上市公司经营效率评价文献综述

黄世英 张中尚 刘晓阳

一、效率评价方法的研究现状

（一）前沿面方法的研究现状

生产前沿研究始于1957年经济学家Farrell，基于前沿分析的效率评价方法主要包括参数方法和非参数方法两大类。参数方法又包括随机前沿方法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）、自由分布方法（Distribution Free Approach，DFA）和厚前沿方法（Thick Frontier Approach，TFA）三种。其中，最具代表性的是随机前沿方法。

随机前沿方法是由 Aigner，Lovell&Schmidt和Meeusen&vanden Broeck（1977）分别独立提出的，模型通过误差项的分解对决策单元的技术无效率程度做出估计。它通过对被评价的决策单元（DMU）与最优前沿面的比较，以两者之间的差距来确定决策单元（DMU）的效率。最初的SFA模型是关于截面数据的生产函数，这个生产函数的误差项有两部分组成，一个是随机误差项，另一个是技术非效率项。假设n家企业利用k种投入生产1种产出，对于第i家企业用向量Xi=（x1i，x2i，…，xki）T表示投入向量，Yi表示产出，i=1，2，…，n。则模型的表述形式如下：

其中，β表示待估计参数向量；Vi表示随机误差，是独立同分布的随机变量，服从标准正态分布；Ui表示技术非效率项，是独立同分布的非负随机变量，被假设服从半正态分布。Vi与Ui是相互独立的。最初的随机生成函数提出后得到了广泛地应用和不断地完善。

非参数方法是与参数法相对应的方法，使用非参数法对效率进行评价时，不必估算效率前沿函数中的参数及规定函数的具体形式。非参数方法包括数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）和自由处置壳方法（Free Disposal Hull，FDH）两种。其中，最具代表性的是数据包络分析方法。

数据包络分析是一种线性规划，最初由Charnes和Cooper等人于1978年在Farrell的“相对效率评价”基础上发展起来。DEA使用数学规划模型评价具有多个输入和多个输出的企业（称为决策单元，简记为DMU）间的相对有效性（称为DEA有效），根据对各DMU的观察数据来判断DMU是否为DEA有效，本质上是判断DMU是否位于生产可能集的前沿面，不需要主观赋予指标的权重。

DEA理论和方法直接产生于实际问题的需要，具有明显的经济意义。而且相对于其它评价与决策方法，有许多优点：（1）DEA可以处理多个输入输出决策单元的相对效率评价问题，而其他方法对于多个输入输出的决策单元处理起来十分复杂。（2）DEA测定若干决策单元的相对效率时关注的是每个决策单元的优化问题，这样能使得出的相对效率是最大值，而参数方法需要预先设定生产函数的数学表达式，评级结果不一定符合实际情况。（3）基于DEA方法的综合评价方法既能对一个评价系统的输入和输出元素的相对效率进行评价，又能通过DEA投影分析，将非有效评价单元向DEA的生产前沿面“投影”，可以确定各非有效决策单元当前的弱势、需要改进的方向和调整的量，而参数方法只能仅仅能说明无效的程度。

（二）其他综合评价方法的研究现状

层次分析法（AHP）是20世纪70年代美国匹兹堡大学数学系教授，著名运筹学家T.L.Saaty提出的一种定性、定量相结合、系统化、层次化的分析方法。它把一个复杂问题中的各个指标通过划分相互之间的关系使其分解为若干个有序层次，这种方法在评价过程中具有随机性，其重要性等级通常由专家给出。随后，T.L.Saaty在1980年给出了层次分析法的具体市场应用。这种方法简单明了，能够解决主观或不能量化的指标评价问题。但是该方法涉及各专家主观判断的准确性问题及认识上的模糊性。

平衡计分卡（Balanced Score Card）是源自哈佛大学教授Robert Kaplan与诺朗顿研究院（Nolan Norton Institute）的一种绩效评价体系，其核心思想是通过财务、客户、内部流程及学习与发展四个方面指标之间的相互驱动因果关系展现组织的战略轨迹，实现绩效考核——绩效改进以及战略实施——战略修正的战略目标过程，这种方法实施起来工作量大，周期长。

经济增加值（Economic Value Added）是20世纪90年代由美国一家咨询公司Stern Stewart发明的一种绩效评价方法。EVA指从税后净营业利润中剔除股东、债务资金成本后的经济利润，它衡量的是企业为股东创造的财富多少，考虑了带来企业利润的全部资本成本。但是EVA的适用范围存在局限性，EVA以价值创造为导向，需要成熟的市场经济体制和完善的公司治理环境，只能用于有限范围持续经营的企业。

模糊综合评判方法（FCE）是1965年美国加利福尼亚大学的控制论专家L.A.Zadeh提出了。在客观事物中，一些问题往往不是绝对的肯定或绝对的否定，涉及到模糊因素，模糊综合评判方法很好地解决了判断的模糊性和不确定性问题，但是这种方法不能解决评价指标间相关所造成的信息重复问题，各因素权重的确定也带有一定的主观性。

二、效率评价指标体系构建的发展现状

目前，常见的效率评价指标体系主要有财务指标和非财务指标两种。财务指标主要包括盈利指标、营运指标、偿债指标以及增长指标。其中，盈利指标主要包括利润基础、现金基础、市价基础三部分指标体系；营运指标主要包括资产周转率、存货周转率、应收账款周转率；偿债指标主要包括流动比率、速动比率、资产负债率，增长指标主要包括总资产增长率、权益增长率、收入增长率、净利润增长率。但不同学者在不同的情况下在运用不同的评价方法时选择的指标也有所不同。例如李光金等（2000）在运用DEA评价方法对20家上市公司经营效率评价时将输入指标主要选择每股总资产、每股净资产（X2）、每股主营成本（X3），输出指标主要选择每股收益、每股主营利润。饶甜甜、吕涛（2009）在基于DEA的大型煤炭企业经营效率评价与分析中将DMU的输入、输出值选取总资产、职工人数、研发费用、销售收入、净利润五个指标。刘璐（2010）在运用因子分析对中国寿险公司经营效率综合评价时选用能够反映寿险公司承保能力、投资运作能力、盈利能力和资本充足性的17项指标。张杰（2010）在基于Delphi、AHP和DEA的汽车行业上市公司经营效率评价及提升研究中选用将净利润、主营业务收入、总资产、员工人数、主营业务利润、固定资产净值、税前利润、资产负债率、主营业务收入增长率、大股东实际持股比率、流通股规模、股东权益、总负债、年度高管薪酬、公司市值等15个指标作为备选指标进行研究。

非财务指标主要是从顾客、内部程序、学习与增长三个角度对效率加以评价。其中，顾客方面主要考虑顾客满意度、顾客忠诚度、顾客兼并、顾客盈利分析四方面；内部程序方面主要考虑创新、经营和售后服务；学习与增长方面主要考虑雇员满意度、雇员忠诚度、雇员士气、制度、组织程序等指标。如李垣、冯进路、谢恩（2003）认为效率评价体系应该基于公司战略、面向所有员工、能使员工满意度提高、随需要变化而变化，没有固定的模式。

三、上市公司经营效率评价的不足与展望

上述的文献述评表明，无论是效率评价方法、评价指标体系，还是DEA的应用研究都开始逐步走向成熟。在很大程度上为上市公司经营效率的评价提供理论指导和支持，但是也存在一些问题，具体表现在：首先，现有研究中许多学者并未严格界定企业经营绩效和经营效率的含义，使得对二者的研究出现混淆。其次，现有对上市公司经营效率的研究中，李永久、戴鸿丽（2006）和沈艳丽、张雪梅（2009）的研究只是简单地选取了财务指标进行分析，属于财务指标评价方法；王晓华、戴蓬军（2009）虽然运用了统计方法，但是由于方法本身存在的缺陷，评价结果有失全面性和科学性。最后，从我国研究文献来看，大多数的上市效率评价均采用DEA分析方法，而实际上DEA评价方法存在其适用范围，并且Berger、Humphery（1998）研究表明DEA方法较其他参数方法对效率的估计值偏低，而离散程度较大。

实际上，对不同的评价方法都有其适用范围。例如，如果企业非财务指标因素影响越大时，尽管层次分析法和模糊综合评判具有较大的主观性，但也许是更好的评价方法的选择。随着经济的发展，上市公司财务报告报出的能够反映企业效率的量化指标必将越来越多，越来越精确。因此，在评价方法选择时将会更多的运用非主观性的评价指标。但层次分析法和模糊综合评判作为的优越性并不会因此而降低，在评价经营效率时可以将多种方法结合起来进行评价。

[1]Yoram Wind，Thomas L.Saaty.Marketing Applications Of The Analtytic Hiperarchy[J]Process.Management Science Vol.26，No.7.July 1980.

[2]Farrell M.J.The measurement of productive efficiency[J].Journal of Royal statistical society，1957，（4）：36-40.

[3]王晓华，戴蓬军.上市公司财务绩效与对策研究[J].中国管理信息化.2009，12（9）：34-35.

[4]陈沛华.电网公司经营效率评价研究[D].华北电力大学，2008：7-8.