徐文瑞

中圖分類號(hào)：F224 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

內(nèi)容摘要：電子商務(wù)的快速發(fā)展影響了我國(guó)物流行業(yè)的產(chǎn)業(yè)布局和業(yè)態(tài)發(fā)展，因此本文提出了電商經(jīng)濟(jì)時(shí)代物流公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)的新要求，并著重考慮了融資能力對(duì)企業(yè)的生存和發(fā)展的影響，選擇了籌資現(xiàn)金流量金額/資產(chǎn)合計(jì)等指標(biāo)納入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。本文排除了非物流業(yè)務(wù)收入占比過高的公司，選取了57個(gè)非ST上市公司作為研究樣本，以其2013-2015年的數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)，然后選擇了因子分析法計(jì)算主成分因子的載荷系數(shù)，確認(rèn)了反映電商經(jīng)濟(jì)時(shí)代的物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)估算模型，并計(jì)算出物流上市公司近三年的績(jī)效評(píng)價(jià)得分。結(jié)果顯示，我國(guó)物流上市公司的發(fā)展不均衡，償債能力較強(qiáng)，盈利能力和運(yùn)營(yíng)能力不均衡，融資能力較弱。從存貨周轉(zhuǎn)能力看，物流公司普遍有所提升，提升幅度存在明顯差異。

關(guān)鍵詞：物流公司 經(jīng)營(yíng)績(jī)效 因子分析法 融資能力

引言

近年來(lái)，全國(guó)各地的實(shí)體店頻現(xiàn)“倒閉潮”，但電商卻在各大節(jié)慶日迎來(lái)了一個(gè)又一個(gè)網(wǎng)購(gòu)狂歡，2016年“雙11”當(dāng)日，淘寶天貓的交易額超過1207億，超過了萬(wàn)達(dá)集團(tuán)2016年上半年的總營(yíng)業(yè)收入。規(guī)模迅速膨脹的電商帶動(dòng)了物流快遞業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)服務(wù)業(yè)、包裝分揀行業(yè)等第三方服務(wù)行業(yè)的快速發(fā)展，然而值得關(guān)注的是，支撐電商快速發(fā)展的關(guān)鍵因素—高效率優(yōu)勢(shì)正在逐步減弱，主要是受到物流行業(yè)整體運(yùn)營(yíng)效率波動(dòng)的影響。物流產(chǎn)業(yè)鏈的運(yùn)轉(zhuǎn)效率影響了商品流轉(zhuǎn)速度，進(jìn)而影響到上游制造業(yè)和下游相關(guān)服務(wù)行業(yè)，因此測(cè)評(píng)物流行業(yè)效率、找出物流企業(yè)生存和發(fā)展的薄弱點(diǎn)，對(duì)我國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要意義。

電商經(jīng)濟(jì)時(shí)代物流公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)的新要求

國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者針對(duì)物流行業(yè)建立了多個(gè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估模型，普遍認(rèn)可將總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、非流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、資本收益率等指標(biāo)納入經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)估模型，但國(guó)內(nèi)外專家在衡量物流企業(yè)償債能力、成長(zhǎng)能力、融資能力、可持續(xù)發(fā)展能力等評(píng)價(jià)指標(biāo)選取方面未達(dá)成共識(shí)。如英國(guó)學(xué)者Christpher M （1999）認(rèn)為訂單周轉(zhuǎn)速度、訂單完成率、貨物交付安全性等指標(biāo)應(yīng)當(dāng)納入物流企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)模型的指標(biāo)體系中，而麻省理工學(xué)院史隆管理學(xué)院的Davis（1999）認(rèn)為物流業(yè)管理績(jī)效評(píng)價(jià)應(yīng)當(dāng)考慮物流公司的存貨投資收益、存貨控制水平、項(xiàng)目完成率、平均延遲天數(shù)。隨著物流信息系統(tǒng)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，Lee與Billington（2006）認(rèn)為總訂單循環(huán)周期、存貨的周轉(zhuǎn)率、訂單響應(yīng)時(shí)間、平均退貨率、交付靈活性等方面都應(yīng)當(dāng)列為績(jī)效考核內(nèi)容。Amer Hamdan等（2008）基于改進(jìn)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型建立了物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)估模型，為后續(xù)的績(jī)效影響因子提取研究提供了關(guān)鍵性的幫助。

由于制度差異、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度和資本市場(chǎng)開放度不同，國(guó)外專家學(xué)者選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并不適用于我國(guó)的物流企業(yè)評(píng)價(jià)，因此不少國(guó)內(nèi)學(xué)者基于國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀構(gòu)建了差異化的指標(biāo)體系。比如，國(guó)內(nèi)學(xué)者全春光（2010）引入規(guī)模效率評(píng)價(jià)指標(biāo)，基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法建立了國(guó)內(nèi)物流企業(yè)管理績(jī)效評(píng)價(jià)模型，并以24家上市物流公司為樣本進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果顯示我國(guó)物流上市公司總體績(jī)效不高，主要原因是規(guī)模擴(kuò)張并未促進(jìn)效率提升。呂璠和李竹梅（2013）將盈利能力和可持續(xù)發(fā)展能力等方面指標(biāo)加入指標(biāo)體系，利用突變級(jí)數(shù)法以及數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)35家上市物流企業(yè)進(jìn)行了績(jī)效評(píng)估，結(jié)果顯示，部分物流企業(yè)生存能力和發(fā)展能力不均衡，未達(dá)到最大產(chǎn)出規(guī)模點(diǎn)，經(jīng)營(yíng)績(jī)效還有很大的提升空間。除了應(yīng)用因子分析法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，部分學(xué)者嘗試建立了其他模型，比如張中文（2011）基于改進(jìn)理想點(diǎn)法建立了物流業(yè)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)模型。弓憲文（2013）基于熵權(quán)法建立了針對(duì)保稅物流企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)模型。程大友和王爍（2014）應(yīng)用層次分析法確定了物流公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響因素及權(quán)重。毛金芬和吳銘峰（2014）應(yīng)用沃爾評(píng)分法綜合評(píng)價(jià)了物流企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。

近幾年，電商的爆炸式發(fā)展對(duì)物流行業(yè)產(chǎn)生了巨大影響，對(duì)物流行業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效的評(píng)價(jià)提出了新要求?？焖僭鲩L(zhǎng)的物流需求使得物流企業(yè)的績(jī)效評(píng)價(jià)趨于動(dòng)態(tài)化，針對(duì)物流行業(yè)績(jī)效的影響因素研究擴(kuò)大到市場(chǎng)結(jié)構(gòu)方面?？梢哉J(rèn)為，跨境電商和農(nóng)村市場(chǎng)物流需求的增長(zhǎng)將彌補(bǔ)經(jīng)濟(jì)下行壓力下的需求緊縮，物流需求的增長(zhǎng)將是長(zhǎng)期快速波動(dòng)向上的發(fā)展趨勢(shì)，所以物流企業(yè)的融資能力是評(píng)價(jià)公司績(jī)效的重要因素。而且，當(dāng)前的實(shí)證研究原始數(shù)據(jù)的收集過于粗糙，沒有考慮到上市公司非主營(yíng)業(yè)務(wù)對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，特別是當(dāng)前不少上市公司都涉及了房地產(chǎn)或相關(guān)行業(yè)，最為典型的是上海海博物流有限公司于2014年由主營(yíng)業(yè)務(wù)物流業(yè)務(wù)變?yōu)椤拔锪?地產(chǎn)開發(fā)”，并于2015年將公司證券簡(jiǎn)稱由“海博股份”更名為“光明地產(chǎn)”。若不剔除與物流產(chǎn)業(yè)鏈不相關(guān)的非主營(yíng)業(yè)務(wù)的影響，實(shí)證結(jié)果存在失真的可能性，因此本文將人工篩選原始數(shù)據(jù)，以保證結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

電商經(jīng)濟(jì)下物流公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的評(píng)價(jià)模型

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取的樣本來(lái)自滬深兩市，同時(shí)按照以下三個(gè)限制條件進(jìn)行樣本篩選：第一，由于本文選用面板數(shù)據(jù)，要求原始數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度一致，因此篩選2013-2015年間的原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)完整的樣本；第二，排除主營(yíng)業(yè)務(wù)為非物流行業(yè)或者非主營(yíng)業(yè)務(wù)收入占比超過50%的企業(yè)；第三，未被出具非標(biāo)準(zhǔn)無(wú)保留意見審計(jì)報(bào)告。最終本次研究確認(rèn)57個(gè)非ST上市公司的樣本，股票代碼和名稱如表1所示。

本文原始數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）、wind數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)證監(jiān)會(huì)網(wǎng)站、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)等，人工識(shí)別主營(yíng)業(yè)務(wù)類別和非主營(yíng)業(yè)務(wù)占比等，并且人工收集物流業(yè)務(wù)收入等部分?jǐn)?shù)據(jù)。

（二）指標(biāo)選擇

本文選擇存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量金額/資產(chǎn)合計(jì)、流動(dòng)比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、非流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、速動(dòng)比率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)收益率、物流業(yè)務(wù)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、每股收益增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率、資本收益率、衍生金融負(fù)債/負(fù)債合計(jì)、籌資現(xiàn)金流量金額/資產(chǎn)合計(jì)、有形凈值債務(wù)率18項(xiàng)指標(biāo)組成物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

（三）綜合績(jī)效評(píng)價(jià)過程

由于本文建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包含較多指標(biāo)變量，因此本次研究應(yīng)用因子分析法對(duì)所選擇的指標(biāo)體系進(jìn)行分析，首先采用均值化的方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后使用EViews8.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)適用性檢驗(yàn)。

本文使用EViews8.0軟件進(jìn)行KMO統(tǒng)計(jì)量和Bartletts球狀檢驗(yàn)，以便確認(rèn)數(shù)據(jù)的適用性。將57個(gè)樣本的2015年數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件，分別選擇KMO檢驗(yàn)程序和Bartletts球狀檢驗(yàn)程序，結(jié)果如表2所示。

從表2中可以直觀看出，Bartlett球狀檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)值為459.505，在1%的水平下顯著可信，說明本次研究選擇的指標(biāo)是比較適合做因子分析，同時(shí)，KMO統(tǒng)計(jì)量值為0.697，大于0.5，說明適合選用因子分析法，因此進(jìn)一步做總方差分析，結(jié)果如表3所示。

從表3中的6個(gè)主成分可以看出，原始變量信息的解釋比例達(dá)到了84.313%，說明提取的六個(gè)公共因子充分的保留了原始數(shù)據(jù)信息，而且整體效果是比較理想的。進(jìn)一步，選擇因子旋轉(zhuǎn)法使因子載荷系數(shù)分化。經(jīng)過最大方差法旋轉(zhuǎn)后，主因子F1在物流業(yè)務(wù)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率和總資產(chǎn)收益率等指標(biāo)的載荷系數(shù)較大，所以反映的是盈利能力。主因子F2在經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量金額/資產(chǎn)合計(jì)和速動(dòng)比率等指標(biāo)的載荷系數(shù)較大，所以反映的是償債能力。以此分析，主因子F3反映的是成長(zhǎng)能力，主因子F4反映的是存貨周轉(zhuǎn)能力，主因子F5反映的是營(yíng)運(yùn)能力，主因子F6反映的是融資能力。具體結(jié)果如表4所示。

確定主成分因子的系數(shù)后，本文根據(jù)估計(jì)結(jié)果確定的各因子的計(jì)算公式，再將樣本的數(shù)據(jù)帶入計(jì)算模型，得到物流業(yè)上市公司2013-2015年的綜合得分，具體如表5所示。

從表5中可以看出，2013年度的中海集運(yùn)、宜昌交運(yùn)、上海機(jī)場(chǎng)等公司績(jī)效評(píng)價(jià)得分較高，2014年度的中海集運(yùn)、招商輪船、飛力達(dá)等公司績(jī)效評(píng)價(jià)得分較高，2015年度的飛力達(dá)、宜昌交運(yùn)、中海集運(yùn)等公司績(jī)效評(píng)價(jià)得分較高。

整體上看，我國(guó)物流上市公司的發(fā)展不均衡。從盈利能力得分、成長(zhǎng)能力得分和運(yùn)營(yíng)能力得分看，我國(guó)物流上市公司的發(fā)展較為穩(wěn)定，與外部大環(huán)境的波動(dòng)趨勢(shì)基本一致。從存貨周轉(zhuǎn)能力看，物流公司普遍有所提升，提升幅度存在明顯差異。從償債能力方面看，我國(guó)物流公司的償債能力得分普遍偏高，主要原因可能是物流公司短期負(fù)債較少，資金壓力小。但從融資能力評(píng)分看，我國(guó)物流上市公司的融資能力相對(duì)較弱，利息率普遍偏高，說明我國(guó)物流上市企業(yè)較難獲得銀行的低息貸款，更多的是從其他企業(yè)借款或通過其他高息渠道借款，會(huì)影響到企業(yè)的生存和成長(zhǎng)。上市的物流公司尚且如此，數(shù)以千計(jì)的中小物流企業(yè)就更加不具備低息融資能力了。長(zhǎng)此以往，非常不利于我國(guó)物流行業(yè)的發(fā)展，也不利于我國(guó)商品的流通和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，因此應(yīng)當(dāng)著重加強(qiáng)物流企業(yè)的融資能力。

從物流績(jī)效的評(píng)價(jià)結(jié)果看，本文考慮了融資能力對(duì)企業(yè)的生存和發(fā)展的影響，將籌資現(xiàn)金流量金額/資產(chǎn)合計(jì)等指標(biāo)納入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系后，降低了資產(chǎn)規(guī)模效應(yīng)引發(fā)的評(píng)價(jià)結(jié)果失真，可以較為客觀真實(shí)的反映企業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效水平。

結(jié)論

本文選擇了因子分析法計(jì)算主成分因子的載荷系數(shù)，著重于確認(rèn)反映電商經(jīng)濟(jì)時(shí)代的物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，并且考慮到融資能力對(duì)企業(yè)的生存和發(fā)展的影響，選擇了籌資現(xiàn)金流量金額/資產(chǎn)合計(jì)等指標(biāo)。本文人工剔除了主營(yíng)業(yè)務(wù)已經(jīng)偏離物流產(chǎn)業(yè)的樣本，并且人工收集了物流業(yè)務(wù)收入、主營(yíng)業(yè)務(wù)中物流業(yè)務(wù)的收入占比等部分?jǐn)?shù)據(jù)，最終得到了物流上市公司近三年的績(jī)效評(píng)價(jià)得分，并結(jié)合實(shí)際情況對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行了進(jìn)一步的分析，證實(shí)了研究模型的實(shí)用性。

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