基于惩罚系数的DEA-DA效率评价方法及其在火电行业中的应用.pdf

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89、{【㈣糕雏l基于惩罚系数8弋JDEA—DA效率评价方法及其在火电行业中的应用口张臻林盛陈立芸(天津大学管理与经济学部，天津300072)[摘要]为进行全行业效率评价，用BCC模型将DMU分为有效和无效两类，用基于惩罚系数的DEA—D

90、A模型得到效率值，结合非参数检验进行横向和纵向分析。对我国火力发电上市企业2007—2011年的分析结果显示：金融危机后运营效率没有明显提升，但各企业间的效率存在着差异。[关键词]效率评价；DEA—DA；电力行业[中图分类号]F206[文献标识码]A[文章编号]1003—1154(2014)01—0087—03效率评价方法分为参数和非参数两种，经典的女flSFA和DEA。作为一种社会会计和社会经济学的方法，DEA凭其无须预先设定投入与产出的函数关系等特点，自1978年Cooper等提出CCR模型以

91、来，得到了广泛的应用。能源、环境与经济(3E)是我们面临的全球性挑战。作为世界第二大能源生产和消费国，我国能源资源以煤为主，火电发电量占总发电量的80％左右，每年消耗电煤164Z__,吨左右，能源生产和消费结构仍然不是很合理。近期的雾霾天气与煤电为主的火力发电不无关系。尽管如此，由于历史和资源等原因，火电将在很长一段时期内仍#／-是我国的主导能源。在碳减排等热门话题下，电力，尤其是火电，其运营效率和环境效率评价是研究的重要领域，对我国火力发电行业的运营效率进行研究非常有意义。一、文献综述国内外对于

92、发电效率主要从三个方面进行研究：(1)横向比较。主要有宏观和微观。研究采用省际或企业横截面数据进行效率分析。吴育华、解百臣(2005)运用超效率模型等对2003年20家火电上市公司进行评价。闫庆友和丁子娴(2010)采用CCR模型对我国15家上市电力公司2009年的效率进行了分析。(2)纵向比较。一般是宏观层面的时序效率分析。A．Vaninsky运用DEA对美国1991—2004年的发电效率进行评价，并用ARIMA模型等对2010年的效率进行预测。任玉珑等将非期望产出作为投入，用DEA分析了我国1

93、999—2009年10年间火电行业电能生产和环境协调效率。(3)横向和纵向综合比较。综合比较均基于面板数据，大都采用Malmquist指数法。M．Abbort5z,-j"澳大利亚1969—1999电力供应进行了Malmquist指数的效率分析。杨淑云和于良春基于1996—2003年省际的面板数据，运用Malmquist指数分析了电力改革前后的生产率的变化情况。不难发现，对电力行业效率分析多使用基于DEA的Malmquist方法，而该方法需以唯一投影和唯一参考集的假设为前提。Sueyoshi和Sek

94、itani(2007；2009)对此进行的数学论证表明，基于DEA方法无法得到具有多个投影情况下准确的Malmquist指数。此外，为解决DEA效率评价中全排序的问题和传统DEA模型中权重为0的问题，相继有诸多方法研究1，但仍然存在权重不唯一、可能无可行解、存在多个投影和参考集、经济学含义不存在、人为限制权重需要大量的先验信息，且可能无可行解等问题。为此，Sueyoshi于2007年提出了DEA／SCSC的分析方法，并提出DEA／SCSC与DEA—DA结合可以得到效率值的全排序，并运用此方法分析了

95、日本2005—2009年电力行业的动态效率。但该方法仍然存在有时无可行解、效率值可能为负或大于1、数据集较大时计算耗[基金项目]国家科技支撑计划子课题(2012BAc20812—09—1)1交叉效率(Sexton．1986)、超效率(Anderson&Petetson，1993；Tone，2001)、基准排序(Torgersen等，1996)、理想点模型(李勇，2000)、保证域分析(Thompson等，1986)、锥比率模型(Chames等，1989)2014年第1期_目黜

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258、_{时、部分约束无经济学含义等问题2。三、我国火力发电企业效率评价二、带惩罚系数的DEA—DA效率评价方法基于