方励筠 鲍创

一、问题的提出

随着我国互联网经济的迅猛发展，传媒企业正在进行数字化转型与升级，拥抱互联网成为传媒企业转型的必然选择。在此期间，传媒企业内部产生了大量的数字资产。而数字资产是传媒企业拥有或控制的，由过去的交易或事项形成，并预期能够给传媒企业带来经济利益流入的资源，如数字、文字、图像、方位、社交信息等，这些可量化、可数据化、可价值化的信息都是数字资产。数字资产作为传媒企业一项非常重要的资产，越来越受到传媒企业管理层的重视，传媒企业也投入了大量的时间、精力和资本进行数字资产的建设和维护。数字资产对传媒企业经营效率到底有多大影响？我国传媒业上市公司经营效率有何差异？这些均是本文所要研究的问题。

本文的主要贡献主要体现在三个方面：首先是研究视角的创新。传统研究企业经营效率的视角主要从销售收入、研发支出等传统资产的角度出发。不同于传统的研究视角，本文站在传媒企业管理层的角度，从数字资产入手，利用数据包络分析方法研究了其对传媒企业经营效率的影响。其次是研究内容的创新。本文针对传媒企业的数字资产，从用户数据、商业模式数据、业务数据、社会责任数据等四个维度构建了多个评价指标，并利用传媒业上市公司的相关数据进行了实证研究，丰富和发展了对传媒企业经营效率的相关研究。

二、文献回顾与述评

影响企业经营效率的因素非常多，有宏观方面如财政政策、税收政策等，有中观方面如产业政策等，有微观方面如产业集聚、知识资本、环境规制、政府补贴、研发支出、公司治理等。考虑到本文的研究视角，故现只将微观角度相关研究成果综述如下：

朱乃平等（2 0 1 4）、何志勇（2014）、张叶青（2017）分别运用数据包络分析模型测算了我国出版企业的经营效率或资金使用效率，所选取的样本数量均不足10家，这些文献较为详细地呈现了样本企业的经营效率，得出的相关建议在帮助样本企业有效提升经营效率方面具有一定作用，但是由于样本企业数量少且代表性不强，无法较好地反映出全国出版企业的整体经营状况及其区域差异。乔联宝和杨海平（2015）、何同亮等（2016）分别考察了26家和16家新闻出版上市企业的经营效率或融资效率，做到了相对全面地涵盖中国新闻出版上市企业，而且乔联宝和杨海平（2015）还以企业的上市时间与总资产规模为标准对样本企业的竞争力差异作了比较，但是这两篇文章均是就样本企业某一年度的数据进行测算，只能反映样本企业在某个年度的效率情况，一定时期内样本企业经营效率或融资效率的变动情况则无法体现，在帮助企业改善经营状况方面所提的建议参考性相对欠缺。

毛狄（2018）运用数据包络分析模型评价了14家中国出版企业2014-2016年的经营效率，在样本数量和考察时间范围方面较前两类文献均有所改进，但是鉴于上市公司主营业务经常存在重组或调整，该文所考察的时间范围内一些样本企业的主营业务并非仅仅聚焦于出版领域，如“城市传媒”2015年之前的主营业务为纯碱、化肥、热电及相关精细化工产品的生产、经营，2015年重组后才成为从事图书、期刊、电子音像等出版物的出版发行业务以及相关新媒体产品开发运营的文化传媒企业。因此，该企业2014年的经营数据不能作为出版企业数据加以分析，此类数据的使用势必会影响分析结果的准确性。杨晓琳（2017）、韩东林和夏传伟（2018）、陈羽洁等（2018）等多篇文献分别就一定时期内中国31个省份有关文化产业的投入产出数据进行了定量分析，并考察了不同区域文化产业的效率或全要素生产率，以及对其造成影响的因素。借鉴该类文献在样本选取上的做法，本文选定中国31个省份2013-2017年出版物印刷业的投入产出数据进行分析，考察各个省份出版物印刷业的经营效率及其存在的省际差异。

通过对文献的收集和整理，可以发现不同的专家学者从不同的角度进行了大量的研究，得出了丰硕的成果，但也存在如下不足：（1）随着我国数字经济的快速发展，数字资产的重要性越来越凸显，但目前研究数字资产的文献稍显不足；（2）数字资产是传媒企业一项非常重要的资产，传媒企业也投入大量的资源进行相关资产建设，而数字资产对传媒企业经营效率到底有何影响，理论界尚未站在数字资产的角度研究其对传媒企业经营效率的影响，这既是本文的贡献，也是本文的创新点之一。

三、研究方法

数据包络分析（ D a t a Envelopment Analysis，DEA）是一种非参数统计方法，其使用线性规划比较决策单元之间的相对效率，进而衡量具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是否技术有效和规模有效。该方法于1978年由美国运筹学家Charners & Cooper提出并加以发展，目前已在包含出版业在内的多个行业广泛应用，是较为主流的效率评价方法。

DEA模型中最基本的是CCR模型，其假定规模报酬不变（Constant returns to scale, CRS），用于评价不同决策单元的综合效率，即行业或企业在当前产出水平下理想的最小投入与实际投入的比率。Banker, Charners & Cooper等（1984）在CCR模型的基础上加以改进并提出了BCC模型，体现为放松了CCR模型的假设条件，使之由规模报酬不变改为规模报酬可变（Variable returns to scale, VRS），用于评价不同决策单元的纯技术效率，反映行业或企业对各项生产技术运用的有效程度。BCC模型使得综合效率可以进一步分解为纯技术效率和规模效率。其中，规模效率为综合效率和纯技术效率的比值，反映行业或企业当前平均规模对投入与产出的影响程度。每一类DEA模型都存在投入导向型、产出导向型和径向型三种表现形式，其中，投入导向型即投入最小化，测算决策单元在产出不变的前提下，投入可以减少的空间；产出导向型即产出最大化，测算决策单元在投入不变的前提下，产出可以增加的空间；径向型即同时实现投入最小化和产出最大化，测算在投入减少和产出增加的前提下，相关决策单元的改进空间。本文基于投入导向型，规定产出要素固定，不同决策单元寻找在既有产出组合背景下如何实现投入最小化，符合我国传媒业在竞争日益激烈的背景下降低生产成本以提升经营效率的诉求。

假设有K个被评估单元，在生产技术T的条件下，每个被评估单元使用N种投入(x)生产M种产出(y)，本文的生产技术T表示为式（1）：

第一，在规模收益不变（CRS）的假设下，基于投入导向型的CCR模型构建如式（2）：

第二，在规模收益可变（VRS）的假设下，基于投入导向型的BBC模型构建如式（3）：

第三，由式（2）和式（3），得到了决策单元综合效率和纯技术效率的数值，两者之间的比值即规模效率，如式（4）所示：

第四，决策单元规模过大或过小均会造成规模效率损失，式（4）所得数值仅表明其规模效率是否处于最佳水平以及尚有多少提升空间，但无法判定决策单元是处于规模报酬递增还是规模报酬递减阶段。评估决策单元的规模报酬变化情况，需要参照式（2）CCR模型中权重系数λk的值：

四、实证研究

(一)样本数据

本文的研究样本期为2018-2021年，研究样本期比较短的主要原因是本文所采用的指标是与数字经济密切相关的数字资产指标，这些指标都是最近几年才能收集到。研究样本为传媒业的A股上市公司。在样本公司选择时，本文按照如下原则进行了剔除：（1）考虑到部分上市公司年报信息不完全以及指标数据不完全性，选择样本时进行剔除；（2）考虑到部分传媒企业各项数据量级较小，在后续计算中可能影响拟合结果，因此也予以剔除；（3）剔除ST上市公司，本文最终选取41家上市公司作为研究样本，有效数据164条。上市公司指标数据中，用户数据信息来自于易观千帆手机APP；渠道数据信息采集自iOS 和Android 手机应用市场评分栏以及部分统计年鉴；业务数据与社会责任信息取自国泰安（CSMAR）数据库；对传媒企业市值估算所需的数据，来自于同花顺网站。

（二）投入和产出变量界定

1.投入变量。影响企业经营效率的因素有很多，但大部分是从传统视角进行的研究。闫邹先等（2018）提出应当从顾客资产、业务数据和知识产权等三个方面来考虑数字资产的构架。基于前人的研究，本文对该架构进一步深化和优化，提出从用户数据、商业模式数据、业务数据、社会责任数据四个方面构建数字资产。在具体指标方面，用户数据包括客户数量、年均客户增长率等；商业模式数据包括行业排名、行业进入壁垒等；业务数据包括高学历员工占比、专利数量等；社会责任数据包括品牌价值、企业社会责任等。在考虑数据可获得性的基础上，以能够保持被评估传媒企业之间一致性和反映被评估传媒企业基本特征为依据，本文从中选取销售客户数量、行业排名、高学历员工占比、专利数量、品牌价值、企业社会责任等作为投入变量，具体指标相关描述如下：

（1）客户数量：选择这一指标的原因，一方面是因为传媒企业拥有的销售客户数量能够直接反映传媒企业既有的市场规模；另一方面，从未来发展角度考虑，任何传媒企业发展都需要占有消费者，消费者数量的多少也在一定程度上决定了企业未来的发展潜力。因此，本文采用销售客户数量作为用户数据这一维度的衡量指标。

（2）行业排名：企业的行业排名反映了企业在某一行业的地位，反映了企业的综合实力。

（3）高学历员工占比：该指标为本科及以上学历员工占总员工数的比例。高学历员工占比在某些程度上与传媒企业的创新能力有很大的关联。高学历员工能显著促进传媒企业更多地参与研发与创新活动，帮助传媒企业扩大市场规模，提高传媒企业经济效益，是传媒企业一项非常重要的资产。

（4）企业社会责任：企业社会责任也是企业一项非常重要的数字资产，它对于树立良好的社会形象，促进与政府、社会公众关系，提升企业、产品的社会认知度，减少宣传、公关费用，促进市场占有率扩大，增强员工凝聚力都具有非常正面的影响。

2.产出变量。一般来说，衡量企业经营效率的指标主要有净资产收益率、成本利润率、资产周转率等，考虑到数据的可获得性和研究指标的一致性，产出变量本文采取样本传媒上市公司2018-2021年的成本净利润率。

五、实证结果分析

（一）描述性统计

首先，对本文主要变量的极小值、极大值、标准差进行了描述性统计，描述性统计结果如表1所示。可以发现，社会责任的离散程度最高，尤其是创业板社会责任的离散程度尤为明显，其标准差高达158.41；品牌价值的离散程度也非常高，尤其是中小板其标准差高达143.09，说明存在着异常值。行业排名、成本净利率和专利数量这三项指标的离散程度最小，其标准差都在可接受的程度，说明这两个指标的变量分布比较均衡，不存在明显的异常值。

表1 不同类别传媒企业投入产出变量的描述性统计

（二）实证结果分析

由于品牌价值和社会责任这两项数据存在异常数据，为了减少异常数据对分析结果的影响，本文对这两项异常数据进行了剔除，通过对样本数据进行测算，本文得出2018-2021年我国41家传媒上市公司综合效率、纯技术效率和规模效率的均值和排名，以及样本期内的41家传媒上市公司的规模报酬变化情况，结果如表2所示。

表2 不同规模上市公司总体综合效率变化及排名情况【节选】

从表2可以发现，金逸影业、光线传媒、大晟文化、骅威文化这四家上市公司其综合效率最高，其可能的原因在于作为行业领先者，这几家上市公司率先提出了数字化转型和重塑。例如金逸影业近几年秉承“用户为王”的理念，重点布局高端院线产品线，打造差异化战略，取得了良好的绩效，这一点从公司的股价也可以验证；表现较差的是电广传媒，其可能的原因在于，作为中国传媒第一股，其数字化转型之路比较缓慢，更多依靠传统的资产来赢得市场，可以预期其未来的发展可能会遇到困难。

从表2中还可以发现，不同板块的传媒业上市公司其经营效率差异比较明显。总体来说，创业板上市公司经营效率水平优于中小板上市公司，中小板上市公司经营效率水平优于主板上市公司。进一步研究发现，创业板上市公司经营效率水平差异很大，光线传媒、新文化、金逸影业这3家上市公司的综合经营效率均为1，在所有的样本公司中排名第一，而中文在线、幸福蓝海的综合经营效率仅分别为0.1625和0.2146，排名靠后；同时，对于中小板上市公司来说，其公司经营效率水平离散程度也很大，金逸影业其经营效率水平在所有的样本公司中排名第一，而同样处于中小板的完美世界排名却是比较靠后，只排在第30名。

上市公司可以通过采用新技术等技术提升经营效率，也可以通过增加投入等规模指标提升经营效率水平。为了更好地分析不同上市公司的经营效率差异情况，本文进一步利用DEA模型对其效率进行了分解，得出样本公司纯技术效率的差异情况和规模效率的差异情况，具体见表3和表4。

表3 纯技术效率表（2018-2021，VRS）

表4 规模效率表（2018-2021，SEC）

从表3可以发现，大部分传媒业上市公司的技术效率表现都比较好，在现有的技术条件下改进空间有限。这可能的原因在于本文的选择是数字资产，而这些公司比较重视的是客户、高素质员工、社会责任等。

从表4可以发现，传媒业上市公司规模效率存在着巨大的差异，金逸影业、新文化等公司的规模效率已经达到最优为1，几乎没有改进的空间；而电广传媒、长江传媒综合规模效率仅分别为0.1078和0.0917，说明规模效率还存在较大的改进空间，公司规模还有很大的发展空间。

六、研究结论

数字资产是传媒企业的一项非常重要的资产，随着我国互联网经济的快速发展，传媒企业都在进行产业转型和升级，形成大量的数字资产。本文以2018—2021年我国传媒业上市公司为研究样本，使用数据包络分析方法检验了数字资产对传媒企业效率的影响。研究发现：（1）我国传媒业上市公司企业效率呈递增态势；（2）在不同性质的企业构成中，创业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）总体来说，目前我国传媒业上市公司经营效率在技术角度表现良好，在规模角度则有很大的提升空间。