我国区块链概念股上市公司投入产出效率研究——基于DEA和Malmquist指数模型

发布时间：2021-04-06 21:44

　　文章采用DEA-BCC模型和Malmquist指数模型,以2014—2018年我国72家区块链概念股上市公司的面板数据为研究样本,构建了投入产出指标体系,从静态和动态两个角度分别测算我国区块链概念股上市公司的投入产出效率。静态分析表明:从整体来看,区块链概念股上市公司投入产出效率处于中等偏上水平;从四大经济区域来看,东部地区及中部地区的技术效率、纯技术效率较高;从具体省份来看,技术效率水平存在较大差异,连续五年保持DEA有效的公司中深圳占比38.5%;从时间变动趋势来看,70%左右的区块链公司技术效率值在0.4～0.8之间波动。动态分析表明,区块链概念股上市公司全要素生产率处于稳定状态,2015—2018年间技术进步指数的增减变动是Malmquist指数波动的主要原因;进一步分析可知,技术效率变化指数变动的主要影响因素为纯技术效率。因此,为更好提升区块链概念股上市公司的投入产出效率,公司需要加强资源分配,提高资源利用率,并调整企业规模,进一步提高技术研发能力实现技术进步。 

【文章来源】：会计之友. 2020,(15)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

2014—2018年区块链概念股上市公司技术效率变动趋势

技术进步指数主要用来衡量技术是否有创新、是否有进步。若技术进步指数大于1，表示技术进步，反之则技术退步。由表5可知，技术进步指数在2014—2016年大幅下降，然后2016—2017年开始呈现上升趋势，到2017—2018年技术进步指数为1.087。进一步通过图2观察，在2014—2018年，Malmquist指数的走势与技术进步指数变化趋势基本相符，呈先降后升状态。由于Malmquist指数受技术效率变化指数与技术进步指数的共同影响，因此其波动幅度小于技术进步指数的幅度。六、结论与启示

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于区块链技术的网络供应链金融创新优化路径初探[J]. 郑君宇.  山西财经大学学报. 2019(S1)
[2]区块链技术在金融领域的应用研究——基于“一带一路”视角[J]. 胡启磊.  会计之友. 2019(05)
[3]辽宁战略性新兴产业企业投入产出效率测度与提升路径研究——基于2012—2016年辽宁地区上市公司的样本数据分析[J]. 李晓梅,夏茂森.  科技管理研究. 2019(02)
[4]基于DEA与Malmquist指数的区域高技术产业创新效率评价研究[J]. 李培哲,菅利荣,刘勇.  工业技术经济. 2019(01)
[5]区块链背景下政府治理与审计模式研究[J]. 杨明,郑晨光.  会计之友. 2018(17)
[6]大数据视域下区块链技术在会计行业应用研究[J]. 章刘成,于琳琳.  会计之友. 2018(18)
[7]大数据助推审计基本理论问题发展探讨——基于区块链技术[J]. 崔春.  经济体制改革. 2018(03)
[8]基于DEA-malmquist指数的交通运输上市企业动态效率实证分析[J]. 李守林,赵瑞,陈丽华.  中国流通经济. 2017(12)
[9]区块链技术:从数据智能到知识自动化[J]. 袁勇,周涛,周傲英,段永朝,王飞跃.  自动化学报. 2017(09)
[10]我国地级及以上城市基础设施投入效率的时空差异研究——基于DEA和Malmquist指数模型[J]. 程敏,裴新杰.  管理评论. 2017(06)



本文编号：3122203