林業(yè)是經(jīng)濟(jì)、環(huán)境生態(tài)的結(jié)合體,它響應(yīng)著國(guó)家的生態(tài)文明發(fā)展理念,并在我國(guó)有著舉足輕重的影響地位。我國(guó)林業(yè)產(chǎn)業(yè)體系已逐步形成,據(jù)國(guó)家林業(yè)與草原局公開(kāi)統(tǒng)計(jì)顯示,從1994年至2019年,中國(guó)林業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值環(huán)比增長(zhǎng)了 56倍。2019年,我國(guó)林業(yè)行業(yè)總產(chǎn)值達(dá)7.56萬(wàn)億元人民幣,林產(chǎn)品產(chǎn)量、消費(fèi)量、進(jìn)出口貿(mào)易額已均居于世界前列的地位。但如何使得中國(guó)成為林業(yè)產(chǎn)業(yè)強(qiáng)國(guó),實(shí)現(xiàn)林業(yè)企業(yè)綠色可持續(xù)的發(fā)展目標(biāo),將成為國(guó)家推動(dòng)傳統(tǒng)林業(yè)過(guò)渡到現(xiàn)代林業(yè)的重點(diǎn)戰(zhàn)略。本論文基于對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)歸納整理、對(duì)過(guò)往學(xué)者研究經(jīng)驗(yàn)的概括總結(jié)思考后,將12家林業(yè)上市公司視為本次研究的數(shù)據(jù)樣本,選取了各林業(yè)上市公司公開(kāi)披露的2018年度財(cái)務(wù)報(bào)告的數(shù)據(jù)指標(biāo)。通過(guò)因子分析法并借助SPSS25.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,構(gòu)建出林業(yè)上市公司經(jīng)濟(jì)、環(huán)境及社會(huì)的綜合績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與分析模型,提取得到盈利能力因子、成長(zhǎng)能力因子、營(yíng)運(yùn)能力因子、償債能力因子、環(huán)境社會(huì)貢獻(xiàn)能力因子這五大公因子,并由此計(jì)算出林業(yè)上市公司的單項(xiàng)能力、綜合績(jī)效能力的得分及排名。通過(guò)對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行比較分析,來(lái)評(píng)價(jià)林業(yè)上市公司的單項(xiàng)能力和整體發(fā)展情況。研究結(jié)果表明:中國(guó)林業(yè)上市公... 

【文章來(lái)源】：中南林業(yè)科技大學(xué)湖南省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１技術(shù)路線(xiàn)圖??Ｆｉｇｕｒｅ?１．１?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??１．?５．?２文章結(jié)構(gòu)??第一章節(jié)，緒論部分

中南科技大學(xué)碩士學(xué)位論文?林業(yè)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)研究??指標(biāo)的正向化、標(biāo)準(zhǔn)化理?＂＊１??因子適用＾＼??＜?性檢驗(yàn)?????ｉ????計(jì)算因子方差貢獻(xiàn)率??▼???提取公因子、并旋轉(zhuǎn)?????Ｔ???因子綜合得分、進(jìn)行排序??圖３．?２因子分析法基本步驟??Ｆｉｇｕｒｅ?３．２?Ｂａｓｉｃ?ｓｔｅｐｓ?ｏｆ?ｆａｃｔｏｒ?ａｎａｌｙｓｉｓ??提取公因子、旋轉(zhuǎn)因子。在得出每個(gè)因子的特征值，方差貢獻(xiàn)率和其他值之后，??可以確定因子。通過(guò)每個(gè)因素變量數(shù)據(jù)時(shí)的離散程度累計(jì)值，而通常要求選擇的公共??因子的特征值符合標(biāo)準(zhǔn)，公共因子的累積方差貢獻(xiàn)率以７０或高于７０為標(biāo)準(zhǔn)。僅僅提??取出公因子仍然無(wú)法達(dá)到分析解釋實(shí)際問(wèn)題的目的，這要求我們繼續(xù)旋轉(zhuǎn)公因子，使??得各個(gè)公因子的實(shí)際含義更加明確、更具解釋性。在近幾年的研究中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者普??遍采用正交因子旋轉(zhuǎn)法，這一方法的好處在于進(jìn)行旋轉(zhuǎn)后的公因子之間仍然保持相互??獨(dú)立。??最后，計(jì)算因子得分、綜合得分、進(jìn)行排名。在依次完成以上主要步驟后，獲取??且計(jì)算每個(gè)公因子的得分系數(shù)矩陣，并以其方差貢獻(xiàn)率為基礎(chǔ)算出權(quán)重并給予客觀(guān)賦??權(quán)得出綜合得分。再根據(jù)綜合得分的高低對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行排名。??２５??

中南科技大學(xué)碩士學(xué)位論文?林業(yè)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)研宄??其次，根據(jù)因子方差碎石圖能夠更加直觀(guān)的反映出公因子的提取結(jié)果，可以以此??為依據(jù)進(jìn)行初步判斷，如下圖４．１所示，因子方差碎石圖所呈現(xiàn)的１２個(gè)成分中，前５??項(xiàng)因子的特征值均大于１，且連線(xiàn)斜率較大、圖形較為陡。而第６項(xiàng)開(kāi)始，呈現(xiàn)出連??線(xiàn)斜率降低、圖形趨緩；并通過(guò)文獻(xiàn)歸納，結(jié)合林業(yè)類(lèi)上市公司專(zhuān)家的運(yùn)用因子分析??對(duì)公因子經(jīng)驗(yàn)一般也是提取五個(gè)公因子。對(duì)此，即應(yīng)對(duì)前５個(gè)成分進(jìn)行提齲??碎石圖??Ｉ?Ｖ??１?２?３?４?５?６?７?８?９?１０?１１?１２??組件號(hào)??圖４．?１因子特征值碎石圖??Ｆｉｇｕｒｅ?４．１?Ｇｒａｖｅｌ?ｍａｐ?ｏｆ?ｆａｃｔｏｒ?ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓ??最后，在對(duì)公因子提取情況進(jìn)行初步判斷后，可以對(duì)各個(gè)成分的初始特征值、旋??轉(zhuǎn)平方和載入中的方差、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率等指標(biāo)進(jìn)行具體分析，以確定每個(gè)因子方差??貢獻(xiàn)率。如下表４．５所示，公因子Ｆ１經(jīng)旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率為２８．８４３％，公因子Ｆ２??經(jīng)旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率為２０．０５８％，公因子Ｆ３經(jīng)旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率為１６．５２０％，??公因子Ｆ４經(jīng)旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率為１６．２３１％，公因子Ｆ５經(jīng)旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率為??１２．１３８％。依照初始特征值大于等于１的原則對(duì)公因子進(jìn)行提取，前五項(xiàng)的初始特征??值均滿(mǎn)足這一要求，且前５項(xiàng)公因子經(jīng)旋轉(zhuǎn)后的累計(jì)方差解釋率值為９３．７８９％大于??７０％，可以較好的反映樣本林業(yè)類(lèi)１２家的上市公司的數(shù)據(jù)信息，因此，可以證明提取??前５項(xiàng)公因子共提取了最初１２個(gè)績(jī)效指標(biāo)９３．７８９％的信息量，能夠有效的替代原來(lái)１２??個(gè)指標(biāo)對(duì)林業(yè)上市公司的績(jī)效的展示，且能夠

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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