李守林，趙 瑞，陳麗華

（北京大學(xué)，北京市100871）

基于DEA-malmquist指數(shù)的交通運(yùn)輸上市企業(yè)動(dòng)態(tài)效率實(shí)證分析

李守林，趙 瑞，陳麗華

（北京大學(xué)，北京市100871）

交通運(yùn)輸行業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈產(chǎn)業(yè)，其投入產(chǎn)出效率的改進(jìn)和提高事關(guān)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的順利運(yùn)行。利用DEA-Malmquist指數(shù)，從技術(shù)效率變化、純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化、技術(shù)進(jìn)步等指標(biāo)入手，實(shí)證分析2010—2016年我國(guó)交通運(yùn)輸行業(yè)80家上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率發(fā)現(xiàn)，2010—2016年我國(guó)交通運(yùn)輸行業(yè)平均全要素生產(chǎn)率整體呈下降趨勢(shì)，但幅度較小，且不同年份下降的原因不同。其中，港口、公交、航空運(yùn)輸、航海運(yùn)輸、機(jī)場(chǎng)、鐵路運(yùn)輸、物流七個(gè)類(lèi)別的企業(yè)盡管并非全部下降，但均存在波動(dòng)。整個(gè)交通運(yùn)輸行業(yè)投入產(chǎn)出效率的提高需要社會(huì)以及企業(yè)自身多方面的努力。對(duì)政府和整個(gè)行業(yè)而言，要更多關(guān)注民營(yíng)企業(yè)和中小企業(yè)，為它們提供政策扶持與資金支持，通過(guò)創(chuàng)造平等而自由的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境來(lái)促進(jìn)交通運(yùn)輸行業(yè)健康發(fā)展；對(duì)交通運(yùn)輸企業(yè)而言，要持續(xù)進(jìn)行技術(shù)投入，硬件軟件兩手抓，在確保技術(shù)效率進(jìn)步的同時(shí)實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)大與規(guī)模效率提高，達(dá)到技術(shù)投入與管理水平的雙贏。

曼奎斯特指數(shù)；交通運(yùn)輸；上市企業(yè)；效率評(píng)價(jià)

一、引言

交通運(yùn)輸行業(yè)始終是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈產(chǎn)業(yè)，投入大，產(chǎn)出慢。交通運(yùn)輸企業(yè)大多是重資產(chǎn)企業(yè)，需要較大的投入，且這類(lèi)企業(yè)并不僅僅具有營(yíng)利性，其更為重要的作用是提供公共基礎(chǔ)服務(wù)。本文采用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的曼奎斯特指數(shù)（簡(jiǎn)稱(chēng)DEA-Malmquist指數(shù)）對(duì)交通運(yùn)輸企業(yè)進(jìn)行效率分析，探索有效的改進(jìn)方法。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法以線性規(guī)劃為理論基礎(chǔ)，其用途在于評(píng)價(jià)各決策單元（DMU）之間的相對(duì)有效性，是一種定量的投入產(chǎn)出效率分析方法。[1]班克（Banker R D）等[2]引進(jìn)謝潑德（Shepherd）的概念，并根據(jù)其概念將技術(shù)效率進(jìn)一步深入分解為規(guī)模效率、純技術(shù)效率兩個(gè)部分。法瑞爾（Farrell M J）[3]采用非參數(shù)方法構(gòu)建了使用面板數(shù)據(jù)測(cè)度全要素生產(chǎn)率（Total Factor Pro?ductivity，TFP）變動(dòng)的專(zhuān)門(mén)方法。汪旭暉等[4]以我國(guó)上市物流企業(yè)財(cái)務(wù)及創(chuàng)新數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析了2004—2008年的自主創(chuàng)新指標(biāo)，對(duì)相關(guān)上市企業(yè)自主創(chuàng)新能力影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。馬海良等[5]通過(guò)研究能源效率與全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的關(guān)系，分析了導(dǎo)致效率提高的原因，進(jìn)而提出了節(jié)能工作的建議。未小剛[6]研究了九家體育用品上市企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的曼奎斯特指數(shù)對(duì)這些上市公司的經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行了分析。黃森[7]引入環(huán)境污染項(xiàng)作為“壞”產(chǎn)出并構(gòu)建方向距離函數(shù)，進(jìn)而運(yùn)用曼奎斯特—盧恩伯格（Malmquist-Luenberger）指數(shù)對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施全要素生產(chǎn)率及其分解指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，并基于空間視角分析國(guó)內(nèi)流通需求對(duì)環(huán)境約束下交通基礎(chǔ)設(shè)施全要素生產(chǎn)率的實(shí)際影響。楊清可等[8]分析了1996—2010年產(chǎn)業(yè)發(fā)展的時(shí)空演變以及效率變化情況，提出了改善產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出狀況的定量調(diào)整方法。范林榜[9]發(fā)現(xiàn)，我國(guó)上市物流企業(yè)技術(shù)效率存在兩極分化的現(xiàn)象，這與股權(quán)集中度以及董事會(huì)獨(dú)立性存在比較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)，而要改善物流行業(yè)整體效率，應(yīng)當(dāng)調(diào)整規(guī)模效率較低的物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模，上市物流企業(yè)應(yīng)當(dāng)提高股份集中度和董事會(huì)中獨(dú)立董事的占比。董譽(yù)文[10]采用省際面板數(shù)據(jù)，從產(chǎn)業(yè)層面和地區(qū)層面入手，綜合使用索洛余值和DEA-Malmquist指數(shù)，對(duì)中國(guó)商貿(mào)流通業(yè)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變和效率的變化進(jìn)行系統(tǒng)性分析發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段我國(guó)商貿(mào)流通業(yè)增長(zhǎng)方式仍然是以要素積累為主的粗放型增長(zhǎng)方式，具備資本、勞動(dòng)雙驅(qū)動(dòng)特征，且全要素生產(chǎn)率全面顯著惡化。范璐等[11]在對(duì)2006—2013年48家上市物流企業(yè)投入要素價(jià)格變化進(jìn)行量化處理的基礎(chǔ)上，建立了上市物流企業(yè)Cost-Malmquist指數(shù)，擴(kuò)展了基于成本函數(shù)的Malmquist指數(shù)，并將其變動(dòng)進(jìn)一步分解為技術(shù)效率變動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)、配置效率變動(dòng)以及價(jià)格因素變動(dòng)四個(gè)部分，與傳統(tǒng)的Malmquist指數(shù)進(jìn)行了對(duì)比。胥朝陽(yáng)等[12]以2012年發(fā)生并購(gòu)的交通運(yùn)輸制造業(yè)上市企業(yè)為樣本，采用非參數(shù)DEA-Malmquist模型，對(duì)交通運(yùn)輸制造業(yè)并購(gòu)前后全要素生產(chǎn)率變動(dòng)及其分解指數(shù)變化情況和并購(gòu)樣本個(gè)體績(jī)效狀態(tài)進(jìn)行了研究。

由現(xiàn)有文獻(xiàn)可以看出，目前國(guó)內(nèi)對(duì)基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的曼奎斯特指數(shù)有了較為廣泛的研究和應(yīng)用，但這些研究仍然存在一些不足之處。比如，大多數(shù)研究選取的決策單元數(shù)量較少，部分文獻(xiàn)的決策單元數(shù)量甚至是個(gè)位數(shù)，這在運(yùn)用DEA方法進(jìn)行研究的過(guò)程中可能會(huì)導(dǎo)致偏差的出現(xiàn)。大多數(shù)研究在進(jìn)行分析時(shí)所選取的產(chǎn)出指標(biāo)太少，甚至有些研究?jī)H有一個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，而DEA方法卻是一種多投入多產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)方法。目前，涉及交通運(yùn)輸領(lǐng)域的研究很少，加之交通運(yùn)輸業(yè)本身所具有的復(fù)雜性，如企業(yè)類(lèi)別眾多，不同企業(yè)之間差異較大等，因此本文選取80個(gè)交通運(yùn)輸企業(yè)，并根據(jù)其類(lèi)別的不同進(jìn)行分析。

二、模型與數(shù)據(jù)

（一）DEA模型

傳統(tǒng)的線性規(guī)劃模型由多個(gè)投入指標(biāo)和一個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)構(gòu)成，而實(shí)際中很多問(wèn)題會(huì)涉及多個(gè)投入指標(biāo)和多個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，DEA方法就是一種多投入多產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)方法。到目前為止，人們已經(jīng)研究出了多種DEA模型，其中最基本的DEA模型就是CCR模型。假設(shè)有n個(gè)DMU，m個(gè)投入指標(biāo)，s個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，則可構(gòu)建模型如下：

其中，X是一個(gè)m行n列的矩陣，表示所有DMU的投入指標(biāo)；Y是一個(gè)s行n列的矩陣，表示所有DMU的產(chǎn)出指標(biāo)；Xk表示第k個(gè)DMU的投入指標(biāo)；Yk表示第k個(gè)DMU的產(chǎn)出指標(biāo)；S-和S+是松弛變量；λ和θ是決策變量。Xk、Yk、λ均為列向量。

如果模型中第k個(gè)θ的最優(yōu)值θ*k=1，則第k個(gè)DMU為弱DEA有效；如果同時(shí)滿(mǎn)足所有的S-、S+=0，則第k個(gè)DMU為DEA有效，說(shuō)明當(dāng)年的投入產(chǎn)出組合已經(jīng)達(dá)到最佳匹配，且不存在投入冗余和產(chǎn)出虧空的情況；如果，則第k個(gè)DMU不是DEA有效，說(shuō)明管理和技術(shù)投入有偏差，存在投入浪費(fèi)現(xiàn)象，投入產(chǎn)出組合距離最優(yōu)值仍然有差距。

與CCR模型這種規(guī)模報(bào)酬不變（CRS）的模型不同，BCC模型可以通過(guò)對(duì)權(quán)重增加約束Iλ=1，建立如下規(guī)模報(bào)酬可變（VRS）的模型：

其中，I為1行n列全部為1的行向量。

（二）Malmquist模型

為了得到面板數(shù)據(jù)下的 Malmquist指數(shù)，需要引入距離函數(shù)。第i個(gè)DMU在t時(shí)刻的Malmquist指數(shù)可以表示為：

這個(gè)指數(shù)的提出是為了評(píng)測(cè)t時(shí)刻所處技術(shù)環(huán)境下，t時(shí)刻到t+1時(shí)刻技術(shù)效率的改進(jìn)。為防止前沿技術(shù)參考系選擇上的隨意性，費(fèi)爾（F?re R）等[13]使用以產(chǎn)出距離函數(shù)構(gòu)建的兩個(gè)Malmquist指數(shù)的幾何平均進(jìn)行測(cè)量：

在上式中，Malmquist指數(shù)被分解為效率的變化和技術(shù)進(jìn)步的變化兩個(gè)部分。

可以寫(xiě)為：

上式中的EC為規(guī)模報(bào)酬不變且要素隨機(jī)處理?xiàng)l件下的相對(duì)效率變化指數(shù)，可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化（PEC）和規(guī)模效率變化（SEC）兩部分。因此，上式可進(jìn)一步表示為：

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

1.樣本選擇

交通運(yùn)輸板塊上市公司共有84家，搜索的時(shí)間區(qū)間為2010—2016年，共計(jì)七年。以上述84家企業(yè)作為初始樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)來(lái)源為這些企業(yè)的年度報(bào)告（2010—2016年）。數(shù)據(jù)收集完成之后，刪除部分存在數(shù)據(jù)缺失的樣本以及數(shù)據(jù)不完整的樣本，最終得到80家交通運(yùn)輸上市企業(yè)并以之作為樣本。在最終得到的80家上市企業(yè)中，有17家港口企業(yè)，7家公交企業(yè)，4家航空運(yùn)輸企業(yè)，13家航海運(yùn)輸企業(yè)，3家機(jī)場(chǎng)企業(yè)，2家鐵路企業(yè)，16家物流企業(yè)，其余的18家企業(yè)也屬于交通運(yùn)輸板塊，但并未進(jìn)行細(xì)分，因此不再一一列示 。各企業(yè)相關(guān)信息參見(jiàn)表1。

2.投入產(chǎn)出變量

表1 樣本企業(yè)及其類(lèi)別

鑒于贏利是企業(yè)的主要目的，因此本文以主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)（Y1）和主營(yíng)業(yè)務(wù)收入（Y2）作為產(chǎn)出指標(biāo)，以流動(dòng)資產(chǎn)（X1）、固定資產(chǎn)（X2）、營(yíng)業(yè)成本（X3）作為投入指標(biāo)。由于部分企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)為負(fù)值，因此在進(jìn)行研究之前首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。歸一化處理方法如下：

其中，aij表示第j個(gè)企業(yè)第i個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，bij表示第j個(gè)企業(yè)第i個(gè)指標(biāo)的歸一化結(jié)果，max(ai)表示第i個(gè)指標(biāo)的最大值，min(ai)表示第i個(gè)指標(biāo)的最小值。

3.求解方法

Malmquist指數(shù)的求解采用MaxDEA軟件，距離函數(shù)的求解采用BCC模型，以產(chǎn)出為導(dǎo)向，同時(shí)求解技術(shù)效率變化、純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化、技術(shù)進(jìn)步等指數(shù)。相對(duì)效率的求解采用DEAP2.1軟件，所采用的模型為產(chǎn)出導(dǎo)向的VRS模型。

三、實(shí)證分析

（一）基于 DEA方法的交通運(yùn)輸上市企業(yè)相對(duì)效率狀況

本文首先采用DEA方法求解上述80家上市企業(yè)的相對(duì)效率情況，分別求解綜合效率（CRSTE）和純技術(shù)效率（VRSTE），進(jìn)而再求解規(guī)模效率（SCALE）。[14]其中，規(guī)模效率的求解方法為：

考慮到企業(yè)數(shù)量比較多，這里不再一一予以展示。下面將進(jìn)一步分析80家上市企業(yè)的相對(duì)效率情況。

從綜合效率角度看，在這80家上市企業(yè)中，只有中國(guó)中期一家企業(yè)連續(xù)七年綜合效率為1，始終處在生產(chǎn)前沿面上。飛馬國(guó)際、華貿(mào)物流、深赤灣A、廈門(mén)空港、大秦鐵路這五家企業(yè)七年中有六年的綜合效率為1，處在生產(chǎn)前沿面上。在這些企業(yè)中，覽海投資的效率最低，為0.610。

從純技術(shù)效率角度看，共有11家企業(yè)七年中始終處在生產(chǎn)前沿面上，分別是南方航空、象嶼股份、上海機(jī)電、廈門(mén)空港、大秦鐵路、中國(guó)國(guó)航、江南嘉捷、中國(guó)中車(chē)、康尼機(jī)電、深赤灣A、中國(guó)中期。在所有企業(yè)中，中遠(yuǎn)海能平均純技術(shù)效率最低，僅為0.754。

從規(guī)模效率角度看，規(guī)模效率是受企業(yè)規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率，反映了實(shí)際規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模之間的差異。在所選取的樣本中，中國(guó)中期、飛馬國(guó)際兩家企業(yè)七年中的規(guī)模效率均為1，華貿(mào)物流、深赤灣A、廈門(mén)空港、大秦鐵路四家企業(yè)七年中有六年的規(guī)模效率為1。在所有企業(yè)中，覽海投資效率最低，為0.677。

2010—2016年整個(gè)交通運(yùn)輸行業(yè)在綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率方面的表現(xiàn)可參見(jiàn)表2。

由表2可以看出，我國(guó)交通運(yùn)輸行業(yè)綜合效率在七年中保持著一個(gè)比較平穩(wěn)的狀態(tài)，僅2012年綜合效率相對(duì)較低；純技術(shù)效率在七年中略有下降；規(guī)模效率在七年中有小幅上升，但2012年出現(xiàn)了大幅下降，進(jìn)而導(dǎo)致2012年交通運(yùn)輸行業(yè)綜合效率下降幅度較大。

上述分析是一年之內(nèi)的靜態(tài)分析，主要評(píng)價(jià)當(dāng)年內(nèi)企業(yè)相對(duì)于其他企業(yè)的投入產(chǎn)出效率情況。評(píng)價(jià)結(jié)果越接近1，說(shuō)明企業(yè)效率越高。如果企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果為1，說(shuō)明該企業(yè)處在生產(chǎn)前沿面上，即投入產(chǎn)出效率最高；如果企業(yè)評(píng)價(jià)結(jié)果沒(méi)有達(dá)到1，說(shuō)明該企業(yè)在投入過(guò)程中產(chǎn)生了一定程度的浪費(fèi)，效率還達(dá)不到前沿面。

表2 2010—2016年我國(guó)交通運(yùn)輸行業(yè)效率

對(duì)于那些不處在生產(chǎn)前沿面上的企業(yè)，為實(shí)現(xiàn)企業(yè)效率的最大化，企業(yè)可以采取控制投入、調(diào)整配置、增加產(chǎn)出三種方式。當(dāng)企業(yè)在一些指標(biāo)上出現(xiàn)過(guò)量投入時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的冗余，這種冗余既有可能是技術(shù)的冗余，也有可能是規(guī)模的冗余，此時(shí)企業(yè)所需要做的就是減少該項(xiàng)指標(biāo)的投入，以達(dá)到節(jié)約成本的目的，而冗余指標(biāo)投入的減少并不會(huì)影響產(chǎn)出，因此能夠提高企業(yè)的效率。當(dāng)企業(yè)投入部分存在嚴(yán)重不平衡，即一部分指標(biāo)的投入存在冗余，一部分指標(biāo)的投入存在缺失時(shí)，企業(yè)需要做的就是減少冗余指標(biāo)的投入，增加缺失指標(biāo)的投入，這樣不僅能夠降低成本，而且能夠增加產(chǎn)出。當(dāng)企業(yè)有些指標(biāo)存在嚴(yán)重缺失，對(duì)企業(yè)產(chǎn)出構(gòu)成限制時(shí)，企業(yè)應(yīng)增加對(duì)缺失指標(biāo)的投入，以帶來(lái)更大的收益。以覽海投資為例，因?yàn)楣潭ㄙY產(chǎn)占比較高，而流動(dòng)資產(chǎn)和營(yíng)業(yè)成本占比較低，導(dǎo)致產(chǎn)出失衡。在這種情況下，企業(yè)可以通過(guò)減緩固定資產(chǎn)投入、增加流動(dòng)資產(chǎn)投入和營(yíng)業(yè)活動(dòng)投入來(lái)控制成本，進(jìn)而達(dá)到提高產(chǎn)出的目的。

（二）Malmquist效率分析

1.交通運(yùn)輸行業(yè)分析

為更好地分析近年來(lái)交通運(yùn)輸上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)情況，本文對(duì)不同年份所有交通運(yùn)輸企業(yè)的平均值進(jìn)行了分析，結(jié)果可參見(jiàn)表3。

由表3可以看出，2010—2016年交通運(yùn)輸上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，所有年份全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)均小于1。這說(shuō)明，近年來(lái)我國(guó)交通運(yùn)輸行業(yè)的生產(chǎn)率水平一直呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

各年全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的原因各不相同。由表3可以看出，技術(shù)效率變動(dòng)呈波動(dòng)趨勢(shì)，而其他三項(xiàng)指標(biāo)也并非始終呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。由于技術(shù)效率變動(dòng)可以分解為純技術(shù)效率變動(dòng)和規(guī)模效率變動(dòng)兩個(gè)部分，因此接下來(lái)將著重對(duì)純技術(shù)效率變動(dòng)和規(guī)模效率變動(dòng)進(jìn)行分析。

表3 2010—2016年我國(guó)交通運(yùn)輸上市企業(yè)年均全要素生產(chǎn)率變動(dòng)

2010—2011年，交通運(yùn)輸上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)為0.970 494，呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，在該年度，純技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步均小于1，呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，而規(guī)模效率變動(dòng)為1.006 820，呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。從管理投入的角度來(lái)看，該年度整個(gè)交通運(yùn)輸行業(yè)在技術(shù)投入方面明顯不足，技術(shù)拉動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的作用沒(méi)有得以顯著發(fā)揮，而規(guī)模效率增加幅度較小，無(wú)法填補(bǔ)技術(shù)落后的空缺，導(dǎo)致該年度全要素生產(chǎn)率變動(dòng)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

2011—2012年，交通運(yùn)輸上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)為0.971 005，呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但與上年相比基本持平。在這一年度，純技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步均大于1，呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，而規(guī)模效率變動(dòng)小于1，且受規(guī)模效率變動(dòng)影響，技術(shù)效率變動(dòng)亦小于1，呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。這種情況的出現(xiàn)說(shuō)明，整個(gè)行業(yè)在技術(shù)投入方面有所加強(qiáng)，不過(guò)卻產(chǎn)生了規(guī)模不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，結(jié)果盡管純技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但由于規(guī)模經(jīng)濟(jì)下降較為明顯，最終導(dǎo)致了全要素生產(chǎn)率的下降。

2012—2013年，交通運(yùn)輸上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)為0.998 995，盡管呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)，但下降態(tài)勢(shì)已經(jīng)非常不明顯了，基本上維持了原狀。規(guī)模效率變動(dòng)增加的幅度相對(duì)較大，但純技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，最終上升與下降的趨勢(shì)基本抵消。這說(shuō)明，在這一年度，交通運(yùn)輸企業(yè)內(nèi)部管理有所改善，規(guī)模不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象出現(xiàn)好轉(zhuǎn)，企業(yè)能夠更好地管理技術(shù)投入和規(guī)模變動(dòng)。

2013—2014年，交通運(yùn)輸上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)為0.991 418，下降趨勢(shì)與上年相比更加明顯。在這一年，規(guī)模效率有所下降，從上一年的1.084 401下降到了1.004 865，說(shuō)明這一年整個(gè)交通運(yùn)輸行業(yè)技術(shù)投入的配置出現(xiàn)了問(wèn)題，規(guī)模不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象重新出現(xiàn)，但整個(gè)交通運(yùn)輸行業(yè)在純技術(shù)效率變動(dòng)、規(guī)模效率變動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步上均沒(méi)有出現(xiàn)大幅度升降的情況。

2014—2015年，交通運(yùn)輸上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)為0.967 265，下降趨勢(shì)更加明顯。該年度，規(guī)模效率變動(dòng)出現(xiàn)上升，盡管純技術(shù)效率變動(dòng)出現(xiàn)小幅度下降，但仍然導(dǎo)致技術(shù)效率變動(dòng)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，不過(guò)技術(shù)進(jìn)步出現(xiàn)了幅度比較大的下降。這說(shuō)明，交通運(yùn)輸企業(yè)內(nèi)部管理出現(xiàn)了一些問(wèn)題，規(guī)模擴(kuò)張所帶來(lái)的技術(shù)效率提升并沒(méi)有帶來(lái)技術(shù)的進(jìn)步。

2015—2016年，交通運(yùn)輸上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)為0.968 449，下降趨勢(shì)與上一年相近。在該年度，純技術(shù)效率變動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步有所改善，且純技術(shù)效率變動(dòng)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但規(guī)模效率變動(dòng)出現(xiàn)了比較明顯的下降趨勢(shì)。這說(shuō)明，該年度交通運(yùn)輸企業(yè)在規(guī)模配置方面產(chǎn)生了新的問(wèn)題，內(nèi)部管理重新出現(xiàn)了不協(xié)調(diào)的地方。

綜上所述，2010—2016年間，交通運(yùn)輸行業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但不同年份導(dǎo)致下降的原因各不相同，有些年份是因?yàn)榧夹g(shù)投入不足導(dǎo)致了下降，有些年份是因?yàn)楣芾砑夹g(shù)不夠高導(dǎo)致了規(guī)模不經(jīng)濟(jì)狀況的發(fā)生。

2.交通運(yùn)輸企業(yè)情況分析

前面分析了整個(gè)交通運(yùn)輸行業(yè)全要素生產(chǎn)率下降的情況及其可能原因，接下來(lái)我們將研究80家上市企業(yè)過(guò)去幾年中全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的情況。2010—2016年80家上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的平均值可以參見(jiàn)表4。

全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的數(shù)值如果在[0.975，1.025]之間，說(shuō)明該企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)趨勢(shì)處于平穩(wěn)狀態(tài)；如果小于0.975，說(shuō)明全要素生產(chǎn)率變動(dòng)呈現(xiàn)明顯下降態(tài)勢(shì)；如果大于1.025，說(shuō)明全要素生產(chǎn)率變動(dòng)呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)。[15]由表4可以看出，有32家企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)數(shù)值處在[0.975，0.999]之間，出現(xiàn)了輕微的下降；有2家企業(yè)的平均值為1，全要素生產(chǎn)率變動(dòng)保持不變；有16家企業(yè)處在[1.001，1.025]之間，處于平穩(wěn)上升狀態(tài)，因此處于平穩(wěn)狀態(tài)的企業(yè)共有50家。有23家企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)數(shù)值小于0.975，有7家企業(yè)大于1.025，處于明顯上升狀態(tài)。在所有企業(yè)中，上升最明顯的是長(zhǎng)航鳳凰。接下來(lái)，將針對(duì)長(zhǎng)航鳳凰做進(jìn)一步分析。長(zhǎng)航鳳凰近年來(lái)的表現(xiàn)可參見(jiàn)表5。

表4 2010—2016年80家交通運(yùn)輸上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)平均值

表5 長(zhǎng)航鳳凰2010—2016年全要素生產(chǎn)率變動(dòng)情況

由表5可以看出，在2010—2016年間，長(zhǎng)航鳳凰只有2010—2011年和2014—2015年出現(xiàn)明顯下降，其他年份均呈明顯上升趨勢(shì)，且2012—2013年出現(xiàn)了大幅度增長(zhǎng)，全要素生產(chǎn)率變動(dòng)數(shù)值達(dá)到1.937。2010—2011年，長(zhǎng)航鳳凰在純技術(shù)效率變動(dòng)方面下降幅度較大，規(guī)模效率變動(dòng)也有較大幅度下降，盡管技術(shù)進(jìn)步出現(xiàn)小幅度增長(zhǎng)，但無(wú)法抵消技術(shù)效率變動(dòng)所帶來(lái)的降低，導(dǎo)致這一年度全要素生產(chǎn)率的下降較為明顯。2012—2013年，長(zhǎng)航鳳凰改進(jìn)管理技術(shù)，純技術(shù)效率和規(guī)模效率得到大幅改善，且技術(shù)進(jìn)步也維持在較高水平，導(dǎo)致當(dāng)年全要素生產(chǎn)率變動(dòng)取得了比較好的結(jié)果。整體來(lái)看，盡管2010—2011年長(zhǎng)航鳳凰的表現(xiàn)并不算好，但其他年份的表現(xiàn)都是不錯(cuò)的，且于2012—2013年取得了很好的成績(jī)，導(dǎo)致其最終結(jié)果排名第一。

3.類(lèi)別分析

交通運(yùn)輸行業(yè)主要包括港口、公交、航空運(yùn)輸、航海運(yùn)輸、機(jī)場(chǎng)、鐵路運(yùn)輸、物流七個(gè)類(lèi)別。下面將分別針對(duì)七個(gè)類(lèi)別進(jìn)行分析。

不同類(lèi)別的企業(yè)之間存在很大差距，本文選取2016年各類(lèi)別企業(yè)在固定資產(chǎn)、流動(dòng)資產(chǎn)、營(yíng)業(yè)成本三項(xiàng)指標(biāo)上的平均投入情況，具體結(jié)果可參見(jiàn)表6。

由表6可以看出，港口類(lèi)企業(yè)和機(jī)場(chǎng)類(lèi)企業(yè)固定資產(chǎn)和營(yíng)業(yè)成本相對(duì)較高，流動(dòng)資產(chǎn)相對(duì)較低；鐵路運(yùn)輸類(lèi)企業(yè)無(wú)論是固定資產(chǎn)、流動(dòng)資產(chǎn)還是營(yíng)業(yè)成本均非常高；公交類(lèi)企業(yè)在三項(xiàng)指標(biāo)上的表現(xiàn)均非常低。

為分析七類(lèi)企業(yè)2010—2016年全要素生產(chǎn)率變動(dòng)情況，分別對(duì)這些類(lèi)別的企業(yè)求取平均指數(shù)，結(jié)果可參見(jiàn)表7。

由表7可以發(fā)現(xiàn)，不同類(lèi)別企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)與企業(yè)投入情況之間不存在顯著關(guān)聯(lián)，港口、機(jī)場(chǎng)、鐵路類(lèi)企業(yè)與其他四個(gè)類(lèi)別企業(yè)之間全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的差別不大。動(dòng)態(tài)效率分析更關(guān)注企業(yè)之間的投入產(chǎn)出情況以及同一企業(yè)不同年份之間的投入產(chǎn)出情況。投入比較大的企業(yè)必然會(huì)得到比較多的產(chǎn)出，同一企業(yè)不同年份之間的投入產(chǎn)出也會(huì)存在較大不同。

此外，2010—2016年有兩個(gè)類(lèi)別呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，它們分別是航空和物流，這兩個(gè)類(lèi)別均呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢(shì)。七年間，機(jī)場(chǎng)類(lèi)企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)保持不變，港口和公交類(lèi)企業(yè)呈現(xiàn)平穩(wěn)下降趨勢(shì)，航海運(yùn)輸和鐵路類(lèi)企業(yè)呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)。從純技術(shù)效率變動(dòng)、規(guī)模效率變動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步來(lái)看，七類(lèi)企業(yè)的差別不明顯?？梢钥吹剑@些企業(yè)在技術(shù)進(jìn)步上表現(xiàn)出平穩(wěn)下降態(tài)勢(shì)。

圖1顯示了2010—2016年七類(lèi)企業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的情況。由圖1可以看出，七年中盡管港口類(lèi)企業(yè)和航運(yùn)類(lèi)企業(yè)有小幅度波動(dòng)，但始終處于比較平穩(wěn)的狀態(tài)，而公交類(lèi)企業(yè)和航海運(yùn)輸類(lèi)企業(yè)波動(dòng)較大。公交類(lèi)企業(yè)于2011—2012年達(dá)到最低點(diǎn)，又經(jīng)過(guò)短短兩年時(shí)間達(dá)到了最高點(diǎn)；航海運(yùn)輸類(lèi)企業(yè)2010—2011年處于最低點(diǎn)，之后分別于2012—2013年和2014—2015年兩度達(dá)到比較高的水平。

表6 2016年不同類(lèi)別企業(yè)投入情況

表7 2010—2016年不同類(lèi)別交通運(yùn)輸上市企業(yè)年平均指數(shù)

不同類(lèi)別企業(yè)均表現(xiàn)出了一定幅度的波動(dòng)，這種波動(dòng)的產(chǎn)生一方面與企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的投入和產(chǎn)出情況有關(guān)，另一方面與其他企業(yè)的表現(xiàn)有關(guān)。企業(yè)在進(jìn)行投入的同時(shí)，會(huì)不可避免地產(chǎn)生投入的冗余。其中有部分企業(yè)能夠在冗余產(chǎn)生后及時(shí)調(diào)整思路，改進(jìn)經(jīng)營(yíng)方略，最終實(shí)現(xiàn)效率的提高，但也有部分企業(yè)到目前為止仍未走出困境，仍未在不同指標(biāo)的投入上達(dá)到比較協(xié)調(diào)的比例，而這種不協(xié)調(diào)本質(zhì)上就是技術(shù)投入與管理技術(shù)不匹配所造成的。

圖1 七類(lèi)企業(yè)2010—2016年平均全要素生產(chǎn)率變動(dòng)

從上面的波動(dòng)可以看出，七年中各企業(yè)在管理技術(shù)方面進(jìn)行了持續(xù)不斷的探索，既希望提高技術(shù)投入所帶來(lái)的產(chǎn)出，也希望避免規(guī)模擴(kuò)大所帶來(lái)的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。從結(jié)果來(lái)看，其中既有一部分企業(yè)取得了較好成效，也有一部分企業(yè)走了很多彎路。企業(yè)要實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的提升，必須確保技術(shù)投入，合理配置技術(shù)資源，爭(zhēng)取獲得更多收益。此外，還需要在擴(kuò)大規(guī)模的同時(shí)防止效率的降低，提高管理水平，更加合理地配置資源。

四、結(jié)論與建議

本文采用DEA方法和Malmquist指數(shù)對(duì)交通運(yùn)輸行業(yè)的80家上市企業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析，從技術(shù)效率變化、純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化、技術(shù)進(jìn)步等指標(biāo)入手分析了這些企業(yè)的投入產(chǎn)出效率情況。

從交通運(yùn)輸行業(yè)看，2010—2016年我國(guó)交通運(yùn)輸行業(yè)平均全要素生產(chǎn)率變動(dòng)為0.984，整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但下降幅度較小；純技術(shù)效率變動(dòng)的平均值為1.002，呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢(shì)；規(guī)模效率變動(dòng)的平均值為1.003，呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢(shì)；技術(shù)進(jìn)步的平均值為0.986，呈現(xiàn)出平穩(wěn)下降趨勢(shì)。

從交通運(yùn)輸企業(yè)看，各企業(yè)之間既存在差異性，也存在共同點(diǎn)，其中企業(yè)的主要目標(biāo)是以更少的投入獲取更多的收益。無(wú)論是技術(shù)性投入還是管理性投入都要保證投入的有效性，確保投入既不會(huì)產(chǎn)生缺失，也不會(huì)產(chǎn)生冗余。部分企業(yè)之所以能夠保證顯著上升或平穩(wěn)上升，是因?yàn)樗鼈兡軌蛟诓煌笜?biāo)的投入上保持比較好的比例，既沒(méi)有產(chǎn)生缺失，也沒(méi)有產(chǎn)生冗余，從而實(shí)現(xiàn)了技術(shù)進(jìn)步與管理提升的雙贏。

從不同類(lèi)型的交通運(yùn)輸企業(yè)看，不同類(lèi)型的企業(yè)其生存環(huán)境存在顯著差異。港口類(lèi)企業(yè)和機(jī)場(chǎng)類(lèi)企業(yè)固定資產(chǎn)和營(yíng)業(yè)成本投入較高，但流動(dòng)資產(chǎn)占比相對(duì)偏低；鐵路運(yùn)輸類(lèi)企業(yè)無(wú)論是固定資產(chǎn)、流動(dòng)資產(chǎn)還是營(yíng)業(yè)成本投入均相對(duì)較高。但是，不同類(lèi)型企業(yè)在全要素生產(chǎn)率變動(dòng)分析中的差異并不是很大，這一方面是因?yàn)橐?guī)模大的企業(yè)盡管收益很高，但其運(yùn)營(yíng)成本也很高，并不一定比小型企業(yè)更有效率；另一方面是因?yàn)橐?guī)模越龐大，對(duì)管理水平的要求就越高，就越有可能出現(xiàn)規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)象。

整個(gè)交通運(yùn)輸行業(yè)效率的提高是社會(huì)和企業(yè)自身多方面努力的結(jié)果。

從政府和行業(yè)角度看，需要對(duì)民營(yíng)企業(yè)和中小企業(yè)給予政策扶持和資金支持。目前，港口和貨運(yùn)等大型國(guó)有企業(yè)能夠獲得更多的資金，具有更好的運(yùn)營(yíng)環(huán)境，而部分交通運(yùn)輸企業(yè)因規(guī)模相對(duì)較小，生存空間比較狹小。政府在對(duì)交通運(yùn)輸行業(yè)進(jìn)行管理的過(guò)程中，要更多關(guān)注民營(yíng)企業(yè)，創(chuàng)造平等而自由的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，促進(jìn)交通運(yùn)輸行業(yè)健康發(fā)展。

從交通運(yùn)輸企業(yè)角度看，應(yīng)保證技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率持續(xù)增長(zhǎng)。要持續(xù)進(jìn)行技術(shù)投入，且這種投入不能僅僅局限于硬件技術(shù)的投入，更應(yīng)關(guān)注管理技術(shù)的投入，要做到硬件和軟件兩手抓。企業(yè)在進(jìn)行資金投入擴(kuò)大生產(chǎn)的同時(shí)，還要防止規(guī)模擴(kuò)大可能帶來(lái)的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，即需要在投入過(guò)程中關(guān)注規(guī)模效應(yīng)。企業(yè)在對(duì)不同資源進(jìn)行配置時(shí)要綜合考慮配置效率問(wèn)題，既要防止某些資源配置過(guò)多產(chǎn)生冗余，也要防止部分資源配置不足產(chǎn)生缺失。企業(yè)效率問(wèn)題并不僅僅是企業(yè)內(nèi)部的問(wèn)題，更是整個(gè)行業(yè)的問(wèn)題。企業(yè)在實(shí)際管理過(guò)程中，不僅要了解企業(yè)內(nèi)部問(wèn)題，而且要關(guān)注整個(gè)行業(yè)內(nèi)部的資源配置、技術(shù)投入、管理技術(shù)等問(wèn)題，力求實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步與管理提升的雙豐收。

[1]CHARNES A，COOPER W W，RHODES E.Measuring the efficiency of decision making units[J].European jour?nal of operational research，1987（2）：429-444.

[2]BANKERRD，CHARNESA，COOPERWW.Some models for estimating technological and scale inefficien?ciesin data envelopmentanalysis[J].Managementsci?ence，1984，30：1078-1092.

[3]FARRELL M J.The measurement of productive efficien?cy[J].Journaloftheroyalstatisticalsociety，SeriesA（General），1957，120：253-290.

[4]汪旭暉，李慧勇.物流業(yè)上市公司自主創(chuàng)新測(cè)度及其影響因素——基于Malmquist指數(shù)的研究[J].河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，31（4）：70-76.

[5]馬海良，黃德春，姚惠澤.中國(guó)三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域全要素能源效率研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2011，21（11）：38-43.

[6]未小剛.基于DEA-Malmquist指數(shù)的我國(guó)體育用品上市公司經(jīng)營(yíng)效率研究[J].西安體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2013，30（2）：180-183、195.

[7]黃森.環(huán)境約束、國(guó)內(nèi)流通需求與中國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施[J].中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2014，28（5）：27-34.

[8]楊清可，段學(xué)軍.基于DEA-Malmquist模型的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的時(shí)空測(cè)度與省際差異研究[J].經(jīng)濟(jì)地理，2014，34（7）：103-110.

[9]范林榜.物流業(yè)技術(shù)效率及影響因素實(shí)證研究[J].中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2014，28（5）：35-40.

[10]董譽(yù)文.中國(guó)商貿(mào)流通業(yè)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)換及效率評(píng)價(jià)——來(lái)自1993—2014年省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2016，30（10）：12-23.

[11]范璐，王愛(ài)虎.中國(guó)上市物流企業(yè)成本效率動(dòng)態(tài)分析——基于Cost Malmquist指數(shù)[J].軟科學(xué)，2016，30（6）：71-74、87.

[12]胥朝陽(yáng)，夏菁，王瑞.基于DEA-Malmquist指數(shù)模型的上市公司并購(gòu)績(jī)效分析——以交通運(yùn)輸制造業(yè)為例[J].財(cái)會(huì)通訊，2016（21）：125-128.

[13]F?RE R，GROSSKOPF S，LINDGREN B，et al.Produc?tivitydevelopmentsin swedish hospitals:amalmquist output index approach[J].Springer netherlands，1994，45（2）：227-235.

[14]王俊嶺，戴淑芬.基于DEA-Malmquist指數(shù)的我國(guó)鋼鐵行業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)[J].河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，35（2）：78-82.

[15]邵林.基于DEA-Malmquist指數(shù)的物流企業(yè)全要素生產(chǎn)率的實(shí)證研究[D].武漢：湖北大學(xué)，2013.

責(zé)任編輯：陳詩(shī)靜

Empirical Analysis of Dynamic Efficiency of Transportation Listed Companies Based on DEA-malmquist

LI Shou-lin，ZHAO Rui and CHEN Li-hua

（Peking University，Beijing100871，China）

Transportation industry is the critical industry of national economy；the improvement of input–output efficiency of this industry will have the important impact on the operation of national economy.In this paper，the Dea-malmquist index is used to analyze the change of total factor productivity(TFP)of 80 listed transportation companies in China from 2010 to 2016；and the authors further analyze enterprises in such 7 categories as ports，public transportation，aviation，shipping，airport，rail transportation，and logistics and draw the following conclusions：from 2010 to 2016，the overall TFP in the transportation industry were slightly declining，and the reasons for the decline in different years were different.Not the TFP of all the enterprises in the 7 categories were declining，but they were fluctuating over these years.The improvement of the overall input-output efficiency of this industry will depend on the effort of the whole society and the related enterprises.The government and the industry should pay more attention to the development of private enterprises，especially the SMEs，provide them with more policy and capital support，and promote the healthy development of transportation industry by creating the fair and free competition environment；the transportation industry should sustainably increase investment in terms of technology，realize the expansion of scale and the growth of scale economies，and realize the win-win situation in terms of technological investment and management level.

Malmquist index；transportation；listed companies；efficiency evaluation

F273

A

1007-8266（2017）12-0092-09

10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2017.12.011

李守林，趙瑞，陳麗華.基于DEA-malmquist指數(shù)的交通運(yùn)輸上市企業(yè)動(dòng)態(tài)效率實(shí)證分析[J].中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2017（12）：92-100.

2017-08-30

李守林（1980—），男，山東省日照市人，北京大學(xué)光華管理學(xué)院博士后，主要研究方向?yàn)槲锪餍畔⒒?、供?yīng)鏈管理；趙瑞（1993—），男，山西省大同市人，北京大學(xué)光華管理學(xué)院博士研究生，主要研究方向?yàn)槲锪髋c供應(yīng)鏈管理；陳麗華（1962—），女，吉林省吉林市人，北京大學(xué)流通經(jīng)濟(jì)與管理研究中心主任、聯(lián)泰供應(yīng)鏈系統(tǒng)研究發(fā)展中心主任，教授，博士生導(dǎo)師，博士，主要研究方向?yàn)榱魍ń?jīng)濟(jì)與管理、供應(yīng)鏈管理、供應(yīng)鏈金融。