使用牧通人才网APP
轻轻松松找工作
使用牧通人才网APP
轻轻松松找工作
摘要：为探寻有利于中国畜牧业上市公司长期稳定发展的相关规律， 挖掘其投资效率， 笔者通过全面调查国内畜牧业上市公司情况， 采集其近两年的投入、 产出相关数据， 采用 Malmquist 指数分析法对 11 家畜牧业上市公司 2010—2011 年的投资效率进行了数据包络分析， 并对企业的管理层中高学历人员构成情况和相关性经营项目累计投资与总体融资配比情况进行对比验证。结果表明:企业人力资源的素质和企业相关经营项目投资的现金流量投入是影响畜牧业上市公司投资效率的主要因素;据此提出提高中国畜牧业上市公司投资效率的相关建议， 即投资工作的重点应该放在吸纳培养优秀人才和扶持经营相关性强的核心项目上。
2009年前我国畜牧业上市公司仅有 4 家，到2012 年前发展为 11 家， 文章研究这些畜牧业上市公司的投资效率。虽然王海平等和李翠霞等采用数据包络分析法(DEA) 研究过相关企业的生产效率。但由于之前的畜牧业上市公司数量少， 不便应用该方法;目前少见投资效率方面的研究报道， 也没有从时间维度去考虑该问题。企业的投资是一种先舍后得的经营获利活动， 结合经济学的投入产出和财务学的价值管理两个角度， 笔者进行了相关数据调查，运用可以反映出各研究单位纵向投入产出生产效率排序的 Malmquist 指数测评方法， 对近期畜牧业上市公司 2010—2011 年的投资效率进行分析， 期望找到利于畜牧业上市公司发展的共性投资特质， 为我国畜牧业产业发展提供良好建议。
1 Malmquist 指数分析法简介
Malmquist 指数分析方法是 DEA 方法的引申运用， 主要用来衡量不同企业在不同时期生产力的变动情况。有关 Malmquist 指数的研究可追溯到 1953 年瑞典经济学家和统计学家 S． Malmquist 提出的用于测量消费水平的定量指数， 该指数以两个或多个消费群体中某一群体的无差异曲线为参考集， 比较分析各消费群体的差异。以 Ｒ． Fare、 Crosskopf、 Norris 等人将 Farrell 等的测量效率和 Caves 等测算生产率的方法相结合， 将 Malmquist 指数分解为描述技术和效率变化的几个指数， 奠定了 Malmquist 指数研究体系的基 础。Ｒ．Fare 等采 用 Caves、 Christensen、Diewert 等定义的 Malmquist 指数衡量全要素生产率(total factor productivity， TFP) 的成长变化。从此，Malmquist 指数成了测量全要素生产率变动的专门指数。根据 1957 年 Farrell 关于距离函数的定义和1994 年 Ｒ． Fare 等有关生产效率的定义， Malmquist 全要素生产率指数是效率变动(efficiency change)与技术变动 (technological change) 的乘积。根据 Ｒ．Fare、 Grosskopf、 Lindgren and Ｒoss 的研究， 从时期 t 到时期 t +1 生产率变化的 Malmquist 生产率指数，也就是 Caves 等 所 提 出 的 第 t 期 及 第 t + 1 期 的Malmquist 生产率指数的几何平均数及其分解如下所示:
式中:t 和 t + 1 代表某期和其下一期的时期变量， (xt +1， yt +1)和(xt， yt)分别表示时期 t +1 和 t 的投入和产出向量， Dt0(xt， yt)和 Dt +10(xt +1， yt +1)分别是根据生产点在相同时间段(即 t 和 t +1)同前沿技术相比较得到的投入距离函数， Dt0(xt +1， yt +1)和 Dt +10(xt， yt)分别是根据生产点在混合期间同前沿技术相比较得到的投入距离函数。
Malmquist 指数可以分解为等式右边的两部分，第一部分是不变规模报酬假定下的技术效率变动指数(effch)， 它测度了从时期 t 到时期 t + 1 每一决策单元对生产可能性边界的追赶程度;第二部分是技术变动指数(techch)， 它测度了技术边界在时期 t 到时期 t +1 之间的移动情况。根据 Ｒ． Fare 等的研究， 技术效率变动指数(effch)还可以进一步分解为纯技术效率变动指数(pech)和规模效率变动指数(sech)， 分别表示如下:
其中， VＲS 和 CＲS 分别表示在规模效应变动和规模效应不变情况下的假设。这样， Malmquist 生产率指数(即全要素生产率变动指数， tfpch)可写成:
tfpch = effch × techch = pech × sech × techch
2 变量选择与数据处理
没有投资就没有发展， 投资是寻找新赢利机会的唯一途径， 也贯穿于企业经营的始终， 例如新建、 扩建项目、 技术改造、 参股控股等投资行为。投资也是促进技术进步的主要因素， 因为投资是技术进步的载体。企业投资中需要投入相关的人力资本和资源等要素才会形成未知的获益。从采用 Malmquist 指数分析法的角度出发， 文章选取了两项投入和两项产出变量， 考察的都是各公司当年新增投资活动的内容，通过两项投入和获得的两项产出综合进行 DEA 方法的效率评价， 具体情况见表 1。大部分的薪酬支付给职工后转为其他项目而不再体现在“应付职工薪酬”科目中， 所以这部分支付给职工— — —即人力资本与智力资本的支出会随着现金支付而体现在现金流量表中的 “支付给职工以及为职工支付的现金” 项目中。
各公司现金流量表中“投资活动产生的现金流量净额” 为直接法核算下的企业当年投资活动产生的现金流入与投资活动产生的现金流出之差额。其相反数涵盖了企业当期除人力资本投入外其他要素的投入， 因为它等于公司当期购建固定资产、 无形资产和其他长期资产支付的现金， 进行权益性投资和债权性投资支付的现金， 购买和处置子公司及其他营业单位所支付的现金和支付的其他与投资活动有关的现金之和扣除公司所有与投资活动收回的相关现金。产出的两项指标中投入资本回报率侧重反映企业融资得来的资本利用效率(ＲOIC)， 息税前利润(EBIT)侧重反映企业的综合经营绩效， 二者都是企业当年投资活动的运行结果。
采集的 11 家上市公司连续 2 年的原始数据情况见表 2。
由于相关数据存在负值， 不便于进行 DEA 分析，所以对其进行无量纲化处理。令 min Zpq= ap(ap为第 p 项产出或投入指标的最小值);max Zpq= bp(bp为第 p 项产出或投入指标的最大值)。Zpq表示对应的产出项或投入项， 调整过程可表示为:
处理后的数据满足同质性需求， 同时满足 DEA分析的 二倍原则” 数量性要求。用 SPSS13． 0 对无量纲化处理后的投入、 产出数据作散点图， 结果见图1。从图 1 可以看出， 产出项和投入项之间具有较高的正相关性， 非常适合作 Malmquist 指数分析。
3 实证结果及分析
采用 DEAP2． 1 软件， 以投入为主的 Malmquist 模式运行处理后的 11 家畜牧业上市公司两项投入和两项产出数据， 得到的行业年度变化结果见表3，各公司变化结果见表 4。为便于观察， 以下结果采用公司股票代码表述。从整个行业看， 近两年畜牧业上市公司投资的势头正猛， 该行业投资的规模效率变动指数(sech)增加了 7．3%， 但是总的 Malmquist 指数是 0．826， 小于 1，说明投资效率在降低。为对各公司得到的投资效率分析结果进行实践验证， 另采集这 11 家畜牧业上市公司管理层中博、 硕士学历占比和累计项目投入资金占累计融资总额之比， 分别简称 A、 B 项， 见表 4。
综合来看， 各企业投资效率 Malmquist 指数前三名是 600975、 300106 和 300313， 后三名是 600965、002458 和 002234。其中 600975 的 A 项达 35． 29%，B 项达 98%， 均较高;300313 于 2012 年 4 月 25 日上市， 虽未发生任何项目投资的现金流出量， 但已具备相关投资方案， 而且其 A 项高达 40%， 为其主要的优势;600965 的 B 项投资量虽然很高， 但由于超过100%存在过度投资的风险， 同时其 A 项为 18．75%，较低， 进而影响了其投资效率;002234 技术变动指数(techch)虽然大于 1， 其 A 项为 46． 15% 也说明了该企业的技术创新能力较强， 但是其 B 项是 32． 54%，是除 300313 之外最低的， 很大程度上影响了该企业的投资效率。技术变动指数(techch)排前三名企业的管理层博士， 硕士占比都在 35% 以上， 不可否认地反映了 “科技以人为本” 的现象。
从管理层的博士、 硕士占比和累计投资占比来侧面验证发现， 企业人力资源的素质和企业相关经营项目投资的现金流量投入是影响畜牧业上市公司投资效率的主要因素。由此， 提出对我国畜牧业上市公司提高投资效率的相关建议:不必只是一味地扩展企业规模， 而应该把投资管理工作重心放在对企业优秀人力资源的吸纳和培养上， 放在对企业未来经营发展有利的相关项目资金投入上以提高投资效率。
（吉林工商学院、吉林大学 许珺）
上一篇： 籽鹅的科学养殖与管理
下一篇： 海南首笔罗非鱼养殖收入保险落地