我国零售行业上市公司竞争力因子分析

我国零售行业上市公司竞争力因子分析(安徽科技学院,蚌埠233100)12,、、、3511,,。1212F83019112A:2009)10)04:安徽省教育厅人文社科研究项目(项目编号:2008sk436)和安徽科技学院引进人才专项课题(项目编号:SRC2007141)。2000~2007年,我国零售行业的增加值由818516亿元上升到1816915亿元,增长了1122倍;但其占第三产业增加值的比例却由2111%下降到1812%,下降了219个百分点。这种发展趋势是与零售行业在国民经济中本应扮演的扩大内需、增加就业的角色不相称的。另一方面,新世纪以来外资零售企业也大举进军我国零售市场,我国零售企业原有的市场份额受到进一步挤压。面对不利的竞争局面,我国零售企业唯有增强自身竞争力,才能实现困境中的突击。因此,研究我国零售企业竞争力就显得极其重要。1根据5上市公司行业分类指引6,确定了零售业上市公司的选择范围,即行业分类为/H11零售业0的企业,进一步对各企业的数据进行分析,剔除掉被ST的企业和个别运行不稳定的企业,最终确定了35家公司作为研究样本,按股票代码进行排序,并进行了区域划分,如表1所示。竞争力综合评价的关键在于科学地选取指标,其基本原则是全面性、客观性、动态性和可操作性。本文首先确定采用2004~2007年4年数据作为计算的依据。然后综合参考了文献[1]~文献[6]及其他相关文献中的指标,最终确定了如下指标:营业收人增长率(X1);营业利润增长率(X2);流动比率(X3);资产负债率(X4);现金流动负债比率(X5);净资产收益率(X6);资产收益率(X7);总资产报酬率(X8);管理费用率(X9);财务费用率(X10);所得税负担率(X11)。1地区企业编号地区企业编号华东英特集团C1合肥百货C2苏宁电器C9南京中商C10大厦股份C12第一食品C14新世界C15百联股份C16豫园商城C17银泰股份C18杭州解百C28益民商业C29新华传媒C30友谊股份C31大红鹰C32西北兰州民百C25友好集团C26新华百货C27东北大连友谊C5中兴商业C6商业城C11大商股份C20欧亚集团C21长百集团C33中南广州友谊C8通程控股C3鄂武商C4武汉中百C7东百集团C19南宁百货C22华北华联综超C13西单商场C23王府井C34北京城乡C35西南重庆百货C24营业收人增长率和营业利润增长率用4年复合增长率,其他各项指标采用加权平均计算,分别赋予2007、2006、2005、2004年的权重为014、013、012、011。数据选取自中国经济金融数据库(CCER)中的一般上市公司财务数据库,初步整理后的各项数据如表2所示。)133)第29卷第1期2010年1月工业技术经济Vol129,No11总第195期2企业名称财务指标X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11英特集团1715242165110780195171852413321453170115601710147合肥百货2410265177019960112511891413431574163618001541114通程控股2119239194018656139481257159218641471211621181170鄂武商11129102193016869119441211913521354125811711201199大连友谊4103-21831136711484419012148112321541119311362122中兴商业8157131930185301245215313162616661741012801251160武汉中百2610766120016468157211371116321894101414601770143广州友谊2419347149117740129156191231921012681425168-01803170苏宁电器63197971461132671275310242157121109111115401021148南京中商151998177015774140141551216611983149814911531132商业城9165-1413301906116426116217701631175717311030174大厦股份81668176111555107581452119651366128411001361176华联综超1614427143019759144521561815551556100213401441112第一食品1315114142111860198131373315771109191313801841151新世界11151221310126601111610011170318851681418441202159百联股份2113642165013848189251471017131664148814711011144豫园商城18109100114112351185421921411771228113618911861177银泰股份-19184-3314001855618426153714331284187210121511145东百集团2912021190017760100221931516641506180517821972133大商股份33106301720157651682011517135317041941115601921162欧亚集团4417431109015256199201251313031854105719801471153南宁百货10149610501568011631144816701872129918111260144西单商场2212577136111931159671091155017011121612701420144重庆百货2013515126017464152191751514641945148510301300132兰州民百1016839192014259138301947188211941861011741580160友好集团61113511401805019525108413811472180910011870169新华百货1612430112110250167561271411341474198417901221116杭州解百13129741580181461355619512169419551521013701571146益民商业1519371360155451682213412185513361591618331946151新华传媒-2410922117113344178541822163116111264182-01230111友谊股份1815967177017766148401541812121693170210601150187大红鹰4414387106115347163691531417851136129516601613122长百集团81721818101435717771373105-8147-61701813451820127王府井2914592168018854130571111118931744109815701411166北京城乡6174261531184191451241145177213421349125-01322100数据来源:CCER一般上市公司财务数据库。2211在表2的各指标中既有正向指标,也有负向指标,还有适度指标。因此要对数据进行趋同化处理。对于负向指标,采用比例转化法进行处理。设原始样本值为Xij,趋同化后的新样本为Xcij,趋同化公式为:Xcij=Xmaxi-XijXmaxi-Xmini(1)管理费用率、财务费用率和所得税负担率3个指标)134)第29卷第1期2010年1月工业技术经济Vol129,No11总第195期为负向指标,需要对各指标代入(1)式进行处理。对于适度指标,设指标适度值为Ni,趋同化公式为:Xcij=1-|Xij-Ni|max[Xmaxi-Ni,Ni-Xmini](2)流动比率、资产负债率和现金流动负债比率3个指标为适度指标,本文确定3个指标的适度值分别为113、60%和40%,然后将各指标代入(2)式进行处理。趋同化后,为了消除各指标之间的量纲影响,需要进一步对所有数据进行标准化处理,在此统一设进行了趋同化和未进行趋同化的指标均为Xcij,设标准化后的指标为X*ij,计算公式为:X*ij=Xcij-LiRi其中:Li和Ri分别是指标Xi的均值和标准差。212将标准化后的数据输入SPSS1310程序进行处理,通过观察相关系数矩阵,发现11个指标两两之间大多数具有很强的相关性,说明各项数据具备了进行因子分析的前提条件。进一步进行KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验和巴特利特(Bartlett)球度检验,结果如表3所示。3KMOBartlettKaiser-Meyer-Olkin检验01692Bartlett球形检验X2统计值2191282df55显著性水平0100本研究的KMO值为01692,说明较适合于进行因子分析。Bartlett球形检验给出了相关矩阵是不是单位矩阵的检验(原假设为相关矩阵是单位阵),卡方统计值为2191282(p01000),拒绝原假设,说明相关矩阵不是单位阵。通过以上各项统计指标的检验,表明本研究适合进行因子分析。进一步计算各标准化数据的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率得到表4。从表4可知提取了特征值大于1的4个主因子,其累计方差贡献率达到79161%,基本上保留了原来的信息,而因子由11个减少为4个,达到了降维与化简的目的。4主成分初始状态提取的主成分选择后提取的主成分特征值方差贡献率(%)累计方差贡献率(%)特征值方差贡献率(%)累计方差贡献率(%)特征值方差贡献率(%)累计方差贡献率(%)F1317233179331793172331793317931202911029110F2211819178531572118191785315721131914048150F3115914147681041159141476810411781612064169F4112711157791611127111577916111641419179161F50172615286113F60146411890131F70141317294102F80125212696128F90122210198129F100116114399172F1101030128100计算旋转后的因子载荷矩阵,结果见表5所示。程序检验显示,4个输出公共因子的相关系数均为0,再次证明各项数据符合因子分析的要求。5F1F2F3F4X80195010401010110X70193-010901130119F1F2F3F4X60177010201160131X5-0112018501020110X3010001830125-0110X401170170-0140-0102X100133-012301790116X9015501220167-0108)135)第29卷第1期2010年1月工业技术经济Vol129,No11总第195期F1F2F3F4X11-0151013401640100X20107010301140189X10134-0103-01080181从表5可以看到,第1个因子F1在净资产收益率、资产收益率和总资产报酬率上有较大的载荷,可以称其为盈利能力因子,它综合了全部指标体系29110%的信息;第2个因子在流动比率、资产负债率和现金流动负债比率上有较大的载荷,可以称其为偿债能力因子,它综合了19140%的信息;第3个因子在管理费用率、财务费用率和所得税负担率上有较大的载荷,可以称其为成本费用率因子,它综合了16120%的信息;第4个因子在营业收人增长率和营业利润增长率上有较大的因子载荷,可以称其为增长能力因子,它综合了14191%的信息。根据上述分析,将各公共因子命名如表6所示。6公共因子F1F