新能源电力项目组合关键成功因素适时生成模式

曲曙光，华电福新能源有限公司甘肃分公司副总经理。

王和平，博士，华电福新能源有限公司甘肃分公司总经理，教授级高工。

从目前新能源电力企业发展来看，企业在项目管理过程中普遍存在一个问题：缺少统一的评估项目投资方法与项目选择的过程管控方法，以至于整个决策层仅从主观上对项目进行判断，并没有对项目选择评价标准进行细化和量化的科学管理，导致无法抓住企业发展过程中的关键指标，难以正确衡量企业的发展是否平衡，也难以保证企业的可持续增长。

从项目组合的关键成功因素（Key Success Factor，KSF）基础数据着手分析，从基础上描述、探索以及采用实例验证项目组合的最优组合方式，寻求相对科学的项目组合的KSF指标，科学量化项目组合优化与企业战略之间的均衡状态，达到企业的战略目标，保持企业的行业竞争力，维持企业的可持续增长。

业务数据对企业战略适时决策的重要性

由于企业面临外部环境和内在因素的复杂性，这些变量会直接影响企业战略目标的实现，要通过对这些关键成功因素的识别，找出实现目标所需要素的集合，从而确定战略实施的方法和路径。通过对企业业务数据与项目组合数据进行挖掘，可以分析企业战略决策中的关键成功因素。

企业战略是企业为了适应未来环境的变化，寻求长期生存和稳定发展而制定的总体性和长远性的战略。企业的财务报表是企业在某一阶段或者某一年度中的财务情况的静态数据，各个阶段的财务状况可以以数据的形式反映财务能力的变化趋势。静态与动态数据的结合，也可以反映出企业综合的财务情况。企业为了达到预期战略目标，必然要求财务战略符合企业战略每一步发展的要求。

在社会主义市场经济条件下，新能源电力企业的战略受到内外部环境以及政府宏观调控等的影响。为求得企业的生存与发展，企业的财务战略显得尤为重要。财务战略是企业战略目标和企业经营思想的重要体现，是一系列战略决策的结果。管理者要根据战略目标制订企业的规划和具体的发展计划，所以企业战略目标具有全局性，财务战略也具有全局性的特点。财务战略在企业战略中的地位如图1所示。

图1 财务战略在企业战略中的地位

从图1中可以看出财务管理在整个企业的战略目标管理中的核心作用，财务数据与战略有直接关系，反映企业的发展情况。财务数据分析本质是搜集与决策各种相关财务信息，评估企业过去与现在的财务状况与成果，预测企业未来状况以及经营业绩。

财务战略主要有以下几种：①扩张型，目的是要实现资产规模的快速扩张。②稳健型，采取这种方式的财务战略意味着企业是以实现财务稳定增长和资产规模平稳扩张的方式发展，一般将现有资源的优化配置，提高现有资源的利用率及效益，不会有过多的负债，为了防止过重的利息负担，企业往往采取比较谨慎的态度。③防御型，此种财务战略是防止企业出现财务危机，而求得生存及新的发展的战略。

企业的财务战略是一个综合性的子战略，采取符合企业战略的财务战略，协调一致，才能实现企业的可持续增长。新能源电力企业一般处于政策调控与行业周期的初创阶段，对高技术的依赖使得企业在采取财务战略时，更要注重全局性、长期性、系统性和稳定性。在企业发展中，应分清战略性财务问题和非战略性财务问题，改进财务管理方式，提高管理的效率，为企业战略服务。

企业战略适时决策KSF分析

新能源电力企业的战略管理要随时关注引起关键成功因素变化而产生的资源价值的变化，构建以战略管理为指导方针，关键成功因素的识别与评价为核心，分析、运用企业的资源为关键的新能源电力项目战略对应管理体系。

因子分析是一种互依分析技术，即将所有的变量一视同仁，包括探索性因子分析和验证性因子分析。利用因子分析来确定因子的维数，称为探索性因子分析。

因子分析是对所有数据中的多个特性进行分析，根据对象的不同维度的相关程度来分组，使得同一分类中变量的相关性很强，而不同分类中变量的相关性比较弱。其中公共因子与特殊因子，根据先验知识获得，不能直接观测出来，但是更能反映事物的本质，从而有利于做出科学合理的分析与判断。

以14家从事新能源发电行业的企业2012年9月的财报数据为基础，进行因子分析。如何选择指标综合反映出公司的盈利能力、偿债能力、成长能力和营运能力，将在下一步实证分析。

关键要选择相关性较弱、性质较好的指标来进行分析。根据爱股网提供的财务数据，最终提取了其中12个代表性的财务指标，其中在企业管理中，根据财务知识体现利润即盈利能力的指标，包括总资产利润率（X1）、总资产净利润率（X2）、股本报酬率（X3）、净资产收益率（X4）；体现营运能力与现金流流入的能力的指标，包括流动比率（X5）、速动比率（X6）、资产负债率（X7）、存货周转率（X8）、总资产周转率（X9）、应收账款周转率（X10）；体现其他整体增长能力的指标，包括总资产增长率（X11）、主营业务收入增长率（X12）。

因子分析是从建立一个相关矩阵开始，抽取新的成分来表示原始变量，每个新的成分是原始变量的线性组合。新的成分变量成为因子，而每个线性组合的系数成为因子载荷量。

从代表性来看，选择东中西部三地的新能源发电企业2012年9月30日的47个财务指标数据进行主成分分析。总体上说，样本的分布比较合理。在多个指标的研究中，由于变量数量太多，而且变量之间存在一定的相关性，不同指标变量之间存在信息的重叠。需要找到一个合理的办法，一方面要减少变量以降低工作难度，另一方面还要避免关键数据的损失，决定哪些信息要留下，哪些信息要舍弃。首先通过SPSS 13.0软件对数据进行标准化，进行数据的皮尔逊变量相关双侧检验，对于财务报表中的47个变量，剔除掉在0.05水平（双侧）上显著相关的变量，为获得变量标准化后的公因子方差做准备。对于本文所选的47个变量，在进行预处理后，通过主成分分析，按照特征根大于1的原则，选4个公共因子，其累计方差贡献率为86.195%。

在进行因子分析时，抽取多少因子的基本原则是：抽取因子数目越少且解释变量程度越高越好。因子得分的计算方式：将每个变量的观测值标准化后乘以其系数（因子载荷量），再将这些值加总后得到的结果。

第一个主因子F1在企业盈利能力的指标上有较大载荷，包括总资产利润率（X1）、总资产净利润率（X2）、股本报酬率（X3）和净资产收益率（X4）等指标；第二个主因子F2在企业的偿债能力的指标上有较大的载荷，包括流动比率（X5）、速动比率（X6）等指标；第三个因子F3在企业营运能力指标上有较大的载荷，包括存货周转率（X8）、总资产周转率（X9）等指标；第四个主因子F4在企业成长能力的指标上有较大的载荷，包括总资产增长率（X11）、主营业务收入增长率（X12）等指标。

无论是何种因子分析方法，抽取的公共因子F都不是唯一的，分析过程是将一个多维坐标轴中的所有原始变量进行平移和变换，然后使得新的坐标原点和新的坐标轴与数据变化最大的方向一致，通过计算特征值和方差贡献率等指标，来判断选取的公共因子所代表的原始变量的信息。

方差贡献率越高，则对所有原始变量总方差的解释能力越强。所以，变量共同度代表了所有公共因子对原始变量信息的解释程度。变量的共同度越高，则提取出的公共因子越能反映出变量的原始信息，从而因子分析效果越好。在因子分析中，变量的命名解释也是因子分析的一个核心问题，利用因子旋转可以使因子变量更具有可解释性。

新能源电力企业战略对应项目适时决策体系

从资源、关键成功因素和企业的竞争优势三者的定义及所包含的内容来看，企业的资源通过一定方式具体表现为企业的能力，企业的能力转化为关键成功因素，进而发展为竞争优势来指导企业战略的形成。通过因子分析，找到企业战略决策中的四种能力，即盈利能力、公司偿债能力、资金运作和周转能力、成长能力，将这种分析方法引入到项目组合管理中各个项目的分析中来，通过分析各个项目四种能力来确定项目所处的阶段，以及项目组合管理怎么适应企业战略发展。

项目组合选择的过程是根据项目的成长能力、盈利能力（收益）、偿债能力（风险）、资金运作（灵活性）方面来进行评价，为确定最佳的项目组合提供信息。项目决策过程中，影响因素较多，环境因素高度变化，根据AHP法，反映各层次与层次内部之间的依赖和反馈关系，例如资源的相关性、收益的相关性，以及技术的相关性等，并反映在评估结果中，如图2所示。

基于分析出的企业战略的KSF，不同的能力下包含不一样的财务考察指标，是每个项目评价的标准尺度，是由一系列相互联系的包含层次结构的指标构成，如图3所示。

图2 基于KSF的AHP评价框架

图3 决策评价指标体系

指标体系的量化，是项目评价的重要环节之一，也是项目决策的基础。为了方便，根据其内部联系的疏密，将复杂的系统逐步进行分解和综合，采用Yaahp软件计算各项目的属性数据。首先，针对四个项目（P1、P2、P3、P4）对指标做去量纲化处理。其次，应该按照优先级来安排企业所有的资源。此种方法基于实施挖掘的KSF进行项目组合最优选择，实现了适时决策。

小结

通过阐述项目组合KSF基础数据特性分析的目的与意义，研究基于KSF的适时决策方法，将企业管理中的众多指标进行归类，实现以较少的、性质较好的指标来反映适时决策的关键点，为企业管理者和项目投资者提供了数据分析的方法和决策的依据，提高了适时决策的效率，真正实现不仅从定性而且从定量的角度来解决适时决策的问题。