摘要：文章在述评企业效率评价方法的基础上，提出了因子分析法。文章选取了对企业效率具有显著表征能力的26个现金流财务指标，以11家企业作为样本，利用SPSS软件对样本进行因子分析，精简评价指标，计算因子得分，并以各因子的信息贡献率作为其权重，计算出各个企业的综合得分，依据得分的高低来对各个企业的效率进行排序。利用因子分析法很好地解决了多指标下的企业效率综合评价问题，它通过分析事物的内在联系，抓住主要矛盾，找出主要因素，使得多变量的复杂问题变得易于研究和分析。
关键词：因子分析；现金流财务指标；SPSS
一、问题的提出
在经济学的发展中，效率始终是最重要的概念之一。效率的分析与评价是现代微观经济理论的核心组成部分。现在，企业效率的定义可概述为：企业效率就其含义而言是企业在业务活动中投入与产出或成本与效益之间的对比关系，从本质上讲，它是企业对其资源的有效配置，是企业在市场竞争能力，投入产出能力和可持续发展能力的总称。效率也是衡量企业业绩的重要标准。
随着工业社会向信息社会转变，企业经营管理的内容和重点发生了很大的变化，只注重结果不注重过程的传统经济效率评价体系已不能适应社会发展的需要。在新的经济环境下，如何选择具有显著表征能力的指标体系，并通过有效的方法来提高企业效率评价的及时性是一个值得探讨的课题。本文旨在建立对企业效率具有显著表征能力的现金流财务指标，并利用SPSS软件提供的因子分析法对各个企业的效率进行排序，力图解决评价模型在实践操作层面上的应用问题，从而为企业风险预警管理和投资者投资决策提供参考依据。
二、企业效率评价方法述评
关于企业效率评价的方法，目前运用最多的主要有两种：数据包络分析法（DEA）和模糊综合评价法。
（一）数据包络分析法（DEA）
DEA是Data Envelopment Analysis的缩写，称为数据包络分析。它是以相对效率概念为基础，按照多指标投入和多指标产出，对同类经济系统得相对有效性进行评价的一种运筹学方法。它的第一个模型是1978年由美国著名的运筹学家A.Charness、W.W.Cooper和E.Rhodes首先提出来的，称为CCR模型。CCR模型的优点主要有：在对决策单元进行评价时，它不考虑指标的量纲，可以避免由于指标量纲不同而需要寻求相同量度因素所带来的许多麻烦；该模型的权数不用事先确定，这就避免了人为确定权重的主观性。CCR模型也有其缺陷：DEA方法将效率最高的被考察单元的效率定位1，称为有效单元；其他被考察单元的效率定在0和1之间，称为无效单元。CCR模型的一个弱点就是可能计算得到的有效单元较多，对于这些有效单元继续评价，该模型是无能为力的。
（二）模糊综合评价法
模糊综合评价法是利用模糊数学的相关知识来进行企业效率评价。为了准确评判企业的效率，需要对各项指标进行量化，而具体的企业效率评价（如高，低）又是一个带有模糊性的问题，因此可以用模糊数学的方法加以解决，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，进行综合评价的一种方法。它通过构造等级模糊子集，把反映被评事物的模糊指标进行量化（确定隶属度），然后利用模糊变换原理对各指标进行综合。该方法的优点是它很好地解决了效率评价过程中定性指标难于比较的困难，在定性与定量之间通过模糊数学的理论架起了一座桥梁。模糊综合评价法也有其缺点：其评价过程从权重的取得和指标隶属矩阵的取得，大量应用了人的主观判断，因此模糊综合评价是一种基于主观信息的综合评价方法，这种方法在实践操作中存在调查周期长的缺点，在一定程度上影响了模型的实用性和评价结果的实时性。
（三）因子分析法与上述方法的比较
与上述方法相比，因子分析法可以通过分析指标间的相互关系精简评价指标，且指标权重的确立完全由软件测算，不仅加强了企业效率评价的客观性，也大大提高了企业效率评价的效率。尤其在所选评价指标较多，样本企业数量庞大的情况下，更能体现因子分析法高效的特点。这样就解决了备选指标过少则评价不够全面，备选指标过多而评价过程太过繁琐的两难抉择。
三、对企业效率的测算
由于影响企业效率的因素很多，因而应采用多个指标从不同角度和侧面去测算企业效率。本文依据科学性、数据可获得性和系统性原则，选取26个指标（如表1）。
虽然多个指标有利于比较全面地度量各个企业的效率，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时给分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。因子分析就是这样一种降维的方法。本文利用了SPSS 13.0 for windows对数据进行了因子分析。
本文所选取的样本公司为以下11家企业：格力电器、雅格尔、京东方、青岛啤酒、清华同方、厦华电子、中金岭南、特变电工、氯碱化工、焦作万方、顺鑫农业。样本采用的是2005年的数据。
对样本数据进行因子分析后的因子提取结果见表2。一共有五个公因子的特征值大于1，这五个公因子的累积方差贡献率达到89.159%，符合公因子提取要求。因子1的特征值为9.888，方差贡献率为38.029%，对企业的得分起到决定作用。
四、企业效率差异的比较分析
在以上因子分析的基础上，对11家企业的效率进行综合分析。首先量化各企业的效率，这里采用的变量不再是原有的26个变量，而是经过因子分析后得到的5个变量。利用各因子变量的方差贡献率作为权数，采用加权求和法对各个企业的效率进行综合打分。设Zi为i企业的效率综合得分；λj为因子j的权数，它是各因子的方差贡献率与五个主因子的累计贡献率的比值；Fij为i企业j因子得分；则企业效率的综合得分公式为：
根据①式分别计算11家企业的效率综合得分。综合得分越高，说明该企业的效率越高。因此，通过比较综合得分的高低，可排序出2005年各企业的效率的高低，结果见表3：
从表3可以看到，焦作万方的综合得分最高，表明该企业在2005年的效率最高；而厦华电子的综合得分最低，
表明该企业在2005年的效率最低，该企业必须加快调整步伐，提高效率。
五、结论
所选的26个财务指标从获现能力、偿债能力、盈利质量、发展能力、财务弹性五个方面较全面地反映了企业的效率状况，通过因子分析法最终选出五个公共因子，从各个因子对公共因子的贡献率来看，五个公共因子也基本反映了这五个方面的状况。指标精简之后，既保持了企业效率过程的全面性，又极大地提高了企业效率评价的及时性，从而解决了评价模型在实践操作层面上的应用问题，为企业风险预警管理和投资者投资决策提供了有效的参考依据。
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（作者单位：郑广超，中央财经大学经济学院；金媛圆，中央财经大学保险学院）
注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”