國家電力與農村電力配電企業運營效率比較研究

王建國

(重慶大學經濟與工商管理學院，重慶 400044)

國家電力與農村電力配電企業運營效率比較研究

王建國

(重慶大學經濟與工商管理學院，重慶 400044)

以農電配電企業為研究對象，選擇重慶地區配電企業為樣本，采用基于松弛測度數據包絡分析的方法，對農電配電企業的運營效率特別是與國電配電企業的效率差異進行了實證分析。結果顯示，農電配電企業運作效率顯著低于國電配電企業。研究結論為農村電力體制改革過程中提升農電企業效益和效率的政策方向提供了實證依據。

農村電力;配電企業;效率;數據包絡分析

一、引言

多年來，在黨中央、國務院的大力支持下，中國農電事業取得長足發展，“兩改一同價”(改造農村電網、改革農電管理體制、實現城鄉同網同價)極大地促進了農電和農村經濟的發展。但由于多種原因，中國農電管理體制復雜，農電企業發展較為緩慢，與國家電力配電企業之間的差距越來越大。

實際上，對兩者間差距的判斷更多來自于經驗和感覺，而這種經驗和感覺則一般建立在兩者效益指標評價的基礎上。考慮到國電配電企業與農電配電企業在體制、股權、發展歷史等方面的諸多差異，僅從效益指標判斷孰高孰低顯然有失偏頗。目前，學術界對此問題的討論還不多見。而國電與農電配電企業效率比較的研究無論在學術和實務界均有著十分重要的意義——不僅關系著對農電系統的評價，也關乎當前農電體制改革的方向和內容。

二、研究問題

所謂農村電力配電企業，是指在一定區域內，通常以縣、鄉為對象服務農村為主的配電企業，一般是縣級及以下供電行業，其前身多數為地方小水電廠(站)，資產歸屬多為地方財政、集體性質。而國電配電企業，是指隸屬國家電網，通常以縣、市為對象服務城鎮為主的配電企業，一般是國電公司的下轄分公司。在當前的農電體制改革過程中，農電配電企業紛紛以直管、代管等方式，最終通過股權改造逐步納入國電系統，成為國電部分或全部控股的子公司。

農電配電企業在地方經濟的發展中承擔過十分重要的角色，為農村地方經濟增長作出過卓越的貢獻。不過，農電配電企業也給人留下管理水平不高、效益較差等不良印象。但農電從業者認為，農電企業線路復雜、供區范圍大而分散，而國電企業線路相對平緩、供區范圍小且負荷高，兩者是無法相提并論的。或者說，國電企業的投入高、客戶優，其絕對產出自然高于農電企業。因此，僅比較兩者間的效益是不公平的。但國電系統則指出，農電企業人員素質較低且數量偏多、管理水平低，效益當然較差。

配電企業的收益指標通常包括售電收入、售電量、員工收入等方面，顯然，國電企業在效益上的表現優于農電企業。但問題是:國電企業在效益上領先于農電企業，在效率上是否也同樣高于農電企業呢?或者說，僅憑絕對指標比較兩者是不客觀的，對投入產出效率的比較則更為公正。

基于此，筆者摒棄過去傳統的絕對效益分析，試圖通過多投入、多產出的效率分析方法，從綜合運作效率的角度討論農電企業與國電企業之間的差異。當前全國農電體制改革已經進入到一個新的階段，包括產權在內的各種改革如火如荼，但如何提升農電企業的效益或效率始終是改革的核心問題。研究對中國電力體制改革過程中配電企業運營效率的討論，特別是國電與地電配電企業的比較分析，不僅解決了長期以來正確評價農村電力的問題，也為當前農電體制改革提供了方向參考和依據，具有很強的現實與理論意義。

三、配電企業效率分析:文獻綜述

20世紀80年代后期，學者們開始逐漸關注配電企業的評價，并將前沿績效標桿運用在配電企業評價中，采用的具體方法包括數據包絡分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)、糾正性普通最小平方回歸法(Corrected Ordinary Least Square，COLS)和隨機前沿 分 析 (Stochastic Frontier Analysis，SFA)［1－2］。DEA方法以線性規劃為基礎，優點在于不需要生產函數或者成本函數，是用來研究具有多個投入、多個產出的企業技術有效和規模有效的理想方法。該方法最早由三位運籌學家Charnes、Cooper和Rhodes于1978 年提出，用來評價部門間的相對有效性［3－4］。而自此之后，近20年來國內外學者的研究表明，DEA效率分析方法逐漸成為本領域研究的主流方法。

而在采用DEA方法進行配電企業效率分析的文獻中，大部分學者考慮了配電企業投入的多種產出。

在投入方面，學者們認為配電公司擁有大量電網基礎設施，并且需要勞動投入［5］。因此，最初考慮的投入僅包括勞動投入、變壓器容量、低壓線路長度和高壓線路長度。隨著配電服務質量越來越受到重視，電能服務質量衡量因素也被考慮在投入因子內，如 Giannakis等［6］和 Yue 等［7］在投入中考慮了負荷因子、線損率、用戶停電時間和停電次數。

在產出方面，Hjalmarsson 和 Veiderplass［8］考慮了四種產出:低壓售電量、高壓售電量、低壓用戶數和高壓用戶數，而 Hattori等［9］、Pombo 和 Taborda［10］、Jamasb和Pollitt［11］等都認為產出應最少包含用戶數和售電量。隨著研究的深入，配電公司對地區社會和經濟的影響越來越受到重視，售電量、供區面積和供區人口等指標也被引入到配電企業效率評價中［12］。

盡管投入產出因子種類很多，但是可獲取的配電商公開數據仍然十分有限，學者們結合各國實證研究的實際情況，采用的投入和產出因子各不相同［13－16］。國內研究方面，周明等［17］采用購電均價、配電線路長度、配變容量、用戶平均停電時間作為投入，售電收入、用戶數、供電面積、最大負荷、電壓合格率作為產出，王丹燕［18］、王恩創等［19］也采用了類似的指標。除了改進投入和產出因子，學者們還對DEA模型進行了深入研究，研究者對不同的投入因子組合所帶來的產出進行對比［20］。

總結現有研究，配電企業運營效率DEA分析最常用的五個投入指標是勞動力投入、電網規模、變壓器容量、運營成本和線損，最常用的五個產出指標是售電量、供區用戶數或者供區人口、供區面積、工業用電量和非工業用電量。

在運用DEA方法對配電企業運營效率進行評價時，研究者們的結論大相徑庭，主要表現在以下三個方面。

首先，在配電企業運營效率高低和公司體制的關系方面，大部分研究表明配電公司運營效率和公司體制沒有聯系［12，21］。其次，在配電企業間綜合效率的差距方面，對于不同的國家和地區，配電企業間效率的差距是不同的，效率變化趨勢也不盡相同。對于同一國家或者地區，配電企業間效率的差距也不同［18，22］。第三，不同的投入因子對配電企業運營效率高低的影響程度也不同［12］。

目前，國內學者對于配電企業的效率評估多從規劃技術的某一角度去研究的，如考慮經濟性、可靠性、安全性、自動化程度和供電服務質量等單項評估，而不是以配電企業整體效益為出發點［23－26］，運用DEA方法分析配電企業效率的文獻還比較少，對配電企業運營效率評價的研究還有待深入。同時，學者們針對電網規模與經濟、社會發展的協調程度、規模適度情況、投入產出效率及其相關影響因素的研究也相對較少。此外，學者們在進行配電企業運營效率評價時，往往采用某省(市)部分區域配電企業的投入產出數據，忽略了地區內配電企業的差異性，特別是農電體制改革過程中農村電力配電企業與國電配電企業間的差異分析較為少見。因此，有必要考慮兩類企業間的差異，盡量在相近的評價體系中對配電企業的運營效率進行評價。

四、研究設計

(一)研究方法:基于松弛測度(Slacks-based model)的DEA模型

前文提及，DEA效率分析方法是本領域的主流研究方法。經典的DEA模型稱為CCR模型是在規模報酬不變(CRS)條件下的效率模型，但其相對效率評價思想要求:投入必須盡可能地縮減而產出必須盡可能地擴大，即滿足以最小的投入生產盡可能多的產出。不過現實生產過程并非如此，一些生產過程帶有明顯的副產品，其中很多不期望生產的產品，稱為“非期望產出”(undesirable output或 bad output)。在配電行業同樣如此，輸送電力意味著必然會有線損這一“非期望產出”。在配電行業，只有盡可能減少線損這個非期望產出，才能實現最佳的經濟效率。而傳統的DEA模型卻只能使之增加，違背了效率評價的初衷。因此，經典的DEA模型對于線損這樣的非期望產出的處理顯然不再適合。此外，多投入和多產出的情況下松弛變量的處理、自由處置變量的處理也是經典DEA方法所不能有效解決的。

為了解決上述問題，Tone提出了一個基于投入松弛測度(SBM，slacks-based measure)的解決模型，很好地解決了傳統模型存在的缺陷。由于SBM模型充分考慮了投入和產出的松弛，SBM有效當且僅當CCR也有效(松馳為0)，并且SBM的效率小于或等于CCR的效率。其模型如下式:

式中，ρ為效率評價標準，m為投入要素種類，k為產出種類，λ為列向量;x0和y0分別是評價單位的投入和產出向量，xi0(i=1，K，m)和yr0(r=1，K，k)分別為x0和y0的元素;X和Y分別是分析單位的整體投入和產出矩陣;s－i為松弛投入s－的元素，s+r為松弛產出s+的元素。為了方便求解，可把上述模型轉化為如下線性規劃問題:

式中，τ 為效率的測量值，S－=ts－，S+=ts+，Λ=tλ。

在SBM模型中，對于特定的被評價單元，當投入和產出約束越松弛，也就是松弛投入和松弛產出越大時，企業的效率值就會越低，這就很好地將松弛投入和產出的情況考慮在了效率值計算過程中。如果一個決策單元是SBM有效的，那么這個生產單元必須滿足ρ=1，即模型的最優解ρ=1。此時，最優的S+=S－=0，我們可以得到DEA模型中的效率值為1，其在BCC模型下也是有效的，在任何最優解中既沒有投入要素的過剩也沒有產出的不足情況出現。

它與傳統的DEA模型的不同之處，在于把松馳變量直接放入了目標函數中，在SBM模型下，傳統DEA模型的投入和產出松馳問題就不存在了。因此，考慮到配電行業的特殊性(負產出、松弛變量的處理)，筆者選擇基于基于松弛測度的DEA模型對農電與國電配電企業的綜合效率進行分析。

(二)投入與產出變量選擇

在應用DEA方法來評價配電企業效率時，輸入和輸出變量的選擇要能夠全面地反映被監管對象的情況，才能達到準確評價的目的。其中，如何選擇對雙方平等的指標至關重要。而選擇對雙方均有相同理解的投入產出指標，則可體現二者在指標方面的平等，公正衡量農電企業與國電企業在效率方面的差異。

配電企業的供電成本和利潤指標能夠很好地反映企業的運營情況。但是國內學者們都未采用該類指標，一方面是由于配電企業商業數據難以獲得;另一方面是因為中國配電企業的購電電價受政策因素影響較多，因此，配電企業的供電成本和利潤指標等在一定程度上難以真實反映企業的經營情況。供電服務質量指標，包括供電可靠率、用戶平均停電時間等指標不僅能體現供電服務水平，還能在很大程度上反映出配電網的堅強程度，以及城鄉電網統籌發展的情況。但由于此類指標獲取困難，因此也較少被采用。

考慮到國家電網配電企業與地方電力配電企業發展上的不平衡性，也為了有效進行雙方的對比，綜合國內外研究的現狀，考慮數據收集的可行性，筆者主要采用以下投入與產出指標①實際上，筆者在最初的研究設計中，也曾考慮了用戶平均停電時間和企業工資總額作為投入指標、供區人口作為產出指標。但用戶平均停電時間難以收集，企業工資總額數據敏感，而供區人口則缺失數據過大，因此，不得不將此三項指標舍棄。。

在投入方面，選擇以下三個指標:

(1)勞動力投入(Labor)。許多研究者都將其作為投入的重要指標之一，如 Jamasb和 Pollitt［2］。由于獲取到勞動力成本(工資)的數據在國內非常困難，因此本研究以員工人數作為勞動力投入的指標。

(2)110kv以下輸電線路總長度(Line)。由于缺少成本數據，Hess和Cullmann［13］在進行配電企業效率對比時將重點放在物理數據，因此，線路長度作為配電企業的重要投入在效率分析指標選擇中得到大量的使用，如 Khodabakhshi［16］、王丹燕［18］等。110kv 以下輸電線路總長度包含三個等級的線路:110kv、35kv和10kv，單位為KM。

(3)110kv以下變電設備容量(Transformation)。這同樣是配電企業的重要物理投入之一，在研究中也有很廣泛的應用，如 Perez－ Reyes和 Tovar［5］、周明等［17］。與輸電線路相同，110kv以下變電設備容量包含三個等級:110kv、35kv和10kv，單位為MVA。

在產出變量方面，選擇如下指標:

(1)線損(Line loss)。線損本質上是輸電過程中的物理特性，是無法完全消除的“負產出”。從另一層意義上講，線損的高低直接決定了配電網絡經濟性的高低，是十分重要的電網評價指標。國外很多學者都將線損作為投入變量，如Giannakis等［6］和Yue等［7］，這主要是因為輸配電過程中的無法消除性，因此將其作為投入變量。實際上，正是由于有線損這個負產出的存在，選擇SBM－DEA作為分析方法才能使效率分析更為準確。

(2)售電量(Electricity sales)。Lins 等［14］、Estache 等［15］等國外學者以及王恩創等［19］國內研究者都使用了此變量，這也是研究者們最常使用的產出變量之一。在數據收集過程中，此數據也是較為容易獲取的。因此，筆者也使用此變量，其單位是萬KWH。

(三)數據來源與處理

研究樣本區域是重慶地區。目前，經過多輪產權改革后，重慶電力公司的配電網絡主要由兩部分組成:電力局(原國電配電企業)、供電公司(原農電配電企業)。研究中涉及的配電企業包括重慶電力公司當前的12個供電局和24個供電公司。

考慮到產權改革的時間，有些配電公司是近兩年才歸入重慶市電力公司，因此，數據的選擇時間是2007－2009年。其中，FJ公司2007年數據空缺②為避免歧義，配電企業名稱以字母代替，下同。。數據來源于2007－2009年間的重慶電力年鑒。

對于數據文件中的缺失值，筆者采用以上年或下一年度對應數據代替的方式。例如，CQ局2008年勞動力數量缺失，則以2007年的勞動力數值作為2008年的勞動力數值。

110kv以下輸電線路總長度、110kv以下變電設備容量兩項指標采用了簡單相加的方式，即三個不同等級的線路長度和設備容量相加得到上述兩個變量的數值。線損的單位是%，考慮到DEA多投入、多產出的分析中通常以絕對值作為分析的輸入量，因此，在實際效率分析時將線損折算為具體的售電量進行最終的效率計算。

五、效率分析結果

投入與產出變量的描述性統計表1。

表1 變量描述性統計

重慶地區配電企業2007－2009年間勞動力投入平均為 592.81 人，線路(包括 110kv、35kv、10kv)平均長度2 269.95公里，變電容量(包括110kv、35kv、10kv)889.05MVA，線損平均值為 7.65%，售電量為118 820萬KWH。

從表1中可以看到，變量間相關均低于0.8，說明進行DEA分析是合適的。此外，線損與售電量、變電容量均為顯著負相關，說明隨著變量容量增大、售電量的增加，重慶地區配電企業的線損整體上呈下降趨勢。

選擇基于松弛測度的DEA模型，使用分析工具MaxDEA，最終得到重慶地區2007－2009年配電企業的綜合技術效率。由于分析中采用了三年的數據，為便于分析，將其逐年進行比較分析。

表2 2007年供電局與供電公司效率對比

表2顯示，2007年供電局平均效率為0.774 1，供電公司為0.441 8，二者存在顯著差異。在供電公司中，僅有JJ公司、CK公司可勉強進入供電局效率隊列中，但也處于比較靠后的位置。QJ公司、DJ公司和WS公司處于供電公司較為靠后的位置，效率值在0.3左右。圖1進一步對2007年供電公司和供電局的效率進行了對比，整體看來，后者的效率曲線在前者的上方。

圖1 2007年供電局與供電公司效率對比

表3表明，WZ局在供電局中效率為1，處于前列。QN局和YC局綜合技術效率處于較為靠后的位置，效率分別為0.601 5和0.574 1。供電局平均效率是0.768 4，供電公司則為0.424 4，二者有顯著的差異。這說明在2008年供電局系統的投入產出效率仍明顯高于供電公司。圖2形象地顯示了上述結論，供電局的效率曲線明顯處于供電公司曲線的上方。

在供電公司中，CK公司效率達到0.648 9，TL公司為0.581 5，勉強達到了供電局效率的較低水平。其他公司的效率值均低于YC局的0.574 1。

表3 2008年供電局與供電公司效率對比

圖2 2008年供電局與供電公司效率對比

在2009年的效率對比中，表4顯示，供電局平均效率為0.764，供電公司平均平均0.428 7，兩者存在顯著的差異。表明當年供電公司整體技術效率仍低于供電局的水平。圖3也直觀上顯示了上述結論:供電局的效率曲線整體上位于供電公司效率曲線的上方。

表4 2009年供電局與供電公司效率對比

在供電局中，CS局、WZ局和YJ局均在效率前沿的位置，效率值為1。QN局效率為0.576 1，在供電局中相對靠后。在供電公司中，CK公司最高，效率達到0.666 2，相當于供電局較低的水平，其他公司均低于QN局的最低水平。

上述結果表明，供電公司綜合技術效率低于供電局是很明確的結論。盡管也有少數農電企業能進入供電局的效率區間，但也都處于比較靠后的位置。

圖3 2009年供電局與供電公司效率對比

在配電企業運營效率高低和公司體制的關系方面，結果表明，不同背景的配網企業的運作效率有非常明顯的區別。電力局企業多為城市供區，人口集中、工業發達，其運作效率相對較高;而供電公司為農電區域，線路長、人口分散、以生活用電居多，其運作效率相對較低。兩者間的差異在統計上是顯著的。筆者的結論并不支持楊世興［12］、Scarsi［21］等學者的結論，與 Chen［22］的結論類似。

六、結論

筆者從投入產出效率的角度，使用效率分析的DEA方法，客觀地比較了國電與農電配電企業的運作效率。重慶地區的實踐表明，國電配電企業的綜合技術效率高于農電配電企業。農電企業通常給人以效益低下的直觀印象，而本研究的結論證實，農電企業不僅效益落后，而且在運作效率方面同樣需要提高。在當前的農電體制改革過程中，如何提升農電企業的效益是核心問題之一，筆者的研究也為上述農電改革方向找到了支持的證據。

農電企業投入產出效率較低，說明在內部管理方面農電還有較大差距，未能充分將投入轉化為產出。但同時，較低的投入產出效率如能得到提升，則表明相同的投入會帶來更多的產出。或者說，對農電企業的挖潛更能有助于整個配電行業的效率得到改進。因此，未來農電企業的效率改進至關重要。

在未來的研究中，應對二者間效率差異的原因展開深入分析，詳細討論哪些因素帶來了效率的差異，并由此提出改進農電企業運營效率更具針對性的建議。

［1］羅道平，肖笛.數據包絡分析DEA在電力工業的應用［J］.系統工程理論與實踐，1996(4):60－66.

［2］JAMASB T，POLLITT M.Benchmarking and regulation:International electricity experience［J］.Utilities Policy，2001，9:107－130.

［3］魏權齡.評價相對有效性的DEA方法［M］.北京:中國人民大學出版社，1987.

［4］劉艷，顧雪平，張丹.基于數據包絡分析模型的電力系統黑啟動方案相對有效性評估［J］.中國電機工程學報，2006(5):32－37.

［5］PEREZ-REYES R，TOVAR B.Measuring efficiency and productivity change(PTF)in the Peruvian electricity distribution companies after reforms［J］.Energy Policy，2009，37:2249－2261.

［6］GIANNAKIS D，JAMASB T，POLLIT M G.Benchmarking and incentive regulation of quality of service:An application to the UK electricity distribution utilities［Z］.DAE Working Paper WP 0408，Department of Applied Economics，University of Cambridge，2003.

［7］YUE W，JAMASB T，POLLIT M.Incorporating the price of quality in efficiency analysis:the case of electricity distribution regulation in the UK［Z］.Cambridge Working Papers in Economics，2007.

［8］HJALMARSSON L，VEIDERPASS A.Productivity in Swedish electricity retail distribution［J］.Scandinavian Journal of Economics，1992，94(Supplement):193－205.

［9］HATTORI T，JAMASB T，POLLIT M G.The performance of UK and Japanese electricity distribution system 1985–1998:a comparative efficiency analysis［Z］.DAE Working Paper WP 0212，Department of Applied Economics，University of Cambridge，2003.

［10］POMBO C，TABORDA R.Performance and efficiency in Colombia’s power distribution system:effects of the 1994 reforms［J］.Energy Economics，2006，28:339 －369.

［11］JAMASB T，POLLITT M.International benchmarking and regulation:an application to European electricity distribution utilities［J］.Energy Policy，2003，31:1609 －1622.

［12］楊世興.激勵性管制與中國電力產業管制改革研究［D］.重慶:重慶大學，2003.

［13］HESS B，CULLMANN A.Efficiency analysis of East and West German electricity distribution companies:Do the“Ossis”really beat the“Wessis”［J］.Utilities Policy，2007，15:206－214.

［14］PEREIRA M，LINS E，SOLLERO M K V，CALOBA G M，et.al.Integrating the regulatory and utility firm perspectives，when measuring the efficiency of electricity distribution［J］.European Journal of Operational Research，2007，181:1413－1424.

［15］ESTACHE A，TOVAR B，TRUJILLO L.Are African electricity distribution companies efficient?Evidence from the Southern African Countries［J］. Energy Policy，2008(6):1969－1979.

［16］KHODABAKHSHI M.An output oriented super-efficiency measure in stochastic data envelopment analysis:Considering Iranian electricity distribution companies［J］.Computers＆ Industrial Engineering，2010，58:663－671.

［17］周明，趙煒，李庚銀，等.兼顧質量監管的配電企業標尺競爭模型及方法［J］.中國電機工程學報，2008(5):100－106.

［18］王丹燕.宜昌市供電公司運營效率及激勵性規制機制研究［D］.武漢:武漢大學，2009.

［19］王恩創，任玉瓏，朱春波.基于模糊DEA的配電網投入產出綜合效率評估［J］.工業工程與管理，2009(2):81－87.

［20］GIANNAKIS D，JAMASB T，POLLITT M.Benchmarking and incentive regulation of quality of service:An application to the UK electricity distribution networks［J］.Energy Policy，2005，33:2256－2271.

［21］SCARSI G C.Local electricity distribution in Italy:Comparative efficiency analysis and methodological cross-checking［M］.London UK:London Economics Ltd.，1999.

［22］CHEN T.An assessment of technical efficiency and cross-efficiency in Taiwan’s electricity distribution sector［J］.European Journal of Operational Research，2002，127:421－ 433.

［23］盧志剛，韓彥玲，朱連波，等.考慮負荷變化的多運行數據配電網經濟性評價［J］.電力系統及其自動化學報，2009(2):109－114.

［24］高煒欣，羅先覺，支崗印.復雜配電網絡可靠性評估的向量法［J］.電力系統自動化，2005，22:36－40.

［25］王鶴，張怡.輸配電企業的連續型供電質量監管模型設計［J］.華東電力，2008(2):10－13.

［26］曾鳴，賈俊國，張婷，等.輸配電企業電能服務質量的綜合評價［J］.電網技術，2006(10):544－548.

A Study on Operation Efficiency Difference between Rural and State-owned Electricity Distribution Company

WANG Jian-guo
(College of Economics and Business Administration，Chongqing University，Chongqing 400044，P.R.China)

This paper studies the rural power companies of Chongqing Area，using the Data Envelopment A-nalysis method(DEA)based on slacks measure to analyze the difference between the rural electricity distribution company and the state-owned electricity distribution company.The result shows that the operation performance of rural electricity distribution company is significantly lower than that of state-owned distribution company.The research can guide how to promote the performance of rural electricity distribution companies during the reform.

rural power;distribution company;performance;DEA

TM727.1

A

1008-5831(2011)05-0053-08

2011－03－11

王建國，男，重慶大學經濟與工商管理學院博士研究生，主要從事技術經濟與管理研究。

(責任編輯 傅旭東)