基于主成分分析的居家養(yǎng)老服務供應鏈財務績效評價

賈鴻飛 孫利輝 孫翠華

摘要：

基于居家養(yǎng)老服務上市公司披露的財務數(shù)據(jù)，采用SPSS 250軟件，運用主成分分析法對45家提供居家養(yǎng)老服務的上市公司的資產(chǎn)增長率、資產(chǎn)利潤率、資產(chǎn)周轉率、流動資產(chǎn)周轉率、營業(yè)收入增長率、應收賬款周轉率、應付賬款周轉率、存貨周轉率、主營業(yè)務收入增長率以及資產(chǎn)負債率10個衡量企業(yè)財務績效指標進行降維處理，使企業(yè)自身及其上下游合作者能夠更簡便快捷得了解企業(yè)業(yè)績狀態(tài)。

關鍵詞：

主成分分析;居家養(yǎng)老服務供應鏈;財務績效指標

中圖分類號：F2751

文獻標志碼：A

收稿日期：2020-10-05

基金項目：

青島市社科規(guī)劃項目（批準號：QDSKL1801077）資助。

通信作者：

孫利輝，女，博士，教授，主要研究方向為博弈論與機制設計。E-mail：755177622@qq.com

自2000年以來，中國老齡化程度持續(xù)加快。2020年6月11日中國發(fā)展研究基金會發(fā)布《中國發(fā)展報告2020：中國人口老齡化的發(fā)展趨勢和政策》預測：2020-2035年，中國的總人口將會達到一個最大值并且會長期處于一個負增長的階段，達到峰值的時間大概是在2030年左右，峰值人口將會在14.3億左右，之后中國人口將會進入負增長階段[1]。中國一直是以家庭養(yǎng)老為主、社區(qū)為依托，養(yǎng)老機構為輔助的養(yǎng)老模式。如今中國家庭結構逐漸趨于小規(guī)模化，“421”家庭結構已經(jīng)屢見不鮮，養(yǎng)老機構的建設周期長且成本較高。以往的養(yǎng)老模式不能滿足中國老人的養(yǎng)老需求，居家養(yǎng)老服務模式應運而生。傳統(tǒng)意義的養(yǎng)老觀念是老人必須離家在養(yǎng)老機構中養(yǎng)老，居家養(yǎng)老可以讓不同身體機能的老人在家享受服務。國外居家養(yǎng)老服務一般被稱為老年人社區(qū)照顧，是社區(qū)照顧的主要服務內容之一。Sharkey[2]針對居家養(yǎng)老服務資源方面進行了研究，提出整合社區(qū)部分資源，以實現(xiàn)社區(qū)照料資源的價值。Phelan等[3]研究得出對于老年人口基數(shù)大的國家，居家養(yǎng)老服務的輔助作用非常大。Sigurdardottir等[4]總結出社區(qū)居家養(yǎng)老服務供給主體應具有的特點。Ergas[5]提出為老年人提供居家養(yǎng)老服務時要考慮全面，除了要提供生活照料服務外還要提供精神慰藉服務。徐翠蓉等[6]認為居家養(yǎng)老可通過社會力量為居住在家的老人提供多種服務的養(yǎng)老方式，總結了居家養(yǎng)老的服務優(yōu)勢。石琤[7]總結了居家養(yǎng)老模式需具備兩個明顯特征，即老人在家庭居住且享受外界資源供給。當今“互聯(lián)網(wǎng)+”時代下，任何行業(yè)之間的競爭都不再是單個企業(yè)之間的競爭，而是合作聯(lián)盟之間的競爭，即供應鏈與供應鏈之間的競爭[8]，居家養(yǎng)老服務供應鏈的理念應時而生。張孟強等[9]基于大數(shù)據(jù)傳遞信息方法建立了高質量養(yǎng)老服務體系。宋丹霞等[10]深入研究了服務供應鏈管理模式，并從服務供應鏈的顧客滿意度、服務企業(yè)內部的運行績效以及合作協(xié)同發(fā)展三個方面構建了一個通用的服務供應鏈績效評價體系。張智勇等[11]圍繞養(yǎng)老服務供應鏈從支持績效、運作績效以及結果績效三個維度構建了評價指標體系。Chan[12]首先研究了將定性、定量指標相結合以形成供應鏈績效評價指標體系，并且提出定性指標要運用統(tǒng)計量，定量指標要使用相對比例來衡量。Lawn等[13]認為居家養(yǎng)老服務提供者的素質高低影響著最終提供服務的質量。提高居家養(yǎng)老服務質量是居家養(yǎng)老模式可持續(xù)發(fā)展的重要基礎，由于養(yǎng)老企業(yè)是提供居家養(yǎng)老服務的中堅力量，提供居家養(yǎng)老服務的質量高低很大程度上取決于養(yǎng)老企業(yè)的運營狀態(tài)，而財務績效指標可以反映企業(yè)運營狀態(tài)的好壞，為服務提供者、投資者以及企業(yè)上下游合作伙伴提供決策依據(jù)。劉紅玉等[14-15]利用主成分分析法分別對隴南市特色農業(yè)經(jīng)濟效益、地震屬性優(yōu)化進行了研究。Iezzoni等[16]將主成分分析法應用于園藝研究，構建了植物性狀評價綜合指標體系，認為可將主成分分析法用于大型數(shù)據(jù)集處理。Zitko等[17]運用主成分分析環(huán)境狀況評價數(shù)據(jù)，認為該法在多元數(shù)據(jù)檢驗中具備有效性并能深入了解數(shù)據(jù)結構。徐瑋[18]構建了企業(yè)供應鏈資金管理評價指標體系，運用主成分分析法得出包括企業(yè)的短期償債能力、資金運營能力以及資金運轉效率的三個主成分因子。羅曉芃等[19-20]基于主成分分析法分別建立了影院經(jīng)營績效評價體系和農牧板塊上市公司財務績效評價體系，為經(jīng)營者提升經(jīng)營能力提供了參考依據(jù)。綜上，擬選取主成分分析法進行財務績效指標分類，分析居家養(yǎng)老相關服務企業(yè)財務報表數(shù)據(jù)，通過消除評價指標間的重疊進而簡化對財務績效評價的過程。

1 居家養(yǎng)老服務供應鏈財務績效評價指標

供應鏈財務績效評價指標的擬定并不只單單針對一個企業(yè)，居家養(yǎng)老服務供應鏈每個節(jié)點上的利益最大化并不等同于供應鏈上的收益是最大，因此選取評價指標時應考慮是否有利于客觀評價居家養(yǎng)老服務企業(yè)供應鏈各資金管理水平。選取評價績效評價指標時，要考慮到指標的可衡量性、數(shù)據(jù)的可得性、客觀真實性以及可操作性。結合財務績效指標評價的相關研究成果、績效評價指標擬定的基本原則以及居家養(yǎng)老服務供應鏈區(qū)別于產(chǎn)品供應鏈的特點，擬定資產(chǎn)增長率（x1）、資產(chǎn)利潤率（x2）、資產(chǎn)周轉率（x3）、流動資產(chǎn)周轉率（x4）、營業(yè)收入增長率（x5）、應收賬款周轉率（x6）、應付賬款周轉率（x7）、存貨周轉率（x8）、主營業(yè)務收入增長率（x9）、資產(chǎn)負債率（x10）共10個績效評價指標，各個評價指標的經(jīng)濟意義與計算方法見表1。

2 主成分分析與數(shù)據(jù)處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

證券交易市場的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)板塊中從事與養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)相關的上市公司共53家。其中，與提供居家養(yǎng)老服務密切相關的上市公司45家，按照提供的服務功能可分為醫(yī)療診斷、護理人員人才培訓、居家養(yǎng)老醫(yī)療設備、保健藥品的生產(chǎn)以及基于大數(shù)據(jù)時代居家養(yǎng)老智慧平臺的提供等。居家養(yǎng)老服務供應鏈網(wǎng)絡如圖1所示。本文以45家上市公司2019年度財務報表中的財務數(shù)據(jù)為例，選取表1中的10個評價績效的財務指標作為供應鏈上企業(yè)財務績效的評價指標，運用SPSS 250軟件對數(shù)據(jù)進行主成分分析以構建互不相關的主成分因子代替較多的指標評價居家養(yǎng)老服務供應鏈財務績效。

2.2 主成分分析

主成分分析是應用降維的思想對數(shù)據(jù)進行處理從而得到代表各類財務指標變量的綜合系數(shù)指標來評價供應鏈財務績效的主要成分因子，通過主成分分析可以最大程度上消除指標間的重合性。

（1）相關性系數(shù)矩陣。用SPSS250對初擬的10個指標進行了相關性分析得出了各個指標的相關性矩陣如表2所示。可知，各個變量之間具有不同程度的相關性，其中資產(chǎn)周轉率（x3）與流動資產(chǎn)周轉率（x4）、營業(yè)收入增長率（x5）與主營業(yè)務收入增長率（x9）、資產(chǎn)周轉率（x3）與應付賬款周轉率（x7）的相關系數(shù)較大，表明各個指標間存在一定線性關系。此外，對數(shù)據(jù)進行KMO與Bartlett球性檢驗結果得出KMO值大于05，Bartlett球形檢驗結果的概率（sig.）為0000小于001，表明各個指標之間不具有獨立性，適合對數(shù)據(jù)進行主成分因子分析。

（2）總方差解釋。由表3可知，前3個主成分的特征根大于1，方差累計解釋率為58604%，表明前3個主成分因子可以涵蓋問題58604%的信息量。根據(jù)特征值大于1且涵蓋信息量不低于80%信息量的提取因子的條件，提取了5個主成分因子。

（3）公因子方差。由表4可知，10個變量指標的共性方差都大于05，即此變量可以被表達，且大部分的變量共性方差都大于07，再次驗證了所提取的主成分因子能夠很好地體現(xiàn)原變量所涵蓋的信息。

（4）主成分因子載荷矩陣。通過SPSS軟件得到的主成分因子載荷矩陣如表5所示，因子載荷反映主成分因子主要是由那些變量來解釋的，這也是對數(shù)據(jù)進行主成分分析的主要意義。第一主成分主要由4個變量影響，第二、三主成分主要由2個變量影響，第四、五主成分主要由1個變量影響。

（5）因子得分系數(shù)矩陣。表6中因子得分系數(shù)矩陣可以確定每一個主成分因子得線性表達，便于得到每一個主成分因子的計算公式。

3 結論

通過主成分分析將初步擬定的10個居家養(yǎng)老服務供應鏈企業(yè)財務績效評價指標簡化成5個互不相關的評價指標：企業(yè)資產(chǎn)周轉能力、企業(yè)發(fā)展能力、企業(yè)資產(chǎn)增長能力、企業(yè)負債水平以及企業(yè)短期償債能力。依據(jù)以上指標評價居家養(yǎng)老服務供應鏈企業(yè)財務績效，可以一定程度上簡化投資者和上下游企業(yè)對目標企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的評價過程，并為企業(yè)自身高效快速地進行戰(zhàn)略性的決策和調整提供依據(jù)。本研究評價結果的有效性是基于企業(yè)披露的財務報表是真實可靠，另外企業(yè)財務數(shù)據(jù)并非即時更新，且企業(yè)的經(jīng)營狀態(tài)更需關注未來發(fā)展。今后研究可側重于居家養(yǎng)老服務供應鏈企業(yè)客戶關系、合作伙伴關系管理以及潛在發(fā)展能力等方面進行綜合績效評價。

參考文獻

[1]中國發(fā)展研究基金會. 積極應對老齡社會《中國發(fā)展報告2020》發(fā)布[EB/OL]. 2020-06-15[2020-09-25]. https：//www.cdrf.org.cn/.

[2]SHARKEY P.Essentials of community care[M/OL].Revised Edition. London：MacrmiUan International Higher Education，2006，103-106.[2020-08-25].http：//www.459.org/.

[3]PHELAN A， MCCORMACK B. Exploring nursing expertise in residential care for older people： A mixed method study[J]. Journal of Advanced Nursing， 2016， 72（10）： 2524-2535.

[4]SIGURDARDOTTIR S H， SUNDSTROM G， MALMBERG B， et al. Needs and care of older people living at home in Iceland[J]. Scandinavian Journal of Public Health， 2012， 40（1）： 1-9.

[5]ERGAS H.Funding and providing aged care： Lessons from the last decade[J]. The Australian Economic Review， 2012， 45（3）： 362-367.

[6]徐翠蓉， 阮紅偉， 汪運波. 中國居家養(yǎng)老服務體系構建與相關主體責任定位研究[J]. 青島大學學報（自然科學版）， 2014， 27（4）： 79-83.

[7]石琤. 居家養(yǎng)老概念辨析、熱點議題與研究趨勢[J]. 社會保障研究， 2018（5）： 56-63.

[8]張義娟， 劉洪濱，姜建敏. 基于主成分分析的供應鏈績效評價指標體系研究[J]. 中外企業(yè)家， 2009（7）： 35-37.

[9]張孟強， 任姍姍. 美國養(yǎng)老服務發(fā)展經(jīng)驗與啟示[J]. 中國民政， 2019（3）： 54-55.

[10] 宋丹霞， 黃衛(wèi)來， 徐楊.服務供應鏈管理模式特性及績效評價體系研究[J]. 物流技術， 2009， 28（1）： 115-118.

[11] 張智勇， 趙俊， 石永強. 養(yǎng)老服務供應鏈創(chuàng)新模式： 績效評價與優(yōu)化策略—基于廣州荔灣區(qū)的調查[J]. 商業(yè)研究， 2013（8）： 107-114.

[12] CHAN F T S. Performance measurement in a supply chain[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology， 2003（21）： 534-548.

[13] LAWN S， WESTWOOD T， JORDANS S， et al. Support workers can develop the skills to work with complexity in community aged care： An Australian study of training provided across aged care community services[J]. Gerontology &Geriatrics Education， 2017， 38（4）： 453-470.

[14] 劉紅玉. 基于主成分分析和聚類分析的隴南地區(qū)特色農業(yè)經(jīng)濟分析[J]. 青島大學學報（自然科學版）， 2020， 33（4）： 140-144.

[15] 鄭和忠， 魏長江， 王樹華. 基于主成分分析和核主成分分析的地震屬性優(yōu)化的研究[J]. 青島大學學報（自然科學版）， 2017， 30（3）： 76-80.

[16] IEZZONI A F， PRITTS M P. Applications of principal component analysis to horticultural research[J]. Hort Science， 1991， 26（4）： 334-338.

[17] ZITKO V. Principal component analysis in the evaluation of environmental data[J]. Marine Pollution Bulletin， 1994， 28（12）： 718-722.

[18] 徐瑋. 企業(yè)供應鏈資金管理評價指標體系構建—基于主成分分析評價指標的模型[J]. 財會通訊， 2013（32）： 31-32.

[19] 羅曉芃， 齊佳音， 田春華. 基于主成分分析的影院經(jīng)營績效評價[J]. 企業(yè)經(jīng)濟， 2017， 36（3）： 135-143.

[20] 馮雪彬， 張建英. 基于主成分分析法對農牧板塊的上市公司財務績效評價研究[J]. 飼料研究， 2020， 43（11）： 116-120.

Abstract：

The financial data disclosed by the listed companies of home care services are used as the basis for data processing. Through principal component analysis and SPSS 25.0 software， the financial performance indicators of 45 listed companies with family pension are reduced in dimension. Financial indicators include asset growth rate， asset profit rate， asset turnover rate， current asset turnover rate， operating income growth rate， accounts receivable turnover rate， accounts payable turnover rate， inventory turnover rate， main business income growth rate and asset-liability ratio. After this operation， enterprises and partners will be more easily aware of the financial problems of enterprises， and make timely plan adjustments.

Keywords：

principal component analysis; home care service supply chain; financial performance indicators