基于网络dea的我国上市it公司效率评价

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硕士学位论文基于网络DEA的我国上市IT公司效率评价EFFICIENCYEVALUATIONOFCHINESELISTEDITCOMPANYBASEDONNETWORKDEAANALYSIS盖宇哈尔滨工业大学2012年6月 国内图书分类号：F270.3学校代码：10213国际图书分类号：311密级：公开管理学硕士学位论文基于网络DEA的我国上市IT公司效率评价硕士研究生:盖宇导师:葛虹副教授申请学位:管理学硕士学科:管理科学与工程所在单位:经济与管理学院答辩日期:2012年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学 ClassifiedIndex:F270.3U.D.C:311DissertationfortheMasterDegreeinManagementEFFICIENCYEVALUATIONOFCHINESELISTEDITCOMPANYBASEDONNETWORKDEAANALYSISCandidate:YuGaiSupervisor:AssociateProf.HongGeAcademicDegreeAppliedfor:MasterofManagementSpeciality:ManagementScience&EngineeringAffiliation:SchoolofManagementDateofDefence:June,2012Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文摘要IT企业是我国信息技术产业的重要组成部分，随着入世来带的越演越烈的国际环境，IT企业正面临着严峻的挑战，对其生产过程的效率评价显的越来越重要。目前使用DEA方法对我国IT企业效率评价的研究，都是基于黑箱过程，即将IT企业生产看做一个整体的生产过程，给出效率分析，而没有给出无效性的根本原因。因此，如何能够客观准确的分析我国上市IT企业的效率，并对非有效企业更好的识别其来源，从而为其制定发展决策提供参考性意见，具有明显的研究意义。本文首先对企业效率评价方法做了系统的对比介绍，并根据其优缺点确定了本文最终所使用的DEA方法，并对现阶段所有的网络DEA模型做了研究学习；接下来，根据DEA样本选取的原则，选取了我国在纳斯达克上市的28家IT企业；结合实际情况，将其生产过程分为内部运营阶段和市场融资阶段，并给出了相应的评价指标体系；据此确定了本文所用两阶段网络DEA模型，对样本企业2008-2011年的效率做了评价分析。本文对样本企业整体及两个子阶段的技术效率做了分析，且根据效率分解模型，将其分解为BCC效率和规模效率，对无效来源进行了分析；并从投资者的角度，计算了企业的风险投资回报水平的相对效率，建立了风险投资效率与运营效率和融资效率之间的回归关系。研究结果表明：造成众多企业非有效的主要原因在于市场融资的阶段，该阶段的更低效造成了企业整体效率水平的降低，并且通过分解其技术效率发现，该阶段规模效率要稍显不错，造成其效率低下的更主要原因来源于该阶段纯技术效率太低；风险投资回报水平效率得分与两个子阶段的纯技术效率间存在线性关系，即风险投资效率受到两个子阶段纯技术效率得分的影响，二者的影响程度基本各占一半，运营阶段对其的影响相对大些。关键词：企业管理；绩效评价；IT上市企业；网络DEA-I- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文AbstractITenterpriseistheveryimportantcomponentoftheITindustryinChina.AstheintenseinternationalenvironmentwhichbroughtbyaccessiontotheWTO,ITenterpriseisfacingseriouschallenges,soefficiencyevaluationfortheITenterprise’sproductionprocessisbecomingmoreandmoreimportant.Currently,researchesthatuseDEAtoevaluateChineseITenterprise’sefficiencyaregenerallybasedontheblackboxprocess,thatis,treatingtheITenterprise’sproductionasawholeprocesstoevaluatetheefficiency,withoutgivingtherootcauseoftheinvalid.Therefore,howtoanalysetheefficiencyofChineselistedITenterprises’objectivelyandaccurately,andrecognizethesourcesoftheinvalidenterprisesbetter,hasasignificantresearchvalue.Inthispaper,wefirstmakeacontrastiveintroductionofevaluationmethodologyforthebusinessperformance,thenchooseDEAasthispaper’sresearchmethod,andsummarizeallofthenetworkDEAmodelatpresent.Secondly,accordingtotheprincipleofDEAsampleselection,selectChinese28ITenterprisesthatlistedonNasdaq.Thirdly,accordingtotheactualsituation,dividetheproductionprocessintotwostages,whichareinternaloperatingstageandmarketablefinancingstage,thengivethecorrespondingevaluationindicatorsystem.Finally,determinethetwo-stagenetworkDEAmodelandevaluatetheefficiencyofthesampleenterpriseduring2008-2011years.Thispaperevaluatesthetechnicalefficiencyofthewholeproductionprocessandthetwostages,anddecomposesitintotheBCCefficiencyandscaleefficiency;calculatetherelativeefficiencyoftherisklevelofreturnoninvestmentfromtheinvestor'sperspective,thenestablishtheregressionrelationshipbetweenriskefficiencyandpuretechnologyefficiency.Theresultsshowthat:themainreasonforinefficiencycomesfromthemarketablefinancingstage,andthelowefficiencyofthisstageleadstotheinefficiencyofthewholeprocess,bydecomposingthetechnologyefficiencyintoBCCefficiencyandscaleefficiencywefoundthattheBCCefficiencyislowerthanthescaleefficiency;thereisalinearrelationshipbetweentheriskefficiencyandtheBCCefficiencyofthetwostages,andmoreaccurately,theextentoftheirimpactissimilarwhiletheoperatingstage’sisrelativelylarger.Keywords:businessmagagement;performanceevaluation;ITlistedcompanies,two-stageDEA.-II- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文目录摘要......................................................................................................................IAbstract...............................................................................................................II第1章绪论........................................................................................................11.1问题的提出..............................................................................................11.1.1课题产生的背景...............................................................................11.1.2本文研究的目的和意义...................................................................51.2国内外研究现状分析..............................................................................51.2.1网络DEA方法研究.........................................................................51.2.2DEA用于效率评价的研究...............................................................61.3主要研究思路和技术路线......................................................................7第2章企业效率评价方法...............................................................................92.1参数法与非参数法..................................................................................92.1.1参数法简介.......................................................................................92.1.2非参数法简介.................................................................................102.1.3两类方法优缺点对比分析.............................................................112.2其他评价方法........................................................................................112.3两阶段网络DEA模型..........................................................................122.3.1两阶段DEA方法...........................................................................122.3.2两阶段DEA应用...........................................................................182.4本章小结................................................................................................19第3章样本指标的选取及数据处理.............................................................203.1样本的选取.............................................................................................203.1.1IT企业的界定.................................................................................203.1.2样本选取的原则.............................................................................213.1.3样本的确定.....................................................................................213.2指标体系的选取和建立.........................................................................213.2.1指标选取的原则.............................................................................213.2.2IT企业两阶段生产过程..................................................................223.2.3指标的确定.....................................................................................233.3DEA模型的建立....................................................................................253.4数据的搜集和处理................................................................................273.4.1数据的来源.....................................................................................27-III- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文3.4.2数据处理.........................................................................................283.5本章小结................................................................................................29第4章IT上市公司效率评价的实证分析.....................................................304.1企业运营绩效评价实证分析.................................................................304.1.1BCC效率分析.................................................................................304.1.2规模效率分析.................................................................................354.2投资风险效率分析................................................................................384.2.1分析投资风险的原因.....................................................................384.2.2指标与模型的选取.........................................................................394.2.3结果分析.........................................................................................404.3本章小结................................................................................................44结论................................................................................................................45参考文献...........................................................................................................46附录...............................................................................................................49附录一...........................................................................................................49附录二...........................................................................................................55附录三...........................................................................................................63哈尔滨工业大学学位论文原创性声明及使用授权说明...................................66致谢...........................................................................................................67-IV- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文第1章绪论1.1问题的提出1.1.1课题产生的背景自1987年邓小平同志领导的改革开放开始，我国各项事业的发展势头都有了比较明显的提升，取得了比较显著的成就。无论从农业，工业还是服务业等第三产业，都有了比较明显的进步，这些在我们平时的衣食住行中都可以看到，而IT产业则体现的更为明显。上世纪最后的十年，我国的信息技术工业总产值平均每年增长32.1%，而同一期我国所有工业每年的平均增长速度为14.2%，国有经济的平均增长速度为9.7%，显然，信息技术产业已经成为了我国国民经[1]济的支柱产业之一。经过“十五”期间的快速发展，其支柱产业地位体现的更为明显，整个5年中，IT产业发展势头迅猛，期间整个行业销售额年均增长28%，IT产业已然成为推进我国全面现代化建设，全面小康社会建设的支撑产业。“十一五”规划更是将信息产业放在国家发展的战略核心地位，截止到2008年底，实现销售收入约6.3万亿元，占GDP比重约5%，对当年GDP增长的贡献超过0.8个百分点。信息技术产业对我国国民经济建设的作用不言而喻。然而，尽管在我国，信息技术产业已经取得了非常辉煌的成绩，有了非常迅速的发展，在我国经济发展中扮演着不可获取的角色。但是，我国的IT产业与发达国家相比，还存在着很多不足之处，还有许多地方需要改进和加强。具体来讲，第一、我国IT产业的创新能力还不是十分强，专业技术学平还相对比较低。与美欧等发达国家相比，我国的技术水平还有待加强，最主要的体现就是在创新能力上，现如今世界范围内的IT产业，最关键的，最高端的技术，主要还是被欧美发达国家所掌握。第二、IT技术领域的高级人才还稍显不足。我国从不缺乏高智商的人才，每年都有大批的优秀学子从清华北大的校园里出来步入社会。然而，由于整个培养环境与欧美发达国家相比有所不同，导致我国的优秀人才在创造性思维方面稍显不足，他们具有很好的实际执行能力，在专业的技术知识方面能做到顶尖水平，但是在承担一些顶级的设计，创新的提出等工作方面却明显不足。第三、整体而言规模较小，我国的IT产业在全世界而言，其比重占据的还比较低，在2008年时，仅占世界IT产业总产值的3.5%，近些年虽然也有所增加，但相比来讲还是比较小，总量水平与英国比较相近，跟美，日，德还有一定差距；并且，对于我国而言，虽然IT产业已经成为了国民经济发展的支柱产业，在国内占据了第一的位置，但相比于欧美发达国家而-1- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文言，其占据国家GDP的比重要比较低，远远低于美国的水平。第四，IT安全保障方面的力度不够完善与强大。面对全球化的激烈竞争，我国的信息技术产业想要立足，尤其是想要在世界范围内立足，将会面临更困难的挑战。如何提高并保持住自己的产业优势，改善自己的不足之处，对于企业的生存发展，就显得及其重要。在当今信息技术产业中，IT公司所处的环境，很具有代表性，我国IT公司的生存与发展，很大程度上能够代表我们国家信息技术水平的发展，对运行绩效的好坏，值得学者们广泛的研究。现如今，越来越多的IT企业选择上市来扩大发展。上市可以为其带来巨大的融资效益，这种融资相对成本低，没有利息，并且融资速度快，对于正在发展中的企业而言，能起到巨大的推动作用。并且，上市可以带来巨大的广告效益，它可以提高企业的被关注度，媒体公众对上市企业的关注要远远高于非上市企业，无形中提高的上市企业的知名度。并且，企业若能上市，本身就是对其产品质量，企业实力的一种肯定。企业通过上市，可以迅速扩大其自身的生产运营规模，提高企业知名度和竞争力，从而提高其产品在市场中的竞争优势。此外，上市可以带来更大的安全性，通过上市融资，可以帮助企业在面对突发状况时能够及时防御，做出相应调整或改善，而不是等待被突变的环境所淘汰，且上市公司都要符合相应上市交易所的要求，这就要求企业必须建立合理的结构规章，以约束管理其内部结构的日常运作。因此，一般来讲，企业若要获得更大的发展，上市是其必须要经过的一道程序。从以往历史经验来看，也是如此，国内乃至国际上知名大型企业，无一不是上市公司。对于国内许多中小型IT企业，它们有实力、有产品，却缺乏把企业推广成国际知名企业的资金。融资是一个难题，上市则是一个非常有效的解决办法。在人们的意识之中，上市为企业带来的最明显的作用，就是它能为企业的发展筹集所必须的资金。然而国内的资本市容容量有限，中国的证券法规使得许多中小企业不足以满足国内上市的条件，因此企业家们便将目光投向国际市场。以百度为例，百度于2005年8月5日在美国纳斯达克挂牌上市。在中国，根据上市的相关法律，申请上市的公司要在截止到申请日期前为止，至少要有连续三年以上盈利的记录。而查询百度的历年年报可以发现，百度公司在03年第二季度才开始盈利；并且根据当时百度的盈利数据，2005年一季度，百度净利润只有240万人民币，在中国属于微型公司，基本不具有上市资格；且我国相关法律规定，上市发行股本总量要达5000万股，而百度当年上市的股本大概在3千万股左右，不符合国内的规定，于是百度选择了海外上市。上市后，发行当天的开盘价为每股66美元，收盘价为每股122．54美元，涨幅高达85.67%，-2- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文百度的成功上市造就了数百名百万富翁，可见百度的海外上市是非常之成功的。800700600500开盘价价400复权后收盘价格3002001000日期图1-1百度股票历史价格从1997年6月，中华网投资集团赴纳斯达克上市，成为我国首家成功登陆纳斯达克的互联网企业，截止今日，已经有上百家企业成功在纳斯达克上市。这其中，有些运行良好的公司，从上市截止今日，总体上一直呈现不断上升的势头。同样以百度为例，百度公司上市后的股票代码为BIDU。截止到2011年9月，其股票价格走势如图1-1所示。从历史价格来看，股票价格呈稳定上升的趋势。现如今，其股票价格基本稳定与130到140美元之间。企业2005年至2010年相关指标数据整理见附录1中表1。计算其相关财务比率，计算公式见1-1式，结果见表1-1。流动比率流=动资产流动/负债速动比率（=流动资产－存货－待摊费用）流/动负债现金比率（=现金＋有价证券）流/动负债负债比率负=债总额资产/总额毛利率（=总收入总−成本）总/收入净利润率净=利润营业/收入(1-1)总资产报酬率净=利2*润（年末/总资产年初总+资产）权益报酬率净=利润权益/平均值销售收入增长率（=本期销售收入－上期销售收入）上/期销售收入×100%营业利润增长率（=本期销售利润－上期销售利润）/上期销售利润×100%净利润增长率（=本期净利润－上期净利润）上/期净利润×100%-3- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表1-1百度历年财务比率200520062007200820092010股东权益100505313572612021372308866347531018405592流动比率7.134.112.733.363.463.44速动比率7.104.242.723.343.453.43现金比率6.863.782.142.782.993.05负债比率0.160.190.240.220.230.24毛利率7.81%30.60%31.23%34.21%36.05%50.00%净利润率15.49%36.42%36.13%32.81%33.41%44.55%总资产报酬率N/A21.52%29.09%31.79%29.42%40.98%权益报酬率N/A25.55%37.23%41.02%37.88%53.58%销售收入增长率N/A169.55%110.15%83.48%39.16%78.00%营业利润增长率N/A633.42%108.14%100.44%46.34%146.66%净利润增长率N/A533.90%108.43%66.64%41.69%137.37%从表1-1中可以看出，偿债能力方面，在2005年-2010年，百度公司的流动比率从开始的7.13逐渐稳定在3.45左右，速动比率也基本从7.10稳定到3.43，可见其短期偿债能力比较强，但是由于速冻比率相对有些过高，可能其资金的使用效率方面会有些影响，至于具体情况，还要更具体的分析。另一方面，作为财务杠杆的负债率比，从刚上市的0.16逐渐稳定在了0.23，这个数值是比较理想的，一是数值相对比较低，进而债权人所受的保障就相对较高，二是其公司一直稳定的存在一定的负债比率，表明其管理者能够有效的运用公司股东的资金，来进行较大规模的经营，基本从数值上可以体现出公司比较强的长期偿债能力。盈利能力方面，毛利率和净利润率基本上稳定在50%左右的水平，体现了企业在生产过程和经营活动方面的较强盈利能力；而通过总资产报酬率和权益报酬率也可以看出，企业整体的盈利能力较强，也就是说企业投资者在投资过程中所获得的投资回报水平也是比较高的。成长性方面，销售收入增长率，营业利润增长率和净利润增长率都体检的较高的水准，可见其企业未来的盈利能力还是很强的。综上所述，虽然各项比率值在08，09年有所波动（受金融危机影响），但整体上还是保持了一个良好的势头，可见上市对其还是有很大正向的影响的。当然，也有取得一时辉煌，最终却摘牌下市的企业，比如中华网投资集团、盛大集团。中国在纳斯达克上市的IT公司运行情况有好有坏，对其运营状况的分析评价，还待更进一步的研究。本文的研究主要是基于以上背景的，通过选-4- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文择合适的企业绩效评价方法，建立指标，收集数据，对我国上市IT企业进行细致的效率评价分析。1.1.2本文研究的目的和意义就目前能查询到的资料来看，国内对于上市IT公司的研究少之又少，仅有的一些研究，是针对国内上市的IT公司，采用的是单阶段DEA方法，将企业整个的运营状态看做一个黑箱来操作。本研究试图建立一个两阶段的DEA模型，将企业运营的这个“黑箱”过程打开，选取中间变量，将企业的效率评价分为两部分来进行，即上市公司的自身运营效率评价，以及IT公司的融资效率的评价。自从我国贯彻实行市场经济之后，证券市场犹如猛虎添翼，发展势头十分迅猛，越来越多的投资者加入到了这个队伍中，现在的投资者，越来越理性化的进行投资目标的选择，他们会更加注重企业的运营效率等方面的因素，而不是简单的通过股票市场上大盘的升降起伏来选择。因此本论文的研究目的还在于让广大投资者认识和了解信息技术类上市公司，为部分热衷于投资信息技术类公司的投资者提供决策参考。综上所述，本研究的实际意义在于试图建立起一个健全的上市IT公司绩效评价指标，对我国在纳斯达克上市的IT公司进行分析，通过对其自身运营效率和市场融资效率的分析，不仅为我国IT公司的绩效评估提出了一种比较合理的方法，也对其在国外上市，提供了一定的参考，给予了一定的借鉴，从而为我国IT公司能够更好的生存发展，提供了一定的帮助。1.2国内外研究现状分析1.2.1网络DEA方法研究数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)是在1978年由著名的运筹[2]学家A.Charnes等首先提出的。它是建立多投入、多产出指标体系的基础上，利用线性规划模型对相同类型的决策单元(英文简称DMU)进行相对效率评价的一种数学方法。在短短几十年间，针对实际问题，已经发展出许多种不同类别的模型。21978年，Charnes等人共同研究提出了第一个DEA模型，即CR模型。由于DEA是基于生产函数理论的，从这个角度来讲，该模型主要是用来分析评2价决策单元的技术和规模有效性的。CR模型的出现具有一个里程碑的意义，然而，由于是研究初期的产物，对于假设设定比较严格，因此适用性比较窄。-5- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文其最主要的限制就是所评价的企业必须是要求是在规模报酬不变的情况下的，而实际上大多数的样本数据，都不能满足这一点。因此，1984年，Banker等人[3]对上述模型做了改进，在假设方面做了变动，去掉了规模报酬不变的前提假设，从而将其变为了一个新的模型，即BCC模型，该模型适用于规模报酬可变2的情况，通过该计算模型得到的是纯技术效率，而CR模型得到的是技术效率，其与纯技术效率的比值，就是规模效率。这些是关于DEA的两个基本的经典模型，当然，其都有相对不足的一面，针对这些问题，各国学者也相应做出了改进，总结了一些改进的模型，这里与本研究关联不大，不做过多介绍。[4]1999年，Seiford和Zhu提出了一个两阶段DEA模型，以美国55家商业银行为例，从市场能力和盈利能力两方面分别分析了其相关效率，是以DEA方法来分析企业效率的一个创新。此后，关于两阶段数据包络分析方法的各种[5]改进模型层出不穷。2007年YaoChen等提出新两阶段DEA模型中，对以往的两阶段模型作出了改进。在以前的两阶段DEA模型中，判断DMU是否有效的标准是整体情况的运行效率是否为1，即用第一阶段的投入和第二阶段的产出来进行判断，而若其中某个阶段的效率值不为1，都不做考虑。本该文中，作者提出，DMU达到有效的要求是，其在整体以及两个子阶段效率值均为1。[6]2008年，Kao和Hwang通过考虑到整个过程的两个阶段间的相互关系建立了标准DEA模型，并将两阶段过程总效率考虑成两个单独阶段的效率所形成的[7]产品。2009年，YaoChen等揭示出Kao和Hwang(2008)的模型假定在CRS情况下，并不适用于VRS情况。于是他们介绍了一个加性方法来整合两阶段效率（加权和）。分别将第一阶段的产出、投入与第一阶段的投入、产出和之比作为权重进行了研究。以上，都是对两阶段DEA模型的研究。[8]此外，还有关于更复杂的网络DEA模型的研究。殷梅英等对供应链的运[9]22营阶段提出了新的网络DEA模型。段永瑞等对CGS-ISS模型及其应用进行[10]研究和改进，提出了新的模型。张良等人则是建立了一个多阶段的网络DEA模型，其过程是先对每个子过程的投入产出数据进行分析，进而得出整体的绩[11]效水平，来实现对整个生产过程的评价。毕功兵等人在假定中间变量固定不[12]变的前提下，提出了一类新的DEA模型。2009年葛虹，黄祎研究了基于关[13]联网络DEA模型的管理效率评价。2009年黄祎等研究了基于链形系统的关联网络DEA。1.2.2DEA用于效率评价的研究国外方面关于使用DEA方法进行企业效率评估方面的研究，比较多的是[14]针对商业银行等金融类企业。1985年，Sherman和Gold首次使用数据包络分-6- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文[15]2析方法来对银行的技术效率进行分析评价。1988年，Rangan等人使用CR[16]模型对美国的商业银行进行了效率评价。Sathye(2003)通过使用DEA方法对印度的商业银行以及世界上整个银行业的平均水平进行了效率的对比分析。国内方面关于使用DEA方法来进行企业效率评价的研究基本起步于21世[17][18]纪以来。刘汉涛运用DEA方法测量了我国商业银行的效率。魏煜等人使2[19]用CR和BCC模型，来对我国商业银行进行了效率测评。赵翔利用超效率DEA方法来进行银行效率研究，来细致说明有效的DMU之间的相对效率排名。[20]王锦慧等人的研究指出，股份制改革提高了我国商业银行的效率。王宁等人[21][22]以及索贵彬等人均利用DEA方法，在指标体系方面做出了改进，对我国[23]商业银行的效率进行了评价。张健华基于商业银行的生产过程，提出了新的2DEA模型，不仅使用传统的CR，BCC效率评价，也通过使用Malmquist指数[24]来进行效率评价，对我国商业银行进行了实证分析。赵旭等人使用规模可变[25]的DEA模型对我国大型商业银行进行了基于时间序列的效率分析。宋增基等运用两种不同的DEA模型对我国14家商业银行进行了效率评价。杨大强等人[26]运用DEA方法对我国商业银行盈利能力方面的效率进行了评价研究。国内使用DEA方法来对上市IT公司的效率评价的研究比较少。2007年，[27]张晓敏等人使用DEA方法和财务指标分析法对上市IT公司进行了效率评价，并通过对比两种评价结果，对两种方法的相关性，作了一定的研究说明。2009[28]年，李翔采用了DEA方法对我国上市IT公司效率进行了评价。2010年，谭[29]红梅利用DEA方法，采用截面数据对上市IT公司进行了比较客观的分析评价。1.3主要研究思路和技术路线根据前面相关背景介绍，本文主要依次解决以下几个问题：（1）样本、指标的确定，以及模型的建立。我国现在IT企业发展非常快，样本量非常大，而对DEA而言要对同一环境下的DMU进行评价，综合考虑国内上市IT企业发现，运行势头良好的很多都选择在美国纳斯达克上市，并且，结合数据的可获取性，最终确定我国在纳斯达克上市的28家样本企业。接下来，通过分析先前的文献，总结出目前所比较认可的指标体系，并根据本文所划分的IT企业两阶段生产过程，建立起本文所需的两阶段DEA指标体系。最后，在总结目前所有主要的两阶段网络DEA模型，并结合本文两阶段生产过程的基础上，选择适合本文所用的模型。（2）数据的搜集和处理。根据建立的指标体系，通过金融网站和企业年报，搜集相关数据。由于每-7- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文年数据间存在一定的差异（考虑通货膨胀等因素），因此要想将不同年份的数据进行对比，需要对数据进行平减处理。通过阅读文献，了解相关常用的平减方法，对各种平减指数的特点进行学习并选择适合的指数来对数据进行平减处理。（3）对生产过程效率的分解评价。根据前面所建立的两阶段生产过程，对上市IT企业的效率进行分解分析，通过将总效率分解为两个子阶段效率的乘积，以及将技术效率分解为BCC效率和规模效率的乘积，来细致的分析企业的运行效率，对无效的企业，能够更准确的发掘其非有效的来源。（4）对风险投资回报水平的分析。从投资者的角度出发，考虑其投资回报的水平。根据以往研究经验，选择指标，通过DEA方法来对企业的投资回报水平进行评价，并结合企业的生产运行效率一起分析，找出二者之间的相关性，并给与证明，从而为投资者选择投资目标给与一定的参考性意见。主要研究思路如下图1-2所示：确定评价对象研究及确定绩效评价方法指标的选取样本的选取模型的选取数据搜集处理利用matlab编程计算企业运营绩效投资风险回报分析水平分析本文结论图1-2本文研究思路框架图-8- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文第2章企业效率评价方法对企业的效率评估，要考虑一系列的属性或者是标准，并且包含很多个层次。用于评估绩效的属性项，也很复杂，包括量化的或者非量化的指标。这些指标可以是互相排斥的，相关的或者是包含的。除此之外，评估所面对到的问题很可能是非常复杂的，甚至是不可预知的。因此就发展起来了许多种不同的绩效评价方法，而对于绩效评估而言，客观性，公平性和可行性是至关重要的。2.1参数法与非参数法在现在的研究中，一般是使用生产前沿理论来对企业的运行效率进行度量，根据该理论，常用的方法主要可以分为两类：参数法和非参数法。两类方法存在明显的不同，也有一定的相同之处，即，二者都是对有效决策单元所组成的前沿面进行估计评价，并且会考虑计算其他无效单元与该前沿面的差距大小。2.1.1参数法简介在统计学中，参数法是比较常用的，也被称作数理统计法。它处理数据是通过对参数的估计和检验来实现的。在该方法中，首先会假定好生产函数，将前沿面确定好，通过随机方法，将无效的决策单元，即不在前沿面上的，产生的原因分为两类：一类技术无效率因素，这类因素是可以由人来控制的，他们存在的本身就没有效率；另一类则可能是由于企业经营的问题所致，在企业经营活动中，不可避免的会存在一些不可控因素，这些因素导致了决策单元的无效性，这类因素也称为随机性误差。这种方法最早是由Aigner和Chu在总结了[30]1957年Farrell所提模型，并对其加以改进而提出的。该类方法，目前存在的主要有三种方法，自由分布法(DFA)，厚前沿分析法(TFA)，即随机前沿分析法(SFA)，具体如下。SFA法最早是由Aigner等人提出的。当时对于前沿面问题的研究，所存在的方法主要有两类，一类是仅仅考虑随机误差的OLS方法，另一类是Aigner等人提出来的仅仅考虑技术无效率的方法。而SFA正是将两者结合考虑。该方法的发展情况大致可以认为从Aigner等人开始，1977年，Aigner，Meecsen，Battese等人所发表的三篇文章，提出了SFA方法；而1981年，Pitt和Lee指出，Aigner等人的模型，没有考虑到时间因素的影响，即随着时间的推进，若对面板数据不做处理而一并对待时，估计所得到的值并不准确；到了1992年，Battese等人又对现存的模型做了新的假设，他们假设模型中所涉及到得非效率-9- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文因素是服从正太分布的，并且不再将非效率看成是一成不变的，而是允许其随时间的变化而改变。DFA法最先是由Berger等人提出的。其与随机前沿法的区别在于，它对于生产函数具体形式的设定有所放松。不再像前者一样，要强制预先假定好非效率的分布情况。并且，对于随机误差项，也有所放松，认为在一个时间段内，误差项是相互抵消的，均值可以认为是0。当然，由于该方法是基于面板数据提出的，因此在用该方法进行回归是，所使用的数据应该是面板数据。厚前沿分布法(TFA)作为一种参数方法，同样，也是预先假设了具体的生产函数。其与随机前沿法的区别在于，当用TFA进行测算时，对非效率的分布情况限定的更为宽松，仅仅是有一个最高值与最低值的限制。其估计的对象也是面板数据，并且其估计的结果是对整个样本而言，而不是对单一个体。2.1.2非参数法简介非参数法也可以叫做数学法，其相比于参数法而言，区别在于它不考虑前沿面的具体形式，不涉及随机问题。其前沿面不是预先设定的，而是由决策单元的计算结果所组成的，研究者关注的决策单元只有有效与无效两种结果，如果决策单元的结果显示在生产前沿面上，则其效率值为1，即有效，反之则无效。该类方法主要包括数据包络分析法(DEA)，无界分析法(FDH)。数据包络法(DEA)方法是基于帕累托最优这样一个概念。当需要测量一个决策单元的效率值时，仅需要生产前沿就可以了，也就是说，计算出一个决策单元理论的最优的生产前沿，然后用这个计算值与其实际的值去比，即可计算出他的效率值。其优势有：DEA可以用来解决多投入多产出企业的效率评价问题；DEA不会被不同的规模所影响；DEA模型中权重的值是一个数学计算的结果，不会受到人为主管观念的影响；DEA可以处理区间数据也可以处理连续数据；DEA评估的结果，可以为所使用的数据提供更多的信息，这些信息可以为DMU的决策制定过程提供一个参考。而劣势也比较明显劣势：DEA会产生一个效率前沿，这个前沿可能会很大，不利于无效DMU的比较；如果样本量太小的话，最终得到的结果可能缺乏可靠性；解释变量不适宜太多；所选择的输入输出指标间的相关程度往往没有被考虑到。FDH法本质上也属于DEA方法。其首先是由DEA方法来测算出前沿边界的组成，然后通过DEA有效的单元的线性组合来构成其自身的边界，因此，无界分析法所产生的生产前沿面总是不高于数据包络分析所构建的，也就是说，无界分析法所测算的决策单元的效率均值，要小于等于通过数据包络分析得到的效率均值。-10- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文2.1.3两类方法优缺点对比分析相比于参数方法而言，非参数方法的有点比较明显，主要有以下几点：1)对于生产函数而言，其具体形式往往都是没有规律的，因此在生产函数的设定上存在很大难度，很容易出现设定失误的情况，而非参数法不需要预先对生产函数进行设定，不会出现设定失误而造成影响的情况；2)使用于多输入、输出指标的情况，并且计算过程比较简单，很容易得出结果；3)不仅为决策单元的效率作出一个比较的判断，并且可以为无效单元找到无效原因，让这些单元更清楚的认识到自己的不足之处，能够为其制定战略给予一定帮助。然而没有一种方法是完美的，非参数方法也存在许多缺点，主要有以下几点：1)其对决策单元是否有效仅仅以生产前沿为基准，所有不在前沿面上的都是无效的，因此没有考虑到随机误差项的问题，没有将随机误差与非效率项区别开来；2)其仅仅是计算了效率的结果，而对所得到的结果是否显著，没有给出检验；3)对于非参数方法而言，其计算得到的效率值的离散程度比较大，解释能力不足。2.2其他评价方法除了上面提到的基于生产前沿面理论的效率评价方法，还有其他的一些方法，比如多元统计分析，层次分析法，模糊集理论，灰色关联分析，平衡计分卡，财务报表分析等方法。本节将对其进行简单介绍。（1）多元统计分析：统计方法是去量化一些复杂的问题，并且很系统的安排他们来实现分类，推理，评估和预见的工作。它是基于传统的统计学方法，有着深厚的理论基础；并且他的系统是非常完整的，可以被应用到几乎所有领域的研究。但需要非常大的样本量，而且要求回归变量的正态分布，且回归残差要求独立；并且如果一个方法没有包括统计检验，那么他就不能被系统的使用，这妨碍了对结果的进一步解释。（2）层次分析法：AHP是学习量化主观评估的入门方法，这种方法把复杂的，非系统的问题逐步的划分成很系统的，并最终得出了每个指标的权重值。该方法易于掌握；有坚实的理论基础并且比较客观；比较容易处理定性的问题。但当所评估的专家间存在很大的不同时，所得到的不同的结果会产生完全不同的价值；不能讨论各个因素间的相关性。（3）模糊集理论：通过构建一些隶属函数，来对受到一系列因素影响的时间或者现象提供一个全面的评估。在模糊理论中，指标定性和定量的值是可以互换的，一个实数值通过评估可以分配给任何一个定性的指标。可以处理大量-11- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文的不确定的问题。但由于从属程度是通过0-1之间的值来表示的，因此评估的结果受到选择的影响要大于隶属函数的影响；没有讨论变量之间的关系。（4）灰色关联分析：基于指标发展趋势的同质性或异质性，来发现在两个指标间是否存在灰色关联，以及这种关联的程度有多大。当数据的分布不确定时，也仍然可以应用；基于数据分析，因此在决策制定时不受传统的主观性影响；计算方法简单易用。但不能直接处理定性问题；并且其最终评估结果很容易受到评估者主观因素的影响。（5）平衡计分卡：在评估过程中建立一个绩效评估系统，包括4个组成部分：财政，客户，内部运营以及学习和成长。它可以将组织成功所需的各种关键因素整合到一个报告中；避免信息超载，因为用来进行评估的指标应该是些关键的指标，不宜过多。但其所使用的程序是非常复杂的，并且耗费时间的。（6）财务报表分析：人们使用这种方法的原因在于，他们相信企业商业活动的结果会反应在它的财务报表中。它是真实事件的反应；财务报表中所有的数据都是可以量化，可以测量的。但没有一种标准，来使所选择的比率能够让所有使用者都满意；并且其数据有可能是已经修改过的，不能满足所有使用者的需求；最后它不能表达出定量的信息，比如能力，信任，潜能等指标。2.3两阶段网络DEA模型本文主要是通过DEA方法，来分析评价我国上市IT公司得运营效率，绪论中已经指出，本文试图通过一个两阶段网络DEA模型，来对其进行评价，因此本节内容主要是对两阶段DEA模型进行一个汇总介绍，一共从两个角度出发：一是基于模型方法改进的角度，二是基于模型应用的角度。2.3.1两阶段DEA方法两阶段DEA模型的具体过程见图2-1所示。其中的Xi是指整个生产过程的投入指标，而Zi就是指中间变量，即在阶段1内作为其产出指标，而在阶段2中作为投出指标，Yi即为整个生产过程的产出指标。X1Z1Y1X2Y2阶段1阶段2ZqXmYs图2-1两阶段DEA评价过程关于两阶段DEA模型，首次出现是1999年出现，到现在已经发展了十多-12- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文年，主要历经了一下几次大型的变动，具体如下：2.3.1.1独立网络DEA模型[31]1999年Seiford和Zhu提出了一个创新的两阶段模型。其具体求解模型如下：smEk=max∑∑uvriYXrkikri=11=sm(2-1)∑∑uvriYXrjij≤=1,jn1,...,st..ri=11=uvri,≥=ε,r1,...,;si=1,...,m该文章中，作者首次将银行的绩效评估分解成两阶段来进行评价，第一个阶段是产生利润的阶段，第二个阶段是产生市值的阶段，即将第一个阶段生产过程的所有产出（利润），全部作为第二个阶段的投入。在整个计算过程中，对整体模型效率，两个子阶段模型效率，均是采用公式2-1的模型（即约束条件为产出与投入的加权比，约束条件为该值不大于1）没有考虑或反映出两阶段之间的关系，即它只是把整个生产过程划分成两个阶段，并进行了效率测算，但是没有更进一步的考虑两个阶段之间，以及各子阶段与整体间的效率相关性。尽管如此，鉴于该文章首次将传统的DEA黑箱打开，对企业运行内部进行更细致的评价，对于非有效的单位，能够更深一步的总结出是盈利能力非有效，还是市场能力非有效，即给出了导致无效化的具体原因，在对企业进行效率研究的领域内，有着突出的贡献。2.3.1.2关联网络DEA模型[32]2008年，C.Kao和S.N.Hwang对上述两阶段模型进行了改进，提出了一种relational模型，即总效率=两阶段效率的乘积。具体求解模型如下：sEYk=max∑urrkr=1m∑viXik=1i=1sm∑∑uvriYXrj−ij≤=1,jn1,...,ri=11=(2-2)qmst..∑∑wvpiZXpj−ij≤=1,j1,...,npi=11=sq∑∑uwrpYZrj−pj≤=1,jn1,...,rp=11=uvwrip,,≥=ε,r1,...,;si=1,...,;mp=1,...,q-13- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文q1EZk=max∑wppkp=1m∑viXik=1i=1sm∑∑uvriYEXrk−=kik0ri=11=sm(2-3)∑∑uvriYXrj−ij≤=1,jn1,...,st..ri=11=qm∑∑wvpiZXpj−ij≤=1,jn1,...,pi=11=sq∑∑uwrpYZrj−pj≤=1,jn1,...,rp=11=uvwrip,,≥=ε,r1,...,;si=1,...,;mp=1,...,q其中公式2-2测算的是整体的效率，而公式2-3测算的是子阶段效率。如果先测得阶段1的效率，例如用上述模型，则阶段2的效率计算为E2=EE1。KKK该模型在测算整体效率时候，考虑到了其与两个子阶段之间的效率值的关系。并通过与前一模型所得结果的对比分析，找出其不同。该模型虽然在效率计算上做出了改进，但还是存在一定的问题，即它仅仅适用在规模报酬不变(CRS)的情况下，对于规模报酬可变(VRS)的情况就不合适了。2.3.1.3其他类模型（1），总效率可以表示成子阶段效率的调和平均值。关联网络模型最主要[33]的限制就是必须要求在解决规模报酬可变的假设前提下。于是Y.Chen等人在2009年引进了一个加性方法，即假设总体效率是各个单独阶段效率的加权和。并且给出分析，来表明通过选定一组特定的DMU权重值，规模报酬可变的情况下所产生的非线性模型可以转化成一个线性规划问题。对于CRS情况，将模型定义为：sDEk=max∑∑µπrrkY+dZdkrd=11=Dm∑∑πωdZXdj−≤iij0di=11=sD(2-4)∑∑µπrrjYZ−≤ddj0st..rd=11=mD∑∑ωπiXZik+=ddk1id=11=πµω,,≥=0,jn1,2,...,dri-14- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文而在计算子阶段效率时，通过如下模型获得D1Ek=max∑πdZdkd=1Dm∑∑πωdZXdj−≤iij0di=11=sD∑∑µπrrjYZ−≤ddj0rd=11=(2-5)Dsst..(1−Ek)∑∑πµdZdk+=rrkYEkdr=11=m∑ωiXik=1i=1πµω,,≥=0,jn1,2,...,dri得到了阶段1的效率，可通过下式来计算阶段2的效率：12Ekk−wE1E=kw2m∑i=1ωiXikw=1mD(2-6)∑∑id=11ωπidXZik+=dkD∑d=1πdZdkw2=mD∑∑id=11ωπidXZik+=dk其中w1和w2是通过公式2-4所计算出来的最优权重值代入到公式2-6中后两个公式计算得到。对于VRS情况，采用与上述相同权重，则模型可以定义为：sD12Tk=max∑∑µπrrkY++udZdk+urd=11=Dm1∑∑πωdZdj−iXuij+≤0di=11=sD2(2-7)∑∑µπrrjY−dZudj+≤0st..rd=11=mD∑∑ωπiXZik+=ddk1id=11=πµω,,≥=0,jn1,2,...,dri在计算子阶段效率值时，通过下面模型获得：-15- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文D11Tk=max∑πdZdk+ud=1Dm1∑∑πωdZudj+−iXij≤0di=11=sD2∑∑µπrrjYu+−dZdj≤0rd=11=(2-8)Ds12st..(1−Tk)∑∑πµdZdk+rrkY++=uuTkdr=11=m∑ωiXik=1i=1πµω,,≥=0,jn1,2,...,dri若先获得阶段1的效率，阶段2的效率值计算类似于公式2-6。[34]（2）2010年，Y.M.Wang,K.S.Chin对以往两阶段模型做了一个总结，并且针对2008年Kao和Hwang所提出的模型仅适用在规模报酬不变的情况做出了改进，使其适用到规模报酬可变的情况下，具体模型如下：s2Tk=max∑uYrrk+ur=1m1∑vXiik−=u1i=1sq2(2-9)∑∑uYrrj−wZppj+≤=u1,j1,...,nst..rp=11=qm1∑∑wZppj−vXiik+≤=u1,j1,...,npi=11=uvwrip,,≥=ε,r1,...,;si=1,...,;mp=1,...,q当总效率确定之后，可以由如下模型计算出子阶段效率值：q1Tk=max∑wpZpkp=1m1∑vuiXik−=1i=1s2∑uurYTrk+=kr=1(2-10)sq2st..∑∑urpYZrj−wupj+≤=1,j1,...,nrp=11=qm1∑∑wpiZXpj−vuij+≤=1,jn1,...,pi=11=uvwrip,,≥=ε,r1,...,;si=1,...,;mp=1,...,q当算出其中一个效率时候，例如通过2-10式得到T1，则可通过下式算得T2。kk-16- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文21TTT=(2-11)kkk[35]（3）2010年，Y.Chen等就关于前沿点改进的方法做出了总结。现存的很多关于两阶段DEA的文章，他们的模型，在通过两阶段过程的效率得分来调整投入产出时，通常都不足以产生一个前沿投影。这篇文章以2008年Kao和Hwang的文章为背景，首先回顾了其中的模型，并对其所得到的结果：没有一个决策单元(DMUs)是有效的这一事实做出了解释，即一般的DEA投影，没有识别到前沿。就是说，2008年Kao和Hwang中的方法，只是产生了一个总体的效率得分，但是没有提供完全的信息，关于如何将非有效的决策单元(DMUs)投影到DEA前沿上。本文就开发了一种方法用来决定两阶段过程中的DEA前沿，并用2008年Kao和Hwang中的数据进行了解释。对于2008年Kao等人所建立的模型进行了简化并给出了对偶模型：Ek=minθn∑λjXXij≤=θik,im1,...,j=1n∑µjYYrj≥=rk,im1,...,(2-12)st..j=1n∑(λj−µj)Zpj≥=0,pq1,...,j=1λj,µj≥≤0,θ1接下来，为了解决2008年Kao和Hwang中模型的缺陷，作者提出一个与其等价的模型，对每个决策单元DMU，引进一个Z�pk，代表一个新的有待确定的中间变量集。并将上述对偶形式中的第三个限制拆成两个新的限制集nn∑λZZ≥和∑µZZ≤。前一个限制集把Z看成是“产出”，后一个j=1jpjpkj=1jpjpkpk限制集把其看成是“投入”。这样就给出了一个新的DEA模型：Ek=minθn∑λjXXij≤=θik,im1,...,j=1n∑µjYYrj≥=rk,im1,...,j=1n(2-13)st..∑λjZpj≥=Zpk,p1,...,qj=1n∑µjZpj≤=Zpk,pq1,...,j=1λj,µj≥≤≥0,θ1,Zpk0-17- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文并给出证明，该模型与前面所述对偶形式，会产生相同的效率得分，并能产生一个效率投影。[36]（4）2011年，C.Kao和S.N.Hwang对他们在2008年所发表的文章进行了改进，为了识别非有效的来源，将CCR模型下的效率分解为BCC效率和规模效率的乘积，这就涉及到了BCC模型，涉及到了规模报酬可变的情况，这里，在考虑各阶段技术效率的时候，为了保证对某一阶段的改进不会影响到另一阶段，考虑保持中间变量水平不变，对于第一阶段，考虑一个投入导向的模型，在计算其技术效率时，仅需将2008年文章中所提出的模型进行改进，结果如下：q1TZk=max∑ww′′ppk−0p=1m∑viXik=1i=1sm∑∑uvriYEXrk−=kik0ri=11=qm(2-14)∑∑wvpiZXpj−ij≤=0,jn1,...,st..pi=11=sq∑∑uwrpYZrj−pj≤=0,jn1,...,rp=11=qm∑∑wwv′′piZXpk−−0ij≤=0,jn1,...,pi=11=uvwwrip,,,′0≥=ε,r1,...,;si=1,...,mp;=1,...,q由此得到纯技术效率，即BCC模型下的效率，由此，阶段1的规模效率为111SET=，其中为阶段1的C2R效率，为阶段1的BCC效率。所得到的结论kkk中，除了保持2008年文章中的结论外，又将总体的技术（规模）效率分解为各阶段技术（规模）效率的乘积。2.3.2两阶段DEA应用[29]1986年，Charnes等人在关于军队招募的绩效评估方面首次应用了一个两阶段DEA模型，但就像3.3.1中所说，其实就是两个单阶段模型的连接，并没有太实质上的进展，但是其开创了两阶段DEA模型的思想，也对后面网络DEA的[37]发展做了铺垫。1990年，Schinnar等人在关于精神健康保护方面，也使用了两阶段DEA模型进行评价，这篇文章报告了关于美国新泽西州54个局部保护项目的运行效率。文章的目的在于测量项目运行的效率和效果，以及检测二者之[38]间潜在的联系。1994年，Lovell等人将两阶段DEA方法应用到教育行业的绩-18- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文[39]效评估。1997年，Wang等人使用DEA方法来检测IT对一个企业运行效率的影响。通过DEA方法，来识别IT利用率的效率，和与IT相关活动的重要性，以及其对企业绩效的影响，并且最后还识别了IT的边际效益。1999年，Sieford等人[30]第一次使用两阶段DEA模型来对银行进行效率评估。该文章使用DEA方法，来对美国55家商业银行的盈利能力和市场开拓能力进行了评价，并且识别到了这两个维度中潜在的无效性，说明了相对规模较大的银行，其盈利能力一般表现的比较好，而规模较小的银行，其市场开拓能力则较强。2001年，Noulas等[40]人等人将两阶段DEA方法应用到保险行业的效率评估中。他们将焦点集中在希腊的保险行业，分析了不同绩效水平的保险公司间的差异，并对这些保险公[41]司得效率得分做了细致的分析。2003年，Sexton等人将两阶段DEA模型应用到美国职业棒球联盟的绩效评估中。在该文章的模型中，第一阶段的产出成了第二阶段的投入，并且其模型适用于任何导向(投入导向和产出导向)以及任何规模假设(规模报酬不变和规模报酬可变)。模型检测出来了标准DEA模型所忽略的无效性，并且帮助管理人员识别生产过程中非有效的阶段。(3)2006年[42]S.N.Hwang和C.Kao对台湾24家非人寿保险公司进行了效率评价。该行业通过提供服务来产生利润，但利润不单单是通过服务产生的。他们通过代理商，经纪人，律师等所构成的系统中获取保险费，然后用其来进行投资。因此，作者将整个生产过程划分成两个过程：首先获取保险费；然后通过保费产生利润。第一个过程通过保险营销来刻画，第二个过程通过投资来刻画。2.4本章小结本章节主要对目前所存在的企业绩效评价方法做了简要介绍。现在的企业绩效研究中，许多方法都是基于生产前沿理论的。这些主要可以分为参数法和非参数法两类。本章首先介绍了参数法和非参数法的概念，将常用的参数与非参数方法做了列举，并简单介绍其相关概念以及特点，然后对二者的优缺点做了对比分析。并对一些其他方法，如平衡积分卡，层次分析法等做了介绍。然后从本文的出发点考虑，将目前所出现的主要的两阶段网络DEA模型做了汇总分析，主要从两个角度来说明，一是从DEA方法的发展来看，一共概括了六大类模型；二是从其应用的发展来看，介绍了其应用的8个方面。-19- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文第3章样本指标的选取及数据处理3.1样本的选取3.1.1IT企业的界定IT的定义在学术界一直没有达成统一，这个概念准确来说是在上个世纪四十年代发展起来的，可以从两个角度来了解它。第一是技术角度，目前我们所常说的信息技术，是指对包括数据（字符，音频，视频等）在内的所有信息的收集，处理，存储等操作的一系列现代化技术。第二，就是产业角度，这一角度的界定就比较复杂，一直没有太统一的说法。美国商业部，将信息技术产业的概念概括为两部分：生产业和使用业，前者主要包括一些硬件和软件的制造业，而后者主要是指服务业。也有学者指出，IT产业应是指所有与信息技术有关的行业，包括硬件生产，软件开发，通信发展等等，而美国商业部给出的说法，不具有严谨性，存在很大的模糊，这种模糊，很有可能是其故意做出的，为了对外相对夸大其值所占国内GDP的比重，进而宣称其IT产业的发达。而台湾也有学者指出，如今的信息技术不仅应该包括传统的硬件软件的制造企业，也应包括所有与电子技术相关的高新产业。综上所述，IT产业的领域一直没有明确的界定，故针对本文的研究，所选择的IT企业主要包括以下几类：计算机硬件制造业、网络设备生产业、通信设备制造业、计算机软件开发业、信息服务业。具体内容见表3-1：表3-1本文所提IT企业包括的领域行业具体内容硬件行业生产计算机相关的各种硬件产品的行业，包括处理器，显示器，光驱等等生产人们日常生活办公等所用的软件的行业，包括系统软件，数据处理软软件行业件，邮件系统软件等等通信行业生产通信设备的供应商，包括电话设备，通信设备等等包括信息传播、网络游戏、传媒广告、宾馆旅游、网络团购等等所有服务服务行业于人们生活的行业网络设备生产计算机联网设备的行业，包括路由器，网卡、机顶盒等等-20- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文3.1.2样本选取的原则对企业进行效率评价的工作，在其评价指标确定之后，就要选取相应的样本，进而搜集相应的数据。对于样本的选取，不能随意、盲目，需要参考一定的原则。这里主要包括以下几点：可比较性。这是第一点，所选择的样本，一定要具有可比性，也就是说，样本公司所涉及的行业，以及样本公司的上市地点，应该尽量保证一致，这样就保证了样本公司所处的行业环境，以及其生产的产品和服务都是可比较的。可分析性。为了使得所选样本公司最终的效率得分便于比较，本文所选取的样本公司是至少上市两年以上的公司，考虑到数据只能获取到2011年，即所选样本为2010年及以前上市的公司。并且，为了评价分析上市样本公司得发展走势，本文选取的是面板时间序列数据。满足DEA指标要求。这里主要是指在进行效率计算时，尽量使得样本数量大于等于投入产出指标数目和的三倍。3.1.3样本的确定就目前情况而言，由于我国信息技术类上市公司主要倾向于在美国纳斯达克股票市场上市，因此本文所选取的样本公司均来自于纳斯达克股票证券市场。截止到2010年末，我国在纳斯达克成功上市的企业共有167家，其中大部分都是中国大陆企业，共有143家。其中，信息技术类上市企业共有47家，考虑到指标数据的可获取性，本文筛除掉了年报资料不全的企业16家，已退市的企业3家，保留了最后的28家。其中包括从事信息技术开发的企业9家，从事信息传播的企业6家，从事网络游戏开发代理的企业5家，从事传媒广告推广的企业5家，从事宾馆旅游的企业2家，从事网络团购推广的企业1家。此外，为了观察我国信息技术类上市公司上市后的发展情况，本文采用了面板时间序列数据，即搜集了上述28家公司2008年到2011年间4年的样本数据。具体见附录二中表1-8(表中给出的均是平减后的数据)。3.2指标体系的选取和建立3.2.1指标选取的原则对DMU效率而言，所选择的投入、产出变量是非常重要的。恰当的投入产出指标对企业绩效评价能起到关键的作用，因此在选择指标方面，除了要根据指标本身与DEA效率的相关性，也要遵循一些指标选取原则，具体如下。整体的原则。指标的选取要能够保证最大程度上对整体进行综合效率评价，-21- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文对最终的效率评价有较大影响的指标都应尽量考虑到。也就是说，所建立的指标体力要尽可能全面的反应评价的内容，配合所选数据的来源，尽可能的反应企业整体的盈利，偿债，运营等方面的情况。精炼的原则。如果所选择的指标，可以很好的评价出DMU的效率，即充分满足上一条原则，那么应当尽量使所选的投入产出指标总数达到最小。因为所建立的指标体系中，如果将大量的指标都选入其中，虽然能保证所做评价的整体性、全面性，但是指标的数量越大，最终评价结果中，有效DMU的数量将会越多，这样很难有效的分析出企业的实际情况。因此要保证所建立指标体系的精炼的原则，一般研究认为，所选的投入产出指标的总数应不超过所选样本决策单元总数的三分之一。真实的原则。决策者在建立评价指标体系时，应参照基础，大胆创新，即在起初选择指标时，应广泛借鉴相关研究的指标体系，根据指标选取的原则，来进行选取，同时，也要符合所写文章的中心相符合，对于一切合理的指标，都要考虑进去，且不可私自随意的建立体系，那样得到的结果毫无意义。此外，数据的来源应客观真实。避免编造、来源不正，尽量以权威机构或者公司年报所发布的数据为准。可操作的原则。一是要求所选的指标应该是可以获取到数据资料的。指标再合适，但若不能搜索到相应的数据，评价就无法进行，这样的指标对评价没有任何意义，注意的是，虽然有些指标不能直接获取数据，但可以通过其他数据计算得到，如果通过这种间接获取的方法也不能得到的话，就应该考虑寻找其他适合的替代指标。第二点，是要保证所选择的每一个指标，其单位、计算口径等都要保持一致，以便对指标间进行横向和纵向的比较。关联的原则。所选择的投入、产出指标之间，应该是有相互关联的。这种关联，应该是逻辑上的关联，而非数值上的关联。对于所选择的投入指标之间（或者产出指标之间），应当考虑关联性，这里主要指共线性，如果所选择的投入指标之间（或者产出指标之间）存在比较强的共线性时，说明其中某个或者某些指标所体现的信息已经很大程度的被其他指标所包含，因此要把被包含的指标剔除掉。对于所选择的投入指标和产出指标之间，也应当考虑共线性，当他们之间存在较强共线性时，所选取的DMU基本都会倾向于DEA有效，使评价结果失去意义，因此也应当尽量保证投入产出指标间也不存在较强的共线性。3.2.2IT企业两阶段生产过程根据前面绪论所述，对于上市公司而言，其整个生产过程可以大体分为两个阶段，首先是企业自身的运营阶段，即企业通过资产，人力等方面的基本投-22- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文入，来产生毛利和收益的阶段，这一阶段，主要考察的是企业的营业能力，用资产周转率来表示，可以将其认为是一个公司的运营效率；接下来是企业在股票市场的融资阶段，即企业用其自身运营所生产出来的毛利，收益等产出，在股票市场获取高额资金的阶段，这一阶段，主要考察的是企业的盈利能力，用利润率表示，它不仅可以用来解释产品的竞争力水平，也可以解释一个企业的控制营业费用能力的水平。因此本研究试图将企业运营的这个“黑箱”过程打开，选取中间变量，将企业的效率评价分为两部分来进行，来更深入的对企业效率进行评价。综上所述，本文的所做的两阶段过程如下图3-2所示：输入变量中间变量输出变量IT企业内部IT企业市场运营效率融资效率阶段1阶段2图3-1本文所用两阶段生产过程3.2.3指标的确定根据3.2.2中所述上市IT企业的两阶段生产过程，来建立相应指标体系。模型的第一阶段，是为了评价上市信息技术企业自身的运营绩效，第二个阶段，是为了评价上市信息技术企业的市场融资能力。概括来说，本文的两阶段生产过程为：阶段1是企业自身运营阶段，阶段2是企业市场融资阶段。由于使用DEA方法所算得的效率，受其指标体系建立的影响非常大，不同的投入产出指标，可能会带来截然不同的效率结果，因此其相应指标体系的选择就起到的非常重要的作用。由于从财务角度出发，财务性指标比较容易获取且相对较客观，不受主观判断影响，是一般绩效研究中比较常用的评价指标，因此本文研究在投入产出指标的选择上，以财务性指标为主。基于以往的研究，本文对历年典型的两阶段DEA方法的指标体系做了整理，见表3-2。可见，在国外以往的研究中，所采用的指标体系基本都是Seiford和Zhu在1999年文章中所建立的，而针对IT公司而言，专利，技术投资等无形资产应该占有比较重要的地位，因此应该将总资产这一项指标更加细分下。-23- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表3-2历年典型两阶段模型所用指标体系作者阶段1投入阶段1产出阶段2投入阶段2产出Seiford和Zhu(1999)员工人数收入收入市值总资产利润利润EPS总股本投资者总回报Luo(2003)员工人数收入收入市值总资产利润利润EPS总股本股票价格Lo和Lu(2006)员工人数收入收入市值总资产利润利润EPS总股本股票价格借鉴上述指标体系，在第一阶段，对投入角度而言，本文所考虑的指标主要包括以下几个方面：资产，股本，费用，人数。其中，资产方面，在财务角度比较容易获取的数据有总资产，固定资产，流动资产，无形资产；股本方面选取普通股总股本这一指标；费用方面选取主营业务费用，人数方面包括企业员工人数，技术人员所占比重等。产出角度，以收益和毛利作为产出，来测算评价公司自身的运行效率，即资产周转水平。在第二阶段，本文选取收入和毛利作为投入，以净利润和EPS作为产出，来测算公司股票融资能力，即获取利润水平。对各种指标的具体描述如下：表3-3所选指标及其简单描述指标名称描述流动资产衡量企业一段时间内的变现能力。企业的流动资产如果预留的不合理，会对企业整体的运营情况造成很大的影响固定资产代表着企业整体的规模，是企业运营过程中最基本的投入。该指标的比例是否合适，也影响着企业的产出和效率水平。无形资产无形资产包括很多，尤其是一些专利、技术等等。对IT企业而言更显重要。因此无形资产的大小，也一定程度上影响着IT企业的生产运作情况。主营业务成本主营业务成本是相对收入而言，通常用收入与其的比来说明一些问题。适度的成本能给企业带来极佳的盈利水平。企业员工人数这一指标主要反映了公司的规模大小。技术人员比重该指标反映了企业在研发人员上的投入强度。-24- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表3-3（续表）指标名称描述普通股总数指用于市场上流通的。其价格水平可以说明外界环境对企业的评价。收入收入可以为企业带来所需的资金。但是高收入不代表高盈利，只有良好的控制收入和成本水平才可以。毛利润代表着企业盈利能力。通常用利润率来解释企业的运营情况。净利润企业的最终盈利情况。可以反应出上市企业总体盈利情况。是用于企业效率评价的一个关键的常用的指标。EPS也是反应企业的盈利能力。值越高表明单位股票为企业带来的利润越大。通过以上分析，结合数据的可获取性。本文对上述11个投入产出指标作出了如下筛选：考虑到总资产包括固定，流动，无形资产，即其与后三者具有较强相关性，并且为了更细致的分析无效来源，因此本文放弃总资产这一指标，而选用流动资产，无形资产两项指标（之所以放弃固定资产是由于固定资产的数据年报上无法获取）；对于技术人员所占比重指标，比较难以获取数据，并且考虑到对于互联网公司而言，主要的员工都是倾向于技术角度的，因此可以用企业用工人数来代替。综上，本文所选择的投入产出指标如图3-1所示。投入中间变量产出员工人数流动资产净利润收入无形资产IT企业自身IT企业市场运营效率融资效率毛利润EPS普通股总数营业费用图3-2本文所设定的指标体系3.3DEA模型的建立接下来是模型的确定。根据上面论述内容，本文要做的是一个两阶段分析过程，因此，首先本文选择的是一个两阶段的DEA模型，加之，本文为了考虑生产过程的总体效率与子过程效率之间的相关性，并且，为了更好的识别非2有效的来源，要将CR效率分解为BCC效率和规模效率，故要求模型适用于规模报酬可变的情况，所以综合考虑本文选择2.3.1.3中最后一个模型所提到的-25- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文关联网络DEA模型。对于关联网络模型，主要是要考虑中间变量，在测算两个子过程效率的时候，不要改变中间变量的水平，即其权重集。因而可以对第一阶段计算投入导向的技术效率来找到应该减少的最合适的投入水平，对第二阶段计算产出导向的技术效率来找到应该减少的最合适的产出水平。具体模型如下：（1）对整体E=maxuY+uYK11kk22vX++++=vXvXvXvX1112kkkkk2334455uY+−−−−−≤uYvXvXvXvXvX0112jjjjjjj21122334455(3-1)s.t.wZ112jjjjjjj+−−−−−≤wZ21vX12vX23vX34vX45vX50uY+−−≤uYwZwZ011jjjj221122u,u,v,v,v,v,v,w,wε≥=…,,j,1281212345122该模型主要是测算两阶段过程总体的CR效率得分，其最终结果并不是本文所主要分析考察的对象，而是为了测算整体的BCC技术效率得分以及规模效率得分才使用的。（2）对第一阶段2CR效率：1E=maxwZ+wZK11kk22vX++++=vXvXvXvX1112kkkkk2334455uY112kk+−uY2EvXK(112kkkkk++++=vX23vX34vX45vX5)0(3-2)s..twZ112jjjjjjj+−−−−−≤wZ21vX12vX23vX34vX45vX50uY+−−≤uYwZwZ011jjjj221122uuvvvv,,,,,,,,vww≥=…ε,j1,,281212345122该模型测算的结果是第一阶段的CR效率得分，同样，也是为了计算第一阶段的规模效率而言。BCC效率：1T=maxwZ′′′+−wZwk11kk220vX112kkkkk++++=vX23vX34vX45vX51uY+−uYEvX(++++=vXvXvXvX)0112kk2k112kkkkk2334455wZ112jjjjjjj+−−−−−≤wZ21vX12vX23vX34vX45vX50(3-3)st..uY+−−≤uYwZwZ011jjjj221122wZ′′′+wZ−−wvX−vXv−−−≤XvXvX011jj22011j223jjjj34455uuvvvvvwwww,,,,,,,,,′′,≥=ε,j1,...,28,w′没有限制121234512120-26- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文2计算出了第一阶段的CR效率和BCC效率，就可以用二者的比值来计算得到第一阶段的规模效率得分。（3）对第二阶段BCC效率：2T=maxuY+uYk11kk22wZ′′′+wZ+=w111kk220uY112kk+−uY2EvXk(112kkkkk++++=vX23vX34vX45vX5)01wZ+−wZEvX(++++=vXvXvXvX)0112kk2k112kkkkk2334455(3-4)stwZ..112jjjjjjj+−−−−−≤wZ21vX12vX23vX34vX45vX50uY+−−uYwZwZ≤011jjj221122juY+−uYwZ′′′−wZ−≤w011jjjj2211220uuvvvvvwwww,,,,,,,,,′′,≥=ε,j1,...,28,w′没有限制121234512120综上，通过所建模型可以得到如下计算关系式：2CR效率=BCC效率*规模效率总体效率=第一阶段效率*第二阶段效率因此，对模型的第一阶段有：C2R效率为E1，BCC技术效率为T1，规模效率为S1=E1T1。kkkkk对模型的第二阶段有：C2R效率为E2=EE1，BCC技术效率为T2，规模效率为S2=E2T2。kkkkkkk对模型的整体过程有：C2R效率为E，BCC技术效率为T=T1∗T2，规模效率为S=S1∗S2。kkkkkkk3.4数据的搜集和处理3.4.1数据的来源由于上市公司每年都会对外公开发表其企业的财务报表，里面包括了其企业一年内所有与财务相关的数值指标和比率指标，且本文的出发点也是基于财务数据角度，因此本文所需数据基本都是从企业财务报表中获取。对于财务报表数据，有很多种获取方式，一种是从其上市的证券交易所获取，第二种是从其公司每年发表的年报中获取，第三种是从第三方的统计相关的网站中获取。出于方便性考虑，原打算是从国内相关金融网站上获取，但是有些资料搜集不全，于是考虑从企业公司年报搜集相关缺失的资料。故本文的数据来源为：新浪网-新浪财经美股首页，以及各家企业相应的年报，下载地址是各企业官方网站中投资者关系栏。对于最终整理的原始数据，存在一些残缺项，比如金融界JRJC，国人通信-27- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文GRRF等企业2011年的年度财务报表还没有公布，以及个别公司个别年份的员工人数没有公布，因此利用其公司相关年份的数据进行求平均值，或者按着差值的变化等一些数学方法，对残缺数据进行了补充。整理出28家上市公司，2008至2011年间，9项财务指标的数据。3.4.2数据处理由于本文所用的基本都是金融财务指标，考虑到每年的通货膨胀等原因影响，本文对所选择的原始数据进行了平减处理，即排除了价格变动因素的影响。在平减处理过程中，本文选取了GDP平减指数来进行平减，主要原因为：首先，在GDP平减指数的计算中，包括了所有的产品，服务，劳动数量，它是关于总体物价水平的一个衡量指标，它描述了一个国家一年内所生产的所有产品根据其价格和数量相乘所得结果的加权平均指数，在这里面不仅包括了所有的消费品，还包括投资品等其他产品。而对于代表居民消费水平的CPI指数而言，就相对狭隘了下，它仅仅代表了某一国家一段时期内消费品的价格波动情况。其次，GDP平减指数是经济领域中普遍被关注的，对于与投资有关的价格水平而言，它在GDP平减指数里占有着相对较高的权重。举例来说明一下：2003年，我国GDP平减指数为377.25%，而2004年，GDP平减指数为403.35%，相比上一年度，涨幅了6.93%，而仅代表居民消费水平的CPI指数，2004年相比于2003年，仅涨幅了3.9%，这表明，投资价格要比消费价格涨幅的高。对于GDP平减指数，也称平均物价指数，或GDP折算指数。简单来说，是指没有消除通货膨胀等影响因素之前的国民生产总值增长率与消除之后增长率的比值，他显示了某一国货币的供给量与需求量之间的关系。其中前者即是现价GDP，也称名义GDP，而后者称为不变价GDP，也称实际GDP。公式表示为：In=(GDP/GDP*1)00%(3-5)12注：In是指平减指数，GDP是指现价GDP增长率，GDP是指不变价GDP增长率。12本文所选数据年份为2008-2011年，故本文以2008年为基准年，即2008年GDP平减指数=100。由于作者并没有收集到不变价GDP增长率，故只能通过计算得到。现价GDP增长率为当年现价GDP与前一年现价GDP比值，因此最终可以通过计算得到2009-2011年的GDP平减指数，具体数据如表3-4。最后，由于对DEA模型而言，要求所有的投入产出数据均为正值，而本文所收集到得财务数据在平减之后仍然存在一定量的负值，因此最初的想法是要对其进行一定的处理。目前我所能找到的标准化方法常用的基本只有一种，参[28]考李翔所使用的对DEA投入产出数据进行去量纲的标准化处理：-28- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表3-4以2008为基准年的GDP平减指数计算表不变价GDPGDP平减指数年份当年现价GDP上年现价GDP增长率上年基准2008基准2008314045.43265810.30109.60%107.80%100%2009340902.81314045.43109.20%99.41%99.41%2010401512.80340902.81110.40%106.68%106.05%2011471563.70401512.80109.20%107.55%114.06%注：表中当年现价GDP，上年现价GDP均来自2007-2011年《金融统计年鉴》，不变价GDP增长率来自国家统计局网站公布数据。设Xjk表示第j个决策单元第k个指标的数据，令Xjk中，最大值表示为M，最小值表示为m，即maxX=M，minX=m，j=1,...,L。则有jkjkXm′−jkX′=0.1+*0.9(3-6)jkMm−如此，所有的数据就都标准化到0.1到1之间。这样，对于投入产出数据中所有的负值就都消除掉了，也能保证最终所计算到得结果都处在0到1之间。但是本文在研究中发现，经过此方法处理过的数据，在计算时候，所得到的结果，与为经过处理所得到的结果很不相同，在标准化处理之后，有些产出为负值的公司，其效率得分可以达到1，如酷6传媒KUTV，其在08,09,11年的效率得分均为1，而10年的效率得分也高达96.89%，而观察其投入产出数据可以发现，其4年内的产出指标均为负值，用正的投入生产出负的产出，其效率值不可能达到1，因此这种方法并不适用于本文所用的DEA模型，因此本文对其做了另一种处理。考虑到负产出的公司肯定无效，即不在参考的前沿面上，而且正常来讲应该是效率极低的，故用一个正的无穷小量ε来对其负值数据进行代替，加之DEA效率得分是一个相对量，因此这种替代不会对其他“正值”公司带来比较大的影响。3.5本章小结本章主要内容是确定了IT企业所涵盖的范围，然后详细介绍了DEA样本选取的相关原则，并最终确定了本文所选的28家样本企业。随后为了建立本文所需的指标体系，从指标选取的原则开始介绍，详细说明了本文所选取的各个投入产出指标。接下来，根据本文所介绍了的两阶段生产过程，选取了适合的模型。最后，介绍了本文的数据来源，并综合考虑到通货膨胀等影响，对所收集原始数据进行了平减处理，最后对负值数据进行了说明。-29- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文第4章IT上市公司效率评价的实证分析4.1企业运营绩效评价实证分析本小节内容，用我国纳斯达克上市IT公司2008-2011年4年的数据，根据模型（4-1）到（4-4），用matlab7.10.0(R2010a)计算运行得到上市IT公司两阶段的效率得分，具体情况如下。4.1.1BCC效率分析本文首先是采用时间序列数据，将上市公司的数据按年分类，分别计算其每年的效率，即模型一共运行四次。4.1.1.1整体BCC效率分析考虑到本文所选样本的规模差异比较大，故分析其规模报酬不变的CCR效率得分意义不大。表4-1给出四年间样本总体BCC效率，即纯技术效率得分的均值方差等说明。效率得分由于表格过大具体详见附录一中表2，其中，标示有“-”字样的地方是指该企业在该年度的两个产出指标均为负值，因此将其省略。表4-1上市IT公司每年总体效率得分均值和方差2008200920102011方差0.11030.11240.11610.0837均值0.49330.39720.53610.6009中位数0.43840.34510.48660.6583表4-1给出了我国上市IT企业每年总体效率得分的均值和方差。4年的效率平均值均在0.49-0.61之间，基本上仅位于中游水平，可见所选择的28家样本企业的整体效率得分水平还是比较低的，但是也可看出总体的运营情况还是呈现出稳定上升情况。2009年效率平均值有所降低的原因，可能是2009年的世界金融危机所致，其细节内容与本论文相关成度不大，故在这里不予深度研究。平均值减中位数的差值越来越小，说明高于效率平均值的公司数量在逐渐递增，并且，2011年，中位数已经高于效率平均值，说明偏多数的公司，其综合效率值要高于整体的效率平均值。可以统计得到，其数量大概占总体的57.14%。-30- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文根据DEA的基本理论，当某一决策单元的效率值为1时，称该决策单元为有效的，而当效率值小于1时，称该决策单元为无效的。图4-1表示的是4年间，有效与无效决策单元的数量对比图。4年间，虽然有效的数量有所增加，但是对于大多数公司而言，还是处于无效的阶段，即是说，对于大多数公司而言，一直没有达到生产前沿面上，相比较那些有效的决策单元，还有需要改进的地方，或在投入方面，或者产出方面，亦或是两方面均有。201612DEA有效DEA无效8负值402008200920102011图4-1DEA有效与无效公司数量对比为了观察每家企业的效率变化情况，本文将企业的效率得分用折线图标示出来，以便于更加直观的观察结果。考虑到某些公司存在负产出情况，因此本文将上述28家企业分成两大类，一类是运营情况良好的，没有负产出情况，另一类是运行不佳，产出为负的情况。图4-2是4年内技术效率得分一直为正的企业的效率变化趋势，一共有12家。由于以2008年为基准年，起始年上述12家公司的效率得分差距比较大，可以将其分为两部分。一类是起始年运行比较好的7家公司，如图4-2(a)，分别是网易，百度，搜狐，畅游，盛大，完美世界，携程。这7家公司在08年的效率得分均在0.76以上，显示出了其相对比较好的运营情况，其中以百度，网易，畅游最佳，3家公司在4年内均保持了比较高的效率得分，并且有3年都处在前沿面上，即效率得分为1，可见其整个生产过程都是十分高效的。而其余四家公司，即搜狐，盛大，携程，完美世界，在4年间，其效率得分成比较明显的下降趋势，尤其是携程与搜狐两家公司，11年的效率得分比08年分别低了0.3和0.4，可见其上市后近4年的运行情况并不理想。-31- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文100%100%80%百度80%泰克飞石网易前程无忧60%搜狐60%亚信盛大游戏40%40%CDC软件畅游高德软件20%完美世界20%携程0%0%20082009201020112008200920102011(a)(b)图4-2我国上市IT公司2008-2011年总体BCC效率变化趋势第二类是起始年效率运行不佳的5家公司，如图4-2(b)，分别是前程无忧，亚信，泰克飞石，CDC软件，高德软件。整体来看，在这4年间，上述5家公司在效率得分方便都有不同程度的提升，但是除了前程无忧和亚信两家公司是稳定的，每年递增的提升之外，其余三家公司的效率得分均是有不同程度的跳动，可见其4年间的生产过程运行的不是很稳定，尤其以泰克飞石和CDC软件为显著，二者效率值变动幅度分别能达到0.8和0.5。100.00%分众传媒80.00%掌上灵通60.00%UT斯达康展讯通信40.00%国人通信海辉软件20.00%斯凯网络0.00%艺龙2008200920102011图4-3“负值”公司中效率上升的变化趋势再观察运行不好的其余16家公司。根据附录1中表2的效率得分，可以将这16家公司分为两部分，一部分是效率上升的公司，另一部分是效率变动没有规律的公司。图4-3是产出存在负值企业中效率运行上升的变化情况，一共有8家，分-32- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文别是分众传媒，掌上灵通，UT斯达康，展讯通信，国人通信，海辉软件，斯凯网络，艺龙。基于DEA理论，决策单元的效率值应在0-1之间，因此在图中将负值公司得效率用0或者正无穷小量ε来表示。这8家公司，在08-11的4年间，前几年的运行状况不是很好，其两个产出指标一直是负值，但是其在随后的时间里，效率值逐渐提升。整体来看，除了UT斯达康与艺龙两家公司效率提升不显著外（提升不到0.2），其余6家公司的效率值提升空间均在0.4以上。图4-4是“产出”负值公司中效率变化不稳定的公司，同样也是8家，分别是：新浪，第九城市，金融界，空中网，酷6传媒，华师传媒，航美传媒，麦考林。整体来看，在上述8家企业中，效率值的变化幅度比较大，且不稳定，甚至多数公司效率值呈下降趋势。100.00%新浪80.00%第九城市60.00%金融界空中网40.00%酷6传媒华视传媒20.00%航美传媒麦考林0.00%2008200920102011图4-4“负值”公司中效率不稳定的变化趋势4.1.1.2两个子阶段BCC效率分析附录一中表3,4分别给出了上述28家上市IT公司4年间自身运营阶段以及上市融资阶段的BCC效率得分，也即其盈利能力和股票能力的效率值。将两个子阶段每年度DEA有效与无效单元数量做一个直方图统计，具体见图4-5，其中（a）图表示阶段1的情况，（b）图表示阶段2的情况。可以看出，2008-2011的4年间，对所选样本的28家上市公司而言，阶段1分别有10,13,14,17家公司为有效单元，阶段2则分别有6,3,5,5家公司为有效单元。可见，这28家样本公司资产周转率的效率得分还是不错的，而在利润率的效率得分则相对较低。-33- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文252520201515DEA有效DEA有效1010DEA无效DEA无效550020082009201020112008200920102011(a)(b)图4-5两子阶段DEA有效与无效数量对比4年间，在阶段1DEA有效的这些公司中，仅分别有2,2,4,4家公司在阶段2中也有效，而无效的公司占多数，这些公司可以很好的用其自身的资源来产生收益，但是他们不能很好的将这种收益转化为自身的净利润。这主要是因为相比于那些两阶段均有效的公司而言，这些公司或者没有能够很好的控制他们的营业费用，或者是其发行了过多的股票从而导致其EPS过于稀释。但是整体而言，有效的决策单元的数量还是在逐年递增的。另一方面，在阶段2DEA有效的这些公司中，也分别有4,1,1,1家公司在阶段1中无效。这些公司可以很好的用他们的收益来获取自身的净利润，但是去没能很好的用其自身的资源来创造收益。这主要是相比于那些两阶段均有效的公司而言，这些公司或者在产品方面花费了过多的资金，或者销售量(或价格)低于市场情况，亦或者他们的资本过多的来自于内部(股东权益)，而不是从外部(债务)获取到(借，租的方式)。将附录一中表3，4的数据放在EXCEL中，可计算得到相关均值和方差。表4-2上市IT公司两个子阶段效率得分均值和方差2008200920102011阶段1阶段2阶段1阶段2阶段1阶段2阶段1阶段2均值0.7830.6440.8210.4820.8390.6570.9050.647方差0.0450.1390.0420.1330.0360.1010.0260.076中位数0.8120.8080.9270.4710.9550.76710.661表4-2给出了我国上市IT公司盈利能力和股票能力效率的均值和方差。对于均值而言，每年阶段1的均值都要明显高于阶段2的均值，可见对于28家上市公司而言，其自身的盈利能力相对来讲还是不错的，导致其总体效率低下的原因更主要的是其股票能力效率值偏低，即28家上市公司在产生毛利及收益的-34- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文运营阶段相比来讲还是可以的，而将收益在股票市场上转化成资金的融资能力就稍显低下。此外，4年间阶段1的效率平均值是稳定增加的，从0.783增加到0.905，而阶段2则变化不稳定，可见对样本公司而言，4年间自身的盈利能力一直在进步，主要是由于其资产的投入，组织结构等都在不断的完善与合理化，但在股票市场上的盈利能力方面来说，一直没有找到比较适合自身的办法。方差方面，4年间阶段1的方差均小于0.045，而阶段2的则在0.1上下，可见大多数公司在阶段1的效率值都比较集中在效率均值，两级分化不大，而阶段2则要相对差些。通过观察中位数的情况可以也可以得出，大多数的公司在2个阶段的绩效水平都要高于28家公司得平均水平，在2011年，阶段1的效率值达到1的公司甚至达到了17家，可见这些上市公司在盈利能力方面已经达到了很高的水平。4.1.2规模效率分析根据附录三中4个模型的程序，可得到整体及各子阶段的CCR效率E和BCC效率T，由此，根据3.2.1节DEA模型的选取中所述的规模效率计算公式SET=，可以得到整体及各子阶段的规模效率值，具体见附附录一中表4,5。kkk4.1.2.1整体规模效率分析附录一中表5给出的是我国上市IT公司4年间的整体规模效率值，图4-6表示的是4年间，规模效率有效与无效公司数量对比情况。201612规模有效8规模无效4负值02008200920102011图4-6DEA有效与无效公司数量对比从图中可以看出，4年间规模有效的公司数量分别为2，2，6，3，远远小于样本总量，而规模无效的公司数量占大多数。结合附录一中表2，可以发现，4年内，分别有1,2,3,0家企业，其规模效率达到了1，即DEA有效，而技术效率则小于1，DEA无效，这表明，对这些企业，其规模和投入，产出不相匹配，需要根据其规模报酬增加还是减少的情况做出相应调整，调整的依据为模型中，-35- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文目标函数里的常量，如果该常量的值大于0，则说明该企业处在规模报酬递减的情况下，此时，应该对企业的规模进行一定程度的减小。将附表5中的数据用办公表格计算可得到均值和方差。表4-3给出了我国上市IT公司每年总体规模效率得分的均值和方差。4年的效率平均值在0.7-0.82之间，处于中上水平，说明所选28家样本公司的整体规模效率水平还是可以的，但仍有一定的不足，需要改进。方差方面，4年效率的方差均在0.1以内，说明整体样本的规模效率值分布比较集中，差异化相对不大。中位数大于平均值，说明大多数公司的效率得分要高于整体平均水平。尤其以2011年最为明显，2011年的中位数为0.9665，已经远远高于效率平均值。从表4-7中可以统计得到，2011年规模效率值达到0.9以上的企业占总数的61.9%。表4-3上市IT公司每年总体规模效率得分均值和方差2008200920102011均值0.73830.70170.74610.8183方差0.05080.07400.09310.0770中位数0.78010.78290.89220.9665在本文所初步选定的指标中，能够比较好的反应企业规模的应属总资产这一项。结合总资产大小与企业效率，本文做了如下分类，见表4-4。表4-4上市IT公司规模效率与总资产规模关系表总资产0-10亿10-20亿20-30亿30-40亿40-50亿50亿+公司数量2011951114效率均值20110.7620.7140.9940.8650.9300.992公司数量2010960114效率均值20100.5260.910无0.6440.8920.985公司数量20091130222效率均值20090.6750.883无0.6820.6680.630公司数量20081213201效率均值20080.7010.4890.8410.826无0.956由于所选样本数量不多，因此有些区间公司数量比较少，不具有代表性，但是从图中可以比较明显的看出，总资产处于0-10亿之间的公司，其平均效率值在4年内都不高，相对处于较低水平，并且4年内，没有一家规模效率值为-36- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文1的公司其资产规模处于0-10亿之间，因此总资产处于0-10亿规模下的公司，其规模效益均不好，在该情况下，如果公司想要提高效益，就要扩大其规模。在测算样本的规模效率时，通过对模型目标函数中常量的计算，可以判断某一单元所处的规模报酬阶段。具体来说，通过对模型目标函数中的常量与0进行比较，将DMU归类为规模报酬递增（小于0），不变（等于0）和递减（大于0）三种情况。本文通过模型的计算，将所得权重进行了求和计算，并与1比较将样本的分类情况作了统计，具体见表4-5。表4-54年不同规模报酬情况的决策单元数量统计2008200920102011规模报酬递增10141014规模报酬不变2263规模报酬递减7454负值9877注：负值表示该单元产出数据为负，不做考虑。对于规模报酬不变的DMU，即是指其规模效率是有效的，在公司规模这一点上，基本不需要太大的调整和改进。对于规模报酬递增的DMU，可以考虑把公司规模适当的扩大，包括加大一些科研的投入，以及在公司日常的生产管理过程中可以的增加投入，以此来获取更高的规模效率。对于规模效率得见的DMU，即是指其规模效率呈现出一种负向的影响，换言之，就其自身目前的规模而言，科研以及管理费用等的投入的增大，并不能带来更高的规模效率，其公司自身的管理方法，资源分配比率以及利用情况等都存在一定问题，企业应该转向合理的利用、分配资源等方面的改进，来提高效率。总体来讲，4年来，我国在纳斯达克上市的这28家IT公司中，资源空间发展充分的，生产管理绩效良好的公司还是占少数，一定程度上反应出我国目前信息技术行业还没有达到一个良好并且稳定的时期。同时，大部分公司处于规模报酬递增的阶段，说明目前互联网行业整体来讲还是处于一个规模上升的阶段，公司应该重视扩大企业规模，提高效率，至于具体如何扩大规模，还应根据公司具体情况而决定。4.1.2.2两个子阶段规模效率分析附录一中表6,7给出的是我国上市IT公司4年内自身运营阶段以及上市融资阶段的规模效率得分。同样，将这两个表中的数据放办公软件中，可计算得到相关均值和方差，见表4-6。-37- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表4-6上市IT公司两个子阶段效率得分均值和方差2008200920102011阶段1阶段2阶段1阶段2阶段1阶段2阶段1阶段2均值0.8970.8120.8530.8090.8450.8440.9110.868方差0.0210.0290.0440.0500.0410.0550.0460.050中位数10.8630.9200.9210.9640.94310.972表4-6给出了我国上市IT公司两子阶段效率得分的均值和方差。对均值而言，每年阶段1的均值都要明显高于阶段2的均值，可见对28家上市公司而言，其自身运营阶段的规模效率还是相对不错的，造成其规模无效的原因更多的来自于阶段2的运营情况。此外2009年的规模效率平均值在两个阶段都是最低的，主要可能因为金融危机导致企业在资产，员工人数方面都作出一些的调整，尤其是在员工数方面，不仅在内部进行了一定程度的裁员，而且在招聘方面也明显缩减了规模，导致了企业规模效益的降低。此后两年，企业在不断的进行调整，已经取得了不错的效果，均值方面分别达到了0.911和0.868，方差稳定在0.05左右，并且中位数已经分别达到1和0.972，说明相当一部分企业在两个阶段基本达到了规模有效，并且整体水平已经较高，规模效率得分较低的仅是个别企业了。方差方面，4年间2个子阶段的效率值方差均小于0.5，可见大多数公司在两个子阶段的效率值都比较集中在效率均值范围，两级分化不大。最后，在分别分析完了整体与子阶段的BCC效率和规模效率之后，再具体看下第一个子阶段的效率。在阶段1里，纯技术效率方面，4年间分别有10,13,14,17家公司达到了纯技术有效，规模效率方面，分别有15,10,10,14家企业达到了规模有效，基本站到了一半以上。也就是说，整个样本公司，在自身运营阶段，运行的都非常良好，无论是资产，技术，生产管理费用等方面的投入情况，还是组织结构，资源分配及利用率情况，都是在较高水平的。造成结果中多项负值的原因，均是因为其在股票市场的融资能力不足。4.2投资风险效率分析4.2.1分析投资风险的原因对于上市公司而言，融资是其上市非常重要的一个目的。这就涉及到了另一个对象，投资者，投资者为何会选择某一家企业进行投资，这也是有原因的。因此，如何谨慎的选择投资企业，也是一个值得研究的问题。从另一个角度而言，弄清楚投资者投资目标选择的原因，也有利于企业更好的认识企业本身，-38- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文从而能够更好的吸引到投资者。对于投资者而言，投资目标的选择要考虑两个问题，一个问题是，投资一家企业，能否获得较高的回报，这里，投资者普遍依据的一点就是企业的绩效水平，以往以来，投资者往往倾向于选择运营绩效比较高的企业，这点目前基本已经得到共识，但是，尽管选择运营绩效高的企业进行投资，仍有许多投资者最终面临了一个投资失败的结果，这就引出了另一个问题，投资者获得这种较高回报的可能性有多大，即风险的问题。投资者在选择一个投资目标时，要同时衡量回报与风险的问题，因此这里本文所要评估的就是对于一个企业而言，每单位风险所能得到的回报有多少。本文通过DEA方法，来对其进行评估，具体过程如图4-7。输入变量输出变量每单位风险的回报水平图4-7风险投资回报水平的分析过程4.2.2指标与模型的选取[43]在指标的选择中，借鉴Gulser和Ilhan两人在2001年所发表文章中所采用的指标，以及数据的可获取性，本文选取的指标为:β系数，市盈率，收益率。其中，β系数，市盈率为输入变量，收益率为输出变量。具体描述如下：(1)β系数。对于投资风险而言，可以划分成两类，一类是系统性风险。另一类是非系统性风险，也称特有风险。它主要是对某个行业或个别证券产生影响，可以通过多样化投资来将其消化掉。因此，如果系统风险是我们唯一关心的，那么β系数在测量风险来说是比较合适的。(2)市盈率。投资者是以股票的形式进行投资，而市盈率是评价股票价格水平是否合理的非常常用的一个指标。它其实就是股票价格与EPS的比值。市盈率低，则意味着投资者可以用较低水平的投资来获取回报，而市盈率高的话，意味着投资者坚信这只股票潜在的盈利能力比较大。但通常来讲，市盈率过高也未必是件好事，很有可能是由泡沫所致。总而言之，对于投资回报而言，市盈率是必须要关注的一个指标。(3)收益率。对于投资者而言，要了解自己所投资金的回报程度如何，收益率是一个很重要的指标，它表示的就是投资者所投资金的回报率高低情况。这一项指标高，就说明投资者投资所获得的回报较高。-39- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文综上所述，这一过程的具体指标如下图4-8所示。投入产出β收益率市盈率图4-8风险投资分析过程在搜集数据时，由于β系数，市盈率，收益率均是即时数据，因此本文选取的是2011年底由新浪财经频道所给出的数据。具体见附录二中表9。对于模型而言，考虑到各公司在规模上差异较大，故选择单阶段BCC模型，具体如下：mminhs=∑VXjjs+Dsj=1p∑UYkks=1k=1(4-1)pmst..∑∑UYkki−VXjji−≤=Di0,i1,...,nkj=11=V≥=0,j1,...,;mU≥=0,k1,...,pjk4.2.3结果分析由于模型选择为基本的BCC模型，因此考虑用Deap2.1软件进行计算，具体结果见表4-7。通过表4-7我们可以发现，在28家上市IT企业中，有3家企业的风险投资效率得分为1，即为有效的，这三家企业分别是百度BIDU，网易NTES，畅游CYOU。这三家企业每单位风险有最高水平的回报，这也就意味着如果投资者对这三家企业进行投资，他们所获得的回报水平是最高的。通过对风险投资效率与前面所测算的运营效率对比分析，可以发现二者之间存在着一定的关系。表4-8给出了在总体的技术效率和风险投资效率中得分最高的前7家和后7家企业(后7家企业不包括负值指标的企业)。整体而言，可以发现，如果投资者对总体技术效率得分高的企业进行投资，其风险投资得分也比较高，即其对于相同风险所获得的回报水平也比较高；反之，若对总体技术效率得分低的企业进行投资，则其获得的回报水平就比较低。-40- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表4-72011年风险投资效率得分及排名企业名称效率得分排名企业名称效率得分排名百度100.00%1分众传媒65.34%15网易100.00%2亚信61.89%16畅游100.00%3国人通信61.56%17掌上灵通96.40%4UT斯达康58.90%18高德软件92.70%5搜狐57.83%19前程无忧88.30%6海辉软件50.79%20斯凯网络88.16%7艺龙35.78%21金融界87.40%8新浪负值-展讯通信77.50%9第九城市负值-盛大游戏75.16%10空中网负值-CDC软件73.48%11酷6传媒负值-完美世界71.40%12华视传媒负值-携程71.30%13航美传媒负值-泰克飞石71.25%14麦考林负值-表4-8总体运营与风险投资的BCC得分排名排名总体技术效率风险投资效率1百度百度2网易网易3畅游畅游4斯凯网络掌上灵通5掌上灵通高德软件6高德软件前程无忧7金融界斯凯网络15海辉软件分众传媒16国人通信亚信17搜狐国人通信18亚信UT斯达康19CDC软件搜狐20UT斯达康海辉软件21艺龙艺龙-41- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文从4.2.1中关于BCC效率的分析中可以看出，一家企业总体技术效率得分的结果，虽然是两个子阶段效率值乘积的结果，但更主要还是受阶段2效率值的影响。举例来说，完美世界PWRD，盛大游戏GAME，前程无忧JOBS，海辉软件HSFT，国人通信GRRF，CDC软件CDCS，这7家企业在阶段1的效率得分均为1，即为有效的。然而由于其阶段2效率得分的低下，最终导致了整体效率得分较低。换言之，一家企业总体效率得分低的原因更主要的是因为阶段2效率得分低。相反，阶段2效率值较高而阶段1效率值排名较低企业的总体效率排名要好于阶段1效率值高而阶段2效率值低的企业的整体效率排名。例如，掌上灵通LTON，携程CTRP，这两家企业在阶段2的效率排名在中上水平，而其阶段1的效率排名则在最后几名，然而其整体效率排名还是比较可以的，不是十分靠后。所以，为了更细致的分析这种相关性，本文将两个子阶段的技术效率，总体技术效率，以及风险投资效率放在一起进行比较。具体比较结果如表4-9所示。表4-9所有阶段的BCC效率得分排名排名总体技术效率阶段1效率阶段2效率风险投资效率1百度百度百度百度2网易网易畅游网易3畅游畅游斯凯网络畅游4斯凯网络完美世界网易掌上灵通5掌上灵通高德软件掌上灵通高德软件6高德软件前程无忧高德软件前程无忧7金融界斯凯网络金融界斯凯网络15海辉软件掌上灵通泰克飞石分众传媒16国人通信分众传媒搜狐亚信17搜狐搜狐海辉软件国人通信18亚信泰克飞石国人通信UT斯达康19CDC软件艺龙CDC软件搜狐20UT斯达康携程UT斯达康海辉软件21艺龙亚信艺龙艺龙通过表4-9，可以发现仅有3家企业，即百度，网易和畅游，在两个子阶段以及风险投资阶段满足DEA有效。这三家企业，不仅自身的运行绩效相对-42- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文最优，而且投资者在对其进行投资时，可以获得最高水平的回报。而艺龙，UT斯达康等，无论在两个子阶段，还是在风险投资阶段，其绩效水平都处在下游水平，也就是说，这些企业自身而言，其运行状况较差，并且投资者在对其进行投资的时候，获得的风险回报水平也比较低。纵观表4-9，虽然有些企业其运营效率排名与风险投资效率排名有所不同，但是整体诧异并不大，差距基本在3以内。而从表中也可发现，风险投资的效率与两个子阶段的效率有一定的相关性，尤其是与阶段一相比，很多家企业的效率排名都比较一致。于是作出以下假设，风险投资的效率排名与企业自身运营效率有一定相关性，且先假设为线性相关。通过将其效率值代入到SPSS通过线性回归来分析原假设，具体过程如下：(1)利用风险效率得分做自变量Y，整体BCC效率及两个子阶段BCC效率为因变量，建立包含常数项的回归模型。运行得到表4-10。表4-10相关系数表未标准化的系数标准化系数共线性统计模型tSig.B标准差β容忍度VIF(常量)-.264.362--.729.476--T-.746.658-1.220-1.134.272.009116.0841T1.749.396.5601.892.076.1138.813T21.211.6181.8841.961.067.01192.694从表4-10中可以看到，常数项在调整之后取值为空，说明回归方程在标准化之后应该是不含常数项的，并且常数项Sig值偏大，不显著。自变量方面，存在容忍度水平较低(小于0.1)且膨胀系数较大(大于10)，因此可以认为存在共线性，并且不应该考虑常数项。(2)重新进行回归，用风险效率得分做自变量Y，整体BCC效率即两个子阶段BCC效率为因变量，进行逐步回归。表4-11模型总结22模型RR调整后的R估计值的标准差DW检验a1.980.961.959.15667c2.995.990.989.079521.990表4-11给出了逐步回归的整体拟合情况。可以看到，通过逐步回归，一共2得到了2个模型，其调整后的R值分别是0.959和0.989，拟合效果非常好。并且-43- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文回归分析得到的方差系数表中，Sig值均为0.000，均在0.05水平下显著。DW检验得知模型2的残差项独立，故模型2的回归是相对更合理的。表4-12相关系数表未标准化的系数标准化系数共线性统计模型tSig.B标准差β容忍度VIF1T1.822.037.98022.188.0001.0001.0002T1.457.051.5458.919.000.1357.425T2.517.068.4687.657.000.1357.425通过表4-12可以发现，两个模型中，自变量的Sig值均在0.05水平下显著。并且在第二个模型中，容忍度值都大于0.1，而膨胀系数VIF均在10以下，可以认为不存在共线性。故，最终得到的回归方程为：风险投资效率=0.545*阶段1BCC效率+0.468*阶段2BCC效率(4-2)上式说明，风险投资回报水平效率得分与两个子阶段的纯技术效率间存在线性关系，即风险投资效率受到两个子阶段纯技术效率得分的影响，二者的影响程度基本各占一半，阶段1影响的相对大些，这也与前面通过表4-9所得到了结论相符合。因此，投资者要选择投资目标，就要注意企业自身运营和市场融资两方面的综合效率，只有两方面效率均好，投资回报水平才会高；而企业管理者为了能使企业获得更多的资金投入，就要表现出能够提供投资者更高的回报水平，而最好的做法就是要改善其自身运营和市场融资的绩效水平。4.3本章小结本章节主要通过DEA方法，对我国纳斯达克上市的IT公司做了一个实证分析，对样本所选的28家上市企业进行了相对效率评价。并从整体以及两个子阶段的纯技术效率与规模效率进行了细致分析，对无效的决策单元，给出了导致其无效化最主要的原因在哪一点。最后，结合投资者的角度，对企业风险回报水平进行的测算分析，并且将风险回报水平的效率得分与企业运营效率做了关联分析，通过回归分析指出了二者间的线性关系。结果表明：(1)上市IT企业在效率上存在着较大的无效性，导致无效的最主要原因来自于企业自身运营阶段纯技术效率的低下；(2)上市IT企业的风险效率表现出了较大的差异。且风险效率与两个子阶段的纯技术效率间存在线性相关性，且阶段1对其的影响更多一点。-44- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文结论本文在总结以往相关研究的基础上，采用DEA方法，收集相关数据，建立两阶段评价模型，通过编程对我国在纳斯达克上市的28家IT企业在2008-2011年4年间的数据进行了全面的分析，分别评价了这些企业的运营效率及风险投资回报水平。本文主要的创新点和结论主要有以下几点：(1)根据上市IT企业的生产过程，将其分为两个阶段，即自身运营阶段和市场融资阶段。系统的整理了目前存在的各种两阶段模型，借鉴以往指标体系并结合我国IT产业的情况，以及数据实际可获取的情况，建立起了本文所用的两阶段DEA模型和指标体系。(2)对VRS情况，采用了效率分解的模型。这一点不同于以往的研究，以前要求只有在CRS情况下，效率分解才存在，而通过本文模型，这一点在VRS情况下也适用，这样一来，可以更好的识别DMU非有效的来源。分析得到，造成众多企业非有效的主要原因在企业的市场融资阶段，该阶段的更低效造成了企业整体效率水平的降低；并且，通过将其技术效率值的分解发现，该阶段规模效率要稍显不错，造成其效率低下的更主要原因来源于该阶段纯技术效率太低。(3)运营绩效与风险效率联立分析。从投资者的角度出发，本文对企业的风险投资回报水平做了评价研究，并将其与企业整体及两个子阶段的效率联合起来进行了研究，找出了二者间相关性。研究发现，风险效率与两个子阶段BCC效率间存在线性相关性，且企业内部运营阶段对风险效率的影响稍大些。不仅从企业管理者的角度为其制定企业决策给与了参考，同时也从投资者的角度，为其选择投资目标给与了一些参考。本研究有些问题还需要去进一步研究，主要有以下几点：(1)本文所选取的指标均是财务指标，没有考虑非财务指标，而非财务指标也是用来衡量上市企业绩效的一个非常重要的维度。(2)对于所采用的目前比较新的两阶段DEA模型，没有能够从对偶的角度来考虑，因此最终结果没有对松弛变量的分析。-45- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文参考文献[1]荆林波.信息技术产业发展与实现普遍接入到普遍服务的飞跃[J].管理世界,2003(6):24-38[2]A.Charnes,W.W.Cooper,E.Rhodes.MeasuringtheEfficiencyofDecisionMakingUnits[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,1978,6(2):429-444[3]R.D.Banker,A.Charnes,W.W.Cooper.SomeModelsforEstimatingTechnicalandScaleInefficienciesinDataEnvelopmentAnalysis[J].ManagementScience,1984,30:1078-1092[4]L.M.Seiford,J.Zhu.ProfitabilityandMarketabilityoftheTop55U.S.CommercialBanks[J].ManagementScience,1999,9(45):1270-1288[5]YaoChen,W.D.Cook,NingLi,J.Zhu.AdditiveEfficiencyDecompositioninTwo-stageDEA[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2009,196:1170-1176[6]Kao,Hwang.Efficiencydecompositionintwo-stagedataenvelopmentanalysis:Anapplicationtonon-lifeinsurancecompaniesinTaiwan[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2008,185(1):418-429[7]YaoChen,W.D.Cook,NingLi,J.Zhu.Additiveefficiencydecompositionintwo-stageDEA[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2009,196(3):1170-1176[8]殷梅英,王梦光,刘士新.供应链分销阶段运作绩效评价[J].系统工程理论方法应用,2004,24(5):40-53[9]段永瑞,田澎,张卫平.具有独立子系统的C2GS2-ISS模型及应用研究[J].管理科学学报,2005,8(2):31-37[10]张良,任柏明,冯英浚.基于多阶段的数据包络分析模型[J].广东工业大学学报.2006,23(2):57-57[11]毕功兵,梁樑,杨锋.两阶段生产系统的DEA效率评价模型[J].中国管理科学.2007,15(2):92-96[12]葛虹,黄祎.基于关联网络DEA模型的管理效率评价[J].运筹与管理,2009,18(1):132-137[13]黄祎,葛虹,冯英俊.基于链型系统的关联网络DEA模型:以我国14家商业银行为例[J].系统工程理论与实践,2009,29(5):106-114[14]Sherman,Gold.BankBranchOperatingEfficiency:EvaluationwithData-46- 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哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文附录附录一表1百度相关指标数据200520062007200820092010流动资产93535212787371725494285047648428728782447待摊费用28803485623411194802633275现金90059311362741350600235760941803767781976流动负债13124630099963120484932813997242551847负债总额13137031081663453684932814308742642847资产总额1136423166807726559083937991615697511048439净利润47605301766628968104810814851043525168所得税191112256-12752116071198017535995利息费用135804244349009476773266167121销售成本1347712502404111636598048039881088980销售收入3073638284841741021319446144453107912869成本2833725749601197271210151728428393956306每股收益2.48.9218.5730.6342.96101.28销售利润35843262878547154109673516049373958765表2我国上市IT公司2008-2011年总体BCC效率得分企业名称2008200920102011新浪SINA26.18%65.02%17.36%-百度BIDU82.43%100.00%100.00%100.00%网易NTES100.00%100.00%98.49%100.00%搜狐SOHU77.07%59.19%41.45%35.78%分众传媒FMCN--40.30%52.22%盛大游戏GAME80.76%78.52%83.10%66.05%畅游CYOU100.00%84.97%100.00%100.00%第九城市NCTY41.73%---完美世界PWRD85.78%49.42%77.22%71.03%携程CTRP76.36%67.30%60.31%45.37%金融界JRJC43.84%-100.00%76.31%艺龙LONG-12.45%13.20%10.23%-49- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表2（续表）企业名称2008200920102011前程无忧JOBS22.24%30.57%55.45%65.83%掌上灵通LTON2.05%0.51%-84.49%空中网KONG-7.00%33.46%-酷6传媒KUTV----华视传媒VISN60.66%34.15%--航美传媒AMCN60.15%---UT斯达康UTSI---18.05%展讯通信SPRD--48.66%75.19%亚信ASIA19.24%22.23%26.73%32.31%泰克飞石CNTF27.09%5.63%85.23%44.74%国人通信GRRF-6.39%34.45%38.78%CDC软件CDCS5.01%56.71%15.77%19.87%海辉软件HSFT-13.99%39.14%42.02%斯凯网络MOBI---100.00%麦考林MCOX11.09%5.16%9.12%-高德软件AMAP15.54%34.86%100.00%83.71%表3我国上市IT公司2008-2011年自身运营阶段BCC效率得分企业名称2008200920102011新浪SINA50.98%65.02%74.45%100.00%百度BIDU82.43%100.00%100.00%100.00%网易NTES100.00%100.00%100.00%100.00%搜狐SOHU77.07%78.60%74.16%82.57%分众传媒FMCN37.13%37.91%40.30%83.87%盛大游戏GAME100.00%100.00%100.00%100.00%畅游CYOU100.00%100.00%100.00%100.00%第九城市NCTY60.80%44.64%55.96%33.74%完美世界PWRD100.00%100.00%100.00%100.00%携程CTRP82.85%68.50%75.35%68.29%金融界JRJC43.84%66.89%100.00%100.00%艺龙LONG91.52%100.00%71.41%69.61%前程无忧JOBS87.15%96.36%100.00%100.00%掌上灵通LTON69.53%100.00%100.00%84.49%-50- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表3（附表）企业名称2008200920102011空中网KONG48.77%62.18%81.65%100.00%酷6传媒KUTV100.00%100.00%100.00%100.00%华视传媒VISN60.66%66.46%69.62%86.97%航美传媒AMCN62.46%72.51%80.76%96.80%UT斯达康UTSI100.00%49.73%59.06%91.57%展讯通信SPRD69.19%76.22%63.46%100.00%亚信ASIA39.80%49.73%45.73%56.34%泰克飞石CNTF80.01%76.22%90.97%80.88%国人通信GRRF73.05%100.00%100.00%100.00%CDC软件CDCS100.00%100.00%100.00%100.00%海辉软件HSFT100.00%88.95%67.34%100.00%斯凯网络MOBI100.00%100.00%100.00%100.00%麦考林MCOX100.00%100.00%100.00%100.00%高德软件AMAP73.55%100.00%100.00%100.00%表4我国上市IT公司2008-2011年上市盈利阶段BCC效率得分企业名称2008200920102011新浪SINA51.35%100.00%23.32%负值百度BIDU100.00%100.00%100.00%100.00%网易NTES100.00%100.00%98.49%100.00%搜狐SOHU100.00%75.31%55.89%43.34%分众传媒FMCN--100.00%62.26%盛大游戏GAME80.76%78.52%83.10%66.05%畅游CYOU100.00%84.97%100.00%100.00%第九城市NCTY68.64%---完美世界PWRD85.78%49.42%77.22%71.03%携程CTRP92.17%98.25%80.03%66.43%金融界JRJC100.00%-100.00%76.31%艺龙LONG-12.45%18.48%14.69%前程无忧JOBS25.52%31.73%55.45%65.83%掌上灵通LTON2.94%0.51%-100.00%空中网KONG-11.26%40.97%-酷6传媒KUTV-----51- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表4（续表）企业名称2008200920102011华视传媒VISN100.00%51.39%--航美传媒AMCN96.31%---UT斯达康UTSI---19.71%展讯通信SPRD--76.69%75.19%亚信ASIA48.34%44.70%58.45%57.34%泰克飞石CNTF33.86%7.39%93.69%55.31%国人通信GRRF-6.39%34.45%38.78%CDC软件CDCS5.01%56.71%15.77%19.87%海辉软件HSFT-15.73%58.12%42.02%斯凯网络MOBI---100.00%麦考林MCOX11.09%5.16%9.12%-高德软件AMAP21.13%34.86%100.00%83.71%表5我国上市IT公司2008-2011年总体规模效率得分公司名称2008200920102011新浪SINA78.01%95.83%90.88%-百度BIDU100.00%83.20%100.00%100.00%网易NTES95.64%42.88%99.10%100.00%搜狐SOHU96.91%84.81%88.39%97.19%分众传媒FMCN--100.00%94.68%盛大游戏GAME85.90%33.51%100.00%99.96%畅游CYOU100.00%98.77%100.00%100.00%第九城市NCTY65.24%---完美世界PWRD91.96%100.00%89.22%93.00%携程CTRP74.32%100.00%94.71%96.65%金融界JRJC60.26%-3.12%14.98%艺龙LONG-93.74%99.19%96.86%前程无忧JOBS48.88%75.29%100.00%99.40%掌上灵通LTON60.22%26.94%-10.25%空中网KONG-66.72%36.12%-酷6传媒KUTV----华视传媒VISN86.24%66.92%--航美传媒AMCN40.07%----52- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表5（续表）公司名称2008200920102011UT斯达康UTSI---85.93%展讯通信SPRD--78.65%97.89%亚信ASIA70.55%90.23%67.35%53.52%泰克飞石CNTF32.44%40.59%28.89%53.37%国人通信GRRF-36.38%64.43%86.53%CDC软件CDCS94.28%98.66%100.00%99.32%海辉软件HSFT-33.58%26.51%84.85%斯凯网络MOBI---98.56%麦考林MCOX87.81%92.85%57.93%-高德软件AMAP34.08%42.39%42.38%55.41%表6我国上市IT公司2008-2011年自身运营阶段规模效率得分公司名称2008200920102011新浪SINA88.79%95.83%96.40%73.85%百度BIDU100.00%83.20%100.00%100.00%网易NTES100.00%100.00%100.00%100.00%搜狐SOHU96.91%84.81%94.75%100.00%分众传媒FMCN99.75%98.09%100.00%100.00%盛大游戏GAME100.00%100.00%100.00%100.00%畅游CYOU100.00%100.00%100.00%100.00%第九城市NCTY100.00%99.92%21.63%33.88%完美世界PWRD100.00%100.00%100.00%100.00%携程CTRP74.47%100.00%94.71%96.65%金融界JRJC98.11%53.15%49.50%80.12%艺龙LONG92.65%100.00%100.00%100.00%前程无忧JOBS60.99%75.34%100.00%100.00%掌上灵通LTON100.00%54.65%50.18%39.58%空中网KONG84.61%88.13%52.49%79.94%酷6传媒KUTV100.00%4.95%17.74%25.15%华视传媒VISN100.00%85.85%46.95%82.69%航美传媒AMCN55.18%67.90%80.93%91.95%UT斯达康UTSI100.00%100.00%83.71%96.29%展讯通信SPRD76.14%73.35%87.49%100.00%-53- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表6（续表）公司名称2008200920102011亚信ASIA100.00%98.87%99.33%70.74%泰克飞石CNTF62.83%51.01%40.79%68.52%国人通信GRRF86.12%55.45%64.43%87.04%CDC软件CDCS100.00%100.00%100.00%100.00%海辉软件HSFT100.00%75.38%45.03%100.00%斯凯网络MOBI100.00%100.00%100.00%100.00%麦考林MCOX100.00%100.00%70.73%100.00%高德软件AMAP67.55%57.79%78.58%74.16%表7我国上市IT公司2008-2011年自身运营阶段规模效率得分公司名称2008200920102011新浪SINA87.86%100.00%94.28%-百度BIDU100.00%100.00%100.00%100.00%网易NTES95.64%42.88%99.10%100.00%搜狐SOHU100.00%100.00%93.30%97.19%分众传媒FMCN--100.00%94.68%盛大游戏GAME85.90%33.51%100.00%99.96%畅游CYOU100.00%98.77%100.00%100.00%第九城市NCTY65.24%---完美世界PWRD91.96%100.00%89.22%93.00%携程CTRP99.80%100.00%100.00%100.00%金融界JRJC61.43%-6.30%18.70%艺龙LONG-93.74%99.19%96.86%前程无忧JOBS80.15%99.93%100.00%99.40%掌上灵通LTON60.22%49.30%-25.91%空中网KONG-75.70%68.80%-酷6传媒KUTV----华视传媒VISN86.24%77.95%--航美传媒AMCN72.62%---UT斯达康UTSI---89.24%展讯通信SPRD--89.90%97.89%亚信ASIA70.55%91.26%67.80%75.66%泰克飞石CNTF51.62%79.58%70.84%77.88%-54- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表7（续表）公司名称2008200920102011国人通信GRRF-65.61%100.00%99.42%CDC软件CDCS94.28%98.66%100.00%99.32%海辉软件HSFT-44.55%58.88%84.85%斯凯网络MOBI---98.56%麦考林MCOX87.81%92.85%81.90%-高德软件AMAP50.45%73.35%53.93%74.72%附录二表12011年28家上市公司投入指标数据企业名称员工人数营业费用总股本无形资产流动资产新浪3600691.051055.670.00716.92百度160825995.8815291.72804.0313723.56网易52543435.3713126.7052.6112533.78搜狐8035517.651065.6860.41840.38分众传媒5151475.361291.4330.33980.73盛大游戏25183297.383345.87861.394983.75畅游3297177.30514.8641.95321.19第九城市876424.671262.78203.951012.00完美世界41431697.373958.28236.572675.38携程161002106.047042.29363.595540.75金融界164554.62107.403.95136.39艺龙1860498.502005.984.601778.15前程无忧4910756.452105.573.712002.82掌上灵通60151.01139.838.16110.52空中网1050142.93246.182.03173.88酷6传媒23259.5750.8520.8847.01华视传媒860165.95283.1834.24161.60航美传媒737247.98272.1511.94214.46UT斯达康1900259.20271.043.13436.26展讯通信1377465.77310.9150.54451.57亚信10541369.21976.32153.76557.38泰克飞石471247.41305.1811.33245.15-55- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表1（续表）企业名称员工人数营业费用总股本无形资产流动资产国人通信46571376.391568.570.262080.91CDC软件1407205.98270.5160.5195.53海辉软件6371174.73208.480.00177.79斯凯网络671571.52501.240.00525.28麦考林4200218.87110.606.6589.84高德软件216278.06264.895.94211.41表22010年28家上市公司投入指标数据企业名称员工人数营业费用总股本无形资产流动资产新浪3000407.681239.311.42945.47百度108873708.458405.59108.558232.25网易45632777.729740.81146.869961.15搜狐5167358.30796.1216.23783.79分众传媒4474371.901200.4822.65798.96盛大游戏16112973.104019.951190.123181.80畅游2109123.42427.517.48347.78第九城市738428.011531.1689.611463.63完美世界35781410.953249.45129.791907.50携程123801712.656103.69378.034284.55金融界160057.38105.904.08140.99艺龙1415539.611094.875.491047.77前程无忧4354712.431654.864.501649.84掌上灵通47267.26132.0810.83116.29空中网1027124.36213.944.17173.37酷6传媒81665.7645.7525.5542.00华视传媒668285.56214.7841.19209.56航美传媒598226.53275.6716.40202.10UT斯达康1512341.93240.934.56566.71展讯通信917259.86198.5834.17360.71亚信8221265.80937.87205.87550.01泰克飞石413221.07263.382.62235.97国人通信44431467.251546.160.002226.29CDC软件1218192.15264.4657.1797.66-56- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表2（续表）企业名称员工人数营业费用总股本无形资产流动资产海辉软件5521125.35174.954.18207.06斯凯网络534393.94-307.510.00229.87麦考林4150208.64135.551.20155.83高德软件138158.51214.940.94184.71表32009年28家上市公司投入指标数据企业名称员工人数营业费用总股本无形资产流动资产新浪2500323.471221.733.71924.89百度73532861.384753.10123.394874.45网易30481744.827438.78226.628024.55搜狐3997312.88609.787.98625.22分众传媒2988489.621189.1252.12842.90盛大游戏9533092.382819.66520.623318.83畅游1248105.90220.853.24236.89第九城市10101251.472011.38132.371814.56完美世界30171067.032297.2637.171761.51携程81171309.122925.05176.922321.34金融界160361.8197.414.81134.53艺龙1107370.691043.500.751084.47前程无忧3804657.891324.145.331285.87掌上灵通27062.27128.890.11128.15空中网1002114.47173.042.29170.68酷6传媒2307.7455.081.6566.39华视传媒53394.22272.9811.53185.88航美传媒475197.20263.0411.21196.24UT斯达康1150614.53255.360.00591.59展讯通信682125.26114.5726.79111.37亚信4294180.14275.3113.61438.99泰克飞石354201.75202.270.65206.17国人通信42131552.621462.510.192368.01CDC软件997177.39264.9872.5098.03海辉软件381984.2678.091.9482.39斯凯网络331170.72-109.500.0098.81-57- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表3（续表）企业名称员工人数营业费用总股本无形资产流动资产麦考林4118170.0125.190.8954.89高德软件81841.8487.651.3476.51表42008年28家上市公司投入指标数据企业名称员工人数营业费用总股本无形资产流动资产新浪2740295.01620.5010.48692.43百度63872101.523088.66125.782852.48网易23681170.025516.4440.035973.78搜狐3197265.21385.955.65378.85分众传媒2322981.211197.7877.71807.57盛大游戏4802219.911096.98409.011582.69畅游62886.14104.690.80166.18第九城市16261576.942719.24217.932493.99完美世界2578760.081665.6026.191610.26携程72351020.802011.97136.011631.31金融界133543.4696.943.47113.70艺龙798390.111012.180.941024.00前程无忧4669718.701226.844.671141.25掌上灵通29961.52128.210.17127.02空中网772118.56160.690.67155.64酷6传媒328-2.6076.911.9577.71华视传媒47361.69245.0714.03216.48航美传媒39795.54300.739.03240.84UT斯达康8121820.97466.830.00932.59展讯通信674192.86121.4221.1094.93亚信3149136.05208.403.01289.17泰克飞石311202.29190.480.92170.36国人通信30571114.741433.251.811779.67CDC软件826237.79194.8172.9198.45海辉软件2781111.9869.400.0070.84斯凯网络18723.89-1.470.0029.70麦考林2828103.2115.310.6232.83高德软件41239.0373.462.0662.27-58- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表52011年28家上市公司中间变量与产出指标数据企业名称收入毛利润净利润每股收益新浪418.10231.62-261.59-0.99百度12556.829172.805748.66164.42网易6313.274259.012800.680.87搜狐737.86532.89140.923.91分众传媒686.36435.55174.000.25盛大游戏4573.812528.121094.831.93畅游419.62361.15212.552.03第九城市92.1258.24-246.21-10.07完美世界2583.482167.89852.083.33携程3029.132331.93932.1124.51金融界53.0145.964.140.09艺龙541.21373.4934.010.55前程无忧1125.45804.48334.695.85掌上灵通51.1719.334.550.01空中网135.2455.64-6.630.00酷6传媒16.64-10.10-42.73-0.01华视传媒156.9045.58-10.82-0.09航美传媒234.3414.18-8.31-0.06UT斯达康277.6099.0011.590.07展讯通信583.87243.01116.430.72亚信416.55180.0564.560.88泰克飞石280.3973.8123.490.03国人通信1558.09423.65106.980.27CDC软件191.19104.599.880.39海辉软件189.6366.3015.500.03斯凯网络584.76182.25118.040.08麦考林188.6863.35-28.77-0.07高德软件109.9479.6131.630.16表62010年28家上市公司中间变量与产出指标数据企业名称收益毛利润净利润每股收益新浪377.40219.54-17.890.98百度7419.215402.503304.3294.64-59- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表6（续表）企业名称收益毛利润净利润每股收益网易5162.633476.482095.700.65搜狐574.39424.12139.323.39分众传媒483.97276.16172.730.13盛大游戏4222.502326.241208.082.12畅游331.93300.98182.481.72第九城市96.40-0.39-468.31-10.40完美世界2234.311878.66788.032.93携程2700.732114.64982.4126.14金融界55.9848.011.840.02艺龙479.94323.4136.810.37前程无忧967.55643.35219.963.87掌上灵通65.2621.07-0.540.00空中网137.2062.0011.170.01酷6传媒15.51-22.40-48.28-0.02华视传媒129.4115.99-141.86-0.64航美传媒216.0620.57-4.61-0.03UT斯达康273.2865.84-61.05-0.40展讯通信324.64142.9262.980.45亚信321.87158.9652.690.89泰克飞石254.8562.8926.100.03国人通信1613.15427.1891.990.15CDC软件199.54109.055.990.35海辉软件137.4050.4911.300.02斯凯网络510.16178.01-215.40-1.43麦考林213.2988.954.150.01高德软件80.4053.8417.940.09表72009年28家上市公司中间变量与产出指标数据企业名称收益毛利润净利润每股收益新浪360.91201.59414.580.75百度4476.792847.521494.7942.98网易3781.452802.731862.510.57搜狐518.60394.40148.793.58-60- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表7（续表）企业名称收益毛利润净利润每股收益分众传媒399.75156.81-214.65-0.07盛大游戏4838.052812.461462.452.62畅游290.08270.00163.281.58第九城市765.4848.35-407.79-13.13完美世界2158.341856.631043.963.89携程2000.971547.43663.2718.81金融界53.9645.76-6.26-0.06艺龙382.01252.6020.030.40前程无忧779.00471.28113.242.03掌上灵通60.3021.110.110.00空中网129.2562.8812.660.01酷6传媒1.050.48-23.540.00华视传媒121.4859.9726.770.37航美传媒150.401.90-37.48-0.28UT斯达康388.8665.40-227.16-1.35展讯通信105.7638.44-19.45-0.14亚信215.15114.0536.090.78泰克飞石212.4638.464.440.01国人通信1613.39381.4432.880.05CDC软件205.23111.4422.420.95海辉软件92.0632.917.410.00斯凯网络208.5973.02-114.19-0.76麦考林178.8581.167.260.02高德软件57.5337.3710.460.09表82008年28家上市公司中间变量与产出指标数据企业名称收益毛利润净利润每股收益新浪369.59219.2580.641.30百度3198.252039.001048.1130.19网易3084.582505.891596.6920.49搜狐429.05321.74158.644.06分众传媒529.19266.52-770.69-0.15盛大游戏3376.761814.98935.481.70-61- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表8（续表）企业名称收益毛利润净利润每股收益畅游229.50212.10135.541.43第九城市1711.49713.5496.847.20完美世界1437.181261.91646.462.18携程1482.001155.39444.1112.90金融界56.2446.8819.020.17艺龙348.43230.32-76.59-1.52前程无忧815.48437.9976.601.36掌上灵通64.5130.67-16.500.01空中网93.8542.24-20.660.00酷6传媒13.517.82-11.950.00华视传媒104.0863.0046.810.65航美传媒119.4348.4430.200.22UT斯达康1640.45261.24-150.32-1.02展讯通信109.9441.90-78.68-0.28亚信146.8872.2218.790.47泰克飞石208.8541.168.000.02国人通信984.66233.29-146.37-0.21CDC软件240.79128.68-0.890.09海辉软件100.7230.43-10.71-0.04斯凯网络18.598.91-10.60-0.07麦考林107.5349.053.550.01高德软件45.5426.702.200.04表92011年28家上市公司风险投资指标数据企业名称β系数市盈率收益率企业名称β系数市盈率收益率新浪1.4515.09-10.74空中网1.96-1.85-56.25百度1.8634.232.77酷6传媒1.88-0.9-65.79网易1.1214.216.96华视传媒1.51-7.25-12.12搜狐1.4212.028.18航美传媒1.66-16.14-6.03分众传媒2.3414.225.35UT斯达康2.0812.787.89盛大游戏1.416.115.3展讯通信1.636.4913.69畅游1.494.6620.88亚信1.3212.917.51第九城市1.05-2.65-32.46泰克飞石1.312.0637.5-62- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文表9（续表）企业名称β系数市盈率收益率企业名称β系数市盈率收益率完美世界1.823.8826.02国人通信1.654.1522.3携程1.618.015.9CDC软件1.1352.861.67金融界1.1216.784.9海辉软件1.7721.823.55艺龙0.3471.31.34斯凯网络1.8516.695.19前程无忧1.221.054.15麦考林2.01-1.48-51.38掌上灵通1.212.335.92高德软件1.2115.186.67附录三loadX.txtloadY.txtloadZ.txtk=1;W=zeros(9,28);E=zeros(28,1);fori=1:28f=[0,0,0,0,0,-Y(i,:),0,0];A=[-X,Y,zeros(28,2)-X,zeros(28,2),Zzeros(28,5),Y,-Z];b=zeros(84,1);Aeq=[X(i,:),0,0,0,0];beq=1;LB=ones(9,1)*10^(-15);UB=[];W(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB);E(i,:)=Y(i,:)*W(6:7,i);kk=k+1;endE1=zeros(28,1);W1=zeros(9,28);temp=[-X.*[EEEEE],Y,zeros(28,2)];fori=1:28f=[0,0,0,0,0,0,0,-Z(i,:)];A=[-X,zeros(28,2),Zzeros(28,5),Y,-Z];b=zeros(56,1);Aeq=[X(i,:),0,0,0,0temp(i,:)];-63- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文beq=[1;0];LB=ones(9,1)*10^(-20);UB=[];W1(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB);E1(i,:)=Z(i,:)*W1(8:9,i);kk=k+1;endT1=zeros(28,1);W2=zeros(12,28);fori=1:28f=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,-Z(i,:),1];A=[-X,zeros(28,2),Z,zeros(28,3)zeros(28,5),Y,-Z,zeros(28,3)-X,zeros(28,4),Z,-ones(28,1)];b=zeros(84,1);Aeq=[X(i,:),0,0,0,0,0,0,0temp(i,:),0,0,0];beq=[1;0];LB=ones(11,1)*10^(-20);UB=[];W2(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB);T1(i,:)=[Z(i,:),-1]*W2(10:12,i);kk=k+1;endT2=zeros(28,1);W3=zeros(12,28);temp=[-X.*[EEEEE],Y,zeros(28,5)];temp1=[-X.*[E1E1E1E1E1],zeros(28,2),Z,zeros(28,3)];fori=1:28f=[0,0,0,0,0,-Y(i,:),0,0,0,0,0];%temp2=zeros(28,2);%forj=1:28%temp2(j,:)=Z(i,:);%endA=[-X,zeros(28,2),Z,zeros(28,3)zeros(28,5),Y,-Z,zeros(28,3)zeros(28,5),Y,zeros(28,2),-Z,-ones(28,1)];b=zeros(84,1);Aeq=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,Z(i,:),1temp(i,:)temp1(i,:)];beq=[1;0;0];LB=ones(11,1)*10^(-15);-64- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文UB=[];W3(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB);T2(i,:)=Y(i,:)*W3(6:7,i);kk=k+1;end-65- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文哈尔滨工业大学学位论文原创性声明及使用授权说明学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的学位论文《基于网络DEA的我国上市IT公司效率评价》，是本人在导师指导下，在哈尔滨工业大学攻读学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文使用授权说明本人完全了解哈尔滨工业大学关于保存、使用学位论文的规定，即：（1）已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文；（2）学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的学位论文；（3）为教学和科研目的，学校可以将学位论文作为资料在图书馆及校园网上提供目录检索与阅览服务；（4）根据相关要求，向国家图书馆报送学位论文。保密论文在解密后遵守此规定。本人保证遵守上述规定。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日-66- 哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文致谢论文工作已经接近尾声了，我在哈尔滨工业大学的学习生涯也快要结束了。回想在这所生活了7年的学校，自己的收获还是很大的。从本科时代的理学院，到现在研究生时代的管理学院，都学习到了许多，也感慨了许多。研究生的两年时间，过的是很匆忙的，研一的课程，研二的工作和论文，对于我来讲，压力还是很大的，尤其是论文方面，自己的学术水平实在是有限，还好葛老师给了我无线的宽容与帮助，对待我的每个错误与失误，葛老师都能微笑的给我指正，从来没有一句批评。有的时候觉得自己很愧对老师，自己所做出来的工作与老师期望的相差太大，却没想到老师还能如此包容我。在这里真的要对葛老师说一句：谢谢您这两年对我的关怀与培养！研究生时间虽然短暂，但还是交到了许多好朋友。房地产的葛朦和乔丹阳，同班的程文琪，还有数学系的李扬博士，都对我的论文工作提供了很大的帮助，对你们表示感谢。最后，也要感谢我的父母，是你们在我论文和工作最困难的时候，给与了我无私的鼓励与支持，是你们将我培养成了一名哈工大的研究生，你们对我的付出我无以回报，真诚的对你们说声，我爱你们。-67-