袁麗靜　楊瓊

摘 要：已有文獻(xiàn)對(duì)行業(yè)效率的研究主要是基于產(chǎn)業(yè)層面的全要素生產(chǎn)率參數(shù)或非參數(shù)分析，企業(yè)層面的行業(yè)技術(shù)效率評(píng)價(jià)尚屬空白。本文以StoNED模型為基礎(chǔ)，以鋼鐵行業(yè)為例，從生產(chǎn)函數(shù)的對(duì)偶函數(shù)成本角度進(jìn)行企業(yè)層面的半?yún)?shù)分析，并考慮到異質(zhì)性因素對(duì)技術(shù)效率的影響。筆者嘗試以貨幣為計(jì)量單位進(jìn)行多投入—單產(chǎn)出模型分析，選取2009—2013年30家鋼鐵企業(yè)數(shù)據(jù)，從單個(gè)企業(yè)技術(shù)效率和行業(yè)整體技術(shù)效率兩方面來(lái)評(píng)估中國(guó)鋼鐵行業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀。結(jié)果表明：中國(guó)鋼鐵行業(yè)整體技術(shù)效率不高，個(gè)別企業(yè)生產(chǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)預(yù)期成本前沿面，產(chǎn)能過(guò)剩嚴(yán)重，技術(shù)創(chuàng)新匱乏。因此，調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，積極推行企業(yè)兼并重組和優(yōu)勝劣汰機(jī)制，引導(dǎo)企業(yè)致力于技術(shù)效率提升將是中國(guó)鋼鐵行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的主要途徑。

關(guān)鍵詞：StoNED模型；行業(yè)效率；技術(shù)效率；半?yún)?shù)分析；鋼鐵行業(yè)

中圖分類號(hào)：F224.0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000176X（2015）05003507

十八屆三中全會(huì)強(qiáng)調(diào)“使市場(chǎng)在資源配置中起決定性作用”，說(shuō)明中國(guó)在經(jīng)歷了物質(zhì)財(cái)富豐富的過(guò)程后，正式進(jìn)入以提高效率為核心的高精化發(fā)展階段。鋼鐵行業(yè)由于其巨大的關(guān)聯(lián)效應(yīng)一直備受矚目。從1996年開(kāi)始中國(guó)成為世界最大鋼鐵生產(chǎn)國(guó)，經(jīng)過(guò)十幾年的高速發(fā)展，中國(guó)鋼鐵產(chǎn)量占世界的供給份額從1996年的13.50%上升到2011年的44.30%，對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)乃至世界鋼鐵行業(yè)都發(fā)揮著舉足輕重的作用。但在快速增長(zhǎng)的背后，中國(guó)鋼鐵企業(yè)卻存在著諸多弊病。例如，產(chǎn)量大而整體生產(chǎn)效率不高，產(chǎn)品附加值小，資源、能源消耗比重大，環(huán)境負(fù)面影響廣等問(wèn)題，提高行業(yè)生產(chǎn)效率的呼聲從未停止過(guò)?！凹夹g(shù)效率”一詞最早由Farrell[1]提出，是指在相同產(chǎn)出下生產(chǎn)單元理想的最小可能性投入與實(shí)際投入的比率。在投入要素既定的情況下，技術(shù)效率的提高成為企業(yè)追求的終極目標(biāo)。傳統(tǒng)的技術(shù)效率分析以C—D生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，而后由于研究目的的不同引申到其對(duì)偶函數(shù)的研究，但核心都是測(cè)量現(xiàn)狀與生產(chǎn)前沿面的距離，以及技術(shù)效率與分配效率的區(qū)分，技術(shù)效率與規(guī)模效率、純技術(shù)效率的關(guān)系等等。從效率評(píng)價(jià)方法上來(lái)看，目前參數(shù)分析和非參數(shù)分析是主流，它們已經(jīng)在各自的研究框架下得到不斷的更新和完善，應(yīng)用范圍也從截面分析擴(kuò)展到面板數(shù)據(jù)，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)延伸到公共經(jīng)濟(jì)、金融經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。不過(guò)，由于參數(shù)假定的嚴(yán)格和模型設(shè)計(jì)的局限仍使得該領(lǐng)域存在巨大的改進(jìn)空間。特別是在評(píng)價(jià)方法方面，關(guān)于非參數(shù)分析的有偏、無(wú)法檢驗(yàn)和參數(shù)分析難以克服的生產(chǎn)函數(shù)形式的要求，以及兩者對(duì)企業(yè)異質(zhì)性的忽視都成為技術(shù)效率評(píng)價(jià)的瓶頸。因此，本文以此為出發(fā)點(diǎn)，應(yīng)用前沿的半?yún)?shù)分析，以Stochastic Nonparametric Envelopment of Data模型（下文簡(jiǎn)稱“StoNED模型”）為基礎(chǔ)，分析中國(guó)鋼鐵行業(yè)的技術(shù)效率，試圖在方法上進(jìn)行修正，在實(shí)證研究上拓展思路。

一、鋼鐵行業(yè)的技術(shù)效率評(píng)價(jià)回顧

雖然近幾年中國(guó)鋼鐵行業(yè)的效率水平有了普遍提高，但產(chǎn)能過(guò)剩仍然是無(wú)法回避的問(wèn)題，特別是在2008年的金融危機(jī)以來(lái)，鐵礦石價(jià)格下降幅度遠(yuǎn)低于預(yù)期，而鋼材價(jià)格卻下跌至3 800元/噸—4 500元/噸，資金、人工等要素價(jià)格呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，鋼鐵企業(yè)通過(guò)維持生產(chǎn)、釋放產(chǎn)能或降本增效的方法來(lái)攤薄成本的生存方式很難再延續(xù)下去，“高產(chǎn)量、高成本、低價(jià)格、低效益”發(fā)展模式已達(dá)極限。2014年第一季度，中國(guó)大中型上市鋼鐵企業(yè)近一半處于虧損狀態(tài)，成為新世紀(jì)以來(lái)鋼鐵行業(yè)最困難的一季度。且隨著固定資產(chǎn)投資增速的放緩，節(jié)能減排措施的嚴(yán)格執(zhí)行將加劇市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，在鋼鐵產(chǎn)品全面下跌的背景下，鋼價(jià)仍不是底部。所以，根據(jù)“市場(chǎng)化配置資源”的發(fā)展思路，勞動(dòng)生產(chǎn)率、資本使用效率和全要素生產(chǎn)率的提升已經(jīng)成為中國(guó)鋼鐵企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的根本出路。

對(duì)于鋼鐵行業(yè)技術(shù)效率的考察，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中在全要素生產(chǎn)率（TFP）的分解上。例如，Kim和Lee[2]在2005年對(duì)世界52個(gè)主要鋼鐵公司進(jìn)行了分析，根據(jù)企業(yè)性質(zhì)的不同討論了規(guī)模經(jīng)濟(jì)、技術(shù)和設(shè)備對(duì)生產(chǎn)效率的影響。而針對(duì)中國(guó)鋼鐵行業(yè)較具代表性的是Ma等[3]的研究，他們通過(guò)DEA模型和Malmquist指數(shù)對(duì)1989—1997年數(shù)據(jù)的分析，模擬出此階段的生產(chǎn)前沿界面，討論了技術(shù)效率和生產(chǎn)率與管理層次、企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等關(guān)系。He等[4]則在三廢排放的基礎(chǔ)上運(yùn)用DEA模型對(duì)中國(guó)鋼鐵工業(yè)能源效率和生產(chǎn)進(jìn)步進(jìn)行了重新評(píng)估。值得一提的是，Kalirajan和Cao[5]以及Wu[6]還運(yùn)用SFA模型對(duì)技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步分別進(jìn)行了橫截面和面板分析，后者是對(duì)鋼鐵行業(yè)技術(shù)效率評(píng)估考慮到時(shí)間變化的有益嘗試。Ma等[3]和Movshuk[7]則集中在所有權(quán)改革對(duì)鋼鐵企業(yè)TFP的影響分析上。

與國(guó)外文獻(xiàn)形成鮮明對(duì)比的是，國(guó)內(nèi)行業(yè)效率評(píng)價(jià)基本停留在產(chǎn)業(yè)層面，以中觀和宏觀分析為主，企業(yè)層面的大樣本研究較為匱乏。方法上，主要采用DEA模型，基本不考慮地區(qū)、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)間的差異化，結(jié)論比較寬泛和粗糙。例如，孫海剛[8]、王震勤等[9]、李谷成等[10]分別運(yùn)用DEA模型，從TFP的視角對(duì)鋼鐵、農(nóng)業(yè)的行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了技術(shù)效率分析，對(duì)于模型數(shù)理分析上的改善幾乎沒(méi)有。目前，國(guó)家期刊網(wǎng)上關(guān)于建模和數(shù)據(jù)處理要求較高的SFA模型和StoNED模型效率評(píng)價(jià)文章不超過(guò)10篇，且大多以文獻(xiàn)綜述為主，暫時(shí)沒(méi)有出現(xiàn)其他更有特色和深化的研究。

可以說(shuō)，現(xiàn)有的國(guó)內(nèi)外研究對(duì)鋼鐵行業(yè)技術(shù)效率評(píng)價(jià)仍以傳統(tǒng)的DEA模型和基礎(chǔ)的SFA模型為主，且集中在與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)密切相關(guān)的全要素生產(chǎn)率測(cè)度和分解上。在效率評(píng)價(jià)領(lǐng)域的突破，集中在研究思路和研究方法兩方面。關(guān)于前者已有學(xué)者不再局限于以生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)的全要素生產(chǎn)率分析上，開(kāi)始從其對(duì)偶函數(shù)，即成本函數(shù)、利潤(rùn)函數(shù)出發(fā)討論技術(shù)效率及其與配置效率、規(guī)模效率的關(guān)系，特別是成本角度的效率評(píng)價(jià)在近幾年得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。在方法方面，國(guó)外文獻(xiàn)也擴(kuò)展和深入到技術(shù)效率的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)、企業(yè)異質(zhì)性研究和模型本身的突破上。所以，對(duì)于中國(guó)鋼鐵行業(yè)的技術(shù)效率評(píng)價(jià)，具體來(lái)說(shuō)，還存在以下問(wèn)題有待改善：第一，將分析維度和數(shù)據(jù)搜集擴(kuò)展到企業(yè)微觀層面。第二，考慮行業(yè)和企業(yè)發(fā)展的差異化問(wèn)題，將異質(zhì)性納入到技術(shù)效率評(píng)價(jià)函數(shù)。第三，關(guān)于模型的選擇，SFA模型和DEA模型都有自身無(wú)法克服的缺陷，多年前就有不少學(xué)者試圖在兩者之間搭橋鋪路，目前半?yún)?shù)分析已經(jīng)成為一種研究趨勢(shì)。

二、DEA模型、SFA模型和StoNED模型的比較

對(duì)于效率評(píng)價(jià)的方法研究，國(guó)外已有不少經(jīng)典文獻(xiàn)，總體看來(lái)也分為兩類：第一類，非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，由Farrell[1]和Charnes等[11]提出并進(jìn)行了卓有成效的拓展，典型的代表是DEA模型。第二類，參數(shù)法隨機(jī)有效前沿分析，Aigner等[12]以及Meeusen和Broeck[13]的研究起到了奠基性作用，典型的代表是SFA模型。這兩種方法在實(shí)踐領(lǐng)域的應(yīng)用都比較廣泛。例如，對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)總體運(yùn)行情況的全要素增長(zhǎng)率分析，對(duì)農(nóng)業(yè)、公共經(jīng)濟(jì)和金融領(lǐng)域的效率評(píng)價(jià)，對(duì)單個(gè)企業(yè)、事業(yè)單位自身投入的產(chǎn)出效率研究等。在國(guó)內(nèi)，DEA模型的應(yīng)用更為普遍。

參數(shù)和非參數(shù)分析方法有著各自的特點(diǎn)。其中，DEA模型優(yōu)點(diǎn)在于不要求具體的生產(chǎn)函數(shù)形式和參數(shù)分布的假定，因而估計(jì)結(jié)果相對(duì)穩(wěn)健，并能夠處理多投入—多產(chǎn)出問(wèn)題，在金融和公共產(chǎn)品的生產(chǎn)效率研究中應(yīng)用較多。缺點(diǎn)是忽視隨機(jī)誤差，對(duì)效率的估計(jì)偏低。同時(shí)，由于考慮所有決策單元的投入產(chǎn)出，模型分析對(duì)樣本里的異常值非常敏感。而SFA模型由于強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，所以方便檢驗(yàn)，易于展開(kāi)深入研究，主要針對(duì)多投入—單產(chǎn)出問(wèn)題。缺點(diǎn)是模型復(fù)雜，對(duì)數(shù)據(jù)要求高、觀測(cè)值多。除了生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)，已經(jīng)被嘗試應(yīng)用于勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)、公共經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域。在這兩個(gè)模型各自的假設(shè)條件下，SFA模型分析是無(wú)偏的，具有一致性和漸進(jìn)有效性。相比之下，DEA模型雖然具有一致性，卻是有偏的，但卻可以處理多投入—多產(chǎn)出的情形。在基于模型假設(shè)的理想狀態(tài)下，可以說(shuō)SFA模型要比DEA模型分析更為有效。不過(guò)，無(wú)論是SFA模型，還是DEA模型，都很難放松各自已有的假設(shè)條件。非參數(shù)模型和參數(shù)模型分析的兩大類別中，技術(shù)效率評(píng)估仍然無(wú)法做到兩全。近些年，建立更為一般化的模型和放松假設(shè)條件是該領(lǐng)域研究的重點(diǎn)問(wèn)題之一。

隨著對(duì)技術(shù)效率評(píng)價(jià)精準(zhǔn)性的追求和對(duì)假設(shè)條件過(guò)嚴(yán)的爭(zhēng)議，經(jīng)濟(jì)學(xué)家開(kāi)始致力于這兩種方法的融合以及在建模中各取所長(zhǎng)的可能性。較具代表性的是StoNED模型。Kuosmanen[14]最早提出這種方法，其中2012年針對(duì)芬蘭電力行業(yè)規(guī)制效率[15]的研究最為典型。他將電力企業(yè)的成本函數(shù)設(shè)為非參數(shù)形式，并同時(shí)加入隨機(jī)誤差和環(huán)境變量，采取參數(shù)形式，試圖構(gòu)建能使兩種方法取長(zhǎng)補(bǔ)短的分析模式。將兩者結(jié)合起來(lái)的其他學(xué)術(shù)努力還包括：Fan等[16]首次提出的生產(chǎn)函數(shù)半?yún)?shù)隨機(jī)有效前沿模型。而Shuenn和Hsin[17]在Fan等研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展分析，將數(shù)據(jù)由截面研究擴(kuò)展到面板層面，并參照Battese和 Coelli [18]的做法，允許技術(shù)效率隨時(shí)間變動(dòng)。不過(guò)，在SFA模型這一側(cè)的擴(kuò)充主要是利用局部多項(xiàng)式的極大似然估計(jì)，將其變成能夠分析多產(chǎn)出的情形[19]，但研究技術(shù)仍然不是十分成熟，參數(shù)的設(shè)定還是要遵守SFA模型的基本要求?？傮w來(lái)看，效率評(píng)價(jià)方法日趨重視多種研究形式的融合和前提假設(shè)條件的放松，半?yún)?shù)分析成為趨勢(shì)。這種方法由于對(duì)函數(shù)形式和影響因素采取不同的表達(dá)和處理方式，模型相對(duì)復(fù)雜但卻能較為全面地反映技術(shù)效率的影響因素。

在企業(yè)層面的行業(yè)技術(shù)效率評(píng)價(jià)研究中，另外一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)家廣為關(guān)注的焦點(diǎn)便是企業(yè)的異質(zhì)性問(wèn)題。雖然早有不少學(xué)者認(rèn)識(shí)到企業(yè)起點(diǎn)的差異、外界環(huán)境的變化或一些無(wú)法觀察的因素會(huì)對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)前沿面和成本前沿面產(chǎn)生巨大的影響，導(dǎo)致技術(shù)效率評(píng)價(jià)的有偏，但由于方法和數(shù)據(jù)上的缺陷無(wú)法將其從技術(shù)無(wú)效成分中區(qū)別出來(lái)。Kumbhakar 等[20]和Greene [21]對(duì)SFA模型評(píng)估中的異質(zhì)性問(wèn)題進(jìn)行了卓有成效的探討，對(duì)于常數(shù)項(xiàng)和技術(shù)無(wú)效項(xiàng)的異質(zhì)性分離進(jìn)行了截面數(shù)據(jù)研究到面板數(shù)據(jù)的擴(kuò)展。StoNED模型方法中增加的環(huán)境變量Z，就是對(duì)因變量主要影響因素的考量，這在相當(dāng)程度上彌補(bǔ)了模型的缺陷。

而國(guó)內(nèi)研究在方法上對(duì)于效率評(píng)價(jià)的理解還存在一葉障目的問(wèn)題，側(cè)重于投入和產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)分析，視角單一、陳舊，對(duì)于國(guó)外領(lǐng)先的半?yún)?shù)方法的引用和修正分析很少。具有一定突破性的文獻(xiàn)主要有以下三個(gè)代表：張蕊、孫凱和Subal. C. Kumbhakar的“中國(guó)制造業(yè)增長(zhǎng)方式和結(jié)構(gòu)變遷的再檢驗(yàn)——基于行業(yè)和時(shí)期異質(zhì)性的半?yún)?shù)平滑系數(shù)模型” [23]，王維國(guó)、潘祺志的“遼寧省工業(yè)行業(yè)技術(shù)及配置無(wú)效率的測(cè)度”（2009）[24]，吳利華、劉麗娜、陳燕的“我國(guó)鋼鐵上市公司技術(shù)效率差異分析” [25]，張蕊等[22]的研究采用的是較為先進(jìn)的半?yún)?shù)平滑系數(shù)模型，以CD生產(chǎn)函數(shù)SFA模型分析為基礎(chǔ)，將企業(yè)異質(zhì)性半?yún)?shù)化，這是目前為止國(guó)內(nèi)較為先進(jìn)和接近國(guó)際的研究方法。王維國(guó)和潘祺志[23]的研究是假定技術(shù)同質(zhì)情形下的成本角度的無(wú)效率測(cè)度，主要側(cè)重行業(yè)維度的經(jīng)濟(jì)效率（技術(shù)效率和配置效率之和）面板分析。吳利華等[24]的研究主要是通過(guò)SFA模型對(duì)鋼鐵行業(yè)企業(yè)層面的效率評(píng)價(jià)，屬于面板分析，但沒(méi)有考慮到企業(yè)的異質(zhì)性?？梢哉f(shuō)，現(xiàn)有的國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)對(duì)于鋼鐵行業(yè)的效率評(píng)價(jià)所采用的模型是以生產(chǎn)函數(shù)為主，成本角度的研究鮮見(jiàn)，且大都忽視研究對(duì)象之間的異質(zhì)性問(wèn)題。而未來(lái)關(guān)于技術(shù)效率的評(píng)估更注重微觀性、特殊性，對(duì)于行業(yè)影響因素的分析也更加細(xì)致。所以，本文研究試圖嘗試以下三方面的改進(jìn)：第一，放寬研究角度，嘗試從生產(chǎn)函數(shù)的對(duì)偶函數(shù)——成本函數(shù)的角度分析技術(shù)效率問(wèn)題。第二，摒棄產(chǎn)業(yè)中觀數(shù)據(jù)和單個(gè)企業(yè)的分析模式，深入到企業(yè)微觀層面進(jìn)行鋼鐵行業(yè)的大樣本效率評(píng)價(jià)。第三，采用國(guó)際最前沿的StoNED模型半?yún)?shù)分析方法，探討因企業(yè)的性質(zhì)、技術(shù)創(chuàng)新等因素引起的異質(zhì)性效率評(píng)價(jià)偏差。

三、StoNED模型及其應(yīng)用

Kuosmanen[14]在DEA模型的基礎(chǔ)上通過(guò)凸性非參數(shù)最小二乘方法估計(jì)技術(shù)無(wú)效項(xiàng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)，同時(shí)加入環(huán)境變量Z，并對(duì)Z進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，將DEA模型改造成具有隨機(jī)分析的半?yún)?shù)模型，投入產(chǎn)出的成本關(guān)系仍采用非參數(shù)形式。這個(gè)模型可以說(shuō)是更具有一般意義的評(píng)價(jià)框架。StoNED模型對(duì)隨機(jī)噪聲的處理類似于SFA模型，但又不需要事先假定具體的成本函數(shù)形式。假設(shè)只涉及：

假設(shè)1：成本相對(duì)于產(chǎn)出是單調(diào)遞增的。

假設(shè)2：成本相對(duì)于產(chǎn)出是全域凸性的。

假設(shè)3：成本是規(guī)模報(bào)酬固定的（CRS）。

其中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)u、v與產(chǎn)出、環(huán)境變量是不相關(guān)的，根據(jù)Aigner等[12]提出的經(jīng)典SFA模型，假定噪聲項(xiàng)v是均值為零、方差大于零的正態(tài)分布，而技術(shù)無(wú)效項(xiàng)u是方差大于零的半正態(tài)分布。技術(shù)無(wú)效項(xiàng)的期望為E（ui）=μ，與參數(shù)σu有直接的比例關(guān)系：μ=σu2/π[12]。

StoNED模型方法分為兩步[19]：

第一步：通過(guò)非參數(shù)最小二乘法估計(jì)總成本的數(shù)學(xué)期望E（x|y，z）和參數(shù)δ。

第二步：估計(jì)技術(shù)無(wú)效項(xiàng)的數(shù)學(xué)期望μ，參數(shù)的方差σ2u、σ2v和與企業(yè)異質(zhì)性相關(guān)的技術(shù)無(wú)效項(xiàng)的條件數(shù)學(xué)期望E（ui|εi）。

本文以StoNED模型為基礎(chǔ)，在方法上不同于張蕊等的半?yún)?shù)研究方法和吳利華等的參數(shù)分析，這是在非參數(shù)分析思路上的進(jìn)一步探索；同時(shí)，比王維國(guó)等人的成本角度研究更進(jìn)一步，從企業(yè)層面考察異質(zhì)性的產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率評(píng)價(jià)。采取超越對(duì)數(shù)的函數(shù)形式，其中E（xi）=C（yi）+μ。在第一步估計(jì)后μ仍然是個(gè)未知量，進(jìn)而需要運(yùn)用CNLS殘差εi∧獲得CNLS最優(yōu)解。

成本方程為：C∧StoNED（y）=γi×exp（-σu∧2/π）。整個(gè)模型的應(yīng)用和實(shí)證分析將使用GAMS動(dòng)態(tài)優(yōu)化軟件進(jìn)行編程分析和結(jié)論報(bào)告。

四、以鋼鐵行業(yè)為例的實(shí)證分析

2008年，世界金融危機(jī)席卷中國(guó)，鋼鐵行業(yè)遭遇有史以來(lái)最困難時(shí)刻。各大鋼鐵廠商積極調(diào)整生產(chǎn)安排、壓縮成本，但目前鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能嚴(yán)重過(guò)剩的矛盾進(jìn)一步顯現(xiàn)。同時(shí)鐵礦石的價(jià)格下降幅度遠(yuǎn)低于預(yù)期，資金、人工等要素價(jià)格也呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，環(huán)保、社會(huì)責(zé)任等社會(huì)成本壓力更大。而財(cái)稅、金融等領(lǐng)域的改革還沒(méi)有惠及鋼鐵行業(yè)。可以說(shuō)，2014年中國(guó)鋼鐵行業(yè)面臨的困難比任何一年都嚴(yán)峻。相應(yīng)的，金融危機(jī)以來(lái)的關(guān)于鋼鐵行業(yè)的技術(shù)效率提升辦法基本是定性的建言獻(xiàn)策，但在沒(méi)有辨清行業(yè)現(xiàn)狀和可能達(dá)到的生產(chǎn)前沿間的距離時(shí)，任何從外力上對(duì)行業(yè)的改進(jìn)都是事倍功半的。對(duì)于技術(shù)效率的評(píng)價(jià)也不可能僅僅停留在產(chǎn)業(yè)層面和單個(gè)企業(yè)的分析，所以，本文以成本函數(shù)為基礎(chǔ)，展開(kāi)涉及企業(yè)異質(zhì)性的半?yún)?shù)實(shí)證分析。

1. 數(shù)據(jù)來(lái)源和指標(biāo)選取

本文以中國(guó)2009—2013年30家鋼鐵企業(yè)為研究樣本，其中25家數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)公布的鋼鐵行業(yè)上市公司相關(guān)年份的財(cái)務(wù)報(bào)表，5家數(shù)據(jù)來(lái)自筆者對(duì)遼寧地區(qū)鋼鐵企業(yè)的實(shí)地調(diào)研。集中選取4項(xiàng)指標(biāo)，固定資產(chǎn)凈值和應(yīng)付工資作為投入變量，主營(yíng)業(yè)務(wù)收入作為產(chǎn)出指標(biāo)，而管理費(fèi)用代表環(huán)境變量，這主要是考慮到技術(shù)創(chuàng)新開(kāi)支主要出自于該部分，技術(shù)創(chuàng)新代表企業(yè)成長(zhǎng)性，成為企業(yè)技術(shù)效率差異的重要影響因素。這4項(xiàng)指標(biāo)都屬于貨幣表現(xiàn)形式，并進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，模型通過(guò)5年平均投入成本和產(chǎn)出水平進(jìn)行截面成本前沿分析。

如表1所示，這30家鋼鐵企業(yè)在觀察期每年平均產(chǎn)出和為107 929 662.42萬(wàn)元，單個(gè)企業(yè)年均產(chǎn)出為3 597 655.41萬(wàn)元，其中最高的企業(yè)為19 076 082.35萬(wàn)元，排名前三的產(chǎn)出占平均總投入的37%，這些情況在成本投入上也有基本相同的反映，特別是上海寶山鋼鐵公司多年來(lái)占據(jù)行業(yè)龍頭企業(yè)的為止。這30家企業(yè)投入的平均總成本約為56 814 100萬(wàn)元，單個(gè)企業(yè)投入的平均總成本則為1 893 803.33萬(wàn)元，最高的可以達(dá)到10 445 675.03萬(wàn)元，前三家投入最大的企業(yè)占平均總投入的38%。不難發(fā)現(xiàn)，調(diào)查對(duì)象中大多數(shù)企業(yè)是中小規(guī)模的運(yùn)營(yíng)商，這比較符合鋼鐵行業(yè)中相對(duì)少數(shù)企業(yè)占據(jù)較大市場(chǎng)份額的情形。而環(huán)境變量、投入和產(chǎn)出的偏度依次遞增，分別為1.81、1.88和1.93，屬于正常范圍。

2.模型估計(jì)和參數(shù)分析

運(yùn)用GAMS軟件對(duì)StoNED模型估計(jì)進(jìn)行編程處理，注意將原始數(shù)據(jù)用Excel文件存儲(chǔ)。由于將成本貨幣化，所以是單一產(chǎn)出的情形，但StoNED模型是可以處理多維度的投入和產(chǎn)出分析的。模型估計(jì)將會(huì)得出預(yù)期的成本前沿、技術(shù)無(wú)效得分、殘差和相關(guān)系數(shù)。其中，30家鋼鐵企業(yè)的預(yù)期成本前沿如表2所示，右側(cè)一列是企業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)成本，偏離率是企業(yè)的實(shí)際投入與預(yù)期成本之間的距離百分比，正數(shù)為成本超出的比重，負(fù)數(shù)為節(jié)約的成本比重，成本單位為萬(wàn)元。

從預(yù)期成本前沿面和實(shí)際發(fā)生成本的對(duì)比，通過(guò)表2可以發(fā)現(xiàn)，這30家樣本企業(yè)中絕大部分的技術(shù)效率都是相對(duì)較為低下的。67%（共23家）的企業(yè)處于技術(shù)無(wú)效率狀態(tài)，而安陽(yáng)鋼鐵公司以627.05%的偏離率成為投入產(chǎn)出最不效率的企業(yè)；東北特鋼精密、西寧特鋼、普蘭店市盛普鑄鋼、武鋼股份、鞍鋼股份和韶鋼松山偏離率都在100%以上，上述企業(yè)以大中型為主，雖然這與指標(biāo)選取的企業(yè)結(jié)構(gòu)有密切關(guān)系，但是無(wú)法否認(rèn)中國(guó)大中型鋼鐵企業(yè)在規(guī)模上存在不經(jīng)濟(jì)的問(wèn)題，產(chǎn)能過(guò)剩加上國(guó)內(nèi)鋼材市場(chǎng)需求疲軟，大企業(yè)的產(chǎn)品銷售大幅銳減，提高技術(shù)效率的動(dòng)力也就無(wú)從談起；瓦房店軸承鑄造、寶鋼股份、濟(jì)南鋼鐵、攀鋼鋼釩、唐山鋼鐵、馬鋼股份、瓦房店永鋼和包鋼股份的成本偏離率介于50%—100%，也屬于技術(shù)效率偏低的范疇，成為鋼鐵企業(yè)技術(shù)效率分布集中區(qū)域；而瓦房店鴻潤(rùn)鑄造、本鋼板材、新華股份、撫順特鋼、太鋼不銹、新疆八一鋼鐵、凌鋼股份和寧夏恒力成本效率偏離在20%—50%。可以說(shuō)，成本效率偏離在0%—100%的鋼鐵企業(yè)共16家，占到樣本總數(shù)的一半之多，說(shuō)明中國(guó)鋼鐵企業(yè)普遍存在投入冗余問(wèn)題，通過(guò)改進(jìn)措施至少可以節(jié)約50%的資源和能源投入，加上另外7家技術(shù)效率更為低下的企業(yè)，占比3/4之多，鋼鐵行業(yè)整體的節(jié)能減排和效率提升之路必然是極其艱難和持久的。值得一提的是，在此次分析的30家鋼鐵企業(yè)中，還有7家企業(yè)生產(chǎn)成本低于預(yù)期，技術(shù)效率得分較高。甘肅酒鋼、酒鋼宏興、大冶特鋼和首鋼股份實(shí)際成本比預(yù)期低10%以內(nèi)，基本上是在生產(chǎn)前沿面上或以稍占優(yōu)越的形式開(kāi)展生產(chǎn)，而大連金牛、廣鋼股份、魯銀投資的技術(shù)效率得分說(shuō)明其生產(chǎn)上的成本節(jié)約在40%—70%，屬于具有較高技術(shù)效率的鋼鐵企業(yè)。

如表3所示，從行業(yè)整體累積效率來(lái)看，基于30個(gè)樣本企業(yè)的鋼鐵行業(yè)技術(shù)無(wú)效水平約為0.31，也就是說(shuō)，成本角度的鋼鐵行業(yè)技術(shù)效率為69%左右，處于相對(duì)較低水平，存在近1/3的提升空間。

StoNED模型的效率評(píng)價(jià)模型也是基于最小二乘回歸的，該模型的擬合程度仍然可以用R2 來(lái)反映。本文對(duì)投入和產(chǎn)出采用對(duì)數(shù)的形式，所以擬合優(yōu)度如式（4）所示，根據(jù)模型估計(jì)的結(jié)果，R2為0.73，該模型較好地反映了樣本企業(yè)的生產(chǎn)情況和技術(shù)效率。

五、結(jié)論與建議

本文以Kuosmanen[14]提出的StoNED模型為基礎(chǔ)，選取30個(gè)樣本企業(yè)進(jìn)行對(duì)鋼鐵行業(yè)的成本效率角度的評(píng)估，將投入要素和產(chǎn)出都調(diào)整成為以貨幣為計(jì)量單位的指標(biāo)，其中投入的固定資本凈值和應(yīng)付工人工資之和構(gòu)成企業(yè)總成本，而產(chǎn)出用主營(yíng)業(yè)務(wù)收入來(lái)衡量。嘗試StoNED模型對(duì)單投入和單產(chǎn)出的生產(chǎn)模式，考慮到管理費(fèi)用對(duì)企業(yè)生產(chǎn)的影響，將其從技術(shù)無(wú)效項(xiàng)中區(qū)別開(kāi)來(lái)，得出如下結(jié)論和建議：

第一，StoNED模型不以具體生產(chǎn)函數(shù)形式為必要條件，并將技術(shù)無(wú)效項(xiàng)和白噪聲區(qū)別開(kāi)來(lái)，進(jìn)行參數(shù)和非參數(shù)融合的半?yún)?shù)分析。異質(zhì)性和影響因素可納入模型中，對(duì)于投入和產(chǎn)出的個(gè)數(shù)沒(méi)有限制，對(duì)于參數(shù)的分布假設(shè)更為寬泛。

第二，中國(guó)鋼鐵行業(yè)的整體效率不高，特別是從成本角度對(duì)技術(shù)效率的測(cè)度，既說(shuō)明了3/4之多的企業(yè)在生產(chǎn)成本前沿面以外安排生產(chǎn)活動(dòng)，存在巨大的資源和能源的浪費(fèi)，也從另一個(gè)側(cè)面印證了中國(guó)鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能普遍過(guò)剩的問(wèn)題。

第三，管理費(fèi)用的參數(shù)估計(jì)為4.06E-07，說(shuō)明了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)成本前沿面的影響非常少，又說(shuō)明了技術(shù)要素的作用還沒(méi)有真正發(fā)揮出來(lái)。中國(guó)鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)仍然是以規(guī)模擴(kuò)張為基礎(chǔ)的粗放型模式。因此，在市場(chǎng)需求出現(xiàn)萎縮之時(shí)，技術(shù)效率的提升更是難上加難。

第四，鋼鐵行業(yè)是資金、資源密集型行業(yè)，對(duì)環(huán)境還會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。長(zhǎng)期的粗放型生產(chǎn)方式導(dǎo)致的產(chǎn)能過(guò)剩必然要經(jīng)歷一番優(yōu)勝劣汰，使一部分不具生存能力的鋼鐵企業(yè)退出該行業(yè)。在銀行貸款較多的情況下，應(yīng)做壞賬準(zhǔn)備，并積極推進(jìn)企業(yè)間的兼并重組，避免“借貸—生產(chǎn)—推高庫(kù)存”的惡性循環(huán)，拖累銀行等關(guān)聯(lián)性產(chǎn)業(yè)。這是中國(guó)鋼鐵行業(yè)無(wú)法避免的一次調(diào)整。

第五，不少地方政府的“扶大放小”政策在很大程度上弱化了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和優(yōu)勝劣汰機(jī)制，鋼鐵行業(yè)也成為受國(guó)家政令影響最大的行業(yè)之一。在完善立法的同時(shí)加快簡(jiǎn)政放權(quán)，促進(jìn)國(guó)有企業(yè)職能轉(zhuǎn)變、自負(fù)盈虧，已經(jīng)成為鋼鐵行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的根本出路。從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，提高企業(yè)技術(shù)效率必須進(jìn)行創(chuàng)新和技術(shù)升級(jí)。日前中央銀行出臺(tái)針對(duì)城市商業(yè)銀行和股份制銀行的優(yōu)惠政策，“降低準(zhǔn)備金0.25個(gè)百分點(diǎn)”日前，中國(guó)進(jìn)入了新一輪的降息周期，中央銀行出臺(tái)對(duì)小微企業(yè)貸款占比達(dá)到定向降準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)的城市商業(yè)銀行、非縣域農(nóng)村商業(yè)銀行“額外降低人民幣存款準(zhǔn)備金率0.5個(gè)百分點(diǎn)”的政策，旨在為部分負(fù)債企業(yè)提供資金，去庫(kù)存，提供重新盤活的機(jī)會(huì)。而從短期看，鋼鐵行業(yè)應(yīng)積極調(diào)整生產(chǎn)并適應(yīng)市場(chǎng)需求，繼續(xù)擴(kuò)大基礎(chǔ)設(shè)施投資，如增加環(huán)保產(chǎn)業(yè)、鐵路建設(shè)規(guī)模和公共服務(wù)設(shè)施等，同時(shí)加快已有項(xiàng)目的運(yùn)營(yíng)，繼續(xù)推進(jìn)節(jié)能減排。

第六，發(fā)揮政府的引導(dǎo)作用，特別是針對(duì)重大研發(fā)項(xiàng)目和綠色生產(chǎn)的推廣。強(qiáng)調(diào)研發(fā)投入占地區(qū)GDP和企業(yè)收入的比重，注重科技創(chuàng)新與生態(tài)學(xué)、環(huán)境學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的交叉研究；大力發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)投資基金，牽頭展開(kāi)周期長(zhǎng)、資金多的大型研發(fā)項(xiàng)目；制定綠色優(yōu)惠信貸政策，優(yōu)先安排技術(shù)改造投資并給予財(cái)政貼息，引導(dǎo)社會(huì)資金向高新技術(shù)領(lǐng)域流動(dòng)。建立科技獎(jiǎng)勵(lì)體系，對(duì)于開(kāi)發(fā)較高科技含量的創(chuàng)新型企業(yè)與科技人員予以重獎(jiǎng)，增加企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新收益，營(yíng)造出有利于提高生產(chǎn)效率和技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的社會(huì)氛圍。

參考文獻(xiàn)：

[1]

Farrell，M.J. The Measurement of Productive Efficiency[J]. Journal of Royal Statistical Society， 1957，120（3）：253-282.

[2]Kim，J.W.，Lee，J.Y.Technical Efficiency in the Iron and Steel Industry： A Stochastic Frontier Approach[R]. East-West Center Working Papers， 2005.1-27.

[3]Ma，J.L.，Evans，D.G.，F(xiàn)uller，R.J.，Stewart，D.F. Technical Efficiency and Productivity Change of Chinas Iron and Steel Industry[J].International Journal of Production Economics， 2002， 76（3）： 293-312.

[4]He，F(xiàn).，Zhang，Q.Z.，Lei，J.S.， Fu，W.H.，Xu，X.N.Energy Efficiency and Productivity Change of Chinas Iron and Steel Industry： Accounting for Undesirable Outputs[J]. Energy Policy， 2013，54（3）：204-213.

[5]Kalirajan， K.P.， Cao， Y. Can Chinese State Enterprises Perform like Market Entities： Productive Efficiency in the Chinese Iron and Steel Industry？[J].Applied Economics ， 1993，25 （8）：1071-1080.