黑龍江乳品加工業市場績效分析

○陳新博

（東北農業大學 黑龍江 哈爾濱 150030）

一、研究方法和數據來源

利用CCR模型可計算出在規模報酬不變條件下的黑龍江省乳品加工業的的綜合技術效率。由于CCR模型是假設在固定規模報酬下來衡量整體效率，但并不是每一個DMU的生產過程都是處在固定規模報酬之下，于是去除CCR模型中規模報酬不變的假設，而以規模報酬變動取代，發展成BCC模型。利用BCC模型可計算出在規模報酬變動條件下的企業的純技術效率，而通過綜合技術效率和純技術效率，又可以計算出規模效率。純技術效率是企業由于管理和技術等因素影響的生產效率，規模效率是由于企業規模因素影響的生產效率。

1、基于產出的CCR模型

假設某系統中有n個決策單元（DMU），每個決策單元都有m種類型的輸入和r種類型的輸出，則某決策單元的輸入向量為 X＝（X 1，X 2，…，X m），輸出向量為 Y＝（Y 1，Y 2，…，Y r），通過引入非阿基米德無窮小量ε，建立的CCR模型為：

上式中，ε為非阿基米德無窮小量，S-，S+為松弛變量。上式中主要的經濟學含義是：λ、j將各個有效點連接起來，形成有效生產前沿面。非零的松弛變量即過剩量S+或不足量S-使得有效面可以沿著水平或者垂直的方向延伸，從而形成包絡面。θ則表示DMU距離包絡面的投影。當θ=1，且時，則該DMU為DEA有效；當θ=1，且時，則該DMU為DEA弱有效；當θ<1，則該DMU為DEA無效。利用CCR模型可計算出在規模報酬不變條件下的黑龍江省乳品加工業的綜合技術效率。

2、基于產出的BCC模型

由于CCR模型是假設在固定規模報酬下來衡量整體效率，但并不是每一個DMU的生產過程都是處在固定規模報酬之下，于是去除CCR模型中規模報酬不變的假設，而以規模報酬變動取代，發展成BCC模型。具體的BCC模型如下所示：

利用BCC模型可計算出在規模報酬變動條件下的內外資零售業的純技術效率，而純技術效率和規模效率是對綜合效率的細分，系統的綜合效率等于純技術效率和規模效率的乘積。純技術效率是企業由于管理和技術等因素影響的生產效率，規模效率是由于企業規模因素影響的生產效率。

表1 以不同年份為決策單元的黑龍江省乳品加工業市場績效

與其他方法相比，DEA法的優點在于可以避免由于指標量綱等方面的不一致而需尋求同度量因素帶來的困難，具有很強的客觀性，可用來估計多投入、多產出系統的生產函數等。乳品加工業市場作為一個多投入、多產出的復雜系統，其有效運行的重要目的就是以較少合理的投入，實現更大規模的社會經濟產出效益。因此選取DEA法評價黑龍江省乳品加工業的市場績效再合適不過。由于市場績效的評價是一個相對值，本文根據2002—2012年的黑龍江省統計年鑒的相關數據，基于以上DEA模型，分別按時間不同和行業不同對黑龍江省乳品加工業市場績效進行分析，以期對黑龍江省乳品加工業的市場績效進行全面的測算和評價。

二、評價黑龍江省乳品加工業的市場績效——DEA模型的應用

按時間不同分析是指以年份作為決策單元，所得出的市場績效是不同年份之間的相對績效。本文選取的年份為2003—2012年，即10個決策單元，從而可以得到近十年黑龍江省乳品加工業的市場績效的動態以及趨勢。輸出結果如表1所示。

從表1中可以看出，黑龍江省乳品加工業投入產出水平整體表現良好，其中效率值為100%的，說明他們的投入產出市場績效為DEA有效，處于最佳狀態。綜合效率與技術效率和規模效率基本處于同一趨勢變化，其中2007年的黑龍江省乳品加工業市場績效各個效率均為100%，表明這個年份是DEA有效的，表現相對較好，其他年份的市場績效都是小于100%的，說明DEA無效，但是效率越接近1，就說明其資源配置效率越高。2007年的綜合效率、純技術效率、規模效率都為100%，這說明2007年的乳品加工業市場績效是近十年來相對最好的績效，也就是說，黑龍江省乳品加工業目前的市場績效是相對水平較高的。為了更清晰地看出2002—2012年的黑龍江省乳品加工業市場績效的綜合技術效率的變化趨勢，將數據處理為曲線圖，如圖1所示。

圖1 2002—2012年黑龍江省乳品制造業綜合技術效率趨勢圖

從圖1中可以清晰的看到，2002—2005年黑龍江省乳品加工業市場績效表現是近十年相對最差的，之后逐漸上升，到2007年市場績效上升至最高點100%，隨后從2008年開始逐步下降，至2009年下降到79.32%，2010年起開始反彈，至2012年逐年上升，2012年達到近三年來最高，為93.62%。由圖1中我們可以看到，黑龍江省乳品制造業的市場績效一直有很大的起伏，但是近三年逐步達到了一個良好的水平，說明黑龍江省乳品加工業處于一個不平穩的發展趨勢之中。而純技術效率、規模效率、綜合效率有著相同的增減趨勢。

技術效率的DEA無效是因為投入因素過多而無法有效運用，即投入冗余。因此，計算結果表明投入資源越多的年份，其市場績效也不一定技術有效，反之，DEA有效的年份其投入資源也不一定多，因此在投入冗余的情況下，若能夠在維持相同的產出水平下減少多余的投入，則可增加技術效率。從分析結果來看，黑龍江省只有2007年乳品加工業市場純技術效率均為100%，其他九年的市場純技術效率均低于100%，并且上下起伏十分明顯。這說明黑龍江省乳品加工業市場投入的結構相對不合理，存在投入過度冗余，且無法有效運用資源的現象明顯。

在以年份為決策單元的模型應用上，輸出結果表明，2007年黑龍江乳品加工業市場績效為最優水平，投入結構也十分合理，處于固定規模報酬水平。而其他年份均未達到最優的水平，說明黑龍江省乳品加工業市場績效還有極大的提升空間。本文運用DEA模型分析了黑龍江乳品加工業市場投入與產出結構不合理的問題，并提出了黑龍江省乳品加工業應在未來的生產中加以改進的建議。

三、黑龍江省乳品加工業市場績效的投影分析

為了進一步分析影響黑龍江省乳品加工業市場績效的因素，就需要進一步對模型的輸出結果進行投影分析，因此本文利用以時間為決策單元評價黑龍江省乳品加工業市場績效的輸出結果，節選了包括企業個數、從業人員數、企業銷售成本、銷售收入、利潤、產值評鑒指標進行投影分析。其分析結果如表2所示。

表2 黑龍江省乳品加工業投入和產出指標的調整值

由表2可以看出，近些年來，黑龍江省乳品加工業的市場績效除2007年以外均為非DEA有效，在相同的投入指標下，可以產出更多的利潤，可以帶來更高的全要素生產率；而在相同的產出指標下，為了提高市場效率，行業中需要減少單位個數。例如，2010年乳品加工企業應平均減少13.83個，2011年應減少8.18個，2012年應減少1.45個。由此可以看出，每年黑龍江省乳品加工業在單位數量的投入中均有冗余，需要調整，應該通過降低冗余的單位個數來提高市場績效。從業人員數方面，除2006年外，在各年從業人員平均數的投入指標均相對表現良好，無需調整。另外，在產出指標中，利潤存在明顯的產出不足，利潤指標能很好地體現出企業盈利狀況，全要素生產率則能表明企業的投入產出效率，數據表明2012年黑龍江省乳品加工業在相同的投入狀況下，可以更多地產出利潤1568.21萬元，因此要對乳品加工業的單位個數投入進行適當調整，這樣才能使他們的資源配置達到相對有效，進而達到最高市場績效的目標。

四、結論

本文通過建立DEA模型，分析了不同年份的黑龍江省乳品加工業的市場績效。從時間上來說，目前的黑龍江省乳品加工業的整體市場績效水平相較于往年呈現出一個較高的水平，且有很大的一個波動性，尤其是在2007年，黑龍江省乳品加工業市場績效水平普遍達到一個最高點，這一結果與當年乳品企業三聚氰胺事件有很大的關系。因為黑龍江乳品企業在當年的乳品安全檢查中沒有發現安全隱患，直接影響了整體的市場績效，這足以說明，食品安全與乳品行業的市場績效息息相關，若想提高市場績效，安全問題不容小覷。從各個乳品加工業來說，黑龍江省乳品加工業的績效還有很大的提升空間，黑龍江省乳品加工業中的企業個數有明顯冗余，若想提升市場績效就應該減少整個乳品加工業中的冗余企業。在產出方面，利潤和全要素生產率也存在著產出不足的問題，應當提高產出水平。由此可見黑龍江省的乳品加工業盈利能力和生產效率方面仍有待提高。

綜上所述，黑龍江省乳品加工業的市場績效在很多方面仍有提高的潛力，本文旨在通過構建績效評價模型來描述現階段黑龍江省乳品加工業的市場績效水平，以期為提高黑龍江省乳品加工業的市場績效水平提供參考和依據。