基于PCA-DEA-Malmquist的軍工企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究

【摘" 要】對(duì)軍工企業(yè)進(jìn)行科學(xué)合理的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)是衡量其經(jīng)營(yíng)效果和價(jià)值創(chuàng)造能力的重要依據(jù)。論文以航空工業(yè)15家上市子公司為研究對(duì)象，從償債能力、經(jīng)營(yíng)能力、盈利能力和成長(zhǎng)能力4個(gè)維度選取25個(gè)指標(biāo)，使用PCA方法進(jìn)行篩選降維，建立財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，基于DEA-Malmquist模型從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)層面綜合評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)績(jī)效，并給出改進(jìn)建議，為改進(jìn)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)方法、推動(dòng)其高質(zhì)量發(fā)展提供有益參考。

【關(guān)鍵詞】PCA；DEA-Malmquist；軍工企業(yè)；財(cái)務(wù)績(jī)效；航空工業(yè)

【中圖分類(lèi)號(hào)】F426；F406.7" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號(hào)】1673-1069（2024）11-0142-03

1 引言

企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)作為戰(zhàn)略管理的重要組成部分，對(duì)于衡量企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率、提供決策依據(jù)具有重要作用。隨著企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的日益復(fù)雜，如何從中提取關(guān)鍵信息，構(gòu)建科學(xué)有效的績(jī)效評(píng)價(jià)體系，進(jìn)行科學(xué)、全面、客觀的評(píng)價(jià)成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同關(guān)注的話(huà)題。

目前財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)方法有以下幾種：杜邦分析法將投資回報(bào)率進(jìn)行分解，評(píng)估盈利能力、運(yùn)營(yíng)效率等情況[1]，具有系統(tǒng)性、便于比較的優(yōu)勢(shì)，但易忽略長(zhǎng)期表現(xiàn)。EVA法考慮資本成本，反映盈利水平，但無(wú)法對(duì)不同行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)進(jìn)行比較[2]。平衡計(jì)分法不僅關(guān)注財(cái)務(wù)指標(biāo)，也從客戶(hù)、內(nèi)部流程、學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)維度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，更加全面，但需要深入了解戰(zhàn)略目標(biāo)和業(yè)務(wù)流程[3]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）利用線性規(guī)劃技術(shù)，評(píng)價(jià)同類(lèi)決策單元相對(duì)效率，適合多輸入、多產(chǎn)出的系統(tǒng)評(píng)價(jià)問(wèn)題，缺點(diǎn)是魯棒性差[4]。

考慮到每種方法均有其優(yōu)缺點(diǎn)，本研究混合使用3種方法，使用PCA構(gòu)建財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用DEA-Malmquist進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)，更真實(shí)反映企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)，為決策提供支撐，也為同類(lèi)企業(yè)提供方法參考。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

2.1.1 主成分分析（PCA）

PCA是一種廣泛使用的數(shù)據(jù)降維算法，主要思想是在盡量保留原始信息的前提下，通過(guò)正交變換，將原始特征從高維空間映射到低維空間上[5]，達(dá)到消除線性相關(guān)性和“降維”目的。

2.1.2 DEA模型

DEA是一種利用線性規(guī)劃評(píng)估決策單元效率的方法[6]，采用基于規(guī)模報(bào)酬可變假設(shè)的BCC模型[7]，設(shè)有n個(gè)決策單元，m種投入變量x1j，x2j，…，xmj，s種產(chǎn)出變量y1j，y2j，…，ysj，？姿i是權(quán)重，求解效率評(píng)價(jià)指數(shù)θ：

通過(guò)上述模型，可以計(jì)算綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，這三者滿(mǎn)足：綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。

2.1.3 Malmquist指數(shù)模型

該方法用于測(cè)算生產(chǎn)效率變化，與DEA方法結(jié)合，可以得到從t期到t+1期的效率指數(shù)。

其中，TFP為全要素生產(chǎn)率變動(dòng)值，可以分解為技術(shù)變化（TC）和效率變化（EFFC），EFFC可以分解為純技術(shù)效率（PTEC）和規(guī)模效率（SEC）。

2.2 樣本及指標(biāo)選取

以航空工業(yè)25家上市子公司為選取范圍，選取A股上市子公司，剔除金融類(lèi)，考慮數(shù)據(jù)可得性和完整性，確定15家為樣本，根據(jù)主營(yíng)產(chǎn)品不同分3類(lèi)：軍機(jī)類(lèi)、航空零部件類(lèi)和民品類(lèi)。

根據(jù)全面性、多樣性、可操作性等原則，本文從償債能力、經(jīng)營(yíng)能力、盈利能力和發(fā)展能力4個(gè)維度，選取25個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，將償債能力和經(jīng)營(yíng)能力作為投入指標(biāo)，將盈利能

力和發(fā)展能力作為產(chǎn)出指標(biāo)（見(jiàn)表1），進(jìn)行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)

研究。

2.3 基于PCA的指標(biāo)篩選

為了避免原始指標(biāo)之間存在相關(guān)性造成信息重復(fù)，同時(shí)考慮DEA模型樣本數(shù)據(jù)量應(yīng)保持在投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量的兩倍以上的要求，本文采用PCA模型對(duì)25個(gè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行降維。

首先，分別對(duì)投入和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)（見(jiàn)表2），p值顯著，原始指標(biāo)適合做PCA分析。

其次，采用PCA方法提取到特征值大于1的4個(gè)投入指標(biāo)、3個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)的主成分（見(jiàn)表3），累計(jì)方差分別達(dá)到90.39%和80.22%，說(shuō)明提取到的這7個(gè)指標(biāo)可以代替原來(lái)的25個(gè)指標(biāo)，反映企業(yè)的投入產(chǎn)出。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 靜態(tài)分析

基于2023年數(shù)據(jù)，使用DEAP2.1軟件計(jì)算，得到綜合效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率（見(jiàn)表5）。

綜合效率評(píng)價(jià)：有9家綜合效率達(dá)到最優(yōu)，整體而言軍機(jī)類(lèi)gt;航空零部件類(lèi)gt;民品類(lèi)，綜合效率最低的是民品類(lèi)，包括寶勝股份、飛亞達(dá)、貴航股份。

技術(shù)效率評(píng)價(jià)：與綜合效率評(píng)價(jià)的結(jié)果類(lèi)似，技術(shù)效率未達(dá)到最優(yōu)的有4家，分別是軍機(jī)類(lèi)中航沈飛和民品類(lèi)寶勝股份、飛亞達(dá)、貴航股份，這些企業(yè)應(yīng)提升管理和技術(shù)支持水平，提升組織效率，整體而言，零部件類(lèi)gt;軍機(jī)類(lèi)gt;民品類(lèi)。

規(guī)模效率評(píng)價(jià)：有9家企業(yè)規(guī)模報(bào)酬不變，這表明仍有部分企業(yè)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上未處于最佳狀態(tài)，在規(guī)模效率上仍有改善空間，其中貴航股份規(guī)模報(bào)酬遞增，應(yīng)加大對(duì)其投資，擴(kuò)大規(guī)模，中航沈飛、中航光電、中航高科、飛亞達(dá)和寶勝股份規(guī)模報(bào)酬遞減，可以適當(dāng)優(yōu)化調(diào)整結(jié)構(gòu)，提高規(guī)模效率。

總體而言，有9家企業(yè)（56.25%）達(dá)到DEA強(qiáng)有效，而且這三類(lèi)均有未達(dá)到DEA有效的企業(yè)，說(shuō)明整體而言財(cái)務(wù)效率仍有很大進(jìn)步空間。

3.2 動(dòng)態(tài)分析

基于DEA-Malmquist指數(shù)模型，運(yùn)用Deap2.1軟件，以2020-2023年15家上市子公司的投入-產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，測(cè)算效率及分解指數(shù)（見(jiàn)表6）。

總體分析：從全要素生產(chǎn)率來(lái)看，15家上市子公司均值小于1，說(shuō)明財(cái)務(wù)效率呈下降趨勢(shì)，此外2021-2022年下降了3.8%，2022-2023上升了14.9%，從其分解指數(shù)來(lái)看，均值與技術(shù)進(jìn)步的變化趨勢(shì)高度相似（見(jiàn)圖1），而其他指數(shù)的變化趨勢(shì)是一致上升，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步是全要素生產(chǎn)率變化的主要推動(dòng)因素。

4 結(jié)論與建議

本文構(gòu)建了財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，使用PCA方法進(jìn)行投入產(chǎn)出指標(biāo)的降維篩選，采用DEA-Malmquist模型對(duì)航空工業(yè)3類(lèi)15家上市子公司財(cái)務(wù)績(jī)效展開(kāi)綜合評(píng)價(jià)。結(jié)果顯示，整體而言財(cái)務(wù)效率仍有進(jìn)步空間，部分企業(yè)規(guī)模效率呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，綜合財(cái)務(wù)效率呈先下降后上升的趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步是主要推動(dòng)因素。基于此，本文提出以下建議：①提升管理水平，改善組織能力，提升組織效率；②優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，合理調(diào)整企業(yè)規(guī)模；③加大研發(fā)投入，提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力；④合理、有效配置資源。

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