盧藝源 呂靖 艾云飛
【摘 要】 為給航運(yùn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理提供決策參考依據(jù),共同應(yīng)對(duì)低迷航運(yùn)市場(chǎng),針對(duì)航運(yùn)企業(yè)整合前后效率的變動(dòng)規(guī)律開(kāi)展研究,在規(guī)模報(bào)酬可變條件下構(gòu)建VRS-DEBM模型,并選取18家主要航運(yùn)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明:整合后的大型航運(yùn)企業(yè)在效率方面沒(méi)有明顯優(yōu)勢(shì);航運(yùn)企業(yè)規(guī)模效率在整合前后會(huì)出現(xiàn)明顯波動(dòng)性,純技術(shù)效率很可能受到航運(yùn)企業(yè)合并時(shí)管理模式變化的影響而發(fā)生變化,經(jīng)營(yíng)效率會(huì)逐漸靠近整合前的數(shù)值。
【關(guān)鍵詞】 水路運(yùn)輸;規(guī)模效率;VRS-DEBM模型;航運(yùn)企業(yè);投入導(dǎo)向
0 引 言
自2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)以來(lái),全球航運(yùn)市場(chǎng)持續(xù)低迷,航運(yùn)企業(yè)為應(yīng)對(duì)國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),提高自身市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,紛紛進(jìn)行兼并、重組和整合。以航運(yùn)企業(yè)整合為背景,探討企業(yè)規(guī)模引起的航運(yùn)企業(yè)效率變化情況,尋求企業(yè)發(fā)生規(guī)模變動(dòng)時(shí)效率變化的規(guī)律,將有助于提高航運(yùn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理水平。
運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法研究航運(yùn)企業(yè)效率的文獻(xiàn)有很多,例如:FINN[1]運(yùn)用DEA模型測(cè)算挪威23家航運(yùn)企業(yè)效率;BANG等[2]利用DEA與受限因變量模型(Tobit)回歸相結(jié)合的兩階段DEA方法分析班輪公司經(jīng)營(yíng)效率和財(cái)務(wù)效率;PHOTIS等[3]針對(duì)集裝箱、干散貨、油船三大類(lèi)航運(yùn)企業(yè),建立DEA方法與隨機(jī)前沿方法(SFA)相結(jié)合的兩種相對(duì)效率模型研究企業(yè)效率。也有不少文獻(xiàn)運(yùn)用改進(jìn)后的DEA方法研究航運(yùn)企業(yè)效率,例如:CHAO[4]建立多級(jí)DEA模型評(píng)估全球班輪運(yùn)輸公司效率;HUANG等[5]將全球主要集裝箱運(yùn)輸公司劃分4個(gè)戰(zhàn)略群體,用帶有窗口分析的DEA模型衡量2006―2011年集裝箱運(yùn)輸公司效率;TONE等[6]對(duì)DEA相關(guān)方法研究進(jìn)行綜述,發(fā)現(xiàn)DEA改進(jìn)模型大都沒(méi)有考慮連續(xù)2個(gè)時(shí)期之間結(jié)轉(zhuǎn)活動(dòng)的影響。在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中,有些結(jié)轉(zhuǎn)活動(dòng)會(huì)在連續(xù)2個(gè)時(shí)期內(nèi)對(duì)效率產(chǎn)生影響,某一時(shí)期效率過(guò)程將對(duì)下一時(shí)期效率過(guò)程產(chǎn)生影響;有些活動(dòng)可能不會(huì)在該段時(shí)期產(chǎn)生全部效果,但可能在下一時(shí)期發(fā)揮一定作用。目前只有少數(shù)學(xué)者對(duì)這類(lèi)情況進(jìn)行了研究,例如:CUI等[7]在EBM模型中加入中途結(jié)轉(zhuǎn)活動(dòng)因素,提出DEBM(Dynamic Epsilon-Based Measure)模型,在研究效率時(shí)考慮企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的動(dòng)態(tài)變化因素;CHAO等[8]利用動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)DEA模型評(píng)估全球13個(gè)主要集裝箱航運(yùn)企業(yè)效率,并根據(jù)這些集裝箱航運(yùn)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)特點(diǎn),將選取指標(biāo)分為投入、結(jié)轉(zhuǎn)、輸出三大類(lèi)。
可以看出,目前對(duì)動(dòng)態(tài)DEA方法的研究文獻(xiàn)較少,且之前的模型考慮因素沒(méi)有同時(shí)涵蓋徑向與非徑向特征及規(guī)模報(bào)酬是否可變等方面。
在前述研究基礎(chǔ)上,本文運(yùn)用改進(jìn)DEA方法研究航運(yùn)企業(yè)整合前后效率變動(dòng)規(guī)律,以徑向與非徑向特征、規(guī)模報(bào)酬為可變條件,構(gòu)建VRS- DEBM(Variable Return to Scale - Dynamic Epsilon-Based Measure)模型,并應(yīng)用2012―2017年18家國(guó)內(nèi)外航運(yùn)企業(yè)上市公司數(shù)據(jù),分析測(cè)算這些航運(yùn)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率,為航運(yùn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理提供決策依據(jù)。
1 航運(yùn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率分析模型構(gòu)建
1.1 選取指標(biāo)
借用已有文獻(xiàn)方法確定投入產(chǎn)出指標(biāo)。投入指標(biāo)從企業(yè)營(yíng)運(yùn)及財(cái)務(wù)管理2個(gè)方面選取。航運(yùn)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)成本體現(xiàn)企業(yè)主要經(jīng)營(yíng)水平;資本支出間接反映公司規(guī)模,資本支出數(shù)據(jù)默認(rèn)為因投資活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流出。
產(chǎn)出指標(biāo)為主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、總利潤(rùn),分別考慮航運(yùn)企業(yè)營(yíng)運(yùn)、獲利能力。對(duì)于不同的航運(yùn)企業(yè),因主營(yíng)業(yè)務(wù)不同,產(chǎn)出指標(biāo)不能單純用貨運(yùn)量來(lái)衡量,因此選取主營(yíng)業(yè)務(wù)收入作為衡量產(chǎn)出指標(biāo)之一。總利潤(rùn)更能直接反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)獲利能力,產(chǎn)出指標(biāo)值越高表明企業(yè)盈利能力越強(qiáng),反之企業(yè)盈利能力越弱。
選取員工人數(shù)指標(biāo)來(lái)表現(xiàn)企業(yè)動(dòng)態(tài)勞動(dòng)因素指標(biāo),將資本存量指標(biāo)作為其動(dòng)態(tài)指標(biāo)之一。資本存量指企業(yè)現(xiàn)存全部資本資源,考慮數(shù)據(jù)可得,將總資產(chǎn)作為反映資本存量指標(biāo)進(jìn)行研究??傎Y產(chǎn)為動(dòng)態(tài)理想指標(biāo),員工人數(shù)為動(dòng)態(tài)自由指標(biāo)。
1.2 構(gòu)建模型
DEA非徑向模型中的松弛變量不一定與輸入或輸出變量成正比,效率評(píng)價(jià)中可能會(huì)失去原有輸入或輸出比例;因此,需要將徑向與非徑向特征結(jié)合在統(tǒng)一框架內(nèi),以期更合理地評(píng)價(jià)航運(yùn)企業(yè)效率。中途結(jié)轉(zhuǎn)活動(dòng)在T時(shí)期作為產(chǎn)出產(chǎn)生、在T+1時(shí)期作為投入消耗,分成理想、不理想、自由、固定等4類(lèi)結(jié)轉(zhuǎn)活動(dòng),分別表示為:z1為產(chǎn)出,其值不小于觀(guān)察到的值;z2為投入,其值不大于觀(guān)察到的值;z3的值可能增加,也可能減少,可能會(huì)影響2個(gè)時(shí)期內(nèi)的效率但不影響整體效率分?jǐn)?shù);z4指決策單元控制之外的因素,其值固定不變。
基于航運(yùn)企業(yè)規(guī)模變動(dòng)背景,考慮變動(dòng)規(guī)模報(bào)酬,在DEBM模型基礎(chǔ)上新增一個(gè)凸性假設(shè)?jt=1。理論上講,所有結(jié)轉(zhuǎn)活動(dòng)在整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中不變,但考慮動(dòng)態(tài)指標(biāo)的增減松弛不能給出一個(gè)合適參數(shù)來(lái)保證結(jié)轉(zhuǎn)活動(dòng)的連續(xù)性,因此本文不考慮動(dòng)態(tài)指標(biāo)總體穩(wěn)定不變??紤]航運(yùn)市場(chǎng)蕭條背景,以投入最小化為目的,DEBM模型修正成VRS-DEBM模型:
2*=min? Wt [ txt (? + )]
(1)
式中:Wt是t時(shí)期效率權(quán)重(t=1,2,…,T), Wt=1;將企業(yè)整個(gè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程分為T(mén)個(gè)時(shí)期,xijt、yrjt分別為t時(shí)期第j個(gè)DMU( j=1,2,…,n)的第i個(gè)投入量(i=1,2,…,m)和第r個(gè)產(chǎn)出量(r=1,2,…,s); n、 m、 s分別為決策單元數(shù)、投入指標(biāo)量、產(chǎn)出指標(biāo)量;?為t時(shí)期第i個(gè)投入變量權(quán)重,且滿(mǎn)足=1;為徑向效率值;為各變量權(quán)重向量,jt為t時(shí)期第j個(gè)DMU的權(quán)重向量;x是聯(lián)系徑向 與非徑向松弛變量s的參數(shù);nz1、nz2、nz3、nz4分別為理想、不理想、自由、固定的結(jié)轉(zhuǎn)活動(dòng)數(shù)量。
t時(shí)期純技術(shù)效率為
2t= txt (? + )](2)
若2t=1,稱(chēng)t時(shí)期DMU純技術(shù)效率有效;若2*=1,稱(chēng)DMU整體純技術(shù)效率有效。
不考慮規(guī)模報(bào)酬可變時(shí)利用DEBM模型測(cè)得經(jīng)營(yíng)效率1t,經(jīng)營(yíng)效率=純技術(shù)效率 ?規(guī)模效率,t時(shí)期規(guī)模效率3t為
3t= 1t /2t(3)
2 實(shí)證分析
選取航運(yùn)界具有代表性的18家國(guó)內(nèi)外航運(yùn)企業(yè)為研究對(duì)象,其中在近幾年進(jìn)行過(guò)大規(guī)模整合的航運(yùn)企業(yè)有馬士基航運(yùn)公司、中國(guó)遠(yuǎn)洋海運(yùn)集團(tuán)有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“中遠(yuǎn)海運(yùn)”)、達(dá)飛集團(tuán)、赫伯羅特公司。相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于各航運(yùn)企業(yè)2011―2018年財(cái)務(wù)報(bào)告,統(tǒng)一用美元為貨幣計(jì)量單位,根據(jù)歷年的匯率將非美元數(shù)據(jù)換算成美元,最終測(cè)算2012―2018年各航運(yùn)企業(yè)效率。
t時(shí)期效率權(quán)重為Wt=1/7,t=2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018。相關(guān)參數(shù)計(jì)算見(jiàn)表1。
對(duì)18家航運(yùn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率進(jìn)行投入導(dǎo)向的測(cè)評(píng),結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可以看出,經(jīng)營(yíng)效率排名前5的寧波海運(yùn)、比利時(shí)船舶公司、戴安娜航運(yùn)、海豐國(guó)際、美森船公司,這些企業(yè)的總資產(chǎn)規(guī)模在10億~20億美元,屬中等規(guī)模水平;總資產(chǎn)排名前3的馬士基航運(yùn)、中遠(yuǎn)海運(yùn)、日本郵船經(jīng)營(yíng)效率及規(guī)模效率并不具備優(yōu)勢(shì),排名靠后;總資產(chǎn)20億~200億美元的中大型航運(yùn)企業(yè)及總資產(chǎn)小于10億的小型航運(yùn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率相對(duì)較高,東方海外總資產(chǎn)規(guī)模排名第8,但經(jīng)營(yíng)效率達(dá)到了0.832,排名第12;總資產(chǎn)規(guī)模排名最末的泰國(guó)宏海箱運(yùn),其經(jīng)營(yíng)效率為0.843,排名第11。
從以上數(shù)據(jù)可以看出:總資產(chǎn)規(guī)模越大的航運(yùn)企業(yè)不具備明顯的經(jīng)營(yíng)效率和規(guī)模效率優(yōu)勢(shì),中等資產(chǎn)規(guī)模的航運(yùn)企業(yè)具備明顯的高效率經(jīng)營(yíng)能力。而近幾年進(jìn)行過(guò)大規(guī)模合并的4家航運(yùn)企業(yè)的規(guī)模效率排名為:馬士基航運(yùn)排名第14、達(dá)飛集團(tuán)排名第11、中遠(yuǎn)海運(yùn)排名第18、赫伯羅特排名第8。相比其他中等規(guī)模的航運(yùn)企業(yè),這些合并后的企業(yè)并不存在規(guī)模優(yōu)勢(shì)。這說(shuō)明大型航運(yùn)企業(yè)在效率方面與中小型航運(yùn)企業(yè)相比并不存在明顯優(yōu)勢(shì)。
由各航運(yùn)企業(yè)效率對(duì)比(圖1)可以看出:考慮規(guī)模變動(dòng)后,馬士基航運(yùn)、寧波海運(yùn)的純技術(shù)效率皆提升到1,說(shuō)明這2個(gè)企業(yè)在各自目前的技術(shù)水平投入資源配置方面是有效的;陽(yáng)明海運(yùn)純技術(shù)效率值和經(jīng)營(yíng)效率值都很低,戴安娜航運(yùn)純技術(shù)效率值和經(jīng)營(yíng)效率值接近,說(shuō)明這2個(gè)企業(yè)綜合經(jīng)營(yíng)無(wú)效的原因在于純技術(shù)效率無(wú)效,提升企業(yè)內(nèi)部技術(shù)能力及管理水平是關(guān)鍵;中遠(yuǎn)海運(yùn)、泰國(guó)宏海箱運(yùn)、日本郵船等純技術(shù)效率與經(jīng)營(yíng)效率反差頗大,表現(xiàn)相對(duì)較好,經(jīng)營(yíng)無(wú)效的原因在于規(guī)模無(wú)效,因此這些企業(yè)的重點(diǎn)是更好地發(fā)揮其規(guī)模效益。
由2012―2018年馬士基航運(yùn)各效率走勢(shì)(圖2)可以看出:這7年純技術(shù)效率皆為1,2016年規(guī)模效率持續(xù)走低后上升,導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)效率同樣降低后上升。這可能是因其準(zhǔn)備收購(gòu)德國(guó)漢堡南美發(fā)生了規(guī)模變動(dòng)。
由2012―2018年達(dá)飛集團(tuán)各效率走勢(shì)(圖3)可以看出:2016年達(dá)飛集團(tuán)純技術(shù)效率降至0.723;2015年達(dá)飛集團(tuán)規(guī)模效率由1降至0.787,2016年有所上升,是一個(gè)緩慢波動(dòng)的過(guò)程,說(shuō)明規(guī)模變化對(duì)達(dá)飛集團(tuán)規(guī)模效率的影響是波動(dòng)的;2014年達(dá)飛集團(tuán)經(jīng)營(yíng)效率為1,此后整合的2年經(jīng)營(yíng)效率大幅下降,直至2017年經(jīng)營(yíng)效率逐漸回歸整合前水平。整合對(duì)達(dá)飛集團(tuán)經(jīng)營(yíng)效率產(chǎn)生了負(fù)面影響,但這種影響是有限的,一段過(guò)渡期后又逐漸回到整合前水平。
由2012―2018年中遠(yuǎn)海運(yùn)各效率走勢(shì)(圖4)可以看出:中遠(yuǎn)海運(yùn)純技術(shù)效率每年一直處于上下波動(dòng)狀態(tài),但波動(dòng)趨于平緩;2016年規(guī)模效率上升,2017年又下降至0.750,說(shuō)明規(guī)模變化對(duì)中遠(yuǎn)海運(yùn)規(guī)模效率的影響是波動(dòng)的;2015年中遠(yuǎn)海運(yùn)經(jīng)營(yíng)效率為0.645,整合后經(jīng)營(yíng)效率有所提升,然而2017年又逐漸接近整合前水平。這說(shuō)明整合對(duì)中遠(yuǎn)海運(yùn)經(jīng)營(yíng)效率產(chǎn)生了正向影響,但同樣這種影響是有限的,一段過(guò)渡期后又逐漸接近整合前水平。
由2012―2018年赫伯羅特各效率走勢(shì)(圖5)可以看出:自2014年赫伯羅特規(guī)模效率提升后,2015―2016年其效率一直在提升,2017年合并后規(guī)模效率仍為1。說(shuō)明整合促進(jìn)了赫伯羅特的規(guī)模效率,并且這種影響是長(zhǎng)期的。
綜上所述,整合后的航運(yùn)企業(yè)規(guī)模效率都會(huì)發(fā)生較大變化,這種變化是長(zhǎng)期且波動(dòng)的。航運(yùn)企業(yè)整合前后的經(jīng)營(yíng)效率會(huì)存在一段1~2年的波動(dòng)過(guò)渡期,最后才會(huì)接近整合前的效率值。
3 結(jié) 論
構(gòu)建VRS-DEBM模型對(duì)航運(yùn)企業(yè)整合前后效率的變動(dòng)規(guī)律進(jìn)行研究。結(jié)論如下:
(1)整合后大型航運(yùn)企業(yè)在效率方面與中小型航運(yùn)企業(yè)相比并不存在明顯優(yōu)勢(shì),航運(yùn)企業(yè)規(guī)模與效率之間沒(méi)有必然聯(lián)系;
(2)航運(yùn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率在整合前后會(huì)存在一段波動(dòng)過(guò)渡期,最后接近整合前效率值。主要原因是航運(yùn)企業(yè)規(guī)模效率在整合前后會(huì)出現(xiàn)明顯的波動(dòng)性,最后才會(huì)趨于一個(gè)穩(wěn)定值,而純技術(shù)效率很可能受到航運(yùn)企業(yè)合并時(shí)管理模式變化的影響而發(fā)生變化,此時(shí)經(jīng)營(yíng)效率受到規(guī)模效率與純技術(shù)效率的雙重影響,最后回歸整合前效率值。
參考文獻(xiàn):
[1] FINN R F. A comparison of parametric and non-parametric efficiency measures: The case of Norwegian ferries[J]. Journal of Productivity Analysis, 1992(1-2):25-43.
[2] BANG H S,KANG H W,MARTIN J,et al. The impact of operational and strategic management on liner shipping efficiency: a two-stage DEA approach[J]. Maritime Policy & Management, 2012(7):653-672.
[3] PHOTIS M P,NEOPKYTOS L,CHRISTOS S S. The relative efficiency of shipping companies[J]. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review,2011(5):681- 694.
[4] CHAO S L. Integrating multi-stage data envelopment analysis and a fuzzy analytical hierarchical process to evaluate the efficiency of major global liner shipping companies[J]. Maritime Policy & Management, 2017(4):496-511.
[5]HUANG W H,CHAO S L,CHANG C C. Assessment of differences in efficiency across strategic groups in the container shipping context:a data envelopment analysis[J]. International Journal of Shipping and Transport Logistics,2017 (6):651-672.
[6] TONE K,TSUTSUI M. Dynamic DEA:A slacks-based measure approach[J]. Omega,2010(3):145-156.
[7] CUI Q, LI Y.? Airline efficiency measures using a Dynamic Epsilon-Based Measure model[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2017(100c):121-134.
[8] CHAO S L,YU M M,HSIEH WF. Evaluating the efficiency of major container shipping companies:Aframework of dynamic network DEA with shared inputs[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2018(117c):44-57.