2017年8月4日，中国互联网络信息中心( CNNIC)在京发布第40次《中国互联网络发展状况统计报告》（以下简称为《报告》）。 《报告》显示，截至2017年6月，中国网民规模达到7. 51亿，占全球网民总数的五分之一。互联网普及率为54. 3%，超过全球平均水平4.6个百分点。而CNNIC发布的第38次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年6月，中国网络游戏用户规模达到3. 91亿，占整体网民的55.1%。市场规模的扩大、投资者对网络游戏未来的信心以及有力的资金支持，都会对网络游戏的发展产生良好的深远影响。网络游戏产业的上市公司更是作为产业龙头，需要发挥积极的示范效应。面对不断扩大的市场规模，网络游戏产业上市公司的经营效率，将会对产业未来的发展产生深远影响。

很多学者将DEA原理应用到文化产业中，王家庭( 2009)等利用DEA三阶段模型对2004年我国31个省级行政区文化产业进行了效率评估分析，得出结论：在剔除环境和随机因素影响后，各省市文化产业技术效率整体偏低，规模效率尤为低下。郭淑芬( 2014)等使用超效率DEA模型和Malmquist指数法对30家文化产业上市公司进行了绩效评价，结果是上市公司整体绩效一般，并发现技术进步率下降是造成全要素生产率负增长的重要原因。王学军( 2015)将DEA模型用于分析甘肃省14个市州的文化产业效率，认为甘肃省区域文化产业的管理水平较低，规模报酬状态较差。从方法上来看，DEA原理作为一种常用的绩效评价方法，己被众多学者运用到文化产业分析中。从范围来看，已有文献更多的是注重对文化产业整体、地域性文化产业和部分上市文化产业公司的分析，缺乏对文化产业子行业的具体分析。从结论上来看，普遍认为目前文化产业公司的整体效率偏低，需要进一步改善。

本文将DEA方法运用到文化产业中潜力巨大、发展迅猛的子行业——网络游戏产业的研究中，尽可能扩大样本数据，探讨上市网络游戏公司的绩效并提出相应的建议。

一、评价指标体系的建立

数据包络分析是一种典型的多准则评价决策方法，它的创立以Charnes A．W．等学者1978年提出经典模型- CCR模型为标志。DEA方法评价过程的本质原理是借助于数学规划和各决策单元的观察数据确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离前沿面的程度来判断它们是否有效。DEA方法是一种非参数估计方法，不需要对模型中的任何参数和权重进行预先估计和假设，并且DEA方法不需要预先估计投入与产出之间的函数表达式，而是直接以所有决策单元产出加权和与投入加权和的比值为约束和目标来确定生产前沿面的结构并度量决策单元有效性，模型可以自适应地运算出各参数和权重，因而DEA方法在避免主观因素方面有着巨大的优越性。

文章在对我国网络游戏上市公司进行绩效评价时，参考Banker R．D．等学者提出的基于投入导向的规模收益可变的BCC模型，一般表达式为：

正确界定投入和产出指标是合理有效地利用DEA技术测度效率的一个关键问题。在利用数据包络模型来进行经营绩效的测度时，首先要根据研究对象的特性确定好投入与产出指标，建立一套系统的、科学的、可操作性强的评价体系。与一般企业相比，网络游戏企业具有高创新性、高风险和高收益，并属于知识密集型企业。网络游戏上市企业经营效率的测度指标选取也就依赖这些特性。结合网络游戏企业的特点与绩效的定义，选取如下输入输出量作为测度指标。

（一）产出指标

1．净资产收益率。净资产收益率又称股东权益报酬率，是净利润与平均股东权益的百分比，是公司税后利润除以净资产得到的百分比率，该指标反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率。指标值越高，说明投资带来的收益越高。该指标体现了自有资本获得净收益的能力。

2．主营业务收入增长率。公司的持续经营与发展主要依靠主营业务，上市公司的主营业务收入增长率可以用来反映资金的利用效率。该值越大，表明该企业主营业务的盈利能力越强，其经营持续能力也越强。同时，主营业务收入增长率可以用来衡量公司的产品生命周期，判断公司发展所处的阶段。一般来说，如果主营业务收入增长率超过10%，说明公司产品处于成长期，将继续保持较好的增长势头，尚未面临产品更新的风险，属于成长型公司。如果主营业务收入增长率在5%- lO%之间，说明公司产品已进入稳定期，不久将进入衰退期，需要着手开发新产品。如果该比率低于5%，说明公司产品已进入衰退期，保持市场份额已经很困难，主营业务利润开始滑坡，如果没有己开发好的新产品，公司将步入衰落。