（1）质量安全规制的效益评价指标的确定
衡量一个企业的效益，从可查阅的相关文献来看，有的学者认为通过收益性指标、安全性指标、流动性指标、成长性指标、生产性指标等来衡量，有的学者认为通过财务效益状况、资产营运状况、偿债能力状况和发展能力状况来衡量。借鉴相关学者对评价指标的选取，考虑到数据可得性，确定评价指标为营业总收入（X1）、净利润（X2）、存货周转率（X3）、总资产周转率（X4）、营业总收入同比增长率（X5）、利润总额增长率（X6）。
（2）样本选择与数据来源
考虑到因子分析法的适用性，以及企业数据的可得性，最终选取了伊利、蒙牛、光明、三元、辉山、皇氏、雅士利、贝因美、燕塘、现代牧业、中国圣牧、澳优、中地、科迪、西部牧业、天润、骑士、金丹、庄园牧场、熊猫共计20家2014—2016年的数据，数据来源于Wind数据库，如表9-1～表9-3所示。
表9-1 2014年20家乳品企业效益数据
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表9-2 2015年20家乳品企业效益数据
表9-2 2015年20家乳品企业效益数据
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表9-3 2016年20家乳品企业效益数据
表9-3 2016年20家乳品企业效益数据
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（3）解释和分析主要运行结果，提取公共因子
运用SPSS.19对以上数据进行因子分析。首先对2014年的数据进行分析，以下是主要的分析结果，具体如表9-4、表9-5、表9-6所示。
表9-4 KMO及Bartlett检验
（3）解释和分析主要运行结果，提取公共因子
运用SPSS.19对以上数据进行因子分析。首先对2014年的数据进行分析，以下是主要的分析结果，具体如表9-4、表9-5、表9-6所示。
表9-4 KMO及Bartlett检验
表9-5 解释的总方差
表9-5 解释的总方差
表9-6 旋转成分矩阵
表9-6 旋转成分矩阵
根据表9-4进行分析，KMO的值为0.562，Sig值为0.000，在进行因子分析时，KMO大于0.5时可以进行因子分析，且Sig小于给定的显著性水平，因此，可以进行因子分析。
根据表9-5进行分析，公因子通过主成分进行提取，提取的因子个数为三个：第一个特征根为1.917，方差贡献率为31.942；第二个特征根为1.836，方差贡献率为30.593；第三个特征根为1.487，方差贡献率为24.788。三个公因子的累积贡献率为87.323，说明这三个因子对总的指标解释度较高，可以进行因子分析。
根据表9-6进行分析，营业总收入和净利润在因子1上的载荷较大，为0.941、0.976，这一因子可以命名为盈利能力F1；存货周转率和总资产周转率在因子2上的载荷较大，为0.871、0.856，这一因子可以命名为营运能力F2；营业总收入同比增长率和利润总额同比增长率在因子3上的载荷较大，为0.755、0.925，这一因子可以命名为成长能力F3。
（4）计算各因子得分
表9-7为成分得分系数矩阵，根据因子得分系数矩阵计算各公共因子得分。
表9-7 成分得分系数矩阵
根据表9-4进行分析，KMO的值为0.562，Sig值为0.000，在进行因子分析时，KMO大于0.5时可以进行因子分析，且Sig小于给定的显著性水平，因此，可以进行因子分析。
根据表9-5进行分析，公因子通过主成分进行提取，提取的因子个数为三个：第一个特征根为1.917，方差贡献率为31.942；第二个特征根为1.836，方差贡献率为30.593；第三个特征根为1.487，方差贡献率为24.788。三个公因子的累积贡献率为87.323，说明这三个因子对总的指标解释度较高，可以进行因子分析。(www.xing528.com)
根据表9-6进行分析，营业总收入和净利润在因子1上的载荷较大，为0.941、0.976，这一因子可以命名为盈利能力F1；存货周转率和总资产周转率在因子2上的载荷较大，为0.871、0.856，这一因子可以命名为营运能力F2；营业总收入同比增长率和利润总额同比增长率在因子3上的载荷较大，为0.755、0.925，这一因子可以命名为成长能力F3。
（4）计算各因子得分
表9-7为成分得分系数矩阵，根据因子得分系数矩阵计算各公共因子得分。
表9-7 成分得分系数矩阵
F1=0.504X1+0.563X2-0.077X3-0.077X4+0.108X5-0.078X6
F2=-0.039X1-0.152X2+0.542X3+0.488X4-0.216X5+0.232X6
F3=-0.022X1+0.002X2+0.199X3-0.030X4+0.460X5+0.675X6
（5）计算综合得分
根据因子得分，计算各公司的综合得分，综合得分算法为：
F=F1×W1+F2×W2+F3×W3=F1×31.942/87.323+F2×30.593/87.323+F3×24.788/87.323
其中，F1、F2、F3为各因子得分，W1、W2、W3为各因子的方差贡献率占总方差贡献率的比重，通过计算得到综合得分。表9-8为2014年20家乳品企业各因子及综合得分排序表。
表9-8 2014年20家乳品企业各因子及综合得分排序表
F1=0.504X1+0.563X2-0.077X3-0.077X4+0.108X5-0.078X6
F2=-0.039X1-0.152X2+0.542X3+0.488X4-0.216X5+0.232X6
F3=-0.022X1+0.002X2+0.199X3-0.030X4+0.460X5+0.675X6
（5）计算综合得分
根据因子得分，计算各公司的综合得分，综合得分算法为：
F=F1×W1+F2×W2+F3×W3=F1×31.942/87.323+F2×30.593/87.323+F3×24.788/87.323
其中，F1、F2、F3为各因子得分，W1、W2、W3为各因子的方差贡献率占总方差贡献率的比重，通过计算得到综合得分。表9-8为2014年20家乳品企业各因子及综合得分排序表。
表9-8 2014年20家乳品企业各因子及综合得分排序表
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按以上步骤，可以获得2015年、2016年各企业综合得分和排名，具体如表9-9和表9-10所示。
表9-9 2015年20家乳品企业各因子及综合得分排序表
按以上步骤，可以获得2015年、2016年各企业综合得分和排名，具体如表9-9和表9-10所示。
表9-9 2015年20家乳品企业各因子及综合得分排序表
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表9-10 2016年20家乳品企业各因子及综合得分排序表
表9-10 2016年20家乳品企业各因子及综合得分排序表
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