《中国乡镇企业绩效的多元统计分析》

1、?现代统计方法与应用?课程结业论文中国乡镇企业绩效的多元统计分析摘要：在过去二十年中，中国经济开展的一个显著特点是乡镇企业的迅速开展，乡镇企业的效率比国有企业高出许多。但是，我国乡镇企业的开展也存在许多问题，严重阻碍了乡镇企业的开展。究竟是什么原因引致了中国乡镇企业的高速增长呢？在乡镇企业的开展的过程中，哪些因素起到了阻碍的作用呢？本文，通过对中国乡镇企业的多元统计分析，分析影响中国乡镇企业开展的因素，找到促进乡镇企业继续健康开展的措施。关键词：乡镇企业、多元统计分析引言在过去二十年中，中国经济开展的一个显著特点是乡镇企业的迅速开展，张军、施少华、陈诗一2003通过分析中国企业的TFP全要素生

2、产率，得出了乡镇企业TFP全要素生产率高出全国平均水平高出许多的结论。特别是从1992年邓小平同志南巡讲话，中国的乡镇企业得到了长足的开展。1992-1994年间，乡镇企业在政府明确提出市场经济导向的状况下，呈现了高速增长的势头。其后，乡镇企业根本上处于平稳增长的态势。尽管97年前后，乡镇企业的数量趋于下降，但总产量和从业人数却一直在上升。这实际上也从一个侧面上说明了乡镇企业正在进行结构性调整，其整体的规模经济和竞争效率也稳步提高。但是，我国乡镇企业的开展也存在许多问题，例如地区开展不平衡，严重阻碍了乡镇企业的开展。究竟是什么原因引致了中国乡镇企业的高速增长呢？在乡镇企业的开展的过程中，哪些因

3、素起到了阻碍的作用呢？本文，通过对中国乡镇企业的多元统计分析，分析影响中国乡镇企业开展的因素，找到促进乡镇企业继续健康开展的措施。一、文献综述与模型建立文献综述对中国乡镇企业的研究受到了中外一大批著名经济学家的关注。他们投入大量的精力对此进行研究。林毅夫 姚洋 刘明兴2000分析了影响中国农村工业开展的因素分析，提出了资本积累、产业结构、产权改革、城市工业的开展、地区差距是影响中国乡镇企业开展的主要因素。张军2003分析了乡镇企业的资金来源、融资结构、经营者的才能以及财富积累对乡镇企业开展的影响。指出农村金融开展的滞后是影响乡镇企业开展的一个重要原因。(二)模型建立我们认为乡镇企业的绩效与企业

4、的固定资产、流动资产、自有资本、银行贷款、企业地理位置有关。因此，我们将利用多元统计分析中的因子分析分析我国乡镇企业的各个经济指标的关系，并利用典型相关分析分析各变量之间的因果关系。最后，我们利用聚类分析对全国各省市的乡镇企业进行分类。二、数据描述我们认为乡镇企业的绩效与企业的固定资产、流动资产、自有资本、银行贷款、企业地理位置有关。因此，我们选取了以下指标：净利润、营业收入、增加值率、企业个数、盈利企业个数、全员劳动生产率、流动资产、固定资产、职工人数、银行借款、资本金、利润率=净利润/营业收入、赢利比例=盈利企业个数/企业个数、流动固定比率=流动资产/固定资产、资产负债率=银行借款/资本金

5、。这些指标中既有绝对值也有相对值，既有结果指标也有原因指标。因此，可以反映乡镇企业的主要指标。详细数据见表。表1、原始数据地区净利润营业收入增加值率企业个数盈利个数全员劳动生产率北京567266957155511875411710020698天津12206851575286512132912083629242河北611427476293862101298497937023661山西11957221494204829413927756816115内蒙古31118703042581591116190511321476辽宁4285894639664811028432101591337607吉林153

6、06421908703876461675591722758黑龙江5347651175591624586924574618796上海92333620663611376922190242769江苏25947579544800990345688540128529浙江55828071278067841081514101026832250安徽17909902418081371077469501714342福建23348785598871880702274024125070江西9472041454694471768069355713515山东46025051097589712048217195013520

7、274河南5298053604588271081731104332418701湖北20054034524197292620789102317094湖南4255453696014562226562216951420262广东42776458555757376655772689323573广西9896342288975986790783250910570海南1205241501225407193981114270重庆271802922573510669110528415351四川910281373557641374560134800214009贵州6698166381031372996320339

8、12429云南8306821779090565492365034110539西藏陕西11032862021227589749186828512591甘肃419893670157922490822266810595青海3461664922754865532287394宁夏10908315650551303571295077644新疆19176430714973165243045699248 续表一、原始数据地区流动资产固定资产职工人数银行借款资本金北京46593893931311101811710243082924903天津49432904148950120486311804932303981河

9、北12465461174841758226605403808610332912山西3557340578089028042019385412934108内蒙古3227037526749640168664602903333205辽宁87633139329875453961919997246980228吉林2372734361468524945265133102409414黑龙江1861422267900714516925633401871204上海108326757789596137983726841616258380江苏32606238250730037680355809673016462531

10、浙江34257475297148538311974997997220763537安徽50893237351798474788014500824952914福建9853152111604455436920164688310778050江西2264148339994030258628441162425545山东256102812644708212671968628459614179543河南1126250515312738838931627116299442756湖北841918810129567621641120276426427542湖南7557258939976292623931699073

11、6723945广东24910272322305539232307673624019485556广西3234113526962034712068715653214208海南278001796182275868182675465657重庆2418088226702314998826243481656726四川65693077031491593804925046475130203贵州3241104177418514062175419972387169云南33014615809520254676510317432912189西藏陕西32245703934343385060011482872769354

12、甘肃1364007173503115317555010741124357青海176344363754232662124070209130宁夏411855679716484183147424429111新疆7909811266081752463263604677916三、多元统计分析因子分析 通过KMO检验，我们发现各变量之间的相关，因此，我们可以做因子分析。我们利用主成分法，求公共因子。通过碎石图，我们发现，我们可以选择前3个因子。表2、检验 表3碎石图通过表4，我们发现，前三个因子可以解释方差的81.54%。因此，我们可以选择三个因子。表5为因子载荷矩阵因子超过0.50，表6为共同度。我们发

13、现除了流动固定比率外的共同度为0.572外，其他变量的共同度均较高，说明这3个公共因子对各变量的方差的解释度很高。表4、方差奉献率表5 、因子载荷矩阵 表6、共同度 表7为通过varimax旋转后的载荷矩阵，我们发现因子1与职工人数、营业收入、净利润、固定资产、资本金、企业个数、盈利企业个数、流动资产、银行借款有关。并且向关系数均在0.80以上。因子2与增加值率、利润率、资产负债率，并且相关系数均在0.79以上。因子3 与盈利比率、劳动生产率、流动固定比率有关，并且相关系数均在0.74以上。 表7、旋转后的载荷矩阵 表8、因子得分系数因子1可以解释为企业规模，因子2可以解释为企业的效率，因子3

14、可以解释为各地区乡镇企业的经济环境。表8为因子得分的系数表。其中：F3=0.030*净利润+0.011*营业收入+ 表9为三个因子的因子得分。 表9、因子得分地区因子得分1因子得分2因子得分3北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆 表10为3个因子的相关系数，各因子之间的相关系数为0 。因此，符合因子分析的的要求。 表10、因子相关系数聚类分析 我们对因子1、因子2、因子3进行聚类分析，得到表11。我们可以对其分为4类，具体分类见表11。 表11、聚类谱系图 C A S E 0 5 10 15 20 25

15、 Label Num +-+-+-+-+-+ 宁夏 29 新疆 30 黑龙江 8 海南 21 江西 14 陕西 26 重庆 22 甘肃 27 广西 20 云南 25 湖北 17 北京 1 天津 2 四川 23 青海 28 吉林 7 安徽 12 山西 4 河北 3 河南 16 辽宁 6 福建 13 内蒙古 5 湖南 18 江苏 10 浙江 11 广东 19 山东 15 上海 9 贵州 24 表12、聚类结果表地区分类结果北京1天津1河北1山西1内蒙古1辽宁1吉林1黑龙江1安徽1福建1江西1河南1湖北1湖南1广西1海南1重庆1四川1云南1陕西1甘肃1青海1宁夏1新疆1上海2江苏3浙江3山东3广东3

16、贵州4 我们可以看出上海为单独一组，与众不同，一枝独秀。江苏、浙江、山东、广东为一组，他们的开展模式与开展水平几乎相同。贵州单独为一组，比拟落后，各方面均比拟差。其余的省市唯一组，他们属于中等开展水平。通过上一小节的因子得分中，我们发现，江苏、浙江、山东、广东的因子1、2的得分均为正值，说明这四个省份的企业规模、企业效率均比拟高。并且江苏、浙江、广东的经济环境比拟好，但是山东的稍差，因此山东要想赶超江苏、浙江、广东，必须在经济环境方面下功夫。上海的企业规模比拟小，但是经济效率很高，并且经济环境比拟好，这大概是由于上海的乡镇企业以高科技、高附加值的产业为主。贵州的企业规模、经济效率均比拟低。典型

17、相关分析四、结论通过以上的分析，我们发现乡镇企业的经济环境对企业的规模与效率有相当大的影响，即企业的赢利比率、劳动生产率、流动固定比率对企业的规模与效率影响较大，因此，当地政府必须考虑这些因素，以促使本地乡镇企业的快速健康开展。从上海的开展经验来看，从事高科技与高附加值的产业是提高乡镇企业效率的关键，因此各地政府也应当积极的引进先进技术，促进企业进行技术改造，实行产业结构的转型与升级。简 历姓 名： 简历模板 :/性 别： 男出生日期： 1989年2月年 龄： 37岁户口所在地：上海政治面貌： 党员毕业生院校：专 业：地 址：电 话：E-mail：_教育背景_1983/08-1988/06 华东理工大学 生产过程自动化 学士 _个人能力_这里展示自己有什么的特长及能力_专业课程_?课程名称(只写一些核心的)?：简短介绍?课程名称?：简短介绍 _培训经历_2002/06-2002/10 某培训机构 计算机系统和维护 上海市劳动局颁发的初级证书 1998/06-1998/08 某建筑工程学校 建筑电气及定额