冷鏈物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)實(shí)證分析

鐘曉燕，歐偉強(qiáng)，陳晟哲

(福建師范大學(xué)協(xié)和學(xué)院 現(xiàn)代物業(yè)管理研究中心，福建 福州 350117)

一、研究背景

冷鏈物流主要解決如何在低溫環(huán)境下，完成特種貨物的運(yùn)輸問(wèn)題的供應(yīng)鏈系統(tǒng)。隨著冷藏技術(shù)的進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而逐漸發(fā)展起來(lái)的物流模式，其對(duì)于冷鏈工藝的進(jìn)步有著較強(qiáng)的依賴性。國(guó)際宏觀環(huán)境對(duì)冷鏈物流的發(fā)展具有一定的影響，同時(shí)國(guó)內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也對(duì)冷鏈物流的發(fā)展起到制約作用。當(dāng)前國(guó)內(nèi)的冷鏈物流需求逐步提高，冷鏈物流企業(yè)紛紛展開(kāi)對(duì)于物流模式的探索，建立冷鏈物流合資公司成為一種趨勢(shì)，多家物流企業(yè)也開(kāi)始對(duì)冷鏈展開(kāi)布局。眾多跡象表明，這片新領(lǐng)域的開(kāi)拓具備重大商業(yè)價(jià)值，但是要在愈發(fā)激烈的冷鏈物流領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境下生存，除了適合自身的發(fā)展模式以外，還需要建構(gòu)一套科學(xué)有效的競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系，以作為冷鏈物流行業(yè)決策者進(jìn)行發(fā)展戰(zhàn)略的制定、調(diào)整、為投資者選擇投資對(duì)象和企業(yè)資源優(yōu)化提供可視性的參考。

針對(duì)物流業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)問(wèn)題，蔡定萍[1]介紹了運(yùn)用綜合指數(shù)法和主成分分析法兩種評(píng)價(jià)方案，開(kāi)始研究對(duì)物流企業(yè)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的初步探索；李政權(quán)[2]引入信息熵值的概念，提出運(yùn)用熵值法模型建立物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系；宇成成[3]、張伶利[4]等學(xué)者運(yùn)用層次分析法開(kāi)展建構(gòu)多層次評(píng)價(jià)模型；鐘佳頎[5]、梁雯[6]、肖懷云[7]、王濤[8]、徐敏[9]、朱雨路[10]、宋悅[11]、王偉明[12]、閆秀霞[13]、徐文瑞[14]、張予川[15]、韓嵩[16]等學(xué)者使用因子分析方法對(duì)物流企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)，眾學(xué)者主要集中在對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)企業(yè)、供應(yīng)鏈企業(yè)等進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)研究，而對(duì)于冷鏈物流企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)卻不多。在此希望能夠更進(jìn)一步運(yùn)用較為成熟的因子分析法對(duì)上市冷鏈物流公司進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)，從而全面地將國(guó)內(nèi)上市冷鏈物流公司當(dāng)前發(fā)展水平呈現(xiàn)出來(lái)。

二、構(gòu)建上市冷鏈物流企業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（一）企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)指標(biāo)

企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力評(píng)價(jià)是一個(gè)綜合的考量過(guò)程。首先，對(duì)于所選取的指標(biāo)，應(yīng)該能客觀地反映企業(yè)當(dāng)前的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，需要體現(xiàn)綜合性特點(diǎn)，即通過(guò)一系列指標(biāo)以達(dá)到對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力的全面評(píng)價(jià)。其次，數(shù)據(jù)來(lái)源需要有穩(wěn)定性和具有可便利獲得的可能，以進(jìn)行反復(fù)考察企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力。具備穩(wěn)定性的數(shù)據(jù)指標(biāo)能保證研究的進(jìn)一步深入開(kāi)展，從時(shí)間跨度中了解同一行業(yè)下的不同企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平波動(dòng)趨勢(shì)。再者，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力會(huì)隨著行業(yè)的發(fā)展而不斷變化，如果要考察新興業(yè)態(tài)，對(duì)研究數(shù)據(jù)的時(shí)效性會(huì)有較高的要求。基于綜合性、穩(wěn)定性和可獲得性、時(shí)效性等方面的考慮，本文選擇我國(guó)冷鏈物流上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)作為樣本進(jìn)行分析研究，還具備以下四點(diǎn)理由：

第一，對(duì)于企業(yè)的評(píng)價(jià)需要從經(jīng)營(yíng)、管理、效能等多維度著手，這要求需要有一組綜合性的指標(biāo)能夠?qū)ζ髽I(yè)的發(fā)展?fàn)顩r及成長(zhǎng)水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

第二，上市公司是行業(yè)中的佼佼者，體現(xiàn)行業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)力量，對(duì)上市冷鏈物流上市公司作為樣本進(jìn)行分析，是對(duì)冷鏈物流整體行業(yè)進(jìn)行評(píng)估的重要途徑。

第三，冷鏈物流行業(yè)正處于發(fā)展上升階段，整體體系還不夠成熟，在客觀上造成了數(shù)據(jù)采集的一定困難，而上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表根據(jù)管理規(guī)定要求定期公布，為研究行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)提供了方便。

第四，因子分析方法需要研究的對(duì)象在時(shí)間跨度和數(shù)據(jù)項(xiàng)目上高度一致，對(duì)研究的原始數(shù)據(jù)提出了統(tǒng)一性的要求，而上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表正好可以滿足這種需求，有利于分析研究的開(kāi)展。上市公司賬務(wù)報(bào)表作為因子分析對(duì)象也常被用于分析各類(lèi)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力情況[17-18]。

物流企業(yè)具備較強(qiáng)的綜合性，冷鏈物流企業(yè)作為整個(gè)物流供應(yīng)鏈的核心，對(duì)服務(wù)和產(chǎn)品的輸出具有決定性作用。對(duì)冷鏈物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的主要工作重點(diǎn)在于對(duì)冷鏈物流企業(yè)外在表現(xiàn)得具有普遍性因素的識(shí)別和分析，從而建構(gòu)其具有普適性的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。由于不同的冷鏈物流企業(yè)，其發(fā)展?fàn)顩r和水平不盡相同，所以對(duì)于采集到的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行數(shù)理處理，盡可能將其相關(guān)性數(shù)據(jù)指標(biāo)化，提取其中具有代表性的公因子集成參考對(duì)象，使能夠完成經(jīng)濟(jì)體量、發(fā)展情況不同的數(shù)家企業(yè)得以在同一考核層面進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)工作。

（二）評(píng)價(jià)方案介紹

企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力體現(xiàn)在顯性競(jìng)爭(zhēng)力（如業(yè)績(jī)情況、財(cái)務(wù)指標(biāo)等）和隱性競(jìng)爭(zhēng)力（如管理能力、學(xué)習(xí)能力、企業(yè)文化等）兩個(gè)方面。由于企業(yè)隱性競(jìng)爭(zhēng)力較難獲取，且受定性評(píng)價(jià)影響較大，不利于橫向?qū)Ρ群头治觥榱吮ＷC對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的定量、客觀、準(zhǔn)確分析，本文傾向于選擇公開(kāi)穩(wěn)定且能夠明晰反應(yīng)冷鏈物流企業(yè)的顯性競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)。

在參考大量對(duì)于物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，考量綜合性和評(píng)價(jià)的客觀性，以10個(gè)能夠充分反映上市冷鏈物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力水平、具有代表性的指標(biāo)作為原始數(shù)據(jù)來(lái)反映冷鏈物流企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力水平。使用流動(dòng)比率X1、速動(dòng)比率X2作為公司償債能力指標(biāo)，以分析公司返還債務(wù)的能力；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X3、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X4作為公司運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)，體現(xiàn)公司對(duì)于各種資源的利用程度和盈利能力；凈利潤(rùn)率X5、毛利潤(rùn)率X6、凈資產(chǎn)收益率X7充當(dāng)公司盈利能力指標(biāo)，反映公司在一定時(shí)期內(nèi)盈利水平；營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率X8、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率X9、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率X10作為分析公司成長(zhǎng)能力指標(biāo)，體現(xiàn)公司未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)和發(fā)展速度。

上述指標(biāo)對(duì)公司競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)具有概括性，以下將用SPSS22.0 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，建立競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)因子分析模型，綜合分析各上市冷鏈物流公司發(fā)展?fàn)顩r。

三、實(shí)證分析研究

（一）研究對(duì)象選定及數(shù)據(jù)采集

1.研究對(duì)象選定。為了能夠清晰明確地反映我國(guó)上市冷鏈物流公司以及行業(yè)的真實(shí)競(jìng)爭(zhēng)力情況，本次因子分析研究以從事冷鏈物流服務(wù)作為主營(yíng)業(yè)務(wù)的上市公司為樣本。通過(guò)查閱國(guó)家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)、同花順數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站、天眼查平臺(tái)，從收集到冷鏈物流相關(guān)上市企業(yè)中剔除以生產(chǎn)冷鏈設(shè)施設(shè)備、生產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品公司、主營(yíng)業(yè)務(wù)過(guò)于龐雜的上市公司、帶有ST、SST 的公司，以及已停牌和年度報(bào)告數(shù)據(jù)不全的公司，最后確定研究樣本為7家從事主營(yíng)業(yè)務(wù)為冷鏈物流運(yùn)營(yíng)的公司，即海航冷鏈、齊暢物流、小田冷鏈、中冷物流、師帥冷鏈、萬(wàn)澤冷鏈、浩嘉冷鏈七家冷鏈物流運(yùn)營(yíng)公司，開(kāi)展因子分析，進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)力水平評(píng)價(jià)。

2.對(duì)象目標(biāo)數(shù)據(jù)收集。通過(guò)瀏覽全國(guó)中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)、巨潮資訊網(wǎng)等平臺(tái)，取得上述7家公司的10 項(xiàng)公開(kāi)披露的年度報(bào)告數(shù)據(jù)，并對(duì)研究樣本關(guān)鍵信息作為原始數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。在這7家公司中，海航冷鏈、齊暢物流、小田冷鏈于2015年掛牌上市；中冷物流、師帥冷鏈于2016 年掛牌上市；萬(wàn)澤冷鏈、浩嘉冷鏈于2017 年掛牌上市。可以看出，他們的上市時(shí)間存在一定間隔，但在2017 和2018 年基本重合，為保證提取的數(shù)據(jù)能夠反映公司近期發(fā)展?fàn)顩r，并顧及各公司的上市間隔，故以2017—2018 年的公司年報(bào)作為主要的數(shù)據(jù)來(lái)源。

（二）實(shí)證分析流程

由于冷鏈物流上市公司的數(shù)量較少，目前共有7 家以冷鏈物流業(yè)務(wù)作為主營(yíng)業(yè)務(wù)并且上市的公司。通過(guò)巴特利特球狀檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量在0.5 以上，說(shuō)明該組數(shù)據(jù)適用于因子分析方法，進(jìn)而將原始數(shù)據(jù)帶入SPSS 軟件計(jì)算，得出2017 和2018 年各公司競(jìng)爭(zhēng)力分析結(jié)果。

1.提取特征值。通過(guò)對(duì)2017 年各家上市冷鏈公司樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，提取比1 大的特征值，運(yùn)用軟件計(jì)算出相關(guān)矩陣主要特征值對(duì)應(yīng)貢獻(xiàn)率，由此建立相關(guān)系數(shù)矩陣，分析情況如表1 所示。由分析結(jié)果可得，共計(jì)算得出三個(gè)主要初始特征值，分別為3.989、2.142 和1.616，這三個(gè)特征值的累積方差貢獻(xiàn)率為77.475%，這表明以上三個(gè)數(shù)據(jù)能夠比較理想地代表原始數(shù)據(jù)。

以相同的因子分析方法對(duì)2018 年各家上市冷鏈公司原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以得出四個(gè)大于1 的特征值，作為主要初始特征值，分別為4.146、3.001、1.515 和1.027，該四個(gè)特征值的累積方差貢獻(xiàn)率為96.883%，對(duì)于原始數(shù)據(jù)具有較好的代表性。

2.計(jì)算各公因子方差值。根據(jù)表1 所列出的2017 與2018 年數(shù)據(jù)中的各個(gè)公因子同原始數(shù)據(jù)方差提取程度計(jì)算得出各公因子方差值，2017 年流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、凈利潤(rùn)率、毛利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率的公因子方差值分別為0.789、0.744、0.945、0.828、0.728、0.852、0.557、0.825、0.727、0.753；2018 年的公因子方差值分別為0.984、0.985、0.906、0.906、1、0.984、0.986、0.974、0.993、0.972。由此可以看出對(duì)原始數(shù)據(jù)公因子提取的效果都比較理想。

3.建立因子荷載矩陣。表1 的總方差數(shù)據(jù)顯示，旋轉(zhuǎn)前公因子的貢獻(xiàn)率主要集中在前兩個(gè)因子上，而后一個(gè)因子的貢獻(xiàn)率明顯下降。為了能夠平攤載荷系數(shù)，調(diào)整因子荷載的平衡程度，使其平均分化，提高各個(gè)因子對(duì)原始數(shù)據(jù)的解釋能力，需要對(duì)其進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。通過(guò)使用最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，得到方差最大化后的因子載荷矩陣。因子旋轉(zhuǎn)結(jié)果如表2 所示。

從2017 年旋轉(zhuǎn)后的因子荷載矩陣中可以看出，三個(gè)主因子在上市冷鏈物流公司的各項(xiàng)指標(biāo)上的集中程度比較明顯，區(qū)分性強(qiáng)。在F1第一主因子上，較大的和載荷變量集中在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X2）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X4）等方面信息，由此可以將主因子F1命名為運(yùn)營(yíng)能力因子；第二主因子F2體現(xiàn)的內(nèi)容中，載荷的變量主要集中反映流動(dòng)比率（X1）和速動(dòng)比率（X2）以及營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（X8）和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（X9）等內(nèi)容上。因此，可以將第二主因子F2命名為償債能力和成長(zhǎng)能力因子；第三主因子F3的荷載變量主要集中在凈利潤(rùn)率（X5）、毛利潤(rùn)率（X6）和凈資產(chǎn)收益率（X7）方面。由此可以將第三主因子F3命名為盈利能力因子。

表2 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

4.確定因子得分系數(shù)矩陣。公共因子得分如下所示：

提取上述四個(gè)公因子，并計(jì)算其各個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率占四個(gè)公因子總方差貢獻(xiàn)率的比率，其總方差貢獻(xiàn)率比率的計(jì)算方法為：

總方差貢獻(xiàn)比率=單個(gè)貢獻(xiàn)率百分比/總累積百分比

根據(jù)該公式，可以計(jì)算出2018 年上市冷鏈物流公司各公因子的方差貢獻(xiàn)比率分別為0.3725、0.3284、0.1618、0.1373，2017 年上市冷鏈物流公司各公因子的方差貢獻(xiàn)比率分別為0.405、0.303、0.292，根據(jù)各個(gè)因子所占的權(quán)重?cái)?shù)計(jì)算2017、2018年上市冷鏈物流公司的公共因子的得分：

其中2018 年各家上市冷鏈物流公司的Y1、Y2、Y3、Y4各因子得分通過(guò)原始數(shù)據(jù)與成分得分系數(shù)矩陣表相關(guān)數(shù)值計(jì)算得出，其計(jì)算公式為a=yij*zij，式中，a為上市冷鏈公司序號(hào)，i為因子序號(hào)，j為財(cái)務(wù)指標(biāo)，a表示第a家公司第i個(gè)因子的因子得分。

根據(jù)以上Y1、Y2、Y3、Y4、Y2017和Y2018的計(jì)算公式可以得出2017、2018 年7 家冷鏈物流上市公司的各個(gè)因子得分情況以及綜合排名情況，具體計(jì)算方法如表3 所示。

表3 2017 年7 家冷鏈物流上市公司綜合得分排序表

四、數(shù)據(jù)分析與企業(yè)發(fā)展建議措施

為了能夠充分反映本次選取的7 家上市冷鏈公司近期發(fā)展情況，減少經(jīng)濟(jì)環(huán)境等影響因素對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的干擾，連續(xù)兩年對(duì)各家公司的綜合排名按照影響程度的重要性進(jìn)行排名。

（一）數(shù)據(jù)分析結(jié)論

1.上市冷鏈物流企業(yè)集約化程度低。從分析結(jié)果中可看出，2017—2018 年財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)綜合得分分?jǐn)?shù)為正值的冷鏈物流上市公司：2017 年為5 家，2018 年為3 家，分別占樣本總數(shù)比例的71.4%、42.9%。這表明國(guó)內(nèi)上市冷鏈物流公司整體綜合水平比較一般，主要原因在于冷鏈物流需求端熱度正在激活，對(duì)于冷鏈物流的總體需求偏弱，而作為供給端冷鏈物流行業(yè)起步晚，獨(dú)立的冷鏈物流體系尚未建成，第三方冷鏈物流發(fā)展滯后，冷鏈物流流通率低。同時(shí)可以看到冷鏈物流行業(yè)充足的發(fā)展空間，近年來(lái)國(guó)內(nèi)生鮮市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展對(duì)冷鏈物流業(yè)提出了更高的要求，這需要冷鏈物流業(yè)積極布局，大膽開(kāi)拓。

2.冷鏈物流行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇。幾家公司的兩年排名中變動(dòng)較大的情況：2017 年最后一名的萬(wàn)澤冷鏈在2018 年躍居榜首，表明上市冷鏈物流企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)程度穩(wěn)定性弱，這也說(shuō)明冷鏈物流行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)較為激烈。而且萬(wàn)澤冷鏈18 年綜合得分提升了152.93，是上述7 家冷鏈物流上市公司中綜合得分提升最快的公司，值得持續(xù)關(guān)注。

從綜合得分的差距角度分析，2017、2018 年綜合得分第一名和最后一名的差距分別為149.51和194.58，可以看出存在明顯擴(kuò)大的趨勢(shì)，行業(yè)內(nèi)的差距逐漸拉開(kāi)，表現(xiàn)出行業(yè)發(fā)展的競(jìng)爭(zhēng)正在變得激烈。

3.冷鏈物流上市公司綜合競(jìng)爭(zhēng)力有待提高。通過(guò)比對(duì)7 家冷鏈物流上市企業(yè)2017、2018 綜合因子得分?jǐn)?shù)據(jù)可以看出，2018 年有四家冷鏈物流上市公司呈現(xiàn)下滑態(tài)勢(shì)，且競(jìng)爭(zhēng)能力同比提高的公司里，除了萬(wàn)澤冷鏈以外的另外兩家公司：小田冷鏈提升1.47，師帥冷鏈提升3.67，僅呈現(xiàn)出微弱攀升的情況，說(shuō)明冷鏈物流上市公司的綜合能力還存在較大的上升空間。

（二）企業(yè)發(fā)展建議措施

1.提升企業(yè)盈利能力。盈利能力是一家企業(yè)的生命線，也是企業(yè)能否穩(wěn)定發(fā)展的常青樹(shù)。上述各家冷鏈企業(yè)中，盈利能力為負(fù)值的情況較普遍，比如師帥冷鏈和萬(wàn)澤冷鏈兩年的盈利能力因子明顯偏弱。影響盈利能力的因素是多方面的，上市冷鏈物流企業(yè)可以增強(qiáng)現(xiàn)金流的管控和效益提升，如提高企業(yè)短期投資的資金活性，加速運(yùn)營(yíng)過(guò)程中各環(huán)節(jié)的分工和銜接。對(duì)企業(yè)預(yù)算進(jìn)行提前規(guī)劃管理，制定符合企業(yè)可持續(xù)發(fā)展和盈利能力提升的總體方案，把控企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本，優(yōu)化企業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)揮企業(yè)的綜合效益。

2.制定合理的償債規(guī)劃。上述企業(yè)中的償債因子表現(xiàn)不佳，且在2018 年呈現(xiàn)頹勢(shì)，說(shuō)明各家冷鏈物流上市企業(yè)缺乏合理的償債規(guī)劃。償債能力是影響企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的重要因素之一，好的償債規(guī)劃能夠有助于提升企業(yè)盈利能力，進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。償債規(guī)劃的制定分為短期償債能力規(guī)劃和長(zhǎng)期償債能力規(guī)劃，對(duì)于上市冷鏈物流企業(yè)，需慎重選擇舉債方式、優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、提高企業(yè)形象以提高短期償債能力。以優(yōu)化資本構(gòu)成、定期開(kāi)展管理人員培訓(xùn)等方式增強(qiáng)企業(yè)長(zhǎng)期償債能力。

3.增強(qiáng)冷鏈物流服務(wù)信息化水平。當(dāng)今國(guó)內(nèi)冷鏈流通率為19%，同一指標(biāo)發(fā)達(dá)國(guó)家為85%以上。此外蔬果產(chǎn)品的遇冷率、人均冷庫(kù)比值也遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)家水平。顯然，國(guó)內(nèi)冷鏈物流還與發(fā)達(dá)國(guó)家同行業(yè)存在較大差距，這反映國(guó)內(nèi)冷鏈物流行業(yè)具備較大開(kāi)發(fā)潛能，冷鏈物流在“質(zhì)”和“量”的層面都具備巨大提升空間和利潤(rùn)價(jià)值。這需要冷鏈企業(yè)在服務(wù)信息化方面有所強(qiáng)化，將信息化技術(shù)運(yùn)用到冷鏈配送環(huán)節(jié)中，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)化、單據(jù)電子化、車(chē)輛調(diào)度自動(dòng)化，提升冷鏈運(yùn)輸效益。

五、結(jié)語(yǔ)

評(píng)價(jià)上市公司的競(jìng)爭(zhēng)能力的指標(biāo)多種多樣，這對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇帶來(lái)了一定難度。使用因子分析法可以將龐雜的數(shù)據(jù)整合成為具有代表性的幾個(gè)特征指標(biāo)，在使幾個(gè)指標(biāo)之間關(guān)聯(lián)性低的同時(shí)又能代表原始數(shù)據(jù)，能夠較為完滿地解決在數(shù)個(gè)指標(biāo)下的綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題。通過(guò)剔除冷鏈物流相關(guān)行業(yè)非主營(yíng)冷鏈物流業(yè)務(wù)公司，收集其財(cái)務(wù)年度報(bào)告數(shù)據(jù)，最終得到了上述企業(yè)兩年的競(jìng)爭(zhēng)力綜合得分，并結(jié)合得分結(jié)果進(jìn)行了進(jìn)一步的分析，證實(shí)了該競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)評(píng)價(jià)模型的實(shí)用性。

本研究存在些許不足之處。數(shù)據(jù)上，研究選擇的國(guó)內(nèi)冷鏈物流上市公司，上市后經(jīng)營(yíng)年限較短，在數(shù)據(jù)采集方面造成一定缺憾，同時(shí)缺乏在境外上市公司的數(shù)據(jù)，并且還有不少優(yōu)秀冷鏈物流企業(yè)并未選擇上市，這在一定程度上對(duì)本次研究的結(jié)論造成一定影響。在此期間，國(guó)內(nèi)冷鏈物流企業(yè)發(fā)展正在上升階段，冷鏈物流行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模愈發(fā)壯大，這種趨勢(shì)對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)模型提出了更高要求。總之，分析冷鏈物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)模型，如何影響投資者決策，如何幫助企業(yè)更好地實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展、獲得高質(zhì)量發(fā)展等問(wèn)題，需要學(xué)者們的更多關(guān)注。