我国农业上市公司全要素生产率实证分析.docVIP

我国农业上市公司全要素生产率的实证分析 　　摘 要:以16家农业上市公司为样本,采用基于DEA的Malmquist生产率指数及其分解方法,分析了农业上市公司的全要素生产率变化。结果表明,农业上市公司的年均Malmquist生产率指数总体下降,技术进步指数下降明显;进一步分解显示,纯技术效率变化指数略有提高,规模效率变化指数略有下降。 　　关键词:全要素生产率 Malmquist生产率指数 技术进步 　　中图分类号:F324 文献标识码:A 　　文章编号:1004-4914(2010)07-084-02 　　 　　一、引言 　　农业生产效率提高和改善在农业经济发展与国民经济增长中具有重要地位,是农业可持续发展的根本保障,特别是我国人均自然资源相对较为贫乏,依靠大规模投入维持农业经济增长是不现实的。我国要实现由农业大国向农业强国的转变,就必然要提高农业生产效率,农业企业在这一方面起着重要的引导作用。农业上市公司是同类企业中的优秀代表,是实现农业产业化经营的重要力量,因此,农业上市公司生产效率变化被认为是农业生产效率变化的引擎。 　　农村改革初期农业产出增长很大程度源于农村家庭联产承包责任制所引起的全要素生产率(TFP)提高,但制度变革效应会逐步减弱{1},因此,农业生产效率提高应注重制度之外的因素。20世纪80年代后期农业由于大规模采用了杂交技术,以及一些缓解农业生产效率下降措施的采用,全要素生产率(TFP)对农业产出的作用是正的,1998年出现的卖粮难问题使得TFP出现明显的下滑,2004年农业发展的宏观环境逐步改善,农业TFP出现恢复性增长{2},对于不同区域农业TFP已经成为决定农业生产地区差距的重要因素。从全国农业发展情况分析,技术进步已经成为我国农业可持续增长的主要来源,而狭义农业技术进步始终是其中最主要的组成部分,其中又以中性技术进步模式为主{3}。对于上市公司而言,TFP的增长必然在公司经营绩效方面得到一定体现,沈渊等{4}认为2006年我国农业上市公司的综合效率不高,并且在效率上存在显著差异,从农业子行业分析综合效率差异性较大,总体效率不高的原因既有纯技术效率的影响,也有规模效率的因素。总体来看,国内对农业生产效率研究有一定基础,但是有许多地方需要完善,主要有:一是研??的重点分析各个区域特别是以行政区域为界限进行效率的分解,忽略了农业生产技术在不同行政区域的传播,忽略了上市公司往往是农业技术创新的领先者;二是分析投入产出指标选取有不完善之处。本文以我国农业类上市公司为样本,运用以数据包络分析(DEA)为基础的Malmquist生产率指数及其三个组成部分――技术变化、纯技术效率变化和规模效率变化进行测算,分析这些企业2004―2008年生产效率变化情况,并通过对实证结果的解释,探究我国农业生产效率的总体变化趋势。 　　数据包络分析(DEA)是评价相同类型投入和产出的若干决策单元(DMU)相对效率的有效方法。这种方法基于单目标线性规划,在生产可能集内,固定投入而将产出尽量扩大,产出的最大扩大比率的倒数被定义为决策单元的相对效率,称为产出DEA模型。由于广义农业包含有农、林、牧、渔业,投入产出和生产过程有较大差异,因此生产函数难以体现这个特点,另外,由于部分农业上市公司时间较短,在参数估计方面难以支撑,因此采用基于DEA的Malmquist生产率指数及其分解方法可以有效解决这个问题。 　　二、投入产出指标选取与数据收集 　　投入产出指标选取是DEA分析的重要因素。遵循指标的重要性和可获得性原则,本文选取三个基本投入指标:总资产、在职员工人数和主营业务成本。总资产是企业过去的交易或者事项形成的由企业拥有或有控制的资源,预期会给企业带来经济利益的资源,是企业投入的重要组成部分;在职员工人数代表企业的劳动投入;主营业务成本代表企业销售商品、提供劳务等日常活动而发生的成本,能较好地表示企业日常生产经营活动的投入。产出指标选取主营业务收入,企业从事生产、经营活动所取得的营业收入是企业经营绩效的表现。 　　农业上市公司是指从事种植业、养殖业、林业,或以其为依托农工商综合经营、并在中国境内证券交易所挂牌交易的上市公司。从以上定义出发,本文在选择农业上市公司范围的标准:第一是根据中国证监会公布的《上市公司行业分类指引》,公司农业类业务的营业收入比重大于或等于50%,则将其划入农业上市公司,当该公司没有一类业务的营业收入比重大于或等于50%时,如果农业类业务营业收入比重比其他业务收入比重均高出30%,也将该公司划入农业类别;第二是上市公司业务是以农业为基础,或与农业有紧密联系,农业特征明显也归为农业类别。依此标准本文选出27家农业上市公司(其中深市12家,沪市15家),剔除样本期间ST公司,最后选取16家样本公