劉穎佳　郭寧　李玥　郭靖冬　朱一鳴　朱志遠　王卿

摘要：本文根據(jù)質(zhì)量管理主要投入途徑和產(chǎn)出成效方面，構(gòu)建江蘇光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率指標體系，使用DEA模型和動態(tài)Malmquist指數(shù)模型，從企業(yè)視角，對江蘇光伏產(chǎn)業(yè)在2016—2020年的發(fā)展質(zhì)量效率進行靜態(tài)和動態(tài)研究，并通過Tobit回歸模型進一步分析影響江蘇光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率的因素。研究發(fā)現(xiàn)，江蘇光伏企業(yè)綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率平均值均保持較高水平，江蘇光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率較高。同時，企業(yè)研發(fā)強度和凈資產(chǎn)收益率對江蘇光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率具有正向影響。

關(guān)鍵詞：質(zhì)量管理 光伏產(chǎn)業(yè) 發(fā)展質(zhì)量效率 DEA模型 Malmquist指數(shù) Tobit模型

Research on the Efficiency Evaluation for Development Quality of Photovoltaic Industry in Jiangsu——Using DEA and Tobit Model

Liu Yingjia， Guo Ning， Li Yue， Guo Jingdong， Zhu Yiming， Zhu Zhiyuan， Wang Qing

（ Jiangsu Institute of Quality and Standardization ）

Abstract： The indexes of development quality efficiency of photovoltaic industry in Jiangsu were designed according to the input and output aspects of quality management. From the enterprise perspective， the development quality efficiency in the year of 2016 to 2020 was analyzed using DEA model and Malmquist model， respectively. Then Tobit regression model was further adopted to identify the factors which could affect the development quality efficiency of photovoltaic industry. The results indicated that the efficiency values of photovoltaic industry in Jiangsu maintained at relatively high level. Meanwhile， both the enterprises' R&D intensity and return on equity had positive impacts on the development quality efficiency of photovoltaic industry in Jiangsu.

Key words：? quality management， photovoltaic industry， development quality efficiency， DEA model， Malmquist index， Tobit regression model

１ 研究背景

近年來，國家持續(xù)加大對清潔能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持力度。我國光伏領(lǐng)域企業(yè)數(shù)量逐漸增多，發(fā)展勢頭趨于良好，規(guī)模不斷擴大。江蘇經(jīng)過多年發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，聚集了眾多國際光伏領(lǐng)先企業(yè)，已形成國內(nèi)規(guī)模最大的光伏產(chǎn)業(yè)集群，成長為全國乃至全球重要的光伏產(chǎn)業(yè)研發(fā)和制造基地 [1] 。在質(zhì)量管理理論中，全面質(zhì)量管理貫穿于企業(yè)發(fā)展全過程，對光伏企業(yè)的經(jīng)營管理、研發(fā)創(chuàng)新等重要環(huán)節(jié)具有推動提升作用，從而進一步促進江蘇光伏產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展。本文結(jié)合質(zhì)量管理主要投入途徑和產(chǎn)出成效方面以及光伏產(chǎn)業(yè)特點，構(gòu)建光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率指標體系，基于光伏企業(yè)微觀視角，運用DEA模型和動態(tài)Malmquist指數(shù)模型，對江蘇光伏產(chǎn)業(yè)在2016—2020年的發(fā)展質(zhì)量效率分別進行靜態(tài)和動態(tài)研究，并進一步通過Tobit回歸模型分析影響江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率的因素。

2 研究模型

2.1 靜態(tài)效率評價模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）是一種多投入多產(chǎn)出的評價效率的方法。能夠通過數(shù)學(xué)規(guī)劃模型對綜合分析決策單元（DMU）群的輸入和輸出數(shù)據(jù)，得出每個決策單元相對于其他單元效率的數(shù)量指標，對決策單元間的相對有效性進行排序。DEA模型確定一條效率前沿的包絡(luò)線，即相對有效的生產(chǎn)前沿面。將落在生產(chǎn)前沿面的DMU定義為有效決策單元，相對效率值為1；其他決策單元為非有效決策單元，效率值低于1 [2] 。

（1）CCR模型

CCR模型用于研究在固定規(guī)模報酬（CRS）下，決策單元是否具有綜合效率（TE）有效的方法，可用式（1）表示為：

式中，θ為決策單元的效率指標，ε為非阿基米德無窮小量，=（1，1，…，1）∈Em，eT=（1，1，…，1）∈Es，λ表示權(quán)重，s-和s+分別表示投入冗余和產(chǎn)出不足。

當θ=1，且s+=0和s-=0，則該決策單元DEA有效;當θ＜1，則該決策單元不是DEA有效。

（2）BCC模型

當決策單元處于規(guī)模報酬可變（VSR）時，BCC模型則在CCR模型中加入限制生產(chǎn)規(guī)模報酬變化的條件∑λj=1，可將綜合效率（TE）分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE），并有TE=PTE×SE。純技術(shù)效率值越接近1，決策單元的純技術(shù)效率越高；規(guī)模效率值越接近1，其規(guī)模效率越高。BCC模型表示見式（2）：

2.2 動態(tài)效率評價模型

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法通過測算在時期t的技術(shù)條件下，從時期t到t+1的效率變化以及在時期t+1的技術(shù)條件下，從時期t到t+1的效率變化，刻畫出不同時期決策單元的效率演化過程。Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)（Total Factor Productivity， TFP）的表達式見式（3）：

其中，全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFP）可分解為技術(shù)效率變化（effch）和技術(shù)進步變化（tech）。技術(shù)效率變化進一步分解為純技術(shù)效率變化（pech）以及規(guī)模效率變化（sech）。TFP指數(shù)大于1，表示綜合生產(chǎn)率相對改善；TFP指數(shù)小于1，表示綜合生產(chǎn)率相對退步。

2.3 Tobit模型

采用Tobit回歸模型對江蘇光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率的影響因素進行分析 [3] ?；貧w模型公式見式（4）：

式中，Xi為自變量向量，α為截距項向量，β為相關(guān)系數(shù)向量，Yi*為觀測的因變量向量，ε為殘差項。通過DEA-BCC模型評估光伏企業(yè)的效率值，再將效率值作為被解釋變量，選擇可能的影響因素作為解釋變量，進行Tobit回歸，根據(jù)解釋變量的系數(shù)判斷其對效率值的影響方向及強度。

3 實證分析

3.1 DEA模型指標選取

對于資本集成度高的企業(yè)，投入指標主要從成本費用等方面選取，產(chǎn)出指標主要考慮產(chǎn)值效益。光伏產(chǎn)業(yè)作為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，質(zhì)量管理主要在資金、人力的投入和技術(shù)成果、生產(chǎn)經(jīng)營的產(chǎn)出方面體現(xiàn)。因此，本文從資金、人力和研發(fā)三方面構(gòu)建DEA模型的質(zhì)量管理投入與產(chǎn)出指標。其中，投入指標為：總資產(chǎn)、應(yīng)付職工薪酬；產(chǎn)出指標為：營業(yè)收入、凈利潤和專利授權(quán)數(shù)量。

選取江蘇省在國內(nèi)上市的24家光伏企業(yè)，時間跨度為2016年至2020年的相關(guān)運營數(shù)據(jù)。這24家光伏企業(yè)的經(jīng)營范圍涵蓋光伏產(chǎn)業(yè)鏈的上中下游，研究樣本具有一定的代表性。企業(yè)的投入與產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)來源于新浪財經(jīng)網(wǎng)、國家知識產(chǎn)權(quán)局以及各上市企業(yè)年報。

3.2 DEA模型結(jié)果分析

由于受市場激烈競爭、產(chǎn)業(yè)政策等影響，光伏企業(yè)要實現(xiàn)長遠發(fā)展，勢必要加強質(zhì)量管理，優(yōu)化投入，因此選取基于投入導(dǎo)向型的DEA-BCC模型。使用DEAP 2.1軟件，對江蘇省24家光伏上市企業(yè)的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模收益進行測度分析。

表1為2016—2020年江蘇光伏上市企業(yè)DEA評價結(jié)果。結(jié)果顯示，江蘇省24家光伏企業(yè)年均綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均值均高于0.85，說明江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展質(zhì)量效率較高，投入產(chǎn)出配置較為合理。從整體趨勢（圖1）看，年均綜合效率值呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢，其中在2018—2019年間出現(xiàn)回落，純技術(shù)效率均值也出現(xiàn)輕微下降趨勢。這一時間段的效率降低可能與2018年6月《關(guān)于2018年光伏發(fā)電有關(guān)事項的通知》出臺有關(guān) [4] 。該政策要求合理把握發(fā)展節(jié)奏，優(yōu)化光伏發(fā)電新增建設(shè)規(guī)模，明確加快光伏發(fā)電補貼退坡，降低補貼強度。2018年當年整體光伏新增裝機規(guī)模增速大幅降低，光伏產(chǎn)業(yè)鏈諸多企業(yè)面臨經(jīng)營壓力。這一政策實施的目的在于改善光伏產(chǎn)業(yè)中粗放性擴張和盲目投資現(xiàn)象，推進我國光伏產(chǎn)業(yè)進入無補貼平價上網(wǎng)與競爭性配置并存的新階段，同時對光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展提出新要求，倒逼企業(yè)加強質(zhì)量管理，推進技術(shù)創(chuàng)新。同時，2016—2020年的規(guī)模效率均值相差不大，說明在投入導(dǎo)向下，企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模效率比較穩(wěn)定。

圖2顯示，2016—2020年，綜合效率有效的企業(yè)數(shù)在7—10家不等，整體趨勢比較平穩(wěn)，說明江蘇省多數(shù)光伏企業(yè)的發(fā)展質(zhì)量效率仍有提高空間。純技術(shù)效率有效的企業(yè)樣本數(shù)整體高于同期的規(guī)模效率有效的企業(yè)樣本數(shù)，說明江蘇省更多光伏企業(yè)采用依靠技術(shù)研發(fā)、引進集成等方式提高企業(yè)的綜合效率。

企業(yè)層面上，從圖3各光伏企業(yè)的綜合效率均值可見，2016—2020年綜合效率值有效的企業(yè)有2家，分別是先導(dǎo)智能和潤達光伏，另有亞瑪頓、中天科技、賽伍技術(shù)等6家企業(yè)的綜合效率均值達0.99。先導(dǎo)智能和潤達光伏的資產(chǎn)規(guī)模在樣本企業(yè)中并不靠前，但他們通過有效加強全面質(zhì)量管理，推進生產(chǎn)運營、技術(shù)研發(fā)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)能力提升，提高資源利用率，使企業(yè)處于效率前沿面。由于DEA模型測算的是相對效率，不同企業(yè)需要結(jié)合自身的技術(shù)研發(fā)、生產(chǎn)規(guī)模水平及所處產(chǎn)業(yè)鏈地位等情況，創(chuàng)新質(zhì)量管理模式，提升經(jīng)營績效。

3.3 Malmquist動態(tài)效率分析

將2016年至2020年分為4個期間，分別對4個期間江蘇光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率變動情況進行研究。由表2可見，TFP≥1的光伏企業(yè)為8家，占樣本總數(shù)的1/3。近5年，Malmquist綜合效率指數(shù)存在略微下降趨勢，平均降幅為1.5%，說明江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率仍有提高空間。2016—2020年，年平均技術(shù)效率變化指數(shù)為0.99，平均降幅為1%；年平均技術(shù)進步指數(shù)為0.995，平均降低0.5%。進一步分析，2016—2020年，純技術(shù)效率變化指數(shù)整體未有明顯改善，導(dǎo)致技術(shù)效率增長動力不足。說明江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)企業(yè)仍需要深化實施全面質(zhì)量管理，強化管理模式和技術(shù)創(chuàng)新環(huán)節(jié)，推動技術(shù)進步，提高發(fā)展效率。同時結(jié)果也顯示，技術(shù)效率變化指數(shù)（effch）≥1的光伏企業(yè)有12家，占比樣本數(shù)50%。

從企業(yè)層面看，亞瑪頓、蘇州固锝、先導(dǎo)智能、中天科技等一批企業(yè)的Malmquist綜合效率指數(shù)、技術(shù)效率變化指數(shù)（effch）、技術(shù)進步指數(shù)（tech）、純技術(shù)效率變化指數(shù)（pech）和規(guī)模效率變化指數(shù)（sech）均大于或等于1，說明這些企業(yè)重視質(zhì)量管理，注重提升技術(shù)創(chuàng)新能力并有效運用。較高的技術(shù)進步率使得上述光伏企業(yè)處于高效的發(fā)展階段，其他企業(yè)應(yīng)當學(xué)習借鑒這些企業(yè)的先進質(zhì)量管理經(jīng)驗和技術(shù)，提高自身的全要素生產(chǎn)率。

從表3可以看出，江蘇省光伏企業(yè)在2018—2019年這段時間，Malmquist綜合效率指數(shù)均值0.964較其他階段略低。主要原因與《關(guān)于2018年光伏發(fā)電有關(guān)事項的通知》出臺，企業(yè)產(chǎn)生應(yīng)激影響有關(guān)。此后階段，Malmquist綜合效率指數(shù)有所回升，純技術(shù)效率變化指數(shù)（pech）和規(guī)模效率變化指數(shù)（sech）均有所提高，說明江蘇省光伏企業(yè)正有效應(yīng)對《關(guān)于2018年光伏發(fā)電有關(guān)事項的通知》影響，抑制盲目投資，推進技術(shù)創(chuàng)新，經(jīng)營績效有提高趨勢。

3.4 Tobit模型回歸分析

3.4.1 影響因素指標體系選取

為深入研究光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率的影響因素，本文按照全面、科學(xué)、有代表性等要求，選取指標體系構(gòu)建Tobit回歸模型。因變量選用DEA測算結(jié)果中的綜合效率值。自變量包括：資產(chǎn)負債比率、研發(fā)強度、凈資產(chǎn)收益率、國外市場占比、董事長與總經(jīng)理兼任情況、第一大股東持股比例、企業(yè)規(guī)模等，解釋見表4。

根據(jù)以上指標描述，提出如下假設(shè)：

H1：光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率與企業(yè)資產(chǎn)負債比率呈正相關(guān)關(guān)系。

H2：光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率與企業(yè)研發(fā)強度呈正相關(guān)關(guān)系。

H3：光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率與企業(yè)凈資產(chǎn)收益率呈正相關(guān)關(guān)系。

H4：光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率與企業(yè)國外市場占比呈正相關(guān)關(guān)系。

H5：光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率與企業(yè)董事長總經(jīng)理兼任呈負相關(guān)關(guān)系。

H6：光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率與企業(yè)第一大股東持股比例呈正相關(guān)關(guān)系。

H7：光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率與企業(yè)規(guī)模呈負相關(guān)關(guān)系。

據(jù)此，構(gòu)建的回歸模型如式（5）所示：

式中，Y為綜合效率，β0為常數(shù)項，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7為各個自變量的回歸系數(shù)，i為光伏樣本企業(yè)數(shù)（i=1，2，…，24），t表示期間（t=1，2， …，5），ε為殘差項，X1it為第i個企業(yè)在第t年的資產(chǎn)負債比率，X2it為第i個企業(yè)在第t年的研發(fā)強度，X3it為第i個企業(yè)在第t年的凈資產(chǎn)收益率，X4it為第i個企業(yè)在第t年的國外市場占比，X5it為第i個企業(yè)在第t年的董事長總經(jīng)理兼任情況，X6it為第i個企業(yè)在第t年的第一大股東持股比例，X7it為第i個企業(yè)在第t年的規(guī)模。

3.4.2 Tobit回歸結(jié)果分析

采用STATA15.0軟件進行Tobit模型回歸，詳細結(jié)果見表5。

回歸結(jié)果顯示，在顯著性水平α=0.05的條件下，江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率與企業(yè)研發(fā)強度、凈資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)不同程度的正相關(guān)關(guān)系，與董事長與總經(jīng)理兼任情況、企業(yè)規(guī)模具有負相關(guān)關(guān)系，結(jié)果與原假設(shè)基本相符。

研發(fā)強度與光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率呈強正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為2.00257。說明提高研發(fā)強度，有利于提升科技創(chuàng)新水平，攻克關(guān)鍵核心技術(shù)，增強光伏企業(yè)核心競爭力，最終可以體現(xiàn)到光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率上。企業(yè)凈資產(chǎn)收益率與光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率呈正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為0.2219512。表明提高凈資產(chǎn)收益率可以提高光伏企業(yè)盈利能力水平，進而提高發(fā)展質(zhì)量效率。

企業(yè)董事長與總經(jīng)理兼任與光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率具有負相關(guān)關(guān)系，說明董事長不兼任總經(jīng)理，有利于發(fā)揮決策者對執(zhí)行者的監(jiān)督和制約作用，很大程度上避免經(jīng)理權(quán)力擴張、企業(yè)行為失控，提高企業(yè)科學(xué)管理水平。企業(yè)規(guī)模與光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率呈負相關(guān)，說明如企業(yè)在粗放式規(guī)模擴張狀態(tài)，沒有效提高技術(shù)水平，會導(dǎo)致盲目投資，勢必影響企業(yè)進而產(chǎn)業(yè)的發(fā)展質(zhì)量效率。

4 結(jié)語

研究顯示，江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)企業(yè)在2016—2020年，平均綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率值均保持較高水平，說明江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率較高。結(jié)合江蘇乃至全國光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平、經(jīng)營管理水平存在很大上升空間。企業(yè)研發(fā)強度和凈資產(chǎn)收益率對江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量效率有不同水平的正向影響。

隨著社會各界對光伏產(chǎn)業(yè)等清潔能源技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重視，光伏產(chǎn)業(yè)體系漸進完善。長遠來看，企業(yè)加強全面質(zhì)量管理，改善純技術(shù)效率，對提升江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展質(zhì)量效率日趨重要。企業(yè)要根據(jù)市場政策環(huán)境變化，及時調(diào)整戰(zhàn)略布局，建立合理的內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)，有效運用資金、人力等各類資源，加強創(chuàng)新研發(fā)投入，即強化光伏企業(yè)全流程質(zhì)量管理，加快實現(xiàn)資本技術(shù)密集型企業(yè)的迭代升級，推動光伏產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

參考文獻

[1] 張祥， 王經(jīng)亞， 周敏. 江蘇省光伏產(chǎn)業(yè)集群競爭力評價——基于GEM模型[J]. 華東經(jīng)濟管理， 2015， 29（4）：23-28.

[2] 敖云娜. 基于DEA模型的新能源上市公司投資效率評價研究[D]. 保定： 華北電力大學(xué)， 2018.

[3] 尤懷墨， 方虹， 翟柱玉， 等. 基于DEA和Tobit模型的中國光伏企業(yè)綠色發(fā)展效率研究[J]. 數(shù)字的實踐與認識， 2017， 47（18）： 63-71.

[4] 王勃華. 中國光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J]. 電力設(shè)備管理， 2019（2）： 27.

基金項目：江蘇省市場監(jiān)督管理局科技計劃項目《質(zhì)量管理促進江蘇省先進制造業(yè)集群高質(zhì)量發(fā)展的路徑研究——以光伏產(chǎn)業(yè)為例》（KJ207574）、《“江蘇精品”標準先進性研究》（KJ207576）