古鴻雨,王玉峰,楊曼路,李 松(四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,四川 成都 611130)

我國農(nóng)業(yè)類上市公司研發(fā)效率測度基于三階段DEA模型

古鴻雨,王玉峰,楊曼路,李 松
(四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,四川 成都 611130)

研發(fā)效率是衡量企業(yè)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵因素?；?012—2015年面板數(shù)據(jù),運用三階段DEA模型,在控制環(huán)境因素的基礎(chǔ)上對我國36家農(nóng)業(yè)類上市公司的研發(fā)效率進(jìn)行了測度和分析。結(jié)果表明:過于集中的股權(quán)結(jié)構(gòu)會加劇公司投入冗余,而政府補貼則有助于減少研發(fā)投入浪費;在剔除環(huán)境因素、隨機誤差的影響后,大多數(shù)公司的綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率下降,且普遍處于規(guī)模遞增狀態(tài),說明規(guī)模擴張仍是研發(fā)效率提升的重要瓶頸,因此要提高農(nóng)業(yè)公司的研發(fā)效率。

農(nóng)業(yè)類上市公司;研發(fā)效率;三階段DEA模型

1 引言

在我國大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的政策背景下,如何補齊農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入短板需要精準(zhǔn)查找當(dāng)前涉農(nóng)企業(yè)的研發(fā)效率水平及其制約因素,以更有效地利用財政、金融政策增強我國農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力,提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。目前,國外研究主要集中在對制藥業(yè)與食品業(yè)等行業(yè)研發(fā)效率的評估[1,2]、對不同國家或同一國家不同地區(qū)研發(fā)效率的評估[3-5]和對高校研發(fā)效率的評估[6-8]等方面。國內(nèi)學(xué)者關(guān)于研發(fā)效率的研究起步相對較晚,主要集中在:對各類上市公司研發(fā)效率的研究[9,10],對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、電子信息制造業(yè)、文化產(chǎn)業(yè)等不同產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的研究。其中,部分學(xué)者選取行業(yè)面板數(shù)據(jù)來測度了不同產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率[11,12],還有學(xué)者運用省域面板數(shù)據(jù)來測算各省產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率[13,14],以及對不同國家或同一國家不同地區(qū)研發(fā)效率的研究[15,16],對高校、科研機構(gòu)和政府等不同部門研發(fā)效率的研究[17,18],但針對農(nóng)業(yè)上市公司研發(fā)效率的研究文獻(xiàn)較少。黃潔莉[19]以我國農(nóng)、林、牧、漁業(yè)上市公司2007—2012年的面板數(shù)據(jù)為研究樣本,運用回歸模型驗證其研發(fā)投入、實際所得稅率與其風(fēng)險、業(yè)績的相關(guān)關(guān)系;魏長升[20]選取深交所和上交所20家農(nóng)業(yè)上市公司為樣本,采用傳統(tǒng)DEA模型研究其研發(fā)投入對企業(yè)經(jīng)營績效的影響?；貧w方法只能假設(shè)一個產(chǎn)出變量為因變量,而傳統(tǒng)DEA方法忽略了環(huán)境因素和隨機誤差的影響。本文運用三階段DEA模型測度我國農(nóng)業(yè)類上市公司研發(fā)效率,查找制約因素并提出相應(yīng)的建議。

2 研究設(shè)計與數(shù)據(jù)說明

2.1 研究方法

本文采取Fried等[21]提出的DEA與SFA模型相結(jié)合的三階段DEA模型。該模型可避免生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定錯誤,同時考慮了外部環(huán)境因素和隨機誤差的影響。

第一階段DEA模型采用Banker等[22]提出的BBC修正模型,得到樣本公司的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。

(1)

式中,j(=1,2,…，n)為決策單元；X和Y分別是投入與產(chǎn)出變量。

第二階段,構(gòu)建投入松弛變量與環(huán)境變量的SFA模型:

Sni=f(Zi;βn)+υni+μni; (i=1,2,…,I;n=1,2,…，N)

(2)

式中,Sni為第i個決策單元第n項投入的松弛值；Zi為環(huán)境變量；βn為環(huán)境變量的系數(shù)；υni+μni為混合誤差項；υni為隨機干擾；μni為管理無效率。

調(diào)整公式為:

(3)

2.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2012年證監(jiān)會修訂的《上市公司行業(yè)分類指引》(簡稱《指引》)作為分類標(biāo)準(zhǔn),選取我國農(nóng)業(yè)類上市公司2012—2015年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。樣本公司來自《指引》的兩個板塊:一是農(nóng)、林、牧、漁及其服務(wù)業(yè)板塊,目前共有43家上市公司;二是農(nóng)副食品加工業(yè)板塊,目前共有38家上市公司。剔除1家B股上市公司、16家ST公司、18家上市不滿5年的公司、11家未披露研發(fā)支出等相關(guān)數(shù)據(jù)的公司,本文將剩余36家公司作為研究樣本。數(shù)據(jù)來自上市公司年報、國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站、2013—2016年的《中國統(tǒng)計年鑒》。

2.3 變量選擇

產(chǎn)出變量:①發(fā)明專利申請數(shù)。專利是通用的測量研發(fā)活動創(chuàng)新成果的指標(biāo)[23],專利申請數(shù)能較好地反應(yīng)上市公司的研發(fā)能力[24],但考慮到實用新型專利和外觀設(shè)計專利并不能有效反應(yīng)研發(fā)產(chǎn)出能力,故本文選取發(fā)明專利申請數(shù)作為農(nóng)業(yè)類上市公司研發(fā)活動的產(chǎn)出指標(biāo)之一。②營業(yè)收入。提高經(jīng)營績效是企業(yè)創(chuàng)新活動的最終目的,本文選擇價格指數(shù)平減后的營業(yè)收入作為產(chǎn)出指標(biāo)。具體來說,以2012年為基期,利用種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)和漁業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)價格指數(shù)以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)價格指數(shù)分別對農(nóng)、林、牧、漁及其服務(wù)業(yè)的上市公司營業(yè)收入進(jìn)行平減,利用農(nóng)副食品加工業(yè)的工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)對農(nóng)副食品加工業(yè)的上市公司營業(yè)收入進(jìn)行平減。

投入變量——研發(fā)支出:研發(fā)支出是從資本投入的角度衡量研發(fā)活動的直接投入。為剔除前期和當(dāng)期研發(fā)投入的影響,選擇研發(fā)資本存量來衡量研發(fā)支出,并作為農(nóng)業(yè)類上市公司的研發(fā)投入指標(biāo)。即依據(jù)Ramp;D經(jīng)費中勞務(wù)費40%、固定資產(chǎn)30%、原材料30%的比重,分別乘以居民消費價格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)者購進(jìn)價格指數(shù)之和,再以2012年為基期進(jìn)行平減。然后,在假定平均滯后期為1年的情況下,采用永續(xù)盤存法來測算研發(fā)資本存量:

Ki,t=Ei,t-1+(1-δ)×Ki,t-1

(4)

式中,K為當(dāng)年末的研發(fā)資本存量(以每年研發(fā)支出的平均增長率衡量);E為每年的研發(fā)支出;i為第i家上市公司;t為年份;δ為折舊率,借鑒Griliches[25]對研發(fā)資本折舊率的估計,本文假定折舊率為15%。

初始年份研發(fā)資本存量為:

Ki,0=Ei,0/(gi+δ)

(5)

式中,Ki,0為第i家上市公司初始年份的研發(fā)資本存量;Ei,0為第i家上市公司初始年份的研發(fā)支出流量;gi為第i家上市公司在研究期間內(nèi)的年均研發(fā)支出增長率。

研發(fā)人員:研發(fā)人員是從勞動力投入角度衡量研發(fā)活動的直接投入。由于大部分上市公司并未直接披露研發(fā)人員數(shù)量,本文選擇技術(shù)人員數(shù)量作為研發(fā)人員的代理變量。

環(huán)境變量:①GDP增長率。當(dāng)GDP增長率比較高時,經(jīng)濟(jì)持續(xù)擴張,農(nóng)業(yè)類上市公司面臨良好的融資環(huán)境和市場環(huán)境,有利于上市公司研發(fā)效率的提升,但是產(chǎn)生的生存壓力和競爭壓力的降低又可能導(dǎo)致公司內(nèi)部資源配置效率降低[26]。②政府補貼。政府補貼是對涉農(nóng)公司研發(fā)支持的政策,是較容易量化的政府支持變量,但政府補貼是提升公司研發(fā)效率還是增強公司對政策的依賴性而影響其研發(fā)積極性需要做進(jìn)一步驗證。③股權(quán)集中度。在股權(quán)集中度過高的情況下,控股股東可能會因單方面利益而影響研發(fā)活動,制約公司研發(fā)效率的提升[27]。④上市年限。公司上市后,經(jīng)營行為受到多重監(jiān)督,較上市前信息更加透明,這可能促使公司不斷提升經(jīng)營管理水平。但上市后由于融資約束減小,生存壓力顯著降低,可能導(dǎo)致公司研發(fā)效率伴隨著上市年限的增加而出現(xiàn)退化[26]。環(huán)境變量設(shè)置見表1。

表1 變量設(shè)置

3 實證分析

3.1 第一階段DEA模型實證結(jié)果

在不考慮環(huán)境因素和隨機誤差影響的情況下,2012—2015年我國36家農(nóng)業(yè)類上市公司的綜合技術(shù)效率水平偏低,平均值為0.403,其中純技術(shù)效率和規(guī)模效率平均值分別為0.516和0.780,見表2。

表2 第一階段和第三階段我國36家農(nóng)業(yè)類上市公司研發(fā)效率情況

3.2 第二階段SFA模型實證結(jié)果

以第一階段投入冗余變量為被解釋變量,以各環(huán)境變量為解釋變量,建立回歸模型,結(jié)果見表3。

表3 第二階段不同環(huán)境變量對投入冗余變量的回歸估計結(jié)果

注:***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著。

從表3可見,環(huán)境因素對樣本公司研發(fā)效率產(chǎn)生顯著影響:①GDP增長率。GDP增長率對研發(fā)支出冗余和研發(fā)人員冗余存在顯著的正向影響。這表明經(jīng)濟(jì)處于擴張期時,農(nóng)業(yè)類上市公司面臨良好的融資環(huán)境和市場環(huán)境,但由此產(chǎn)生的生存壓力降低可能導(dǎo)致公司內(nèi)部資源配置效率降低,加劇研發(fā)資本和勞動力的投入浪費,不利于研發(fā)效率提升,與季凱文等的研究結(jié)論一致。②政府補貼。政府補貼對農(nóng)業(yè)類上市公司研發(fā)支出冗余和研發(fā)人員冗余存在顯著的負(fù)向影響。這表明政府補貼金額增加能有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)類上市公司研發(fā)資源的配置,提升研發(fā)效率水平。因此,政府進(jìn)行適宜的資金補貼來鼓勵涉農(nóng)公司從事農(nóng)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動,在一定程度上緩解部分公司因資金缺乏而帶來研發(fā)資金投入不足的困境。③股權(quán)集中度。第一大股東持股比例對研發(fā)支出和研發(fā)人員的冗余存在顯著的正向影響。股權(quán)集中度過高容易產(chǎn)生“內(nèi)部控制人現(xiàn)象”,將導(dǎo)致研發(fā)支出和研發(fā)人員浪費程度增加,這驗證了彭熠等的觀點,可見調(diào)整“一股獨大”的股權(quán)結(jié)構(gòu)更有利于農(nóng)業(yè)類上市公司研發(fā)效率的提升。④上市年限。樣本公司上市年限對研發(fā)支出冗余存在顯著的正向影響,對研發(fā)人員冗余影響不顯著,表明公司上市時間越長,研發(fā)支出浪費程度越大。相較于成長期企業(yè),成熟期企業(yè)所面臨的生存壓力將會顯著降低,且經(jīng)營范圍由單一化轉(zhuǎn)向多元化,進(jìn)而研發(fā)效率出現(xiàn)退化?？梢?由于各個環(huán)境變量對農(nóng)業(yè)類上市公司投入冗余變量存在不同程度和不同方式的影響,因此需要調(diào)整原始投入變量,使樣本公司處于同質(zhì)的環(huán)境條件和同樣的隨機條件,再進(jìn)一步分析其真實研發(fā)效率水平。

3.3 第三階段調(diào)整DEA模型實證結(jié)果

使用剔除環(huán)境因素和隨機誤差影響后所得的投入數(shù)據(jù),再次對我國36家農(nóng)業(yè)類上市公司的研發(fā)效率進(jìn)行測度,得出各樣本公司2012—2015年的真實效率狀況,見表2。

總體效率分析:①從不同行業(yè)來看,農(nóng)副食品加工業(yè)的樣本公司綜合技術(shù)效率相對較高。20家農(nóng)、林、牧、漁及其服務(wù)業(yè)上市公司的綜合技術(shù)效率平均為0.127,明顯低于16家農(nóng)副食品加工業(yè)上市公司(其綜合技術(shù)效率平均值為0.387)，這與現(xiàn)實情況相符。相對于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)公司,農(nóng)副食品加工業(yè)屬于制造行業(yè),其技術(shù)含量更大、研發(fā)要求更高。②從各樣本公司來看,樣本公司的綜合技術(shù)效率存在較大差異,僅新希望、保齡寶、海大集團(tuán)、大北農(nóng)、晨光生物和通威股份6家公司的綜合技術(shù)效率大于0.5。其中,新希望處于技術(shù)效率前沿面(三項效率值均為1),其余樣本公司的綜合技術(shù)效率均偏低,且12家上市公司的綜合技術(shù)效率值小于0.1。

對比第一階段和第三階段的分析結(jié)果,我國36家農(nóng)業(yè)類上市公司的平均綜合技術(shù)效率在2012—2015年由調(diào)整前的0.403下降到調(diào)整后的0.242,且平均規(guī)模效率值較調(diào)整前顯著降低。具體來說:①綜合技術(shù)效率方面。6家上市公司綜合技術(shù)效率在調(diào)整后有所上升,30家在調(diào)整后明顯下降。6家上市公司平均上升幅度為15.2%,上升幅度最大的為雙匯發(fā)展,上升24.7%;哈高科降幅最大,下降幅度高達(dá)94%,且荃銀高科、星河生物、敦煌種業(yè)、萬向德農(nóng)、永安林業(yè)、益生股份、新五豐、壹橋海參、天寶股份、金字火腿、金健米業(yè)和冠農(nóng)股份12家公司綜合技術(shù)效率的降幅均超過60%。②純技術(shù)效率方面。在36家樣本公司中,有11家公司純技術(shù)效率有所降低,1家公司在調(diào)整前后沒有變化,其余23家公司純技術(shù)效率均有不同程度的提升。調(diào)整前,壹橋海參、新希望、金健米業(yè)和冠農(nóng)股份4家公司處于純技術(shù)效率前沿面;調(diào)整后,萬向德農(nóng)、新希望和通威股份3家公司處于純技術(shù)效率前沿面。③規(guī)模效率方面。僅新希望和雙匯發(fā)展的規(guī)模效率在調(diào)整后有所上升,其余34家樣本公司的規(guī)模效率在調(diào)整后均降低。下降幅度最大的為哈高科,降幅度高達(dá)89%;下降幅度超過80%的還有亞盛集團(tuán)、永安林業(yè)、益生股份、新五豐、冠農(nóng)股份。

規(guī)模報酬分析:從表4可見,新希望一直處于規(guī)模報酬不變狀態(tài),海大集團(tuán)、晨光生物和通威股份僅2015年處于規(guī)模報酬不變狀態(tài),雙匯發(fā)展在2015年處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài),其余31家公司均處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)。

效率改進(jìn)分析:結(jié)合樣本公司研發(fā)效率的實際差異,本文以0.7作為純技術(shù)效率和規(guī)模效率的臨界值,分類情況見表5。具體來說:①第一種類型為純技術(shù)效率與規(guī)模效率“雙高型”,包括新希望、海大集團(tuán)和通威股份3家公司。②第二種類型屬于純技術(shù)效率與規(guī)模效率“高低型”,包含8家上市公司,占樣本總數(shù)的22%。③第三種類型屬于純技術(shù)效率與規(guī)模效率“低高型”,包含雙匯發(fā)展、大北農(nóng)和晨光生物3家公司。④第四種類型屬于純技術(shù)效率與規(guī)模效率“雙低型”,包含22家上市公司,占樣本總數(shù)的61%。這一類型的農(nóng)業(yè)類上市公司需同時提升純技術(shù)效率和規(guī)模效率,即同時優(yōu)化資源配置水平、管理水平并擴大企業(yè)規(guī)模,效率改進(jìn)難度較大。

表4 調(diào)整投入后我國36家農(nóng)業(yè)類上市公司規(guī)模報酬變動情況

注:irs為規(guī)模報酬遞增,drs為規(guī)模報酬遞減,-為規(guī)模報酬不變。

表5 我國36家農(nóng)業(yè)類上市公司純技術(shù)效率和規(guī)模效率的分布情況

4 研究結(jié)論與政策啟示

本文運用三階段DEA模型,對我國36家農(nóng)業(yè)類上市公司的研發(fā)效率進(jìn)行了測度,得出如下結(jié)論:①環(huán)境因素對農(nóng)業(yè)類上市公司的研發(fā)效率產(chǎn)生顯著影響。經(jīng)濟(jì)持續(xù)擴張、股權(quán)集中度的提高、上市年限的增加,將在一定程度上導(dǎo)致研發(fā)支出冗余和研發(fā)人員冗余增加,而政府補貼則有助于減少研發(fā)投入的浪費。②剔除環(huán)境因素和隨機誤差的影響后,絕大多數(shù)農(nóng)業(yè)類上市公司的綜合技術(shù)效率值和規(guī)模效率值下降明顯,而純技術(shù)效率值有所上升。從規(guī)模報酬變動情況來看,31家公司均處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài),意味著大多數(shù)公司尚未達(dá)到最適生產(chǎn)規(guī)模,較低的規(guī)模效率成為公司研發(fā)效率低的重要原因。③從行業(yè)類型來看,農(nóng)、林、牧、漁及其服務(wù)業(yè)的上市公司與農(nóng)副食品加工業(yè)的上市公司綜合技術(shù)效率差異較大,且農(nóng)副食品加工業(yè)的上市公司效率更優(yōu)。④從各樣本公司來看,根據(jù)純技術(shù)效率與規(guī)模效率的高低配合情況,農(nóng)業(yè)類上市公司主要以低純技術(shù)效率與低規(guī)模效率為主,需要針對效率類型合理確定上市公司研發(fā)效率的提升方向。

根據(jù)上述結(jié)論,提出以下對策建議:①精準(zhǔn)查找制約因素,補齊研發(fā)短板。根據(jù)實證結(jié)論,農(nóng)、林、牧、漁業(yè)及其服務(wù)業(yè)上市公司與農(nóng)副食品加工業(yè)上市公司之間,以及所有樣本公司之間的研發(fā)效率差異顯著,各個公司應(yīng)根據(jù)具體情況采取相應(yīng)的措施。具體而言,純技術(shù)效率較低的公司應(yīng)以提高資源配置水平和管理水平為改進(jìn)方向,規(guī)模效率較低的公司應(yīng)充分發(fā)揮龍頭企業(yè)的帶動與輻射作用,向規(guī)?；图s化方向發(fā)展,提升農(nóng)業(yè)企業(yè)的研發(fā)效率和整體發(fā)展水平。②增強政策法規(guī)的支持力度和協(xié)調(diào)性,優(yōu)化農(nóng)業(yè)公司科技研發(fā)的外部環(huán)境。提高財政對農(nóng)業(yè)技術(shù)研發(fā)的補貼力度,創(chuàng)新收益補貼機制,鼓勵農(nóng)業(yè)企業(yè)從事研發(fā)創(chuàng)新活動;加強資金管理,充分發(fā)揮財政資金在農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新活動中的導(dǎo)向作用;結(jié)合農(nóng)業(yè)科技在研發(fā)和成果應(yīng)用方面的特殊性,完善農(nóng)業(yè)專利技術(shù)等科技成果的保護(hù)制度。③注重公司治理結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)科技人才建設(shè),改善農(nóng)業(yè)公司科技研發(fā)或成果應(yīng)用的內(nèi)部環(huán)境。對較大規(guī)模的農(nóng)業(yè)公司,可通過引入戰(zhàn)略投資者來優(yōu)化治理結(jié)構(gòu),探索建立合理的研發(fā)投入與風(fēng)險分擔(dān)、成果共享機制,提高其農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新效率和水平;對中小規(guī)模的農(nóng)業(yè)公司,重點是通過科技成果的引進(jìn)和運用,加大應(yīng)用型技術(shù)人才建設(shè),提高其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的技術(shù)水平和經(jīng)營效益。

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MeasurementonRamp;DEfficiencyofAgriculturalListedCompaniesinChinaBasedonThree-stageDEAModel

GU Hong-yu,WANG Yu-feng,YANG Man-lu,LI Song
(School of Economics,Sichuan Agricultural University,Chengdu 611130,China)

Ramp;D efficiency was the key factor to measure the innovation ability of enterprises.Based on panel data(2012-2015),the Ramp;D efficiency of 36 agricultural listed companies in China were measured with controlling the environment factors and the random error using the three-stage DEA model.The results showed that concentration of ownership structure would increase the company into redundancy,while the government subsidy could help reduce the waste of Ramp;D,the comprehensive technical efficiency and the scale efficiency were reduced,and generally in a state of increasing scale after eliminating the influence of environment factors and random error,which showed that scale expansion was still the important bottleneck of improving Ramp;D efficiency.In the end,it put forward some suggestions to improve the Ramp;D efficiency.

agricultural listed companies;Ramp;D efficiency;three-stage DEA

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.04.003

F323.3；F273.1

A

1005-8141(2017)04-0396-05

2017-02-17；

2017-03-13

四川省軟科學(xué)項目(編號:2017ZR0013、2016ZR0255)。

古鴻雨(1991-),女,四川省綿陽人,碩士研究生,研究方向為農(nóng)村金融。

王玉峰(1978-),男,四川省仁壽人,博士，副教授，碩士生導(dǎo)師,研究方向為投資與風(fēng)險管理。