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一、提出问题
企业综合实力是指企业在较长时期内的市场竞争能力，不仅包括现在的生存状态，也包括将来的发展前景。作为理性的投资者，正确认识和评价企业披露的信息是有必要的。目前我国上市公司会计年报中包括了一些财务指标和经营业绩指标，对考察一个企业的经营现状提供了有用的信息，但不足以准确全面地分析其经营成果、机制创新和发展潜力。本文试图建立更为一般性的企业综合实力评价体系，满足投资者和管理者的需要。整个评价体系包括指标体系和评价方法两部分。通过定性的定量的综合的分析，可以区分企业的综合实力等级及其在同行业中所处的位置。
二、评价指标体系
企业综合实力评价体系是建立在对大量企业实际经营成果的抽样调查的基础上。只有找出企业经营的共性、对未来最为关注的因素，才能保证指标体系的客观性与公正性。企业综合实力评价指标体系分四个层次、三个子系统。四个层次包括目标层、准则层、判别层和指数层。目标层表明评价的结果，反映企业的综合实力。准则层包括机制创新、经营成果、发展潜力三个部分，构成一级子系统。二级子系统为一级子系统的演绎，其中机制创新包括决策机制、监督机制、约束机制、利益机制和调控机制，经营成果包括盈利能力、劳动能力、竞争能力、成长能力和抗风险能力，发展潜力包括保值增值、技术装备、科研开发、技术开发人员和新产品开发等五个方面，二级子系统构成评价体系的判别层。三级子系统为指标层（见表1），
是影响评价结果准确性的关键所在。既考虑所选指标的代表性与可测量性，又要考虑指标的个数。从具体指标可以看出，除了反映经营的指标为定量指标外，其它指标多为定性指标，这样在设计分析方案时，就不得不考虑定性指标的等级划分和指标权重的问题。对一个定性指标按三级与按五级表示，其意义与结果有很大的不同。二级子系统总共包括十五个方面的内容，因此在选择代表性的指标时必须合理取舍，用尽可能少的指标反映尽可能多的内容。客观评价法是利用指标间的相关性来反映指标的解释能力和重要程度，对某一方面内容使用较多指标会人为增加其权重，最终影响结果的准确性。指标太少的话，不能够全面反映企业的真实情况。在指标的可测度的原则下，可以选择一些最具代表性的指标。在选择反映技术开发人员的具体指标时，本文没有区分吸引、维持、发展人才的能力之间的细微差别，采用了技术开发人员比重和技术开发人员结构两个指标。一般说来，地位位置、气候、生态环境、交通、年收入等情况都会影响一个公司对人才的吸引力。如果详细区分的话，可能会采用多达十来个指标，所以反映采用吸纳人才的结果的指标比其原因指标更具代表性、准确性和可行性。人员比重、结构是反映这个公司所吸纳的人才的结果，能直接反映影响人才的稳定性的原因，同时这两个指标为可测量的数量指标，所以比地理位置等指标更有针对性和说服力。吸引人才的另一面是放弃不合格的员工，特别对一些技术含量高的企业来说，保持员工的流动性是很重要的，这就要不断淘汰不合格的员工。对反映企业盈利能力、营运能力等的指标，区分了长、短期对企业经营的影响。对于三级子系统中的其它内容，本文尽可能用间接表示的方法选用数量指标。总共所采用的35个指标含义明确，测量方便。
表1 企业综合实力评价指标体系
一级子系统(A) 二级子系统(B) 三级子系统(x)
决策机制(B1) 权力结构(x1),责权关系(x2),组织保证体系(x3)
监督机制(B2) 内部监督(x4),外部监督(x5)
机制创新(A1)
约束机制(B3) 法律约束(x6),预算约束(x7),财务约束(x8)
利益机制(B4) 晋级制度(x9),奖励制度(x10)
调控机制(B5) 信息沟通(x11),信息反馈(x12)
盈利能力(B6) 总资产报酬率(x13),净资产收益率(x14),销售利润率(x15)
营运能力(B7) 资产周转率(x16),产品成本率(x17)
未来发展(A2)
竞争能力(B8) 产品销售率(x18),市场占有率(x19),产品畅销率(x20)
成长能力(B9) 资产增长率(x21),利润增长率(x22)
抗风险能力(B10) 资产负债率(x23),流动比率(x24)
保值增值(B11) 资产保值增长率(x25),固定资产增值率(x26),自有流动资产增值率(x27)
技术装备(B12) 设备新旧程度(x28),设备完好率(x29)
修正指标(A3)
科研开发(B13) 技术研发费比率(x30),新产品投产率(x31)
技术开发人员(B14) 技术开发人员比重(x32),技术开发人员结构(x33)
新产品开发(B15) 新产品值率(x34),名优产品值率(x35)
三、评价方法
通常处理这种问题的方法为带有主观性的综合评分法，如专家调查法。专家调查法与综合评分法有很多相似性。其思路为：首先确定每个指标的标准值及指标权重；其次比较每个单位的指标实际值与标准值的差异，确定每个指标的得分；最后计算每个单位的总得分，按总分排序并选择入围单位。这种方法简便易行，但要计算每个单位的得分，如单位数较多时，计算工作量很大，同时受分析者的个人偏好影响易产生不同的结论。所以有必要运用客观评价法，即主成分分析。在主成分分析法的结果的基础上，运用聚类分析法对所选择的单位进行解释。
主成分分析是一种常用的多元分析方法。在表示某一单位使用多指标时，应用变量间相关性的特性，用较少的指标来代替原来的多指标，而又能尽可能地反映原来指标的信息。设x＝（x[,1]，…，x[,n]）是一个n维变量，有二阶距存在，记μ＝ε（x），考虑它的线性变换：
y[,i]＝l′[,i]x＝l[,ji]x[,1]＋…＋l[,ni]x[,n]
其中l′[,i]为单位特征向量，λ[,i]为对应的特征根，则使得Var（y[,1]）达到最大时，y[,1]就称为第一主成分。如果一个主成分不能有效地代表原变量的信息，当cov（y[,1]，y[,2]）＝0时，使得Var（y[,2]）达到最大时，y[,2]就称为第二主成分。λ[,i]／Σλ[,i]为主成分y[,i]的贡献率。通常当累计贡献率达到80％时，
就可以确定所选择的主成分的个数。
在实际问题中，不同的指标往往有不同的量纲，而通过二阶距来求主成分，会优先选择方差大的变量所对应的指标。为了消除由量纲的不同带来的不合理的影响，常采用将变量标准化的办法，即：
附图
在本文所讨论的评价体系中，存在着三种形式的指标：一是正指标，即指标值越大，所表示的实际成果越大，如利润率指标，利润率高表示经营成果好；二是逆指标，即指标值越大，所表示的实际成果越低，如污染物排放量指标，污染物排放量大表示经营成果差；三是区间值指标，即指标值在某一区间内表示最优水平，如资产负债率，一般认为在50％－60％之间是可取的，资产负债率低于50％，说明没有充分利用可以使用的资源，高于60％又存在经营风险。在对这种不同类型的指标进行无量纲化处理时，应采用不同的方法，目的是处理后的指标都具有正指标的性质。具体处理方法如下：
正指标，x′[,i]＝（x[,i]－min）／（max－min）
逆指标，x′[,i]＝（max－x[,i]）／（max－min）
设区间（t[,1]，t[,2]）为指标x[,i]的最优水平范围，
且其值在区间（d[,1]，d[,2]）内变动；在最优水平范围之外，其值越远离临界值t[,1]，t[,2]，意味着成果越低。则有：当x[,i]∈（t[,1]，t[,2]）时，x′[,i]＝1；当x[,i]≤t[,1]时，x′[,i]＝（x[,i]－d[,1]）／（t[,1]－d[,1]）；当x[,i]≥t[,2]时，x′[,i]＝（d[,2]－x[,i]）／（d[,2]－t[,2]）。通过以上方式非量纲化处理之后，指标值x′[,i]∈［0，1］，且其值的变动方向与实际经济含义同向。
在SPSS10. 0 的高级统计分析命令中，
有因子分析的功能。 如用FACTOR命令可以进行因子分析，用EXTRACTION子命令可以输出因子模型阵、变量被解释的因子方差、所提取的因子特征根和每个特征根代表的变量X总方差的百分比。在使用该命令时，可以指定提取因子的方法，包括PC（主成分法）、PAF（主轴因子法）等，也可以指定因子旋转方式。但是SPSS10.0并不能直接进行主成分分析。因为在主成分分析模型中，原变量是自变量，主成分是因变量，主成分是用特征向量作为系数对标准化的原变量进行组合。而在用SPSS10.0进行因子分析时，用主成分法提取因子得到因子载荷阵后，建立的因子模型原变量是因变量，因子是自变量，不能将因子表示成变量的组合称为主成分。只能利用SPSS10.0中因子分析的计算结果来进行主成分分析。利用因子分析和主成分分所提取的因子（F[,i]）的表达式是一致的，
因子载荷大小代表了各因子对所有指标的解释程度。如果采用因子分析，以各因子所对应的特征值为权数求和，即可计算出得分。使用主成分分析法其最终得分计算式为：
附图
聚类分析是研究“物以类聚”的一种方法，也被称为群分析、点群分析、簇群分析等。聚类分析方法主要包括系统聚类法、动态聚类法、模糊聚类法等。系统聚类法是聚类方法中常用的一种方法。其思路是：首先将n个单位看成n类，然后将性质最接近的两类合并为一个新类，得到n－1个类，再从中找出最接近的两类合并成n－2个类，如此下去最后所有的样品全在一类。将上述并类过程画成一张聚类图，便可确定分多少类及每类有哪些单位。加入法也是常用的一种聚类方法。它将单位依次输入，每次输入后将它放到当前聚类图的应有位置上，全部输入后即得到聚类图。性质接近的意思是某一类与其它类之间的距离组中距离最短。设T为一给定的阈值，如果对任意的i，j∈G，有d[,ij]≤T（d[,ij]为单位i和单位j之间的距离），则称G为一个类。如果类G[,p]和G[,q]中分别有l和m个单位，它们的重心分别为X[,p]和X[,q]，它们之间的距离用D（p，q）表示，其值可用离差平方和法求得。利用SPSS10.0
对其进行聚类分析，聚类方法一般选用分层聚类中的Between
groups linkage，距离测度方法可选择Squared Euclidean distance，可以得到聚类树形图（图1）。举例如下：
Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)
Rescaled Distance Cluster Combine图1 聚类树形图
附图
从图1中可以清楚地看出聚类的层次。8个单位的聚类分成了3类，其归类结果与主成分分析的结果基本一致，这说明用主成分分析法来评价我国企业的综合实力是合理的。编号10、11、12、13的单位在某种指标上较接近；编号8、9的单位在某种指标上差异较大；编号5、15
的在一些指标上较接近，而在其它指标上差异较大。本文使用聚类分析法的目的在于对所选出的入围单位进行分类，比较造成排序差异上的主要原因，从而给主观评分法提供理论依据。作为主要原因的指标的权重应大于次要原因的指标。通过迭代的方法，最后确定合理的权重，这样能够建立一套稳定的评价体系，避免评分者的主观臆断。
四、结束语
我国企业综合实力评价体系的指标选择的原则是代表性、可测性，且指标的个数要合适。本文在理论分析上，提出了主成分分析与聚类分析相结合的评价方法，并为综合评分法提供了确定权重的思路，事实证明这种方法是合理有效的。在大样本的情况下，可选择的评价的顺序也可先进行类分析，然后再进行主成分分析。在分析大样本特征的基础上，可分出若干小类，由不同的专家研究一类小样本；进行第二次聚类，从中选出若干单位作为主成分分析的样本，通过排序确定企业综合实力的名次。
【参考文献】
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张勇、李志彤、李补喜，2001：《上市公司财务状况的综合评价方法》，《山西财经大学学报》第8期。
张焕明，2001：《企业管理效应层次分析》，《数理统计与管理》第5期。
郭显光，1998：《如何用SPSS软件进行主成分分析》，《统计与信息论坛》第2期。
陈年红、张焕明，2001：《资产投资部门结构优化模型研究》，《数量经济技术研究》第10期。
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