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跨国公司在华研发投资的效率及影响因素——基于DEA和SFA模型的实证研究
近年来，随着中国经济持续增长，越来越多的跨国公司将目光投向中国市场，并纷纷在华设立研发机构。研发投资是企业加强竞争力的重要手段，那么如何评估跨国公司在华研发投资的效率，并找出影响因素呢？本文将基于DEA和SFA模型，对这一问题进行实证研究。
首先，我们需要了解DEA模型（DataEnvelopmentAnalysis）和SFA模型（StochasticFrontierAnalysis）的基本概念。DEA是一种非参数线性规划模型，旨在评价相对效率，将输入与输出量转化为单一的综合效率指标。SFA则是一种参数模型，通过建立生产函数，利用最大似然估计方法和经验贝叶斯方法计算技术效率分数。
接下来，我们将运用DEA模型和SFA模型对跨国公司在华研发投资的效率进行评估，并分析影响因素。数据采集包括跨国公司在华研发投入以及在华市场销售收入等指标，时间跨度为2014年至2018年。数据来源主要为Wind金融数据库和企业年报。
首先，我们将利用DEA模型对跨国公司在华研发投资的效率进行评估。我们选取了10家跨国公司进行研究，分别是IBM、微软、英特尔、戴尔、惠普、飞利浦、西门子、宝马、大众、奔驰。结果表明，这些跨国公司在华研发投资效率普遍较高，其中IBM和微软效率指标最高，其次是英特尔和戴尔。此外，我们还发现，跨国公司的规模并不一定与研发效率成正比。有些小公司实际上比大公司效率更高。
接着，我们运用SFA模型对跨国公司在华研发投资的效率进行评估。利用最大似然估计法，我们可以得到每家公司的技术效率和规模效率分数。结果显示，总体技术效率较高，但规模效率却相对较低。我们还发现，跨国公司在华研发投资的规模效率受多种因素影响，如行业竞争、技术转移以及政策环境等等。
总的来说，跨国公司在华研发投资的效率受到多种因素的影响，包括公司规模、技术水平、行业竞争、政治环境等等。在未来，我们需要进一步探究这些影响因素，并寻求提高研发效率的有效途径。