基于随机前沿成本模型的上市物流企业成本效率比较研究

曹国++张忠

◆ 中图分类号：F270 文献标识码：A

内容摘要：本文选取我国32家上市物流公司2000-2012年的面板数据，利用四种不同的随机前沿模型对上市物流企业进行异质性环境下的成本效率进行研究。研究结果表明上市物流企业的平均成本效率的评估结果受到所选择的模型的影响，环境因素会使无效率项随时间变化的模型的结果出现偏差，导致企业间成本效率排名的变化。

关键词：上市物流企业 异质性 成本效率 随机前沿模型

引言

随着世界经济的不断增长，“中国制造”的工业产品产量大幅增加，世界的加工与制作中心正悄然向我国转移，这为我国物流业带来机遇的同时也带来了挑战。尽管我国物流业发展速度越来越快，但生产效率低下仍是制约企业发展的主要因素之一。效率的改善和技术的进步是企业健康发展的重要保障。另外，大量国内外的专家学者认为，物流企业具有很强的规模经济特点，一个企业的规模过小，会导致生产、服务的相对成本变高，并且一个企业是否能够做到规模化已经成为关乎企业成败的关键性因素。因此进行物流企业成本效率的研究，为企业提供有效的决策信息变得越来越迫切。成本效率不仅能帮助企业了解自己在所处行业的管理和营运水平，与前沿的差距、进步的空间、潜力和前进方向等，同时也是政府大力支持物流业发展，营造服务型、经济型社会大环境的重要参考。匡海波运用超效率的CCR-DEA模型研究了港口上市企业2004-2005成本效率。张宝友、达庆利等在探讨国内上市物流公司技术效率时发现他们总体的财务表现不佳。邓学平等通过8家上市物流公司五年的情况，得出纯技术效率和综合效率下降的同时规模效率在上升。2009年他们又发现了物流企业生产成本是影响其生产效率的要因。目前，针对成本效率的研究方法主要有参数方法和非参数方法。然而，非参数法缺点是不假设随机因素，而是将任何前沿偏离看作是无效率，这一结果会导致无效率的扩大。故此，本文利用不同的随机前沿模型研究我国上市物流企业成本效率，比较分析不同随机前沿模型中上市物流企业成本效率的变化。

研究对象与指标选取

（一）研究对象选取

上市公司在所在地区通常拥有良好的政策扶持和融资通道，集结了优秀的管理和技术人才，使用该地区较为前沿的各项生产服务技术，能够代表该地区参与异质性的前沿研究。因此本文选择上市物流公司数据进行研究分析。首先，在国泰安数据库中按企业属类、原先经营主业、经营年限和子公司数量初步划定企业范围；然后剔除掉主业不清晰，部分财务数据不全和企业性质有重大改变的公司。由于公路运输类上市公司主营高速公路的建设和养护，与物流关联度低，所以样本中不包含此类物流公司。最终选取了32家典型物流上市公司，范围涉及港口类、主营物流类、远洋、内河运输类、航空机场类。且根据企业所有的物流中心和运输网的密集度将此32家公司划入珠三角（包含福建地区）、长三角和环渤海范围。

（二）财务指标选取

本文选取2000-2012年32家上市物流公司财务面板数据，来自于各自的资产负债表、利润表和现金流量表。获得途径分别是：上交所，深交所，国泰安数据库等网络资源。并通过stata12软件分析处理。根据收集而来的6篇采用DEA模型研究的相关文献，统计得到本论文需要的投入产出指标。通过总结得出，学者对决策中的投入产出变量基本一致：劳动投入、固定资产以及营业成本。因此，本文选定的投入指标是：营业总收入、劳动力成本、固定资产净值；产出指标是：主营业务成本。

模型说明

（一）面板数据的回归误差来源

两个方面会导致面板数据模型的回归误差：综合度量解释变量的指标时，指标存在不随时间变化的情况。此模型也叫做非观测效应模型，与特定回归对象相关。另一方面来自随截面变化的不可观测因素变量。若将非观测效应视作由各个截面或个体决定的不随时间变化的可估计变量，那么面板数据模型属于固定效应模型；反之将其视作符合某种分布的随机变量，则模型属于随机效应模型。

（二）多种参数型随机前沿模型方法引入

本文通过采用最大似然估计模型、真实固定效应模型等分析得出样本结果，同时比较模型中出现的结论差距，得到关于样本的效率结论。

最大似然模型。即ML模型。基本的随机效应模型是由Pitt和Lee于1981年提出，是非时变效率模型，只是施加了 uit与 χit相独立的假设。

Bassete和Coelli模型。他们在最大似然估计模型基础上提出了一种时变效率模型，模型假设：uit=g（Zi，t，T）|ui|其中 Zi为效率方程中的解释变量，g（Zi，t，T）>0 ，其常用的一个形式是被称为单调衰减的模型：uit=exp（-η（t-T））|Ui|，无效率项随时间推移而改变，如果衰减因子 η=0，BC模型则退化为Pitt-Lee模型。BC模型通过引入函数g（Zi，t，T） 放松了无效率项时间不变的假设，但不随时间变化仍具有较强的限制性，并且无论 uit如何设定，总是包含了无效率项以及不可观测异质性。

与Pitt-Lee模型比较可发现，TRE模型通过 ωit考察不可观测异质性，时变 uit反映无效率项，而Pitt-Lee模型（以及BC模型中），这两者均包含在 ui之中。这一模型可以通过极大似然估计方法进行估计。

真实固定效应模型。Greene W H（2004）认为，无论用何种方法解释，uit 都会受到跨区域异质性的影响，从而被不适当地测出非效率。他提出了一个真实固定效应模型，

（1）

半正态模式可以简单地通过限制 μ等于0而产生，同时也允许内部的异质性的存在。还要注意，将该模型扩展至包括乘法异方差的和 vit或uit是很容易的。

一个正态的，半正态的（截断正态或指数）包括公司的虚拟变量的随机前沿模型。这种模型是较少使用的一种现有模型的小扩展。它使用的面板数据集比较小，因此虚拟变量系数的数量通常是可控的。Greene W H（2005）展示了如何拟合大量企业的模型，但在常见的应用中通常是几十个企业左右。这一公式中假设无效率变量会随时间随机变化，也是模型中的实质性变化。“固定效应”的形式不能容纳任何不随时间变化的协变量。因此，基于KOS的理论，真实固定效应模型也可以写成：

（2）

实证分析

（一）方程构建

在研究和解释我国上市物流公司的营业成本效率时，营业收入、应付职工薪酬、固定资产净值对其有重要的作用。一般而言，营业成本与收入之间存在正向关系；职工薪酬在企业初、中期与因变量呈正相关，后期呈负相关；而固定资产净值与营业成本前期呈负相关，后期呈正相关关系。因为营业成本与业务量有关，承接的业务越多，投入成本越高，同时盈利增加。职工薪酬的高低一是受到员工数量的影响，二是受待遇标准变化的影响。由于样本中上市公司均选自于东部沿海城市，工资水平差异有限。物流行业属于劳动力密集型行业，企业初中期发展需要投入大量人力，应付职工薪酬指标越高表明业务量相应增加，成本提高；后期企业的劳动力投入趋于饱和，此时需要投入资本和科技要素，继续投入劳动者资源反而造成机构臃肿，效益降低。由于物流行业需要较高的资金周转率，前期投入是必要的，后期固定资产净值越大，占用的流动资金反而越多，造成效益下降。

物流业运营是一个投入—产出的过程，设定上市物流公司的生产函数为三项投入：营业总收入（toi）、应付职工薪酬（ap）、固定资产净值（nfa）。产出为营业总成本（toc）。根据对函数公式处理的一般方法，以下将本文中的随机前沿函数写作超越对数形式：

（3）

式中，i=1，2，3，表示第i家企业；t表示样本时间，从2000年至2012年共13个年份； tocit为第i家企业在t期的营业总成本。toiit、apit、nfait分别为第i家企业在第t期的资本、劳动力和固定资产的投入；vit为第i家企业在第 期运营过程中的随机误差并服从正态分布；uit为第i家企业在第t期的生产无效率项。

（二）描述性统计

表1给出了变量的基本统计值。从中可以观察到，各上市物流公司的营业收入值对比悬殊，收入最少的不到一亿元，仅0.534亿（南京港2001年），最高者到达1149.683亿元（中国远洋2008年），差值2000多倍，平均收入64亿，标准差达143，尚可接受。具体从企业营业收入的数据来看，32家上市物流公司中有5家公司13年间平均总收入超百亿，前五名的企业分别是中国远洋、中海集运、大秦铁路、上港集团、中储股份，合计占样本平均总收入的69.2%，营业收入过于集中。年平均营业收入后五位企业分别是中国中期、南京港、亚通股份、盐田港、厦门空港。

在解释变量中，各企业投入成本的差异也较大，最小值仅0.257亿元，最大为928亿元。其中营业成本前五位仍然是中国远洋、中海集运、大秦铁路、上港集团、中储股份五家公司，和各自营业总收入呈正向关系。各公司平均固定资产净值在63亿左右，且最高者与最低者比值在1000倍上下，实力差距明显。

（三）估计结果分析

1.模型解释变量相关关系显著性分析。表2分别为四种模型分别得出的成本效率影响因素回归分析表：

第一，营业总收入（Toi）的z值在ML、BC88、BC95、TFE四个模型中分别为12.35、12.53、23.11、20.62，说明两参数之间相关性非常显著。且系数一致为正，所以企业的营业收入同营业总成本呈正相关，即营业收入越高，营业成本越高。营业总收入的二次项中，参数lntoi1的z值分别为4.77、4.93、2.5、3.03。即营业总成本对企业成本无效率呈现显著性影响，在营业总收入增加的幅度不变的情况下，企业的营业成本随着营业收入的增加而增加的幅度越来越大。

第二，固定资产净值（Nfa）的z值在ML、BC88、BC95、TFE四个模型中分别为2.53、2.59、-0.67、1.60，前两个模型中，两参数之间相关性显著；第三个模型显示两参数相关性不显著，且系数为负，原因可能在于，一是模型三中指标设定随时间的变化而变化；二是特异性误差的分布不同。第一二四个模型皆显示z值为正，即企业成本与固定资产正相关；固定资产越大，企业成本越高，成本效率越低。

第三，人工成本（Ap）的z值在ML、BC88、BC95、TFE四个模型中分别为-0.09、-0.13、-1.3、-1.36，四个模型中两参数关系不显著，且系数都为负。因此企业成本可能与人工成本负相关，即人工成本越高而企业成本越低，成本效率越高，回归关系不明显。人工成本的二次项中，参数lnap1的z值分别为0.31、0.31、0.91、1.55。即人工成本对企业成本无效率不具有显著性影响。

第四，由ta的z值在四个模型中依次为-4.40、-4.60、-0.68、-3.85，即依照四个模型中的z值结果得出，营业收入与固定资产的复合效果与成本之间显著负相关。也就是说，收入和固定资产同时增加或减少，成本必定同时减少或增加；收入或固定资产一个增加一个减少，只要两者之积增加，则成本减少。

第五，由tp的z值在四个模型中依次为-2.69、-2.80、-2.19、-0.99，即依照四个模型中的z值结果得出，营业收入与人工成本的复合效果与成本之间显著负相关。也就是说，收入和人工成本同时增加或减少，成本必定同时减少或增加；收入或人工成本一个增加一个减少，只要两者之积增加，则成本减少。

第六，由np的z值在四个模型中依次为2.60、2.73、1.91、0.69，即除去第三、四个模型外，其余模型均显示，固定资产与人工成本的复合效果与成本之间显著正相关。也就是说，固定资产和人工成本同时增加或减少，成本必定同时增加或减少；固定资产或人工成本一个增加一个减少，只要两者之积增加，则成本增加。

第七，由t的z值分别通过四种模型统计，依次为0.25、0.30、-1.42、-1.32，前两个模型均显示出时间变动与成本呈现出正相关，后两个模型均显示时间变动与成本呈负相关，但均不显著。表明在2000-2012年的13年间，成本效率随时间变化呈现了不显著的波动性变化。可能原因是这些年物流行业经历了改革，而受到政策延续和效果滞后的影响，尚未呈现出一定的政策实行效果。而且，上市企业在成本效率方面提升不大。

2.模型成本效率值比较。表3为四个模型的无效率评估值。不同模型导致的成本效率值并不相似。其中指标不随时间变化的模型一、二有较接近的结果，无效率均值分别在26%和25%，无效率的最低值分别为2.87%和2.5%，最高值分别为59.7%和58.5%。说明样本中有的上市公司成本效率表现良好，有的企业成本利用率不高，甚至无效率的浪费多达一半。指标随时间变化的模型三和模型一、二的无效率值也相近，呈现出较高的成本利用率情况。模型四与模型一、二、三呈现的结果总体而言，平均成本效益差异显著。这说明模型四中可能捕捉到了异质性，但在当前复杂的物流业环境中，我们不能充分掌握各种环境变量。而且TFE模型中如果一些无效率的部分不随时间变化，模型的结果会出现成本效率偏差。总体而言我国东部上市物流公司的无效率值在10.4%和26.3%之间，成本效率比较显著，但是还存在10.4%-26.3%的削减潜力。

研究结论

本论文使用了四种不同的随机前沿模型，针对我国东部32家上市物流公司2000-2012年的面板数据进行异质性环境下的成本效率研究。研究结果表明我国上市物流企业平均成本效率的评估结果受到所选择的模型的影响，环境因素会使无效率项随时间变化的模型的结果出现偏差，导致了企业间成本效率排名的变化。而样本中物流上市公司其成本效率与营业总收入呈负相关关系，营业收入增加会使成本效率变低；而固定资产净值和成本效率的负向相关关系显著，说明样本中上市物流公司的固定资产规模已经足够，如果未来继续扩大，可能会造成成本的无效率，而且随着固定资产的增加而成本效率降低的速度变快。人工费用同成本效率之间呈正相关关系，虽然关系并不显著，但继续投入应付职工薪酬有利于节约成本。企业劳动力投入趋于饱和，需要通过提高人员服务质量以及投入资本和科技要素等手段来提高成本效率。同时，模型一、二显示样本中上市物流公司平均无效率值评估有较接近的结果，成本效率在74%和89%之间，成本效率比较显著，但是还存在10.4%-26.3%的削减潜力。但不可以忽视的情况是，成本效率高低差距较大，部分上市物流公司应当引起对成本效率的注意。环渤海、长三角、珠三角的成本效率可能存在依次递减的情况，与张毅的研究相符，而人才和科研基础、外向型经济依赖程度，土地、薪酬水平、能源价格、法律法规、基础条件等都是可能导致该结果的影响因素。

参考文献：

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