我国汽车零部件产业运营效率评价

蔡荣生，严圣艳

(中国人民大学商学院，北京100872)

我国汽车零部件产业运营效率评价

蔡荣生，严圣艳

(中国人民大学商学院，北京100872)

选取“十一五”期间我国汽车零部件产业43家上市公司为样本，运用DEA－Tobit模型分析我国上市汽车零部件公司的运营效率及其影响因素。研究结果显示，我国大部分汽车零部件上市公司运营结构不合理，资源配置效率低下;我国汽车零部件产业全要素生产率的增长主要源于规模效率的增长，而纯技术效率的不高影响了全要素生产率的进一步提升;公司人均资本、存货周转率和股权性质与公司运营效率有显著的正相关性。

汽车零部件产业;运营效率;SBM－Super DEA模型;Tobit模型

随着国际整车制造商全球配置资源步伐的加快和国内汽车消费需求的日益高涨，以及2004年我国汽车产业政策出台的影响，“十一五”期间我国汽车产业及其零部件业的发展进入“井喷”时代。2010年我国汽车零部件工业产值达1．6万亿元，全国约有3万家汽车零部件企业①杨忠阳:《零部件，缘何成了中国汽车产业之痛》，《中国经济日报》2011年9月13日，第15版。，具备为我国汽车市场提供强大的配套和维修服务的能力。

我国虽然已成为全球汽车产销大国，但汽车零部件产业依然十分薄弱:企业单体规模小，市场集中度低，产品结构不合理，自主创新能力差，没有完全进入全球零配件供应体系，随时面临着外资并购和市场加速垄断的风险。②司康:《中国汽车零部件产业现状分析》，《汽车工业研究》2009年第11期，第8页。我国汽车零部件产业在国际市场上的不利地位将会严重制约整车的发展。此外，整车厂因原材料和劳动力价格的上涨，把成本压力不断向零部件供应商转移，零部件产品价格恶性竞争和外资打压，使得我国汽车零部件企业生存空间非常狭小③李永钧:《我国汽车零部件产业走势剖析》，《汽车工业研究》2007年第11期，第8页。。

在此背景下，我国汽车零部件企业必须采取各种方法和措施来应对竞争，提高自身的运营效率。因此持续提高我国汽车零部件企业的质量和效率是关键。本文选取十一五期间我国汽车零部件产业43家上市公司为样本，运用DEA－Tobit模型分析我国上市汽车零部件公司的运营效率及其影响因素，探索提高我国汽车零部件产业运营效率的建议和措施。

一、文献综述

目前国内尚缺乏专门对汽车零部件产业运营效率进行实证研究的文献，相关研究都是关于汽车零部件产业竞争力的评价，主要表现为三方面:一是对我国汽车零部件产业的现状进行定性分析，从国家产业战略发展角度指出我国应加强汽车零部件产业的整合，培育具有竞争力的零部件企业集团，提高自主研发能力，设计出高附加值的零部件产品①秦正云，方世建:《我国汽车零部件产业的钻石模型分析》，《科技管理研究》2007年第11期，第90－92页。。二是从区域比较的视角出发，运用DEA方法、灰色关联分析法、层次分析法和模糊分析法等评价方法对汽车零部件产业进行定量分析②③④于焱，李京文:《基于灰色关联分析的汽车零部件产业竞争力评价》，《科学学与科学技术管理》2008年第29期，第155－158页。，通过构建产业竞争力评价体系，给地区汽车零部件产业竞争力打分排序。三是从产业组织的视角出发，研究表明产业集中度低，规模分散，竞争无序和技术水平较低等状况是影响我国汽车零部件产业整体竞争能力的重要因素，我国汽车零部件产业应走集团化、专业化和模块化的发展道路⑤⑥⑦赵斌:《中国汽车零部件产业组织研究》，博士学位论文，吉林大学，2003年，第134－135页。。

上述研究主要存在以下不足:一是大部分文献从宏观层次、区域角度来分析汽车零部件产业的现状、竞争力和发展模式，而较少地从企业层面来分析微观个体的经营效率;二是在研究方法上，大部分文献运用定性分析方法或小样本的描述性分析方法，更多地体现出一种主观评价和推测。三是少数运用到DEA等研究方法的文献只是对某地区汽车零部件产业运营效率的静态研究，既没有充分反映效率的变化情况，也没有继续挖掘汽车零部件产业运营效率的影响因素。本文针对以上不足，以“十一五”期间43家汽车零部件上市公司的面板数据为依据，利用SBM－Super DEA模型和Malmquist指数分别分析我国汽车零部件企业运营的静态效率和动态效率，并利用Tobit模型分析其内在的影响因素。

二、研究方法

数据包络方法(简称DEA)最初由Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出⑧Charnes A，W．W．Cooper，E Rhodes，Measuring the efficiency of decisionmaking units，European Journalof Operational Research，vol．3，no．4(July，1978)，pp429－444．，是用来衡量具有多个输入指标(投入量)和多个输出指标(产出量)的决策单位的相对效率的一种非参数方法。至今DEA模型得到不断地完善和发展，在最初的CCR和BCC模型上产生了SBM和Super－efficiency等模型。在以往的研究中，这些模型都被广泛地用来测度决策单位的效率，以及对这些效率值进行排名。本文基于投入主导型(即给定产出条件下企业最小化投入要素的能力)的SBM－Super DEA模型和Malmquist指数分别测度汽车零部件企业的静态效率和动态效率，并用Tobit回归模型研究影响运营效率的因素。

(一)SBM－Super DEA模型

传统的CCR模型在固定规模报酬下，测算决策单元给定要素条件下企业获得最大产出(或一定产出条件下投入要素最少)的总技术效率。BCC模型基于规模报酬可变，将CCR模型的总技术效率进一步分解为纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)，即TE=PTE*SE。然而传统的CCR和BCC模型只是区分了决策单元的有效和非有效，不能对所有的决策单元进行排序，并且无法避免投入和产出的“松弛”问题。Tone(2001)提出了SBM(slacks－based)模型，将“松弛”变量直接放入目标函数中，有效地解决了传统DEA模型的“松弛”问题。2002年，Tone再次提出SBM－Super模型，解决了有效决策单元之间的排序问题，即允许效率值大于1或等于1⑨Tone k，A Slacks－Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis，European Journal of Operational Research，vol．130，no．3(May，2001)，pp694－697．。其表达式为:

上式中ρ为所求效率值，j表示决策单元的个数，m和k分别表示每个决策单元的投入和产出种类分别表示投入和产出的“松弛”。

(二)DEA－Malmquist指数

Ma lmqu i s t是Fa r e(1994)⑩FareR，SGrosskopf，BLindgren，PRoss．ProductivitychangesinSwedishpharmacies1980－1989:Anon－parametricmalmaquistapproach，Journal of Productivity Analysis，1992，3，pp85－101等人提出的一种衡量全要素生产率变动(TFP)的重要工具。它通过对比t期和t+1期技术条件下两个MI指数的几何平均值，测算效率的变化值。MI将生产率变动分解为背离或靠近生产边界的效率变化和沿生产边界移动的技术进步，其表达式为:

上式中方括号外的第一个比率是决策单元在t期和t+1期之间技术效率变化(EC)指数，反映决策单元对生产前沿面的“追赶效应”，即通过技术革新(纯技术效率变化)和扩大规模(规模效率变化)来缩小与生产前沿面的差距。方括号内的第二个比率是技术变动指数，反映决策单元通过自身的进步和创新来推动生产边界的移动。

(三)Tobit回归模型

Tobit回归模型的概念是1958年最先由经济学家Tobin研究耐用消费品需求时提出，它是一种因变量受限制的计量经济学模型。因Tobit回归模型为截尾回归模型，普通最小二乘法(OLS)不再适用估计回归系数。本文用SBM－Super DEA模型测算决策单元的效率值属于截尾数据，因此建立效率值与影响因素的Tobit回归模型，客观评价影响效率值的主要因素。

三、估计结果及分析

(一)投入产出指标的选取与数据的来源

采用DEA方法进行企业效率分析时，最主要就是确定劳动、资本与产出三个变量。本文最终将营业收入和利润总额作为产出变量，将资产总额、员工人数和营业成本等三项作为投入变量。数据主要来自wind资讯金融终端数据库和国泰安经济金融研究数据库，以沪深港三市按照证监会行业类别标准公布的汽车零部件类上市公司为初始研究样本，在剔除数据缺失、年度利润亏损和ST类的企业后，最终剩余43家企业。本文以这43家企业的数据为基础，分析2006－2010年间汽车零部件上市公司的效率及其变化情况。

(二)我国汽车零部件业上市公司的静态效率

本文利用Deap2．1软件对各公司2010年的运营效率进行测算，得到各企业在BCC模型和SBMSuper模型下的效率值、规模报酬和排名情况(参见表1)。

表1 2 0 1 0年汽车零部件产业上市公司的静态效率

注:在BCC模型中，CRS表示综合技术效率水平，VRS表示纯效率技术水平，Se表示规模效率水平，即CRS=VRS*SE。

表1前4列显示了BCC模型下，43家汽车零部件上市公司在2010年时的CRS效率值、VRS效率值、Scale效率值和规模报酬情况。后2列显示了2010年利用SBM－Super方法测算的静态效率值和排名情况。从综合技术效率水平来看，13家公司处于生产效率的前沿面，30家公司为非有效率的决策单元，这表明大部分汽车零部件上市公司的运营效率是不合理的。43家公司的平均综合技术效率水平为0．90，表明这些上市公司可用降低10%的投入达到同样的产出水平。此分析方法还对余下的33家非效率公司的规模报酬(RTS)情况进行了分类，其中20家公司处于规模报酬递增阶段，10家公司处于规模报酬递减阶段。规模报酬递增的公司应加大投入，处于规模报酬递减阶段的公司应减少投入。

从后2列看出，一方面，SBM－Super模型测算的非有效决策单元的运营效率值均明显低于表一中BCC模型下的效率值。这充分说明SBM模型解决了“松弛”问题，使“冗余”投入得以去除。可见BCC模型高估了零部件企业的运营效率。在BCC模型下有效的13个公司中有2个公司在SBM－Super模型下无效，在维持原有产出条件不变的情况下，巨龙股份和雪莱特需要减少约40%的投入。11个决策单位有效的企业在投入上的冗余值为0，而所有的非效率决策单元在员工人数方面都存在冗余，在资本投入或营业成本方面也存在不同程度的冗余(限于篇幅，本文没有给出各项投入指标的松弛值)。此外，BCC模型无法对原先的13个效率有效的决策单元进行区别和排序，而Super－SBM模型允许有效的决策单元效率值大于1，对决策单元进行了有效地区分和排序。

这11家决策单元有效的企业的主营产品是汽车轮轴、轮胎、车箱、车桥、发动机喷油泵、差速器、汽车玻璃、车灯、仪表和其他饰件系统。而生产发动机、变速箱和汽车电子等高新技术产品的东安动力、中航动控和中航精机的效率值都低于0．6。表明我国汽车零部件企业主要从事劳动密集型和材料加工型产品的生产，但在核心零部件及关键领域发展水平较弱。

(三)我国汽车零部件业上市公司的动态效率

本部分利用Malmquist指数对各公司2006－2010年的全要素生产率指数及各项效率变动指标进行测算(参见表2)。

表2 2 0 0 6－2 0 1 0中国零部件上市公司全要素生产率指数及各项效率变动情况

从表2可以看出，各汽车零部件企业全要素生产率都接近1或大于1。除前14行企业的全要素生产率值小于1外，其余29家企业全要素生产率呈增长状态，但各家企业的增长速度存在较大差别。增长最快的申华股份以年均12．3%的速度增长，而增长最慢的襄阳轴承以年均0．1%的速度增长。

中国汽车零部件企业2006－2010年总体的全要素生产率以平均每年0．5%的速度缓慢增长。其中在构成全要素生产率额各因素中，技术进步以每年0．6%的水平增长，是全要素生产率增长的主要源泉;而技术效率变动却出现年均0．1%的下降趋势。在技术效率变动的构成中，纯技术效率年均下降0．1%，规模效率年均上升了0．1%，因此技术效率变动年均值的下降主要是由纯技术效率的下降引起的，说明我国汽车零部件企业规模有扩大的趋势，但是技术创新的力度有待提升。总的来说，近五年我国汽车零部件企业生产率的进步主要是技术进步实现的，而技术效率变动还有很大的改善空间，因此在扩大零部件企业规模的同时，还要注重技术创新和人才引进。

(四)运营效率影响因素分析

为了进一步研究影响汽车零部件企业运营效率的因素，本文以SBM－super模型下的技术效率值作为因变量，以各种影响因素为自变量，建立了Tobit回归模型。

1．研究假设与模型设定

假设一:汽车零部件企业的资本、技术密集度越高，则经营效率越高。汽车零部件产业作为典型的多品种大批量资金密集型制造业①施春朝，王旭等:《汽车零部件库存与配送的整合优化研究》，《计算机工程与应用》2010年第20期，第222－225页。，较高的资本使用率意味着较高的企业运营效率。随着印度汽车零部件企业纳入全球采购体系，印度的中小企业没有足够的资金通过更新设备来支持大规模的运营，它们使用过时的设备，增加原材料的投入和聘用临时工，导致了原材料和资本的低效使用，产生了大量的次品②Haritha Saranga，The Indian auto component industry－Estimation of operational efficiency and its determinants using DEA，European Journal of operational research，Vol．196，no．2(July 2009)，pp707－717。。中国与印度在发展汽车零部件产业方面有着相似的环境，因此原材料、劳动对资本的过度替代会导致汽车零部件企业运营效率的低下。

假设二:汽车零部件企业的存货周转率越高，企业运营效率越高。库存管理是影响汽车零部件企业运营效率的重要因素。一方面，汽车零部件供应商必须保持较高的库存来面对制造商要求的“及时配送”，甚至一些一级供应商紧跟制造商的步伐，在制造商附近自建或租用仓库，以便及时调配部件③张彤:《我国汽车零部件企业进入全球采购体系的策略研究》，《商业时代》2010年第16期，第57页－59页。。另一方面，较高的库存量就意味着较高的库存成本和物流成本，加上制造商较高的议价谈判能力，使零部件供应商的利润空间越来越窄。本文认为保持较高的库存是汽车零部件产业应有的特征，但如何在快速响应制造商的生产需求时降低库存成本是企业亟待解决的问题。

假设三:汽车零部件企业为国有企业的运营效率较其他性质的企业高。许多学者都认为产权结构对企业运营效率有极其重要的影响，不同所有制结构企业的激励和约束条件即使在同一产业也不大相同，因而导致的企业效率也不同。姚洋(1998)①姚洋:《非国有经济成分对我国工业企业技术效率的影响》，《经济研究》1998年第12期，第29－35页。比较了不同所有制企业的效率，认为平均效率最高的是私营企业，其余依次为三资企业、股份制企业、集体企业，而国有企业的平均效率最低。贺聪(2008)②贺聪:《中国不同所有制工业企业生产效率比较研究》，《数量经济技术经济研究》2008年第8期，第29－42页。对全国国有控股工业企业、私营工业企业、三资工业企业的生产效率进行比较，发现私营工业企业的技术效率要优于国有和外资工业企业。本文认为在我国国有企业占绝对比重的汽车产业，运营效率也必然会受到这种独特的所有制结构的影响。

假设四:附属于汽车集团的汽车零部件供应商比独立供应商的效率更高。在整零合作关系日益紧密的情况下，汽车制造商的生产效率很大程度上依赖零部件供应商的生产效率。一方面，Dyer(1996)③Dyer，J．H．，and K．Nobeoka，Creating and Managing a High－Performance Knowledge－sharing Network:The Toyota Case，Strategic Management Journal，vol．21，no．3(July，2002)，pp 345．研究发现，附属于整车制造的零部件企业与整车厂商有着充分的信息交流，接受制造商的技术指导、财务支持和管理控制，这种稳定的交易关系使零部件供应商在“技术外溢”中不断受益。另一方面，Nobeoka(1998)④Dyer，J．H．，and K．Nobeoka，Creating and Managing a High－Performance Knowledge－sharing Network:The Toyota Case，Strategic Management Journal，vol．21，no．3(July，2002)，pp 345．研究发现独立的供应商与许多制造商建立合作关系，而不像属于集团的供应商只与固定的制造商有联系，他们具有自主的产品开发和组织管理能力，往往制造更为标准化和通用化的部件，他们能够在多次的交易机会中获益更多。

在上述假设的基础上，汽车零部件产业上市公司运营效率的Tobit回归模型设置如下:Y=a0+β1*RJZBit+β2*CHZZLit+β3GQXZit+β4QYJTit+εi(i=1，2，…n，n=43)(3)式中，Yi为各个公司在十一五期间每年的总技术效率水平;RJZBit为人均资本，即i公司每年的固定资产原值与在职员工人数之比;CHZZLit为平均库存，用存货周转率表示，即i公司每年年销售成本与平均库存余额之比;GQXZit为虚拟变量，当i公司为国有企业时，GQXZit=1，当i公司为私有企业时，GQXZit=0;x4i也为虚拟变量，当i公司是独立的零部件供应商时，QYJTit=1，若i公司是属于整车企业集团的，QYJTit=0;ε表示随机扰动项。

2．计量分析结果。通过对数据进行处理后，本文采用STATA11．0进行Tobit回归分析，结果见表3所示。

表3 4 3家汽车零部件上市公司2 0 0 6－2 0 1 0年运营效率影响因素回归结果

由表3可知，在5%的置信水平下，显著的变量有人均资本、存货周转率。在10%的置信水平下，显著的变量有股权性质，而是否属于整车制造集团变量非常不显著。基于以上的结果，我们可以得出四点结论。

第一，人均资本与汽车零部件上市公司的运营效率正相关。这表明人均资本越高，公司的运营效率越高。人均资本较高的申华股份，威孚高科，禾嘉股份以及潍柴动力都处于生产前沿面，而人均资本较低的襄阳轴承，西仪股份，瓦轴B和贵航股份的效率值偏低，因而这些人均资本较低的公司应合理配置资源，加大先进机器设备的投入。

第二，存货周转率与汽车零部件上市公司的运营效率正相关。这表明我国汽车零部件产业的生产计划逐渐完善，流程控制日益合理，库存量也逐步降低。虽然较高的库存持有量是保证零部件供应商及时供货的必要条件，但与此同时合理地控制库存成本是关键。

第三，当汽车零部件上市公司为民营企业时，其运营效率要高于国有企业。这43家上市公司中国有企业占23家，民营企业占20家，在国有股份在绝对数量的汽车零部件产业，国有企业的运营效率有待进一步提高。

第四，汽车零部件上市公司是否属于整车制造集团，对企业的运营效率影响不太显著。这43家上市公司只有9家公司挂靠在整车汽车集团下，其余全部为独立的汽车零部件供应商。一方面表明在全球采购的背景下，零部件厂商和整车厂商的剥离日益成为一种趋势。另一方面表明我国仍存在大量为整车配套的分公司，国内整车厂的汽车零部件自制率高达40%①北京未来投资咨询有限公司:《2010中国汽车零部件行业风险分析报告》，北京:中国经济导报社，2010年，第7页。，而这些分公司无法从上市公司的角度统计，因此导致是否属于整车制造集团对企业的运营效率影响不大。

四、结论及政策建议

DEA－Malmquist研究结果表明:大部分汽车零部件上市公司运营效率的无效主要是纯技术效率和规模效率的不高引起的，这些非DEA有效的公司处于规模递增阶段，他们可以通过技术创新和扩大规模来提高企业的运营效率;我国汽车零部件产业全要素生产率的增长主要来源是技术水平变动，规模效率变动也推动了全要素生产率的增长，但是纯技术效率变动呈下降趋势，影响了企业生产效率的进一步提升。Tobit回归结果表明:人均资本和存货周转率与汽车零部件上市公司的运营效率存在明显的正相关性，人均资本量越大，存货周转率越快，企业运营效率越高;汽车零部件上市公司的股权性质为国有时，其运营效率要高于其他性质的企业;是否属于企业集团对汽车零部件上市公司的运营效率影响不显著。

基于以上的研究结论，为了提高我国汽车零部件产业的竞争力，推动汽车零部件企业的进一步发展，夯实我国汽车产业的根基，本文提出以下三点政策建议。第一，扩大市场集中度，发挥规模经济优势。虽然目前我国汽车零部件企业大约3万家，但上述研究表明我国汽车零部件产业存在严重的规模不经济。我国汽车零部件产业应加快兼并重组的步伐，提高专业化和规模化水平，力争培育一批规模超过100亿美元的大企业集团，这也正是我国汽车产业政策发展的目标所在。第二，加大研发力度，进行自主创新。国际零部件供应商每年的研发投入都占销售收入的6%－7%，而我国零部件企业的研发投入占销售收入的比重不足2%②网易汽车综合:《中国汽车零部件接近国际水平尚须时日》，2010年9月21日(更新日期)，http://auto．163．com/10/0921/11/6H3OMV7500084JSC．html，2011年1月4日(访问日期)。，上述研究也证实了我国零部件产业技术创新的不足。我国汽车零部件产业应加大研发技术人员的培养力度，加大对数控化和现代化设备等关键设施的投入，积极争取国家的资金支持，力争掌握核心技术，发展自有品牌。第三，优化整零关系，促成零部件企业和整车企业的战略协作关系。我国零部件产业基本形成了以整车企业为核心、多层零部件企业环绕的发展模式。零部件企业逐渐脱离整车企业已成为整零关系发展的一种趋势，我国汽车零部件企业应积极面对全球采购的大环境，从本集团、本部门和本地区狭隘的配套关系解脱出来，参与到整车企业的研发投入中来，实现产品的同步开发和协作。

Abstract:Taking China＇s 43 listed companies during the period of eleventh－five year as a sample，using DEATobitmodel analysis，the paper discusses the efficiency of these auto parts companies and the factorswhich influence the efficiency．The results show that themajority of current domestic auto parts enterprise operational structure is unreasonable and the allocation of resources is low．The total factor productivity growth of China＇s auto parts industry stems from the growth of the scale efficiency and the pure technical efficiency is not high．The relationship between per capital stock，the nature of equity and operational efficiencies．

Key words:Auto parts industry;operational efficiency;SBM－Super DEA model;Tobitmodel

［责任编辑:赵守江］

Evaluating the Operational Efficiency of China’s Auto Parts Industry

CAIRong－sheng，YAN Sheng－yan

(School of Business，Renmin University of China，Beijing 100872，China)

F 062．9

A

1002-3194(2012)03-0098-08

2012－01－30

蔡荣生(1962－)，男，吉林长春人，经济学博士，中国人民大学商学院教授，博士生导师，研究方向为贸易经济、产业结构和产业政策等。

中国人民大学研究生科研基金项目(12XNX232)