基于超效率CCR-DEA模型的我国物流上市公司效率评价，本文主要内容关键词为：效率论文,上市公司论文,模型论文,评价论文,物流论文，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。
一、引言
近年来，我国物流业发展迅猛。据中国物流与采购联合会统计，2007年全国物流总额270亿元，同比增长62.2％，增加值同比增长20.3％，增幅比上年同期提高5.5个百分点，物流增加值占服务业增加值的比例由17.1％提高到17.6％。我国物流业的快速增长表明经济增长对物流需求越来越大，经济发展对物流的依赖程度也越来越高。但是物流成本过高依然是制约物流业乃至整个国民经济运行的瓶颈。2007年，全国社会物流总费用占GDP的比率达18.4％，明显大于发达国家水平。这说明我国物流处于一个较低的水平，有巨大的发展空间。自2005年我国物流业全面对外开放以来，跨国物流企业凭借雄厚的资本、先进的物流设施及丰富的物流企业管理经验大举抢滩中国内地市场，使本来就处于较低发展水平的我国本土物流企业面临更加严峻的挑战。在这样的背景下，提高本土物流企业的效率，对于加快我国物流业的发展，推动我国产业结构合理化和提高我国物流企业在国际市场上的竞争力都具有十分重要的现实意义。
物流企业效率问题实际上研究的是一个物流企业实现投入最小化或产出最大化的问题。从国内外相关研究看，分析物流企业效率的方法主要有参数化方法和非参数化方法。参数化方法主要有随机边界函数法（SFA）、自由分布法（DFA）和厚边界函数法（TFA）（Cullinane,et al.,2002）。这些方法原理相似，主要差别在于误差的假设不同。一些学者曾运用这些方法对港口物流企业效率进行了评价，如Liu（1995）采用港口企业的人均工资、账面固定资产／总资产作为投入指标，总吞吐量作为产出指标，借助随机边界函数分析（SFA）建立了港口企业效率评价模型（Stainer,2000）。参数化方法的特点是考虑了随机误差，但是假设的边界函数具有主观性，函数形式的准确性对效率值有相当影响。非参数化方法最典型的是数据包络分析法（DEA），Tongzon（2001）、Min等（2005）运用DEA方法对国际集装箱港口的效率进行了评价，Min等（2006）运用该方法对美国典型第三方物流企业的竞争力进行了衡量。Zhou等（2007）选取固定资产净额、支付员工的工资薪酬、运营费用和当期负债作为投入指标，用运营收入作为产出指标，采用CCR-DEA和BCC-DEA模型对中国10大第三方物流企业的效率进行了评价，结果表明中国第三方物流企业效率的下降在一定程度上源于这些企业大多从传统国有运输企业转型而来，适应市场经济比较缓慢；销售机会、技术水平与第三方物流企业的运营效率正相关，但是公司规模大小与企业绩效无关。DEA方法摒弃了参数方法中函数形式需要事先假定、参数估计的有效性和合理性需要检验等多方面问题，而且可以评价不同量纲的指标，不需要主观地赋予指标相对权重，而且可以对多投入多产出进行处理，具有较强的客观性。但是CCR-DEA和BCC-DEA等模型存在两个主要问题：一是没有考虑随机误差；二是若被考察决策单元有效率（效率值为1），将无法进一步区别单元之间的效率高低，即无法对有效率企业进行再排序（Seiford,et al.,1998）。此外，国内运用DEA模型对物流企业效率评价的文献数量非常稀少，而且对物流企业投入指标与产出指标的界定存在很大差异（张宝友等，2008；孙瑛等，2006），这影响了物流企业效率评价的科学性及效果。鉴于此，本文拟运用超效率CCR-DEA（SUP-CCR-DEA）模型，以我国24家上市物流公司为研究对象，在系统界定物流企业投入产出指标的基础上，对2006年和2007年物流上市公司的效率进行评价，以反映目前我国物流上市公司发展态势，最后针对评价中发现的问题寻求优化思路。
二、物流上市公司效率评价模型
（一）DEA基本模型
数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）最初由Charnes等于1978年提出，这就是CCR-DEA模型。它是利用线性规划技术，对多指标投入和多指标产出的同类经济体的相对效率进行有效评价的方法。
（二）超效率CCR-DEA模型
图1 超效率DEA评价示意图
资料来源：Andersen等（1993），并经作者修改完善。
为了弥补CCR-DEA和BCC-DEA模型的缺陷，Andersen等（1993）提出了一种“超效率”（Super-Efficiency）CCR-DEA模型，使有效决策单元之间也能进行效率高低的比较。超效率CCR-DEA模型的基本思路是：在进行第
个决策单元效率评价时，使第个决策单元的投入和产出被其他所有决策单元投入和产出的线性组合代替，而将第个决策单元排除在外，而CCR-DEA模型则将这一单元包括在内。一个有效的决策单元可以使其投入按比率增加，而其效率可保持不变，其投入增加比率即其超效率评价值。这一基本原理可从图1得到反映，以决策单元
为例，图中C点处在有效生产前沿面ABCD上，DEA的CCR模型下的效率值为1。按照超效率模型的思路，在计算效率值时，C点应排除在决策单元的参考集合之外，于是生产前沿面就由ABCD变为了ABD，C到有效前沿面的距离CC′是C可扩张的大小，C点的效率值为
＝OC′／OC＞1。对于CCR模型中本来就是非DEA有效的决策单元E，在超效率模型中其生产前沿面依然是ABCD，因此按照超效率模型计算的效率值与按照CCR模型计算的效率值是一致的，
三、实证研究
（一）指标确定及数据来源
运用超效率CCR-DEA方法评价物流企业效率，确定投入产出指标是关键。在本文中我们采用总资产、员工人数、主营业务成本、固定资产净额四个指标来衡量物流上市公司投入，用净利润、主营业务收入、总资产周转率、每股收益四个指标来衡量物流上市公司的产出。之所以选择这些指标是因为前人一些关于物流企业效率评价的研究已经证实了这些指标的可靠性（Zhou,et al.,2007,Martinez,et al.,1999，张宝友等，2008），而且由于我们的研究对象包括港口类物流企业和运输类物流企业，这些指标恰好是这两类物流企业共性的投入产出指标，此外我们也充分考虑到了数据的可得性，这些指标数据都可以完整地获取。
根据中国证券监督管理委员会2001年制定的《上市公司行业分类指引》，物流业归属于“交通运输、仓储业”，通过查阅“东方证券”网站上“交通运输、仓储业”每一个公司的“经营范围”和“主营业务”，以主营业务中物流业务超过50％为标准，我们筛选出24家物流上市公司作为研究样本（见表1）。这24家上市公司前11家属于港口类物流企业，后13家属于运输类物流企业。通过查阅24家物流上市公司的年报，我们获得了24家公司2006年和2007年的原始数据（具体数据省略）。
（二）分析结果与讨论
我们以EMS软件为数据分析工具，将各个上市公司的投入产出指标数据代入SUP-CCR-DEA模型（6）、CCR-DEA模型（4）和BCC-DEA模型
1.技术效率、纯技术效率与规模效率的比较分析
两年同时都为1的公司有11家，占总样本数的45.8％，其中港口类上市公司4家，分别是盐田港、芜湖港、深赤湾A、南京港；运输类上市公司7家，分别是中远航运、中海海盛、中海发展、中储股份、招商轮船、外运发展、S*ST天海。锦州港在2006年技术效率有效，但是在2007年纯技术效率和规模效率都处于无效状态。
从表2可以看出，24家物流上市公司的平均技术效率值为0.878，还有12.2％的改进和提高的余地，其中重庆港九、北海港、长航油运技术效率较低（低于0.700）。从总体来看，运输类物流上市公司比港口类物流上市公司的技术效率要高（运输类物流上市公司平均技术效率值为0.907，而港口类物流上市公司平均技术效率值为0.844，两者相差6.3个百分点）。但是相对于技术效率而言，我国物流上市公司的纯技术效率更好，平均纯技术效率为0.924，纯技术效率相对有效的公司在2006年有15个，2007年有14个，两年连续保持纯技术效率相对有效的有13个，超过样本量的50％。从总体上看，运输类物流上市公司的纯技术效率值略高于港口类，前者为0.943，后者为0.902，二者相差4.1个百分点。从规模效率看，我国物流上市公司2006年和2007年规模效率都为1的有11家，少于纯技术效率有效的企业总数，主要差别在于上港集团和大秦铁路纯技术效率有效，但是规模效率无效。24家企业平均规模效率值为0.949，高于平均纯技术效率值0.924。运输类物流上市公司的规模效率值略高于港口类，前者为0.962，后者为0.933，二者相差2.9个百分点。所以总体而言，我国物流业上市公司中近半数达到了技术效率有效；技术无效的公司，其技术效率低下的主要原因在于纯技术效率的低下（大多数公司0＜
＜
＜1），也就是说这些物流公司未能充分发挥当前投入的产出潜力。从两年效率评价的平均值看，只有上港集团、锦州港、北海港、中信海直、大秦铁路五家公司＜＜1，说明这五家公司技术效率低下的主要原因在于规模绩效不佳，未能在最优的生产规模下经营。
2.超效率比较分析
运用超效率CCR-DEA模型可以进一步对效率值为1的物流上市公司的效率进行评价排序，而无效率的物流上市公司得分完全与CCR-DEA的评价得分相同。2006年在技术效率有效的12家物流上市公司中，中海海盛超效率值达到4.085，排名第一；中远航运超效率值3.091，排名第二；芜湖港、招商轮船、盐田港、S*ST天海、外运发展、中储股份、深赤湾A、南京港、中海发展、锦州港依次位居第三位到第十二位，超效率值都大于1。2007年技术效率有效的11家物流上市公司中，超效率值排名第一的仍然是中海海盛，而且超效率值高达7.188；招商轮船超效率值达到4.337，居第二，而2006年排名第二的中远航运退至第六位；盐田港的超效率值由2006年的第五位上升到2007年的第三位；S*ST天海由2006年的第六位上升到2007年的第四位，尽管该公司在两年内出现了亏损，但是该公司在投入非常有限的情况下实现了较高的主营业务收入和较快的总资产周转率，因此超效率得分较高。外运发展由2006年的第七位上升到2007年的第五位；芜湖港由2006年的第三位退到2007年的第七位；中储股份2007年依然保持第八位；中海发展由2006年的第十一位上升到2007年的第九位；深赤湾A由2006年的第九位退后到2007年的第十位；南京港由2006年的第十位退至2007年的第十一位。锦州港在2006年超效率值刚刚超过1（
＝1.001），而在2007年则退后成技术无效的企业，超效率值小于1。
通过2006年和2007年技术效率达到有效前沿面的物流上市公司超效率的对比，可以发现，中海海盛、中储股份两年的排名很稳定，其余企业排名都有所变动。尤其值得一提的是中海海盛，中海海盛是海南省最大的航运物流企业，在电煤和铁矿石等大宗散货运输市场上，公司具有难以替代的绝对优势，其超效率值在2006年和2007年都远远高于其他企业，说明该企业的运营绩效在行业中处于领先地位。其余企业超效率值在两年间差额大于1的有招商轮船（1.437）、芜湖港（－1.132）、中远航运（－1.261）。招商轮船2007年投入产出更加合理，导致超效率提升较快；而芜湖港2007年超效率明显降低主要是由于投入指标中总资产、主营业务成本、固定资产净额的增加，而产出指标中净利润和每股收益大幅度下降所致；中远航运虽然2007年净利润、主营业务收入、总资产周转率、每股收益这些财务指标都优于2006年的指标值，但这些产出的提升是建立在投入大幅增加的基础之上的（如员工数2007年增长过快），因此最终超效率不升反降①。24家企业的超效率在2006年和2007年的对比情况如图2所示。
图2 物流上市公司的超效率比较
3.物流上市公司效率的区域差异
物流上市公司的效率会受到区域经济因素的影响，由表3可知，泛珠江三角洲地区物流上市公司的超效率值最高（2006年和2007年该区域内物流上市公司超效率的算术平均数均值为2.0662）；其次为长江三角洲地区（1.4208）；再次是环渤海地区（1.2485）；最后是其他区域。在其他区域中，除了芜湖港以外，其他上市公司超效率值都小于1，这说明其他地区的物流上市公司效率较低。上述分布状况与中国区域经济发展状况基本相吻合，物流业发展与经济增长有着密切的关系，当一个地区经济增长达到较高水平时，会对物流业产生较大的需求，促进物流业的快速发展。
四、结论与建议
（一）结论
本文构建了基于超效率CCR-DEA模型的物流上市公司评价模型，不但可以综合评价物流上市公司的技术效率、纯技术效率及规模效率，还可以进一步对技术效率达到有效前沿面的物流企业进行效率排序。通过对我国24家物流上市公司的效率评价，可以得到如下结论：（1）2006年和2007年我国物流上市公司技术效率高的企业较多，每年都约占50％。与港口类物流上市公司相比，运输类物流上市公司的技术效率、纯技术效率、规模效率值都更高一些。对于技术效率无效的公司，其技术效率低下的主要原因在于纯技术效率的低下。（2）在技术效率有效的物流上市公司中，中海海盛的超效率值在2006年和2007年都居于首位。此外，除了中储股份两年的超效率排名稳定以外，其余企业排名都有所变动，其中招商轮船的超效率大幅度上升，而芜湖港、中远航运的超效率大幅度下降。（3）物流上市公司的超效率受到区域经济因素的影响，在经济发展水平较高的泛珠江三角洲和长江三角洲的物流上市公司效率更好。
（二）政策建议
运用超效率CCR-DEA模型对各物流上市公司的综合评价排序可以为各企业客观了解和评价自身物流竞争实力和相对物流效率水平提供参考信息，各企业可以与其他实力相当的竞争性企业进行比较分析，衡量自身的综合物流效率状况，从中发现自身的薄弱环节，有针对性地改善企业的投入产出水平，以提高企业的物流效率。根据本文的研究发现，我国物流上市公司效率优化应同时关注纯技术效率优化与规模效率的优化。
1.提高纯技术效率的建议
首先，要加快企业物流信息化建设，利用信息技术来提高业务的信息化程度，加快与同行业的信息联系；其次，应注重通过技术改造与更新，进一步提升产品／服务档次，中国物流企业虽然资产总量在不断增加，但质量往往没有实质性的提高，这阻碍了物流企业效率的持续改善，因此中国物流企业在扩大资产规模时应注重技术改造，注重质量的提升；最后，要强化企业内部管理，优化管理模式，提高人财物等资源的配置效率，努力降低物流成本。
2.提高规模效率的建议
一方面，要按照国外标准物流企业的范式增加业务范围。目前中国绝大多数物流企业是从传统运输公司、仓储公司转型而来的，只是简单地提供运输和仓储服务，或者仅仅从事货代业务，港口类物流企业有时也并不具备完备的物流职能，所以中国物流企业应该进一步拓展物流功能，注重向流通加工、物流信息服务、库存管理、物流成本控制、物流方案设计、全程物流服务等增值服务项目延伸，业务范围的扩大有助于企业提高利润及规模效率；另一方面，提高规模效率还可通过资产重组来实现，可凭借已有的骨干企业的优势，整合优质资源，实行低成本扩张，迅速抢占市场份额，但是这种规模扩张要适度，要防止规模报酬递减现象的发生。此外，物流上市公司在拓展业务时还应考虑区域经济因素的影响，应注重向区域经济较发达地区（如泛珠江三角洲、长江三角洲）扩张业务，以更有效地学习行业先进经验，促进效率的改进。
注释：
① 对招商轮船、芜湖港、中远航运超效率变化原因的分析来源于对各企业2006年、2007年原始数据的观察。