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        基于因子分析和SE-DEA的港口上市公司經(jīng)營效率評(píng)價(jià)

        2010-07-23 02:34:22孫柯洋趙一飛
        關(guān)鍵詞:因數(shù)港口變量

        孫柯洋,趙一飛

        (上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院,上海 200240)

        0 引言

        企業(yè)經(jīng)營效率是從企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)角度出發(fā)的、有別于生產(chǎn)活動(dòng)的技術(shù)效率.王國順[1]認(rèn)為,企業(yè)經(jīng)營效率是從企業(yè)經(jīng)營目標(biāo)的角度考察企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的投入與產(chǎn)出的關(guān)系,是企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)的產(chǎn)出對(duì)投入或收益對(duì)成本的比值,一般計(jì)算式為

        式中:E為企業(yè)經(jīng)營效率;O為產(chǎn)出或收益;I為投入或成本.

        通常用財(cái)務(wù)比率(如投資回報(bào)率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等)來評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)營績效.但實(shí)踐證明,各財(cái)務(wù)比率只能反映1種投入和1種產(chǎn)出的對(duì)比關(guān)系,而難以全面反映經(jīng)營管理中的多種投入和產(chǎn)出的綜合情況.目前,用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)模型評(píng)價(jià)公司的經(jīng)營效率可有效解決該問題:陳軍飛等[2]和王春芝等[3]都采用DEA模型對(duì)港口上市公司的經(jīng)營效率進(jìn)行定量分析.

        然而,DEA模型也存在以下不足:(1)投入、產(chǎn)出變量的選擇帶有主觀性,且需滿足模型的諸多約束后才能得到有效結(jié)果.SMITH[4]認(rèn)為,減少投入或產(chǎn)出變量能提高DEA效率的區(qū)分度,但在小樣本情況下,如果重要變量被刪除,可能會(huì)使樣本無法完全反映系統(tǒng)的原有信息,也不能得到準(zhǔn)確的效率值.若投入或產(chǎn)出指標(biāo)間存在相關(guān)性,也會(huì)對(duì)DEA的評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生影響,得到的效率值比真實(shí)情況下的DEA效率值小,即會(huì)低估效率值.[5](2)在得到多個(gè)有效的決策單元(效率值為1)后,無法對(duì)其進(jìn)行充分排序.為改進(jìn)上述不足,本文嘗試提出因子分析(factor analysis)和超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Super Efficiency Data Envelopment Analysis,SE-DEA)模型相結(jié)合的兩步法分析模式,并對(duì)我國13家港口上市公司2008年的經(jīng)營效率進(jìn)行評(píng)價(jià).

        1 因子分析與SE-DEA模型相結(jié)合的兩步法

        第1步:采用因子分析提取投入、產(chǎn)出變量,克服一般DEA模型變量選擇上的主觀性,實(shí)現(xiàn)用更少的獨(dú)立變量反映更多信息的目的,較好地滿足DEA模型的諸多約束條件,使得到的效率值能更真實(shí)地反映實(shí)際情況;第2步:采用SE-DEA模型計(jì)算效率值,并對(duì)所有決策單元進(jìn)行充分排序.

        1.1 用因子分析提取投入、產(chǎn)出變量

        因子分析,又稱因素分析,是通過尋找眾多原始變量的公共因素,從而簡(jiǎn)化變量中存在的復(fù)雜關(guān)系的1種統(tǒng)計(jì)方法.它將每個(gè)原始變量分解成2部分:一部分為所有變量共同具有的少數(shù)幾個(gè)因子,即公因子;另一部分為每個(gè)變量獨(dú)自具有的因子,即獨(dú)特因子.因子分析的數(shù)學(xué)模型[6]如下

        式中:η1,η2,…,ηt為 n 維變量;F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m為 n維變量,表示公因子;ε1,ε2,…,εt為 n 維變量,表示獨(dú)特因子;aij為因數(shù).由于公因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率越高,能越多地反映原備選變量中所含的信息,一般認(rèn)為公因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率超過80%,就能反映原備選變量中所含的絕大多數(shù)信息,可在后續(xù)分析中忽略獨(dú)特因子.

        與主成分分析法相比,因子分析法有2大優(yōu)點(diǎn)[7]:(1)不是對(duì)原有變量的取舍,而是根據(jù)原始變量的信息重新組合,找出影響變量的共同因子并化簡(jiǎn)數(shù)據(jù);(2)通過旋轉(zhuǎn)使因子變量更具有可解釋性,命名清晰性高.

        1.2 用SE-DEA模型計(jì)算效率值并充分排序

        一般的DEA模型以相對(duì)效率為基礎(chǔ),運(yùn)用線性規(guī)劃模型研究具有多項(xiàng)投入和多項(xiàng)產(chǎn)出的若干決策單元(Decision Making Units,DMU)的相對(duì)有效性.在保持DMU的投入或產(chǎn)出不變的情況下,借助數(shù)學(xué)規(guī)劃,將DMU投影到DEA前沿面,通過比較各DMU偏離DEA前沿面的程度評(píng)價(jià)其相對(duì)有效性.DEA模型的數(shù)學(xué)模型[8]如下

        針對(duì)一般DEA模型無法比較多個(gè)有效DMU之間效率高低的問題,有專家提出SE-DEA模型在評(píng)價(jià)某個(gè)DMU時(shí),通過使該DMU的投入和產(chǎn)出由其他所有DMU的投入和產(chǎn)出的線性組合進(jìn)行代替的方法,將其排除在外,從而使有效DMU之間也能比較效率的高低.SE-DEA模型的數(shù)學(xué)模型如下

        2 港口上市公司經(jīng)營效率的實(shí)證研究

        2.1 采用因子分析提取投入變量和產(chǎn)出變量

        COOPER等[9]給出投入和產(chǎn)出變量選擇的一般要求:(1)對(duì)所有的決策單元,投入和產(chǎn)出值可以得到且為正數(shù);(2)投入和產(chǎn)出變量必須反映分析者和管理者的興趣;(3)不同投入和產(chǎn)出變量的單位可以不一致.根據(jù)上述3點(diǎn)原則,在綜合國內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上,本文選擇6個(gè)備選投入變量(固定資產(chǎn)凈額I1,流動(dòng)資產(chǎn)I2,實(shí)收資本I3,營業(yè)成本I4,管理費(fèi)用I5和員工人數(shù)I6)以及4個(gè)備選產(chǎn)出變量(營業(yè)收入O1,營業(yè)利潤O2,稅前利潤O3和港口吞吐量O4).同時(shí)選取我國13家港口上市公司為研究對(duì)象,以各家公司2008年年報(bào)的數(shù)據(jù)為備選變量的原始數(shù)據(jù),見表1.

        表1 備選變量的原始數(shù)據(jù)

        采用SPSS 13.0對(duì)備選投入變量作因子分析,I1,I2,I3,I4,I5和 I6分別對(duì)應(yīng)于式(1)中的 η1,η2,η3,η4,η5和 η6;相關(guān)因數(shù)矩陣中的所有值都遠(yuǎn)大于0.3,說明各投入變量的相關(guān)性很好;KMO值為0.790,巴特萊特球體檢驗(yàn)結(jié)果表明相關(guān)因數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著差異,說明上述6個(gè)備選投入變量適合作因子分析.

        表2 正交旋轉(zhuǎn)后備選投入變量的公因子載荷

        由表 2 可知,x′1對(duì) I1,I2,I3和 I6這 4 個(gè)備選投入變量的影響最大,由于這4個(gè)變量都與公司的資源規(guī)模直接相關(guān),可命名為資源積累;x′2對(duì)I4和I5影響最大,而這2個(gè)變量都與公司營運(yùn)直接相關(guān),可命名為運(yùn)營投入.

        采用同樣方法對(duì)備選產(chǎn)出變量作因子分析,O1,O2,O3和 O4分別對(duì)應(yīng)于式(1)中的 η1,η2,η3和η4;相關(guān)因數(shù)矩陣中的所有值都遠(yuǎn)大于0.3,說明各產(chǎn)出變量的相關(guān)性很好;另外,KMO值為0.737,巴特萊特球體檢驗(yàn)結(jié)果表明相關(guān)因數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著差異,適合作因子分析.

        表3 正交旋轉(zhuǎn)后的備選產(chǎn)出變量的公因子載荷

        式中:a′ij∈x′i(i=1,2;j=1,2,…,13);b′ij∈y′i(i=1,2;j=1,2,…,13);aij∈xi(i=1,2;j=1,2,…,13);bij∈yi(i=1,2;j=1,2,…,13).

        上述變換只對(duì)變量的值作數(shù)學(xué)處理,不影響變量的本質(zhì)含義,因此處理后的變量仍沿用原變量名稱,見表4.

        表4 處理后的投入與產(chǎn)出變量

        2.2 基于SE-DEA模型的有效性計(jì)算

        將表4中的投入與產(chǎn)出變量作為SE-DEA模型的投入與產(chǎn)出變量,利用DEA Excel Solver進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果見表5.

        表5 模型計(jì)算結(jié)果對(duì)照

        由表5可知,天津港以較明顯的優(yōu)勢(shì)排在第1位,而重慶港暫居榜尾.一般DEA模型得到5個(gè)效率值同為1的港口,而SE-DEA實(shí)現(xiàn)對(duì)所有港口的充分排序.由于SE-DEA模型仍是1種相對(duì)有效的評(píng)價(jià)模型,得出的結(jié)果也是相對(duì)效率值而非絕對(duì)效率值.

        3 結(jié)束語

        本文為港口上市公司的經(jīng)營效率評(píng)價(jià)提供1個(gè)新的定量方法,即因子分析與SE-DEA模型相結(jié)合的兩步法,并綜合國內(nèi)外的研究成果,建立1套備用投入、產(chǎn)出變量體系,在對(duì)我國13家港口上市公司2008年的經(jīng)營效率進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),得到較為理想的結(jié)果,具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義.

        由于不是任意的備選投入與產(chǎn)出變量都能作因子分析,而且兩步法只能得出參評(píng)對(duì)象的相對(duì)效率排序,不能給出造成效率相對(duì)優(yōu)劣的原因,今后還需作進(jìn)一步的研究.

        [1]王國順.企業(yè)經(jīng)營效率:概念、來源及關(guān)系[J].中南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2002,8(3):224-228.

        [2]陳軍飛,許長新,嚴(yán)以新.用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)港口水運(yùn)上市公司經(jīng)營效率的評(píng)價(jià)[J].上海海運(yùn)學(xué)院學(xué)報(bào),2004,25(1):51-55.

        [3]王春芝,王凱,馬慶國.基于因子分析與DEA的港口行業(yè)上市公司經(jīng)營效率評(píng)價(jià)[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2008,18(1):110-116.

        [4]SMITH P.Model misspecification in data development analysis[J].Ann Operations Res,1997,73(10):233-252.

        [5]劉永輝.基于綜合變量DEA的商業(yè)銀行效率評(píng)價(jià)研究[D].長沙:湖南大學(xué),2007.

        [6]李利梅,柳向東.R型因子分析模型描述[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2003(8):88-89.

        [7]李新蕊.主成分分析、因子分析、聚類分析的比較與應(yīng)用[J].山東教育學(xué)院學(xué)報(bào),2007(6):23-26.

        [8]莊茜,李紹武.改進(jìn)DEA在港口效率評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].天津城市建設(shè)學(xué)院學(xué)報(bào),2008,14(2):102-105.

        [9]COOPER W W,SEIFORD L M,TONE K.Data envelopment analysis:a comprehensive text with models,applications,references& DEA-solver software[M].London:Kluwer Academic Publishers,1999:22-23.

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