薛廣祿（廣州大學(xué)松田學(xué)院 廣東廣州 511370）

一、引言

零售百貨業(yè)在促進(jìn)消費(fèi)升級(jí)、擴(kuò)大內(nèi)需、帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等方面發(fā)揮著舉足輕重的作用。近年來(lái)，我國(guó)整體經(jīng)濟(jì)良好發(fā)展，零售百貨企業(yè)也加大資金的投入，零售業(yè)發(fā)展迅猛。據(jù)中國(guó)百貨商業(yè)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)，2019年零售百貨業(yè)的銷售總額7 653億元，同比增長(zhǎng)5.78個(gè)百分點(diǎn)；整個(gè)行業(yè)的毛利1 744.88億元，同比增長(zhǎng)9.2個(gè)百分點(diǎn)。這些數(shù)據(jù)表明在內(nèi)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背景下，零售百貨業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮的效用越來(lái)越顯現(xiàn)。但是，零售百貨業(yè)的租金、人工成本高、效率低是限制零售百貨業(yè)乃至經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的阻礙。一些零售業(yè)者試圖通過(guò)資本運(yùn)作方式尋求進(jìn)一步發(fā)展的動(dòng)力，這就需要考量融資效率問(wèn)題，必須符合成本效益原則。2020中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出財(cái)政政策、貨幣政策要同消費(fèi)、投資等政策形成合力。因此，零售業(yè)在發(fā)展過(guò)程中要挖掘超大規(guī)模市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，發(fā)揮消費(fèi)的基礎(chǔ)作用和投資的關(guān)鍵作用，準(zhǔn)確把握零售百貨業(yè)的融資效率和影響因素，這將有助于挖掘零售百貨業(yè)的發(fā)展?jié)摿Γc此同時(shí)，為國(guó)家和地方政府制定零售百貨業(yè)的發(fā)展政策、構(gòu)建零售百貨業(yè)態(tài)的高效、均衡發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

二、相關(guān)研究綜述

通過(guò)查閱相關(guān)的文獻(xiàn)可知，近年來(lái)，對(duì)零售行業(yè)融資效率的研究一般是從上市批發(fā)零售業(yè)、百貨業(yè)和新零售業(yè)三個(gè)方面去探討和研究。上市批發(fā)零售業(yè)方面：如潘立生、方芳（2010）結(jié)合托賓Q理論，以上市批發(fā)零售業(yè)為研究對(duì)象，實(shí)證分析其三年的投資效率，研究結(jié)果表明整個(gè)批發(fā)零售業(yè)投資效率低，其中主要原因是負(fù)債融資比例高。姚力菁（2015）運(yùn)用DEA方法，以上市零售企業(yè)為研究對(duì)象，實(shí)證分析其五年融資效率，研究表明企業(yè)平均融資效率較高，但融資效率無(wú)效的企業(yè)數(shù)量遠(yuǎn)超有效的企業(yè)數(shù)量，不同企業(yè)的規(guī)模效率和純技術(shù)效率存在較大差距，并指出零售業(yè)下一步研究應(yīng)從融資結(jié)構(gòu)、融資方式等方面繼續(xù)推進(jìn)。百貨業(yè)方面：賀申杭（2019）依據(jù)新零售理論、優(yōu)序融資理論以及價(jià)值投資理論，通過(guò)分析百貨業(yè)投融資的規(guī)模、結(jié)構(gòu)等方面，研究問(wèn)題的產(chǎn)生及原因，提出針對(duì)性的對(duì)策。研究發(fā)現(xiàn)百貨業(yè)在投融資規(guī)模、投資收益等四個(gè)方面與新零售模式運(yùn)行存在一定偏差。新零售業(yè)方面：怡熙雅（2019）利用DEA模型，對(duì)42家上市零售企業(yè)的融資效率研究表明，新零售商業(yè)企業(yè)的整體融資效率較高，但是部分企業(yè)的規(guī)模效率和純技術(shù)效率還有優(yōu)化和提升的空間；通過(guò)構(gòu)建多元回歸模型，對(duì)影響新零售商業(yè)企業(yè)的融資效率因素進(jìn)行了相關(guān)性分析。從分析結(jié)果可以看出財(cái)務(wù)費(fèi)用、股利支付率和資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)融資效率均為負(fù)相關(guān)關(guān)系；主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、權(quán)益收益率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與新零售企業(yè)融資效率為正相關(guān)關(guān)系；總資產(chǎn)與新零售商業(yè)企業(yè)的融資效率沒(méi)有顯著的線性關(guān)系。

綜上所述，零售百貨業(yè)融資效率的研究成果相對(duì)較少，并且多數(shù)研究者都是采用DEA模型研究零售百貨的靜態(tài)融資效率，而對(duì)零售百貨業(yè)融資效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析評(píng)價(jià)的研究成果極少。正因如此，本文選擇45家零售百貨上市公司為研究對(duì)象，對(duì)其融資效率進(jìn)行綜合研究，主要分為三個(gè)步驟，第一步是構(gòu)建零售百貨業(yè)的投入產(chǎn)出指標(biāo)，第二步采取DEA模型進(jìn)行效率靜態(tài)測(cè)算，第三步采用Malmquist指數(shù)模型跟蹤零售百貨五年動(dòng)態(tài)效率的變化趨勢(shì)，在此基礎(chǔ)上梳理存在的不足并提出優(yōu)化零售百貨業(yè)融資效率的建議。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究方法

1.DEA 模型。DEA（Data Envelopment Analysis），即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，由美國(guó)學(xué)者A.CharnesW.W.Cooper和E.Rhodes第一次提出。它是利用線性規(guī)劃的數(shù)學(xué)原理，對(duì)多個(gè)投入、產(chǎn)出效率的有效性做出判斷，是效率評(píng)價(jià)的最佳方法之一。它把這些投入與產(chǎn)出的元素稱之為決策單元（DMU），將DMU投射到生產(chǎn)可能集的前沿面，判斷DMU是否位于前沿面上：若是在邊界上，表明是有效的，效率值為1；若是在邊界內(nèi)，表明相對(duì)無(wú)效率，效率值介于0和1之間。根據(jù)假設(shè)條件的不同，DEA模型有兩個(gè)基本模型，即CCR模型（規(guī)模報(bào)酬不變）和BCC模型（規(guī)模報(bào)酬變化）。學(xué)術(shù)界對(duì)DEA模型探討較多，本文不再贅述。

2.Malmquist指數(shù)模型。Malmquist模型是瑞典統(tǒng)計(jì)學(xué)家Malmquist在分析不同年份的消費(fèi)時(shí)用的統(tǒng)計(jì)指數(shù)，后來(lái)以其名字命名為Malmquist指數(shù)模型。1982年，Caves等將該模型用作生產(chǎn)率指數(shù)使用，應(yīng)用該指數(shù)模型有兩個(gè)好處：省略投入產(chǎn)出指標(biāo)的價(jià)格信息；分解動(dòng)態(tài)全要素生產(chǎn)效率為技術(shù)效率指數(shù)（分解為純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，并深入研究各個(gè)指數(shù)的變化趨勢(shì)。Malmquist指數(shù)通過(guò)距離函數(shù)計(jì)算得出，其距離函數(shù)等于技術(shù)效率指數(shù)的倒數(shù)。運(yùn)用DEA模型公式求解Malmquist指數(shù)的距離函數(shù)，通過(guò)求解得到第r個(gè)t期到t+1期的Malmquist指數(shù)（簡(jiǎn)稱M）。當(dāng)M＞1，隨著時(shí)間推移，總效率是上升的趨勢(shì)；當(dāng)M=1，隨著時(shí)間推移，總效率保持不變；當(dāng)M＜1，隨著時(shí)間推移，總效率呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)?？傂始慈厣a(chǎn)效率，它的增長(zhǎng)主要是依靠技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步：若是兩者的數(shù)值大于1，它是全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的源泉，若是兩者中有個(gè)數(shù)值小于1，則它是全要素生產(chǎn)率下降的根源。

（二）構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

零售百貨業(yè)融資效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建是一項(xiàng)相當(dāng)復(fù)雜的研究工作，它涉及投入指標(biāo)、中間指標(biāo)和最終產(chǎn)出指標(biāo)等多指標(biāo)、多環(huán)節(jié)。通過(guò)借鑒已有研究成果，本文構(gòu)建了投入和產(chǎn)出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 零售百貨業(yè)融資效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

在投入指標(biāo)方面，以資產(chǎn)總額、營(yíng)業(yè)總成本、資產(chǎn)負(fù)債率和流動(dòng)比率為評(píng)價(jià)指標(biāo)；在產(chǎn)出指標(biāo)方面，參照姚力菁（2015），做了相應(yīng)的修改，用凈利潤(rùn)替換了總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率指標(biāo)，以凈利潤(rùn)、凈資產(chǎn)收益率和營(yíng)業(yè)總收入增長(zhǎng)率為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

為了更加客觀公正地反映零售百貨上市公司整體的融資狀況，根據(jù)DEA模型指標(biāo)值不能為負(fù)的要求，剔除零售百貨業(yè)中帶有ST、*ST標(biāo)注的公司，財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)不全、二次和定向發(fā)行的上市公司也剔除。通過(guò)查閱相關(guān)的資料，最終選取零售百貨業(yè)45家上市公司為研究對(duì)象，采用五年（2015—2019年）的年度面板數(shù)據(jù)為研究期間，樣本容量為225。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于各家上市公司公布的年報(bào)數(shù)據(jù)以及巨潮資訊網(wǎng)，如表2所示。

表2 2019年零售百貨業(yè)指標(biāo)值描述統(tǒng)計(jì)

表2顯示，45家零售百貨上市公司的各個(gè)指標(biāo)值懸殊較大。2019年，資產(chǎn)總額的平均值為115.66億元，最高的百聯(lián)股份為566.93億元，最低的寧波中百僅13.79億元；營(yíng)業(yè)總成本的平均值為112.29億元，最高的永輝超市為883.58億元，最低的上海九百僅為0.83億元；資產(chǎn)負(fù)債率平均值為49.61%，最大值為友好集團(tuán)的81.20%，最小值為上海九百的7.84%；凈利潤(rùn)的平均值為6.45億元，最高的永輝超市為15.64億元，最低的跨境通為-27.08億元，兩者相差157.76%；流動(dòng)比率的平均值為1.45，最大值為上海九百的7.66，最小值為漢商集團(tuán)的0.26；凈資產(chǎn)收益率平均值為4.76%，標(biāo)準(zhǔn)差為13.45，最大值為茂業(yè)商業(yè)的20.20%，最小值為新華都的-59.13%；營(yíng)業(yè)總收入增長(zhǎng)率平均值為16.09%，標(biāo)準(zhǔn)差為76.25，最大值為星徽精密的390.94%，最小值為供銷大集的-64.35%。從以上分析可知，45家零售百貨上市公司的投入和產(chǎn)出存在重大差異。

四、實(shí)證分析

（一）零售百貨業(yè)融資效率的靜態(tài)分析

采用DEAP 2.1軟件對(duì)零售百貨上市公司五年（2015—2019年）的年度面板數(shù)據(jù)的投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算，主要是從綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率三個(gè)方面展開(kāi)靜態(tài)分析，其中綜合效率等于純技術(shù)效率乘以規(guī)模效率。

1.綜合效率分析。從表3可以看出，零售百貨上市公司綜合效率的變化趨勢(shì)是先上升再下降。五年間45家零售百貨上市公司的平均水平為0.762，其中2015—2018年呈現(xiàn)緩緩上升的態(tài)勢(shì)，2018年達(dá)到最高值0.811，2019年下降至0.739，低于平均水平2.3個(gè)百分點(diǎn)。從各個(gè)上市公司的均值來(lái)看，2015—2019年，跨境通、星徽精密、茂業(yè)商業(yè)、上海九百四家公司的綜合效率值為1，占比為8.9%，表明四家公司的投入產(chǎn)出達(dá)到DEA有效，融資效率高；綜合效率均值保持在0.9以上的上市公司分別為鄂武商A、徐家匯、天澤信息、寧波中百，占比為8.9%，表明四家公司的融資效率較高；各個(gè)上市公司均值低于平均水平的公司有25家，占比為55.6%，表明一半以上的公司融資效率低于平均水平，其中華聯(lián)綜超的綜合效率最低，僅為0.488，與綜合效率值1相比，兩者相差幅度達(dá)到51.2%。從綜合效率的分析來(lái)看：2015—2019年，各個(gè)上市公司的均值變化情況懸殊大，最大值與最小值的幅度相差一半以上。所以，整個(gè)零售百貨上市公司的綜合效率差異性大。

表3 2015—2019年零售百貨上市公司綜合效率值及排名

2.純技術(shù)效率分析。表4的計(jì)算結(jié)果顯示，零售百貨上市公司純技術(shù)效率的變化趨勢(shì)是先上升再下降，又再上升又再下降。五年間零售百貨上市公司的平均水平為0.881，2015—2016年呈現(xiàn)小幅上升，2017年下降至0.885，2018年又上升至0.922，為最高值，2019年又下降至0.866，低于平均水平1.5個(gè)百分點(diǎn)。從各個(gè)上市公司的均值來(lái)看，2015—2019年，跨境通、天澤信息、星徽精密、漢商集團(tuán)、茂業(yè)商業(yè)、上海九百、寧波中百、百大集團(tuán)八家公司的純技術(shù)效率值為1，占比為17.8%，表明八家公司的投入產(chǎn)出達(dá)到DEA有效，融資效率高；純技術(shù)效率均值保持在0.9以上的上市公司分別為鄂武商A、國(guó)芳集團(tuán)等十一家公司，占比為24.4%，表明它們的融資效率較高；各個(gè)上市公司均值低于平均水平的公司有25家，占比為55.6%，表明一半以上的公司融資效率低于平均水平，其中華聯(lián)綜超的純技術(shù)效率最低僅為0.629，與綜合效率值1相比，兩者相差幅度達(dá)到37.1%。從純技術(shù)效率的分析來(lái)看：2015—2019年，各個(gè)上市公司的均值變化懸殊不大，整個(gè)零售百貨上市公司的純技術(shù)效率差異性不是很大。

表4 2015—2019年零售百貨上市公司純技術(shù)效率值及排名

3.規(guī)模效率分析。從下頁(yè)表5的計(jì)算結(jié)果可以看出，45家零售百貨上市公司規(guī)模效率的平均水平為0.858，變化趨勢(shì)先是下降至2016年的0.841，2016—2018年呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，2019年下降至0.853，與平均水平基本持平。從各個(gè)上市公司的均值來(lái)看，2015—2019年，跨境通、星徽精密、茂業(yè)商業(yè)、上海九百四家公司的規(guī)模效率值為1，與綜合效率占比相同，表明四家公司的投入產(chǎn)出達(dá)到DEA有效，融資效率高；規(guī)模效率均值保持在0.9以上的上市公司分別為鄂武商A、徐家匯、天澤信息、東百集團(tuán)、永輝超市等十家公司，占比為22.2%，表明它們的融資效率較高；各個(gè)上市公司均值低于平均水平的公司有20家，占比為44.4%，表明大部分上市公司融資效率低于平均水平，其中國(guó)芳集團(tuán)的綜合效率最低僅為0.661，與綜合效率值1相比，兩者相差達(dá)到33.9%。從規(guī)模效率的分析來(lái)看：2015—2019年，各個(gè)上市公司的均值變化情況懸殊較大，最大值與最小值的幅度較大。所以，整個(gè)零售百貨上市公司的規(guī)模效率差異性較大。

表5 2015—2019年零售百貨上市公司規(guī)模效率值及排名

綜合以上分析，以純技術(shù)效率、規(guī)模效率為依據(jù)，以0.9為分界值，構(gòu)建四個(gè)效率類型，第一類劃分為純技術(shù)效率和規(guī)模效率都大于分界值，稱為“兩高”類型，上市公司有跨境通、天澤信息、星徽精密、茂業(yè)商業(yè)、上海九百、鄂武商A、供銷大集、徐家匯、寧波中百、匯嘉時(shí)代、永輝超市共11家；第二類劃分為純技術(shù)效率大于分界值，規(guī)模效率小于分界值，稱為“高低”類型，上市公司有漢商集團(tuán)、百大集團(tuán)、新世界、南寧百貨、百聯(lián)股份、文峰股份、安德利、國(guó)芳集團(tuán)共8家；第三類劃分為純技術(shù)效率小于分界值，規(guī)模效率大于分界值，稱為“低高”類型，上市公司有天虹股份、友好集團(tuán)、家家悅共3家；第四類型劃分為純技術(shù)效率和規(guī)模效率都小于分界值，稱為“兩低”類型，上市公司有合肥百貨、王府井、中百集團(tuán)、重慶百貨、廣百股份、三江購(gòu)物等共23家，對(duì)于處于“兩低”類型的上市公司，不僅要提升技術(shù)水平，還要提高管理水平，更重要的是不斷優(yōu)化企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模。

（二）零售百貨業(yè)融資效率的動(dòng)態(tài)分析

為了研究2015—2019年零售百貨上市公司融資效率的動(dòng)態(tài)變化，本文采用DEAP 2.1軟件中MALMQUIST-DEA命令測(cè)算，主要從技術(shù)效率指數(shù)（EFFCH）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TECHCH）兩方面研究融資效率的動(dòng)態(tài)變化（TFPCH）——全要素生產(chǎn)率。

從表6可以看出，全要素生產(chǎn)率（Malmquist指數(shù)）的平均水平為1.022。其中起決定性作用的因素是技術(shù)進(jìn)步，它的貢獻(xiàn)率是7.9%，但是由于技術(shù)效率下降5.3%，兩者相互綜合，導(dǎo)致整體零售百貨的Malmquist指數(shù)增長(zhǎng)2.2個(gè)百分點(diǎn)。再細(xì)分技術(shù)效率的下降，整體零售百貨上市公司的純技術(shù)效率增長(zhǎng)7%，而規(guī)模效率下降5.9%，導(dǎo)致零售百貨整體的技術(shù)效率下降5.3個(gè)百分點(diǎn)。從各個(gè)上市公司的數(shù)值來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步也是推動(dòng)全要素生產(chǎn)率提高的重要因素。所以，技術(shù)進(jìn)步是整個(gè)零售百貨上市公司提高融資效率的決定性因素。

表6 2015—2019年選取部分零售百貨上市公司融資效率指標(biāo)統(tǒng)計(jì)

如表7所示，2015—2019年零售百貨上市公司的技術(shù)效率平均值為0.947，技術(shù)進(jìn)步平均值為1.079，全要素生產(chǎn)率（Malmquist指數(shù)）平均值為1.022，表明零售百貨上市公司在五年間增長(zhǎng)2.2%，全要素生產(chǎn)率整體呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，主要依靠技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)。從時(shí)間上來(lái)看，2016—2017年、2018—2019年，TFPCH指數(shù)上升，主要影響因素是技術(shù)進(jìn)步；2015—2016年、2017—2018年，TFPCH指數(shù)下降，主要的影響因素是技術(shù)進(jìn)步的下降所致。所以，技術(shù)進(jìn)步對(duì)零售百貨上市公司的融資效率起著決定性的影響。

表7 2015—2019年零售百貨上市公司Malmquist指數(shù)分解與變動(dòng)

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

綜上所述，運(yùn)用DEA-Malmquist模型，即通過(guò)DEA模型的靜態(tài)分析和Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)分析，可以得到零售百貨上市公司融資效率的研究結(jié)論，主要包括三方面：

1.靜態(tài)效率分析。2015—2019年間，零售百貨上市公司規(guī)模效率差異懸殊較大；純技術(shù)效率差異性不是很大；綜合效率差異懸殊大。

2.靜態(tài)類型分析。屬于“兩高”類型的上市公司，適當(dāng)調(diào)整就能達(dá)到DEA有效；屬于“高低”類型的上市公司，應(yīng)適度調(diào)整規(guī)模，合理配置投入資源；屬于“低高”類型的上市公司，需要不斷提高技術(shù)水平；屬于“兩低”類型的上市公司，不僅要提升技術(shù)水平，還要提高管理水平，更重要是不斷優(yōu)化企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模。

3.動(dòng)態(tài)分析。45家零售百貨上市公司在五年間動(dòng)態(tài)趨勢(shì)呈現(xiàn)上升的態(tài)勢(shì)，TECHCH（技術(shù)進(jìn)步）平均增長(zhǎng)7.9%，EFFCH（技術(shù)效率）平均下降了5.3%，TFPCH（Malmquist指數(shù)）平均上升了2.2%，對(duì)TFPCH起決定性影響的因素是TECHCH（技術(shù)進(jìn)步）。

（二）建議

通過(guò)以上研究，建議零售百貨上市公司采取以下策略，提升融資效率：一要優(yōu)化零售百貨上市公司的資本結(jié)構(gòu)，積極探索公司的兼并或重組，鞏固資金實(shí)力，進(jìn)一步降低負(fù)債比例。二要增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力，加大對(duì)技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)費(fèi)用的投入力度。技術(shù)進(jìn)步是影響零售百貨上市公司融資效率的決定性因素，所以，將提高技術(shù)創(chuàng)新作為提升企業(yè)融資效率及效益的重要舉措，從而提升營(yíng)業(yè)收入水平。三要梳理零售百貨上市公司的內(nèi)部控制，利用健全的內(nèi)控機(jī)制對(duì)融資效率的提升作用，建立健全并完善內(nèi)控機(jī)制，為企業(yè)提供穩(wěn)定、正常的生產(chǎn)環(huán)境。