本书针对“中国上市公司货币资金使用效率测度及影响因素分析”，创新性地将效率和全要素生产率评价的相关理论和方法应用到上市公司层面，以新颖的视角，全方位、立体化、多层次、系统性地研究上市公司货币资金的使用效率和全要素生产率，丰富了学术界对该领域的研究素材；并从影响中国上市公司货币资金使用效率的内外因素出发，利用回归模型分析出哪些因素对其资金效率的影响较大，且提出了提高中国上市公司资金使用效率和全要素生产率的政策建议。本书在吸收和借鉴已有研究成果的基础上，在如下几个方面有所突破：

第一，运用DEA模型对中国上市公司的货币资金使用效率进行整体及全面的分析，并且进一步探讨了企业货币资金使用效率的行业特征和区域特征，有利于掌握中国资本市场的配置现状，为中国产业升级和区域经济发展提供了一定的理论依据，对政策的制定具有一定的指导意义。

第二，依托企业的财务报表，从企业的偿债能力、经营能力、盈利能力和成长能力四个方面，选取了八个财务指标作为企业的产出指标，为变量选择提供了客观依据，突破了以往变量选择主观随意性较大的缺陷。财务指标只能反映企业某一特定方面的运营情况，不能反映企业的整体绩效，在探讨不同区域和行业的货币资金使用效率时不具备可比性，而运用DEA模型计算企业货币资金投入产出效率，具有可比性，且结论更可靠。此外，国外文献中，关于货币资金的提法较少，所以相关研究较少，国外文献主要探讨企业现金的相关问题，而现金和货币资金所包含的范围具有一定的差异，所以国外文献对国内的借鉴意义较为有限。本书选择货币资金作为投入变量，研究其使用效率，对国内企业的资金将使用改革更具有指导意义。

第三，研究思路及视角具有一定的创新性。目前关于企业货币资金使用效率的研究很少，而且无论采用参数方法还是非参数方法，大多研究都是对企业的资金使用效率进行静态分析，即使是对动态效率的研究也仅仅是指出了效率变化的趋势，而没有深入研究产生这样变化的内在原因。本书应用基于DEA方法的Malmquist生产率指数研究中国上市公司货币资金使用的动态效率，可以直接指明与最佳企业在投入产出项目上的差距，找出提高企业资金使用效率的简单途径。

第四，采用定性分析和定量分析相结合的方法分析影响企业货币资金使用效率的主要因素，并运用Tobit^[6]面板数据模型对企业货币资金使用效率可能的外部和内部影响因素进行回归分析，确定影响其效率的主要因素。Tobit模型主要用来处理受限因变量（截断数据或审查数据）的数据，突破了直接应用最小二乘回归使得估计结果有偏的局限，而DEA计算的结果位于0和1之间，所以应用DEA-Tobit模型使得估计值更为准确。本书运用随机效应Tobit模型，对企业的个体效应、时间效应、省域特征和行业特征加以控制，更加准确地探讨了外部因素和内部因素对企业货币资金使用效率的作用效果和影响程度。

【注释】

[1]该理论以不对称信息理论为基础，考虑交易成本的存在，认为权益融资会传递企业经营的负面信息。(www.daowen.com)

[2]来源于《关于做好2010年度中央企业财务预算管理及报表编制工作的通知》（国资发评价（2009）287号）文件。

[3]来源于《关于进一步深化中央企业全面预算管理工作的通知》文件。

[4]来源于“龙立彪在《资金是企业的血液》一文中指出：‘……资金是企业的血液’（2013）”。

[5]“这就是埃里克·泰森在《钱生钱》（2008）一文中所论述的”。

[6]The term Tobit was derived from Tobin's name by truncating and adding-it by analogy with the probit model.