[提要] 本文運用三階段DEA模型對我國電力產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率及其影響因素進行實證分析。研究結(jié)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(chǎn)業(yè)技術(shù)效率。在剔除外部環(huán)境和隨機因素影響后，多數(shù)地區(qū)電力產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率值呈現(xiàn)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(chǎn)業(yè)效率提高。
　　關(guān)鍵詞：電力產(chǎn)業(yè)；三階段DEA；技術(shù)效率；純技術(shù)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(chǎn)業(yè)技術(shù)效率研究領(lǐng)域使用較多的方法是Chernes A和Aigner D J等提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和隨機前沿方法（SFA）等分析方法。國外學(xué)者分別從產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、市場結(jié)構(gòu)、價格規(guī)制等方面分析了電力產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率變化情況。國內(nèi)學(xué)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(guān)研究。Lam and Shiu最早使用DEA模型對我國1995～2000年火力發(fā)電產(chǎn)業(yè)的技術(shù)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(chǎn)業(yè)技術(shù)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(chǎn)業(yè)技術(shù)效率，為我國電力產(chǎn)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(chǎn)出指標，利用投入導(dǎo)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(diào)整后的DEA效率分析。運用調(diào)整后的投入產(chǎn)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(jīng)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(shù)據(jù)來源

　�。ㄒ唬┩度肱c產(chǎn)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(chǎn)行業(yè)就業(yè)人數(shù)表示，單位為人；資源投入選取電力生產(chǎn)標準煤耗表示，單位為萬噸；資本投入采用各省（直轄市，自治區(qū)）的電力生產(chǎn)行業(yè)資本存量來表示，本文借鑒實證研究領(lǐng)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(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)折舊率，單位為億元。產(chǎn)出變量選取各�。ㄖ陛犑�，自治區(qū)）發(fā)電量作為產(chǎn)出變量，單位為億千瓦時。
　�。ǘ�）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(shù)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(shù)不斷發(fā)展的環(huán)境下，分析電力生產(chǎn)的能源結(jié)構(gòu)對于電力產(chǎn)業(yè)的技術(shù)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(jù)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(chǎn)業(yè)成本，進而對電力產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生影響。
　　3、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，即第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值GDP的比重。由于第二產(chǎn)業(yè)為高耗能產(chǎn)業(yè)，其在各地區(qū)的發(fā)展將會對電力產(chǎn)業(yè)的效率產(chǎn)生影響。
　�。ㄈ�）數(shù)據(jù)來源。本文選取2015年我國30個省、直轄市、自治區(qū)的數(shù)據(jù)作為樣本（其中，西藏由于數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jié)果。本文第一階段通過運用DEA2.1軟件進行數(shù)據(jù)分析，得到各省市2015年電力產(chǎn)業(yè)技術(shù)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(shù)效率為0.87，平均純技術(shù)效率為0.892，平均規(guī)模效率為0.974。為進一步確定純技術(shù)效率是否為制約電力產(chǎn)業(yè)技術(shù)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(shù)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(jié)果如表1所示�？梢钥闯�，通過第二階段的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(shù)進步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)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(shù)效率結(jié)果。（表1）
　　第三階段，調(diào)整投入DEA實證結(jié)果。根據(jù)第二階段SFA回歸分析結(jié)果，對原始投入變量進行調(diào)整后，將調(diào)整后的投入變量與原始產(chǎn)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(jié)果，電力產(chǎn)業(yè)的效率值有一定的變化。各地區(qū)的技術(shù)效率由0.87降低至0.827；純技術(shù)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(xiàn)，各地區(qū)的規(guī)模效率下降幅度較大，表明規(guī)模不經(jīng)濟并非源于純技術(shù)無效。
　　電力產(chǎn)業(yè)技術(shù)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(jié)果可以看出，綜合技術(shù)效率值和純技術(shù)效率值分別為0.827、0.922，且純技術(shù)效率值水平高于綜合技術(shù)效率值，表明了我國多數(shù)區(qū)域的電力產(chǎn)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(chǎn)業(yè)技術(shù)效率不高是由于規(guī)模效率導(dǎo)致的。

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