基于DEA模型的电商行业上市公司绩效评估

基于DEA模型的电商行业上市公司绩效评估

基于DEA模型的电商行业上市公司绩效评估

On the Efficiency of China's Listed Companies in E-Commerce Industry Based on the Data Envelopment Analysis ( DEA)

Approach

姓名：段旭元

学号：2014326601100

班级：14信息与计算科学2班

摘要：面对经济下降压力，运营效率已经成为企业成功与否的关键因素。

本研究通过数据包络分析（DEA）选取了我国15家电商行业上市公司进行了绩效评估。本研究选取员工人数、主营业务成本、总资产为投入指标，选取主营业务收入、净利润为产出指标。通过本研究，可以判断电商行业已基本完成市场瓜分，国家应出台相应政策措施，进一步推动农业电商的健康发展。

Abstract:Facing the economic downward pressure efficiency has

played a key role in a company’s performance.This paper based on those indicators evaluates the efficiency of the 15 companies.And this paper selects the number of staff,operating costs,and total assets as the inputs,operating revenue and net profit as the outputs.The data showes that the market has almost been occupied by existing companies,which means that it would be difficult for the new ones.It is suggested that the government should introduce some corresponding polices and measures to promote the argicultural E-commerce to maintain a sustained and sound development.

关键词：电商；上市公司；效率评估；DEA

Key words:E-commerce;listed company;effiency

evaluation;data envelopment analysis

引言：

电商是电子商务的简称，根据联合国经济合作与发展组织（OECD ）的定义，电子商务是发生在开放网络上的包含企业之间、企业与消费者之间的商业交易。广义上是指运用一切电子工具和电子技术进行的所有与商务有关的活动，狭义上是指运用互联网进行的交易。在因特网开放的情况下，基于浏览器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。

一、 DEA 理论简介

数据包络分析（DEA ）是一种用于多投入多产出的最有绩效评估技术，它最早由Charnes 等在1978年提出，是一种以线性规划为主导思想的非参数统计方法，其应用价值是评价相同种类企业经营或财务绩效的有效性。其核心理论是用DMU 代表每一个被评价客体，由大量DMU 组成大量被评价组织群体，通过对输入和输出比率的计算和比较，以DMU 的各个投入和产出指标的百分比为变量进行综合评价，确定有效生产前沿面，并根据各前沿面是否相符，确定各DMU 是否DEA 有效，并且在非DEA 有效的情况下，可以利用投影方法指出使DMU 达到DEA 有效状态下的原因以及应改进的因素和程度。数据包络分析的模型主要包括CCR 模型、BCC 模型、FG 模型、ST 模型。CCR 模型是测量在规模收益不变的假设条件下被评价客体的总效率，包括规模效率和技术效率；BCC 模型是测量在规模收益不变的假设条件下被评价客体的纯技术效率；FG 模型主要用于测量规模收益递增情况下被评价客体的技术效率；ST 模型主要用于测量规模收益递减情况下被评价客体的技术效率。本文主要采用CCR 模型评估我国电商行业上市公司绩效。

二、 电商行业上市公司绩效的DEA 模型

1、查恩斯、库伯、罗兹（1978）提出了DEA 的CCR 模型。用

于评价决策单元的规模和技术的总体有效性。CCR 模型是假设有n 个决策单元（本文为我国汽车类上市公司），每个决策单元都有m 种类型的投入指标和t 种类型的产出指标，其效率评估为CCR 模型为：

][min 11∑∑==-++-t r m i i r S S εθ

，其中为模型的最优解，若，并且时，则DMU 为DEA 有效在CCR 模型基础上增加一个约束∑==n j 11。对于DEA 分析非有效的解，一定不是制度有效，但是可以对其规模有效性作出进一步判断；如果一个决策单元数据DEA 有效，则制度有效、规模有效。由于数据包络分析有可能得出多个有效的决策单元而导致不能进一步比较排序，安德森、皮特森（1993）数据包络分析的超效率模型，该模型能够对各个决策单元的效率高低进行比较 ，式中为决策单元的超效率值。

2、评价指标的确定

在DEA 分析前，先要确定科学的指标体系，所选指标应能客

观、真实、全面地反映决策单元的真实情况，选取的指标应当相互独立，数量不可过多，以便研究分析。

投入指标为 ：员工人数、主营业务成本、总资产。员工人数

能够反映企业的人力资源水平，人才是企业的第一资源和核心竞争力，能够反映企业的人力资本投入。主营业务成本是指一定时期内公司主营业务收入对应的相关成本支出。总资产能够反映一个企业的发展状况。

产出指标为：主营业务收入、净利润。主营业务收入是指公司

从事某种主要生产、经营活动所取得的营业收入，反映的是公司在主营业务方面的盈利能力。净利润是体现企业盈利能力的一个重要指标，能真实地投入与产出的具体情况。

⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=≥≥≥=-=++-=+=-∑∑n j s s y s y x s x j r i n j rj r r j ij i i j j j ,...,2,1;00,0s.t.1n 1j 00λλθλ*i ***λθ、、、-+s s r 1*=θ0s s **r i ==+-⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥≥=≥∀==-=+-+==+=-∑∑∑0,0,...,2,1,01..min 1101

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