金融危机对蚌埠市私企成长的影响分析

作者简介：刘元志（1992—）男，汉族，湖北黄石人，安徽财经大学经济学院，2012级本科生，国民经济管理专业。

摘要：针对蚌埠市私营工业企业数据，采用因子分析法将所选基础指标综合成私营企业成长指标和私营行业成长指标，分别从单个厂商和整体行业的角度分析2008年金融危机对私企成长的影响，发现金融危机对两者有着程度不同的影响。结果表明，金融危机对行业造成的影响更大，但在经济复苏时，行业要恢复得更快一点。

关键词：金融危机;私企成长;因子分析;SPSS一、引言

改革开放以来，全国私营企业发展迅速，不仅促进了我国经济快速发展，更提供了大量的工作岗位，承担了很多的社会责任，在我国企业格局中，有着极其重要的位置。随着政府权力的下放，和对外开放程度加深，市场释放出巨大活力，给私营企业提供了巨大的发展空间，竞争也更加激烈，面临的外部威胁日趋严重。

国外学者对企业的成长研究，较多从创新、财务、社会资本、企业规模等方面入手，对成长影响因素进行深入的研究，很好地解决了企业成长的微观问题[1]。Freel，MS;Robson，PJA（2004）通过调查苏格兰和英格兰北部1347个受访企业，来检验企业创新活动对该企业成长所带来的影响。Huynh，KP 和 Petrunia，RJ（2010）近期的企业动力学理论，强调财务变量作为企业成长决定因素的重要作用。Bratkovic，T，Antoncic，B和Ruzzier，M（2009）认为，企业家的社会资本对其企业成长是重要的，战略决定社会网络的形成。

国内学者对企业或者私营企业成长问题的研究，目前也大多停留在个体层面，微观层面，主要研究内生变量对于企业成长的影响情况，这对私营企业的发展是重要的。娄美珍（2004）发现我国私营企业家成长都经历了生存、致富、成就和责任四个典型阶段。何菊莲，王燕磊（2008）论述了我国私营企业制度的决定问题，提出我国大多数私营企业家族制度仍处在其发展的有效范围之内，不应盲目地进行制度转换。

但是，在私营企业行业面临的外部不确定性因素越来越多的背景下，跳出企业内部，进行外生变量的研究显得格外必要。本文利用蚌埠市2007年至2012年间私营工业企业主要经济指标数据，利用因子分析法对2008金融危机对蚌埠市私营工业企业成长所造成的影响进行实证分析，并可推广至某一行业外部事件对某一地区该行业的成长所产生的影响。

二、样本和基础指标的选取

1.样本的选取

本文选取安徽统计局公布的蚌埠市规模以上私营工业企业主要经济指标数据。由于国家在2011年更改了规模以上企业的统计门槛，所以在2011年以前指的是年度主营业务收入在500万元以上的工业企业，在2011年及以后指的是年度主营业务收入在2000万元以上的工业企业;又由于安徽省统计局没有公布2006年以前的各市私营工业企业相关数据，所以本文采用的数据为2006年至2012年蚌埠市私营工业企业主要经济指标数据。

2.基础指标的选取

本文选取五个基础指标来反映蚌埠市私营工业企业整体的成长情况：（1）工业总产值增长率（IOG）[2]：蚌埠市私营工业企业工业总产值与上期的比值。所研究的企业所创造的工业总产值代表其对经济发展所作出的贡献，增长越快，其贡献越大，发展态势越好。（2）总资产增长率（TAG）：蚌埠市私营工业企业整体总资产与上期的比值。全市企业总资产的增长代表着私营工业企业整体规模的扩张。（3）企业平均资产增长率[3]（AAG）：平均每家企业本期资产与上期的比值。公司所拥有的资产是公司赖以生存与发展的物质基础，处于扩张时期的公司其基本表现就是其规模的扩大。（4）主营业务收入增长率（MBRG）：平均每家企业本期的主营业务收入与上期的比值。主营业务收入增长率高，表明公司产品的市场需求大，业务扩张能力强，成长能力强。（5）净利润增长率（NPG）：平均每家企业本年净利润与上期的比值。净利润是公司经营业绩的最终结果。净利润的连续增长是公司成长性的基本特征，如其增幅较大，表明公司经营业绩突出，市场竞争能力强，成长情况好。

三、提取综合指标

用SPSS统计软件输入正确数据，先对5个基础指标进行标准化处理，并把标准化后的数据保存在数据编辑窗口中，然后利用SPSS的factor过程对上述数据进行因子分析[4]，得到各指标之间的相關系数矩阵R，见表1。ZIOG、ZTAG、ZAAG、ZMBRG、ZNPG分别表示工业总产值增长率、总资产增长率、企业平均资产增长率、主营业务收入增长率、净利润增长率标准化以后的指标。

表 1Correlation MatrixaZIOGZTAGZAAGZMBRGZNPGCorrelationZIOG1.0000.5320.0540.0620.350ZTAG0.5321.000-0.201-0.687-0.174ZAAG0.054-0.2011.0000.7070.890ZMBRG0.062-0.6870.7071.0000.736ZNPG0.350-0.1740.8900.7361.000Sig.

（1-tailed）ZIOG0.0000.1390.4600.4540.248ZTAG0.1390.0000.3510.0660.371ZAAG0.4600.3510.0000.0580.009ZMBRG0.4540.0660.0580.0000.048ZNPG0.2480.3710.0090.0480.000a.Determinant =.001

从表中可以观察到企业平均资产增长率（ZAAG）、主营业务收入增长率（ZMBRG）和净利润增长率（ZNPG）之间有明显的相关性，其相关系数大于0.7，特别是企业平均资产增长率（ZAAG）和净利润增长率（ZNPG）的相关系数几乎达到0.9;工业总产值增长率（ZIOG）和总资产增长率（ZTAG）也有一定的相关性，相关系数为0.532。相关性分析对指标选择有一定的指导意义，如果几个指标之间的相关性很高（相关系数在0.9以上），那只须选择其中的一个就可以了，全部纳入指标体系反而会人为扩大某些要素的作用。公共因子的特征值和累计方差贡献率见表2。

表 2Initial EigenvaluesComponentTotal% of VarianceCumulative %12.77355.46855.46821.61132.21387.68130.53610.72898.40940.0751.49799.90750.0050.093100.000Extraction Method：Principal Component Analysis.

表中前两个公共因子F1和F2的方差累计贡献率达到了80%以上，把其作为反映原指标的信息量可以认为是有效的，也就是说原来的5个指标可以综合成两个公共因子。载荷矩阵A见表3左边旋转前数据，由表3中所得到的数据，就可以建立因子分析模型。为了便于对公共因子解释，对旋转前数据进行方差极大法旋转，旋转结果同时在表3右边部分给出。

表 3旋转前后的载荷矩阵Component MatrixRotated Component Matrixa1212Zscore：工业总产值增长率0.0790.8960.2520.863Zscore：总资产增长率-0.5290.788-0.3660.876Zscore：企业平均资产增长率0.8900.1770.9070.001Zscore：主营业务收入增长率0.938-0.1510.890-0.330Zscore：净利润增长率0.9040.3650.9570.182根据因子分析的原理，每个公共因子和其包含指标应具有高度的相关性，而各个公共因子间是不相关的。从表3可见，企业平均资产增长率（ZAAG）、主营业务收入增长率（ZMBRG）和净利润增长率（ZNPG）在F 1上有很高的载荷，这三个指标集中反映了单个私营企业的成长情况，可以把F2称为私营企业成长指标。工业总产值增长率（ZIOG）和总资产增长率（ZTAG）在F2上有高的载荷，这两个指标反映了整个私企行业的成长情况，因此可以把F2称为私企行业成长指标。

四、影响分析

1.求得结果模型。

通过回归算法计算因子得分矩阵，见表4。

表 4Component Score Coefficient Matrix12Zscore：工业总产值增长率0.1360.540Zscore：总资产增长率-0.0920.517Zscore：企业平均资产增长率0.3360.045Zscore：主营业务收入增长率0.313-0.158Zscore：净利润增长率0.3640.159根据表7可以得到下面的得分函数：

F1=0.136ZIOG-0.092ZTAG+0.336ZAAG+0.313ZMBRG+0.364ZNPG

F2=0.54ZIOG+0.517ZTAG+0.045ZAAG-0.158ZMBRG+0.159ZNPG

将提取的初等因子载荷矩阵（ComponentMatrix）进行varimax（方差最大化正交旋转），得到旋转后的因子方差贡献率，其中F 1和F2的方差贡献率分别为54.59%和33.091%。然后把各公因子的方差贡献率，作为权数进行加权求和，得到私企成长情况的综合评价指标值Y：

Y=0.623F1+0.377F2

最后将使用因子分析法得到的综合指标值，以及各公共因子的得分值和相应的排名情况一起列入表5中。

表 5利用因子分析法得到的私企成长得分及排名表年份私企成长得分名次私营企业成长得分名次私企行业成长得分名次20120.39930.60620.057320110.56611.5241-1.015520100.2484-0.13340.87622009-1.3496-1.4356-1.20762008-0.3065-0.4735-0.030420070.4432-0.08931.3201本文选取的指标均为增长率指标，用于研究蚌埠市私企的成长状况，故通过因子分析法研究所得的私企成长得分，较少考虑到存量的影响，偏重于对私企发展势头，发展强劲度的研究。

私营企业成长得分偏向于反映蚌埠市内私营企业的平均成长状况，是从企业成长的角度进行研究;而私企行业成长得分更加偏向于反映蚌埠市整个私企行业的整体成长状况，是从行业成长的角度进行研究。私企成长得分综合反映了这两个方面。由于国家统计的是规模以上企业，所以所作研究，均是对规模以上私企，和这些私企组成的行业的研究。

2.运用模型解释事实。

好的经济模型应该对经济事实具有一定的解释能力，在本文所研究的时间段内，有这样几点经济事实。第一，国家提高了对企业的统计门槛，对规模以上工业企业的认定从2010年的年度主营业务收入500万元提高至2000万元;第二，2008年爆发世界性金融危机，在2008年及其后几年对私营企业的成长造成了很大影响;第三，2007年全国经济高速发展而2012年经济下行。

基于因子分析法得到的结果对此三点经济事实进行解释。第一，国家提高了统计门槛，把一部分主营业务收入低的企业不纳入统计范围，于是对行业规模的发展产生了不利的影响，同时拔高了私营企业的平均发展水平，其实这只是统计方法的改变造成的伪成长，所以在2011年，反映私营企业成长的指标排名第一，而反映私企行业成长的指标排名第五;第二，2008年金融危机所造成的影响也有很明显的体现，在2008年及其后几年综合排名一直很低，2008年排第五，2009年排第六，2010年排第四，同时两个主因子得分的排名也都很低;第三，2007年综合排名第二，而2012年综合排名第三，也反映了第三点的经济事实。综上所述，此经济模型对于经济事实的解释能力较好。

3.对结果模型进一步探讨。

由上述论证可知，指标排名的绝对位置可以有效地反映经济事实，我们进一步研究排名的相对变化，来研究2008年金融危机对当年和其后几年的影响。我们令2007年私营企业成长指标和私企行业成长指标的排名均为0，即2008年初初始排名为0，计算其后几年的排名相对变化位次，其結果如表6和图1，同时列出两指标得分变化图（图2）。因为自2011年起，统计方法做了改变，于是我们只研究2008至2010年的情况。

表 6两指标累计变化名次表年份2007200820092010F1累计变化名次0-2-3-1F2累计变化名次0-3-5-1图1两指标累计变化名次图图2两指标得分变化图

对两指标从2008年初至2010年末的累计变化名次进行分析。2008年爆发金融危机，私营企业成长指标的排名到2008年末降低2个名次，到2009年末累计降低3个名次，2010年开始回升，到年末累计下降一个名次;同时，私企行业成长指标的排名到2008年末降低3个名次，到2009年末累计降低5个名次，也是在2010年开始回升，到年末累计下降一个名次。

可以得出，当经济开始下行之时，私企行业成长指标的反应比私营企业成长指标敏感得多，而当经济开始回暖，其恢复速度也要快得多。也就是说，当一个行业受到冲击时，对整个行业成长的影响比对行业中已有企业的影响更大;反之，当经济一片向好时，整个行业的成长速度也更快。

五、结论

本文通过分析发现，行业是具有层次性的，至少可以分为以整个行业为基础的宏观层面，和以个体厂商为基础的微观层面，而且这两个层面对外界的敏感性和反应性不同。某行业外不利事件对该行业成长的影响，比对行业中已有企业成长的影响更大，而进入该行业的难易程度决定了不利事件对该行业破坏的程度。2008年的全球金融风暴，对中国民营行业造成了巨大影响，不仅单个厂商遭受了巨大损失，整个行业也面临着更大的风险。所以，对整个民营行业的关注度应该更高，对其的保护力度也应更大，根据市场情况，设定适当的行业门槛，加强监管，可以对其起到很好的保护作用，减少行业外不利事件的发生所造成的影响。（作者单位：安徽财经大学经济学院）

参考文献：

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