我国物流上市企业规模效率及影响因素研究，本文主要内容关键词为：企业规模论文,效率论文,因素论文,物流论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
文章编号：1002-1566(2013)03-0511-10
0 引言
由于行业特点和运营特性导致了物流业具有很强的规模经济特征，而相关人士却认为中国物流企业大都并未达到规模经济[1-2]。根据WTO协定，2005年底中国物流市场全面开放，面对跨国物流企业的规模优势，国内企业的发展前景令人担忧。特别是金融危机以来，中国物流企业正受到前所未有的考验和挑战。实物量增速回落，需求急剧减少。物流企业的利润空间不断被挤压，以部分重点企业为例，中铁现代物流有限公司从2008年10月开始，前十位客户物流量同比下降30％以上。甚至有的地区出现了大批退出物流行业的现象[3]。这不仅阻碍了物流企业的进一步成长，也对经济发展产生不利影响。如何在物流市场全面开放、金融危机影响日渐深入的背景下，保持和提高中国物流企业的竞争优势就显得尤为紧迫和重要。
这一问题已经引起政府的高度重视，从2004年开始包括《关于促进我国现代物流业发展的意见》等一系列大政方针的出台，就是为了改善中国物流行业的环境，降低物流企业经营成本，提高营运效率，增强物流企业的竞争力[4]。因此，对我国物流企业规模效率进行测度并对其影响因素进行研究具有十分重要的现实意义。
1 文献综述
对于规模经济，国内学者大多关注特定产业内企业的规模经济生产情况及其影响因素方面。所关注的产业以钢铁业和银行业为主，尚没有发现物流行业的研究。
对钢铁业规模效率的研究较多。焦国华等(2007)[5]以57家代表性钢铁企业为研究对象，利用DEA模型测算了它们的相对效率和规模效率，实证结果显示我国钢铁工业并不存在显著的规模经济特征。夏绍模，张宗益和杨俊(2009)[6]对我国钢铁主营上市公司2005年、2006年的规模效率做了研究，结果发现，年产粗钢200万吨以上的上市公司大多规模有效，结论支持上市钢企通过整体上市、扩大规模，提高规模收益；认为不断提高产业集中度是我国钢铁产业发展的优先选择。
相当多的学者对银行业的规模效率问题做了深入的研究。王聪和谭政勋(2007)[7]以我国商业银行为研究对象，借助随机前沿法SFA模型，分别测算了其在1990-2003年的规模效率和X-利润效率等指标，在此基础上还考察了产权制度、市场结构与宏观背景对效率水平的作用程度和作用机制。研究发现，宏观变量中，固定资产投资增长率的影响最大，实证分析还显示股份制银行与国有银行差异的关键在于产权制度，商业银行效率还受到来自市场竞争程度的显著影响；需要注意的是在对商业银行效率产生作用的过程中，产权制度和市场竞争程度之间是互补关系。
袁桂秋和张玲丹(2010)[8]在利用DEA计算我国制造业上市公司的规模经济效益基础上，实证分析了2000-2006年间我国制造业上市公司规模效益影响因素，发现良好的宏观经济环境容易产生规模经济效益；企业的规模经济具有较强的路径依赖性。
众多学者对物流业运营效率的研究同样取得很多成果。国外如Hokey(2006)[9]、Shao Wei Lam(2009)等[13]。他们都采用DEA模型，分别考察了美国物流企业的效率和亚太主要机场包括成本效率在内的运营效率问题，基于测算结果又分析了效率的影响因素问题。前者关注的是服务绩效及服务广度，而后者则考察了外部宏观经济与价格因素对效率的影响。
国内如张宝友等(2008)[10]、邓学平等(2008，2009)[11-12]以中国上市物流公司为研究对象，分别考察了技术效率、综合效率和纯技术效率等指标的总体平均情况，变化趋势。张宝友等还比较了几大地区上市物流公司效率的大小排序，如珠三角好于长三角，长三角好于环渤海。邓学平则利用2006年55家上市物流公司的财务报表研究了企业规模与效率的关系，认为大企业并没有显著的效率优势，且影响物流企业生产效率的主要因素是企业生产成本。
综上所述，国内外学者已做过不少成果，但没有对物流上市企业的规模效率进行系统研究，更没有对影响物流上市企业规模效率的因素进行分析；物流效率方面的文献多是截面数据或时间较短。因此，本文尝试分析物流上市企业规模效率的变化情况与影响因素，以期更加清晰地考察引起我国物流上市企业规模效率高低差异的主要原因，探寻进一步提升我国物流上市企业规模效率的对策。
以下内容将分三个步骤，先基于DEA模型测算1999-2009年中国物流上市企业的规模效率，再通过文献分析和试算关注物流上市企业规模效率的影响因素，最后分析结论给出建议。
2 研究方法
2.1 方法介绍
非参数数据包络分析方法的优势已经被广泛认可，本文将充分发挥其适合多投入和多产出情况下的规模收益分析、无需建立具体的生产函数、不考虑量纲等较其他规模经济效率计算方法有明显优势的特性，计算物流上市企业的规模效率指标值。
Chames等于1978年提出DEA方法，通过设计一条数据包络曲线，根据各个决策单元与包络曲线的距离评价各个决策单元间的相对有效性。BCC模型以及CCR模型是当前应用较为广泛的，适合于解决“规模报酬变动”与“规模报酬不变”假设下的决策单元有效性问题，由于已有研究非常之多，下文只介绍基本原理，不再赘述其详细的思想[14]。
通过CCR模型测算得到的效率值是技术效率值，可以进一步通过对技术效率拆分，分别得到规模效率与纯技术效率(二者的乘积就是技术效率)。其中可由BCC模型计算得到纯技术效率值，在此可以对公式做一个调整：规模效率值=技术效率/纯技术效率。当所研究的决策单元恰好位于最适合的规模效率水平时，其规模效率值就等于1；当决策单元处于规模无效率的水平时，则意味着规模效率值小于1。规模效率值只是实证结果的一部分，由于规模报酬存在递增、递减或不变三种状态，因为对决策单元即物流企业而言有着很重要的经济含义，关系到未来的投入再生产的数量等重大决策，所以决策单元规模报酬状态的确定对于实证结果很关键，需要根据相应指标参数来进一步衡量是物流企业是处于不变、递增还是递减状态。
规模效率衡量企业在长期成本曲线的最低点上(即处于最佳规模)生产时成本减少的水平。如果产出增长率高于成本增长率，则该物流企业处于规模有效率状态，通过扩大规模可以使效率更佳；如果产出增长率低于成本增长率，则该物流企业处于规模无效率状态，规模扩大会造成资源浪费；如果产出增长率等于成本增长率，则该物流企业处于常数态规模效率。
2.2 研究对象与指标选取
物流业种类众多，涉及运输、仓储、配送等，且大多数物流上市企业从事多个行业的经营，因此物流上市企业的筛选是重点，更是难点。《2009中国物流行业年度报告》对物流行业已经做出明确的定义：物流业是涉及多个部门的第三服务性产业，又是国民经济的基础性产业，通常有两种分类标准：一种是大行业划分。包括交通运输业、储运业、通运业和配送业；第二类是小行业。如沿海船运业、托运业、远洋货运业、运输代办业、铁道运输业、起重装卸业、汽车货运业、航空货运业、快递业、集装箱联运业、拆船业、仓库业、拆车业、集装箱租赁业、内河船运业、托盘联营业、中转储运业等。本文根据小行业方法筛选物流上市企业。
上市物流企业数据的取得有一定的困难，因为国内上市物流企业大多是多元化经营，业务众多，而财务报表中没有体现其物流业务的具体数据，无法做出精确的计算，但本文将根据以下原则争取得到较为准确的数据来源。首先检查物流企业主业是否清晰，研究时段企业性质是否发生根本性变化，各项财务数据是否齐全；第二，查阅主页以确定其所属板块，根据公司年报、半年报判断从事领域是否属于物流，并根据物流子公司的数量等条件再做判断。最终得到28个上市公司包括港口码头、集装箱类；内河、远洋、近海运输类；机场类和铁路运输类等，还包括了1家ST公司，所选的上市公司样本在我国物流企业中有相当的代表性，也最大限度地满足了DEA决策单元是相同产业的企业的要求(数据来自于国泰安数据库：包括1999-2009年各年年末28家公司的资产负债表、现金流量表和利润表，部分数据来自巨潮网)。计算软件为DEA-Solver 3.0、SPSS 12.0专业版和Eviews 6.0。
通过对表1相关文献中选取的投入产出指标的总结和梳理，可以发现投入产出指标的选择比较明确和统一，本文再经过比较试算，最终得到本文的投入产出指标。投入指标3个：平均总资产、营业成本、销售费用加管理费用。产出指标：主营业务收入和净利润。对物价因素的处理方法，参照了涂正革和肖耿的方法[17]。满足DMU个数应为所考虑的投入与产出项个数和的5倍或5倍以上。计算采用DEA-SOLVER 3.0计算得到，由于试算中规模效率为1的单位较多，又采用超效率模型计算。
3 我国物流上市企业规模效率水平及动态变化
表2给出了28家物流上市企业1999-2009年规模效率均值，规模效率平均为0.784，尚有21.6％的改善空间。11年中规模效率均值大体呈M形曲线特征。2000年规模效益均值0.759，2002年升至0.825，随后跌至2005年的0.688，2008年又上升到0.837，2010年降为0.774。总体来看，规模效率值的变化态势是波动中上升，发展历程明显带有宏观经济烙印。
“十五”阶段，经济快速增长，特别是2002年，国内出现住房、汽车、通信、旅游等消费新亮点，外商投资和外贸出口的强劲增长，在出口和固定资产投资增速上升的带动下，工业产出增速持续上升，这些因素都增强了企业对物流投资有效回报的信心。2003年物流经营受到“非典”干扰，随后几年在国家改善宏观调控政策的影响下，经济发展进入平稳增长阶段，社会物流总规模增长减缓，物流供求偏紧的状况有所缓解。
“十一五”初期，物流业全面入世，在与外资企业的竞争中，28家上市企业的规模效率有显著上升，引入竞争机制提供了和世界先进物流企业交流的平台，促进了国内物流企业规模的改善，其间国家的政策支持也不可或缺，特别是2007年物流行业发展环境进一步优化，与各行业、特别是制造业的融合进程加快。2008年开始落实“十七大”做出的战略部署，迎接奥运会的召开，但也受到自然灾害和金融危机的严重影响。2009年的由美国爆发的金融危机对中国物流业影响不断加强，冲击也正在进一步加深。结合我国经济运行和物流发展的实际，物流企业将进入增长趋缓、结构调整同时市场波动大、经营风险大的发展阶段[18]。
由表2还可知，总资产有显著上升的趋势，2005年前缓慢增长，2006-2008年规模增速加快，2009年至今增速放缓。规模效率值标准差平均值为0.273，2001年达到最大的0.329，2009年降至0.233，总体而言，离散程度没有扩大的趋势，但离散程度较大。本文认为这可能是由以下原因导致的，物流行业包括了众多子行业，虽然都属物流，但经营特点还是有显著差异的，且服务的社会对象在生产、消费，经营能力方面均有较大区别，直接影响经营效率的离散程度较大。
表3列出了历年规模效率位居前沿面或排名前三位的物流上市企业，括号内是其规模效率值和资产总额。11年中只有14家企业达到规模有效，与钢铁等制造业企业相比(文献[6-7]的计算结果)，我国上市物流企业还需要进一步改善经营规模。将表3与表2对照，2000年、2008年规模效率相对有效的企业中只有一家资产规模在平均资产水平以上；2002年则有3家；2001年、2003-2006年都是2家；2007、2009和2010年规模有效企业总资产都低于平均资产。统计发现，历年规模相对有效企业资产规模在均值以上的有15家，而低于平均资产规模的18家。规模效率历年均值排名最后三家企业是ST炎黄、中海发展、上海机场。ST炎黄11年均值仅有0.235，平均资产规模1亿；中海发展0.449，平均资产规模132.5亿；上海机场0.497，平均资产规模95.7亿。综上所述，总资产并不是规模效率的决定因素，大型物流企业并不比中小物流企业具有更为明显的规模经济效应，特别受金融危机影响的近两年，大型物流上市企业甚至处于不利地位。
表4给出了按公司注册地划分的主要经济发达地区物流上市企业规模效率均值表。环渤海地区有渤海物流、中国中期、山航B、铁龙物流、锦州港、外运发展、天津港、营口港8家公司，长三角地区有上海机场、上港集团、长航油运、外高桥、亚通股份、中储股份、宁波海运、中海发展8家公司，珠三角有深赤湾A、盐田港、深圳机场、中集集团、中远航运5家公司，福建地区有厦门港务、厦门空港2家公司。可以看出，福建地区的物流企业规模效率均值较高，特别是2007年后，其规模效率位居所有地区前列，这除了所选对象(港口和机场)的特殊性外，主要是受两岸关系好转，大三通实现的有利影响。环渤海地区则依靠环渤海沿线经济带的快速发展、港口优势实现物流资源的高效配置，而珠三角和长三角等传统发达地区物流规模效率有所下降。
4 我国物流上市企业规模效率影响因素分析
前文评价了我国物流上市企业的规模效率，下面将要揭示其主要影响因素，以便促使我国物流企业在今后的经营活动中，着力从这些因素入手，也为相关部门政策的出台提供针对性建议，最终提高物流企业的规模效率。
对上市企业效率的影响因素的研究一般多选择财务指标，如袁晓玲(2009)[19]研究商业银行全要素生产率影响因素时，就以资产市场份额、自有资本比率、贷款质量、银行配置、资产费用率、创新能力、营业分支机构数和产权变量等8个微观内部变量为自变量构建模型。袁桂秋(2010)[20]采用资产收益率、市盈率、股权集中度测度了制造业上市企业的规模效率影响因素问题。本文借鉴已有文献的思想，综合考虑上市物流公司获取现金能力、成长能力、营运能力、获利能力、偿债能力等多方面的因素，最终得到了19个指标，见表5。
这里参照张毅等考察竞争战略对上市物流公司财务指标影响一文中(2012)[21]对财务指标数据的处理方法。首先将各指标分为效益型、成本型，划分标准为各指标的会计含义。再对数据进行规范化处理(刘树林和邱菀华[22])，得到有序信息表。接下来对数据进行离散化处理，软件为Rosetta，所选取算法是Equal frequency binning。最后面对的就是属性约简的问题，由于财务指标是有偏好信息的，经典粗糙集方法只适合处理等价信息，不太适合本文的研究初衷和文章背景，故这里将采纳Greco[23]等人提出新的多准则有序分类问题的粗糙集方法的思想，该方法充分考虑现实中存在的标准属性的偏好信息问题，通过建立序信息系统来解决如何筛选重要财务指标这一难题。具体运算将依据王峰[24]等的研究成果，即序信息系统的启发式属性约简算法，采用C-Sharp语言编写约简程序对财务指标进行属性约简。
以下步骤采用张毅等[25]考察上市物流公司成本效率影响因素的步骤和方法，之所以完全借鉴该文思想是出于以下考虑，首先规模和成本是不可分割的两大主题，有着紧密的内在经济关联，规模效率的提高意味着成本效率也会随之改善，最为重要的是研究对象都是上市物流企业，对于同一研究对象，影响因素的选择应是一致的；且关于属性约简的结果并不是针对成本效率进行的，而是对物流上市企业整体经营情况的判断，所以该文的结论对于本文研究是具有普适性的。
经由比较最近五年各个上市物流公司财务指标约简结果，得到以下结论，TAT即总资产周转率和RTR应收账款周转率的属性重要度均占到30％以上(限于篇幅不将约简结果列出)，而获利能力与盈利能力财务指标的属性重要度很低，对物流企业而言相对不重要。故总资产周转率和应收账款周转率成为笔者考虑的两大内部影响因素指标。同时借鉴文献10的UNIQ，即产品独特性；AROA，即行业平均资产收益率；SE(-1)，即前期规模效率；MONO，即地区行政垄断指数。初步的回归结果显示对于上市物流企业而言，下列指标前期规模效率、应收账款周转率中以及行业平均资产收益率对本文的研究对象上市物流公司的规模效率没有显著影响，因此本文将重点考察MONO地区行政垄断指数、UNIQ产品独特性、TAT总资产周转率对上市物流企业规模效率的影响。
行业行政垄断指数(MONO)。张毅等学者考察过该变量对物流企业成本效率的作用，结果是显著的。对于物流企业规模效率是否也存在同样作用是笔者想要了解的。经营许可证的案例最能说明目前我国物流业“条块分割、政出多门”的问题。物流企业若想获得某部门、省份、城市和某种运输方式的多个经营许可证，必须分别向不同的部门、省份、城市和运输管理部门提出申请。铁路、航空、交管、公路、税收、港口、工商等各个机关和部门对物流的某个环节都有干预权和管理权，由来已久的问题长期得不到有效破解，分散必然造成集约化和专业化优势无从发挥；物流企业规模经营的效应难以实现。
这里借鉴余东华(2008)[26]的研究成果，参考制造业行业受保护程度指数计算方法，测算了1999-2009中国物流业行业受保护程度指数，具体方法见原文献(赋权情况直接应用原文献的思想)。
产品(服务)独特性(UNIQ)指标。国内物流企业大多数是小规模、实力弱的中小物流企业，能提供的仅仅是较为单一的物流服务，较长的一个阶段内是无力提供完整的配套物流服务的，至于服务增加值的提升更是无从谈起。而另一方面，跨国物流企业技术优势和成本优势明显，迫使国内大多数物流企业不得不进行惨烈的价格竞争。过去那种仅凭成本要素低廉价格的发展模式和战略正在受到前所未有的严峻挑战。提升物流服务水平的独特性和附加价值已经为中国物流企业发展关键所在。借鉴肖作平(2004)的思想，用产品(服务)独特性=销售费用/营业收入度量该指标。
借鉴相关研究，本文采用面板回归方法考察了1999～2009年间我国物流上市企业规模效率的影响因素。
依照前文的理论分析，影响我国物流上市企业规模效率的回归模型设定为以下形式：
检验结果显示应建立固定效应模型，Hausman检验则表明考察上市物流企业规模效率的影响因素的回归模型应当采取固定效应。结合上文数据，采用Eviews 6.0计算得到回归结果，如表7所示。
由回归结果可知，该回归模型的解释力在81％以上，反映了本文选择的相关变量还是较为合适的，进一步的，经由实证结果可作进一步的分析。
1)首先观察常数项，系数是0.7934，为正，且数值较大，这在相关研究中也是常见的，说明了还有未加入的宏观因素，且该因素对物流企业的规模效率的影响更为重要和显著。
2)产品独特性UNIQ变量的系数为0.0465，为正并且通过显著性检验。该结果反映了产品独特性对规模效率的显著正向影响，同时也进一步证实了相关研究的结论，即物流企业服务的独特性越强，越有利于物流企业规模效率的改善和提高。
3)对于变量地区行政垄断指数(MONO)，其系数为-0.3798，为负并且t值为-14.2562，反映了“行业行政垄断”对规模效率是显著的负向作用。这一结果证实了本文的猜测，与相关研究结论的再次吻合，又一次深刻的反映和验证了当前物流业不合理的行政管理体制对物流企业效率的显著不利影响，无论是规模效率还是成本效率都无法幸免，物流业行政体制改革迫在眉睫，也势在必行。
4)最后一个影响因素，TAT-总资产周转率，其回归系数是0.1008，为正通过显著性检验，该结果是符合预期的，因为流通经济学认为流通利润取决于流通总量和流通速度，在流通总量一定的情况下，提高流通速度是获取流通利润的主要途径，而总资产周转率反映了物流企业全部资产的管理质量和利用效率，充分体现了流通速度的含义。当然周转次数越多，显示其周转速度越快，周转速度越快，说明其营运能力就越强，物流企业的经营规模自然也就越大。
简而言之，近十年来我国经济总体仍保持高速增长态势。经济形势的稳定繁荣给为物流企业创造了良好的生存环境。产品独特性对规模效率的显著正向作用深刻说明了仅限于提供基本的物流服务是难以提升物流企业规模效率的。行政垄断的弊端已经十分突出，导致多式联运为基础的现代化物流服务和物流企业规模化的发展无从谈起。面对日益复杂的客户需求和具有高附加值的物流活动时，物流企业既要提供高附加值的独特服务，又要提高资金周转效率才能应对挑战。
5 简要结论与建议
本文研究发现28家物流上市企业规模效率11年均值为0.784，有进一步提升的空间；总资产规模较大的物流企业并不具备规模效率方面的优势；总资产周转率与规模效率成正比，产品独特性与规模效率成正比，行业垄断程度制约物流企业规模效率的提升。
相应建议：
1)资产规模不是物流企业规模效率的决定因素。虽然我国物流企业规模较小、资源利用效率不高，无法实现集约化、网络化的物流运作。但一味追求扩大规模并不会带来规模经济效益。规模应当根据市场的性质而规模应当根据市场的性质而确定。正如鹤田俊正指出的：“与别国比较企业规模的大小，完全没有什么经济学意义”。对物流业管理不能盲目提高产业集中度，应在产业集约和有效竞争之间保持平衡。忽视市场的特殊性，反而有可能出现大规模企业缺乏经济效益的情况[26]。
2)以协调不同运输方式为改革重点。西方国家都将相关主管机构合并为统一的运输或交通主管部门。英国为环境、运输与地区发展部，法国为公共工程、住宅、国土规划与运输部，日本为国土交通省。不同运输方式在枢纽和中心城市上的连接同运输部门分割的矛盾是问题根源所在。中央已经做出了相应改革，2008年3月23日，新组建了交通运输部，但相对而言，仍有进一步改进的空间，区域间和跨地区的协调工作仍有待于完善。总之，只有形成一个地区、部门统一、协调科学、合理的物流业政策制度环境，才能提高物流业的规模效率及社会经济效益，才能为我国制造业产业升级和经济结构调整提供重要保障。
本文的研究价值在于提出我国上市物流公司规模效率问题，为企业有效提高规模效率和推进创新提供了思路，为相关部门制定物流政策提供启示。