商务服务业上市公司经营绩效评价及影响因素分析

摘 要：文章運用DEA-Tobit模型对中国商务服务业30家主要上市公司2011-2015年期间的经营绩效及其影响因素进行了分析，并结合Malmquist生产力指数对样本期间商务服务业企业效率变化进行了动态研究。结果显示，企业上市年限、规模水平、股权集中度和总资产周转率是经营绩效的重要影响因素。商务服务业企业在扩大规模增加规模效率的同时，也要加强对技术的创新。

关键词：商务服务业；经营绩效；DEA-Tobit模型

中图分类号：F271 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2017）02-32 -04

一、引言

2015年第一产业增加值占国内生产总值的比重为9.0%，第二产业增加值比重为40.5%，第三产业增加值比重为50.5%，首次突破50%① 。由此可见，中国经济正在由原来的工业主导型经济向服务主导型经济转变。商务服务业隶属于生产性服务业，是第三产业的重要组成部分，在国民经济发展中承担着十分重要的角色。在中国加入WTO以及工农业不断产业化的大背景下，商务服务业作为服务于商贸、商务活动的产业群，在服务业结构升级中发挥着重要的作用。在《中国国民经济和社会发展十二五规划纲要》中强调商务服务业是我国目前发展的重点行业。商务服务业依靠自身高人力资本含量、高技术含量和高附加值的特性，促进服务业加快发展。商务服务业上市公司作为整个商务服务业的中坚力量，其经营绩效在很大程度上反映出商务服务业发展状况和发展趋势。因此，通过对商务服务业上市公司进行经营绩效研究，对于促进商务服务业快速发展，进而推动国家经济发展具有十分重要的意义。

国内已有的文献对商务服务业的研究不多，并且大多数现有文献研究角度多集中在商务服务业区域发展方面。薛玉立（2008）利用波特钻石体系模型对北京和天津商务服务业集聚现象的成因进行分析，并提出促进发展的策略。胡元木、于少明、王茜（2009）运用SWOT分析法对山东省商务服务业的发展状况进行了系统讨论，并提出了战略性的策略来保持商务服务业健康的发展。饶小琉、钟韵（2010）基于行业和城市的视角，从行业内部、行业之间以及城市之间三个层次对广州商务服务业众进行了描述和研究。曲艺、李鲲（2011）通过建立DEA模型对黑龙江省商务服务业经营绩效进行全面评价，并给出针对性的政策建议。苏夏怡（2012）针对现代商务服务业的生产模式进行了研究。翟文秀（2013）通过分析山东省商务服务业发展的总体概况和行业情况，提出了促进山东省商务服务业发展的对策建议。谢光亚、康若冰（2014）通过层次分析法对北京商务服务业的成长机制进行了探析。陈青姣、盖玉坤（2015）以中国商务服务业上市公司为研究对象，对其绩效状况进行分析，并从内部寻找影响绩效的因素并提出促进商务服务业发展的建议。纵观以往文献，缺乏对商务服务业整体行业经营绩效进行实证研究。本文从投入和产出的角度对我国商务服务业企业的经营绩效进行实证研究，并进一步探索经营绩效影响因素，分析结果给出相关的建议。

二、研究方法和数据

（一）静态绩效的DEA-BCC模型

数据包络分析（DEA）是由美国运筹学家Charnes等提出的一种非参数统计方法。DEA以线性规划模型为工具，来判断具有多投入和多产出的相同类型决策单元是否有效。其中BCC模型是基于规模收益可变的DEA模型。

σ为DMU的纯技术绩效值，λi为DMU的线性组合的系数，Sr+，Si-为松弛变量。若σ*，λ*，S+*，S-*是（1）的最优解，若σ*=1，则DMU为相对纯技术有效，否则为无效。

（二）动态绩效的Malmquist 生产力指数

Fare等人（1992）提出的Malmquist 生产力指数能够从动态角度研究企业的经营绩效，可表示如下：

在（2）式中，第一项指的是规模绩效变化，第二项指的是纯技术绩效变化，第三项指的是技术水平变化。其中，M0>1，则表示绩效增加；M0<1，则表示绩效下降；M0=1，则表示绩效不变。

（三）确定影响因素的Tobit模型

为了进一步分析企业经营绩效影响因素，故采用DEA两阶段模型。即以第一阶段得出的DEA绩效值为因变量构建线性回归模型。由于绩效值∈[0，1]，若使用普通最小二乘法进行估计会造成结果有偏差、不一致。Greene W H（1981）研究结果得出此结论。因此在第二阶段使用Tobit模型进行极大似然法估计能够解决这一问题。Tobit回归模型其概念最早是由美国经济学家James Tobin（1958）提出，是属于因变量受到限制的一种模型，如下：

其中，εi～N（0，1），β表示回归参数向量，xi，yi*，yi 分别表示自变量向量、因变量向量和绩效值向量。

（四）指标选取与数据来源

基于DEA指标的选取原则，根据商务服务业上市公司投入和产出的特点及数据的易获取性，本文选取在职员工人数、固定资产净额和主营业务成本为投入指标。主营业务收入和税前利润总额则为选取的产出指标。员工人数、固定资产净额和主营业务成本分别代表了企业的人力、物力和财力的投入。因为选取的指标数据的量纲不同，而且税前利润总额可能存在负值，但DEA模型中数据不能为负值，所以利用最大最小值法对数据进行无量纲化处理。

根据“证券之星”财经网站商务服务业板块所披露的33家上市公司目录，考虑到商务服务业的发展现状，选取2011-2015年的面板数据为分析样本，剔除数据缺失的样本，最终确定沪深上市的30家商务服务业上市公司为研究样本。本文指标数据来源于Wind 资讯数据库以及各家上市公司公布的年报。

三、实证结果及分析

（一）中国商务服务业上市公司经营绩效评价

1. 行业整体的静态分析

本文運用DEAP2.0软件，选择投入导向的BBC模型，对2011-2015年中国内地30家商务服务业上市公司经营绩效进行经营绩效实证分析，结果表1。

由表1中结果可知，2011-2015年商务服务业上市公司的全要素生产率平均提高了1.9%，究其原因是技术进步所做出的贡献（年平均提高了2.8%），同时技术绩效在一定程度上阻碍了提高（年平均下降0.9%）。纯技术绩效（年平均下降0.7%）和规模绩效（年平均下降0.2%）这可以看出技术水平是商务服务业上市公司提高经营绩效的关键因素。对于技术绩效的下降，说明商务服务业上市公司管理能力不足。商务服务业企业在优化资源配置，提高管理水平方面有待加强。

由表2中结果可知，30家样本企业中，只有分众传媒、印纪传媒、飞马国际和象屿股份这4家企业处于有效生产前沿面，达到最佳状态。八成以上的上市公司非DEA有效。深大通、南极电商、巴士在线、海宁皮城、省广股份、国旅联合、轻纺城和中国国旅这8家企业属于弱DEA有效。其中中国国旅纯技术有效，但规模效益递减。说明公司可能过度扩大，超过公司的承受范围，造成资源浪费。中国国旅应适当调整资产结构，减少投入成本，提高投入产出绩效，以达到最佳生产状态。其他7家企业纯技术有效且规模收益递增，表明企业扩大规模可以提高经营绩效。企业应加大投资，促进产出以达到规模经济。其余公司非DEA有效则由纯技术无效和规模无效共同引发的，表明各公司应在技术和规模方面都进行改进。从平均值来看，30家企业纯技术绩效平均值为0.95，规模绩效平均值为0.925，而技术绩效平均值仅为0.879，意味着在产出不变的条件下，我国商务服务业上市公司仍有12.1%的潜力减少投入。

2. 总体绩效的动态分析

由表3中结果可知，中国商务服务业上市公司的全要素生产率以年均1.9%速度提高。这是由于2.8%的技术进步的贡献。技术进步是促使商务服务业全要素生产率增长的主要推动力。而技术绩效以年均0.9%速度减少，拖累了全要素生产率的增长，这意味着商务服务业在企业管理方面有待提高。从年度来看，各年度全要素生产率均大于1，这表明中国商务服务业上市公司生产绩效是递增的。

（二）中国商务服务业经营绩效影响因素分析

为了进一步研究中国商务服务业上市公司经营绩效的影响因素，本文以DEA模型所得到的技术绩效值为因变量，以影响经营绩效的各种因素为自变量，采用Tobit回归模型进行分析。

1.研究假设和模型设定

假设一：商务服务业企业经营绩效与上市年限正相关。本文采用上市年数取对数（LNYEAR）反映各企业在适应程度上的差异。其中，上市日期为上半年度，则视作当年发行上市；若在下半年度，则视作下一年发行上市。

假设二：商务服务业经营绩效与企业规模水平正相关。本文采用企业总资产取对数（LNZC）反映企业规模的大小。

假设三：商务服务业经营绩效与产权结构正相关。本文采用虚拟变量（SX），第一大股东是国有或国有法人股东为1，否则为0。

假设四：商务服务业企业经营绩效与股权集中度正相关。本文采用赫芬达系数，即第一大股东持股比例的平方和（H1）来表示股权集中度。

假设五：商务服务业经营绩效与总资产周转率正相关。本文采用总资产周转率（ZZL）来衡量企业对资产的经营管理能力。

根据以上假设，商务服务业企业经营绩效（JYXL）的Tobit回归模型构建形式如下：

JYXLit=α0+α1×LNYEARit+α2×LNZCit+α3αSXit+α4×H1it+α5×ZZLit+εit

其中，α0为常数项，α1、α2、α3、α4、α5对应为各自变量的回归系数，i表示上市公司（i=1，2…30），t表示时期（t=1，2…5），εit为残差项。

2.实证结果分析

本文利用Stata13.0软件对上述方程进行Tobit模型估计，回归结果如下表所示：

根据表中回归结果，可以得到以下结论：

第一，商务服务业经营绩效与企业上市年限呈显著的负相关，即假设一不成立。这在一定程度上反映了上市时间长的商务服务业企业并没有发挥理想的学习效应，反而呈现出落后僵化的局面。年龄较大的企业与年轻企业相比较而言，对复杂多变的环境适应能力较弱，导致其在观念、思维等方面较为陈旧、竞争力较弱，所以经营绩效下降。

第二，商务服务业经营绩效与企业规模水平呈显著的正相关，即假设二成立。一般而言，规模越大的商务服务业企业，就越有条件对内部业务进行专业化分工，同时能够对企业生产结构进行优化匹配，从而企业的经营绩效较高。扩大规模是实现规模经济，提高经营绩效的一个有效办法。

第三，商务服务业经营绩效与企业产权结构没有显著的相关关系，即假设三不成立。这表明第一大股东是国有或国有法人股东对企业经营绩效的影响不太明显 。

第四，商务服务业经营绩效与企业股权集中度呈显著的正相关，即假设四成立。结果表明，股权集中度越高，企业越能准确把握市场的变动，及时作出有效的应对决策，获得较高的经营绩效；若股权分散，则股东之间相互牵制，难以协调，决策缓慢且执行困难，容易失去市场机会，使得经营绩效下降。同时根据委托代理理论，经营权和所有权分离，经理人任命取决于第一大股东。所以第一大股东持股比例越高，其治理企业的动力就越强，企业的经营绩效也会越高。

第五，商务服务业经营绩效与企业总资产周转率呈显著的正相关，即假设五成立。结果表明，总资产周转率作为衡量企业全部资产经营质量和利用绩效的重要指标，其数值越高，说明企业对资源最大化利用能力越强，资产收益水平越高，从而经营绩效也得到提高。相反，若总资产周转率低，则说明企业往往缺乏对市场的准确定位，造成资源的浪费，降低了经营绩效。

四、研究结论与政策建议

本文借助DEA-Tobit模型两阶段模型对中国30家商务服务业上市公司在2011-2015年期间的经营绩效及其影响因素进行了分析，并运用Malmquist生产力指数，研究了样本期内的商务服务业上市公司经营绩效的动态变化。结果表明：第一，从静态角度来看，由于规模绩效较低，使得样本期内商务服务业上市公司技术绩效值不高，经营绩效不理想，仍有一定的改善空间；第二，从动态角度来看，商务服务业上市公司TFP增长主要依靠技术水平的变化，但纯技术绩效和规模绩效相对较低，在一定程度上弱化了经营绩效的提升；第三，从影响因素来看，公司规模、股权集中度和总资产周转率都显著正向影响商务服务业企业经营绩效，公司上市年限显著负向影响商务服务业企业经营绩效。

基于上述研究结果，为了进一步提高中国商务服务业经营绩效，加快商务服务业的发展，发挥其在国民经济和社会发展中的积极作用，本文提出以下政策建议：

1. 着力提高商务服务业规模经济水平。商务服务业企业要认清市场形势，对行业现有资源进行有效整合，合理扩大经营规模，促进企业朝着产业集中化和规模经济化方向发展。

2. 加强商务服务业管理水平。在不断提高规模绩效的过程中，商务服务业企业要注重企业的内部管理，不断完善企业的治理模式。其中，企业应善于利用信息技术进行内部管理。

3. 重点提高商务服务业技术创新能力。商务服务业企业发展不能只是一味做大，更要重视技术创新，应培养自主创新意识，加大技术创新力度，提高企业在行业中的竞争力。

参考文献：

[1]薛玉立.京津两地商务服务业集聚成因与推进战略初探一一基于波特钻石体系模型的分析[J].经济研究导刊，2008，（10）：18-22.

[2]胡元木，于少明，王茜.山东省商务服务业发展状况及SWOT分析[J].山东财政学院学报，2009，（04） ：72-77.

[3]饶小琦，钟韵.广州商务服务业发展水平分析[J].国际经贸探索，2010，（06） ：53-60.

[4]曲艺，李鯤. 基于DEA的黑龙江省商务服务业经营绩效评价实证研究[J].黑龙江对外经贸，2011，（07） ：10-11.

[5]苏夏怡.现代商务服务业发展研究[J].中国市场，2012，（41）.33-35.

[6]翟文秀.山东商务服务业发展问题及对策分析[J].山东农业工程学院学报， 2013，（05）.61-64.

[7]谢光亚，康若冰.北京商务服务业成长机制探析[J].科技管理研究，2014，（02）：183-188.

[8]陈青姣，盖玉坤. 商务服务业上市公司绩效及影响因素分析基于2009～2013年的面板数据[J].财经理论与实践，2015，（03） ：78-83.

[9]Greene W H. On the Asymptotic Bias of the Ordinary Least Squares Estimator of the Tobit model[J] .Econometrica， 1981，（49）：505-513.

作者简介：

李雅静，女，安徽阜阳人，南京财经大学工商管理学院硕士研究生。