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[摘 要] 能源效率评价在低碳经济模式中具有重要的地位,如何提高能源使用效率具有极其重要的意义。数据包络分析是一种重要的效率评价方法,在能源效率分析与评价中获得了众多成果和重要进展,具有独特的优势。本文讨论了能源及煤炭在国民经济发展中的重要地位,阐明了能源效率评价及煤炭企业效率评价的意义,回顾了DEA方法在能源效率及煤炭企业效率评价中的研究现状与主要进展。
[关键词] 数据包络分析 能源效率 煤炭上市公司 煤炭企业
一、能源效率评价及其意义
能源是国民经济发展的动力,是现代经济的重要支撑,是现代文明的物质基础,近年来,随着经济的发展,能源与环境问题日趋突出。中国高投入低产出的这种粗放型经济增长方式使经济发展与能源之间的矛盾日益加剧。提高能源利用效率是实现社会经济持续发展的重要保证。能源已经是当今经济社会发展的共同主题,各国普遍把提高能源效率、节约能源消费作为可持续发展战略的重要环节。国内外关于能源效率的研究和认识广泛开展,不断深入。世界各国都把提高能源利用效率列为能源发展战略的关键环节。中国正处于大量消耗资源的工业化中期阶段,随着工业化和城市化进程的不断加快,特别是重化工业和运输业的快速发展,能源需求大幅上升。“亚太中研”信息显示“中国连续17年为全球最大的煤炭消费国,2008年煤炭消费量占世界煤炭消费总量的43%”。面对不断增长的能源需求,快速增长的能源需求与供应能力之间的矛盾越演越烈,中国能源总量较为丰富,但是人均能源占有量却只有世界平均水平的一半,国内供需缺口不断增大,对外依存度持续上升,提高能源利用效率的呼声也越来越高。中国将面临巨大的需求竞争,能源资源的供需矛盾将进一步加剧。为缓解能源压力,2006年中国首次以法律文件的形式,明确提出“十一五”期间GDP能耗降低20%的约束性目标,用科学的方法对能源效率进行评价并及时发现能源利用方面的存在的问题为决策者提供科学合理的改进方案是非常有必要的。因此,对于能源效率的研究有着极其重要的意义。
能源在经济发展的过程中起着重要的作用,而中国缺油、少气、富煤的资源赋存特点决定了煤炭作为主要的基础能源和原料在国民经济中具有举足轻重的战略地位。煤炭是中国的基础能源,在支撑国民经济发展中一直占有十分重要的地位。但中国煤炭企业同发达国家和一些发展中国家的煤炭企业相比,在机械化程度、劳动生产率等方面都有较大的差距。伴随着中国经济市场化和国际化程度的提高,煤炭企业所面临竞争日趋激烈,经营环境的不确定性更强,加之煤炭企业特有的资源约束性,这就为煤炭企业发展战略选择提出了新的课题。煤炭企业如何通过经营业务的结构调整,提高能源的利用效率将是战略选择需要考虑的问题。中国煤炭企业都普遍存在着产品结构单一和产业链条短的问题,如何提高企业能源的利用效率,提高经济效益,避免资源的枯竭所带来的企业生命和城市生命的终结,将是中国资源性能源企业在战略选择时应特别重视的问题。
数据包络分析是一种重要的效率评价方法,在能源效率分析与评价中获得了众多成果和重要进展,具有独特的优势。本文主要介绍近年来DEA方法在能源利用效率与能源生产效率方面的技术方法和研究进展,希望以此推动该方法在能源效率分析中发挥更大的作用。
二、DEA方法在能源效率分析中的应用研究
关于能源效率的讨论,已是当今能源行业研究的热点。在传统的定义中将能源效率定义为减少提供同等能源服务的能源投入或者说是用较少的能源生产同样数量的服务。Bosseboeuf等从经济上的能源效率和技术经济上的能源效率两方面对此进行拓展,前者是指用相同或更少的能源获得更多产出或更好的生活质量,后者是指由于技术进步、生活方式的改变、管理的改善等导致特定能源使用的减少。Patterson指出,能源效率本身是一个一般化的术语,可以用多种数量上的指标进行测算,他认为能源效率的衡量指标主要有4类,即热力学指标、物理-热量指标、经济-热量指标和纯经济指标,亚太能源研究中心指出,能源效率指标的基本任务是后果评估、目标评价和在同等群体中的相对形势评估。
在关于能源效率的现有文献中,许多机构和学者都认同能源效率的传统定义,并根据传统定义构建能源效率衡量指标。王庆一认为,衡量能源效率的指标可分为经济能源效率和物理能源效率两类,经济能源效率指标包括单位产值能耗和能源成本效率,物理能源效率指标包括物理能源效率(热效率)和单位产品或服务能耗。在研究方法的不段更新中,基于生产函数的多要素能源效率方法得到了应用。而典型的非参数法中数据包络分析(DEA),更适合于在多要素生产函数理论框架下计算某种投入要素的利用效率。现有的一些研究利用DEA方法考察了中国能源效率的区域差异及其影响因素,如Hu和Wang(2006)利用DEA方法对中国各地区在1995年～2002年间的多要素能源利用效率做了比较研究;魏楚、沈满洪(2007)等基于Hu和Wang等的思路将能源效率定义为当前固定能源投入下实际产出能力达到最大产出的程度,并利用1995年～2004年的分省面板数据进行省际能源效率测算,并根据计算结果对能源效率的影响因素进行了计量分析。之后,杨红亮、史丹(2008)对单要素能源效率和多要素能源效率进行了对比,并以2005年数据为基础对中国各地区的能效现状做了测算,结果表明多要素能效指标在揭示一个地区资源禀赋对能效的影响方面有着单要素方法替代不了的优势。李世祥和成金华(2008)采用DEA方法研究了中国13个主要工业省区1990-2006年的能源效率,结果表明, 13个省区的能源效率差异较大,导致源效率存在差异的重要因素是技术进步和工业内部结构。屈小娥基于DEA-Malmquist生产率指数,实证测算了1990年～2006年全国30个省份全要素能源效率及技术进步、技术效率指数,结果表明中国东部地区全要素能源效率一直处于效率前沿面上,中西部地区均远离前沿面。吴琦,武春友在全要素能源效率框架下,根据能源系统的特点,基于DEA方法建立能源效率评价模型,对中国30个行政区域进行实证研究。研究发现,评价模型在理论研究方面可以有效应用于能源效率的评价,并较好地满足系统分析的要求;在生产实践方面可以为能源效率提供更合理的计量和考核标准,并为中国实现节能减排目标、制定相关政策和措施提供决策支持。蒋金荷(2004)在提高能源效率与经济结构调整的策略分析中从能源物理效率、单位产值能耗、单位产品能耗等方面分析了中国能源效率的现状特征,指出新型工业化的一个显著特征就是要求降低能源强度,提高能源使用效率。
三、 DEA方法在煤炭企业经济效率分析中的应用研究
近年来,国内诸多学者对煤炭企业经济效率进行研究,评价方法主要包括加权平均法、模糊综合评价法、层次分析法、系统模糊优选法、数据包络分析法等。万世明(1991)在煤炭企业经济效率评价方法探讨中应用模糊数学的方法来定量评价煤炭企业的经济效益,并指出该方法有利于企业搞好全面经营管理,评价工作量小,准确性高,实用性强等优点,但是该方法评价结果的准确性与权重选取的正确与否有着直接的关系。如果将全部指标综合起来考虑,又面临如何选取指标权重的困难,若用经验法来选取指标权重也会使给出的权重因人而异,受主观因素影响较大。数据包络分析方法作为一宗非参数方法,采用最优化方法内生确定了各种投入的权重,排除了许多主观因素,在处理多输入多输出的复杂问题中具有独特的优势。因此,近年来数据包络分析方法在众多领域得到了广泛的应用。
在现有的研究中,郝清民、赵国杰、孙利红(2003)采用分批次的数据包络分析方法对中国煤炭上市公司经济效益进行了综合分析,通过改进值给出了增强经济效益的相应措施;魏晓平、王立宝(2005) 运用DEA方法中的C2R模型对10家煤炭上市公司的经营效率进行分析评价,结果显示选定样本效率差异较大,部分企业未达到有效状态,通过投影为企业提供改进的参考意见;宋晓明(2006),在基于DEA的中国煤炭企业上市公司经营效率分析中利用了DEA方法析了中国煤炭企业上市公司的相对效率及规模效益,并指出大部分企业效率并不理想,主要原因是大量资产的闲置、过大的期间费用支出以及规模的限制;饶田田,吕涛(2009)运用DEA方法对中国20家大型煤炭企业经营效率进行评价分析,结果表明大部分企业经营效率没有达到DEA有效,针对评价结果给出了提高煤炭企业经营效率的方向和对策;米金科,冉进财,孙永健(2003), 姚平, 梁静国(2008), 彭英柯,张文(2010)等人均利用DEA方法中的C2R和B2C模型对我们煤炭企业的有效性、煤炭上市公司经营效率等进行了评价分析,并对无效单元进行了投影分析,给出了相应的改进方案。针对面板数据的情况,文应用广义数据包络分析方法对中国煤炭上市公司经济效率进行评价,分析结果表明:中国煤炭上市公司效率较低,尚有很大的改进空间。
四、结束语
在21世纪的中国,“节能减排”已成为众人关注的话题,成为经济发展的重要因素之一, “低碳经济”引起众多学者和社会人士的关注,而提高能源利用效率正是低碳经济论的实质,是节能减排的重要方法之一。科学、准确的能源效率的测算方法正是学术界研究的热点问题之一。数据包络分析方法这一运筹学研究的新领域备受人们关注,该方法对于一个多输入多输出系统的效率评价问题而言具有十分独特的优势。本文主要围绕数据包络分析方法在中国能源及煤炭上市公司效率测算中的应用为主题,系统分析了DEA方法在中国能源效率及煤炭上市公司的效率评价问题中的进展。通过研究发现:
1.对于评价能源效率而言,DEA方法是一种行之有效的评价方法。在确定了样本数据包络面后,可以将各个决策单元与样本数据包络面进行比较,根据最终的效率值进行优劣排队。通过投影分析给出非DEA有效的投入产出的调整方向及DEA有效单元所处的投入产出方面可变化空间,更好的为决策者提供决策参考信息。
2.利用DEA模型中国能源效率进行分析不仅模型简单、理论完备、而且克服了确定指标权重的困难,因而,更具优势。
因此,合理利用DEA方法来分析能源效率问题,必将有助于提高中国能源效率、实现资源的更加合理配置。
参考文献:
[1] 马占新:数据包络分析模型与方法[M]. 北京:科学出版社,2010,4
[2] 马占新:数据包络分析方法的研究进展[J].系统工程与电子技术,2002, 24(3):42-46
[3] Bosseboeuf D, Chateau B, Lapillone B. Cross-country Comparison on Energy Efficiency Indicators: The Ongoing European Effort towards a Common Methodology [J]. Energy Policy, 1997, 25(9): 673-682
[关键词] 数据包络分析 能源效率 煤炭上市公司 煤炭企业
一、能源效率评价及其意义
能源是国民经济发展的动力,是现代经济的重要支撑,是现代文明的物质基础,近年来,随着经济的发展,能源与环境问题日趋突出。中国高投入低产出的这种粗放型经济增长方式使经济发展与能源之间的矛盾日益加剧。提高能源利用效率是实现社会经济持续发展的重要保证。能源已经是当今经济社会发展的共同主题,各国普遍把提高能源效率、节约能源消费作为可持续发展战略的重要环节。国内外关于能源效率的研究和认识广泛开展,不断深入。世界各国都把提高能源利用效率列为能源发展战略的关键环节。中国正处于大量消耗资源的工业化中期阶段,随着工业化和城市化进程的不断加快,特别是重化工业和运输业的快速发展,能源需求大幅上升。“亚太中研”信息显示“中国连续17年为全球最大的煤炭消费国,2008年煤炭消费量占世界煤炭消费总量的43%”。面对不断增长的能源需求,快速增长的能源需求与供应能力之间的矛盾越演越烈,中国能源总量较为丰富,但是人均能源占有量却只有世界平均水平的一半,国内供需缺口不断增大,对外依存度持续上升,提高能源利用效率的呼声也越来越高。中国将面临巨大的需求竞争,能源资源的供需矛盾将进一步加剧。为缓解能源压力,2006年中国首次以法律文件的形式,明确提出“十一五”期间GDP能耗降低20%的约束性目标,用科学的方法对能源效率进行评价并及时发现能源利用方面的存在的问题为决策者提供科学合理的改进方案是非常有必要的。因此,对于能源效率的研究有着极其重要的意义。
能源在经济发展的过程中起着重要的作用,而中国缺油、少气、富煤的资源赋存特点决定了煤炭作为主要的基础能源和原料在国民经济中具有举足轻重的战略地位。煤炭是中国的基础能源,在支撑国民经济发展中一直占有十分重要的地位。但中国煤炭企业同发达国家和一些发展中国家的煤炭企业相比,在机械化程度、劳动生产率等方面都有较大的差距。伴随着中国经济市场化和国际化程度的提高,煤炭企业所面临竞争日趋激烈,经营环境的不确定性更强,加之煤炭企业特有的资源约束性,这就为煤炭企业发展战略选择提出了新的课题。煤炭企业如何通过经营业务的结构调整,提高能源的利用效率将是战略选择需要考虑的问题。中国煤炭企业都普遍存在着产品结构单一和产业链条短的问题,如何提高企业能源的利用效率,提高经济效益,避免资源的枯竭所带来的企业生命和城市生命的终结,将是中国资源性能源企业在战略选择时应特别重视的问题。
数据包络分析是一种重要的效率评价方法,在能源效率分析与评价中获得了众多成果和重要进展,具有独特的优势。本文主要介绍近年来DEA方法在能源利用效率与能源生产效率方面的技术方法和研究进展,希望以此推动该方法在能源效率分析中发挥更大的作用。
二、DEA方法在能源效率分析中的应用研究
关于能源效率的讨论,已是当今能源行业研究的热点。在传统的定义中将能源效率定义为减少提供同等能源服务的能源投入或者说是用较少的能源生产同样数量的服务。Bosseboeuf等从经济上的能源效率和技术经济上的能源效率两方面对此进行拓展,前者是指用相同或更少的能源获得更多产出或更好的生活质量,后者是指由于技术进步、生活方式的改变、管理的改善等导致特定能源使用的减少。Patterson指出,能源效率本身是一个一般化的术语,可以用多种数量上的指标进行测算,他认为能源效率的衡量指标主要有4类,即热力学指标、物理-热量指标、经济-热量指标和纯经济指标,亚太能源研究中心指出,能源效率指标的基本任务是后果评估、目标评价和在同等群体中的相对形势评估。
在关于能源效率的现有文献中,许多机构和学者都认同能源效率的传统定义,并根据传统定义构建能源效率衡量指标。王庆一认为,衡量能源效率的指标可分为经济能源效率和物理能源效率两类,经济能源效率指标包括单位产值能耗和能源成本效率,物理能源效率指标包括物理能源效率(热效率)和单位产品或服务能耗。在研究方法的不段更新中,基于生产函数的多要素能源效率方法得到了应用。而典型的非参数法中数据包络分析(DEA),更适合于在多要素生产函数理论框架下计算某种投入要素的利用效率。现有的一些研究利用DEA方法考察了中国能源效率的区域差异及其影响因素,如Hu和Wang(2006)利用DEA方法对中国各地区在1995年～2002年间的多要素能源利用效率做了比较研究;魏楚、沈满洪(2007)等基于Hu和Wang等的思路将能源效率定义为当前固定能源投入下实际产出能力达到最大产出的程度,并利用1995年～2004年的分省面板数据进行省际能源效率测算,并根据计算结果对能源效率的影响因素进行了计量分析。之后,杨红亮、史丹(2008)对单要素能源效率和多要素能源效率进行了对比,并以2005年数据为基础对中国各地区的能效现状做了测算,结果表明多要素能效指标在揭示一个地区资源禀赋对能效的影响方面有着单要素方法替代不了的优势。李世祥和成金华(2008)采用DEA方法研究了中国13个主要工业省区1990-2006年的能源效率,结果表明, 13个省区的能源效率差异较大,导致源效率存在差异的重要因素是技术进步和工业内部结构。屈小娥基于DEA-Malmquist生产率指数,实证测算了1990年～2006年全国30个省份全要素能源效率及技术进步、技术效率指数,结果表明中国东部地区全要素能源效率一直处于效率前沿面上,中西部地区均远离前沿面。吴琦,武春友在全要素能源效率框架下,根据能源系统的特点,基于DEA方法建立能源效率评价模型,对中国30个行政区域进行实证研究。研究发现,评价模型在理论研究方面可以有效应用于能源效率的评价,并较好地满足系统分析的要求;在生产实践方面可以为能源效率提供更合理的计量和考核标准,并为中国实现节能减排目标、制定相关政策和措施提供决策支持。蒋金荷(2004)在提高能源效率与经济结构调整的策略分析中从能源物理效率、单位产值能耗、单位产品能耗等方面分析了中国能源效率的现状特征,指出新型工业化的一个显著特征就是要求降低能源强度,提高能源使用效率。
三、 DEA方法在煤炭企业经济效率分析中的应用研究
近年来,国内诸多学者对煤炭企业经济效率进行研究,评价方法主要包括加权平均法、模糊综合评价法、层次分析法、系统模糊优选法、数据包络分析法等。万世明(1991)在煤炭企业经济效率评价方法探讨中应用模糊数学的方法来定量评价煤炭企业的经济效益,并指出该方法有利于企业搞好全面经营管理,评价工作量小,准确性高,实用性强等优点,但是该方法评价结果的准确性与权重选取的正确与否有着直接的关系。如果将全部指标综合起来考虑,又面临如何选取指标权重的困难,若用经验法来选取指标权重也会使给出的权重因人而异,受主观因素影响较大。数据包络分析方法作为一宗非参数方法,采用最优化方法内生确定了各种投入的权重,排除了许多主观因素,在处理多输入多输出的复杂问题中具有独特的优势。因此,近年来数据包络分析方法在众多领域得到了广泛的应用。
在现有的研究中,郝清民、赵国杰、孙利红(2003)采用分批次的数据包络分析方法对中国煤炭上市公司经济效益进行了综合分析,通过改进值给出了增强经济效益的相应措施;魏晓平、王立宝(2005) 运用DEA方法中的C2R模型对10家煤炭上市公司的经营效率进行分析评价,结果显示选定样本效率差异较大,部分企业未达到有效状态,通过投影为企业提供改进的参考意见;宋晓明(2006),在基于DEA的中国煤炭企业上市公司经营效率分析中利用了DEA方法析了中国煤炭企业上市公司的相对效率及规模效益,并指出大部分企业效率并不理想,主要原因是大量资产的闲置、过大的期间费用支出以及规模的限制;饶田田,吕涛(2009)运用DEA方法对中国20家大型煤炭企业经营效率进行评价分析,结果表明大部分企业经营效率没有达到DEA有效,针对评价结果给出了提高煤炭企业经营效率的方向和对策;米金科,冉进财,孙永健(2003), 姚平, 梁静国(2008), 彭英柯,张文(2010)等人均利用DEA方法中的C2R和B2C模型对我们煤炭企业的有效性、煤炭上市公司经营效率等进行了评价分析,并对无效单元进行了投影分析,给出了相应的改进方案。针对面板数据的情况,文应用广义数据包络分析方法对中国煤炭上市公司经济效率进行评价,分析结果表明:中国煤炭上市公司效率较低,尚有很大的改进空间。
四、结束语
在21世纪的中国,“节能减排”已成为众人关注的话题,成为经济发展的重要因素之一, “低碳经济”引起众多学者和社会人士的关注,而提高能源利用效率正是低碳经济论的实质,是节能减排的重要方法之一。科学、准确的能源效率的测算方法正是学术界研究的热点问题之一。数据包络分析方法这一运筹学研究的新领域备受人们关注,该方法对于一个多输入多输出系统的效率评价问题而言具有十分独特的优势。本文主要围绕数据包络分析方法在中国能源及煤炭上市公司效率测算中的应用为主题,系统分析了DEA方法在中国能源效率及煤炭上市公司的效率评价问题中的进展。通过研究发现:
1.对于评价能源效率而言,DEA方法是一种行之有效的评价方法。在确定了样本数据包络面后,可以将各个决策单元与样本数据包络面进行比较,根据最终的效率值进行优劣排队。通过投影分析给出非DEA有效的投入产出的调整方向及DEA有效单元所处的投入产出方面可变化空间,更好的为决策者提供决策参考信息。
2.利用DEA模型中国能源效率进行分析不仅模型简单、理论完备、而且克服了确定指标权重的困难,因而,更具优势。
因此,合理利用DEA方法来分析能源效率问题,必将有助于提高中国能源效率、实现资源的更加合理配置。
参考文献:
[1] 马占新:数据包络分析模型与方法[M]. 北京:科学出版社,2010,4
[2] 马占新:数据包络分析方法的研究进展[J].系统工程与电子技术,2002, 24(3):42-46
[3] Bosseboeuf D, Chateau B, Lapillone B. Cross-country Comparison on Energy Efficiency Indicators: The Ongoing European Effort towards a Common Methodology [J]. Energy Policy, 1997, 25(9): 673-682