中国风电产业效率研究——基于空间分布视角

魏震

摘 要： 当前，中国风电产业存在较为严重的非效率问题，其全要素生产率和技术效率存在区域差异性。基于空间分布的视角，运用DEA-Malmquist生产率指数测算了中国不同区域的风电上市企业的全要素生产率。结果表明，一方面，中国的风电产业存在由于规模不经济而产生的非效率问题;另一方面，中国风电产业的非效率问题存在区域差异性。进而运用随机前沿分析方法分析了风电产业技术效率的影响因素，以此解释风电产业技术效率存在区域差异性的具体原因。

关键词： 全要素生产率;技术效率;空间分布;Malmquist生产率指数;SFA方法

中图分类号： F426    文献标识码： A    文章编号： 1672-9129（2018）09-0054-02

Abstract：  At present， China's wind power industry has serious inefficiency problems， and there are regional differences in total factor productivity and technical efficiency. Based on the spatial distribution perspective， the total factor productivity （TFP） of wind power listed companies in different regions of China is calculated by using DEA-Malmquist productivity index. The results show that， on the one hand， the inefficiency of China's wind power industry is caused by the scale diseconomy; on the other hand， the inefficiency of China's wind power industry exists regional differences. Then， the stochastic frontier analysis method is used to analyze the factors influencing the technical efficiency of wind power industry， so as to explain the specific reasons for the regional differences in the technical efficiency of wind power industry.

Key words：  total factor productivity; technical efficiency; spatial distribution; Malmquist productivity index; SFA method.

在過去几年中，中国把风能作为重要的可再生能源以平衡其能源结构[1]，而中国风电产业也经历了快速发展阶段。此外，为了达到中国政府为应对气候变化而制定的非化石能源占一次能源15%的目标，风能的开发还在继续[2]。

“三北”地区是中国风能资源的主要开发地，同时也是弃风限电较为严重的地区，其弃风限电的主要原因存在区域差异性。东北地区的主要原因在于火电和风电电源结构的不合理;西北地区的主要原因在于消纳能力的不足;华北地区的主要原因在于电网建设的滞后[3，4]。弃风限电作为风电产业非效率问题的一个重要方面表现，有利于科学反映中国风电产业当前的非效率问题。致使中国不同区域出现弃风限电问题的原因存在差异，其原因可能与产业非效率在空间分布上的差异性相关。

本文从空间分布的角度对风电产业的非效率问题进行探讨，利用DEA方法测评2011～2015年中国各地区风电行业的全要素生产率，比较不同地区风电产业效率的差异性，运用随机前沿分析方法从企业规模、股权集中度、技术能力、员工素质等方面分析影响中国风电行业技术效率的因素，以此解释各地区效率差异的具体原因，为不同地区风电企业相互比较和借鉴提供依据，这对中国风电产业的发展具有重要的实践指导意义。

1 风电产业全要素生产率指数的测算

1.1变量选取。以所选取的风电企业的收入指标作为衡量产出的指标，具体是风电企业利润表中的主营业务收入。采用风电企业的从业人数以衡量劳动力投入，用资本存量以衡量资本投入。

1.2实证结果及分析。选取2011至2015年中国的28个代表性风电上市公司的相关数据作为效率测度样本数据，采用基于产出角度的Malmquist指数方法进行分析。

运用Malmquist生产率指数对各企业全要素生产率的变化及其指标分解进行计算。结果如表1所示：

从表1可以看出，从2011年到2015年，中国涉及风电产业的上市企业全要素生产率年均增长率为0.5%，期间增长率分别为-12.3%、4%、9.8%、0.5%。在分析期内，全要素生产率在2011到2012年间有所下滑，但之后连续三年上升。分解全要素生产率变动可以看出技术进步年均增长-8.2%，技术效率年均增长10.7%。从技术效率指数来看，技术效率虽逐年上升，但其增长率逐年递减;从技术进步指数来看，虽然技术进步在分析期前两年下降，但其增长率保持了一个较大的增幅。因而技术进步相对于技术效率对全要素生产率的提升产生了较大影响。

2 风电产业技术无效率的影响因素分析

通过分析2011～2015年中国风电上市公司的全要素生产率，发现中国风电产业非效率问题存在区域差异性。本文将基于DEA一阶段模型考察中国风电上市公司技术效率的影响因素，分析其区域差异性的具体原因。以不同地区的风电上市公司的技术无效率水平作为因变量，以各种影响因素作为自变量，基于随机前沿生产函数构建回归模型。

2.1变量选取。根据风电上市公司的特征，并参照前人的研究成果[5]，同时基于数据的可获得性，主要从以下几个方面分析风电产业技术效率的影响因素：企业规模、第一大股东的性质、技术能力、员工素质、股权集中度。

2.2实证结果及分析。基于随机前沿生产函数构建如下多元线性回归模型，运用最大似然估计法，估算各变量对中国不同地区的风电上市公司的技术效率的影响。利用2011～2015年4年的面板数据，分别对不同地区的4个模型求解，以此考察不同地区影响因素的差异性，结果如表3所示。

由表3可知，各地区LR统计量都在1%显著水平下显著，表示生产函数的误差项存在明显的复合结构，从而有必要使用SFA方法。各地区γ统计量都通过了1%显著性水平下的检验，表示样本公司显著存在技术非效率。其中，华北地区技术无效率回归模型所得到γ= 0.6781表明前沿生产函数的误差中有67. 81%的成分来源于影响效率的因素，不可控因素产生的噪声只占较小的比重。

企业规模（scale）对东北、西北和沿海地区风电产业的技术无效率有显著的负面影响，而对华北地区风电产业技术无效率则有显著的正面影响，说明在2011～2015年间，东北、西北和沿海地区的风电企业还存在一定的规模经济效应，但华北地区的风电企业已经处于明显的规模不经济的状态。

第一大股东性质（firstchair）对华北和东北地区的风电产业技术无效率有显著的负面影响，而对沿海地区有正向关系但不显著（由于所选取的西北地区的企业均为国有企业，所以在西北地区的回归模型中没有设置第一大股东性质（firstchair）这一变量）。说明华北和东北地区风电民营企业的发展相对于国有企业更具优势。

技术能力（techpower）对华北地区风电产业技术无效率具有显著正面影响，但对东北和西北地区均有显著负面影响，对沿海地区则不显著。本文用技术人员占公司总人数的比例衡量公司的技术能力，技术能力越大代表了公司具有更强的创新研发能力。

员工素质（manpower）对华北、东北和沿海地区的风电产业技术无效率有显著负面影响，对东北地区的影响则不显著。对中国风电行业而言，高素质人才相对缺乏，提升技术效率的关键可能在于引进高素质人才。

股权集中度（top5）华北和西北地区风电产业技术无效率有显著负面影响，对东北和沿海地区的则有显著正面影响。这说明：一方面，前五大股东所占比例较高的股权结构能够在公司治理中提高企业决策效率，使企业保持强有力的销售和资产增张速度，而当股权集中度过于分散时，会增加企业的决策成本，损害企業效率;另一方面，随着生产规模化程度提高，风电企业组织内部分工逐渐明细，管理制度化、程序化，企业效率提高，但随着股权的再次集中，反而会导致企业运行出现僵化，降低生产效率。

3 结论

基于空间分布的视角，运用DEA-Malmquist生产率指数和多阶段方法分别测算了中国不同区域的风电上市企业的全要素生产率和技术效率，并运用随机前沿分析方法分析了风电产业技术效率的影响因素，得出如下结论：

一方面，中国风电产业在2011～2015年间整体效率不高，其主要原因在于风电企业的生产规模并非处在最优位置，这也证明了中国风电产业存在由于规模不经济而产生的非效率问题。另一方面，中国风电产业非效率问题存在区域差异性。具体而言，企业规模（scale）对东北、西北和沿海地区风电产业的技术无效率有显著的负面影响，而对华北地区风电产业技术无效率则有显著的正面影响;技术能力（techpower）对华北地区风电产业技术无效率具有显著正面影响，但对东北和西北地区有显著负面影响，对沿海地区则不显著;华北和东北地区风电民营企业的发展相对于国有企业更具优势;员工素质（manpower）对华北、东北和沿海地区的风电产业技术无效率有显著负面影响，对东北地区的影响则不显著;股权集中度（top5）华北和西北地区风电产业技术无效率有显著负面影响，对东北和沿海地区的则有显著正面影响。

参考文献：

[1]Wei Pei， Yanning Chen， Kun Sheng， Wei Deng， Yan Du， Zhiping Qi， Li Kong. Temporal-spatial analysis and improvement measures of Chinese power system for wind power curtailment problem[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2015（49）.

[2]Yu X.， Qu H. Wind power in China-opportunity goes with challenge[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2010（14）.

[3]Zeng M.， Zhang K.， Dong J. Overall review of Chinas wind power industry： status quo， existing problems and perspective for future development[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2013（24）.