數字資產對企業經營效率的影響研究
——一項基于我國上市公司的實證研究

方勵筠 鮑創

一、問題的提出

隨著我國互聯網經濟的迅猛發展，傳媒企業正在進行數字化轉型與升級，擁抱互聯網成為傳媒企業轉型的必然選擇。在此期間，傳媒企業內部產生了大量的數字資產。而數字資產是傳媒企業擁有或控制的，由過去的交易或事項形成，并預期能夠給傳媒企業帶來經濟利益流入的資源，如數字、文字、圖像、方位、社交信息等，這些可量化、可數據化、可價值化的信息都是數字資產。數字資產作為傳媒企業一項非常重要的資產，越來越受到傳媒企業管理層的重視，傳媒企業也投入了大量的時間、精力和資本進行數字資產的建設和維護。數字資產對傳媒企業經營效率到底有多大影響？我國傳媒業上市公司經營效率有何差異？這些均是本文所要研究的問題。

本文的主要貢獻主要體現在三個方面：首先是研究視角的創新。傳統研究企業經營效率的視角主要從銷售收入、研發支出等傳統資產的角度出發。不同于傳統的研究視角，本文站在傳媒企業管理層的角度，從數字資產入手，利用數據包絡分析方法研究了其對傳媒企業經營效率的影響。其次是研究內容的創新。本文針對傳媒企業的數字資產，從用戶數據、商業模式數據、業務數據、社會責任數據等四個維度構建了多個評價指標，并利用傳媒業上市公司的相關數據進行了實證研究，豐富和發展了對傳媒企業經營效率的相關研究。

二、文獻回顧與述評

影響企業經營效率的因素非常多，有宏觀方面如財政政策、稅收政策等，有中觀方面如產業政策等，有微觀方面如產業集聚、知識資本、環境規制、政府補貼、研發支出、公司治理等。考慮到本文的研究視角，故現只將微觀角度相關研究成果綜述如下：

朱乃平等（2 0 1 4）、何志勇（2014）、張葉青（2017）分別運用數據包絡分析模型測算了我國出版企業的經營效率或資金使用效率，所選取的樣本數量均不足10家，這些文獻較為詳細地呈現了樣本企業的經營效率，得出的相關建議在幫助樣本企業有效提升經營效率方面具有一定作用，但是由于樣本企業數量少且代表性不強，無法較好地反映出全國出版企業的整體經營狀況及其區域差異。喬聯寶和楊海平（2015）、何同亮等（2016）分別考察了26家和16家新聞出版上市企業的經營效率或融資效率，做到了相對全面地涵蓋中國新聞出版上市企業，而且喬聯寶和楊海平（2015）還以企業的上市時間與總資產規模為標準對樣本企業的競爭力差異作了比較，但是這兩篇文章均是就樣本企業某一年度的數據進行測算，只能反映樣本企業在某個年度的效率情況，一定時期內樣本企業經營效率或融資效率的變動情況則無法體現，在幫助企業改善經營狀況方面所提的建議參考性相對欠缺。

毛狄（2018）運用數據包絡分析模型評價了14家中國出版企業2014-2016年的經營效率，在樣本數量和考察時間范圍方面較前兩類文獻均有所改進，但是鑒于上市公司主營業務經常存在重組或調整，該文所考察的時間范圍內一些樣本企業的主營業務并非僅僅聚焦于出版領域，如“城市傳媒”2015年之前的主營業務為純堿、化肥、熱電及相關精細化工產品的生產、經營，2015年重組后才成為從事圖書、期刊、電子音像等出版物的出版發行業務以及相關新媒體產品開發運營的文化傳媒企業。因此，該企業2014年的經營數據不能作為出版企業數據加以分析，此類數據的使用勢必會影響分析結果的準確性。楊曉琳（2017）、韓東林和夏傳偉（2018）、陳羽潔等（2018）等多篇文獻分別就一定時期內中國31個省份有關文化產業的投入產出數據進行了定量分析，并考察了不同區域文化產業的效率或全要素生產率，以及對其造成影響的因素。借鑒該類文獻在樣本選取上的做法，本文選定中國31個省份2013-2017年出版物印刷業的投入產出數據進行分析，考察各個省份出版物印刷業的經營效率及其存在的省際差異。

通過對文獻的收集和整理，可以發現不同的專家學者從不同的角度進行了大量的研究，得出了豐碩的成果，但也存在如下不足：（1）隨著我國數字經濟的快速發展，數字資產的重要性越來越凸顯，但目前研究數字資產的文獻稍顯不足；（2）數字資產是傳媒企業一項非常重要的資產，傳媒企業也投入大量的資源進行相關資產建設，而數字資產對傳媒企業經營效率到底有何影響，理論界尚未站在數字資產的角度研究其對傳媒企業經營效率的影響，這既是本文的貢獻，也是本文的創新點之一。

三、研究方法

數據包絡分析（ D a t a Envelopment Analysis，DEA）是一種非參數統計方法，其使用線性規劃比較決策單元之間的相對效率，進而衡量具有相同類型的多投入、多產出的決策單元是否技術有效和規模有效。該方法于1978年由美國運籌學家Charners & Cooper提出并加以發展，目前已在包含出版業在內的多個行業廣泛應用，是較為主流的效率評價方法。

DEA模型中最基本的是CCR模型，其假定規模報酬不變（Constant returns to scale, CRS），用于評價不同決策單元的綜合效率，即行業或企業在當前產出水平下理想的最小投入與實際投入的比率。Banker, Charners & Cooper等（1984）在CCR模型的基礎上加以改進并提出了BCC模型，體現為放松了CCR模型的假設條件，使之由規模報酬不變改為規模報酬可變（Variable returns to scale, VRS），用于評價不同決策單元的純技術效率，反映行業或企業對各項生產技術運用的有效程度。BCC模型使得綜合效率可以進一步分解為純技術效率和規模效率。其中，規模效率為綜合效率和純技術效率的比值，反映行業或企業當前平均規模對投入與產出的影響程度。每一類DEA模型都存在投入導向型、產出導向型和徑向型三種表現形式，其中，投入導向型即投入最小化，測算決策單元在產出不變的前提下，投入可以減少的空間；產出導向型即產出最大化，測算決策單元在投入不變的前提下，產出可以增加的空間；徑向型即同時實現投入最小化和產出最大化，測算在投入減少和產出增加的前提下，相關決策單元的改進空間。本文基于投入導向型，規定產出要素固定，不同決策單元尋找在既有產出組合背景下如何實現投入最小化，符合我國傳媒業在競爭日益激烈的背景下降低生產成本以提升經營效率的訴求。

假設有K個被評估單元，在生產技術T的條件下，每個被評估單元使用N種投入(x)生產M種產出(y)，本文的生產技術T表示為式（1）：

第一，在規模收益不變（CRS）的假設下，基于投入導向型的CCR模型構建如式（2）：

第二，在規模收益可變（VRS）的假設下，基于投入導向型的BBC模型構建如式（3）：

第三，由式（2）和式（3），得到了決策單元綜合效率和純技術效率的數值，兩者之間的比值即規模效率，如式（4）所示：

第四，決策單元規模過大或過小均會造成規模效率損失，式（4）所得數值僅表明其規模效率是否處于最佳水平以及尚有多少提升空間，但無法判定決策單元是處于規模報酬遞增還是規模報酬遞減階段。評估決策單元的規模報酬變化情況，需要參照式（2）CCR模型中權重系數λk的值：

四、實證研究

(一)樣本數據

本文的研究樣本期為2018-2021年，研究樣本期比較短的主要原因是本文所采用的指標是與數字經濟密切相關的數字資產指標，這些指標都是最近幾年才能收集到。研究樣本為傳媒業的A股上市公司。在樣本公司選擇時，本文按照如下原則進行了剔除：（1）考慮到部分上市公司年報信息不完全以及指標數據不完全性，選擇樣本時進行剔除；（2）考慮到部分傳媒企業各項數據量級較小，在后續計算中可能影響擬合結果，因此也予以剔除；（3）剔除ST上市公司，本文最終選取41家上市公司作為研究樣本，有效數據164條。上市公司指標數據中，用戶數據信息來自于易觀千帆手機APP；渠道數據信息采集自iOS 和Android 手機應用市場評分欄以及部分統計年鑒；業務數據與社會責任信息取自國泰安（CSMAR）數據庫；對傳媒企業市值估算所需的數據，來自于同花順網站。

（二）投入和產出變量界定

1.投入變量。影響企業經營效率的因素有很多，但大部分是從傳統視角進行的研究。閆鄒先等（2018）提出應當從顧客資產、業務數據和知識產權等三個方面來考慮數字資產的構架。基于前人的研究，本文對該架構進一步深化和優化，提出從用戶數據、商業模式數據、業務數據、社會責任數據四個方面構建數字資產。在具體指標方面，用戶數據包括客戶數量、年均客戶增長率等；商業模式數據包括行業排名、行業進入壁壘等；業務數據包括高學歷員工占比、專利數量等；社會責任數據包括品牌價值、企業社會責任等。在考慮數據可獲得性的基礎上，以能夠保持被評估傳媒企業之間一致性和反映被評估傳媒企業基本特征為依據，本文從中選取銷售客戶數量、行業排名、高學歷員工占比、專利數量、品牌價值、企業社會責任等作為投入變量，具體指標相關描述如下：

（1）客戶數量：選擇這一指標的原因，一方面是因為傳媒企業擁有的銷售客戶數量能夠直接反映傳媒企業既有的市場規模；另一方面，從未來發展角度考慮，任何傳媒企業發展都需要占有消費者，消費者數量的多少也在一定程度上決定了企業未來的發展潛力。因此，本文采用銷售客戶數量作為用戶數據這一維度的衡量指標。

（2）行業排名：企業的行業排名反映了企業在某一行業的地位，反映了企業的綜合實力。

（3）高學歷員工占比：該指標為本科及以上學歷員工占總員工數的比例。高學歷員工占比在某些程度上與傳媒企業的創新能力有很大的關聯。高學歷員工能顯著促進傳媒企業更多地參與研發與創新活動，幫助傳媒企業擴大市場規模，提高傳媒企業經濟效益，是傳媒企業一項非常重要的資產。

（4）企業社會責任：企業社會責任也是企業一項非常重要的數字資產，它對于樹立良好的社會形象，促進與政府、社會公眾關系，提升企業、產品的社會認知度，減少宣傳、公關費用，促進市場占有率擴大，增強員工凝聚力都具有非常正面的影響。

2.產出變量。一般來說，衡量企業經營效率的指標主要有凈資產收益率、成本利潤率、資產周轉率等，考慮到數據的可獲得性和研究指標的一致性，產出變量本文采取樣本傳媒上市公司2018-2021年的成本凈利潤率。

五、實證結果分析

（一）描述性統計

首先，對本文主要變量的極小值、極大值、標準差進行了描述性統計，描述性統計結果如表1所示。可以發現，社會責任的離散程度最高，尤其是創業板社會責任的離散程度尤為明顯，其標準差高達158.41；品牌價值的離散程度也非常高，尤其是中小板其標準差高達143.09，說明存在著異常值。行業排名、成本凈利率和專利數量這三項指標的離散程度最小，其標準差都在可接受的程度，說明這兩個指標的變量分布比較均衡，不存在明顯的異常值。

表1 不同類別傳媒企業投入產出變量的描述性統計

（二）實證結果分析

由于品牌價值和社會責任這兩項數據存在異常數據，為了減少異常數據對分析結果的影響，本文對這兩項異常數據進行了剔除，通過對樣本數據進行測算，本文得出2018-2021年我國41家傳媒上市公司綜合效率、純技術效率和規模效率的均值和排名，以及樣本期內的41家傳媒上市公司的規模報酬變化情況，結果如表2所示。

表2 不同規模上市公司總體綜合效率變化及排名情況【節選】

從表2可以發現，金逸影業、光線傳媒、大晟文化、驊威文化這四家上市公司其綜合效率最高，其可能的原因在于作為行業領先者，這幾家上市公司率先提出了數字化轉型和重塑。例如金逸影業近幾年秉承“用戶為王”的理念，重點布局高端院線產品線，打造差異化戰略，取得了良好的績效，這一點從公司的股價也可以驗證；表現較差的是電廣傳媒，其可能的原因在于，作為中國傳媒第一股，其數字化轉型之路比較緩慢，更多依靠傳統的資產來贏得市場，可以預期其未來的發展可能會遇到困難。

從表2中還可以發現，不同板塊的傳媒業上市公司其經營效率差異比較明顯。總體來說，創業板上市公司經營效率水平優于中小板上市公司，中小板上市公司經營效率水平優于主板上市公司。進一步研究發現，創業板上市公司經營效率水平差異很大，光線傳媒、新文化、金逸影業這3家上市公司的綜合經營效率均為1，在所有的樣本公司中排名第一，而中文在線、幸福藍海的綜合經營效率僅分別為0.1625和0.2146，排名靠后；同時，對于中小板上市公司來說，其公司經營效率水平離散程度也很大，金逸影業其經營效率水平在所有的樣本公司中排名第一，而同樣處于中小板的完美世界排名卻是比較靠后，只排在第30名。

上市公司可以通過采用新技術等技術提升經營效率，也可以通過增加投入等規模指標提升經營效率水平。為了更好地分析不同上市公司的經營效率差異情況，本文進一步利用DEA模型對其效率進行了分解，得出樣本公司純技術效率的差異情況和規模效率的差異情況，具體見表3和表4。

表3 純技術效率表（2018-2021，VRS）

表4 規模效率表（2018-2021，SEC）

從表3可以發現，大部分傳媒業上市公司的技術效率表現都比較好，在現有的技術條件下改進空間有限。這可能的原因在于本文的選擇是數字資產，而這些公司比較重視的是客戶、高素質員工、社會責任等。

從表4可以發現，傳媒業上市公司規模效率存在著巨大的差異，金逸影業、新文化等公司的規模效率已經達到最優為1，幾乎沒有改進的空間；而電廣傳媒、長江傳媒綜合規模效率僅分別為0.1078和0.0917，說明規模效率還存在較大的改進空間，公司規模還有很大的發展空間。

六、研究結論

數字資產是傳媒企業的一項非常重要的資產，隨著我國互聯網經濟的快速發展，傳媒企業都在進行產業轉型和升級，形成大量的數字資產。本文以2018—2021年我國傳媒業上市公司為研究樣本，使用數據包絡分析方法檢驗了數字資產對傳媒企業效率的影響。研究發現：（1）我國傳媒業上市公司企業效率呈遞增態勢；（2）在不同性質的企業構成中，創業板上市公司的效率最高，中小板上市公司的效率次之，主板上市公司的效率最低；（3）總體來說，目前我國傳媒業上市公司經營效率在技術角度表現良好，在規模角度則有很大的提升空間。