函数及各样本企业各主因子得分，计算出样本企业技术创新能力综合得分并进行排序：创力电子（0.777）、万谷科技(0.722)、东瓯生物(0.68)、华润电机(0.196)、正泰设备制造(0.124)、昌泰电力开关(-0.065)、强盛石化机械(-0.128)、银达印业(-0.235)、宝特仪表(-0.398)、吉尔达鞋业(-0.479)、奥特塑胶(-0.545)、硕颖数码科技(-0.648)。

因子技术范文篇8

关键词:品牌力;服装网络营销;影响;实证分析

一、实施研究

(一)设计量表内容

首先,本文以品牌力内涵为依据,并在其他研究文献的基础上,结合某品牌的诚信度、知名度和美誉度设计量表项目内容。然后从量表项目内容语言过于书面化,缺乏亲切感,顾客不容易接受、各个项目内容意思相近,难于区分、测量内容尽可能精简,避免重复等多个方面对量表设计内容进行反复探讨。其次,通过调查问卷来测试所设计量表的重要性,参与调查问卷的对象包括15名上班族以及15名服装专业的大学生。此次问卷要求被测试者从量表中22个项目中选择其认为不重要的项目,同时列举出自认为可以用于测量网络营销对品牌力影响的项目。另外,对20名某品牌的顾客进行深度访谈,20名访谈顾客中10名为专业人士,均从事服装相关行业,包括教师和科研人员,另外10名为经常进行网络购买以及对某品牌服装网络营销了解比较多的上班族。访谈主要围绕两个方面展开,一是访谈对象的个人情况,二是网络营销对复杂品牌力的建议。具体访谈内容有“您认为哪些方面对提高服装品牌力比较重要？”、“您认为应该从哪些方面来评价服装完了营销的绩效？”……通过对量表项目的探讨、分析,并结合调查问卷和访谈结果,得体以下结论:50名问卷调查对象和访谈对象均提出服装的现代感、服装做工、服装设计对服装品牌力的影响比较大。通过调查问卷和访谈,设计的原始量表的项目内容最终确定包括23个测试项目,内容分别是“1品牌易识别;2广告设计好;3促销活动,打折;4卖场环境优雅;5产品设计好;6面料品质好;7投放广告多;8价格适宜;9店铺方便,易买到;10店员服务热情高效;11做工精良;12穿着舒适;13穿着耐久;14具有“西装专家”美誉;15高档品牌;16有现代感;17广告及商品点击率;18商品信息反馈数量;19适合中国男性体型;20技术先进;21易产生品牌联想;22网页浏览量;23网购成功量”。根据23个测试项目展开正式提问,并使用李克特(Likert)量表评价方式进行评价(点数越高,同意度越高,1表示很不同意,5表示非常同意)。

(二)量表的信度和效度

本研究中对量表数据信度和效度的分析和检验采用统计学软件SPSS17.30,并采用KMO样本测度验证此数据进行因子分析可行性,然后在进行因子分析,以KMO=0.78表示差异明显,并在此基础上进行因子分析。因子分析后采用主成分分析方法进行因子萃取,以Kaiser为标准依据选取因子,统计结果见表格1。从表1中可以看出,最终有6个主因子从品牌力测量量表被萃取出来,除了测量项目中的项目5(产品设计好)以及项目13(穿的耐久)以外,其他因子的负载荷均超过0.6,所萃取出来的6个主因子的整体分析可体得出总方差为87.3%,由此可见所设计量表的有较好的结构效度和较高的信度。

(三)问卷调查

所选取的调查对象符合以下条件:①年龄在20-50岁之间;②均通过网络购买某品牌男装;③经济条件良好。问卷总共发放600份,回收率97.8%(回收587份),有效回收率96.2%(有效问卷565份)。

二、调查数据分析

采用SPSS17.0软件分析消费者对某品牌信息的获取渠道,分析结果如下表2所示,从信息的获取渠道分析结果中可以看出通过互联网是获取品牌信息一个不可忽视的的渠道,如今随着互联网的普及应用,网络营销渠道潜在着更大的动力,对提高服装品牌力有着重要影响。

(一)因子分析

采用SPSS17.0软件对测量量表中的23个因素进行因子载荷分析,以确定哪些因子更适合代表服装品牌力因子。从分析结果中可以看出,只有网络营销因子可以解释总方差的87.3%。

(二)典型分析

采用SPSS17.0软件分析所萃取出来6个因子与某品牌网络营销的关系,分析结果如下:①品牌附加价值因子中各因子与网络营销关系系数为适合中国男性体型——0.377;有现代感——0.240;品牌易识别——0.336;西装专家美誉——0.187;易产生品牌联想——0.224;技术先进——0.284;是高档品牌——0.301[1]。其中相关系数较高、影响较明显的有品牌易识别因子、高档品牌因子;西装专家因子的影响相对较小。②产品特性因子与服装品牌网络营销的关系系数为产品设计好——0.87;穿着耐久——0.152;做工精良——0.074;穿着舒适——0.131;面料品质好——0.096。其中关系系数较高的因子是产品设计好,这主要是因为网络营销的“病毒式”宣传。而面料品质好以及做工精良因子的关系系数较低,主要是因为网络营销不能带个亲身体验。③其促销因子与服装品牌网络营销的相关系数为价格适宜——0.57;促销活动——0.63。网络营销与促销因子的两个项目成强正相关,说明了服装网络营销相对于实体店的低成本优势[2]。④广告因子、服务环境因子与服装品牌网络营销的相关系数为卖场环境优雅——0.002;投放广告多——0.560;广告设计好——0.780;店铺分布普遍,易买到——-0.094;店员服务热情高效——-0.037。与网络营销的关系系数相对较高的因子有广告设计好、投放广告多,店员服务热情高效等几个因子与网络营销呈负相关,说明了各个因子不能通过网络宣传实现,只有通过实体店才能体现出来。

三、结论

如今社会是一个品牌竞争时代,企业要想实现可持续发展就必须要扩大品牌影响力,进而提高品牌竞争力。21世纪互联网技术的普及和应用彻底颠覆了传统的服装营销模式,网络营销成为取代传统营销模式的营销方式道,如何通过网络营销提升服装品牌力是各服装企业面临的重要问题,所以有必要对网络营销与品牌影响力两者之间的关系进行定量证实分析。本文的研究结果显示,网络营销与品牌力6个因子呈现出不同的相关性,服装企业要利用网络营销扩大品牌力需要充分考虑到各个因子的相关性特点,针对性调整营销战略,提高品牌竞争力。

作者:张冠凤 单位:吉林电子信息职业技术学院

参考文献:

因子技术范文篇9

关键词：科技竞争力因子分析聚类分析

一、引言

科学技术作为第一生产力，它是经济发展的重要推动力。而新经济增长理论认为科技是一个重要的生产因素，它可以提高投资的收益，实现收益递增，最终推动经济的持续增长；发展经济学认为科技进步已成为工业产业国际竞争力的关键和核心因素[1]。

省份是个特殊规模的经济体，城市之间存在竞争已成为许多研究人员的共识，所以各省之间的激烈竞争也就必然存在，同时科技的发展水平也影响和制约城市经济整体水平的发展。所以针对目前我国各省的科技投入如何、科技产出怎样、科研经费投入比例如何、又是那些方面影响着科技竞争力等问题，本文将以我国各省科技竞争力为研究对象，运用因子分析与聚类分析，从不同角度测度各省的科技竞争实力，帮助各省了解本地区在科技实力方面的表现，为各省制定科技发展战略提供依据，以使其完成由粗放式产业向高新技术型产业的顺利转变。

二、科技竞争力指标体系

（一）科技竞争力的内涵

科技竞争力的内涵十分广泛，很难给其做出一个明确的定义。赵彦云指出，从科技竞争力独立内涵意义上看包括：教育和科学的竞争基础、技术的竞争水平、R&D的竞争水平、科技人员的竞争水平、科技管理的竞争水平、科技体制和科技环境的竞争水平、知识产权的竞争水平[3]

综合以上各方面的研究，本文认为科技竞争力的内容主要包括：科技投入、科技产出、科技潜力以及科技促进经济社会发展水平因素。

（二）评价指标的筛选

在国际上，世界经济论坛(WEF)和瑞士洛桑国际管理与发展学院（IMD）从1989年起每年发表一期的《国际竞争力年度报告》(简称《洛桑报告》)，是国际上公认的最有权威性的报告之一。

而在国内，《中国科技发展研究报告》（2000年）提出的中国地区科技竞争力指标体系,总体包括科技投入水平、科技产出水平、科技与经济和社会协调发展程度和科技潜力以及制度因素等五大类共40项指标。

综合各方面，参考多数文献，根据省域科技竞争力的定义，以及指标体系设计的客观性原则、多角度原则、动态与静态结合原则、可行性原则，在本文，省际科技竞争力评价体系采用金字塔构架的三级指标体系，包括四个模块、九个要素、二十二个指标。（见表1）

三、研究与分析的方法

（一）因子分析

本文所用数据引自2010年《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》，根据信息模型对各省的科技竞争力状况进行综合分析评价，同时借助计算机工具和spss11.5统计软件进行相关数据处理，数据来自根据已经选定的指标，对省级相关的数据进行因子分析。

（1）Bartlett球形检验

KMO是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标，其值愈逼近1，表明这些变量进行因子分析的效果愈好。由spss计算结果得到KMO=0.742，适合用因子分析；而Bartlett球形检验给出的相伴概率为0.000，小于显著水平0.05，因此拒绝Bartlett球形检验的零假设，认为适合于因子分析。

（2）主因子分析

进行因子分析主要采用主成分分析法。依据选取主因子的特征值必须大于1，且所选取的主因子对方差解释的累计贡献率百分比应大于80%的原则，依据主成分分析的结果确定公共因子的个数。

表2为因子分析后因子提取和因子旋转的部分结果，可以明显地观察到,前四个主因子的贡献率已达88.365%（≥85%）,这说明前四个主因子所含的信息量已占全部信息量的88.365%，按照特征值大于1的原则提取的前四个主因子，经过旋转后,四个主因子特征值仍大于1,其累计贡献率并没有发生变化,说明信息量经过旋转后并没有减少。因此,选取这四个主因子作为省域科技竞争力的组合指标进行分析。通过计算得到4个主因子与各指标变量之间的初始因子载荷矩阵,但其结构不够简化,不易于对因子做出具有实际意义的解释。为了得到结果更为明确的因子荷矩阵,对初始因子载荷矩阵实施方差最大旋转。

（3）主因字含义解释

第一主因子的解释。通过观察旋转后的因子载荷矩阵，可以看出第一主因子主要在一些次级因子上有较大的载荷。这些次级因子分别是:教育财政支出（亿元）、互联网上网人数（万人）、高技术产品出口额占全国份额（%）等；这些次级因子描述了省域科技竞争力的一些基础条件，因此可以称第一主因子为科技竞争力基础指标。它对全部旋转后变量的方差贡献达37.447%。

第二主因子在一些次级因子上有较大的载荷,这些次级因子分别是:技术市场成交额（万元）、R＆D经费占GDP的比重（％）、大专以上教育程度的人口/年底总人口总数（%）等，此因子中可以看到技术、研发（R＆D）、高新技术产业是主导因素，因此可以成为科技创新与研发因子，第二主因子对全部旋转后变量的方差贡献达24.835。

第三主因子在地方财政科技拨款占地方财政支出的比重（%）、人均地区生产总值(元)等一些次级因子上有较大的载荷，从中可以看出主要的影响因素是资金的投入，因此可以将第三个因子称为因子，它对全部旋转后变量的方差贡献达14.736%。

第四主因子在一些次级因子上有较大的载荷,这些次级因子分别是:工业废水排放达标率（%）、工业固体废物综合利用率（%），,因此可称为。该主因子对全部初始因子的方差贡献为11.348%,占第四位。

由上述因子分析可以得出结论，影响省级科技竞争力的主要因子有科技竞争力基础、科技创新与研发、科技财政投入、环境影响。

（4）各省的总得分及排序

利用上述四个主因子所代表的贡献率，因子值贡献率为权重，计算各地区科技竞争力的综合得分。其中第一主因子的权重为0.37447，第二主因子的权重为0.24835，第三主因子的权重为0.14736，第四主因子的权重为0.11348。

F=0.37447F1+0.24835F2+0.14736F3+0.11348F4

在引用的数据中由于西藏和青海两省有缺失值，最终没有因子得分，上表综合因子得分大于0意味着该省级科技竞争力位于总排名的中上游水平，得分小于0意味该省级科技竞争力相对较差。广东、北京、江苏、上海、浙江、山东等是我国省级科技竞争力较强的地区。

（二）聚类分析

因子技术范文篇10

【正文】

为使工业经济在上海新一轮的大发展中得以健康发展，许多学者都针对当前上海工业经济的现状发表了自己独到的见解。本文运用多元统计中的因子分析方法，对影响上海工业经济发展水平的重要因素做详细分析。在理解指标与因素间关系的基础上，从定量与定性相结合的角度，把上海工业各个行业中诸如经济规模、产出效率、财务状况、能耗水平和科技开发等特征进行分析和归类，从整体上对如何促进上海工业进一步发展提出了对策与建议。

本文以上海35个工业行业作为工业经济发展的研究对象，从《2002年上海工业交通能源统计年鉴》中获取截面数据作为样本（原始数据略），参考了国经委提出的《工业经济效益评价考核指标体系》，选取了15个观测变量，分别为：从业人员数a[，1]、工业总产值a[，2]、工业增加值a[，3]、固定资产净值年平均余额a[，4]、存货a[，5]，、利润总额a[，6]、基本建设a[，7]、更新改造a[，8]、产值能耗a[，9]、成本费用利润率a[，10]、工业增加值率a[，11]、流动资产周转次数a[，12]、全员劳动生产率a[，13]资产负债率a[，14]、科技开发支出a[，15]，等。运用因子分析方法，通过计算机对原始数据进行标准化处理，根据主成分特征值及其贡献率，提取了6个公共因子作为工业经济发展的组合指标计算（过程略），如果如上图。这6个公共因子包含了原始指标91.8％的信息量，构成了我市工业经济发展水平的综合评价体系。

附图

工业经济发展水平的构成图

一、工业经济发展水平的因子分析

1.经济规模因子

第一因子主要与工业总产值、工业增加值、存货、利润总额、从业人员数等反映经济规模的变量密切相关，可称之为经济规模因子。该因子的贡献率达43.6％，在六因子中占突出地位，显示出上海工业经济发展水平的基本特征主要由经济规模因子所决定。另外，该因子与更新改造、科技开发支出两指标的关联度也很高，体现出上海工业已经开始注重科技创新，利用科技成果，通过对原有设施的技术改造来提高经济效益，实现扩大再生产，做大经济规模。

从现阶段经济发展现状看，基础工业在国民经济中依然占有很重要的地位，而这类行业一般是资本密集型的，生产集中度应该较高，生产要素应较多地集中于专业化的大型企业。但实际上，这些行业的生产集中度和专业化程度都不够高。钢铁，化工等适合大规模生产，但这些部门的企业规模却具有小型化，分散化趋向。上海市2001年特大型工业企业有39个，占全市工业企业数的0.21％；从业人员数19.49万人，占全市从业人员数的10.43％，平均职工人数为4997人；工业总产值总计2019.39亿，占全市工业总产值的38.71％。而日本在1985年占企业总数比重0.5％的1000人以上的大企业，增加值所占比重就达45.1％，就业比重达25.7％。因此上海市要想实现规模经济效应，发挥聚集效应和辐射功能，还有较长的一段路要走。另外，我市高新技术产业仍处于初创期，大型或超大型骨干企业很少，以高新技术骨干企业为核心的企业群落尚未形成。从高新技术企业规模来看，除外方独资、合资的几家高新技术企业已初具规模以外，其他高新技术企业均规模较小。2001年本市高新技术产业工业总产值总计1671.4亿元，占全市工业总产值的22.99％；工业增加值为441.2亿元，占全市工业增加值的21.40％；利润总额为147.7亿元，占全市利润总额的32.54％。虽然高新技术产业尚未发挥应有的作用，但其利润总额所占比重明显超过增加值所占比重，说明高新技术产业的创利效率较高，带来的经济效益已露端倪，这就说明上海工业发展走依靠科技创新，向高科技要效益的道路是完全正确的。

2.产出效率因子

第二因子的贡献率为19.6％，主要与全员劳动生产率、成本费用利润率、工业增加值率等变量密切相关，可称之为产出效率因子。

全员劳动生产率是企业生产技术水平、经营管理水平、职工技术熟练程度和劳动积极性的综合表现。上海市2001年平均全员劳动生产率为86676.01元/人，其中大中型企业为140241.30元/人，较之平均水平高出71565.29元/人，从另一方面也能看出规模经济对企业效益的促进作用。成本费用利润率反映了工业投入的生产成本及费用的经济效益，以及企业降低成本所取得的经济效益。高水平的成本管理和费用控制是决定企业是否有较强市场竞争力的关键。上海市2001年成本费用利润率为6.43％，其中中央工业为7.99％，地方工业为5.97％，虽然中央属工业企业的利润总额仅129.2亿元，比地方工业企业的324.9亿元少了195.7亿元，但其成本费用利润率高出地方工业2.02个百分点，看来地方工业企业要努力控制成本费用，加强成本费用管理，才能在创造高利润的同时真正提高经济效益。工业增加值率反映了企业降低中间消耗的经济效益。上海市2001年工业增加值率为42.8％，2000年为43.0％，比2000年稍微下降了0.2个百分点，必须引起适当的重视。

3.财务风险因子

第三因子的贡献率为10.8％，主要与资产负债率相关，可称之为财务风险因子。由因子负荷阵（具体计算过程略）可知，资产负债率的因子负荷量为-0.94，而成本费用利润率、工业增加值率的因子负荷量分别为-0.43、-0.60，可见高资产负债率必然影响企业的产出效率，进而影响企业的经济效益。上海市2001年资产负债率为46.96％，根据实证经验，一般比较合理的资产负债率在50％左右，可见上海市的资产负债情况良好，对企业所有者而言，既充分利用了较少量的自有资金投资，形成较多的生产经营用资产，又扩大了生产经营规模，且在经营状况良好的情况下还可以通过财务杠杆，得到较多的投资利润；对企业债权人而言，较低的资产负债率表明企业资金实力强，债权人承担的坏账风险较小。不过对于上海市大中型工业企业而言，在其工业经济效益综合指数（185.35）远远高于平均数（150.65）的情况下，资产负债率却低于平均水平，仅为42.31％，因此对于大中型工业企业而言，在企业经济效益良好的形势下扩大融资力度，利用负债经营的杠杆作用，做大企业规模，从而获取规模经济效益等方面，还有较大的空间可以开拓。

4.能耗因子

第四因子主要与产值能耗、固定资产净值相关，称之为能耗因子，该因子的贡献率为8.0％。降低能耗是当前全球各行业共同的目标。上海市2001年平均每万元工业总产值综合能源消耗量为0.53，其中非金属矿采矿业、电力、蒸汽、热水的生产和加工业、黑色金属冶炼及压延加工业得分最高，而这三行业的产出效率因子得分相对较低，因此对这三个能源消耗密集的行业，要特别注重加强设备运行管理，充分依靠科学技术，采用新工艺、新设备、新流程，想尽办法大力降低能源消耗。

5.营运能力因子

第五因子的贡献率为5.5％，主要与流动资产周转次数高度相关，称之为营运能力因子，流动资产周转次数是指一定时期内流动资产完成的周转次数，反映投入工业企业流动资金的周转速度和利用水平，是反映企业资产管理水平的指标。周转次数越大，资金流动就越快，于是在有限的资金总量下，便能获取更多的销售收入，资金的利用水平就高。另外，当企业的负债利率一定时，较高的流动资产周转次数将带来较高的投资收益率，因此其亦可作为评价企业盈利能力的辅助指标。上海市2001年工业企业平均流动资产周转次数为1.53，但大中型工业企业仅为1.36，略低于全市平均水平。其中长期以来的三角债问题一直是困扰企业发展的一个关键因素，如何解决好企业间三角债问题，提高企业营运能力值得关注。另外，合理的存货也是值得企业关注的问题。

6.基本建设投资因子

第六因子主要与基本建设、科技开发支出相关，称之为基本建设投资因子，贡献率为4.3％。基本建设投资属于外延性扩大再生产，是产品经济条件下企业规模增长的一个重要数量特征。企业必须通过一定数量的基本建设投资，粘合诸生产要素，推动资源存量的优化，才能取得更高的经济效益。另外，从科技开发支出0.31仅次于基本建设的因子负荷量来看，即使不能说2001年上海市基本建设已经完全按照科技含量的高低进行合理投资，但基本建设中的科技含量正逐步提高，重复建设、盲目建设的现象正在逐步减少。

二、产业综合评价

1.因子得分及其分类分析

通过因子负荷矩阵利用回归估计法求得因子得分模型，得到如左表所示的结果。

35个行业的因子得分

附图

由表可知，经济规模因子得分居前三位的是交通运输设备制造业、电子及通信设备制造业、黑色金属冶炼及压延加工业，对上海市来说是个可喜的现象。虽然上海市高新技术产业仍处于初创期，大型或超大型骨干企业很少，但其总体发展方向正朝着扩大规模前进。产出效率因子得分情况也很符合上海市现状，石油和天然气开采业以5.1的高得分位居第一，烟草加工业则位居第二，这两行业的产出效率远远超过其他行业。石油和天然气开采业以1.5的得分居财务风险因子得分榜首。联系产出效率因子得分情况可知，虽然石油和天然气开采业资产负债率较高，但由于其产出效率很高，且厂房、设备等固定资产投资需要大量资金，因此仍可以通过大量融资来扩大生产经营规模，获得更多的利润。与石油和天然气开采业相反的是，虽然烟草加工业的产出效率也很高，但其财务风险因子得分最小，这也体现了烟草行业高利润、低风险的特征。能耗因子得分最高的是非金属矿采选业，其次是电力、蒸汽、热水的生产和供应业、黑色金属冶炼及压延加工业，显示出这三个行业高能耗的特征。另外，石油加工及炼焦业、化学纤维制造业两产业的营运能力较好，而电子及通信设备制造业、电力、蒸汽、热水的生产和供应业的基本建设投资因子得分较高。

由于公共因子有6个，不可能在6维空间标出该35个行业，而且前3个因子的贡献率较高，因此只做出前3个因子的因子得分图，并标出特殊值。

附图

图1

图1是由经济规模因子与产出效率因子组成的坐标系。由图可以看出，石油和天然气开采业、烟草加工业均属于规模不大但产出效率很高的产业；交通运输设备制造业、电子及通信设备制造业、黑色金属冶炼及压延加工业则产业规模很大，但产出效率较低。作为高新技术产业的电子及通信设备制造业，其产出效率较低与其大量业务为来料加工与装配有关，因此在发展该产业时，如何加强自主创新，充分吸收国外的先进技术，提高自身的研发能力，必须引起高度重视。所以提高产业效率是电子及通信设备制造业未来发展的重中之重。

附图

图2

图2是由经济规模因子与财务风险因子组成的坐标系。从图可以看出，电力、蒸汽、热水的生产和供应业、煤炭采矿业、烟草加工业属于低资产负债、低经济规模产业；电子及通信设备制造业为较高资产负债、经济规模大的产业；黑色金属冶炼及压延加工业为低资产负债、高经济规模产业。

附图

图3

图3是由产出效率因子与财务风险因子组成的坐标系。其中，石油和天然气开采业属于高资产负债、高产出效率产业；烟草加工业属于高产出效率、低资产负债产业；煤炭采矿业、电力、蒸汽、热水的生产和供应业均属于低资产负渍、低产出效率产业。

2.前景预测

上海作为一个综合性的大城市，工业发展具有很多有利条件。应当合理布局上海工业，充分利用上海自然资源、经济资源、劳动力资源的优势，建立最佳的地区工业经济结构。

（1）上海是自然资源相对匮乏的地区，而采掘工业受自然资源分布状况影响很大，因此，上海应减少采掘工业的规模，对破产企业实行关停并转政策。如非金属矿采选业、煤炭开采业等。另外，加工工业只是间接受自然资源分布的影响，且随着交通运输业的发展，自然资源的约束力越来越小，因此上海可适当发展加工工业，如石油加工及炼焦业等。

（2）出于上海劳动者综合素质、劳动生产率、劳动技术水平较高等因素的考虑，上海应注重发展新兴工业，把技术创新作为建设工业新高地的关键环节。如发展交通运输设备制造业、电子及通信设备制造业等。而传统工业部门，在努力进行技术创新的基础上，可以考虑将其转移到内地或临近地区，利用这些地方的廉价劳动力和自然资源，延长上海产品的生产周期，如纺织业等。

（3）对于关系国民日常生活的行业，应努力弥补行业缺陷，加强改革，发挥其应有作用。如电力、蒸汽、热水的生产和供应业，要注意节能降耗，走可持续发展的道路；煤气生产和供应业，各因子得分都不行，要彻底改变现行运行、管理机制；自来水的生产和供应业，要加强资金管理，提高资金周转速度，另外，通过节能降耗，提高产出效率。

（4）对于经济效益好、盈利能力强的行业，要重点培养。如烟草加工业、石油和天然气开采业等产出效率很高，耗能又少的产业，可适当加大规模，利用规模效益，获得更多的利润。

三、对策与建议

1.发展特大型企业，加强自主创新，创造名牌效应

在新型支柱行业中，通过市场选择为主、政府扶持为辅的方法加速几个具有国际市场竞争力的特大型企业。在资金方面大幅度倾斜于经营良好的大企业，加速大规模的设备更新和技术改造，迅速使企业在更高技术层次上形成现代化大规模生产。同时在有利于大企业提高规模经济效益的前提下，政府采取适当的行政手段，推进经营良好的大企业兼并其他企业，实现资产重组，从而发挥大企业的重要作用，形成专业化产品和劳务的规模供给，以本市的资源优势形成战略产业，创造名牌产品，提供规模供给，占领上海市内外市场。大企业自身形成勇于创新的企业文化，组建利于技术创新和成果转化的企业组织和结构，完善人才激励机制，鼓励把科技人员的利益与企业的利益结合起来，对科技人员开发的新技术和拥有知识产权的项目，实行技术入股等，从真正意义上做到自主创新，从而依靠科技进步提高产品的附加值，提高大企业的增加值率、利润率。另外，构造与大企业配套的专业化中小产业，让大企业专注于核心业务的集中发展，而让中小企业形成以依赖大企业，以订单、承包合同为核心，灵活调整的专业化生产。最终产生资金、产品和劳务等各方面的经济联系，在生产、销售、社会服务等方面互为依赖，形成一张巨大的经济网络。

2.推行目标成本管理，降低产品成本

首先，大力节约原材料、燃料动力的消耗。通过改进生产设计，改变材料加工方式，提高材料利用率，利用废料和代用料等，降低材料消耗量；通过及时掌握市场信息来降低原材料的买价，选择适当运输方式降低运费，并注意减少运输途中的损耗，降低原材料的采购成本；通过加强能源管理，努力降低能源消耗。其次，加强期间费用的预算管理，减少非生产性费用开支。期间费用的数值变动对成本费用利润率将产生巨大的影响。要提高效率就要节约所费，各企业可将一些可控费用如差旅费、办公费、修理费等量化到各部门，将期间费用与责任人挂钩，从而加强期间费用的管理。

3.权衡财务风险与资金成本的关系，确定最优的资金结构

合理的资产负债率有利于企业所有者在较少自有资金的情况下扩大再生产。对于经营状况良好；负债规模较小的企业而言，要充分利用负债经营的杠杆作用，获取更多的投资利润。同时也要把握好负债规模，过多的负债必然增加利息等固定费用的负担。另外，财务杠杆的作用会增加企业破产的机会，并出现企业“给银行打工”的现象。因此，企业要运用一定的办法寻找最优的资金结构，使企业通过负债取得最大收益，保证资产负债率恰到好处。

4.依靠科技，节能降耗，走可持续发展道路

依靠科技进步，改造高耗能工艺和设备，用现代技术武装传统设备，降低能耗；充分调动企业干部职工的创造性，加快科技成果向现实生产力转化的步伐；以资源永续利用为目标，加快开发新能源技术；以环境保护为核心，重点开发洁净生产技术，等等。如能耗得分很高的电力工业，可利用清洁能源，尽量减少化石能源的污染和排放；利用新能源和可再生能源，以满足可持续发展的需要；运用现代化科学技术手段武装电力工业，提高能源利用率，减少污染，实现电力供求协调发展。

5.进行理性基本建设投资

在进行基本建设投资时，把加大投资力度与技术升级、产业升级结合起来。随着改革开放的不断深入，上海市工业企业的生存和发展环境正在发生广泛而深刻的变革。客观上要求企业必须加大技术改造投资力度，以此提高其硬件水平，提高竞争力。把启动投资与产业结构升级结合起来，是全面启动上海市投资需求的前景所在。目前，以加大技术创新力度、促进产业结构升级为目的的投资领域非常广阔，且将为全社会带来高额的长期投资回报，不仅近期有利，也有利于长期的经济发展。

6.加强经济合作

牢牢把握国内市场，加快实施工业产品向内地转移的战略，推动经济合作。上海市的工业，特别是传统工业中的一些产品，只要是有市场、有质量的，都要大胆的与内地企业实行经济联合，把这部分产品下放到内地去，利用当地的廉价劳动力及一定的资本支持，延长上海产品的生命周期，用低劳动成本来相对增加经济效益。将传统工业行业有效地转换出来，根据上海市发展的战略重新选择新的行业，以此走一条产业升级换代的新路子。在高新技术产业领域，采用多种联合方式开发新行业、拓展新领域，与发达国家高新技术企业进行“战略联盟”，通过兼并、购买、合资办厂等密集型联合方式和联合开市、市场合作等松散联合方式，组建若干较大规模的高新技术企业集团，实现国内外资金、技术、品牌、市场的结合，提高产业能级。

【参考文献】

1.于秀林、任雪松.《多元统计分析》中国统计出版社1999

2.柯惠新、黄京华、沈浩.《调查研究中的统计分析法》北京广播学院出版社1996