紡織上市公司創(chuàng)新績(jī)效與企業(yè)績(jī)效的相關(guān)性

蔣 勝,張 棟,郭 偉,沈 義

(西安工程大學(xué) 管理學(xué)院,陜西 西安 710048)

0 引 言

紡織產(chǎn)業(yè)一直是我國(guó)的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱性產(chǎn)業(yè).入世以來(lái),紡織行業(yè)為我國(guó)創(chuàng)造了29 165.11億美元的外匯,占總出口額2%左右.作為世界上最大的紡織品服裝生產(chǎn)和出口國(guó),紡織行業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展對(duì)我國(guó)保證外匯儲(chǔ)備,國(guó)際收支平衡,人民幣匯率穩(wěn)定[1],解決社會(huì)就業(yè)[2-3]有著至關(guān)重要的意義.隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國(guó)傳統(tǒng)紡織產(chǎn)業(yè)仍舊是一個(gè)資源依賴型，勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè),且高能耗、高排放、產(chǎn)品附加值低.近年來(lái),紡織企業(yè)面臨著諸如出口困難，勞動(dòng)力成本上升，原材料價(jià)格上漲等嚴(yán)峻挑戰(zhàn),我國(guó)紡織行業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力下降[4-5].尤其是金融危機(jī)以來(lái),國(guó)內(nèi)許多紡織企業(yè)面臨著轉(zhuǎn)型升級(jí)的挑戰(zhàn);不少企業(yè)通過(guò)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移[6],降低成本[7],加強(qiáng)品牌建設(shè)[78],實(shí)施專利戰(zhàn)略[9],注重技術(shù)創(chuàng)新[7,10],培養(yǎng)、提高核心能力[8,11]等方式進(jìn)行發(fā)展模式的調(diào)整轉(zhuǎn)型.然而,紡織企業(yè)在分別采取各項(xiàng)應(yīng)對(duì)新形勢(shì)創(chuàng)新措施后,創(chuàng)新活動(dòng)給企業(yè)績(jī)效帶來(lái)的效果卻很難體現(xiàn).由于不同企業(yè)自身資源情況不同,采取方案各異,往往需要用一些特殊的手段測(cè)量創(chuàng)新活動(dòng)所達(dá)成的績(jī)效.

表 1 紡織上市公司企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

目前,企業(yè)績(jī)效的評(píng)價(jià)方法種類繁多,前人研究主要從有效性、行為和能力以及戰(zhàn)略管理等方面對(duì)企業(yè)進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)[12],應(yīng)用的方法主要有DEA方法[13]、因子分析法[14]、層次分析法[15]、平衡記分卡[16]等.在企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)的指標(biāo)選取方面,較多的學(xué)者主要考慮財(cái)務(wù)指標(biāo)[17],但是財(cái)務(wù)指標(biāo)存在著難以充分反映企業(yè)績(jī)效易受人為控制等弊端[18-19];也有較多的學(xué)者在使用財(cái)務(wù)指標(biāo)的同時(shí),使用了大量非財(cái)務(wù)指標(biāo),比如平衡記分卡所包含的顧客滿意度、內(nèi)部流程、學(xué)習(xí)與發(fā)展等指標(biāo)[16],但是非財(cái)務(wù)指標(biāo)的使用在我國(guó)還不成熟,也不能有效反映企業(yè)績(jī)效.也有學(xué)者提出結(jié)合使用財(cái)務(wù)指標(biāo)[20-21].以在創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)方面,較多的學(xué)者運(yùn)用基于投入產(chǎn)出的DEA方法[22-23],也有學(xué)者考慮到評(píng)價(jià)角度不同會(huì)產(chǎn)生不同的評(píng)價(jià)結(jié)果這一問(wèn)題,采用基于模糊理論的評(píng)價(jià)方法[24].考慮到指標(biāo)來(lái)源及可行性采用DEA方法，選取上市紡織企業(yè)作為樣本,利用其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià).

1 構(gòu)建績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來(lái)源

充分考慮數(shù)據(jù)來(lái)源以及前人研究的成果,并遵循科學(xué)性、實(shí)用性、可比性以及可操作性原則,設(shè)立紡織上市公司企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表1所示.創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[23],如表2所示.

考慮到研究的可行性,選取中國(guó)滬深兩市上市企業(yè)中,證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類為紡織業(yè)的28家企業(yè)作為研究樣本.其中,包括R&D投入在內(nèi)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)全部來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)中2015年各上市公司年報(bào),專利個(gè)數(shù)指標(biāo)來(lái)源于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站.

2 構(gòu)建評(píng)價(jià)模型

2.1 企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)

2.1.1 運(yùn)用主成分法進(jìn)行降維 在應(yīng)用DEA模型進(jìn)行紡織上市公司企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)時(shí),選取總投資和經(jīng)營(yíng)成本作為投入變量,盈利能力、償債能力、營(yíng)業(yè)能力以及發(fā)展能力等作為產(chǎn)出變量.考慮到樣本企業(yè)數(shù)量與所選取的指標(biāo)數(shù)量相當(dāng),如果直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析難以形成有效的包絡(luò)前沿面,所以在對(duì)投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行DEA分析前,先運(yùn)用主成分分析法將投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行降維.根據(jù)特征值大于1的原則,在投入變量中提取了2個(gè)主成分,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率90.09%;在產(chǎn)出變量中提取了5個(gè)主成分,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率84.59%,如表3所示.

表 2 紡織上市公司創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

投入、產(chǎn)出變量的主成分載荷矩陣由表4所示.其中在投入變量方面,投入變量主成分F1在X1，X3，X4，X5，X6，X7以及X8上的因子載荷值較高,體現(xiàn)了除創(chuàng)新投入經(jīng)費(fèi)以外的所有財(cái)務(wù)性投資;投入變量主成分F2在X2上的因子載荷值較高,體現(xiàn)了創(chuàng)新投入經(jīng)費(fèi)投資.在產(chǎn)出變量方面,產(chǎn)出變量主成分F1在X9，X10，X11，X12，X13，X14以及X15上的因子載荷值較高,體現(xiàn)了企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效中的盈利能力;產(chǎn)出變量主成分F2在X16，X17上的因子載荷值較高,體現(xiàn)了企業(yè)的償債能力;產(chǎn)出變量主成分F3在X22上的因子載荷值較高,產(chǎn)出變量F3體現(xiàn)了企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效中的發(fā)展能力;產(chǎn)出變量主成分F4在X19以及X20上的因子載荷值較高,體現(xiàn)了企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效中的營(yíng)運(yùn)能力.

表 3 投入產(chǎn)出變量主成分特征值及貢獻(xiàn)率

表 4 投入產(chǎn)出變量因子載荷陣

表 5 投入產(chǎn)出變量的主成分分析結(jié)果

2.1.2 運(yùn)用DEA進(jìn)行評(píng)價(jià) 通過(guò)主成分分析,可以使數(shù)據(jù)包絡(luò)模型的投入與產(chǎn)出和變量更加精簡(jiǎn),體現(xiàn)了關(guān)鍵因素,避免了指標(biāo)的重復(fù).利用MATLAB軟件中解決規(guī)劃問(wèn)題的方法對(duì)超效率DEA模型計(jì)算求解,結(jié)果如表6所示.

表 6 企業(yè)績(jī)效超效率DEA分析結(jié)果

企業(yè)績(jī)效超效率DEA分析結(jié)果中,績(jī)效最差的企業(yè)是凱瑞德,得分0.036,績(jī)效最好的企業(yè)是浙江富潤(rùn),得分5.304.從總體看,所有企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效平均值為1.097,方差為1.204,偏度為2.838 5,呈現(xiàn)出一個(gè)較小的偏度,峰度為9.974 2,有一個(gè)比正態(tài)分布更短的尾巴.綜上所述,數(shù)據(jù)總體質(zhì)量較好,沒(méi)有極端異常值,變量間的量綱差距、變量的偏度、峰度也是可以接受的,可進(jìn)行下一步分析.

2.2 企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)

鑒于企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量較決策單元數(shù)量少,僅為決策單元數(shù)量的1/4,可以很好地形成包絡(luò)面,所以將直接對(duì)所選指標(biāo)的數(shù)據(jù)作超效率DEA分析.分析結(jié)果表7所示.

表 7 創(chuàng)新績(jī)效超效率DEA分析結(jié)果

創(chuàng)新績(jī)效超效率DEA分析分析結(jié)果中,創(chuàng)新績(jī)效最差的企業(yè)是*ST天首、*ST金宇、凱瑞德和三毛派神,得分均為0.000,其中有兩家被特殊處理的企業(yè),分別是*ST天首和*ST金宇;創(chuàng)新績(jī)效最好的企業(yè)是霞客環(huán)保,得分為25.247.從總體看,所有企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效平均值為1.855,方差為4.665 2,偏度為4.733 4,呈現(xiàn)出一個(gè)較小的偏度,峰度為24.283 8,有一個(gè)比正態(tài)分布更短的尾巴.綜上所述,數(shù)據(jù)總體質(zhì)量較好,沒(méi)有極端異常值,變量間的量綱差距、變量的偏度、峰度也是可以接受的,可進(jìn)行下一步分析.

3 企業(yè)績(jī)效與創(chuàng)新績(jī)效的相關(guān)性分析

在運(yùn)用超效率DEA模型對(duì)紡織上市公司的企業(yè)績(jī)效與創(chuàng)新績(jī)效做出評(píng)價(jià)后,再對(duì)他們的企業(yè)績(jī)效與創(chuàng)新績(jī)效作相關(guān)性分析.分析結(jié)果見(jiàn)表8.

表 8 企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效與財(cái)務(wù)績(jī)效相關(guān)性分析(N=28)

注: *表示P<0.1,**表示P<0.05,**表示P<0.01.

分析結(jié)果表明,中國(guó)上市紡織企業(yè)的企業(yè)績(jī)效與創(chuàng)新績(jī)效之間的相關(guān)性系數(shù)為0.670 3,兩者之間有較強(qiáng)的正向關(guān)系;顯著性p值為0.000 1,即在99.99%的置信水平下,企業(yè)績(jī)效與創(chuàng)新績(jī)效的相關(guān)關(guān)系是顯著的.

4 結(jié)束語(yǔ)

在滬深兩市28家紡織上市公司中,創(chuàng)新績(jī)效較好的企業(yè),其企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)得也越好.為了順應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的形勢(shì),紡織企業(yè)可以以加強(qiáng)科研投入,提高創(chuàng)新績(jī)效為重要手段,改善企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效,從而扭轉(zhuǎn)2008年金融危機(jī)以來(lái)紡織行業(yè)窘迫的局面.

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