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    基于Malmquist指數(shù)的汽車行業(yè)研發(fā)回報率測度

    2012-08-01 05:40:14王芳美鐘永曉
    關(guān)鍵詞:回報率汽車行業(yè)生產(chǎn)率

    王芳美,鐘永曉

    (武漢理工大學(xué)理學(xué)院,湖北 武漢 430070)

    隨著我國經(jīng)濟的高速增長,汽車進入家庭時代也隨之到來,我國目前已成為全球最大汽車消費市場。2010年我國汽車全年銷量為1 806萬輛,同比增長32.37%。然而,龐大的消費數(shù)量并沒有帶來我國汽車行業(yè)同等程度的發(fā)展,其主要原因是:隨著經(jīng)濟全球化進程的不斷深化,汽車產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展引致大量外資企業(yè)進入中國市場;加上我國汽車企業(yè)是在合資過程中發(fā)展起來的,在合資事業(yè)體中,外方負責車型導(dǎo)入,依靠汽車市場的大規(guī)模爆發(fā)式增長態(tài)勢,幾乎不需要任何研發(fā)投入,這直接導(dǎo)致了我國汽車企業(yè)在績效與市場競爭力方面處于被動和劣勢的地位[1-2]。

    研發(fā)(R&D)投入作為企業(yè)科技資源的核心資源,其活動的規(guī)模和強度指標反映了企業(yè)的科技實力和核心競爭力,對企業(yè)的績效及長遠發(fā)展具有決定性的作用。目前,國內(nèi)對汽車行業(yè)的研究大多停留在定性分析上,并沒有對研發(fā)回報率進行具體測算的研究。由于研發(fā)回報率屬于全要素生產(chǎn)率的一部分,因此筆者運用基于DEA產(chǎn)出的Malmquist指數(shù)方法,根據(jù)2001—2009年中國汽車行業(yè)中28家上市公司投入與產(chǎn)出的數(shù)據(jù),計算出汽車行業(yè)的全要素生產(chǎn)率(TFP)及其構(gòu)成的變化,然后再根據(jù)全要素生產(chǎn)率的數(shù)據(jù)構(gòu)建研發(fā)回報率的模型,分析評價我國汽車行業(yè)研發(fā)回報率狀況[3]。

    1 研究方法探討及研究模型選擇

    Malmquist指數(shù)最初由MALMQUIST提出,之后與CHARNES等建立的DEA理論相結(jié)合,在生產(chǎn)率測算中的應(yīng)用日益廣泛,在實證分析中,研究者普遍采用FARE等構(gòu)建的基于DEA的Malmquist指數(shù)[4-5]。

    1.1 Malmquist指數(shù)的定義

    FARE等提出的 Malmquist指數(shù)是通過SHEPHARD提出的投入產(chǎn)出距離函數(shù)來定義的:

    P(X)={(X,Y):投入X能產(chǎn)出Y}為在一定技術(shù)條件下的生產(chǎn)可能集,θ∈[0,1]為產(chǎn)出效率,D'(Xt,Yt)為 t時刻配置(Xt,Yt)到 s時刻系統(tǒng)前沿面的距離,也就是面向產(chǎn)出的DEA模型的效率函數(shù)值Fs(Xt,Yt)??捎上铝心P痛_定:

    仿照Fisher理想指數(shù)的構(gòu)造方法[6],運用 t時刻與t+1時刻的幾何平均數(shù),可得到t時刻到t+1時刻的Malmquist指數(shù)表達式:

    1.2 Malmquist指數(shù)的分解

    在規(guī)模報酬不變的情況下,Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)變化指數(shù)(TC)和資源配置效率指數(shù)(EC):

    當規(guī)模報酬發(fā)生變化時,資源配置效率指數(shù)可進一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)PTE(pure technical efficiency)和規(guī)模效率指數(shù)SE(scale efficiency)。其計算公式如下:

    當Malmquist指數(shù)大于1時,表示TFP水平提高;當技術(shù)變化指數(shù)和資源配置效率指數(shù)大于1時,表示其是TFP增長的主要原因,反之,則是TFP下降的根源;而規(guī)模效率指數(shù)和純技術(shù)效率指數(shù)的高低,則反映了它們對資源配置效率指數(shù)的影響。

    2 數(shù)據(jù)來源與指標選取

    DEA測算的關(guān)鍵在于投入產(chǎn)出變量的選擇,筆者結(jié)合我國汽車行業(yè)投入產(chǎn)出特征和現(xiàn)有數(shù)據(jù)的可獲得性,在投入量方面采用職工人數(shù)、主營業(yè)務(wù)成本和固定資產(chǎn)凈額。而產(chǎn)出量方面,量化工業(yè)經(jīng)濟增長時,通常以工業(yè)總產(chǎn)值、凈值或增加值等作為指標,由于汽車行業(yè)各公司產(chǎn)值的不可獲得性,筆者采用主營業(yè)務(wù)收入代替,這正好和投入中的主營業(yè)務(wù)成本是一致的。數(shù)據(jù)來源于資產(chǎn)負債表和利潤表(見中國上市公司資訊網(wǎng)),少量缺失數(shù)據(jù)利用拉格朗日插值法予以插值補齊[7-8]。

    3 實證結(jié)果分析

    運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEAP(data envelop analysis program)軟件計算汽車行業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)及其分解的逐年變化的狀況,計算結(jié)果如表1所示。

    表1 汽車行業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解

    從表1可看出,整個汽車行業(yè)的各項生產(chǎn)力變動的指數(shù)總體上均呈現(xiàn)增長態(tài)勢,2001—2008年總體的全要素生產(chǎn)率指數(shù)平均值為1.014,說明8年間汽車生產(chǎn)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率平均每年增長1.40%。在考察構(gòu)成全要素生產(chǎn)力變動的各項因素中,反映生產(chǎn)前沿面自身移動的技術(shù)變動指標TC的均值為1.004,說明這8年內(nèi)技術(shù)水平以每年0.40%的速度增長;因此,可以認為2001—2008年間汽車產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)力的提升主要歸功于汽車產(chǎn)業(yè)總體技術(shù)水平的提升;規(guī)模效率 SE的平均值為1.006,說明企業(yè)以每年0.60%的速度提高自身的規(guī)模效率。整體來說未來我國汽車行業(yè)的技術(shù)效率提升空間還很大[9]。

    4 研發(fā)回報率的測度

    根據(jù)汽車行業(yè)研發(fā)回報率的國際測算經(jīng)驗和我國汽車行業(yè)的實際情況,把全要素生產(chǎn)率的影響因素分為3類:研發(fā)投入、固定資產(chǎn)凈額和職工人數(shù),可得如下多元回歸模型[10]:

    式中:TFP為全要素生產(chǎn)率;RD為研發(fā)投入;GZ為固定資產(chǎn)凈額;ZG為企業(yè)職工人數(shù);ε為隨機誤差;C、α、β和γ為模型需要估計的參數(shù),而α為研發(fā)投入對全要素生產(chǎn)率的貢獻度,即研發(fā)投入的回歸系數(shù),用該系數(shù)乘以當年的研發(fā)投入額再除以當年的TFP即可得到當年的研發(fā)回報率。將上述各指標數(shù)據(jù)標準化后,采用普通最小二乘法,估計出系數(shù)α的值,再進一步計算得到我國汽車行業(yè)的研發(fā)投入回報率如表2所示。

    表2 汽車行業(yè)2001—2008年研發(fā)回報率計算結(jié)果

    通過回歸模型測得α為0.342,表明1%的R&D投入可以帶動全要素生產(chǎn)率0.342%的增長。表2的測算結(jié)果表明我國汽車行業(yè)的研發(fā)回報率近年來整體上呈增長態(tài)勢,對整個行業(yè)TFP的增長貢獻都在50%以上,研發(fā)投入對汽車行業(yè)的經(jīng)濟增長起到了最主要的作用。但是,研發(fā)投入產(chǎn)出水平較汽車行業(yè)的發(fā)展水平來說并不平衡,汽車行業(yè)作為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的典型代表,其研發(fā)投入效益仍存在很大的發(fā)展空間。有資料顯示,目前跨國公司的研發(fā)投入比例一般占企業(yè)銷售收入的5% ~6%,有些企業(yè)甚至高達10%,而我國汽車企業(yè)的研發(fā)投入僅占1% ~2%,而且在全球企業(yè)研發(fā)投入前1 000強中的69家汽車行業(yè)企業(yè)中,只有一家中國企業(yè)即東風汽車公司,這與目前我國汽車行業(yè)的發(fā)展狀況相符。

    5 結(jié)論與建議

    筆者運用Malmquist指數(shù)和多元回歸模型對我國汽車行業(yè)上市公司的全要素生產(chǎn)率及研發(fā)回報率進行了實證測算分析,結(jié)果表明,加大研發(fā)投入是我國汽車企業(yè)提高生產(chǎn)效率的發(fā)力點,也是扭轉(zhuǎn)中國汽車業(yè)尷尬處境的關(guān)鍵。首先應(yīng)逐步增加研發(fā)的資金投入,單獨成立或聯(lián)合成立高科技產(chǎn)品研發(fā)機構(gòu),提高科研能力,對目前行業(yè)領(lǐng)先技術(shù)進行跟蹤和應(yīng)用吸收,不斷優(yōu)化產(chǎn)品技術(shù);其次需要進行行業(yè)人才的引進和職業(yè)技術(shù)工人的培養(yǎng),為產(chǎn)品技術(shù)的開發(fā)和吸收提供高素質(zhì)的科研團隊,加速技術(shù)成果向工程應(yīng)用的轉(zhuǎn)化。

    [1] 李春頂.中國制造業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的變動及影響因素:基于DEA技術(shù)的1998—2007年行業(yè)面板數(shù)據(jù)分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2009,23(2):58-69.

    [2] CAVES D W,CHRISTENSEN L R,DIEWERT W E.The economic theory of index numbers and the measurement of input,output,and productivity [J].Econometrica,1982,50(6):1393-1414.

    [3] 胡洪力.基于DEA模型的中國轎車企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟效益評估[J].財經(jīng)研究,2004(10):77-79.

    [4] 黃君.江蘇省制造業(yè)內(nèi)外資企業(yè)全要素生產(chǎn)率研究:基于DEA-Malmquist的實證分析[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2010(23):32-38.

    [5] 白雪潔,戴小輝.基于DEA模型的中國主要轎車企業(yè)生產(chǎn)效率分析[J].財經(jīng)研究,2006(10):35-47.

    [6] 劉靜卜.基于DEA的中國民航運營效率分析與評價[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報:信息與管理工程版,2011,32(3):483-487.

    [7] 童恒慶.數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計計算軟件[M].北京:科學(xué)出版社,2005:21-98.

    [8] 趙玻,王連.我國汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率及其影響因素實證分析[J].生產(chǎn)力研究,2004(12):157-159.

    [9] 石昶,劉瑞.中國汽車制造業(yè)效率的經(jīng)驗研究[J].汽車工業(yè)研究,2008(10):2-4.

    [10] 王道平,樂為.柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)在湖南汽車工業(yè)生產(chǎn)率分析中的應(yīng)用[J].湖南大學(xué)學(xué)報,1997(5):107-112.

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