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【摘要】运用DAE-Malmquist方法，以我国以白酒为主要产品的12家白酒上市公司为样本，测算了2004～2013年我国白酒行业的动态效率，在基础上分析了行业整体效率变迁过程和白酒企业的个体差异。结果表明，虽然十年中呈现明显的波动，我国白酒行业整体的生产率仍呈快速增长态势，12家白酒上市公司表现出相同的增长路径，其动力皆源于技术进步，但存在较大的个体差异。
【关键词】白酒上市公司 动态效率 差异性
一、引言
白酒产业凝聚了我国特定的历史和文化因素，也是我国工业经济的重要组成部分。经历了黄金期以后，“三公”消费政策、“塑化剂”事件、“价格泡沫”、“产能过剩”等系列问题，给当前我国白酒产业发展带来了重重困境，其增长质量也引起了社会的广泛关注。经济“新常态”下，作为我国传统的工业行业，白酒产业也进入了转型升级的调整期，改变传统的粗放型增长，提升增长质量已成为必然要求。在此背景下，从生产率的角度考察白酒产业的增长质量，分析生产率的变化过程和增长的动力，对于当前助力我国白酒产业转型升级和跨越式发展，具有重要的现实意义。
国内学者对白酒产业的定量研究较多集中在产业竞争力评价，对产业效率和生产率的研究较少。高飞（2010）、李亚凌（2012）等对应用统计分析方法我国白酒上市公司经营绩效进行了考察。刘瑞（2013）应用DEA方法对白酒的效率进行了测度。本文以12家以白酒为主要产品的上市公司为样本，研究期间为2004～2013年十年，考察我国白酒行业的动态效率和个体差异。
二、方法与数据
（一）模型介绍
本文采用Fare et al、Grosskopf等（1994）提出的DEA- Malmquist指数法对白酒上市公司的动态效率进行测算。根据Fare et al（1994）提出的理论，Malmquist指数可分解为综合技术效率变化指数（EC）和技术进步指数（TC），即：
（1）式中，（xt，yt）、（xt+1，yt+1）分别表示t期和t+1期的投入产出向量。Dtc（xt，yt）和Dtc（xt+1，yt+1）分别表示以t期的技术为参考技术时，决策单元在t期和t+1期的投入距离函数，Dt+1c（xt，yt）和Dt+1c（xt+1，yt+1）分别表示以t+1期的技术为参考技术时，决策单元在t期和t+1期的投入距离函数。在规模报酬可变的假定下，综合技术效率指数又可分解为纯技术效率指数（PTC）和规模效率指数（SC），则（1）式转化为：
（2）
（二）指标选取与数据来源
投入产出指标的选取是应用DEA模型进行科学合理的效率评价的关键。考虑到传统工业生产的特点和数据的可获得性，以资产总额（X1）和期间费用（X2）作为资本要素的投入指标，以在职员工总数（X3）作为劳动要素的投入指标，选取营业总收入（Y1）和经营活动产生的现金流量净额（Y2）作为产出指标。通过SPSS17.0软件对投入产出指标的相关性进行检验，Y1与X1、X2、X3的Pearson相关系数分别为0.990、0.841、0.805，Y2与X1、X2、X3的Pearson相关系数分别为0.919、0.790、0.869，且各系数检验均通过了1%的显著性水平，说明指标选取是合理的。
以2004年前上市的以白酒为主要产品的12家白酒企业为样本，包括贵州茅台、五粮液、泸州老窖、水井坊、古井贡酒、酒鬼酒、皇台酒业、伊力特、金种子酒、老白干酒、沱牌曲酒和山西汾酒。文中决策单元为12个，投入产出指标共5项，满足DEA模型的要求。样本的研究期间为2004～2013年，数据来源于白酒上市公司历年年报。
三、实证结果与分析
采用投入导向的DEA中的BCC模型对上述12家白酒上市公司的生产率、技术效率及技术进步的变动进行测算，应用DEAP2.1软件，实证结果如下。
（一）白酒产业整体的动态效率
从表1中可以看出，整体来看，白酒上市2004～2013年TFP年均增长速度為14.6%，增长速度可喜。通过分解可以看出，这主要得益于技术进步提高，其增长速度达到了25.4%。而综合技术效率年均为负增长，纯技术效率和规模效率均出现恶化，增长速度分别为-7.7%和-0.9%。说明，近十年来技术的进步与创新带动了白酒产业的增长效应。另一方面，综合技术效率严重制约了白酒上市公司整体TFP的提高。这也说明，我国白酒产业发展中除了发挥“长板”作用，通过鼓励技术进步与创新外，必须高度重视产业技术效率水平的提高，补齐这一“短板”。
从时间序列来看，2004～2013年上市公司整体TFP大体呈现波动变化趋势。2004年～2009年，TFP呈逐年下降趋势，2009达到谷底，增长速度由正转负。究其原因可能是2008年金融危机带来的冲击。2010年TFP有所回升，由负增长转变为正增长，增长速度为3.5%，但远低于2008金融危机之前的增长速度。2011年～2012年，TFP又呈负增长。2013年白酒上市公司整体的TFP增长率回升，增长速度达到44.5%，综合技术效率和技术进步增长速度分别为4.0%和38.9%。但纵观十年，整体的技术效率增长状况不容乐观，在大多数年份为负增长。
（二）白酒企业的个体差异
通过表2可以看出，整体来看，12家白酒上市公司年均TFP均实现了正增长，其中技术进步的提高对TFP的增长产生了较大的贡献作用。但12家上市公司中大多数的综合技术效率增长不容乐观，除水井坊和酒鬼酒以外，其余几乎均为负增长。从TFP增长的动力来看，12家白酒上市公司表现出相同的路径特点。大多数企业纯技术效率年均为负增长，规模效率维持在原来水平，甚至呈现负增长。横向来看，2004～2013年，水井坊和酒鬼酒年均TFP增长速度遥遥领先，高端白酒企业贵州茅台、五粮液TFP增长并未表现显著的优势。贵州茅台TFP年均增长在样本研究的12家白酒企业中最低。12家白酒上市公司技术进步指数均大于1，综合技术效率增速的差距最终导致了TFP增速的较大差异。 四、结论与启示
基于DEA模型的Malmquist指數方法，本文测算了我国12家白酒上市公司2004～2013年的动态及其分解指标，得出的主要结论如下：
第一，整体来看，2004～2013年间，我国白酒上市公司平均的生产率表现出较快的增长速度，年均增速为14.6%，其动力源于技术进步，综合技术效率的恶化是生产率提高的制约因素。大多数年份中，技术进步显著提高，从而推动生产可能性边界向外扩张，但纯技术效率和规模效率均出现恶化。
第二，从时间序列来看，我国白酒上市公司整体生产率的增长在十年间呈现明显的波动性。从横向来看，不同白酒上市公司的生产率和技术进步均表现为正增长，但存在较大差异。水井坊和酒鬼酒TFP在该期间年均增长最快，高端白酒品牌贵州茅台和五粮液的TFP增长并未表现出显著的优势。
本文的研究也给出如下启示，我国白酒产业从发展的黄金期过渡到了调整期，前期发展中存在的问题不容忽视，单纯依靠要素投入和盲目扩张的粗放型增长是不可持续的。继“中国白酒169计划”“中国白酒3C计划”之后，应充分发挥科技进步对生产率增长的带动作用这一“长板”，同时有针对性的提高综合技术效率，扩大技术转移和溢出效应，补齐技术效率这一“短板”，从整体上提高白酒产业的增长质量，实现经济“新常态”下的产业转型和跨越式发展。
参考文献
[1]刘瑞.我国白酒产业的市场结构、效率和绩效的关系研究 [D].上海：上海师范大学，2013：32-40.
[2]李亚凌.白酒行业上市公司财务指标的绩效评价——基于多元统计的研究分析[J].商场现代化，2012（07）：154.
[3]高飞.白酒上市公司经营绩效评价研究[D].武汉：武汉工业学院，2010：18-23.
[4]金志国.啤酒业上市公司绩效评价系统研究[D].山东青岛：青岛大学.2007年.
[5]Fare R，et al.Productivity growth，technical progress and efficiency changes in industrialized countries[J].American Economic Review，1994，84（1）：66-80.
基金项目：本文为四川省人文社会科学研究基地、哲学社会科学研究基地“川酒发展研究中心”重点项目“白酒产业转型跨越发展的路径与对策”（CJZ14-04）的研究成果。
作者简介：张慧（1990-），女，汉族，河南确山人，重庆理工大学经济与贸易学院硕士研究生，研究方向为产业经济学。
【关键词】白酒上市公司 动态效率 差异性
一、引言
白酒产业凝聚了我国特定的历史和文化因素，也是我国工业经济的重要组成部分。经历了黄金期以后，“三公”消费政策、“塑化剂”事件、“价格泡沫”、“产能过剩”等系列问题，给当前我国白酒产业发展带来了重重困境，其增长质量也引起了社会的广泛关注。经济“新常态”下，作为我国传统的工业行业，白酒产业也进入了转型升级的调整期，改变传统的粗放型增长，提升增长质量已成为必然要求。在此背景下，从生产率的角度考察白酒产业的增长质量，分析生产率的变化过程和增长的动力，对于当前助力我国白酒产业转型升级和跨越式发展，具有重要的现实意义。
国内学者对白酒产业的定量研究较多集中在产业竞争力评价，对产业效率和生产率的研究较少。高飞（2010）、李亚凌（2012）等对应用统计分析方法我国白酒上市公司经营绩效进行了考察。刘瑞（2013）应用DEA方法对白酒的效率进行了测度。本文以12家以白酒为主要产品的上市公司为样本，研究期间为2004～2013年十年，考察我国白酒行业的动态效率和个体差异。
二、方法与数据
（一）模型介绍
本文采用Fare et al、Grosskopf等（1994）提出的DEA- Malmquist指数法对白酒上市公司的动态效率进行测算。根据Fare et al（1994）提出的理论，Malmquist指数可分解为综合技术效率变化指数（EC）和技术进步指数（TC），即：
（1）式中，（xt，yt）、（xt+1，yt+1）分别表示t期和t+1期的投入产出向量。Dtc（xt，yt）和Dtc（xt+1，yt+1）分别表示以t期的技术为参考技术时，决策单元在t期和t+1期的投入距离函数，Dt+1c（xt，yt）和Dt+1c（xt+1，yt+1）分别表示以t+1期的技术为参考技术时，决策单元在t期和t+1期的投入距离函数。在规模报酬可变的假定下，综合技术效率指数又可分解为纯技术效率指数（PTC）和规模效率指数（SC），则（1）式转化为：
（2）
（二）指标选取与数据来源
投入产出指标的选取是应用DEA模型进行科学合理的效率评价的关键。考虑到传统工业生产的特点和数据的可获得性，以资产总额（X1）和期间费用（X2）作为资本要素的投入指标，以在职员工总数（X3）作为劳动要素的投入指标，选取营业总收入（Y1）和经营活动产生的现金流量净额（Y2）作为产出指标。通过SPSS17.0软件对投入产出指标的相关性进行检验，Y1与X1、X2、X3的Pearson相关系数分别为0.990、0.841、0.805，Y2与X1、X2、X3的Pearson相关系数分别为0.919、0.790、0.869，且各系数检验均通过了1%的显著性水平，说明指标选取是合理的。
以2004年前上市的以白酒为主要产品的12家白酒企业为样本，包括贵州茅台、五粮液、泸州老窖、水井坊、古井贡酒、酒鬼酒、皇台酒业、伊力特、金种子酒、老白干酒、沱牌曲酒和山西汾酒。文中决策单元为12个，投入产出指标共5项，满足DEA模型的要求。样本的研究期间为2004～2013年，数据来源于白酒上市公司历年年报。
三、实证结果与分析
采用投入导向的DEA中的BCC模型对上述12家白酒上市公司的生产率、技术效率及技术进步的变动进行测算，应用DEAP2.1软件，实证结果如下。
（一）白酒产业整体的动态效率
从表1中可以看出，整体来看，白酒上市2004～2013年TFP年均增长速度為14.6%，增长速度可喜。通过分解可以看出，这主要得益于技术进步提高，其增长速度达到了25.4%。而综合技术效率年均为负增长，纯技术效率和规模效率均出现恶化，增长速度分别为-7.7%和-0.9%。说明，近十年来技术的进步与创新带动了白酒产业的增长效应。另一方面，综合技术效率严重制约了白酒上市公司整体TFP的提高。这也说明，我国白酒产业发展中除了发挥“长板”作用，通过鼓励技术进步与创新外，必须高度重视产业技术效率水平的提高，补齐这一“短板”。
从时间序列来看，2004～2013年上市公司整体TFP大体呈现波动变化趋势。2004年～2009年，TFP呈逐年下降趋势，2009达到谷底，增长速度由正转负。究其原因可能是2008年金融危机带来的冲击。2010年TFP有所回升，由负增长转变为正增长，增长速度为3.5%，但远低于2008金融危机之前的增长速度。2011年～2012年，TFP又呈负增长。2013年白酒上市公司整体的TFP增长率回升，增长速度达到44.5%，综合技术效率和技术进步增长速度分别为4.0%和38.9%。但纵观十年，整体的技术效率增长状况不容乐观，在大多数年份为负增长。
（二）白酒企业的个体差异
通过表2可以看出，整体来看，12家白酒上市公司年均TFP均实现了正增长，其中技术进步的提高对TFP的增长产生了较大的贡献作用。但12家上市公司中大多数的综合技术效率增长不容乐观，除水井坊和酒鬼酒以外，其余几乎均为负增长。从TFP增长的动力来看，12家白酒上市公司表现出相同的路径特点。大多数企业纯技术效率年均为负增长，规模效率维持在原来水平，甚至呈现负增长。横向来看，2004～2013年，水井坊和酒鬼酒年均TFP增长速度遥遥领先，高端白酒企业贵州茅台、五粮液TFP增长并未表现显著的优势。贵州茅台TFP年均增长在样本研究的12家白酒企业中最低。12家白酒上市公司技术进步指数均大于1，综合技术效率增速的差距最终导致了TFP增速的较大差异。 四、结论与启示
基于DEA模型的Malmquist指數方法，本文测算了我国12家白酒上市公司2004～2013年的动态及其分解指标，得出的主要结论如下：
第一，整体来看，2004～2013年间，我国白酒上市公司平均的生产率表现出较快的增长速度，年均增速为14.6%，其动力源于技术进步，综合技术效率的恶化是生产率提高的制约因素。大多数年份中，技术进步显著提高，从而推动生产可能性边界向外扩张，但纯技术效率和规模效率均出现恶化。
第二，从时间序列来看，我国白酒上市公司整体生产率的增长在十年间呈现明显的波动性。从横向来看，不同白酒上市公司的生产率和技术进步均表现为正增长，但存在较大差异。水井坊和酒鬼酒TFP在该期间年均增长最快，高端白酒品牌贵州茅台和五粮液的TFP增长并未表现出显著的优势。
本文的研究也给出如下启示，我国白酒产业从发展的黄金期过渡到了调整期，前期发展中存在的问题不容忽视，单纯依靠要素投入和盲目扩张的粗放型增长是不可持续的。继“中国白酒169计划”“中国白酒3C计划”之后，应充分发挥科技进步对生产率增长的带动作用这一“长板”，同时有针对性的提高综合技术效率，扩大技术转移和溢出效应，补齐技术效率这一“短板”，从整体上提高白酒产业的增长质量，实现经济“新常态”下的产业转型和跨越式发展。
参考文献
[1]刘瑞.我国白酒产业的市场结构、效率和绩效的关系研究 [D].上海：上海师范大学，2013：32-40.
[2]李亚凌.白酒行业上市公司财务指标的绩效评价——基于多元统计的研究分析[J].商场现代化，2012（07）：154.
[3]高飞.白酒上市公司经营绩效评价研究[D].武汉：武汉工业学院，2010：18-23.
[4]金志国.啤酒业上市公司绩效评价系统研究[D].山东青岛：青岛大学.2007年.
[5]Fare R，et al.Productivity growth，technical progress and efficiency changes in industrialized countries[J].American Economic Review，1994，84（1）：66-80.
基金项目：本文为四川省人文社会科学研究基地、哲学社会科学研究基地“川酒发展研究中心”重点项目“白酒产业转型跨越发展的路径与对策”（CJZ14-04）的研究成果。
作者简介：张慧（1990-），女，汉族，河南确山人，重庆理工大学经济与贸易学院硕士研究生，研究方向为产业经济学。