论文部分内容阅读
摘 要：运用DEA超效率模型对我国56家农业类上市公司2009—2013年间的经营效率进行评价，并通过面板数据的混合OLS模型对我国农业类上市公司经营效率影响因素进行分析。研究结果显示：我国农业类上市公司总体经营效率不高、两极分化明显；上市年龄、企业规模以及总资产周转率对企业经营效率产生正向影响，而企业国有性质及第一大股东持股比率则负向地影响了我国农业类上市公司的经营效率。
关键词：农业类上市公司；经营效率评价；影响因素
中图分类号：F324 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）12-0106-03
引言
农业作为第一产业，在国民经济中发挥着其他产业不可替代的作用，是经济发展的重中之重。农业类上市公司作为中国农业与资本市场发展融合的必然产物，其经营效率的高低不仅对证券市场产生重大影响，同时也制约着我国农业的健康发展。近年来，随着农业类上市公司的不断发展，也暴露出了如企业规模偏小、治理结构不完善、市场表现欠佳等一系列的问题。在此背景下，对农业类上市公司经营效率进行科学评价并进一步探析农业类上市公司经营效率的影响因素，不仅有助于剖析农业上市公司在发展过程中普遍存在的问题进而提高自身经营管理水平，同时对整个现代农业的发展都发挥着重大的实践意义。
一、研究设计
本文实证分析分为两个步骤。第一步，运用DEA超效率模型测算我国农业类上市公司经营效率；第二步，为研究我国农业类上市公司经营效率的影响因素，本文以DEA超效率模型测算出的效率值作为被解释变量，以各影响因素作为解释变量，构建面板数据模型。
（一）基于超效率DEA模型的农业上市公司经营效率评价
数据包络分析方法（Date Envelopment Analysis，简称DEA）常用模型有规模报酬不变的CCR模型和规模报酬可变BCC模型。然而，当多个评价单元（DMU）同时达到有效，即效率值为1，以上两种模型均无法区分有效组效率的高低程度。为区分各DMU的效率高低，Banker和Giffored在对DMU进行评价时，首次尝试将有效DMU组排除在外，在CCR-DEA的基础上构建了DEA的超效率模型。
本文在借鉴不同学者相关研究成果的同时，考虑到行业自身特点以及数据的可获得性和合理性，本文以固定资产净值、营业成本以及财务费用为投入指标；以净利润、营业收入以及每股收益为产出指标进行效率测算。用EMS1.3中的超效率模型对我国农业类上市公司2009—2013年各年度的数据进行分析，用SuperOE表示基于DEA超效率模型的企业经营效率值。
（二）农业类上市公司经营绩效影响因素的检验模型
本文实证研究的第二步是以第一步中得到的各企业的经营效率值（SuperOE）作为被解释变量，以各影响因素作为解释变量进行面板数据的实证检验。在综合考察Habib和Ljungvist（2005）[1]，He和Chen（2007）[2]等学者的实证研究后，本文将具体研究变量及指标设定如下：在企业运作方面，本文将考虑企业规模、企业年龄以及反映企业运营能力的总资产周转率这三个变量；在企业治理方面，考虑股权集中度以及控股股东性质两个因素。因此，本文建立如下实证检验模型：
SuperOEit=α0+α1Sizeit+α2Age+α3Atrit+α4Cr1it+α5Ltype+ε
其中，下标“it”表示企业i和年度t，α0为截距项，α1～α5为各变量的回归系数，ε为误差项。
本文采用企业总资产作为衡量企业规模（Size）的代理变量。为消除可能存在的多重共线性问题，以总资产的自然对数作为企业规模的考察值。一般而言，企业能在不需要增加固定投入的情况下，依靠产量增大导致的规模扩大来获取规模收益递增效益。因此，本文假定农业类上市公司企业规模越大，经营效率越高。
企业年龄（Age），本文以2013年为基期，以样本公司的上市年份与基期的差值作为样本数据对该指标进行刻画。根据组织学习理论，年龄较大的企业相关经验较为丰富并拥有较高的企业信誉度，这无疑增加了企业的市场竞争力，因而经营效率比年龄较小的企业更高。基于此，本文提出假设：农业类上市公司上市年限（Age）越长，其经营效率越高。
企业总资产周转率（Atr），该变量主要用于考察企业的资产运营能力对经营效率的影响。本文假设，企业总资产周转率与企业经营效率正相关。
本文采用第一大股东持股比率（Cr1）表征企业的股权集中度。一般认为，企业的股权集中度越高，股东为维护其自身利益，会通过监督企业经营者以及参与企业的经营管理等一系列措施来提高企业价值，从而使自身利益与企业利益逐步趋同，产生利益趋同效应。因而，本文假定公司股权集中度越高，企业经营效率也越高。
控股股东性质（Ltype），若企业实际控制人为国有法人股，则Ltype取值为1，否则为0。 根据“掠夺之手”理论，国有控股所产生的实际控制人缺位等一系列问题不利于企业价值的提高。本文暂且假定公司控股股东性质与企业经营效率负相关。
二、数据及描述性分析
（一）样本选取及数据来源
根据2012年修订的《上市公司行业分类指引》，本文在剔除ST、停牌企业后，选取了2009—2013五年间在沪、深两市A股上市的以农、林、牧、渔为主要经营活动以及直接以农副产品为原料的56家食品饮料加工企业作为评价单元，共280个平衡面板数据。为消除投入产出指标出现负值时对DEA模型的影响，本文采用了极差标准化对DEA模型中投入产出数据进行了无量纲标准化处理[3]。
（二）我国农业上市公司经营绩效的评价
在运用EMS1.3数据处理软件处理各项投入产出指标值后，得出我国农业类上市公司经营绩效效率（如表1所示）。 我国农业类上市企业间经营效率存在较大差距，表现出明显的“马太效应”。从表1可知，2013年的数据差异最为明显，最小值为0.7788，而最大值高达5.6926。虽然经营效率五年内均值超过或临近1，但在2009—2013年五年中，效率值大于或等于1，即达到DEA有效的企业并不多，2009年、2010年为7家，2011年为9家，2012年为8家，2013年仅为5家，均不超过总体数量的20%，可见大多数农业类上市公司仍处在经营无效状态。同时，企业经营效率均值在2011年达到最高值后，呈逐步下降趋势，说明我国农业类上市公司经营还未进入良性发展阶段。
三、实证检验与分析
为进一步分析我国农业类上市公司经营绩效的影响因素，本文选取了混合OLS模型进行面板数据的回归分析，具体回归结果（如表2所示）。
我国农业类上市公司经营效率影响因素模型如下：
SuperOEit=α0+0.1666Sizeit+0.0142Age+0.1103Atrit-0.5476Cr1it-
0.1875Ltype+ε
其中，α0截距项，ε为残差值。
农业类上市公司企业规模与经营效率正相关。研究结果显示，现阶段我国农业类上市公司仍处在依靠规模扩张增加企业绩效阶段。这与我国农业类上市公司规模普遍偏小的现状密切相关，较大的企业规模在一定程度上能提高市场占有率，增加企业盈利。因此我国农业类上市公司应适当地扩大企业规模，实现规模经济。
上市年龄对我国农业类上市公司经营效率的影响。上市年龄的系数为正但数值较小，说明上市年龄与企业经营效率正相关但影响程度不大。一些较早上市的农业类企业，积累了一定的生产经验，但是，我国农业类上市公司体制陈旧、僵化，年龄较大的企业较难适应多变的市场竞争环境，随着企业年龄的增长，并未获得组织管理水平的提高，因此，学习和经验积累效应发挥并不明显。
表征企业运营能力的总资产周转率与企业经营绩效正相关。相比于总资产周转率低的企业，总资产周转率较高的农业类上市企业其资产利用效率更高，表现为产品定位、市场定位更加准确，销售渠道更加完善，充分依靠产品市场化实现其理想的生产经营绩效。资产周转率作为影响农业类上市公司经营效率因素中较为显著的环境变量，应受到企业的重视。
公司国有性质与农业类上市公司经营效率负相关。国有控股由于其特殊的委托代理形式，形成了行政上的超强控制与实际国家股权人格化缺位现象，很难对企业的经营管理进行有效监督，最终导致内部人控制问题加剧，不利于企业绩效的增加。
股权集中度与我国农业类上市公司经营效率负相关，且影响程度较强，这与预期假设相反。理论上，较高的股权集中程度更有利于企业在面对复杂的市场竞争环境时迅速地作出决策、有效地把握市场机遇，实现较高的经营收益。然而，我国农业类上市公司存在“一股独大”现象，第一大股东持股比例过高，不仅降低了控股股东治理职能，同时大股东拥有绝对控制权，易导致大股东以公司利益为代价谋求控制权私利如自立性并购行为的发生，形成“壕沟防御效益”，最终不利于企业经营效率的提升。
研究结论与建议
本文以我国56家农业类上市公司作为样本，运用DEA超效率模型测算并比较了其2009—2013年间的企业经营效率，同时运用面板数据的混合OLS模型对我国农业类上市公司经营效率影响因素进行分析。总体而言，分析结果显示，一方面各企业经营效率差异较为明显，多数企业处于经营无效状态；另一方面上市年龄、企业规模以及总资产周转率对于企业经营效率产生正面影响，而企业国有性质及第一大股东持股比率则负向地影响了我国农业类上市公司的经营效率。
基于上述研究结论，笔者认为我国农业类上市公司应在加强经营管理水平的基础上通过建立学习型组织不断培育企业组织创新能力，并重视公司治理制度的完善与实施。同时，农业类上市公司应进一步加大技术创新投入，充分提高资产利用效率进而提高我国农业类上市公司的经营效率。
参考文献：
[1] Habib M，Ljungvist A.Firm Value and Managerial Incentives，A Stochastic Frontier Approach[J].Journal of Business，2005，（78）.
[2] HE Feng，CHEN Rong.Innovation，Firm Efficiency and Firm Value，Firm-level Evidence in Japanese Electicity Machinery Industy [C].
The Proceeding of IEEE International Conference on Engineering Services and Knowledge Management，2007：23-25.
[3] 朱尧.基于超效率DEA的煤炭上市公司债务融资效率研究[D].长沙：湖南大学，2013.
[责任编辑 陈凤雪]
关键词：农业类上市公司；经营效率评价；影响因素
中图分类号：F324 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）12-0106-03
引言
农业作为第一产业，在国民经济中发挥着其他产业不可替代的作用，是经济发展的重中之重。农业类上市公司作为中国农业与资本市场发展融合的必然产物，其经营效率的高低不仅对证券市场产生重大影响，同时也制约着我国农业的健康发展。近年来，随着农业类上市公司的不断发展，也暴露出了如企业规模偏小、治理结构不完善、市场表现欠佳等一系列的问题。在此背景下，对农业类上市公司经营效率进行科学评价并进一步探析农业类上市公司经营效率的影响因素，不仅有助于剖析农业上市公司在发展过程中普遍存在的问题进而提高自身经营管理水平，同时对整个现代农业的发展都发挥着重大的实践意义。
一、研究设计
本文实证分析分为两个步骤。第一步，运用DEA超效率模型测算我国农业类上市公司经营效率；第二步，为研究我国农业类上市公司经营效率的影响因素，本文以DEA超效率模型测算出的效率值作为被解释变量，以各影响因素作为解释变量，构建面板数据模型。
（一）基于超效率DEA模型的农业上市公司经营效率评价
数据包络分析方法（Date Envelopment Analysis，简称DEA）常用模型有规模报酬不变的CCR模型和规模报酬可变BCC模型。然而，当多个评价单元（DMU）同时达到有效，即效率值为1，以上两种模型均无法区分有效组效率的高低程度。为区分各DMU的效率高低，Banker和Giffored在对DMU进行评价时，首次尝试将有效DMU组排除在外，在CCR-DEA的基础上构建了DEA的超效率模型。
本文在借鉴不同学者相关研究成果的同时，考虑到行业自身特点以及数据的可获得性和合理性，本文以固定资产净值、营业成本以及财务费用为投入指标；以净利润、营业收入以及每股收益为产出指标进行效率测算。用EMS1.3中的超效率模型对我国农业类上市公司2009—2013年各年度的数据进行分析，用SuperOE表示基于DEA超效率模型的企业经营效率值。
（二）农业类上市公司经营绩效影响因素的检验模型
本文实证研究的第二步是以第一步中得到的各企业的经营效率值（SuperOE）作为被解释变量，以各影响因素作为解释变量进行面板数据的实证检验。在综合考察Habib和Ljungvist（2005）[1]，He和Chen（2007）[2]等学者的实证研究后，本文将具体研究变量及指标设定如下：在企业运作方面，本文将考虑企业规模、企业年龄以及反映企业运营能力的总资产周转率这三个变量；在企业治理方面，考虑股权集中度以及控股股东性质两个因素。因此，本文建立如下实证检验模型：
SuperOEit=α0+α1Sizeit+α2Age+α3Atrit+α4Cr1it+α5Ltype+ε
其中，下标“it”表示企业i和年度t，α0为截距项，α1～α5为各变量的回归系数，ε为误差项。
本文采用企业总资产作为衡量企业规模（Size）的代理变量。为消除可能存在的多重共线性问题，以总资产的自然对数作为企业规模的考察值。一般而言，企业能在不需要增加固定投入的情况下，依靠产量增大导致的规模扩大来获取规模收益递增效益。因此，本文假定农业类上市公司企业规模越大，经营效率越高。
企业年龄（Age），本文以2013年为基期，以样本公司的上市年份与基期的差值作为样本数据对该指标进行刻画。根据组织学习理论，年龄较大的企业相关经验较为丰富并拥有较高的企业信誉度，这无疑增加了企业的市场竞争力，因而经营效率比年龄较小的企业更高。基于此，本文提出假设：农业类上市公司上市年限（Age）越长，其经营效率越高。
企业总资产周转率（Atr），该变量主要用于考察企业的资产运营能力对经营效率的影响。本文假设，企业总资产周转率与企业经营效率正相关。
本文采用第一大股东持股比率（Cr1）表征企业的股权集中度。一般认为，企业的股权集中度越高，股东为维护其自身利益，会通过监督企业经营者以及参与企业的经营管理等一系列措施来提高企业价值，从而使自身利益与企业利益逐步趋同，产生利益趋同效应。因而，本文假定公司股权集中度越高，企业经营效率也越高。
控股股东性质（Ltype），若企业实际控制人为国有法人股，则Ltype取值为1，否则为0。 根据“掠夺之手”理论，国有控股所产生的实际控制人缺位等一系列问题不利于企业价值的提高。本文暂且假定公司控股股东性质与企业经营效率负相关。
二、数据及描述性分析
（一）样本选取及数据来源
根据2012年修订的《上市公司行业分类指引》，本文在剔除ST、停牌企业后，选取了2009—2013五年间在沪、深两市A股上市的以农、林、牧、渔为主要经营活动以及直接以农副产品为原料的56家食品饮料加工企业作为评价单元，共280个平衡面板数据。为消除投入产出指标出现负值时对DEA模型的影响，本文采用了极差标准化对DEA模型中投入产出数据进行了无量纲标准化处理[3]。
（二）我国农业上市公司经营绩效的评价
在运用EMS1.3数据处理软件处理各项投入产出指标值后，得出我国农业类上市公司经营绩效效率（如表1所示）。 我国农业类上市企业间经营效率存在较大差距，表现出明显的“马太效应”。从表1可知，2013年的数据差异最为明显，最小值为0.7788，而最大值高达5.6926。虽然经营效率五年内均值超过或临近1，但在2009—2013年五年中，效率值大于或等于1，即达到DEA有效的企业并不多，2009年、2010年为7家，2011年为9家，2012年为8家，2013年仅为5家，均不超过总体数量的20%，可见大多数农业类上市公司仍处在经营无效状态。同时，企业经营效率均值在2011年达到最高值后，呈逐步下降趋势，说明我国农业类上市公司经营还未进入良性发展阶段。
三、实证检验与分析
为进一步分析我国农业类上市公司经营绩效的影响因素，本文选取了混合OLS模型进行面板数据的回归分析，具体回归结果（如表2所示）。
我国农业类上市公司经营效率影响因素模型如下：
SuperOEit=α0+0.1666Sizeit+0.0142Age+0.1103Atrit-0.5476Cr1it-
0.1875Ltype+ε
其中，α0截距项，ε为残差值。
农业类上市公司企业规模与经营效率正相关。研究结果显示，现阶段我国农业类上市公司仍处在依靠规模扩张增加企业绩效阶段。这与我国农业类上市公司规模普遍偏小的现状密切相关，较大的企业规模在一定程度上能提高市场占有率，增加企业盈利。因此我国农业类上市公司应适当地扩大企业规模，实现规模经济。
上市年龄对我国农业类上市公司经营效率的影响。上市年龄的系数为正但数值较小，说明上市年龄与企业经营效率正相关但影响程度不大。一些较早上市的农业类企业，积累了一定的生产经验，但是，我国农业类上市公司体制陈旧、僵化，年龄较大的企业较难适应多变的市场竞争环境，随着企业年龄的增长，并未获得组织管理水平的提高，因此，学习和经验积累效应发挥并不明显。
表征企业运营能力的总资产周转率与企业经营绩效正相关。相比于总资产周转率低的企业，总资产周转率较高的农业类上市企业其资产利用效率更高，表现为产品定位、市场定位更加准确，销售渠道更加完善，充分依靠产品市场化实现其理想的生产经营绩效。资产周转率作为影响农业类上市公司经营效率因素中较为显著的环境变量，应受到企业的重视。
公司国有性质与农业类上市公司经营效率负相关。国有控股由于其特殊的委托代理形式，形成了行政上的超强控制与实际国家股权人格化缺位现象，很难对企业的经营管理进行有效监督，最终导致内部人控制问题加剧，不利于企业绩效的增加。
股权集中度与我国农业类上市公司经营效率负相关，且影响程度较强，这与预期假设相反。理论上，较高的股权集中程度更有利于企业在面对复杂的市场竞争环境时迅速地作出决策、有效地把握市场机遇，实现较高的经营收益。然而，我国农业类上市公司存在“一股独大”现象，第一大股东持股比例过高，不仅降低了控股股东治理职能，同时大股东拥有绝对控制权，易导致大股东以公司利益为代价谋求控制权私利如自立性并购行为的发生，形成“壕沟防御效益”，最终不利于企业经营效率的提升。
研究结论与建议
本文以我国56家农业类上市公司作为样本，运用DEA超效率模型测算并比较了其2009—2013年间的企业经营效率，同时运用面板数据的混合OLS模型对我国农业类上市公司经营效率影响因素进行分析。总体而言，分析结果显示，一方面各企业经营效率差异较为明显，多数企业处于经营无效状态；另一方面上市年龄、企业规模以及总资产周转率对于企业经营效率产生正面影响，而企业国有性质及第一大股东持股比率则负向地影响了我国农业类上市公司的经营效率。
基于上述研究结论，笔者认为我国农业类上市公司应在加强经营管理水平的基础上通过建立学习型组织不断培育企业组织创新能力，并重视公司治理制度的完善与实施。同时，农业类上市公司应进一步加大技术创新投入，充分提高资产利用效率进而提高我国农业类上市公司的经营效率。
参考文献：
[1] Habib M，Ljungvist A.Firm Value and Managerial Incentives，A Stochastic Frontier Approach[J].Journal of Business，2005，（78）.
[2] HE Feng，CHEN Rong.Innovation，Firm Efficiency and Firm Value，Firm-level Evidence in Japanese Electicity Machinery Industy [C].
The Proceeding of IEEE International Conference on Engineering Services and Knowledge Management，2007：23-25.
[3] 朱尧.基于超效率DEA的煤炭上市公司债务融资效率研究[D].长沙：湖南大学，2013.
[责任编辑 陈凤雪]