王廣生

(中國社會科學(xué)院　北京　100732)

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·經(jīng)濟與管理·

基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)的電商行業(yè)上市公司效率研究

王廣生

(中國社會科學(xué)院北京100732)

摘要：面對經(jīng)濟下行壓力，運營效率已經(jīng)成為企業(yè)成功與否的關(guān)鍵因素。本研究選取員工人數(shù)、主營業(yè)務(wù)成本、總資產(chǎn)為投入指標(biāo)，選取主營業(yè)務(wù)收入、凈利潤為產(chǎn)出指標(biāo)，然后運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)對我國26個電商行業(yè)上市公司的效率進行評價和分析。從總體上看，這些公司具有較高的投入產(chǎn)出效率，其中9個公司達到了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有效，并對相對無效率的公司提出了改進的建議。通過本研究，可以判斷電商行業(yè)已基本完成市場瓜分，國家應(yīng)出臺相應(yīng)政策措施，進一步推動農(nóng)業(yè)電商的健康發(fā)展。

關(guān)鍵詞：電商；上市公司；效率評價；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

提到電商，很多學(xué)者言必稱“西方”。事實上，在中華民族五千多年輝煌的歷史長河中，有著深厚的商業(yè)文化和商業(yè)傳統(tǒng)，我國也為世界商業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展貢獻了不可磨滅的智慧和力量。在戰(zhàn)國時期，孟子曰：“市，廛而不征，法而不廛，則天下之商皆悅，而愿藏于其市矣?！盵1]《荀子·王制篇》描述了當(dāng)時商品流通的情形：“北海則有走馬吠犬焉，然而中國得而畜使之；南海則有羽翮齒革、曾青丹干焉，然而中國得而財之；東海則有紫紶魚鹽焉，然而中國得而衣食之；西海則有皮革文旄焉，然而中國得而用之?！盵2]北朝時期，“又恒農(nóng)出漆蠟竹木之饒，路與南通，貿(mào)易來往，家產(chǎn)豐富，而百姓樂之”[3]。到了清朝，“自海禁開，創(chuàng)千古未有之奇局；自商埠盛，貽中國無窮之漏巵”①；江南“江海風(fēng)清，梯航云集，從未有如斯之盛者也”[4]?？梢?，早在古代中國，已經(jīng)有思想家提倡興商強國，也形成過商業(yè)盛世，尤其是到了清朝，商業(yè)日益繁榮。隨著上個世紀信息技術(shù)的突破性進展，互聯(lián)網(wǎng)迅速普及，電子商務(wù)也應(yīng)運而生并高速發(fā)展。我國高度重視電商發(fā)展，通過出臺政策、設(shè)立試驗區(qū)、提供優(yōu)惠條件等多種舉措，促進電商發(fā)展。國家統(tǒng)計局的統(tǒng)計結(jié)果顯示，2014年我國電子商務(wù)交易額達到16.39萬億元，同比增長59.4%。[5]2015年11月11日，天貓“雙11”全球狂歡節(jié)的總交易額達到912億元。[6]但是，在這種繁榮的表象下，各家電商的水平參差不齊，經(jīng)營效率也有一定差異。因此，對電商行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營效率進行評判和研究，對于公司管理層進行科學(xué)決策、消費者進行合理選擇、投資者規(guī)避投資風(fēng)險、有關(guān)部門科學(xué)地制定政策措施，都具有重要的參考價值，也具有重大的理論意義。

一、相關(guān)文獻回顧

電商是電子商務(wù)的簡稱，根據(jù)聯(lián)合國經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)的定義，電子商務(wù)是發(fā)生在開放網(wǎng)絡(luò)上的包含企業(yè)之間、企業(yè)和消費者之間的商業(yè)交易。[7]國內(nèi)比較有代表性的觀點是將電子商務(wù)分為廣義和狹義兩類：廣義上是指運用一切電子工具和電子技術(shù)進行的所有與商務(wù)有關(guān)的活動，狹義上是指運用互聯(lián)網(wǎng)進行的交易。[8]本研究為提高針對性，在研究范圍上采用聯(lián)合國的界定，即國內(nèi)狹義的電商定義。

國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對電商開展大量研究。威根德(1997)[9]，胡涵景(1998)[10]，莫拉、利卡(2001)[11]，姜旭平(2002)[12]，范作均(2011)[13]等學(xué)者對電商的概念與內(nèi)涵進行了探討。蓋芬(2000)[14]，嚴中華、關(guān)士續(xù)、米加寧(2005)[15]，李沁芳、劉仲英(2008)[16]，尼卡(2015)[17]等學(xué)者從制度、實證等角度對電商信任度及相關(guān)問題進行了分析。李鐵克、王晶(2001)[18]，丹尼爾等(2002)[19]，王刊良(2003)[20]，趙衛(wèi)東、黃麗華(2007)[21]，德羅圖、陳博格(2015)[22]等學(xué)者探討了電商的運作模式和商業(yè)模式。董玉芳、王德應(yīng)(2001)[23]，張春法、韓耀(2005)[24]，鄧鴻崗(2005)[25]，趙靜(2008)[26]等學(xué)者梳理了電商在發(fā)展中遇到的問題及風(fēng)險。

也有學(xué)者對電商的效率進行了評價。加利卡諾、開普蘭(2000)[27]對實體商務(wù)轉(zhuǎn)移至電子商務(wù)而降低的交易成本和提高的效率進行了研究；巴恩斯、維德根(2002)[28]基于網(wǎng)站質(zhì)量(WebQualTM1.0)對于電商的運營情況進行了評價；舒伯特、戴特靈(2002)[29]利用擴展網(wǎng)頁評估法(Extended Web Assessment Method, EWAM)從客戶角度對電商應(yīng)用進行了研究；頌烏柯、沃爾芬巴格(2005)[30]以市場份額、利潤率、市場營銷效率為標(biāo)準(zhǔn)對電商進行了評估；楊卓凡、石勇、閻洪(2013)[31]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)對22家電商進行分析，評價基于的輸出指標(biāo)是網(wǎng)站全球排名、訪問時長、打開速度、獨立訪客數(shù)、主營業(yè)務(wù)收入、營業(yè)利潤，評價基于的輸入指標(biāo)是總營業(yè)支出、員工人數(shù)、總資產(chǎn)；邢穎(2009)，甘平(2012)，鄭海軍(2012)，李曉宇、田新民(2013)，戴和平、萬曉榆(2013)，陸建勝(2014)，李安渝、張昭、曾蔚(2015)，張延林(2015)等學(xué)者運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對電商進行了效率評價。

雖然目前已經(jīng)有學(xué)者運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對電商效率進行過研究，但其局限性也很明顯：一是輸入和輸出指標(biāo)的選取有一定的隨意性，有些指標(biāo)值得商榷，所以指標(biāo)體系有進一步改進的空間；二是獲取的數(shù)據(jù)不夠理想，大部分數(shù)據(jù)都是陳舊的(在2010年之前)，跟不上日新月異的電商發(fā)展步伐，還有些數(shù)據(jù)由于出自具有不同結(jié)構(gòu)的證券市場從而降低了可比性；三是缺少學(xué)理層面的分析，大部分的研究分析拘泥于對數(shù)據(jù)和現(xiàn)象的描述，很少涉及對問題實質(zhì)的剖析。

本研究的創(chuàng)新之處在于：第一，借鑒現(xiàn)有研究的指標(biāo)選取依據(jù)，對指標(biāo)進行定量分析，形成更加科學(xué)的投入、產(chǎn)出指標(biāo)體系；第二，從我國滬深上市公司2014年年報中選取數(shù)據(jù)，由上海萬得信息技術(shù)股份有限公司(Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫)導(dǎo)出，保證數(shù)據(jù)的權(quán)威、時效和可比性；第三，對數(shù)據(jù)進行深入分析，作出相關(guān)判斷及政策建議。

二、研究方法和數(shù)據(jù)來源

研究方法是學(xué)術(shù)研究的核心，直接關(guān)系到研究的成敗。綜合考慮研究的可行性、可靠性、科學(xué)性，本研究采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對電商行業(yè)上市公司效率進行評價。

1.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法綜述

法雷爾(1957)[32]最早研究了生產(chǎn)邊界與效率平衡問題，他在對美國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力進行分析時首次提出了包絡(luò)分析的思想，并分析了單一產(chǎn)出的技術(shù)效率。著名運籌學(xué)家查恩斯、庫伯、羅茲(1978)[33]對法雷爾的研究方法進行擴展，提出了基于相對效率的多投入多產(chǎn)出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(CCR model)。班克、查恩斯、庫伯(1984)[34]對之前的研究方法進行進一步優(yōu)化，減少了之前模型對固定規(guī)模報酬的限制，將全面技術(shù)效率分解為純技術(shù)效率與規(guī)模效率(BBC model)，這也標(biāo)志著數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法成為比較成熟的研究方法。在實際應(yīng)用過程中，由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有可能得出多個有效的決策單元，即出現(xiàn)多個效率值為1的決策單元，導(dǎo)致研究者不能對這些決策單元之間的效率作出進一步的比較。針對這一實際問題，安德森、皮特森(1993)[35]提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的超效率模型(Super-efficiency DEA model)，此模型能夠?qū)Ω鱾€決策單元的效率高低進行比較。魏權(quán)齡(1986)[36]將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法引入中國，隨后他又撰寫專著對其進行了系統(tǒng)的介紹[37]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法逐漸受到我國學(xué)界的重視并得到應(yīng)用。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是以相對效率概念為基礎(chǔ)，適用于處理具有相同類型的多投入、多產(chǎn)出的決策單元是否有效的一種非參數(shù)統(tǒng)計方法。[38]這種方法以個體經(jīng)濟學(xué)理論為基礎(chǔ)，以經(jīng)濟系統(tǒng)中的生產(chǎn)可能集合找出效率前沿，再以此效率前沿作為衡量效率的指標(biāo)。生產(chǎn)可能集合是在既定技術(shù)條件下，各種投入和產(chǎn)出組合形成的集合，而效率前沿即所有可行的投入組合所可能形成的最大產(chǎn)出的集合，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法可以通過線性規(guī)劃的方法計算出效率前沿，再通過效率前沿評價各個決策單元(Decision Making Units,DMU)的生產(chǎn)效率。在效率前沿上的決策單元是相對有效率的(其效率值等于1)，沒有在效率前沿上的決策單元是相對無效率的(其效率值是小于1的正數(shù))。[39]

2.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法基本模型

如果某個決策單元在一項經(jīng)濟活動中的投入向量X=(x1,x2,…xi,…,xm)，其中xi表示第i種投入；產(chǎn)出向量Y=(y1,y2,…,yr,…,ys)，其中yr表示第r種產(chǎn)出；(xj,yj)表示第j個決策單元的投入向量和產(chǎn)出向量，(X0,Y0)表示被評價決策單元的相應(yīng)指標(biāo)。因此，可以用(X,Y)表示這個決策單元的經(jīng)濟活動，n個決策單元的投入集就可以構(gòu)成一個n×m階的投入矩陣，對應(yīng)的產(chǎn)出集可以構(gòu)成一個n×s階的產(chǎn)出矩陣。

查恩斯、庫伯、羅茲(1978)[40]提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的CCR模型，用于評價決策單元的規(guī)模和技術(shù)的總體有效性。該模型有分式規(guī)劃和線性規(guī)劃兩種形式，從投入和產(chǎn)出的角度測算決策單元(X0,Y0)相對效率的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型能夠表示為(1)和(2)：

在(1)和(2)中，wi，vr表示對投入、產(chǎn)出的度量權(quán)；

由(1)和(2)兩個分式規(guī)劃轉(zhuǎn)變成線性規(guī)劃并作對偶變換可得(3)和(4)：

引入非負的松弛變量，于是有(3)、(4)兩式可以表示為線性規(guī)劃(5)和(6):

對于(7)，我們可得出如下結(jié)論：第一，j0決策單元達到數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有效的充分必要條件是規(guī)劃中的θ最優(yōu)值達到1，且它的每個最優(yōu)解λ*=(λ*1,λ*2…λ*n)′、s+*、s-*、θ*都有s+*=0、s-*=0；第二，對于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析非有效的解，一定不是制度有效，但是可以對其規(guī)模有效性作出進一步判斷；第三，如果一個決策單元數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有效，則制度有效、規(guī)模有效。

由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析有可能得出多個有效的決策單元而導(dǎo)致不能進一步比較排序，安德森、皮特森(1993)[35]提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的超效率模型，此模型能夠?qū)Ω鱾€決策單元的效率高低進行比較。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的超效率模型基本原理是，將現(xiàn)有技術(shù)水平保持不變，決策單元的各投入要素進行等比例放大，無論對于有效還是無效的決策單元來說，效率值都是不變的。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的超效率模型可表示為式(8)：

式(8)中，θtsuper為決策單元的超效率值。是相對于原決策單元重新構(gòu)造的新的決策單元組合比例。

3.樣本及數(shù)據(jù)來源

在樣本選取方面，雖然被評價的對象數(shù)量越多越能反映行業(yè)的實際情況，但從之前的研究來看，選取過多的被評價對象會導(dǎo)致樣本的同類性較差，降低可比性。綜合以往研究，一般情況下參考集單元數(shù)量應(yīng)當(dāng)大于指標(biāo)選取數(shù)量的2倍，本研究指標(biāo)數(shù)量為5，因此參考集單元應(yīng)當(dāng)多于10個。因此，本研究綜合考慮上市電商公司的主營業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)可獲取性、同類性等因素后，最終確定研究對象26個。鑒于信息的可獲取性、便利性和權(quán)威性，本研究的數(shù)據(jù)來源為上海萬得信息技術(shù)股份有限公司(Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫)。

4.投入、產(chǎn)出指標(biāo)選擇

投入、產(chǎn)出指標(biāo)選擇是運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的關(guān)鍵，應(yīng)當(dāng)遵循以下原則：一是客觀性，所選擇的指標(biāo)能客觀反映決策單元的真實情況，排除研究者對于指標(biāo)的主觀偏好，形成客觀的指標(biāo)體系；二是綜合性，所選取的指標(biāo)能全面反映決策單元的總體情況；三是簡明性，選取的指標(biāo)應(yīng)當(dāng)相互獨立，數(shù)量不可過多，以便進行分析研究。本研究根據(jù)以上原則，參考相關(guān)研究文獻的指標(biāo)選取，并咨詢有關(guān)專家，確定了相關(guān)指標(biāo)。

投入指標(biāo)為：員工人數(shù)、主營業(yè)務(wù)成本、總資產(chǎn)。員工人數(shù)能夠反映企業(yè)的人力資源水平，人才是企業(yè)的第一資源和核心競爭力，能夠反映企業(yè)的人力資本投入[41]。主營業(yè)務(wù)成本能夠體現(xiàn)企業(yè)主營業(yè)務(wù)的資本投入，是企業(yè)經(jīng)營投入的主體部分?？傎Y產(chǎn)是企業(yè)配置資源的全面反映，能體現(xiàn)出一個企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。

產(chǎn)出指標(biāo)為：主營業(yè)務(wù)收入、凈利潤。主營業(yè)務(wù)收入是企業(yè)的生命線，是實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)目的的基本條件，能反映出企業(yè)資金利用效率[42]。凈利潤是體現(xiàn)企業(yè)的盈利能力的一個重要指標(biāo)，能真實地反映出投入與產(chǎn)出情況。這些指標(biāo)的描述性統(tǒng)計情況如表1所示，變量關(guān)聯(lián)性分析情況如表2所示。從描述性統(tǒng)計可以看出，上市電商之間有較大差異，在本研究所選取的5個指標(biāo)中均有所體現(xiàn)。從變量關(guān)聯(lián)性分析可以看出，輸入指標(biāo)和輸出指標(biāo)均呈正相關(guān)，這表明本研究選取的指標(biāo)是合適的。將有關(guān)數(shù)據(jù)錄入，可得出表3所示有關(guān)公司投入產(chǎn)出情況。

表1　投入、產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計

注：均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差等數(shù)值中，除員工人數(shù)保留整數(shù)外，其余均保留兩位有效數(shù)字。數(shù)據(jù)來源為上海萬得信息技術(shù)股份有限公司(Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫)。數(shù)據(jù)時間均截至2014年12月31日。

表2　變量關(guān)聯(lián)性分析

注：表內(nèi)數(shù)值保留2位有效數(shù)字。

表3　有關(guān)公司投入產(chǎn)出情況

注：除員工人數(shù)保留整數(shù)外，其余均保留兩位有效數(shù)字。數(shù)據(jù)來源為上海萬得信息技術(shù)股份有限公司(Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫)。數(shù)據(jù)的單位同表1。數(shù)據(jù)時間均截至2014年12月31日。所屬行業(yè)依據(jù)其主營業(yè)務(wù)判斷。

三、發(fā)現(xiàn)與討論

當(dāng)下市面上有十余種大同小異的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析軟件，綜合考慮這些軟件的優(yōu)缺點，本研究從可靠性、便捷性、可操作性的角度，選取MaxDEA(version Basic 6)和EMS(version 1.3)軟件進行運算。將表3(有關(guān)公司投入產(chǎn)出情況)中的數(shù)值輸入MaxDEA基于投入導(dǎo)向的BBC模型進行運算，得出26個公司的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、規(guī)模報酬；將表3(有關(guān)公司投入產(chǎn)出情況)中的數(shù)值輸入EMS，得出26個公司的超效率。將以上數(shù)據(jù)匯總形成表4，即有關(guān)公司投入產(chǎn)出效率分析。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析結(jié)果可以得出如下結(jié)論:

第一，從行業(yè)整體上考察，這26家上市公司具有較高的投入產(chǎn)出效率。平均技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均在0.9以上。其中，綜合效率達到效率前沿的有9個，約占決策單元數(shù)量的34.6%。各個企業(yè)的效率差別大多并不是很明顯，技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的標(biāo)準(zhǔn)差均在0.08以下。樣本中旅游業(yè)平均效率最高，農(nóng)業(yè)平均效率最低。通過這些數(shù)據(jù)可以判斷，我國電商行業(yè)上市公司的投入產(chǎn)出效率較高，以旅游業(yè)為代表的新興領(lǐng)域效率總體上高于以農(nóng)業(yè)為代表的傳統(tǒng)領(lǐng)域。

第二，從規(guī)模報酬可以判斷當(dāng)下電商行業(yè)已經(jīng)進入發(fā)展的分水嶺。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)看，規(guī)模報酬不變的有9個，規(guī)模報酬遞增的有9個，規(guī)模報酬遞減的有8個，這與之前研究發(fā)現(xiàn)的大多數(shù)電商規(guī)模報酬遞增的結(jié)論有明顯差異。這說明當(dāng)下電商企業(yè)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，不能再盲目地普遍擴大規(guī)模，而且這26個公司中有約三分之一的公司需要適當(dāng)控制規(guī)模，以提高投入產(chǎn)出效率。這也反映出我國電商的市場瓜分階段基本結(jié)束，各個電商已經(jīng)占有一定的客戶群體，不利于新企業(yè)的進入。

第三，對于達到效率前沿的9個公司來說，規(guī)模報酬均不變化，在有關(guān)數(shù)值擴大相應(yīng)倍數(shù)之后技術(shù)效率仍然大于1，說明這些企業(yè)在擴大自身規(guī)模后仍然位于效率前沿。對于神州信息來說，其規(guī)模效率有效而純技術(shù)效率無效，應(yīng)當(dāng)提高純技術(shù)效率；對于紅旗連鎖、大北農(nóng)、跨境通、諾普信、峨眉山A、新希望來說，純技術(shù)效率有效而規(guī)模效率無效，應(yīng)當(dāng)提高其規(guī)模效率；對于王府井、步步高、中青旅、歐亞集團、友阿股份、輝豐股份、嘉欣絲綢、搜于特、小商品城、華紡股份來說，純技術(shù)效率和規(guī)模效率均無效，應(yīng)在這兩個方面都進行改進。

第四，對于非DEA有效的公司來說，為進一步分析其具體改進方向，我們將其投入產(chǎn)出情況輸入MaxDEA可得出其投入產(chǎn)出冗余情況，將有關(guān)情況梳理后可得表5：非DEA有效的有關(guān)公司投入產(chǎn)出改進分析。據(jù)此可以清晰看出相關(guān)企業(yè)的改進方向，例如，嘉欣絲綢、華紡股份等企業(yè)有嚴重的人員冗余，華紡股份、步步高等企業(yè)應(yīng)當(dāng)大幅提高其利潤，友阿股份等企業(yè)應(yīng)當(dāng)降低其主營業(yè)務(wù)成本。

第五，關(guān)于特殊決策單元的簡要個案分析。蘇寧云商在26家企業(yè)中投入產(chǎn)出效率居第一位，主要原因是其在2014年完成了戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，形成了全渠道獨特優(yōu)勢，2014年歸屬上市公司股東的凈利潤達到8.67億元，比上年增長133.2%。[43]這種高速增長受益于其線上線下的雙線融合營銷創(chuàng)新，尤其是移動端的推廣使用，有效增強了客戶粘性，推動了業(yè)績增長，帶動了投入產(chǎn)出效率的提高。華紡股份在26家企業(yè)中投入產(chǎn)出效率最低，其業(yè)務(wù)主要是紡織業(yè)，由于國內(nèi)資源環(huán)境約束加強，原料、運輸、用工等綜合成本攀升[44]，以及北美洲、非洲、亞洲等國際市場受到經(jīng)濟危機影響，導(dǎo)致企業(yè)投資產(chǎn)出效率也隨之降低。

表4　有關(guān)公司投入產(chǎn)出效率分析

續(xù)表4

注：表內(nèi)數(shù)值均保留3位有效數(shù)字。

表5　非DEA有效的有關(guān)公司投入產(chǎn)出改進分析

注：除員工人數(shù)保留整數(shù)外，其余均保留兩位有效數(shù)字。員工人數(shù)目標(biāo)、員工人數(shù)改進的單位為人，其余數(shù)值的單位為萬元。

結(jié)語

本研究運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，通過分析26個上市公司的投入產(chǎn)出情況，對這些企業(yè)的效率進行了客觀評價，并提出了一些可行性建議。我國上市電商的行業(yè)總體效率是比較高的，但是市場瓜分已經(jīng)基本結(jié)束，行業(yè)競爭也比較激烈，大部分企業(yè)仍然需要進一步提高自身效率。由于本研究是基于特定投入產(chǎn)出指標(biāo)進行的，而企業(yè)的自身情況千差萬別，因此經(jīng)營績效的改進需要綜合考慮企業(yè)的實際情況制定，本研究的數(shù)據(jù)僅具有參考價值。

我國正在深入實施“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略，電商行業(yè)面臨著發(fā)展的重要戰(zhàn)略機遇期，但同時也面臨著本行業(yè)的激烈競爭和傳統(tǒng)行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合的轉(zhuǎn)型升級，因此，電商也需要不斷創(chuàng)新，提高自身效率，才能實現(xiàn)持續(xù)健康發(fā)展?；谝陨戏治?，本研究提出以下政策建議：第一，增加電商與實體經(jīng)濟的粘度，發(fā)揮電子商務(wù)降低流通成本的優(yōu)勢，提高實體經(jīng)濟的發(fā)展水平和發(fā)展活力，也能推動電商自身的運營效率；第二，加強對農(nóng)業(yè)電商的引導(dǎo)和政策支持力度，加快與農(nóng)業(yè)電商相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，幫助其提高運營效率，從而更好地為廣大農(nóng)村地區(qū)服務(wù)；第三，要加強電商人才隊伍建設(shè)，提高人才使用效率，用更加精干的人才隊伍推動事業(yè)的發(fā)展。

科學(xué)研究是永無止境的，由于時間、資料的限制，本研究也存在一定局限性。一是選取樣本有限，選取的樣本數(shù)量不是很大，而且僅限于上市公司，沒能對非上市企業(yè)尤其是發(fā)展期的中小電商企業(yè)進行分析；二是研究方法的單一性，僅通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法進行了研究，沒有通過實地調(diào)研、訪談法等方式獲取更加豐富立體的一手資料；三是分析時以2014年年報信息為基礎(chǔ)，沒能進行多時間段的動態(tài)考察。因此，以后可以從以下方面進一步開展研究：一是拓展樣本范圍，可以將研究對象擴展到非上市公司甚至中小電商企業(yè)，并對不同類型企業(yè)進行對比分析；二是可以獲取更多一手資料，增加實地調(diào)研、問卷調(diào)查等方法，用更加豐富的資料進行綜合分析；三是可以獲取時間面板數(shù)據(jù)，縱向考察電商效率變化狀況，從而更好地分析和研判今后電商的發(fā)展趨勢。

注釋：

①《格致書院課藝》壬辰卷下，第34頁。轉(zhuǎn)引自：王爾敏.中國近代思想史論[M].北京：社會科學(xué)文獻出版社，2003:333.

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[責(zé)任編輯李秀燕]

收稿日期：2015-10-21

作者簡介：王廣生(1987—)，男，助理研究員，研究方向：技術(shù)經(jīng)濟及管理。

中圖分類號：F270.7

文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1672-8505(2016)01-0044-09

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

WANG Guang-sheng

(ChineseAcademyofSocialSciences,Beijing, 100732,China)

Abstract:Facing the economic downward pressure, efficiency has played a key role in a company’s performance. This paper analyses the efficiency of China’s listed companies in E-commerce industry. The number of staff, operating costs, and total assets are selected as the inputs whilst prime operating revenue, net profit are chosen as the outputs. This paper based on those indicators evaluates the efficiency of the 26 companies. On the whole, those companies are of good performance in terms of efficiency, of which 9 companies get better efficiency. This paper puts forward some suggestions on improvement for these relative low efficient companies. The data shows 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 policies and measures to promote the agricultural E-commerce to maintain a sustained and sound development.

Key words：E-commerce; listed company; efficiency evaluation; data envelopment analysis