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    考慮非期望產(chǎn)出的我國區(qū)域煤炭產(chǎn)業(yè)效率分析

    2019-12-25 00:39:38琰,崔
    煤炭工程 2019年12期
    關(guān)鍵詞:效率發(fā)展

    李 琰,崔 欣

    (西安科技大學 管理學院,陜西 西安 710054)

    煤炭產(chǎn)業(yè)在中國的能源供應和消費中占主導地位,與國家安全,社會穩(wěn)定和能源的可持續(xù)發(fā)展直接相關(guān)[1]。通過對煤炭產(chǎn)業(yè)效率的評估,可以把握不同區(qū)域煤炭行業(yè)的發(fā)展水平和投入產(chǎn)出狀況,促進煤炭行業(yè)的集約化發(fā)展[2]。但是,隨著中國煤炭產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,國內(nèi)越來越重視煤炭發(fā)展導致的環(huán)境污染問題。實際生產(chǎn)過程中,一些非期望產(chǎn)出是不可避免的[3],應盡可能地減少以實現(xiàn)最佳效率。為實現(xiàn)煤炭產(chǎn)業(yè)高效穩(wěn)定發(fā)展,學者們利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對煤炭產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能利用率、生態(tài)效率,創(chuàng)新效率和政策有效性進行了分析[4-7]。對于指標體系的構(gòu)建,主要從低碳經(jīng)濟、市場結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及國際競爭力等角度考慮[8-11]??偨Y(jié)以往的研究發(fā)現(xiàn):①從煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展評價成果上講,現(xiàn)有研究多局限于定性分析或部分發(fā)展問題的定量分析,并且大多數(shù)研究忽略了非期望產(chǎn)出環(huán)境污染對產(chǎn)業(yè)發(fā)展造成的影響;②從產(chǎn)業(yè)發(fā)展所涵蓋的多方面角度來看,對指標的選取和界定還可以加以改善;③現(xiàn)階段,DEA在煤炭產(chǎn)業(yè)方面的應用不是很多,缺乏對我國各個省市煤炭產(chǎn)業(yè)整體狀況的研究,該領(lǐng)域仍然處于起步階段。

    由于非徑向超效率SBM模型充分考慮到了非期望產(chǎn)出的影響,更能準確的實現(xiàn)效率定量評價,可廣泛應用于煤炭行業(yè)不同領(lǐng)域的研究。如煤炭產(chǎn)業(yè)效率評價需要考慮到的有害氣體排放,煤炭企業(yè)安全效率評價中涉及的百萬噸死亡率以及績效評價中的資產(chǎn)負債等非期望產(chǎn)出指標的引入,都可以應用非徑向的SBM模型測算出更為全面準確的結(jié)果,對于行業(yè)發(fā)展規(guī)劃更具參考價值。因此,區(qū)別于大多數(shù)研究,本文采用煤炭產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù),以各省份煤炭產(chǎn)業(yè)為研究對象,將非期望產(chǎn)出概念引入到煤炭產(chǎn)業(yè)中,考慮了環(huán)境因素這一重要指標對煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響,綜合運用了DEA-SBM和Malmquist指數(shù)模型,對我國省際煤炭產(chǎn)業(yè)效率進行靜態(tài)與動態(tài)的綜合分析,并給出有針對性的對策建議。

    1 模型方法、變量選取與數(shù)據(jù)來源

    1.1 模型方法

    1.1.1 超效率SBM模型

    1.1.2 Malmquist指數(shù)

    Malmquist指數(shù)計算從t期到t+1期的效率變化,避免時期選擇隨意性造成的誤差,提高了模型的辨識能力。第t時期到t+1時期Malmquist指數(shù)定義如下[14]:

    Malmquist指數(shù)將全要素生產(chǎn)率指數(shù)(TFP)分解為綜合效率指數(shù)(TEC)和技術(shù)進步指數(shù)(TC)。技術(shù)進步是指在生產(chǎn)工藝、中間投入和制造技術(shù)等方面的改革和創(chuàng)新。同時,綜合技術(shù)效率指數(shù)(TEC)又分為純技術(shù)效率變動(PTEC)和規(guī)模效率變動(SEC)??杀硎緸椋?/p>

    TFP=TC×TE=TC×PTEC×SEC

    (3)

    判斷產(chǎn)業(yè)效率變動的標準:若TFP>1,表示產(chǎn)業(yè)效率呈上升趨勢;反之呈下降趨勢。若TC>1,表示生產(chǎn)技術(shù)有進步;反之衰退。若TE>1,表明技術(shù)效率改善,反之退步;若PTEC>1,表明生產(chǎn)管理改善帶來的相對效率提升,反之降低;若SEC>1,表明每個決策單元規(guī)模接近最優(yōu),反之遠離最優(yōu)。

    1.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

    考慮產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特點,選擇人力、物力和財力方面作為投入指標,選取地區(qū)工業(yè)增加值作為期望產(chǎn)出指標,碳燃燒過程主要產(chǎn)生的有害氣體SO2排放量作為非期望產(chǎn)出。其中,人力投入選擇各地區(qū)的采礦業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)來表示;由于鐵路是煤炭運輸?shù)闹饕绞剑瑒t物力投入選擇各地區(qū)煤炭鐵路貨運量;財力投入選取了采礦業(yè)固定資產(chǎn)投資和工業(yè)污染治理完成投資兩個重要指標。本文選取2010—2017年我國20個煤炭資源型省份的面板數(shù)據(jù)進行研究,數(shù)據(jù)來源于《國泰安》《BP能源世界》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及各省市統(tǒng)計年鑒。

    2 實證分析

    2.1 主要煤炭省份的產(chǎn)業(yè)效率對比分析

    根據(jù)上述模型,運用DEA-SolverPro5.0的非徑向非角度的超效率模型,對考慮非期望產(chǎn)出(SBM模型)的20個煤炭資源型省份2010—2017年的投入指標和產(chǎn)出指標進行求解,得到產(chǎn)業(yè)效率值,具體數(shù)值見表1。

    表1 2010—2017年20個省份煤炭產(chǎn)業(yè)效率值結(jié)果

    表1結(jié)果顯示,在研究期內(nèi)煤炭產(chǎn)業(yè)效率整體處于較高水平,各年份平均值均接近于1。各地區(qū)平均效率值顯示,不同地區(qū)間的效率值差異較大。 例如:陜西省各年份效率值顯著低于其他省份,平均效率為0.244,應加強節(jié)能減排工作,給予充足的政策指導和財政支持;甘肅省產(chǎn)業(yè)效率值分布在0.9左右,較為穩(wěn)定;吉林和遼寧歷年產(chǎn)業(yè)效率值呈現(xiàn)較大幅度波動,表明其產(chǎn)業(yè)效率具有很大提升潛力;江蘇和山東產(chǎn)業(yè)效率均值遠大于1,可見政策傾向相比其他省份較為穩(wěn)定。根據(jù)各地區(qū)煤炭產(chǎn)業(yè)效率的演化特征,在研究期內(nèi),均顯示出均勻波動且有小幅增長的趨勢。以平均值作為參照,大致可劃分為以下四種類型,如圖1所示。

    通過原始數(shù)據(jù)對以上四種情況進行分析:

    1)高效穩(wěn)定型省份(圖1(a))如河北、江西和貴州等。河北省較高的效率得益于較高的工業(yè)增加值,江西屬于經(jīng)濟發(fā)展水平較高地區(qū),各個產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好,經(jīng)濟結(jié)構(gòu)合理,貴州資本以及人力投入較少,且污染排放較少是其產(chǎn)業(yè)效率高的主要原因。

    2)低效穩(wěn)定型省份(圖1(b))包括陜西、山西和新疆等。陜西和山西省煤炭資源豐富,煤炭產(chǎn)業(yè)積累水平較高,但由于資源投入高于其他省份,產(chǎn)業(yè)聚集不僅沒有促進產(chǎn)業(yè)升級,反而導致過度開采,造成大氣污染嚴重引起非期望產(chǎn)出過多,導致煤炭產(chǎn)業(yè)效率低。新疆由于地理因素的特殊性,經(jīng)濟發(fā)展停滯,地方政府對煤炭產(chǎn)業(yè)研究投入不足嚴重阻礙了煤炭生產(chǎn)率的提高。

    3)中效穩(wěn)定型省份(圖1(c))有內(nèi)蒙、云南等,這些省份樣本區(qū)間內(nèi)各項投入和產(chǎn)出值均處于整體樣本的平均水平,使得其效率值相比其他省份趨于中效穩(wěn)定,可結(jié)合科技手段,調(diào)整能源結(jié)構(gòu),使其日趨合理。

    4)中效波動型省份(圖1(d))如吉林、遼寧等。東三省煤炭儲量一般,地理位置及氣候條件特殊,使用煤炭較多且經(jīng)濟實力一般,是效率低下的主要因素。

    圖1 2010—2017年20省份煤炭產(chǎn)業(yè)效率對比圖

    2.2 煤炭產(chǎn)業(yè)效率差異原因的動態(tài)分析

    對2010—2017年樣本省份煤炭產(chǎn)業(yè)效率的差異進行Malmquist指數(shù)動態(tài)分析,具體結(jié)果見表2和表3。

    表2 2010—2017年各煤炭省份產(chǎn)業(yè)效率均值結(jié)果及其分解

    從表2可以看出,效率值在2012—2013年和2015—2016年期間有所下降。 其余時間的產(chǎn)業(yè)效率呈現(xiàn)穩(wěn)定或增長趨勢,特別是2014—2015年,產(chǎn)業(yè)效率的增長率達到26%,其貢獻源于技術(shù)進步??傮w而言,2005—2012年期間TFP的增長率為1.1%。在大多數(shù)年份,效率值得增加得益于技術(shù)進步,在技術(shù)效率方面,需要有效改進。

    表3進一步分析各地區(qū)產(chǎn)業(yè)效率變化規(guī)律。在20個省份中,大多數(shù)省份的TFP大于1,其中遼寧、江蘇、江西、湖北、湖南、貴州、云南、陜西、甘肅的效率指標均有效,特別是江蘇省,效率增加值高達15.5%,主要是由于技術(shù)進步的貢獻;在各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)效率中,技術(shù)進步呈現(xiàn)出不同程度的積極影響,而技術(shù)效率對大多數(shù)地區(qū)煤炭產(chǎn)業(yè)的效率起到了負面作用。技術(shù)效率指標反映了管理方法和管理結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點以及決策的正確性,技術(shù)進步指數(shù)反映了利用和節(jié)能技術(shù)的進步??梢酝茢啵陙?,在提高煤炭利用率和節(jié)能減排技術(shù)的應用中,各地區(qū)都取得了不同程度的進展,其中江蘇和河南更為突出;而在產(chǎn)業(yè)的管理和政策制定方面,如河北、新疆在內(nèi)的多個省份存在缺陷,可借鑒效率較高地區(qū)的經(jīng)驗進一步改進提高。

    表3 各省份煤炭產(chǎn)業(yè)效率及其分解

    3 結(jié)論與建議

    本文運用超效率SBM模型以及Malmquist指數(shù)對20個煤炭資源型省份的煤炭產(chǎn)業(yè)效率進行評價和區(qū)域比較,得出以下主要結(jié)論:縱向變化來看,產(chǎn)業(yè)效率整體呈上升趨勢,Malmquist指數(shù)動態(tài)分析顯示近五年除2015—2016年TFP小幅下降,其余年份均呈增長趨勢,說明在此期間產(chǎn)業(yè)發(fā)展良好,增長態(tài)勢明顯。其提升主要依賴技術(shù)進步;橫向比較來看,20個省份煤炭產(chǎn)業(yè)的平均效率差異較大且各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)效率也有不同程度的波動。Malmquist指數(shù)的動態(tài)分析表明,整體產(chǎn)業(yè)效率正在上升,主要貢獻來自技術(shù)進步。TFP小于1的主要原因是其技術(shù)效率的嚴重落后。

    根據(jù)上述結(jié)論,本文對我國煤炭產(chǎn)業(yè)的發(fā)展政策提出以下建議:

    1)為了發(fā)展各地區(qū)煤炭產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,須充分考慮全國煤炭工產(chǎn)業(yè)效率的差異,合理制定目標。通過財政支持和政策指導,重視產(chǎn)業(yè)效率極低的地區(qū),大力推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和節(jié)能減排發(fā)展;在發(fā)展的瓶頸領(lǐng)域,制定長遠的發(fā)展政策;優(yōu)化煤炭產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)和發(fā)展新型煤化工以減少環(huán)境污染等方式使產(chǎn)業(yè)的正向發(fā)展取得成果。

    2)推進節(jié)能環(huán)保企業(yè)集群發(fā)展。通過在大氣污染防治裝備制造、工業(yè)固廢綜合利用等領(lǐng)域?qū)嵤┲攸c項目,帶動產(chǎn)業(yè)集群效應;要充分認識到技術(shù)進步對煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展的貢獻,加大對產(chǎn)業(yè)相關(guān)技術(shù)的研發(fā),加強自主創(chuàng)新,注重技術(shù)效率的缺陷,提高技術(shù)水平,完善產(chǎn)業(yè)管理機制。

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