商務服務業上市公司經營績效評價及影響因素分析

摘 要：文章運用DEA-Tobit模型對中國商務服務業30家主要上市公司2011-2015年期間的經營績效及其影響因素進行了分析，并結合Malmquist生產力指數對樣本期間商務服務業企業效率變化進行了動態研究。結果顯示，企業上市年限、規模水平、股權集中度和總資產周轉率是經營績效的重要影響因素。商務服務業企業在擴大規模增加規模效率的同時，也要加強對技術的創新。

關鍵詞：商務服務業；經營績效；DEA-Tobit模型

中圖分類號：F271 文獻標識碼：A 文章編號：1008-4428（2017）02-32 -04

一、引言

2015年第一產業增加值占國內生產總值的比重為9.0%，第二產業增加值比重為40.5%，第三產業增加值比重為50.5%，首次突破50%① 。由此可見，中國經濟正在由原來的工業主導型經濟向服務主導型經濟轉變。商務服務業隸屬于生產性服務業，是第三產業的重要組成部分，在國民經濟發展中承擔著十分重要的角色。在中國加入WTO以及工農業不斷產業化的大背景下，商務服務業作為服務于商貿、商務活動的產業群，在服務業結構升級中發揮著重要的作用。在《中國國民經濟和社會發展十二五規劃綱要》中強調商務服務業是我國目前發展的重點行業。商務服務業依靠自身高人力資本含量、高技術含量和高附加值的特性，促進服務業加快發展。商務服務業上市公司作為整個商務服務業的中堅力量，其經營績效在很大程度上反映出商務服務業發展狀況和發展趨勢。因此，通過對商務服務業上市公司進行經營績效研究，對于促進商務服務業快速發展，進而推動國家經濟發展具有十分重要的意義。

國內已有的文獻對商務服務業的研究不多，并且大多數現有文獻研究角度多集中在商務服務業區域發展方面。薛玉立（2008）利用波特鉆石體系模型對北京和天津商務服務業集聚現象的成因進行分析，并提出促進發展的策略。胡元木、于少明、王茜（2009）運用SWOT分析法對山東省商務服務業的發展狀況進行了系統討論，并提出了戰略性的策略來保持商務服務業健康的發展。饒小琉、鐘韻（2010）基于行業和城市的視角，從行業內部、行業之間以及城市之間三個層次對廣州商務服務業眾進行了描述和研究。曲藝、李鯤（2011）通過建立DEA模型對黑龍江省商務服務業經營績效進行全面評價，并給出針對性的政策建議。蘇夏怡（2012）針對現代商務服務業的生產模式進行了研究。翟文秀（2013）通過分析山東省商務服務業發展的總體概況和行業情況，提出了促進山東省商務服務業發展的對策建議。謝光亞、康若冰（2014）通過層次分析法對北京商務服務業的成長機制進行了探析。陳青姣、蓋玉坤（2015）以中國商務服務業上市公司為研究對象，對其績效狀況進行分析，并從內部尋找影響績效的因素并提出促進商務服務業發展的建議?？v觀以往文獻，缺乏對商務服務業整體行業經營績效進行實證研究。本文從投入和產出的角度對我國商務服務業企業的經營績效進行實證研究，并進一步探索經營績效影響因素，分析結果給出相關的建議。

二、研究方法和數據

（一）靜態績效的DEA-BCC模型

數據包絡分析（DEA）是由美國運籌學家Charnes等提出的一種非參數統計方法。DEA以線性規劃模型為工具，來判斷具有多投入和多產出的相同類型決策單元是否有效。其中BCC模型是基于規模收益可變的DEA模型。

σ為DMU的純技術績效值，λi為DMU的線性組合的系數，Sr+，Si-為松弛變量。若σ*，λ*，S+*，S-*是（1）的最優解，若σ*=1，則DMU為相對純技術有效，否則為無效。

（二）動態績效的Malmquist 生產力指數

Fare等人（1992）提出的Malmquist 生產力指數能夠從動態角度研究企業的經營績效，可表示如下：

在（2）式中，第一項指的是規模績效變化，第二項指的是純技術績效變化，第三項指的是技術水平變化。其中，M0>1，則表示績效增加；M0<1，則表示績效下降；M0=1，則表示績效不變。

（三）確定影響因素的Tobit模型

為了進一步分析企業經營績效影響因素，故采用DEA兩階段模型。即以第一階段得出的DEA績效值為因變量構建線性回歸模型。由于績效值∈[0，1]，若使用普通最小二乘法進行估計會造成結果有偏差、不一致。Greene W H（1981）研究結果得出此結論。因此在第二階段使用Tobit模型進行極大似然法估計能夠解決這一問題。Tobit回歸模型其概念最早是由美國經濟學家James Tobin（1958）提出，是屬于因變量受到限制的一種模型，如下：

其中，εi～N（0，1），β表示回歸參數向量，xi，yi*，yi 分別表示自變量向量、因變量向量和績效值向量。

（四）指標選取與數據來源

基于DEA指標的選取原則，根據商務服務業上市公司投入和產出的特點及數據的易獲取性，本文選取在職員工人數、固定資產凈額和主營業務成本為投入指標。主營業務收入和稅前利潤總額則為選取的產出指標。員工人數、固定資產凈額和主營業務成本分別代表了企業的人力、物力和財力的投入。因為選取的指標數據的量綱不同，而且稅前利潤總額可能存在負值，但DEA模型中數據不能為負值，所以利用最大最小值法對數據進行無量綱化處理。

根據“證券之星”財經網站商務服務業板塊所披露的33家上市公司目錄，考慮到商務服務業的發展現狀，選取2011-2015年的面板數據為分析樣本，剔除數據缺失的樣本，最終確定滬深上市的30家商務服務業上市公司為研究樣本。本文指標數據來源于Wind 資訊數據庫以及各家上市公司公布的年報。

三、實證結果及分析

（一）中國商務服務業上市公司經營績效評價

1. 行業整體的靜態分析

本文運用DEAP2.0軟件，選擇投入導向的BBC模型，對2011-2015年中國內地30家商務服務業上市公司經營績效進行經營績效實證分析，結果表1。

由表1中結果可知，2011-2015年商務服務業上市公司的全要素生產率平均提高了1.9%，究其原因是技術進步所做出的貢獻（年平均提高了2.8%），同時技術績效在一定程度上阻礙了提高（年平均下降0.9%）。純技術績效（年平均下降0.7%）和規模績效（年平均下降0.2%）這可以看出技術水平是商務服務業上市公司提高經營績效的關鍵因素。對于技術績效的下降，說明商務服務業上市公司管理能力不足。商務服務業企業在優化資源配置，提高管理水平方面有待加強。

由表2中結果可知，30家樣本企業中，只有分眾傳媒、印紀傳媒、飛馬國際和象嶼股份這4家企業處于有效生產前沿面，達到最佳狀態。八成以上的上市公司非DEA有效。深大通、南極電商、巴士在線、海寧皮城、省廣股份、國旅聯合、輕紡城和中國國旅這8家企業屬于弱DEA有效。其中中國國旅純技術有效，但規模效益遞減。說明公司可能過度擴大，超過公司的承受范圍，造成資源浪費。中國國旅應適當調整資產結構，減少投入成本，提高投入產出績效，以達到最佳生產狀態。其他7家企業純技術有效且規模收益遞增，表明企業擴大規模可以提高經營績效。企業應加大投資，促進產出以達到規模經濟。其余公司非DEA有效則由純技術無效和規模無效共同引發的，表明各公司應在技術和規模方面都進行改進。從平均值來看，30家企業純技術績效平均值為0.95，規?？冃骄禐?.925，而技術績效平均值僅為0.879，意味著在產出不變的條件下，我國商務服務業上市公司仍有12.1%的潛力減少投入。

2. 總體績效的動態分析

由表3中結果可知，中國商務服務業上市公司的全要素生產率以年均1.9%速度提高。這是由于2.8%的技術進步的貢獻。技術進步是促使商務服務業全要素生產率增長的主要推動力。而技術績效以年均0.9%速度減少，拖累了全要素生產率的增長，這意味著商務服務業在企業管理方面有待提高。從年度來看，各年度全要素生產率均大于1，這表明中國商務服務業上市公司生產績效是遞增的。

（二）中國商務服務業經營績效影響因素分析

為了進一步研究中國商務服務業上市公司經營績效的影響因素，本文以DEA模型所得到的技術績效值為因變量，以影響經營績效的各種因素為自變量，采用Tobit回歸模型進行分析。

1.研究假設和模型設定

假設一：商務服務業企業經營績效與上市年限正相關。本文采用上市年數取對數（LNYEAR）反映各企業在適應程度上的差異。其中，上市日期為上半年度，則視作當年發行上市；若在下半年度，則視作下一年發行上市。

假設二：商務服務業經營績效與企業規模水平正相關。本文采用企業總資產取對數（LNZC）反映企業規模的大小。

假設三：商務服務業經營績效與產權結構正相關。本文采用虛擬變量（SX），第一大股東是國有或國有法人股東為1，否則為0。

假設四：商務服務業企業經營績效與股權集中度正相關。本文采用赫芬達系數，即第一大股東持股比例的平方和（H1）來表示股權集中度。

假設五：商務服務業經營績效與總資產周轉率正相關。本文采用總資產周轉率（ZZL）來衡量企業對資產的經營管理能力。

根據以上假設，商務服務業企業經營績效（JYXL）的Tobit回歸模型構建形式如下：

JYXLit=α0+α1×LNYEARit+α2×LNZCit+α3αSXit+α4×H1it+α5×ZZLit+εit

其中，α0為常數項，α1、α2、α3、α4、α5對應為各自變量的回歸系數，i表示上市公司（i=1，2…30），t表示時期（t=1，2…5），εit為殘差項。

2.實證結果分析

本文利用Stata13.0軟件對上述方程進行Tobit模型估計，回歸結果如下表所示：

根據表中回歸結果，可以得到以下結論：

第一，商務服務業經營績效與企業上市年限呈顯著的負相關，即假設一不成立。這在一定程度上反映了上市時間長的商務服務業企業并沒有發揮理想的學習效應，反而呈現出落后僵化的局面。年齡較大的企業與年輕企業相比較而言，對復雜多變的環境適應能力較弱，導致其在觀念、思維等方面較為陳舊、競爭力較弱，所以經營績效下降。

第二，商務服務業經營績效與企業規模水平呈顯著的正相關，即假設二成立。一般而言，規模越大的商務服務業企業，就越有條件對內部業務進行專業化分工，同時能夠對企業生產結構進行優化匹配，從而企業的經營績效較高。擴大規模是實現規模經濟，提高經營績效的一個有效辦法。

第三，商務服務業經營績效與企業產權結構沒有顯著的相關關系，即假設三不成立。這表明第一大股東是國有或國有法人股東對企業經營績效的影響不太明顯 。

第四，商務服務業經營績效與企業股權集中度呈顯著的正相關，即假設四成立。結果表明，股權集中度越高，企業越能準確把握市場的變動，及時作出有效的應對決策，獲得較高的經營績效；若股權分散，則股東之間相互牽制，難以協調，決策緩慢且執行困難，容易失去市場機會，使得經營績效下降。同時根據委托代理理論，經營權和所有權分離，經理人任命取決于第一大股東。所以第一大股東持股比例越高，其治理企業的動力就越強，企業的經營績效也會越高。

第五，商務服務業經營績效與企業總資產周轉率呈顯著的正相關，即假設五成立。結果表明，總資產周轉率作為衡量企業全部資產經營質量和利用績效的重要指標，其數值越高，說明企業對資源最大化利用能力越強，資產收益水平越高，從而經營績效也得到提高。相反，若總資產周轉率低，則說明企業往往缺乏對市場的準確定位，造成資源的浪費，降低了經營績效。

四、研究結論與政策建議

本文借助DEA-Tobit模型兩階段模型對中國30家商務服務業上市公司在2011-2015年期間的經營績效及其影響因素進行了分析，并運用Malmquist生產力指數，研究了樣本期內的商務服務業上市公司經營績效的動態變化。結果表明：第一，從靜態角度來看，由于規?？冃л^低，使得樣本期內商務服務業上市公司技術績效值不高，經營績效不理想，仍有一定的改善空間；第二，從動態角度來看，商務服務業上市公司TFP增長主要依靠技術水平的變化，但純技術績效和規模績效相對較低，在一定程度上弱化了經營績效的提升；第三，從影響因素來看，公司規模、股權集中度和總資產周轉率都顯著正向影響商務服務業企業經營績效，公司上市年限顯著負向影響商務服務業企業經營績效。

基于上述研究結果，為了進一步提高中國商務服務業經營績效，加快商務服務業的發展，發揮其在國民經濟和社會發展中的積極作用，本文提出以下政策建議：

1. 著力提高商務服務業規模經濟水平。商務服務業企業要認清市場形勢，對行業現有資源進行有效整合，合理擴大經營規模，促進企業朝著產業集中化和規模經濟化方向發展。

2. 加強商務服務業管理水平。在不斷提高規模績效的過程中，商務服務業企業要注重企業的內部管理，不斷完善企業的治理模式。其中，企業應善于利用信息技術進行內部管理。

3. 重點提高商務服務業技術創新能力。商務服務業企業發展不能只是一味做大，更要重視技術創新，應培養自主創新意識，加大技術創新力度，提高企業在行業中的競爭力。

參考文獻：

[1]薛玉立.京津兩地商務服務業集聚成因與推進戰略初探一一基于波特鉆石體系模型的分析[J].經濟研究導刊，2008，（10）：18-22.

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[3]饒小琦，鐘韻.廣州商務服務業發展水平分析[J].國際經貿探索，2010，（06） ：53-60.

[4]曲藝，李鯤. 基于DEA的黑龍江省商務服務業經營績效評價實證研究[J].黑龍江對外經貿，2011，（07） ：10-11.

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[7]謝光亞，康若冰.北京商務服務業成長機制探析[J].科技管理研究，2014，（02）：183-188.

[8]陳青姣，蓋玉坤. 商務服務業上市公司績效及影響因素分析基于2009～2013年的面板數據[J].財經理論與實踐，2015，（03） ：78-83.

[9]Greene W H. On the Asymptotic Bias of the Ordinary Least Squares Estimator of the Tobit model[J] .Econometrica， 1981，（49）：505-513.

作者簡介：

李雅靜，女，安徽阜陽人，南京財經大學工商管理學院碩士研究生。