煤炭企业技术效率及其影响因素<br/>——基于随机前沿分析方法的实证研究

煤炭企业技术效率及其影响因素
——基于随机前沿分析方法的实证研究

2020-07-13段梦梦苗成林孙丽艳孟晓娜

皖西学院学报 2020年3期

段梦梦，苗成林，孙丽艳，孟晓娜

(安徽理工大学经济与管理学院，安徽淮南 232001)

据国家统计局显示，2017年我国能源消费总量为44.9亿吨，其中煤炭占比60.4%，较2016年下降1.6%，仍旧是我国重要的基础能源。2017年我国煤炭产量为35.2亿吨，煤炭进口量为2.71亿吨，煤炭消费量为37.97亿吨，基本维持供需平衡。但是，据中国煤炭工业协会统计，2017年全国煤矿总产能约51.6亿吨，煤炭产能利用率为68.2%，存在明显的产能过剩现象。为优化煤炭行业产能结构，国家相继采取多种措施，使得煤炭行业生产逐渐趋向于高效化。但是，对于进行高效化生产的煤炭企业来说，其技术效率是否也得到了提高，是一个关键的问题。技术效率的提升，可以提高煤炭开采率和煤炭利用率，在一定程度上解决煤炭产能过剩以及引发的环境污染问题。本文考虑研发投入、环保投入的影响，采用随机前沿分析方法测度我国煤炭企业技术效率，分析煤炭企业技术效率的整体变化趋势及其影响因素，提出对策建议，为提高煤炭企业的技术创新技术效率提供一定的理论参考。

一、文献综述

在对技术效率进行实证分析时，Rached Zouhai采用随机前沿方法(SFA)对突尼斯北部欠湿润地区232个硬粒小麦农场的技术效率及其决定因素进行了估计，分析了技术效率的大小与农场规模之间的关系[1]。乔均以2009—2013年食品行业上市公司数据为基础，运用随机前沿分析方法研究了研发投入和广告投入对于食品行业技术效率水平的影响，并以此为依据提出了相应的投入方案[2]。在针对煤炭行业的研究领域中，Auro Kumar Sahoo在分析国家政策对煤炭行业影响时指出，矿业自由化对于煤炭企业技术效率并没有起到明显的改善，呼吁政策制定者注意加强对印度煤炭行业技术升级和运营规模的投资[3]。郭启光使用非期望产出的非径向非角度SBM模型与Global-Malmquist-Luenberger(GML)指数，测度了2001—2011年间中国省级煤炭行业在安全规制的前提的行业技术效率及其变化情况[4]，但并未探究其影响因素。王忠、田家华等利用2004—2014年中国煤炭省级面板数据，实证分析了矿业权重叠对于煤炭行业技术效率的动态影响，并以此为基础提出政策建议[5]。李世祥等采用中国煤炭企业100强2007—2012年的数据，以Malmquist指数测算我国煤炭产业的效率水平，指出2007—2012年我国煤炭产业的平均全要素生产效率相对稳定[6]，但是其技术效率却出现严重的恶化趋势。

尽管现阶段对于煤炭行业的技术效率有着一定的研究基础，但大部分都是以省际面板数据为样本，从企业自身层面的较少，对于影响企业技术效率的因素缺乏相应的实证研究。另外，创新和环保是我国发展的主基调，建设绿色高效的煤炭发展体系是“十三五”时期煤炭行业担负的重大历史使命，而相关资金的投入是否会阻碍煤炭行业技术效率的提升，以及十三五规划以来，我国煤炭行业技术效率是否有所变化，尚缺乏一定的研究。本文在当前的发展环境下，从企业层面对2012—2017年的煤炭企业技术效率进行实证分析，并探究研发资金和环保资金对企业技术效率的影响，为煤炭企业技术效率的提升提供一定的参考。

二、变量选择及数据来源

本文在综合已有研究的基础上[7-9]，以企业在职职工数量(单位：人)、固定资产净值(单位：亿元)作为投入变量，其中，用企业职工数量来衡量企业的人力资本投入，用去除中间费用的固定资产净值来核定企业的物质资本投入，以营业总收入(单位：亿元)代表企业的生产技术效率，作为产出变量。下文中企业在职职工数量、固定资产净值分别用字母L、K表示。

在参考以前学者研究的情况下[10]，根据数据的可获得性，并结合本文的需要，选取的影响因素如下：

环保水平，记为Env，用企业的环保资金投入表示，代表企业在政策影响下追求绿色效益对企业技术效率的影响。

研发水平，记为Res，用企业的研发资金投入表示，代表企业当前的研发能力和实力。

我国的煤炭上市企业有很多，但是依据本文指标数据的可获得性，以在巨潮资讯网(www.cninfo.com.cn)的搜寻结果为依据，选取15家煤炭企业为样本，文中所有数据均来自于各企业年报和社会责任报告。

在数据处理过程中，为了保证数据之间的可比性，消除通货膨胀或通货紧缩的影响，对于指标中的资金类项目，以2012年为基期，用居民消费水平进行平减处理。

三、研究方法

企业的技术效率是指在既定的投入水平下，产出可以增加或者减少的水平，是投入与产出之间的一种关系比率，一般取值范围是[0,1]，而取值越接近1，就代表企业的技术效率越高，表明企业的实际产出离生产前沿面越近。在实际研究过程中，确定企业生产前沿面的方法主要有随机前沿分析(SFA)和数据包络技术(DEA)两种，但数据包络技术是一种非参数方法，适用于处理多投入多产出的问题，无法对技术有效单元进行比较，因此本文采用SFA进行企业技术效率测算。

本文运用随机前沿分析方法，借鉴Battese和Coelli模型[11]，采用柯布-道格拉斯生产函数进行测算。构建的模型如下：

lnYit=β0+β1lnLit+β2lnKit+(vit-uit)

(1)

TEit=exp(-uit)

(2)

uit=uitexp[-η(T-t)]

(3)

(2)式表示实际产出与生产前沿面的比值，显然，当uit=0时，TEit=1，说明技术有效；当uit>0时，00、η= 0 和η<0 分别表示技术效率指数随时间递增、不变和递减，本文中不考虑时间的影响。

(4)

(4)式中0<γ<1，用来说明模型的适用程度，若γ=0，则说明实际效用与生产前沿面的差距均来自不可控的因素，或者已在生产前沿面上，此时无需使用SFA进行分析；若γ越接近1，说明无效项在实际效率与前沿面的差距中占的比重越大，此时采用SFA方法是适用的。

mit=δ0+δ1Envit+δ2Resit+ωit

(5)

(5)式表示无效率项分布模型，δ0为常数项，δ1、δ2是待估参数，其大小说明无效率项对于技术效率的影响程度。

四、实证结果与分析

(一)SFA参数估计结果

使用计量分析软件Frontier4.1对SFA各参数进行估计，估计结果见表1。

表1 参数估计和检验结果

注：*** 表示在1%水平下显著，** 表示在5%水平上显著。LR为似然比检验统计量，在此处它服从混合卡方分布。在无效率处理模型中，各个系数大小表示各个变量对于无效率项的影响水平，正的变量系数表示对技术效率存在负向的影响，反之，负的变量系数表示对技术效率存在正向影响。

从表1中的各数据可以得到以下结论：γ=0.99934，明显趋向于1，且在1%的水平下显著，说明在对煤炭企业技术效率进行评估时，无效率因素起着明显的作用，因此采用SFA方法进行分析是有效的。

就人力资本投入而言，β1=0.09822，在1%水平上显著，说明企业员工数量每增加1%，会导致煤炭企业的技术效率上升0.098%。我国煤炭资源丰富，分布广泛，但和其他先进国家相比，我国煤田地质结构复杂，资源开发严重滞后，安全高效和清洁开采利用的关键技术研究人员缺乏，我国煤炭企业仍旧处于劳动密集型发展阶段，煤炭开采总仍旧需要较多的井下作业人员和科学技术人员，适当的增加员工数量会在一定程度上促进煤炭企业技术效率的增长。但人力资本投入的正向作用仍然较低，主要是由于技术的快速发展，煤炭行业信息化、自动化、机械化的水平正在逐渐加强，而且，现今煤炭企业在职工作人员的知识水平、技术水平普遍偏低，不适用当前先进的开采技术和开采方法，所以，仅仅依靠增加员工数量即只增加数量而不提高质量，还是很难实现技术效率的快速提升。

就物质资本投入而言，β2=0.53539在1%水平下显著，说明企业固定资产净值每增加1%，会导致煤炭企业的技术效率上升0.535%。固定资产是煤炭企业的核心资源，约占总资产的1/2，随着煤炭地下作业深度的增加，开采难度的增强，煤炭企业所需要的开采设备也越来越多；同时，随着技术的进步和煤炭研究的深入，煤炭行业信息化、自动化水平越来越高，需要购入大量的先进设备，但煤炭企业员工质量普遍较低，导致设备的利用率低。对于煤炭企业来说，适当的增加固定资产的存量，可以为企业的技术创新提供物质保障，促进企业加大技术研发力度，提高煤炭企业的开采效率、煤炭的使用效率，加强企业的环保水平，还可以增强企业对于先进人才的吸引力，改善与企业员工之间的矛盾，化解产能过剩，提高企业技术效率。

因此，想要提高煤炭企业的技术效率，不仅要加大人力资本投入，而且要加大企业的物质资本投入，尤其要注意的是加大引进拥有强大知识水平和创新能力的人才，不断地提高企业员工的技术水平，不断的优化物质资源的使用效率，促进企业结构的转型，提高企业技术效率。

(二)技术效率影响因素分析

从环保投入角度来看，δ1=-0.09315，在1%水平上显著，说明环保投入对企业技术效率显著的正向作用，即每增加1%的环保支出，企业的技术效率水平就会提高0.093%。在煤炭企业的运行过程中，环保投入主要是应用于矿区的生态环境建设和保护，完善企业清洁生产机制，改造企业生产设备，提升原煤入选率，有利于企业的持续发展水平。加大环保资金的投入，改善员工的工作环境，增强企业对于员工的吸引力，通过建立企业清洁生产评价体系，发展高精度煤炭洗选加工，有利于煤炭资源从高碳向低碳的转化，促进煤炭与伴生资源的综合开发和循环利用，从而提高煤炭企业整体的技术效率水平。

从研发投入角度来看，δ2=-0.29377，在1%水平上显著，说明研发资金投入对于企业技术效率有着显著的正向作用，即企业每增加1%的研发资金投入，会导致企业的技术效率上升0.294%。党的十八大将科技创新摆在国家发展全局的核心地位，十九大又再次强调了科技创新的作用。《煤炭工业十三五规划》同样指出，要强化煤炭企业的创新主体地位，支持煤炭企业加大科研经费支出，建立技术中心和研发机构，推动关键技术攻关，提高企业的研发创新能力。企业科研资金的投入，有利于提高煤炭企业的生产力，解决煤炭行业现存的绿色、安全等问题，推动煤炭企业的结构转型。企业研发资金的投入，能够增加企业在煤炭生产过程中的关键技术水平，缩小与国际先进煤炭企业技术水平的差距，提高企业技术效率；还可以促进企业技术工作人员的积极性，激发研发人员的创造力，从根本上促进企业技术效率的提升。

(三)煤炭企业技术效率整体变化趋势

表2是所选择的十五家煤炭企业技术效率整体情况，平均技术效率水平为0.1225，技术效率明显偏低，有很大的提升空间。在所有企业中，最高的是北京神华，也是唯一一个平均值超过0.5的企业，最低的是煤气化，两者均值相差0.5794，说明我国煤炭企业之间的技术效率水平相差较大。

表2 煤炭企业技术效率水平

图1 煤炭企业技术效率的变化趋势图

图1是煤炭企业技术效率的整体变化趋势图，可以看出，在2012—2017年间，我国煤炭企业技术效率水平呈现先下降后上升的趋势，且上升趋势较快。在2015年以前，由于煤炭行业政策、结构等原因，导致煤炭需求量放缓、销量降低、煤炭企业产能严重过剩等问题，使得煤炭经济运行状态急速下降，企业技术效率急剧下降。十三五规划以来，煤炭行业围绕“控制总量，优化布局；控制增量，优化存量；淘汰落后，消化过剩；调整结构，促进转型；提高质量、提高效益”的总体思路，认真地贯彻落实党中央的各项政策，积极推进企业供给侧结构转型，加大高水平人才的引进和先进技术的研发，提高煤炭资源的开采效率和使用效率，化解过剩产能，基本实现市场的供需平衡，并在2016年实现煤炭价格的合理回归，企业的技术效率水平得以回升。

五、结论及对策建议

本文基于2012—2017年15个煤炭企业的面板数据，利用随机前沿分析对其技术效率进行实证分析，并考虑导致其技术无效的可能性因素，主要结论有：1)煤炭企业技术效率与生产前沿面的差距主要来自技术无效项，而且采用SFA方法进行分析是合理的；2)煤炭企业的固定资产净值以及员工数量对企业的技术效率都有正向促进作用；3)增加企业的环保投入和研发资金投入都会促进企业技术效率提升，且研发资金更为显著；4)我国煤炭企业技术效率水平普遍偏低，企业之间差距较大。

根据研究结果，提出如下建议：

(一)加大对先进人才的引进

煤炭行业是典型的劳动密集型产业，需要大量的人力资本投入，但近年来，由于煤矿企业员工知识水平偏低、技术人员薪酬偏低，导致许多煤炭企业技术人员流入不足、流失严重，招工难、招生难、留人难的问题日益突出，企业人力资本严重不足。而企业的发展离不开人的参与，技术的创新需要人来推进，因此，企业应当加大对高水平人才的投入，不能因招工难就降低招工的标准，应极力培养“创新+技术”型人才，推动企业技术效率的提高。

(二)加大煤炭企业资源投资

现阶段，煤炭行业逐渐向信息化、自动化、机械化方向发展，这不仅仅需要企业投入专业的人才，还需要企业及时地更换设备。另外，由于煤炭企业要实现低碳绿色循环发展，需要对原本的老旧设备进行改进、换代，研发先进技术，以便达到长久利益的需求。因此，应当平衡企业的物质资本和人力资本，以良好的物质资源，吸引更加全能的人才，促进企业效率水平的提升。

(三)加大企业资金投入力度

创新是企业发展的第一要义，绿色是永续发展的必要要求，加强煤炭企业资金投入不仅仅是时代发展的要求，也是煤炭企业生存发展的必由之路。加大研发资金投入，加强煤炭技术理论研究，实现关键技术的突破，缩短与先进技术水平的差距，可以从根本上提高企业的技术效率水平，减小和生产前沿面的距离。同时，加大环保资金投入，以生态文明的理念引导煤炭企业健康可持续发展，可以缓解气候变化的压力，将生态环境的约束力变成促进企业技术发展的推动力，带动企业技术效率水平的提高。