我国零售业上市公司运营效率实证分析

内容摘要：本文以资产总额、营业成本和职工人数为投入指标，以营业收入、每股收益和净资产收益率为产出指标，运用DEA方法对我国60家零售业上市公司2010-2014年间的运营效率进行实证分析，从而找出零售业上市公司运营中存在的问题，并为其指出了改进方向及可参考对象。

关键词：DEA 零售业 运营效率

研究设定及指标选择

根据数据统计，2015年“双11”当天“天猫”交易额达到912.17亿元。与电商发展势头一样，我国实体零售业尤其是连锁业从2000年开始也进入快速发展扩张阶段。但近幾年，受电商发展、外资零售企业挤压、消费者需求变化及我国整体经济增长放缓等影响，我国实体零售业开始呈现增长态势放缓甚至下降趋势。我国传统零售业将何去何从是目前不得不考虑的问题。

本文通过搜集我国零售业上市公司的相关数据，运用DEA方法，对我国零售业上市公司投入产出的运营效率进行定量分析，找出我国零售业上市公司运营中存在的问题。考虑到新上市公司运营不够稳定，所以本文选择上市至少五年以上的沪深A股公司。根据证监会行业分类标准，上市五年以上的零售业上市公司共79家。因DEA分析的投入项和产出项均不能为负（若产出为负数，本身就表明该公司的运营效率极差），所以剔除产出项为负数的5家，再剔除因无法取得各项数据的15家，故本文最终选择了60家上市五年以上的零售业上市公司作为研究对象。

文章通过新浪财经及巨潮资讯等网站查询获得相关数据，为我国零售业上市公司运行效率设计了三个投入指标和三个产出指标。

三个投入指标分别为：资产总额，这是公司投入经营运作的全部资产总数，包含了流动资产和非流动资产、有形资产和无形资产；营业成本，也叫运营成本，是指公司为了销售商品或提供劳务而发生的成本，与营业收入相配比；职工人数，是指与公司签订劳动合同的在岗职工总数。一般情况下，职工人数越多表明公司为经营运作投入的成本也越多。选定的三个产出指标分别为：营业收入，是指公司因销售商品或提供劳务、转让资产使用权而取得的各项收入，是公司最主要的收入来源；每股收益，也叫每股盈余、每股税后利润，是公司税后利润与股本总数的比值，是综合衡量上市公司获利能力的最重要财务指标；净资产收益率，也叫净值报酬率、股东权益收益率、净资产利润率，是公司净利润除以平均净资产的百分比，反映公司净资产的收益水平，也是衡量公司运用股东资金效率的重要财务指标。

零售业上市公司运营效率实证分析

（一）零售业上市公司整体运营效率分析

本文通过新浪财经及巨潮资讯等网站获得60家零售业上市公司2010-2014年连续五年的6个投入产出指标共1800个数据，将数据导入DEAP2.1软件，通过BCC模型（即变动规模报酬状态下），得到60家上市公司在这五年的投入产出的平均技术效率、平均纯技术效率和平均规模效率，从而对这60家零售业上市公司整体运营效率进行分析。具体结果见表1。

从表1可知，2010年到2012年期间，我国零售业上市公司整体的技术效率呈现递增的趋势，纯技术效率基本持平，规模效率也呈递增趋势，而且递增幅度较大。但2013年因规模效率大幅下降导致技术效率也随之下降，到2014年规模效率和技术效率又出现增长势头。

从技术效率角度进行分析，总体而言近五年60家零售业上市公司技术效率的平均值都较低，这几年还有0.353-0.516的提升空间，说明目前我国零售业上市公司的整体运营效率不高，还需要进一步提高。

从纯技术效率角度进行分析，近五年我国零售业上市公司整体的纯技术效率变化不大，每年均处于0.643-0.687之间，还有0.313-0.357的提升空间，说明我国零售业上市公司整体的管理水平不高，这主要可能是因为零售业上市公司不断扩大门店，而门店规模整体偏小，从业人员水平参差不齐，造成整体管理水平和技术水平不高。

表1显示，我国零售业上市公司在2010-2012三年中规模报酬递增较快，但2013年大幅下降，2014年又开始上升。这主要是因为外资零售业和电商的挤压遏制了我国零售业的快速增长，甚至导致了一些实体门店因经营不善而出现关闭潮。因此，我国零售业应整合现有资源，随着平台和顾客需求的变化随时调整经营策略，以实现应有的规模效率。

（二）零售业上市公司个体运营效率分析

同样本文把获得的60家零售业上市公司2014年6个投入产出指标共360个数据，导入DEAP2.1软件，通过BCC模型，得到60家上市公司投入产出的技术效率、纯技术效率和规模效率、规模报酬状态、同类公司参考、被参考次数等指标，从而对这60家零售业上市公司的运营效率进行分析。具体结果见表2。

从技术效率看，由表2可知，60家零售业上市公司技术效率的平均值仅为0.556，说明我国零售业上市公司的整体运营效率不高，即资产的投入产出不高。其中宏图高科、中央商场等13家公司的技术效率为1，占总数的21.67%，说明我国零售业上市公司中仅有五分之一左右的公司运营是高效的。在技术效率大于等于0.8小于1属于运营近似高效的公司中，也只有华联综超、上海医药、云南白药、中百集团和武汉中商五家公司，仅占8.33%。剩余42家公司的技术效率都小于0.8，属于运营相对低效，其中甚至有30家公司的技术效率小于0.5，其运营为非常低效，占总数的一半。

从纯技术效率看，60家零售业上市公司纯技术效率平均值仅为0.663。其中有26家公司（占总数的43.33%）的纯技术效率为1，资源达到最佳使用状态，说明这26家公司投入的资源都能得到有效管理和利用，公司整体的管理水平和技术水平较好。但剩余33家公司（超过总数一半）的纯技术效率都小于1，说明投入的资源没有得到有效管理和利用，甚至有24家公司的纯技术效率小于0.5，其资源的管理水平和利用率亟需大大提高。

从规模效率看，60家零售业上市公司规模效率的平均值为0.865，说明整体而言其规模效益与技术效率、纯技术效率相比来说要好。其中14家公司的规模效率为1，占23.33%，说明这14家上市公司资源投入的规模较合理，达到了最佳状态。剩余规模效率小于1的公司中有34家公司的规模效率大于0.8，属于资源投入规模相对合理。在资源投入没有达到最佳状态的46家公司中，有华联综超、大商股份等13家公司处于规模报酬递增状态，说明这13家公司可以适当增加资源投入，如增加总资产投入、扩招员工等，充分发挥自身优势，在行业中努力做大做强。其余如开开实业、大东方等32家上市公司（占总数一半以上）处于规模报酬递减状态，说明这些公司的资源投入没被有效利用。这些公司不应盲目扩张，应整合现有资源，提高其利用效率，适当时可以缩减规模。这些公司有可能是因为前期盲目扩张门店导致资源投入增加，现在由于受到电商挤压导致收入减少。所以这些公司应尽量控制门店数，必要时应关闭经营不佳的门店，减少资源投入。这其中南宁百货比较特殊，其规模效率等于1，达到最佳状态，但其技术效率和纯技术效率都小于1，说明其资源管理水平和技术水平有待进一步提升。

此外，对表2三大效率的数据分析还发现，大东方、友好集团等7家上市公司的純技术效率均为1，但其技术效率均小于1，并且其规模报酬递减，说明这7家公司的资源管理水平和技术水平较好，但资源投入规模不够理想，需要适当缩减资源投入。而华联综超、大商股份等6家上市公司的纯技术效率均为1，但其技术效率均小于1，并且其规模报酬递增，说明这6家公司的资源管理水平和技术水平较好，但资源投入规模不够理想，因此可适当增加资源投入，从而提高技术效率。

（三）零售业上市公司标杆学习对象分析

根据表2对我国60家零售业上市公司从同类公司参考和被参考次数进行分析，强势效率公司有15家，边缘效率7家，非边缘效率4家，明显无效率34家。属于强势效率公司的分别为：宏图高科、中央商场、华联综超、豫园商城、重庆百货、东方集团、杭州解百、上海九百、银座股份、王府井、永辉超市、海王生物、桐君阁、中百集团、苏宁云商。其中苏宁云商得分最高，其标杆值（即被参考次数）为29，说明其投入产出的运营绩效整体非常好，值得其他零售业上市公司学习借鉴；其次是东方集团、海王生物、中央商场，被参考次数分别为25、23、20，说明其运营绩效很好；桐君阁被参考次数为15，说明其运营绩效较好；杭州解百、豫园商城被参考次数分别为7和6，华联综超被参考次数为3，宏图高科和银座股份被参考次数均为2，重庆百货、上海九百、王府井、永辉超市、中百集团被参考次数均为1。7家边缘效率公司分别为：大东方、物产中大、友好集团、新华百货、上海医药、合肥百货和天虹商场；4家非边缘效率公司分别为：大商股份、欧亚集团、首商股份和鄂武商A；剩余34家公司都属于明显无效率单位。

结论及建议

第一，我国零售业上市公司整体运营不够有效，这需要引起所有零售业公司及相关部门的重视，下一步应加大力度提升运营效率。

第二，造成我国零售业上市公司整体运营效率低下的主要原因是零售业上市公司近几年的管理水平与技术水平一直缓步不前。有一半以上零售业上市公司需要提升自身的管理水平与技术水平，其提升管理水平与技术水平时可以向苏宁云商、东方集团、海王生物、中央商场、桐君阁、杭州解百和豫园商城等相对先进的公司借鉴学习。

第三，我国一半以上零售业上市公司没有达到规模报酬最优状态，并且只有少数公司呈现规模报酬递增，绝大多数公司的规模报酬处于递减状态，因此，我国零售业上市公司不应盲目扩张，而应整合现有资源，充分发挥现有资源的作用，提高其利用效率。此外，受电商发展、外资零售企业挤压、消费者消费行为变化等因素影响，零售业公司在整合资源时需要将线下销售与PC、手机APP等销售模式相互打通，不断开发自己的销售渠道与支付模式。

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