基于DEA-Tobit兩階段模型的我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)效率研究*

紀(jì)建悅 孔膠膠

(中國海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島 266100)

基于DEA-Tobit兩階段模型的我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)效率研究*

紀(jì)建悅 孔膠膠

(中國海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島 266100)

本文運(yùn)用DEA-Tobit兩階段模型，選取我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)五個(gè)上市公司為樣本，對(duì)其效率及影響因素進(jìn)行分析。首先運(yùn)用DEA模型對(duì)我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明，我國海水養(yǎng)殖業(yè)公司的效率普遍高于淡水養(yǎng)殖業(yè)的公司；進(jìn)一步運(yùn)用Tobit模型對(duì)效率影響因素進(jìn)行分析，結(jié)果表明，員工受教育程度與公司規(guī)模會(huì)引起技術(shù)效率的正向變動(dòng)，資產(chǎn)負(fù)債率會(huì)引起效率的反向變動(dòng)。另外，員工激勵(lì)水平與公司技術(shù)水平對(duì)效率影響不顯著。

水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)； DEA-Tobit模型；效率評(píng)價(jià)；影響因素分析

一、引言

據(jù)相關(guān)專家預(yù)測(cè)，我國人口將在2025年達(dá)到14億，在這樣巨大的人口壓力下，食品安全問題成為保障人民生活質(zhì)量的關(guān)鍵，未來十幾年我國大農(nóng)業(yè)各行業(yè)發(fā)展要解決這一問題。目前我國的糧食產(chǎn)量受到化肥污染的影響，并且近年來環(huán)境的惡化也使糧食增產(chǎn)變得困難，因此，水產(chǎn)品業(yè)義不容辭地應(yīng)分擔(dān)保障我國食物安全的責(zé)任。但由于漁業(yè)捕撈資源日益枯竭，有研究表明，已有超過75%的世界漁業(yè)資源被完全開發(fā)或過度開發(fā)。[1]水產(chǎn)品供應(yīng)的短缺只能通過水產(chǎn)養(yǎng)殖來填補(bǔ)。因此，對(duì)我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的效率及其影響因素進(jìn)行分析研究，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，研究中應(yīng)用的效率分析的方法主要有隨機(jī)前沿分析與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，本文采用非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的研究方法。近年來，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)及金融業(yè)的研究中，為各產(chǎn)業(yè)的效率研究提供了可靠的定量分析方法。但是DEA方法在水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的應(yīng)用并不多，主要有：H.A.Cinemre等在研究黑海地區(qū)鱒魚養(yǎng)殖場(chǎng)的成本效率問題時(shí)，使用了DEA-Tobit兩階段模型，測(cè)算出養(yǎng)殖場(chǎng)的技術(shù)效率、配置效率與成本效率，并得出成本效率與池塘合同期限、農(nóng)場(chǎng)所有權(quán)、經(jīng)營者的經(jīng)驗(yàn)、教育水平、信用能力等正相關(guān)，攝食強(qiáng)度、池塘規(guī)模、資本密集度與成本效率成反比的結(jié)論；[2]國內(nèi)學(xué)者林東年等對(duì)茂名市1994-2004年漁業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行DEA分析，結(jié)果表明近年來茂名市水產(chǎn)品產(chǎn)量的增長主要來源于水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)量的增加,漁業(yè)生產(chǎn)整體技術(shù)效率較高；[3]鄭奕、周應(yīng)祺將DEA理論應(yīng)用于我國海洋漁業(yè)的研究中，得出遼寧省、江蘇省、福建省、山東省和廣東省的效率最高，其他省市都有改進(jìn)的余地。[4]綜上所述，國外對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的效率問題研究較為深入，國內(nèi)的研究多是針對(duì)個(gè)別地區(qū)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的情況進(jìn)行效率分析，并且沒有在效率分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行影響因素分析。本文的創(chuàng)新之處在于選取五個(gè)上市水產(chǎn)養(yǎng)殖公司為代表，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法研究我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的效率問題，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用Tobit模型對(duì)可能影響我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)效率的因素進(jìn)行回歸分析，找出影響效率的因素。

本文試圖對(duì)我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的效率評(píng)價(jià)及其影響因素問題進(jìn)行分析，文章框架如下：第二部分為研究方法的介紹，包括DEA分析方法與Tobit模型的介紹；第三部分為本文的實(shí)證分析，對(duì)我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)五個(gè)上市公司2007-2011年的數(shù)據(jù)進(jìn)行DEA效率評(píng)價(jià)，并在此基礎(chǔ)上，采用受限的Tobit模型分析影響我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)效率的主要因素；第四部分為本文的結(jié)論。

二、研究方法

(一)DEA分析

DEA分析是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的簡(jiǎn)稱，是一種基于投入-產(chǎn)出模式的多個(gè)決策單元的效率評(píng)價(jià)方法。DEA分析以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)，以凸分析和線性規(guī)劃為工具，應(yīng)用相應(yīng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來計(jì)算比較決策單元之間的相對(duì)效率，是一種非參數(shù)的估計(jì)方法。這種方法最早是由運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes, W.W.Cooper和E.Rhodes最先提出的，并且由他們的名字命名了第一個(gè)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型CCR模型，這種模型假定有固定的規(guī)模收益。隨后的研究將CCR模型中的假定放寬，應(yīng)用較多的是由Banker, Charnes和Cooper在1984年提出的規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型，這種分析方法適合本文的多投入、單一產(chǎn)出模型，并且BCC模型中不要求規(guī)模報(bào)酬不變的假定，使得技術(shù)效率的計(jì)算不受規(guī)模效率的影響，能夠測(cè)算出決策單元的純技術(shù)效率與規(guī)模效率，便于分析問題。

DEA的原理是通過保持決策單元的投入或產(chǎn)出不變，衡量每個(gè)決策單元與最佳前沿面相比的相對(duì)有效程度。本文的決策單元為選取的五個(gè)水產(chǎn)養(yǎng)殖公司。我們通過如下數(shù)學(xué)規(guī)劃問題來解決：

minθ λθ

st. -yi+Yλ≥0

θxi-Xλ≥0

I1′λ=1

λ≥0

其中，向量yi代表產(chǎn)出變量，向量xi代表投入變量，I1是一個(gè)1×1的單位向量，λ是一個(gè)N×1的常數(shù)向量，θ值是最終得到的效率值。這個(gè)模型形成了一個(gè)由相交面組成的凸面外殼，這樣它所包絡(luò)的數(shù)據(jù)就比固定規(guī)模效益的CCR模式下的圓錐型外殼更緊密，使得提供的技術(shù)效率量大于或等于使用固定規(guī)模效益模式所獲得的技術(shù)效率。

(二)Tobit回歸模型

Tobit模型是由Tobin在1958年提出的，是一種因變量受限制的模型。由于本文第一階段使用DEA方法計(jì)算效率值，這些數(shù)值都介于0和1之間，若直接用最小二乘法進(jìn)行回歸，參數(shù)的估計(jì)是不準(zhǔn)確的。而Tobit回歸模型采用極大似然估計(jì)，較好的規(guī)避了這一問題，能夠很好的解決第二階段的影響因素分析。

本文采用的Tobit模型為：

三、實(shí)證分析

(一)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)效率分析

本文研究對(duì)象為我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)上市公司，我們選取三個(gè)海水養(yǎng)殖上市公司：獐子島(002069)、好當(dāng)家(600467)、東方海洋(002086)，選取兩個(gè)淡水養(yǎng)殖上市公司：大湖股份(600257)、千足珍珠(002173)。本文選取2007-2011年的年度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。所有數(shù)據(jù)均來自上市公司年報(bào)。

本文選取的投入指標(biāo)為：固定資產(chǎn)，員工人數(shù)，營業(yè)支出，產(chǎn)出指標(biāo)為凈利潤。需要指出的是，這個(gè)投入-產(chǎn)出模型只能處理正值，而本文的數(shù)據(jù)中，大湖股份在2008年由于金融危機(jī)、病蟲害及自身經(jīng)營等原因?qū)е聝衾麧櫈樨?fù)，屬于非正常值，在處理時(shí)取前兩年與后兩年的平均值代替。其他數(shù)據(jù)沒有處理。運(yùn)用MaxDEA5.0計(jì)算，我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)5個(gè)上市公司的總技術(shù)效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率的結(jié)果分別如表1、表2、表3所示。

表1 水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)總技術(shù)效率結(jié)果(2007-2011年)

表2 水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)純技術(shù)效率結(jié)果(2007-2011年)

表3 水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)規(guī)模效率結(jié)果(2007-2011年)

由表1、表2、表3可以看出，這五個(gè)上市公司的總技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率排名一致?？傮w來看，獐子島、好當(dāng)家、東方海洋這三個(gè)海水養(yǎng)殖的公司效率都高于大湖股份、千足珍珠這兩個(gè)淡水養(yǎng)殖的公司。在海水養(yǎng)殖公司中，好當(dāng)家的三個(gè)效率都是1，說明其始終處于效率的前沿面上；獐子島只在2007年純技術(shù)效率與規(guī)模效率為0.9、0.8，其他年份都是1，也位于效率前沿面上；東方海洋在2007年與2009年的效率值比較低，主要在于其規(guī)模效率較低。在淡水養(yǎng)殖公司中，大湖股份的平均效率是最低的，為0.176，這五年間純技術(shù)效率與規(guī)模效率都很低；千足珍珠的平均效率在0.28，也很低下，其原因也是純技術(shù)效率與規(guī)模效率的共同低下造成的。

(二)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)效率影響因素分析

通過上文的BCC模型的效率分析，不同水產(chǎn)養(yǎng)殖公司的效率相差很大，尤其是淡水養(yǎng)殖公司的效率比較低。本文試圖找到引起這種效率差異的原因，運(yùn)用因變量受限的Tobit回歸模型來解釋各個(gè)因素與技術(shù)效率之間的關(guān)系。

綜合水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)國外研究及其他行業(yè)的影響因素分析研究，本文認(rèn)為員工受教育程度、公司資本結(jié)構(gòu)、員工激勵(lì)水平、公司規(guī)模與公司技術(shù)水平都可能影響公司的效率，因此本文選取這五個(gè)方面作為Tobit模型的解釋變量?？紤]到數(shù)據(jù)的合理性和可獲得性，員工受教育程度采用年度報(bào)表里本科以上學(xué)歷占公司在職員工的比重；公司資本結(jié)構(gòu)選取資產(chǎn)負(fù)債率這一指標(biāo)來代表；員工激勵(lì)水平是企業(yè)為發(fā)揮員工積極性而采取相應(yīng)措施來增加員工所得，本文采用公司支付給員工的現(xiàn)金占總資產(chǎn)的比例；公司規(guī)模選取總資產(chǎn)指標(biāo)，由于其他指標(biāo)都是比重，介于0～1，本文將總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即將每個(gè)總資產(chǎn)值減去均值再除以標(biāo)準(zhǔn)差，得到一系列處于0附近的數(shù)值；一般來說，養(yǎng)殖技術(shù)水平的模式需要投入的固定資產(chǎn)比較多，因此本文選取固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重來代表公司技術(shù)水平。指標(biāo)數(shù)據(jù)均選自各上市公司2007-2011年的年度報(bào)表，具體解釋變量的選取如表4所示。

表4 Tobit模型解釋變量匯總

在本文中，我們構(gòu)造了以技術(shù)效率為被解釋變量，以教育程度、資本結(jié)構(gòu)、員工激勵(lì)水平、公司規(guī)模及公司技術(shù)水平為解釋變量的Tobit回歸模型，運(yùn)用stata10軟件操作，得到回歸結(jié)果如下：

表5 Tobit回歸結(jié)果

從表5回歸分析的結(jié)果可以看出，此回歸模型的極大似然比為-3.77，p值為0.00，說明該回歸模型總體顯著，回歸分析有意義。在10%的顯著性水平下，教育程度、資本結(jié)構(gòu)、公司規(guī)模這三個(gè)解釋變量顯著，支付給員工的現(xiàn)金比率、技術(shù)水平這兩個(gè)解釋變量在10%的顯著性水平下不顯著。具體分析如下：

(1)本科以上學(xué)歷占在職員工的比例每增加一個(gè)百分點(diǎn)，水產(chǎn)養(yǎng)殖公司的技術(shù)效率就相應(yīng)的增加5.43%，這與實(shí)際情況相符合，高的員工教育程度能夠增加企業(yè)利潤，引起技術(shù)效率的正向變動(dòng)。這也與H.A.Cinemre等在研究黑海地區(qū)鱒魚養(yǎng)殖場(chǎng)的成本效率問題時(shí)的結(jié)論相同，成本效率與教育水平成正相關(guān)的關(guān)系。[2]

(2)資產(chǎn)負(fù)債率每增加一個(gè)百分點(diǎn)，技術(shù)效率就相應(yīng)的減少1.93%，這說明目前水產(chǎn)養(yǎng)殖公司的負(fù)債水平這一財(cái)務(wù)杠桿工具對(duì)公司技術(shù)效率并無改進(jìn)。這與劉家國對(duì)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)與技術(shù)效率關(guān)系的研究結(jié)論不同，該研究得出，工業(yè)類上市公司的企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率與技術(shù)效率值呈顯著正相關(guān)關(guān)系，這可能是行業(yè)樣本差異所導(dǎo)致的。[5]

(3)公司規(guī)模也會(huì)引起技術(shù)效率的正向變動(dòng)，并且這一解釋變量對(duì)模型影響非常顯著。這與其他行業(yè)的研究相吻合，李艷虹等對(duì)我國保險(xiǎn)業(yè)效率實(shí)證研究中發(fā)現(xiàn)，公司規(guī)模在保險(xiǎn)經(jīng)營中具有特殊的重要性，規(guī)模在很大程度上決定一家保險(xiǎn)公司的生存和發(fā)展空間，即大公司能夠享受規(guī)模經(jīng)濟(jì)帶來的諸多好處。[6]

(4)支付給員工的現(xiàn)金比率增加，也會(huì)引起技術(shù)效率的正向變動(dòng)，但在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。

(5)公司技術(shù)水平對(duì)技術(shù)效率的提高起積極作用，但在本文的回歸模型中也不顯著。這可能歸因于指標(biāo)選擇的差異，也可能來自于技術(shù)水平對(duì)效率的滯后性，即當(dāng)期技術(shù)投入的效率改進(jìn)可能體現(xiàn)在滯后期中。

四、結(jié)論

本文通過對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的五個(gè)公司采用DEA-Tobit兩階段模型進(jìn)行了效率分析及因素回歸，得出如下結(jié)論：在水產(chǎn)養(yǎng)殖公司中，不論是技術(shù)效率還是規(guī)模效率，海水養(yǎng)殖公司的效率水平都優(yōu)于淡水養(yǎng)殖公司；教育程度、員工激勵(lì)水平、公司規(guī)模與技術(shù)水平因素都會(huì)引起技術(shù)效率的正向變動(dòng)，資產(chǎn)負(fù)債率會(huì)引起效率的反向變動(dòng)，但是支付給員工的現(xiàn)金比率與技術(shù)水平因素在10%的顯著性水平下不顯著。因此引進(jìn)教育程度較高的員工、加大對(duì)員工的激勵(lì)水平、擴(kuò)大公司規(guī)模以及增加技術(shù)投入都會(huì)提高海水養(yǎng)殖業(yè)的技術(shù)效率，另外調(diào)整公司負(fù)債水平以期增加企業(yè)效率。

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[3] 林東年，古新標(biāo)，馮波.基于DEA的茂名市漁業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率評(píng)價(jià)[J].茂名學(xué)院學(xué)報(bào)，2001,17(3)：70-73.

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AStudyonEfficiencyofChina'sAquacultureBasedonDEA-TobitTwo-StageModel

Ji Jianyue, Kong Jiaojiao

(College of Economics, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

In this paper we select five listed companies in the aquaculture industry, and then analyze its efficiency and influencing factors based on the DEA-Tobit two-stage model.First, we use DEA model to evaluate the efficiency of China's aquaculture industry, and results show that the efficiency of the Mariculture industry is generally higher than that of freshwater aquaculture.Furthermore, we use Tobit model to analyze the influencing factors, and results show that the level of employees' education and the company size bring about the positive changes in technical efficiency, and the asset-liability ratio causes reverse changes in efficiency.In addition, the employees' incentive level and the company's technical level are not significant to technical efficiency.

aquacultural industry; DEA-Tobit model; efficiency evaluation; influencing factors analysis

F124

A

1672-335X(2013)02-0059-04

責(zé)任編輯：王明舜

2012-11-21

山東省優(yōu)秀中青年科學(xué)家獎(jiǎng)勵(lì)基金項(xiàng)目“山東省海水養(yǎng)殖業(yè)高效低碳發(fā)展問題研究”(BS2012HZ024)；教育部人文社科重點(diǎn)研究基地中國海洋大學(xué)海洋發(fā)展研究院資助項(xiàng)目“我國海水養(yǎng)殖業(yè)高效低碳發(fā)展模式實(shí)現(xiàn)機(jī)制研究”(2012JDZS02)

紀(jì)建悅(1974- )，男，山東青島人，中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，主要從事國民經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。