安徽汽車產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)及其對(duì)策研究

王超

安徽汽車產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)及其對(duì)策研究

王超

利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型對(duì)包括安徽省在內(nèi)的16個(gè)地區(qū)汽車產(chǎn)業(yè)2005—2014年的生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)量，并根據(jù)投入物變量的不同，將生產(chǎn)效率分為成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率和收益性生產(chǎn)效率。利用Malmquist指數(shù)分析法分析了這些地區(qū)成長(zhǎng)性和收益性效率的變動(dòng)趨勢(shì)。研究發(fā)現(xiàn)，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)的成長(zhǎng)性數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和收益性數(shù)據(jù)包絡(luò)分析都在樣本地區(qū)中排在末尾；安徽省2005—2014年的成長(zhǎng)性全要素生產(chǎn)率整體上得到了改善，而收益性全要素生產(chǎn)率卻大幅度惡化。

汽車產(chǎn)業(yè)；生產(chǎn)效率；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；Malmquist指數(shù)

加入WTO以后，中國(guó)汽車市場(chǎng)產(chǎn)銷量快速增長(zhǎng)。2009年中國(guó)汽車市場(chǎng)產(chǎn)銷量首次超過(guò)美國(guó)，成為世界第一大汽車生產(chǎn)基地。截止到2016年，中國(guó)汽車市場(chǎng)產(chǎn)銷量已經(jīng)連續(xù)8年位居全球第一位。安徽汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷史久遠(yuǎn)，為中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)尤其是自主品牌建設(shè)做出了重要貢獻(xiàn)。但是，2008年金融危機(jī)之后，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)進(jìn)入了艱難的調(diào)整和轉(zhuǎn)折期，主要存在著規(guī)模偏小、研發(fā)能力弱、產(chǎn)業(yè)培訓(xùn)欠缺、技術(shù)人才極其匱乏以及產(chǎn)業(yè)配套體系不完善等問(wèn)題［1］。

一、文獻(xiàn)回顧

汽車產(chǎn)業(yè)對(duì)促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、拉動(dòng)就業(yè)率的作用日益顯著，尤其是2008年金融危機(jī)以后，汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展更是引起了各級(jí)政府和學(xué)者的極大關(guān)注。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于汽車產(chǎn)業(yè)的研究成果非常多，比較具有代表性的有：瞿宛文以汽車產(chǎn)業(yè)為例探討了中國(guó)產(chǎn)業(yè)政策的模式，認(rèn)為過(guò)去30年制定的大多數(shù)“以市場(chǎng)換技術(shù)”的汽車產(chǎn)業(yè)政策不盡理想［2］。李曉鐘等人實(shí)證研究了我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)績(jī)效，表明市場(chǎng)集中度對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)績(jī)效為正效應(yīng)［3］。

從效率方面研究汽車產(chǎn)業(yè)的文獻(xiàn)也很多。白雪潔等人用DEA模型和Malmquist指數(shù)分別對(duì)中國(guó)12家主要轎車生產(chǎn)企業(yè)2001—2004年的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率和效率變動(dòng)進(jìn)行了分析，結(jié)果表明中國(guó)主要轎車企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率總體上呈現(xiàn)逐年提高之勢(shì)［4］。劉延昌等人利用DEA模型分析了2004—2006年我國(guó)10家主要轎車企業(yè)的效率性，得出2004—2006年我國(guó)汽車行業(yè)整體運(yùn)營(yíng)呈上升態(tài)勢(shì)，但各個(gè)企業(yè)顯露出的問(wèn)題及原因各不相同［5］。葉珊瑚等人用4種方法測(cè)量了中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率，得出的結(jié)論反駁了“市場(chǎng)換技術(shù)”失敗論的觀點(diǎn)，指出“市場(chǎng)換技術(shù)”策略已取得階段性成效，正處于“引進(jìn)—吸收—消化”向“創(chuàng)新—超越”的轉(zhuǎn)折點(diǎn)［6］。

綜上所述，國(guó)內(nèi)研究成果基本上都以全國(guó)或者經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的汽車產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象。以安徽汽車產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象的文獻(xiàn)還比較少，且時(shí)效性差。筆者以安徽汽車產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，利用DEA模型和Malmquist指數(shù)法實(shí)證分析安徽汽車產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率，并與其他地區(qū)進(jìn)行比較，探討近幾年安徽汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的變化。

二、研究方法

生產(chǎn)率是指由原材料變成產(chǎn)品的過(guò)程中效能和效率的表現(xiàn)，是某段時(shí)間內(nèi)每一單位要素資源投入（包括：勞動(dòng)、資本、土地等）所得的產(chǎn)出量，是產(chǎn)出量與投入量的比值。根據(jù)要素資料投入的不同，生產(chǎn)率可以分為單要素生產(chǎn)率（Single Factor Productivity，以下簡(jiǎn)稱SFP）和全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，以下簡(jiǎn)稱TFP）［7］。在全要素生產(chǎn)率的測(cè)量方面，最流行的主要有以隨機(jī)前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，以下簡(jiǎn)稱SFA）為代表的參數(shù)分析法和以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，以下簡(jiǎn)稱DEA）為代表的非參數(shù)分析法。筆者利用DEA模型及Malmquist指數(shù)分析法來(lái)測(cè)量安徽省汽車產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率。

（一）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

根據(jù)我國(guó)學(xué)者的研究觀點(diǎn)，DEA是著名運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper等學(xué)者在“相對(duì)效率評(píng)價(jià)”概念基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的全要素生產(chǎn)率分析方法［8］。DEA利用決策單元（Decision Making Unit，以下簡(jiǎn)稱DMU）的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，通過(guò)線性規(guī)劃計(jì)算出每個(gè)DMU的效率值，選出效率相對(duì)最優(yōu)DMU的觀測(cè)值作為技術(shù)有效點(diǎn)，構(gòu)造一條包絡(luò)線，就是有效前沿面。在經(jīng)濟(jì)學(xué)上可以解釋為可能達(dá)到最佳投入產(chǎn)出組合的點(diǎn)的集合。處在前沿面上的點(diǎn)被認(rèn)為是有效的，而所有的非有效的點(diǎn)都處在前沿面的內(nèi)部。

（二）Malmquist指數(shù)分析法

Malmquist指數(shù)分析法是用來(lái)考察各企業(yè)不同時(shí)期生產(chǎn)效率的動(dòng)態(tài)變化情況。Malmquist指數(shù)可以分解為綜合技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步。其中，綜合技術(shù)效率是對(duì)企業(yè)的資源配置能力和資源使用效率等多方面能力的評(píng)價(jià)，技術(shù)進(jìn)步表示企業(yè)所掌握的技術(shù)變化情況。綜合技術(shù)效率又可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。其中，純技術(shù)效率是對(duì)企業(yè)管理水平、決策能力和營(yíng)業(yè)能力等的評(píng)價(jià)；規(guī)模效率是對(duì)企業(yè)規(guī)模因素的評(píng)價(jià)。Malmquist指數(shù)比較的是相同企業(yè)在不同時(shí)期的生產(chǎn)效率的變化情況，因此不能比較同一時(shí)期不同企業(yè)之間生產(chǎn)效率的高低。

（三）投入、產(chǎn)出量的選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

利用DEA分析法和Malmquist指數(shù)分析法測(cè)量各部門的生產(chǎn)效率需首先確定各決策單元（DMU）的投入物和產(chǎn)出物的變量。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的生產(chǎn)要素包括：勞動(dòng)、資本和土地。但是，考慮到汽車產(chǎn)業(yè)是資本密集型的行業(yè)，資本的投入量對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要［9］，各地區(qū)從業(yè)人員的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)也較難獲得，故筆者主要以資本和土地作為投入物的衡量指標(biāo)。選取各地區(qū)每年度的汽車產(chǎn)業(yè)全年完成固定資產(chǎn)投資額（X1）和生產(chǎn)用建筑面積（X2）2個(gè)變量作為投入物；選取汽車產(chǎn)業(yè)增加值和汽車產(chǎn)業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)作為產(chǎn)出物。兩種投入變量的側(cè)重點(diǎn)不同，為了分別從成長(zhǎng)性和收益性兩方面作更細(xì)致的說(shuō)明。

筆者所用汽車產(chǎn)業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)數(shù)據(jù)是2005—2014年各地區(qū)的面板數(shù)據(jù)。為了能夠更直觀、有效地比較安徽汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平在全國(guó)范圍內(nèi)的位置，只選擇汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模（以年末資產(chǎn)總額作為衡量指標(biāo)）較大的地區(qū)作為研究對(duì)象。2014年，共有上海、湖北、吉林、北京、重慶、廣東、山東、江蘇、天津、湖南、浙江、河南、安徽、廣西、河北和遼寧16個(gè)地區(qū)汽車產(chǎn)業(yè)年末資產(chǎn)總額超過(guò)600億元，因此選擇上述16個(gè)地區(qū)以及全國(guó)總體數(shù)據(jù)共17個(gè)樣本進(jìn)行研究。文中所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于歷年《中國(guó)汽車工業(yè)年鑒》。

DEA模型分析的結(jié)果是每一年度各個(gè)地區(qū)之間比較后的相對(duì)結(jié)果，即是“橫”向評(píng)估的結(jié)果，各地區(qū)不同年份的生產(chǎn)效率變化缺乏有說(shuō)服力的可比性。為了說(shuō)明這一點(diǎn)，筆者將16個(gè)地區(qū)和全國(guó)2005—2014年的數(shù)據(jù)放在一起組成一個(gè)共有170個(gè)樣本的參考集，并用同樣的DEA模型進(jìn)行計(jì)算。

三、安徽汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

安徽汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展始于20世紀(jì)60年代，經(jīng)過(guò)50余年的發(fā)展，從最初的汽車零部件生產(chǎn)逐步發(fā)展成如今涵蓋多品種車型，并擁有從研發(fā)到零部件生產(chǎn)，再到整車制造等一系列完整的汽車產(chǎn)業(yè)體系［10］。目前，安徽汽車產(chǎn)業(yè)以江淮和奇瑞兩大品牌為代表，是全國(guó)唯一擁有兩大自主品牌的地區(qū)。然而，隨著國(guó)內(nèi)外汽車市場(chǎng)環(huán)境的快速變化，安徽汽車產(chǎn)業(yè)也經(jīng)歷了起步—發(fā)展—引領(lǐng)行業(yè)—衰退—轉(zhuǎn)型的過(guò)程。安徽汽車產(chǎn)業(yè)歷年年末資產(chǎn)總額及排名見表1。從中可看出，除2013年和2014年外，2005—2014年安徽汽車產(chǎn)業(yè)的年末資產(chǎn)總額始終在增加。從排名來(lái)看，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)年末資產(chǎn)總額大部分年份都排在第10位左右，并在2011年和2012年的排名上升到第7位。但從2013年開始，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)年末資產(chǎn)總額沒(méi)有明顯增加，排名下降到第10位。2014年，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)年末資產(chǎn)總額大幅度減少，排名也滑到了第13位。

表1 歷年安徽汽車產(chǎn)業(yè)年末資產(chǎn)總額及排名

安徽省投入物和產(chǎn)出物的排名情況見表2。從投入物和產(chǎn)出物的4個(gè)變量的排名情況來(lái)看，安徽省2005年的投入物和產(chǎn)出物變量的排名都在第10位左右，但接下來(lái)幾年中，兩者的排名發(fā)生了不一樣的變化。投入物2個(gè)變量的排名不斷上升，尤其是2009年以后，固定資產(chǎn)投資額和生產(chǎn)用建筑面積都排在樣本地區(qū)的前3位。但是，產(chǎn)出物的2個(gè)變量的排名基本上在10位以外，2014年的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)排名更是滑落到了第14位。由此可以看出，近幾年安徽省雖然加大了汽車產(chǎn)業(yè)的投入力度，但從產(chǎn)出物的排名來(lái)看，發(fā)展效果并不是很理想。與以上地區(qū)相比，安徽汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)落后了。

表2 安徽省投入物和產(chǎn)出物的排名情況

四、實(shí)證分析

（一）DEA分析

1.成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率分析

如前所述，以固定資產(chǎn)投資額和生產(chǎn)用建筑面積為投入物變量，以工業(yè)增加值為產(chǎn)出物變量，利用Deap2.1軟件得出樣本地區(qū)的成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率計(jì)算結(jié)果。成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率分析結(jié)果見表3。

表3中顯示了北京等16個(gè)地區(qū)以及全國(guó)2005— 2014年的成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率，平均值是指16個(gè)地區(qū)（不包含全國(guó)，下同）的平均值。從表3中可知，全國(guó)的成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率和平均值都呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的變化趨勢(shì)。其中，全國(guó)的成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率在2011年達(dá)到最高值，為0.419；平均值在2010年達(dá)到最高值，為0.479。2008年全球發(fā)生經(jīng)濟(jì)危機(jī)，中國(guó)汽車市場(chǎng)也深受其害，中央政府為了穩(wěn)定汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，于下半年出臺(tái)了一系列優(yōu)惠政策。優(yōu)惠政策于2010年末結(jié)束，在短期內(nèi)確實(shí)起到了帶動(dòng)中國(guó)汽車市場(chǎng)發(fā)展的效果，因此可以解釋全國(guó)的生產(chǎn)效率及其平均值都在2010年前后出現(xiàn)高峰值的現(xiàn)實(shí)。

從樣本地區(qū)的生產(chǎn)效率來(lái)看，僅僅有2008年的北京、2007年和2010年的天津以及2014年的廣東處在有效前沿面上，其他地區(qū)都是非相對(duì)有效。從2014年的結(jié)果來(lái)看，除了廣東外，北京、天津、吉林、上海、湖北的有效值較高，其他地區(qū)的有效值都非常低。安徽汽車產(chǎn)業(yè)2005—2014年也呈現(xiàn)先上升再下降，然后再回升的變化趨勢(shì)，但是有效值都在0.2的水平徘徊，不但低于平均值，還低于全國(guó)的平均水平。

2.收益性生產(chǎn)效率分析

以相同的變量作為投入物，以營(yíng)業(yè)利潤(rùn)作為產(chǎn)出物變量，得出樣本地區(qū)的收益性生產(chǎn)效率計(jì)算結(jié)果。收益性生產(chǎn)效率的分析結(jié)果見表4。

表3 成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率

表4 收益性生產(chǎn)效率

從表4中可知，全國(guó)的收益性生產(chǎn)效率和平均值都呈現(xiàn)出波浪形漲幅的變化趨勢(shì)，說(shuō)明中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)整體的收益性生產(chǎn)效率起伏比較大。與成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率不同的是，全國(guó)數(shù)值及其平均值都在2008年達(dá)到最高值，分別為0.410和0.495。2009年，全國(guó)數(shù)值和平均值大幅下降，說(shuō)明始于2008年下半年的汽車產(chǎn)業(yè)優(yōu)惠政策在短期內(nèi)起到了帶動(dòng)中國(guó)汽車市場(chǎng)的效果，但是營(yíng)業(yè)利潤(rùn)卻大大下降。

從樣本地區(qū)的生產(chǎn)效率來(lái)看，僅僅有2008年的北京和天津以及2010年和2014年的廣東處在有效前沿面上，其他地區(qū)都是非相對(duì)有效。從2014年的結(jié)果來(lái)看，除了廣東外，只有天津和上海的有效值較高，其他地區(qū)的有效值都非常低。安徽汽車產(chǎn)業(yè)從2005—2008年間都維持在0.2的水平上，但是自從2009年開始大幅下降到0.068，雖然2010年有小幅度回升，但隨后幾年一直到2014年始終處在小于0. 1的極低水平上，不但低于平均值，還低于全國(guó)的平均水平。

3.樣本地區(qū)成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率和收益性生產(chǎn)效率比較

為了更直觀地比較樣本地區(qū)生產(chǎn)效率的大小，將2014年樣本地區(qū)的成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率和收益性生產(chǎn)效率繪在一個(gè)坐標(biāo)平面里。樣本地區(qū)成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率和收益性生產(chǎn)效率比較如圖1所示。圖中虛線表示16個(gè)地區(qū)2種生產(chǎn)效率的平均值，每個(gè)點(diǎn)代表1個(gè)地區(qū)。從圖1可知，樣本中的16個(gè)地區(qū)呈現(xiàn)出兩極分化的狀態(tài)，只有6個(gè)地區(qū)的2個(gè)生產(chǎn)效率都超過(guò)了全國(guó)數(shù)值，也超過(guò)了這16個(gè)地區(qū)的平均值。其中，廣東省的成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率和收益性生產(chǎn)效率都處在有效前沿面上。山東和重慶分別只在收益性生產(chǎn)效率和成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率超過(guò)了平均值。其他大部分地區(qū)都處在圖中的左下角，即成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率和收益性生產(chǎn)效率都比較小。安徽省的2種生產(chǎn)效率在16個(gè)地區(qū)中都排在末尾，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全國(guó)和16個(gè)地區(qū)的平均水平。

圖1 樣本地區(qū)成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率和收益性生產(chǎn)效率比較

（二）Malmquist指數(shù)分析

與DEA模型一樣，按照產(chǎn)出物變量的不同，Malmquist指數(shù)分析法也分為成長(zhǎng)性TFP和收益性TFP。時(shí)間樣本仍是2005—2014年。同時(shí)，為了更進(jìn)一步考察2008年金融危機(jī)以及“汽車優(yōu)惠政策”對(duì)安徽省汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，筆者進(jìn)一步將時(shí)間區(qū)間細(xì)分為2005—2007年、2007—2008年、2008—2010年、2010—2011年以及2011—2014年5個(gè)階段。

1.成長(zhǎng)性Malmquist指數(shù)變化分析

成長(zhǎng)性Malmquist指數(shù)變化分析結(jié)果見表5。

表5 成長(zhǎng)性Malmquist指數(shù)變化

由表5可知，2005—2014年，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)成長(zhǎng)性TFP值是1.075，大于1，表明2005—2014年，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)整體的成長(zhǎng)性TFP得到了改善。但是，改善的幅度不是很大，TFP增長(zhǎng)僅為7.5%。將TFP進(jìn)行分解可知，綜合技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步都為全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)作出了貢獻(xiàn)。相比2005年，綜合技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步分別上升了4.3%和3.0%。將綜合技術(shù)效率進(jìn)一步分解發(fā)現(xiàn)，綜合技術(shù)效率的增長(zhǎng)來(lái)源于純技術(shù)效率和規(guī)模效率的共同增長(zhǎng)。這表明，安徽汽車產(chǎn)業(yè)的企業(yè)管理水平、決策能力和營(yíng)業(yè)能力進(jìn)一步加強(qiáng)的同時(shí)，產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效率也得到了提升。

從各個(gè)細(xì)分時(shí)間段的結(jié)果來(lái)看，金融危機(jī)發(fā)生之前的2005—2007年、“優(yōu)惠政策”實(shí)施期間的2008—2010年以及2011—2014年3個(gè)時(shí)間段，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)的成長(zhǎng)性TFP都得到了改善。尤其是，金融危機(jī)之前，綜合技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步都較之前有所提升，說(shuō)明這段時(shí)期安徽汽車產(chǎn)業(yè)處在穩(wěn)定的發(fā)展期。2008年金融危機(jī)期間以及“優(yōu)惠政策”剛結(jié)束后的2011年，安徽汽車產(chǎn)業(yè)的成長(zhǎng)性TFP都出現(xiàn)了下降。最主要的原因是綜合技術(shù)效率大幅下降。

2.收益性Malmquist指數(shù)變化分析

收益性Malmquist指數(shù)變化的分析結(jié)果見表6。

表6 收益性Malmquist指數(shù)變化

由表6可知，與成長(zhǎng)性TFP不同的是，2005—2014年，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)收益性TFP值是0.891，小于1，表明從2005—2014年，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)整體的收益性TFP惡化了。通過(guò)將TFP進(jìn)行分解可知，綜合技術(shù)效率的大幅下降是收益性TFP惡化的主要因素。相比2005年，綜合技術(shù)效率下降了10.8%，技術(shù)進(jìn)步基本維持不變，僅下降了0.1%。將綜合技術(shù)效率進(jìn)一步分解發(fā)現(xiàn)，綜合技術(shù)效率下降的主要原因是純技術(shù)效率的下降。這表明2005—2014年安徽汽車產(chǎn)業(yè)的企業(yè)管理水平、決策能力和營(yíng)業(yè)能力出現(xiàn)大幅度下降，產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率的提升不足以彌補(bǔ)這一點(diǎn)。

從各個(gè)細(xì)分時(shí)間段的結(jié)果來(lái)看，與成長(zhǎng)性TFP不同的是，安徽汽車產(chǎn)業(yè)的收益性TFP除了在金融危機(jī)發(fā)生之前的2005—2007年期間得到了提升以外，其他時(shí)間段都處于惡化狀態(tài)。即使在2008—2010年的“優(yōu)惠政策”實(shí)施期間，安徽省整車銷量經(jīng)歷了“井噴式”發(fā)展，但安徽省汽車產(chǎn)業(yè)的收益性TFP還是大大惡化了，下降幅度高達(dá)32.6%。這說(shuō)明僅依靠有利于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“優(yōu)惠政策”，不能帶來(lái)收益性TFP的提升。

五、結(jié)論

筆者利用年末資產(chǎn)總額、固定資產(chǎn)投資額、生產(chǎn)用建筑面積、工業(yè)增加值以及營(yíng)業(yè)利潤(rùn)5個(gè)變量考察了安徽省汽車產(chǎn)業(yè)近幾年發(fā)展的狀況，并基于DEA模型和Malmquist指數(shù)法，測(cè)量了16個(gè)地區(qū)汽車產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率，得出以下結(jié)論：

第一，2005—2014年，除2014年外，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)的年末資產(chǎn)總額始終處于上升的趨勢(shì)。但其在樣本地區(qū)的排名一開始逐漸上升，在2011年和2012年排名達(dá)到最高，列樣本地區(qū)第7位。從2013年開始，其排名開始下降，到2014年，其排名下降到了第13位。

第二，從2005年開始，安徽省汽車產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額和生產(chǎn)用建筑面積在樣本地區(qū)的排名迅速上升，到2014年雙雙排在樣本地區(qū)的第2位。與此同時(shí)，工業(yè)增加值和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)2種變量的排名卻略有下降，2014年分別排在第7位和第14位。

第三，2008年金融危機(jī)期間，安徽省生產(chǎn)性DEA和收益性DEA都出現(xiàn)了大幅度下降。到2014年，兩種生產(chǎn)效率都排在16個(gè)樣本地區(qū)的末位，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于全國(guó)的整體水平。其中，生產(chǎn)性DEA在2013年以后有小幅回升，但收益性DEA在2008年以后始終處在非常低的水平。

第四，相比2005年，成長(zhǎng)性TFP有小幅改善。從不同的時(shí)間段來(lái)看，除了2008年金融危機(jī)和“優(yōu)惠政策”結(jié)束后的2011年有大幅惡化外，其他時(shí)間段都得到了改善；收益性TFP卻有大幅度惡化。從不同時(shí)間段來(lái)看，除了金融危機(jī)前的2005—2007年處于改善狀態(tài)中以外，其他時(shí)間段一直都處在惡化的狀態(tài)。

汽車產(chǎn)業(yè)是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和就業(yè)的保障，2008年金融危機(jī)對(duì)安徽汽車產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了巨大的沖擊，直到現(xiàn)在仍處在艱難的轉(zhuǎn)型過(guò)程當(dāng)中。近幾年，成長(zhǎng)性生產(chǎn)效率有小幅上升的同時(shí)，收益性生產(chǎn)效率持續(xù)下降，說(shuō)明安徽省對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)的投資十分缺乏效率。面對(duì)合資品牌在國(guó)內(nèi)中低端市場(chǎng)擠壓和缺乏龍頭企業(yè)引領(lǐng)的雙重壓力，安徽汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要從政府、企業(yè)、市場(chǎng)以及研發(fā)機(jī)構(gòu)4個(gè)方面系統(tǒng)地制定產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，提高企業(yè)和產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

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（編輯：唐龍）

F407.471

A

1673-1999（2017）03-0031-05

王超（1986—），男，博士，安徽新華學(xué)院商學(xué)院講師，安徽大學(xué)訪問(wèn)學(xué)者，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)和地理經(jīng)濟(jì)學(xué)。

2017-01-06

2016年安徽省高校人文社科重點(diǎn)項(xiàng)目“提升安徽省汽車產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的研究——基于產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈地域分工的視角”（SK2016A0453）。