纺织上市公司创新绩效与企业绩效的相关性

蒋 胜,张 栋,郭 伟,沈 义

(西安工程大学 管理学院,陕西 西安 710048)

0 引 言

纺织产业一直是我国的传统产业,是国民经济的支柱性产业.入世以来,纺织行业为我国创造了29 165.11亿美元的外汇,占总出口额2%左右.作为世界上最大的纺织品服装生产和出口国,纺织行业的持续稳定发展对我国保证外汇储备,国际收支平衡,人民币汇率稳定[1],解决社会就业[2-3]有着至关重要的意义.随着社会经济的发展,我国传统纺织产业仍旧是一个资源依赖型，劳动密集型产业,且高能耗、高排放、产品附加值低.近年来,纺织企业面临着诸如出口困难，劳动力成本上升，原材料价格上涨等严峻挑战,我国纺织行业在国际市场竞争力下降[4-5].尤其是金融危机以来,国内许多纺织企业面临着转型升级的挑战;不少企业通过产业转移[6],降低成本[7],加强品牌建设[78],实施专利战略[9],注重技术创新[7,10],培养、提高核心能力[8,11]等方式进行发展模式的调整转型.然而,纺织企业在分别采取各项应对新形势创新措施后,创新活动给企业绩效带来的效果却很难体现.由于不同企业自身资源情况不同,采取方案各异,往往需要用一些特殊的手段测量创新活动所达成的绩效.

表 1 纺织上市公司企业绩效评价指标体系

目前,企业绩效的评价方法种类繁多,前人研究主要从有效性、行为和能力以及战略管理等方面对企业进行绩效评价[12],应用的方法主要有DEA方法[13]、因子分析法[14]、层次分析法[15]、平衡记分卡[16]等.在企业绩效评价的指标选取方面,较多的学者主要考虑财务指标[17],但是财务指标存在着难以充分反映企业绩效易受人为控制等弊端[18-19];也有较多的学者在使用财务指标的同时,使用了大量非财务指标,比如平衡记分卡所包含的顾客满意度、内部流程、学习与发展等指标[16],但是非财务指标的使用在我国还不成熟,也不能有效反映企业绩效.也有学者提出结合使用财务指标[20-21].以在创新绩效评价方面,较多的学者运用基于投入产出的DEA方法[22-23],也有学者考虑到评价角度不同会产生不同的评价结果这一问题,采用基于模糊理论的评价方法[24].考虑到指标来源及可行性采用DEA方法，选取上市纺织企业作为样本,利用其财务数据进行企业绩效评价.

1 构建绩效评价指标体系及数据来源

充分考虑数据来源以及前人研究的成果,并遵循科学性、实用性、可比性以及可操作性原则,设立纺织上市公司企业绩效评价指标体系,如表1所示.创新绩效评价指标体系[23],如表2所示.

考虑到研究的可行性,选取中国沪深两市上市企业中,证监会行业分类为纺织业的28家企业作为研究样本.其中,包括R&D投入在内的财务数据全部来源于wind数据库中2015年各上市公司年报,专利个数指标来源于国家知识产权局网站.

2 构建评价模型

2.1 企业绩效评价

2.1.1 运用主成分法进行降维 在应用DEA模型进行纺织上市公司企业绩效评价时,选取总投资和经营成本作为投入变量,盈利能力、偿债能力、营业能力以及发展能力等作为产出变量.考虑到样本企业数量与所选取的指标数量相当,如果直接对数据进行数据包络分析难以形成有效的包络前沿面,所以在对投入指标和产出指标进行DEA分析前,先运用主成分分析法将投入指标和产出指标进行降维.根据特征值大于1的原则,在投入变量中提取了2个主成分,累计方差贡献率90.09%;在产出变量中提取了5个主成分,累计方差贡献率84.59%,如表3所示.

表 2 纺织上市公司创新绩效评价指标体系

投入、产出变量的主成分载荷矩阵由表4所示.其中在投入变量方面,投入变量主成分F1在X1，X3，X4，X5，X6，X7以及X8上的因子载荷值较高,体现了除创新投入经费以外的所有财务性投资;投入变量主成分F2在X2上的因子载荷值较高,体现了创新投入经费投资.在产出变量方面,产出变量主成分F1在X9，X10，X11，X12，X13，X14以及X15上的因子载荷值较高,体现了企业财务绩效中的盈利能力;产出变量主成分F2在X16，X17上的因子载荷值较高,体现了企业的偿债能力;产出变量主成分F3在X22上的因子载荷值较高,产出变量F3体现了企业财务绩效中的发展能力;产出变量主成分F4在X19以及X20上的因子载荷值较高,体现了企业财务绩效中的营运能力.

表 3 投入产出变量主成分特征值及贡献率

表 4 投入产出变量因子载荷阵

表 5 投入产出变量的主成分分析结果

2.1.2 运用DEA进行评价 通过主成分分析,可以使数据包络模型的投入与产出和变量更加精简,体现了关键因素,避免了指标的重复.利用MATLAB软件中解决规划问题的方法对超效率DEA模型计算求解,结果如表6所示.

表 6 企业绩效超效率DEA分析结果

企业绩效超效率DEA分析结果中,绩效最差的企业是凯瑞德,得分0.036,绩效最好的企业是浙江富润,得分5.304.从总体看,所有企业财务绩效平均值为1.097,方差为1.204,偏度为2.838 5,呈现出一个较小的偏度,峰度为9.974 2,有一个比正态分布更短的尾巴.综上所述,数据总体质量较好,没有极端异常值,变量间的量纲差距、变量的偏度、峰度也是可以接受的,可进行下一步分析.

2.2 企业创新绩效评价

鉴于企业创新绩效评价指标数量较决策单元数量少,仅为决策单元数量的1/4,可以很好地形成包络面,所以将直接对所选指标的数据作超效率DEA分析.分析结果表7所示.

表 7 创新绩效超效率DEA分析结果

创新绩效超效率DEA分析分析结果中,创新绩效最差的企业是*ST天首、*ST金宇、凯瑞德和三毛派神,得分均为0.000,其中有两家被特殊处理的企业,分别是*ST天首和*ST金宇;创新绩效最好的企业是霞客环保,得分为25.247.从总体看,所有企业创新绩效平均值为1.855,方差为4.665 2,偏度为4.733 4,呈现出一个较小的偏度,峰度为24.283 8,有一个比正态分布更短的尾巴.综上所述,数据总体质量较好,没有极端异常值,变量间的量纲差距、变量的偏度、峰度也是可以接受的,可进行下一步分析.

3 企业绩效与创新绩效的相关性分析

在运用超效率DEA模型对纺织上市公司的企业绩效与创新绩效做出评价后,再对他们的企业绩效与创新绩效作相关性分析.分析结果见表8.

表 8 企业创新绩效与财务绩效相关性分析(N=28)

注: *表示P<0.1,**表示P<0.05,**表示P<0.01.

分析结果表明,中国上市纺织企业的企业绩效与创新绩效之间的相关性系数为0.670 3,两者之间有较强的正向关系;显著性p值为0.000 1,即在99.99%的置信水平下,企业绩效与创新绩效的相关关系是显著的.

4 结束语

在沪深两市28家纺织上市公司中,创新绩效较好的企业,其企业绩效表现得也越好.为了顺应经济新常态和产业转型升级的形势,纺织企业可以以加强科研投入,提高创新绩效为重要手段,改善企业财务绩效,从而扭转2008年金融危机以来纺织行业窘迫的局面.

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