资源整合背景下上市煤炭企业四维全要素生产率测算与分析

2018-11-20姜秀娟张胜平廖先玲

中国矿业 2018年11期

姜秀娟，张胜平，廖先玲

(山东科技大学经管学院，山东青岛 266590)

0 引言

近年来，为应对碳峰值约束、环境污染、生产安全与能源战略安全等，中国煤炭产业积极实施新一轮的资源整合与供给侧改革，推进煤炭产业结构升级，提高可持续发展水平及产业效率。《煤炭工业发展十三五规划》明确提出到2020年，大型煤炭企业主体地位将更加突出，煤炭产业集中度将进一步提高。关注资源整合背景下煤炭企业全要素生产率的变动情况具有重要意义，可以为后续相关政策的具体实施提供依据。

能源供应会对经济、社会与环境产生深远影响，世界各国都在纷纷调整产业政策，以推进煤炭产业向可持续发展转型。中国政府通过实施资源整合、去产能等供给侧改革政策提升煤炭产业效率及可持续发展水平。众多学者对煤炭产业资源整合带来的影响进行了研究，如杨俊仙等[1]、牛芳等[2]探讨了山西省煤炭资源整合的经济效应、对上市公司的累加政策效应及政府行为问题；CAO X[3]在中国煤炭产业去产能与资源整合的背景下，以案例研究的方法，探析了山西省煤炭产业政策对煤炭产业可持续发展的影响。还有学者研究了山西、新疆、陕西、山东煤炭产业资源整合和兼并重组问题，探讨了产业结构优化升级的途径以及模式问题[4-6]。有少数学者研究了资源整合背景下的煤炭产业效率变动情况[7-8]，但大多围绕煤炭生产运营效率进行研究，涉及多维度效率的较少。资源整合在提升产业集中度的同时，也限制了竞争。煤炭产业的生产效率是否得到了提升，中国煤炭产业的经济增长与可持续发展能否齐头并进，相关研究较少。本研究拟在前人研究的基础上，基于可持续发展的视角，构建四维全要素生产率指数，从运营效率、环境效率、安全效率与可持续发展效率四个角度测算与分析资源整合背景下中国煤炭企业效率的变动情况，为后续政策的具体实施提供对策建议。

1 煤炭企业全要素生产率测算方法

1.1 Malmqusit指数及分解

本研究采用2008～2016年的上市煤炭企业数据，基于DEA-Malmquist指数法测算全要素生产率及分解效率指数，来反映中国煤炭产业的效率变动状况。

基于Shephard距离函数，产出角度的第j个企业t+1期全要素生产率增长的Malmquist指数计算公式，见式(1)。

(1)

技术效率指数(EF)计算见式(2)，技术进步指数(TP)计算见式(3)。当规模报酬不变时，Malmquist指数可以分解为技术效率指数(EF)与技术进步指数(TP)的乘积，见式(4)，简化后的公式见式(5)。

(2)

(3)

(4)

(5)

当EF>1时，表示DMU相对于上一时期效率提升了；当EF<1时，表示DMU相对于上一时期效率下降了。

当TP>1时，表示相对技术进步，意味着前沿面的提高；当TP<1时，表示相对技术退步，意味着前沿面的向下移动。

当规模报酬可变时，技术效率指数(EF)可分解为纯技术效率指数(PE)与规模效率指数(SE)的乘积，见式(6)。

(6)

当PE>1时，表示DMU在最优规模时投入要素的生产效率相对上一期提升了；反之，表示效率下降；当SE>1时，表示DMU相对于上一期更接近规模报酬及长期最优规模，即规模效率提升了；反之，说明更偏离规模报酬及长期最优规模，即规模效率下降。

1.2 四维效率Malmquist指数构建与变量选择

为具体分析资源整合背景下中国煤炭企业效率的变动情况，构建四维效率Malmquist指数，包括运营效率Malmquist指数(简称“运营效率M指数”)、安全效率Malmquist指数(简称“安全效率M指数”)、环境效率Malmquist指数(简称“环境效率M指数”)与可持续发展效率Malmquist指数(简称“可持续发展效率M指数”)。

四维效率Malmquist指数构建思路同Malmquist指数相同，各效率之间的差异在于投入产出指标的选择不同。传统效率M指数，反应的是不考虑安全与环境保护投入产出状态下的全要素生产率变动状况；安全效率M指数，反应的是考虑安全投入与产出下的全要素生产率变动状况；环境效率M指数，反应的是考虑环境保护与治理投入产出下的全要素生产率变动状况；可持续发展效率M指数，反应的是可持续发展下的全要素生产率变动状况，综合考虑传统投入产出、安全生产、环境治理等方面的投入产出变量。构建与测算各效率Malmquist指数时选择的投入产出变量见表1。

表1 各效率M指数投入产出变量选择

1.3 样本与数据

基于数据的可获得性，从中国上市煤炭企业中选择主营业务为煤炭生产的煤炭企业，综合考虑各投入产出变量数据的可获得性及相对完整性，选择了中煤能源、中国神华、兖州煤业、西山煤电、上海能源、平庄能源、平煤股份、露天煤业、潞安环能、兰花科创、开滦股份、冀中能源、国投新集、大同煤业等14家煤炭企业。

数据主要来源于各公司2008～2016年年报及社会责任报告，部分公司的个别数据没有披露，则采用插值法补足。

2 测算与分析

对样本上市煤炭企业的运营效率、安全效率、环境效率及可持续发展效率进行测算，9年来的综合变动情况见表2。其中：tfpch为M指数，effch为效率指数，techch为技术进步指数，pech为纯技术效率指数，sech为规模效率指数。

1) 2008～2016年，反应中国煤炭企业安全、绿色与可持续发展的全要素生产率总体呈提高趋势，资源整合、去产能及安全、环境规制的实施收到了较好的效果。

除运营效率tfpch(M指数)略有下降外，其他三种效率的Malmquist指数皆大于1，说明2008～2016年中国煤炭企业的全要素生产率总体呈提高趋势。而且出现了“可持续发展效率tfpch>环境效率tfpch>安全效率tfpch>传统效率tfpch”的情况，这意味着中国煤炭产业近年来采取的资源整合与去产能等措施及环境与安全规制的出台，从客观上促进了煤炭企业全要素生产率的提高，促进了煤炭产业的安全、绿色与可持续发展。由图1也可看出，样本企业中的大多数企业在2008至2016年间的可持续发展效率M指数(tfpch)要优于运营效率M指数(tfpch)。

表2 2008～2016年中国上市煤炭企业全要素生产率及其分解指数均值

注：tfpch=sech×pech×techcheffch=sech×pech。

图1 2008～2016年14家上市煤炭企业四维全要素生产率均值的比较

2) 煤炭产业的资源整合确实实现了煤炭企业在运营效率、安全生产、环境保护与可持续发展方面的规模优势。

四种效率的sech指数均值(规模效率变动指数)都大于1，是effch指数(技术效率变动指数)均呈增长趋势的重要原因，也是tfpch指数(M指数)增长的重要原因。说明近年来煤炭产业不断推进的资源整合确实为煤炭企业的运营效率、安全生产、环境保护与可持续发展带来了规模优势。图2显示，随着煤炭产业的整合并购，规模效率也出现了震荡起伏，但总体趋势向好。

图2 规模效率变动情况

3) 中国煤炭企业的纯技术效率从2008年以来起伏震荡，但总体呈提高趋势，说明在煤炭生产、环境治理及可持续发展方面的企业管理与组织水平总体上不断提高。

纯技术效率反应企业的管理与组织状况，随着煤炭产业兼并重组的进行，煤炭企业需要对新旧资源进行有效整合，不断调整组织结构，兼并之初可能会出现纯技术效率的下降，随着资源的深度融合及组织结构的运转顺畅等，纯技术效率就会提升。所以在煤炭产业资源整合的过程中对应出现了纯技术效率的起伏震荡(图3)。

纯技术效率方面，环境效率的pech指数提高了3.8%，传统效率的pech指数提高了2.2%，综合效率的pech指数提高了1%，安全效率的pech指数变动不大，说明中国煤炭企业管理与组织水平等总体呈提高趋势。

4) 技术进步变动方面，中国煤炭企业在安全生产、环境治理及可持续发展方面的生产前沿面有所提升，但传统投入产出的生产前沿面有所降低。

技术进步变动反应的是生产前沿面的移动，即相同投入在不同时期的最优产出水平之比。直观上通常理解为技术水平的提高或降低，实际上还包括了政策、市场环境等的影响。运营效率对应的techch指数为0.947，意味着在2008～2016年下降了5.3%。环境效率对应的techch指数为0.999，变动很小。安全效率对应的techch指数为1.009，9年间提升了0.9%，可持续发展效率对应的techch指数为1.029，提升了2.9%。说明在整个研究期间，中国煤炭企业在安全生产、环境治理及可持续发展方面的生产前沿面有所提升，但运营效率投入产出的生产前沿面有所降低。原因是：一方面，研究期间正是国内加大经济结构调整力度、煤炭产业资源整合不断推进，同时煤炭产业整体不景气，出现了煤炭需求下滑，煤炭企业库存快速上涨，煤价持续低落的现象，大多数煤炭企业持续亏损，在这种情况下很多煤炭企业主要致力于管理精进，降本增效，而在传统的煤炭生产技术研发、引进新技术方面可能会压缩投入(图4)，导致技术水平增长缓慢，同时限产令与去产能也客观上降低了煤炭产出，因此导致传统投入产出的生产前沿面降低；另一方面，迫于安全与环境规制不断加强及上市公司信息披露的压力，煤炭企业必须关注环境治理与安全生产技术水平的提升，因此，煤炭企业在安全生产、环境治理及可持续发展方面的生产前沿面有所提升。