基于环境生产效率的核电与火电比较分析

2017-12-13 00:43
城市学刊 2017年3期
关键词:火电核电变量

邹 旸



基于环境生产效率的核电与火电比较分析

邹 旸

(中国核工业建设集团公司科技与信息化部,北京 100083)

如果考虑环境成本(碳排放)对电力生产的影响,核电均比火电具有生产效率方面的优势,也说明大力发展核电对节能减排、建设生态文明具有重要的促进作用。从比较分析法看,不管是核电还是火电,其生产效率虽然在不同的时间阶段略有波动,但随着时间变化,核电与火电的效率差距在增大,说明核电的生产效率改善程度要高于火电。在影响因素分析方面,企业规模和企业年龄有助于促进核电与火电企业的生产效率。

环境生产效率;核电;火电

目前我国的电力结构以火电为主,而火力发电中以燃煤发电为主,煤炭燃烧产生的污染气体和烟尘给环境带来了巨大的压力。随着生态文明建设的推进,传统的电力结构生产成本将会逐渐增加,因此需要调整我国电力结构,提高能源利用效率、降低成本提高盈利。核能发电不会排放加重地球温室效应的二氧化碳,也不产生化石燃料(煤、石油、天然气)发电排放的巨量污染物质,是目前唯一能够大规模替代化石燃料的清洁能源;发展核能对于我国优化能源结构、减少碳排放具有重要作用。[1]

因此,本文从环境保护的角度,比较分析我国核电与火电生产效率的变化趋势、影响因素及其作用机制,可以为核电建设政策提供基础,为我国高效发展核电提供科学依据。

一、文献综述

对电力行业相关效率方面进行的研究主要有两种方法,一种是运用计量回归方法,如学者Li MingJia等将多元回归模型和广义自回归模型相结合形成(GARCH)模型,与矢量自回归(VAR)模型进行比较,分析我国火电厂的能量消耗效率。研究结果表明,新的分析模型不仅能够在无人工干预的情况下估计能效指标,而且还能分析变量的短期波动性。[2-3]

另一种是基于数据包络分析法(DEA),Lam和Shiu最先使用DEA模型分析中国火电产业生产效率,研究发现装机容量和燃料效率对火电生产效率影响较大。[4]Färe等等将发电站生产效率分解为纯技术效率、投入拥挤和规模效率,之后又提出了用Malmquist生产率指数来衡量电力生产绩效的模型,将生产率变化分解为技术进步和效率提高。[5-6]Wang应用DEA评估中国30个省区2006-2010年电力厂的发电效率。[7]赵玉玉从总效率、技术效率和规模效率等方面研究我国部分省份的电力生产效率,采用DEA模型分析规模收益和不同投入产出下的生产效率。[8]滕飞、吴宗鑫使用1991年中国燃煤电厂厂级数据进行初步分析,结果显示燃料使用不够彻底、使用效率低是生产效率低的主要原因。[9]Vencheh等使用DEA模型研究了我国火电行业生产效率。[10]

随着DEA分析法在电力生产效率中的运用,该方法不断被改进并用于更加深入的研究,吴延兵[11]采用数据包络分析和随机前沿分析方法,测算我国部分地区工业生产效率并进行分析。解百臣、吴育华[12]等学者对SE-DEA模型进行了重新定义,弥补了传统DEA方法不能进行有效决策单元比较的情况,实现所有决策单元的评价和排列。现有文献中少有关于核电生产效率的研究,因此对电力行业中核电生产效率的研究对完善研究电力行业效率有着重要的意义。

二、模型与数据

(一)模型

为了探索基于环保视角下我国核电与火电的生产效率问题,我们将在环境DEA技术模型的基础上,构建碳排放约束条件下的电力生产效率模型,将非期望产出(碳排放)变量融入传统DEA模型中。模型构建如下所示:

对于每一个电力生产企业DMU(=1, 2, …, n),都有个投入向量,个期望产出向量,和个非期望产出向量,式中,T表示向量的转置,三个向量都大于零表示电力生产中的投入和产出不可能为负数。基于“帕累托-库普曼斯准则(Pareto-Koopmanscriterion)”,[13]第k个电力生产企业DMUk的生产效率模型可表示为:

上式意味着针对每一个电力生产企业DMU,其生产效率值等于1减去其非效率部分。

(二)数据说明

考虑到数据的完整性和一致性,本文选用2013至2015年我国8个主要核电厂与14个火力发电企业层面数据,对我国核电与火电的生产效率进行定量化比较分析。其中位于东部地区的火电企业7个,中部地区4个,西部地区3个。

核电企业数据均来自核能行业协会,火电企业数据来自上海证券交易所和深圳证券交易所公布的上市电力企业年报。所用的变量包括两方面,一方面是产出变量,另一方面是投入变量,具体说明如下:

1. 产出变量

1)期望产出()。用年度发电量表示期望产出变量,单位为亿千瓦·小时。

2)非期望产出()。根据现有数据和已有文献的方法,用CO2排放量来表示非期望产出,由于核电生产过程中不排放CO2,因此,非期望产出只针对火电。由于现有数据中没有报告各企业的CO2排放量,本文根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》提供的一组缺省排放因子用于排放估算。公式如下:

式(3)中,分别表示能源的消耗量、净发热值、缺省因子和碳氧化因子,其中,1。

2. 投入变量

1)能源投入()。根据核能行业协会的数据,我们不能获得核燃料的使用量,但可知道根据电热当量计算法计算出核电企业能源消费总量,单位为“万吨标准煤”。这样的数据选择也为核电与火电的比较提供了相同的标准。

2)装机容量()。装机容量是指电力企业实际安装的发电机组额定有效功率的总和。已有研究中,POLLITT[14]和王东[15]没有使用资本投入变量,而是用装机容量作为电力生产的投入变量。理论上,一个发电厂的装机容量与固定投资成正比关系,装机容量越大的电厂的固定投资就越多,从而形成的资本投入就越大。本文选用装机容量作为资本投入的代理变量进行实证分析。

3)劳动投入()。劳动投入一般指实际投入电力生产的有效劳动量。本文在现有数据条件下,选择“在岗员工数量”来衡量劳动投入,单位为人。投入和产出指标描述性统计结果见表1。

表1 核电与火电企业投入—产出变量描述性统计

四、实证结果

根据上述比较分析思路,我们对分析的结果进行说明和比较。

(一)碳排放约束下核电与火电企业生产效率比较

本文利用我国核电与火电企业投出-产出数据,基于环境DEA技术的电力生产效率模型,使用DEA-solver pro8.0软件,获得碳排放约束下核电与火电企业生产效率值。

由表2可以明显看出,在考虑CO2排放约束的条件下,核电企业的全要素生产效率均明显高于火电企业,如图1所示。这个结果与理论预期一致,由于核电没有产生CO2非期望产出,在使用基于环境DEA技术的电力生产效率高于火电企业,见图1。

表2 碳排放约束下核电与火电企业生产效率值

这个结果与理论预期一致,由于核电没有产生CO2非期望产出,在使用基于环境DEA技术的电力生产效率评价模型中,对生产目标函数的约束减弱,因此在理论上将得到较高的生产效率值。同时,这样的结果也与现实相符,处于安全的考虑,核电在初期投资比较大,也就是说形成的资本比较多,但核电在运行的过程中,所需的单位燃料成本远小于火电,如前文所述,100万千万的核电站每年只需30 t核燃料;而100万kw的火电则需要300万t标准煤,同时还会产生600万t的CO2。

图1 核电与火电生产效率比较

从发展角度看,从2013至2015年,核电与火电的生产效率均有所提升,其中,2013至2014年增长较大,而2014至2015年的效率增加值不大(见图2)。尤其针对火电企业而言,生产效率还略有下降。这与我国火电行业的发展趋势是一致的,即火电发电设备利用率降低可能是引起火电企业全要素生产效率降低的原因。据《中国电力行业年度发展报告2016》,受电力消费需求下降、火电装机机组增长过快等因素影响,2015年我国火电发电设备利用率大幅下降,火电发电设备利用小时数降至1969年的最低值4 329 h。

图2 核电与火电生产效率变化趋势(2013-2015)

从企业层面来看,核电企业中的岭澳核电与宁德核电的效率值最高,而田湾核电的生产效率值位居末尾。当然,核电企业的生产效率受到规模、技术、年限、管理体制等多种因素的影响,如果从管理体制方面考虑,岭澳核电与宁德核电的控股方为中国广核集团,而田湾、秦山核电的控股方为中核集团,因此不同的管理体制可能会对核电企业的生产效率产生影响。在火电企业中,粤电力、国投电力的生产效率值最高(均值分别为0.972和0.975),而华银电力的生产效率值最低(均值为0.660)。

(二)与传统DEA框架下的生产效率指标对比

由于本文主要是为了对比碳排放约束下核电与火电的生产效率,这是建立在全要素生产率理论框架下的实证分析。为了明确碳排放约束对核电与火电生产效率产生的影响,这里需要对比分析有无碳排放约束条件下的结果。无碳排放约束的生产效率就是使用传统DEA模型获得的结果,即利用本文所用过的核电与火电企业数据,使用公式1获得各企业的生产效率值。同样,核电与火电企业的生产效率值通过使用DEA-solver pro8.0软件获得。结果如表3所示。

表3 环境DEA与传统DEA框架下生产效率比较

注:“环境DEA”中结果即为表2中结果,“传统DEA”中结果即没考虑二氧化碳排放条件下,使用传统DEA模型得到的效率值。

从表3中的结果可以看出,在不考虑二氧化碳排放的条件下,火电企业的生产效率平均值为0.835,核电企业的生产效率平均值为0.833,表明火电企业的生产效率略高于核电企业的生产效率。其中,在2013年和2014年,火电企业的生产效率高于核电企业,而在2015年,核电企业的生产效率高于火电企业。这个结果与前面的结果一致,2015年火电行业由于需求不足导致设备利用率创新低水平。

通过对比“环境DEA”指标和“传统DEA”指标可看出:在不考虑CO2排放下,火电企业的生产效率略高于核电企业,但将二氧化碳排放作为非期望产出考虑后(“环境DEA”指标),核电企业的生产效率明显高于火电企业。这是由于传统的全要素生产率指标没有考虑对环境污染的成本,仅从投入角度而言,火电企业在生产效率方面比核电企业略有优势,但考虑环境成本,核电企业具有更高的效率值。由此可知,在建设生态文明的背景下,大力发展核电,同时大力减少火电的减排能力具有重要意义。

(三)我国核电与火电生产效率影响因素

通过上述分析我们已经了解了核电与火电企业具有生产效率上的差异。但那些因素对核电与火电企业的生产效率具有什么样的影响呢?由于核电与火电生产效率值在0至1之间,在计量分析时,因变量属于受限变量。因此,采用Tobit模型进行核电与火电的影响因素分析是合适的。生产效率的影响因素很多,我们根据核电与火电的特点以及能够获得的数据,主要探讨企业年龄、企业规模、所在区域、设备利用率等因素对生产效率的影响生产效率影响因素模型可具体化为:

式(4)中:1t表示企业年龄,理论上,随着年龄的增长,企业技术水平、管理经验、生产运作能力均有提高,从而促进生产效率提高;但另一方面,随着企业年龄进一步增加,管理机制可能存在僵硬老化趋势,从而对生产效率产生负面影响。2t表示企业规模,电力行业的企业规模一般用装机容量来衡量,考虑核电与火电建设上的差异性,我们同时用资产总量作为备用变量。3t表示所在区域,由于我国各省经济发展不平衡,使用区域变量主要为探讨区域环境对生产效率的影响,区域变量采取东、中、西虚拟变量。4t表示发电设备利用率,可以从最基本的层面反映核电生产情况。是待求的系数,为误差项。数据如表4所示。

表4 核电与火电企业生产效率影响因素变量描述性统计

基于Tobit模型,使用核电与火电企业数据,以生产效率值作为因变量,用企业年龄、企业规模、所在区域、设备利用率等因素进行回归,得到结果如表5所示。

表5 核电与火电企业生产效率影响因素变量Tobit回归结果

注:括号内是标准差,显著性水平:*< 0.1,**< 0.05,***< 0.01

企业年龄和企业规模均对电力生产效率呈正向影响关系,且企业年龄在5%的显著性水平上有效,不管是用资产总量还是用装机容量来衡量企业规模,企业规模在1%的显著性水平上有效。从而说明对于核电和火电企业,时间越长的企业生产效率高,规模越大的企业生产效率越高,这与我们的预想一致。区域虚拟变量(4)的定义是:如果是沿海地区则为0,内陆地区则为1。由于区域虚拟变量(4)的系数为负,说明东部沿海地区核电与火电企业的生产效率高于西部地区,但是该系数在10%的水平上都不显著,因此地域分布对核电与火电生产效率的影响不明显。行业虚拟变量的系数为负,且在1%的显著性水平上有效,说明在碳排放约束条件下,核电企业比火电企业有明显的效率优势。这与前面的比较分析结果一致。

本文通过调研收集核电企业和火电企业的相关数据,基于DEA和环境DEA模型对我国的电力生产效率进行分析。选取发电量为期望产出变量,资本、能源、人力为投入指标变量,分析有无碳排放约束情况下的电力生产效率。使用Tobit模型,从微观层面分析企业年龄、企业规模、所在区域、设备利用率等因素对核电与火电企业生产效率的影响作用。得出如下结论:

横向比较,在不考虑二氧化碳排放下,火电的生产效率高于核电,但将二氧化碳排放作为非期望产出进行考虑后,核电生产效率明显高于火电。这与前面通过微观分析得出的结论一致,由此证实:如果考虑环境成本(碳排放)对电力生产的影响,核电均比火电具有生产效率方面的优势,也说明大力发展核电对节能减排、建设生态文明具有重要促进作用。

纵向分析,不管是核电还是火电,其生产效率虽然在不同的时间阶段略有波动,但均呈增长的趋势。但随着时间变化,核电与火电的效率差距在增大,说明核电的生产效率改善程度要高于火电。因此,在生态文明建设的背景下,节能减排、提高效率是关键,那么大力发展核电行业对于生态文明建设具有正向的促进作用。

影响因素分析,对于核电和火电企业,时间越长的企业生产效率高,规模越大的企业生产效率越高,而区域变量的影响没能反映出对核电和火电企业生产效率的影响。

[1] 邹树梁, 刘文君, 王铁骊, 等. 我国核电产业现状及其发展的战略思考[J]. 湖南社会科学, 2005(1): 104-108.

[2] Li M J, Song C X, Tao W Q. A Hybrid Model for Explaining the Short-term Dynamics of Energy Efficiency of China’s Thermal Power Plants[J]. Applied Energy, 2016(169): 738-747.

[3] Ming-jia LI, Song C X, Tao W Q. An Econometric Analysis for the Energy Efficiency Indicators in Thermal Power Plants Based Upon the GarchModel[J]. Journal of Engineering Thermophysics, 2016, 19(2): 333-347.

[4] Lam P L,Shiu A. A Data Envelopment Analysis of the Efficiency of China’s Thermal Power Generation[J]. Utilities Policy, 2001, 10(2): 75-83.

[5] Färe R, Grosskopf S, Logan J. The Relative Efficiency of Illinois Electric Utilities[J]. Resources & Energy, 1983, 5(4): 349-367.

[6] Färe R, Grosskopf S, Yaisawarng S, et al. Productivity Growth in Illinois Electric Utilities[J]. Resources & Energy, 1990, 12(4): 383-398.

[7] Wang K, Lee C Y,Zhang J, et al. Operational Performance Management of the Power Industry: a Distinguishing Analysis Between Effectiveness and Efficiency[J]. Annals of Operations Research, 2016, 146(6): 1-25.

[8] 赵玉玉. 我国主要省份电力生产效率的DEA分析[D]. 太原:山西财经大学, 2009.

[9] 滕飞, 吴宗鑫. 中国电力企业的绩效分析[J]. 数量经济技术经济研究, 2003, 20(6): 127-130.

[10] Vencheh A H, MatinR K, Kajani M T. Undesirable Factors in Efficiency Measurement[J]. Applied Mathematics & Computation, 2005, 163(2): 547-552.

[11] 吴延兵. 中国地区工业知识生产效率测算[J]. 财经研究, 2008, 34(10): 4-14.

[12] 解百臣, 吴育华. 基于SE-DEA的电力企业效率评估[J]. 电子科技大学学报: 社会科学版, 2005, 7(4): 25-27.

[13] SueyoshiT, Goto M. Undesirable Congestion Under Natural Disposability and Desirable Congestion Under Managerial Disposability in U.s. Electric Power Industry Measured By Dea Environmental Assessment[J]. Energy Economics, 2016, 55(5347): 173-188.

[14] Pollitt M G. Ownership and efficiency in nuclear power production[J]. Oxford Economic Papers, 1996, 48(2): 342-360.

[15] 王东. 我国核电与火电技术效率的比较研究[J]. 科技与管理, 2005(4): 1-4.

(责任编校:彭 萍)

Comparative Analysis of Nuclear and Thermal Power Based on the Method of Environmental Production Efficiency

ZOU Yang

(China Nuclear E&C Group, Beijing 100083, China)

Nuclear power has productive efficiency advantage than that of thermal power if the environmental cost (carbon emissions) is considered. This suggests that the nuclear power should be developed to reduce the emission of CO2and promote the construction of ecological civilization. According to the comparative results, it is found that the productive efficiency of nuclear and thermal power fluctuated in different periods, but efficiency gap between nuclear and thermal power increased over time. The productive efficiency improvement of nuclear power is better than that of thermal power. On theanalysis of influence factor the scale and the age of enterprises has positive effect on the improvement of the productive efficiency of both nuclear power and thermal power.

Environmental production efficiency; Nuclear power; Thermal power

F 416.2

A

10.3969/j. issn. 2096-059X.2017.03.005

2096-059X(2017)03–0026–06

2017-03-12

国家自然科学基金(71540011)

邹旸(1984-),男,湖南醴陵人,工程师,博士,主要从事核技术及其应用研究。

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