基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的中國(guó)物流上市公司運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)

李 哲

（荊州職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖北 荊州 434020）

一、引言

在經(jīng)濟(jì)全球化和電子商務(wù)的雙重推動(dòng)下，中國(guó)的物流行業(yè)正在飛速成長(zhǎng)，這既是金融市場(chǎng)發(fā)展的選擇，也是國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然趨勢(shì)。中國(guó)作為一個(gè)人口、工業(yè)和農(nóng)業(yè)大國(guó)，物流的發(fā)展會(huì)牽動(dòng)制造業(yè)、金融業(yè)等不同行業(yè)之間的鏈條，這對(duì)于行業(yè)之間的聯(lián)動(dòng)及協(xié)同發(fā)展具有重要意義。因此，物流行業(yè)不再單純是商品轉(zhuǎn)移的媒介，隨著國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)需求的增加，各大物流企業(yè)的發(fā)展壯大必將提高物流行業(yè)的整體影響力，成為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐。

當(dāng)前，較多的物流企業(yè)正在走向上市的道路，這也是金融市場(chǎng)較為值得關(guān)注的熱點(diǎn)之一。最為人熟知的申通、圓通、韻達(dá)和順豐快遞相繼通過(guò)資產(chǎn)重組和借殼等方式上市，通過(guò)在滬、深以及中小板的掛牌上市，各大物流上市公司正努力加大融資，擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)范圍，以提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和影響力。如何在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中合理地分配各項(xiàng)資源，以最少的投入來(lái)獲取更高的收益，是所有企業(yè)的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)。

二、理論介紹及文獻(xiàn)綜述

DEA（Data Envelopment Analysis，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）是目前在企業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)方面最為流行的方法之一，主要運(yùn)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型對(duì)投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面的多個(gè)指標(biāo)做工作績(jī)效有效性評(píng)價(jià)，屬于一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。大部分企業(yè)和機(jī)構(gòu)有多個(gè)投入和產(chǎn)出的要素，例如工人數(shù)量、設(shè)備投入、員工工資、宣傳成本、銷售總額、凈利潤(rùn)和資產(chǎn)收益率等，這些指標(biāo)的單位通常很難統(tǒng)一。因此，在管理者作出企業(yè)規(guī)劃和決策時(shí)，需要采取更有效的分析方法為其提供決策參考。DEA的優(yōu)勢(shì)正在于這種研究方法不需要考慮復(fù)雜的生產(chǎn)及銷售關(guān)系，直接使用投入和產(chǎn)出的數(shù)據(jù)即可建立非參數(shù)的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型。

通過(guò)在中國(guó)知網(wǎng)、Google學(xué)術(shù)、百度學(xué)術(shù)等各大數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)檢索，可以發(fā)現(xiàn)DEA方法在不同情境下的運(yùn)用非常廣泛。DEA由美國(guó)的運(yùn)籌學(xué)家、得克薩斯大學(xué)教授Charnes、Cooper和Rhodes于1978年在發(fā)表的論文中提出，因此模型簡(jiǎn)稱為C2R模型，用來(lái)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相對(duì)有效，即稱DEA有效①。從此，DEA方法成為運(yùn)籌學(xué)開(kāi)辟出的一個(gè)新的研究領(lǐng)域，為國(guó)內(nèi)外學(xué)者從事科學(xué)研究提供了新的思路。王秋麗和陳謹(jǐn)運(yùn)用DEA方法，對(duì)中國(guó)近年來(lái)白酒上市公司的效率做出了分析，認(rèn)為當(dāng)前白酒行業(yè)需要提高規(guī)模經(jīng)濟(jì)水平，同時(shí)也要關(guān)注消費(fèi)者偏好②。趙燕芳和段宇鋒總結(jié)了有關(guān)圖書(shū)館效率評(píng)價(jià)的各項(xiàng)投入和產(chǎn)出指標(biāo)，并提議要重視圖書(shū)館對(duì)公眾開(kāi)放的服務(wù)能力③。郭壯志等對(duì)水火電力系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行了DEA分析，提出水電站及火電廠的改進(jìn)方案，使發(fā)電燃料、水能等資源之間實(shí)現(xiàn)有效協(xié)調(diào)④。王斌采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法針對(duì)高校的信息系統(tǒng)績(jī)效審計(jì)進(jìn)行有效性評(píng)價(jià)，對(duì)高校信息系統(tǒng)審計(jì)工作的資源分配提出改進(jìn)建議⑤。杜鵑和霍佳晨建立了一種共享投入和分享產(chǎn)出的兩階段DEA模型，并對(duì)中國(guó)的50余所重點(diǎn)城市的創(chuàng)新能力進(jìn)行了有效性評(píng)價(jià)⑥。

本文選取26家物流上市公司作為研究對(duì)象?？紤]到分析和研究所應(yīng)該具有的代表性和全面性，本文選取的輸入變量為營(yíng)業(yè)總成本、管理費(fèi)用、銷售費(fèi)用、員工人數(shù)和固定資產(chǎn)6個(gè)，而輸出變量則考慮營(yíng)業(yè)總收入、凈利潤(rùn)、銷售毛利率和凈資產(chǎn)收益率4個(gè)。之所以選擇員工人數(shù)作為輸入變量之一，是為了消除所選財(cái)務(wù)指標(biāo)過(guò)多而帶來(lái)的片面性。

三、具體數(shù)據(jù)運(yùn)行及分析

將收集到的26家物流上市公司的原始數(shù)據(jù)輸入到DEAP2.1軟件中，運(yùn)行結(jié)果如表1所顯示。截至2020年9月30日，DEA有效的物流上市公司有15家，占總體研究對(duì)象的57.7%，結(jié)果表明中國(guó)物流上市公司的DEA有效水平比較高，超過(guò)了總體行業(yè)的二分之一。

從表1的運(yùn)行結(jié)果可以得知，2020年26家物流上市公司中，飛馬國(guó)際、澳洋順昌、歐普智網(wǎng)、普路通等15家公司的綜合效率為1.0，且這15家公司的產(chǎn)出和投入的松弛變量取值均為0，可以解釋為這些物流上市公司的資源配置和運(yùn)行效率已經(jīng)達(dá)到了最優(yōu)，所有資源均可得到有效的利用。然而，剩余的11家物流上市公司，在公司的運(yùn)營(yíng)效率上均存在一些不足，其中效率值最低的為新寧物流，這家公司的綜合效率為0.848，與26家物流上市公司的平均綜合效率0.978相比，略顯不足。根據(jù)VRS模型的運(yùn)行結(jié)果可以看出，純技術(shù)效率方面，其中有21家物流上市公司的純技術(shù)效率達(dá)到了1.0，占總體研究對(duì)象的80.8%。規(guī)模效率方面，有15家物流上市公司的規(guī)模效率為1.0，占總體研究對(duì)象的57.7%。從規(guī)模收益的角度看，有15家物流上市公司的規(guī)模收益是不變的，可以解釋為公司已經(jīng)達(dá)到了最大的產(chǎn)出規(guī)模點(diǎn)。有7家物流上市公司的規(guī)模收益是遞減的，表示加大投入不但不能增加產(chǎn)出，反而會(huì)降低效益，減少產(chǎn)出。另外有4家物流上市的規(guī)模收益是遞增的，表示這4家公司需要通過(guò)加大投入，擴(kuò)大公司規(guī)模，來(lái)提高公司產(chǎn)出。可見(jiàn)，42.3%的物流上市公司在規(guī)模上并未達(dá)到最優(yōu)，一部分公司需要通過(guò)擴(kuò)大自身規(guī)模來(lái)提高效益，而另一部分公司需要減小規(guī)模和投入，以免規(guī)模過(guò)大導(dǎo)致資源利用的不充分和浪費(fèi)。

四、非DEA有效公司的投影分析和目標(biāo)改進(jìn)方案

通過(guò)投影分析，可以進(jìn)一步研究和探討提高非DEA有效物流上市公司的投入和產(chǎn)出效率的方法和途徑。

DEAP2.1軟件的運(yùn)行結(jié)果如表2所示，根據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)可以看出，非DEA有效的11家物流上市公司既有存在投入冗余的，也有存在產(chǎn)出不足的，或者是兩種情況同時(shí)存在。其中，公司的投入冗余表現(xiàn)得較為明顯，主要存在于支付稅費(fèi)、管理費(fèi)用、銷售費(fèi)用、員工人數(shù)和固定資產(chǎn)的指標(biāo)方面，而產(chǎn)出不足主要體現(xiàn)在凈利潤(rùn)、銷售毛利率以及凈資產(chǎn)收益率方面。

表1 2020年中國(guó)26家物流上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)運(yùn)行結(jié)果

表2 2020年非DEA有效的中國(guó)物流上市公司各項(xiàng)指標(biāo)的投入冗余

由表2，可以很明顯地看出11家非DEA有效的物流上市公司在投入和產(chǎn)出上需要改進(jìn)的方向和著力點(diǎn)。以韻達(dá)股份為例，可以得到的優(yōu)化方案為：管理費(fèi)用減少2087.57萬(wàn)元，銷售費(fèi)用減少190.75萬(wàn)元，員工人數(shù)減少2799.00人。優(yōu)化后管理費(fèi)用為6557.30萬(wàn)元，銷售費(fèi)用為2796.65萬(wàn)元，員工人數(shù)為1009.00人。與優(yōu)化前相比較，分別減少的比例為24.15%，6.15%和70.75%。同時(shí)，凈利潤(rùn)增加了3141.30萬(wàn)元，銷售毛利率增加了22.66%，與優(yōu)化前相比較，分別增加的比例為50.18%和79.93%。實(shí)例說(shuō)明，韻達(dá)股份這家物流上市公司存在一定的資源浪費(fèi)，投入過(guò)多反而降低了產(chǎn)出。因此，通過(guò)減少管理費(fèi)用、銷售費(fèi)用和員工人數(shù)的措施，可以有效地提高公司的運(yùn)營(yíng)效率和員工的工作效率，同時(shí)也大幅度提高了公司的產(chǎn)出，優(yōu)化了公司的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

數(shù)據(jù)顯示，在11家非DEA有效的物流上市公司中，有怡亞通、保稅科技兩家公司需要減少支付相關(guān)公共費(fèi)用；韻達(dá)股份、怡亞通、申通快遞等10家公司需要減少公司的管理費(fèi)用；韻達(dá)股份、申通快遞、新寧物流等7家公司需要減少公司的銷售費(fèi)用；韻達(dá)股份、怡亞通、申通快遞等8家公司需要減少員工人數(shù)；象嶼股份和保稅科技兩家公司需要減少固定資產(chǎn)的投入。通過(guò)對(duì)這11家物流上市公司的各項(xiàng)投入指標(biāo)的優(yōu)化，可以有效提高每家公司的凈利率、銷售毛利率以及凈資產(chǎn)收益率，在很大程度上提高了公司的經(jīng)營(yíng)效率。

五、結(jié)論和建議

在本文所研究的26家中國(guó)物流上市公司中，有15家公司在2020年已經(jīng)達(dá)到了DEA有效水平，平均綜合效率得分為0.978，平均純技術(shù)效率得分為0.989，平均規(guī)模效率得分為0.989?？梢园l(fā)現(xiàn)，中國(guó)的物流上市公司的整體運(yùn)營(yíng)已經(jīng)達(dá)到了比較高的水平，而42.3%的物流上市公司的績(jī)效水平還處于相對(duì)較低的位置。非DEA有效的11家物流上市公司有7家處于規(guī)模遞減，可見(jiàn)大多數(shù)物流上市公司投資規(guī)模過(guò)大，資源并未得到完全有效的利用。因此，這些公司有待整合公司內(nèi)部資源，提高公司運(yùn)作效率。結(jié)合當(dāng)下市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的實(shí)際情況，通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，可以減少投入，避免資源浪費(fèi)，同時(shí)也能有更多產(chǎn)出，可以實(shí)現(xiàn)物流上市公司的規(guī)模經(jīng)濟(jì)。為了優(yōu)化中國(guó)物流上市公司的企業(yè)資源配置，基于上述分析結(jié)果，本文從以下幾個(gè)方面提出意見(jiàn)：

首先，需要為物流上市公司營(yíng)造健康的發(fā)展環(huán)境。就滬、深兩市而言，只有讓物流公司上市的數(shù)量大幅增加，才有可能讓金融市場(chǎng)的巨額資金，流向真正有需求的“貧壤”，避免資源的浪費(fèi)。應(yīng)從政策上降低物流公司的門檻，為更多的中小型物流公司提供良好的融資環(huán)境，同時(shí)也要對(duì)物流上市公司實(shí)施更加嚴(yán)格的監(jiān)管，以免少數(shù)人利用資源優(yōu)勢(shì)打法律的“擦邊球”，從而創(chuàng)造出一個(gè)貨真價(jià)實(shí)的朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)格局。

其次，政府需要大力提倡“走出去”的發(fā)展戰(zhàn)略。目前，很多中小物流公司經(jīng)營(yíng)范圍受限，政府可給予政策支持為其爭(zhēng)取更多有利發(fā)展的項(xiàng)目。只有充分地“走出去”，才能不讓地區(qū)的資源浪費(fèi)，為地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供更多的渠道，這也是大多數(shù)中小物流公司發(fā)展的一條“加速通道”。此外，應(yīng)該學(xué)習(xí)先進(jìn)的管理模式，借鑒國(guó)內(nèi)外業(yè)績(jī)優(yōu)良的公司管理方法，降低公司的管理費(fèi)用、銷售費(fèi)用等，去產(chǎn)能、整合閑置的固定資產(chǎn)及更合理地分配資源。不同企業(yè)具有各自核心技術(shù)能力，因此在某些大型項(xiàng)目上，如果多家企業(yè)能加強(qiáng)戰(zhàn)略合作，在良性競(jìng)爭(zhēng)中追求利益最大化，共同承擔(dān)全球市場(chǎng)可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，也能更加有利于實(shí)現(xiàn)多方共贏。

最后，應(yīng)該鼓勵(lì)物流公司與科研機(jī)構(gòu)展開(kāi)合作。目前為止，很多高校、研究所等已經(jīng)在國(guó)外物流供應(yīng)鏈管理研究的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)和創(chuàng)新，獲得了眾多符合中國(guó)國(guó)情的、更加適合目前發(fā)展階段的理論成果。因此，若能有效地引導(dǎo)物流公司關(guān)注并應(yīng)用這些先進(jìn)的研究成果，必然有助于物流公司整體績(jī)效的提高。

注釋：

①Charnes A,Cooper W W,Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units[J].European Journal of Operational Research,1978,2(6):429-444.

②王秋麗,陳謹(jǐn).白酒行業(yè)上市公司綜合效率分析[J].中國(guó)管理科學(xué),2014(s1).

③趙燕芳,段宇鋒.對(duì)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法應(yīng)用于圖書(shū)館效率評(píng)價(jià)的思考[J].情報(bào)理論與實(shí)踐,2010,33(6):98-102.

④郭壯志,吳杰康,孔繁鎳.基于仿電磁學(xué)算法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的水火電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2013,33(4):53-61.

⑤王斌.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的高等學(xué)校信息系統(tǒng)績(jī)效審計(jì)模式研究[J].審計(jì)研究,2014(3):14-20.

⑥杜娟,霍佳震.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的中國(guó)城市創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)[J].中國(guó)管理科學(xué),2014,22(6):85-93.