基于BCC-DEA的区块链概念股上市公司投入产出效率测度——以2014—2016年65家上市公司样本数据分析

（辽宁工业大学管理学院，辽宁锦州121001）

一、引言

随着数字经济的不断深化与发展，人工智能、物联网等新技术大规模应用，数字经济已经成为经济社会发展的一种新形态，特别是区块链技术更是对经济社会产生了颠覆性和破坏性的创新作用，给相关行业带来了技术、商业模式、政府监管、生态系统等方面的挑战。那么，什么是区块链技术呢？区块链技术作为所有交易的公共账簿，在金融领域已经成为电子货币比特币的核心组成部分，区块链系统在实体之间应用的潜力更大，因为实体需要与其他实体协同工作以实现共同目标，如沃尔玛可借助区块链获得有关货物溯源的关键数据。区块链也可用于行业平台，通过共享帮助整个行业数据的利用，如果跨行业使用区块链，其增加价值的潜力更高。2015年12月，美国证券交易委员会（SEC）批准Overstock公司通过比特币区块链发行自己的股票。2016年12月，我国《“十三五”国家信息化规划》提出，要加强区块链等新技术的基础研发与前沿布局。区块链作为一种技术，基于某种算法，在共享数据库中添加新的数据，必先获得一些节点的认可，这些新的数据形成新的区块，并被数据库中的其他数据识别，且这些区块能够进行自我管理，无需人工管理。比如，新加坡在打造智能国家的过程中，可通过区块链用分散的分类账取代集中的注册管理机构，并凭借政治意愿创建可以信赖的防篡改存储库。

总之，区块链比特币的设计已经成为其他应用程序灵感的来源，许多公司都给自己贴上了区块链的标签，区块链概念股也随之大热，其中有些公司出资设立了区块链投资基金，有些公司尝试引入区块链技术，甚至有些公司并没有任何区块链业务，而仅仅是在官方网站宣布要进军区块链行业，或者仅仅是参加了某个区块链行业组织。那么，区块链概念股上市公司投入产出效率如何，导致某些行业和地区区块链概念股上市公司投入产出效率低下的原因是纯技术无效率还是规模无效率，我国区块链概念股上市公司发展前景如何等，这是本文进一步研究的主要内容。本文基于2013—2016年中信建投证券区块链概念股上市公司数据，运用规模报酬可变的BCC-DEA模型测算全部65家中国区块链概念股上市公司投入产出效率动态变化情况，并以软件行业为例，应用四象限图更加直观地描述各区块链概念股上市公司效率分布情况，最后根据实证研究结果提出相应的政策建议。本研究对区块链概念股上市公司整体提升投入产出效率水平具有重要理论和实践参考价值。

二、区块链相关文献综述

区块链（Block Chain）是比特币中的一个重要概念，2008年被发明出来用于公共事务。《2014—2016全球比特币发展研究报告》提到，区块链是比特币的底层技术和基础架构。区块链是一个记录列表，称为块，可以有机地增长。各块之间通过一种特殊类型的密码（一种安全性）进行连接并构建保护机制。每个块通常包含以前的块、时间戳和事务数据。这种设计使外部人士很难修改数据，只要数据被记录下来，进入任何给定的块都不可能在不改变所有块的情况下进行逆向修改。

国内外学者对区块链进行了广泛研究，王珍珍等[1]就曾对区块链国外研究动态和具体应用场景进行过归纳，并分析了区块链带来的变革和挑战。区块链技术为全球互联互通建立了新的信任模式，其在优化交易流程、降低交易成本、提升协同效率方面的优势为各行业痛点带来了变革性解决方案。王娟娟等[2]借助仿真模拟与层次分析相结合的方法进一步验证了区块链技术在实践层面的可应用性，发现该技术有助于“一带一路”区域提升物流服务透明度和构建高效物流机制。罗航等[3]分析了区块链技术的基本逻辑和特征，探讨了该技术在经济和金融领域应用的优势，并结合目前区块链技术在我国经济和金融领域应用过程中出现的一些问题指出，区块链经济的健康发展需要政府监管部门的正确引导，偏离实体经济需要和规避监管的伪创新不仅不能助推我国经济健康有序发展，而且会对我国金融市场稳定运行造成极大的隐患。杨慧琴等[4]探讨了区块链智能合约在供应链上的应用，提出了适用于供应链联盟的随机动态股权证明（SDPoS）共识机制，并以汽车供应链为应用场景分析了区块链技术在供应链信息系统中的适用性和优越性，为区块链技术在供应链及其他领域的应用提供了新思路。刘蕾等[5]认为，区块链技术作为一种新型的信任重构系统，可以在降低交易成本、提高交易安全性的同时确保数据信息安全可靠，能够在产业集群融资信任机制构建和保障方面发挥重要作用。乔鹏程[6]发现，国际研究尚未形成完整的分布式账本技术理论体系，国际研究偏重基础、技术、管理等底层技术，国内研究偏重经济管理具体应用，专利数据统计也呈现出这样的特征。曾雪云等[7]认为，区块链技术还可用于遏制会计舞弊和实现会计转型，且财会人员可将更多精力投入到分析、咨询、监测、决策等富有挑战性的工作中，在价值创造、价值传递、价值管理等方面发挥积极作用。区块链技术通过分布式数据存储、加密算法、共识机制等技术手段构建了互联网时代分布式的“公开大账本”。赵增奎[8]研究了区块链去中心化、信息安全可靠、信任共识等特点，认为其在互联网金融业务领域信任获取、系统安全性、创新监管模式等方面具有明显优势。伴随着互联网金融和金融科技日新月异的发展，区块链技术逐渐进入商业银行场景。李菲雅等[9]探讨了区块链技术在解决产业链金融领域中小微企业道德风险方面的问题，认为未来十年区块链+产业链将是商业银行小微金融业务发展的必然趋势。尽管互联网+财务取得了非常明显的成效，但仍然存在财务运作成本高、时间长等问题，而金融领域支持数字货币的底层技术——区块链技术的应用给财务带来了业务上的创新。司淑娴[10]认为，区块链技术的运用正在提高审计工作效率，降低审计费用，推动自审计时代的到来，颠覆传统会计事务所商业模式。许金叶等[11]认为，区块链技术运用智能合约等能够提高效率，提高财务运作及时性，凭借弱中心化的特点能够从根本上降低财务资金筹集和调配成本，运用密码学原理共享信息能够确保财务交易的透明性和安全性，促进市场经济繁荣发展。郭艳等[12]在抽象的区块链技术与友好的金融应用之间进行弥合，探讨新的信用生态在缓解信息不对称过程中的应用场景，进一步展望区块链对整个金融业态的价值、贡献、限制及其他可能性。区块链技术通过直接和间接方式应用于金融领域，使全球出现了一批不同形式的区块链金融，不过相关法律的滞后在一定程度上影响了区块链金融的发展，而一些区块链技术与法律相结合的解决方案能够在客观上缓和这一矛盾，为区块链金融健康发展提供良好基础[13]。区块链技术去中心化的理念创新将改变传统金融行业运行规则及金融业态，改变始于技术层面的基础交易流程、金融交易基本准则以及相应的监管体系[14]。钟玮等[15]从区块链的本质和特征出发，探讨了该技术对会计业务的重要价值和应用场景，总结了发展过程中的瓶颈问题，梳理了当前区块链技术在会计行业的应用，研究了其发展趋势。巩世广等[16]基于区块链技术和理念建立了三位一体的科技金融发展模型，其目的在于从宏观整体着手为科技金融发展提供相应的生态环境，如政府、科技公司、投资机构依托大数据和征信体系建立区块连接、撮合匹配的投资融资。张健[17]认为，区块链将成为互联网的基础协议之一，其最终影响的范围和深度也会远远超出大多数人的想象。尼科尔森（Nicholson J）[18]认为，在支持发展中国家的背景下，比特币是一种交换系统，其基础是区块链技术，这种新兴技术可以替代传统的中央财政体系。科尔泽诺夫斯基（Korzeniowski P）[19]的研究认为，尽管区块链技术有其金融根源，但与其他高科技解决方案（如云计算和人工智能）一样，区块链也很有可能极大地改变所有企业应用程序（包括客户关系管理系统）的设计方式。

总之，区块链本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，区块链也是一串使用密码学方法相关联而产生的数据块，每一个数据块都包含一次比特币网络交易信息，用于验证其信息的有效性（防伪）并生成下一个区块。由区块链技术的特性可知，如果将区块链技术应用到实际经济中，将具有连接社会经济、提升资产管理效率、智能化社会资产、优化社会结构等众多商业价值。市场研究公司瞻博研究（Juniper Research）预测与咨询主管温莎·霍尔登（Windsor Holden）预测，区块链在客户关系管理中得以广泛应用还需要三到五年的时间。区块链代表了一种完全不同的软件编写方法。

三、区块链概念股上市公司行业、地区分布

通过调查发现，我国区块链概念股上市公司共涉及21个行业，分属软件服务、电脑设备、互联网、广告设备、电气设备等领域；分布在北京、深圳、广东①、浙江、山东等17个省市区，其中北京12家，浙江4家，深圳4家，上海3家，广东2家，河南1家，四川1家。具体参见表1和表2。从细分行业来看，区块链概念股板块上市公司主要分布在软件服务行业，占上市公司总数的41.54%，电脑设备行业占比10.77%，互联网行业占比9.23%，涉及其他行业的上市公司很少，如证券、造纸、种植等行业上市公司占比仅为1.54%，这反映了目前软件服务行业、电脑设备行业、互联网行业在区块链概念股板块中的重要地位。参见表1。

从地区分布来看，区块链概念股上市公司分布广泛，各细分行业主要集中在北京、深圳、广东及浙江等地。由此可见，区块链技术作为一项新兴技术，主要被应用于经济较为富足、科技较为发达的地区。参见表2。

表1 我国区块链概念股上市公司细分行业分布

表2 我国区块链概念股上市公司地区分布

四、研究方法

测度企业投入产出效率的方法很多，本文应用的是规模报酬可变的数据包络方法（Data Envelopment Analysis，DEA）。该方法由著名运筹学家查恩斯（Charnes A）等[20]提出，是一个管理学与运筹学交叉的新兴研究领域，是一种有效率的非参数化方法，使用数学规划模型评价具有多个投入、多个产出的决策单元（Decision Making Unit，DMU）之间的相对有效性。其经济学原理是，在一定的投入和产出条件下计算效率前沿面，通过测算决策单元生产曲面与最佳前沿面之间的距离来计算效率值，并以此衡量决策单元是否最有效，如果有效就称为DEA有效。

假定模型有m个决策单元（本文研究的决策单元为深科技、中国长城、中南建设、传化智联、苏宁易购等65家区块链概念股上市公司样本企业），每个决策单元有n个投入要素（本文选择的三个投入要素为资产总额、固定资产和主营业务成本）和k种产出要素（本文选择的三种产出要素分别为主营业务收入、投资收益和净资产收益率）。投入产出效率是区块链概念股65家上市公司技术效率、纯技术效率、规模效率的综合反映，其中技术效率与纯技术效率和规模效率有关，技术效率的计算公式为：

图1 DEA中的规模效率原理

对于同一家企业，如果规模报酬不变（CRS）与规模报酬可变（VRS）的投入产出效率值不同，就说明该企业存在规模无效率。用一个单投入单产出的案例来说明规模无效率的计算过程。规模报酬不变和规模报酬可变的DEA前沿面可参见图1。在规模报酬不变的情况下，点P面向投入的技术无效率是PC；在规模报酬可变的情况下，技术无效率是PV。所有的测量值均处于0～1区间，同时O*CRS=O*VRS×On*。因此，规模报酬不变的技术效率测度值被分解成纯技术效率和规模效率两个部分。规模效率可大致用企业在PV点平均产出和（技术）最优规模点R平均产出的比值表示。

假定每个区块链概念股上市公司有n个投入要素和k种产出要素，则建立模型：

式（1）中，x为投入变量，y为产出变量，m为决策单元个数，λj为相对于DMUj0的第j个区块链概念股上市公司的组合比例，S-为投入松弛变量，S+为产出剩余变量（径向变量），θ为决策单元DMUj0有效值。

五、指标选取与数据来源

（一）投入产出指标选取

区块链概念股板块上市公司投入产出效率是一个多投入多产出的动态复杂系统，包括各类资产总计、营业成本、营业收入、净利润、每股收益等多项综合一级指标。所构建的评价指标体系多种多样，指标的选取需要结合效率分析的目的进行，此外还要考虑数据的可获得性。具体参见表3。

（二）数据来源及样本选择

本文决策单元选取的是中信建投证券2014—2016年区块链概念股板块65家上市公司的企业年度报表和数据。测算的投入产出指标数据为负值，本文利用数据包络方法的线性变换不变性对指标数据出现的负值进行处理，以满足数据包络分析方法的要求。

六、投入产出效率实证分析

（一）2014—2016年平均投入产出效率分解

区块链概念股板块65家上市公司的投入产出效率是技术效率、纯技术效率与规模效率的综合反映，当效率值水平达到1时，决策单元DEA有效，该上市公司处在生产前沿面上。由表4可知，整体技术效率均值为0.666，纯技术效率均值为0.772，规模效率均值为0.870，均不太显著。具体参见表4和表5。

由表5可以看出，技术效率、纯技术效率、规模效率变动趋势明显。其中，中国长城、二三四五、恺英网络、佳沃股份、赢时胜、优博讯、思特奇、宣亚国际、易见股份、恒生电子等10家上市公司的技术效率处于最优状态，深科技、省广股份、金溢科技、先进数通、新晨科技、科蓝科技、航天信息、信雅达、游久游戏等9家上市公司的技术效率处于较优阶段，其技术效率值均在0.8以上，说明这些公司生产运营状况良好，公司处于上升阶段，具有良好的上升空间；有18家上市公司的技术效率处在0.6～0.8之间，部分企业在生产运营过程中仍然存在较多问题，影响企业技术效率水平，应进一步加强自身技术管理与人力管理，从运营成本、企业生产规模、技术控制等多方面着手，多管齐下，提高企业技术效率，达到技术效率最优，改善企业生产运营状况；还有28家上市公司的技术效率在0.6以下，占43.1%，这部分上市公司技术效率相对较低，资源投入和产出均未达到最优状态。

表3 区块链概念股上市公司投入产出指标

（二）2014—2016年投入产出技术效率、规模效率比较分析

进一步分析65家上市公司技术效率的变化趋势可以发现，区块链概念股板块65家上市公司整体技术效率的均值2014年为0.706，2015年为0.627，2016年为0.666，呈小幅波动状态。其中，2014年和2015年均有12家上市公司处于DEA有效状态，占总体样本的18.46%。那么，2014—2016年分属不同行业和地区的65家公司其投入产出技术效率是如何变动的呢？

从表6来看，2014—2016年处于DEA有效状态的七家企业中有四家分布在软件服务行业，一家分布在电脑设备行业，一家分布在农业综合行业，一家在广告包装行业。由此可见，软件服务行业整体发展趋势平稳，并在原有基础上向其他行业辐射。从三年数据的总体来看，尽管农业综合行业仅有佳沃股份一家企业，但其表现十分突出，而软件服务行业综合效率平均值在21个行业中的表现并不突出。由此可知，尽管软件服务行业有好的企业，但整个行业是鱼龙混杂的。

表4 2014—2016年65家样本企业平均投入产出效率分解

表5 2014—2016年65家样本企业细分行业规模效率分析

规模效率代表生产规模的有效程度，规模效率值为1，则决策单元规模效率有效；规模效率值小于1，则上市公司规模效率低效。2014—2016年65家上市公司规模效率分析结果可参见表7。

从规模效率角度来看，2014—2016年65家上市公司规模效率的平均值分别为0.886、0.896、0.870。有七家公司的规模效率三年内持续处于有效阶段，仅占全部样本的10.77%。2014年，佳沃股份、高伟达、优博讯、新晨科技、思特奇、宣亚国际、商赢环球、航天信息等13家上市公司实现了规模效率有效；2015年，游久游戏、恒生电子、中国长城、恺英网络、赢时胜等12家上市公司处于规模效率有效状态；2016年，恒生电子、宣亚国际、易见股份、佳沃股份、恺英网络、二三四五等10家上市公司处于规模效率有效状态。对于处在规模报酬递减阶段的上市公司，应当通过缩小生产规模，减少生产要素投入来提高产出；对于处在规模报酬递增阶段的公司，应当通过增加生产要素投入来提高产出。为进一步分析65家上市公司的规模效率，对65家公司的规模效率进行分类。其中，仅有10家公司处于最优规模状态，3家公司处于容易改进状态，而29家公司处于规模过大状态，23家公司处于技术无效率状态。由此可见，2014—2016年在65家区块链概念股上市公司中，有近半数企业存在规模过大问题，有很大一部分企业存在技术无效率问题，表现良好的企业仅占所有样本的15.38%。具体参见表8。

（三）投入产出冗余分析

有27家企业属于软件服务行业，占全部样本的41.54%，因此仍以软件服务行业为例，单独对这27家上市公司进行有效性和冗余分析。结果参见表9。以远光软件为例，若要达到DEA最优效率，需要调整投入指标中的资产总额、固定资产和主营业务成本以及产出指标中的投资收益和净资产收益率。投入指标中的资产总额松弛变量需要增加53783.89万元，目标值调整为178971.11万元，才能达到效率最优；固定资产松弛变量需要减少1047.93万元，同时径向变量减少2758.07万元，目标值调整为792.00万元，才能达到效率最优；主营业务成本松弛变量需要减少9588.46万元，目标值调整为31906.54万元，才能达到效率最优。产出指标中的投资收益径向变量需要增加2133.75万元，目标值调整为3789.75万元，才能达到效率最优；净资产收益率径向变量需要增加4.15%，目标值调整为11.15%，才能使企业投入产出效率实现DEA最优。软件服务行业有超过半数的公司需要进行调整，这些公司普遍存在规模过大的问题，应及时通过减少投入增加产出的方式来提高投入产出效率。

表6 2014—2016年65家样本企业细分行业技术效率分析

为达到投入产出DEA有效，大部分公司的投入和产出均需要进行冗余调整，只有如此才能促使企业投入产出效率达到最优。大部分公司存在规模过大问题，即规模效率小于等于0.9，规模报酬递减。其他非最优决策单元的投入产出冗余分析同上。可以发现，这部分企业属于非最优决策单元，但其投入松弛变量和产出剩余变量（径向变量）均为0。这是因为，公司规模效率非有效，且处于规模报酬递减阶段。对于出现这种情况的公司而言，可通过缩减企业规模来实现投入产出效率有效。

七、结论以及建议

首先，企业要提高资源利用效率，特别是加大企业技术资源投入，加快技术成果转化，使企业技术效率和纯技术效率水平有所提高。基于区块链概念股板块65家上市公司样本数据测算结果，通过对2014—2016年区块链概念股板块65家上市公司投入产出效率进行分解可以发现，不同行业和地区的企业在技术效率、纯技术效率、规模效率上变动趋势明显，有43.1%的上市公司技术效率在0.6以下，技术效率相对较低，说明其资源投入与产出并未达到最优状态。有近半数的企业存在规模过大问题，有很大一部分企业存在技术无效率问题，表现良好的企业仅占所有样本的15.38%。在21个细分行业中，仅农业综合行业和汽车配件行业的两家公司技术效率值达到了1，而占65家上市公司比重最大的软件服务行业在21个行业技术效率值的比较中表现并不突出。

表7 2014—2016年65家样本企业细分行业规模效率分析

其次，区块链技术和业务创新是未来数字经济发展的核心力量，企业应根据统一的行业标准和业务范围，有效推动区块链技术的应用和发展。企业是在动态环境中成长的，必须基于对市场变化的把握、对未来的判断、对自身条件的分析，从企业规模层次入手来改善生产运营状况，并根据冗余分析结果，在生产经营中重点减少资产总额的投入。比如，传化智联尽管目前技术效率不高，但可以通过研发转型、协同物流业务进行区块链技术创新来解决化工行业固有的供应链物流问题，推动化工业务持续平稳增长；东华软件尽管纯技术效率较高，但规模效率明显偏低，应借助投资收购积极在互联网领域布局，适当改变企业发展战略，调整企业管理模式，相应扩大企业规模，明确与区块链概念的必要联系，主打互联网社区、互联网医疗、互联网金融领域，为公司寻找更好的增长点。

最后，从政府角度来看，要高度重视政策融入和监管。区块链技术作为我国当前研究、应用和投资前景最为广阔的技术，其发展前进过程中肯定会面临各种各样的障碍，如果缺乏实质性政策的支持以及各方面的合作努力，区块链技术到数字经济的跨越将难以实现，因此必须加强对区块链概念股板块上市公司的监管。如果对区块链概念股板块的定义更加明确，对该板块上市公司的监管更加严格，板块内上市公司对自身投入产出效率的调整更加积极，那么区块链技术基础研发及未来前沿布局会更加值得期待，可以有效推动企业投入产出效率的提升。

表8 规模报酬递减性分析

表9 软件服务行业非最优决策单元投入产出冗余调整

注释：

①由于深圳是特区，很多数据的统计都是与广东省分开的，故本文中广东的数据并不包含深圳的企业。