引言

我国汽车制造业作为国民经济的重要支柱产业，近年来发展迅速。在产销量上，我国汽车产销量持续增长，多年位居世界第一；在技术创新上，国内汽车制造商在新能源技术、自动驾驶等领域与国际先进水平保持同步发展；在产业链上，我国汽车制造业产业链条完整，具备从零部件制造到整车组装的完整生产体系。A集团是中国最大的汽车制造商之一，其业务涵盖了乘用车、商用车、零部件、服务贸易等多个领域。A集团作为中国汽车行业的领军企业，近年来在新能源汽车市场取得了显著的成绩，同时在技术创新、国际合作和市场拓展等方面也表现出较强的竞争力。近年来国际范围内，大宗商品市场波动加大，能源价格飙升，导致欧洲能源短缺、经济活动受阻；国内汽车行业也是困难重重，芯片结构性短缺、原材料价格高居不下，汽车供给端节奏放缓，使汽车消费需求遭到压制。基于此，本文采用因子分析法选取关键指标来对A集团财务绩效做出评价，分析A集团在经营过程中存在的问题，提出一些帮助企业提升财务绩效的建议。

文献综述

现有文献中在对企业进行财务绩效评价时采用的方法有许多，常见的有比率分析法，通过计算和分析各种财务比率来评估企业的财务绩效，杜邦分析法，将财务比率分解为几个组成部分，现金流量分析，评估其现金流入和流出的情况等等。学术界也在寻求更新的方法，进一步对企业财务绩效做出更全面妥善的方法，如经济增加值（economic value added，EVA），一种基于企业创造的真实经济利润来评价财务绩效的方法，平衡计分卡（balanced scorecard，BSC），是更加全面的一种绩效评价工具，以及主成分分析法（principal components analysis，PCA），一种通过降维来提取数据中的主要成分，从而简化财务绩效评价的复杂性的统计方法。

张红霞和逯程玲使用熵权法这个工具来分析企业的财务表现，通过观察财务绩效指数的变化，从中识别出企业在经营管理上可能遇到的问题，并基于这些发现，提出改进企业经营管理和提升绩效的具体建议。陈利军和李延喜把供应链金融的特性与EVA绩效评估模型结合起来，发现供应链融资对那些主要企业EVA绩效有显著的正面影响。企业通过分析EVA绩效能够更清楚地认识到供应链融资对其业绩的积极作用。

刘丽以海尔智家这家公司为例，研究通过使用平衡计分卡这个工具，从四个不同的角度全面评估了海尔智家的业绩。最后，提出了加强企业业绩评估和使用平衡计分卡的科学方法，给其他公司提供创新的业绩评价体系作为一个有效的参考。Abedian M等人提出了一种基于平衡计分卡和博弈论的新方法，用以确定平衡计分卡指标的最合适组合，并在财务和非财务绩效指标之间建立平衡点，来评估伊朗一家公司的绩效。

代春倩等使用因子分析法建立了一个评价体系，用来判断上市饲料公司的财务表现，并通过分析因子特征值和它们的贡献率，确定了几个主成分。在尽量简化评估过程的同时，这个体系从偿债能力、运营效率、盈利能力和成长潜力四个方面，全面而精确地评价了这些公司的财务状况。Kang Z运用因子分析法，以中国41家食品制造上市公司为研究对象，选取16个财务绩效评价指标，对2014-2016年这三年的16个财务指标进行评价。分析结果表明，中国食品制造业上市公司的整体绩效有待提高。

A集团财务指标的因子分析

样本的选取以及数据来源

本文研究样本为A集团2010-2022年这13年间的公开年度财务指标数据，所选取的9个指标的数据来源均为国泰安数据库。

指标的选取

本文综合考虑选取了与企业财务绩效有关的9个有代表性的财务指标，采用因子分析法对A集团的财务绩效做出综合评价。所选取的指标代表企业的偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力，包括流动比率（X1）、速动比率（X2）、资产负债率（X3）、总资产周转率（X4）、总资产净利润率（X5）、净资产收益率（X6）、营业利润率（X7）、总资产增长率（X8）、净利润增长率（X9）。

因子分析

使用因子分析法将多个变量的复杂数据进行降维处理，寻找大量观测数据中一组变量变化的共同因子，归纳整合多个相同属性的变量以减少变量数目，检验变量之间的关系，用简化的模型表达原来复杂的数据结构。接下来本文将使用因子分析法进行具体的分析。

1. 模型适度性检验

为了确认待分析的原始变量的相关数据是否存在较强的相关关系，本文需要采用“KMO检验”和“巴特利特球度检验”等方法检验所选取的指标是否适合采用因子分析法。分析KMO值时，一般认为此值大于0.6，则表示可以进行因子分析，如果此值小于0.6，则不适合进行，而巴特利特球度检验对应的p值小于0.05则也表示原始变量适合进行因子分析。结果如表1所示，KMO值为0.618，大于0.6，符合因子分析的前提条件，并且通Bartlett球形度检验(p<0.05)，说明所选变量适合进行因子分析。

表1 KMO和Bartlett的检验
KMO值		0.618
Bartlett球形度检验	近似卡方	179.317
	df	36
	p 值	0.000

2. 提取公因子

经过适度性检验，能够得出结论，运用因子分析法对A集团13年间的财务绩效做出评价。接下来我们对所选取的公因子解释全部指标的能力进行解释分析，方差解释表中的数值与该因子的解释程度成正比。按照特征值大于1且累计方差解释率大于80%，因子分析提取出2个因子。从表2中可以看出第一个因子和第二个因子特征值分别为5.488和2.050，累计方差解释率为83.759%也大于80%的标准，意味着总体接近84%的信息能够由这两个公因子进行解释，因此，本文将这2个因子作为评价财务绩效的公因子。

因子编号	特征根			旋转前方差解释率			旋转后方差解释率
	特征根	方差解释率%	累积%	特征根	方差解释率%	累积%	特征根	方差解释率%	累积%
1	5.488	60.980	60.980	5.488	60.980	60.980	4.955	55.054	55.054
2	2.050	22.779	83.759	2.050	22.779	83.759	2.583	28.705	83.759
3	0.844	9.379	93.138	-	-	-	-	-	-
4	0.406	4.513	97.652	-	-	-	-	-	-
5	0.145	1.611	99.263	-	-	-	-	-	-
6	0.037	0.410	99.673	-	-	-	-	-	-
7	0.028	0.307	99.980	-	-	-	-	-	-
8	0.001	0.016	99.996	-	-	-	-	-	-
9	0.000	0.004	100.000	-	-	-	-	-	-

3. 特征值碎石图

如图1所示，碎石图也可以用于辅助判断提取公因子的个数，横轴是原始变量的因子数，纵轴是对应因子特征值的数值。从图中可以看出，前两个因子的特征值都大于1，第三个因子的特征值小于1，同时这条折线由陡峭逐渐变为平稳时对应的因子个数也可以大致参考出提取因子的个数为2个。因此，我们选择前两个公因子来分析A集团的企业财务绩效。

4. 公因子命名解释

主成分与原始变量的关联程度可以用因子载荷矩阵系数表示，通过最大方差法旋转因子载荷后的公因子实际含义比原始数据更加清晰明了，便于更好地解释各因子表达的含义。

名称	因子载荷系数		共同度(公因子方差)
	因子1	因子2
流动比率X1	0.277	0.915	0.915
速动比率X2	0.146	0.908	0.845
资产负债率X3	-0.651	-0.598	0.782
总资产周转率X4	0.891	0.325	0.900
总资产净利润率X5	0.957	0.277	0.993
净资产收益率X6	0.980	0.112	0.973
营业利润率X7	0.924	0.168	0.882
总资产增长率X8	0.551	-0.582	0.643
净利润增长率X9	0.777	-0.039	0.605
旋转方法：最大方差法Varimax

如表3所示，所有财务指标与因子对应的共同度值均高于0.4，意味着研究项和因子之间有着较强的关联性，因子可以有效的提取出信息。根据旋转后的因子载荷系数表格，本文将这两个因子分别命名为F1，F2。F1在总资产净利润率X5（0.957）、净资产收益率X6（0.980）、营业利润率X7（0.924）上因子载荷系数都大于0.9，说明第一个因子基本代表了企业的盈利能力，可以称之为盈利因子；F2在流动比率X1（0.915）和速动比率X2（0.908）这两个指标上因子载荷系数大于0.9，表明第二个因子为偿债因子，代表了企业的偿债能力。

5. 旋转后的因子载荷图

如图2所示，载荷图可以通过二维坐标系来展示各因子与载荷值关系的情况，从而进一步印证上述的分析，如X1、X2由同一个成分解释，X5、X6、X7由另外一个成分解释。

6. 计算因子得分及综合得分

因子得分是因子分析得出的结果指标，描述了所选取变量在某一因子上的投影值，也就是这些潜在因子对每个观测变量的具体影响。然后利用数值的方式来表示这些具体影响，最终形成因子得分，通过因子得分可以分析选取的指标反映出的财务绩效水平。表4为各因子的成分得分系数矩阵，将系数带入所选取的原始变量中能够得出各成分的得分计算公式，针对当前公因子的计算公式如下：

综合得分是旋转后方差解释率(归一化)与因子得分乘积后累加计算得到，因子得分反映了每个样本在每个因子上的表现，但是有时候需要用到一个综合得分来简化评估。针对当前数据的综合得分计算公式为：

最终为：

名称		成分
		成分1	成分2
流动比率X1		-0.038	0.372
速动比率X2		-0.067	0.384
资产负债率X3		-0.083	-0.191
总资产周转率X4		0.169	0.044
总资产净利润率X5		0.189	0.016
净资产收益率X6		0.213	-0.059
营业利润率X7		0.194	-0.028
总资产增长率X8		0.191	-0.317
净利润增长率X9		0.183	-0.103

7. 得分结果与分析

根据上述因子得分及综合得分公式，可以计算的出2010-2022年各年的各因子得分和综合得分，反映了A集团在这13年间的财务绩效综合得分。对上述得分进行排序，可以得到各年财务绩效的综合排名，如表3-5所示。

年份	F1	F2	F	排名
2010	-1.362	1.383	0.442	5
2011	0.290	1.441	1.047	1
2012	1.600	0.587	0.934	2
2013	1.501	0.562	0.884	3
2014	0.820	0.472	0.592	4
2015	-0.967	0.524	0.013	7
2016	0.060	0.154	0.122	6
2017	-1.631	0.295	-0.365	9
2018	-0.247	-0.316	-0.293	8
2019	0.060	-0.985	-0.627	10
2020	-0.094	-1.271	-0.868	12
2021	0.655	-1.354	-0.665	11
2022	-0.685	-1.492	-1.215	13

首先，影响A集团财务绩效的最关键因素是企业的盈利能力，然后是企业的偿债能力。通过表2可以看出，F1的贡献率在旋转后达到了50.054%，而F2则仅有28.705%，两者累计方差贡献率超过80%，因此盈利能力和偿债能力很大程度上影响了企业的财务绩效。从表3-5可以看到2017-2022年间盈利和偿债因子负值较多，这几年的财务绩效排名也靠后，从整体来看，A集团整体的发展不容乐观，财务绩效得分逐年递减，需要引起管理层的重视。

结论与建议

结论

A集团在2010-2022年间财务绩效逐年降低，主要是因为集团的盈利能力逐渐衰弱，利润水平需要得到提高。汽车行业近十年来经历了较大的发展和突破，一方面车市增长速度正在放缓，另一方面新能源汽车的兴起标志着传统汽车行业必然会受到一定冲击。A集团2021年到2022年财务绩效的降低幅度远超过往年，这是因为2022年对于中国车企是具有挑战性的一年。国外能源问题日益严重，国内汽车行业也是困难重重，芯片结构性短缺、原材料价格高昂，汽车供给端节奏放缓，使汽车消费需求遭到压制，这些问题都导致这一年的财务绩效大幅降低。面对外部环境和行业内部竞争压力，A集团未来想要突破阻挠，需要对自身问题进行发现和改正，提高自身盈利能力和偿债能力，全方位提升自身财务绩效。

建议

首先，A集团需要坚持数字化转型道路。在汽车制造行业已经发生了许多巨大的改变，高新技术的发展掀起了新能源汽车、互联网汽车等产品的热潮，汽车企业需要寻找发展的新方向。A集团作为老牌的国产汽车品牌，也要顺应时代潮流，积极突破创新，继续推进企业的数字化转型，这对提升企业的多元化发展和高质量发展至关重要。

其次，A集团需要优化负债结构，灵活运用财务杠杆，选择合适的举债方法。从表3-5可以看到，A集团评价财务绩效的F2因子，也就是偿债因子逐年下降，说明企业现在的偿债能力是不如之前的。考虑到A集团在促进企业转型的过程增加了负债规模，对于这种情况需要管理者在举债过程中优化自身负债结构，保证其对财务绩效的正向反应。

再次，A集团需要优化产销流程，积极进行存货管理，注重提升盈利能力。公司需要合理制定生产经营计划以得出符合生产管理的最佳存货量，避免发生存货堆积而浪费资金利用效率或供不应求而影响销售计划。对存货的销售情况做出合理预期，并根据销售预期精准安排产品生产周期。同时改进销售与服务网络，提升经销商的管理水平和客户服务质量。利用大数据和人工智能技术来研究和理解消费者的需求和购买习惯，以便更准确地进行市场推广。

最后，A集团需要保持其品牌影响力，这代表了企业综合实力和自身价值。通过适度地推广自己和提升内在能力，建立积极的品牌形象和信誉，从而增强在资本市场上的影响力和吸引力。加强技术创新，推出有品牌特色的汽车车型，促进新能源汽车和智能网联汽车等前沿技术的发展，确保A集团在汽车行业中保持技术上的领先优势。

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