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三阶段DEA模型的具体步骤是什么?
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1.1第一阶段DEA模型该阶段使用投入产出数据进行一般DEA分析.DEA方法最早是由美国著名的运筹学家charne、,cooPe:和Rhode日提出的一种效率测度法,称为CCR模型.它利用数学规划原理,根据多组投入产出数据求得效率,得出的总效率值为配置效率与技术效率之乘积.随后,Banker,chames和cooPells}提出了更为严谨的修正模型(称为BCC模型),把CCR固定规模报酬的假设改为可变规模报酬,从而将CCR模型中的技术效率分解为规模效率和纯技术效率,即技术效率=规模效率x纯技术效率.这样,BCC模型就把造成技术无效率的两个原因,即未处于最佳规模和生产技术上的低效率分离开来,得到的纯技术效率比CCR模型下的技术效率更准确地反映了所考察对象的经营管理水平在第二阶段,将要估计环境变量对各决策单元的技术效率值的影响,进行松弛变量的分析,将外部环境因素、随机误差以及内部管理因素等三个因素,并根据所得结果,调整投入值.所谓的松弛变量是指理想投入量与实际投入量之间的差额,而造成差额的原因可归因于外部环境因素、随机误差以及内部管理因素等三个因素,此三个因素影响投入量或产出量,使得第一阶段所估计出的技术效率值与投入差额收到影响.因此为分离此三因素对创新效率值与投入差额的影响,必须重新调整收到此三因素影响的投入量或产出量,分离出受到环境因素以及随机误差影响的投入或产出,再以调整后的投入量或产出量重新对创新效率值进行估计,从而可求得不受环境因素和随机误差因素影响的创新效率值.在这一阶段使用SFA对环境变量进行回归分析,可得到随机误差项,去除第一阶段DEA模型为确定性模型的缺点,加入考虑随机误差项.根据Fried等同所使用的调整方法,对每一种投入松弛变量进行sFA分析,从而测量环境变量对于不同投入差额的影响.用第二阶段所调整后的各投人数据x杀代替原始投人数据二Z;,再次运用BCC模型进行计算,这时所得到的即为排除了外部环境因素和随机误差影响后的技术效率值
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文化产业上市公司融资效率评价及优化
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发布时间: 15:48&
作者：刘亚铮 冉娜娜
　　内容摘要：文章采用DEA的CRS模型和VRS模型对我国24家文化产业上市公司年的综合融资效率进行了测算，发现仅有33.33%的公司融资效率达到DEA有效，66.67%的公司由于规模效率偏低导致非DEA有效。进而对两类公司分别引入松弛变量和SE-DEA模型实证探究其可优化的路径。发现两类公司均存在较大的改进空间，加大融资规模、提高负债融资比重可普遍提升公司的融资效率。据此，提出相关建议。
　　关键词：文化产业融资效率DEASE-DEA
　　文化产业作为21世纪的&朝阳产业&，以其资源消耗少、知识密集度高、发展潜力大等优势在我国发展迅猛。近年来，涉及文化产业融资问题的研究虽不断增加，但多限于对现状、政策、建议等宏观层面的定性分析，以微观视角，对关乎文化产业融资良性发展的融资效率问题未做过多的关注，更鲜有建立在数据基础上的实证研究。为此，本文采用数据包络分析方法（DataEnvelopmentAnalysis，DEA），以我国文化产业上市公司为样本，对其融资效率进行综合评价，并实证探究其优化路径，以期为企业决策提供依据。
　　实证方法及模型选取
　　数据包络分析方法是1978年由美国运筹学家Charnes等人运用线性规划理论提出的一种评价决策单元（DecisionMakingUnits，DMU）相对效率的分析方法。根据规模报酬是否可变，DEA模型可以分为规模报酬不变模型CRS和规模报酬可变模型VRS。前者主要用于测算综合技术效率（TE），后者主要用于测算纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）。其中，纯技术效率值是剔除规模影响后的融资效率，能够反映公司对融入资金的使用效率。综合技术效率与纯技术效率相除可得到规模效率值，能够反映公司的投入、产出比是否合适。然而，利用DEA基本模型只能对无效DUM的效率进行比较和优化分析，而对于处于前沿面的有效DUM，其效率值均为1，因此不能区分其相对效率水平，且松弛变量一律显示为0，认为有效DUM的投入和产出无需调整。为解决这一问题，Andersen和Petersen（1993）在CRS模型的基础上构建了一种DEA的&超效率&模型。DEA&超效率&模型与CRS模型的数学形式相似，各数学符号的经济含义也一样。不同的是CRS模型在评价每个DUM的相对效率时，参考集包括该DUM本身。而&超效率&模型的参考集却将该DUM排除在外，并由其他所有DUM的线性组合代替。
　　实证分析
　　（一）决策单元及评价指标选取
　　对决策单元的选取其实就是确定相互比较的参考集。本文选取年度在沪、深两市上市的24家文化类上市公司为DEA模型的决策单元（剔除了ST类和数据不全的公司），来探讨我国文化产业上市公司的融资效率，数据来源于国泰安金融数据库。在指标选择方面，考虑到指标的可获得性和代表性，本文在参考以往研究的基础上，结合文化产业融资的特点，最终选择的输入指标为：总资产、负债总额、所有者权益合计、财务费用。输出指标为：净资产收益率、主营业务收入。根据经验法则，在运用DEA模型测度效率时，要求：决策单元数&2（输入变量+输出变量）。故本文构建的四投入、双产出的评价指标体系符合DEA使用的经验法则。
　　（二）数据无量纲化处理
　　由于模型的输入输出的各个指标具有不同的量纲，且原始数据中存在负数，无法直接代入模型进行DEA有效分析，因此需要将原始数据按一定函数关系归一到某一正值区间。本文选取功效系数法对原始数据进行无量纲化处理，公式为：，其中：。
　　（三）实证结果及分析
　　本文运用DEA-Solver软件求解所涉及的DEA模型问题。结合的数据利用基于投入导向型的CRS模型和VRS模型，对我国24家文化产业上市公司的融资效率进行测评。计算结果如表1所示。
　　1.融资效率的总体评价。从综合效率来看，在24家文化产业上市公司中，仅有8家公司处于DEA有效状态（综合效率值为1），占比33.33%。在剩余的16家非DEA有效公司中，仅有3家企业达到纯技术有效非规模有效，既非技术有效又非规模有效的企业却高达13家，占非有效企业总数的81.25%，因此，从整体而言，我国文化产业上市公司的融资效率并不理想。
　　从资金使用效率来看，24家文化产业上市公司纯技术效率的均值为0.87，且45.83%的纯技术效率达到DEA有效，说明我国文化产业类上市公司的资金使用效率还是相对较高的，同时也反映制约企业融资效率提高的主要因素是规模效率。如曲江文旅和中文传媒2家公司虽已达到纯技术有效，但因规模效率相对不高导致其综合技术效率也不高。
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我国石油行业上市公司绩效评价研究
论文核心提示：
摘要：文章运用DEA模型对我国石油行业上市公司的经营绩效进行了评价研究，研究结果显示：我国石油行业的整体效率较为理想，但石油行业内的总体效率差异还是比较大的。通过对DEA有效性的分析，可以得出导致石油行业上市公司DEA无效的原因也是比较复杂的，有一些是由于纯技术无效导致的，有一些是由于规模无效导致的，同时也存在着技术无效与规模无效共同存在的情况，并且多数是这种原因。石油行业应该不断地加强经营绩效管理，保持行业持续、快速与稳定的发展。
　　关键词：绩效评价；DEA模型；DEA有效
　　摘要：文章运用DEA模型对我国石油行业上市公司的经营绩效进行了评价研究，研究结果显示：我国石油行业的整体效率较为理想，但石油行业内的总体效率差异还是比较大的。通过对DEA有效性的分析，可以得出导致石油行业上市公司DEA无效的原因也是比较复杂的，有一些是由于纯技术无效导致的，有一些是由于规模无效导致的，同时也存在着技术无效与规模无效共同存在的情况，并且多数是这种原因。石油行业应该不断地加强经营绩效，保持行业持续、快速与稳定的发展。　　关键词：绩效评价；DEA模型；DEA有效　　一、 引言　　作为人类社会赖以生存和发展的物质基础，石油资源为国民经济的发展以及社会的不断进步提供所必需的生产要素，而作为不可再生的基础能源，石油供应量的大小将影响到国家经济的稳定以及人民生活质量的高低，并且对国家的国防安全也起到十分重要的战略作用。目前，我国石油行业生产运行总体平稳，态势良好，但是由于原材料价格上涨、成本增加、消费需求旺季不旺以及世界经济的不确定因素等，我国的石油行业可能将会面临更加严峻的局势。在这样的大背景下，对石油行业中占据主导地位的石油上市公司进行经营绩效评价就显得十分重要。选用科学的绩效评价方法对我国整体的石油行业进行经营绩效的有效评价，这样可以使石油行业的相关管理部门以及政府的监管部门在进行宏观调控以及行业监督时有相应的依据和参考。　　目前对石油行业上市公司进行绩效评价的研究主要有以下两个方面：一方面是利用指标对上市公司从盈利能力、获利能力、营运能力、偿债能力等进行分析评价，但是这种方法对整体缺乏分析，并且也存在着一定的缺陷。另一方面是利用主成分分析、因子分析法对石油行业进行综合评价，但是这种方法对引起结构的动因缺乏分析，而且其中的主观因素的影响较大，很难提出改进业绩的途径和方法。运用DEA模型对石油行业上市公司进行绩效评价的研究较少，本文利用数据包络分析（即DEA模型）对石油行业上市公司进行经营绩效以及规模效益的实证研究，以期从分析结果中可以发现它们存在效率低下的问题以及彼此之间的差距，供有关部门参考。　　二、 DEA评价模型　　数据包络分析，简称DEA模型，是1978年美国著名的家W.WCooper与A.Charnes共同创建的，是一种用于对多投出和多产出组织进行绩效评估的模型。　　1. DEA模型简介。　　DEA模型是基于数是学规划的思想，把每一个评价对象作为一个决策单元（即DMU），为了综合比较各个决策单元的效率水平并对其进行评价，可以通过构建线性规划模型来实现。在DEA模型中，每一个决策单元均有投入和产出这两大类评价指标，以指标权重作为变量进行评价运算，通过分析各决策单元的投入产出比，确定每个决策单元的有效性。　　DEA模型的计算过程如图1所示。　　DEA模型最主要的优点是其不受计量单位的影响，只是要求待评价的决策单元在各个指标下所采用的计量单位一致即可；并且DEA模型不需要事先确定相关投入产出指标的权重，这里的权重恰好是模型中的变量，是可以通过模型的数学规划自动生成的，排除了人为的主观因素对其带来的影响，因此DEA模型是最有利于对决策单元进行评价的。　　2. 构建C2R模型。　　从本质上讲，DEA模型是对同时具有多投入和多产出的决策单元进行DEA有效性综合评价的模型，通过确定其有效的生产前沿面进行各项综合效率评价。在DEA模型的构建过程中，首先假定这里存在着n个决策单元（其中用DMUj代表第j个决策单元，1≤j≤n），这里都存在m种投入与s种产出与每一个决策单元相对应。第j个决策单元DMUj的投入向量和产出向量分别记为：　　Xj=（x1j，x2j，x3j，…，xmj）T，j=1，2，3，…，n，Yj=（y1j，y2j，y3j，…，ymj）T，j=1，2，3，…，n　　其投入、产出权重分别记为：　　在以上的规划D中引入松弛变量s+和剩余变量s—，约束转变为如下的等式约束：　　C2R模型主要用来评价决策单元的技术有效性和规模有效性，当最优解满足以下三种条件时，我们可以根据其得出相应的评价结论：　　（1）当θ*=1，s0—=0，s0+=0时，则称第j0个决策单元是DEA有效的决策单元，该决策单元为技术有效和规模有效。　　（2） 当θ*=1时，但其中至少存在一个或者多个si 0— &0或sr 0+ &0，那么决策单元就是DEA弱有效，也就是说该决策单元并非是技术有效和规模有效，可能为技术无效或者规模无效。　　（3） 当θ*&1时，第j0个决策单元为DEA无效的决策单元。　　三、 样本和数据说明　　本文对石油行业上市公司进行绩效评价，由于上市公司的财务性指标取值比较客观，在此前提下，本文选取石油行业上市公司的财务指标作为本文研究中的所谓的投入产出指标。本文使用的是国泰安金融公布的14家石油行业上市公司财务数据。所选取的数据为2011年年报数据，本文选取的投入指标主要有：流动资产、资产总额、营业成本、资产负债率；产出指标为：营业利润率、利润总额、净利润以及净资产收益率。　　四、 实证分析　　1. 对石油行业DEA有效性的分析。　　本文将14个石油行业上市公司的投入产出数据输入DEA处理软件，得到的结果经过整理如表1所示。　　从表1可以看出茂化实华、岳阳兴长、杰瑞股份、通源石油、永泰能源、中海油服、中国石油等七家上市公司的各个效率值均达到了1，处在效率前沿面上，属于DEA有效的上市公司（见表2）。在这14家石油行业上市公司组成的石油系统中，总共有7家石油上市公司的资产效益与经济绩效同时属于良好状态，其所获得的产出也是最优状态。　　对于石油行业上市公司整体来讲，其综合效率值的平均值为0.810，石油行业整体水平良好，但是从其标准差为0.287却看出行业内的总体效率差异是比较大的。
　　对于DEA无效的石油行业上市公司，可以通过增加其产出量以及缩减其投入量来实现整体经营绩效的提高，但是也需要强调的是这里所说的DEA有效和DEA无效都是一种相对的说法。　　在石油行业上市公司中有五家处于规模效率递增状态，有两家上市公司处于规模效率递减状态，有七家上市公司属于规模效率不变状态，规模效率递增公司的数量要大于规模效率递减的公司，这也说明从总体角度来讲，我国的石油行业的上市公司的经营规模相对来讲都比较大，从整体角度来看，石油行业是处于稳定发展的状态，在这种前提下，可以选择扩大企业的生产经营规模来使其获取更大的效益和产出。　　2. 对综合效率值θ进行分析。　　从表1中可以看到，石油行业上市公司综合效率值的平均值为0.810，整体的经营绩效还是处于良好的状态，但是石油行业内的效率差异还是比较大的，其标准差为0.287。下面对综合效率值θ进行细化分析。将θ按照取值划分为三个区间：θ=1，0.6≤θ&1，θ&0.6，表3是综合效率值的详细分布。　　从表3可以看出，综合效率值θ的分布相对来讲还是不均匀的，这也可以表明在不同的效率水平下，都存在着一批石油行业上市公司与其相对应。从表的分布可以看出，14家上市公司中实现技术有效的共有7家，属于技术无效并且最差的公司有3家，分别为东华能源、泰山石油与S上石化。从上面的分析中可以看出我国石油行业上市公司的整体运行、经营绩效良好，但是也是有层次、有差别的一个分布。　　3. 对规模效率的进一步分析。　　决策单元规模效率的类型总共有以下三种：规模效率不变、规模效率递减以及规模效率递增。一般认为处于规模效率不变阶段的生产是最有效的。将本文选取的14家石油行业上市公司的规模效率按照这三种类型进行分类，如表4。　　从整体而言，在我国14家石油行业上市公司中，较多的公司处于规模效率不变状态，总共为7家，较少的公司处于规模报酬递减状态，只有2家，分别为东华能源和中国石化，也有一部分上市公司处于规模效率递增阶段，总共为5家。从这个结果也可以看出，本文所选取的14家石油行业上市公司中的大部分是属于生产规模有效的公司，其运营状况与经营绩效均是良好的，其中有一部分石油上市公司仍然可以考虑通过适当扩大生产经营规模的手段，来获取其带来的规模效应。　　4. 对DEA无效的上市公司的改进。　　处于DEA技术无效状态的石油行业上市公司，可以通过分析其松弛变量的数值与分布对其进行改进以期实现DEA有效状态。松弛变量有分布的变量就是可以进行相应调整的部分，可以改进的数值大小就是该指标对应的松弛变量数值的大小。　　从表5的整理中可以看出，需要对3家石油上市公司进行松弛变量的调整，具体来看这3家石油行业上市公司，其综合效率与纯技术效率都属于无效状态，是绝对无效的上市公司，但是其占石油行业上市公司的比例较小，这也说明我国的石油行业发展还是比较健康的。对于DEA无效的石油行业上市公司，有一些无效是属于纯技术效率无效，有一些是属于规模效率无效，其中大多数都是技术效率无效和规模效率无效共同导致的。对于DEA无效的石油上市公司的改进可以通过对其松弛变量取值即公司的投入和产出指标值进行调整来实现。　　五、 小结与启示　　相对于比率分析、收益分析等绩效评价方法，DEA方法将同类的或者具有可比性的决策单元组成生产有效前沿面，通过在有效前沿面上的投影，将决策单元分成有效决策单元与非有效决策单元。借助于DEA软件的计算结果，可以将每一个DEA无效的决策单元进行改进优化，使其重新投影到有效前沿面上。　　本文以我国14家石油行业上市公司的财务指标数据为样本，通过构建DEA模型对其经营绩效进行综合评价分析，希望为我国石油行业上市公司的发展提供了一些有益的参考，本文通过运用DEA模型对石油行业上市公司进行分析得到如下结论：　　1. 我国石油行业的整体效率还是良好的，在所选取的14家石油行业上市公司组成的经济系统中， DEA综合效率值的平均值为0.810，其中有7家上市公司综合效率值为1，位于效率前沿面上，整个石油行业综合效率值的标准差为0.287，石油行业内的效率差异是比较大的。　　2. 造成石油行业上市公司DEA无效的原因是比较复杂的，有一些公司是属于纯技术无效，有一些公司是属于规模无效，但大多数都是技术无效和规模无效这两方面原因共同导致的。单从规模效率出发，在14家石油行业上市公司中共有七家公司处于规模效率不变状态，属于经营状态良好的公司，有两家公司处于规模效率递减状态，有五家公司处于规模效率递增状态。　　3. 根据投影分析的结果对DEA无效的石油上市公司提出改进方向，但是投影分析尽管可以为管理者提供改进工作的目标，但这仅是理论上的说法，也应该在实际的操作中根据实际情况制定改进措施，并结合增加输出来实现向DEA有效状态的转变。　　参考文献：　　1. 魏权龄.数据包络分析.北京：科学出版社，2004.　　2. 侯风华，张在旭，徐青山.DEA方法在石油企业经济效益评价中的应用.系统工程理论方法应用，2000，（3）.　　3. 刘丽.基于因子分析的石油行业上市公司绩效评价.人口与经济，2012 ，（S1）.　　4. 孙立成，周德群，梅强.石油行业上市公司财务绩效综合评价研究.技术经济与管理研究，2012，（7）.　　作者简介：裴誉，中国人民大学统计学院博士生。　　收稿日期：。 &
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