基于三階段DEA的軍民融合企業資源配置效率研究＊

賈茜媛，許振宇

基于三階段DEA的軍民融合企業資源配置效率研究＊

賈茜媛1，許振宇2

（1.香港城市大學，香港 999077；2.西北大學公共管理學院，陜西 西安 710127）

以83家軍民融合企業為研究對象，選取2015—2018年4期數據，構建了軍民融合企業資源配置效率的評價指標體系，采用三階段DEA模型，對軍民融合上市公司的資源配置情況進行實證評價。研究發現，目前中國軍民融合產業存在企業數量過多、規模過小等問題，軍民融合企業的資源并未得到有效配置，企業屬性和政府補助對軍民融合產業效率的提高存在不利影響。最后根據結論，從市場、組織、制度方面提出優化配置的相關建議。

軍民融合；資源配置效率；三階段DEA；資源配置效率評價體系

1 問題的提出與相關文獻

十八大以來，中國不斷出臺關于軍民融合的法律、政策，軍民融合企業進入快速發展階段。近年來，中國軍民融合企業快速發展，不僅促進了區域經濟的增長與各類產業協同，還能夠有效提升資源的配置效率，調整軍品及民用品的市場供需關系。然而，政府財政補貼將必然導致軍民融合的實施會占用部分供給其他行業的地方資源，進而加劇行業間的資源錯配。資源相對匱乏是制約中國現代經濟社會和國防軍事發展的重要因素，合理配置并有效利用各類資源是中國軍民融合產業發展進步的關鍵性任務[1]。因此，探究軍民融合資源配置效率及影響因素有十分重要的理論與現實價值。

近年來，關于中國軍民融合資源配置研究成為學術界的研究熱點，主要集中在軍民融合的內涵[2-3]、軍民融合資源配置效率指標研究[4]、軍民融合資源配置效率方法相關研 究[5-6]。總體來看，國內學者對軍民融合的內涵和資源配置進行大量定性和定量分析，但仍有兩個問題值得深入研究：國內較少以三階段DEA模型對軍民融合企業資源配置效率進行分析；在選取環境指標中，較少使用企業性質指標。

本文應用三階段數據包絡分析法（DEA），運用2015—2018年軍民融合上市公司數據，選取投入、產出以及環境變量后，對軍民融合企業資源配置效率進行實證評價。

2 理論模型

三階段DEA模型是指剔除環境因素和隨機噪聲后，對資源配置效率進行更準確的評價，包括傳統DEA模型分析初始效率、構建SFA回歸模型以及調整后DEA效率評價。

2.1 傳統DEA模型分析初始效率

計算初始效率時使用各企業的投入產出數據，根據綜合技術效率（TE）、純技術效率（PTE）和規模效率（SE）三方面的計算分析決策單元是否相對有效。綜合技術效率是對企業整體效率水平的衡量，純技術效率是受管理、設備等影響的生產效率，規模效率是受規模因素影響的生產效率。軍民融合企業大多處于規模報酬率可變狀態，因此本文選擇DEA-BCC模型對軍民融合產業的資源配置效率進行了評價，綜合效率越低，資源配置效率越低；反之，配置效率越高，具體模型如下：

2.2 構建SFA回歸模型

根據費里德、庫珀等人的思想，建立以下SFA回歸 模型：

ni=（i，n）+ni+ni

=1，2，…，；=1，2，…，（2）

為了實現排除外部環境和隨機因素對效率影響的目的，通過SFA回歸模型，將公式進行如下調整：

2.3 調整后DEA效率評價

在消除環境和隨機因素影響后，重新衡量效率，結果將更具有可比性。

3 軍民融合企業資源配置效率評價體系構建

3.1 評價體系構建

過多的指標個數可能會使數據的區分度降低，模型中企業個數至少為指標數量的2倍。其次，指標應與生產流程的投入產出相對應，避免指標選取的隨意性和主觀性。最后，投入、產出數據是DEA計算的基礎，因此選取的指標數據必須準確易得。

3.2 投入和產出指標

本文根據已有文獻，并根據軍民融合企業特點及數據的可獲得性選取投入、產出指標，投入指標涉及人、財、物及研發，分別為員工數量、主營業務成本、固定資產和研發支出費用，產出指標為主營業務收入和毛利。投入指標方面，員工數量一定程度上可以反映企業在人力資源方面的投入，且企業所創造價值的能力在一定程度上來源于其在職員工的數量以及質量[8]。主營業務成本的大小顯著影響著企業最終產生的利潤[9]。企業固定資產是企業所能用于生產的機器設備、工地廠房等能為企業長期控制并獲取經濟利益的資產[10]。企業當年研發費用的投入在一定程度上代表了企業在研發創新方面的投資[11]。產出指標方面，主營業務收入是企業產出能力、經營效率評價的基礎來源[12]。毛利可以更直觀地表現了企業的盈利能力[13]，可以企業反映當年生產經營的整體盈利水平。

3.3 投入與產出指標相關性檢驗

本文應用SPSS 22.0對投入、產出指標做Pearson檢驗，結果如表1所示。由表1可知，投入與產出指標間具有顯著的同向變動的特性，且在1%置信度下相關性顯著，滿足同向性假定，因此所選指標合理。

3.4 環境變量的選取

目前學界對于環境因素選取方面的研究尚未達成一致，這會影響SFA模型調整效果，進而影響第三階段的效率值[14]。

本文在參考已有研究的基礎上，選取各軍民融合企業的上市年限、企業規模、政府補助和企業性質作為環境變量，來分析環境因素對軍民融合企業效率的影響。上市年限方面，企業在市場的競爭地位是長期累積的結果，與資本、人力的投入均有一定相關性，可能會帶來企業成本的降低和效率的提高[15]。企業規模方面，企業規模代表著企業的市場勢力和競爭地位，規模大的企業在定價上相對強勢[16]。政府補助方面，政府一般會通過為企業提供補助的方式來鼓勵企業選擇最符合經濟增長規律的運營方式[17-18]。企業性質方面，所有制結構對軍民融合上市公司的效率并不存在顯著影響[19]，但與技術創新效率有較強的正向關系[20]。

表1 Pearson相關性檢驗

主營業務收入毛利潤員工總數固定資產主營業務成本研發支出合計 主營業務收入皮爾遜相關性1.772**.793**.674**.996**.703** Sig.（雙尾） 0.0000.0000.0000.0000.000 個案數332332332332332332 毛利潤皮爾遜相關性.772**1.613**.574**.710**.720** Sig.（雙尾）0.000 0.0000.0000.0000.000 個案數332332332332332332 **. 在 0.01 級別（雙尾），相關性顯著

4 實證分析

本文甄選出wind數據庫中所有軍民融合板塊的A股上市企業，考慮數據的準確性和完整性，選取2015—2018年數據，剔除2015年前未上市、數據不完整以及毛利為負和ST類公司，最終得到了83家上市公司的數據。

4.1 第一階段：DEA實證結果及分析

為便于分析，首先對所有數值型變量進行對數轉化，利用DEAP 2.1評價投入產出效率，結果如表2所示。總體上看，2015—2018年中國軍民融合板塊的企業資源分配效率都有提高空間，大多數企業的規模效率狀況明顯優于其純技術效率水平。2015—2018年綜合效率水平總體上呈上升趨勢，主要來源于規模效率的貢獻；純技術效率仍具有較大的優化空間，可以通過提高管理水平實現DEA有效。

4.2 第二階段：SFA 回歸結果

通過Frontier 4.1構造隨機前沿分析回歸函數，將第一階段投入變量的松弛量進行對數化處理，作為被解釋變量，將企業屬性、企業年齡、企業規模和政府補助四個環境變量取對數后作為解釋變量，如表3所示。

表2 軍民融合企業資源配置效率平均值（數據來源：作者整理）

年份綜合效率純技術效率規模效率綜合技術效率純技術效率規模效率規模報酬 10.5～10～0.510.5～﹣10～0.510.5～﹣10～0.5遞減不變遞增 20150.710.8070.88767341664310730451226 20160.8870.8330.9297131566212710531317 20170.7850.8540.92187411568010730501023 20180.7870.8310.949117021566212710411329

表3 第二階段SFA回歸結果

在職員工人數主營業務成本固定資產研發支出 常數項系數1.308-1.018-1.128-0.266 t統計量0.588-0.579-0.624-0.224 政府補助系數0.2310.1400.0600.206** t統計量1.4011.1720.4932.247 公司規模系數-0.062-0.1140.014-0.035 t統計量-0.327-0.8100.100-0.319 公司年齡系數-0.2270.6640.3330.099 t統計量-0.2771.0360.5020.238 公司性質系數2.551***2.138***1.555***1.292*** t統計量5.7105.7624.0685.122 δ2vi系數5.233***13.572***17.969***5.348*** t統計量17.3805.6105.8175.797 γ系數0.796***0.862***0.898***0.778*** t統計量16.93829.35943.70317.121 log likelihood-753.914-664.871-672.906569.538 LR test of the one-sided error73.610 038***113.365 66***166.651 65***93.914***

注：**代表通過5%顯著性水平檢驗，***代表通過1%顯著性水平檢驗。

進一步分析各環境因素，可得出如下結論：政府補助對投入松弛變量的系數均大于零，但僅對研發支出一個變量的松弛量通過了5%的顯著性檢驗，表明政府補助增加會對軍民融合產業效率產生負面影響。其次，公司屬性對幾種投入松弛變量的回歸結果均為正，且都通過了顯著性水平為1%的檢驗，這表明國有企業相對于非國有企業是較為不利的外部環境因素。企業規模對員工人數、主營業務成本和研發支出的松弛變量的系數為負，而對固定資產的松弛量為大于零，但均不顯著。公司年齡對于員工人數回歸系數亦為負，而對另外三種投入資本的松弛變量呈現正相關，但均不顯著。總體來看，外部環境因素對軍民融合產業資源投入不合理的問題的影響方向和程度均不相同，如不剔除外部環境因素的影響而評估決策單元效率時，很有可能產生不恰當的評價結果。

4.3 第三階段：DEA結果分析

在DEAP 2.1軟件中運行DEA-BCC模型，分析處理調整之后的投入量與原始產出量，評價這資源配置效率。對比第一階段，第三階段軍民融合企業資源配置綜合效率值由0.792上升到近0.9，純技術效率的均值由0.831上升到0.941，而規模效率均值由0.919上升到0.936，具體情況如圖1所示。另外，相比第一階段，第三階段規模效率遞減的企業占大多數。

圖1 軍民融合企業資源配置效率變化圖

5 結論和建議

本文以83家軍民融合企業為研究對象，采用三階段DEA模型，對軍民融合上市公司的資源配置情況進行實證評價，結論如下。

第三階段的綜合技術值均明顯超過第一階段綜合技術值。這說明，外部環境政策不利于軍民融合企業純技術效率的提高，資源并未得到有效配置，剔除環境因素后，規模效率的提高反映了企業適應環境變化調整規模的重要性。第三階段規模效率遞減的企業占大多數，說明目前中國軍民融合產業可能存在企業數量過多、規模過小等問題，不利于軍民融合產業資源優化配置。因此，應充分發揮市場的資源配置導向作用，加速軍民融合企業兼并重組，促進資源的更佳 配置。

中國軍民融合產業效率受國有企業管理制度及政府補助的影響顯著。這說明，國有企業性質、政府補助對軍民融合產業效率的提高存在不利影響。在現有的經濟特征下，國有軍民融合企業受制于公司治理制度和結構方面不合理，易出現委托代理和重復建設等問題。因此，應從組織結構與管理制度方面，加快國營企業組織結構優化，適應市場經濟 發展。

［1］葉繼濤.區域優勢產業軍民融合理論及創新對策研究［J］.科學學研究，2007（Suppl 1）：68-72.

［2］賀琨，曾立.軍民融合機理的范圍經濟解釋［J］.科技進步與對策，2015，32（9）：110-115.

［3］李潭.軍民融合企業知識產權協同管理結構研究［J］.科技進步與對策，2016，33（12）：119-124.

［4］何玉梅，吳莎莎，楊銳.軍民融合企業融資效率評價研究——來自四川軍民融合上市企業的經驗證據［J］.科技進步與對策，2018，35（4）：146-152.

［5］周賓.基于SE-SBM的中國軍民融合產業示范基地的經濟效率測評［J］.西安財經學院學報，2015，28（5）：66-71.

［6］丁瑩瑩，李拓晨，王銳.電子信息制造業軍民融合技術創新效率及其影響因素——基于兩階段DEA- Malmquist指數法［J］.系統工程，2020，38（2）：31-39.

［7］FRIED H O，LOVELL C A K，SCHMIDT S S，et al. Accounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment analysis［J］.Journal of productivity analysis，2002（17）：157-174.

［8］謝艷.基于 PCA-DEA 的我國上市物流企業的經營效率評價研究［D］.太原：中北大學，2016.

［9］張煌強.西部地區商貿流通類上市企業經營效率的研究［J］.中國商論，2016（11）：135-139.

［10］劉龍和.大陸東南沿海地區物流業上市企業經營效率研究［J］.企業技術開發，2016，35（13）：109-111.

［11］黃昌富，徐亞琴.產融結合、投資效率與企業經營績效——基于制造業上市公司面板數據的實證研究［J］.現代財經（天津財經大學學報），2016（9）：16-26.

［12］陳偉，魏軒，李金秋，等.上市公司社會網絡位置與研發效率研究——基于三階段DEA模型的方法［J］.管理評論，2020，32（3）：97-109.

［13］童錦治，黃克瓏，林迪珊.稅收征管、納稅遵從與企業經營效率——來自我國上市公司的經驗證據［J］.當代財經，2016（3）：24-32.

［14］王燕，吳蒙.我國港口上市公司效率研究——基于兩階段網絡數據包絡分析模型［J］.中國流通經濟，2016，30（5）：53-61.

［15］CHIWAMIT P，MODELL S，YANG C L.The societal relevance of management accounting innovations: economic value added and institutional work in the fields of Chinese and Thai state-owned enterprises［J］. Accounting and business research，2014，44（2）：144-180.

［16］FURST C，OPDAM P，INOSTROZA L，et al.Evaluating the role of ecosystem services in participatory land use planning: proposing a balanced score card［J］.Landscape ecology，2014，29（8）：1435-1446.

［17］陳恒，徐睿姝.知識資本對企業經營效率的影響機理 ——基于上市制藥企業的實證分析［J］.系統工程，2015（2）：74-81.

［18］許罡，朱衛東，孫慧倩.政府補助的政策效應研究——基于上市公司投資視角的檢驗［J］.經濟學動態，2014（6）：87-95.

［19］趙中華，鞠曉峰.技術溢出、政府補貼對軍工企業技術創新活動的影響研究——基于我國上市軍工企業的實證分析［J］.中國軟科學，2013（10）：124-133.

［20］王萍萍，陳波.軍民融合企業技術效率及其影響因素研究［J］.管理評論，2019，31（4）：70-82.

2095－6835（2021）06－0015－04

F273.1

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2021.06.006

賈茜媛（1997—），女，碩士研究生，學生，研究方向為公共管理。

許振宇（1982—），男，博士，講師，研究方向為應急管理。

教育部人文社會科學研究青年項目“多主體交互的應急響應任務魯棒調度研究”（編號：19YJC630196）；陜西省社科基金項目“重大疫情應急防控政策工具挖掘及優化研究”（編號：2020F015）

〔編輯：嚴麗琴〕