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1. 引言

能源行业对我国经济发展有重要的推动作用，我国能源上市公司的经营绩效又对能源行业健康稳定发展、能源安全有举足轻重的影响，而财务困境是许多上市公司所面临的最重要的风险之一，因此，以上市公司财务数据为基础，对能源行业上市公司的经营绩效进行分析，将对能源安全问题研究按问题有积极意义。

目前，我国对上市公司绩效评价方法有多种，通常采用的方法有：综合法比重分析法、熵值法和综合序数法等。依据比重分析法和综合序数法都不同程度上存在主观性强的缺点，熵值法具有一定的客观性和科学性，但这种方法不能很好地反映相关指标间的关系。

鉴于以上方法存在的缺点，本文采用因子分析法进行经营效率分析。因子分析是一种多变量统计分析方法，是根据研究对象不同维度相关性的大小对维度进行分组，使得同组内维度之间的相关性较强，不同组维度之间的相关性较弱，每组维度代表一个基本结构(即公因子)。

因子分子不仅法克服了以上方法存在的不足，而且通过数据分析得到的公因子更能反映事物的本质，有利于在分析中掌握主要问题，作出更理性的判断。

2. 因子分析法模型的构建

设有 m 家能源上市公司，每个公司均观测n 个财务指标。将原始观测指标变量记为( ) 1 2 , , , TX = X X K XN 。为了对变量进行比较，并消除由于观测量纲的差异及数量级所造成的影响，将样本观测数据进行标准化处理，使标准化后的变量的均值为0，方差为1。

3. 样本数据和指标体系选取

本文以中国能源行业 33 家上市公司为样本进行研究。其中，ST 贤成(600381)作为特别处理股票，拒绝进入样本，最终样本为32 家公司。本文样本数据来自金融界网站2012 年度报告公布的财务比率数据。

进行因子分析的第一步是选取恰当的变量指标，为能综合反映评价样本公司的综合情况，指标的选取应综合兼顾公司的盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力方面进行考虑综合选取。因此本文根据上市公司公布的财务数据选取13 项代表性指标：资产利润率( 1 X )、流动比率( 2 X )、速动比率( 3 X )，股东权益比( 4 X )、每股收益( 5 X )、存货周转率( 6 X )、总资产周转率( 7 X )、应收账款周转率( 8 X )、净利润率( 9 X )、净资产收益率( 10 X )、主营收入增长率( 11 X )、总资产增长率( 12 X )和资产负债率( 13 X )。

4. 数据预处理和标准化

4.1 隶属函数的确定

评价指标体系采取 13 项评价指标有正向指标和适度性指标。正向指标数值越大越好，适度性指标数据不是越大或越小越好，而是趋于某个既定值为佳。本文13 项指标中流动比率( 2 X )，速动比率( 3 X )，股东权益比( 4 X )()资产负债率( 13 X )为适度性指标，其余为正向指标。

，结合中国实际情况，能源行业合理的最佳流动比率是2，最佳速动比率为1，合理股东权益比为50%，合理资产负债率为50%，因此，流动比率2 (X )、速动比率3 (X )、股东权益比4 (X )和资产负债率13 (X )的sj X 分别为2、1、50%和50%。

4.2 数据标准化

为了消除变量之间因数量级或量纲差异造成的影响，便于变量间进行比较，本文利用公式` ( )/ ij ij j j X = X ?X S ，将样本观测数据进行标准化处理，使变量均值为0，方差为1。

5. 数据处理结果

5.1 因子分析

利用 KMO 和Bartlett 检验，本研究KMO 值为0.525，Beartlett 球形检验的卡方统计值为214.137，sig 值为0.000，即相关矩阵不是一个单位矩阵，故考虑进行因子分析。

将标准化后的数据输入 SPSS16.0 计算相关系数矩阵R 特征值以及贡献率，依据计算结果提取5 个公因子，累积解释总方差为80.199%。

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