基于DEA模型的中小板制造业上市公司绩效

刘 杰,胡泽民,周子祺

(桂林电子科技大学 商学院,广西 桂林 541004)

一、引言

2004年5月,经中国证监会批复同意深圳证券交易所在主板市场内设立中小企业板,开启了我国创业板的前奏,我国中小企业进入了迅速增长时期。中小板上市公司都是达到一定规模的中小企业,但是我国中小板企业数量众多,总数超过800家,覆盖各省市自治区,其中,中小板制造业上市公司占比高达80.86%,对我国制造业的发展起着关键作用,也是实现“中国制造2025”关键的一环。随着庄吉集团有限公司、东莞厚宏制衣有限公司、联建(中国)科技有限公司、华尔润玻璃产业股份有限公司等企业不断传出破产信息,证监会又不断披露山东山威集团有限公司、浙江力帆摩托车有限公司、佛山市富士宝电器科技股份有限公司等破产或者托管,引发了人们对中小板企业经营现状的担忧。尽管公司危机的产生与违规操作、财务舞弊以及国家经济结构调整有关,但是绩效审计是评估企业经营健康状况的重要指标,是企业发展趋势的外在表现,企业在出现经营风险的同时也常常伴随着绩效下滑,因此对制造业中小板公司绩效进行评估尤为重要。

绩效评价可以衡量企业及成员在一定时期的工作表现,反映企业关键指标的变化,有助于规避财务风险,保证企业财务均衡,与企业战略、经营结果存在潜在联系,其在学术界得到了广泛的实证研究。总体来看,国内外学者对公司绩效评价的研究在指标选取和方法上都有了丰富的探讨,主要集中于以下几个方面:第一,将某一行业或专业领域的组织作为研究对象;第二,将某一特定组织作为研究对象;第三,将某一特定区域内的组织作为研究对象[1]。但是在研究对象上主要针对教育、建材、房地产等行业,而对制造业公司绩效评价的文献相对较少。在为数不多的对制造业公司绩效评价时,也往往将主板和中小板上市公司作为一个整体研究单元。制造业中小板上市公司成长速度快,发展潜力大,但是发展前景不明确,存在较大的经营风险,与主板上市公司存在很大的不同。就选取的研究方法和工具来看,国内学者偏好使用模糊综合评价法、主成分分析法、关键绩效指标方法等,但都存在着不足,如因子分析方法虽然以定量的数学统计分析为基础,具有科学性和有效性,但是不能对公司结构变化的因素进行解释,同时也不能指出公司绩效改进的方向和途径。数据包络分析方法(DEA)是评价方法的新领域,广泛应用于企业绩效评价中,其优势主要在于指标不需量纲化,权重计算更客观[1-12]。笔者在借鉴其他学者研究的基础上选择具有代表性的投入产出指标对深交所43家制造业中小板上市公司的绩效进行了DEA评价,对非DEA有效的决策单元进行生产前沿面分析和投影分析,提出其达到DEA有效的可行方案。根据模型分析结果,指出制造业中小板上市公司在经营过程中存在的问题,并提出合理化的建议,期望为公司绩效审计决策提供理论参考依据。

二、模型、指标和数据

数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)在数学规划模型的基础上,对“多输入、多输出”的决策单元(DMU)进行有效性评估,其本质以相对效率为切入点,将投入和产出通过数学运算进行加权分析,并确定DMU生产可能集的有效生产前沿面曲线[6]。通过模型结果的生产前沿面分析和投影分析,了解各DMU的效率差距,找出非DEA有效的决策单元绩效改进的方向,对原有的投入和产出向量进行调整以达到相对效率最优[3]。

(一)确定输入输出指标

根据证监会的规定,企业在中小板上市必须满足一定盈利能力、持续经营和股本规模的条件,因此评价指标的选取必须考虑盈利能力、股本规模以及经营能力。徐顽强等(2012)选取总资本、员工总人数、主营业务成本作为输入指标,主营业务收入、净利润作为输出指标对建材行业上市公司绩效进行了研究[2]。闫庆友等(2014)通过修改的数据包络分析模型,利用净利润、加权平均净资产收益率、基本每股收益、资产负债率、经营活动产生的现金流量净额、前三大股东的持股比例构建评价指标体系对新三板挂牌企业绩效进行了评价[4]。刘艳春等(2013)利用数据包络分析超效率模型,选用总资产、主营业务成本+营业税金及附加、销售收入+管理费用+财务费用作为输入指标,主营业务收入、净利润作为输出指标对中国上市公司的海外并购绩效进行了实证研究[5]。Joseph Sarkis(2000)利用DEA方法,选取输入变量分别是机场运营成本、员工人数、登机口数量和跑道数量,输出变量分别是营运收入、旅客流量、商业飞行流量、普通飞行流量和货物总运送量对美国 24 座机场的运营绩效进行了评估[10]。杨锋等(2009)利用基于竞争决策单元的数据包络分析模型,选取输入指标为分摊广告费用、营销成本,输出指标为利润、市场占有率,对10个连锁专卖店的营销绩效进行了评价研究[11]。在国内外学者研究的基础上,遵循综合性、可比性、真实性、简洁性、可操作,数据口径的统一性、数据的可得性的原则,研究选择总资本(亿元)x1,职工总人数(人)x2,营业成本(亿元)x3,总负债(亿元)x4,加权平均资产收益率(%)x5,作为输入指标;营业收入(亿元)y1,净利润(亿元)y2,基本每股收益(元/股)y3,作为输出指标。

(二)模型建立与数据分析

(1)

S+≥0,S-≥0.

(2)

S+≥0,S-≥0.

三、实证结果

(一)数据来源

本文以深圳证券交易所中小企业板制造业公司为研究对象,选取中小板企业中以制造业为主营业务的上市公司,利用2015年我国中小板制造业上市公司年报公开披露的经验数据对其经营绩效进行评价。研究按照下列标准对原始数据进行筛选:剔除高管缺失或不详的公司;剔除ST股、PT股公司;剔除高管人事变动人数超过高管团队总人数2/3的公司;剔除在中小板上市不满一年的公司;经过数据筛选,最终选取43家中小板制造业上市公司作为研究样本,如表1所示。

表1 决策单元名单

研究中所涉及的所有中小板企业背景资料和财务数据均来源于巨潮资讯网、深圳证券交易所官网,数据的可信度和可靠度比较高,并利用Excel2003软件对原始数据进行筛选和计算,运用WinQSB软件进行数据包络分析。

(二)处理结果

根据表2 DEA模型计算结果可知大部分中小板企业不为DEA有效,而且存在投入冗余或产出不足问题,需要调整投入产量以达到DEA有效。

表2 DEA模型计算结果

续表2 DEA模型计算结果

四、结果分析

(一)效率分析

从表2可知,DEA有效的中小板制造业上市公司有冠福股份、广东鸿图、海鸥卫浴、方正电机等,共19家,说明在规模一定的条件下,44.2%的公司可以在既定资源投入下实现最大产出;其余55.8%的公司不为DEA有效,综合效率相对较低。由此观之,制造业中小板企业大部分存在综合效率不理想的问题。从整体来看,综合效率的平均值为96.99%,43家制造业中小板上市公司平均有3.01%的成本浪费,说明虽然大部分中小板制造业企业不为DEA有效,但是平均综合效率水平相对较高。DEA无效是由纯技术无效率和纯规模无效率引起的。纯技术有效的中小板制造业上市公司有传化股份、德美化工、冠福股份等,共29家,说明67.4%的公司可以在既定的资源投入下,达到最大产出。这说明我国制造业中小板企业经过十几年的发展,已经具备了一定的生产经营能力,这主要得益于国家提出的创新驱动政策,以及国家对制造业中小板企业的政策支持;32.6%没有达到纯技术效率有效,说明企业在生产运营过程中还存在效率问题,生产管理水平还有较大的提升空间。我国制造业起步较晚,工业基础相对于西方发达国家还有差距,虽然近年来发展迅速,但是发展时间较短,仍然需要借鉴西方先进的生产理念,不断改进生产经营效率[13]。

根据综合效率、纯技术效率、纯规模效率的数值可以判断中小板上市公司绩效有效性的稳定性情况。综合效率、纯技术效率、纯规模效率均为1的公司包括冠福股份、广东鸿图、海鸥卫浴、方正电机等,共19家,这些公司绩效有效性的稳定性相对较强;综合效率、纯技术效率、纯规模效率值均小于1的公司包括大族激光、德豪润达、东信和平等,共15家,这些公司绩效有效性的稳定性较差;其余11家公司的综合效率、纯技术效率、纯规模效率值存在某一项或两项为1,公司绩效有效性的稳定性相对较弱。此外,43家制造业中小板上市公司的综合效率、纯技术效率、纯规模效率平均值分别为96.99%、98.6%、98.34%,因此,制造业的总体效率平均水平较高,这主要得益于国家对中小企业一系列的财政支持政策,另外,国内需求的不断增长和国际经济形势也逐渐好转进一步推动了制造业中小板企业生产运营效率的改进[12]。

(二)投影分析

(三)规模效率分析

根据表3可知,规模有效的中小板制造业上市公司包括冠福股份、广东鸿图、海鸥卫浴、方正电机等,共20家,说明46.5%的公司达到最大产出值,所有投入要素以相同比例增加时,产出量将保持不变;传化股份、大族激光、德豪润达等,共16家制造业中小板上市公司的规模效益递减,说明占样本总数37.2%的公司投入成本增长速度高于产出收益的增长速度,因此,这些公司在外部市场条件不变情况下,将降低资源投入的积极性,减少投资规模;东信和平、凯恩股份、山河智能、信隆实业、新野纺织、三维通信、三变科技共7家制造业中小板上市公司规模效益递增,说明占样本总数16.3%的公司以一定比例投入资源将获得更高比例的产出收益,这将极大刺激公司的投资积极性,因此,在外部市场条件不变情况下,这些公司将扩大投资规模,增加产出,从而提高投入产出效率。

五、结论与启示

数据包络分析方法是进行企业经营绩效评估的有效方法,该方法以相对效率为基础,利用凸分析和线性规划等数学工具对决策单元进行效率分析,且架构简单,容易操作。该方法可以对不为DEA有效的决策单元在相对有效生产前沿面上的投影分析,调整投入向量与产出向量,达到DEA有效,同时模型还可以提供规模效益等方面的定量信息,为决策者制定企业发展战略提供理论分析依据。

利用DEA模型对2015年43家制造业中小板上市公司的经营绩效进行了客观、科学的评估,结果表明在国际市场经济疲软的情况下,国内提质增效需求上涨,制造业中小板企业近几年实现了相对稳定增长,大部分企业投入产出效率处于相对较高的水平,因此在较长时间内将保持增长趋势。经过对中小板企业绩效的评估发现,中小板企业在迅速发展过程中也存在一些问题,企业应该加强运营管理,实现人力资源的有效配置,控制负债规模,降低运营成本,提高收益率。研究结果丰富了对制造业中小板上市公司绩效评价的研究,有助于企业进一步完善财务结构,提高企业绩效。

续表3 DEA无效的DMU调整后的理想值

控制负债规模。制造业中小板企业在高速发展过程中,负债规模也在不断增大,同时对外融资的需求也越来越大,因此,企业应保留一定的现金储备,以维持正常的业务支出和按时支付到期债务,避免出现资金周转困难,产生流动性风险。

通过各种融资途径补充企业的资本实力。在互联网金融迅速发展,各种融资方式不断出现的情况下,企业应不断拓展融资途径,补充企业资本,以应对不断变化的市场以及资本实力不断增强的竞争对手。

降低经营成本,提高每股收益。制造业中小板上市公司应该加强成本管理,减少冗余支出,借鉴西方领先生产理念进行技术革新,实现生产自动化和信息化,提高企业生产力,降低生产和人工成本,促进净利润增长,从而提升每股收益。

提升企业的人力资源配置能力。通过对43家制造业中小板上市公司投入产出数据的分析可知,制造业中小板公司普遍存在职工人数冗余问题,未能实现“物尽其用”,企业人力资源管理效率低,因此,制造业中小板企业需要加强人力资源配置能力,进行人力资源优化,提高企业资源的利用效率。