石油石化企业国际竞争力比较研究——基于Back Propagation神经网络的实证分析

姜 鸿，邱 君，张艺影

一、研究背景与文献综述

十九大报告提出，建设现代化经济体系必须把发展经济的着力点放在实体经济上，把提高供给体系质量作为主攻方向。石油石化产业是国家经济发展的基础型和支柱型产业。据中国石油和化学联合会发布的数据，2017年，我国石油石化规模以上企业有29 307家，主营业务收入为13.78万亿元，在全国规模工业主营业务收入中占比11.8%；利润总额为8 462亿元，在全国规模工业利润总额中占比11.3%。我国石油石化龙头企业中国石油天然气集团公司(中石油)和中国石油化工集团公司(中石化)的营业收入分别是3 2695 300万美元和32 600 700万美元，但营业利润却分别只有153 800万美元和-69 100万美元。埃克森美孚、雪佛龙和英国石油公司的营业利润分别是1 971 000万美元、919 500万美元和338 900万美元。可见，中石油和中石化虽然规模较大，但经济实力与国外龙头企业还存在较大差距。面对激烈的国际竞争，如何提高综合实力，继续引领实体经济高质量发展，是我国石油石化企业面临的重要课题。因此，笔者试图构建中外石油石化企业竞争力评价模型，并对样本企业进行竞争力评价，以期为我国石油石化企业国际竞争力提升提供理论参考。

国际竞争力研究主要包括理论研究和实证研究两个方面。理论研究主要包括绝对优势理论、比较优势理论、要素禀赋理论、所有权优势理论和钻石模型理论等内容。其中，钻石模型是产业或企业国际竞争力研究的权威理论。实证研究方法主要包括全要素生产率模型法、影响因素剖析法、竞争结果评价法、标杆法和指标综合评价法等。其中，全要素生产率模型法的生产率测度方法主要有指数法[1-3]和随机边界法[4]，这类方法强调某一变量对产出增长的贡献，偏重生产率的分析，需要给出函数的某种具体形式或者提出一定的分布假设。影响因素剖析法主要包括主成分分析法[5-7]和价值链分析法[8]。主成分分析法借鉴降维思想，把多个指标转化成几个综合指标，主要针对具有特定线性关系的样本数据。如果样本数据不具有线性关系，就会因人为因素导致评价结果偏差。齐园等[9]研究发现，我国两大石油石化公司与跨国公司相比还存在较大差距。价值链分析是对企业活动进行端对端的分析，主要考察企业各项活动之间的相关关系。因为企业运营活动的构成与分类存在差异，并且各环节的价值创造也存在差异，所以这种方法主要适用于企业内部。王育宝等[10]运用钻石模型分析我国石油石化产业国际竞争力的影响因素，并应用价值链分析法解析了我国石油石化产业上游、中游、下游、辅助支持部门以及产业整体的竞争力，指出我国石油石化产业发展具有良好的资源、消费市场和劳动力基础，但技术和管理水平较低。竞争结果评价法主要运用国际市场占有率、显示性比较优势指数、贸易竞争力指数等[11-12]指标，针对某一具体指标进行对比分析，因而在企业综合竞争能力的分析中应用较少。标杆法主要指DEA模型法[13-14]，此方法使用线性规划来评判各个指标的综合效应，弥补了全要素生产率模型法的不足，但忽略了测度的误差和观察值前沿面的偏差，容易产生无效率的评价结果。张旭之[15]应用“对标法”分析了石油石化企业竞争力，并构建了包括8类定量指标和6类评议性指标的评价体系。其中，8类定量指标包括竞争规模实力、技术创新能力、市场开拓能力、人力资源能力、持续盈利能力、偿债能力、资产营运能力和持续发展能力等。该评价体系对各类指标给出权值，但没有说明确定权值的方法，这使得评价体系缺乏科学性。指标综合评价法构建竞争力评价指标体系并对评价对象进行综合排名，具体包括模糊综合评价法[16-17]、层次分析法[18-19]、德尔菲法[20-21]和人工神经网络[22-24]。构建模糊综合评价法的权重向量应用的是专家经验法，所以结果具有较强的主观性。德尔菲法的研究样本不受数据的限制，因而在定性研究领域应用较为广泛，但它过程烦琐，且易受专家知识体系等人为因素的影响。确定层次分析法的指标体系需要依靠专家的主观评价，如果专家给出的指标不合理，则评判结果也不准确，这一点与德尔菲法类似。人工神经网络模拟信息处理技术，对人脑神经元网络进行抽象处理，并建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，这种方法在工程与学术界应用广泛。

当前有关石油石化企业国际竞争力的研究主要集中在定性研究方面，实证研究相对较少。笔者综合评估各种研究方法的优劣，最终选择Back Propagation神经网络作为研究方法。Back Propagation神经网络运用严格的数学论证和完善的数学分析系统，把现实世界的问题与人脑思维科学系统地联系起来，一方面弥补了全要素生产率模型法、影响因素剖析法、竞争结果评价法和对标法等分析方法的不足，另一方面避免了层次分析法和主成分分析法等人为主观因素对评价结果的影响，使评价分析结果更加客观与准确。

二、研究设计

(一)样本选择与数据来源

结合美国《石油情报周刊》公布的世界石油石化企业排名数据，考虑样本的典型性和数据的完整性，最终选择壳牌(Shell)、埃克森美孚(Exxon)、英国石油公司(BP)、道尔达(Total)、雪佛龙(Chevron)、巴西国家石油公司(Petrobras)、挪威国家石油公司(Statoil)、中石油(CNPC)、中石化(Sinopec)等9家石油石化企业作为研究样本。数据来源于2008-2017年中外石油石化企业年报、中国石油和化学联合会网站、国务院发展研究中心信息网和世界贸易组织官方网站等。

(二)指标体系的设计

表1 石油石化企业国际竞争力评价指标体系

一级指标二级指标Xi/单位资源潜力要素原油储量X1/百万桶天然气储量X2/十亿立方英尺油气总储量X3/百万桶油当量生产规模要素原油产量X4/(千桶/日)天然气产量X5/(百万立方英尺/日)油气总产量X6/(千桶油当量/日)成品油销售X7/(千桶/日)资金管理要素总资产X8/百万美元平均占用资产回报率X9/%资本支出X10/百万美元销售收入X11/百万美元净利润X12/百万美元技术创新要素操作成本X13/(美元/桶油当量)一次加工能力X14/(千桶/日)社会效益要素员工人数X15/人加油站数量X16/座

目前国际竞争力评价指标选择没有统一标准。譬如：IMD《世界国际竞争力年鉴》选择生产率、劳动成本与劳动报酬、公司运营与管理效率、企业文化等作为竞争力指标；WEF《全球竞争力报告》选择产品质量、市场营销、激励机制、成本消减、管理人员素质、反应速度等作为竞争力指标；PIW《石油情报周刊》选择原油储产量、天然气储产量、炼制能力以及油品销售量等4个竞争力指标进行评价排名，还参考总收入、净利润、总资产、职工人数等指标对排名进行分析。笔者建立石油石化企业国际竞争力评价指标体系时，着重考虑以下几个方面的影响。第一，我国石油石化企业的总体规模已达到世界级水平，但资源的地域分布不均衡，因此，资源要素是竞争力分析的关键因素之一。第二，随着经济全球化进程的加快，资本聚集、产业集中和市场垄断的程度越来越高，跨国石油石化公司寡头主导型竞争将成为国际石油石化竞争的主要形式，因此，生产规模是竞争力评估的关键因素之一。第三，石油石化产业国际竞争力受到国家体制的影响，企业利用种种竞争优势做好经营管理，是企业经营战略的关键。第四，石油石化企业是技术密集型企业，技术发展和创新是公司保持世界领先地位的重要保证之一。第五，石油石化产业是基础性产业，在创造经济效益的同时，也创造社会效益。基于这些考虑，笔者构建了石油石化企业国际竞争力评价指标体系(见表1)。

(三)研究方法选择

选用Back Propagation神经网络作为研究方法的原因主要有两个。第一，在避免人为因素影响和综合多个因素的能力方面，Back Propagation神经网络具有不可替代的优势。第二，Back Propagation神经网络模拟人类神经系统，学习和存储了大量映射关系。在具体应用中，这些映射关系无须被事先揭示或描述。Back Propagation神经网络也无须具有某种具体形式的函数或必须给出一定的分布假设，所以，局限性比较小。

三、实证分析

(一)模型构建

Back Propagation神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称神经元)相互连接构成。每个节点代表一种特定的输出函数(激励函数)。每两个节点间的连接是通过加权值来实现的，这和人工神经网络的记忆非常相似。网络的输出依照网络的连接方式(权重值和激励函数)的不同而不同。如图1所示，Back Propagation神经网络模型由3个层次构成，分别是输入层(input layer)、隐含层(hide layer)和输出层(output layer)，层层之间有两种信号在流通，分别是前向传播的工作信号和反向传播的误差信号。

图1 神经网络模型

(二)模型参数结果

Back Propagation算法的实质是求导，网络传递函数必须具有可微的特点，因此可选择的范围相对较小。满足这一特点的网络传递函数包括对数函数、正切函数和线性函数。因此，确定网络隐含层和输出层的传输函数分别为logsig和purelin。训练函数的选择是Back Propagation神经网络模型的关键，可应用Elman模型算法原理逐个比较分析TRAINLM、TRAINGDM、TRAINRP、TRAINGDX和TRAINGD函数，通过MATLAB得到各自训练的网络误差曲线和网络仿真曲线，最终汇总结果见表2。TRAINLM和TRAINGDM的收敛精度较弱，而TRAINRP、TRAINGDX和TRAINCGF函数的收敛精度均较强，为10-5。不同的是，迭代次数分别为728、1 994和207。迭代次数与网络可靠性具有一定的线性关系，TRAINGDX函数应用自适应学习率和动量因子的梯度递减法，避免Back Propagation神经网络模型的网络输出陷入局部极小值状态，也回避收敛速度慢问题。

表2 训练函数的结果比较

(三)模型的仿真测试结果

用2016年数据作为测试数据，检验训练出神经网络模型的仿真度，结果显示：在网络训练43步之后，训练误差达到期望误差。这说明网络的收敛效果较好，即该评价方法可信度高，模型具有较好的泛化能力。

(四)竞争力结果及分析

借助MATLAB软件，对2017年9家石油石化企业数据进行归一化处理并调用已训练好的模型，得到运行结果(见表3)。石油石化企业国际竞争力排名从高到低依次是壳牌、埃克森美孚、中石油、英国石油公司、中石化、道尔达、雪佛龙、巴西国家石油公司、挪威国家石油公司。中石油和中石化国际竞争力排名分别是第三和第五，国际竞争力综合评价值分别为1.883和1.613。巴西国家石油公司的国际竞争力综合评价值为0.879，挪威国家石油公司的国际竞争力综合评价值为0.696。与这两家公司相比，中石油和中石化存在一定优势。壳牌的国际竞争力综合评价值为2.380，埃克森美孚的国际竞争力综合评价值为2.168。与这两家公司相比，中石油和中石化的竞争力有待加强。

表3 全球主要石油石化企业国际竞争力评价结果

从资源潜力、生产规模、资金管理、技术创新、社会效益等5个角度，对比分析中外石油石化企业竞争优劣势。

在资源潜力方面，埃克森美孚的原油储量将近是中石化的10倍。与中石化相比，中石油的原油储量较多，但也不及埃克森美孚的一半(见表4)。在天然气储量方面，中石油居于中上位置，仅次于埃克森美孚。从油气总储量来看，埃克森美孚、中石油和壳牌为24 515、22 209和13 233百万桶油当量，可见在资源潜力方面，中石油竞争力相对较强。

在生产规模方面，英国石油公司、壳牌和中石油的油气总产量分别为3 513、3 142和3 628千桶油当量/日，但三家企业成品油销售量分别为5 679、6 322和2 723千桶/日(见表5)。对比这三组数据可知，壳牌的油气总产量最低，成品油销售量最高，而中石油却相反。

表4 资源潜力要素

表5 生产规模要素

在资金管理方面，埃克森美孚、英国石油公司、中石油、中石化平均占用资产回报率分别为0.20%、0.19%、0.08%、0.09%，中国石油石化企业的平均资产回报率普遍偏低(见表6)。这与我国石油石化企业只存在局部竞争，以垄断占主导地位的特点有必然关系。高度垄断的市场机制导致企业资源效率较低，许多技术含量并不高的产品设备仍然依赖进口，自主研发的新产品无法及时推广应用。石油石化生产工艺过度求稳也限制了生产实践的创新力度。

表6 资金管理要素

在技术创新方面，中石油和中石化的操作成本普遍高于另外几家石油石化公司。中石化与埃克森美孚的一次加工能力处于优势地位，分别是4 765和4 955千桶/日，但中石油却远远落后于这个水平，仅为2 639千桶/日(见表7)。

表7 技术创新要素

在社会效益方面，中石油和中石化的员工人数相比其他石油石化公司来说均较多，并且，中石化和中石油的加油站数量分别位居第一位和第二位(见表8)。作为能源与化工行业的全球领先企业，中石油和中石化在追求经济效益的同时十分注重社会效益。

表8 社会效益要素

四、结论与启示

构建石油石化企业国际竞争力评价模型，并应用MATLAB软件进行模型训练和仿真测试，研究结果显示模型具有较高的可信度。在所选取的9家中外石油石化企业中，中石油的国际竞争力较强，中石化居于中下位置。总体来说，我国石油石化企业在资金管理、生产运营和技术创新等方面仍存在一定提升空间。

(一)提高资金管理效率和管理能力

创建石油石化企业以财务为核心的全面预算管理体系，优化石油石化资源配置方案，实现石油石化企业高效运行的生产目标。推进我国石油石化企业股份制改革，通过主辅分离来提高运营效率，通过管理过程再设计来精简管理人员队伍，进一步解决企业缺乏改革和创新自主权的问题。

(二)促进石油石化企业产业链发展

完善以智能制造和创新驱动为核心的石油石化企业发展规划，促成产业链规范化和高质量发展。一是促进石油石化产业智能油气田、智能工厂、智能化管线链条式发展；二是积极提升石油石化产业信息融合能力，大力推进以ERP为核心的经营管理平台建设，搭建以MES为核心的生产运营平台、信息基础设施、运维平台等；三是大力推进智能石油石化试点、经营管理平台集中集成、IT共享服务中心、移动应用等4项示范工程建设，提高我国石油石化产业链信息化水平。

(三)提高研发创新能力

建立由企业、高校、科研机构组成的产学研联盟，加强石油石化专业基础教育，定向培养石油石化产业技术研发人才。建立技术、产权、交易、融资、企业等多方联合发展的石油石化产业技术交易平台，提高我国石油石化产业技术革新和研发创新水平，提升我国石油石化产业革新能力。

(四)推动我国石油石化产业“走出去”和“引进来”

进一步优化我国石油石化产业结构，推进石油石化企业与周边国家的合作交流，推动我国石油石化企业国际化发展。一是加大对外直接投资，二是充分吸引和利用外资。加大海外投资的具体做法是：建立海内外投资的宏观管理体制，完善海外投资相关政策，改善海外投资立法相对滞后和政策透明度不高的局面；完善对外投资风险防范体系，成立监督评估专门机构，对企业“走出去”的情况进行后期的管理和监督，避免“只审不管”的局面；建立有效的保障机制，充分利用我国与其他国家、地区建立起来的多双边和区域合作机制，保障我国石油石化企业在海外投资的合法权益。在与外国石油石化企业合作过程中，我国石油石化企业可通过人员流动、信息扩散等途径来获取先进技术知识，并通过自主研发实现产品技术溢出，提高产品技术含量，改善我国石油石化产品频繁遭遇反倾销调查的现状。

(五)打造我国石油石化产业国际品牌

充分发挥国际联络优势，巩固和拓宽对外联络渠道。一是成立我国石油石化国际品牌小组，着力打造石油石化产业国际品牌。围绕我国石油石化国际品牌建设这一中心，积极参与国际商会，寻求海外发展机会。二是优化我国石油石化产业市场操作模式，重点培育一批石油石化产业龙头企业，通过龙头企业推动产业国际化发展。三是打造我国石油石化产业国际标准认证平台，建立质量标准保障机制，提供产品质量控制参照体系，从而为打造石油石化产业国际品牌提供更有力的保障。