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    港航上市公司成本效率評價

    2010-07-23 02:34:18葉偉龍
    上海海事大學(xué)學(xué)報 2010年1期
    關(guān)鍵詞:航運效率函數(shù)

    葉偉龍

    (中國遠(yuǎn)洋物流有限公司,北京 100026)

    0 引言

    2008年,由美國次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)爆發(fā).由于世界航運市場與美國金融市場高度相關(guān),而世界航運市場又處于資本市場的末端,根據(jù)長鞭效應(yīng),金融危機(jī)對世界經(jīng)濟(jì)的影響傳導(dǎo)到航運經(jīng)濟(jì)的比例為1∶10[1],即世界經(jīng)濟(jì)增速降低1%,將引起世界航運市場增速下降10%.因此,如何開源節(jié)流、控制成本,成為港航上市公司的當(dāng)務(wù)之急.

    隨機(jī)前沿分析(Stochastic Frontier Analysis,SFA)表示在確定的技術(shù)條件下能夠?qū)崿F(xiàn)的最大產(chǎn)量.實際產(chǎn)量與最大可能產(chǎn)量的比例稱為技術(shù)效率,表示現(xiàn)實產(chǎn)出與理論最優(yōu)產(chǎn)出之間的差距.其值介于0到1之間,反映生產(chǎn)者能夠有效利用現(xiàn)有技術(shù)的程度.其值越趨近于1,表示技術(shù)效率越高.[2]成本效率是技術(shù)效率的1個方面,本文應(yīng)用SFA研究港航上市公司的成本效率,得出其成本效率水平,為港航上市公司的成本控制決策提供依據(jù).

    1 隨機(jī)前沿理論及模型介紹

    有很多學(xué)者不僅從數(shù)值大小的測算和比較上對技術(shù)效率進(jìn)行研究,而且從影響技術(shù)效率的因素進(jìn)行分析.通常先通過估算得隨機(jī)前沿函數(shù),同時測得企業(yè)的技術(shù)效率,然后利用回歸方式分析其影響因素,其研究分為2個階段:第1階段為估計各個企業(yè)的技術(shù)效率;第2階段為分析企業(yè)的管理水平以及所有權(quán)結(jié)構(gòu)等因素對效率的影響.這是對效率影響因素最早的分析.由于產(chǎn)生估計的一致性問題,為提高估算效率,減少因估計不一致帶來的不確定性,可通過一次性估計測得技術(shù)效率及其影響因素.BC(1995)模型可很好地解決上述一致性問題,其用效率影響因素的函數(shù)表示技術(shù)效率的分布均值,從而達(dá)到一次性測算效率及影響因素的目的.[3]另外,該模型將配置效率問題也考慮在內(nèi),即解除利潤最大條件的假設(shè),并采用面板數(shù)據(jù)[4](panel data).面板數(shù)據(jù)是在不同時間對若個單位進(jìn)行重復(fù)跟蹤調(diào)查形成的數(shù)據(jù)集,在研究時間較短、截面數(shù)據(jù)較大的問題時,面板模型更有優(yōu)勢.

    BC模型表達(dá)式如下

    式中:Yit為第i家公司在第t期的成本利潤;Xit為第i家公司在第t期的投入、產(chǎn)出的數(shù)量或價格;θ為待估參數(shù);Ait為隨機(jī)誤差變量,并假設(shè)服從正態(tài)分布,

    式中:η為待估參數(shù);Bi為無效率項,屬非負(fù)隨機(jī)變量,且服從截尾正態(tài)分布,

    由于Bit≥0,在式(1)中出現(xiàn)“+”表示成本函數(shù),即成本增加;出現(xiàn)“-”表示生產(chǎn)函數(shù),即利潤下降.可運用此模型求解某年某公司在缺失數(shù)據(jù)時的成本效率.[5]

    SFA的效率

    2 港航上市公司成本效率評價模型的構(gòu)建

    2.1 港航上市公司成本效率評價模型

    成本效率是對某家公司的成本接近于最佳營運成本程度的評估,主要以環(huán)境和產(chǎn)出相同為前提,可從成本函數(shù)推算得到.港航上市公司的成本函數(shù)由產(chǎn)出數(shù)量、投入要素價格、固定要素投入量或產(chǎn)出量、隨機(jī)誤差以及效率項等5個因素決定.

    式中:C為成本;W為投入價格向量;Y為產(chǎn)出量向量;Z為固定要素投入量(或產(chǎn)出量);Bc為無效率項,表示可能使成本高于最佳運營水平的無效率因素(技術(shù)無效率和配置無效率統(tǒng)一為Bc,其中:技術(shù)無效率表示為產(chǎn)出Y而投入過多;配置無效率指沒有對相關(guān)的投入價格W作出最優(yōu)反應(yīng));εc為隨機(jī)誤差項,表示可能導(dǎo)致成本暫時提高或降低的誤差和偶然性(包括測量誤差和運氣等).

    成本函數(shù)中,為使效率評估更加高效,假設(shè)Bc和εc與成本函數(shù)的其他項可分,其公式可轉(zhuǎn)換為

    式中:Bc+εc為復(fù)合誤差項.效率評估方法目的在于如何區(qū)分無效率項Bc和隨機(jī)誤差項εc.因此,可用下式表示該上市公司的成本效率

    將成本或資源得到有效利用的比例視為成本效率的比率,值域為(0,1).

    2.2 港航上市公司成本函數(shù)形式設(shè)定

    采用柯布-道格拉斯函數(shù)設(shè)定港航上市公司的成本函數(shù):

    式中:i=1,2,…,10;t=1,2,…,6;Cit為第 i家公司在第t期的總成本;W1it和W2it分別為第i家公司在第t期的勞動力價格和實物資本價格(都屬于投入要素價格);Yit為第i家公司在第t期的產(chǎn)出;Zit為第i家公司在第t期的實物資本投入.

    3 數(shù)據(jù)來源和變量選擇

    選取深赤灣A、招商局A、鹽田港A、上港集箱、ST錦州港、營口港、天津港、中海發(fā)展、長運股份和寧波海運等10家港航上市公司2001—2006年的數(shù)據(jù)為研究對象.

    假設(shè)2類投入分別為勞動力和實物資本,其價格為勞動力價格W1和實物資本價格W2;產(chǎn)出Y為總盈利;固定要素Z為自有權(quán)益資本;總成本C=營業(yè)費用+其他營業(yè)支出.

    查閱2001—2006年《中國港口年鑒》、各上市公司的網(wǎng)站及年報后,整理出10家上市公司關(guān)于上述變量的數(shù)據(jù),見表1.

    表1 10家上市公司投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)

    續(xù) 表

    4 港航上市公司成本效率實證分析

    4.1 參數(shù)估計

    由于公司不同,所對應(yīng)的資產(chǎn)和利潤規(guī)模也不同.本文利用標(biāo)準(zhǔn)化處理[6]控制樣本的異質(zhì)性,用TIM編寫的SFA專用程序FRONTIER 4.1[7]進(jìn)行估算.成本效率隨機(jī)前沿的估算結(jié)果見表2和3(分別為普通最小二乘估計[8]和最大似然估計[9]).

    表2 成本效率隨機(jī)前沿估計結(jié)果

    表3 成本效率隨機(jī)前沿估計結(jié)果

    由表2和3可知,對數(shù)成本效率函數(shù)中,4個參數(shù)的估計結(jié)果都顯著,且參數(shù)估計的顯著性水平都在1%以上,說明本文對成本函數(shù)的設(shè)定正確.另外,由于實物資本價格系數(shù)為負(fù)數(shù),表明實物資本價格對港航上市公司的成本效率有正向作用.

    4.2 運算結(jié)果

    采用FRONTIER 4.1對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,可得10家港航上市公司的成本效率值,見表4.對表4進(jìn)行分析,結(jié)果如下:

    表4 10家港航上市公司成本效率

    (1)港航上市公司2001—2006年的成本效率較低,為63.1%,標(biāo)準(zhǔn)差為12%,說明成本中有36.1%浪費.一方面我國港航上市公司在成本控制上仍有較大的提升空間,另一方面反映港航上市公司在發(fā)展過程中只注重速度和效益,忽略了節(jié)約.

    (2)港航上市公司的成本效率水平從2001至2006年逐年遞增,增幅也逐年增加;個別公司的成本效率增長率有所波動,但整體穩(wěn)定,說明我國港航業(yè)越來越重視對成本的控制.

    (3)上述10家港航上市公司中,南方的港航公司成本效率水平較北方高,深圳鹽田港A是10家公司中成本效率最高的,說明鹽田港A發(fā)展已趨于成熟,碼頭企業(yè)的人力和物力等資源已得到較好的發(fā)揮;而新興的港口如營口港,發(fā)展歷史還不長,仍具有很大的提升空間.

    (4)航運企業(yè)的成本效率水平波動性比港口企業(yè)大,而港口企業(yè)的成本效率發(fā)展水平則比較平穩(wěn);這也說明航運企業(yè)較多地受航運市場的影響,港口企業(yè)雖然也受航運市場的制約,但敏感度不如航運企業(yè)高.

    5 結(jié)論

    在利用SFA進(jìn)行港航上市公司成本效率水平的測度時,首先需要限定成本效率前沿函數(shù)的具體形式,其中效率前沿函數(shù)中各參數(shù)的確定可通過對樣本進(jìn)行估測得出.同時,在利用效率前沿分析的參數(shù)方法進(jìn)行研究時,容易受會計數(shù)據(jù)計量以及好壞運氣的影響而存在隨機(jī)誤差項,且該誤差項服從一定的分布.

    本文運用SFA方法對我國10家港航上市公司2001—2006年的成本效率進(jìn)行分析研究.從實證結(jié)果中可以看出,我國港航業(yè)的成本效率逐年遞增,但目前效率水平還不高,仍有較大的提升空間.港航業(yè)更應(yīng)加大力度進(jìn)行資源整合,注重成本節(jié)約,避免浪費,在穩(wěn)步發(fā)展的同時,提高成本效率.

    [1]劉深,宋蔚蘭.基于SAF的中國商業(yè)銀行效率研究[J].金融研究,2004(6):138-142.

    [2]COELLI T.A Guide to frontier version 4.1:a computer program for stochastic frontier production& cost function estimation[D].NSW:University of New England,1996.

    [3]BERGE A N,De YOUNG R.Problem loans& cost efficiency in commercial banks[J].J Banking& Finance,1997,21(3):849-870.

    [4]陳春芳,宗蓓華.基于SFA的上海港集裝箱碼頭效率評價[J].上海海事大學(xué)學(xué)報,2008,29(3):87-92.

    [5]許曉雯,時鵬將.基于DEA和SFA的我國商業(yè)銀行效率研究[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理,2006,25(1):68-72.

    [6]COTO-MILLAN P,BANOS-PINO J,RODRIGUEZ-ALVAREZ A.Economic efficiency in Spanish ports:some empirical evidence[J].Maritime Policy& Manage,2000,27(2):169-174.

    [7]李勇,劉新梅.基于DEA和SFA的煤炭行業(yè)上市公司技術(shù)效率比較研究[J].陜西煤炭,2007(6):3-6.

    [8]何曉群,劉文卿.應(yīng)用回歸分析[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2001:58-72.

    [9]高鐵梅.計量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006:32-35.

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