山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院

引言

煤炭在我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)的進(jìn)程中一直發(fā)揮著基礎(chǔ)能源的作用，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，煤炭行業(yè)已發(fā)展得相對成熟。然而，煤炭行業(yè)是一個(gè)受價(jià)格驅(qū)動(dòng)的周期性行業(yè)，產(chǎn)品同質(zhì)化比較嚴(yán)重，價(jià)格對利潤的影響遠(yuǎn)大于銷量。2012—2015年期間，煤炭價(jià)格大幅下跌，為防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，2016年，我國開始實(shí)施煤炭供應(yīng)側(cè)淘汰落后產(chǎn)能改革。2016年淘汰落后產(chǎn)能政策實(shí)施以來，煤炭價(jià)格穩(wěn)步上漲，煤炭企業(yè)盈利能力顯著增強(qiáng)，至2019年末，煤炭行業(yè)淘汰落后產(chǎn)能目標(biāo)全面完成。20世紀(jì)中后期以來，國內(nèi)外學(xué)者對煤炭投入產(chǎn)出的研究較多，在解決煤炭企業(yè)的投入產(chǎn)出問題上有一定的貢獻(xiàn)。然而國外研究比較注重以煤炭行業(yè)來比較，通過煤炭行業(yè)與其他行業(yè)做對比，從而得出結(jié)論，以大的框架來進(jìn)行研究；而國內(nèi)研究更傾向微觀視角的研究，對某一時(shí)間段煤炭行業(yè)的情況進(jìn)行研究。而現(xiàn)階段對我國煤炭企業(yè)投入產(chǎn)出的研究不多，且數(shù)據(jù)陳舊，缺少對近幾的數(shù)據(jù)的實(shí)證分析。因此，文章選用近幾年的數(shù)據(jù)，從投入產(chǎn)出角度出發(fā)，對煤炭企業(yè)上市公司的投入產(chǎn)出效率進(jìn)行研究。

一、研究方法及理論模型

本文采用規(guī)模報(bào)酬可變的DEA-BCC模型、Malmquist指數(shù)模型，分析我國煤炭企業(yè)上市公司的投入產(chǎn)出效率，分別從靜態(tài)、動(dòng)態(tài)兩個(gè)方面進(jìn)行多層次分析。

（一）DEA-BCC模型

DEA方法是由Charnes等人于1978年提出的多輸入多輸出決策單元間相對有效性評價(jià)的一種非參數(shù)研究方法。BCC模型是DEA方法中的一種類型，它假設(shè)模報(bào)酬可變（VRS），并將技術(shù)效率分解為規(guī)模效率（SE）與純技術(shù)效率（PTE），兩者的乘積則為技術(shù)效率。在實(shí)際生產(chǎn)中，想要達(dá)到相同的規(guī)模收益是比較困難的，且BCC模型更具普遍性，本文采用BCC模型從靜態(tài)的角度來衡量上市公司的投入產(chǎn)出效率，具體模型如式（1）所示：

（二）Malmquist模型

Malmquist于1953年提出Malmquist指數(shù)，在隨后的研究中被入生產(chǎn)效率研究領(lǐng)域，最后拓展將其與DEA模型結(jié)合使用。Malmquist指數(shù)是利用不同時(shí)期距離函數(shù)的比值來表示投入產(chǎn)出效率，它與DEA模型一樣，是一種非參數(shù)線性規(guī)劃方法，現(xiàn)如今，Malmquist指數(shù)法被廣泛應(yīng)用于衡量生產(chǎn)力的變化，其表達(dá)式為：

二、評價(jià)指標(biāo)及數(shù)據(jù)來源

在指標(biāo)選取方面，關(guān)于投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取有多種，文章考慮了其他學(xué)者關(guān)于投入產(chǎn)出效率的研究，并考慮效率測度的目的以及遵循可比性、簡潔性以及可操作性的原則，構(gòu)建出六個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)的評價(jià)體系，投入指標(biāo)：從業(yè)人員總數(shù)、資產(chǎn)總額、營業(yè)成本；產(chǎn)出指標(biāo)：原煤產(chǎn)量、營業(yè)收入、凈利潤。

根據(jù)證監(jiān)會(huì)2012年行業(yè)分類，選取2015—2019年煤炭企業(yè)上市公司，并作如下處理：①剔除非煤炭主營業(yè)的企業(yè)；②剔除ST股；③剔除上市時(shí)間少于3年的企業(yè)，最終得到24家公司作為本文的研究樣本。本文所用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫，原煤產(chǎn)量由手工整理年報(bào)所得，數(shù)據(jù)處理軟件為Deap2.1。

三、投入產(chǎn)出效率實(shí)證分析與比較

（一）煤炭企業(yè)上市公司投入產(chǎn)出效率靜態(tài)評價(jià)

本文運(yùn)用Deap2.1軟件對2015—2019年24個(gè)決策單元進(jìn)行分析，結(jié)果見表1。由計(jì)量模型的判定規(guī)則可知，DEA有效的條件是當(dāng)效率值為1時(shí)，從表1可以看出，在24家煤炭企業(yè)中，2019年達(dá)到DEA有效的公司有14家，而非DEA有效的公司占比在33%以上，該結(jié)果表明煤炭企業(yè)上市公司的投入產(chǎn)出效率水平整體處于較高位置，且在下降一段時(shí)間后有了大幅度上升。在規(guī)模報(bào)酬方面，規(guī)模報(bào)酬不變的公司呈現(xiàn)曲形波動(dòng)，其效率先是平緩下降，隨后迅速較快，呈現(xiàn)“U”的現(xiàn)狀；從規(guī)模報(bào)酬的變化可知，其上升與下降的公司數(shù)量在2017年與2019年有較大的變化，并且有逐年增加的趨勢，無處于遞減狀態(tài)的企業(yè)?；诖耍幱谶f增狀態(tài)的公司想要提升他們的效率，就需要增加投入，以達(dá)到增加產(chǎn)出的目的，此外，本文將進(jìn)一步從時(shí)間變動(dòng)層面對具體測算結(jié)果進(jìn)行比較分析。

表1 2015—2019年煤炭企業(yè)上市公司投入產(chǎn)出效率整體結(jié)果

在時(shí)間變動(dòng)趨勢（見圖1）中，可以看出大部分區(qū)煤炭企業(yè)上市公司的技術(shù)效率并不是一成不變的，而是處于波動(dòng)起伏額狀態(tài)，并且在所有公司中，僅有五家公司連續(xù)五年的技術(shù)效率保持最優(yōu)狀態(tài)，分別為露天煤業(yè)、兗州煤業(yè)、中國神華、中煤能源以及伊泰煤炭。通過圖1進(jìn)一步分析，包括新集能源、平煤股份、昊華能源、恒源煤電、安源煤業(yè)、蘭花科創(chuàng)、大有能源在內(nèi)的7家上市公司的技術(shù)效率值并不穩(wěn)定，在連續(xù)五年中的波動(dòng)起伏較大，并且它們的技術(shù)效率值總體處于較低水平。此外，部分公司也出了較為明顯的波動(dòng)，如遼寧能源，在前四年間的技術(shù)效率分別為0.888、0.882、0.854、0.661，到2019年提高至1.000，達(dá)到最優(yōu)效率水平；陽泉煤業(yè)處于下滑狀態(tài)，陽泉煤業(yè)在2014—2015年的技術(shù)效率值為1，但從2016年開始，陽泉煤業(yè)呈現(xiàn)連續(xù)下降的趨勢，甚至在2019年技術(shù)效率下降至0.816?？偟膩砜矗覈?4家煤炭企業(yè)上市公司的技術(shù)效率水平處于0.593～1.000之間，它們的變動(dòng)還是比較顯著的。主要原因可能在于2015年煤炭行業(yè)產(chǎn)能過剩明顯，各企業(yè)的應(yīng)對不足，其公司技術(shù)、公司的具體應(yīng)用落地等處于探索階段，并且在有關(guān)資本、人員、技術(shù)等投入上，各個(gè)煤炭企業(yè)上市公司的投入均不穩(wěn)定。

圖1 2014—2018年煤炭企業(yè)股上市公司技術(shù)效率變動(dòng)趨勢

（二）煤炭企業(yè)上市公司投入產(chǎn)出效率動(dòng)態(tài)評價(jià)

1.Malmquist指數(shù)分析

從表2的結(jié)果可以看出，2015—2019年24家煤炭企業(yè)上市公司Malmquist指數(shù)平均值為1.092，這五年的效率水平在2016—2017年間出現(xiàn)小幅增長，其余年份的變化則不明顯。技術(shù)效率變化指數(shù)變動(dòng)1.33%，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均變動(dòng)16.20%。據(jù)此分析可見，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)影響Malmquist指數(shù)，而技術(shù)效率變化指數(shù)對Malmquist指數(shù)影響不大。進(jìn)一步分析各個(gè)年度區(qū)間狀況，研究發(fā)現(xiàn)，四個(gè)年度區(qū)間的Malmquist指數(shù)均大于1，這傳遞出一個(gè)信息，那就是四個(gè)年度區(qū)間的全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢；而在技術(shù)效率變化指數(shù)上，技術(shù)效率變化指數(shù)均小于1，但在技術(shù)進(jìn)步指數(shù)上，四個(gè)年度區(qū)間的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1。由此可以看出，煤炭企業(yè)上市公司投入產(chǎn)出效率的增長，得益于技術(shù)進(jìn)步的增長。因此，在接下來的發(fā)展中，煤炭企業(yè)上市公司需要在技術(shù)創(chuàng)新能力上不斷提升，使投入產(chǎn)出效率得到全面的提升。

2.技術(shù)進(jìn)步指數(shù)分析

根據(jù)計(jì)量模型的定義，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)是測量技術(shù)創(chuàng)新與否、進(jìn)步多少的一個(gè)指標(biāo)。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)如果大于1，則表示技術(shù)進(jìn)步，否則表示為技術(shù)退步。從表2的結(jié)果可以看出，2015—2017年的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)有了大幅度地提升，但在2016-2018年大幅度下滑，最后在2018—2019呈現(xiàn)緩慢上升趨勢，最終技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為1.086。由圖2可知，Malmquist指數(shù)在2015—2019年先是上升，后又下降，這與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的變化幾乎是相同的。究其原因，這是由于技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)共同作用于Malmquist指數(shù)，導(dǎo)致Malmquist指數(shù)的變化小于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。

表2 2015—2019年煤炭企業(yè)上市公司Malmquist指數(shù)

圖2 2015—2019年煤炭企業(yè)上市公司Malmquist指數(shù)及其分解

四、結(jié)論與啟示

（一）靜態(tài)評價(jià)角度

從分析結(jié)果上看，我國24家煤炭企業(yè)上市公司投入產(chǎn)出效率整體處于較高水平，進(jìn)一步分析，通過時(shí)間變動(dòng)趨勢的結(jié)果可以看出，許多煤炭企業(yè)的技術(shù)效率值在0.593～1.000之間波動(dòng)，變化區(qū)間較大，而且僅有5家公司的技術(shù)效率水平達(dá)到最優(yōu)值，并且這5家公司連續(xù)五年保持最優(yōu)。從整體來看，自2019年開始，各公司的技術(shù)效率開始緩慢上升，這也說明，隨著煤炭產(chǎn)能過剩問題的解決，煤炭企業(yè)在解決資源分配以及技術(shù)創(chuàng)新方面能力逐漸提高。

（二）動(dòng)態(tài)評價(jià)角度

通過測算，我國24家煤炭企業(yè)上市公司的Malmquist指數(shù)為1.092，而技術(shù)效率變化指數(shù)與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)會(huì)共同對Malmquist指數(shù)產(chǎn)生影響，這就使得Malmquist指數(shù)表現(xiàn)出一種相對平穩(wěn)的狀態(tài)。在2015—2017年，煤炭企業(yè)上市公司的技術(shù)效率變化指數(shù)略微下降，由前文分析可知，這是由于純技術(shù)效率和規(guī)模效率的共同降低所造成的；而在2016—2018年，受到純技術(shù)效率的下滑和規(guī)模效率的上升，而技術(shù)效率下滑的規(guī)模大于上升的規(guī)模，使得該區(qū)間的技術(shù)效率變化指數(shù)下降。在此基礎(chǔ)上，純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同影響技術(shù)效率變化指數(shù)，而且通過分析，技術(shù)效率變化指數(shù)波動(dòng)起伏是由純技術(shù)效率的變動(dòng)引起的。因此，各煤炭企業(yè)公司應(yīng)合理分配資源、加大技術(shù)創(chuàng)新力度，同時(shí)提升核心技術(shù)水平，以此實(shí)現(xiàn)投入產(chǎn)出效率的提高。

結(jié)語

綜上，這些煤炭企業(yè)的投入產(chǎn)出效率并不理想，究其原因，主要在于固定資產(chǎn)的限制、營業(yè)收入的低下，人員的冗余等，要想進(jìn)一步提高投入產(chǎn)出效率，還要從投入這幾個(gè)方面采取措施：① 合理分配資源，充分利用企業(yè)的資產(chǎn)，將資源利用率充分提高的同時(shí)完善企業(yè)規(guī)模；② 對科研技術(shù)額投入要加大，應(yīng)當(dāng)將提高核心技術(shù)研發(fā)能力和技術(shù)創(chuàng)新水平作為一項(xiàng)重要任務(wù)，從而促進(jìn)投入產(chǎn)出效率的提高；③ 實(shí)施人力資源管理，減少人員冗余，提高勞動(dòng)效率。