钢铁厂商规模与生产效之研究

鋼鐵廠商規模與生產效率之研究pp.29-5029鋼鐵廠商規模與生產效率之研究林佳琪1摘要本研究利用資料包絡分析法及Malmquist生產力指數，以投入導向模式估計台灣25家上市鋼鐵廠商於2006年及2007年的生產效率。實證分析結果發現，台灣鋼鐵產業於2006年及2007年約有近二分之一的廠商數屬於生產明顯非效率單位。相較於2006年，鋼鐵產業於2007年的平均生產力略為下降，技術效率降低，有技術進步的現象，且樣本廠商之間的各項效率值表現差異較大。25家上市鋼鐵廠商中，小規模（資本額在50億元以下）的廠商較多，規模大小與生產效率高低似無顯著關係。關鍵詞：資料包絡分析法Malmquist生產力指數、規模報酬階段1聖約翰科技大學國際商務學系助理教授。第13期30壹、前言鋼鐵產業是一個國家建設的基本工業，亦是衡量一國工業生產力的重要指標。全球鋼鐵產業歷經2001年最低迷的景象之後，自2002年起至2008年，一片欣欣向榮；鋼鐵產業近六年來的發展態勢，除了基本的產業供需面產生變化之外，產業內競爭環境的驟變，以及各國的產業政策推動之下，使得全球的鋼鐵產業面臨一波新的產業結構調整。新興市場於近年來的經濟蓬勃發展帶動全球的原物料需求大增，油價隨即自2003年起一路狂飆，同時為中東地區的產油國家帶來一筆為數可觀的「油元」(petrodollar)收入；這些新興市場與產油國家的興起，帶動其國內的基礎建設與消費能力，亦提升對鋼材的消費量，其中中國與印度預期將成為全球最大的鋼鐵消費市場，普遍預估未來十年對於鋼材的需求仍處於高成長期；在供給的增加遠不及需求的增加的情況下，鋼鐵價格持續上升，旋而於2007年10月鋼筋期貨商品誕生，同年12月推出熱軋板捲期貨，2008年4月推出小鋼胚期貨，又於2008年5月煉鋼的重要原料-鐵礦砂等金屬原料的期貨商品問世等等，鋼鐵的供給與價格和元素經濟(elementaleconomy)的趨勢緊密連結。同時，2008年之後，京都議定書限制工業化國家對於溫室氣體的排放，牽動各國鋼廠與產業政策的發展，主要鋼鐵生產國的產業政策傾向嚴控增產，削減過剩產能，並推動鋼廠整合，使產業朝向寡占競爭發展。各種因素使鋼鐵產業勢必面臨一波新的產業結構調整，鋼廠的經營效率也將是影響與決定鋼廠是否得以永續經營的重要關鍵。本研究旨在對於台灣鋼鐵產業於2006年及2007年的生產效率作一估計檢定，探討廠商的規模大小與生產效率之間的關係，並衡量廠商於該兩年間生產力的改變，期望國內的鋼廠在面臨新的產業生態之下，能夠更瞭解其本身與其他同業競爭者的相對生產力，且對於國內鋼廠所面臨的國際鋼鐵產業態勢應有的對策，提出建言與看法。本研究分為五部分，1.為前言，闡述目前與未來鋼鐵產業的局勢及本研究的動機與目的；2.為文獻探討，介紹台灣的鋼鐵產業發展狀態，及有關台灣鋼鐵產業生產效率的學術研究文獻回顧；3.為實證模型及方法，介紹效率評估的意義及資料包絡分析法的理論模型；4.介紹研究設計與實證結果分析，5.為結論。鋼鐵廠商規模與生產效率之研究pp.29-5031貳、文獻探討鋼鐵產業是一原料與資本密集的產業。台灣目前上市的鋼鐵廠商約26家，資本額平均約在30至100億之間，員工人數平均約為400至900人。中小型鋼鐵廠所佔比例較高，係以廢鋼為主要原料的電爐煉鋼廠，使用的主要能源以電力為主；中國鋼鐵公司則系以進口鐵礦砂冶煉的一貫式作業高爐廠及轉爐廠，主要以原料煤作為冶煉鐵水的熱能。國內鐵礦砂幾乎全仰賴進口，而電爐煉鋼廠所需的廢鋼，亦因國內供應不夠，需進口以彌補短缺；國內鋼鐵產業生產的主要鋼品可區分為鋼胚錠、熱軋鋼捲、冷軋鋼捲、鋼筋、型鋼、盤元等，台灣目前的鋼鐵產業結構特徵是上游的煉鋼不足，需進口大量鋼胚半成品，而下游的冷、熱軋及鍍面鋼品市場供過於求，導致廠商將工廠移往中國大陸從事生產，以消耗國內過剩的產能；根據國際鋼鐵協會(InternationalIronandSteelInstitute,IISI)的統計資料顯示，台灣於2006年是全世界第12大鋼品出口國，第14大鋼品進口國，2006及2007年在世界主要鋼鐵生產國家中，台灣排名第12。生產經濟學中的效率衡量理論是目前各個領域在廠商經營效率的研究上，應用最為廣泛的方法。生產經濟學中的「效率」，指的是在既定的投入要素成本下，達到產出極大化，或是在既定的產出水準下，達到投入要素的成本極小化；故效率是衡量廠商之投入要素與產出之間的關係。有關衡量鋼鐵產業的生產效率之學術研究，國內之研究如(吳學良，1997)、吳萬益、蘇進祿、(鄭正豐，2004)、(陳哲鵬，2006)、羅瑞霖、(廖冠傑，2006)、郭彥秀玉與(黃士滔，2008)等人。其中吳萬益等人(2004)採用資料包絡分析法，對18家電爐煉鋼廠(含國內12家及日本韓國6家)進行經營績效評估，並藉由專家訪談的方式尋找其他影響廠商經營績效的因素。羅瑞霖、廖冠傑(2006)利用資料包絡分析法，分析2002年至2004年鋼鐵廠商的經營績效，發現大多數生產無效率的廠商，多是導因於技術效率。(陳哲鵬，2006)利用資料包絡分析法，針對2001年至2004年台灣24家鋼鐵廠商進行相對經營效率實證分析，並檢視12項財務比率與廠商經營效率值之相關性。郭彥秀等人(2008)以模糊資料包絡分析法為主，對於國內19家鋼鐵上市公司中位於碳鋼供應鏈的廠商進行評估。國外有關衡量鋼鐵產業的生產效率之學術研究則有：Jefferson(1990)，Rayand第13期32Kim(1995)，Wu(1996)，LibermanandJohnson(1999)，Zhang(2001)，Maetal.(2002)，Kim(2005,2006)等。Jefferson(1990)利用資料包絡分析法檢視中國120家鋼廠的生產績效、生產力變動與技術特性，發現中國在改革這段期間，鋼廠的生產力有顯著的成長。Zhang(2001)利用隨機邊界模型，檢視1995年中國大型及中型鋼廠的技術效率；另依「所有權」、「規模大小」、「資本優良性」與「地理位址」的區別，比較不同群別的技術效率表現。Maetal.(2002)利用資料包絡分析法及Malmquist生產力指數，檢視1989-1997年中國88家鋼廠的技術效率及生產力指數；Kim(2005,2006)利用隨時間變動之隨機邊界模型，檢視世界52大鋼廠在1978至1997年間的技術效率，及影響廠商效率成長的可能因素，結果發現「私有化」、「規模經濟」，以及「新的技術與設備」三項因素與效率水準具高度正相關性，其中尤以「私有化」程度對效率水準的影響更大。本研究則是利用資料包絡分析法，檢視2006年至2007年台灣25家上市鋼鐵廠商的生產效率，並且探討廠商的規模大小與生產效率之間的關係，以Malmquist生產力變動指數衡量鋼鐵產業在該二年間生產力的改變；最後，對於國內鋼廠所面臨的國際鋼鐵產業態勢應有的對策，提出建言與看法。參、實證模型及方法資料包絡評估模式(DataEnvelopmentAnalysis；DEA)的基本概念最早起源於Farrell(1957)，其以「非預設生產函數」型態建構單一產出的數學規劃方法推估效率值。其後，Charnes、Cooper&Rhodes(1978)三位學者在生產技術為固定規模報酬(constantreturnstoscale;CRS)的假設下，將其發展為多項投入與多項產出的數學模式(以下簡稱CCR模式)；其中生產效率(productionefficiency)指在現有技術下，有效運用生產要素所能獲得的最大產出，但因並非所有生產單位皆在相同的規模下生產，所以造成生產無效率的原因可能源自規模不當；因此，Banker、Charnes與Cooper(1984)發展出在變動規模報酬(variablereturnstoscale;VRS)的生產技術假設下，能夠衡量技術效率(technicalefficiency,TE)及規模效率(scaleefficiency,SE)之BCC模式。以下分別介紹DEA以及根據DEA所延伸出來的Malmquist生產力指數。一、資料包絡分析法鋼鐵廠商規模與生產效率之研究pp.29-5033資料包絡分析法的數理模式如下。假設決策單位j使用第i項投入量為ijX，其第r項產出量為rjY，則任一決策單位(decisionmakingunit;DMU)之效率可由以下(1)式求得：{}riuvMax,jh=∑∑==miijisrrjrXvYu11(1)s.t.∑∑==miijisrrjrXvYu11≤1,nj,....,1=iv,ru0≥ε,sr,.....,1=,mi,.....,1=其中ijX表示第j個決策單位之第i項投入值，rjY表示第j個決策單位之第r項產出值，ru表示第r個產出項之權數，iv表示第i個投入項之權數，jh表示第j個決策單位的效率值，ε為一極小之正值。由於(1)式為一分數非線性規劃(fractionalnon-linearprogramming)型式，運算不易，且有無窮解之虞，因此將其轉化為一線性模式(linearprogramming)：{}riuvMax,jh=∑=srrjrYu1(2)s.t.∑=srrjrYu1∑=−mrijiXv10≤∑=−mrijiXv1=10,≥εirvu,sr,.....,1=,mi,.....,1=(2)式與(1)式之最佳目標函數值相同，且可更進一步利用對偶問題(dualproblem)導出包絡關係之線性規劃如(3)至(5)式：},{λθMinjθ(3)s.t.−∑=nkikkX1λ0≥rjY(4)jθijX01≥−∑=nkikkXλ(5)(其中0≥λ，為投入或產出的權重)i=1i=1第13期34(3)式為以投入導向的技術效率衡量方式；(4)式中，rjY表示第j家廠商的實際產出，∑=nkikkX1λ表示廠商位於生產前緣上，滿足技術效率所對應的產出；(5)式中，ijX為廠商實際投入，ikkXλ則為廠商位於生產線前緣上的投入，當廠商於生產前緣上之投入必為該廠商所能達到之最小投入量，此時jθijX01≥−∑=nkikkXλ。(3)式中的jθ表示第j家廠商相對於其在生產前緣上的投入所能減少的比例，為效率值，而當1=θ時，表示該決策單位具有技術效率。上述之CCR模式係假設生產過程屬於固定規模報酬(constantreturntoscale;CRS)，即當投入量以等比例增加時，產出亦應以等比例增加。而Banker，Charnes與Cooper(1984)發展出能夠衡量技術效率及規模效率之BCC模式：{}riuvMax,jh=∑∑==−miijirjrsrXvuYu101(6)s.t.∑∑==−miijisrrjrXvuYu1101≤,nj,......,1=,riuv,0≥ε1=rs,.....,,mi,.....,1=其中0u為截距項。如同CCR模式之作法，可將(6)式轉換成對偶問題如下；{}λθ,Minjθ(7)s.t.11=∑=nkjλrjnkikkYX−∑=1λ≥0,iknkkijjXX∑=−1λθ≥0.(λ≥0，為投入或產出的權重)CCR模式是假設生產過程屬於固定規模報酬，然而一個無效率之決策單位，其無效率原因可能源自於規模報酬遞增(increasingreturntoscale;IRS)或規模報酬遞減(decreasingreturntoscale;DRS)之營運狀態，因此透過BCC之模式，可供瞭解決策單位所處之規模報酬狀態，及更多改善效率的資訊；由BCC之對偶模式，亦可瞭解各受評單位之目標評比對象，及欲達有效率所應改善之投入減少量與產出增加量。k鋼鐵廠商規模與生產效率之研究pp.29-5035「生產效率」在學術上亦有稱之為「總體效率」(aggregateefficiency)；「技術效率」，是一種衡量從已觀察到的投入產出組合至生產邊界間距離的方式；「規模效率」，是用以衡量某一生產規模偏離最適規模程度(其平均產量達到最大)的一種方式；生產效率為技術效率與規模效率之乘積。資料包絡分析