物流企業(yè)財務(wù)風險評價模型構(gòu)建與分析
——基于主成分分析法

□ 肖晨晨

(上海工程技術(shù)大學 管理學院,上海 201620)

當前，我國物流行業(yè)在不斷擴大經(jīng)營規(guī)模和拓寬業(yè)務(wù)渠道，國家也高度重視對物流企業(yè)的監(jiān)督和調(diào)控。企業(yè)想要持續(xù)經(jīng)營并且在眾多同行中脫穎而出，建立有效的財務(wù)風險預警和控制體系至關(guān)重要。物流企業(yè)所面臨的財務(wù)風險主要體現(xiàn)在融資、投資和運營三方面。在融資方面，企業(yè)為了擴大規(guī)模需要籌借大量資金，由于國家最近幾年實行的一系列緊縮性貨幣政策，使得物流企業(yè)向銀行等金融機構(gòu)貸款的限制和難度大大提高。這也迫使一些企業(yè)轉(zhuǎn)為通過民間借貸融資，這種借貸方式的高利率性加上企業(yè)自身經(jīng)營的不穩(wěn)定性，所承擔的成本壓力一旦達到企業(yè)的極限，企業(yè)財務(wù)狀況將會迅速惡化。在投資方面，其風險主要體現(xiàn)在物流企業(yè)的業(yè)務(wù)范圍越來越廣，因此，紛紛加大對物流中心建設(shè)和運輸設(shè)備購買的投入，不可避免地還要繼續(xù)承擔各種瑣碎又高昂的費用，如：設(shè)備維修費、人員培訓費、管理折舊費、路橋費等。在運營方面，物流企業(yè)為了搶占市場份額，占領(lǐng)行業(yè)主導地位，經(jīng)常會盲目承接與自身水平不符的物流委托業(yè)務(wù)，后果就是導致服務(wù)無法達到客戶的要求甚至使客戶受損，不僅需要賠付違約金，企業(yè)的信譽口碑也會受到嚴重影響，業(yè)務(wù)量會逐漸下降，也就增加了企業(yè)的財務(wù)風險。

本文利用主成分分析方法的降維思想將眾多財務(wù)指標轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個影響物流業(yè)上市公司財務(wù)風險的主成分，這些主成分之間相互獨立，從而便得到我國物流業(yè)上市公司財務(wù)風險綜合評價公式，根據(jù)評價結(jié)果提出如何預防和降低財務(wù)風險的有效建議。

1 文獻綜述

對于財務(wù)風險的研究主要經(jīng)歷了從單變量模型向多變量模型研究發(fā)展的過程。國外學者中，F(xiàn)itzpatrick(1932)最先提出單變量模型，利用數(shù)理統(tǒng)計方法來研究企業(yè)財務(wù)風險，得出的結(jié)論為：凈利潤股東權(quán)益比和股東權(quán)益負債比這兩個指標對公司破產(chǎn)的影響最大。但是指標選取過于單一，不能綜合說明企業(yè)的財務(wù)現(xiàn)狀。后來，Altman(1968)建立了初始的多變量模型：Z分數(shù)模型，并且在此基礎(chǔ)上不斷改進，Altman等(1977)又提出了跨行業(yè)的ZETA模型，雖然選擇了7個衡量財務(wù)風險的指標，但是ZETA模型要求財務(wù)指標服從正態(tài)分布，因此實用性較低。

國內(nèi)學者主要是根據(jù)單變量模型的缺陷不斷改進財務(wù)風險評價模型并且嘗試引入新的指標。潘琰、程小可等(2000)選取了總資產(chǎn)報酬率、增長率等9個指標，運用主成分分析法，構(gòu)建綜合評價函數(shù)，判定上市公司財務(wù)狀況、破產(chǎn)預測等等。徐鳳菊、王鳳(2008)分析了現(xiàn)有財務(wù)風險研究理論的基礎(chǔ)上引入了主成分分析法的基本原理,構(gòu)建了主成分分析模型并進行了相關(guān)實證研究,驗證了模型的科學性和合理性。針對行業(yè)財務(wù)風險研究，泮敏，曾敏(2015)基于主成分分析法得到我國制造業(yè)上市公司的財務(wù)風險綜合評價公式，還得出ST企業(yè)并不能等同于財務(wù)危機企業(yè)的結(jié)論。

根據(jù)以上分析，在對上市公司財務(wù)風險進行評價和預測的時候，多變量模型比單變量模型的精確度要高，加上主成分分析法可以對原變量進行降維以消除變量間的相互影響，所以，基于此方法得出的結(jié)論更加全面可靠。目前運用主成分分析法專門對物流業(yè)上市公司財務(wù)風險進行評價分析的研究文獻較少，本文構(gòu)建物流業(yè)上市公司財務(wù)風險評價模型，便于企業(yè)評估自身財務(wù)狀況，調(diào)整經(jīng)營戰(zhàn)略，有利于物流行業(yè)健康穩(wěn)定的發(fā)展。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本選擇

本文參考證監(jiān)會2012版行業(yè)分類，選取2018年在上海和深圳證券交易所的A股鐵路運輸、道路運輸、水上運輸、航空運輸、管道運輸以及郵政上市公司為樣本，運用Stata12統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)篩選，刪除了數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)，同時，為了避免異常數(shù)據(jù)影響，剔除了ST、PT企業(yè)。最后確定了89家物流公司為本文研究對象。所有數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫。

2.2 財務(wù)指標選取

企業(yè)財務(wù)風險不僅會由融資、投資等活動導致，日常經(jīng)營管理不善也會引起風險的發(fā)生，因此，本文主要選取反映企業(yè)償債能力、盈利能力、經(jīng)營能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流情況的共16個指標，能夠全面反映企業(yè)財務(wù)風險的各個方面。具體指標如表1所示。

表1 指標選取

2.3 模型構(gòu)建

2.3.1 主成分的恰當性檢驗

本文進行主成分分析所使用的統(tǒng)計軟件是SPSS22.0，首先對原始指標數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett檢驗，判斷所選取的16個指標是否適用于主成分分析法。結(jié)果如表2所示，KM0檢驗值為0.626，大于0.5，Bartlett的球形檢驗值為0.000，小于0.05，說明個變量之間相關(guān)性較強，適合繼續(xù)進行主成分分析。表3公因子方差表顯示，16個原始指標的共同度取值均大于0.5，表明每個指標都能在很大程度上解釋變量，本文選取數(shù)據(jù)的恰當性得到檢驗。

表2 KMO和Bartlett檢驗

表3 公因子方差

2.3.2 主成分提取

表4的主成分分析結(jié)果中，可以看到前6個成分的特征值大于1，并且方差累計貢獻度達到83.404%，達到累計貢獻度超過80%的要求，說明這6個主成分可以代表16個原始數(shù)據(jù)指標來反映企業(yè)財務(wù)風險情況。

根據(jù)表5因子載荷矩陣表，得到主成分的表達式，用F表示。

F1=-0.285y1+0.063y2+0.066y3-0.407y4+0.861y5+0.873y6+0.900y7+0.580y8+0.532y9+0.003y10+0.093y11+0.182y12+0.368y13-0.001y14-0.099y15+0.167y16

F2=-0.894y1+0.810y2+0.796y3-0.754y4+0.285y5+0.324y6+0.033y7+0.252y8+0.223y9+0.154y10-0.219y11+0.075y12+0.063y13+0.029y14-0.150y15+0.022y16

F3=-0.032y1+0.283y2+0.277y3+0.103y4+0.101y5+0.082y6-0.020y7+0.666y8+0.660y9-0.794y10-0.773y11-0.156y12-0.155y13+0.115y14+0.113y15-0.115y16

F4=0.097y1+0.036y2+0.390y3+0.194y4+0.305y5+0.282y6+0.134y7+0.056y8-0.026y9+0.331y10+0.033y11+0.899y12+0.816y13+0.072y14+0.056y15-0.081y16

F5=0.029y1-0.119y2-0.095y3+0.014y4+0.074y5+0.034y6+0.006y7-0.050y8+0.033y9-0.050y10+0.033y11-0.007y12-0.010y13-0.051y14+0.809y15+0.794y16

F6=0.106y1+0.146y2+0.143y3+0.211y4+0.056y5+0.030y6-0.071y7+0.056y8+0.104y9+0.089y10+0.138y11-0.074y12-0.031y13-0.925y14-0.094y15+0.159y16

根據(jù)上述公式以及16個指標分別占各主成分的比重，解釋本文6個主成分的經(jīng)濟含義：

可以看出，第一主成分中，占載荷量較大的指標分別有凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)凈利潤率和資產(chǎn)報酬率，也就是這三個指標影響程度最大，主要反映了公司的盈利能力，所以，可以把第一主成分稱為盈利能力主成分。

第二主成分中，占載荷量較大的指標分別為資產(chǎn)負債率、流動比率、速動比率，主要體現(xiàn)了公司的償債能力，所以，可以把這一主成分稱為償債能力主成分。

第三主成分中，占載荷量較大的指標分別為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，二者主要體現(xiàn)了公司的經(jīng)營能力，所以，可以把第三主成分稱為經(jīng)營能力主成分。

在第四主成分中，占最大載荷量的指標是總資產(chǎn)增長率、資本積累率，主要體現(xiàn)了公司的發(fā)展能力，所以，可以把第四主成分稱為發(fā)展能力主成分。

第五主成分中，影響程度較大的指標分別為營運指數(shù)和全部現(xiàn)金回收率，主要反映了公司的現(xiàn)金流狀況，所以，可以把第五主成分稱為現(xiàn)金流狀況主成分。

在第六主成分中，營業(yè)收入增長率指標所占比重最大，主要反映公司的市場占有情況，所以，可以把第六主成分稱為市場占有能力主成分。

表4 主成分的特征值與貢獻度

表5 因子載荷矩陣表

2.3.3 物流業(yè)上市公司財務(wù)風險評價得分和結(jié)果分析

F1、F2、F3、F4、F5、F6六個主成分分別從企業(yè)盈利能力、償債能力、經(jīng)營能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流狀況以及市場占有能力這幾個角度來衡量財務(wù)風險，根據(jù)表4中主成分的方差貢獻率，得出最終的物流業(yè)上市公司財務(wù)風險評價模型如下：

F=0.34520F1+0.15994F2+0.11451F3+0.08093F4+0.07071F5+0.06276F6

利用得出的模型計算出89家物流業(yè)上市公司的財務(wù)風險評價得分，F(xiàn)值越大，物流上市公司財務(wù)風險越小，相反，風險越大。根據(jù)計算結(jié)果，將89家公司按照分值分為四類，具體如表6所示。在89家公司中，風險很低的企業(yè)只有6家，風險較低的企業(yè)有32家，而被分類為風險較高型的企業(yè)共有49家，風險很高型企業(yè)有2家。財務(wù)風險評分小于等于零的企業(yè)占57.3%，超過一半，所以總體上，我國物流業(yè)上市公司財務(wù)風險水平偏高。

表6 公司財務(wù)風險評價分類

3 建議

針對我國目前物流企業(yè)財務(wù)風險水平總體偏高的情況，需要加強財務(wù)風險管理，企業(yè)可以通過完善財務(wù)風險管理系統(tǒng)、建立財務(wù)風險預警體系、提高人才專業(yè)勝任能力三方面具體措施來對企業(yè)財務(wù)風險進行防范和控制。首先，完善物流業(yè)財務(wù)風險管理系統(tǒng)，企業(yè)需要形成分工明確、秩序井然的內(nèi)部組織機構(gòu)，風險識別、監(jiān)督、控制、評估等各個環(huán)節(jié)都被合理分配；其次，建立物流業(yè)財務(wù)風險預警體系，企業(yè)需要編制現(xiàn)金流量預算，并且對預算執(zhí)行嚴格地監(jiān)督和考核，以提高預算管理的質(zhì)量。制定對企業(yè)的財務(wù)指標和非財務(wù)指標的評價計劃，分析不同時期的具體情況和發(fā)展趨勢，以此預測企業(yè)財務(wù)風險水平；最后，企業(yè)各項管理活動的正常進行都離不開人才，因此，需要重視提高人才專業(yè)勝任能力。當前，財務(wù)政策、競爭對手以及市場環(huán)境都處在日益更新的過程中，企業(yè)自身規(guī)模和經(jīng)營范圍也不斷變化，所以，要不斷引進風險管理能力強、專業(yè)知識儲備豐富的優(yōu)秀人才，同時也要加大對本企業(yè)員工風險管理能力、意識以及專業(yè)素養(yǎng)的培養(yǎng)力度。