基于DEA模型對煤礦企業生產效率的趨勢分析

楊 利

(重慶天府礦業有限責任公司，重慶 400700)

西南地區煤礦林立，本文采集其中一家國有煤礦近10年歷史統計數據，運用數據包絡方法評價其生產效率的現狀和改進狀況，并依據所得結論提出相應的建議。

一、DEA模型及指標選擇

(一)DEA模型

DEA是數據包絡分析方法的縮寫。它在分析非盈利、同質性部門間的相對效率具有很好的效果。其中心思想是以線性規劃方法來估計生產可能性邊界，即最優生產效率，然后以此來衡量每個決策單元的相對效率。最早提出是在1978年，為不變規模報酬假設模型(C2R模型)，發展到1984年，擴充為可變規模報酬假設模型(BC2模型)。到今天，這個模型對企業生產效率的分析具有重大的現實意義。為此，基于企業年度規模變動對生產效率的影響，本文采用BC2模型評價某企業的生產效率。

(二)指標選擇

本文選取5個統計指標作為數據輸入指標組。一是從業人員平均人數，二是固定資產平均凈值，三是工業增加值，四是凈利潤，五是資產總額。以某煤礦企業最近10年的統計數據為依據進行縱向趨勢分析。

二、數據輸入指標組的一般趨勢分析

(一)二維表分析

本文收集了該企業最近10年的從業人員平均人數、固定資產平均凈值、工業增加值、凈利潤以及資產總額這一組統計指標的年度數據，具體構成情況見表1所示。

從表1的統計數據看:一是從業人數由6044人發展到9071人，人數逐年遞增，10年增長了50%;二是工業增加值從14687萬元增加到74026萬元，10年翻了4翻;三是固定資產投入由43206萬元增加到49348萬元，增幅14%，資本密集度由7.15下降到5.44;四是企業經營狀況不穩定，盈利年份少，虧損年份多，虧損額度大;五是資產規模逐年壯大，由70625萬元增加到401427萬元，增幅接近5倍。

表1 2003—2012年統計指標構成情況表

(二)二維圖分析

看表1的構成情況，我們可以用直觀的二維圖形作進一步的趨勢分析。具體見圖1所示。

圖1 2003—2012年統計指標趨勢圖

從圖1可以看出:一是資產總額增長的幅度最大，2010年是大幅增長的拐點，2011及2012年大幅上行，顯示企業資產規模陡增;二是平均人業人員、工業增加值、固定資產平均凈值3個統計指標變動坡度很小，增長上行緩慢;三是凈利潤分別在2005年、2009年、2010年及2012年4個年度盤面為負數，出現虧損。

三、DEA模型分析

(一)DEA模型一級分析評價

根據表1統計指標數據輸入DEAP軟件，計算結果如表2所示。

1.綜合技術效率分析評價

從表2的綜合效率指標看，一是2008年及2011年生產效率最好，達到最優生產狀態;二是2003到2008年綜合技術效率逐年遞增，到2008年達到最好;三是2009年到2012年4年間除2011年綜合技術效率最好外，其他3年呈由增到減的動態趨勢。

綜觀企業的發展，煤炭開采作為企業的主業，在采用常規的人力采煤手段的同時，不斷改革創新，力求用技術解決產出低下的局面。企業決策層對機械化煤炭開采的技術投入進行了探索與實踐。從綜合技術效率的均值也可以看出，企業的生產效率逐年在提高。10個年度超過均值的有6個年度，占到60%，其中還有兩個年度達到最優生產狀態。

表2 2003—2012年生產效率及其構成變化

2.純技術效率初步分析評價

從表2數據可以看到，純技術有效的年度有5個年度，分別是2003年、2004年、2008年、2011年及2012年。這說明企業對技術投入逐年增多，使得生產要素間的搭配日漸合理，企業在逐年加強工業技術的引導和有效利用，以達到科學促進生產的目的。

從企業的歷年發展實際看，企業決策層在主業煤炭的生產部署結構上在不斷探索和調整，除基本的投入外，對生產投入中的技術投入的份額在不斷增加，以達到技術投入帶來的高效產出。

3.規模效率分析評價

企業的最優規模是規模效率及純技術效率為1。2008年以及2011年生產達到最優狀態，其他年份不是規模過小就是規模過大，沒達到生產規模的適度經營，影響生產效率的提高;2008年以前年份規模效率都小于0.9，生產規模相對過小，生產效率不高;2010及2012年規模效率都超過0.9，生產規模相對過大，生產效率相對不高。

從企業的實際發展看，做大做強的理念引導企業的投入，特別是固定資本的投入，以及最近兩年集團對企業子公司的增資行為無疑助推資產規模猛增，而由此所帶來的規模效應短期內尚未體現出來。

(二)DEA模型理論有效值評價

1.純技術效率分析優勢

DEA模型作為效率分析的模型可以為未達到純技術有效的決策單元提供理論上的改進目標值，并為決策者提供有效的改進方向和程度，因此比其他效率分析模型具有更好的優勢。從表2可以看出，純技術有效的年份有4個年度，分別是2003年、2004年、2008年及2011年，對未達到純技術有效的5個年度可以計算出對應的理論有效值，以實現其純技術有效，計算結果如表3所示。

表3結果顯示，未達到純技術有效的5個年份均是資產總額及人業人數過大，資產總額分別比理想資產規模大1651萬元、13497萬元、9436萬元、14072萬元、4136萬元;從業人數比理想人數多733人、890人、586人、728人、471人。從資產總額的變動趨勢看，兩頭低中間高，變動不均衡，而人數變動隨資產總額的變動而先升后降。

企業最近10年的經營效果也表明，企業在資產規模擴張的同時，從業人數也在逐年遞增，而在資產規模擴張及從業人數增長的同時，技術有效性所帶來的經營效果并沒因此而體現出來。相反，技術有效性還需要改進，這體現在資產質量的提高及人力資源的結構調整及優化。可喜的是，企業正在走減人增效、一崗多能的發展之路。

表3 2003—2012年純DEA純技術有效改進目標對照表

四、建議

(一)調整生產結構，穩步提高生產效率

企業從建立到到現在已經過了半個多世紀，經過幾代人的努力發展到今天實屬不易。由單一的煤炭產品轉變為以煤炭為龍頭，房地產及建材為兩翼的多產業結構模式。企業的生產投入主要針對煤炭龍頭產業，其對采掘、機電、通風、運輸的這些配套生產環節的人財物的投入，以及生產要素的結構調整是穩步提高生產效率的戰略途徑，是在面臨煤炭資源逐步枯竭，煤質質量不好的內部現實環境及市場供大于求的外部環境中如何發展的戰略考慮。

前面的分析結果也可以說明目前的生產技術不足以消化投入的資本和勞動，使得資源配置存在浪費的現象。可以探索進行生產管理上的技術革新，如針對不同的地質結構，采用科學合理的采掘方法，以減少不必要的生產投入。

(二)關注資本密度，適度擴張資產規模

煤炭企業屬資本密集型行業，企業長遠發展需要投入大量資金，投資大，回收期長。煤炭企業安全是第一生產力，安全投入是企業，特別是國有煤炭企業投入的重中之重。在生產過程中使用成本最低的要素組合投入，最大限度地降低生產成本，時刻關注資本密度的變動影響，適度擴張資產規模。在資產規模擴張的同時，提高資產的質量。

最近10年資產規模的擴張并未帶來應有效果，10年發展，資產總額由7億元增加到40億元，賬面是10年前的6倍，但資產質量使得實際資產總額呈虛胖狀態，如何盤活賬面資產是企業決策的需要和方向。

(三)重視勞動密度，合理配置人力資源

勞動力因素是企業長遠發展的基石，人力資源配置更是企業健康發展的瓶頸。管理人員與礦井人員配置結構，技術人員與一般管理人員的合理搭配，以及技術投入與人力投入組合效應，這有助于生產效率的提高。

前述二次評價結果也可以說明，生產要素中的人力資源存在人數過多，與企業資產盤面搭配不合理。可以考慮減人增效，優化崗位結構，合理配置工作量及技術含量與崗位的考核體系。

(四)加強統計分析，發揮統計決策作用

生產效率的狀況，經營效果的好壞，離不開統計信息的分析評價，統計分析是依靠海量的統計數據支撐，依靠科學的統計方法以及豐富的調查數據的結果，可以幫助企業經營決策進行謀劃，發揮統計決策的作用。從筆者選定的統計數據可以分析出理論有效值，這無疑是一個很好的例證。本文選定DEA模型進行分析評價就是通過科學的統計方法，結合企業實際進行的一次嘗試。

［1］蘇海濤，丁虎.基于DEA的技術創新效率評價研究［J］.科技與經濟，2012(4):40 －44.

［2］唐國華.我國國有工業企業與私營工業企業經濟效益的對比分析［J］.工業技術經濟，2008(10):81－85.