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时间:2018-05-01
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1、基于DEA的我国零售业上市公司经营绩效评价随着我国经济的快速发展,零售业在我国经济发展过程中发挥着巨大的作用。近些年来,大型零售企业在我国得到了飞速发展,这对于优化购物环境、方便消费者、满足消费者不断增加的需求等方面起到了重要的作用。自我国加入U与有效生产前沿面的距离状况,确定各DMU是否为DEA有效。 设有n个DMUj(1≤j≤n),它们具有m个投入指标和n个产出指标,DMUj的输入、输出向量分别为: xj=(x1j,x2j,…,xmj)T>0,j=1,…n yj=(y1j,y2j,…,ysj)T>
2、0,j=1,…n 其输入、输出权重分别为: u=(u1,u2,…,us)T v=(v1,v2,…,vm)T DEA模型中每一个决策单元DMUj都有相应的效率评价指数来评价DMUj的相对有效性,其计算公式如下: hj=■=■,j=1,2,k,……,n hj为相对效率效率指数,其中u和v这两个权重向量是待定的,且有u>0,v>0,对于每一个DMUj,也就是求解如下问题: maxhj=■s.t.■?燮1,j=1,2,k,……,nu?叟0,v?叟0 设此模型的最优解为:θ,s+,s-则有: (1)
3、θ=1,且s+=0,s-=0,则决策单元j为DEA有效,决策单元的经济活动同时为技术有效和规模有效; (2)θ=1,但至少某个输入或者输出大于0,则决策单元j为弱DEA有效,决策单元的经济活动不是同时为技术效率最佳和规模最佳; (3)θ<1,决策单元j不是DEA有效,经济活动既不是技术效率最佳,也不是规模最佳(其中s+为松弛变量,s-为剩余变量)。 (二)VRS(BC2)模型CRS模型仅对规模报酬不变的情况适用。但现实中不平等竞争、财政约束等情况会使得DMU处于规模报酬递增或递减的状况。1984年Ba
4、nker,Charnes和Cooper提出了BC2模型,该模型是对DEA分析的扩展,并且考虑了规模收益可变的情况。该模型对C2R模型增加了对权重?姿j的凸性约束,可将其转化为VRS模型: minσ ■Xj?姿j?燮?滓Xj0■Yj?姿j?燮Yj0■?姿j=1?姿j?叟0,j=1,2,…,n 用VRS模型求解所得到的σ值即为纯技术效率值,它剔除了DMU自身模型对技术效率的影响。假设此模型的最优解为:σ,s+,s-则有: (1)σ=1,且s+=0,s-=0,则决策单元j为DEA有效; (2)σ=1,但
5、至少某个输入或者输出大于0,则决策单元j为弱DEA有效; (3)σ<1,决策单元j不是DEA有效。(其中s+为松弛变量,s-为剩余变量) 另有DMU的纯规模效率值S可以通过技术效率值θ和纯技术效率值σ求得,即S=■。 二、基于DEA的零售业上市公司绩效的实证分析 (一)决策单元(DMU)的选取DEA的一个基本功能就是“评价”同类样本间的“相对有效性”,特别是多个同类样本间的评价,因此要选取具有同质性的DMU。本文以在我国深交所、上交所上市的零售业公司作为样本,从中随机选取30家零售业上市公司作为本文
6、的决策单元来进行实证分析。 (二)评价指标体系的构建及数据采集DEA具有多投入、多产出指标综合评价的优越性,因此首先要求指标的选取满足评价的要求,能有效地反映出决策单元的经营绩效,其次考虑DEA模型的基本原理和对数据的要求,最后考虑数据口径的统一性、可比性以及数据的可获得性。基于以上考虑,本文选用资产总额、主营业务成本和员工薪酬作为投入指标,选用主营业务收入、净利润和每股收益作为产出指标。本文样本的原始数据于新浪财经X,由于篇幅所限,在此不予列出。 (三)数据计算与结果分析将样本的原始数据代入模型,选取
7、产出导向的VRS,运用DEAP2.1软件来进行求解,其结果如表1所示。 (1)效率分析。从表1可以看出,从选取的30家上市零售企业只有小商品城、豫园商城、重庆百货、益民商业、武汉中百、华联股份、广州友谊、广百股份、人人乐、天虹商场共10家企业的综合效率为1,且纯技术效率和规模效率分别均为1,这说明这些企业属于DEA有效,占整个行业的33.33%。说明说明企业在现阶段的技术水平上,生产效率已达到最大既充分利用的水平。也就是说,这些企业的经营管理水平很好,充分合理的利用了公司现有资源,在投入上比较合理,在资产
8、规模上有优势,在管理技术上比较先进。 然而其余的公司并没有达到DEA有效,占整个行业的66.67%。这表明这些企业存在着资源利用不充分的现象,并且大多数企业还有待提高。这些企业可以在现有基础上增加产出或者在现有产出基础上减少投入,以提高企业的综合效率。 (2)规模效益分析。表1给出了各个决策单元(DMU)规模报酬的状态。处于规模报酬不变的企业有11家,分别是:小商品城、豫园商城、重庆百货、益民商业、武汉中百、
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