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1、基于基于 DEADEA 模型的电商行业上市公司绩效评模型的电商行业上市公司绩效评 估估OnOn thethe EfficiencyEfficiency ofof ChinasChinas ListedListed CompaniesCompanies inin E-CommerceE-Commerce IndustryIndustry BasedBased onon thethe DataData EnvelopmentEnvelopment AnalysisAnalysis ( ( DEA)DEA) ApproachApproach姓名：段旭元学号：2014326601100 班级：14 信
2、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 companys performance.This paper b
3、ased 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 t
4、hat 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；DEAKey words: E-commerce;listed company;effiency evaluation;da
5、ta envelopment analysis引言：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
6、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
7、 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 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
8、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：min11 trmiirSSnjssysyxsxjrinjrjrrjijiijjj,.,2 , 1; 00, 0s.t. 1n1j00，其中* i*、ssr为模型的最优解，若1*，并且0ss*ri时，则 DMU 为 DEA 有效在 CCR 模型基础上增加一个约束。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 nj 11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（1
9、993）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 0, 0,.,2 , 1, 01. .min11010supsupssnjysytxsxtstjnjjnjjjnjer jjer，式中ertsup为决策单元的 超效率值。2 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
10、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。相关公司投入产出情况根据上表数据，建立 CCR 模型，运用 Lindo 软件进行 DEA 模型的求解，得 到结果如下所示：有关公司投入产出效率分析决策单元决策单元员工人数员工人数主营业务成本主营业务成本总资产总资产主营业务收入主营业务收入净利润净利润苏宁云商苏宁云商133919228457.208219372.901
11、0892529.6082403.80步步高步步高17040955371.74879735.871229678.8334491.57红旗连锁红旗连锁12650351659.26308854.98476421.0917023.50辉丰股份辉丰股份1890181393.90462354.43242906.9119585.28大北农大北农269511439132.321055059.251844491.6081115.27新希望新希望634446586001.283340118.567001223.33261341.29诺普信诺普信3084134569.59252623.46220272.441939
12、6.63神州信息神州信息4182535740.95640336.34655900.7928712.46跨境通跨境通145339971.08220467.6584182.072865.91欧亚集团欧亚集团7561932651.711326222.531154212.0244559.58王府井王府井113961448486.931374937.341827710.4963616.50海澜之家海澜之家14162741711.111853043.201233844.11237896.93友阿股份友阿股份3910495536.80790858.17595160.9033508.75九牧王九牧王75749
13、0470.24513152.51206781.9135052.07搜于特搜于特177881616.49294842.53130581.7712302.48决策单元决策单元技术效率技术效率纯技术效率纯技术效率规模效率规模效率规模报酬规模报酬超效率超效率苏宁云商苏宁云商1.0001.0001.000不变化不变化3.528海澜之家海澜之家1.0001.0001.000不变化不变化1.131三、 结果分析上面决策单元中，苏宁云商、步步高、王府井、友阿股份、红旗连锁、欧 亚集团 6 家公司是商业类型的电商公司；辉丰股份、大北农、新希望、诺普信、 神州信息 5 家是农业电商公司；跨境通、海澜之家、九牧王、
14、搜于特 4 家是纺 织服装累电商公司。根据数据包络分析可以得出如下结论：1、从行业总体来看， 这 15 家上市公司具有较高的投入产出效率。其技术效率、纯技术效率和规模效 率均在 0.9 左右，保持着较高的水平。其中综合效率达到效率前沿的有 3 个， 占决策单元数量的 26.7%。根据这些数据可以判断，我国电商行业上市公司的 投入产出效率较高，但总体上农业类电商上市公司效率较低。2、从统计数据来 看，规模报酬不变的有 3 家，规模报酬递增的有 6 家，规模报酬递减的有 6 家。 所以这表明并不是所有电商公司的规模效益递增。其中有超过 1/3 的公司规模 效益递减，所以当下不应该盲目的扩大规模，而
15、应该适当的控制规模，以提高 规模效益。同时这也反映出当前我国各个电商已经占有一定的客户群体，不利 于新群体的进入。3、对于规模报酬达到效率前沿的 3 家公司而言，它们的规模 报酬均不变化，九牧王九牧王1.0001.0001.000不变化不变化1.020红旗连锁红旗连锁0.9951.0000.995递增递增0.995大北农大北农0.9821.0000.982递减递减0.982王府井王府井0.9670.9740.993递减递减0.967跨境通跨境通0.9451.0000.945递增递增0.945诺普信诺普信0.9361.0000.936递增递增0.936步步高步步高0.9350.9650.969递
16、减递减0.935神州信息神州信息0.9000.9001.000递减递减0.900新希望新希望0.8851.0000.885递减递减0.885欧亚集团欧亚集团0.8850.8970.986递减递减0.885友阿股份友阿股份0.8490.8540.994递增递增0.849辉丰股份辉丰股份0.8440.8890.949递增递增0.844搜于特搜于特0.8110.9060.896递增递增0.811在超效率大于 1 的情况下，技术效率仍然为 1，这说明这几家公司扩大规 模后仍然位于效率前沿。对于神州信息而言，其“技术效率”=“纯技术效率” =0.900，所以纯技术效率无效，应当适当提高纯技术效率；对于红旗连锁、大 北农、跨境通、诺普信、新希望而言，纯技术效率有效，但规模效率无效，应 当提高其规模效率；对王府井、步步高、欧
