安徽省上市公司技术效率及其影响因素实证研究_技术人员

论文导读:：以2007~2009年43家安徽省上市公司为样本，运用随机前沿(SFA)方法测算了各家公司的技术效率，并考察了总经理年度报酬以及技术人员数量对企业技术效率的影响。实证分析结果表明：安徽省上市公司的技术效率均值只有71.5%，说明经济增长仍然是靠增加要素投入而不是真正的内涵型增长；总经理报酬与企业技术效率呈现正相关关系；但技术人员数量与技术效率没有显著关系。
论文关键词：技术效率，技术人员，总经理年度货币报酬，随机前沿分析
 

一、引言

当前加快经济发展方式转变是我国经济领域的又一场深刻变革，经济工作的战略重点由过去的单纯注重经济增长的数量过度到更加重视经济发展的质量。然低碳也罢、循环经济也罢，归根结底都是想提高地方经济实力，增强地方经济的竞争能力。而波特早就指出：“竞争力”在国家水平上有意义的概念是国家的仅仅生产率^[1]。地方经济同样如此，从经济学的角度来看，只有生产率较高的企业才会永远立于不败之地，而各个企业的生产率进而可以合成为各个地方的生产率，生产率的本质是投入与产出的比率，而效率是比较和分析生产率的指标，即实际生产率与最优生产率之比，它意味着产出一定时使用最小的投入或投入一定时获得最大的产出，因此，从企业层面上讲，效率指标比生产率指标的分析更有实际意义。

笔者长期以来都高度关注安徽省企业的整体竞争能力，安徽省企业的效率到底怎样，总经理报酬与技术人员数量是否有利于提高技术效率，各企业的财务绩效指标是否和生产效率指标一致等等都是值得我们关注的问题。只有以好的效率为支撑，企业的长期盈利能力才有保证技术人员，地方经济才有持续竞争力。正是基于此原因，同时考虑到数据的可获得性，笔者试图通过对安徽省各个上市企业进行效率分析，从而发现各自的优劣之处，希望能有的放矢地为提高整个安徽省的经济实力提供些许建议。

二、文献综述

参阅大量文献我们发现衡量企业效率的概念主要有全要素生产率、技术效率、规模效率、综合效率等等，而评价方法又具体分为以数据包络分析（DEA）为代表的非参数法和以随机前沿分析（SFA）为代表的参数法两类^[2]。DEA和SFA各有所长，DEA最早由Chames等人提出，主要是通过保持决策单元的输入与输出不变，借助数学规划将DMU（决策单元）投影到DEA的前沿面上，并通过比较DMU偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性，该方法无需假设任何形式的函数，但该方法没有考虑随机因素对效率的影响，SFA则解决了这个问题。

国外研究企业技术效率的文献较早，研究的深度与广度都值得我们借鉴。Green & Segal实证了企业的高效率必将体现为良好的盈利性指标^[3]。Young & Pagan认为，企业效率是企业盈利能力的长期基础^[4]中国学术期刊网。不同的学者也对不同国家的企业效率进行了测算，发现企业效率差异普遍存在^[5~6]。

国内，自从1998年林青松、李实在《经济研究》上发表了《企业效率理论与中国企业的效率》一文之后^[7]，中国企业效率问题的研究也成为管理学与经济学界的一个研究热点。郑少智、严君以广东省1999~2006年的企业为样本，发现港澳台企业在技术效率和规模效率上都劣于内资中的私营企业^[8]；束艳霞采用DEA法以青海省不同经济类型的企业为对象研究发现：2000~2007年各种类型企业的综合效率在0.63到0.83之间波动^[9]。这些证据都表明我国企业的效率相对较低，而对于影响效率的因素，学者也从所有权结构、股权集中、股权制衡、大股东占款等不同角度进行了深入探讨^[10~12]。

要提高企业的技术效率，不得不依靠科技进步，而技术人员恰在企业的技术开发和创新中发挥着重要作用，因此将技术人员与企业效率结合起来研究很有必要；另一方面，企业的总经理是实际经营企业的受托人，他们的每项重大决策会对企业发展产生重要的影响，根据委托代理理论，为了约束总经理能做出有利于企业发展的决策，大部分委托人会利用总经理报酬与工作业绩挂钩这一方法，但实际运作效果如何，只有把总经理报酬与技术效率联系起来分析才能得出结论。财务绩效与技术效率反映一个企业的外在表现和内涵潜力，只有把两者结合才能判断出该企业的质量究竟如何，因此文本也试图验证企业财务绩效是否与技术效率相一致。

三、理论分析与研究假设

由于总经理与股东之间存在信息不对称，为了减少总经理由于道德风险和逆向选择所导致的代理成本，一般股东都根据代理理论，通过与其签订报酬契约来促使总经理的个人利益与公司利益相一致技术人员，这样，总经理所有的重大决策都只有从公司利益出发，公司以较少的投入获得校大的产出，即技术效率提高了，总经理个人报酬才能提高。因此，提出如下假设：

假设1：公司技术效率与总经理年度报酬呈现显著的正相关关系。

技术人员是掌握和运用技术的主体，是企业重要的人力资源，他们是企业技术创新的源泉，是技术进步的推进者，而技术创新和进步必定会带来成本的节约、销售量的增加、普通劳动力的减少等等，而这些最终都可以归结为一个企业生产效率的提高，核心竞争力的增强。因此，我们一般认为，从绝对数量上说，一个企业的技术人员越多，该企业的技术效率同其他企业相比越高；相对数量上也应如此，即技术人员比率较高的企业应该比技术人员比率低的企业有更好的生产效率。于是，我们提出下面两个假设：假设2：公司技术效率与技术人员总数呈明显的正相关关系。假设3：公司技术效率与技术人员比率正相关。

效率是比较和分析生产率的指标，即实际生产率与最优生产率之比，它意味着产出一定时使用最小的投入或投入一定时获得最大的产出，因此一个企业技术效率的高低是衡量该企业核心竞争能力的内在指标，是一个企业长期获利能力的潜在基础。而财务绩效指标是企业实际运营后的外在财务表现，在资本市场有效条件下，一个企业的财务绩效应该与其技术效率指标相辅相成，即技术效率高的企业在财务方面应该也表现突出，于是本文提出假设4：公司技术效率与净资产收益率正相关。

四、研究设计与模型

（一）变量设计及定义

在选择投入产出指标时除了注意指标的非负性之外，还尽量考虑所选指标要能客观反映评价对象的真实状况，本文选取资产总额和年末在职员工人数为投入指标，以营业收入作为产出指标，主要是因为目前各上市公司存在比较严重的盈余管理行为，而营业收入做假的可能性较小，相对比较真实。技术效率反映着上市公司的技术和经营管理水平，本文效率指标采用SFA测算的技术效率来衡量。

技术人员采用公司年报披露的技术专业人员数，技术人员比率等于期末技术人员总数与职工总人数之比，由于样本中采用股权激励方式的数量极少，因此总经理报酬我们只考虑年报中披露的薪酬技术人员，股权转让的收益忽略不计，不管是股东资本还是借入资金，都属于社会资源的占用，因此本文的财务绩效选用资产收益率而不是净资产收益率来衡量。鉴于公司财务绩效和技术效率除了受到总经理自身的努力程度和技术因素的影响之外，还受其他多种因素的制约，为此，特引入以下两个变量作为控制变量：第一，公司规模，具体用公司期末总资产的自然对数表示，以控制因规模效应造成的影响；第二，资本结构，用资产负债率来限制财务杠杆对公司绩效和效率的影响。文中涉及的各变量具体标识如下表1所示：

表1变量名称及标识

（二）样本与数据来源

所有原始数据均来自中国证监会指定信息披露网站巨潮资讯网，全部采用合并报表口径，涉及修订的，以修订后年报为准。目前在沪深两市挂牌交易的安徽省上市公司已达到64家，但由于各家企业上市有早有晚，加之笔者取得数据的渠道所限，特将分析期间定为2007~2009这3个会计年度。另外为了减小行业差异的影响，我们把“中宏地产”、“国元证券”和“芜湖港”三家公司剔除，这样使用完整连续3年的平衡面板数据，即每年都是43家公司，3年共129个观测值。文章借助Frontier4.1分析软件，得出的效率结果如下表3所示。

（三）研究模型

在界定上述变量的基础上，本文建立如下几个模型。其中的1、2、3是借鉴Battes和Coelli测算技术效率的模型中国学术期刊网。模型4检验假设1，模型5、6检验检验假设2和3，模型7检验假设4。

Ln(I_it)=β₀+β₁ln(K_it)+β₂ln(L_it)+β₃ln(K_it)² +β₄ln(K_it)ln(L_it)+β₅ln(L_it)²+（v_it - u_it） (1)

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