張晟義， 王 童

(新疆財經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院， 新疆 烏魯木齊 830012)

隨著我國新能源裝配制造行業(yè)的不斷發(fā)展， 供應(yīng)鏈金融逐漸融入新能源裝配制造領(lǐng)域， 為行業(yè)發(fā)展提供新的動力[1]。 新能源裝配制造領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展離不開金融行業(yè)的支持， 因此， 探析新能源裝配制造行業(yè)供應(yīng)鏈金融的發(fā)展途徑具有重要意義。

考慮到相關(guān)數(shù)據(jù)的完整性與可獲得性， 以新疆特變電工股份有限公司2004年至2019年的相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)為績效分析的基礎(chǔ)， 利用主成分分析法評估企業(yè)績效， 根據(jù)績效評價結(jié)果分析特變電工供應(yīng)鏈金融發(fā)展過程中的問題， 以期減除新能源裝配制造供應(yīng)鏈金融的發(fā)展道路部分阻礙， 為供應(yīng)鏈金融和高新能源技術(shù)的深度整合提供新的參考。

一、 新能源裝配制造行業(yè)供應(yīng)鏈金融發(fā)展現(xiàn)狀

隨著供應(yīng)鏈金融深入發(fā)展及其受重視程度日益提高， 其應(yīng)用場景也日益廣泛[2]。 2017年中央“一號文件”倡導(dǎo)供應(yīng)鏈金融與各行業(yè)深度融合發(fā)展。 新能源裝配制造領(lǐng)域亦積極引入供應(yīng)鏈金融， 并以此作為行業(yè)企業(yè)發(fā)展的重要支持工具。 圖1通過2017年至2020年相關(guān)數(shù)據(jù)， 預(yù)測了未來兩年我國供應(yīng)鏈金融的市場規(guī)模。 由圖1可知， 我國供應(yīng)鏈金融市場規(guī)模逐年拓寬， 預(yù)計至2022年， 將達(dá)到39.6萬億元的水平， 市場發(fā)展?jié)撃芫薮蟆?/p>

圖1 2017—2022年中國供應(yīng)鏈金融市場規(guī)模預(yù)測

行業(yè)數(shù)據(jù)表明， 我國新能源裝配制造領(lǐng)域正呈現(xiàn)出良好的發(fā)展趨勢， 盡管近幾年在經(jīng)濟(jì)全球化的影響下， 行業(yè)發(fā)展速度呈現(xiàn)出減緩趨勢， 但總效能依舊保持良好的成績。 行業(yè)發(fā)展緊跟我國經(jīng)濟(jì)新常態(tài)發(fā)展的步伐， 進(jìn)一步促進(jìn)了供應(yīng)鏈融資領(lǐng)域向新能源裝配制造行業(yè)的融通， 主要的新能源裝配制造企業(yè)紛紛推出供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)， 積極促進(jìn)新能源裝配制造行業(yè)與供應(yīng)鏈金融的深度融合。

但是， 目前我國新能源裝配制造企業(yè)供應(yīng)鏈金融的發(fā)展并不成熟， 相關(guān)法律和行業(yè)準(zhǔn)則仍需完善， 各企業(yè)供應(yīng)鏈金融發(fā)展良莠不齊以及融資渠道單一等問題制約了新能源裝配制造行業(yè)供應(yīng)鏈金融的發(fā)展， 影響行業(yè)中的各企業(yè)的財務(wù)績效水平[3]。 因此， 發(fā)現(xiàn)新能源裝配制造企業(yè)供應(yīng)鏈金融發(fā)展中存在的問題， 積極探究解決對策， 對我國供應(yīng)鏈金融的向好發(fā)展有著重要意義。

二、 新能源裝配制造企業(yè)供應(yīng)鏈金融績效評價分析

(一)研究對象的選取

新疆特變電工股份有限公司是中國變壓器行業(yè)的首家上市公司， 構(gòu)建了“以輸變電產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)、 新材料產(chǎn)業(yè)為支撐、 新能源產(chǎn)業(yè)為亮點(diǎn)”的產(chǎn)業(yè)格局， 逐步發(fā)展成為我國輸變電行業(yè)的龍頭企業(yè)。 對于作為供應(yīng)鏈條上核心企業(yè)的特變電工來說， 供應(yīng)鏈上下游的相關(guān)參與者并非都是發(fā)展成熟的大企業(yè)， 反而是中小企業(yè)的占比相對較高。 然而如今金融市場中小企業(yè)融資難的問題仍普遍存在， 資金短缺導(dǎo)致無法按時完成生產(chǎn)目標(biāo)進(jìn)而影響核心企業(yè)的現(xiàn)象屢見不鮮[4]。 這不僅對特變電工造成不利影響， 而且直接增加了整個供應(yīng)鏈條的不穩(wěn)定性。 為緩解相關(guān)問題， 特變電工的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。

特變電工是在新能源裝配制造行業(yè)中較早開展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的企業(yè)之一， 逐步實(shí)現(xiàn)了輸變電、 制造、 物流、 金融等各個領(lǐng)域的深度結(jié)合。 特變電工自2013年提出“供應(yīng)鏈金融”發(fā)展戰(zhàn)略以來， 積極成立特變電工供應(yīng)鏈平臺， 并設(shè)立新疆特變電工供應(yīng)鏈管理有限公司， 推出了“賬e融”等相關(guān)具體供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品， 實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)鏈金融保理融資、 應(yīng)收賬款融資在實(shí)際業(yè)務(wù)中的推進(jìn)， 為不同情況的中小企業(yè)的問題提供更為有效的解決思路。

綜上所述， 特變電工作為上市公司和行業(yè)代表， 基于相關(guān)研究數(shù)據(jù)具有更高的可獲得性和代表性， 研究其供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的實(shí)行情況與發(fā)展途徑具有重要意義。

(二)指標(biāo)選取與研究方法

為了更加全面地反映企業(yè)真實(shí)的盈利能力、 償債能力、 運(yùn)營能力等方面的表現(xiàn)水平和更準(zhǔn)確地分析目標(biāo)企業(yè)績效， 本文進(jìn)行指標(biāo)選取時， 在借鑒已有的研究成果的基礎(chǔ)上， 結(jié)合新能源裝配制造企業(yè)的行業(yè)特征， 選擇了更具說服力的九項(xiàng)指標(biāo)， 如表1所示， 并對其進(jìn)行降維處理。 由于企業(yè)績效分析需要在不同的方面進(jìn)行衡量， 因此要盡可能地多去選取變量以接近全面， 但是過多的變量不僅使得績效分析工作量加大， 而且過于關(guān)注偏離核心的變量會降低績效分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。

表1 2004—2019年特變電工的相關(guān)財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)

基于此， 本文選用主要成分分析法， 即通過主成分分析法提取公因子， 嘗試在盡可能不損失信息或者少損失信息的情況下， 將多個變量減少為少數(shù)幾個潛在的因子或者主成分[5]， 這幾個因子或者主成分可以高度概括大量數(shù)據(jù)的信息數(shù)據(jù)中的信息， 進(jìn)而獲取綜合評分， 以支持本文研究主題。 主成分分析法的主要優(yōu)勢是在不斬斷變量之間內(nèi)在聯(lián)系的同時， 盡量減少變量的個數(shù)， 在保證實(shí)證結(jié)果的可靠性的前提下更大程度降低實(shí)證數(shù)據(jù)的操作難度。

(三)主成分分析

在進(jìn)行主成分分析之前， 需要對所獲取的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣適合性檢驗(yàn)(KMO檢驗(yàn))和巴特利特球形檢驗(yàn)。 檢驗(yàn)結(jié)果顯示，KMO的值為0.571， 大于0.5， 巴特利特球形檢驗(yàn)的觀察值為136.604, 概率sig為0.00， 基于此檢驗(yàn)結(jié)果可知， 本文所選用的相關(guān)數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行主成分分析。

表2所示數(shù)據(jù)為特變電工原始財務(wù)數(shù)據(jù)變量相關(guān)系數(shù)矩陣， 通過主成分分析法進(jìn)行因子提取， 結(jié)果如表3所示， 其中選取的變量保留了較多原始數(shù)據(jù)， 這表明因子分析提取效果良好， 較為有效。

表2 原變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

表3 提取公因子方差

利用SPSS25.0對數(shù)據(jù)進(jìn)一步處理， 得出相關(guān)數(shù)據(jù)。 表明主成分特征值大于1的有三項(xiàng)， 其對應(yīng)分別解釋了原指標(biāo)的48.628%、 26.949%和13.939%的信息， 累積方差值為89.516%， 高于判斷標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值75%， 也表明這三個選取因子具有代表性， 可以表示絕大部分的原始信息， 基于此分析結(jié)果可將原本的9個指標(biāo)變?yōu)?個具有綜合性代表的指標(biāo)。

為了更好凸顯各項(xiàng)因子指標(biāo)所體現(xiàn)的原始意義， 采取最大方差法對因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)， 結(jié)果如表4所示。 從表4可知， 股本報酬率、 存貨周轉(zhuǎn)率、 應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率在一號因子載荷較高， 主要表現(xiàn)企業(yè)的盈利能力， 因此可稱為盈利因子； 資產(chǎn)負(fù)債率、 流動比率、 銷售凈利率在二號因子的載荷較高， 主要表現(xiàn)企業(yè)的償債能力， 稱為償債因子； 總資產(chǎn)報酬率、 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、 現(xiàn)金流量比率在三號因子上有較高載荷， 主要表現(xiàn)企業(yè)的運(yùn)營能力， 稱為運(yùn)營因子。

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

(四)績效評價

通過以上分析， 本文得出因子得分系數(shù)矩陣， 如表5所示。

根據(jù)表5結(jié)果， 因子得分函數(shù)如下所示：

表5 因子得分矩陣

F1=0.092*銷售凈利率-0.337*總資產(chǎn)報酬率-0.949*股本報酬率+0.007*資產(chǎn)負(fù)債率+0.147*流動比率+0.0.910*存貨周轉(zhuǎn)率+0.788*應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率+0.555*總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率+0.326*現(xiàn)金流量比率

F2=0.626*銷售凈利率+0.367*總資產(chǎn)報酬率+0.184*股本報酬率-0.959*資產(chǎn)負(fù)債率+0.915*流動比率+0.354*存貨周轉(zhuǎn)率+0.253*應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率-0.190*總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率+0.296*現(xiàn)金流量比率

F3=0.634*銷售凈利率+0.830*總資產(chǎn)報酬率-0.035*股本報酬率-0.143*資產(chǎn)負(fù)債率+0.193*流動比率+0.009*存貨周轉(zhuǎn)率+0.509*應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率+0.769*總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率+0.720*現(xiàn)金流量比率

然后進(jìn)行加權(quán)總分， 對特變電工的總體績效水平進(jìn)行評價， 公式如下：

為方便查看結(jié)果進(jìn)行絕對值轉(zhuǎn)換， 如表6所示， 得分趨勢如圖2所示。

表6 2004—2019年特變電工總體發(fā)展水平得分

從圖2的分析結(jié)果可知， 在2004—2019 年間， 特變電工的綜合評分值為正， 但在2004—2010年間直線下滑， 在2011年左右跌至最低點(diǎn)， 其間不乏金融危機(jī)的巨大不利影響， 但總體發(fā)展態(tài)勢不良。 2012年后， 特變電工的綜合評分呈上升趨勢， 發(fā)展勢頭較好， 逐漸走出低谷。 相關(guān)研究表明， 特變電工正是從此時開始部署發(fā)展供應(yīng)鏈金融的， 這也表明供應(yīng)鏈金融的實(shí)施有效提升了企業(yè)自身經(jīng)營的情況。 特變電工作為行業(yè)領(lǐng)頭羊， 其供應(yīng)鏈金融的向好發(fā)展也對供應(yīng)鏈上的其他中小企業(yè)起到了積極的引導(dǎo)作用。

圖2 2004—2019年特變電工總體水平得分趨勢

通過主成分分析法對新能源裝配制造企業(yè)績效進(jìn)行評價， 為行業(yè)其他企業(yè)分析自身績效水平提供方法和思路， 并得出相關(guān)結(jié)論： 供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的開展對特變電工企業(yè)績效有正向影響作用； 供應(yīng)鏈金融思想的加入對供應(yīng)鏈條的穩(wěn)定性有增強(qiáng)作用。 因此， 新能源制造裝配行業(yè)供應(yīng)鏈金融的向好發(fā)展對行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生積極影響， 促進(jìn)新能源裝配制造企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展， 同樣為供應(yīng)鏈金融實(shí)踐的豐富與理論的延伸提供幫助。