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　　（一）KMO检验本次研究利用SPSS20软件采用主成分法进行探索性因子分析。在因子分析前，进行KMO检验，以确认所选指标关联性强适合做因子分析。KMO测度和巴特利球体检验结果如表2所示，表2显示KMO测度检验结果为0.682，大于0.6，巴特利球体检验结果显示显著性概率为0.000，小于0.01，说明选取的15个指标比较适合做因子分析。
　　（二）公因子提取将23家样本企业的2010年～2012年的数据引入SPSS20数据分析软件，采用探索性因子分析提取公因子。提取公因子的标准是对应的特征值大于1。解释的总方差（表3）显示前四个公因子累计贡献总方差已达91.903%，说明前四个公因子已经具有较好的代表性。因此选择前四个公因子代表我国汽车上市公司综合实力的特征。
　　采用主成份法提取公因子，选择具有Kaiser标准化的正交旋转法进行因子旋转。旋转在6次迭代后收敛，旋转成分矩阵见表4，旋转后的因子负载值更为清晰显示因子的实际意义。旋转后的成份矩阵（表4）显示：第一个因子对应营业收入、总资产、所有者权益合计、净利润四个指标，主要反映企业规模，称为规模因子记为F1；第二个因子对应净资产收益率、资产收益率、净利润率、基本每股收益四个指标，主要反映企业盈利能力，称为盈利因子记为F2；第三个因子对应流动比率、速动比率、资产负债率三个指标，主要你反映企业偿债能力，称为偿债因子记为F3；第四个因子对应资产周转率、流动资产周转率二个指标，主要反映企业营运能力，称为营运因子记为F4；第五个因子对应净资产增长率、总资产增长率二个指标，主要反映企业发展能力，称为发展因子记为F5。
　　（三）模型构建根据旋转后的成分矩阵（表4）得出五个公因子的函数，其中ZXi为Xi标准化后的数据。SPSS20分析软件在进行因子分析时自动将所有数据都做了标准化处理。
　　（四）综合排名将样本数据带入公式（1）中，得到综合实力及各公因子的排名表，限于篇幅仅列出了2012年综合实力前十名的公司（表5）。
　　四、结论