□ 王俊鵬

(南京林業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，江蘇 南京 210037)

電商的迅速興起、跨境貿(mào)易的繁榮發(fā)展給物流行業(yè)帶來了巨大的發(fā)展前景。隨著物流行業(yè)的市場競爭越來越激烈，物流企業(yè)只有通過不斷并購以擴大競爭力，但企業(yè)在運營過程中很容易出現(xiàn)收益與預(yù)期目標不一致的情況，進而產(chǎn)生財務(wù)風險，影響企業(yè)的正常運轉(zhuǎn)。如果企業(yè)不對財務(wù)風險進行有效的識別和控制，產(chǎn)生的財務(wù)危機必然會對企業(yè)發(fā)展造成巨大的損失。

對于企業(yè)的財務(wù)風險評價，相關(guān)學者已有研究。國外學者Altman最早提出使用Z-Score模型來評價財務(wù)風險，Z值越低表示財務(wù)風險越大；Ohlson首次通過Logistic模型來預(yù)測企業(yè)破產(chǎn)情況。國內(nèi)學者則在國外研究的基礎(chǔ)上，改進模型或是將多種模型進行對比研究來評價企業(yè)財務(wù)風險。李長山通過Logistic模型對制造業(yè)上市公司進行預(yù)測，發(fā)現(xiàn)Logistic模型對企業(yè)財務(wù)預(yù)警效果較強；陳芳、吳杰對中小企業(yè)財務(wù)危機進行預(yù)測，通過將因子分析法和Logistic模型進行對比得出結(jié)果[1]。

針對物流企業(yè)財務(wù)風險評價的特點，本文擬收集物流上市公司2020年相關(guān)數(shù)據(jù)，通過因子分析法對物流企業(yè)財務(wù)風險進行綜合評價，并根據(jù)得分結(jié)果選取相應(yīng)公司進行具體分析，以提出相關(guān)改進建議。

1 研究設(shè)計

1.1 樣本選擇

文章參考2020年證監(jiān)會上市公司行業(yè)分類，選取2020年在滬深證券交易所的A股物流上市公司為樣本，通過Stata篩選數(shù)據(jù)來刪除數(shù)據(jù)缺失的樣本，同時剔除了ST、PT企業(yè)以避免異常值的影響，最終確定了54家物流企業(yè)為本文研究對象。文中所有數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫和巨潮資訊網(wǎng)。

1.2 財務(wù)指標選取

文章在盈利能力、營運能力、成長能力、償債能力四個指標的基礎(chǔ)上，考慮對于物流企業(yè)來說，現(xiàn)金流量比會計利潤更能反映企業(yè)的經(jīng)營情況，因而加入反映企業(yè)現(xiàn)金流量的指標；由于所選樣本皆為上市公司，因此在盈利能力指標中加入每股收益指標(EPS)來衡量企業(yè)普通股的盈利能力。綜上，本文共選取17個具有代表性的指標(如表1)，從盈利能力、營運能力、成長能力、償債能力和現(xiàn)金流量五個方面來評價物流上市企業(yè)的財務(wù)風險。

表1 指標選取

2 模型構(gòu)建

2.1 可行性檢驗

首先采用KMO和Bartlett度量對原始數(shù)據(jù)進行檢驗，判定數(shù)據(jù)是否適用于因子分析法。結(jié)果如表2所示，KMO值為0.627，大于0.5，Bartlett球形度檢驗的觀測值為939.092，df值為136,Sig.為0.000，相應(yīng)的概率p小于顯著性水平0.05，因此樣本數(shù)據(jù)適合進行因子分析。

表2 KMO檢驗和Bartlett檢驗

2.2 因子提取

在表3的總方差解釋表格中，前五個成分的特征根大于1且方差累計解釋率達到80.136%，滿足累計解釋率超過80%的要求，說明因子分析效果良好。旋轉(zhuǎn)后5個成分特征值和貢獻率發(fā)生變化，累計貢獻率保持一致，說明原始變量的共同度不受影響，重新分配各個因子解釋原始變量的方差，改變了各因子的方差貢獻，使得因子易于解釋。

表3 公因子特征值與解釋率

在2020年數(shù)據(jù)成分矩陣的基礎(chǔ)上，通過最大方差法進行旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣,根據(jù)17個指標分別占各主成分的比重，解釋本文5個主成分的經(jīng)濟含義?？梢钥闯?，F(xiàn)1中占載荷量較大的指標分別有x17(產(chǎn)權(quán)比率)、x13(資產(chǎn)負債率)、x14(流動比率)和x15(速動比率)，這四個指標主要反映了公司的償債能力，所以可以把F1稱為償債能力主成分；F2中占載荷量較大的指標分別為x1(每股收益)、x2(營業(yè)利潤率)、x3(總資產(chǎn)凈利潤率)和x4(凈資產(chǎn)收益率)，四者均為盈利能力指標，所以F2可以被稱為盈利能力主成分；F3中占載荷量較大的指標分別為x5(總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率)、x6(流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率)和x7(應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率)，三者均為營運能力指標，所以F3可以被稱為營運能力主成分；F4中占載荷量最多的指標為x8(主營業(yè)務(wù)收入增長率)、x9(凈利潤增長率)和x10(總資產(chǎn)增長率)，三者均為成長能力指標，所以F4也可以叫做成長能力主成分；F5占載荷量最多的兩個指標為x11(經(jīng)營現(xiàn)金凈流量對負債比率)和x12(現(xiàn)金流量比率)，兩者皆反映企業(yè)現(xiàn)金流量水平，因而F5可以被稱為現(xiàn)金流量主成分[2]。

對變量進行回歸，得到2020 年的成分得分系數(shù)矩陣(見表4)。根據(jù)表4因子得分矩陣表，可知各主成分表達式如下，用F表示：

F1=0.02x1+0.032x2+0.031x3+0.009x4-0.02x5-0.017x6-0.008x7+0.007x8+0.006x9+0.053x10-0.011x11+0.098x12+0.18x13+0.179x14+0.18x15-0.027x16+0.184x17

(1)

F2=0.247x1+0.244x2+0.265x3+0.238x4+0.025x5+0.041x6+0.024x7+0.033x8+0.017x9+0.168x10+0.065x11+0.091x12+0.011x13+0.051x14+0.058x15+0.077x16+0.024x17

(2)

F3=0.034x1-0.006x2+0.068x3+0.055x4+0.43x5+0.431x6+0.369x7+0.074x8+0.053x9+0.068x10-0.075x11-0.005x12-0.029x13-0.024x14-0.034x15-0.099x16-0.036x17

(3)

F4=0.034x1+0.05x2+0.025x3+0.004x4+0.078x5+0.008x6+0.1x7+0.587x8+0.583x9+0.254x10+0.02x11-0.144x12-0.014x13+0.089x14+0.065x15-0.064x16-0.014x17

(4)

F5=-0.035x1-0.034x2+0.134x3+0.01x4+0.003x5+0.096x6-0.078x7+0.111x8-0.039x9+0.299x10+0.585x11+0.382x12+0.092x13-0.03x14-0.024x15-0.565x16+0.059x17

(5)

表4 成分矩陣系數(shù)表

2.3 財務(wù)風險評價得分

根據(jù)表3中公因子的方差貢獻率，可得最終的物流上市企業(yè)財務(wù)風險評價模型：

F=0.23693×F1+0.21513×F2+0.15004×F3+0.12404×F4+0.07522×F5

通過以上模型計算樣本中54家企業(yè)的財務(wù)風險評價得分[3-4]，結(jié)果如表5所示。

表5 物流上市企業(yè)財務(wù)風險綜合得分表

將54家企業(yè)的分值分為4類(見表6),在54家企業(yè)中，風險很高的企業(yè)有11家，風險較高的企業(yè)有12家；風險較低的企業(yè)有19家，而風險很低的企業(yè)只有12家。42.6%的企業(yè)財務(wù)風險得分小于等于0，幾乎達到一半。我國物流行業(yè)上市公司總體上財務(wù)風險水平偏高，財務(wù)危機預(yù)防能力偏弱。

表6 財務(wù)風險得分分類表

3 新寧物流財務(wù)分析

3.1 新寧物流簡介

新寧物流于1997年2月成立，2009年10月在深交所上市。其業(yè)務(wù)不僅包括配送方案的設(shè)計施行和通關(guān)報檢工作，還包括進出口貨物的倉儲工作和各種貨運代理工作。截至目前，新寧物流已經(jīng)是電子信息產(chǎn)業(yè)鏈中不可或缺的一環(huán)。

3.2 新寧物流財務(wù)風險分析

從表5中可以看到，新寧物流得分僅有-2.1593，排在樣本最后一名且大幅低于倒數(shù)第二名。結(jié)合該企業(yè)年報和財務(wù)指標，可以肯定上文的財務(wù)風險評價模型基本有效。觀察新寧物流各公共因子的得分，從各個公因子方面進行分析[5]。

首先是償債能力方面。近幾年來，新寧物流通過銀行借款渠道吸收大量現(xiàn)金用于償還債務(wù)，面臨著巨大的貸款壓力。壓力主要包括償還貸款和支付利息，近幾年新寧物流償還銀行借款利息的大部分現(xiàn)金都來源于“分配股利、利潤或償付利息所支付的現(xiàn)金”科目，而公司則持續(xù)增加短期借款金額，新寧物流短期借款占總資產(chǎn)的比例不斷增加，至2019年已高達22.81%,負債總額中流動負債比重較大。短期借款可以滿足企業(yè)臨時周轉(zhuǎn)的需求，但不能從根本上解決先前新寧物流盲目擴張所導致的經(jīng)營瓶頸，同樣，借新債還舊債的惡性循環(huán)會不斷增加公司的債務(wù)壓力，惡化債務(wù)結(jié)構(gòu)，最后出現(xiàn)資不抵債的財務(wù)風險。觀察近幾年速動比率，新寧物流2014-2020年速動比率均比行業(yè)平均值低，也低于標準值。相比于其他物流企業(yè)，新寧物流短期償債能力弱，資金流動性較差。2015-2020年公司的資產(chǎn)負債率遞增，到2020年時已經(jīng)超過了行業(yè)平均值,失敗的擴張行為導致了巨大的債務(wù)壓力。以上種種原因?qū)е翭1得分較低。

其次是盈利能力方面。從近幾年的盈利能力指標來看，2015年受業(yè)務(wù)規(guī)模和失火事故的影響，公司各項盈利指標得分較低，2016-2017年公司盈利能力緩慢增長，2018年由于全資收購嘉信倉儲，公司支付了大量現(xiàn)金，導致盈利能力降低。但由于擴張步伐過大，新寧物流并沒有取得預(yù)期的并購協(xié)同效應(yīng)，導致2019-2020年各項盈利指標均為負值(如圖1)。2019-2020年新寧物流資產(chǎn)減值損失分別為4.4億、4.85億元。2019年子公司億程信息經(jīng)營狀況不斷惡化，公司計提商譽減值損失3.02億元的同時計提信用減值損失1.37億；2020年則主要是計提信用減值損失，公司應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率持續(xù)下降，收賬速度的降低和較長的信用期限導致企業(yè)壞賬損失逐步增加，進而導致凈利潤減少。因此新寧物流在上文的模型中F2得分較低。

圖1 盈利能力指標

為了緩解經(jīng)營壓力，新寧物流于2019年12月以與收購價相同的金額出售了嘉信倉儲100%的股權(quán)，此舉雖然短暫地滿足了企業(yè)當前的營運資金需求，但影響了公司2019-2020年的總資產(chǎn)增長率、主營業(yè)務(wù)收入增長率和資產(chǎn)保值率，削弱了企業(yè)當前的成長發(fā)展能力，導致F4得分較低。

再然后是營運能力方面。近幾年企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率持續(xù)走低，在收賬方面出現(xiàn)收賬速度慢、壞賬損失逐漸增加的不良后果，企業(yè)償債能力減弱，增加了企業(yè)在貨幣資金方面的財務(wù)風險。尤其是2015年和2019年的兩次并購帶來的總資產(chǎn)和存貨增加導致了總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率較低，企業(yè)變現(xiàn)能力弱，并購行為并沒有達到預(yù)期的協(xié)同效應(yīng)，阻礙了新寧物流正常的發(fā)展經(jīng)營。

最后是現(xiàn)金流量方面，近幾年新寧物流的投資收益均為負值，大量的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和并購行為掏空了企業(yè)的現(xiàn)金儲備，以至于2019年年底新寧物流不得不出售剛并購不久的嘉信倉儲以滿足資金周轉(zhuǎn)需求；從經(jīng)營現(xiàn)金凈流量對負債比率來看，除2018年為10.17%外，近幾年均低于10%，2019年和2020年分別只有0.49%和-0.0069%，反映出近兩年公司的盈利能力較弱，對外欠款較多，存在資金不足夠償還對外短期欠款的可能，這也與上文的分析結(jié)果一致。

3.3 財務(wù)風險防控建議

以新寧物流出現(xiàn)的財務(wù)風險問題為導向，結(jié)合物流行業(yè)上市公司的特點，提出以下幾點建議:

①加強投資風控,制定合理的投資策略。

物流企業(yè)首先要優(yōu)化投資方式，順應(yīng)企業(yè)的發(fā)展需求合理組合投資項目。物流項目投資回收期長，投資成本高，企業(yè)在投資前需要關(guān)注政策變化和發(fā)展趨勢，嚴格進行可行性分析，提前做好成本預(yù)算。在開發(fā)物流園區(qū)基礎(chǔ)建設(shè)項目時，企業(yè)應(yīng)當嚴格遵守投資決策，合理運用投資資金并對每一筆資金的往來做好監(jiān)管工作。

②加強資產(chǎn)管理。

基礎(chǔ)設(shè)施的投入是物流企業(yè)固定成本的主要組成部分，合理的資產(chǎn)管理能夠降低企業(yè)的運營成本。一是要明確資產(chǎn)管理人員的職責，涉及到重大資產(chǎn)處置的問題一定要管理層進行科學的決策，二是規(guī)范流程，賬物互查，做到賬實相符，一旦出現(xiàn)誤差，及時制定調(diào)整預(yù)案。

③強化信用政策和應(yīng)收賬款管理。

從新寧物流兩次并購來看，物流企業(yè)無論是在并購還是日常經(jīng)營，都容易出現(xiàn)給高信用客戶較長信用期限的問題，導致自身應(yīng)收賬款回收期久。因此企業(yè)應(yīng)該建立嚴格的壞賬計提工作，做好應(yīng)收賬款催收工作；其次通過多渠道的評估，建立客戶信用檔案并根據(jù)信用評級來確定該客戶的信用期限。

④合理把握擴張節(jié)奏。

國內(nèi)物流市場競爭激烈，在這種背景下,大量企業(yè)需要轉(zhuǎn)型升級。但企業(yè)在轉(zhuǎn)型升級的過程中不能追求產(chǎn)能擴張和投資，必須要結(jié)合自身的發(fā)展戰(zhàn)略,把握市場需求,進行合理的轉(zhuǎn)型升級,盲目的跨領(lǐng)域和跨行業(yè)投資容易造成企業(yè)資金周轉(zhuǎn)受阻,物流企業(yè)應(yīng)該積極推動技術(shù)創(chuàng)新以滿足市場發(fā)展的需求[6-7]。

⑤集中管控資金。

為了避免子公司業(yè)績造假和管理層占用資金的現(xiàn)象，應(yīng)集中管理母公司和子公司的資金，嚴格監(jiān)控資金收付是否與預(yù)算相符，從根本上控制資金流失，以實現(xiàn)企業(yè)資金的有效運作。

4 結(jié)論

本文以盈利能力、營運能力、成長能力、現(xiàn)金流量和償債能力5個角度的17個財務(wù)指標為基礎(chǔ)，構(gòu)建了較為科學完善的財務(wù)風險評價體系。之后采用因子分析法建立了財務(wù)風險評價模型，對54家物流上市企業(yè)進行了實證分析，在54家企業(yè)中，有11家風險很高，有12家企業(yè)風險較高，42.6%的企業(yè)急需關(guān)注財務(wù)風險水平。我國物流行業(yè)上市公司總體上財務(wù)風險水平偏高，多數(shù)企業(yè)財務(wù)水平堪憂，應(yīng)當引起管理層、投資者和監(jiān)管部門的注意。其次本文根據(jù)財務(wù)風險評價得分對最后一名新寧物流進行了財務(wù)分析并提出了相關(guān)改進建議。

本文的研究依據(jù)為物流業(yè)上市公司且沒有非財務(wù)指標的影響，希望后續(xù)研究中能引入非財務(wù)指標進一步思考，并且根據(jù)行業(yè)類別搭建更加完善有效的財務(wù)風險評價體系。此外，由于數(shù)據(jù)本身具有不確定性和復雜性，一個模型或許不能有效地解釋和反映，需要多個模型相互作用，相互結(jié)合。因此，未來的研究方向為如何將多種統(tǒng)計模型相結(jié)合來預(yù)測和分析財務(wù)風險并提出有效的控制手段。