基于数据包络分析法的我国上市水产养殖公司效率测度分析研究

来源:用户上传      作者:孔胶胶

　　摘 要：以我国上市水产养殖公司为研究对象，运用数据包络分析方法对养殖效率进行测度，结果表明，国联水产和大湖股份的效率最高，东方海洋、百洋股份的效率最低;海水养殖企业的效率有所下降，淡水养殖企业的效率提升。并且在研究的基础上提出了提高我国水产养殖效率的对策建议。
　　关键词：水产养殖;效率测度;DEA
　　中图分类号 F323 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2022）07-0094-03
　　1 引言
　　近年来，食品安全的问题时有发生，海产品作为日常食品的一个优质替代品，发挥着至关重要的作用。目前，我国已经做到了水产养殖量超过捕捞量，是世界上为数不多的国家之一。水产养殖业的发展关系着国计民生，是需要我们研究和思考的方向。在对水产养殖业的研究中，早年的研究主要是从定性的角度开展的，围绕如何避免海洋生物过度捕捞、如何提高水产品的安全和质量、如何选取可靠的养殖模式等。近年来，有学者采用定量分析对水产养殖的效率及其他问题进行测度，为我国的水产养殖业乃至整个食品行业的良性发展带来了一定的效果。
　　我国学者对水产养殖业的效率测度研究起步较晚，研究多集中于个别地区、个别企业的样本数据分析。其中，对于水产养殖省份效率测度的研究成果有：郑奕等采用数据包络分析方法研究了我国多省份渔业产业的效率情况，结果表明，辽宁省、江苏省、福建省等5个省份的产业效率较高[1];王萍萍在研究效率测度时引入了非期望产出，构建了能够处理非期望产出的SBM模型，对我国水产养殖的效率进行测度并研究其影响因素，为我国水产养殖的效率研究提供了崭新的视角[2];李森采用SFA、DEA方法对我国沿海10省（自治区）的海水养殖技术效率进行测度，同时提出促进海水养殖技术效率提升的政策建议，包括发展新型养殖模式、实施精细化管理、可续额规划养殖结构、获得更高的海产品附加值、海产品生产与加工企业互相学习并享受相应的政策支撑等[3]。对于不同养殖模式的研究有：邢丽荣等以不同淡水池塘养殖模式为研究对象，结果表明，单养模式的效率高于混养模式与立体养殖模式[4];尹小玲以盐城地区鲫鱼养殖模式为例，采用SFA方法对不同的鲫鱼养殖模式的效率进行测度，同时构建SRPF模型分析影响效率的因素[5];吕昕怡对淡水养殖的不同模式进行比较分析，认为高价格区间的淡水鱼养殖效率远高于低价格区间，并就其原因进行了分析[6]。
　　以上对于我国海水养殖效率的研究，部分研究选取从事养殖业的省份为对象，部分研究选取海水养殖与淡水养殖的不同模式为对象，都得出了相应结果，并且在此基础上指导着水产养殖业效率的提升，给出了科学的政策指导。本文选取的研究对象为从事水产养殖的上市公司，包括獐子岛、好当家、东方海洋、大湖股份、国联水产、天马科技、百洋股份等7家，选取的时间为2016―2020年，研究这7家上市公司的效率情况并进行分析。
　　2 数据包络分析模型
　　数据包络分析方法创建于20世纪70年代，简称为DEA方法，经过诸多数学家、运筹学家的研究和改造，由起初的限定有固定规模收益的模型升级为规模报酬可变的处理模式，同时处理存在多投入、多产出的情况，不需要将每个指标都进行标准化处理，保持数据的原始状态就可以进行数据的处理，得到是否为“有效率”的结论。数据包络分析采用线性规划的方式，将最优效率设定为最佳前沿，取值为1，其他效率值都与此对应，取得小于1的数值，因此可以得出所研究对象的效率。规模报酬可变的DEA模型的公式表达式为：
　　其中，[x]为投入指标，[y]为产出指标，[θ]为测度效率值。由此模型带入投入与产出指标可以比较各决策单元内部的相对效率，测度结果为≤1的数值。
　　3 数据选取与模型分析
　　以往对水产养殖业效率测度的研究中，选取的投入指标有员工数、养殖面积、物质消耗、鱼苗数、科技投入等，产出指标一般为养殖产量等[7-9]。本研究选取的对象为上市水产养殖公司，数据获得依据为公开的年度报表，参考以往研究并结合现实情况选取的投入指标如下：[x1]固定资产，[x2]从业人数，[x3]研发费用，[x4]营业支出;产出指标为：[y1]净利润，[y2]所得税。固定资产作为企业实力的最基本变量，能够为企业的发展提供有利的支撑，同时也涵盖了生产用固定资产，能够满足养殖所需;从业人数是企业发展的必备条件，有充足的人员和专业人士是良好保障;研发费用能够间接地提高养殖效率，避免粗放型养殖方式带来的资源浪费，但是研发费用指标具有一定的滞后性，未必能够及时地反映出效率的变动;营业支出涵盖企业为周转生产而付出的成本，由于选取的水产养殖公司的主营业务都包含养殖产业，因此可以选取营业支出作为投入指标。在产出指标中，净利润是衡量企业发展成果的关键指标，是非常重要的产出指标;所得税指标体现公司经营为国家和社会带来的收益。
　　本研究选取的6个指标中的数据绝大多数都是正数，由于DEA模型只能够分析正数，因此τ诟霰鹗据为负数的情况（主要是净利润指标在行业震荡、公司合并、年报统计口径不一致的时候会发生此类情况），选取前后2年的均值代替，对于个别数据缺失的情况（主要是研发费用，个别公司统计时候有部分年份遗漏），同样选择取均值的方式获得，保证数据分析的可行性。以好当家与天马科技2个公司的效率测度指标为例，其描述性统计情况如表1、2所示。
　　运用MaxDEA软件对选取的7个样本的投入、产出指标进行测度，得到综合效率、纯技术效率、规模效率数据如表3～5所示。根据软件处理结果可以看出，国联水产、大湖股份、好当家的效率较高，百洋股业和东方海洋的效率较低，存在产出不足和投入冗余的情况。从海水养殖和淡水养殖的角度来看，獐子岛作为一家海水养殖上市公司在前期的研究中效率较高，但是在最新的数据分析中效率有所下降，而主营淡水养殖的大湖股份在前期研究中效率较低，本研究中效率有所改进。

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