基于DEA兩步法的中國糧油加工業技術效率及影響因素研究

樊 哲

（南京財經大學 糧食安全與戰略研究中心，江蘇 南京 210023）

基于DEA兩步法的中國糧油加工業技術效率及影響因素研究

樊 哲

（南京財經大學 糧食安全與戰略研究中心，江蘇 南京 210023）

本文運用DEA兩步法對中國糧油加工業的技術效率及其影響因素進行了實證研究，首先運用數據包絡法測度了2007-2015年期間中國糧油加工業及七個子行業的技術效率得分，然后綜合運用Tobit模型和OLS回歸分析了技術效率的影響因素.結果表明糧油加工業整體技術效率水平不高，子行業之間彼此差異較大.在2007-2015年期間，中國糧油加工業技術效率水平有所提高.Tobit模型和OLS回歸結果共同表明，行業規模，資本生產率，勞動生產率和勞動強度對技術效率起到促進作用.在此基礎上，結合現實情況，提出針對性的政策建議.

糧油加工業；技術效率；DEA

1 引言

糧油加工業關系到國計民生和國民營養健康安全，是促進生產流通、銜接產銷、穩定供給的重要紐帶.在2007年到2015年期間，我國糧油加工業有了長足發展，工業總產值從7693億元增長到26827億元，但是仍然存在設施設備缺乏、技術工藝落后、過度加工和副產物綜合利用率低等問題.尤其是低技術效率所導致的資源浪費，削弱了我國糧油加工企業的盈利能力.這些問題都對我國糧油加工業的轉型升級提出了極大的挑戰.因此，《糧食行業科技創新發展“十三五”規劃》中明確提出要“針對糧食創新需求技術群，不斷突破制約行業發展的技術瓶頸.”在2007—2015年期間，我國大型糧油加工企業進行了多次并購，外資也大舉進入糧油工業市場[1].但是大部分糧油加工企業規模還很小，尤其缺乏技術創新意識，很少有加工企業會積極主動加大研發投入，提高生產效率，降低邊際成本.

所以本文試圖探究在2007—2015年期間，中國糧油加工業在技術上是否有效，并剖析其技術效率的影響因素.技術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業競爭力至關重要.

2 文獻綜述

技術效率的概念最早是由Farrell[2]提出來的.以在農業上的應用為例，技術效率分析可大致分為兩類：一類是參數法，即利用隨機前沿生產函數（SFA）進行分析.例如，運用隨機前沿生產函數分析方法，Kebed[3]測算了尼泊爾稻米生產農戶的技術效率及其與農戶家庭和農場特征的關系.近年來，中國也有許多學者對農業生產技術效率進行了測算及評價.金福良和王璐等[4]采用隨機前沿生產函數模型,對我國1707個不同規模農戶冬油菜生產技術效率進行實證分析.郭曉鳴和左喆瑜[5]通過建立隨機前沿生產函數模型和效率損失模型對農戶技術選擇與技術效率進行了分析，發現不同年齡段農業勞動力技術效率表現出不同的特征.

另一類分析技術效率的方法是非參數方法，即主要利用DEA方法進行效率測算.Sherlund等[6]在控制了地塊環境特征后運用DEA模型測算了科特迪瓦傳統水稻小農戶水稻生產的技術效率，發現種植規模大的農戶技術效率更高.類似地，張銳[7]利用三階段DEA模型對“兩型農業”生產技術效率進行了測算，并分析了技術效率的影響因素.李鵬[8]采用三階段DEA模型對農副食品加工業的運行效率進行了測算.結果表明：利息支付額增加阻礙了效率改善，存貨的增加有利于促進效率提高.

利用非參數方法和隨機前沿方法分析企業技術效率的文獻近些年來也時有出現，尤其在工業、金融、房地產等領域研究最為集中.在農業方面，萬倫來等[9]通過隨機前沿生產函數模型測算農業產業化經營龍頭企業的技術效率，揭示了不同類型的農業產業化經營組織模式對龍頭企業技術效率的影響.王志剛等[10]基于對北京市食品加工企業的調查數據，運用兩類生產函數及隨機生產邊界分析方法對企業技術效率進行了測算，并對其影響因素進行了分析.

基于對上述已有文獻的回顧發現：在測度方法上，兩種方法各有千秋.參數法能夠考慮到誤差項的存在，但必須假定生產函數的具體形式，且需要大規模樣本作保證.而非參數法無需考慮生產函數的具體形式，且能夠處理多投入多產出的復雜情形，效率的分解指標值能夠直觀體現.在技術效率的影響因素研究方面，鮮有文獻綜合考察行業規模、資本生產率、勞動生產率、勞動強度、資本強度和時間趨勢對技術效率的影響，本文試圖在此方面做進一步的研究.

3 研究方法及數據來源

3.1 研究方法

3.1.1 基于DEA的技術效率測度方法

Charnes在規模報酬不變（CCR模型）假設的基礎上，首次運用DEA方法測量技術效率.他還提出了兩種替代方案測量技術效率：投入導向性和產出導向型測算方法.在(x,y)處，對于一個給定單元，生產技術受到物理可達點(x,y)的生產集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擴展了CCR模型，以納入可變的規模報酬（BCC模型）.

本文選擇了產出導向型測量方法，以便在不改變輸入量的情況下成比例地擴大輸出量.由于BCC模型使用的凸包來估計S，因此可以通過的凸包來估計可達組如下所示：

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

3.1.2 技術效率影響因素的模型設定

本文運用三種不同的模型，分別估算技術效率的影響因素，以支撐結果的穩健性.SIZit是在時間t第i個部門大小，CPit是在時間t第i個部門資本生產率，LPit是第i個部門在時間t的勞動生產率，CIit是在時間t的第i個部門的資本強度，LIit是在時間t的第i個部門的勞動強度，TIMEi是時間趨勢項.

3.2 指標選取及數據來源

樣本包括2007—2015年期間我國糧油加工業七個子行業即大米加工業、小麥粉加工業、食用油植物加工業、玉米加工業、糧食食品加工業、雜糧及薯類加工業和飼料加工業的年度數據.

輸出變量（Y）用行業工業增加值表示.使用兩個輸入變量：用各子行業平均從業人數代表勞動力（L）投入；由于使用永續盤存法計算資本存量是一個相當復雜的過程，本文選取固定資產凈值替代表示資本（K）投入.以2007年為基期，采用工業生產者出廠價格指數、固定資產投資價格指數和消費者價格指數分別對工業總產值、固定資產凈值和行業銷售收入進行平減處理，以期消除價格因素的影響.行業規模用工業總產值表示，資本生產率為工業總產值與固定資產凈值的比值，勞動生產率為工業總產值與從業人數比值，勞動強度為行業銷售收入與從業人數的比值，資本強度行業銷售收入與固定資產凈值的比值.從業人員數量、固定資產凈值、銷售收入和工業總產值等數據均來自《糧油加工業統計資料》.工業生產者出廠價格指數、固定資產投資價格指數和消費者價格指數來源于2008-2016年的《中國統計年鑒》.

4 實證結果

4.1 糧油加工業技術效率測量結果

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

4.2 糧油加工業技術效率影響因素實證結果

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

模型1的實證結果如表2所示.根據Tobit回歸得出實證結果，行業規模對技術效率影響最大.行業規模和資本生產率變量均顯著.此外，Tobit回歸結果顯示時間趨勢系數顯著為正，表明整個糧油加工業的技術效率隨著時間的推移而提升.對于OLS回歸結果，行業規模，資本生產率和時間趨勢的估計系數都顯著，與理論預期吻合，且接近Tobit模型回歸結果.

表1 2007—2015年期間中國糧油加工業技術效率評估的實證結果

表2 模型1回歸結果

表3給出了模型2的回歸結果.對于Tobit回歸，結果表明，包括時間趨勢變量，所有變量均顯著，且符合理論預期.行業規模（ln(SIZit)）和勞動生產率（ln(LPit)）顯著為正，表明二者對技術效率會產生促進作用.另外，和模型1一致，時間趨勢變量的系數顯著，意味著整個中國糧油加工業的技術效率在2007—2015年期間趨于上升.同模型1回歸結果，行業規模對技術效率影響最大.對于OLS回歸結果，行業規模，勞動生產率和時間趨勢均顯著，符合預期估計.

表3 模型2回歸結果

模型3的實證結果如表4所示.根據結果，行業規模和勞動強度的回歸系數均顯著為正.并且與前面兩個模型結果一致，都會對技術效率水平產生顯著的正向影響.此外，資本強度和時間趨勢的回歸系數不顯著.此外，模型3的實證結果表明，勞動強度對技術效率影響最大，其次是行業規模.對于OLS回歸結果，行業規模，勞動強度和時間趨勢均顯著，符合預期，資本強度不顯著，同Tobit回歸結果吻合.

總體來說，實證結果表明，行業規模，資本生產率，勞動生產率和勞動強度對中國糧油加工業技術效率水平具有顯著的正向影響.此外，資本強度對技術效率水平沒有顯著影響.

表4 模型3回歸結果

5 政策建議

結合現實因素提出如下政策建議.首先，由于我國糧油加工業平均工資水平較之其他行業要低很多，導致很多受過良好教育人才精英流出行業尋求更好的就業崗位，所以不論是政府還是企業應為這些最有生產力和受過良好教育的員工提供獎勵措施和可觀的薪酬收入，以期其留在糧食行業從事研發管理工作.其次應鼓勵投資以提高資本存量從而提高技術效率.我國絕大部分糧油加工企業規模都很小，2015年糧油加工業有20173家企業，而僅有26家糧油上市加工企業，僅占全行業的1‰.所以很多企業沒有上市融資的機會，面臨著嚴峻的融資難、融資貴等問題，更沒有足夠的資本進行研發投資.政府應加大對龍頭企業的扶持力度，加快行業資源整合.

〔1〕陳明星.基于糧食供應鏈的外資進入與中國糧食產業安全研究[J].中國流通經濟,2011(8):57-62.

〔2〕Farrell.The measurement of productive efficiency[J].Journal of the Royal Statistical Society,1957,120(3):253-290.

〔3〕Kebede.Farm household technicalefficiency[J].Department of Economics and Social Sciences, Agricultural University of Norway,2001,36(2):187-219.

〔4〕金福良,王璐,李谷成，等.不同規模農戶冬油菜生產技術效率及影響因素分析[J].中國農業大學學報,2013(1):210-217.

〔5〕郭曉鳴,左喆瑜.基于老齡化視角的傳統農區農戶生產技術選擇與技術效率分析[J].農業技術經濟,2015(1):42-53.

〔6〕Sherlund.Macroeconomic shocks,human capital and productive efficiency:Evidence from West African farmers[J].2003，17(4):513–521.

〔7〕張銳.基于DEA三階段模型的兩型農業生產效率研究[J].經濟數學,2012,29(3):96-102.

〔8〕李鵬,曾光.中國農副食品加工業效率評價及分析[J].產經評論,2014,5(4):79-88.

〔9〕萬倫來,馬嬌嬌,朱湖根.中國農業產業化經營組織模式與龍頭企業技術效率[J].中國農村經濟,2010(10):27-35.

〔10〕王志剛,楊胤軒,周永剛.采納 HACCP體系對廠商技術效率的影響[J].現代管理科學,2014,2(4):21-23.

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新計劃項目（KYLX16_1330）