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时间:2018-10-26
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1、基于DEA的沪深两市运输物流板块上市企业绩效评价2010年沪深两市16家总资产超过5×109元的运输物流板块上市企业为研究对象,运用数据包络分析法(DEA)对其经营绩效进行了评价。分析认为:中国大型运输类物流上市企业总体绩效并不理想,样本中60%以上的企业处于规模收益递减状态,并针对分析结果给出了相应的建议:提高技术效率、进行资产重组等。 关键词:交通运输;物流企业;数据包络分析法;绩效评价 :F540.34 文献标志码:A:1671-6248(2012)02-0052-05 截止2010年底,中国A级物流企业达1061家[1],社会物流总额1.
2、254×1014元,按可比价格计算,同比增长15%,增幅比2009年提高3.7个百分点。面对发展迅猛的物流行业,对物流企业绩效进行有效评价具有重要的现实意义。与发达国家相比,中国现代物流业起步晚,对物流企业的绩效评价方法也比较少。目前的评价方法[2]主要有模糊综合评价法、模糊聚类法、功能系数法、平衡计分法、效用理论法、层次分析法、多元统计分析法(包括主成分分析法、因子评估法、判别分析、聚类分析)、数据包络分析法等。在这些方法中,数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis,以下简称DEA)作为一种非参数化方法具有很大的优势,它排除了许多主观因素,
3、具有很强的客观性。近年来很多学者采取此方法对企业绩效进行分析,实例证明其具有较强的可用性。本文拟采用DEA对沪深两市16家大型运输物流企业进行绩效分析。 一、DEA的引入 (一)DEA理论及特点 DEA[3]是运筹学、管理科学和经济学交叉研究的一个新领域。DEA是由Charnes等于1978年首先创立的,即用数学规划模型进行评价同类型的具有多个投入和多个产出的“部门”和“单位”(称为决策单元(DecisionMakingUnit,以下简称DMU))间的相对有效性。它根据各DMU观察的数据判断DMU是否是DEA有效,其本质上是判断DMU是否位于生产可能集的“
4、前沿面”上。使用DEA对DMU进行效率评价时,可以得到很多在经济学中具有深刻经济含义和背景的管理信息。 DEA的特点有:(1)适用于多输出—多输入的有效性综合评价问题,在处理多输出—多输入的有效性评价方面具有绝对优势;(2)DEA并不直接对数据进行综合,因此决策单元的最优效率指标与投入指标值及产出指标值的量纲选取无关,应用DEA建立模型前无须对数据进行量纲1处理(当然也可以);(3)无须任何权重假设,而以决策单元输入输出的实际数据求得最优权重,排除了很多主观因素,具有很强的客观性;(4)DEA假定每个输入都关联到一个或者多个输出,且输入输出之间确实存在某种联系,
5、但不必确定这种关系的显示表达式。 (二)DEA模型 当今最具代表性的“经典”DEA模型[4]有:C2R模型、BC2模型、FG模型、ST模型和加法模型C2GS2模型等。本文选用输入主导型的C2R模型和BC2模型,前者可用于评价决策单元的总体有效性,而后者可用于评价决策单元的技术有效性。 规模效率是C2R模型计算的技术效率与BC2模型计算的纯技术效率的比值,设θ*、λ*、S+*、S-*为式(3)的最优解,则有 (1)若θ*=1,且S+*=S-*=0,则DMU为DEA有效,即同为技术和规模有效。 (2)若θ*=1,S+*≠0或S
6、-*≠0,则DMU为弱DEA有效。 (3)若θ*<1,则DMU不为弱DEA有效。 1984年,Banker等增加了λj的凸性约束条件,[DD(]n[]j=1[DD)]λj=1,将C2R转化为了BC2模型,BC2模型是为了测算生产单元的技术效率水平而提出的可变规模报酬模型,其线性规划的对偶模型DIBC2为 二、实例分析 (一)决策单元与指标体系选定 本文依据2010年中国证监会出台的《上市公司分类指引》,选取沪深两市16家运输类(主营业务均为客运或货运)上市物流企业为样本,为了突出考察大规模企业的绩效水平,这16家物流企
7、业的总资产均超过了5×109元。其中有2家铁路运输企业、8家水运企业、6家航空运输企业,由于公路运输企业规模没有达到要求而未选取,[HJ2.19mm]港口类企业作为交通运输的辅助业也不做考评。 结合研究目的和数据选择的科学性、全面性和客观性的要求以及DEA的主导原则(在某一视角下,各DMU有相同的输入和输出),本文选取企业总资产、固定资产[6]和运营总成本作为投入指标;选取净利润、2010年沪深两市16家总资产超过5×109元的运输物流板块上市企业为研究对象,运用数据包络分析法(DEA)对其经营绩效进行了评价。分析认为:中国大型运输类物流上市企业总体绩效并不
8、理想,样本
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