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        數(shù)字資產(chǎn)對企業(yè)經(jīng)營效率的影響研究
        ——一項基于我國上市公司的實證研究

        2023-05-09 04:01:12方勵筠鮑創(chuàng)
        中國注冊會計師 2023年4期
        關(guān)鍵詞:效率企業(yè)

        方勵筠 鮑創(chuàng)

        一、問題的提出

        隨著我國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的迅猛發(fā)展,傳媒企業(yè)正在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與升級,擁抱互聯(lián)網(wǎng)成為傳媒企業(yè)轉(zhuǎn)型的必然選擇。在此期間,傳媒企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生了大量的數(shù)字資產(chǎn)。而數(shù)字資產(chǎn)是傳媒企業(yè)擁有或控制的,由過去的交易或事項形成,并預(yù)期能夠給傳媒企業(yè)帶來經(jīng)濟利益流入的資源,如數(shù)字、文字、圖像、方位、社交信息等,這些可量化、可數(shù)據(jù)化、可價值化的信息都是數(shù)字資產(chǎn)。數(shù)字資產(chǎn)作為傳媒企業(yè)一項非常重要的資產(chǎn),越來越受到傳媒企業(yè)管理層的重視,傳媒企業(yè)也投入了大量的時間、精力和資本進行數(shù)字資產(chǎn)的建設(shè)和維護。數(shù)字資產(chǎn)對傳媒企業(yè)經(jīng)營效率到底有多大影響?我國傳媒業(yè)上市公司經(jīng)營效率有何差異?這些均是本文所要研究的問題。

        本文的主要貢獻主要體現(xiàn)在三個方面:首先是研究視角的創(chuàng)新。傳統(tǒng)研究企業(yè)經(jīng)營效率的視角主要從銷售收入、研發(fā)支出等傳統(tǒng)資產(chǎn)的角度出發(fā)。不同于傳統(tǒng)的研究視角,本文站在傳媒企業(yè)管理層的角度,從數(shù)字資產(chǎn)入手,利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法研究了其對傳媒企業(yè)經(jīng)營效率的影響。其次是研究內(nèi)容的創(chuàng)新。本文針對傳媒企業(yè)的數(shù)字資產(chǎn),從用戶數(shù)據(jù)、商業(yè)模式數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、社會責任數(shù)據(jù)等四個維度構(gòu)建了多個評價指標,并利用傳媒業(yè)上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)進行了實證研究,豐富和發(fā)展了對傳媒企業(yè)經(jīng)營效率的相關(guān)研究。

        二、文獻回顧與述評

        影響企業(yè)經(jīng)營效率的因素非常多,有宏觀方面如財政政策、稅收政策等,有中觀方面如產(chǎn)業(yè)政策等,有微觀方面如產(chǎn)業(yè)集聚、知識資本、環(huán)境規(guī)制、政府補貼、研發(fā)支出、公司治理等??紤]到本文的研究視角,故現(xiàn)只將微觀角度相關(guān)研究成果綜述如下:

        朱乃平等(2 0 1 4)、何志勇(2014)、張葉青(2017)分別運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型測算了我國出版企業(yè)的經(jīng)營效率或資金使用效率,所選取的樣本數(shù)量均不足10家,這些文獻較為詳細地呈現(xiàn)了樣本企業(yè)的經(jīng)營效率,得出的相關(guān)建議在幫助樣本企業(yè)有效提升經(jīng)營效率方面具有一定作用,但是由于樣本企業(yè)數(shù)量少且代表性不強,無法較好地反映出全國出版企業(yè)的整體經(jīng)營狀況及其區(qū)域差異。喬聯(lián)寶和楊海平(2015)、何同亮等(2016)分別考察了26家和16家新聞出版上市企業(yè)的經(jīng)營效率或融資效率,做到了相對全面地涵蓋中國新聞出版上市企業(yè),而且喬聯(lián)寶和楊海平(2015)還以企業(yè)的上市時間與總資產(chǎn)規(guī)模為標準對樣本企業(yè)的競爭力差異作了比較,但是這兩篇文章均是就樣本企業(yè)某一年度的數(shù)據(jù)進行測算,只能反映樣本企業(yè)在某個年度的效率情況,一定時期內(nèi)樣本企業(yè)經(jīng)營效率或融資效率的變動情況則無法體現(xiàn),在幫助企業(yè)改善經(jīng)營狀況方面所提的建議參考性相對欠缺。

        毛狄(2018)運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型評價了14家中國出版企業(yè)2014-2016年的經(jīng)營效率,在樣本數(shù)量和考察時間范圍方面較前兩類文獻均有所改進,但是鑒于上市公司主營業(yè)務(wù)經(jīng)常存在重組或調(diào)整,該文所考察的時間范圍內(nèi)一些樣本企業(yè)的主營業(yè)務(wù)并非僅僅聚焦于出版領(lǐng)域,如“城市傳媒”2015年之前的主營業(yè)務(wù)為純堿、化肥、熱電及相關(guān)精細化工產(chǎn)品的生產(chǎn)、經(jīng)營,2015年重組后才成為從事圖書、期刊、電子音像等出版物的出版發(fā)行業(yè)務(wù)以及相關(guān)新媒體產(chǎn)品開發(fā)運營的文化傳媒企業(yè)。因此,該企業(yè)2014年的經(jīng)營數(shù)據(jù)不能作為出版企業(yè)數(shù)據(jù)加以分析,此類數(shù)據(jù)的使用勢必會影響分析結(jié)果的準確性。楊曉琳(2017)、韓東林和夏傳偉(2018)、陳羽潔等(2018)等多篇文獻分別就一定時期內(nèi)中國31個省份有關(guān)文化產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行了定量分析,并考察了不同區(qū)域文化產(chǎn)業(yè)的效率或全要素生產(chǎn)率,以及對其造成影響的因素。借鑒該類文獻在樣本選取上的做法,本文選定中國31個省份2013-2017年出版物印刷業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行分析,考察各個省份出版物印刷業(yè)的經(jīng)營效率及其存在的省際差異。

        通過對文獻的收集和整理,可以發(fā)現(xiàn)不同的專家學(xué)者從不同的角度進行了大量的研究,得出了豐碩的成果,但也存在如下不足:(1)隨著我國數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展,數(shù)字資產(chǎn)的重要性越來越凸顯,但目前研究數(shù)字資產(chǎn)的文獻稍顯不足;(2)數(shù)字資產(chǎn)是傳媒企業(yè)一項非常重要的資產(chǎn),傳媒企業(yè)也投入大量的資源進行相關(guān)資產(chǎn)建設(shè),而數(shù)字資產(chǎn)對傳媒企業(yè)經(jīng)營效率到底有何影響,理論界尚未站在數(shù)字資產(chǎn)的角度研究其對傳媒企業(yè)經(jīng)營效率的影響,這既是本文的貢獻,也是本文的創(chuàng)新點之一。

        三、研究方法

        數(shù)據(jù)包絡(luò)分析( D a t a Envelopment Analysis,DEA)是一種非參數(shù)統(tǒng)計方法,其使用線性規(guī)劃比較決策單元之間的相對效率,進而衡量具有相同類型的多投入、多產(chǎn)出的決策單元是否技術(shù)有效和規(guī)模有效。該方法于1978年由美國運籌學(xué)家Charners & Cooper提出并加以發(fā)展,目前已在包含出版業(yè)在內(nèi)的多個行業(yè)廣泛應(yīng)用,是較為主流的效率評價方法。

        DEA模型中最基本的是CCR模型,其假定規(guī)模報酬不變(Constant returns to scale, CRS),用于評價不同決策單元的綜合效率,即行業(yè)或企業(yè)在當前產(chǎn)出水平下理想的最小投入與實際投入的比率。Banker, Charners & Cooper等(1984)在CCR模型的基礎(chǔ)上加以改進并提出了BCC模型,體現(xiàn)為放松了CCR模型的假設(shè)條件,使之由規(guī)模報酬不變改為規(guī)模報酬可變(Variable returns to scale, VRS),用于評價不同決策單元的純技術(shù)效率,反映行業(yè)或企業(yè)對各項生產(chǎn)技術(shù)運用的有效程度。BCC模型使得綜合效率可以進一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。其中,規(guī)模效率為綜合效率和純技術(shù)效率的比值,反映行業(yè)或企業(yè)當前平均規(guī)模對投入與產(chǎn)出的影響程度。每一類DEA模型都存在投入導(dǎo)向型、產(chǎn)出導(dǎo)向型和徑向型三種表現(xiàn)形式,其中,投入導(dǎo)向型即投入最小化,測算決策單元在產(chǎn)出不變的前提下,投入可以減少的空間;產(chǎn)出導(dǎo)向型即產(chǎn)出最大化,測算決策單元在投入不變的前提下,產(chǎn)出可以增加的空間;徑向型即同時實現(xiàn)投入最小化和產(chǎn)出最大化,測算在投入減少和產(chǎn)出增加的前提下,相關(guān)決策單元的改進空間。本文基于投入導(dǎo)向型,規(guī)定產(chǎn)出要素固定,不同決策單元尋找在既有產(chǎn)出組合背景下如何實現(xiàn)投入最小化,符合我國傳媒業(yè)在競爭日益激烈的背景下降低生產(chǎn)成本以提升經(jīng)營效率的訴求。

        假設(shè)有K個被評估單元,在生產(chǎn)技術(shù)T的條件下,每個被評估單元使用N種投入(x)生產(chǎn)M種產(chǎn)出(y),本文的生產(chǎn)技術(shù)T表示為式(1):

        第一,在規(guī)模收益不變(CRS)的假設(shè)下,基于投入導(dǎo)向型的CCR模型構(gòu)建如式(2):

        第二,在規(guī)模收益可變(VRS)的假設(shè)下,基于投入導(dǎo)向型的BBC模型構(gòu)建如式(3):

        第三,由式(2)和式(3),得到了決策單元綜合效率和純技術(shù)效率的數(shù)值,兩者之間的比值即規(guī)模效率,如式(4)所示:

        第四,決策單元規(guī)模過大或過小均會造成規(guī)模效率損失,式(4)所得數(shù)值僅表明其規(guī)模效率是否處于最佳水平以及尚有多少提升空間,但無法判定決策單元是處于規(guī)模報酬遞增還是規(guī)模報酬遞減階段。評估決策單元的規(guī)模報酬變化情況,需要參照式(2)CCR模型中權(quán)重系數(shù)λk的值:

        四、實證研究

        (一)樣本數(shù)據(jù)

        本文的研究樣本期為2018-2021年,研究樣本期比較短的主要原因是本文所采用的指標是與數(shù)字經(jīng)濟密切相關(guān)的數(shù)字資產(chǎn)指標,這些指標都是最近幾年才能收集到。研究樣本為傳媒業(yè)的A股上市公司。在樣本公司選擇時,本文按照如下原則進行了剔除:(1)考慮到部分上市公司年報信息不完全以及指標數(shù)據(jù)不完全性,選擇樣本時進行剔除;(2)考慮到部分傳媒企業(yè)各項數(shù)據(jù)量級較小,在后續(xù)計算中可能影響擬合結(jié)果,因此也予以剔除;(3)剔除ST上市公司,本文最終選取41家上市公司作為研究樣本,有效數(shù)據(jù)164條。上市公司指標數(shù)據(jù)中,用戶數(shù)據(jù)信息來自于易觀千帆手機APP;渠道數(shù)據(jù)信息采集自iOS 和Android 手機應(yīng)用市場評分欄以及部分統(tǒng)計年鑒;業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與社會責任信息取自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫;對傳媒企業(yè)市值估算所需的數(shù)據(jù),來自于同花順網(wǎng)站。

        (二)投入和產(chǎn)出變量界定

        1.投入變量。影響企業(yè)經(jīng)營效率的因素有很多,但大部分是從傳統(tǒng)視角進行的研究。閆鄒先等(2018)提出應(yīng)當從顧客資產(chǎn)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和知識產(chǎn)權(quán)等三個方面來考慮數(shù)字資產(chǎn)的構(gòu)架?;谇叭说难芯?,本文對該架構(gòu)進一步深化和優(yōu)化,提出從用戶數(shù)據(jù)、商業(yè)模式數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、社會責任數(shù)據(jù)四個方面構(gòu)建數(shù)字資產(chǎn)。在具體指標方面,用戶數(shù)據(jù)包括客戶數(shù)量、年均客戶增長率等;商業(yè)模式數(shù)據(jù)包括行業(yè)排名、行業(yè)進入壁壘等;業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括高學(xué)歷員工占比、專利數(shù)量等;社會責任數(shù)據(jù)包括品牌價值、企業(yè)社會責任等。在考慮數(shù)據(jù)可獲得性的基礎(chǔ)上,以能夠保持被評估傳媒企業(yè)之間一致性和反映被評估傳媒企業(yè)基本特征為依據(jù),本文從中選取銷售客戶數(shù)量、行業(yè)排名、高學(xué)歷員工占比、專利數(shù)量、品牌價值、企業(yè)社會責任等作為投入變量,具體指標相關(guān)描述如下:

        (1)客戶數(shù)量:選擇這一指標的原因,一方面是因為傳媒企業(yè)擁有的銷售客戶數(shù)量能夠直接反映傳媒企業(yè)既有的市場規(guī)模;另一方面,從未來發(fā)展角度考慮,任何傳媒企業(yè)發(fā)展都需要占有消費者,消費者數(shù)量的多少也在一定程度上決定了企業(yè)未來的發(fā)展?jié)摿?。因此,本文采用銷售客戶數(shù)量作為用戶數(shù)據(jù)這一維度的衡量指標。

        (2)行業(yè)排名:企業(yè)的行業(yè)排名反映了企業(yè)在某一行業(yè)的地位,反映了企業(yè)的綜合實力。

        (3)高學(xué)歷員工占比:該指標為本科及以上學(xué)歷員工占總員工數(shù)的比例。高學(xué)歷員工占比在某些程度上與傳媒企業(yè)的創(chuàng)新能力有很大的關(guān)聯(lián)。高學(xué)歷員工能顯著促進傳媒企業(yè)更多地參與研發(fā)與創(chuàng)新活動,幫助傳媒企業(yè)擴大市場規(guī)模,提高傳媒企業(yè)經(jīng)濟效益,是傳媒企業(yè)一項非常重要的資產(chǎn)。

        (4)企業(yè)社會責任:企業(yè)社會責任也是企業(yè)一項非常重要的數(shù)字資產(chǎn),它對于樹立良好的社會形象,促進與政府、社會公眾關(guān)系,提升企業(yè)、產(chǎn)品的社會認知度,減少宣傳、公關(guān)費用,促進市場占有率擴大,增強員工凝聚力都具有非常正面的影響。

        2.產(chǎn)出變量。一般來說,衡量企業(yè)經(jīng)營效率的指標主要有凈資產(chǎn)收益率、成本利潤率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等,考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和研究指標的一致性,產(chǎn)出變量本文采取樣本傳媒上市公司2018-2021年的成本凈利潤率。

        五、實證結(jié)果分析

        (一)描述性統(tǒng)計

        首先,對本文主要變量的極小值、極大值、標準差進行了描述性統(tǒng)計,描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示??梢园l(fā)現(xiàn),社會責任的離散程度最高,尤其是創(chuàng)業(yè)板社會責任的離散程度尤為明顯,其標準差高達158.41;品牌價值的離散程度也非常高,尤其是中小板其標準差高達143.09,說明存在著異常值。行業(yè)排名、成本凈利率和專利數(shù)量這三項指標的離散程度最小,其標準差都在可接受的程度,說明這兩個指標的變量分布比較均衡,不存在明顯的異常值。

        表1 不同類別傳媒企業(yè)投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計

        (二)實證結(jié)果分析

        由于品牌價值和社會責任這兩項數(shù)據(jù)存在異常數(shù)據(jù),為了減少異常數(shù)據(jù)對分析結(jié)果的影響,本文對這兩項異常數(shù)據(jù)進行了剔除,通過對樣本數(shù)據(jù)進行測算,本文得出2018-2021年我國41家傳媒上市公司綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值和排名,以及樣本期內(nèi)的41家傳媒上市公司的規(guī)模報酬變化情況,結(jié)果如表2所示。

        表2 不同規(guī)模上市公司總體綜合效率變化及排名情況【節(jié)選】

        從表2可以發(fā)現(xiàn),金逸影業(yè)、光線傳媒、大晟文化、驊威文化這四家上市公司其綜合效率最高,其可能的原因在于作為行業(yè)領(lǐng)先者,這幾家上市公司率先提出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型和重塑。例如金逸影業(yè)近幾年秉承“用戶為王”的理念,重點布局高端院線產(chǎn)品線,打造差異化戰(zhàn)略,取得了良好的績效,這一點從公司的股價也可以驗證;表現(xiàn)較差的是電廣傳媒,其可能的原因在于,作為中國傳媒第一股,其數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路比較緩慢,更多依靠傳統(tǒng)的資產(chǎn)來贏得市場,可以預(yù)期其未來的發(fā)展可能會遇到困難。

        從表2中還可以發(fā)現(xiàn),不同板塊的傳媒業(yè)上市公司其經(jīng)營效率差異比較明顯。總體來說,創(chuàng)業(yè)板上市公司經(jīng)營效率水平優(yōu)于中小板上市公司,中小板上市公司經(jīng)營效率水平優(yōu)于主板上市公司。進一步研究發(fā)現(xiàn),創(chuàng)業(yè)板上市公司經(jīng)營效率水平差異很大,光線傳媒、新文化、金逸影業(yè)這3家上市公司的綜合經(jīng)營效率均為1,在所有的樣本公司中排名第一,而中文在線、幸福藍海的綜合經(jīng)營效率僅分別為0.1625和0.2146,排名靠后;同時,對于中小板上市公司來說,其公司經(jīng)營效率水平離散程度也很大,金逸影業(yè)其經(jīng)營效率水平在所有的樣本公司中排名第一,而同樣處于中小板的完美世界排名卻是比較靠后,只排在第30名。

        上市公司可以通過采用新技術(shù)等技術(shù)提升經(jīng)營效率,也可以通過增加投入等規(guī)模指標提升經(jīng)營效率水平。為了更好地分析不同上市公司的經(jīng)營效率差異情況,本文進一步利用DEA模型對其效率進行了分解,得出樣本公司純技術(shù)效率的差異情況和規(guī)模效率的差異情況,具體見表3和表4。

        表3 純技術(shù)效率表(2018-2021,VRS)

        表4 規(guī)模效率表(2018-2021,SEC)

        從表3可以發(fā)現(xiàn),大部分傳媒業(yè)上市公司的技術(shù)效率表現(xiàn)都比較好,在現(xiàn)有的技術(shù)條件下改進空間有限。這可能的原因在于本文的選擇是數(shù)字資產(chǎn),而這些公司比較重視的是客戶、高素質(zhì)員工、社會責任等。

        從表4可以發(fā)現(xiàn),傳媒業(yè)上市公司規(guī)模效率存在著巨大的差異,金逸影業(yè)、新文化等公司的規(guī)模效率已經(jīng)達到最優(yōu)為1,幾乎沒有改進的空間;而電廣傳媒、長江傳媒綜合規(guī)模效率僅分別為0.1078和0.0917,說明規(guī)模效率還存在較大的改進空間,公司規(guī)模還有很大的發(fā)展空間。

        六、研究結(jié)論

        數(shù)字資產(chǎn)是傳媒企業(yè)的一項非常重要的資產(chǎn),隨著我國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的快速發(fā)展,傳媒企業(yè)都在進行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和升級,形成大量的數(shù)字資產(chǎn)。本文以2018—2021年我國傳媒業(yè)上市公司為研究樣本,使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法檢驗了數(shù)字資產(chǎn)對傳媒企業(yè)效率的影響。研究發(fā)現(xiàn):(1)我國傳媒業(yè)上市公司企業(yè)效率呈遞增態(tài)勢;(2)在不同性質(zhì)的企業(yè)構(gòu)成中,創(chuàng)業(yè)板上市公司的效率最高,中小板上市公司的效率次之,主板上市公司的效率最低;(3)總體來說,目前我國傳媒業(yè)上市公司經(jīng)營效率在技術(shù)角度表現(xiàn)良好,在規(guī)模角度則有很大的提升空間。

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