江 巍 江學淮

（江蘇科技大學 經濟管理學院 鎮江212003）

引 言

“十一五”時期，我國船舶工業快速發展，國際造船地位顯著提升，船舶產業規模實現跨越式發展，船舶工業綜合競爭力有了較大幅度提高。2012年，因受金融危機影響，全球經濟復蘇緩慢，國際航運市場表現低迷，波羅的海干散貨運費指數（BDI）創下該指數發布以來的新低（2012年2月4日達到647點），航運市場費率處于歷史最低谷。

從BDI的歷史走勢來看，由目前的復蘇期轉至繁榮期尚有待時日［1］。2012年，我國造船完工量為6 021萬載重噸，同比下降21.4%；承接新船訂單量為2 041萬載重噸，同比下降43.6%；截至12月底，手持船舶訂單量為1.069 5億載重噸，同比下降 28.7%［2］。

盡管我國船舶工業取得了顯著發展，但也存在某些不足。由于船舶市場持續低迷，我國船舶企業面臨開工不足和企業經營接單處于微利狀態，尤其是在船舶工業的效率方面與韓國、日本等造船強國相比存在較大差距。因此對我國船舶工業效率的進行評價，對我國“船舶工業十二五規劃”的實施具有現實的指導意義。

迄今為止，國內對船舶工業效率分析的方法主要是使用了DEA模型［3-4］對其進行評價，然而DEA存在著缺陷，在用CCR-DEA模型和BCCDEA模型方法評價決策單元的相對效率時，最后的結果很可能出現多個單元同時為相對有效，從而難以實現有效單元之間的區分，也即僅區別效率的高低，但沒有區分出高效率的評價對象之間的差異。因此本文使用超DEA模型對我國船舶工業效率進行更準確的分析。

1 超效率DEA模型

為了彌補CCR-DEA模型和BCC-DEA模型方法評價決策單元時的缺陷，Andersen和Petersen提出一種DEA的“超效率”（Super-Efficiency）模型［5］，使有效決策單元之間也能進行效率高低的比較。超效率CCR-DEA模型的基本思路是：在評估某一決策單元時，將該這一決策單元排除在外，而CCRDEA模型則將這一單元包括在內。Yao Chen［6］（2004）首次利用SUP-CCR-DEA模型來識別有效DMU的效率差異。

圖1 超效率DEA評價示意圖

我們可以借助圖1來闡述這一思路，以決策單元DMUC為例，圖中的C點處在有效生產前沿面ABCD上，在DEA的CCR模型下DMUC的效率值為1。按照超效率模型的思路，在計算DMUC效率值時，C點應排除在決策單元的參考集之外，于是生產前沿面就由ABCD變為ABD，C到有效前沿面的距離CC′是C可擴張的大小，此時C點的效率值為C=OC′/OC＞1。對于CCR模型中本來就是非DEA有效的決策單元E，在超效率模型中其生產前沿面仍然是ABCD，因此按照超效率模型計算的效率值與按照CCR模型計算出來的效率值是一致的，仍然是θE=OE′/OE＜1。其模型如下：

在超效率CCR-DEA模型中，對于無效率的某一個地區船舶工業，其效率值與CCR模型中一致；而對于有效率的某一地區船舶工業，計算出來的效率值可能大于1。例如效率值為1.5，則表示該地區船舶工業效率即使再等比例增加50%的投入，在所有地區的船舶工業樣本集合中仍能保持相對有效。

2 超效率DEA模型在我國船舶工業效率評價中的應用

2.1 投入與產出指標的選取

本文使用的數據來自全國主要造船省份2011和2012年的船舶工業年鑒［7-8］數據，參考相關文獻中投入與產出指標的選取，結合中國船舶工業的現狀和船舶工業數據的可得性，本文選取船舶工業從業人員的平均數、船舶工業企業的個數、造修船的基礎設施（萬噸船臺、船務的數量）作為投入指標。產出指標包括船舶工業的總產值、造船完工量占全國的份額。

選取以上投入產出指標的理由如下：職工是企業發展的動力，是企業經濟效益的創造者，職工人數的多少及配置體現了船舶工業人力資本的投入，船舶工業企業的個數和造修船的基礎設施（萬噸船臺、船務的數量）代表了一個地方船舶工業發展基礎，反映了地區船舶工業資源的配置情況，是船舶工業發展最穩定的物質基礎。在產出指標中，船舶工業的總產值、造船完工量占全國的份額表示船舶工業的經濟效益和產出規模。

表1為所建立的我國船舶工業效率的評價體系。根據表1，可構建如圖2所示船舶工業效率評價的概念結構。由于相應的數據缺失，因此本文選取江蘇、上海、遼寧等14個省市的船舶工業數據作為樣本。

2.2 數據整理

我國船舶工業效率評價指標原始數據見表2。

表1 超效率DEA模型的投入與產出指標

圖2 船舶工業效率評價的概念結構

表2 我國船舶工業效率評價指標原始數據

2.3 我國船舶工業效率的評價

利用DEAP 2.1軟件計算得到14個省份船舶工業綜合效率值、技術效率值、規模效率值和相應的規模階段，運用EMS1.3軟件計算得到14個省份相應的船舶工業的超效率DEA值（見表3）。

表3 船舶工業效率的評價結果

3 實證結果分析

先整體上分析我國船舶工業平均的效率值，在從綜合效率、技術效率、規模效率、規模報酬、超效率五個方面逐個分析。

3.1 整體分析

2010年，我國14個地區船舶工業的綜合效率、技術效率和規模效率的平均值分別為0.672、0.869和0.783，然而到了2011年，三個效率平均值都有所提高，說明在過去的一年里，船舶行業為了適應市場變化，調整結構、轉變方式的步伐明顯加快。為應對船市危機，并購重組、轉產、淘汰落后產能成為2011年我國主要地區造船業調整的主要任務，一些地方的中小造船企業已經開始逐漸退出船舶市場。

3.2 分層分析

（1）從各個地區的綜合效率上看，2010年船舶工業效率有效地區有遼寧和上海，到2011年又增加4個地區，包括上海、遼寧、福建、山東，這些地區比其他船舶工業地區的船舶工業效率更高，且處于較領先的地位。2011年主要造船省份如江蘇、浙江、廣東、安徽、重慶、湖北等地區的船舶工業綜合效率比2010年都有所提高，這說明2011年各個造船地區船舶行業的結構調整已初見成效。

（2）從各個地區的技術效率上看，2010年在12個非DEA有效的船舶工業地區中，純技術有效的船舶工業地區有6個，分別是天津、河北、江蘇、福建、江西、湖南；然而在2011年，非DEA有效的船舶工業地區有10個，其中純技術有效的船舶工業地區5個，分別是天津、河北、江蘇、江西、湖南。從中可以得出：與天津、河北、江西、湖南相比，2011年福建省通過推動船舶工業的區域合作、產業重組和擴大生產規模等方式使得自身的船舶工業規模效率達到1是最優的，福建省船舶工業投資更加理性，船企把緊張的資金用在刀刃上，用最小的投入，獲得最大的回報，如龍海地區全年共投入4 000萬元，擴建船塢2座，新建噴涂車間，解決了龍海地區部分企業的需求。另外，企業間協作分工，如馬尾造船股份公司和福州利亞船業成功協作，既提高了馬尾造船經濟總量，又帶動利亞船業發展壯大；廈船重工與漳州一帆重工、新勝船業，福建長興與廈門新四海船舶科技有限公司，福建白馬船廠與本地區17家企業的協作，做到優勢互補，提升了產品質量，加快產品的建造速度，推動管理升級，促進隊伍素質的提升［9］。

（3）2010年有6個船舶工業地區是由技術非有效和規模非有效兩方面的原因共同導致的，2011年減少到了5個，這在一定程度上說明這些地區需要在技術和規模兩個方面都采取積極的措施來提高各自的船舶工業效率。對于規模非有效的處理依據主要是看各個地區船舶工業所處的規模階段，而技術效率的提高主要依靠船舶工業從業人員的平均數、船舶工業企業的個數、造修船的基礎設施（萬噸船臺、船務的數量）冗余量的改進。表4列出了2010年和2011年的各個船舶工業地區想達到DEA最優所需減少的投入量和所要增加的產出量。

表4 （2010年、2011年）技術非有效和規模非有效的船舶工業地區增減數量

從表4可以看出，2010年和2011年船舶工業從業人員的平均數是最優的，不存在投入過剩的情況，同時船舶工業的總產值不存在產出不足的問題。

（4）規模報酬分析

① 天津、河北、江西、湖南、安徽、重慶、廣東等地區船舶工業的規模報酬連續兩年都是遞增的，說明目前通過擴大生產規模或者兼并重組來提高船舶工業的規模效率。

② 山東省規模報酬由2010年的遞增發展到2011年的規模報酬不變，說明在2011年，山東省在技術和規模上都采取了相應措施來提高自身的船舶工業效率，推進發展方式從主要追求數量規模向更加注重質量效益轉變，從主要依靠要素投入向更加依靠科技進步轉變，推進產業結構從主要發展造船向造修船、海洋工程裝備、游艇制造以及配套業協調發展轉變，山東省地理位置靠近日、韓兩國，吸引日韓的資金和先進的造船技術，依托半島藍色經濟區重點發展大型的造船基地、高端的船舶產業集群。

③ 江蘇和浙江的規模報酬兩年都遞減，說明江蘇省和浙江省的船舶工業都出現產能過剩問題。

（5）超效率分析

從表3可以得出2010年超效率值大于1的地區只有上海、遼寧，2011年有上海、遼寧、山東、福建，然而2010年和2011年上海的船舶工業的超效率值分別為2.730和2.443，遠高于其他省份的船舶工業超效率值。

造成這種現象的原因可能有兩點：

① 上海作為長三角地區的龍頭，在造船業的發展方面已取得明顯的優勢，上海市船舶工業以滬東中華造船集團有限公司、上海外高橋造船有限公司、上海江南長興重工有限責任公司、上海船廠船舶有限公司和江南造船集團有限責任公司等重點企業，形成外高橋造船基地、崇明島造船基地以及長興島造船基地，成為中國最大的造船業集聚區。上海船舶工業在地域上的相對集中，有利于優化資源的配置、加強相關企業和行業的合作，提高經濟效益，降低成本，上海市造船業市場集中程度高，2011年將近80%的產值都是由五大船企創造，這五家船企造船完工量占上海市全年造船完工量近90%，全國很難有幾家企業能與上海市的五大船舶企業相媲美。

② 上海市船舶工業企業的所有制體制改革也取得顯著進展，己形成具有上海特色的多種混合所有制并存的產權結構。上海船企通過產權的優化和企業改制，不僅增長了經濟效益，提高了生產能力，優化了企業管理；而且推動了企業科技的創新與進步，同時還促進了人員素質的提高［10］。總之，上海市的船舶工業資源的配置和綜合的管理水平更加的科學、合理，這在一定程度上促進了上海船舶工業的效率水平提高。

在2010年超效率值小于1的地區有天津、河北、江蘇、浙江、安徽、福建、山東、江西、湖南、湖北、重慶、廣東，到2011年有天津、河北、江蘇、浙江、安徽、江西、湖南、湖北、重慶、廣東。江蘇和浙江作為全國重要的造船大省，超效率值都低于1，且排名并不領先，2011年江蘇省規模以上船舶企業數目減少，從2010年的620個減至451個，行業內部分企業縮小經營規模，或者進行重組并購，或者退出行業［11］。相比于江蘇省，浙江省的船舶企業面臨的困境表現尤為突出，2011年，浙江省船舶企業受到全球海運業低迷的沖擊，在持續高速增長后險踩急剎車，陷入困境。一些企業離開船舶行業，有一些企業還在艱難中掙扎求生。手持訂單數量日益減少，融資日趨困難。江蘇和浙江可能成為中國造船重點區域最先出現船企倒閉潮和行業洗牌的區域。船舶行業的洗牌是一次優勝劣汰的過程，可以倒逼行業中產能過剩的環境緩解，促使船舶企業通過創新、提高附加值尋找轉型升級之路，從長遠來看，有利于行業內企業質量的優化。

4 結 論

通過超效率DEA模型分析可知上海市的船舶工業的超效率值最高，其他各省市可以借鑒上海市的以下經驗來提高自身船舶工業超效率值：

（1）推進造船企業兼并重組的力度，有利于資源的優化配置，加快造船基地和園區的建設，促進船舶產業集群化的發展。

（2）加強企業與企業以及企業與科研院所間的合作，培養高層次的科技人才，提高企業的經濟效益，降低企業的成本。

（3）優化造船企業的管理工作，使企業的各個部門相互配合、相互協調，從而達到提升企業內部管理。

［1］ 2012年江蘇船舶行業經濟運行分析報告［EB/OL］.［2013-12-23］http：//zcgcxh.jscd.gov.cn/art/2013/4/3/art_13499_726249.html.

［2］ 2012年船舶工業經濟運行分析［EB/OL］.［2013-12-23］.http：//news.steelhome.cn/2013/01/28/n2447725.html.

［3］ 張運華.中國船舶工業技術效率分析［J］.江蘇科技大學學報，2007（4）：91-94.

［4］ 陶永宏，陳勇，蘇昆.基于DEA的長三角船舶工業效率實證研究［J］.中國造船2011（4）：246-252.

［5］ Andersen P，Petersen N C.A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis［J］.Management Science，1993（39）：1261-1264.

［6］ Yao Chen.Ranking efficient units in DEA［J］.The International Journal of Management Science，2004（32）：213-219.

［7］ 中國船舶工業年鑒編輯委員會.中國船舶工業年鑒2011［M］.2011.

［8］ 中國船舶工業年鑒編輯委員會.中國船舶工業年鑒2012［M］.2012.

［9］ 2011年福建省船舶工業經濟運行分析［EB/OL］.［2013-12-23］ http：//wenku.baidu.com/view/87a1c34ce 45c3b3567ec8bd1.html.

［10］ 羅來春.上海造船業的產業競爭力研究［D］.上海師范大學，2012.

［11］ 支園園，張光明，朱凌云.基于灰色關聯度的江蘇船舶產業結構分析［J］.船舶，2013（3）：29-32.