内容提要：本文运用非参数的数据包络分析模型从实证的角度分别计算了2000～2006年我国汽车工业内资企业、港澳台投资企业、外商投资企业的技术效率、规模效率、技术进步和全要素生产率（以Malmquist指数衡量），得出的结论是：①只有外商投资的中外合资企业在这7年中全能达到效率最优状态；②内资企业中，股份合作企业的效率最好，港澳台商投资企业中则是港澳台独资企业效率较好；③内资的国有企业一直处于规模收益递减状态，联营企业则一直处于规模收益递增状态；④外商独资企业的效率和全要素生产率发展强劲，大部分类型的企业取得了一定程度的技术进步。然后本文总结了发展我国汽车工业的一些建议。
关键词：数据包络分析（DEA）；技术进步；全要素生产率；汽车工业
中图分类号：407.471文献标识码：A文章编号：1003-4161(2008)03-0010-06
1.引言
汽车工业能反映一个国家的工业水平，它凝结着现代化生产技术的精粹，产业关联度高、规模效益明显，属资本和技术密集型的产业。随着我国经济的飞速增长和人均收入的提高，汽车工业正处于一个黄金时期，产销量增长迅速。不同经济类型的汽车工业企业的生产率往往有差别，但内资、港澳台投资和外商投资这三大类不同经济类型的汽车工业企业的差别如何我们并不清楚，因此有必要对这些汽车企业进行比较，找出优劣，从而获得一些优化所有制结构的建议。目前对于特定范围进行测算的模型中，非参数的数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）模型采用运筹学中的线性规划所测算出的技术效率、规模效率、技术进步和全要素生产率(Total Factor Productivity，TFP)能很好地反映出最优决策单元（Decision Making Unit，DMU，在本文中是不同经济类型的汽车工业企业集合）与其他非有效的决策单元之间的差异，因此本文试图通过使用DEA模型来测算不同经济类型汽车工业企业的这4项指标。其中，技术效率反映在生产技术不变、市场价格不变的条件下，按照既定的要素投入比例，生产一定量产品所需的最小成本占实际生产成本的百分比（此为投入角度，产出角度可类推）；规模效率则能反映出企业的生产规模是处于规模收益递增、递减还是不变阶段；技术进步反映除效率变化外的技术变化对生产率的影响；TFP则最终体现除资本、劳动等普通要素以外的因素所能促成的生产率的增长。
2.理论综述
2.1 近几年现有研究成果综述
目前研究效率、技术进步和TFP的文献不少，但对汽车工业企业进行比较的文献非常少。国内的文献有：陈勇等（2006）对1985～2003年我国工业行业的技术选择与技术进步的关系进行理论梳理和实证检验，发现国企比例或垄断程度高的行业在技术变化方面表现突出。王兵等（2007）发现20世纪80年代东亚地区全要素生产率的平均增长超过了APEC其他地区，而资本积累是整个样本期存在显著趋同的最重要的源泉。常亚青等（2006）对各行业全部国有及规模以上非国有工业企业的技术效率、规模效率及TFP进行了计算，发现1998～2002年相对效率最佳的行业是烟草加工业、电子及通信设备制造业。陶洪等（2007）分析了1999～2005年间影响我国省际工业劳动生产率变动的因素，发现对工业劳动生产率的改善主要来源于技术进步，但各省份普遍处于人均资本规模报酬递减的状态。李小平（2007）发现尽管高R&D投资行业具有更高的生产率增长，但R&D投资并不是造成增长的原因，国外技术引进只对技术进步有促进作用，自主R&D和国内技术购买的生产率回报率较差。郑玉歆（2007）对TFP度量经济增长质量存在的局限性进行了探讨，认为粗放增长阶段是无法避免的，而经济增长的关键是在于资本积累的质量和有效性。赵玻等（2004）通过实证分析发现我国汽车产业技术效率处于较低水平，而资本劳动比率、工程技术人员比重的提高能促进技术效率的提高。
2.2 运用DEA模型计算相对效率
DEA是著名运筹学家A. Charnes和W.W. Cooper等人以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法。DEA将所有DMU的投入与产出投影到几何空间中，并以这些DMU所能达到的最低投入或最高产出作为边界（生产前沿面）。当某个DMU落在边界上，则视该DMU有效，其效率值为1,表示在其他条件不变的情况下，该DMU无法减少投入或增加产出；若某DMU落在边界内，则该DMU无效率，而给予一个介于0到1之间的效率指标，表示在产出不变的情况下，可降低投入，或是在投入不变的情况下可增加产出。确定DMU的主导原则是：就其“耗费的资源”和“生产的产品”来说，每个DMU都可以看做是相同的实体，亦即在某一视角下，各DMU有相同的输入输出指标。通过对输入输出数据的综合分析，DEA可以得出每个DMU的效率值，据此可将各DMU定级排队，确定有效的DMU，为研究者提供信息。DEA还能判断各DMU的投入规模是否恰当，并给出各DMU调整投入规模的正确方向和程度。DEA方法的应用往往按如下图1步骤进行：
图1 DEA方法的应用步骤
设有n个决策单元DMUi（i＝1，2，…，n），每个决策单元都是以m种投入获得s种产出，投入为Xi，i＝1，2，…，m；产出为Yi，i＝1，2，…，s。投入、产出指标要符合以下标准：①指标为非比率型指标；②不同时使用相关性高的指标；③指标值为非负；④n要比m＋s大得多，一般是其两倍以上。技术效率和规模效率的计算就由以下两个模型来实现①：
上面两个模型的最优解为V*，λ*，S*－，S*+（S－为剩余变量， S+为松弛变量）。基本结论为：①V*＝1，DMU0为弱DEA有效；②V*＝1，且S*－＝S*+＝0，则DMU0为DEA有效；③非有效的DMU0在生产前沿面上的投影为X0，＝V*X0－S*－，Y0，＝Y0＋S*+。用不变规模报酬的C2R模型测算所得到的效率值，包含了规模效率和技术效率两方面的内容，而可变规模报酬的C2GS2模型所考察的则是决策单元的纯技术效率水平。将在不同规模报酬假设下测得的结果θ*除以V*就是规模效率值。
2.3 技术进步、TFP及其运用DEA模型的计算
任何一个经济系统都是这样发展的：从简单到复杂，从低级到高级，从经济的少量产出到经济成果显著。在这种随时间推移所产生的变化中，任何一个经济系统都努力实现经济的快速增长。在经济增长分析中，技术进步被定义为实际产出增长率与实际要素投入增长率之差，即总产出增长中未被解释的那一部分。反映到生产函数上，实际要素的变化使得产出沿生产函数曲线滑动，而技术进步将使得生产函数曲线整个向上移动。在现代经济增长过程中，技术进步发挥了巨大的能动作用，而且随着时代的发展，技术进步对经济增长的贡献呈日益增长的趋势，生产越发展，增长对技术进步的依赖性就越大。当技术水平高度发展时，生产的高效率使得直接从事生产活动的人越来越少，劳动力向第三产业转移又推动了第三产业的发展。技术进步使产业结构不断向合理化、高级化发展的这一过程中，带动了整个经济的协调发展，从而使得宏观结构效益和资源配置效率得到提高。
TFP的概念最早由Stigler于1947年提出,后来经Kendrick(1956)、Solow(1957)和Denison(1962)等人进一步深化。TFP在本质上是一种差额指标,即总产出的变化率扣除各种有形要素投入量的变化率,而剩余的其他要素如无形要素以及有形要素质的提高都将从TFP的变化情况中表现出来,因此TFP提供了一个度量各种无形要素合成效果的指标,它把技术进步、资源的使用效率等各种无法直接度量的因素纳入了实证分析中,与偏要素生产率指标（如劳动力增长率、资本存量增长率等）相比,具有本质区别。如果在一个经济组织的经济增长中TFP的贡献较大，说明经济增长主要是依靠技术进步、资源配置的改善、制度、管理、组织等方面的改进而取得的，从而是典型的集约型经济增长。Caves、Christensen和Diewert在1982年首次提出了Malmquist生产率指数（Malmquist Productivity Index）。虽然这一研究在当时就产生了很大的影响，但直到1994年费尔（R. Fare）等人给出这种理论的一种非参数的线性规划方法（DEA模型），才使Malmquist指数被广泛用于投入产出方面的分析,尤其在评价行业以及地区的生产有效性的动态变化的研究领域里得到大量运用。Malmquist指数在投入产出分析中之所以被广泛运用是因为其有一些较好的性质:在构造Malmquist指数时并不需要投入与产出的价格变量、不必事先对研究主体的行为模式进行假设，更重要的是,该指数能被分解为几个有意义的指数的乘积,从而能得到更为细致的动态分析结果。
Malmquist指数构造的基础是“距离函数”②，它可以从投入和产出两个不同的角度给出。投入距离函数（TEF）是在给定产出的条件下，考察投入向量的最大可缩减程度，以衡量生产技术的有效性；产出距离函数则是在给定投入的条件下，考察产出向量的最大扩张幅度。用（XS，YS）和（Xt，Yt）分别表示相邻两个时期s、t的投入产出向量，针对DMU0，用D0s（Xs，Ys）表示以s时期技术为参照的时期S的投入产出向量的产出距离函数，用D0s（Xt，Yt）表示以s时期技术为参照的时期t的投入产出向量的产出距离函数。Ss时期技术、产出角度的Malmquist生产率指数为：
3.实证分析
面板数据选取2000～2006年汽车工业企业的对比资料③。输入数据为年末资产总计、年末负债合计和年末从业人员合计，输出数据为汽车工业增加值和应交所得税。DMU选取内资企业中的国有、集体、股份合作、联营企业、有限责任公司、股份有限公司和私营企业，港澳台商投资企业中的合资和独资企业，外商投资企业中的中外合资和外商独资企业共11个。指标的选取已符合标准：①诸输入输出指标皆为非比率型指标；②诸输入输出指标相关性不够高；③诸指标值为非负；④DMU的个数（11）大于输入、输出指标个数之和（3+2＝5）的2倍。
3.1 不同经济类型汽车工业企业2000～2006年相对效率分析
由上表1可知，只有外商投资的中外合资企业能在2000～2006这7年中全部达到相对效率最优状态。内资企业中，股份合作企业的效率最好，港澳台商投资企业中则是港澳台独资企业效率较好。内资的国有企业一直处于规模收益递减状态，表明它们有过渡投资和资源浪费的迹象；联营企业则一直处于规模收益递增状态，适当增加要素投入可改善其效率。港澳台商和外商的独资企业这7年全能达到技术效率最优，我国的汽车工业发展较晚，相比之下，内资和合资企业的技术水平还不够高，技术效率确实不如这些独资企业。
3.2 不同经济类型汽车工业企业2000～2006年技术进步和TFP变化值分析
在技术效率和规模效率的计算结果基础上，我们结合DEA的另两个距离函数再对技术进步和TFP变化值的进行计算，得到如下结果：
根据表2，综合Ech、Tch、Tech、SEch和TFPch五项指标来看，49％的汽车工业企业获得了增长，16％维持不变，35％有退步现象，整体上是进步的，这说明我国的汽车工业还处于成长阶段。
为更清楚地了解不同经济类型的汽车工业企业的效率变化、技术进步和TFP增长情况，我们将这三项的时间段均值算出后绘制了图3：
图3 效率变化、技术进步、TFP变化时间段均值图
由时间段均值图可以看出，外商独资企业的效率和TFP发展强劲，大部分类型的企业取得了一定程度的技术进步，但不迅速，只有内资的股份合作企业的技术进步均值稍高一些，达到了1.15。除内资的股份有限公司外，其他经济类型的汽车工业企业都获得了TFP的增长。
图4 不同经济类型汽车工业企业的TFP增长均值发展趋势
从上图4可以看出，2001年后三大类汽车工业企业的TFP的增长是趋同的，内资企业在2002～2003年段和2003～2004年段的TFP增长稍低于1，估计与2001年到2004年的入世过渡前期有关。但到了2005年的入世过渡后期，汽车进口关税降幅已不大⑥，从而开始回升。我们由下图5看到我国汽车总产量近7年一直在稳定增长，2001～2003年和2005～2006年增长尤其迅速。2005年的汽车总产量由570.8万辆猛增到2006年的728.0万辆，增幅达27.5%，比前两年增幅强，这间接证明了我国三大类汽车工业企业的TFP的增长在2006年段开始回升的实证结果。
图5 我国汽车总产量走势⑥
4.简短的结论与建议
从本文的结果看，2000～2006年间不同经济类型的汽车工业企业按TFPch均值从高到低依次为：外商独资、内资集体、内资有限责任公司、港澳台商合资、内资国有、内资股份合作、内资联营企业、内资私营企业、外商中外合资、港澳台商独资、内资股份有限公司，内资企业的表现总体上说还是不错的。我国现已全面入世，这标志着汽车工业不能再依赖贸易保护获得利润，2006年7月1日小轿车、越野车、小客车整车进口税率由28%降至25%，车身、底盘、中低排量汽油发动机等汽车零部件进口税率由13.8%～16.4%降至10%。不过从本文的实证结果看，全面入世并未对内资的汽车工业企业造成严重伤害，它们在全面入世的环境下依然能稳定发展，有效地抓住了入世的机遇，但仍需向外商学习。
对汽车工业企业来说，效率的提高可通过优化生产要素的投入结构、有效发挥劳动力的能动积极性、促进规模经济的形成和发展等来实现，技术进步则需要有效、系统地引进先进技术，加大对相关研究项目的投资力度，最终提高全要素生产率。汽车产业是一种支柱型产业，需要具有一定高的集中度来获得规模经济，大部分国家鼓励汽车产业的发展，我国也需要从根本上抓住这一经济命脉。由于引进国外技术、与外商合资、自主创新等，我国已拥有了一批自主开发的轿车品牌，如奇瑞、哈飞、中华、吉利、荣御等，它们在最近几年获得了飞速发展，已向国外出口。总起来说，协调各相关产业发展、促成汽车产业集聚效应、开拓国际国内市场、科学地采取较积极财政政策、完善现代公司制度、多借鉴发达国家的优良措施等，能在一定程度上促进我国汽车工业的发展。
注 释：
①此2个DEA模型是相应距离函数DEA模型的对偶规划。
②Malmquist在1953年用相对于无差异曲线的径向移动幅度，首次给出了距离函数的定义。1970年Shephard依据生产函数再次定义了距离函数，并广泛使用。
③数据来源：《中国汽车工业年鉴》2001～2007年。
④本文DEA模型的计算使用DEAP2.1实现，结果均保留3位小数。
⑤据《当代汽车》2006年第8期《谁是最大的受益者——进口车关税下调带来的影响》一文，我们得知汽车进口税由2001年的70％～80％降至2002年的43.8％～50.7％，再降至2003年的38％～43％，2004年34.2％～37.6％，2005年30％，然后是2006年1月的28％。
⑥2001～2006年的数据来源是《中国汽车工业年鉴2007》的“中国历年CKD汽车产量及占汽车总产量的比例统计（2001～2006）”表，2000年的数据来源是《中国橡胶工业年鉴2004》的“中国历年汽车产量统计（1999～2003）”表。
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［作者简介］常亚青（1981-），上海社会科学院西方经济学专业博士研究生，华东理工大学讲师。宋来（1976-），华东理工大学讲师，硕士。研究方向：国民经济学。
［收稿日期］2007-12-16（责任编辑：梅文）
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