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基于StoNED模型的技术效率半参数分析

时间:2022-04-07 11:12:18 来源:网友投稿

zoޛ)j首评价尚属空白。本文以StoNED模型为基础,以钢铁行业为例,从生产函数的对偶函数成本角度进行企业层面的半参数分析,并考虑到异质性因素对技术效率的影响。笔者尝试以货币为计量单位进行多投入—单产出模型分析,选取2009—2013年30家钢铁企业数据,从单个企业技术效率和行业整体技术效率两方面来评估中国钢铁行业生产现状。结果表明:中国钢铁行业整体技术效率不高,个别企业生产远远超过预期成本前沿面,产能过剩严重,技术创新匮乏。因此,调整产品结构,积极推行企业兼并重组和优胜劣汰机制,引导企业致力于技术效率提升将是中国钢铁行业可持续发展的主要途径。

关键词:StoNED模型;行业效率;技术效率;半参数分析;钢铁行业

中图分类号:F224.0 文献标识码:A 文章编号:1000176X(2015)05003507

十八届三中全会强调“使市场在资源配置中起决定性作用”,说明中国在经历了物质财富丰富的过程后,正式进入以提高效率为核心的高精化发展阶段。钢铁行业由于其巨大的关联效应一直备受瞩目。从1996年开始中国成为世界最大钢铁生产国,经过十几年的高速发展,中国钢铁产量占世界的供给份额从1996年的13.50%上升到2011年的44.30%,对中国经济乃至世界钢铁行业都发挥着举足轻重的作用。但在快速增长的背后,中国钢铁企业却存在着诸多弊病。例如,产量大而整体生产效率不高,产品附加值小,资源、能源消耗比重大,环境负面影响广等问题,提高行业生产效率的呼声从未停止过。“技术效率”一词最早由Farrell[1]提出,是指在相同产出下生产单元理想的最小可能性投入与实际投入的比率。在投入要素既定的情况下,技术效率的提高成为企业追求的终极目标。传统的技术效率分析以C—D生产函数为基础,而后由于研究目的的不同引申到其对偶函数的研究,但核心都是测量现状与生产前沿面的距离,以及技术效率与分配效率的区分,技术效率与规模效率、纯技术效率的关系等等。从效率评价方法上来看,目前参数分析和非参数分析是主流,它们已经在各自的研究框架下得到不断的更新和完善,应用范围也从截面分析扩展到面板数据,从农业生产延伸到公共经济、金融经济领域。不过,由于参数假定的严格和模型设计的局限仍使得该领域存在巨大的改进空间。特别是在评价方法方面,关于非参数分析的有偏、无法检验和参数分析难以克服的生产函数形式的要求,以及两者对企业异质性的忽视都成为技术效率评价的瓶颈。因此,本文以此为出发点,应用前沿的半参数分析,以Stochastic Nonparametric Envelopment of Data模型(下文简称“StoNED模型”)为基础,分析中国钢铁行业的技术效率,试图在方法上进行修正,在实证研究上拓展思路。

一、钢铁行业的技术效率评价回顾

虽然近几年中国钢铁行业的效率水平有了普遍提高,但产能过剩仍然是无法回避的问题,特别是在2008年的金融危机以来,铁矿石价格下降幅度远低于预期,而钢材价格却下跌至3 800元/吨—4 500元/吨,资金、人工等要素价格呈现出快速增长态势,钢铁企业通过维持生产、释放产能或降本增效的方法来摊薄成本的生存方式很难再延续下去,“高产量、高成本、低价格、低效益”发展模式已达极限。2014年第一季度,中国大中型上市钢铁企业近一半处于亏损状态,成为新世纪以来钢铁行业最困难的一季度。且随着固定资产投资增速的放缓,节能减排措施的严格执行将加剧市场竞争,在钢铁产品全面下跌的背景下,钢价仍不是底部。所以,根据“市场化配置资源”的发展思路,劳动生产率、资本使用效率和全要素生产率的提升已经成为中国钢铁企业可持续发展的根本出路。

对于钢铁行业技术效率的考察,现有文献主要集中在全要素生产率(TFP)的分解上。例如,Kim和Lee[2]在2005年对世界52个主要钢铁公司进行了分析,根据企业性质的不同讨论了规模经济、技术和设备对生产效率的影响。而针对中国钢铁行业较具代表性的是Ma等[3]的研究,他们通过DEA模型和Malmquist指数对1989—1997年数据的分析,模拟出此阶段的生产前沿界面,讨论了技术效率和生产率与管理层次、企业规模、产品结构等关系。He等[4]则在三废排放的基础上运用DEA模型对中国钢铁工业能源效率和生产进步进行了重新评估。值得一提的是,Kalirajan和Cao[5]以及Wu[6]还运用SFA模型对技术效率和技术进步分别进行了横截面和面板分析,后者是对钢铁行业技术效率评估考虑到时间变化的有益尝试。Ma等[3]和Movshuk[7]则集中在所有权改革对钢铁企业TFP的影响分析上。

与国外文献形成鲜明对比的是,国内行业效率评价基本停留在产业层面,以中观和宏观分析为主,企业层面的大样本研究较为匮乏。方法上,主要采用DEA模型,基本不考虑地区、产业和企业间的差异化,结论比较宽泛和粗糙。例如,孙海刚[8]、王震勤等[9]、李谷成等[10]分别运用DEA模型,从TFP的视角对钢铁、农业的行业数据进行了技术效率分析,对于模型数理分析上的改善几乎没有。目前,国家期刊网上关于建模和数据处理要求较高的SFA模型和StoNED模型效率评价文章不超过10篇,且大多以文献综述为主,暂时没有出现其他更有特色和深化的研究。

可以说,现有的国内外研究对钢铁行业技术效率评价仍以传统的DEA模型和基础的SFA模型为主,且集中在与经济增长密切相关的全要素生产率测度和分解上。在效率评价领域的突破,集中在研究思路和研究方法两方面。关于前者已有学者不再局限于以生产函数为基础的全要素生产率分析上,开始从其对偶函数,即成本函数、利润函数出发讨论技术效率及其与配置效率、规模效率的关系,特别是成本角度的效率评价在近几年得到了长足的发展。在方法方面,国外文献也扩展和深入到技术效率的动态评价、企业异质性研究和模型本身的突破上。所以,对于中国钢铁行业的技术效率评价,具体来说,还存在以下问题有待改善:第一,将分析维度和数据搜集扩展到企业微观层面。第二,考虑行业和企业发展的差异化问题,将异质性纳入到技术效率评价函数。第三,关于模型的选择,SFA模型和DEA模型都有自身无法克服的缺陷,多年前就有不少学者试图在两者之间搭桥铺路,目前半参数分析已经成为一种研究趋势。

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