馬紅光，楊 穎

〔中共陜西省委黨校(陜西行政學院) a.管理學部;b.研究生院, 西安 710061〕

投資效率反映了企業(yè)配置資源的能力,是其經(jīng)營狀況的重要指標。上市公司則更有代表性,這一指標直接影響其資本市場的價值。區(qū)域內(nèi)上市公司的投資效率能反映出整個區(qū)域資源配置是否合理,是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展狀況的領(lǐng)跑者和風向標。根據(jù)新古典經(jīng)濟學的增長理論,投入要素具有邊際產(chǎn)出遞減的傾向,經(jīng)濟的持續(xù)快速增長不可能長期依靠要素投入的拉動,而是需要通過提高生產(chǎn)效率來實現(xiàn)[1]。改革開放以來,我國經(jīng)濟在投資拉動下實現(xiàn)了快速增長,但這一時期已成為過去,單純地加大投資規(guī)模對經(jīng)濟的拉動作用已經(jīng)變得有限。在經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)的當下,要從以前的重“量”向重“質(zhì)”轉(zhuǎn)換,通過高效率的投資提高經(jīng)濟發(fā)展的速度和質(zhì)量[2],助力經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。如何最大限度地提升企業(yè)投資效率、促進資源有效配置,成為亟待解決的一個重要問題[3]。

1999年3月22日,《國務(wù)院關(guān)于進一步推進西部大開發(fā)的若干意見》中定位陜西是西部大開發(fā)的橋頭堡。2020年5月17日,《中共中央國務(wù)院關(guān)于新時代推進西部大開發(fā)形成新格局的指導意見》中明確表示支持陜西發(fā)揮綜合優(yōu)勢,打造內(nèi)陸開放高地和開發(fā)開放樞紐。陜西省自身具有很多優(yōu)勢。首先,省內(nèi)高校和科研院所眾多,可以在多個領(lǐng)域支撐其進行研發(fā)創(chuàng)新;其次,擁有煤、石油、天然氣等自然資源,有助于其發(fā)展工業(yè)。如何利用資本市場培育壯大上市公司、助力區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,是亟需解決的問題。但現(xiàn)實情況是陜西省的上市公司表現(xiàn)欠佳。筆者希望通過對陜西省上市公司投資效率進行有效測度和分析評價,了解區(qū)域資源配置水平,找準提高投資效率的發(fā)力點,為公司和政府部門在經(jīng)營管理、投資調(diào)整及政策制定方面提供有效的建議,推動陜西經(jīng)濟更高質(zhì)量發(fā)展。

一、文獻綜述

徐斯旸等認為投資效率反映了公司資本和技術(shù)雙要素投入的匹配程度[4]。李尖在對上市公司投資效率的研究中將“投資效率”定義為公司通過投資實現(xiàn)的資源配置情況[5]。結(jié)合現(xiàn)有研究,本文認為企業(yè)投資效率是公司通過對資本、勞動力及技術(shù)等資源的配置而實現(xiàn)的投入產(chǎn)出比情況。

目前對企業(yè)投資效率的測度主要有以下四種方式。第一種是由Fazzari(1988)提出的投資—現(xiàn)金流敏感性模型(FHP),該模型主要考慮到公司面臨的融資約束會影響公司的投資行為。第二種是Vogt(1994)提出的現(xiàn)金流與投資機會交叉項判別模型,是對FHP模型的改良,他在模型中加入了投資機會作為影響因素。第三種是Richardson(2006)提出的過度投資模型,運用OLS回歸模型擬合出公司正常的資本投資規(guī)模,從而通過殘差來測算公司的投資效率。第四種是DEA 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析,具體表現(xiàn)為產(chǎn)出對投入的比率。它是 Charnes、Cooper 和 Rhodes 在 1978 年提出的一種非參數(shù)的估計方法,使用數(shù)學規(guī)劃模型評價具有多個輸入和多個輸出的決策單元(DMU)間的相對有效性,本質(zhì)上是判斷決策單元是否位于生產(chǎn)可能集的“前沿面”上[6]。當某一決策單元的投入產(chǎn)出效率值位于前沿面上,則投資是有效率的,反之則是非效率投資。第四種方法的優(yōu)點在于不需要對生產(chǎn)函數(shù)結(jié)構(gòu)做先驗假定、不需要對參數(shù)進行估計、允許無效率行為存在、能對全要素生產(chǎn)率指數(shù)和技術(shù)效率指數(shù)變動進行分解等優(yōu)點[7]。其中DEA-Malmquist指數(shù)模型還可以對投資效率進行不同年份之間的比較。因而本文在測度陜西省上市公司投資效率時使用第四種方法。

目前關(guān)于陜西省上市公司投資效率的研究較少,且僅有的研究都是基于省份之間的比較,陜西省只是作為其中的一個部分。如彭亮等(2018)以西北地區(qū)118家上市公司2010-2017年的數(shù)據(jù)為研究對象,發(fā)現(xiàn)相比于甘肅、青海、新疆和寧夏,陜西省上市公司的投資效率呈現(xiàn)小幅下滑的趨勢,且技術(shù)效率下滑是主要原因[8]。通過對陜西省整個區(qū)域的企業(yè)投資效率更全面的了解,具體包括時間變化趨勢,以及不同行業(yè)、不同地區(qū)和不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)公司的投資效率差異,分析變化和差異背后的原因,從而能更有針對性地提出提高陜西省投資效率的建議。

二、研究設(shè)計

(一)研究方法

筆者使用DEA-Malmquist指數(shù)模型和DEA-BCC模型,分別測算企業(yè)投資效率的動態(tài)值和靜態(tài)值。

Malmquist 指數(shù)模型分析建立在距離函數(shù)之上,本文選擇投入導向進行測算。

具體公式如下:

(1)

這一指數(shù)可以進行進一步分解,具體公式如下:

M=Tfpch=Effch×Techch=Pech×Sech×Techch

(2)

其中Tfpch為全要素生產(chǎn)率變動指數(shù),Effch為技術(shù)效率變動指數(shù),Techch為技術(shù)變動指數(shù)。技術(shù)效率變動指數(shù)可進一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)Pech和規(guī)模效率指數(shù)Sech。當全要素生產(chǎn)率指數(shù)M(即Tfpch)大于1時,表示從t期到t+1期全要素生產(chǎn)率增長;當M小于1時,意味著全要素生產(chǎn)率下降;當M等于1時, 意味著全要素生產(chǎn)率沒有變化。

采用DEA-BCC模型測算企業(yè)投資效率的靜態(tài)值。這一模型是按各年份來確定前沿面,測算的結(jié)果為各個年份內(nèi)公司的相對技術(shù)效率,用它代表企業(yè)投資效率的靜態(tài)值。測算結(jié)果的取值范圍為(0,1]。技術(shù)效率值等于1的公司位于生產(chǎn)前沿,其投資是相對有效的;若小于1,則屬于非效率投資。技術(shù)效率變化可進一步分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化,具體公式如下:

Effch=Pech×Sech

(3)

(二)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以陜西省A股上市公司為研究對象,研究過程剔除了ST公司、金融行業(yè)公司、在2016年之后上市的公司以及存在數(shù)據(jù)缺失和異常的公司,最后的有效樣本為37家。數(shù)據(jù)的時間跨度為2016-2021年。原始數(shù)據(jù)主要來源于CRMAR數(shù)據(jù)庫,少部分來源于上市公司公布的財務(wù)報表。

(三)指標體系構(gòu)建

DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對投入產(chǎn)出指標有3個基本要求。首先,評價指標的個數(shù)不能超過決策單元的半數(shù);其次,要求所選指標能夠反應(yīng)決策單元真實完整的生產(chǎn)過程[9];最后,數(shù)據(jù)的可獲得性也很重要。鑒于此,本文選取以下投入產(chǎn)出指標進行測算。

1.投入指標

公司生產(chǎn)經(jīng)營過程中的投入主要可以分為資本投入和勞動投入。其中資本投入又分為長期資本投入和短期資本投入。

選取固定資產(chǎn)凈額和無形資產(chǎn)凈額作為衡量長期資本投入的指標。利用生產(chǎn)運營成本衡量公司短期資本投入,本文選取存貨、應(yīng)收應(yīng)付款差額來對其進行測算。由于這兩者都是流動性較強的短期運營成本,尤其是存貨,隨著時間點的不同,數(shù)據(jù)會出現(xiàn)較大差異,因而對其具體數(shù)值采取期初、期末值之和除以2來計算。具體方法分別如式4和式5所示。

(4)

應(yīng)收應(yīng)付款差額=
(應(yīng)收票據(jù)凈額+應(yīng)收賬款凈額+預(yù)付賬款)-
(應(yīng)付票據(jù)+應(yīng)付賬款+預(yù)收賬款)

(5)

選取應(yīng)付職工薪酬作為衡量勞動投入的指標。主要原因在于這一指標不僅包含勞動力的數(shù)量,也包含了勞動力的素質(zhì)。

2.產(chǎn)出指標

選取每股收益、凈利潤和營業(yè)收入作為產(chǎn)出指標。

每股收益體現(xiàn)了普通股的獲利水平;營業(yè)收入是公司從事主營業(yè)務(wù)或其他業(yè)務(wù)所取得的收入,體現(xiàn)了公司的主要經(jīng)營成果;凈利潤反映公司經(jīng)營的最終成果,是衡量一個公司經(jīng)營效益的主要指標。

整個投入產(chǎn)出指標體系如表1所示:

表1 公司投入產(chǎn)出指標體系

(四)數(shù)據(jù)標準化處理

由于本文數(shù)據(jù)處理所使用的是DEA-Malmquist 模型和DEA-BCC模型,這一方法要求數(shù)據(jù)非負,而本文所選取的無形資產(chǎn)凈額、應(yīng)收應(yīng)付款差額、每股收益和凈利潤可能存在負值。因此需要先對投入產(chǎn)出指標的原始數(shù)據(jù)進行離差標準化處理,公式如下:

(6)

式(3)中X為指標的原始數(shù)據(jù),Y為經(jīng)過標準化處理的數(shù)據(jù)。經(jīng)過離差標準化處理后,Y的取值范圍為[0.1,1]。

三、實證結(jié)果分析

(一)企業(yè)投資效率的動態(tài)值分析

運用Deap2.1軟件中的DEA-Malmquist指數(shù)模型對面板數(shù)據(jù)進行處理,測算的最終結(jié)果如表2所示。

表2 2016-2021年陜西省上市公司投資效率動態(tài)值

1.時間趨勢分析

從時間趨勢來看,2016-2021年的全要素生產(chǎn)率Tfpch平均值為1.035,整體呈上升趨勢,平均每年上升3.5%;其中技術(shù)效率和技術(shù)進步指數(shù)都呈上升趨勢,平均每年上升幅度分別為0.1%和3.4%。即技術(shù)效率和技術(shù)進步共同促進了全要素生產(chǎn)率的提升,但主要原因是技術(shù)進步。根據(jù)許漢友等人的研究,可按照Tfpch值的大小將企業(yè)分為三種類型:當Tfpch<0.9時,為強退步型;當0.9≤Tfpch<1時,為弱退步型;當Tfpch≥1時,為進步型[10]。參考這一標準,陜西省上市公司在這一年時間內(nèi)的投資效率呈現(xiàn)出動態(tài)下降趨勢,但由于其Tfpch值大于0.9,因而存在很大的提升潛力。

對技術(shù)效率進行分解,發(fā)現(xiàn)純技術(shù)效率均值為1,各個年份的表現(xiàn)沒有變化;規(guī)模效率均值為1.001,以年均0.1%的速度上升,說明規(guī)模效率的上升是引起技術(shù)效率上升的主要原因。由于公司的規(guī)模效率大于1,說明陜西省上市公司存在規(guī)模效應(yīng),通過擴大投資和生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模實現(xiàn)了更高收益。這一點與李晟婷等基于GMM的公司社會責任對對陜西省上市公司生產(chǎn)效率影響的研究結(jié)論相符,即公司規(guī)模越大,效率越高,符合一般公司的發(fā)展規(guī)律[11]。

2.對樣本公司的投資效率分析

從表3的實證結(jié)果可以看出,37家樣本上市公司中投資效率提升最快的三個公司分別為陜西煤業(yè)、陜西建工和陜西黑貓。這三個公司的全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)分別為1.080,1.066,1.057,且這三者的技術(shù)進步指數(shù)也是最高的,分別為1.080,1.065,1.055。這三個公司全要素生產(chǎn)率的提升同樣主要來自技術(shù)進步;技術(shù)效率的提升也在一定程度上促進了投資效率的提高。其他公司的全要素生產(chǎn)率提高程度雖不及這三家公司,但同樣也呈現(xiàn)出上升趨勢,且上升的主要原因都是技術(shù)進步。

表3 2016-2021年陜西省上市公司Malmquist指數(shù)及其分解

(二)企業(yè)投資效率的靜態(tài)值分析

運用DEA-BCC模型按年份對數(shù)據(jù)進行處理,測算企業(yè)投資效率的靜態(tài)值及分解結(jié)果。

1.總體結(jié)果分析

從表4顯示的總體結(jié)果來看,陜西省上市公司在2016-2020年間,技術(shù)效率均值小于1,存在非效率投資;2021年的技術(shù)效率值為1,投資相對有效。技術(shù)效率的最大值和最小值分別為1和0.969,加上中位數(shù)和均值之間差異非常小,說明各個公司的投資效率差異不大;2016-2021年之間,技術(shù)效率的標準差最大值為0.09,且呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢,說明公司間投資效率的差異不僅小,且在逐年縮小。

表4 陜西省2016-2021年投資效率靜態(tài)值的總體結(jié)果

表5 不同行業(yè)的企業(yè)投資效率靜態(tài)值及其分解

對技術(shù)效率指數(shù)進行分解,得到純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)。表6的數(shù)據(jù)結(jié)果顯示,各年份的純技術(shù)效率值在2016年為0.999,其他年份的值都等于1,說明決策單元的經(jīng)營管理和制度設(shè)置較為合理;純技術(shù)效率的方差在2016年為0.002,其他年份的值都為0,說明各個決策單元的差異非常小。規(guī)模效率值在前5個年度期間都小于1,因而可以判斷其并未達到規(guī)模報酬的相對最優(yōu);最大值和最小值分別為1和0.994,中值和均值差異很小,且方差最大僅為0.008,說明各決策單元之間的規(guī)模效率差距很小;由于方差呈現(xiàn)出逐年變小的趨勢,說明各決策單元之間的規(guī)模效率在不斷趨同。結(jié)合前面DEA-Malmquist指數(shù)模型的結(jié)果,純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)都大于1,因而可以判斷出各決策單元的規(guī)模效率屬于向上趨同。

表6 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)投資效率靜態(tài)值及其分解

總體來看,技術(shù)效率和規(guī)模效率指數(shù)的變化更為同步,說明2016-2020年之間公司的技術(shù)效率小于1主要是由規(guī)模效率較低引起的,因而公司在投資規(guī)模的選擇上還須慎重。

2.不同行業(yè)的企業(yè)投資效率分析

根據(jù)證監(jiān)會的行業(yè)分類標準,將37家樣本公司進行分類,共有22個行業(yè)。由于樣本數(shù)量較小,因而將性質(zhì)近似的行業(yè)進行合并,最終分為6個大類,分別為器材和設(shè)備制造、有色金屬開采和加工、造紙和印刷、煤炭開采和燃氣供應(yīng)、石油化工和其他行業(yè)。整體來看,石油化工行業(yè)各年的投資效率值相對較高,說明其投資規(guī)模和經(jīng)營管理水平優(yōu)于其他行業(yè);造紙和印刷行業(yè)的投資效率相對于其他行業(yè)偏低,主要是由于規(guī)模效率較低;其他行業(yè)的投資效率值處于中間位置。在2019年之前,各個行業(yè)的企業(yè)投資效率差異較大,但在隨后的兩年間差異越來越小,6個行業(yè)的技術(shù)效率指數(shù)在2016年全部小于1;但在2021年,已經(jīng)有4個行業(yè)的技術(shù)效率值位于前沿面上,達到了投資效率的相對最優(yōu)。結(jié)合前面的投資效率動態(tài)值表現(xiàn),樣本總體的投資效率處于小幅提高狀態(tài),因而可以判斷公司效率差距縮小來源于落后公司的向上趨同。

3.不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)投資效率分析

將37家樣本公司按照產(chǎn)權(quán)歸屬分為國有企業(yè)和民營企業(yè),其投資效率的表現(xiàn)如表6所示。整體來看,國有公司的技術(shù)效率值高于民營公司。對技術(shù)效率值進行分解后可以看出,國有公司技術(shù)效率值更高主要是因為其規(guī)模效率更高。從純技術(shù)效率的角度來看,國有公司和民營公司的表現(xiàn)幾乎不存在差異,說明他們的經(jīng)營管理和技術(shù)水平幾近相當。國有公司相對于民營公司往往面臨更小的融資約束和更好的外部資源,能根據(jù)自身需要選擇更合適的投資規(guī)模,因而在規(guī)模效率上的表現(xiàn)更好。

4.不同地區(qū)的企業(yè)投資效率分析

按照公司所處的城市不同對技術(shù)效率進行測算,具體結(jié)果如表7所示。從整體來看,位于西安的企業(yè)投資效率相對更高;寶雞和咸陽的企業(yè)投資效率較低;漢中和渭南的樣本公司各有一家,這兩家公司的技術(shù)效率處于中間水平,和西安的差距很小。從純技術(shù)效率的角度來看,除了2016年之外,各個城市的效率值都位于前沿面上,整體表現(xiàn)較好,說明各個城市的公司經(jīng)營管理能力近似。但在規(guī)模效率的表現(xiàn)上,西安的公司整體水平更高。

表7 不同地區(qū)企業(yè)投資效率靜態(tài)值及其分解

從各個城市擁有的樣本公司數(shù)量上來看,37家樣本公司分布較為集中,西安有25家,占了總數(shù)的67%;寶雞4家,咸陽3家,漢中和渭南各1家,這四個城市加起來只占33%。由于上市公司多集中在西安,容易形成集群效應(yīng),且資源豐富程度、營商環(huán)境更好,因而西安的上市公司投資效率更高是合理的。

四、結(jié)論與政策啟示

(一)結(jié)論

筆者運用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對2016-2021年陜西省37家上市公司的投資效率進行測度。研究結(jié)果表明:(1)從時間趨勢來看,2016-2021年的投資效率整體呈上升趨勢,且主要來自技術(shù)進步。(2)從單個公司角度看,全要素生產(chǎn)率高的公司往往技術(shù)進步指數(shù)也更高。(3)技術(shù)效率和規(guī)模效率呈現(xiàn)出同步變化的特點。在2016-2020年的5年時間里,公司的非效率投資主要來自于較低的規(guī)模效率。(4)從行業(yè)角度看,石油化工行業(yè)各年的投資效率相對較高;造紙和印刷行業(yè)的投資效率相對于其他行業(yè)偏低,且主要是由于規(guī)模效率較低引起的。(5)國有公司的投資效率相比民營公司更高,主要是因為其具有更高的規(guī)模效率。(6)位于西安的企業(yè)投資效率相對更高,寶雞和咸陽的企業(yè)投資效率則較低。西安的企業(yè)投資效率更高是因為其規(guī)模效率更高。

(二)政策啟示

1.推動技術(shù)進步,提升投資效率

通過技術(shù)進步來提高投資效率是我國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式的重要途徑[12]。根據(jù)上述結(jié)論,陜西省上市公司投資效率的提高更多來自于技術(shù)進步。而要想通過技術(shù)創(chuàng)新進一步提高效率,首先需要加大創(chuàng)新投入力度,這是公司通過技術(shù)進步建立核心競爭優(yōu)勢的基礎(chǔ)[13]。其次要激活人才的創(chuàng)新潛能,所有的技術(shù)進步都是人類的創(chuàng)造,要充分發(fā)揮人才優(yōu)勢。陜西省擁有眾多高校和科研院所,可以為技術(shù)進步提供源源不斷的人才和知識,還擁有秦創(chuàng)原這樣的創(chuàng)新驅(qū)動平臺。如果能對這些豐富的優(yōu)勢資源加以利用,當?shù)毓镜陌l(fā)展會更上一個臺階。

2.調(diào)整投資規(guī)模,優(yōu)化營商環(huán)境

本文的實證結(jié)果反映出企業(yè)投資效率低主要因為其較低的規(guī)模效率。企業(yè)投資效率低主要表現(xiàn)在兩個方面:一是公司投資過度造成了資本的損失;二是公司投資不足,導致公司與原本應(yīng)該獲得的收益“失之交臂”[5]。樣本公司的營業(yè)收入總額由2016年的17205595.76萬億上升到2021年的58404330.55萬億,可以看出經(jīng)營規(guī)模有所擴大。另外,雖然存在規(guī)模效率小于1的情況,但具體的數(shù)值從2016年到2021年距離前沿面越來越近,因而可以判斷投資效率低是由于投資不足。這一點與陜西省所處的地理位置有很大關(guān)系。作為內(nèi)陸省份,陜西省與外部的互動和聯(lián)系不緊密,開放程度較低,因而參與對外經(jīng)濟活動較少,尤其是與長三角和珠三角省份的諸多省份相比。因而地方政府更要重視提升服務(wù)效率、提高治理水平、加強區(qū)域法治建設(shè)和產(chǎn)權(quán)保護,積極推動區(qū)域市場化等[14]。以更開放的格局打造優(yōu)質(zhì)的營商環(huán)境,吸引更多優(yōu)質(zhì)公司和資本的進入,提升本土公司的投資效率。

3.重視政策引導,釋放市場潛力

投資效率的高低還與所處行業(yè)、公司性質(zhì)和所在城市有關(guān)。而產(chǎn)業(yè)政策作為彌補市場失靈、調(diào)整資源配置的重要手段,可以在促進區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟增長方面發(fā)揮重要作用[15]。陜西省政府可以通過制定產(chǎn)業(yè)政策,調(diào)整不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)布局,讓不同地區(qū)發(fā)揮自身的優(yōu)勢,經(jīng)營與其比較優(yōu)勢相匹配的產(chǎn)業(yè)。

國有公司相比于民營公司有很多優(yōu)勢,主要表現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)政策和融資約束上,而這些又是影響企業(yè)投資效率的重要因素。民營公司的存在加速了市場競爭,為社會提供了眾多就業(yè)崗位,在市場經(jīng)濟中扮演著非常重要的角色,因而政府有必要對他們一視同仁,讓民營公司釋放出更大的潛力,更好地促進經(jīng)濟增長。