中国天然气工业上市公司的三阶段DEA效率演进

姜凌舟 梁芹

摘要：

天然气市场的稳定、健康发展关系到国家能源安全战略目标的实现、企业巨额投资的回收以及天然气用户的使用。深入研究中国天然气市场现状，分析市场发展瓶颈，定量研究天然气企业的经营效率及影响因素，积极探索中国天然气市场的正确发展思路具有重要意义。文章

根据2000-2011年间中国天然气工业企业上市公司的非平衡面板数据，采用三阶段DEA模型分析其技术效率（TE）、纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）。研究发现，50%以上的样本公司均未达到有效前沿，而导致技术效率（TE）低下的原因主要是由于公司规模未处于最佳状态，即规模效率值（SE）偏低。纯技术效率值（PTE）整体较高，说明各天然气公司主管的经营管理整体效果较好，未发生重大决策失误，且该效率受外界环境因素影响较小。规模效率值（SE）整体波动则最为明显，且波动路径与技术效率（TE）值的波动路径几乎相同。

关键词：天然气企业；效率；三阶段DEA模型

中图分类号：F062.9 文献标志码：A 文章编号：

1008-5831（2013）06-0042-08

随着世界经济迅速发展，人口急剧增加，能源消费不断增长，温室气体和各种有害物质排放激增，人类的生存环境受到了极大挑战。在这种形势下，清洁的、热值高的天然气能源正日益受到重视，发展天然气工业成为世界各国改善环境和维持经济可持续发展的最佳选择^[1]。

天然气是国民经济基础性资源，是重要的能源品种和化工原料，是所有化石能源中最清洁的能源品种，也是最为可能的低碳经济发展路径选择之一。中国拥有丰富的天然气资源，但受管网建设不足和其他资源竞争的影响，天然气市场发展相对滞后。直到2004年“西气东输”工程的建成投产，中国天然气市场才开始步入快速发展阶段。到目前为止，与国际平均水平相比，中国天然气的普及率仍比较低。由于天然气工业基础相对比较薄弱，天然气在中国能源消费结构中的比例长期在3%左右。但随着中国天然气管网、储气库等基础设施建设的不断加快，逐步形成统一的全国天然气骨干管网，国内各大气田的天然气产能和产量将迅速增长，进口天然气渠道将不断拓宽，从而形成多元化的供气格局。因此，中国天然气消费量将保持快速增长，天然气在中国能源结构中所占比例也将不断提高^[2]。

天然气市场的稳定、健康发展关系到国家能源安全战略目标的实现、企业巨额投资的回收以及天然气用户的使用。然而，由于当前中国的天然气市场尚处于高度垄断的状态，因此其整体经营效率普遍较低，而低效率的企业运作必然将阻碍中国天然气市场的有序、高速发展。随着世界经济全球化程度越来越高，中国的天然气市场也将逐渐向外国企业开放，唯有不断提高本国天然气企业的经营效率，提高企业竞争力，才能免受冲击，健康发展。因此，目前亟须深入研究中国天然气市场现状，分析市场发展瓶颈，定量研究天然气企业的经营效率及影响因素，积极探索中国天然气市场的正确发展思路。

一、文献综述

市场结构是行业研究的起点，市场效率是研究的落脚点。由于中国天然气市场发展较为迟缓，且目前仍由政府管制，市场化程度非常低，关于其具体的市场结构状况的研究当前几乎没有。因此本文将其他市场（如石油市场）^[3]的研究方法应用于天然气市场的研究，主要从市场集中度、市场进入壁垒来进行理论分析。在市场效率研究上，天然气工业企业属于垄断企业，因此其价格的制定主要依靠成本，这也在一定程度上导致了企业的无效率性。为了解决该问题并不断提高企业的运营效率，各国研究学者开始利用参数法和非参数法研究企业的效率。

当前，衡量企业经营效率的模型主要可分为两类：一类是依据财务学发展起来的财务比率分析法。另一类是采用经济学观念估计生产边界函数来衡量生产效率，其主要包括利用计量方法的参数法和利用数学规划方式的非参数法（即数据包络法，data envelop analysis，DEA）。Charnes等^[4] 提出了第一个基于DEA 方法的模型（CCR 模型）， 其本质是根据一组关于输入输出的观察值来估计有效生产前沿面并对其进行多目标综合效率评价，适用于多输入多输出同类DMU 的有效性评价。Banker等^[5]放松了规模报酬不变的假设，提出BBC 模型。DEA模型具有阶段性，传统一阶段DEA模型，是将所有的投入和产出变量与相关的环境变量（先归类为投入或产出项）直接同时纳入，一起估算生产边界与效率。此方法主要问题在于研究都通常事先并不知道环境变量对效率的影响的关系，若环境变量归类判断错误，则所求得之效率值将会有所偏误。为测度环境变量对决策单元效率的影响程度，Coelli提出了二阶段DEA法，但该模型在实际应用中仍无法排除环境和统计噪音对效率值的影响，因此Fried 等提出了能够排除环境和统计噪音影响的三阶段DEA模型。三阶段DEA模型最大的特点就是能够将影响效率的环境因素及随机误差剔除，从而得到只反映管理水平的效率值。目前，在中国三阶段DEA模型主要运用于商业银行、保险市场、制度实施效率测评方面，如黄宪^[6]、方燕和白先华^[7]等。但国内尚无学者运用该方法来分析天然气工业企业效率。

本文将Fried等^[8]所提出的三阶段DEA分析法运用在对中国天然气工业上市企业2000-2011年的运营效率分析上，调整环境变量与随机干扰等因素的影响，以期能对中国天然气工业企业的经营效率进行更准确的评估。同时，深入分析天然气市场结构与效率之间的关系，从而为中国天然气市场结构的调整与效率的提高提供一些有用的建议。

二、天然气市场结构

所谓市场结构是指市场的竞争程度、价格形成、市场准入等具有战略性影响的市场组织特征，其集中表现了市场的竞争与垄断程度。决定市场结构的因素主要包括：市场主体的数量、规模和市场份额；市场集中度；产品差异化；进入和退出壁垒。

在市场结构的诸多要素中，集中度是指天然气市场中少数几家最大企业所占的收入、固定资产、利润等方面的份额，是区分市场结构类型的最有效、直观和重要的指标。本文选择各天然气上市公司固定资产所占份额来反映天然气行业集中度。

测量市场集中度的方法有：绝对法和相对法两种。绝对法的指标包括：CRn指数、HHI指数、HKI指数和EI指数；相对法的指标包括：洛伦茨曲线、基尼系数和厂商规模的对数方差。这几个指标和方法在衡量市场集中度方面各有优劣，若能配合使用，效果更好^[9]。但考虑数据获取的困难，计算的简便，本文选择了较为简单、又很能说明问题的CRn指数来测算天然气行业的集中度。集中率CRn的计算公式为：

从图可1以看出，中国天然气行业的市场集中度非常高，寡头垄断性非常强，在2000年接近80%。但是，从2000年到2011年间，其垄断程度正不断降低，这也体现了天然气行业不断市场化的过程。高垄断的市场结构必然会导致企业效率低下。而形成这种高垄断的市场结构主要是由于政府管制和该市场的进入壁垒^[11]。

中国天然气市场各个领域的准入情况不尽相同，在勘探开发领域，三大国有石油公司“划地域而治”的做法以及对外合作专营的做法使得其他资本进入存在一定难度；在管网建设运营领域，仅限于三大国有石油公司进行投资建设，其他企业限制投资管输环节；在城市配气和终端销售领域，正在实施的公共事业市场化改革为各种资本的进入提供了重要机遇。

三、研究方法

本文采用Fried等提出的三阶段DEA法分析中国天然气工业上市公司效率。该方法分为三个阶段。第一阶段利用公司的投入和产出值估计其原始效率，并找出其投入变量的差额值。在第二阶段，以该差额值为被解释变量，以影响效率值的外部环境变量为解释变量，利用TOBIT模型拟合差额值和环境变量的回归方程，并调整公司原有的投入值。第三阶段则是利用调整过的投入变量和原有的产出变量再次估计公司的效率值。

（一）第一阶段——传统BCC 模型

本阶段采用传统投入导向的BCC 模型计算原始投入产出的效率值。BCC 模型在变动规模报酬（VRS）的假设下，将固定规模报酬的技术效率（technical efficiency，简称TE）分解为纯技术效率（pure technical efficiency，简称PTE）与规模效率（scale efficiency，简称SE）。纯技术效率是指在给定运作规模下，某DMU相对于其他DMU在相同产出水平下，能减少投入量、增加资源有效利用的能力，此效率值并不会因为该DMU未达到最佳规模而降低。低的纯技术效率代表管理者的决策错误，造成资源的浪费。规模效率则是指当DMU的生产技术可变动下，DMU是否处于最佳生产规模，使其产出水平所需的投入量最低。低的规模效率表示厂商未达到最佳生产规模而造成的无效率。由此可得，表示造成技术无效率的原因包括来自生产技术上的无效率，以及DMU 未处于最优规模的无效率。

假定有n 个决策单元（DMU），每个DMU 有m种投入和s种产出，则BBC模型的数学表达式如下：

（三）第三阶段——调整后的DEA模型

用第二阶段调整的xAij代替原有的xij，并运用原有的产出项，再次采用DEA模型，计算出相应的效率值。此时所有DMU的效率值都去除了环境因素以及随机误差的影响，所反映的情况更加客观真实。

四、实证分析

（一）数据来源及指标选取

目前，国内资本市场涉及天然气工业的上市公司共有9家，但由于有4家公司在研究期间终止上市或被兼并，因此本文选取了2000-2011年天然气行业的5家天然气公司数据为样本进行研究

：长春燃气、燃气股份、申能股份、中国石化、海油工程。各公司各年度所占市场份额如表2所示。样本公司所占的总的市场份额在各年度均在40%以上，因此该样本在天然气行业具有一定的代表性。

DEA的分析过程是根据投入产出数据导出相对有效率的效率前沿，然后以次效率前沿为基准，再估计其他非效率单位的效率值。在此分析过程中，投入项和产出项的选定最为关键，因为当投入、产出发生变动时，会影响DEA的效率值。

而DEA第二阶段需剔除的环境因素也称为外部影响因素，它们既包括国家的宏观经济环境、政府的管制政策、行业的市场结构等总体环境，同时也包括资本结构、规模、设立年限等公司特征因素（由于这些特性公司自身在短期内无法控制或改变，故归属于外部环境因素） 。

一般而言，GDP的增长率代表着中国的经济发展水平，GDP高，表明国家的政治经济等宏观外部环境平稳良好，各个行业发展的环境也好。因此，天然气工业企业的发展也较为顺利。从定性的角度来看，GDP的增长与天然气公司的经营效率之间也存在相关性。但考虑到人均GDP主要是为了比较在时间序列中此因素对经营效率的影响，而我们做的是面板数据，所以在第二阶段定量分析时本文选择了市场份额和设立年限这两个因素作为解释变量。

根据天然气行业资金运用过程的特点和数据可得性，参考相关文献^[12]，本文选取的投入、产出和环境变量如表3所示。

在DEA模型分析中，投入、产出变量的个数以及决策单元的个数直接影响到模型运行结果的准确性。设投入变量的个数为m，产出变量的个数为s，决策单元的个数为n，当三个变量满足以下方程式时，DEA模型才能够较为准确地计算各企业的效率值。

n≥max{m*s，3*（m+s）}

本文虽然公司样本数只有5家，相对较少，但是所选取的时间范围较长，从2000年到2011年，最终形成非平衡面板中共60（12*5）个决策单元数。投入指标3个，产出指标2个，满足上述方程式，故DEA模型运行出来的结果具有较高的可信度和准确性。