彭佑元 王 婷

（中北大學(xué)，太原 030051）

基于網(wǎng)絡(luò)DEA的科技創(chuàng)新型企業(yè)投資效率評(píng)價(jià)分析

彭佑元 王 婷

（中北大學(xué)，太原 030051）

企業(yè)投資效率是影響企業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵因素。本文在劃分投資轉(zhuǎn)化過(guò)程子階段的基礎(chǔ)上構(gòu)建投資效率評(píng)價(jià)模型及指標(biāo)體系，運(yùn)用二階段網(wǎng)絡(luò)DEA方法測(cè)算我國(guó)創(chuàng)業(yè)板科技創(chuàng)新型上市公司2012～2014年投資效率值及非效率投資的改進(jìn)程度。實(shí)證結(jié)果表明，科技創(chuàng)新型上市公司利潤(rùn)產(chǎn)生子階段投資效率較低，并且研發(fā)支出、無(wú)形資產(chǎn)以及長(zhǎng)期投資三方面的投資冗余現(xiàn)象明顯，但是多數(shù)上市公司兩個(gè)階段的投資效率隨著時(shí)間的推移逐漸趨向雙重高效。

科技創(chuàng)新型上市公司 投資效率 網(wǎng)絡(luò)DEA模型 BCC模型

引言

隨著國(guó)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境的演進(jìn)，科技的發(fā)展與技術(shù)的進(jìn)步不僅是衡量國(guó)家綜合實(shí)力的標(biāo)準(zhǔn)之一，也是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿σ蛩?，因此各?guó)都逐步增強(qiáng)了科技創(chuàng)新的戰(zhàn)略作用意識(shí)。我國(guó)為建設(shè)成為創(chuàng)新型國(guó)家，也將科技創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提上了日程：“十八大”報(bào)告提出了推動(dòng)科技與經(jīng)濟(jì)緊密結(jié)合的新要求，而且2014年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議也提出了運(yùn)用科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式、調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以支撐我國(guó)GDP的平穩(wěn)增長(zhǎng)。對(duì)現(xiàn)有的政策導(dǎo)向進(jìn)行分析，不難發(fā)現(xiàn)借助企業(yè)為載體發(fā)展科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)日趨合理化，已然成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然趨勢(shì)。為了解決科技創(chuàng)新型企業(yè)資金需求量大、融資風(fēng)險(xiǎn)高、收益不確定帶來(lái)的融資困難，我國(guó)于2009年推出了創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)，為科技創(chuàng)新型企業(yè)開辟了融資平臺(tái)，拓寬了融資渠道，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供了更為健全的資金保障制度，為投資者提供了全新的投資機(jī)會(huì)，保持了投資者的投資熱情。截至2014年12月，我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司已發(fā)行股本超過(guò)1025億股，融資金額高達(dá)2670億元，增長(zhǎng)幅度達(dá)到22%，市值總額也達(dá)到2.2萬(wàn)億元，但在運(yùn)行過(guò)程中，已上市企業(yè)為了獲得投資者的支持常常會(huì)出現(xiàn)夸大企業(yè)優(yōu)勢(shì)，掩蓋企業(yè)劣勢(shì)的機(jī)會(huì)主義行為，從而不利于企業(yè)績(jī)效的提高，也對(duì)投入資本的使用產(chǎn)生負(fù)面影響。無(wú)錫永中科技有限公司由于在研發(fā)大型集成辦公軟件領(lǐng)域取得的巨大成就，曾經(jīng)被視為自主科技創(chuàng)新的典型，但其選用的技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化成為市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)的策略不恰當(dāng)，導(dǎo)致了其破產(chǎn)的結(jié)局，最終使其高達(dá)千萬(wàn)的研發(fā)投資失去了價(jià)值。同時(shí)相關(guān)研究顯示，美國(guó)中小型科技企業(yè)在0～5年內(nèi)倒閉的高達(dá)68%，生存時(shí)間達(dá)到10年以上的比例僅為13%，業(yè)績(jī)不確定、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)高等科技創(chuàng)新型企業(yè)固有經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也使得這些上市公司由于股價(jià)頻繁波動(dòng)和財(cái)務(wù)報(bào)表所反映出的高不確定性而遭受非議，這些表象背后所隱藏的企業(yè)實(shí)際經(jīng)營(yíng)情況及投資利用效率是目前眾多投資者真正關(guān)心和研究的問(wèn)題。

1 文獻(xiàn)評(píng)述

邊際托賓Q計(jì)量模型以及Richardson模型是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究投資效率常用的兩種計(jì)量方法，其中Durnev［2］、Risberg［3］分別以美國(guó)上市公司以及9個(gè)歐洲國(guó)家的公司作為樣本企業(yè)，運(yùn)用邊際托賓Q模型，對(duì)其投資效率進(jìn)行研究。Bergstresser［4］、Choe［5］借助Richardson模型相繼研究了現(xiàn)金流以及信息不對(duì)稱與投資效率之間的聯(lián)系。國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者也運(yùn)用這兩個(gè)模型對(duì)投資效率進(jìn)行了研究：萬(wàn)偉［6］采用邊際托賓Q模型研究了國(guó)資監(jiān)管改革、次貸危機(jī)與企業(yè)投資效率的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系，程新生等［7］基于外部制度約束的研究視角，運(yùn)用Richardson模型研究了非財(cái)務(wù)信息、外部融資與投資效率的關(guān)系，劉廣瑞等［8］以新興資本市場(chǎng)4年面板數(shù)據(jù)為樣本，研究了金融發(fā)展與公司投資效率之間的聯(lián)系。而選用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 （DEA）在投資效率領(lǐng)域進(jìn)行的研究較少，Avkiran等［9］運(yùn)用超效率DEA以中國(guó)銀行業(yè)為實(shí)證對(duì)象，結(jié)合財(cái)務(wù)比率對(duì)投資情況進(jìn)行了研究分析，王堅(jiān)強(qiáng)等［10］對(duì)DEA與TOPSIS方法進(jìn)行了比較，證明了DEA模型是評(píng)價(jià)企業(yè)投資效率的有效可行的方法，張世文等［11］應(yīng)用DEA模型對(duì)四川省高速公路的投資效果進(jìn)行了評(píng)價(jià)，但是這些學(xué)者都未涉及科技創(chuàng)新型企業(yè)。

對(duì)有關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，可以看到，目前關(guān)于科技創(chuàng)新型企業(yè)的研究主要集中于技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)營(yíng)績(jī)效方面，陳曉紅等［12］通過(guò)所構(gòu)建出的技術(shù)創(chuàng)新模型，分析技術(shù)創(chuàng)新對(duì)科技型企業(yè)成長(zhǎng)性的影響，發(fā)現(xiàn)兩者存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系。劉毅［13］以粵蘇浙科技型企業(yè)為研究對(duì)象，對(duì)各地企業(yè)的創(chuàng)新情況進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)與分析。鄒琪［14］運(yùn)用線性回歸的方法對(duì)創(chuàng)業(yè)板前三批批準(zhǔn)上市的科技型企業(yè)進(jìn)行研究，探索出研發(fā)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生的積極影響。胡寶亮［15］以創(chuàng)業(yè)板中的科技型企業(yè)為主要研究樣本，對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新以及企業(yè)績(jī)效三者的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行了深入研究。

綜述發(fā)現(xiàn)，目前運(yùn)用DEA模型對(duì)投資效率評(píng)價(jià)研究的文獻(xiàn)尚少，而分階段運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)DEA模型對(duì)科技創(chuàng)新型企業(yè)投資效率的研究近乎屬于空白。因此，本文選取我國(guó)創(chuàng)業(yè)板科技創(chuàng)新型上市公司2012～2014年投資領(lǐng)域相關(guān)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)DEA模型對(duì)樣本企業(yè)的投資效率予以分析評(píng)價(jià)并指出投資效率DEA無(wú)效企業(yè)的改進(jìn)方向，以期為科技創(chuàng)新型上市公司的投資資金配置提供參考對(duì)策。

2 研究方法

2.1 網(wǎng)絡(luò)DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 （Data Envelopment Analysis，DEA）是針對(duì)多投入、多產(chǎn)出研究對(duì)象，通過(guò)線性規(guī)劃構(gòu)造出的非參數(shù)前沿面的相對(duì)效率評(píng)價(jià)方法。它是效率研究的重要方法之一，但在使用過(guò)程中，DEA模型往往著重于關(guān)注評(píng)價(jià)單元的投入及產(chǎn)出狀況而忽略了其內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制，直至近年來(lái)，針對(duì)這一缺陷而產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)DEA模型才逐步被關(guān)注。隨著Fare等［17］所著文章 《Network DEA》的發(fā)表，網(wǎng)絡(luò)DEA被正式確定成為了DEA模型中的重要研究分支。Lorenzo Castellid等［18］從系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的視角對(duì)DEA模型做了較為完整的分析與歸納，并且對(duì)其中的網(wǎng)絡(luò)DEA模型進(jìn)行了具體介紹，其中二階段網(wǎng)絡(luò)DEA模型的效率值計(jì)算過(guò)程為：

其中M代表決策單元個(gè)數(shù)，w，v，u代表著各階段投入與產(chǎn)出所占的權(quán)重，第一階段投入指標(biāo)有n個(gè)，產(chǎn)出指標(biāo)有s個(gè)，第二階段投入指標(biāo)有s個(gè)，產(chǎn)出指標(biāo)有q個(gè)。

2.2 BCC模型

基于傳統(tǒng)DEA模型中的CCR模型，運(yùn)籌學(xué)學(xué)者提出了在考慮規(guī)模報(bào)酬可變 （VRS）的情況下的模型改進(jìn)方案——BCC模型。BCC模型將各個(gè)評(píng)價(jià)單元的綜合效率值分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率 （即綜合效率＝純技術(shù)效率*規(guī)模效率），進(jìn)而進(jìn)一步分析出非DEA有效的產(chǎn)生是由投入產(chǎn)出數(shù)值配置不當(dāng)還是決策單元規(guī)模不適度引起的，并且在這一過(guò)程中測(cè)算出的松弛變量可以判斷決策單元的投入冗余以及產(chǎn)出不足的情況，具體公式為：

其最優(yōu)解為λ*，S－*，S＋*，θ*，若θ*＝1，S－*＝S＋*＝0表明該評(píng)價(jià)單元DEA有效；若θ*＝1，S－*，S＋*非零，則該評(píng)價(jià)單元為弱DEA有效；若θ*＜1，則稱此評(píng)價(jià)單元DEA無(wú)效。

3 指標(biāo)體系構(gòu)建

在科技創(chuàng)新型企業(yè)經(jīng)營(yíng)運(yùn)作的過(guò)程中，企業(yè)運(yùn)用所獲得的融資資金進(jìn)行基礎(chǔ)建設(shè)、人力以及研發(fā)等方面的投資，為企業(yè)之后的發(fā)展提供適宜的軟、硬件環(huán)境，從而進(jìn)行研究開發(fā)，之后企業(yè)對(duì)其研發(fā)的產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行科技成果的轉(zhuǎn)化，逐步形成產(chǎn)業(yè)化，進(jìn)行產(chǎn)品或服務(wù)的銷售，從而產(chǎn)生利潤(rùn)，這是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)期間投資轉(zhuǎn)化的第一階段。其次，企業(yè)利潤(rùn)的創(chuàng)造是影響企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的重要因素，但是在企業(yè)利潤(rùn)的管理、分配等過(guò)程中，會(huì)由于對(duì)利潤(rùn)的運(yùn)作效率而影響到企業(yè)的發(fā)展能力，從而影響公司與股東財(cái)富的創(chuàng)造，進(jìn)一步對(duì)企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值產(chǎn)生作用，企業(yè)產(chǎn)生的利潤(rùn)能否對(duì)市場(chǎng)價(jià)值產(chǎn)生積極的影響是各科技創(chuàng)新型企業(yè)重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題，而這也是企業(yè)投資轉(zhuǎn)化的第二階段?；诖?，本文將企業(yè)投資效率研究分解為利潤(rùn)產(chǎn)生階段與市值產(chǎn)生階段兩個(gè)串聯(lián)式的子過(guò)程，并將第一子過(guò)程產(chǎn)生的利潤(rùn)值作為第二個(gè)子過(guò)程的投入。同時(shí)運(yùn)用DEA模型對(duì)效率進(jìn)行有效準(zhǔn)確評(píng)價(jià)的前提是選取合理的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，對(duì)于企業(yè)投資效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的確立既要考慮它的可比性和有效性，又要考慮它的系統(tǒng)性等方面。通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行深入研究，并根據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建原則和科技創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)的特征，經(jīng)過(guò)推敲與篩選，本文構(gòu)建了科技創(chuàng)新型上市公司投資效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 投資效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

運(yùn)用DEA模型評(píng)價(jià)效率時(shí)，結(jié)果會(huì)隨著所選取指標(biāo)的不同而出現(xiàn)差異，因此在進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)選用的指標(biāo)是關(guān)鍵因素。在資金投入階段本文主要借鑒了王堅(jiān)強(qiáng)、陽(yáng)建軍等［10］的做法，選用了新增固定資產(chǎn)、新增長(zhǎng)期投資、折舊與攤銷這3項(xiàng)指標(biāo)，同時(shí)鑒于科技創(chuàng)新型企業(yè)的特點(diǎn)以及Richardson模型而選用了新增無(wú)形資產(chǎn)投資、研發(fā)支出以及研究人員薪酬3項(xiàng)指標(biāo)。在利潤(rùn)產(chǎn)生階段為了反映企業(yè)運(yùn)用上述投資產(chǎn)生的直接效果而參照了田輝、林廣祥等［19］的研究，選用了營(yíng)業(yè)總收入與利潤(rùn)2個(gè)指標(biāo)，根據(jù)二階段網(wǎng)絡(luò)DEA的特點(diǎn)，這2個(gè)指標(biāo)是第一階段的產(chǎn)出指標(biāo)，也是第二階段的投入指標(biāo)，同時(shí)第二階段綜合了收益評(píng)估模式與財(cái)務(wù)評(píng)估模式選用了托賓Q值等3個(gè)影響科技創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展能力的指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)，反映企業(yè)產(chǎn)生市值的效果，具體模型如圖1所示。

圖1 科技創(chuàng)新型上市公司投資效率研究的網(wǎng)絡(luò)DEA模型

4 樣本的選取及數(shù)據(jù)的處理

本文選取創(chuàng)業(yè)板中科技創(chuàng)新型上市公司作為分析樣本，對(duì)樣本進(jìn)行篩選的程序是：（1）為了有效反映科技創(chuàng)新型上市公司2012～2014年投資效率變化情況，本文選取2012年以前上市的公司為分析樣本。（2）考慮到極端值對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果產(chǎn)生的誤差與影響，剔除了ST公司和PT公司。（3）企業(yè)提供的產(chǎn)品或服務(wù)屬于 《國(guó)家重點(diǎn)支持的高新技術(shù)領(lǐng)域》規(guī)定的范圍。（4）企業(yè)具有大學(xué)?？埔陨蠈W(xué)歷的科技人員占企業(yè)當(dāng)年職工總數(shù)的30%以上，其中研發(fā)人員占企業(yè)當(dāng)年職工總數(shù)的20%以上。（5）企業(yè)R＆D投資占企業(yè)當(dāng)年銷售總收入的比例不低于5%。（6）企業(yè)高技術(shù)產(chǎn)品或服務(wù)所獲得的收入占企業(yè)當(dāng)年總收入的60%以上。經(jīng)過(guò)以上的篩選程序，共有33家科技創(chuàng)新型上市公司符合條件，成為最終的研究樣本。上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來(lái)源為RESSET、CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

由于原始數(shù)據(jù)中的投入變量與產(chǎn)出變量存在負(fù)值與零值，在DEA模型中，無(wú)法使得每個(gè)決策單元都得到滿足約束條件的解，從而難以進(jìn)行完整有效的DEA分析，所以需要按照一定的函數(shù)關(guān)系使得原始數(shù)據(jù)歸一到某一無(wú)量綱區(qū)間，本文采用的無(wú)量綱化公式為：

其中dij表示第i個(gè)決策單元第j項(xiàng)指標(biāo)的值，不難看出d′ij∈［0.1，1］。先通過(guò)以上公式對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，再進(jìn)行投資效率分析，可提高研究的有效性。

5 網(wǎng)絡(luò)DEA模型評(píng)價(jià)結(jié)果及分析

5.1 科技創(chuàng)新型上市公司投資效率分析

運(yùn)用DEAP2.1軟件，選擇投入型BCC模型對(duì)樣本企業(yè)2012～2014年的投資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。按照主營(yíng)業(yè)務(wù)的不同，樣本企業(yè)可以歸類為軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、計(jì)算機(jī)與通信及其他電子設(shè)備制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)以及電氣機(jī)械業(yè)和器材制造業(yè)共4類企業(yè)。表2、表3反映了各類上市公司利潤(rùn)產(chǎn)生階段與市值產(chǎn)生階段的投資效率平均值。

表2 各類科技創(chuàng)新型上市公司利潤(rùn)產(chǎn)生階段投資效率值

表3 各類科技創(chuàng)新型上市公司市值產(chǎn)生階段投資效率值

由表2可以看出，在利潤(rùn)產(chǎn)生子階段，2012～2013年科技創(chuàng)新型上市公司總體投資效率（TE）呈現(xiàn)出略微下降的趨勢(shì)，但2013～2014年期間的投資效率值增長(zhǎng)幅度達(dá)到12.5%，這與純技術(shù)效率值 （PTE）的變化趨勢(shì)保持一致，與規(guī)模效率值 （SE）的變化并不完全匹配，說(shuō)明各上市公司在這一階段的資金配置水平對(duì)投資效率產(chǎn)生的影響更為重要。具體而言，軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、電氣機(jī)械和器材制造業(yè)的總投資效率表現(xiàn)出了逐年遞增的趨勢(shì)，說(shuō)明這兩類行業(yè)的企業(yè)對(duì)于資金的管理運(yùn)用效率正逐步提高，對(duì)資金配置和生產(chǎn)安排的匹配更為恰當(dāng)。而計(jì)算機(jī)與通信及其他電子設(shè)備制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)以及電氣機(jī)械業(yè)投資效率值較為不平穩(wěn)，這主要是由于這兩個(gè)行業(yè)中的部分企業(yè)對(duì)于投資組合的管理不恰當(dāng)、對(duì)于資金投入的浪費(fèi)現(xiàn)象較為明顯，從而影響到行業(yè)總體投資效率值。如振芯科技在3年間的投資效率維持在0.4，說(shuō)明其資金投入轉(zhuǎn)化成為利潤(rùn)的效率偏低，需作出顯著改善。

在市值產(chǎn)生子階段，科技創(chuàng)新型上市公司的投資效率值在2012～2014年期間呈現(xiàn)出逐步遞增的態(tài)勢(shì)，雖然增長(zhǎng)的幅度不大，但這一過(guò)程也表現(xiàn)出這些上市公司運(yùn)用利潤(rùn)額為公司創(chuàng)造市場(chǎng)價(jià)值的效率正穩(wěn)步增長(zhǎng)。其中電氣機(jī)械和器材制造業(yè)在這一階段的增長(zhǎng)幅度最大，增幅達(dá)14%，說(shuō)明這類上市公司對(duì)利潤(rùn)的管理水平普遍提高，對(duì)公司與股東財(cái)富的創(chuàng)造都產(chǎn)生了更為有利的影響。而軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)在這一階段的表現(xiàn)不穩(wěn)定，據(jù)工信部以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，專用設(shè)備制造業(yè)2013年應(yīng)收賬款增長(zhǎng)率達(dá)到了28%，而軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的這一比例甚至達(dá)到了143.5%，這兩類行業(yè)的應(yīng)收賬款在主營(yíng)業(yè)務(wù)收入中所占的比重較大，造成這些企業(yè)實(shí)際擁有支配權(quán)的利潤(rùn)額遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到財(cái)務(wù)報(bào)表中顯示的金額，也造成了企業(yè)用于自身發(fā)展的投資受到限制，影響到企業(yè)市值的創(chuàng)造，進(jìn)而影響到企業(yè)在這個(gè)階段所反映出的投資效率值。

5.2 投資非有效的科技創(chuàng)新型上市公司的改進(jìn)

DEA模型中的BCC模型不僅可以測(cè)算出決策單元的效率值，還可以通過(guò)松弛變量對(duì)非有效決策單元的改進(jìn)提出建議。本文對(duì)2014年兩個(gè)階段非有效投資的科技創(chuàng)新型上市公司的改進(jìn)狀況分別進(jìn)行了研究，表4、表5反映的就是各項(xiàng)指標(biāo)的松弛變量在原始數(shù)據(jù)中所占的百分比，即各企業(yè)所需改進(jìn)的比例。

表4 利潤(rùn)產(chǎn)生子階段BCC模型下的改進(jìn)比例

表5 市值產(chǎn)生子階段BCC 模型下的改進(jìn)比例

在利潤(rùn)產(chǎn)生子階段，DEA無(wú)效的20家企業(yè)在新增無(wú)形資產(chǎn)投資、研發(fā)支出以及新增長(zhǎng)期投資三方面的投資冗余度較高，說(shuō)明企業(yè)研發(fā)效率不高、缺乏將研發(fā)能力轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益的能力并且對(duì)于長(zhǎng)期投資的安排不恰當(dāng)。而研究人員薪酬方面的投資冗余度最低，僅有1家企業(yè)對(duì)研究人員薪酬的投入出現(xiàn)了冗余狀況，表明這些企業(yè)對(duì)于研究人員的人力資源管理效率較高，對(duì)科研人員的管理與企業(yè)規(guī)劃、企業(yè)戰(zhàn)略匹配性好，同時(shí)科技型人才的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，也為企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率帶來(lái)了積極影響，但這一現(xiàn)象也進(jìn)一步反映出企業(yè)在除人力資源管理之外的其他方面科研效率較低。

在市值產(chǎn)生子階段，DEA無(wú)效的企業(yè)達(dá)到25家，其中有16家企業(yè)的托賓Q值應(yīng)有不同程度的提升，反映了這些企業(yè)在資本市場(chǎng)的估價(jià)小于企業(yè)的重置成本，股票市值較低，同時(shí)也說(shuō)明這類企業(yè)在運(yùn)用利潤(rùn)為公司與股東進(jìn)一步創(chuàng)造財(cái)富的過(guò)程中，運(yùn)作效率較低，這有可能是企業(yè)利潤(rùn)質(zhì)量不高，對(duì)收入的實(shí)際支配權(quán)利小造成的，但這種現(xiàn)象也會(huì)對(duì)企業(yè)的發(fā)展能力與企業(yè)日后的融資額度產(chǎn)生影響，是科技創(chuàng)新型企業(yè)應(yīng)該注意的環(huán)節(jié)。

5.3 科技創(chuàng)新型上市公司兩階段投資效率比較分析為進(jìn)一步對(duì)科技創(chuàng)新型上市公司投資效率的兩個(gè)子階段進(jìn)行分析對(duì)比，本文以各個(gè)階段的投資綜合效率平均值為標(biāo)準(zhǔn)，以兩階段效率值的平均值的交叉處為原點(diǎn)，對(duì)樣本企業(yè)的投資效率子階段進(jìn)行比較分析，其分布情況如圖2～4所示。圖中第一象限至第四象限分別表示樣本企業(yè)兩個(gè)子階段投資效率雙重高效、利潤(rùn)產(chǎn)生階段投資效率低而市值產(chǎn)生階段投資效率高、兩個(gè)子階段投資效率雙重低效、利潤(rùn)產(chǎn)生階段投資效率高且市值產(chǎn)生階段投資效率低的狀況。

圖2 2012年科技創(chuàng)新型上市公司投資效率子階段象限圖

圖3 2013年科技創(chuàng)新型上市公司投資效率子階段象限圖

圖4 2014年科技創(chuàng)新型上市公司投資效率子階段象限圖

表6為2012～2014年各象限上市公司的個(gè)數(shù)，從圖表中可以看出，科技創(chuàng)新型上市公司投資效率逐漸向第一象限集聚，兩階段的投資效率越為趨向合理，并且匹配程度更高，說(shuō)明科技創(chuàng)新型上市公司對(duì)于投資運(yùn)用的重視程度正逐步提高，對(duì)利潤(rùn)的管理也更為有利于企業(yè)的發(fā)展，從而逐步實(shí)現(xiàn)了公司整體利益最大化的目標(biāo)。

表6 2012～2014年科技創(chuàng)新型上市公司投資效率子階段企業(yè)象限分布表

6 結(jié)論與建議

本文通過(guò)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)DEA模型，對(duì)創(chuàng)業(yè)板科技創(chuàng)新型上市公司的投資運(yùn)用過(guò)程劃分為利潤(rùn)產(chǎn)生以及市值產(chǎn)生兩個(gè)階段，并且分別對(duì)其投資效率進(jìn)行了分析評(píng)價(jià)，更為深入地挖掘出了上市公司非有效投資產(chǎn)生的原因。主要研究結(jié)論為： （1）科技創(chuàng)新型上市公司市值產(chǎn)生子階段的投資效率呈現(xiàn)出遞增的趨勢(shì)，而利潤(rùn)產(chǎn)生子階段投資效率發(fā)展趨勢(shì)不穩(wěn)定，并且數(shù)值較市值產(chǎn)生子階段較低，企業(yè)運(yùn)用投資進(jìn)行生產(chǎn)安排的管理能力有待提高。（2）非有效投資上市公司在新增無(wú)形資產(chǎn)投資、研發(fā)支出以及新增長(zhǎng)期投資三方面存在較為嚴(yán)重的投資冗余，同時(shí)企業(yè)市價(jià)產(chǎn)生階段的產(chǎn)出應(yīng)有較大提高。（3）對(duì)2012～2014年兩階段的投資效率進(jìn)行比較分析，發(fā)現(xiàn)上市公司兩個(gè)子階段的投資效率逐漸趨向雙重高效。

針對(duì)上述分析，提出以下建議：

（1）提高資金配置能力

科技創(chuàng)新型上市公司在利潤(rùn)產(chǎn)生子階段的投資效率值較低，這主要與企業(yè)資金配置能力有關(guān)。公司治理層的決策是影響企業(yè)資金配置的重要因素，因此企業(yè)若想長(zhǎng)期提高投資效率，需要公司的經(jīng)營(yíng)管理者以及投資決策者提升投資分析能力和投資決策水平，對(duì)投資理念進(jìn)行不斷更新，在科學(xué)分析和評(píng)估了自身戰(zhàn)略規(guī)劃、市場(chǎng)環(huán)境以及投資項(xiàng)目的利弊之后，抓住投資前景，合理選擇適合自身實(shí)際情況的投資決策。

（2）提高研發(fā)投資以及無(wú)形資產(chǎn)的利用效率

通過(guò)上文對(duì)非有效投資的科技創(chuàng)新型上市公司的改進(jìn)分析可以看出，企業(yè)研發(fā)支出方面的無(wú)效率投資現(xiàn)象明顯，進(jìn)而造成企業(yè)無(wú)形資產(chǎn)投資也出現(xiàn)了較為嚴(yán)重的冗余現(xiàn)象，公司所投入的研究開發(fā)費(fèi)用沒(méi)有顯著地帶來(lái)企業(yè)利潤(rùn)的增長(zhǎng)，而且研發(fā)投入是科技創(chuàng)新型企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展的核心推動(dòng)力之一，因此企業(yè)應(yīng)通過(guò)引進(jìn)科學(xué)化的研發(fā)管理模式提升企業(yè)的研發(fā)效率，在研發(fā)方案確定時(shí)，企業(yè)應(yīng)對(duì)投入的科研資金編制詳細(xì)預(yù)算，設(shè)立專門小組，在后續(xù)研發(fā)過(guò)程中進(jìn)行跟蹤監(jiān)督，密切關(guān)注資金使用狀況。同時(shí)應(yīng)提高成果的價(jià)值轉(zhuǎn)換效率，以市場(chǎng)需求為核心確定研發(fā)方向，使研發(fā)與市場(chǎng)緊密銜接，利用技術(shù)優(yōu)勢(shì)為企業(yè)帶來(lái)盈利。

（3）保持適度的投資規(guī)模

樣本企業(yè)投資規(guī)模報(bào)酬遞減的狀況在兩個(gè)子階段都較為明顯，所以企業(yè)應(yīng)控制投資規(guī)模，減少因投資過(guò)度而造成的浪費(fèi)。各上市公司應(yīng)結(jié)合自身特點(diǎn)及競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，集中整合現(xiàn)有資源，同時(shí)與其產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)性較強(qiáng)的企業(yè)進(jìn)行合作，對(duì)科技創(chuàng)新資源進(jìn)行優(yōu)化，加速科技成果的產(chǎn)業(yè)化產(chǎn)出，進(jìn)而提升規(guī)模效率。與此同時(shí)企業(yè)應(yīng)從投資方向、投資機(jī)會(huì)、投資資金成本等方面加以統(tǒng)籌規(guī)劃和組織協(xié)調(diào)，減少盲目投資，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，探索出更有利的投資規(guī)模，真正提高企業(yè)的投資效率，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

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The Evaluation and Analysis of Investment Efficiency of Scientific and Technological Innovation Oriented Enterprises Based on Network DEA

Peng Youyuan Wang Ting
（North University of China，Taiyuan 030051，China）

Investment efficiency is the key factor affecting the enterprise value.In the transformation process of dividing investment on the basis of sub－stage，we should establish investmentefficiencymodel and indicator system aswell as adopt two－stage network DEA tomeasure the improvement degree of the investment ratio and non－efficiency investment of Chinese listed technological innovators.The empirical results show that the investmentefficiency of listed technological innovators atsub－stage is lower，and the investment redundancy in three areas of R＆D expenditure，intangible assets and long－term investment is very obvious.But the investmentefficiency ofmost listed companies at the two stages tends to become doubly efficientover time.

listed technological innovators；investment efficiency；network DEAmodel；BCCmodel

10.3969／j.issn.1004－910X.2016.01.010

F275

A

（責(zé)任編輯：王 平）

2015—10—21

山西省社科聯(lián)重點(diǎn)課題項(xiàng)目 “科技創(chuàng)新促進(jìn)山西轉(zhuǎn)型跨越發(fā)展的途徑研究”（項(xiàng)目編號(hào)：SSKLZDKT2012079）；青海省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目 “絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)中科技支撐的對(duì)策研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2015—ZJ—605）。

彭佑元，中北大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授，博士。研究方向：投資項(xiàng)目評(píng)價(jià)、跨國(guó)公司管理與國(guó)際直接投資。王婷，中北大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生。研究方向：企業(yè)投資效率、財(cái)務(wù)績(jī)效。