黑龙江乳品加工业市场绩效分析

○陈新博

（东北农业大学 黑龙江 哈尔滨 150030）

一、研究方法和数据来源

利用CCR模型可计算出在规模报酬不变条件下的黑龙江省乳品加工业的的综合技术效率。由于CCR模型是假设在固定规模报酬下来衡量整体效率，但并不是每一个DMU的生产过程都是处在固定规模报酬之下，于是去除CCR模型中规模报酬不变的假设，而以规模报酬变动取代，发展成BCC模型。利用BCC模型可计算出在规模报酬变动条件下的企业的纯技术效率，而通过综合技术效率和纯技术效率，又可以计算出规模效率。纯技术效率是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率。

1、基于产出的CCR模型

假设某系统中有n个决策单元（DMU），每个决策单元都有m种类型的输入和r种类型的输出，则某决策单元的输入向量为 X＝（X 1，X 2，…，X m），输出向量为 Y＝（Y 1，Y 2，…，Y r），通过引入非阿基米德无穷小量ε，建立的CCR模型为：

上式中，ε为非阿基米德无穷小量，S-，S+为松弛变量。上式中主要的经济学含义是：λ、j将各个有效点连接起来，形成有效生产前沿面。非零的松弛变量即过剩量S+或不足量S-使得有效面可以沿着水平或者垂直的方向延伸，从而形成包络面。θ则表示DMU距离包络面的投影。当θ=1，且时，则该DMU为DEA有效；当θ=1，且时，则该DMU为DEA弱有效；当θ<1，则该DMU为DEA无效。利用CCR模型可计算出在规模报酬不变条件下的黑龙江省乳品加工业的综合技术效率。

2、基于产出的BCC模型

由于CCR模型是假设在固定规模报酬下来衡量整体效率，但并不是每一个DMU的生产过程都是处在固定规模报酬之下，于是去除CCR模型中规模报酬不变的假设，而以规模报酬变动取代，发展成BCC模型。具体的BCC模型如下所示：

利用BCC模型可计算出在规模报酬变动条件下的内外资零售业的纯技术效率，而纯技术效率和规模效率是对综合效率的细分，系统的综合效率等于纯技术效率和规模效率的乘积。纯技术效率是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率。

表1 以不同年份为决策单元的黑龙江省乳品加工业市场绩效

与其他方法相比，DEA法的优点在于可以避免由于指标量纲等方面的不一致而需寻求同度量因素带来的困难，具有很强的客观性，可用来估计多投入、多产出系统的生产函数等。乳品加工业市场作为一个多投入、多产出的复杂系统，其有效运行的重要目的就是以较少合理的投入，实现更大规模的社会经济产出效益。因此选取DEA法评价黑龙江省乳品加工业的市场绩效再合适不过。由于市场绩效的评价是一个相对值，本文根据2002—2012年的黑龙江省统计年鉴的相关数据，基于以上DEA模型，分别按时间不同和行业不同对黑龙江省乳品加工业市场绩效进行分析，以期对黑龙江省乳品加工业的市场绩效进行全面的测算和评价。

二、评价黑龙江省乳品加工业的市场绩效——DEA模型的应用

按时间不同分析是指以年份作为决策单元，所得出的市场绩效是不同年份之间的相对绩效。本文选取的年份为2003—2012年，即10个决策单元，从而可以得到近十年黑龙江省乳品加工业的市场绩效的动态以及趋势。输出结果如表1所示。

从表1中可以看出，黑龙江省乳品加工业投入产出水平整体表现良好，其中效率值为100%的，说明他们的投入产出市场绩效为DEA有效，处于最佳状态。综合效率与技术效率和规模效率基本处于同一趋势变化，其中2007年的黑龙江省乳品加工业市场绩效各个效率均为100%，表明这个年份是DEA有效的，表现相对较好，其他年份的市场绩效都是小于100%的，说明DEA无效，但是效率越接近1，就说明其资源配置效率越高。2007年的综合效率、纯技术效率、规模效率都为100%，这说明2007年的乳品加工业市场绩效是近十年来相对最好的绩效，也就是说，黑龙江省乳品加工业目前的市场绩效是相对水平较高的。为了更清晰地看出2002—2012年的黑龙江省乳品加工业市场绩效的综合技术效率的变化趋势，将数据处理为曲线图，如图1所示。

图1 2002—2012年黑龙江省乳品制造业综合技术效率趋势图

从图1中可以清晰的看到，2002—2005年黑龙江省乳品加工业市场绩效表现是近十年相对最差的，之后逐渐上升，到2007年市场绩效上升至最高点100%，随后从2008年开始逐步下降，至2009年下降到79.32%，2010年起开始反弹，至2012年逐年上升，2012年达到近三年来最高，为93.62%。由图1中我们可以看到，黑龙江省乳品制造业的市场绩效一直有很大的起伏，但是近三年逐步达到了一个良好的水平，说明黑龙江省乳品加工业处于一个不平稳的发展趋势之中。而纯技术效率、规模效率、综合效率有着相同的增减趋势。

技术效率的DEA无效是因为投入因素过多而无法有效运用，即投入冗余。因此，计算结果表明投入资源越多的年份，其市场绩效也不一定技术有效，反之，DEA有效的年份其投入资源也不一定多，因此在投入冗余的情况下，若能够在维持相同的产出水平下减少多余的投入，则可增加技术效率。从分析结果来看，黑龙江省只有2007年乳品加工业市场纯技术效率均为100%，其他九年的市场纯技术效率均低于100%，并且上下起伏十分明显。这说明黑龙江省乳品加工业市场投入的结构相对不合理，存在投入过度冗余，且无法有效运用资源的现象明显。

在以年份为决策单元的模型应用上，输出结果表明，2007年黑龙江乳品加工业市场绩效为最优水平，投入结构也十分合理，处于固定规模报酬水平。而其他年份均未达到最优的水平，说明黑龙江省乳品加工业市场绩效还有极大的提升空间。本文运用DEA模型分析了黑龙江乳品加工业市场投入与产出结构不合理的问题，并提出了黑龙江省乳品加工业应在未来的生产中加以改进的建议。

三、黑龙江省乳品加工业市场绩效的投影分析

为了进一步分析影响黑龙江省乳品加工业市场绩效的因素，就需要进一步对模型的输出结果进行投影分析，因此本文利用以时间为决策单元评价黑龙江省乳品加工业市场绩效的输出结果，节选了包括企业个数、从业人员数、企业销售成本、销售收入、利润、产值评鉴指标进行投影分析。其分析结果如表2所示。

表2 黑龙江省乳品加工业投入和产出指标的调整值

由表2可以看出，近些年来，黑龙江省乳品加工业的市场绩效除2007年以外均为非DEA有效，在相同的投入指标下，可以产出更多的利润，可以带来更高的全要素生产率；而在相同的产出指标下，为了提高市场效率，行业中需要减少单位个数。例如，2010年乳品加工企业应平均减少13.83个，2011年应减少8.18个，2012年应减少1.45个。由此可以看出，每年黑龙江省乳品加工业在单位数量的投入中均有冗余，需要调整，应该通过降低冗余的单位个数来提高市场绩效。从业人员数方面，除2006年外，在各年从业人员平均数的投入指标均相对表现良好，无需调整。另外，在产出指标中，利润存在明显的产出不足，利润指标能很好地体现出企业盈利状况，全要素生产率则能表明企业的投入产出效率，数据表明2012年黑龙江省乳品加工业在相同的投入状况下，可以更多地产出利润1568.21万元，因此要对乳品加工业的单位个数投入进行适当调整，这样才能使他们的资源配置达到相对有效，进而达到最高市场绩效的目标。

四、结论

本文通过建立DEA模型，分析了不同年份的黑龙江省乳品加工业的市场绩效。从时间上来说，目前的黑龙江省乳品加工业的整体市场绩效水平相较于往年呈现出一个较高的水平，且有很大的一个波动性，尤其是在2007年，黑龙江省乳品加工业市场绩效水平普遍达到一个最高点，这一结果与当年乳品企业三聚氰胺事件有很大的关系。因为黑龙江乳品企业在当年的乳品安全检查中没有发现安全隐患，直接影响了整体的市场绩效，这足以说明，食品安全与乳品行业的市场绩效息息相关，若想提高市场绩效，安全问题不容小觑。从各个乳品加工业来说，黑龙江省乳品加工业的绩效还有很大的提升空间，黑龙江省乳品加工业中的企业个数有明显冗余，若想提升市场绩效就应该减少整个乳品加工业中的冗余企业。在产出方面，利润和全要素生产率也存在着产出不足的问题，应当提高产出水平。由此可见黑龙江省的乳品加工业盈利能力和生产效率方面仍有待提高。

综上所述，黑龙江省乳品加工业的市场绩效在很多方面仍有提高的潜力，本文旨在通过构建绩效评价模型来描述现阶段黑龙江省乳品加工业的市场绩效水平，以期为提高黑龙江省乳品加工业的市场绩效水平提供参考和依据。