基于隨機前沿成本模型的上市物流企業成本效率比較研究

曹國++張忠

◆ 中圖分類號：F270 文獻標識碼：A

內容摘要：本文選取我國32家上市物流公司2000-2012年的面板數據，利用四種不同的隨機前沿模型對上市物流企業進行異質性環境下的成本效率進行研究。研究結果表明上市物流企業的平均成本效率的評估結果受到所選擇的模型的影響，環境因素會使無效率項隨時間變化的模型的結果出現偏差，導致企業間成本效率排名的變化。

關鍵詞：上市物流企業 異質性 成本效率 隨機前沿模型

引言

隨著世界經濟的不斷增長，“中國制造”的工業產品產量大幅增加，世界的加工與制作中心正悄然向我國轉移，這為我國物流業帶來機遇的同時也帶來了挑戰。盡管我國物流業發展速度越來越快，但生產效率低下仍是制約企業發展的主要因素之一。效率的改善和技術的進步是企業健康發展的重要保障。另外，大量國內外的專家學者認為，物流企業具有很強的規模經濟特點，一個企業的規模過小，會導致生產、服務的相對成本變高，并且一個企業是否能夠做到規模化已經成為關乎企業成敗的關鍵性因素。因此進行物流企業成本效率的研究，為企業提供有效的決策信息變得越來越迫切。成本效率不僅能幫助企業了解自己在所處行業的管理和營運水平，與前沿的差距、進步的空間、潛力和前進方向等，同時也是政府大力支持物流業發展，營造服務型、經濟型社會大環境的重要參考。匡海波運用超效率的CCR-DEA模型研究了港口上市企業2004-2005成本效率。張寶友、達慶利等在探討國內上市物流公司技術效率時發現他們總體的財務表現不佳。鄧學平等通過8家上市物流公司五年的情況，得出純技術效率和綜合效率下降的同時規模效率在上升。2009年他們又發現了物流企業生產成本是影響其生產效率的要因。目前，針對成本效率的研究方法主要有參數方法和非參數方法。然而，非參數法缺點是不假設隨機因素，而是將任何前沿偏離看作是無效率，這一結果會導致無效率的擴大。故此，本文利用不同的隨機前沿模型研究我國上市物流企業成本效率，比較分析不同隨機前沿模型中上市物流企業成本效率的變化。

研究對象與指標選取

（一）研究對象選取

上市公司在所在地區通常擁有良好的政策扶持和融資通道，集結了優秀的管理和技術人才，使用該地區較為前沿的各項生產服務技術，能夠代表該地區參與異質性的前沿研究。因此本文選擇上市物流公司數據進行研究分析。首先，在國泰安數據庫中按企業屬類、原先經營主業、經營年限和子公司數量初步劃定企業范圍；然后剔除掉主業不清晰，部分財務數據不全和企業性質有重大改變的公司。由于公路運輸類上市公司主營高速公路的建設和養護，與物流關聯度低，所以樣本中不包含此類物流公司。最終選取了32家典型物流上市公司，范圍涉及港口類、主營物流類、遠洋、內河運輸類、航空機場類。且根據企業所有的物流中心和運輸網的密集度將此32家公司劃入珠三角（包含福建地區）、長三角和環渤海范圍。

（二）財務指標選取

本文選取2000-2012年32家上市物流公司財務面板數據，來自于各自的資產負債表、利潤表和現金流量表。獲得途徑分別是：上交所，深交所，國泰安數據庫等網絡資源。并通過stata12軟件分析處理。根據收集而來的6篇采用DEA模型研究的相關文獻，統計得到本論文需要的投入產出指標。通過總結得出，學者對決策中的投入產出變量基本一致：勞動投入、固定資產以及營業成本。因此，本文選定的投入指標是：營業總收入、勞動力成本、固定資產凈值；產出指標是：主營業務成本。

模型說明

（一）面板數據的回歸誤差來源

兩個方面會導致面板數據模型的回歸誤差：綜合度量解釋變量的指標時，指標存在不隨時間變化的情況。此模型也叫做非觀測效應模型，與特定回歸對象相關。另一方面來自隨截面變化的不可觀測因素變量。若將非觀測效應視作由各個截面或個體決定的不隨時間變化的可估計變量，那么面板數據模型屬于固定效應模型；反之將其視作符合某種分布的隨機變量，則模型屬于隨機效應模型。

（二）多種參數型隨機前沿模型方法引入

本文通過采用最大似然估計模型、真實固定效應模型等分析得出樣本結果，同時比較模型中出現的結論差距，得到關于樣本的效率結論。

最大似然模型。即ML模型。基本的隨機效應模型是由Pitt和Lee于1981年提出，是非時變效率模型，只是施加了 uit與 χit相獨立的假設。

Bassete和Coelli模型。他們在最大似然估計模型基礎上提出了一種時變效率模型，模型假設：uit=g（Zi，t，T）|ui|其中 Zi為效率方程中的解釋變量，g（Zi，t，T）>0 ，其常用的一個形式是被稱為單調衰減的模型：uit=exp（-η（t-T））|Ui|，無效率項隨時間推移而改變，如果衰減因子 η=0，BC模型則退化為Pitt-Lee模型。BC模型通過引入函數g（Zi，t，T） 放松了無效率項時間不變的假設，但不隨時間變化仍具有較強的限制性，并且無論 uit如何設定，總是包含了無效率項以及不可觀測異質性。

與Pitt-Lee模型比較可發現，TRE模型通過 ωit考察不可觀測異質性，時變 uit反映無效率項，而Pitt-Lee模型（以及BC模型中），這兩者均包含在 ui之中。這一模型可以通過極大似然估計方法進行估計。

真實固定效應模型。Greene W H（2004）認為，無論用何種方法解釋，uit 都會受到跨區域異質性的影響，從而被不適當地測出非效率。他提出了一個真實固定效應模型，

（1）

半正態模式可以簡單地通過限制 μ等于0而產生，同時也允許內部的異質性的存在。還要注意，將該模型擴展至包括乘法異方差的和 vit或uit是很容易的。

一個正態的，半正態的（截斷正態或指數）包括公司的虛擬變量的隨機前沿模型。這種模型是較少使用的一種現有模型的小擴展。它使用的面板數據集比較小，因此虛擬變量系數的數量通常是可控的。Greene W H（2005）展示了如何擬合大量企業的模型，但在常見的應用中通常是幾十個企業左右。這一公式中假設無效率變量會隨時間隨機變化，也是模型中的實質性變化。“固定效應”的形式不能容納任何不隨時間變化的協變量。因此，基于KOS的理論，真實固定效應模型也可以寫成：

（2）

實證分析

（一）方程構建

在研究和解釋我國上市物流公司的營業成本效率時，營業收入、應付職工薪酬、固定資產凈值對其有重要的作用。一般而言，營業成本與收入之間存在正向關系；職工薪酬在企業初、中期與因變量呈正相關，后期呈負相關；而固定資產凈值與營業成本前期呈負相關，后期呈正相關關系。因為營業成本與業務量有關，承接的業務越多，投入成本越高，同時盈利增加。職工薪酬的高低一是受到員工數量的影響，二是受待遇標準變化的影響。由于樣本中上市公司均選自于東部沿海城市，工資水平差異有限。物流行業屬于勞動力密集型行業，企業初中期發展需要投入大量人力，應付職工薪酬指標越高表明業務量相應增加，成本提高；后期企業的勞動力投入趨于飽和，此時需要投入資本和科技要素，繼續投入勞動者資源反而造成機構臃腫，效益降低。由于物流行業需要較高的資金周轉率，前期投入是必要的，后期固定資產凈值越大，占用的流動資金反而越多，造成效益下降。

物流業運營是一個投入—產出的過程，設定上市物流公司的生產函數為三項投入：營業總收入（toi）、應付職工薪酬（ap）、固定資產凈值（nfa）。產出為營業總成本（toc）。根據對函數公式處理的一般方法，以下將本文中的隨機前沿函數寫作超越對數形式：

（3）

式中，i=1，2，3，表示第i家企業；t表示樣本時間，從2000年至2012年共13個年份； tocit為第i家企業在t期的營業總成本。toiit、apit、nfait分別為第i家企業在第t期的資本、勞動力和固定資產的投入；vit為第i家企業在第 期運營過程中的隨機誤差并服從正態分布；uit為第i家企業在第t期的生產無效率項。

（二）描述性統計

表1給出了變量的基本統計值。從中可以觀察到，各上市物流公司的營業收入值對比懸殊，收入最少的不到一億元，僅0.534億（南京港2001年），最高者到達1149.683億元（中國遠洋2008年），差值2000多倍，平均收入64億，標準差達143，尚可接受。具體從企業營業收入的數據來看，32家上市物流公司中有5家公司13年間平均總收入超百億，前五名的企業分別是中國遠洋、中海集運、大秦鐵路、上港集團、中儲股份，合計占樣本平均總收入的69.2%，營業收入過于集中。年平均營業收入后五位企業分別是中國中期、南京港、亞通股份、鹽田港、廈門空港。

在解釋變量中，各企業投入成本的差異也較大，最小值僅0.257億元，最大為928億元。其中營業成本前五位仍然是中國遠洋、中海集運、大秦鐵路、上港集團、中儲股份五家公司，和各自營業總收入呈正向關系。各公司平均固定資產凈值在63億左右，且最高者與最低者比值在1000倍上下，實力差距明顯。

（三）估計結果分析

1.模型解釋變量相關關系顯著性分析。表2分別為四種模型分別得出的成本效率影響因素回歸分析表：

第一，營業總收入（Toi）的z值在ML、BC88、BC95、TFE四個模型中分別為12.35、12.53、23.11、20.62，說明兩參數之間相關性非常顯著。且系數一致為正，所以企業的營業收入同營業總成本呈正相關，即營業收入越高，營業成本越高。營業總收入的二次項中，參數lntoi1的z值分別為4.77、4.93、2.5、3.03。即營業總成本對企業成本無效率呈現顯著性影響，在營業總收入增加的幅度不變的情況下，企業的營業成本隨著營業收入的增加而增加的幅度越來越大。

第二，固定資產凈值（Nfa）的z值在ML、BC88、BC95、TFE四個模型中分別為2.53、2.59、-0.67、1.60，前兩個模型中，兩參數之間相關性顯著；第三個模型顯示兩參數相關性不顯著，且系數為負，原因可能在于，一是模型三中指標設定隨時間的變化而變化；二是特異性誤差的分布不同。第一二四個模型皆顯示z值為正，即企業成本與固定資產正相關；固定資產越大，企業成本越高，成本效率越低。

第三，人工成本（Ap）的z值在ML、BC88、BC95、TFE四個模型中分別為-0.09、-0.13、-1.3、-1.36，四個模型中兩參數關系不顯著，且系數都為負。因此企業成本可能與人工成本負相關，即人工成本越高而企業成本越低，成本效率越高，回歸關系不明顯。人工成本的二次項中，參數lnap1的z值分別為0.31、0.31、0.91、1.55。即人工成本對企業成本無效率不具有顯著性影響。

第四，由ta的z值在四個模型中依次為-4.40、-4.60、-0.68、-3.85，即依照四個模型中的z值結果得出，營業收入與固定資產的復合效果與成本之間顯著負相關。也就是說，收入和固定資產同時增加或減少，成本必定同時減少或增加；收入或固定資產一個增加一個減少，只要兩者之積增加，則成本減少。

第五，由tp的z值在四個模型中依次為-2.69、-2.80、-2.19、-0.99，即依照四個模型中的z值結果得出，營業收入與人工成本的復合效果與成本之間顯著負相關。也就是說，收入和人工成本同時增加或減少，成本必定同時減少或增加；收入或人工成本一個增加一個減少，只要兩者之積增加，則成本減少。

第六，由np的z值在四個模型中依次為2.60、2.73、1.91、0.69，即除去第三、四個模型外，其余模型均顯示，固定資產與人工成本的復合效果與成本之間顯著正相關。也就是說，固定資產和人工成本同時增加或減少，成本必定同時增加或減少；固定資產或人工成本一個增加一個減少，只要兩者之積增加，則成本增加。

第七，由t的z值分別通過四種模型統計，依次為0.25、0.30、-1.42、-1.32，前兩個模型均顯示出時間變動與成本呈現出正相關，后兩個模型均顯示時間變動與成本呈負相關，但均不顯著。表明在2000-2012年的13年間，成本效率隨時間變化呈現了不顯著的波動性變化。可能原因是這些年物流行業經歷了改革，而受到政策延續和效果滯后的影響，尚未呈現出一定的政策實行效果。而且，上市企業在成本效率方面提升不大。

2.模型成本效率值比較。表3為四個模型的無效率評估值。不同模型導致的成本效率值并不相似。其中指標不隨時間變化的模型一、二有較接近的結果，無效率均值分別在26%和25%，無效率的最低值分別為2.87%和2.5%，最高值分別為59.7%和58.5%。說明樣本中有的上市公司成本效率表現良好，有的企業成本利用率不高，甚至無效率的浪費多達一半。指標隨時間變化的模型三和模型一、二的無效率值也相近，呈現出較高的成本利用率情況。模型四與模型一、二、三呈現的結果總體而言，平均成本效益差異顯著。這說明模型四中可能捕捉到了異質性，但在當前復雜的物流業環境中，我們不能充分掌握各種環境變量。而且TFE模型中如果一些無效率的部分不隨時間變化，模型的結果會出現成本效率偏差。總體而言我國東部上市物流公司的無效率值在10.4%和26.3%之間，成本效率比較顯著，但是還存在10.4%-26.3%的削減潛力。

研究結論

本論文使用了四種不同的隨機前沿模型，針對我國東部32家上市物流公司2000-2012年的面板數據進行異質性環境下的成本效率研究。研究結果表明我國上市物流企業平均成本效率的評估結果受到所選擇的模型的影響，環境因素會使無效率項隨時間變化的模型的結果出現偏差，導致了企業間成本效率排名的變化。而樣本中物流上市公司其成本效率與營業總收入呈負相關關系，營業收入增加會使成本效率變低；而固定資產凈值和成本效率的負向相關關系顯著，說明樣本中上市物流公司的固定資產規模已經足夠，如果未來繼續擴大，可能會造成成本的無效率，而且隨著固定資產的增加而成本效率降低的速度變快。人工費用同成本效率之間呈正相關關系，雖然關系并不顯著，但繼續投入應付職工薪酬有利于節約成本。企業勞動力投入趨于飽和，需要通過提高人員服務質量以及投入資本和科技要素等手段來提高成本效率。同時，模型一、二顯示樣本中上市物流公司平均無效率值評估有較接近的結果，成本效率在74%和89%之間，成本效率比較顯著，但是還存在10.4%-26.3%的削減潛力。但不可以忽視的情況是，成本效率高低差距較大，部分上市物流公司應當引起對成本效率的注意。環渤海、長三角、珠三角的成本效率可能存在依次遞減的情況，與張毅的研究相符，而人才和科研基礎、外向型經濟依賴程度，土地、薪酬水平、能源價格、法律法規、基礎條件等都是可能導致該結果的影響因素。

參考文獻：

1.匡海波.基于超效率CCR-DEA的上市公司成本效率評價研究[J].中國管理科學，2007（3）

2.張寶友，達慶利，黃祖慶.中國上市物流公司動態績效評價及對策[J].系統工程，2008（4）

3.鄧學平，王旭，Ada Suk Fung Ng.我國物流企業全要素生產效率分析[J].系統工程. 2008（6）

4.李琳.我國上市物流公司物流金融DEA效率實證分析[J]生產力研究，2011，7

5.周霞.我國上市物流公司的技術效率實證研究[J].技術經濟與管理研究，2013，6

6.張毅.中國上市物流公司成本效率研究[D].南京航空航天大學，2011

7.Carlos Pestana Barros.Decomposing growth in portuguese seaports：a frontier Cost approach maritime[J].Economics & Logistics，2005（7）

8.Pitt M， Lee L. The measurement and sources of technical inefficiency in Indonesian weaving industry. J Dev Econ 1981（9）

9.Battese G E， Coelli T J. Prediction of firm-level technical efficiencies with a generalized frontier production functions and panel data. Journal of Econometrics， 1988（38）

10.Battese G E，Coelli T J. A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data. Empirical Economics，1995（20）