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因子分析视角下苏宁“互联网+”模式主营能力探究

2019-09-30李浩翔夏言雯陈茵

中国市场 2019年26期
关键词:实体经济互联网+数学建模

李浩翔 夏言雯 陈茵

[摘 要]中国的互联网发展可谓是日新月异。“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”。现在的实体企业也纷纷看中网络的内在价值,运用“互联网+”获取利益。文章通过数学建模,以苏宁2004—2013年运用“互联网+”模式前后时期的财务报表中的数据为研究对象,选取会计指标数据,结合因子分析,比较分析其运用“互联网+”模式后公司的主营业务经营情况,有依据地分析此零售业上市公司在新模式下对其发展的变化,更加了解互联网和传统实体行业,得出了该企业的“互联网+”为其主营业务的贡献比较乐观,同时也有一部分的短板,为其更好地结合进步做贡献。

[关键词]互联网+;数学建模;财务报表;实体经济

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.26.179

1 引 言

苏宁创办于1990年12月26日,是中国零售业的领先者,主要经营类型覆盖了日用百货、家电、书籍、电子等综合品类, 2009年8月18日,通过网页建设、购物流程优化、产品知识积累、促销手段丰富和在线服务等工作,“苏宁易购”的创立,意味着其跨入“互联网+”模式。现如今,苏宁易购线上线下互相结合促进成为零售新标杆。针对苏宁云商集团股份有限公司( SUNING COMMERCE GROUP CO., LTD.)怎样合理地全方位评价互联网模式前后企业的经营发展,尤其是主营业务盈利能力,本文选取了该企业的主营盈利评价指标,这些指标可以对苏宁的主营业务盈利方面的状况予以反映。然后对其进行分析,提出问题,发表建议。

2 研究方法

研究中选取10年苏宁财务报表为对象,与选出的4个财务指标相结合进行实证讨论, 得出了“互联网+”模式前后的主营业务盈利指标绩效,从财务视角分析在网络影响下优势和不足,再用比较分析法对10年苏宁财报进行公因子指标分析。通过因子分析得出了“互联网+”模式前(2004—2008年) 与“互联网+”模式后(2009—2013年)各公因子上的得分,同时得到其盈利绩效的综合排名计分,根据此结果综合开展分析并总结结论与建议。

3 主营盈利能力指标选择

企业主营盈利能力是指企业在主营业务的经营源源不断取得利润、保证企业在竞争中的生命力和发展力。对于任何一个行业来说,企业主营收益的能力大小,对债权人、投资人的利益以及企业的可持续发展有着重要影响。本研究中选取了财务报表中部分会计数据,同时剔除了统计数据中不适用和不讨论的数据,最终选定主营业务收入、主营业务成本、主营业务税金及附加等9个会计科目的数据作为研究样本。我们对数据再次计算,得出4个指标:主营业务利润率、成本费用利润率、主营业务比率、主营业务毛利率。这些也是当前对于企业主营盈利能力通常采用的评价参考,本文也将运用这些指标作为因子进行进一步对比论证。

4 因子分析法实证研究对比论证

由于所选变量的4个指标之间的差异不利于因子之间的比较分析,因此,实证研究的第一阶段是对这些数据进行标准化“加工”,使它们可以相互比较。标准化处理的方法见式(1)。

Z=X-X-δX(1)

其中,X-是X的期望值;δX是X的标准差。

4.1 相关性检验

首先对各个因子间的相关性检验,相关性强的因子之间才可以做因子分析。一般用的方法是KMO 统计量、Bartlett球形检验统计量。

针对KMO统计量观察,当它的值越近似于1,就表示各因子间相关性越显著,越适合做因子分析;反之当KMO值越接近0时,则各因子间相关几乎不显著,则无太大相关性,一般不继续做因子分析处理。但是对于Bartlett球形检验统计量的值是越大越好,统计量越大,说明越适合做因子分析,反之亦然。且对应的Sig.值是低于显著性水平的,一般显著性水平设定为0.05,越低越好。

因此需要使用这种方法来测试本研究中因子分析法对样本变量的适用性。相关性检验结果如表1所示。

不难发现,KMO为0.397较小于0.5,表示做因子分析略显勉强;但Bartlett 球形检测的近似卡方为81.819,对应的Sig.值是0.000明显小于0.05,因此综合断定能够运用因子分析。

4.2 提取公因子

为了提取公因子,应该分析变量的共同度,而共同度可以描述所有在该变量的公因子所表达的信息的完备性,这样我们就可以知道信息丢失的程度。

通过计算,提取的共同度分别为:X1 主营业务利润率 0.997,X2 成本费用利润率 0.932,X3 全面摊薄净资产收益率 0.957,X4总资产报酬率 0.996。当使用主成分提取因子时,原始的联合度设置为1,提取的联合度更近似于1。因此,变量的所有原始信息几乎可以用所选的公因子来解释。所以,主成分提取公因子方法非常适合本研究,提取的公因子可以将原始变量很好地解释,因子分析的效果很好。

4.3 因子旋转

因子旋转是为了使公因子变量能有一个命名的解释属性。因子旋转的办法通常有正交旋转和斜交旋转。本文研究采用最大方差正交旋转法,表2展示的是因子旋转的成果。

4.4 因子得分

通过将公因子进行回归分析、采样分类和评估,得到对应于各样本的变量的各公因子的值。这些值就被称作因子得分,因子分析最终结果通常就是用這来体现,根据表3的成分得分系数可以计算因子得分。

成分得分系数依次给出了每个变量所对应公因子F1和F2的具体得分。笔者将成分得分系数用β表示,就能够将因子得分的函数关系式设为式(2)所示:

Fi=βj1x1+βj2x2+βj3x3+…+βjpxpj=1,2,3,…,m (2)

所以因子最终得分就运用此函数计算:

F1=0.491x1-0.063x2-0.211x3+0.4938x4;

F2=-0.107x1-0.466x2+0.652x3-0.11x4。

与表3解释的总方差数据相结合,我们可以对苏宁主营业务的盈利绩效综合评定。因子综合得分为:

F=0.53909F1+0.43129F2

4.5 综合得分排名

通过综合得分排名情况,可以对研究样本开展综合分析,由于苏宁2004年才上市,结合2004—2013年的相关报表数分析,对比苏宁在使用互联网前后的财务状况。以评价“互联网+”模式对上市公司的主营业务盈利绩效状况影响。得分排名如表4所示。

通过运用因子分析的方法对2004年上市后的苏宁主营业务盈利绩效状况进行评价,不仅能够从主营运营、发展能力等微观方面对盈利绩效进行解释,我们还可以站在宏观层面开展分析。5 结 论

“互联网+”模式现在已经成为众多获取利润主力军,企业的网络程度越发达,往往其主营业务获利

能力越高。苏宁主营产业结构正是遵循这个过程,逐步实现由低级向高级转变。本文通过相关性检验、提取公因子、因子旋转、因子得分等环节,最终得出了苏宁主营盈利的综合得分排名。得出的结论如下:总体上看,从2009年借助“互联网+”模式创立苏宁易购后,公司在主营业务盈利能力上逐渐提高,所映现的企业未来发展也是越来越好,且综合水平也是逐步上升。从2004—2013年的主營业务绩效综合评分,发现利用互联网后的主营业务总体水平上升,市场占有百分比高,资金雄厚,综合实力强,有着明显品牌优势。 再从微观层面来看,运用“互联网+”模式后,主营业务占比贡献度最高,得益于“互联网+”给企业带去的优势;成本费用利润率逐年下减,主要是由于销售费用、管理费用大幅度的增加而导致的,可以说明企业在对互联网上的管理成本还是较大的。经过对实证结果的分析,提出建议:扩大互联网经营规模与领域,持续优化基础设施,以市场需求为导向强化内部管理,降低互联网使用与管理成本。

本文研究还有以下不足:本文以财务视角为出发点进行主营绩效评价研究,然而实际中仍有一些非财务因素影响着企业主营绩效;本文的数据来源于苏宁的上市公司2004—2013年财务报告,依赖于财务信息的有效性。因此对苏宁的其他财务绩效评价日后还需深入研究。

参考文献:

[1]于莎.房地产上市公司财务绩效评价指标体系研究[D].哈尔滨:哈尔滨理工大学,2013.

[2]张天.创业投资对新三板挂牌互联网企业经营绩效的影响研究[D].上海:东华大学,2017.

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