长春市规模以下工业企业成长性评价

引言

长春是东北老工业基地的重要中心城市，在我国社会主义建设和发展过程中始终发挥着重要的作用。但随着形势的发展变化，老工业基地长期积累的体制性、结构性问题日益突出，严重制约了长春经济的发展。而加快对长春老工业基地调整、改造的步伐，对于提高当地居民生活水平，振兴东北老工业基地，实现全面建设小康社会目标具有重要意义。规模以下工业和从事工业生产的个体经营单位是工业经济的基础，其经济总量直接影响地区工业增加值的经济总量，从整体上看，规模以下工业企业整体发展趋势良好，但不同类别企业发展却参差不齐，通过规模以下工业企业成长性排名的相应分析研究可为长春市规模以下工业企业的发展提供科学的理论依据。

从统计数据来看，长春市规模以下工业企业涉及11大类：采矿业、轻工食品、服装纺织、制造业、石油化工、金属制造、机械机电、信息产业、环保绿化、电力燃气及水的生产供应。

通过上述11类企业的12个指标数据的处理，运用突变级数法和灰色关联度组合权重的α法对11类企业的成长性进行评分和排序，得出长春市规模以下工业企业的“朝阳企业”，并以企业的成长性排名为前提，对排名企业进行产出投入的相关性分析。

一、 α法成长评价模型的建立求解

1.突变级数法

突变级数法是一种对评价目标进行多层次矛盾分解，然后利用突变理论与模糊数学相结合产生突变模糊隶属函数，再由归一公式对其进行综合量化运算，最后归一为一个参数即求出总的隶属函数从而对评价目标进行排序分析的一种综合评价方法。

首先要对建立的规模以下工业企业成长性评价指标体系按照突变级数法的要求组织成一个多层次的评价目标结构，并进行指标重要性的排序，重要指标排在前面，次要指标排在后面。根据突变级数法的基本原理，各层指标的突变系统类型给出如下：

1最上层的规下企业成长性评价系统为尖点突变系统，为非互补型，指标分为财务类指标和一般类指标，控制变量标记为；

2第二级指标系统。财务类指标为燕尾突变系统，为非互补型，指标分为成长能力、盈利能力和资金营运能力，控制变量标记为；一般类指标为尖点突变系统，为非互补型，指标分为史称预期和企业规模，控制变量标记为。

3第三级指标系统。成长能力为燕尾突变系统，为非互补型，指标分为主营业务收入、出口产品销售收入和主营业务成本，控制变量标记为；盈利能力为尖点突变系统，为互补型，指标分为税金总和和营业利润，控制变量标记为；资金营运能力为燕尾突变系统，为非互补型，指标分为利息支出、民间借款总额和银行借款总额，控制变量标记为；市场预期为尖点突变系统，为互补型，指标分为期末剩余订单额和生产能力总产值，控制变量标记为；企业规模为尖点突变系统，为互补型，指标分为从业人员期末人数和应付职工薪酬，控制变量标记为。

计算各被评价企业最底层评价指标的控制变量，财务类指标突变级数计算公式为：

对一般类指标而言：

对于规下企业成长性而言：。

通过以上公式，可以算得长春市11类规模以下工业企业的指标体系各层次突变级数，如采矿业的成长能力、盈利能力、资金营运能力、市场预期、企业规模、财务类指标、一般类指标、成长指标的各突变级数为0.7168、0.9236、0。8228、0.6891、0.8964、0.7168、0.7928、0.7168。

2.灰色关联度分析法

灰色关联分析（Gray Correlation Degree Analysis）是我国著名学者邓聚龙教授1982年提出的灰色系统理论（Grey Theory）中的一种系统分析法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。 

灰色关联度分析法需要对原始数据进行无量纲化，从而使不同的指标之间具有可比性。本文采用的无量纲化方法为初值法，即将每个指标数值除以最有样本指标数值，得到无量纲化数据。计算相应指标无量纲化后的最优样本值与样本值的绝对差值记为，选取有绝对差值中的最大值和最小值，分别记为和，关联系数记为，将某一企业的所有指标关联系数通过简单平均的方法，即可得到该企业的关联得分，即：

其中，为样本个数，j代表第j个指标，ρ为灰色分辨率（本次实证中ρ取0.5）。根据上式可以获得各类企业三级各项指标的灰色关联度得分，如采矿业的主营业务收入、出口产品销售收入、主营业务成本、税金总额、营业利润、利息支出、银行借款、民间借款、期末剩余订单额、生产能力总产值、应付职工薪酬、从业人员期末人数12项指标的得分分别为：0.5101、0.3333、0.4696、0.5366、0.6776、0.5715、0.7572、0.8632、0.7966、0.5960、0.7539、0.5487。

二、 基于α法的企业成长性评估模型

本文选取突变级数法和灰色关联度分析法对长春市规模以下工业企业进行成长性评价。

法的基本思想是：通过权重的给定，使得评价方法之间的分差相等。在本次模型构建中，设突变级数法的权重、级数得分，和灰色关联度分析法的权重、关联得分，则两者的权重应满足：

通过上式即可得到和的值。因此，企业成长性评价综合得分为：

根据上述方法计算得出，突变级数法的权重为0.4，灰色关联度分析法的权重为0.6，进而得出各类企业成长性得分及排名。

根据基于α法的企业成长性评估模型的企业排名，可以算出石油化工业、信息产业、服装纺织业其成长性得分分别为0.8055、0.7880、0.7615，排在前三甲，是长春市规模以下工业企业中的“朝阳产业”。排名后三个企业分别为：环保绿化业、机械机电业、水电燃气生产供应业，成长性得分分别为0.5464、0.5722、0.5799。

三、 规模以下企业的DEA方法规模分析

DEA方法是一种采用数学模型评价具有多元投入和产出的单位即决策单元（DMU）间的相对有效性（DEA有效）的非参数计算方法。使用DEA分析方法我们能够有效地得到生产要素投入和产出之间的效率关系，从而衡量投入和产出的合理性。

本文选择的效率分析指标分为两类，一类是产出指标，一类是投入指标。产出指标为营业利润。投入指标包括：主营业务成本、税金总额、应付职工薪酬、从业人员期末人数。

对长春市规模以下工业生产效率的评价，目的在于分析规模以下工业生产效率的变化。这里，采用DEA方法和DEAP2.1软件对长春市11类企业的数据分析规模效率，主要对“朝阳产业”和排名后类企业进行了产出投入关系的分析。

通过对长春市11类规模以下工业企业生产规模效率的情况分析，看出得出“朝阳产业”中的石油化工业处于规模递减状态，信息产业处于规模递增状态，服装纺织业处于规模不变状态。也就是说随着信息时代的进步和发展，提倡节能减排，社会正在对高能源、高消耗、高污染的企业加以限制，对新兴信息产业加以扶持。各类企业规模效率状况基本符合社会发展趋势。

1．“朝阳企业”效率分析

通过对朝阳产业在营业利润、主营业务成本、税金总额、应付职工薪酬、从业人员期末人数等指标在原始数据、投入冗余、产出不足、有效目标值等数据的分析，如表1所示，发现：

（1）石油化工业规模效率为递减状态，该类企业在产出固定的前提下要达到DEA有效的目标值，各投入和产出指标均过剩，因此石油化工业处于规模递减状态。而产生这种情况的主要原因是由于石油化工企业长期由政府把持，属于政府垄断行业，其行业部门存在着家族式的父承子业的现象，并且由于国企的特殊利税政策和石化企业职工的高薪酬使石化公司处于规模报酬递减状态，鉴于石化行业处于的这种状态，建议对石油化工企业进行体制改革，加速其市场化进程，精简人员编制，采用绩效制度，适当降低员工薪酬以降低薪酬，提高技术和效率，在现有基础上，提高产出，以获得更大的收益。

（2）信息产业规模效率为递增状态，该类企业在现有产出条件下为达到DEA有效的目标值，在投入均有剩余的条件下还有多余的产出能力。可见，信息产业在短期已经发展为一支“超新星产业”，在规下工业体系中占据着举足轻重的地位。因此，信息产业应把握时机，抓住机遇，努力创新，继续保持企业效率的增长。但是还应该看到该行业依然存在很多问题，例如人员投入过多，行业成本过大的问题，很可能是由于新型产业所具有的技术储备相对不足，盲目招聘大量员工，并且由于小规模企业科技资源分散，科技和产业力量分散的特点而出现的高成本，密集度不高的现象，因此建议该行业减少人员投入，而引入核心人才和技术增强自身核心竞争力，合理减少成本。

（3）服装纺织业规模效率不变，该类企业在现有产出条件下已经达到DEA有效的目标值。服装纺织业不仅解决了大量的剩余劳动力，并且依托广阔的消费市场和良好的市场需求本地发展相对成熟，并保持了良好的发展态势。但是相比于南方城市而言，长春服装行业依然存在诸多问题，如缺少优秀的服装设计人才，市场还主要局限于本地，知名度还不高。而这主要是由于长春市乃至吉林省长期注重重工业发展，而服装纺织业这种轻工业发展相对滞后造成的，但在这种条件下依然拥有不错的业绩，说明服装产业潜在的发展前景，因此建议打造知名品牌，开拓市场，增强服装产业在全国的竞争力。

2．后序企业效率分析

同样，通过对后序企业在营业利润、主营业务成本、税金总额、应付职工薪酬、从业人员期末人数等指标在原始数据、投入冗余、产出不足、有效目标值等数据的分析，发现：

（1）机械机电业规模效率递增，该类企业在现有产出条件下已经达到DEA有效的目标值，并且该类企业的技术效率为1，这说明机械机电业由科技含量相对较高，技术投入已经不是机电行业的瓶颈。但是由于市场需求不足，盈利空间相对其他行业相对较小，可能导致机电行业在长期内处于萎靡不振的状态，因此建议机械机电行业通过产业升级或产业转型获得更好发展。

（2）环保绿化业规模效率不变，该类企业在现有产出条件下已经达到DEA有效的目标值。环保绿化业主要由政府部门管理运作，占据垄断地位，并且近几年长春对于绿化的需求变化不大，规模处于最优状态。预测环保绿化产业长时间内产业规模将不会发生改变，这说明政府对于环保产业投入是非常合理的，并且该行业发展其他产业相比已经非常成熟了，各项措施目前不需要进行调整了。虽然该产业的营业利润在工业产业的份额并不大，但其对于向旅游业这种第三产业发展的促进具有重要作用。

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