基于因子分析法的航空运输企业财务绩效研究

航空运输业是国际贸易和全球经济增长的关键推动力之一，为各个国家和地区提供快速高效的货物运输和物流服务，促进了全球供应链的畅通，在我国综合物流运输体系中扮演着重要的角色。然而，随着2020年新冠疫情的爆发以及市场竞争的日益激烈，航空运输企业面临着严峻的挑战。与此同时，随着世界经济与贸易水平的高速发展，以及我国“一带一路”的全面推进，国际贸易投资自由化与便利化得到更进一步的推进，我国航空运输企业也迎来前所未有的发展机遇。在此背景下，很多学者针对企业财务业绩展开研究。马琦以我国31家水上运输企业2021年度数据为样本，利用因子分析方法对其经营业绩进行分析评价[1]。陈炜和朱莉萍选取35家物流企业为样本，运用因子分析法对企业绩效进行评价研究，分析其经营过程中存在的缺陷并提出建议[2]。王誉璇和乔玉洋选取2017-2021年9家国有航空运输企业为样本，将EVA（经济增加值）指标引入我国国有航空运输业，对其企业间绩效差异进行分析[3]。覃木和宋淑鸿基于哈佛分析框架对已经跻身于世界一流航空公司的中国国际航空公司2016-2020年的数据进行财务分析，为国航未来的发展提供一些可供参考的建议[4]。徐韬选取我国航空运输业8家上市公司，基于功效系数法评价其综合财务绩效[5]。

目前，国内外学者对企业进行绩效评价主要采取因子分析法、经济增加值法（EVA）、主成分分析法、功效系数法等。其中因子分析法处理变量方便快捷，它利用计算模型客观评价企业绩效，一定程度上能够减少主观影响，保证绩效评价的合理性[6]。但是，因子分析在企业业绩评价方面的应用较少，并且关于企业经营绩效评价方面的研究也较少着眼于航空运输业。本文主要基于因子分析法计算我国12家航空运输业上市公司的综合绩效得分，对企业在过去的经营和发展中存在的问题进行评价分析，并结合行业特点提出优化和改进策略，期望提升航空运输业上市公司的经营业绩和综合绩效。

1  研究设计

1.1  样本选择与数据来源

本文参照中国证券监督管理委员会《2021年3季度上市公司行业分类结果》，选取航空运输业14家上市公司作为初始样本，以2022年度年报数据为依据进行深入研究。为保证数据的准确性和有效性，我们剔除了ST企业以及统计数据缺失的样本，最终以12家航空运输业上市公司为研究对象，所有数据均来自于国泰安数据库。 

1.2  指标选取

在选取指标时，我们遵循着全面性、合理性、有效性和可操作性的原则，从盈利能力、营运能力、债偿能力、成长能力四个方面，选取了11个具有代表性的指标，来综合反映航空运输企业的财务状况。并且，我们还对数据进行描述性统计，从而方便描述测量样本及其所代表的总体的特征。具体如表1所示。

为消除量纲差异，使得各个指标之间具有可比性，这里采用标准Z分数（Z-score）方法对原始数据进行标准化处理，计算方式如下： 

其中，是经过标准化处理后的数据，为原始数据，为数据平均值，为标准差。

表1 2022年航空运输业上市公司财务指标描述性统计

一级指标 二级指标 最小值 最大值 均值 标准差

盈利能力 净资产收益率（） -0.93 0.30 -0.29 0.38

总资产报酬率（） -0.13 0.26 -0.04 0.11

总资产净利润率（） -0.15 0.19 -0.05 0.09

营运能力 流动资产周转率（） 0.39 2.47 1.28 0.76

总资产周转率（） 0.09 1.06 0.25 0.26

偿债能力 流动比率（） 0.19 4.42 1.24 1.30

速动比率（） 0.15 3.81 1.12 1.16

资产负债率（） 0.18 0.93 0.49 0.27

成长能力 营业收入增长率（） -0.33 0.07 -0.2 0.14

总资产增长率（） -0.05 0.45 0.07 0.16

每股净资产增长率（） -0.62 0.23 -0.12 0.24

由描述性统计结果整体来看，航空运输业盈利能力和成长能力的各项指标的最小值均为负值，说明航空运输业的盈利能力和成长能力较弱，并且营运能力相对稳定，但是偿债能力表现良好。

1.3  因子分析模型

因子分析方法本质是从多个变量中找到潜在的公因子，减少了变量的数量，达到降维的作用。根据各公因子得分及其方差贡献率，构建出航空运输业财务绩效评价综合得分，计算公式如下：

其中，为航空运输业财务绩效评价综合得分，为权重，为各公因子得分。

2  实证分析

2.1  适用性检验

首先，为了评估因子分析模型的可靠性和有效性，需要对变量进行 KMO检验和 Bartlett检验。KMO检验统计量取值在0-1之间，衡量了变量之间的相关性和共性性。由表2可以看到，KMO的值为 0.573，比阈值 0.5大，因此KMO检验通过。对于Bartlett的球形检验结果，近似卡方为224.501，自由度为55。显著性为0.000，小于0.05，这表明变量间相关性较高，数据适合进行因子分析。

表2 KMO和Bartlett检验

KMO 取样适切性量数 0.573

Bartlett球形度检验 近似卡方 224.501

自由度 55

显著性 0．000

2.2  因子提取

采用SPSS 因子分析的主成分分析法，为了尽可能充分地解释所有变量包含的信息，原则上提取和选择特征值大于1的因子，表3中显示出了每个变量之间的共同度结果。

表3 公因子方差

　评价指标 初始 提取

1.000 0.893

1.000 0.977

1.000 0.975

1.000 0.892

1.000 0.967

1.000 0.912

1.000 0.909

1.000 0.898

1.000 0.945

1.000 0.854

1.000 0.892

变量共同度的统计意义是：它主要描述了所有的公因子体现出原数据变量信息的占有百分比。从表中可以看出 11个指标变量的共同度都在80%以上，数据变量中的大部分的信息均能被因子所提取，本次因子提取的总体效果较好，它们的方差贡献率情况如表4所示。

表4 解释的总方差

成分 初始特征值 提取载荷平方和 旋转载荷平方和

总计 方差(%) 累积(%) 总计 方差(%) 累积(%) 总计 方差(%) 累积(%)

1 6.857 62.338 62.338 6.857 62.338 62.338 4.165 37.684 37.864

2 2.219 20.174 82.513 2.219 20.174 82.513 3.141 28.559 66.423

3 1.037 9.430 91.942 1.037 9.430 91.942 2.807 25.520 91.942

4 0.504 4.582 96.525

5 0.174 1.582 98.107

6 0.138 1.257 99.363

7 0.046 0.420 99.783

8 0.016 0.141 99.924

9 0.008 0.071 99.995

10 0.001 0.005 100.000

11 1.752E-6 1.593E-5 100.000

由表4所示，可以明显地看出有3个因子的特征值大于1： , 与。它们的方差贡献率分别为 62.338%、 20.174%、 9.430%。这三个因子累积贡献率为 91.942%，超过了85%，表明所提取的三个公因子已经可以代表原始数据的大部分信息，因子分析效果较为理想。 

2.3  因子旋转与公因子命名

为了更有利于解释各公因子的含义并进行更加清晰地对比，需要对初始因子进行旋转。本文采用凯撒标准化的正交旋转法对因子载荷进行了旋转运算[7]，使每个主因子仅对应于几个具有高载荷的变量，剩余载荷很小，并且每个变量也仅对几个主因子具有较高的载荷，剩余载荷非常小。因子旋转不会影响模型对数据的拟合程度，也不会改变每个变量的公共因子方差，因此可以简化因子结构，更清楚地观察样本。旋转过后的因子载荷矩阵如表5。 

表5 旋转后成分矩阵

　评价指标 成分

1 2 3

净资产收益率 0.680 0.729 0.568

总资产报酬率 0.293 0.726 0.063

总资产净利润率 0.410 0.657 0.613

流动资产周转率 -0.860 0.385 0.759

总资产周转率 -0.144 0.761 0.606

流动比率 0.838 0.457 0.024

速动比率 0.836 0.448 0.097

资产负债率 -0.886 -0.252 -0.222

营业收入增长率 0.337 0.905 0.110

总资产增长率 0.028 0.837 0.413

每股净资产增长率 0.623 0.987 0.685

由旋转后的因子载荷表可以看出，第一主因子在、、这 3 个指标上载荷的绝对值均超过0.8，因此将其定义为，而这些指标都反映了样本公司的偿债能力，因此将命名为偿债因子。第二主因子在、这几个指标上的载荷较大，载荷绝对值均超过0.6，因此反映了样本公司的盈利能力与成长能力，是盈利与成长因子。第三主因子在的载荷较大，因此可将其定义为，反映了样本公司的营运能力，因此定义为营运因子。

2.4  计算因子得分

为了研究我国航空运输业上市公司财务经营状况，并进行分析和综合评价，采用SPSS因子分析中的主成分分析法获得成分得分系数矩阵。系数矩阵将3个主要因子表示为11个指标的线性组合，如下表6所示。

表6 成分得分系数矩阵

　评价指标 成分

1 2 3

净资产收益率 0.124 -0.074 0.184

总资产报酬率 -0.047 0.187 0.112

总资产净利润率 -0.003 0.131 0.130

流动资产周转率 -0.312 0.337 -0.079

总资产周转率 -0.192 0.253 0.149

流动比率 0.219 0.171 -0.231

速动比率 0.212 0.141 -0.180

资产负债率 -0.235 0.022 0.037

营业收入增长率 0.001 0.456 -0.275

总资产增长率 -0.103 -0.237 0.545

每股净资产增长率 0.108 -0.192 0.316

我们可以根据因子得分系数和原始变量的值来计算每个数据观察值中每个因子的分数，并进行相应的比较。下一步，将对观察值进行分析，旋转后的因子得分表达式如下：

，

，

。

因此，得到每个公因子对应的方差贡献率，可以将综合统计量计算为：

根据上述公因子得分函数，可以计算 2022年航空运输行业样本公司各公因子的得分与排名，如表7所示。

表7 各公因子得分及排名

企业名称 因子1得分 因子1排名 因子2得分 因子2排名 因子3得分 因子3排名

白云机场 0.25360 5 -0.40630 9 0.07467 6

春秋航空 0.04965 6 -0.66292 10 0.44185 3

东航物流 -0.47487 8 2.04220 1 2.27653 1

华夏航空 -0.00111 7 -1.06259 11 0.17021 4

吉祥航空 -0.89105 9 -0.26572 7 0.09594 5

南方航空 -1.13040 11 0.70265 3 -0.72305 9

厦门空港 1.38227 2 0.09424 4 -0.32704 8

上海机场 0.89824 3 -1.44645 12 1.25775 2

深圳机场 0.25566 4 -0.33561 8 -0.16329 7

中国东航 -0.98092 10 -0.24037 6 -0.76968 10

中国国航 -1.21135 12 0.07969 5 -1.05691 11

中信海直 1.85027 1 1.50119 2 -1.27696 12

同时，通过上述综合得分函数，能够得到各样本公司的综合因子得分并进行排序，对我国航空运输业各个上市公司的财务绩效水平差距进行比较和分析，如表8所示。 

表8 航空运输业上市公司综合得分及排名

上市公司 综合得分 综合排名

中信海直 1.45 1

中国国航 0.92 2

中国东航 0.42 3

深圳机场 0.36 4

上海机场 0.09 5

厦门空港 0.08 6

南方航空 -0.07 7

吉祥航空 -0.22 8

华夏航空 -0.65 9

东航物流 -0.69 10

春秋航空 -0.8 11

白云机场 -0.91 12

由表8可知，得到每个样本公司的因子得分和综合得分后，进行降序排列，可以看到 12个企业的排名情况。最终的综合排名为：中信海直、中国国航、中国东航、深圳机场、上海机场、厦门空港、南方航空、吉祥航空、华夏航空、东航物流、春秋航空、白云机场。在这12家航空运输业样本公司中，前6家公司的综合得分为正值，表明企业经营绩效良好，而其余6家公司综合得分为负值，代表企业经营绩效欠佳。综合排名第一的公司是中信海直，其综合得分为1.45，而排名最后的白云机场综合得分为 -0.91，两者相差明显，表明航空运输业上市公司间的经营绩效水平有较大的差异。

从偿债因子来看，偿债能力指标在综合绩效得分中所占比值为62.338%，对综合排名影响最大，在12家样本公司中，有一半的公司得分大于0，表明2022年我国航空运输业上司公司的偿债能力良好。需要注意的是，综合排名第二的中国国航在因子1得分排名中位于第12位，说明公司在偿债能力方面还有待提高。良好的偿债能力是企业信誉的基础，对企业的可持续发展和稳定经营具有关键影响，因此企业需要确保良好的偿债能力，并制定有效的财务策略和风险管理措施来应对潜在的债务风险。

从盈利与成长因子来看，在12家样本公司中有7家公司得分小于0，占比58.33%，说明2022年航空运输业上市公司的盈利与成长能力欠佳。由表8可以看出，上海机场在因子1与因子3的得分排名均位于前3名，而在因子2的排名中位于最后一位，这表明上海机场的盈利与成长能力还有很大的提升空间。虽然并不是方差贡献率中影响最强的因子，但盈利与成长能力对企业的生存和发展至关重要，是企业高效运作的关键。

从营运因子来看，营运能力指标得分在综合绩效得分中占9.43%，虽然对综合得分影响较小，但是营运能力对公司的竞争力和长期稳定发展十分关键。在12家样本公司中，有6家上市公司公因子得分小于0，占样本总量的50%，表明航空运输行业上市公司的营运能力相对稳定。其中，东航物流表现最佳，得分为2.27653，远超其他公司，说明其营运能力较强。然而，综合得分第一的中信海直得分为1.45，综合经营实力较其余公司有绝对的优势。中信海直在偿债因子得分排名中也位居第1，但在营运因子的得分排名中，中信海直位于第12位，说明公司的营运方面的发展还有所欠缺，应该关注提高营运能力，为未来挑战做好准备。

3  结论与建议

3.1  研究结论

本文基于因子分析方法，通过计算各个公因子得分与综合得分，建立了我国航空运输业上市公司财务绩效评价模型。通过实证分析并与财务指标描述性统计结果对比，文章发现因子分析的结果与财务指标描述性统计分析得出的结论基本一致，这表明将因子分析方法应用到航空运输企业经营绩效的评价是具有参考价值的。

从因子综合得分的结果可以清晰地看到企业经营绩效的总体情况，研究发现不同企业之间的能力差距悬殊，并且多数企业自身发展不均衡，各有优劣点，没有全方位遥遥领先的企业，总体而言， 2022年我国航空运输业上市公司整体经营绩效仍有很大的提升空间。面对当今前所未有的机遇与挑战，航空运输企业应寻求新的盈利点，不断努力提高自身的经营绩效，以保持竞争力并实现可持续发展。

3.2  建议

一是要加强成本控制，提升经济效益。通过有效管理和减少不必要的开支，企业可以增加利润空间，提高盈利能力。成本控制可以在多个方面实施。首先，航空运输业上市公司需要控制燃油成本。对于航空运输企业而言，燃油消耗成本巨大，因此，控制燃油成本便能大幅度减少成本输出。具体操作时，企业可以与供应商进行有效谈判，争取更有利的采购合同，或者使用燃油效率较高的飞机和引擎，通过技术升级和优化航线网络和航班计划，以求达到降低燃油消耗和飞行成本的目的。其次，人力成本是航空运输企业的另一个重要开支。企业可以通过合理的人力规划和创新技术，确保人力资源的合理配置和利用。为了优化员工排班和工作时间，提高工作效率和生产力，企业可以实施自动化和数字化等创新技术来简化流程和减少人工操作，从而降低运营成本和人力投入。

二是要优化资本结构，降低财务风险。企业可以通过债务管理来优化资本结构，例如重新筹集资金、延长债务期限、调整利率等，以降低债务成本，提高现金流稳定性。与此同时，航空运输企业应注重财务风险管理，以保护资本结构的稳定性和安全性。企业需要建立有效的风险管理体系来识别和管理各种财务风险，包括汇率风险、利率风险、流动性风险等。通过有效的风险管理来减少对资本结构的不利影响，从而提高企业的财务健康状况。

三是要加强技术创新，注重人才引进。一方面，航空运输企业应积极推动创新，并应用新技术来提升市场应变能力，企业应了解最新的技术应用和创新趋势，适应市场的需求和变化，形成自身的核心竞争力。企业可以通过数字化转型来加强技术创新，引入先进的信息技术和数字化工具，如人工智能、大数据分析、物联网等技术，对航空运输人员与工具进行优化调度，提供实时监控并进行动态管理，从而提高运营水平，满足客户对于物流服务时效性的需求。另一方面，航空运输业是一个高科技与专业化的领域，应注重人才的培养与引进，并且建立有效的人才培养体系，留住和培养优秀人才，为企业的长期发展打下坚实的基础。

本文来源：《物流科技》https://www.zzqklm.com/w/jg/30901.html