基于三阶段DEA的军民融合企业资源配置效率研究＊

贾茜媛，许振宇

基于三阶段DEA的军民融合企业资源配置效率研究＊

贾茜媛1，许振宇2

（1.香港城市大学，香港 999077；2.西北大学公共管理学院，陕西 西安 710127）

以83家军民融合企业为研究对象，选取2015—2018年4期数据，构建了军民融合企业资源配置效率的评价指标体系，采用三阶段DEA模型，对军民融合上市公司的资源配置情况进行实证评价。研究发现，目前中国军民融合产业存在企业数量过多、规模过小等问题，军民融合企业的资源并未得到有效配置，企业属性和政府补助对军民融合产业效率的提高存在不利影响。最后根据结论，从市场、组织、制度方面提出优化配置的相关建议。

军民融合；资源配置效率；三阶段DEA；资源配置效率评价体系

1 问题的提出与相关文献

十八大以来，中国不断出台关于军民融合的法律、政策，军民融合企业进入快速发展阶段。近年来，中国军民融合企业快速发展，不仅促进了区域经济的增长与各类产业协同，还能够有效提升资源的配置效率，调整军品及民用品的市场供需关系。然而，政府财政补贴将必然导致军民融合的实施会占用部分供给其他行业的地方资源，进而加剧行业间的资源错配。资源相对匮乏是制约中国现代经济社会和国防军事发展的重要因素，合理配置并有效利用各类资源是中国军民融合产业发展进步的关键性任务[1]。因此，探究军民融合资源配置效率及影响因素有十分重要的理论与现实价值。

近年来，关于中国军民融合资源配置研究成为学术界的研究热点，主要集中在军民融合的内涵[2-3]、军民融合资源配置效率指标研究[4]、军民融合资源配置效率方法相关研 究[5-6]。总体来看，国内学者对军民融合的内涵和资源配置进行大量定性和定量分析，但仍有两个问题值得深入研究：国内较少以三阶段DEA模型对军民融合企业资源配置效率进行分析；在选取环境指标中，较少使用企业性质指标。

本文应用三阶段数据包络分析法（DEA），运用2015—2018年军民融合上市公司数据，选取投入、产出以及环境变量后，对军民融合企业资源配置效率进行实证评价。

2 理论模型

三阶段DEA模型是指剔除环境因素和随机噪声后，对资源配置效率进行更准确的评价，包括传统DEA模型分析初始效率、构建SFA回归模型以及调整后DEA效率评价。

2.1 传统DEA模型分析初始效率

计算初始效率时使用各企业的投入产出数据，根据综合技术效率（TE）、纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）三方面的计算分析决策单元是否相对有效。综合技术效率是对企业整体效率水平的衡量，纯技术效率是受管理、设备等影响的生产效率，规模效率是受规模因素影响的生产效率。军民融合企业大多处于规模报酬率可变状态，因此本文选择DEA-BCC模型对军民融合产业的资源配置效率进行了评价，综合效率越低，资源配置效率越低；反之，配置效率越高，具体模型如下：

2.2 构建SFA回归模型

根据费里德、库珀等人的思想，建立以下SFA回归 模型：

ni=（i，n）+ni+ni

=1，2，…，；=1，2，…，（2）

为了实现排除外部环境和随机因素对效率影响的目的，通过SFA回归模型，将公式进行如下调整：

2.3 调整后DEA效率评价

在消除环境和随机因素影响后，重新衡量效率，结果将更具有可比性。

3 军民融合企业资源配置效率评价体系构建

3.1 评价体系构建

过多的指标个数可能会使数据的区分度降低，模型中企业个数至少为指标数量的2倍。其次，指标应与生产流程的投入产出相对应，避免指标选取的随意性和主观性。最后，投入、产出数据是DEA计算的基础，因此选取的指标数据必须准确易得。

3.2 投入和产出指标

本文根据已有文献，并根据军民融合企业特点及数据的可获得性选取投入、产出指标，投入指标涉及人、财、物及研发，分别为员工数量、主营业务成本、固定资产和研发支出费用，产出指标为主营业务收入和毛利。投入指标方面，员工数量一定程度上可以反映企业在人力资源方面的投入，且企业所创造价值的能力在一定程度上来源于其在职员工的数量以及质量[8]。主营业务成本的大小显著影响着企业最终产生的利润[9]。企业固定资产是企业所能用于生产的机器设备、工地厂房等能为企业长期控制并获取经济利益的资产[10]。企业当年研发费用的投入在一定程度上代表了企业在研发创新方面的投资[11]。产出指标方面，主营业务收入是企业产出能力、经营效率评价的基础来源[12]。毛利可以更直观地表现了企业的盈利能力[13]，可以企业反映当年生产经营的整体盈利水平。

3.3 投入与产出指标相关性检验

本文应用SPSS 22.0对投入、产出指标做Pearson检验，结果如表1所示。由表1可知，投入与产出指标间具有显著的同向变动的特性，且在1%置信度下相关性显著，满足同向性假定，因此所选指标合理。

3.4 环境变量的选取

目前学界对于环境因素选取方面的研究尚未达成一致，这会影响SFA模型调整效果，进而影响第三阶段的效率值[14]。

本文在参考已有研究的基础上，选取各军民融合企业的上市年限、企业规模、政府补助和企业性质作为环境变量，来分析环境因素对军民融合企业效率的影响。上市年限方面，企业在市场的竞争地位是长期累积的结果，与资本、人力的投入均有一定相关性，可能会带来企业成本的降低和效率的提高[15]。企业规模方面，企业规模代表着企业的市场势力和竞争地位，规模大的企业在定价上相对强势[16]。政府补助方面，政府一般会通过为企业提供补助的方式来鼓励企业选择最符合经济增长规律的运营方式[17-18]。企业性质方面，所有制结构对军民融合上市公司的效率并不存在显著影响[19]，但与技术创新效率有较强的正向关系[20]。

表1 Pearson相关性检验

主营业务收入毛利润员工总数固定资产主营业务成本研发支出合计 主营业务收入皮尔逊相关性1.772**.793**.674**.996**.703** Sig.（双尾） 0.0000.0000.0000.0000.000 个案数332332332332332332 毛利润皮尔逊相关性.772**1.613**.574**.710**.720** Sig.（双尾）0.000 0.0000.0000.0000.000 个案数332332332332332332 **. 在 0.01 级别（双尾），相关性显著

4 实证分析

本文甄选出wind数据库中所有军民融合板块的A股上市企业，考虑数据的准确性和完整性，选取2015—2018年数据，剔除2015年前未上市、数据不完整以及毛利为负和ST类公司，最终得到了83家上市公司的数据。

4.1 第一阶段：DEA实证结果及分析

为便于分析，首先对所有数值型变量进行对数转化，利用DEAP 2.1评价投入产出效率，结果如表2所示。总体上看，2015—2018年中国军民融合板块的企业资源分配效率都有提高空间，大多数企业的规模效率状况明显优于其纯技术效率水平。2015—2018年综合效率水平总体上呈上升趋势，主要来源于规模效率的贡献；纯技术效率仍具有较大的优化空间，可以通过提高管理水平实现DEA有效。

4.2 第二阶段：SFA 回归结果

通过Frontier 4.1构造随机前沿分析回归函数，将第一阶段投入变量的松弛量进行对数化处理，作为被解释变量，将企业属性、企业年龄、企业规模和政府补助四个环境变量取对数后作为解释变量，如表3所示。

表2 军民融合企业资源配置效率平均值（数据来源：作者整理）

年份综合效率纯技术效率规模效率综合技术效率纯技术效率规模效率规模报酬 10.5～10～0.510.5～﹣10～0.510.5～﹣10～0.5递减不变递增 20150.710.8070.88767341664310730451226 20160.8870.8330.9297131566212710531317 20170.7850.8540.92187411568010730501023 20180.7870.8310.949117021566212710411329

表3 第二阶段SFA回归结果

在职员工人数主营业务成本固定资产研发支出 常数项系数1.308-1.018-1.128-0.266 t统计量0.588-0.579-0.624-0.224 政府补助系数0.2310.1400.0600.206** t统计量1.4011.1720.4932.247 公司规模系数-0.062-0.1140.014-0.035 t统计量-0.327-0.8100.100-0.319 公司年龄系数-0.2270.6640.3330.099 t统计量-0.2771.0360.5020.238 公司性质系数2.551***2.138***1.555***1.292*** t统计量5.7105.7624.0685.122 δ2vi系数5.233***13.572***17.969***5.348*** t统计量17.3805.6105.8175.797 γ系数0.796***0.862***0.898***0.778*** t统计量16.93829.35943.70317.121 log likelihood-753.914-664.871-672.906569.538 LR test of the one-sided error73.610 038***113.365 66***166.651 65***93.914***

注：**代表通过5%显著性水平检验，***代表通过1%显著性水平检验。

进一步分析各环境因素，可得出如下结论：政府补助对投入松弛变量的系数均大于零，但仅对研发支出一个变量的松弛量通过了5%的显著性检验，表明政府补助增加会对军民融合产业效率产生负面影响。其次，公司属性对几种投入松弛变量的回归结果均为正，且都通过了显著性水平为1%的检验，这表明国有企业相对于非国有企业是较为不利的外部环境因素。企业规模对员工人数、主营业务成本和研发支出的松弛变量的系数为负，而对固定资产的松弛量为大于零，但均不显著。公司年龄对于员工人数回归系数亦为负，而对另外三种投入资本的松弛变量呈现正相关，但均不显著。总体来看，外部环境因素对军民融合产业资源投入不合理的问题的影响方向和程度均不相同，如不剔除外部环境因素的影响而评估决策单元效率时，很有可能产生不恰当的评价结果。

4.3 第三阶段：DEA结果分析

在DEAP 2.1软件中运行DEA-BCC模型，分析处理调整之后的投入量与原始产出量，评价这资源配置效率。对比第一阶段，第三阶段军民融合企业资源配置综合效率值由0.792上升到近0.9，纯技术效率的均值由0.831上升到0.941，而规模效率均值由0.919上升到0.936，具体情况如图1所示。另外，相比第一阶段，第三阶段规模效率递减的企业占大多数。

图1 军民融合企业资源配置效率变化图

5 结论和建议

本文以83家军民融合企业为研究对象，采用三阶段DEA模型，对军民融合上市公司的资源配置情况进行实证评价，结论如下。

第三阶段的综合技术值均明显超过第一阶段综合技术值。这说明，外部环境政策不利于军民融合企业纯技术效率的提高，资源并未得到有效配置，剔除环境因素后，规模效率的提高反映了企业适应环境变化调整规模的重要性。第三阶段规模效率递减的企业占大多数，说明目前中国军民融合产业可能存在企业数量过多、规模过小等问题，不利于军民融合产业资源优化配置。因此，应充分发挥市场的资源配置导向作用，加速军民融合企业兼并重组，促进资源的更佳 配置。

中国军民融合产业效率受国有企业管理制度及政府补助的影响显著。这说明，国有企业性质、政府补助对军民融合产业效率的提高存在不利影响。在现有的经济特征下，国有军民融合企业受制于公司治理制度和结构方面不合理，易出现委托代理和重复建设等问题。因此，应从组织结构与管理制度方面，加快国营企业组织结构优化，适应市场经济 发展。

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2095－6835（2021）06－0015－04

F273.1

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2021.06.006

贾茜媛（1997—），女，硕士研究生，学生，研究方向为公共管理。

许振宇（1982—），男，博士，讲师，研究方向为应急管理。

教育部人文社会科学研究青年项目“多主体交互的应急响应任务鲁棒调度研究”（编号：19YJC630196）；陕西省社科基金项目“重大疫情应急防控政策工具挖掘及优化研究”（编号：2020F015）

〔编辑：严丽琴〕