黑龙江省稻米企业网络营销绩效评价*——以五常市11家稻米企业为例

胡胜德，邱慧智

（东北农业大学经济管理学院，哈尔滨 150030）

黑龙江省稻米企业网络营销绩效评价*
——以五常市11家稻米企业为例

胡胜德，邱慧智

（东北农业大学经济管理学院，哈尔滨 150030）

利用DEA模型和Malmquist指数模型，对五常市11家稻米企业2014～2016年天猫平台营销绩效作静态和动态分析。结果显示，就2014～2016年企业整体动态绩效而言，11家企业技术水平呈上升趋势，全要素生产率也呈上升趋势，说明五常市稻米网络营销发展良好。从11家企业静态分析可知，截至2016年，5家稻米企业网络营销技术效率和规模效率均为1，规模效益不变；4家企业规模效率低，导致综合技术效率低，需通过优化资源配置提高企业网络营销绩效；2家企业规模效率与技术效率不高，需把握当地政府与天猫平台签署合作协议的机会，大力发展企业网络营销。从整体看，五常市稻米企业应强化创新，提高网络营销绩效。

网络营销绩效；数据包络分析；五常市稻米

一、引言

随着信息技术快速发展，网络营销逐渐成为商品销售重要方式之一，也为农产品带来一种新营销模式。五常市是“中国优质稻米之乡”，地貌呈“六山、一水、半草、二分半田”，全市耕地418.8万亩，其中水田210.7万亩，年产优质大米15亿斤。五常市经济发展以农业经济为主，而农业经济发展主要依靠稻米营销。五常市政府意识到发展新营销模式的重要性，引导稻米企业开展网络营销。稻米企业开展网络营销时，营销效率、效果与手段及如何提高产出效率是稻米企业制定营销方案的关键。因此，网络营销绩效评价体系日益重要，是企业发展管理必然面对的问题（李瑶等，2017）。研究发现，多数学者研究网络营销绩效评价时，大多研究评价指标体系构建，实证分析较少。

目前，网络营销绩效评价研究多以平衡积分卡为基础，基于KPI基本原理，构建企业网络营销绩效评估指标体系（岳金燕等，2011；吕世国，2011）；基于结构方程模型研究企业绩效影响因素与企业绩效关系（马海刚等，2008；戴君等，2015）；利用模糊综合评价法评价企业网络营销绩效（李锋等，2010；晏妮娜等，2004；毕卫华等，2012）；结合层次分析法与模糊理论，通过专家打分方法确定各指标权重，由专家评价企业指标，最终确定企业网络营销绩效；多层次模糊评价法（袁娜，2015）；建立基于神经网络的营销绩效评级体系，结合实例运用BP神经网络评价营销绩效（许月恒等，2008）；在营销绩效测评中使用ROI模型作为营销考核方式（张新国等，2014）；以AHP法构建绩效评价指标体系，运用D-S理论综合评价网络营销绩效（李杭等，2016）；利用主成分分析法评价，计算主成分得分并排名对比评价（高艳等，2011）。然而，KPI指标体系构建方法在实际操作过程中会出现指标遗漏、某些关键指标无法客观量化等情况；模糊综合评价法和层次分析法主观性较强，权重难以确定；BP神经网络不易在企业中推广，需要专业技术人员，且难以一次获得足够理想样本；采用ROI模型时，难以有效界定商业范畴和方向，很难定义有意义量化指标；采用结构方程模型时，有些指标无法具体量化，需采用专家打分确定，具有一定主观性；主成分分析法仅依据主成分得分排名，无法从投入-产出角度有效评价。

鉴于以往研究局限性，本研究从投入与产出角度评价稻米网络营销绩效，因此考虑选择Charnes、Cooper和Rhodes 1978年提出的数据包络分析法（DEA）。DEA具有适用范围广泛、原理简单的特点，分析多投入多产出具有一定优势，可测算技术效率和规模效率，本研究以五常市11家稻米企业网络营销绩效为研究对象，旨在研究其网络营销规模是否恰当，开展网络营销时投入与产出是否最优，采用CCR和BCC模型横向对比分析11家企业同年数据，以Malmquist指数纵向对比分析同一企业不同年份数据，得到企业网络营销绩效评价结果，通过结果分析稻米企业网络营销投入能否为企业带来相应利益。

二、模型构建与数据来源

（一）模型构建

稻米网络营销过程中，多方面投入与产出对绩效具有影响。DEA方法在多指标评价方面具有较明显优势，将每个稻米企业作为一个DMU，建立DEA-CCR和DEA-BBC模型评价不同企业同一时期网络营销绩效，由于稻米企业不断发展变化，仅分析某一时期数据较片面，需建立Malmquist指数动态分析同一企业不同年份数据，由此得到稻米网络营销企业绩效结果。DEA模型可分为投入导向、产出导向和非导向，从管理角度考虑，研究增加产出作为提高效率主要途径，因此选择产出导向模型。

1.产出导向CCR模型

CCR模型是评价DMU最有效的基本模型。稻米企业产出导向CCR模型规划式为：

xi和yi表示投入和产出指标；vi和ur表示投入和产出权重；λj为权重向量。

2.产出导向BCC模型

CCR模型前提假设规模收益不变，得出综合技术效率，但实际DMU规模收益不断变化，单纯用CCR模型结果评价稻米企业网络营销绩效不全面，采用BCC模型与CCR模型共同衡量DMU相对效率值更全面。产出导向BCC模型规划式为：

xi和yi表示投入和产出指标，vi和ur表示投入和产出权重，λj为权重向量。

综合技术效率=纯技术效率×规模效率，由此可计算规模效率。

3.Malmquist指数模型

Malmquist指数考查全要素生产率增长，可分解为技术变动与效率变化。基于t时期和基于产出的Malmquist指数模型如下：

(xt,yt) 和(xt+1,yt+1)分别为t时期和（t+1）时期投入和产出向量。为避免技术参照期不同选择造成的影响，以t时期和（t+1）时期技术为参照几何平均数作为Malmquist生产率指数，则基于产出Malmquist指数模型如下：

Malmquist指数可分解为效率变化和技术变化两部分，如下所示：

式（7）右边第一部分可进一步分解：

（二）选取评价指标

以往学者研究网络营销绩效选取指标一般从设计、安全、推广、运营、广告、经济、市场、形象、竞争、促销和导向效果等方面选取，本文从投入与产出角度研究，因此选取企业网络营销销售费用、研发投入、广告宣传费三项投入指标，销售额、净利润、浏览量、访问总数四项产出指标。销售费用指企业在销售产品、自制半成品等过程中产生的应由企业承担的费用；研发投入指企业研发活动中直接消耗的费用和研发人员工资等劳务费用；广告费用指企业开展宣传活动时支付的费用，主要包括广告费和业务宣传费。调研发现，部分企业除在天猫平台上开展网络销售，也在其他平台销售，但较天猫平台开展晚，销量相对较少，且企业网络运营部门在每个平台销售报表是单独的，五常市政府主导与天猫平台签订合作协议，因此选取基于天猫平台的企业网络营销指标。

（三）数据来源

五常市共300多家稻米企业，但网络基础设施建设相对落后，互联网普及率较低，已开展网络营销的企业不多，数据获取具有一定局限性，本研究选取开展网络营销相对较早的11家企业为研究对象。11家企业开展网售相对较早，但相较于其他产业和城市网络营销开展仍较晚，因此选取2014～2016年数据加以研究。销售费用、研发投入、广告宣传费、净利润数据来源于企业网络营销运营部门报表，销售额、浏览量和访问总数来源于天猫商城后台数据。

三、实证结果分析

（一）CCR和BCC模型结果分析

利用MaxDEA软件，根据式（3）和（4）分别分析11家稻米企业2014、2015及2016年网络营销数据，得出绩效评价结果（见表1～3）。

表1 2014年11家稻米企业网络营销绩效

表2 2015年11家稻米企业网络营销绩效

表3 2016年11家稻米企业网络营销绩效

由表1可知，仅A、C、F三家企业综合技术效率达到1，说明三家企业已达规模收益不变阶段，网络营销运行良好，仅增加投入无法提高网络营销绩效。规模效率=综合技术效率/纯技术效率，即综合技术效率=纯技术效率*规模效率。B、D、E、G、J、K六家企业纯技术效率达到1，但规模效率低，导致其综合技术效率低，即规模收益递减，投入未得相应产出，应通过减少投入、增加产出指标提高网络营销规模效率。H、I两家企业纯技术效率和综合技术效率均未达到1，规模收益递减，投入或产出指标均未达到最大，应同时增加投入与产出指标提高网络营销规模效率。

由表2可知，2015年除A、C、F三家企业外，D企业综合技术效率和纯技术效率也达到1，说明其在规模收益不变情况下，投入产出综合有效。I企业纯技术效率达到1，说明其与B、E、G、J、K五家企业相同，需减少投入、增加产出指标，提高网络营销规模效率。H企业纯技术效率和规模效率较低，应同时增加投入与产出指标，提高网络营销规模效率。

由表3可知，相较于2014与2015年，2016年B、D、E、G、J、K企业规模效率整体提高，但B、E、H、I、J、K规模收益仍递减，综合技术效率未达到1。网络营销绩效较良好企业从3家增至5家，说明五常市稻米网络营销三年内有所发展。调研发现，由于五常市大米全国闻名，稻米市场出现假冒现象，消费者无法准确判断五常市大米真伪，一些小企业不被认可，消费者仅相信较有名气企业，影响五常市稻米网络营销绩效。

（二）基于Malmquist指数模型的网络营销绩效评价

根据式（5）～（8）及11家企业2014～2016年数据，采用MaxDEA软件Malmquist指数模型得出结果（见表4）。

表4 2014～2016年11家稻米企业网络营销绩效

由表4可知，2014～2016年，11家稻米企业网络营销技术效率降低1.67%，规模效率降低1.36%，整体技术水平增加1.7%，由于技术进步，11家稻米企业全要素生产率即Malmquist指数平均值为1，说明11家稻米企业网络营销绩效既未增加，也未降低。但2014～2015年11家稻米企业网络营销绩效呈下降趋势，技术效率降低1.88%，规模效率降低1.21%，技术水平增长1.58%，但并未弥补技术效率和规模效率降低，其中A、B、C、D、E、F、G、H企业网络营销绩效增加，I、J、K企业网络营销绩效下降；2015～2016年，11家稻米企业网络营销绩效增加0.33%，但技术效率和规模效率分别减少1.46%和1.31%，由于技术水平呈进步趋势，增加1.81%，其整体网络营销绩效增长，但D、E、H稻米企业网络营销绩效由2014～2015年增长变为降低，I、J稻米企业由降低变为增长。

四、结论及建议

（一）结论

1.基于基础DEA-CCR和DEA-BCC模型

稻米网络营销绩效受纯技术效率和规模效率影响。在纯技术效率较高，甚至达到1情况下，规模效率是影响网络营销绩效主要因素。规模效率较低，则网络营销绩效较低；反之网络营销绩效较高。从2014、2015和2016年静态结果看，大部分企业纯技术效率较高，规模效率较低，应通过减少投入、增加产出方式提高网络营销绩效；个别企业纯技术效率较低，应同时增加产出与投入，扩大网络营销绩效。

2.基于Malmquist指数模型

全要素生产率变动主要受技术水平、综合技术效率、纯技术效率和规模效率变动影响。整体看，11家稻米企业三年全要素生产率变动值为1，说明其网络营销绩效基本无变化。规模效率呈逐年下降趋势，技术水平和技术效率呈逐年上升趋势，说明11家稻米企业较重视稻米网络营销技术投入。技术水平和技术效率上升可弥补规模效率下降，规模效率下降说明投入和产出未达最优。

（二）建议

基于研究结论，五常市稻米企业在网络营销过程中为确保营销绩效达最优，为消费者提供优质优价大米，促进五常大米网络营销快速发展，应注意以下问题。

1.抓住机遇，大力发展稻米企业网络营销

目前，五常市稻米企业无经营网站，大多依靠电商平台建立店铺，缺少专业网络营销团队，影响网络营销发展。2016年五常市政府与天猫平台签署合作协议。H、E等规模较小企业应把握此机遇，积极发展企业网络营销，适当增加网络营销投入，提高企业规模效率。

2.优化资源配置，提高稻米网络营销绩效

五常稻米是我国地理标志保护产品，在稻米企业销售过程中具有优势，但分散式经营导致网络销售产品质量良莠不齐，消费者无法辩别，对网络营销造成一定影响；五常市稻米加工企业及品牌众多，但缺少驰名品牌。大部分企业对资源配置未予应有重视，仅一味增加投入，认为投入越多，产出越多。如B、I、J、K等企业，应增加有效投入，增加产出，合理配置资源，调节投资比例，提高企业网络营销绩效。五常市政府应引导当地稻米加工企业利用地理标志优势，实施品牌化战略，提高稻米科技含量，重视地理标志保护，向消费者传递特色信息，提高消费者忠诚度，提升五常稻米竞争力，巩固传统市场占有率，提高网络销售市场份额。

3.强化创新，加速技术进步

11家稻米企业技术进步不明显，规模效率降低。应加强管理制度、创新机制，提高企业网络营销绩效。一方面，若以第三方电商平台为运营基础，应加速与政府合作，采用政府引进的“三确一检一码”防伪技术，降低伪劣产品给企业网络营销造成的影响；从栽培技术入手，提高稻米品质，如鸭稻米；不断创新营销模式，如套餐周期模式销售，定期为消费者送稻米，保证稻米新鲜口感；随网络直播技术发展，可将采购、种植、生产加工等生产环节通过直播形式呈现给消费者，扩大消费群体。另一方面，打造五常稻米销售专属平台。目前，在各大电商平台搜索五常市稻米，全部销量大于五常市当地产量。五常市政府可与当地稻米企业合作，建立特色网络营销平台，对加入企业严格管理，从源头保证稻米质量，带动整体稻米网络营销发展。

4.培养企业营销新理念，促进稻米网络营销发展

政府及相关部门应正确引导企业开展网络营销，五常市稻米相较于其他农产品，具有耐储存、便于运输等优势，适合网络营销。一方面，五常市当地共300多家稻米加工企业，但开展网络营销的企业较少，大部分为中小型稻米企业，企业财力、人力有限，无法增加网络营销投入。因此需要政府相关部门加强宣传，使企业了解政府与天猫签订的合作协议，吸引更多中小企业加入网络营销平台。另一方面，政府部门应加快稻米网络营销推广，总结网络营销企业经验，制定切实可行的推广计划。

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[2]岳金燕,金水英.基于平衡积分卡的企业绩效评价体系的构建[J].对外经贸,2011(9):112-115.

[3]吕世国.基于KPI的网络营销绩效评估指标体系构建[J].科技创业月刊,2011,24(10):100-101.

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[5]戴君,贾琪,谢琍,等.基于结构方程模型的可持续供应链绩效评价研究[J].生态经济,2015,31(4):86-89.

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[8]毕卫华,何青松.基于模糊综合评价法的企业网络营销绩效评价[J].中国商论,2012(5):38-39.

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Evaluation of Network Marketing Performance of Rice Enterprises in Heilongjiang Province——A case of 11 rice enterprises in WuchangCity

HU Shengde,QIU Huizhi
（School of Economics and Management,Northeast Agricultural University,Harbin 150030，China）

Through using DEA model and Malmquist index model,the performance of 11 rice enterprises in Wuchang in 2014-2016 on the market of Tmall topped was analyzed.The results showed that in 2014-2016,11 enterprises overall dynamic performance,11 enterprises of the level of technology was upward trend,making its total factor productivity was also an upward trend,indicating that Wuchang rice network marketing development was more ideal.From the static analysis of 11 enterprises,it could be seen that the technical efficiency and scale efficiency of network marketing of five rice enterprises were one in 2016,which reached the scale benefit unchanged;there were four enterprises with low scale efficiency, resulted in low comprehensive technology efficiency,so four enterprises needed to optimize the allocation of resources to improve the performance of network marketing;the scale efficiency and technology efficiency of two enterprises were not high,so the two enterprises needed to seize the opportunity of the cooperation agreement between the local government and the Tmall topped,and vigorously develop the network marketing of the enterprise.As a whole,Wuchang rice enterprises should strengthen innovation to improve the network marketingperformance of rice enterprises in WuchangCity.

network marketingperformance；DEA；Wuchangrice

F326.5

A

1674-9189（2017）03-0070-09

*项目来源：黑龙江省社会科学基金项目（16JY02）。

胡胜德（1965-），男，教授，博士生导师，研究方向：农业经济、农村合作经济。