基于DEA-Malmquist指數(shù)法的中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)

張 健 東， 曲 小 瑜

( 大連工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院, 遼寧 大連 116034 )

基于DEA-Malmquist指數(shù)法的中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)

張 健 東， 曲 小 瑜

( 大連工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院, 遼寧 大連 116034 )

運(yùn)用2006—2014年中國(guó)食品工業(yè)的面板數(shù)據(jù)，采用熵值法測(cè)度中國(guó)食品工業(yè)的環(huán)境污染綜合指數(shù)，應(yīng)用DEA-Malmquist方法在綜合考慮環(huán)境污染和能源消耗問(wèn)題的基礎(chǔ)上測(cè)度中國(guó)各類食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。研究發(fā)現(xiàn)，2006—2014年，食品工業(yè)環(huán)境污染指數(shù)大致呈現(xiàn)一個(gè)先上升后下降再上升的走勢(shì)；2006—2014年，中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)基本呈現(xiàn)一個(gè)波動(dòng)上升的趨勢(shì)；2006—2014年，中國(guó)食品工業(yè)的技術(shù)效率平均值較小，但基本呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，只有農(nóng)副食品加工業(yè)的技術(shù)效率一直保持有效性。

食品工業(yè)；綠色生產(chǎn)率；DEA-Malmquist指數(shù)法

Abstract: The environmental pollution index of China’s food industry was measured by entropy method based on the panel data of China’s food industry in 2006-2014. DEA-Malmquist method was used based on environmental pollution and energy consumption to measure green total factor productivity of all types of China’s food industry in 2006-2014. The results indicated that environmental pollution index of food industry shows a rise-down-up trend in 2006-2014. Green total factor productivity of food industry shows a rising trend in 2006-2014. The average technical efficiency of food industry is low, but technical efficiency shows a rising trend. Only the technical efficiency of agricultural food processing industry remains effective.

Keywords: food industry; green total factor productivity; DEA-Malmquist method

0 引 言

隨著全球變暖、能源短缺、生態(tài)破壞等問(wèn)題的發(fā)生，國(guó)際社會(huì)對(duì)日益嚴(yán)峻的環(huán)境、資源問(wèn)題愈加關(guān)注。中國(guó)作為能源消耗大國(guó)，名義碳排放量居于世界首位，因而減排工作變得越來(lái)越重要。由于中國(guó)碳排放量的主體是工業(yè)企業(yè)，因而它的綠色生產(chǎn)轉(zhuǎn)型更能促進(jìn)中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。而食品工業(yè)是世界第一支柱產(chǎn)業(yè)，如何在更寬泛的領(lǐng)域、更廣闊的范圍和更高的層次上推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展，以滿足國(guó)際碳標(biāo)簽制度的未來(lái)要求和應(yīng)對(duì)國(guó)內(nèi)綠色生產(chǎn)的轉(zhuǎn)型壓力，顯然成為衡量中國(guó)食品工業(yè)發(fā)展水平的重要指標(biāo)之一。所以，衡量中國(guó)食品工業(yè)綠色生產(chǎn)轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀尤其重要。中國(guó)食品工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要衡量指標(biāo)是綠色全要素生產(chǎn)率，即開(kāi)發(fā)利用人力、財(cái)力、物力等資源的效率。對(duì)于產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的研究主要包括兩種方式，一種是Aigner等[1]提出的隨機(jī)前沿分析(SFA)，另一種是Charnes等[2]提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)。通過(guò)比較，DEA不用提前制定某種詳細(xì)的函數(shù)形式，也不會(huì)因制定了某種錯(cuò)誤的函數(shù)形式而影響結(jié)論，但數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的CCR模型與BCC模型都不能對(duì)相同時(shí)間點(diǎn)的樣本進(jìn)行縱向比較，只能進(jìn)行橫向比較?；谏鲜霈F(xiàn)狀，本研究采用DEAP2.1軟件，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)方法評(píng)估中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率以及它的變動(dòng)情況，彌補(bǔ)了DEA方法在面板數(shù)據(jù)比較方面的缺陷，以期為中國(guó)食品工業(yè)綠色生產(chǎn)轉(zhuǎn)型提供參考，促使中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)更快的發(fā)展。

1 DEA-Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)是一種用來(lái)描述多個(gè)輸入、輸出變量的生產(chǎn)技術(shù)的距離函數(shù)[3-4]?；贒EA-Malmquist指數(shù)，通過(guò)特定方向輸出的方法來(lái)估計(jì)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，輸出變量的距離函數(shù)為

D0(x,y)=inf {δ:(x,y/δ)∈p(x)}

(1)

式中：x表示輸入變量，y表示輸入變量矩陣，δ表示Farrel的定向輸出效率指標(biāo)，p(x)代表可能生產(chǎn)集合。若y處于p(x)界限外，那么函數(shù)值將大于1；若y處于p(x)界限上，則函數(shù)值將等于1；若y在p(x)界限內(nèi)，則函數(shù)值會(huì)小于或等于1。

從t到(t+1)階段，衡量綠色全要素生產(chǎn)率的Malmquist指數(shù)為

(2)

以t時(shí)期技術(shù)Tt為參照，在產(chǎn)出方面的Malmquist指數(shù)為

(3)

以(t+1)時(shí)期技術(shù)Tt+1為參考，在產(chǎn)出方面的Malmquist指數(shù)為

(4)

依據(jù)Fare[4]的觀點(diǎn)，如果規(guī)模報(bào)酬不變，Malmquist指數(shù)可變?yōu)榧夹g(shù)效率變化指數(shù)(EC)與技術(shù)水平指數(shù)(TC)之積。

MI0(xt+1,yt+1,xt,yt)=EC0(xt+1,yt+1,xt,yt)TC0(xt+1,yt+1,xt,yt)

(5)

(6)

(7)

若TC>1，生產(chǎn)可能性界限向外移動(dòng)，表明效率提高，相反效率降低；若EC>1，決策單元趨于前沿面，則效率變高，反之則效率變低。同時(shí)，技術(shù)效率變化指數(shù)(EC)還可變?yōu)榧兗夹g(shù)效率變化指數(shù)(PEC)與規(guī)模效率變化指數(shù)(SEC)之積。

有關(guān)投入和產(chǎn)出的各種距離函數(shù)可通過(guò)線性規(guī)劃方法來(lái)計(jì)算，最終得出Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。如果計(jì)算t到(t+1)階段第i種食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，可根據(jù)DEA的距離函數(shù)得到4種情況。

(8)

(9)

(10)

(11)

2 實(shí)證研究

2.1 數(shù)據(jù)和指標(biāo)選取

數(shù)據(jù)來(lái)自2007—2015年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。按照《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 4754—2011)，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)包括農(nóng)副食品加工業(yè)、造紙和紙制品業(yè)、印刷和記錄媒介復(fù)制業(yè)、橡膠和塑料制品業(yè)等。其中，農(nóng)副食品加工業(yè)、食品制造業(yè)和酒、飲料和精制茶制造業(yè)這3個(gè)行業(yè)與農(nóng)產(chǎn)品的關(guān)系最密切，文中的食品工業(yè)數(shù)據(jù)指這3類行業(yè)的指標(biāo)。

綠色全要素生產(chǎn)率投入指標(biāo)主要體現(xiàn)在勞動(dòng)力、資本、能源以及環(huán)境污染等方面。

(1)勞動(dòng)力投入。勞動(dòng)力投入通常指生產(chǎn)中實(shí)際投入的勞動(dòng)量，用標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)度的勞動(dòng)時(shí)間來(lái)估計(jì)。由于中國(guó)目前的市場(chǎng)機(jī)制和收入分配體制不盡完善，缺乏必要的統(tǒng)計(jì)資料，所以本文采用“年末從業(yè)人員(人)”來(lái)衡量。

(2)資本投入。Barro等[5]認(rèn)為，理論上可以利用物質(zhì)資本的服務(wù)流量度量資本投入。但現(xiàn)實(shí)中不存在此種手段，同時(shí)在判定資本投入的時(shí)候，多數(shù)學(xué)者都選用流動(dòng)或固定資產(chǎn)凈值來(lái)作為標(biāo)準(zhǔn)。因而，本文也用 “流動(dòng)資產(chǎn)(億元)”來(lái)估計(jì)。

(3)能耗和環(huán)境污染。參照文獻(xiàn)[6]對(duì)排放物和能耗所采取的辦法，將環(huán)境污染、能源消耗、勞動(dòng)投入和環(huán)境污染資本一起納入生產(chǎn)過(guò)程中，選用“工業(yè)三廢”排放量和能源消耗總量來(lái)表示環(huán)境污染與能源損耗。選用熵值法將2006—2014年的“工業(yè)三廢”統(tǒng)一變?yōu)榄h(huán)境污染指數(shù)作為投入要素納入約束條件中。熵值法的計(jì)算方法如下。

指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化。設(shè)xij為第i個(gè)樣本第j個(gè)指標(biāo)的數(shù)值，i(i=1,…,m)為年份，j(j=1,…,n)為污染指標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)化公式

計(jì)算第j項(xiàng)污染指標(biāo)的熵值

計(jì)算第j項(xiàng)污染指標(biāo)差異系數(shù)

gj=1-fj。

計(jì)算第j項(xiàng)污染指標(biāo)權(quán)重

得到第j年環(huán)境污染的指數(shù)值

通過(guò)圖1與表1可看出，在2006—2014年，食品工業(yè)環(huán)境污染指數(shù)呈現(xiàn)了一種上升后下降再上升的走勢(shì)。從2006—2010年食品工業(yè)的三廢排放較多，環(huán)境污染指數(shù)有了一個(gè)較為顯著的升高，原因可能是食品企業(yè)受到2007年的全球金融危機(jī)影響，為不被社會(huì)所淘汰，工業(yè)企業(yè)降低了對(duì)環(huán)境保護(hù)的要求。隨著“十二五”規(guī)劃中相關(guān)政策的出臺(tái)以及越來(lái)越多的節(jié)能減排約束性指標(biāo)的提出，2011—2012年的環(huán)境污染指數(shù)開(kāi)始有所下降。2013—2014年，可能為了實(shí)現(xiàn)“十二五”的規(guī)劃目標(biāo)，環(huán)境污染指數(shù)又有了一個(gè)輕微的上升。

圖1 2006—2014年中國(guó)食品工業(yè)環(huán)境污染指數(shù)Fig.1 Environmental pollution index of China’s food industry in 2006-2014

綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)出指標(biāo)的選取。在選取產(chǎn)出指標(biāo)時(shí)，一般選擇工業(yè)增加值或工業(yè)總產(chǎn)值。但由于規(guī)模以上工業(yè)增加值數(shù)據(jù)計(jì)算方法的改變，從2012年開(kāi)始，不再對(duì)外發(fā)布年度規(guī)模以上工業(yè)分行業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的連續(xù)性，本文選用“工業(yè)銷(xiāo)售產(chǎn)值(億元)”來(lái)衡量。

表1 2006—2014年中國(guó)食品工業(yè)環(huán)境污染指數(shù)Tab.1 Environmental pollution index of China’s food industry in 2006-2014

2.2 實(shí)證分析

選用BCC模型，分析食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)，如表2～表6所示。

2.2.1 中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率分析

由表2可知，2006—2014年中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)基本呈現(xiàn)一個(gè)波動(dòng)上升的趨勢(shì)。在2006—2012年和2013—2014年，食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)均大于1，表明食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率從總體上呈現(xiàn)改善趨勢(shì)。僅在2012—2013年階段Malmquist指數(shù)小于1，表明2012—2013年食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率持續(xù)下滑。進(jìn)一步從綠色全要素生產(chǎn)率的結(jié)構(gòu)分析發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致2012—2013年綠色全要素生產(chǎn)率下降的最重要原因是技術(shù)水平倒退，反映了當(dāng)時(shí)中國(guó)相對(duì)較少的投入食品工業(yè)綠色生產(chǎn)轉(zhuǎn)型。保持相對(duì)穩(wěn)定上升趨勢(shì)的是技術(shù)效率變動(dòng)方面，只有在2010—2011年下降了2.8%，表明中國(guó)食品工業(yè)在管理方法與效率方面穩(wěn)步提升。2006—2014年的純技術(shù)效率都有一個(gè)持續(xù)升高的趨勢(shì)，純技術(shù)效率主要用來(lái)評(píng)估給定投入資源的產(chǎn)出能力，純技術(shù)效率升高說(shuō)明在這段時(shí)期食品工業(yè)提供產(chǎn)出能力在持續(xù)提高，原來(lái)的粗放式生產(chǎn)方式正在向綠色生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變。除2010—2011年期間，規(guī)模效率在持續(xù)升高，表明中國(guó)食品工業(yè)總體規(guī)模上處于有效狀態(tài)下。2010—2011年期間，純技術(shù)效率為1.005上升了0.5%，規(guī)模效率為0.967，下降了3.3%，所以2010—2011年技術(shù)效率的下降是由于規(guī)模效率降低造成的?？傮w來(lái)看，2006—2014年中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率平均上升了14.4%，其中技術(shù)進(jìn)步水平上升了11%，技術(shù)效率增長(zhǎng)了3.1%，表明中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率上升是技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率共同提升的結(jié)果。由表3可知，農(nóng)副食品加工業(yè)、食品制造業(yè)和酒、飲料和精制茶制造業(yè)的年均綠色全要素生產(chǎn)率均上升，分別年均上升了11.6%、12.4%、20.4%。另外，從綠色全要素生產(chǎn)率的結(jié)構(gòu)方面進(jìn)行分析，同一類型的食品工業(yè)都顯現(xiàn)出同樣特點(diǎn)：年均技術(shù)效率變化與水平變化都大于1，表明技術(shù)效率都獲得改善，技術(shù)水平普遍處于進(jìn)步的態(tài)勢(shì)。

表2 2006—2014年中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率Malmquis指數(shù)及分解

Tab.2 Green total factor productivity Malmquis index and its decomposition of China’s food industry in 2006-2014

年份PECSECECTCMalmquist指數(shù)2006-20071.0061.0411.0471.1841.2392007-20081.0101.0021.0121.3041.3192008-20091.0011.0191.0201.1341.1572009-20101.0021.0581.0601.1281.1962010-20111.0050.9670.9721.1121.0812011-20121.0031.0701.0731.0971.1772012-20131.0021.0121.0140.9250.9382013-20141.0011.0561.0570.9971.055平均1.0031.0281.0311.1101.144

表3 2006—2014年中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率Malmquis指數(shù)及分解

Tab.3 Green total factor productivity Malmquis index and its decomposition of China’s food industry in 2006-2014

行業(yè)PECSECECTCMalmquist指數(shù)11.0011.0031.0041.1121.11621.0051.0221.0271.0951.12431.0031.0611.0641.1321.204平均1.0031.0281.0311.1101.144注:1-農(nóng)副食品加工業(yè);2-食品制造業(yè);3-酒、飲料和精制茶制造業(yè)。

表4 2006—2014年中國(guó)食品工業(yè)各行業(yè)技術(shù)效率Tab.4 Technical efficiency of China’s food industry in 2006-2014

表5 2006—2014年中國(guó)食品工業(yè)各行業(yè)純技術(shù)效率Tab.5 Pure technical efficiency of China’s food industry in 2006-2014

表6 2006—2014年中國(guó)食品工業(yè)各行業(yè)規(guī)模效率Tab.6 Scale efficiency of China’s food industry in 2006-2014

2.2.2 中國(guó)食品工業(yè)技術(shù)效率分析

盡管技術(shù)效率在穩(wěn)定的提升，但并不表示它的有效性好。所以，從純技術(shù)效率與規(guī)模效率兩方面分析這3類食品工業(yè)綠色技術(shù)效率以及需要改善的空間。這里的技術(shù)效率若小于1表明無(wú)效，若等于1則表明有效。技術(shù)效率的動(dòng)態(tài)變化情況如表4所示。2006—2014年，3類食品工業(yè)的技術(shù)效率平均值較小，但基本呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。其中，食品制造業(yè)和酒、飲料和精制茶制造業(yè)的技術(shù)效率呈現(xiàn)持續(xù)上升態(tài)勢(shì)，只有農(nóng)副食品加工業(yè)的技術(shù)效率一直保持有效性。從純技術(shù)效率角度(見(jiàn)表5)，發(fā)現(xiàn)所有行業(yè)都一直保持純技術(shù)效率的有效性。從規(guī)模效率角度(見(jiàn)表6)，只有農(nóng)副食品加工業(yè)2006—2014年一直保持規(guī)模有效性，食品制造業(yè)和酒、飲料和精制茶制造業(yè)仍處在規(guī)模無(wú)效率狀態(tài)，可見(jiàn)這兩類行業(yè)技術(shù)效率無(wú)效是由于規(guī)模無(wú)效造成的。2014年的技術(shù)效率情況對(duì)未來(lái)的實(shí)踐最有指導(dǎo)意義。農(nóng)副食品加工業(yè)的技術(shù)效率值是1，食品制造業(yè)和酒、飲料和精制茶制造業(yè)的技術(shù)效率值分別為0.799和0.700，無(wú)效性原因是規(guī)模的無(wú)效性。因而，食品制造業(yè)和酒、飲料和精制茶制造業(yè)的規(guī)模效率的提高將是中國(guó)食品工業(yè)技術(shù)效率的改善重點(diǎn)，食品制造業(yè)和酒、飲料和精制茶制造業(yè)還分別有20.1%和30.0%的改善空間。

3 結(jié) 論

以2006—2014年的中國(guó)食品工業(yè)面板數(shù)據(jù)作為樣本，采用DEA-Malmquist方法，估算中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)、技術(shù)水平指數(shù)和技術(shù)效率變化指數(shù)。得出結(jié)論：

第一，2006—2014年，食品工業(yè)環(huán)境污染指數(shù)大致呈現(xiàn)上升—下降—上升的走勢(shì)?！笆晃濉逼陂g可能是受2007年全球金融危機(jī)影響，食品企業(yè)減弱了對(duì)環(huán)境保護(hù)的要求，工業(yè)“三廢”的排放量較多，環(huán)境污染指數(shù)持續(xù)上升?！笆濉背跗冢嚓P(guān)政策的出臺(tái)以及更多節(jié)能減排約束性指標(biāo)的提出，使得環(huán)境污染指數(shù)有所下降?！笆濉焙笃?，可能為了實(shí)現(xiàn)“十二五”的規(guī)劃目標(biāo)，環(huán)境污染指數(shù)小幅度增加。

第二，2006—2014年，中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)基本呈現(xiàn)一個(gè)波動(dòng)上升的趨勢(shì)。從3類食品工業(yè)平均時(shí)間序列來(lái)看，農(nóng)副食品加工業(yè)、食品制造業(yè)和酒、飲料和精制茶制造業(yè)的年均綠色全要素生產(chǎn)率均上升，分別年均上升了11.6%、12.4%、20.4%。

第三，2006—2014年，食品工業(yè)的技術(shù)效率平均值較小，但基本呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。其中，農(nóng)副食品加工業(yè)的技術(shù)效率一直保持有效性，而食品制造業(yè)和酒、飲料和精制茶制造業(yè)的技術(shù)效率呈現(xiàn)持續(xù)上升態(tài)勢(shì)，但仍處于無(wú)效的狀態(tài)，且其無(wú)效性完全是由規(guī)模無(wú)效性引起的。

[1] AIGNER D, LOVELL C K, SCHMIDT P. Formulation and estimation of stochastic frontier production function models [J]. Journal of Econometrics, 1977, 6(1): 21-37.

[2] CHARNES A, COOPER W, RHODES E. Measuring the efficiency of decision making units[J]. European Journal of Operational Research, 1978, 2(6): 429-444.

[3] MALMQUIST S. Index numbers and indifference surfaces [J]. Trabajos de Estatistica, 1953, 4(2): 209-242.

[4] FARE R, GROSSKOPF S, NORRIS M, et al. Productivity growth, technical progress and efficiency changes in industrialized countries[J]. American Economic Review, 1994, 84(1): 66-83.

[5] 祝福云,閆鑫.我國(guó)輕工業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)研究——基于三階段DEA-Malmquist指數(shù)的分析[J].經(jīng)濟(jì)理論與實(shí)踐,2016(7):108-111.

[6] 徐建中,曲小瑜.裝備制造業(yè)環(huán)境技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素研究——基于DEA-Malmquist和Tobit的實(shí)證分析[J].運(yùn)籌與管理,2015,24(1):246-254.

EvaluationofgreentotalfactorproductivityofChina’sfoodindustrybasedonDEA-Malmquistmethod

ZHANG Jiandong, QU Xiaoyu

( School of Management, Dalian Polytechnic University, Dalian 116034, China )

F424.5

A

1674-1404(2017)05-0386-05

2016-09-09.

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71572026)；遼寧省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目(L15BGL001，L16CGL002)；遼寧省教育廳高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(2016J072，2016J011).

張健東(1980-)，男，副教授；通信作者：曲小瑜(1988-)，女，講師.

張健東,曲小瑜.基于DEA-Malmquist指數(shù)法的中國(guó)食品工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)[J].大連工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2017,36(5):386-390.

ZHANG Jiandong, QU Xiaoyu. Evaluation of green total factor productivity of China’s food industry based on DEA-Malmquist method[J]. Journal of Dalian Polytechnic University, 2017, 36(5): 386-390.