我国农业龙头企业效率测度及其影响因素分析——基于国家级粮食类龙头企业.pdf

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15、引㈣嘲雕劐㈣删㈣；DOI：10．39690．issn．1003-1154．2015．06．033我国农业龙头企业效率测度及其影响因素分析——基于国家级粮食类龙头企业口王丽明王玉斌(中国农业大学经济管理学院，北京100083)[摘要]运用国家级农业产业化龙头企业数据，采用DEA-Tobit模型测度粮食类龙头企业效率。研究结果显示，粮食类龙头企业综合效率普遍较低，但呈现上升趋势；企业规模效率明显

16、高于技术效率；不同地区的企业综合效率差异明显，东部地区企业的规模效率高于中部和西部地区，技术效率则相反。并分析了影响粮食类龙头企业效率的因素；根据研究结论，提出相应的政策建议。[关键词]粮食龙头企业；DEA；Tobit模型[中图分类号】F325[文献标识码]A[文章编号】1003-1154{2015)06--．0100-03一、引言我国既是农业生产大国，也是粮食消费大国，保障粮食安全关系到我国经济发展与社会稳定。同时，我国正处于工业化和城市化快速发展阶段，人口持续增长和消费结构快速调整，使得未来我国的粮食安全面临更

17、大的压力。粮食企业作为粮食产业链条的组织者、带动者，既能缓解农民卖粮难问题，又可以搞活粮食在生产、仓储、物流、加工、销售等一系列环节。粮食企业发展状况直接关系到我国粮食产业的健康发展，然而，不少粮食企业与其他产业企业相比，经营效率相对较低，分析原因，寻找适当措施提升粮食企业绩效，对促进我国农业产业化发展和保障粮食安全具有重要的现实意义。粮食企业实现较好的经营业绩，需要“走出去”，而走出去的关键在于提升企业的综合实力与产业链关键节点上的市场势力，降低成本和扩大市场⋯；我国国有粮食企业收购与销售具有一定的波动规律，特别

18、是国有粮食企业销售存在明显的周期性现象，不利于企业绩效的提升E23；实现粮食企业产业化经营，提升粮食企业经营效率是关键旧】，但现有文献对粮食企业经营效率研究较少，仅有个别学者比较了不同经营模式对粮食企业效率的影响[41；农业企业经营效率的提升不仅取决于自身投入的变动，而且取决于企业多元化经营措施和管理能力等，粮食企业也不例外[5’6]。本文将2007~2011年115家国家级农业产[基金项目]农业部产业化项目(21084057)业化龙头企业中的粮食企业(以下简称“粮食类龙头企业”)作为研究对象，首先采用DEA模型对

19、粮食类龙头企业效率进行测度和比较，然后分析影响粮食类龙头企业效率的因素；最后提出相关的政策建议。二、研究方法与数据来源(一)研究方法1．粮食类龙头企业效率的测度数据包络分析方法(DataEnvelopmentAnalysis，DEA)用于评价相同部门问的相对有效性。DEA，y法的最大优点是不需要设定预先已知的生产函数且不需要考虑输入、输出数据量纲的影响。DEA方法注重观测量个体而非观测量的平均值，对个体的差异尤其是DMU(决策单元)效率的考察有着独特优势。DMU相对效率的模型有CCR(不变规模报酬)模型、BCC模型

20、(可变规模报酬)，前者特点是假设DMU生产规模报酬不变，后者则假定DMU生产规模报酬改变。本文基于产出角度的可变报酬BBC模型对粮食类龙头企业效率进行测算，企业效率主要通过综合效率、技术效率和规模效率体现，其中综合效率等于技术效率和规模效率的乘积，假设本文中有n个评价单元(每个企业表示一个样本)。MinO三st∑7嚣i≤e≯12』二艺俗{≥Y圆管理现代化；：鹈剖：Ⅲ荟M=1其中，日表示被评价单元在规模报酬可变的假设条件下的粮食类龙头企业效率；7i表示评价单元的权重，X、Y表示各企业的投入和产出向量；利用DEAP2．

21、1软件进行DEA估计。2．粮食类龙头企业效率的影响因素分析本文采用Tobit模型分析我国粮食类龙头企业效率的影响因素，在已有关于效率值与可能影响效率值的各个外生“环境”变量之间关系的经验研究中，Tobit模型被广泛运用，该模型的一般表示形式为：咒：摩肌五脚tiDi=1,2,---,N“10X；B+ui≤0其中，Ⅳ表示样本数，，，。表示作为被解释变量的效率值，X；表示影响粮食类龙头企业的解释变量，卢表示Xi的待估计参数，Ⅱ；表示服从正态分布N(O，盯。)的随机误差项。(二)变量选取与数据来源1．变量选取本文在对粮食类

22、龙头企业效率的测度中，选取销售收入为产出指标；选取劳动力工资总额、资产总额、原材料采购值三个要素作为投入指标。采用了Pearson检验验证投入与产出指标两者之间是否存在高度相关性，结果证实，投入与产出指标之间高度相关性且同向，表明效率评价结果准确，所选指标较为合理。在T0bit模型中，因变量为技术效率和规模效率，自变量的选取考虑农业企业的特性(与农户建立紧密