经济学-因子分析法对我国上市公司绩效分析的应用

因子分析法对我国上市公司绩效分析的应用摘要：近些年来，制造业上市公司已经成为我国产业化发展的重要形式，在数量上已经形成一定的规模。但是由于资本市场高程度的市场化要求，企业必须提升自身绩效以达到高效率的利用资本市场。本文在对相关概念进行界定的基础上，结合理论知识阐述公司绩效的影响因素，并分析我国制造企业上市公司发展现状及主要的绩效评价方法；最后选择因子分析法对上市公司绩效进行评价，并从加强成本管控、提高盈利能力等方面提出提高企业绩效的建议。科学的评价体系不仅可以全面公正的反映上市公司的经营业绩,还可以为广大投资者和利益相关者决策提供可靠信息。关键词：因子分析法；公司绩效；绩效评价ApplicationoffactoranalysismethodtoperformanceanalysisoflistedcompaniesinChinaAbstract:Inrecentyears,listedmanufacturingcompanieshavebecomeanimportantformofindustrialdevelopmentinChina,andhaveformedacertainscaleinnumber.However,duetothehighdegreeofmarketizationofthecapitalmarket,enterprisesmustimprovetheirperformancetoachieveefficientuseofthecapitalmarket.Theperformanceoflistedcompaniesisaffectedbymanyaspects.Externalfactors,suchascapitalmarketandpolicyenvironment,aremostlyuncontrollablefactors,whileinternalfactorsaretheaspectsthatlistedcompaniesshouldpayattentionto.Basedonthedefinitionofrelevantconcepts,thispaperelaboratestheinfluencingfactorsofcorporateperformancewiththeoreticalknowledge,andanalyzesthedevelopmentstatusandmainperformanceevaluationmethodsoflistedcompaniesofmanufacturingenterprisesinChina.Finally,theperformanceoflistedcompaniesisevaluatedbyselectingfactoranalysismethod.Ascientificevaluationsystemcannotonlyreflectthebusinessperformanceoflistedcompaniescomprehensivelyandfairly,butalsoprovidereliableinformationforthedecision-makingofinvestorsandstakeholders.Keywords:Factoranalysis;Listedcompany;Governanceperformance

目录摘要： 前言制造业是我国的战略性支柱产业之一，在维持我国经济头条不紊地整体运行中扮演着至关重要的角色。制造业上市公司作为制造业产业中的领先企业，是制造业产业中不可忽视的关键所在。因此研究影响制造业上市公司绩效的因素所在有着十分重要的实践意义。近年来，国内外学者在研究公司绩效方面的进程持续向前，但是在制造业上市公司绩效评价方面的研究还没有形成较为完善的体系。本文以制造业上市公司作为研究对象，探究如何进行较为全面的公司绩效评价。通过此项研究，试图提出提高制造业上市公司绩效的有效建议，希望能够为推进我国制造业更加良好的发展提供参考。合理、有效地评价上市公司的绩效对于提高管理者的管理水平能起到非常大的帮助，确立具有前瞻性的发展战略、根据市场需求的变化适时调整企业的经营方式。管理者需要具有敏锐的眼光，密切关注企业发展过程中的劣势和短板，致力于解决企业发展中存在的问题，通过对企业绩效进行全面有效的评价，能快速察觉出企业成长过程中的问题所在，结合相关指标数据等信息，进而有针对性的采取调整和改变企业的发展策略和管理方式的具体措施，帮助提高企业绩效。现在对于企业绩效评价方面的研究还没有达到完善的标准，绩效评价的方法也见仁见智，本文将从因子分析法的角度展开，对上市公司绩效进行描述分析，进而达到验证因子分析法的实用性和有效性的目的，最终促进理论水平不断提高和完善。一、相关概念及理论概述（一）公司绩效评价的概念公司绩效评价是通过一些典型的经营指标比较分析公司绩效的一种评价方法，首先准确定位所需评价公司的行业类别及特点，选取一系列的指标对企业绩效进行科学准确的评价，并对评价结果进行打分，据此对企业整体经营情况进行全面评判的过程，从而察觉企业运营中显露出的问题和短板，为管理者、股东以及企业其他利益相关者制定发展战略提供决策支持。（二）公司绩效评价的主要方法最先的绩效评价方法是通过单一评价指标来实现，而后发展到运用多指标来分析衡量企业各方面的发展，评价方法逐渐趋向多样化，这样就能够得到更为准确和严谨的结果。被广泛运用的绩效评价方法包括财务指标法、因子分析法、经济增加值法和聚类分析法等。1平衡计分卡(BSC)随着经济的发展，以财务为中心的评价方式已经不再适用于企业，而且企业的盈利需要一个工具来进行计量，所创造的利润需要一个更精细的方式来展现，平衡计分卡就此产生。这个方法使企业对自己的财务以及管理进行统一[50]。通过近些年的发展，平衡计分卡逐步变成战略管理的一种方法，在企业战略的计划与实施方面发挥其重要的作用。与其他的方法不一样的地方是，这种方法能够更好的体现出财务的结果，并为企业的发展进行一定的指标预测。这可以改变企业短期内的一些误区，让企业的发展更加符合目标，提高企业的管理水平。而BSC所遭遇的最大问题在于指标过多，进而导致实施复杂且琐碎[51]。2因子分析法最初，因子分析法是英国的一个心理学家C.E.斯皮尔曼提出，在分析学生学习成绩的过程中，他发现一个学生如果某一科成绩好，那么其他科的成绩也相对较好，从而想到是不是有一些潜在的共同因子影响着学生的成绩，比如智力条件等等。因子分析法就是要在众多的因素中找到内在的可对成绩造成显著影响的关键性因子，然后把相同的变量纳入一个因子当中，进而检验变量之间的关系。对于大数据时代的今天，对于数据的采集并不是什么难题，反而对数据进行分析，发现其中隐藏的问题，进而提出相应的解决办法才是我们的重中之重。因子分析法可以克服大量数据带来的困扰，将数据自行进行分类整理，尽可能的将本质相同的数据合并在一起，减少因子数量，便于更好的分析问题的本质。根据对比不同方法最终本文选取因子分析法，根据变量中的主要成分构成的线性关系，从而判断得出各个企业中指标的好坏。3EVA经济增加值法EVA，即经济增加值，上世纪八十年代由美国SternStewart公司首次提出之后，快速在多个领域得到了广泛的应用，成为评价企业财务状况的重要指标之一。从本质上来说，EVA主要是指税后净利润水平，不仅涉及到企业的债务资本成本，同时在计算的过程中也将企业权益资本所具有的机会成本纳入其中，为我们更好的了解企业在一定时间范围内的利润水平提供了强有力的支持。我们必须认识到目前企业经营者在经营和管理活动中，资本回报始终是他们最为关心的问题，因此可以通过EVA来判断企业一个会计年度内所创造的财富总量。4聚类分析聚类分析，它是一种探索的分析方法，整个分类的过程中，人们不需要预先确定一个明确的分类标准或者要求，聚类分析它自身可以从样本数据开始，自动进行分类。非财务指标大多都是通过定性从而转为定量得出结论的，由于其没有具体的分类标准所以更适合分析企业绩效方面的一些非财务指标。采用聚类分析就是为了在相似的基础上进行数据采集，进而得出分类结果。现聚类分析涉及领域众多，其中统计学常用SPSS软件进行聚类分析，本文最终决定对非财务指标的表现状况选用聚类法进行分析。二、基于因子分析法的实证方案设计（一）研究方法因子分析法广泛应用于多元统计，能客观深入地处理大量复杂的数据信息，更大程度上避免人为因素产生的偏差。将这种方法运用到对制造业上市公司的绩效评估上，采用特定的一组观测结构，可以得到一个特定的数据指标，从而得到一组关于上市制造业企业经营绩效的得分，而这个得分反映的就是该上市公司的绩效成果，直观且易于理解。因子分析的数学模型:X1=a11f1+a12f2+……+a1mfm+a1δ1X2=a21f1+a22f2+……+a2mfm+a2δ2…Xp=ap11f1+ap2f2+……+apmfm+apδp简记为:X=AF+aδ。其中：A表示的是因子载荷矩阵，F表示的是X的公共因子，δ表示的是特殊因子。首先对样本整体进行综合评价，然后再利用因子分析法对相关性较大的个体进行逐个分析。采用正交旋转得到旋转后因子载荷矩阵，从而建立评价体系，得到评价分数，确定上市公司的经营绩效成果，进行对比分析，得到相应结论。（二）基于因子分析法的公司绩效指标体系的建立目前我国使用的企业绩效评价体系包括如下四个方面：企业盈利能力、企业营运能力、企业偿债能力以及企业成长能力。以这个评价体系为准还能从更深的层次往下继续下分，可以得到评价企业绩效的12个具体的指标，其分别如下：流动比率、营业收入增长率、净资产收益率、资产负债率、速动比率、存货周转率、每股收益率、应收账款周转率、总资产收益率、总资产增长率、总资产周转率、净利润增长率。以这12个指标建立一组体系，能够比较完好的评价制造业上市公司的经营业绩。1盈利能力指标本文主要选取了每股收益、主营业务利润率、净资产收益率以及总资产净利率这几个重要指标来对上市公司的盈利能力进行衡量。之所以选择这几点，是因为这几点能够直观清晰地反映公司各方面的经营能力：每股收益可以衡量普通股的获利水平及投资风险，净资产收益率又称股东权益报酬率，能够反映股东权益的收益水平。主营业务利润率表明企业每单位主营业务收入能带来多少主营业务利润，反映的是企业主营业务的获利能力。总资产净利率指标可以反映出公司运用全部资产所获得利润的水平，指标高低与资产利用水平效果成正比。2偿债能力指标本文选取了反映短期偿债能力的速动比率、流动比率以及反映长期偿债能力的资产负债率几个指标对企业的偿债能力进行衡量。通常，当短期偿债能力的流动比率一般维持在200%的比率比较好。这是因为流动资产中存货金额变现能力较差，约占流动资产总数的50%。速动比率如果维持在100%左右是一个较为合适的区间，应收账款的变现能力可以影响到这一比例的高低。资产负债率是评价公司负债水平的综合指标，反映出公司总资产中有多少是通过负债筹集的，该比例在50%左右较为合适。3发展能力指标本文选取净利润增长率、总资产增长率以及主营业务增长率几点作为发展能力指标的衡量参数。之所以选择这几个变量，是因为其分别代表了一个公司的一个经营方面，分别为：企业的收益水平由净利润增长率反映；企业资产经营规模扩张速度由总资产增长率反映；企业生命周期的评判由主营业务增长率可以作为衡量。4营运能力指标本文选取了如下几点作为营运能力指标的衡量参数，其分别为：总资产周转率、应收账款周转率、存货周转率。之所以选定这三个数据，是因为：总资产周转率反映了企业全部资产的管理质量和利用效率；存货周转率表明的是企业存货资产变现能力；而应收账款周转率则能够反映企业由应收账款变现的能力。三、基于因子分析法的上市公司绩效评价——以制造业上市公司为例（一）我国制造业上市公司概况根据报告，截至2018年，A股上市公司共计3527家，其中制造业上市公司2224家，占比63.06%。从净利润来看，2018年上半年，这2224家制造业上市公司实现净利润0.55万亿元，同比增长36.35%，高出A股平均水平(26.30%)10个百分点。从研发投入看，2017年A股制造业上市公司研发总支出达4039.6亿元，占全部A股上市公司研发支出的68.41%。报告同时指出，2017年我国制造业上市公司的研发投入强度达到了2.9%，高于A股平均水平，但与美国、日本等制造强国10%以上的水平相比，还存在很大差距。我国制造业仍然面临结构不合理、部分产能过剩、转型升级缓慢等问题。（二）样本选取及数据来源本文以Wind资讯（网址如下：/）研究对象为沪深两市浙江地区制造业上市公司。鉴于数据的可获得性和可比性，选取了其中40家作为研究对象。对这40家企业2016年至2018年这三年的数据进行研究。样本的选取原则为：1）于2018年12月31日之前在A股上市的制造业上市公司；2）排除拥有特殊因素造成数据不可靠的部分企业，防止对后期的数据分析造成影响，造成结论不正确。数据来源于国泰安数据库、中国证监会网站、巨潮资讯网、深圳交易所网站等。（三）基于因子分析法的上市公司绩效评价1因子适用性检验本文进行因子分析的工具为SPSS22.0软件进行，在此之前，为了判断数据是否适合做因子分析，需要对采集的数据进行在KMO检验和巴特利特(Bartlett)球形检验，通常情况下，比较个变量间简单相关系数和偏相关系数用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验来进行检验。KMO统计量取值在0至1之间，越趋向于1越好。而检验各个变量之间相关性程度则使用巴特利特球形检验，所得结果显著性概率越低越好。表3-1检验统计量KMO检验和巴特利特球形检验KMO取样适切性量数0.606巴特利特球形检验近似卡方617.951自由度66显著性0.000从表3-1的数据可以得到，这一组数据的巴特利球形检验统计量为617.951，显著性概率为0.000，小于0.05的显著性水平，表明变量之间相关，拒绝相关矩阵是单位阵的零假设，可以确定选取的样本可以进行因子分析并且KMO检验的值为0.606，也在统计学标准的0.5之上,所以判定数据适合做因子分析。2主成分列表在一般情况下，通过观察原始指标中的公共因子的公共负载系数来反映原始指标的内容。在这里，为了凸显公共因子的实际意义，本文采用方差最大法对得到的因子进行旋转，让每个因子上的负载尽可能向±1或0的方向靠近。

表3-2方差总解释表解释的总方差成分初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差百分比累积%合计方差百分比累积%合计方差百分比累积%13.88632.37532.3753.88632.37532.3753.78431.53131.53122.46420.52852.9032.46420.52852.9032.61821.81553.34631.64913.73866.6411.64913.73866.6411.73814.47967.82541.63213.59780.2381.63213.59780.2381.48912.41380.23850.5824.84885.08060.5084.23289.31270.3803.16592.47780.2832.35894.83590.1911.59196.426100.1871.55897.984110.1851.54199.795120.0560.205100.000提取方法：主成分分析法由表3-2可知，前四个成分的方差贡献率分别为31.531%、21.815%、14.479%和12.413%，累计贡献率达到80.238%，累计方差贡献率大于一般原则上的80%，说明这四个成分对原12个指标作充分解释。从方差总解释表可以看到，提取的这四个公因子较为充分的保留原始变量信息，说明这四个公因子比较具代表性，所以提取这四个公因子来对40家制造业上市公司经营绩效进行评价分析。3公因子方差比公因子方差比表是由所选取的标准提取相应数量主成分之后，各个变量信息分别被提取出的比例。表3-3公因子方差表初始提取Zscore:总资产净利率RO（%）1.0000.933Zscore:净资产收益率ROE（%）1.0000.731Zscore:每股收益EPS－基本（元）1.0000.887Zscore:资产负债率（%）1.0000.608Zscore流动比率（%）1.0000.947Zscore速动比率（%）1.0000.940Zscore:总资产周转率（次）1.0000.649Zscore:存货周转率（次）1.0000.820Zscore:应收账款周转率（次）1.0000.621Zscore:总资产长率（%）1.0000.645Zscore:营业收入增长率（%）1.0000.411Zscore:净利润增长率（%）1.0000.557提取方法：主成分分析法由表3-3可知，根据各个因子方差贡献率提取主因子，由上表公因子方差来看，12个变量的信息提取比例从41.1%到94.7%，除了营业收入增长率41.1%外，各个变量所提取的公因子都在50%以上，这表明其他变量选取都比较合理。,4公因子解释及分析本文采取方差最大化正交旋转对因子进行旋转。表3-4初始因子矩阵成分矩阵成份1234Zscore:总资产净利率ROA（%）0.8750.368-0.157-0.082Zscore:每股收益EPS－基本（元）0.8380.391-0.1790.006Zscore:净资产收益率ROE（%）0.7770.2980.185-0.057Zscore:资产负债率（%）-0.5860.427-0.2870.018Zscore:净利润增长率（%）0.5110.224-0.4130.273Zscore:营业收入增长率（%）0.477-0.0700.4230.003Zscore速动比率（%）0.519-0.8020.0480.157Zscore流动比率（%）0.490-0.7990.0380.259Zscore:存货周转率（次）-0.3150.0410.848-0.016Zscore:总资产周转率（次）0.1770.5120.5470.236Zscore:应收账款周转率（次）0.0000.3060.1990.698Zscore:总资产长率（%）0.4430.0400.252-0.620提取方法：主成分分析法提取了4个成份为了方便对各因子的载荷做出合理的解释，对其进行旋转使其结构简化，使得每个因子的载荷的平方按列向0或1两极分化。正交旋转可以最大程度的保证新生成的因子之间保持不相关性，使原有因子变量更具有可解释性。表7即为方差最大正交旋转矩阵。表3-5旋转后的成份矩阵a成份矩阵成份盈利能力主成分成长能力主成分运营能力主成分偿债能力主成分Zscore:总资产净利率ROA（%）0.9340.1050.0990.201Zscore:每股收益EPS－基本（元）0.9280.0830.0960.103Zscore:净资产收益率ROE（%）0.7120.1840.3750.220Zscore:资产负债率（%）0.6780.062-0.181-0.646Zscore:净利润增长率（%）0.0370.960-0.141-0.068Zscore:营业收入增长率（%）0.0490.957-0.1460.038Zscore:速动比率(%)-0.188-0.497-0.188-0.726Zscore:流动比率(%)0.225-0.1600.243-0.643Zscore:存货周转率（次）-0.515-0.0310.7390.090Zscore:总资产周转率（次）0.2220.3860.4270.174Zscore:应收账款周转率（次）0.2530.1080.6080.225Zscore:总资增产长率（%）0.132-0.6510.400-0.164提取方法：主成分分析法旋转方法：凯撒正态化最大方差法a.旋转在8次迭代后已收敛由表3-5可知：公因子F1在总资产净利率、每股收益和净资产收益率这三项指标上的载荷系数较大，反映的是企业盈利能力方面，因此命名为盈利能力因子公因子F2在净利润增长率、营业收入增长率和总资产增长率这三项指标上载荷系数较大，说明其大体上反映了发展能力，因此将其命名发展能力因子。公因子F3在应收账款周转率、存货周转率和总资产周转率上这三项指标上的载荷系数较大，反映的是企业运营能力方面，因此将其命名为运营能力因子。公因子F4在的资产负债率、速动比率和流动比率载荷系数较大，主要反映了的企业偿债能力，因此将其命名为偿债能力因子。5求解因子得分本文选取SPSS22.0软件中的回归分析法进行因子分析做出因子得分的计算，下面的表3-6是得出的成份得分系数矩阵表，各个因子的得分都可以根据表8中的因子得分系数和原始变量的标准值计算得出。表3-6成份得分系数矩阵成份得分系数矩阵成份1234Zscore:总资产净利率ROA（%）0.293-0.046-0.0070.089Zscore:每股收益EPS－基本（元）0.1920.0110.1710.100Zscore:净资产收益率ROE（%）0.300-0.044-0.0040.007Zscore:资产负债率（%）0.017-0.264-0.110-0.095Zscore:净利润增长率（%）-0.0470.409-0.050-0.162Zscore:营业收入增长率（%）-0.0500.395-0.059-0.070Zscore速动比率（%）0.054-0.0450.424-0.159Zscore流动比率（%）-0.2280.0410.4600.082Zscore:存货周转率（次）0.0720.0560.258-0.598Zscore:总资产周转率（次）0.013-0.0480.0740.587Zscore:应收账款周转率（次）0.0070.1420.2410.070Zscore:总资产长率（%）0.258-0.004-0.134-0.260提取方法：主成分分析法旋转方法：凯撒正态化最大方差法组件得分各个因子得分公式如下：F1=0.293X1+0.192X2+0.300X3+0.017X4-0.047X5-0.050X6+0.054X7-0.228X8+0.072X9+0.013X10+0.007X11+0.258X12F2=-0.046X1+0.011X2-0.044X3-0.264X4+0.409X5+0.395X6-0.045X7+0.041X8+0.056X9-0.048X10+0.142X11-0.004X12F3=-0.007X1+0.171X2-0.004X3-0.110X4-0.050X5-0.059X6+0.424X7+0.460X8+0.258X9+0.074X10+0.241X11-0.134X12F4=0.089X1+0.100X2+0.007X3-0.095X4-0.162X5-0.070X6-0.159X7+0.082X8-0.598X9+0.587X10+0.070X11-0.260X12其中，X1、X2、X3、X4…、X12各项财务指标经过了标准化处理之后的数据。再以各因子所对应的方差贡献率为权重进行加权求和，即可得到综合评价得分F。公式：F=26.537%×F1+21.397%×F2+14.607%×F3+10.360%×F46计算上市公司绩效得分根据上述因子分析得出的公式进行综合经营绩效得分的计算。如下表3-7表3-7因子得分和综合得分代码名称F1F2F3F4F排名000713吉利控股集团0.39141.9070-0.39893.22800.78811600540海亮集团1.68010.4232-0.13130.48350.56732600354万向集团0.8380-0.38192.9635-0.61550.50983002714青山控股0.8092-0.07910.95721.39200.48184601118超威电源1.59100.3397-0.49580.26900.45035300106天能电池1.44550.1409-0.40820.80660.43776000735荣盛控股1.0921-0.4690-0.01301.58370.35167600097中烟工业0.4210-0.41122.1474-0.92530.24168002069恒逸集团0.2952-0.10951.3630-0.23030.23019002746汽轮动力0.49640.00280.49180.10280.214810600975奥克斯集团0.55260.2970-0.23870.30410.206811600506锦江集团0.3958-0.40931.5960-0.64860.183412000592雅戈尔集团0.9776-0.4485-0.38670.49380.158113002477盾安控股0.7715-0.50120.12750.38860.156414002679正泰集团-0.1181-0.20981.54640.02140.151915002041德力西集团0.2556-0.24141.0174-0.13560.150716600371娃哈哈集团0.3023-0.18780.64000.14610.148717000998金田投资0.3045-0.05450.39060.14370.141118300094桐昆控股-0.2019-0.19731.06960.60540.123219002505杉杉控股0.9677-0.4341-0.44680.16640.115920002458传化集团0.42200.3062-0.4836-0.00620.106221600108精功集团0.14450.3237-0.50170.67150.103922002299富邦控股0.26100.4223-0.95390.79830.103023002321华仪集团0.9441-0.4314-0.58360.27310.101324600359富通集团0.4894-0.0573-0.64140.48920.074625600598卧龙控股0.0978-0.50800.85880.24960.068626002234红狮控股0.24240.3603-0.7086-0.05700.032027300189巨化集团-0.4216-0.18430.94490.24440.012028002086富冶集团0.3946-0.5940-0.40250.6515-0.013729000798森马集团0.0034-0.56370.31900.3565-0.036230300313华峰集团0.1206-0.5448-0.19400.3342-0.078331600965升华集团-0.6512-0.30450.9503-0.0254-0.101832002200龙盛集团-0.60710.12950.4851-0.4477-0.108933002447逸盛石化-0.7156-0.46770.79300.5351-0.118734300087维科控股-1.4296-0.44420.43691.5333-0.251835300143三花控股-0.2205-0.5585-0.87430.3282-0.271736200992均胜电子-1.41120.03260.1986-0.7250-0.413637600265得力集团-3.2753-0.27971.16690.5320-0.703538000663奥康集团-1.5888-1.3142-2.7877-1.1404-1.228239002696三鼎控股-1.8974-1.1031-2.5127-1.3063-1.241940由以上分析计算得到的数据表明，综合得分为正的上市公司代表其经营绩效要高于所选样本的平均值，且数值越大越好；综合得分为负的上市公司代表其经营绩效低于所选样本的平均值，且数值越小越差。由数据可以得到，虽然部分公司的经营绩效高于平均值，但是不代表该公司自身经营绩效大于零；同样的，虽然部分公司的经营绩效低于平均值，但是也不代表该公司自身经营绩效小于0。分值在0附近的样本公司，则表示该公司的经营绩效趋于所选取的40家上市公司样本的平均水平。企业盈利能力由F1因子分析得到，从数据中我们可以看到，超威电源、万向集团、吉利控股集团、天能电池、青山控股、新塞股份等的盈利能力因子值明显高于其他企业，并且由于该因子在各因子中所占的权重比较大，所以上市公司排名靠前。而得力集团、三鼎控股、奥康集团等上市公司在该因子上的得分上明显低于其他公司，因此在上市公司排名中垫底。对于企业改善经营效益来说，提高企业的盈利水平显得尤为重要。由F2因子分析企业的发展能力，F2因子因子主要反映了企业的发展速度和企业以后的发展趋势，该因子所占的权重，也对企业整体排名有一定的影响。海亮集团、吉利控股集团、超威电源等公司的因子得分较高，所以这几家公司的排名比较靠前，企业应该在自身可持续发展的能力范围内合理的追求其发展。由因子F3分析企业的运营能力，从数据来看，锦江集团中烟工业、正泰集团、维科控股等的营运能力因子值要高于其他的企业，但是这几家公司的盈利能力因子比较低所以致使排名不靠前。奥康集团、三鼎控股等公司的运营能力因子较低所以排名居后，运营能力因子比较低，说明公司的运营能力低，对资产的周转不利，同时也对企业创造利润有影响。企业的偿债能力可由F4因子分析得到，排名在前的吉利控股集团、荣盛控股、海亮集团等在偿债能力因子得分上要相对高于其他的样本公司，并且我们通过分析企业偿债能力因子，发现在偿债能力方面，制造业上市公司整体比较欠缺。企业偿债能力与公司的资产负债率、流动比率、速动比率有很大的关系，而样本公司在资产负债率、流动比率、速动比率比较低，所以导致制造业上市公司偿债能力普遍较低，因此在偿债能力方面，制造业上市公司需要加强重视。（四）总结综上所述，我国制造业上市企业问题主要体现在盈利不高，偿债能力较低。制造业上市公司的发展能力以及运营能力存在着很大的不稳定性，制造业可持续发展能力欠佳，运营能力也十分有限，整体呈现平稳下降趋势。从根本上说，造成这一现象的原因是，制造业企业企业管理水准不高，科学技术水平不高，资金缺乏。一旦克服这些问题，那么制造业企业的经营绩效将得到质的飞跃。在整个市场上，也能拥有充足的产品竞争力，才能更好的发展。四、提高企业绩效的建议经营绩效的提高，在于持续扩大公司规模，提高企业的融资能力，营运能力和成长能力，同时也要密切注意降低债务风险。上市企业应当着眼于自身发展的趋势和特点，适时制定并调整宏观发展战略，以此保证持续、健康和稳定的发展。（一）持续关注企业盈利方面能力的提高公司应该在合理配置资产的前提下，顺应市场发展趋势，集中精力加大研发能力，来对现有的主营业务进行壮大和积极运营，并且加大精品产品的开发，同时关注小众细分市场的开发，不断丰富产品线，丰富产品储备和客户服务体系，向玩家提供多样化的产品选择，使得公司的主营业务每年都能获得比较大的增长，从而提高主营业务的增长速度，促进销售利润的增长。提高企业盈利能力，优化产品结构，强化研发投资运用效率，做好产品内容、做精产品品质，使其产品有较长的生命期以保持长期的盈利水平。加强海外市场的拓展，面对美国、日本和韩国等强国，要使我国本土的产品进行差异化出口，继续保持自主开发的产品在海外市场产生的收入稳定增长。（二）优化企业规模，进行合理的资源整合由于行业的激烈竞争和相对较长的产品开发周期，企业可以合理的利用收并购活动来积极并购同行业的其他公司，寻求外部资源或优质标的资产，进行有协同效应的产业收购和企业兼并，实现总资产的扩张，促进公司健康的发展，通过资源整合提升其竞争力，从而提高盈利能力，也增强公司整体抗风险能力，实现内生的主营业务与外延并购两轮共同驱动。但也并不是盲目频繁的并购，如果只是为了发展扩张进行大量的投资并购行为，必然会给企业带来大量的商誉，而当收益达不到预期时，那么就可能计提大量商誉减值。（三）优化企业的股利分配政策，制定稳定的红利分配政策面对我国网络产品市场一波又一波的寒潮来袭，在此严峻的环境下不稳定的股利政策会使投资者的信心不足，因此，持续稳定的股利政策保障了股东的收益，会在众多企业中树立起比较好的形象，增强投资的信心，从而吸引潜在的投资者，同时为企业注入现金流。（四）增强企业营运能力，提高其运营效率企业要着重提升其资产营运方面，加快资产的周转速度，加强其客户端应收账款的回收力度，可以通过给适当的现金折扣来使这些企业尽快付款；还可以加强自身对应收账款的关注和管理，建立款项回收责任制，一定时间还未支付的企业要及时进行督促；建立客户的信用档案，可以放弃和一些信用很差的企业合作。（五）加大开发团队的投入和开发人员的培训对于企业来说，产品的内容和质量决定了能否抢占市场份额，而好的产品则需要研发团队投入人力和物力，人才便是企业的重要资源，尤其是对于进行自主研发的企业，产品开发相关人才短缺便会限制企业的发展。所以要建立人才培养渠道和激励制度，对有条件和能力的企业可以引入最新技术，创造学习环境，激励员工学习，培养出企业所需要的相关技术人才。另外还可以通过和高校达成战略合作，由高校提供人才来一起开发新产品。充分利用人才资源，通过人才激励促进其为公司创造更多收益。结束语本文运用因子分析法，选取沪深两市40家上市的制造业企业作为本课题研究对象。运用因子分析方法，计算各因子得分以及综合得分，并根据综合得分对40家企业进行排名。通过分析最终的排名可看出，虽然排名在前面的公司综合经营绩效都比较好，但是仍然有相对不足的地方，说明了制造业上市公司总体上还存在着一些问题，仍然有进步上升的空间。当然，本文依旧存在一些不足之处，首先，样本选取量较少，样本容量仅有40个，难以普遍的代表全国企业；其次，选取指标方面，由于知识有限，仅选取了本人熟知的方面，可能存在其他方面也会对本课题探讨的问题存在影响未涉及到；最后在分析方法上，选用的是相对落后的因子分析方法，并没有采用别的现代化分析方法。参考文献[1]燕军.基于因子分析的山东半岛蓝色经济区上市公司绩效评价研究[D].山东大学,2014.[2]张晓青.基于DEA的我国物流上市公司效率评价[D].广西科技大学,2015.[3]张弨.我国煤炭行业上市公司绩效评价体系研究[D].西安科技大学,2018.[4]王珂,郭晓曦.政策推动下环保产业上市公司综合绩效的实证分析——因子分析与聚类分析的综合研究[J].财会月刊,2017,03:27-36.[5]张娟.中外合资股份有限上市公司董事会特征对公司绩效影响的分析[J].长春理工大学学报(社会科学版),2016,2906:87-90+96.[6]冯套柱,张阳,张格.上市公司治理结构对绩效的影响研究——基于煤炭行业非平衡面板数据[J].中国煤炭,2017,4306:11-16+21.[7]McmullenDA,RaghunandanK,RamaDV.Internalcontrolreportsandfinancialreportingproblems[J].AccountingHorizons,2016,10(4):67-75.[8]CohenDA,ZarowinP.Accrual-basedand