基于DEA方法的网络公司财务绩效分析研究

【摘 要】 文章运用数据包络分析（DEA）方法，在输入雇员、资产及费用，输出访问人数及收益的基础上，对40家网络公司的投入产出数据的财务绩效进行了评价和分析。分析结果表明。DEA方法可以有效评价网络公司的财务绩效，并为公司改进效率提供有价值的信息；该方法客观、准确，具有较强的实用价值。

【关键词】 网络公司； DEA； 指标体系； 财务绩效

一、引言

随着信息技术的不断发展，互联网日益成为获取信息的重要途径，如何组织网络上各种信息以方便用户浏览和商务运用，是网络公司运行的根本。对于运行中的网络公司而言，如能客观评价网络公司的现有财务运行状况，对网络公司管理者改进公司的经营方向具有重要的参考价值。

网络公司经营效率是一个在一定条件下，通过投入一定数量的资金并产生一定数量的产出和收益的过程。它的基本特点是具有一定的输入和输出，并且在输入和输出转换过程中，通过各种方法努力实现以较小的投入获得较大的产出。因此网络公司财务绩效评价实质上是一个多输入/多输出的有效性综合评价问题。解决这一问题的有效方法就是运用数据包络分析法。

二、数据包络分析（DEA）理论

数据包络分析以相对效率概念为基础，用于评价具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是否技术有效的一种非参数统计方法。其基本思路是把每一个被评价单位作为一个决策单元（Decision Make Unit，DMU），再由众多DMU构成被评价群体，通过对投入和产出比率的综合分析，以DMU的各个投入和产出指标的权重为变量进行评价运算，确定有效生产前沿面，并根据各DMU与有效生产前沿面的距离情况，确定各DMU是否有效，同时还可用投影方法指出非DEA有效性或弱DEA有效DMU的原因及应改进的方向和程度。由于DEA方法不需要预先估算参数，在避免主观因素和简化运算、减少误差等方面有着不可低估的优势，使用DEA对DMU进行效率评价时，可得到很多管理信息。该方法近年来被广泛运用到技术和生产力进步、关于成本收益问题、资源配置、金融投资、非生产性等各个领域，进行有效性分析，从而进行评价决策。

C2R是1978年提出的第一个DEA模型，C2R模型得出的效率是总体效率，综合反映DMU0的技术和规模效率状况。C2R有效即为DEA（总体）有效。若决策单元为非DEA有效，则通过对其投影，可以在不减少输出的前提下，使原来的输入有所减少，或者在不增加输入的前提下，使输出有所增加，这对于网络公司投入改进，如何提高网络公司企业财务绩效的有效性具有非常重要的经济意义。

在C2R模型中，决策单元的DEA有效性是同时针对技术有效性和规模有效性的。实际上，一个决策单元位于有效生产前沿面上（即虽然是技术有效的），但不一定是DEA（C2R）有效，原因在于决策单元DMU非规模有效。基于这一点，1985年A.Charnes，W.W. Cooper，B.Golany，L.Seitord和J.Stutz提出了不考虑生产可能集满足锥性的C2GS2模型，此模型单纯评价决策单元间的相对技术有效性。

C2GS2模型得出的效率是纯技术效率，反映DMU的纯技术效率状况。C2GS2有效即为dea纯技术有效。

三、投入产出项目的选取及数据收集

采用DEA模型对网络公司财务绩效进行成功评价必须建立在科学合理的指标选择基础之上。首先指标的选择必须反映评价目的；其次指标具有独立性，避免完全相关或高度相关；再次要考虑指标的可获得性。在本项研究中，把网络公司定义为企业，根据选取指标的系统性、适用性、简便性和可比性原则，确定网络公司投入、输出指标。

雇员人数：员工是网络公司的重要资源，代表公司的实力和业务运作能力，因此，本文把雇员人数作为投入指标。

总开支包括员工工资、业务管理费用、营业费用及附加等。该指标直接反应了网络公司的财务运营成本，用来分析一定产出水平下网络公司成本消耗的程度。

总资产：网络公司资产的大小反映了企业整体规模，而规模大小与效率是紧密相连的。因此，本文把总资产作为投入指标。

访问量：通常说的网站流量是指网站的访问量，是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量（含重复访问者）、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。本文选取独立用户数量为输出指标。

净利润：网络公司作为企业，首要目标是获取利润，净利润反应了网络公司财务绩效率和竞争能力。

为了方便研究，在此收集了40家比较有代表性的网络公司数据作为分析对象，原始投入与产出数据信息如表1所示。数据均来自中国互联网络发展状况统计报告。

四、实证结果分析

DEAP 2.1是由澳大利亚University of New England的Professor Coelli免费提供的计算DEA的软件。本文以DEAP 2.1求解C2R的对偶模式，得出生产效率。再求解C2GS2模式，得到各DMU的技术效率。接着以生产效率值除以技术效率值得到规模效率值。再由C2GS2的规模收益指标来判断各DMU的规模收益状态。表2显示了网络公司的财务绩效值及其规模收益状态。

由表2可知：

在当前的技术和管理水平下，处在40家网络公司财务绩效前沿面上的决策单元有15个，即：DMU2、DMU5、DMU6、DMU9、DMU10、DMU14、DMU16、DMU23、DMU27、DMU30、DMU32、DMU36、DMU37、DMU38、DMU40。在这15个DMU中不仅技术有效且达到规模有效的包括：DMU6、DMU9、DMU10、DMU23、DMU27、DMU30、DMU32、DMU36、DMU37、DMU38号网络公司，这10个单元财务绩效状况较好（可作为标杆单元），资源投入和利润产出达到了相对较优的水平，同时达到了技术有效和规模有效。另外5个评价单元仅达到技术效率有效，规模效率无效，说明这些单元已发挥其最佳的技术水平，但由于受经营模式以及订单不足的影响未能提高经营规模。

其他25个受评单元由于投入过多，经营成本较高，导致相对非有效，在今后的经营过程中需考虑加强各种费用的控制，并采用合理的经营模式结构，提高人员利用率，减少资金不必要的花费，以获得较佳的财务绩效。

规模效率（SE，Scale Efficiency）等于1，表示该网络公司处于最优规模收益状态，即最适当的经营规模下，有最理想的产出。规模效率小于1，均属规模效率较差者，其规模收益状态为drs或irs。如为drs表示该网络公司处于规模递减状态，应适度调降投入，如减少资产投入（提高资产利用效率）或降低费用才会增加财务绩效和报酬。如为irs表示该网络公司处于规模递增状态，可适度扩大业务量，如增加工作时间或人力可增加其财务绩效。

以编号为1的网络公司来说明参考集合的含义。编号为1的网络公司其技术效率为0.079，为DEA（C2R）非有效单元。它必须以编号为14、16、2的网络公司为标杆，参照这4个单元的经营情况，进行输入、输出的适当调整，以达到DEA（C2R）有效。其中，被参考次数较多的DMU（如32号DMU）是较强势效率单位。技术效率非DEA有效的网络公司单元未实现低成本经营的主要原因在于投入过大，通过计算可得到各非DEA有效的单元输入和输出的调整量如表3所示。

五、结 论

本文将DEA模型引入了网络公司财务绩效的分析评价，给出了适用的定量化分析方法。其优点是完全基于指标数据的客观信息进行评价，剔除了人为因素带来的误差。

运用DEA根据“资产”、“花费”、“雇员”输入项和“收益”、“访问人数”输出项对网络公司财务绩效方面进行评价，可以得到以下信息：

一是确定各网络公司DMU经营的DEA有效性；二是确定各DMU在有效生产前沿面上的“投影”，并为经营分析提供有效信息，为以后的经营改进提供了方向。

通过以上研究，可以确定网络公司经营产出和经营投入对财务绩效相对有效性的影响，从而帮助企业管理者找出企业经营的薄弱环节，以提高网络公司财务绩效水平。

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