论文摘要：同时使用因子分析法分析，通过研究多个指标的相关矩阵内部依赖关系，从而分析影响企业活力的因素，而后得出以下结论：第一，上市公司的活力是客观存在的，它反映在企业的各个方面，而且是可以观察的。通过不同的数据也可以对其予以观测。第二，活力本身存在着内部结构，即对外界资源的获取能力和资源在系统的运转速率，这与生物化学，系统动力学对活力的定义是一致的。第三，活力大小可以反映在财务数据和少量可以准确计量的非财务数据上的。最后对上市公司改善活力之道提出了相应的对策与建议。
论文关键词：活力,上市公司,因子分析,资源
一上市公司活力的结构
汉语词典将活力解释为：旺盛的生命力。活力用英语表示为“vigor”，意为身体或精神上的力量或能量。目前约定俗成的活力涵盖了以上两种解释，包括：个体感到他们拥有的体力、情绪能量和认知灵活性三方面内容。
上市公司的公司活力简单地说就是上市公司的生命力，其内在意义在于上市公司能够自觉地、自动地根据其经营环境的变化和要求及时包括超前的预备，地调整和配备上市公司内外的各种资源以求得上市公司的生存、壮大、成熟。这里的关键一是“自觉”、“自动”，也就是主动和能动性的问题。没有别人和组织要求他那样行动，他不仅是独立自主的，而且是积极能动的，是对环境的反应，是与环境的一种互动。
上市公司不能只局限于上市公司内部和已有的资源，还要充分考虑外部资源，利用外部资源的方式也是多种多样了，如联合、控股、虚拟等等。四是生存、壮大、成熟。即首先是维持生存，尤其在极不利的环境条件下，但也只是暂时的，上市公司不会长期听凭环境的摆布或制约，他会寻找一切机会或考虑别的办法，以使上市公司得以发展壮大，即使不断壮大也会变得成熟，因为，壮大一般是规模的扩大，而成熟则是水平的提高，如结构、功能的完善，经营效率的提高，稳定性的增强等等。如果一个上市公司是依靠习惯运行，那么，这个上市公司就是没有活力的或严重缺乏活力；如果一个上市公司只能依靠惯性运行，说明这个上市公司在过去的时间里是有一定活力的，并且这种活力使他已经达到了一定的水平，但这种活力已经丧失，所以只能是凭惯性维持，而这种惯性是维持不久的。这就说明为什么有的上市公司在一定的辉煌以后，有一段时间的停滞，然后就开始走下坡路。当然，停滞阶段如果能够休养生息，调整好状态，仍然可以获得新的活力。
要对活力进行清晰的描述是困难的，完全理清其构成因素及相互关系似乎也不大可能。但可以肯定的是，活力有一个结构，构成活力的各因素不是任意堆砌和组合的，各因素的组成和各自的相互联系、制约的动态关系是有其客观规律和一定的基本范式的，只是我们还不清楚而已，就如一个“黑箱”一样。不过在这个“黑箱”里，一定还有一个起关键性作用的东西，我们暂且把它称之为“活力结构”，这种活力结构就如同一个人的能力往往取决于其身体的活力水平一样。
回到活力最初的定义，“通常意义上说的活力(vigor)一般是对一个生态系统而言的，一般是指一个生态系统的能量输入和营养循环容量。具体指标是生态系统的初级生产力和物质循环等。在一定范围内，能量输入越多，物质循环越快，活力就越高。”我们发现活力主要是指两个方面一个是指一个生态系统输入能量的多少，另一个是物质循环的快慢，如果将其推而广之，那么上市公司活力最本质的两个方面就是获取资源与有关能力、以及利用资源有关的能力两个方面组成的。
由此笔者认为上市公司活力的大小或强弱并不完全在于有关有形和无形资产以及所谓的各种能力，而主要是由来自于构成上市公司的获取资源与有关能力、以及利用资源有关的能力的因素而形成的“活力结构”决定的。这里只是说来自于两个方面的因素，但不能简单地等同于这两个方面，或它们中的某些因素，这两个方面本身各自就包含比较复杂因素。如何反应这两个方面就需要对上市公司的各种指标加以具体分析。
二实证研究
（一）评价指标的选取
因子分析要求进入分析的指标之间的量纲（在这里可以简化的看成所讨论数据的计量单位），若原始指标的量纲或经济意义不同，将原始指标直接求得综合得分，将很难给予一个合理的经济解释。若原始指标变量数量级差异较大，则变量值大的对综合指标.公共因子/的影响也大。同样是反映生产能力的产值指标，采用以元为单位和采用以万元为单位，其方差显然是完全不同的。经济意义不变，但以元为单位的产值指标不仅会增加评价指标体系中变量的总方差，也会增加该指标在总方差运用因子分析法时，通常需要对原始指标进行无量纲化处理。
对原始指标进行无量纲化处理的方法有很多种，如标准化、均值化或极差正规化。由于标准化处理会保持原始指标数值的相对稳定性，在进行因子运算时会带来许多便捷，如原始指标经过标准化后协方差阵就是相关系数矩阵，并且在因子得分和综合得分上意义明确、容易理解，因此是最普遍做法。
本文首先对上市公司整体进行讨论，由于上市公司千差万别，我们讨论起活力只能从其对外部资源的利用的能力和内部运行的秩序性来考察，我们尽量选取比率数据，
最后选取的变量为：
x1=销售净利率Netprfrt
x2=销售期间费用率Pdcostrt
x3=净利润/营业总收入NprTOR
x4=营业利润率Opeprfrt
x5=每股收益增长率EPSgrrt
x6=稀释每股收益增长率DilutEPSgrrt
x7=归属母公司的净利润增长率NPPCgrrt
x8=经营活动现金流量净额增长率NOCFgrrt
x9=每股经营活动现金流量增长率OpeCPSgrrt
和更新改造项目的净现金流量。
X10=营业周期Opecyc
x11=存货周转天数invtrtrday
（二）提取主因子
因子分析方法在多元统计中属于降维思想中的一种，其目的在于简化数据，通过较少的公共因子反映复杂现象的基本结构。原始评价指标少，意义明确，能较好地反映评价对象，这时，不一定要使用因子分析。如果强行运用，不仅会加大计算量，而且意义不大。此处，使用因子分析法进行综合评价目的之一是为了避免评价指标之间的相关性所引起权重的偏倚3因此其中一个前提条件是评价指标之间应该有较强的相关关系。如果指标之间的相关程度很小，指标不可能共享公共因子，公共因子对于指标的综合能力就偏低。一般来说，可以通过对指标的相关矩阵进行检验，如果相关矩阵的大部分系数都小于0.3，则不适合做因子分析。
表4.1.1
Communalities
Initial
Extraction
销售净利率()_Netprfrt
1.000
.834
销售期间费用率()_Pdcostrt
1.000
.739
净利润/营业总收入()_NprTOR
1.000
.834
营业利润率()_Opeprfrt
1.000
.626
每股收益增长率()_EPSgrrt
1.000
.998
稀释每股收益增长率()_DilutEPSgrrt
1.000
.998
归属母公司的净利润增长率()_NPPCgrrt
1.000
.993
经营活动现金流量净额增长率()_NOCFgrrt
1.000
.932
每股经营活动现金流量增长率()_OpeCPSgrrt
1.000
.957
营业周期()_Opecyc
1.000
.924
存货周转天数()_invtrtrday
1.000
.921
Extraction Method: Principal Component Analysis.
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