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    基于因子分析的物流企業(yè)競爭力評價(jià)*——以寧波市為例

    2012-10-20 11:12:06高曉紅俞海宏
    關(guān)鍵詞:平均水平營運(yùn)物流業(yè)

    高曉紅,俞海宏

    (寧波大學(xué) 海運(yùn)學(xué)院,浙江 寧波 315211)

    隨著國務(wù)院《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》的出臺(tái),各地結(jié)合物流業(yè)發(fā)展的實(shí)際,紛紛著手研究和制定策略,以期推動(dòng)物流業(yè)的發(fā)展。在此背景下,涌現(xiàn)了很多關(guān)于物流業(yè)發(fā)展對策的研究。物流業(yè)具有復(fù)合型、系統(tǒng)性的特點(diǎn),制定發(fā)展策略需要深入了解物流業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,尤其是物流業(yè)經(jīng)濟(jì)主體的運(yùn)營情況,這離不開物流業(yè)經(jīng)濟(jì)主體的專項(xiàng)統(tǒng)計(jì)調(diào)查資料。我國針對物流業(yè)的專項(xiàng)調(diào)查剛剛起步,目前實(shí)施的始于2004年的《社會(huì)物流統(tǒng)計(jì)制度及核算表式》尚未完善,在操作層面上面臨著一系列問題,如尚未將物流產(chǎn)業(yè)定義與諸如中國國家標(biāo)準(zhǔn)局編制和頒布的《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類與代碼》、國家標(biāo)準(zhǔn)委的《物流企業(yè)分類與評估指標(biāo)》等銜接,導(dǎo)致對物流產(chǎn)業(yè)的劃分界定不清,各地統(tǒng)計(jì)口徑不一致[1]。

    本文對物流業(yè)的研究,依據(jù)國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類,按照企業(yè)工商注冊的行業(yè)分類信息,提取行業(yè)大類為交通運(yùn)輸與郵政服務(wù)業(yè)下的企業(yè)作為物流業(yè)的經(jīng)濟(jì)主體加以研究。在研究角度上,本文結(jié)合行業(yè)細(xì)類將物流業(yè)進(jìn)一步細(xì)分為倉儲(chǔ)業(yè)、裝卸搬運(yùn)業(yè)、運(yùn)輸代理業(yè)、道路運(yùn)輸業(yè)、航空運(yùn)輸業(yè)、鐵路運(yùn)輸業(yè)、水上運(yùn)輸業(yè)、郵政業(yè)等總共8類物流企業(yè),在此基礎(chǔ)上搜集數(shù)據(jù),運(yùn)用因子分析法定量地研究各類物流企業(yè)的現(xiàn)實(shí)發(fā)展情況,據(jù)此形成針對不同類別物流企業(yè)的差別化結(jié)論和建議。本文涉及的數(shù)據(jù)來源于寧波市工商局提供的原始資料,經(jīng)過統(tǒng)計(jì)整理形成樣本數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)分析過程在SPSS軟件下實(shí)現(xiàn)。

    一、樣本選擇與指標(biāo)數(shù)據(jù)選取

    本文選擇有資產(chǎn)和損益記錄的物流企業(yè)作為此次分析的樣本企業(yè),涉及的8類物流企業(yè)總計(jì)1 700家,約占寧波物流企業(yè)總數(shù)的二分之一。從構(gòu)成上來看,各類物流企業(yè)的數(shù)量比例大體上反映了寧波物流企業(yè)總體的結(jié)構(gòu)構(gòu)成,可視為物流企業(yè)數(shù)量總體的一個(gè)分層抽樣。見表1。

    表1 各類物流企業(yè)數(shù)量分布表

    對于企業(yè)競爭力的評價(jià)問題,很多學(xué)者都進(jìn)行過研究。在評價(jià)指標(biāo)的選取上,有反映企業(yè)經(jīng)營結(jié)果的財(cái)務(wù)指標(biāo)和反映企業(yè)經(jīng)營過程的非財(cái)務(wù)指標(biāo),學(xué)者在研究中各有側(cè)重[2-3]。本文選取了能夠重點(diǎn)反應(yīng)企業(yè)經(jīng)營結(jié)果的財(cái)務(wù)指標(biāo),指標(biāo)數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為2008年的存量數(shù)據(jù)和流量數(shù)據(jù)。由于各類物流企業(yè)涉及的企業(yè)數(shù)量較多,本文采取對各類物流企業(yè)的原始數(shù)據(jù)均值化處理后計(jì)算相應(yīng)的財(cái)務(wù)比率。鑒于指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性問題,我們選取了14個(gè)財(cái)務(wù)比率作為評價(jià)各類物流企業(yè)經(jīng)營績效的變量,進(jìn)行因子分析。這14個(gè)財(cái)務(wù)比率分別是反映物流企業(yè)規(guī)模的指標(biāo),如資產(chǎn)總額、營業(yè)收入總額、利潤總額等六個(gè)比率;反映物流企業(yè)負(fù)債、償債情況的指標(biāo),如資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率等兩個(gè)指標(biāo);反映物流企業(yè)資產(chǎn)營運(yùn)能力的指標(biāo),如總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等三個(gè)指標(biāo);反映物流企業(yè)盈利能力的收入利潤率、總資產(chǎn)利潤率和權(quán)益凈利率三個(gè)指標(biāo)。

    二、研究方法

    在運(yùn)用大量指標(biāo)對行業(yè)、企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行客觀評估的研究中,因子分析法被廣泛使用。因子分析的基本思想是將原有變量綜合成少數(shù)幾個(gè)因子,因子能夠反映原有變量的絕大部分信息,并由因子替代原有變量參與數(shù)據(jù)建模。由于因子之間的線性關(guān)系較弱,使用因子進(jìn)行數(shù)據(jù)建模能夠有效地解決變量多重共線性等造成的分析障礙[4]。相比其他的分析評價(jià)方法,因子分析的優(yōu)勢在于:當(dāng)待評價(jià)的原有變量之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系時(shí),因子分析可以有效將原有變量中的信息重疊部分加以提取和綜合,既減少了原有變量的個(gè)數(shù),又能保留原有變量的絕大部分信息。在具體的系統(tǒng)評價(jià)中,各因子的權(quán)重取決于其方差貢獻(xiàn)率,指標(biāo)權(quán)重的確定具有客觀性;同時(shí),對主因子之間差異的解讀,可以揭示評價(jià)對象發(fā)展的內(nèi)在特征。

    然而,在運(yùn)用因子分析等統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行的系統(tǒng)評價(jià)研究中,也存在著一些遺憾之處:數(shù)量頗多的應(yīng)用因子分析的研究重點(diǎn)關(guān)注最后的綜合得分,忽視了分析過程中得出的各因子特性以及因子間的相互關(guān)系,對因子內(nèi)涵挖掘不夠深入,往往只是將辛苦解析出的特性又綜合起來進(jìn)行排序[5-6]。因子分析的特點(diǎn)在于分析各因子的特性以及各因子間的相互關(guān)系,由此揭示評價(jià)對象的內(nèi)在特征。同理,因子分析用于企業(yè)的經(jīng)營績效評價(jià)時(shí),也應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注其對于因子特性及因子關(guān)系的解讀,重點(diǎn)分析企業(yè)發(fā)展內(nèi)部影響因素以及各因素之間的關(guān)系。本文在分析中避免評價(jià)主體的綜合排名情況,利用因子特性突出反應(yīng)各類因子所揭示的重點(diǎn)信息。

    三、實(shí)證分析

    由于物流企業(yè)分類處理后歸為8類,樣本數(shù)量較之變量數(shù)量相比偏小,所以在因子分析適用性檢驗(yàn)上,使用了計(jì)算變量的簡單相關(guān)系數(shù)矩陣并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)矩陣的大部分相關(guān)系數(shù)的絕對值均在0.5以上,適合用因子分析法進(jìn)行分析。

    (一)提取因子

    根據(jù)本文選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù),利用統(tǒng)計(jì)軟件對指標(biāo)進(jìn)行分析計(jì)算,提取的因子為特征值大于1的特征根的數(shù)目,建立變量的相關(guān)系數(shù)矩陣,并計(jì)算出相關(guān)矩陣的特征值與貢獻(xiàn)率。見表2。

    表2 解釋的總方差

    表2反映了因子特征值及其貢獻(xiàn)率,表明前3個(gè)主因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)90.879%%,且3個(gè)主因子的特征值都大于1。由于方差貢獻(xiàn)率反映了每個(gè)因子包含原始數(shù)據(jù)的信息量度,當(dāng)選擇前3個(gè)因子作為主因子時(shí),就包含了原始變量的90%以上的信息量,滿足了因子分析用變量子集來解釋整個(gè)問題的要求。

    (二)旋轉(zhuǎn)后的因子分析

    因子旋轉(zhuǎn)前公共因子貢獻(xiàn)率集中于第一個(gè)主因子,其原因是初始因子載荷矩陣中各個(gè)原始指標(biāo)在第一主因子上的載荷都比較高,在另外兩個(gè)因子上的載荷較小。為了使因子的載荷系數(shù)能夠明顯分化,增強(qiáng)因子對原有變量的解釋作用,需要進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。對初始因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)因子旋轉(zhuǎn)的方法有多種,本文采用“方差極大化”進(jìn)行因子正交旋轉(zhuǎn),得到方差極大化后的因子載荷矩陣。進(jìn)行方差極大化旋轉(zhuǎn)后,因子載荷矩陣及因子得分系數(shù)矩陣發(fā)生了變化,因子載荷矩陣中的元素向0或正負(fù)1靠攏,使因子具有較強(qiáng)的命名解釋性,即各因子的經(jīng)濟(jì)意義變得清晰。見表3。

    表3 旋轉(zhuǎn)后的主因子載荷矩陣

    從表3可以看出,經(jīng)過最大方差法因子旋轉(zhuǎn),在5次迭代之后,旋轉(zhuǎn)后的因子載荷系數(shù)已經(jīng)明顯地向兩極分化,每個(gè)因子中各原始變量的系數(shù)差別較為明顯,因子的經(jīng)濟(jì)含義較為清晰。在對因子進(jìn)行命名時(shí),選取負(fù)荷系數(shù)較大的自變量作為代表變量,命名結(jié)果見表4。

    表4 因子選取表

    第一個(gè)公因子基本上反映了物流企業(yè)資產(chǎn)、盈利方面的信息,可以解釋為企業(yè)的資本規(guī)模能力;第二個(gè)公因子基本上集中反映了企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的信息,可以解釋為物流企業(yè)的經(jīng)營、運(yùn)作能力;第三個(gè)公因子主要集中了企業(yè)的負(fù)債信息,可以解釋為物流企業(yè)的負(fù)債情況。

    (三)因子得分情況

    在物流企業(yè)財(cái)務(wù)能力綜合評價(jià)體系中,將正交因子解的轉(zhuǎn)置矩陣與變量相關(guān)系數(shù)的逆矩陣相乘,便得到各個(gè)因子得分系數(shù),進(jìn)而建立因子得分模型。再將原始指標(biāo)值代入因子得分模型,得到每個(gè)樣本的主因子得分。見表5。

    表5 各主因子得分情況

    進(jìn)一步,由回歸法估計(jì)得出各因子得分,再以各因子方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總,可以得到各類物流企業(yè)的綜合得分情況。在此基礎(chǔ)上,對物流業(yè)的綜合發(fā)展情況進(jìn)行評價(jià)。本文側(cè)重點(diǎn)在于從不同因子的特性、得分情況來展開評價(jià),故省去綜合得分計(jì)算環(huán)節(jié)。

    (四)寧波物流業(yè)發(fā)展水平的綜合分析

    根據(jù)各類物流企業(yè)各因子的得分情況,繪制各類物流企業(yè)因子得分示意圖,見圖1。

    圖1 各類物流企業(yè)因子得分分布圖

    由圖1可知,在規(guī)模能力因子上得分為正值的是水上運(yùn)輸業(yè)和倉儲(chǔ)業(yè),顯示這兩類物流企業(yè)在資產(chǎn)規(guī)模上高于物流業(yè)總體平均水平,其中水上運(yùn)輸業(yè)最高;其余6類物流企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模則低于物流業(yè)總體平均水平,裝卸搬運(yùn)類物流企業(yè)的平均資產(chǎn)規(guī)模最低。資產(chǎn)營運(yùn)能力因子上,得分為正值的是郵政業(yè)和運(yùn)輸代理業(yè),顯示這兩類物流企業(yè)運(yùn)用資產(chǎn)賺取收入和利潤的能力要高于物流業(yè)總體平均水平,其中郵政業(yè)最高;其余6類物流企業(yè)的資產(chǎn)營運(yùn)能力則低于物流業(yè)總體平均水平,其中裝卸搬運(yùn)類、鐵路運(yùn)輸服務(wù)類企業(yè)的資產(chǎn)營運(yùn)盈利能力低于行業(yè)平均水平的幅度均比較大。在負(fù)債因子上,倉儲(chǔ)類物流企業(yè)的負(fù)債因子得分最高,顯示此類物流企業(yè)的負(fù)債經(jīng)營的程度遠(yuǎn)高于物流業(yè)總體平均水平;負(fù)債因子上得分最低的是裝卸搬運(yùn)業(yè),顯示此類物流企業(yè)負(fù)債經(jīng)營的程度較低,財(cái)務(wù)杠桿作用非常有限。

    為了深入挖掘因子內(nèi)涵信息,本文對因子加以組合進(jìn)行交叉分析。根據(jù)各類物流企業(yè)數(shù)量的多寡,重點(diǎn)選擇物流企業(yè)數(shù)量較多的倉儲(chǔ)業(yè)、道路運(yùn)輸業(yè)、水上運(yùn)輸業(yè)、運(yùn)輸代理等4類物流企業(yè)進(jìn)行分析。以規(guī)模因子得分為橫坐標(biāo),營運(yùn)因子得分為縱坐標(biāo)繪制四類物流企業(yè)的散點(diǎn)圖。運(yùn)輸代理類物流企業(yè)規(guī)模小于物流業(yè)總體規(guī)模水平,但資產(chǎn)營運(yùn)盈利能力卻最為突出。倉儲(chǔ)類物流企業(yè)的營運(yùn)盈利能力因子得分為最低。見圖2。

    圖2 物流企業(yè)規(guī)模、營運(yùn)因子得分散點(diǎn)圖

    以營運(yùn)因子得分為橫坐標(biāo),負(fù)債因子得分為縱坐標(biāo)繪制4類物流企業(yè)的散點(diǎn)圖。見圖3。

    圖3 物流企業(yè)營運(yùn)、負(fù)債因子得分散點(diǎn)圖

    從圖3可見倉儲(chǔ)類物流企業(yè)在整個(gè)行業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債水平最高,但營運(yùn)盈利能力水平最低。運(yùn)輸代理類企業(yè)擁有較高的負(fù)債經(jīng)營水平,相應(yīng)的資產(chǎn)營運(yùn)盈利能力也是最高的。水上運(yùn)輸業(yè)兩個(gè)因子的得分均為負(fù)值,但低于行業(yè)平均水平的幅度不大。道路運(yùn)輸企業(yè)營運(yùn)盈利能力接近行業(yè)總體平均水平,資產(chǎn)負(fù)債率則高于行業(yè)平均水平。

    四、評價(jià)結(jié)果和建議

    第一,倉儲(chǔ)類物流企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模較大,資產(chǎn)負(fù)債率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于物流業(yè)平均水平,資產(chǎn)營運(yùn)盈利能力遠(yuǎn)低于行業(yè)平均水平。倉儲(chǔ)企業(yè)由于舉債水平較高,導(dǎo)致較高的利息負(fù)擔(dān);同時(shí),倉儲(chǔ)企業(yè)的營業(yè)稅率高于運(yùn)輸類物流企業(yè),加之土地使用稅稅負(fù)等,使得倉儲(chǔ)企業(yè)稅負(fù)較重,進(jìn)一步擠壓了利潤空間,導(dǎo)致倉儲(chǔ)業(yè)利潤率低下。較低的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率表明倉儲(chǔ)業(yè)利用資產(chǎn)賺取收入的能力偏低,從倉儲(chǔ)企業(yè)的實(shí)際情況來看,存在倉庫利用率偏低,倉儲(chǔ)設(shè)施得不到充分利用等問題。

    在發(fā)展策略上,此類物流企業(yè)應(yīng)積極轉(zhuǎn)變盈利模式,在傳統(tǒng)倉儲(chǔ)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上,積極拓展倉儲(chǔ)增值業(yè)務(wù),提高服務(wù)的附加值,滿足客戶多元化物流服務(wù)需求。從促進(jìn)倉儲(chǔ)企業(yè)發(fā)展的角度來看,政府需要從改善倉儲(chǔ)業(yè)發(fā)展的軟環(huán)境入手,如適當(dāng)優(yōu)惠的財(cái)稅政策等,加大對倉儲(chǔ)業(yè)的扶持力度。

    第二,道路運(yùn)輸業(yè)主體是以從事公路運(yùn)輸業(yè)務(wù)為主的企業(yè)。此類運(yùn)輸企業(yè)在資產(chǎn)營運(yùn)因子上的得分接近物流業(yè)平均水平,負(fù)債因子略高于行業(yè)平均水平,規(guī)模因子略低于物流業(yè)平均水平。運(yùn)輸行業(yè)壁壘較低,行業(yè)競爭激烈,傳統(tǒng)的運(yùn)輸服務(wù)具有標(biāo)準(zhǔn)化的特征,很容易被復(fù)制,物流企業(yè)依靠常規(guī)運(yùn)輸服務(wù)取得的競爭優(yōu)勢不易保持。在發(fā)展戰(zhàn)略方面,應(yīng)強(qiáng)化運(yùn)輸企業(yè)的專業(yè)化優(yōu)勢,在此基礎(chǔ)上,通過完善相關(guān)配套物流服務(wù),在整個(gè)物流業(yè)的集疏運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中做到快速反應(yīng),有效對接,提高融入供應(yīng)鏈的效率,打造和提升運(yùn)輸企業(yè)的核心競爭力。

    第三,水上運(yùn)輸類物流企業(yè)的負(fù)債因子遠(yuǎn)低于行業(yè)平均水平,資產(chǎn)營運(yùn)能力低于物流業(yè)總體平均水平,顯示此類物流企業(yè)資金實(shí)力較強(qiáng),較低的資產(chǎn)負(fù)債率以及資產(chǎn)運(yùn)作能力,在經(jīng)營特征上趨于保守。遠(yuǎn)高于行業(yè)平均水平的資產(chǎn)規(guī)模因子得分,顯示這一行業(yè)的資金準(zhǔn)入門檻相對較高。水上運(yùn)輸類物流企業(yè)的競爭環(huán)境相對緩和,但因此也導(dǎo)致了資產(chǎn)的運(yùn)作水平較為落后。龐大的資產(chǎn)基數(shù),若能提高資產(chǎn)運(yùn)作效率,則會(huì)導(dǎo)致大規(guī)模的收入、利潤流入。在發(fā)展策略上,此類物流企業(yè)應(yīng)著眼于盤活資產(chǎn),提高資產(chǎn)運(yùn)作效率。相應(yīng)地,應(yīng)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式,由傳統(tǒng)的水上運(yùn)輸服務(wù),向現(xiàn)代的物流服務(wù)提供商轉(zhuǎn)型。政府則當(dāng)積極促進(jìn)航運(yùn)服務(wù)業(yè)如航運(yùn)服務(wù)中心、金融服務(wù)中心等配套服務(wù)業(yè)的形成和集聚,推動(dòng)航運(yùn)企業(yè)轉(zhuǎn)型提升。

    第四,運(yùn)輸代理業(yè)的經(jīng)濟(jì)主體主要指貨代企業(yè)和船代企業(yè)。從分析結(jié)果來看,運(yùn)輸代理業(yè)的發(fā)展最具活力。遠(yuǎn)高于行業(yè)平均水平的資產(chǎn)營運(yùn)能力,以及較高的資產(chǎn)負(fù)債率,顯示此類物流企業(yè)運(yùn)作靈活、活躍,有效地利用了財(cái)務(wù)杠桿的作用。遠(yuǎn)低于行業(yè)平均水平的資產(chǎn)規(guī)模,顯示這一類物流企業(yè)規(guī)模較小,資金準(zhǔn)入門檻相對較低,降低了行業(yè)進(jìn)入壁壘。寧波以港口物流為特色的物流業(yè)態(tài),催生了數(shù)量眾多的國際、國內(nèi)貨代企業(yè)和船代企業(yè),激烈的市場競爭迫使貨代企業(yè)必須不斷提升自己的經(jīng)營能力才能立足市場,從而此類物流企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)作水平相對較高。

    從促進(jìn)企業(yè)發(fā)展的角度來看,運(yùn)輸代理類物流企業(yè)自身應(yīng)進(jìn)一步提高服務(wù)水平,提高客戶服務(wù)滿意度,與客戶建立穩(wěn)定的合作關(guān)系,鞏固現(xiàn)有客戶群并力爭拓展新客戶。為此,企業(yè)應(yīng)注重差別化服務(wù),在傳統(tǒng)代理服務(wù)的基礎(chǔ)上,注意向客戶滲透增值服務(wù),在提高客戶滿意度的同時(shí),增加客戶轉(zhuǎn)換貨代服務(wù)商的成本,從而鞏固客戶群。從行業(yè)發(fā)展來看,運(yùn)輸代理業(yè)在激烈的競爭環(huán)境下容易引發(fā)不正當(dāng)競爭,政府在宏觀管理上,應(yīng)注重規(guī)范競爭環(huán)境。競爭環(huán)境是物流企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵要素,尤其是環(huán)境的穩(wěn)定性、規(guī)范化將影響企業(yè)的發(fā)展方向。競爭環(huán)境不規(guī)范有行業(yè)內(nèi)在的原因,比如服務(wù)的差異化程度低,企業(yè)核心競爭力缺失等。若能輔以有力的外部政策,依靠相關(guān)的政策規(guī)范,則可以促進(jìn)整個(gè)行業(yè)的健康發(fā)展。

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