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农林渔业证券市场的企业竞争力及其发展状况 摘 要：本文运用了查尔斯·斯皮尔曼的因子分析方法，并且运用KMO和Bartlett检验、公因子方差、碎石图、旋转成份矩阵，因子成分图比较详细地分析判断证券市场中对于上市的农林牧渔业的相关企业在股票市场中的发展水平和发展进程。 关键字：企业竞争力；因子分析；农林牧渔业；上市公司 1 研究背景 　 “十一五”时期，我国农业克服国际金融危机严重冲击、农产品价格大幅波动、自然灾害频繁发生等不利影响，继续保持了持续稳定发展的好势头，农林牧渔业全面发展，结构不断优化，传统农业向现代农业加速转变，强农惠农政策体系进一步完善，为保持经济的平稳较快增长和社会和谐稳定奠定了坚实的基础。初步测算，2010年农林牧渔业增加值达40497亿元，比2005年增加18077亿元，年均增长4.5%。 “十一五”以来，农、林、牧、渔各业在全面发展的同时，结构调整也不断深化，农产品优质率、生产集中度和加工转化水平明显提高。2010年与2006年相比，农林牧渔业增加值中，种植业的主业地位得到进一步增强，农业所占比重由56.4%上升到58.2%，提高了1.8个百分点；牧业所占比重由26.6%下降到24.9%，下降了1.7个百分点；渔业、林业比重略有下降，分别下降了0.7和0.1个百分点。 2 数据与指数的选取 从新浪网-财经-股票频道中找到了沪深股市的50家农林牧渔业2011年全年的财务报表为原始数据（数据见附录）。经过筛选，确定了下列指标作为解释企业经营绩效的指标： X1 每股净资产（元）； X2 净资产收益率（%）；X3 净利润（万元）X4 净利率（%）；X5 毛利率（%）； X6 营业收入（百万元）；X7 每股主营业务收入（元）；X8主营业务收入增长率（%）；X9 总资产增长率（%）；X10 流动比率（%）；X11 速动比率（%）；X12 现金比率（%）； 3 数据分析 (一)．用SPSS软件对数据进行数据的因子分析，确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析将原变量的数据输入SPSS 软件中，通过因子分析中的主成分分析方法进行KMO 和Bartlett 球体检验，Bartlett 球体检验给出的相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，因此，据原假设，认为适合因子分析。 表1 RMO和Bartlett的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。 .577 Bartlett 的球形度检验 近似卡方 815.369 df 66 Sig. .000 （二）.计算运行结果。 1.将标准化后的数据导入SPSS软件，依次点选Analyze--Data Reduction--Factor,进入Factor Analysis对话框。把10个指标变量选入Variables中,点击Extraction按钮，在Method选项中选择Principal components（这时，因子分析等同于主成分分析），点击Continue按钮，回到主对话框点击OK。 表 2 解释的总方差 成份 初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 1 3.870 32.249 32.249 3.870 32.249 32.249 3.457 28.810 28.810 2 3.562 29.685 61.934 3.562 29.685 61.934 3.303 27.524 56.335 3 2.157 17.976 79.910 2.157 17.976 79.910 2.246 18.713 75.048 4 1.053 8.775 88.685 1.053 8.775 88.685 1.636 13.637 88.685 5 .459 3.822 92.507 6 .403 3.359 95.866 7 .225 1.873 97.739 8 .163 1.356 99.095 9 .065 .546 99.641 10 .021 .176 99.817 11 .020 .170 99.987 12 .002 .013 100.000 提取方法：主成份分析。 图 1 碎石图 由上图可知，按照特征根大于1的原则，选入4个公共因子，其累计方差贡献率为88.685%。于是我们选取的前四个公共因子建立了因子载荷阵。这里采取的是主成分法提取因子。 对因子载荷阵进行方差最大化正交旋转以后，我们可以得到一个旋转成分 表 3 成份矩阵a 成份 1 2 3 4 X6营业收入(百万元) .940 .148 -