中国汽车工业生产效率及人力资本贡献率研究
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【摘 要】文章利用数据包络分析的建模方法，以2001～2012年度中国汽车工业中3个不同经济类型主体的截面数据为研究对象，首先采用DEA方法中的BBC模型，分别测算其生产效率，并在进行纯技术效率和规模效率分解的基础上，进行动态效率评价，分析效率差异形成的原因;其次利用GRS模型测算3类主体投入要素的相对贡献率，着重从人力资本的角度进行系统分析;最后，结合上述研究结论，提出政策建议，以期促进中国汽车产业实现良性发展。
【关键词】数据包络分析;中国汽车工业;动态效率
【中图分类号】F426.471;F273.1【文献标识码】A【文章编号】1674-0688（2019）05-0027-02
1 研究综述
生产效率一直是全球性的论题，有关该论题的研究最早始于利昂惕夫提出的投入产出表及其基本分析方法。此后，数据包络分析方法与各种效率指数相结合，广泛应用在效率的研究当中。国内关于产业效率的测算，主要以相对指标法和Malmquist生产率指数法为主。刘云枫、周健明（2008），刘勇（2010），许建平、任燕（2012）均采用Malmquist生产率指数法，分别对我国的制造业、高技术产业、电子信息产业、金融业、服务业等进行效率测算。
由此可见，国内学者多采用数据包络分析方法对我国汽车企业的效率进行研究，鲜有对汽车产业内不同经济类型主体形式的效率进行动态评价研究，因此这是本文的第一个研究内容，通过对汽车产业内不同的经济类型主体的生产效率差异进行研究，以期为促进我国汽车产业的生产效率向合理化水平发展提供有力证据。
关于包括人力资本在内的投入要素贡献率的研究，国内外学者的研究比较丰富，但在方法采用上，多是围绕生产函数模型进行。而从要素贡献率分析的角度来看，这一模型的应用存在局限。冉立平、翟凤勇（2009）提出应用DEA方法评价投入要素的贡献率问题。
2 中国汽车工业生产效率及人力资本贡献率测算
2.1 数据来源与整理
本文选取2001～2012年中国汽车工业3个不同经济类型主体（内资企业、港澳台地区投资企业、外商投资企业）组成的样本，搜集并整理2001～2012年《中国汽车工业年鉴》的相关数据。同时，考虑各年度投入产出的数据之间应当具有可比性，因此本文采用的数据以1999年为参照，采用价格指数转换法进行相应的转换，使所有样本数据各年之间具有可比性。指标间呈线性关系是运用数据包络分析方法的一个重要前提，本文采用数转化法对各指标数据进行线性处理。由于数据量大，因此文中不再列出。
2.2 汽车工业生产效率测算
2.2.1 指标选取及采用方法
借助DEA方法测算综合效率，并将其细分为纯技术效率和规模效率。之所以这样做，是为了更准确地反映各项因素对综合效率的影响：纯技术效率用于衡量既定投入的產出能力，反映在一定条件下利用现有技术的产出水平;而规模效率则反映在一定条件下资源配置的状态问题。因此，本部分采用DEA方法中的CCR模型和BBC模型，运用DEA Solver对相关数据进行综合效率、纯技术效率及规模效率测算，最终可得到中国汽车工业的不同经济类型主体形式下生产效率的差异。
2.2.2 生产效率差异分析
首先，从平均水平来看，这12年来我国汽车工业整体发展良好。
其次，对3类经济类型主体企业来说，在综合效率视角下，排名为外商投资企业、内资企业、港澳台地区投资企业;在纯技术效率视角下，排名为内资企业、外商投资企业、港澳台地区投资企业;在规模效率视角下，排名为外商投资企业、内资企业、港澳台地区投资企业。港澳台地区投资企业生产效率的3个指标均处于最低水平。综合效率水平和规模效率水平的数据，充分说明内资企业的生产投入要素仍未得到最优的组合和合理配置，虽对港澳台地区投资企业具有相对优势，但与外商投资企业相比，仍存在差距，资源配置整体还有待提高。
再次，纵向来看，内资企业在2001～2012年间，综合效率大体呈上升趋势。2003～2005年出现小幅下降，造成这一现象的原因主要是技术效率波动和规模效率下降。2006年之后，规模效率水平呈明显上涨趋势，这也正是综合效率水平呈现持续上升趋势的主要原因。对港澳台地区投资企业来说，综合效率水平在2007年出现急剧下降，这与2007年港澳台地区投资企业的规模效率大幅下降直接相关;对于外商投资企业来说，2001～2009年综合效率水平持续上升，直到2010至今，呈反方向发展态势。
最后，从有效状态来看，在这12年中，相比外资企业，内资企业的生产效率逐渐趋向有效状态迈进，而外资企业近两年来，无论是纯技术效率还是规模效率，均呈现偏离有效状态的趋势。
2.3 中国汽车工业要素贡献率测算
由上述对中国汽车工业生产效率的分析可知，资源配置整体还有待提高。因此，本部分从投入要素的贡献率角度出发，结合DEA方法中的GRS模型，进行要素贡献率的分析。为着重从人力资本的角度进一步分析其对汽车产业产出贡献率的差异，对投入指标进行再次分解，将作为生产要素的劳动力分为基础人力资本、中级人力资本、高级人力资本，重点研究不同人力资本的贡献率差异问题。
2.3.1 指标选取
本部分选取汽车工业总产值作为产出指标，在投入指标的选取上，则选取汽车工业年末固定资产、汽车工业全年能源消耗总量（标准煤）、汽车工业研发、年末技术人员数、年末研发人员数、年末其他人员数作为投入指标。其中，技术人员归为中级人力资本，研发人员归为高级人力资本，由于管理人员占比较少且无详细统计数据，本部分将其他人员归为基础人力资本。
2.3.2 要素贡献率差异分析
采用DEA方法中的GRS模型，上界选取值为0.8，下界选对值为1.2，运用DEA Solver求得模型最优解，最终得到我国汽车产业要素的贡献率测算结果。 首先，从平均水平来看，在人力资本总体上对产出的贡献率方面，外商投资企业占比最高，达80.1%，港澳台地区投資企业占比次之，达55.4%，内资企业仅25%;并且从人力资本细分上看，外商投资企业的中、低层的人力资本贡献率最高，而港澳台地区投资企业的基础人力资本贡献率也有27.4%。这一点与实际情况完全相符，一度国内低廉的劳动力成本是吸引外资流入的一个主要原因。
其次，从纵向上看，中国内资企业曾一度经历研发对汽车产业产出贡献率极高的阶段，这与中国汽车产业外资流入特点不无关系。中国汽车产业外资引入具有阶段性的特点，通常以中国加入WTO为界分为两个阶段：加入WTO之前，外资进入中国汽车市场基本都选择与国内大的企业集团合资建厂，对于中国汽车产业来说，不仅带来了资金，也带来了技术;在中国加入WTO以后，中国汽车产业的市场变得更为开放，再加上中国对WTO的相关承诺，外资更是争先恐后地挤入中国的汽车市场。然而，外资不断加强对中国合资汽车企业的控制，主要体现在对核心技术的控制，在外资合资企业中，中方的地位和作用不断下降。
再次，对于港澳台地区投资企业来说，低层人力资本、高层人力资本及研发投入三者均对产出有着较均衡的贡献率。之所以与外商投资企业相比存在差异，主要是由于来自港澳台地区投资企业的技术相比来自发达国家的外商投资企业水平较低，因此从技术控制角度上易于模仿，并且港澳台地区投资企业对技术的垄断并没有外商投资企业那么激烈，这正是港澳台地区投资企业与外商投资企业在这3个指标产出贡献率出现差异的缘由。
最后，对于全年能源消耗而言，本文主要以煤的使用量为统计量。中国汽车产业中，煤对产出的贡献率为0，但这并不表示它对汽车产业的发展毫无贡献，指标值仅代表相对于其他几个投入指标而言，本部分着重研究人力资本对中国汽车产业发展的影响，因此有关此问题，暂不讨论。
3 结论与建议
第一，积极发展汽车产业的规模经济。政府要充分发挥“有形之手”的作用，通过制定合理的汽车产业发展政策，积极调整汽车产业的企业规模、比例结构及要素配置等，实现规模效益。
第二，从整体上看，中国的汽车产业中基础人力资本的贡献率最高，中层人力资本的贡献率次之，高层人力资本的贡献率最低，在港澳台地区投资企业、外商投资企业的产出贡献率上，人力资本占据重要地位。但是，随着中国低劳动力成本的一去不复返，加强中国汽车工业人才建设，才是不缺资金、不缺市场、最缺技术的中国汽车产业最佳的解决途径。
第三，加大对技术研发的资本投入及提升产出效率，努力提高我国汽车产业技术水平，注重自主研发对中国汽车产业发展的基础性保障作用。
第四，在汽车产业引资方面，重点以提高本国产品的质量、国际竞争力及技术水平为目的，摆脱传统的单纯外延式数量扩张模式。
参 考 文 献
[1]倪智敏.中国汽车产业关联效应的投入产出分析[D].上海：上海社会科学院，2012.
[2]夏明.投入产出体系与经济结构变迁[M].北京：中国经济出版社，2006.
[3]马明.我国汽车产业的产业关联及效率演进研究[D].长春：吉林大学，2012.
[责任编辑：邓进利]
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