我国农业类上市公司技术效率分析

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内容摘要：本文基于2011年我国沪深（A股）39家农业类上市公司的财务数据，利用不变规模报酬DEA模型（CRS-DEA）和可变规模报酬DEA模型（VRS-DEA），对我国农业类上市公司的效率进行了分析。并在DEA分析结果的基础上，运用最小二乘法（OLS）对总体效率进行分解，以更精确的得知纯技术效率和规模效率对总体效率的影响程度，并得出结论。

关键词：DEA 农业类上市公司 效率

农业产业化是实现我国农业现代化的重要途径。农业上市公司作为农业产业化经营的关键主体，已成为发展现代农业的重要载体、促进农村经济结构优化的重要力量、促进农民增收的重要途径；同时农业上市公司作为我国证券市场的一个重要板块，其运行效率也关乎到我国证券市场的稳定与健康发展。截止2011年末，沪深两市上市公司（A股）有2234家，其中农业类上市公司有45家，占沪深两市上市公司（A股）总数的2.01%。我国农业类上市公司数量少，规模偏小，规避风险能力不足；主业经营面临困境，证券市场表现不佳、非农扩张严重等问题制约着我国农业类上市公司效率的提高。因此，对农业上市公司效率进行评价对促进农业上市公司整体效率的提高具有重要意义。

关于上市公司的效率研究，国外早期主要从财务角度进行界定，多采用财务指标法对上市公司的效率进行评价。这种方法数据获取容易，操作简单，结论简明。但此方法难以反映上市公司不同投入与产出情况对效率影响的相对重要性（Chen&Yeh，1998）。同时不适合对上市公司的长期效率做动态分析（Oral&Yolalan，1990）。由此，对上市公司效率的界定开始转向前沿效率角度，数据包络分析方法（DEA）逐渐成为主流。国内对前沿效率的研究相对较晚，但是发展迅速。孟令杰和丁竹（2005）利用数据包络分析的CZR模型对我国农业上市公司2002和2003年的综合效率进行了实证研究，结果显示我国农业上市公司的平均效率较低，资产结构对于农业上市公司效率的影响不明显。曲建华等（2007）运用DEA模型对我国31家农业上市公司的相对效率进行了评价和排序，结果发现农业上市公司的相对效率受两方面因素的影响：反映总体指标表现情况的达到平均指标率和影响公司业绩的关键指标。沈渊和郑少锋（2008）采用数据包络分析的CZR模型和CZGSZ模型对我国61家农业上市公司2006年的经营效率进行了实证分析，得出我国农业上市公司总体效率低下的原因是纯技术效率和规模效率共同影响的结果。杨印生和张充（2009）运用DEA模型实证分析了农业上市公司投资绩效，并提出若干建议。王茜和秦富（2009）利用数据包络分析方法，对我国2007年的42家农业上市公司的效率情况作了总体评价，并对其投入冗余程度进行了差值分析。结果表明，提高技术因素是我国农业上市公司生产效率改善的关键。

上述研究成果为正确评价我国农业上市公司的经营效率，促进农业上市公司效率的提高，提供了有益的借鉴。但农业上市公司的发展是一个动态的过程，对其效率评价也要时时跟进，以获得最新的动态，真实了解我国农业上市公司运行效率情况。上述研究大多局限于DEA方法的分析，没能结合其他工具进行更深入的分析。

研究方法及模型介绍

DEA方法以相对效率为基础，用于评价相同类型的多投入多产出的决策单元是否有效的非参数方法。它排除了很多主观因素，具有很强的客观性，因而能够更理想地反映评价对象自身的信息和特点，这是别的方法所无法比拟的，同时对于评价复杂系统的多投入多产出分析具有独到之处。因此自提出以来，该方法就吸引了广大应用者，目前这一方法的应用领域正在不断的扩大，理论和模型越来越丰富。最早的DEA方法模型为CCR 模型（又称为C2R模型）。在具体的应用过程中要根据具体问题背景和评价目的来选择。本文以分析农业类上市公司运行效率，基于输出，采用CRS条件下的C2R模型及VRS条件下的C2R模型，以获得综合可靠的结论。

假设有n个同类型的决策单元（DMU），每个决策单元都有m种类型的投入及s种类型的产出，xij为第j个决策单元对第i种类型输入量，yrj为第j个决策单元对第r种类型的输出量，且xij，yrj>0。

基于CRS条件下的C2R模型如下：

其中：θ为技术效率值。

C2R模型是假定生产技术是固定规模报酬（CRS）的。如果把固定规模报酬假设改为可变规模报酬（简记VRS），得到VRS条件下的C2R模型如下：

线性规划模型在可变规模报酬（VRS）条件下求得的相对效率称为纯技术效率。在CRS假设条件下得到的相对效率称为技术效率，又称为总体效率，它是规模效率与纯技术效率的乘积。因此，可以根据CRS条件下的C2R模型和VRS条件下的C2R模型来确定规模效率。

实证分析

（一）决策单元的选择

本文所定义的“农业类上市公司”是指以中国证监会2005年的《上市公司行业分类指引》为依据的农林牧渔业A股上市公司。考虑到样本的代表性及异常值对分析结果的影响较大，本次研究剔除了受到证券监管部门处罚的6家ST公司，剔除财务指标变动较大、部分指标为负值的上市公司，实际选取沪深两市A股2011年39家农业类上市公司作为决策单元对其进行经营效率评价。为保证结果的准确性和客观性，所有上市公司及其财务指标（依据新的企业会计准则）均是基于证券之星网站（http：///）公布的数据。

（二） 指标的确定

用DEA模型评价农业类上市公司运营效率的准确性，很大程度上取决于投入和产出指标的选择。指标的选取要考虑到企业的经营、管理和资本情况，基于数据的可得性和实证研究需要，本文在充分借鉴国内学者研究成果的基础上选取了5个指标，其中投入指标为：总资产、营业总成本和三大费用（管理费用、财务费用、销售费用之和）；产出指标为营业总收入、利润总额。样本投入产出变量的描述性统计见表1。

（三） 实证结果及分析

利用DEAP2.1软件，对我国沪深两市A股2011年39家农业类上市公司的效率水平和规模报酬所处的状态进行了分析，结果见表2。

总体效率分析。总体效率衡量的是在给定各种投入要素的条件下实现最大产出的能力，或者给定产出水平下投入最小化的能力。从表2可以看出，2011年我国农业类上市公司的总体效率值偏低，39家公司的平均技术效率值为0.855，效率值最低为0.646（罗牛山），其中只有7家（占总体样本数的17.95%）总体效率值为1（分别为：登海种业、壹桥苗业、益生股份、雏鹰农牧、中农资源、新五丰、中昌海运），处于前沿面上，即为DEA有效，达到生产经营的最佳规模。说明它们在管理能力、技术水平与其经营规模相匹配。其余的32家公司都存在规模效率损失，说明其经营规模不经济。

从整体上看，2011年总体有效的上市公司中的绝大多数是以农、林、牧、渔业为主营业务，且主营业务明显，下面以达到DEA有效的7家公司的主营业务收入占比来具体说明。登海种业（育种99.31%）、雏鹰农牧（畜牧养殖97.96%）、益生股份（鸡收入85.46%）、中农资源（农资贸易87.41%）中昌海运（80.40%），一类（按行业分类）主营业务收入都在80%以上。壹桥苗业（海珍品育苗63.30%）和新五丰（畜牧业55.41%）的收入占比在55%以上。壹桥苗业和新五丰虽然一类的主营收入占比，没有其他DEA有效的公司占比那么高，但分析其主营业务收入构成可以发现，他们所从事的业务与其本身有很强的关联性，如壹桥苗业所涉及的行业为海珍品育苗、海珍品养殖、海珍品加工和新五丰所涉及的行业为畜牧业、饲料加工、批发零售，这些业务都是关联性很强，属于产业链的上下游。而大多数非DEA有效的公司以非农产业为主的多元化经营为特征，如综合技术效率最低的罗牛山（0.646），主营业务收入中畜牧业只占59.5%，房地产和教育占据了将近40%的份额，所涉及的行业跨界大，与其本身没有太大的关联性。

影响上市公司效率的因素有很多，如股权结构、资本结构、上市公司规模等，而导致农业上市公司技术效率总体偏低的主要原因为：一是农业本身具有弱质性，同时面临着自然风险和市场风险，在某种程度上制约了农业企业的发展空间和盈利能力；二是由于农业行业发展不景气和高利润行业的诱惑下，以及对多元战略的盲目追从，一些农业上市公司转向多元化非农领域投资，如房地产、金融证券、生物制药等。对于上市公司多元化经营与其经营业绩之间的关系，已有许多学者的实证研究结果表明，多元化经营相对于专业化，存在多元化折价问题 （diversification discount），即多元化不但无法达到提升公司价值的目的，反而会导致公司价值的降低。

纯技术效率分析。纯技术效率衡量的是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率水平。本文全体样本纯技术效率平均值为0.887，大于等于平均值的公司有19家，总体来看农业类上市公司纯技术效率较高，其中15家公司处于纯技术前沿面上，纯技术效率值为1，占样本总体农业上市公司的38.46%，表明这15家公司在公司治理，内部监管等方面取得了较好的成绩。同时也说明这15家公司利用现有生产技术的能力很强，能够在减少投入的同时尽可能提高产出水平。而纯技术效率值小于1的有24家公司，其平均纯技术效率值为0.853，说明这24家公司平均有0.165改进各项投入利用效率的余地。罗牛山的技术效率值最低，为0.647，这些纯技术效率值为达到1的公司应该加强公司内部管理，积极借鉴同行的管理经验，提高公司内部经营管理水平。

规模效率分析。规模效率衡量的是决策单元投入的增加，规模收益是否会同比例增加。所谓“规模有效”，是指投入量介于规模收益递增到递减之间的状态，即处于规模收益不变的最佳状态。平均规模效率值高达0.967，有25家公司处于平均值之上，说明我国农业类上市公司整体的规模效率较高，表现较好。但总体样本中只有9家公司的规模效率值为1，达到了规模有效，只占样本总体的20.1%。表明我国农业类上市公司在适度规模经营方面仍有很大提升空间。有15家处于规模收益递增状态，说明这15家公司的投入不足，没有达到适度的企业规模。另外15家处于规模收益递减的状态，说明其投入冗余，这与目前一些企业盲目的追求规模扩张以促进利润增长的发展思路有关，粗放式增长导致效率低下。

总体效率值等于纯技术效率值与规模效率值的乘积，从平均值（纯技术效率平均值为0.887，小于规模效率平均值0.967）的角度看，我国农业类上市公司的总体无效更多的由纯技术无效引起的。要提高农业类上市公司的技术效率，提高纯技术效率是关键，如从提高公司管理水平等方面入手。从绝对有效来看，纯技术效率值为1的有15家，远高于规模效率值为1的9家。由此看来，要提高我国农业类上市公司的技术效率，规模效率的提高也不容忽视。

为了进一步分析纯技术效率、规模效率与总体效率的关系，本文以DEAP2.1运行的结果为数据基础，以总体效率值为因变量，纯技术效率和规模效率为自变量，为了消除原始变量的异方差影响，对变量取自然对数后，用eviews6.0进行回归，回归结果如表3。

LNCRS=0.0001+1.0005*LNSC+1.0020*

LNVR

从分析结果可以看到：回归系数的符号是合理的，调整的R2=0.949，模型拟合优度很高，F检验也是高度显著，说明纯技术效率、规模效率对技术效率的总影响是显著的。解释变量也通过了t检验。也不存在异方差。从回归结果可以看到，纯技术效率和规模效率对总体效率的影响程度相差不大，纯技术效率的影响略微大于规模效率的影响程度。这说明我国农业类上市公司总体效率不高的原因是纯技术效率和规模效率共同影响的结果。这与沈渊和郑少锋（2008）的结论是一致的。与前文关于纯技术效率和规模效率对总体效率的影响的分析也一致。

结论与建议

本文运用DEA方法，在DEA运算结果的基础上，采用线性回归模型OLS方法，对我国2011年39家农业类上市公司的运行效率进行评价。结果表明，我国农业类总体效率值偏低，是纯技术效率和规模效率共同影响的结果。因此农业上市公司总体效率的提高，纯技术效率和规模效率都不容忽视，要在经营管理和资源的优化组合、技术创新上下工夫。

只有少数的农业上市公司的经营活动处于规模报酬不变的最佳状态，尚未实现最佳规模效益的公司，处于规模递增和规模递减状态的各占一半。对规模效益递增的公司，应加大投入，扩大生产规模，提高公司的经营效率；而对规模效益递减的公司应以适度规模经营为目标，减少过多投入项，优化组合各项投入，提高各项投入的利用效率，降低生产经营成本，提高公司经营效率。无论是处于规模递增还是递减的公司，在调整规模时，都要避免和放弃走粗放型增长的道路。应该通过不断提升公司核心竞争力，提高公司员工整体素质，加大对科研创新的投入，挖掘自身优势和培育新的经济增长点的方式，从而提高公司运营效率。

DEA有效的上市公司中绝大多数是拥有以农林牧渔为核心业务（这是包括单一业务型和主导业务型）的上市公司，同时非DEA有效的农业类上市公司大多为相关多元化和非相关多元化型的上市公司。而在经营绩效和抗风险能力上，核心业务突出的农业上市公司要优于主营业务不突出的多元化农业上市公司，尤其要优于非相关多元化型的农业上市公司。因此，农业类上市公司最好重点选择与自己公司业务发展优势密切相关的主营业务，并不断加强主营业务，对非相关性多元化扩张的道路要特别谨慎。农业类上市公司是证券板块中享受税收优惠政策最多、集中度最高的一个板块。要从根本上解决农业上市公司发展中的问题和困难，不断提高农业上市公司竞争力，关键是农业上市公司作为农业产业化的龙头骨干企业如何充分利用行业比较优势，用足用好优惠政策，提高本业的专有性（exclusive） 水平，以专有性优势应对激烈市场竞争，实现总体效率最优。

在发展方向上，要积极主动与科研机构建立稳定的技术合作关系，积极引入高新技术改造传统农业，不断增强企业的技术创新能力，优化农产品品种结构、提高农产品质量、拓宽农业产业链，提高深加工能力。以农业为主的科技型、深加工型企业将是农业上市公司的绩优选择，有望成为今后一两年内高成长且有较好投资回报的领域。

参考文献：

1.证券之星网站（http：///）

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