我国文化产业上市公司经营绩效研究

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1、我国文化产业上市公司经营绩效研究　　【摘要】文化企业作为文化产业发展的主体，其经营能力直接决定了我国文化产业发展的水平和质量。以沪深50家文化传播上市公司为样本，利用因子分析和DEA-Bootstrap结合的三步法对我国文化产业上市公司经营效率进行了实证分析。结果表明，我国文化产业上市公司总体经营效率较低，行业内部，广告营销和动漫两大新兴行业的经营效率最好，平面媒体和影视娱乐业排名居中，互联网、广播与电视业经营效率总体排名相对较靠后。此外，与其他行业相比，互联网业的内部竞争更加激烈，公司之间经营效率差异明显。　　【关键词】文化产业上市公司经营效率因子分析DEA-Bootstrap　　

2、一、引言　　随着文化体制改革的不断深化以及文化产业发展相关政策的不断放宽，我国文化产业资本运营程度不断提升，文化企业在资本市场中的开拓能力也逐渐增强，逐步形成了以传媒产业为核心的文化产业上市公司圈层。这些上市公司往往是所在行业中的骨干企业或者龙头集团，资产足、规模大、业务范围广，其经营能力的好坏很大程度上决定了我国文化产业整体水平的高低。对我国文化产业上市公司经营绩效进行科学系统的研究具有重要的实践意义，不仅有利于对现阶段文化企业的经营状况予以准确评价，也能为其进一步发展提供参考与借鉴。　　二、研究方法　　评价企业的经营效率，传统的研究多数选取财务指标作为度量指标，探讨企业投入与产出

3、之间的一对一比例关系。但这一方法过于简单，无法解释日益复杂的企业内部多投入与多产出关系。数据包络分析（DEA）则可以解决这一问题，这一方法被广泛的运用于企业生产和经营效率的评价研究之中，如保险业（姚树洁等，2005）、房地产业（施金亮和杨俊，2006）、通信服务业（钱侃等，2011）等。但传统的DEA方法存在一定限制，譬如（1）投入产出变量选择过多，不能满足DEA的运算技术要求：决策单元（DMU）个数应大于投入产出指标数的2倍，否则会产生无效估计结果；（2）选取的投入产出变量之间可能存在较强相关性，DEA对此并不考察，如此会导致结果有偏。（3）DEA结果忽略了数据的统计性质。通常计算

4、所得DEA效率值，只是由随机抽取的一个样本计算所得的样本参数值，是对总体参数的一个“点估计”，结果具有很大的随机性和误导性。　　为得到更精确的有关我国文化产业上市公司经营绩效的评价结果，需要对传统DEA法的上述缺陷进行纠正。（1）针对DEA投入产出指标选取问题，可以考虑将因子分析与DEA结合，用因子分析从众多的投入产出指标中抽取少量经济含义相对明确的公共因子形成新指标，不仅保存了原始数据的绝大多数信息，且相互之间不再相关（周星，2008；郭岚和张勇，2008）。（2）针对DEA结果忽略数据统计性质的缺陷，DEA-Bootstrap方法可以很好的解决这一问题（Simari&Wilson

5、，1998）。Bootstrap法本质上是一种“重复模拟数据生成”的方法，Simari&Wilson（2000）最早将Bootstrap法应用到DEA中，并给出了平滑Bootstrap的算法，实现了对DEA结果的纠偏，并在此基础上对DEA-bootstrap法进行延伸，使其允许“异质性”的存在。国内外学者分别将这一方法运用于天然气（Handon，2003）、发电业（Tsolas，2010）、采矿业（TsolasIE，2011）、GCC银行业（Awartani&Maghyereh，2012）和我国银行业（史金凤和张信东，2012）的行业效率研究中。　　综上，本文将采用因子分析、DEA与

6、Bootsrap纠偏技术相结合的三步法对我国文化产业上市公司经营效率进行量化研究：第一步，用因子分析分别对投入指标和产出指标提取出相互独立的公共因子作为各自新的指标；第二步，用第一步得到的投入、产出指标进行DEA分析；第三步，利用Bootsrap技术对上步结果进行纠偏，得到更精确的估计结果以及区间估计。　　三、研究设计　　（一）数据来源与指标选取　　1.数据来源　　本文选取至2012年底，已在沪深两地成功上市的50家（剔除2家异常值公司）文化产业上市公司作为研究对象，选取2012年度公布的年度数据作为分析样本。数据主要来自wind资讯及各公司年报。　　2.原始投入、产出变量选择　　根

7、据Cooper（1999）的观点，DEA方法中投入、产出变量的选取准则主要有以下几点：（1）对所有决策单元，投入和产出值可得，且为正数；（2）投入和产出项目必须反映分析者和管理者关注的要素；（3）投入的数值应越小越好，而产出的数值应越大越好。综上，本文选取固定资产净值、总股本、主营业务成本、期间费用、应付职工薪酬作为原始投入变量，营业总收入、利润总额、营业利润、净利润作为原始产出变量。　　（二）投入产出变量的因子分析　　在获取上述原始投入、产出变量的数据后