公司总效率(Demerjian DEA法)
「公司总效率(Demerjian DEA法)」，覆盖 2000-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 13 个变量，样本量约 87,351。 采用DEA(数据包络分析)前沿法测度公司将净固定资产、资本化研发、商誉、其他无形资产、存货、销管费用等投入转化为营业收入的总效率，效率分数∈(0,1]。
| 时间跨度 | 2000-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 13 |
| 样本量 | 87,351 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [证券简称] — 当年证券简称
- Year [年份] — 财报年份
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码(当年，如C26、K70)
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称(当年)
- FirmEfficiencyDEA [公司总效率(DEA)] — 参考Hoang等(2025, IREF)与Demerjian、Lev、McVay(2012, MS)的方法，采用数据包络分析(DEA)输入导向规模报酬不变(CRS)前沿法测度公司将各类投入转化为营业收入的总效率。投入为净固定资产、资本化净研发、商誉、其他无形资产、存货、销管费用六项，产出为营业收入，在中上协一级行业-年度组内求解前沿。取值∈(0,1]，组内效率最高的公司为1。用作研究变量，越大代表公司投入产出转化效率越高。
- EfficiencyIndAdj [行业调整后效率] — 参考Hoang等(2025, IREF)的方法，计算公式为：本公司总效率 减 同中上协一级行业-同年度全部公司总效率的均值。用作研究变量，剔除行业-年度固定效应后，越大代表公司相对同业越高效。
常见问题
- 「公司总效率(Demerjian DEA法)」是什么数据集？
- 公司总效率(Demerjian DEA法)，隶属经营绩效。采用DEA(数据包络分析)前沿法测度公司将净固定资产、资本化研发、商誉、其他无形资产、存货、销管费用等投入转化为营业收入的总效率，效率分数∈(0,1]。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2000-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 13 个变量。核心指标包括：公司总效率(DEA)、行业调整后效率。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 87,351 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 公司总效率衡量企业在既定投入下将各类资源转化为营业收入的相对效率，反映管理团队对资本、人力与无形资源的整体配置能力。与单一的资产周转率或投资效率不同，总效率把企业视为一个多投入、单产出的生产决策单元，刻画其在同业前沿面上的相对位置，因而是企业资源利用效率的综合度量。 借鉴 Demerjian、Lev 与 McVay (2012) 提出、并经 Hoang 等 (2025) 沿用的做法，本指标采用数据包络分析 (Data Envelopment Analysis, DEA) 的输入导向、规模报酬不变 (CRS) 模型。对每一个决策单元 $k$，通过求解一组最优投入产出权重 $\theta$，使其产出与投入的加权比最大，再以组内最高比值归一化，得到落在 $(0,1]$ 区间的效率分数： $$\text{EFFICIENCY}k=\max{\theta}\ \frac{\sum{r=1}^{s}\thetar\,y{rk}}{\sum{i=1}^{m}\thetai\,x{ik}}$$ 其中 $y{rk}$ 为产出、$x{ik}$ 为投入，权重 $\theta$ 受非负约束并使任一单元的比值不超过 1。处于效率前沿面的企业得分为 1，越偏离前沿得分越低。该模型不预设具体权重结构，而由数据内生决定，因此相比依赖回归或固定权重的比率法，更能容纳企业在投入组合上的异质性。 产出取营业收入。投入包含六个维度：净固定资产、资本化净研发、商誉、其他无形资产、存货，以及销售与管理费用之和。其中研发投入按 Demerjian 等 (2012) 的处理资本化为知识存量，即对当年及前四年的研发支出按 $1.0,\,0.8,\,0.6,\,0.4,\,0.2$ 的直线摊余权重加总，未开展研发的企业取零。前沿面在每个行业-年度的截面内单独估计，以保证只在投入产出结构相近的企业之间进行公平比较。 在核心效率之外，进一步构造行业调整后效率，等于企业效率减去同行业-同年度全部企业效率的均值，用以剔除行业与年度层面的系统性差异，使跨行业、跨期的比较更具可比性。 补充说明 - 经营租赁因在本研究样本期内缺乏可靠的可比口径而未纳入投入，等价于对该维度取零，不影响其余投入的前沿估计。 - 样本剔除金融业，保留其余全部行业；前沿面在各行业-年度组内独立求解，行业间互不影响。 - 每个行业-年度组要求至少 20 家企业方进入估计，以保证前沿面的统计可靠性；规模过小的组别不参与计算。 - DEA 为相对效率度量，效率分数依赖于同组样本构成。在投入信息较稀疏的市场环境下（如研发、商誉对相当比例企业为零），处于前沿面的企业占比会高于成熟市场；跨年度水平比较应结合行业调整后效率，并注意样本构成随时间的变化。 参考文献 - Hoang K, Pham L, Ha O K, et al. Firm-level climate change exposure and firm efficiency[J]. International Review of Economics & Finance, 2025, 101: 104220. - Demerjian P, Lev B, McVay S. Quantifying managerial ability: A new measure and validity tests[J]. Management Science, 2012, 58(7): 1229-1248.
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