□ 解曉涵，姜 娟，張?zhí)K蒙，宋嘯宇

(南京郵電大學，江蘇 南京 210003)

1 引言

國家高度重視發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，并將其上升為國家戰(zhàn)略。區(qū)塊鏈技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟的底層支撐技術(shù)，在數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合、培育數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新動能等方面發(fā)揮重要作用。在物流與供應鏈領域，區(qū)塊鏈技術(shù)也有重要的應用前景。區(qū)塊鏈技術(shù)有助于提升物流效率，降低物流成本，推進物流平臺的構(gòu)建，是解決信用危機的保障機制、解決融資問題的新融資模式、解決防偽難題的新道路[1]。應用區(qū)塊鏈技術(shù)能夠?qū)ξ锪鞴溎Ｊ郊右詣?chuàng)新，在提升供應鏈運作效率的同時，讓供應鏈中的數(shù)據(jù)信息更安全、精準且具有可追溯性[2]。既優(yōu)化了物流流程、協(xié)同了供應鏈，又使得倉儲管理、運輸配送管理等更加有序和完善，具有更好的信用評價功能，極大程度上降低了供應鏈物流的成本，并提升了其運營效率，推動了我國物流行業(yè)的發(fā)展[3]。

在日益變化的環(huán)境中，創(chuàng)新被廣泛視為競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵來源[4]。技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)持續(xù)成長的重要“引擎”。企業(yè)可持續(xù)成長的過程就是不斷地突破成長上限的過程,而技術(shù)創(chuàng)新模式的適時轉(zhuǎn)變則是企業(yè)突破成長上限、維持持續(xù)成長的關(guān)鍵[5]。面對激烈的競爭,企業(yè)能否立于不敗之地取決于企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力和活動。如何評價一個企業(yè)的創(chuàng)新能力,尤其是技術(shù)創(chuàng)新能力是一個十分重要的問題[6]。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動也受到諸多因素的影響。公司治理因素對中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有較大的影響，公司治理是技術(shù)創(chuàng)新的微觀制度動力源，技術(shù)創(chuàng)新必須與企業(yè)治理的變革同步進行、共同演進[7]。

因此，本文以區(qū)塊鏈概念股上市公司為研究對象，對區(qū)塊鏈概念股上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率進行測度,并探究技術(shù)創(chuàng)新效率的影響因素，具有重要的現(xiàn)實意義。

2 研究現(xiàn)狀

在目前效率測度中，數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)是較為常見的方法。關(guān)于上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率DEA相關(guān)測度的研究如表1所示。

表1 上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率相關(guān)研究

由表1可見，多數(shù)研究使用CCR、BCC模型測算效率，較少使用SBM模型，同時，很少有文獻針對區(qū)塊鏈概念股上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率進行研究。因此，文章基于SBM模型和Malmquist指數(shù)從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對區(qū)塊鏈概念股上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率進行測度。在對2016-2020年179家區(qū)塊鏈概念股上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率進行測度的同時，使用Tobit模型分析影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的因素，為提升區(qū)塊鏈概念股上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率提供借鑒，提升企業(yè)競爭力。

3 研究方法

3.1 SBM模型

在傳統(tǒng)DEA模型中,對無效率程度的測量只包含所有投入(產(chǎn)出)等比例縮減(增加)的比例,忽視了變量松弛性問題和徑向問題帶來的測量誤差,導致測量結(jié)果不準確。為改進這一問題以及更客觀地反映各要素實際情況，Tone[24]提出了SBM模型。文章使用非導向(Non-oriented)的SBM模型，同時從投入和產(chǎn)出兩個角度對效率狀況進行測量，該模型的公式如下：

(1)

3.2 Malmquist指數(shù)

Malmquist指數(shù)的度量如公式(2)所示：

=Effch×Techch=(Pech×Sech)×Techch

(2)

其中，Effch代表技術(shù)效率，Techch代表技術(shù)進步，Pech代表純技術(shù)效率，Sech代表規(guī)模效率。Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)進步兩部分，技術(shù)效率變化又可以分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化兩部分。將Malmquist指數(shù)與1進行比較，判斷全要素生產(chǎn)效率發(fā)生的變化。若Malmquist指數(shù)大于1，表明全要素生產(chǎn)率處于上升階段，反之，則處于下降階段。

3.3 Tobit模型

利用SBM模型測定數(shù)值在0～1之間,具有典型的截斷特征,為此,在分析區(qū)塊鏈概念股上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率影響因素時,應選用可處理受限因變量的Tobit回歸模型,該模型可利用極大似然估計受限因變量的方法,針對具有斷尾特征的數(shù)據(jù)進行回歸分析,可規(guī)避OLS回歸分析參數(shù)估計值偏離的問題,Tobit回歸模型公式為

(3)

4 指標體系構(gòu)建與樣本數(shù)據(jù)來源

4.1 指標選取

4.1.1 投入產(chǎn)出指標體系

對區(qū)塊鏈概念股上市公司進行效率評價時，結(jié)合其他學者選取的投入產(chǎn)出變量，構(gòu)建了含有三個投入指標和三個產(chǎn)出指標的指標體系。投入指標：①研發(fā)支出：體現(xiàn)研發(fā)經(jīng)費投入情況，反映了企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的重視程度；②研發(fā)人員數(shù)量：體現(xiàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要人力資源；③本碩博人數(shù)：代表了企業(yè)的尖端人才儲備。產(chǎn)出指標：①專利申請數(shù)量：反映企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出成果；②專利授權(quán)數(shù)量：專利授權(quán)數(shù)量是已經(jīng)得到國家認可并獲得專利權(quán)的專利；③營業(yè)利潤：體現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟效益。

4.1.2 影響因素指標體系

企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率受到諸多因素的影響，參考其他學者選取的影響因素指標，文章選取了企業(yè)家要素、政府補助、企業(yè)規(guī)模、股權(quán)結(jié)構(gòu)以及企業(yè)財務狀況作為影響因素指標體系的組成，其中董事長是企業(yè)核心領導者，因此文中的企業(yè)家要素均指企業(yè)董事長的特征，具體說明如表2所示。

表2 區(qū)塊鏈概念股上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率影響因素指標體系

4.2 樣本選取及數(shù)據(jù)來源

選取東方財富choice數(shù)據(jù)庫區(qū)塊鏈概念板塊2016-2020年261家區(qū)塊鏈概念股上市公司作為初始研究樣本。為保證樣本企業(yè)的有效性，剔除存在財務問題的ST和*ST類型的上市公司，并剔除指標缺失的公司，最終得到179家區(qū)塊鏈概念股上市公司作為研究的樣本企業(yè)。

指標數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫、上市公司年報以及國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站。對于個別年份缺失的指標數(shù)據(jù)，采取平均增長率的方法對缺失值進行補充。同時，為滿足DEA模型對數(shù)據(jù)的要求，對原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，處理后的數(shù)據(jù)介于0.1至1之間。

5 實證分析

5.1 區(qū)塊鏈概念股上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率的靜態(tài)評價

根據(jù)建立的指標體系，使用DEA-SOLVER Pro5.0軟件對區(qū)塊鏈概念股上市公司2016-2020年的技術(shù)創(chuàng)新效率進行靜態(tài)評價，結(jié)果如表3所示。

表3 區(qū)塊鏈概念股上市公司2016-2020年技術(shù)創(chuàng)新效率

使用SBM模型對技術(shù)創(chuàng)新效率進行測度，測算結(jié)果表明，技術(shù)創(chuàng)新效率值的變動范圍為0.51-0.64，達到DEA有效的企業(yè)數(shù)量較少，企業(yè)整體的技術(shù)創(chuàng)新效率水平較低。SBM模型在對效率進行測度的同時，也測算了投入指標和產(chǎn)出指標的松弛值，并且提供了非有效DUM調(diào)整的方向和大小。根據(jù)SBM模型的測度結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，多數(shù)區(qū)塊鏈概念股上市公司都存在投入冗余或產(chǎn)出不足的情況，企業(yè)創(chuàng)新要素的投入產(chǎn)出比例不合理，資源沒有得到有效利用，需要減少要素的投入量或者增加要素的產(chǎn)出量，以達到最優(yōu)效率。

5.2 區(qū)塊鏈概念股上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率的動態(tài)評價

由于技術(shù)創(chuàng)新效率的靜態(tài)分析無法反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的變動，文章使用Malmquist指數(shù)對區(qū)塊鏈概念股上市公司2016-2020年技術(shù)創(chuàng)新效率進行了整體和分行業(yè)的動態(tài)評價。

5.2.1 區(qū)塊鏈概念股上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率整體動態(tài)分析

表4顯示了區(qū)塊鏈概念股上市公司2016-2020年技術(shù)創(chuàng)新效率動態(tài)變化情況，由表4可見，2016-2020年區(qū)塊鏈概念股上市公司的Malmquist指數(shù)均值為1.223，整體Malmquist指數(shù)上升了22.3%，表明2016-2020年間我國區(qū)塊鏈概念股上市公司技術(shù)創(chuàng)新整體效率得到提升，其中，技術(shù)效率變化下降了1%，技術(shù)進步上升了23.5%，企業(yè)技術(shù)水平提升是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率提高的主要原因。

表4 區(qū)塊鏈概念股上市公司2016-2020年技術(shù)創(chuàng)新效率動態(tài)測度

5.2.2 區(qū)塊鏈概念股上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率分行業(yè)動態(tài)分析

表5顯示了區(qū)塊鏈概念股上市公司所屬行業(yè)2016-2020年技術(shù)創(chuàng)新效率動態(tài)變化情況。區(qū)塊鏈概念股上市公司中大多數(shù)屬于信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)以及制造業(yè)這兩個行業(yè)，其余行業(yè)的區(qū)塊鏈概念股上市公司所占比重較少。所有行業(yè)Malmquist指數(shù)均大于1，主要是由技術(shù)進步水平的提升引起的，部分行業(yè)的技術(shù)效率下降。從技術(shù)效率變化的分解項來看，只有信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)與租賃和商務服務業(yè)這兩個行業(yè)純技術(shù)效率變化值小于1，規(guī)模效率變化值小于1的行業(yè)有建筑業(yè)，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，文化、體育和娛樂業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)，租賃和商務服務業(yè)，這些行業(yè)需要提高技術(shù)使用效率，調(diào)整企業(yè)規(guī)模，合理配置資源。

表5 區(qū)塊鏈概念股上市公司2016-2020年分行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率動態(tài)測度

5.3 區(qū)塊鏈概念股上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率的影響因素分析

文章使用Stata軟件對區(qū)塊鏈概念股上市公司2016-2020年的技術(shù)創(chuàng)新效率影響因素進行了Tobit回歸分析，結(jié)果如表6所示。

表6 綜合效率Tobit面板回歸結(jié)果

由表6可見，股權(quán)集中度、負債水平、盈利能力通過了1%水平上的顯著性檢驗。股權(quán)集中度與企業(yè)創(chuàng)新效率呈正相關(guān)，較高的股權(quán)集中度可以促使主要股東更加關(guān)注企業(yè)的長遠利益，更加注重企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，同時股權(quán)集中也強化了股東的監(jiān)督作用，這有利于資金的合理配置和創(chuàng)新績效的提高。負債水平與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)負相關(guān)，在高負債水平的情況下進行技術(shù)創(chuàng)新的風險是巨大的，因而企業(yè)不愿意進行技術(shù)創(chuàng)新。企業(yè)盈利能力與企業(yè)創(chuàng)新效率呈顯著正相關(guān)，當企業(yè)盈利能力提高時，會有更多的資金投入研發(fā)，有利于創(chuàng)新效率提高。

6 結(jié)論與建議

文章對2016-2020年區(qū)塊鏈概念股上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率進行測度并分析其影響因素，得到如下主要結(jié)論：第一，我國179家區(qū)塊鏈概念股上市公司在樣本期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新效率偏低，達到DEA有效的企業(yè)數(shù)量較少；第二，區(qū)塊鏈概念股上市公司技術(shù)效率變化下降了1%，技術(shù)進步上升了23.5%，受到技術(shù)效率變化和技術(shù)進步的共同影響，Malmquist指數(shù)均值為1.223，上升了22.3%；第三，從區(qū)塊鏈概念股上市公司所屬行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率來看，樣本期內(nèi)各個行業(yè)的Malmquist指數(shù)均大于1，各行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率整體處于增長趨勢；第四，利用Tobit回歸模型研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)集中度、負債水平、盈利能力通過了顯著性檢驗。負債水平與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈負相關(guān)，股權(quán)集中度、盈利能力與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈正相關(guān)。

根據(jù)以上研究結(jié)論，提出如下建議：第一，政府應完善財政支持體系，強化政府補貼監(jiān)管，提高政府資金利用效率，同時不斷完善知識產(chǎn)權(quán)保護法律法規(guī)，為研發(fā)和創(chuàng)新活動創(chuàng)造積極良好的環(huán)境；第二，加強培育高端研發(fā)人才，注重技術(shù)人才的引進和激勵，提升企業(yè)的人才素質(zhì)，注重企業(yè)家創(chuàng)新精神的培育，積極尋求創(chuàng)新機會，主動進行創(chuàng)新活動，提高技術(shù)創(chuàng)新水平；第三，企業(yè)不僅要注重研發(fā)階段，同時也要加快技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，創(chuàng)造更多經(jīng)濟效益，為以后的技術(shù)創(chuàng)新活動提供資金支持；第四，適當提高企業(yè)股權(quán)集中度，以提升創(chuàng)新決策的效率，及時把握市場機會，應對不斷變化的市場環(huán)境。