基于灰色聚类的高校上市公司动态竞争力评价

摘要:在竞争力研究中,静态分析法难以准确描述竞争力的动态发展过程,而动态性又是竞争力的一个显著特征,因此,需引入动态性对竞争力进行研究。本文选取经过审计的年报数据运用灰色关联分析聚类分析方法对我国高校上市公司动态竞争力进行实证分析,以便对我国高校上市公司的发展有一定的借鉴作用。

Abstract: In the competitiveness study, static analysis can not be accurately described the dynamics development process of the competitiveness, and the dynamic nature is a prominent feature of the competitiveness, therefore, it should bring in dynamic to study competitiveness. In this paper, we select the annual audited data with the usage of grey incidence clustering analysis method to make empirical analysis of dynamic competitiveness of universities of listed companies, so that it will have a certain reference on China's development of universities of listed companies.

关键词:高校上市公司;灰色关联聚类分析方法;动态竞争力

Key words: universities of listed companies;grey incidence clustering analysis method;dynamic competitiveness

中图分类号:N945 文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)29-0032-03

0引言

高校拥有丰富的科技资源,是我国科技创新的重要源泉之一,是国民经济中一支重要和活跃的力量,在世界各国的经济发展中都起着战略性作用。一批高校上市公司,连接着技术创新与资本市场这两个现代经济发展最重要的因素,尤其在我国近年风险投资发展不顺利的背景下起着事实上的风险投资作用,其自身竞争力的强弱将直接关系着科学技术转化为生产力的速度与效率。同时在激烈的市场竞争中,竞争力是企业战胜对手的根本武器,是企业生存和发展的唯一基础,任何企业都必须重视自己竞争力的培养,高校上市公司也不例外。然而,高校上市公司要培养竞争力,首要的一点就是必须先识别自身的竞争地位。因为只有在识别了自身的竞争地位后,才能知道自己与竞争对手的差距,进而探索提高企业市场竞争力的途径。关于竞争力有许多定性研究文献,不同理论学派有不同的理解。PRAHALAD C K等人认为企业的新产品和核心能力是企业增强竞争力、获取竞争优势的关键[1];PORTER M从企业竞争战略和竞争优势理论角度,研究了企业如何在产业中进行定位、选取合适的战略以获取竞争优势;企业能力学派认为企业竞争力由企业自身能力决定[2]。但是对企业竞争力进行定量研究则相对较少,且时间也主要是在近年,如日本学者应用定量分析方法评价企业竞争力的强弱。国内学者关于企业竞争力不多的定量研究成果中,王建华等人在企业竞争力形成机制基础上,建立了企业竞争力的系统评价指标体系[3];刘叶云从企业外部运行环境和内部整合能力两个方面介绍了衡量企业国际竞争力水平的定性指标和定量指标的测度方法[4];金碚结合经济学、管理学和统计分析对企业竞争力测评的理论和方法进行了研究[5]。企业竞争力评价是一个非常复杂的问题,现有为数不多的研究文献中,虽然对企业竞争力评价模型、方法进行了一定程度的探索,但很多文章只是探讨了定量分析的方法、建立初步模型而没有采用实证数据,或给出一个简单的使用例子。而一些方法在具体运用方面往往存在难以把握的困难,如运用层次分析法(AHP)会存在层次划分的科学性、指标过多,评价者难以给出两两比较的判断矩阵;存在数据收集的困难,以及由于行业的不同、企业生命周期不同,企业竞争力评价指标也会不一样。目前的研究成果并没有解决以上问题。在我国,由于二板市场建设滞后,风险投资发展相对缓慢,高校上市公司是将高校科研成果与资本市场直接相联的最重要媒介,成了事实上的风险投资业主力军。而同时竞争力是企业经营绩效的反映,企业竞争力随着内外部条件的变化而变化,动态性是企业竞争力的一个显著特征。采用动态分析法评价企业竞争力更具有现实意义。事实上,动态分析法在企业竞争力评价中已经有较广泛的应用,如胡旺盛运用动态集对分析和动态因子分析法评价了我国家电行业上市公司动态竞争力[6];徐二明等人运用数据包络分析(DEA)和Malmquist指数(生产率指数)对我国钢铁企业竞争力进行动态分析[7];张扬等人动态因子分析法分析了我国零售业上市公司动态竞争力[8]。显然,以动态分析法取代静态分析法,研究我国高校上市公司的竞争力对促进这些高校企业的发展有重要意义。

国内学者研究高校上市公司的文献还比较少,现有的研究主要针对发展高校上市公司的意义与展望,但对于高校上市公司的竞争力方面的研究并不多,用数据作实证研究的则更少。本文希望在借鉴已有研究成果的基础上,采用经过审计的年报数据运用灰色关联度分析聚类方法对我国高校上市公司的动态竞争力进行了聚类分析。

1研究方法

聚类分析是一种常用的多元统计分析方法。在实际应用中,人们对指标是空间静态类的聚类问题研究较多,而对时间动态类指标的情形研究较少,在现实工作中也经常要求根据指标在多个时段内的总体发展态势进行聚类分析。例如在确定的期限内,对反映各时段企业或部门管理效果的诸多指标进行综合考核,评定等级,这是一类多维聚类问题。处理这种动态多指标的聚类分析方法可以有两种,一种是分两次聚类,即首先截取相同时段内的指标,进行分阶段的聚类,然后再采用适当的并合技术,给出总体聚类结果;另一种是根据动态指标多时段总体变化趋势,采用一定方法作多时段、多指标的综合,进行一次性聚类。前者合并的是结果,可称为后置型聚类;后者合并的是因素,可称为前置型聚类。一般第二种方法比较容易处理,本文运用动态指标序列灰色关联分析法来探讨这种一次性聚类问题。

而灰色系统理论是我国著名的学者邓聚龙教授于1982年创立的。灰色系统理论是处理少数据不确定性问题的理论,少数据不确定性也称为灰性,具有灰性的系统称为灰色系统。相应地,信息完全的系统称为白色系统,信息缺乏的系统称为黑色系统。灰色关联分析提供了一种定量分析两两因素之间相互关联程度的方法。灰关联分析是通过对系统统计数列几何关系的比较来分析系统中多因素间的关联程度,即认为因素变量所表示的曲线的几何形状越接近,则因素发展变化态势越接近,因而它们之间的关联程度越大[9]。灰关联分析的实质就是比较若干数列所构成的曲线与理想数列所构成的曲线几何形状的贴近度,列出关联序,即评价对象的优劣次序,评价标准是灰关联度越大,评价结果越好。由于灰关联分析对数据分布类型及变量之间的相关性无特殊要求,适用于信息不完全确知的小样本系统。因此,将灰色关联分析聚类用于高校上市公司动态竞争力聚类有一定的优势。