我國會展上市企業(yè)經(jīng)營效率及影響因素研究

蔡衛(wèi)民，萬玉潔

(湖南師范大學 旅游學院，湖南 長沙 410008)

一、引言

近年來，我國會展業(yè)蓬勃發(fā)展，國內(nèi)多種經(jīng)營形式的會展企業(yè)紛紛涌現(xiàn)，規(guī)模小、數(shù)量多、資金少、對政府依賴度高是現(xiàn)階段會展企業(yè)存在的主要問題。同時，國外會展企業(yè)通過各種資本運作方式大舉進入國內(nèi)市場，利用成熟的展會項目品牌與經(jīng)營模式搶占市場先機。會展市場競爭日趨激烈，企業(yè)為擴大市場占有率，增加盈利點，嘗試采取融資上市方式以保障企業(yè)的發(fā)展與壯大。自2015年北展股份新三板上市后，國內(nèi)小部分會展企業(yè)陸續(xù)走進了資本市場，會展資本市場取得了突破性的發(fā)展，社會資本的支持成為我國會展企業(yè)參與國際競爭的最大助力。我國會展企業(yè)數(shù)量多，申報上市的企業(yè)卻很少，究其原因在于我國會展企業(yè)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)單一，抵御風險能力低，上市后企業(yè)的經(jīng)營狀況未知。因此，有必要對我國會展公司上市后的經(jīng)營效率進行研究，同時分析影響企業(yè)經(jīng)營效率的關(guān)鍵因素，力求為會展企業(yè)健康發(fā)展提出針對性建議。

二、文獻綜述

通過梳理文獻，本文發(fā)現(xiàn)我國對會展企業(yè)經(jīng)營方面的研究主要集中在外部空間集聚和內(nèi)部成長策略兩個方面。從外部空間看會展企業(yè)的集聚特征，方忠權(quán)(2013)發(fā)現(xiàn)會展集聚區(qū)可分為展館依托型和超大城市群依托型兩種主要類型[1]，永久性集聚的發(fā)展比臨時性集聚更為成熟[2]，會展服務(wù)設(shè)施、整體商務(wù)環(huán)境、外部經(jīng)濟性、政府行為和人力資源是影響會展企業(yè)集聚的主要因素。以珠江三角洲為例，其會展企業(yè)的空間格局呈現(xiàn)出由“單中心格局”到“雙中心格局”再到“多中心格局”的演變特征[3]。從內(nèi)部成長看會展企業(yè)的發(fā)展，服務(wù)創(chuàng)新能力提升、創(chuàng)業(yè)資源獲取、競合聯(lián)盟選擇、核心競爭力培育、客戶關(guān)系管理、企業(yè)并購等是促進企業(yè)成長的關(guān)鍵策略[4,5,6,7,8,9]。羅秋菊(2011)以廣州光亞展覽公司為例提出了民營會展企業(yè)“先收后放，柔道運勢”型的成長路徑[10]。我國對會展業(yè)的研究起步晚，國內(nèi)學者對會展企業(yè)研究側(cè)重于促進企業(yè)發(fā)展壯大的內(nèi)部實施策略及步驟，而關(guān)于會展企業(yè)經(jīng)營效率的研究較少。

效率是最能判斷出企業(yè)成長狀況的價值標準。關(guān)于企業(yè)經(jīng)營效率已有大量研究成果，國內(nèi)外學者對多種類型的企業(yè)展開了有效的測量分析，主要使用兩種測度方法：參數(shù)法和非參數(shù)法。兩者都是通過資源投入與產(chǎn)出的關(guān)系來衡量企業(yè)經(jīng)營效率，但各有優(yōu)缺點。相較于參數(shù)法，非參數(shù)法對樣本數(shù)量的要求比較低，同時能夠更好地處理多投入和多產(chǎn)出情況。非參數(shù)法主要代表是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)，這種方法不要求確定決策單元之間輸入與輸出的關(guān)聯(lián)方式，而是以相對有效性或效益作為總體上的衡量標準，根據(jù)決策單元輸入輸出的實際數(shù)據(jù)得出最優(yōu)權(quán)重，從而避免各項指標權(quán)重確定最終測算結(jié)果的客觀性受到人為因素的影響。DEA方法具有強大的包容性，可以和多種分析法結(jié)合使用，研究多領(lǐng)域的經(jīng)營效率問題，如任毅(2017)采用混合DEA-Malmquist模型對我國旅游上市公司的經(jīng)營效率進行靜態(tài)和動態(tài)測度，探討其提升空間和發(fā)展路徑[11]。張琰飛(2017)則通過DEA-Malmquist模型借助ARCGIS軟件分析我國星級飯店經(jīng)營效率的時空演化規(guī)律和區(qū)域差異[12]。田剛(2018)采用三階段DEA模型測度了垂直型生鮮電商的經(jīng)營效率[13]。馮海紅(2017)采用DEA-Tobit兩階段模型分析小額貸款公司財務(wù)效率和社會效率[14]。王鋼(2017)則通過對17家商業(yè)銀行經(jīng)營效率的測算證明了TOPSIS-DEA模型評價銀行效率的有效性[15]。因此，本文選擇DEA-BBC模型，結(jié)合Malmquist指數(shù)，測算2015—2017年我國會展上市企業(yè)的經(jīng)營效率。

三、研究設(shè)計與模型

(一)研究設(shè)計

本文首先根據(jù)已有的文獻研究，選擇會展上市企業(yè)DEA-BBC模型和Malmquist指數(shù)的輸入輸出指標，通過DEAP2.1軟件測算出19家會展上市企業(yè)2015—2017年的經(jīng)營效率。其次，從財務(wù)和管理兩個角度構(gòu)建會展上市企業(yè)的經(jīng)營效率影響因素指標體系，因財務(wù)指標眾多，指標之間可能存在相關(guān)性，因此通過因子分析法化解多重共線性問題。最后，由DEA-BBC模型測算出決策單元的綜合效率值(因變量)與影響企業(yè)經(jīng)營效率的各種環(huán)境因素(自變量)并進行Tobit回歸分析，判斷自變量對企業(yè)經(jīng)營效率的影響類型。

(二)研究模型

1.DEA-BBC模型

DEA，稱為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，它是通過數(shù)學規(guī)劃模型評價具有多個輸出和輸入指標的同類型決策單元間相對有效性或效益的一種方法[16]。班克(Banker,1984)等人提出了在假設(shè)規(guī)模報酬可變條件下的BBC模型，將總體效率進一步擴展為純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩部分，純技術(shù)效率排除了規(guī)模對決策單元的影響[17]。在目前會展上市企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營中，決策單元尚未處于生產(chǎn)規(guī)模階段，規(guī)模報酬可變的假設(shè)更符合會展類上市企業(yè)發(fā)展的實際情況。

假設(shè)決策單元為n，每個決策單元投入類型為m和產(chǎn)出類型為s，它們所對應(yīng)的權(quán)重向量分別記為：V=(v1,v2,…，vm)T,U=(u1,u2,…，us)T。決策單元中第j個的投入量記作：Xj=(x1j,x2j,…，xmj)T，產(chǎn)出量記作：Yj=(y1j,y2j,…，ysj)T，其中，j=1,2,…，n。xmj表示第j個決策單元對第m種投入類型的輸入總量，ysj為第j個決策單元對第s種產(chǎn)出類型的輸出總量，且xmj，ysj>0;vm為第m種投入指標的權(quán)重系數(shù)，us為第s種產(chǎn)出指標的權(quán)重系數(shù)，且vm，us≥0。基于線性規(guī)劃的DEA-BBC模型如下：

(1)

2. Malmquist指數(shù)法

DEA-BBC模型適用于評價決策單元的靜態(tài)效率。為進一步探究經(jīng)營效率在時序上的動態(tài)變化趨勢，本文采用Fare等人提出的基于DEA模型計算Malmquist指數(shù)(全要素生產(chǎn)率變動率，TFP)，將橫截面DEA模型擴展到時序變化的DEA-Malmquist動態(tài)模型[18]。Malmquist指數(shù)可分解為決策單元在t時期到t+1時期內(nèi)的技術(shù)效率變化指數(shù)(EC)和生產(chǎn)技術(shù)進步指數(shù)(TC)的乘積，而技術(shù)效率變化可分解為純技術(shù)效率指數(shù)(PEC)和規(guī)模效率指數(shù)(SEC)的乘積。Malmquist指數(shù)具體計算公式如下：

Mi(xt+1，yt+1，xt，yt)=

=EC(xt+1，yt+1，xt，yt)

×TC(xt+1，yt+1，xt，yt)

=PEC×SEC×TC

(2)

(xt，yt)和(xt+1，yt+1)是研究對象在t時期和t+1時期投入要素和產(chǎn)出要素，Dt和Dt+1是基于生產(chǎn)技術(shù)的t時期和t+1時期的距離函數(shù)。

3.因子分析法

因子分析法是把一些具有錯綜復雜的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個無關(guān)的新的綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法，其核心思想是對變量按照相關(guān)性大小進行分組，使得相關(guān)性較高的變量成組，而不同組變量之間相關(guān)性則相對較低[19]。在實際應(yīng)用中，學者為全面地研究問題，往往會在不同維度選擇合適的變量，但變量之間可能存在一定的相關(guān)性，變量個數(shù)太多易造成多重共線性，通過因子分析法選出的新變量能夠盡可能解釋原始變量的信息，同時也能達到變量精簡的目的。

4.Tobit模型

Tobit模型，也稱為受限因變量模型，是因變量滿足某種約束條件下取值的模型，最早由諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者詹姆斯·托賓(James Tobin，1958)提出[20]。由DEA模型測算出的技術(shù)效率值分布在0～1，采用最大似然估計的受限因變量Tobit模型更加適用，具體模型表達式如下：

(3)

xi為自變量，β是自變量的回歸系數(shù)估計值，誤差項ε獨立且服從正態(tài)分布：ε～N(0,σ2)，y*是潛在變量。當y*>0時，可以被觀察到，因此取值為yi，潛在變量y*≤0時，在0處被截尾，取值為0。

四、指標選取與數(shù)據(jù)來源

(一)指標選取

1.投入產(chǎn)出指標選取

DEA模型要求輸入輸出指標總數(shù)不宜超過決策單元數(shù)量的1/3[16]。結(jié)合指標選取的基本原則，本文在指標選取方面，以企業(yè)固定資產(chǎn)、期末在職員工數(shù)量為投入指標，以企業(yè)凈利潤和主營業(yè)務(wù)收入為產(chǎn)出指標。企業(yè)凈利潤核算包括企業(yè)非經(jīng)常性因素，初始企業(yè)固定資產(chǎn)以入賬價值計量，后續(xù)支出則以與該固定資產(chǎn)有關(guān)的經(jīng)濟利益計入固定資產(chǎn)成本，且采用年限平均法在使用壽命內(nèi)計提固定資產(chǎn)折舊。主營業(yè)務(wù)收入是以企業(yè)從事會展行業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動取得的營業(yè)收入為依據(jù)，能真實反映會展這一特色行業(yè)的經(jīng)營狀況。企業(yè)的經(jīng)營效率離不開資本和勞動力的投入，選取固定資產(chǎn)表示企業(yè)的資本投入量，期末在職員工數(shù)量表示企業(yè)的勞動力投入量，二者是企業(yè)經(jīng)營投入方面最具代表性的指標。凈利潤和主營業(yè)務(wù)收入是衡量產(chǎn)出的關(guān)鍵指標，能反映一定時期內(nèi)企業(yè)盈利和運營成果。各投入產(chǎn)出指標的描述性統(tǒng)計結(jié)果(見表1)顯示各會展上市企業(yè)在投入產(chǎn)出方面存在較大的差異。

表1 2015—2017年會展上市企業(yè)投入產(chǎn)出指標的描述性統(tǒng)計分析

2.影響因素指標選取

本文從財務(wù)因素、管理因素兩個角度來構(gòu)建經(jīng)營效率影響指標體系。

財務(wù)指標選取：在參考已有研究的基礎(chǔ)上，本文從企業(yè)的盈利能力選取凈資產(chǎn)收益率、每股收益、成本費用利潤率、毛利率、股東權(quán)益周轉(zhuǎn)率指標；償債能力選取資產(chǎn)負債率、流動比率指標；運營能力選取應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率指標；成長能力選取總資產(chǎn)增長率、凈利潤增長率、營業(yè)利潤增長率、營業(yè)收入增長率指標，共14項基本財務(wù)指標。本文首先對財務(wù)指標進行因子分析，對所有指標進行統(tǒng)計分類，在每類指標中篩選出最具代表性的財務(wù)指標。

根據(jù)最終輸出結(jié)果，KMO測定值等于0.6，Bartlett球形檢驗顯示在99%的置信區(qū)間顯著相關(guān)，14個指標變量降冪到5個公共因子，累計貢獻率為75%，公因子保留了原始變量的大部分信息，具有良好的代表性。本文選擇每個公因子里旋轉(zhuǎn)成分絕對值最大的變量作為影響會展上市企業(yè)經(jīng)營效率的財務(wù)因素(見表2)，分別是凈資產(chǎn)收益率(ROE)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率(RTR)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(TAT)、毛利率(GPR)、凈利潤增長率(NPGR)。

表2 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

注：提取方法：主成分法；

旋轉(zhuǎn)法：具有Kaiser標準化的正交旋轉(zhuǎn)法

表3 影響因素指標描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

(二)數(shù)據(jù)來源

由于本文選取的增長性影響因素指標均以年度同比增長率來表示，因此通過收集我國19家會展上市企業(yè)2014—2017年相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證研究。為保證數(shù)據(jù)的可靠性，本文嚴格以各上市公司歷年發(fā)表的年度報告及財務(wù)報表數(shù)據(jù)為依據(jù)。

五、數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

(一)經(jīng)營效率靜態(tài)分析與結(jié)果

本文運用DEAP2.1軟件對BBC模型的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行處理，測算出2015—2017年會展上市企業(yè)各年度的技術(shù)效率值，如表4所示。由于DEAP軟件要求輸入輸出數(shù)據(jù)不能存在負值，需要對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，本文借鑒沈江建(2015)對DEAP軟件處理負產(chǎn)出提出的解決思路，具體如下：

(4)

其中aj，bj分別是第j項指標的最大值和最小值[21]。

按照會展上市企業(yè)主營業(yè)務(wù)方向分類，19家樣本可分為三大類(類別不涉排名)：

A類是以主辦和承辦會議、展覽，提供綜合服務(wù)為主營業(yè)務(wù)的企業(yè)，共計6家：米奧會展、名洋會展、萬怡會展、決策者、北展股份、三紳文化。

B類是以提供會議、展覽舉辦場館的物業(yè)經(jīng)營為主營業(yè)務(wù)的企業(yè)，共計3家：中青博聯(lián)、廣百展貿(mào)、漢商集團。

C類是以協(xié)助完成場館搭建、會展器材租賃、展覽展示設(shè)計為主營業(yè)務(wù)的企業(yè)，共計10家：中智商展、悠派智能、卡司通、視紀印象、唐是文化、黑油展覽、振威展覽、藍色方略、西典展覽、易尚展示。

表4 2015—2017年我國會展上市企業(yè)經(jīng)營效率與規(guī)模效率情況

續(xù)表

名稱201520162017CrsteVrsteScaleRSCrsteVrsteScaleRSCrsteVrsteScaleRS中智商展111-111-0.95310.953drs悠派智能0.3350.9230.363drs0.340.8290.41drs0.230.6050.381drs卡司通0.2790.7610.366drs0.3810.6650.574drs0.5030.7250.693drs視紀印象0.66610.666drs0.61710.617drs0.5240.760.69drs唐是文化0.6610.8790.752drs0.7920.9350.847drs0.8080.8670.932irs黑油展覽111-111-111-振威展覽0.36110.361drs0.350.8520.411drs0.340.9440.36drs藍色方略111-111-111-西典展覽111-111-111-易尚展示0.3690.9260.399drs0.40.6770.59drs0.4750.9330.509drsC類均值0.670.950.690.6880.90.740.750.880.8總均值0.680.920.730.70.880.770.690.870.79

注：Crste表示綜合效率；Vrste表示純技術(shù)效率；Scale表示規(guī)模效率；RS表示規(guī)模報酬情況；drs表示規(guī)模報酬遞減；irs表示規(guī)模報酬遞增；“-”表示規(guī)模報酬不變

從橫向時間跨度來看，2015—2017年會展上市企業(yè)的綜合效率均值分別為0.68、0.7、0.69，變動幅度小，各決策單元的經(jīng)營效率較為平穩(wěn)，說明會展企業(yè)上市以來穩(wěn)步發(fā)展。決策單元的綜合效率的大小主要取決于生產(chǎn)技術(shù)的潛力和生產(chǎn)要素的投入規(guī)模，這說明在很大程度上，會展上市企業(yè)投入的生產(chǎn)要素沒有完全轉(zhuǎn)化成效益，生產(chǎn)技術(shù)的潛力沒有得到充分的利用和發(fā)揮，企業(yè)仍存在較大的盈利空間。會展上市企業(yè)2015—2017年的純技術(shù)效率呈遞減狀態(tài)，而規(guī)模效率呈遞增狀態(tài)。剔除經(jīng)營規(guī)模因素影響之后的純技術(shù)效率能更準確地反映出決策單元的經(jīng)營管理模式改進、技術(shù)升級等方面的優(yōu)良程度；而規(guī)模效率反映的是企業(yè)規(guī)模與生產(chǎn)效率之間的關(guān)系，企業(yè)經(jīng)營規(guī)模改變后，生產(chǎn)效率相應(yīng)發(fā)生變化。會展企業(yè)處于上市初期，資本涌入帶來生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模的快速擴張，反而忽略了改善其內(nèi)部綜合治理。

從縱向決策單元來看，首先，整體上看DEA測算出的各項效率均值，綜合效率和規(guī)模效率較低，而純技術(shù)效率較高。規(guī)模效率低是導致會展上市企業(yè)綜合效率低的主要原因。企業(yè)的純技術(shù)效率與規(guī)模效率相比，得到較為充分地發(fā)揮。會展上市企業(yè)在目前的管理和技術(shù)水平上，其投入使用是有效的，而在規(guī)模運作上則與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模存在一定的差距。其次，企業(yè)的綜合效率最大值是1，最小值是0.23，近40%的企業(yè)效率值為1。各企業(yè)之間的經(jīng)營效率存在很大的差異，只有部分企業(yè)的經(jīng)營效率較高，更多會展上市企業(yè)仍處于低效率經(jīng)營。這結(jié)果符合現(xiàn)階段會展企業(yè)發(fā)展規(guī)律，我國會展業(yè)仍屬于低端服務(wù)業(yè)，向高端智能服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型仍需要努力。再次，三個細分類別企業(yè)的綜合效率呈現(xiàn)出：A類>C類>B類，且A類與B類之間差值為0.15。這意味著各類會展上市企業(yè)的經(jīng)營效率具有差異性特征。最后，會展上市企業(yè)主要是處于規(guī)模報酬遞減和規(guī)模報酬不變階段。規(guī)模報酬遞減主要原因在于會展上市企業(yè)剛進入資本市場，經(jīng)營規(guī)模的擴大，生產(chǎn)的過度投入，使得企業(yè)資源配置難以得到有效協(xié)調(diào)，從而降低了經(jīng)營效率。

(二)經(jīng)營效率動態(tài)分析與結(jié)果

基于投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，引用Malmquist指數(shù)測算會展上市企業(yè)的全要素生產(chǎn)率變動及其分解，分析各類會展企業(yè)在上市以后2015—2016年、2016—2017年內(nèi)經(jīng)營效率動態(tài)變化趨勢(見表5)。

表5顯示出會展上市企業(yè)整體全要素生產(chǎn)率呈增長趨勢，增長幅度提高，企業(yè)產(chǎn)出量高于全部生產(chǎn)要素的真實投入量，尤其是A類企業(yè)為全要素生產(chǎn)率的增長做出較大貢獻。A類和B類企業(yè)TFP均大于1，對比t時期，t+1時期內(nèi)企業(yè)提高了全要素生產(chǎn)效率，說明這兩類會展上市企業(yè)觀測期內(nèi)發(fā)展狀況良好。C類企業(yè)TFP小于1，這意味著C類企業(yè)資本和勞動要素在增加的同時，其生產(chǎn)效率反而在下降。這主要與行業(yè)性質(zhì)有關(guān)，C類企業(yè)主營搭建、器材租賃及展示設(shè)計等終端展示制造與展示服務(wù)，屬于勞動密集型企業(yè)，新時期基于智慧會展的需求以及綠色會展的號召要求終端展示行業(yè)轉(zhuǎn)型，C類企業(yè)仍處于結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的初級階段，企業(yè)經(jīng)營效率不能達到理想要求。

表5 全要素生產(chǎn)率變動及其分解指數(shù)

從TFP分解來看，會展上市企業(yè)的技術(shù)效率和技術(shù)進步率均有提高，整體發(fā)展態(tài)勢良好。A類企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進步增長且增長幅度擴大，技術(shù)效率及技術(shù)進步速度較上一期有所提升，企業(yè)創(chuàng)新活力優(yōu)勢明顯。C類企業(yè)TC均小于1，企業(yè)技術(shù)退步，說明C類企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率偏低，應(yīng)加大對創(chuàng)新技術(shù)投入，加速技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。B類技術(shù)效率增長，主要依賴規(guī)模效率的推動，規(guī)模效率增長明顯高于純技術(shù)效率，以場館物業(yè)經(jīng)營為主的會展上市企業(yè)規(guī)模報酬相對穩(wěn)定，接近企業(yè)最佳規(guī)模報酬，同時企業(yè)也要注意經(jīng)營管理改進和組織創(chuàng)新。A類和C類與之相反，SC小于1，處于規(guī)模無效率狀態(tài)，這意味著規(guī)模擴張并沒有帶來生產(chǎn)效率的增長，造成的原因可能是企業(yè)處于初上市階段，會展項目與研發(fā)技術(shù)仍在開發(fā)期，尚未實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟效益。

(三)回歸分析與結(jié)果

將會展上市企業(yè)經(jīng)營效率的Tobit回歸模型設(shè)定為：

TEit=β0+β1ROEit+β2RTRit+β3TATit+β4GPRit+β5NPGRit+β6HCit+β7DIVit+β8DPVit+β9R&Dit+ε

(5)

其中，β0為截距項，βj為各自變量的回歸系數(shù)(j=1，2，…，9)，i是各會展上市企業(yè)序號(i=1，2，…，19)，t代表時期(t=1，2，3)，ε為殘差項。

利用Stata12.0軟件對回歸模型進行估計，通過條件矩檢驗和輔助回歸構(gòu)建LR統(tǒng)計量檢驗回歸模型擾動項的正態(tài)性和同方差性。如表6所示，似然比檢驗統(tǒng)計值(LR)為57.75，P=0，條件矩統(tǒng)計量(CM)為4.1137，說明擾動項服從正態(tài)分布和同方差性，偽R2=0.7233，說明回歸模型擬合優(yōu)度較好，可以使用自變量的回歸結(jié)果對企業(yè)經(jīng)營效率進行解釋。

表6 Tobit回歸分析結(jié)果

注：“***”“**”“*”分別表示在1%、5%、10%水平上顯著

回歸結(jié)果的具體解釋如下：

財務(wù)因素對企業(yè)經(jīng)營效率的影響分析：第一，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與會展上市企業(yè)的經(jīng)營效率呈顯著的正相關(guān)。總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映企業(yè)總資產(chǎn)投入產(chǎn)出的流動速度，是衡量企業(yè)總資產(chǎn)的運營質(zhì)量和利用效率的重要指標。這表明會展上市企業(yè)總資產(chǎn)運營質(zhì)量和利用效率對企業(yè)經(jīng)營效率有著一定的正向增長作用。但近年來，會展項目同質(zhì)化競爭、生命周期短、一次性搭建、客戶流失嚴重等問題愈加突出，在一定程度上總資產(chǎn)利用能力不高，沒有實現(xiàn)企業(yè)價值最大化。分析企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的驅(qū)動因素，優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、增強各類資產(chǎn)利用效率，是會展上市企業(yè)加強資產(chǎn)管理、提高經(jīng)營效率的重要方法。第二,凈利潤增長率與會展上市企業(yè)經(jīng)營效率呈顯著的負相關(guān)。凈利潤增長率越高，而企業(yè)的經(jīng)營效率越低。從數(shù)據(jù)上看，會展上市企業(yè)2015—2017年凈利潤增長率與規(guī)模效率同比增長，與純技術(shù)效率反比增長，凈利潤增長率主要影響企業(yè)的純技術(shù)效率。這說明會展上市企業(yè)經(jīng)營規(guī)模呈擴張態(tài)勢，而企業(yè)追求規(guī)模的擴大帶來了凈利潤的增長，同時也帶來了企業(yè)管理和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率的下滑。主要原因是企業(yè)為搶占市場，利用融資獲取的豐富資金開展展會并購模式，通過移植、復制、開發(fā)展會項目擴大市場份額，實現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟，但企業(yè)經(jīng)營管理水平的提升跟不上企業(yè)規(guī)模的擴張速度，難以有持續(xù)穩(wěn)定的盈利能力，從而導致經(jīng)營效率下降。第三，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率與會展上市企業(yè)的經(jīng)營效率呈顯著的負相關(guān)。理論上，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率越快，資金流動性越強，企業(yè)經(jīng)營效率越高。本文認為造成反差的主要原因在于會展上市企業(yè)制定的信用政策。在實際情況中，會展上市企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率平均值為20.35，遠遠高于一般企業(yè)設(shè)定的標準值3，這說明會展上市企業(yè)為規(guī)避風險、減少應(yīng)收賬款占用額及壞賬損失，制定了緊縮型信用政策。近年來，我國會展上市企業(yè)數(shù)量呈逐年遞增趨勢，國外知名會展企業(yè)不斷進軍中國市場，市場競爭力大，而緊縮型信用政策對客戶提出信譽良好、還款能力強的高要求，限制了銷售收入的增長，導致重要客戶流失，其結(jié)果會損害企業(yè)的市場占有率，降低企業(yè)的經(jīng)營效率。

管理因素企業(yè)經(jīng)營效率的影響分析：第一，員工平均受教育年限與會展上市企業(yè)的經(jīng)營效率呈顯著的正相關(guān)。員工平均受教育年限越高，企業(yè)的經(jīng)營效率越高。員工平均受教育年限是從成本投入角度來計量企業(yè)人力資本存量的。知識經(jīng)濟時代，人力資本是企業(yè)創(chuàng)造價值的主導要素，對人力資本存量投入較高的企業(yè)才能夠帶來良好的經(jīng)濟效益，獲得更加長久的生存與發(fā)展，在博弈過程中占據(jù)主導地位。實際上，我國會展專業(yè)招生人數(shù)在連續(xù)擴張，開設(shè)會展專業(yè)的高等院校數(shù)量也在增加，但仍未彌補會展企業(yè)的人才缺口，供需矛盾依舊突出。第二，行業(yè)HHI指數(shù)和產(chǎn)品HHI指數(shù)與會展上市企業(yè)的經(jīng)營效率呈顯著的負相關(guān)。HHI指數(shù)越小，行業(yè)多元化及產(chǎn)品多元化程度越高，企業(yè)的經(jīng)營效率也就越高。采取多元化戰(zhàn)略的企業(yè)可以在不同行業(yè)和產(chǎn)品領(lǐng)域分散經(jīng)營風險、優(yōu)化資源配置、增強協(xié)同效應(yīng)。以2017年為準，實施跨行業(yè)經(jīng)營的企業(yè)僅有6家，占樣本總數(shù)的32%，且HHI指數(shù)均值為0.968，多產(chǎn)品經(jīng)營企業(yè)有18家，占樣本總數(shù)的95%。會展上市企業(yè)行業(yè)多元化程度較低，而產(chǎn)品多元化程度較高，對會展市場和會展政策高度依賴，會展市場的容量有限，企業(yè)發(fā)展空間將會受到限制。第三，企業(yè)研發(fā)與經(jīng)營效率呈顯著的負相關(guān)。這表明研發(fā)的投入并沒有帶來企業(yè)經(jīng)營效率的提升，反而降低了效率。這種結(jié)論與常識相悖，主要原因在于：從成本角度考慮，會展上市企業(yè)的研發(fā)投入沒有發(fā)揮應(yīng)有的效用和效益，技術(shù)轉(zhuǎn)化率低，而經(jīng)營管理費用高，導致企業(yè)經(jīng)營效率低；研發(fā)投入對會展上市企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率產(chǎn)生滯后作用。在2017年，樣本中有研發(fā)投入的企業(yè)僅有9家，不足樣本總量的一半。整個會展行業(yè)現(xiàn)階段新材料、新技術(shù)的運用并不廣泛，智慧會展、數(shù)字會展應(yīng)用仍處于初級階段，研發(fā)投入的當期不能對企業(yè)的經(jīng)營效率產(chǎn)生顯著的正向效應(yīng)。

(四)穩(wěn)健性檢驗

為了確保回歸結(jié)果的可靠性，本文選擇采用不用的回歸方法和企業(yè)分類回歸進行穩(wěn)健性檢驗。

1.不同回歸方法比較分析

本文選擇普通最小二乘法(OLS)和歸并最小絕對離差法(CLAD)兩種回歸方法與Tobit回歸結(jié)果進行對比分析。OLS是線性回歸模型最常見、最基本的估計方法，通過調(diào)整自由度校正擬合優(yōu)度，得到解釋變量最優(yōu)估計，優(yōu)化效果強。CLAD只適用于截取回歸模型，通過最小化誤差項的絕對值之和來獲得回歸系數(shù)的估計值，在擾動項非正態(tài)或存在異方差的情況下也能得到一致估計[22]。企業(yè)經(jīng)營效率的影響因素在三種不同回歸分析方法檢驗下其顯著性和方向仍較為一致(見表7)，進一步證實了基礎(chǔ)回歸模型的穩(wěn)健性，結(jié)論穩(wěn)定可靠。采用三種方法證實凈資產(chǎn)收益率、毛利率影響會展上市企業(yè)經(jīng)營效率的顯著性未通過檢驗，其原因可能是會展企業(yè)上市晚，數(shù)據(jù)時間跨度小，企業(yè)盈利能力尚未對經(jīng)營效率影響產(chǎn)生良好反應(yīng)。

2.樣本分類回歸分析

本文所用數(shù)據(jù)時間跨度小，選取的影響因素較多，為準確探究各影響因素對會展企業(yè)經(jīng)營效率的影響程度，保證結(jié)論的嚴謹性，本文進一步采用逐步回歸法做穩(wěn)健性檢驗，并對不同類型的企業(yè)加以控制。由于B類企業(yè)樣本量少，不能進行檢驗，將B類以場館物業(yè)運營為主的企業(yè)歸納到A類主辦、承辦會議和展覽企業(yè)，二者相輔相成。95%置信水平下逐步回歸結(jié)果如表8所示，關(guān)鍵影響因素及影響強度與基準回歸結(jié)果基本一致。

表7 不同回歸方法估計結(jié)果比較

注：“***”“**”“*”分別表示在1%、5%、10%水平上顯著

表8 分類企業(yè)逐步回歸結(jié)果分析

六、研究結(jié)論和建議

本文通過運用DEA-Tobit模型分析了我國會展企業(yè)上市后的經(jīng)營效率及其影響因素，得出以下結(jié)論：

從會展企業(yè)上市后的經(jīng)營效率看，綜合效率較為平穩(wěn)，技術(shù)效率遞增而規(guī)模效率遞減，純技術(shù)效率明顯高于規(guī)模效率，規(guī)模效率低是導致企業(yè)經(jīng)營效率低下的主要原因。會展上市企業(yè)主要是處于規(guī)模報酬遞減階段，各企業(yè)之間、各細分企業(yè)類別之間經(jīng)營效率仍存在較大的差異,部分會展企業(yè)仍處于低效率經(jīng)營。A類、B類企業(yè)全要素生產(chǎn)效率提高，穩(wěn)步發(fā)展，技術(shù)進步是企業(yè)發(fā)展的主要動力，而C類企業(yè)技術(shù)進步效率尚未達到生產(chǎn)前沿面。B類企業(yè)處于固定規(guī)模收益狀態(tài)，A類、C類企業(yè)處于規(guī)模無效率狀態(tài)。

從影響企業(yè)經(jīng)營效率的因素看：總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、員工平均受教育年限、行業(yè)多元化程度、產(chǎn)品多元化程度與企業(yè)經(jīng)營效率顯著正相關(guān)；凈利潤增長率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、企業(yè)研發(fā)與企業(yè)經(jīng)營效率顯著負相關(guān)；而凈資產(chǎn)收益率、毛利率對經(jīng)營效率的影響不顯著。

針對以上研究結(jié)論，為改善經(jīng)營效率，促進會展業(yè)整體良性發(fā)展，企業(yè)可以從以下幾個方面著手：

第一，重視企業(yè)規(guī)模效率提升。企業(yè)規(guī)模大不等同于經(jīng)濟效益高，針對會展企業(yè)規(guī)模效率低下的現(xiàn)狀，應(yīng)調(diào)整經(jīng)濟發(fā)展方式，促進企業(yè)發(fā)展規(guī)模由速度型向質(zhì)量效率型轉(zhuǎn)變，通過資源的整合利用，提高要素配置效率。加速會展項目由投入方式的數(shù)量化向品牌化轉(zhuǎn)變，以項目創(chuàng)意升級、服務(wù)精細、互動體驗、傳播多元化等方式增加展會產(chǎn)出價值。在追求規(guī)模擴張的同時，要警惕組織退化陷阱、資源和能力陷阱，通過構(gòu)建科學合理的經(jīng)營管理體系提升企業(yè)經(jīng)營效率。

第二，制定合理的信用政策。嚴苛的信用政策對現(xiàn)階段會展企業(yè)的銷售規(guī)模并不適用，企業(yè)應(yīng)該綜合權(quán)衡收益與風險，結(jié)合項目的生命周期階段特征及銷售目標，加強對應(yīng)收賬款的管理。常用的方法是對客戶進行信用評價，根據(jù)忠誠度和資信情況劃分為不同的等級，制定相應(yīng)的信用政策，完善企業(yè)信用體系。

第三，組建專業(yè)會展人才隊伍。會展企業(yè)要加快專業(yè)人才自主引進和自我培育速度，要加強與國外會展企業(yè)和國內(nèi)院校的交流與合作，實施產(chǎn)學研互助合作項目，學習優(yōu)秀的人才培養(yǎng)經(jīng)驗，增加崗位實習人才儲備，建立完備的會展人才教育培訓體系，向國內(nèi)外會展經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域引進會展高端人才。

第四，堅持多元化經(jīng)營。會展企業(yè)要不斷整合國內(nèi)外資源，提高企業(yè)內(nèi)部多元化水平，利用展會平臺優(yōu)勢反哺其他業(yè)務(wù)線，圍繞企業(yè)核心競爭能力開拓與產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)的業(yè)務(wù)經(jīng)營領(lǐng)域，擴大企業(yè)的經(jīng)營范圍，降低企業(yè)經(jīng)營風險。

第五，加強會展科技研發(fā)與轉(zhuǎn)化。智慧會展為會展行業(yè)帶來全新的發(fā)展方向，通過展會虛擬展示系統(tǒng)、移動會展平臺等會展科技創(chuàng)新的應(yīng)用提高展會運作效率和服務(wù)質(zhì)量。我國會展科技仍處于探索階段，政府和企業(yè)要推動會展科技的研發(fā)與推廣，加大創(chuàng)新研發(fā)投入，積極引導智慧會展健康發(fā)展，堅持以市場需求為導向，加速會展科技成果的市場化應(yīng)用。