李 琰，崔 欣

(西安科技大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710054)

煤炭產(chǎn)業(yè)在中國的能源供應(yīng)和消費中占主導(dǎo)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(dǎo)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(yīng)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(xué)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(biāo)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(biāo)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(yīng)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(zhǔn)確的實現(xiàn)效率定量評價，可廣泛應(yīng)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(biāo)的引入，都可以應(yīng)用非徑向的SBM模型測算出更為全面準(zhǔn)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(biāo)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)。可表示為：

TFP=TC×TE=TC×PTEC×SEC

(3)

判斷產(chǎn)業(yè)效率變動的標(biāo)準(zhǔn)：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(biāo)，選取地區(qū)工業(yè)增加值作為期望產(chǎn)出指標(biāo)，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(biāo)。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(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)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(yīng)加強節(jié)能減排工作，給予充足的政策指導(dǎo)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(dǎo)致過度開采，造成大氣污染嚴重引起非期望產(chǎn)出過多，導(dǎo)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。總體而言，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(biāo)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(biāo)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?，近年來，在提高煤炭利用率和節(jié)能減排技術(shù)的應(yīng)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(biāo)。通過財政支持和政策指導(dǎo)，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(yīng)；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。