基于三階段DEA 的新能源風電制造企業經營效率評價

王薈巖， 練繼亮

（天津商業大學管理學院， 天津 300134）

0 引言

能源問題是一個世界性的難題。減少化石能源的消耗，發展清潔可再生能源成為共識。當前，在雙碳目標背景下，我國成為風能、太陽能等清潔可再生能源利用規模和投資力度最大的國家。據國家能源局統計[1]，截至2022 年底，我國風電裝機已達3.956 億kW，居全球首位。風電制造企業是行電發展的重要支撐，但由于我國風電制造產業起步較晚，雖然經過二十多年的研發與經驗積累，但仍與國外先進風電技術存在較大的差距。這一現狀也導致我國新能源風電制造企業在經營發展中缺乏核心技術競爭力，投入產出效率不高，發展進程嚴重受阻。

1 經營效率研究綜述

企業經營效率的高低直接影響其生存與可持續發展。國內外學者針對風電制造企業經營效率的研究較少。目前對企業經營效率的評價，主要采用的方法之一是數據包絡分析法。數據包絡分析法有多種分支評價法，王家庭等[2]運用Fried 所提出的DEA 三階段分析方法，調整環境變量與隨機干擾等因素的影響，證明排除了環境因素的影響以后，內外資企業的經營效率差距很大。楊望等[3]使用DEA-Malmquist 模型測算我國145 家商業銀行全要素生產率，構建金融科技發展指數，研究金融科技對我國銀行業效率的影響；陳華等[4]使用DEA 測度企業效率，探究全面風險管理對于企業經營效率的影響；孫蓉等[5]將SBM模型和DEA 窗口分析法相結合，測算經營效率；盧洪友[6]使用四階段DEA 模型，考慮外部環境對效率的影響后，估算澳門酒店業近十多年來的純粹管理效率；高偉等[7]采用三階段方式對風電企業創新效率評價。

由于三階段DEA 評價模型在評價企業經營效率上有優勢，它充分考慮企業的技術、規模及環境等各大要素的綜合影響。因此，本文從財務角度出發，選擇采用三階段DEA 模型對15 家新能源風電中游代表性制造企業的經營效率評價進行研究。本研究在考慮企業人、財、物投入要素對經營效率影響的基礎上，還充分考慮政府支持、股票市場、公司年齡等企業無法改變的外部環境因素影響，通過外部環境因素影響的修正，可以提升風電制造企業經營生產效率衡量的科學性與合理性。

2 三階段DEA 模型的評價過程

2.1 三階段DEA 模型的選取

DEA（數據包絡分析）是一種評價多投入多產出決策單元相對效率的方法。其思想最早由Farrell 提出，后由Charnes A，CooperW W 和Rhodes E 于1978年建立規模報酬不變的CCR 模型，隨后Banker 等人建立了規模報酬可變的BCC 模型。三階段DEA 可以在傳統DEA 的基礎上剔除環境因素和隨機干擾的影響，能更加真實地反映決策單元的效率。三階段DEA中的第一、三階段與傳統DEA 計算方法一致，可采用BCC 模型、SBM 模型或Malmquist 模型，本文選用BCC 模型。

2.2 第一階段：BCC 模型及效率評價指標

該階段建立DEA 模型。DEA 模型本質是一個線性規劃。對任一決策單元，投入導向下的對偶形式BCC 模型可表示為：

式中：n 表示決策單元數；X，Y 分別是投入、產出向量；θ 為 綜 合 效 率；S+、S-為 松 馳 變 量。若θ=1 且S++S-=0，則決策單元DEA 有效；若θ=1，S+≠0 或S-≠0，則決策單元弱DEA 有效；若θ＜1，則決策單元非DEA 有效。

BCC 模型計算出來的效率值為綜合技術效率（ET），可以進一步分解為規模效率（ES）和純技術效率（EPT），且θ=ES×ET。綜合效率反映決策單元的效率情況；技術效率反映技術因素帶來的效率，當時，說明技術因素合理使用，當時，說明技術效率還有提升空間；同樣，純技術效率于規模效率之間的關系反映規模帶來的報酬，當EPT=ES時，說明規模報酬不變（最優狀態），當EPT＜ES時，說明規模收益遞增（規模過小可擴大規模增加效益），當EPT＞ES時，說明規模收益遞減（規模過大，可減少規模增加效益）。

2.3 第二階段：基于SFA 回歸的不利影響消除

該階段消除外部不利影響。決策單元的績效受管理無效率、環境因素和統計噪聲的影響，因此，有必要分離這三種影響。首先，構造如下SFA 回歸函數（以投入導向為例）：

式中：Sni是第i 個決策單元第n 項投入的松弛值；Zi是環境變量；βn是環境變量的系數；vni+μni是混合誤差項，vni表示隨機干擾，μni表示管理無效率。SFA 回歸的目的是剔除環境因素和隨機因素對效率測度的影響，以便將所有決策單元調整至相同的外部環境中。調整公式如下：

式中：Xni是調整前的投入；XA，ni是調整后的投入；[max（f（Zi，β^n））-f（Zi，β^n）]是對外部環境因素進行調整；[max（vni）-vni]是將所有決策單元置于相同水平下。

最后，運用公式分離管理無效率項μ，分離公式的形式如下：

2.4 第三階段：修正投入產出變量的DEA 效率分析

該階段運用調整后的投入產出變量，重新測算各決策單元的效率，此時剔除環境因素和隨機因素影響的效率來差別企業的經營效率，結果更為客觀準確。

3 變量和樣本數據

3.1 選取變量

經營投入分為人力、物力、研發投入三大類。其中人力資源是企業發展中最活躍的因素，是反映企業業績的重要因素；物力是指企業在固定資產方面的投資和企業的生產規模、裝備水平等，新能源風電制造企業在風機整機購買上投入成本較多，同時對于制造企業來說研發創新是重要一環。環境變量應該包含對新能源風電產業經營活動產生影響的外部因素，如政府支持，股票成交規模、企業年齡等企業不可控特征因素，本文選取政府補貼、機構投資者持股數量和公司年齡作為風電產業經營效率測算的環境變量（見表1）。

表1 我國新能源風電制造企業經營效率指標選取

3.2 測度樣本和數據

本文原始數據來源于國泰安數據庫，選取上市公司2020—2022 年各項指標數據，以企業的各項財務數據來反映其經營效率和目前發展情況。并基于風電產業鏈的角度選擇新能源風電制造上市公司，通過對企業主營業務的分析考察，剔除上游原材料供應企業和下游開發及電網企業，以及存在嚴重數據缺損的企業，剔除數據不完整的公司，最后選定15 家中游整機制造設備企業作為原始數據樣本。

4 實證分析

4.1 投入產出分析

在不考慮環境因素和隨機誤差影響的情況下，使用deap2.1 對15 家新能源風電制造企業2020—2022年經營效率進行測算，考慮到后續需要為非經營有效的企業提出改進建議的研究目的，本文對規模效率與技術效率進行各年均值計算，并由綜合效率=技術效率×規模效率計算得到綜合效率。下文投入產出數據均為各企業原始數據，并對有負值的數據取極小值處理。通過計算得到每年各企業綜合效率（TE）、技術效率（PTE）和規模效率（SE）的效率值，并計算三年均值來衡量我國新能源風電制造企業年度經營效率水平。

4.2 隨機前沿分析

隨機前沿分析主要基于生產函數模型，通過輸入人、財、物等生產要素來輸出產品。該方法通過考慮生產過程中隨機誤差和無效率因素對生產函數的影響，評估單位或個人在生產過程中的技術效率。本階段以第一階段所得經營投入指標的松弛變量為被解釋變量，以環境變量、機構投資者持股數量、研發人員數量為解釋變量，使用frontier4.1 構建SFA 回歸模型，得到估計結果如表2 所示。

表2 2020—2022 年新能源風電企業經營效率投入產出均值分析

表3 新能源風電制造企業經營效率隨機前沿分析結果

廣義自然比LR 在5%的水平下顯著，表明SFA回歸模型的合理性。

政府補貼對三項投入指標在2020 與2022 年有較為顯著的正向和負向影響，說明政府補貼資金可間接提高或降低各項投入，若同時企業缺乏良好的資金管理和實施方案，往往也容易造成資源浪費，進而影響到企業的經營效率。機構投資者持股數量對固定資產凈額和研發投入在2020 年與2021 年具有顯著負向影響，說明投資者持股數量并沒有促進企業對經營資源的有效配置。對于新能源風電制造企業而言，投資者持股數量短期內不會變動過大，持股數量受到外界媒體評價和相關干擾因素，若短時間增加過多則不利于固定資產的經營與管理維護，也不利于研發項目的推進，進而影響到經營效率的有效發揮。而公司年齡對三項投入效率在各年也產生了顯著影響，可能由于企業經營時間長短對職工薪酬和固定資產的投入的重視程度不一樣，進而導致經營效率的下降。

綜上所述，環境因素會對經營效率產生不同程度的影響，需要調整投入變量，以消除環境因素和隨機誤差的影響。

4.3 修正前后對比分析

以第二階段調整后的新能源風電制造企業的投入，重新計算得到剔除環境因素的投入產出三年均值結果，結果如表4 所示。

表4 2020—2022 年新能源風電制造企業經營效率指標調整后結果

4.4 新能源風電制造企業修正后效率分析

修正后，新能源風電制造企業綜合效率平均水平從0.837 上升到0.838，技術效率均值由0.928 上升為0.944，說明在2020—2022 年大部分新能源風電制造企業經營效率較前期有提高。調整前規模報酬遞增的企業有4 家、遞減6 家、不變5 家；調整后規模報酬遞增有4 家、遞減8 家、不變3 家。銀星能源、太原重工調整后綜合效率遠低于均值且銀星能源下降幅度最大，說明其調整前存在虛高情況，反映出該家企業的經營效率受環境因素影響十分大。此外，除許繼電氣、天順風能、金雷股份、運達股份、禾望電氣變化不明顯外，調整后大部分企業的技術效率變化不大，但綜合效率有了明顯上漲，說明環境因素對各年的產業技術經營效率產生影響程度不同，三階段DEA 結果更能真實地反映風電企業經營情況的真實效率。

調整后，各企業規模效率的均值由0.902 下降至0.888。調整后15 家企業中有超過一半的企業規模效率高于平均水平，而高水平的企業只有1/5 左右。許繼電氣、銀星能源、太原重工、湘電股份、禾望電器的規模效率均低于調整前，表明這五家企業經營資源配置的規模不合理，未達最優比例，致使在當前規模下產出不能達到最大。

5 結論

本文研究表明：從調整后的經營效率看，許繼電氣、銀星能源、中材科技、金風科技、高瀾股份、東方電氣、明陽智能和上海電氣均存在經營規模報酬遞減的情況，表明投入的人力、物力在現有規模下沒有得到充分利用，出現冗余，致使產出的增長幅小于投入，故應縮小規模以提高經營效率；天順風能、金雷股份和運達股份規模報酬保持不變，繼續保持現狀；其余企業除規模報酬均遞增，表明這些企業的人力、物力投入尚未飽和，應適當地增加投入資源，進一步加大產出，以提升企業的盈利能力水平。此外，對于經營規模報酬遞減的新能源風電制造企業，一方面要破除生產要素可得性的限制，尋求產出效率更高的投入。另一方面加強人員管理，提升經營管理效率。對于經營規模報酬遞增的新能源風電制造企業，保持規模報酬遞增的態勢，提升設備利用率，最大程度上發揮生產能力，提高經營效率。