科技型中小企業經營效率評價研究
——以科創板為例

上海大學經濟學院

一、前言

我國中小型企業在發展過程中，依照目前來看現狀發展的因素有很多種，國內外各個學者對于目前中小企業在發展過程中尤其是融資方面的問題進行了大量的研究。

段德遠[1]在文章中針對中小企業的融資問題進行了深入的研究，他認為在利用知識產權、專利產權等等這類的無形資產進行抵押的過程中，能夠解決經營發展中遇到的相當一部分融資問題。

李穩穩[2]在文章中，通過對中國中小型企業尤其是民營企業的資本結構進行分析研究，其中的差異，并且在文章中指出，相比較于合伙企業，中小企業融資的能力是有限的，個人獨資的更是受到了很大的種子壓力。

譚春枝[3]等人提出在我國市場經濟發展的過程中，尤其是在經濟體制改革的前提下，中小型企業尤其是科創類的企業，發展融資受阻情況嚴重，在這種情況下，可以通過銀行與政府合作的模式，從而推進金融體制的進一步改革，解決中小企業或金融機構的創建問題。

Aihua Wu[4]指出在國家整體競爭力以及經濟增長的過程中，最主要的創新方式是科技類的創新，也就是說，尤其是在科創板推行的前提下，科技型企業在不斷發展的過程中，能夠帶動其他類型企業的進步。

目前來看，我國的科創板中小型企業在發展過程中面臨著兩大問題，一個是資金的缺乏，還有一個是技術人員的不足，這兩大困境制約著這類科技型中小企業的發展，也是目前需要解決的最迫切的問題。

二、理論模型

（一）理論基礎

科技型中小企業的融資內源性不足，而這類企業恰恰是有利于我國內外經濟循環促進科技進步以及社會經濟發展的重要源頭，科技型中小企業直接融資與間接融資的困難，導致其市場難以完全打開，在國內這類科技型中小企業對外資的吸引力是不高的，我國現行的債券市場中主要出現的交易參與者是各類券商，這類金融機構的場外交易量占總交易量的比重超過了八成以上，而中小企業的比例有0.66%。

（二）SВМ-DEА超效率模型概述

傳統的 DEA 模型分為CCR 和BCC 模型有一項弱點，即若決策單元較多，可能會導致過多的可計算到的有效單元，即評價效率值為1，所以這個模型對于本文所討論的有效單元是沒有辦法進行進一步評價的。

由于一般的DEA模型中存在未考慮到松弛變量的缺陷問題，所以需要引入基于松弛測度的SBM模型。

（三）SВМ-DEА超效率模型用于上市科技型中小企業經營效率評價體系研究的可行性

由于我國科技型中小企業發展兩極化并不嚴重，采用傳統的SBM-CCR模型或者SBM-BCC模型評價它們的規模效率，從而進行經營效率評價的話，可能得到的效率值結果相差不大，或者有多個效率值為1，這不宜直接進行后續的比較，因此文章采用超效率的 SBM—DEA 模型來對科技型中小企業的經營效率進行比較研究。

三、實證研究及結果分析

（一）數據來源

文章選取截至2018年36家上市的科技型中小企業為研究對象，研究時期為2014-2018年，數據來源主要為WIND數據庫，各上市科技型中小企業年報，國家統計局。

（二）經營效率評價研究中要素間的作用機理分析

作為中國上市科技型中小企業經營效率評價指標本文選取以下兩類：一、投入指標：總資產、研發投入、員工人數、資產負債率與其行業平均水平差額的絕對值；二、產出指標：凈利潤增長率、總資產增長率、資本積累率、加權平均凈資產收益率。

（三）投入和產出指標的描述性統計

1.構建科創板科技型中小企業經營效率指標體系

參考現有的對上市科技型中小企業進行經營效率評價的辦法，同時滿足以下三點要求：（1）所有變量都可以得到并且均為正數（2）初始變量相關度較高（3）變量單位可以不一致，選擇了4個投入變量：總資產I1（百萬元）、研發投入I2（百萬元）、員工人數I3（人）、資產負債率與其行業平均水平差額的絕對值I4（%），相應的，為后面Super-DEA-SBM模型選擇相應的產出因子4個：凈利潤增長率O1（%）、總資產增長率O2（%）、資本積累率O3（%）、加權平均凈資產收益率O4（%）。

選定研究變量之后，文章選取我國A股上市的科創板科技型中小企業（共36家）作為研究對象，根據WIND上公開的2018年整年的數據進行分析。

由于各個投入系數和產出變量之間存在置信度0.01情況下顯著的相關性，這代表各個變量之間相關性較高，各個變量之間呈現線性的相關關系，能夠從中提取公因子，適合進行因子分析。

接著再對對投入和產出變量進行KMO和巴特利特球度檢驗，產出變量KMO值為0.755，巴特利特觀察值為166.500，顯著性接近于0，同樣適合進行因子分析。

2.因子分析結果

運用SPSS 22.0軟件對產出因子進行因子分析，得到如下結果可以看出在進行總方差解釋之后，產生兩個因子，它們的累計方差貢獻率達到了88.750%和94.156%，所以與投入變量一樣，產出變量也使用兩個新的因子代替原始的產出變量數據。

經過正交旋轉之后，投入變量原有的4個因子在兩個新的公因子上的因子負載如下表2和3，由因子負載矩陣可以得出公因子X1對I2、I4、I1的影響最大，這3個變量主要與公司的資產規模有關，所以將X1命名為資產因子；公因子X2對I3的影響最大，這兩個變量與公司的運營息息相關，所以將其命名為運營因子。同理，Y1命名為利潤因子，Y2命名為收益因子。

在提取出新的投入因子和產出因子之后，輸出兩種因子的得分系數變量x1、x2、y1、y2中包含一些負值元素，這違背SBM模型的模型原則，因此文章對數據進行適當的處理，處理方法是講每個指標數據與該指標項下最小的數據相減，處理之后的數據即可進行Super-SBM-DEA模型的運算，本研究中所選取的指標總數為13個，是比較科學并且全面地反映了上市科技型中小企業的投入和產出，同時滿足了DEA評價模型中對港口公司樣本數量至少是評價指標數量2倍[5]的限制。

（四）Supеr-SВМ-DEА結果分析

中國的36家創業板中小企業效率值排名如下，文章以效率值為依據對上市科技型中小企業經營效率進行了評價，可以很明顯地看出，晶豐明源的效率值在36家上市科技型中小企業中排名第一，可以看出雖然CCR模型也能夠針對2018年上市公司的效率值進行排名，但是在效率值都為1的情況下，無法對這些公司的效率值進行更加細致的對比，而SBM-DEA模型則很好地改進了這一缺點。

四、結語

市場監管行為不足、同時伴隨著政策治理的不完善，在整體中小企業發展質量參差不齊的大背景之下，大量的中小科技型企業都有著經營管理不甚規范的情況。

中國的36家創業板中小企業效率值排名如上一章所示，文章以效率值為依據對上市科技型中小企業經營效率進行了評價，可以很明顯地看出，晶豐明源的效率值在36家上市科技型中小企業中排名第一。

為了提高企業自身的經營效率，文章建議企業從以下幾個方面入手：以經營可持續性為發展的總目標；在考慮企業自身發展基礎上增加相應人才引進，實施激勵措施；在發展戰略制定過程中重視合理性，在人才隊伍引進方面注重高端，研發回報注重可回報性。