基于DEA的電力企業投入產出相對效率研究

DEA模型適用于具有多投入、多產出的決策單元相對效率評價。本文以Z供電局為例，以其24家供電分局2006-2015年面板數據為樣本，通過采用DEA中BCC模型對每年的截面數據投入產出效率進行評價和排名，結果表明：各供電分局規模效應較為明顯，平均效率水平較高；采用Malmquist生產力指數法，對樣本期間的投入產出效率進行了整體評價，結果表明：應注重技術效率對供電分局的影響。

隨著電力行業的發展，電力公司在資源配置、經營管理上的差異開始凸顯，對公司投入產出相對效率進行分析評價十分必要。

多投入和多產出是電力行業的重要特征，DEA模型是電力行業效率評價方法中最常用和有效的方法。陶鋒等運用DEA分析產權結構、市場結構、燃料成本和技術對發電行業技術效率的影響；王金祥等運用DEA對天津等8省市電力公司進行測評分析?，F有文獻主要集中研究產權、市場環境和不同省份的電力行業效率，對市縣電力公司投入產出相對效率研究較少，而此研究對提高電力行業整體效率，推動電力市場化改革意義重大。

一、 研究模型及樣本選擇

DEA分析以決策單元的投入、產出指標權重為變量進行評價運算，進而確定有效生產前沿面，通過比較決策單元偏離DEA前沿面程度來確定各DMU是否有效。CCR及BCC模型是DEA兩個最基本的模型，Malmquist生產力指數法適用于DEA跨時期樣本分析。

本文對2006-2015每年的截面數據進行研究，考慮各供電分局特點采用BCC模型；對2006-2015年面板數據進行分析時采用Malmquist法；分析軟件使用DEAP2.1。

（一）BCC模型

假設生產過程為規模報酬可變，BCC模型可簡單描述如下：

顯然，對于一個DMU如果有效，則其有效值應該等于1。

（二） Malmquist生產力指數法

Malmquist公式如下：

其中，和是該公式跨期產出的距離函數，Malmquist可將生產力變動劃分為經濟效率（Ech）和技術進步效率（Tch）變動的乘積，當Ech<1，經營決策和管理方法效率較低，反之得到改善。當Tch<1，技術退步，反之技術進步。

（三） 樣本和指標選擇

本文收集Z供電局24家分局2006-2015年的配網資產數據。參考已有研究及考慮資本性投入產出效率研究的基礎上，把新建配網投資、技術改造支出、修理費用、綜合線損、固定資產凈值、線路長度、職工人數作為“輸入”項，把供電面積、客戶數、年售電量、年售電收入作為“輸出”項。

二、投入產出效率分析

（一）基于DEA的BCC模型測度效率值

DEA測度的電力公司效率包括三方面，三者關系：技術效率=純技術效率 規模效率，因此，可從技術效率和規模效率進行解釋，以此推出純技術效率情況。此外，對24家分局2006-2015年每年截面數據進行分析和效率排名。

1.技術效率測度

技術效率研究以投入型研究為主，即固定生產技術和產出，DMU可減少的投入。當技術效率為1，該分局具有較高效率，并在獲得相同產出時投入較少。

根據運算結果，Z供電局2006-2015年平均技術效率值為0.9644，說明Z供電局技術效率值整體處于較高水平。近年來技術效率值逐年提高，表明各分局投入產出總體較為理想，資源運用較合理。此外，對24家分局近10年技術效率平均值進行排名，其中效率值為1的公司共11家；對效率值靠后的分局進一步分析：除一家分局近年效率值呈下降趨勢外，其余分局平均值小于1主要受12年以前效率值較低的影響。

技術效率值反映經驗管理水平，效率值較高的公司，在經驗管理和業務質量上相對水平較高；效率值較低的公司，在投入產出相對效率存在一定的不足，應該對資本性投入項目進行優化，提高投入產出效率。

2.規模效率測度

規模效率反映供電分局的規模是否處于合適狀態。規模效率為1：供電分局成本最低，投入產出合適，具有規模效應；規模效率不等于1：供電分局規模存在遞減或遞增兩種情況。

經過運算，供電分局近10年規模效率平均值為0.9737，規模效率值較為接近1表明供電分局有較好的規模效應。分析發現，在2013-2015年，規模效率為1的分局分別有20、19、21家，說明近年供電局的規模效應更加明顯。而且，規模效率、技術效率平均值為1的公司基本保持一致，說明供電分局的規模和技術效率值聯系較為緊密。

（二）基于Malmquist的投入產出效率評價

為了更清晰分析和評價Z供電局投入產出情況，我們用2006-2015年24家分局跨期面板數據，運用Malmquist法，從各年份投入產出效率變動狀況和各分局投入產出運行情況兩個角度進行分析。

1.各年份投入產出效率變動狀況

根據各年份Malmquist指數運算結果，樣本期內經濟效率均值1.003，說明各供電分局經營管理水平較好；規模效率值平均值為1.004，說明近10年規模接近最優，但不同年份有小幅度變化；技術效率波動較大，且和純技術效率值均小于1，說明技術效率使用不容樂觀；各分局的全要素生產力指數平均為0.937。

2009年之前全要素生產力均小于1，2009年達到一個極大值（1.387），技術效率遠大于1，作用明顯。2009年過后，技術效率值下降明顯，但經濟效率值凸顯，在2012年技術效率達到最高，全要素生產力達到最大值。從各年Malmquist指數的平均數來看，分局總體投入產出效率還不太理想。對分局“輸入”數據分析發現，在2012年技術改造支出較多，說明技術改造對電力公司影響巨大。

2.各分局投入產出效率變動狀況

從Malmquist指數結果可分析各分局投入產出效率，有助于分析各分局提高投入產出效率的途徑。24個分局的經濟效率值基本沒有差距，而Malmquist指數只有7個分局的全要素生產力有所提高，其余17個分局都有不同程度的退步。根據24個分局的Malmquist指數（簡寫M）大小，將各分局的全要素生產力值劃分為三種類型：低效型（M<0.9）、徘徊型（0.91）。

（1）低效型。

全要素生產力指數小于0.9，有8家分局，其投入產出效率不高，下降幅度比較大。技術效率值較低，說明技術效率對分局影響較大，技術投入有重要影響。

（2）徘徊型。

全要素生產力指數在0.9和1之間，有9家分局，說明在樣本期內分局的投入產出效率略有退步，處于徘徊狀態。相較于低效型而言，其技術效率有所提高。

（3）高效型。

全要素生產力指數大于1，有7家分局，相對而言，其技術效率較高。技術效率變化是全要素生產力效率的主要驅動力。

3.技術效率的影響

技術效率對全要素生產力影響較大，且二者呈現顯著正相關關系（如下圖），故要改善全要素生產力，必須重視企業技術效率的改進。

三、結語

本文運用DEA中的BCC模型對Z供電局近10年的相對投入產出效率進行分析，結果表明：Z供電局整體技術效率和規模效率值較高，經營水平較高，具有規模效應，但仍有部分企業技術效率和規模效率都較低，投入產出相對效率較低，存在一定的經營管理問題；選用Malmquist-DEA模型，對Z供電局10年的整體投入產出效率進行分析，結果表明：整體經濟效率值較高，規模效率較為穩定，技術效率對全要素生產力指數影響較大，但有近70%的供電分局全要素生產力指數小于1，總體投入產出效率不太理想。

綜上所述，本文認為：①供電分局在發展的過程中要充分利用各項投資，改善資源配置效率，推動技術進步，充分發揮技術效率和規模效率，從而推動供電分局的發展。②健全供電分局經營管理機制，對技術改造等資本性投入要經過充分論證，完成供電服務職責同時充分考慮技術和規模效率。③繼續深化電力行業改革，促進電力公司建立現代企業制度，進一步提高企業經營管理效率。（作者單位為廣東電網有限責任公司中山供電局）