家電上市公司營銷活動對財務績效影響的評價

摘 要：市場營銷和財務部門是一個公司的左膀右臂，找出營銷活動對財務績效的影響，從營銷投入與產出的效率角度，指出為了獲得相對有效的營銷和財務效果應該如何對家電上市公司營銷投入的人、財、物及信息進行調整，更有效地規范企業營銷行為。文章選取18家家電上市公司為評價對象，運用數據包絡分析的一般型C2R模型，對上市公司的營銷活動對財務績效的影響進行客觀分析和評價。

關鍵詞：營銷活動；財務績效；數據包絡分析；上市家電公司

中圖分類號：F253.7 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4117（2011）09-0224-02

一、數據包絡分析（DEA)

（一）數據包絡分析原理

數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)，是著名運籌學家A．Chames和W．W．Cooper在1978年開始創建的。DEA是以凸分析和線性規劃為工具，以“相對效率”概率為基礎，根據多指標投入和多指標產出對同類型單位進行相對有效性評價的數量分析方法，其基本思路是把每一個被評價單位作為一個決策單元（Decision Making Units，DMU），由眾多DMU構成被評價群體，通過對投入與產出比率的綜合分析，確定各DMU是否有效，同時可以用投影方法指出DEA無效或弱DEA有效DMU的原因及應改進的方向及程度。

（二）數據包絡分析的模型

DEA模型有多種形式，可以根據評價目的選用相應的DEA模型，文章選用C2R模型。設某決策單元在生產活動中的輸入向量為x=(x1，x2，…，xm)T，輸出向量為y=(y1，y2，…，ys)T。引人松弛變量s+和剩余變量s-，得到C2R模型的對偶規則如下：

θ*=minθ

其中，θ≤1為效率評價指數；λj為相對DMU0重新構造一個有效DMU組合中第j個決策單元DMUj的組合比例；x0，y0為所要評價的決策單元的輸人、輸出數值。

上述線性規劃的經濟含義如下：

1、當θ*=1且s*-=0，s*+=0時，DMU0為DEA有效，即決策單元DMU0在原投入x0的基礎上獲得的產出y0為最優，生產活動同時為技術有效和規模有效。

2、當θ*=1，s*+不等于0，或者s*-不等于0時，則稱DMU0為弱DEA有效，即原投入x0可減少s*-，且保持原產出y0不變，或在投入x0不變的情況下，將產出提高s*+，并且生產活動不是同時技術有效和規模有效。

3、當θ*<1時，DMU0稱為DEA無效，可通過組合將投入x0降至原投入的θ*比例且保持原產出y0不減，生產活動既不是技術有效，也達不到規模收益最佳。

同時利用λj的最優值來判別DMU的規模收益情況，結論如下：

如果存在λ*j（j=1，2…，n）使得Σλj*=1，則DMU為規模收益不變。

如果不存在λ*j（j=1，2…，n）使得Σλj*=1，則若Σλj*<=1，那么DMU效益遞增。

如果不存在λ*j（j=1，2…，n）使得Σλj*=1，則若Σλj*>=1，那么DMU效益遞減。

二、實證分析

（一）背景描述

家電制造行業發展歷史比較長，市場比較成熟，市場競爭度相對較高，產品同質性也較強。全球金融危機給家電行業帶來了巨大的沖擊，國家政策（如家電下鄉）又助家電制造業也穩步發展。在這樣的背景下，更能體現“誰不重視市場營銷，誰將被新的市場營銷環境淘汰出局”這句話。很多公司為布局“家電下鄉”，進一步細分市場、拓渠道、增網點，致使廣告費、人工費和物流倉儲費等費用增加，營銷活動的效果有如何呢？

（二）數據包絡分析的應用

1、輸入輸出指標的確定

（1）輸入指標：x1：銷售費用（百萬）；x2：銷售人員工資及附加（百萬）；

X3：廣告費用（百萬）；x4：物流費用（百萬）；

X5：前五名客戶銷售金額占銷售總額的比例(%)

（2）輸出指標：y1：銷售收入（百萬）；y2：銷售增長率（%）；y3：凈資產收益率（%）

2、數據選擇標準

數據來源于相關家電上市公司公布的2010年年度報告，為了能更真實、客觀地反映家電制造行業營銷投入與產出效率的情況，文章選取的數據均為正常經營期間的家電上市公司，并做出以下兩點調整：（1）剔除經營和財務狀況較為異常的ST股票；（2）因二次發行或定向發行致使股權結構有異，或因其他原因導致數據不全的股票。文章最終選取18家上市家電公司為文章研究的決策單元。

3、數據處理

由于DEA模型的輸入數據不能有負數，同時為了消除不同公司同一指標數據差距過大對計算結果的影響，文章采用極值法對輸入、輸出數據進行標準化處理，把標準化處理后的數據，作為C2R模型的輸入輸出數據。

4、DEA模型求解結果分析

投入變量具有可控性，所以文章選取投入導向模型計算和分析數據。借助DEAP2.1軟件對上述5項輸入、3項輸出數據進行處理，得到下表所示的數據。并以此來評價和分析各家電上市公司的DEA有效性及規模收益情況。

DEA有效性評價結果

注：空格部分表示不需要改進

三、結果討論

（一）從表2中效率評價指數θ*和Σλ的數據可以看出：

1、四川長虹、合肥三洋、青島海爾等10家的效率評價指數θ*均為1，且s*-=0，s*+=0，上述決策單元為DEA有效，營銷活動同時為技術有效和規模有效；且這10家的Σλ均為1，規模收益不變，可以繼續保持規模不變。

2、海信電器、澳柯瑪、格力電器等8家的效率評價指數θ*均小于1，那么這些決策單元DEA無效，并且這8個決策單元的營銷活動既不是技術有效，也不是規模收益最佳。其中澳柯瑪、九陽股份的評價指數θ*均超過平均值0.846；美菱電器、愛仕達的評價指數θ*較低。θ*值越小，表示上市公司營銷活動的投入產出效率越低，需改進的幅度也越大。

3、海信電器、格力電器、德豪潤達、九陽股份的Σλ均大于1，說明其效益遞減，應適當地縮減生產規模；澳柯瑪、美菱電器、蘇泊爾、愛仕達的Σλ均小于1，那么其效益遞增，可以擴大生產規模，提高效益。

（二）根據DEA結果改善營銷活動

對于達到DEA有效性的公司，目前的財務績效及營銷活動的投入產出已經達到最佳，保持目前的投入規模和狀態即可。對于效率評價指數θ*<1的公司，它可以通過優化營銷活動投入要素的配置，提高要素的生產效率來提高財務績效。以格力電器為例，改善的具體操作是：降低銷售費用和廣告費用，來提高銷售增長率。改進過程可按照公式：x*ij0=θxij0-si_*(i=1，2，3，4，5)和y*ri0=yri0+sr+*(r=1，2，3)。按照上述公式得到非DEA有效的DMU投入產出的具體改進后的值。需要注意的是，由于松弛變量的改進值均為標準化后的數據，經過以上改進后得到數值仍然是相對標準化后而言的，并不是所需要的最終理想數值，還應利用極值法公式的反函數，分別計算出最終理想數值。例如投入項x1、x3的最終理想數值經計算分別為5，308.92（百萬）、420.51（百萬），新的投入變量比其各自原始變量分別減少了3，101.22（百萬）、126.04（百萬）；增加到49.08%。

四、結束語

通過分析，得出了家電制造行業營銷活動的整體效率不佳，行業內效率差距較大，行業內的18家上市公司中，僅有10家的營銷活動達到了技術效率和規模效益最佳。如果上市公司只為擴大市場占有率、維持或提高銷售增長率，盲目的加大營銷投入，不對營銷效果進行財務評價、不對營銷活動運用財務管理進行控制，就會降低公司可持續經營的能力。因此，要將營銷目標與財務目標結合起來，在營銷活動過程中進行財務控制。

作者單位：蘭州交通大學經濟管理學院

參考文獻：

[1]Charnes A.，Copper W.W.，Rhodes E.，Measuring the efficiency of decision making units，Eur.J.Opl.Res.1978，2，6:429-444

[2]魏權齡.評價相對有效性DEA方法-運籌學的新領域[M].北京:中國人民大學出版社，1988.

[3]田明泓.企業營銷績效的財務評價分析[J].市場論壇.2004，4:91-92.