我国钢铁工业生产效率的MALMQUIST指数分析.pdf

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1、2009年11月天津大学学报(社会科学版)第11卷第6期NOV．2009JOURNALOFTIANJINUNIVERSITY(SOCIALSCIENCES)V01．11No．6我国钢铁工业生产效率的Malmquist指数分析齐二石，孔海宁，李钢，张慧颖(天津大学管理学院，天津300072)摘要：将Malmquist生产力指数分析方法应用于我国钢铁工业的动态效率评价。选取了我国具有代表性的8个国有大中型钢铁企业作为评价单元，得到了2002-2007年间的全要素生产率增长、技术效率变化和规模效率变化数据。结果表明，我

2、国钢铁工业生产力指数呈逐年上升趋势，而钢铁工业的纯技术效率有下降的趋势。因此，我国必须进一步提高钢铁生产的技术水平，对钢铁生产规模进行合理调整，从而降低钢铁生产能耗，使我国钢铁生产总体水平跃上一个新台阶。关键词：数据包络分析法；Malmquist生产力指数；钢铁工业中图分类号：TF5文献标志码：A文章编号：10084339(2009)06-0486-04钢铁工业是我国最重要的基础工业和国民经济的根源。支柱产业之一，近十几年在需求拉动和政策支持的作用下得到了快速发展。从1996年产量首次超过1亿一、Malmquis

3、t方法的提出吨大关，跃居世界第一位以后，我国钢产量一直保持在世界第一的位置。2007年产量已经达到了4．89亿Malmquist指数用于研究不同时期决策单元的效吨。同时，我们也要看到，我国钢铁企业固定资产投资率演化，其最早由Malmquistl3于1953年提出。后来以及其他各方面投资都在逐年增加。这就需要我们搞由Caves等人首先将其应用于生产率变化的测算。清楚，近几年来，我国钢铁行业的发展到底是依靠自身在每一个特定时期t=l，2，⋯，71，生产技术集GR=的技术创新，走可持续发展的道路，还是以依靠大幅度{(，

4、Y)：‘，Y)，其中时间t有ER+Y∈。的投资为代价的。即钢铁企业的效率究竟是否增大。则t时期定义距离函数为近年来，一些学者对此进行了较为深入的研究，焦D：(，Y)=inf【0：(，yt／0∈GR)】：国华等人用DEA方法对中国钢铁企业的效率进行{sup[0：(，Y0)∈GR)])(1)评价，夏绍模等人2采用投入导向DEA模型的多阶段若(，Y)∈GR，贝0D；(，Y)≤l。求解方法对我国钢铁主营上市公司效率进行测定。但定义t时期产出角度的莫氏生产率指数为是，这些研究多数限于静态分析，只能得到某年的最优Xttt+l

5、t+l=决策单元，没有考虑到随着时间的改变，钢铁企业的生⋯(2)产前沿面也发生了变化。因此，在评价钢铁企业相对为避免误差，Fare等用：和M；“的几何平均值来效率时，有必要综合考虑决策单元自身以及生产前沿计算指数，即面转移带来相应的效率变化。t(，Y‘，，Y”)=为此，本文运用Malmquist指数分析法，对我国有(，yt“)DI¨(“，Y)1寺代表性的8个重要钢铁企业进行动态的效率分析，指×—一J(3)出了其在不同时期发展的变化情况，从技术进步、生产1994年，Fare将其分解为技术效率变化TEC和技规模效率和

6、技术效率变化等方面分析效率变化的术进步变化TC两部分。收稿日期：2008—12-28．基金项目：国家自然科学基金资助项目(70671072)作者简介：齐二石(】953～)，男，教授．通讯作者：孔海宁，konghaining@u．edu．con1．第11卷第6期齐二石等：我国钢铁工业生产效率的Malmquist指数分析TC(，Y‘，，Y”)=(X)、每年年末钢铁企业职工人数(，)；产出指标为每年钢铁企业工业总产值()、每年钢铁企业钢铁和[【Ot“(⋯，Y)×等(，yt)】J寺㈩斗钢材总产量(1，2)、每年钢铁企业利

7、润总额()。2．评价结果的分析聊1“=(5)在上述输入、输出指标的选择下，通过EMS软件：(，Y，”，Y”)=TC；(，Y，”，Y)×计算，得到8家企业2002-2007年间的Malmquist生产力指数及各部分的构成变化情况，汇总后如表1和TECI(，Y，，Y”)(6)表2所示。在变规模报酬条件下，技术效率变化率TEC可以进一步分解成纯技术变化率PE和规模变化率阳的表12002~2007年Malmquist生产力指数均值汇总乘积，即时间／年Malmquist他CPEsE(M，”)D：(M“，／VRS)2002—

8、之0031．0601．0670．994OD；(，)D：(“，Xt／VRS)．9o01．1862003—_20041．0831．0761．OO61．0601(M”，／CRS)D：(，Xt／VRS)⋯．O152004—_20051．1791．0951．1211．0970■x‘，．99820o5—20O61．2200．9241．3210．9380即TEC=PE×SE(8)．98