沪深股市高校系板块上市公司经营绩效评价

李亚兰+戴王奕+朱至文

摘要：文章用DEA模型对我国沪深股市25家高校系上市公司的经营绩效进行评价。首先阐述研究现状，在此基础上选取投入和产出指标，并利用CCR和BCC模型对这25家公司2010～2014年期间的经营绩效进行评价。通过对评价结果的分析找出这些公司在经营方面存在的不足。最后有针对性地提出改善高校系上市公司经营绩效的建议。

关键词：高校系上市公司；DEA模型；经营绩效

一、引言

自1993年复旦大学旗下的复旦复华在上海股票交易所第一次挂牌上市后，国内高校校办产业上市的热潮席卷而来。20年间，各高校控制的A股上市公司，前后多达42家。但至2014年3月，沪深股市A股高校系上市公司只剩下25家，由国内13所顶级高校控股，其中清华、北大控股占大半。而在这几年间，前后分别有十多家高校系控股的公司上市并退市。高校系上市公司拥有许多专家学者和丰富的科研成果，自上市以来一直备受青睐，但却没能抓住这些优势，导致其在经营绩效方面整体表现平平。鉴于此，对我国高校系上市公司进行经营绩效的科学定量评价，找出存在问题，给出相关建议，对于行业自身及其他利益相关者有着重要的意义。

关伟等在对代表性的12家高校及其控股的上市公司进行研究分析后发现，现有的高校系上市公司在盈利能力、发展能力、资产质量和偿债风险等方面业绩并不理想。高校系上市公司的发展普遍平稳，其在技术创新、技术获得和人才等方面优势并不明显也未给企业带来更多的利润和快速发展的通道，远远未达到业内人士对它的预期。我国有20多家高校系上市公司，但作者只选了12家高校上市公司做代表，这可能会使某些做的好的高校上市公司被忽视，从而影响结论的客观性。冉茂瑜等以2007年年度沪深股市20家高校系上市公司为样本，发现我国高校系上市公司要比一般上市公司的变现差，未能发挥高校优势。

概言之，评价高校上市公司的经营业绩是一个难题，选择的依据不同其得出的结果也不一样。但无论现状研究法还是利用管理学理论进行结构化的分析方法都不够直接客观且往往具有严苛的约束条件。因此既能避免较强的理论束缚又具有直观性的DEA（数据包络分析法）方法能够更好地适用于评价高校系上市公司的经营绩效。

二、研究设计

（一）DEA方法

DEA方法是根据已知数据，使用DEA模型得到相应的生产前沿，以评价具有多输入和多产出的决策单元（DMU）与之相对有效性的一种方法。DEA方法在度量相似的决策单元间的效率已被证明是一种相当有效的分析工具，被广泛应用于产业、地区以及全球生产率以及包括环境效率在内的许多其它效率的测评。从规模报酬角度考虑，DEA模型又可分为规模报酬不变模型和规模报酬可变模型，即CCR模型和BCC模型。

（二）指标选择

运用DEA模型评价高校系上市公司的经营绩效需要先选取正确的投入、产出指标体系。选取的指标既要具有代表性，又不能太多，否则就无法拉开公司间的差距。指标的选择需要遵循综合性、可比性、真实性、简洁性、可操作的原则。例如，吉生保等在评价中国机械设备行业的经营绩效时以年均总固定资产和员工总数（人）作为投入指标，以主营业务收入（万元）和利润总额（万元）作为产出指标。路世昌和关娜用流动资产和股东权益为投入指标，用流动比率、净资产收益率、总资产周转率及净资产增长率为产出指标评价装备制造业的经营绩效。丁巧云和王力选取了营业总收入和净利润为产出指标，总资产、净资本和净资产为投入指标，使用DEA方法验证证券公司是否存在规模经济并用超越对数成本函数法获得了证券公司的最优规模值。参照这些研究，本文选取三个投入指标：总资产、营业成本和固定资产；选取了两个产出指标：营业收入和利润总额。

（三）数据

我国高校系上市公司截至2014年年底总计26家。剔除新上市的财务数据不全的1家高校系上市公司，因此本研究选取了方正证券、同方股份、东软集团、同方国芯、华工科技等25家高校系上市公司作为决策单元。数据来源于金融界股票软件中各上市公司公布的年度财务报表和年报等。以上述公司2010年到2014年的披露的财务报表数据为基础，确定投入、产出指标值。

三、结果

使用MyDEA软件，分别选择产出导向型的CCR模型和BCC模型，计算得出2010～2014年25家高校系上市公司的综合效率、纯技术效率、规模效率及规模报酬的变化情况如表1所示。为体现25家公司在此期间的总体情况，模型所用的投入与产出指标数据是相应指标的5年平均值。

从纯技术效率上看，平均水平为0.90，最小值只有0.61。从规模效率来看，25家公司的效率平均水平为0.94，最小为0.72。在19家综合效率无效的公司中，达安基因、工大高新和合众科技这3家医药公司的规模效率为1，但由于技术效率和纯技术效率都不为1而导致规模报酬未处在效率前沿面上，说明这3家医药公司在技術方面未达到最好，需要改善。剩余16家公司纯技术效率和规模效率都无效，说明这些公司应既考虑规模的调整，有需要对技术改善，从而使投入、产出与规模相匹配。

在25家高校系上市公司中，规模效率值最大的是1，最小的方正科技是0.72，说明总体来说各家公司的营运效率差异较大。25家公司的综合技术效率平均值为0.84。也就是说，在这25家公司中，就综合技术效率而言，有16%的投入要素未产生任何贡献而造成浪费，即在技术水准不变的情况下，所投入的资源未达有效运用的程度。其中，技术效率、纯技术效率、规模效率均达到1的公司共有6家公司，分别是东软集团、同方股份、同方国芯、中国高科、紫光股份和复旦复华。也就是说，这6家公司相对于其他公司来说，投资效率是有效的，说明无论在技术上还是规模上，这6家公司的资源利用都达到了最优，未造成浪费。

由表1可以看出，单从规模报酬上来看，有6家公司处于规模报酬不变的状态。有12家公司处于规模报酬递增的状态，说明这些公司现阶段资源投入不足，直接导致投资产出受到影响，从而使营运效率较低。因此对于这些公司来说，提高效率的一个有效途径就是增加资源投入。剩余7家公司处在规模报酬递减的状态，这些公司在增加投入后，产出的增长比例会小于投入的增加比例。也就是说，增加投入的产出效率较低，处在规模收益递减的阶段。此时，盲目增加资源投入，未必是最好的选择。

从总体来看，我国高校系上市公司中处于规模有效的上市公司所占比重很小，而处于规模报酬递增递减的公司却占了很大的比重，因此我国现阶段高校系上市公司的发展并不是很乐观，各高校系上市公司应结合行业发展现状和自身发展的特点客观合理的对生产要素进行调整，实现经营绩效最优。

四、结论

要使我国高校系上市公司的效率提高从而改善现有经营绩效状况，就需要从其存在的问题出发。为此，本文提出以下几点建议：

第一，开展成本预测，制定合理的投入产出指标。成本管理是企业管理当中的一个重要组成部分，它对于加强经济核算、改进企业管理和提高企业整体成本管理水平具有重大意义。成本的预测应当以生产预测和选择最佳经济效益方案为前提，并严格控制目标业务的成本，实现产品投入与产出配比。及时掌握产品品种、价格、质量等市场信息，以及国家的各种政策。这对处于各个行业的高校系上市公司显得尤为重要。这些公司应根据国家政策和市场信息确定消费者需求，并结合未来的市场预测来决定产品结构最优化组合，运用量、本、利分析方法，进行产品成本预测，为公司的决策提供依据。

第二，通过资产重组整顿投入指标。前文已提到许多高校系上市公司有投入过剩的问题。公司过多的投入并不能给企业带来相应的回报，这势必会有资产闲置的情况出现。因此，在目前高校系上市公司应根据自身实际通过资产重组、整顿营业，使之充分利用投入成本。并將这一优势集中体现在高科技产业，这是当前工作的重点。

第三，培养科技型管理人才。目前单纯的科技型或管理型人才已不能满足公司快速发展的需要，尤其是不能满足高新科技型公司发展的需要。高校系上市公司是高新科技公司，需要管理和技术都专业的人员才能给企业带来更多的新技术，从而使公司得到更好的发展。

第四，加快推动科研成果转化为现实生产力的脚步。高校系上市公司对经济增长的促进作用主要体现在其科研成果可以大幅度地提高生产率。但是我国高校系上市公司的科技成果转化率却一直较低，这在一定程度上反映了我国高校科研体制的弊端。很多高校只是一味的关注科研人员发表的论文和课题数量，而忽视了把科研成果转化为实际的重要意义。高校必须要改变这种模式，要采取以市场机制为导向的科研成果的转化，使之更好地服务于社会，加快我国经济的发展。

参考文献：

[1]陶喜年.起底高校系上市公司：市值2000亿 北大清华占半[N].时代周报， 2014（03）.

[2]关伟，孔然，姚萍.高校上市公司业绩分析初探——基于2010年的数据[J].中国高校科技，2012（04）.

[3]冉茂瑜，杨嘉湜，顾新.高校上市公司业绩分析[J].软科学，2009（09）.

[4]朱至文.中国电力上市公司环境绩效评价（2011-2013）——基于考虑非期望产出的SBM模型.工业技术经济，2015（10）.

[5]吉生保，周小柯，赵海斌.中国机械设备行业经营绩效评价及影响因素——基于超效率DEA-Tobit模型[J].山西财经大学学报，2011（01）.

*基金项目：淮阴工学院商学院大学生创新训练计划项目“沪深股市高校系板块上市公司经营绩效评价”（2016031）；江苏省大学生创新训练计划项目“江苏农产品品牌价值评价：模型构建与检验”（201611049039Y）。

（作者单位：淮阴工学院商学院）