第33卷第3期.煤炭學(xué)報(bào)Vol.33 No. 32008年3 月JOURNAL OF CHINA COAL SOCIETYMar.2008文章編號(hào):0253 -9993(2008 )03 -0357 -04我國(guó)煤炭企業(yè)效率測(cè)算姚平1'2,梁靜國(guó)'(1.哈爾濱工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江哈爾濱150001; 2.黑龍江科技學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江哈爾濱150027)摘要:利用面板數(shù)據(jù)，分別采用非參數(shù)前沿方法中的DEA法和參數(shù)前沿方法中的SFA法對(duì)我國(guó)40家煤炭企業(yè)2004- -2006 年期間的綜合效率進(jìn)行了測(cè)度,在此基礎(chǔ)上,對(duì)兩種方法測(cè)度出的煤炭企業(yè)效率值排序進(jìn)行了相關(guān)分析和一致性檢驗(yàn).結(jié)果表明，兩種方法測(cè)度出的煤炭企業(yè)效率在數(shù)值上有顯著差異，但是在效率排序上具有很好的一致性.關(guān)鍵詞:煤炭企業(yè);效率;測(cè)算;中圖分類號(hào): F407. 21文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: AMeasurement of Chinese coal enterprises efficiencyYAO Ping'", LIANG Jing .guo'(1. School of Eonomics & Managemen, Harbin Engineering Unicersity, Harbin 15000, China; 2. School of Economics & Management, HeilongjiangInstiute of Science and Technology, Harbin 150027 , China)Abstract: 40 coal enterprises panel data was taken as the researching samples, Data Envelopment Analysis(DEA) and Stochastic Frontier Analysis ( SFA) methods were united to evaluate eficieney of the coal enterprisesfrom 2004 to 2006 and the relativity and coincidence were tested. The results indicate that there is a remarkabledifference between DEA and SFA eficiency, but they have good coincidence in efciency taxis.Key words: coal enterprises ; efficiency ; measurement1前沿效率前沿效率( Frontier Eficiency)是基于前沿生產(chǎn)函數(shù)測(cè)算出的效率水平，主要有2個(gè)方向:非參數(shù)方法和參數(shù)方法.①非參數(shù)方法直接應(yīng)用觀測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)所描述的經(jīng)濟(jì)特征，構(gòu)造生產(chǎn)可能集，進(jìn)而研究生產(chǎn)可能集的生產(chǎn)前沿面，并利用生產(chǎn)前沿面進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析.其優(yōu)點(diǎn)是無需建立解釋變量和因變量之間的函數(shù)關(guān)系，避免了由于采用錯(cuò)誤的函數(shù)形式而得出的錯(cuò)誤結(jié)論.缺點(diǎn)在于法設(shè)定了-一個(gè)確定性的邊界,從而不允許測(cè)量誤差的存在，也就是說它將所有對(duì)生產(chǎn)邊界的偏離都?xì)w因于低效率,這顯然不符合實(shí)際情況.②參數(shù)方法事先假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)具有某種形式，用統(tǒng)計(jì)方法估計(jì)其中的參數(shù)，得到經(jīng)驗(yàn)生產(chǎn)函數(shù)，而后進(jìn)行生產(chǎn)分析.其優(yōu)點(diǎn)是它估計(jì)的前沿面是隨機(jī)的，包含了噪聲、測(cè)量誤差和外生干擾.缺點(diǎn)是需要事先假設(shè)具體的生產(chǎn)函數(shù)形式,以及誤差項(xiàng)的概率分布;特別是對(duì)處理有多輸出系統(tǒng)具有困難.非參數(shù)法有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法( Data Envelopment Analysis, DEA)和無界分析法( Free Disposal Hull,FDH);參數(shù)法有隨機(jī)前沿分析( Stochastic Frontier Approach, SFA) 法、自由分布分析法( Distribution -Free Approach, DFA)以及厚前沿分析法(Thick Frontier Approach, TFA); 其中，DEA和SFA分別是非參數(shù)法和參數(shù)法的典型代表.很多學(xué)者分別使用DEA和SFA方法在名個(gè)方面進(jìn)行牛產(chǎn)函數(shù)估計(jì)和技術(shù)效中國(guó)煤化工收稿日期: 2007-08-28責(zé)任編輯:柳玉柏..CHCNMH G基金項(xiàng)目:黑龍江省科技廳重點(diǎn)攻關(guān)項(xiàng)目(GB06D102); 黑龍江省教育廳作者簡(jiǎn)介:姚平(1978-),男，黑龍江哈爾濱人，講師，博士研究生. E - mail; 12308157@ sin. com358炭學(xué)報(bào)2008年第33卷率測(cè)算方面的相關(guān)研究[1-6.將兩種方法應(yīng)用于煤炭企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)和技術(shù)效率測(cè)算幾乎沒有，本文同時(shí)使用DEA和SFA法對(duì)我國(guó)煤炭企業(yè)效率進(jìn)行測(cè)度，并對(duì)2種方法測(cè)度出結(jié)果進(jìn)行對(duì)比.2 DEA 與SFA模型的基本原理2.1 DEA 模型的基本原理DEA模型的基本思路是把每-一個(gè)被評(píng)價(jià)單位作為一 一個(gè)決策單元(DMU)， 以DMU;的各個(gè)投入和產(chǎn)出指標(biāo)的權(quán)重為變量進(jìn)行評(píng)價(jià)運(yùn)算，確定有效生產(chǎn)前沿函數(shù),并根據(jù)各DMU與有效前沿面的距離，判定各DMU的效率是否DEA有效. DEA 方法的基本模型是C'R和c*GS2模型.其中C'R模型是研究多個(gè)輸人、特別是多個(gè)決策單元同時(shí)為規(guī)模有效和技術(shù)有效十分理想的方法; CGS2 模型則是評(píng)價(jià)相對(duì)技術(shù)有效性卓有成效的方法、本文使用的基于輸出變量的具有非阿基米德無窮小ε的C'GS'數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型為maxθ-e(Ss;+ Ss)，st.ZxgA,+sj =xn (i=1,,m)， ZyA;-s; =Byo (r=1,,s),2A=1 (λ,≥0,sτ ≥0,s;≥0).這里有n個(gè)DMU,j=1, 2, . n. x= (xy， 物，.. xm)"為DMU,的輸入; y= (y, Yy, .yw)"為DMU;的輸出，8"= (si, 5，s:)"是與投人相對(duì)應(yīng)的松弛變量組成的向量; s*= (s*, s工,.，s;")T 是與產(chǎn)出相對(duì)應(yīng)的剩余變量組成的向量.模型的最優(yōu)解為評(píng)價(jià)DMU。技術(shù)效率的有效情況2.2 SFA 模型的基本原理隨機(jī)前沿函數(shù)是由Aigner, Lovell and Schmidt (1977)， Meeusen and van den Broeck (1977) 年提出的，早期的研究中，隨機(jī)前沿模型主要應(yīng)用于截面數(shù)據(jù)，Pitt and Lee (1981 ), Kumbhakar (1990), Bat-tese and Coelli (1992) 等逐漸發(fā)展為使用面板數(shù)據(jù)，3]。他們的模型可表達(dá)為y=f(x; β)exp(v-u),其中，y為產(chǎn)出; x為一組矢量投人; β為一組待定的矢量參數(shù).誤差項(xiàng)ε為復(fù)合結(jié)構(gòu)，第1部分口服從N(0, o名)分布, v∈idd(獨(dú)立- 致分布).第2部分u≥0,表示那些僅對(duì)某個(gè)個(gè)體所具有的沖擊;該個(gè)體的技術(shù)效率狀態(tài)則用Tg =exp( -u)表示.當(dāng)u=0時(shí),廠商恰好處于生產(chǎn)前沿上(即y=f(x; β)exp(r));若u>0,廠商則處于生產(chǎn)前沿下方，也即處于非技術(shù)效率狀態(tài)根據(jù)u所服從分布的假設(shè)不同，SFA 在具體估計(jì)上有不同的方法、Battese and Celli( 1992)的基本原理:考慮一組涉及N個(gè)個(gè)體且時(shí)期數(shù)為T的面板數(shù)據(jù)( Panel Data),當(dāng)為經(jīng)典C-D生產(chǎn)函數(shù)時(shí),有l(wèi)n(y.) =βou +β In(Kq) +β, ln(L) +o。-ug, Tg。= exp(-uy).i為個(gè)體序號(hào), i=1, . N; l為時(shí)間序號(hào), t=1, . T; y為因變量; L, K為解釋變量; R。為截距項(xiàng); B, B為待估參數(shù).誤差項(xiàng)eg由兩部分組成,第1部分o。e idd并服從N(O, o;)分布，第2部分為ug非負(fù)數(shù)，它反映那些在第t期僅作用于第i個(gè)個(gè)體的隨機(jī)沖擊變量. ug e idd并服從正態(tài)截?cái)喾植?Truc-nciton at zero of the N(u, o)), D。與u。間相互獨(dú)立. Tg=exp( -ug)為樣本中第i個(gè)個(gè)體在第t時(shí)期內(nèi)的技術(shù)效率水平.若ug=0,則Tgg =1,即處于技術(shù)效率狀態(tài)，此時(shí)該個(gè)體的生產(chǎn)點(diǎn)規(guī)模位于生產(chǎn)前沿面上;若ug>0,則0