供电企业降损效率实证分析

贺星棋，鲜其军，严　平

（国网四川省电力公司，成都　610041）

◆能效与负荷管理◆

供电企业降损效率实证分析

贺星棋，鲜其军，严平

（国网四川省电力公司，成都610041）

节能降耗是我国长期坚持的一项战略任务，国务院2014年5月15日印发了《2014-2015年节能减排低碳发展行动方案》，再一次对2014、2015年节能目标进行了细化，各省市也根据国家方案，对指标进行分解，并制定了相应的低碳发展行动方案。作为我国能源消耗大户的供电企业，随着电力工业规模的日益扩大，电力工业自身的能源损耗问题也日益突出，对各地节能降耗的成效起着显著影响。

供电企业的节能降耗工作主要围绕降低线损电量而展开，同时在市场环境下，供电企业作为市场主体参与市场竞争，减小无效投入，最大程度地利用现有资源，实现降损效率的最大化和资源利用的最优化，不仅是供电企业节能降损工作的重要组成部分，也是供电企业提升经营决策科学性、优化经营决策的重要内容。

近几年，国内外学者和研究人员主要利用生产前沿模型对全要素能源效率开展了研究「1-3」，但相关的研究主要集中于煤炭、石油以及发电等领域，对于市场环境下供电企业的降损效率评价的相关研究还鲜有所见。因此，根据供电企业的生产特点和降损工作的本质，本文以2012-2014年的面板数据为基础，运用DEA和指数法相结合的Malmquist生产率指数对四川21个地市供电公司的降损效率进行研究，在考虑电力市场环境的基础上，将相关固定资产投资这一要素纳入生产函数进行统筹分析，并通过在生产函数中加入线损电量这一非期望产出，以此实证分析供电企业降损效率问题，力求所选指标更具代表性，结论更加客观，以期为科学地评价市场环境下供电企业的降损效率、为今后电力工业高效持续健康发展提供有益参考。

1　模型设计

1.1研究方法的选取

当前对于效率评估主要分为2种方式，分别为参数方法和非参数方法。其中，参数方法一般需要建立投入与产出之间的函数关系，当面对较复杂的系统时，还需事先附设较多的假设条件，无形中增加了评估结果的主观性，如对于经济分析中使用的计量经济学方法和随机边界法等，都是参数方法。而以DEA、指数法为代表的非参数方法，相对参数方法来说不需要设定具体的函数形式、预先估计参数和作任何权重假设，从而避免了主观因素，可直接通过产出与投入之间加权和之比计算决策单元的投入产出效率，具有较好的客观性。DEA的基本模型有CCR和BCC 2种，其中CCR模型是在规模收益不变的前提下设定的，BCC模型则是在考虑规模收益可变的情况下，通过在BCC模型的线性规划问题中加入约束条件λj的和为1得到的，是一种评价相对技术有效性卓有成效的方法。因此，本文采用BBC模型对各供电企业降损效率进行静态比较。同时，为了客观反映各单位降损效率的动态变化，衡量综合技术效率变化、技术变化与降损效率间的关系，本文采用Malmquist指数对各供电企业降损效率做进一步的动态分析。

1.2模型构建

在本文中，把每一个供电企业看作一个生产决策单位，运用BCC模型来构造在每一个时期各供电企业降损的最佳实践边界。把每一个供电企业降损效率同最佳实践边界进行比较，从而对效率变化和技术进步进行测度。

根据零合公理（Null-jointness axiom）和产出弱可处置性公理（Weak disposability of outputs axiom）可知，有期望产出就一定有非期望产出，并且若要减少非期望产出就必须减少期望产出，即线损电量的减少是有成本的。假设在每一个时期t=1，…，T，第k=1，…，K个决策单元使用n=1，…，N种投入xtk，n，得到第m=1，…，M种产出ykt，m，可构造包含基于规模收益可变的DEA模型如下

式中：z为每一个横截面决策单元的组合系数；S表示投入指标所对应的松弛变量，其经济含义为相应指标的投入冗余；S+是与产出指标所对应的剩余变量，其经济含义为相应指标的产出不足；θ表示决策单元的效率指数，如果该线性规划存在最优解θ*，那么当θ*等于1，S=S+=0时，决策单元技术有效，说明当前的投入产出效率最优。若θ*=1时，S≠0或S+≠0，则认为决策单元弱有效，说明生产规模当前是适当的，仅存在结构问题。若θ*＜1，则认为决策单元无效，说明减小投入，仍能保持当前的产出水平。

对于Malmquist生产率指数的计算，在实证中，使用Fare等构建的非参数线性规划技术计算Malmquist指数「4」，并在规模报酬不变的假设下，把全要素生产率的变化分解为技术进步变化和技术效率变化。在规模报酬可变的假设下，技术效率变化可进一步分解为纯技术效率变化和规模效率变化。

2　指标设计

对供电企业降损效率的评价包括投入指标和产出指标2类。从系统观点出发，企业降损系统是一个集资源、经济和环境多个子系统为一体的复杂的系统。根据降损工作的内涵，即线损电量减量化、售电量最大化、投入实用化的原则，结合DEA分析法输入端指标应该越小越好，输出端指标应该越大越优的特点，选取各地市供电公司“线损电量”、“年度固定资产投资额”、“近2年固定资产投资额”和“固定资产年平均净值”为模型投入指标，选取各地市供电公司“售电量”作为模型产出指标。各指标意义如下：

·线损电量：作为降损效率评价中的非期望输出，不能将其等同于一般的输出指标进行处理。根据文献「5」的研究结果，在本研究中通过将其转变为投入指标来处理。

·年度固定资产投资额：选择年固定资产投资额作为设备购置、更新改造、引进先进工艺、先进技术的费用。

·近2年固定资产投资额：由于投资产生的电量收益具有一定的时滞性，投入可能需要经过1-2年甚至更长时间才能取得直接和间接的电量效益，因此在投入变量中引入“近2年固定资产投资额”变量。

·固定资产年平均净值：考虑到各供电企业的电量收益与各单位的企业规模存在紧密联系，因此选取“固定资产年平均净值”指标作为各单位发展水平的体现。

·售电量：由于开展的是降损效率评价，而售电量指标与线损电量具有较大的关联性，因此选择售电量作为输出指标，反映各供电企业的产出状况。

3　实证分析

本研究以DEAP2.1软件作为分析工具，研究区间为2012-2014年。首先对21个决策单元的综合效率、纯技术效率和规模效率进行计算。各地市公司描述性统计特征见表1。

3.1各供电企业降损效率静态分析

公司整体降损工作效率测算结果见表2。由表2可见，从2012年至今，各供电企业整体降损效率稳步提升，综合效率、纯技术效率和规模效率值虽然均未达到最优，但均处于较高水平，且较2012年有较大程度提升。同时，当前各供电企业的纯技术效率要高于规模效率，所以规模效率是制约四川电网降损综合效率提高的关键因素。在这种情况下，一方面要依靠技术进步推动各供电企业降损工作综合效率的提升，另一方面，更重要的是要继续增加物质和人工投入，才能有效提高各供电企业降损工作的综合效率。

表1　各地市供电公司的描述性统计（2012-2014年）

表2　公司整体降损工作效率测算结果

从综合效率来看，2012-2014年，各供电公司降损综合效率平均值从2012年的0.622提升至2014年的0.78。同时，处于均值以下的单位数量分别由2012、2013年的14家、12家，降低到2014年的7家，说明各单位降损的综合效率也在不断提升。另外，各地市供电公司降损效率之间的差异也呈现出扩大的趋势，标准差升至0.26，说明各地市供电企业降损效率个体之间的差异有所扩大。

从纯技术效率平均值来看，2012-2014年纯技术效率提升显著，均高于规模效率的平均值，各地市供电公司降损的纯技术效率标准差也逐年降低，说明各单位在降损的装备、管理手段、设备的使用率、技术创新活动和人员素质等方面的差距在逐渐减小。尤其是2013年，降损平均纯技术效率上升0.06，这也与四川电力公司作为国网系统第一批“三集五大”体系建设试点单位，2012年年底基本建成了“三集五大”体系，2013年各专业按照新体系运转，专业工作更加扁平化、专业管控成效更加显著，从而各单位降损的纯技术效率不断提升的实际相吻合。

从规模效率平均值来看，2014年共有13家单位未达到规模有效，其中除成都、德阳、绵阳公司处于规模报酬递减阶段外，其他单位都处于规模报酬递增阶段，说明大部分地市公司的降损管理执行力度不够，不足以产生规模效应。同时，由表1、表2可见，2013年各单位规模效率的平均值有所下降，而各单位的固定资产年平均净值均增加，说明各单位的规模在增大，但效率却降低了，这主要是由于2013年各单位基本建成“三集五大”体系，但同时制度建设没有跟上，导致规模效率降低。随着2014年国家电网公司各类通用管理制度的陆续发布，管理更加规范，大部分单位的规模效率均有不同程度提升。同时，随着各单位规模的扩张，不同单位个体之间的规模效率的标准差升至0.24，说明各地市供电企业规模效率个体之间的差异呈现扩大趋势。从规模收益的特征来看，2012、2013年，规模收益报酬递增的单位数量最多，都为17家，占21个决策单元的81%，远高于规模收益报酬递减和规模收益报酬不变的单位数量，这表明2012、2013年各单位电力生产规模还不适应于当地经济社会的发展需求，规模偏小，规模效率还有进一步增长的空间，这也与四川电网发展基础薄弱、函需大量投资的实际情况相吻合。2014年，随着全球经济大环境的不景气，各地经济社会增速放缓，电力需求降低，规模收益报酬递增的单位数量减至10家单位，规模收益报酬递减和规模收益报酬不变的单位数目分别增至4家和7家。根据规模报酬理论，目前规模收益报酬递减的单位数目增多并不能说明各单位已经达到甚至超过了最优规模，只表明前期大幅度的投资使其规模扩张，但外部大环境的改变造成电力需求的低增长或萎缩，从而使其经营效率降低，不能达到前期投入的预期收益。

同时，通过对各单位投入冗余与产出不足情况进行分析，降损综合效率低的巴中、甘孜等单位同时出现了投入冗余和产出不足，而对于降损综合效率较高的德阳、凉山等单位，则只出现了投入冗余现象。无论是投入冗余还是产出不足，都属于缺乏效率。如果存在投入冗余，则说明目前的产出水平无需如此多的投入，必定存在无效率投入的情况，即在当前的售电量水平下，不需要投入如此多的线损电量和固定资产投资。

从各单位的投入冗余率来看，甘孜、凉山公司的各项投入指标的冗余率均处于较高水平，这主要是由于近2年公司为承担社会责任，投入大量资金开展无电地区农网改造，对于售电量此类的经济性指标来说，属于无效投资，从而造成投入冗余率高。

3.2降损效率动态分析

上述研究静态分析了每年各单位于效率前沿的相对关系。为了更直观地说明各供电企业降损效率的变动情况，下面采用Malmquist生产力指数来进行进一步分析。

Malmquist生产力指数可以对降损效率的变化进行动态分析，并且将降损效率的变化分解为综合技术效率变化和技术变化。其中，综合技术效率变化又可进一步分解为纯技术效率变化和规模效率变化的乘积。综合技术效率的变化是指通过制度改革等引起的效率提高的结果，即在给定各种投入要素的条件下实现最大产出的能力，或者给定产出水平下投入最小化的能力，反映了企业管理方法的优劣与管理构成决策的正确与否和对现有资源有效利用的能力。技术进步表示的是创新或引进先进技术的结果，反映的是整个行业技术所涵盖的各种形式知识的积累与改进。纯技术效率是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率。表3为Malmquist生产力指数分析结果表。

表3　Malmquist生产力指数分析结果表

由表3可见，2012-2014年间，Malmquist生产力指数平均值均小于1，表明公司整体全要素降损效率在降低，但降幅有所收窄。各单位综合技术效率平均指数均大于1，技术进步平均指数均小于1，且综合技术效率平均指数远大于技术进步平均指数，表明公司全要素降损效率降幅收窄主要得益于综合技术效率的提高，而下降的原因则在于各单位技术进步指数的下降，说明各单位的创新能力还不足，整体技术水平有待提高。

在综合技术效率的提升上，纯技术效率和规模效率同时都有所提升，但主要还是依靠规模效率的提高，这从深层次上反映出各单位的技术创新和企业管理虽然有一定改善，管理水平不断提升，但增长主要还是依靠不断加大的投入等要素推动，发展的粗放型特征明显，未能充分挖掘现有资源的潜力，不利于今后的可持续发展。同时，也说明当前公司在装备水平、新技术的引进和消化方面还存在不足，还需进一步加大科技创新力度，提高降损工作的科技含量，促使公司降损效率的提升从规模扩张型向质量内涵型的发展方式转变。

4　结论

加强节能降损管理是电力工业实现可持续发展的必然途径。本文建立了降损效率评价指标体系，基于DEA模型和Malmquist指数，开展了供电企业降损效率的分析研究，并以四川省为例，运用面板数据，对21个地市供电企业的降损效率进行了定量化评价，能够对供电企业经营与投资策略的制定和降损效率的评价提供定量化的分析指导。

评价结果表明，以“三集五大”体系为代表的制度变革和电网改造、信息化提升等极大提升了各供电企业的降损效率，但由于发展基础薄弱，当前规模效率是制约四川电网降损综合效率提高的关键因素。因此，要继续增加物质和人工投入，并进一步加大科技创新力度，提高降损工作的科技含量，促使公司降损效率的提升从规模扩张型向质量内涵型的发展方式转变，才能进一步提升降损工作成效。D

「1」史丹.我国经济增长过程中能源利用效率的改进「J」.经济研究，2002，48（9）：49-56.

「2」邹艳芬，陆宇海.基于空间自回归模型的中国能源利用效率区域特征分析「J」.统计研究，2005，22（10）：67-71.

「3」师博，沈坤荣.市场分割下的中国全要素能源效率：基于超效率DEA方法的经验分析「J」.世界经济，2008，68（9）：49-59.

「4」Fare R，Grosskopf S，Norris M，et al.Productivity growth，technical progress and efficiency change in industrialized countries「J」.American Economic Review，1994，84（1）：66-83.

「5」杨爱萍.数据包络分析（DEA）及具有非期望输出决策单元的DEA效率评价「D」.天津：天津大学，2003.

Empirical analysis on loss reduction efficiency for power supply companies

HE Xing-qi，XIAN Qi-jun，YAN Ping
（State Grid Sichuan Electric Power Company，Chengdu 610041，China）

建立了供电企业降损效率评价体系，并基于数据包络分析（DEA）模型，对四川省21家地市供电企业降损效率进行了测算与衡量，同时采用Malmquist指数分解对各供电企业降损效率的变化进行了动态评价。评价结果表明，规模效率是制约四川电网降损综合效率提高的关键因素。

降损管理；节能减排；DEA-Malmquist指数

An evaluation system of loss reduction efficiency was established for power supply companies.The author measured and evaluated the comprehensive efficiency，scale efficiency and technical efficiency of loss reduction efficiency of power supply companies in Sichuan from 2012 to 2014 by DEA，and also used the Malmquist index decomposition to estimate the transition of loss reduction efficiency.The results show that the scale efficiency is a key factor which restricts the loss reduction efficiency of the power supply companies in Sichuan.

loss reduction management；energy-saving and emissions reduction；DEA-Malmquist index

F407.61；TK018

B

2014-12-07