安徽省工業企業生產效率評價及促進對策研究

耿 杰，董洪光，高樂紅

(安徽理工大學 經濟與管理學院，安徽 淮南，232001)

安徽省是工業、能源大省，工業是安徽經濟的重要組成部分，已日益成為安徽省的支柱產業.2018年安徽省第二產業對GDP的貢獻率達到了52.8%，其中工業的貢獻率是48.87%，由此可見工業是安徽經濟增長第一驅動力，因此對安徽省工業企業進行效率研究探討安徽省工業發展過程中的優勢和阻礙因素，幫助企業和政府部門提供對策，推動未來安徽工業高質量發展具有重要意義.

目前，已有大量關于我國工業生產效率的研究成果.郭亞軍采用DEA方法對我國2009年工業企業效率進行研究，指出企業應該根據自身的工業生產率，調整技術效率與規模效率以提高工業企業競爭力[1]；任毅采用DEA的方法對我國31個省份2006年、2008年、2010年的私營工業企業生產效率進行研究，指出我國私營工業企業的生產效率整體在提高，但是仍然遇到了很多問題[2]；胡漢輝等采用三階段DEA模型，對我國2010年工業效率進行實證研究，提出我國工業不論從技術效率還是規模效率都存在明顯的不足[3]；李健等構造了包含人力資本投入的三投入非參數隨機前沿生產函數，對中國各地區從1998～2011年的工業全要素生產率進行分析，指出技術水平的高低直接影響到全要素生產水平的高低[4]；張琳玲等運用超效率DEA測算了安徽省各企業能源投入的企業績效值，指出安徽省工業企業迫切需要提升企業經濟效益和能源效益[5].

綜上可知，非參數數據包絡分析方法是研究工業效率的主流方法，受到學者們的青睞.目前已有安徽省工業效率的研究，但主要是面向工業分行業進行研究，尚未對安徽省各個城市工業進行討論.因此，本文擬在前人研究的基礎上采用DEA分析方法構建科學的評價指標體系，基于最新的數據(2018年)測度安徽省各個城市工業生產效率來反映當前安徽省工業發展的真實狀況，尋找安徽省各城市工業效率的影響因素，為安徽省制定差別化政策提高整體的工業效率提供參考.

1 研究方法和指標數據

1.1 DEA-BCC模型

數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，簡稱DEA)是由Charness、Cooper，Rhodes三位學者提出，是一種對多指標投入和多指標產出進行績效評價的主流研究方法.通過建立DEA模型，測算各決策單元的相對有效性并進行效率值分解，探究決策單元無效的原因，在多個領域得到了廣泛的應用.DEA模型按照對生產過程中對規模收益不同的假設，可以劃分為CRS模型和VRS模型.CRS模型假設生產過程中規模報酬不變，即各投入量等比例增加時，產出量也等比例增加.VRS模型假設規模報酬可變，即當各投入量等比例增加時，產出量不一定等比例增加，可能出現規模效益遞增或遞減現象.本研究中，假設在工業生產過程中，規模收益是可變的，建立投入導向型的DEA-BCC模型如下：

minθ

λj≥0,?j

(1)

1.2 投入、產出指標的選擇

通過梳理近幾年的相關文獻[1-8]發現研究者們主要采用如下投入產出指標(表1)對工業企業生產效率進行研究.

表1 工業企業生產效率評價建模指標統計表

根據表1的分析加之數據可得性，本文選取工業從業人數、工業流動資產和工業非流動資產作為投入指標，以工業總產值為產出指標建立評價指標體系，所有數據來源于2019年《安徽省統計年鑒》.

2 實證分析

為了保持統計口徑一致，本文選取安徽省規模以上工業企業數據，對安徽省工業生產效率進行研究，原始數據如表2所示.

表2 2018年安徽省工業生產投入產出數據表

使用數據包絡分析專業軟件 DEAP 2.1 對2018年安徽省工業生產效率進行測算，得到安徽省各城市工業的生產效率值，具體結果如表3所示.

表3 2018年安徽省工業生產效率現狀

2.1 綜合效率分析

整體來看，2018年安徽省工業生產效率不高，表明安徽省工業生產過程存在資源浪費，資源利用效率不高.2018年安徽省工業生產效率平均值為0.901，表明安徽省工業投入減少9.9%就可以實現現有工業產出值[9-13].分城市來看，2018年安徽省工業生產綜合效率值為1的地級市有宿州市、馬鞍山市、蕪湖市、銅陵市、安慶市和黃山市，這6個城市工業企業生產達到了效率前沿狀態，投入產出比較合理.綜合效率值低于1的是合肥市、淮北市、亳州市、蚌埠市、阜陽市、淮南市、滁州市、六安市、宣城市和池州市.這10個城市未能實現DEA有效，表明這10個城市的工業企業資源投入過多，未能實現充分有效利用[14-17].

2.2 原因分析

由綜合效率、純技術效率和規模效率的關系可知，生產綜合效率由純技術效率和規模效率兩者共同決定.因此通過分析純技術效率和規模效率，可以找出2018年安徽省工業生產綜合效率未實現DEA有效的原因.由表3可知，安徽省工業生產綜合效率平均值為0.901，純技術效率平均值為0.927，規模效率平均值為0.970，表明安徽省工業生產效率低下是由于純技術效率和規模效率的共同阻礙，規模效率的負向作用更大.由此可以發現，未來安徽省工業生產技術革新能力和資源配置能力都是努力的方向.在10個投入產出無效的地級市中，淮北市、亳州市、蚌埠市、阜陽市、淮南市、滁州市、六安市和宣城市都是由于純技術效率無效和規模效率無效共同導致了綜合效率無效，占生產綜合效率無效地級市總數的80%.合肥市和池州市是由于規模效率無效引起的綜合效率無效，進一步證明了規模效率無效是安徽省工業生產無效的主要原因，純技術效率無效是次要原因.

3 結論與建議

3.1 研究結論

本文基于安徽省各市2018年的工業企業數據，使用DEA-BCC模型測度2018年安徽省各個城市工業生產效率并探討安徽省各城市工業效率的影響因素，得到兩個主要結論：

1)2018年安徽省工業生產效率平均值為0.901，距離生產前沿有效存在9.9%的改進空間.分城市來看，2018年安徽省工業生產綜合效率值為1的地級市有宿州市、馬鞍山市、蕪湖市、銅陵市、安慶市和黃山市，綜合效率值低于1的是合肥市、淮北市、亳州市、蚌埠市、阜陽市、淮南市、滁州市、六安市、宣城市和池州市.

2)安徽省工業生產純技術效率平均值為0.927，規模效率平均值為0.970，表明安徽省工業生產效率低下是由于純技術效率和規模效率的共同阻礙，規模效率的負向作用更大.在10個投入產出無效的地級市中，合肥市和池州市是由于規模效率無效引起的綜合效率無效，淮北市、亳州市、蚌埠市、阜陽市、淮南市、滁州市、六安市和宣城市都是由于純技術效率無效和規模效率無效共同導致了綜合效率無效，由此說明規模效率無效是安徽省工業生產無效的主要原因，純技術效率無效是次要原因.

3.2 對策建議

通過以上分析，為了進一步提高安徽工業生產效率，提出如下對策建議：安徽省要加強企業研發投入資金支持力度，通過研發投入，技術創新，提高工業企業生產水平，提高資源利用能力，減少資源在使用過程中的浪費現象.合肥市和池州市要著重調整工業企業生產規模，優化投入產出比例，合理配置生產要素.淮北市、亳州市、蚌埠市、阜陽市、淮南市、滁州市、六安市和宣城市不僅要加強科技投入，提高工業生產技術，還要加強資源節約能力，實現工業規?；毣a.針對安徽省各城市工業企業生產效率存在差異的現實，政府應出臺政策加強行業交流，促進城市之間信息技術互通有無，實現安徽省工業整體高質量發展.