基于三階段DEA的家電行業上市公司效率評價

劉曉艷 楊靜

摘 要：家電行業的發展對我國現階段實體經濟的發展具有重要作用。在此背景下基于家電行業36家上市公司的資產負債表和利潤表的數據，計算出處于生產前沿面上的10家上市公司。為了進一步分析有效率的企業，在DEA一階段的擬合結果基礎上引用Jackknifing方法進行穩健性檢驗，構造虛擬最優決策單元計算出評價效率最高值，然后引入三階段DEA模型進行效率評價。結果表明，深康佳A、小天鵝和老板電器的效率值最高，而廈華的效率值在10家有效率的企業中為最低。

關鍵詞：數據包絡分析 Jackknifing方法 效率評價 帕累托最優

中圖分類號：F279.23 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2019）01（b）-229-04

家電行業作為我國的制造業重要組成部分，也是我國參與國際競爭的重要行業。截至2017年底，家電行業主營業收入從2013年的1.28萬億元增長到2017年的1.51萬億元，其利潤總額達到了1169億元。雖然家電行業總體發展較為良好，但是行業平均利潤率只有7%～8%；由此可見，家電行業在高速發展的同時仍然存在很多不足：創新技術能力不足，品牌競爭力不強等。因此如何提高家電企業的經營效率，實現企業的可持續發展是目前眾多學者關注的焦點。基于此本文以家電行業的上市公司為研究對象，采用DEA三階段分析方法對上市公司的經營效率進行實證分析，并為家電企業的發展提供一些參考建議。

1 文獻綜述

效率評價一直是學者關注的焦點，目前研究效率評價的方法相對較多，主要分為以SFA為主的參數評價法和以DEA為主的非參數評價法。如Helvogist[1]等人利用1968—2002年美國太平洋西北鋸木產業數據進行SFA分析并通過回歸方程發現生產率的進步是由技術進步導致的。由于SFA的應用形式具有很強的假設，而DEA在測算效率時則不需要考慮的具體形式，操作相對簡單。目前，學者從各個視角探討了各行業的效率，Tosiyuk[2]以燃煤電廠效率為研究對象，發現非放射型DEA網絡模型測度較為合理。Tosiyuk[3]基于DEA模型計算出環境保護得效率。在國內，王舒鴻等人[4]基于物流行業的數據利用DEA方法對物流行業能源效率進行了評價。部分學者還將其他模型與DEA方法相結合進行效率評價，如劉自敏等[5]基于面板三階段DEA模型分析了我國省級政府衛生投入效率的時空演變。由于近些年來也有部分學者開展了對家電行業和上市公司效率的評價。奇磊[6]運用因子分析探討了我國28家家電上市公司的經營績效水平；辛玉紅[7]等人采用DEA和Malmquist指數方法相結合對家電行業22家上市公司的經營效率進行了評價，并提出了提高經營效率的建議。這些學者在運用DEA對家電行業上市公司進行效率評價時并未考慮其評價結果的穩健性。因此，本文基于36家家電行業上市公司的財務數據，采用傳統的DEA方法進行評價，得出10家公司處于生產前沿面上，引入Jackknifing方法進行穩健性檢驗并剔除異常值對效率值的影響，然后在構建最優決策單元的基礎上，找出實際存在的最優上市公司并進行三階段DEA評價，最后通過比較各個公司與最優上市公司在綜合效率、規模效率和技術效率等方面的差距，從而探索出各自的改進空間。通過實證分析可以發現這種DEA三階段效率評價機制相比前人的研究成果更具有合理性，并對家電企業的發展提出了一些建設性的建議。

2 我國家電行業上市公司的實證分析

2.1 家電行業的DEA一階段評價

本文以家電行業上市公司為研究對象，以上市公司2017年底的資產負債表和利潤表作為研究樣本。在前人研究的基礎上，本文選取貨幣資金、流動資產合計、長期股權投資、固定資產凈額和非流動資產合計作為投入指標，選取營業收入、營業利潤、利潤總額和凈利潤作為產出指標。其具體數據如表1所示（基于篇幅僅列出部分上市公司）。

首先對表1中的數據進行評價，本文選取的指標是去除滯后因素和長期因素影響的時點指標，此外，從相對產出視角出發，投入水平相對比較容易把控，而產出水平則取決于企業的創新能力、技術發展水平等因素?；谝陨峡紤]，本文采用投入導向的規模報酬不變的CCR模型，計算公式為：

計算結果如表2所示（僅列出部分企業）。進行DEA第一階段效率評價后其結果顯示：在36家上市公司中有10家企業的效率值為1，達到帕累托最優或者弱帕累托最優，從而構成DEA效率評價的前沿面。為簡化起見，在表2中列出未達到帕累托最優的部分26家上市公司的效率得分以及投入冗余量和產出虧空量。從表2中可以看出，在無效的企業當中，可以看出家電行業中的企業實力各不相同，需要通過創新以及調整組織架構等措施來提高競爭力。

2.2 穩健性檢驗

由于存在眾多因素影響DEA結果的穩健型，尤其是異常值的存在。因此，剔除異常值能夠較為真實的反映企業經營狀況。因此本文選取引入Jack-knifi ng方法進行穩健性檢驗。Jack-knifi ng方法的原理是將一個已經處于生產前沿面的上市公司剔除，然后對剩下的上市公司進行效率評價，再將計算出的評價值與原先計算的效率評價值作比較，如果兩者相差不大，則說明該剔除的上市公司不是異常值，反之則說明該上市公司為異常值?；诖耍疚膶μ幱谏a前沿面上的10家上市公司分別進行剔除計算，這樣計算出剔除后的上市公司效率評價值，如表3所示（基于本文篇幅僅列出代表性的上市公司）。

從表3中可以看出，當剔除萬家樂后，26家企業的效率值發生了明顯變化。為了進一步說明萬家樂是異常值，本文進行了效率值得相關性分析，如表4所示。

從表4中可以發現，當去掉萬家樂時，其他企業相關性系數產生了較大的波動，均在-0.2 左右，由此可以判斷出萬家樂為異常值，應該予以剔除，然后將剩下的上市公司進行DEA的二階段評價。

2.3 家電行業的DEA二階段評價

為了進一步研究處于生產前沿面的10家上市公司的投入產出情況，本文引入一個虛擬的最優決策單元，進行DEA二階段評價?；诙嗄繕藳Q策方法的構造思想，本文選取投入最小產出最大的虛擬企業作為最優決策單元。由于上市公司減少，如果繼續選擇之間的投入產出指標，則會造成評價結果的不穩定性。因此本文在DEA二階段評價中選取流動資產合計、長期股權投資、非流動資產合計作為投入指標，選取營業收入和利潤總額為產出指標。具體計算結果如表5所示。

從表5可以看出，由于最優決策單元是理想狀態下的表現形式，因此其效率值為1。在引入最優決策單元后，其余9家效率企業也變得相對無效。從而實現9家在前沿面的上市公司的全排序。相對于其他企業來說，效率值越大的企業投入冗余和產出虧空相對較少，從而實現對這些企業優中選優的目的。其中，深康佳A的效率值在9家企業中大，達到0.00078，而廈華的效率值最低，為0.00007?？梢钥闯?，相對最優決策單元，各個企業存在著明顯的投入冗余和產出虧空，尤其老板電器、深康佳A和海信科龍產出虧空嚴重，急需提高經營效率。

2.4 DEA有效單元的三階段評價

依據企業的日常經營規律可知，現實生活中并不存在最優決策單元，如果以最優決策單元為目標對其他企業進行調整投入與產出的比例，使得達到相對的最佳效率，則變得沒有實際意義。因此基于最優決策單元，找出最優效率企業，即DEA二階段效率評價中效率值最大的企業深康佳A。其他上市企業按照深康佳A的經營模型進行改進，以使自身效率達到最佳狀態。為此，本文將二階段評價中所得到的效率值按照最大效率評價值進行標準化修正，即：

基于本文篇幅的原因，表6中只列出未達到帕累托最優的決策單元。從表6中可以看出，海信科龍、廈華、九陽股份處于弱帕累托有效的狀態。以海信科龍為例，如果該企業貨幣資金減少2.4191億元，長期股權投資減少6.8473億元，營業利潤增加6.4806億元，則將大大改善海信科龍的經營效率，達到帕累托最優的狀態。同理，廈華、九陽股份也可以按照表6中的規劃結果進行調整，使得自身達到最優狀態。

3 結語

本文以家電行業上市公司的財務報表為數據，運用三階段DEA方法對其進行經營效率的評價。通過實證分析發現，通過DEA三階段對家電上市公司效率的評價結果發現家電行業中的企業效率值層次不齊，深康佳A、小天鵝和老板電器的效率值最高，而廈華的效率值在10家有效率的企業中為最低，符合家電行業發展現狀。因此，本文結合家電行業的特點，從家電行業上市公司的微觀視角出發，提出建議。

第一，公司的發展要立足于長遠發展，不著眼于眼前發展。在DEA三階段效率評價中，雖然部分上市公司的效率值已經較高，但是與最優效率企業相比，還存在較大差距，因此公司在自身發展中要具有長遠眼光，汲取其他企業發展的優勢更好地提高自身發展。

第二，提高家電企業的資產投入運營率。實證分析結果表明，未達到效率最優的上市公司的投入冗余相對較大，一定程度上反映了家電行業投入結構不合理的這一共性。因此家電企業要加大科技投入力度，通過引進國內外先進技術，消化吸收，實現創新，形成自身核心技術；人才方面需要企業引進吸收大量優秀人才，提高企業的科技創新能力，從而提升資產投入的運營效率；同時家電企業要注意吸收國內外先進的管理模式，實現組織結構的合理化發展，從而提升管理效率。

參考文獻

[1] Helvoigt T L，Adams D M. A stochastic frontier analysis of technical progress，efficiency change and productivity growth in the Pacific Northwest sawmill industry[J]. Forest Policy and Economics，2009（11）.

[2] Toshiyuki Sueyoshi and Mika Goto.DEA environmental assessment of coal fired power plants：Methodological comparison between radial and non-radial models[J]. Enery Economics，2012，34（6）.

[3] Toshiyuki Sueyoshi and Yan Yuan.Chinas regional sustainability and diversified resource allocation：DEA environmental assessment on economic development and air pollution[J].Enery Economics，2015（49）.

[4] 王舒鴻，汝慧萍，宋馬林.基于DEA的物流行業能源效率評價——以2006年—2008年各省市物流數據為例[J].物流技術， 2010（9）.

[5] 劉自敏，張昕竹，楊丹.我國省級政府衛生投入效率的時空演變——基于面板三階段DEA模型的分析[J].中央財經大學學報，2014（6）.

[6] 奇磊.基于因子分析的家電行業上市公司經營績效評價[J].甘肅農業，2018（8）.

[7] 辛玉紅，李星星.基于DEA模型的中國家電上市公司效率實證分析[J].數學的實踐與認識，2013（3）.