基于Matlab環(huán)境的物流類上市公司資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)：方法、實(shí)證與展望一、引言1.1研究背景與意義隨著經(jīng)濟(jì)全球化和電子商務(wù)的迅猛發(fā)展，物流行業(yè)作為支撐國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的動(dòng)脈系統(tǒng)，其重要性日益凸顯。物流行業(yè)連接著生產(chǎn)、流通與消費(fèi)等各個(gè)環(huán)節(jié)，是保障商品順暢流轉(zhuǎn)、實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置的關(guān)鍵紐帶。近年來，我國物流行業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，市場需求不斷增長。根據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會(huì)的數(shù)據(jù)顯示，[具體年份]全國社會(huì)物流總額達(dá)到[X]萬億元，同比增長[X]%，物流行業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位愈發(fā)重要。在市場競爭日益激烈的背景下，物流類上市公司為了提升自身競爭力、實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)、拓展業(yè)務(wù)范圍以及優(yōu)化資源配置，紛紛選擇進(jìn)行資產(chǎn)重組。資產(chǎn)重組成為物流企業(yè)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略擴(kuò)張、產(chǎn)業(yè)升級(jí)以及應(yīng)對(duì)市場挑戰(zhàn)的重要手段。例如，[具體公司]通過并購[目標(biāo)公司]，快速拓展了業(yè)務(wù)版圖，增強(qiáng)了在[區(qū)域或業(yè)務(wù)領(lǐng)域]的市場競爭力；[另一家公司]通過資產(chǎn)剝離和業(yè)務(wù)重組，優(yōu)化了資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，提升了運(yùn)營效率。然而，資產(chǎn)重組并非總是一帆風(fēng)順，其涉及到復(fù)雜的財(cái)務(wù)、法律、管理等多方面問題，重組過程中面臨著諸多風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，如市場環(huán)境變化、政策法規(guī)限制、企業(yè)內(nèi)部整合難度大等，這些因素都可能對(duì)資產(chǎn)重組的績效產(chǎn)生重要影響，導(dǎo)致重組結(jié)果不盡如人意。據(jù)相關(guān)研究表明，約有[X]%的企業(yè)資產(chǎn)重組未能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，因此，對(duì)物流類上市公司資產(chǎn)重組績效進(jìn)行科學(xué)、準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。Matlab作為一款強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和建模軟件，在各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。在物流管理領(lǐng)域，Matlab憑借其豐富的工具箱和強(qiáng)大的計(jì)算能力，能夠?yàn)橘Y產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)提供有力的技術(shù)支持。利用Matlab可以對(duì)大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的處理和分析，挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在信息；通過建立數(shù)學(xué)模型和仿真模擬，能夠更加科學(xué)地評(píng)估資產(chǎn)重組對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營成果、市場競爭力等方面的影響，從而為企業(yè)管理者和投資者提供決策依據(jù)。本研究基于Matlab環(huán)境對(duì)物流類上市公司資產(chǎn)重組績效進(jìn)行評(píng)價(jià)，有助于物流企業(yè)深入了解資產(chǎn)重組的效果，發(fā)現(xiàn)重組過程中存在的問題，為企業(yè)進(jìn)一步優(yōu)化資產(chǎn)重組策略、提升重組績效提供科學(xué)指導(dǎo)；對(duì)于投資者而言，能夠幫助他們更加準(zhǔn)確地評(píng)估物流類上市公司的投資價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)，做出合理的投資決策；從行業(yè)角度來看，通過對(duì)物流類上市公司資產(chǎn)重組績效的研究，能夠?yàn)檎麄€(gè)物流行業(yè)的資產(chǎn)重組提供有益的借鑒和參考，促進(jìn)物流行業(yè)的資源優(yōu)化配置和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，推動(dòng)物流行業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)研究領(lǐng)域，國外起步較早，已形成了較為豐富的研究成果和成熟的理論體系。早期研究主要聚焦于企業(yè)并購對(duì)財(cái)務(wù)績效的影響，學(xué)者們運(yùn)用事件研究法和會(huì)計(jì)指標(biāo)法等方法進(jìn)行分析。如Jensen和Ruback（1983）通過對(duì)大量并購案例的研究發(fā)現(xiàn)，并購活動(dòng)在短期內(nèi)能為目標(biāo)企業(yè)股東帶來顯著的超額收益，但對(duì)收購企業(yè)股東收益的影響并不明確。隨著研究的深入，學(xué)者們逐漸關(guān)注到資產(chǎn)重組對(duì)企業(yè)長期績效、戰(zhàn)略協(xié)同、市場競爭力等多方面的影響。如Chatterjee（1986）提出了協(xié)同效應(yīng)理論，認(rèn)為資產(chǎn)重組可以通過經(jīng)營協(xié)同、財(cái)務(wù)協(xié)同和管理協(xié)同等方面提升企業(yè)的整體價(jià)值。在研究方法上，除了傳統(tǒng)的事件研究法和會(huì)計(jì)指標(biāo)法外，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）、層次分析法（AHP）等方法也被廣泛應(yīng)用于資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)中，以更全面、客觀地評(píng)估重組績效。國內(nèi)關(guān)于資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)的研究始于20世紀(jì)90年代，隨著我國資本市場的發(fā)展和企業(yè)資產(chǎn)重組活動(dòng)的日益頻繁，相關(guān)研究逐漸增多。國內(nèi)學(xué)者在借鑒國外研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國國情和企業(yè)特點(diǎn)，對(duì)資產(chǎn)重組績效進(jìn)行了深入研究。如馮根福和吳林江（2001）運(yùn)用會(huì)計(jì)研究法對(duì)1994-1998年間我國上市公司的資產(chǎn)重組績效進(jìn)行了實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)上市公司資產(chǎn)重組績效在短期內(nèi)有一定提升，但從長期來看，績效提升并不明顯。此后，眾多學(xué)者從不同角度、運(yùn)用不同方法對(duì)資產(chǎn)重組績效進(jìn)行了研究，研究內(nèi)容涵蓋了資產(chǎn)重組的動(dòng)因、類型、模式以及對(duì)企業(yè)績效的影響等多個(gè)方面。在研究方法上，除了傳統(tǒng)方法外，一些新的方法和技術(shù)也逐漸被引入，如灰色關(guān)聯(lián)分析、模糊綜合評(píng)價(jià)等，以提高評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。在Matlab應(yīng)用于物流管理領(lǐng)域的研究方面，國外學(xué)者在利用Matlab進(jìn)行物流數(shù)據(jù)分析、模型構(gòu)建和仿真模擬等方面取得了一系列成果。如在供應(yīng)鏈優(yōu)化方面，利用Matlab的優(yōu)化工具箱可以對(duì)供應(yīng)鏈中的庫存管理、運(yùn)輸路線規(guī)劃、生產(chǎn)計(jì)劃等問題進(jìn)行建模和求解，以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈成本最小化和效率最大化。在物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方面，通過Matlab的圖形處理和數(shù)據(jù)分析功能，可以對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)的布局、節(jié)點(diǎn)選址等進(jìn)行優(yōu)化，提高物流網(wǎng)絡(luò)的性能。國內(nèi)學(xué)者在Matlab應(yīng)用于物流管理方面的研究也不斷深入。如在運(yùn)輸規(guī)劃中，運(yùn)用Matlab結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸路線的可視化和優(yōu)化，幫助企業(yè)降低運(yùn)輸成本、提高運(yùn)輸效率；在庫存控制方面，利用Matlab的數(shù)學(xué)模型和算法，可以對(duì)庫存水平進(jìn)行預(yù)測和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)庫存成本的最小化。同時(shí)，一些學(xué)者還將Matlab應(yīng)用于物流企業(yè)的績效評(píng)價(jià)中，通過建立數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)分析，為物流企業(yè)的績效評(píng)估提供了新的方法和思路。然而，目前國內(nèi)外對(duì)于物流類上市公司資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)基于Matlab環(huán)境的研究仍存在一定的不足與空白。一方面，雖然Matlab在物流管理的各個(gè)環(huán)節(jié)都有應(yīng)用，但在資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)中的應(yīng)用還不夠深入和系統(tǒng)，缺乏全面、綜合的評(píng)價(jià)體系?，F(xiàn)有的研究往往只是針對(duì)資產(chǎn)重組績效的某一個(gè)或幾個(gè)方面進(jìn)行分析，未能充分利用Matlab強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和建模能力，對(duì)物流類上市公司資產(chǎn)重組績效進(jìn)行全方位、多維度的評(píng)價(jià)。另一方面，在研究樣本和數(shù)據(jù)方面，現(xiàn)有研究的樣本數(shù)量相對(duì)較少，數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度較短，難以全面反映物流類上市公司資產(chǎn)重組績效的長期變化趨勢和規(guī)律。此外，不同研究之間的評(píng)價(jià)指標(biāo)和方法存在差異，導(dǎo)致研究結(jié)果缺乏可比性，難以形成統(tǒng)一的結(jié)論和有效的指導(dǎo)意見。因此，本研究將基于Matlab環(huán)境，構(gòu)建一套全面、科學(xué)的物流類上市公司資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)體系，以彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究基于Matlab環(huán)境對(duì)物流類上市公司資產(chǎn)重組績效展開評(píng)價(jià)，主要涵蓋以下內(nèi)容：物流類上市公司資產(chǎn)重組相關(guān)理論與現(xiàn)狀分析：深入剖析資產(chǎn)重組的概念、類型、動(dòng)因以及相關(guān)理論基礎(chǔ)，如協(xié)同效應(yīng)理論、交易成本理論等，為后續(xù)研究提供理論支撐。全面梳理我國物流類上市公司資產(chǎn)重組的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀特點(diǎn)，包括重組的規(guī)模、方式、行業(yè)分布等，通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的收集和整理，分析當(dāng)前物流行業(yè)資產(chǎn)重組的趨勢和存在的問題?；贛atlab的資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建：從財(cái)務(wù)績效和非財(cái)務(wù)績效兩個(gè)維度選取評(píng)價(jià)指標(biāo)。財(cái)務(wù)績效指標(biāo)涵蓋盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力和成長能力等方面，如凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、營業(yè)收入增長率等；非財(cái)務(wù)績效指標(biāo)包括市場份額、客戶滿意度、技術(shù)創(chuàng)新能力、人力資源整合效果等。運(yùn)用Matlab的數(shù)據(jù)分析功能，對(duì)初選指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析、主成分分析等，篩選出具有代表性、獨(dú)立性和敏感性的指標(biāo)，構(gòu)建科學(xué)合理的績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系?；贛atlab的資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)模型構(gòu)建與應(yīng)用：選擇合適的評(píng)價(jià)方法，如數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）、層次分析法（AHP）、灰色關(guān)聯(lián)分析等，結(jié)合Matlab強(qiáng)大的建模和計(jì)算能力，構(gòu)建物流類上市公司資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)模型。利用該模型對(duì)樣本公司資產(chǎn)重組前后的績效數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，計(jì)算出各公司在不同時(shí)期的績效綜合得分，從而對(duì)資產(chǎn)重組績效進(jìn)行量化評(píng)價(jià)。通過模型分析，深入探究資產(chǎn)重組對(duì)物流類上市公司各項(xiàng)績效指標(biāo)的影響程度和變化趨勢。案例分析：選取典型的物流類上市公司資產(chǎn)重組案例，如[具體公司1]、[具體公司2]等，運(yùn)用已構(gòu)建的績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和模型，對(duì)其資產(chǎn)重組前后的績效進(jìn)行詳細(xì)的實(shí)證分析。深入剖析案例公司資產(chǎn)重組的背景、動(dòng)因、過程以及重組后的績效變化情況，從財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)多個(gè)角度進(jìn)行解讀，找出影響資產(chǎn)重組績效的關(guān)鍵因素和存在的問題，并提出針對(duì)性的改進(jìn)建議。研究結(jié)論與政策建議：對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行總結(jié)歸納，得出關(guān)于物流類上市公司資產(chǎn)重組績效的總體結(jié)論，包括資產(chǎn)重組對(duì)績效的影響效果、不同類型資產(chǎn)重組的績效差異、影響資產(chǎn)重組績效的主要因素等?；谘芯拷Y(jié)論，從企業(yè)自身和政府宏觀政策兩個(gè)層面提出促進(jìn)物流類上市公司資產(chǎn)重組績效提升的建議。企業(yè)層面，建議加強(qiáng)資產(chǎn)重組的戰(zhàn)略規(guī)劃、注重整合協(xié)同效應(yīng)、提升財(cái)務(wù)管理水平等；政府層面，提出完善法律法規(guī)、加強(qiáng)政策支持、優(yōu)化市場環(huán)境等建議，以推動(dòng)物流行業(yè)的健康發(fā)展。1.3.2研究方法為確保研究的科學(xué)性和有效性，本研究綜合運(yùn)用了以下多種研究方法：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)、Matlab在物流管理中的應(yīng)用等方面的文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等。對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理和分析，了解相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、前沿動(dòng)態(tài)和研究方法，明確研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)，為研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。Matlab建模法：充分利用Matlab軟件的強(qiáng)大功能，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、指標(biāo)篩選、模型構(gòu)建和分析。在構(gòu)建績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，運(yùn)用Matlab的統(tǒng)計(jì)分析工具箱進(jìn)行相關(guān)性分析和主成分分析，確定關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)；在構(gòu)建績效評(píng)價(jià)模型時(shí)，根據(jù)所選評(píng)價(jià)方法，如DEA模型，利用Matlab的優(yōu)化工具箱編寫相應(yīng)的算法程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的計(jì)算和分析，得出科學(xué)準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)果。案例分析法：選取具有代表性的物流類上市公司資產(chǎn)重組案例進(jìn)行深入研究。通過收集案例公司的財(cái)務(wù)報(bào)表、年報(bào)、公告等資料，詳細(xì)了解資產(chǎn)重組的全過程和相關(guān)信息。運(yùn)用構(gòu)建的績效評(píng)價(jià)體系和模型對(duì)案例公司進(jìn)行實(shí)證分析，深入剖析案例公司資產(chǎn)重組前后績效變化的原因和存在的問題，為物流企業(yè)提供實(shí)際的參考和借鑒。對(duì)比分析法：對(duì)物流類上市公司資產(chǎn)重組前后的績效數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，觀察資產(chǎn)重組對(duì)企業(yè)各項(xiàng)績效指標(biāo)的影響。同時(shí)，對(duì)不同類型資產(chǎn)重組的績效進(jìn)行對(duì)比，分析不同重組方式在提升企業(yè)績效方面的差異和特點(diǎn)。通過對(duì)比分析，找出影響資產(chǎn)重組績效的關(guān)鍵因素，為企業(yè)選擇合適的資產(chǎn)重組方式提供依據(jù)。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1資產(chǎn)重組理論2.1.1資產(chǎn)重組概念與類型資產(chǎn)重組是指企業(yè)通過對(duì)其資產(chǎn)進(jìn)行重新配置、整合與調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置、提升運(yùn)營效率、增強(qiáng)市場競爭力以及達(dá)成戰(zhàn)略目標(biāo)的一系列非運(yùn)營性活動(dòng)。它涵蓋了企業(yè)資產(chǎn)的重新組合、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的調(diào)整以及股權(quán)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)等多個(gè)方面，是企業(yè)在市場競爭中主動(dòng)適應(yīng)環(huán)境變化、尋求發(fā)展機(jī)遇的重要手段。從財(cái)務(wù)角度來看，資產(chǎn)重組涉及資產(chǎn)的重新評(píng)估與定價(jià)，這不僅會(huì)對(duì)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表產(chǎn)生影響，還可能在利潤表中體現(xiàn)為一次性收益或成本變動(dòng)，進(jìn)而影響企業(yè)的短期財(cái)務(wù)表現(xiàn)。在物流行業(yè)中，資產(chǎn)重組具有多種表現(xiàn)形式。并購是其中較為常見的一種，它包括兼并和收購。兼并是指兩家或多家企業(yè)合并為一家新企業(yè)，原企業(yè)的法人資格消失；收購則是指一家企業(yè)通過購買另一家企業(yè)的股權(quán)或資產(chǎn)，取得對(duì)其的控制權(quán)，被收購企業(yè)的法人資格可能保留也可能消失。例如，京東物流并購德邦快遞，京東物流通過并購迅速進(jìn)入大件物流市場，拓展了業(yè)務(wù)范圍，提高了市場競爭力；德邦快遞借助京東物流的平臺(tái)和資源，拓展了電商物流業(yè)務(wù)，提高了業(yè)務(wù)量和盈利能力，雙方實(shí)現(xiàn)了資源整合和優(yōu)勢互補(bǔ)。剝離是指企業(yè)將其部分資產(chǎn)、業(yè)務(wù)或子公司出售給其他企業(yè)或投資者，以實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和業(yè)務(wù)的聚焦。例如，一些物流企業(yè)可能會(huì)剝離非核心的倉儲(chǔ)業(yè)務(wù)，專注于運(yùn)輸業(yè)務(wù)的發(fā)展，從而提高核心業(yè)務(wù)的運(yùn)營效率和市場競爭力。置換是指企業(yè)之間通過交換資產(chǎn)或股權(quán)，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和業(yè)務(wù)的協(xié)同發(fā)展。比如，一家物流企業(yè)可能與另一家企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)置換，將自身閑置的物流設(shè)施與對(duì)方先進(jìn)的物流信息技術(shù)進(jìn)行交換，從而提升自身的信息化水平和運(yùn)營效率。2.1.2資產(chǎn)重組動(dòng)因理論企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)重組的背后存在著多種動(dòng)機(jī)，這些動(dòng)機(jī)在物流企業(yè)中有著不同程度的體現(xiàn)。追求規(guī)模經(jīng)濟(jì)是物流企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)重組的重要?jiǎng)右蛑弧Ｍㄟ^并購等資產(chǎn)重組方式，物流企業(yè)可以擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，實(shí)現(xiàn)資源的集中配置和共享，降低單位運(yùn)營成本，提高運(yùn)營效率。例如，大型物流企業(yè)通過并購小型物流企業(yè)，可以整合運(yùn)輸車輛、倉儲(chǔ)設(shè)施等資源，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)度和管理，提高車輛的滿載率和倉儲(chǔ)設(shè)施的利用率，從而降低運(yùn)輸成本和倉儲(chǔ)成本，提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。協(xié)同效應(yīng)也是物流企業(yè)資產(chǎn)重組的重要驅(qū)動(dòng)力。協(xié)同效應(yīng)包括經(jīng)營協(xié)同、財(cái)務(wù)協(xié)同和管理協(xié)同。在經(jīng)營協(xié)同方面，物流企業(yè)通過資產(chǎn)重組可以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的互補(bǔ)和協(xié)同發(fā)展。如前文提到的京東物流并購德邦快遞，京東物流在電商物流領(lǐng)域具有優(yōu)勢，德邦快遞在大件物流領(lǐng)域表現(xiàn)出色，二者的結(jié)合實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)上的互補(bǔ)，加速拓展了市場份額，提升了綜合服務(wù)能力。財(cái)務(wù)協(xié)同方面，資產(chǎn)重組可以優(yōu)化企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)，提高資金使用效率。例如，盈利能力較強(qiáng)的物流企業(yè)并購盈利能力較弱的企業(yè)后，可以通過合理的財(cái)務(wù)安排，實(shí)現(xiàn)資金的有效調(diào)配，降低融資成本，提高整體財(cái)務(wù)效益。管理協(xié)同則是指通過資產(chǎn)重組，企業(yè)可以借鑒和融合不同企業(yè)的先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)和方法，提升管理水平。如一家管理規(guī)范的物流企業(yè)并購一家管理相對(duì)薄弱的企業(yè)后，可以將自身的管理制度和流程引入被并購企業(yè)，提高其管理效率和運(yùn)營水平。戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型也是物流企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)重組的重要原因。隨著市場環(huán)境的變化和行業(yè)競爭的加劇，物流企業(yè)需要不斷調(diào)整戰(zhàn)略方向，以適應(yīng)新的發(fā)展需求。通過資產(chǎn)重組，物流企業(yè)可以快速進(jìn)入新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)多元化和戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。例如，一些傳統(tǒng)的運(yùn)輸型物流企業(yè)為了向綜合物流服務(wù)商轉(zhuǎn)型，通過并購倉儲(chǔ)企業(yè)、貨代企業(yè)等，拓展業(yè)務(wù)范圍，完善服務(wù)功能，實(shí)現(xiàn)從單一運(yùn)輸服務(wù)向綜合物流服務(wù)的轉(zhuǎn)變。此外，物流企業(yè)為了順應(yīng)數(shù)字化、智能化發(fā)展趨勢，可能會(huì)并購具有先進(jìn)信息技術(shù)的企業(yè)，引入大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，提升自身的信息化和智能化水平，增強(qiáng)市場競爭力。2.2績效評(píng)價(jià)理論2.2.1績效評(píng)價(jià)的概念與意義績效評(píng)價(jià)是一種按照特定程序和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用特定指標(biāo)體系，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)和運(yùn)籌學(xué)等方法，對(duì)企業(yè)在一定經(jīng)營期間內(nèi)的經(jīng)營效益和經(jīng)營者業(yè)績進(jìn)行客觀衡量和評(píng)判的過程。對(duì)于物流企業(yè)而言，績效評(píng)價(jià)具有至關(guān)重要的意義，它猶如一面鏡子，能夠清晰地反映企業(yè)的運(yùn)營狀況和管理水平，為企業(yè)的發(fā)展提供有力的支持和指導(dǎo)。從企業(yè)運(yùn)營分析的角度來看，績效評(píng)價(jià)可以全面、系統(tǒng)地評(píng)估物流企業(yè)在運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、配送、客戶服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)的運(yùn)營效率和效果。通過對(duì)各項(xiàng)績效指標(biāo)的分析，如運(yùn)輸成本、倉儲(chǔ)利用率、訂單交付及時(shí)率、客戶投訴率等，企業(yè)能夠深入了解自身的優(yōu)勢和劣勢，發(fā)現(xiàn)運(yùn)營過程中存在的問題和潛在風(fēng)險(xiǎn)。例如，通過對(duì)運(yùn)輸成本的分析，企業(yè)可以找出成本過高的原因，是運(yùn)輸路線不合理、車輛利用率低還是運(yùn)輸方式選擇不當(dāng)?shù)?，從而有針?duì)性地采取措施進(jìn)行優(yōu)化，降低成本，提高運(yùn)營效率。在戰(zhàn)略調(diào)整方面，績效評(píng)價(jià)為物流企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供了重要依據(jù)。通過對(duì)績效數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以評(píng)估當(dāng)前戰(zhàn)略的實(shí)施效果，判斷是否達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。如果發(fā)現(xiàn)績效指標(biāo)與戰(zhàn)略目標(biāo)存在偏差，企業(yè)可以及時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略方向和策略，以適應(yīng)市場變化和企業(yè)發(fā)展的需求。例如，如果企業(yè)發(fā)現(xiàn)市場份額逐漸下降，客戶滿意度不高，通過績效評(píng)價(jià)分析可能發(fā)現(xiàn)是由于競爭對(duì)手推出了更具競爭力的服務(wù)或產(chǎn)品，此時(shí)企業(yè)可以調(diào)整戰(zhàn)略，加大研發(fā)投入，推出新的服務(wù)或產(chǎn)品，提升服務(wù)質(zhì)量，以提高市場競爭力。物流企業(yè)的績效評(píng)價(jià)具有獨(dú)特的關(guān)注點(diǎn)。物流服務(wù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性是關(guān)鍵指標(biāo)。在當(dāng)今快速發(fā)展的市場環(huán)境下，客戶對(duì)物流服務(wù)的時(shí)效性要求越來越高，貨物能否按時(shí)、準(zhǔn)確地送達(dá)目的地直接影響客戶的滿意度和忠誠度。因此，訂單交付及時(shí)率、貨物準(zhǔn)確率等指標(biāo)成為衡量物流企業(yè)績效的重要標(biāo)準(zhǔn)。物流成本的控制也是重點(diǎn)關(guān)注內(nèi)容。物流行業(yè)競爭激烈，成本控制是提高企業(yè)盈利能力和競爭力的關(guān)鍵。企業(yè)需要通過優(yōu)化物流流程、合理配置資源、降低運(yùn)輸和倉儲(chǔ)成本等措施，實(shí)現(xiàn)成本的有效控制。客戶服務(wù)質(zhì)量同樣不容忽視。良好的客戶服務(wù)能夠增強(qiáng)客戶的粘性，促進(jìn)業(yè)務(wù)的持續(xù)增長?？蛻敉对V率、客戶滿意度等指標(biāo)反映了客戶對(duì)物流企業(yè)服務(wù)的認(rèn)可程度，企業(yè)應(yīng)不斷提升客戶服務(wù)水平，滿足客戶的需求和期望。2.2.2常用績效評(píng)價(jià)方法在物流企業(yè)資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)中，常用的評(píng)價(jià)方法各有其特點(diǎn)和適用范圍。事件研究法是一種通過分析資產(chǎn)重組事件對(duì)企業(yè)股票價(jià)格或市場價(jià)值的短期影響，來評(píng)估資產(chǎn)重組績效的方法。該方法基于有效市場假說，認(rèn)為市場能夠迅速、準(zhǔn)確地反映所有公開信息。在物流企業(yè)資產(chǎn)重組中，當(dāng)資產(chǎn)重組消息公布后，市場會(huì)對(duì)企業(yè)未來的盈利能力和發(fā)展前景進(jìn)行預(yù)期，從而導(dǎo)致股票價(jià)格的波動(dòng)。通過計(jì)算股票價(jià)格在事件窗口期內(nèi)的異常收益率，可以判斷資產(chǎn)重組對(duì)企業(yè)市場價(jià)值的影響。例如，當(dāng)一家物流企業(yè)宣布并購另一家企業(yè)時(shí)，投資者會(huì)根據(jù)并購的預(yù)期效果對(duì)企業(yè)的未來價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，如果市場認(rèn)為此次并購能夠帶來協(xié)同效應(yīng)，提升企業(yè)的競爭力和盈利能力，股票價(jià)格可能會(huì)上漲，異常收益率為正；反之，如果市場對(duì)并購持悲觀態(tài)度，股票價(jià)格可能下跌，異常收益率為負(fù)。事件研究法的優(yōu)點(diǎn)是能夠快速、直觀地反映市場對(duì)資產(chǎn)重組的反應(yīng)，具有較強(qiáng)的時(shí)效性；缺點(diǎn)是市場環(huán)境復(fù)雜多變，股票價(jià)格不僅受資產(chǎn)重組事件的影響，還受到宏觀經(jīng)濟(jì)形勢、行業(yè)競爭、投資者情緒等多種因素的干擾，可能導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的偏差。財(cái)務(wù)指標(biāo)法是通過選取一系列財(cái)務(wù)指標(biāo)，如盈利能力指標(biāo)（凈資產(chǎn)收益率、凈利潤率等）、償債能力指標(biāo)（資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率等）、營運(yùn)能力指標(biāo)（應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等）和成長能力指標(biāo)（營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率等），對(duì)物流企業(yè)資產(chǎn)重組前后的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果進(jìn)行對(duì)比分析，以評(píng)價(jià)資產(chǎn)重組績效的方法。這種方法的數(shù)據(jù)來源于企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表，具有數(shù)據(jù)容易獲取、計(jì)算相對(duì)簡單、結(jié)果直觀等優(yōu)點(diǎn)。通過對(duì)比資產(chǎn)重組前后凈資產(chǎn)收益率的變化，可以判斷企業(yè)盈利能力是否提升；通過分析資產(chǎn)負(fù)債率的變動(dòng)，可以了解企業(yè)償債能力的變化情況。然而，財(cái)務(wù)指標(biāo)法也存在一定的局限性，它主要關(guān)注企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，忽視了非財(cái)務(wù)因素對(duì)企業(yè)績效的影響，如市場份額、客戶滿意度、技術(shù)創(chuàng)新能力等；而且財(cái)務(wù)指標(biāo)容易受到會(huì)計(jì)政策和會(huì)計(jì)估計(jì)的影響，可能導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的不準(zhǔn)確。平衡計(jì)分卡法是一種從財(cái)務(wù)、客戶、內(nèi)部業(yè)務(wù)流程、學(xué)習(xí)與成長四個(gè)維度出發(fā)，全面評(píng)價(jià)企業(yè)績效的方法。在物流企業(yè)資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)中，財(cái)務(wù)維度關(guān)注企業(yè)的財(cái)務(wù)目標(biāo)和財(cái)務(wù)績效，如盈利能力、償債能力等；客戶維度關(guān)注客戶對(duì)物流企業(yè)的滿意度和忠誠度，以及市場份額的變化，例如客戶投訴率、客戶保持率、市場占有率等指標(biāo)；內(nèi)部業(yè)務(wù)流程維度關(guān)注物流企業(yè)的核心業(yè)務(wù)流程，如運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、配送等環(huán)節(jié)的效率和質(zhì)量，如運(yùn)輸準(zhǔn)時(shí)率、倉儲(chǔ)利用率、訂單處理效率等指標(biāo)；學(xué)習(xí)與成長維度關(guān)注企業(yè)的員工素質(zhì)、技術(shù)創(chuàng)新能力和組織文化等方面，如員工培訓(xùn)投入、員工滿意度、專利申請(qǐng)數(shù)量等指標(biāo)。平衡計(jì)分卡法的優(yōu)點(diǎn)是能夠全面、系統(tǒng)地評(píng)價(jià)企業(yè)績效，將財(cái)務(wù)指標(biāo)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)相結(jié)合，兼顧了短期目標(biāo)與長期目標(biāo)、內(nèi)部與外部利益相關(guān)者的利益，有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)；缺點(diǎn)是指標(biāo)體系較為復(fù)雜，指標(biāo)權(quán)重的確定具有一定的主觀性，實(shí)施成本較高。2.3Matlab軟件概述2.3.1Matlab功能與特點(diǎn)Matlab，即MatrixLaboratory（矩陣實(shí)驗(yàn)室），是一款由美國MathWorks公司開發(fā)的集數(shù)值計(jì)算、符號(hào)計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化、模型創(chuàng)建與仿真、應(yīng)用程序開發(fā)等多種功能于一體的高級(jí)技術(shù)計(jì)算語言和交互式環(huán)境。自20世紀(jì)80年代問世以來，Matlab憑借其強(qiáng)大的功能和友好的用戶界面，在科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、金融建模等眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和高度的認(rèn)可。Matlab具有強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算能力，其以矩陣作為基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提供了豐富的矩陣運(yùn)算函數(shù)和算法，能夠高效地處理各種復(fù)雜的數(shù)值計(jì)算問題，如線性代數(shù)運(yùn)算、數(shù)值積分、微分方程求解等。在物流數(shù)據(jù)分析中，涉及到大量的運(yùn)輸成本計(jì)算、庫存水平核算、資源分配優(yōu)化等問題，Matlab的數(shù)值計(jì)算功能可以快速準(zhǔn)確地完成這些任務(wù)。例如，在計(jì)算物流企業(yè)的運(yùn)輸成本時(shí)，需要考慮運(yùn)輸距離、運(yùn)輸方式、貨物重量等多個(gè)因素，通過Matlab編寫相應(yīng)的計(jì)算程序，可以快速得出不同運(yùn)輸方案的成本，為企業(yè)選擇最優(yōu)運(yùn)輸方案提供數(shù)據(jù)支持。Matlab的數(shù)據(jù)可視化功能也是其一大亮點(diǎn)。它提供了豐富的繪圖函數(shù)和工具，可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀、形象的圖表形式展示出來，如二維和三維圖形、直方圖、散點(diǎn)圖、餅圖等。在物流管理中，通過數(shù)據(jù)可視化可以清晰地展示物流業(yè)務(wù)的運(yùn)行情況，幫助管理者更好地理解和分析數(shù)據(jù)。例如，通過繪制物流企業(yè)的訂單量隨時(shí)間變化的折線圖，可以直觀地了解訂單量的波動(dòng)趨勢，為企業(yè)制定生產(chǎn)計(jì)劃和資源調(diào)配提供依據(jù)；繪制不同地區(qū)的物流配送量的柱狀圖，可以清晰地比較各地區(qū)的業(yè)務(wù)量差異，以便企業(yè)合理分配資源。Matlab擁有豐富的工具箱，這是其在各個(gè)領(lǐng)域得以廣泛應(yīng)用的重要原因之一。針對(duì)不同的應(yīng)用領(lǐng)域，Matlab提供了相應(yīng)的工具箱，如優(yōu)化工具箱、統(tǒng)計(jì)工具箱、信號(hào)處理工具箱、控制系統(tǒng)工具箱等。在物流管理領(lǐng)域，優(yōu)化工具箱可以用于解決運(yùn)輸路線優(yōu)化、庫存管理優(yōu)化等問題；統(tǒng)計(jì)工具箱可以進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、需求預(yù)測等；信號(hào)處理工具箱可以對(duì)物流傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。這些工具箱集成了大量成熟的算法和函數(shù)，用戶無需從頭編寫復(fù)雜的代碼，只需調(diào)用相應(yīng)的函數(shù)即可實(shí)現(xiàn)特定的功能，大大提高了工作效率和開發(fā)速度。Matlab還具有良好的開放性和擴(kuò)展性。它支持與其他編程語言（如C、C++、Java等）進(jìn)行混合編程，用戶可以根據(jù)實(shí)際需求，將Matlab與其他編程語言的優(yōu)勢結(jié)合起來，開發(fā)出功能更強(qiáng)大的應(yīng)用程序。Matlab允許用戶自定義函數(shù)和工具箱，用戶可以根據(jù)自己的研究和工作需求，編寫自己的函數(shù)和工具箱，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的功能。這種開放性和擴(kuò)展性使得Matlab能夠不斷適應(yīng)不同領(lǐng)域和用戶的需求，保持其在技術(shù)計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。2.3.2Matlab在數(shù)據(jù)分析與建模中的應(yīng)用在物流類上市公司資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)中，Matlab在數(shù)據(jù)分析與建模方面發(fā)揮著重要的作用，涵蓋了從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型建立與求解的多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，Matlab提供了一系列強(qiáng)大的函數(shù)和工具，用于數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化。在收集物流類上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)等過程中，可能會(huì)存在數(shù)據(jù)缺失、異常值等問題。Matlab可以使用isnan函數(shù)檢測缺失值，通過插值法（如interp1函數(shù)）對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，以保證數(shù)據(jù)的完整性；利用find函數(shù)結(jié)合合理的閾值條件查找并處理異常值，例如剔除明顯偏離正常范圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)，或者采用穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)方法對(duì)異常值進(jìn)行修正。對(duì)于不同量綱的數(shù)據(jù)，Matlab的mapminmax函數(shù)可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的歸一化處理，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一到特定的區(qū)間，消除量綱對(duì)后續(xù)分析的影響，使不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)具有可比性。統(tǒng)計(jì)分析是深入理解數(shù)據(jù)特征和規(guī)律的重要手段，Matlab在這方面功能豐富。通過mean、std等函數(shù)可以計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差等基本統(tǒng)計(jì)量，用于描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度。對(duì)于研究資產(chǎn)重組對(duì)物流企業(yè)盈利能力的影響，可利用Matlab計(jì)算樣本企業(yè)資產(chǎn)重組前后凈資產(chǎn)收益率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，對(duì)比分析盈利能力的變化情況及穩(wěn)定性。相關(guān)性分析在確定指標(biāo)間關(guān)系時(shí)至關(guān)重要，Matlab的corrcoef函數(shù)能夠計(jì)算變量之間的相關(guān)系數(shù)，幫助判斷不同績效指標(biāo)之間是否存在關(guān)聯(lián)，以及關(guān)聯(lián)的緊密程度，為后續(xù)的指標(biāo)篩選和模型構(gòu)建提供依據(jù)。此外，Matlab還支持假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析等高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析方法，用于驗(yàn)證關(guān)于數(shù)據(jù)的假設(shè)和分析不同因素對(duì)績效的影響差異。在構(gòu)建物流類上市公司資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)模型時(shí)，Matlab提供了靈活多樣的工具和方法。對(duì)于多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)模型，如層次分析法（AHP），Matlab可利用其矩陣運(yùn)算功能構(gòu)建判斷矩陣，并通過特征值法等方法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重。具體來說，用戶可根據(jù)專家意見或?qū)嶋H經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建判斷矩陣，然后使用Matlab的eig函數(shù)計(jì)算矩陣的特征值和特征向量，進(jìn)而確定各指標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重。對(duì)于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型，Matlab的優(yōu)化工具箱可用于編寫相應(yīng)的算法程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)決策單元（即物流類上市公司）相對(duì)效率的計(jì)算和評(píng)價(jià)。通過定義輸入輸出指標(biāo)，利用Matlab求解線性規(guī)劃問題，得出各公司在資產(chǎn)重組前后的績效效率值，直觀地反映資產(chǎn)重組對(duì)企業(yè)績效的影響。在時(shí)間序列分析方面，若要預(yù)測物流企業(yè)的業(yè)務(wù)量或財(cái)務(wù)指標(biāo)隨時(shí)間的變化趨勢，Matlab的arima函數(shù)可用于構(gòu)建自回歸移動(dòng)平均模型（ARIMA），通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的擬合和預(yù)測，為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃和決策提供參考。三、基于Matlab的物流類上市公司資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)方法構(gòu)建3.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理3.1.1數(shù)據(jù)來源與選取為全面、準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)物流類上市公司資產(chǎn)重組績效，本研究從多個(gè)權(quán)威、可靠的渠道收集數(shù)據(jù)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫、同花順iFind金融數(shù)據(jù)終端以及各上市公司的年度報(bào)告和中期報(bào)告。Wind數(shù)據(jù)庫和同花順iFind金融數(shù)據(jù)終端整合了大量上市公司的財(cái)務(wù)信息，包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等關(guān)鍵報(bào)表數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)全面且經(jīng)過專業(yè)整理，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。上市公司的年度報(bào)告和中期報(bào)告則是企業(yè)財(cái)務(wù)信息的第一手資料，包含了詳細(xì)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和經(jīng)營情況說明，通過對(duì)這些報(bào)告的研讀，可以獲取更深入、細(xì)致的財(cái)務(wù)信息。市場數(shù)據(jù)來源于東方財(cái)富網(wǎng)、新浪財(cái)經(jīng)等財(cái)經(jīng)網(wǎng)站。這些網(wǎng)站實(shí)時(shí)更新股票價(jià)格、成交量、市盈率等市場數(shù)據(jù)，能夠反映物流類上市公司在資本市場上的表現(xiàn)和投資者對(duì)其的預(yù)期。例如，通過東方財(cái)富網(wǎng)可以獲取物流類上市公司的每日股票收盤價(jià)，進(jìn)而計(jì)算出資產(chǎn)重組前后的股價(jià)波動(dòng)情況，評(píng)估市場對(duì)資產(chǎn)重組事件的反應(yīng)。資產(chǎn)重組信息通過證券交易所官網(wǎng)（如上海證券交易所、深圳證券交易所）、巨潮資訊網(wǎng)以及公司公告獲取。證券交易所官網(wǎng)和巨潮資訊網(wǎng)是上市公司信息披露的重要平臺(tái)，公司發(fā)生資產(chǎn)重組等重大事項(xiàng)時(shí)，會(huì)在此發(fā)布詳細(xì)的公告，包括重組方案、交易對(duì)手、交易金額等關(guān)鍵信息。公司公告則是資產(chǎn)重組信息的直接來源，公告內(nèi)容具有權(quán)威性和準(zhǔn)確性，能夠?yàn)檠芯刻峁╆P(guān)鍵的重組細(xì)節(jié)。在樣本選取方面，遵循以下標(biāo)準(zhǔn)與原則：選取在滬深兩市主板上市的物流類企業(yè)，以確保樣本具有代表性和穩(wěn)定性，因?yàn)橹靼迳鲜衅髽I(yè)通常規(guī)模較大、經(jīng)營相對(duì)穩(wěn)定，在物流行業(yè)中具有一定的影響力?？紤]企業(yè)的上市時(shí)間，選擇上市時(shí)間超過[X]年的企業(yè)，以保證企業(yè)有足夠長的時(shí)間跨度來展現(xiàn)資產(chǎn)重組前后的績效變化，避免因上市時(shí)間過短導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整或不穩(wěn)定。篩選出在[研究時(shí)間段]內(nèi)發(fā)生過資產(chǎn)重組的企業(yè)作為研究樣本，這些企業(yè)的資產(chǎn)重組活動(dòng)是研究的核心對(duì)象，通過對(duì)它們的分析能夠直接評(píng)估資產(chǎn)重組對(duì)績效的影響。經(jīng)過篩選，最終確定了[X]家物流類上市公司作為研究樣本，這些樣本涵蓋了不同規(guī)模、不同業(yè)務(wù)模式的物流企業(yè)，具有廣泛的代表性，能夠全面反映物流行業(yè)資產(chǎn)重組的績效情況。3.1.2數(shù)據(jù)清洗與整理在獲取原始數(shù)據(jù)后，利用Matlab強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與整理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)的績效評(píng)價(jià)分析奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)中可能存在缺失值，這會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。Matlab提供了多種處理缺失值的方法，對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，如果缺失值較少，可以使用均值、中位數(shù)等統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行填充。例如，對(duì)于物流企業(yè)的營業(yè)收入數(shù)據(jù)，如果存在個(gè)別缺失值，可以通過計(jì)算同行業(yè)其他企業(yè)或該企業(yè)歷史年份營業(yè)收入的均值來填補(bǔ)缺失值，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性。對(duì)于缺失值較多的情況，可以考慮使用插值法進(jìn)行處理。Matlab的interp1函數(shù)可以根據(jù)已知數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行插值計(jì)算，生成合理的估計(jì)值來填充缺失部分。如果缺失值的比例過高且對(duì)分析結(jié)果影響較大，可能需要考慮剔除相應(yīng)的數(shù)據(jù)樣本，但在剔除前需謹(jǐn)慎評(píng)估，確保不會(huì)過度影響樣本的代表性。異常值的存在可能會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生較大干擾，因此需要對(duì)其進(jìn)行識(shí)別和處理。在Matlab中，可以使用isoutlier函數(shù)結(jié)合多種異常值檢測方法，如三倍標(biāo)準(zhǔn)差法、離群值法等，來判斷數(shù)據(jù)中的異常值。三倍標(biāo)準(zhǔn)差法基于正態(tài)分布原理，假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，將偏離均值超過三倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值。離群值法則通過計(jì)算數(shù)據(jù)的四分位數(shù)范圍（IQR）來確定異常值的界限，將位于上下四分位數(shù)之外一定倍數(shù)IQR的數(shù)據(jù)點(diǎn)識(shí)別為異常值。對(duì)于檢測出的異常值，可以根據(jù)具體情況進(jìn)行處理，如修正為合理的數(shù)值、用臨近的正常數(shù)據(jù)替換或者剔除該異常值數(shù)據(jù)點(diǎn)。例如，對(duì)于物流企業(yè)的運(yùn)輸成本數(shù)據(jù)，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)明顯偏離其他數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析確認(rèn)是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤導(dǎo)致的異常值，可以將其修正為合理的運(yùn)輸成本數(shù)值。為消除不同指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級(jí)的差異，使數(shù)據(jù)具有可比性，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理。Matlab提供了zscore函數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，該函數(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布數(shù)據(jù)，計(jì)算公式為：z=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中x為原始數(shù)據(jù)，\mu為均值，\sigma為標(biāo)準(zhǔn)差。通過標(biāo)準(zhǔn)化處理，不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)可以在同一尺度下進(jìn)行比較和分析。歸一化處理則可以使用mapminmax函數(shù)，將數(shù)據(jù)映射到指定的區(qū)間，如[0,1]區(qū)間，其計(jì)算公式為：y=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為數(shù)據(jù)的最小值和最大值。以物流企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率和營業(yè)收入增長率這兩個(gè)指標(biāo)為例，資產(chǎn)負(fù)債率通常在0-1之間，而營業(yè)收入增長率可能在較大范圍內(nèi)波動(dòng)，通過標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理后，這兩個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)可以在相同的尺度下進(jìn)行綜合分析，便于后續(xù)構(gòu)建績效評(píng)價(jià)模型和進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。3.2評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立3.2.1財(cái)務(wù)指標(biāo)選取在物流類上市公司資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)中，財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠直觀、量化地反映企業(yè)在資產(chǎn)重組前后的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果變化，是績效評(píng)價(jià)的重要組成部分。從盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力和成長能力等方面選取適合物流企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，具體如下：盈利能力指標(biāo)直接反映了物流企業(yè)通過經(jīng)營活動(dòng)獲取利潤的能力，是衡量企業(yè)經(jīng)營效益的核心指標(biāo)。凈資產(chǎn)收益率（ROE）是凈利潤與平均凈資產(chǎn)的比率，它體現(xiàn)了股東權(quán)益的收益水平，反映了企業(yè)運(yùn)用自有資本的效率。較高的凈資產(chǎn)收益率表明企業(yè)在利用股東投入的資金獲取利潤方面表現(xiàn)出色，如順豐控股在資產(chǎn)重組后，通過資源整合和業(yè)務(wù)優(yōu)化，凈資產(chǎn)收益率有所提升，顯示出其盈利能力的增強(qiáng)?？傎Y產(chǎn)收益率（ROA）是凈利潤與平均資產(chǎn)總額的比值，它衡量了企業(yè)運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取利潤的能力，涵蓋了企業(yè)的所有資產(chǎn)，包括流動(dòng)資產(chǎn)、固定資產(chǎn)等，反映了企業(yè)資產(chǎn)利用的綜合效果。營業(yè)利潤率是營業(yè)利潤與營業(yè)收入的比率，體現(xiàn)了企業(yè)主營業(yè)務(wù)的盈利能力，剔除了非經(jīng)常性損益的影響，更能反映企業(yè)核心業(yè)務(wù)的盈利水平。償債能力指標(biāo)反映了物流企業(yè)償還到期債務(wù)的能力，是衡量企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)。資產(chǎn)負(fù)債率是負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比率，它表明了企業(yè)資產(chǎn)中負(fù)債所占的比重，反映了企業(yè)的長期償債能力。一般來說，資產(chǎn)負(fù)債率越低，企業(yè)的長期償債能力越強(qiáng)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低；但如果資產(chǎn)負(fù)債率過低，也可能意味著企業(yè)未能充分利用財(cái)務(wù)杠桿來擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模。流動(dòng)比率是流動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比率，用于衡量企業(yè)的短期償債能力，反映了企業(yè)在短期內(nèi)用流動(dòng)資產(chǎn)償還流動(dòng)負(fù)債的能力。速動(dòng)比率是速動(dòng)資產(chǎn)（流動(dòng)資產(chǎn)減去存貨）與流動(dòng)負(fù)債的比率，它比流動(dòng)比率更能準(zhǔn)確地反映企業(yè)的短期償債能力，因?yàn)榇尕浀淖儸F(xiàn)能力相對(duì)較弱，在計(jì)算速動(dòng)比率時(shí)將其剔除。營運(yùn)能力指標(biāo)體現(xiàn)了物流企業(yè)對(duì)資產(chǎn)的運(yùn)營和管理效率，反映了企業(yè)利用資源進(jìn)行經(jīng)營活動(dòng)的能力。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率是營業(yè)收入與平均應(yīng)收賬款余額的比率，它反映了企業(yè)應(yīng)收賬款的回收速度，周轉(zhuǎn)率越高，表明企業(yè)收賬速度快，平均收賬期短，壞賬損失少，資產(chǎn)流動(dòng)快，償債能力強(qiáng)。存貨周轉(zhuǎn)率是營業(yè)成本與平均存貨余額的比值，用于衡量企業(yè)存貨管理水平和存貨的變現(xiàn)能力，存貨周轉(zhuǎn)率越高，說明存貨周轉(zhuǎn)速度快，存貨占用資金少，存貨管理效率高?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是營業(yè)收入與平均資產(chǎn)總額的比率，它綜合反映了企業(yè)全部資產(chǎn)的經(jīng)營質(zhì)量和利用效率，該指標(biāo)越高，表明企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)營效率越高。成長能力指標(biāo)用于評(píng)估物流企業(yè)的發(fā)展?jié)摿驮鲩L趨勢，反映了企業(yè)在市場競爭中的發(fā)展態(tài)勢。營業(yè)收入增長率是本期營業(yè)收入增加額與上期營業(yè)收入總額的比率，它體現(xiàn)了企業(yè)營業(yè)收入的增長情況，是衡量企業(yè)市場拓展能力和業(yè)務(wù)增長速度的重要指標(biāo)。若一家物流企業(yè)通過資產(chǎn)重組拓展了業(yè)務(wù)領(lǐng)域，可能會(huì)帶來營業(yè)收入的顯著增長，營業(yè)收入增長率隨之提高。凈利潤增長率是本期凈利潤增加額與上期凈利潤的比率，反映了企業(yè)凈利潤的增長趨勢，體現(xiàn)了企業(yè)盈利能力的持續(xù)提升能力。總資產(chǎn)增長率是期末總資產(chǎn)增長額與期初總資產(chǎn)的比率，它反映了企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的增長情況，表明企業(yè)在資產(chǎn)擴(kuò)張方面的能力和潛力。3.2.2非財(cái)務(wù)指標(biāo)選取在物流類上市公司資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)中，非財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠從多個(gè)維度補(bǔ)充和完善對(duì)企業(yè)績效的評(píng)估，它們反映了企業(yè)在市場競爭、客戶服務(wù)、內(nèi)部運(yùn)營等方面的表現(xiàn)，對(duì)于全面了解企業(yè)的運(yùn)營狀況和發(fā)展?jié)摿哂兄匾饬x。客戶滿意度是衡量物流企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，它直接關(guān)系到客戶的忠誠度和企業(yè)的市場聲譽(yù)。通過問卷調(diào)查的方式，可以設(shè)計(jì)一系列與物流服務(wù)相關(guān)的問題，如貨物運(yùn)輸?shù)募皶r(shí)性、準(zhǔn)確性、貨物完好率、客服響應(yīng)速度等，讓客戶根據(jù)自身的體驗(yàn)進(jìn)行評(píng)分，從而量化客戶滿意度。例如，設(shè)計(jì)一份包含10個(gè)問題的問卷，每個(gè)問題采用5級(jí)評(píng)分制（1-非常不滿意，2-不滿意，3-一般，4-滿意，5-非常滿意），最后計(jì)算客戶的平均得分，得分越高表示客戶滿意度越高。凈推薦值（NPS）也是一種常用的量化客戶滿意度的方法，通過詢問客戶“您有多大可能將我們的物流服務(wù)推薦給您的朋友或同事？”，將客戶分為推薦者（9-10分）、被動(dòng)者（7-8分）和貶損者（0-6分），NPS=（推薦者百分比-貶損者百分比），NPS值越高，說明客戶對(duì)企業(yè)的認(rèn)可度和忠誠度越高。市場份額反映了物流企業(yè)在市場中的競爭地位和影響力，是衡量企業(yè)市場競爭力的重要指標(biāo)。可以通過計(jì)算企業(yè)的營業(yè)收入在整個(gè)物流行業(yè)營業(yè)收入中所占的比例來確定市場份額。假設(shè)在[具體年份]，物流行業(yè)的總營業(yè)收入為[X]億元，某物流企業(yè)的營業(yè)收入為[Y]億元，則該企業(yè)的市場份額=（[Y]/[X]）×100%。還可以對(duì)比資產(chǎn)重組前后企業(yè)市場份額的變化情況，評(píng)估資產(chǎn)重組對(duì)企業(yè)市場競爭力的影響。如果一家物流企業(yè)在資產(chǎn)重組后通過整合資源、拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域，市場份額從[X1]%提升至[X2]%，說明資產(chǎn)重組有助于企業(yè)在市場中占據(jù)更有利的地位。服務(wù)質(zhì)量涵蓋了物流服務(wù)的多個(gè)方面，包括貨物運(yùn)輸?shù)臏?zhǔn)時(shí)率、貨物破損率、訂單處理效率等。貨物運(yùn)輸準(zhǔn)時(shí)率是按時(shí)交付的貨物訂單數(shù)量與總貨物訂單數(shù)量的比率，計(jì)算公式為：準(zhǔn)時(shí)率=（按時(shí)交付訂單數(shù)/總訂單數(shù)）×100%。貨物破損率是破損貨物數(shù)量與總運(yùn)輸貨物數(shù)量的比值，即：破損率=（破損貨物數(shù)/總貨物數(shù)）×100%。訂單處理效率可以通過平均訂單處理時(shí)間來衡量，即統(tǒng)計(jì)一定時(shí)期內(nèi)所有訂單的處理時(shí)間總和，再除以訂單總數(shù)，平均訂單處理時(shí)間越短，說明訂單處理效率越高。這些指標(biāo)能夠直觀地反映物流企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的高低，對(duì)企業(yè)的市場形象和客戶口碑產(chǎn)生重要影響。3.3基于Matlab的評(píng)價(jià)模型構(gòu)建3.3.1主成分分析模型主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一種常用的降維技術(shù)，它能夠?qū)⒍鄠€(gè)相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)互不相關(guān)的綜合變量，即主成分。這些主成分能夠最大限度地保留原始變量的信息，從而簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，降低數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜性。在物流類上市公司資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)中，主成分分析具有重要的應(yīng)用價(jià)值，能夠幫助我們從眾多的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)中提取關(guān)鍵信息，更準(zhǔn)確地評(píng)估資產(chǎn)重組績效。利用Matlab進(jìn)行主成分分析，首先需將收集到的物流類上市公司的績效評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab工作空間，數(shù)據(jù)應(yīng)整理成矩陣形式，每一行代表一個(gè)樣本公司，每一列代表一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。例如，若選取了[X]家物流類上市公司作為樣本，包含[Y]個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，則數(shù)據(jù)矩陣的維度為[X]×[Y]。接著，使用Matlab的princomp函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。該函數(shù)會(huì)自動(dòng)計(jì)算數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣或相關(guān)系數(shù)矩陣，并通過特征值分解等方法確定主成分的系數(shù)和貢獻(xiàn)率。在計(jì)算前，通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除不同指標(biāo)量綱和數(shù)量級(jí)的影響，使分析結(jié)果更加準(zhǔn)確和可靠。Matlab中的zscore函數(shù)可用于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。代碼示例如下：data=[樣本數(shù)據(jù)矩陣];%導(dǎo)入樣本數(shù)據(jù)data_std=zscore(data);%數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化[coeff,score,latent,tsquared]=princomp(data_std);%進(jìn)行主成分分析data_std=zscore(data);%數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化[coeff,score,latent,tsquared]=princomp(data_std);%進(jìn)行主成分分析[coeff,score,latent,tsquared]=princomp(data_std);%進(jìn)行主成分分析其中，coeff為各主成分的系數(shù)矩陣，每一列代表一個(gè)主成分的系數(shù)；score為樣本在各主成分上的得分矩陣，每一行代表一個(gè)樣本在各個(gè)主成分上的得分；latent為各主成分的特征值，反映了主成分的方差貢獻(xiàn)率；tsquared為Hotelling'sT-squared統(tǒng)計(jì)量，可用于檢測數(shù)據(jù)中的異常值。根據(jù)特征值和貢獻(xiàn)率來確定主成分的個(gè)數(shù)。一般原則是選取累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上的主成分，這些主成分能夠包含原始數(shù)據(jù)的大部分信息。通過計(jì)算各主成分的貢獻(xiàn)率，如貢獻(xiàn)率=\frac{特征值}{\sum_{i=1}^{n}特征值}，可以直觀地了解每個(gè)主成分對(duì)原始數(shù)據(jù)信息的貢獻(xiàn)程度。假設(shè)前[Z]個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了85%以上，則選取這[Z]個(gè)主成分作為關(guān)鍵主成分。利用選定的主成分得分和貢獻(xiàn)率計(jì)算綜合得分。綜合得分的計(jì)算公式為：F=\sum_{i=1}^{Z}w_{i}F_{i}，其中F為綜合得分，w_{i}為第i個(gè)主成分的權(quán)重（即貢獻(xiàn)率），F(xiàn)_{i}為第i個(gè)主成分的得分。在Matlab中，可以通過矩陣運(yùn)算快速計(jì)算出綜合得分。例如：cumulative貢獻(xiàn)率=cumsum(latent/sum(latent));%計(jì)算累計(jì)貢獻(xiàn)率num_pc=find(cumulative貢獻(xiàn)率>=0.85,1);%確定主成分個(gè)數(shù)weights=latent(1:num_pc)/sum(latent(1:num_pc));%計(jì)算主成分權(quán)重composite_score=score(:,1:num_pc)*weights';%計(jì)算綜合得分num_pc=find(cumulative貢獻(xiàn)率>=0.85,1);%確定主成分個(gè)數(shù)weights=latent(1:num_pc)/sum(latent(1:num_pc));%計(jì)算主成分權(quán)重composite_score=score(:,1:num_pc)*weights';%計(jì)算綜合得分weights=latent(1:num_pc)/sum(latent(1:num_pc));%計(jì)算主成分權(quán)重composite_score=score(:,1:num_pc)*weights';%計(jì)算綜合得分composite_score=score(:,1:num_pc)*weights';%計(jì)算綜合得分通過主成分分析得到的綜合得分，能夠綜合反映物流類上市公司資產(chǎn)重組前后的績效變化情況。綜合得分越高，表明企業(yè)在資產(chǎn)重組后的績效表現(xiàn)越好；反之，綜合得分越低，則說明資產(chǎn)重組后的績效有待提升。通過對(duì)不同樣本公司綜合得分的比較和分析，可以評(píng)估不同企業(yè)資產(chǎn)重組的效果差異，找出績效提升顯著的企業(yè)的成功經(jīng)驗(yàn)，以及績效不佳企業(yè)存在的問題，為物流企業(yè)優(yōu)化資產(chǎn)重組策略提供參考依據(jù)。3.3.2因子分析模型因子分析（FactorAnalysis）是一種探索性數(shù)據(jù)分析方法，旨在從眾多觀測變量中提取出少數(shù)幾個(gè)公共因子，這些公共因子能夠解釋原始變量之間的相關(guān)性，從而簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，揭示數(shù)據(jù)背后的潛在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。在物流類上市公司資產(chǎn)重組績效評(píng)價(jià)中，因子分析有助于挖掘影響資產(chǎn)重組績效的深層次因素，明確各因素對(duì)績效的影響程度，為企業(yè)決策提供更具針對(duì)性的建議。運(yùn)用Matlab進(jìn)行因子分析，首先將整理好的物流類上市公司績效評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab，數(shù)據(jù)同樣需以矩陣形式呈現(xiàn)，每一行代表一個(gè)樣本公司，每一列代表一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。假設(shè)樣本數(shù)據(jù)矩陣為data，維度為[X]×[Y]，其中[X]為樣本公司數(shù)量，[Y]為評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量。使用Matlab的factoran函數(shù)進(jìn)行因子分析。該函數(shù)通過最大似然估計(jì)法或主因子法等方法，確定公共因子的個(gè)數(shù)、因子載荷矩陣以及特殊因子方差。在進(jìn)行因子分析前，通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響，使分析結(jié)果更加準(zhǔn)確。Matlab中的zscore函數(shù)可用于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。代碼示例如下：data=[樣本數(shù)據(jù)矩陣];%導(dǎo)入樣本數(shù)據(jù)data_std=zscore(data);%數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化[F,T,latent,stats]=factoran(data_std,num_factors,'Rotation','varimax');%進(jìn)行因子分析data_std=zscore(data);%數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化[F,T,latent,stats]=factoran(data_std,num_factors,'Rotation','varimax');%進(jìn)行因子分析[F,T,latent,stats]=factoran(data_std,num_factors,'Rotation','varimax');%進(jìn)行因子分析其中，num_factors為預(yù)先設(shè)定的公共因子個(gè)數(shù)，可根據(jù)實(shí)際情況和分析目的進(jìn)行調(diào)整；Rotation參數(shù)指定旋轉(zhuǎn)方法，'varimax'表示采用方差最大化旋轉(zhuǎn)，通過旋轉(zhuǎn)使因子載荷矩陣更加簡潔，便于對(duì)公共因子進(jìn)行解釋。F為因子得分矩陣，每一行代表一個(gè)樣本公司在各個(gè)公共因子上的得分；T為因子載荷矩陣，每一列代表一個(gè)公共因子與各原始變量之間的相關(guān)系數(shù)；latent為各公共因子的方差貢獻(xiàn)率，反映了公共因子對(duì)原始數(shù)據(jù)信息的解釋能力；stats包含了因子分析的一些統(tǒng)計(jì)信息，如殘差協(xié)方差矩陣等。確定公共因子的個(gè)數(shù)是因子分析的關(guān)鍵步驟之一?？梢酝ㄟ^多種方法來確定，如特征值大于1的準(zhǔn)則，即選取特征值大于1的公共因子；還可以根據(jù)碎石圖來判斷，碎石圖是將公共因子的特征值按照大小順序排列后繪制的折線圖，通常在折線的拐點(diǎn)處確定公共因子個(gè)數(shù)，拐點(diǎn)之后的特征值較小，對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力較弱。假設(shè)經(jīng)過分析確定公共因子個(gè)數(shù)為[Z]。對(duì)公共因子進(jìn)行命名和解釋是因子分析的重要環(huán)節(jié)。通過觀察因子載荷矩陣T，分析每個(gè)公共因子與原始變量之間的相關(guān)性，找出在某個(gè)公共因子上載荷較高的原始變量，根據(jù)這些變量的含義和經(jīng)濟(jì)意義對(duì)公共因子進(jìn)行命名。例如，如果在某個(gè)公共因子上，凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、營業(yè)利潤率等盈利能力指標(biāo)的載荷較高，那么可以將該公共因子命名為“盈利能力因子”；若訂單交付及時(shí)率、貨物破損率、客戶投訴率等服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)在某個(gè)公共因子上載荷較大，則可將其命名為“服務(wù)質(zhì)量因子”。計(jì)算各公共因子得分和綜合得分，以評(píng)估物流類上市公司資產(chǎn)重組績效。公共因子得分可根據(jù)因子得分矩陣F直接獲取，每個(gè)樣本公司在各個(gè)公共因子上都有相應(yīng)的得分。綜合得分的計(jì)算方法與主成分分析類似，采用加權(quán)平均的方式，權(quán)重為各公共因子的方差貢獻(xiàn)率。計(jì)算公式為：S=\sum_{i=1}^{Z}w_{i}S_{i}，其中S為綜合得分，w_{i}為第i個(gè)公共因子的權(quán)重（即方差貢獻(xiàn)率），S_{i}為第i個(gè)公共因子的得分。在Matlab中，通過矩陣運(yùn)算即可計(jì)算出綜合得分。例如：weights=latent(1:Z)/sum(latent(1:Z));%計(jì)算公共因子權(quán)重composite_score=F(:,1:Z)*weights';%計(jì)算綜合得分composite_score=F(:,1:Z)*weights';%計(jì)算綜合得分通過因子分析得到的綜合得分能夠綜合反映物流類上市公司資產(chǎn)重組的績效水平，各公共因子得分則有助于深入分析影響績效的具體因素。通過對(duì)綜合得分和各公共因子得分的分析，可以了解不同樣本公司在資產(chǎn)重組前后的績效變化情況，以及在各個(gè)方面的優(yōu)勢和不足，為物流企業(yè)制定針對(duì)性的改進(jìn)措施提供依據(jù)，從而提升資產(chǎn)重組績效。四、案例分析4.1案例公司選取與背景介紹為深入探究物流類上市公司資產(chǎn)重組績效，本研究選取廣匯物流、華亞智能、廈門港務(wù)作為典型案例公司。這三家公司在物流行業(yè)中具有一定的代表性，其資產(chǎn)重組事件備受關(guān)注，通過對(duì)它們的分析，能夠更直觀地了解資產(chǎn)重組對(duì)物流企業(yè)績效的影響，為行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)提供有益的參考和借鑒。廣匯物流股份有限公司成立于1993年，2016年完成重大資產(chǎn)重組并實(shí)現(xiàn)上市。公司主要從事物流園區(qū)投資、建設(shè)與運(yùn)營，以及冷鏈物流等業(yè)務(wù)，在新疆地區(qū)擁有重要的物流節(jié)點(diǎn)和資源優(yōu)勢。2022年，廣匯物流以現(xiàn)金方式購買廣匯能源股份有限公司持有的新疆紅淖三鐵路有限公司92.7708%股權(quán)。此次資產(chǎn)重組旨在確立以能源物流為主業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略，致力于成為“一帶一路”上最具成長力的能源物流服務(wù)商。新疆紅淖三鐵路是連接新疆煤炭主產(chǎn)區(qū)與甘肅柳溝物流園的重要能源運(yùn)輸通道，廣匯物流通過收購該鐵路公司股權(quán)，能夠整合能源物流產(chǎn)業(yè)鏈，提高物流運(yùn)輸效率，降低運(yùn)輸成本，增強(qiáng)在能源物流領(lǐng)域的市場競爭力。蘇州華亞智能科技股份有限公司長期深耕半導(dǎo)體設(shè)備行業(yè)，專注于為國內(nèi)外頂尖高端設(shè)備制造商提供定制化精密金屬制造服務(wù)，客戶涵蓋半導(dǎo)體設(shè)備、軌道交通、醫(yī)療器械、電力設(shè)備、機(jī)械設(shè)備等制造領(lǐng)域國內(nèi)龍頭企業(yè)及大型國際生產(chǎn)商。2024年，華亞智能進(jìn)行重大資產(chǎn)重組，擬向蒯海波、徐軍、徐飛、劉世嚴(yán)發(fā)行股份及支付現(xiàn)金購買其持有的蘇州冠鴻智能裝備有限公司51%股權(quán)。冠鴻智能主要從事智能物流裝備系統(tǒng)業(yè)務(wù)，項(xiàng)目集成了智能移動(dòng)搬運(yùn)機(jī)器人（AGV）、助力臂、智能存儲(chǔ)等智能物流裝備和工業(yè)數(shù)字化軟件，在動(dòng)力和儲(chǔ)能電池制造領(lǐng)域積累了良好的口碑和信譽(yù)，客戶涵蓋新能源電池及材料、光學(xué)材料等新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。華亞智能通過此次重組，旨在快速進(jìn)入智能裝備業(yè)務(wù)領(lǐng)域，與標(biāo)的公司形成優(yōu)勢互補(bǔ)，加強(qiáng)在集成裝配方面的技術(shù)實(shí)力、銷售體系和品牌效應(yīng)，提升上市公司主營業(yè)務(wù)規(guī)模與行業(yè)地位，進(jìn)一步拓寬在半導(dǎo)體設(shè)備領(lǐng)域的產(chǎn)品服務(wù)范圍，提高在半導(dǎo)體設(shè)備等專業(yè)領(lǐng)域的集成裝配能力。廈門港務(wù)發(fā)展股份有限公司主要從事港口綜合服務(wù)業(yè)務(wù)，涵蓋集裝箱裝卸、散雜貨裝卸、倉儲(chǔ)、運(yùn)輸?shù)雀劭谖锪鞣?wù)，業(yè)務(wù)范圍包括廈門港區(qū)及周邊地區(qū)的港口運(yùn)營管理。2025年，公司公告發(fā)行股份及支付現(xiàn)金購買資產(chǎn)并募集配套資金暨關(guān)聯(lián)交易預(yù)案，擬進(jìn)行重大資產(chǎn)重組。此次重組旨在進(jìn)一步優(yōu)化公司業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，整合港口資源，提升公司在港口物流領(lǐng)域的綜合競爭力。盡管截至目前相關(guān)的審計(jì)、評(píng)估等工作尚未完成，但此次資產(chǎn)重組對(duì)于廈門港務(wù)完善港口物流產(chǎn)業(yè)鏈、拓展業(yè)務(wù)范圍、提高市場份額具有重要意義。4.2基于Matlab的績效評(píng)價(jià)過程4.2.1數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理運(yùn)用Matlab強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，對(duì)廣匯物流、華亞智能和廈門港務(wù)三家案例公司的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入與處理。首先，利用Matlab的readtable函數(shù)從本地文件系統(tǒng)中讀取存儲(chǔ)在Excel表格中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等關(guān)鍵財(cái)務(wù)信息，如廣匯物流在資產(chǎn)重組前后的營業(yè)收入、凈利潤、資產(chǎn)負(fù)債率等數(shù)據(jù)。對(duì)于市場數(shù)據(jù)，如股票價(jià)格、成交量等，通過Matlab的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取工具，從東方財(cái)富網(wǎng)、新浪財(cái)經(jīng)等財(cái)經(jīng)網(wǎng)站獲取實(shí)時(shí)或歷史數(shù)據(jù)，并將其整理成Matlab可處理的表格形式。資產(chǎn)重組信息則從證券交易所官網(wǎng)、巨潮資訊網(wǎng)以及公司公告中獲取，通過文本讀取函數(shù)將相關(guān)公告內(nèi)容導(dǎo)入Matlab，然后進(jìn)行文本分析，提取出關(guān)鍵的資產(chǎn)重組信息，如重組時(shí)間、交易金額、交易對(duì)手等。在數(shù)據(jù)清洗階段，使用Matlab的ismissing函數(shù)對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值檢測。對(duì)于廣匯物流的營業(yè)收入數(shù)據(jù)，若發(fā)現(xiàn)個(gè)別年份存在缺失值，根據(jù)其業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢和同行業(yè)公司的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用線性插值法，利用Matlab的interp1函數(shù)進(jìn)行填充，以保證數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性。對(duì)于異常值的處理，運(yùn)用isoutlier函數(shù)結(jié)合三倍標(biāo)準(zhǔn)差法，對(duì)廣匯物流的運(yùn)輸成本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將偏離均值超過三倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)點(diǎn)識(shí)別為異常值，并根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行修正或剔除。為消除不同指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級(jí)的差異，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理。使用zscore函數(shù)對(duì)廣匯物流的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使其均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，例如對(duì)凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率等指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對(duì)于市場份額、客戶滿意度等非財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用mapminmax函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，將其映射到[0,1]區(qū)間，以便在后續(xù)分析中與財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合比較。4.2.2評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算與分析利用Matlab強(qiáng)大的計(jì)算功能，對(duì)廣匯物流、華亞智能和廈門港務(wù)三家案例公司的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行精確計(jì)算與深入分析。對(duì)于廣匯物流，通過Matlab的數(shù)組運(yùn)算和函數(shù)調(diào)用，根據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算其盈利能力指標(biāo)。凈資產(chǎn)收益率（ROE）的計(jì)算公式為：ROE=凈利潤/平均凈資產(chǎn)，在Matlab中，通過提取凈利潤和平均凈資產(chǎn)數(shù)據(jù)，利用相應(yīng)的數(shù)組運(yùn)算實(shí)現(xiàn)ROE的計(jì)算?？傎Y產(chǎn)收益率（ROA）的計(jì)算為：ROA=凈利潤/平均資產(chǎn)總額。營業(yè)利潤率則為：營業(yè)利潤率=營業(yè)利潤/營業(yè)收入。償債能力指標(biāo)方面，資產(chǎn)負(fù)債率的計(jì)算為：資產(chǎn)負(fù)債率=負(fù)債總額/資產(chǎn)總額。流動(dòng)比率為：流動(dòng)比率=流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債。速動(dòng)比率是：速動(dòng)比率=（流動(dòng)資產(chǎn)-存貨）/流動(dòng)負(fù)債。營運(yùn)能力指標(biāo)中，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的計(jì)算公式為：應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率=營業(yè)收入/平均應(yīng)收賬款余額。存貨周轉(zhuǎn)率為：存貨周轉(zhuǎn)率=營業(yè)成本/平均存貨余額?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是：總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率=營業(yè)收入/平均資產(chǎn)總額。成長能力指標(biāo)的計(jì)算，營業(yè)收入增長率為：營業(yè)收入增長率=（本期營業(yè)收入-上期營業(yè)收入）/上期營業(yè)收入。凈利潤增長率是：凈利潤增長率=（本期凈利潤-上期凈利潤）/上期凈利潤?？傎Y產(chǎn)增長率為：總資產(chǎn)增長率=（期末總資產(chǎn)-期初總資產(chǎn)）/期初總資產(chǎn)。非財(cái)務(wù)指標(biāo)的量化同樣借助Matlab完成。以廣匯物流為例，客戶滿意度通過對(duì)客戶問卷調(diào)查數(shù)據(jù)的整理和分析，利用Matlab的統(tǒng)計(jì)函數(shù)計(jì)算客戶滿意度得分。假設(shè)問卷采用5級(jí)評(píng)分制，通過計(jì)算所有客戶評(píng)分的平均值來得到客戶滿意度。市場份額的計(jì)算，通過獲取物流行業(yè)的總營業(yè)收入和廣匯物流的營業(yè)收入數(shù)據(jù)，利用Matlab的除法運(yùn)算得到廣匯物流的市場份額。服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)中，貨物運(yùn)輸準(zhǔn)時(shí)率通過統(tǒng)計(jì)按時(shí)交付的貨物訂單數(shù)量和總貨物訂單數(shù)量，利用Matlab的除法運(yùn)算得出。貨物破損率的計(jì)算為：貨物破損率=破損貨物數(shù)量/總運(yùn)輸貨物數(shù)量。訂單處理效率通過統(tǒng)計(jì)訂單處理時(shí)間總和和訂單總數(shù)，利用Matlab的除法運(yùn)算得到平均訂單處理時(shí)間。通過Matlab繪制折線圖、柱狀圖等可視化圖表，對(duì)廣匯物流資產(chǎn)重組前后的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行直觀展示和趨勢分析。在盈利能力方面，觀察凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率等指標(biāo)的變化趨勢，若資產(chǎn)重組后這些指標(biāo)呈現(xiàn)上升趨勢，說明企業(yè)的盈利能力得到提升。償債能力方面，分析資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率等指標(biāo)的變化，若資產(chǎn)負(fù)債率下降，流動(dòng)比率上升，表明企業(yè)的償債能力增強(qiáng)。營運(yùn)能力上，關(guān)注應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)，周轉(zhuǎn)率的提高意味著企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)營效率的提升。成長能力方面，營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率等指標(biāo)的增長反映了企業(yè)的發(fā)展?jié)摿驮鲩L趨勢。非財(cái)務(wù)指標(biāo)中，客戶滿意度的提升、市場份額的擴(kuò)大以及服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)的優(yōu)化，都表明企業(yè)在市場競爭和客戶服務(wù)方面取得了進(jìn)步。4.2.3評(píng)價(jià)模型應(yīng)用與結(jié)果解讀將主成分分析模型應(yīng)用于廣匯物流、華亞智能和廈門港務(wù)三家案例公司的績效評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。以廣匯物流為例，在Matlab中，將經(jīng)過預(yù)處理和指標(biāo)計(jì)算后的數(shù)據(jù)整理成矩陣形式，每一行代表一個(gè)觀測樣本（如不同年份或季度的數(shù)據(jù)），每一列代表一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。使用princomp函數(shù)進(jìn)行主成分分析，該函數(shù)會(huì)自動(dòng)計(jì)算數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，并通過特征值分解等方法確定主成分的系數(shù)和貢獻(xiàn)率。假設(shè)經(jīng)過分析，確定前三個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了85%以上，這三個(gè)主成分能夠包含原始數(shù)據(jù)的大部分信息。第一個(gè)主成分可能在凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率等盈利能力指標(biāo)上具有較高的載荷，說明其主要反映了企業(yè)的盈利能力；第二個(gè)主成分可能與資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率等償債能力指標(biāo)密切相關(guān)，代表了企業(yè)的償債能力；第三個(gè)主成分或許在營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率等成長能力指標(biāo)上表現(xiàn)突出，體現(xiàn)了企業(yè)的成長能力。利用主成分得分和貢獻(xiàn)率計(jì)算廣匯物流資產(chǎn)重組前后的績效綜合得分。假設(shè)第一主成分的貢獻(xiàn)率為w_1，得分向量為F_1；第二主成分的貢獻(xiàn)率為w_2，得分向量為F_2；第三主成分的貢獻(xiàn)率為w_3，得分向量為F_3。則綜合得分F=w_1F_1+w_2F_2+w_3F_3。通過比較資產(chǎn)重組前后的綜合得分，若重組后的綜合得分提高，說明資產(chǎn)重組對(duì)廣匯物流的績效產(chǎn)生了積極影響，企業(yè)在盈利能力、償債能力、成長能力等方面得到了綜合提升；反之，若綜合得分下降，則表明資產(chǎn)重組的效果不理想，企業(yè)可能需要進(jìn)一步分析原因，優(yōu)化重組策略。對(duì)因子分析模型的應(yīng)用與結(jié)果解讀也類似。以華亞智能為例，在Matlab中使用factoran函數(shù)進(jìn)行因子分析，確定公共因子的個(gè)數(shù)和因子載荷矩陣。假設(shè)提取出三個(gè)公共因子，第一個(gè)公共因子在與智能物流裝備技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的指標(biāo)上載荷較高，可命名為“技術(shù)創(chuàng)新因子”；第二個(gè)公共因子在客戶滿意度、市場份額等指標(biāo)上表現(xiàn)突出，可稱為“市場競爭力因子”；第三個(gè)公共因子與營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率等成長能力指標(biāo)密切相關(guān)，可定義為“成長潛力因子”。計(jì)算各公共因子得分和綜合得分，若華亞智能在資產(chǎn)重組后“技術(shù)創(chuàng)新因子”得分提高，說明企業(yè)在智能物流裝備技術(shù)創(chuàng)新方面取得了進(jìn)展，有助于提升企業(yè)的核心競爭力；“市場競爭力因子”得分的提升表明企業(yè)在市場競爭中占據(jù)了更有利的地位，客戶滿意度提高，市場份額擴(kuò)大；“成長潛力因子”得分的增加則顯示企業(yè)具有良好的發(fā)展前景和增長潛力。綜合得分的變化反映了華亞智能資產(chǎn)重組的整體績效，通過對(duì)各公共因子得分的分析，可以深入了解影響績效的具體因素，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供有力依據(jù)。4.3案例分析結(jié)果與啟示通過基于Matlab的績效評(píng)價(jià)過程，對(duì)廣匯物流、華亞智能和廈門港務(wù)三家案例公司的資產(chǎn)重組績效進(jìn)行了深入分析，得出以下結(jié)果與啟示。廣匯物流在資產(chǎn)重組后，從財(cái)務(wù)指標(biāo)來看，盈利能力有所提升，凈資產(chǎn)收益率在重組后的[具體年份]較重組前增長了[X]%，這得益于對(duì)新疆紅淖三鐵路有限公司股權(quán)的收購，整合了能源物流產(chǎn)業(yè)鏈，提高了運(yùn)輸效率，降低了成本，從而增加了利潤。償債能力保持穩(wěn)定，資產(chǎn)負(fù)債率在合理范圍內(nèi)波動(dòng)，流動(dòng)比率和速動(dòng)比率也維持在較好水平，表明企業(yè)具備較強(qiáng)的債務(wù)償還能力。營運(yùn)能力方面，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率均有一定程度的提高，反映出企業(yè)在資產(chǎn)運(yùn)營和管理效率上取得了進(jìn)步。成長能力顯著增強(qiáng)，營業(yè)收入增長率和凈利潤增長率在重組后的[具體年份]分別達(dá)到了[X]%和[X]%，顯示出企業(yè)良好的發(fā)展態(tài)勢。非財(cái)務(wù)指標(biāo)上，客戶滿意度從重組前的[X]分提升至[X]分，市場份額也從[X]%擴(kuò)大到[X]%，服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)如貨物運(yùn)輸準(zhǔn)時(shí)率從[X]%提高到[X]%，貨物破損率從[X]%降低至[X]%，訂單處理效率提高了[X]%。綜合主成分分析和因子分析的結(jié)果，廣匯物流資產(chǎn)重組后的績效綜合得分明顯提高，表明此次資產(chǎn)重組對(duì)企業(yè)績效產(chǎn)生了積極的影響，實(shí)現(xiàn)了資源的優(yōu)化配置和業(yè)務(wù)的協(xié)同發(fā)展。華亞智能在完成資產(chǎn)重組后，財(cái)務(wù)指標(biāo)呈現(xiàn)出積極的變化。盈利能力得到增強(qiáng)，總資產(chǎn)收益率在重組后的[具體時(shí)間段]提升了[X]個(gè)百分點(diǎn)，主要?dú)w因于進(jìn)入智能裝備業(yè)務(wù)領(lǐng)域后，業(yè)務(wù)范圍的拓展和市場份額的增加帶來了收入和利潤的增長。償債能力穩(wěn)定，資產(chǎn)負(fù)債率維持在合理區(qū)間，流動(dòng)比率和速動(dòng)比率保持良好，保障了企業(yè)的財(cái)務(wù)安全。營運(yùn)能力有所改善，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在重組后提高了[X]%，體現(xiàn)了企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)營效率的提升。成長能力突出，營業(yè)收入增長率在重組后的[具體年份]達(dá)到[X]%，凈利潤增長率更是高達(dá)[X]%，顯示出企業(yè)強(qiáng)大的發(fā)展?jié)摿?。非?cái)務(wù)指標(biāo)方面，客戶滿意度從[X]%提升至[X]%，市場份額從[X]%擴(kuò)大到[X]%，在智能物流裝備技術(shù)創(chuàng)新方面取得了顯著進(jìn)展，專利申請(qǐng)數(shù)量增加了[X]項(xiàng)。通過主成分分析和因子分析，華亞智能資產(chǎn)重組后的績效綜合得分顯著上升，表明此次重組實(shí)現(xiàn)了與標(biāo)的公司的優(yōu)勢互補(bǔ)，提升了企業(yè)在集成裝配方面的技術(shù)實(shí)力、銷售體系和品牌效應(yīng)，有效促進(jìn)了企業(yè)績效的提升。對(duì)于廈門港務(wù)，盡管資產(chǎn)重組相關(guān)的審計(jì)、評(píng)估等工作尚未完成，但從已有的戰(zhàn)略規(guī)劃和預(yù)期來看，此次重組旨在優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，整合港口資源，提升綜合競爭力。若重組成功，有望在財(cái)務(wù)指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)盈利能力的提升，通過整合資源降低成本，提高營業(yè)收入和利潤。償債能力可能會(huì)因資產(chǎn)重組的融資安排而有所變化，但合理的融資結(jié)構(gòu)將有助于維持企業(yè)的財(cái)務(wù)穩(wěn)定。營運(yùn)能力有望得到改善，通過優(yōu)化港口物流流程，提高資產(chǎn)運(yùn)營效率。成長能力方面，有望借助重組拓展業(yè)務(wù)范圍，實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入和利潤的增長。在非財(cái)