（四）因子经济解释

　　根据表4，我们可以看出因子覆盖了反映企业经营绩效的5个维度。第一主因子F1在流动比率、速动比率和有形净值债务率具有较高的载荷，这3个指标都是反映企业的偿债能力，所以将F1命名为偿债因子；第二主因子F2在资产报酬率、总资产净利润率和净资产收益率具有较大的载荷，这3个指标都是反映企业的盈利能力，所以将F2命名为盈利因子；第三主因子F3在总资产周转率、股东权益周转率和流动资产周转率具有较大的载荷，这3个指标都是反映企业的营运能力，所以将F3命名为营运因子；第四主因子F4在盈余现金保障倍数和营业收入现金比率具有较高的载荷，这2个指标都反映企业的现金流量能力，所以将F4命名为现金流量因子；第五主因子F5在资本积累率和总资产增长率具有较高的载荷，这2个指标都反映企业的发展能力，所以将F5命名为发展因子。

　　（五）因子得分及排名

　　确定因子变量后，每个样本数据都得到了因子得分。主因子的得分函数系数为因子得分系数矩阵。根据SPSS17.0输出的因子得分矩阵，可得出各因子得分函数为：

　　F1=0.261X1+0.254X2+0.173X3-0.259X4+…+0.004X14-0.189X15+0.01X16+0.083X17

　　F2=0.049X1+0.036X2-0.019X3-0.036X4+…-0.065X14+0.078X15+0.045X16-0.082X17

　　F3=-0.008X1-0.065X2+0.037X3+0.075X4+…+0.07X14+0.074X15-0.074X16-0.038X17

　　F4=0.046X1+0.051X2+0.102X3-0.065X4+…+0.033X14+0.075X15+0.376X16+0.557X17

　　F5=-0.062X1-0.035X2+0.036X3+0.028X4+…+0.563X14-0.133X15-0.066X16+0.108X17

　　以各因子的方差贡献率为权重，将F1、F2、F3、F4、F5作为自变量，即形成了新的综合绩效指标（F）。主因子的协方差为0，即F1、F2、F3、F4、F5不相关。

　　F=H1F1+H2F2+H3F3+H4F4+H5F5=0.25575F1+0.24703F2+0.16673F3+0.11389F4+0.10542F5

　　使用综合得分的评价方法，求得2011年信息技术行业上市公司的综合经营绩效得分（以排名前十家为例）。见表5。

　　（六）结果分析

　　从表5我们可以得出以下结论：

　　1.从综合绩效得分情况来看，得分大于0且分值越大的公司综合绩效状况越好，得分小于0且分值绝对值越大的公司综合绩效状况越差，得分等于0或在0附近的公司其综合绩效一般。所选77个样本公司中，41家公司的综合绩效得分大于0，比重为53.25%，36家公司的综合绩效得分小于0，比重为46.75%。说明我国信息技术行业上市公司经营绩效整体上一般。同时绩效水平高于0.6的公司只有6家，说明行业绩效差距大。

　　2.从各因子得分情况来看，中国联通、国电南瑞、三维通信、银江股份和新大陆具有较高的偿债能力，主要得益于国家对互联网的大力支持，且其上市时间较早，具备充足的资金偿还债务；石基信息、远光软件、国电南瑞、航天信息和海隆软件具备较高的盈利能力，主要得益于出于企业自身管理的需要，国内各大企业对管理软件的需求量大；紫光股份、长城电脑和长城开发具备较高的营运能力，主要是因为其上市时间最早，品牌发展成熟，市场占有率稳定；现金流量能力最强的为中国联通，这得益于其持续经营和获利能力稳定；发展能力较强的为远望谷、川大智胜、奥维通信和华星创业，其上市时间较晚，拥有自主创新技术和较强的创新能力，具有较大的发展潜力。

　　四、总结

　　综上所述，我国信息技术行业上市公司经营绩效主要取决于公司偿债能力、盈利能力、营运能力、现金流量能力和发展能力这五个财务指标，我国信息技术行业上市公司在2011年的整体经营绩效水平一般。通过因子分析，我国信息技术行业上市公司可以充分地认识到自身财务能力的优势与不足，有针对性地提出改善措施，进而提高综合经营绩效。（1）综合得分较高的企业，应该充分利用其较高的偿债能力、盈利能力和运营能力的优势，充分利用银行借款增加公司资本，扩大规模和开拓新的市场，加速企业的发展和运营，提高企业的现金流量能力和发展能力。（2）因子综合得分一般的企业，优势在于有较强的偿债能力，可适当增加企业的债务，提高自主创新能力，利用先进技术，加强企业的运营与成长能力。（3）综合得分较低的企业，应在保持已有的现金流量能力优势的基础上，挖掘潜力，改善管理和经营环境，提高企业盈利、运营能力，促进企业发展。

　　参考文献：

　　1.钟燕，盛智颖.我国农业上市公司经营绩效的实证研究——基于主成分分析、因子分析与聚类分析[J].技术经济及管理研究，2009，（6）：21-23.

　　2.薛薇.基于SPSS的数据分析[M].北京：中国人民大学出版社，2006.

 

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