我国有色金属行业经营效率研究

 

1.1 选题背景及研究意义

有色金属是国民经济发展的基础性材料，其使用范围几乎涵盖了国民经济的各个部门。家电行业、冶金行业、汽车船舶业、建筑制造业以及航天航空业等都要使用到有色金属原料或产品，有色金属对于国家经济发展的重要性不言而喻。我国有色金属资源在世界重金属储量的排名中位居前列，在多种稀有金属的储量排名更是位居世界第一。拥有得天独厚的资源优势，以及工业化、现代化和科技发展的需要，我国大力兴建采矿、冶炼和压延加工制造企业，逐渐形成了包括勘探、采选、冶炼、加工、科研、贸易等一套完整的体系和产业链。 近十几年以来，我国有色金属产量保持年均 29.8%的增长态势，有色金属矿采选产量和有色金属加工产品产量也得到巨幅增长。同时，我国在主要有色金属的消费量上持续增长，铜、铝、铅、锌的消费量均在世界前列，我国已然成为了最大的有色金属消费国。这些亮眼数据背后伴随的是有色金属行业固定资产投资额的迅猛增长。进入 21 世纪以来，有色金属行业固定资产投资得到了跨越式增长，由 2000 年的 39.75 亿元增长到2014 年的 7439.6 亿元。有色金属采选业固定资产投资占行业的 30%左右，而冶炼及压延加工业占行业 70%左右。冶炼及压延加工业的投资力度要远远超过采选业，且投资的差距有进一步拉大的趋势。国际有色金属价格的高涨以及我国经济发展对于有色金属的需求，吸引了大量的投资涌入到有色金属行业。国内外对有色金属原矿及制品的需求刺激了有色金属进出口贸易的增长，国内有色金属行业与世界有色金属市场的联系更加紧密，国际有色金属市场的波动对我国的影响愈发深远。 2008 年爆发的国际金融危机很快影响到实体经济，有色金属行业不可避免地遭遇巨大冲击，价格暴跌，需求锐减，大量的库存得不到消化。有色金属行业整体盈利状况遭遇下滑，市场大量隐性库存进一步加剧供需矛盾，大量企业面临亏损，高额投资所带来的收益大幅缩水。有色金属繁荣时期，对于市场的判断过于“乐观”，大量资源聚集到有色金属领域，导致行业内产能过剩现象严重，我国铝行业就是产能过剩的典型代表。随后，国家出台一系列“救市”政策，其中就包括《有色金属产业调整与振兴规划》。有色金属行业受国家政策的引导与支持，为了应对危机和保收入，逆势继续扩张。

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1.2 概念界定 

学术界对于微观层面的经营效率研究多数从企业出发，认为企业是社会经济系统运行中存在差异的个体，以企业自身经营发展和实现企业价值为目标，来分析企业在实现社会价值以及自身发展而进行的经营活动的合理性。本文研究的经营效率是从实现企业自身经营目标、提升企业价值以及股东财富最大化的角度来考虑的，关注的是企业在投入产出上的对比关系。本文参照国内外对经营效率的普遍定义，认为经营效率是企业生产经营活动中的投入与产出的对比关系，是一种相对概念。 本文以上市公司为例对有色金属行业经营效率进行研究，以单位投入实现产出最大化或者相同产出下付出最小的投入来作为计算经营效率的基础，上市公司在经营活动中投入产出的对比关系便是经营效率的体现。本文将有色金属行业经营效率界定为：上市公司在经营活动中投入与产出的对比关系，体现的是上市公司在经营过程中最大化地发挥各种投入资源的效率，以及通过经营活动来获得最优的产出。该经营效率不仅仅体现投入产出水平，还反映出经营管理水平、市场竞争能力、持续经营能力和影响未来发展的能力等。 本文运用数据包络分析法分别从行业整体、产业链、所有权性质、规模和区域来对有色金属行业经营效率进行研究，将测算出的上市公司综合效率平均值来代表行业整体、产业链不同环节、不同所有权性质、不同规模和不同区域的上市公司整体经营效率状况。数据包络分析法对综合效率（即本文称为的经营效率）进行分解，得出纯技术效率和规模效率。纯技术效率是在去除规模因素的前提下，反映出对资源投入的利用效率和技术水平对产出的贡献，不仅仅包括狭义的实际生产技术水平，还包括经营管理水平、领导者能力、产品市场波动、组织管理完善度等因素。规模效率反映了在现有资源和生产能力下，经营规模对于经营效率的作用和影响。结合本文研究目的，本文以综合效率为探讨的核心，结合纯技术效率和规模效率来对有色金属行业经营效率进行详细综合分析。 

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第二章 文献综述 

 

本文主要针对有色金属行业的经营效率问题进行研究，通过查阅大量文献，本章整理总结出国内外行业经营效率评价、经营效率评价方法、经营效率评价指标以及有色金属行业的相关研究成果，并进行文献述评。 

 

2.1 行业经营效率评价研究 

国外对于行业经营效率的研究起源较早，研究涉及的行业也比较广泛，且多数研究以行业内企业为研究对象，通过企业来揭示行业的经营效率状况。 银行业经营效率研究，Sherman & Gold（1985）首次应用 DEA 模型对 14 家商业银行分行的经营效率进行研究。在此之后，越来越多的学者运用 DEA 方法进行商业银行效率进行研究[1]。Wheelock  &  Wilson（1999）运用基于 DEA 的 Malmquist 指数对美国1984—1993 年间不同规模类别下的商业银行经营效率进行了比较研究[2]。Sathye（2001）运用 DEA 模型评价了澳洲银行业的投入产出效率[3]。Ariff & Can（2008）以 1995—2004年间 28 家中国商业银行为研究对象，运用 DEA 方法对其成本、利润效率及动态变化进行研究，研究发现，我国银行业利润效率低于成本效率，并且国有性质银行的这两个效率值远低于股份制银行[4]。此外，John P. Bonin（2005）[5]、Iftekhar Hasan（2005）[6]、Steven Fries & Anita Taci（2005）[7]等也运用 DEA 方法对银行经营效率展开了研究。 人寿保险业经营效率研究，Hironfumi 等人（1997）以 1998—1993 年日本人寿保险公司为研究对象，利用面板数据，运用 DEA 方法研究了公司的生产效率以及生成力变化[8]。J.David & Xiaoying Xie（2008）运用数据包络分析法以及 Malmquist 指数对美国财产责任保险业 1994—2003 年间的并购重组所带来的经营效率的变动进行了研究。结果表明，并购方与非并购方在并购活动中存在不同的效率变化[9]。 

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2.2 经营效率评价方法研究

Farrell（1957）最早从微观层面探讨了企业效率研究的新方法，提出了前沿生产函数概念，即利用生产函数、成本函数和利润函数来评价效率[36]。美国咨询公司  Stern，J.M，Stewart  等开创了又一种经营效率评价方法：经济增加值法（EVA）。Stern（1994）在总结前人研究的基础上对经济增加值的含义进行了阐述，即考虑了股权资本成本后的剩余利润，它是税后净营业利润扣除资本成本的利润额[37]。Coles（2001）在杂志上发表的文章认为，可以将经济增加值法纳入到公司业绩指标和首席执行长官的绩效考核中[38]。Krzysztof Jajuga，Andrzej Sokolowski & Hans-Hermann Bock（2002）对由美国学者T.L.Saaty 在上世纪  70  年代提出的层次分析法进行论述，指出该方法通过分解与决策有关的元素来进行定性与定量的分析，在评价上具有简单全面地优点，但赋权偏向于主观化[39]。Fatemi（2003）指出，EVA 因其具备能够较好地评价经营效果等优点，越来越多的公司管理者以及学者将 EVA 作为一种指标纳入到工作业绩和研究当中[40]。L.A.Zadeh（1965）创立了模糊数学理论，提出了模糊综合评价法。在多元评价指标中引入模糊性因素，并进行模糊选择，再按照数学模型确定评价指标体系，很好地解决了判断的模糊性及不确定性问题[41]。Aigner，Lovell & Schmidt（1977）[42]和  Meeusen & vanden Broeck（1977）[43]分别独立提出了随机前沿面生产函数用来度量效率。随机前沿分析法包括随机前沿产出函数分析，通过函数来观察在一定投入下，能够达到的最大产出，即所谓的前沿产出。随机前沿分析方法后来常被研究者用于效率的评价。Battese & Corra（1977）[44] 和 Meeusen & vanden Broeck（1977）[43]均运用随机前沿分析方法分别对行业内不同企业和不同行业企业的技术效率进行了研究，将该方法引入到了实证研究当中。Schmidt & Sickles（1984）在总结以往实证研究成果的基础上，提出了随机前沿分析法在实证研究中仍然存在的不少缺陷：该方法估计的结果与实际可能有不一致；某些参与到效率分解的假设与现实可能存在偏差，且假设稳健性不够好；技术效率与其他回归变量可能存在的关联性给估计过程造成困难，影响估计的结果准确性[45]。Robert  Kaplan  &  David Norton（1996）提出了平衡计分卡法，从财务、顾客、业务流程和学习与成才四个方面，综合考虑影响经营绩效的各个因素，使非财务指标评价更加完善，但是也存在复杂和操作繁琐等缺点[46]。A.Charnes、W.W.Cooper & E.Rhodes（1978）在研究数学、管理学、运筹学和计算机学科交叉问题时创建和命名了数据包络分析法，该方法是在 Farrel（1957）的“相对效率评价”基础之上发展起来的。该方法以线性规划理论为工具，对具有相同类型的多个投入和输出决策单元之间进行有效性评价[47]。

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第三章  经营效率评价模型构建 ............. 17 

3.1  经营效率评价方法选取 ............. 17 

3.2  样本选取与划分 .............. 20

3.3  投入产出指标与数据来源 ......... 23 

3.3.1  指标选取原则 ........ 23

3.3.2  投入产出指标选取 ........... 24 

3.3.3  数据来源 ..... 25 

3.4  描述性统计与数据处理 ............. 25 

3.4.1 描述性统计 ............. 25 

3.4.2  数据处理 ..... 33 

第四章  有色金属行业上市公司经营效率分析 ........... 35 

4.1 有色金属行业整体经营效率分析 ......... 35

4.2  产业链上不同环节经营效率分析 ........ 40

4.3  行业各上市公司经营效率及规模报酬分析 .............. 46

第五章  有色金属行业上市公司经营效率多维视角剖析 ...... 52 

5.1  基于所有权类别的上市公司经营效率比较 .............. 52

5.2 基于规模类别的上市公司经营效率比较 ........ 55

5.3 基于区域划分的上市公司经营效率比较 ........ 58 

 

第五章 有色金属行业上市公司经营效率多维视角剖析 

 

上一章从行业整体以及产业链的角度分析了我国有色金属行业上市公司 2007—2014 年的经营效率以及动态变化趋势，并分析了其影响因素。由于有色金属行业上市公司中的构成是多样的，仅仅从行业整体或者产业链去分析有色金属行业上市公司的经营效率还不够全面。 有色金属行业上市公司的构成是可以从多个方面进行划分的，依照所有权性质，可以分为国有与非国有类上市公司；依照规模类别，可以分为大型、中型与小型类上市公司；按照所属经济区域，可以分为东、中与西部地区上市公司。有色金属行业上市公司构成的多样性，也促使不同的利益群体从不同方向关心经营效率状况，因此，以多维视角对行业上市公司经营效率进行分析不仅能满足不同利益群体需要，还能够对该行业了解的更加全面深入。 

 

5.1 基于所有权类别的上市公司经营效率比较 

我国国有上市公司在国家政策、资源要素分配上与非国有上市公司有着非常大的差别。在有色金属行业中，存在某些国有上市公司连年亏损却持续扩张产能，同样存在一些非国有上市公司在市场环境恶化时依然能够保持稳定的增收和盈利。我国的社会主义市场经济体制决定了资源的配置依靠计划和市场两只手，不同所有权类别的上市公司均受市场影响，但国有上市公司受国家力量的支配显得尤为明显。国有上市公司的管理体制使得许多经营活动选择带有明显的政策导向，非国有上市公司经营政策的调整受国家干预的程度相对国有小一些，自主调控能力强一些。那么，在我国有色金属行业上市公司中，国有类上市公司与非国有类上市公司在经营效率上是否同样存在差距呢？经营效率处于怎样的一个变动趋势？为了揭示有色行业国有与非国有上市公司在经营效率上是否存在差异，或者说究竟国有上市公司效率占优，还是非国有上市公司效率占优，本节从所有权类别出发，对两者的经营效率进行一个对比和分析。 

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结论 

 

本文以我国有色金属行业上市公司为例，采用数据包络分析法（DEA）对经营效率进行了分析。全文从行业整体、产业链、所有权类别、规模类别和区域划分的角度对有色金属行业的经营效率变动情况以及影响经营效率的因素做了详细地分析和探讨，得出以下主要结论： 

（1）有色金属行业整体经营效率变动呈缓慢下滑的态势，整个考察期内效率水平波动不大，未来几年可能仍趋于下滑。 2007—2014 年间，我国有色金属行业的经营效率变动大致处于一种下滑的状态，某些年份有小幅上升，整体经营效率水平表现不佳。其中，受国际金融危机的影响较大，经营效率在 2007—2009 年间的下降幅度在整个考察期内最大，而 2011—2014 年间的下降幅度相比小一些，波动不大。从行业经营效率变动走势来看，未来几年，有色金属行业上市公司经营效率可能依然要面临下滑的状态，行业经营效率的提升存在巨大空间。有色金属行业经营效率变动状况深受国内外市场经济景气度影响，但行业内上市公司自身的经营管理水平是经营效率变动的重要因素。从纯技术效率和规模效率来看，行业整体规模效率水平有着良好的表现，而纯技术效率成为了制约经营效率提高的瓶颈，从纯技术效率着手提升经营效率才是关键。 

（2）从产业链划分来看，采选业与冶炼压延加工业在考察期内的经营效率水平出现小幅波动，效率水平不稳定，且冶炼压延加工业的经营效率始终好于采选业。 在考察期内，采选业和冶炼压延加工业的经营效率变动均呈现出“大幅下降后上升下降再上升”特征，两者的效率变动均不稳定。2007—2009 年，采选业与冶炼压延加工业的经营效率均遭遇下滑。自 2009 年开始，两者的效率变动则完全相反，采选业经历了先下降后上升，而冶炼压延加工业则经历了先上升后下降。2007—2011 年间，采选业的经营效率下滑程度要比冶炼压延加工业厉害，且两者的效率水平差距在逐渐扩大。2011 年之后，效率水平差距有所缩小，且基本维持在一个水平上。从采选业与冶炼压延加工业的经营效率变动趋势差异以及两者的效率差距可以看出，有色金属产业链不同环节的经营发展状况与效率存在巨大差异。采选业与冶炼压延加工业的纯技术效率变动走势与综合效率变动走势具有较强的一致性，从产业链环节的纯技术效率水平及变动可以发现，相比规模效率而言，产业链不同环节经营效率产生差异的重要因素是纯技术效率。 

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参考文献(略)