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    全面風險管理對油氣企業(yè)經(jīng)營績效的影響

    2022-07-01 05:35:22李鵬飛唐旭姜鈺卿丁聿
    石油科學通報 2022年2期
    關鍵詞:回歸系數(shù)油氣風險管理

    李鵬飛,唐旭,姜鈺卿,丁聿

    中國石油大學(北京)經(jīng)濟管理學院,北京 102249

    0 引言

    為應對全球氣候變化,作為世界上最大的發(fā)展中經(jīng)濟體,中國于2020 年9 月22 日做出了莊嚴承諾:二氧化碳排放力爭于2030 年前達到峰值,努力爭取2060 年前實現(xiàn)碳中和。石油與天然氣作為傳統(tǒng)化石能源,從開采、運輸、儲存到終端應用的全價值鏈都會產(chǎn)生大量碳排放[1-2]?!半p碳”目標的提出使得油氣企業(yè)在轉型過程中不僅要努力進行碳減排助力“雙碳”目標的實現(xiàn),同時還要兼顧企業(yè)自身績效。

    油氣企業(yè)績效受到了諸多因素的影響[3],包括盈利能力、資本結構和償債能力等,而企業(yè)全面風險管理對油氣企業(yè)績效的影響常常被忽視。事實上,全面風險管理對油氣企業(yè)經(jīng)營的影響具有兩面性,一方面,通過監(jiān)管油氣企業(yè)不同層面、不同維度的風險,有效提升油氣企業(yè)風險防控能力,進而提高油氣企業(yè)經(jīng)營績效[4]。另一方面,在構建全面風險管理體系時,油氣企業(yè)需要投入大量人力、物力和財力,對油氣企業(yè)經(jīng)營效率產(chǎn)生負面影響。因此,全面分析風險管理對于油氣企業(yè)績效的作用機制和作用效果就顯得尤為重要,這也是油氣企業(yè)在實現(xiàn)“雙碳”目標時需要考慮的重要問題,能夠為油氣企業(yè)切實推進碳減排行動提供經(jīng)驗支持和決策參考[5]。

    國內(nèi)外學者就企業(yè)績效、全面風險管理、以及全面風險管理對企業(yè)績效的影響方面已經(jīng)做了大量研究。

    從企業(yè)績效來看,已有研究按照績效評估方法將已有研究分為三類,一是用資產(chǎn)收益率(ROA)表征,如周宏(2010)[6]、楊嬋(2021)等[7]分別研究了激勵強度、公司治理和關系投入對企業(yè)經(jīng)營績效的影響;二是采用托賓Q值衡量企業(yè)績效,如賀炎林(2014)等[8]研究了股權集中度對企業(yè)績效的影響,莊瑩(2021)等[9]研究了企業(yè)社會責任對企業(yè)績效的影響;三是采用DEA-Malmquist指數(shù)法計算企業(yè)績效,如李治國(2012、2016)[10-11]、張海霞(2013)等[12]采用DEA-Malmquist指數(shù)法分別測算了16 家、15 家、14家石油企業(yè)6 年、5 年、10 年的靜態(tài)和動態(tài)經(jīng)營績效。DEA-Malmquist指數(shù)法相較于資產(chǎn)收益率或托賓Q值在表征企業(yè)績效時,既能靈活依據(jù)行業(yè)特性選取多投入和多產(chǎn)出的計算指標,又可以觀察行業(yè)技術進步或企業(yè)經(jīng)營水平對企業(yè)績效影響路徑。但已有的DEA-Malmquist指數(shù)研究中,較少的研究樣本和較短的時間跨度不足以支撐起本研究中全面風險管理對油氣企業(yè)績效影響的探究。

    有關全面風險管理的學術研究主要集中于全面風險管理評價,鮮有研究將其視為影響企業(yè)績效的重要因素之一。按照全面風險管理評價方式的不同,將已有研究分為以下三類:一是制定全面風險管理評價指數(shù),Gordona(2009)[13]基于COSO全面風險管理的四個目標(戰(zhàn)略、運營、報告和合規(guī)性),通過制定全面風險管理評價指數(shù)研究企業(yè)風險管理與企業(yè)績效之間的關系,此種評價方式因國內(nèi)油氣企業(yè)未公布財務重述和審計師費用等數(shù)據(jù),并不適用于國內(nèi)油氣企業(yè);二是構建虛擬變量,Hoyt(2009)[14]、成小平(2015、2016)[15-16]、陳凱(2012、2017)[17-18]通過在企業(yè)年報中檢索“全面風險管理”、“風險管理委員會”、“首席風險官”關鍵詞匯構建虛擬變量,描述了全面風險管理的實施情況。此種方法用0 或1 表示是否實施全面風險管理,對企業(yè)全面風險管理的實施情況刻畫過于簡單,涵蓋信息較少;三是賦值法,如張芳潔(2017)[19]、陳華(2019)等[20]通過賦值法對壽險公司的風險管理組織體系、流程兩個層面進行評分,評價了壽險公司全面風險管理體系。賦值法從兩個層面評價了企業(yè)全面風險管理實施情況,涵蓋信息較多,但未考慮實施中對管理者風險管理意識的測度。此外,保險類企業(yè)和油氣類企業(yè)風險監(jiān)管政策不同,保險類企業(yè)實施的是2012 年保監(jiān)會出臺的“償二代”風險監(jiān)管政策[21],而油氣企業(yè)實施的風險監(jiān)管政策是2006 年國資委制定的《中央企業(yè)全面風險管理指引》[22]。因此,油氣行業(yè)亟需構建涵蓋風險管理組織職能體系、管理流程、管理文化的全面風險管理評價體系。

    針對全面風險管理與企業(yè)績效關系的研究,按照測度方法的不同將已有文獻分為兩類。一是最小二乘法(OLS)回歸分析,如呂文棟(2014)[23]、陳凱(2017)[17-18]等通過OLS回歸研究了全面風險管理對企業(yè)績效的影響,發(fā)現(xiàn)全面風險管理的實施對企業(yè)價值具有顯著的提升效果,但是研究中未對面板數(shù)據(jù)中隨個體變化但不隨時間變化的變量進行控制;二是固定效應回歸分析,張芳潔(2017)[19]采用固定效應回歸模型對面板數(shù)據(jù)中的個體效應進行了控制,研究了我國58 家壽險公司全面風險管理對企業(yè)績效的影響,發(fā)現(xiàn)全面風險管理對企業(yè)價值具有正向推動作用。已有研究通過線性模型探究全面風險管理對企業(yè)績效的影響,忽視了其中的非線性變化,事實上,因各油氣企業(yè)全面風險管理實施程度不同,需要通過線性模型和非線性模型組合進行研究。

    綜上所述,已有的研究中對于我國油氣企業(yè)績效的測度有待完善;涵蓋行業(yè)多層面的全面風險管理評價體系亟須構建;同時需要重視全面風險管理對企業(yè)績效的非線性影響?;诖?,本研究的貢獻體現(xiàn)在以下三方面:首先,基于DEA-Malmquist指數(shù)法,靈活的選取了符合油氣行業(yè)特性的多投入和多產(chǎn)出的計算指標,測度我國23 家油氣類企業(yè)2007—2020 年的經(jīng)營績效,并將其細化為技術進步、綜合技術效率,進一步將綜合技術效率拆分為技術效率與規(guī)模效率,為探究全面風險管理對經(jīng)營效率影響的路徑打下了基礎。其次,從風險管理的組織體系、流程、文化三個層面出發(fā),通過賦值法構建了我國油氣行業(yè)全面風險管理評價體系。一方面構建了符合我國油氣行業(yè)經(jīng)營現(xiàn)狀和管理職能的全面風險管理評價體系,另一方面,構建的全面風險管理評價體系涵蓋了企業(yè)風險管理體系建設程度、實施情況以及管理者風險管理意識三個層面的信息。最后,考慮到全面風險管理評價與效率指標之間線性和非線性的關系,采用固定效應回歸模型和門檻效應回歸模型組合的方式研究全面風險管理對企業(yè)績效的影響,從而進一步研究不同風險管理程度下企業(yè)各經(jīng)營效率的變化情況,彌補單個模型無法研究多個效率變動的不足。

    1 研究方法

    1.1 面板數(shù)據(jù)回歸模型構建

    本研究選取固定效應模型和門檻效應模型探究全面風險管理與企業(yè)經(jīng)營績效之間的線性和非線性影響。在模型的計算過程中,非線性變化相較于線性變化能更加詳盡的考察全面風險管理對企業(yè)經(jīng)營效率的影響,因此首先采用門檻效應模型探究全面風險管理對企業(yè)經(jīng)營效率的影響。若二者通過門檻效應檢測,則說明存在非線性影響,可通過門檻效應模型分析二者的非線性影響,反之則通過固定效應分析二者的線性影響。固定效應回歸模型如公式(1)所示:

    本研究通過DEA-Malmquist指數(shù)法中的全要素生產(chǎn)率(Tfpch)測度油氣企業(yè)經(jīng)營績效。在公式(1)中,i表示不同企業(yè),t表示時間,DEAit為模型的被解釋變量,表示為第i個企業(yè)在第t年的效率變化,DEAit代表著全要素生產(chǎn)率、技術進步效率(Techch)、綜合技術效率(Effch)、純技術效率(Pech)、規(guī)模效率(Sech),Erm為核心解釋變量,表示油氣企業(yè)全面風險管理評分;control為控制變量,μ為不可觀測的個體效應,β0、ε分別表示常數(shù)項和誤差擾動項,β1、β2表示估計系數(shù)。

    為研究油氣企業(yè)經(jīng)營效率是否隨著全面風險管理完善程度的變化而變化,檢驗兩者之間的非線性變化,借鑒Hansen[24]的面板門檻模型思想,構建門檻模型如下。

    單門檻模型:

    雙門檻模型:

    三門檻模型:在(2)(3)(4)式中,Erm既是解釋變量又是門檻變量,γ為待估算的門檻值,I( )為指示函數(shù),其他變量含義與前文相同。

    為準確探討全面風險管理對企業(yè)經(jīng)營績效的影響,必須盡可能的控制影響企業(yè)經(jīng)營績效的其他因素,本研究將企業(yè)規(guī)模(Size)(總資產(chǎn)的對數(shù)值)、總資產(chǎn)利潤率(Roa)(單位平均資產(chǎn)總額的凈利潤)等控制變量引入回歸模型。為確保數(shù)據(jù)一致性,企業(yè)規(guī)模變量以2015年為基礎單位,進行了價格平減及無量綱處理。

    1.2 油氣企業(yè)績效的測度

    本研究采用DEA-Malmquist指數(shù)法來計算油氣行業(yè)2007—2020 年績效,該方法將數(shù)據(jù)包絡分析法與非參數(shù)線性規(guī)劃法相結合,不需要預設生產(chǎn)函數(shù)形式,能夠靈活的設置投入產(chǎn)出指標,被學者們廣泛應用于企業(yè)績效的測算。DEA-Malmquist指數(shù)法的基本原理是通過計算t時期和t+1時期技術程度下的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù),將兩者的平均值作為t+1時期生產(chǎn)率變化的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù),因此t時期到t+1時期的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)M如公式(5)[25]所示:

    由于在DEA-Malmquist模型中所有的投入產(chǎn)出指標必須為正數(shù),但本研究中的主營業(yè)務收入和營業(yè)利潤兩個指標存在數(shù)據(jù)小于0 的情況,為此對所有投入和產(chǎn)出指標進行標準化處理[27],具體的計算公式如下:

    為分析油氣企業(yè)績效,本研究投入指標從勞動力要素和資本要素兩個角度考慮,選取主營業(yè)務成本、固定資產(chǎn)凈值、員工人數(shù)3 項指標衡量各油氣企業(yè)經(jīng)營生產(chǎn)的要素投入情況。在產(chǎn)出指標方面,從收益角度考慮,選取主營業(yè)務收入和營業(yè)利潤兩個指標衡量各油氣企業(yè)經(jīng)營生產(chǎn)取得的成果。

    1.3 全面風險管理評價體系構建

    本研究對照《中央企業(yè)全面風險管理指引》(以下簡稱《指引》)[22],并在借鑒陳華[20]風險管理評分體系的基礎上,針對我國油氣行業(yè)的實際情況與特性,建立了油氣企業(yè)全面風險管理評價體系。從風險管理流程、風險管理的組織職能體系與風險管理文化三個層面衡量油氣企業(yè)全面風險管理實施情況。

    層面一是風險管理流程?!吨敢分幸蟆帮L險管理基本流程包括以下主要工作:收集風險管理初始信息,進行風險評估,提出和實施風險管理解決方案”。結合各企業(yè)年報中關于風險管理的披露情況,本研究從風險的識別、評估與控制這三個維度衡量風險管理流程的完善程度(Ermadv)。如果企業(yè)在年報中明確指出可能應對的風險,則風險識別維度得分為1。若沒有指出則得分為0。如果企業(yè)采取了定量的方法計算風險,則風險評估維度得分為1,如敏感性分析:于2020 年12 月31 日,在其他風險變量不變的情況下,如果當日人民幣對于外幣升值或貶10%,那么本公司當年的凈利潤將增加或減少156.43 億元;若公司采用定性方法計量風險,則風險量化維度得分為0.5;如果公司在年報中明確提出風險的應對策略,則風險控制維度得分為1;若沒有提出則得分為0.5。將三個維度得分相乘即為風險管理流程層面得分。

    層面二是風險管理的組織職能體系?!吨敢分幸蠖ā捌髽I(yè)應建立健全風險管理組織體系,主要包括規(guī)范的公司法人治理結構,風險管理職能部門、內(nèi)部審計部門和法律事務部門以及其他有關職能部門、業(yè)務單位的組織領導機構及其職責”。結合油氣企業(yè)年報中的實際情況,本研究從董事會履行風險管理職責、風險管理委員會、專職的風險管理人員、風險管理部門和內(nèi)部審計部門五個維度衡量企業(yè)風險管理的組織職能體系建設情況(Ermorg)。對于每一維度,如果油氣企業(yè)完全按照《指引》中的規(guī)定施行,則得分為1,若未達到《指引》中的規(guī)定,則得分為0.5,如“2014年4 月起任本公司內(nèi)控與風險管理部總經(jīng)理,同時兼任中國石油集團內(nèi)控與風險管理部總經(jīng)理”。若完全不滿足規(guī)定則得分為0。

    層面三是風險管理文化?!吨敢分幸蟆捌髽I(yè)應注重建立具有風險意識的企業(yè)文化,促進企業(yè)風險管理水平、員工風險管理素質的提升,保障企業(yè)風險管理目標的實現(xiàn)”。若油氣企業(yè)開展了風險管理文化建設(Ermcul),如“2011 年,本公司深入開展以‘依法合規(guī),成就價值’為主題的大規(guī)模、廣覆蓋、全參與、多形式的內(nèi)控合規(guī)與風險管理文化教育活動”,得分為1,若沒有開展則得分為0。

    綜上所述,油氣企業(yè)全面風險管理評分計算公式為:

    1.4 數(shù)據(jù)來源

    本研究選取了2007—2020 年間我國滬市A股、深市主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板的上市油氣公司為研究樣本,并對研究樣本進行了以下篩選和處理:(1)剔除數(shù)據(jù)有缺失的樣本;(2)剔除ST、*ST狀態(tài)的公司;(3)剔除主營業(yè)務與油氣資源探勘、開采、銷售、加工和儲運等無直接相關的公司,最終選取了23 家國企中上市的油氣企業(yè)作為樣本企業(yè),得到了332 個有效觀測值。文中的研究數(shù)據(jù)主要來自wind數(shù)據(jù)、CCER中國經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)庫和上市公司的年度報告,使用的數(shù)據(jù)處理軟件是stata16.0 和Excel。

    1.5 平穩(wěn)性檢驗

    在面板數(shù)據(jù)中,各變量的不平穩(wěn)性或非協(xié)整性可能會引起偽回歸現(xiàn)象,故而在面板數(shù)據(jù)進行回歸分析之前,需要對單個變量進行單位根檢驗,以及變量間的協(xié)整關系檢驗。本研究數(shù)據(jù)屬于短面板數(shù)據(jù),因此采用HT法和IPS法進行單位根檢驗[28]。除企業(yè)規(guī)模(InSize)變量外,其余變量均在1%顯著水平下各變量均拒絕了存在單位根的零假設,說明變量序列是平穩(wěn)的。鑒于企業(yè)規(guī)模變量不平穩(wěn),需要進一步通過協(xié)整檢驗來確定變量間是否存在協(xié)整關系,所以采用Kao檢驗、Pedroni檢驗和Westerhund檢驗這三種方法進行協(xié)整檢驗[29],檢驗結果顯示,除極個別變量在10%的水平顯著水平上拒絕不存在協(xié)整關系的原假設,其余變量均在1%的顯著水平上拒絕不存在協(xié)整關系的原假設。綜合上述檢驗結果可得,變量之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關系,可以進行回歸分析。

    2 結果分析與討論

    2.1 DEA-Malmquist 結果分析

    基于本研究構建的DEA-Malmquist模型,測度了2007—2020 年中國23 家油氣企業(yè)經(jīng)營績效效率,具體結果如圖1 所示。

    由圖1 可知,2007—2020 年中國23 家油氣企業(yè)全要素生產(chǎn)率(Tfpch)具有較為明顯的波動,2016 年最大值為2.09,2018 年最低值為0.59,研究期內(nèi)均值為1.015,表明研究期間內(nèi)油氣行業(yè)績效整體不斷提升。依據(jù)DEA-Malmquist指數(shù)性質,將全要素生產(chǎn)率分解為技術進步效率(Techch)與綜合技術效率(Effch)。23家油氣企業(yè)技術進步效率與全要素生產(chǎn)率整體變化趨勢相似,研究期內(nèi)均值為1.01;綜合技術效率整體呈下降趨勢,均值分別為0.921。這一結果表明技術進步效率是提高全要素生產(chǎn)率的主要驅動要素。

    圖1 2007—2020 年23 家油氣企業(yè)Malmquist指數(shù)均值Fig. 1 Average value of Malmquist index of 23 oil and gas enterprises from 2007 to 2020

    技術進步大幅提高了油氣采收率,進一步促進了油氣行業(yè)生產(chǎn)效率的提升。2016 年,國家發(fā)展和改革委員會發(fā)布了《能源發(fā)展“十三五”規(guī)劃》[30],對能源行業(yè)提出了“推進能源技術革命、加快推進能源重大技術研發(fā)、重點攻關核心領域核心技術,實現(xiàn)我國從能源生產(chǎn)消費大國向能源科技裝備強國轉變”的具體要求”[27],推動了油氣行業(yè)技術快速發(fā)展,致使技術進步效率在2016 年出現(xiàn)峰值。

    為進一步探究導致綜合技術效率下降的關鍵因素,本研究將綜合技術效率分解為規(guī)模效率(Sech)與純技術效率(Pech)。由圖1 可知,純技術效率整體變化幅度較小,均值為1.001;規(guī)模效率與綜合技術效率整體變化趨勢相似,均值為0.920,表明規(guī)模效率是導致綜合技術效率下降的關鍵因素。這一量化結果說明隨著油氣企業(yè)規(guī)模的逐年擴大,企業(yè)自身的組織形式與管理水平等未得到顯著改善,因此導致了綜合技術效率的降低。

    2.2 全面風險管理評價分析

    基于本研究構建的油氣企業(yè)全面風險管理評價體系,評價了2007—2020 年中國23 家油氣企業(yè)全面風險管理實施情況,具體結果如圖2 所示。

    由圖2 可知,2007—2020 年,中國23 家油氣企業(yè)全面風險管理評分均值從3.93 增加到9.99,結果表明隨著時間的推移,油氣企業(yè)開始重視并加強全面風險管理工作。

    圖2 2007—2020 年23 家油氣企業(yè)全面風險管理評分Fig. 2 Comprehensive risk management score of 23 oil and gas enterprises from 2007 to 2020

    中國石油、上海石化、中海油服、中國石化和中化國際5 家企業(yè)的全面風險管理實施情況處于行業(yè)較高水平,全面風險管理評分均值分別為18.00、16.82、13.64、12.39、12.00。就中國石油而言,2003 年成立了內(nèi)控與風險管理委員會;2005 年以Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission發(fā)布的企業(yè)風險管理框架為基礎編制了《內(nèi)部控制管理手冊》;2008 年建立了重大風險管理責任機制;2014 年設立了內(nèi)控與風險管理部總經(jīng)理職位。一系列的全面風險管理舉措使中國石油處于行業(yè)風險管理前沿。

    大慶華科、岳陽興長、陜西建工全面風險管理實施情況處于行業(yè)較低水平,全面風險管理評分均值分別為3.86、3.79、3.39。此類企業(yè)規(guī)模普遍較小,尚未重視風險管理的組織職能體系與文化建設,導致企業(yè)全面風險管理水平偏低。

    2.3 回歸分析

    基于本研究構建的固定效應模型和門檻效應模型,通過門檻效應檢測,全面風險管理對技術進步效率(Techch)、純技術效率(Pech)和規(guī)模效率(Sech)存在門檻效應,對全要素生產(chǎn)率(Tfpch)、綜合技術效率(Effch)不存在門檻效應。所以,采用門檻效應模型探究全面風險管理對技術進步效率、純技術效率和規(guī)模效率的影響,采用固定效應模型探究全面風險管理對全要素生產(chǎn)率和綜合技術效率的影響。具體結果見表1。

    由表1 可知,全面風險管理對全要素生產(chǎn)率(Tfpch)的回歸系數(shù)為0.0033,并通過顯著性檢測,表明油氣企業(yè)實施全面風險管理促進了企業(yè)生產(chǎn)率的提升。根據(jù)DEA-Malmquist指數(shù)的性質,全要素生產(chǎn)率的變化源于行業(yè)技術進步效率及企業(yè)自身效率的變動。因此,本研究進一步探討全面風險管理對技術進步效率和綜合技術效率的影響。

    表1 固定效應和門檻效應模型回歸結果Table 1 Regression results of fixed effect and threshold effect models

    對于技術進步效率(Techch)而言,當Erm<8 時,回歸系數(shù)為0.174,當Erm≥8 時,回歸系數(shù)為0.107。全面風險管理作為企業(yè)風險防控的管理手段,能夠使油氣企業(yè)行業(yè)技術前沿面前移,提高行業(yè)的技術進步效率,但是作為企業(yè)層面的風險管理技術,對于行業(yè)前沿面推動作用有限。因此隨著全面風險管理措施的完善,技術效率變化增長趨勢放緩。

    全面風險管理對綜合技術效率(Effch)的回歸系數(shù)是-0.021,并通過顯著性檢測,表明全面風險管理與綜合技術效率顯著負相關,阻礙了綜合技術效率的提高。這一結果表明建設和維護油氣行業(yè)全面風險管理體系所花費的成本阻礙了企業(yè)綜合技術效率的提高。根據(jù)DEA-Malmquist指數(shù)的性質,綜合技術效率的變化源于純技術效率和規(guī)模效率的變動,為此,本研究進一步探討全面風險管理對純技術效率和規(guī)模效率的影響。

    對于純技術效率(Pech)而言,當Erm<11 和Erm>12時,回歸系數(shù)分別為0.002 和0.006,全面風險管理對純技術效率的影響并不明顯。當時,回歸系數(shù)為0.029,此時全面風險管理對純技術效率的促進作用最強,表明適度的風險管理政策,有利于油氣企業(yè)自身管理水平的提高。

    對于規(guī)模效率(Sech)而言,當Erm<13 時,回歸系數(shù)為-0.035,當Erm≥13 時,回歸系數(shù)為-0.028。企業(yè)在開始建立全面風險管理體系時,投入的人力與物力增加了企業(yè)生產(chǎn)成本,但全面風險管理體系無法立即發(fā)揮作用,降低了企業(yè)的規(guī)模效率。隨著油氣企業(yè)全面風險管理措施的逐步實施,全面風險管理體系效用逐漸顯現(xiàn),對規(guī)模效率的負向影響逐漸減小。因此,全面風險管理對于規(guī)模效率的提升存在“滯后效應”。

    2.4 穩(wěn)健性檢驗

    為進一步檢驗上述研究結果的穩(wěn)健性,采用了增加控制變量法進行穩(wěn)健性檢驗[31]。具體做法如下:在基準模型基礎上,增加資產(chǎn)負債率(Lev)變量,該變量通過期末負債總額除以資產(chǎn)總額的百分比所得。穩(wěn)健性檢驗結果見表2。

    回歸結果顯示,全面風險管理對全要素生產(chǎn)率(Tfpch)的回歸系數(shù)為0.0034。與表2 中結果對比,差異值為0.03%;對于技術進步效率(Techch),當Erm<8時回歸系數(shù)為0.171,當Erm≥8 時回歸系數(shù)為0.105。與表2 中結果相比,門檻數(shù)量和門檻值無變化,回歸系數(shù)差異值分別為1.72%和1.86%;對綜合技術效率(Effch)的回歸系數(shù)是-0.021,結果無變化;對于純技術效率(Pech),當Erm<11 時,回歸系數(shù)為0.002,當Erm>12,回歸系數(shù)為0.006,門檻數(shù)量、門檻值和回歸系數(shù)均無變化;對于規(guī)模效率(Sech),當Erm<13時,回歸系數(shù)為-0.035,當Erm≥13 時,回歸系數(shù)為-0.028,門檻數(shù)量、門檻值和回歸系數(shù)均無變化。

    增加控制變量后,全面風險管理對經(jīng)營效率回歸系數(shù)與表2 中差異值不超過5%,且門檻值與增加控制變量之前的門檻值完全相同,穩(wěn)健性檢驗結果表明固定效應和門檻效應模型回歸結果具有高度穩(wěn)健。

    表2 穩(wěn)健性檢驗結果Table 2 Robustness test results

    3 結論與政策建議

    本文基于中國23 家油氣企業(yè)2007—2020 年面板數(shù)據(jù),構建了油氣行業(yè)全面風險管理評分體系,利用Malmquist指數(shù)法測度油氣行業(yè)績效,采用固定效應回歸模型和門檻效應回歸模型研究全面風險管理對油氣企業(yè)經(jīng)營績效的影響,具體得出以下結論:

    (1)全面風險管理作為識別、控制風險的方法,能夠嚴格控制油氣行業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈風險,通過推動企業(yè)技術進步來促進企業(yè)經(jīng)營效率的提升。

    (2)全面風險管理體系的構建需要投入大量人力、物力與財力,其風險防控作用的發(fā)揮具有顯著滯后性,對企業(yè)規(guī)模效率產(chǎn)生負面影響,進而抑制油氣企業(yè)經(jīng)營績效的改善。

    (3)2007—2020 年油氣行業(yè)逐漸重視并加強全面風險管理,但不同油氣企業(yè)全面風險管理實施情況存在較大差異,全面風險管理組織職能體系與文化建設是導致上述差異的重要原因。

    基于上述結論,本研究對油氣行業(yè)全面風險管理的發(fā)展提出三方面建議:

    (1)油氣行業(yè)全面風險管理工作需要進一步實施。建議行業(yè)中規(guī)模相對較大的油氣企業(yè)的董事會、監(jiān)事會和經(jīng)理層肩負起決策、監(jiān)督實施、審議風險管理措施的職責;規(guī)模相對較小的企業(yè)完善風險管理的組織職能體系,重視設立獨立且專職的風險管理部門、風險管理人員,建立風險數(shù)據(jù)庫,采用量化分析的方法評估風險。

    (2)油氣企業(yè)在構建全面風險管理體系時,應注意與自身管理制度的契合。油氣企業(yè)的管理制度、治理規(guī)范短時間內(nèi)難以改變,而全面風險管理要求企業(yè)在各個部門與經(jīng)營流程中,整合最優(yōu)策略從而降低風險管理的成本。因此,油氣企業(yè)在實施全面風險管理時,應注意采取更為靈活的管理機制。

    (3)油氣企業(yè)需根據(jù)自身實際建立全面風險管理體系。全面風險管理體系的建立需要持續(xù)投入人力、物力與財力,但其發(fā)揮作用具有明顯的“滯后效應”。因此,油氣企業(yè)在有限的資源約束下,因地制宜得構建符合自身經(jīng)營目標與發(fā)展戰(zhàn)略的風險管理制度,采取響應及時、行之有效的風險管理措施,促進企業(yè)經(jīng)營績效的提高。

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