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    江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)運(yùn)營效率分析

    2021-03-05 22:59:52夏東保戴澍
    商業(yè)文化 2021年32期
    關(guān)鍵詞:精制飲料江蘇省

    夏東保 戴澍

    利用DEA方法對江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)效率進(jìn)行測算,在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用Tobit方法對影響江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)效率的因素進(jìn)行回歸分析。結(jié)果顯示:江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)的綜合效率均值為0.866,綜合效率的微弱提高主要依賴于存技術(shù)效率的改善;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對行業(yè)綜合效率有正向的促進(jìn)作用;消費(fèi)者對酒、飲料、茶葉的高消費(fèi)并未帶來生產(chǎn)綜合效率的實(shí)質(zhì)性提高;行業(yè)內(nèi)可能存在規(guī)模效應(yīng)。

    進(jìn)入新世紀(jì)以來,江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)發(fā)展穩(wěn)定,已經(jīng)成為相對成熟的行業(yè)。近年來,隨著供給側(cè)改革的實(shí)施,江蘇省內(nèi)酒、飲料和精制茶行業(yè)規(guī)模略有收縮,2019年省內(nèi)規(guī)模以上企業(yè)資產(chǎn)總計752.67億元,同比下降21.93%。當(dāng)前省內(nèi)酒、飲料和精制茶行業(yè)運(yùn)營效率如何?行業(yè)內(nèi)是否存在規(guī)模報酬遞增或遞減?已成為亟待解決的問題。

    Tobit模型也稱因變量受限模型,常用于被解釋變量受限情況下的回歸分析,因本文擬以DEA測算出的綜合效率作為被解釋變量進(jìn)行回歸,考慮到綜合效率值在0到1之間,屬受限情況,因此回歸應(yīng)采用Tobit模型,tobit模型具體表達(dá)形式為:

    其中,yi*為潛在變量,yi為被解釋變量,xij為解釋變量,c表示常數(shù),ci表示參數(shù),表示隨機(jī)誤差,ε~N(0,σ2)。

    效率水平測算

    根據(jù)前文理論,結(jié)合柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),最后確定選取江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)資產(chǎn)總額(代表資產(chǎn)要素)和規(guī)模以上企業(yè)用工人總數(shù)(代表勞動要素)為輸入變量,規(guī)模以上企業(yè)利潤總額為輸出要素,運(yùn)用DEAP2.1軟件對2011—2019年江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)進(jìn)行效率測算,所選用數(shù)據(jù)來源于2012—2020年江蘇省統(tǒng)計年鑒。

    結(jié)果顯示:2011—2019年江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)的綜合效率均值為0.866。最大值和最小值分別為1和0.706,整體來看各年份間的差異不顯著。2015、2016、2019三個年份處于前沿面,其余年份仍存在效率提升的空間;從效率波動的角度來看,2011—2019年可分為兩個周期,2011—2015年為第一個周期,波峰值與波谷值相差0.294。2015—2019為第二個周期,波峰值與波谷值相差0.221。第一周期內(nèi)效率波動主要在于用工人數(shù)的變化,第二周期內(nèi)效率波動主要源自企業(yè)資產(chǎn)和利潤的變化。純技術(shù)效率整體均值0.923,2011年、2015年、2016年、2018年、2019年處于純技術(shù)效率前沿面;規(guī)模效率的波動情況略低于純技術(shù)效率,9年的均值0.939,2015年、2016年、2019年處于規(guī)模效率前沿面。從純技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值及前沿面的個數(shù)綜合來看,二者對于效率的影響作用尚不明朗,仍須進(jìn)一步進(jìn)行趨勢分析。規(guī)模報酬方面,2011年、2012年、2013年、2014年屬于規(guī)模報酬遞增的年份,上述年份,企業(yè)用工人數(shù)和資產(chǎn)少量提高即獲得較大利潤;2017年和2018年屬規(guī)模報酬遞減年份,企業(yè)用工人數(shù)和資產(chǎn)大量提高只能獲得有限的利潤增加??傮w來看雖然規(guī)模遞增的年份數(shù)多于規(guī)模遞減的年份數(shù),但考慮到近三年的規(guī)模報酬除2019年外均遞減,因此可初步判斷在今后的一段時間內(nèi)大概率呈現(xiàn)規(guī)模遞減的趨勢。

    效率水平的趨勢分析

    對綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)HP濾波處理,分離出波動成分,以明確三個時間序列的變化趨勢。為保證序列的平穩(wěn)性,對三個時間序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。綜合效率的T統(tǒng)計量為-4.08726,在0.05水平上通過假設(shè)檢驗(yàn);規(guī)模效率T統(tǒng)計量為-5.25702,在0.01水平上通過假設(shè)檢驗(yàn);純技術(shù)效率未通過ADF檢驗(yàn)。綜上可認(rèn)為綜合效率序列和規(guī)模效率序列是平穩(wěn)的,可進(jìn)一步進(jìn)行濾波分析。運(yùn)用eviews軟件對三個時間序列進(jìn)行HP濾波分析顯示:綜合效率序列在分離了波動成分后,呈現(xiàn)出上升的趨勢,表明2011—2019年江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)的整體效率在提高,從趨勢線的斜率來看,整體效率提高的效果并不明顯。規(guī)模效率序列與綜合效率序列相反,趨勢線呈下降的趨勢,規(guī)模效率有改進(jìn)的空間。此外,雖然純技術(shù)效率未通過數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn),但因?yàn)榧兗夹g(shù)效率等于綜合效率與規(guī)模效率的比值,可認(rèn)為綜合效率的微弱提高主要依賴于存技術(shù)效率的改善。

    回歸分析

    1.變量選取

    在明確2011—2019年江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)的綜合效率后,進(jìn)一步對綜合效率的影響因素進(jìn)行分析。另選取江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)的企業(yè)規(guī)模、消費(fèi)情況、成本費(fèi)用利潤率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)為解釋變量。其中江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以歷年江蘇省GDP替代,企業(yè)規(guī)模以規(guī)模以上酒、飲料和精制茶企業(yè)數(shù)表示,消費(fèi)情況以規(guī)模以上酒、飲料和精制茶企業(yè)主營收入表示。所有數(shù)據(jù)均來源于2012—2020年江蘇省統(tǒng)計年鑒。此處值得說明的是解釋變量“消費(fèi)情況”對被解釋變量的影響。一般認(rèn)為消費(fèi)水平越高,企業(yè)的收入越大,資金越充裕,更有利于綜合效率的提高,但結(jié)合酒、飲料、茶葉行業(yè)實(shí)行的供給側(cè)改革可發(fā)現(xiàn):一方面,供給側(cè)改革前,持續(xù)增加的冗余勞動力導(dǎo)致綜合效率一度下降,而消費(fèi)卻持續(xù)增長,二者反相發(fā)展;另一方面,供給側(cè)改革后短期內(nèi)行業(yè)內(nèi)大量冗余、低效率勞動力的清除促使效率內(nèi)迅速上升,但實(shí)際的消費(fèi)增長緩慢,兩者并不匹配。因此本文認(rèn)為解釋變量“消費(fèi)情況”的預(yù)期回歸符號為負(fù)。

    2. 共線性檢驗(yàn)與Tobit回歸

    為避免解釋變量之間由于存在相關(guān)關(guān)系而使tobit模型估計失真,利用簡單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法對上述各解釋變量做多重共線性檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)成本費(fèi)用利潤率變量和流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)變量對其他解釋變量的相關(guān)系數(shù)普遍偏高,因此在模型中刪除這兩個變量。運(yùn)用eviews軟件對被解釋變量和剩余的三個解釋變量進(jìn)行tobit回歸,

    結(jié)果顯示:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在0.1水平上通過顯著性檢驗(yàn),系數(shù)為5.93E-06,與預(yù)期相符,表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對酒、飲料和精制茶行業(yè)綜合效率有正向的促進(jìn)作用,江蘇省GDP每提高1個單位則綜合效率提升5.93E-06個單位;消費(fèi)情況在0.1水平上通過顯著性檢驗(yàn),系數(shù)為負(fù),符合預(yù)期,消費(fèi)者對酒、飲料、茶葉的高消費(fèi)并未帶來生產(chǎn)綜合效率的實(shí)質(zhì)性提高;企業(yè)規(guī)模的系數(shù)為0.012213,符合預(yù)期,表明行業(yè)內(nèi)存在規(guī)模效應(yīng),行業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大,降低了平均成本,形成了產(chǎn)業(yè)集聚效果,提升了利潤空間,進(jìn)而促進(jìn)效率的改善,但考慮該解釋變量的P值未通過顯著性檢驗(yàn),此結(jié)論僅供參考。

    本文運(yùn)用tobit兩步法對江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)的效率及效率影響因素進(jìn)行測算,結(jié)果顯示:第一,江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)的綜合效率均值為0.866,綜合效率的微弱提高主要依賴于存技術(shù)效率的改善。第二,江蘇省酒、飲料和精制茶行業(yè)今后的一段時間內(nèi)大概率呈現(xiàn)規(guī)模遞減的趨勢。第三,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對酒、飲料和精制茶行業(yè)綜合效率有正向的促進(jìn)作用;消費(fèi)者對酒、飲料、茶葉的高消費(fèi)并未帶來生產(chǎn)綜合效率的實(shí)質(zhì)性提高;行業(yè)內(nèi)可能存在規(guī)模效應(yīng)。

    [本文系基金項(xiàng)目:江蘇高校“青藍(lán)工程”資助項(xiàng)目“江蘇高?!嗨{(lán)工程’優(yōu)秀青年骨干教師培養(yǎng)對象”(2020)。]

    (江蘇今世緣酒業(yè)股份有限公司)(炎黃職業(yè)技術(shù)學(xué)院)

    參考文獻(xiàn):

    [1]王政. 白酒技術(shù)規(guī)制對白酒行業(yè)技術(shù)效率影響及提升研究[D].山東財經(jīng)大學(xué),2016.

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