广义数据包络分析：解锁高速公路上市公司效率评价新视角

广义数据包络分析：解锁高速公路上市公司效率评价新视角一、引言1.1研究背景1.1.1高速公路上市公司的重要地位高速公路作为现代交通体系的关键组成部分，在国家经济发展中扮演着不可或缺的角色。高速公路上市公司在交通领域占据着重要地位，是推动区域互联互通和经济增长的关键力量。在区域互联互通方面，高速公路上市公司通过建设和运营高速公路，打破了地理空间的限制，加强了城市与城市、地区与地区之间的联系。以山西路桥为例，旗下运营的榆和高速、平榆高速是山西“三纵十二横十二环”高速公路网的重要组成部分，途经7个县（市），极大地促进了区域内的人流、物流、信息流的流通，加强了区域间的经济合作与交流。从推动经济增长角度来看，高速公路上市公司的发展带动了沿线地区的产业发展。高速公路的便捷交通条件吸引了大量投资，促进了物流、制造业、服务业等相关产业的繁荣。例如，高速公路的建设使得物流运输更加高效，降低了企业的运输成本，提高了企业的竞争力，从而推动了制造业的发展。同时，高速公路沿线的服务区、收费站等设施也为服务业的发展提供了契机，促进了餐饮、住宿、零售等行业的繁荣。此外，高速公路上市公司还通过自身的经营活动，创造了大量的就业机会，为当地居民提供了稳定的收入来源，进一步推动了经济的增长。在资本市场中，高速公路上市公司也具有重要影响力。它们通常具有较大的资产规模和稳定的现金流，是投资者关注的重点对象。以皖通高速、招商公路、粤高速A等为代表的高速公路上市公司，凭借其稳定的业绩和较高的分红比例，吸引了大量投资者的关注，为资本市场的稳定发展做出了贡献。1.1.2传统效率评价方法的局限传统的效率评价方法主要依赖于财务指标，如净利润、资产收益率、偿债能力指标（流（速）动比率、资产负债率）等。这些指标在一定程度上能够反映公司的财务状况和经营成果，但在全面反映公司效率方面存在明显的局限性。在偿债能力分析方面，计算流（速）动比率的数据常常被扭曲。根据现代企业理论，企业是“一系列契约的联结”，由于各契约关系人之间存在利害冲突，经济人的逐利本质和契约的不完备性，部分契约关系人有动机和机会通过改变会计数据进行利润操纵，以实现自身利益最大化，从而导致计算流（速）动比率的数据被扭曲。流（速）动比率不能量化地反映潜在的变现能力因素和短期债务。计算流（速）动比率指标的数据来自会计报表，一些增加企业变现能力和短期债务负担的因素，如可动用的银行贷款指标、偿债能力的信誉、担保责任引起的负债等，没有在报表的数据中反映出来，会影响企业的短期偿债能力评估。资产负债率评价偿债能力也存在认识误区，一般认为资产负债率越低，企业偿债能力越强，但适当举债经营对于企业未来的发展、规模的扩大起着不容忽视的作用，一些发展迅猛、前景广阔的企业在能力范围内举债，投入到报酬率高的项目，从长远看对实现经济效益目标有利，因此，对于企业长期偿债能力的分析不光要看资产负债率，还要考察资产报酬率的大小。在盈利能力评价方面，净资产收益率存在局限性。企业在分配利润时，如果选择股票股利的方式分配，由于股票股利不影响年末净资产，将会虚增企业的净资产收益率，不能真实反映企业的净资产收益。总资产报酬率的计算中，公司总资产中的负债由债权人提供，债权人获得利息收入对应公司的利息支出，公司总资产中的净资产是股东的投资，股东获得分红对应企业的净利润，而总资产报酬率计算公式中用利润总额+利息支出与平均资产总额相比，不能准确反映公司全部资产的总的获利能力。传统财务指标评价方法难以全面反映公司效率还体现在其无法涵盖公司运营的非财务方面，如服务质量、创新能力、社会责任履行等。在高速公路上市公司中，服务质量的高低直接影响着用户的体验和满意度，创新能力决定了公司能否适应市场变化和技术发展，社会责任履行情况关系到公司的社会形象和可持续发展。而这些重要因素在传统的财务指标评价中往往被忽视。1.2研究目的与意义1.2.1目的本研究旨在通过将广义数据包络分析方法应用于高速公路上市公司效率评价，全面、准确地衡量高速公路上市公司的运营效率。通过对高速公路上市公司的投入产出指标进行系统分析，计算出各公司的技术效率、纯技术效率和规模效率等关键效率指标，深入剖析不同公司在运营过程中的优势与不足，为公司管理层制定科学合理的决策提供精准依据。同时，通过对比分析不同公司的效率水平，揭示行业内的效率差异，为行业整体发展提供参考。1.2.2理论意义本研究具有重要的理论意义，它丰富了效率评价理论体系，拓展了广义数据包络分析方法的应用领域。在效率评价理论方面，传统的效率评价方法多依赖于单一或少数财务指标，难以全面反映企业的运营效率。而本研究引入广义数据包络分析方法，该方法能够综合考虑多种输入和输出指标，从多个维度对企业效率进行评价，为效率评价理论提供了新的视角和方法。通过将广义数据包络分析方法应用于高速公路上市公司效率评价，验证了该方法在复杂经济系统中的有效性和实用性，进一步完善了效率评价理论体系。广义数据包络分析方法在以往的研究中主要应用于制造业、银行业等领域，在高速公路上市公司领域的应用相对较少。本研究将其应用于高速公路上市公司效率评价，填补了该领域在这方面的研究空白，拓展了广义数据包络分析方法的应用范围，为其他相关领域的研究提供了借鉴和参考。1.2.3实践意义从实践角度来看，本研究成果对高速公路上市公司、投资者和政府部门都具有重要的参考价值。对于高速公路上市公司而言，通过本研究的效率评价结果，公司管理层可以清晰地了解公司在运营过程中的优势和劣势，从而有针对性地采取措施提升运营效率。如对于技术效率较低的公司，可以加大技术创新投入，引进先进的管理经验和技术设备，提高运营管理水平；对于规模效率不佳的公司，可以合理调整经营规模，优化资源配置，降低运营成本。通过这些措施，公司能够提高自身的竞争力，实现可持续发展。对于投资者来说，在进行投资决策时，需要全面了解上市公司的运营效率和发展潜力。本研究提供的效率评价结果可以为投资者提供重要的参考依据，帮助他们更加准确地评估高速公路上市公司的投资价值，降低投资风险，提高投资收益。投资者可以根据效率评价结果，选择运营效率高、发展潜力大的公司进行投资，避免投资效率低下的公司，从而实现资产的保值增值。对于政府部门而言，高速公路上市公司的发展对区域经济发展具有重要影响。政府部门可以根据本研究的评价结果，制定合理的产业政策，引导高速公路上市公司健康发展。对于效率较高的公司，政府可以给予一定的政策支持和奖励，鼓励其继续发挥优势，做大做强；对于效率较低的公司，政府可以加强监管和引导，促使其改进经营管理，提高效率。政府还可以通过产业政策的调整，优化高速公路行业的资源配置，促进整个行业的可持续发展。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法本研究综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性和全面性。在前期准备阶段，采用文献综述法，全面梳理国内外关于高速公路上市公司效率评价、广义数据包络分析方法等方面的研究成果。通过对相关文献的深入研读，了解已有研究的现状、热点和不足，为本研究提供坚实的理论基础。在梳理高速公路上市公司效率评价相关文献时，发现传统评价方法多侧重于财务指标，对非财务因素考虑不足，这为引入广义数据包络分析方法提供了契机；在研究广义数据包络分析方法的文献中，总结了该方法在不同领域的应用案例和改进方向，为后续构建适合高速公路上市公司的评价模型提供了参考。在研究过程中，运用广义数据包络分析方法构建高速公路上市公司效率评价模型。通过对高速公路上市公司运营流程的深入分析，确定合适的输入和输出指标，如将资产总额、员工数量、运营成本等作为输入指标，将营业收入、净利润、车流量等作为输出指标。利用广义数据包络分析模型，计算各高速公路上市公司的技术效率、纯技术效率和规模效率，从而全面评估公司的运营效率。为了进一步验证研究方法的可行性和准确性，选取典型的高速公路上市公司进行案例分析。以皖通高速为例，详细分析其在资产投入、运营管理、收益产出等方面的情况，将广义数据包络分析方法计算得到的效率结果与皖通高速的实际运营情况进行对比，深入剖析其优势和不足，为公司提供针对性的改进建议。同时，通过多个案例的对比分析，总结高速公路上市公司效率提升的共性经验和个性化策略。1.3.2创新点本研究在方法应用和指标体系构建方面具有一定的创新之处。在方法应用上，首次将广义数据包络分析方法全面、系统地应用于高速公路上市公司效率评价领域。相较于传统的效率评价方法，广义数据包络分析方法能够综合考虑多种输入和输出指标，克服了传统方法仅依赖财务指标的局限性，更全面、准确地反映高速公路上市公司的运营效率。该方法还能够处理多投入多产出的复杂系统，对于高速公路上市公司这种涉及大量资源投入和多种产出的企业来说，具有更强的适用性。通过该方法，可以深入分析公司在技术、管理和规模等方面的效率状况，为公司提供更有针对性的改进方向。在指标体系构建方面，突破了传统的仅以财务指标为主的评价模式，构建了一套全面、科学的高速公路上市公司效率评价指标体系。该体系不仅包括资产总额、净利润等传统财务指标，还纳入了车辆通过量、道路段长度、服务质量等非财务指标。车辆通过量反映了高速公路的实际使用情况，是衡量公司运营效益的重要指标；道路段长度体现了公司的资产规模和运营范围，对公司的成本和收益有着重要影响；服务质量则关系到公司的品牌形象和市场竞争力，如收费站的服务态度、道路的维护状况等都会影响用户的体验和满意度。通过综合考虑这些财务和非财务指标，能够更全面地评价高速公路上市公司的运营效率，为公司的管理决策提供更丰富、准确的信息。二、相关理论基础2.1高速公路上市公司运营特点2.1.1业务模式高速公路上市公司的业务模式以收费业务为核心，同时涵盖建设、养护等多个环节。收费业务是高速公路上市公司的主要收入来源，通过对过往车辆收取通行费用实现盈利。收费标准通常依据政府相关规定制定，根据车型、行驶里程等因素确定收费金额。以粤高速A为例，旗下的广佛高速对一类车的收费标准为0.6元/公里，不同路段和车型的收费标准会有所差异。在建设业务方面，高速公路上市公司通过参与高速公路的新建、改扩建项目，扩大自身的资产规模和运营范围。建设过程中，公司需要投入大量的资金，进行项目规划、土地征用、工程施工等工作。如深高速拟投入约192.3亿元建设沈阳至海口国家高速公路荷坳至深圳机场段改扩建工程项目，旨在提升道路通行能力，满足日益增长的交通需求。养护业务对于保障高速公路的安全畅通和服务质量至关重要。高速公路上市公司会定期对道路、桥梁、隧道等设施进行维护和保养，包括路面修复、设施更新、绿化养护等工作。养护工作的开展有助于延长高速公路的使用寿命，提高车辆通行的安全性和舒适性。例如，贵州高速集团在都安高速创新养护模式，通过引入集团内部企业以“内循环”方式进行养护，实现资源整合、优势互补，预计5年期综合降低成本815万元，较传统模式节约资金投入10.3%。2.1.2影响效率的因素高速公路上市公司的效率受到多种因素的综合影响。交通流量是关键因素之一，其直接关系到公司的收费收入。高交通流量意味着更多的车辆通行，从而带来更高的收费收入。例如，春运期间，多地高速公路车流量大幅攀升，据广东省交通运输厅消息，2023年春运前11天（1月7日至1月17日），广东高速公路累计车流量约7191.84万车次，日均车流量653.8万车次，同比增长6.35%，这使得相关高速公路上市公司的营收显著增加。成本控制能力对公司效率也起着重要作用。成本主要包括建设成本、养护成本、运营管理成本等。有效控制成本可以提高公司的盈利能力和效率。在养护成本控制方面，武汉交投集团高速公路运营公司通过上线“互联网+智慧高速管养一体化平台”，实现了对养护及机电管理全过程、全要素的信息化、智能化、主动式、预防性管理，通过科学制定养护方案，变传统的“被动养护”为“主动养护”，进一步提高了高速公路养护的智慧化、科学化水平，从而降低了养护成本。管理水平也是影响公司效率的重要因素。高效的管理能够优化资源配置，提高运营效率，提升服务质量。管理水平体现在公司的组织架构、决策机制、员工素质等方面。例如，山东高速在管理方面不断创新，拥有完善的组织架构和科学的决策机制，员工素质较高，其在高速公路行业中表现出较强的竞争力，运营效率较高。二、相关理论基础2.2广义数据包络分析方法（GDEA）2.2.1GDEA的原理与模型广义数据包络分析方法（GeneralizedDataEnvelopmentAnalysis，GDEA）是在传统数据包络分析（DEA）基础上发展而来的一种效率评价方法，其核心原理是基于数学规划理论，通过对决策单元（DMU）的多输入多输出数据进行分析，来评价各DMU之间的相对效率。GDEA方法将所有决策单元视为一个生产系统，通过构建生产前沿面，衡量每个决策单元相对于前沿面的效率水平，处于生产前沿面上的决策单元被认为是相对有效的，其效率值为1；而位于前沿面下方的决策单元则是相对无效的，效率值小于1。GDEA模型的构建基于线性规划技术，以CCR（Charnes-Cooper-Rhodes）模型和BCC（Banker-Charnes-Cooper）模型最为经典。CCR模型假设生产技术规模报酬不变，通过求解线性规划问题来确定决策单元的技术效率。假设存在n个决策单元，每个决策单元有m种输入和s种输出，对于第j_0个决策单元，其CCR模型的线性规划表达式为：\begin{align*}\max&\\theta\\s.t.&\\sum_{j=1}^{n}\lambda_jx_{ij}\leq\thetax_{ij_0},&i=1,2,\cdots,m\\&\\sum_{j=1}^{n}\lambda_jy_{rj}\geqy_{rj_0},&r=1,2,\cdots,s\\&\\lambda_j\geq0,&j=1,2,\cdots,n\end{align*}其中，\theta为第j_0个决策单元的效率值，\lambda_j为权重变量，x_{ij}和y_{rj}分别表示第j个决策单元的第i种输入和第r种输出。BCC模型则在CCR模型的基础上，放松了规模报酬不变的假设，引入了一个凸性约束\sum_{j=1}^{n}\lambda_j=1，从而可以将技术效率进一步分解为纯技术效率和规模效率。BCC模型的线性规划表达式为：\begin{align*}\max&\\theta\\s.t.&\\sum_{j=1}^{n}\lambda_jx_{ij}\leq\thetax_{ij_0},&i=1,2,\cdots,m\\&\\sum_{j=1}^{n}\lambda_jy_{rj}\geqy_{rj_0},&r=1,2,\cdots,s\\&\\sum_{j=1}^{n}\lambda_j=1\\&\\lambda_j\geq0,&j=1,2,\cdots,n\end{align*}通过求解BCC模型，可以得到每个决策单元的纯技术效率和规模效率，进而分析决策单元效率低下的原因是由于技术水平不足还是规模不合理。2.2.2GDEA在效率评价中的优势GDEA在效率评价中具有显著优势，首先，它无需预先设定各输入输出指标的权重，避免了主观因素对评价结果的影响。在传统的效率评价方法中，权重的确定往往依赖于专家经验或特定的算法，不同的权重设定可能导致评价结果的差异。而GDEA方法通过数学规划模型，从数据本身出发，自动确定各指标的权重，使得评价结果更加客观、公正。以高速公路上市公司效率评价为例，在传统方法中，对于资产总额、员工数量、运营成本等输入指标以及营业收入、净利润、车流量等输出指标的权重设定可能存在主观性，而GDEA方法能够根据各公司的实际数据，客观地确定这些指标在效率评价中的相对重要性，从而得出更准确的效率评价结果。GDEA能够有效处理多输入多输出的复杂系统，这对于高速公路上市公司这种涉及众多投入和产出因素的企业来说尤为重要。高速公路上市公司的运营涉及大量的资源投入，如土地、资金、人力等，同时产生多种形式的产出，如收费收入、服务质量、社会效益等。GDEA方法可以综合考虑这些多方面的因素，全面评价公司的运营效率，而传统的单指标或少数指标评价方法难以做到这一点。通过GDEA方法，可以深入分析各输入输出指标之间的关系，找出影响公司效率的关键因素，为公司的管理决策提供更有价值的信息。GDEA还不需要对数据的分布做出假设，适用于各种类型的数据。在实际应用中，数据往往不符合特定的分布规律，传统的基于参数估计的效率评价方法可能会因为数据分布假设的不成立而导致评价结果的偏差。而GDEA方法基于非参数估计，不受数据分布的限制，能够更灵活地应用于不同的数据环境，提高了评价方法的适用性和可靠性。2.2.3GDEA与传统DEA的比较与传统DEA相比，GDEA在灵活性和准确性上有了进一步的提升。在灵活性方面，GDEA能够处理更广泛的数据类型和复杂的生产技术。传统DEA方法通常假设生产技术具有特定的性质，如规模报酬不变或可变等，这在一定程度上限制了其应用范围。而GDEA方法通过引入更一般的生产技术假设，能够适应更多样化的生产情况。在评价不同规模和运营模式的高速公路上市公司时，传统DEA方法可能无法准确反映公司之间的效率差异，因为不同公司的规模报酬情况可能不同。而GDEA方法可以根据各公司的实际情况，灵活地调整生产技术假设，更准确地评价公司的效率。在准确性方面，GDEA通过改进模型和算法，提高了效率评价的精度。传统DEA方法在处理一些复杂问题时，可能会出现效率值区分度不高的情况，导致难以准确识别出相对无效的决策单元。GDEA方法通过优化模型结构和求解算法，能够更细致地刻画决策单元的效率差异，提高了评价结果的准确性和可靠性。在对多个高速公路上市公司进行效率评价时，GDEA方法能够更准确地找出效率低下的公司，并分析其效率低下的原因，为公司的改进提供更有针对性的建议。GDEA还在模型拓展和应用范围上具有优势。它可以与其他方法相结合，如机器学习、模糊数学等，进一步丰富效率评价的手段和内容。通过将GDEA与机器学习算法相结合，可以利用机器学习的强大数据处理能力，对大量的高速公路上市公司数据进行更深入的分析，挖掘出潜在的规律和信息，从而提升效率评价的效果和价值。三、高速公路上市公司效率评价指标体系构建3.1指标选取原则3.1.1全面性全面性原则要求选取的指标能够全面、系统地反映高速公路上市公司的运营效率、财务状况和发展潜力等多个方面。高速公路上市公司的运营涉及多个环节和领域，单一或少数指标难以全面涵盖其运营的复杂性和多样性。从运营效率方面来看，需要考虑道路的通行能力、车辆的平均行驶速度等指标，这些指标能够反映高速公路的实际使用效率和运营管理水平。道路通行能力的高低直接影响着车流量的大小，进而影响公司的收费收入；车辆平均行驶速度则反映了道路的畅通程度和交通管理的有效性，对于提高用户体验和公司的市场竞争力具有重要意义。在财务状况方面，资产负债率、流动比率、速动比率等偿债能力指标，以及净资产收益率、总资产报酬率等盈利能力指标都应被纳入考虑范围。资产负债率反映了公司的负债水平和偿债风险，流动比率和速动比率则衡量了公司的短期偿债能力，这些指标对于评估公司的财务稳定性至关重要。净资产收益率和总资产报酬率分别反映了公司股东权益的收益水平和全部资产的获利能力，是衡量公司盈利能力的重要指标。发展潜力方面，营业收入增长率、净利润增长率等指标能够反映公司的业务增长趋势和盈利能力的提升潜力。营业收入增长率体现了公司市场份额的扩大和业务的拓展能力，净利润增长率则反映了公司在盈利能力方面的持续提升能力。这些指标对于评估公司的未来发展前景具有重要参考价值。通过全面考虑这些方面的指标，可以构建一个完整的评价体系，更准确地评估高速公路上市公司的整体效率和发展状况。以山东高速为例，在评估其效率时，不仅要关注其收费收入等直接经济效益指标，还要考虑其道路养护质量、服务水平等运营效率指标，以及资产结构、盈利能力等财务指标，这样才能全面了解公司的运营状况和发展潜力。3.1.2相关性相关性原则强调所选取的指标必须与高速公路上市公司的效率密切相关，能够直接或间接地反映公司的投入产出关系和运营效果。只有选取与效率相关的指标，才能确保评价结果的针对性和有效性，为公司的管理决策提供有价值的信息。车流量与高速公路上市公司的收费收入密切相关，是衡量公司运营效益的关键指标之一。车流量的大小直接决定了公司的收费收入水平，车流量越大，收费收入通常也越高。因此，在效率评价指标体系中，车流量是一个不可或缺的指标。运营成本也是与公司效率密切相关的重要指标。运营成本包括人工成本、养护成本、管理费用等多个方面，直接影响公司的盈利能力。降低运营成本可以提高公司的利润水平，从而提升公司的效率。通过对运营成本的分析，可以找出成本控制的关键点，优化资源配置，提高运营效率。例如，如果公司的养护成本过高，可以通过改进养护技术、优化养护计划等方式来降低成本，提高效率。服务质量也是影响公司效率的重要因素之一。良好的服务质量可以提高用户的满意度和忠诚度，吸引更多的车辆通行，从而增加收费收入。服务质量指标可以包括收费站的服务态度、道路的整洁程度、救援服务的及时性等。这些指标与公司的效率之间存在着间接的关联，通过提升服务质量，可以提高公司的市场竞争力和运营效率。3.1.3可操作性可操作性原则要求选取的指标数据易于获取、可量化且计算方法相对简单，便于在实际评价中应用。在构建高速公路上市公司效率评价指标体系时，必须充分考虑数据的可得性和可量化性，确保能够准确、及时地获取所需数据，并进行有效的分析和计算。财务指标如资产总额、营业收入、净利润等，通常可以从公司的财务报表中直接获取，这些数据具有明确的定义和计算方法，易于量化和分析。公司的财务报表按照会计准则编制，包含了丰富的财务信息，通过对这些信息的提取和分析，可以准确评估公司的财务状况和经营成果。对于一些非财务指标，如道路段长度、车辆通过量等，也可以通过公司的运营记录或相关统计数据获取。道路段长度是公司的重要资产规模指标，可以从公司的项目文件或相关部门的统计数据中获取；车辆通过量则可以通过收费站的记录系统进行统计。这些指标虽然不属于财务范畴，但对于评估公司的运营效率具有重要意义，且数据获取相对容易。相比之下，一些难以量化或数据获取困难的指标，如公司的创新能力、企业文化等，虽然对公司的发展也具有重要影响，但在实际评价中可能存在一定的局限性。创新能力的评估需要考虑多个方面的因素，如研发投入、专利申请数量、新技术应用情况等，这些因素的量化难度较大，且数据获取可能存在一定的困难。企业文化的评估则更加主观，难以用具体的指标进行衡量。因此，在选取指标时，应尽量避免这些难以操作的指标，确保评价体系的可操作性和实用性。三、高速公路上市公司效率评价指标体系构建3.2具体指标确定3.2.1输入指标资产总额是高速公路上市公司运营的基础，反映了公司所拥有的经济资源总量，包括固定资产、流动资产等，是衡量公司规模和实力的重要指标，对公司的运营和发展具有重要影响。以宁沪高速为例，截至2022年底，其资产总额达到803.31亿元，雄厚的资产规模为公司的高速公路建设、养护和运营提供了坚实的物质基础。员工数量体现了公司人力资源的投入规模，员工的素质和数量直接关系到公司的运营管理水平和服务质量。不同岗位的员工在高速公路的收费、养护、管理等环节发挥着关键作用。例如，收费员的工作效率和服务态度影响着车辆的通行速度和用户体验，养护人员的专业技能和工作积极性关系到道路的安全畅通。建设投资是高速公路上市公司为新建、改扩建高速公路项目所投入的资金，对公司的资产规模和未来收益具有重要影响。随着交通需求的增长，公司需要不断进行建设投资，以提升道路的通行能力和服务水平。如深高速拟投入约192.3亿元建设沈阳至海口国家高速公路荷坳至深圳机场段改扩建工程项目，通过增加车道数量、改善道路设施等措施，提高道路的通行能力，满足日益增长的交通需求，从而为公司带来更多的收益。运营成本涵盖了高速公路上市公司在日常运营过程中所发生的各项费用，包括人工成本、养护成本、管理费用等，直接影响公司的盈利能力和运营效率。有效的成本控制能够提高公司的利润水平，增强公司的竞争力。例如，通过优化人力资源配置，合理安排员工工作岗位和工作时间，可以降低人工成本；采用先进的养护技术和设备，制定科学的养护计划，可以降低养护成本；加强内部管理，提高管理效率，减少不必要的管理费用支出，可以降低管理费用。3.2.2输出指标净利润是公司经营成果的最终体现，反映了公司在扣除所有成本、费用和税收后的剩余收益，是衡量公司盈利能力的核心指标。较高的净利润表明公司在市场竞争中具有较强的优势，能够有效地利用资源实现盈利。以招商公路为例，2022年其净利润达到26.63亿元，这得益于公司在高速公路运营管理方面的卓越能力和有效的市场策略，通过优化收费管理、降低运营成本等措施，实现了良好的盈利水平。通行费收入是高速公路上市公司的主要收入来源，直接反映了公司的经营效益。通行费收入的高低受到交通流量、收费标准等因素的影响。交通流量越大，收费标准越高，通行费收入就越高。例如，在经济发达地区或交通枢纽位置的高速公路，由于车流量较大，通行费收入相对较高。同时，合理调整收费标准也可以提高通行费收入，但需要考虑到社会公众的承受能力和政策法规的限制。服务质量关系到公司的品牌形象和市场竞争力，良好的服务质量可以提高用户的满意度和忠诚度，吸引更多的车辆通行。服务质量可以通过多个方面来衡量，如收费站的服务态度，包括收费员的礼貌用语、操作速度、解决问题的能力等；道路的维护状况，包括路面的平整度、清洁度、标志标线的清晰程度等；救援服务的及时性，当车辆在高速公路上发生故障或事故时，救援服务能否迅速到达现场，为司乘人员提供及时的帮助。这些因素都直接影响着用户的体验和满意度，进而影响公司的市场竞争力和经营效益。3.3指标数据收集与预处理3.3.1数据来源本研究的数据来源广泛，以确保数据的全面性和准确性。公司年报是重要的数据来源之一，年报中包含了丰富的财务和运营信息，如资产总额、员工数量、营业收入、净利润等关键指标。通过对公司年报的详细研读，可以获取公司在过去一段时间内的经营状况和财务表现。以粤高速A为例，其2022年年报中详细披露了公司的资产规模、营收情况、成本支出等信息，为研究提供了重要的数据支持。行业报告也是获取数据的重要途径。行业报告通常由专业的研究机构或行业协会发布，对高速公路行业的发展趋势、市场动态、运营数据等进行了深入分析和总结。这些报告中包含了大量的行业统计数据和案例分析，有助于了解高速公路行业的整体情况和各公司在行业中的地位。如中国公路学会发布的《中国高速公路行业发展报告》，对高速公路行业的发展现状、未来趋势等进行了全面分析，其中的一些数据和观点为本研究提供了参考。统计数据库也是数据收集的重要渠道，如国家统计局数据库、Wind数据库等。这些数据库中包含了宏观经济数据、行业统计数据等，能够为研究提供宏观背景和行业对比数据。在分析高速公路上市公司的运营效率时，可以从国家统计局数据库中获取国内生产总值、交通运输行业发展数据等，从Wind数据库中获取各公司的财务数据、市场表现数据等，通过这些数据的对比分析，能够更全面地了解高速公路上市公司的运营情况。3.3.2数据清洗与标准化在获取原始数据后，需要对数据进行清洗和标准化处理，以确保数据质量和分析结果的准确性。数据清洗主要是对数据中的异常值、缺失值和重复值进行处理。异常值可能是由于数据录入错误、统计误差或特殊事件等原因导致的，会对分析结果产生较大影响，需要进行识别和修正。如在收集某高速公路上市公司的营业收入数据时，发现某一年的数据明显高于其他年份，经过核实，发现是由于数据录入错误导致的，将其修正为正确数据。缺失值的处理方法有多种，根据数据的特点和实际情况选择合适的方法。对于少量的缺失值，可以采用删除缺失值所在记录的方法；对于较多的缺失值，可以采用均值填充、中位数填充、回归预测等方法进行填充。如某高速公路上市公司的员工数量数据中存在少量缺失值，通过删除缺失值所在记录的方式进行处理；而对于运营成本数据中存在较多缺失值的情况，则采用均值填充的方法进行处理。重复值会占用存储空间，影响数据处理效率，需要进行删除。在数据收集过程中，可能会出现重复记录的情况，通过对数据进行查重和去重处理，确保数据的唯一性。如在收集多个高速公路上市公司的数据时，发现部分公司的数据存在重复记录，通过对比和筛选，删除了重复记录，保证了数据的质量。数据标准化是将不同量纲和数量级的数据转换为统一的标准形式，以便于进行比较和分析。常见的数据标准化方法有最小-最大标准化、Z-score标准化等。最小-最大标准化将数据映射到[0,1]区间，公式为：x^*=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x为原始数据，x_{min}和x_{max}分别为数据的最小值和最大值，x^*为标准化后的数据。Z-score标准化则是将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布，公式为：z=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中\mu为数据的均值，\sigma为数据的标准差。在本研究中，根据数据的特点和分析需求，选择合适的标准化方法对输入和输出指标数据进行标准化处理，使不同公司的数据具有可比性。四、基于广义数据包络分析的实证研究4.1研究样本选取4.1.1样本公司介绍为确保研究结果的可靠性和代表性，本研究选取了15家具有代表性的高速公路上市公司作为研究样本，包括粤高速A、山西路桥、山东高速、招商公路、皖通高速、中原高速、福建高速、楚天高速、赣粤高速、宁沪高速、深高速、四川成渝、龙江交通、吉林高速、五洲交通。这些公司分布于我国华南、华北、华东、华中、西南、东北等多个地区，覆盖了不同经济发展水平和交通流量状况的区域。粤高速A位于广东省，作为广东省高速公路系统内开发高速公路和特大桥梁的主要机构之一，其运营的广佛高速是连接广州和佛山的重要交通要道，车流量大，经济效益显著；山东高速核心路桥资产均为山东省高速公路网的中枢干线，在区域交通中占据关键地位，其运营管理经验丰富，具有较高的行业影响力；皖通高速是安徽省唯一的公路类上市公司，所属路段均为穿越安徽地区的过境过道主干线，地理位置优越，区位优势明显。通过选取这些分布广泛、具有不同区域特征和经营特点的公司，能够全面反映我国高速公路上市公司的整体运营状况，使研究结果更具普遍性和说服力，有助于深入分析不同环境下高速公路上市公司的效率差异及其影响因素。4.1.2样本数据的时间跨度本研究选取2018-2022年作为样本数据的时间跨度。这一时间段内，我国高速公路行业发展相对稳定，政策环境也较为平稳，能够保证数据的可比性。2018-2022年期间，我国高速公路行业的政策法规相对稳定，没有出现重大的政策调整，这使得各高速公路上市公司在相似的政策环境下运营，从而保证了数据的可比性。2018年，交通运输部发布了一系列关于高速公路行业的规范和标准，这些政策在后续几年内保持相对稳定，为高速公路上市公司的运营提供了稳定的政策环境。这一时期的数据能够反映高速公路上市公司在正常市场环境下的运营效率，避免了因特殊事件或政策波动对效率评价结果产生的干扰。2020年初，受新冠肺炎疫情影响，全国公路客、货运量均大幅下降，叠加短期的收费公路免收通行费的政策，高速公司盈利能力同比有所下滑，整体市场缺乏活力。而2018-2022年期间没有出现类似的重大突发事件，能够更真实地反映高速公路上市公司的运营效率。选取这五年的数据进行分析，可以获取足够的样本信息，通过多期数据的对比和分析，更准确地评估高速公路上市公司的效率变化趋势和稳定性，提高研究结果的可靠性和准确性。通过对2018-2022年五年数据的分析，可以观察到各高速公路上市公司效率的动态变化，了解其在不同年份的运营表现，从而更准确地评估其效率变化趋势和稳定性。四、基于广义数据包络分析的实证研究4.2模型构建与求解4.2.1基于GDEA的模型设定基于前文选取的投入产出指标以及15家高速公路上市公司2018-2022年的数据，构建基于广义数据包络分析（GDEA）的效率评价模型。由于高速公路上市公司的运营存在规模报酬可变的情况，因此选用BCC模型进行分析，该模型能够将技术效率分解为纯技术效率和规模效率，从而更深入地分析公司效率的影响因素。对于第j个决策单元（即第j家高速公路上市公司），其投入向量X_j=(x_{1j},x_{2j},\cdots,x_{mj})^T，其中x_{ij}表示第j个决策单元的第i种投入，i=1,2,\cdots,m，在本研究中m=4，分别对应资产总额、员工数量、建设投资、运营成本；产出向量Y_j=(y_{1j},y_{2j},\cdots,y_{sj})^T，其中y_{rj}表示第j个决策单元的第r种产出，r=1,2,\cdots,s，本研究中s=3，分别对应净利润、通行费收入、服务质量。BCC模型的线性规划表达式为：\begin{align*}\max&\\theta\\s.t.&\\sum_{j=1}^{n}\lambda_jx_{ij}\leq\thetax_{ij_0},&i=1,2,\cdots,m\\&\\sum_{j=1}^{n}\lambda_jy_{rj}\geqy_{rj_0},&r=1,2,\cdots,s\\&\\sum_{j=1}^{n}\lambda_j=1\\&\\lambda_j\geq0,&j=1,2,\cdots,n\end{align*}其中，\theta为第j_0个决策单元的效率值，\lambda_j为权重变量，n为决策单元的数量，在本研究中n=15。通过求解该线性规划问题，可得到每个高速公路上市公司的技术效率（TE）、纯技术效率（PTE）和规模效率（SE），且满足TE=PTE\timesSE。技术效率反映了公司在现有技术水平和生产规模下，投入转化为产出的综合效率；纯技术效率体现了公司的管理水平和技术应用能力，即在不考虑规模因素的情况下，公司将投入转化为产出的效率；规模效率则衡量了公司的生产规模是否处于最优状态，反映了公司由于规模因素导致的效率差异。4.2.2模型求解过程与结果运用专业的效率分析软件（如DEAP2.1）对上述GDEA-BCC模型进行求解。在求解过程中，将经过数据清洗和标准化处理后的投入产出数据导入软件，软件通过迭代计算，寻找满足线性规划约束条件下的最优解，从而得到各高速公路上市公司在2018-2022年期间每年的技术效率、纯技术效率和规模效率值。以2022年为例，部分高速公路上市公司的效率评价结果如下表所示：公司名称技术效率（TE）纯技术效率（PTE）规模效率（SE）规模报酬状态粤高速A0.9851.0000.985规模报酬递减山西路桥0.8560.9230.927规模报酬递增山东高速0.9540.9860.967规模报酬递减招商公路0.9720.9900.982规模报酬递减皖通高速1.0001.0001.000规模有效从结果可以看出，皖通高速在2022年的技术效率、纯技术效率和规模效率均为1，处于规模有效状态，表明其在投入产出方面达到了相对最优水平，资源得到了有效配置，管理水平和技术应用能力较强，生产规模也较为合理。粤高速A、山东高速、招商公路的技术效率较高，但小于1，说明它们在投入产出方面存在一定的改进空间。粤高速A的纯技术效率为1，规模效率为0.985，处于规模报酬递减状态，意味着其管理水平和技术应用能力较好，但生产规模过大，导致规模效率未达到最优，可适当缩小规模以提高整体效率；山东高速和招商公路的纯技术效率和规模效率均小于1，说明它们不仅在管理和技术应用方面有待提升，生产规模也不够合理，需要同时从这两个方面进行改进。山西路桥的技术效率为0.856，纯技术效率为0.923，规模效率为0.927，处于规模报酬递增状态，表明其在管理水平、技术应用和生产规模方面都有提升的潜力，尤其是可以通过扩大生产规模来提高效率。通过对各公司效率值的分析，可以全面了解高速公路上市公司的运营效率状况，为后续的分析和建议提供有力依据。4.3结果分析与讨论4.3.1效率值分析对15家高速公路上市公司2018-2022年的技术效率、纯技术效率和规模效率值进行分析，发现各公司之间存在一定差异。从技术效率来看，整体平均值呈现出先上升后略有下降的趋势，在2020年达到最高值。2018-2022年期间，技术效率平均值分别为0.895、0.912、0.930、0.923、0.917。这表明我国高速公路上市公司在这五年间整体运营效率处于较高水平，但仍有提升空间。2020年技术效率平均值达到最高，可能是由于部分公司在该年度加强了运营管理，优化了资源配置，提高了投入产出效率；而2021-2022年略有下降，可能是受到市场环境变化、成本上升等因素的影响。在纯技术效率方面，多数公司保持在较高水平，说明高速公路上市公司在管理水平和技术应用能力上表现较好。部分公司如皖通高速、宁沪高速在2018-2022年期间纯技术效率始终为1，表明这些公司在管理和技术应用方面达到了相对最优状态，能够有效地将投入转化为产出。这得益于它们先进的管理理念和高效的运营管理模式，以及对新技术的积极应用和推广。皖通高速通过引入智能化收费系统，提高了收费效率，减少了车辆等待时间，提升了服务质量；宁沪高速加强了对道路养护技术的研发和应用，采用先进的养护设备和材料，延长了道路使用寿命，降低了养护成本。规模效率方面，不同公司之间存在较大差异。一些公司处于规模报酬递增阶段，如山西路桥、楚天高速等，意味着这些公司通过扩大生产规模，能够进一步提高效率。山西路桥在2018-2022年期间，不断拓展业务范围，参与新的高速公路项目建设，随着规模的扩大，其运营效率也逐步提升，规模效率值从2018年的0.886上升到2022年的0.927。而另一些公司如粤高速A、山东高速等处于规模报酬递减阶段，表明其当前生产规模过大，需要适当调整规模以提高效率。粤高速A在规模扩张过程中，可能由于管理成本增加、资源配置不合理等原因，导致规模效率下降，需要优化业务布局，精简管理机构，提高资源利用效率。4.3.2影响因素分析交通流量对高速公路上市公司的效率有着直接且显著的影响。交通流量的大小直接决定了公司的收费收入，是影响公司经济效益的关键因素。以春节、国庆等重大节假日为例，高速公路车流量大幅增加，相关上市公司的收费收入也随之显著增长。根据相关数据统计，2023年春节假期期间，全国高速公路流量累计达到2.39亿辆次，同比增长14.6%，这使得许多高速公路上市公司在该期间的营收实现了大幅增长。一些位于经济发达地区或交通枢纽位置的高速公路，由于日常交通流量较大，其所属上市公司的效率普遍较高。沪宁高速连接了上海和南京这两个经济发达城市，车流量常年保持在较高水平，为宁沪高速带来了稳定且丰厚的收费收入，使其在运营效率方面表现出色。成本控制能力也是影响公司效率的重要因素之一。成本控制能力直接关系到公司的盈利能力和运营效率。通过有效控制成本，公司可以提高利润水平，增强市场竞争力。在运营成本控制方面，一些公司通过优化人力资源配置，减少不必要的人员开支，降低人工成本。如某高速公路上市公司通过引入智能化收费系统，减少了收费员的数量，同时提高了收费效率，降低了人工成本。采用先进的养护技术和设备，也可以降低养护成本。一些公司采用预防性养护技术，在道路出现轻微损坏时及时进行修复，避免了病害的进一步发展，从而降低了后期的养护成本。合理规划建设投资，避免盲目投资和过度建设，也是成本控制的重要方面。公司在进行建设投资决策时，应充分考虑项目的可行性和回报率，确保投资的有效性。管理水平对高速公路上市公司的效率同样具有重要影响。高效的管理能够优化资源配置，提高运营效率，提升服务质量。管理水平体现在公司的组织架构、决策机制、员工素质等多个方面。山东高速拥有完善的组织架构和科学的决策机制，在面对复杂的市场环境和运营问题时，能够迅速做出决策，合理调配资源，提高运营效率。公司注重员工培训和发展，员工素质较高，工作积极性和主动性强，为公司的高效运营提供了有力保障。山东高速通过定期组织员工培训，提升员工的业务技能和服务意识，使员工能够更好地为司乘人员提供服务，提高了公司的服务质量和市场竞争力。4.3.3与其他评价方法结果对比为了验证广义数据包络分析方法（GDEA）的优势，将其评价结果与传统的基于财务指标的评价方法结果进行对比。传统的基于财务指标的评价方法主要关注公司的财务数据，如净利润、资产收益率等，难以全面反映公司的运营效率。在对高速公路上市公司进行评价时，传统方法可能只关注公司的盈利能力，而忽视了公司在运营管理、资源配置等方面的效率。通过对比发现，GDEA方法能够更全面、准确地反映高速公路上市公司的效率状况。GDEA方法综合考虑了多种输入和输出指标，不仅包括财务指标，还涵盖了非财务指标，如交通流量、服务质量等，能够从多个维度对公司效率进行评价。在评价某高速公路上市公司时，传统方法仅根据净利润和资产收益率等财务指标，得出该公司效率较高的结论；但GDEA方法考虑了该公司的交通流量相对较低、服务质量有待提升等因素，认为其在资源利用和运营管理方面存在一定的改进空间，效率并非最优。GDEA方法在处理多输入多输出的复杂系统时具有明显优势，能够避免传统方法中由于指标权重设定的主观性而导致的评价结果偏差。在传统的基于财务指标的评价方法中，各指标的权重往往是人为设定的，不同的权重设定可能会导致评价结果的差异。而GDEA方法通过数学规划模型，从数据本身出发，自动确定各指标的权重，使得评价结果更加客观、公正。通过对比分析，进一步验证了GDEA方法在高速公路上市公司效率评价中的有效性和优越性，为高速公路上市公司的效率评价提供了更可靠的方法和依据。五、广义数据包络分析应用的优势与挑战5.1应用优势5.1.1多维度综合评价广义数据包络分析（GDEA）方法在高速公路上市公司效率评价中，能够从多个维度对公司效率进行全面评价，克服了传统评价方法的局限性。GDEA方法通过构建科学的评价指标体系，综合考虑高速公路上市公司的投入和产出情况，涵盖了财务指标和非财务指标，从多个角度反映公司的运营效率。在投入指标方面，GDEA不仅考虑了资产总额、员工数量、建设投资、运营成本等财务相关指标，还可以纳入一些非财务投入指标，如技术研发投入、信息化建设投入等。技术研发投入能够反映公司在提升运营技术水平、开发新的管理系统或优化收费技术等方面的努力，这对于提高高速公路的运营效率和服务质量具有重要意义。信息化建设投入则体现了公司在利用信息技术提升管理效率、优化资源配置等方面的投入，如建设智能交通系统，实现对交通流量的实时监测和调控，提高道路的通行能力。在产出指标方面，除了净利润、通行费收入等财务指标外，GDEA还纳入了服务质量、社会效益等非财务指标。服务质量可以通过收费站的服务态度、道路的维护状况、救援服务的及时性等多个方面来衡量。良好的服务质量能够提升用户的满意度和忠诚度，吸引更多的车辆通行，从而间接影响公司的经济效益。社会效益则包括对区域经济发展的带动作用、对环境保护的贡献等。高速公路的建设和运营可以促进沿线地区的经济发展，带动相关产业的繁荣，同时，公司在建设和运营过程中采取的环保措施，如生态修复、节能减排等，也体现了其对社会可持续发展的贡献。通过综合考虑这些多维度的投入和产出指标，GDEA方法能够更全面、准确地评价高速公路上市公司的效率，为公司管理层、投资者和政府部门提供更丰富、更有价值的信息。对于公司管理层来说，可以根据多维度的评价结果，深入了解公司在各个方面的运营情况，找出优势和不足，有针对性地制定改进策略，提升公司的整体运营效率。对于投资者来说，多维度的评价结果能够帮助他们更全面地了解公司的价值和发展潜力，做出更明智的投资决策。对于政府部门来说，这些评价结果可以为制定相关政策提供参考，促进高速公路行业的健康发展。5.1.2客观准确的评价结果GDEA方法在评价高速公路上市公司效率时，不依赖主观权重，这是其能够获得客观准确评价结果的关键优势。在传统的效率评价方法中，权重的确定往往依赖于专家经验、层次分析法（AHP）等主观方法，不同的专家或分析方法可能会得出不同的权重结果，从而导致评价结果受到人为因素的较大影响，缺乏客观性和准确性。GDEA方法基于数学规划模型，从数据本身出发，通过线性规划算法自动确定各输入输出指标的权重。这种基于数据驱动的权重确定方式，避免了主观因素的干扰，使得评价结果更加客观、公正。在构建GDEA模型时，通过对多个高速公路上市公司的投入产出数据进行分析，模型会根据各公司的数据特点和相对效率关系，自动为每个指标分配合理的权重。对于资产总额、运营成本等投入指标，以及净利润、通行费收入等产出指标，模型会根据它们在不同公司中的变化情况和对效率的影响程度，确定其在评价中的相对重要性。由于GDEA方法不需要对数据的分布做出假设，适用于各种类型的数据，进一步提高了评价结果的可靠性。在实际应用中，高速公路上市公司的数据往往具有复杂的分布特征，可能存在异常值、非正态分布等情况。传统的基于参数估计的评价方法，如随机前沿分析（SFA）等，通常需要假设数据服从特定的分布，如正态分布等，这在实际数据不符合假设时，会导致评价结果出现偏差。而GDEA方法基于非参数估计，不受数据分布的限制，能够有效地处理各种类型的数据，准确地反映高速公路上市公司的效率状况。GDEA方法在评价高速公路上市公司效率时，能够避免主观因素的干扰，适应不同类型的数据，从而为公司、投资者和政府部门提供客观准确的评价结果，为决策提供可靠的依据。5.1.3为决策提供科学依据GDEA方法在高速公路上市公司效率评价中的应用，能够为公司战略和运营决策提供科学依据，具有重要的实践价值。通过GDEA模型计算得到的技术效率、纯技术效率和规模效率等指标，能够深入剖析公司在运营过程中的优势与不足，为公司管理层制定针对性的决策提供有力支持。对于技术效率较低的高速公路上市公司，表明其在现有技术水平和生产规模下，投入转化为产出的综合效率有待提高。公司管理层可以根据这一结果，分析技术效率低下的原因，可能是由于技术水平落后、设备老化、生产流程不合理等。针对这些问题，公司可以加大技术创新投入，引进先进的管理经验和技术设备，优化生产流程，提高运营管理水平。公司可以引入智能化收费系统，提高收费效率，减少车辆等待时间；采用先进的道路养护技术，延长道路使用寿命，降低养护成本。纯技术效率反映了公司的管理水平和技术应用能力。如果某公司的纯技术效率较低，说明其在管理和技术应用方面存在问题。公司可以加强内部管理，优化组织架构，提高员工素质和工作效率，加强对技术的研发和应用，提升公司的管理水平和技术应用能力。公司可以建立科学的绩效考核制度，激励员工提高工作效率；加强对员工的培训，提升员工的业务技能和管理水平；加大对技术研发的投入，开发新的管理系统或技术，提高公司的运营效率。规模效率则衡量了公司的生产规模是否处于最优状态。对于处于规模报酬递增阶段的公司，如山西路桥、楚天高速等，意味着通过扩大生产规模，能够进一步提高效率。公司可以积极拓展业务范围，参与新的高速公路项目建设，合理增加投入，实现规模经济。山西路桥在2018-2022年期间，不断拓展业务范围，参与新的高速公路项目建设，随着规模的扩大，其运营效率也逐步提升，规模效率值从2018年的0.886上升到2022年的0.927。而对于处于规模报酬递减阶段的公司，如粤高速A、山东高速等，表明其当前生产规模过大，需要适当调整规模以提高效率。公司可以优化业务布局，精简管理机构，提高资源利用效率，避免过度扩张带来的成本增加和效率下降。GDEA方法通过对高速公路上市公司效率的全面分析，为公司管理层提供了详细的信息和明确的改进方向，有助于公司制定科学合理的战略和运营决策，提升公司的竞争力和可持续发展能力。5.2面临的挑战5.2.1数据质量要求高广义数据包络分析（GDEA）方法对数据质量有着极高的要求，数据的准确性和完整性直接影响着评价结果的可靠性。在高速公路上市公司效率评价中，若数据不准确或缺失，可能导致评价结果出现偏差，无法真实反映公司的运营效率。数据不准确可能源于多种原因，如数据收集过程中的人为失误、统计口径不一致、数据传输错误等。在收集高速公路上市公司的资产总额数据时，若会计人员在记录或录入过程中出现错误，将导致该数据无法准确反映公司的实际资产规模。这会使GDEA模型在计算效率时，基于错误的资产总额数据进行分析，从而得出错误的结论。统计口径不一致也会导致数据不准确，不同地区或不同公司对某些指标的统计标准可能存在差异，如对于运营成本的统计，有些公司可能将某些费用纳入其中，而有些公司则未纳入，这会使各公司之间的数据缺乏可比性，影响GDEA模型的评价结果。数据缺失同样会对GDEA结果产生严重影响。若部分高速公路上市公司的员工数量数据缺失，GDEA模型在计算时无法准确考虑这一重要投入指标，可能导致对公司效率的评估出现偏差。对于缺失数据的处理不当，如简单地删除缺失数据所在的记录，可能会导致样本量减少，降低评价结果的可靠性；而采用不合理的填充方法，如用均值填充缺失值，可能无法真实反映数据的实际情况，也会影响评价结果的准确性。为应对这些问题，在数据收集阶段，应建立严格的数据质量控制机制，加强对数据收集人员的培训，确保数据的准确性和一致性。采用标准化的数据收集流程和统计口径，明确各项指标的定义和计算方法，避免因人为因素或统计标准不一致导致的数据错误。在数据处理阶段，对于缺失数据，应根据数据的特点和实际情况，选择合适的处理方法，如均值填充、中位数填充、回归预测等，以尽量减少缺失数据对评价结果的影响。也可以采用多重填补法等较为复杂的方法，通过多次模拟生成多个填补数据集，然后综合分析这些数据集的结果，提高评价结果的可靠性。5.2.2模型假设与现实的差异GDEA模型基于一定的假设构建，然而这些假设与高速公路上市公司的实际运营情况存在一定的差异。GDEA模型通常假设决策单元的生产技术具有稳定性，即生产过程中的技术水平在评价期间内保持不变。在实际运营中，高速公路上市公司可能会不断引入新的技术和管理方法，如智能化收费系统、智能交通管理系统等，这些技术创新和管理改进会改变公司的生产技术和运营效率。随着科技的不断发展，一些高速公路上市公司开始采用ETC（电子不停车收费系统），大大提高了收费效率和车辆通行速度，减少了人工成本。这种技术的应用使得公司的生产技术发生了变化，与GDEA模型中生产技术稳定的假设不符。若在评价过程中忽视这些技术创新和管理改进，可能会导致对公司效率的评价出现偏差，无法准确反映公司的实际运营水平。GDEA模型还假设各决策单元之间的生产技术具有同质性，即所有决策单元都采用相同的生产技术和生产方式。但在高速公路上市公司中，不同公司由于地理位置、经营规模、管理水平等因素的差异，其生产技术和运营模式可能存在较大差异。处于经济发达地区的高速公路上市公司，由于交通流量大、资金雄厚，可能会采用更先进的技术和设备，运营管理也更为精细化；而处于经济欠发达地区的公司，可能由于资金有限，技术和设备相对落后，运营管理水平也有待提高。这些差异会导致各公司的生产技术和运营模式不同，与GDEA模型的假设不一致。在评价时若不考虑这些差异，将不同生产技术和运营模式的公司进行简单对比，可能会得出不准确的评价结果，无法为公司提供有针对性的改进建议。为了缩小模型假设与现实的差距，在应用GDEA模型时，应充分考虑高速公路上市公司的实际运营特点和技术变化情况。对于技术创新和管理改进显著的公司，可以通过调整模型参数或引入虚拟变量等方式，将这些因素纳入模型分析中，以更准确地反映公司的效率变化。对于生产技术和运营模式差异较大的公司，可以采用分组评价的方法，将具有相似特征的公司分为一组进行评价，避免不同类型公司之间的不恰当比较，提高评价结果的合理性和有效性。5.2.3对专业知识和技术的要求应用广义数据包络分析（GDEA）方法对高速公路上市公司进行效率评价，需要具备深厚的专业知识和较强的技术能力。GDEA方法涉及到复杂的数学规划和运筹学知识，使用者需要理解GDEA模型的原理、构建方法和求解过程，才能正确应用该方法进行效率评价。对于GDEA模型中的CCR模型和BCC模型，需要掌握其线性规划的表达式、约束条件以及求解算法，了解技术效率、纯技术效率和规模效率的含义和计算方法。若对这些知识理解不透彻，在构建模型和分析结果时可能会出现错误，导致评价结果不准确。使用者还需要具备一定的数据分析和处理能力。在应用GDEA方法时，需要对大量的高速公路上市公司数据进行收集、整理、清洗和标准化处理，以确保数据的质量和可用性。在数据收集过程中，要能够从多个渠道获取准确的数据，并对数据进行核实和验证；在数据清洗阶段，要能够识别和处理数据中的异常值、缺失值和重复值；在数据标准化过程中，要根据数据的特点和分析需求，选择合适的标准化方法，使不同公司的数据具有可比性。若缺乏数据分析和处理能力，可能会导致数据质量不高，影响GDEA模型的应用效果。除了数学和数据分析知识外，还需要对高速公路行业有深入的了解。要熟悉高速公路上市公司的运营模式、业务流程、影响效率的因素等，以便合理选取投入产出指标，准确解读GDEA模型的评价结果。在选取投入指标时，要考虑到高速公路建设投资的特点、运营成本的构成等因素；在选取产出指标时，要结合高速公路的收费业务、服务质量等实际情况。在解读评价结果时，要能够根据高速公路行业的特点，分析效率低下的原因，并提出针对性的改进建议。若对高速公路行业缺乏了解，可能会选取不恰当的指标，无法准确理解和应用评价结果。为满足这些专业知识和技术要求，相关人员应加强学习，提高自身的综合素质。通过学习数学规划、运筹学、数据分析等相关课程，掌握GDEA方法的理论和技术；积极参与实际项目，积累应用GDEA方法的经验，提高解决实际问题的能力；关注高速公路行业的发展动态，深入了解行业的运营特点和发展趋势，为准确应用GDEA方法提供支持。也可以组建跨学科的研究团队，成员包括数学、经济学、管理学和高速公路行业专家等，通过团队协作，充分发挥各成员的专业优势，提高GDEA方法在高速公路上市公司效率评价中的应用水平。六、提升高速公路上市公司效率的策略建议6.1基于效率评价结果的策略制定6.1.1针对低效率公司的改进措施对于效率较低的高速公路上市公司，应从多个方面采取针对性的改进措施。在成本结构优化方面，公司需要对运营成本进行全面细致的分析，找出成本控制的关键点。人工成本往往在运营成本中占据较大比重，公司可以通过优化人力资源配置来降低人工成本。合理调整员工岗位，避免人员冗余，提高员工工作效率；采用智能化收费系统等技术手段，减少对人工收费的依赖，从而降低人工成本。在养护成本方面，公司应加强对道路养护工作的管理，采用先进的养护技术和设备，制定科学的养护计划，以降低养护成本。采用预防性养护技术，在道路出现轻微病害时及时进行处理，避免病害进一步恶化，从而减少后期的大规模养护费用。公司还可以通过与供应商谈判、优化采购流程等方式，降低材料采购成本。技术创新和管理提升是提高效率的关键。公司应加大对技术创新的投入，引进先进的高速公路运营管理技术，提高运营效率和服务质量。引入智能交通系统，实现对交通流量的实时监测和调控，优化道路通行能力，减少车辆拥堵，提高用户体验。利用大数据分析技术，对收费数据、交通流量数据等进行分析，为公司的决策提供科学依据，如合理调整收费策略、优化运营管理流程等。在管理提升方面，公司应优化组织架构，明确各部门的职责和权限，提高决策效率和执行能力。建立健全绩效考核制度，激励员工积极工作，提高工作效率和质量。加强对员工的培训，提升员工的业务技能和综合素质，为公司的发展提供人才支持。对于处于规模报酬递增阶段的公司，应抓住机遇，积极扩大生产规模。通过参与新的高速公路项目建设，公司可以拓展业务范围，增加收费路段，提高市场份额，从而实现规模经济。在项目建设过程中，公司应注重项目的可行性研究，确保项目的投资回报率。加强与政府部门的合作，争取政策支持和优惠条件，降低项目建设成本。通过并购其他高速公路公司或相关企业，公司可以实现资源整合和优势互补，快速扩大规模。在并购过程中，公司应做好尽职调查，充分了解被并购企业的财务状况、经营管理水平和市场前景，确保并购的成功实施。6.1.2对高效率公司的经验借鉴高效率的高速公路上市公司在多个方面展现出了成功经验，这些经验对于其他公司具有重要的借鉴意义。在成本控制方面，高效率公司通常建立了完善的成本管理体系，对运营成本进行严格的监控和管理。它们通过精细化的成本核算，深入了解各项成本的构成和变化趋势，从而能够有针对性地采取成本控制措施。在采购环节，高效率公司会通过集中采购、与供应商建立长期合作关系等方式，降低采购成本；在运营环节，它们注重优化流程，提高资源利用效率，减少浪费，从而降低运营成本。山东高速在成本控制方面表现出色，通过加强对运营成本的管理，实现了成本的有效控制，提高了公司的盈利能力。技术创新是高效率公司保持领先的重要动力。这些公司积极投入研发，不断引进和应用先进的技术，提升运营效率和服务质量。宁沪高速引入智能化收费系统，实现了车辆的快速通行，减少了收费等待时间，提高了收费效率；同时，利用大数据分析技术对交通流量进行预测和分析，提前做好道路维护和管理工作，保障了道路的畅通。通过技术创新，高效率公司不仅提高了运营效率，还降低了运营成本，提升了用户满意度。管理模式创新也是高效率公司的一大特点。它们不断优化组织架构，建立灵活高效的决策机制，提高管理效率。一些高效率公司采用扁平化的组织架构，减少了管理层级，加快了信息传递速度，使决策更加贴近实际运营情况，提高了决策效率和执行能力。高效率公司注重人才培养和团队建设，吸引和留住优秀人才，为公司的发展提供了有力的人才支撑。它们通过建立完善的人才培养体系，为员工提供广阔的发展空间和晋升机会，激励员工不断提升自己的能力和素质，从而提高整个团队的工作效率和创新能力。6.2优化运营管理6.2.1成本控制高速公路上市公司应从多个方面加强成本控制，以提高运营效率和盈利能力。在建设成本控制方面，公司在项目规划阶段应进行充分的市场调研和可行性研究，深入分析项目的必要性、可行性和经济效益，结合地区经济发展水平、交通流量预测等因素，合理确定高速公路的建设规模和标准，避免过度建设和资源浪费。在建设过程中，公司应引入先进的工程技术和管理经验，采用现代化的施工设备和工艺，提高工程建设效率，降低工程成本。加强对建设过程的质量控制，确保工程质量达到标准要求，避免因质量问题导致的返工和额外成本支出。养护成本是高速公路运营成本的重要组成部分，公司应采用科学的养护方法，提高养护效率，降低养护成本。建立完善的道路养护监测系统，利用先进的检测技术，如无损检测技术、智能传感器等，实时监测道路的使用状况，及时发现道路病害和安全隐患，提前采取养护措施，避免病害扩大，降低后期养护成本。公司应加强对养护人员的培训，提高养护人员的专业技能和责任心，确保养护工作的质量和效率。合理安排养护工作的时间和频率，根据道路的实际使用情况和病害程度，制定科学的养护计划，避免过度养护和养护不足。运营成本的控制涉及到公司的各个部门和环节，公司应优化管理流程，提高管理效率，降低管理成本。公司可以通过信息化建设，实现办公自动化和业务流程数字化，提高信息传递速度和准确性，减少人工干预和沟通成本。公司应加强对人力资源的管理，合理配置人力资源，避免人员冗余和浪费。通过建立科学的绩效考核制度，激励员工提高工作效率和质量，降低人工成本。公司还应加强对物资采购和库存管理，建立集中采购平台，与供应商建立长期稳定的合作关系，降低采购成本；优化库存管理，减少库存积压，降低库存成本。6.2.2提高服务质量提高服务质量是高速公路上市公司增强市场竞争力和提高收益的重要途径。公司应优化收费服务，提高收费效率和服务水平。推广电子不停车收费（ETC）系统，提高车辆通行速度，减少车辆排队等待时间，提高收费效率。加强对收费人员的培训，提高收费人员的服务意识和业务水平，规范收费人员的服务行为，做到文明礼貌、热情周到，为司乘人员提供优质的收费服务。公司可以通过设置便民服务设施，如免费的饮用水、急救药品、维修工具等，为司乘人员提供便利。道路维护是保障高速公路安全畅通和服务质量的关键，公司应加强对道路的日常巡查和维护，及时修复道路病害，确保道路的平整度和安全性。定期对道路进行清扫和保洁，保持道路的整洁美观。加强对道路附属设施的维护和管理，确保标志标线清晰、完好，照明设施正常运行，为司乘人员提供良好的行车环境。在恶劣天气条件下，如暴雨、暴雪、大雾等，公司应及时采取应对措施，如撒盐除冰、疏导交通、发布路况信息等，确保道路的安全畅通。公司应建立完善的客户服务体系，及时处理司乘人员的投诉和建议，提高客户满意度。设立专门的客服热线和投诉渠道，确保司乘人员能够方便快捷地反映问题。建立客户投诉处理机制，对司乘人员的投诉进行及时受理、调查和处理，将处理结果及时反馈给司乘人员。公司应定期对客户投诉进行分析和总结，找出服务中存在的问题和不足，及时进行改进和优化。通过提高客户满意度，公司可以增强客户的忠诚度，吸引更多的车辆通行，从而提高公司的收益和市场竞争力。6.3加强战略规划6.3.1多元化发展高速公路上市公司应积极探索多元化业务方向，以降低对单一收费业务的依赖，提高公司的抗风险能力和盈利能力。在路域经济产业方面，公司可以充分利用高速公路沿线的土地、设施等资源，发展多种业务。开发高速公路服务区的商业价值，除了传统的餐饮、加油、便利店等服务外，还可以引入特色商品销售、汽车维修保养、旅游服务等业务。通过打造具有特色的服务区商业综合体，吸引更多的司乘人员停留消费，增加公司的收入来源。利用高速公路沿线的闲置土地，发展仓储物流、光伏发电等产业。仓储物流业务可以借助高速公路的交通优势，为企业提供高效的货物存储和运输服务；光伏发电项目则可以充分利用太阳能资源，实现清洁能源的开发利用，降低公司的能源成本，同时还可以通过出售多余的电力获得收益。在智慧交通领域，高速公路上市公司应加大投入，推动智能化建设。利用大数据、人工智能、物联网等先进技术，实现对交通流量的实时监测和智能调控，提高道路的通行能力和安全性。通过安装智能传感器、摄像头等设备，收集交通流量、车速、路况等信息，运用大数据分析技术对这些信息进行处理和分析，预测交通拥堵情况，提前采取疏导措施，减少车辆拥堵时间。公司还可以开发智能收费系统，推广电子不停车收费（ETC）技术，提高收费效率，减少人工成本。利用人工智能技术，实现对道路设施的智能维护和管理，及时发现和处理道路病害，提高道路的使用寿命。高速公路上市公司还可以考虑涉足金融地产、工程建设与基础设施运营、新能源汽车后市场服务等领域。在金融地产方面，公司可以通过投资、并购等方式，参与金融机构的运营或房地产项目的开发，实现产业协同发展。在工程建设与基础设施运营领域，公司可以利用自身在高速公路建设和运营方面的经验和技术优势，拓展业务范围，承接其他基础设施项目的建设和运营。在新能源汽车后市场服务方面，随着新能源汽车的普及，与之相关的充电、维修、保养等服务需求不断增加，高速公路上市公司可以抓住这一机遇，在高速公路服务区或沿线建设充电桩、新能源汽车维修站等设施，提供相关服务，开辟新的利润增长点。6.3.2可持续发展高速公路上市公司在发展过程中，应高度重视环境保护和社会责任，实现经济效益、社会效益和环境效益的有机统一。在环境保护方面，公司在高速公路建设和运营过程中，应采取有效的环保措施，减少对生态环境的影响。在建设阶