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    運輸物流上市公司經(jīng)營效率分析

    2016-10-21 05:38:02金中坤
    物流技術(shù) 2016年1期
    關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率運輸經(jīng)營

    姜 瑤,金中坤,2

    (1.南京師范大學(xué),江蘇 南京 210046;2.常州工學(xué)院,江蘇 常州 213022)

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    運輸物流上市公司經(jīng)營效率分析

    姜瑤1,金中坤1,2

    (1.南京師范大學(xué),江蘇南京210046;2.常州工學(xué)院,江蘇常州213022)

    運用DEA方法中的BCC模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對19家運輸物流上市公司2010-2014年的經(jīng)營效率進(jìn)行評價。結(jié)果表明,我國運輸物流上市公司整體績效不佳,2010-2014年間只有3家公司在5年都達(dá)到了DEA有效;從全要素生產(chǎn)率角度看,我國運輸物流上市公司全要素生產(chǎn)率的平均增長率為-1.1%,技術(shù)退步是引起全要素生產(chǎn)率負(fù)增長的主要原因。

    運輸物流;上市公司;DEA;Malmquist;經(jīng)營效率

    1 引言

    經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展帶動全球產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由工業(yè)型經(jīng)濟(jì)向服務(wù)型經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變,服務(wù)業(yè)已成為支撐各國國民經(jīng)濟(jì)增長的引擎。物流業(yè)作為服務(wù)業(yè)的主要產(chǎn)業(yè)之一,隨著市場化程度的深入和信息技術(shù)水平的進(jìn)步,呈現(xiàn)出強(qiáng)大的生命力,被譽(yù)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“加速器”。而當(dāng)前我國物流運輸企業(yè)在長期運營中暴露出物流管理分散、效益較低、企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不配套、網(wǎng)絡(luò)化程度低等問題,如何提高運輸物流企業(yè)經(jīng)營效率成為我國運輸物流者及有關(guān)政府亟待解決的問題。

    國內(nèi)對于運輸物流企業(yè)的研究取得了一定的研究成果,楊子剛等(2013)[1]利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法,從投入產(chǎn)出角度對2011年我國運輸物流上市公司經(jīng)營績效進(jìn)行了分析評價。但該文獻(xiàn)僅基于單一年間的截面數(shù)據(jù)對運輸物流上市公司效率進(jìn)行分析。鑒于此,本文從企業(yè)經(jīng)營是一個多投入、多產(chǎn)出的角度評價運輸物流上市公司經(jīng)營效率,并在此基礎(chǔ)上采用DEA方法中的BCC模型評價運輸物流上市公司經(jīng)營效率狀況,以得到不同時間點上運輸物流企業(yè)經(jīng)營效率的靜態(tài)結(jié)果,而后以Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對運輸物流上市公司在不同時間段上的經(jīng)營效率進(jìn)行動態(tài)評價。從不同時間點進(jìn)行靜態(tài)評價和不同時間段動態(tài)分析,有助于了解運輸物流企業(yè)經(jīng)營效率現(xiàn)狀及存在的問題,這對于提高運輸物流企業(yè)經(jīng)營效率及競爭力具有重要的參考意義。

    2 研究方法

    2.1DEA方法

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)是通過線性規(guī)劃構(gòu)造非參數(shù)前沿面,用以衡量具有多投入、多產(chǎn)出決策單元相對效率的一種方法。在DEA中將各個決策單元DMU(Decision Making Units)投影到生產(chǎn)前沿面上,比較DMU偏離生產(chǎn)前沿面的程度來衡量相對有效性。通常來說,如果某個DMU落在邊界上,其效率值為1,可看做該DMU是有效率的單位,也說明在其他條件不變情況下,每DMU不能使投入減少或產(chǎn)出增加;若DMU落在邊界范圍內(nèi),其效率值介于0到1之間,可看做該DMU是無效率單位,也說明在投入不變時,可使產(chǎn)出適當(dāng)增加,或在產(chǎn)出不變時,可使投入適當(dāng)降低。

    運用DEA方法對效率進(jìn)行衡量的思想最初起源于1957年Farrell在帕累托效率上對效率的界定。Farrell的該理論基于三個基本假設(shè):(1)相對無效決策單元都位于生產(chǎn)前沿之下,生產(chǎn)前沿面都由最優(yōu)效率決策單元構(gòu)成;(2)決策單元規(guī)模報酬不變(CRS);(3)生產(chǎn)前沿面凸向原點,且斜率不為正。但這一評價模型僅限于單一產(chǎn)出,1978年運籌學(xué)家Charnes,CooperandRhodes在此基礎(chǔ)上提出建立多投入多產(chǎn)出的數(shù)學(xué)模型-CCR模型,將效率分析轉(zhuǎn)化為理論成熟的線性規(guī)劃分析,并賦予了豐富的經(jīng)濟(jì)含義。1984年Banker、Charnes和Cooper又提出了BCC模型,這是在放寬了CCR模型中固定規(guī)模報酬不變(CRS)的限制假設(shè),而以規(guī)模報酬可變(VRS)取代。這兩種DEA模型在目前的理論界得到廣泛關(guān)注和認(rèn)同,應(yīng)用較為普遍。

    用 Xj=(x1j,x2j,...,xmj)和Yj=(y1j,y2j,...,ynj)表示DMU的投入和產(chǎn)出要素,BCC模型的對偶形式可表示為如下形式:

    若θ=1,Si-=0,Sr+=0時,稱決策單元DMU為DEA有效,技術(shù)效率和規(guī)模效率都有效,資源得到充分利用;若θ<1,Si-≠0,Sr+≠0時,則稱決策單元DMU為非DEA有效,存在產(chǎn)出不足與投入冗余。在VRS下計算得出的技術(shù)效率除去規(guī)模效率的影響,可得到純技術(shù)效率。

    2.2Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

    Malmquist指數(shù)由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家Sten Malmquist于1953年在消費分析過程中提出,其目的是研究消費約束在不同差異曲線上怎樣移動。1982年Diewert等用距離函數(shù)之間的比值來測算該指數(shù),并命名為Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。

    用(xt,yt)表示在t時刻某決策單元投入產(chǎn)出向量,Tt為t時刻生產(chǎn)可能集,t為離參數(shù)變量,則Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可以表示為

    其中,Dt+1(xt+1,yt+1)表示t+1決策單元在t+1時刻的有效性,Dt+1(xt,yt)表示t+1決策單元在t時刻的有效性,Dt(xt+1,yt+1)表示t決策單元在t+1時刻的有效性,Dt(xt,yt)表示t決策單元在t時刻的有效性。

    同時,如果M>1,則表明t到t+1時刻該決策單元的效率有所增加,生產(chǎn)力水平進(jìn)步;如果M=1,則表明決策單元生產(chǎn)效率未發(fā)生改變,生產(chǎn)力水平不變;如果M<1,則生產(chǎn)力水平發(fā)生退步。還可以將Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)進(jìn)一步分解為效率變化(TEC)和技術(shù)變化(TC)兩部分:

    TEC是t到t+1兩個時刻之間決策單元的效率變化指數(shù),測度了生產(chǎn)單位是否在更靠近當(dāng)期生產(chǎn)前沿面運行狀態(tài)下組織生產(chǎn),反現(xiàn)了“追趕效應(yīng)”。當(dāng)TEC>1時,表明生產(chǎn)單位更接近生產(chǎn)前沿面,相對綜合效率有所提高;TEC<1時,綜合效率相對降低。TC是t到t+1兩個時刻之間決策單元的技術(shù)變換情況,測度了技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新對生產(chǎn)率變化帶來的作用和影響,反映了“移動效應(yīng)”。當(dāng)TC>1時,表明生產(chǎn)單位在生產(chǎn)前沿面上向上移動,技術(shù)進(jìn)步;TC<1時,技術(shù)相對退步。

    3 實證分析

    3.1指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

    我國證監(jiān)會在最新修訂的《上市公司行業(yè)而分類指引》中,并沒有單獨設(shè)置物流這一門類,但交通運輸業(yè)和倉儲業(yè)涵蓋在物流業(yè)范疇中,可將40多家主營物流業(yè)務(wù)的上市公司界定為物流企業(yè)。剔除港口類、倉儲類和成立不足五年的公司,最終得到了19家主營運輸物流的上市公司樣本,具有較強(qiáng)的代表性,既保證了數(shù)據(jù)來源的可靠,也能反映出我國現(xiàn)階段運輸物流行業(yè)的整體趨勢。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和各公司在滬深證券交易所披露的年度財務(wù)報表,研究的時間為2010-2014年。

    在對上市公司經(jīng)營效率進(jìn)行評價時,選擇好合適的投入產(chǎn)出變量是關(guān)鍵,只有準(zhǔn)確選取投入產(chǎn)出變量才能全面精確地反映運輸物流上市公司的實際生產(chǎn)效率。因此,本文在已有研究基礎(chǔ)上[2-4],篩選出3個投入指標(biāo)和2個產(chǎn)出指標(biāo),見表1。

    在投入指標(biāo)中,主營業(yè)務(wù)成本代表生產(chǎn)和銷售相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)的直接成本,而固定資產(chǎn)凈值是企業(yè)占用的主要有形資產(chǎn),這兩個指標(biāo)構(gòu)成資金資本投入。應(yīng)付職工薪酬是衡量價值創(chuàng)造最具活力資源的員工狀況,這能有效反映出人力資本投入。在產(chǎn)出指標(biāo)中,主營業(yè)務(wù)收入反映企業(yè)生存和持續(xù)發(fā)展,與主營業(yè)務(wù)成本相對應(yīng),決定著企業(yè)能否有正常周轉(zhuǎn)的資金,良好的反映企業(yè)產(chǎn)出水平;凈利潤反映上市公司的總體盈利狀況,是利潤總額減去所得稅后的金額,體現(xiàn)出投入產(chǎn)出效率。

    表1 運輸物流上市公司經(jīng)營效率投入產(chǎn)出指標(biāo)

    3.2基于DEA的上市公司相對效率狀況

    根據(jù)所選19家運輸物流上市公司的數(shù)據(jù),采用DEA模型中投入規(guī)模報酬收益可變的BCC模型,在DEAP2.1軟件下計算得到2010-2014年運輸物流業(yè)上市公司各年度的綜合效率結(jié)果,并將其整理為表2。

    表2 運輸物流上市公司2010-2014年綜合效率

    由表2數(shù)據(jù)可以看出,我國運輸物流上市公司綜合效率水平不高,2014年還有著20.5%的潛力有待提升。在變化趨勢上,由2010年的0.773上升到2014年的0.795,整體呈現(xiàn)出上升趨勢,處于良好的發(fā)展?fàn)顩r,但在2013年到2014年出現(xiàn)小幅度的下滑。2009年國務(wù)院通過了《物流業(yè)調(diào)整振興規(guī)劃》,為運輸物流業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造了良好政策環(huán)境優(yōu)勢,運輸物流產(chǎn)業(yè)進(jìn)入全面振興時期。在“十二五”期間,政府加強(qiáng)了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、整合及銜接,使得運輸物流企業(yè)受到較大益處,綜合效率水平不斷提高。而運輸物流業(yè)的發(fā)展也使得其全局性、基礎(chǔ)性影響力逐漸顯現(xiàn),成為經(jīng)濟(jì)運行中“無處不在”的產(chǎn)業(yè),支撐著新型城鎮(zhèn)化、制造業(yè)改造升級、服務(wù)業(yè)發(fā)展、民生農(nóng)產(chǎn)品流通等。在各家公司上綜合效率水平也表現(xiàn)出不一致的變化狀態(tài),重慶路橋、寧滬高速、四川成渝3家公司2010-2014年的綜合效率值均為1,表明這3家公司在2010-2014年5年中處于DEA的有效狀態(tài),即這3家公司達(dá)到資源最優(yōu)配置狀態(tài),在最小投入下有著最大產(chǎn)出。湖南投資、皖通高速、山東高速、龍江交通四家公司綜合效率均值高于0.9,華北高速、江西長運2家公司綜合效率均值低于0.5。總之,運輸物流上市公司2010-2014年間整體經(jīng)營效率并沒有達(dá)到最佳狀態(tài),只有3家公司達(dá)到了DEA有效,綜合效率的均值還有待進(jìn)一步提高。

    3.3基于Malmquist指數(shù)的上市公司生產(chǎn)率運用Malmquist指數(shù)對我國運輸物流上市公司2010-2014年4個時間段的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)進(jìn)行測算,研究我國運輸物流上市公司在樣本研究期間動態(tài)效率變化情況,并將Malmquist指數(shù)分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步,以研究動態(tài)效率的變化主要源于技術(shù)效率的能力增強(qiáng)還是由技術(shù)創(chuàng)新引起的技術(shù)進(jìn)步,具體結(jié)果見表3、表4。

    表3 2010-2014年運輸物流上市公司全要素生產(chǎn)率變動表

    由表3可知,整體上,2010-2014年間19家運輸物流上市公司全要素生產(chǎn)率的平均增長率為-1.1%,技術(shù)效率的平均增長率為0.5%,技術(shù)進(jìn)步的平均增長率為-1.7%,由此可見,技術(shù)進(jìn)步增長速度緩慢是運輸物流上市公司全要素生產(chǎn)率下降的主要原因。我國運輸物流業(yè)的發(fā)展還處于起步階段,企業(yè)在運輸物流設(shè)備、設(shè)施等基礎(chǔ)服務(wù)條件上未能很好地向?qū)I(yè)化、智能化方向延伸,尤其是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為代表的物流信息化還未應(yīng)用完全,從而影響著運輸物流企業(yè)作業(yè)效率。進(jìn)一步分析將技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率變動與規(guī)模效率變動。2010-2014年純技術(shù)效率變動的均值為0.998,平均增長率為-0.2%,呈現(xiàn)出負(fù)增長的變動趨勢,進(jìn)而引起技術(shù)效率增長減緩,純技術(shù)效率的負(fù)增長也體現(xiàn)出運輸物流企業(yè)管理水平和生產(chǎn)力水平有待提高。2010-2014年規(guī)模效率變動的均值為1.007,年均貢獻(xiàn)0.7%的增長率,規(guī)模效率的上升說明現(xiàn)階段我國運輸物流上市公司的規(guī)模正在接近最佳規(guī)模水平,是規(guī)模有效的??傮w來說,我國運輸物流企業(yè)需要提高管理水平和決策能力,加強(qiáng)技術(shù)的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新水平,以提升企業(yè)的經(jīng)營效率。

    表4 2010-2014年運輸物流上市公司Malmquist年均指數(shù)及其構(gòu)成

    從表4可以看出,寧滬高速、深高速、重慶路橋、龍江交通、四川成渝、楚天高速、湖南投資這7家企業(yè)全要素生產(chǎn)率大于1,表明其全要素生產(chǎn)率在經(jīng)營期間有所上升,其中上升幅度最大的為寧滬高速,增幅為27.1%,主要原因可能是伴隨著區(qū)位優(yōu)勢及道路品質(zhì)不斷提升,各企業(yè)開拓管理思路,創(chuàng)新管理辦法,完善運行機(jī)制,提升服務(wù)、管理和經(jīng)營水平。江西長運、華北高速、中原高速、五洲交通、東莞控股、海南高速、福建高速、皖通高速、吉林高速、贛粵高速、山東高速、現(xiàn)代投資這12家企業(yè)全要素生產(chǎn)率均小于1,表明全要素生產(chǎn)率在經(jīng)營期間有所下降,其中現(xiàn)代投資是下降幅度最大的,降幅為20.1%,主要原因可能是存在超載超速、掛靠等不規(guī)范經(jīng)營,影響企業(yè)可持續(xù)經(jīng)營。從全要素生產(chǎn)率的分解指數(shù)來看,技術(shù)進(jìn)步大于1的有東莞控股、重慶路橋、五洲交通、寧滬高速、四川成渝、龍江交通,這6家企業(yè)在技術(shù)變革和應(yīng)用方面較為完善,其他企業(yè)均出現(xiàn)技術(shù)退步現(xiàn)象,需要不斷改進(jìn),加快信息化建設(shè)。

    4 結(jié)論與建議

    本文利用DEA中投入規(guī)模報酬收益可變的BCC模型與Malmquist指數(shù)分解法對2010-2014年我國運輸物流上市公司經(jīng)營效率進(jìn)行測度研究。研究表明:我國運輸物流上市公司綜合效率水平整體呈現(xiàn)出上升趨勢,由2010年的0.773上升到2014年的0.795,處于良好的發(fā)展?fàn)顩r,但在2013年到2014年出現(xiàn)小幅度的下滑??v向研究結(jié)果表明,2010-2014年間運輸物流上市公司全要素生產(chǎn)率的平均增長率為-1.1%,技術(shù)效率的平均增長率為0.5%,技術(shù)進(jìn)步的平均增長率為-1.7%。另外,僅有7家上市公司全要素生產(chǎn)率在經(jīng)營期間有所上升,技術(shù)進(jìn)步增長速度緩慢。

    上市公司從微觀角度代表著行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,基于以上結(jié)論可知,作為未來對我國經(jīng)濟(jì)社會全局具有重大引領(lǐng)和帶動作用的運輸物流業(yè),當(dāng)前還處于較低生產(chǎn)率水平,普遍存在技術(shù)進(jìn)步緩慢,沒有發(fā)揮出應(yīng)有的功能作用,提高運輸物流企業(yè)的經(jīng)營效率尤為重要。為此,本文提出相應(yīng)的對策建議:(1)政府方面,應(yīng)持續(xù)保持對運輸物流上市公司的扶持力度。一是要建立上市運輸物流企業(yè)成長的服務(wù)支持平臺,我國運輸物流市場發(fā)展還不夠規(guī)范,政府及相關(guān)部門須加強(qiáng)對行業(yè)的管理,引導(dǎo)和支持行業(yè)健康、規(guī)范發(fā)展。二是推進(jìn)運輸物流上市公司“集團(tuán)化、網(wǎng)絡(luò)化”進(jìn)程,改善物流業(yè)普遍存在的“大的不強(qiáng),小的更弱”的狀況。三是加大對運輸物流業(yè)的財政投入力度,給予更多的土地優(yōu)惠政策、降低稅收力度,積極引入更多的社會資本,完善運輸物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),為運輸物流業(yè)發(fā)展提供基礎(chǔ)保障。(2)技術(shù)方面,應(yīng)對運輸物流技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新和利用好新技術(shù)。運輸物流企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)不高是引起全要素生產(chǎn)率上升緩慢的原因,企業(yè)須更加重視物流技術(shù)創(chuàng)新環(huán)節(jié)的工作,普及應(yīng)用能提高公司經(jīng)營效率水平的新技術(shù)。這一方面需要企業(yè)加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作,充分利用好高校、科研院所的創(chuàng)新優(yōu)勢,鞏固運輸物流企業(yè)自身的科技水平。另一方面需要企業(yè)充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)帶來的便利性,以無線射頻技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能物流等先進(jìn)技術(shù)科學(xué)管理運輸物流的各環(huán)節(jié),從而提高企業(yè)的經(jīng)營水平。(3)企業(yè)內(nèi)部方面,應(yīng)強(qiáng)化企業(yè)內(nèi)部的管理水平。對于運輸物流企業(yè)而言,其健康持續(xù)的成長,是以良好的經(jīng)營管理能力為基礎(chǔ)的,而企業(yè)管理水平的低下會逐步?jīng)_抵勞動力成本優(yōu)勢,壓縮狹小的利潤空間。這就需要企業(yè)提高管理能力,保持成本控制和企業(yè)資源整合的意識,制定科學(xué)合理的管理制度,重視事前規(guī)劃,增強(qiáng)資源配置效率。

    [1]楊子剛,于海朋,毛文坤.運輸物流上市公司經(jīng)營績效評價—基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究,2013,(4):27-30.

    [2]魏德樣,雷雯.中外體育用品上市公司經(jīng)營效率的動態(tài)評價[J].武漢體育學(xué)院學(xué)報,2012,46(2):31-35.

    [3]莫云萍,陳飛兒,趙一飛,等.Malmquist指數(shù)方法在港口上市企業(yè)經(jīng)營效率分析中的應(yīng)用[J].上海海事大學(xué)學(xué)報,2012,33(2):69-75.

    [4]郭淑芬,郝言慧,王艷芬.文化產(chǎn)業(yè)上市公司績效評價—基于超效率DEA和Malmquist指數(shù)[J].經(jīng)濟(jì)問題,2014,(2):16.

    Analysis of Operational Efficiency of Listed Logistics Enterprises in Transportation Sector

    Jiang Yao1,Jin Zhongkun1,2
    (1. Nanjing Normal University, Nanjing 210046; 2. Changzhou Institute of Technology, Changzhou 213022, China)

    In this paper, using the DEA BBC model and the Malmquist productivity index, we evaluated the operational efficiency of 19listed logistics enterprises in the transportation sector from 2010 to 2014, reaching the conclusion that the overall operational performance ofthese enterprises was not satisfactory, only three companies were DEA effective throughout the period and that the average growth rate of thetotal factor productivity of them was a negative 1.1%, the major cause of which was technical degradation.

    transportation logistics; listed logistics enterprises; DEA; Malmquist; operational efficiency

    F259.23;F276.6;F224

    A

    1005-152X(2016)01-0059-04

    10.3969/j.issn.1005-152X.2016.01.016

    2015-12-14

    姜瑤(1991-),女,研究方向:流通管理與戰(zhàn)略管理;金中坤,南京師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院博士研究生,常州工學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師,研究方向:戰(zhàn)略管理。

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