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1、我国乡镇企业核心竞争力的评价和影响因素的探究摘要：中国乡镇企业的作用是公认的,其发展具有巨大潜力和长远前景,在现今较为稳定的发展环境下乡镇企业需要进行积极改制,向真正的企业转变,乡镇企业只有不断壮大,更多的社会功能需求才会被满足,在这个过程中中国乡镇企业不仅要吸取国际先进企业发展的成功经验,而且要在规模化的道路上不断创新和不断探索。 在过去二十年中，中国经济发展的一个显著特点是乡镇企业的迅速发展，乡镇企业的效率比国有企业高出许多。但是，我国乡镇企业的发展也存在许多问题，严重阻碍了乡镇企业的发展。究竟是什么原因引致了中国乡镇企业的高速增长呢？在乡镇企业的发展的过程中，哪些因素起到了阻碍的作用呢？
2、本文，通过对中国乡镇企业的多元统计分析，分析影响中国乡镇企业发展的因素，找到促进乡镇企业继续健康发展的措施。关键词：乡镇企业、多元统计分析引言 乡镇企业的现状及问题作为中国经济体制改革和制度变迁的缩影,乡镇企业是我国国民经济的重要组成部分.乡镇企业的产生,发展,壮大,是我国农民为摆脱贫困,实现富裕的一大创举,也是中央尊重农民群众的实践和选择而做出的重大决策.党的政策为乡镇企业发展营造了良好环境.在指导思想上,中央提出科学发展观;在工作布局上,中央把解决好三农问题作为全党和全部工作的重中之重;在发展阶段上,中央作出两个趋向的重要论断;在发展方略上,中央提出统筹城乡发展,缩小城乡差距;在战略目标上
3、,中央提出建设社会主义新农村,构建社会主义和谐社会;在政策措施上,中央明确多予少取放活方针,连续下发文件,不断加大支持力度.这些都为乡镇企业发展营造了空前良好的氛围,带来了难得的历史性机遇. 一、文献综述与研究思路(一)文献综述本文以不同的基础理论为依据，研究乡镇企业的综合竞争力和影响因素，由于乡镇企业产权改革的复杂性和多样性，简单地以所有制为标准来划分模式已不能准确地把握乡镇企业的发展轨迹；由于乡镇企业发展的不平衡性不仅体现在不同地区之间，也体现于同一地区内部，因而很难在较大地域范围内抽象、提炼出具有普遍意义的乡镇企业发展模式。所以本文在大量数据的基础上运用因子分析综合评价方法和聚类分析等多
4、元统计方法对中国乡镇企业的发展做了较为系统的深层的研究，解释了中国不同地区的乡镇企业发展的差异和其因素的影响，对乡镇企业的发展方向的指引具有积极作用。(二)研究思路根据我国国情和经济发展情况，我国乡镇企业的绩效基本与企业的固定资产、流动资产、自有资本、银行贷款、企业地理位置有关。因此，我们运用SPSS软件利用多元统计分析中的因子分析分析我国乡镇企业的各个经济指标的关系，并利用典型相关分析分析各变量之间的因果关系。最后，我们利用聚类分析对全国各省市的乡镇企业进行分类。二、指标选取我们认为乡镇企业的绩效与企业的固定资产、流动资产、自有资本、银行贷款、企业地理位置有关。因此，我们选取了以下指标：X1
5、净利润、X2营业收入、X3增加值率、X4企业个数、X5盈利企业个数、X6全员劳动生产率、X7流动资产、X8固定资产、X9职工人数、X10银行借款、X11资本金、X12利润率（=净利润/营业收入）、X13赢利比例（=盈利企业个数/企业个数）、X14流动固定比率（=流动资产/固定资产）、X15资产负债率（=银行借款/资本金）。这些指标中既有绝对值也有相对值，既有结果指标也有原因指标。因此，可以反映乡镇企业的主要指标。三、统计分析（一） 因子分析 通过KMO检验，我们发现各变量之间的相关，因此，我们可以做因子分析。我们利用主成分法求公共因子。以下是KMO检验结果和碎石图。表1、检验 表2碎石图通过该
6、表KMO检验结果显示数据适合做因子分析。（二） 通过表2和表3，我们发现，前三个因子可以解释方差的81.54%。因此，我们可以选择三个因子。表5为因子载荷矩阵（因子超过0.50），表6为共同度。我们发现除了流动固定比率外的共同度为0.572外，其他变量的共同度均较高，表明这3个公共因子对各变量的方差的解释度很高。表3、方差贡献率表4、因子载荷矩阵 表5、共同度 表6为通过varimax旋转后的载荷矩阵，我们发现因子1与职工人数、营业收入、净利润、固定资产、资本金、企业个数、盈利企业个数、流动资产、银行借款有关。并且向关系数均在0.80以上。因子2与增加值率、利润率、资产负债率，并且相关系数均在
7、0.79以上。因子3 与盈利比率、劳动生产率、流动固定比率有关，并且相关系数均在0.74以上。 表6、旋转后的载荷矩阵 表7、因子相关系数 通过表7可以看到3个因子的相关系数，各因子之间的相关系数为0 。因此符合因子分析的的要求。 表8、因子得分系数因子1可以解释为企业规模，因子2可以解释为企业的效率，因子3可以解释为各地区乡镇企业的经济环境。表8为因子得分的系数表。其中：F1=0.139*净利润+0.131*营业收入+0.036*增加率+0.153*企业个数+0.153*盈利企业个数+0.013*劳动生产率+0.088*流动资产+0.111*固定资产+0.152*职工人数+0.087*银行借
8、款+0.104*资本金-0.003*利润率+0.071*盈利比率-0.041*流动固定率-0.041资产负债率F2= -0.143*净利润+0.008*营业收入-0.363*增加率-0.043*企业个数-0.043*盈利企业个数-0.111*劳动生产率+0.074*流动资产+0.036*固定资产-0.020*职工人数+0.094*银行借款+0.025*资本金-0.352*利润率+0.063*盈利比率-0.021*流动固定率+0.335资产负债率F3=0.030*净利润+0.011*营业收入+0.025*增加率-0.177*企业个数-0.182*盈利企业个数+0.334*劳动生产率+0.096*
9、流动资产+0.047*固定资产-0.085*职工人数+0.077*银行借款+0.083*资本金+0.118*利润率-0.372*盈利比率+0.329*流动固定率-0.051资产负债率 表9为三个因子的因子得分。 表9、因子得分地区因子得分1因子得分2因子得分3北京-0.879740.323030.54209天津-0.847280.427220.85829河北1.17933-0.768390.07993山西-0.52925-0.73432-0.01084内蒙古0.21828-2.3413-0.23281辽宁0.60696-0.881940.57086吉林-0.19465-1.41712-0.21
10、123黑龙江-0.736140.12549-0.31682上海-1.035850.480753.70119江苏1.287791.679470.92662浙江1.946771.197861.33963安徽0.02799-1.08879-0.40563福建0.3711-0.262810.44486江西-0.36032-0.37003-0.5945山东2.215360.87001-0.4771河南1.03598-1.25228-0.12288湖北0.301210.29243-0.38924湖南1.49086-1.07207-1.10613广东1.512760.361010.59678广西-0.227
11、530.59556-0.94443海南-1.04452-0.38551-0.47981重庆-0.945790.774-0.03651四川0.248931.76591-1.0774贵州-0.93044-1.459751.6746云南-0.378060.66242-1.00971陕西-0.213890.113-0.67815甘肃-0.925170.66697-0.49492青海-1.250271.57125-0.88823宁夏-1.025930.0069-0.66245新疆-0.918480.12103-0.59607 通过因子得分我们可以得到综合评价函数：F=0.48* FAC1+0.17* F
12、AC2+0.16* FAC3，根据上表中的因子得分可以得到各个省份企业的综合得分，现按照得分由高到低的顺序排列如下：表10、各省份乡镇企业综合得分排名排名省份综合得分排名省份综合得分1浙江1.35242716云南-0.230412山东1.13493917安徽-0.236563江苏1.05190818北京-0.280634广东0.88298119重庆-0.328245河北0.44824120内蒙古-0.33056湖南0.3563821江西-0.330987河南0.26472222吉林-0.368148四川0.24730723山西-0.380619辽宁0.23274924黑龙江-0.3827110
13、福建0.20462825甘肃-0.4098811上海0.1767126贵州-0.4268312湖北0.13201627青海-0.4751313广西-0.1590828新疆-0.5156714陕西-0.1919629宁夏-0.5972715天津-0.1967430海南-0.64368 从表可以看出，前三名分别为浙江、山东和江苏，这和其GDP的排名较为相似。其中浙江排名第一基本是在意料之中，因为浙江有一大批民营企业家，民营企业非常发达。而山东和江苏也都是经济实力较强的省份，这说明乡镇企业的发展对一个省份的经济发展起着至关重要的作用。另外可以看出排名靠后的一些省份比如贵州、青海、宁夏和新疆等，它们地处偏僻，资源匮乏，信息交通也不够便利，所有这些因素都妨碍着乡镇企业的发展，所以要想让这些省份的企业得到长足的发展还有很长的路要走。（三） 聚类分析 为了对全国各省份乡镇企业的发展有一个较为清晰的划分层次，我们需要运用聚类分析来对全国不同省份进行归类，通过对因子1、因子2、因子3进行聚类分析，根据实际情况和树状图归纳得到表11。我们可以对其分为4类，具体分类见表11。 表11、聚类结果表 地区分类结果地区分类结果天津1重庆1河北1四川1山西1云南1内蒙古1陕西1辽宁1甘肃1吉林1
