基于DEA的电子商务效率评价指标

[摘 要]本文介绍了数据包络分析（DEA）方法的基本原理,建立了基于DEA模型的电子商务系统的效率评价指标,主要包括财务指标、经营指标、电子商务的特殊指标,并列出了各类指标的具体投入-产出变量指标.本文认为,DEA方法在多因素效率评价方面具有显著的优势,能更全面地评价电子商务系统的综合效率,对电子商务经营调整和战略规划具有重要的决策支持作用.

[关 键 词 ]电子商务 效率 数据包络分析

一、引言

网络技术改变了企业的业务环境,对电子商务的未来发展产生了巨大影响.电子商务将加速推动向消费者需求的转变,引起企业和客户关系以及企业之间的竞争产生根本性改变.电子商务的在线交易使得交易在几分钟内即可完成,提高了交易效率.从购写者的角度来看,分销商利用电子商务可找到新的供应商,降低产品.从销售方来看,可通过各种在线平台获得新的顾客、增加怎么写作、提高交易效率,同时以更低的成本维持同等水平的产品质量和怎么写作.

企业经营效率的评价对于调整当前的经营、提出新的竞争策略等日趋重要.目前的研究者已对电子商务的绩效评价进行了研究,彭银香（2005）采用专家打分法确定电子商务网站的关键绩效指标,运用层次分析法确定指标权重,运用模糊综合评价的方法求得最终评价结果.张小康、邓景毅（2005）以平衡计分卡的原有指标体系为基础,增加了对于电子商务企业经营具有重要影响的信任度、信息收集和处理能力等指标,认为该指标体系可以适用于电子商务企业的绩效评价.胡水星、俞力凡（2006）提出应用模糊综合评判理论进行电子商务绩效评价,构建一个通用性的电子商务绩效评价方法.李琰（2006）以EVA及VAR作为市场的价值增值及风险价值度量的指标,构建了电子商务企业业绩评价指标体系.然而对电子商务经营效率的研究相对较少.国外的研究者一致认为,经营效率是多维度的系统,利用单一的投入-产出变量计算的财务比率,如投资报酬率（ROI）或销售报酬率（ROS）不足以反映企业的综合经营效率.因此传统的经营效率评价指标无法满足对电子商务经营的效率评价.许多研究者建议采用多因素绩效衡量模型来评价电子商务的经营效率（Chakrarthy, 1986； Zhu, 2000；Cho and Park, 2001）.数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）则是应用非常广泛的多变量效率评价方法之一.

二、电子商务经营效率评价方法—DEA

数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）是著名运筹学家A.Charnes和W. W. Cooper等学者在“相对效率评价”（Relative Efficiency）概念基础上发展起来的一种新的系统分析方法.它把单输入单输出的工程效率概念推广到多输入多输出同类决策单元（Decision Making Unit,DMU）的有效性评价中去,极大地丰富了微观经济中的生产函数理论及其应用技术,同时在避免主观因素,简化算法,减少误差等方面有着不可低估的优越性.

DEA使用投入和产出的多个衡量指标来计算相对效率（Charnes et al,1980）.DEA采用线性规划来计算DMU的效率指标值.应用DEA的唯一要求是将决策单元的投入转化为可量化的产出.该方法可同时分析多个投入和产出变量而不需要进行同一化处理.可通过以下公式计算效率值.

根据DEA模型,如果某一决策单元的效率指标（Ek）小于1,则认为这一决策单元是相对无效率的.在不增加投入的情况下,产出可能增加.抑或在不减少产出的情况下,投入可能减少.因此,“相对”意指效率是基于DEA模型中所考虑的决策单元的投入产出数所确定的比较衡量指标.某一决策单元相对有效率并不一定意味着绝对有效率,因为DEA模型中可能忽略了某些更具效率的决策单元.

三、企业电子商务系统效率评价的指标体系

根据DEA模型的计算思想,电子商务效率评价的概念模型.

表 电子商务DEA模型中的输入输出指标

按照电子商务效率评价的概念模型,DEA模型的投入/产出变量主要有包括三类,即财务、经营、和电子商务特定的指标.

四、结论

电子商务系统的绩效评价与企业战略紧密联系,对于电子商务的经营管理有着重要的作用.在有效性的评价方面,DEA方法处理多投入-产出,特别是多产出问题的能力是具有绝对优势的.

DEA作为一种客观的多指标决策方法,它不需要预先出各指标的权重系数或通过事先做出一些判断来决定权重系数,因此DEA的分析减少了主观因素的影响,其评价结果更能反映决策单元所处的实际状态.由于基于DEA的电子商务效率评价指标在使用时需要确定其量化值,其中财务指标和经营指标通常较容易获得具体的量化值,但电子商务的特定指标则需要结合主观评价确定其数值,可能影响到计算的准确性.