论文基于DEA—Malmquist我国电商平台企业经营效率分析是关于经营效率方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关经营效率分析论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
内容摘 要：本文选取了11个电商平台企业要素数据作为决策单元（DMU）,以主营业投入、员工人数、总资产和主营业收入、净利润为投入和产出指标,利用DEAP软件建立了BC2和DEA-Malmquist面板模型,分析了电商平台企业的静态和动态的运营效率,并且对其效率进行了客观评价,推断了一些可行性的措施,随着行业竞争的多元化加大,个体企业已经丧失了垄断市场的能力,很多企业仍需要进一步提高自身经营效率.
关键词：电商平台企业 DEA-Malmquist模型 经营效率
引言
根据《中国电子商务报告（2015）》核心数据和主要观点显示,我国的电子商务市场交易额已突破18.2万亿元,增长率约为34.8%.根据电子商务平台服务对象的不同,目前电商平台企业主要商业模式包括：B2B、B2C、C2C和O2O类型,其中B2B交易量已经超过了电子商务交易总量的95%,远超过其他类型的模式,说明B2B模式的市场依然非常巨大,具有较大的发展空间.看似数据很乐观,但是电商企业增长率速度遇见了发展瓶颈,造成成本的持续增加和利润率的急剧下滑,因此,如何提高电商企业的运营效率已成为亟待解决的问题.
根据联合国经济合作和发展组织的定义,电商是发生在开放网络上的包括企业之间、企业和消费者之间的商业交易.在学术研究中,Molla等（2001）、范作均（2011）等对电商的概念和内涵进行了探讨；严中华、关士续等（2005）、李沁芳、刘仲英（2008）、Gefen（2015）等从制度、实证等角度对电商信任度及相关问题做了分析.综上,电子商务的新特征导致了电商新的变革,是涉及以提高商业效率和增加商务便利为目的的所有电子信息技术的系统集成,即通过电子化手段来完成整个业务流程和交易活动.
虽然许多学者做了大量的探讨,然而近年来,在学者运用DEA法对电商效率进行的研究中,存在一定的局限性,原因在于数据复杂性,以及随时间变化的不确定性.比如Geng,Tan（2015）基于DEA方法研究了2011-2013年的11家电商企业发展的相对有效性,并且指出了他们的发展缺点以及原因,最后也提出了未来发展战略和理论.王广生（2016）也对电商行业的上市公司做出了效率研究,得出了电商企业已基本瓜分市场的结论.然而上述的最大战略性不同在于,前者选择的是2011-2013年时间段分析,而后者则是对2014年的数据分析,从宏观层面来看,前者更具战略性上的指导价值.
另外,Garicano,Kaplan（2001）研究了实体商务转移至电子商务如何降低交易成本和提高效率的措施.Barnes等（2002）对电商的网站质量运营情况进行了研究,以及Min等（2005）以市场份额、利润率、市场营销效率为标准对电商进行了评估.李安渝等（2015）对沪深两市上市公司的电商企业经营管理绩效进行了评价；狄文莉、魏秀安（2015）利用DEA方法对电商企业进行了交叉效率评价.
本文选取2013-2015年电商平台企业交易量具有一定规模、社会信任度高的11家企业,主要分为B2B和B2C两种模式,其中具有代表性的平台企业的市场交易占有率,如表1所示.从统计结果看出,B2B模式交易率平均为50.3%,B2C模式交易率平均为87.1%,所以选取的企业具有一定的代表性.
研究方法
本文选取了数据包络分析（DEA）方法进行研究,在生产活动和社会活动中应用领域非常普遍,可以看作是一种统计分析的新方法.数据包络分析是应用数学规划模型来评价具有多个投入和多个产出的“部门”或“决策单元”的相对有效性的理论和方法.在1951年Charnes在处理线性规划的退化问题时,在非Archimedes域上引入无穷小的概念,给出了摄动法.于是,Charnes和Cooper提出了具有非Archimedes无穷小量ε的模型,对模型应用时,其优点是不必再验证每个最优解都满足s0+等于0,s0-等于0,从而大大简化了计算.
BC2模型是在C2R模型基礎上提出的,假定C2R模型中不存在规模效益,并不能单纯评价DMU的纯技术有效性,因此,Banker等（1984）假定规模收益存在,提出了BC2模型.假设BC2模型是从规模收益不变到可变规模收益变化,因此,纯技术效益可以被BC2计算.放松规模报酬不变的假设即扩展为BC2模型,该模型将综合效率（TE）分解为纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）,其中TE等于PTE×SE.
综上理论,虽然C2R模型和BC2模型可以计算不同企业的相关有效性,但是他们只能应用代表性数据,而不能评价DMU的动态变化有效性.因此,Rolffare结合Malmquist用包络分析法（DEA）发展的Malmquist指数,构建了产出导向Malmquist总要素产量.
静态效率分析
(一)指标和数据选择
投入、产出指标应遵循科学性、综合性、系统性和简明性等原则,所有选择的电商企业是发展比较好的企业,基本上能代表电商产业的发展,具有代表性.一般来说,DMU的数量应该不少于投入和产出总数的两倍,因此,根据选择的11个DMU,投入和产出的总数应该不多于5个指标,如表2所示.
(二)BC2模型构建和分析
实证分析是通过软件DEAP2.1来实现,在传统的DEA分析模型BC2下对所选11家电商企业的投入和产出进行分析,获得2013-2015年电商企业的具体情况的效率,如表3所示.
(三)结果分析
年度分析.2013年,7个电商平台企业的效率是有效的,分别为：阿里巴巴,亚马逊,当当,慧聪,环球资源,唯品会,聚美优品.同时,剩下的4个电商平台企业处于非DEA有效,其中3个处于规模报酬递减阶段,提升的空间不大.虽然企业的综合效率都很低,但是京东的纯技术效率是DEA有效的,说明经营的低效率几乎完全是规模无效率造成的.
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参考文献：
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