發(fā)布時(shí)間：2017-09-11 18:07

  本文關(guān)鍵詞：基于DEA方法的我國金融機(jī)具行業(yè)上市公司技術(shù)效率及全要素生產(chǎn)率研究

  更多相關(guān)文章： 金融機(jī)具行業(yè) 技術(shù)效率 全要素生產(chǎn)率 DEA模型

【摘要】：金融機(jī)具是金融業(yè)特別是銀行服務(wù)行業(yè)在其業(yè)務(wù)處理過程中所使用的專業(yè)設(shè)備。金融機(jī)具行業(yè)與金融行業(yè)相輔相成、相互促進(jìn),金融機(jī)具行業(yè)的發(fā)展大大地提高了金融行業(yè)的經(jīng)營效率,為金融業(yè)開創(chuàng)多元化、人性化、開放式的服務(wù)奠定了堅(jiān)實(shí)的物質(zhì)基礎(chǔ)。截至目前,我國已有三十多家涉及金融機(jī)具業(yè)務(wù)的企業(yè)在A股市場上市。這些上市企業(yè)作為行業(yè)內(nèi)的優(yōu)秀代表,對我國金融機(jī)具行業(yè)而言,無論是在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級調(diào)整,還是在技術(shù)的優(yōu)化提高和品牌的創(chuàng)立等方面都發(fā)揮了重要的作用。金融機(jī)具上市公司如何提高經(jīng)營效率,提升自身的核心競爭優(yōu)勢,對我國金融機(jī)具行業(yè)與金融行業(yè)的發(fā)展有不言而喻的重要意義。DEA方法最初由Farell教授提出,該方法通過構(gòu)造生產(chǎn)前沿,將落在生產(chǎn)前沿上的決策單元稱為技術(shù)有效決策單元,有效決策單元的技術(shù)效率值等于1,將落在生產(chǎn)前沿以外的決策單元稱為技術(shù)無效決策單元,無效決策單元的技術(shù)效率值大于0且小于1。通過使用DEA方法,我們不僅可以求得企業(yè)經(jīng)營的技術(shù)效率及其排名,而且該模型通過優(yōu)化求解后還會(huì)給出具體學(xué)習(xí)標(biāo)桿和改進(jìn)效率的方案。Malmquist指數(shù),被后來學(xué)者稱為全要素生產(chǎn)率,起初由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)家于1953提出,后來,Caves、Fare等人將這一理論與DEA方法相結(jié)合后被廣泛用于測算企業(yè)不同時(shí)期的技術(shù)效率變化與技術(shù)變化。Malmquist指數(shù)可以進(jìn)一步分解為效率變化指數(shù)與技術(shù)變化指數(shù)的乘積,效率變化又可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率的變化和規(guī)模效率的變化。因此,可以使用Malmquist指數(shù)分解方法來分析企業(yè)經(jīng)營的全要素生產(chǎn)率的影響因素。本文以2012-2014年在A股上市的36家涉及金融機(jī)具業(yè)務(wù)的企業(yè)為樣本,選擇“員工人數(shù)”與“總資產(chǎn)”作為投入指標(biāo),“營業(yè)收入”與“總市值”作為產(chǎn)出指標(biāo)。然后,使用DEA方法的C2R模型與BCC模型以及Malmquist指數(shù)分解,從時(shí)間橫向和縱向兩個(gè)角度對我國金融機(jī)具行業(yè)上市企業(yè)的技術(shù)效率與全要素生產(chǎn)率及其影響因素進(jìn)行研究。并結(jié)合研究的結(jié)果,為企業(yè)提高效率提出合理的建議。本文共分為六章,具體內(nèi)容概括如下：第一章是前言。本章介紹了本文的研究背景、研究目的與意義、研究方法與思路以及本文的創(chuàng)新點(diǎn)與不足。第二章是理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述。本章首先對效率的概念及評價(jià)進(jìn)行了簡單的闡述。介紹了DEA方法,然后對DEA效率評價(jià)的文獻(xiàn)與我國金融機(jī)具行業(yè)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了回顧。第三章是對本文所運(yùn)用到的DEA方法及相關(guān)模型做詳細(xì)的介紹。本章介紹了DEA方法及C2R模型、BCC模型以及DEA-Malmquist模型的幾何含義,并給出了模型的表達(dá)式。第四章是我國金融機(jī)具行業(yè)樣本與投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇。本章介紹選擇我國金融機(jī)具行業(yè)行上市公司作為研究樣本的原因,之后通過文獻(xiàn)研究的方式提出了本文所采用的指標(biāo)體系。第五章是對我國金融機(jī)具行業(yè)上市公司的技術(shù)效率以及全要素生產(chǎn)率的實(shí)證研究。本章運(yùn)用第三章介紹的模型對我國的金融機(jī)具行業(yè)的技術(shù)效率與全要素生產(chǎn)率進(jìn)行橫向和縱向的分析。第六章是總結(jié)與建議。本章總結(jié)了第五章的研究結(jié)果,并在其基礎(chǔ)之上給出了提高我國金融機(jī)具行業(yè)上市公司技術(shù)效率與全要素生產(chǎn)率提出了建議。本文研究發(fā)現(xiàn)：我國金融機(jī)具行業(yè)上市公司整體的純技術(shù)效率是影響整體技術(shù)效率的主要原因。2012-2014年三年期間純技術(shù)效率值小于0.7的公司依然有14家,約占樣本總數(shù)的38.9%,說明很大一部分公司的技術(shù)水平、管理水平相對低下。從規(guī)模報(bào)酬情況來看,有17家上市公司處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段,約占樣本總數(shù)的47.2%,說明我國金融機(jī)具行業(yè)很大一部分公司的生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模較小,沒有形成規(guī)模經(jīng)濟(jì),公司所投入的人力、物力、財(cái)力沒有得到充分的配置。本文研究還發(fā)現(xiàn)：在2012-2014年三年期間,我國金融機(jī)具行業(yè)上市公司的整體平均全要素生產(chǎn)率從0.878上升到1.140,出現(xiàn)了“先降后升”的局面,整體平均技術(shù)效率指數(shù)從0.996提升到1.004,整體平均技術(shù)變化指數(shù)從0.881提升到1.135,這三年期間金融機(jī)具行業(yè)上市公司技術(shù)變化是引起全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的主要因素。結(jié)合上述研究結(jié)果,本文最后提出了五點(diǎn)建議：第一,加強(qiáng)人力資源管理,提高員工整體素質(zhì)；第二,做好標(biāo)桿管理,向優(yōu)秀的企業(yè)學(xué)習(xí)；第三,優(yōu)化企業(yè)資源配置,實(shí)現(xiàn)企業(yè)最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模；第四,加大技術(shù)研發(fā)力度,提高技術(shù)對全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率：第五,政府應(yīng)針對金融機(jī)具行業(yè)特點(diǎn),制定相關(guān)政策,促進(jìn)行業(yè)高效健康發(fā)展。本文不足之處在于：其一,文章僅對金融機(jī)具行業(yè)上市公司的經(jīng)營效率及全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究,并沒有對其成本效率與收入效率進(jìn)行分析,后續(xù)作者將對此進(jìn)型探討。其二,由于數(shù)據(jù)的缺失,致使樣本容量較小,金融機(jī)具行業(yè)上市公司的樣本并不能完全代表我國金融機(jī)具行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。在后續(xù)的研究中筆者將對此進(jìn)行完善。
【關(guān)鍵詞】：金融機(jī)具行業(yè) 技術(shù)效率 全要素生產(chǎn)率 DEA模型
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224
【目錄】：

• 摘要4-7
• ABSTRACT7-12
• 1. 前言12-19
• 1.1 研究背景12-14
• 1.2 研究目的與意義14-15
• 1.3 研究方法與思路15-17
• 1.4 創(chuàng)新點(diǎn)與不足17-19
• 2. 理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述19-28
• 2.1 理論基礎(chǔ)19-23
• 2.1.1 效率的概念19-21
• 2.1.2 效率評價(jià)方法21-22
• 2.1.3 DEA方法基礎(chǔ)22-23
• 2.2 文獻(xiàn)綜述23-28
• 2.2.1 國外文獻(xiàn)綜述23-25
• 2.2.2 國內(nèi)文獻(xiàn)綜述25-27
• 2.2.3 金融機(jī)具行業(yè)文獻(xiàn)綜述27-28
• 3. DEA方法及相關(guān)模型概述28-37
• 3.1 技術(shù)效率與C~2R模型概述28-31
• 3.1.1 技術(shù)效率的幾何含義28-29
• 3.1.2 C~2R模型29-31
• 3.2 純技術(shù)效率、規(guī)模效率與BCC模型31-33
• 3.2.1 純技術(shù)效率、規(guī)模效率的幾何含義31-32
• 3.2.2 BCC模型32-33
• 3.3 C~2R模型和BCC模型的投影分析33
• 3.4 全要素生產(chǎn)率與MALMQUIST指數(shù)分解33-37
• 3.4.1 全要素生產(chǎn)率的幾何含義33-35
• 3.4.2 DEA-Malmquist模型35-37
• 4. 我國金融機(jī)具行業(yè)樣本與投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇37-41
• 4.1 樣本的選擇37
• 4.2 投入、產(chǎn)出指標(biāo)的選擇37-39
• 4.2.1 投入指標(biāo)的選擇38
• 4.2.2 產(chǎn)出指標(biāo)的選擇38-39
• 4.3 指標(biāo)的檢驗(yàn)與分析39-41
• 5. 我國金融機(jī)具行業(yè)上市公司技術(shù)效率與全要素生產(chǎn)率實(shí)證研究41-56
• 5.1 橫向分析41-48
• 5.1.1 平均生技術(shù)效率及其投影分析41-44
• 5.1.2 平均純技術(shù)效率、平均規(guī)模效率及其投影分析44-48
• 5.2 縱向分析48-56
• 5.2.1 2012-2014 技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率縱向?qū)Ρ确治?/span>48-50
• 5.2.2 基于Malmquist方法的全要素生產(chǎn)率分析50-56
• 6. 結(jié)論與建議56-60
• 6.1 本文主要結(jié)論56-57
• 6.2 加強(qiáng)人力資源管理,提高員工整體素質(zhì)57
• 6.3 做好標(biāo)桿管理,向標(biāo)桿企業(yè)學(xué)習(xí)57-58
• 6.4 優(yōu)化企業(yè)資源配置,提高企業(yè)規(guī)模效率58
• 6.5 增加企業(yè)科研投入,提高技術(shù)變動(dòng)對全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率58-59
• 6.6 政府應(yīng)針對金融機(jī)具行業(yè)特點(diǎn),制定相關(guān)政策59-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 致謝65-66
• 在讀期間科研成果目錄66

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張立斌;李星雨;;文化產(chǎn)業(yè)上市公司的公平與效率[J];財(cái)經(jīng)科學(xué);2015年11期

2 羅怡;鄭春偉;;我國企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證分析——以2012年23家金融機(jī)具上市公司為例[J];財(cái)經(jīng)科學(xué);2014年02期

3 郭建普;;基于DEA的我國創(chuàng)業(yè)板上市公司績效研究[J];中國證券期貨;2013年03期

4 曹子堅(jiān);蘇新華;;基于動(dòng)態(tài)DEA的西部循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率研究[J];改革與戰(zhàn)略;2013年01期

5 肖建華;;我國社會(huì)性基本公共服務(wù)財(cái)政投入效率評價(jià)——基于DEA的分析[J];財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐;2012年06期

6 喻登科;鄧群釗;;DEA方法應(yīng)用的若干思考[J];現(xiàn)代管理科學(xué);2012年10期

7 朱南;李軍;吳慶;Wenli CHENG;;中國商業(yè)銀行的生產(chǎn)效率和全要素生產(chǎn)力變化探析[J];經(jīng)濟(jì)學(xué)家;2012年09期

8 馮梅;王之泉;;基于上市公司數(shù)據(jù)的中國鋼鐵產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能效率分析[J];管理學(xué)報(bào);2012年03期

9 周孝華;陳犁;;基于三階段DEA模型的中國信托公司效率分析[J];技術(shù)經(jīng)濟(jì);2010年09期

10 熊磊;;云南地級市以上城市發(fā)展效率研究:2001～2006[J];經(jīng)濟(jì)問題探索;2009年01期

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本文編號：832252