农业类上市公司经营效率及其影响因素研究摘要：运用DEA超效率模型对我国56家农业类上市公司2009―2013年间的经营效率进行评价，并通过面板数据的混合OLS模型对我国农业类上市公司经营效率影响因素进行分析。研究结果显示：我国农业类上市公司总体经营效率不高、两极分化明显；上市年龄、企业规模以及总资产周转率对企业经营效率产生正向影响，而企业国有性质及第一大股东持股比率则负向地影响了我国农业类上市公司的经营效率。关键词：农业类上市公司；经营效率评价；影响因素中图分类号：F324文献标志码：A文章编号：1673-291X（2015）12-0106-03引言农业作为第一产业，在国民经济中发挥着其他产业不可替代的作用，是经济发展的重中之重。农业类上市公司作为中国农业与资本市场发展融合的必然产物，其经营效率的高低不仅对证券市场产生重大影响，同时也制约着我国农业的健康发展。近年来，随着农业类上市公司的不断发展，也暴露出了如企业规模偏小、治理结构不完善、市场表现欠佳等一系列的问题。在此背景下，对农业类上市公司经---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---营效率进行科学评价并进一步探析农业类上市公司经营效率的影响因素，不仅有助于剖析农业上市公司在发展过程中普遍存在的问题进而提高自身经营管理水平，同时对整个现代农业的发展都发挥着重大的实践意义。一、研究设计本文实证分析分为两个步骤。第一步，运用DEA超效率模型测算我国农业类上市公司经营效率；第二步，为研究我国农业类上市公司经营效率的影响因素，本文以DEA超效率模型测算出的效率值作为被解释变量，以各影响因素作为解释变量，构建面板数据模型。（一）基于超效率DEA模型的农业上市公司经营效率评价数据包络分析方法（DateEnvelopmentAnalysis，简称DEA）常用模型有规模报酬不变的CCR模型和规模报酬可变BCC模型。然而，当多个评价单元（DMU）同时达到有效，即效率值为1，以上两种模型均无法区分有效组效率的高低程度。为区分各DMU的效率高低，Banker和Giffored在对DMU进行评价时，首次尝试将有效DMU组排除在外，在CCR-DEA的基础上构建了DEA的超效率模型。本文在借鉴不同学者相关研究成果的同时，考虑到行业自身特点以及数据的可获得性和合理性，本文以固定资产净值、营业成本以及财务费用为投入指标；以净利润、营业收入以及每股收益为产出指标进行效率测算。用EMS1.3中---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---的超效率模型对我国农业类上市公司2009―2013年各年度的数据进行分析，用SuperOE表示基于DEA超效率模型的企业经营效率值。（二）农业类上市公司经营绩效影响因素的检验模型本文实证研究的第二步是以第一步中得到的各企业的经营效率值（SuperOE）作为被解释变量，以各影响因素作为解释变量进行面板数据的实证检验。在综合考察Habib和Ljungvist（2005）[1]，He和Chen（2007）[2]等学者的实证研究后，本文将具体研究变量及指标设定如下：在企业运作方面，本文将考虑企业规模、企业年龄以及反映企业运营能力的总资产周转率这三个变量；在企业治理方面，考虑股权集中度以及控股股东性质两个因素。因此，本文建立如下实证检验模型：SuperOEit=α0+α1Sizeit+α2Age+α3Atrit+α4Cr1it+α5Ltype+ε其中，下标“it”表示企业i和年度t，α0为截距项，α1～α5为各变量的回归系数，ε为误差项。本文采用企业总资产作为衡量企业规模（Size）的代理变量。为消除可能存在的多重共线性问题，以总资产的自然对数作为企业规模的考察值。一般而言，企业能在不需要增加固定投入的情况下，依靠产量增大导致的规模扩大来获取规模收益递增效益。因此，本文假定农业类上市公司企业规模越大，经营效率越高。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---企业年龄（Age），本文以2013年为基期，以样本公司的上市年份与基期的差值作为样本数据对该指标进行刻画。根据组织学习理论，年龄较大的企业相关经验较为丰富并拥有较高的企业信誉度，这无疑增加了企业的市场竞争力，因而经营效率比年龄较小的企...