王廣生

(中國(guó)社會(huì)科學(xué)院　北京　100732)

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·經(jīng)濟(jì)與管理·

基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)的電商行業(yè)上市公司效率研究

王廣生

(中國(guó)社會(huì)科學(xué)院北京100732)

摘要：面對(duì)經(jīng)濟(jì)下行壓力，運(yùn)營(yíng)效率已經(jīng)成為企業(yè)成功與否的關(guān)鍵因素。本研究選取員工人數(shù)、主營(yíng)業(yè)務(wù)成本、總資產(chǎn)為投入指標(biāo)，選取主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、凈利潤(rùn)為產(chǎn)出指標(biāo)，然后運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)對(duì)我國(guó)26個(gè)電商行業(yè)上市公司的效率進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析。從總體上看，這些公司具有較高的投入產(chǎn)出效率，其中9個(gè)公司達(dá)到了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有效，并對(duì)相對(duì)無(wú)效率的公司提出了改進(jìn)的建議。通過(guò)本研究，可以判斷電商行業(yè)已基本完成市場(chǎng)瓜分，國(guó)家應(yīng)出臺(tái)相應(yīng)政策措施，進(jìn)一步推動(dòng)農(nóng)業(yè)電商的健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞：電商；上市公司；效率評(píng)價(jià)；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

提到電商，很多學(xué)者言必稱“西方”。事實(shí)上，在中華民族五千多年輝煌的歷史長(zhǎng)河中，有著深厚的商業(yè)文化和商業(yè)傳統(tǒng)，我國(guó)也為世界商業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展貢獻(xiàn)了不可磨滅的智慧和力量。在戰(zhàn)國(guó)時(shí)期，孟子曰：“市，廛而不征，法而不廛，則天下之商皆悅，而愿藏于其市矣。”[1]《荀子·王制篇》描述了當(dāng)時(shí)商品流通的情形：“北海則有走馬吠犬焉，然而中國(guó)得而畜使之；南海則有羽翮齒革、曾青丹干焉，然而中國(guó)得而財(cái)之；東海則有紫紶魚鹽焉，然而中國(guó)得而衣食之；西海則有皮革文旄焉，然而中國(guó)得而用之?！盵2]北朝時(shí)期，“又恒農(nóng)出漆蠟竹木之饒，路與南通，貿(mào)易來(lái)往，家產(chǎn)豐富，而百姓樂(lè)之”[3]。到了清朝，“自海禁開，創(chuàng)千古未有之奇局；自商埠盛，貽中國(guó)無(wú)窮之漏巵”①；江南“江海風(fēng)清，梯航云集，從未有如斯之盛者也”[4]?？梢?jiàn)，早在古代中國(guó)，已經(jīng)有思想家提倡興商強(qiáng)國(guó)，也形成過(guò)商業(yè)盛世，尤其是到了清朝，商業(yè)日益繁榮。隨著上個(gè)世紀(jì)信息技術(shù)的突破性進(jìn)展，互聯(lián)網(wǎng)迅速普及，電子商務(wù)也應(yīng)運(yùn)而生并高速發(fā)展。我國(guó)高度重視電商發(fā)展，通過(guò)出臺(tái)政策、設(shè)立試驗(yàn)區(qū)、提供優(yōu)惠條件等多種舉措，促進(jìn)電商發(fā)展。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，2014年我國(guó)電子商務(wù)交易額達(dá)到16.39萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)59.4%。[5]2015年11月11日，天貓“雙11”全球狂歡節(jié)的總交易額達(dá)到912億元。[6]但是，在這種繁榮的表象下，各家電商的水平參差不齊，經(jīng)營(yíng)效率也有一定差異。因此，對(duì)電商行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行評(píng)判和研究，對(duì)于公司管理層進(jìn)行科學(xué)決策、消費(fèi)者進(jìn)行合理選擇、投資者規(guī)避投資風(fēng)險(xiǎn)、有關(guān)部門科學(xué)地制定政策措施，都具有重要的參考價(jià)值，也具有重大的理論意義。

一、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

電商是電子商務(wù)的簡(jiǎn)稱，根據(jù)聯(lián)合國(guó)經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)的定義，電子商務(wù)是發(fā)生在開放網(wǎng)絡(luò)上的包含企業(yè)之間、企業(yè)和消費(fèi)者之間的商業(yè)交易。[7]國(guó)內(nèi)比較有代表性的觀點(diǎn)是將電子商務(wù)分為廣義和狹義兩類：廣義上是指運(yùn)用一切電子工具和電子技術(shù)進(jìn)行的所有與商務(wù)有關(guān)的活動(dòng)，狹義上是指運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行的交易。[8]本研究為提高針對(duì)性，在研究范圍上采用聯(lián)合國(guó)的界定，即國(guó)內(nèi)狹義的電商定義。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對(duì)電商開展大量研究。威根德(1997)[9]，胡涵景(1998)[10]，莫拉、利卡(2001)[11]，姜旭平(2002)[12]，范作均(2011)[13]等學(xué)者對(duì)電商的概念與內(nèi)涵進(jìn)行了探討。蓋芬(2000)[14]，嚴(yán)中華、關(guān)士續(xù)、米加寧(2005)[15]，李沁芳、劉仲英(2008)[16]，尼卡(2015)[17]等學(xué)者從制度、實(shí)證等角度對(duì)電商信任度及相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了分析。李鐵克、王晶(2001)[18]，丹尼爾等(2002)[19]，王刊良(2003)[20]，趙衛(wèi)東、黃麗華(2007)[21]，德羅圖、陳博格(2015)[22]等學(xué)者探討了電商的運(yùn)作模式和商業(yè)模式。董玉芳、王德應(yīng)(2001)[23]，張春法、韓耀(2005)[24]，鄧?guó)檷?2005)[25]，趙靜(2008)[26]等學(xué)者梳理了電商在發(fā)展中遇到的問(wèn)題及風(fēng)險(xiǎn)。

也有學(xué)者對(duì)電商的效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。加利卡諾、開普蘭(2000)[27]對(duì)實(shí)體商務(wù)轉(zhuǎn)移至電子商務(wù)而降低的交易成本和提高的效率進(jìn)行了研究；巴恩斯、維德根(2002)[28]基于網(wǎng)站質(zhì)量(WebQualTM1.0)對(duì)于電商的運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行了評(píng)價(jià)；舒伯特、戴特靈(2002)[29]利用擴(kuò)展網(wǎng)頁(yè)評(píng)估法(Extended Web Assessment Method, EWAM)從客戶角度對(duì)電商應(yīng)用進(jìn)行了研究；頌烏柯、沃爾芬巴格(2005)[30]以市場(chǎng)份額、利潤(rùn)率、市場(chǎng)營(yíng)銷效率為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)電商進(jìn)行了評(píng)估；楊卓凡、石勇、閻洪(2013)[31]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)對(duì)22家電商進(jìn)行分析，評(píng)價(jià)基于的輸出指標(biāo)是網(wǎng)站全球排名、訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、打開速度、獨(dú)立訪客數(shù)、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)，評(píng)價(jià)基于的輸入指標(biāo)是總營(yíng)業(yè)支出、員工人數(shù)、總資產(chǎn)；邢穎(2009)，甘平(2012)，鄭海軍(2012)，李曉宇、田新民(2013)，戴和平、萬(wàn)曉榆(2013)，陸建勝(2014)，李安渝、張昭、曾蔚(2015)，張延林(2015)等學(xué)者運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)電商進(jìn)行了效率評(píng)價(jià)。

雖然目前已經(jīng)有學(xué)者運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)電商效率進(jìn)行過(guò)研究，但其局限性也很明顯：一是輸入和輸出指標(biāo)的選取有一定的隨意性，有些指標(biāo)值得商榷，所以指標(biāo)體系有進(jìn)一步改進(jìn)的空間；二是獲取的數(shù)據(jù)不夠理想，大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是陳舊的(在2010年之前)，跟不上日新月異的電商發(fā)展步伐，還有些數(shù)據(jù)由于出自具有不同結(jié)構(gòu)的證券市場(chǎng)從而降低了可比性；三是缺少學(xué)理層面的分析，大部分的研究分析拘泥于對(duì)數(shù)據(jù)和現(xiàn)象的描述，很少涉及對(duì)問(wèn)題實(shí)質(zhì)的剖析。

本研究的創(chuàng)新之處在于：第一，借鑒現(xiàn)有研究的指標(biāo)選取依據(jù)，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行定量分析，形成更加科學(xué)的投入、產(chǎn)出指標(biāo)體系；第二，從我國(guó)滬深上市公司2014年年報(bào)中選取數(shù)據(jù)，由上海萬(wàn)得信息技術(shù)股份有限公司(Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫(kù))導(dǎo)出，保證數(shù)據(jù)的權(quán)威、時(shí)效和可比性；第三，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，作出相關(guān)判斷及政策建議。

二、研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源

研究方法是學(xué)術(shù)研究的核心，直接關(guān)系到研究的成敗。綜合考慮研究的可行性、可靠性、科學(xué)性，本研究采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)電商行業(yè)上市公司效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

1.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法綜述

法雷爾(1957)[32]最早研究了生產(chǎn)邊界與效率平衡問(wèn)題，他在對(duì)美國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力進(jìn)行分析時(shí)首次提出了包絡(luò)分析的思想，并分析了單一產(chǎn)出的技術(shù)效率。著名運(yùn)籌學(xué)家查恩斯、庫(kù)伯、羅茲(1978)[33]對(duì)法雷爾的研究方法進(jìn)行擴(kuò)展，提出了基于相對(duì)效率的多投入多產(chǎn)出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(CCR model)。班克、查恩斯、庫(kù)伯(1984)[34]對(duì)之前的研究方法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，減少了之前模型對(duì)固定規(guī)模報(bào)酬的限制，將全面技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率與規(guī)模效率(BBC model)，這也標(biāo)志著數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法成為比較成熟的研究方法。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有可能得出多個(gè)有效的決策單元，即出現(xiàn)多個(gè)效率值為1的決策單元，導(dǎo)致研究者不能對(duì)這些決策單元之間的效率作出進(jìn)一步的比較。針對(duì)這一實(shí)際問(wèn)題，安德森、皮特森(1993)[35]提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的超效率模型(Super-efficiency DEA model)，此模型能夠?qū)Ω鱾€(gè)決策單元的效率高低進(jìn)行比較。魏權(quán)齡(1986)[36]將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法引入中國(guó)，隨后他又撰寫專著對(duì)其進(jìn)行了系統(tǒng)的介紹[37]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法逐漸受到我國(guó)學(xué)界的重視并得到應(yīng)用。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)，適用于處理具有相同類型的多投入、多產(chǎn)出的決策單元是否有效的一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。[38]這種方法以個(gè)體經(jīng)濟(jì)學(xué)理論為基礎(chǔ)，以經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的生產(chǎn)可能集合找出效率前沿，再以此效率前沿作為衡量效率的指標(biāo)。生產(chǎn)可能集合是在既定技術(shù)條件下，各種投入和產(chǎn)出組合形成的集合，而效率前沿即所有可行的投入組合所可能形成的最大產(chǎn)出的集合，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法可以通過(guò)線性規(guī)劃的方法計(jì)算出效率前沿，再通過(guò)效率前沿評(píng)價(jià)各個(gè)決策單元(Decision Making Units,DMU)的生產(chǎn)效率。在效率前沿上的決策單元是相對(duì)有效率的(其效率值等于1)，沒(méi)有在效率前沿上的決策單元是相對(duì)無(wú)效率的(其效率值是小于1的正數(shù))。[39]

2.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法基本模型

如果某個(gè)決策單元在一項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的投入向量X=(x1,x2,…xi,…,xm)，其中xi表示第i種投入；產(chǎn)出向量Y=(y1,y2,…,yr,…,ys)，其中yr表示第r種產(chǎn)出；(xj,yj)表示第j個(gè)決策單元的投入向量和產(chǎn)出向量，(X0,Y0)表示被評(píng)價(jià)決策單元的相應(yīng)指標(biāo)。因此，可以用(X,Y)表示這個(gè)決策單元的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，n個(gè)決策單元的投入集就可以構(gòu)成一個(gè)n×m階的投入矩陣，對(duì)應(yīng)的產(chǎn)出集可以構(gòu)成一個(gè)n×s階的產(chǎn)出矩陣。

查恩斯、庫(kù)伯、羅茲(1978)[40]提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的CCR模型，用于評(píng)價(jià)決策單元的規(guī)模和技術(shù)的總體有效性。該模型有分式規(guī)劃和線性規(guī)劃兩種形式，從投入和產(chǎn)出的角度測(cè)算決策單元(X0,Y0)相對(duì)效率的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型能夠表示為(1)和(2)：

在(1)和(2)中，wi，vr表示對(duì)投入、產(chǎn)出的度量權(quán)；

由(1)和(2)兩個(gè)分式規(guī)劃轉(zhuǎn)變成線性規(guī)劃并作對(duì)偶變換可得(3)和(4)：

引入非負(fù)的松弛變量，于是有(3)、(4)兩式可以表示為線性規(guī)劃(5)和(6):

對(duì)于(7)，我們可得出如下結(jié)論：第一，j0決策單元達(dá)到數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有效的充分必要條件是規(guī)劃中的θ最優(yōu)值達(dá)到1，且它的每個(gè)最優(yōu)解λ*=(λ*1,λ*2…λ*n)′、s+*、s-*、θ*都有s+*=0、s-*=0；第二，對(duì)于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析非有效的解，一定不是制度有效，但是可以對(duì)其規(guī)模有效性作出進(jìn)一步判斷；第三，如果一個(gè)決策單元數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有效，則制度有效、規(guī)模有效。

由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有可能得出多個(gè)有效的決策單元而導(dǎo)致不能進(jìn)一步比較排序，安德森、皮特森(1993)[35]提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的超效率模型，此模型能夠?qū)Ω鱾€(gè)決策單元的效率高低進(jìn)行比較。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的超效率模型基本原理是，將現(xiàn)有技術(shù)水平保持不變，決策單元的各投入要素進(jìn)行等比例放大，無(wú)論對(duì)于有效還是無(wú)效的決策單元來(lái)說(shuō)，效率值都是不變的。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的超效率模型可表示為式(8)：

式(8)中，θtsuper為決策單元的超效率值。是相對(duì)于原決策單元重新構(gòu)造的新的決策單元組合比例。

3.樣本及數(shù)據(jù)來(lái)源

在樣本選取方面，雖然被評(píng)價(jià)的對(duì)象數(shù)量越多越能反映行業(yè)的實(shí)際情況，但從之前的研究來(lái)看，選取過(guò)多的被評(píng)價(jià)對(duì)象會(huì)導(dǎo)致樣本的同類性較差，降低可比性。綜合以往研究，一般情況下參考集單元數(shù)量應(yīng)當(dāng)大于指標(biāo)選取數(shù)量的2倍，本研究指標(biāo)數(shù)量為5，因此參考集單元應(yīng)當(dāng)多于10個(gè)。因此，本研究綜合考慮上市電商公司的主營(yíng)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)可獲取性、同類性等因素后，最終確定研究對(duì)象26個(gè)。鑒于信息的可獲取性、便利性和權(quán)威性，本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源為上海萬(wàn)得信息技術(shù)股份有限公司(Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫(kù))。

4.投入、產(chǎn)出指標(biāo)選擇

投入、產(chǎn)出指標(biāo)選擇是運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的關(guān)鍵，應(yīng)當(dāng)遵循以下原則：一是客觀性，所選擇的指標(biāo)能客觀反映決策單元的真實(shí)情況，排除研究者對(duì)于指標(biāo)的主觀偏好，形成客觀的指標(biāo)體系；二是綜合性，所選取的指標(biāo)能全面反映決策單元的總體情況；三是簡(jiǎn)明性，選取的指標(biāo)應(yīng)當(dāng)相互獨(dú)立，數(shù)量不可過(guò)多，以便進(jìn)行分析研究。本研究根據(jù)以上原則，參考相關(guān)研究文獻(xiàn)的指標(biāo)選取，并咨詢有關(guān)專家，確定了相關(guān)指標(biāo)。

投入指標(biāo)為：?jiǎn)T工人數(shù)、主營(yíng)業(yè)務(wù)成本、總資產(chǎn)。員工人數(shù)能夠反映企業(yè)的人力資源水平，人才是企業(yè)的第一資源和核心競(jìng)爭(zhēng)力，能夠反映企業(yè)的人力資本投入[41]。主營(yíng)業(yè)務(wù)成本能夠體現(xiàn)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)的資本投入，是企業(yè)經(jīng)營(yíng)投入的主體部分?？傎Y產(chǎn)是企業(yè)配置資源的全面反映，能體現(xiàn)出一個(gè)企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。

產(chǎn)出指標(biāo)為：主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、凈利潤(rùn)。主營(yíng)業(yè)務(wù)收入是企業(yè)的生命線，是實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)目的的基本條件，能反映出企業(yè)資金利用效率[42]。凈利潤(rùn)是體現(xiàn)企業(yè)的盈利能力的一個(gè)重要指標(biāo)，能真實(shí)地反映出投入與產(chǎn)出情況。這些指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)情況如表1所示，變量關(guān)聯(lián)性分析情況如表2所示。從描述性統(tǒng)計(jì)可以看出，上市電商之間有較大差異，在本研究所選取的5個(gè)指標(biāo)中均有所體現(xiàn)。從變量關(guān)聯(lián)性分析可以看出，輸入指標(biāo)和輸出指標(biāo)均呈正相關(guān)，這表明本研究選取的指標(biāo)是合適的。將有關(guān)數(shù)據(jù)錄入，可得出表3所示有關(guān)公司投入產(chǎn)出情況。

表1　投入、產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)

注：均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差等數(shù)值中，除員工人數(shù)保留整數(shù)外，其余均保留兩位有效數(shù)字。數(shù)據(jù)來(lái)源為上海萬(wàn)得信息技術(shù)股份有限公司(Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫(kù))。數(shù)據(jù)時(shí)間均截至2014年12月31日。

表2　變量關(guān)聯(lián)性分析

注：表內(nèi)數(shù)值保留2位有效數(shù)字。

表3　有關(guān)公司投入產(chǎn)出情況

注：除員工人數(shù)保留整數(shù)外，其余均保留兩位有效數(shù)字。數(shù)據(jù)來(lái)源為上海萬(wàn)得信息技術(shù)股份有限公司(Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫(kù))。數(shù)據(jù)的單位同表1。數(shù)據(jù)時(shí)間均截至2014年12月31日。所屬行業(yè)依據(jù)其主營(yíng)業(yè)務(wù)判斷。

三、發(fā)現(xiàn)與討論

當(dāng)下市面上有十余種大同小異的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析軟件，綜合考慮這些軟件的優(yōu)缺點(diǎn)，本研究從可靠性、便捷性、可操作性的角度，選取MaxDEA(version Basic 6)和EMS(version 1.3)軟件進(jìn)行運(yùn)算。將表3(有關(guān)公司投入產(chǎn)出情況)中的數(shù)值輸入MaxDEA基于投入導(dǎo)向的BBC模型進(jìn)行運(yùn)算，得出26個(gè)公司的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、規(guī)模報(bào)酬；將表3(有關(guān)公司投入產(chǎn)出情況)中的數(shù)值輸入EMS，得出26個(gè)公司的超效率。將以上數(shù)據(jù)匯總形成表4，即有關(guān)公司投入產(chǎn)出效率分析。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析結(jié)果可以得出如下結(jié)論:

第一，從行業(yè)整體上考察，這26家上市公司具有較高的投入產(chǎn)出效率。平均技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均在0.9以上。其中，綜合效率達(dá)到效率前沿的有9個(gè)，約占決策單元數(shù)量的34.6%。各個(gè)企業(yè)的效率差別大多并不是很明顯，技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的標(biāo)準(zhǔn)差均在0.08以下。樣本中旅游業(yè)平均效率最高，農(nóng)業(yè)平均效率最低。通過(guò)這些數(shù)據(jù)可以判斷，我國(guó)電商行業(yè)上市公司的投入產(chǎn)出效率較高，以旅游業(yè)為代表的新興領(lǐng)域效率總體上高于以農(nóng)業(yè)為代表的傳統(tǒng)領(lǐng)域。

第二，從規(guī)模報(bào)酬可以判斷當(dāng)下電商行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入發(fā)展的分水嶺。從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看，規(guī)模報(bào)酬不變的有9個(gè)，規(guī)模報(bào)酬遞增的有9個(gè)，規(guī)模報(bào)酬遞減的有8個(gè)，這與之前研究發(fā)現(xiàn)的大多數(shù)電商規(guī)模報(bào)酬遞增的結(jié)論有明顯差異。這說(shuō)明當(dāng)下電商企業(yè)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，不能再盲目地普遍擴(kuò)大規(guī)模，而且這26個(gè)公司中有約三分之一的公司需要適當(dāng)控制規(guī)模，以提高投入產(chǎn)出效率。這也反映出我國(guó)電商的市場(chǎng)瓜分階段基本結(jié)束，各個(gè)電商已經(jīng)占有一定的客戶群體，不利于新企業(yè)的進(jìn)入。

第三，對(duì)于達(dá)到效率前沿的9個(gè)公司來(lái)說(shuō)，規(guī)模報(bào)酬均不變化，在有關(guān)數(shù)值擴(kuò)大相應(yīng)倍數(shù)之后技術(shù)效率仍然大于1，說(shuō)明這些企業(yè)在擴(kuò)大自身規(guī)模后仍然位于效率前沿。對(duì)于神州信息來(lái)說(shuō)，其規(guī)模效率有效而純技術(shù)效率無(wú)效，應(yīng)當(dāng)提高純技術(shù)效率；對(duì)于紅旗連鎖、大北農(nóng)、跨境通、諾普信、峨眉山A、新希望來(lái)說(shuō)，純技術(shù)效率有效而規(guī)模效率無(wú)效，應(yīng)當(dāng)提高其規(guī)模效率；對(duì)于王府井、步步高、中青旅、歐亞集團(tuán)、友阿股份、輝豐股份、嘉欣絲綢、搜于特、小商品城、華紡股份來(lái)說(shuō)，純技術(shù)效率和規(guī)模效率均無(wú)效，應(yīng)在這兩個(gè)方面都進(jìn)行改進(jìn)。

第四，對(duì)于非DEA有效的公司來(lái)說(shuō)，為進(jìn)一步分析其具體改進(jìn)方向，我們將其投入產(chǎn)出情況輸入MaxDEA可得出其投入產(chǎn)出冗余情況，將有關(guān)情況梳理后可得表5：非DEA有效的有關(guān)公司投入產(chǎn)出改進(jìn)分析。據(jù)此可以清晰看出相關(guān)企業(yè)的改進(jìn)方向，例如，嘉欣絲綢、華紡股份等企業(yè)有嚴(yán)重的人員冗余，華紡股份、步步高等企業(yè)應(yīng)當(dāng)大幅提高其利潤(rùn)，友阿股份等企業(yè)應(yīng)當(dāng)降低其主營(yíng)業(yè)務(wù)成本。

第五，關(guān)于特殊決策單元的簡(jiǎn)要個(gè)案分析。蘇寧云商在26家企業(yè)中投入產(chǎn)出效率居第一位，主要原因是其在2014年完成了戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，形成了全渠道獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，2014年歸屬上市公司股東的凈利潤(rùn)達(dá)到8.67億元，比上年增長(zhǎng)133.2%。[43]這種高速增長(zhǎng)受益于其線上線下的雙線融合營(yíng)銷創(chuàng)新，尤其是移動(dòng)端的推廣使用，有效增強(qiáng)了客戶粘性，推動(dòng)了業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)，帶動(dòng)了投入產(chǎn)出效率的提高。華紡股份在26家企業(yè)中投入產(chǎn)出效率最低，其業(yè)務(wù)主要是紡織業(yè)，由于國(guó)內(nèi)資源環(huán)境約束加強(qiáng)，原料、運(yùn)輸、用工等綜合成本攀升[44]，以及北美洲、非洲、亞洲等國(guó)際市場(chǎng)受到經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響，導(dǎo)致企業(yè)投資產(chǎn)出效率也隨之降低。

表4　有關(guān)公司投入產(chǎn)出效率分析

續(xù)表4

注：表內(nèi)數(shù)值均保留3位有效數(shù)字。

表5　非DEA有效的有關(guān)公司投入產(chǎn)出改進(jìn)分析

注：除員工人數(shù)保留整數(shù)外，其余均保留兩位有效數(shù)字。員工人數(shù)目標(biāo)、員工人數(shù)改進(jìn)的單位為人，其余數(shù)值的單位為萬(wàn)元。

結(jié)語(yǔ)

本研究運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，通過(guò)分析26個(gè)上市公司的投入產(chǎn)出情況，對(duì)這些企業(yè)的效率進(jìn)行了客觀評(píng)價(jià)，并提出了一些可行性建議。我國(guó)上市電商的行業(yè)總體效率是比較高的，但是市場(chǎng)瓜分已經(jīng)基本結(jié)束，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)也比較激烈，大部分企業(yè)仍然需要進(jìn)一步提高自身效率。由于本研究是基于特定投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行的，而企業(yè)的自身情況千差萬(wàn)別，因此經(jīng)營(yíng)績(jī)效的改進(jìn)需要綜合考慮企業(yè)的實(shí)際情況制定，本研究的數(shù)據(jù)僅具有參考價(jià)值。

我國(guó)正在深入實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略，電商行業(yè)面臨著發(fā)展的重要戰(zhàn)略機(jī)遇期，但同時(shí)也面臨著本行業(yè)的激烈競(jìng)爭(zhēng)和傳統(tǒng)行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合的轉(zhuǎn)型升級(jí)，因此，電商也需要不斷創(chuàng)新，提高自身效率，才能實(shí)現(xiàn)持續(xù)健康發(fā)展。基于以上分析，本研究提出以下政策建議：第一，增加電商與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的粘度，發(fā)揮電子商務(wù)降低流通成本的優(yōu)勢(shì)，提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平和發(fā)展活力，也能推動(dòng)電商自身的運(yùn)營(yíng)效率；第二，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)電商的引導(dǎo)和政策支持力度，加快與農(nóng)業(yè)電商相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，幫助其提高運(yùn)營(yíng)效率，從而更好地為廣大農(nóng)村地區(qū)服務(wù)；第三，要加強(qiáng)電商人才隊(duì)伍建設(shè)，提高人才使用效率，用更加精干的人才隊(duì)伍推動(dòng)事業(yè)的發(fā)展。

科學(xué)研究是永無(wú)止境的，由于時(shí)間、資料的限制，本研究也存在一定局限性。一是選取樣本有限，選取的樣本數(shù)量不是很大，而且僅限于上市公司，沒(méi)能對(duì)非上市企業(yè)尤其是發(fā)展期的中小電商企業(yè)進(jìn)行分析；二是研究方法的單一性，僅通過(guò)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法進(jìn)行了研究，沒(méi)有通過(guò)實(shí)地調(diào)研、訪談法等方式獲取更加豐富立體的一手資料；三是分析時(shí)以2014年年報(bào)信息為基礎(chǔ)，沒(méi)能進(jìn)行多時(shí)間段的動(dòng)態(tài)考察。因此，以后可以從以下方面進(jìn)一步開展研究：一是拓展樣本范圍，可以將研究對(duì)象擴(kuò)展到非上市公司甚至中小電商企業(yè)，并對(duì)不同類型企業(yè)進(jìn)行對(duì)比分析；二是可以獲取更多一手資料，增加實(shí)地調(diào)研、問(wèn)卷調(diào)查等方法，用更加豐富的資料進(jìn)行綜合分析；三是可以獲取時(shí)間面板數(shù)據(jù)，縱向考察電商效率變化狀況，從而更好地分析和研判今后電商的發(fā)展趨勢(shì)。

注釋：

①《格致書院課藝》壬辰卷下，第34頁(yè)。轉(zhuǎn)引自：王爾敏.中國(guó)近代思想史論[M].北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2003:333.

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[責(zé)任編輯李秀燕]

收稿日期：2015-10-21

作者簡(jiǎn)介：王廣生(1987—)，男，助理研究員，研究方向：技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理。

中圖分類號(hào)：F270.7

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1672-8505(2016)01-0044-09

On the Efficiency of China’s Listed Companies in E-Commerce Industry Based on the Data Envelopment Analysis (DEA) Approach

WANG Guang-sheng

(ChineseAcademyofSocialSciences,Beijing, 100732,China)

Abstract:Facing the economic downward pressure, efficiency has played a key role in a company’s performance. This paper analyses the efficiency of China’s listed companies in E-commerce industry. The number of staff, operating costs, and total assets are selected as the inputs whilst prime operating revenue, net profit are chosen as the outputs. This paper based on those indicators evaluates the efficiency of the 26 companies. On the whole, those companies are of good performance in terms of efficiency, of which 9 companies get better efficiency. This paper puts forward some suggestions on improvement for these relative low efficient companies. The data shows that the market has almost been occupied by existing companies, which means that it would be difficult for the new ones. It is suggested that the government should introduce some corresponding policies and measures to promote the agricultural E-commerce to maintain a sustained and sound development.

Key words：E-commerce; listed company; efficiency evaluation; data envelopment analysis