经营效率评价体系

经营效率评价体系（共10篇）

经营效率评价体系 篇1

效率是企业改革与发展的核心, 是市场竞争力的集中体现。构建科学的效率评价指标体系, 其目的在于:保证盈利能力, 以满足股东的投资回报和再投资的需要;及时发现问题;使公司的有限资源得到合理配置;实施企业战略, 保证企业持续健康发展。

近年来, 辽宁省上市公司数目不断增加, 上市公司在不断发展的同时, 也暴露出一些问题, 如市场表现欠佳, 经营业绩出现两极分化并呈加剧趋势等。因此, 如何构建科学的辽宁省上市公司经营效率评价体系, 为上市公司经营决策提供依据, 具有十分重要的理论价值和现实意义。

一、基于因子分析法的辽宁省上市公司经营效率评价体系

(一) 辽宁省上市公司效率研究现状

国内学者对辽宁省上市公司效率研究较少。其中, 李永久、戴鸿丽 (2006) 运用上市公司公开信息资料, 选用反映公司经营水平的每股收益和每股净资产收益率两个财务指标, 对辽宁省上市公司的经营状况与经营业绩进行了分析。沈艳丽、张雪梅 (2009) 选取2005-2008年辽宁省上市公司具有代表性的财务指标, 从盈利能力、偿债能力、发展能力和运营能力四个方面出发, 对辽宁省上市公司经营业绩进行了评析。王晓华、戴蓬军 (2009) 运用统计学中的因子分析方法, 从偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力四个方面, 选取了14个财务指标对45家辽宁上市公司的绩效进行了评价。

上述文献述评表明, 无论是效率评价方法、评价指标体系, 还是DEA的应用研究, 都开始逐步走向成熟, 在很大程度上为辽宁省上市公司经营效率的评价提供了理论指导和支持, 但是也存在一些问题, 具体表现在:首先, 现有研究中将企业经营绩效和经营效率相混淆, 没有给企业经营效率明确的含义。其次, 现有对辽宁省上市公司经营效率的研究中, 李永久、戴鸿丽 (2006) 和沈艳丽、张雪梅 (2009) 的研究只是简单地选取了财务指标进行分析, 属于财务指标评价方法;王晓华、戴蓬军 (2009) 虽然运用了统计方法, 但是由于方法本身存在的缺陷, 评价结果有失全面性和科学性。

鉴于目前对辽宁省上市公司经营效率做系统、全面地评价和分析的研究匮乏, 本文在借鉴、分析国内外效率理论研究与实证研究的基础上, 将因子分析方法和数据包络分析方法相结合, 对辽宁省上市公司经营效率作全面评价和系统分析。

(二) 样本与评价指标选择

1. 样本选择。

本文选取深沪两市包含工业、商业、房地产业、公用事业及综合业在内的五大行业, 共42家辽宁省上市公司作为本次研究的对象。从地理位置上看, 42家上市公司中, 16家上市公司位于大连市, 占样本总数的38.1%, 15家上市公司位于沈阳市, 占样本总数的35.7%, 其他城市共有11家, 其中, 锦州3家, 营口、丹东、葫芦岛、盘锦、本溪、抚顺、朝阳、鞍山各1家。

2. 评价指标选择。

基于可行性、科学性、规范性、全面性、客观性的原则, 本文初步选择了能够全面代表辽宁省上市公司经营投入的6个财务指标———营业成本、销售费用、管理费用、总资产、净资产、固定资产;以及全面代表经营产出的16个财务指标———营业收入、营业利润、净利润、主营业务利润率、流动比率、速动比率、净资产收益率、总资产收益率、营业收入增长率、固定资产增长率、主营利润增长率、净资产增长率、净利润增长率、总资产增长率、总资产周转率、每股收益。

(三) 基于因子分析的指标体系构建

根据因子分析原理, 为确认数据是否适用因子分析, 本文对选取的原始指标数据进行相关性检验。为确保准确度, 分别采用KMO检验与Barlett球度检验两种方法, 来验证所取数据是否适合做因子分析。经过检验发现, 检验变量间偏相关性的KMO检验量, 数值为0.720, 说明数据比较适合进行因子分析。第二行是球度假设检验的结果, 近似值为1754.310, 自由度为36, 检验的显著性概率为0, 即拒绝原假设, 认为相关系数阵不能看成是单位矩阵, 22个变量之间并非独立, 是有相关关系的, 故此数据适合并需要进行因子分析。

1. 公因子的确定。

主成分分析法的目的是从原始的多个变量取若干线性组合, 使得尽可能多地保留原始变量中的信息。表1是变量共同度表, 经过分析最终从22个指标变量中提取出四类主要因子, 用它们来代替原有指标变量所含的信息。从第三列数据可见, 22个变量的因子共同度都在60%以上, 说明提取的公因子很好地概括了辽宁省上市公司经营状况。

从表2中可以看出, 前4个公共因子的累计方差贡献率已经达到了76.112%, 说明这4个公共因子包括了22个原始变量的总信息量的绝大多数, 因此用这4个因子来评价辽宁省上市公司经营效率是完全可行的。

2. 公因子命名及计算。

本文采用Varimax旋转法来确定公因子的命名。从Varimax法旋转后的结果可以看出:第一公共因子在营业成本 (X1) 、总资产 (X2) 、净资产 (X3) 上有高载荷, 而以上指标从不同的侧面反映了上市公司经营投入水平, 称为投入因子, 投入因子起着负向作用, 指标值越小越好, 越有利于效率的提高;第二公共因子在主营业务利润率 (Y1) 、净资产收益率 (Y2) 、总资产收益率 (Y3) 上有高载荷, 而主营业务利润率、净资产收益率、总资产收益率反映的是上市公司盈利能力, 称为盈利能力因子;第三公共因子在流动比率 (Y4) 、速动比率 (Y5) 上有高载荷, 称为偿债能力因子;第四公共因子在主营利润增长率 (Y6) 、净资产增长率 (Y7) 、净利润增长率 (Y8) 上有高载荷, 称为发展能力因子。盈利能力因子、偿债能力因子和发展能力因子共同作为产出指标, 是对经营效率起正向作用的指标, 指标值越大, 投入产出效率越高。

最后, 将公因子表示为原始变量的线性组合, 以便进行下一步分析。

投入因子=0.41397 (X1+X2+X3)

盈利能力因子=0.16452 (Y1+Y2+Y3)

偿债能力因子=0.10305 (Y4+Y5)

发展能力因子=0.07958 (Y6+Y7+Y8)

二、基于DEA模型的辽宁省上市公司经营效率评价

为了消除指标负值和不同公司同一指标数据差距过大对计算结果的影响, 本文对原始数据进行了标准化处理。DEA评价的结果希望输入越少越好、输出越大越好, 因此将数据标准化到[0.1, 1]的范围内。

标准化处理方法具体如下:

设max Zjg=ag (1≤j≤n, ag为第j项指标的最大值)

max Zjg=bg (1≤j≤n, bg为第j项指标的最大值)

(一) 横向分析

本文运用CCR-I模型和BBC-I模型, 通过EMS软件对标准化后的截面数据进行分析, 得到了42家辽宁省上市公司经营效率的分布情况 (详见表3) 。根据计算结果, 本文将经营效率、技术效率和规模效率分为4个区间, 即将θ值划分为4个区间:θ=1, 0.800≤θ<1, 0.600≤θ≤0.800, θ<0.600。

从表中可以发现, 决策单元经营相对有效的上市公司比较少, 只有3家:莱茵置业、东北制药、大杨创世, 占总数的7.11%, 说明只有这三家上市公司位于效率前沿面上。其他上市公司的经营有效性都小于1, 为相对无效。经营效率值越小, 说明投入产出的效率越低。其中, 效率值低于0.600的公司共有15家, 占总数的35.72%, 大于0.600小于1的上市公司共有24家, 占总数的57.17%, 说明大部分上市公司的经营效率处于中间水平。

技术效率方面, 莱茵置业、东北制药、大杨创世三家在CCR模型下为DEA有效的公司都为纯技术有效。此外, 大连圣亚、百科集团、红阳能源三家公司纯技术效率值也为1, 为纯技术有效。说明从技术角度看, 这6家公司达到了经营技术有效, 企业技术水平发挥得较好, 技术对企业经营效率的贡献较大, 在经营过程中投入的资源得到了充分利用, 各项投入也达到了最佳组合, 取得了最大的产出。从效率值分布情况来看, 纯技术有效的公司占样本总数的14.29%, 大部分公司集中在大于等于0.800小于1这个区间, 共有17家, 占总数的40.48%。42家上市公司技术效率的平均值为76.62%, 比平均经营效率67.2%高出了9.42%, 说明辽宁省上市公司在目前经营技术上的经营效率还是比较高的。

规模效率方面, 2004-2008年辽宁上市公司中规模有效的公司有4家, 即红阳能源、大连圣亚、大杨创世、鞍钢股份, 占样本总数的9.52%, 说明这4家公司达到了最佳的规模效率, 实现了规模经济性的生产状态。其余38家上市公司规模效率均小于1, 说明没有很好利用现有生产条件, 而且选择了错误的规模进行生产。规模效率大于等于0.800小于0.900的上市公司共有25家, 占样本总数的59.52%。42家上市公司规模效率的平均值为87.68%, 说明辽宁上市公司整体基本接近规模有效。辽宁上市公司的总经营效率平均值67.2%远低于规模效率平均值87.68%, 说明对于企业管理者来讲, 没有必要过分地追求企业规模扩张, 或者通过规模扩张来获取并不相称的经济效益增长。

进一步深入分析发现, 辽宁省上市公司纯技术效率和规模效率大于0.8的样本数分别为23和37家, 纯技术效率的平均值为76.62%, 而规模效率的平均值为87.68%。可以判断纯技术效率提高对于辽宁省上市公司经营效率的整体提高有较大影响。

(二) 纵向分析

1. 辽宁省上市公司整体经营效率发展趋势。

图1直观地表现出辽宁省上市公司2004-2008年经营效率变化的走势。不难发现, 辽宁省上市公司经营效率整体上升趋势明显。2004年平均经营效率为61%, 2008年上升到72%。其中, 2006年和2007年上升幅度最大, 这与近年来我国资本市场股权有关。2006年上市公司全年分红约850亿元, 投资回报能力提升。2006年沪深两市日均成交382亿元, A股筹资2432亿元, 两项指标均创历史最高水平。2007年的股市形势大好, 几乎所有的纪录都被改写, 上市公司经营效率也上升到73%。2008年受金融危机影响上市公司经营效率下降到72%。从中可以看出, 辽宁省上市公司的经营效率和整个股票市场行情基本相符, 也验证了本文评价结果的可靠性。

2. 辽宁省上市公司行业经营效率发展趋势。

从图2中可以看出, 就整体趋势来说, 五个行业的经营效率都是呈上升趋势的。其中, 综合业的上升幅度最大, 由2004年的70%, 达到了2008年的90%;公用事业的经营效率上升幅度最小, 上升了5%。可见, 辽宁省各行业发展态势良好。

就曲线的位置而言, 2004年和2008年房地产行业的经营效率都是最高的, 2004年80%, 2008年95%;工业行业的经营效率都是最低的, 2004年50%, 2008年62%。这种现象是由行业性质造成的。

三、结论

首先, 运用因子分析方法构建了辽宁省上市公司经营效率指标评价体系, 分析发现:投入因子在营业成本 (X1) 、总资产 (X2) 、净资产 (X3) 上有高载荷;盈利能力因子在主营业务利润率 (Y1) 、净资产收益率 (Y2) 、总资产收益率 (Y3) 上有高载荷;偿债能力因子在流动比率 (Y4) 、速动比率 (Y5) 上有高载荷;发展能力因子在主营利润增长率 (Y6) 、净资产增长率 (Y7) 、净利润增长率 (Y8) 上有高载荷。

其次, 从纵、横两个视角对辽宁省上市公司经营效率进行评价, 结果表明, 辽宁省上市公司整体经营效率不高, 经营效率值两级分化严重。此外, 辽宁省各行业之间的经营效率差异也很大。然后, 结合前述分析结果, 再利用BBC模型, 计算出辽宁省上市公司经营的技术效率和规模效率。结果显示, 2004-2008年辽宁上市公司平均技术效率和规模效率均高于总体经营效率, 说明辽宁上市公司总体效率的进一步提高, 主要依靠于公司各项投入的充分利用和资源的优化组合, 对于企业管理者而言, 没有必要过分地追求企业的规模扩张, 或者通过规模扩张来获取并不相称的经济效益增长。且平均规模效率高于平均纯技术效率, 说明了技术效率的提高对于辽宁省上市公司经营效率的整体提高有较大影响。

最后, 为弥补单纯横向评价的缺陷, 与横向评价共同构造出双维的评价体系, 按行业对2004-2008年辽宁各行业上市公司的经营效率进行了评价, 结果发现:首先, 辽宁省上市公司经营效率整体趋势明显, 呈上升状态;其次, 五年中综合业的经营效率上升幅度最大, 上升了10%, 公用事业的经营效率上升幅度最小, 上升了5%;再次, 作为辽宁省支柱产业的工业行业经营效率值不高, 是所有行业中经营效率最低的。

上述结论, 可对辽宁省上市公司本身的改进和政府经济发展战略提供重要的决策参考。

摘要：论文从辽宁省上市公司经营现状出发, 依据效率理论、评价理论, 结合国家战略发展规划纲要, 采用因子分析方法构建经营效率评价体系, 运用DEA方法中的CCR-I和BBC-I模型, 从纵、横两个角度对辽宁省42家上市公司2004——2008年经营效率进行了科学评价。研究发现, 辽宁省上市公司经营效率两极分化严重, 上市公司发展不均衡。依据分析结果, 提出工业行业上市公司如何提高经营效率的DEA的改进方向, 以期为辽宁省调整产业结构, 加快上市公司的发展提供决策依据。

关键词：辽宁省上市公司,经营效率,经营效率评价体系,DEA

农村电网运行效率评价体系研究 篇2

关键词：农村电网；运行效率；评价体系；耗电量；通电情况；供电设备 文献标识码：A

中图分类号：TM732 文章编号：1009-2374（2015）19-0012-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.19.005

1 我国农村电网发展现状

第一，政策力度的加大，特别是“两改一同价”与“十五”建设规划实施。“两改一同价”政策的提出可以改善电价过高等问题，改善农村用电环境，带动用电产业的发展，促进农村区域经济发展。从该政策的使用以来，各级政府对农村地区电网建设投入也有了明显的增加，不仅可以推动其经济发展，还可以促进电气化事业改革，扩大内需，推动经济更好更快地发展，促使产业结构调整。

第二，农村地区的电网管理水平在新时代背景下有了明显的提升，并且自动化技术、计算机技术以及各种网络技术也广泛地应用到各项产业中。通信技术与自动化技术的发展调动了配网自动化技术的完善与普及。“十五”期末，农电系统613个县级调度自动化系统已经建设完成，其中通过实用化验收的县级调度自动化系统达538个；完成配网自动化系统建设26个；完成调配合一自动化系统建设25个。

2 农村电网运行效率评价的指标体系

2.1 电网运行效率概述

电网运行效率会受到许多方面因素的影响，并且在对电网运行效率进行分析时，也需要综合各种情况，给出最终评价结果，这一结果需要有量化数据对其进行支撑，才能保证精确性。想要从多方面来完善反馈情况，就必须从主题开始分析需要的资料，明确测评目标以及分析目标，根据所有对象的情况来拟定科学化的统计数据，保证指标体系设计的科学性。

2.2 农村电网

2.2.1 农村电网特性。农村的供电系统是由电力网以及一些供电电源共同组成的，并且农村地区的供电情况比较特殊，用户分散，输电线的连接距离比较远，而且各个用户的整体用电量比较少，特别容易受季节的影响，发电和输电成本均高于城市，电压质量也很难得以保证。农村电网的这些特殊性其实也容易使得农电企业在当地垄断经营。

2.2.2 农村电网经营效率分析。我国农村电网发展从1998年进行大规模的电网建设和改造后，就基本告别了农村电力设施的简陋落后的面貌，自从进入21世纪以后，我国农村的电网经营发生着日新月异的变化，国家不断出台政策措施促进农村电网的改造升级，新建和改造变电站、高低压线路和配变器，成功地解决了许多县级及其以下的电网运营问题和县级电网和主电网的联接问题，农村电网供电可以得到有效的保障，其综合的电压合格率也大幅度提高，提高了农村的生活质量，同时也为农村的经济社会发展提供强有力的后盾保障，有力地促进农村经济与社会的发展，促进农村电网发展迈向了新的台阶。

2.3 农村电网运行效率评价现状

电网运行的常规分析方向是对各种运行状况进行综合性评价，这一评价需要建立在大量数据的基础上。电网运行涉及到的方向比较广泛，专业性极强，电网运行效率分析是最大的难点，电网在这方面的工作总体欠缺，当前并没有研制出科学可行的评价系统以及相应的评价方法可以对农村电网进行有效的准确的评析。

2.3.1 传统上缺乏相关的实践经验。由于我国农村长期处于供电的不稳定以及用电短缺状态，所以电力企业向来都是将主要的发展方向定义在提升供电量以及电能的供应上，而忽视了运行效率，再加上我国的电网受传统因素和现实垄断经营的特殊性，其运行效率的分析也具有一定的特殊性，目前，我国研究机构并未推出一套关于农村电网运行效率的衡量方法和标准。

2.3.2 农村电网运行在实际使用过程中没有可行的统计支撑，缺少系统性。从当前农村电网日常统计工作的开展情况来看，主要体现为服务于国民经济的分析和立足于能力建设成果上的分析，其中都带有一定的局限性，所以需要改变传统的统计方式，为其添加更适合使用的内容，提升分析能力。另外，电力统计分析当前与许多部门都相关，而这些部门并没有出现明确的分工或者协作，更没有可以共享的数据库，而国家统计局出台的各项措施由于其特有的宏观性，缺乏明细化。

2.3.3 评价中缺乏相对完善的指标体系。首先是其指标设计中的不全，是总量指标多、分项指标少，不能反映分析的实际情况，不能提供全面的、完整的客观评判基础；其次，农村经济指标明显缺乏，目前农村电网统计仍受传统影响，仅仅停留在为国民经济提供分析依据，而没有真实反映农村电网的具体情况，呈现出技术指标多、经济指标少的特点。综合上述，建立一套多角度、立体化的评价指标体系，对农村电网属性、投资融资和运行效率进行详细分析变得尤为重要。

3 农村电网运行效率评价体系研究

3.1 评价体系的设计

建立完善的农村电网运行效率评价体系需要从总体上把握以下三点：其一，要遵循目的性原则，其评价的结果能够在满足电网企业绩效考核的需要，同时又能够为农村电网企业规划管理提供借鉴意义；其二，要具有较强的可操作性，只有明确指标的类别以及指标的实际数量，才能将体系制定得最适合地区发展，减少因为体系过大或者是层次过多导致影响人们日常生活，要把握重点；其三，要有科学性的原则，指标体系一定要建立在科学基础上，在指标设置中，以客观指标为主、主观指标为辅，构成一个相对完整的评价指标体系。

3.2 农村电网运行效率综合评价建议

从目前我国农村电网的运行情况来看，电网运行效率的综合评价水平将直接影响农村电网系统的正常运行，因而本文建议在此前的基础上，还需要从下述方面进行完善：

3.2.1 农村电网运行效率的评价应用范围应该进一步的深化。可以综合不同地域、不同发展状况的县级及其以下城市，实施分类评价分析，使得评价结果更加的准确、实用。

3.2.2 评价指标体系还有待进一步的完善和整合。要建立综合反映农村电网运行实况的评价体系，需要综合多种学科的理论研究，需要电力、经济等有关专业知识的相互结合，还有相关政府部门和电力部门的沟通配合，这样才能促使农村电网运行效率评价体系的逐步完善，提升人们的生活质量，促进区域经济发展。

参考文献

[1] 吴茂俊，张伟，杨秀芬.农村电网改造的经济效益分析[J].武汉电力职业技术学院学报，2010，（2）.

[2] 张晓红.浅析电网运行中的薄弱环节及其预防措施

[J].科技情报开发与经济，2011，（3）.

[3] 于占军.浅论农电电网调度自动化系统建设[J].赤峰学院学报（自然科学版），2006，（2）.

作者简介：李志峰，男，河南襄城人，供职于国网河南襄城县供电公司，研究方向：电网调度。

经营效率评价体系 篇3

一、国有资产经营公司的定位

国有资产经营公司作为企业的一种类型, 拥有着企业所具有的特质, 同时, 作为一种特殊产物, 其也拥有着特殊性。因此, 对国有资产经营公司的定位需要从以下几个方面出发。首先, 国有资产经营公司是一个公司, 它的存在同样要遵循相关法律, 履行相关义务, 并且以不断实现盈利、壮大自身力量为目的。其次, 国有资产经营公司是一个政策性的工具, 其出现是国家相关部门为了调节国家经济和实现国家相关目的而设立的, 其存在具有很大的社会性。因此, 国有资产经营公司既具有一般公司的属性同时也具有自己特殊属性。

二、评价国有资产经营公司经营效率的相关指标

国有资产经营公司作为我国社会主义市场经济的一个重要组成部分, 在我国的经济建设中发挥着重要的作用, 其经营效率的好坏受到各方面的密切关注。因此, 对国有资产经营公司经营效率的评价研究具有非常重大的意义, 如何正确的评价研究国有资产的经营效率也是一个非常重要的问题。笔者认为, 正确评价国有资产经营公司经营效率需从如下几个方面着手。

1. 国有资产经营公司经济效率

国有资产经营公司经营效率经济方面主要表现在生产能力、盈利能力、偿债能力、资产管理能力、市场影响力、发展能力和贡献能力七个方面。

生产能力反映了企业所拥有的加工能力, 它可以反映企业的生产规模。生产能力强有利于企业获取经济效益。盈利能力是指企业获取利润的能力, 盈利能力大小反映了企业经营是否合理。偿债能力体现了企业能否健康发展以及企业的经营能力, 影响着企业的长远发展。资产管理能力体现着企业运用资产赚取利润的能力。市场影响力是一个公司在这个市场上所拥有的口碑, 其在消费者心中的形象, 市场影响力对于公司的长期盈利具有重要的作用。发展能力是企业发展的潜在能力, 对企业经营效率具有重大影响。贡献能力体现了企业在一定时期创造的价值, 同时也是企业实力的一种反映, 企业贡献能力越高, 国有资产经营公司经营效率就越好。

只有准确的把握了以上几点, 才能够对国有资产经营公司经营效率做出一个正确的评价。

2. 国有资产经营公司社会效率

国有资产经营公司经营的社会效率主要表现在创新能力、劳资关系和谐程度、政策负担状况和外部性四个方面。

创新能力体现了企业的创新, 在一定程度上反映了企业发展潜力。劳资关系和谐程度反映了劳动者受尊重的程度, 以及企业受拥护的程度。政策负担状况是企业所承受的相关政策大小, 企业在盈利的同时还应该要注重承担相应的社会责任。外部性是经济主体的经济活动对他人和社会造成的非市场化的影响, 在国有资产经营公司经营时, 如果只是一味的考虑经济效率的提高, 而没有注意社会效率, 就会产生很大的负外部效益, 比如企业经济的增加是以破坏环境为代价来获取的。

因此, 我们在考虑国有资产经营公司经营效率的时候不能够只考虑经济效率, 还要考虑相关的社会效率, 只有这样, 才能够对其经营效率做出一个科学合理的评价。

三、影响国有资产经营公司经营效率的相关因素

一个公司的经营效率好坏受到多方面的影响, 尤其在经济全球化的今天, 随着改革开放的不断加深, 市场竞争也日益激烈, 国内企业正面临着多方抉择。但具体而言, 影响国有资产经营公司经营效率的相关因素本人认为主要有以下几个方面。

1. 国家的相关政策

国有资产经营公司作为国有经济的重要组成部分, 其自成立之初起就承担着重要的责任, 其公有制的性质决定着其必须具有特殊的使命。因此国有资产经营公司还承担着配合国家相关政策实施的义务。因此为了配合国家的相关政策实施, 其必然会影响自己的营业策略, 从而影响着自己的经营效率。

2. 经济环境的影响

除了国家的相关政策外, 整个经济环境的运行情况也会对国有资产经营公司经营效率产生重大的影响。当整个经济环境良好的时候, 就有利于其发展, 反之, 则不利于其发展。

3. 管理者相关素质

一个管理者只有拥有足够的领导魅力, 才能够团结员工, 带动经营效率的提高。同时, 也只有拥有足够丰富的知识, 才能够做出正确的决定, 促进企业经济的发展。因此, 管理者在企业经营效率提高上起着重要作用。

4. 企业内部环境

一个企业的经营效率不仅受到外部环境的影响, 同时也受到企业自身环境的影响。当企业形成一种互帮互助, 团结友爱, 积极向上的氛围的时候, 企业的经营效率就会有着很大的提高。相反, 当一个企业里面充满着各种权欲斗争, 奖罚不公, 员工们互相勾心斗角的时候, 将会严重影响企业经营效率的提高。因此, 环境的好坏对国有资产经营公司经营效率有着重要影响。

四、对当前国有资产经营公司经营效率的评价

评价我国当前国有资产经营公司经营效率不能够仅仅局限于对其经济效率的考察, 还应考察其非经济实现目标, 即从社会整体经济角度下来进行研究。这是由我国国有资产经营公司的特殊属性所决定的。

1. 我国国有资产经营公司经济效率

近年来, 我国出现了一批规模大, 技术先进, 管理先进的国有资产经营公司, 一些进入了世界500强, 其产品在世界上也具有较大的市场影响力。并且, 国有资产经营公司还注重自身的创新研究, 许多公司已经真正的实现了独立自主, 自主创新。这些都是国有资产经营公司经济效率提高的表现, 但是, 仍然还有一些国有资产经营公司思想还根深蒂固, 发展方式依旧沿袭传统模式, 经济增长以粗放型为主。在发展的同时破坏了环境, 造成了资源的浪费。

2. 我国国有资产经营公司社会效率

我国国有资产经营公司在我国经济建设, 人民生活水平的提高等方面发挥了重要作用, 产生了较大的社会效率。国有资产经营公司为社会提供了许多就业机会, 为社会稳定做出了贡献。同时, 国有资产经营公司还配合国家, 按照国家的相关政策做出经营, 有利于国家对社会经济做出调节, 为经济稳定做出贡献。但是, 国有资产经营公司在经营的同时也占用了较多的社会资源, 存在较大的负外部性。总之, 虽然我国国有资产经营公司的经营存在着许多问题, 但是, 其总体经营效率还是较为理想的。

五、提高国有资产经营公司经营效率的意义

国有资产经营公司作为我国社会主义市场经济的重要组成部分, 担负着重要的任务, 提高国有资产经营公司的经营效率具有重要意义。

1. 有利于促进社会主义市场经济的稳定

国有资产经营公司作为公有资本, 其经营效率的提高有利于增强国有经济的控制力, 有利于国家进行经济调节, 促进社会主义市场经济的繁荣稳定。

2. 有利于人民生活水平的提高

国有资产经营公司具有很大的社会性和公益性, 其经营效率的提高有利于扩大就业, 增加人民收入, 同时, 其效率的提高还对稳定物价, 带动科技发展具有重要的作用。

3. 有利于促进资产重组, 提高企业整体竞争水平

国有资产经营公司经营效率的提高有利于壮大公司的力量, 同时, 对不良企业进行资产重组, 既减少了资源的浪费, 促进公司的可持续发展。同时, 通过资产重组, 壮大了企业的力量, 提高了我国企业的整体竞争力。有利于我国企业实施走出去战略。

六、提高国有资产经营公司经营效率的相关建议

国有资产经营公司不能仅依靠市场竞争来提高效率, 还需要政府的相关支持。只有这样公司才能够具备处理国民经济发展过程中出现各种问题的能力, 完成公司的特殊使命。因此, 笔者认为提高国有资产经营公司经营效率可以从以下几个方面着手。

1. 建立健全相关法律体系

由于国有资产经营公司存在的时间并不长, 相关的法律法规并不是很健全, 从而导致了各种问题的出现。所以, 应该完善相关的法律法规, 使得国有资产经营公司能够在经营的过程中依法管理。

2. 加大财政支持力度

加大对国有资产经营公司的财政支持力度, 促进其规模的壮大, 增强市场竞争力, 提高经营效率。

3. 提高管理人员的素质水平

企业管理人员在企业的发展中起着重要的作用, 因此, 要注重提高企业管理人员的素质水平。为企业做出正确的经济决策, 促进经营效率的提高。

4. 构建完善的资产监管体系

由于我国的国有资产经营公司起步不久, 缺乏相关监督体系, 给一些不法分子有了可乘之机, 严重损害了国家利益。因此, 需要构建完善的资产监管体系, 保障国有资产的安全, 促进经营效率的提高。

七、结语

经营效率评价体系 篇4

关键词经营敏捷性;评价指标;模糊综合评价

中图分类号 F406 文献标识码:A

1 企业经营的敏捷性

企业经营要具备敏捷性.所谓敏捷,主要意思是:行动迅速而协调、有柔性;头脑聪明、敏锐,能迅速思考,作出推断;灵活、活泼.一个具有经营敏捷性的企业才有很强的适应能力,才能够根据市场变化迅速完成必要的自我调整,敏捷而灵活的企业还能主动寻找新的市场机遇,具有创新能力.

美国敏捷论坛(Agility Forum)关于企业经营敏捷性的解释是:敏捷可以与产品的生命周期联系在一起,表示快速;敏捷可以与大批量定制生产联系在一起,表示适应性;也可以与动态联盟联系在一起,表示畅通的供应链和各种方式的联系;敏捷可以和企业重组联系在一起,表示生产过程的不断改进;敏捷可以和一个具有自学习、自调整能力的组织形式联系在一起,表示一系列的职业培训和教育;敏捷可以和精益生产联系在一起,表示更高的资源利用率.作为一个描述性的单词,企业经营敏捷性似乎可以通过它的字面意义和企业经营的各个方面联系在一起.对一个企业而言,经营敏捷性意指企业在一个不断变化、不可预见的环境中,能够驾驭变化,不断进行自我调整,从而快速、灵敏、有效、积极地响应市场变动、满足顾客需求,在竞争中取得优势的能力;企业经营敏捷性也意味着企业能以快速、低耗的方式完成任何必须的调整;企业经营敏捷性还意味着开拓、创新能力,企业应能够不断开拓创新来引导市场、赢得顾客.

企业经营敏捷性往往不够.企业普遍存在着经营管理不善、僵化等现象.大多数企业以不变应万变,简单地随其自然,企业经营管理无法适时进行调整与变革,企业对外部环境反应迟缓,一旦环境发生变化,企业管理就整体失效,企业因而迅速走向衰亡.因此,企业应加强经营敏捷性的训练与培养,构建一个具备市场反应程度、企业组织柔性、企业管理适应性与企业文化创新性、企业经营业绩等特点的企业经营管理方式,以增强企业活力.本文运用模糊评价的方法,构建评价模型来探讨判断企业经营敏捷性.

2 企业经营敏捷性的评价

2.1 选择评价指标的原则

与企业财务评价或公司业绩评价不同的是,企业经营敏捷性评价主要集中于企业是否适应环境变化.评价的指导思想虽然要考虑企业运作的经营业绩,但更多的是考察企业是否具有迅速适应环境变化的能力.一个敏捷、灵活的企业,是取得良好管理绩效的前提,这是评价的假设条件.

评价应遵循的基本原则有:

1)系统性原则.企业经营敏捷性评价是一个较为复杂的工作,它应该全面地考虑体现企业经营敏捷性的各项内容.因此,必须以系统理论为指导,视企业经营敏捷性评价为一个系统,分清评价系统的层次以及各层次之间的相互关系.

2)可操作性原则.在确定企业经营敏捷性评价指标体系时,要考虑各项数据的可获得性,以便在运用评价模型时,可以切实可行的运用和使用有关数据.

3)定性与定量相结合原则.企业经营敏捷性评价指标复杂多样,有些评价指标可以直接量化,有些评价指标则不能直接量化.这就要采取定性与定量相结合的方法.为便于评价,要尽量将定性因素转变为定量因素.

4)合理有效性原则.在评价中,应以足够的指标来描述企业现状.但评价指标不能太多,否则会造成打分、统计和获取数据的困难.所以,在确定指标体系时,合理有效成为应坚持的方针.

5)与企业经营业绩相结合原则.在评价企业时,除了注重企业经营敏捷性的基本特征之外,还要添加企业经营的业绩评价内容,才能真实全面地反映企业经营敏捷性.

2.2 评价指标体系与模型构建

2.2.1 评价指标体系

在构建企业经营敏捷性的评价指标时,一方面严格按照企业经营敏捷性来进行识别判断;另一方面又要既保证指标数量适中,不仅有企业经营敏捷性方面的指标,还有经营业绩方面的指标,也要考虑相应数据的可获得性.

评价的指标体系为:

1)市场反应程度指标.市场反应程度指标体系主要包括:①行动快速包括收集信息快,及时、准确、传递信息快,企业中不存在任何信息障碍;②企业决策快,能根据环境变化、市场变化及时判断决策,调整战略方向及产品方向;③新产品研发上市快,才可能不贻误商机,赢得成功的机会;④进入新兴行业快是指能抢在竞争对手之前进入前景较好的新行业,获得先入优势;⑤学习模仿快是指能较快地学习其他企业、其他行业的合理技术、合理知识与经验唯我所用,避免被动落后,最终被淘汰的恶果.

2)企业组织柔性指标.企业组织柔性指标表现在企业内部与外部两方面.在企业内部反映出企业结构的柔性,能够灵活地跨越职能部门建立起价值流小组,更好地完成以项目为中心的生产经营活动;在企业外部,能建立与供应商、资源提供者、用户、经销商等的灵活的合作伙伴关系,还能通过灵活多样化的企业联盟,整合外部其他组织的资源能力,来弥补自身“战略性资源”的缺口,共同建立竞争优势.企业组织柔性指标还包括企业组织边界模糊,没有明显的内部外部之分,企业组织更加具有弹性、可变性.随市场与竞争需要,企业规模可大可小,企业组织类型多样化,组织效能相应改变.

3)企业管理适应性与企业文化创新性指标.企业要灵活经营,就要权力下放,上下级相互信任,让员工自主管理,实行民主管理.其次是企业内部能够自我否定,不断地遗忘过去的成绩,力图发现新问题,对自己提出新要求.在企业内部提倡创新,容忍失败,鼓励尝试新方法新技术.

4)企业经营业绩.企业经营业绩方面的指标是企业经营敏捷性的最终体现.由于不是企业经营能力的全面评价,而是企业经营敏捷性评价,故只是挑选了几个反映企业综合业绩的典型指标,主要是:销售收入增长率,资产负债率,现金流量/利润,市场份额,顾客满意度.

综合上述4类指标,可得图1所示的企业经营敏捷性评价指标体系.

2.2.2 评价模型

1)评价指标集

根据4个一级指标市场反应程度、企业组织柔性、企业管理适应性与企业文化创新性、企业经营业绩,4个一级指标中包含的19个二级指标,分别建立评价指标集:

对于一级指标,有:X=(X1,X2,X3,X4),

对于二级指标,有:X1=(X11,X12,X13,X14,X15);X2=(X21,X22,X23,X24);X3=(X31,X32,X33,X34,X35) ;

X4=(X41,X42,X43,X44,X45).

2)确定各指标层的权重

设Xi对X的权重分别为b1,b2,b3,b4,则对应的权重矩阵B=(b1,b2,b3,b4).又设Xij对Xi的权重矩阵分别为:

W1=(W11,W12,W13,W14,W15);W2=(W21,W22,W23,W24);

W3=(W31,W32,W33,W34,W35);W4=(W41,W42,W43,W44,W45).

对于以上权重,可以通过逐对比较法或古林法(A.J.Klee)进行确定.

3)确定判定评语集合

对于上述评价指标体系,相应采用如下评语集合:

Y={Y1,Y2,Y3,Y4,Y5}={很好,较好,一般,较差,很差}

4)计算处理

第一步:确定xi的模糊评价判断矩阵Ri.单独考虑二级指标评价隶属于各评语的程度,可以利用古林法(A.J.Klee),得到相应的判断矩阵Ri.

R1=r111r112r113r114r115r121r122r123r124r125r131r132r133r134r135r141r142r143r144r145r151r152r153r154r155,R2=r211r212r213r214r221r222r223r224r231r232r233r234,

R3=r311r312r313r314r315r321r322r323r324r325r331r332r333r334r335r341r342r343r344r345r351r352r353r354r355,R4=r411r412r413r414r415r421r422r423r544r545r431r432r433r434r435r441r442r443r444r445r451r452r453r454r455.

第二步:确定一般指标的模糊综合评判集合Ai

由Ai=Wi×Ri得到一级指标的模糊综合评判集合Ai=(ai1,ai2,ai3,ai4,ai5);A1=W1×R1=(a11,a12,a13,a14,a15);A2=W2×R2=(a21,a22,a23,a24);A3=W3×R3=(a31,a32,a33,a34,a35);A4=W4×R4=(a41,a42,a43,a44,a45);A=(A1,A2,A3,A4)T.

第三步:确定最终评价对象的模糊评价矩阵E

E=B×A=(b1,b2,b3,b4,b5)a11a12a13a14a15a21a22a23a24a25a31a32a33a34a35a41a42a43a44a45=(e1,e2,e3,e4,e5).

第四步:对E作归一化处理

由于所有ei的和可能并不等于1,需要对其进行归一化处理,即e′i=ei/∑ei(i=1,2,3,4,5), 得到E′=(e′1,e′2,e′3,e′4,e′5) .

e′i分别对应前面的评语要素Yi,即从概率的角度来说,对该项指标与集合评价值吻合程度的判断分别隶属于强度Yi的可能性是e′i.

第五步:判断

上述计算处理结束后,一般做法是根据最大隶属原则进行判定.对于企业的经营敏捷性问题,只要满足“很好”和“较好”的概率之和达到一个可能接受的下限即可.从而可以认定这样的企业具有经营敏捷性,能适应环境变化的需要.至于下限的确定,并没有现成的资料可参考.一般取数值0.75为下限.如果取值过高,很可能与企业经营敏捷性的实际情况不相符合.

通过对不同备选项的上述处理,可以基本判断出哪些企业具有经营敏捷性.

3 应用案例

位于广州市番禺区的飞翼电子有限公司是一家中外合资企业(简称“飞翼电子”).公司1987年成立于香港,主要从事智能化储物柜、智能化立体车库、智能化立体仓库等电子产品的开发、设计、生产及销售.工厂位于广州市番禺区珠江三角洲经济发展中心地带,工厂面积1万多平方米,职工人数约150人.由于电子行业技术进步很快,产品更新换代周期很短,企业在开发、设计、生产及销售等方面,均要应对不断变化的环境,因而要求企业经营敏捷.“飞翼电子”的企业经营是否具备了敏捷性,本文进行如下评价.

3.1 确定各指标层的权重

采用古林法(A.J.Klee),评出Xi对X的权重矩阵:

B=(b1,b2,b3,b4)=(0.25,0.20,0.20,0.35).

同时,评出Xij对Xi的权重矩阵:

W1=(W11,W12,W13,W14,W15)=(0.2,0.2,0.2,0.2,0.2);

W2=(W21,W22,W23,W24)=(0.25,0.25,0.25,0.25);

W3=(W31,W32,W33,W34,W35)=(0.2,0.2,0.2,0.2,0.2);

W4=(W41,W42,W43,W44,W45)=(0.2,0.2,0.2,0.15,0.25).

3.2 确定判定评语集合

按照企业经营敏捷性评价指标体系,对应的评语集合:

Y={Y1,Y2 ,Y3 ,Y4 ,Y5}={很好,较好,一般,较低,很低}.

评语确定标准如表1所示.

3.3 确定Xi的模糊评价判断矩阵Ri

利用古林法(A.J.Klee),对二级指标进行评定,对“飞翼电子”企业经营敏捷性各项指标的评语,分别为:

收集与传递信息X11=较好;决策反应X12=较好;

新产品研究上市X13=一般;进入新行业X14= 一般;

学习模仿X15=一般.

内部组织调整灵活X21=较好;与供应商和经销商关系X22=一般;

建立外部联盟整合资源X23=一般.企业组织边界模糊X24=一般.

权力下放基层X31=较好;民主及参与管理X32=较好;

反思自我否定X33=一般;鼓励创新与容忍失败X34=一般;

追求创新X35=一般.销售收入增长率X41=较好;

现金流量X42=较好;资产负债率X43=一般;

市场份额X44=一般;顾客满意度X45=较好.

3.4 计算处理

由以上来自企业的二级指标的评语,得出评语矩阵:

R1=0100001000001000010000100,R2=010000100010

R3=0100001000001000010000100,R4=0100001000001000010001000.

将上述各数值代入下列公式计算:

A1=W1×R1,A2=W2×R2,A3=W3×R3,A4=W4×R4

A=(A1 A2 A3 A4)T,E=B×A

得出“飞翼电子”企业经营敏捷性的模糊评价矩阵E:

E=(e1,e2,e3,e4,e5)=(0.0227,0.3705,0.3580,0.1435,0.1053).

因为∑ei=1,所以不需要进行归一化处理.

3.5 对企业经营敏捷性的判断

由于“飞翼电子”企业经营敏捷性满足“很好”和“较好”的概率之和为0.393 2,小于前文所说的0.75的数值下限,而“飞翼电子”企业经营敏捷性满足“一般”、“较低”、“很低”的概率之和为0.606 8.由此判定“飞翼电子”企业经营不具有敏捷性,不符合企业经营敏捷性所要求的市场反应程度、企业组织柔性、企业管理适应性与企业文化创新性、企业经营业绩4个方面的经营敏捷性很好或较好的要求,因此“飞翼电子”需要提升其经营敏捷性.

参考文献

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Weights of Agility Appraisement Index

and Fuzzy Comprehensive

Evaluation for Enterprise Operation

GUOLi-guo1,2

(1.School of Management and Economics,Northeast Forestry University,Harbin,Helongjiang 150040,China;

2.Economic and Financial DepartmentPanyu Polytechnic,Guangzhou,Gudong 511483,China)

Abstract The agile enterprise operation is reflected by a series of indicators. Four first level indicators are rapid market responsive, flexible organization, adaptable business management and corporate culture innovation, business performance. Four first level indicators include nineteen secondary indicators. An evaluation model of agile enterprise operation was constructed by fuzzy comprehensive evaluation. On the basis of real example, evaluation system, and evaluation model, we made a fuzzy comprehensive evaluation for enterprise.

农业类上市公司经营效率评价研究 篇5

“三农”问题是当前我国亟待解决的重大问题, 其最终的解决途径则是依靠现代农业的建立。农业类上市公司作为现代农业的载体, 在推进农民增收、农村社会发展以及农业经济增长等方面发挥着极其重要的作用。然而, 现阶段我国农业类上市公司普遍存在着生产效率和竞争力不高、公司规模偏小、治理结构不完善以及企业经营战略规划不清晰等诸多问题,这严重影响了农业类上市公司的可持续发展。为提高农业产业竞争力,推动国民经济的发展, 需对农业类上市公司经营绩效进行深入研究。

本文定义企业经营效率为企业投放资源与产出的比率, 是衡量企业能否成功达到其 经营目标的 关键性指标。近年来,国内学者对农业企业投入产出经营绩效的研究已取得了一定的成就, 如沈渊、邓少峰 (2008) 采用DEA方法中的CCR模型和C2GS2模型、分别以企业资产类和涉及企业获利能力指标为投入产出指标对61家农业上市公司2006年的综合效率、纯技术效率、规模效率进行了分析,研究发现农业上市公司综合效率不高且差异性较大。李雪阳、白雪(2008)则运用DEA方法对农业上市公司总体经 营效率进行评价, 在分析造成评价单元无效原因后,提出相应的政策建议。管延德、戴蓬军(2011)对我国16家农业上市公司效率进行测度, 研究结果表明农业上市公司绩效水平差异较大、不同子行业中内部差异明显。

通过阅读整理文献发现,DEA模型已成为众多学者评价农业企业经营绩效的重要方法, 但大多数文献在运用DEA方法时存在以下不足:(1)时间跨度较短, 一般以各农业类上市公司某一年的截面数据测算经营效率,缺乏对企业经 营效率变化 趋势的研究;(2)采用传统的DEA模型,在同时出现多个有效单元的情况下无法进一步区分有效单元的效率差异程度。因此, 本文选取2009-2013年五年间的投入产出数据, 运用BCC-DEA和超效率DEA模型,对近五年我国农业类上市公司经营效率进行分析研究。

二、投入产出指标与数据来源

(一)指标选择。本文选取的投入指标包括固定资产 (FA)、营业成本(OC)以及财务费用 (FC);产出指标包括净利润(NP)、营业收入(OI)以及每股收益(EPS)。在投入指标中,固定资产是公司规模的有效表现, 同时相较于“软”资产,固定资产更具有稳定性,在一定程度上影响企业的长期生产水平; 营业成本是企业获得营业收入的投入情况, 是企业内部成本控制水平以及经营管理效率的体现; 财务费用则是衡量企业生产经营成本的重要指标。在产出指标中,净利润指除去所得税后企业的利润留成, 是衡量企业产出效率及总体盈利状况的重要指标;每股收益指企业每股净收益, 体现了企业的股本扩张能力; 营业收入是企业从事生产经营所获得的收入, 是企业的利润来源以及维持良好现金流量水平和资金周转率的保障。

(二 )数据来源。根据2012年的《上市公司行业分类指引》, 本文将农业类上市公司定义为在沪、深两市A股上市,以农、林、牧、渔为主要经营活动, 以及直接以农副产品为原料的食品饮料加工企业。本文研究所需要的数据来源于新浪网财经板块、国泰安金融数据库以及上市公司对外公布的年报。 本文选取了农 业类上市 公司2009-2013年五年间相关数据进行研究。同时,考虑到ST、停牌上市公司存在财务数据异常、经营无效率等一系列问题, 本文在采集数据时剔除了上述上市公司,最终选取56家农业类上市公司作为评价单元。此外,由于某些评价单元某些年份的投入指标 (如财务费用)和产出指标(如净利润、每股收益)出现负值,所以本文采用了极差标准化对DEA模型中的投入产出数据进行了无量纲标准化处理, 以消除负值对模型的影响。

三、实证结果及分析

本文采用以投入为导向、规模报酬可变 的BCC-DEA模型以及DEA超效率模型,分别利用DEAP 2.1以及EMS 1.3效率测度软件 对56家农业类上市公司2009-2013年间的投入产出数据进行了分析。

(一)纵向分析。经数据整理及模型测算 , 得到我国农 业类上市公 司2009 -2013年间的平 均综合效 率(crste)、平均纯技术效率 (vrste)、平均规模效率(scale)以及平均投入冗余、产出不足值 (见表1)。从2009-2013年效率均值上看, 我国农业类上市公司年平均综合效率较高, 五年内的平均综合效率达到0.923,说明近年来在国家政策扶持下, 我国农业类上市公司总体发展较好。其中年平均纯技术效率低于年平均规模效率, 说明企业虽然投入产出比例较高, 但未达到投入产出的最优组合, 投入资源的利用效率不理想。

从投入冗余均值来看, 固定资产净值与财务费用两项投入指标均出现了冗余, 财务费用的冗余程度明显高于固定资产的冗余程度, 说明农业类上市公司从事经营活动投入的期间费用较高,应适当降低经营管理费用。此外, 农业类上市公司应对闲置的固定资产进行适当调整, 减少无效资产的投入,以求产出最大化。同时,从产出的角度看, 净利润和每股收益均出现产出不足的现象,亟需改善。

此外, 我国农业类上市公司整体生产效率呈现先下降后上升、以2011年为拐点又下降的趋势(见图1)。这主要是由于近年来我国农业类上市公司为适应复杂多变的市场竞争环境与经济形势, 纷纷走上了多元化发展道路,在经营初期,多元化发展会给企业带来一定的经济效益, 但随着企业经营领域的不断扩大以及向非农领域的扩张, 企业在产生相关经营成本的同时, 由于自身资产管理与投资决策水平未能得到相应的提高, 使得企业经营效率值总体下降。高效率的管理、集约化的资源利用方式是提高我国农业类上市公司经营效率的重要途径。

总体而言, 我国农业类上市公司整体经营效率较高,但下降趋势明显,纯技术效率的下降是主要原因。农业类上市公 司在增加相应 投入量的同时,更应适当地调整投入产出结构,力求向高效率的管理、集约化的资源利用方式转变。

(二)横向分析。从图1可以看出,2012年各企业的平均效率值居中 ,因此本文以2012年数据为代表,对56家农业类上市公司的相对效率值、规模收益情况以及超效率值进行横向分析。

根据表2可知,在56家农业类上市公司中只有8家DEA有效,即综合效率值为1,仅占样本数的14.3%。这些处在效率前沿面上的企业, 达到了在现有产出的基础上投入最小的相对最佳状态。观察发现,上述8家企业主要集中在科技 含量较高的农 业子行业,如登海种业、农发种业、新希望集团等。

纯技术效率是指企业无需考虑规模报酬的假设, 以现有的技术水平和既定的投入所能提供的产出量, 直接体现企业的经营管理水平。在剩余48家非DEA有效企业中,达到纯技术有效的有3家,占总体的5.4%,但均值达到0.966,总体差异并不明显。其中未达到纯技术有效的45家企业中有29家 , 如冠农股份、好当家以及国投中鲁等, 这些企业在固定资产配置以及成本费用等投入要素的组合利用方面不够合理。

此外, 在非DEA有效的企业中,无一家规模有效; 处于规模递增的企业有43家,处于规模递减的企业仅5家, 这与我国现阶段农业类上市公司总体发展滞后, 相对规模较小密切相关。对于规模效益递增的43家企业而言,应增大投资力度,进一步扩大企业规模,实现规模经济。而三全食品、海大集团、中牧股份等5家规模效益递减的企业, 单纯的增加投入要素规模已无法改善企业的经营效率。该类企业应通过调整资源结构, 提高经营管理水平实现企业未来的发展。

对于综合效益值为1的DEA有效评价单元, 仅运用BCC-DEA模型无法对有效单元作出进一步比较。因此,本文运用EMS 1.3软件的DEA超效率模型对有效评价单元的相对效率值进行进一步测算, 并依照效率值高低进行排名。其中,伊利股份综合效率值为1.926,排名第一,登海种业效率值为1.748,排名第二,万向德农综合效率值为1.109, 排在DEA有效组的尾端。企业DEA无效组的超效率值与BCC-DEA模型测算一致。排名前三名中有两家是科技主导型农业企业,经济附加值高、技术优势明显将是农业类企业未来发展方向。此外,排名第一的伊利股份与排名最后的中粮屯河效率值差异较大, 农业类上市公司经营效率呈现出明显的“马太效应”。

四、研究结论与政策建议

本文通过DEA-BCC模型对我国56家农业类上市 公司2009 -2013年间的经营效率进行评价, 并运用超效率DEA模型对我国农业类上市公 司经营效率进行了排名。研究结果显示:(1) 我国农业类上市公司2009-2013年五年间经营效率较高, 但下降趋势明显,纯技术效率的下降是主要原因,固定资产及财务费用投入冗余、资源利用率不高,亟待改善;(2)农业类上市公司总体差异明显,DEA有效企业主要集中在技术附加值较高的企业,DEA无效企业大多处于规模 效益递增阶段, 企业规模的制约进一步影响绩效的提升。

基于以上研究结论, 为进一步提高我国农业类上市公司的经营效率,促进其发展壮大,本文提出如下建议:第一, 进一步扩大农业类上市公司的经营规模。对于冠农股份、通威股份以及东方海洋等的农业类上市公司,应加大资源的投入力度, 合理扩大企业生产经营规模,提高规模经济水平,发挥现代农业体系中的龙头作用。第二,科技型、深加工企业将是农业类上市公司的绩优选择。我国农业类企业应充分利用国家的各种惠农政策以及项目扶持基金,以科技为主导,加大技术创新力度,提高产品的深加工能力,形成专业化优势。最后,应着重于提高农业类上市公司的公司治理水平。我国农业类上市公司在进行规模扩张的同时还要注重治理因素对企业经营效率的影响,提高企业经营管理水平。

摘要：本文运用BCC-DEA模型对56家农业类上市公司2009-2013年间的经营效率进行评价,并采用超效率DEA模型测算其超效率并进行排名。研究结果表明,我国农业类上市公司经营效率较高,但下降趋势明显,其中纯技术效率下降、规模效率制约为主要原因;同时,排名前三位的DEA有效企业均为技术附加值高以及科技创新型企业。因此,本文提出扩大企业经营规模、培养技术创新能力以及提高企业经营管理水平的建议,以提高我国农业类上市公司的经营效率。

经营效率评价体系 篇6

一、DEA基本模型与超效率DEA模型

(一)DEA基本模型

设有n个同类型的决策单元,对于每个决策单元都有m种类型的投入和p种类型的产出。Xij表示第j个决策单元第i种投入指标的投入,yrj表示第j个决策单元第r种产出指标的产出。第k个决策单元的效率计算问题可以转化成如下的线性规划问题:

其中,si-、sr+为松弛变量。θ是第k个决策单元的效率值,满足0燮θ燮1。此模型称为CCR模型,是DEA的基本模型。(1)Qk=1,且Si-k=0,Sr+k=0,则第k个决策单元为DEA有效,表明决策单元k同时达到技术有效和规模有效。技术有效是指从技术角度看,在决策单元的经营过程中资源得到了充分利用,各项投入达到了最佳组合,取得了最佳的产出效果。规模有效是指决策单元的经营活动处于规模报酬不变的最佳状态。(2)θk=1,但至少有一个si-k>0,(i=1,2,3,…,m),或者至少有一个sr+k>0,(r=1,2,3,…,p),则决策单元k为弱DEA有效。有某个sr-k>0,表明第i种投入指标有si-k数量的投入没有充分利用;有某个sr+k>0,表明第r种产出指标与最大产出有sr+k数量的差异。因此,此时决策单元k的经营活动不是同时技术有效和规模有效。(3)θk<1,则决策单元k不是DEA有效,即决策单元k的经营活动不是技术有效也不是规模有效。

(二)超效率DEA模型

DEA基本模型能对多投入、多产出的决策单元的相对效率进行评价,但如果出现多个决策单元都为相对有效时,DEA基本模型对这些相对有效(效率值为1)的决策单元就无法进行进一步的评价与比较。为了弥补这一缺陷,Anersen等学者于1993年提出了能对相对有效的决策单元进行效率高低比较的超效率DEA模型。第k个决策单元的效率计算问题可以转化成如下的线性规划问题:

超效率DEA模型中各数学符号的经济含义与DEA基本模型一致。两种模型的差异在于:计算第k个决策单元的效率值时,超效率DEA模型要用其他所有决策单元的投入和产出的线性组合代替第k个决策单元的投入和产出,将第k个决策单元排除在模型外,而DEA基本模型将第k个决策单元包括在模型内。在超效率DEA模型中,将某个决策单元能增加其投入而仍保持相对有效的最大比例值,称为该决策单元的超效率值,并用此来区分相对有效的决策单元的效率高低,超效率值可能大于1。超效率DEA模型中的无效率决策单元的效率值与DEA基本模型中的无效率决策单元的效率值相同。

二、决策单元及评价指标确定

(一)决策单元确定

根据DEA理论,为了使评价结果客观、科学,决策单元必须属于相同类型。因此,本文根据证监会2001年发布的《上市公司行业分类指引》的规定,以在沪深证券交易所上市的51家零售业A股上市公司作为决策单元(即研究对象),对其经营效率进行评价。

(二)评价指标确定

DEA模型是用于评价具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是否有效的一种非参数统计方法。运用DEA模型对零售业上市公司经营效率评价的准确性,很大程度上取决于选择的投入和产出评价指标。因此,评价指标应能反映零售业上市公司经营活动和经营效率的特点,即选取的评价指标应能体现零售业上市公司以最少投入取得最大产出的要求。为保证评价结果的稳定性和客观性,DEA模型在评价指标的选取上,一般要求决策单元的个数是评价指标个数的2倍以上。本文选取的评价指标为11个(决策单元为51),其中投入指标4个,包括职工总人数、流动资产、非流动资产、成本费用等。投入指标是对经营效率起负向作用的指标,指标值越小,越有利于效率的提高;产出指标包括反映公司偿债能力、资产周转能力、盈利能力和发展能力等方面的指标包括现金流动比率、股东权益比率、总资产周转率、净资产收益率、资产净利率、营业收入增长率和资本保值增值率共7个指标。产出指标是对经营效率起正向作用的指标,指标值越大,投入产出效率越高。

(三)资料来源

本文研究的资料来自上海聚源数据有限公司的财讯网站。我国上市公司从2007年开始执行新的企业会计准则,按新准则的标准只能收集到2006年、2007年这两年的财务数据。因此,本文只对这两年零售业上市公司的经营效率进行评价,并进行比较分析。

(四)原始数据无量纲化处理

由于各项投入和产出指标具有不同的量纲,同时产出指标中的原始数据还存在负数,如果直接代入DEA模型运算,就无法进行DEA有效性分析。因此,需要将原始数据进行无量纲化处理,处理后全部原始数据的值都将在0.1至1区间内。根据DEA理论,无量纲化处理后,决策单元之间的相对关系不会发生变化,对决策单元经营有效性的评价结果也不会产生影响。无量纲化处理的具体方法如下:

设max Zij=aj(aj为第j项指标的最大值)

min Zij=bj(bj为第j项指标的最小值)

Z'ij为第i个决策单元第j个指标无量纲化后的值。

无量纲化处理后评价指标的值本文没有列出。

三、经营效率分析及研究结论

(一)经营效率分析

将无量纲化处理后评价指标的值代入DEA基本模型,运用lindo6.1软件运算,运算结果如表1所示。

根据表1的DEA基本模型评价结果,2006年有15家公司相对有效(效率值为1),占全部公司的29.41%,36家公司非有效(效率值小于1),占全部公司的70.59%。2007年相对有效的公司增加到17家,占公司的33.33%,非有效的公司下降为34家,占公司的66.67%。这表明2007年公司的经营效率比2006年有一定程度的提高。

为了克服DEA基本模型对相对有效的决策单元无法进行进一步评价与比较的缺陷,运用超效率DEA模型的评价结果如表1所示。根据评价结果,非有效公司的超效率值与DEA基本模型的效率值一致,但DEA基本模型中相对有效公司的超效率值出现了差异,表明超效率DEA模型能够对DEA相对有效的决策单元进行进一步的评价。

超效率DEA模型评价中,2006年51家公司的超效率值最高为2.81,最低为0.214,平均为0.8326,超效率值的标准差为0.3435,平均值以上公司有25家,占公司的49.2%,平均值以下公司为26家,占公司的50.8%。超效率值大于1的公司有15家(超效率平均值为1.212),占全部公司的29.41%,超效率值小于1的公司有36家(平均值0.6744),占全部公司的70.59%;2007年超效率值最高为2.163,最低为0.23,平均为0.8842,超效率值的标准差为0.4133,平均值以上公司有28家,占公司的54.9%,平均值以下公司为23家,占公司的45.1%。超效率值大于1的公司有17家(超效率平均值为1.266),占全部公司的33.33%,超效率值小于1的公司有34家(平均值0.6935),占全部公司的66.67%。

从2007年与2006年超效率值的比较来看,51家公司的超效率平均值增加了0.0516,标准差增加0.0698。超效率值大于1(保持相对有效)的公司增加了2家,超效率值大于1公司的超效率平均值增加了0.054,超效率值小于1(非有效)公司的超效率平均值增加了0.0191。2007年和2006年超效率值均超过1的公司有12家,2006年超效率值小于1而2007年大于1的公司有5家,2006年超效率值大于1而2007年小于1的公司有2家。因此,从整体上看,2007年比2006年我国零售业上市公司在经营过程中投入的人力资源、流动资产、非流动资产等各种资源得到了更充分利用,各项投入也达到了更好组合,取得了更大的产出,经营效率有一定程度的提高,但公司之间经营效率的差异程度有所扩大。

(二)研究结论

本文应用超效率DEA模型对2007年和2006年零售业上市公司经营效率进行了分析,解决了DEA基本模型对相对有效决策单元无法进行进一步评价与比较的问题。超效率DEA模型能够对所有决策单元进行充分评价和排序,为决策者提供更加完善的信息,在经营效率评价的应用中比DEA基本模型更具有优势,其评价结果也更客观、公正。评价结果表明,51家零售业上市公司的整体经营效率较高。2007年与2006年相比较,经营效率有一定程度的提高,经营过程中的各项投入得到了更充分利用,取得了更大的产出,但公司之间经营效率的差异程度有所扩大。

参考文献

[1]ANERSEN P,PETERSEN N C.A procedure for ranking efficient unit in data envelopment analysis[J].Management Science,1993,10:1261-1264.

[2]吴文江:《数据包络分析及其应用》,中国统计出版社2002年版。

经营效率评价体系 篇7

在农业产业化经营中, 龙头企业的发展、壮大是重点。农业上市公司作为我国龙头农业企业的代表, 担负着开拓市场、技术创新、引导和组织基地生产与农户经营的重任, 更关系到农业增效、农民增收和农村稳定。因此, 农业上市公司经营效率对推进农业产业化进程、促进农村经济发展具有重要的影响。

农业上市公司经营效率的评价可以采取财务比率法、回归分析法、模糊评判法、平衡记分卡法等, 但由于这些方法需要对各评价指标人为赋予不同权重, 从而影响到评价结果的客观性。本文试图从被评价对象间的相对效率分析着手, 运用DEA模型作为评价方法, 对我国34家农业上市公司2007年投入产出的有效性进行评价。

二、DEA模型的原理

1978年, 著名运筹学家A.Charnes等提出了基于相对效率的数据包络分析法 (DEA, Data Envelopment Analysis) 。DEA方法是以相对效率概念为基础, 用于评价具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是否有效的一种非参数统计方法。DEA的基本思想是把每一个被评价单位作为一个决策单元 (decision making units, DMU) , 由众多DMU构成被评价群体, 通过对投入和产出比率的综合分析, 以DMU的各个投入和产出指标的权重为变量进行评价运算, 确定有效生产前沿面, 并根据各DMU与有效生产前沿面的距离状况, 确定各DMU是否DEA有效, 同时还可用投影方法指出非DEA有效或弱DEA有效DMU的原因及应改进的方向和程度。

1. 评价决策单元总体有效性的C2R模型

设有n个同类型的决策单元, 对于每个决策单元都有m种类型的投入和p种类型的产出。xij表示第j个决策单元第i种投入指标的投入, yij表示第j个决策单元第r种产出指标的产出。第k个决策单元的效率计算问题可以转化成如下的线性规划问题:

其中, 、为松弛变量。θ是第k个决策单元的效率值, 满足0≤θ≤1。此模型称为C2R模型, 是DEA的基本模型。 (1) , 则第k个决策单元为DEA有效, 表明决策单元k同时达到技术有效和规模有效。技术有效是指从技术角度看, 在决策单元的经营过程中资源得到了充分利用, 各项投入达到了最佳组合, 取得了最佳的产出效果。规模有效是指决策单元的经营活动处于规模报酬不变的最佳状态。

(2) , 但至少有一个, (i=1, 2, 3, …, m) , 或者至少有一个, (r=1, 2, 3, …, p) , 则决策单元k为弱DEA有效。有某个, 表明第i种投入指标有数量的投入没有充分利用;有某个, 表明第r种产出指标与最大产出有数量的差异。因此, 此时决策单元k的经营活动不是同时技术有效和规模有效。

(3) , 则决策单元k不是DEA有效, 即决策单元k的经营活动不是技术有效也不是规模有效。

(4) , 则决策单元k规模效益不变;, 则决策单元k规模效益递增;, 则决策单元k规模效益递减。

2. 评价决策单元技术有效性的C2GS2模型

1984年, A.Charnes等在C2R模型基础上提出了用于评价技术有效性的C2GS2模型。该模型比C2R模型增加了约束条件。σ是第k个决策单元的技术效率值。

(1) , 则决策单元k为技术有效。 (2) , 但至少有一个, (i=1, 2, 3, …, m) , 或者至少有一个, (r=1, 2, 3, …, p) , 则决策单元k为弱技术有效。 (3) , 则决策单元k非技术有效。

根据DEA的理论, 决策单元k的总体效率、技术效率和规模效率之间存在如下关系:

因此, 可直接根据决策单元k的总体效率和技术效率计算规模效率。

三、决策单元和评价指标的确定

1. 决策单元的确定

农业上市公司是我国农业企业中规模大、带动能力强、农业技术先进、经营业绩较好、管理水平较高的龙头企业, 农业龙头企业的经营效率对农业产业化进程具有重要的影响, 进而对推进农业和农村经济结构战略性调整起着积极的作用。根据DEA理论, 为了使评价结果客观、科学, 决策单元必须属于相同类型。因此, 本文根据中国证监会2001年发布的《上市公司行业分类指引》的规定, 以在沪深证券交易所上市的34家农、林、牧、渔业A股上市公司作为决策单元 (即研究对象) , 对其经营效率进行评价。

2、评价指标的确定

运用DEA模型对农业企业经营效率评价的准确性, 很大程度上取决于选择的投入和产出评价指标。因此, 评价指标应能反映农业企业经营效率的特点, 即选取的评价指标应能体现农业企业以最少投入取得最大产出的要求。为保证评价结果的稳定性和客观性, DEA模型在评价指标的选取上, 一般要求决策单元的个数是评价指标个数的2倍以上。所以, 本文研究选取的评价指标为13个 (决策单元为34) , 其中投入指标5个, 包括流动资产、固定资产、无形资产、职工工资、成本费用等。投入指标是对经营效率起负向作用的指标, 指标值越小越好, 越有利于效率的提高。产出指标8个, 包括反映企业偿债能力、资产周转能力、盈利能力和发展能力的利息保障倍数、股东权益比率、应收账款周转率、总资产周转率、净资产收益率、资产净利率、营业收入增长率和资本保值增值率等。产出指标是对经营效率起正向作用的指标, 指标值越大, 投入产出效率越高。

3. 资料来源

本文研究的资料来自上海聚源数据有限公司的财讯网站。我国上市公司从2007年开始执行新的企业会计准则, 按新准则的标准只能收集到2007年的财务数据。因此, 本文只对2007年农业上市公司的经营效率进行评价, 并进行比较分析。

4. 原始数据的无量纲化处理

由于各项投入和产出指标具有不同的量纲, 同时产出指标中的原始数据还存在负数, 如果直接代入DEA模型运算, 就无法进行DEA有效性分析。因此, 需要将原始数据进行无量纲化处理, 处理后全部原始数据的值都将在0至1区间内。根据DEA理论, 无量纲化处理后, 决策单元之间的相对关系不会发生变化, 对决策单元经营有效性的评价结果也不会产生影响。无量纲化处理的具体方法如下:

设 (为第j项指标的最大值)

(为第j项指标的最小值)

为第i个决策单元第j个指标无量纲化后的值。

由于篇幅有限, 无量纲化后评价指标的值没有列出。

四、经营效率分析

将无量纲化后评价指标的值代入C2R模型和C2GS2模型, 运用lindo6.1软件运算, 运算结果如下表所示。

1. 总体有效性分析

2007年总体效率值为1, 并且所有松弛变量均为0的农业上市公司有15家, 占全部农业上市公司的44.12%, 表明这15家公司总体有效, 既是技术有效又是规模有效, 构成有效生产前沿面。总体非有效的公司有19家, 占55.88%。非有效的公司的总体效率平均值为0.7370, 意味着平均而言, 非有效的公司有0.2630提高总体效率的空间。全部公司总体效率平均值为0.8530, 标准差为0.2031, 超过平均值的公司有21家, 占61.76%, 北大荒公司总体效率值最低, 仅为0.3101。2007年总体有效公司中的绝大多数是以农、林、牧、渔业为主要生产经营活动, 而大多数总体非有效公司是以非农产业为主的多元化经营为特征。

2. 技术有效性分析

2007年有19家农业上市公司技术效率值为1, 占全部农业上市公司的55.88%, 表明从技术角度看, 这19家公司达到了技术有效, 在经营过程中投入的流动资产、固定资产、无形资产、人力资源等得到了充分利用, 各项投入也达到了最佳组合, 取得了最大的产出。技术非有效公司15家, 占全部农业上市公司的41.12%, 技术效率平均值0.7375, 说明这15家公司平均有0.2625改进各项投入利用效率的余地。全部公司技术效率平均值为0.8842, 标准差为0.1987, 超过平均值的公司有24家, 占70.59%, 北大荒公司技术效率值最低, 仅有0.3154。19家技术有效公司中, 总体有效的公司占15家, 有4家公司属于总体非有效。2007年技术有效的绝大多数是以农林牧渔业为主业, 技术非有效公司中的多数是以非农产业为主业、农林牧渔业为辅业的多元化经营为特征。

3. 规模有效性及规模效益分析

规模效率等于总体效率与技术效率之比。2007年规模有效的公司有15家, 占全部农业上市公司的44.12%。规模非有效公司为19家, 占55.88%, 规模效率的平均值为0.9395。全部农业上市公司规模效率的平均值为0.9662, 超过平均值的公司有27家, 占79.41%, 通威股份公司的规模效率值最低, 为0.6681。

从规模效益看, 2007年15家总体有效公司处于最佳投入状态, 各项投入达到了最佳组合, 取得了最大产出, 实现了规模效益。19家总体非有效公司中, 有12家公司的∑λ小于1, 即12家公司处于规模效益递增阶段, 占总体非有效公司的63.16%, 平均∑λ为0.9211, 表明这12家公司加大投入、扩大生产经营规模, 能为公司带来更大的产出。另7家公司的∑λ大于1, 占总体非有效公司的26.84%, 平均∑λ为1.1909, 即这7家公司规模效益递减, 产出增加的比例小于投入增加的比例。

五、结论

根据对2007年农业上市公司总体效率、技术效率和规模效益等的分析, 得出结论:

1. 从整体上看, 农业上市公司总体效率较高, 但部分公司的总体效率变动较大, 也有部分公司总体效率相对较低。

总体有效公司中的绝大多数主业明显, 以农林牧渔业为主要经营活动。因此, 坚持农业产业化经营, 加强农业专业化建设是提高农业上市公司经营效率的正确路子。

2. 总体效率较差以及总体有效转变为非有效的大多数农业上

市公司, 从事以非农产业为主的多元化经营, 非农扩张严重, 农业上市公司不“务农”, 表现出明显的“背农”现象。由于技术、管理、资金、市场等各方面原因, 导致多元化经营失败。因此, 农业上市公司在选择以非农产业为主的多元化经营发展战略时, 应高度关注多元化经营的风险。

3. 多数农业上市公司, 在经营过程中的各项投入得到了充分

利用, 各项投入达到了最佳组合, 取得了最大的产出, 技术效率高, 但农业上市公司的技术效率低于规模效率。因此表明农业上市公司总体效率的进一步提高, 更主要依靠于公司各项投入的充分利用和资源的优化组合。

4. 近半数农业上市公司的经营活动处于规模报酬不变的最佳状态。

尚未取得规模效益的大多数公司处于规模效益递增阶段, 只有部分公司规模效益递减。对规模效益递增的公司, 则应增加投入, 优化投入结构, 扩大生产规模, 提高公司经营效率;而对规模效益递减的公司来说, 实际的投入水平已经超过其最佳投入量, 投入过多而利用水平低下, 导致经营效率下降。因此, 应在保持适度经营规模基础上, 减少资源的投入, 充分提高各项投入的利用水平, 降低生产经营成本, 提高公司经营效率。

参考文献

[1]ANERSEN P, PETERSEN N C.A procedure for ranking efficient unit in data envelopment analysis[J].Management Science, 1993, 10:1261-1264

[2]吴文江:数据包络分析及其应用[M].北京:中国统计出版社, 2002

经营效率评价体系 篇8

由上可知, 国内外学者在物流效率的研究上已经取得了一定的进展, 但缺乏基于企业角度对于其运营效率影响因素的理论分析和实证研究。基于此, 本文运用DEA方法对2010—2012年我国上市物流企业的经营效率进行研究, 以期在反映物流行业的经营效率的动态变化和现状的同时, 利用Tobit模型对经营效率的影响因素进行回归分析, 进而通过两阶段分析的实证结果, 提出相应的改进我国物流企业经营效率的对策与建议, 供企业参考。

一、基于DEA模型的中国上市物流企业的经营效率评价

(一) DEA模型概述及评价方法的选择

数据包络分析是Charnes等[5]在“相对效率评价”概念基础上发展起来的一种新的系统分析方法。它是通过使用线性规划模型, 评价具有多投入和多产出的若干个决策单元的相对有效性的一种非参数评价方法。相比于作业基础成本法、主成分分析法等效率评价方法, DEA方法在评价各个决策单元的效率时, 不需要考虑因素量纲的影响, 也不需要假设投入与产出的函数关系, 评价结果不受人为因素影响, 更具有客观性。因此, 本文选择DEA方法评价上市物流企业的经营效率。同时, 为评价决策单元的综合效率、规模效率以及纯技术效率, 本文选择BCC模型对决策单元进行分析。具体模型构建如下:

其中, σ表示DMU的纯技术绩效值, λi表示决策单元线性组合的系数, 而sr+, si-表示松弛变量。令σ*, λ*, s+*, s-*是式⑴的最优解, 则有如下结论: (1) 若σ*=1, 则DMU为相对纯技术有效; (2) 若σ*<1, 则DMU为相对纯技术无效。

(二) 评价指标体系的选择

樊刚等[6]在《公有制宏观经济理论大纲》中将经济效率定义为:社会利用现有资源进行生产所提供的用来满足人们需要的程度, 一般也称为资源利用效率。由此可以看出, 经营效率考察的是企业的经营总投入和经营总产出之间的关系。

基于对于经营效率的界定、物流公司的实际情况, 以及以前学者所做的研究, 本文选择了以下几个指标。其中, 投入指标包括企业职工人数总额、固定资产投资规模、主营业务成本;产出指标则包括企业净收益、主营业务收入、权益净利率。

(三) 数据的选取与收集

本文是根据中国证监会《上市公司行业分类指引》所界定的“物流上市公司”, 截止到2013年1月, 我国在深交所和上交所上市的物流企业共有76家。为了保证样本数据的有效性, 剔除IPO后前两年的样本数据, ST、SST、*ST的上市公司, 以及缺乏财务数据的上市公司的样本。因此, 本文最终选取了24家上市物流企业作为样本, 数据源于上市物流公司所发布的年报, 以及国泰安数据库。

(四) 实证结果与评价

本文根据所选取的指标数据, 利用Matlab软件, 分别用CCR模型和BCC模型对我国上市物流企业2010-2012年的经营效率进行运算, 具体运行结果如表1所示。

表1的结果表明, 所选择的24家上市物流企业的总体平均效率在2010—2012年呈现下降趋势, 2012年的平均效率值仅有0.79, 总体技术效率并不高, 有明显的改进和提高空间。与此同时, 2010—2012年24家上市物流企业的纯技术效率平均值均达到0.90以上, 并且波动幅度不大, 呈现出不错的发展态势, 但仍有10%左右的改进和提高之处。其中, 大秦铁路等11家上市物流企业, 在2010—2012年间保持了纯技术效率的DEA相对有效, 占样本总量的46%。就规模效率而言, 虽然2010年所选24家上市物流企业的平均值达到了比较高的水平 (0.96) , 但在2011—2012年间呈现十分显著的下降趋势, 规模效率值从0.96下降至0.87, 并且仅有4家企业在所研究的3年间保持了规模效率的DEA相对有效。

因此, 由上述分析可知, 在2010—2012年间, 我国上市物流企业总体的规模效率水平表现不佳, 呈现出逐年下降的趋势, 并且, 我国物流行业总体技术效率的不优, 主要是由于各企业规模效率值不佳所致。

二、物流企业的经营效率影响因素分析

(一) Tobit回归模型与变量选取

Tobit回归模型是Tobit于1958年提出的采用极大似然法的截取回归模型。Tobit模型的一个重要特征为解释变量可以选取实际的观测值, 但被解释变量只能以受限制的方式被观测到。而这一特征正好与运用DEA方法测算出的物流企业经营效率值介于0和1之间的特征相符。因此, 选择Tobit回归模型分析我国上市物流企业经营效率的影响因素。

将Tobit模型设定为:

其中, 被解释变量为通过DEA模型测算了上市物流公司2012年的综合效率, 而解释变量Χ1代表企业的人力资源质量 (即企业本科及以上学历员工所占比例) , Χ2代表企业的发展能力 (即净利润增长率) , Χ3代表企业的类型 (其中0表示运输物流上市企业, 1表示仓储物流上市企业) , Χ4代表企业的营运能力 (即企业的固定资产周转率) , Χ5代表公司的上市年限。

(二) 实证结果与结论

本文根据所选取的指标数据, 利用Eview6.0软件对我国上市物流企业2012年的经营效率和其影响因素进行回归分析, 具体运算结果如表2。

根据表2的Tobit模型的回归结果可知, 在0.05的显著水平下, 上市物流企业的发展能力 (Χ2) 、企业类型 (Χ3) , 以及企业的营运能力 (Χ4) 均对上市物流企业的经营效率产生显著影响。说明上市物流企业的发展能力和营运能力是影响其经营效率的重要因素;而且, 从回归结果可以看出, 仓储类物流企业的效率普遍高于运输类物流企业的效率。

与此同时, 物流企业的人力资源质量 (Χ1) 和上市年限 (Χ5) 对其经营效率的影响并不显著。首先, 我国上市物流企业的本科及以上学历的员工比例普遍偏低, 并且主要集中于高层领导之中, 这反映了我国物流企业缺少对于人力资本投入的重视, 缺乏合理的人才培训管理机制, 未能充分发挥公司高素质人才的能力, 这也可能导致了企业的人力资源质量不能对其经营绩效产生显著影响;其次, 由于我国的物流行业起步较晚, 行业内缺乏较为统一的技术标准, 物流企业的管理体制和经营方式也仍不完善, 较早进入市场的物流企业也未能形成一定的学习效应, 因此, 上市物流企业的上市年限并不能有效解释企业的经营效率情况。

三、结论与建议

本文通过对中国24家主要物流上市企业2010—2012年间的经营绩效的分析研究结果表明, 上市物流企业的整体效率不高, 而且具有逐渐下降的趋势。并且, 通过对于2012年物流上市公司的综合效率的Tobit回归分析可知, 企业的发展能力以及营运能力, 对于企业的经营效率具有显著的正向影响, 而物流企业的人力资源水平和上市年限对经营效率的影响并不大。

基于上述结论, 本文提出以下建议。

第一, 合理扩张, 加强管理控制。物流企业的规模效率是影响总体效率的主要因素。物流企业的发展并不是要一味地做大, 应认清市场形势, 提出切实可行的目标, 做好规划, 并根据目标值有效整合企业现有资源, 以提高规模效率水平。与此同时, 企业应增强内部管理能力, 不断完善治理结构, 提高企业的经营效率。

第二, 加强物流企业信息技术的利用程度, 提高企业运作效率。物流企业的信息化建设主要指企业的各项生产经营活动的信息共享建设, 能够及时获取物流过程中仓储、订单以及实时的运输信息。同时, 企业也应将网络技术应用到企业运营的各个方面, 既包括企业内部管理, 也包括对外联系上的网络化。我国物流企业普遍存在设施利用率低, 货运汽车空载率高, 返空现象严重等问题, 对于信息的获取、处理、运用能力也普遍不高, 而提高企业信息化程度能够使得企业各运作信息得到及时共享, 充分利用闲置资源, 增强企业的营运能力, 从而提高企业的经营效率以及盈利能力。

第三, 建立科学合理的人才培养管理机制, 充分发挥高素质人才的专业能力, 做到人尽其用。我国物流上市企业中本科及以上学历的员工比例普遍较低, 缺乏具有专业背景的物流人才, 并且由于企业本身的管理体制和经营模式等问题, 高素质人才的能力并未得到充分的利用, 未能在物流企业的经营效率上得到体现。因此, 我国物流企业应重视人力资本的投入, 加强物流人才的培养, 建立合理的人力管理机制, 保证员工能够在岗位上充分发挥才能;并且, 为了适应现代物流发展的需要, 应建立一支高端人才和基础技术人员相结合的企业人才梯队, 加强基层员工的岗位培训, 并通过公开招聘和适当的优惠政策不断引进适合本企业的物流人才。

第四, 根据我国实际情况和经济发展状况, 建立科学合理的物流企业的管理体制。目前, 与发达国家相比, 我国物流企业的经营管理方式还比较落后, 粗放式的经营模式容易造成资源的浪费现象。以本文所研究的24家上市物流企业为例, 其中大多数均属于国有企业, 这些企业存在着不同程度的政企不分, 有着管理体制的弊端。因此, 物流企业应积极向国际优秀的物流企业学习管理经验, 根据我国的实际情况建立科学合理的管理体制, 不断改善企业的经营方式和管理水平, 以提高企业的市场竞争能力和经营效率。

第五, 建立科学完善的基于资源配置和经营效率的绩效考核机制, 把握市场机遇, 建立企业核心竞争力。我国物流行业起步较晚, 还处于发展阶段, 较早上市的企业还未能形成一定的学习效应, 产生绝对的市场优势。因此, 各物流企业应积极把握市场机遇, 建立科学完善的、基于资源配置和经营效率的绩效考核机制, 激励企业管理者关注物流企业的资源配置和投入产出效率, 形成企业的核心竞争力, 建立企业的市场优势, 不断提高企业的经营效率。

摘要：采用数据包络分析法和Tobit模型研究, 结果表明, 2010-2012年间我国物流上市企业整体效率不高, 且有逐渐下降的趋势, 并发现企业的发展和营运能力对经营效率产生明显的正向影响。

关键词：物流企业,经营效率,数据包络分析,上市企业

参考文献

[1]Rogers K J.Evaluating the Efficiency of 3PL Logistics Operations[J].International Journal of Production Economics, 2007 (5) :1—10.

[2]邓学平, 等.我国物流企业生产效率与规模效率[J].系统工程理论与实践, 2009 (04) .

[3]陆勤丰.影响区域物流中心物流效率的因素[J].商丘职业技术学院学报, 2007 (3) .

[4]王琴梅, 谭翠娥.对西安市物流效率及其影响因素的实证研究[J].软科学, 2013 (5) .

[5]Banker R1 D, Charnes A, Cooper W.Some Models for Esti-mating Technical and Scale Efficiencies in Dada Envelop-mentanalysis[J].Management Science, 1984, 30 (9) :, 1078-1092.

经营效率评价体系 篇9

关键词：资产经营；企业经营绩效评价；评价体系；主成分分析法

一、资产经营绩效评价的内涵

资产经营绩效评价是企业对占有和使用资产的经营业绩进行比较分析和科学评价，为确定资产投入、收益、资产结构调整等重大经济活动的决策提供参考依据，为对资产经营者进行经营业绩考核、确保资产保值增值、防范资产经营风险提供重要手段。

二、我国企业经营绩效评价体系的不足

(一)缺乏知识与智力资本方面的评价指标

缺乏知识与智力资本的评价指标不能不说是企业经营绩效评价指标体系的一大缺陷。在信息时代，知识和智力在企业的竞争优势和核心竞争力的形成与保持中，在企业经营目标的实现上发挥着日益重要的作用。

(二)缺乏指标之间缺乏独立性

财政部等部委颁布的《国有资本金绩效评价规则》主要从财务效益状况资产运营状况、偿债能力状况和发展能力三个方面，通过基本指标、修正指标和评议指标，运用统一的评价标准值作为评价的基础，对国有企业的经营绩效进行全面的评价，建立了较完整的指标体系，以综合评价代替了单一评价。该绩效评价体系存在的一个较突出的问题就是指标之间缺乏独立性。评价体系中的财务指标之间的相关性较强即指标之间有涵盖关系，缺乏应有的独立性。

三、我国企业资产经营绩效评价指标体系的构建方法

(一)我国企业资产经营绩效评价体系设计原则

指标体系的设置应遵循以下原则：指标体系的设置要能够反映企业资产经营的性质、特点和过程；指标体系的设置要能够反映企业资产经营的财务状况；指标体系的设计必须与现有的会计统计制度相衔接，其计算所依据的资料在企业现有核算资料中应该较容易取得。

(二)评价指标的选择

在基本指标中，只涉及了反映相应能力的个别的指标，而舍弃了其他指标，这与资产经营绩效衡量本身的特点有关，具体如下：

1资产安全性指标。从流动资产和长期资产两个方面考虑资产的安全性，至于流动资产的安全性，用流动比率、速动比率衡量长期资产的安全性用负债比例衡量。另外由于货币性资产和非货币性资产的不同，可能存在货币性资产难以偿还当期债务的情况，增加了当期支付能力系数指标，进而实现对非货币性资产更好的控制。

2营运能力指标对于营运能力指标，被广泛使用的最为综合性的指标是总资产周转率。一切企业均拥有三大类资产管理对象，即固定资产、存货和应收账款，它们是企业资产管理的核心内容。

3盈利能力指标。盈利能力是企业利用资产获取收益的能力。与盈利能力联系在一起的传统的财务指标主要有净资产收益率、总资产报酬率、成本费用利润率、销售利税率、投资报酬率、每股收益等。

(三)我国企业资产经营绩效评价体系——财务业绩评价指标的构建

反映企业资产经营安全性的分析评价指标主要有：

1流动比率。流动比率=流动资产／流动负责。计算出来的流动比率，只有和同行业平均流动比率、本企业历史的流动比率进行比较，才能知道这个比率是高还是低。一般情况下，营业周期、流动资产中的应收账款数额和存货的周转速度是影响流动比率的主要因素。它不仅表示短期债权人债权的安全程度，而且反映了企业营运资本的能力。该指标用来衡量企业在某一时点偿付即将到期债务的能力，比值越大则债权人的安全程度越高。从债权人的角度出发，较高的流动比率可以减少债权在清算时的损失从企业发展的角度来看，过高的流动比率意味着资产利用率较低，表明企业管理松散、资金浪费，没有充分使用借款的能力。

2速动比率。速动比率=流动资产-存货／流动负债。计算速动比率时要把存货从流动资产中剔除的主要原因为在流动资产中存货的变现速度最慢。由于某种原因，部分存货可能已损失报废还没作处理，部分存货已抵押给某债权人存货估价还存在着成本与合理市价相差悬殊的问题。在不希望企业用变卖存货的办法还债，以及排除使人产生种种误解因素的情况下，把存货从流动资产总额中减去而计算出的速动比率，反映的短期偿债能力更加令人可信。速动比率是假定存货毫无价值或难以脱手兑换现金时企业可动用的流动资产抵付流动负债的能力，存货本身存在销售及降价的风险，速动比率则克服了流动比率不能揭示流动资产在变现能力方面的分布或构成的缺点。

3负债比率。资产负债率=负债总额／资产总额×100％。公式中的负债总额不仅包括长期负债，还包括短期负债。资产总额则是扣除累计折旧后的净额。这个指标反映债权人所提供的资本占全部资本的比例，也可以衡量企业在清算时保护债权人利益的程度。

四、我国企业资产经营绩效评价体系——非财务评价指标的构建

鉴于单纯财务指标的缺陷，在构建我国企业资产经营绩效评价体系的过程中，应纳入非财务指标，弥补财务指标的缺点，为评价主体改善企业资产经营评价提供更好的依据。

(一)领导班子综合素质

领导班子综合素质是指企业现任领导班子的智力素质、品德素质和能力素质等，具体包括知识结构、道德品质、敬业精神、开拓创新能力、团结协作能力、组织能力和科学决策水平等因素。资产经营的提出及实践，要求企业界的领导人和经营者努力接受这一新的经营观念和经营方式，要加强风险意识，要依据一定的原则积极地寻找风险，巧妙地经营风险，于大风险处谋大发展。

(二)力资源开发利用状况

人力资源开发利用状况是企业决策层对人力资源管理的重视程度、人力资源管理部门的设置和规章制度建设情况，以及企业人力资源配置的合理性和有关人员的道德文化水平、技术技能、组织纪律性、参与管理的积极性及爱岗敬业精神等的综合情况。

(三)经营发展战略

企业经营发展战略是指企业所采用的包括增加科技投入、建立新的营销网络、更新设备、实施新项目、兼并重组等各种短期、中期和长期经营发展战略。

参考文献：

[1]季晓南，国有资产经营管理理论与实践[M]，北京：中国经济出版社，2003

[2]潘栋宇，资产管理公司运作中的问题及对策[J]，商业研究，2002

经营效率评价体系 篇10

小额贷款公司近年来在我国发展迅速。小额贷款公司是由自然人、企业法人与其他社会组织投资设立, 不吸收公众存款, 经营小额贷款业务的有限责任公司或股份有限公司。与审核严苛、耗时较长的传统商业银行不同, 小额贷款公司对于贷款的审核要求相对较低, 也较为迅速、快捷, 能够部分解决银行倾向于向大型国有企业贷款, 而中小企业、个体工商户却贷款难的问题;而对比民间借贷, 运作模式更加规范、收取利息相对较低是小额贷款公司的比较优势。截至2015年末, 全国共有小额贷款公司8910家, 同比增长1.35%。其中, 江苏省的小额贷款公司数量为636家, 排名全国第一。目前我国共有32家小额贷款公司在新三板挂牌, 而其中江苏小额贷款公司共有15家。小额贷款公司在我国尽管发展迅猛也取得了较好的成绩, 但与此同时其内部竞争也日趋激烈。

在小额贷款公司方面:高晓燕等研究了小额贷款公司的发展状况, 列举阻碍其可持续发展的问题并进行剖析, 从自身的运营角度、风险防控角度、创新业务角度和政府的角度等, 探讨小额贷款公司可持续发展的策略和发展方向[1]。黄晓梅等主要探讨小额贷款公司的信用风险问题, 从小额贷款公司的内部环境和外部环境两个角度来考虑, 认为应该采取有效的控制与防范措施, 提高小额贷款公司自身信用风险防控能力、优化小额贷款公司风险防控的外部环境, 以保障小额信贷的可持续发展[2]。茆晓颖则主要从当前农村小贷公司面临的问题和缺陷出发, 提出一些政策建议以促进农村小贷公司的可持续发展[3]。对于我国小额贷款公司的实证研究方面:董晓林等以江苏省农村小额贷款公司为研究样本, 在DEA模型中加入含有不良贷款作为“非期望”产出, 以此来评估小额贷款公司运营效率, 并采用Tobit模型实证分析小额贷款公司运营效率的影响因素[4];杨小丽等将风险调整的净资产收益率作为经营绩效的衡量指标, 选取江苏省农村小额贷款公司为研究样本, 研究了不同贷款结构安排对农村小额贷款公司经营绩效的影响[5]等。

文章从已在新三板市场挂牌的小额贷款公司的角度出发, 主要研究对象为目前已在新三板挂牌的江苏省15家小额贷款公司, 通过DEA模型的运用, 对于这15家小额贷款公司的经营效率进行分析, 并运用多元线性回归模型对影响其经营效率的因素进行研究。

1 基于DEA模型的经营效率分析

1.1 模型理论

DEA (Data Envelope Analysis) 即数据包络分析模型, 其主要思想是计算产出效果 (Output) 与投入情况 (Input) 的比值, 从而分析投入情况与产出效果的关系。

假设需要比较n个公司 (决策单元) , 用m个指标综合衡量其投入请况, 用s个指标衡量其产出效果。各决策单元投入和产出数据如图1。

利用DEA构建如下规划问题:

将上述线性规划模型等价转化为其对偶模型, 即

对上述对偶线性模型进行标准化, 引入阿基米德无穷小的概念, 得到

若θ=1, S-0=S+0=0则称DMU0为DEA有效。

若θ=1, S-0≠0或S+0≠0, 则称DMU0为DEA弱有效。

若θ<1, 则称DMU0为非DEA有效。

1.2 实证分析

1.2.1 指标选取

本文在参考已有研究的基础上并考虑到数据的可获得性, 选取如表1中的投入产出指标。在投入方面选取总资产 (元) 、管理费用 (元) 、在职员工 (人) 这三个指标;在产出方面选取净利润 (元) 、不良贷款率 (%) 和发放贷款及垫款数额 (元) 这三个指标。

1.2.2 数据获取

鑫庄农贷等15家江苏省小额贷款公司分别于2013年至2015年在新三板市场挂牌, 是我国首批在新三板市场挂牌的小额贷款公司。通过查阅15家江苏省小额贷款公司的年报可获取2014年的相关数据, 如表2。

数据来源:15家小额贷款公司年报.

从样本相关数据可以发现, 江苏省已在新三板挂牌的小额贷款公司各项指标数值差距较大:从总资产角度来看, 总资产最多的达到964, 899, 061.82元, 远高于江苏省在新三板挂牌的小额贷款公司的平均水平, 而最少的为107, 579, 652.43元, 公司规模不一。相对而言, 总资产越多的公司其管理费用、净利润和放贷数额越大。另外, 值得注意的是, 小额贷款公司的不良贷款率差距也较大, 而此项指标对于公司的未来营运意义重大, 应该引起重视。

1.2.3 计算及结果

注意到不良贷款率为一逆向指标, 该指标越高, 说明小额贷款公司运营的风险越大, 因而将不良贷款率这一逆向指标转化为非不良贷款率这一正向指标 (非不良贷款率=1-不良贷款率) 后再进行计算。通过max DEA软件计算, 可获得如表3的结果。

1.3 结论

从综合效率 (Technical Efficiency Score) 方面来看, 在2014年, 鑫庄农贷、通利农贷、昌信农贷、晶都农贷、中兴农贷、滨江小贷、和信科贷和宝利小贷8家小额贷款公司的投入产出达到了DEA有效, 即投入产出达到了最佳状态, 并且可以看到技术效率 (Pure Technical Efficiency Score) 和规模效率 (Scale Efficiency Score) 都有效。另外, 需要注意, 运用数据包络分析 (DEA) 得出的结果并不是绝对效率, 而是投入产出的相对效率值, 它只是显示了在江苏这15个挂牌的小额贷款公司中鑫庄农贷等8家小额贷款公司的投入产出相对来说较为有效。其他7家为非有效, 其中龙腾农贷的相对效率最低, 投入指标大而产出指标小。研究的15家小额贷款公司中, 有7家位于苏南地区, 6家位于苏中地区, 2家位于苏北地区。从结果来看, 2家位于苏北地区的小额贷款公司均为DEA有效, 而13家位于苏南和苏中的小额贷款公司中6家为DEA有效, 7家为DEA无效。其原因可能为:尽管苏南苏中地区经济相对较为发达, 但相对而言苏南苏中地区小额贷款公司数量较多, 竞争较为激烈。

从纯技术效率的角度看, 除了上述8个综合DEA有效的公司之外, 银信和正新2家也达到了纯技术效率DEA有效, 说明这两家投入资源的高效利用的技术上较为成熟, 之所以没有达到综合DEA有效, 可能主要是因为还没有形成产业规模。因此, 这2家应该加大资源方的投入, 并充分利用好现有的资源管理办法。从规模效率的层面看, 除了8个综合DEA有效的小额贷款公司外, 其他7家都没有达到规模有效, 这说明了这7家对于资源的高效利用还没有达到最优规模。此外, 从结果来看, 鑫庄农贷等8家综合DEA有效的小额贷款公司规模报酬保持不变, 其余7家规模报酬递减。

2 基于多元线性回归模型的影响因素分析

2.1 指标选取

公司是以盈利为目的的企业法人, 因而选择净利润 (Y) 作为评价江苏省上市小额贷款公司的主要绩效评价指标, 即被解释变量。选取总资产 (X1) 、管理费用 (X2) 、在职员工 (X3) 为解释变量, 并添加虚拟变量D1 (小额贷款公司所在地是否为苏南) 、D2 (小额贷款公司所在地是否为苏北) 为被解释变量。

一般来说, 总资产越多, 公司的经营规模越大, 小额贷款公司可发放的贷款也越多, 净利润应越大。因而, 总资产对于净利润应该有正向影响。管理费用作为一项支出, 对于公司的净利润应该有逆向影响;但是, 管理费用越大, 也一定程度说明公司的投入越多, 对于净利润也有可能有正向影响。因而, 管理费用对于净利润的影响并不确定。在职员工数量越多, 则员工创造的总效益越大, 公司的净利润应越高。因而, 在职员工数应对净利润有正向影响。

苏南、苏中、苏北地区的经济发展有一定的差异, 经济相对发达的地区可能资金需求量也相对较大, 小额贷款公司的效益可能相对较好;但是, 从数量上来看, 苏南和苏中地区的已上市小额贷款公司数量较多, 而苏北地区已上市的小额贷款公司只有2家, 竞争程度相对较低。因而, 小额贷款公司在江苏的选址对其净利润的影响具有不确定性。

2.2 计算检验

结合从小额贷款公司年报中获取的数据, 进行线性拟合, 可得:

变量t检验:所有变量均通过t检验。

2.3 结论

总资产对于净利润为正向影响, 总资产每增加1%, 会使小额贷款公司的净利润增加约1.33%;管理费用对于净利润为负向影响, 管理费用每增加1%, 会使小额贷款公司的净利润减少约0.54%;在职员工人数对于净利润为正向影响, 在职员工人数每增加1%, 会使小额贷款公司的净利润增加约1.18%;小额贷款公司是否在苏北地区也会对其净利润有一定影响, 一般在苏北地区的净利润较高, 可能与苏北地区已上市的小额贷款公司数量较少有关, 而小额贷款公司是否在苏南地区对于结果没有太大影响。

3 总结

文章运用DEA模型和多元线性回归模型对已在新三板挂牌的15家江苏省小额贷款公司进行分析。通过DEA模型的分析可以看到:这15家小额贷款公司大部分经营效率都相对较高, 经营效率相对较低的公司主要是由于还没有达到规模效率, 与最佳规模效益有所差距。此外, 在苏北地区的已在新三板挂牌的小额贷款公司经营效率相对于苏南和苏中地区更好, 可能与小额贷款公司在苏北地区的竞争相对缓和有关。

通过多元线性回归模型对于江苏省已在新三板挂牌的小额贷款公司的分析可以看到:总资产、在职员工数量、选址是否在苏北地区对于净利润为正向影响, 而管理费用对于经营效率有逆向影响。

小额贷款行业面临着很大的机遇, 比如小额信贷的资金需求者对贷款产品的议价能力较差、小额贷款行业新进入者的威胁相对较小;但同时也面临着很多挑战, 如行业替代品存在着应当警惕的威胁且行业竞争日趋激烈, 小额贷公司对资金供给者即银行的议价能力较弱, 大多数情况下只能被动接受价格, 但小额贷款公司在新三板市场挂牌可以在一定程度上解决融资问题。

由于目前江苏省已在新三板挂牌的小额贷款公司只有15家, 模型样本数量较少;且这15家小额贷款公司都是在近3年内挂牌, 可获取数据较少, 可能会造成一定的误差, 对于纵向研究带来影响, 对于江苏省这15家在新三板挂牌的小额贷款公司的经营效率问题还有待进一步研究。

摘要：针对江苏省现已在新三板市场挂牌的15家小额贷款公司的数据, 先运用DEA模型 (数据包络分析法) 对其经营效率进行研究, 再运用多元线性回归模型对影响其经营效率的因素进行分析。研究结果显示:鑫庄农贷等8家小额贷款公司达到了DEA有效, 其余为非DEA有效;总资产、管理费用、在职员工人数、选址是否为苏北地区对其经营效率有正向影响, 管理费用对其经营效率有逆向影响。

关键词：小额贷款公司,经营效率,DEA模型,多元线性回归模型

参考文献

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[3]茆晓颖.农村小额贷款公司可持续发展研究[J].农业经济问题, 2012 (9) :57-63.

[4]董晓林, 高瑾.小额贷款公司的运营效率及其影响因素——基于江苏227家农村小额贷款公司的实证分析[J].审计与经济研究, 2014 (1) :95-102.