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user: 4. 航空公司核心竞争力评价方法 (一) 因子分析法 1) 数据处理 本文数据来源于Flightglobal2014的World Airline Rankings，囿于数据的可获得性以及完整性，本文选取了27家国内外航空公司共18个评价指标，鉴于评价指标较多，为将其简化，故使用因子分析法。因子分析法就是将数量较多的实测变量归结为少数几个因子的多元统计分析方法。其目的是揭示变量之间的内在关联性，简化数据维数，便于发现规律或本质。因子分析法的具体步骤为： 首先，对原始数据进行标准化处理，计算标准化后的协方差矩阵即相关系数矩阵R。 第二步，对所给资料是否适宜作因子分析进行统计检验，常用的检验方法有计算KMO统计量和作Bartlett’s球检验，以确定评价指标体系是否可以用因子分析法来做。 表2中KMO检验系数大于0.5，巴特利特球度检验显著性水平小于0.01，应拒绝各变量相互独立的假设，本文因子分析所选用的初始会计指标之间相关性较强，说明可以使用因子分析法来分析数据。 第三步，计算标准样本数据的相关系数矩阵R。 第四步，计算R的特征值、对应特征值的特征向量。 表3给出了各初始因子的方差贡献率和累积方差贡献率，可以看出只有前四个因子的特征值大于1，累积方差贡献率为84.763%，前四个因子无论从特征值还是从累计方差贡献率来看都满足要求，因此提取前四个因子作为公共因子 第五步，建立初始因子载荷矩阵，计算各个综合因子得分。 根据表4所示，公因子1代表可用座公里、收入客公里、客运量、机队规模、员工人数、营业利润、净利润这7个指标，公因子2代表收入客公里增长率、客运量增长率、可用座公里增长率、收入增长率 Table 2 Test of KMO and Bartlet 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。 0.602 Bartlett的球形度检验 近似卡方 856.201 df 153 Sig. 0.000 表2. KMO和Bartlett的检验 Table 3 Total variance of interpretatio 成份 初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 1 8.098 44.988 44.988 8.098 44.988 44.988 6.926 38.475 38.475 2 3.534 19.635 64.623 3.534 19.635 64.623 3.385 18.808 57.283 3 2.239 12.441 77.064 2.239 12.441 77.064 3.282 18.234 75.517 4 1.386 7.699 84.763 1.386 7.699 84.763 1.664 9.246 84.763 5 0.809 4.492 89.255 6 0.712 3.958 93.213 7 0.383 2.125 95.338 8 0.305 1.692 97.030 9 0.213 1.185 98.215 10 0.126 0.698 98.913 11 0.100 0.554 99.466 12 0.051 0.282 99.748 13 0.029 0.159 99.907 14 0.011 0.060 99.967 15 0.004 0.024 99.992 16 0.001 0.006 99.998 17 0.000 0.002 99.999 18 0.000 0.001 100.000 表3. 解释的总方差 提取方法：主成份分析。 这4个指标，公因子3代表营业利润率、净利润率、人均营业利润率(营业利润/员工数)这3个指标，公因子4代表客座率增长率、客座利用率、主航线客运收益这三个指标。 第六步，计算最后的综合得分： F = 38 . 475 / 84 . 763 ∗ F1 + 18 . 8 0 8 / 84 . 763 ∗ F2 + 18 . 234 / 84 . 763 ∗ F3 + 9 . 246 / 84 . 763 ∗ F4 由此计算出的各航空公司综合得分排名情况如表5： (二) 熵权法 熵最早在信息论中出现，由申农引用，目前已经在我国社会科学领域得到了广泛的应用。熵权法主要是通过指标变异性的大小来确定权重。一般来说，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越 Table 4 Rotational component matri 成份 1 2 3 4 Zscore (可用座公里(百万)) 0.970 0.106 0.142 Zscore：收入($m) 0.966 0.135 Zscore (收入客公里(百万)) 0.964 0.166 Zscore (客运量(百万)) 0.950 0.140 0.219 Zscore (机队规模) 0.936 0.152 0.207 Zscore (员工人数) 0.929 −0.141 Zscore (营业利润) 0.888 0.372 Zscore (净利润) 0.671 0.559 Zscore (收入客公里增长率) −0.107 0.945 0.148 Zscore (客运量增长率) 0.927 Zscore (可用座公里增长率) −0.133 0.909 0.164 −0.224 Zscore (收入增长率) 0.848 −0.174 0.236 Zscore (营业利润率) 0.202 0.133 0.925 Zscore (净利润率) 0.202 0.106 0.907 Zscore：(营业利润/员工数) 0.220 0.902 0.161 Zscore (客座率增长率) 0.145 0.798 Zscore (客座利用率) 0.245 0.681 Zscore (主航线客运收益(百万美金)) −0.116 0.407 0.517 表4. 旋转成份矩阵 a 提取方法：主成份。旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法。a. 旋转在5次迭代后收敛。 小，说明该项指标值变异程度大，包含的信息量也就越多，因此在综合评价中能更好的起到说明的作用，被赋予的权重也就越大。相反，某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越大，说明该项指标变异程度小，包含的信息量也就越少，在综合评价中不能更好的起到说明作用，其权重也就越小。熵权法的具体步骤如下： 首先，对数据进行标准化处理，设i个评价指标(i = 18) j个待评价航空公司(j = 27)构成的原始数据矩 阵为X = Xi*j，将其标准化后矩阵为Y = Yi*j，公式为 Yij = xij − min ( xi ) max ( xi ) − min ( xi ) ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ， j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) 第二步是比重化变换： pij = yij ∑ 1 n yij ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ， j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) 第三步是求各指标的信息熵，公式为 Ej = − ( lnn ) − 1 ∑ 1 n pijlnpij ，计算结果为表6所示。 第四步是根据求出的信息熵求指标权数，公式是 W = 1 − Ei m − ∑ 1 n Ei 。结果如表7所示。 第五步是根据指标权重求出航空公司的综合得分，结果如表8所示。 Table 5 Airlines’ comprehensive score rankin 航空公司 综合得分 排名 达美航空 10.90754 1 美西南 7.31751 2 东航 4.06868 3 国航 3.34156 4 土耳其航空 3.25543 5 日本航空 2.42003 6 加拿大航空 1.75609 7 菲律宾航空 0.57209 8 宿务太平洋航空 −0.18719 9 大韩航空 −0.27615 10 亚航 −0.44925 11 阿拉伯航空 −0.59111 12 维珍航空 −0.71522 13 欧洲航空 −0.80860 14 曼谷航空 −0.89992 15 长荣航空 −1.31362 16 爱尔兰航空 −1.46121 17 波兰航空 −1.67862 18 以色列航空 −1.94829 19 阿斯塔纳航空 −2.01678 20 托马斯库克航空 −2.05614 21 芬兰航空 −2.29778 22 科威特航空 −2.30280 23 巴基斯坦航空 −2.53993 24 毛里求斯航空 −2.64730 25 皇家约旦航空 −2.77509 26 阿曼航空 −2.87039 27 表5. 选为研究对象的航空公司综合得分排名情况 Table 6 Information entropy results of each inde 指标 信息熵 指标 信息熵 指标 信息熵 收入 0.73 主航线客运收益 0.97 客座率增长率 0.97 收入增长率 0.92 收入客公里 0.76 客运量 0.72 营业利润 0.86 收入客公里增长率 0.90 客运量增长率 0.93 营业利润率 0.98 可用座公里 0.76 员工人数 0.76 净利润 0.89 可用座公里增长率 0.92 机队规模 0.76 净利润率 0.97 客座利用率 0.95 营业利润/员工人数 0.95 表6. 各指标的信息熵结果 Table 7 Index weight tabl 指标 权重% 指标 权重% 指标 权重% 收入 11.97 主航线客运收益 1.37 客座率增长率 1.13 收入增长率 3.42 收入客公里 10.51 客运量 12.36 营业利润 5.96 收入客公里增长率 4.29 客运量增长率 3.14 营业利润率 0.91 可用座公里 10.33 员工人数 10.35 净利润 4.77 可用座公里增长率 3.39 机队规模 10.36 净利润率 1.42 客座利用率 2.24 营业利润/员工人数 2.06 表7. 指标权重表 Table 8 Airline rankin 航空公司 综合 排名 达美航空 0.8455 1 美西南航空 0.6274 2 东航 0.4606 3 国航 0.3996 4 土耳其航空 0.3963 5 日本航空 0.3366 6 加拿大航空 0.3196 7 菲律宾航空 0.2378 8 大韩航空 0.2173 9 宿务太平洋航空 0.2054 10 亚航 0.1923 11 维珍航空 0.1783 12 阿拉伯航空 0.1779 13 欧洲航空 0.1732 14 曼谷航空 0.1653 15 长荣航空 0.1534 16 爱尔兰航空 0.1384 17 波兰航空 0.1248 18 以色列航空 0.1162 19 托马斯库克航空 0.1067 20 阿斯塔纳航空 0.1065 21 芬兰航空 0.1053 22 科威特航空 0.0947 23 巴基斯坦航空 0.0802 24 毛里求斯航空 0.0776 25 皇家约旦航空 0.0711 26 阿曼航空 0.0645 27 表8. 航空公司综合排名