高端装备制造业上市公司经营绩效测评

利用2013—2017年的面板数据,构建了三阶段DEA模型,对京津冀地区38家高端装备制造业上市公司的企业绩效进行了实证研究。结果表明:GDP增长率、股权集中度等环境变量在一定程度上限制了公司提升技术效率。消除环境因素和随机误差的干扰后,大部分样本公司的综合技术效率和规模效率下降,纯技术效率上升,大部分样本公司未达到最优状态。根据分析提出相应的政策建议。     

基于DEA的装备制造业上市公司经营绩效评价

以2005-2009年中国装备制造业上市公司经营绩效为研究对象,利用主成分法和因子分析对选取指标进行筛选,构建装备制造业上市公司绩效指标体系。运用数据包络分析对其经营绩效进行评价并分析影响经营绩效的关键因素。实证结果表明,装备制造业整体发展虽然符合实际形势,技术效率、技术进步、纯技术效率都大于1,说明该行业管理、决策能力和技术进步以及技术创新都得到改善,但提高幅度不明显,因此提出提高经营绩效的对策。     

辽宁高端装备制造业发展建议

根据国家"十二五"规划的发展需要,培育和发展高端装备制造业不仅能为传统产业的转型升级提供强有力装备保障,还能为战略性新兴产业的发展提供服务支持。目前,我国已是一个装备制造业大国,但技术成熟度与世界先进国家相比还有很大差距,特别是高端制造装备,如高端自动控制系统中的飞机导航仪器仪表,高速列车的刹车系统基本上由国外垄断。因此,高端装备制造业是制造业发展的重中之重,辽宁须重视高端装备制造业的发展。     

安徽高端装备制造上市企业经营效率研究——基于DEA模型

文章通过建立与企业经营效率相关的投入产出指标体系,收集各个上市公司2012年公布的财务数据,应用数据包络分析(DEA)模型,对安徽省内14家高端装备制造产业内上市企业经营效率进行对比分析。研究结果表明,样本中DEA综合效率无效的企业有10家,经营效率投入产出平均综合效率、平均纯技术效率、平均纯规模效率分别为0.860、0.930、0.926。对结果进一步的投影分析表明:非DEA有效的上市企业存在着不同程度的投入冗余与产出不足,还需在统筹规划、技术创新、人才培养等方面予以改进。     

环境效应、随机干扰与全要素生产率测度——装备制造业三阶段DEA分析

传统的前沿分析不能排除环境效应和随机误差对全要素生产率的影响,于是尝试运用更为科学的三阶段DEA模型,对2009年我国各省装备制造业全要素生产率进行实证分析。结论是:各省的全要素生产率确实受到教育发展因素、工业发展因素、金融支持因素、宏观经济因素等环境变量和随机因素的影响。在同质经营环境和经营运气的条件下,各省的技术效率并不低下,且区域间差异较小,但规模效率成为制约全要素生产率提升的瓶颈。     

环境效应、随机干扰与全要素生产率测度——装备制造业三阶段DEA分析

传统的前沿分析不能排除环境效应和随机误差对全要素生产率的影响,于是尝试运用更为科学的三阶段DEA模型,对2009年我国各省装备制造业全要素生产率进行实证分析。结论是:各省的全要素生产率确实受到教育发展因素、工业发展因素、金融支持因素、宏观经济因素等环境变量和随机因素的影响。在同质经营环境和经营运气的条件下,各省的技术效率并不低下,且区域间差异较小,但规模效率成为制约全要素生产率提升的瓶颈。     

辽宁高端装备制造业比较优势研究

高端装备制造业是“兴国之器”“强国之本”。推动装备制造业加速向高端迈进，是构建大国竞争优势的迫切需要，也是我国经济实现高质量发展的战略选择。装备制造业是辽宁优势产业，做大做强做优装备制造业，筑牢制造强国之基，是辽宁维护国家“国防安全、能源安全、产业安全”的重要政治使命。本研究通过梳理辽宁高端装备制造业比较优势，发现制约比较优势发挥的瓶颈因素，进而系统探讨辽宁高端装备制造业如何“锻长板”“补短板”，释放既有比较优势、深入挖掘潜在比较优势、开拓创造未来比较优势，为加快推动我国高端装备制造业高质量发展做出辽宁贡献提供对策建议。     

依托高端装备制造业促进辽宁省经济高质量发展

高端装备制造业的发展是振兴辽宁老工业基地的关键一步,也是辽宁省工业升级转型的必由之路.本文通过调研辽宁省高端装备制造业现状,结合实际产业数据,运用产业结构计算分析辽宁省产业结构存在的问题,并利用ARIMA对未来10年高端装备制造业的主营业务进行预测,从产业结构的发展现状、政策扶持、高端装备制造业基础以及科研能力等方面进行分析,给出辽宁省依托省高端装备制造业提升经济高质量发展的对策建议.     

吉林省高端装备制造业技术创新影响因素研究

文章通过因子分析法,分析了吉林省高端装备制造业技术创新的影响因素及其作用过程。研究结果可将高端装备制造业技术创新的影响因素分为3个方面,分别是企业内部创新资源因素、外部因素和创新有效产出因素,在技术创新过程的激发、研发、制造、产销和反馈5个阶段中相互作用。     

高端装备制造业技术创新效率评价指标体系的构建

高端装备制造业作为资本和技术密集型产业,是制造业的高端领域,是国家重点支持的七大战略性新兴产业之一。技术创新在高端装备制造业发展壮大的过程中占有非常重要的作用。将技术创新分为两个过程三个阶段,既可以分阶段构建指标体系,也可以构建综合评价指标体系,既可以测度技术创新阶段的效率,也可以测度技术创新的综合效率,为包括高端装备制造业在内的资本和技术密集型行业的技术创新效率评价提供新的思路。     

中国中医药上市公司的效率评价与发展对策

运用数据包络分析的CCR和BCC模型对中国55家中医药上市公司的综合技术效率、纯技术效率以及规模收益状态进行评价,同时对44家无效决策单元进行比例改进和松弛改进,并提出了优化中医药上市公司绩效水平的对策,即中医药企业要加强与中药材种植户、学校、医院等相关单位的协作,树立供应链管理的思想,提高产品的质量、降低产品的成本,进而提高中医药上市公司的效率水平和竞争优势。     

基于KMV模型的中国制造业上市公司信用风险评价

经济新常态下,经济增长速度逐渐放缓,但日益重视发展质量。制造业作为资本密集型行业,避免违约风险不仅有利于公司可持续发展,也对降低系统性金融风险起到重要作用。以A股制造业70家上市公司为样本,以2018年10月1日到2019年9月30日为一个计算周期,运用KMV模型实证分析上市公司的股权价值波动率、资产价值波动率、信用违约距离和信用违约概率。结果表明,0.03可以作为制造业上市公司违约概率的临界点,超过0.03则可以判定该公司具有一定的信用风险。同时,将违约概率区间进行划分,划定信用等级。最后针对不同的问题提出解决方案和建议。     

基于DEA的安徽上市公司融资效率研究

企业是整个社会经济发展的核心,而企业进行生产活动的每个阶段都需要融资,因此有必要着力提高企业经济活动中的融资效率。利用2014年安徽上市公司财务报表中提取的数据,建立数据包络分析模型,得出了安徽上市公司整体融资效率不高,融资成本高,且规模报酬递增的公司较少,最后提出上市公司融资效率优化的基本思路。     

高端装备制造企业向智能制造转型过程研究——基于数字化赋能视角

智能制造是全球制造业的发展趋势，也是“中国制造2025”的主攻方向。本文基于数字化赋能视角，通过对“金风科技”和“陕鼓动力”的纵向双案例研究，探究高端装备制造企业智能化转型的动态演进过程。研究发现：高端装备制造企业向智能制造转型过程中，经历了数据存储、数据分析、数据融合三个阶段的演进过程。高端装备制造企业的差异化产品研发流程经历了产品生产销售、产品和服务整体解决方案，再到智能化整体解决方案的转变。数据采集分析能力、生产过程数字化能力、运营方式平台化能力是影响高端装备制造企业转型升级的数字化层面主要因素，且三种因素的演化推动了高端装备制造企业智能化转型从数据存储阶段到数据融合阶段的演进过程。研究成果丰富了高端装备制造企业智能化转型的基础理论，为推动高端装备制造企业智 能化转型提供理论依据。     

基于SFA模型的辽宁省装备制造业技术创新效率及影响因素研究

装备制造业很大程度上影响着国民经济发展，掌握其技术创新效率有助于行业和地区的创新发展。基于辽宁省装备制造业最新数据，运用随机前沿法构建技术创新效率测算和影响因素模型并通过假设检验。研究表明：辽宁省装备制造业总体技术创新效率情况稳中趋好，其中7个行业间效率差距较小，且变化幅度相对稳定；同时研发人员专业化程度、企业所有权结构、对外开放度对辽宁省装备制造业技术创新效率起主要促进作用。     

中小板上市公司债务融资效率研究

基于江苏省20家中小板上市公司的面板数据,采用聚类和数据包络分析相结合的方法,对这些公司进行债务融资效率分析。研究表明,中小板企业在融入资产的配置效率方面更为关注自身盈利状况和成长前景,而没有充分认识到节约融资成本的重要性,从而导致企业债务融资效率偏低。对此,我国中小板企业应充分发挥债务融资的杠杆作用,优化资本结构,通过强强联合和以强带弱的途径分散经营风险,在扩大规模效益的基础上持续增强企业盈利能力。