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基于PCA-DEA模型的物流企業(yè)經(jīng)營績效評價

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文章出處:作者:人氣:-發(fā)表時間:2024-09-07 08:16:00

 

0 引言

物流產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的“命脈”,為各行各業(yè)提供必需的服務(wù),是社會經(jīng)濟(jì)有序開展的基礎(chǔ)條件,物流產(chǎn)業(yè)在民生和經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著核心的服務(wù)職能和支持保障作用。2022年,《“十四五”現(xiàn)代流通體系建設(shè)規(guī)劃》中提出物流行業(yè)要不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),以實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展為目標(biāo),物流上市企業(yè)作為物流產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)頭羊,擔(dān)任著在實(shí)踐和探索中發(fā)掘現(xiàn)代物流的重要職能,物流上市企業(yè)的經(jīng)營狀況關(guān)乎物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展態(tài)勢。

如何評價物流企業(yè)經(jīng)營績效獲得了大量學(xué)者的關(guān)注,梁丹通過主成分分析法評價港口物流公司的經(jīng)營績效[1],蔡文浩同樣采用PCA分析交運(yùn)物流業(yè)上市公司的財務(wù)績效[2];邵博利用DEA模型對第三方物流企業(yè)進(jìn)行績效評價[3]。鑒于此,本文將DEA模型與PCA法結(jié)合,基于PCA-DEA模型評價我國物流上市公司經(jīng)營績效,從宏觀上分析經(jīng)營狀況,以期為物流上市公司提升績效和持續(xù)健康發(fā)展提供借鑒[4]

1 研究樣本選擇及評價體系構(gòu)建

為了全面具體地評價A股物流上市企業(yè)的經(jīng)營績效,本文以申萬行業(yè)分類為依據(jù),選取二級行業(yè)物流業(yè)為研究對象,共計56家公司,同時搜集56家公司2021年年報數(shù)據(jù)為研究樣本,數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫,部分缺失值根據(jù)年報手動計算。《企業(yè)績效評價細(xì)則(修訂)》規(guī)定企業(yè)經(jīng)營效益水平包括盈利能力、資產(chǎn)運(yùn)營水平、償債能力和后續(xù)發(fā)展能力,對非金融公司的績效評價也須從這四個方面展開。在進(jìn)行物流企業(yè)經(jīng)營績效評價時,考慮到物流企業(yè)實(shí)際情況以及指標(biāo)獲取的可操作性,本文在四個維度的基礎(chǔ)上增加資金周轉(zhuǎn)維度,選取21個指標(biāo)來全面構(gòu)建物流企業(yè)經(jīng)營績效評價指標(biāo)體系[5],如表1所示。

2 研究方法

2.1 主成分分析法(PCA)。

主成分分析法(PCA)是一種“降維”算法,它能將多個指標(biāo)轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)(即主成分),轉(zhuǎn)換后的主成分是彼此獨(dú)立的原始變量的線性組合,保留了大部分原始數(shù)據(jù)的信息。通過主成分分析,可以去除指標(biāo)中的“噪聲”和重要性較低的指標(biāo),在降低轉(zhuǎn)化中的信息損失的同時提高數(shù)據(jù)處理的速度。

表1 預(yù)選指標(biāo)體系

表格圖

2.2 數(shù)據(jù)包絡(luò)模型(DEA)。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析由Charnes等首次提出,該方法被廣泛應(yīng)用于評價上市企業(yè)運(yùn)行效率。DEA通過眾多決策單元的投入與產(chǎn)出確定最佳生產(chǎn)狀態(tài),再對比樣本的投入產(chǎn)出情況與最佳生產(chǎn)狀態(tài),從而判斷DEA是否有效。本文欲選取以投入為導(dǎo)向的DEA-BCC模型,其原理如下所示:

圖

3 實(shí)證分析

考慮到五個維度共21個預(yù)選指標(biāo)間存在不可避免的關(guān)聯(lián)性,為了盡可能減少由于指標(biāo)關(guān)聯(lián)而導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營信息重復(fù)反映和滿足DEA模型的規(guī)定,本文首先采用主成分分析法對預(yù)選的21項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行降維,以期實(shí)現(xiàn)希望用較少的指標(biāo)來更加全面地反映企業(yè)的經(jīng)營狀況,同時加強(qiáng)DEA模型分析的可操作性。鑒于此,本文將利用SPSS 26.0來實(shí)現(xiàn)主成分分析法的指標(biāo)篩選。

表2 投入、產(chǎn)出指標(biāo)的KMO檢驗(yàn)和巴特利特球形度檢驗(yàn)

表格圖

3.1 對投入和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行主成分分析。

利用SPSS 26.0對56家物流企業(yè)的13個投入指標(biāo)和8個產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和巴特利特球形度檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。可以看出,投入指標(biāo)的KMO值為0.617,產(chǎn)出指標(biāo)的KMO值0.662,兩者均大于0.5,且Sig.=0,兩種指標(biāo)均適合進(jìn)行因子分析,因此本文中主成分分析法適用于物流企業(yè)。

通過SPSS采用主成分分析法將預(yù)選指標(biāo)數(shù)據(jù)降維,其中,投入指標(biāo)共提取4個主成分F1、F2、F3、F4,4個主成分的方差貢獻(xiàn)率累計達(dá)到76.372%;產(chǎn)出指標(biāo)共提取2個主成分Z1、Z2,2個主成分的方差貢獻(xiàn)率累計達(dá)到77.105%,據(jù)此判斷,經(jīng)過PCA篩選出來的6個主成分較適合替代原先的預(yù)選指標(biāo),使得物流企業(yè)經(jīng)營績效評價更加高效具體。接著通過最大方差法來進(jìn)行投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的旋轉(zhuǎn),獲得因子載荷系數(shù)如表3所示,以此確定每個主成分中隱變量的重要性[3]

由表3可知,投入指標(biāo)的主成分F1中重要性較高的指標(biāo)為經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/流動負(fù)債和全部現(xiàn)金回收率,反映物流企業(yè)經(jīng)營管理效率和通過經(jīng)營活動利用資產(chǎn)創(chuàng)造現(xiàn)金流入的能力強(qiáng)弱;主成分F2中重要性較高的指標(biāo)為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,反映物流企業(yè)周轉(zhuǎn)各類資產(chǎn)的效率、流動資產(chǎn)的運(yùn)用效率和營運(yùn)管理能力的強(qiáng)弱;主成分F3中重要性較高的指標(biāo)為長期資本負(fù)債率,反映企業(yè)的長期資本結(jié)構(gòu)狀態(tài),長期資本負(fù)債率與企業(yè)償還長期債務(wù)的能力成反比,可以用來判斷企業(yè)的債務(wù)情況;主成分F4中重要性較高的指標(biāo)為籌資活動債權(quán)人現(xiàn)金凈流量和籌資活動股東現(xiàn)金凈流量,反映企業(yè)的籌資渠道是否豐富,現(xiàn)金流量是否健康以及管理層是否擁有卓越的資金管理能力。反映物流企業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)的主成分Z1中重要性較高的指標(biāo)為資產(chǎn)報酬率、凈資產(chǎn)收益率和成本費(fèi)用利潤率,反映物流企業(yè)利用現(xiàn)有資產(chǎn)創(chuàng)造利潤、獲取收益的能力以及利用成本的效率;主成分Z2中重要性較高的指標(biāo)為總資產(chǎn)增長率、資本保值增值率和固定資產(chǎn)增長率,反映總資產(chǎn)和固定資產(chǎn)的增長幅度以及企業(yè)資本積累能力。

根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣計算,得到以下6個主成分表達(dá)式,各公司主成分得分如表4所示。

表3 因子載荷系數(shù)表

表格圖
圖
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表4 主成分得分

表格圖

3.2 DEA效率分析。

通過主成分分析法處理后,共獲取到4個新投入指標(biāo)和2個產(chǎn)出指標(biāo),由于DEA模型要求輸入和產(chǎn)出的數(shù)據(jù)均為非負(fù)數(shù),因此采用Min-Max法處理新的指標(biāo)數(shù)據(jù)以滿足DEA模型數(shù)據(jù)的非負(fù)性。DEA模型包括CCR和BCC兩種模型,考慮到物流企業(yè)規(guī)模的可變性,因此本文采用BCC模型,通過DEAP 2.1進(jìn)行測算,測算結(jié)果如表5所示。

56家物流企業(yè)的綜合效率平均值為0.732,從行業(yè)宏觀來看,說明物流業(yè)整體資產(chǎn)配置較為合理,經(jīng)營績效表現(xiàn)良好,資源配置水平和資源利用效率處于高位。有14家物流企業(yè)的綜合效率為1,達(dá)到技術(shù)有效的狀態(tài),占樣本總數(shù)的25%,同時,也有28家企業(yè)的綜合效率低于平均值。綜合效率是純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩者的乘積,在關(guān)注企業(yè)綜合效率的同時也要關(guān)注另外兩項(xiàng)的得分,如果出現(xiàn)一項(xiàng)得分低或兩項(xiàng)得分都低,就會出現(xiàn)企業(yè)達(dá)到技術(shù)無效的狀態(tài)。在處于技術(shù)無效的42家企業(yè)中,僅有7家企業(yè)綜合效率值大于0.8,高達(dá)35家企業(yè)綜合效率值低于0.8,說明這35家企業(yè)在資源配置和利用效率上存在一定的問題,整體經(jīng)營績效并不突出,在相同的投入下未能實(shí)現(xiàn)良好的產(chǎn)出效益。其中,新寧物流綜合效率值僅有0.279,遠(yuǎn)低于平均值。

表5 物流企業(yè)經(jīng)營績效評價結(jié)果

表格圖

注:Crste為綜合效率,Vrste為純技術(shù)效率,Scale為規(guī)模效率,“irs”為規(guī)模效益遞增,“-”為規(guī)模效益不變。

從物流企業(yè)的純技術(shù)效率角度分析,有20家企業(yè)達(dá)到技術(shù)效率有效,占樣本總量的35.71%,其中有14家企業(yè)的綜合效率值也為1。值得關(guān)注的是,雖然有6家企業(yè)純技術(shù)效率為1,但依舊沒有達(dá)到DEA有效狀態(tài),他們分別是東方嘉盛、長江投資、圓通速遞、長久物流、嘉友國際和法蘭泰克。反映了這6家公司目前技術(shù)方面的資源配置已經(jīng)達(dá)到了最佳狀態(tài),但還需要調(diào)整生產(chǎn)規(guī)模。物流上市企業(yè)純技術(shù)效率平均值為0.902,樣本整體在技術(shù)上存在9.8%的資源沒有實(shí)現(xiàn)有效配置。縱觀樣本,有36家企業(yè)的Vrste超過了平均值,公司之間極差達(dá)到了0.432,說明物流行業(yè)參差不齊,各企業(yè)之間經(jīng)營技術(shù)效率差距較大,存在相當(dāng)數(shù)量的技術(shù)有效性較差的企業(yè)。遠(yuǎn)大控股的Vrste最低,僅為0.568,公司的技術(shù)有效性有待提高,對于所有Vrste未達(dá)到1的企業(yè),都需要不斷提升公司技術(shù)水平,爭取實(shí)現(xiàn)技術(shù)效率最優(yōu)。

從物流企業(yè)的規(guī)模效率角度分析,56家物流上市企業(yè)中有14家企業(yè)規(guī)模效率有效,達(dá)到了最佳規(guī)模。規(guī)模效率反映的是實(shí)際規(guī)模和最佳生產(chǎn)規(guī)模之間的差距,說明這14家公司已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了財務(wù)資源的最佳配置,達(dá)到了最佳生產(chǎn)規(guī)模。在企業(yè)達(dá)到最佳規(guī)模時,企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大并不會使規(guī)模收益增加;而當(dāng)企業(yè)沒有達(dá)到最佳規(guī)模時,規(guī)模收益處于邊際遞減的狀態(tài),隨著企業(yè)不斷擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,反而會導(dǎo)致企業(yè)浪費(fèi)資源,經(jīng)營績效越來越差。

從表5中可以看出,56家物流企業(yè)的規(guī)模報酬均為遞增或規(guī)模報酬不變,從生產(chǎn)規(guī)模上來看,樣本企業(yè)均有大量的發(fā)展?jié)摿ΑN覈锪骺傤~不斷上升,物流需求不斷增加。隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,我國齊全的工業(yè)體系、完整的工業(yè)制造配套、全面的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新會繼續(xù)促進(jìn)物流發(fā)展,因此,物流企業(yè)擁有著廣闊的市場和發(fā)展機(jī)會,企業(yè)應(yīng)當(dāng)及時調(diào)整規(guī)模,通過規(guī)模收益渠道提升經(jīng)營績效,通過擴(kuò)大資本投入提高產(chǎn)出水平,達(dá)到最佳生產(chǎn)規(guī)模。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論。

本文將主成分分析法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析相結(jié)合,為物流企業(yè)構(gòu)建了新的經(jīng)營績效評價體系,首先借助主成分分析法篩選財務(wù)指標(biāo),然后利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型綜合評價對56家物流上市公司的經(jīng)營效率。研究結(jié)果表明,物流上市公司經(jīng)營績效綜合效率優(yōu)化空間較大,相較于綜合效率,純技術(shù)效率處于良好水平,各企業(yè)規(guī)模效率參差不齊,結(jié)合各企業(yè)實(shí)際情況來看,說明影響物流企業(yè)經(jīng)營績效的關(guān)鍵因素是管理模式、內(nèi)部結(jié)構(gòu)與生產(chǎn)規(guī)模等因素。樣本整體均處于規(guī)模收益遞增或不變,說明物流上市企業(yè)可以通過擴(kuò)大資本投入提高產(chǎn)出水平,達(dá)到最佳生產(chǎn)規(guī)模。

4.2 建議

(1)從政府角度。政府要政策上扶持,行動上鼓勵,持續(xù)改善營商環(huán)境。從《國家物流樞紐布局和建設(shè)規(guī)劃》到《“十四五”現(xiàn)代物流發(fā)展規(guī)劃》,政府應(yīng)當(dāng)加快布局建設(shè)國家物流樞紐和物流基地,從政策和資金上給予優(yōu)秀物流企業(yè)支持。同時,政府應(yīng)當(dāng)鼓勵地企合作,加快產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈融合,實(shí)現(xiàn)物流現(xiàn)代化發(fā)展。

(2)從企業(yè)角度。企業(yè)首先要有效配置資源,優(yōu)化自身資本結(jié)構(gòu),提高資金利用效率。物流企業(yè)的規(guī)模和投入資本會顯著影響經(jīng)營績效,規(guī)模過大容易浪費(fèi)資源,規(guī)模過小難以實(shí)現(xiàn)最佳產(chǎn)出效益。面對潛力巨大的物流市場,作為具有高投入,回報期長等特點(diǎn)的重資產(chǎn)企業(yè),物流企業(yè)要充分利用資源,通過渠道融資優(yōu)化自身資本結(jié)構(gòu),提高資金利用效率。其次,物流企業(yè)要積極創(chuàng)新,發(fā)展智慧物流提高企業(yè)競爭力。近年來5G、AI等智能技術(shù)的發(fā)展為物流領(lǐng)域提供了豐富的發(fā)展前景,各企業(yè)不斷涌現(xiàn)無人物流、智能倉儲、自動化等新業(yè)態(tài)。物流企業(yè)應(yīng)該積極創(chuàng)新,用創(chuàng)新力去同質(zhì)化,實(shí)現(xiàn)與其他實(shí)體行業(yè)的數(shù)字化融合升級。

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