方勵(lì)筠 鮑創(chuàng)

一、問(wèn)題的提出

隨著我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，傳媒企業(yè)正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與升級(jí)，擁抱互聯(lián)網(wǎng)成為傳媒企業(yè)轉(zhuǎn)型的必然選擇。在此期間，傳媒企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生了大量的數(shù)字資產(chǎn)。而數(shù)字資產(chǎn)是傳媒企業(yè)擁有或控制的，由過(guò)去的交易或事項(xiàng)形成，并預(yù)期能夠給傳媒企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益流入的資源，如數(shù)字、文字、圖像、方位、社交信息等，這些可量化、可數(shù)據(jù)化、可價(jià)值化的信息都是數(shù)字資產(chǎn)。數(shù)字資產(chǎn)作為傳媒企業(yè)一項(xiàng)非常重要的資產(chǎn)，越來(lái)越受到傳媒企業(yè)管理層的重視，傳媒企業(yè)也投入了大量的時(shí)間、精力和資本進(jìn)行數(shù)字資產(chǎn)的建設(shè)和維護(hù)。數(shù)字資產(chǎn)對(duì)傳媒企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率到底有多大影響？我國(guó)傳媒業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)效率有何差異？這些均是本文所要研究的問(wèn)題。

本文的主要貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：首先是研究視角的創(chuàng)新。傳統(tǒng)研究企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的視角主要從銷(xiāo)售收入、研發(fā)支出等傳統(tǒng)資產(chǎn)的角度出發(fā)。不同于傳統(tǒng)的研究視角，本文站在傳媒企業(yè)管理層的角度，從數(shù)字資產(chǎn)入手，利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法研究了其對(duì)傳媒企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響。其次是研究?jī)?nèi)容的創(chuàng)新。本文針對(duì)傳媒企業(yè)的數(shù)字資產(chǎn)，從用戶(hù)數(shù)據(jù)、商業(yè)模式數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、社會(huì)責(zé)任數(shù)據(jù)等四個(gè)維度構(gòu)建了多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，并利用傳媒業(yè)上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究，豐富和發(fā)展了對(duì)傳媒企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的相關(guān)研究。

二、文獻(xiàn)回顧與述評(píng)

影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的因素非常多，有宏觀方面如財(cái)政政策、稅收政策等，有中觀方面如產(chǎn)業(yè)政策等，有微觀方面如產(chǎn)業(yè)集聚、知識(shí)資本、環(huán)境規(guī)制、政府補(bǔ)貼、研發(fā)支出、公司治理等。考慮到本文的研究視角，故現(xiàn)只將微觀角度相關(guān)研究成果綜述如下：

朱乃平等（2 0 1 4）、何志勇（2014）、張葉青（2017）分別運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型測(cè)算了我國(guó)出版企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率或資金使用效率，所選取的樣本數(shù)量均不足10家，這些文獻(xiàn)較為詳細(xì)地呈現(xiàn)了樣本企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率，得出的相關(guān)建議在幫助樣本企業(yè)有效提升經(jīng)營(yíng)效率方面具有一定作用，但是由于樣本企業(yè)數(shù)量少且代表性不強(qiáng)，無(wú)法較好地反映出全國(guó)出版企業(yè)的整體經(jīng)營(yíng)狀況及其區(qū)域差異。喬聯(lián)寶和楊海平（2015）、何同亮等（2016）分別考察了26家和16家新聞出版上市企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率或融資效率，做到了相對(duì)全面地涵蓋中國(guó)新聞出版上市企業(yè)，而且喬聯(lián)寶和楊海平（2015）還以企業(yè)的上市時(shí)間與總資產(chǎn)規(guī)模為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)樣本企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力差異作了比較，但是這兩篇文章均是就樣本企業(yè)某一年度的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，只能反映樣本企業(yè)在某個(gè)年度的效率情況，一定時(shí)期內(nèi)樣本企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率或融資效率的變動(dòng)情況則無(wú)法體現(xiàn)，在幫助企業(yè)改善經(jīng)營(yíng)狀況方面所提的建議參考性相對(duì)欠缺。

毛狄（2018）運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型評(píng)價(jià)了14家中國(guó)出版企業(yè)2014-2016年的經(jīng)營(yíng)效率，在樣本數(shù)量和考察時(shí)間范圍方面較前兩類(lèi)文獻(xiàn)均有所改進(jìn)，但是鑒于上市公司主營(yíng)業(yè)務(wù)經(jīng)常存在重組或調(diào)整，該文所考察的時(shí)間范圍內(nèi)一些樣本企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)并非僅僅聚焦于出版領(lǐng)域，如“城市傳媒”2015年之前的主營(yíng)業(yè)務(wù)為純堿、化肥、熱電及相關(guān)精細(xì)化工產(chǎn)品的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)，2015年重組后才成為從事圖書(shū)、期刊、電子音像等出版物的出版發(fā)行業(yè)務(wù)以及相關(guān)新媒體產(chǎn)品開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)的文化傳媒企業(yè)。因此，該企業(yè)2014年的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)不能作為出版企業(yè)數(shù)據(jù)加以分析，此類(lèi)數(shù)據(jù)的使用勢(shì)必會(huì)影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。楊曉琳（2017）、韓東林和夏傳偉（2018）、陳羽潔等（2018）等多篇文獻(xiàn)分別就一定時(shí)期內(nèi)中國(guó)31個(gè)省份有關(guān)文化產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行了定量分析，并考察了不同區(qū)域文化產(chǎn)業(yè)的效率或全要素生產(chǎn)率，以及對(duì)其造成影響的因素。借鑒該類(lèi)文獻(xiàn)在樣本選取上的做法，本文選定中國(guó)31個(gè)省份2013-2017年出版物印刷業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，考察各個(gè)省份出版物印刷業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率及其存在的省際差異。

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的收集和整理，可以發(fā)現(xiàn)不同的專(zhuān)家學(xué)者從不同的角度進(jìn)行了大量的研究，得出了豐碩的成果，但也存在如下不足：（1）隨著我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，數(shù)字資產(chǎn)的重要性越來(lái)越凸顯，但目前研究數(shù)字資產(chǎn)的文獻(xiàn)稍顯不足；（2）數(shù)字資產(chǎn)是傳媒企業(yè)一項(xiàng)非常重要的資產(chǎn)，傳媒企業(yè)也投入大量的資源進(jìn)行相關(guān)資產(chǎn)建設(shè)，而數(shù)字資產(chǎn)對(duì)傳媒企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率到底有何影響，理論界尚未站在數(shù)字資產(chǎn)的角度研究其對(duì)傳媒企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的影響，這既是本文的貢獻(xiàn)，也是本文的創(chuàng)新點(diǎn)之一。

三、研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（ D a t a Envelopment Analysis，DEA）是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其使用線(xiàn)性規(guī)劃比較決策單元之間的相對(duì)效率，進(jìn)而衡量具有相同類(lèi)型的多投入、多產(chǎn)出的決策單元是否技術(shù)有效和規(guī)模有效。該方法于1978年由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Charners & Cooper提出并加以發(fā)展，目前已在包含出版業(yè)在內(nèi)的多個(gè)行業(yè)廣泛應(yīng)用，是較為主流的效率評(píng)價(jià)方法。

DEA模型中最基本的是CCR模型，其假定規(guī)模報(bào)酬不變（Constant returns to scale, CRS），用于評(píng)價(jià)不同決策單元的綜合效率，即行業(yè)或企業(yè)在當(dāng)前產(chǎn)出水平下理想的最小投入與實(shí)際投入的比率。Banker, Charners & Cooper等（1984）在CCR模型的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)并提出了BCC模型，體現(xiàn)為放松了CCR模型的假設(shè)條件，使之由規(guī)模報(bào)酬不變改為規(guī)模報(bào)酬可變（Variable returns to scale, VRS），用于評(píng)價(jià)不同決策單元的純技術(shù)效率，反映行業(yè)或企業(yè)對(duì)各項(xiàng)生產(chǎn)技術(shù)運(yùn)用的有效程度。BCC模型使得綜合效率可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。其中，規(guī)模效率為綜合效率和純技術(shù)效率的比值，反映行業(yè)或企業(yè)當(dāng)前平均規(guī)模對(duì)投入與產(chǎn)出的影響程度。每一類(lèi)DEA模型都存在投入導(dǎo)向型、產(chǎn)出導(dǎo)向型和徑向型三種表現(xiàn)形式，其中，投入導(dǎo)向型即投入最小化，測(cè)算決策單元在產(chǎn)出不變的前提下，投入可以減少的空間；產(chǎn)出導(dǎo)向型即產(chǎn)出最大化，測(cè)算決策單元在投入不變的前提下，產(chǎn)出可以增加的空間；徑向型即同時(shí)實(shí)現(xiàn)投入最小化和產(chǎn)出最大化，測(cè)算在投入減少和產(chǎn)出增加的前提下，相關(guān)決策單元的改進(jìn)空間。本文基于投入導(dǎo)向型，規(guī)定產(chǎn)出要素固定，不同決策單元尋找在既有產(chǎn)出組合背景下如何實(shí)現(xiàn)投入最小化，符合我國(guó)傳媒業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的背景下降低生產(chǎn)成本以提升經(jīng)營(yíng)效率的訴求。

假設(shè)有K個(gè)被評(píng)估單元，在生產(chǎn)技術(shù)T的條件下，每個(gè)被評(píng)估單元使用N種投入(x)生產(chǎn)M種產(chǎn)出(y)，本文的生產(chǎn)技術(shù)T表示為式（1）：

第一，在規(guī)模收益不變（CRS）的假設(shè)下，基于投入導(dǎo)向型的CCR模型構(gòu)建如式（2）：

第二，在規(guī)模收益可變（VRS）的假設(shè)下，基于投入導(dǎo)向型的BBC模型構(gòu)建如式（3）：

第三，由式（2）和式（3），得到了決策單元綜合效率和純技術(shù)效率的數(shù)值，兩者之間的比值即規(guī)模效率，如式（4）所示：

第四，決策單元規(guī)模過(guò)大或過(guò)小均會(huì)造成規(guī)模效率損失，式（4）所得數(shù)值僅表明其規(guī)模效率是否處于最佳水平以及尚有多少提升空間，但無(wú)法判定決策單元是處于規(guī)模報(bào)酬遞增還是規(guī)模報(bào)酬遞減階段。評(píng)估決策單元的規(guī)模報(bào)酬變化情況，需要參照式（2）CCR模型中權(quán)重系數(shù)λk的值：

四、實(shí)證研究

(一)樣本數(shù)據(jù)

本文的研究樣本期為2018-2021年，研究樣本期比較短的主要原因是本文所采用的指標(biāo)是與數(shù)字經(jīng)濟(jì)密切相關(guān)的數(shù)字資產(chǎn)指標(biāo)，這些指標(biāo)都是最近幾年才能收集到。研究樣本為傳媒業(yè)的A股上市公司。在樣本公司選擇時(shí)，本文按照如下原則進(jìn)行了剔除：（1）考慮到部分上市公司年報(bào)信息不完全以及指標(biāo)數(shù)據(jù)不完全性，選擇樣本時(shí)進(jìn)行剔除；（2）考慮到部分傳媒企業(yè)各項(xiàng)數(shù)據(jù)量級(jí)較小，在后續(xù)計(jì)算中可能影響擬合結(jié)果，因此也予以剔除；（3）剔除ST上市公司，本文最終選取41家上市公司作為研究樣本，有效數(shù)據(jù)164條。上市公司指標(biāo)數(shù)據(jù)中，用戶(hù)數(shù)據(jù)信息來(lái)自于易觀千帆手機(jī)APP；渠道數(shù)據(jù)信息采集自iOS 和Android 手機(jī)應(yīng)用市場(chǎng)評(píng)分欄以及部分統(tǒng)計(jì)年鑒；業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與社會(huì)責(zé)任信息取自國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)；對(duì)傳媒企業(yè)市值估算所需的數(shù)據(jù)，來(lái)自于同花順網(wǎng)站。

（二）投入和產(chǎn)出變量界定

1.投入變量。影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的因素有很多，但大部分是從傳統(tǒng)視角進(jìn)行的研究。閆鄒先等（2018）提出應(yīng)當(dāng)從顧客資產(chǎn)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)等三個(gè)方面來(lái)考慮數(shù)字資產(chǎn)的構(gòu)架?；谇叭说难芯?，本文對(duì)該架構(gòu)進(jìn)一步深化和優(yōu)化，提出從用戶(hù)數(shù)據(jù)、商業(yè)模式數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、社會(huì)責(zé)任數(shù)據(jù)四個(gè)方面構(gòu)建數(shù)字資產(chǎn)。在具體指標(biāo)方面，用戶(hù)數(shù)據(jù)包括客戶(hù)數(shù)量、年均客戶(hù)增長(zhǎng)率等；商業(yè)模式數(shù)據(jù)包括行業(yè)排名、行業(yè)進(jìn)入壁壘等；業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括高學(xué)歷員工占比、專(zhuān)利數(shù)量等；社會(huì)責(zé)任數(shù)據(jù)包括品牌價(jià)值、企業(yè)社會(huì)責(zé)任等。在考慮數(shù)據(jù)可獲得性的基礎(chǔ)上，以能夠保持被評(píng)估傳媒企業(yè)之間一致性和反映被評(píng)估傳媒企業(yè)基本特征為依據(jù)，本文從中選取銷(xiāo)售客戶(hù)數(shù)量、行業(yè)排名、高學(xué)歷員工占比、專(zhuān)利數(shù)量、品牌價(jià)值、企業(yè)社會(huì)責(zé)任等作為投入變量，具體指標(biāo)相關(guān)描述如下：

（1）客戶(hù)數(shù)量：選擇這一指標(biāo)的原因，一方面是因?yàn)閭髅狡髽I(yè)擁有的銷(xiāo)售客戶(hù)數(shù)量能夠直接反映傳媒企業(yè)既有的市場(chǎng)規(guī)模；另一方面，從未來(lái)發(fā)展角度考慮，任何傳媒企業(yè)發(fā)展都需要占有消費(fèi)者，消費(fèi)者數(shù)量的多少也在一定程度上決定了企業(yè)未來(lái)的發(fā)展?jié)摿?。因此，本文采用銷(xiāo)售客戶(hù)數(shù)量作為用戶(hù)數(shù)據(jù)這一維度的衡量指標(biāo)。

（2）行業(yè)排名：企業(yè)的行業(yè)排名反映了企業(yè)在某一行業(yè)的地位，反映了企業(yè)的綜合實(shí)力。

（3）高學(xué)歷員工占比：該指標(biāo)為本科及以上學(xué)歷員工占總員工數(shù)的比例。高學(xué)歷員工占比在某些程度上與傳媒企業(yè)的創(chuàng)新能力有很大的關(guān)聯(lián)。高學(xué)歷員工能顯著促進(jìn)傳媒企業(yè)更多地參與研發(fā)與創(chuàng)新活動(dòng)，幫助傳媒企業(yè)擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模，提高傳媒企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，是傳媒企業(yè)一項(xiàng)非常重要的資產(chǎn)。

（4）企業(yè)社會(huì)責(zé)任：企業(yè)社會(huì)責(zé)任也是企業(yè)一項(xiàng)非常重要的數(shù)字資產(chǎn)，它對(duì)于樹(shù)立良好的社會(huì)形象，促進(jìn)與政府、社會(huì)公眾關(guān)系，提升企業(yè)、產(chǎn)品的社會(huì)認(rèn)知度，減少宣傳、公關(guān)費(fèi)用，促進(jìn)市場(chǎng)占有率擴(kuò)大，增強(qiáng)員工凝聚力都具有非常正面的影響。

2.產(chǎn)出變量。一般來(lái)說(shuō)，衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的指標(biāo)主要有凈資產(chǎn)收益率、成本利潤(rùn)率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和研究指標(biāo)的一致性，產(chǎn)出變量本文采取樣本傳媒上市公司2018-2021年的成本凈利潤(rùn)率。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

首先，對(duì)本文主要變量的極小值、極大值、標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)，描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，社會(huì)責(zé)任的離散程度最高，尤其是創(chuàng)業(yè)板社會(huì)責(zé)任的離散程度尤為明顯，其標(biāo)準(zhǔn)差高達(dá)158.41；品牌價(jià)值的離散程度也非常高，尤其是中小板其標(biāo)準(zhǔn)差高達(dá)143.09，說(shuō)明存在著異常值。行業(yè)排名、成本凈利率和專(zhuān)利數(shù)量這三項(xiàng)指標(biāo)的離散程度最小，其標(biāo)準(zhǔn)差都在可接受的程度，說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)的變量分布比較均衡，不存在明顯的異常值。

表1 不同類(lèi)別傳媒企業(yè)投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）實(shí)證結(jié)果分析

由于品牌價(jià)值和社會(huì)責(zé)任這兩項(xiàng)數(shù)據(jù)存在異常數(shù)據(jù)，為了減少異常數(shù)據(jù)對(duì)分析結(jié)果的影響，本文對(duì)這兩項(xiàng)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行了剔除，通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，本文得出2018-2021年我國(guó)41家傳媒上市公司綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值和排名，以及樣本期內(nèi)的41家傳媒上市公司的規(guī)模報(bào)酬變化情況，結(jié)果如表2所示。

表2 不同規(guī)模上市公司總體綜合效率變化及排名情況【節(jié)選】

從表2可以發(fā)現(xiàn)，金逸影業(yè)、光線(xiàn)傳媒、大晟文化、驊威文化這四家上市公司其綜合效率最高，其可能的原因在于作為行業(yè)領(lǐng)先者，這幾家上市公司率先提出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型和重塑。例如金逸影業(yè)近幾年秉承“用戶(hù)為王”的理念，重點(diǎn)布局高端院線(xiàn)產(chǎn)品線(xiàn)，打造差異化戰(zhàn)略，取得了良好的績(jī)效，這一點(diǎn)從公司的股價(jià)也可以驗(yàn)證；表現(xiàn)較差的是電廣傳媒，其可能的原因在于，作為中國(guó)傳媒第一股，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路比較緩慢，更多依靠傳統(tǒng)的資產(chǎn)來(lái)贏得市場(chǎng)，可以預(yù)期其未來(lái)的發(fā)展可能會(huì)遇到困難。

從表2中還可以發(fā)現(xiàn)，不同板塊的傳媒業(yè)上市公司其經(jīng)營(yíng)效率差異比較明顯。總體來(lái)說(shuō)，創(chuàng)業(yè)板上市公司經(jīng)營(yíng)效率水平優(yōu)于中小板上市公司，中小板上市公司經(jīng)營(yíng)效率水平優(yōu)于主板上市公司。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)業(yè)板上市公司經(jīng)營(yíng)效率水平差異很大，光線(xiàn)傳媒、新文化、金逸影業(yè)這3家上市公司的綜合經(jīng)營(yíng)效率均為1，在所有的樣本公司中排名第一，而中文在線(xiàn)、幸福藍(lán)海的綜合經(jīng)營(yíng)效率僅分別為0.1625和0.2146，排名靠后；同時(shí)，對(duì)于中小板上市公司來(lái)說(shuō)，其公司經(jīng)營(yíng)效率水平離散程度也很大，金逸影業(yè)其經(jīng)營(yíng)效率水平在所有的樣本公司中排名第一，而同樣處于中小板的完美世界排名卻是比較靠后，只排在第30名。

上市公司可以通過(guò)采用新技術(shù)等技術(shù)提升經(jīng)營(yíng)效率，也可以通過(guò)增加投入等規(guī)模指標(biāo)提升經(jīng)營(yíng)效率水平。為了更好地分析不同上市公司的經(jīng)營(yíng)效率差異情況，本文進(jìn)一步利用DEA模型對(duì)其效率進(jìn)行了分解，得出樣本公司純技術(shù)效率的差異情況和規(guī)模效率的差異情況，具體見(jiàn)表3和表4。

表3 純技術(shù)效率表（2018-2021，VRS）

表4 規(guī)模效率表（2018-2021，SEC）

從表3可以發(fā)現(xiàn)，大部分傳媒業(yè)上市公司的技術(shù)效率表現(xiàn)都比較好，在現(xiàn)有的技術(shù)條件下改進(jìn)空間有限。這可能的原因在于本文的選擇是數(shù)字資產(chǎn)，而這些公司比較重視的是客戶(hù)、高素質(zhì)員工、社會(huì)責(zé)任等。

從表4可以發(fā)現(xiàn)，傳媒業(yè)上市公司規(guī)模效率存在著巨大的差異，金逸影業(yè)、新文化等公司的規(guī)模效率已經(jīng)達(dá)到最優(yōu)為1，幾乎沒(méi)有改進(jìn)的空間；而電廣傳媒、長(zhǎng)江傳媒綜合規(guī)模效率僅分別為0.1078和0.0917，說(shuō)明規(guī)模效率還存在較大的改進(jìn)空間，公司規(guī)模還有很大的發(fā)展空間。

六、研究結(jié)論

數(shù)字資產(chǎn)是傳媒企業(yè)的一項(xiàng)非常重要的資產(chǎn)，隨著我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，傳媒企業(yè)都在進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和升級(jí)，形成大量的數(shù)字資產(chǎn)。本文以2018—2021年我國(guó)傳媒業(yè)上市公司為研究樣本，使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法檢驗(yàn)了數(shù)字資產(chǎn)對(duì)傳媒企業(yè)效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）我國(guó)傳媒業(yè)上市公司企業(yè)效率呈遞增態(tài)勢(shì)；（2）在不同性質(zhì)的企業(yè)構(gòu)成中，創(chuàng)業(yè)板上市公司的效率最高，中小板上市公司的效率次之，主板上市公司的效率最低；（3）總體來(lái)說(shuō)，目前我國(guó)傳媒業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)效率在技術(shù)角度表現(xiàn)良好，在規(guī)模角度則有很大的提升空間。