劉宇蕾

（南華大學(xué) 湖南衡陽(yáng) 421000）

引言及文獻(xiàn)綜述

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始用參數(shù)法與非參數(shù)法來(lái)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率展開(kāi)研究。Ainger（1978）第一次使用了SFA方法進(jìn)行效率的測(cè)度；楊雪，何玉成（2017）運(yùn)用SFA方法測(cè)度了我國(guó)農(nóng)業(yè)上市企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率；陳偉，劉強(qiáng)（2017）測(cè)算了我國(guó)高端裝備制造業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效；孫朝輝（2019）采用DEA方法對(duì)我國(guó)零售企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行了測(cè)度。然而這些學(xué)者僅僅關(guān)注企業(yè)靜態(tài)績(jī)效值，較少關(guān)注其動(dòng)態(tài)變化。張?bào)w俊，王鐵驪（2018）引入Malmquist指數(shù)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分析，為本文帶來(lái)了重要借鑒。目前已有的文獻(xiàn)研究尚有不足，大多數(shù)文獻(xiàn)是基于對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的靜態(tài)效率的測(cè)算，缺乏對(duì)研究企業(yè)動(dòng)態(tài)經(jīng)營(yíng)效率的研究（汪濤，2018；羅航等，2018）。對(duì)此，本文試圖研究我國(guó)商貿(mào)流通企業(yè)上市公司的經(jīng)營(yíng)效率，即企業(yè)的投入資源組合與產(chǎn)出之間的對(duì)比關(guān)系，它包括綜合效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）。因此，本研究以我國(guó)156家商貿(mào)流通上市公司為對(duì)象，通過(guò)構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)，以其2010-2018年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，并基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及TOBIT模型對(duì)其動(dòng)態(tài)效率及影響因素進(jìn)行分析。

研究方法、指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）DEA模型

DEA模型主要分為CCR模型與BCC模型，其中CCR模型是基于規(guī)模報(bào)酬不變的前提下對(duì)公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)的模型，而B(niǎo)CC模型是基于規(guī)模報(bào)酬可變的前提下進(jìn)行的公司經(jīng)營(yíng)效率測(cè)度的方法。由于我國(guó)商貿(mào)流通企業(yè)仍然有較大的增長(zhǎng)空間，因此本研究選擇BCC模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。在BCC模型下，目標(biāo)企業(yè)的n個(gè)決策機(jī)構(gòu)，都會(huì)相應(yīng)的在決策過(guò)程中發(fā)生s個(gè)投入變量并對(duì)應(yīng)產(chǎn)生m個(gè)產(chǎn)出變量，則其輸入輸出變量可以表示為：Xj=（X1j，X2j…，Xnj）以及Yj=（Y1j，Y2j…，Ynj），引入阿基米德變量以后，投入的松弛變量可以表示為S+，產(chǎn)出的松弛變量可以表示為S-，其理論模型可以表示為：

在式（1）中，θ為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率值，對(duì)于DEA的效率值有以下三種判斷方式：當(dāng)θ=1，且投入的松弛變量均為1時(shí)，即表示目標(biāo)企業(yè)的綜合效率為DEA有效；當(dāng)θ=1，且投入的松弛變量S+≠1或者S-≠1，即表示綜合效率為DEA弱有效；當(dāng)0＜θ＜1，則意味著DEA非有效。而在本文采用的BCC模型中，綜合效率又可以分為企業(yè)的純技術(shù)效率增加以及規(guī)模效率遞增，并可以進(jìn)一步判斷當(dāng)DEA無(wú)效時(shí)，導(dǎo)致無(wú)效的原因究竟是技術(shù)原因還是規(guī)模原因。

（二）Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

基于已有其它行業(yè)的相關(guān)研究，本文引入了Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型，來(lái)考察在某段時(shí)間內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)效率的變化趨勢(shì)，其表達(dá)公式如下：

式（3）中，等式右邊包含了導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率改變的三個(gè)因素，分別表示規(guī)模、技術(shù)效率以及技術(shù)水平三方面，當(dāng)規(guī)模、技術(shù)效率以及技術(shù)變化大于1則對(duì)應(yīng)著意味著生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模、管理水平提高以及生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)入帶來(lái)了效率的提高。

（三）TOBIT模型

采用DEA模型對(duì)商貿(mào)流通企業(yè)做效率測(cè)度之后，還需要研究影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的因素，而模型具體選擇為Tobit模型，其標(biāo)準(zhǔn)公式如下：

在式（4）中，Y為因變量，X為本文的自變量，主要是企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的改變，αα為截距項(xiàng)，β表示各個(gè)自變量的模型估計(jì)參數(shù)，ε為擾動(dòng)項(xiàng)。

（四）指標(biāo)的選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

按照WIND數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)我國(guó)上市公司行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，本研究選取了我國(guó)滬深兩地A股、中小板及創(chuàng)業(yè)板上市的商貿(mào)流通概念板塊的156家公司作為研究對(duì)象，本文的研究的周期為2010-2018年?；谝延袑W(xué)者的相關(guān)研究，本文依次構(gòu)建了投入與產(chǎn)出指標(biāo)體系。在投入指標(biāo)的界定方面，本文選取員工數(shù)、成本投入以及資產(chǎn)規(guī)模指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)則主要包括收入、利潤(rùn)以及企業(yè)所得稅。所有的指標(biāo)均來(lái)源于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)以及各家公司公布的年報(bào)。各家公司經(jīng)營(yíng)效率指標(biāo)體系及變量的描述性分析如表1所示。

我國(guó)商貿(mào)流通業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)效率實(shí)證分析

（一）經(jīng)營(yíng)效率分析

由于本文所研究的樣本數(shù)量較多，因此將具有商貿(mào)流通概念板塊的156家公司按證監(jiān)會(huì)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)分為交通運(yùn)輸業(yè)、酒店業(yè)、餐飲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)四類?；贒EAP軟件，計(jì)算得到我國(guó)2000-2018年商貿(mào)流通概念企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率，結(jié)果如表2所示。

由表2靜態(tài)效率值可以發(fā)現(xiàn)，從整體上來(lái)看我國(guó)商貿(mào)流通企業(yè)在2010-2018年時(shí)間段的綜合效率值計(jì)算為0.88。其中，可以分解為0.95得分的純技術(shù)效率值和0.92得分值的規(guī)模效率值，可見(jiàn)，我國(guó)商貿(mào)流通企業(yè)整體上的經(jīng)營(yíng)效率并不處在最優(yōu)狀態(tài)，其技術(shù)與規(guī)模效率也顯示為DEA無(wú)效。分部門來(lái)看，綜合效率最高的屬于餐飲業(yè)，但也只有0.98，最低的為酒店業(yè)，僅僅有0.81，這說(shuō)明在維持產(chǎn)出不變的情況下，酒店業(yè)仍然有19%的投入節(jié)省空間。從純技術(shù)效率來(lái)看，只有交通運(yùn)輸業(yè)的純技術(shù)效率達(dá)到了完全有效，而其它部門如酒店業(yè)、餐飲業(yè)以及批發(fā)零售業(yè)的平均純技術(shù)效率得分顯示它們并未達(dá)到完全有效水準(zhǔn)，這些行業(yè)部門在技術(shù)上仍然需要進(jìn)行較大的投入以增加企業(yè)的經(jīng)營(yíng)水準(zhǔn)。而在規(guī)模效率上，四類行業(yè)平均值均未達(dá)到完全有效，可見(jiàn)我國(guó)商貿(mào)流通企業(yè)發(fā)展存在一定的盲目擴(kuò)張現(xiàn)象，其規(guī)模效率有待提高。從表2的動(dòng)態(tài)效率可以看出，我國(guó)商流通企業(yè)在2010-2018年平均全要素生產(chǎn)率為0.96，總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，下降的程度為4%，而技術(shù)效率變化和技術(shù)變化總體上也呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)。分行業(yè)來(lái)看，雖然交通運(yùn)輸業(yè)以及餐飲業(yè)的技術(shù)效率變化分別為1.04和1.00，但是其技術(shù)變化為0.96和0.94，并沒(méi)有出現(xiàn)明顯的技術(shù)變化，因此導(dǎo)致了最終的平均全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)下降趨勢(shì)。其中酒店業(yè)以及批發(fā)零售業(yè)的技術(shù)效率以及技術(shù)變化均小于1，由此便導(dǎo)致了全要素生產(chǎn)率的下降?？梢园l(fā)現(xiàn)，在商貿(mào)流通行業(yè)，僅依靠技術(shù)效率進(jìn)步是難以提升全要素生產(chǎn)率的，因此還要兼顧技術(shù)變化。

（二）TOBIT回歸分析

表1 商貿(mào)流通企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率指標(biāo)體系及描述性分析

表2 2010-2018年商貿(mào)流通概念上市公司經(jīng)營(yíng)效率值

表3 商貿(mào)流通企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果

本文以一階段DEA所得的效率值（EFF）作為被解釋變量，以效率的各個(gè)影響因素作為解釋變量，從而研究影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)水平提高的因素。在解釋變量的選擇上，本文參照學(xué)者已有的研究成果（高明，何瑋，2018），將總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TAT）、資產(chǎn)負(fù)債率（DEBT）、資產(chǎn)收益率（ROE）、前十大股東股權(quán)集中度（CENTER）、上市時(shí)間（YEAR）以及發(fā)展規(guī)模（SCALE）作為影響因素，并采用TOBIT模型進(jìn)行實(shí)證分析，該模型具體可以表示為：

在式（5）中，β1、β2、β3、β4、β5、β6分別為各影響因素的擬合系數(shù)，β0為截距項(xiàng)；uit為誤差項(xiàng)；其中發(fā)展規(guī)模為一個(gè)虛擬變量，如果該公司總資產(chǎn)大于行業(yè)平均總資產(chǎn)，則意味著該公司為大公司，賦值為1，否則賦值為0，表示公司規(guī)模較小。

表3為本文Tobit模型回歸的結(jié)果。其中總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率呈現(xiàn)正向相關(guān)關(guān)系，并且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)水平的提高，有利于企業(yè)迅速適應(yīng)市場(chǎng)需求的變化，及時(shí)進(jìn)行決策改變，最大限度地提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率。由表3可知，資產(chǎn)負(fù)債率與商貿(mào)流通企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率呈現(xiàn)顯著地負(fù)向相關(guān)關(guān)系，這說(shuō)明企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率越高，其經(jīng)營(yíng)績(jī)效越低。由于商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)屬于重資產(chǎn)投入的企業(yè)，因此投資周期較長(zhǎng)，投資額度大，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)具有較大的不可控性。企業(yè)負(fù)債規(guī)模的提高使得企業(yè)難以在短期內(nèi)達(dá)到預(yù)期的經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)，且未來(lái)面臨較大的還款壓力，財(cái)務(wù)費(fèi)用提高，因此降低了目標(biāo)商貿(mào)流通企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率；資產(chǎn)收益率指標(biāo)的擬合參數(shù)為正，且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，這說(shuō)明企業(yè)資產(chǎn)收益率的改善會(huì)提高其經(jīng)營(yíng)水準(zhǔn)。作為反映商貿(mào)流通企業(yè)盈利能力的重要指標(biāo)，資產(chǎn)收益率的提高意味著企業(yè)盈利能力較好，其間接反映了企業(yè)管理的高效率；股權(quán)集中度與企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。這背后的經(jīng)濟(jì)學(xué)原理是，當(dāng)股權(quán)集中在少數(shù)主要股東手中時(shí)，管理層能夠基于市場(chǎng)的變化迅速做出調(diào)整，從而有利于企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的提高。而當(dāng)股權(quán)較為分散時(shí)，公司決策周期較長(zhǎng)，從而不利于企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的提高；上市公司年齡與企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率呈現(xiàn)顯著地正向相關(guān)關(guān)系。這是因?yàn)閲?yán)格的上市制度使得公司必須披露企業(yè)信息，其倒逼企業(yè)治理與管理水平的提升。此外企業(yè)上市時(shí)間越長(zhǎng)，其積累的各類資源就越豐富，進(jìn)而有利于企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的增長(zhǎng)；發(fā)展規(guī)模與企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率并沒(méi)有顯著地相關(guān)關(guān)系。這是因?yàn)楫?dāng)前我國(guó)各商貿(mào)流通企業(yè)大部分還處于快速發(fā)展期，因此其存在一定的快速規(guī)模性擴(kuò)張現(xiàn)象，而這些規(guī)模擴(kuò)張帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益短時(shí)間內(nèi)未能凸顯。此外由于一些商貿(mào)流通企業(yè)過(guò)于樂(lè)觀的估計(jì)了市場(chǎng)形勢(shì)，因此盲目的擴(kuò)張可能會(huì)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率帶來(lái)負(fù)面的影響。

結(jié)論與建議

本文以我國(guó)商貿(mào)流通上市公司為研究對(duì)象，引入Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)并基于DEA-TOBIT模型對(duì)我國(guó)商貿(mào)流通企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率及其影響因素進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明：無(wú)論是靜態(tài)效率還是動(dòng)態(tài)效率，商貿(mào)流通企業(yè)總體上均未達(dá)到1，是無(wú)效的；進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，雖然交通運(yùn)輸業(yè)以及餐飲業(yè)的技術(shù)效率變化大于1，但受限于技術(shù)變化，其總體上并未超過(guò)1，全要素生產(chǎn)率的下降主要源于技術(shù)效率下降和技術(shù)落后；Tobit模型的回歸結(jié)果顯示，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)收益率、股權(quán)集中度與上市時(shí)間能夠顯著地提高商貿(mào)流通企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，而企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率則與企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率負(fù)相關(guān)。

綜上所述，本文提出以下建議：首先，政府要加大宏觀調(diào)控的力度。在投入方面，要加強(qiáng)對(duì)專業(yè)人才的引進(jìn)，從而為企業(yè)人才引進(jìn)創(chuàng)造良好的宏觀環(huán)境，對(duì)此政府要進(jìn)一步提供相關(guān)的優(yōu)惠政策。此外，政府還要?jiǎng)?chuàng)造良好的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展環(huán)境，加強(qiáng)區(qū)域間的交流合作。同時(shí)，我國(guó)商貿(mào)流通企業(yè)可以以國(guó)家“一帶一路”倡議為契機(jī)，努力走向國(guó)際，加大自身與國(guó)外企業(yè)的溝通交流；其次，企業(yè)要科學(xué)籌劃公司管理，并根據(jù)市場(chǎng)情況的變化，對(duì)公司經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)的背景下，企業(yè)要依據(jù)市場(chǎng)規(guī)律，適度控制發(fā)展規(guī)模，不斷優(yōu)化自身的管理結(jié)構(gòu)，提升企業(yè)整體效率。同時(shí)，企業(yè)要著重提高資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，進(jìn)一步優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)，適當(dāng)減少負(fù)債融資的規(guī)模，并加速企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)。