基于因子分析法的冷链物流企业财务绩效分析

徐雅杰，袁定喜 （江苏师范大学 商学院，江苏 徐州 221116）

0 引 言

“十四五”计划发布之后，进入冷链行业的各类企业多了起来，包括传统的第三方冷链物流企业、快递快运头部企业、物流地产和仓储企业等。新冠疫情的横空出现，带来了越来越多线上需求的产生，尤其是对于水果、蔬菜、肉蛋以及海鲜等生鲜食品需求的不断上升，这种情况为我国冷链物流的发展带来了巨大契机。另一方面，我国冷链企业出现污染的进口冷冻食品输入感染病例，存在安全隐患，在这把双刃剑下，冷链物流企业更是要找出限制自身发展的不利因素，把握好自身优势，企业的财务绩效分析就显得格外重要。研究近几年的文章，对财务绩效分析和因子分析法的研究有：杨秀琼（2020） 利用模糊DEA模型对上市商业银行财务绩效进行了评价；林艺雯和陈梦基于物流企业的各项基础指标，利用因子分析法对物流企业的科技创新能力进行了评估分析；侯向鼎（2021） 利用因子分析法对A 股上市物流供应链企业进行了绩效评价；夏菊子（2021） 基于熵权多层TOPSIS 对我国饲料上市公司进行了财务绩效分析；蔡立新和高蔓莉（2021） 利用熵值法对改革后的国有资本投资公司财务绩效进行了分析。

现有文献对物流行业的财务绩效进行研究比较多、对物流企业的延伸分支之一冷链物流研究很少。因子分析法是一种从众多原始变量中，研究其内部关系，从中提取少数几个能概括并突出信息的综合因子的研究方法。本文尝试采用因子分析法，根据冷链物流企业的行业特征构建新的指标体系，进行财务绩效分析。

1 指标体系与数据来源

1.1 指标体系构建

本文基于侯向鼎（2021）的研究方法，以企业盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力四个维度为基础，选取14 个相关的财务指标构建了企业财务绩效指标评价体系。其中，盈利能力是从利润角度反映企业的整体状况，体现企业财务绩效评价中的企业现期价值导向。为研究企业利润与股东权益、资产、营业收入的比例关系，体系选取了每股收益（X）、每股净资产（X）、资产报酬率（X）、总资产净利率（X）、净资产收益率（X）、营业利润率（X）作为评价指标。偿债能力是从企业安全角度反映企业的财务杠杆运用情况和抗风险强度，主要体现在企业的资产构成与流动情况上，所以选取流动比率（X）、速动比率（X）指标、资产负债率（X），考察企业负债情况与资产的比例关系。营运能力是从日常经营度反映企业的资产运行效率与效益，为企业提高运营效率与经济效益提供有效的财务评价数据，通过流动资产周转率（X）、总资产周转率（X）、指标考察企业的创造收入能力与资产的比例关系，分析企业的实际运营情况。发展能力是从企业的成长性与可持续发展角度反映企业前景，体现出企业财务绩效评价中的长期价值导向。发展能力的评价主要以企业观测年内总资产、收入、利润的增加比率为依据，选取总资产增长率（X）、营业收入增长率（X）、净利润增长率（X）作为评价指标。

1.2 数据来源

本文通过国泰安数据库，剔除ST 企业后，选取了28 家上市涉及到冷链物流的企业为样本。选取2020 年12 月31 日的财务报表中的相关数据进行标准化处理和正向化处理。

2 实证分析

由于财务绩效评价指标较多，以常规方式进行处理过于复杂，难以客观准确地确认各指标的权数分配问题，所以本文选取因子分析法来处理现有指标体系，以此对复杂样本起到降维作用，同时达到样本权数处理的客观性要求。

2.1 数据处理

2.1.1 正向化处理

在因子分析之前，需要对原始数据中的逆指标（不是越大越好的） 进行正向化处理，文中选取的14 个指标中，除资产负债表是适度指标以外，其他的均为正向指标，所以仅需对资产负债表做正向化处理。本文采用的方法是取倒数的方法，具体的做法是用公式（1） 对指标重新赋值。

2.1.2 无量纲化处理

在收集完数据之后开始对各变量进行分析时，因为单位不是统一的，不能直接比较。所以在分析数据之前，对数据进行标准化处理是非常有必要的，将不同单位的数据转化为无量纲的纯数值。数据标准化的主要方法如下：分别是①最小—最大标准化；②Z-score 标准化，本文采用的是Z-score 标准化。Z-score 标准化的一般形式为：

这里的S 为标准差，X表示第i 个变量，X 是变量的平均数。这样的话，不同意义的变量就可以互相比较了。

首先建立因子模型：x 是随机变量，令它的均值为u= （u,u,u,…,u）协方差矩阵为E=（σ ）。进而获取的因子分析的一般模型如下：

在式（3） 中f, f,…, f为独立的公共因子，随机变量中含有ε,ε,…,ε为特殊因子，公共因子f, f,…, f是对每个变量都有影响的因子且不可观测，是因子分析中要提取的因子。

2.2 模型检验

本研究提取初始公因子主要通过主成份分析方法，提取四个公因子，得出因子分析模型，运用的旋转方法是方差最大正交旋转法。然后各个公因子的得分和综合得分是由Excel 计算所得，最后构建企业综合绩效评价模型，并得到公司综合绩效得分F。

KMO 和巴特利特检验是检验14 个变量之间相关性程度的方法，一般认为p≤0.05，就适合进行因子分析。检验结果如表1所示。

由表1 可知，KMO 值为0.508，虽然这些数据具有很弱的相关性，但大于临界值0.5，可以运用因子分析方法，而且p 值＜0.05 通过显著性检验，说明选取的指标之间存在相关性，所以可以使用因子分析方法进行分析。

表1 KMO 和巴特利特检验

2.3 公因子的提取和命名

由表2 可知，所有的特征值都大于1，累计贡献率达到了84.770%，所以提取了四个公因子反映原始变量的主要信息，提取四个公因子是合理的。

表2 特征根和方差贡献率

由表3 可知，每股收益、资产报酬率、总资产净利率、净资产收益率这四个指标在第一个主成分最大，所以来解释第一个主成分，这些因子代表企业的盈利能力，因此第一个主成分因子称为盈利能力因子。流动比率、速动比率、资产负债率在第二个主成分因子最大，第二个主成分因子受流动比率和资产负债率影响较大，代表了企业的偿债能力，因此第二个主成分因子被称为偿债能力因子。营业收入增长率和净利润增长率在第三个主成分因子最大，所以对第三个主成分因子影响较大，代表了企业的发展能力，被称为发展能力因子。第四个主成分因子受流动资产周转率和总资产周转率的影响较大，第四个主成分因子代表了企业的营运能力，因此被称为营运能力因子。

表3 旋转后的成分矩阵a

2.4 因子得分计算

由表4 可知，建立因子得分模型：

表4 成分得分系数矩阵

F=0.239x+0.213x+0.179x+0.181x+0.195x+…-0.042x

根据上面的因子得分模型，结合2020 年12 月31 日的冷链物流企业财务数据，运用Excel 计算各主成分因子的得分和综合得分，得到冷链物流企业的得分和排名，其结果如表5 所示。

表5 各企业因子得分

2.5 得分结果与分析

根据表5，从总得分的角度来看，冷链物流企业样本中排名前三的是广汇物流、锦江在线和东百集团，排名后三的是长虹美菱、雪人股份和罗牛山。其中，广汇物流是快递快运的头部企业，进入冷链物流领域占据了行业的龙头地位，是因为采用加盟方式并利用拥有的运力网络和服务网点，通过协同效应给予冷链合伙企业以助力，突破区域壁垒。而锦江在线多元化布局的房产企业，正在寻求冷链作为企业转型的着力点，在冷链产业与自营社区相互融合的模式中探索。东百集团属于物流地产和仓储行业，自身全面发展，在疫情的推波助澜和国家监管政策趋严的背景下，高标准冷库会需求激增。

从个别因子来看，F盈利能力因子得分排名前三的企业分别是国药股份、柳药集团和海容冷链。他们的资产报酬率和净资产收益率较高，说明他们资产利用率比较好，整体盈利指标表现良好。F偿债能力因子排名前三的企业分别是福成股份、音飞储存和中兵红箭，他们的资产负债率处于最佳，流动比率较高，这样合理的债务比例不仅能使企业具有良好的偿债能力，还能给企业带来一定的“杠杆效应”和“避税效应”。F发展能力因子排名前三的企业是：广汇物流、东百集团和今天国际，其中广汇物流和东百集团也是综合得分排名的前三，可以看出发展能力对企业的综合排名影响很大，大部分的企业在营业收入增长率和净利润增长率方面上呈现负值，说明疫情对于冷链物流有一定程度的冲击，对企业的营业收入有很大的影响。F营运能力因子排名前三的企业铁龙物流、光明乳业和南京医药，他们的资产周转率高，现金流稳健，铁龙物流和光明乳业是流动资产周转率对因子得分贡献率最大，南京医药则是总资产周转率贡献率最大。

3 结论与建议

综合来看，冷链物流企业的财务绩效差距较小，大部分的综合得分低于1，只有两家企业的综合得分高于1，说明市场之间并未出现悬殊性差距，各类涉及到冷链物流的企业要抢占更大的蛋糕，拉大与其他企业之间的差距的诉求依然很强烈。具体而言，在F发展能力因子中，只有5 家企业为正值，而营运能力因子中，只有4 家企业的值大于1，说明冷链物流企业应该在营运和发展方面寻找弊端，改善决策，加强管理。

根据以上的结论，本文提出如下的建议。一是抢占市场份额，着眼于冷链上下游全链路的构建，提高业务效率，打造企业线上平台，针对性地提高客户粘性，挖掘潜在客户。二是加强成本管理，推动与互联网技术深度融合，以加强对物流成本的控制，提高企业各项盈利指标与净值率。三是完善冷链物流的基础设施和标准体系，设立“无接触配送”保证各方的安全，提高客户的满意程度，提高冷链物流所有流程的安全监督力度。四是提高物流方的资源整合能力，通过平台合作、规划线路等方式降低存货周转率，提高企业的资金流动性，优化资本结构。