基于改進(jìn)TOPSIS模型的物流業(yè)上市公司融資效率

趙建東, 何嘉亮, 鄧榮宇

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 安徽 合肥 230036)

電商產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展促進(jìn)了物流業(yè)從小規(guī)模、高投入、機(jī)械化水平低的模式,向高質(zhì)量、高效率、高水平的創(chuàng)新型模式的轉(zhuǎn)變。物流業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展離不開融資結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,進(jìn)一步探究融資效率影響因素對指導(dǎo)物流業(yè)發(fā)展具有重要意義。

一、 研究成果及問題提出

針對物流業(yè)效率的研究成果眾多。劉勇運(yùn)用DEA模型對中國物流業(yè)全要素能源效率進(jìn)行評價(jià),發(fā)現(xiàn)其全要素能源效率較低[1]。吳娜利用DEA-Malmquist指數(shù)法從橫向截面和時(shí)間序列兩方面評價(jià)山西省物流產(chǎn)業(yè)效率,發(fā)現(xiàn)其資源分配不合理,物流資源潛力挖掘不充分[2]。倪志敏利用SE-DEA模型對河南省近10年的物流業(yè)效率進(jìn)行評價(jià),并利用Tobit模型分析影響因素,發(fā)現(xiàn)區(qū)位因素和物流資源利用率對河南省物流效率影響最高[3]。劉丹等基于視窗網(wǎng)路SBM模型,評價(jià)海上絲綢之路沿線11個(gè)地區(qū)的物流業(yè)效率,并針對性地提出建議[4]。

對企業(yè)而言,融資效率高低對其發(fā)展具有重要意義,已知的研究成果也較多。王海榮等利用SUPER-SBM和DEA模型對我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)融資效率進(jìn)行評價(jià),并利用Tobit模型探究影響因素,結(jié)果表明新能源汽車產(chǎn)業(yè)融資規(guī)模效率較高,純技術(shù)效率相對較低[5]。蔣惠鳳從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化角度,測度農(nóng)業(yè)上市公司融資效率,并利用單因素方差分析法比較農(nóng)業(yè)不同子行業(yè)間綜合效率均值[6]。張孟威利用DEA-Malmquist指數(shù)法,從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度測度科技型中小企業(yè)的融資效率,為科技型中小企業(yè)發(fā)展提供指導(dǎo)[7]。段從海利用DEA模型對云南省醫(yī)藥制造業(yè)上市公司進(jìn)行投資效率和融資效率評價(jià)[8]。田剛等借助數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型評價(jià)我國11家林業(yè)上市公司融資效率,并探索林業(yè)企業(yè)效率不高的原因[9]。鞏世廣和李雯君從銀行、中小企業(yè)和經(jīng)濟(jì)環(huán)境等角度分析目前企業(yè)融資難問題[10]。

TOPSIS作為一種效率評價(jià)模型,由于操作簡單而被學(xué)者廣為利用。李燦等利用熵權(quán)TOPSIS模型評價(jià)土地利用績效,并通過灰色關(guān)聯(lián)方法分析影響因素[11]。杜挺等利用熵權(quán)TOPSIS模型分析縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,并利用GIS對重慶市縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局進(jìn)行探索性空間分析[12]。周文坤等利用DEA、AHP和模糊TOPSIS法評價(jià)供應(yīng)鏈融資模式下中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn),為供應(yīng)鏈融資信用風(fēng)險(xiǎn)評估提供建議[13]。劉東等利用灰色關(guān)聯(lián)分析和TOPSIS模型綜合評價(jià)區(qū)域用水效率[14]。綜合來看,TOPSIS模型是效率評價(jià)的有效方式。

綜合以上研究發(fā)現(xiàn),對物流業(yè)的研究主要集中在不同地區(qū)、不同角度的效率分析上,針對融資效率方面的研究較少,且多圍繞DEA模型進(jìn)行評價(jià)。本研究嘗試對TOPSIS模型進(jìn)行改進(jìn),通過對比各公司融資效率,探索影響融資效率的主要因素,并針對性地給予指導(dǎo)建議。

二、 指標(biāo)體系構(gòu)建與研究方法

1. 指標(biāo)體系構(gòu)建

由于評價(jià)方法不同,目前尚無固定評價(jià)上市公司融資效率的指標(biāo)體系,本研究綜合已有TOPSIS模型研究成果,從資金籌集效率、資金配置效率和企業(yè)治理效率三個(gè)方面構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系。資金籌集效率主要評價(jià)企業(yè)資金到位情況及其融資成本;資金配置效率主要涉及企業(yè)的盈利能力和成長能力;治理效率通過企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)治理能力和資本結(jié)構(gòu)體現(xiàn)。研究選取籌資速度等16個(gè)指標(biāo),構(gòu)建物流業(yè)上市公司融資效率評價(jià)指標(biāo)體系,全面客觀地評價(jià)融資效率。

2. 研究方法

(1) 熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重。為減少主觀隨意性,采用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重大小,計(jì)算公式如下:

式中:wj為第j個(gè)指標(biāo)的熵權(quán);ej為第j個(gè)指標(biāo)的熵值,k=1/lnm;pij為第j個(gè)指標(biāo)在第i個(gè)項(xiàng)目的指標(biāo)值的比重。

(2) 改進(jìn)的TOPSIS模型。利用加權(quán)矩陣對TOPSIS模型進(jìn)行改進(jìn),通過測算評價(jià)對象與理想解之間的加權(quán)距離,實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的評價(jià)[15]。具體過程如下:

第2步,確定各評價(jià)指標(biāo)的正理想解和負(fù)理想解。

正理想解:

負(fù)理想解:

式中,J1={正向指標(biāo)},J2={負(fù)向指標(biāo)},j=1,2,…,m。

第3步,計(jì)算各評價(jià)指標(biāo)距離理想解的加權(quán)距離。

第4步,計(jì)算各評價(jià)指標(biāo)與最優(yōu)方案的接近程度。各評價(jià)指標(biāo)與最優(yōu)方案的貼近程度Tj表示該上市公司融資效率大小,貼合度越大。表示公司融資效率越高;反之,則表示融資效率低。

三、 物流業(yè)上市公司融資效率研究

1. 樣本數(shù)據(jù)選擇

選取我國A股市場物流業(yè)上市公司,鑒于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的可靠性和完整性,剔除2015—2018年成立的標(biāo)的,篩選保留數(shù)據(jù)完整的19家物流業(yè)企業(yè)代表物流業(yè)上市公司整體進(jìn)行融資效率評價(jià)(見表2)。研究數(shù)據(jù)主要來源于2016年上海證券交易所和深圳證券交易所披露的財(cái)務(wù)信息,并由銳思數(shù)據(jù)庫進(jìn)行補(bǔ)充。

2. 結(jié)果分析

(1) 指標(biāo)權(quán)重分析。結(jié)合評價(jià)指標(biāo)體系,利用19家物流業(yè)上市公司2016年財(cái)務(wù)指標(biāo)測算指標(biāo)權(quán)重(見表1)。①通過分析各指標(biāo)對企業(yè)融資效率的影響方向判斷指標(biāo)性質(zhì)。發(fā)現(xiàn)債券融資費(fèi)用率、成本費(fèi)用利潤率、資產(chǎn)負(fù)債率,以及股權(quán)集中度對企業(yè)融資效率具有負(fù)向影響,即該指標(biāo)越大,企業(yè)融資效率越低;其他指標(biāo)皆對融資效率具有正向影響。②比較各指標(biāo)權(quán)重值的大小判斷主要影響指標(biāo)。熵權(quán)法計(jì)算結(jié)果表明:利息保障倍數(shù)、存貨周轉(zhuǎn)率、籌資活動(dòng)現(xiàn)金流入流出比、總資產(chǎn)凈利率,以及籌資速度等指標(biāo)權(quán)重較大,對上市公司融資效率影響較為顯著;物流業(yè)上市公司的融資能力、盈利能力及企業(yè)應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)能力是制約融資效率的主要因素。③匯總各準(zhǔn)則層權(quán)重發(fā)現(xiàn),上市公司資金配置效率和治理效率指標(biāo)權(quán)重大于籌資效率,可見企業(yè)的盈利能力、成長能力、治理能力對融資效率影響較大,主要包括每股收益、凈利潤及總資產(chǎn)的增長情況和存貨周轉(zhuǎn)速度、利息保障倍數(shù)等。

表1 物流業(yè)上市公司融資效率評價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

(2) 改進(jìn)模型評價(jià)結(jié)果分析。借助改進(jìn)TOPSIS模型對19家物流業(yè)上市公司融資效率進(jìn)行評價(jià), 通過計(jì)算各企業(yè)效率值與理想值貼近程度,比較融資效率大小(見表2)。 結(jié)果顯示,物流業(yè)上市公司融資效率最大值為申通快遞,最小值為保稅科技,平均值為0.252 5,可見2016年我國物流業(yè)上市公司融資效率整體較低, 且行業(yè)內(nèi)融資效率波動(dòng)區(qū)間較大,企業(yè)間融資效率差距明顯。 融資效率排名前五的企業(yè)分別為申通快遞、韻達(dá)股份、順豐控股、澳洋順昌及安通控股, 其貼合度平均值達(dá)0.449 7,這五家物流業(yè)企業(yè)2016年籌資成本較低且籌資速度較快, 整體來看籌資效率高于其他公司, 此外,企業(yè)的盈利情況及存貨周轉(zhuǎn)率較高, 公司經(jīng)營狀況相對較好。

表2 物流業(yè)上市公司融資效率評價(jià)結(jié)果排序

3. 比較分析

對比2015年與2016年各上市公司融資效率變化情況,進(jìn)一步探索影響物流業(yè)上市公司融資效率的主要因素(見圖1)。

比較發(fā)現(xiàn), 2015年融資效率最高值為澳洋順昌,最小值為安通控股,平均值為0.396 2。從整體情況來看,雖然當(dāng)年最大值低于2016年最大值,但效率值普遍較高,平均值遠(yuǎn)高于2016年水平,相比之下2016年物流業(yè)上市融資效率有所下降。①就融資效率變化趨勢而言,2016年僅韻達(dá)股份、順豐控股和申通快遞三家公司融資效率提高,其他公司融資效率皆呈下降趨勢,效率值遠(yuǎn)低于2015年水平。2016年雖物流業(yè)上市公司發(fā)展形勢良好,但公司內(nèi)部融資效率整體呈下降狀態(tài),融資效率低下不利于公司長遠(yuǎn)發(fā)展。②通過計(jì)算融資效率變化百分比發(fā)現(xiàn),2015—2016年融資效率增加幅度最大的是申通快遞,效率值增加77.73%;融資效率減小幅度最大為中儲(chǔ)股份,融資效率下降了64.83%。③融資效率變化最大的五個(gè)公司為申通快遞、中儲(chǔ)股份、華鵬飛、長江投資及飛力達(dá),比較2015年與2016年財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化發(fā)現(xiàn),各公司籌資速度、存貨周轉(zhuǎn)率及籌資活動(dòng)現(xiàn)金流入流出比變動(dòng)較大,對融資效率影響較為顯著。例如,中儲(chǔ)股份2015年籌資速度為5.739 8,籌資活動(dòng)現(xiàn)金流入流出比為3.452,存貨周轉(zhuǎn)率為11.634 4。2016年皆大幅下降,企業(yè)融資效率受到影響。

圖1 19家物流業(yè)上市公司兩年融資效率比較

4. 基本結(jié)論

(1) 熵權(quán)法測算權(quán)重結(jié)果顯示, 影響物流業(yè)上市公司融資效率的主要因素集中在利息保障倍數(shù)、 存貨周轉(zhuǎn)率、 籌資活動(dòng)現(xiàn)金流入流出比及總資產(chǎn)凈利率等方面, 因而, 提高企業(yè)融資效率應(yīng)重視企業(yè)資金運(yùn)用的風(fēng)險(xiǎn)治理及融資效率的提高。

(2) 利用改進(jìn)的TOPSIS模型計(jì)算融資效率發(fā)現(xiàn), 2016年物流業(yè)上市公司融資效率平均值為0.252 5,整體較低,且行業(yè)內(nèi)部波動(dòng)較大。其中,企業(yè)間融資效率差距明顯,僅申通快遞、韻達(dá)股份、順豐控股等少數(shù)公司效率較高。

(3) 2016年物流行業(yè)融資效率平均值低于2015年水平,除少數(shù)公司外,整體下降較為明顯,原因在于物流業(yè)上市公司籌資速度、籌資成本,以及公司盈利情況皆有所下降。

四、 政策建議

為促進(jìn)我國物流行業(yè)發(fā)展,進(jìn)一步提高物流業(yè)上市公司融資效率,提出如下建議:

1. 政府加強(qiáng)引導(dǎo),改善融資環(huán)境

物流業(yè)上市公司的發(fā)展離不開國家相關(guān)財(cái)政、稅收政策的扶植。政府部門應(yīng)發(fā)揮管理職能,為物流業(yè)企業(yè)提供稅收優(yōu)惠等便利,進(jìn)一步解決企業(yè)融資難問題,引導(dǎo)和支持物流業(yè)發(fā)展。通過出臺(tái)財(cái)政補(bǔ)助、社保、落戶等人才引進(jìn)政策,為物流業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)提供更好的政策環(huán)境,為物流業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展提供有力保障。

2. 企業(yè)自主創(chuàng)新,增強(qiáng)核心競爭力

近年來,“一帶一路”“互聯(lián)網(wǎng)+”和O2O等平臺(tái)快速發(fā)展,為物流業(yè)帶來新的機(jī)遇,但行業(yè)間競爭激烈。物流業(yè)上市公司必須增加科技投入,增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力,包括管理模式和經(jīng)營理念的創(chuàng)新,推動(dòng)企業(yè)在激烈的競爭中能夠脫穎而出。物流業(yè)企業(yè)還應(yīng)加強(qiáng)企業(yè)品牌建設(shè),強(qiáng)化企業(yè)品牌效應(yīng),提高企業(yè)信用等級,穩(wěn)定物流業(yè)融資來源。

3. 強(qiáng)化公司治理,提高融資效率

培養(yǎng)和引進(jìn)物流業(yè)管理人才,通過科學(xué)管理壯大企業(yè)管理團(tuán)隊(duì),借助專業(yè)化的融資團(tuán)隊(duì)降低融資風(fēng)險(xiǎn),提高融資效率。加強(qiáng)內(nèi)部控制,進(jìn)一步優(yōu)化企業(yè)融資策略,促進(jìn)融資結(jié)構(gòu)升級調(diào)整,針對不同的融資方式構(gòu)建不同的融資結(jié)構(gòu)。通過財(cái)務(wù)手段,合理控制企業(yè)內(nèi)源融資和外源融資比例,提高資源配置,盡可能降低融資成本。

4. 促進(jìn)行業(yè)交流,加強(qiáng)融資合作

物流業(yè)上市公司間融資效率存在較大差距,新時(shí)代背景下物流業(yè)企業(yè)發(fā)展離不開行業(yè)內(nèi)的交流與合作。進(jìn)一步加強(qiáng)交流與合作,可以發(fā)揮優(yōu)勢企業(yè)的積極影響,縮小企業(yè)間融資能力差距,促進(jìn)物流業(yè)行業(yè)融資效率整體提升,實(shí)現(xiàn)物流業(yè)企業(yè)協(xié)同發(fā)展。