上市流通企业资金运营效率与风险

闫秀霞+++毕砚昭+++刘莉洁

内容摘要：本文首先将投入产出指标作为代表资金运营效率的因素，应用超效率DEA模型对选取的102家上市流通企业的资金运营效率进行测算和分析。其次根据效率与风险的相关关系，用代表资金运营效率的因素表征资金运营风险，建立了包含资金运营风险因素的流通企业风险因素体系，并通过解释结构模型对流通企业风险因素进行分层，从风险因素间的相互作用、可控程度和风险传递性三方面对流通企业资金运营效率引发流通企业风险的机理进行了分析。结果表明：我国流通企业资金运营效率普遍偏低；在整个流通企业风险因素体系中，表征资金运营效率风险的因素处于表层和浅层，并与其他表层和浅层风险因素相互作用，受深层风险因素政府干预的影响；资金运营效率是可控的，而且其表征因素大都在风险传递过程中处于风险源位置。本文的研究结论对流通企业资金运营风险识别与防范具有一定的指导意义。

关键词：流通企业 资金运营效率 风险因素 超效率 解释结构模型

中图分类号：F272 文献标识码：A

引言

经济全球化背景下，流通行业发展迅速，由最初的粮食购销、物资、批发零售等企业组成的传统流通企业，发展为目前的包括餐饮、住宿、家政等部分服务业的“大流通”概念企业（张昊，2014），流通企业在在国民经济中发挥越来越重要的作用。加之目前我国正在倡导的“一带一路”发展战略，给流通企业带来新的发展机遇与挑战，研究流通企业的资金运营效率与风险，对指导流通企业的发展及风险识别和防范具有重要的意义。

20世纪初期法约尔的安全生产思想等标志着现代风险管理思想的出现。风险识别作为风险管理的重要环节，直接影响风险管理的效果。梳理国内外文献，有大量研究风险因素识别的成果，但以流通企业为对象的研究则较少。蒋云贵、柳思维（2010）以法律规定的“支付不能”和“资不抵债”两个破产风险为依据，提出法律意义上的流通企业破产风险回归模型。苗伟、刘敏杰（2009）对流通企业的财务风险成因进行了分析，并提出了防范措施。也有部分研究者探讨了企业效率与风险的关系，比如，中国经济增长前沿课题组（2013）在研究改善经济转型所面临的风险时，指出资本高效率降低风险，低效率增加（引发）风险，并从宏观层面验证了低效率导致风险的事实。陈纯（2005）以中国资本市场为研究对象，阐明了中国资本运营的低效率导致资本市场的运营风险。付雯雯、Berger等人从企业角度对效率与风险的关系进行了研究。付雯雯（2011）在研究中国商业银行的效率与风险时，将风险作为效率的投入变量进行了分析，Berger等人（1997；2007）对商业银行的效率与信用风险关系进行了详细分析，认为两者呈现负相关关系，且有一定的时滞性。

基于以上文献不难发现，无论是宏观还是微观层面，效率和风险之间存在着负相关关系。研究流通企业的效率与风险对于反映企业真实的经营状况，甚至对风险的预测都具有重要意义。

在研究方法的选择上，目前对企业资金运营效率的研究主要有DEA、SFA方法，但与SFA相比DEA方法得出的效率值更准确，故得到的结论更可靠，故本文在进行流通企业资金运营效率测度时采用DEA方法。但考虑到传统DEA方法当决策单元有效时不能再次比较，超效率DEA（即：SE-DEA）对于有效的决策单元可再次排序，本文最终采用超效率DEA方法测度流通企业资金运营效率。在研究资金运营效率对流通企业风险的作用机理时，考虑到解释结构模型可以将众多的风险因素转化为结构清晰、相互关系明显的层级结构。所以本文应用解释结构模型来分析流通企业资金运营效率因素在整个风险体系中地位及其作用机理。

基于SE-DEA的上市流通企业资金运营效率测度

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）于1978年由Charnes A等人创建，其原理是在数学规划的基础上，通过建立线性规划模型来评价决策单元间的相对效率。Andersen和Petersen在1993年提出了超效率DEA（super efficiency DEA），超效率相对其他DEA模型的特点是可对达到效率最优的决策单元进行再次排列。

（一） SE-DEA模型构建

假设有n家上市流通企业，即n个决策单元DMU，各DMU有i种投入指标和s种产出指标，Xij为DMUj的第i个的投入指标值，Ysj为DMUj的第s个产出指标值，SE-DEA模型如公式（1）所示：

式中：θ为效率评价指数；X和Y分别为投入产出指标；λ j为各投入产出系数；n为决策单元数，S+r和S-i为松弛变量。模型中的θ若小于1，则说明投入产出没有达到最优；若θ等于1，说明投入产出刚好达到最优；若θ大于1，说明投入产出超过了最优效率。

（二）样本和评价指标选取

根据对流通企业概念的界定，本文以贸易零售和交通运输两种传统流通企业为代表（张昊，2014），考虑到其中ST、数据异常和缺失的企业，最终共选取102家上市流通企业作为研究样本，并采用Wind资讯公布的102家上市流通企业2014年指标数据。

参考已有文献，结合流通企业的自身特征和数据的可得性，且根据测度流通企业资金运营效率这一主旨，本文以净资产收益率作为产出指标，初步粗选出八个投入指标，如表1所示。

表1中的投入指标所代表的含义比较分散，为了从新的维度来综合这些指标所反映的企业实际状况，对8个投入指标通过SPSS19.0进行KMO检验（KMO值大于0.5）和Bartlett球型检验（P值小于0.001）合格后，通过因子分析从8个指标中提取出2个公因子，累计贡献率达到68.074%，包含了投入指标中的大部分信息，并进行了因子旋转（相关检验结果及因子分析结果见表2和表3）。

由表3可知，筛选掉载荷低的指标后，因子1主要由X5和X6解释，因子2主要由X2、X3和X7解释，由于X5和X6两个投入变量计算公式相似，故去掉X5保留X6，最终确定的投入指标为X2、X3、X6和X7。根据这四个投入指标代表的含义对2个因子进行划分，将因子1定义为流通企业的偿债能力，将因子2定义为流通企业的资金流动能力。

（三）效率测度及分析

投入变量为上文筛选出的4个指标，分别为流动资产周转率、总资产周转率、速动比率、流动资产比，产出变量为净资产收益率。根据模型（1），通过EMS软件进行测算，得到的流通企业资金运营效率如表4所示。

由表4流通企业资金运营效率的计算结果可知：

第一，表中效率θ>1的企业有鄂武商A、华联股份、海宁皮城等12家企业，表明样本中有12家流通企业的资金运营效率超过了最优效率；普路通的效率θ=1，表明样本中有1家流通企业的效率达到最优；其余89家流通企业的资金运营效率均没有达到效率最优，即θ<1。由此可见，我国流通企业的整体资金运营效率并不理想。

第二，将样本中的流通企业按照取样时的企业类别进行划分，从合肥百货到辽宁成大共有42家企业为贸易零售型流通企业，剩下的60家企业为交通运输型企业，分别计算它们的平均资金运营效率，对应的结果为：θ贸易零售=0.457、θ交通运输=0.604，θ贸易零售<θ交通运输。可见交通运输型流通企业的资金运营状况明显好于贸易零售型流通企业。从企业规模和所有制来分析，交通运输型流通企业大多为大型国企，资金充裕，银行贷款方面都享受着其他企业没有的优势，承担的风险少，而贸易零售型流通企业多为民营企业，其资金来源受限，运营情况自然不如交通运输型企业。

资金运营效率和资金运营风险相互影响，两者中一方的变化都会引起另一方的相应改变，资金运营风险实际是盈利性、流动性和安全性的具体表现，故可以用上文资金运营效率测度中的净资产收益率（表5中为盈利能力）、资金流动能力和偿债能力来表征资金运营风险，本文将其定义为与资金运营效率有关的风险，简称为资金运营效率风险。

基于ISM模型的上市流通企业资金运营效率风险分析

（一）上市流通企业风险因素体系

流通企业风险是指在经营过程中，因不确定因素的单一或综合影响，使其遭受损失或减少获得潜在收益的机会。企业风险的种类很多，根据不同的分类标准有不同的类型，李艳芹（2010）和姜妍（2011）两位学者从企业的内部和外部两个大方向描述了企业风险；温宏伟（2007）以物流企业为研究对象，将其风险分为环境风险、管理风险、技术风险和财务风险；陈涛焘（2008）在温宏伟研究结论的基础上，进一步将企业的技术风险理解为一种能力风险。由于流通企业与物流企业有许多相似之处，所以本文采用已有的风险分类方式，结合上文的研究，建立流通企业的风险因素体系如表5所示。

（二）上市流通企业资金运营效率风险的ISM模型

解释结构模型（ISM）是华菲尔教授于1973年为分析复杂的社会经济系统有关问题而开发的一种方法，是结构模型化技术的一种。应用图的矩阵表示方法和逻辑运算把模糊不清的想法转化成直观的、具有良好结构关系的模型是其基本思想，特别适用于多变量且结构关系复杂的系统分析。

1.建立邻接矩阵。对于表5选取的上市流通企业风险因素建立二元关系，这种二元关系是各风险因素两两之间的直接关系，邻接矩阵即为二元关系组成的矩阵。定义邻接矩阵为：

为了确保准确性，邻接矩阵在咨询了相关专家后得出，具体如表6所示。

2.建立可达矩阵。可达矩阵R由邻接矩阵A通过布尔代数运算规则（0+0=0，0 +1=1，1+1=1；0×0=0，0×1=0，1×1=1）计算而得，I为单位矩阵，可达矩阵与邻接矩阵的关系为R=（A+I）n，当（A+I）n=（A+I）n+1时，（A+I）n即为邻接矩阵A的可达矩阵。应用Matlab计算得出的可达矩阵如表7所示。

3.分解可达矩阵得到层级关系。在分解可达矩阵之前，首先引入可达集、先行集和共同集的定义：因素Si的可达集为从Si出发可以到达的所有因素组成的集合，用R（Si）表示，即Si所在行中所有元素为1的列所对应的因素构成的集合。因素Si的先行集为所有到达Si的因素组成的集合，用A（Si）表示，即Si所在列中所有元素为1的行所对应的因素构成的集合。共同集为R（S1）∩A（S1）。当满足R（S1）∩A（S1） =R（S1）时，即取得此次层级运算中的层级因素，并将该因素在可达集中所在的行和列去掉。例如，表8中只有S1满足R（S1）∩A（S1）= R（S1），故L1={S1}。依次类推，共得到五层，分别为：L1={S1}，L2={S3，S5-S12}，L3={S4}，L4={S2}，L5={S13}。

根据划分的层级，将可达矩阵按照ISM方法进行处理，找到R中具有相同的行的因素，只保留一个，同时将其他因素的行和列划掉，按照新得到矩阵中因素每行中“1”的个数由少到多进行排列可得到可达矩阵的缩减矩阵，本文为了直观地表现同一层级因素中的强连接关系（互为可达且互为先行），只对可达矩阵R按照每行中“1”个数由少到多进行重新排列得到R*，如表9所示。在表9中，第二层和第四层是全1矩阵，即第二层和第四层中的因素为强连接关系，也就说明，其中的因素之间是互相影响的。

根据表9建立上市流通企业风险因素解释结构模型如图1所示，

（三）上市流通企业资金运营效率风险机理分析

根据图1上市流通企业风险因素解释结构模型各层间的递进关系，本文将除第一层主题因素以外其余三层影响因素分别重新定义为表层因素、浅层因素和深层因素。图1中包含了表征资金运营效率风险的三个因素，即资金流动能力、偿债能力和盈利能力，下面着重分析资金运营效率风险因素在整个上市流通企业风险体系中的作用机理。

1.层级间风险因素相互作用角度。资金流动能力与偿债能力两个投入指标比盈利能力层级更深，除来自资金流动能力和偿债能力两个风险因素的影响外，盈利能力还会受到政府干预这一深层因素的影响，以及同层级中与竞争者间的关系、电商水平、信息风险、信用风险、人力资源风险、合同风险、收益分配风险和服务能力的影响，归结起来就是会受到来自管理、环境、技术方面风险的影响。从资金运营效率对其他因素影响的角度分析，企业的整个运营过程中都无时无刻不需要资金的支持，资金是企业正常运营的血液。所以对于上市流通企业而言，资金的运营效率既是导致其他风险产生的原因，也会遭受其他浅层因素的影响。

2.风险的可控程度角度。图1解释结构模型中的三层风险因素中，表层因素可归结为企业内部的风险因素，企业通过有效的管理职能可以对这些因素加以预防和控制，而随着层级越深，可控性越差，政府的干预调控是企业无法把握的因素，企业能做的只有适应。资金运营效率因素位于表层和浅层，属于企业自身可以把握的风险因素，有较好的可控性。

3.风险的传递性角度。三层风险因素会随着解释结构模型的递进关系发生风险的传递，外界政府干预会从宏观上引发风险，是风险传递的最上游，资金流动能力的降低会将风险传递到偿债能力上，偿债能力引发的风险会传递到表层，引发一系列风险因素，最终引发上市流通企业风险。从整个上市流通企业风险传递的过程中可以看出，除盈利能力在风险传递下游以外，资金流动能力和偿债能力在风险的传递过程都是可控的风险源，由于这三个能力同时也是表征上市流通企业资金运营效率的三个指标，所以，通过对上市流通企业风险因素ISM的传递性分析，验证了资金运营效率风险是导致上市流通企业风险的主要因素。

结论

本文对上市流通企业的资金运营效率运用超效率模型进行了实证分析，并运用解释结构模型对其资金运营效率风险进行了进一步分析。结果表明，上市流通企业的资金运营效率普遍不高，我国上市流通企业普遍存在不同程度的资金运营风险；上市流通企业资金运营效率的高低受企业规模的影响；在整个上市流通企业的风险体系中，资金运营效率风险因素处于可控的风险因素层，受深层风险因素的影响，同时与其他表层和浅层风险因素相互影响，并处于可控风险源地位。

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