基于因子分析法的物流上市公司财务绩效评价.pdf
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1、技术与方法收稿日期2023-01-02基金项目江苏师范大学研究生科研与实践创新计划项目“民企逆向混改的模式及效果研究以苏宁易购为例”(2022XKT0790)作者简介徐崇烜(1999-),男,江苏盐城人,江苏师范大学硕士研究生,研究方向:公司治理、公司财务。doi:10.3969/j.issn.1005-152X.2023.07.012基于因子分析法的物流上市公司财务绩效评价徐崇烜(江苏师范大学,江苏徐州221116)摘要以2021年47家物流上市公司作为研究对象,选取反映财务绩效的16项代表性指标,通过因子分析提取了6个主成分因子,并进一步分析了物流行业各因子的得分情况。得出物流行业发展较为
2、均衡、物流公司发展存在地区差异以及大多物流公司资产负债率不合理等结论。最后根据研究发现的问题,为物流上市公司财务绩效的提升提出了一些建议。关键词物流行业;上市公司;因子分析法;财务绩效中图分类号F259.23;F253.7;F224文献标识码A文章编号1005-152X(2023)07-0059-06Financial Performance Evaluation of Listed Logistics Companies Based on Factor AnalysisXU Chongxuan(Jiangsu NormalUniversity,Xuzhou 221116,China)Abst
3、ract:Taking 47 listed logistics companies in China in the year of 2021 as the research object,we selected 16 representativeindicators to reflect their financial performance,extracted 6 principal component factors through factor analysis,and further analyzed thescores of various factors in the logist
4、ics industry.It is concluded that the logistics industry is balanced in development,while the logisticscompanies show obvious cross-regional difference,and most logistics companies demonstrate unreasonable asset-liability ratio.Finally,based on the problems identified in the research,we made some re
5、commendations for these companies.Keywords:logistics industry;listed company;factor analysis;financial performance徐崇烜:基于因子分析法的物流上市公司财务绩效评价0引言现代物流顺应经济全球化的发展而产生,在推动经济全球化中起到举足轻重的作用。目前,世界物流业发展已经较为完善,欧洲、美国与日本是当前全球范围内重要的物流基地。而中国的物流行业起步较晚,但随国民经济的快速发展,我国的物流业保持较快的发展速度。近年来,新冠疫情给我国实体经济造成了极大的冲击,销售渠道逐渐由线下转至线上,一定
6、程度上带动了我国物流行业的发展。中国物流与采购联合会公布的数据显示,与疫情发生的前两年不同,2020年以来,我国社会物流总额增速持续高于我国GDP增长,这说明在疫情压力下,人民对物流的需求持续提升,物流行业逐渐成为关乎民计民生的重要行业。在此背景下,物流行业的健康发展成为百姓较为关心的话题。近两年关于物流行业的研究文献并不多,但都非常具有代表性,如侯向鼎1选取18家物流供应链头部企业进行因子分析研究,结果显示物流头部企业发展差异小,在盈利、营运和资产权益方面表现差。而李晓津,等2使用了BWM-GRA评价模型对快递型物流企业进行研究,研究表明我国快递型企业的总体财务绩效较好,但在偿债能力方面与国
7、外有一定的差距。结合其余学者研究,作者发现近两年缺乏对物流行业整体财务绩效的评价,并且大多数学者进行绩效评价的工具皆为因子分析。因此,本文选取了所有符合条件的物流行业上市公司,使用因子分析法对这些公司2021年的财务绩效进行分析,评价物流行业现阶段的发展状况,在此基础上为物流行业未来的发展提供一些建议。1物流上市公司财务绩效评价体系建立1.1样本选择物流产业分为上游、中游以及下游三个部分,上游是指为物流发展提供基础设施以及设备的行业,中游指进行运输、仓储以及物流管理的企业,下游则是对仓储、运输等有需求的企业和个人。本文主要针对-59技术与方法物流技术2023年第42卷第7期(总第442期)上游
8、以及中游的企业进行财务绩效评价。参考 中华人民共和国国家标准物流术语 中的相关定义,本文选取了全部的上游与中游物流上市公司,在收集过程中剔除ST上市公司以及数据不全的公司,最终于RESSET数据库取得47家物流上市公司2021年的有关财务指标,随后使用Excel以及SPSS进行数据处理,帮助作者完成财务绩效评价。1.2指标选取本文使用因子分析法对物流企业的财务绩效进行分析评价,结合前人研究,本文的财务绩效将通过偿债能力、营运能力、盈利能力、股东收益能力以及发展能力进行反映。依据物流行业的发展特点,参考相关性、代表性以及可比性等财务指标选取原则,本文选取以下16个财务指标进行分析,见表1。表1评
9、价指标体系表指标类型股东收益能力盈利能力偿债能力发展能力营运能力变量代码X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14X15X16指标名称每股收益每股净资产净资产收益率资产净利率净利润/营业总收入营业利润率流动比率速动比率资产负债率营业利润增长率净利润增长率净资产增长率总资产增长率应收账款周转率流动资产周转率总资产周转率备注正向指标正向指标正向指标正向指标正向指标正向指标适度指标适度指标逆向指标正向指标正向指标正向指标正向指标正向指标正向指标正向指标2实证分析2.1评价指标数据预处理由表1可见,本文选取的财务指标分为正向指标、适度指标以及逆向指标,在对指标进行因子分析之前,
10、需要对逆向指标进行正向化处理。本文进行正向化处理的方式是取逆向指标数值的倒数。此外,选取指标的单位与数值属性有所不同,如每股收益是绝对数指标,而净资产收益率是相对数指标,将这些数值直接进行处理会出现误差,因此,还需对所选指标数值进行无量纲化处理。本文选择SPSS的Z-score变换法进行该项操作,运用处理后的数据进行因子分析。2.2信度与效度分析因子分析前需要对16个财务指标进行KMO和Bartlett检验,以此判断所选指标以及数值是否适合因子分析,检验结果见表2。表2KMO和Bartlett的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。Bartlett 的球形度检验近似卡方
11、dfSig.0.538767.9831200.000由表2可知,KMO值为0.538,虽然未能达到强相关性标准0.7,但也超过了临界值0.5,同时Bartlett检验的Sig数值为0.000,远小于0.05的临界值,两者均说明本文所选指标及数值符合条件,适合做因子分析。2.3公因子提取效果分析各因子的提取值反映了提取后各指标信息的保留状况,数值范围在01之间,数值越大说明在提取过程中变量丢失的信息越少。由表3可知,16个变量的提取值多数大于0.8,其余的也都高于临界值0.5,这说明在公因子提取过程中所有指标信息保存度较高,提取效果理想,可以进行后续操作。表3公因子方差Zscore(每股收益)Z
12、score(每股净资产)Zscore(净资产收益率)Zscore(资产净利率)Zscore:净利润/营业总收入Zscore(营业利润率)Zscore(流动比率)Zscore(速动比率)Zscore(资产负债率)Zscore(营业利润增长率)Zscore(净利润增长率)Zscore(净资产增长率)Zscore(总资产增长率)Zscore(应收账款周转率)Zscore(流动资产周转率)Zscore(总资产周转率)提取方法:主成分分析初始1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000提取
13、0.9190.8900.6250.8360.9580.8620.9640.9720.8770.9460.9210.9040.8250.7410.8840.9032.4提取主成分确定公共因子通过表4可知,旋转后16个因子中特征根大于1的因子有6个,该6项因子的累计贡献率为87.672%,表明这6个因子能够概括说明原来16个指标87.672%的信息,提取公因子的信息完整度得到了保证,可以作为分析物流行业财务绩效的6个主成分因子。-60技术与方法表4解释的总方差成份12345678910111213141516提取方法:主成份分析初始特征值合计4.9252.9862.0691.8251.1641.0
14、590.6560.4160.3390.1810.1560.1000.0630.0400.0150.006方差的%30.78118.66012.93111.4067.2776.6184.0982.6002.1211.1340.9770.6240.3940.2480.0920.040累积%30.78149.44162.37173.77881.05487.67291.77094.36996.49097.62498.60299.22699.62099.86899.960100.000提取平方和载入合计4.9252.9862.0691.8251.1641.059方差的%30.78118.66012.93
15、111.4067.2776.618累积%30.78149.44162.37173.77881.05487.672旋转平方和载入合计2.9152.6192.5822.1031.9401.868方差的%18.21616.37116.13813.14612.12711.674累积%18.21634.58750.72563.87175.99887.6722.5旋转因子进行公共因子命名表5是旋转成分矩阵。由表5可知6个主成分因子囊括了原来的16个原始指标,并且观察因子载荷可以发现各因子的解释能力较好。第一个主成分因子主要与速动比率(0.971)、流动比率(0.968)和资产负债率(0.873)相关,前两
16、个比率是反映短期偿债能力的指标,而资产负债率是反映长期偿债能力的指标,因此,由这三个指标组成的主成分因子可以命名为偿债因子,记为F1。第二个主成分因子主要与总资产周转率(0.937)、流动资产周转率(0.922)以及应收账款周转率(0.824)相关。这几项指标通常与公司的营运能力有关,因此,我们将第二个主成分因子命名为营运因子,记为F2。第三个主成分因子囊括了净利润/营业总收入(0.895)、营业利润率(0.795)、净资产收益率(0.668)以及资产净利率(0.657)。这几项指标通常代表企业的盈利能力,因此,第三项主成分可以命名为盈利因子,记为F3。第四个主成分因子包括净资产增长率(0.9
17、1)与总资产增长率(0.857),这两项指标代表企业资产的发展能力,因此,将该项主成分命名为发展因子(资产),记为F4。第五个主成分因子包括营业利润增长率(0.966)与净利润增长率(0.957),这两项指标主要描述企业盈利水平的发展能力,因此,将该项主成分命名为发展因子(盈利),记为F5。第六个主成分因子与每股净资产(0.917)与每股收益(0.844)相关,这两项指标通常代表企业股东的收益能力,因此,将第六项主成分命名为股东收益因子,记为F6。表5旋转成分矩阵aZscore(速动比率)Zscore(流动比率)Zscore(资产负债率)Zscore(总资产周转率)Zscore(流动资产周转率
18、)Zscore(应收账款周转率)Zscore:(净利润/营业总收入)Zscore(营业利润率)Zscore(净资产收益率)Zscore(资产净利率)Zscore(净资产增长率)Zscore(总资产增长率)Zscore(营业利润增长率)Zscore(净利润增长率)Zscore(每股净资产)Zscore(每股收益)成份10.9710.9680.873-0.068-0.1380.0000.2720.2960.0070.2490.1080.016-0.051-0.035-0.0120.0922-0.087-0.038-0.0970.9370.9220.824-0.231-0.2800.2050.086
19、-0.012-0.0300.0230.0120.0250.10330.1220.1110.315-0.083-0.072-0.0050.8950.7950.6680.6570.2080.0820.0530.0170.1040.26240.0770.102-0.0150.0820.064-0.1500.068-0.0550.3640.4660.9100.8570.0180.0060.1830.3175-0.021-0.022-0.0650.0840.051-0.0890.0170.052-0.0460.1980.008-0.0010.9660.957-0.0660.13760.0020.0430
20、.036-0.009-0.0530.1770.1590.243-0.0420.2800.1470.2880.082-0.0470.9170.8442.6因子得分计算及结果分析将表6中各项财务指标作为原始变量,结合成份得分系数矩阵中各因子对应主成分的系数,组成求解因子得分的计算公式:F1=0.005X1-0.02X2-0.124X3-0.01X4-0.072X5-0.041X6+0.398X7+0.394X8+0.311X9+0.012X10+0.024X11+0.002X12-0.013X13+0.043X14+0.004X15+0.04X16F2=0.014X1-0.028X2+0.117X
21、3+0.058X4-0.026X5-0.05X6+0.038X7+0.022X8+0.03X9-0.012X10-0.012X11-0.032X12-0.057X13+0.337X14+0.361X15+0.367X16F3=0.057X1-0.119X2+0.376X3+0.226X4+0.44X5+0.372X6-0.152X7-0.138X8+0.011X9-0.03X10-0.031X11-0.065X12-0.142X13+0.053X14+0.045X15+0.013X16F4=-0.041X1-0.113X2+0.132X3+0.125X4-0.126X5-0.208X6+0.0
22、36X7+0.03X8-0.067X9-0.031X10-0.003X11+0.525X12+0.479X13-0.175X14+0.023X15+0.025X16F5=0.044X1-0.056X2-0.072X3+0.065X4-0.03X5-0.003X6+0.024X7+0.026X8-0.012X9+徐崇烜:基于因子分析法的物流上市公司财务绩效评价-61技术与方法物流技术2023年第42卷第7期(总第442期)0.503X10+0.503X11-0.019X12-0.02X13-0.062X14+0.008X15+0.027X16F6=0.494X1+0.611X2-0.242X3-
23、0.024X4-0.045X5+0.065X6-0.001X7-0.025X8-0.013X9+0.034X10-0.051X11-0.141X12-0.003X13+0.134X14-0.081X15-0.051X16表6成分得分系数矩阵Zscore(每股收益)Zscore(每股净资产)Zscore(净资产收益率)Zscore(资产净利率)Zscore:净利润/营业总收入Zscore(营业利润率)Zscore(流动比率)Zscore(速动比率)Zscore(资产负债率)Zscore(营业利润增长率)Zscore(净利润增长率)Zscore(净资产增长率)Zscore(总资产增长率)Zscor
24、e(应收账款周转率)Zscore(流动资产周转率)Zscore(总资产周转率)成份10.005-0.020-0.124-0.010-0.072-0.0410.3980.3940.3110.0120.0240.002-0.0130.0430.0040.04020.014-0.0280.1170.058-0.026-0.0500.0380.0220.030-0.012-0.012-0.032-0.0570.3370.3610.3673-0.057-0.1190.3760.2260.4400.372-0.152-0.1380.011-0.030-0.031-0.065-0.1420.0530.045
25、0.0134-0.041-0.1130.1320.125-0.126-0.2080.0360.030-0.067-0.031-0.0030.5250.479-0.1750.0230.02550.044-0.056-0.0720.065-0.030-0.0030.0240.026-0.0120.5030.503-0.019-0.020-0.0620.0080.02760.4940.611-0.242-0.024-0.0450.065-0.001-0.025-0.0130.034-0.051-0.141-0.0030.134-0.081-0.051要判断物流行业上市公司的综合排名,还需进行每个公司
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