基于DEA模型的中国航运上市公司经营绩效评价

蹇令香 ,子芝兰 ,高 鹤

(1.大连海事大学 交通运输管理学院,辽宁 大连 116026;2.清华大学 经济管理学院,北京 100086)

航运业在国民经济发展中发挥了巨大的作用,我国外贸出口总额的84%依靠航运完成.然而,我国的航运业存在高投入低产出、没有充分利用现有生产规模等问题.如何对其进行客观的评价,使其实现规模经济是我国航运业面临的关键问题.本文借助数据包络分析(data envelopment analysis,简称DEA)方法对12家航运上市公司2007-2010年数据进行横向和纵向的技术有效性和规模收益分析,并据此提出相应的改进措施.

一、DEA模型

1.DEA概述

数据包络分析是由美国学者Charnes和Cooper在1978年首先提出的,用来评价决策单元(decision making unit,简称DMU)相对绩效的一种行之有效的非参数方法[1].该方法的基本原理是保持DMU的输入或输出值不变,然后运用线性规划原理将各DMU投影到有效前沿面上,最后通过对比得出各DMU偏离有效前沿面的程度,据此可以评价出各DMU的相对有效性大小.数据包络分析方法的优越性在于:对于评价具有多投入、多产出的问题,无须预先估计参数,因而避免了主观因素和减少了误差,使得分析过程简单化,增强了分析结果的客观有效性.它既可以横向作多个企业间的比较,也可以纵向作不同年份的DEA分析.

DEA法的第一个模型是C2R模型,后来由于社会发展的需要,又有学者研究出C2GS2模型以及C2WH模型,这几种模型各自的研究目的不同,各有其优越性.本文运用C2R模型对我国航运上市公司经营绩效进行分析.

2.C2R模型的基本原理

假设有 n个同类型的决策单元,对于每个决策单元有 m种的输入以及p种的输出,其中第 r个DMU的输入和输出向量分别为

在此基础上引入松弛变量

得到C2R模型[2]:

通过上述模型的运用,可以求出最优解:θ*, λ*,S*-,S*+,则可以对DMU进行以下判断:

(1)若θ*=1,且至少S*-≠0或S*+≠0,则可判断DMU为DEA弱有效,即其不是同时为技术效率最佳和规模最佳;

(2)若θ*=1,且S*-= S*+=0,则可判断DMU为DEA有效,即DMU的经济活动同时为技术有效和规模有效;

二、航运上市公司DEA有效性分析

本文选取在上海和深圳交易所上市的12家航运公司作为研究对象,每个航运公司视为不同的DMU,并参考了中国证券协会对上市公司业绩排名所用的指标体系,同时考虑了各航运上市公司的年报发布内容,选取了比较具有代表性的输入指标[3]和输出指标,构建评价指标体系.

(一)构建评价指标体系

1.输入指标

(1)"总资产"指标:反映航运上市公司的基础实力和经营规模;

(2)"流通股股数"指标:反映航运上市公司的经济规模以及筹集资金的能力.在理论意义上应该选择"总股本",但是考虑到我国上市公司股本结构的特殊性,即总股本里面包括非流通的法人股和国有股,所以选择"流通股股数"作为输入指标.

2.输出指标

(1)"每股收益"指标:反映航运上市公司每股盈利能力;

(2)"净资产收益率"指标:反映股东权益的收益水平,衡量航运上市公司运用自有资本的效率;

(3)"净利润"指标:反映经营的最终成果,衡量航运上市公司的经营效益.

(二)数据收集与处理

1.原始数据收集

本文从网易财经网站所发布的各航运上市公司2007-2010年报上获取了输入、输出指标的原始数据.2010年原始数据经整理如表1所示,其余各年数据均以相同的方法收集处理.

表1 原始数据

2.数据的无量纲化处理

因为所收集的指标数据具有不同的量纲,有些还存在负数,所以在运用C2R模型求解的过程中,不容易求出线性规划模型的解.为了便于求解和分析,先把原始数据按照一定的规则进行处理,具体转化过程如下:

表2 无量纲化数据

(三)计算分析

在无量纲数据基础上,结合 C2R模型,进行DEA有效性分析.有效性分析是DEA的核心思想之一,对DMU的有效性作出判断,是DEA的应用目标.本研究运用LINDO软件对我国航运上市公司2007-2010年的 DEA有效性评价结果进行计算.[4]

1.DEA有效性分析

DEA的技术有效性分析能判断"生产"是否处于最理想的状态,对于现有的输入而言能否获得最大的输出.本研究利用C2R模型对各航运上市公司的技术有效性判断结果见表3.

表3 航运上市公司DEA有效性评价结果θ值

从表3中可以看出,海峡股份4年的DEA有效值θ均为1,且所有的松弛变量均为0,说明该上市公司的经济活动活跃,同时技术效率和规模最佳,其投入产出具有很高的效率,是我国航运业的标杆示范企业.中昌海运也在技术效率和规模效益方面处于领先水平.而中海集运、长航油运的平均θ值最小,说明两上市公司技术效率和规模效益同时低下,其投入产出不平衡,效率低下.其余的航运上市公司的平均θ值为0.6214到0.8536之间,说明其投入产出效率处于同行业中偏上水平.通过逐年的DEA有效值分析,可知中海集运、中远航运和中海发展2009年的θ值较2008年出现明显的减小,可推断出2008年的金融危机对我国航运业的冲击较大,此类大规模的航运公司受到的冲击较为明显.

2.规模收益分析

表4 规模收益评价结果

可以看出,海峡股份处于规模收益不变的生产阶段.规模收益不变是最优的生产阶段,但是这种最优规模不可能是无限的,该公司最佳的战略就是保持现有的投入产出量不变,尽量让规模收益保持相对更长的一段时期.中国远洋和中海发展两家上市公司处于规模收益递减阶段.中国远洋尤为严重,该公司资产过千亿,流通股股数超过100亿股,这是由于企业规模越大,对企业各方面业务进行协调的难度也会越大,容易造成其投入利用效率低下.所以该类航运上市公司应该考虑减小资产规模或者调整其股本结构,使其规模收益不变或者递增.其余航运上市公司规模收益处于递增阶段,这类航运企业净收益的增长速度超过其生产规模的扩大速度,说明这些航运公司有增加投入的积极性.建议这些公司可以通过增发流通股或者配股适当扩充股本,以扩大资产规模,将会使产出量高比例地增加.同时,规模收益递增的航运上市公司占航运上市公司总数的75%,表明我国航运上市公司规模收益整体处于良好水平.

三、结 论

运用C2R模型对航运上市公司经营绩效进行分析,其方法简便易行,分析结果客观可靠.本研究表明:中国航运上市公司的经营绩效总体上良好.这与国内外开放、充满竞争的航运业市场环境是分不开的.2008年的全球金融危机对我国航运业的影响较大,但在2009年的萎靡之后,2010年表现出复苏增长势头.与此同时,我国部分航运上市公司存在规模收益严重递减的情况,这已经成为亟待解决的问题之一.对于这些公司而言,应该尽快调整结构,改善管理,减少无效投资,以提高产出水平,争取早日实现规模收益递增.对于像亚通股份这类航运上市公司,虽然企业经营为亏损,但是其规模收益递增,说明该类航运上市公司具有发展前景,提高其资本利用率,将会转败为胜.

[1]魏权龄.评价相对有效性的DEA方法[M].北京:中国人民大学出版社,1988.

[2]CHARNES A,COOPER W W,RHODES E.Measuring the efficiencyof decision making units[J].EuropeanJournal of Operation Research,1978(2):429-444.

[3]吴文江,刘亚俊.DEA中确定指标是输入(出)的依据及其应用[J].运筹与管理,2002(4):19-24.

[4]李 刚,关宏伟.DEA分析应用于上市公司绩效评价---介绍规划求解软件LINDO[J].中国会计电算化, 2003(3):13-16.