指標選擇對聚類分析的結果影響分析（上）

Effect of Index Selection on Cluster Analysis

——A Case Study of Financial Competitiveness of Port-listed Enterprises

摘 要：文章以中國17家港口上市企業為研究對象，在基本財務分析基礎上，選擇17個具有代表性的財務指標構建財務競爭力指標體系，選取2015年的截面數據，運用系統聚類分析法分別從盈利能力、營運能力、償債能力、發展能力、綜合財務能力等6方面對17個企業進行分類，深入剖析其財務競爭力表現，進而提出針對性的發展建議。

關鍵詞：聚類分析；港口上市企業；財務指標；財務競爭力

中圖分類號：U691 文獻標識碼：A

Abstract： This paper takes 17 Chinese port-listed companies as the research object， choose 17 representative financial indicators to build financial competitiveness index system on the basis of basic financial analysis，select the 2015 cross-section data，then use the system cluster analysis to classify the 17 enterprises by profitability， operation ability， solvency， development ability and comprehensive financial capability. Then depth analysis of its financial competitiveness， and put forward targeted development proposals.

Key words： cluster analysis； port-listed enterprises； financial index； financial competitiveness

近年來由于經濟危機的負面影響帶動全球國際貿易的低靡，航運業出現了罕見的“漫長低谷”，進而直接影響到承載主要物流業務的港口及相關企業，國家“一帶一路”政策的提出和實施[1]、自貿區的推廣和建設為復興我國海洋經濟、提升港口企業競爭力提供良好政策環境。港口上市企業目前表現如何、如何進一步結合政策擴大其業務范圍、提高綜合競爭力成為大家關注的焦點。本文立足于國內17家上市港口企業，在分析其基本財務情況基礎上，通過設計綜合財務指標體系，結合2015年數據，對不同類別財務指標運用聚類分析對港口上市企業進行分類，研究指標設計不同對分析結果的影響，并提出針對性的建議。

1 相關文獻綜述

目前對企業財務競爭力的研究較多，如宋光輝等（2015）[2]、鄧斌等（2013）[3]運用因子分析和聚類分析對零部件和糧油上市企業進行財務評價，但單獨運用聚類分析進行相關研究的還不多，而直接針對港口上市企業財務情況的相關分析則更少。張杰等（2015）[4]運用可拓聚類分析法對長江經濟帶9省2市近10年的數據進行分類及預測。陳繼紅等（2015）[5]則從港口物流服務角度出發設計指標，運用模糊聚類法對國內16個長江三角洲港口就四類指標分別進行聚類分析。朱若男等（2014）[6]利用變異系數法確定指標權重，提出基于灰色定權聚類的上市公司財務風險評價模型，并用該模型對10家上市公司2012年的財務風險做出評價。李建等（2016）[7]以2014年我國部分第三產業上市公司為例，分別用非參數檢驗法和因子分析和聚類分析兩種方法對其財務狀況水平進行了比較，得出由因子分析中“初始因子載荷矩陣”擬合出的具有主成分內涵的財務指標進行聚類的方法敏感性較高的結論。這些相關分析為本文財務指標體系設計和相關研究提供了參考。

2 港口上市企業基本財務情況分析

市面上評價上市企業財務情況的指標很多，但最基本的主要是企業年營業收入和企業年凈利潤兩個指標，目前我國境內港口上市企業主要有17家（表1按凈利潤降序排列）。根據其2015年企業財報整理可知（圖1a、b），以絕對值來說，無論是營業收入還是凈利潤，上海港、寧波港、天津港都穩居前三甲，財務實力雄厚，經營情況領先于其他港口企業。而南京港兩個指標在2015年均表現欠佳，為墊底水平。居中的港口上市企業各有千秋，其中營業收入第五位的廈門港務，其凈利潤卻排名倒數第五位。

以相對數來說，受國際金融危機、國際貿易市場低靡、國內經濟下行壓力較大等因素影響，2015年港口上市企業營業收入增幅水平普遍不高，僅6家為正增長，其中寧波港增幅比例最高達到45.64%，而皖江物流則墊底為-84.86%；凈利潤增長率也僅7家港口上市企業為正，但相對來說差異更大，珠海港遙遙領先于其他港口，增幅達284.56%，而皖江物流僅為-79.98%，排名最末。其中，廈門港務營業收入增長率和凈利潤增長率分別排名第七、第六，表現一般。

從基本財務情況表可以看出，由于經濟危機持久無法復蘇、我國經濟下行壓力加大、港口企業多元化經營不足等多方面原因導致整個港口行業財務表現低靡，差強人意。如何進一步深入了解各港口上市企業財務表現情況成為本文研究的主題。

3 財務綜合指標設計及數據標準化

因相對數指標比絕對數指標更能反應財務綜合情況，結合文獻分析和本文研究需要，設計盈利能力、償債能力、發展能力和營運能力4個方面共17個相對數指標組成港口上市企業財務綜合績效指標體系（表2），指標體系的設計注重利潤質量而不單單考慮最終的財務效果。

整理得出17個指標2015年的相關原始數據見表3（數據來自網易財經），個別內容缺失的運用行業平均數代替，如皖江物流凈利潤增長率數據缺失，運用其他16個公司的平均數代替，為12.24。

聚類分析是一種多元統計方法，指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程，基本思想是 “物以類聚”，通過找到數據間有價值的內在聯系進而對數據進行系統分類的一種分析方法。本文選取的17個聚類指標其數據單位和變異程度有一定差異性，比如總資產利潤率為百分比，而存貨周轉率為次數，會影響到后續計算的準確性，故需要對數據進行標準化。本文采取SPSS22.0中的分析—描述功能，對指標數據進行標準化處理，將其轉換成平均值和標準差分別為0和1的標準化數據矩陣（表4），然后對標準化后的數據展開聚類分析。（待續）

參考文獻：

[1] 陳夢. 港口物流核心文獻綜述（2010-2015）[J]. 物流科技，2016（4）：86-87.

[2] 宋光輝，李兵. 零部件類上市汽車公司經營績效研究——基于因子分析和聚類分析[J]. 會計之友，2015（2）：79-83.

[3] 鄧斌，孫建敏. 我國糧油上市企業經營績效綜合評價——基于因子分析和聚類分析[J]. 技術經濟，2013，32 （下轉第46頁）