论文部分内容阅读
摘要：运用因子分析方法提取有效因子，以2015年的物流上市公司年报的数据为基准构建物流上市公司业绩评价模型，并选取20家物流上市公司，从偿债能力指标、盈利能力指标、运营发展状况和资产管理状况等方面搜集数据对这一模型进行实证研究，运用因子分析的方法提取有效因子，从而为物流上市公司提供一个更为科学有效的财务业绩评价的方法，为制定下一步发展战略提供指导。
关键词：物流上市公司；绩效评价；因子分析
中图分类号：F23
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.05.052
0引言
物流被经济学家称作“第三利润源泉”。随着物流业的快速发展，物流业在我国国民经济中越来越重要，作为物流中重要力量的物流企业也受到了越来越多的关注。在物流企业的各个相关研究领域之中，物流企业的业绩评价是十分重要的内容之一。贾炜莹（2013）通过主成分分析的方法研究得出我国的物流上市公司财务风险非常低的数量逐年下降。郑恒斌（2011）研究表明物流上市公司的财务绩效呈现两级分化，且情况明显。田凤姹（2015）采用主成分分析的方法对我国的38家物流上市公司的进行了财务竞争能力评价，实证结果表明企业的规模能力、发展能力和营运能力是影响企业财务的竞争能力的主要因素，并有可能决定其最终的核心竞争力。王茜，金鑫（2013）以物流行业的11家物流上市公司为研究的对象，通过因子分析的方法对物流上市公司的财务业绩进行综合的分析和排序，得出各个物流公司的发展存在相对较大的差异，而一半以上的物流公司综合的业绩的分数为负值。李巍巍，吴冲（2012）研究显示铁路公司的财务业绩表现为最优，公路次之，而水路和航空运输上市公司的财务业绩相对比较低。张宝友等（2008）得出中国物流上市公司总体的技术业绩不佳，并且呈现逐年下滑的趋势。
基于上述的构思，借鉴前人的成果，同时遵循科学性、独立性、可比性和可量化性等相关的原则，我们构建出了能够全面地反应物流上市公司财务业绩的指标体系。其指标体系包括：偿债能力、盈利能力、运营发展、资产管理状况等四个大类指标，以及10个单项二级指标。其指标的相关信息见表1所示。
2因子分析评价模型
（1）用SPSS21.0软件对研究变量利用主成分分析的方法提取有效因子，从而得到了各个因子累计方差贡献值，按特征值大于1和累计方差大于70%的原则，选入了3个有效因子F1，F2，F3，其累计的方差贡献率为70.940%。
（2）利用方差最大化进行正交旋转阵得出因子的负荷矩阵，再利用回归分析的方法估计出各个因子的得分，以各个因子的方差的贡献率的比率作为其权重进行加权求和，从而得各个公司的综合的得分F，即：
F=（42.154×F1+16.352×F2+12.433×F3）/70.94
3中国上市物流公司财务绩效实证分析
3.1因子分析法
从金融研究数据库（RESSET）搜集有关数据。为了使不同的量纲的指标能够可比，需要对初始的相关数据进行规范化的处理。在这里采用极值法来进行指标的规范化处理。
3.1.1因子分析的可行性检验
对2015年标准化后的数据进行Kaiser-Meyer-Olkin及Bartlett球形检验，已验证数据是否可以进行因子分析。其检验的结果如表2所示。
从表4可以看出，特征值大于1的前三个因子，其累计方差的贡献率达到了70.940%，说明提取的因子能较好的反应初始数据的信息。
从表5可以看出，因子1在X1、X2、X3、X5、X6、X8上载荷值相对较大，尤其是在X1、X2和X3上的载荷值最大，说明因子1对三个代表盈利水平的指标解释度非常高，因子1主要替代了这三个初始变量的作用，可以解释为代表了企业的盈利以及成长能力的因子，且从表4的方差的贡献率值来看的话，其对综合的得分的影响也最大（贡献率值达42.154%），因子2在X4和X9上载荷值相对较大，说明因子2主要代表速动比率和总资产周转率，即可以解释为偿债能力的因子。因子3在X7上载荷值相对较大，说明3主要代表存货周转率，可以解释为资产管理状况因子。
3.2因子分析法的评价得分及排序结果
表5给出了因子分析法的评价得分和排序的结果。由表中可以看出，综合得分排名前三名的分别为申通地铁，大秦铁路和铁龙物流，说明铁路的业绩评价稍微较好。其中，排名第一位的申通地铁在因子1上的得分为0.26，在因子2上的得分为1.80，在因子3上的得分为3.18，说明其盈利及成长能力较好。排名后三名的分别为中国远洋，中海海盛和皖江物流。其中皖江物流排名最后，在因子1上的得分为-3.69，在因子2上的得分为0.98，在因子3上的得分为-0.55，可以看出皖江物流在因子1和因子3上的得分都为负数，说明其在盈利及成长能力和资产管理状况表现欠佳，需要从这方面来提高其财务业绩。
4结束语
通过因子分析法法对上市物流企业财务业绩的衡量与评价，发现上市公司在各项指标上的优劣，进而对上市物流公司的进一步发提升提出了以下的建议：（1）提高公司的盈利能力。目前我国的物流上市公司的盈利能力相对比较弱，企业应该不断加强集约化和标准化管理和建设，努力降低成本，加深内部挖掘，从而提升盈利能力。（2）加强企业资金管理。增加资金使用效益，控制合理負债规模，改善债务质量，建立以资金流为中心的资金管理的制度。对资金实行集中的管理，统一安排，集约化经营。（3）加强资产管理。我国上市物流公司资产管理状况欠佳，应加强对资产的管理，提高资产的运作效率，优化资源配置。
参考文献
[1]贾炜莹.基于主成分分析法的物流上市公司财务风险评价[J].财会通讯，2013，（8）.
[2]郑恒斌.基于因子分析法的物流行业上市公司财务绩效研究[J].财会通讯，2011，（35）.
[3]田凤姹.中国物流上市公司财务竞争力评价[J].会计之友，2015，（23）.
[4]王茜，金鑫.物流上市公司财务绩效评价研究[J].物流技术，2013，（9）.
[5]李巍巍，吴冲.上市公司财务绩效的改进集成评价研究——以26家运输公司为例[J].运筹与管理，2012，（2）.
[6]张宝友，达庆利，黄祖庆.企业核心业务与绩效相关性研究——基于我国21家上市物流公司的实证[J].统计研究，2008，（198）：3339.
关键词：物流上市公司；绩效评价；因子分析
中图分类号：F23
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.05.052
0引言
物流被经济学家称作“第三利润源泉”。随着物流业的快速发展，物流业在我国国民经济中越来越重要，作为物流中重要力量的物流企业也受到了越来越多的关注。在物流企业的各个相关研究领域之中，物流企业的业绩评价是十分重要的内容之一。贾炜莹（2013）通过主成分分析的方法研究得出我国的物流上市公司财务风险非常低的数量逐年下降。郑恒斌（2011）研究表明物流上市公司的财务绩效呈现两级分化，且情况明显。田凤姹（2015）采用主成分分析的方法对我国的38家物流上市公司的进行了财务竞争能力评价，实证结果表明企业的规模能力、发展能力和营运能力是影响企业财务的竞争能力的主要因素，并有可能决定其最终的核心竞争力。王茜，金鑫（2013）以物流行业的11家物流上市公司为研究的对象，通过因子分析的方法对物流上市公司的财务业绩进行综合的分析和排序，得出各个物流公司的发展存在相对较大的差异，而一半以上的物流公司综合的业绩的分数为负值。李巍巍，吴冲（2012）研究显示铁路公司的财务业绩表现为最优，公路次之，而水路和航空运输上市公司的财务业绩相对比较低。张宝友等（2008）得出中国物流上市公司总体的技术业绩不佳，并且呈现逐年下滑的趋势。
基于上述的构思，借鉴前人的成果，同时遵循科学性、独立性、可比性和可量化性等相关的原则，我们构建出了能够全面地反应物流上市公司财务业绩的指标体系。其指标体系包括：偿债能力、盈利能力、运营发展、资产管理状况等四个大类指标，以及10个单项二级指标。其指标的相关信息见表1所示。
2因子分析评价模型
（1）用SPSS21.0软件对研究变量利用主成分分析的方法提取有效因子，从而得到了各个因子累计方差贡献值，按特征值大于1和累计方差大于70%的原则，选入了3个有效因子F1，F2，F3，其累计的方差贡献率为70.940%。
（2）利用方差最大化进行正交旋转阵得出因子的负荷矩阵，再利用回归分析的方法估计出各个因子的得分，以各个因子的方差的贡献率的比率作为其权重进行加权求和，从而得各个公司的综合的得分F，即：
F=（42.154×F1+16.352×F2+12.433×F3）/70.94
3中国上市物流公司财务绩效实证分析
3.1因子分析法
从金融研究数据库（RESSET）搜集有关数据。为了使不同的量纲的指标能够可比，需要对初始的相关数据进行规范化的处理。在这里采用极值法来进行指标的规范化处理。
3.1.1因子分析的可行性检验
对2015年标准化后的数据进行Kaiser-Meyer-Olkin及Bartlett球形检验，已验证数据是否可以进行因子分析。其检验的结果如表2所示。
从表4可以看出，特征值大于1的前三个因子，其累计方差的贡献率达到了70.940%，说明提取的因子能较好的反应初始数据的信息。
从表5可以看出，因子1在X1、X2、X3、X5、X6、X8上载荷值相对较大，尤其是在X1、X2和X3上的载荷值最大，说明因子1对三个代表盈利水平的指标解释度非常高，因子1主要替代了这三个初始变量的作用，可以解释为代表了企业的盈利以及成长能力的因子，且从表4的方差的贡献率值来看的话，其对综合的得分的影响也最大（贡献率值达42.154%），因子2在X4和X9上载荷值相对较大，说明因子2主要代表速动比率和总资产周转率，即可以解释为偿债能力的因子。因子3在X7上载荷值相对较大，说明3主要代表存货周转率，可以解释为资产管理状况因子。
3.2因子分析法的评价得分及排序结果
表5给出了因子分析法的评价得分和排序的结果。由表中可以看出，综合得分排名前三名的分别为申通地铁，大秦铁路和铁龙物流，说明铁路的业绩评价稍微较好。其中，排名第一位的申通地铁在因子1上的得分为0.26，在因子2上的得分为1.80，在因子3上的得分为3.18，说明其盈利及成长能力较好。排名后三名的分别为中国远洋，中海海盛和皖江物流。其中皖江物流排名最后，在因子1上的得分为-3.69，在因子2上的得分为0.98，在因子3上的得分为-0.55，可以看出皖江物流在因子1和因子3上的得分都为负数，说明其在盈利及成长能力和资产管理状况表现欠佳，需要从这方面来提高其财务业绩。
4结束语
通过因子分析法法对上市物流企业财务业绩的衡量与评价，发现上市公司在各项指标上的优劣，进而对上市物流公司的进一步发提升提出了以下的建议：（1）提高公司的盈利能力。目前我国的物流上市公司的盈利能力相对比较弱，企业应该不断加强集约化和标准化管理和建设，努力降低成本，加深内部挖掘，从而提升盈利能力。（2）加强企业资金管理。增加资金使用效益，控制合理負债规模，改善债务质量，建立以资金流为中心的资金管理的制度。对资金实行集中的管理，统一安排，集约化经营。（3）加强资产管理。我国上市物流公司资产管理状况欠佳，应加强对资产的管理，提高资产的运作效率，优化资源配置。
参考文献
[1]贾炜莹.基于主成分分析法的物流上市公司财务风险评价[J].财会通讯，2013，（8）.
[2]郑恒斌.基于因子分析法的物流行业上市公司财务绩效研究[J].财会通讯，2011，（35）.
[3]田凤姹.中国物流上市公司财务竞争力评价[J].会计之友，2015，（23）.
[4]王茜，金鑫.物流上市公司财务绩效评价研究[J].物流技术，2013，（9）.
[5]李巍巍，吴冲.上市公司财务绩效的改进集成评价研究——以26家运输公司为例[J].运筹与管理，2012，（2）.
[6]张宝友，达庆利，黄祖庆.企业核心业务与绩效相关性研究——基于我国21家上市物流公司的实证[J].统计研究，2008，（198）：3339.