物流企业盈利能力与资本结构的实证分析——基于主成分分析法

李梦茹，李登明 （南京林业大学，江苏 南京210037）

0 引 言

近年来，随着互联网技术的普遍使用和电商平台的飞速搭建，促使现代化物流企业在适应各国经济形势的前提下，在传统的物资和运输体制的基础上成长起来。物流行业作为国民经济中的一个新兴行业，其发展进程早已成为用来评估一个国家现代化水平和整体国力的标准之一。

物流企业的盈利能力指标直接反馈了其获得收益的状况，是上市公司经营或营运效率的尺度。本文选取的4 个指标中的净资产收益率是一个极具代表性的全面指标，是杜邦系统的中心，能够考察企业财务活动的各方面。所以，考察物流企业的盈利能力体现了物流企业的销售能力、成本控制以及筹资决策和资产周转等各个方面的状况，在日常管理中具备重要的参考价值。无论公司选择的财务管理目的是追求利润还是股东财富的最大化，在日常决策的过程中都会谋求较多的收益。评估物流企业盈利能力的财务比率有很多，这里选取了总资产净利润率（净利润/总资产平均余额）、净资产收益率（净利润/股东权益平均余额）、营业毛利率（营业收入-营业成本/营业收入） 和营业净利率（净利润/营业收入） 这4 个比率衡量物流行业上市公司的盈利能力。

企业的资本结构是企业各种资本的价值组成及其比重关系，是公司某一期间筹资组合的成果。资本构成比例的合理性和是否最佳影响了公司的财务风险、财务压力和未来的发展情况。一般情况下，能够把物流业企业的筹资类型分为债务性和股权性。在日常筹资活动中，尽管债务性质的资本会给企业带来较大财务负担，但是其又具有资本成本率低的优点，所以在考虑筹集外部资金方案时会优先考虑债务性资本。本文选取了资产负债率（负债总额/资产总额） 作为评估物流企业资本结构的变量指标，这个财务比值主要体现了总资产中债务性资本的比重。

因为物流企业的盈利能力是在考核财务管理工作有效性和规划企业未来战略方向时所需参考的重要成分，而资本的构成比例是否具有合理性会直接影响企业将来的盈利状况，所以分析探究这两者之间的关系就有重要的实用价值和意义。

1 物流企业盈利能力的评价

1.1 样本数据来源

本文选取国泰安数据库中根据监证会2012 版行业分类中的交通运输、仓储和邮政业的121 个股票作为样本来源，剔除了个别数据残缺的样本，最终筛选出了102 个有效样本作为本文研究物流企业盈利能力和资本结构的样本，选取这102 个公司2018 年年报的数据进行研究。但是由于母公司报表和合并报表之间存在着差异，考虑到数据的完整性以及内部交易的抵销等问题，最终选取了各个企业2018 年度的合并报表资料为原始资料进行财务分析所得出的具体指标数值。而后使用SPSS for Windows 的Factor 分析法中的主成分分析法对本文用来评估企业盈利能力的4 个变量指标：总资产净利润率（ROA）、净资产收益率、营业毛利率和营业净利率进行处理，从而使用主成分的加权平均结果得出企业的综合盈利能力指标R。所选的102 家2018 年样本数据的统计描述如表1 所示。

表1 102 家样本2018 年数据的描述统计表

1.2 主成分分析法

主成分分析法就是考虑到变量和变量之间可能存在互相影响的情况，从降低维度的思路将多个变量因子转换成几个数量较少且互不相关的主要因子，从而使探究的问题变得越发简洁的一种多元统计方式。主成分分析法的根本思路是将原有的多个变量采用线性组合的方法从而归纳出新的数量较少的综合成分（可以称为主成分），这些主成分不但涵盖了初始变量的绝大部分信息，并且各个综合成分之间不存在相关性。然后，再利用这些主成分，能够将一些重复的多余信息删减，使得问题的研究变得简单。

（1） 相关性测试。本文选取的用于评估物流行业上市公司盈利能力的报表分析比率之间可能会存在相互关联、相关影响的情况。所以本文首先采用了SPSS 软件对它们之间的相关性进行分析，在采用双尾检验的情形下，Pearson 相关性系数分析结果如表2 所示。

表2 Pearson 相关系数表

由表2 的皮尔逊相关系数的计算情况：r12=0.902，r14=0.902，r34=0.680，r24=0.521，可知大多数系数的绝对值在0.6 以上且分别在0.01 和0.05 的水平下显著相关，计算结果反映出许多变量之间存在着较为显著的高度相关关系，因而很难使用这4 个变量指标对企业的盈利能力作出正确的评估。所以本文接下来要用SPSS 软件对这4 个变量的主成分进行分析，采用主成分的加权平均结果综合地评估物流企业的盈利能力。

（2） 提取主成分。本文运用SPSS 软件提取主成分。根据表1 中102 个样本企业4 个变量指标2018 年的数据，利用SPSS for Windows 软件降维中的主成分分析法。首先要对数据采用KMO和巴特利特测试，得到成果如表3 所示。

表3 KMO 和巴特利检验

KMO和巴特利特检验的数据显示，KMO=0.564＞05，且显著性P=0＜0.05，此时的样本指标数据满足采取因子分析的情形，其分析出来的结果具有参考意义。然后用SPSS 中的主成分分析，假设因子的固定数量为2，分析出由原始变量x1、x2、x3、x4组合而成的主因子，其总方差解释结果如表4 所示。

表4 总方差解释

根据表4 可以看出，主成分1 的特征值为2.601，方差百分比为65.021%；主成分2 的特征值为1.097, 方差百分比为27.413%；两个主成分的累计方差百分比为92.433%，参照累计方差百分比大于或等于85%的准则，故选择的主成分1 和主成分2 能够用来代表原始变量的一切有效信息量。

（3） 盈利能力综合得分。按照表5 各个因子的得分系数矩阵和初始变量的标准化值，本文用FAC1-1、FAC2-1 来表示两个主成分，那么每个主成分的表达公式如下所示：

式中成分得分系数如表5 所示，zx1、zx2、zx3、zx4是初始变量的标准化值。

表5 成分得分系数矩阵

按照SPSS 软件统计计算得出的两个变量FAC1-1、FAC2-1 的值及表4 中的方差百分比，带入综合盈利能力R的计算公式，能够评估出各个物流企业盈利能力方面的综合得分。

最终物流企业综合盈利能力得分R和资产负债率X的统计描述如表6 所示。

表6 102 家样本企业2018 年综合盈利能力和资本结构描述统计表

2 物流企业盈利能力与资本结构的实证检验

以上文主成分分析法评估出的物流企业综合盈利能力R为样本数据，先进行相关分析，探究物流企业的综合盈利能力R和其资本结构的主要财务比率资产负债率X之间的相关性水平。本文运用了SPSS 软件中的双变量相关性分析，为了了解两者之间的具体关系，这里采用单尾检验。最终的相关性系数如表7 所示。

表7 Pearson 相关系数表

根据表7 的结果可知，在单尾检验时，显著性级别为0.01 的情况下，样本物流企业的综合盈利能力R和资本结构指标X之间的相关系数为-0.401，存在中度的负相关关系。

然后运用回归分析，采用线性回归的方式来探究资产负债率X对物流企业盈利能力R的影响程度，在运用SPSS 软件的过程中，以企业的总盈利能力R为因变量，资产负债率X为自变量来回归分析，所得的结论如表8 所示。

表8 盈利能力和资产负债率回归分析表

由表8 的回归分析结果显示，线性方程的常数项为0.763，在0.01 的显著性级别下通过t检验，系数为-0.017，在0.01 的显著性级别下通过t 检验。物流企业的综合盈利能力R 和资产负债率X 的线性方程的表达式为：

3 结 论

通过对选取的102 家样本企业2018 年年度合并报表财务指标的整理和分析，实证研究的结果显示，物流企业的盈利能力与其资产负债率成中度负相关关系。因此，当物流行业上市企业在追求更高的收益时，必定会在进行企业筹资的规划时追求以最优的资本比例来作为其参考的依据。

考虑到债务资本利息的节税效果和筹资杠杆利益，在适当的筹资杠杆风险下，适当的增加债务本金的比例能够降低物流企业的综合资本成本率，只有当公司的综合资本成本率低于自身的综合资本利润率时，企业的经营管理才是有效益的。但是，大量的增加债务资本会导致物流企业需要负担的固定利息变大，使得企业的财务负重增加，当企业的收益状况不佳或出现资金短缺的情况时，到期需要还本付息的债务性资金会给企业带来更多的财务压力，甚至会致使企业逐步走向危机或破产。

物流企业的盈利状况是公司筹资时应当考虑的要素，对企业下一阶段的资本构成比例具有重大的影响。当物流企业的获利状况不佳时，企业内部资金来源中的留用利益不足以满足企业的资金需要量，这时企业需要进行外部筹资。但是发行股票的程序难以进行简化，可能短期内不能满足筹资需求，此外发行股票筹资具有资本成本率高和分散企业控制权的缺点。因此，债务性资金就成为企业较为良好的筹资渠道，这就会致使企业中负债的比率有所提高。此外，当物流企业的盈利状况良好时，企业盈利中的留存收益就可以满足本身的资金需要，而相比于其他资金，内部留用利润的资本成本率更低，企业就可以适当的减少借款，从而减少企业的财务风险。总的来说，物流企业筹集资金，应当优先考虑内部留用利润，而后是债务性资金，股权性筹资要放在最后考虑。