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    基于DEA模型的創(chuàng)業(yè)板上市公司創(chuàng)新能力對(duì)績效的評(píng)價(jià)

    2015-05-30 21:03:33趙朔王爽然黃斌
    中國市場 2015年12期
    關(guān)鍵詞:創(chuàng)業(yè)板績效評(píng)價(jià)

    趙朔 王爽然 黃斌

    [摘要]對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司的創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)有助于分析創(chuàng)業(yè)板上市公司的狀態(tài)和未來發(fā)展趨勢(shì),從這個(gè)角度出發(fā),我們構(gòu)建了數(shù)據(jù)包絡(luò)(DEA)模型,并利用2009—2012年的311家上市公司的數(shù)據(jù)池?cái)?shù)據(jù)為樣本,選取更為科學(xué)的指標(biāo)進(jìn)行創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)進(jìn)而對(duì)企業(yè)績效進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果顯示,創(chuàng)業(yè)板企業(yè)整體績效較高,大體上是隨著創(chuàng)新能力的提高而企業(yè)績效提高,特別表現(xiàn)在適應(yīng)時(shí)代發(fā)展背景的高新技術(shù)企業(yè)中。

    [關(guān)鍵詞]創(chuàng)業(yè)板;績效評(píng)價(jià);數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

    [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2015.12.056

    1引言

    我國的“十一五”規(guī)劃開始將企業(yè)創(chuàng)新能力的提高作為企業(yè)長遠(yuǎn)規(guī)劃發(fā)展的重要前進(jìn)方向。啟動(dòng)于2009年10月23日,旨在服務(wù)于自主創(chuàng)新國家戰(zhàn)略的需要,為高科技企業(yè)、新興企業(yè)提供融資和發(fā)展的平臺(tái)的創(chuàng)業(yè)板上市公司就成為了中國經(jīng)濟(jì)增長的重要力量,擁有豐富的資源和技術(shù)優(yōu)勢(shì),站在我國企業(yè)自主創(chuàng)新的前列。然而,我國企業(yè)自主創(chuàng)新能力不足已是不爭的事實(shí),部分是創(chuàng)業(yè)板上市公司在該方面投入不足。究其原因,缺乏合理的評(píng)價(jià)體系以及完善的激勵(lì)制度是影響企業(yè)創(chuàng)新的重要因素。2006年,國務(wù)院國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)發(fā)布了《中央企業(yè)綜合績效管理暫行辦法》,確立了現(xiàn)存的國有企業(yè)綜合績效評(píng)價(jià)機(jī)制。然而,該評(píng)價(jià)機(jī)制對(duì)企業(yè)創(chuàng)新方面,特別是分析研發(fā)費(fèi)用數(shù)目,研發(fā)人員數(shù)量以及專利申請(qǐng)、專利公開問題上沒有一套合理的評(píng)價(jià)體系,本項(xiàng)目將以此為研究方向,研究研發(fā)費(fèi)用數(shù)目,研發(fā)人員數(shù)量以及專利申請(qǐng)、專利公開數(shù)目等因素對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司企業(yè)績效的影響。

    2DEA模型、指標(biāo)與樣本選取

    2.1DEA模型簡介

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)是非參數(shù)前沿面的分析方法。該方法以一定的可評(píng)定企業(yè)績效的指標(biāo)為基礎(chǔ),通過大量的相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)來構(gòu)建自主創(chuàng)新前沿面以及位于該前沿面上的相對(duì)有效點(diǎn),而無須測算自主創(chuàng)新函數(shù)。設(shè)有n個(gè)部門或單位(稱為決策單元,Decision Making Unit,以下簡稱DMU),這n個(gè)DMU可比。假設(shè)每個(gè)DMU的輸入類型有m種,輸出類型有s種。輸入數(shù)值一般為越小越好,而輸出數(shù)值則普遍為越大越好,表明投入小產(chǎn)出大。將決策單元j記為DMUj(j=1, 2, …, n),則有以下定義:xij≥0為DMUj的第i種輸入量,vi為對(duì)應(yīng)的第i種輸入的一種度量(或稱“權(quán)”),i=1, 2, …, m;yrj≥0,為DMUj的第r種輸出量;ur為對(duì)第r種輸出的一種度量,r=1, 2, …, s。

    令:

    Xj=(x1j, x2j, …, xmj)T

    v=(v1, v2, …, vm)T

    Yj=(y1j, y2j, …, ysj)T

    u=(u1, u2, …, us)T

    j=1, 2, …, n

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的第一個(gè)模型C2R則是基于此研究的。C2R模型包括輸輸入型(Input-DEA)和輸出型(Output-DEA)兩種。前者追求的是輸入的減少,后者追求的是輸出的增加。C2R模型通常用來判斷規(guī)模收益不變(Constant Return to Scale,簡稱CRS)情況下DMUj0(第j0個(gè)決策單元)的技術(shù)有效性。

    CCR模型為具有非阿基米德無窮小的線性規(guī)劃,如下所示。

    (PC2R)max hj0=μTYj0

    s.t.ωTXj-μTYj≥0, j=1, 2, …, n

    ωTXj0=1

    ω=vvTXj0≥0, μ=uvTXj0≥0

    其中,hj=uTYjvTXj≤1, j=1, 2, …, n,為DMUj的效率評(píng)價(jià)指數(shù),其值越大表明DMUj的效率越高,即可用更少的投入獲得更多的產(chǎn)出。

    引入松弛變量并進(jìn)行對(duì)偶規(guī)劃:

    (DC2R)min[θ-ε(TS-+eTS+)]

    s.t.nj=1λjXj+S-=θXj0

    nj=1λjYj-S+=Yj0

    λj≥0,j=1, 2, …, n

    S-≥0, S+≥0

    其中,θ為規(guī)劃目標(biāo)值,無約束;λj為規(guī)劃決策變量;S-=(s-1, s-2, …, s-m)T,S+=(s+1, s+2, …, s+s)T,為松弛變量向量。對(duì)偶規(guī)劃的最優(yōu)解為:θ0, λ0j, S-0=s-01, s-02, …, s-0mT, S+0=s+01, s+02, …, s+0sT。

    對(duì)C2R模型的解釋如下:

    (1)θ0表示DMUj0的效率指數(shù),TS-為輸入過剩,eTS+為輸出不足。

    (2)當(dāng)TS-+eTS+=0時(shí),DMUj0為技術(shù)有效,即相對(duì)于輸入,輸出已達(dá)最大值。

    (3)對(duì)應(yīng)于1θ0nj=1λ0j等于、小于、大于1,DMUj0規(guī)模有效(規(guī)模收益不變)、規(guī)模收益遞增、規(guī)模收益遞減。

    (4)當(dāng)θ0=1,TS-+eTS+=0時(shí),DMUj0規(guī)模、技術(shù)均為有效,稱為DEA有效。

    (5)當(dāng)θ0=1,TS-+eTS+>0時(shí),DMUj0為弱DEA有效。

    (6)當(dāng)θ0<1時(shí),DMUj0為DEA無效。

    (7)當(dāng)DMUj0為弱DEA有效或DEA無效時(shí),調(diào)控優(yōu)化為:在保證輸出不減少的同時(shí),減少輸入(1-θ0)X0+S-0;或者在保證輸入不增加的同時(shí),輸出增加S+0。

    需要注意的是,在應(yīng)用DEA時(shí),DMU的數(shù)量應(yīng)滿足一定條件,即n≥max{m×s,3(m+s)}式中字母意義同前。這就意味著,進(jìn)行DEA分析時(shí)所選取樣本的樣本量會(huì)受到投入、產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量的限制。在本項(xiàng)目中,將凈資產(chǎn)增長率和營業(yè)利潤增長率視作產(chǎn)出指標(biāo),而將研發(fā)費(fèi)用、研發(fā)員工、知網(wǎng)的專利申請(qǐng)數(shù)、知網(wǎng)的專利公開數(shù)、德溫特?cái)?shù)據(jù)庫的專利申請(qǐng)數(shù)、德溫特的專利公開數(shù)視作投入指標(biāo)。當(dāng)投入、產(chǎn)出指標(biāo)確定后,樣本量的最小值也被確定了。在本項(xiàng)目中,存在6種輸入與2種輸出,即m=6、 s=2時(shí),樣本量n≥24。

    2.2指標(biāo)選取

    從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看,以創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對(duì)象的文章,往往是通過股價(jià)波動(dòng)和企業(yè)創(chuàng)新能力與績效相連,前者在經(jīng)過前人論證由于目前數(shù)據(jù)量不足等原因在影響績效方面并不顯著;而與績效變化最相關(guān)的因素就是企業(yè)創(chuàng)新能力。在衡量績效變動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)則是總資產(chǎn)效益率、凈資產(chǎn)收益率;影響企業(yè)績效的重要變量包括企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營能力和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)方面。利用因子分析法選取最重要的變量包括研發(fā)支出、員工素質(zhì)、研發(fā)人員、已有技術(shù)等項(xiàng)目,然而,該評(píng)價(jià)機(jī)制對(duì)企業(yè)創(chuàng)新方面,特別是分析研發(fā)費(fèi)用數(shù)目,研發(fā)人員數(shù)量以及專利申請(qǐng)、專利公開問題上沒有一套合理的評(píng)價(jià)體系,本項(xiàng)目將以此為研究方向,研究研發(fā)費(fèi)用數(shù)目,研發(fā)人員數(shù)量以及專利申請(qǐng)、專利公開數(shù)目等因素對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市公司企業(yè)績效的影響。

    2.3數(shù)據(jù)選取

    本文的研究內(nèi)容為創(chuàng)業(yè)板上市公司的創(chuàng)新能力對(duì)績效影響,所評(píng)估的決策單位是單個(gè)上市公司,由于創(chuàng)業(yè)板上市公司上市時(shí)間較短,年報(bào)數(shù)據(jù)不完善,我們綜合2009—2013年五年的數(shù)據(jù)池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行研究,但由于2013年的年報(bào)數(shù)據(jù)中未披露數(shù)據(jù)過多,因此最終決定選取2009—2012年的四年數(shù)據(jù),剔除部分?jǐn)?shù)據(jù)不全的上市公司。

    經(jīng)過處理后,得到符合條件的樣本值1244個(gè),各年份311個(gè),最終選取由高到低總排序的前205個(gè)企業(yè)進(jìn)行分析。選取研發(fā)費(fèi)用、研發(fā)員工、知網(wǎng)的專利申請(qǐng)數(shù)、知網(wǎng)的專利公開數(shù)、德溫特?cái)?shù)據(jù)庫的專利申請(qǐng)數(shù)、德溫特的專利公開數(shù)6個(gè)指標(biāo)作為輸入數(shù)據(jù),將凈資產(chǎn)增長率和營業(yè)利潤增長率作為產(chǎn)出數(shù)據(jù)指標(biāo)。

    3實(shí)證分析

    將搜集到的311家公司的四年各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,篩選出歷年數(shù)據(jù),對(duì)相同年份的311家公司進(jìn)行DEA模型分析,得出各公司歷年的技術(shù)效率值,再將311家公司的四年技術(shù)效率值分別求取幾何平均數(shù),求出的則是各家公司四年的技術(shù)效率值,對(duì)該值進(jìn)行排序,不難看出:技術(shù)效率值越大(接近于1),則表示其研發(fā)投入低而企業(yè)績效高;技術(shù)效率值越?。ń咏?),則表示其研發(fā)投入大而企業(yè)績效低。

    布拉德福定律,是定量描述文獻(xiàn)分散規(guī)律的經(jīng)驗(yàn)定律,其文字描述是:如果將科技期刊按其刊載某學(xué)科專業(yè)論文的數(shù)量多少,以遞減順序排列,那么可以把期刊分為專門面對(duì)這個(gè)學(xué)科的核心區(qū)、相關(guān)區(qū)和非相關(guān)區(qū),如果各個(gè)區(qū)的文章數(shù)量相等,此時(shí)核心區(qū)、相關(guān)區(qū),非相關(guān)區(qū)期刊數(shù)量呈1∶n∶n2的關(guān)系。布氏定律已被廣泛應(yīng)用于情報(bào)分析工作中,幫助研究主題領(lǐng)域內(nèi)的核心技術(shù)分布、核心研發(fā)群體分布等,也可以靈活運(yùn)用于創(chuàng)新績效評(píng)價(jià)中。

    因此,依據(jù)布氏定律,也就是將企業(yè)按照技術(shù)效率幾何平均值的大小,以遞減順序排列,那么可以將企業(yè)分為績效與創(chuàng)新高度正相關(guān),績效與企業(yè)創(chuàng)新相關(guān)和績效與企業(yè)創(chuàng)新負(fù)相關(guān)企業(yè)數(shù)量呈1∶n∶n2的關(guān)系(見下表)。

    4結(jié)論及建議

    根據(jù)數(shù)據(jù)可以看出,在第一區(qū)的浙江向日葵光能科技股份有限公司,作為國內(nèi)光伏產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)頭羊,自國內(nèi)光伏產(chǎn)業(yè)最為輝煌的2010年開始上市,在本文所選取的時(shí)間內(nèi)發(fā)展得如魚得水,平均技術(shù)績效均值高達(dá)0.992,接近于1,表明其研發(fā)投入較低而企業(yè)績效極高,這也直接導(dǎo)致作為持有公司股份的比例為64.66%的掌門人的吳建龍高居創(chuàng)業(yè)板富豪榜的首位。當(dāng)然這與其所處的大時(shí)間背景有關(guān)且不可復(fù)制。果不其然在國內(nèi)光伏產(chǎn)業(yè)一哄而上,產(chǎn)能嚴(yán)重過剩,且歐美對(duì)我國光伏產(chǎn)業(yè)實(shí)行“雙反”,行業(yè)很快跌入低谷,光伏企業(yè)破產(chǎn)的報(bào)道時(shí)而見諸報(bào)端。向日葵同樣不能幸免,業(yè)績大幅滑坡,2013年度甚至虧損3.6億元,2014年前三季度虧損4600多萬元。向日葵的股價(jià)也從上市之初的20多元跌至最低3元多,按復(fù)權(quán)價(jià)計(jì)算最大跌幅超過八成。吳建龍也由此計(jì)劃在2015年1月9日至7月8日的半年時(shí)間內(nèi),減持不超過1.5億股股份,即持有不超過公司總股份的13.4%。由此,向日葵昔日輝煌不再,但是卻留下一個(gè)道理,就創(chuàng)新能力與績效相關(guān)聯(lián)性而言,創(chuàng)新能力在新興的朝陽性企業(yè)有著投資低而績效高的現(xiàn)象,對(duì)實(shí)際中相應(yīng)的高新的朝陽性企業(yè)有著借鑒的意義。

    在第二區(qū)的15家企業(yè)中,幾乎全部都是高新技術(shù)或環(huán)保節(jié)能產(chǎn)業(yè),其中,更有像東富龍這樣在原有經(jīng)營凍干機(jī)頭的龍頭產(chǎn)業(yè)在市場導(dǎo)向的今天于2012年開始涉足醫(yī)療制造行業(yè),并積極尋求海外市場擴(kuò)大出口規(guī)模,以增加企業(yè)利潤,在本文選取的時(shí)間段內(nèi)企業(yè)以總技術(shù)績效均值0.93,低研發(fā)投入而產(chǎn)生高績效。而像元力股份這種發(fā)展之初就涉足活性炭環(huán)保的企業(yè)更是抓住了當(dāng)前時(shí)代的需求,在選取的時(shí)間段內(nèi)技術(shù)績效均值0.7563,相對(duì)而言低研發(fā)也產(chǎn)生較高績效。因此,第二區(qū)具代表性的高新技術(shù)企業(yè)和環(huán)保企業(yè),在當(dāng)前時(shí)代背景下若提高績效可適當(dāng)提高企業(yè)創(chuàng)新能力方面的投入,由此提升企業(yè)績效。

    在第三區(qū)的189家企業(yè)中,具代表性的是制造業(yè)、醫(yī)藥行業(yè),這類行業(yè)整體績效較好,但這些企業(yè)的綜合效率并未隨著其行業(yè)技術(shù)水平的提高而提高,這點(diǎn)與我國制造業(yè)和醫(yī)藥行業(yè)的整體表現(xiàn)不同。年報(bào)數(shù)據(jù)表明這些行業(yè)在2011—2013年的整體績效經(jīng)歷了一個(gè)先降后升的過程,2012年績效下降的主要原因是企業(yè)投入產(chǎn)出比的下降。大多數(shù)企業(yè)的規(guī)模效率較高而技術(shù)效率不足,因此,保持當(dāng)前生產(chǎn)規(guī)模、提高生產(chǎn)效率是提升企業(yè)績效的關(guān)鍵。

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