多元統(tǒng)計(jì)分析課程論文

1、多元統(tǒng)計(jì)分析課程論文四川理工學(xué)院多元統(tǒng)計(jì)分析課程設(shè)計(jì)報(bào)告題目: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(zhuān) 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(xiāo)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

2、和市場(chǎng)能力上的得分將工業(yè)行業(yè)分為五類(lèi)，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(lèi)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(lèi)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

3、潤(rùn)率和產(chǎn)品銷(xiāo)售率等五個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)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。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

4、中生、梁梁等用模糊聚類(lèi)方法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析分類(lèi)法考察了合肥工業(yè)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(lèi)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）。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(lèi)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、

5、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(xiāo)售率，分別記為至。總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率()反映企業(yè)全部資產(chǎn)的獲利能力。資產(chǎn)負(fù)債率（）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)（）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（）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(xiāo)售率（）反映工業(yè)產(chǎn)品已實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)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，, 表示，這p個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的p維隨機(jī)向量為。設(shè)隨機(jī)向量的均值為，協(xié)方差矩陣為。對(duì)進(jìn)行線性變換，可以形成新的綜合變量

6、，用表示，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：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，我們總希望的方差盡可能大且各之間相互獨(dú)立，由于 ，面對(duì)任意常數(shù)，有 因此對(duì)不加限制時(shí)，可以使任意增大，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： （1）（）。 （2）與相互無(wú)關(guān)。（；）（3）是，, 的所有線性組合中方差最大者；是與不相關(guān)的，, 的所有線性組合中方差最大者；，是與，不相關(guān)的，, 的所有線性組合中方差最大者。基于以上這三條原則決定綜合變量，分別稱(chēng)為原始變量的第一，第二第p個(gè)主成分。其中

7、，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)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1。為方便，把原始變量及標(biāo)準(zhǔn)后的變量向量均用表示，用, （m<p）表示標(biāo)準(zhǔn)化的的公因子。如果：（1） 是可觀測(cè)隨機(jī)變量，且均值向量 ，協(xié)方差矩陣 = ，且協(xié)方差矩陣與相關(guān)陣相等；（2） (m<p)是不可觀測(cè)變量,其均值向量，協(xié)方差矩陣,即向

8、量的各分量是相互獨(dú)立的；（3） 與相互獨(dú)立，且，的協(xié)方差矩陣是對(duì)角方陣：=即的各分量之間也是相互獨(dú)立的，則模型：稱(chēng)為因子模型，模型的矩陣形式為：其中稱(chēng)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： j=1,2,m此處因?yàn)樵甲兞颗c公共因子變量均為標(biāo)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，可以得到估計(jì)值：式中，為因子載荷矩陣；原始變量的相關(guān)陣；為原

9、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(lèi)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)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 explainedcomponentini

10、tial eigenvaluesextraction sums of squared loadingsrotation sums of squared loadingstotal% of variancecumulative %total% of variancecumulative %total% of variancecumulative %12.68353.66953.6692.68353.66953.6692.44348.86848.86821.18423.68577.3541.18423.68577.3541.03920.77369.6413.63012.59389.948.6301

11、2.59389.9481.01520.30789.9484.3767.52797.4755.1262.525100.000extraction method: principal component analysis.表1解釋總方差表rotated component matrixacomponent123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-.154產(chǎn)品銷(xiāo)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

12、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、和的系數(shù)絕對(duì)值較大，第二主成分中的系數(shù)絕對(duì)值較大,第三個(gè)成分中的系數(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)

13、和產(chǎn)品銷(xiāo)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spss（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kmo和球形bartlett檢驗(yàn)

14、結(jié)果：kmo and bartlett's testkaiser-meyer-olkin measure of sampling adequacy.684bartlett's test of sphericityapprox. chi-square83.527df10sig.000表3kmo和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 kmo值越接近1，則越適合做因子分析，反之亦反。k

15、aiser認(rèn)為0.9以上就非常適合，0.8-09很適合，0.7-0.8適合，0.6-0.7比較適合，0.5-0.6勉強(qiáng)，0.5以下不適合。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： （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：（3）各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的綜合指標(biāo)得分：soccer=48.868/89.948*+20.713/89.948*+20.307/89.948* （4）按照計(jì)算的綜合指標(biāo)得分公式，算出了如

16、下的最終綜合評(píng)價(jià)得分表：工業(yè)行業(yè)市場(chǎng)能力行業(yè)運(yùn)行能力市場(chǎng)能力總得分（socer）石油和天然氣開(kāi)采業(yè) 3.2366072352.847904035-1.1085059192.165869204煙草制品業(yè) 3.880133782-0.7179905560.9018566262.145834953其他采礦業(yè) -0.338689942-0.5795507495.1968800280.85541574黑色金屬礦采選業(yè) 1.316706228-0.193679604-0.3145251920.599617895飲料制造業(yè) 1.065204838-0.4906709430.3344165740.540898

17、295有色金屬礦采選業(yè) 0.751264250.0178027970.3327810470.48739698家具制造業(yè) 0.1487616410.6869083020.604894760.376022012石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè) -1.1727125093.6538721240.649468680.35334339電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè) -0.6139139662.0479883340.5792198380.270204243煤炭開(kāi)采和洗選業(yè) 0.238700680.0928350570.1574905120.186679496皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè) 0.736082724-

18、0.979664216-0.0407083740.164469036印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制 0.625904514-0.573691999-0.2019406840.161966785金屬制品業(yè) -0.1580977580.1746264710.2555480420.012129325黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè) -0.4708672750.6927576830.34212949-0.018589219有色金屬冶煉及壓延加工業(yè) -0.2718005140.3981640940.020683685-0.051043505非金屬礦采選業(yè) 0.210968339-0.322698036-0.495336

19、648-0.071737079交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè) -0.201924849-0.2016348490.352617116-0.076662388醫(yī)藥制造業(yè) 0.442582731-0.830304619-0.633719878-0.094373799燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè) -0.2470875870.066344551-0.006052878-0.120285239化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè) -0.3088391930.261045862-0.073210663-0.124030961文教體育用品制造業(yè) -0.04804615-0.7058428030.285857441-0.124577364儀器儀

20、表、文化、辦公機(jī)械制造業(yè) 0.225149559-1.011153889-0.207111795-0.157956934農(nóng)副食品加工業(yè) -0.6036182430.868965399-0.304020917-0.195894859食品制造業(yè) -0.4703772590.295955823-0.184548633-0.228867064塑料制品業(yè) -0.345529774-0.2575129140.002260768-0.246684255非金屬礦物制品業(yè) -0.297512988-0.223117102-0.209806691-0.260530759電氣機(jī)械及器材制造業(yè) -0.32157923

21、4-0.487846883-0.086675011-0.306944977紡織服裝、鞋、帽制造業(yè) -0.382512265-0.5103711260.078181656-0.308032573橡膠制品業(yè) -0.894252540.3144376430.188327868-0.370704695廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè) -0.4654374050.796076505-1.419027766-0.389383808化學(xué)纖維制造業(yè) -0.664949631-0.253473642-0.213264699-0.467947401通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)-0.41880571-0.713

22、185265-0.428322213-0.488939544工藝品及其他制造業(yè) -0.781779398-0.180031692-0.189109901-0.509005745通用設(shè)備制造業(yè) -0.587485138-0.663378194-0.224067297-0.522965642紡織業(yè) -0.788943911-0.29145315-0.142298644-0.528062057造紙及紙制品業(yè) -0.440990493-0.520960211-0.964197908-0.577580344專(zhuān)用設(shè)備制造業(yè) -0.633569735-0.680842747-0.766897175-0.67

23、4587685水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè) -0.32667013-1.472493298-0.782511578-0.694204227木材加工及木、竹、草等制品業(yè) -0.622072925-0.354136195-1.286753666-0.710255232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(lèi)

24、5.3 行業(yè)的聚類(lèi)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(lèi)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(lèi)，經(jīng)濟(jì)效益差的行業(yè)會(huì)成為一類(lèi)，如果聚類(lèi)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(lèi)與類(lèi)之間的距離，將39個(gè)行業(yè)分為四類(lèi)：第一類(lèi)：石油和天然氣開(kāi)采業(yè)、煙草制造業(yè)。第二類(lèi)：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(lèi)：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

25、生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。第四類(lèi)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(lèi)分析中第一類(lèi)為經(jīng)濟(jì)效益最好的兩個(gè)行業(yè)，第二類(lèi)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(lèi)分析中的第二類(lèi)為經(jīng)濟(jì)效益較好的行業(yè)，第三類(lèi)為經(jīng)濟(jì)效益較差的行業(yè)。因此，聚類(lèi)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(lèi)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

26、、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(xiāo)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)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

27、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)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

28、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)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，19965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，2013.3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x1（%）資產(chǎn)負(fù)債率x2（%）流

29、動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)x3（次/年）成本費(fèi)用利潤(rùn)率x4（%）產(chǎn)品銷(xiāo)售率x5（%）煤炭開(kāi)采和洗選業(yè)116.2961.041.9217.3198.2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)114.2767.871.610.298.1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)166.5359.821.65.0694.9