毕业论文-我国食品制造业上市公司经营绩效分析及优化管理建议.doc

本 科 毕 业 论 文我国食品制造业上市公司经营绩效分析及优化管理建议Operating Performance Management and Analysis of Food Manufacturing Listing Corporation in China学 院： 商学院 专业班级： 会计学 学生姓名： 学 号： 指导教师： 2014 年 6 月毕业论文中文摘要我国食品制造业上市公司经营绩效分析及优化管理建议摘 要：近年来，随着社会经济的快速发展, 经营绩效在企业运营中起着举足轻重的作用，它不仅反映了企业投入与产出的关系，还直接关系到企业生产利用效率的高低，研究好经营绩效评价及优化分析这一课题，对企业发展有着深刻而又长远的意义。而食品行业作为经济产业的重中之重，一直处于不断发展和壮大的状态中，如何对食品业上市公司经营绩效进行完善和优化，这一严峻问题是需要企业管理者深入思考的。正是在这样的经济背景下，本文针对深沪两市50家食品业上市公司进行经营绩效的研究，搜集最近三年的数据，采用因子分析法，通过模型进行实证分析，以及针对这些分析结果提出优化企业经营绩效的方案，对食品业上市公司的经营绩效模式提出建议，希望可以通过此文，食品业上市公司的经营绩效可以有更大的进步。关键词：经营绩效；优化管理；因子分析；食品业毕业论文外文摘要Operating Performance Management and Analysis of Food Manufacturing Listing Corporation in ChinaAbstract: In the recent years, with the rapid social and economic development, business performance in business operations play a pivotal role, it not only reflects the relationship between the inputs and outputs of the enterprise, but also directly related to the level of production efficiency, research good operating performance evaluation and optimization analysis of this topic, the development of enterprises has a profound and long-term significance. And the food industry as an economic priority industries, has been in continuous development and growth of the state, how the food industry listed companies improve and optimize business performance, the serious problem is the need to think deeply of business managers . It is in this economic context, this paper, Shenzhen and Shanghai 50 listed companies in the food industry to study the operating performance of the last three years of data collection, using factor analysis, empirical analysis through the model, and the results of these analyzes for propose solutions to optimize business performance of listed companies in the food industry operating performance mode suggestions, hoping that through this article, the food industry operating performance of listed companies may have greater progress.Keywords: Operating performance;Optimize the management;Factor analysis; Food industry 目 录1 绪论11.1 研究背景11.2 研究意义11.3 研究思路和主要内容12 文献综述12.1 国外文献综述22.2 国内文献综述23 经营绩效评价的基本理论33.1 经营绩效评价的概述33.2 经营绩效评价的内容33.3 经营绩效评价的方法44 食品业上市公司经营绩效评价的实证研究54.1 研究样本的选取和搜集54.2 研究指标体系的创建64.3 实证分析125 食品业上市公司经营绩效优化管理建议165.1 存在的不足165.2 优化管理建议和方案17结论19参考文献21致谢23附录24附表清单：表4-1样本公司列表.6表4-2财务指标列表.7表4-3 KMO与Bartlett检验表.8表4-4公因子方差表.8表4-5解释的总方差表.9表4-6成份矩阵表.9表4-7旋转成份矩阵表.10表4-8成份得分系数矩阵.11表4-9 2012年因子、综合得分及排名.12淮海工学院二一四届本科毕业论文 第 24 页 共 23页1 绪论1.1 研究背景现阶段中国食品行业运营状况良好，已经成为了一个成熟行业，食品行业可以细分为多个行业，植物油加工业，粮食与饲料加工业，制糖业等行业都包括其中。由于我国的消费者观念升级、需求量变大，食品政策制定得当、标准提升以及投资范围的扩大等诸多因素的影响，使得中国食品行业传统的经营现状和陈旧的经营模式得到了很大的改变，食品行业版块加速整合，经营业绩提高，发展前景广阔。1.2 研究意义经营绩效综合反映企业的财务状况和经营水平，它是企业成长和发展的体现。切实可行地研究好经营绩效，可以优化企业的管理模式，进一步提高企业的生产效率和治理水平，改善企业的经营制度，增加企业的营业利润，实现良好的经济效益。做好企业的经营绩效评价和明确好企业经营绩效的优化管理方案，对企业经营绩效的增长有很大的帮助，对整个企业的经营运行具有促进作用，对于决策者和相关利益者来说也是必须要重视的工作。1.3 研究思路和主要内容本文首先参考国内外有关食品业经营绩效的相关文献进行理论阐述，然后搜集食品业上市公司2010年，2011年，2012年三年的数据，从数据统计结果中进行相关实证分析；以经营绩效为因变量，以四个方面的指标（营运能力、偿债能力、盈利能力、发展能力）为自变量，采用因子分析法分析财务数据；最后根据之前的研究结果，得出结论，并依据出现的问题提出相应的建议和方案。本文共分为以下的六个部分：第一部分为绪论。阐释的是研究意义及背景，内容。第二部分为文献综述。其中所论述的文献综述包括国外文献综述和国内文献综述。第三部分为经营绩效评价的基本理论。包括经营绩效评价概述，内容和方法。第四部分为实证研究分析，以50家食品制造业上市公司作为研究对象，运用因子分析法对食品业上市公司的经营绩效进行实证研究。第五部分为食品业上市公司经营绩效优化管理建议。分为存在的不足及优化管理建议和方案两部分。最后的一部分为结论。2 文献综述文献综述是指对某专题所发表的原始文献中有研究意义的内容，搜寻近期的资料，然后进行的综述和评论。其中文献综述分为国内文献综述和国外文献综述，本文将对此进行阐述。2.1 国外文献综述Heibatollah Sami（2012）1使用ROA，ROE，托宾Q作为研究方法进行回归分析，探讨了公司治理对企业经营绩效和估值的影响，研究的问题是如何综合衡量中国企业的业绩和估值，最后得出的结论是，我国企业的综合管治措施是很积极的，此项措施也与公司的经营绩效和估值显著相关。Kingsley Tornyeva 和Theophilus Wereko（2012）2针对代理理论提出了观点，选取了60个上市公司作为样本，采用经济增加值（EVA）的方法，将收益率作为财务指标计算公司的经营绩效。本研究延伸的领域很广泛，研究结果表明，恶化的公司治理制度会对企业经营绩效产生不利影响。Maria Maher和 Thomas Andersson（2013）3对公司治理及其绩效进行分析和评价，并采用平衡记分卡的方法进行实证研究。平衡计分卡这一研究方法为企业的股东和利益相关者提供了较为明确的治理方向，而且还解决了企业所存在的一些治理问题。本文研究了一些相关的经营绩效课题，并对不同公司的治理制度进行评价。Chinmoy Ghosh,Scott Roark和C. F. Sirmans （2013）4采用因子分析法研究1990-2007年房地产上市公司的经营绩效，收集了40家房地产上市公司的财务数据，选取多项财务指标，提出四个主因子5，针对房地产上市公司的经营绩效进行了准确而又全面的分析和评价。2.2 国内文献综述朱丽莉，王怀明（2004）6以46家农业上市公司为样本，采用因子分析法提取7个主因子, 由此计算得出因子综合得分，根据主因子的累计贡献率以及算出的因子值对农业上市公司的经营绩效进行综合评价,最后得出排名，为经营决策者进行相关的判断提供了有价值的参考。周国强，周伟（2006）7以深沪两市上市的16家公路类上市公司为样本，运用因子分析法，建立相应的函数模型，针对我国公路类上市公司的经营绩效进行综合评价，为优化公路类上市公司的资源配置和经营管理提供了依据和建议。陈志永（2009）8运用描述性分析方法，从外部环境影响的宏观因素和内部环境影响的风险因素两个方面，阐释分析公路施工企业经营绩效的影响因素，最后提出了提高公路施工企业经营绩效的对策，这些对策为企业管理者优化经营绩效提供了很好的方案,但由于文章大篇幅地采用描述性分析方法进行分析，缺少了对样本的实证研究，使文章很难有说服力。白倩（2010）9选取汽车行业12家上市公司的经营绩效指标数据，采用集对分析综合评价方法，依照所构建的综合评价指标体系，对12家上市公司的经营绩效进行排序，客观而又详尽地分析了汽车业上市公司的经营绩效。此文的评价结果很切合实际。张琰（2010）10搜集深沪两市22家食品行业上市公司2008年的财务比率数据，采用因子分析法进行实证分析，选取了偿债能力、盈利能力和资产管理能力三个方面的指标，利用SPSS分析软件来处理财务数据，通过旋转后的因子载荷矩阵表得到综合评价函数，最后得出食品行业公司的核心能力为资产管理能力的结论。但由于样本量不大，不具有代表性，使得结果不够准确。佟金芝（2011）11使用投影寻踪模型得出评价结果，选取36家食品饮料业上市公司2010年的财务数据，计算出样本公司的因子得分，综合得分及排名，较为客观地评价了食品饮料业上市公司的经营绩效，公司的经营者、监管者、投资者等相关决策者可以通过此文进行相关决策。贾战英（2012）12以经营性资产与公益性资产的划分方法，经营性行为，定价主体三个方面作为经营绩效的影响因素，对其制约因素进行进一步探讨，作者得出结论，以上三个影响因素都不同程度地影响经营绩效，公司管理者应针对其影响程度的大小来进一步调整公司治理政策，使经营绩效得到最大程度的实现。弓宪文（2013）13结合保税物流企业的行业特点,采用平衡计分卡的方法构建经营绩效指标体系，然后建立财务绩效因素评价体系，针对经营绩效价值进行计算，采用结构方程模型针对物流业跨国并购法律风险进行实证分析，得出了物流业跨国并购法律风险各评价指标之间并非相互独立而是相互影响、相互关联的结论。3 经营绩效评价的基本理论利益相关者理论、委托代理理论、系统管理理论、战略管理理论等相关理论为经营绩效评价基本理论的产生奠定了基础。经营绩效评价基本理论为本文提供了方法论指导，也是进行经营绩效评价研究的依据。3.1 经营绩效评价的概述经营绩效，指的是企业经过一系列的运营管理之后所达到的最终成果，具体表现为一些指标任务达标的情况。通过对上市公司进行经营绩效评价，公司管理者可以及时发现存在的问题，进而更有效地治理公司，创造更高的经营绩效。3.2 经营绩效评价的内容经营绩效评价，一般能够从四个方面来衡量和研究，为偿债能力，营运能力，盈利能力和发展能力。通过四个方面全面综合的分析，可以对食品业上市公司的经营绩效进行准确地反映和客观地评价。偿债能力指的是企业偿还到期债务的能力，它是说明企业财务状况好坏的重要标志。本文针对偿债能力方面选取了流动比率、速动比率、资产负债率作为研究的财务指标。营运能力指的是企业所产产品的周转能力和管理资产的运营能力。该能力有助于企业管理当局改善经营管理和投资者进行投资决策。本文在此方面将存货周转率、流动资产周转率、总资产周转率这三个指标作为研究的财务指标。盈利能力指的是企业赚取利润的能力。盈利能力是衡量企业经营者经营业绩的最终体现。本文针对盈利能力这方面选取了销售净利率、净资产收益率、总资产报酬率三个指标。发展能力指的是企业扩大经营规模、壮大经济实力的潜在能力。通过考核企业的发展能力，可以进一步抑制企业的短期决策行为，有利于完善现代企业管理制度。本文选择了三个反映企业发展能力的指标，分别是主营业务收入增长率、总资产增长率和资本积累率。3.3 经营绩效评价的方法经营绩效的评价方法有很多种，在这里讲述最常用的几种方法，有经济增加值，DEA模型（数据包络模型），平衡计分卡（BSC）和因子分析法。3.3.1 经济增加值（EVA）经营绩效的评价方法EVA(Economic Value Added)即经济增加值，指的是税后营业净利润扣除所有资本成本后的经济利润。在计算经济增加值的时候，一部分财务报表、资本和营业利润的数据需要作出相应的调整与更正，这样做的目的是为了消除所运用的会计方法中无法客观反应的经营绩效的部分，并可以及时纠正会计报表信息对真实经营绩效的扭曲。根据定义，EVA的计算公式表示为：EVA =调整后的税后营业净利润-资本投入额加权平均资本成本。3.3.2 DEA模型DEA表示的是产出与投入比率的一个线性规划模型。它把某个特定单位的效率与一组提供相同服务单位的经营绩效进行对比，尝试让特定单位的效率达到最大化。在计算的过程中，达到100%效率的单位被命名为相对有效率单位，而其余低于100%效率的单位被命名为无效率单位。实际工作中，企业经营者可以通过DEA模型发现并找出降低无效率和提高有效率的方法。3.3.3 平衡计分卡（BSC）平衡计分卡指的是选取客户、财务、学习与成长、内部运营四个方面，把企业的战略方案转变为可以操作和衡量指标的目标值的一种经营业绩管理体系。构建平衡计分卡这一方法是为了建立“实现战略制导”的经营业绩管理体系，如此一来企业的战略方案就能够得到充分有效的实施与执行。设计的平衡记分卡这一方法所包括的以上四个方面，分部从四个角度代表了企业三个主要方面的利益相关者：股东、顾客、员工。各个方面的关键点取决于角度本身所代表的含义与指标的选取是否与公司战略目标的方向相一致。3.3.4 因子分析法因子分析法指的是从所研究的变量之间的依存关系出发，将具有复杂关系的多个变量归结成少数的几个主因子的一种多变量统计分析方法。因子分析法的基本思路是把多个变量归类，把相关性较高的变量划分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则是比较低的，因此每一类变量事实上代表了一个基本结构，即公共因子。因子分析的数学模型可表示为:上述的数学模型也可以用另一种形式表示为:X= AF+在此公式中，X = (X1,X2, Xp)T指的是能够用来观测的p个随机变量,这其中的每个变量代表一个指标。F=(F1,F2,Fm)T中的F1,F2,Fm代表的是m个主因子变量,它们是每个变量的表达式中都出现过的因子,是相互独立并且无法观测的，而且mp。A指的是因子载荷矩阵。aij表示第i个变量和第j个主因子变量之间的相关系数。指的是特殊因子,它所代表的含义是无法被公共因子变量所解释的部分。因子分析主要包括以下四个基本步骤：（1）验证原变量是否适合作因子分析。（2）构造得出因子变量。（3）采用相应的旋转方法使得因子变量具有可解释性。（4）计算出因子变量得分。4 食品业上市公司经营绩效评价的实证研究当前对上市公司经营绩效的评价分析和优化管理对于企业管理者来讲显得越来越重要而具有意义，对企业经营绩效研究的方法是多样化的，而本文旨在通过因子分析法对所选取的12个指标构建4个主因子，把深沪两市50家食品业上市公司作为研究样本，从多个方面来综合衡量企业的经营绩效，针对研究结果提出优化建议和管理方案。4.1 研究样本的选取和搜集食品行业在我国的众多行业中是一个成熟行业，发展势态迅猛，财务状况良好，值得进一步地研究和探讨。而在选取食品业上市公司的财务指标时需要有针对性和代表性，本文从四个方面选取了12个能充分反映企业经营绩效的财务指标，分别为存货周转率，流动资产周转率，总资产周转率，流动比率，速动比率，资产负债率，主营业务收入增长率，总资产增长率，资本积累率，净资产收益率，总资产报酬率和销售净利率。当前所搜集的食品业上市公司一共有52家，剔除了ST公司的奥瑞金,麦趣尔,选取50家。本文采用因子分析法对50家食品业上市公司三年的财务指标数据进行研究分析，样本公司列表如下：表4-1 样本公司列表序号公司代码公司名称序号公司代码公司名称1600873梅花集团26002507涪陵榨菜2000972新中基27600887伊利股份3000833贵糖股份28300149量子高科4600695大江股份29600305恒顺醋业5600073上海梅林30000848承德露露6000911南宁糖业31600866星湖科技7002286保龄宝32002329皇氏乳业8002387黑牛食品33002216三全食品9600186莲花味精34600298安琪酵母10000019深深宝A35002495佳隆股份11002481双塔食品36600872中炬高新12002330得利斯37000639西王食品13600095哈高科38000796易食股份14600962国投中鲁39000930中粮生化15600737中粮屯河40002143高金食品16000893东凌粮油41300138晨光生物17002220天宝股份42300146汤臣倍健18600191华资实业43300175朗源股份19600429三元股份44600127金健米业20600300维维股份45002124 天邦股份21002515金字火腿46600097 开创国际22000895双汇发展47600257 大湖股份23000529广弘控股48000876 新希望24000716南方食品49600108亚盛集团25600597光明乳业50002234民和股份本文所研究的食品业上市公司的财务指标数据资料来自于沪深两市证券交易所、巨潮网以及新浪财经网。4.2 研究指标体系的创建4.2.1 指标的选取 选取指标并不是随意的，而是要进行长期谨慎而又细致地筛选和判断，最终选定需要的指标。在选取指标的过程中，一定要注意指标选取的全面性、相关性、可量化性和代表性，即要综合、系统、准确而又充分反映所研究的内容。在本文中，是要从四个方面来反映企业的经营绩效，为盈利能力，偿债能力，营运能力和发展能力，一共选取了12个财务指标来进行研究，选取的相关财务指标如下表所示： 表4-2 财务指标列表指标分类符号指标名称营运能力X1存货周转率X2流动资产周转率X3总资产周转率偿债能力X4流动比率X5速动比率X6资产负债率发展能力X7主营业务收入增长率X8总资产增长率X9资本积累率盈利能力X10净资产收益率X11总资产报酬率X12销售净利率4.2.2 因子分析 针对所选取的财务指标数据，首先需要进行KMO和Bartlett检验，来判断这些财务指标数据是否适合做因子分析；然后对判断过后的财务指标提取主因子；最后依据选取的主因子和累积贡献率的权重及相关公式构建得到经营绩效的综合评价函数。第一步：为了使数据之间更具有可比性与参照性，首先对12个指定的指标数据进行标准化处理。第二步：将标准化处理之后的财务数据进行相关性矩阵分析，运行软件之后得到附录8的相关性矩阵表，并对此作出如下的分析和判断，得到附录8：通常来说，取绝对值后的数据，0-0.09为没有相关性，0.1-0.3为弱相关，0.3-0.5为中等相关，0.5-1.0为强相关，两组数据是否显著相关可以用相关系数来检验。对照附录中的相关矩阵表中，可以看出各财务指标间相关性的强弱，例如，总资产增长率与资本积累率的相关系数是0.969，以此可以推断出总资产增长率与资本积累率之间是强相关的关系；净资产收益率与流动资产周转率的相关系数为0.333，能够判断出净资产收益率和流动资产周转率两者中等相关。然而资产负债率与总资产周转率的相关系数为0.106，与流动资产周转率的相关系数是0.191，它们的相关系数都处于0.1-0.3，两者呈现弱相关的关系；而净资产收益率和速动比率的相关性系数只有0.068，和资产负债率的相关性系数也只有0.077，相关系数很小，可以得出两者没有明显相关性的结论。与此同时在附表中还可以发现有不少负相关现象的存在，比如流动比率与总资产报酬率的相关系数为-0.324，流动比率与存货周转率的相关系数为-0.182。综上所述，每个财务指标之间都具有适当的相关性，因此可以采用因子分析法。第三步：采用spss软件进行KMO和Bartlett检验，得到表4-3： 表4-3 KMO与Bartlett检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量0.620Bartlett 的球形度检验近似卡方461.631df66Sig.0由表4-3可知KMO值是0.620，大于0.5，sig的值是0.000，根据所得出的结果和相关研究证明对比，当KMO值大于0.5时，表明所要研究的财务指标数据适合做因子分析。第四步：分析公因子方差表，得到表4-4的结果： 表4-4 公因子方差表初始提取存货周转率1.0000.813流动资产周转率1.0000.912总资产周转率1.0000.929流动比率1.0000.869速动比率1.0000.880资产负债率1.0000.640主营业务收入增长率1.0000.651总资产增长率1.0000.577资本积累率1.0000.350净资产收益率1.0000.870总资产报酬率1.0000.830销售净利率1.0000.897采用KMO和Bartlett检验之后，得到了表4-4的公因子方差表，“初始”项目下方的数据代表变量的共同度，初始共同度是在考虑了所有的成分和因素之后，得出的每一个变量的方差估计。在相关性分析中，运用系统默认的主成分提取因子之后，最后得到的共同度值恒为1，“提取”下方的数据代表变量共同度的方差，通过图表可以发现，在12个变量中共有8个变量的共同度均保持在0.8以上，这些变量的信息丢失得较少，因子的提取效果很好。所以经过上述的分析，选取得到的4个主因子是比较合适的。第五步：确定主因子，详见表4-5:表4-5 解释的总方差表成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %13.97633.13433.1343.97633.13433.1343.31027.58027.58023.21126.75559.8893.21126.75559.8892.69622.46450.04531.68014.00173.8901.68014.00173.8902.16718.06268.10741.37011.41785.3071.37011.41785.3072.06417.20085.30750.5984.98190.28860.3933.27393.56270.3452.87296.43380.2642.20398.63790.0950.79499.431100.0370.30699.737110.0210.17699.913120.0100.087100.000通过表4-5，可以得到各个公因子所占的方差与累积和。第一个因子的特征根为3.976，它解释了原始变量总方差33.134%的部分，累计方差贡献率同样也为33.134%。第二个因子的特征根为3.211，解释了原始变量总方差的26.755%，累计方差贡献率达到了59.889%（33.134%+26.755%）。其余的数据含义可以此类推。一般来说，累计方差贡献率要达到70%以上，才能够选取适合的公因子数目。由“初始特征值”这一项可以看到，前4个成份累积方差占到85.307%，表明所提取出的4个公因子可以解释原本财务指标所代表的85.307%的部分，所以可以得出本文所得出的85.307%的累积值是适合的。“提取平方和载入”指的是旋转之前的成份所提供的方差贡献率和累积贡献率，“旋转平方和载入”指的是旋转之后的成份所提供的方差贡献率和累积贡献率，旋转之后的数值更加精确。4个成份的累积贡献率和不变，均为85.307%。通过进一步的分析得出，最终提取出4个主因子，累积贡献率达到85.307%，选取的公因子可以合理地描述原始变量的结构。第六步：进行最大正交旋转为了更准确地解释公因子，再次运用SPSS软件对数据进行最大正交旋转，旋转之后主因子的解释和分配更加清楚明了。表4-6表示的是旋转之前的因子载荷矩阵，表4-7表示的是旋转之后的因子载荷矩阵。表4-6 成份矩阵表成份1234存货周转率0.7640.173-0.4330.106 表4-6 成份矩阵表 续表4-6 成份1234流动资产周转率0.860.18-0.3590.109总资产周转率0.8730.254-0.318-0.016流动比率-0.6270.567-0.3780.107速动比率-0.6170.581-0.3870.112资产负债率0.378-0.5680.294-0.296主营业务收入增长率0.0540.6320.232-0.442总资产增长率0.4210.397-0.005-0.492资本积累率0.4450.2670.2730.073净资产收益率0.3420.7660.4010.073总资产报酬率0.372-0.0310.3420.458销售净利率-0.1770.8460.3690.113表4-6为旋转之前的矩阵表，第一个主因子的最高得分为0.873，第二个主因子的最高得分为0.846，第三、四个主因子的分值相对而言少了很多，只有0.401、0.458。这四个因子的分值都没有达到0.9，一般提取的主因子的分值达到0.9以上才说明提取的因子是合理并具有代表性的。所有变量上的因子载荷都相差不大，所以无法明确解释每个公因子的含义。因此，需要进行最大正交旋转来调整数值。表4-7 旋转成份矩阵表成份1234存货周转率0.898-0.0470.0210.062流动资产周转率0.936-0.1300.0910.102总资产周转率0.932-0.1490.196-0.006流动比率-0.1730.9010.045-0.158速动比率-0.1570.9100.052-0.156资产负债率0.0030.787-0.118-0.082主营业务收入增长率0.0190.1120.703-0.379总资产增长率0.391-0.1240.875-0.429资本积累率0.273-0.1830.9490.201净资产收益率0.2260.1160.4780.787总资产报酬率0.164-0.1540.1280.874销售净利率-0.1560.4670.2980.831通过表4-7的旋转因子成份矩阵表可以看出，因子载荷对各个因子进行了排序，第一个主因子和存货周转率、流动资产周转率以及总资产周转率的相关程度较高，主要反映了企业营运能力方面的信息，3个变量的因子载荷量远远高于其余12个变量的因子载荷量，所以第一个主因子代表的是企业的营运能力，为营运能力主因子；第二个主因子与流动比率、速动比率和资产负债率显著相关，从表中可以看出流动比率和速动比率的因子载荷量比较高，这三个变量体现的是企业的偿债能力，反映了企业偿债能力方面的信息，为偿债能力主因子；第三个主因子与主营业务收入增长率、总资产增长率和资本积累率有着较高的相关关系，载荷量较高的是总资产增长率和资本积累率，这两个财务指标反映的是企业后续发展能力方面的信息，所以第三个主因子代表的是企业的发展能力，即为发展能力主因子；第四个主因子与销售净利率的相关度最高，销售净利率的载荷量最高，它体现的是企业的盈利能力，因此第四个主因子代表的是盈利能力，为盈利能力主因子。第七步：确定主因子公式得出了成份得分系数矩阵，由表4-8所示： 表4-8 成份得分系数矩阵成份1234存货周转率0.3630.114-0.1200.008流动资产周转率0.3550.075-0.0800.032总资产周转率0.3390.041-0.024-0.059流动比率0.0620.374-0.081-0.044速动比率0.0690.380-0.082-0.043资产负债率-0.095-0.3560.057-0.136主营业务收入增长率-0.066-0.0810.329-0.311总资产增长率0.092-0.1060.195-0.387资本积累率0.010-0.0920.2030.135净资产收益率-0.030-0.0230.3770.148总资产报酬率-0.0110.0110.0530.702销售净利率-0.1230.0900.3460.149根据成份得分系数矩阵和spss 软件自动调整的初始变量，由此能够得出4个主因子的得分公式：F1=0.363X1+0.355X2+0.339X3+0.062X4+0.069X5-0.095X6-0.066X7+0.092X8+0.010X9-0.030X10-0.011X11-0.123X12F2=0.114X1+0.075X2+0.041X3+0.374X4+0.380X5-0.356X6-0.081X7-0.106X8-0.092X9-0.023X10+0.011X11+0.090X12F3=-0.120X1+0.080X2-0.024X3-0.081X4-0.082X5+0.057X6+0.329X7+0.195X8+0.203X9+ 0.377X10+0.053X11+0.346X12F4=0.008X1+0.032X2-0.059X3-0.044X4-0.043X5-0.136X6-0.311X7-0.387X8+0.135X9+0.148X10+0.702X11+0.149X12第八步：得出综合得分公式在上述公式中，F1指的是企业的营运能力，F2 指的是企业的偿债能力，F3指的是企业的发展能力，F4指的是企业的盈利能力。除了要得到每个方面的因子得分，还需要全面反映整个企业的财务经营情况，因此需要得出一个综合因子得分，将表5中旋转后主因子的方差贡献率作为权数，得到了经营绩效综合评价公式Z：Z=(33.134%F1+26.755%F2+14.001%F3+11.417%F4)85.307%4.3 实证分析为了便于理解和分析，在此列出了部分可供分析的有代表性的上市公司的因子综合得分及排名，详见可参看附录：表4-9 2012年因子、综合得分及排名公司F1排名F2排名F3排名F4排名综合得分Z排名梅花集团2.6808270.737245-0.357015-0.0211181.211034新中基0.675349-0.0150500.320710.492410.376148贵糖股份1.8845351.425428-0.3720160.403321.171936大江股份2.9281251.150635-1.0978430.1023101.331729莲花味精3.9391151.343731-0.8850370.383731.857519双塔食品1.0199430.879543-0.10315-0.0746260.645144哈高科0.4808500.903841-0.09964-0.1779400.430147国投中鲁0.9657450.6342460.01622-0.1426360.557645中粮屯河0.9055470.299449-0.447819-0.0546200.364850金字火腿2.98162315.76562-3.280149-1.8721505.31372双汇发展9.971323.41476-1.1123440.0812124.77224伊利股份6.082431.637824-0.5596240.245052.81716量子高科3.90271612.90323-2.906448-1.4670484.88943恒顺醋业0.7743480.303148-0.12827-0.0740250.364949星湖科技1.7441391.307032-0.633527-0.0981310.970240佳隆股份3.78051715.87121-3.563550-1.6835495.63591西王食品4.6042102.186715-0.702729-0.0755272.348713高金食品4.4217131.595025-0.798831-0.1764392.063018朗源股份1.3790412.626711-0.583926-0.2315441.232633天邦股份4.685291.503126-0.5757250.0059172.197515开创国际3.0477201.503027-0.5538230.366541.613322大湖股份0.9081460.555347-0.07193-0.1325340.497446新希望10.013412.97247-1.2710450.205774.64055民和股份2.7040261.809521-0.951139-0.0707241.452226根据以上列表的结果，食品业上市公司的经营绩效有着其显著特点，有一些公司在个别方面的表现能力非常好，但在其他方面表现就特别差，比如双塔食品的发展能力排在了第五位，而其余因子得分则排名较后，最后的综合得分当然也很低。这种综合表现的不稳定性说明了该公司的经营模式和管理方法存在着明显的缺陷，需要进一步改进以提高经营绩效。4.3.1 营运因子分析先着手从营运能力因子上分析，营运因子所占的比重为33.134%，该上市公司的营运能力与其经营绩效的综合得分存在着很高的相关性，其中排在前三位的分别是新希望，双汇发展，伊利股份，这三家公司的综合得分也名列前茅，说明这三家公司的产品周转能力强，资产流转速度快，这得益于公司营运管理制度的健全和资产利用的高效率。排在倒数三位的分别是哈高科、新中基、