我國煤炭企業(yè)效率測算

第33卷第3期.煤炭學(xué)報Vol.33 No. 32008年3 月JOURNAL OF CHINA COAL SOCIETYMar.2008文章編號:0253 -9993(2008 )03 -0357 -04我國煤炭企業(yè)效率測算姚平1'2,梁靜國'(1.哈爾濱工程大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，黑龍江哈爾濱150001; 2.黑龍江科技學(xué)院經(jīng)濟管理學(xué)院，黑龍江哈爾濱150027)摘要:利用面板數據，分別采用非參數前沿方法中的DEA法和參數前沿方法中的SFA法對我國40家煤炭企業(yè)2004- -2006 年期間的綜合效率進(jìn)行了測度,在此基礎上,對兩種方法測度出的煤炭企業(yè)效率值排序進(jìn)行了相關(guān)分析和一致性檢驗.結果表明，兩種方法測度出的煤炭企業(yè)效率在數值上有顯著(zhù)差異，但是在效率排序上具有很好的一致性.關(guān)鍵詞:煤炭企業(yè);效率;測算;中圖分類(lèi)號: F407. 21文獻標識碼: AMeasurement of Chinese coal enterprises efficiencyYAO Ping'", LIANG Jing .guo'(1. School of Eonomics & Managemen, Harbin Engineering Unicersity, Harbin 15000, China; 2. School of Economics & Management, HeilongjiangInstiute of Science and Technology, Harbin 150027 , China)Abstract: 40 coal enterprises panel data was taken as the researching samples, Data Envelopment Analysis(DEA) and Stochastic Frontier Analysis ( SFA) methods were united to evaluate eficieney of the coal enterprisesfrom 2004 to 2006 and the relativity and coincidence were tested. The results indicate that there is a remarkabledifference between DEA and SFA eficiency, but they have good coincidence in efciency taxis.Key words: coal enterprises ; efficiency ; measurement1前沿效率前沿效率( Frontier Eficiency)是基于前沿生產(chǎn)函數測算出的效率水平，主要有2個(gè)方向:非參數方法和參數方法.①非參數方法直接應用觀(guān)測數據，根據所描述的經(jīng)濟特征，構造生產(chǎn)可能集，進(jìn)而研究生產(chǎn)可能集的生產(chǎn)前沿面，并利用生產(chǎn)前沿面進(jìn)行經(jīng)濟分析.其優(yōu)點(diǎn)是無(wú)需建立解釋變量和因變量之間的函數關(guān)系，避免了由于采用錯誤的函數形式而得出的錯誤結論.缺點(diǎn)在于法設定了-一個(gè)確定性的邊界,從而不允許測量誤差的存在，也就是說(shuō)它將所有對生產(chǎn)邊界的偏離都歸因于低效率,這顯然不符合實(shí)際情況.②參數方法事先假設生產(chǎn)函數具有某種形式，用統計方法估計其中的參數，得到經(jīng)驗生產(chǎn)函數，而后進(jìn)行生產(chǎn)分析.其優(yōu)點(diǎn)是它估計的前沿面是隨機的，包含了噪聲、測量誤差和外生干擾.缺點(diǎn)是需要事先假設具體的生產(chǎn)函數形式,以及誤差項的概率分布;特別是對處理有多輸出系統具有困難.非參數法有數據包絡(luò )分析法( Data Envelopment Analysis, DEA)和無(wú)界分析法( Free Disposal Hull,FDH);參數法有隨機前沿分析( Stochastic Frontier Approach, SFA) 法、自由分布分析法( Distribution -Free Approach, DFA)以及厚前沿分析法(Thick Frontier Approach, TFA); 其中，DEA和SFA分別是非參數法和參數法的典型代表.很多學(xué)者分別使用DEA和SFA方法在名個(gè)方面進(jìn)行牛產(chǎn)函數估計和技術(shù)效中國煤化工收稿日期: 2007-08-28責任編輯:柳玉柏..CHCNMH G基金項目:黑龍江省科技廳重點(diǎn)攻關(guān)項目(GB06D102); 黑龍江省教育廳作者簡(jiǎn)介:姚平(1978-),男，黑龍江哈爾濱人，講師，博士研究生. E - mail; 12308157@ sin. com358炭學(xué)報2008年第33卷率測算方面的相關(guān)研究[1-6.將兩種方法應用于煤炭企業(yè)生產(chǎn)函數的估計和技術(shù)效率測算幾乎沒(méi)有，本文同時(shí)使用DEA和SFA法對我國煤炭企業(yè)效率進(jìn)行測度，并對2種方法測度出結果進(jìn)行對比.2 DEA 與SFA模型的基本原理2.1 DEA 模型的基本原理DEA模型的基本思路是把每-一個(gè)被評價(jià)單位作為一 一個(gè)決策單元(DMU)， 以DMU;的各個(gè)投入和產(chǎn)出指標的權重為變量進(jìn)行評價(jià)運算，確定有效生產(chǎn)前沿函數,并根據各DMU與有效前沿面的距離，判定各DMU的效率是否DEA有效. DEA 方法的基本模型是C'R和c*GS2模型.其中C'R模型是研究多個(gè)輸人、特別是多個(gè)決策單元同時(shí)為規模有效和技術(shù)有效十分理想的方法; CGS2 模型則是評價(jià)相對技術(shù)有效性卓有成效的方法、本文使用的基于輸出變量的具有非阿基米德無(wú)窮小ε的C'GS'數據包絡(luò )分析模型為maxθ-e(Ss;+ Ss)，st.ZxgA,+sj =xn (i=1,,m)， ZyA;-s; =Byo (r=1,,s),2A=1 (λ,≥0,sτ ≥0,s;≥0).這里有n個(gè)DMU,j=1, 2, . n. x= (xy， 物，.. xm)"為DMU,的輸入; y= (y, Yy, .yw)"為DMU;的輸出，8"= (si, 5，s:)"是與投人相對應的松弛變量組成的向量; s*= (s*, s工,.，s;")T 是與產(chǎn)出相對應的剩余變量組成的向量.模型的最優(yōu)解為評價(jià)DMU。技術(shù)效率的有效情況2.2 SFA 模型的基本原理隨機前沿函數是由Aigner, Lovell and Schmidt (1977)， Meeusen and van den Broeck (1977) 年提出的，早期的研究中，隨機前沿模型主要應用于截面數據，Pitt and Lee (1981 ), Kumbhakar (1990), Bat-tese and Coelli (1992) 等逐漸發(fā)展為使用面板數據，3]。他們的模型可表達為y=f(x; β)exp(v-u),其中，y為產(chǎn)出; x為一組矢量投人; β為一組待定的矢量參數.誤差項ε為復合結構，第1部分口服從N(0, o名)分布, v∈idd(獨立- 致分布).第2部分u≥0,表示那些僅對某個(gè)個(gè)體所具有的沖擊;該個(gè)體的技術(shù)效率狀態(tài)則用Tg =exp( -u)表示.當u=0時(shí),廠(chǎng)商恰好處于生產(chǎn)前沿上(即y=f(x; β)exp(r));若u>0,廠(chǎng)商則處于生產(chǎn)前沿下方，也即處于非技術(shù)效率狀態(tài)根據u所服從分布的假設不同，SFA 在具體估計上有不同的方法、Battese and Celli( 1992)的基本原理:考慮一組涉及N個(gè)個(gè)體且時(shí)期數為T(mén)的面板數據( Panel Data),當為經(jīng)典C-D生產(chǎn)函數時(shí),有ln(y.) =βou +β In(Kq) +β, ln(L) +o。-ug, Tg。= exp(-uy).i為個(gè)體序號, i=1, . N; l為時(shí)間序號, t=1, . T; y為因變量; L, K為解釋變量; R。為截距項; B, B為待估參數.誤差項eg由兩部分組成,第1部分o。e idd并服從N(O, o;)分布，第2部分為ug非負數，它反映那些在第t期僅作用于第i個(gè)個(gè)體的隨機沖擊變量. ug e idd并服從正態(tài)截斷分布(Truc-nciton at zero of the N(u, o)), D。與u。間相互獨立. Tg=exp( -ug)為樣本中第i個(gè)個(gè)體在第t時(shí)期內的技術(shù)效率水平.若ug=0,則Tgg =1,即處于技術(shù)效率狀態(tài)，此時(shí)該個(gè)體的生產(chǎn)點(diǎn)規模位于生產(chǎn)前沿面上;若ug>0,則0