我國傳統汽車上市公司轉型中經營效率評價
——基于DEA-Tobit模型的實證研究

張良勇,李宜珈,董 冰

(河北經貿大學 數學與統計學學院,河北 石家莊 050061)

0 引言

近年來,隨著我國環保工作的重要性日益凸顯,傳統汽車配置已不再符合當前的環境保護要求。新能源汽車在我國汽車行業中占據了越來越重要的地位,使得傳統車企面臨著巨大的發展壓力,并迫切需要向新能源車企進行轉型。目前已有幾家傳統車企開始向新能源車企轉型,結合當前綠色能源發展現狀,分析其經營效率并提出針對性的改進意見,從而推動車企新能源戰略實施。

隨著對環境保護研究的不斷深入,目前學者們廣泛采用隨機前沿法、數據包絡分析法等來對傳統車企轉型中的經營效率進行評價分析。如張靜思[1]運用DEA-Malmquist模型,對2011-2020年間相關傳統車企轉型過程中的績效分別進行靜態與動態分析,指出傳統車企存在的主要問題是轉型過程中過度依賴政府補貼,并且企業經營過程中的首要任務是提升技術水平。劉浩[2]利用三階段DEA對上市軍工企業經營效率中的綜合技術效率、純技術效率、規模效率以及規模報酬進行分析,指出要從平均綜合技術效率來相應調整上市軍工公司的生產環境。于振華[3]運用三階段DEA模型分析了新能源汽車企業的運營效率,表明新能源汽車企業的行業發展存在過度依賴補貼、創新動力不足、技術還需提高等問題。除此之外,薛成[4]也采用三階段DEA對新能源汽車上市企業經營效率進行分析。與此同時,也有很多學者運用Tobit模型進一步探究企業經營效率的影響因素,如張根文等[5]采用DEA-Tobit兩階段法對我國21家新能源汽車上市公司2008-2012年間經營效率及影響因素進行了分析,從而得出需要對新能源汽車銷售市場做進一步規范,同時加大新能源汽車宣傳力度等結論。張宵等[6]運用Tobit模型對28個省份的高新技術產業創新效率影響因素做進一步的剖析。也有一些學者通過其他方式剖析傳統車企轉型的現狀,如鄭華[7]采用訪談相關人員、查閱文獻的方式,首先對企業戰略管理的理論進行分析,然后從內外環境兩方面剖析了傳統車企向新能源車企轉型的現狀。馬春梅[8]對發達國家新能源汽車發展戰略進行分析,總結我國傳統車企轉型過程中應該注意的事項。

以上學者將新能源車企作為研究對象展開研究,參考他們的研究思路,本文運用DEA-Malmquist模型對12家傳統轉型車企在2015-2021年間轉型過程中的經營效率進行分析,再通過建立Tobit面板模型深入剖析企業經營效率的影響因素。

1 研究方法

采用DEA-BCC模型和Malmquist模型對傳統車企上市企業轉型過程中經營效率進行評價。為了更加準確地評估企業經營的影響因素,采用Tobit隨機面板模型對企業經營效率影響因素做進一步探究。

1.1 構建DEA-BCC模型

本文構建規模報酬可變條件下,以產出為導向的DEA-BCC模型,對12家開始布局產業轉型的汽車企業經營綜合效率(TE)進行測度。綜合效率可以分解為純技術效率(PTE)和規模效率(SE),且TE=PTE×SE[6]。計算公式如下:

1.2 構建Malmquist模型

本文在DEA-BCC模型的基礎上,引入Malmquist指數對經營效率的動態特征進行分析。Malmquist指數的具體計算公式如下:

其中,(Xt,Yt)和(Xt+1,Yt+1)分別表示t時期和t+1時期各企業的投入產出組合數據,Dt和Dt+1分別表示t時期和t+1時期各個公司經營效率到生產可能“前沿面”的距離函數[6]。

Malmquist指數可以分解為技術進步指數(TECH)和綜合效率指數(EPP),且TFP=EFF×TECH。技術進步指數可以直觀地反映t時期和t+1時期內生產可能“前沿面”移動對于各公司的全要素生產率的影響。綜合效率指數包括純技術效率指數(PE)和規模效率指數(SEC),且TFP=PE×SEC×TECH。

1.3 構建Tobit面板模型

本文采用DEA-BCC模型對企業經營效率進行分析,各個企業經營各項效率的取值在0～1之間,大于1的部分被截斷為1,屬于截斷數據,因此本文選擇Tobit面板回歸模型對公司經營效率影響因素做進一步探究[9]。Tobit模型的一般形式如下:

2 指標選取與數據來源

2.1 投入產出指標選取

根據相關文獻并結合實際選取投入產出指標,如表1所示。

表1 指標選取

本文研究的是傳統車企向新能源轉型過程中的經

營效率評價,投入變量中的研發人員占比可以很好地突出企業經營過程中的生產和管理,研發投入總額占經營收入比例、主營業務成本以及研發投入占比可以更好的突出“轉型”。其中主營業務成本反映了企業在一定的經營期間內總體投入水平,是衡量企業經營效率的最佳選擇[2]。主營業務收入與主營業務成本相對應,反映出企業主營業務的盈利能力,可以直觀表現出企業的產出能力。

2.2 數據來源及處理

為了保證樣本的有效性,本文選取了2015-2021年間,已對外界明確表示要進行戰略轉型的傳統車企,符合條件的有比亞迪、東風汽車、福田汽車、江淮汽車、江鈴汽車、金龍汽車、亞星客車、一汽解放、宇通客車、長安汽車、長城汽車、中通客車12家企業。所有數據均來源于巨潮資訊網中的各企業年報,并已進行整理。

本文使用DEAP軟件測算效率,由于數據量過大,在軟件中顯示不全,因此采用億元為單位。

3 經營效率測度與分解

3.1 DEA模型靜態分析

本文運用DEAP 2.1軟件,對12家車企在2015-2021年間的經營效率進行測度和分解,結果如表2所示。

表2 2015-2021年傳統車企轉型過程中的經營效率

由表2可以看出,12家傳統轉型車企中江淮汽車、比亞迪、宇通客車、長安汽車和長城汽車上市企業綜合技術效率為1,達到DEA有效,表明這5家車企的投入得到了較高水平的產出,資源利用效率達到最理想的狀態。與此同時,在2015-2021年間,金杯汽車、福田汽車、一汽解放、東風汽車、金龍汽車、亞星客車和中通客車等上市車企的規模收益呈遞增趨勢,其中中通客車的純技術效率為0.964,小于規模效率0.968,因此綜合技術效率受純技術效率的影響相對較大,其余6家上市車企的綜合技術效率則受規模效率的影響較大。其中一汽解放綜合技術效率為0.843,是最低的,表明要想提高企業綜合技術,就需要在保持資源利用效率的同時進一步擴大企業規模。

3.2 Malmquist指數動態分析

本文運用DEAP 2.1軟件,對2015-2021年間的12家車企經營效率的Malmquist指數進行測算和分解,分析結果如表3所示。

表3 2015-2021年平均每年的Malmquist指數及分解

表4 2015-2021年12家車企的平均Malmquist指數及分解

可以看到12家傳統轉型車企全要素生產率的平均值為0.955,說明7年間傳統車企轉型過程中經營的全要素生產率平均每年降低4.5%。在考察構成全要素生產率變動的各項因素中,技術進步(TC)的均值為0.956,7年內技術進步水平以每年4.4%的速度降低;技術效率(TEC)的均值為1,其中純技術效率為0.996,而規模效率為1.004,表明傳統車企在轉型過程中還需不斷優化新能源技術[7]。綜合以上分析,可以認為2015-2021年間傳統車企轉型過程中全要素生產率的降低主要是由技術進步率的降低引起的,反映出加強資源管理和技術優化的重要性和緊迫性。

可以看到12家車企有4家全要素生產率大于1且是提升的,并且這4家車企的技術效率和技術進步均提升,說明傳統車企轉型過程中關于技術管理和資源配置的調整較為合理,但由于內外部環境的影響使得技術進步效率出現了上下波動的趨勢。其余8家車企的全要素生產效率都小于1且是下降的,其中江淮汽車、金杯汽車、福田汽車、金龍汽車、長安汽車以及中通客車的技術效率和技術進步均下降,且普遍呈現技術進步影響相對較大的情況。除此之外,東風汽車以及宇通客車的全要素生產率下降都是由技術進步下降引起的。因此,提升技術進步,抓緊對技術管理和資源配置做進一步的優化將是傳統車企轉型的主要任務。

4 經營效率影響因素分析

在測得12所上市公司經營效率值后,本文運用Tobit面板模型,對傳統車企轉型過程中的經營效率環境因素進行探究,進一步剖析經營效率的影響因素。

4.1 變量選擇

參考于振華[3]、薛成[4]等人的研究成果,在已有研究基礎上,選取常用的企業經營效率影響因素如表5[9]。所有數據均來自巨潮資訊網中企業年報中披露的數據,變量的描述性統計如表5所示[5]。

表5 影響因素變量的描述性統計結果

4.2 Tobit面板模型構建

本文以DEA-BCC模型測得的綜合效率和規模效率為被解釋變量,根據企業經營的特點,以上市年限、政府補貼、企業規模、籌資活動現金流入、公司所在省份人均GDP為解釋變量,構建企業經營的Tobit面板模型[10]。為消除量綱影響,對政府補貼、企業規模、籌資活動現金流入以及公司所在省份人均GDP進行對數化處理。具體模型如下:

Y=?i+β1Ly+β2lnGov+β3lnSiz+β4lnCas+β5lnGDP+εit

其中,Y為企業經營的各項效率值,?i常數項,βi為系數估計值,εit為隨機誤差項。

4.3 結果分析

本文借助Stata軟件進行隨機效應的Tobit面板回歸分析,可以看出大部分企業的綜合技術效率沒有達到DEA有效,主要影響因素是規模效率,因此因變量分別選取了綜合技術效率和規模效率做出兩個Tobit面板模型進行分析,各個企業經營效率影響因素的回歸結果分析如表6。結果顯示,似然比統計量LR值在1%水平下均顯著,表明模型均存在強烈的個體效應,使用隨機效應的Tobit面板模型進行回歸合理。

在選定的影響因素中,企業規模與企業綜合技術效率回歸結果中p值為0.002,而其他因素回歸的p值均大于0.1。因此,對企業經營綜合技術效率有顯著影響的僅有企業規模,而在與規模效率進行回歸分析的過程中政府補貼因素回歸結果p值為0.094,籌資活動現金流入因素回歸結果的p值為0.013,表明政府補貼和籌資活動現金流入對規模效率都有顯著影響。

企業規模可以促進公司經營綜合效率的提升,說明一定條件下企業規模對企業所獲利潤和運營效率有正向促進作用[3]。因此,在條件一定的情況下,企業規模越大,企業資源整合能力和經營管理水平越高,相應的企業效率值也越高[5]。

政府補貼可以促進公司經營規模效率的提升,在企業經營生產中政府補貼只占消費的一小部分,然而對其影響卻是顯著的,政府支持的引導作用和杠桿效應得到了充分發揮,政府要加大新能源汽車關鍵共性技術研發的投入力度,保證研發工作的正常進行[8]。

籌資活動的現金流入對企業的經營規模效率帶來了負面影響。這主要是因為政府在向企業提供金融支持時,并沒有規定具體的獲取標準,這導致企業在獲得融資后,缺乏提升生產效率的動力[4]。

5 結論與啟示

5.1 研究結論

本文從新能源視角出發,運用傳統DEA-BCC模型和Malmquist模型對傳統車企在2015-2021年間轉型過程中經營效率進行分析,以及應用隨機效應的Tobit面板模型對經營效率的影響因素進行探究,得出如下結論:①傳統車企的綜合技術效率仍有較大進步空間;②技術進步的下降對傳統車企轉型過程中的全要素生產率有較大影響;③政府支持的引導作用對企業的經營有正向影響,因此,在一定的條件下適當進行政府干預有利于傳統車企轉型過程中的進一步發展;④ 籌資活動現金流入對當前轉型車企經營效率有消極影響。

5.2 管理啟示

為進一步促進行業內其他傳統車企轉型,根據以上結論提出如下建議:①提升技術進步,注重技術積累。②優化技術管理和資源配置。通過DEA-BCC模型分析可知,12家傳統車企轉型過程中經營效率很難保持持續性的DEA有效,因此在重視投入力度的同時要避免盲目擴張。③堅持綠色能源轉型戰略不動搖。④政府要加強政策引導。通過Tobit面板模型的分析,可知政府支持的引導作用對企業的經營有正向影響,政府要加大新能源汽車關鍵共性技術研發的投入力度,推動傳統車企向新能源車企轉型,以適應新時代發展的要求。⑤加大政府投資力度并對投資資金進行合理配置,防止造成資本浪費。