基于因子分析法的中国物流行业上市公司财务绩效评价研究

韩 颖 （黑龙江八一农垦大学 经济管理学院，黑龙江 大庆 163319）

0 引 言

近年来，中国的互联网行业飞速发展，使得电商行业、物流行业随之进入大众视野。然而中国的物流行业起步较晚，很多基础设施不够完善，加上近几年新冠肺炎疫情的影响，导致物流行业的总体发展不是很好，各方面水平有待提高。因此，文章运用SPSS软件，使用因子分析法，以研究52家上市公司的财务绩效情况，希望为中国的物流公司提供一些具体参考。

1 研究设计

1.1 样本选取及数据来源

本文选取沪深两市物流行业中的上市公司为样本，剔除了一些极端值和ST公司。通过巨潮资讯网2021年的财务数据报告，整理了52家物流业上市公司的数据并对其进行分析。

1.2 选取评价指标

通过阅读相关文献，以及借鉴前人的研究经验。本文选取了11个具有代表性的指标，包括代表企业偿还能力的流动比率、速动比率、资产负债率；代表运营能力的应收账款周转率、总资产周转率；代表盈利能力的营业利润率、净利润率、总资产报酬率；代表发展能力的营业收入增长率、总资产增长率、净资产增长率。

2 实证分析

2.1 适用性检验

相关性检验是因子分析法的前提，所以首先对11个变量之间的相关性进行检验。本文采用KMO和Bartlett球体检验进行适用性检验，结果如表1所示。

表1 KMO和Bartlett检验

KMO检验统计量的值越大，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合做因子分析。据Kaiser给出的度量标准，KMO大于0.5，表明适合做因子分析，0.563大于0.5，表明可以做因子分析。巴特利特球度检验的值显著，则表示观测数据服从正态分布主体。经检验，本研究中巴特利特球形检验的值小于0.001，满足小于0.05的要求，显著性水平低，表明各原始变量间存在线性关系，适合做因子分析。

2.2 提取公因子

运用主成分分析法，对本文选取的52家样本公司的总方差解释计算结果如表2所示。初始特征值 提取载荷平方和 旋转载荷矩阵

表2 总方差解释

根据特征值大于1的标准，可以从11个成分中提取出4个主成分，表中前4个主成分的累计方差贡献率已经达到80.598%，说明可以涵盖大部分评价指标的信息，能够对总方差做出较好的解释，反映出样本公司的综合能力。据此可以得出结论：采用这4个主因子对52家物流业上市公司进行财务绩效评价是可行的。

再结合碎石图进行考虑(如图1所示)，横坐标表示因子数目，有11个；纵坐标表示因子的特征值范围为0～4。从图1可看出，前4个公因子的特征值均大于1，第五个公因子往后的特征值均小于1，再观察曲线的形状，整个曲线是一个折线形状，转折点也很清晰，并且特征值的走势趋于平稳，由此认为选取4个公因子是合适的。

图1 碎石图

2.3 建立因子载荷矩阵及因子命名

为了方便进行下一步的分析研究，清楚各个主因子的意义，需要对因子载荷矩阵进行旋转，使每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷，而在其他公共因子上的载荷较小。本文使用方差最大化旋转得到如表3所示结果。

表3 旋转后的成分矩阵

续 表

由表3可以看出，第一公因子中比较大的指标是流动比率、速动比率和资产负债率，这三个指标反映了物流业上市公司的偿债能力，因此命名为偿债能力因子；第二个公因子中比较大的指标是营业收入增长率、总资产增长率和净资产增长率，反映了物流业上市公司的发展能力，因此命名为发展能力因子；第三公因子中比较大的指标是净利润率、营业利润率和总资产报酬率，反映了物流业上市公司的盈利能力，因此命名为盈利能力因子；第四公因子中比较大的指标是应收账款周转率和总资产周转率，反映了物流业上市公司的运营能力，因此命名为运营能力因子。

2.4 计算因子得分

通过SPSS软件对52家物流业上市公司的财务数据进行因子分析，得到如表4所示的成分得分系数矩阵

表4 成分得分系数矩阵

根据表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

将4个主因子相应的方差贡献率作为权重，加权平均计算得出上市公司的综合绩效能力评价模型如下：

以因子得分模型和综合能力评价模型为依据，将52家样本公司的财务指标数据代入计算，得到各个因子以及综合能力的得分和排名情况，如表5所示。

表5 公司得分和综合能力

续 表

3 绩效评价

由表5可以看出，综合得分排在前5的公司分别是ZKWZ、DHWL、MEKW、YTY和ZCWL。横向分析这52家上市公司的绩效得分情况可知，各企业不同方面的能力相差很大，存在很多某一方面优秀，但其他方面不尽如人意的情况。例如，中科微至凭借其优秀的发展能力排名第一，但其盈利能力、运营能力和偿债能力都相对较差。纵观整个样本结果，可以发现52家公司中有28家公司的绩效综合得分大于0，24家公司的绩效综合得分为负数。综合来说，2021年中国物流行业上市公司的综合绩效水平整体表现一般。

在偿债能力方面，52家公司只有4家公司的得分大于0，其余48家公司的偿债能力为负数，情况很不理想，当然这与近几年的新冠肺炎疫情有很大的关系。纵向观察所有的样本值，偿债能力排名第一的XBCY得分为6.947 0，得分最后的JZXB为-27.662 7，说明中国物流行业上市公司的偿债能力呈现严重的分化问题，发展不均衡。

在发展能力方面，整体表现较好，41家公司的评分大于0，只有11家公司的发展能力评分为负数。纵向观察所有样本值，排名第一的ZKWZ表现十分优秀，尽管在运营能力、盈利能力和偿债能力评分很低的情况下，依旧凭借其优越的发展能力取得了综合评分的第一名。该企业应关注多方面的均衡发展，发现短板，补齐短板。

在盈利能力方面，大部分物流业上市公司的表现不错，其中25公司的盈利能力评分大于0，27家公司盈利能力评分小于0，基本正负参半。JZXB以121.271 1的优异成绩排名第一，超过排在第二的HJDX94.492 1分。

在运营能力方面，32家物流业上市公司的评分大于0，20家公司的评分小于0，各公司运营能力方面的差异不是很大。值得关注的是，运营得分最低的ZKWZ，综合得分却排到了第一名，这与ZKWZ优异的发展能力有很大的关系，但也同样说明运营能力得分对综合得分的影响比较小。

4 建 议

4.1 选择合适的融资方式，提高偿债能力

企业筹集资金的一个主要途径就是对外融资。物流行业应该充分考虑自身的经营情况和现金流动情况，选择一种最合适的方式进行融资。一般情况下，内源性融资的风险比较低，可以优先考虑，然后再考虑发行股票等这类筹资风险较高的融资方式。总之，企业要对自身情况进行分析，选择适合自身的融资方式。

4.2 抓住机会，加强技术发展水平，增强发展能力

近年来，电商行业的迅速发展也带动了人们对于物流行业的需求。物流基础设施迎来了物联网、智能化等科技赋能的发展趋势。企业应该抓住政策红利，促进物流行业发展水平的提升。加强基础设施的建设，多投入智能化设施，扩大智能化运营的规模。

4.3 做优增长空间，提高盈利能力

由于新冠肺炎疫情的影响，大部分线下实体开始开设线上销售业务，这也增加了市场对物流的需求。高集约性的智慧物流园区的发展，也标志着物流行业迎来了新的变革。在这种情况下，物流行业应不断拓展新业务和新产业，才能提升盈利空间。应结合具体情况，根据实际需求制定评价指标，完善体系，定期做分析，重视创新，以期提升物流企业的盈利能力。

4.4 合理配置资源，加强营运能力

物流行业的财务绩效受许多因素的影响，包括运营能力。为了更好地提高运营能力，企业应该遵循发展规律，对资源进行合理配置。这样不仅能够提高资金的周转效率，还有利于增强企业的运营能力，推动企业的发展。