基于DEA的互联网金融类上市公司绩效评价

基于DEA的互联网金融类上市公司绩效评价
选取沪深上市的53家互联网金融类公司作为样本，运用DEA模型对这类公司的投入产出绩效进行研究，试图从微观层面探讨在互联网金融成为热点话题的背景下，互联网金融类公司的发展情况及发展方向。

研究发现互联网金融类公司的综合效率均值仅为0.385，且个体之间呈现显著的差异性。

说明在这一概念引起无限畅想、同类的公司层出不穷的同时，公司的业绩良莠不齐。

标签：互联网金融；上市公司；DEA效率评价
1引言
互联网金融在中国自2010年左右开始崛起以来，2015年一季度国内互联网金融市场整体规模已超过10万亿元，预计2015年底国内的互联网金融用户将达到4.89亿人，渗透率达到71.91%。

互联网金融概念的含义并不是简单的将互联网与金融简单链接，而是指是指依托于互联网工具（支付、云计算、社交网络以及搜索引擎、app），实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融，是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务，是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。

2015年7月18日，央行等十部委联合印发《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，紧接着央行与最高人民法院分别出台关于非银支付与民间借贷的相关监管政策。

可见政府对互联网金融行业发展的关注度逐渐提高，如何健康、有序地发展互联网金融这一新兴产业已被提上议程。

2文献综述
互联网金融是近年以来新兴的概念话题，学术界对互联网金融类公司的研究尚少，目前的研究多集中于互联网金融模式的发展、政策监管力度的加强以及互联网金融模式的金融风险问题等。

谢平、邹传伟（2013）从互联网金融模式的支付方式、信息处理和资源配置的角度，探讨了互联网金融类公司的发展模式。

黄海龙（2013）对电商平台为核心的互联网金融模式进行了研究，并对电商金融模式进行了细化总结。

唐正伟（2015）以新兴平台经济学理论、技术接受模型理论为基础，分别从互联网金融机构角度、互联网金融用户角度去实证研究互联网金融机构存在的风险影响因素以及影响用户使用互联网金融的主要因素。

王达（2014）通过对中美互联网金融的发展进行比较，对垄断与不正当竞争的界定、新兴网络金融领域行业标准的制定以及监管中立与监管协调等众多理论及现实问题亟待学术界进行了初步的理论研究。

本文基于微观层面，对互联网金融类上市的上市公司进行绩效评价，根据评价结果有针对性的提出对策建议，以期对互联网金融业的健康发展起到一定的指导作用。

3实证结果与分析
3.1样本选取
互联网金融概念企业主要包括以下四类：一是率先与互联网公司合作的金融企业，如国金证券、海通证券、中国平安、民生银行等；二是金融类IT企业以及大数据服务提供商，如恒生电子、金证股份、赢时胜；三是第三方金融产品销售平台以及金融在线比价平台，如东方财富、三六五网；四是行业聚焦的融资类平台，此类企业有产业链背景与数据方面的积累，是基于产业链聚焦做融资业务的企业，如上海钢联、海宁皮城。

文章研究的互联网金融概念的上市公司针对的是除金融企业之外的互联网概念公司，即除第一类以外的公司。

这是因为目前我国银行、证券等传统的金融企业仍是以传统的金融产品作为主营业务，互联网金融只占其业务量的很小一部分，对这些企业业务效率评价不足以说明互联网概念股的发展现状。

基于以上观点，文章选取了沪深A股上市的56家上市公司为研究对象，选取2014年年度财务报表数据进行研究，经过对数据的初步分析，综合考虑当年实际情况，剔除了主营业务亏损的样本，最终样本确定为53家上市公司。

3.2变量的选取与说明
3.2.1投入变量的选取
文章充分参考了学术界指标体系的构建，并结合企业自身发展要素，对互联网金融概念公司进行了深入分析，选取了能够充分反映公司运营投入的三项指标：（1）公司规模（X1），是企业运营管理的基础，对公司业绩有一定的影响，文章中选取期末总资产来表示公司规模；（2）股本（X2），是股东投入企业的资产量，由于公司是以股东财富最大化为经营目标的，所以从股东投入量的角度来衡量企业的绩效具有一定的意义；（3）营业成本（X3），是反映了公司经营业务的主要投入。

3.2.2产出变量的选取
产出变量的选取需要反映公司的经营结果，而净利润为衡量企业综合业绩的重要指标，选取净利润（Y1）为产出要素，能够较好地反映公司经营情况。

3.3实证结果分析
文章运用DEA数据包络分析方法对样本公司进行效率评价。

上述指标的数据均来自与上市公司2014年年度财务报表的整理数据。

根据2014年企业的投入
产出数据，运用DEAP2.1软件进行求解，得出的53家上市公司的绩效评价结果如表1。

从综合效率评分方面来看，互联网金融类的上市公司综合效率均值为0385，说明整体而言这类上市公司的业绩水平并不理想。

久其软件、海宁皮城、昆仑万维、恒生电子、华夏幸福这五家公司的综合效率值为1，处于较高水平，然而海泰发展、上海钢联等8家公司的综合效率评分皆低于0.1，处于极水平，这说明个股之间的差异较大。

这一现象一方面说明互联网金融行业还处于萌芽阶段，各方面技术条件并不健全，各类公司百花齐放但良莠不齐，另一方面政府监管力度不断加大也对互联网金融行业的发展产生一定的影响。

互联网金融类的企业正面临经营性与政策性的双重风险，如何规避制度风险、利用政府的支持政策促进自身发展、有针对性的进行模式创新技术创新，是未来很长一段时间内这类上市公司亟须解决的重要问题。

从纯技术效率方面来看，纯技术效率的均值为0481，说明从整体而言，这类公司对投入资源的利用率偏低。

与综合效率的评价相类似的是，纯技术效率的评价也出现了严重的两极分化——共12家公司的纯技术效率为1，占企业总数的23%，而纯技术效率低于0.2的尚有13家公司，也占企业总数的近23%。

互联网金融的行业前景以及人们对其的无限畅想，使得与互联网金融概念相关的公司股价一路飙升，然而这中间出现了一批企业，打着进军互联网金融领域、占领战略制高点的旗号，企图用这一崭新的概念掩盖主营业务逐渐衰弱的趋势，这类公司由于没有业绩的支撑，股价上涨不会持久。

对于这类公司而言，应该积极调整业务方向，选择适合自身发展的道路，不能仅仅依靠空炒概念来获得关注。

规模效率的均值为0.83，处于较高水平，说明互联网金融类公司基本都达到了规模以上，公司应根据其发展所处的阶段，调整资产配置与资本结构。

例如安硕信息、泛海控股、大元股份三家公司的规模效率值都低于0.5，其中安硕信息和大元股份处于规模报酬递增的阶段，意味着企业应该适当扩大规模，降低成本，提高资源利用效率，从而使公司获得规模经济。

而泛海控股处于规模递减阶段，公司应当调整资本结构，适当缩减规模。

4结论及建议
互联网金融类上市公司整体绩效差强人意，各公司之间呈现出显著的差异性，为了提高这类公司整体绩效，企业应该从自身角度出发，根据自身所处行业的特点，选择适合本企业发展的路径。

根据上述数据的统计分析，基本可以得出以下结论及建议：
首先，互联网金融类的上市公司基本都达到规模以上，但所处的阶段并不相同。

处于规模递减阶段的公司，如泛海控股、东方财富、大智慧等，应当适当缩减规模，优化资产配置，从而改变规模不经济的现状，降低成本，提高企业绩效；而处于规模递增阶段的公司，如生意宝、同花顺、赢时胜，应当适当扩大企业规模、摊薄成本，提高整体经营业绩。

其次，纯技术效率的整体评分偏低，企业应着重改善技术层面对投入要素的
利用率。

纯技术效率低于04的34家公司（海能达、上海钢联等），综合效率的均值为0.197，纯技术效率的均值为0.233，规模效率的均值为0.859，影响企业绩效更为重要的因素集中于技术层面。

这些公司当前要务并不是扩展或缩减规模，应该注重技术层面的累积，多研发多创新，提升投入要素的利用效率，从而改善企业经营绩效。

最后，个别公司的投入要素利用率很高，但是规模效率并不显著，这类公司应集中对公司规模进行调整。

对于纯技术效率评价值为1而规模效率评价值未达1的7家企业（大元股份、赢时胜、安硕信息等），纯技术角度而言的投入资源利用率已达到既定规模下的最大值，企业适当调整规模会促使综合效率获得显著的提升。

参考文献
[1]谢平，邹传伟，刘海二.互联网金融监管的必要性及核心原则[J].国际金融研究，2014：39.
[2]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012，（12）：15-26.
[3]王达.美国互联网金融发展及中美互联网金融的比较[J].国际金融研究，2014，（12）：4757.
[4]黄海龙.基于以电商平台为核心的互联网金融研究[J].上海金融，2013，（8）：1823.
[5]唐正伟.互联网金融风险影响因素及防范机制研究[D].杭州：浙江财经大学，2015.
[6]邱毅，葛志杰.基于三阶段DEA的文化类上市公司经营绩效评价研究[J].成都理工大学学报，2013，（3）：93100.。