电商经济下物流公司经营绩效的实证分析

徐文瑞

中图分类号：F224 文献标识码：A

内容摘要：电子商务的快速发展影响了我国物流行业的产业布局和业态发展，因此本文提出了电商经济时代物流公司经营绩效评价的新要求，并着重考虑了融资能力对企业的生存和发展的影响，选择了筹资现金流量金额/资产合计等指标纳入评价指标体系。本文排除了非物流业务收入占比过高的公司，选取了57个非ST上市公司作为研究样本，以其2013-2015年的數据作为原始数据，然后选择了因子分析法计算主成分因子的载荷系数，确认了反映电商经济时代的物流企业运营绩效评价估算模型，并计算出物流上市公司近三年的绩效评价得分。结果显示，我国物流上市公司的发展不均衡，偿债能力较强，盈利能力和运营能力不均衡，融资能力较弱。从存货周转能力看，物流公司普遍有所提升，提升幅度存在明显差异。

关键词：物流公司 经营绩效 因子分析法 融资能力

引言

近年来，全国各地的实体店频现“倒闭潮”，但电商却在各大节庆日迎来了一个又一个网购狂欢，2016年“双11”当日，淘宝天猫的交易额超过1207亿，超过了万达集团2016年上半年的总营业收入。规模迅速膨胀的电商带动了物流快递业、仓储服务业、包装分拣行业等第三方服务行业的快速发展，然而值得关注的是，支撑电商快速发展的关键因素—高效率优势正在逐步减弱，主要是受到物流行业整体运营效率波动的影响。物流产业链的运转效率影响了商品流转速度，进而影响到上游制造业和下游相关服务行业，因此测评物流行业效率、找出物流企业生存和发展的薄弱点，对我国未来经济发展有着重要意义。

电商经济时代物流公司经营绩效评价的新要求

国内外专家学者针对物流行业建立了多个经营绩效评估模型，普遍认可将总资产周转率、非流动资产周转率、总资产增长率、净资产增长率、净资产收益率、总资产收益率、资本收益率等指标纳入经营绩效评估模型，但国内外专家在衡量物流企业偿债能力、成长能力、融资能力、可持续发展能力等评价指标选取方面未达成共识。如英国学者Christpher M （1999）认为订单周转速度、订单完成率、货物交付安全性等指标应当纳入物流企业绩效评价模型的指标体系中，而麻省理工学院史隆管理学院的Davis（1999）认为物流业管理绩效评价应当考虑物流公司的存货投资收益、存货控制水平、项目完成率、平均延迟天数。随着物流信息系统的发展和大数据技术的快速发展，Lee与Billington（2006）认为总订单循环周期、存货的周转率、订单响应时间、平均退货率、交付灵活性等方面都应当列为绩效考核内容。Amer Hamdan等（2008）基于改进的数据包络分析模型建立了物流企业运营绩效评估模型，为后续的绩效影响因子提取研究提供了关键性的帮助。

由于制度差异、市场竞争程度和资本市场开放度不同，国外专家学者选择的评价指标体系并不适用于我国的物流企业评价，因此不少国内学者基于国内现状构建了差异化的指标体系。比如，国内学者全春光（2010）引入规模效率评价指标，基于数据包络分析法建立了国内物流企业管理绩效评价模型，并以24家上市物流公司为样本进行实证分析，结果显示我国物流上市公司总体绩效不高，主要原因是规模扩张并未促进效率提升。吕璠和李竹梅（2013）将盈利能力和可持续发展能力等方面指标加入指标体系，利用突变级数法以及数据包络分析法对35家上市物流企业进行了绩效评估，结果显示，部分物流企业生存能力和发展能力不均衡，未达到最大产出规模点，经营绩效还有很大的提升空间。除了应用因子分析法和数据包络分析法，部分学者尝试建立了其他模型，比如张中文（2011）基于改进理想点法建立了物流业上市公司绩效评价模型。弓宪文（2013）基于熵权法建立了针对保税物流企业的经营绩效评价模型。程大友和王烁（2014）应用层次分析法确定了物流公司经营绩效的影响因素及权重。毛金芬和吴铭峰（2014）应用沃尔评分法综合评价了物流企业的经营绩效。

近几年，电商的爆炸式发展对物流行业产生了巨大影响，对物流行业运营绩效的评价提出了新要求。快速增长的物流需求使得物流企业的绩效评价趋于动态化，针对物流行业绩效的影响因素研究扩大到市场结构方面。可以认为，跨境电商和农村市场物流需求的增长将弥补经济下行压力下的需求紧缩，物流需求的增长将是长期快速波动向上的发展趋势，所以物流企业的融资能力是评价公司绩效的重要因素。而且，当前的实证研究原始数据的收集过于粗糙，没有考虑到上市公司非主营业务对实证结果的影响，特别是当前不少上市公司都涉及了房地产或相关行业，最为典型的是上海海博物流有限公司于2014年由主营业务物流业务变为“物流+地产开发”，并于2015年将公司证券简称由“海博股份”更名为“光明地产”。若不剔除与物流产业链不相关的非主营业务的影响，实证结果存在失真的可能性，因此本文将人工筛选原始数据，以保证结果的准确性和可靠性。

电商经济下物流公司经营绩效的评价模型

（一）数据来源

本文选取的样本来自沪深两市，同时按照以下三个限制条件进行样本筛选：第一，由于本文选用面板数据，要求原始数据的时间跨度一致，因此筛选2013-2015年间的原始时间序列数据完整的样本；第二，排除主营业务为非物流行业或者非主营业务收入占比超过50%的企业；第三，未被出具非标准无保留意见审计报告。最终本次研究确认57个非ST上市公司的样本，股票代码和名称如表1所示。

本文原始数据来自于国泰安数据库（CSMAR）、wind数据库、中国证监会网站、中经网统计数据库等，人工识别主营业务类别和非主营业务占比等，并且人工收集物流业务收入等部分数据。

（二）指标选择

本文选择存货周转率、应收账款周转天数、流动资产周转率、经营现金流量金额/资产合计、流动比率、总资产周转率、非流动资产周转率、速动比率、总资产增长率、净资产增长率、净资产收益率、物流业务营业收入增长率、每股收益增长率、总资产收益率、净资产收益率、资本收益率、衍生金融负债/负债合计、筹资现金流量金额/资产合计、有形净值债务率18项指标组成物流企业经营绩效评价指标体系。

（三）综合绩效评价过程

由于本文建立的评价指标体系包含较多指标变量，因此本次研究应用因子分析法对所选择的指标体系进行分析，首先采用均值化的方法对评价指标进行标准化处理，然后使用EViews8.0软件进行数据适用性检验。

本文使用EViews8.0软件进行KMO统计量和Bartletts球状检验，以便确认数据的适用性。将57个样本的2015年数据导入软件，分别选择KMO检验程序和Bartletts球状检验程序，结果如表2所示。

从表2中可以直观看出，Bartlett球状检验的统计值为459.505，在1%的水平下显著可信，说明本次研究选择的指标是比较适合做因子分析，同时，KMO统计量值为0.697，大于0.5，说明适合选用因子分析法，因此进一步做总方差分析，结果如表3所示。

从表3中的6个主成分可以看出，原始变量信息的解释比例达到了84.313%，说明提取的六个公共因子充分的保留了原始数据信息，而且整体效果是比较理想的。进一步，选择因子旋转法使因子载荷系数分化。经过最大方差法旋转后，主因子F1在物流业务营业收入增长率和总资产收益率等指标的载荷系数较大，所以反映的是盈利能力。主因子F2在经营现金流量金额/资产合计和速动比率等指标的载荷系数较大，所以反映的是偿债能力。以此分析，主因子F3反映的是成长能力，主因子F4反映的是存货周转能力，主因子F5反映的是营运能力，主因子F6反映的是融资能力。具体结果如表4所示。

确定主成分因子的系数后，本文根据估计结果确定的各因子的计算公式，再将样本的数据带入计算模型，得到物流业上市公司2013-2015年的综合得分，具体如表5所示。

从表5中可以看出，2013年度的中海集运、宜昌交运、上海机场等公司绩效评价得分较高，2014年度的中海集运、招商轮船、飞力达等公司绩效评价得分较高，2015年度的飞力达、宜昌交运、中海集运等公司绩效评价得分较高。

整体上看，我国物流上市公司的发展不均衡。从盈利能力得分、成长能力得分和运营能力得分看，我国物流上市公司的发展较为稳定，与外部大環境的波动趋势基本一致。从存货周转能力看，物流公司普遍有所提升，提升幅度存在明显差异。从偿债能力方面看，我国物流公司的偿债能力得分普遍偏高，主要原因可能是物流公司短期负债较少，资金压力小。但从融资能力评分看，我国物流上市公司的融资能力相对较弱，利息率普遍偏高，说明我国物流上市企业较难获得银行的低息贷款，更多的是从其他企业借款或通过其他高息渠道借款，会影响到企业的生存和成长。上市的物流公司尚且如此，数以千计的中小物流企业就更加不具备低息融资能力了。长此以往，非常不利于我国物流行业的发展，也不利于我国商品的流通和经济转型，因此应当着重加强物流企业的融资能力。

从物流绩效的评价结果看，本文考虑了融资能力对企业的生存和发展的影响，将筹资现金流量金额/资产合计等指标纳入评价指标体系后，降低了资产规模效应引发的评价结果失真，可以较为客观真实的反映企业运营绩效水平。

结论

本文选择了因子分析法计算主成分因子的载荷系数，着重于确认反映电商经济时代的物流企业运营绩效评价指标，并且考虑到融资能力对企业的生存和发展的影响，选择了筹资现金流量金额/资产合计等指标。本文人工剔除了主营业务已经偏离物流产业的样本，并且人工收集了物流业务收入、主营业务中物流业务的收入占比等部分数据，最终得到了物流上市公司近三年的绩效评价得分，并结合实际情况对评价结果进行了进一步的分析，证实了研究模型的实用性。

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