蒲小川，張 宇，江 松

(西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院，陜西 西安 710055)

1 研究現(xiàn)狀

采礦業(yè)作為支柱產(chǎn)業(yè)為我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，支撐著我國各大產(chǎn)業(yè)及新興工業(yè)化不斷進(jìn)步快速發(fā)展，國民生產(chǎn)生活也離不開采礦行業(yè)提供的資源支持。隨著中美貿(mào)易、地緣政治風(fēng)險(xiǎn)加劇以及全球經(jīng)濟(jì)低迷等多方因素的影響，近年來全球采礦行業(yè)表現(xiàn)差強(qiáng)人意，我國采礦行業(yè)也深受影響，雖然行業(yè)整體仍然處于增長狀態(tài)，但增長速度較過去幾十年來看仍有差距。作為國民支柱產(chǎn)業(yè)，采礦業(yè)在未來的發(fā)展依舊有很好的前景，采礦行業(yè)企業(yè)的經(jīng)營效率直接影響了投資者、管理者及政府等多方的決策和判斷，如何提高采礦業(yè)企業(yè)經(jīng)營效率，更加合理地實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)及優(yōu)化配置，在這個(gè)階段顯得尤為重要。

FARRELL[1]最早將前沿生產(chǎn)函數(shù)的概念引入到資源利用效率的評(píng)價(jià)中；AIGNE等[2]提出了以SFA方法為代表的以隨機(jī)邊界模型測算效率的參數(shù)方法；CHARNES等[3]創(chuàng)造性地提出了基于相對(duì)效率的非參數(shù)目標(biāo)決策方法——數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)。對(duì)經(jīng)營效率的評(píng)價(jià)方法，主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、熵值法、因子分析法、多元回歸法、灰色關(guān)聯(lián)度法和模糊分析法，其中，DEA方法因其具有客觀事實(shí)性及適用于多投入多產(chǎn)出的復(fù)雜系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)特性，近年來被廣泛應(yīng)用于經(jīng)營效率評(píng)價(jià)中。目前已有研究中對(duì)于采礦業(yè)的研究主要集中在礦產(chǎn)開采和加工技術(shù)方面，關(guān)于經(jīng)營效率的文獻(xiàn)相對(duì)較少。侯風(fēng)華等[4]借助DEA方法對(duì)11家石油企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益做了綜合評(píng)價(jià)；魏曉平等[5]則對(duì)10家上市煤炭公司進(jìn)行了經(jīng)營效率分析，通過DEA方法為煤炭行業(yè)的管理者和投資者給出參考意見；饒?zhí)锾锏萚6]對(duì)20家我國大型煤炭企業(yè)經(jīng)營效率進(jìn)行了DEA分析評(píng)價(jià)，認(rèn)為大部分煤炭企業(yè)DEA無效主要是受生產(chǎn)規(guī)模和人員冗余等因素的限制；張寶友等[7]運(yùn)用DEA方法對(duì)我國19家礦產(chǎn)資源類上市公司的管理績效進(jìn)行了評(píng)價(jià)，認(rèn)為企業(yè)績效與企業(yè)規(guī)模成反比、與企業(yè)獲利能力成正比；姚平等[8]則選取了2005—2007年27家煤炭企業(yè)作為樣本，首先運(yùn)用DEA方法對(duì)決策單元總體效率進(jìn)行分析，再通過Malmquist指數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析評(píng)價(jià)。

目前主要研究集中在煤炭企業(yè)的經(jīng)營效率方面，很少有對(duì)行業(yè)整體的研究。煤炭資源是我國重要的能源資源，但隨著“中國制造2025”戰(zhàn)略的實(shí)施，新興行業(yè)對(duì)于戰(zhàn)略性礦產(chǎn)原材料的需求也在不斷提高，主營不同礦種的企業(yè)也都迎來了新的發(fā)展機(jī)遇，對(duì)采礦行業(yè)有宏觀認(rèn)識(shí)再微觀探究，有助于管理者、投資者及政府機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)進(jìn)行判斷及決策。上市公司具有較強(qiáng)的資源整合和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的能力，比較有行業(yè)代表性，本文對(duì)證監(jiān)會(huì)上市公司行業(yè)分類公布的69家采礦業(yè)上市企業(yè)進(jìn)行結(jié)合DEA模型及Malmquist指數(shù)模型的靜態(tài)經(jīng)營效率、動(dòng)態(tài)經(jīng)營效率測算，以測算結(jié)果對(duì)采礦業(yè)企業(yè)細(xì)分行業(yè)分別做出評(píng)價(jià)，找出制約采礦業(yè)上市公司經(jīng)營效率瓶頸因素，從企業(yè)經(jīng)營效率研究的角度展開如何促進(jìn)采礦業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的探討。

2 方法模型的原理

2.1 DEA-BCC模型

(1)

2.2 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型

利用DEA模型對(duì)采礦企業(yè)經(jīng)營效率的評(píng)價(jià)方法是對(duì)不同時(shí)期面板數(shù)據(jù)的靜態(tài)測度，盡管相鄰兩個(gè)評(píng)價(jià)期間的效率值均處于生產(chǎn)前沿面外，并且上一期的值高于本期的值，但是仍會(huì)出現(xiàn)本期效率值的絕對(duì)值大于上一期的情況，在這種情況下難以評(píng)價(jià)融資效率進(jìn)步與否。Malmquist指數(shù)法可以反映多個(gè)樣本期間的綜合效率、技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)效率指數(shù)變動(dòng)之間的關(guān)系，動(dòng)態(tài)反應(yīng)不同時(shí)間序列的樣本數(shù)據(jù)效率值變動(dòng)情況。為了處理消費(fèi)函數(shù)中消費(fèi)束在無差異曲線的變化情況，MALMQUIST[11]在1953年首次提出了Malmquist指數(shù)。CAVES[12]將Malmquist指數(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)效率的分析，具體見式(2)。

M(yt+1,xt+1,yt,xt)=

(2)

式中：(xt+1,yt+1)、(xt,yt)為在t+1和t時(shí)間段的投入、產(chǎn)出變量；Dt+1、Dt為t+1和t時(shí)間段里以技術(shù)Tt作為參照的決策單元距離函數(shù)。

PEch×SEch×TECHch

(3)

當(dāng)M(yt+1,xt+1,yt,xt)>1時(shí)，表示生產(chǎn)率水平提升；M(yt+1,xt+1,yt,xt)>1則表示生產(chǎn)率水平下降；TECHch>1表示該企業(yè)經(jīng)營效率提高，而PEch、Sech、TECHc三者均大于1時(shí)則表示可以促進(jìn)經(jīng)營效率提高，反之則制約經(jīng)營效率的提高。

3 實(shí)證分析

3.1 指標(biāo)、樣本及數(shù)據(jù)的選取

3.1.1 指標(biāo)構(gòu)建

投入、產(chǎn)出指標(biāo)的設(shè)置對(duì)DEA效率評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用起著十分重要的作用，本文在考慮所選評(píng)價(jià)指標(biāo)的適用性、可獲得性和可操作性等原則下，參考已有研究，選擇可以體現(xiàn)公司經(jīng)營規(guī)模和資本投入的總資產(chǎn)、反映企業(yè)運(yùn)營成本的營業(yè)總成本、反映公司投入人力資本的員工數(shù)量以及體現(xiàn)公司資本結(jié)構(gòu)的資產(chǎn)負(fù)債率作為投入指標(biāo)；產(chǎn)出指標(biāo)則選擇分別體現(xiàn)企業(yè)盈利能力、償債能力、運(yùn)營能力和成長能力的凈資產(chǎn)收益率、流動(dòng)比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)增長率，具體指標(biāo)的選擇及描述見表1。

表1 融資效率評(píng)價(jià)指標(biāo)

3.1.2 樣本來源及數(shù)據(jù)的處理

根據(jù)中國證劵監(jiān)督管理委員會(huì)發(fā)布的2019年第三季度上市公司行業(yè)分類結(jié)果，采礦業(yè)可細(xì)分為煤炭開采和洗選業(yè)(27家)、石油和天然氣開采業(yè)(6家)、有色金屬礦采選業(yè)(21家)、黑色金屬礦采選業(yè)(5家)、非金屬礦采選業(yè)(1家)和開采輔助活動(dòng)(17家)六個(gè)類別，由于非金屬采選業(yè)只有金石資源(603505)1家，不足以代表全行業(yè)，故暫不分析非金屬采選業(yè)這一細(xì)分行業(yè)，選擇2016年以前上市的企業(yè)并排除ST*公司及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)有誤的公司，共計(jì)69家。本文數(shù)據(jù)均來自國泰安金融數(shù)據(jù)庫、RESEET數(shù)據(jù)庫及各企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告披露信息。

3.2 中國采礦業(yè)上市公司經(jīng)營效率靜態(tài)測度

利用2016—2018年69家采礦業(yè)上市公司的面板數(shù)據(jù)，根據(jù)DEA-BCC模型的條件及要求，運(yùn)用MaxDEA 8.2軟件，分別選擇投入導(dǎo)向的規(guī)模報(bào)酬不變(CRS)和規(guī)模報(bào)酬可變(VRS)模型得到綜合效率(TE)和純技術(shù)效率(PTE)，規(guī)模效率(SE)等于技術(shù)效率和純技術(shù)效率的比值。其中技術(shù)效率表示采礦業(yè)上市公司在最大產(chǎn)出的情況下最小要素投入成本[14]，純技術(shù)效率表示在規(guī)模報(bào)酬不變的情況下采礦業(yè)上市企業(yè)投入產(chǎn)出點(diǎn)與生產(chǎn)前沿面的距離，規(guī)模效率則是指企業(yè)在該規(guī)模下是否可以產(chǎn)出最大化[8]，由DEA模型所得到的效率值為相對(duì)效率，也就是說，某公司的DEA無效并不代表絕對(duì)無效，而是在所有DMU中相對(duì)較差，效率值為1的公司不代表絕對(duì)有效，而是在所有DMU中相對(duì)有效。

3.2.1 綜合效率及純技術(shù)效率分析

由表2可知，69家采礦業(yè)上市企業(yè)總體經(jīng)營效率處于較低水平，三年均值僅為0.543，整體來看未能達(dá)到DEA有效，且距離行業(yè)整體達(dá)到有效狀態(tài)仍有一段距離。 69家采礦業(yè)上市公司2016—2018年三年間分別有5家、7家、6家公司達(dá)到DEA有效，分別占決策單元總數(shù)的7.14%、10.00%和8.57%，其中不乏沃施股份、潛能恒信三年均達(dá)到了DEA有效的企業(yè)，處于技術(shù)前沿面，而整體平均效率不高則說明我國采礦業(yè)上市企業(yè)經(jīng)營效率存在較明顯差異。我國采礦業(yè)上市企業(yè)的經(jīng)營效率總體表現(xiàn)不佳，大部分企業(yè)都處于效率低下的狀態(tài)，對(duì)行業(yè)整體的發(fā)展有一定的制約作用。

表2 采礦業(yè)上市企業(yè)DEA分析結(jié)果

無效企業(yè)中，部分DEA無效是由純技術(shù)效率引起，部分則是由規(guī)模效率無效導(dǎo)致DEA無效，比如2018年的金嶺礦業(yè)規(guī)模效率為0.998接近1，而純技術(shù)效率為0.964，因而DEA無效；中國石油化工集團(tuán)有限公司(以下簡稱“中國石化”)純技術(shù)效率為1，規(guī)模效率為0.944，導(dǎo)致DEA無效。除了以上情況，大多數(shù)樣本企業(yè)DEA無效均是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同影響的。從三年的均值可以看出，規(guī)模效率三年均大于0.800，而純技術(shù)效率三年分別為0.522、0.557和0.549，說明純技術(shù)效率低是DEA無效的主要原因，因此企業(yè)應(yīng)在引進(jìn)更加先進(jìn)的設(shè)備、加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部管理以及提高員工的生產(chǎn)率等方面加強(qiáng)改進(jìn)。

從主營業(yè)務(wù)不同的細(xì)分行業(yè)來看，煤炭開采和洗選業(yè)共有27家企業(yè)，金瑞礦業(yè)在2017年和2018年都達(dá)到了綜合效率有效，淮北礦業(yè)在2018年達(dá)到了綜合效率有效，有效企業(yè)分別占2017年和2018年的7.4%和3.7%；石油和天然氣開采業(yè)的沃施股份三年內(nèi)均達(dá)到DEA有效，中國石化在2016—2017年效率不高的情況下，2018年達(dá)到了純技術(shù)效率有效，且綜合效率明顯提升，其他4家企業(yè)效率值欠佳；黑色金屬礦采選業(yè)4家公司中整體綜合效率未達(dá)到有效；有色金屬礦采選業(yè)2016—2018年達(dá)到DEA有效的企業(yè)分別為3家、3家、2家，綜合效率大于0.500的分別占總企業(yè)數(shù)的71.4%、66.7%和52.4%，均在半數(shù)以上；開采輔助活動(dòng)企業(yè)中的潛能恒信三年都達(dá)到了DEA有效狀態(tài)，11家企業(yè)中平均每年有7家企業(yè)綜合效率大于0.500，三年分別占比72.7%、54.5%和63.6%。由圖1可知，五個(gè)細(xì)分行業(yè)中，煤炭開采和洗選業(yè)由于受宏觀經(jīng)濟(jì)下行壓力、國家能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、低碳環(huán)保政策約束的多重因素影響，經(jīng)營情況欠佳，隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的不斷推進(jìn)，產(chǎn)能逐漸向資源稟賦優(yōu)勢明顯的現(xiàn)代化大型礦井集中，行業(yè)景氣度持續(xù)上漲，經(jīng)營效率在幾個(gè)行業(yè)中雖相對(duì)較低但也在向好的方向發(fā)展；石油和天然氣開采業(yè)隨著國家能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，油氣需求旺盛因而企業(yè)效益提升，經(jīng)營效率三年內(nèi)也穩(wěn)步提升；黑色金屬礦采選業(yè)三年波動(dòng)上升，在2017年和2018年都達(dá)到綜合效率最高；有色金屬采選業(yè)在新興行業(yè)快速發(fā)展的形勢下對(duì)有色金屬需求量快速增加，但經(jīng)營效率受企業(yè)自身未能及時(shí)采取措施應(yīng)對(duì)大量需求以及成本普遍上漲、環(huán)保投入不斷增加以及消費(fèi)端經(jīng)濟(jì)下行等影響，呈微弱趨勢下滑；開采輔助活動(dòng)企業(yè)受宏觀經(jīng)濟(jì)以及其他幾個(gè)行業(yè)影響，經(jīng)營效率在2017年下跌后于2018年回暖。

3.2.2 規(guī)模報(bào)酬

當(dāng)規(guī)模效率無效時(shí)，可以結(jié)合規(guī)模報(bào)酬對(duì)企業(yè)經(jīng)營規(guī)模調(diào)整進(jìn)行判斷以提高企業(yè)經(jīng)營效率，決策單元存在三種規(guī)模報(bào)酬表現(xiàn)形式，分別是規(guī)模收益不變、規(guī)模收益遞增和規(guī)模收益遞減。規(guī)模收益不變時(shí)表明投入的增減對(duì)規(guī)模效益沒有影響，規(guī)模報(bào)酬遞增表明增加投入有利于提高企業(yè)規(guī)模效率，規(guī)模收益遞減則與規(guī)模收益遞增相反。

由表3可知，2016—2018年間，70家樣本企業(yè)中每年有64.2%以上處于規(guī)模收益遞增狀態(tài)，表明大部分采礦業(yè)上市企業(yè)應(yīng)該擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模來提高企業(yè)產(chǎn)出效率。規(guī)模收益不變的企業(yè)三年內(nèi)小幅度波動(dòng)增加，變動(dòng)主要集中在規(guī)模收益遞增和規(guī)模收益遞減的企業(yè)中，三年間數(shù)量分別增加和減少10家左右，說明企業(yè)雖然在及時(shí)調(diào)整自身生產(chǎn)規(guī)模但沒有取得最好的調(diào)整結(jié)果，企業(yè)仍需要在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢、時(shí)代要求和政策推進(jìn)的背景下更加合理地調(diào)整自身產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和企業(yè)規(guī)模。

圖1 采礦業(yè)細(xì)分行業(yè)上市企業(yè)綜合效率變化圖

表3 采礦業(yè)上市企業(yè)規(guī)模報(bào)酬評(píng)價(jià)結(jié)果

3.3 中國采礦業(yè)上市公司經(jīng)營效率動(dòng)態(tài)測度

根據(jù)DEA-BCC模型對(duì)采礦業(yè)經(jīng)營效率進(jìn)行靜態(tài)測度結(jié)果可知：規(guī)模效率三年均大于0.800，而純技術(shù)效率三年平均值僅為0.543，純技術(shù)效率低是導(dǎo)致行業(yè)整體DEA無效的主要原因；不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的細(xì)分行業(yè)經(jīng)營效率存在差異，其中有色金屬礦采選業(yè)和開采輔助活動(dòng)在三年間的經(jīng)營效率有所下滑，其他行業(yè)波動(dòng)上升但仍與有效狀態(tài)有一定距離；每年64.2%以上企業(yè)處于規(guī)模收益遞增狀態(tài)，表明大部分采礦業(yè)上市企業(yè)可以通過擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模來提高企業(yè)產(chǎn)出效率。為了進(jìn)一步研究采礦業(yè)企業(yè)經(jīng)營效率動(dòng)態(tài)變化方向和發(fā)展趨勢，增加可比性，本文進(jìn)一步通過MaxDEA8.2軟件對(duì)69家采礦業(yè)企業(yè)2015—2018年經(jīng)營效率進(jìn)行Malmquist指數(shù)分析。

由表4可知，69家采礦業(yè)上市企業(yè)2015—2018年全要素生產(chǎn)率平均值為1.163，平均增長16.3%，三年分別增長14.0%、27.0%和10.8%，表明采礦業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率在此期間持續(xù)呈上升的趨勢；2018年較2017年增長幅度減小但仍處于樂觀態(tài)勢。采礦業(yè)樣本企業(yè)的技術(shù)效率平均增長9.6%，對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長有正向作用，其中規(guī)模效率增長27.0%略高于純技術(shù)效率增長的12.1%，說明規(guī)模效率變化的貢獻(xiàn)較大。技術(shù)進(jìn)步也有6.2%的增長，說明三年間采礦業(yè)企業(yè)從經(jīng)營管理、控制成本、發(fā)展技術(shù)以及規(guī)模調(diào)整等多個(gè)方面向更好的方向發(fā)展，但發(fā)展腳步相對(duì)于其他指標(biāo)略顯遲緩。

表4 采礦業(yè)上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率測算結(jié)果

結(jié)合圖2從細(xì)分行業(yè)來看，煤炭開采和洗選業(yè)2015—2016年受產(chǎn)能嚴(yán)重過剩、庫存高位運(yùn)行、價(jià)格連續(xù)下跌、煤炭企業(yè)資金緊困等因素的影響，全要素生產(chǎn)率指數(shù)存在1.8%的下滑，從2016—2018年宏觀來看，國家總體調(diào)控政策已由2016年“去產(chǎn)能，限產(chǎn)量”逐漸調(diào)整為“保供應(yīng)，穩(wěn)煤價(jià)”，對(duì)穩(wěn)定煤炭供需形勢，促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展起到了重要作用，全要素生產(chǎn)率分別提升41.3%和4.3%。石油和天然氣開采業(yè)三年保持著21.6%～57.4%的全要素生產(chǎn)率增長率，在幾個(gè)行業(yè)里表現(xiàn)突出，說明除了行業(yè)自身產(chǎn)品在市場環(huán)境下經(jīng)營態(tài)勢較好，企業(yè)的資源整合及管理也有較好成效，與上文中對(duì)經(jīng)營效率的靜態(tài)分析也比較吻合。黑色金屬礦采選業(yè)在2015—2016年的全要素生產(chǎn)率有28.4%的進(jìn)步空間，在2016—2017年、2017—2018年分別有41.8%和74.2%的提升，在采礦業(yè)行業(yè)里提升幅度最大，在鐵礦石寬幅震蕩、結(jié)構(gòu)性矛盾突出的背景下仍能保持全要素生產(chǎn)率的持續(xù)增長，與企業(yè)自身在技術(shù)上及時(shí)更新進(jìn)步、合理安排生產(chǎn)計(jì)劃、降低資金成本、改革人力資源密不可分。有色金屬礦采選業(yè)的全要素生產(chǎn)率在2017—2018年降低了13.7%，純技術(shù)效率下降10.3%，規(guī)模效率下降6.3%，純技術(shù)效率下降影響較大。2018年，有色金屬行業(yè)總體產(chǎn)量平穩(wěn)增長，投資有所恢復(fù)，但價(jià)格高位震蕩回落，行業(yè)效益大幅下降，而企業(yè)未能及時(shí)做出應(yīng)對(duì)措施，技術(shù)效率下降是造成全要素生產(chǎn)率下降的主要原因。開采輔助活動(dòng)的上市企業(yè)主要是石油和天然氣開采輔助活動(dòng)企業(yè)，故受石油氣天然氣行業(yè)驅(qū)動(dòng)因素較大，此外，走勢也與石油和天然氣開采業(yè)相似。

圖2 采礦業(yè)細(xì)分行業(yè)上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率變化圖

根據(jù)采礦業(yè)上市企業(yè)Malmquist指數(shù)分析結(jié)果可知，行業(yè)整體全要素生產(chǎn)率在此樣本期間持續(xù)呈上升的趨勢，規(guī)模效率增長27.0%貢獻(xiàn)較大。細(xì)分行業(yè)中，有色金屬礦采選業(yè)純技術(shù)效率下降10.3%是造成全要素生產(chǎn)率下降13.7%的主要原因，市場、政策等外部環(huán)境變化對(duì)各細(xì)分行業(yè)有不同程度的影響，黑色金屬礦采選業(yè)應(yīng)對(duì)這些變化表現(xiàn)突出。

4 結(jié)論及建議

4.1 結(jié)論

1) 從整體評(píng)價(jià)結(jié)果來看，我國采礦業(yè)上市企業(yè)整體經(jīng)營效率較低，三年內(nèi)達(dá)到DEA有效的企業(yè)較少，未超過全部企業(yè)的10.0%，不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的細(xì)分行業(yè)經(jīng)營效率存在差異，其中有色金屬礦采選業(yè)和開采輔助活動(dòng)在三年間的經(jīng)營效率有所下滑，煤炭開采和洗選業(yè)、石油和天然氣開采業(yè)、黑色金屬礦采選業(yè)的經(jīng)營效率呈波動(dòng)上升趨勢，但離有效狀態(tài)仍有一定距離。采礦業(yè)上市企業(yè)的純技術(shù)效率低是經(jīng)營效率偏低的主要原因。另外每年64.2%以上企業(yè)處于規(guī)模收益遞增狀態(tài)表明大部分采礦業(yè)上市企業(yè)可以通過擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模來提高企業(yè)產(chǎn)出效率。

2) 采礦業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率在2015—2016年、2016—2017年、2017—2018年三個(gè)時(shí)間段呈持續(xù)上升的趨勢，技術(shù)效率平均增長9.6%，對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長有正向作用，其中規(guī)模效率增長27.0%略高于純技術(shù)效率增長的12.1%，說明規(guī)模效率變化的貢獻(xiàn)較大。細(xì)分行業(yè)中有色金屬礦采選業(yè)全要素生產(chǎn)率在2017—2018年期間下降了13.7%，純技術(shù)效率下降是造成有色金屬礦采選業(yè)全要素生產(chǎn)率下降的主要原因。

4.2 建議

1) 企業(yè)應(yīng)從增強(qiáng)企業(yè)管理效率與調(diào)整企業(yè)規(guī)模兩個(gè)角度出發(fā)提升企業(yè)經(jīng)營效率，精簡冗余人員并引進(jìn)優(yōu)秀人才，定期加強(qiáng)專項(xiàng)考核，提升工程技術(shù)人員和管理人員專業(yè)化水平，可考慮采取員工股權(quán)激勵(lì)機(jī)制調(diào)動(dòng)員工積極性，提升員工工作效率。

2) 抓住供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景加大企業(yè)科研投入，提高企業(yè)純技術(shù)效率水平，進(jìn)一步提升企業(yè)經(jīng)營效率，同時(shí)應(yīng)注意科研經(jīng)費(fèi)投出產(chǎn)出的績效問題，科學(xué)合理的投入。

3) 充分發(fā)揮引導(dǎo)作用，激勵(lì)企業(yè)科技創(chuàng)新，可進(jìn)一步促進(jìn)政府企業(yè)共同投資的政府主導(dǎo)聯(lián)合科技創(chuàng)新機(jī)制，企業(yè)與政府風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)結(jié)果共享，分散企業(yè)自身風(fēng)險(xiǎn)，加強(qiáng)企業(yè)與政府經(jīng)濟(jì)部門資源協(xié)調(diào)整合。

致謝感謝西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院付漢良老師、西華大學(xué)土木建筑與環(huán)境學(xué)院張鑫老師等同行專家對(duì)本文所應(yīng)用模型運(yùn)算公式的審核。