基于DEA方式林業公司績效評估

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林業企業是為滿足社會各界對林產品及林業生態效益的需要，而進行森林資源的生產和擴大再生產，是具有獨立法人資格從事營林、造林、育林、木材加工、林產品生產、林化產品經營等的生產經營性經濟組織，是相對獨立的生產者和經營者。林業企業雖然都是各種林木生產經營活動的經濟組織，但由于其生產規模、經營對象、投資主體的不同，從而形成了不同的林業企業類型。1999年國家統計局通過了《中國上市公司分類指引(試行)》，指引給出了上市公司分類的方法，首先，如果公司主營業務大于或等于50%，則公司分類就列入這個業務的行業;其次，如果不存在經營大于或等于50%的業務，而有某項業務大于其它業務收入的30%，就將公司分類列入到這個業務行業中;再次如果上述兩個條件都不滿足，那么，公司的分類就會列為綜合分類。改革開放以來，我國社會經濟飛速發展，尤其在金融危機后林業企業面臨的競爭越來越激烈。林業作為整個國民經濟的基礎重要組成部分，是任何產業都不能替代的。在林權改革不斷深入的背景下，林業部門等政府機構也充分意識到對林業企業建立科學、合理的績效評價的重要性，正在努力推進國有林區和國有林業企業管理體制的改革，加快現代化林業企業管理制度的步伐，以保持和提升林業企業的經營能力和盈利能力，保持林業企業的平穩快速的發展。因此，本文運用DEA方法，通過對我國13家林業上市公司進行績效分析，反映我國林業行業的發展狀況，并對存在的問題提出解決措施。

一、DEA模型的介紹及構建

(一)DEA模型介紹

DEA(DataEnvelopmentAnalysis，數據包絡分析)是美國著名運籌學家A.Charns和W.W.Cooper等學者以“相對效率”概念為基礎，根據多指標投入和多指標產出對相同類型的決策單元進行相對有效性或效益評價的一種系統分析方法。假設某系統中有n個決策單元DMUj(j=1，2，…，n)，每個決策單元有s種輸入，m種輸出，則某決策單元的輸入向量為X=(X1，X2，…，Xs)，輸出向量為Y=(Y1，Y2，…，Ym)，于是，可以用(X，Y)來表示決策單元的生產活動。其中，假設規模效益不變、面向投入(產出不變情況下追求投入最小化)的CCR模型可表示為:minθs.t.∑nj=1λjXrj+S+=θXa，r=1，2，…，s，∑nj=1λjYij－s－=Ya，i=1，2，…，m(1)j=1，2，…，nλ，S+，S－≥0由式(1)可計算得到某決策單元j的相對效率θj，當θl為1時且S－=S+=0表示此單元處于效率前沿面，即達到相對有效。式(1)CCR模型是基于規模效益不變假設的，而在實際生產中并不遵循此假設，因此通過增加凸性假設∑λj=1得到式(2)的BCC模型。通過式(2)可計算得到各決策單元的技術效率，即在現有數量投入下決策單元獲得最大產出能力。根據式(1)得到的總效率和式(2)得到的技術效率之商值，可計算得到決策單元的規模效率，即現有投入規模是否能夠達到效益最優。minθs.t.∑nj=1λjXrj+S+=θXa，r=1，2，…，s，∑nj=1λjYij－s－=Ya，i=1，2，…，m(2)∑λj=1J=1，2，…，nλ，S+，S－≥0

(二)模型分析評價

1.綜合效率分析。令ρ*0，γ*，S+i0，S0i0是模型的最優解，則利用dea判斷決策單元總體有效性的法則:(1)若ρ*0=1，且S+*=0，S0*=0，則決策單元為DEA有效;(2)若ρ*0=1，且S+*≠0，S0*≠0，則決策單元為DEA有效;(3)若ρ*0＜1，則決策單元為DEA無效;(4)若存在γ*j，使∑nj=1γ*j=1，則DEA為規模收益不變;若∑nj=1γ*j＞1，則DEA為規模收益遞減;若∑nj=1γ*j＜1，則DEA為規模收益遞增。2.純技術效率與純規模效率分析。令θ*0，λ+，s+i0，s－i0是模型二的最優解，則有如下結論:(1)若θ+=1，則決策單元為DEA純技術有效;(2)若θ*＜1，則決策單元為DEA純技術無效;(3)若θ*=1，且S+*=0，S－*=0，則決策單元為DEA純技術有效。根據DEA理論，決策單元的總體效率ρ*，純技術效率θ*和純規模效率S*三者之間存在著如下關系:S*=ρ*/θ*，因此根據此種關系可計算決策單元的純規模效率。

二、實證分析

(一)數據選取

本文考慮到數據的可獲得性和林業上市公司的特點，選取期間費用、固定資產凈額、流動資產作為輸入指標，凈利潤和股東權益作為輸出指標。選取2010年13家林業上市公司為樣本，各項指標的數據均來自于2010年各公司的年報。

(二)數據處理

本文以東方財富和新浪資訊作為數據的主要來源。將表中數據帶入模型中，運用規劃求解軟件計算出2010年13家林業上市公司綜合技術效率、純技術效率、規模效率。處理結果如表1。

(三)結果分析

1.綜合技術效率分析。從13家林業上市公司來看，綜合平均績效只有0.687，并且兩極分化比較嚴重。其中景谷林業、綠大地、敦煌木業、大亞科技、威華股份、科冕木業綜合技術效率較低，分別只有0.285、0.244、0.665、0.662、0.190、0.525。2010年DEA均為有效的有吉林森工、ST中福、東方園林三個上市公司，占全部樣本量的23%，說明他們業務規模、資產規模和經營效率都處于最佳狀態，另外的10家公司都低于綜合效率的平均值，因此，我國2010年林業上市公司的總體績效不佳。從分析可以得出，綜合效率值都低于平均值。林業上市公司綜合平均效率較低，造成這種現象的主要原因有:一是我國屬森林資源匱乏，人均資源占有量低的國家。林業是自然風險與市場風險相互交織的產業，被人們稱為弱質產業，這種弱質性在某種程度上制約了林業上市公司的發展空間;二是由于行業不景氣，一些林業上市公司從事多元化的非林業領域投資，如房地產、金融投資等領域。由于跨行業技術市場帶來的不確定性，影響部分林業上市公司的效益，使得綜合效率值較低。

2.純技術有效性分析。純技術效率是在現有技術條件下，以既定投入資源提供相應的產出(或服務)，與企業經營管理水平直接相關。從表1中不難看出，相對于綜合技術效率而言，我國林業企業純技術效率相對較好，平均值為0.884，其中有8個企業在2010年中保持純技術DEA有效，占樣本量的61%。從這些數據可以看出，我國林業上市公司的純技術績效比較穩定，且維持在較高的水準，說明它們的投入要素組合合理，取得了較好的投入產出效果。

3.規模績效分析。相對于純技術績效較好的上市公司而言，2010年我國林業上市公司的規模績效不佳，從數量上來說總共也只有3個企業的歷年規模績效達到1，即DEA有效，只占樣本量的23%。處于規模報酬遞增區間的企業8家，處于規模報酬遞減區間的企業2家。在非規模報酬有效的9家企業中，規模效率值在0.9以上的有3家，規模效率值處于0.8～0.9之間的有2家企業，其中2家公司規模效率低于平均值，占樣本總數的15.3%;可以看出，13家林業上市公司規模效率平均值偏低，且規模效率值兩極分化嚴重;規模有效的企業所占比例較低。

三、結論及建議

從上述結果分析:林業上市公司的綜合效率不高，并且在效率上存在顯著差異;造成我國林業企業綜合技術效率低的原因可能是我國林業資源比較匱乏，而人均占有量比較低。同時一些企業仍然停留在計劃經濟時期的經營理念，無論是企業內部的管理水平還是對變化多端的外部環境的快速反應能力都不高，雖然資產連年快速增長，但都是一些數量上的變大，而非質量上的提升。因此，企業管理層應該提高認識，轉變觀念，提高自身的管理水平，從而提高我國林業企業的總體績效。對于總體效率較差的企業，一是應當充分利用科技，提高深加工能力，形成專業化優勢。以林業為主的科技型、深加工型代表了林業上市公司的發展方向;二是要提高管理和投資決策水平，林業上市公司多元化經營要量力而行。可見，林業上市公司總體效率不高的原因既有純技術效率的影響，又有規模效率的因素。對于純技術效率較差的企業，提高現有投入資源的利用效率遠比增加投入資源重要，高效率的管理和集約化的資源利用是提高林業上市公司效率的關鍵路徑。從純技術效率與規模效率分析，兩者效率平均值偏低，且兩極分化嚴重。因此，對于規模效率較差的林業企業建議要適度擴大資產規模，實現規模經濟。對于規模收益遞增的9家企業，既要加大資源的投入，還要加強對現有投入資源的管理，以增加投入產出的效率。具體措施有:通過證券市場籌集資金，投入到高水平的技改項目中，從而提高企業的林產品質量、技術和管理水平。憑借已有的企業優勢，整合優質資源，實行低成本擴張，迅速擴大市場份額，從而提高其贏利能力。同時也需要加強企業內部管理，促進內部資源優化配置，做大做強企業。加大技術改造力度，引進先進技術設備，形成優勢產品和服務，實現企業的自我快速擴張。對于規模收益遞減的2家企業，應在現有投入規模下，充分發揮現有資源，以求產出的最大化。