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        基于DEA模型的浙江省上市公司創(chuàng)新效率實(shí)證研究

        2020-04-13 03:02:18耿照源朱琳雪
        商情 2020年9期
        關(guān)鍵詞:浙江省

        耿照源 朱琳雪

        【摘要】在大眾創(chuàng)新、萬眾創(chuàng)業(yè)的時(shí)代背景下,上市公司的創(chuàng)新水平很大程度上決定了該公司的未來發(fā)展前景。為進(jìn)一步了解上市公司的創(chuàng)新效率情況,本文采用DEA模型對(duì)浙江省內(nèi)一百多家上市公司的創(chuàng)新效率投入和產(chǎn)出進(jìn)行分析,研究結(jié)果表明:浙江省整體創(chuàng)新效率值較低,還有很大的提升空間。

        【關(guān)鍵詞】創(chuàng)新效率 ?DEA模型 ?浙江省

        一、引言

        隨著市場競爭程度的不斷加劇,創(chuàng)新能力在企業(yè)的發(fā)展中顯得尤為重要。本文運(yùn)用DEA模型從效率角度評(píng)價(jià)創(chuàng)新投入產(chǎn)出績效,按上市板塊深入探討浙江省上市公司創(chuàng)新效率水平,為企業(yè)優(yōu)化投入結(jié)構(gòu)提供參考。

        關(guān)于效率的度量,目前主要有兩種模型:一種是基于參數(shù)技術(shù)的隨機(jī)前沿分析法(SFA),另一種是基于非參數(shù)技術(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)。DEA方法在一定程度上能彌補(bǔ)SFA方法只能處理單一產(chǎn)出的不足,因此應(yīng)用更加廣泛。吳傳清(2017)等運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度并分析影響因素;王瑋(2016)則對(duì)上海、廣東、安徽、四川四個(gè)省級(jí)行政區(qū)域的全要素效率、規(guī)模效率、技術(shù)效率進(jìn)行比較,分析得出差異。本文將從微觀個(gè)體企業(yè)入手,研究創(chuàng)新效率。

        二、研究設(shè)計(jì)

        (一)指標(biāo)體系

        目前,學(xué)術(shù)界對(duì)微觀個(gè)體企業(yè)的創(chuàng)新效率研究較少。筆者參考國內(nèi)外文獻(xiàn),最終通過相關(guān)性分析,確定專利數(shù)量、總資產(chǎn)報(bào)酬率、營業(yè)收入、人力投入回報(bào)率和資本回報(bào)率為產(chǎn)出指標(biāo),研發(fā)費(fèi)用總量及占比、研發(fā)人員數(shù)量及占比為投入指標(biāo),進(jìn)行創(chuàng)新效率的投入產(chǎn)出分析。

        (二)數(shù)據(jù)來源

        本次研究的數(shù)據(jù)來源為iFind數(shù)據(jù)庫,收集的數(shù)據(jù)是2013年至2017年各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)值。由于創(chuàng)新活動(dòng)存在滯后性和不確定性的特點(diǎn),本文按大多文獻(xiàn)的做法將滯后期定為2年,即2013年的投入指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)2015年產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)。

        浙江省截止2017年12月31日共有434家上市公司,其中2015年至2017年專利數(shù)量為零的企業(yè)有199家,不符合本次研究對(duì)數(shù)據(jù)的要求,故剔除。進(jìn)一步考慮到DEA模型無法處理負(fù)值,刪除營業(yè)收入、總資產(chǎn)報(bào)酬率為負(fù)值的企業(yè),最終得到有效的144家浙江省上市公司作為研究樣本。

        三、結(jié)果和分析

        不同板塊有不同的上市要求,企業(yè)會(huì)根據(jù)自身的情況選擇合適的上市板塊。因此,在不同板塊的公司,其創(chuàng)新效率也有差異。在144家有效企業(yè)中選擇主板上市的有50家,中小板75家,創(chuàng)業(yè)板19家。

        運(yùn)用Deap2.1軟件,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,整理得表1。如表1所示,橫向看,創(chuàng)業(yè)板的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均高于主板、中小板??梢钥闯觯瑒?chuàng)業(yè)板的高新技術(shù)企業(yè)在研發(fā)方面投入了大量資金和精力,創(chuàng)新效率較高。

        縱向看,主板的純技術(shù)效率和規(guī)模效率高于綜合效率,且純技術(shù)效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì),而規(guī)模效率呈上升趨勢(shì),導(dǎo)致綜合效率有所波動(dòng)。而中小板的三類效率近三年都有一個(gè)較大幅度的下降,可能是近些年來資金支持、人員管理等原因,對(duì)創(chuàng)新缺乏重視,導(dǎo)致資源配置不合理,產(chǎn)出有所下降。創(chuàng)業(yè)板近三年的效率也有所下降,但下降幅度小于中小板。

        據(jù)上述分析,不難發(fā)現(xiàn),創(chuàng)業(yè)板上市公司盡管數(shù)量少,但DEA有效公司數(shù)量的比例大。而中小板的DEA有效的公司數(shù)量,在2016年出現(xiàn)斷崖式下跌,筆者認(rèn)為一個(gè)重要的原因是制造業(yè)不景氣、投資回報(bào)率低,資金脫實(shí)向虛流向股市,使得實(shí)體企業(yè)沒有得到足夠的資金支持他們的創(chuàng)新投入。

        四、結(jié)語

        本文運(yùn)用DEA模型對(duì)2015年至2017年浙江省上市公司的創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度和評(píng)價(jià)。首先,結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)定義DEA投入和產(chǎn)出指標(biāo),確定研發(fā)費(fèi)用總量及占比、研發(fā)人員數(shù)量及占比為投入指標(biāo),專利數(shù)量、總資產(chǎn)報(bào)酬率、營業(yè)收入、人力投入回報(bào)率和資本回報(bào)率為產(chǎn)出指標(biāo)。接著用Deap2.1軟件對(duì)浙江省上市公司按上市板塊進(jìn)行具體效率分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn),公司的效率離生產(chǎn)前沿面較遠(yuǎn),效率值不高,尤其是中小板企業(yè)。

        參考文獻(xiàn):

        [1]吳傳清,黃磊,文傳浩.長江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素研究[J].中國軟科學(xué),2017(05):160-170.

        [2]王瑋.基于DEA-Malmquist指數(shù)的區(qū)域科技創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)分析[D].成都理工大學(xué),2016.

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