河北省國有控股工業企業生產效率評價分析

【摘" 要】論文基于投入產出理論和效率評價方法，構建河北省國有控股工業企業生產效率評價指標體系。論文首先運用灰色關聯度分析確定影響工業生產效率的主要因素，進而利用DEA-BC2模型進行生產效率測算。結果表明，河北省各地級市國有控股工業企業的生產效率水平較為接近，其中部分城市存在規模不經濟現象，需優化企業規模以提升生產效率。

【關鍵詞】生產效率；國有控股工業企業；數據包絡分析；灰色關聯度分析

【中圖分類號】F276.1；F427" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2025）01-0109-03

1 引言

河北省地處華北平原東部，是我國重要的工業經濟支柱省份之一，其工業經濟的高效運轉是區域經濟可持續發展的關鍵。近年來，河北省著力構建新型工業體系，工業經濟持續增長，年均增速與全國持平，為經濟結構轉型和高質量發展提供了強有力的支撐。然而，在加速工業化的進程中，部分地區仍然面臨資源利用效率和生產效率逐漸下降的問題，特別是在國有控股工業企業中，這直接制約了區域經濟的持續增長。作為工業體系中的關鍵組成部分，國有控股工業企業不僅承擔著推動經濟增長的重要任務，還在技術創新、資源利用和結構調整中發揮著舉足輕重的作用。因此，科學評估國有控股工業企業的生產效率，對于提升企業競爭力和推動區域經濟轉型具有重要意義。

生產效率的評估，不僅有助于優化資源配置、提高企業競爭力，還能為政府部門制定區域性發展政策提供科學依據。目前，生產效率測算方法主要分為參數法和非參數法。參數法以隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）為代表[1，2]，通過假設特定的生產函數形式，利用隨機誤差項來區分技術效率和隨機擾動，廣泛應用于效率評估當中。非參數法中最具代表性的是數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法[3，4]，其通過構建生產前沿面，為研究者提供了一種不依賴于生產函數假設的評估框架，能夠在多輸入、多輸出的復雜情形下測算相對效率。因此，近年來DEA方法在各類行業的生產效率評估中得到了廣泛應用。DEA方法最早可以追溯到1957年Farrell[5]在分析英國農業生產效率時所提出的包絡思想，他率先引入了生產效率的概念，在單投入-單產出的基礎上提出了多元投入-多元產出決策單元有效性的測量方法。1978年，著名運籌學家Charnes et al.在此基礎上以相對效率為基礎提出了第一個DEA基本模型——C2R模型，該模型對應的生產可能集同時滿足凸性、錐性、平凡性、最小性和無效性假設，并且隱含規模報酬不變的假定。1984年，Banker et al.[6]引入了Shephard距離函數，提出了基于生產規模可變的DEA模型——BC2模型，拓寬了DEA方法的應用范圍，使其能夠更好地適應實際生產中不同規模報酬的情況。因此，本文選取河北省11個地級市的國有控股工業企業為研究對象，通過DEA-BC2模型測算工業企業生產效率，并結合區域經濟結構和資源稟賦提出優化建議。這不僅有助于揭示河北省工業經濟內部的效率問題，還能為制定區域性工業發展政策提供科學依據。

2 基本研究方法

2.1 灰色關聯度分析

灰色關聯度分析[7]是一種基于灰色系統理論的定量分析方法，主要用于評估和分析各因素之間的關聯程度。該方法通過計算不同因素序列間的關聯系數，判斷變量之間的相對重要性和相互影響程度。若兩個序列的變化趨勢越相似，其關聯度就越高。

2.2 DEA方法

DEA方法是一種借助線性規劃方法對同類型決策單元的相對效率水平進行評價的非參數方法。考慮到工業企業易受內外因素的影響，且實際工作中工業企業規模報酬不變的可能性較低，本文擬采用BC2模型進行效率評價。

3 河北省國有控股工業企業生產效率評價指標體系構建與評價分析

3.1 評價指標體系構建

本文將2022年河北省11個地級市的國有控股工業企業作為研究對象，首先選取平均用工人數、企業單位數量、主營業務成本、銷售費用和管理費用作為待選輸入指標，利潤總額和主營業務收入作為輸出指標。具體數據如表1所示。

進一步計算各輸入輸出指標間的灰色關聯度，如表2所示。

由表2數據可知，各指標間的平均灰色關聯度為0.787 4，最終選取灰色關聯度大于等于0.787 4的輸入指標作為最終用于評價的輸入指標，即平均用工人數、主營業務成本和管理費用作為輸入指標。輸出指標保持不變。

3.2 國有控股工業企業生產效率評價分析

本文運用DEAP軟件，以平均用工人數、主營業務成本和管理費用作為輸入指標，以利潤總額和主營業務收入作為輸出指標，基于BC2模型對河北省11個地級市的國有控股工業企業的生產效率進行測度，得到各地級市國有控股工業企業的綜合技術效率、純技術效率、規模效率以及規模報酬情況，如表3所示。

從表3的生產效率評價結果來看，河北省各地級市國有控股工業企業的整體生產效率較為均衡，各地級市生產效率水平相對差距不大。綜合技術效率、純技術效率和規模效率的平均值分別為0.975、0.987和0.988，表明大多數城市的工業企業在技術應用和規模控制方面較為接近河北省內的最優狀態，具有較強的技術能力和良好的資源配置能力。部分城市的規模效率小于1，未能達到最優水平，仍存在一定的改進空間。

從各地級市來看，秦皇島市、邯鄲市、邢臺市、張家口市、承德市、滄州市和衡水市在效率評價中表現最優，其綜合技術效率、純技術效率和規模效率均達到1，實現了DEA有效。這表明這些地區的工業企業在生產過程中能夠充分優化資源配置，技術能力與規模水平均處于生產前沿，反映了良好的技術管理與發展規劃能力。相較而言，唐山市、保定市和廊坊市的綜合技術效率分別為0.921、0.916和0.918，略低于其他城市，這主要是受到規模效率的影響。這些城市可能面臨企業規模過大或企業結構不合理的問題，導致資源利用效率低下，進一步影響了整體生產效率。

從規模報酬來看，石家莊市、唐山市、保定市和廊坊市均表現為規模報酬遞減，表明這些城市的國有控股工業企業可能存在企業規模過大的問題，導致資源利用效率下降和邊際收益遞減。此外，唐山市較高的管理費用可能進一步加劇企業資源的浪費，從而導致生產效率的下降。石家莊市和唐山市雖然純技術效率達到1，但規模效率分別為0.975和0.921，表明這兩個城市的國有控股工業企業在規模上尚有優化空間，亟需通過適當調整企業規模、降低管理成本以及優化資源配置來進一步提升整體效率，進而推動經濟增長和可持續發展。

4 結論與建議

河北省各地級市國有控股工業企業的生產效率較為接近，其中，秦皇島、邯鄲、邢臺、張家口、承德、滄州、衡水這幾個城市的生產效率尤為出色，實現了DEA有效，其余城市仍存在一定的優化空間。

首先，未來應根據不同城市的規模報酬特征，采取差異化的調整策略。石家莊市和唐山市應著重優化企業規模，提升資源配置效率，避免因規模過大導致資源浪費和生產效率下降；廊坊市和保定市則需要平衡技術應用與規模效益，通過提升技術水平和創新能力，同時優化規模效益，以進一步釋放企業生產潛力。

其次，各地應根據區域經濟結構和資源稟賦特點，加強技術創新與管理優化，特別是在提高管理費用使用效率和減少不必要運營成本方面采取有效措施，進而提高企業的整體效能。

最后，建議推進省內各地企業之間的經驗交流，學習效率較高地區在資源配置和規模管理方面的成功經驗，為全省國有控股工業企業的可持續增長和高效發展提供重要參考，最終實現區域經濟的均衡發展與可持續增長。

【參考文獻】

【1】Dennis Aigner，C.A. Knox Lovell，Peter Schmidt.Formulation and estimation of stochastic frontier production function models[J].Journal of Econometrics，1977，6（1）：21-37.

【2】G. E. Battese，T. J. Coelli.A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data[J].Empirical Economics，1995（20）：325-332.

【3】魏權齡.數據包絡分析（DEA）[J].科學通報，2000（17）：1793-1808.

【4】A. Charnes，W.W. Cooper，E. Rhodes.Measuring the efficiency of decision making units[J].European Journal of Operational Research，1978，2（6）：429-444.

【5】M.J. Farrell.The measurement of productive efficiency[J].Journal of the royal statistical society： series A （General），1957，120（3）：253-281.

【6】R.D. Banker，A. Charnes，W.W. Cooper.Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis[J].Management science，1984，30（9）：1078-1092.

【7】譚學瑞，鄧聚龍.灰色關聯分析：多因素統計分析新方法[J].統計研究，1995（3）：46-48.