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涂秋
7 years ago
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1 hp:// 中国地区钢铁上市公司生产效率研究基于 Malmquis 生产率指数陈坤东南大学经济管理学院, 南京 ( 摘要 : 本文利用基于非参数的 Malmquis 指数方法对中国 35 家钢铁上市公司年的全要素生产率进行了测算, 并将该指数分解为技术进步指数和技术效率指数, 进一步从区域角度进行分析研究结果显示 : 中国钢铁行业总体生产率呈增长态势, 地区间表现出两边高, 中间低的现象, 即东西部增长, 中部下降, 其中技术进步是主要推动力, 但规模效益在各地区均不明显, 过度进入导致的低行业集中度是主要原因, 因此加强资源整合是必然的发展方向关键词 :Malmquis 指数 ; 技术进步 ; 技术效率 ; 规模效率中图分类号 :F 引言钢铁产业既是工业的重要分支, 也是国民经济的基础支柱产业, 涉及面广产业关联度高消费拉动大, 在经济建设社会发展财政税收国防建设以及稳定就业等方面发挥着重要作用总结当今完成工业化的发达国家的经验, 钢铁业是必须要优先发展的我国虽然在上世纪五十年代就开始发展钢铁产业, 但真正获得高速发展还是在最近二十年的时间里我们要看到的是 : 尽管中国钢铁工业取得了长足的发展, 已成为世界上最大的钢铁生产进口和消费国, 为国民经济持续稳定健康发展作出了重要贡献, 但近年来, 中国钢铁工业出现了盲目投资低水平扩张的现象, 造成生产能力过剩生产效率低下能源消耗巨大结构性矛盾突出等问题 [1], 而且与国际先进水平相比, 在技术与管理水平上仍有不小的差距也正是钢铁产业地位的特殊性和存在的问题, 引起很多学者的注意和研究 2. 文献回顾与研究方法 2.1 文献回顾关于生产率的研究大致可以分为两类 : 一类是生产率测算及分解方法的研究 ; 另一类是借助某一方法进行实证研究 [2] 目前对钢铁行业生产率的实证研究文献较少赵国杰郝清民运用 DEA 方法发现中国钢铁企业的并不存在规模经济性 [3] ; 徐二明高怀利用 DEA 方法和 Malmquis 指数, 结合企业价值创造和有效性分析评价了中国大中型钢铁企业竞争力及其动态演变趋势 [4], 但没有对 Malmquis 指数作进一步的分解 ; 杨家兵吴利华同样运用 DEA 方法测度了中国钢铁企业的生产效率 [5] ; 刘彦平刘玉海从区域角度出发, 借助 Malmquis 指数分析了中国钢铁产业的全要素生产率 [6] 总的看来, 有关中国钢铁产业生产率的实证研究尚未完全透彻, 表现在研究角度指标选取数据处理等方面存在差异这也为本文作进一步研究留下了空间 2.2 研究方法测算全要素生产率的方法目前主要有四种 : 增长核算法, 生产函数法, 随机前沿法 (SFA 以及数据包络法 (Malmquis 指数法 [7] 其中 Malmquis 指数法为非参数方法, 由瑞典经济学家 Sen.Malmquis 与 1953 年提出, 之后由 Caves 等引入至投入产出分析,Fare -1-

2 hp:// 等将其进一步完善此方法主要具有三个方面的优点 : 第一, 不需要相关的价格信息, 因为要素的价格信息往往难以获取 ; 第二, 适用于多行业跨时期的样本分析 ; 最后, 可以分解为技术效率变化 (EC 和技术进步变化 (TP 两个部分, 而且技术效率变化可进一步分解为纯技术效率变化 (PC 和规模效率变化 (SC 鉴于本文研究对象涉及到多家企业在不同时期的数据以及需要将生产率作进一步的分解, 因此选取由 Fare 等定义的基于 DEA 的 Malmquis 指数法作为研究方法, 用公式表示为 : M ( y 1, x 1 1 d x y d x y d x y ( 1, 1 ( 1, 1 (,, x 1 1 d( x, y d ( x 1, y 1 d ( x, y EC TP 1 2 EC TP (1 1 式 (1 中前半部分为技术效率变化, 后半部分为技术进步变化, d ( x, y 和 d ( x 1, y 1 是分别根据生产点在相同时间段 ( 和 1 同前沿面技术相比得到的投入距离函数, d x, y 和 d 1 ( x, y 是根据生产点在混合期间与前沿技术比较二得到的投入距离函 ( 1 1 数据 Fare 等的研究, 技术效率变化可进一步分解为纯技术效率变化和规模效率变化 : y d ( x, 1 1 VRS S ( x, y EC (2 y d ( x S ( x, y, 1 1 VRS PC 当 Malmquis 指数 (M 指数大于 1 表示与上一年相比生产力有所提高 ; 同样, 当 EC 和 TP 大于 1 时意味着技术效率和技术进步发生改善反之, 上述指标小于 1 则表明对应的效率出现降低 3. 实证分析 3.1 数据来源与变量说明截止 28 年, 中国共有 36 家钢铁上市公司, 考虑到数据的完整性, 最终确定除鲁银投资外的 35 家作为样本决策单元 1 (DMU, 研究时期为年, 基本数据来自巨潮资讯网各公司的年报由于 Malmquis 指数法满足多输入和多输出的综合评价, 因此本文选取如下的输入和输出指标 : 输出指标 : 主营业务收入股东权益输入指标 : 固定资产净值平均余额流动资产年平均余额在职员工数输出指标方面, 目前国内学者使用的多为工业增加值和工业总产值, 但是对单个企业来说, 主营业务收入更加能够说明其产品的获利能力和竞争力, 这也能反映出企业产品技术开发能力和销售能力 ; 股东权益又称净资产, 反映了公司的自有资产规模, 股东权益越多表示资本规模越大输入指标方面, 固定资产净值平均余额和流动资产年平均余额均属资本投入, SC 1 这 35 家上市公司是 ST* 长钢安阳钢铁鞍钢股份八一钢铁包钢股份宝钢股份本钢板材承德钒钛大连金牛大冶特钢法尔胜抚顺特钢广钢股份邯郸钢铁杭钢股份华菱管线济南钢铁酒钢宏兴莱钢股份凌钢股份柳钢股份马钢股份南钢股份宁夏恒力攀钢钢钒三钢闽光韶钢松山首钢股份武钢股份西宁特钢新兴铸管新华股份和重庆钢铁 -2-

3 hp:// 是目前被大多数学者采用的, 本文同样选用钢铁上市公司的固定资产净值平均余额和流动资产年平均余额 ; 在职员工数可视为劳动力投入, 实际上服务流量作为劳动力投入效果更好, 但考虑到数据的可获取性, 本文用在职员工数代替服务流量, 这也是多数文献使用的 3.2 结果与分析中国钢铁上市公司总体效率分析根据 35 家上市公司在年各年的投入与产出指标的具体数据, 通过 Deap2.1 软件得到各家公司在各个年度的 M 指数及其分解项指数由表 1 可以看出, 全要素生产率 ( 即 M 指数在研究期内均大于 1, 年平均增长率为 4.45%, 说明中国钢铁上市公司的生产率总体上是在提高虽然年技术效率对生产率的提高也有所贡献, 但年其下降了.6%, 因此生产率的提高主要是由技术进步带来的, 这也符合钢铁产业的发展道路从技术效率的分解项我们又可以看到, 即便纯技术效率在不断提高, 但规模效率的更大程度的恶化是导致技术效率下滑的最终诱因, 这表明中国钢铁企业是在低规模效率下取得的生产率的提高近年我国钢铁企业之间重组兼并并不少见, 但多为横向发展, 纵向发展却很少, 即便有也只能向下游发展, 上游例如矿石开采是典型的垄断行业, 很难进入, 且国内铁矿资源禀赋低, 自给率不足 5% [8], 很多都是从国外进口 ; 再者, 由于钢铁产业技术进入壁垒低资本退出壁垒高的特点导致了中小企业纷纷进入从而降低了行业集中度, 从而出现了逆集中化趋势,28 年粗钢生产企业平均规模不足 1 万吨, 排名前 5 位的企业钢产量仅占全国总量的 28.5%, 这表明中国钢铁产业目前虽然规模处于无效状态但仍有极大的提升空间表年中国钢铁上市企业平均 Malmquis 生产力指数及其分解年份技术进步变动技术效率变动纯技术效率变动规模效率变动 M 指数不同区域钢铁上市公司效率分析 2 按照传统的经济区域划分, 本文研究的 35 家公司东中西部均有涉及其中东部 19 家, 中部 7 家, 西部 9 家各地区 Malmquis 生产力指数及其分解项的平均值见表 2 表 2 中国东中西部钢铁上市企业的平均 Malmquis 生产力指数及其分解区域年份技术进步变动技术效率变动纯技术效率变动规模效率变动 M 指数东部中部西部东部地区包括北京天津河北辽宁山东上海江苏浙江福建广州海南 ; 中部地区包括黑龙江吉林山西河南安徽湖北湖南江西 ; 西部地区包括内蒙古甘肃宁夏陕西四川重庆广西贵州云南青海新疆西藏 -3-

4 hp:// 表 2 的结果显示, 东西部地区的钢铁企业的生产率变化与总体水平保持一致, 都是呈增长趋势, 其中东部年平均增长 8.4%, 西部为 3.95% 但引起这种变化的原因又存在着差异 : 东部地区是技术进步与技术效率的共同带动, 说明东部地区企业在技术水平与管理水平上都有所进步, 这与东部的区位优势是密不可分的 ; 西部主要得益于技术进步的带动, 这与全国整体情况十分相似与东西部不同, 中部在研究期内生产率一直处于下滑状态, 除了纯技术效率平均略有提高外, 其它指数都在下降, 特别是技术进步指数的衰退, 这与东西部有着明显的不同, 表明中部在技术创新能力上亟待提高三大区域一致之处在于规模效率低下, 这也说明了目前中国钢铁企业进入者较多导致资源整合不充分, 影响了企业的产出效率, 进一步加快企业间的重组兼并, 优化企业质量是打破这一局面的有效手段由于三大经济区域划分始于上世纪八十年代, 时至今日对研究来说存在着过于笼统等问题 [9], 为了更加深入和比较性地分析不同区域企业的效率, 根据国务院发展研究中心的最新区域划分 [1], 全国大陆分为八大区域 3, 各地区企业分布见表 3 表 3 八大区域钢铁企业数量分布地区东北北部沿海东部沿海南部沿海黄河中游长江中游西南大西北企业数量 ( 家由表 4 可以观察到各地区平均全要素生产率的变化情况 : 沿海地区增长明显, 增长率均高于 1%; 西南和西北居中, 为 6% 左右 ; 东北黄河中游和长江中游地区则出现下降态势, 尤其是黄河中游地区下降率达 1% 之多在全要素生产率增长地区, 推动因素也有所不同东部沿海和西北地区完全是由技术进步带动, 说明这两个地区与过去相比技术创新能力和应用能力有了很大提高, 东部沿海技术进步率以 15.4% 位居各地区之首 ; 而技术进步与技术效率在对北部沿海地区生产率提高的过程中贡献率相当, 增长率分别为 6.1% 和 5.5%; 南部沿海与西南地区的主要推动因素相反, 前者以技术进步提高为主, 增幅为 9.8%, 后者则以技术效率提高为主, 增幅为 8.2% 同样, 导致全要素生产率下降的原因也是不同的长江中游地区是技术进步衰退和技术效率下滑的合力造成的 ; 东北地区因技术能力而下降 ; 管理经营水平低下即技术效率下降 ( 降幅为 1.9% 是黄河中游 M 指数为.897 的最终因素我们也能看到, 无论是全要素生产率进步或倒退的区域, 其规模效率都是处于负增长, 这与上文按照东中西区域划分时的研究结论极为相似对降幅进一步研究我们发现, 与技术进步的优势形成强烈反差, 东部沿海在规模效率的恶化也是最严重的, 达 8.9% 前文提到钢铁行业的技术进入壁垒较低, 但资本退出壁垒较高, 而东部沿海制造业发达, 加上相对发达的经济水平, 进入钢铁产业的中小企业相比其他地区可能就要多些, 致使该地区的行业集中度偏低, 又由于资源整合没有有效完成, 从而影响了这一地区的整体行业规模效率 3 八大区域分别是 : 东北地区 ( 黑龙江吉林辽宁北部沿海地区 ( 北京河北天津山东东部沿海地区 ( 上海江苏浙江南部沿海地区( 福建广东海南黄河中游地区( 内蒙古陕西山西河南长江中游地区( 湖北湖南安徽江西西南地区( 重庆四川贵州云南广西大西北地区 ( 甘肃宁夏青海新疆西藏 -4-

5 hp:// 表 4 八大区域平均 Malmquis 指数及其分解项区域纯技术效率变技术进步变动技术效率变动规模效率变动 M 指数指数动东北北部沿海东部沿海南部沿海黄河中游长江中游西南大西北研究结论本文通过对 35 家钢铁上市公司在年全要素生产率 (Malmquis 指数的测算, 从区域角度研究, 结果表明 : 第一, 在研究期内中国钢铁产业总体效率呈增长态势, 但表现出地区间的差异, 沿海地区增长率高于西南西北地区, 黄河长江中游和东北地区则出现下降, 或者说两边高, 中间低 ( 东西部上升, 中部回落 ; 第二, 从技术效率的变动可以看到在经营管理水平上仍有不足, 对生产率的提高尚未起主导作用, 技术进步是维持行业整体效率的主要动力 ; 第三, 无论是行业整体还是地区, 规模效率均不明显, 这是造成管理水平低下的主要原因就其缘由, 一方面是中小企业的过度进入使得行业集中度偏低, 从而影响了规模经济的有效发挥, 另一方面可能是中国钢铁企业粗放式发展引起的因此, 单纯依靠科技进步或者经营管理水平的提升都不能保证钢铁产业生产率的稳定提高钢铁企业的发展方向不仅是规模上的扩大, 更应该是企业组织结构的优化和管理水平的提升, 内外兼修才是获得市场竞争力的关键参考文献 [1] 韩晶. 中国钢铁业上市公司的生产力和生产效率基于 DEA TOBIT 两步法的实证研究 [J]. 北京师范大学学报 ( 社科版.28(1, [2] 宫俊涛孙文杰等. 中国制造业省际全要素生产率变动分析基于非参数 Malmquis 指数方法 [J]. 数量经济技术经济研究.28(4, [3] 赵国杰郝清民. 中国钢铁企业规模经济性的数据包络分析. 钢铁.38(2,72 74 [4] 徐二明高怀. 中国钢铁企业竞争力评价及其动态演变规律分析 [J]. 中国工业经济.24(11,4 46. [5] 杨家兵吴利华. 基于 DEA 的钢铁行业上市公司效率评价 [J]. 工业技术经济.6,25(2,9 93. [6] 刘彦平刘玉海. 中国钢铁产业动态生产效率分析基于 Malmquis 生产力指数 [J]. 学习与探索.28 (1, [7] 章祥荪, 贵斌威. 中国全要素生产率分析 :Malmquis 指数法评述与应用 [J]. 数量经济技术经济研究.28 ( [8] 中国政府网. 钢铁产业调整和振兴规划 [OL].hp:// [9] 张继良. 开放条件下中国经济区域划分的演变 [J]. 南京财经大学学报.27(3, [1] 国务院发展研究中心. 中国 ( 大陆区域社会经济发展特征分析 [R]. 北京 : 国务院发展研究中心报告,

6 hp:// A Sudy on Producion Efficiency of China, s Regional Iron and Seel Lised Corporaion A Malmquis Produciviy index approach Chen Kun Economics and Managemen School, Souheas Universiy, Nanjing (2196 Absrac In his paper, based on a non-parameric Malmquis index, he oal facor produciviy of 35 iron seel lised companies in China from 26 o 28 has been esimaed, and he index is decomposed ino echnological progress and echnical efficiency index, and furher analysis in he perspecive of regional is given. The resuls showed ha: The TFP of Chinese seel indusry is growing. The resul also shows he phenomenon of "boh sides are high, he middle is low", ha is, growh appears in he eas and he wes, he cenral is dropping, echnological progress is he main driving force, however,scale efficiency is no obviously in all regions, low indusry concenraion for over-ino is he main reason, i is necessary o srenghen he resources. Key words: Malmquis Index; Technological Progress; Technical Efficiency; Scale Efficiency -6-

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Microsoft Word - A201206-327_1340606971.doc hp://www.paper.edu.cn 5 0 5 20 25 30 35 基于 DEA 模型的通信服务业上市公司动态效率评价林齐宁, 陈慧芳 ( 北京邮电大学经济管理学院, 北京 00876) 摘要 : 在经济全球化信息技术革命的推动下, 信息产业内的竞争日渐激烈, 通