摘?要：基于2015—2017年行業(yè)上市公司財務報表數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)包絡(luò)方法（DEA），以白色家電行業(yè)30家主要企業(yè)作為樣本，對其經(jīng)營績效進行分析，并利用Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)對這些企業(yè)的效率變動進行了分析。研究結(jié)果表明：白色家電業(yè)整體的經(jīng)營績效呈現(xiàn)輕微的倒U型，多數(shù)公司處于非DEA有效狀態(tài)。同時企業(yè)在資本管理、產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新、生產(chǎn)產(chǎn)出等方面仍需要進行進一步完善，只有依靠技術(shù)進步，充分促進技術(shù)因素對企業(yè)生產(chǎn)效率改善的貢獻率，才有可能從根本上提高我國白色家電行業(yè)企業(yè)的經(jīng)營績效。

關(guān)?鍵?詞：DEA模型;Malmquist指數(shù);白色家電行業(yè);效率

DOI：10.16315/j.stm.2019.05.013

中圖分類號：?F2249

文獻標志碼：?A

Performance?evaluation?of?white?household?appliances?listed?companies?based?on?DEA?model?and?Malmquist?index

WANG?Mengxiang

（College?of?Economics?and?Trade，Hunan?University?of?Technology，Zhuzhou?412000，China）

Abstract：Based?on?the?financial?statement?data?of?listed?companies?in?the?industry?from?2015?to?2017，?and?using?data?envelopment?analysis?（DEA），?this?paper?analyzes?the?operating?performance?of?30?major?enterprises?in?the?white?goods?industry?as?samples，?and?analyzes?the?efficiency?changes?of?these?enterprises?using?Malmquist?productivity?index.?The?results?show?that?the?overall?performance?of?white?household?electrical?appliances?shows?a?slight?inverted?Ushape，?and?most?companies?are?in?a?nonDEA?effective?state.?At?the?same?time，?enterprises?need?to?further?improve?in?capital?management，?product?technology?innovation，?production?output?and?other?aspects.?To?fundamentally?improve?the?operating?performance?of?Chinas?white?goods?industry?enterprises，?we?must?rely?on?technological?progress?to?improve?the?contribution?rate?of?technological?factors?to?the?improvement?of?enterprise?production?efficiency.

Keywords：DEA?model;?Malmquist?index;?white?goods?industry;?efficiency

收稿日期：?2019-06-09

作者簡介：?王夢翔（1993—），男，碩士研究生.

白色家電是指可以替代人類部分家務勞動的家用電器，因其早期多為白色而得名，包括包括洗衣機、空調(diào)、電冰箱，以及部分廚房電器。近期我國的白色家電行業(yè)呈現(xiàn)以下的特點：市場集中度高，整體體量大，2017年白電收入占家電總收入高達66%;主要巨頭的寡頭壟斷效應明顯，美的、格力、海爾收入占行業(yè)一半，利潤占比超過60%;線上銷售量持續(xù)攀升，實體店銷售仍占據(jù)一定份額。行業(yè)整體呈現(xiàn)以下的趨勢：企業(yè)重點向小城市布局銷售、逐步布局國際版圖積極出口、市場加速洗牌部分小企業(yè)面臨更大挑戰(zhàn)。同時行業(yè)也面臨著不少不利因素：至2017年以來，鋁、銅、ABS塑料、物流費用等持續(xù)上升導致生產(chǎn)成本上升，盈利空間被壓縮;整體經(jīng)濟增速放緩拖累居民收入增速，商品房銷售政府調(diào)控使得白色家電銷售主要渠道收縮;國際貿(mào)易保護主義抬頭阻礙白電外銷，匯率變動影響利潤水平。面對諸多問題，如果能夠有效的提高行業(yè)內(nèi)眾多公司的生產(chǎn)經(jīng)營效率，不失為助力企業(yè)鞏固已有的市場地位和消費者占有優(yōu)勢，從而進一步加強其綜合競爭力的有效途徑。由于行業(yè)內(nèi)不同公司各方面差異顯著，不同公司的投入產(chǎn)出效率也存在較大差別。正確評價不同公司的生產(chǎn)效率現(xiàn)狀，對于尋求我國白色家電行業(yè)生產(chǎn)效率提高的現(xiàn)實途徑以及制定相關(guān)的扶持鼓勵政策具有重要的參考價值。

1?文獻綜述

經(jīng)營績效（performance?of?enterprise）就是企業(yè)在設(shè)定經(jīng)營期間內(nèi)的經(jīng)營效益和經(jīng)營者業(yè)績。通過梳理發(fā)現(xiàn)，學者大多認可并通常使用的績效評價方法主要有經(jīng)濟增加值（EVA）法、平衡計分卡法以及實證分析等。其中較常使用的實證分析方法包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）、熵值法、因子降維綜合分析法、層次分析（AHP）模糊綜合評價法、主成分分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法（GRA）及多種方法的聯(lián)合使用等。我國學者使用這些方法對多個種類行業(yè)企業(yè)進行了充分的經(jīng)營績效方面的研究，具體來說，王天華[1]利用EVA估值法，分析了央企上市公司的績效評價，提出應當根據(jù)所在行業(yè)，EVA績效評價時分別采用不同的資本成本率。陳波等[2]對71家資源型公用企業(yè)財務數(shù)據(jù)使用因子分析方法進行分析，并從產(chǎn)權(quán)制度、內(nèi)部控制、科技創(chuàng)新、管理人才4個方面提出了改善建議。李杰等[3]利用熵值法對有色金屬行業(yè)進行了研究，提醒行業(yè)內(nèi)企業(yè)關(guān)注運營能力對績效的影響。張靜等[4]使用層次分析法和綜合評價法對創(chuàng)業(yè)板50家公司進行經(jīng)營績效評價，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流是影響財務狀況的主要因素，創(chuàng)新能力是影響非財務狀況的主要因素。閆雨濛等[5]使用基于MCCPI的2序可加測度確定方法，對江蘇較大規(guī)模農(nóng)商銀行的經(jīng)營績效進行評價。對于其他行業(yè)經(jīng)營績效的研究比較充分，研究也大都具有一定深度。由于經(jīng)濟發(fā)展的歷史原因，國外關(guān)于經(jīng)營績效的研究則更早更深，20世紀初期的杜邦分析法、20世紀末提出的EVA（經(jīng)濟增加值）仍是廣為使用的評價方法，從最近一段時期看，Kahraman等[6]根據(jù)收集公司的以往業(yè)績，采用球形模糊多屬性決策方法對債務催收公司進行排序，債務催并介紹了該方法在土耳其的實際應用。Neeraj[7]利用多準則決策模型來評估銀行在2017—2018年財政年度的表現(xiàn)。根據(jù)印度儲備銀行定義的財務參數(shù)，運用層次分析法和TOPSIS多屬性決策方法對14家銀行進行評估。Askary等[8]提出了一種基于層次分析法的可持續(xù)制造驅(qū)動力模型，對電動汽車行業(yè)進行績效評價評價，發(fā)現(xiàn)該行業(yè)內(nèi)績效評價得分高的公司其排放標準、政府政策方面得分都比較高。Hasidah等[9]針對一家混凝土生產(chǎn)商XYZ公司，利用用層次分析法和OMAX法測量企業(yè)績效的效率和有效性測量系統(tǒng)，分析表明，公司的整體業(yè)績達到目標集的70%，但原材料供應率和應收賬款周轉(zhuǎn)率仍需提高。Jana等[10]提出評價企業(yè)績效應當考慮財務性和社會性兩個特性，并基于利益相關(guān)者角度，利用模糊哈馬赫加權(quán)圖像平均（PFHWA）算子和圖像模糊哈馬赫加權(quán)幾何（PFHWGA）算子，對企業(yè)進行評價。該模型也適用于模糊環(huán)境下的決策理論、風險評估和風險預測等領(lǐng)域。Viswanadham等[11]選定在亞的斯亞貝巴經(jīng)營的小型企業(yè)，使用描述性數(shù)據(jù)，對埃塞俄比亞小型企業(yè)的績效進行實證研究，發(fā)現(xiàn)企業(yè)間績效差距極大，且71.6%的企業(yè)在雇員增長方面成正增長。

但我國白色家電行業(yè)的經(jīng)營績效相關(guān)研究則比較缺乏，在知網(wǎng)上以“白色家電”或者“白電”作為關(guān)鍵詞，沒有發(fā)現(xiàn)該行業(yè)經(jīng)營績效的實證研究，甚至對于家電行業(yè)的經(jīng)營績效研究也較少。在現(xiàn)有的研究中，張馨予[12]使用DEA的CCR模型對21家家電類上市公司進行分析，發(fā)現(xiàn)技術(shù)有效公司只有4家。唐建民等[13]利用因子分析法對2009—2011年的27家上市公司的財務和非財務指標進行分析，發(fā)現(xiàn)行業(yè)內(nèi)兩級分化嚴重，但整體績效有所改善。杜立杰[14]使用Fried（2002）提出的三階段DEA模型對A股44家公司進行績效分析，發(fā)現(xiàn)家電行業(yè)總體效率低下的主要原因在規(guī)模效率不高。家電行業(yè)中黑色家電所包含的彩電、音響、DVD播放機、攝像機、電話等或者因為消費者需求變動處于衰退期，或者因為更高性價比產(chǎn)品的出現(xiàn)而發(fā)展受阻，相比之下白色家電所包含的洗衣機、空調(diào)、電冰箱以及部分廚電，仍在成長期內(nèi)，兩者存在明顯差異，DEA要求指標間同質(zhì)性要高，顯然對白色家電單獨進行績效研究更為恰當，這也是文本的新穎點之一。

2?DEA模型介紹

DEA方法由運籌學家查恩斯和庫伯于1978年在《決策單元的有效性度量》一文中首次提出，其基本思路和操作是將每一個體系內(nèi)擬評價對象視作一個決策單元（DMU），由多個具有相似性質(zhì)的DMU構(gòu)成被評價集[15]。每個DMU都具有一致數(shù)量和單位的輸入和輸出兩類評價指標，以評價指標的權(quán)重為變量進行數(shù)據(jù)的運算操作，從而通過計算出輸出、輸入比率，最終根據(jù)每個決策單元與生產(chǎn)前沿面的距離來判斷各DMU是否有效。DEA有效包括技術(shù)有效和規(guī)模有效，技術(shù)有效是指該DMU用最少的輸入實現(xiàn)最大輸出，而規(guī)模有效要求DMU達到技術(shù)有效，也要求投入規(guī)模為最佳。相比于其他評價方法，DEA方法具有以下優(yōu)勢：DEA方法排除許多主觀因素，適合在投入產(chǎn)出之間關(guān)系不明確情況下使用;生成多投入多產(chǎn)出的評價結(jié)果，可以彌補財務指標單一評價的不足;不需提前設(shè)定權(quán)重，相對客觀公平。鑒于此，本文擬采用該模型對我國白色家電行業(yè)上市公司經(jīng)營績效進行評價。

具體來說，對各個公司的TFP指數(shù)進行分析后可以發(fā)現(xiàn)，2015—2016年的TFP指數(shù)大都位于2～3區(qū)間，只有佛山照明、秀強股份、長青集團、立霸股份、順威股份、金萊特、春蘭股份7家公司的TFP大于3，其中春蘭股份的TFP指數(shù)甚至達到了14.958，2016—2017年美的集團、國盛金控的TFP指數(shù)小于1，其他各個公司的TFP指數(shù)均大于1，萬家樂的TFP指數(shù)最大為2.626。

由表2可知，2015—2016年白色家電30家公司的技術(shù)效率均值為1.111?4，技術(shù)效率增長為11.14%，2016—2017年行業(yè)整體技術(shù)效率均值為0.974?8，技術(shù)效率增長為-2.52%，均值一直在下降，且2016年—2017年技術(shù)效率均值小于1，整體上存在著技術(shù)無效率的現(xiàn)象。繼續(xù)分析每個公司的技術(shù)效率數(shù)值發(fā)現(xiàn)，在2015—2017年時飛科電器、國盛金控、聚隆科技、立霸股份的技術(shù)效率水平呈直線狀態(tài)，數(shù)值一直為1，即表明該家公司的技術(shù)效率一直沒發(fā)生任何變化，對全要素生產(chǎn)率的增長不存在貢獻作用。2015—2017年格力電器、青島海爾、蘇泊爾、奧馬電器、萬家樂、秀強股份6家公司的技術(shù)效率處于持續(xù)向上增長的趨勢，2016—2017年間處于正向增速，說明這6家公司的技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)率的增長做出了貢獻;2015—2017年其他公司的技術(shù)效率值小于1，所以存在技術(shù)無效率情況。

由表2可知，除了2016—2017年國盛金控的技術(shù)進步指數(shù)小于1之外，其他年份各公司的技術(shù)進步指數(shù)均大于1;技術(shù)變動指數(shù)的均值為1.995，平均增長率為99.5%，說明技術(shù)進步無疑是對白色家電行業(yè)各公司全要素生產(chǎn)率變動產(chǎn)生影響的主要因素。同時，分析各公司技術(shù)進步的數(shù)值變動發(fā)現(xiàn)，春蘭股份的技術(shù)進步指數(shù)均值為4.989，平均增長率為398.9%，增速為最快;順威股份的技術(shù)進步均值為2.800?5，平均增長率為180.05%，增速處于第二位;但格力電器的技術(shù)進步指數(shù)均值為1.059，平均增長率為5.9%，增速最慢。從整體上看，行業(yè)內(nèi)各公司的技術(shù)進步增速都比較快。

根據(jù)以上結(jié)果，得出白色家電行業(yè)上市公司規(guī)模，如表3所示。

5?研究局限與建議

本文構(gòu)建了基于DEA模型和malmquist指數(shù)的白色家電行業(yè)上市公司經(jīng)營績效能力評價體系，從計算結(jié)果看，多數(shù)公司處于非DEA有效狀態(tài)，經(jīng)營能力方面存在這樣那樣的問題和不足。

鑒于多方面的原因，文章存在一定的局限性：白色家電行業(yè)作為完全競爭行業(yè)，行業(yè)內(nèi)上市公司數(shù)目較少，數(shù)據(jù)的影響誤差可能對其經(jīng)營績效的評價存在一定影響，在以后的進一步研究中，應當對此問題尋找進一步改進的方法。

因此，本文提出如下建議：

1）注重白色家電企業(yè)規(guī)模效率的實現(xiàn)。奧馬電器和澳柯瑪不僅規(guī)模過大，而且處于技術(shù)無效率規(guī)模，應當及時在規(guī)模上作出調(diào)整以增加產(chǎn)出數(shù)量，同時積極引進先進生產(chǎn)制造技術(shù)和優(yōu)秀管理經(jīng)驗，追求資源高效使用，從而達到合理規(guī)模。

2）加速實現(xiàn)白色家電企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。2016年純技術(shù)效率的均值為1.025，卻多達20家的白色家電上市公司低于該行業(yè)均值，2017年雖減少至12家，但整體的技術(shù)水平仍十分低下。規(guī)模效率同樣也不容樂觀，上市公司處在規(guī)模效率有效前沿面上最高數(shù)只占到整體的1/4左右。核心競爭優(yōu)勢要求企業(yè)注重創(chuàng)新，行業(yè)內(nèi)不斷涌入的新競爭者更要求利潤獲得要更加依靠技術(shù)創(chuàng)新獲得。投入更多資本和人力智慧到研究開發(fā)活動中，以“智能化+大數(shù)據(jù)”等現(xiàn)代信息技術(shù)的合理運用，促進生產(chǎn)技術(shù)進步，轉(zhuǎn)變發(fā)展模式，助推企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，使得公司產(chǎn)品在市場占有一席之地。

3）改進白色家電企業(yè)的成本管理，加強成本控制。白色家電行業(yè)是高資本投入、高資本循環(huán)行業(yè)。行業(yè)已經(jīng)初步顯現(xiàn)“強者愈強、弱者愈弱”的馬太效應。公司管理者應當在合理減少流動資金、固定資產(chǎn)的不必要投入上下功夫，避免浪費。強化資金管理。同時要建立健全資金管理制度，積極回收應收賬款，防止壞賬損失產(chǎn)生，從而改善目前不夠理想的資金結(jié)構(gòu)，提高運營效益。

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