中国上市公司货币资金使用技术效率改善（MEC）反映了上市企业货币资金实际运营情况与前沿面的接近情况，即它描述了邻近两个时期组织管理水平的追赶效应。影响企业资金使用技术效率改善的主要因素有现有技术水平的发挥程度，投入要素配置情况及企业规模作用等方面，如表5-6中第2、3列所示，即MEC=MPTE×MSE。

表5-6　2004—2012年中国上市公司M指数分解

续表5-6

前文利用M指数对我国沪深A股市场861家上市企业货币资金使用技术效率改善进行了分析，但M指数只能反映出全国上市公司货币资金使用技术效率改善的总体情况。因此，我们对上市公司的货币资金使用的MPTE（纯技术效率）进行具体分析。表5-7展示了2004—2012年样本企业MPTE值的分布特征。

表5-7　2004—2012年中国上市公司MPTE值分布特征

数据显示，2004—2012年纯技术效率改善的企业整体呈现上升趋势，而在2009—2010年纯技术效率改善的企业数量最少，为359家。这表明在2008—2009年受到全球金融危机、资本市场低迷等的影响，我国上市公司的货币资金使用技术效率受到一定影响。整体而言，MPTE＞1的企业数量的变化与0.8＜MPTE＜1的企业数量变化正好相反，它们表明我国上市企业货币资金使用的纯技术效率在不断得到改善。

与MPTE（纯技术效率）类似，我们也可以对MSE（规模效率）进行具体分析。表5-8展示了2004—2012年样本企业的MSE值的分布特征。

表5-8　2004—2012年中国上市公司MSE值分布特征

数据显示，2004—2012年整体来看，企业的规模效率波动较大，说明企业的资产规模对企业的效率改善具有较大影响。2008—2009年受到金融危机、银根紧缩等的影响，规模效率改善的企业数量最少，为202家。而在2010年以后，随着我国经济的逐渐复苏，规模效率改善的企业数量极大地增加，并呈现出上升趋势。整体而言，MSE＞1的企业数量的变化与0.8＜MSE＜1的企业数量变化正好相反，它们表明我国上市企业货币资金使用的规模效率在不断得到改善。(www.daowen.com)

图5-3描绘了2004—2012年上市公司的技术效率及其分解指标的变化趋势。

图5-3　2004—2012年中国上市公司技术效率及其分解指标变化趋势

图5-3显示，2004—2010年，中国上市公司的货币资金使用技术效率处于持续下降状态，到2010年后，中国上市公司总体技术效率得到一定的改善，企业经营管理水平不断提高。从影响效率改善的因素来看，样本企业的规模效率波动性较大，其技术效率变化主要依托于企业的规模效率提升，这说明在企业技术创新作用不明显的年代，企业的资产规模对企业的效率改善有较大影响。此外，由于中国上市公司大多由国有企业改制而来，不少企业在国内具有一定垄断地位，其庞大的机构和人员，使得企业在现有规模基础上优化业务机构，规范管理面临难题，因此，整个研究期间受到规模效率的影响较大，企业对现有规模有效利用程度较低，使得上市公司资金效率改善值一直偏低。比较乐观的是自2010年开始，全国上市公司规模效率均值有较大的提高，说明企业意识到自身管理存在问题，不断改进，能够在现有规模基础上合理有效地创造效益。如果上市企业能够保持这种态势，在拥有庞大的规模和市场份额的基础上，经营管理水平不断提升，那么将会面临更大的机遇。

图5-3显示，研究区间内，中国上市公司货币资金使用的纯技术效率变化较为稳定，说明企业的货币资金管理技术的提升有所局限，但整体上有略微提高。其中，2008—2009年，企业PTE＞1，说明在2008年国际金融危机后，企业对货币资金的管理采取谨慎措施，以应对金融危机对企业造成的冲击，企业的资金纯技术效率有所提升。而2009—2010年企业的PTE出现了下降，说明2010年相对2009年企业的资金管理和应用的技术水平出现了下滑，这与2010年企业的货币资金平均持有水平达到历史最高值有一定的关系。企业增加货币资金的持有量，对企业的资金管理水平提出了挑战，而数据显示，企业的纯技术效率下滑，说明中国上市公司的货币资金管理水平较低，有待进一步提升。2010—2012年之后，企业的货币资金持有量有所降低，企业的PTE也呈提高状态。可见，企业资金持有量对中国上市公司货币资金使用的纯技术效率具有一定的挑战和负效应。

【注释】

[1]Tornqvist Index：In economics the Tornqvist index is a price or quantity index.In practice Tornqvist index values are calculated for consecutive periods then these are strung together，or“chained”.

[2]它也可以用来计算在国家或行业水平下的全要素生产率的变化，或者两个公司在同一个时间的全要素生产率的区别。

[3]效率变化为EC，也被译为技术效率变化，技术进步为TC，也被译为技术变化。

[4]仅当采用相对于DEA-CRS模型估计上面方程中的距离函数时，才能进行这种分解。

[5]假设该比率为两个CRS距离函数的比率。

[6]PTE，采用VRS前沿面测度。

[7]在2004—2012年研究区间内，没有样本企业呈现历年增加的情形。