【《某電力公司業績評價及業績驅動因素分析案例》21000字】

某電力公司業績評價及業績驅動因素分析案例目錄TOC\o"1-3"\h\u5489某電力公司業績評價及業績驅動因素分析案例 1174911.1業績評價方法選擇 1174811.2基于EVA的業績評價過程 2184361.2.1EVA模型構建 2301241.2.2會計項目調整 3141081.2.3折現率的選擇 5298961.2.4LY電力公司2015—2019年EVA指標計算 7210551.3業績驅動因素指標體系構建 14248551.3.1驅動因素指標體系構建原則 14160671.3.2EVA驅動因素分解 16182641.3.3驅動因素指標選定 20184931.4業績驅動因素指標重要性權重的確定 28141601.4.1權重計算方法的確定 2840341.4.2層次結構模型的建立 33257561.4.3調查問卷數據的統計 3476581.4.4指標重要性權重的計算 361.1業績評價方法選擇為了進一步指導國有企業專注于企業創造價值，提高公司的可持續發展能力,國有資產監督管理機構在2009、2010年發布了《中央公司實行經濟增加值考核方案》和《中央公司負責人經營業績考核暫行辦法》兩套文件的臨時措施,經濟增加值（EVA）作為央企和國企的評價指標，以規模主導，以原始價值引領公司領先發展，以實現國有企業的業績持續穩步上升。LY電力公司是一個典型的大型國有能源開發公司,公司應該應用經濟增加值法（EVA）進行企業業績評價，此舉不僅是國家的宏觀政策回應，也符合公司當前階段的發展需要，是一種幫助公司重要手段，促進企業業績管理的全面實施，可以維護公司的業務目標和股東價值最大化的目標。與其他業績評價方法相比，基于EVA模型的業績評價方法具有以下優點：與相對于資產凈值的方法相比，EVA業績評價方法可以根據公司實際的經營情況對企業的一部分財務數據進行調整，例如，對LY電力公司來說，研發和定期檢修將涉及大量的成本調整，EVA能反映那些沒有賬面價值項目的價值，使得評價結果更具有全面性。此外，由于LY電力公司開辦費用高,受政策的影響,未來的發展潛力巨大等等，這些特點導致公司預測未來現金流量和折現率是非常困難的，而貼現現金流方法的重要前提是能夠非常準確地預測公司的未來現金流和貼現率，這就使得選擇貼現現金流的技術在風電企業業績評價中的可靠性不高。選擇EVA業績評價法用于預測公司未來相關業務情況的數據較為客觀，是基于企業財務報表的相關數據。因此，該方法得到的預測結果具有較高的可靠性和可操作性。此外，風電企業具有初始投資高、風險高的特點，會導致企業未來現金流為負的情形出現，使得貼現現金流法不適用于風電行業的企業業績評價。EVA企業業績評價法所選取的用于預測公司未來經營狀況的數據，是基于公司財務報表的相關數據，以實際報表說話，通過該方法得到的業績評價結果更加客觀。EVA企業業績評價方法能夠同時兼顧企業的債務資本成本和權益資本成本，這是其他傳統企業業績評價方法沒有考慮到的，傳統的企業業績評價方法的實際應用往往沒有考慮權益資本成本，因此，EVA業績評價方法和股東財富最大化的目標要求是相吻合的，采用EVA業績評價方法對企業業績進行評價的結果也能夠反映出更有利于企業價值的最大化。綜上所述，本文選取基于EVA的企業業績評價方法更適用于LY電力公司，通過分析公司的發展現狀和運營特點，準確把握公司的經營方向，以評估有效的電力公司的業績，為市場投資者的觀點提供參考，也為其他國內能源行業公司的業績評價提供借鑒和參考。1.2基于EVA的業績評價過程1.2.1EVA模型構建根據EVA業績評價方法計算公司內在價值的原理可以得知：對公司未來的EVA值進行折現，進而結合期初資本總額計算得出企業的內在價值，即公司的內在價值是未來EVA的現值與期初投入的資本總額之和。但是在計算時，公司所處發展階段不同，EVA增長情況所套用的估值模型也不相同。首先，進行EVA價值評估模型建立所需的假設條件有：滿足持續經營假設。假設LY電力公司公司能夠保證企業長遠穩定發展，企業的生產經營水平和運營狀態等內部因素保持不變。外部宏觀環境不變。假設LY電力公司的在穩定的外部宏觀經濟環境下運行，通貨膨脹率與銀行存、貸款利率等能夠保持平穩，以確保在計算EVA指標的過程中所使用的資本成本率和貼現率不會受到較大影響。公司資本結構穩定。在企業的資本結構中主要包括債務資本與權益資本。假設LY電力公司的資本結構穩定，沒有較大的債務資本變動，也沒有比重較大的股權融資，保持一定的債務水平。結合LY電力公司的經營情況與行業發展水平可知，LY電力公司在2015年至2019年這一期間是公司穩定成熟發展的階段，沒有較大幅度的利潤增長變動。因此，在進行基于EVA模型估值時，本文將采用穩定增長階段的EVA估值模型對LY電力公司的內在價值進行評估。估值公式詳見公式1.1：（1.1）在公式1.1中，V表示公司內在價值，TC表示期初資本總額，表示第t年企業的EVA，r表示加權平均資本成本率。1.2.2會計項目調整對稅后凈利潤的調整（1）利息支出利息支出是企業支付的利息債務，在會計處理時計在“財務費用”科目下。在賬務處理過程中，營業利潤在計算時需要減掉財務費用，但是在經濟增加值的理論中認為，資本成本可分為權益資本成本和債務資本成本，而利息支出是債務資本成本的組成部分之一，也是資本成本的一部分，所以企業在計算EVA時，應該將利息支出加回到凈利潤中。（2）研發費用研發費用指的是企業財務報表中“管理費用”項下的研發費用。根據新會計準則的規定，企業研發項目的支出應該區分為在研究階段的支出和開發階段的支出，研究階段的支出應當直接計入當期損益，即管理費用；開發階段的支出中，不符合資本化條件的支出不應資本化計入無形資產價值，應該直接計入當期損益，對于符合資本化條件的開發支出可以予以資本化，通過折舊攤銷在使用年限內逐年分攤。而EVA的理論認為，企業為研發項目所發生的費用是企業為經營發展做出的資本投入，屬于消耗性資產，無論是研究階段還是開發階段的支出均應予以資本化，然后通過折舊攤銷在資產使用年限之內分攤扣除。這樣既不會影響當期的財務利潤，又能激勵投資者繼續投資，有一舉多得的作用，能夠促進企業長期穩定發展。（3）營業外收入營業外收入是指企業主營業務以外的其他收入部分。營業外收入雖然不是企業的主營業務，但是它的大小也會影響企業的實際運營情況以及盈利水平。企業通常在利潤不達標或者發生虧損時，在法律法規允許的范圍之內，運用營業外收入對利潤進行調整，以粉飾企業的財務報告。在EVA理論中，要計算企業的EVA，需要將營業外利潤在稅后凈利潤中扣減掉，這樣才能使計算數據更加精確。對資本總額的調整（1）無息負債一般情況下，企業在日常經營活動中所產生的的流動負債不是對外借款形成的，這部分負債不需要承擔利息，因此在財務上將其統稱為無息負債，一般是指應付賬款、應付票據、應付利息、預收款項、其他應付款、應交稅費和其他流動負債項目。企業在計算EVA之前，應將這部分的無息負債從資本總額當中扣除掉。（2）在建工程在建工程是企業正在建設過程中尚未投產的工程項目所發生的支出，包括企業固定資產的新建、改擴建、安裝、大修等尚未完工的工程支出。由于為建造工程所投入的大量資金會導致企業的資本明顯增多，會對EVA的計算結果產生很大的影響，所以在計算EVA時，要將在建工程從資本總額中減除，等到在建工程轉固后才能被算作總資本的一部分。（3）遞延所得稅遞延所得稅的實質是會計準則中的會計要求與我國稅法中規定的稅基不一致而造成的。換句話說，遞延所得稅并沒有實質性地導致公司資產的增加或減少，也沒有實質性地導致費用的減少或增加。因此，在進行企業業績評價時，應將當期遞延所得稅抵免余額的增加額予以補回。1.2.3折現率的選擇本文在計算EVA的過程中所選用的折現率為LY電力公司的加權平均資本成本率。加權平均資本成本率（即WACC）是通過計算債務資本和權益資本在企業整體資本結構中分別所占的比例，然后將各自的比例與債務資本成本和權益資本成本分別相乘得出的乘積，而后加權平均所得出的單位成本。加權平均資本成本率反映的是投資者投入企業的資本利用效率，它是EVA計算過程中的重要指標，其計算公式詳見公式1.2：加權平均資本成本率=債務資本成本率×[債務資本成本÷(債務資本成本+權益資本成本)]+權益資本成本率×[權益資本成本÷(債務資本成本+權益資本成本)]即：（1.2）公式1.2中，債務資本成本率為稅后的一年期銀行貸款利率的加權平均數，權益資本成本率的計算公式為公式1.3：權益資本成本率=無風險收益率+市場風險溢酬×風險系數β=無風險收益率+（市場平均收益率-無風險收益率）×風險系數β即：（1.3）公式1.3中，為權益資本成本率，為無風險收益率，為市場平均收益率，為市場風險溢酬，β系數為研究對象所在行業的權益風險系數。（1）無風險收益率如果β系數等于零，那么就表示此時投資的股票和證券組合在行業內是沒有任何風險的，權益的資本成本率即稱之為無風險收益率。在實際的應用過程中，一般把稅后的一年期銀行存款利率或發行國債的利率的加權平均數作為無風險收益率。由于大家普遍認為儲蓄是安全性最高最穩妥的投資方式，幾乎不存在違約風險，而且存款利率會跟隨經濟環境的變化進行及時調整，它能夠準確地反映出市場利率的變化，而國債雖然也沒有違約風險，但是債券市場在我國的發展并不十分完善，國債不能準確地反應市場利率的變化，因此本文選取人民銀行一年期存款利率在2015年至2019年的加權平均數作為本文計算EVA時的無風險收益率。2015年至2019年的人民銀行存款利率公示如表1.1：表1.12015年—2019年人民銀行一年期存款利率Table1.1One-yeardepositrateofthePeople'sBankofChinafrom2015to2019時期利率（%）2015.01.01—2015.02.282.752015.03.01—2015.05.102.502015.05.11—2015.06.272.252015.06.28—2015.08.252.002015.08.26—2052015.10.24—2019.12.311.50表1.1中，經過計算，2015年的無風險收益率分別為2.13%，2016年、2017年、2018年和2019年的無風險收益率均未1.5%。（2）市場風險溢酬市場風險溢酬是資本資產定價模型中，它指的是在無風險收益率的基礎之上，投資者對于承擔了市場平均風險的市場投資組合而要求的高于無風險收益率的資本回報率，它能夠反映市場整體對于風險的忍受程度，也就是對風險的偏好高低。如果風險厭惡程度高，投資者越冒險，市場風險溢酬就較低，反之，則較高。市場風險溢酬可以理解為：市場風險溢酬=資本市場的補償額+國家風險補償額2015年至2019年的資本市場補償額和國家風險補償額如表1.2所示：表1.22015—2019年資本市場補償額和國家風險補償額數據表Table1.2Datatableofcapitalmarketcompensationandnationalriskcompensationfrom2015to2019年份2015年2016年2017年2018年2019年資本市場補償額6.25%6.18%6.24%6.38%6.26%國家風險補償額0.90%0.93%0.86%0.81%0.98%表1.2中，經過計算可以得出2015年至2019年每年的市場風險溢酬分別為7.15%、7.11%、7.10%、7.19%、7.24%。（3）β系數β系數代表一個單一因素市場投資組合的風險，結合中國國有資產監督管理委員會頒布的央企EVA考核暫行辦法和指導意見的相關規定，本文將LY電力公司的β系數值設定為1。1.2.4LY電力公司2015—2019年EVA指標計算本文選取LY電力公司2015年至2019年的財務報表數據作為本文研究的數據來源，計算LY電力公司的EVA及公司內在價值，計算過程如下：調整稅后凈利潤根據前文所述的會計項目調整方法，將LY電力公司的凈利潤進行調整，調整過程如表1.3所示：表1.32015年—2019年LY電力公司稅后凈利潤調整表Table1.3Adjustmentofafter-taxnetprofitofLYPowerCompanyfrom2015to2019單位：億元年份2015年2016年2017年2018年2019年凈利潤41.3445.645.7950.1253.67加：利息支出27.4728.1228.5535.6433.85加：研發費用0.030.140.030.080.64減：營業外收入×50%1.702.760.240.410.43合計67.1571.1171.1485.4387.73乘以：（1-所得稅率）（1-25%）（1-25%）（1-25%）（1-25%）（1-25%）調整后的稅后凈利潤50.3653.3355.6061.0765.80由表1.3可以得出，LY電力公司2015年至2019年調整后的稅后凈利潤分別為50.36億元、53.33億元、55.60億元、61.07億元和65.80億元。調整資本總額資本總額在調整時要扣除平均無息流動負債和平均在建工程的影響，LY電力公司在計算EVA企業內在價值時資本總額的調整過程如表1.4所示：表1.42015年—2019年LY電力公司資本總額調整表Table1.4CapitaladjustmenttableofLYPowerCompanyfrom2015to2019單位：億元年份2015年2016年2017年2018年2019年平均資本總額1,279.891,358.911,415.171,452.911,508.33減：應付票據16.9121.2313.6713.125.11應付賬款81.3373.8977.1473.2975.08預收款項2.162.56100.09應交稅費3.043.346.113.891.38應付利息6.495.546.476.767.36其他應付款25.3721.5121.3136.1649.69其他流動負債230170.005055.145.11減：平均在建工程139.97109.6491.66106.91130.41加：遞延所得稅負債0.620.700.980.830.95調整后的資本總額775.24948.901,145.791,158.531,172.05由表1.4計算得出，LY電力公司2015年至2019年調整后的資本總額分別為775.24億元、948.90億元、1,145.79億元、1,158.53億元和1,172.05億元。計算加權平均資本成本率根據前文加權平均資本成本率的計算公式1.2，本文按如下步驟分別計算得出公式中的幾個變量：（1）債務資本和權益資本比例資本總額是有債務資本和權益資本合計而成，首先要分別求出LY電力公司債務資本和權益資本占資本總額的百分比。二者的計算公式分別為：債務資本比=（短期借款+長期借款+一年內到期的非流動負債）/資本總額權益資本比例=（資本總額-債務資本）/資本總額*100%2015至2019年LY電力公司的資本結構如表1.5所示：表1.52015年—2019年LY電力公司資本結構表Table1.5CapitalstructureofLYPowerCompanyfrom2015to2019單位：億元年份2015年2016年2017年2018年2019年資本總額775.24948.901,145.791,158.531,172.05債務資本總額396.69448.68531.04483.07511.46債務資本比例51.17%47.28%46.61%41.70%43.89%權益資本總額378.55500.22611.75675.46657.59權益資本比例48.83%52.72%53.39%58.30%56.11%由表1.5可以計算得出LY電力公司2015年至2019年各年的債務資本比與權益資本比，債務資本比分別為51.17%、47.28%、46.61%、41.70%、43.89%，權益資本比分別為48.83%、52.72%、53.39%、58.30%、56.11%。（2）債務資本成本率本文采用2015年至2019年中國人民銀行的一年期人民幣貸款利率作為LY電力公司計算EVA時的債務資本成本率，中國人民銀行六個月至一年期的貸款基準利率如表1.6所示：表1.62015年—2019年中國人民銀行六個月至一年期貸款基準利率Table1.6BenchmarkinterestratesofthePeople'sBankofChinaforsix-monthtoone-yearloansfrom2015to2019日期利率2015.01.01—2015.02.285.60%2015.03.01—2015.05.105.35%2015.05.11—2015.06.275.10%2015.06.28—2015.08.251.85%2015.08.26—200%2015.10.24—2019.12.311.35%由表1.6可以計算得出央行2015年一年期貸款利率的加權平均數為1.98%，2016年、2017年、2018年和2019年則均未1.35%。由此本文可以根據所求結果在綜合了所得稅影響之后計算得出LY電力公司每一年的債務資本成本率，如表1.7所示：表1.72015年—2019年LY電力公司債務資本成本率表Table1.7DebtcapitalcostratioofLYPowerCompanyfrom2015to2019年份2015年2016年2017年2018年2019年央行一年期加權平均貸款利率1.98%1.35%1.35%1.35%1.35%乘：（1-所得稅率）（1-25%）（1-25%）（1-25%）（1-25%）（1-25%）債務資本成本率3.74%3.26%3.26%3.26%3.26%由表1.7顯示，計算得出的LY電力公司2015年債務資本成本率為3.74%、2016年、2017年、2018年和2019年的債務資本成本率都是3.26%。（3）權益資本成本率本文通過資本資產定價模型（CAPM）計算LY電力公司的權益資本成本率，在前文1.2.3會計項目調整這一小節本文已經確定了公式1.3中計算所需的相關變量，計算過程如表1.8所示：表1.82015年—2019年LY電力公司權益資本成本率Table1.8CostofequitycapitalofLYPowerCompanyfrom2015to2019年份2015年2016年2017年2018年2019年無風險收益率2.13%1.50%1.50%1.50%1.50%市場風險溢酬7.15%7.11%7.10%7.19%7.24%β系數11111權益資本成本率9.28%8.61%8.60%8.69%8.74%由表1.8所示，LY電力公司2015年的權益資本成本率為9.28%，2016年的權益資本成本率為8.61%，2017年的權益資本成本率為8.60%，2018年的權益資本成本率為8.69%，2019年的權益資本成本率為8.74%。（4）加權平均資本成本率根據前文1.2.3會計項目調整這一節中的公式1.2，將LY電力公司每一年的資本結構數據、債務資本成本率和權益資本成本率分別代入進公式1.2中，即可求出LY電力公司的加權平均資本成本率，公式相關數據總結如表1.9所示：表1.92015年—2019年LY電力公司的加權平均資本成本率Table1.9TheweightedaveragecostofcapitalratioofLYPowerfrom2015to2019年份2015年2016年2017年2018年2019年債務資本比51.17%47.28%46.61%41.70%43.89%債務資本成本率3.74%3.26%3.26%3.26%3.26%權益資本比48.83%52.72%53.39%58.30%56.11%權益資本成本率9.28%8.61%8.60%8.69%8.74%加權平均資本成本率6.45%6.08%6.11%6.43%6.33%由表1.9可見，LY電力公司2015年至2019年每年的加權平均資本成本率分別為6.45%、6.08%、6.11%、6.43%和6.33%。計算EVA值EVA的計算公式見公式1.4：EVA=稅后凈利潤-資本成本=調整后的稅后凈利潤-調整后的資本總額×加權平均資本成本率即：（1.4）公式1.4中，NOPATA——調整后的稅后凈利潤TC——調整后的資本總額WACC——公司加權平均資本成本率經過上述調整后，將計算過程中求得的LY電力公司每年的相應指標的計算結果代入到公式1.4中，計算出LY電力公司的EVA值，相關數據總結到表1.10所示：表1.102015年—2019年LY電力公司的EVA值Table1.10EVAvalueofLYPowerCompanyfrom2015to2019單位：億元年份2015年2016年2017年2018年2019年稅后凈利潤50.3653.3355.6061.0765.80調整后的資本總額775.24948.901,145.791,158.531,172.05加權平均資本成本率6.45%6.08%6.11%6.43%6.33%EVA值0.39-1.37-11.42-10.37-8.45由表1.10計算得出，LY電力公司2015年至2019年的EVA值分別為0.39、-1.37、-11.42、-10.37、-8.45，有利潤不一定有價值，LY電力公司近五年EVA考核值基本上為負數，表明企業實際上是虛盈實虧，正是利用EVA業績評價法，才將LY電力公司這一業績泡沫打碎。計算公司內在價值通過公式1.1及前文算出的加權平均資本成本率和EVA值，計算得出LY電力公司在2015年至2019年的內在價值分別為：1,225.04億元、1,221.17億元、1,209.14億元、1,201億元和1,191.77億元，2015年至2019年LY電力公司根據EVA估值的企業平均內在價值為1,210.23億元。在風電行業統一的經營環境與政策環境下，根據普氏全球能源公司排行Top250榜單中涉及的中國風力發電企業以及在國內風電行業近年來業績表現良好的風電企業選取了10家公司：長江國際、華潤電力、國投電力、金風科技、華電福新、京能清潔能源、新天綠色能源、中廣核新能源和大唐新能源來作為行業參照進行對比分析。接下來，本文以國投電力為例，運用EVA估值模型，計算國投電力的內在價值，計算過程如下表1.11所示：表1.11國投電力2015年—2019年EVA指標計算表Table1.11CalculationtableofEVAindicatorsforSDICpowerfrom2015to2019單位：億元年份2015年2016年2017年2018年2019年凈利潤101.0378.665.5983.7787.31加：利息支出59.015049.0350.2648.74加：研發費用0.010.010.010.010.35減：營業外收入×50%8.345.200.280.570.66合計151.72123.42111.36133.47135.74乘：（1-所得稅率）（1-25%）（1-25%）（1-25%）（1-25%）（1-25%）調整后的稅后凈利潤113.7992.5685.77100.10101.81資本總額1,786.4851,931.182,057.8952,141.982,227.15減：平均無息流動負債157.03197.26151.09131.35118.02應付票據15.325.06應付賬款35.5355.6148.3546.7830.02預收款項0.372.575.831.071.46應交稅費-311.356.99應付利息5.155.475.475.270其他應付款69.6569.5963.6652.3958.94其他流動負債35.1945.2212.2510.2715.55減：平均在建工程329.94441.00479.58451.67465.51加：平均遞延所得稅負債0.420.360.370.450.45調整后的資本總額1,299.941,296.281,427.601,559.411,641.07債務資本總額1,107.341,201.31,276.11,331.851,268.95債務資本比例85.18%92.67%89.39%85.41%77.18%續表1.11權益資本總額192.6091.98151.50227.56375.12權益資本比例11.82%7.33%10.61%11.59%22.82%債務資本成本率3.74%3.26%3.26%3.26%3.26%權益資本成本率9.28%8.61%8.60%8.69%8.74%加權平均資本成本率1.56%3.65%3.83%1.05%1.51%EVA51.5045.2231.1436.9127.65由表1.11可見，國投電力的EVA值為正數，明顯高于LY電力公司，根據EVA估值模型公式，可以計算得出國投電力的2015年至2019年的平均內在價值為1.856.75億元，大大高于LY電力公司的1,210.23億元。用同樣的計算過程計算出其他八家電力企業的平均內在價值，而后按照由高到低的順序排序，行業內在價值的比較分析見圖1.1。圖1.1風電行業基于EVA的平均價值排名情況Figure1.1EVAbasedaveragevaluerankingofthewindpowerindustry根據圖1.1中所示，LY電力公司作為新能源產業中重要的上游企業，由上圖可見，LY電力公司的內在平均價值在行業內排名位于第三名，在行業中占據較高位置，但是與國投電力還有一定差距。由此可見，研究LY電力公司的企業業績是消除影響企業業績提高障礙所必須要做的。接下來將從EVA分解的角度分析LY電力公司的業績評價結果。1.3業績驅動因素指標體系構建通過分析LY電力公司企業業績的驅動因素情況,我們可以定位出影響企業創造價值能力的指標，通過建立驅動因素指標體系，羅列出可能影響企業業績的各項驅動因素，而后經過分析得知LY電力公司的優勢和劣勢，這將作為改善和提升LY電力公司的企業業績的重要依據。1.3.1驅動因素指標體系構建原則本文采用基于EVA的業績評價方法對LY電力公司的業績進行評價，將業績評價結果結合杜邦分析法對影響企業業績的驅動因素向下分解，從而建立影響企業業績的驅動因素的指標體系，在指標體系的設計上，單純的財務指標已經不能夠滿足全面分析的需要，也應該重視非財務指標對企業業績的影響程度，這樣對影響企業業績的驅動因素更具有概括性，能夠更全面地了解企業的財務狀況和經營成果。因此，本文將建立起一套財務指標與非財務指標相結合的指標體系。在構建指標體系的過程中，應當遵循以下幾個原則：（1）實用性原則影響企業業績的驅動因素有很多，但構建指標體系選取的指標并不是越多越好，需要有選擇性的進行篩選，以防止指標體系的分析和估計因過于龐大而失效。因此，根據實用性的原則，在選擇適用指標的過程中，LY電力公司業績評價指標的選擇應當充分考慮實用性問題，被選中的應當是代表性很強的指標，這些指標相互影響能夠較為突出地反映出公司的實際經營狀況，從根本上確保驅動因素指標體系的可操作性和高質量性。（2）全面性原則LY電力公司具有自身的行業特點，建立LY電力公司的驅動因素指標體系，應從兩個方面進行考慮，一方面要充分考慮公司的發展目標和競爭優勢；另一方面，應該考慮各種指標之間的相關性，以促進對企業業績的全面和客觀評價。（3）系統性原則系統性原則要求LY電力公司的業績評價指標要建立在科學、完整的前提下,根據評價目標的重要程度考慮其在指標評價體系中的比例，對評價目標和角色之間的聯系做出權衡和權重設置，使評價指標在整個業績評價體系中既能夠突出其關鍵性，也能達到企業業績評價體系的最終目標。（4）可操作性性原則建立企業業的業績驅動因素指標體系，選擇驅動因素指標，都應充分考慮其可操作性。一旦選定的指標脫離了可操作性原則，即使指標科學、合理、系統，也不能真正反映企業業績。當然，在指標的選擇上，并不是越多越好，而是要通俗易懂、去繁化簡、重點突出，業績評價指標的選擇應圍繞LY電力公司的經營業務和發展目標來進行。在建立評價指標體系時，要選擇易于理解、便于操作和容易獲得的指標，以提高指標體系在今后工作中的高性能和可行性。定性指標應轉化為定量指標，評價結果應真實反映LY電力公司業績現狀，以及目前存在的問題，有利于企業能夠有針對性地提出解決方案。（5）相關性原則企業的業績評價結果能夠真實地反映企業一定時期的經營業績。因此，建立業績驅動因素指標體系應以反映企業長期可持續發展能力為前提，選擇的業績驅動因素指標體系應與企業經營發展的戰略目標相一致，有利于企業未來的經營發展。結合企業整體經營發展情況來看，影響企業業績的驅動因素指標，并非單單只有財務指標，許多非財務指標也會對企業的業績產生一定的影響，財務指標與非財務指標相互關聯、互相影響，因此LY電力公司業績驅動因素指標體系的建立一定是財務指標與非財務指標相結合的指標體系。1.3.2EVA驅動因素分解為構建LY電力公司基于EVA的業績驅動因素指標體系，應當對EVA的驅動因素逐層分解。本文結合杜邦分析法以及LY電力公司的經營現狀和運營特點，將EVA的計算公式逐層分解。在分解時不僅要考慮財務因素，也應當考慮非財務因素對企業業績的影響，在某些情況下各種非財務因素對企業業績的影響程度不亞于財務因素，企業管理者對這些非財務因素也應當重視起來。并且，從企業可持續發展的角度來看，一些非財務因素更能夠有效地反映出一個企業的可持續發展能力。對此，本文將從財務因素和非財務因素相結合的角度雙向分解EVA，分解的思路是從財務和非財務兩個維度分別找出重點突出LY電力公司生產運營中占比較大以及對公司生產經營活動和企業業績有重大影響的指標，結合LY電力公司的具體情況將EVA的驅動因素用便于操作、便于衡量的相關指標來體現，建立LY電力公司業績驅動因素指標體系分布圖。首先，從財務的維度開始進行分解，經濟增加值的計算公式為EVA=稅后凈營業利潤-資本成本，根據EVA的計算公式逐層分解后得出LY電力公司在EVA估值模型下財務維度的驅動因素分解圖，如圖1.2所示。圖1.2EVA估值模型下財務維度的驅動因素分解Figure1.2DecompositionofdrivingfactorsoffinancialdimensionunderEVAvaluationmodel由圖1.2可以看出，經濟增加值的兩個決定性因素是企業的營業利潤與資本成本。營業利潤等于營業收入減去營業成本，對于LY電力公司來說，營業收入主要是售電收入，這里面還包括國家對風電電價的補貼收入，由于電價補貼是商品交易價格的組成部分，因此這部分收入也計入營業收入。營業成本分為固定成本和可變成本，在固定成本中，對LY電力公司影響最多的是高額的固定資產折舊費用與各大風電項目產生的管理費用；而人工費、材料費、運維費則會隨著風電場項目的規模和產能變動而變動。企業的資本成本主要受到企業資金的占用與周轉情況以及加權平均資本成本率的影響，風電機組和設備的購建、應收和應付賬款的金額與賬齡都會影響企業資金的占用與周轉率，企業的資本結構、權益與債務資本率的大小也會綜合影響企業的加權平均資本成本率的高低。接下來，從非財務的角度對EVA估值模型進行分解。相較于財務維度的因素能直觀地反映出企業近期的經營情況，非財務維度的因素則是環環相扣、潛移默化地影響著企業的價值創造能力，依據LY電力公司的行業特性與實際情況，將非財務維度劃分為內部運營、客戶維度、學習與成長三個方面，分解圖如圖1.3所示。圖1.3EVA估值模型下非財務維度的驅動因素分解Figure1.3Dissociationofdrivingfactorsofnon-financialdimensionsunderEVAvaluationmodel由圖1.3可以看出，一個優秀的企業可以吸引來優秀的員工，企業為員工提供的良好的學習和成長環境可以提升公司員工的工作能力與技術創新能力，進而提升企業的內部運營效率，使企業獲得優秀的生產效率和產品質量，而優質的產品和生產能力不僅能夠提升企業的競爭能力，也能夠保障客戶的滿意度和忠誠度，從而為企業創造更高的價值。將EVA估值模型下財務維度和非財務維度的驅動因素分解結合起來，可以得到圖1.4：圖1.4LY電力公司EVA估值模型下的驅動因素分解Figure1.4DecompositionofdrivingfactorsunderTHEEVAvaluationmodelofLYPowerCompany從圖1.4可以看出根據上文的分解原則，將EVA公式逐層分解后，可以得知要取得稅后凈營業利潤的關鍵因素是銷售收入和各風電項目的成本，而對于企業的資本成本，其實主要是看企業資本的占用與周轉情況，以及資本成本率的高低。而在非財務維度中，企業的內部流程、客戶、學習與成長等很多指標都與財務維度的指標相輔相成，共同驅動、影響著企業的業績。根據LY電力公司的企業性質和運營特點接下來將從財務維度和非財務維度選取若干重要的指標，進行詳細的分析。1.3.3驅動因素指標選定經濟增加值的計算公式為EVA=稅后凈營業利潤-資本成本，根據前文中EVA驅動因素的分解圖，影響LY電力公司業績的驅動因素從財務維度和非財務維度分別縱向分解，接下來本文在這兩個維度下分別從電力銷售、成本管理、資金占用與資本成本、內部運營、客戶維度、學習與成長這六大方面分析和選擇影響企業業績的驅動因素的主要指標，建立起一個完整的驅動因素指標體系。電力銷售企業的財務效益是企業生存發展的根本所在，也是各利益相關者關注的焦點。在生產企業中，為企業創造財務效益的最基本指標即產品的單位收入與產品銷量。作為電能為主要產品的發電企業，從電力銷售的角度來看，為LY電力公司創造財務效益的指標主要是與電力銷售相關的業務所取得的收入。LY電力公司的收入則主要取決于售電收入和補貼收入，顧名思義售電收入即是銷售電量產生的收入，補貼收入是指國家對新能源發電產業的財政補貼收入。但是，根據我國風電建設管理的有關規定，自2018年起我國對風電項目將采用競爭配置方式進行市場化交易，電力主管部門對風電企業的管理模式發生了變化，對于新能源企業來說，電力體制的改革、電力主管部門的退出，將風電完全投入到市場競爭中去實現資源配置，這已然使得風電行業的競爭更加激烈。這意味著，風電發展到一定的程度，補貼的已逐步減少甚至退出，競價上網對于風電企業來說已成為不可避免的競爭方式，那么影響LY電力公司的收入的關鍵因素是售電收入。售電收入的影響因素主要是上網電量和上網電價。其中上網電量主要取決于風電機組的穩定性和有效發電時長，這可以通過風電機組在技術層面確保穩定，那么由此可見，影響LY電力公司的售電收入的因素主要是上網電價的競價。風力發電的標準電價變動、公司的定價策略都會影響上網電價的高低。根據我國電力企業改革的有關規定，風電的有關管理部門對風電行業的“放手”使得風電企業市場競爭加劇，財政補貼的減少勢必會影響LY電力公司的收入，如何通過合理競價來填補喪失財務補貼的空缺，是LY電力公司亟待解決的問題。綜上所述，電力銷售相關的驅動因素指標選定以下幾個方面：電價波動情況、上網電價定價、風電行業電價補貼政策。成本管理對于風電項目的成本來說，從圖1.4可以看出，LY電力公司的成本可分為固定成本和可變成本這兩個部分。其中與固定成本有關的方面主要源自于風電場風機設備投入所產生的折舊費用以及一些非技術成本。由于風電行業屬于新能源產業，縱觀整個風電行業，風電設備造價高是限制新能源企業盈利能力的主要問題之一，風電場建設的前期會產生巨大的建設投資成本，其中包括風電技術研發成本、風電機組的設備投入成本等，營業成本中主要為風電場建設投資以及建成后高額的固定資產折舊費用。對于風電企業來說，造成風電投資成本和度電成本居高不下的另一原因是非技術成本，經測算，2019年除去棄風限電在內的其他非技術成本折合成度電成本等同于將度電成本抬高了0.05元，在三北地區甚至抬高了0.1元。產生非技術成本的原因實質上是由于各地的年度建設規模由各地方政府自主確定，在進行風電項目行政審批的過程中，將風電資源分配給能力達不到的企業，由此產生的倒賣路條行為，極大地增加了風電開發成本。“路條”通常是指當地政府部門同意項目開展前期工作的函，是項目前期開展必不可少的重要證照。新能源行業尤其如此，無論是風電場還是光伏電站，“路條”是項目立項、核準、開工建設、并網投運必不可少的重要文件，不能豁免。2019年底北方部分區域“路條”價格約每瓦0.6-0.9元左右，這極大地抬高了企業的非技術成本。另外，一些地方政府為了提高自身成績，甚至會提出讓企業資源出讓、援建和捐贈，從而變相地向企業收取費用，這都增加了企業的成本負擔。其次是棄風限電帶來的成本流失，棄風限電的意思是對于風電項目在并網后機組正常生產過程中，根據用電地區電量需求來調整發電量，但是由于風能屬于自然資源，有很強的隨機性，且無法儲存，這就使得一部分風力發電的電量沒有得到充分利用，風電場不得不因為用電需求量的緣故而放棄這部分產能。相關統計表明2019年LY電力公司棄風率為5.17%，因棄風限電造成的損失，相當于將風電的成本抬高了6.3分/千瓦時。總而言之，非技術成本方面有很大的改進空間。另一方面，與可變成本相關的有關的成本主要體現在人力資源方面。眾所周知，電力行業由于其持續運營時長與其企業性質導致電力企業普遍機構設置繁多，LY電力公司運營時間將近30年，三十個年頭的悠久歷史，運營期間LY電力公司又在不斷地快速擴張，企業內部人員架構總量龐大，人員結構層次非常復雜，盤根錯節的職能部門以及繁亂冗雜的人員安排，一些崗位設置既不夠科學，也不便于管理，人力資源系統的治理問題一直是令公司頭痛的問題所在。由于龐雜的人力資源結構，以及逐年提升的員工薪酬與福利，勢必產生巨大的人力資源成本，這其中還有很多的不合理之處，造成LY電力公司存在人力資源成本的不當支出，導致高額的人力資源成本在LY電力公司的項目成本中占據了不小的份額。綜上所述，成本管理相關的驅動因素指標選定以下幾個方面：人力資源成本、非技術成本、固定資產折舊。資金占用與資本成本風電行業具有投資規模大、運營周期長的特點，企業固定資產的投資規模在一定程度上會影響企業的資產運營能力，當風電企業擴張，風電廠在建項目增加時，勢必會大批量購建固定資產，這必然使得企業資產的流動性大幅下降，對于風電企業來說，企業資產的周轉效率與流動資產的流動性息息相關，流動資產的運營情況是一個不容忽視的重要方面。基于資本占用與周轉的企業業績影響因素，由圖1.4可以看出，LY電力公司的資本占用主要用于大量風機設備的采購，在LY電力公司的風電項目建設過程中，風機設備的采購成本占風電場全部投資的比重最大，約為50%至60%，故風機價格的變動將直接影響公司未來的流動資產。如未來風機價格大幅度上升，則新建項目的投資成本將增加，對未來的經營業績可能造成重大不利影響。LY電力公司的流動資產還包括與供應商相關的應收款項、應付款項、預收款項和預付款項等往來賬款，風電設備的庫存管理以及國內、國外風機零部件的供應對于風電項目固定資產的周轉影響也比較大，同時，公司資產的周轉效率也決定著風電機組的日常運行維護工作。另外，根據圖1.4所示，影響LY電力公司企業業績的另一大主要因素是企業資本成本的高低，企業的資本成本又受到資本結構、融資狀況以及資產負債比例等因素的影響。其中，資本結構是企業各種資本的價值構成及其比例，其反映的是企業債務與股權的比例關系，它在很大程度上決定著企業的償債和再融資能力，決定著企業未來的盈利能力，是影響企業業績的一個重要指標。合理的資本結構可以降低企業融資的成本，使財務杠桿的調節作用充分發揮，使企業獲得更大的自有資金收益率，為企業創造更高的價值。對于LY電力公司來說，資本結構如何配置、風電項目融資規模的大小如何控制，這些因素勢必會影響企業的發展狀況。通過計算LY電力公司的資產負債率，可以得知當前LY電力公司的償債能力，資本資產負債率是衡量企業資產負債水平的一個權威性指標，本文文通過選取同行業風力發電企業的資產負債率與LY電力公司的資產負債率進行對比，得出表1.12。表1.12LY電力公司資產負債率和行業平均資產負債率Table1.12.LYPowerCompanyasset-liabilityratioandindustryaverageasset-liabilityratio年份2015年2016年2017年2018年2019年行業平均資產負債率61.69%61.63%63.76%61.86%60.84%LY電力公司資產負債率66.47%65.27%63.10%61.07%61.01%通過表1.12清晰的反映出，近五年來，LY電力公司的資產負債率明顯高于同行業的資產負債率平均水平，國際上通常認為一個企業適當的資產負債率為50%左右，資產負債率指標過高，可能會增加公司的財務風險系數，造成企業財務危機成本的增加，最終直接影響公司管理層的利益。相反，資產負債率指數較低，是表示企業資本結構中權益資本的占比較大，這樣會對股東的權益產生稀釋的效應，從而影響股票的價值，股東可能會遭受損失。總體來說，LY電力公司與國際公認指標值之間相差10個百分點左右，這表明LY電力公司在資本結構上具有很大的改進的空間。綜上所述，基于資金占用與資本成本方面的影響因素總結如下：風機設備價格變動、風機部件供應能力、資本結構、項目融資規模、資產負債率。內部運營于企業而言，在內部運營上的提升，也是提升企業業績的驅動因素。對于LY電力公司來說，風力發電的效率會直接影響企業的經營狀況，這也關系到自身能否滿足客戶的需求進而決定企業核心競爭力的高低。根據新能源行業的特殊性，本文在內部運營維度主要從安全生產、清潔生產以及企業生產能耗三個方面進行分析。安全生產一直以來都是發電行業的重中之重，風力發電行業的安全生產管理更是不容忽視。風電項目所處地理位置大多數位于高原或沿海地區，這些區域氣候和地理的特性給風電設備安全運行造成的影響要引起重視。風電設備的安全和運維都需要克服復雜的地理位置和惡劣的天氣氣候，這對設備本身以及運維人員來講都是非常大的考驗。例如，風雪天氣下風機葉片和風輪出現的冰凍現象，將導致發電機組不規律運轉甚至是停機，這不僅影響風電設備的使用壽命，更使得發電質量無法達到標準要求，從而影響企業經濟效益的實現。因此提高設備性能、減少計劃外停機、提高發電機組可靠性水平，對于企業降低發電成本、提高企業經營業績來說具有重要的意義。發電機組的可靠性水平的高低可以用發電機組等效可用系數來衡量，它是考核發電企業安全生產的一個重要指標，通常用風力發電設備的可用小時數除以統計期間小時數的商來表示，這一比值越高，機組的可靠性越高。另外，風力發電雖然是新能源行業，但是鑒于風能的不穩定性，為了保證發電量的穩定，還是會配備傳統火電機組，并且國家為了考察企業是否在創造經濟效益的同時也重視環保和節能，清潔生產已然是風電行業考核體系的一部分，清潔能源裝機占比對企業業績有著不容忽視的作用。風電設備既要保證可靠性，同時還要降低自身的生產能耗。發電機組在生產過程中，機組設備自身也會耗電，其生產的電量除去其自身消耗的電量后，剩余的電量才是為企業創造價值的產品，通常表示為綜合廠用電量，綜合廠用電量越低，機組為企業創造的價值才會越多。綜上所述，在內部運營維度選取的指標有發電機組等效可用系數、綜合廠用電量和清潔能源裝機占比。客戶維度客戶是企業創造利潤的重要來源，所以客戶的需要即為企業的奮斗目標之一。眾所周知，電網公司在市場上處于高度壟斷地位，對于國有發電企業而言，發電業的市場主要是面向國家電網和南方電網兩大主要客戶。LY電力公司在客戶維度的指標設置，由于其客戶范圍的局限性得以簡化。對于從客戶維度提升滿意度，以驅動企業業績提升，實現企業可持續發展，本文主要從市場占有率、供電質量和客戶關系方面做出分析。發電企業的標準化產品就是電能，發電企業生產電能，將產出的電能銷往各電網公司，電網公司對發電企業的供電質量是有一定質量標準的，電網公司通常通過規定電壓、頻率等來保證電網供電的安全運行，因此發電企業必須要嚴格遵守規定，保證供電質量，才能長久持續地發展下去。對于供電質量，本文選取的考核指標為電壓合格率，它是指在限制范圍內運行電壓累計時間與總時間的比值，電壓合格率越高，說明發電企業的供電質量越好。隨著電力體制改革的逐漸深化，各發電集團風電布局也逐步完善，從客戶維度考察風電企業業績的另一個重要指標就是企業的競爭力，發電企業的競爭力通常通過市場占有率來反映，市場占有率是指企業當前所占有的市場份額，用企業本期售電量除以本期電網機組發電量來表示，它能直觀地反映企業目前的市場競爭狀態，市場占有率越高，企業的市場競爭能力越強。此外，對于維系與電網公司客戶關系的另一重要指標便是客戶滿意度，提升電網公司的客戶滿意度，才能使企業維持住與客戶的良好合作關系，為企業的可持續發展打下基礎，創造價值。綜上所述，在客戶維度本文選取市場占有率、電壓合格率、客戶滿意度三個指標作為驅動因素指標體系的一部分。學習與成長對于一個企業來說，企業的員工是企業經營管理的最直接參與者、是企業經營決策的執行者、是企業經營業績的創造者，員工的學習與成長對于一個企業來說具有至關重要的作用。在市場競爭日益激烈的當下，企業在堅持可持續發展的道路上必須要注重員工的學習與成長，如果說企業從財務角度、內部流程角度和客戶角度分析出的驅動因素指標是為了提升企業的業績，那么從學習與成長維度分析出的指標就是為了實現以上目標提供的基本保障，如果一個企業沒有優秀的員工，那么這個企業是無法創造出優異業績的。企業員工的素質能決定其是否能勝任本職崗位的工作，這會直接影響企業的決策能否被正確地執行，進而影響企業的業績高低。企業員工的學歷高低能夠直觀地展示出企業的人才素養，這對于企業來說是一筆最大的財富。此時不得不談及員工的離職問題，對于大型企業來說，員工離職率的高低也影響著企業的穩定發展，員工的離職率越低，說明企業越能夠凝聚人才，穩定性越高。此外，企業員工的發展也能夠影響企業的綜合業績。時代在不斷進步，科技在逐步創新，隨著風電行業科研技術的完善，科研開發的投入逐年增大，對員工的技術水平也要求越來越高。企業在要求高學歷人才的同時，對在職員工的培訓也非常重要，企業提供給員工的培訓時長，反映了企業注重對員工的培養和長期發展，重視人才發展機制，建立完善的人才培訓體系，讓員工與企業共同與時俱進。綜上所述，在學習與成長維度，本文選取的指標有高學歷人才比例、員工離職率、員工平均培訓時長。根據上述對各個方面驅動因素的分析，本文從電力銷售、項目成本管理、資本占用與資本成本、內部流程、客戶維度、學習與成長這六大方面選取重要性程度高的相關指標，總共選取了20個指標，建立起LY電力公司業績驅動因素指標體系，具體如表1.13所示：表1.13LY電力公司業績驅動因素指標表Table1.13LYPowerCompanyPerformanceDrivingFactorsIndicators維度指標電力銷售電價波動情況上網電價定價風電行業電價補貼政策成本管理人力資源成本非技術成本固定資產折舊資金占用與資本成本風機設備價格變動風機部件供應能力資本結構項目融資規模資產負債率內部運營清潔能源裝機占比綜合廠用電量發電機組等效可用系數客戶維度市場占有率電壓合格率客戶滿意度學習與成長高學歷人才比例員工離職率員工平均培訓時長1.4業績驅動因素指標重要性權重的確定1.4.1權重計算方法的確定層次分析法是20世紀70年代初由美國運籌學家匹茨堡大學教授薩迪提出的一種層次權重決策分析方法。它是將與決策相關的指標分解成目標層、評價準則層、指標層等層次，形成一個遞階層次結構，然后在這個基礎上，進行定性與定量相結合的分析決策方法。層次分析法主要是對不同層次結構中的指標，用求解判斷矩陣特征向量的辦法，求得每一個層次的元素對上一層次元素的優先權重，最后再加權出各指標對總目標的最終權重，做出重要性評估，確定出各個指標相對重要性的順序。層次分析法以分層的方式將復雜的問題分解，并從中找出重要性高的影響因素，進而尋求解決問題的最佳途徑。層次分析法的分析步驟如下：建立遞階層次結構模型以LY電力公司為研究對象，遵循多層次結構的分析模型的原理，將構建的業績驅動因素指標體系按照目標層、準則層、指標層三個層次劃分，以期運用該方法求得影響LY電力公司企業業績的驅動因素重要性權重排序。構造判斷矩陣構造判斷矩陣是為了判斷出不同層級指標的相對重要性程度，使各個指標之間都具有可比性。將同一層級中的指標兩兩比較其對上一層級因素的重要性程度，而后依次構造出判斷矩陣，記做A：A為判斷矩陣，則表示指標和指標j相對于目標的重要性比較結果，量化比例標度按照1-9的標度排定，用來反映指標兩兩相比的重要性程度，比例標度及對應含義見表1.14。表1.14層次分析法常用比例標度Table1.14ThescalecommonlyusedinAHP標度含義1表示兩兩指標相比，兩者具有相同重要性3表示兩兩指標相比，前者比后者稍微重要5表示兩兩指標相比，前者比后者明顯重要7表示兩兩指標相比，前者比后者強烈重要9表示兩兩指標相比，前者比后者極端重要2、4、6、8表示上述相鄰判斷的中間值倒數表示后者相較于前者的重要性程度計算權重向量在構建好判斷矩陣之后，利用幾何平均法將判斷矩陣中每行分值的乘積開n次方，如公式1.5：（1.5）在公式1.5中，表示各行指標分值乘積的n次方根。然后將進行歸一化，從而得到權重向量，記作，計算公式為公式1.6：（1.6）在公式1.6中，即為所求的權重向量。在得到判斷矩陣中每一指標的權重向量之后，需要進行一致性檢驗，雖然在構造判斷矩陣A的時候并不要求判斷具有一致性，但是判斷偏離一致性過大也是不允許的，因此需要對判斷矩陣A進行一致性檢驗。首先，需要計算出判斷矩陣A的最大特征值，計算公式如公式1.7：（1.7）在公式1.7中，求得的即代表判斷矩陣A的最大特征值；然后，將判斷矩陣A的最大特征值代入公式1.8：（1.8）公式1.8中，CI是一致性檢驗指標，n是判斷矩陣的階數。計算出一致性檢驗指標之后需要對指標值做出判斷，如果CI值越大，表示該判斷矩陣A的一致性越小，反之，如果CI值越小，則表示判斷矩陣A的一致性越高；當CI值為零的時候，表明判斷矩陣A具有完全一致性，那么就不用繼續進行下一步計算；但是當CI值不等于零的時候，就需要進行下一步計算，即計算CR值，計算公式見公式1.9：（1.9）公式1.9中，CR是檢驗系數，RI表示平均隨機一致性指標，平均隨機一致性指標RI的標準值如表1.15所示：表1.15平均隨機一致性指標標準值Table1.15Thestandardvalueofthemeanrandomconsistencyindexn123456789RI000.520.891.121.261.361.411.46由表1.15和公式1.9可知，n值越大，RI越大，計算出的CR越小。若CR<0.1，說明判斷矩陣A具有一致性；若則等式不成立，需要調整判斷性矩陣，再次通過計算以便通過一致性檢驗。最后，判斷矩陣A通過一致性檢驗后，即可計算綜合權重。設在第k-1層上個指標對總目標的排序權重向量為：,第k層上個指標對上一層（即第k-1層）第j個指標的權重向量為：，則矩陣是矩陣，表示第k層上的指標對其上一層（即第k-1層）各指標的排序權重向量，那么第k層上的指標對總目標層的排序權重向量為：。1.4.2層次結構模型的建立根據前文對層次分析法的計算步驟的研究，首先，將LY電力公司業績驅動因素指標體系按照目標層、準則層、指標層來劃分，分別將目標層標記為A、準則層標記為B，指標層標記為C，按照層次分析法建立起層次結構模型，如表1.16所示：表1.16LY電力公司業績驅動因素指標層次結構表Table1.16LYPowerCompanyPerformanceDrivingFactorsIndicatorHierarchyStructureTable目標層A準則層B指標層C企業業績最大化電力銷售B1電價波動情況C1上網電價定價C2風電行業電價補貼政策C3成本管理B2人力資源成本C4非技術成本C5固定資產折舊C6資金占用與資本成本B3風機設備價格變動C7風機部件供應能力C8資本結構C9項目融資規模C10資產負債率C11內部運營B4清潔能源裝機占比C12綜合廠用電量C13發電機組等效可用系數C14客戶維度B5市場占有率C15電壓合格率C16客戶滿意度C17學習與成長B6高學歷人才比例C18員工離職率C19員工平均培訓時長C20由表1.16可以看出，本次運用層次分析法分析的總目標是使LY電力公司企業業績最大化，通過層層分解，得出C1-C20總計20個末層指標，接下來通過發放調查問卷的方式進行數據收集，然后根據調查結果逐層構造判斷矩陣并運用軟件進行運算，通過一致性檢驗后，最終得出各指標針對總目標的綜合重要性權重。1.4.3調查問卷數據的統計在構造判斷矩陣時，為了保證對數據判斷結果的客觀性和科學性，本研究通過問卷調查的收集方式，總共發放了15份調查問卷（問卷調查樣表參見附錄一），分別邀請LY電力公司內部極具經驗的權威人士以及相關行業人員填寫問卷，其中包括總經理、總會計師、人力資源部主任、商務采購部主任、戰略投資部主任、市場開發部主任、運行生產部主任以及幾大項目部經理與關鍵員工，經過這些權威人員進行判斷得到調查結果，保證了所搜集數據的客觀有效性。根據收回的調查問卷統計結果，將調查問卷統計結果中的數據進行匯總后，得出以下數據匯總表，本文將基于該調查結果匯總情況，開展對LY電力公司業績驅動因素的層次分析。調查結果數據匯總見表1.17和表1.18所示：表1.17調查問卷結果數據匯總表1問卷B1/B2B1/B3B1/B4B1/B5B1/B6B2/B3B2/B4B2/B5B2/B6B3/B4B3/B5B3/B6B4/B5B4/B6B5/B61223331/22233231/2222223241/22233231/222322334331/31/21/222222433221/21/23324422225222111/31/3243321/31/31611/3221/31/332224232373312221/31/31/32222238311/21/2223333521/511/293211/21/213322222241033222211/21/213323211211/21/233311/31/32221/31/31211/21/21/233331/21/2331/21/24132212221/31433221/31142221/31/231/2133542221533122211/32222322Table1.17Summaryofquestionnaireresultsdata1

表1.18調查問卷結果數據匯總表2問卷C1/C2C1/C3C2/C3C4/C5C4/C6C5/C6C7/C8C7/C9C7/C10C7/C11C8/C9C8/C10C8/C11C9/C10C9/C11C10/C11C12/C13C12/C14C13/C14C15/C16C15/C17C16/C17C18/C19C18/C20C19/C20122222222332232222223223232322323232242332223325312433223321223322131333533223322122233133126231234222222221231333712223333211323322328323-33722422321311339322332335113333323101232122222522331221113122222322123222133123231221233112333152233222331332333122222223133322214133312322223333231532222222222223133Table1.18Summaryofquestionnaireresultsdata21.4.4指標重要性權重的計算根據表1.17和表1.18中，對問卷調查結果中的數據利用軟件MATLAB采用幾何平均法進行運算，最后對每份問卷的最終權重進行算數平均，從而確定出各項指標針對其上層指標以及總目標的權重大小。鑒于計算步驟的一致性，本文以問卷一的調查結果數據為例，展示各指標重要性權重的計算過程。準則層對總目標層的權重計算將準則層對目標層的矩陣數據輸入MATLAB軟件，通過計算得到準則層對目標層的指標權重，如表1.19所示。表1.19準則層對目標層的指標權重Table1.19TheindexweightofcriterionlayertotargetlayerAB1B2B3B4B5B6B11223330.3158B20.510.52230.1738B30.5213230.2343B40.33330.50.333310.520.0894B50.33330.50.52120.1205B60.33330.33330.33330.50.510.0663CR：0.0287；：6.1807由表1.19可以看出準則層對目標層的各指標權重，指標權重的具體計算過程如下：（1）首先通過公式1.5將判斷矩陣中每行的分值相乘，再求解的6次方根，則有：（2）根據公式1.6求得權重，則有：=2.1822/(2.1822+1.2009+1.6188+0.6176+0.8326+0.4582)=0.3158=1.2009/(2.1822+1.2009+1.6188+0.6176+0.8326+0.4582)=0.1738=1.6188/(2.1822+1.2009+1.6188+0.6176+0.8326+0.4582)=0.2343=0.6176/(2.1822+1.2009+1.6188+0.6176+0.8326+0.4582)=0.0894=0.8326/(2.1822+1.2009+1.6188+0.6176+0.8326+0.4582)=0.1205=0.4582/(2.1822+1.2009+1.6188+0.6176+0.8326+0.4582)=0.0663根據上述計算結果，可以得出A矩陣中6個指標的權重向量分別為（0.31580.17380.23430.08940.12050.0663）。（3）根據公式1.7求得矩陣的最大特征值，首先將已求得的指標層對準則層A的判斷矩陣與已求得的權重向量相乘，A和如下： =（0.31580.17380.23430.08940.12050.0663）相乘后，得到(1.96041.06751.44780.55250.74110.4125)，記作。然后，將與對應的值相除：1.9603/0.3157=6.20811.0674/0.1737=6.14261.4477/0.2342=6.18020.5524/0.0893=6.18080.7411/0.1204=6.15090.4124/0.0663=6.2209將上述計算結果進行求和，可以得到：6.2081+6.1426+6.1802+6.1808+6.1509+6.2209=37.0837那么就可以計算出判斷矩陣A的最大特征值為=37.0837/6=6.1806。（4）最后一步是進行一致性檢驗，根據公式1.8求得判斷矩陣A的一致性指標CI：CI=（6.1806-6）/（6-1）=0.0361再根據公式1.9驗證隨機CR，根據表1.15所示，當n=6時，RI=1.26，則CR=0.0361/1.26=0.0291，結果表明CR<0.1，通過了一致性檢驗。指標層對準則層的權重計算考慮到其他指標權重值的計算步驟與上述步驟一致，故其他指標權重的計算步驟不再贅述，指標層對準則層的判斷矩陣及權重如下：指標層對準則層B1的判斷矩陣準則層B1為電力銷售維度