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    我國電力產業(yè)技術效率分析

    2018-05-03 08:39:52羅錦宏
    合作經濟與科技 2018年10期
    關鍵詞:技術效率

    羅錦宏

    [提要] 本文運用三階段DEA模型對我國電力產業(yè)技術效率及其影響因素進行實證分析。研究結果表明:在不考慮外部環(huán)境和隨機因素情況下會高估我國電力產業(yè)技術效率。在剔除外部環(huán)境和隨機因素影響后,多數地區(qū)電力產業(yè)技術效率值呈現下降趨勢且多處于規(guī)模報酬遞增階段,通過擴大規(guī)模有利于電力產業(yè)效率提高。

    關鍵詞:電力產業(yè);三階段DEA;技術效率;純技術效率;規(guī)模效率

    中圖分類號:F270 文獻標識碼:A

    收錄日期:2018年3月9日

    一、引言

    電力產業(yè)技術效率研究領域使用較多的方法是Chernes A和Aigner D J等提出的數據包絡分析(DEA)和隨機前沿方法(SFA)等分析方法。國外學者分別從產權結構、市場結構、價格規(guī)制等方面分析了電力產業(yè)的技術效率變化情況。國內學者自2002年電力改革以來,也對電力行業(yè)效率問題開展相關研究。Lam and Shiu最早使用DEA模型對我國1995~2000年火力發(fā)電產業(yè)的技術效率進行了研究。陶鋒等與張各興和夏大慰分別采用DEA和SFA分析方法,對我國電力產業(yè)技術效率進行了研究。

    本文擬采用Fried等提出的三階段DEA模型來評價我國區(qū)域電力產業(yè)技術效率,為我國電力產業(yè)改革提出更合理的建議。

    二、三階段DEA模型原理

    第一階段:傳統(tǒng)DEA模型分析初始效率。將每個地區(qū)視為一個決策單元(DUM),選取一定的投入產出指標,利用投入導向的BCC模型,得出各DUM的效率值和投入松弛變量。

    第二階段:相似SFA分析模型。Fried等認為,通過傳統(tǒng)DEA模型分析得到的松弛變量會受到來自外部環(huán)境、隨機擾動和管理無效率三個因素的影響。為剝離以上影響因素,可以通過建立SFA模型來進行分析。

    第三階段:調整后的DEA效率分析。運用調整后的投入產出變量再次帶入BCC模型,測算各決策單元的效率,此時的效率已經剔除環(huán)境因素和隨機因素影響的真實效率狀況。

    三、變量選取和數據來源

    (一)投入與產出變量的選取。在投入變量上選取資本、人力和資源作為三大投入要素。勞動力投入用當年年末電力生產行業(yè)就業(yè)人數表示,單位為人;資源投入選取電力生產標準煤耗表示,單位為萬噸;資本投入采用各?。ㄖ陛犑?,自治區(qū))的電力生產行業(yè)資本存量來表示,本文借鑒實證研究領域常用的“永續(xù)盤存法”來估計年末的實際資本存量,其中折舊率參考楊鐘馗等的研究,選取5%作為電力產業(yè)固定資產折舊率,單位為億元。產出變量選取各?。ㄖ陛犑?,自治區(qū))發(fā)電量作為產出變量,單位為億千瓦時。

    (二)環(huán)境變量的選取。本文綜合宏觀和微觀層面的影響,選取了以下三個環(huán)境變量:

    1、技術進步,即各省火力發(fā)電量與各省發(fā)電總量之比。在環(huán)境規(guī)制愈發(fā)嚴格且清潔能源技術不斷發(fā)展的環(huán)境下,分析電力生產的能源結構對于電力產業(yè)的技術效率影響尤為重要。

    2、環(huán)境規(guī)制,即各地區(qū)工業(yè)二氧化硫排放量。由于目前我國火電仍占據相當比例,以減少二氧化硫排放為主要目標的環(huán)境規(guī)制,會影響到電力產業(yè)成本,進而對電力產業(yè)技術效率產生影響。

    3、產業(yè)結構,即第二產業(yè)增加值占地區(qū)生產總值GDP的比重。由于第二產業(yè)為高耗能產業(yè),其在各地區(qū)的發(fā)展將會對電力產業(yè)的效率產生影響。

    (三)數據來源。本文選取2015年我國30個省、直轄市、自治區(qū)的數據作為樣本(其中,西藏由于數據不完整未納入樣本范圍)。依照傳統(tǒng)的區(qū)域分類方法,本文將我國劃分為東、中、西三大區(qū)域。數據來源于《中國統(tǒng)計年鑒2016》、《中國能源統(tǒng)計年鑒2016》、《中國勞動統(tǒng)計年鑒2016》、《中國電力統(tǒng)計年鑒2016》。

    四、實證分析

    第一階段,傳統(tǒng)DEA實證結果。本文第一階段通過運用DEA2.1軟件進行數據分析,得到各省市2015年電力產業(yè)技術效率值。在不考慮外部環(huán)境和隨機誤差的情況下,我國30個地區(qū)平均技術效率為0.87,平均純技術效率為0.892,平均規(guī)模效率為0.974。為進一步確定純技術效率是否為制約電力產業(yè)技術無效率的主要因素,本文將通過SFA回歸分析,剔除外部環(huán)境和隨機誤差的影響,確定純技術效率是否被低估,規(guī)模效率是否被高估。

    第二階段,SFA回歸分析。通過第一階段獲得的投入變量理想值計算的投入變量的松弛變量,將三個環(huán)境變量作為自變量,代入frontier4.1軟件進行回歸分析,結果如表1所示??梢钥闯觯ㄟ^第二階段的SFA回歸分析驗證,三個外部環(huán)境變量對三個投入松弛變量LR值均通過了單邊檢驗(臨界值為7.045)。技術進步和產業(yè)結構對資本、勞動力和資源投入松弛變量均通過了顯著性水平為1%的檢驗;環(huán)境規(guī)制對資本和資源投入松弛變量通過了顯著性水平為1%的檢驗,對勞動力松弛變量通過了顯著性水平為5%的檢驗。因此,有必要對外部環(huán)境變量和隨意誤差進行剔除,將所有的地區(qū)置于相同外部環(huán)境下,得到更精確的技術效率結果。(表1)

    第三階段,調整投入DEA實證結果。根據第二階段SFA回歸分析結果,對原始投入變量進行調整后,將調整后的投入變量與原始產出變量運用DEAP2.1軟件進行求解。對比第一階段與第三階段結果,電力產業(yè)的效率值有一定的變化。各地區(qū)的技術效率由0.87降低至0.827;純技術效率值由0.892上升至0.922;規(guī)模效率值由0.974下降至0.897。通過進一步的觀察可以發(fā)現,各地區(qū)的規(guī)模效率下降幅度較大,表明規(guī)模不經濟并非源于純技術無效。

    電力產業(yè)技術效率總體與區(qū)域差異分析:

    1、總體分析。從第三階段DEA的分析結果可以看出,綜合技術效率值和純技術效率值分別為0.827、0.922,且純技術效率值水平高于綜合技術效率值,表明了我國多數區(qū)域的電力產業(yè)決策和管理水平較為成熟。但另一方面也反映出了電力產業(yè)技術效率不高是由于規(guī)模效率導致的。

    2、區(qū)域分析。由于我國三大區(qū)域間的經濟發(fā)展水平存在一定差異,本文也將各個區(qū)域間的電力產業(yè)技術效率水平進行分析比較。調整前后綜合技術效率值各區(qū)域間保持不變,排序依次為西部、東部、中部。調整后三大區(qū)域間的純技術效率值,東部和西部較高,分別為0.953、0.940,中部地區(qū)效率值最低為0.855。規(guī)模效率在調整后,各區(qū)域間都有大幅降低,其中東部區(qū)域規(guī)模效率值最低。

    五、結論及建議

    本文通過運用三階段DEA模型對我國目前電力產業(yè)技術效率進行研究,得到的結論如下:

    (一)本文使用三階段DEA分析方法,模型設計通過了檢驗,并且調整前后整體的綜合效率值TE、純技術效率值PTE、規(guī)模效率值均出現了增減變化,具體體現為規(guī)模效率值被高估、純技術效率值被低估。

    (二)從區(qū)域上看,我國三大區(qū)域的技術效率排序為西部、東部、中部,其中純技術效率中部低于其他兩個區(qū)域,規(guī)模效率東部低于中西部區(qū)域。為此,中部區(qū)域應當加強純技術效率的提升,在管理、技術創(chuàng)新等方面向東西部區(qū)域學習,而東部區(qū)域應當加強新能源電力產業(yè)發(fā)展布局,增強地區(qū)的規(guī)模效益。

    (三)在環(huán)境因素上,技術進步系數為負,且通過了顯著性水平1%檢驗,代表了提升清潔能源結構比重對電力產業(yè)技術效率有著提升效果;環(huán)境規(guī)制和產業(yè)結構系數為正,均通過了顯著性水平檢驗,表明了環(huán)境規(guī)制力度的加強和產業(yè)結構比重提升,不利于電力產業(yè)技術效率提升。顯然,短期內環(huán)境規(guī)制會影響到電力產業(yè)技術效率提升,但是從長遠來看增強環(huán)境規(guī)制、推動電力產業(yè)提升資源配置、提升新能源發(fā)電技術將會對電力產業(yè)技術效率產生促進作用。

    主要參考文獻:

    [1]Chernes A.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research.1978.6.

    [2]Fried,H.O,Lovell.C.A.K,Schmidt.S.S.Accounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment analysis[J].Journal of Productivity Analysis,2002.17.

    [3]Kok Fong See,Tim Coelli. An Analysis of Factors that Influence the Technical Efficiency of Malaysian Thermal Power Plants[J].Energy Economics,2012.34.3.

    [4]陶鋒,郭建萬,楊舜賢.中國電力產業(yè)規(guī)制效果的實證研究[J].中國工業(yè)經濟,2008.1.

    [5]張各興,夏大慰.所有權結構、環(huán)境規(guī)制與中國發(fā)電行業(yè)的效率——基于2003-2009年30個省級面板數據的分析[J].中國工業(yè)經濟,2011.6.

    [6]張軍,吳桂英,張吉鵬.中國省際物質資本存量估算:1952-2000[J].經濟研究,2004.10.

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