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文檔簡(jiǎn)介
摘
要:物流產(chǎn)業(yè)是現(xiàn)代都市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的加速器,也被稱作企業(yè)的“第三大利潤(rùn)源泉”,對(duì)物流企業(yè)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)績(jī)效的系統(tǒng)評(píng)價(jià),是推動(dòng)物流企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要手段。文章基于系統(tǒng)工程學(xué)理論,運(yùn)用因子分析法,選取2022年中國(guó)131家物流企業(yè)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),構(gòu)建評(píng)價(jià)體系,對(duì)現(xiàn)代物流企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行實(shí)證分析。研究認(rèn)為,2022年我國(guó)現(xiàn)代物流企業(yè)的總體財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)表現(xiàn)不佳,行業(yè)發(fā)展不均衡。研究建議:我國(guó)物流業(yè)應(yīng)提升供應(yīng)鏈管理能力、加強(qiáng)運(yùn)營(yíng)管理和成本控制、加大技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理和企業(yè)治理。關(guān)鍵詞:物流企業(yè);財(cái)務(wù)績(jī)效;實(shí)證分析;因子分析法0
引
言2023年9月,習(xí)近平總書(shū)記在黑龍江考察調(diào)研期間首次提出“新質(zhì)生產(chǎn)力”,所謂新質(zhì)生產(chǎn)力,是以科技創(chuàng)新為主的生產(chǎn)力,是擺脫了傳統(tǒng)增長(zhǎng)路徑、符合高質(zhì)量發(fā)展要求的生產(chǎn)力,是數(shù)字時(shí)代更具融合性、更體現(xiàn)新內(nèi)涵的生產(chǎn)力。現(xiàn)代物流企業(yè)需發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力,為此,對(duì)現(xiàn)代物流企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行分析評(píng)價(jià),找出其存在的問(wèn)題并給出研究建議,明確物流企業(yè)的發(fā)展方向是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。不少學(xué)者對(duì)于物流企業(yè)的績(jī)效表現(xiàn)展開(kāi)了廣泛而深入的研究,形成了眾多優(yōu)秀的研究成果。陶文宣以14家上市物流企業(yè)的2018年年報(bào)數(shù)據(jù)作為研究依據(jù),利用主成分分析方法,從11個(gè)指標(biāo)中提取企業(yè)規(guī)模、資金使用、企業(yè)成長(zhǎng)三個(gè)主因子,發(fā)現(xiàn)我國(guó)上市物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力具有差異性,應(yīng)針對(duì)企業(yè)自身特點(diǎn),優(yōu)化管理結(jié)構(gòu),提升資金使用效益[1]。王碧瑤基于“一帶一路”所含省份的68家物流企業(yè)為研究對(duì)象,采用因子分析法得出“一帶一路”倡議下的物流上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效分化明顯,各個(gè)企業(yè)需要加強(qiáng)區(qū)域合作,實(shí)現(xiàn)互利共贏[2]。李燕基于價(jià)值鏈理論,在傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果的基礎(chǔ)上,加入非財(cái)務(wù)指標(biāo)的價(jià)值影響參數(shù),得到最終的修正后的第三方物流企業(yè)價(jià)值評(píng)級(jí)結(jié)果[3]。王紅研究發(fā)現(xiàn)物流業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是雙向互動(dòng)[4]。崔宏凱等提出當(dāng)前我國(guó)仍存在物流業(yè)與制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)、供應(yīng)鏈、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等聯(lián)動(dòng)不夠、協(xié)同不強(qiáng)等問(wèn)題[5]。通過(guò)研讀眾多研究成果可見(jiàn),針對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)體系的研究,獲得眾多學(xué)者的關(guān)注,現(xiàn)已形成了數(shù)量可觀的研究成果。但是綜上研究也發(fā)現(xiàn),當(dāng)前國(guó)內(nèi)對(duì)物流業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的研究,仍存在可進(jìn)一步研究的空間:當(dāng)前很多研究的決策單元對(duì)象僅局限于物流業(yè)中的單獨(dú)分支,如針對(duì)港口企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià),因此進(jìn)一步的研究可以將研究主體聚焦于物流業(yè)整體。因此,本文運(yùn)用因子分析法,采取2022年中國(guó)131家物流業(yè)上市公司,分析其發(fā)展情況并提出發(fā)展建議,以更好地提高其財(cái)務(wù)績(jī)效水平,發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。1
研究設(shè)計(jì)1.1
經(jīng)營(yíng)績(jī)效指標(biāo)選取原則第一,客觀性原則:選擇能夠客觀、準(zhǔn)確地衡量公司財(cái)務(wù)績(jī)效的指標(biāo),避免主觀性過(guò)高或容易被誤解的指標(biāo)。第二,戰(zhàn)略一致原則:指標(biāo)應(yīng)與公司戰(zhàn)略目標(biāo)和業(yè)務(wù)模式相一致,能夠直接或間接地反映公司的戰(zhàn)略執(zhí)行情況和業(yè)務(wù)效果。第三,衡量?jī)r(jià)值原則:選擇具有衡量?jī)r(jià)值的指標(biāo),能夠?yàn)闆Q策者和投資者提供有關(guān)公司績(jī)效的重要信息,幫助他們做出準(zhǔn)確的評(píng)估和決策。第四,可比性原則:指標(biāo)應(yīng)具有可比性,即能夠與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行比較,有助于評(píng)估公司在行業(yè)中的地位和競(jìng)爭(zhēng)力。第五,可操作性原則:選擇的指標(biāo)應(yīng)具備對(duì)業(yè)務(wù)決策和運(yùn)營(yíng)改進(jìn)有指導(dǎo)作用的特點(diǎn),能夠?yàn)楣芾韺犹峁?shí)際指導(dǎo)和可執(zhí)行的建議。第六,綜合性原則:綜合考慮多個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)公司的財(cái)務(wù)績(jī)效,避免過(guò)度依賴單一指標(biāo),以充分反映公司的整體績(jī)效情況。最終,在選擇財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)的指標(biāo)時(shí),應(yīng)根據(jù)公司的具體情況、行業(yè)特點(diǎn)和戰(zhàn)略目標(biāo)進(jìn)行綜合考慮,確保選擇的指標(biāo)具備合理性和可靠性,能夠全面評(píng)估公司的財(cái)務(wù)績(jī)效[6]。1.2
樣本數(shù)據(jù)來(lái)源及指標(biāo)選取在剔除了ST公司、*ST公司、物流企業(yè)非主營(yíng)業(yè)務(wù)的公司以及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不足等企業(yè)的基礎(chǔ)上,最終確定了131家上市公司,選取了2022年具體財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)分析模型的構(gòu)建,數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù),缺失數(shù)據(jù)通過(guò)企業(yè)年報(bào)補(bǔ)缺。針對(duì)物流企業(yè),邀請(qǐng)部分專家進(jìn)行訪談,聽(tīng)取專家意見(jiàn),再進(jìn)一步進(jìn)行文獻(xiàn)梳理,獲取相關(guān)信息,最終從4個(gè)維度選取用以評(píng)價(jià)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的11項(xiàng)指標(biāo),4個(gè)維度分別是償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力。財(cái)務(wù)指標(biāo)的類型、名稱、計(jì)算方法和符號(hào)表示如表1所示。2
實(shí)證分析2.1
因子分析的可行性檢驗(yàn)本文使用SPSS27.0軟件運(yùn)用因子分析法對(duì)131家物流上市公司2022年的11項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,其結(jié)果如表2所示。因子分析法有特定的適用條件,需先對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行KMO值和Bartlett球形檢驗(yàn),以判斷所選指標(biāo)是否適合做因子分析。具體來(lái)說(shuō),指標(biāo)通過(guò)適用性檢驗(yàn)需同時(shí)滿足KMO值大于等于0.5和Bartlett球形檢驗(yàn)呈現(xiàn)顯著性兩項(xiàng)條件。根據(jù)結(jié)果顯示,本文選取的樣本數(shù)據(jù)的KMO統(tǒng)計(jì)值為0.686,大于0.5,表明該統(tǒng)計(jì)樣本適用于因子分析;同時(shí),Bartlett球形度檢驗(yàn)的近似卡方為1597.186,自由度為55,顯著性為0,統(tǒng)計(jì)量的sig.值通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明原始變量間存在較強(qiáng)的相關(guān)性,也說(shuō)明其適用于因子分析。由表3公因子方差可以看出,提取之后的變量共同度最高為0.959,共同度越高表示被公因子解釋的程度越高,即所選的數(shù)據(jù)也是合適的,基本上可以被因子解釋,適合用因子分析法。2.2
公因子的提取與命名本文采用主成分分析法進(jìn)行公共因子的提取,通常將特征值大于1的成分確定為公因子。由表4可知,前4個(gè)成分的特征值大于1,且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到90.288%,即該模型能夠反映90.288%的信息量,滿足累計(jì)貢獻(xiàn)率高于80%的要求,說(shuō)明這4個(gè)因子可以充分反映本文選取的11項(xiàng)指標(biāo)代表的財(cái)務(wù)信息。因此選取這4個(gè)公因子來(lái)衡量物流企業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)績(jī)效。這4個(gè)公因子的總方差解釋分別為32.029%、22.583%、18.181%和17.495%。在提取公因子后,對(duì)公因子進(jìn)行命名。由表5旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣可知:公因子1在營(yíng)業(yè)毛利率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率和息稅前營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率上具有較高的載荷,這些因子能夠體現(xiàn)企業(yè)的盈利能力,因此將公因子1命名為盈利能力因子;公因子2在速動(dòng)比率、現(xiàn)金比率和資產(chǎn)負(fù)債率上具有較高的載荷,這些因子體現(xiàn)了企業(yè)的償債能力,因此公因子2被稱為償債能力因子;公因子3在流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率上具有較高的載荷,這些因子能夠體現(xiàn)企業(yè)營(yíng)運(yùn)能力,因此將公因子3命名為營(yíng)運(yùn)能力因子;公因子4上載荷較高的是營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率和可持續(xù)增長(zhǎng)率3個(gè)指標(biāo),尤其受到營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率的影響程度較大,因其可以反映企業(yè)的發(fā)展能力,可將其命名為發(fā)展能力因子。2.3
評(píng)價(jià)得分模型構(gòu)建將保存后的變量進(jìn)行回歸,得到2022年的成分得分系數(shù)矩陣,如表6所示。根據(jù)表6,建立因子得分模型:F=-0.125X-0.093X-0.026X+0.022X+…+0.264XF=0.454X+0.420X-0.284X-0.007X+…-0.010XF=0.053X-0.008X-0.014X+0.482X+…+0.159XF=0.009X-0.015X+0.012X-0.010X+…-0.098X根據(jù)表6中提出的4個(gè)公因子,將4個(gè)主成分按照其方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重,得出財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)模型,再根據(jù)模型計(jì)算2022年各物流企業(yè)的綜合績(jī)效得分及排名,如表7所示。F=0.35F+0.25F+0.20F+0.19F3
實(shí)證結(jié)果分析由表6可知,2022年131家物流企業(yè)上市公司中,有61家企業(yè)的因子得分大于0,占比為46.56%,這部分企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)較好,而有70家企業(yè)的因子得分低于0,占比為52.67%,說(shuō)明目前我國(guó)物流企業(yè)中有相當(dāng)一部分企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)不佳,存在較高的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),物流企業(yè)上市公司整體財(cái)務(wù)績(jī)效水平有待提升。第一名綜合得分達(dá)7.84分,最后一名僅為-2.84分,說(shuō)明我國(guó)物流企業(yè)2022年財(cái)務(wù)績(jī)效水平差異化明顯,行業(yè)發(fā)展不均衡。在公因子得分的橫向比較層面,131家物流企業(yè)上市公司中只有永泰運(yùn)、圓通速遞、招商南油、密爾克衛(wèi)、寧波遠(yuǎn)洋、嘉友國(guó)際和日照港7個(gè)公因子得分全部為正值,說(shuō)明這7家公司在財(cái)務(wù)能力方面表現(xiàn)比較均衡,其他物流企業(yè)上市公司內(nèi)部盈利、償債、營(yíng)運(yùn)、發(fā)展能力差異較大,至少存在一個(gè)方面的短板,需要協(xié)調(diào)發(fā)展。春秋航空、龍洲股份、深圳機(jī)場(chǎng)、江西長(zhǎng)運(yùn)和華夏航空5家公司4個(gè)公因子得分全部為負(fù)值,說(shuō)明企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)較差,要強(qiáng)化企業(yè)的內(nèi)部財(cái)務(wù)管理,積極開(kāi)拓新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn),公因子1(盈利能力因子)得分最高為重慶路橋,得分最低為海航控股和??谺股,得分分別為2.87715和-4.13585,差距較大,表明物流企業(yè)上市公司的獲利能力參差不齊。131家企業(yè)中有61家企業(yè)盈利能力得分為負(fù)值,占比46.56%,反映出運(yùn)輸業(yè)盈利能力表現(xiàn)一般,仍有很大的發(fā)展空間。公因子2(償債能力因子)得分最高為中鐵特貨,得分最低為宏川智慧,得分分別為4.06992和-1.34872,差距較大,不同物流企業(yè)上市公司償債能力參差不齊,其中52家公司公因子得分為正,79家公司公因子得分為負(fù),占比60.31%,表明我國(guó)物流企業(yè)上市公司整體償債能力表現(xiàn)欠佳。公因子3(營(yíng)運(yùn)能力因子)得分最高為遠(yuǎn)大控股,得分最低為海航控股和??谺股,得分分別為6.39187和-1.17505,該指標(biāo)的差距最大。131家企業(yè)中有89家企業(yè)營(yíng)運(yùn)能力得分為負(fù)值,占比67.94%,反映出物流企業(yè)上市公司營(yíng)運(yùn)能力較差,有待改善。公因子4(發(fā)展能力因子)得分最高為中國(guó)國(guó)航,得分最低為深圳機(jī)場(chǎng),得分分別為0.72045和-4.07201。131家企業(yè)中有115家企業(yè)發(fā)展能力得分為正值,占比87.79%,反映出物流企業(yè)未來(lái)發(fā)展能力較好,但深圳機(jī)場(chǎng)發(fā)展能力因子得分最低且4個(gè)公因子均為負(fù)值,說(shuō)明該公司財(cái)務(wù)績(jī)效較差且未來(lái)發(fā)展前景較差。4
相關(guān)建議通過(guò)對(duì)131家物流企業(yè)的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)進(jìn)行因子分析,對(duì)其綜合得分進(jìn)行排序,發(fā)現(xiàn)2022年我國(guó)物流企業(yè)上市公司的總體財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)表現(xiàn)不佳,企業(yè)之間的層次差異很大,行業(yè)發(fā)展不均衡。在上述研究的基礎(chǔ)上,本文給出了4條建議。4.1
提升供應(yīng)鏈管理能力物流企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)供應(yīng)鏈管理,提升業(yè)務(wù)流程的可視化和協(xié)調(diào)能力。通過(guò)引入先進(jìn)的物流管理系統(tǒng)和技術(shù),實(shí)現(xiàn)貨物在全流程的追蹤和監(jiān)控,提高供應(yīng)鏈的效率和可靠性,進(jìn)一步提升企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效。4.2
加強(qiáng)運(yùn)營(yíng)管理和成本控制上市公司應(yīng)注重運(yùn)營(yíng)管理,優(yōu)化運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)流程,提高效率和服務(wù)質(zhì)量。同時(shí),加強(qiáng)成本控制,通過(guò)合理采購(gòu)和供應(yīng)鏈管理,降低運(yùn)營(yíng)成本,提高盈利能力。4.3
加大技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型物流企業(yè)應(yīng)加大技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入,引入先進(jìn)的物流技術(shù)和設(shè)備,提高業(yè)務(wù)效率和競(jìng)爭(zhēng)力,積極發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。例如,應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù),實(shí)現(xiàn)智能化的物流管理和運(yùn)作。4.4
加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理和企業(yè)治理上市公司需要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理和企業(yè)治理,建立完善的內(nèi)部控制和風(fēng)險(xiǎn)管理體系。通過(guò)規(guī)范化的運(yùn)營(yíng)流程和有效的風(fēng)險(xiǎn)防控措施,確保企業(yè)穩(wěn)健發(fā)展和投資者利益。參考文獻(xiàn):[1]基于主成分分析的國(guó)內(nèi)上市物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力實(shí)證研究[J].太原城市職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2020(7):40-42.[2]“一帶一路”倡議下物流企
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