我国旅游上市公司竞合交叉效率评价研究
2017-04-25
(西南科技大学 经济管理学院,四川 绵阳 621010)
我国旅游上市公司竞合交叉效率评价研究
刘景,黄燕琳
(西南科技大学 经济管理学院,四川 绵阳 621010)
考虑到不同类型旅游上市公司之间的市场关系,本文通过建立竞合交叉效率模型,考察基于旅游上市公司之间竞争与合作关系的交叉效率值。结果表明:自评与交叉效率结果存在显著差异,竞合交叉效率更能客观地反映旅游上市公司经营情况;纯技术效率是导致技术无效率的主要原因;三类旅游上市公司技术效率差异明显,且技术无效率产生来源各不相同。最后在此基础上提出针对性的建议。
旅游上市公司;竞合;交叉效率;市场关系
一、引言
2016年是“十三五”规划的开局之年,加快旅游业发展已成为当前我国的国家战略,而旅游上市公司作为旅游行业的领军者,其经营现状也成为旅游经济中的热点话题。近年来,国内学者通过“DEA、SFA、AHP”等多种方法来分析旅游上市公司的经营效率,但大都停留在对方法的简单套用,忽略了对旅游企业市场关系的刻画。作为同一市场中的单元,其市场行为将影响管理决策行为,因此通过构建竞合交叉效率模型测算旅游上市效率值,能更加客观地反映市场中各旅游上市公司的经营效率,从而有利于旅游企业做出理性决策,进而合理地调整其市场关系。
二、研究方法
传统的DEA方法以自评为基础,每个决策单元都是从自身利益出发来选择权重从而使效率最大化,结果会产生多个有效性决策单元,从而不能进行有效的区分与排序。基于此,Sexton(1986)提出的交叉效率法[1],允许决策单元之间相互评价,各决策单元在自评的同时也会得到其他决策单元的效率评价值,然后将自评与他评效率值进行平均即得到了最终的交叉效率值,从而使决策单元能够有效地区分与排序。由于传统交叉效率存在权重不唯一的缺陷,会出现多解的情况,Doyle等(1994)提出了仁慈型交叉效率模型与对抗型交叉效率模型,这两种模型有效地解决了交叉效率存在多解的情况,但并不完全合理。仁慈型交叉效率模型中,将所有的决策单元都视为合作伙伴,最大化自身效率的同时也使其他决策单元效率最大化;相反对抗型交叉效率模型将所有的决策单元都视为竞争对手,在最大化自身效率的同时使其他决策单元的效率最小化[2][3]。然而,在现实生活中,各经济主体之间并非纯粹的竞争或合作关系。处于同一市场中的决策单元之间存在竞争或合作关系,因此本文参照杨丹等[4]构建竞合交叉效率模型来测算考虑市场关系的交叉效率值,如式(1)。
其中,Ejj为DMUj的自评效率值,Euj为DMUj的合作伙伴u的仁慈型交叉效率,而u存在的m-1个合作伙伴;Evj为DMUj的竞争对手v的对抗型交叉效率,v存在的n-m个竞争对手;计算这n个DMU的平均交叉效率值,即最终得到考虑市场关系的平均交叉效率值。
三、研究设计与实证分析
1、样本选取与数据说明
根据研究需要,本文借鉴证券会行业分类指南,将旅游上市公司归为“景区类、酒店类及综合类”三大类别。景区类以景区经营管理为主,酒店类以餐饮住宿为主,综合类将提供多种产品或服务,本文将旅行社归为综合类旅游上市公司。考虑到样本的有用性及可比性,最终选取20家旅游上市公司作为研究对象。从选取的三类旅游上市公司来看,提供类似服务或产品的旅游上市公司之间以竞争为主。相反,提供不同服务或产品的旅游上市公司,由于产品或服务存在一定的互补关系,能有效地增强消费者的满意度,因此以“合作”为主,从而达到共赢。本文所有数据来源于深沪证券交易所。
2、指标选取
参照国内外大多数学者的研究成果并结合旅游业具有资金与劳动力密集的特性,对于旅游企业投入指标,主要考虑劳动力和资本要素,以支付给职工的工资为劳动力投入,以营业成本为资本要素投入;以主营业务收入及每股收益为产出指标。
3、旅游上市公司效率测算结果分析
本文根据交叉效率方法并基于旅游上市公司之间存在的市场关系,构建了竞合交叉效率模型,对我国20家旅游上市公司经营效率进行测算,分别得到其自评效率值、未考虑市场关系、对抗型、仁慈型及考虑市场关系的交叉效率值。如表1所示。
表1 分类旅游上市公司自评与各交叉效率值
从表1中可以看出,得到的自评与交叉效率值之间以及各交叉效率值之间存在明显差异。由于各决策单元之间相互评价,得到的交叉效率值明显小于自评价效率值,并且考虑了市场关系的竞合交叉效率值介于对抗型与仁慈型交叉效率之间。此外,通过Spearman相关性检验,将以上得到的自评效率值及各类交叉效率值分别与旅游上市公司主营业务收入进行相关程度检验。结果显示,竞合交叉效率与主营业务收入的相关系数最大,且在0.01的显著性水平下相关,说明考虑市场关系的交叉效率值更能真实地反映旅游上市公司的经营效率。接下来将对旅游上市公司竞合交叉效率进行分析。
(1)旅游上市公司整体技术效率情况分析。从表2中可以发现,样本期间我国旅游上市公司平均技术效率为0.541,平均纯技术效率小于平均规模效率,说明纯技术效率是导致旅游上市公司未达到TE前沿面的主要原因,规模效率次之。因此,旅游上市公司应不断提高经营管理与服务水平,实现专业化、信息化管理,从而提高经营效率。
(2)分类别旅游上市公司技术效率情况分析。从表3中可以发现,三类旅游上市公司技术效率分别为0.61、0.469、0.545,景区类上市公司凭借其特有的景观资源优势形成了一定的垄断地位,技术效率居于三类旅游上市公司之首;综合类上市公司次之,表明多元化经营并未带来理想的业绩表现;而近年来由于国际化进程的加快,加剧了酒店业的市场竞争,导致酒店类上市公司业绩急剧下滑。
(3)各旅游上市公司技术效率情况分析。从表2可知,样本期间我国旅游上市公司技术效率在0.826~0.213之间波动,差距较大。进一步将技术效率分解为纯技术效率与规模效率可知,样本期间13家旅游上市公司的纯技术效率小于规模效率,占样本总数的65%,进一步说明纯技术效率是导致旅游上市公司技术无效率的主要原因。其余7家旅游上市公司的技术无效率除了金陵饭店是由纯技术效率与规模效率共同作用外,其他均由规模效率不足导致。最后就规模报酬来看,本文所选20家无效DMU中,有14家处于规模报酬递减状态,因此我国旅游上市公司应通过提高资源的使用效率来改善投入产出比,进而改善其经营效率。其余6家旅游上市公司应扩大企业规模,从而实现规模效益。
4、旅游上市公司合作关系识别
根据表1中的各交叉效率值,构建测度旅游上市公司市场关系的合作指数模型:其中,λ为合作指数,E*为基于竞争合作关系的交叉效率值,Eu为仁慈型交叉效率值,Ev为对抗型交叉效率值。当λ=0时,各DMU之间为完全竞争关系;当λ=1时,各DMU之间是完全合作关系;λ越大,各DMU之间的合作指数越大,其合作程度越强。
结合表3可知,旅游上市公司整体合作指数为0.380,表明同一市场中的旅游企业之间合作程度较低。此外,三类旅游上市公司的合作指数存在明显差异,景区类上市公司与其他类别旅游上市公司之间的合作关系最为明显,综合类次之,而酒店类上市公司与其他类别旅游上市公司之间合作关系最弱。最后,通过SPSS软件进行pearson相关关系检验发现,旅游上市公司竞合交叉效率与合作指数间呈现显著的正相关关系。因此加强合作对旅游上市公司改善经营效率具有积极的促进作用。
表2 旅游上市公司竞合交叉效率计算结果
表3 各类旅游上市公司之间的合作指数
四、对策及建议
从以上结果分析可知,目前我国旅游上市公司技术无效率主要是因为纯技术效率不高的缘故,且规模报酬出现负效应。因此旅游上市公司应将单纯依靠要素投入来实现增长的方式转向提高资源使用效率的轨道上,进而提高其经营效率。
经比较分析可以发现三类旅游上市公司技术效率较低且差异明显。对于景区类上市公司而言,纯技术效率是导致其技术效率不高的主要原因,因此提高企业经营管理水平成为重中之重;而大多数酒店类旅游上市公司都处于规模报酬递增阶段,因此应适当地扩大规模,获得规模收益,进而改善经营状况;综合类上市公司过度多元化导致企业现有经营能力不能满足其发展速度,因此要结合自身发展现状走渐进式发展道路。
最后,由合作指数的测算结果可知,合作指数与经营效率显著相关,因此旅游上市公司,尤其是酒店类上市公司要积极地改善市场关系,加强与其他旅游企业的合作,实现资源共享,从而提高经营效率。
[1] Sexton TR,SilkmanR H,Hogan A J:Data envelopment analysis;Critique and extensions[J].New Directions for Program Evaluation,1986(32).
[2] Doyle,John R.and Green,R:1994 Efficiency and cross-efficiency in DEA;derivations,meanings and uses[J].Journal of the Operational Research Society,1994,45(5).
[3] 杨锋、夏琼、梁樑:同时考虑决策单元竞争与合作关系的DEA交叉效率评价方法[J].系统工程理论与实践,2011(1).
[4] 杨丹、刘自敏、徐旭初:环境异质性、合作社交叉效率与合作关系识别[J].农业技术经济,2015(3).
(责任编辑:胡春雨)
西南科技大学研究生创新基金资助,Supported by Postgraduate Innovation Fund Project by Southwest University of Science and Technology,编号:16ycx052;四川省社会科学基金项目,旅游上市公司三阶段交叉效率评价,编号:SC15XK017。
刘景