【精彩论文】网络结构视角下的中国电力系统生产效率研究

网络结构视角下的中国电力系统生产效率研究

解百臣¹, 卢龙¹, 段娜²

（1. 天津大学 管理与经济学部, 天津 300072；2. 天津财经大学 管理科学与工程学院, 天津 300222）

摘要：电力系统在国家能源安全战略中占据重要地位，综合评估电力系统及其发电、输电、配电子部门生产效率对于社会经济高质量发展具有重要意义。采用网络数据包络分析方法(data envelopment analysis, DEA)模型对2014—2017年间中国电力系统生产效率进行分析。相比于传统DEA模型，网络DEA模型可通过上网电量、配电量等连接变量对系统内部联系进行建模并探索系统效率低下的内部因素。研究表明：中国电力系统生产效率区域差异性明显，新一轮电力体制改革对于电力系统的发展具有促进作用。外界环境的异质性导致区域电力系统各部门发展情况不同，生产绩效的提升应根据区域实际情况有所侧重。

引文信息

解百臣, 卢龙, 段娜. 网络结构视角下的中国电力系统生产效率研究[J]. 中国电力, 2021, 54(12): 128-136.

XIE Baichen, LU Long, DUAN Na. Research on production efficiency of china's power systems from the perspective of network structure[J]. Electric Power, 2021, 54(12): 128-136.

引言

作为经济发展的基础性产业，中国的电力消费一直与国民经济发展同步增长^[1]，可以在一定程度上反映社会经济总体发展状况。中国电力消费总量从2000年的1.35万亿kW·h增长至2019年7.23万亿kW·h，国内生产总值从10.03万亿元增长至99.09万亿元。电力系统在国家能源安全战略中占据关键位置，是中国社会经济稳定发展的重要保障。

在新旧动能转换、经济结构不断优化升级的时代背景下，原有的电力系统体制结构已不能适应社会发展的需要。为了促进电力系统发展，完善相应体制机制建设，国务院于2015年发布了《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》（中发〔2015〕9号）（以下简称“9号文”）。此次电力体制改革在“管住中间，放开两头”的总体框架下，提出开放售电业务，成立电力交易中心，电力系统市场化程度进一步加深。当下，中国经济已迈入高质量发展阶段，优化资源配置。提高生产效率成为电力系统亟待解决的问题，其生产效率的研究对于社会经济发展以及进一步深化电力体制改革具有重要意义。

1  电力系统效率评价方法

数据包络分析方法(data envelopment analysis, DEA)是效率评价领域中较为常用的方法，作为非参数方法不需要设定生产函数形式，通过构建投入产出指标体系，借助决策单元 (decision making unit, DMU)与生产有效前沿面的远近对其绩效表现进行评估。因此，本文选取DEA方法作为电力系统效率评价方法，通过构建投入产出指标体系进行电力系统生产效率评估。DEA方法在电力行业具有广泛的应用，文献[2]从政府管制的视角研究了中国电力产业效率，研究表明电力管制改革促进了企业技术效率的提升；文献[3]使用DEA方法对电力行业技术创新进行了实证研究；文献[4]使用NSBM-ML模型从不同角度对电力行业技术效率和全要素生产率进行了评估；文献[5]使用两阶段DEA模型评估了中国电力能源利用效率；文献[6]将因子分析方法与DEA方法相结合，对中国五大发电集团的能源效率进行了实证研究；文献[7]考虑决策单元间的博弈关系，构建了eco-GCDEA模型并将其应用于电力行业能源效率研究；文献[8]使用投入型 Malmquist指数方法对发电部门进行了低碳经济评价；文献[9]使用DEA方法研究了风电企业运营效率，并使用Malmquist指数模型进行动态效率分析；文献[10]研究了中国电力行业排放权分配效率；文献[11]提出了一种改进的鲁棒DEA评价方法；文献[12]使用DEA模型在不同规模报酬情景下评估了中国电力行业环境效率，研究发现电力行业环境效率处于下降趋势；文献[13]构建了电力行业环境压力指标，使用超效率SBM评估了中国电力行业生态效率；文献[14]研究了中国火电行业技术效率影响因素；文献[15]构建了低碳效率评价指标体系，使用基于改进后的超效率DEA模型对中国电力生产效率进行了评估；文献[16]构建了基于电力生产的网络DEA模型，研究发现合理的资源配置能够提升地区环境效率表现；文献[17]对中国火电上市公司技术效率进行了评估；文献[18]使用DEA-Malmquist指数方法研究了供电企业的绩效表现；文献[19]分析了火力发电企业环境效率；文献[20]使用网络DEA模型测算了中国火电行业循环经济效率，进一步探索了不同因素对于循环经济整体效率的影响；文献[21]将聚类分析与DEA方法相结合，提出了新的电网企业绩效评估方法；文献[22]使用DEA-Malmquist指数模型计算了中国电网行业发展效率，研究发现电网企业发展的区域差异性较为明显。通过使用线性规划技术，DEA方法能够计算出DMU的相对效率值。DEA方法的基本思想^[23]如下。假设有n个决策单元，记为（DMU₁,···, DMU_n），每个决策单元均有m个投入和s个产出，则DMU_j的投入、产出向量分别记为 X_j= (x_1j,x_2j,⋯,x_mj)^T ， Y_j=(y_1j,y_2j,⋯,y_sj)^T ，权重系数分别记为 v=(v₁,v₂,⋯,v_m)^T ， u=(u₁,u₂,⋯,u_s)^T ，则DMU_j的效率评价指数为

式中：h_j为DMU_j在权重为v、u时的产出投入比。对于决策单元j₀来说，以效率评价指数 h_j0 最大化为目标函数，以所有决策单元的效率评价指数 h_j≦1 为约束，则相应的DMU能够获得在所有DMU相对效率不超过1下的最优效率值，即为该DMU的效率评价值。

为了进一步探索适合于电力系统效率评价的DEA模型，本文在不同的DEA模型对比分析的基础上，选取合适的DEA模型进行电力系统生产效率分析。文献[24]提出的CCR模型是最为基础的DEA模型，该模型将电力系统视为一个整体，考虑系统整体的投入产出变量。作为传统的径向DEA模型，模型效率测算在同一比例下进行。从电力系统生产端的可控性和满足用户电力需求的调度出发，选取投入导向的DEA模型作为效率评价模型，具体的电力系统整体效率评价模型为

式中：θ 为DMU的相对效率值；X₀ 、 Y₀ 分别为被评价DMU的投入、产出向量；λ_j 为所有DMU的权重组合系数；S⁻ 、 S⁺ 为松弛变量构成的向量，代表相应决策单元投入的冗余和产出的不足。

基于CCR模型下的投入产出指标体系构建电力系统整体评价结构如图1所示，考虑电力系统整体的投入、产出情况，其中投入向量X为资本、能源、劳动力，相应的产出向量Y为售电量、大用户直购电、用户数。

图1  电力系统整体评价结构

Fig.1  Overall evaluation structure of a power system

网络DEA模型在评价过程中考虑系统的内部结构，通过中间产品将各个子系统关联起来。本文将电力系统考虑为发电、输电、配电部门组成的综合系统，将上网电量、配电量作为电力系统的中间产品，选取基于松弛变量的网络DEA模型(network slacks-based measure, NSBM)作为电力系统网络评价模型，则基于输入导向的NSBM模型为

式中：k为部门的总数；w_k 为部门k的权重值；m_k 为k部门投入变量个数；x_ijk 为k部门j决策单元第i个投入变量；y_rjk 为k部门j决策单元第r个产出变量；为k部门投入、产出向量相应的松弛变量；表示部门k与部门h间第l个连接变量；λ_jh 、 λ_jk分别为对应决策单元的权重系数。

根据目前电力系统实际运行情况，设定电力系统部门连接为固定连接^[25]，基于NSBM模型下的投入产出指标体系如图2所示，分别考虑电力系统中发电、输电、配电部门的投入、产出情况，以上网电量、配电量分别作为发电和输电、输电和配电部门之间的连接变量。

图2  电力系统网络评价结构

Fig.2  Network evaluation structure of a power system

2  电力系统生产效率分析

2.1  数据

本文以中国30个省级行政区为研究对象（由于数据收集问题，香港、澳门、台湾和西藏未包括在内），使用CCR、NSBM模型对电力系统2014—2017年间生产效率表现进行评估。在投入产出指标体系的构建上，考虑到电力系统实际运营过程，在投入方面分别选取资本、劳动力、能源作为投入要素，选取售电量、用户数、大用户直购电作为电力系统运行产出指标，以上数据来自《电力工业统计资料汇编》《中国劳动力统计年鉴》《中国能源统计年鉴》。电力系统存在跨区域电力输送活动，为了使评价结果反映地区电力系统实际生产运营情况，对输配部门投入产出变量做如下调整。输配部门投入产出变量（调整值）=投入产出变量（原值）/ α ，其中， α= 配电量/出厂电力。资本投资以2005年为基期进行折算，折算方法为

式中：分别为地区j在时间t和t–1的资本存量；为地区j在时间t的完成投资；为地区j 在时间t的物价平减指数；δ 为折旧率，参考文献[26]的研究，取 δ=6% ，对于部分缺失数据采取折算方式处理。

在大用户直购电方面，选取各区域试点较早省份进行直购电占比拟合，将该拟合函数作为各地区大用户直购电占比增长函数。

对于部门权重的设定，从促进社会经济发展和节能减排两个角度出发，考虑促进经济发展和节能减排同等重要。在促进经济发展方面，根据研究期间内各部门资产占比均值确定。在节能减排方面，二者在电力系统具有同等重要的作用。各部门在节能效益方面担任着同等重要的作用，赋予相同权重。发电部门是主要的减排部门，但输电、配电部门在生产运营过程中也担任着一定的减排职责，综合考虑，分别赋予发电、输电、配电部门2/3、1/6、1/6的减排权重。根据电力系统所涉及的经济发展、节能、减排因素，计算出发电、输电、配电部门权重分别为0.517、0.290、0.193。

2.2  DEA模型对比分析

CCR模型将电力系统视为一个整体，不考虑电力系统内部活动，关注系统整体的投入产出变量。NSBM模型将电力系统划分为发电、输电、配电部门，中间产品作为连接变量进行综合生产效率评估。根据电网区域将决策单元划分为东北、华北、华东、华中、南方和西北六大区域进行电力系统生产效率分析，不同DEA模型下的电力系统生产效率评价结果如表1所示。

表1  不同DEA模型下的电力系统生产效率Table 1  Production efficiency of power system under different DEA models
从表1可以看出，NSBM模型具有更小的效率得分，标准差信息反映出NSBM模型测算的效率值分布更加广泛。在决策单元有效性方面，CCR模型在研究区间内的有效决策单元个数均大于10，在2015年效率测算中，有效决策单元数目达到16个，而NSBM模型每年有效决策单元数目均为1个。基于上述分析，NSBM模型具备更高的效率辨识力，同时能够探索影响电力系统生产效率的内部因素。因此，本文后续以NSBM模型计算结果为分析基础。

2.3  电力系统生产效率分析

电力系统生产效率体现了地区在资源配置、管理模式上的差异性。本文选取NSBM模型评估中国电力系统2014—2017年间电力系统生产效率，结果如图3所示。

图3  电力系统生产效率

Fig.3  Production efficiency of power systems

从图3可以看出，电力系统生产效率在不同区域之间具有显著差异。其中，东北地区总体效率得分较低，电力系统资源配置方面存在着较大冗余（研究期间内，此地区与生产前沿面的差距逐渐缩小，“9号文”在一定程度上促进了东北地区电力系统的发展）。华北地区总体效率得分处于中间水平，效率排名呈现出倒退趋势。华东、华中地区具有较为相似的效率值得分，与生产有效前沿面之间的距离呈缩小趋势。西北地区电力系统具有较高的生产效率得分，在电力系统资源配置、管理模式方面处于领先地位，效率排名较为稳定。南方地区效率得分相对较低，处于较为靠后的位置，但与生产有效前沿面之间的距离呈现出减小趋势。总体来看，“9号文”促进了电力系统发展，区域电力系统绩效差距减少。西北、华中区域在电力系统生产运营方面处于领先地位，而东北、南方、华北区域绩效表现则相对较差。从测算结果来看，电力系统生产效率表现与区域经济情况并不存在正向相关关系，经济较为发达地区如华东、南方区域的效率表现并不优异。从电力系统区域发展来看，西北区域各省份大多为电力外送省份，且具备丰富的清洁能源电力。而华中区域是中国水电较为丰富的区域，同时也是重要的电力生产基地。华北区域中山西、内蒙古、山东具有较好的绩效表现，但北京、天津效率得分相对较低。中国产业结构正处于长期的升级调整阶段，东北区域电力系统的发展也受到了一定的影响。华东、南方区域多为电力购入大省，在考虑“跨区输电”活动后，区域电力系统生产效率得分不高。

2.4  部门效率分析

NSBM模型能够进一步分析系统内部各个部门效率得分表现，由系统内部发现决策单元效率低下的原因。本文分别从区域发电、输电、配电部门绩效表现进行综合分析，2014—2017年地区各部门平均效率得分情况，结果如图4所示，为后续分析提供数据信息。

图4  地区部门效率

Fig.4  Divisional efficiency in different regions

区域发电部门绩效表现如图5所示，可以看出，华东、华中区域具有较高的绩效得分，其中上海、浙江、江苏具有较好的发电部门绩效表现，该地区在高新技术的支持下具有较好的发电技术。华中地区水电资源丰富，发电部门的资源利用率相对较高。华北、西北区域发电部门表现处于平均水平，华北区域主要受北京、天津发电部门的影响。西北区域中的甘肃、陕西在发电侧的绩效表现并不优异。广东、广西、海南地区发电部门绩效表现处于靠后位置，南方区域发电部门效率具有较大的提升空间。

图5  发电部门绩效表现

Fig.5  Performance of power generation division

从发电部门相对绩效表现来看，东北区域无效率程度较高。西北区域效率表现呈现出下降趋势，华北、南方区域效率排名相对稳定，具有一定的效率提升空间。华东、华中区域效率排名呈现出递增趋势，具有较好的绩效表现。区域发电部门相对差距较大，在资源配置方面需要进一步优化。区域输电部门绩效表现如图6所示，可以看出，东北、西北、南方区域具有较高的效率得分，其中东北区域产业结构以重工业为主，大用户直购电交易较为活跃。而西北、南方区域中部分地区如新疆、陕西、云南、贵州是主要的电力外送省份，跨区域电力输送提升了输电线路的资源利用率。此外，华中、华东区域效率得分较低，该区域大多数省份为电力购入省份，如上海、江苏、浙江、湖南、重庆等地区，输电部门资源利用率不高。华北区域输电部门效率表现处于中间位置，山西、内蒙古是电力外送大省。同时，山东、山西、内蒙古大用户直购电总量相对较大，输电部门绩效表现较好。但北京、天津是电力购入省份，输电部门资源利用效率较低导致区域绩效表现下滑。

图6  输电部门绩效表现

Fig.6  Performance of power transmission division

从输电部门相对绩效表现来看，东北区域绩效表现有所提升，无效率程度减少。南方、西北区域稳定发展，排名变动不大。华东、华中区域相对绩效表现保持不变并处于靠后位置，华北区域效率排名有所下降。总的来看，区域输电部门与生产有效前沿面之间的距离呈现缩小趋势，区域输电部门之间的技术差异有所减少。区域配电部门绩效表现如图7所示，可以看出，东北、西北区域效率得分较高，区域部门配电部门服务范围相对较广，同时资源利用率较高，其中吉林、新疆配电部门效率得分位于生产前沿面上。华北、南方区域效率得分较低，其中北京、天津、海南配电部门绩效排名处于末位，区域配电网络有待进一步优化提升，减少投入资源的冗余程度提升绩效表现。华东、华中区域配电部门绩效表现处于平均水平，其中浙江、福建、湖南、重庆、四川配电部门具有一定的效率提升空间。

图7  配电部门绩效表现

Fig.7  Performance of power distribution division

从配电部门相对绩效表现来看，南方区域效率排名虽未改观，但其与生产有效前沿面的距离有所减少，存在一定的追赶效应。华北区域效率排名保持不变，东北、华中、华东、西北区域效率排名变动不大。配电部门总体相对差距呈缩小趋势，研究期间内效率排名变动不大。综合分析电力系统总体、子部门效率及其相互联系，充分考虑外界环境等异质性对区域电力系统差异的影响，能够为区域电力系统发展提出针对性建议，区域电力系统2014—2017年综合生产效率与部门效率均值情况如图8所示。

图8  电力系统综合生产效率与部门效率

Fig.8  Comprehensive production efficiency and division efficiency of power systems

由图8可以看出，提升区域电力系统生产效率侧重点应有所不同。东北区域发电部门效率明显低于其他部门，发电部门成为制约地区电力系统发展的关键因素。随着全国经济结构转型，东北地区应制定合理的电力生产计划确保电力能源的消纳。华东、华中区域具有相似的电力系统特征，发电部门具有较好的绩效表现，但输电部门的效率得分相对较低，优化输电部门资源配置是提升电力系统生产效率的关键。西北、华北区域电力系统部门发展较为均衡，在电力系统未来的发展过程中华北区域应该着重关注配电部门，西北区域则应该进一步提升发电部门效率。南方区域在输电部门具有较为明显的优势，但在发电、配电部门还有较大的提升空间。

3  结论

本文分别设计了电力系统整体和子部门效率评价的指标体系，选用网络DEA模型对2014—2017年间中国30个省级行政区电力系统生产效率进行测算，从电力系统整体和部门的角度分析了生产效率表现的区域差异，主要结论如下。

（1）在电力系统效率分析中，相对CCR模型，NSBM模型对于有效决策单元的识别更具优势。通过构建电力系统网络评价指标体系，将上网电量、配电量作为系统内部的连接变量，分别测算电力系统总体效率与部门效率，能够为效率提升提供更为全面的决策信息。

（2）研究期间区域电力系统生产效率存在显著差异，西北、华中区域表现较好，东北区域效率非有效程度相对较高，华北、南方区域表现较差。综合来看，新一轮电力体制改革缩小了区域电力系统间的相对差距，促进了中国电力系统的发展。

（3）从电力系统效率的内部影响因素来看，东北、西北区域应着重优化发电部门资源配置。华中、华东区域输电部门绩效表现成为制约电力系统发展的关键因素，华北区域配电部门绩效表现有待提升，南方区域提升电力系统生产效率应从发电、配电部门入手。

总的来看，研究区间内中国电力系统非效率程度呈现出递减趋势，资源利用率得到提升，但仍存在一定的提升空间，电力系统生产效率的提升可从以下几个方面进行考虑。（1）促进可再生能源在发电侧的使用，充分考虑地区资源禀赋优化电源结构，提升发电部门绩效表现。（2）随着电力交易机制的不断完善，区域电力传输活动愈发频繁，地区应加强输配网络建设，提升服务质量保障电力供应的可靠性。（3）推动电力系统智能化建设，依托互联网技术优化电力生产、供应环节，提升电力系统整体资源配置能力。

（责任编辑　许晓艳）

作者介绍

解百臣（1981—），男，博士，教授，从事资源管理与政策、评价理论与方法、电力系统环境效率评价、能源与电力发展规划等研究，E-mail: [e-mail];

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段娜（1990—），女，通信作者，博士，讲师，从事能源环境政策与管理、低碳供应链、电力系统优化与减排策略等研究，E-mail: [e-mail].

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编辑：杨彪

审核：方彤

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