基于DEA方式林业公司绩效评估

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林业企业是为满足社会各界对林产品及林业生态效益的需要，而进行森林资源的生产和扩大再生产，是具有独立法人资格从事营林、造林、育林、木材加工、林产品生产、林化产品经营等的生产经营性经济组织，是相对独立的生产者和经营者。林业企业虽然都是各种林木生产经营活动的经济组织，但由于其生产规模、经营对象、投资主体的不同，从而形成了不同的林业企业类型。1999年国家统计局通过了《中国上市公司分类指引(试行)》，指引给出了上市公司分类的方法，首先，如果公司主营业务大于或等于50%，则公司分类就列入这个业务的行业;其次，如果不存在经营大于或等于50%的业务，而有某项业务大于其它业务收入的30%，就将公司分类列入到这个业务行业中;再次如果上述两个条件都不满足，那么，公司的分类就会列为综合分类。改革开放以来，我国社会经济飞速发展，尤其在金融危机后林业企业面临的竞争越来越激烈。林业作为整个国民经济的基础重要组成部分，是任何产业都不能替代的。在林权改革不断深入的背景下，林业部门等政府机构也充分意识到对林业企业建立科学、合理的绩效评价的重要性，正在努力推进国有林区和国有林业企业管理体制的改革，加快现代化林业企业管理制度的步伐，以保持和提升林业企业的经营能力和盈利能力，保持林业企业的平稳快速的发展。因此，本文运用DEA方法，通过对我国13家林业上市公司进行绩效分析，反映我国林业行业的发展状况，并对存在的问题提出解决措施。

一、DEA模型的介绍及构建

(一)DEA模型介绍

DEA(DataEnvelopmentAnalysis，数据包络分析)是美国著名运筹学家A.Charns和W.W.Cooper等学者以“相对效率”概念为基础，根据多指标投入和多指标产出对相同类型的决策单元进行相对有效性或效益评价的一种系统分析方法。假设某系统中有n个决策单元DMUj(j=1，2，…，n)，每个决策单元有s种输入，m种输出，则某决策单元的输入向量为X=(X1，X2，…，Xs)，输出向量为Y=(Y1，Y2，…，Ym)，于是，可以用(X，Y)来表示决策单元的生产活动。其中，假设规模效益不变、面向投入(产出不变情况下追求投入最小化)的CCR模型可表示为: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)可计算得到某决策单元j的相对效率θj，当θl为1时且S－=S+=0表示此单元处于效率前沿面，即达到相对有效。式(1)CCR模型是基于规模效益不变假设的，而在实际生产中并不遵循此假设，因此通过增加凸性假设∑λj=1得到式(2)的BCC模型。通过式(2)可计算得到各决策单元的技术效率，即在现有数量投入下决策单元获得最大产出能力。根据式(1)得到的总效率和式(2)得到的技术效率之商值，可计算得到决策单元的规模效率，即现有投入规模是否能够达到效益最优。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)模型分析评价

1.综合效率分析。令ρ*0，γ*，S+i0，S0i0是模型的最优解，则利用dea判断决策单元总体有效性的法则:(1)若ρ*0=1，且S+*=0，S0*=0，则决策单元为DEA有效;(2)若ρ*0=1，且S+*≠0，S0*≠0，则决策单元为DEA有效;(3)若ρ*0＜1，则决策单元为DEA无效;(4)若存在γ*j，使∑nj=1γ*j=1，则DEA为规模收益不变;若∑nj=1γ*j＞1，则DEA为规模收益递减;若∑nj=1γ*j＜1，则DEA为规模收益递增。2.纯技术效率与纯规模效率分析。令θ*0，λ+，s+i0，s－i0是模型二的最优解，则有如下结论:(1)若θ+=1，则决策单元为DEA纯技术有效;(2)若θ*＜1，则决策单元为DEA纯技术无效;(3)若θ*=1，且S+*=0，S－*=0，则决策单元为DEA纯技术有效。根据DEA理论，决策单元的总体效率ρ*，纯技术效率θ*和纯规模效率S*三者之间存在着如下关系:S*=ρ*/θ*，因此根据此种关系可计算决策单元的纯规模效率。

二、实证分析

(一)数据选取

本文考虑到数据的可获得性和林业上市公司的特点，选取期间费用、固定资产净额、流动资产作为输入指标，净利润和股东权益作为输出指标。选取2010年13家林业上市公司为样本，各项指标的数据均来自于2010年各公司的年报。

(二)数据处理

本文以东方财富和新浪资讯作为数据的主要来源。将表中数据带入模型中，运用规划求解软件计算出2010年13家林业上市公司综合技术效率、纯技术效率、规模效率。处理结果如表1。

(三)结果分析

1.综合技术效率分析。从13家林业上市公司来看，综合平均绩效只有0.687，并且两极分化比较严重。其中景谷林业、绿大地、敦煌木业、大亚科技、威华股份、科冕木业综合技术效率较低，分别只有0.285、0.244、0.665、0.662、0.190、0.525。2010年DEA均为有效的有吉林森工、ST中福、东方园林三个上市公司，占全部样本量的23%，说明他们业务规模、资产规模和经营效率都处于最佳状态，另外的10家公司都低于综合效率的平均值，因此，我国2010年林业上市公司的总体绩效不佳。从分析可以得出，综合效率值都低于平均值。林业上市公司综合平均效率较低，造成这种现象的主要原因有:一是我国属森林资源匮乏，人均资源占有量低的国家。林业是自然风险与市场风险相互交织的产业，被人们称为弱质产业，这种弱质性在某种程度上制约了林业上市公司的发展空间;二是由于行业不景气，一些林业上市公司从事多元化的非林业领域投资，如房地产、金融投资等领域。由于跨行业技术市场带来的不确定性，影响部分林业上市公司的效益，使得综合效率值较低。

2.纯技术有效性分析。纯技术效率是在现有技术条件下，以既定投入资源提供相应的产出(或服务)，与企业经营管理水平直接相关。从表1中不难看出，相对于综合技术效率而言，我国林业企业纯技术效率相对较好，平均值为0.884，其中有8个企业在2010年中保持纯技术DEA有效，占样本量的61%。从这些数据可以看出，我国林业上市公司的纯技术绩效比较稳定，且维持在较高的水准，说明它们的投入要素组合合理，取得了较好的投入产出效果。

3.规模绩效分析。相对于纯技术绩效较好的上市公司而言，2010年我国林业上市公司的规模绩效不佳，从数量上来说总共也只有3个企业的历年规模绩效达到1，即DEA有效，只占样本量的23%。处于规模报酬递增区间的企业8家，处于规模报酬递减区间的企业2家。在非规模报酬有效的9家企业中，规模效率值在0.9以上的有3家，规模效率值处于0.8～0.9之间的有2家企业，其中2家公司规模效率低于平均值，占样本总数的15.3%;可以看出，13家林业上市公司规模效率平均值偏低，且规模效率值两极分化严重;规模有效的企业所占比例较低。

三、结论及建议

从上述结果分析:林业上市公司的综合效率不高，并且在效率上存在显著差异;造成我国林业企业综合技术效率低的原因可能是我国林业资源比较匮乏，而人均占有量比较低。同时一些企业仍然停留在计划经济时期的经营理念，无论是企业内部的管理水平还是对变化多端的外部环境的快速反应能力都不高，虽然资产连年快速增长，但都是一些数量上的变大，而非质量上的提升。因此，企业管理层应该提高认识，转变观念，提高自身的管理水平，从而提高我国林业企业的总体绩效。对于总体效率较差的企业，一是应当充分利用科技，提高深加工能力，形成专业化优势。以林业为主的科技型、深加工型代表了林业上市公司的发展方向;二是要提高管理和投资决策水平，林业上市公司多元化经营要量力而行。可见，林业上市公司总体效率不高的原因既有纯技术效率的影响，又有规模效率的因素。对于纯技术效率较差的企业，提高现有投入资源的利用效率远比增加投入资源重要，高效率的管理和集约化的资源利用是提高林业上市公司效率的关键路径。从纯技术效率与规模效率分析，两者效率平均值偏低，且两极分化严重。因此，对于规模效率较差的林业企业建议要适度扩大资产规模，实现规模经济。对于规模收益递增的9家企业，既要加大资源的投入，还要加强对现有投入资源的管理，以增加投入产出的效率。具体措施有:通过证券市场筹集资金，投入到高水平的技改项目中，从而提高企业的林产品质量、技术和管理水平。凭借已有的企业优势，整合优质资源，实行低成本扩张，迅速扩大市场份额，从而提高其赢利能力。同时也需要加强企业内部管理，促进内部资源优化配置，做大做强企业。加大技术改造力度，引进先进技术设备，形成优势产品和服务，实现企业的自我快速扩张。对于规模收益递减的2家企业，应在现有投入规模下，充分发挥现有资源，以求产出的最大化。