基于DEA的汽车行业上市公司R&D绩效评价研究

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企业研发活动(R&D)是企业技术创新的核心环节,也是企业竞争优势的源泉与持续发展的动力。研发活动在企业经营发展中的作用至关重要,但同时也是一项高风险、高收益的投资活动。近些年,政府与企业自身都各自分别加大了研发活动的投入强度,研发活动的投入风险高,成功率较低,使得企业研发活动投入绩效成为政府、企业以及学者的热切关注点之一。对企业R&D绩效进行测评是R&D活动实施后期工作的关键,科学地测评企业R&D绩效,对降低企业R&D活动的投资风险、促进企业经济效益提高具有关键作用。汽车行业对于我国制造业的发展具有重要战略意义,其经营发展状况也是学者们近年来的研究热点之一。本文通过对我国汽车行业上市公司的R&D绩效评价及影响因素分析,旨在全面客观揭示其绩效水平,以从行业层面了解其实际经营情况,还能帮助汽车行业上市公司管理者改进R&D活动的绩效管理。本文首先根据我国汽车行业上市企业的整体发展现状,分析了我国汽车行业上市企业的特点,构建汽车行业上市企业的绩效研究指标体系。随后对绩效评价及数据包络法(DEA)理论进行概括梳理,并选取DEA对其进行绩效评价,并选择Tobit模型结合DEA评价结果进行两阶段研究影响因素。研究对象选取以我国沪深两市汽车行业上市企业,并选取会计新准则发布实施后的2007年至2013年之间作为研究时间区间,调研和收集研究期间的样本各数据,分别从静态与动态两个维度,运用DEA模型的经典CCR、BCC樟型以及超效率模型对7个年度的静态R&D绩效的综合效率、纯技术效率、规模效率以及超效率进行计算并分析。随后考虑到时间因素,将Malmquist指数引入汽车行业上市公司R&D效率变动评价,对七个年度间的汽车行业上市公司的R&D绩效动态发展情况与趋势进行分析,并指出研究时间内的汽车行业上市公司R&D绩效的综合技术效率低下是由R&D规模无效造成,且验证了政策对汽车行业上市公司R&D的影响。最后运用DEA-Tobit模型对我国汽车行业上市公司R&D绩效的影响因素进行回归分析,为企业决策者提供了提高R&D绩效的政策建议。
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