區(qū)塊鏈概念股上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率研究

□ 解曉涵，姜 娟，張?zhí)K蒙，宋嘯宇

(南京郵電大學(xué)，江蘇 南京 210003)

1 引言

國(guó)家高度重視發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，并將其上升為國(guó)家戰(zhàn)略。區(qū)塊鏈技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的底層支撐技術(shù)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合、培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能等方面發(fā)揮重要作用。在物流與供應(yīng)鏈領(lǐng)域，區(qū)塊鏈技術(shù)也有重要的應(yīng)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(jìn)物流平臺(tái)的構(gòu)建，是解決信用危機(jī)的保障機(jī)制、解決融資問(wèn)題的新融資模式、解決防偽難題的新道路[1]。應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)能夠?qū)ξ锪鞴?yīng)鏈模式加以創(chuàng)新，在提升供應(yīng)鏈運(yùn)作效率的同時(shí)，讓供應(yīng)鏈中的數(shù)據(jù)信息更安全、精準(zhǔn)且具有可追溯性[2]。既優(yōu)化了物流流程、協(xié)同了供應(yīng)鏈，又使得倉(cāng)儲(chǔ)管理、運(yùn)輸配送管理等更加有序和完善，具有更好的信用評(píng)價(jià)功能，極大程度上降低了供應(yīng)鏈物流的成本，并提升了其運(yùn)營(yíng)效率，推動(dòng)了我國(guó)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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵來(lái)源[4]。技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)持續(xù)成長(zhǎng)的重要“引擎”。企業(yè)可持續(xù)成長(zhǎng)的過(guò)程就是不斷地突破成長(zhǎng)上限的過(guò)程,而技術(shù)創(chuàng)新模式的適時(shí)轉(zhuǎn)變則是企業(yè)突破成長(zhǎng)上限、維持持續(xù)成長(zhǎng)的關(guān)鍵[5]。面對(duì)激烈的競(jìng)爭(zhēng),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(dòng)。如何評(píng)價(jià)一個(gè)企業(yè)的創(chuàng)新能力,尤其是技術(shù)創(chuàng)新能力是一個(gè)十分重要的問(wèn)題[6]。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)也受到諸多因素的影響。公司治理因素對(duì)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(guān)制度動(dòng)力源，技術(shù)創(chuàng)新必須與企業(yè)治理的變革同步進(jìn)行、共同演進(jìn)[7]。

因此，本文以區(qū)塊鏈概念股上市公司為研究對(duì)象，對(duì)區(qū)塊鏈概念股上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)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(shí)意義。

2 研究現(xiàn)狀

在目前效率測(cè)度中，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是較為常見(jiàn)的方法。關(guān)于上市公司技術(shù)創(chuàng)新效率DEA相關(guān)測(cè)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(jiàn)，多數(shù)研究使用CCR、BCC模型測(cè)算效率，較少使用SBM模型，同時(shí)，很少有文獻(xiàn)針對(duì)區(qū)塊鏈概念股上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行研究。因此，文章基于SBM模型和Malmquist指數(shù)從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度對(duì)區(qū)塊鏈概念股上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度。在對(duì)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(jìn)行測(cè)度的同時(shí)，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(jìng)爭(zhēng)力。

3 研究方法

3.1 SBM模型

在傳統(tǒng)DEA模型中,對(duì)無(wú)效率程度的測(cè)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(wèn)題和徑向問(wèn)題帶來(lái)的測(cè)量誤差,導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果不準(zhǔn)確。為改進(jìn)這一問(wèn)題以及更客觀(guān)地反映各要素實(shí)際情況，Tone[24]提出了SBM模型。文章使用非導(dǎo)向(Non-oriented)的SBM模型，同時(shí)從投入和產(chǎn)出兩個(gè)角度對(duì)效率狀況進(jìn)行測(cè)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(cè)定數(shù)值在0～1之間,具有典型的截?cái)嗵卣?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(shí),應(yīng)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(jì)受限因變量的方法,針對(duì)具有斷尾特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,可規(guī)避OLS回歸分析參數(shù)估計(jì)值偏離的問(wèn)題,Tobit回歸模型公式為

(3)

4 指標(biāo)體系構(gòu)建與樣本數(shù)據(jù)來(lái)源

4.1 指標(biāo)選取

4.1.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

對(duì)區(qū)塊鏈概念股上市公司進(jìn)行效率評(píng)價(jià)時(shí)，結(jié)合其他學(xué)者選取的投入產(chǎn)出變量，構(gòu)建了含有三個(gè)投入指標(biāo)和三個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)的指標(biāo)體系。投入指標(biāo)：①研發(fā)支出：體現(xiàn)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入情況，反映了企業(yè)對(duì)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(chǔ)備。產(chǎn)出指標(biāo)：①專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量：反映企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出成果；②專(zhuān)利授權(quán)數(shù)量：專(zhuān)利授權(quán)數(shù)量是已經(jīng)得到國(guó)家認(rèn)可并獲得專(zhuān)利權(quán)的專(zhuān)利；③營(yíng)業(yè)利潤(rùn)：體現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益。

4.1.2 影響因素指標(biāo)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(xué)者選取的影響因素指標(biāo)，文章選取了企業(yè)家要素、政府補(bǔ)助、企業(yè)規(guī)模、股權(quán)結(jié)構(gòu)以及企業(yè)財(cái)務(wù)狀況作為影響因素指標(biāo)體系的組成，其中董事長(zhǎng)是企業(yè)核心領(lǐng)導(dǎo)者，因此文中的企業(yè)家要素均指企業(yè)董事長(zhǎng)的特征，具體說(shuō)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(biāo)體系

4.2 樣本選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

選取東方財(cái)富choice數(shù)據(jù)庫(kù)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(cái)務(wù)問(wèn)題的ST和*ST類(lèi)型的上市公司，并剔除指標(biāo)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(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)、上市公司年報(bào)以及國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站。對(duì)于個(gè)別年份缺失的指標(biāo)數(shù)據(jù)，采取平均增長(zhǎng)率的方法對(duì)缺失值進(jìn)行補(bǔ)充。同時(shí)，為滿(mǎn)足DEA模型對(duì)數(shù)據(jù)的要求，對(duì)原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，處理后的數(shù)據(jù)介于0.1至1之間。

5 實(shí)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(píng)價(jià)

根據(jù)建立的指標(biāo)體系，使用DEA-SOLVER Pro5.0軟件對(duì)區(qū)塊鏈概念股上市公司2016-2020年的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行靜態(tài)評(píng)價(jià)，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(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度，測(cè)算結(jié)果表明，技術(shù)創(chuàng)新效率值的變動(dòng)范圍為0.51-0.64，達(dá)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(duì)效率進(jìn)行測(cè)度的同時(shí)，也測(cè)算了投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)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(cè)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(méi)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(dá)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(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)

由于技術(shù)創(chuàng)新效率的靜態(tài)分析無(wú)法反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的變動(dòng)，文章使用Malmquist指數(shù)對(duì)區(qū)塊鏈概念股上市公司2016-2020年技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了整體和分行業(yè)的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。

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(dòng)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(dòng)態(tài)變化情況，由表4可見(jiàn)，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(guó)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(jìn)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(dòng)態(tài)測(cè)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(dòng)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(dòng)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(wù)業(yè)以及制造業(yè)這兩個(gè)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(jìn)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(xiàng)來(lái)看，只有信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)與租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)這兩個(gè)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(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，文化、體育和娛樂(lè)業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)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(dòng)態(tài)測(cè)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(duì)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(jìn)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(jiàn)，股權(quán)集中度、負(fù)債水平、盈利能力通過(guò)了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)。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(zhǎng)遠(yuǎn)利益，更加注重企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，同時(shí)股權(quán)集中也強(qiáng)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(jī)效的提高。負(fù)債水平與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，在高負(fù)債水平的情況下進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)是巨大的，因而企業(yè)不愿意進(jìn)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(dāng)企業(yè)盈利能力提高時(shí)，會(huì)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(duì)2016-2020年區(qū)塊鏈概念股上市公司的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度并分析其影響因素，得到如下主要結(jié)論：第一，我國(guó)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(dá)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(jìn)步上升了23.5%，受到技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)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(lái)看，樣本期內(nèi)各個(gè)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(zhǎng)趨勢(shì)；第四，利用Tobit回歸模型研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)集中度、負(fù)債水平、盈利能力通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。負(fù)債水平與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈負(fù)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(yīng)完善財(cái)政支持體系，強(qiáng)化政府補(bǔ)貼監(jiān)管，提高政府資金利用效率，同時(shí)不斷完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)法律法規(guī)，為研發(fā)和創(chuàng)新活動(dòng)創(chuàng)造積極良好的環(huán)境；第二，加強(qiáng)培育高端研發(fā)人才，注重技術(shù)人才的引進(jìn)和激勵(lì)，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(jī)會(huì)，主動(dòng)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)，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(shí)也要加快技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，創(chuàng)造更多經(jīng)濟(jì)效益，為以后的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)提供資金支持；第四，適當(dāng)提高企業(yè)股權(quán)集中度，以提升創(chuàng)新決策的效率，及時(shí)把握市場(chǎng)機(jī)會(huì)，應(yīng)對(duì)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境。