中国汽车企业规模效率测度及影响因素分析
本文关键词:中国汽车企业规模效率测度及影响因素分析
【摘要】:2015年,中国汽车产业依然保持着产销量世界第一的地位。自1978年以来,中国汽车产业发生了翻天覆地的变化。全球间激烈的市场竞争使得我国汽车企业更快地实现集团化、规模化。即使汽车产业获得如此大的进步,并不代表中国已经成为了世界汽车强国。我国汽车生产企业数量多且生产分散,而且有大量汽车生产工人和生产设备处于低效率的生产经营中,既不能快速退出市场,又无力改变企业的经营现状。因此,对汽车企业规模效率问题进行探讨,不仅能给投资者和管理者提供更多关于企业规模效率状况的信息,实施更正确的规模扩张策略,更好的提升企业规模经济;而且将有助于政府了解汽车企业规模效率状况,以便做出正确的政策调整,提升我国汽车产业经济的发展空间。本文对汽车企业规模经济和效率问题的研究,有着一定的理论价值和现实意义:首先可以丰富汽车企业规模经济相关的理论,其次在一定程度上可以指导我国汽车企业实现持续健康的发展。本文在总结前人对汽车产业规模经济研究的基础上,以规模经济理论为指导,采用DEA数据包络模型和Malmquist指数法从静态和动态两个角度对汽车企业规模效率进行分析,得出相关结论:近年来,中国汽车企业整体经营绩效是退步的;中国大部分整车企业尚未达到规模最优区间,较多处在规模报酬递增的阶段;中国汽车企业的规模效率与综合技术效率、纯技术效率相比较而言,相对较高;规模较大的综合型汽车企业的规模效率相对更高。之后又采用Tobit回归的方法对企业规模效率的影响因素进行回归分析,得到汽车企业总资产周转率与企业规模效率呈正相关关系,资产负债率和销售费用率与企业规模效率呈负相关关系的结论。本文一共有六个章节:第一章为绪论,对研究背景意义等方面做介绍;第二章对规模经济理论进行梳理,为下文的实证分析做好理论的铺垫;第三章对我国的汽车产业规模经济现状进行简要的统计分析,从产销量、工业总产值以及市场进入退出等方面进行总体的产业规模与效益分析;第四章利用DEA模型分析主要整车生产企业的相对效率,从静态和动态两个角度来分析汽车上市企业规模效率的现状及变化;第五章通过Tobit模型以及第四章中测算出来的汽车上市企业的规模效率,对影响汽车企业规模效率的因素进行回归,得出是否存在相关关系的结论;第六章针对上文得出的结论,分别从政府和企业的角度为如何提高我国汽车企业规模经济效率提出一些改进的建议。
【关键词】:汽车产业 企业规模经济 规模效率 影响因素
【学位授予单位】:东北财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F426.471
【目录】:
- 摘要2-4
- ABSTRACT4-8
- 1 绪论8-16
- 1.1 研究背景和意义8-10
- 1.1.1 研究背景8-9
- 1.1.2 问题提出和研究目的9-10
- 1.2 国内外相关研究综述10-13
- 1.2.1 国外研究10-12
- 1.2.2 国内研究12-13
- 1.3 研究对象及方法13-15
- 1.3.1 研究对象13-14
- 1.3.2 研究方法及框架14-15
- 1.4 创新与不足15-16
- 1.4.1 创新之处15
- 1.4.2 不足之处15-16
- 2 规模经济理论16-21
- 2.1 规模经济理论的产生和发展16-18
- 2.1.1 规模经济理论的产生16-17
- 2.1.2 规模经济理论的发展17-18
- 2.2 企业规模经济的内涵及影响因素18-21
- 2.2.1 企业规模经济18-19
- 2.2.2 影响企业规模经济的因素19-21
- 3 中国汽车产业发展历程及现状21-31
- 3.1 产业规模现状21-26
- 3.1.1 产销量规模21-23
- 3.1.2 投入要素规模23-25
- 3.1.3 进出口规模25-26
- 3.2 产业利润现状26-29
- 3.2.1 工业总产值及增加值26-27
- 3.2.2 汽车行业收入及占GDP比重27-28
- 3.2.3 利润总额28-29
- 3.3 市场准入和退出现状29-31
- 3.3.1 市场进入29
- 3.3.2 市场退出29-30
- 3.3.3 企业数量30-31
- 4 中国汽车企业的规模效率测度31-39
- 4.1 测度方法的简介31-32
- 4.2 指标选取32
- 4.3 样本选取32-33
- 4.4 实证研究结果33-39
- 4.4.1 静态效率分析34-38
- 4.4.2 动态效率分析38-39
- 5 汽车上市企业规模效率的影响因素分析39-45
- 5.1 Tobit回归模型介绍39-40
- 5.2 模型假设与数据选择40-43
- 5.2.1 研究假设40-41
- 5.2.2 变量选择41-42
- 5.2.3 模型设定42
- 5.2.4 样本选取与数据说明42-43
- 5.3 回归结果及分析43-45
- 6 结论与建议45-47
- 参考文献47-50
- 后记50-51
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,本文编号:958003
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