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上海市交通运输、仓储业上市公司经营绩效分析

2022-04-27唐柯楠

中国水运 2022年4期
关键词:经营绩效交通运输因子分析

唐柯楠

摘要:本文以2001年证监会行业分类为依据,选取20家上海市交通运输、仓储行业沪深 A 股上市公司为研究对象,从偿债能力、盈利能力、发展能力和营运能力四个方面综合选取11项财务指标构建经营绩效评价体系。采用因子分析法对样本公司2020年财务数据进行处理,共提取出3个主因子,加权计算出因子综合得分并进行排序,最后结合系统聚类将样本公司分为三类。结果显示,多数公司经营绩效有待提高,发展和营运能力普遍偏弱,最终据此结果针对性地提出上海市交通运输、仓储行业上市公司的发展建议。

关键词:交通运输;经营绩效;因子分析

中图分类号:[U6-9]  文献标识码:A   文章编号:1006—7973(2022)04-0010-03

近年来,交通运输与仓储行业的高质量发展,对我国国民经济发展起到了十分关键的推动作用。2020年,党的十九届五中全会对现代化交通运输体系的构建作出了强调;2021年,国务院印发的《“十四五”现代综合交通運输体系发展规划》给交通运输业提出了新的发展要求与发展格局。交通运输、仓储业作为我国的支柱产业,研究该行业上市公司的经营绩效、分析其发展竞争力与潜在财务风险对交通运输、仓储业贯彻落实国家战略、实现高质量的现代化发展,以更好地满足现代经济社会的需要有着重要的意义。

1研究设计

1.1样本选取及数据来源

上海市位于我国东部、长江入海口,是长江经济带发展战略中的重点城市之一,拥有发达的交通运输网络,具备交通运输业现代化发展的诸多有利条件。因此,本文选择上海市进行研究,以证监会2001版行业分类为依据,在交通运输、仓储业沪深 A 股上市公司中剔除 ST 及财务数据缺失的公司,最终选取20家样本公司,以2020年作为研究年度。本文数据均来自国泰安数据库和新浪财经。

1.2评价指标及变量定义

本文从偿债能力、盈利能力、发展能力和营运能力四个方面,选取了11项具有代表性的财务指标构建经营绩效评价指标体系,如表1所示。

在以上11个指标中, X3资产负债率是逆向指标,为了提高分析结果的可靠性,本文通过取倒数的方法对该指标的数据进行正向化处理[1],正向化后的指标记作 X31。

2因子分析

2.1可行性检验

为确认样本数据是否符合因子分析法的条件,在实证分析前,本文采用 KMO 和巴特利特检验方法,通过 SPSS 软件对所选财务指标数据进行可行性检验,结果显示 KMO 值为0.515,大于0.5,巴特利特检验结果的显著性为0.000,小于显著性水平0.05,即通过显著性检验,表明因子分析可行且具有意义[2]。

2.2因子提取

本文采用主成分分析法得出如表2所示的总方差解释表,提取前3个成分为公因子,并按照特征值大于1的要求在碎石图中进行因子个数确认。三个公因子累计总方差解释率为79.775%,表明这3个公因子能够反映原样本数据的大部分信息,可以替代其他指标较为准确地衡量公司绩效[3]。

将提取的3个公因子分别记为 F1、F2、F3,采用凯撒正态化最大方差法对成分矩阵旋转,旋转在4次迭代后已收敛,得到旋转后的成分矩阵如表3所示[4]。其中因子 F1在 X4(资产报酬率)、X5(总资产净利润率)、 X6(净资产收益率)、X7(总资产增长率)、X10(流动资产周转率)以及 X11(总资产周转率)具有较高的载荷,说明F1主要体现公司的盈利能力、发展能力和营运能力;因子 F2在 X1(流动比率)、X2(速动比率)、X3(资产负债率)具有较高的载荷,说明 F2主要体现公司的偿债能力;因子 F3在 X8(营业收入增长率)、X9(应收账款周转率)具有较高的载荷,说明 F3主要体现公司的发展能力和营运能力[5]。

2.3因子评分模型

根据成分得分系数矩阵得到各公因子的得分表达式:

2.4实证结果与分析

根据提取出的3个公因子各自的方差解释率,进行线性加权求和,得到因子综合得分 F 的公式,进而得到样本公司在3个公因子上的综合得分及排名,结果如表4所示。

由表4可知,样本公司中,有13家公司的综合得分为负值,说明多数公司整体经营绩效有待提高。20家公司 F3因子得分均为负值,说明交通运输、仓储业公司营运和发展能力相对较弱。其中,综合得分最高的是上海机场,查阅年报后发现,该公司在疫情的冲击下出现了经营亏损,因此 F1因子得分为负值,但其流动比率、速动比率和资产负债率在20家上市公司中均最佳,因此其 F2因子得分尤为突出,综合来看绩效较好。综合得分最低的公司为春秋航空,其主营业务为航空客运,货运业务量占比非常小。受疫情影响,客运量大幅减少,公司净利润近三年来首次出现亏损,流动比率持续下降,短期偿债能力趋弱,运营效率与往年相比也下降明显,因此,虽然其 F1因子得分最高,但 F2、F3因子得分不容乐观,综合经营绩效较差。

此外,本文对20个样本的综合得分进行聚类分析,得到的树状图如图1所示。根据图1,20个样本公司可分为3类,第一类上市公司的经营绩效最好,综合得分均高于平均值;第二类上市公司经营绩效除前四个公司外,综合得分均小于平均值;第三类上市公司仅为春秋航空一家,其综合得分最低,考虑其以客运业务为主而受新冠疫情影响较大导致经营绩效不佳。总体来看,上海市交通运输、仓储上市公司发展并不均衡,疫情对不同业务类型的冲击程度不同,也是各公司在2020年经营绩效差异显著的原因之一。

3上海市交通运输、仓储上市公司发展建议

3.1巩固海空枢纽地位,建设国际航运中心

上海素有“国际集装箱第一大港”的称号,在此次疫情经济复苏时期中,上海海空运输发挥了重要作用。根据本文实证结果可知,上海市水运公司表现均不佳。为建设国际航运中心,更应取长补短,进一步提升集装箱吞吐能力以巩固第一大港的地位,同时提升航运服务能力与治理能力,积极参与国际运输会议,抓住低碳绿色集约的变革机遇。。

3.2顺应电商发展,提高服务质量

上海市的流量经济、直播电商规模在各类 MCN 机构的带动下不断扩大,物流业务需求增加的同时给交通运输公司提出了更高的要求,交通运输、仓储配套服务发展的迟滞间接形成了公司提升个体发展能力的隐形壁垒。因此,上海市交通运输、仓储业公司应当根据电商发展的趋势,面向不同的物流需求提供个性化的优质服务。

3.3加大科技投入,打造智慧物流

科技创新是降低经营成本、提升运行效率、提高竞争力的关键。交通运输、仓储业公司应当把握好上海市发达的经济、科技优势与较为丰富的人才资源,加大科技创新与应用的资金投入,努力推动新兴技术在仓储、包装、运输、管理等各个环节的应用,推动交通运输、仓储企业向安全智能与绿色集约方向发展,并积极引进交通运输人才。

参考文献:

[1]刘新华.因子分析中数据正向化处理的必要性及其软件实现[J].重庆工学院学报(自然科学版),2009,v.23;No.170(09):152-155.

[2]李璐 , 赵晓晴 , 刘宗烨 , 王晨阳 , 盛春光.应用因子分析法对林业企业的绩效评价[J].东北林业大学学报 ,2021,49(05):153-156+162.

[3]梁君诚 , 饶中政 , 黄子建.我国农药兽药类上市公司财务绩效研究[J].江苏商论 ,2021,No.439(05):70-73.

[4]安雁嵘 , 王丹.健康老龄化数据影响因素分析——基于主成分回归分析法[J].智能计算机与应用 ,2019,9(06):210-213.

[5]沈衡智.文化传媒行业上市公司的财务绩效评价——基于因子分析法[J].生产力研究 ,2021,No.352(11):151-155.

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