新能源电动汽车企业竞争力分析.docx

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新能源电动汽车企业竞争力分析

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苗亭亭

摘要：本文选取新能源电动汽车19家上市企业作为代表，利用因子分析法对相关指标数据进行实证分析。研究结果如下：从盈利能力，偿债能力和资本构成能力三个维度对企业竞争力进行评价分析，企业追求净利润只属于评价分析的一部分，为了企业长远发展，需要综合考虑盈利能力，偿债能力和资本构成能力三个方面。

关键词：因子分析法；新能源汽车

F424.3A2236-1879（2017）12-0191-02

1引言

与傳统的能源汽车相比，新能源电动汽车受到越来越多的欢迎。在北上广这些大城市，以电动汽车为主的新能源汽车占据的市场越来越多，这不仅响应了国家保护环境的大方针，而且汽车便利的功能和高性价比也为更多人所接受。电动汽车在促进节能减排、降低运行费用和推广新能源利用等方面，也具有常规汽车不可比拟的优势。

2文献综述

目前国内外对电动汽车的研究主要集中与技术和方法，以及电动汽车的影响因素，对电动汽车企业绩效的研究较少。佘金凤，李美霞，刘建香（2014）研究了消费者对纯电动汽车购买决策的影响因素。宋燕飞，邵鲁宁，尤建新（2015）从互补性资产视角下研究了电动汽车企业生态位评价，且研究发现：电动汽车企业生态位与企业净资产和销售收入基本具有一致性；政府补贴等制度性资源是电动汽车企业生态位中的关键互补性资产。

阮娴静（2012）通過构建结构方程模型，以DF电动车辆股份有限公司为实证调研对象，对其镍氢电池研发创新项目与混合动力整车研发生产的关联效应进行了探析，得出结论：应该从系统的角度把握DF电动镍氢电池研发创新项目在创新过程中不同层面的问题。王宏起，汪英华，武建龙，刘家洋（2016）以比亚迪汽车为例探索了新能源汽车创新生态系统演进机理。施泉生，刘晔，孙波（2014）以上海为例探索了电动汽车的综合效益，结论表明：电动汽车的合理调度可以平滑负荷曲线，减小峰谷差，提高电网运行可靠性、经济性，还可以有效的节约不可再生能源，并减少温室气体CO2的排放，具有良好的环境效益。

3实证分析

3.1变量选取和数据处理

3.1.1指标选取：

本文选取新能源上市企业电动汽车19家企业作为代表，对相关指标数据进行实证分析。19家企业名称及股票代码见表1。

变量的选取主要是基于企业绩效的三个评价标准：偿债能力、盈利能力和资本构成。本文综合选取10个具有代表性的指标来对企业的竞争力进行分析评价。指标名称及代表符号见表2。

3.1.2数据处理：

由于本章数据的指标单位形式不尽相同，在对数据进行分析之前需要对数据进行标准化处理。本文数据处理直接在SPSS17.0软件上进行操作。

3.2实证检验

3.2.1因子分析的可行性检验：

利用SPSS17.0软件对样本的10个指标做Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）和Bartlett球体检验。检验结果的KMO的值为0.586，满足0.5的条件，Bartlett的球体检验Approx.Chi-quare值为203.208，显著水平Sig为0.000，完全0.001。由于指标通过了KMO和Bartlett的球体检验，所选样本数据适合做因子分析。

3.2.2提取公因子：

在软件操作过程中，每个指标的提取值大部分0.7，只有应收帐款周转率提取的公因子方差提取值相对较小，综合来看，提取后的公因子能够更好的描述原始变量的信息，丢失的信息较少。本文釆用主成分分析法提取公共因子，以方差的累积贡献大于80%为标准，提取出3个公共因子。这三个因子的贡献率分别为36.015%，27.574%和17.631%。

3.2.3求解因子载荷矩阵：

采用最大方差法对因子载荷矩阵进行旋转，旋转后的因子载荷矩阵见表3。

由表3可知，我们将提取的3个因子命名为F1、F2和F3。F1主要在每股收益、净资产收益率、净利润率和总资产报酬率的值较大，我们将F1命名为盈利能力指标。F2主要在流动比率、速动比率、应收帐款周转率和资产负债比率的值最大，我们将该指标命名为偿债能力指标。F3在净资产比率和固定资产比率的值最大，我们将F3命名为资本构成指标。

3.2.4综合得分：

通过回归方法计算因子得分系数矩阵，见表4。

通过因子得分系数矩阵，我们可以得出因子得分的表达式如下。

F1=-0.014X1-0.139X2+0.019X3+0.038X4+0.23X5+0.208X6+0.07X7-0.281X8+0.282X9-0.05X10（1）

F2=0.287X1+0.201X2+0.338X3+0.35X4-0.045X5-0.02X6+0.009X7-0.03X8+0.034X9+0.073X10（2）

F3=0.013X1-0.276X2+0.097X3+0.055X4-0.186X5-0.225X6+0.399X7-0.167