我国电商企业经营绩效评价研究——以苏宁易购为例

Research on the Evaluation of Business Performance of E-Commerce Enterprises in China—Taking Suning.com as an Example

摘要: 由于中国是迄今为止世界上最大的电子商务市场，研究电商企业经营绩效可以发现在发展和经营方面存在的问题，从而提高电商企业的绩效和抗风险能力。建立一套针对电商上市公司的绩效评价系统，可以对电商企业的经营状况进行绩效评估，有利于资本市场投资者的选择，也有利于电商上市公司加强自身的经营管理，促进电商企业的长期发展。本文选用因子分析法作为研究方法，从上市公司选取了12个相关的财务绩效评价指标，构建出了一套科学合理的针对电商上市公司的绩效评价指标体系，最后利用因子分析对苏宁易购2014~2022九年的财务数据进行排序、分类、评价和分析，并总结本文的研究结果。

Abstract: Since China is by far the largest e-commerce market in the world, studying the business performance of e-commerce enterprises can identify problems in development and operation, thus improving the performance and risk resistance of e-commerce enterprises. Establishing a set of performance evaluation system for listed e-commerce companies can assess the performance of e-commerce enterprises’ operation status, which is conducive to the selection of investors in the capital market, and is also conducive to listed e-commerce companies’ strengthening of their own operation and management, and promoting the long-term development of e-commerce enterprises. This paper chooses factor analysis as the research method, selects 12 relevant financial performance evaluation indexes from listed companies, constructs a set of scientific and reasonable performance evaluation index system for e-commerce listed companies, and finally uses factor analysis to sort, classify, evaluate and analyze the financial data of Suning.com in the nine-year period of 2014~2022, and summarizes the results of the research in this paper.

1. 引言

1.1. 研究背景

研究电商企业上市公司的经营绩效是当今商业研究领域的一个重要课题。在全球经济不断发展和数字化转型的背景下，电子商务行业迅速崛起并成为全球经济的重要组成部分。对于这个新兴而又充满活力的行业，了解和评估电商企业上市公司的经营绩效，对于企业发展、投资者决策以及市场监管都具有重要意义。

首先，随着互联网技术的不断进步和普及，人们的购物方式发生了巨大变化，越来越多的消费者选择在线购物。这一趋势推动了电商行业的迅速发展，涌现出了众多的电商平台和企业。这些企业通过提供便捷的购物体验、丰富的产品选择以及灵活的支付方式，吸引了大量用户并实现了快速增长。其次，上市公司在电商行业中的重要性不言而喻。作为电商企业发展的一个重要阶段，上市既为企业提供了融资的渠道，也增强了企业的可见度和竞争力。电商企业的上市公司需要向投资者和监管机构披露其财务状况、运营情况和未来发展计划，以满足市场的透明度和信息披露要求。因此，研究电商企业上市公司的经营绩效，可以帮助投资者和市场监管部门更好地了解企业的运营状况和风险情况。同时，投资者希望通过分析企业的财务数据、市场表现和竞争优势，来评估企业的投资价值和未来发展潜力。然后，电商行业的竞争激烈和市场变化快速也是研究背景的重要组成部分。电商企业面临着来自同行业竞争者和传统实体零售商的竞争压力，需要不断创新和改进以保持竞争优势，因此，了解和评估电商企业的经营绩效，可以帮助企业及时调整策略、提升效率，应对市场的挑战和变化。最后，政策环境对电商企业的经营绩效也具有重要影响。政府政策的制定和调整可能会直接影响电商企业的运营环境、成本结构和市场准入条件，因此了解政策的变化对于深入研究电商企业的经营绩效至关重要。

一个企业的持续发展离不开财务管理，《公司战略与风险管理》一书中指出，有效的财务管理可能不会让一个处于经营灾难中的企业成功转型，但是失败的财务管理能让一个成功的经营战略毫无收获，甚至毁掉一个优秀的企业[1]。根据行业发展的阶段，以及相关利益者的期望，良好的财务战略对房地产企业降低财务风险和经营风险有着重要的意义。

1.2. 研究意义

电商企业上市公司的经营绩效研究对于了解电子商务行业的发展、评估企业的竞争力和投资价值，以及促进行业可持续发展具有深远的影响。电子商务作为一种新兴商业模式，正在深刻地改变着传统商业模式和消费者行为。研究电商企业上市公司的经营绩效有助于促进行业的可持续发展。电子商务行业是一个新兴而又充满活力的行业，需要不断探索和创新，推动行业向着更加健康和可持续的方向发展。因此，对电商企业的经营绩效进行综合评价，无论对电商企业本身来说，还是对企业利益相关者如投资者而言都具有研究的价值，具有很强的现实意义。

因子分析可以从盈利能力、偿债能力、经营能力、现金能力、发展能力等方面分析上市公司的业绩。采用因子分析法将电商企业上市公司经营业绩评价的各个方面的数据指标综合为多个变量，可以同时反映原多组数据的信息[2]。绩效评估的相关研究一般从盈利能力、偿债能力、发展能力、经营能力和现金状况等方面进行。因此，本文运用因子分析法从以下几个方面构建评价指标体系，全面分析电商企业上市公司的绩效。在现有的研究文献中，使用因子分析法分析上市公司绩效时，大多是基于某一特定公司或行业一年的数据。如果研究周期太短，会影响分析结果的可靠性，只针对特定的公司或行业进行分析，导致数据之间缺乏可比性。因此，本文在现有文献的基础上，扩大了样本量，增强了因子分析结果的说服力，充分反映了电商企业上市公司经营业绩的变化。

2. 绩效评价研究现状

1891年泰勒创立了科学管理理论后，以美国为主的西方国家对绩效管理和绩效评价方法的研究开始深入。1919年，杜邦公司提出了企业财务绩效评价的方法——杜邦财务分析法。杜邦财务分析可以全面评价企业的盈利能力、偿债能力、营运能力及其相互关系。但是杜邦财务评价存在局限性，如：用净利润衡量企业收益不够科学，不能完全反应企业的收益状况；没有进行企业发展能力的分析，不利于企业的可持续发展；没有反映企业的风险，不能进行风险预警等[3]。后来美国管理学家彼得·德鲁克通过实证研究后提出公司绩效评价的八项指标，并指出“利润最大化虽然是企业追求的主要目标，但不是唯一目标”[4]。20世纪90年代美国罗伯特·S·卡普兰和大卫·P·诺顿发明了平衡记分卡(Balanced score Card)法。平衡记分卡是一个战略性绩效评价系统，它不仅是一个绩效评价方法，更是一个战略管理工具[5]。

然而，我国对于绩效评价研究起步比较晚，在相当长的时间内都是借鉴国外的研究成果。在改革开放之前，我国对于企业的绩效评价主要侧重于对工业经济运行的考核，这一期间主要采用单一指标的财务业绩评价指标[6]。张仁萍等(2016)基于因子分析法对白酒上市企业进行战略绩效研究，得出排名以反映企业竞争力的强弱，进而给出一些建议[7]。司璐(2018)采用因子分析法对沪深两市143家房地产上市公司进行研究，得出综合能力排序，从而对房地产行业发展提出对策和建议[8]。孙德美(2019)对比亚迪股份有限公司的财务绩效评价进行了研究，该研究的目的是促进我国新能源汽车行业健康可持续发展[9]。沈望奇(2021)基于因子分析法对食品制造业上市企业的绩效评价进行研究，评价了其综合绩效[10]。陈美红(2021)基于因子分析法处理多变量、非线性问题能力较强的特点，以汽车制造上市企业为研究对象，建立因子综合评价函数来对汽车制造上市企业绩效进行评价研究，分析得分结果得出汽车制造上市企业在发展中的优势与不足[11]。于舒洋(2021)基于因子分析法对某汽车行业上市公司的财务绩效进行评价研究，以提升公司的财务绩效对策[12]。胡福瑞(2024)以华润万家为例，基于因子分析法对企业财务绩效进行评价，提出了一系列有效的财务管理建议[13]。唐柯楠(2022)采用因子分析法选取2020年20家上海市交通运输、仓储行业沪深A股上市公司的偿债能力、盈利能力、发展能力以及营运能力四个方面对上市公司经营绩效进行分析[14]。和红丽等(2023)从营运能力、盈利能力、偿债能力及成长能力对京东、拼多多、唯品会的经营绩效进行了分析[15]。徐昌荣等(2021)认为研究跨境电商企业经营绩效的指标具有重要意义[16]。李仁友等(2020)采用因子分析法对2017年国内48家跨境电商类上市公司(其中包含苏宁易购)的盈利能力、营运能力、成长能力以及偿债能力进行分析[17]。冯琦(2023)采用因子分析法对京东的盈利能力、营运能力及偿债能力等进行分析，以分析京东综合经营绩效在上市电商企业中的竞争力变化[18]。因此，本文以苏宁易购为例对国内电商企业经营绩效进行研究分析。

3. 研究设计

3.1. 样本选择

本文在选取样本时，依据数据有效性，同时为保持财务数据的全面性和可分析性，收集了苏宁易购2014~2022九年的相关财务数据。

3.2. 研究方法

本文采用因子分析法将电商企业上市公司经营业绩评价的各个方面的数据指标综合为多个变量，可以同时反映原多组数据的信息。进行因子分析时，一般遵循以下步骤：首先，验证原始数据的相关性，判断数据是否适合进行因子分析；其次，计算因子的特征值和累积方差贡献率，提取公因子；第三，命名并解释提取的共同因素；第四，计算各因子得分和综合得分。绩效评价是企业综合能力的体现。

3.3. 指标选取

由于对上市公司的经营绩效的分析，主要是从财务指标和非财务指标两个方面进行的，并进行分类评价。电商企业上市公司绩效的重要组成部分是财务绩效，电商企业绩效评价的主要内容就是财务绩效评价。本文从绩效评价四个维度出发：偿还能力、运营能力、盈利能力、发展能力，具体表现为十二个财务指标，进行综合评价，遵循科学性、可比性及有效性原则，具体指标见下表1：

Table 1. Comprehensive evaluation index system of business performance of listed companies in e-commerce enterprises

表1. 电商企业上市公司经营绩效综合评价指标体系

指标类型	指标编号	指标名称	指标计算公式	指标性质
偿还能力	X1	流动比率	流动资产/流动负债	适度指标
	X2	速动比率	速动资产/流动负债	适度指标
	X3	资产负债比率	负债总额/总资产	适度指标
运营能力	X4	应收账款周转率	营业收入/平均应收账款余额	正指标
	X5	存货周转率	营业成本/平均存货余额	正指标
	X6	总资产周转率	营业收入/平均总资产	正指标
盈利能力	X7	营业利润率	业务净利润/业务收入净额	正指标
	X8	总资产净利润率	净利润/营业收入	正指标
	X9	总资产报酬率	税后利润/总资产	正指标
发展能力	X10	总资产增长率	本年资产增长额/年初资产总额	正指标
	X11	净资产增长率	本年净利润增长额/上年净利润	正指标
	X12	净利润增长率	本期净资产总额/上期净资产总额	正指标

4. 苏宁易购电商企业经营绩效评价实证研究

4.1. 样本数据标准化

根据经营绩效评价的指标进行分类，正向指标值越大代表苏宁易购电商企业的经营发展状况越好、适度指标值在区间范围内代表苏宁易购的经营状况正常[19]。为了使研究结果更能反映苏宁易购企业经营绩效的真实状况，本文在选取样本时，收集了苏宁易购2014~2022九年的相关财务数据。数据来源于中国经济金融研究数据库。

4.2. 描述性

表2为苏宁易购2014~2022年度财务数据的9个指标的描述性统计，包括极大值、极小值、均值和标准偏差的分析情况，有效的N(列表状态)为9。

由表2所示，应收账款周转率、存货周转率和净资产周转率的标准差均大于1，表明苏宁易购只有这三个指标在9年间差异较大。其中，应收账款周转率X4的Min为21.80，Max达到203.38，说明苏宁易购自2014~2022年的应收账款周转率差距明显。苏宁易购的流动比率X1的均值约为1.04，速动比率X2的均值约为0.81，资产负债率X3的均值约为0.64，可见偿还能力较低。

Table 2. Scale of descriptive statistics

表2. 描述性统计量表

	N	Min	Max	Avg	SD
流动比率	9	0.572	1.292	1.036	0.271
速动比率	9	0.485	1.059	0.806	0.201
资产负债率	9	0.468	0.892	0.642	0.139
应收账款周转率	9	21.801	203.376	85.714	72.543
存货周转率	9	5.754	10.556	8.501	1.372
总资产周转率	9	0.510	1.539	1.113	0.297
营业利润率	9	−0.372	0.056	−0.062	0.152
总资产净利润率	9	−0.259	0.063	−0.028	0.101
总资产报酬率	9	−0.284	0.076	−0.023	0.112
总资产增长率	9	−0.195	0.557	0.082	0.241
净资产增长率	9	−0.596	0.737	−0.016	0.391
净利润增长率	9	−1.575	7.246	2.288	3.751

4.3. KMO检验和Bartlett球形检验

在因子分析前要检验12个指标是否合适，检验结果如下表3。

由表3可知，KMO = 0.526，大于0.5.同时近似卡方为102.385，显著性为0.000，小于0.01，因此认为财务指标之间存在着显著的相关关系，适合应用因子分析法。

4.4. 变量的共同度

表4反映了12个指标的共同度，共同度越高，说明提取的公共因子可以较全面地反映这12个指标。其中，12个指标的初始共同度均为1.000，提取的共同度都接近于1，说明采用主成分提取因子进而说明财务指标关系的方法合理。

Table 3. KMO and Bartlett’s test

表3. KMO和巴特利特检验

KMO取值适切性量数		0.526
Bartlett的球形度检验	近似卡方	102.385
	自由度	48
	显著性	0.000

Table 4. Common factor variance table

表4. 公因子方差表

	初始	提取
流动比率	1.000	0.990
速动比率	1.000	0.963
资产负债率	1.000	0.939
应收账款周转率	1.000	0.821
存货周转率	1.000	0.882
总资产周转率	1.000	0.691
营业利润率	1.000	0.931
总资产净利润率	1.000	0.941
总资产报酬率	1.000	0.935
总资产增长率	1.000	0.818
净资产增长率	1.000	0.847
净利润增长率	1.000	0.803

4.5. 提取公共因子

通过spss.25软件和excel对苏宁易购公司业绩评价的数据进行分析，表5是总方差解释表。表中第一列是因子编号，第二列为特征根，第三列为方差贡献率，最后一列是累计方差贡献率。从表5中可以看出，第一个因子的特征值(Eigenvalue)为7.578，方差贡献率(Proportion)为63.148%；第二个因子特征值为1.593，方差贡献率为13.279%；第三个因子特征值为1.387，方差贡献率为11.562%。前3个因子的累计方差贡献率(Cumulative)为89.989%，已经达到规定的85%，因此公共因子能够比较完整的解释原始数据包含的信息，因子分析的效果比较理想。

再结合各成分的碎石图，如图1所示，横坐标表示因子数目，纵坐标表示因子的特征值。从图中可以看出，前3个公因子的特征值大于1，曲线的转折点较为清晰，从第4个公因子开始特征值均小于1，并且逐渐趋于稳定，由此能够确定提取出的3个公共因子是合适的。碎石图可以直观地展示主成分的提取数量，碎石图用于显示各因子的重要程度。

4.6. 因子命名

本文选择了方差最大法进行正交旋转后，构建出了旋转成分矩阵，根据各变量的经济意义分别对提

Table 5. Total variance ınterpretation table

表5. 总方差解释表

成分	初始特征值			提取载荷平方和			旋转载荷平方和
	总计	方差百分比	累积%	总计	方差百分比	累积%	总计	方差百分比	累积%
1	7.578	63.148	63.148	7.578	63.148	63.148	7.042	58.682	58.682
2	1.593	13.279	76.427	1.593	13.279	76.427	2.011	16.575	75.439
3	1.387	11.562	87.989	1.387	11.562	87.989	1.506	12.550	87.989
4	0.713	5.942	93.931
5	0.567	4.725	98.656
6	0.122	1.016	99.672
7	0.037	0.308	99.980
8	0.002	0.020	100.000
9	9.681E−16	8.067E−15	100.000
10	3.331E−16	2.776E−15	100.000
11	−1.586E−17	−1.321E−16	100.000
12	−4.092E−16	−3.410E−15	100.000

Figure 1. Diagram of crushed stone

图1. 碎石图

取的公因子命名。由表6可知，因子分析主要提取了3个主因子，第一个因子反映企业的偿还能力，第二个因子反映企业的运营能力，第三个因子反映企业的发展能力。

4.7. 因子得分及其排名

由表7可以计算出单个因子的得分。

$\begin{array}{l}\text{F1}=0.\text{148}*\text{X1}+0.\text{177}*\text{X2}-0.\text{178}*\text{X3}+0.00\text{4}*\text{X4}+0.\text{15}0*\text{X5}+0.0\text{85}*\text{X6}+0.0\text{89}*\text{X7}\\ +0.0\text{61}*\text{X8}+0.0\text{5}0*\text{X9}+0.\text{165}*\text{X1}0+0.\text{144}*\text{X11}+0.0\text{52}*\text{X12}\end{array}$

Table 6. Component matrix after rotation (a)

表6. 旋转后的成分矩阵(a)

	成分
	1	2	3
流动比率	0.951	0.350	−0.367
速动比率	0.977	0.003	0.314
资产负债率	−0.968	−0.074	0.519
应收账款周转率	0.412	0.723	−0.020
存货周转率	−0.312	−0.928	0.287
总资产周转率	0.720	0.355	0.115
营业利润率	0.855	0.455	0.039
总资产净利润率	0.793	0.634	0.251
总资产报酬率	0.755	0.786	0.369
总资产增长率	0.879	0.314	0.617
净资产增长率	0.911	0.389	−0.109
净利润增长率	0.520	0.651	0.893

Table 7. Component score coefficient matrix

表7. 成分得分系数矩阵

	成分
	1	2	3
流动比率	0.148	0.020	0.170
速动比率	0.177	−0.115	0.129
资产负债率	−0.178	0.138	−0.097
应收账款周转率	0.004	0.373	0.256
存货周转率	0.150	−0.573	0.098
总资产周转率	0.085	0.139	0.134
营业利润率	0.089	0.067	−0.175
总资产净利润率	0.061	0.126	−0.233
总资产报酬率	0.050	0.130	−0.280
总资产增长率	0.165	−0.202	−0.045
净资产增长率	0.144	−0.064	0.004
净利润增长率	0.052	0.034	0.620

$\begin{array}{l}\text{F2}=0.0\text{2}0*\text{X1}-0.\text{115}*\text{X2}+0.\text{138}*\text{X3}+0.\text{373}*\text{X4}-0.\text{573}*\text{X5}+0.\text{139}*\text{X6}+0.0\text{67}*\text{X7}\\ +0.\text{126}*\text{X8}+0.\text{13}0*\text{X9}-0.\text{2}0\text{2}*\text{X1}0-0.0\text{64}*\text{X11}+0.0\text{34}*\text{X12}\end{array}$

$\begin{array}{l}\text{F3}=0.\text{17}0*\text{X1}+0.\text{129}*\text{X2}-0.0\text{97}*\text{X3}+0.\text{256}*\text{X4}+0.0\text{98}*\text{X5}+0.\text{134}*\text{X6}-0.\text{175}*\text{X7}\\ -0.\text{223}*\text{X8}-0.\text{28}0*\text{X9}-0.0\text{45}*\text{X1}0+0.00\text{4}*\text{X11}+0.\text{62}0*\text{X12}\end{array}$

利用公式计算出因子综合得分表达式：

$\text{F}=\left(0.\text{58682FI}+0.\text{16757F2}+0.\text{1255F3}\right)/0.\text{87989}$

表8为苏宁易购2014~2022年9年的综合财务绩效得分。由表8可知，可以看出苏宁易购在2016年的综合评分最高，由于疫情原因，苏宁易购在2019~2022的业绩一直下滑，2022年达到最低。

Table 8. Composite score

表8. 综合得分情况

年份	FAC1_1	FAC2_1	FAC3_1	综合得分	排名
2014	−0.062	2.081	0.964	0.492	3
2015	0.359	0.872	0.106	0.421	4
2016	1.225	−0.622	−0.130	0.680	1
2017	0.817	−0.207	0.835	0.625	2
2018	0.863	−0.588	−0.349	0.414	5
2019	0.167	−0.138	−1.156	−0.080	6
2020	−0.307	−0.334	−0.943	−0.403	7
2021	−1.263	−1.379	1.710	−0.861	8
2022	−1.799	0.315	−1.036	−1.288	9

5. 结论与建议

从2019年起，由于全球范围内爆发的新冠疫情，苏宁易购的业绩开始出现下滑趋势。这可能是因为疫情导致了消费者购买行为的改变，以及经济活动受到限制，从而影响了公司的销售额和盈利能力。此外，疫情可能还导致了供应链中断、物流问题以及店铺关闭等挑战，进一步加剧了公司的困境。特别值得注意的是，2022年的综合评分达到了最低点，这可能反映了公司在疫情持续时间较长的情况下所面临的严峻挑战。在这种情况下，苏宁易购可能需要采取一系列紧急措施来应对，包括加强线上销售渠道、优化供应链管理、降低成本以及提升服务质量等。

从2014年到2022年，苏宁易购经历了从高峰到低谷的绩效波动，其中疫情对业绩造成了严重的负面影响。然而，随着疫情逐渐得到控制和消费者信心的逐步恢复，公司可能会有望在未来重新实现业绩增长。但要实现这一目标，苏宁易购需要制定出明智的战略规划，并灵活调整以适应不断变化的市场环境。

从以上可知，在财务方面，电商企业应以盈利能力、偿债能力等为中心，确定一个总的目标，企业的管理以及财务等活动都要严格围绕所制定的目标来实施。对于偿还能力，电商企业应该注重负债水平的合理化。对于运营能力，电商企业应该注重提高营业收入，从而提高电商企业的运营能力。对于盈利能力，电商企业应该严格控制成本的支出以增加利润水平。对于发展能力，电商企业应该对其长远的发展进行规划，从长远发展的角度对电商企业的经营活动进行规划。同时，电商企业应该强化内部监督管理，形成协调运作和管理清晰的内部结构。