农产品加工业综合效率评估体系探讨

2019-02-19卢金标

现代商贸工业 2019年6期

卢金标

摘要：农产品加工业对于提高农民种植的积极性，促进农业生产发展和提高农业生产效益具有重要意义。长期以来，对于农产品加工业的效益状况缺乏系统的评估方法，往往局限于财务角度，很难客观反映产业现状。选取SUPER-SBM-V投入角度包络分析模型，从综合社会效益角度构建评估体系，并结合实例验证。

关键词：农产品加工业;效率;评估

中图分类号：F2 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.06.003

1 评估对象的界定

农产品加工业是以农业物料、人工种养或野生动植物资源为原料进行工业生产活动的总和。广义的农产品加工业是指以农、林、牧、渔产品及其加工品为原料所进行的工业生产活动。狭义的农产品加工业是指以人工生产的农业物料和野生动植物资源及其加工品为原料所进行的工业生产活动。国际上通常将农产品加工业划分为5类，即：食品、饮料和烟草加工; 纺织、服装和皮革工业;木材和木材产品包括家具制造;纸张和纸产品加工、印刷和出版;橡胶产品加工。

农产品加工业对于促进农业生产发展和提高农业生产效益具有重要意义。

本课题研究选取江西省规模以上工业企业中食品加工、饮料与酒加工、纺织、服装和皮革工业为对象，选取了“十二五”规划年份的相关数据作为验证基础数据。

2 方法及评估指标体系构建

（1）在经济学中，效率这一概念应用得非常广泛，1906年意大利经济学家帕累托（Pareto）在他的著作《政治经济学教程》帕累托最优经济思想，是指资源分配的一种理想状态。生产效率可细化为技术效率和规模效率。我国学者樊纲给经济效率下的定义是：经济效率是指利用现有资源进行生产所提供的效用满足程度，因此也可称为资源利用效率，它是需要的满足程度与所费资源成本的对比关系。

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简记为 DEA）是运筹学、管理科学和数理经济学交叉研究的一个新领域。它作为一种非参数评价方法，特别适宜处理多输入、多输出的复杂系统评价问题，即判断DMU是否位于生产可能集的“前沿面”上.使用DEA对MU进行效率评价时，可以得到很多在经济学中具有深刻经济含义和背景的管理信息。

根据本文案例面板数据采用多种模型反复验证，评估单元的效率存在超效率情况，为确保优化路径有解，采用超效率投入角度非径向DEA模型。

（2）评估指标体系。

投入要素指标：总资产、流动资产、上年末所有者权益、主营业务成本、全部从业人员。

产出要素指标：主营业务收入、主营业务税金及附加、利税总额、工业增加值、工业总产值。

（3）实证案例。

实证案例评估对象为江西省“十二五”规划期间规模以上农业加工业所有分类涉农加工业。

根据评估结果可以提炼出以下信息以供产业参考：

在农产品加工业中，效率从高到低排序依次为：酒、饮料和精制茶制造业——农副食品加工业——皮革、毛皮、羽毛及其制品制鞋业——食品制造业——纺织服装及服饰业——家具制造业——木材加工业——造纸和纸制品业。

农副食品加工业流动资产利用率不高，无效投入多。工业增加值产出不足，反映出产品附加值不高。

食品制造业流动资产利用率不高，无效投入多。工业增加值产出不足，反映出产品附加值不高。工业总产值不高。

酒、饮料和精制茶制造业效率优良。

皮革、毛皮、羽毛、制鞋业人均总产值不高，自动化程度不够，但对就业有促进。