基于DEA的信息技術(shù)業(yè)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)研究

李康子依

摘 要：運(yùn)用因子分析與超效率DEA法相結(jié)合的方法，對(duì)我國(guó)71家信息技術(shù)業(yè)上市公司的績(jī)效進(jìn)行測(cè)算、排序和分析研究。結(jié)果表明，我國(guó)信息技術(shù)業(yè)上市公司的發(fā)展?fàn)顩r較好；信息技術(shù)企業(yè)的技術(shù)效率有待提高，主要存在投入要素浪費(fèi)的問(wèn)題；信息技術(shù)行業(yè)整體績(jī)效發(fā)展存在不穩(wěn)定性，需要更加重視內(nèi)部資源的配置，提升自身核心競(jìng)爭(zhēng)力。

關(guān)鍵詞：績(jī)效評(píng)價(jià)；信息技術(shù)業(yè)；因子分析法；超效率DEA

中圖分類號(hào)：F23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.35.053

1 引言

近年來(lái)，我國(guó)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，躍居市場(chǎng)前列。信息技術(shù)代表著我國(guó)技術(shù)未來(lái)發(fā)展的重要方向，也是國(guó)家未來(lái)若干年重點(diǎn)扶持的對(duì)象。進(jìn)入“十三五”后，信息技術(shù)革新?lián)Q代的進(jìn)程將快速推進(jìn)，橫向滲透進(jìn)入我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域，科技革命與產(chǎn)業(yè)變革將進(jìn)入群體爆發(fā)的關(guān)鍵時(shí)期。研究和探索基于DEA的信息技術(shù)業(yè)上市公司績(jī)效，是推動(dòng)我國(guó)信息技術(shù)業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新和用信息技術(shù)支撐制造強(qiáng)國(guó)的前提和保障。

張冰佳（2016）應(yīng)用DEA法建立了包括人力資源、資產(chǎn)管理、資金管理、內(nèi)部控制、信息處理和表現(xiàn)能力的創(chuàng)新型電子信息企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并選擇電子信息產(chǎn)業(yè)29家創(chuàng)新型上市公司2015年的數(shù)據(jù)分析其企業(yè)績(jī)效。楊晴（2016）建立了包括技術(shù)創(chuàng)新能力、研究開(kāi)發(fā)能力、風(fēng)險(xiǎn)管理能力、資本投入能力、收益能力、成長(zhǎng)能力的新一代信息技術(shù)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用DEA方法分析2012-2014年新一代信息技術(shù)上市公司的績(jī)效情況。湯萱，謝夢(mèng)園（2017）通過(guò)DEA分析法及回歸分析法，研究政府補(bǔ)助行為對(duì)新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能效率的影響，研究結(jié)果表明，政府補(bǔ)助行為與新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能效率存在正相關(guān)關(guān)系。陳魯夫，邵云飛（2017）基于“鉆石模型”，研究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)要素、需求因素、支持與相關(guān)產(chǎn)業(yè)、競(jìng)爭(zhēng)、政府支持對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，并以新一代信息產(chǎn)業(yè)為例進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)對(duì)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部R&D;經(jīng)費(fèi)支出這一高級(jí)生產(chǎn)要素的需求非常迫切。趙玉林，胡燕（2017）基于產(chǎn)業(yè)生命周期，運(yùn)用超效率DEA方法實(shí)證分析戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的階段性差異，并發(fā)現(xiàn)在初創(chuàng)期、成長(zhǎng)期前期、成長(zhǎng)期后期、成熟期的演化過(guò)程中，其創(chuàng)新績(jī)效呈現(xiàn)逐步提高的階段性特征。

在對(duì)信息技術(shù)業(yè)的績(jī)效評(píng)價(jià)研究中，學(xué)者們開(kāi)始關(guān)注到創(chuàng)新績(jī)效相關(guān)指標(biāo)，特別是R&D;經(jīng)費(fèi)和人員的指標(biāo)，但是針對(duì)其這一特點(diǎn)的全面的績(jī)效評(píng)價(jià)的研究還比較少；目前對(duì)信息技術(shù)業(yè)上市公司績(jī)效的研究，在進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)時(shí)大多只選取了一部分指標(biāo)，沒(méi)有將財(cái)務(wù)指標(biāo)和研發(fā)創(chuàng)新指標(biāo)綜合起來(lái)進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)案例；學(xué)者們運(yùn)用了因子分析法、平衡計(jì)分卡、熵權(quán)法、DEA、回歸分析法等多種方法進(jìn)行指標(biāo)體系構(gòu)建和績(jī)效評(píng)價(jià)，暫未有將因子分析法與超效率DEA結(jié)合運(yùn)用的案例。

結(jié)合現(xiàn)有的研究方法和成果，本文擬基于DEA構(gòu)建我國(guó)信息技術(shù)業(yè)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，確定信息技術(shù)業(yè)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)模型，運(yùn)用因子分析法處理原始數(shù)據(jù)作為DEA模型的數(shù)據(jù)來(lái)源，再基于超效率DEA模型，分析信息技術(shù)企業(yè)及整個(gè)行業(yè)的績(jī)效水平，以期提出基于DEA的信息技術(shù)業(yè)上市公司績(jī)效問(wèn)題的有效解決思路。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 超效率DEA模型

DEA方法即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，是一種線性規(guī)劃方法，用于評(píng)價(jià)相對(duì)有效性。DEA方法能夠?qū)Q策單元的相對(duì)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，這些決策單元的特點(diǎn)是同時(shí)又多投入和多產(chǎn)出；運(yùn)用DEA模型還能夠進(jìn)行理想值與實(shí)際值的對(duì)比分析，為決策單元有針對(duì)性的改進(jìn)提供重要參考信息。

在傳統(tǒng)DEA模型分析出的結(jié)果中，會(huì)出現(xiàn)多個(gè)DMU效率值為1的情況，影響我們對(duì)這些有效的決策單元進(jìn)行效率值排序，而超效率DEA模型可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)DEA模型的不足。超效率DEA模型變量的定義與傳統(tǒng)DEA模型的主要差別在于，超效率DEA在對(duì)DMU進(jìn)行效率分析時(shí)，生產(chǎn)前沿面發(fā)生了變化。

2.2 投入產(chǎn)出指標(biāo)體系構(gòu)建

遵循績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)的科學(xué)性、全面性、針對(duì)性、可得性原則，本文基于DEA，從投入產(chǎn)出角度出發(fā)，依次構(gòu)建信息技術(shù)業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)初始投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，以及經(jīng)過(guò)因子分析法降維得到的DEA綜合投入產(chǎn)出指標(biāo)體系。

在投入指標(biāo)方面，本文選取了包括資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速凍比率的償債能力指標(biāo)，以及包括研發(fā)投入金額、研發(fā)投入比例、研發(fā)人員數(shù)量占比和政府補(bǔ)助的研發(fā)創(chuàng)新投入能力指標(biāo)。經(jīng)過(guò)因子分析，資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速凍比率被歸入了償債能力綜合指標(biāo)，研發(fā)投入金額、政府補(bǔ)助被歸入了研發(fā)資金投入綜合指標(biāo)，研發(fā)投入比例、研發(fā)人員數(shù)量占比被歸入研發(fā)技術(shù)投入綜合指標(biāo)。在產(chǎn)出指標(biāo)方面，本文選取了包括主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率的盈利能力指標(biāo)，包括總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、資本累積率以及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率的發(fā)展能力指標(biāo)，還選擇了技術(shù)型無(wú)形資產(chǎn)比例作為研發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)出能力指標(biāo)。經(jīng)過(guò)因子分析，主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、資本累積率和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率被歸入了發(fā)展能力綜合指標(biāo)，凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率和技術(shù)型無(wú)形資產(chǎn)比例被歸入了盈利及研發(fā)產(chǎn)出能力綜合指標(biāo)。指標(biāo)體系如圖1所示。

從表1中可以看出，71家信息技術(shù)業(yè)上市公司的平均綜合技術(shù)效率為0.995，且數(shù)值均處于0.932與1之間，整體差異不大，說(shuō)明信息技術(shù)行業(yè)整體績(jī)效發(fā)展?fàn)顩r較好。從表中可以看出，包括神州數(shù)碼、中興通訊、歐比特等10家公司的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都為1，且規(guī)模報(bào)酬不變，說(shuō)明這10家企業(yè)為DEA有效，在技術(shù)上和規(guī)模上都達(dá)到了最優(yōu)，屬于行業(yè)龍頭企業(yè)。而余下61家企業(yè)為DEA無(wú)效，說(shuō)明這些企業(yè)還存在投入冗余或產(chǎn)出不足的情況。

接著對(duì)2016年的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析，將2016年71家樣本企業(yè)在傳統(tǒng)DEA模型和超效率DEA模型下的效率值進(jìn)行排序?qū)Ρ?，以了解DEA有效的10家企業(yè)的績(jī)效差異，

以及技術(shù)效率相同的企業(yè)之間的差別?？梢钥闯?，在CCR模型和超效率模型下，有效DMU的數(shù)量和整體排序沒(méi)有變化，說(shuō)明超效率模型不會(huì)影響對(duì)有效和無(wú)效DMU的判斷。在10個(gè)DEA有效的樣本企業(yè)中，超效率模型下的效率值拉開(kāi)了差距，其中排在前兩名的神州數(shù)碼和中興通訊與另外8家企業(yè)差距較大，說(shuō)明這兩家企業(yè)的績(jī)效處于行業(yè)頂尖水平。從地區(qū)分布來(lái)看，DEA有效的企業(yè)多分布在北京、廣東、江蘇等省市，也說(shuō)明經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)的信息技術(shù)業(yè)發(fā)展仍處于領(lǐng)先。

3.3 被參考次數(shù)分析

被參考次數(shù)指的是一個(gè)DMU被其他DMU當(dāng)作改進(jìn)目標(biāo)進(jìn)行參考的次數(shù)。在DEA中，DMU之間會(huì)兩兩比較并選擇更優(yōu)的DMU作為參考對(duì)象，這些被參考的DMU 大多是DEA有效的DMU。一個(gè)DMU被參考的次數(shù)越多，說(shuō)明這個(gè)DMU的效率越好、穩(wěn)定性越強(qiáng)。根據(jù)被參考次數(shù)情況，可以進(jìn)一步分析出2012-2016年71家信息技術(shù)業(yè)上市公司中有效DMU的績(jī)效水平。樣本企業(yè)被參考次數(shù)情況如表2所示。

在71家樣本企業(yè)中，共有9家被選作參考對(duì)象，其中國(guó)電南瑞被參考的次數(shù)最多，共計(jì)55次，被超過(guò)2/3的樣本企業(yè)進(jìn)行了參考；其次是?？低暎灿?jì)45次，被63.4%的樣本企業(yè)進(jìn)行了參考；中興通訊、神州數(shù)碼、焦點(diǎn)科技和大族激光分別被參考了33次、27次、25次和18次；被參考3次以下的有鵬博士、天源迪科和中國(guó)衛(wèi)星。這些被參考企業(yè)可以看作是處于信息技術(shù)行業(yè)領(lǐng)先水平的企業(yè)。

被參考的信息技術(shù)業(yè)上市公司中，除了大族激光，其他企業(yè)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率值均為1，都是有效DMU，說(shuō)明有8家樣本企業(yè)績(jī)效水平更加穩(wěn)定。未被參考的企業(yè)可以學(xué)習(xí)被參考的企業(yè)，被參考次數(shù)少的企業(yè)可以學(xué)習(xí)被參考次數(shù)多的企業(yè)，而上述處于行業(yè)領(lǐng)先水平的企業(yè)，應(yīng)當(dāng)發(fā)揮行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者地位，引領(lǐng)整個(gè)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)向更有序化的方向發(fā)展。

4 結(jié)論及建議

本文以信息技術(shù)業(yè)上市公司為研究對(duì)象，篩選出71家樣本企業(yè)2012-2016年連續(xù)五年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用因子分析和DEA相結(jié)合的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度，分別對(duì)樣本企業(yè)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）我國(guó)信息技術(shù)業(yè)上市公司的發(fā)展?fàn)顩r較好。在綜合效益方面，71家信息技術(shù)業(yè)上市公司的平均綜合技術(shù)效率為0.995，整體差異不大，說(shuō)明信息技術(shù)行業(yè)整體績(jī)效處于比較高的水平；（2）大部分企業(yè)存在投入要素的浪費(fèi)，信息技術(shù)企業(yè)的技術(shù)效率有待提高。在71家信息技術(shù)業(yè)上市公司中，大部分存在產(chǎn)出不足或投入冗余的問(wèn)題，其中更普遍是研發(fā)資金投入冗余問(wèn)題，說(shuō)明信息技術(shù)行業(yè)未能實(shí)現(xiàn)績(jī)效更好的主要原因在于研發(fā)資金的過(guò)度投入，需要加以調(diào)整和控制；（3）信息技術(shù)行業(yè)整體績(jī)效發(fā)展存在不穩(wěn)定性，有一定波動(dòng)。

對(duì)此，本文提出以下建議：（1）大力培養(yǎng)高素質(zhì)的創(chuàng)新型科技人才尤其是技術(shù)創(chuàng)新型人才；（2）推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域核心技術(shù)突破。信息技術(shù)企業(yè)的技術(shù)水平雖然逐年上升，取得了許多技術(shù)突破，但作為信息技術(shù)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，國(guó)內(nèi)的技術(shù)水平和國(guó)外頂尖技術(shù)仍有一定差距。因此還需在核心技術(shù)上多下功夫，不能滿足于現(xiàn)有技術(shù)水平，要推動(dòng)研發(fā)創(chuàng)新成果更有效地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力；（3）進(jìn)一步優(yōu)化企業(yè)資源配置。相較其他企業(yè)，信息技術(shù)企業(yè)有更多的研發(fā)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出，企業(yè)需要從自身找原因，找出資源浪費(fèi)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，優(yōu)化配置所擁有的資源，讓企業(yè)內(nèi)部各個(gè)要素都能高效運(yùn)轉(zhuǎn)，爭(zhēng)取企業(yè)效益的最大化。

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