上市港口航運企業競爭力分析
——基于因子分析與聚類分析

陳永立 賈慧慧

(北京物資學院 北京 101149)

一、引言

據中國統計局數據顯示，2017年我國港口貨運量已達到1264420萬噸，居世界首位。同時在世界二十大港口中，中國港口幾乎占據了半壁江山。因此本文通過對在A股上市的27家港口航運公司的財務數據進行因子分析和聚類分析，將A股上市的27家企業就其競爭力進行分析分類，從而為投資者和管理者了解我國港口企業的發展層次提供一些參考。

二、因子分析

(一)數據來源

截止2018年8月，我國在A股上市的港口航運企業共計27家，本文選取了這些港口航運企業作為樣本。根據同花順上披露的上市港口企業的財務報表信息，提取12個反映企業經營狀況的財務指標進行預加工，每股凈資產；凈資產收益率；扣除后每股收益；流動比率；速動比率；資產負債比率；凈利潤率；總資產報酬率；存貨周轉率；固定資產周轉率；總資產周轉率。

(二)可行性分析

本文采用巴特利球形與KMO值來檢測選取的數據是否適合進行因子分析。當KMO值處于0.5-1之間時表示所選數據可以進行因子分析。在本文中KMO值檢測值為0.607>0.5，顯著性概率sig值為0，表明所選變量之間存在相關性，可以進行因子分析。

(三)提取公因子

選取特征值大于1的公因子，可以提取出四個公因子，第一個公因子解釋了原始數據的39.2465%信息，第二個公因子解釋了19.841%的信息，第三個公因子解釋了17.421%的信息；第四個變量解釋了9.961的信息，累積方差貢獻率為86.469%。所選公因子能夠提取變量85%的信息時，是很理想的結果。

(四)因子旋轉

對所提取的因子進行因子旋轉，可以更好的對因子進行解釋。本文選擇最大方差法對數據進行因子旋轉，進行五次迭代后可得到旋轉成分矩陣。公因子F1主要反映了企業的盈利狀況，為盈利因子；公因子F2主要反映企業的運營能力，為運營因子；公因子F3主要反映企業的債務償還能力，為償債因子；公因子F4，主要反映了企業的的成長潛力，為成長因子。

(五)因子得分計算

根據SPSS運行的結果，可以得到成分得分系數矩陣，進而可求出四個公因子F1、F2、F3、F4的表達式，各個公因子得分與其權重乘積之和即為所需要求得的各個企業的綜合得分。最終可得到綜合得分的求解公式為：Z=(0.25994F1+0.21031F2+0.204F3+0.19045F4)。綜合因子得分排序如下表：

表1 綜合因子得分排序

三、聚類分析

(一)分類

將因子分析所提取的三個公因子的得分情況作為變量，運用系統聚類法對這27家企業進行分類，并就相同類別企業之間聯系與區別進行分析，從而找到通過聚類分析得出各類港口企業的共性與特點，以期對我國上市港口航運公司的發展現狀及發展層次有一個總體的把控。通過聚類分析后，可知當劃分為五類時，分類效果較為明顯。即為：第一類企業為鹽田港；第二類企業為長航鳳凰、廈門港務；第三類企業為海峽股份；第四類企業為渤海輪渡、深赤港A、重慶港九、天津港、南京港、中遠海能、北部灣港；第五類企業為剩余的所有企業。

(二)顯著性檢驗

對變量指標進行顯著性檢驗后可知，四個公因子的顯著性水平sig值均小于0.05，因此上文中各分組間存在顯著性差異，說明本文中對各港口企業的分類具有較好的區分度。且基于各個類別企業四個因子得分的均值情況可以看出：

第一類企業的公因子一得分比較高，即盈利因子的得分較高，說明該類企業的盈利狀況較其他企業相對較好。第二類企業的公因子二得分較高，即運營因子的得分較高，說明該類企業的運營能力較強。第三類企業的公因子三和四的得分較高，即償債因子與成長因子的得分較高，說明該類企業的債務償還能力和企業的發展能力較好，第三類的海峽股份的償債及成長能力較強，且發展狀況較好。第四類企業的公因子四得分較高，說明該類企業的成長空間較大。渤海輪渡、深赤港A、重慶港九、天津港、南京港、中遠海能、北部灣港這七家企業的潛力較大，成長能力較強，發展前景較好。第五類企業的各個公因子得分都相對偏低，說明該類企業的發展狀況相對一般。第五類為剩余的十六家企業，這十六企業的綜合排名都相對較低，說明該類企業的綜合發展水平一般。

四、結論

總體上我國各個港口航運企業都取得了快速的發展，但各個港口企業的發展上仍有不平衡的地方。對于投資者而言，應當根據具體企業的特點，進行合理的選擇，考量公司所屬類別及類別特點、在樣本公司中的具體因子得分排名及投資者自身所關注的能力方面進行合理的投資選擇。對于公司管理層而言，應當對自身的劣勢因子引起足夠重視，致力于提高對應方面的能力，同時也要發揮優勢所在，從各方面提升公司的綜合價值；