○山東農業(yè)大學 王國昱 袁建華

一、引言

零售業(yè)是國家重要的行業(yè)之一，是國民經濟的重要支柱。據國家統(tǒng)計局數(shù)據顯示，2021年社會消費品零售總額達到了 440 823億元，比上年增長12.5%。隨著我國經濟的不斷發(fā)展，零售業(yè)的規(guī)模也在不斷擴大。隨著國家政策的大力支持，零售業(yè)企業(yè)的運營水平有了很大的提高。但是這些企業(yè)仍然面臨著許多問題，如與發(fā)達國家的同行業(yè)企業(yè)差距比較大、經營效率低下、管理能力不足、缺乏理論的支持等；有些企業(yè)還存在著盲目擴張、盲目投入的情況，造成資源的浪費；疫情期間對零售行業(yè)尤其是線下實體零售業(yè)造成不小的沖擊，很多方法都無法在數(shù)據不夠全面的情況下對零售企業(yè)的運營效率進行評價。

數(shù)據包絡分析方法(簡稱DEA)可以幾乎不受或者相對較少的受到以上問題的約束，在當前新形勢和新挑戰(zhàn)下，更加全面的對企業(yè)運營效率進行分析。本文利用DEA靜態(tài)與動態(tài)模型相結合的研究方式，構建較為全面的零售業(yè)上市公司經營績效評價體系，對經營效率進行研究，通過掌握以往企業(yè)的運營水平，有助于零售企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)自身存在的問題，指明提高企業(yè)經營效率的方向，提高我國零售業(yè)企業(yè)的競爭力。

二、研究現(xiàn)狀

陳良(2012)等利用DEA模型對我國部分零售業(yè)企業(yè)進行了經營績效的研究，對研究對象進行了靜態(tài)的效率分析，并進行了目標改進分析，根據模型計算結果提出了提高零售業(yè)上市公司經營績效的策略[1]；牛超敏(2021)采用DEA模型對15家上市連鎖超市經營效率的有效性進行了分析與評價，對選取樣本中綜合效率最低的企業(yè)進行單獨分析，直接找出其在經營方面存在的問題，并由此提出提高連鎖上市超市經營績效的建議[2]；梁家富(2021)利用DEA模型中的 BCC-Malmquist 分析法，分析了所選取的網絡零售企業(yè)在2019年的經營效率和2018—2019年全要素生產指數(shù)。結果顯示，企業(yè)應采用更加細分的管理制度，在保證產品質量的前提下，進行先進生產技術引入，并控制企業(yè)在運營過程中的成本，從而提高企業(yè)運營效率[3]；陳諸航(2022)運用DEA模型，對選取的國內光伏企業(yè)進行了兩階段的整體測算，細分經營績效的變化情況，同時也對上下游企業(yè)的經營效益進行了分析。結果表明，我國光伏企業(yè)的經營績效趨于穩(wěn)定，但缺乏對抗來源于外部沖擊的能力[4]。

三、實證分析

本文采用數(shù)據包絡分析法(DEA)，從上市零售企業(yè)的資源投入與資源的利用效率即產出情況出發(fā)，構建零售上市公司相對合理的指標評價體系，對零售上市公司的經營績效進行分析以及評價。

(一)指標選取

與一般的企業(yè)不同，零售業(yè)企業(yè)經營、銷售的種類繁多，且數(shù)量巨大，存貨周轉率等財務管理指標也有其鮮明的特點，因此，指標的選取應該更加全面地反映出企業(yè)的資源投入和產出的特征，并滿足數(shù)據的一致性與可獲得性。根據以上因素，在借鑒國內外經典研究成果的基礎之上，本文最終選取了資產總計、營業(yè)總成本、職工薪酬作為評價我國零售行業(yè)上市公司經營績效的主要投入指標，選用了營業(yè)利潤和營業(yè)收入為主要產出指標。具體指標體系如表1所示。

表1 投入產出指標體系

(二)樣本選取與數(shù)據來源

由于本文研究樣本的時間區(qū)間在2018—2019年，因此，本文在CCFA所發(fā)布的2019年、2020年中國零售業(yè)百強名單中隨機選取了連續(xù)兩年上榜的22家具有代表性的上市零售企業(yè)作為研究樣本。這些樣本的投入與產出數(shù)據均來源于樣本所披露的年報數(shù)據，這些樣本數(shù)據滿足數(shù)據的可獲得性以及一致性等要求。

(三)數(shù)據處理

由于DEA軟件中面板數(shù)據不允許有負值出現(xiàn)，但樣本企業(yè)的營業(yè)利潤有時會出現(xiàn)負值，因此，為了使軟件正常運行，同時保證數(shù)據的真實性，一般會采用對數(shù)據采用無量綱化處理及將負值變?yōu)榻咏?的數(shù)值等方法，本文利用前人所研究的有關“數(shù)據變化不影響DEA有效性”的研究推論，對每個樣本的營業(yè)利潤數(shù)據同時加上相同大小的正數(shù)，使面板中的負值消失，同時還不會影響DEA結果的有效性。

(四)經營績效評價與分析

1.靜態(tài)績效分析

利用DEAP2.1軟件中的BCC模型，選取投入導向的可變規(guī)律報酬模型(VRS)，對所選取的22家零售業(yè)上市企業(yè)的投入與產出指標進行計算與分析，分析結果如表2所示。

表2 22家零售上市公司2018—2019年經營效率

(1)從2018—2019年整個時間跨度來看。家家悅、茂業(yè)商業(yè)、寧波中百、益民集團、中百集團和重慶百貨六家企業(yè)連續(xù)兩年的綜合技術效率為1，即這些企業(yè)做到了技術有效，并且純技術效率和規(guī)模效率也都為1。這些企業(yè)的數(shù)量占樣本的27.3%，說明這些企業(yè)在運營過程中，并未出現(xiàn)投入資源浪費的情況，都將投入的資源合理的利用，并獲得了最優(yōu)的產出，比例也非常合理，并且企業(yè)的經營水平較高，因此能夠將這種狀態(tài)進行持續(xù)；而其余公司在2018—2019年兩年經營中的綜合技術效率并未全部達到1，即并未做到DEA有效，尤其是新世界從原本2018年的DEA有效變?yōu)樵?019年的DEA無效，說明這些企業(yè)在資源利用上存在缺陷和不足。因此，在接下來的企業(yè)運營中，應注意投入資源的合理利用，從而提高企業(yè)的運營管理能力和經營效率，提升自身的技術應用水平，避免出現(xiàn)投入資源的浪費。

(2)從疫情前的最后一個正常年份2019年來看。從選取的22家企業(yè)之中，只有家家悅、茂業(yè)商業(yè)、南京新百、寧波中百、歐亞集團、益民集團、中百集團和重慶百貨共八家企業(yè)達到了DEA有效，占樣本的36.3%。其中，南京新百與歐亞集團是從2018年的DEA無效成為了DEA有效，尤其南京新百的綜合技術效率有較大提升，說明這些企業(yè)運營水平處于一個良好的狀態(tài)，有比較優(yōu)秀的管理水平。

(3)從企業(yè)的規(guī)模報酬來看。2019年，處于規(guī)模報酬遞增(irs)的企業(yè)有九家，分別為大連友誼、合肥百貨、華聯(lián)股份、華聯(lián)綜超、利群股份、天虹股份、新世界、銀座股份和友好集團，占樣本數(shù)量的36.4%；處于規(guī)模報酬遞減(drs)的企業(yè)有五家，分別為百聯(lián)股份、鄂武商A、王府井、永輝超市、豫園股份，占樣本數(shù)量的22.7%；處于規(guī)模報酬不變的有八家，即上文在2019年達到DEA有效的八家企業(yè)，占樣本數(shù)量的36.4%。從數(shù)據中可以看出，我國零售業(yè)的大部分企業(yè)都沒有達到規(guī)模有效的狀態(tài)，還有一定的進步空間，都需要通過企業(yè)規(guī)模的擴大或縮小，來使自己的投入和產出達到一個更加穩(wěn)定的狀態(tài)。對于規(guī)模報酬遞增的企業(yè)，如果想要達到DEA有效，則需要進行企業(yè)規(guī)模的擴大；對于規(guī)模報酬遞減的企業(yè)，則需要通過縮小規(guī)模來提升經營效率。

2.動態(tài)績效分析

為了更加全面的分析我國零售業(yè)上市公司的經營績效，避免靜態(tài)分析的局限性，本文將采用Malmquist模型，加入時間序列，繼續(xù)對22家樣本企業(yè)進行動態(tài)的績效分析，分析結果如表3所示。

表3 2018—2019年22家零售上市公司分階段經營效率的變化及其分解

(1)通過表3可以看出，在2018—2019年，tfpch大于1的零售業(yè)上市企業(yè)有13家，分別為百聯(lián)股份、大連友誼、鄂武商A、合肥百貨、華聯(lián)股份、華聯(lián)綜超、家家悅、茂業(yè)商業(yè)、南京新百、天虹股份、新世界、友好集團和豫園股份，占樣本總數(shù)的59.1%；其他企業(yè)的全要素生產率處于下降的趨勢，像中百集團的全要素生產率較低，為0.649，表明該企業(yè)在2018—2019年內的全要素生產率增長為-35.1%。從表3可以清晰地看出，中百集團的技術變化指數(shù)相比其他企業(yè)差距較大，僅為0.649，且此企業(yè)在規(guī)模效率、純技術效率、技術效率上的變化都不顯著，呈現(xiàn)了較為穩(wěn)定的狀態(tài)。因此，中百集團應該努力引進先進的技術，并提升技術利用和管理水平，從而提升企業(yè)的運營效率。

(2)從整個零售業(yè)的分析結果來看。各個指數(shù)均高于1，2018—2019年生產率的變化并不穩(wěn)定，年平均全要素生產率指數(shù)為1.093，年平均技術變化指數(shù)為1.045，即2018—2019年生產率提高了9.3%，平均技術進步提高了4.5%。除此之外，年平均技術效率變化指數(shù)為1.046，純技術效率指數(shù)為1.013，規(guī)模效率變化指數(shù)為1.032，也就意味著各指數(shù)分別提高了4.6%、1.3%、3.2%。這些數(shù)據都說明我國零售業(yè)整體的運營效率處在一個良好的狀態(tài)，無論是對技術的利用還是對于技術的提升、規(guī)模的把控，都處于一個較為良好的狀態(tài)。但一些指數(shù)低于平均值的零售業(yè)企業(yè)，就應該反思自己的問題，盡力彌補差距，實現(xiàn)企業(yè)經營效率的提升。

(3)從全要素生產率各具體組成部分出發(fā)。在技術效率中，僅有合肥百貨、利群股份、寧波中百、歐亞集團、天虹股份、王府井、豫園股份七家企業(yè)的指數(shù)小于1，占樣本總體數(shù)量的31.8%，其余15家企業(yè)均大于或等于1。由于技術效率指數(shù)為純技術效率指數(shù)與規(guī)模效率指數(shù)的乘積，技術效率不理想可能是盲目的對企業(yè)規(guī)模擴張導致資源浪費，或者是在企業(yè)利用技術方面的水平不夠導致的，所以，如果想要獲得技術效率的增加，需要企業(yè)在決策時更加慎重，以免盲目擴張造成資源的浪費；還需提高員工的專業(yè)技術水平及技術效率。在技術變化指數(shù)中，大連友誼、鄂武商A、合肥百貨、茂業(yè)商業(yè)、南京新百、歐亞集團、天虹股份、友好集團、豫園股份九家企業(yè)大于1，占樣本總體的40.9%，表明2018—2019年，這些企業(yè)的技術水平是處于上升階段的，技術變化也是決定全要素生產率指數(shù)的關鍵因素。因此，其余13家企業(yè)也應該注重自身技術的創(chuàng)新以及新技術的引進，提升技術變化指數(shù)，最終提升自身的經營效率。

四、結論與建議

(一)結論

本文對2018—2019年我國22家零售業(yè)上市企業(yè)的數(shù)據進行收集，選取資產總計、職工薪酬、營業(yè)成本、營業(yè)收入和營業(yè)利潤作為投入和產出指標，并利用DEA的BCC模型和Malmquist模型進行計算，對這些企業(yè)的經營效率進行了綜合評價，結果顯示，僅有不到1/3的企業(yè)經營效率值達到了DEA有效狀態(tài)，其余企業(yè)都沒有達到經營效率的有效狀態(tài)；另外，大多數(shù)樣本處于經營效率的遞增狀態(tài)，部分處于遞減狀態(tài)的企業(yè)還需找到效率指標小于1的原因，彌補自身短板，實現(xiàn)經營效率的優(yōu)化。

(二)建議

根據以上數(shù)據分析，對于零售業(yè)企業(yè)影響較大的因素主要包括技術和規(guī)模等因素。

企業(yè)首先應提高自身的技術水平，這一點可以通過招聘優(yōu)秀的管理、業(yè)務人才，充實企業(yè)的人才庫，從而提升自身的技術水平以及技術運用的效率。招聘人才并不是終點，而是企業(yè)利用人才的起點，企業(yè)應該加大對員工的獎勵力度以及增加對員工的培訓支出，使人才資本變?yōu)槠髽I(yè)財富的源泉，從而提升企業(yè)的核心競爭力，最終使企業(yè)的運營效率得到持久提升。也可以學習和借鑒其他自身短板做的比較優(yōu)秀的企業(yè)，將自身條件和所處的環(huán)境，轉化為自身的技術。加大對資源轉化應用技術方面的投入，避免投入資源的冗余，提升自身的資源利用效率。

企業(yè)還應該根據自身的特點以及經營數(shù)據計算的指標，制定規(guī)模變動的計劃，不應盲目擴張，也不應隨意縮小規(guī)模。根據科學的判斷方法，合理制定企業(yè)未來的戰(zhàn)略規(guī)劃，避免投入過多造成資源的浪費和運營效率的降低。還要提升自身的管理水平，從而實現(xiàn)資源更好的優(yōu)化配置。在目前的信息時代，如果管理水平無法提升，并且無法有效利用企業(yè)以及企業(yè)所處環(huán)境的信息及數(shù)據，就一定會被時代的潮流所拋棄，企業(yè)很難實現(xiàn)長遠的發(fā)展，因此，零售業(yè)企業(yè)的管理者要提升自身的管理水平和信息利用能力，提升企業(yè)的經營效率，實現(xiàn)企業(yè)的長遠發(fā)展。