基于主成分分析法的物流上市公司財務(wù)能力評價

張瑞瑞，金麗娜，王 爽

（1.新疆油田公司工程技術(shù)研究院，新疆 克拉瑪依 834000；2.新疆油田公司勘探開發(fā)研究院，新疆 克拉瑪依 834000）

1 引言

近年來，在政策和需求的雙重推動下，我國物流業(yè)發(fā)展迅速，上市公司的數(shù)量逐漸增多。面對全球和國內(nèi)的競爭壓力，我國物流上市公司的發(fā)展?fàn)顩r喜憂參半。一方面，一些物流企業(yè)上市確實抓住了市場化所帶來的巨大機(jī)遇也搭上了我國經(jīng)濟(jì)騰飛的快車，穩(wěn)步發(fā)展，規(guī)模逐漸擴(kuò)大，積累了大量資本，成為我國物流上市公司中發(fā)展最好的幸運兒。另一方面，相比于西方發(fā)達(dá)國家，我國物流發(fā)展水平還比較落后，社會物流總費用占國內(nèi)生產(chǎn)總值比例遠(yuǎn)高出發(fā)達(dá)國家一倍左右。面對來自國內(nèi)外的競爭壓力，部分傳統(tǒng)物流企業(yè)腹背受敵，財務(wù)狀況惡化，盈利能力嚴(yán)重滑坡，債務(wù)負(fù)擔(dān)加重，發(fā)展?fàn)顩r不容樂觀。如何在全球性競爭環(huán)境下，保證企業(yè)財務(wù)狀況走向有利于企業(yè)健康發(fā)展的方向，讓企業(yè)的財務(wù)能力逐漸成為企業(yè)的競爭優(yōu)勢，是我國物流上市公司亟待解決的問題。本文通過對我國物流上市公司財務(wù)能力進(jìn)行評價，能夠明晰物流企業(yè)財務(wù)能力現(xiàn)狀，有助于管理者確定企業(yè)財務(wù)能力的發(fā)展路徑和演進(jìn)方向，持續(xù)提升物流企業(yè)核心競爭力。

2 文獻(xiàn)回顧

財務(wù)能力的研究起源于企業(yè)能力研究，財務(wù)能力被認(rèn)為是企業(yè)能力的財務(wù)綜合體現(xiàn)，在企業(yè)能力系統(tǒng)中占據(jù)核心地位，是培育和提升企業(yè)能力的基礎(chǔ)。國外學(xué)者側(cè)重財務(wù)能力內(nèi)涵與范圍的理論研究，Beaver（1966）提出財務(wù)能力的主體是盈利能力和償債能力；Prahalad和Gary Hamel（1990）從工藝技巧和產(chǎn)品創(chuàng)新觀念視角率先提出企業(yè)核心能力理論，并認(rèn)為財務(wù)能力是企業(yè)核心能力的關(guān)鍵能力。Ramaswamy（2003）通過對162宗并購案進(jìn)行了連續(xù)五年的財務(wù)能力狀況進(jìn)行跟蹤，發(fā)現(xiàn)公司財務(wù)發(fā)展水平對企業(yè)績效影響的傳導(dǎo)有顯著的延遲效果。企業(yè)財務(wù)能力在并購當(dāng)年和次年會有很大程度的提升，而企業(yè)的財務(wù)業(yè)績通常要在四年之后才會改善。

國內(nèi)相關(guān)研究方面，朱開悉（2001）以企業(yè)能力理論為前提，提出了財務(wù)能力概念，并認(rèn)為企業(yè)財務(wù)能力是一個整體系統(tǒng)，其中對企業(yè)價值影響最大的是盈利和成長能力。劉全成和張功富（2013）按照公司注冊地標(biāo)準(zhǔn)，比較分析了1 407家制造業(yè)上市公司財務(wù)能力的地區(qū)差異，結(jié)果發(fā)現(xiàn)企業(yè)財務(wù)能力受外部環(huán)境影響較大，總體呈現(xiàn)“東強西弱”格局。財務(wù)能力評價方法中，應(yīng)用較為廣泛的有杜邦分析法（李雅娟，2015）、沃爾評分法（周綠林和孫曉陽，2012）、EVA計算（陸桂賢，2012）和熵權(quán)—雙基點法（付婭娜和谷春燕，2014），也有學(xué)者采用不同的評價方法，如李艷峰（2016）采用因子分析法對證券公司財務(wù)能力進(jìn)行了定量評價，并得到了優(yōu)劣排序；王文華，劉霞等（2015）在財務(wù)能力理論基礎(chǔ)上，從系統(tǒng)協(xié)同視角構(gòu)建了財務(wù)系統(tǒng)協(xié)同度模型，并利用該模型對格力電器進(jìn)行了評價。

綜上所述，國內(nèi)外對財務(wù)能力的研究已取得較多成果，并且提出了許多創(chuàng)新的研究方法，但事實上對企業(yè)財務(wù)能力的研究還沒有形成系統(tǒng)的理論體系，也少有學(xué)者對物流上市公司的財務(wù)能力進(jìn)行評價研究。本文針對物流上市公司財務(wù)能力研究不足的情況，擬構(gòu)建我國物流上市公司財務(wù)能力評價指標(biāo)體系，對我國物流上市公司進(jìn)行實證分析，并提出相應(yīng)建議。

3 基于主成分分析法的評價設(shè)計

主成分分析法的中心思想是降維，將多個存在相關(guān)關(guān)系的n個指標(biāo)通過數(shù)學(xué)變換，變成不相關(guān)的m個綜合指標(biāo)（n＞m），因為這種變換不改變原指標(biāo)的總方差，因此不會曲解原始信息。通過主成分分析法提取的因子，按照方差的大小排列，方差越大就表示該成分的影響程度越大，反映的信息越多。主成分分析法提取的綜合指標(biāo)彼此不相關(guān)，不僅能夠反應(yīng)真實信息，還具有命名解釋性。具體步驟如下：

3.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

假設(shè)有m個樣本（i=1,2,…,m），有n個評價指標(biāo)（j=1,2,…,n），Xij為第i個評價對象的j個指標(biāo)的數(shù)值。樣本矩陣A表示為：

本文遵循科學(xué)有效性、實用性和可行性原則，選取盈利能力、償債能力、成長能力和營運能力四個維度共19個指標(biāo)，構(gòu)建了我國物流上市公司財務(wù)能力評價指標(biāo)體系（如圖1所示）。

3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

針對變量間單位不同無法相互比較的問題，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化對變量進(jìn)行無量綱化處理，將其轉(zhuǎn)化為可統(tǒng)一度量的數(shù)值，便于數(shù)據(jù)的比較和加權(quán)。本文采用“Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化”方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

其中max{xj}、min{xj}分別代表同一指標(biāo)下最大樣本數(shù)據(jù)和最小樣本數(shù)據(jù)，或者是同一指標(biāo)下最滿意樣本數(shù)據(jù)和最不滿意樣本數(shù)據(jù)。

圖1 物流上市公司財務(wù)能力綜合評價指標(biāo)體系

3.3 相關(guān)性檢驗

相關(guān)系數(shù)是反映變量線性相關(guān)程度的統(tǒng)計指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)的絕對值大小反應(yīng)變量相關(guān)程度的大小，絕對值越大，表示線性相關(guān)程度越高。在主成分分析法中，變量間相關(guān)系數(shù)越大越說明適合做主成分分析。相關(guān)系數(shù)的計算方法見式（3）。

其中，rxy表示相關(guān)系數(shù)，sxy為協(xié)方差，sx表示x的樣本標(biāo)準(zhǔn)差，sy為y的樣本標(biāo)準(zhǔn)差。

3.4 構(gòu)建主成分載荷矩陣

貢獻(xiàn)率反應(yīng)了樣本數(shù)據(jù)所包含有效信息量，是確定主成分因子的重要依據(jù)，計算公式如下：

當(dāng)主成分因子貢獻(xiàn)率大于或等于75%時，可確定主成分因子的個數(shù)。確定主成分個數(shù)后根據(jù)相關(guān)理論構(gòu)建主成分載荷矩陣。

3.5 綜合模型得分

假設(shè)得到n個成分，第i（i=1,2,3,…,m）個指標(biāo)相對應(yīng)的主成分j（j=1,2,3,…,n）得分為zij。得到主成分表達(dá)式為：

結(jié)合主成分因子貢獻(xiàn)率，確定綜合模型得分：

4 實證分析

本文以滬深A(yù)股所有物流類上市公司為研究對象，分別為順豐控股、圓通速遞、韻達(dá)股份、申通快遞、建發(fā)股份、怡亞通、飛馬國際、中儲股份、外運發(fā)展、瑞茂通、象嶼股份、歐普智網(wǎng)、西部創(chuàng)業(yè)、華貿(mào)物流、澳洋順昌、普路通、萬林股份、長江投資、保稅科技、華鵬飛、音飛儲存、新寧物流、飛力達(dá)、恒通股份共24家，相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)來源于中國證監(jiān)會指定信息披露網(wǎng)站—巨潮資訊網(wǎng)。數(shù)據(jù)處理軟件為Excel和Spass19.0。

4.1 相關(guān)性分析

根據(jù)式（3）計算相關(guān)系數(shù)，得到相關(guān)系數(shù)表（篇幅所限，此處未進(jìn)行列示）。學(xué)界通用做法是對各個變量之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行一般的分析觀察，以0.3為界，如果矩陣大部分相關(guān)系數(shù)都小于0.3，說明原始數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系不大，不適合進(jìn)行主成分分析。相反，則適合進(jìn)行主成分分析。由相關(guān)系數(shù)表可知本文多數(shù)變量的相關(guān)系數(shù)較大，變量間存在較強的線性關(guān)系，適合提取公共因子，故應(yīng)該進(jìn)行因子分析。

4.2 數(shù)據(jù)檢驗

表1為KMO檢驗和Bartlett檢驗結(jié)果。其中，KMO檢驗用于研究變量之間的偏向關(guān)性，Kaiser-Meyer-Olkin度量值為0.557，超過0.5，滿足研究要求；Bartlett檢驗的顯著性為0.00，小于0.01，表明各變量間顯著相關(guān)。數(shù)據(jù)檢驗結(jié)果表明樣本數(shù)據(jù)適合做主成分分析。

表1 KMO和Bartlett檢驗

4.3 提取主成分

從總方差解釋表（見表2）中看出前6個公共因子解釋的累積方差為85.619%，而后面的特征值較小，因此提取6個公共因子是合適的。總方差的數(shù)值大小代表了6個主成分對財務(wù)能力的影響程度。

表2 總方差解釋列表

為進(jìn)一步分析每個主成分所代表的指標(biāo)，還需要分析因子載荷矩陣。表3是旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，因子載荷是變量與公共因子的相關(guān)系數(shù)，當(dāng)某變量在對應(yīng)公共因子的載荷絕對值越大，表明該變量與公共因子更密切，即該公共因子更能代表該變量。由于主成分分析法具有命名解釋性，由此可知：第一個公共因子是銷售凈利率、營業(yè)利潤率、凈資產(chǎn)收益率、和總資產(chǎn)凈利潤率，代表盈利能力；第二個公共因子是主營業(yè)務(wù)收入增長率、總資產(chǎn)增長率、股本報酬率和凈資產(chǎn)增長率，代表成長能力；第三個公共因子是現(xiàn)金比率和流動比率、資產(chǎn)負(fù)債率、存貨周轉(zhuǎn)率，代表償債能力；第四個公共因子是流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率，代表營運能力；第五個公共因子是資產(chǎn)報酬率和利息支付倍數(shù)；第六個公共因子是凈利潤增長率。

通過主成分得分系數(shù)矩陣可知每個指標(biāo)對成分得分情況，主成分得分可由指標(biāo)值與因子得分的乘積得到，故有：

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

4.4 綜合評價

為計算綜合得分可對6個公共因子的得分進(jìn)行加權(quán)求和，權(quán)數(shù)即為公共因子對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率，權(quán)數(shù)可以從總方差解釋表中獲得，最終24家物流上市公司財務(wù)能力綜合評分計算公見式（7），得到綜合評價結(jié)果（見表4）。

表4 24家物流上市公司綜合評分結(jié)果

表4列示了24家物流上市公司的財務(wù)能力綜合評分排序，24家物流公司綜合得分差距明顯，部分企業(yè)的綜合評分太低。按照評分結(jié)果將這些企業(yè)分為3個層次，可以得到以下結(jié)論：（1）綜合財務(wù)能力表現(xiàn)前十的企業(yè)分別為保稅科技、順豐控股、瑞茂通、圓通速遞、歐普智網(wǎng)、外運發(fā)展、韻達(dá)股份、申通快遞、恒通股份和華鵬飛。這些物流上市公司綜合得分很高，其中保稅科技、順豐控股和瑞茂通的財務(wù)能力表現(xiàn)最為突出，但是每個主成分的得分卻差距很大，說明這些企業(yè)的財務(wù)能力發(fā)展不平衡，存在較大提升空間大；（2）綜合財務(wù)能力表現(xiàn)一般的企業(yè)，包括中儲股份、西部創(chuàng)業(yè)、長江投資、澳洋順昌，在財務(wù)能力各個部分有自己優(yōu)勢。這些企業(yè)應(yīng)該保持自身財務(wù)能力的優(yōu)勢，彌補薄弱環(huán)節(jié)，增強自身競爭實力。（3）綜合財務(wù)能力表現(xiàn)最差的企業(yè)分別為建發(fā)股份、新寧物流、音飛儲存、飛馬國際和華貿(mào)物流。其財務(wù)能力自身的問題明顯，財務(wù)能力的各個部分都很薄弱。這些企業(yè)在以后的發(fā)展將會受到財務(wù)能力的阻礙，企業(yè)應(yīng)該快速找到解決方案，避免風(fēng)險。

綜上所述，主成分分析結(jié)果可以很好的反映企業(yè)的財務(wù)能力。企業(yè)可以通過分析主成分得分明確自身財務(wù)能力的薄弱之處，從而找到提升財務(wù)能力的有效途徑。從得分結(jié)果也可以看出：我國物流行業(yè)財務(wù)能力的發(fā)展不平衡，進(jìn)一步說明我國物流上市公司財務(wù)管理能力欠缺，企業(yè)財務(wù)結(jié)構(gòu)不合理，提高企業(yè)財務(wù)能力是企業(yè)的現(xiàn)實所需。

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