基于超效率CCR-DEA的国有物流企业绩效实证分析
——基于16家上市物流企业的样本数据
2016-05-27李晓梅白雪飞辽宁工业大学经济学院辽宁锦州00辽宁大学公共基础学院辽宁沈阳036
李晓梅,白雪飞(.辽宁工业大学经济学院,辽宁锦州00;.辽宁大学公共基础学院,辽宁沈阳036)
基于超效率CCR-DEA的国有物流企业绩效实证分析
——基于16家上市物流企业的样本数据
李晓梅1,白雪飞2
(1.辽宁工业大学经济学院,辽宁锦州121001;2.辽宁大学公共基础学院,辽宁沈阳110136)
摘要:现代物流业作为国民经济的基础性、支柱性、战略性和综合性产业,对我国经济发展起着至关重要的作用。本文利用超效率CCR-DEA数据包络分析法,基于2006—2015年在A股上市的16家国有物流企业的面板数据,从微观视角实证检验国有物流企业纯技术效率、规模效率与综合效率。研究结果表明并不存在显著的规模效率,与规模无效率相比,纯技术无效率是影响国有物流企业综合绩效的主要根源;纯技术效率、规模效率与综合效率都处于最优的国有物流企业较少,且个体差异特征明显;国有物流企业总体绩效水平不高但呈现增长的趋势,发展能力在逐步提升。
关键词:物流企业绩效;超效率CCR-DEA模型;纯技术效率;规模效率
一、引言
现代物流产业的发展不仅反映国家综合实力,还反映流通效率和资源优化效益,物流产业的健康发展对促进消费、推动经济转型升级十分关键。随着全球化进程加速,越来越多的跨国物流企业和战略投资者纷纷涌入中国物流市场,使物流业的竞争日趋激烈。国家从发展新兴产业角度非常重视物流产业的发展,先后出台了各项政策,包括2009年《物流业调整和振兴规划》、2012年《关于深化流通体制改革加快流通产业发展的意见》、2013年《深化流通体制改革加快流通产业发展重点工作部门分工方案》、2014年《物流业发展中长期规划》和2015年《关于智慧物流配送体系建设的实施意见》等。从区域发展来看,泛珠三角地区物流产业发展相对已经成熟,深圳市2014年发布了《关于促进深圳电子商务物流业发展的若干措施》,主要内容包括促进创新融合发展、完善基础设施建设、推进行业规范管理、营造发展优质环境、强化发展组织保障内容;厦门市出台了发展物流业的关键性政策《关于加快发展厦门现代物流业的意见》,为厦门市经济社会发展和消费转型升级提供更加有力的服务支撑。四川省在2015年为6 800公里的公路系上“安全带”。重庆市颁布《促进物流业发展三年行动计划(2015—2017年)等。东北地区为振兴老工业基地,加快发展物流产业也实施了相应政策,如《东北地区物流业发展规划》、辽宁省《关于加快发展服务业的若干意见》和《关于加快交通物流业发展四年行动计划》;吉林省的《物流园区发展规划》,旨在促进物流园区规范发展,加快一汽大众汽车物流园区以及东北亚农产品物流园区建设;黑龙江省的“互联网+流通”计划等。在新常态下,国有物流企业必须以质量和效益为中心,寻求整合与规划的突破口,采取有效的方法评价物流企业绩效,以便培育竞争优势,增强市场主体活力。所以提高国有物流企业的综合绩效对现代物流业的持续发展以及加快我国产业结构调整具有一定的现实意义。
二、文献回顾
物流企业绩效是指在一定的市场结构下,通过一定的市场行为使某一产业的价格、产量、费用、利润、质量、品种以及技术进歩等方面所达到的现实状态,它反映在特定的市场结构和经营行为下整个行业的盈利和发展状况。物流企业绩效评价是通过科学的定量、定性对比分析,采用先进的技术方法,建立合适的指标体系,对物流行业绩效进行实证分析,反映真实的绩效水平,并预测未来发展前景的管理控制行为。[1-2]早在20世纪60年代欧美学者就已经开始对物流企业绩效的评价进行研究,近年来,受到众多国外理论界和实务界学者的影响,我国许多专家学者在物流企业绩效评价领域进行了许多有益的探索并取得了一定的成果,但受限于物流业的发展水平和研究方法的不足,我国物流市场绩效评价方面与西方世界相比而言依然存在明显差距。[3]刘(LIU)[4]利用1983—1990年英国28个港口企业的面板数据,以营业额为输出指标,以工资支付总额、固定资本的净账面价值分别表示人力资源投入和资本投入,建立了港口企业效率评价随机前沿生产函数模型。史成东、陈菊红、张雅琪[5]采用DEA交叉评价模型对22家中国物流上市公司绩效准确排序,为各物流企业客观了解和评价自身物流竞争力和相应物流绩效水平提供参考。李兰冰、李春辉[6]利用一阶段数据包络分析法,评价2008年52家上市物流企业的总体效率状况,从产出效率和获利效率的视角探讨物流企业综合技术效率的成因。王健、钟俊娟[7]基于2004—2011年A股上市的25家物流企业面板数据进行研究,结果表明规模效率与物流企业绩效的关系不显著,控制企业经营风险、降低企业资产负债率能够有效提高物流业绩效。姚娟、庄玉良[8]利用2000—2008年我国30个省市区的面板数据,对我国物流业效率进行实证分析,发现国有控股物流企业不利于我国物流效率提升,物流业人力资本和固定资产投资能有效提升物流效率,由于缺乏运输资源整合,各运输线路的延伸对物流效率影响为负。
在物流绩效研究方法方面,主要包括定量方法与定性方法,其中,定量评价方法又包括单目标方法与多目标方法。常用的如层次分析法、模糊综合评判法、主成分分析法和数据包络分析法(DEA)等,[9-10]综合考虑了客观性和实用性的原则。本文采用超效率CCR-DEA方法进行实证研究,以增强物流市场绩效评价的实践功能。该方法是根据一组关于投入产出观察值来估计有效生产前沿面,不仅可以用线性规划来判断决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上,同时还可获得许多有用的管理信息,[11]并克服定性方法如层次分析法和模糊综合评判法的主观性。本文基于2006—2015年16家A股上市国有物流企业的面板数据,从微观视角实证检验国有物流企业纯技术效率、规模效率与综合绩效,并针对国有物流企业没有达到绩效最优提出改进策略,为国有物流企业的发展提供有价值的参考。
三、超效率CCR-DEA方法
超效率CCR-DEA是查恩斯和库珀(Charnes A & Cooper W W)等提出的规模收益不变的数据包络分析方法,该方法不需要对输入和输出变量之间的函数关系进行估计,而是运用线性规划的原理计算所有决策单元的生产前沿,然后根据各个决策单元与生产前沿面的相对位置来判断各自的效率,位于生产前沿面上的决策单元是有效率的,否则就是无效率的。[12-14]国有物流企业在生产过程中要评价投入产出是否有效率,必须对它的投入产出进行“综合”。CCR-DEA正是一种有效地综合各个决策单元投入产出数据的评价分析方法。构建CCR-DEA模型如下:
ρ∗r为国有物流企业投入产出的绩效水平指数,xij为第j个决策单元的第i项投入量(i=1,...,m);yrj为第j个国有物流企业第k项产出量(k=1,...,s);vi为第i项投入的权数(i=1,...,m);uk为第k项产出的权数(k=1,...,s)。若求解结果为ρ∗r=1,则国有物流企业为DEA有效;若ρ∗r<1,则国有物流企业为非DEA有效。
CCR-DEA模型的经济意义在于CCR测算的是国有物流企业规模收益不变综合绩效。当ρ∗r=1时,可以认为被评价对象是技术和规模有效的,即同时达到了规模有效和技术有效,是综合有效率的,也就是DEA有效率的,否则认为国有物流企业是综合绩效无效率的。本文国有物流企业的数量n=16,分别是锦州港、大连港、北部湾港、连云港、南京港、日照港、上港集团、上海临港、天津港、厦门港、盐田港、厦门空港、营口港、重庆港、铁龙物流和广深铁路。显然,ρ∗r的值越大,表明企业的投入产出绩效越高,能以相对较少的投入获得相对较多的产出。
CCR-DEA方法的逐段线性形式的非参数前沿面可能在绩效测度上有一些困难,因为逐段线性的前沿面有些区段平行于轴线(如图1)。图1中用C和D代表两个有效率的国有物流企业,A和B代表两个无效率的国有物流企业。如果降低投入量x2的值(减少CA′的值),但还是产生同样的产出,那在A′是否还是有效点?这种情况在术语上被称为投入松弛(Input Slack,用s-表示)。如果考虑更多投入和多种产出的情况,也可能出现产出松弛(Output Slack,用s+表示)。
四、绩效指标体系构建
本文共选取了A股上市的16家国有物流企业,根据CCR-DEA数据包络分析的经济原理,输出指标一般集中在盈利指标、偿债能力指标,输入指标一般为成本指标以及资产规模指标。同时根据DEA对投入产出指标的要求,投入指标原则是越小越好,产出指标则是越大越好。在投入指标选取上本文主要选取能反映物流企业经营投入的总资产和营业成本,在产出指标上选择能体现国有物流企业盈利能力的净利润、主营业务收入和每股收益这三个指标。其中每股收益又称每股税后利润、每股盈余,指税后利润与股本总数的比值。这5项能从根本上体现出国有物流企业的基本投入产出绩效情况,指标单位与简称见表1。
本文数据来源为2006—2015年的上市公司年报。根据CCR-DEA分析对数据样本的要求,决策单元数量即样本数量必须大于投入与产出指标数量之和的两倍,即K≥2(N+M),本文选择样本数据的个数为16家,投入与产出指标之和的两倍为10,符合CCR-DEA对数据的要求。2006—2015年国有物流企业样本指标原始数据平均值详见表2。
图1 物流企业综合绩效测量和投入松弛分析
表1 国有物流企业绩效指标
表2 2006—2015年国有物流企业绩效指标原始数据平均值
五、国有物流企业综合绩效结果分析
(一)综合绩效值、纯技术效率值和规模效率分析
根据线性规划模型(1),运用Deap2.1软件进行运算求解,可得出2006—2015年按地区的DEA绩效值、松弛变量值、DEA绩效值的变化趋势、总体效率值ρr∗和纯技术效率值θr∗,而规模效率由πr∗=ρr∗/θr∗来进行计算。在2006—2008年期间,综合绩效值、纯技术效率值和规模效率都达到了DEA有效的国有物流企业是上海临港、盐田港和厦门空港,而北部湾港和重庆港总体绩效水平和规模效率较低;在2009—2012年期间综合绩效值、纯技术效率值和规模效率都达到了DEA有效的国有物流企业是北部湾港、盐田港和厦门空港,特别是北部湾港提升较快,这跟企业进行改革存在必然的联系,而连云港总体绩效水平和规模效率最低,绩效值不足0.5,其他国有物流企业如南京港、营口港和重庆港总体绩效水平偏低,在这一阶段纯技术效率值大部分没有达到DEA有效;在2013—2015年期间综合绩效值、纯技术效率值和规模效率都达到了DEA有效的国有物流企业是厦门港、盐田港和厦门空港,而锦州港、大连港、连云港、南京港等总体绩效水平和规模效率偏低,在0.6~0.7之间,大部分纯技术效率值没有达到DEA有效(参见表3)。
从2006—2015年各企业综合绩效值来看(参见表4),仅有2家上市国有物流企业在10年间保持最优,大部分企业在不同年份没有达到最优的绩效。除盐田港和厦门空港综合绩效值变动趋势是平稳的外,其他如天津港、厦门港、铁龙物流综合绩效值变动不明显,波动范围在0.9~1.0之间,而综合绩效值变动明显的包括锦州港、大连港、连云港等,波动范围在0.4~1.0之间,可以推断国有物流企业的发展呈周期性变化,如何采取有效的措施稳定企业发展是值得探讨的问题。
(二)以大连港、锦州港和营口港为例的绩效最优化投入产出冗余分析
大连港、锦州港和营口港是东北地区重要的国有物流企业,且3个港口对东北产业发展和老工业基地振兴起着重要的运输桥梁作用。党中央国务院已经颁布了振兴东北地区等老工业基地的战略,这些国有物流企业的作用更不容忽视。大连港是哈大线的终点,以东北三省为经济腹地,是东北的门户,大连港作为国际航运中心的核心和旗舰,也是东北地区最重要的综合性外贸口岸。锦州港位于渤海的西北部,是中国通向东北亚地区最便捷的进出海口,是辽宁省重点发展的北方区域性港口。营口港位于环渤海经济圈与东北经济区的交界点,是距东北三省及内蒙古东四盟腹地最近的出海口、东北地区最大的货物运输港、辽东湾经济区的核心港口。近几年3家国有物流企业综合绩效没有达到DEA有效,说明存在着物流资源投入浪费的现象,导致经营成本有逐渐变高的趋势,产出没有达到最优状态,存在投入产出冗余问题,通过冗余分析调整如下。
表3 国有物流企业绩效值
从表5中大连港投入产出来看,以2010年为例,如果达到综合效率DEA有效,产出指标和投入指标都需要调整。投入指标中,总资产的目标值应为2 118 720才能达到综合效率DEA有效,而实际值是2 269 082,径向变量需要减少150 362才能达到预期标准。主营业成本的目标值为176 314,而实际值为188827,径向变量需要减少12 513才能达到综合效率DEA有效。在产出指标中,净利润和每股收益需要在松弛上分别增加44 725和0.208才能达到DEA有效。
表4 2006—2015年各企业综合绩效值
表5 大连港投入产出冗余分析
表6 锦州港投入产出冗余分析
从表6中锦州港投入产出来看,以2007年为例,如果达到综合效率DEA有效,产出指标和投入指标都需要调整。投入指标中,总资产的目标值应为369 701才能达到综合效率DEA有效,而实际值是393 476,径向变量需要减少23 774才能达到预期标准。主营业成本的目标值为23 309,而实际值为24 808,径向变量需要减少1 499才能达到综合效率DEA有效。在产出指标中,净利润和每股收益需要在松弛上分别增加5 453和0.018才能达到DEA有效。
从表7中营口港投入产出来看,以2008年为例,如果达到综合效率DEA有效,产出指标和投入指标都需要调整。在投入指标中,总资产的目标值应为648 982才能达到综合效率DEA有效,而实际值是895 072,径向变量需要减少48 712、松弛变量需要减少1 973 786才能达到预期标准。主营业成本的目标值为123 089,而实际值为130 173,径向变量需要减少7 084才能达到综合效率DEA有效。在产出指标中,净利润和每股收益需要在松弛上分别增加4 605和0.515才能达到DEA有效。
表7 营口港投入产出冗余分析
六、结论及建议
首先,从综合绩效值、纯技术效率值和规模效率的实证结果看,大部分国有物流企业总体绩效不高,主要原因是规模无效,也就是说物流基础设施标准化不够完善、物流资源投入浪费,当然也不排除外部的不可控因素,如劳动力成本和燃油价格的提高、高昂的税费、通货膨胀、土地使用政策改革、行业的竞争激烈(特别是民营物流企业的崛起)等,以上种种原因可能导致经营成本偏高,因而产出没有达到最优的状态。因此,作为对我国物流产业具有重要引领作用的国有物流企业,要遵循现代企业制度,加强现代物流系统的建设,促进现代物流产业向集聚化、规模化和联合化的方向发展,如东北地区作为中国现代重工业的摇篮和基地,应做好国有物流企业自身的转型创新升级,并与大型生产企业战略结合,提高运营效率,降低运营成本。[15-16]
其次,相对综合绩效和规模效率,国有物流企业的纯技术效率较好,但从2006—2015年国有物流企业的纯技术效率趋势来看仍有上升的空间。在“互联网+”的一体化时代,科学技术有助于国有物流企业缩短时空差距,解决沟通不便的问题,新技术的投入能够帮助国有物流企业实施有效的知识共享,应用新技术工具还可促使国有物流企业创新。因此,纯技术效率目前虽然没有成为国有物流企业综合绩效值偏低的主要原因,但也不能说毫无影响,故可以以技术为手段,改善服务设施设备、物流行业标准和信息化建设,加强服务创新,建设一支高端人才和基础技术人员的人才梯队,为客户创造更多价值业务流程。
最后,综合绩效、纯技术效率和规模效率都达到产出最优状态的国有物流企业仅有位于泛珠三角地区的盐田港和厦门空港。盐田港是深圳市属大型国企,近年来,盐田港集装箱吞吐量持续增长,已发展成为全国集装箱吞吐量最大的单一港区,也是目前中国大陆远洋集装箱班轮密度最高的单个集装箱码头。盐田港同交通运输基础设施能力较强的厦门空港一样在同行业中具备一定的地理和技术优势,近年来发展稳中有升,此种情况从侧面反映出区域经济发展状况和企业自身经营水平影响了上市国有物流企业的综合绩效值。因此,改善国有物流企业的经营方式和管理水平,要重视现代物流业宏观环境的营造,充分发挥政府的服务功能,促进宏观环境的改善,以大流通的思路布局综合物流中心和基地,整合区位优势资源。特别是对于综合绩效有待提升的东北地区物流企业,应充分发挥环渤海经济区位优势,依托国家出台的一系列振兴东北和扶持现代物流的优惠政策,重视战略规划并与东北资源特色有机结合,[17]不断提高国有物流企业的综合绩效和核心竞争力。
参考文献:
[1]FARRELL M J.The measurement of productive efficiency[J]. Journal of the royal statistical society,1957(3):11-28.
[2]ESTACHE A,GONZALEZ M,TRUJILLO L.Efficiencygains from port reform and the potential for yardstick compe⁃tition:lessons from Mexico[J].World development,2002 (4):545-560.
[3]王伟光.中国产业自主创新实证研究[M].北京:科学出版社,2014:119-137.
[4]LIU Z N.The comparative performance of public and prive enterprises:the case of British ports[J].Journal of transport economics and policy,1995(9):263-274.
[5]史成东,陈菊红,张雅琪.物流公司绩效的DEA交叉评价[J].系统工程,2010(1):48-52.
[6]李兰冰,李春辉.我国上市物流企业生产效率评价——基于数据包络分析法的两阶段分析[J].港口经济,2011(2):33-38.
[7]王健,钟俊娟.我国物流业市场结构与绩效的关系研究——基于物流上市公司数据的实证检验[J].东南学术,2013(3):99-108.
[8]姚娟,庄玉良.所有权结构——物流环境及我国物流业效率[J].财经问题研究,2013(3):116-122.
[9]YAMAKAWA Y,YANG H,LIN Z.Exploration versus ex⁃ploitation in alliance portfolio:performance implications of organizational,strategic,and environment fit[J].Research policy,2011(2):287-296.
[10]陈亮,赵萌.德尔菲法探讨物流企业效益度量指标体系[J].物流管理,2010(2):39-41.
[11]王伟光,三重制度创新与大企业竞争力[M].北京:经济管理出版社,2012:125-139.
[12]ANDERSEN B,FAGERHAUG T.Performance measure⁃ment of logistics processes [J].Journal of operations manage⁃ment,2003(20):19-32.
[13]CHARNES A,COOPER W W,RHODES E.Measuring the efficiency of efficiency of decision making units[J].Europe⁃an journal of operational research,1978(2):429-444.
[14]COELLI T.A guide to DEAP Version 2.1:a data en⁃veloopment analysis(computer)program[J].CEPA working paper,1996:139-151
[15]王伟光,冯荣凯,尹博.产业创新网络中的核心企业能促进知识溢出吗[J].管理世界,2015(6):99-109.
[16]李晓梅.本土技术体制与产业效率实证分析[J].产业经济研究,2013(2):56-64.
[17]王伟光,高宏伟,白雪飞.中国大企业技术创新体系本地化实证研究——基于地区层面的一种分析[J].中国工业经济,2011(12):67-77.
责任编辑:方程
An Empirical Analysis on the State-owned Logistic Enterprises Based on SUP-CCR-DEA
LI Xiao-mei1and BAI Xue-fei2
(1.Liaoning University of Technology,Liaoning Jinzhou121001;2.Liaoning University,Liaoning Shenyang110136,China)
Abstract:Modern logistics industry,the foundation,pillar,strategic and integrated industry of our national economy,is of great significance to China’s economic development. With the help of SUP-CCR-DEA and the panel data of 16 listed stateowned logistic enterprises from 2006 to 2015,the authors testified the pure technical,scale and comprehensive efficiency of state-owned logistic enterprises from micro angle. It is found that,first,there is no obvious scale efficiency;second,comparing to scale inefficiency,pure technical inefficiency is the main cause that have negative impact on the comprehensive performance of state-owned logistic enterprises;third,there are only a few state-owned logistic enterprises with optimal pure technical,scale and comprehensive efficiency,which have their own different characteristics;and fourth,the overall performance level of stateowned logistic enterprises is not very high,but it is going up,which is demonstrating their increasingly improved capability for development.
Key words:logistic enterprise performance;SUP-CCR-DEA;pure technical efficiency;scale efficiency
作者简介:李晓梅(1974—),女,辽宁省朝阳市人,辽宁工业大学经济学院教授,经济学博士,主要研究方向为技术经济与创新管理;白雪飞(1979—),女,辽宁省阜新市人,辽宁大学公共基础学院副教授,经济学博士,统计学博士后,主要研究方向为技术创新和经济发展方式转变。
基金项目:国家自然科学基金项目“深化国有企业改革的途径和对策研究”(71541028);“创新价值链视角下的非核心企业创新行为模式演化机理研究”(71573113)
收稿日期:2016-02-10
中图分类号:F270.3
文献标识码:A
文章编号:1007-8266(2016)04-0026-07