黃慧君，趙阿瑞

(南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇南京 210094)

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，EDI、電子商務(wù)、POS機(jī)等信息技術(shù)在批發(fā)零售行業(yè)廣泛應(yīng)用，大量的IT資金投入是否帶來(lái)了相應(yīng)的收益，這一問(wèn)題得到了學(xué)術(shù)界和企業(yè)界廣泛關(guān)注，本文以批發(fā)零售業(yè)為研究對(duì)象分析其IT投資效率。

自IT生產(chǎn)率悖論提出后，相關(guān)學(xué)者運(yùn)用各種方法模型探究IT投資績(jī)效，根據(jù)應(yīng)用方法及模型的不同對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行歸納：(1)專(zhuān)家評(píng)價(jià)法。尤建新等人在企業(yè)信息化水平測(cè)量一文中運(yùn)用Bedll方法測(cè)量信息化水平間接效益［1］;白先春等人通過(guò)Delphi技術(shù)評(píng)估信息技術(shù)水平［2］。(2)經(jīng)濟(jì)模型法。李朝明等人基于成本效益法，運(yùn)用投資回收期和凈現(xiàn)值法來(lái)測(cè)算IT投資項(xiàng)目的收益［3］;Brynjolfsson．E 和 Hitt．L．M．等人研究了美國(guó)367家公司信息系統(tǒng)支出與公司產(chǎn)出間關(guān)系，利用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)了各生產(chǎn)要素的產(chǎn)出彈性，證明了IT支出對(duì)公司產(chǎn)出有顯著貢獻(xiàn)［4］。(3)數(shù)學(xué)及運(yùn)籌學(xué)方法。蔡?hào)|松通過(guò)DEA模型分析 IT投資效率的相對(duì)有效性［5］;Bharadwaj．A．S 和 S．C．Bharadwaj等人對(duì)631 家公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，檢查了IT投資與托賓Q值間的關(guān)系［6］。(4)知識(shí)學(xué)習(xí)方法。汪勇等人通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)評(píng)價(jià)企業(yè)信息化經(jīng)濟(jì)效益［7］。(5)綜合運(yùn)用模型。吳憲忠等人結(jié)合AHP和Delphi方法探討了制造業(yè)企業(yè)信息化指標(biāo)的構(gòu)建［8］。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者嘗試運(yùn)用各種模型評(píng)價(jià)IT投資績(jī)效，其中基于DEA-Tobit模型結(jié)果更客觀(guān)，參數(shù)估計(jì)更準(zhǔn)確，同時(shí)易于控制投入產(chǎn)出因素［9-10］，所以本文擬針對(duì)批發(fā)零售業(yè)，運(yùn)用DEA模型分析IT投資效率，進(jìn)而通過(guò)Tobit回歸模型探討企業(yè)規(guī)模、組織結(jié)構(gòu)因素對(duì)IT投資績(jī)效的影響。

本文主要研究?jī)?nèi)容如下：第一，實(shí)證準(zhǔn)備。包括模型設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)收集。第二，實(shí)證分析。首先，運(yùn)用DEA模型計(jì)算批發(fā)零售企業(yè)IT投資效率值，根據(jù)計(jì)算結(jié)果分析行業(yè)IT效率現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì);其次，運(yùn)用因子分析法計(jì)算企業(yè)規(guī)模因子值;再次，以DEA模型計(jì)算的效率作為因變量，以組織結(jié)構(gòu)和因子分析法計(jì)算的企業(yè)規(guī)模作為自變量，通過(guò)Tobit回歸探究企業(yè)內(nèi)部因素對(duì)IT投資績(jī)效的影響。第三，綜上分析得出結(jié)論，并提出科學(xué)建議。

1 實(shí)證準(zhǔn)備

1.1 模型設(shè)計(jì)

1．1．1 DEA 模型

DEA是美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes等提出的一種評(píng)價(jià)多輸入、多輸出同類(lèi)決策單元有效性的一種重要方法［11］。對(duì)于信息技術(shù)效率的評(píng)價(jià)，DEA是很有效的模型。

DEA原理：假設(shè)有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括m個(gè)“輸入指標(biāo)”和s個(gè)“輸出指標(biāo)”，Xj，Yj分別表示第j項(xiàng)決策單元的輸入向量和輸出向量，其中，j=1，2，…，n。如圖1 所示。

圖1 DEA模型圖

DEA有多種模型，本研究運(yùn)用C2R模型。引入非阿基米德無(wú)窮小量ε以及松弛變量s-和剩余變量s+，則C2R模型的對(duì)偶規(guī)劃為：

假設(shè)該線(xiàn)性規(guī)劃的最優(yōu)解為 λ0，，，θ0，則存在以下結(jié)論：(1)若θ0=1，則決策單元j0為弱DEA 有效;(2) 若 θ0=1，并且=0=0，則決策單元j0為DEA有效。

DEA模型用以評(píng)估行業(yè)信息技術(shù)投資效率時(shí)，則Xj，Yj分別表示信息技術(shù)的投入與產(chǎn)出，通過(guò)線(xiàn)性規(guī)劃計(jì)算不同評(píng)價(jià)單元的θ0值，以判斷各企業(yè)IT投資效率的高低。

1．1．2 Tobit模型

由于自變量組織規(guī)模及結(jié)構(gòu)因素在其值域范圍內(nèi)是截尾的，如果直接采用最小二乘法會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的參數(shù)估計(jì)偏差和不一致，所以本文選用Tobit模型進(jìn)行回歸分析。

Tobit截?cái)嗷貧w模型形式：yt=β1x1t+β2x2t+… +βkxkt+ θt，t=1，2，…，n。其中，yt只能在(Ct，ˉCt)范圍內(nèi)才能取得樣本觀(guān)測(cè)值，Ct和ˉCt是兩個(gè)常數(shù)。

表1為T(mén)obit模型定義的變量。通過(guò)Tobit回歸模型研究企業(yè)規(guī)模及組織結(jié)構(gòu)因素對(duì)企業(yè)IT投資績(jī)效的影響方向及程度，提出改進(jìn)企業(yè)IT投資績(jī)效的建議。

表1 變量定義表

1.2 數(shù)據(jù)收集

本文樣本來(lái)源于滬深兩市批發(fā)零售類(lèi)上市企業(yè)，選取其2006-2010年財(cái)務(wù)報(bào)告(剔除了研究期間下市的企業(yè))，共收集有效企業(yè)83家，其中深市27家、滬市56家。首先通過(guò)DEAP2．1軟件計(jì)算出企業(yè)信息技術(shù)投資效率，進(jìn)而運(yùn)用SPSS13．0軟件運(yùn)用7項(xiàng)主要指標(biāo)通過(guò)因子分析法計(jì)算綜合企業(yè)規(guī)模因子值，最后運(yùn)用Eviews6．0軟件通過(guò)Tobit模型來(lái)分析企業(yè)規(guī)模因素及組織結(jié)構(gòu)因素與信息技術(shù)投資效率間的關(guān)系。其中樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于CCER經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)以及巨潮資訊網(wǎng)［12］。

模型數(shù)據(jù)來(lái)源：

a．DEA模型中的輸入因素。IT軟硬件價(jià)值通過(guò)財(cái)務(wù)報(bào)表附注計(jì)算取得，IT硬件價(jià)值主要包括計(jì)算機(jī)、服務(wù)器等網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)施的貨幣價(jià)值衡量;IT軟件價(jià)值主要包括各種企業(yè)應(yīng)用軟件的賬面凈值;IT人員主要指企業(yè)中本科及以上學(xué)歷人員占總員工的比例，通過(guò)財(cái)務(wù)報(bào)告計(jì)算取得。IT輸出因素包括凈利潤(rùn)、凈資產(chǎn)收益率，輸出因素直接取自于財(cái)務(wù)報(bào)表［13-14］。

b．Tobit模型。自變量企業(yè)規(guī)模因素通過(guò)因子分析法計(jì)算，其指標(biāo)體系：總資產(chǎn)、所有者權(quán)益、利潤(rùn)總額、營(yíng)業(yè)收入、凈營(yíng)運(yùn)資金、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、企業(yè)人數(shù)，前6項(xiàng)均取自財(cái)務(wù)報(bào)表，企業(yè)人數(shù)指標(biāo)取自財(cái)務(wù)報(bào)告董事會(huì)、股東大會(huì)成員及員工介紹部分。受我國(guó)數(shù)據(jù)公布限制，自變量組織結(jié)構(gòu)因素主要通過(guò)管理人員占總員工的比例來(lái)度量，其數(shù)據(jù)來(lái)源于財(cái)務(wù)報(bào)告。因變量IT效率值來(lái)源于DEA模型計(jì)算結(jié)果［15］。

2 實(shí)證分析

2.1 基于DEA模型的IT投資績(jī)效分析

一般信息技術(shù)從投資到產(chǎn)生效益需要一定的時(shí)間積累，這緣于信息技術(shù)積累及交互作用產(chǎn)生效應(yīng)的滯后性，本文研究了批發(fā)零售行業(yè)2006-2010年5年內(nèi)企業(yè)信息技術(shù)相對(duì)投資效率的變化。通過(guò)DEAP2．1軟件C2R模型的分析，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2，將計(jì)算的行業(yè)效率值劃分成3個(gè)區(qū)間，統(tǒng)計(jì)了各區(qū)間內(nèi)的企業(yè)數(shù)目占總有效企業(yè)數(shù)的比例。

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，2006-2007年相對(duì)效率為1的企業(yè)只有6家左右，到2009年之后，相對(duì)效率為1的企業(yè)數(shù)目增加到11家。結(jié)果顯示：近年行業(yè)總體IT投資效率不斷提升，但提高速度緩慢;相對(duì)效率大于0．5的企業(yè)數(shù)目比例2006-2010年分別是16．87%，13．25%，27．71%，26．51%，37．35%，批發(fā)零售行業(yè)內(nèi)企業(yè)IT投資效率變高的企業(yè)數(shù)目呈快速上升趨勢(shì)，即日益增多的企業(yè)通過(guò)IT投資獲得顯著收益。從DEAP軟件分析的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)：部分公司IT投資效率為1，比如友誼股份公司5年的效率值一直保持在1，而蘇寧電器、銅城以及新華百貨等單位也連續(xù)4年相對(duì)效率是1，也有部分企業(yè)效率值接近0，即整個(gè)行業(yè)內(nèi)各企業(yè)IT投資效益差異很大，IT投資效率高的企業(yè)多年內(nèi)持續(xù)處于高水平，而相反也有企業(yè)收益水平很低，拉低了整個(gè)行業(yè)的IT投資效率水平。同時(shí)研究顯示：無(wú)效率情形普遍存在，批發(fā)零售業(yè)IT投資戰(zhàn)略亟需進(jìn)一步改進(jìn)和完善。

表2 DEA模型效率值匯總

2.2 基于因子分析法的企業(yè)規(guī)模因素分析

對(duì)于批發(fā)零售業(yè)，由于行業(yè)固定資產(chǎn)規(guī)模相對(duì)小，企業(yè)間差異顯著，僅憑借資產(chǎn)來(lái)衡量企業(yè)規(guī)模顯然不合理。本研究通過(guò)因子分析法來(lái)綜合衡量企業(yè)的規(guī)模因素，研究綜合的企業(yè)規(guī)模因素對(duì)IT投資績(jī)效的影響。選取研究對(duì)象的7個(gè)指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系，分別是：總資產(chǎn) (T1)、所有者權(quán)益(T2)、利潤(rùn)總額(T3)、營(yíng)業(yè)收入(T4)、凈營(yíng)運(yùn)資金(T5)、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率(T6)、企業(yè)人數(shù)(T7)，通過(guò)SPSS13．0軟件進(jìn)行因子分析，主要過(guò)程如下：

a．進(jìn)行Bartlett球形度檢驗(yàn)。發(fā)現(xiàn)Bartlett檢驗(yàn)P值等于0，變量間相關(guān)性明顯，可以做因子分析。

b．因子提取效果分析。運(yùn)行結(jié)果(公因子方差表)顯示：T1，T2，T3，T4，T5，T6，T7指標(biāo)的提取值分別為0．927，0．928，0．824，0．776，0．818，0．283，0．709，初始值均為1，共同方差大，變量信息丟失少。

c．根據(jù)因子方差貢獻(xiàn)率提取主因子。從7個(gè)相關(guān)因子中提取兩個(gè)不相關(guān)主因子，解釋變量變化，兩個(gè)主因子累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到85．46%，這兩個(gè)主因子可以反映原變量大部分信息。

d．分析主因子。表3顯示總資產(chǎn)、所有者權(quán)益、營(yíng)業(yè)收入、企業(yè)人數(shù)在主因子1上有較高載荷，把主因子1命名為靜態(tài)投入規(guī)模指標(biāo);而總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率及凈利潤(rùn)在主因子2上載荷高，把主因子2命名為動(dòng)態(tài)營(yíng)業(yè)效率指標(biāo)。

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

e．計(jì)算因子得分。因子得分函數(shù)：F1=0．233X1+0．237X2+0．229X3+0．211X4+0．202X5+0．029X6+0．046X7，F(xiàn)2=0．094X1+0．049X2-0．074X3+0．111X4-0．452X5-0．426X6+0．621X7，計(jì)算靜態(tài)投入規(guī)模(F1)、動(dòng)態(tài)營(yíng)業(yè)效率(F2)分值，這里僅列出部分企業(yè)，見(jiàn)表4，第二、四列分別為前八名、后八名企業(yè)在F1因子下得分，第六列、第八列分別為前八名企業(yè)、后八名企業(yè)在F2因子下得分。

表4 企業(yè)規(guī)模綜合得分表

根據(jù)企業(yè)規(guī)模因子分析，將企業(yè)規(guī)模因素分解成兩個(gè)因素：一是靜態(tài)投入規(guī)模;二是動(dòng)態(tài)營(yíng)業(yè)效率因素。

2.3 基于Tobit模型的影響因素分析

根據(jù)因子分析結(jié)果，Tobit回歸模型分解后的自變量：x1為靜態(tài)投入規(guī)模，x2為動(dòng)態(tài)營(yíng)業(yè)效率因素，X2為組織結(jié)構(gòu)因素。因變量Y為DEA模型分析中IT投資效率值，利用EVIEWS6．0進(jìn)行Tobit回歸分析［16］，回歸結(jié)果見(jiàn)表 5。

回歸結(jié)果顯示：信息技術(shù)投資績(jī)效受企業(yè)規(guī)模

表5 Tobit回歸結(jié)果

因素影響不大，靜態(tài)投入規(guī)模x1、動(dòng)態(tài)營(yíng)業(yè)效率x2影響效果相反，靜態(tài)資產(chǎn)投資越大，相應(yīng)IT效率也越高，當(dāng)運(yùn)營(yíng)效率比較高時(shí)，應(yīng)適當(dāng)控制IT資產(chǎn)的大量投入;組織結(jié)構(gòu)(高層管理人員所占比例)對(duì)IT投資影響很大，而且管理結(jié)構(gòu)反向影響投資效率，即并非管理人員越多企業(yè)的IT投資效率越高，所以需要通過(guò)優(yōu)化企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)以及合理設(shè)置高層管理人員的崗位，來(lái)提高和改善企業(yè)信息技術(shù)投資績(jī)效。

3 結(jié)論及建議

綜合以上對(duì)批發(fā)零售業(yè)IT投資效率的研究發(fā)現(xiàn)，目前批發(fā)零售業(yè)總體IT投資效率不高，而且企業(yè)間投資效率水平差異大，IT投資高效的企業(yè)效率持續(xù)保持高水平，但高效率企業(yè)所占比例太低，而多數(shù)低效率企業(yè)亟需完善IT投資戰(zhàn)略;企業(yè)內(nèi)部因素對(duì)IT投資績(jī)效影響明顯，企業(yè)應(yīng)加大IT資產(chǎn)投入，當(dāng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率達(dá)到較高水平時(shí)，應(yīng)及時(shí)調(diào)整IT投資戰(zhàn)略，控制IT投入;并非管理人員越多效率越高，需要通過(guò)優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)，控制管理人員數(shù)量，合理設(shè)置管理層次等措施來(lái)提升IT績(jī)效。

本文通過(guò)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)及相關(guān)模型，從微觀(guān)角度探究IT投資與企業(yè)績(jī)效間關(guān)系，為IT投資效率研究提供了新思路。由于國(guó)內(nèi)財(cái)務(wù)報(bào)告披露的局限性，滿(mǎn)足要求的數(shù)據(jù)有限，在一定程度上影響了實(shí)證結(jié)論的準(zhǔn)確性，對(duì)結(jié)論的客觀(guān)性也會(huì)產(chǎn)生一定的影響。

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