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    電商企業(yè)經(jīng)營管理績效評(píng)價(jià)

    2015-01-07 14:48李安渝張昭曾蔚
    當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理 2015年1期
    關(guān)鍵詞:經(jīng)營績效

    李安渝++張昭++曾蔚

    摘 ?要?演將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的BCC模型和超效率模型結(jié)合起來,通過DEAP2.1和DEA-Solve-LV軟件對(duì)在滬深兩市上市的22家電商企業(yè)的經(jīng)營管理績效進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明,在BCC模型下22家電商企業(yè)中有10家的經(jīng)營效率達(dá)到DEA有效,整體而言電商企業(yè)的純技術(shù)效率是比較高的,大多數(shù)規(guī)模無效的電商企業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段,具有較大發(fā)展空間;SE-DEA模型可以對(duì)BCC模型下DEA有效的電商企業(yè)進(jìn)行比較分析,并且這些綜合效率大于1的電商企業(yè)在SE-DEA模型下依然可以通過改進(jìn)其投入要素組合達(dá)到最優(yōu)的生產(chǎn)前沿面。

    關(guān)鍵詞?演電商企業(yè);經(jīng)營績效;DEA

    [中圖分類號(hào)]F272.5 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0461(2015)01-0021-05

    一、引言與文獻(xiàn)綜述

    在信息時(shí)代,電子商務(wù)的應(yīng)用對(duì)于企業(yè)的經(jīng)營管理績效的提高有正面的影響,尤其對(duì)于網(wǎng)絡(luò)零商企業(yè)而言,電子商務(wù)降低企業(yè)運(yùn)營成本,提高了企業(yè)的運(yùn)作效率,增強(qiáng)了企業(yè)的盈利能力。對(duì)電商企業(yè)的經(jīng)營管理績效進(jìn)行評(píng)價(jià)研究,對(duì)于管理者進(jìn)行企業(yè)的經(jīng)營管理決策,投資者作出投資決策,政府等有關(guān)部門制定相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策,都具有重要的參考意義。

    關(guān)于電子商務(wù)應(yīng)用企業(yè)的績效評(píng)估近年來是國內(nèi)外學(xué)關(guān)注的熱點(diǎn)。Bendoly和Kaefer(2004)[1]通過分析115家電子商務(wù)應(yīng)用企業(yè)的交易效率,認(rèn)為ERP戰(zhàn)略對(duì)于B2B電子商務(wù)技術(shù)效率有顯著影響。Jinghua Huang(2009)[2]基于層次分析法構(gòu)建了一個(gè)包含四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)16個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系來衡量網(wǎng)絡(luò)零售商的經(jīng)營績效。Romero等(2010)[3]基于隨機(jī)前沿模型分析了西班牙制造業(yè)網(wǎng)上購買與網(wǎng)上銷售在企業(yè)層面的效率。Jia-Jane Shuai(2011)[4]基于DEA和灰色熵理論分析了網(wǎng)絡(luò)營銷對(duì)我國臺(tái)灣酒店行業(yè)經(jīng)營績效的影響。Xiaobing Yu(2011)[5]將層次分析法和模糊TOPSIS法結(jié)合起來提出一種評(píng)價(jià)電子商務(wù)聯(lián)盟經(jīng)營效率的模型,并通過實(shí)證分析驗(yàn)證了模型的有效性和可行性。此外,楚金華和劉冉昕(2007)[6]基于因子分析法構(gòu)建了企業(yè)電子商務(wù)績效評(píng)價(jià)的體系。趙晶等(2010)[7]從戰(zhàn)略構(gòu)建、資源分析、能力評(píng)估及績效測(cè)量四個(gè)維度基于結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建了企業(yè)電子商務(wù)績效評(píng)價(jià)模型,并對(duì)我國75家開展電子商務(wù)的制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行了實(shí)際測(cè)評(píng)。戴衛(wèi)明(2013)[8]從實(shí)證角度研究了集群企業(yè)電子商務(wù)績效的影響因素,指出影響企業(yè)電子商務(wù)績效的因素有區(qū)域品牌效應(yīng)、物流配送系統(tǒng)效率、電子商務(wù)應(yīng)用水平等。

    企業(yè)的經(jīng)營績效評(píng)價(jià)涉及到評(píng)價(jià)的主體、目標(biāo)、對(duì)象、指標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)、方法等方面[9],評(píng)價(jià)方法的選擇至關(guān)重要,如果所用評(píng)價(jià)方法欠科學(xué),評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、指標(biāo)等都會(huì)顯得孤立,評(píng)價(jià)也就沒有了多大意義。張青等(2002)[10]和唐欣(2013)[11]分別基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)了企業(yè)的經(jīng)營績效,鐘慶華(2008)[12]則基于主成分分析對(duì)水電上市公司的經(jīng)營績效進(jìn)行評(píng)價(jià),實(shí)證分析證明了評(píng)價(jià)方法的有效性。蒲勇健和羅巧利(2012)[13]基于Monte-Carlo模型和隨機(jī)前沿分析評(píng)價(jià)了企業(yè)的經(jīng)營管理績效,楊松令等(2013)[14]則用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析評(píng)價(jià)我國高新技術(shù)企業(yè)的經(jīng)營績效。

    本文在前人研究基礎(chǔ)上,從投入—產(chǎn)出角度出發(fā),將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)中的BCC模型和“超效率DEA”模型結(jié)合起來,評(píng)價(jià)電商企業(yè)的經(jīng)營管理效率。

    二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

    (一)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelope Analysis,DEA)是一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域,以Farrell前沿生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ),基于“相對(duì)效率”概念,運(yùn)用數(shù)學(xué)規(guī)劃,評(píng)價(jià)具有多輸入,特別是有多輸出的“部門”(即決策單元,DMU)間的相對(duì)有效性。

    1. 基本DEA分析模型

    第一個(gè)DEA分析模型由Charnes、Coopor和Rhodes提出,故稱CCR模型。CCR模型的假設(shè)為規(guī)模報(bào)酬不變,其得到的效率為綜合效率(TE)。放松規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)即擴(kuò)展為BCC模型,該模型將綜合效率分解為純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE),其中TE=PTE*SE。BCC模型可表述為:

    min?茲-?著(e■■s■+e■■s■)■Xiλi+s-=θX0■Yiλi-s+=Y0■λi=1s+≥0,s-≥0,λi≥0,i=1,2,……,n(1)

    (1)式中,θ即為決策單元的效率指標(biāo),λ表示權(quán)重,?著為大于零的非阿基米德無窮小量,e■■=(1,1,…,1)T?綴Em,e■■ =(1,1,…,1)T?綴Es,s-和s+為輸入和輸出松弛變量,分別表示投入冗余和產(chǎn)出不足。當(dāng)θ0=1,s-0=s+0=0時(shí),決策單元i0是DEA有效的;當(dāng)θ0﹤1,s-0或s+0至少有一個(gè)不為0時(shí),決策單元i0是DEA無效的。

    決策單元足夠多時(shí),會(huì)有很多決策單元處于前沿生產(chǎn)面上,即會(huì)有很多單元的效率值為1?;贑CR或BCC的DEA分析存在的最大不足就是不能對(duì)這些處于前沿面的DEA有效的單元進(jìn)行排名?,F(xiàn)實(shí)中很多企業(yè)再投入和產(chǎn)出上迥異,但當(dāng)他們都達(dá)到DEA有效時(shí),傳統(tǒng)的DEA分析模型就不能對(duì)其進(jìn)行比較分析了。

    2. 超效率DEA分析

    為解決傳統(tǒng)DEA分析模型無法比較DEA有效單元的技術(shù)效率,Andersen和Petersen[15]提出了超效率DEA(SE-DEA)模型。該模型的基本原理可用圖1表示:

    圖1中,X1為一種投入要素,X2為除X1以外的其他的投入要素。決策單元D1、D2、D3、D4表示處于前沿生產(chǎn)面的四個(gè)不同的投入產(chǎn)出組合,為DEA有效單元,其效率均值為1,決策單元D5表在前沿面之外,其效率值為θ5=OD'5/OD5,是小于1的。SE-DEA模型的基本原理為:以有效決策單元D3為例,傳統(tǒng)DEA分析模型(CCR或BCC)下,前沿面為D1D2D3D4,當(dāng)計(jì)算決策單元D3在SE-DEA模型下的效率值時(shí),將D3排除在外,此時(shí)的前沿面為D1D2D4,D3的參考點(diǎn)變?yōu)镈'3,決策單元D3到新前沿面的的距離表示其可擴(kuò)張的大小,其效率值為θ3=OD'3/OD3,顯然是大于1的。這里SE-DEA模型所表示的經(jīng)濟(jì)含義為:保持現(xiàn)有的技術(shù)水平,決策單元D3的各投入要素等比例擴(kuò)大θ3倍,依然是DEA有效的。而對(duì)于無效決策單元D5,在SE-DEA模型下,其前沿面沒有發(fā)生變化,故其效率值也是不變的。規(guī)模報(bào)酬不變下的SE-DEA模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:endprint

    min?茲-?著(e■■s■+e■■s■)■Xiλi+s-=?茲X0■Yiλi-s+=Y0s+≥0,s-≥0,λi≥0,i=1,2,……,n(2)

    (2)式中各符號(hào)與(1)式相同,所不同的在于評(píng)價(jià)決策單元i0時(shí),將其與其他決策單元的線性組合進(jìn)行比較。當(dāng)θ0≥1,s-0或s+0=0時(shí),決策單元i0是DEA有效的;當(dāng)θ0﹤1時(shí),決策單元i0是DEA無效的。

    (二)數(shù)據(jù)來源

    對(duì)于電商企業(yè)的經(jīng)營績效進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的選擇應(yīng)當(dāng)滿足科學(xué)性、綜合性、系統(tǒng)性、可操作性等原則。綜合考慮大多數(shù)學(xué)者關(guān)于企業(yè)經(jīng)營績效的評(píng)價(jià)的研究,構(gòu)建電商企業(yè)的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系如表1所示。

    表1中,員工人數(shù)、應(yīng)付職工薪酬、資產(chǎn)規(guī)模是電商企業(yè)進(jìn)行經(jīng)營的實(shí)物投入,而資產(chǎn)負(fù)債率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)天數(shù)分別反映電商企業(yè)的償債能力和營運(yùn)能力,是電商企業(yè)的管理投入,實(shí)物投入和管理投入共同構(gòu)成電商企業(yè)的投入體系;主營業(yè)務(wù)收入和凈資產(chǎn)收益率分別從量的角度和質(zhì)的角度反映電商企業(yè)的產(chǎn)出情況??紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選取在滬深兩市上市的22家電商企業(yè)作為評(píng)價(jià)對(duì)象,決策單元個(gè)數(shù)大于投入產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù)之和的兩倍,因此可以運(yùn)用DEA方法進(jìn)行分析。各投入產(chǎn)出指標(biāo)均為所選企業(yè)2012年的數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)來自RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫。

    三、實(shí)證分析

    (一)分析結(jié)果

    實(shí)證分析通過軟件DEAP2.1和DEA-Solve-LV實(shí)現(xiàn)。首先通過DEAP2.1在傳統(tǒng)的DEA分析模型(BCC)下對(duì)所選28家電商企業(yè)的投入產(chǎn)出進(jìn)行分析,然后通過DEA-Solve-LV運(yùn)用規(guī)模報(bào)酬不變的SE-DEA模型對(duì)所選電商企業(yè)進(jìn)行分析。分析結(jié)果如表2所示。

    從表2初步可以看出,傳統(tǒng)DEA分析模型在綜合效率為1的10家企業(yè)在SE-DEA模型中都有了明確的排名,是可以進(jìn)行比較分析的。

    (二)電商企業(yè)經(jīng)營效率分析

    首先,從傳統(tǒng)的BCC模型來看,22家電商企業(yè)綜合效率達(dá)到DEA有效的企業(yè)有10家,占45.5%,因此綜合來看,電商企業(yè)經(jīng)營管理處于有效狀態(tài)的企業(yè)并不是很多。從純技術(shù)效率來看,純技術(shù)效率達(dá)到DEA有效的電商企業(yè)有16家,占比72.3%,顯然純技術(shù)有效的企業(yè)是比較多的,并且純技術(shù)效率平均值也比較接近前沿面。從規(guī)模收益來看,處于非DEA有效的企業(yè)大多處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段,具有較大的提升空間。另外,對(duì)于個(gè)別電商企業(yè),像輝煌科技、海虹控股、三五互聯(lián)等企業(yè)綜合效率都很低,而其純技術(shù)效率都是DEA有效的,其經(jīng)營的低效率幾乎完全是規(guī)模無效造成的。

    其次,從SE-DEA模型的分析來看,對(duì)于BCC模型下DEA有效的10家電商企業(yè),SE-DEA模型給出了其綜合效率值的大小,且均是大于1的,說明這些企業(yè)擴(kuò)張相應(yīng)倍數(shù)后依然是DEA有效的。另外,表2中,上海鋼聯(lián)在SE-DEA模型下的綜合效率值高達(dá)33.4以上,究其原因,從該企業(yè)披露的2012年年報(bào)中可以看出,其應(yīng)付職工薪酬僅32.07萬元(而其他21家電商企業(yè)相應(yīng)投入的平均值為10 368.1萬元,最小的也有379.75萬),較低的投入產(chǎn)出比使其成為行業(yè)內(nèi)綜合效率最高的企業(yè)。

    再次,比較BCC模型和SE-DEA模型來看,SE-DEA模型最大優(yōu)勢(shì)就是其能夠?qū)CC模型下DEA有效的電商企業(yè)進(jìn)行排名,這些DEA有效的電商企業(yè)的“超效率”值不同正是說明它們之間是可以相互比較的,而不是無差異的;而對(duì)于BCC模型下DEA無效的企業(yè)而言,兩模型的計(jì)算結(jié)果基本是一致的(由于計(jì)算過程的四舍五入等原因,使得個(gè)別企業(yè)計(jì)算結(jié)果有差異,不代表真正不同)。

    (三)電商企業(yè)投入產(chǎn)出改進(jìn)分析

    首先討論BCC模型下非DEA有效的電商企業(yè)的改進(jìn)情況??梢詮膬煞矫娓倪M(jìn):對(duì)于純技術(shù)效率有效而規(guī)模無效的6家電商企業(yè),均處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段,因此可以擴(kuò)大企業(yè)的規(guī)模以使這些企業(yè)達(dá)到DEA有效;對(duì)于純技術(shù)效率無效規(guī)模收益也無效的6家電商企業(yè),可以先調(diào)整這些企業(yè)的投入要素組合,使其達(dá)到DEA有效。DEAP2.1軟件了純技術(shù)效率無效的電商企業(yè)產(chǎn)出不足和投入冗余的情況,如表3所示。可以看出,有兩家企業(yè)在營業(yè)收入方面存在產(chǎn)出不足,所有企業(yè)在凈資產(chǎn)收益率方面存在產(chǎn)出不足;所有的純技術(shù)效率無效的電商企業(yè)在投入要素方面存在冗余。

    其次討論BCC模型下DEA有效的電商企業(yè)的改進(jìn)情況。BCC模型下這些企業(yè)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為1,達(dá)到DEA有效,但在SE-DEA模型下,大于1的“超效率”值正說明這些企業(yè)不同的擴(kuò)張程度,因而這些分企業(yè)依然是可以改進(jìn)的。DEA-Solve-LV軟件給出了SE-DEA模型下電商企業(yè)的改進(jìn)情況,限于篇幅,表4給出了排名前三位的上海鋼聯(lián)、蘇寧云商和高鴻股份的投入產(chǎn)出的改進(jìn)情況。

    表4中,Xi(i=1,2,…,5)和Yi(i=1,2)的含義見表1,可以看出即就是“超效率”大于1的電商企業(yè),依然存在可改進(jìn)的空間。例如,上海鋼聯(lián)綜合效率值高達(dá)33.4以上,但依然未處于最優(yōu)的生產(chǎn)前沿面,將其員工人數(shù)增加43%,應(yīng)付職工薪酬增加999.90%,資產(chǎn)規(guī)模增加100.7%,資產(chǎn)負(fù)債率減少22.7%,總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)天數(shù)增加577.7%,就可以在產(chǎn)出不變條件下達(dá)到更優(yōu)的生產(chǎn)前沿面。而對(duì)于排名第三的高鴻股份來說,將其員工人數(shù)增加131%,應(yīng)付職工薪酬增加131.19%,資產(chǎn)規(guī)模減少4.6%,資產(chǎn)負(fù)債率增加33.43%,總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)天數(shù)增加55.1%,就可以在保證主營業(yè)務(wù)收入不變的條件下,將其將資產(chǎn)收益率增加999.90%。

    當(dāng)然,應(yīng)當(dāng)指出的是,無論是DEA非有效的電商企業(yè),還是DEA有效的電商企業(yè)的改進(jìn),僅在本文的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系下有意義,而且也只具有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析層面的理論意義。例如,對(duì)于表4中,蘇寧云商的資產(chǎn)負(fù)債率的目標(biāo)值為239.8%,這個(gè)顯然是沒有多大實(shí)際意義的。endprint

    四、結(jié)論與啟示

    文章基于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型BCC模型和超效率DEA分析模型對(duì)滬深兩市上市的22家電商企業(yè)的經(jīng)營管理績效進(jìn)行評(píng)價(jià),主要可以得出以下結(jié)論:

    (1)通過BCC模型分析可以發(fā)現(xiàn),22家電商企業(yè)中有10家的經(jīng)營效率達(dá)到DEA有效,整體而言電商企業(yè)的出技術(shù)效率是比較高的,處于非DEA有效的企業(yè)大多處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段。BCC模型下,DEA有效電商企業(yè)的之間似乎是無差異的,無法進(jìn)行比較。

    (2)SE-DEA模型可以對(duì)BCC模型下DEA有效的電商企業(yè)進(jìn)行比較和排名。大于1的“超效率”值是這些DEA有效企業(yè)可以繼續(xù)擴(kuò)張的比例,而對(duì)于BCC模型下DEA無效的電商企業(yè),其SE-DEA模型下的超效率值不發(fā)生變化。

    (3)對(duì)電商企業(yè)進(jìn)行投入產(chǎn)出分析發(fā)現(xiàn),BCC模型下非DEA有效電商企業(yè)可以通過調(diào)整規(guī)?;蛘哒{(diào)整投入要素組合以達(dá)到生產(chǎn)的前沿面,而BCC模型下DEA有效的電商企業(yè)在SE-DEA模型下其經(jīng)營管理效率依然是可以改進(jìn)的,可以適當(dāng)調(diào)整這些企業(yè)投入要素組合以使其達(dá)到最有生產(chǎn)前沿面。

    此外還應(yīng)當(dāng)指出,本文的分析還存在兩方面需要進(jìn)一步完善的地方:一個(gè)是投入產(chǎn)出指標(biāo)體系的選擇問題,本文的分析考慮到了電商企業(yè)的運(yùn)營能力、償債能力和盈利能力,而對(duì)于電商企業(yè)的發(fā)展和成長能力以及電商企業(yè)自身的特點(diǎn)等因素并未考慮,對(duì)于電商企業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)體系的完善可作為今后的一個(gè)研究方向;另一個(gè)就是本文關(guān)于電商企業(yè)投入產(chǎn)出的改進(jìn)分析僅僅是本文所選投入產(chǎn)出指標(biāo)體系下的分析,并且也只具有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析層面的理論意義,關(guān)于電商企業(yè)經(jīng)營管理績效的改進(jìn)還應(yīng)當(dāng)結(jié)合該類企業(yè)自身的特點(diǎn)和公司治理的有關(guān)理論進(jìn)行詳細(xì)分析,這亦可以作為今后的一個(gè)研究方向。

    收稿日期:2014-05-15

    網(wǎng)絡(luò)出版網(wǎng)址:http://www.cnki.net/kcms/doi/10.13253/j.cnki.ddjjgl.2015.01.004.html 網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間:2014-11-25 ?10:07:57

    基金項(xiàng)目:國家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目《大國經(jīng)濟(jì)增長的需求動(dòng)力機(jī)制研究》(11CJY020);教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的理論與模型研究》(10YJA790208)。

    作者簡介:李安渝(1963-),男,重慶人,教授,博士生導(dǎo)師,對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)電子商務(wù)研究所所長,美國斯坦福大學(xué)電機(jī)工程博士,研究方向?yàn)橄到y(tǒng)分析、電子商務(wù);張昭(1989-),男,陜西漢中人,對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)電子商務(wù)研究所研究員,中南大學(xué)商學(xué)院管理學(xué)碩士,研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)、電子商務(wù); 曾蔚(1968-),女,江西吉安人,管理學(xué)博士,中南大學(xué)商學(xué)院副教授,碩士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)楣纠碡?cái)、創(chuàng)業(yè)與風(fēng)險(xiǎn)投資、知識(shí)管理。

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    [10] 張青,王全生,彭建良,等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦企業(yè)經(jīng)營績效評(píng)價(jià)研究[J].煤炭學(xué)報(bào),2002,27(2):220-224.

    [11] 唐欣.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的企業(yè)綠色經(jīng)營績效評(píng)價(jià)方法[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2012(2):87-88.

    [12] 鐘慶華.基于主成分分析的企業(yè)經(jīng)營績效評(píng)價(jià)研究——以水電上市公司為例[J].天府新論,2008(z1):91-93.

    [13] 蒲勇健,羅巧利.基于MC-SFA模型的我國信托業(yè)經(jīng)營管理效率評(píng)價(jià)[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2012,32(5):1039-1047.

    [14] 楊松令,常曉紅,劉亭立,等.高新技術(shù)企業(yè)經(jīng)營績效評(píng)價(jià)研究——以中國創(chuàng)業(yè)板上市公司為例[J].中國科技論壇,2013(7):58-65.

    [15] Andersen P,Petersen N C. A procedure for ranking efficient unit in data envelopment analysis[J].Management Science, 1993, 39(10): 1261-1264.

    The Performance Evaluation on the Operation

    and Management of E-business Enterprises

    ——An Empirical Analysis Based on Listed Companies in China

    Li ?Anyu1,Zhang Zhao1,Zeng Wei2

    (1. E-Commerce Institute,University of Internation ?Business ?and ?Economics,Beijing 100029,China;

    2. Business School,Central South University,Changsha 410083,China)

    Abstract:This article combed BCC model and Super-Efficiency model and used DEAP2.1 and DEA-Solve-LV. The results show that the overall efficiencies of 10 among the 22 e-business enterprises selected reach the DEA valid state in the BCC model. The pure technical efficiency of these selected e-business enterprises is relatively high,and most of the scale invalid enterprises are in the stage of increasing returns to scale. Those DEA efficient e-business enterprises are of no difference under the BCC model,while using SE-DEA model can make a comparative analysis of these companies. Additionally, those enterprises which overall efficiency is larger than 1 could still improve their investment factors to achieve optimal production frontier in SE-DEA model.

    Key words:e-business enterprise;operation performance;data envelopment analysis

    (責(zé)任編輯:張丹郁)endprint

    [10] 張青,王全生,彭建良,等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦企業(yè)經(jīng)營績效評(píng)價(jià)研究[J].煤炭學(xué)報(bào),2002,27(2):220-224.

    [11] 唐欣.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的企業(yè)綠色經(jīng)營績效評(píng)價(jià)方法[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2012(2):87-88.

    [12] 鐘慶華.基于主成分分析的企業(yè)經(jīng)營績效評(píng)價(jià)研究——以水電上市公司為例[J].天府新論,2008(z1):91-93.

    [13] 蒲勇健,羅巧利.基于MC-SFA模型的我國信托業(yè)經(jīng)營管理效率評(píng)價(jià)[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2012,32(5):1039-1047.

    [14] 楊松令,常曉紅,劉亭立,等.高新技術(shù)企業(yè)經(jīng)營績效評(píng)價(jià)研究——以中國創(chuàng)業(yè)板上市公司為例[J].中國科技論壇,2013(7):58-65.

    [15] Andersen P,Petersen N C. A procedure for ranking efficient unit in data envelopment analysis[J].Management Science, 1993, 39(10): 1261-1264.

    The Performance Evaluation on the Operation

    and Management of E-business Enterprises

    ——An Empirical Analysis Based on Listed Companies in China

    Li ?Anyu1,Zhang Zhao1,Zeng Wei2

    (1. E-Commerce Institute,University of Internation ?Business ?and ?Economics,Beijing 100029,China;

    2. Business School,Central South University,Changsha 410083,China)

    Abstract:This article combed BCC model and Super-Efficiency model and used DEAP2.1 and DEA-Solve-LV. The results show that the overall efficiencies of 10 among the 22 e-business enterprises selected reach the DEA valid state in the BCC model. The pure technical efficiency of these selected e-business enterprises is relatively high,and most of the scale invalid enterprises are in the stage of increasing returns to scale. Those DEA efficient e-business enterprises are of no difference under the BCC model,while using SE-DEA model can make a comparative analysis of these companies. Additionally, those enterprises which overall efficiency is larger than 1 could still improve their investment factors to achieve optimal production frontier in SE-DEA model.

    Key words:e-business enterprise;operation performance;data envelopment analysis

    (責(zé)任編輯:張丹郁)endprint

    [10] 張青,王全生,彭建良,等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦企業(yè)經(jīng)營績效評(píng)價(jià)研究[J].煤炭學(xué)報(bào),2002,27(2):220-224.

    [11] 唐欣.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的企業(yè)綠色經(jīng)營績效評(píng)價(jià)方法[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2012(2):87-88.

    [12] 鐘慶華.基于主成分分析的企業(yè)經(jīng)營績效評(píng)價(jià)研究——以水電上市公司為例[J].天府新論,2008(z1):91-93.

    [13] 蒲勇健,羅巧利.基于MC-SFA模型的我國信托業(yè)經(jīng)營管理效率評(píng)價(jià)[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2012,32(5):1039-1047.

    [14] 楊松令,常曉紅,劉亭立,等.高新技術(shù)企業(yè)經(jīng)營績效評(píng)價(jià)研究——以中國創(chuàng)業(yè)板上市公司為例[J].中國科技論壇,2013(7):58-65.

    [15] Andersen P,Petersen N C. A procedure for ranking efficient unit in data envelopment analysis[J].Management Science, 1993, 39(10): 1261-1264.

    The Performance Evaluation on the Operation

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