基于因子分析法的中國(guó)物流行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究

韓 穎 （黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 大慶 163319）

0 引 言

近年來(lái)，中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)飛速發(fā)展，使得電商行業(yè)、物流行業(yè)隨之進(jìn)入大眾視野。然而中國(guó)的物流行業(yè)起步較晚，很多基礎(chǔ)設(shè)施不夠完善，加上近幾年新冠肺炎疫情的影響，導(dǎo)致物流行業(yè)的總體發(fā)展不是很好，各方面水平有待提高。因此，文章運(yùn)用SPSS軟件，使用因子分析法，以研究52家上市公司的財(cái)務(wù)績(jī)效情況，希望為中國(guó)的物流公司提供一些具體參考。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 樣本選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取滬深兩市物流行業(yè)中的上市公司為樣本，剔除了一些極端值和ST公司。通過(guò)巨潮資訊網(wǎng)2021年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)報(bào)告，整理了52家物流業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行分析。

1.2 選取評(píng)價(jià)指標(biāo)

通過(guò)閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，以及借鑒前人的研究經(jīng)驗(yàn)。本文選取了11個(gè)具有代表性的指標(biāo)，包括代表企業(yè)償還能力的流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率；代表運(yùn)營(yíng)能力的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率；代表盈利能力的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、凈利潤(rùn)率、總資產(chǎn)報(bào)酬率；代表發(fā)展能力的營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率。

2 實(shí)證分析

2.1 適用性檢驗(yàn)

相關(guān)性檢驗(yàn)是因子分析法的前提，所以首先對(duì)11個(gè)變量之間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用KMO和Bartlett球體檢驗(yàn)進(jìn)行適用性檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。

表1 KMO和Bartlett檢驗(yàn)

KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值越大，意味著變量間的相關(guān)性越強(qiáng)，原有變量越適合做因子分析。據(jù)Kaiser給出的度量標(biāo)準(zhǔn)，KMO大于0.5，表明適合做因子分析，0.563大于0.5，表明可以做因子分析。巴特利特球度檢驗(yàn)的值顯著，則表示觀測(cè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布主體。經(jīng)檢驗(yàn)，本研究中巴特利特球形檢驗(yàn)的值小于0.001，滿足小于0.05的要求，顯著性水平低，表明各原始變量間存在線性關(guān)系，適合做因子分析。

2.2 提取公因子

運(yùn)用主成分分析法，對(duì)本文選取的52家樣本公司的總方差解釋計(jì)算結(jié)果如表2所示。初始特征值 提取載荷平方和 旋轉(zhuǎn)載荷矩陣

表2 總方差解釋

根據(jù)特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)，可以從11個(gè)成分中提取出4個(gè)主成分，表中前4個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到80.598%，說(shuō)明可以涵蓋大部分評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息，能夠?qū)偡讲钭龀鲚^好的解釋，反映出樣本公司的綜合能力。據(jù)此可以得出結(jié)論：采用這4個(gè)主因子對(duì)52家物流業(yè)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)是可行的。

再結(jié)合碎石圖進(jìn)行考慮(如圖1所示)，橫坐標(biāo)表示因子數(shù)目，有11個(gè)；縱坐標(biāo)表示因子的特征值范圍為0～4。從圖1可看出，前4個(gè)公因子的特征值均大于1，第五個(gè)公因子往后的特征值均小于1，再觀察曲線的形狀，整個(gè)曲線是一個(gè)折線形狀，轉(zhuǎn)折點(diǎn)也很清晰，并且特征值的走勢(shì)趨于平穩(wěn)，由此認(rèn)為選取4個(gè)公因子是合適的。

圖1 碎石圖

2.3 建立因子載荷矩陣及因子命名

為了方便進(jìn)行下一步的分析研究，清楚各個(gè)主因子的意義，需要對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使每個(gè)變量?jī)H在一個(gè)公共因子上有較大的載荷，而在其他公共因子上的載荷較小。本文使用方差最大化旋轉(zhuǎn)得到如表3所示結(jié)果。

表3 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣

續(xù) 表

由表3可以看出，第一公因子中比較大的指標(biāo)是流動(dòng)比率、速動(dòng)比率和資產(chǎn)負(fù)債率，這三個(gè)指標(biāo)反映了物流業(yè)上市公司的償債能力，因此命名為償債能力因子；第二個(gè)公因子中比較大的指標(biāo)是營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率，反映了物流業(yè)上市公司的發(fā)展能力，因此命名為發(fā)展能力因子；第三公因子中比較大的指標(biāo)是凈利潤(rùn)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率和總資產(chǎn)報(bào)酬率，反映了物流業(yè)上市公司的盈利能力，因此命名為盈利能力因子；第四公因子中比較大的指標(biāo)是應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，反映了物流業(yè)上市公司的運(yùn)營(yíng)能力，因此命名為運(yùn)營(yíng)能力因子。

2.4 計(jì)算因子得分

通過(guò)SPSS軟件對(duì)52家物流業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，得到如表4所示的成分得分系數(shù)矩陣

表4 成分得分系數(shù)矩陣

根據(jù)表4，可得出因子得分模型如下：

=0.400-0.318-0.072-0.042+0.019+0.052+0.018-0.046+0.106-0.076+0.394

=-0.009-0.019-0.025+0.409+0.207-0.136+0.040+0.412+0.232-0.406-0.023

=-0.117-0.001+0.444-0.004+0.209+0.091-0.053-0.013-0.203+0.444-0.110

=0.025-0.071+0.008-0.190+0.155+0.621+0.487-0.052+0.077+0.017+0.007

將4個(gè)主因子相應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，加權(quán)平均計(jì)算得出上市公司的綜合績(jī)效能力評(píng)價(jià)模型如下：

以因子得分模型和綜合能力評(píng)價(jià)模型為依據(jù)，將52家樣本公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入計(jì)算，得到各個(gè)因子以及綜合能力的得分和排名情況，如表5所示。

表5 公司得分和綜合能力

續(xù) 表

3 績(jī)效評(píng)價(jià)

由表5可以看出，綜合得分排在前5的公司分別是ZKWZ、DHWL、MEKW、YTY和ZCWL。橫向分析這52家上市公司的績(jī)效得分情況可知，各企業(yè)不同方面的能力相差很大，存在很多某一方面優(yōu)秀，但其他方面不盡如人意的情況。例如，中科微至憑借其優(yōu)秀的發(fā)展能力排名第一，但其盈利能力、運(yùn)營(yíng)能力和償債能力都相對(duì)較差。縱觀整個(gè)樣本結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)52家公司中有28家公司的績(jī)效綜合得分大于0，24家公司的績(jī)效綜合得分為負(fù)數(shù)。綜合來(lái)說(shuō)，2021年中國(guó)物流行業(yè)上市公司的綜合績(jī)效水平整體表現(xiàn)一般。

在償債能力方面，52家公司只有4家公司的得分大于0，其余48家公司的償債能力為負(fù)數(shù)，情況很不理想，當(dāng)然這與近幾年的新冠肺炎疫情有很大的關(guān)系?？v向觀察所有的樣本值，償債能力排名第一的XBCY得分為6.947 0，得分最后的JZXB為-27.662 7，說(shuō)明中國(guó)物流行業(yè)上市公司的償債能力呈現(xiàn)嚴(yán)重的分化問(wèn)題，發(fā)展不均衡。

在發(fā)展能力方面，整體表現(xiàn)較好，41家公司的評(píng)分大于0，只有11家公司的發(fā)展能力評(píng)分為負(fù)數(shù)?？v向觀察所有樣本值，排名第一的ZKWZ表現(xiàn)十分優(yōu)秀，盡管在運(yùn)營(yíng)能力、盈利能力和償債能力評(píng)分很低的情況下，依舊憑借其優(yōu)越的發(fā)展能力取得了綜合評(píng)分的第一名。該企業(yè)應(yīng)關(guān)注多方面的均衡發(fā)展，發(fā)現(xiàn)短板，補(bǔ)齊短板。

在盈利能力方面，大部分物流業(yè)上市公司的表現(xiàn)不錯(cuò)，其中25公司的盈利能力評(píng)分大于0，27家公司盈利能力評(píng)分小于0，基本正負(fù)參半。JZXB以121.271 1的優(yōu)異成績(jī)排名第一，超過(guò)排在第二的HJDX94.492 1分。

在運(yùn)營(yíng)能力方面，32家物流業(yè)上市公司的評(píng)分大于0，20家公司的評(píng)分小于0，各公司運(yùn)營(yíng)能力方面的差異不是很大。值得關(guān)注的是，運(yùn)營(yíng)得分最低的ZKWZ，綜合得分卻排到了第一名，這與ZKWZ優(yōu)異的發(fā)展能力有很大的關(guān)系，但也同樣說(shuō)明運(yùn)營(yíng)能力得分對(duì)綜合得分的影響比較小。

4 建 議

4.1 選擇合適的融資方式，提高償債能力

企業(yè)籌集資金的一個(gè)主要途徑就是對(duì)外融資。物流行業(yè)應(yīng)該充分考慮自身的經(jīng)營(yíng)情況和現(xiàn)金流動(dòng)情況，選擇一種最合適的方式進(jìn)行融資。一般情況下，內(nèi)源性融資的風(fēng)險(xiǎn)比較低，可以優(yōu)先考慮，然后再考慮發(fā)行股票等這類籌資風(fēng)險(xiǎn)較高的融資方式?？傊?，企業(yè)要對(duì)自身情況進(jìn)行分析，選擇適合自身的融資方式。

4.2 抓住機(jī)會(huì)，加強(qiáng)技術(shù)發(fā)展水平，增強(qiáng)發(fā)展能力

近年來(lái)，電商行業(yè)的迅速發(fā)展也帶動(dòng)了人們對(duì)于物流行業(yè)的需求。物流基礎(chǔ)設(shè)施迎來(lái)了物聯(lián)網(wǎng)、智能化等科技賦能的發(fā)展趨勢(shì)。企業(yè)應(yīng)該抓住政策紅利，促進(jìn)物流行業(yè)發(fā)展水平的提升。加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，多投入智能化設(shè)施，擴(kuò)大智能化運(yùn)營(yíng)的規(guī)模。

4.3 做優(yōu)增長(zhǎng)空間，提高盈利能力

由于新冠肺炎疫情的影響，大部分線下實(shí)體開(kāi)始開(kāi)設(shè)線上銷(xiāo)售業(yè)務(wù)，這也增加了市場(chǎng)對(duì)物流的需求。高集約性的智慧物流園區(qū)的發(fā)展，也標(biāo)志著物流行業(yè)迎來(lái)了新的變革。在這種情況下，物流行業(yè)應(yīng)不斷拓展新業(yè)務(wù)和新產(chǎn)業(yè)，才能提升盈利空間。應(yīng)結(jié)合具體情況，根據(jù)實(shí)際需求制定評(píng)價(jià)指標(biāo)，完善體系，定期做分析，重視創(chuàng)新，以期提升物流企業(yè)的盈利能力。

4.4 合理配置資源，加強(qiáng)營(yíng)運(yùn)能力

物流行業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效受許多因素的影響，包括運(yùn)營(yíng)能力。為了更好地提高運(yùn)營(yíng)能力，企業(yè)應(yīng)該遵循發(fā)展規(guī)律，對(duì)資源進(jìn)行合理配置。這樣不僅能夠提高資金的周轉(zhuǎn)效率，還有利于增強(qiáng)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力，推動(dòng)企業(yè)的發(fā)展。