我國(guó)煤炭行業(yè)技術(shù)效率與全要素生產(chǎn)率測(cè)算研究

李沛鍰

【摘? 要】煤炭在我國(guó)能源結(jié)構(gòu)中一直占有基礎(chǔ)地位，研究在煤炭?jī)?chǔ)量有限的情況下如何進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率對(duì)于加強(qiáng)我國(guó)能源供給意義重大。論文根據(jù)煤炭行業(yè)上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA-BCC模型和RD-Malmquist模型，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度分別測(cè)算了2017-2021年煤炭行業(yè)技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率變化率及其分解效率。結(jié)果表明，目前我國(guó)煤炭行業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新與進(jìn)步方面有較好表現(xiàn)，但總體而言投入產(chǎn)出配置并不合理，管理水平仍待提高，并需要更好發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)。

【關(guān)鍵詞】煤炭行業(yè)；技術(shù)效率；全要素生產(chǎn)率；DEA；RD-Malmquist指數(shù)模型

【中圖分類號(hào)】文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A【文章編號(hào)】1673-1069（2023）05-0044-03

1 研究背景

煤炭在我國(guó)能源生產(chǎn)與消費(fèi)中一直擁有極高的重要性。盡管光伏等各類替代能源正高速發(fā)展，煤炭在我國(guó)能源結(jié)構(gòu)中的基礎(chǔ)地位長(zhǎng)期不會(huì)變。新時(shí)代十年以來，我國(guó)煤炭行業(yè)取得新發(fā)展：深入推進(jìn)結(jié)構(gòu)性改革、持續(xù)加強(qiáng)供給體系建設(shè)、持續(xù)優(yōu)化開發(fā)部局、加快構(gòu)建現(xiàn)代化煤炭體系、著力推動(dòng)綠色低碳轉(zhuǎn)型等。但同時(shí)，煤炭行業(yè)仍面臨許多問題尚未解決，如國(guó)內(nèi)大部分煤炭企業(yè)并未完全實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化，效率低、資源利用率低的情況長(zhǎng)期存在。因此，在煤炭?jī)?chǔ)量有限的情況下如何進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率對(duì)于加強(qiáng)我國(guó)能源供給意義重大。

2 文獻(xiàn)述評(píng)

目前已有許多學(xué)者針對(duì)煤炭行業(yè)進(jìn)行了研究，也有許多學(xué)者將效率測(cè)算應(yīng)用于煤炭行業(yè)研究當(dāng)中。煤炭行業(yè)的效率和生產(chǎn)率研究可主要分為3類，即技術(shù)效率的測(cè)算、全要素生產(chǎn)率的測(cè)算與分解以及影響效率的因素分析。針對(duì)技術(shù)效率的測(cè)算，有劉永浩（2007）、姚平和梁靜國(guó)（2008）、崔躍武和張水平（2009）、姚平和黃文杰（2012）等應(yīng)用DEA、SFA等多種方法對(duì)我國(guó)煤炭企業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行了測(cè)算。針對(duì)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算與分解，有湯建影等（2007）、丁哲新（2009）等采用非參數(shù)Malmquist指數(shù)方法等各類方式分析了中國(guó)煤炭行業(yè)發(fā)展過程中全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)狀況。針對(duì)影響效率的因素分析，有趙萌（2011）、趙晟楠（2020）、徐翠蕊和李剛（2021）、李旭思和芮雪琴（2021）等從多個(gè)方面實(shí)證分析了煤炭企業(yè)效率的影響因素。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 模型構(gòu)建

3.1.1 技術(shù)效率測(cè)算方法

本文采用DEA中規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型作為靜態(tài)效率分析的調(diào)查方法。BCC模型考慮規(guī)模報(bào)酬可變的情況，將綜合效率（TE）分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率指數(shù)（SE），TE=PTE×SE。BCC模型用公式可表示為：

3.1.2 全要素生產(chǎn)率變化與分解方法

3.2 數(shù)據(jù)處理

3.2.1 數(shù)據(jù)來源

首先，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選擇了煤炭行業(yè)中的上市公司進(jìn)行研究。其次，由于DEA方法對(duì)投入產(chǎn)出指標(biāo)存在自由度的要求，即需要有足夠多決策單元，其個(gè)數(shù)K與投入指標(biāo)數(shù)M和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)N間應(yīng)滿足關(guān)系2（M+N）≤K，選擇了煤炭上市公司中的12家公司作為本文的研究對(duì)象。同時(shí)，在選擇過程中，為滿足DEA模型產(chǎn)出不為負(fù)的條件，剔除了2017-2021年凈利潤(rùn)存在虧損的企業(yè)。本文數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)及公司年報(bào)。

3.2.2 指標(biāo)選取

在綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和代表意義、DEA模型數(shù)據(jù)要求和煤炭行業(yè)具體情況后，選擇了兩個(gè)投入指標(biāo)和兩個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)（見表1）。

選擇原因如下：①投入變量。投入指標(biāo)的選取多從人力、資金等方面考慮。由于煤炭行業(yè)屬于典型的重資產(chǎn)行業(yè)，固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例平均約為30%，因此選擇企業(yè)固定資產(chǎn)凈額作為資本投入。考慮數(shù)據(jù)可獲得性，選擇企業(yè)在職員工人數(shù)作為其勞動(dòng)投入。②產(chǎn)出變量。煤炭企業(yè)的產(chǎn)出變量主要有煤炭產(chǎn)量、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入等。由于各煤炭企業(yè)所生產(chǎn)的煤炭品種不同，產(chǎn)量無可比性，因此本文選取主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和凈利潤(rùn)作為產(chǎn)出變量。

4 實(shí)證分析

4.1 基于DEA-BCC模型的靜態(tài)效率分析

基于規(guī)模收益可變的DEA-BCC產(chǎn)出導(dǎo)向模型，測(cè)算出2017-2021年煤炭行業(yè)的綜合效率值（見表2）。

整體而言，5年內(nèi)企業(yè)年均綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率基本都在0.85以下，表明目前投入產(chǎn)出配置并不合理。其中2019-2020年，3個(gè)指標(biāo)數(shù)值都明顯偏低，可能是疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)造成沖擊導(dǎo)致。從規(guī)模收益看，規(guī)模收益遞減的企業(yè)個(gè)數(shù)一直很少，意味著煤炭行業(yè)仍有改善的盈利空間；從規(guī)模效率看，年均值呈先降后增的態(tài)勢(shì)，說明煤炭企業(yè)要注意不應(yīng)盲目投資擴(kuò)大規(guī)模。微觀層面上，每年都有企業(yè)處于綜合效率前沿。其中表現(xiàn)較好的是山煤國(guó)際、兗礦能源和陜西煤業(yè)，都在至少兩年處于效率前沿。

4.2 基于Malmquist的動(dòng)態(tài)效率分析

本文運(yùn)用DEAP2.1軟件對(duì)12家煤炭企業(yè)的RD-Malmquist指數(shù)進(jìn)行測(cè)算和分解，得到2017-2021年煤炭行業(yè)的全要素生產(chǎn)率（TFP）、技術(shù)進(jìn)步（TE）、技術(shù)效率（EC）、純技術(shù)效率（PECH）和規(guī)模效率（SECH），結(jié)果如表3所示。

從表3可以看出，2017-2021年，我國(guó)煤炭行業(yè)全要素生產(chǎn)率先減少后增加，但比較首尾數(shù)據(jù)，總體仍有進(jìn)步。這5年間，技術(shù)進(jìn)步以平均每年6.9%的增長(zhǎng)率在增長(zhǎng)，同時(shí)技術(shù)效率也以每年0.7%的速率增長(zhǎng)，共同促成了全要素生產(chǎn)率從2017年的1.062到2021年的1.402。這表明研究期內(nèi)我國(guó)煤炭行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步水平和資源配置綜合能力均有所提升。技術(shù)進(jìn)步在2018-2021年波動(dòng)較大，經(jīng)歷了突減突增過程，2020年出現(xiàn)較大下跌，抵消了技術(shù)效率的貢獻(xiàn)率。而技術(shù)效率也在2017-2020年經(jīng)歷了突變過程，2019年達(dá)到最低點(diǎn)后在2020年有較大回升，維持住了全生產(chǎn)率指數(shù)水平。進(jìn)一步分析技術(shù)效率的變化原因發(fā)現(xiàn)，規(guī)模效率均值小于1，而純技術(shù)效率指數(shù)均值大于1，這表明2017-2020年我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理水平有所提高，但沒有發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)。

為進(jìn)一步分析技術(shù)效率變化的原因，將技術(shù)效率（EC）分解為純技術(shù)效率（PECH）和規(guī)模效率（SECH）。由圖1可以看出，2017-2019年純技術(shù)效率指數(shù)對(duì)技術(shù)效率的影響較大，二者保持了較強(qiáng)的相關(guān)性，有相同的變化趨勢(shì)。而2019-2020年規(guī)模效率指數(shù)對(duì)技術(shù)效率影響較大。目前純技術(shù)效率指數(shù)較低，說明企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)管理水平的提升。

表4列出了開灤股份、冀中能源等12家煤炭企業(yè)2017-2021年全要素生產(chǎn)率及分解結(jié)果?？梢钥闯觯渲杏?家企業(yè)的全要素生產(chǎn)率均值小于1，分別為淮北礦業(yè)、上海能源和兗礦能源。從平均水平看，全生產(chǎn)率指數(shù)均值為1.077，整體水平較高。其中技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1，說明我國(guó)煤炭產(chǎn)業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面取得了較好成績(jī)，技術(shù)進(jìn)步是煤炭企業(yè)提高經(jīng)營(yíng)效率的主要原因。技術(shù)效率指數(shù)為1.007，其中純技術(shù)效率作出了較大正面貢獻(xiàn)，但規(guī)模效率水平較低。這說明我國(guó)煤炭企業(yè)科學(xué)經(jīng)營(yíng)管理水平仍有待提高，應(yīng)著手改善管理方式而非盲目增加投入，在優(yōu)化資源配置、提高管理水平方面尚有很大的提升空間。

5 結(jié)論與建議

本文以煤炭行業(yè)為研究對(duì)象，分別運(yùn)用DEA-BCC模型和Malmquist模型，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的視角對(duì)煤炭行業(yè)2017-2021年12家代表性企業(yè)進(jìn)行了技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率測(cè)算與分解，得出如下結(jié)論：第一，從靜態(tài)效率分析看，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均處在較低水平，表明我國(guó)煤炭行業(yè)目前投入產(chǎn)出配置并不合理，管理水平仍待提高，規(guī)模效率沒能完全發(fā)揮；第二，從動(dòng)態(tài)效率分析看，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)較高，規(guī)模效率較低，純技術(shù)效率指數(shù)呈下降趨勢(shì)，表明我國(guó)煤炭行業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新與進(jìn)步方面有較好表現(xiàn)，但還需要提高管理水平，并進(jìn)一步發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)。

基于所得結(jié)論，為提高煤炭行業(yè)技術(shù)效率及全要素生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)煤炭行業(yè)的更好發(fā)展，在此提出如下建議：第一，應(yīng)再接再厲，大力推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，充分發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)率的拉動(dòng)作用。政府可發(fā)揮其引導(dǎo)作用，促進(jìn)煤炭行業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)造，提高行業(yè)發(fā)展水平。企業(yè)也應(yīng)認(rèn)識(shí)到技術(shù)進(jìn)步對(duì)自身生產(chǎn)率的積極作用，著力突破關(guān)鍵核心技術(shù)，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。第二，要及時(shí)補(bǔ)上短板，改善煤炭行業(yè)的綜合資源配置能力，提升煤炭企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理能力。通過完善煤炭產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的資源配置，運(yùn)用多樣化、現(xiàn)代化的管理方式、手段，達(dá)到提高全要素生產(chǎn)率的目的。第三，充分發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)。企業(yè)應(yīng)緊跟國(guó)家政策導(dǎo)向，搶抓發(fā)展機(jī)遇，制定戰(zhàn)略規(guī)劃，而不應(yīng)盲目投資、肆意擴(kuò)張，實(shí)現(xiàn)資源的高效利用，提高自身生產(chǎn)率水平，同時(shí)實(shí)現(xiàn)行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

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