上海市交通運(yùn)輸、倉儲業(yè)上市公司經(jīng)營績效分析

唐柯楠

摘要：本文以2001年證監(jiān)會行業(yè)分類為依據(jù)，選取20家上海市交通運(yùn)輸、倉儲行業(yè)滬深 A 股上市公司為研究對象，從償債能力、盈利能力、發(fā)展能力和營運(yùn)能力四個方面綜合選取11項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建經(jīng)營績效評價(jià)體系。采用因子分析法對樣本公司2020年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，共提取出3個主因子，加權(quán)計(jì)算出因子綜合得分并進(jìn)行排序，最后結(jié)合系統(tǒng)聚類將樣本公司分為三類。結(jié)果顯示，多數(shù)公司經(jīng)營績效有待提高，發(fā)展和營運(yùn)能力普遍偏弱，最終據(jù)此結(jié)果針對性地提出上海市交通運(yùn)輸、倉儲行業(yè)上市公司的發(fā)展建議。

關(guān)鍵詞：交通運(yùn)輸;經(jīng)營績效;因子分析

中圖分類號：[U6-9]? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A?? 文章編號：1006—7973（2022）04-0010-03

近年來，交通運(yùn)輸與倉儲行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，對我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了十分關(guān)鍵的推動作用。2020年，黨的十九屆五中全會對現(xiàn)代化交通運(yùn)輸體系的構(gòu)建作出了強(qiáng)調(diào);2021年，國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”現(xiàn)代綜合交通運(yùn)輸體系發(fā)展規(guī)劃》給交通運(yùn)輸業(yè)提出了新的發(fā)展要求與發(fā)展格局。交通運(yùn)輸、倉儲業(yè)作為我國的支柱產(chǎn)業(yè)，研究該行業(yè)上市公司的經(jīng)營績效、分析其發(fā)展競爭力與潛在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對交通運(yùn)輸、倉儲業(yè)貫徹落實(shí)國家戰(zhàn)略、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的現(xiàn)代化發(fā)展，以更好地滿足現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會的需要有著重要的意義。

1研究設(shè)計(jì)

1.1樣本選取及數(shù)據(jù)來源

上海市位于我國東部、長江入海口，是長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略中的重點(diǎn)城市之一，擁有發(fā)達(dá)的交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，具備交通運(yùn)輸業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的諸多有利條件。因此，本文選擇上海市進(jìn)行研究，以證監(jiān)會2001版行業(yè)分類為依據(jù)，在交通運(yùn)輸、倉儲業(yè)滬深 A 股上市公司中剔除 ST 及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的公司，最終選取20家樣本公司，以2020年作為研究年度。本文數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫和新浪財(cái)經(jīng)。

1.2評價(jià)指標(biāo)及變量定義

本文從償債能力、盈利能力、發(fā)展能力和營運(yùn)能力四個方面，選取了11項(xiàng)具有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建經(jīng)營績效評價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

在以上11個指標(biāo)中， X3資產(chǎn)負(fù)債率是逆向指標(biāo)，為了提高分析結(jié)果的可靠性，本文通過取倒數(shù)的方法對該指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行正向化處理[1]，正向化后的指標(biāo)記作 X31。

2因子分析

2.1可行性檢驗(yàn)

為確認(rèn)樣本數(shù)據(jù)是否符合因子分析法的條件，在實(shí)證分析前，本文采用 KMO 和巴特利特檢驗(yàn)方法，通過 SPSS 軟件對所選財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行可行性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示 KMO 值為0.515，大于0.5，巴特利特檢驗(yàn)結(jié)果的顯著性為0.000，小于顯著性水平0.05，即通過顯著性檢驗(yàn)，表明因子分析可行且具有意義[2]。

2.2因子提取

本文采用主成分分析法得出如表2所示的總方差解釋表，提取前3個成分為公因子，并按照特征值大于1的要求在碎石圖中進(jìn)行因子個數(shù)確認(rèn)。三個公因子累計(jì)總方差解釋率為79.775%，表明這3個公因子能夠反映原樣本數(shù)據(jù)的大部分信息，可以替代其他指標(biāo)較為準(zhǔn)確地衡量公司績效[3]。

將提取的3個公因子分別記為 F1、F2、F3，采用凱撒正態(tài)化最大方差法對成分矩陣旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)在4次迭代后已收斂，得到旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣如表3所示[4]。其中因子 F1在 X4（資產(chǎn)報(bào)酬率）、X5（總資產(chǎn)凈利潤率）、 X6（凈資產(chǎn)收益率）、X7（總資產(chǎn)增長率）、X10（流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）以及 X11（總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）具有較高的載荷，說明F1主要體現(xiàn)公司的盈利能力、發(fā)展能力和營運(yùn)能力;因子 F2在 X1（流動比率）、X2（速動比率）、X3（資產(chǎn)負(fù)債率）具有較高的載荷，說明 F2主要體現(xiàn)公司的償債能力;因子 F3在 X8（營業(yè)收入增長率）、X9（應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率）具有較高的載荷，說明 F3主要體現(xiàn)公司的發(fā)展能力和營運(yùn)能力[5]。

2.3因子評分模型

根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣得到各公因子的得分表達(dá)式：

2.4實(shí)證結(jié)果與分析

根據(jù)提取出的3個公因子各自的方差解釋率，進(jìn)行線性加權(quán)求和，得到因子綜合得分 F 的公式，進(jìn)而得到樣本公司在3個公因子上的綜合得分及排名，結(jié)果如表4所示。

由表4可知，樣本公司中，有13家公司的綜合得分為負(fù)值，說明多數(shù)公司整體經(jīng)營績效有待提高。20家公司 F3因子得分均為負(fù)值，說明交通運(yùn)輸、倉儲業(yè)公司營運(yùn)和發(fā)展能力相對較弱。其中，綜合得分最高的是上海機(jī)場，查閱年報(bào)后發(fā)現(xiàn)，該公司在疫情的沖擊下出現(xiàn)了經(jīng)營虧損，因此 F1因子得分為負(fù)值，但其流動比率、速動比率和資產(chǎn)負(fù)債率在20家上市公司中均最佳，因此其 F2因子得分尤為突出，綜合來看績效較好。綜合得分最低的公司為春秋航空，其主營業(yè)務(wù)為航空客運(yùn)，貨運(yùn)業(yè)務(wù)量占比非常小。受疫情影響，客運(yùn)量大幅減少，公司凈利潤近三年來首次出現(xiàn)虧損，流動比率持續(xù)下降，短期償債能力趨弱，運(yùn)營效率與往年相比也下降明顯，因此，雖然其 F1因子得分最高，但 F2、F3因子得分不容樂觀，綜合經(jīng)營績效較差。

此外，本文對20個樣本的綜合得分進(jìn)行聚類分析，得到的樹狀圖如圖1所示。根據(jù)圖1，20個樣本公司可分為3類，第一類上市公司的經(jīng)營績效最好，綜合得分均高于平均值;第二類上市公司經(jīng)營績效除前四個公司外，綜合得分均小于平均值;第三類上市公司僅為春秋航空一家，其綜合得分最低，考慮其以客運(yùn)業(yè)務(wù)為主而受新冠疫情影響較大導(dǎo)致經(jīng)營績效不佳?？傮w來看，上海市交通運(yùn)輸、倉儲上市公司發(fā)展并不均衡，疫情對不同業(yè)務(wù)類型的沖擊程度不同，也是各公司在2020年經(jīng)營績效差異顯著的原因之一。

3上海市交通運(yùn)輸、倉儲上市公司發(fā)展建議

3.1鞏固?？諛屑~地位，建設(shè)國際航運(yùn)中心

上海素有“國際集裝箱第一大港”的稱號，在此次疫情經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇時期中，上海?？者\(yùn)輸發(fā)揮了重要作用。根據(jù)本文實(shí)證結(jié)果可知，上海市水運(yùn)公司表現(xiàn)均不佳。為建設(shè)國際航運(yùn)中心，更應(yīng)取長補(bǔ)短，進(jìn)一步提升集裝箱吞吐能力以鞏固第一大港的地位，同時提升航運(yùn)服務(wù)能力與治理能力，積極參與國際運(yùn)輸會議，抓住低碳綠色集約的變革機(jī)遇。。

3.2順應(yīng)電商發(fā)展，提高服務(wù)質(zhì)量

上海市的流量經(jīng)濟(jì)、直播電商規(guī)模在各類 MCN 機(jī)構(gòu)的帶動下不斷擴(kuò)大，物流業(yè)務(wù)需求增加的同時給交通運(yùn)輸公司提出了更高的要求，交通運(yùn)輸、倉儲配套服務(wù)發(fā)展的遲滯間接形成了公司提升個體發(fā)展能力的隱形壁壘。因此，上海市交通運(yùn)輸、倉儲業(yè)公司應(yīng)當(dāng)根據(jù)電商發(fā)展的趨勢，面向不同的物流需求提供個性化的優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

3.3加大科技投入，打造智慧物流

科技創(chuàng)新是降低經(jīng)營成本、提升運(yùn)行效率、提高競爭力的關(guān)鍵。交通運(yùn)輸、倉儲業(yè)公司應(yīng)當(dāng)把握好上海市發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)、科技優(yōu)勢與較為豐富的人才資源，加大科技創(chuàng)新與應(yīng)用的資金投入，努力推動新興技術(shù)在倉儲、包裝、運(yùn)輸、管理等各個環(huán)節(jié)的應(yīng)用，推動交通運(yùn)輸、倉儲企業(yè)向安全智能與綠色集約方向發(fā)展，并積極引進(jìn)交通運(yùn)輸人才。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉新華.因子分析中數(shù)據(jù)正向化處理的必要性及其軟件實(shí)現(xiàn)[J].重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2009，v.23;No.170（09）：152-155.

[2]李璐 ， 趙曉晴 ， 劉宗燁 ， 王晨陽 ， 盛春光.應(yīng)用因子分析法對林業(yè)企業(yè)的績效評價(jià)[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) ，2021，49（05）：153-156+162.

[3]梁君誠 ， 饒中政 ， 黃子建.我國農(nóng)藥獸藥類上市公司財(cái)務(wù)績效研究[J].江蘇商論 ，2021，No.439（05）：70-73.

[4]安雁嶸 ， 王丹.健康老齡化數(shù)據(jù)影響因素分析——基于主成分回歸分析法[J].智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 ，2019，9（06）：210-213.

[5]沈衡智.文化傳媒行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)績效評價(jià)——基于因子分析法[J].生產(chǎn)力研究 ，2021，No.352（11）：151-155.