中国汽车业上市公司技术效率与影响因素研究

叶园园

(广东商学院金融学院，广东 广州 510320)

一、引言

汽车业向来被称为是“工业中的火车头”，汽车业既是资本密集型产业，又是技术密集型产业，而且汽车业与其他许多产业的关联度比较高。汽车业的繁荣发展，可以从很大程度上带动与其相关产业的发展，带动国民经济的发展，各国对汽车业都给予了极大的重视。提高汽车业的效率，不仅可以改善汽车产业的状况，提高汽车产业的竞争力，而且可以拉动关联产业的发展，最终提高整个国家的效率水平。

自从1978年A．Charnes、W．W．Cooper和E．Rhodes在“Measuring the efficiency of decision making units”一文中提出DEA(Data Envelopment Analysis)方法以来，DEA方法得到了广泛的应用，并先后出现了C2R、BC2、C2GS2等模型。1993年，P．Andersen等人对传统DEA提出了一个改进，即超效率DEA。由于传统DEA对效率为1的决策单元无法判断它们之间的效率高低，而实际上即使效率值都为1，决策单元之间的效率依然是有差别的，传统DEA无法衡量这种差别，为了弥补这种缺陷，P．Andersen等人通过放宽线性规划中的某些条件，达到了比较效率值为1的决策单元之间效率高低的目的，是DEA方法的一个重大进步。另外，DEA方法在分析影响效率的因素上可用的技术比较匮乏，为了弥补这一点，本文结合Tobit回归分析方法，研究影响汽车业效率的因素。

国内外利用DEA等方法研究汽车业效率的文献较多，典型的有:2000年，Sugiyama Manabu等人在研究日本汽车业效率时，对传统DEA研究方法进行了改进，他们建立了一个“虚拟DMU”，以达到利用当前汽车业数据与过去汽车业数据对比进行DEA分析的目的。这种“虚拟DMU”方法可以扩展DEA研究的某些前提，使之具有更广的适用性;2009年，R．Parameshwaran等人利用层次分析法((Analytic Hierarchy Process，AHP)和DEA方法对汽车业中的4S店的效率进行了分析，发现4S店的位置因素是影响效率的关键因素;2010年，Eric C．Jackson利用DEA方法研究了汽车质量和广告对汽车集团公司整体效率的影响，结论是汽车质量和广告具有很强的关联效应，而且具有“记忆性”，对于汽车集团公司来说，要更加重视广告的重要作用;吉生保等人(2011)利用超效率DEA－Tobit方法对我国机械行业的效率进行了研究，结论是技术变化是效率改进的最关键因素，公司资产周转率和人力资源的质量都对公司效率有很显著的正向影响，其他因素影响并不显著，证明资本和劳动的数量与质量是影响技术效率的关键，而管理因素是通过作用在资产和劳动这两个因素之上而间接产生作用的;黄燕琳(2009)选取了总产值占我国汽车行业总产值一半左右的16家整车制造企业作为研究对象，利用经典DEA、超效率DEA等方法进行了研究，结论是我国汽车企业绩效有下降趋势，原因可能在于我国没有核心技术，导致我国汽车业的竞争力相对下降;常亚青等(2009)的研究暗示汽车企业一味追求超大规模可能适得其反，我国汽车企业更应该追求发展的质量，适当减缓发展的速度，只有如此，才有发展的后劲。

本文的目的是利用超效率DEA准确衡量中国汽车业上市公司的技术效率，在此基础上，结合Tobit分析方法研究影响中国汽车业上市公司技术效率的因素，指出应该如何尽快地提高汽车业上市公司的技术效率。

二、超效率DEA理论与Tobit分析方法概述

(一)超效率DEA理论

现代效率测度的原理由Farrell于1957年提出，Farrell定义了一个值作为总效率的测度，这个值介于0到1之间，它同时考虑投入因素与产出因素，这样就可以相对地比较效率的高低。总效率可以分解为技术效率和配置效率，技术效率反映在给定投入的情况下获得最大产出的能力，配置效率反映一个经济组织以最佳比例投入后所获得可观价值的能力。它们之间的关系为:总效率=技术效率×配置效率。但是在现实生活中，生产函数往往是无法准确衡量的，为此Farrell设想了一种方法是:能不能建立一个非参数的函数曲线，使得有效率的点在曲线上，无效率的点都在曲线的下面?这种思想就是DEA产生的萌芽。DEA方法的基本思想延续了Farrell的理论，建立的所谓函数曲线就是生产前沿面曲线，方法基于数学规划，通过确定生产和投入之间的最优分配比例以达到最佳效率，对投入和产出综合起来分析，得到各个DMUs(决策单元)的相对技术效率。

传统DEA方法的一个重大缺陷是无法比较同样有效率的DMU之间的效率高低，对此，P．Andersen等人提出了超效率DEA方法。超效率DEA模型实际上是去除了经典DEA中限制效率小于1的限制条件，得到的超效率DEA模型可以有效地测度效率值为1的DMU之间的效率大小，对于效率值小于1的DMU，经典DEA与超效率DEA计算结果相同。

(二)Tobit分析方法

Tobit回归模型也称之为截取回归模型，是受限因变量回归模型的一种，由托宾(Tobit)在“Estimation of Relationships for Limited Dependent Variables”一文中提出。该模型一经提出，立刻受到学术界的广泛关注，目前Tobit回归模型已经写入计量经济学的教科书中。Tobit回归关注类似这样的问题:如果被解释变量受到了限制，不能够取到全部的值，那么继续采用普通最小二乘法(OLS)模型估计合适吗?会不会产生估计偏误?Tobit证明，采用传统的OLS方法估计是有偏的。对于本文来说，超效率值在0点截断，如果采用传统的OLS估计方法，估计结果将是有偏的。为此，本文选用Tobit回归方法分析影响汽车业上市公司技术效率的各种因素。

三、实证研究

(一)数据来源与指标选取

1．超效率DEA所用数据。由于DEA要求决策单元(DMU)之间具有同质性，输入与输出指标之间尽量独立，并且能够全面完整地反映投入与产出要素，考虑到这些限制以及数据的可得性，本文选取了2006－2010年中国汽车业上市公司的相关数据，由于DEA要求不能有负产出，而2006－2010年中国汽车行业有些公司出现了亏损，所以排除其外。另外，也有一些汽车公司在这5年中发生了重大变革(如兼并)，违背了DMU的同质性要求和同一汽车公司不同时期的对比性，故也排除其外。最终选取15家中国A股上市汽车公司，他们是:东风汽车、宇通客车、福田汽车、曙光股份、江淮汽车、迪马股份、一汽金杯、金龙汽车、江铃汽车、海马汽车、长安汽车、一汽轿车、一汽夏利、中国重汽、中通客车。

对于输入与输出指标的选取，本文严格按照DEA要求，选取指标要求各指标之间独立性强，能全面反映汽车业的投入和产出状况，综合考虑后本文选取了总资产(Input1)、员工人数(Input2)和主营业务成本(Input3)为输入指标;主营业务收入(Output1)和净利润(Output2)为输出指标，输入和输出指标考虑了资本、利润、劳动力以及作为汽车业重要指标的主营业务收入等因素，可以全面反映汽车业的基本经营状况，并且这些财务指标之间的独立性较强。选取3个输入指标，2个输出指标，满足的要求(DEA一般要求DMU数量是输入输出指标数量乘积的2倍以上，这样做出的DEA模型准确度高)。

输入与输出指标的数据来源于各个汽车业上市公司的年报，年报来源于上交所和深交所网站，3个输入指标和2个输出指标都是直接来源于公司年报。由于上市公司年报都要经过严格地审计，所以数据的真实度和可信性都非常高。表1反映的是15家汽车业上市公司输入与输出指标在2006－2010年间的均值。

表1 15家汽车业上市公司输入与输出指标在2006－2010年间的均值(单位:元，人)

2．Tobit分析所用数据与Tobit模型。

为了全面地研究影响汽车业的因素，同时受限于部分数据的可得性，本文选取以下指标建立模型:

其中:TEsup为超效率;edu反映汽车企业员工的受教育水平，用大专以上学历所占的比例代表;CL代表资本劳动比，等于资本/劳动，用于反映汽车企业的资本密集特点;owner代表股权集中度，用第一大股东持股比例代表;outlay表示营业外支出比例，用营业外支出/总资产代表，用于反映汽车企业的管理水平;director代表独立董事占全部董事的比例，用于研究独立董事对于汽车企业效率的影响;income代表汽车企业所在省份的人均可支配收入，用于反映汽车企业的外部环境;i，j，μ，βs(s=0，1，…6)分别代表面板分析中的企业、时间、系数等。

以上因素可以分为四大类:一是代表劳动因素的edu和CL;二是代表资本与财务因素的owner和CL;三是代表管理因素的lutlay和director;四是代表汽车企业外部因素的income。选取这些因素可以基本代表影响汽车企业效率的各个方面。

数据来源于各公司年报，其中人均可支配收入数据来源于中国统计年鉴。

表2 Tobit模型的数据:描述性统计

(二)超效率DEA计算结果

利用EMS1．3软件计算的技术效率如下:

表3 超效率DEA计算结果:技术效率值

从技术效率的均值排名情况来看，排在前三位的是江铃汽车、福田汽车和一汽轿车，特别是江铃汽车和福田汽车，每一年的技术效率值都大于1，江铃汽车的技术效率均值达到了1．691。排在后三位的是一汽金杯、中通客车、一汽夏利，其中对于一汽金杯和江铃汽车两家企业来讲，江铃汽车的技术效率是一汽金杯的2倍还多，这反映了我国汽车业目前的技术效率差距很大，当前正是汽车业加速整合的时代，技术效率低的企业如果不奋起直追，最终难逃被淘汰的命运。从另外一个角度看，我国汽车业技术效率总体较高，但企业之间的差距较大，技术效率低的企业应该尽快地找出导致技术效率低下的原因，进而有针对性地提高技术效率。下面将用Tobit分析方法研究导致技术效率差异的关键原因。

(三)Tobit模型计算结果

利用stata软件对面板数据进行Tobit分析，并限定Tobit回归的截断点为0，结果显示:edu在1%水平上显著，并且系数为正，说明汽车企业员工的受教育水平对汽车企业的效率有正向影响，这符合当前汽车行业技术密集程度不断提高，需求大量高技术人才的现状，说明汽车企业要不断推动技术进步，增加企业技术人员的数量，这样可以较快地提高企业的技术效率。

CL的影响不是很显著，说明一味地增加资本劳动比对效率提高的效果并不好，关键是要充分地利用资本，而不是一味地扩大规模。

outlay的系数为负，虽然不是特别显著，但也说明企业管理水平越低，企业效率越差，不过管理水平对于汽车企业技术效率的影响远远不如技术对汽车企业技术效率的影响大。

owner、director和income不显著，说明股权集中度、独立董事和外部环境的人均可支配收入对于汽车业效率影响很小。对于我国汽车业来说，第一大股东很多是国资委，这就在很大程度上削弱了股权集中度的影响，导致我国的研究结论与国外学者不相同。独立董事在目前的体系下发挥的作用较小，需要不断改进独立董事制度，以更好地保护小股东的利益。income影响不显著，说明汽车企业的技术效率对于外部环境并不敏感，说明企业提高技术效率的着眼点放在企业内部可以取得比较好的效果。

四、结论与政策建议

本文的主要结论:

第一，我国汽车企业目前最需要改善的是技术水平和管理水平，增加资本与劳动以及一味地扩大规模已经不适合当前的实际情况，汽车企业需要重视技术和管理，抛弃以往那种疯狂扩大规模的做法。影响中国汽车业技术效率的最关键因素是员工受教育水平，这反映了技术因素在提高汽车业技术效率中的巨大作用。

第二，我国汽车业整体效率较高，但各个汽车企业之间差距较大。

第三，员工的文化程度对于汽车企业效率有显著正向影响，受教育程度越高，汽车企业效率越高。在技术前沿的企业中江铃汽车和福田汽车的技术效率最高，其效率是排名最后的汽车企业的2倍以上。一味地增加资本对于目前我国汽车行业效率好处很小，需要在不断改进技术的基础上增加资本。

第四，汽车企业的管理水平直接影响汽车企业的效率，但影响程度不大，说明我国汽车业正在进入需要改善管理水平的阶段，未来汽车企业的效率将在较大程度上受管理水平的影响。股权集中度、独立董事和外部环境的人均可支配收入对于汽车业效率影响很小，这可能与我国的特殊国情有很大关系。

汽车行业是国民经济的核心行业，能够在很大程度上带动相关联产业的发展，如何不断提高汽车业效率，发挥汽车行业的“火车头”作用，已经越来越多地受到人们的关注，本文在研究的基础上，提出以下政策建议:

其一，政府应当制定政策帮助汽车企业尽可能多的获取国外汽车企业的核心技术。因为通过研究发现，核心技术的掌握与否已经成为我国汽车行业生死存亡的关键，掌握了核心技术，我国的汽车企业就有可能、有机会成为世界汽车巨头，掌握不了核心技术，我国汽车企业不仅不可能成为世界汽车巨头，而且技术效率无法进一步提高或保持，必将不断衰落。核心技术的取得，以前是通过“市场换技术”的策略，现在发现效果不好。本文认为政府应当采取措施，甚至包括外交与政治措施，帮助汽车企业获取核心技术，只有这样，我国汽车企业才有可能不断发展壮大。

其二，构建现代化的汽车产业链，规范上下游市场，帮助汽车企业降低成本，加快运转速度，提高效率。现代汽车制造业依托于一个巨大的产业链，“全球采购、全球制造”正是这种状况的写照。我国汽车企业在产业链中不仅处在利润较低的位置，而且我国汽车企业自身的产业链比较脆弱，难以抵抗风险，也难以支撑未来可能出现的巨型汽车企业的运转，政府需要发挥服务作用，规范产业链上下游的相关制度，为汽车企业提供咨询辅导，尽快帮助汽车企业建立现代化的产业链。

其三，谨慎地兼并重组。本文的研究表明我国汽车业已经进入了规模报酬递减的阶段，而且核心技术的缺失是阻碍汽车企业成长的最关键因素，此时进行大规模并购有着较大的风险，况且汽车行业本身就是一个并购风险较大的行业。建议我国汽车企业要谨慎并购，当然特别优秀的企业或者有实力的企业完全可以大胆地进行并购。

其四，汽车企业要加强内部管理，尽快构建科学完善的现代管理体系。现代汽车制造行业不仅要求掌握核心技术，同时要求管理水平不断提高。汽车企业的管理改善对于成本的控制非常明显，对于效率提升有重大作用，应当高度重视管理，引进国外先进的管理理念并注意与本企业实际情况相结合。

最后，我国汽车业已经进入了集约化生产的阶段，粗放型发展模型已经不再适合我国的实际情况，汽车企业最需要做的是想法设法地提升技术水平，加强企业内部创新与外部的技术交换、技术购买等，同时也要学习先进汽车企业的管理模式与管理思想，基于本企业实际情况，制定一套合乎本企业实情的管理制度，并根据实际情况不断改进。只有抓好技术与管理，我国的汽车企业才有可能走向世界，成为世界汽车业的“巨头”。