段彥玲(銅仁學院數學科學學院,貴州銅仁554300)
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數據包絡分析在茶葉生產效率中的應用研究
段彥玲
(銅仁學院數學科學學院,貴州銅仁554300)
摘要:茶葉生產效率是我國茶葉發展水平的重要標志。本文構建了精制茶加工企業生產效率評價指標體系,選擇具有代表性的15家精制茶加工企業,通過數據包絡分析對其生產系統中綜合效率、純技術效率與規模效率進行評價,并給出相應的對策建議,供精制茶加工企業管理人員參考。
關鍵詞:數據包絡分析;茶葉生產效率;規模效率
2014年是我國茶葉取得長足發展的一年。農業部種植業管理司公布了2014年茶葉種植相關信息:茶園面積增加至4112萬畝,同比增長5.19%;茶葉產值增加至209.2萬噸,同比增長10.33%;茶葉產值攀升至1349億元,較2013年增加19.07;我國精制茶加工企業個數達1364個,同比增加8.9%;我國茶葉質量及其安全水平顯著提高。
然而,眾多研究顯示,我國茶葉生產水平雖有較大幅度提高,但各茶企業尤其精制茶加工企業生產效率仍然較為低下。部分精制茶加工企業技術水平相對落后,人員素質參差不齊,部分精制茶加工企業規模過大或者過小導致規模效益不能充分發揮。精制茶加工企業是一個系統,既有人力、物力、財力的輸入,也有營業收入與客戶滿意等經濟價值與社會價值的輸出。部分精制茶加工企業可以在同樣輸入狀態下,獲得較高的經濟價值輸出于社會價值輸出,部分精制茶加工企業需要加大規模,增加人力、物力與財力的輸入才能取得較高的輸出。本文擬采用數據包絡分析(DEA),根據一定標準選擇2014我國精制茶加工企業100強中的20家,選取合適的指標,計算出各茶企業生產的綜合效率、純技術效率與規模效率,分析企業效率短板,為提升精制茶加工企業生產效率提供參考。
DEA由運籌學家Charnes A,Cooper WW,及Rhodes創建,主要用于評價多個同類型具有多個輸入、多個產出的決策單元的相對效率。DEA以決策單元的輸入與輸出數據為基礎,利用線性規劃,計算每個決策單元的相對效率。如果效率值為1,稱決策單元DEA有效;如果效率值在0 到1之間,則稱為DEA無效,效率值離0越接近,則無效程度越高。DEA避免了人為賦予權重的主觀性,僅僅基于客觀數據,通過線性規劃,得出決策單元的效率值,結果具有較強的客觀性。DEA的基礎模型有兩種,分別是CCR模型和BCC模型。CCR模型假定規模報酬固定不變,以此為基礎計算相對綜合技術效率。BCC模型假定規模的變化會導致決策單元的效率的變化。BCC模型可以計算綜合效率、純技術效率和規模效率。綜合效率反映的是總體上的投入產出效率;純技術效率反映了指決策單元由于管理和技術等因素影響的生產效率;規模效率是指規模因素影響的生產效率。其中綜合效率在數值上等于純技術效率與規模效率的乘積。
3.1確定決策單元
決策單元是DEA所需評價的一組系統。我們根據中國產業洞察網提供的《2014年中國精制茶加工行業TOP100(前100強)企業排名》選擇15家企業作為研究對象。根據數據包絡分析的原則,決策單元個數應大于3倍的輸入、輸出變量個數。本文擬選用3個輸入變量及2個輸出變量,因此選擇15家企業符合數據包絡分析要求。這15家企業應同時包括產茶大省與產茶中等省份的茶企業,同時包括名茶精制企業與非名茶精制企業、包括大型企業與中小型企業、包括國企與民企。15家精制茶加工企業分別為:湖北采花茶葉有限公司、湖南省茶業有限公司、湖南省湘豐茶業有限公司、福建省安溪八馬茶業有限公司、福建省安溪茶廠有限公司、嵊州市大鵬茶業有限公司、山東日照碧波茶業有限公司、紹興縣和興茶廠、長沙縣金井茶廠、黃山謝裕大茶業股份有限公司、河南省信陽盧氏茶葉有限公司、紹興縣兩溪茶廠、湖州方路茶業有限公司、安徽省紅新制茶有限責任公司、江西省寧紅有限責任公司。

表1 精制茶加工企業生產效率輸入指標與輸出指標
3.2設計指標體系
精制茶加工企業是一個多投入、多產出的復雜系統。根據可操作性原則與典型性原則,同時參考相關文獻,我們選取員工數量X1、研究生以上員工比例X2以及年總成本X3作為系統的輸入指標。X1與X2主要描述人力資源方面企業投入的成本,而X3描述在資金方面企業投入的成本。本文選取營業收入Y1與顧客滿意度Y2為精制茶加工企業的輸出指標。Y1是經濟型輸出指標,Y2是社會型輸出指標。
3.3獲得原始數據
我們查閱15家精制茶加工企業相關資料,得出表1。
3.4得出運算結果
本文采用DEAP2.1,并選用BCC模型,計算出各精制茶加工企業綜合效率、純技術效率與規模效率。

表2 精制茶加工企業生產效率計算結果
4.1綜合效率
從表2可以看出,15家精制茶加工企業僅福建省安溪八馬茶業有限公司與黃山謝裕大茶業股份有限公司兩家綜合效率為1,DEA相對有效。綜合效率代表著企業生產中投入與產出之間的關系。黃山謝裕大茶業股份有限公司員工數量控制較好,本科生比例較高,DEA相對較高。而福建省安溪八馬茶業有限公司人數雖然較多,但同樣本科生比例排名較高,在15家企業中排名第2,高學歷工作人員意味著管理水平與技術水平的優異,這是DEA綜合效率為1的重要原因。其余13家公司綜合效率均小于1。由于綜合效率等于純技術效率與規模效率的乘積,本文擬從純技術效率與規模效率兩個角度分析茶企業生產效率問題,并給出對策建議。
4.2純技術效率
15家茶企業中共有4家茶企業純技術效率為1.茶企業的純技術效率不僅取決于企業采用了何種先進設備與何種先進技術,更取決于公司是否能夠有使用先進設備與先進技術的人才。本科生比例是影響純技術效率的重要因素。計算4家純技術效率為1的茶企業的本科生比例平均值為0.683,而其余11家純技術效率小于1的茶企業本科生比例平均值為0.3.茶企業在購買先進設備與先進技術的同時,應加強人才儲備,選擇較高學歷人才擔任管理崗位,同時加強培訓,提高員工素質以此提升純技術效率。
4.3規模效率與規模收益
除福建省安溪八馬茶業有限公司、黃山謝裕大茶業股份有限公司與紹興縣兩溪茶廠規模效率為1之外,其余12家茶企業規模效率均小于1。其中有7家規模收益處于遞增階段,在當前技術條件下,投入還沒達到最優規模狀態,其投入增量的百分比小于產出增量的百分比。7家企業分別是湖北采花茶葉有限公司、湖南省茶業有限公司、湖南省湘豐茶業有限公司、福建省安溪茶廠有限公司、嵊州市大鵬茶業有限公司、山東日照碧波茶業有限公司以及河南省信陽盧氏茶葉有限公司。以上7家企業應增加人力、物力與財力,提升規模效率。另外5家茶企業規模收益處于遞減狀態,即投入已產生冗余,不能得到先前投入所得到的回報,應適度削減投入,使其達到最佳規模產出水平。
參考文獻
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作者簡介:段彥玲(1985-),女,貴州銅仁人,碩士,講師。
基金項目:1.編號:黔科合LH字[2015]7246號項目名稱:基于SERVQUAL模型的梵凈山周邊“農家樂”服務質量提升研究;2.編號:TS1110
項目名稱:一類倒向隨機微分方程的系統穩定性及其應用