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1、題目:川理工學(xué)多元統(tǒng)計(jì)分析課程設(shè)計(jì)報(bào)告中國(guó)國(guó)有控股工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)學(xué) 生:雷鵬程何君李西京曾學(xué)成白俊明專 業(yè):統(tǒng)計(jì)學(xué)指導(dǎo)教師:柏宏斌四川理工學(xué)院理學(xué)院二零一四年十二月中國(guó)國(guó)有控股工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)摘要本文主要研究了中國(guó)國(guó)有控股工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,對(duì)反映行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的總資產(chǎn)貢 獻(xiàn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)、工業(yè)成本費(fèi)用利潤(rùn)率和產(chǎn)品銷售率等五個(gè)經(jīng)濟(jì)指 標(biāo)進(jìn)行主成分分析,提取反映行業(yè)盈利能力和市場(chǎng)能力的兩個(gè)綜合指標(biāo)。然后通過(guò)因子分 析法分析反映經(jīng)濟(jì)效益的各指標(biāo)的內(nèi)部結(jié)構(gòu),表明行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益主要由盈利能力和市場(chǎng)能 力兩個(gè)公因子決定。根據(jù)各行業(yè)在盈利能力上的得分和市場(chǎng)能力上的得分將工業(yè)行業(yè)
2、分為 五類,并對(duì)各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。然后用聚類分析對(duì)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,表 明綜合評(píng)價(jià)較為客觀合理。最后,本文給出相應(yīng)的政策建議。關(guān)鍵字:主成分分析、因子分析、聚類分析。一、引言改革開(kāi)放以來(lái),工業(yè)始終是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要支柱。作為社會(huì)主義國(guó)家,我國(guó)國(guó)有 及國(guó)有控股工業(yè)行業(yè)掌控著國(guó)家工業(yè)發(fā)展命脈,對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)、社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有巨大推動(dòng) 作用。因此,考核工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,對(duì)挖掘重點(diǎn)行業(yè)和弱勢(shì)行業(yè),提高整個(gè)國(guó)有工業(yè) 企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益等具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。企業(yè)或行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益由眾多因素來(lái)刻畫(huà),目前 反映行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益主要有總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)、工業(yè)成本費(fèi)用 利潤(rùn)率和產(chǎn)品銷售
3、率等五個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)10這些眾多指標(biāo)雖然能從多方面對(duì)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn) 行全面考察,但也在一定程度增加了分析問(wèn)題的復(fù)雜性。在損失少量信息的前提下,設(shè)計(jì) 一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo),并用較少的綜合指標(biāo)對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行分析評(píng)價(jià),能夠簡(jiǎn)化 問(wèn)題。此外,挖掘出反映經(jīng)濟(jì)效益的眾多指標(biāo)的內(nèi)在基本結(jié)構(gòu),有助于指出各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效 益的主要決定因素及瓶頸,也有助于對(duì)各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。二、文獻(xiàn)綜述大量國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)從灰色系統(tǒng)理論、多元統(tǒng)計(jì)分析方法、層次分析法、模糊綜合評(píng)判法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等理論與方法,考察了中國(guó)各行業(yè)、企業(yè)或地區(qū)經(jīng)濟(jì)效益的研究與綜合評(píng) 價(jià)。華中生、梁梁等用模糊聚類方法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析分類法考察了合肥工業(yè)
4、行業(yè)的經(jīng)濟(jì)狀 況,將各工業(yè)行業(yè)按經(jīng)濟(jì)效益的狀況分為高、較高、一般、較差和差等五類1(華中生、梁梁,1995)。王樹(shù)嶺等人利用TOPSIS模型,對(duì)吉林省輕工業(yè)17個(gè)主要行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益 進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)與排序,確定出相應(yīng)的優(yōu)勢(shì)行業(yè)(王樹(shù)嶺等,1999) o本文以2008年國(guó)有及國(guó)有控股的主要工業(yè)行業(yè)為研究對(duì)象,通過(guò)主成分分析和因子分析法,再次對(duì)各工業(yè)行 業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行分析與評(píng)價(jià),并結(jié)合聚類分析法來(lái)驗(yàn)證綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果。三、數(shù)據(jù)來(lái)源反映經(jīng)濟(jì)效益的指標(biāo)較多,不同文獻(xiàn)中選取的指標(biāo)不盡相同。本文采用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局最 新公布的五個(gè)指標(biāo):總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)、工業(yè)成本費(fèi)用利潤(rùn) 率和產(chǎn)品銷售率,
5、分別記為 X1至X5 0總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率(XJ反映企業(yè)全部資產(chǎn)的獲利能力。 資產(chǎn)負(fù)債率(X2 )既反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的大小,也反映企業(yè)利用債權(quán)人提供的資金從事 經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的能力。流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)(X3 )反映投入工業(yè)企業(yè)流動(dòng)資金的周轉(zhuǎn)速度。成本 費(fèi)用利潤(rùn)率(X4 )反映企業(yè)投入的生產(chǎn)成本及費(fèi)用的經(jīng)濟(jì)效益。產(chǎn)品銷售率(X5 )反映工業(yè)產(chǎn)品已實(shí)現(xiàn)銷售的程度。選取 39個(gè)主要工業(yè)行業(yè)的數(shù)據(jù)整理如附錄表 1所示。四、模型基本理論建立4.1主成分分析的基本理論設(shè)對(duì)某一事物的研究涉及p個(gè)指標(biāo),分別用X1,X2,Xp表示,這p個(gè)指標(biāo)構(gòu)成 的p維隨機(jī)向量為X =(XX2,Xp):設(shè)隨機(jī)向量X的均值為",協(xié)方
6、差矩陣為V 0對(duì)X進(jìn)行線性變換,可以形成新的綜合變量,用 丫表示,也就是說(shuō),新的綜合向量可 以由原來(lái)的變量線性表示,即滿足下式:國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒2009年用這五大指標(biāo)來(lái)反映工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。由于可以任意地對(duì)原始變量進(jìn)行上述線性變換,由不同的線性變換得到綜合變量丫的統(tǒng)計(jì)特征也不盡相同。因此為了取得較好的效果,我們總希望 YUi X的方差盡可能大且 各Yi之間相互獨(dú)立,由于 var(Y) = var(5 X) = 5瓦5 ,面對(duì)任意常數(shù)c,有FFvar(cui X) = c u ' 比因此對(duì)Ui不加限制時(shí),可以使var(YJ任意增大,問(wèn)題將變得沒(méi)有意義。我們將線性變 換約束在下面的原則之下:
7、(1) ui ui 1 ( i = 1,2,,P)0(2) Yi 與 Yj 相互無(wú)關(guān)。(i = j ; i, j =1,2/ ,p 0(30 Yi是Xi,X2,Xp的所有線性組合中方差最大者;丫2是與Yi不相關(guān)的Xi, X2,,Xp的所有線性組合中方差最大者;, Yp是與Yi,Y2,Yp不相關(guān)的Xi, X2,,Xp的所有線性組合中方差最大者?;谝陨线@三條原則決定綜合變量 Yi,丫2,Yp分別稱為原始變量的第一,第二 第p個(gè)主成分。其中,各綜合變量在總方差所占比重依次遞減。在實(shí)際研究工作中,通常 指挑選前幾個(gè)方差較大的主成分,從而達(dá)到簡(jiǎn)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu),抓住問(wèn)題實(shí)質(zhì)的目的。4.2因子分析的基本理論設(shè)
8、有n個(gè)樣品,每個(gè)樣品觀測(cè)p個(gè)指標(biāo),這些p個(gè)指標(biāo)之間有較強(qiáng)的相關(guān)性。為了方 便研究,并消除由觀測(cè)量綱的差異及數(shù)量級(jí)不同所造成的影響,將樣本的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo) 準(zhǔn)化處理,使標(biāo)準(zhǔn)化的變量均值為0,方差為i。為方便,把原始變量及標(biāo)準(zhǔn)后的變量向量均用X表示,用Fi, F2,Fm (m<p表示標(biāo)準(zhǔn)化的的公因子。如果:(10 X =(Xi,X ,Xp) 是可觀測(cè)隨機(jī)變量,且均值向量E(X) = 0 ,協(xié)方差矩陣cov (X0 = ': 且協(xié)方差矩陣V與相關(guān)陣R相等;(20 F -(Fi,F(xiàn)2/ , Fm ) (m<p)是不可觀測(cè)變量,其均值向量E(F)=0,協(xié)方差矩陣(30cov(F)二I
9、 ,即向量F的各分量是相互獨(dú)立的;=(;i,,;p)與 F相互獨(dú)立,且E( 0 = 0,;的協(xié)方差矩陣a 是對(duì)角方陣:cov(;)八;=211J1r2即;的各分量之間也是相互獨(dú)立的,則模型:稱為因子模型,模型的矩陣形式為:其中A稱為因子載荷矩陣,而在因子模型中,公共因子的個(gè)數(shù)少于原始變量的個(gè)數(shù),且公 共因子是不可觀測(cè)的隱變量,載荷矩陣 A不可逆,因而不能直接求得公共因子用原始變量 表示的精確線性組合。解決該問(wèn)題的一種方法是用建立回歸思想求出線性組合系數(shù)的估計(jì) 值,即建立如下以公共因子為因變量、原始變量為自變量的回歸方程:Fj 二Xi2X2Xp j=1,2,m此處因?yàn)樵甲兞颗c公共因子變量均為標(biāo)
10、準(zhǔn)化量,因此回歸方程中沒(méi)有常數(shù)項(xiàng)。在最小二乘意義下,可以得到F估計(jì)值:式中,A為因子載荷矩陣;R原始變量的相關(guān)陣;X為原始變量向量。這樣,在得到一組 樣本值之后,就可以帶入上面的關(guān)系式求出公共因子的估計(jì)得分,從而用少數(shù)的公共因子 去描述原始變量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用公共因子得分去描述原始變量的取值,在估計(jì)出公共因子 得分后,可以利用因子得分去進(jìn)行進(jìn)一步分析,如樣本點(diǎn)的聚類分析,當(dāng)因子數(shù)m較少時(shí),還可以方便地把各樣本點(diǎn)在圖上表示出來(lái),直觀地描述樣本分布情況,從而便于把研究工 作引向深入。五、模型的求解與檢驗(yàn)5.1工業(yè)行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的綜合指標(biāo)確定由主成分模型的基本原理可得,利用SPSS(19.0)軟件對(duì)中國(guó)
11、國(guó)有工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo) 進(jìn)行主成分分析得到下表1、2:Total Variance ExplainedComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums ofSquared LoadingsRotation Sums of SquaredLoadingsTotal% ofVarianceCumulative %Total% ofVarianceCumulative %Total% ofVarianceCumulative %123452.6831.184.630.376.12653.66923.68512.5937.5272.52553.66977.35
12、489.94897.475100.0002.6831.184.63053.66923.68512.59353.66977.35489.9482.4431.0391.01548.86820.77320.30748.86869.64189.948Extraction Method: Principal Component Analysis.表1解釋總方差表Rotated Component Matrix123總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率X1( %.946.037-.071資產(chǎn)負(fù)債率X2( %-.847.085.159流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)X3(次/年).050.976-.172成本費(fèi)用利潤(rùn)率X4( %.892.211-
13、.154產(chǎn)品銷售率X5( %-.180-.183.965表2旋轉(zhuǎn)過(guò)后的主成分矩陣由上表可得,我們選取的5個(gè)經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)被提取出了 3個(gè)主成分,提取的3個(gè)主成分集中了 5個(gè)原始量信息的89.948%。能夠很好的反映5個(gè)經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)。故三個(gè)公因子表示為:其中乙為原始變量的相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化變量。第一主成分對(duì)原始變量的貢獻(xiàn)率為48.868%,第二主成分的貢獻(xiàn)率為20.773%,第三個(gè)主成分對(duì)原始變量的貢獻(xiàn)率為 20.307%,其累計(jì) 貢獻(xiàn)率為89.948%,結(jié)果表明前三個(gè)個(gè)主成分提取了原始變量的絕大部分信息。由上可知,第一主成分中Zi、Z2和乙的系數(shù)絕對(duì)值較大,第二主成分中 Z3的系數(shù)絕對(duì)值較大,第三 個(gè)成
14、分中Z5的系數(shù)絕對(duì)值較大。因此,第一主成分主要由總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率、資產(chǎn)負(fù)債率和工 業(yè)成本費(fèi)用利潤(rùn)率組成,第二主成分主要由流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)和產(chǎn)品銷售率組成。因此, 第一個(gè)公因子主要由“總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率”、“資產(chǎn)負(fù)債率”、“成本費(fèi)用利用率”組成,該三個(gè) 指標(biāo)主要反映一個(gè)行業(yè)的盈利能力,所以第一個(gè)綜合指標(biāo)可以表示為“盈利能力”,第二個(gè)公因子可得主要反映行業(yè)的運(yùn)行能力,第二個(gè)綜合指標(biāo)可以表示為“行業(yè)運(yùn)行能力”,第三個(gè)綜合指標(biāo)可以表示為“市場(chǎng)能力”。我們把5個(gè)影響行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益的自變量最終 用3個(gè)綜合指標(biāo)進(jìn)行表示,接下來(lái)我們利用這三個(gè)綜合指標(biāo)對(duì)每個(gè)行業(yè)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。5.2基于因子分析的經(jīng)濟(jì)效益的綜合評(píng)價(jià)利用SP
15、S( 19.0)軟件對(duì)中國(guó)國(guó)有工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)進(jìn)行因子分析得到每個(gè)行業(yè)的 經(jīng)濟(jì)效益的最終評(píng)分,得到下表 KM創(chuàng)球形Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果:KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.684Bartlett's Test ofApprox. Chi-Square83.527Sphericitydf10Sig.000表 3KMO口 Bartlett 檢驗(yàn)首先巴特利特球度檢驗(yàn)表明:巴特利特球度統(tǒng)計(jì)量值為83.527,顯著性水平少于0.001, 即拒絕相關(guān)系數(shù)矩陣是一個(gè)單位陣的原假
16、設(shè)。KMO統(tǒng)計(jì)量為0.684,表明簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)平 方和遠(yuǎn)大于偏相關(guān)系數(shù)平方和,比較適合做因子分析2。KMO值越接近1,則越適合做因子分析,反之亦反。Kaiser認(rèn)為0.9以上就非常適合,0.8-09很適合,0.7-0.8適合,為了能夠計(jì)算出各行業(yè)的因子得分,我們需要將公共因子表示成原始變量的線性組 合。公共因子對(duì)原始變量基于最小二乘法的最優(yōu)線性估計(jì)為:F = atraz( 2)其中A為利用“最大方差法”旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣,R為樣本相關(guān)系數(shù)矩陣,Z為標(biāo)準(zhǔn)化原始指標(biāo)向量。按照(2)式,估計(jì)出三個(gè)個(gè)公因子的因子得分表達(dá)式為:Fi =0.946Zi 0.847Z2 0.05Z3 0.892Z 0.I
17、8Z5訐2 =0.037乙 +0.085Z2 +0.976Z3+0.211Z4-0.183Z5 ( 3)f3 = -0.070 +0.159Z2 -0.172Z3 -0.154Z4 + 0.965Z5各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的綜合指標(biāo)得分:Soccer=48.868/89.948* F1 +20.713/89.948* F2 +20.307/89.948* F3(4)按照計(jì)算的綜合指標(biāo)得分公式,算出了如下的最終綜合評(píng)價(jià)得分表:工業(yè)行業(yè)市場(chǎng)能力F1行業(yè)運(yùn)行能力F2市場(chǎng)能力F3總得分(Socer)石油和天然氣開(kāi)采業(yè)煙草制品業(yè)其他采礦業(yè)黑色金屬礦采選業(yè)飲料制造業(yè)有色金屬礦采選業(yè)家具制造業(yè)石油加工、煉焦及核燃料
18、加工業(yè)電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)煤炭開(kāi)采和洗選業(yè)皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè)印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制金屬制品業(yè)黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)非金屬礦采選業(yè)交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)醫(yī)藥制造業(yè)燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)-0.006052878化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)文教體育用品制造業(yè)-0.04804615儀器儀表、文化、辦公機(jī)械制造業(yè)農(nóng)副食品加工業(yè)食品制造業(yè)塑料制品業(yè)0.002260768非金屬礦物制品業(yè)電氣機(jī)械及器材制造業(yè)紡織服裝、鞋、帽制造業(yè)橡膠制品業(yè)廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)化學(xué)纖維制造業(yè)通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造 業(yè)工藝品及其他制造業(yè)通用設(shè)備制造業(yè)紡織業(yè)造紙及紙制品業(yè)專用設(shè)備制
19、造業(yè)水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)木材加工及木、竹、草等制品業(yè)表4工業(yè)行業(yè)的因子得分及綜合得分根據(jù)上述公式(2)、( 3)和(4),計(jì)算出工業(yè)主要行業(yè)的因子得分及排名(由高到低 進(jìn)行排列)見(jiàn)上表4所示,其中可知石油和天然氣開(kāi)采業(yè)、煙草制品業(yè)和黑色金屬礦采選 業(yè)等行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益最高;而其他采礦業(yè)、橡膠制品業(yè)和紡織業(yè)等行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益最低。 根據(jù)上表4,我們可以對(duì)39個(gè)工業(yè)行業(yè)的盈利能力、行業(yè)的運(yùn)行能力及市場(chǎng)能力進(jìn)行分類 5.3行業(yè)的聚類分析我們已經(jīng)對(duì)各工業(yè)行業(yè)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià),為了驗(yàn)證評(píng)價(jià)的客觀性和可靠性,本文采用 聚類分析加以驗(yàn)證,其主要思想和依據(jù):如果經(jīng)濟(jì)效益高的行業(yè)自然會(huì)成為一類,經(jīng)濟(jì)效 益差的行業(yè)會(huì)成為一
20、類,如果聚類分析能夠驗(yàn)證這個(gè)結(jié)論,則說(shuō)明我們的綜合評(píng)價(jià)具有一 定的可靠性。本文用歐式距離來(lái)度量樣本之間的距離,用瓦爾德法測(cè)度來(lái)類與類之間的距 離,將39個(gè)行業(yè)分為四類:第一類:石油和天然氣開(kāi)采業(yè)、煙草制造業(yè)。第二類:黑色金屬礦采選業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、非金屬礦采選業(yè)、飲料制造業(yè)、皮 革毛皮羽毛(絨)及其制品業(yè)。第三類:印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制、文教體育用品制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、儀器儀表及 文化與辦公用機(jī)械制造業(yè)、水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。第四類為其它行業(yè)。結(jié)合表4中行業(yè)的綜合經(jīng)濟(jì)效益可知:聚類分析中第一類為經(jīng)濟(jì)效益最好的兩個(gè)行業(yè), 第二類中除水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)和文教體育用品制造業(yè)的綜合排名較后,分別為26和
21、30名,而它們?cè)谟芰Φ呐琶謩e是13名和14名。儀器儀表及文化與辦公用機(jī)械制造業(yè)排在第 13名,其它行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益均排在前十名。 即聚類分析中的第二類為經(jīng)濟(jì)效益較好的行業(yè), 第三類為經(jīng)濟(jì)效益較差的行業(yè)。 因此,聚類分析基本驗(yàn)證了基于因子分析的綜合評(píng)價(jià)模型, 說(shuō)明表4中所示的綜合評(píng)價(jià)比較合理。圖 1 聚類樹(shù)狀圖六 問(wèn)題的思考及政策建議6.1 問(wèn)題思考一個(gè)企業(yè)或行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益由眾多因素來(lái)刻畫(huà),目前反映行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益主要有總資產(chǎn) 貢獻(xiàn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)、工業(yè)成本費(fèi)用利潤(rùn)率和產(chǎn)品銷售率等五個(gè)經(jīng)濟(jì) 指標(biāo)。這些眾多指標(biāo)雖然能從多方面對(duì)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行全面考察,但也在一定程度增 加了分析問(wèn)
22、題的復(fù)雜性。在損失少量信息的前提下,設(shè)計(jì)一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo),并用 較少的綜合指標(biāo)對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行分析評(píng)價(jià),能夠簡(jiǎn)化問(wèn)題。此外,挖掘出反映經(jīng)濟(jì)效 益的眾多指標(biāo)的內(nèi)在基本結(jié)構(gòu),有助于指出各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的主要決定因素及瓶頸,也有 助于對(duì)各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。所以如何對(duì)一個(gè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益的評(píng)價(jià)對(duì)當(dāng)下的企 業(yè)和全國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著直接的作用,如何去發(fā)展一個(gè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)也是至關(guān)重要的,對(duì)當(dāng) 下企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益有一定的益處。6.2 政策建議 本文以2008年中國(guó)國(guó)有及國(guó)有控股行業(yè)進(jìn)行較為深入的分析與研究,據(jù)此提出以下幾 點(diǎn)建議:一. 在我國(guó)國(guó)有及國(guó)有控股工業(yè)行業(yè)中,各行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益及其潛在的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)
23、不 盡相同。政府部門(mén)在扶持行業(yè)的發(fā)展時(shí),應(yīng)該同時(shí)考慮現(xiàn)階段行業(yè)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),做到強(qiáng) 者更強(qiáng),弱者不弱。二盡管分析表明,行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的主要因子是行業(yè)的盈利能力(占比 53.65%),但 政府部門(mén)在決定支持行業(yè)的發(fā)展時(shí)不能只著重行業(yè)的盈利能力。比如煙草制造品業(yè)的市場(chǎng) 盈利能力為全行業(yè)最高,但其市場(chǎng)能力為全行業(yè)倒數(shù)第二。要想盡快提高工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì) 效益,應(yīng)該首先重點(diǎn)扶持盈利能力和市場(chǎng)能力均較高的行業(yè),如石油和天然氣開(kāi)采業(yè)、黑 色金屬礦采選業(yè)、非金屬礦采選業(yè)等。三. 合理引導(dǎo)各行業(yè)的投資,不能只將投資擠向盈利能力較高的行業(yè),而要適度考慮 到市場(chǎng)能力較強(qiáng)的行業(yè)。七 參考文獻(xiàn)1 華中生,梁梁 . 地區(qū)工業(yè)
24、行業(yè)經(jīng)濟(jì)狀況的綜合評(píng)價(jià)與分析 J. 管理工程學(xué)報(bào) 1995,6.2 王樹(shù)嶺等 . 吉林省輕工業(yè)行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià) J. 吉林工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)自然科學(xué)版,1999, 1.3 何曉群.多元統(tǒng)計(jì)分析M.北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,20044 林秀梅.多元統(tǒng)計(jì)方法M.長(zhǎng)春:吉林人民出版社,19962013.3 張文彤,董偉.SPSS統(tǒng)計(jì)分析高級(jí)教程(第二版)M.北京:高等教育出版社,附錄表1: 2008年國(guó)有及國(guó)有控股工業(yè)行業(yè)主要經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)行業(yè)序號(hào)總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率人(%資產(chǎn)負(fù)債率X( %流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)人(次/年)成本費(fèi)用利潤(rùn)率X4( %產(chǎn)品銷售率 X5( %煤炭開(kāi)采和洗選業(yè)116.2961.04
25、1.9217.3198.2石油和天然氣開(kāi)采業(yè)249.4739.064.6583.4789.16黑色金屬礦采選業(yè)319.7140.691.932.1996.26有色金屬礦采選業(yè)417.8547.532.0317.298.88非金屬礦采選業(yè)513.1252.511.7911.5496.26其他采礦業(yè)60.6374.370.370.51118.57農(nóng)副食品加工業(yè)78.9565.542.82.6696.5食品制造業(yè)88.7863.22.253.0897.33飲料制造業(yè)921.4342.611.6117.6799.07煙草制品業(yè)107023.351.4941.9498.94紡織業(yè)114.2767.871
26、.610.298.1紡織服裝、 鞋、帽制造業(yè)128.2964.651.375.6798.82皮革、毛皮、 羽毛(絨)及 其制品業(yè)1316.6743.221.2211.9298.27木材加工及 木、竹、草等 制品業(yè)148.2564.041.773.3293.61家具制造業(yè)1515.72582.559.2299.67造紙及紙制品業(yè)166.5359.821.65.0694.99印刷業(yè)和記 錄媒介的復(fù)制1712.941.571.6611.9897.56文教體育用185.3750.581.382.7199.94品制造業(yè)石油加工、煉焦及核燃料 加工業(yè)19-6.9758.885.54-7.6499.15化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)206.255
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