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乳品企业营运能力分析
乳品企业营运能力分析
马曼
(渭南师范学院东盟博仁财经学院财务管理专业16级1班)
摘要:
针对乳品企业营运能力的问题,收集的29家上市乳品企业为研究样本,以反应样本指标营运能力的财务数据指标为依据,运用因子分析法,进行巴特利特与KMO球形度检验、变量共同度分析、方差分析、旋转成分矩阵分析、因子命名及因子得分等分析,从而得出了偿债因子、营运因子、创新因子等4个因子是影响企业营运能力关键因素并依据这4个因子提出了提高乳品行业上市公司营运能力的策略。
关键词:
乳品企业;营运能力;因子分析
引言3
一、文献综述3
二、研究方法4
三、营运能力分析指标5
四、样本选取和数据来源5
五、实证分析6
六、研究结论及建议9
参考文献:
11
引言
营运能力是对企业经营管理和财务状况进行客观评价。
企业营运能力、盈利能力、偿债能力这三者密不可分,相辅相成,对加强企业营运能力分析非常重要。
但是,目前在我国营运能力分析还没有得到足够的重视,营运能力分析还存在需要改进和解决的问题。
本文拟用因子分析法研究乳品企业营运能力,以提高乳品企业营运竞争能力。
一、文献综述
国内外学者对乳品行业的运营运能力进行了多方面的研究。
国外相较于国内对乳品行业的研究起步很早,孙彧朗[1](2014)年曾指出,如何观察一个企业的真实运营能力,我们分析这个企业的各种流动资产,这个分析要是全面的,不然会显得评估的方式太过片面;随着企业的不断成长,一些学者逐渐认为不能单纯的从企业的流动资产来分析一个企业的运营能力,还需要结合更多地内容进行分析。
董育军,金晶[2](2016)年对10个不同的行业的营运资产,他发现各个行业之间在营运资产的政策和体制上都不尽相同,不同行业的企业对营运能力的分析着力点不一样,零售行业往往对企业的货存情况给予关注,而金融类的行业关注更多是企业的应收账款的周转问题。
中国对企业运营能力分析的较晚,2007年,余波[3]将企业的运营能力定义为:
是通过随企业的资金周转的相关指标而反映出的企业的资金利用率的情况,也就是企业的经营管理者在管理及运用资金的能力;同样的,针对这一点,李蕾[4]在(2013)年在营运能力和盈利能力分析一文中也有体现,她认为企业的运营能力能够通过企业的资产利用效率与产出效益来体现,企业营运能力的好坏能够反映企业的经营管理情况,也可以为企业今后该如何发展指明道路,这些都是企业财务必须要分析的重点内容。
现在,我国的学者越来越对企业的营运能力分析产生兴趣,并且国内的一些主流媒体开始关注企业营运能力的种种不利因素,希望能够给企业指明方向。
黄东梅[5]在(2016)年认为,在企业的实际运营中,管理者往往只对企业的财务报表和内部预算进行细致分析,而不会关注企业的营运能力问题,这直接把企业的各类资产的比例问题给忽略掉了,也就不可能意识到在不同的时期企业中的各类资产的比例会对企业造成什么样的影响;陈以珍[6])(2016)年认为,企业财务报表的局限性是影响企业营运能力的重中之重,企业一般会用资产负债表与利润表的数据比值来计算企业的周转率,然而,企业的报表一般只有年初和年末的金额,针对这一问题,我们只会取它们的平均值。
然而,针对一些受季度影响的经营不平均的企业,这个数据是不准确的。
王忠帅张运建[7](2011)年认为对一个企业的资产利用率进行评价可以用流动资产周转率来衡量,企业要想快速周转流动资产,就要使持有的企业资金合理化,并提高账款的回收速度,促进企业的销售,加快存货周转的速度何烛竹[8]在(2010)年对应收账款周转率进行了认真的说明,它又称收账比率,在某一时期内,一定量的应收账款资金循环周转的次数或循环一次所需要的天数,是衡量应收账款变现速度的一个重要指标。
综上所述。
西方在上个世纪三十年代就对企业的运营能力进行研究了,起步研究的时间很早。
研究初期的偏重点是企业营运资产当的项目优化,当时的文献主要集中在企业的应收账款和存货量等流动资产的分析。
在七十年代之后,逐渐对企业的固定总资产进行研究,并且一些学者提出了自己的观点,他们认为,单纯的分析企业的流动资产并不能反映企业的真实营运能力。
我国针对企业的营运能力研究起步的较晚,是在二十世纪九十年代,一开始的研究方向主要集中在营运管理的概念及指标方面。
随着研究的不断深入,一些国内的主流媒体才开始关注企业营运能力中出现的一些不利因素,并给我国市场中的企业更多的经验借鉴。
二、研究方法
笔者使用因子分析的思路进行企业运营能力方面的相关研究工作,相比较于2017年的相关信息,可以在关于公司财务情况的方面进行相应份研究以及评估。
因子分析法能够将复杂的数据简化,并通过降维处理将大量的数据归类,这些类别就是公共因子,每个公共因子都代表了一个或多个具有较强相关性的原始数据。
送样就可以用送些公共因子的线性组合来代替大量原始数据的线性组合,这样能够更加精确的研究问题,减少数据之间的冲突和重合,简化处理的过程。
正如前面所说,提取公因子是因子分析法的首要步骤,在得出公因子的基础之上再构造得分函数。
因子分析法的数学表示为矩阵,即:
=一般情况下,分析营运能力的主要内容就是对营运资本的整体分析和
公式中,X1,X2,...Xn为n个原有变量,是均值为零,标准差为1的标准化变量,F1,F2,...,Fm为m个因子变量,m小于n,表示成矩阵形式:
X=AF+aε
(2)
公式中,F为因子变量或公共因子,可以理解为高维空间中互垂直的m个坐标轴;A为因子载荷矩阵,是第i个原有变量在第j个因子变量上的负荷;如果把变量Xi看成m维因子空间中的一个向量,则aij为Xi在坐标轴Fj上的投影,相当于多元回归中的标准回归系数;ε为特殊因子,表示了原有变量不能被因子变量所解释的部分,相当于多元回归分析中的残差部分。
三、营运能力分析指标
通常而言,关于运营水平的相关分析而言,基本上大多数工作是围绕资本总体分析以及流动性分析进行的。
基于万乳品这个公司的相关特点,所以在研究它运营水平的相关工作要从下面几个地方进行:
第一,研究资金的流动比率将会在资本管理方面造成何种程度的作用;第二,站在运营方面,分析销售回款对公司运营方面造成的作用,对此,本文对乳品相关公司的的分析,主要通过下面几个指标进行(见表1)。
符号
变量指标
公式
X1
应收账款周转率
销售收入/[(期初应收账款+期末应收账款)/2]
X2
非流动资产周转率
营业收入/[(期初非流动资产合计+期末非流动资产合计)/2]
X3
流动资产周转率
主营业务收入净额/平均流动资产总额
X4
固定资产周转率
年销售收入净额/固定资产平均净值
X5
存货周转率
销货成本/平均存货
X6
资产收益率
(净利润/平均资产总额)*100%平均资产总额
X7
总资产周转率
流动资产周转率×流动资产占总资产的比重
X8
净资产周转率
销售收入/[(期初净资产总额+期末净资产总额)/2]
X9
主营利润比重
(营业收入-营运成本-营运税金及附加)/利润总额
X10
流动比率
流动资产/流动负债
表1营运能力指标
四、样本选取和数据来源
1.样本
本文通过和讯网收集29家乳品企业作为研究样本,因选取样本数据公司进行财务数据分析,最终因数据缺失剔除样本公司8家,采取21家上市乳品企业作为研究样本。
(见表2)。
表2样本公司
样本代码样本简称
样本代码样本简称
600887
伊利
300106
西部牧业
600597
光明
002910
庄元牧场
600429
三元
603156
养元饮品
…
…
…
…
002329
皇氏集团
002719
麦趣尔
002770
科迪乳业
600195
中牧股份
2.数据
通过对29家乳品企业数据的搜集整理,剔除数据异常、数据严重缺失的8家,其数据来源和讯数据库财务数据中财务比率运营能力的10个指标。
选取的这21家乳品企业包括了不同的股东背景和地域跨度,对我国的乳品企业具有很强的代表性。
五、实证分析
1.选取方法适用性验证
本文经过筛选,选取了21家乳品企业,搜集出10个变量中需要的数据,经过计算得到2017年自变量X1到X10的数据集合。
运用SPSS对数据进行处理,并进行实证分析。
(1)巴特利特球形度与KMO检验
运用巴特利特球形度与KMO检验可以判断是否适合运用因子分析法(见表3)。
表3巴特利特与KMO球形度检验
KMO取样适切性量数
0.57
巴特利特球形度检验
近似卡方
143.702
自由度
45
显著性
0.000
从上表的相关数据可发现,在2017年中,巴特利特和KMO值均为0.57,经过相关的分析后,发现因子分析法是比较适用的。
巴特利特球形检验统计值为143.702,显著性水平为0.000,因子分析法适用于这种情况。
2.变量共同度
(1)因子的萃取公因子的提取本文运用了主成份分析法,结果显示实证后提取出的因子的特征值均较大且其值大于1.0,且累计贡献率均达70%以上。
(2)变量的共同度从变量的可以看出萃取因子的效果,所以下表4为2017年变量的共同度。
表4变量共同度
变量
初始
提取
X1
1.000
0.889
X2
1.000
0.676
X3
1.000
0.901
X4
1.000
0.934
X5
1.000
0.860
X6
1.000
0.831
X7
1.000
0.975
X8
1.000
0.895
X9
1.000
0.739
X10
1.000
0.860
由表4得到,2017年提取值的大小大多大于80%,所以具有很好的萃取效果。
3.因子的抽取
抽取因子的目的是求解因子载荷矩阵,方法主要有主成分分析法,公共因子模型,主轴因子分析法,最小二乘法,最大似然法,映像分析法,本文选取可以确定有最大贡献的因子且用途比较广泛的主成分分析法。
(见表5)
表5总方差解释
初始特征值
提取载荷平方和
旋转载荷平方和
成分
总计
方差%
累积%
总计
方差%
累积%
总计
方差%
累积%
1
3.198
31.982
31.982
3.189
31.982
31.982
2.612
26.117
26.117
2
2.858
28.582
60.564
2.858
28.582
60.982
2.503
25.028
51.145
3
1.401
14.005
74.569
1.401
14.005
60.564
2.203
22.026
73.170
4
1.104
11.039
85.608
1.104
11.039
74.569
1.224
12.438
85.608
5
0.697
6.973
92.581
6
0.349
3.493
96.074
7
0.198
1.977
98.051
8
0.133
1.333
99.384
9
0.047
0.471
99.855
10
0.015
0.145
100.000
通过表5得知,前四个因子的累计贡献度为85.608%,其中第一个到第四个因子方差为31.982%、60.564%、74.569%、85.608%,其中,上述四个因子均能表现出大量的信息,此外的其他因素作用很不明显。
4.旋转因子后的矩阵
将原变量整合为几个因子后,应明确因子的实际归属,便于下一步分析。
因子旋转使因子载荷平方值从两个方向0和1靠近,从而大的载荷更大,小的载荷更小,因子命名也就具有可解释性。
旋转后的结果如表4-1所示,第一个公共因子由2观测变量决定,本文将其命名为盈利因子;第二个公共因子由3个变量决定,命名为偿债因子;第三个公共因子取决于1变量,命名为营运因子;第四个公共因子也取决于1观测变量,命名为创新因子以及最后的成长因子则由2个观测变量决定(见表6)。
表6旋转因子后的矩阵表
变量
成分
1
2
3
4
X1
-0.021
0.921
-0.094
0.178
X2
-0.100
-0.214
0.291
-0.732
X3
0.849
-0.135
-0.403
-0.026
X4
0.238
0.937
0.022
0.006
X5
0.253
-0.126
-0.882
-0.038
X6
-0.057
0.013
0.910
-0.011
X7
0.941
0.216
-0.206
-0.005
X8
0.932
0.100
0.102
0.078
X9
-0.043
0.015
0.280
0.812
X10
-0.019
0.800
0.458
0.096
5.因子得分
把相关的因子进行对应的回归分析研究后,然后依据样本的区别进行分类,就是说把因子进行定量处理,把因子进行对照处理,即把因子与样本之间进行对应处理,把这些值视为因子分。
计算因子得分的模型为:
Fj=βj1X01+βj2X02+βjpXp(4)
上述的计算公式可以计算因子的分数,把表格7中的相关数据导分析模型(4)中,进而能够计算出因子的分数情况。
把因子的得分转化成矩阵的形式,然后导入到方程中,便能够推导出得分方程(见表7)
表7因子得分系数矩阵表
变量
因子
F1
F2
F3
F4
X1
-0.108
0.403
-0.151
0.021
X2
0.028
-0.013
0.167
-0.597
X3
0.321
-0.090
-0.056
-0.004
X4
0.026
0.400
-0.046
-0132
X5
-0.025
0.018
-0.412
-0.007
X6
0.127
-0.082
0.472
-0.020
X7
0.364
0.037
0.027
-0.039
X8
0.422
-0.059
0.200
0.045
X9
0.022
-0.136
0.132
0.689
X10
-0.003
0.303
0.155
-0.038
F1=-0.108X1+0.028X2+.........-0.003X10
F2=0.403X1-0.013X2+.......+0.303X10(5)
F3=-0.151X1+0.078X2+.........+0.155X10
F4=0.021X1-0.597X2+..........-0.038X10
将每个样本企业的变量数据代入(5),即可计算出的每一个样本企业盈利因子(F1),偿债因子(F2),营运因子(F3),创新因子(F4)。
根据每一个样本企业F1至F4得分,结合方差贡献率计算各因子系数,得出因子综合判断模型为:
综合判断等于=0.373F1+0.332F2+0.163F3+0.128F4(6)
将各因子得分代入(6),得到样本企业综合得分(见表8):
表8样本企业综合得分
样本名称
F1
F2
F3
F4
综合得分
排名
伊利
1.05
6.16
45.84
0.82
53.87
1
光明
1.84
18.26
29.56
0.66
50.32
2
皇氏
1.28
5.67
42.08
0.43
49.46
3
.......
.......
.......
.......
.......
.......
...
三元
3.73
0.35
34.67
0.82
39.57
20
科迪
3.64
7.05
2.56
0.90
14.15
21
六、研究结论及建议
1.结论
本文深入分析与研究了乳品行业上市公司的特点以及营运能力,特别是营运能力长期以来受大家所关注。
说明营运能力对乳品行业发展至关重要,本文利用因子分析法构建了乳品行业营运能力分析模型,对21家乳品企业进行了营运能力分析,根据分析的结果可以看出,乳品企业如果要想提升其营运能力,有如下四种措施和方法,这为其他研究者今后相关方面的分析和研究提供了借鉴意义。
(1)盈利因子,从实证分析可以看出,乳品企业上市公司营运能力的一个影响因素是盈利因子,即净利润总额(来源于获得交易)/净损失总额(来源于亏损交易)=盈利因子,控制其他因素不变,盈利因子较高说明系统衡量风险能力风险能力越强。
(2)偿债因子,偿债因子包含多个财务指标,其中包括:
表现企业长期负债能力的资产负债率指标、以及展现企业短期负债能力的流动比率及速动比率指标。
当然,企业不存在长期负债和短期负债不是企业发展最好的情况,这就意味着以上三个指标的数值并不是越趋向于零越好,所以,拥有适当的负债是对于企业最好的情况。
(3)营运因子,该指标又称权益报酬率/净资产利润率、权益报酬率等等,它能够有效的对自有资本的运用效率进行衡量,可以通过以下计算方式得出:
净利润/平均股东权益×100%;公司利润(减除税费)/净资产×100%。
最后得出的值的大小则反应了自由资本报酬率的高低。
若得出的最后数值越低,也表示投资自有资本所获得的收益越低;反之,则相反。
(4)创新因子,从文看出创新因子具有重大作用,它可以把企业资产的综合利用情况以数值的方式直观的呈现出来,创新因子的高低体现为公司利用所有者权益总额取得营运效率的高低,该因子越低,则表明资产产生的营越低,则对其利用效率越低,体现为企业较差的运营能力以及较差的经营管理水平;反之,则相反。
2.建议
(1)加强企业成本管理,提升企业营运能力
为了提升企业的运行能力,需要加强企业的成本管理。
不管是在产前、产中,还是在产后,都要最大限度的减少成本的浪费,做到节约成本,重视成本,这样才能让企业在市场竞争中脱颖而出。
在同类行业竞争中,为了获得更大的竞争优势,我们更要降低成本,例如同其他公司生产同种质量的产品,如果我们的成本相对较低,且卖出的价格是相同的,我们就会获得更多的利润。
(2)加强应收账款管理,提升企业营运能力
为了使赊销情况得到更好的控制,企业需要建立起应收账款的内部控制体系来控制和掌握应收账款的额度。
其中,为了建设好应收账款的控制体系,可以设计赊销额度权限,这是在不同层级人员的基础上进行设置的,其中可以这样设置:
有关人员层级越高,则可以拥有更大的赊销权限,从而获得更大的赊销额度;在产品的销售方面,为了使销售额达到理想目标,销售人员大都会选择赊销方式,而销售人员(取代财务人员)作为赊销方式的主要负责人,应该负责收回那部分应收账款。
应该用应收票据取代应收账款,因为比较应收账款,应收票据具有更多的优势,即不仅可以拥有更强的追索性,还可以进行背书转让,这使企业的坏账风险在很大程度上得到降低;除了换成应收票据以外,企业可以用相应的贷款来取代应收账款,企业可以向银行等金融机构抵押应收账款,直到债务人还清拖欠账款,企业可以用债务人的还款来偿还给金融机构贷款;此外,为了降低应收账款的风险,企业可以进行抵押来取得相应的贷款,等到欠款人将欠款如数支付时,企业可以选择投保信用保险。
(3)提高存货管理控制,提升企业营运能力
为了使企业能够规范经营、防范风险,对于乳品企业来说,应该在我国相关法律法规的基础上,制定一套符合企业现状的比较完备的管理制度(储存保管制度、存货管理制度、存货授权批准制服等等)来管理和控制存货。
监督和检查是在落实这套管理制度的过程当中不可缺少的重要环节,定期检测与检查,要表扬落实到位的地方,同时,也要批评落实不到位的地方。
从而保证了存货管理制度的顺利实施。
(4)优化乳品企业销售,提升企业营运能力
一般情况下,企业资金的周转利用效率离不开各个收入环节。
一个企业为了提高营运能力,需要内外兼修,即同时兼顾内部生产管理结构的调整以及外部销售结构的调整,只有兼顾好以上两方面,才可以使产品服务和质量得到保证。
为了消除数据库审计的风险,企业需要全面升级供应链软件、规划好客户关系管理软件等等;在实体店销售乳制品时,要结合如今的互联网高科技,对于乳品企业来说可以到转换的新的销售模式使用APP,大力发展电子化等支付手段,这不仅给消费者带来极大的方便,而且促进了商品的销售,这在很大程度上提高了资金的周转效率,最终提升了企业的整体运营能力及水平。
(指导老师:
xxx)
参考文献:
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[7]王忠帅,张运建.浅谈企业营运能力分析[J].商场现代化,2011(33):
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