基于DEA模型的我国有色金属工业总体经济效益评价

郑明贵,谢英亮

(江西理工大学,江西赣州341000)

基于DEA模型的我国有色金属工业总体经济效益评价

郑明贵,谢英亮

(江西理工大学,江西赣州341000)

改革开放三十年来,我国有色金属工业取得了令世人瞩目的优异成绩,其发展可以划分为四个阶段。为了全面评价我国有色金属工业总体经济效益,构建了投入与产出评价指标体系,并利用DEA模型进行了测算,然后对我国有色金属工业总体经济效益进行了评价与分析。结果表明:本文所构建的模型以及评价分析结论,具有较高的实用推广价值,可以为政府及行业部门在制订产业政策时提供参考。

有色金属工业;经济效益;数据包络分析;评价

改革开放三十年来,我国有色金属工业总产值、产品产量持续增长,最大限度地满足了国民经济建设的需求,取得了令世人瞩目的优异成绩。1978年,我国有色金属工业总产值仅为242.65亿元,2007年增长到14827.59亿元,增加了60倍,年均增长15.23%。有色金属工业总产值占 GDP比重,从 1978年的 3.7%增加到 2007年的13.6%,增加了9.9%,有色金属工业在国民经济中的地位大幅提升,扮演的角色也越来越重要。1978年,十种常用有色金属总产量仅为99.63万t,2008年增长到2519.19万t,增加了24倍,年均增长11.36%;1978年,六种精矿金属含量总产量仅为67.83万t,2008年增长到546.02万t,增加了7倍,年均增长7.2%。有色金属总产量增长道路是非常曲折的,也经历了步履维艰的时期,但其在我国国民经济发展过程中,一直发挥着重要的作用。因此,利用DEA模型,对改革开放30年我国有色金属工业总体经济效益进行系统评价是非常必要的。

1 改革开放以来我国有色金属工业发展阶段划分

根据有色金属工业总产值占 GDP比重的高低(即在国民经济中的地位),见表1,可以将其发展分成以下四个阶段。

1.1 第一阶段 (1978～1987年)

该阶段,有色金属工业总产值占 GDP的比重

表1 改革开放以来我国有色金属工业发展阶段划分

1.2 第二阶段 (1988～1998年)

该阶段,有色金属工业总产值占 GDP的比重在3.0%以下,为持续减速发展时期。从党的十三大到1998年中央经济工作会议,深入贯彻落实党的十五大和十五届三中全会精神,继续推进改革开放。尤其是1992年党的十四大召开以及邓小平南巡视察,促使企业改革发展进入了一个新时期,也是国有企业最艰难最关键的时期。这一时期,国有企业经历了三年脱困阶段,从1996年至1998年,国有企业经营困难,出现了全行业亏损。有色金属工业的发展也是步履维艰,在此期间,我国有色金属工业总产值年均增长率为7.42%,比第一阶段略高一点,仍然滞后于国民经济的年均增长率9.58%,其占 GDP的比重在3.7%～3.0%之间,平均2.31%,一直处于快速递减阶段,直到1997年才略有回升。

1.3 第三阶段 (1999～2003年)

该阶段,有色金属工业总产值占 GDP的比重在3.0%～5.0%之间,为持续快速发展时期。从党的十五届中央委员会第四次全体会议 (通过了《中共中央关于国有企业改革和发展若干重大问题的决定》)到十届全国人大一次会议第三次会议(设立国务院国有资产监督管理委员会),以及振兴东北地区等老工业基地战略的提出,对深化国有企业改革进行了实质性的探索与实践阶段,并取得了明显成效。1999年开始,有色金属工业进行了政策性关闭破产工作,先后共涉及198家企业,在职职工39万人,直到2005年才基本结束。在此期间,我国有色金属工业总产值年均增长率为18.05%,远远高于 GDP年均增长率9.77%,其占 GDP的比重在 3.6%～4.8%之间,平均4.16%,并且一直处于持续快速发展时期。

1.4 第四阶段 (2004～2007年)

该阶段,有色金属工业总产值占 GDP的比重在5.0%以上,为持续高速发展时期。从十届全国人大一次会议第三次会议至2007年年底,随着我国社会主义市场经济体制逐步建立,我国有色金属工业进入了一个发展速度最快、经济效益最好、技术进步显著、综合实力显著增强的发展阶段。此阶段,我国有色金属工业总产值年均增长率为46.18%,大大高于 GDP增长率 12.9%,其占GDP的比重在6.3%～13.6%之间,平均10.22%,并且一直处于持续高速发展时期,其在国民经济中的地位不断得到提升。

2 数据包络分析模型

数据包络分析 (Data Envelopment Analysis,简称DEA)是将数学、经济与管理的概念与方法相结合,形成了具有特色的模型、方法和理论。DEA是研究具有相同类型的部门 (或单位)间的相对有效性的十分有效的工具[1],这些部门称为决策单元 (DMU,即Decision Making Unit)。通过对这样一组决策单元的投入产出的数据分析,DEA方法可以得出各DMU的技术、规模综合效率或单独的技术效率指标,对决策单元的技术有效性和规模有效性作出评价,其中技术有效即技术效率最佳者,构成了生产系统相对有效的生产前沿面。[2]本文主要利用C2R模型进行综合评价。

2.1 C2R模型

设有n个待比较样本,在设立的投入与产出评价指标体系中,每个样本都有m种投入,s种产出。第 j个决策单元DMUj的投入向量为 Xj=(x1j,x2j,…,xmj)T,产出向量为 Yj= (y1j,y2j,…,ysj)T,j=1,2,…,n。于是,可以用向量对(Xj,Yj)表示 DMUj的生产活动。根据参考文献[3]～[7],直接建立线性规划PC2R的对偶规划DC2R(加入松弛变量s-及剩余变量s+以后):

利用式 (2)、式 (3),可以得到第 k个决策单元在其有效面上的投影,同时也修正了产出。

2.2 模型的有关定理

定理1:若θ0=1,则DMUj0为弱DEA有效;若θ0=1,并且s-0=0,s+0=0,则 DMUj0为DEA有效。

定理3:决策单元 DMUjk的投影为DEA有效。

定理4:决策单元 DMUjk为DEA有效的充分必要条件是

3 我国有色金属工业总体经济效益评价指标体系的构建与测算

3.1 评价指标体系的构建

在构建我国有色金属工业总体经济效益经济评价指标体系时,指标的选取应遵循科学性、简洁实用性、通用性等原则。根据上述研究,建立了我国有色金属工业总体经济效益投入与产出评价指标体系 (表2)。该指标体系由财物投入、人力投入、产出等三个一级指标和九个二级指标组成。各个二级指标的原始数据见参考文献 [8]。

3.2 模型的测算

根据式 (1),利用MSDSS软件进行计算,结果见表3,其中任何一个决策单元s-≠0,s+≠0。

4 我国有色金属工业总体经济效益评价与结论

根据定理1和定理2,由表3可以得出以下结论。

表2 有色金属工业总体经济效益投入与产出评价指标体系

表3 决策单元有效性与规模收益

4.1 整体评价

1978年,θ=1.005>1,说明在投入较小的情况下,却获得了更好的产出效果;1979年、1980年、1986年、1988年、1989年、1999年、2006年、2007年,八个决策单元均为弱DEA有效;其它年份θ<1,说明均非DEA有效,即投入产出结构不合理、投入大而产出小,技术非有效。

4.2 阶段评价

第一阶段 (1978～1987年),θ值均在0.900及以上,表明此阶段我国有色金属工业总体经济效益较好,投入产出结构基本合理;第二阶段(1988～1998年),除了前两年为弱DEA有效以外,其余年份θ值均在0.780及以下,表明此阶段我国有色金属工业总体经济效益较差,粗放型增长相当明显;第三阶段 (1999～2003年),1999年为弱DEA有效,其余年份均在0.829及以上,表明此阶段我国有色金属工业在度过了第二阶段三年脱困难时期以后,总体经济效益逐渐好转,有集约发展态势;第四阶段 (2004年至今),前两年θ值为0.911和0.882,后两年为弱DEA有效,说明我国有色金属工业真正步入了持续、高速、健康发展时期,发展态势越来越好。

该结论与我们对我国有色金属工业总体规模评价结论基本一致。

4.3 规模收益评价

从规模收益来看,有五个年份出现了递减,分别是 1987年、1997年、2001年、2003年和2004年;其它年份,规模收益递增或不变。值得注意的是,第一、二两个阶段,基本处于规模收益递增或不变阶段 (仅有两个年份出现递减的情况);第三、四两个阶段,规模收益递减 (有三个年份)或不变非常明显。因此,可以判断我国有色金属工业目前或已经处于规模收益递减阶段,仅仅依赖于劳动力、资本等生产要素的增加来提高产量,已经不再适合当前的形势,非物质要素投入的增加,对于产量的进一步增长显得非常重要。

4.4 投入产出结构评价

利用式 (2)、式 (3)可对每个决策单元的投入结构进行有效调整,同时也可对产出进行修正。这样可根据历史数据,尤其是最近几年的数据,对行业投入产出结构进行修正[9],使制订出的产业政策更加符合我国有色金属工业发展的需要。因此,该结论具有较高的实用推广价值。

[1]魏权龄,刘起运,胡显佑,等.数量经济学 [M].北京:中国人民大学出版社,1999:305-340.

[2]韩秀华,王景星,金俊武.前沿生产函数与公路运输企业技术进步现状分析 [J].科学学与科学技术管理,1995,16(8):16-19,51.

[3]Charnes A.,W.W.Cooper and E.Rhodes.Measuring the efficiency of decision making units[J].European Jour2 nal of Operational Research,1978,(2):429-444.

[4]魏权龄,岳 明.DEA概论与C2R模型——数据包络分析(一)[J].系统工程理论与实践,1989,9(1):58-69.

[5]魏权龄,崔宇刚.评价相对有效性的几个重要DEA模型——数据包络分析 (二) [J].系统工程理论与实践,1989,9(2):55-68.

[6]Biresh Kumar Sahoo,Pratap K.J.Mohapatra,M.L.Trivedi.A comparative application of data envelopment a- nalysis and frontier translog production function for estima- ting returns to scale and efficiencies[J]. International Journal of Systems Science,1999,30(4):379-394.

[7]Charnes,A.,W.W.Cooper,B.Golang,L.Seiford.and J.stuty.Foundations of Data Envelopment Analysis for Pareto2Koopmans efficient empirical production functions[J].Journal of Econometrics,1978,30.

[8]中国有色金属工业协会.中国有色金属工业改革开放30年[M].长沙:中南大学出版社,2009.

[9]郑明贵.数据包络分析模型及其应用研究 [J].南方冶金学院学报,2004,25(4):62-66.

Overall economic benefit assessment on China’s nonferrous metal industry based on DEA model

ZHENG Ming-gui,XIE Ying-liang
(Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou 341000,China)

Thirty years past since China’s reform and opening policy,during which China’s nonferrous metal industry got great achievements,and we could divide the three decades development of it into four sta- ges.In order to give an overall economic benefit evaluation,we built up an input and output index system,and then calculated it with a DEA model;finally we gave an overall economic benefit assessment on China’s nonferrous metals industry.This showed that the model and the evaluation results have high application val- ues,and can provide some valuable advices for the government and the industry when making industrial pol- icies.

nonferrous metal industry;economic benefit;DEA;assessment

F424.6

A

1004-4051(2010)02-0033-04

2009-09-30

科技部软科学研究计划面上项目“我国有色金属产业可持续发展问题研究”(2008GXQ6D161)

郑明贵 (1978-),男,安徽颍上人,讲师,博士,研究方向为矿业经济。在3.0%～4.0%之间,为减速发展时期。我国处于改革开放的探索阶段,从党的十一届三中全会到第十三次全国代表大会,确立了以经济建设为中心的基本路线。我国国民经济得到了持续快速发展,我国有色金属工业总产值年均增长率为7.38%,滞后于国民经济的年均增长率9.92%,在1981年甚至出现了负增长,其占GDP的比重在2.7%～2.0%之间,平均3.25%,处于一直递减阶段,在国民经济中的地位不断下降。