物流业上市企业信用风险分析——基于Super-SBM与Tobit模型

来源 :大连海事大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Thunder_
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随着经济全球化和改革开放以来,中国已经成为有影响力的物流大国。中国物流业不断快速发展、物流社会物流需求不断上升。但是,我国物流业仍面临着成本高、绩效差的问题,诚信缺失、违约操作时有发生。那么如何防范物流业的信用风险,提高企业的信用水平是现在急需解决的一个问题。
  本文以2014-1018年物流业上市企业的财务数据作为研究样本,对企业信用风险进行评价。选取了利息支出、负债额、权益额作为企业的输入指标,主营业务收入、总资产净利润率、现金及其现金等价物作为输出指标。首先,运用传统DEA模型对物流业的信用效率进评价,分析可知大部分企业的信用效率属于低效状态,企业的信用效率有待进一步提高。企业综合效率较低的主要原因是由于纯技术效率较低,说明企业要注重科技的投入,实现企业的技术投入与企业的规模发展相适应。其次,运用Super-SBM模型对企业的信用效率进行分析,分析得出结论:处于超效率的企业占企业总数小于三分之一,大部分企业的信用效率属于低效状态,企业的信用效率有待进一步提高。五年来物流业的信用效率在波动上升,但信用效率未达到有效状态。说明企业应加强内部制度管理、风险管理、财务管理,使得资源配置更加地科学,提高企业信用效率,降低企业信用风险。从投入冗余角度来看,企业在以后的经营运行过程中,要适当地减少投入的数量,减少冗余的发生。从产出不足角度来看,产出不足会导致企业的成长能力和盈利能力受限,进而影响企业的净收益。收益不足会影响企业各项费用的支出和生产业务往来的开展,进而影响企业的信用水平。最后运用Tobit回归模型对企业信用风险的影响因素进行分析。研究得出结论:物流业信用风险与企业的资产负债率、企业已上市年限呈负相关,与企业的资产总额、经济发展水平、净资产收益率呈正相关。
  最后,结合以上的分析,提出了物流企业应加强内部信用管理制度、做好资金把控形成最佳资产规模、运用新技术优化资源配置提升利用率、增强盈利能力优化财务结构来降低信用风险的建议。
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