基于DEA兩步法的中國糧油加工業(yè)技術(shù)效率及影響因素研究

樊 哲

（南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 糧食安全與戰(zhàn)略研究中心，江蘇 南京 210023）

基于DEA兩步法的中國糧油加工業(yè)技術(shù)效率及影響因素研究

樊 哲

（南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 糧食安全與戰(zhàn)略研究中心，江蘇 南京 210023）

本文運(yùn)用DEA兩步法對中國糧油加工業(yè)的技術(shù)效率及其影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究，首先運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)法測度了2007-2015年期間中國糧油加工業(yè)及七個(gè)子行業(yè)的技術(shù)效率得分，然后綜合運(yùn)用Tobit模型和OLS回歸分析了技術(shù)效率的影響因素.結(jié)果表明糧油加工業(yè)整體技術(shù)效率水平不高，子行業(yè)之間彼此差異較大.在2007-2015年期間，中國糧油加工業(yè)技術(shù)效率水平有所提高.Tobit模型和OLS回歸結(jié)果共同表明，行業(yè)規(guī)模，資本生產(chǎn)率，勞動(dòng)生產(chǎn)率和勞動(dòng)強(qiáng)度對技術(shù)效率起到促進(jìn)作用.在此基礎(chǔ)上，結(jié)合現(xiàn)實(shí)情況，提出針對性的政策建議.

糧油加工業(yè)；技術(shù)效率；DEA

1 引言

糧油加工業(yè)關(guān)系到國計(jì)民生和國民營養(yǎng)健康安全，是促進(jìn)生產(chǎn)流通、銜接產(chǎn)銷、穩(wěn)定供給的重要紐帶.在2007年到2015年期間，我國糧油加工業(yè)有了長足發(fā)展，工業(yè)總產(chǎn)值從7693億元增長到26827億元，但是仍然存在設(shè)施設(shè)備缺乏、技術(shù)工藝落后、過度加工和副產(chǎn)物綜合利用率低等問題.尤其是低技術(shù)效率所導(dǎo)致的資源浪費(fèi)，削弱了我國糧油加工企業(yè)的盈利能力.這些問題都對我國糧油加工業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提出了極大的挑戰(zhàn).因此，《糧食行業(yè)科技創(chuàng)新發(fā)展“十三五”規(guī)劃》中明確提出要“針對糧食創(chuàng)新需求技術(shù)群，不斷突破制約行業(yè)發(fā)展的技術(shù)瓶頸.”在2007—2015年期間，我國大型糧油加工企業(yè)進(jìn)行了多次并購，外資也大舉進(jìn)入糧油工業(yè)市場[1].但是大部分糧油加工企業(yè)規(guī)模還很小，尤其缺乏技術(shù)創(chuàng)新意識(shí)，很少有加工企業(yè)會(huì)積極主動(dòng)加大研發(fā)投入，提高生產(chǎn)效率，降低邊際成本.

所以本文試圖探究在2007—2015年期間，中國糧油加工業(yè)在技術(shù)上是否有效，并剖析其技術(shù)效率的影響因素.技術(shù)效率水平表明資源有效利用程度，明確其影響因素因素對提高組織績效和產(chǎn)業(yè)競爭力至關(guān)重要.

2 文獻(xiàn)綜述

技術(shù)效率的概念最早是由Farrell[2]提出來的.以在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用為例，技術(shù)效率分析可大致分為兩類：一類是參數(shù)法，即利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)（SFA）進(jìn)行分析.例如，運(yùn)用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)分析方法，Kebed[3]測算了尼泊爾稻米生產(chǎn)農(nóng)戶的技術(shù)效率及其與農(nóng)戶家庭和農(nóng)場特征的關(guān)系.近年來，中國也有許多學(xué)者對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行了測算及評(píng)價(jià).金福良和王璐等[4]采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型,對我國1707個(gè)不同規(guī)模農(nóng)戶冬油菜生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行實(shí)證分析.郭曉鳴和左喆瑜[5]通過建立隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型和效率損失模型對農(nóng)戶技術(shù)選擇與技術(shù)效率進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)不同年齡段農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力技術(shù)效率表現(xiàn)出不同的特征.

另一類分析技術(shù)效率的方法是非參數(shù)方法，即主要利用DEA方法進(jìn)行效率測算.Sherlund等[6]在控制了地塊環(huán)境特征后運(yùn)用DEA模型測算了科特迪瓦傳統(tǒng)水稻小農(nóng)戶水稻生產(chǎn)的技術(shù)效率，發(fā)現(xiàn)種植規(guī)模大的農(nóng)戶技術(shù)效率更高.類似地，張銳[7]利用三階段DEA模型對“兩型農(nóng)業(yè)”生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行了測算，并分析了技術(shù)效率的影響因素.李鵬[8]采用三階段DEA模型對農(nóng)副食品加工業(yè)的運(yùn)行效率進(jìn)行了測算.結(jié)果表明：利息支付額增加阻礙了效率改善，存貨的增加有利于促進(jìn)效率提高.

利用非參數(shù)方法和隨機(jī)前沿方法分析企業(yè)技術(shù)效率的文獻(xiàn)近些年來也時(shí)有出現(xiàn)，尤其在工業(yè)、金融、房地產(chǎn)等領(lǐng)域研究最為集中.在農(nóng)業(yè)方面，萬倫來等[9]通過隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型測算農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營龍頭企業(yè)的技術(shù)效率，揭示了不同類型的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營組織模式對龍頭企業(yè)技術(shù)效率的影響.王志剛等[10]基于對北京市食品加工企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用兩類生產(chǎn)函數(shù)及隨機(jī)生產(chǎn)邊界分析方法對企業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行了測算，并對其影響因素進(jìn)行了分析.

基于對上述已有文獻(xiàn)的回顧發(fā)現(xiàn)：在測度方法上，兩種方法各有千秋.參數(shù)法能夠考慮到誤差項(xiàng)的存在，但必須假定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，且需要大規(guī)模樣本作保證.而非參數(shù)法無需考慮生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，且能夠處理多投入多產(chǎn)出的復(fù)雜情形，效率的分解指標(biāo)值能夠直觀體現(xiàn).在技術(shù)效率的影響因素研究方面，鮮有文獻(xiàn)綜合考察行業(yè)規(guī)模、資本生產(chǎn)率、勞動(dòng)生產(chǎn)率、勞動(dòng)強(qiáng)度、資本強(qiáng)度和時(shí)間趨勢對技術(shù)效率的影響，本文試圖在此方面做進(jìn)一步的研究.

3 研究方法及數(shù)據(jù)來源

3.1 研究方法

3.1.1 基于DEA的技術(shù)效率測度方法

Charnes在規(guī)模報(bào)酬不變（CCR模型）假設(shè)的基礎(chǔ)上，首次運(yùn)用DEA方法測量技術(shù)效率.他還提出了兩種替代方案測量技術(shù)效率：投入導(dǎo)向性和產(chǎn)出導(dǎo)向型測算方法.在(x,y)處，對于一個(gè)給定單元，生產(chǎn)技術(shù)受到物理可達(dá)點(diǎn)(x,y)的生產(chǎn)集S的約束，使得：

其中x∈R+n是輸入向量，y∈R+m是輸出向量.Banker，Charnes和Cooper擴(kuò)展了CCR模型，以納入可變的規(guī)模報(bào)酬（BCC模型）.

本文選擇了產(chǎn)出導(dǎo)向型測量方法，以便在不改變輸入量的情況下成比例地?cái)U(kuò)大輸出量.由于BCC模型使用的凸包來估計(jì)S，因此可以通過的凸包來估計(jì)可達(dá)組如下所示：

其中λi(i=1,2,…,k)是單位i的強(qiáng)度變量，其用于構(gòu)成觀察到的輸入和輸出的凸組合，使得每個(gè)單位的有效分?jǐn)?shù)不大于1.對于給定點(diǎn)(y0,x0)，效率得分估計(jì)值由下式給出：

3.1.2 技術(shù)效率影響因素的模型設(shè)定

本文運(yùn)用三種不同的模型，分別估算技術(shù)效率的影響因素，以支撐結(jié)果的穩(wěn)健性.SIZit是在時(shí)間t第i個(gè)部門大小，CPit是在時(shí)間t第i個(gè)部門資本生產(chǎn)率，LPit是第i個(gè)部門在時(shí)間t的勞動(dòng)生產(chǎn)率，CIit是在時(shí)間t的第i個(gè)部門的資本強(qiáng)度，LIit是在時(shí)間t的第i個(gè)部門的勞動(dòng)強(qiáng)度，TIMEi是時(shí)間趨勢項(xiàng).

3.2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

樣本包括2007—2015年期間我國糧油加工業(yè)七個(gè)子行業(yè)即大米加工業(yè)、小麥粉加工業(yè)、食用油植物加工業(yè)、玉米加工業(yè)、糧食食品加工業(yè)、雜糧及薯類加工業(yè)和飼料加工業(yè)的年度數(shù)據(jù).

輸出變量（Y）用行業(yè)工業(yè)增加值表示.使用兩個(gè)輸入變量：用各子行業(yè)平均從業(yè)人數(shù)代表勞動(dòng)力（L）投入；由于使用永續(xù)盤存法計(jì)算資本存量是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的過程，本文選取固定資產(chǎn)凈值替代表示資本（K）投入.以2007年為基期，采用工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)和消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)分別對工業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)凈值和行業(yè)銷售收入進(jìn)行平減處理，以期消除價(jià)格因素的影響.行業(yè)規(guī)模用工業(yè)總產(chǎn)值表示，資本生產(chǎn)率為工業(yè)總產(chǎn)值與固定資產(chǎn)凈值的比值，勞動(dòng)生產(chǎn)率為工業(yè)總產(chǎn)值與從業(yè)人數(shù)比值，勞動(dòng)強(qiáng)度為行業(yè)銷售收入與從業(yè)人數(shù)的比值，資本強(qiáng)度行業(yè)銷售收入與固定資產(chǎn)凈值的比值.從業(yè)人員數(shù)量、固定資產(chǎn)凈值、銷售收入和工業(yè)總產(chǎn)值等數(shù)據(jù)均來自《糧油加工業(yè)統(tǒng)計(jì)資料》.工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)和消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)來源于2008-2016年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》.

4 實(shí)證結(jié)果

4.1 糧油加工業(yè)技術(shù)效率測量結(jié)果

表1列出了2007—2015年期間中國糧油加工業(yè)及子行業(yè)的平均技術(shù)效率分?jǐn)?shù)，介于0.935到0.991，行業(yè)差異較大，整體效率水平不高，得分最高的是飼料加工業(yè)，而表現(xiàn)最差的是大米加工業(yè).這期間行業(yè)總體技術(shù)效率水平有所提升.

4.2 糧油加工業(yè)技術(shù)效率影響因素實(shí)證結(jié)果

為了確定2007—2015年期間中國糧油加工業(yè)技術(shù)效率的驅(qū)動(dòng)因素，使用三種不同的模型1、2和3，分別對應(yīng)于方程（4）—（6）.由于一些解釋變量高度相關(guān)，所以采用三個(gè)不同模型估計(jì)技術(shù)效率的影響因素.

模型1的實(shí)證結(jié)果如表2所示.根據(jù)Tobit回歸得出實(shí)證結(jié)果，行業(yè)規(guī)模對技術(shù)效率影響最大.行業(yè)規(guī)模和資本生產(chǎn)率變量均顯著.此外，Tobit回歸結(jié)果顯示時(shí)間趨勢系數(shù)顯著為正，表明整個(gè)糧油加工業(yè)的技術(shù)效率隨著時(shí)間的推移而提升.對于OLS回歸結(jié)果，行業(yè)規(guī)模，資本生產(chǎn)率和時(shí)間趨勢的估計(jì)系數(shù)都顯著，與理論預(yù)期吻合，且接近Tobit模型回歸結(jié)果.

表1 2007—2015年期間中國糧油加工業(yè)技術(shù)效率評(píng)估的實(shí)證結(jié)果

表2 模型1回歸結(jié)果

表3給出了模型2的回歸結(jié)果.對于Tobit回歸，結(jié)果表明，包括時(shí)間趨勢變量，所有變量均顯著，且符合理論預(yù)期.行業(yè)規(guī)模（ln(SIZit)）和勞動(dòng)生產(chǎn)率（ln(LPit)）顯著為正，表明二者對技術(shù)效率會(huì)產(chǎn)生促進(jìn)作用.另外，和模型1一致，時(shí)間趨勢變量的系數(shù)顯著，意味著整個(gè)中國糧油加工業(yè)的技術(shù)效率在2007—2015年期間趨于上升.同模型1回歸結(jié)果，行業(yè)規(guī)模對技術(shù)效率影響最大.對于OLS回歸結(jié)果，行業(yè)規(guī)模，勞動(dòng)生產(chǎn)率和時(shí)間趨勢均顯著，符合預(yù)期估計(jì).

表3 模型2回歸結(jié)果

模型3的實(shí)證結(jié)果如表4所示.根據(jù)結(jié)果，行業(yè)規(guī)模和勞動(dòng)強(qiáng)度的回歸系數(shù)均顯著為正.并且與前面兩個(gè)模型結(jié)果一致，都會(huì)對技術(shù)效率水平產(chǎn)生顯著的正向影響.此外，資本強(qiáng)度和時(shí)間趨勢的回歸系數(shù)不顯著.此外，模型3的實(shí)證結(jié)果表明，勞動(dòng)強(qiáng)度對技術(shù)效率影響最大，其次是行業(yè)規(guī)模.對于OLS回歸結(jié)果，行業(yè)規(guī)模，勞動(dòng)強(qiáng)度和時(shí)間趨勢均顯著，符合預(yù)期，資本強(qiáng)度不顯著，同Tobit回歸結(jié)果吻合.

總體來說，實(shí)證結(jié)果表明，行業(yè)規(guī)模，資本生產(chǎn)率，勞動(dòng)生產(chǎn)率和勞動(dòng)強(qiáng)度對中國糧油加工業(yè)技術(shù)效率水平具有顯著的正向影響.此外，資本強(qiáng)度對技術(shù)效率水平?jīng)]有顯著影響.

表4 模型3回歸結(jié)果

5 政策建議

結(jié)合現(xiàn)實(shí)因素提出如下政策建議.首先，由于我國糧油加工業(yè)平均工資水平較之其他行業(yè)要低很多，導(dǎo)致很多受過良好教育人才精英流出行業(yè)尋求更好的就業(yè)崗位，所以不論是政府還是企業(yè)應(yīng)為這些最有生產(chǎn)力和受過良好教育的員工提供獎(jiǎng)勵(lì)措施和可觀的薪酬收入，以期其留在糧食行業(yè)從事研發(fā)管理工作.其次應(yīng)鼓勵(lì)投資以提高資本存量從而提高技術(shù)效率.我國絕大部分糧油加工企業(yè)規(guī)模都很小，2015年糧油加工業(yè)有20173家企業(yè)，而僅有26家糧油上市加工企業(yè)，僅占全行業(yè)的1‰.所以很多企業(yè)沒有上市融資的機(jī)會(huì)，面臨著嚴(yán)峻的融資難、融資貴等問題，更沒有足夠的資本進(jìn)行研發(fā)投資.政府應(yīng)加大對龍頭企業(yè)的扶持力度，加快行業(yè)資源整合.

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F830.91

A

1673-260X（2017）10-0109-04

2017-07-12

江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目（KYLX16_1330）