基于DEA-Malmquist模型的創業板科技創新型企業投資效率評價

賈紅強 孔祥瑞 劉明 趙凌霄

1.中共中央黨校（國家行政學院）研究生院；2.國家經濟中心經濟預測部

一、研究背景

十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央把科技創新擺到了黨和國家發展全局的核心位置，取得了一系列重大成果，企業創新主體的地位極大增強，涌現了一批具有科技創新基因的市場微觀主體，其中不少企業已成功上市。上市公司是國民經濟的重要組成部分，在促進經濟增長、科技創新和完善資產市場、公司治理方面具有不可替代的作用，對國民經濟和社會發展具有重要的戰略意義。科技型上市公司已成為我國科技創新大軍中的一只重要力量，這些企業的投資決策已成為對于我國科技創新市場、資本市場、產業基金以及實體經濟投資的風向標，對于我國科技項目研發、技術進步以及經濟高質量發展具有重要意義。同時，科技型上市公司具有一般企業無法企及的資金、人才、信息、市場等優勢，其投資效率不僅是我國企業投資效率的高水平展示，也是研究如何提高宏觀投資效率、促進科技創新的重要考察對象。企業投資效率不僅關系企業生存與發展，也是影響宏觀投資效率、國民經濟增長質量的重要因素。

中國經濟數十年來的高速增長主要是依賴高投資，但是投資對經濟增長的推動和經濟發展質量的提升，是以有效率投資作為前提條件的[1]。黨的十九大報告中明確提出，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期。要實現轉變發展方式、優化經濟結果、轉換增長動力，提升企業投資效率是一項充分且必要條件。提升企業投資效率特別是科技創新型企業的投資效率對于提高宏觀投資效率、擴大有效投資、促進科技創新和經濟高質量發展具有重要意義。

2020年一季度極不尋常，突如其來的新冠肺炎疫情對我國經濟社會發展帶來前所未有的沖擊。外需面臨巨大挑戰，國民經濟穩定增長的重擔不可避免落在擴大內需上，消費增長受居民收入、消費環境等慢變量的約束在短時間難以對沖外需減少的缺口，擴大投資又一次成為政策首選。2020年4月17日中央政治局會議指出要以更大的宏觀政策力度對沖疫情影響，積極擴大國內需求和有效投資，調動民間投資積極性，反映了決策層對投資效率的重視程度。

如何增加有效投資是當前我國及今后一段時間我國面臨的主要問題，本文擬通過評價近幾年我國創業板創新型上市公司的投資效率，來探求進一步提高我國投資效率的方向和重點，為貫徹落實近期中央政治局會議提出的擴大有效投資決策部署，進一步細化投資政策，提高擴大有效投資的政策的科學性和實效性提供支撐。

本文的主要內容如下：第二節為已有相關研究評述；第三節介紹基于DEA-Malmquist模型的投資效率；第四節為樣本選擇和模型結果；第五節是本文結論和政策建議。

二、已有相關研究綜述

企業投資效率的研究對象主要包括企業過度投資、企業投資不足和投資效率研究。關于企業過度投資行為，Kalay和Avner[2]認為股利支付政策對企業投資行為有重要影響，如果企業章程允許企業支付較低比例的股利，那么企業就有較多的留存收益，從而存在過度投資的激勵。Lang 和 Litzenberger[3]發現成長性差的企業可以通過支付高額現金股利來降低其過度投資水平。Jensen[4]認為經理人在職消費與企業規模正相關，擴大企業投資規模會增加經理人可控制的資源，經理人進行過度投資擴大企業投資規模的動機。魏明海和柳建華[5]實證研究了中國國有上市公司現金股利政策與企業過度投資行為之間的關系，研究表明，國有上市公司的低現金股利政策促進了企業過度投資。代昀昊和孔東民[6]實證研究了企業高管海外求學經歷與企業投資行為的關系，研究發現，具有海歸特征的企業過度投資行為較少，與地方國有企業和非國有企業相比，高管的海歸經歷在中央國企中發揮的作用更為明顯。

關于企業投資不足，Robert和Daniel[7]認為由于資產的專有性導致投資不可逆性的存在以及增加不對稱的調整成本，企業應該在不確定性上升時選擇等待時機，以期獲得更多未來價格的信息，從而傾向于延緩投資。Pasto和Veronesi[8]認為較高的環境不確定性增加了管理層精確評估投資項目的難度，為避免投資失敗，企業通常削減投資，造成企業投資不足。Sheu和Lee[9]從預防性儲蓄動機、投資者債權人對風險溢酬的預期等角度指出環境不確定會抑制企業有效投資，造成企業投資不足。柳建華等[10]基于中國上市公司數據實證研究了公司章程中董事會對外投資權限的設置對企業投資效率的影響，研究表明，降低公司董事會的對外投資權限可以抑制公司的過度投資傾向，特別是對于國有控股上市公司，但過低的投資權限設置也會導致投資不足。Gulen和 Ion[11]、陳國進和王少謙[12]等研究都發現上升的經濟政策不確定性會顯著抑制企業投資行為，從而導致企業投資不足。

關于企業投資效率，金宇超等[13]認為企業高管由于職位固守、自身利益最大化的防御動機，使得其仍然會有“急于表現”、“不作為”等非效率投資行為。萬良勇等[14]利用中國上市公司數據實證研究了地方政府腐敗程度對當地企業投資效率的影響，結果發現，腐敗行為不僅會抑制部分企業的有效投資，而且會加劇部分企業的過度投資行為，從而在整體上削弱企業的投資效率。王克敏等[15]研究了產業政策、政府支持與企業投資效率的關系，研究表明，為促進地方經濟發展，地方政府傾向于使用國家產業政策，為本地區企業提供資金支持，但是由于政府與企業之間的信息不對稱問題導致資源錯配，引發企業過度投資，降低了企業投資效率。張亦春和周杰峰[16]利用我國上市公司數據實證研究了地方政府干預土地市場的行為對企業投資效率的影響，結果表明，提高每單位土地出讓面積的就業人口，會顯著降低企業因為現金流富余引發的過度投資，從而認為限制地方政府的土地出讓行為，能夠一定程度上改善企業的投資效率。

企業投資效率的衡量是研究企業投資效率的基礎。評估企業投資效率主要有兩種思路：代理變量法和數據包絡分析（DEA）。目前國內文獻大多參考國外學者提出的代理變量法估計企業投資效率[6][14][15][17][18]。代理變量法來自Richardson[19]在2006年發表的一篇重要文章，該方法將企業投資水平作為被解釋變量，將企業托賓Q值、資產負債率、現金持有量、以及眾多企業、行業特征變量作為解釋變量建立回歸模型，從而將模型中的殘差絕對值作為投資效率的代理變量，殘差絕對值越小，表示投資效率越低。這一方法實質是將模型擬合的投資水平作為企業最優投資水平，從而將企業實際投資水平與模型擬合的投資水平進行比較，如果企業實際投資水平小于模型擬合的投資水平，即模型殘差小于0，則認為企業投資不足，投資效率低下，殘差值越小，投資效率越低，反之亦反。

姑且不論是否存在客觀的、不變的可以擬合或預測的企業最優投資水平，代理變量法最大的問題是將投資水平不足或過度等同為投資效率低下。該方法的本質是將企業投資效率低下的原因歸結為企業投資水平不足或過度，從而得出可以通過調整投資水平而提高投資效率的政策含義。該方法不僅遺漏了其他影響投資效率的重要因素，而且忽視了企業會根據投資效率調整投資水平的行為特征，具有嚴重的內生性問題。得出的結論顯然會誤導政策制定者。

考慮到代理變量法的上述問題，本文采用基于DEA-Malmquist模型評價我國創業板科技創新型企業的投資效率。

三、基于DEA-Malmquist模型的投資效率評價

1978年，Charnes，Cooper 和Rhodes三位學者共同創建了數據包絡分析（data envelopment analysis，DEA）模型。DEA模型是一種以數據為導向的運營分析方法，它能夠分析包含多重績效指標在內的情形，將多個維度的數據整合為一個綜合指標，并指出績效提升的方向[20]。DEA模型作為一種非參方法，具有不必設定具體函數形式，從而避免模式設定偏誤的客觀性優點。該模型放松了生產函數法的一個潛在假設，生產函數法即參數法假設企業總是處于生產前沿。DEA模型允許企業出現無效率現象，這是對以索洛增長核算為代表的參數分析方法一種巨大改進。DEA模型所評價的前沿具有相當的穩健性，且更適合小樣本效率分析[21]。

假設有n個評價企業，第j個待評價企業記為DMUj，每個待評價企業有m種類型的投資輸入和s種類型的投資輸出。用Xmj表示第j個待評價企業第m項投入要素，Ysj表示第j個待評價企業第s項產出要素。所有的DMUj的投入和產出向量可以分別表示為；設投入產出指標的權向量分別為則第j個待評價企業（DMUj）的投資效率可以表示為：

如果對第J0個企業進行評價，記為DMU0，其投入為X0，產出為Y0，則第J0個企業相對投資效率的CCR評價模型為：

利用Charness-Cooper變換以及對偶規劃理論，將模型（2）的分式規劃問題等價轉換為線性規模模型：

Malmquist指數是基于DEA模型提出的。本文借鑒Fare[22]的思路，將Malmquist投資效率指數分解為效率變化指數和技術進步指數，技術進步指數反映的是在規模報酬不變技術下前沿面的移動，效率變化指數衡量的是在規模報酬不變技術下，被評價企業的效率變化，反映的是被評價企業追趕其他所有效率企業的程度?？紤]到規模報酬變動情況，效率變化指數可以進一步分解為純效率變動指數和規模效率指數，純效率變動指數反映的是在可變規模報酬情況下效率變動情況；規模效率指數是反映了兩個時期的規模效率的變動情況，每個時期的規模效率來自規模報酬不變技術下的距離函數與可變規模報酬技術下的距離函數之比。

本文Malmquist投資效率指數是用產出距離函數表示的，產出距離函數的定義為：

分別以t期和t+1期的技術為基準，可以得到兩個投資效率指數

為了避免由于基準期選擇的難題，Malmquist投資效率指數取上述兩個投資效率指數的幾何平均值，即：

進一步，考慮規模報酬變動情況，效率變化指數還可以分解為純效率變動指數和規模效率指數，用公式表示為：

其中，PEC=為純效率變動指數，為規模效率指數。

四、樣本選擇與模型評價結果

DEA-Malmquist模型的應用對樣本和指標的選取要求較高，模型運行結果受樣本和指標的影響較大，選擇合理的樣本和指標體系是有效利用模型的關鍵[23]。

投入指標主要借鑒王堅強和陽建軍[24]的做法和考慮科技創新型企業的投資特點，選用了新增固定資產、新增無形資產投資、研發支出等指標。產出指標采用營業總收入、營業利潤和總資產等三項指標。經過篩選，共有32家創業板科技創新型上市公司符合條件。篩選條件包括：（1）2015年以前上市；（2）企業提供的產品或服務屬于《國家重點支持的高新技術領域》規定的范圍；（3）企業研發投資占企業當年銷售總收入的比例不低于5%；（4）企業本科以上學歷員工人數占總人數的比例不低于30%，研發人員占全體員工比例不低于20%；（5）企業在樣本2015-2018年期間固定資產投資和無形資產投資不低于0元。

表1：32家科技創新型企業2015-2018年投入產出指標（平均值）

運用DEAP 2.1軟件，選擇投入型DEA-Malmquist模型對32家樣本企業2015-2018投資效率進行評價，由于投資效率指數是在離散時間的基礎上進行計算，每一個上市公司每兩年便有一個指數，共有128個指數。由于篇幅有限，僅僅公布每年的平均值。

2015-2018年期間我國企業的投資效率年均增長4.6%，說明近年來我國創業版科技創新性企業投資效率整體水平持續改善。每年的投資效率指數率均大于1，表明投資效率整體呈現穩中有進的趨勢。2017年增長幅度最大，而2016和2018年增長幅度最小，增長幅度波動區間較大，表明投資效率基礎還不牢固，容易受到外部宏觀經濟環境的沖擊，這也從側面證明了保持宏觀經濟平穩運行對于提高企業投資效率的重要作用。

投資效率持續改善主要受技術進步率推動，效率變動指數貢獻較小。2015-2018年，創業板32家科技創新型企業技術進步率年均增長4.3%，對企業投資效率增長的貢獻率達93%。2015-2017年間技術進步率增長較快，年均達到15%以上。受規模效率指數增長乏力和純效率變動指數小幅下降影響，效率變動指數年均增長只有0.2%，使得其對投資效率增長的貢獻率只有不到7%。

表3中，絕大多數行業的投資效率指數都大于1，其中，信息傳輸、軟件和信息技術服務業、專用設備制造業投資效率增長最快，年均增長分別為12%、10%；計算機、通信和其他電子設備制造業的投資效率最低，年均下降16%。在大部分行業中，效率變動指數都小于技術進步指數，反映出我國企業創新能力的提高遠遠大于企業間的技術外溢效應，企業的創新能力是促進企業投資效率的關鍵因素，企業間技術外溢效應對企業投資效率拉動明顯不足。企業間技術外溢效應明顯不足不利于整個社會投資效率的改善，從而制約企業投資效率的進一步提高。

觀察表2和表3中的最后兩列可知，效率變動指數較低主要受純效率變動指數拖累。除2018年等個別年份和電氣機械和器材制造業等個別行業外，純效率變動指數都小于規模效率。由效率變動指數等于純效率變動指數與規模效率變動指數的乘積可知，效率變動指數較低主要有兩個原因：一是受純效率變動指數拖累，這反映了企業內部公司治理能力的羸弱、企業間技術擴散速度的緩慢和市場投資環境的惡化。二是規模效率未發揮作用，說明當前我國科技創新型企業的規模還未達到最優水平，還處于投入增長型階段。

表2 2015-2018年期間樣本企業投資效率及其分解項

表3 2015-2018年期間行業投資效率及其分解項的平均值

投資效率改善的企業有20個，占比62.5%，說明我國大多數科技創新性企業是由創新驅動的。投資效率改善最大的企業達到47.3%，下降最大的企業投資效率指數減少45.3%，離散程度較大，說明我國科技創新型企業投資效率改善程度不均，個體間差異較大。

五、結論與政策建議

本文基于DEA-Malmquist模型評估了32家科技創新型上市公司在2015-2018年期間投資效率及其分解項的動態變化情況，研究發現：

（1）我國企業投資效率持續改善。創業板32家科技創新型上市公司2015-2018年投資效率年均增長4.6%，且每年的投資效率指數率均大于1，這表明這幾年我國科技創新型企業的投資效率在持續改善。2017年投資效率指數增長幅度最大，而2016和2018年增長幅度較小，表明我國企業投資效率波動較大，支撐投資效率不斷增長的基礎還不牢固，容易受到外部宏觀經濟環境的沖擊。這也從側面證明了保持宏觀經濟平穩運行對于企業投資效率的重要作用。

（2）企業投資效率的提高主要得益于企業創新能力的提升，企業間技術外溢效應明顯不足。投資效率指數可分解為效率變動指數和技術進步指數，其中技術進步指數反映了我國企業的創新能力，效率變動指數反映了企業間的技術外溢效應。2015-2018年間，除個別年份和行業，效率變動指數變動都小于技術進步指數，表明我國企業創新能力的提高遠遠大于企業間的技術外溢效應的增加，創新能力的提升成為拉動企業投資效率的主動力。企業間技術外溢效應明顯不足，不利于整個社會投資效率的改善，從而制約企業投資效率的提高。

（3）效率變動指數較低主要受純效率變動指數拖累。效率變動指數可分解為純效率變動指數與規模效率變動指數，除個別年份和行業外，純效率變動指數變動都小于規模效率指數，這說明我國企業效率變動指數較低主要受純效率變動指數拖累。純效率變動指數較低反映的是企業內部公司治理能力的羸弱、企業間技術擴散速度的緩慢，市場投資環境的下降等方面的問題。

企業間技術外溢雖然導致產權模糊，激勵下降，但是技術外溢帶來了正的外部性，只有技術創新的同時擴大技術外溢才能發揮技術創新成果的最大效用?？紤]到當前我國科技創新領域技術外溢效應明顯不足的問題，建議通過培育發展科技創新市場補齊短板，形成“創新”和“外溢”兩條腿走路、交相支撐的健康發展格局。

第一，促進科技創新市場良性循環。充分發揮科技創新型上市公司的角色示范作用，支持鼓勵科技創新型上市公司通過創新成果轉讓、合資合作、供應鏈參股、人才共建共享等方式，推動科技創新成果溢出，催生新技術、新產業、新業態和新模式，打造產業生態圈，再通過技術應用和需求推動科技創新有新的提高，形成良性循環。

第二，探索科技創新市場反壟斷。科技創新市場容易形成“馬太效應”，贏者通吃的誘惑促使領先企業不是投入資源繼續研發，而是會想方設法通過收購、兼并、挖墻腳等方式阻礙追趕者競爭，達到壟斷市場的目的，最終導致自身創新動力不足?？紤]到科技創新市場的特殊性和目前多頭管理局面，建議成立專業化的監管部門，完善市場競爭規則，強化反壟斷執法，增強監管的有效性、科學性和及時性，并探索未來必要條件下分拆科技創新市場巨無霸企業的方式和途徑。

第三，完善科技創新型企業治理體系。鼓勵支持科技創新型企業設立黨支部，學習黨的先進思想和理論，科學認識習近平新時代中國特色社會主義思想。通過舉辦政府、事業、企業等單位黨組織聯誼活動等形式促進科技創新人員交流溝通。探索通過明晰法律條文、宣傳法律知識、設立法律援助等形式破除科技創新企業人才流動的壁壘和消除高端人才流動的后顧之憂。