上海市交通運輸、倉儲業上市公司經營績效分析

唐柯楠

摘要：本文以2001年證監會行業分類為依據，選取20家上海市交通運輸、倉儲行業滬深 A 股上市公司為研究對象，從償債能力、盈利能力、發展能力和營運能力四個方面綜合選取11項財務指標構建經營績效評價體系。采用因子分析法對樣本公司2020年財務數據進行處理，共提取出3個主因子，加權計算出因子綜合得分并進行排序，最后結合系統聚類將樣本公司分為三類。結果顯示，多數公司經營績效有待提高，發展和營運能力普遍偏弱，最終據此結果針對性地提出上海市交通運輸、倉儲行業上市公司的發展建議。

關鍵詞：交通運輸;經營績效;因子分析

中圖分類號：[U6-9]? 文獻標識碼：A?? 文章編號：1006—7973（2022）04-0010-03

近年來，交通運輸與倉儲行業的高質量發展，對我國國民經濟發展起到了十分關鍵的推動作用。2020年，黨的十九屆五中全會對現代化交通運輸體系的構建作出了強調;2021年，國務院印發的《“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃》給交通運輸業提出了新的發展要求與發展格局。交通運輸、倉儲業作為我國的支柱產業，研究該行業上市公司的經營績效、分析其發展競爭力與潛在財務風險對交通運輸、倉儲業貫徹落實國家戰略、實現高質量的現代化發展，以更好地滿足現代經濟社會的需要有著重要的意義。

1研究設計

1.1樣本選取及數據來源

上海市位于我國東部、長江入海口，是長江經濟帶發展戰略中的重點城市之一，擁有發達的交通運輸網絡，具備交通運輸業現代化發展的諸多有利條件。因此，本文選擇上海市進行研究，以證監會2001版行業分類為依據，在交通運輸、倉儲業滬深 A 股上市公司中剔除 ST 及財務數據缺失的公司，最終選取20家樣本公司，以2020年作為研究年度。本文數據均來自國泰安數據庫和新浪財經。

1.2評價指標及變量定義

本文從償債能力、盈利能力、發展能力和營運能力四個方面，選取了11項具有代表性的財務指標構建經營績效評價指標體系，如表1所示。

在以上11個指標中， X3資產負債率是逆向指標，為了提高分析結果的可靠性，本文通過取倒數的方法對該指標的數據進行正向化處理[1]，正向化后的指標記作 X31。

2因子分析

2.1可行性檢驗

為確認樣本數據是否符合因子分析法的條件，在實證分析前，本文采用 KMO 和巴特利特檢驗方法，通過 SPSS 軟件對所選財務指標數據進行可行性檢驗，結果顯示 KMO 值為0.515，大于0.5，巴特利特檢驗結果的顯著性為0.000，小于顯著性水平0.05，即通過顯著性檢驗，表明因子分析可行且具有意義[2]。

2.2因子提取

本文采用主成分分析法得出如表2所示的總方差解釋表，提取前3個成分為公因子，并按照特征值大于1的要求在碎石圖中進行因子個數確認。三個公因子累計總方差解釋率為79.775%，表明這3個公因子能夠反映原樣本數據的大部分信息，可以替代其他指標較為準確地衡量公司績效[3]。

將提取的3個公因子分別記為 F1、F2、F3，采用凱撒正態化最大方差法對成分矩陣旋轉，旋轉在4次迭代后已收斂，得到旋轉后的成分矩陣如表3所示[4]。其中因子 F1在 X4（資產報酬率）、X5（總資產凈利潤率）、 X6（凈資產收益率）、X7（總資產增長率）、X10（流動資產周轉率）以及 X11（總資產周轉率）具有較高的載荷，說明F1主要體現公司的盈利能力、發展能力和營運能力;因子 F2在 X1（流動比率）、X2（速動比率）、X3（資產負債率）具有較高的載荷，說明 F2主要體現公司的償債能力;因子 F3在 X8（營業收入增長率）、X9（應收賬款周轉率）具有較高的載荷，說明 F3主要體現公司的發展能力和營運能力[5]。

2.3因子評分模型

根據成分得分系數矩陣得到各公因子的得分表達式：

2.4實證結果與分析

根據提取出的3個公因子各自的方差解釋率，進行線性加權求和，得到因子綜合得分 F 的公式，進而得到樣本公司在3個公因子上的綜合得分及排名，結果如表4所示。

由表4可知，樣本公司中，有13家公司的綜合得分為負值，說明多數公司整體經營績效有待提高。20家公司 F3因子得分均為負值，說明交通運輸、倉儲業公司營運和發展能力相對較弱。其中，綜合得分最高的是上海機場，查閱年報后發現，該公司在疫情的沖擊下出現了經營虧損，因此 F1因子得分為負值，但其流動比率、速動比率和資產負債率在20家上市公司中均最佳，因此其 F2因子得分尤為突出，綜合來看績效較好。綜合得分最低的公司為春秋航空，其主營業務為航空客運，貨運業務量占比非常小。受疫情影響，客運量大幅減少，公司凈利潤近三年來首次出現虧損，流動比率持續下降，短期償債能力趨弱，運營效率與往年相比也下降明顯，因此，雖然其 F1因子得分最高，但 F2、F3因子得分不容樂觀，綜合經營績效較差。

此外，本文對20個樣本的綜合得分進行聚類分析，得到的樹狀圖如圖1所示。根據圖1，20個樣本公司可分為3類，第一類上市公司的經營績效最好，綜合得分均高于平均值;第二類上市公司經營績效除前四個公司外，綜合得分均小于平均值;第三類上市公司僅為春秋航空一家，其綜合得分最低，考慮其以客運業務為主而受新冠疫情影響較大導致經營績效不佳?？傮w來看，上海市交通運輸、倉儲上市公司發展并不均衡，疫情對不同業務類型的沖擊程度不同，也是各公司在2020年經營績效差異顯著的原因之一。

3上海市交通運輸、倉儲上市公司發展建議

3.1鞏固?？諛屑~地位，建設國際航運中心

上海素有“國際集裝箱第一大港”的稱號，在此次疫情經濟復蘇時期中，上海?？者\輸發揮了重要作用。根據本文實證結果可知，上海市水運公司表現均不佳。為建設國際航運中心，更應取長補短，進一步提升集裝箱吞吐能力以鞏固第一大港的地位，同時提升航運服務能力與治理能力，積極參與國際運輸會議，抓住低碳綠色集約的變革機遇。。

3.2順應電商發展，提高服務質量

上海市的流量經濟、直播電商規模在各類 MCN 機構的帶動下不斷擴大，物流業務需求增加的同時給交通運輸公司提出了更高的要求，交通運輸、倉儲配套服務發展的遲滯間接形成了公司提升個體發展能力的隱形壁壘。因此，上海市交通運輸、倉儲業公司應當根據電商發展的趨勢，面向不同的物流需求提供個性化的優質服務。

3.3加大科技投入，打造智慧物流

科技創新是降低經營成本、提升運行效率、提高競爭力的關鍵。交通運輸、倉儲業公司應當把握好上海市發達的經濟、科技優勢與較為豐富的人才資源，加大科技創新與應用的資金投入，努力推動新興技術在倉儲、包裝、運輸、管理等各個環節的應用，推動交通運輸、倉儲企業向安全智能與綠色集約方向發展，并積極引進交通運輸人才。

參考文獻：

[1]劉新華.因子分析中數據正向化處理的必要性及其軟件實現[J].重慶工學院學報（自然科學版），2009，v.23;No.170（09）：152-155.

[2]李璐 ， 趙曉晴 ， 劉宗燁 ， 王晨陽 ， 盛春光.應用因子分析法對林業企業的績效評價[J].東北林業大學學報 ，2021，49（05）：153-156+162.

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[4]安雁嶸 ， 王丹.健康老齡化數據影響因素分析——基于主成分回歸分析法[J].智能計算機與應用 ，2019，9（06）：210-213.

[5]沈衡智.文化傳媒行業上市公司的財務績效評價——基于因子分析法[J].生產力研究 ，2021，No.352（11）：151-155.