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    基于DEA 和Malmquist 的網(wǎng)絡零售企業(yè)經(jīng)營績效評價研究

    2021-03-30 11:33:56梁家富
    關(guān)鍵詞:零售經(jīng)營效率

    梁家富

    (廣州科技職業(yè)技術(shù)大學,廣州510550)

    一、引言

    相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2019 年全國網(wǎng)絡零售總額是106 324 億元,同比增長16.5%①國家統(tǒng)計局.2019 年全國網(wǎng)上零售額106 324 億元[EB/OL](.2020-01-17)[2020-07-10].https://www.ebrun.com/20200117/370365.shtml.;2020 年1-2月份,全國網(wǎng)上零售額13 712 億元,同比下降3.0%②國家統(tǒng)計局.2020 年1-2 月份全國網(wǎng)上零售額13 712 億元 同比降3.0%[EB/OL](.2020-03-16)[2020-07-10].https://www.ebrun.com/ebrungo/2b/378001.shtml.。雖然2020 年1-2 月份全國網(wǎng)上零售額同比有所下降,但從增長速度來看,網(wǎng)上購物用戶規(guī)模持續(xù)壯大,其增速大于社會商品零售總額的增速。盡管網(wǎng)絡零售環(huán)境樂觀,但受新冠肺炎疫情的影響,國內(nèi)外網(wǎng)絡零售行業(yè)也面臨重重困難。為了應對挑戰(zhàn),一些網(wǎng)絡零售企業(yè)通過優(yōu)化運營管理、營銷戰(zhàn)略、商品供應鏈管理,來增強企業(yè)整體經(jīng)營效率。因此,如何優(yōu)化網(wǎng)絡零售企業(yè)資源配置,測評網(wǎng)絡營銷運營效率便成為了大家關(guān)注的話題。

    本文利用DEAP2.1 軟件建立BCC 和DEAMalmquist 指數(shù)模型,從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度綜合分析網(wǎng)絡零售企業(yè)經(jīng)營效率變化情況。既分析了2019 年這一靜態(tài)時點網(wǎng)絡零售企業(yè)的經(jīng)營效率情況,又分析了2018-2019 年間網(wǎng)絡零售企業(yè)運營效率的變化趨勢,從而確定關(guān)鍵影響因素,尋找提高網(wǎng)絡零售企業(yè)運營績效的渠道,幫助企業(yè)解決運營難題,增強企業(yè)獲利能力。

    二、評價方法與評價指標選取

    網(wǎng)絡零售企業(yè)經(jīng)營效率的研究一般聚焦在評價指標體系和評價方法上。評價指標體系中常用的有BSC 和D&M 模型,而評價方法則有Delphi、AHP、加權(quán)平均、FCE 評價、BP、主成分析、粗糙度量評價法等。目前,應用廣泛的是從生產(chǎn)領域“投入產(chǎn)出比”的角度,借鑒數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)對電商經(jīng)營效率進行研究。本文從網(wǎng)絡零售企業(yè)的投入資源和利用效率的角度出發(fā),結(jié)合新三板網(wǎng)絡零售企業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù),構(gòu)建出網(wǎng)絡零售企業(yè)經(jīng)營效率的評價指標體系,利用DEA-Malmquist 指數(shù)進行分析研究。

    (一)DEA 的CCR 和BBC 模型

    DEA 是一種非參數(shù)效率評價方法。DEA 可以將類型相同的輸入單元和輸出單元放在一個模型中分析,不需要估算參數(shù)、設置權(quán)重和無量綱化處理,通過統(tǒng)計分析進行評價。DEA 的工作過程是根據(jù)決策單(DMU)的投入產(chǎn)出確定前沿面,將所有DMU 的數(shù)據(jù)投影到前沿面中,由于DMU 的效率值只能在0 和1 之間,如果DMU 的效率值是1,則表示該DMU 的效率是有效的,并且落在前沿面中;如果DMU 的效率值小于1,則表示該DMU 的效率不是最優(yōu)的,需要調(diào)整其投入產(chǎn)出量。

    在DEA 指標體系中,各個DMU 的效率評價指數(shù)公式如(1)所示。

    調(diào)整權(quán)重參數(shù)v和u的值,可以總使公式成立:

    DEA 方法的評價模型很多,其中規(guī)模報酬不變CCR 和規(guī)模報酬可變BCC 兩個方式應用最為廣泛。1978 年,運籌學家Charnes 團隊首次提出DEA 評價方法,即CCR 模型。CCR 模型是假設規(guī)模報酬不變,使用對偶理論和阿基米德無窮小的方法對多投入和多輸出DMU 的相對效率的非參數(shù)評價模型。CCR 公式如下:

    CCR 模型中假設規(guī)模報酬不變,是偏向理論性的,與實際情況有出入,所以評價企業(yè)效率時有偏差。1984 年Banker 等人提出了BCC 模型,對CCR 模型進行了補充。BCC 模型是在CCR 模型基礎上增加了的假設條件,分析技術(shù)效率時消除了規(guī)模效率的影響,從而達到規(guī)模報酬可變(VRS),得出DMU 的純技術(shù)效率。

    在使用DEA 靜態(tài)分析時需根據(jù)實際需求選擇不同的模型,因為CCR 和BCC 模型又分兩種不同的導向方式,CCR-I 和BCC-I 是投入導向模型,而CCR-O 和BCC-O 是產(chǎn)出導向模型。如果是以投入角度對企業(yè)效率進行分析研究,選擇投入導向模型,就是在產(chǎn)出固定時如何節(jié)省投入;如果是以產(chǎn)出的角度對企業(yè)效率進行分析研究,選擇產(chǎn)出導向模型,就是在投入固定時如何增大產(chǎn)出。

    (二)DEA 的Malmquist 指數(shù)模型

    DEA 的CCR 和BCC 兩種評價方式是對企業(yè)DMU 的靜態(tài)分析,但對DMU 的動態(tài)相關(guān)效率情況就不能分析了。為了彌補DEA 模型的不足,1994年Fare 團隊把Malmquist 生產(chǎn)效率指數(shù)引入DEA分析方法中,結(jié)合Shephard 提出的距離函數(shù),主要以相鄰DMU 為參照,分析effch 變動、techch 變動和tfpch 變動的情況,從而反映企業(yè)生產(chǎn)效率的具體趨勢,開展企業(yè)生產(chǎn)效率的動態(tài)研究。公式如下:

    Fare 等將公式再分解為(4):

    也就是Malmquist 指數(shù)可分成effch 和techch,而effch 可分解成pech 和sech,其中yt+1,xt+1,yt,xt是t+1、t時間點的產(chǎn)出量、投入量;是生產(chǎn)配置(xt,y)t到t時間點指標體系前沿面的距離;是t時間點的技術(shù),評價t+1 時間點的效率變動;則是參考t+1 時間點的技術(shù),評價t時間點的效率變動。

    三、評價對象說明與評價結(jié)果分析

    (一)投入/產(chǎn)出指標確定

    借鑒國內(nèi)外DEA 研究成果,結(jié)合網(wǎng)絡零售企業(yè)自身特點和電子商務企業(yè)效率評價指標,根據(jù)變量選取的數(shù)據(jù)平滑性和系統(tǒng)性原則,本文從凈利潤、營業(yè)總收入、總資產(chǎn)、員工人數(shù)、主營業(yè)務投入等方面選取評價指標,對網(wǎng)絡零售企業(yè)經(jīng)營效率進行DEA 評價。其中,投入指標變量包括:總資產(chǎn)、員工人數(shù)、主營業(yè)務投入;產(chǎn)出變量包括:凈利潤、營業(yè)總收入。具體變量情況如表1 所示。

    (二)DMU 的選取

    DMU 的確定,就是選擇參考集。因為DEA 方法要求的DMU 是同類型的,所以選取DMU 就要保證DMU 的類型相同。參考集中決策單元的個數(shù)越多分析的結(jié)果越準確,一般情況下,參考集中決策單元的數(shù)據(jù)條數(shù)多于投入和產(chǎn)出變量總數(shù)的2倍。

    表1 網(wǎng)絡零售企業(yè)DEA 變量

    (三)指標數(shù)據(jù)獲取

    本文從淘寶、天貓催生的上市企業(yè)中選取了18 家網(wǎng)絡零售企業(yè)為研究對象,對其經(jīng)營績效進行研究。采用數(shù)據(jù)源自18 家網(wǎng)絡零售電商企業(yè)2018-2019 年在新三板披露的年報中的財務數(shù)據(jù)。

    (四)數(shù)據(jù)標準化處理

    數(shù)據(jù)包絡分析對模型數(shù)據(jù)的要求是非負數(shù),但收集企業(yè)數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)凈利潤有負值,這就需要對原始數(shù)據(jù)進行正數(shù)標準化轉(zhuǎn)換。在保證原數(shù)據(jù)間的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系不變的前提下,采用一定的數(shù)據(jù)處理方法,使數(shù)據(jù)能正向化,從而達到模型的數(shù)據(jù)要求。常用的數(shù)據(jù)處理方法有:數(shù)據(jù)無量綱化變換,使得數(shù)值映射成0.1 到1 的正值區(qū)間;將數(shù)據(jù)由負數(shù)轉(zhuǎn)換成接近于0 的正數(shù);把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成矩陣形式,根據(jù)矩陣性質(zhì)進行轉(zhuǎn)換,將所有負數(shù)都轉(zhuǎn)換成正數(shù);使用數(shù)據(jù)平移,給所有數(shù)值“加數(shù)”轉(zhuǎn)換為正數(shù)。本文采用無量綱化的處理,公式如下:

    四、網(wǎng)絡零售企業(yè)經(jīng)營效率分析實例

    (一)靜態(tài)效率分析

    本次研究使用DEAP2.1 軟件中BCC 模型對2019 年這18 家網(wǎng)絡零售企業(yè)的經(jīng)營效率進行計算,可以得到具體的效率值,如表2 所示。

    表2 BCC 模型下2019 年18 家網(wǎng)絡零售企業(yè)的經(jīng)營效率

    (1)從純技術(shù)效率分析,森馬服飾、元祖股份、海天味業(yè)、晨光文具、顧家家居、新希望等9 家企業(yè)的效率值等于1,占總量的50%。另9 家企業(yè)的純技術(shù)效率值小于1,如要提高企業(yè)的經(jīng)營績效,可從提高企業(yè)管理水平和完善經(jīng)營制度兩個方面進行改革。

    (2)從規(guī)模效率分析,太平鳥、拉夏貝爾、森馬服飾、海天味業(yè)、晨光文具、新希望6 家企業(yè)的效率值等于1,說明這些企業(yè)達到了最佳的規(guī)模。其余12 家企業(yè)的scale 都小于1 并且都處于irs狀態(tài),表明這些網(wǎng)絡零售企業(yè)需要酌情增大生產(chǎn)投入。

    (3)從綜合技術(shù)效率分析,太平鳥、拉夏貝爾、森馬服飾、海天味業(yè)、晨光文具、新希望6 家企業(yè)的效率值等于1,和scale 的結(jié)果一樣,由此可以獲得影響零售企業(yè)綜合技術(shù)效率的關(guān)鍵因素是scale值。而ST 威龍、榮泰健康、菲林格爾、歐普照明、會稽山、紅蜻蜓、志邦家居、壹玖壹玖、科沃斯vrste和scale 都小于1,可以通過適當減少經(jīng)營規(guī)模、優(yōu)化投入資源、更新企業(yè)技術(shù)、提高管理水平等方法達到綜合規(guī)模最優(yōu)。

    (二)動態(tài)效率分析

    BBC 模型分析反映了企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)的靜態(tài)情形,但企業(yè)的運作是持續(xù)變化的,需要使用動態(tài)模型分析企業(yè)的經(jīng)營效率。本文使用DEAP2.1 軟件中Malmquist 模型對18 家網(wǎng)絡零售企業(yè)2018-2019 年全要素生產(chǎn)指數(shù)開展動態(tài)研究。本次實驗采集了2018-2019 年的8 個季度財務數(shù)據(jù),通過實證分析得出18 家企業(yè)按照全要素生產(chǎn)指數(shù)值降序排列情況,如表3 所示。

    (1)從全要素生產(chǎn)率指數(shù)分析,ST 威龍、榮泰健康等17 家網(wǎng)絡零售企業(yè)的tfpch 大于1,占總量的94%,tfpch 平均數(shù)值達到1.023,表明2018-2019 年網(wǎng)絡零售企業(yè)的整體經(jīng)營效率呈上升趨勢。這得益于“互聯(lián)網(wǎng)+”和“線上+線下+移動”方式的廣泛推廣,網(wǎng)絡零售企業(yè)以淘寶、天貓平臺為支撐,在“一帶一路”全球化發(fā)展的政策下,不斷更新技術(shù),展示了“互聯(lián)網(wǎng)+零售”的勃勃生機。

    (2)從指數(shù)的分解項分析,技術(shù)效率指數(shù)中歐普照明、太平鳥、拉夏貝爾、森馬服飾、海天味業(yè)、晨光文具、新希望7 家企業(yè)的指數(shù)值大于1,占總量的39%。其他11 家企業(yè)的指數(shù)值都小于1,主要原因是企業(yè)處于擴張時期,前期投入大,而投資效益還沒有體現(xiàn)出來。技術(shù)進步指數(shù)中,全部企業(yè)的指數(shù)值均大于1,平均數(shù)值達到1.026,表示這兩年網(wǎng)絡零售企業(yè)技術(shù)是進步的,是企業(yè)經(jīng)營效率的主要推動力量。純技術(shù)效率中,有10 家企業(yè)的指數(shù)值大于1,占總量的56%,表示有一半以上的網(wǎng)絡零售企業(yè)技術(shù)含量高,技術(shù)創(chuàng)新能力好。規(guī)模效率指數(shù)中,有7 家的指數(shù)值大于1,占總量的38%,其他企業(yè)小于1,是因為網(wǎng)絡零售企業(yè)前景大好,發(fā)展形勢樂觀,大部分企業(yè)處于擴張階段,大量的資本投入在短時間內(nèi)體現(xiàn)不出同等收益,所以這些企業(yè)出現(xiàn)規(guī)模報酬遞減的情況。

    (3)從網(wǎng)絡零售企業(yè)個體來看,在2018-2019年發(fā)展過程中,全要素生產(chǎn)率指數(shù)最高的網(wǎng)絡零售企業(yè)是新希望,新希望積極實施“營銷精細化”企業(yè)管理,實現(xiàn)電子商務部門和物流部門的高水平協(xié)助,同時企業(yè)運營管理采用信息化技術(shù),促使企業(yè)的effch、techch 和sech 高,pech 有效。顧家家居的sech 排在最后,但顧家家居的全要素生產(chǎn)率指數(shù)排名并不是最后,從而證明了ffch、techch、pech 對全要素生產(chǎn)率指數(shù)同樣有影響。顧家家居的制約因素是effch 和sech,提高企業(yè)的經(jīng)營效率需要擴大規(guī)模和提升技術(shù)效率,走可持續(xù)發(fā)展道路。會稽山在全要素生產(chǎn)率指數(shù)排名最后,原因是effch、pech 和sech 較低,與其他企業(yè)相比,沒有技術(shù)和規(guī)模優(yōu)勢。

    表3 2018-2019 年網(wǎng)絡零售企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動及其分解

    表4 為2018-2019 年18 家網(wǎng)絡零售企業(yè)效率相對變化情況。

    由表4 可知,18 家網(wǎng)絡零售企業(yè)在2018-2019 年兩年中有7 個季度全要素生產(chǎn)率指標大于1,僅有2019 年第一季度的數(shù)值為0.813,這說明網(wǎng)絡零售企業(yè)的運營效率總體是良好的。從平均Malmquist 結(jié)果分析可知,在2018-2019 年間,平均effch 指數(shù)為0.996,平均pech 為0.998,平均sech 為0.998,都非常接近1。這說明在2018-2019年間,大部分的網(wǎng)絡零售企業(yè)積極引入先進技術(shù),技術(shù)水平明顯提高,這是提高全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵因素。

    表4 2018-2019 年18 家網(wǎng)絡零售企業(yè)效率相對變化

    因此,網(wǎng)絡零售企業(yè)需要不斷提升自身的核心競爭力,推行穩(wěn)步拓展策略,待技術(shù)成熟后再積極跟進,擴大銷售規(guī)模,實現(xiàn)穩(wěn)步發(fā)展。

    五、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    基于18 家網(wǎng)絡零售企業(yè)2018-2019 年各項投入產(chǎn)出指標的數(shù)據(jù),采用DEA 中的BCC 方法進行研究得知:我國大多數(shù)網(wǎng)絡零售企業(yè)處于經(jīng)營效率遞增狀態(tài),大約1/3 企業(yè)處于經(jīng)營效率有效狀態(tài),主要原因在于企業(yè)的effch 與sech 協(xié)調(diào)發(fā)展,但大部分企業(yè)在投入資源和經(jīng)營管理體系方面沒有達到最優(yōu)水平,還需要增加投入,加強經(jīng)營管理。

    采用DEA-Malmquist 模型進行分析可知,生產(chǎn)率提高的關(guān)鍵因素是techch,雖然2018-2019年的effch 非有效,但是techch 是最好的,拉動全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)有效;pech 和sech 也是影響effch有效性的重要因素,本文中大多數(shù)的網(wǎng)絡零售企業(yè)規(guī)模效率相對偏低,與技術(shù)效率不協(xié)調(diào),需要對此加以改進,最終實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的目標。

    (二)對策建議

    綜合上述研究結(jié)果,筆者認為網(wǎng)絡零售企業(yè)提高經(jīng)營效率,可以從下述幾方面入手。

    (1)提高企業(yè)核心競爭力,注重零售商品質(zhì)量,完善商品售后服務質(zhì)量體系。商品質(zhì)量是企業(yè)賴以生存的保證,商品質(zhì)量過硬才能吸引顧客。商品物流的高效和安全運輸是商品質(zhì)量保證的重要環(huán)節(jié),因此企業(yè)需要選擇運輸管理好的快遞公司合作,以保障客戶的合法權(quán)益,減少顧客的投訴,提高顧客的商品滿意度,實現(xiàn)網(wǎng)絡零售企業(yè)的DEA 有效。

    (2)實現(xiàn)精細化管理。當前網(wǎng)絡零售企業(yè)競爭激烈,顧客的消費需求不斷升級,企業(yè)銷售策略應該由規(guī)模生產(chǎn)轉(zhuǎn)變成精細化管理運營。網(wǎng)絡零售企業(yè)應根據(jù)網(wǎng)絡市場變化適當擴大經(jīng)營規(guī)模,同時實施精細化管理。企業(yè)需要注重商品本地化、商品品牌化,提高自主商品比例,傾向移動端銷售,利用數(shù)學模型和算法分析企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù),實現(xiàn)商品精準營銷。

    (3)控制經(jīng)營成本。經(jīng)營成本是營銷企業(yè)經(jīng)營效率的關(guān)鍵因素,控制成本是增加企業(yè)凈利潤的根本途徑。網(wǎng)絡零售企業(yè)需要引入先進管理理念,提高企業(yè)運營效率,降低經(jīng)營成本,從而提高企業(yè)經(jīng)濟效益。企業(yè)可以從物流成本、營銷成本、資金管理、供應鏈管理等方面入手,利用先進的信息化管理技術(shù),提升企業(yè)信息化管理水平,提高企業(yè)整體運作效率。

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