北京某地區(qū)“煤改電”項目效益評價的實例分析目錄TOC\o"1-3"\h\u14014北京某地區(qū)“煤改電”項目效益評價的實例分析 1131611.1項目概況 1174901.2樣本選取 234011.3項目后評價輸入輸出指標的提取原則 2199611.4項目后評價輸入輸出指標的提取 2197421.5對“煤改電”項目后評價結果分析 641641.5.1綜合技術效率分析 7144651.5.2純技術效率分析 842071.5.3規(guī)模效率分析 9260161.5.4規(guī)模收益分析 1087801.5.5對無效DEA的改進 11322511.6基于瑪奎斯特指數(shù)的效率變化分析 1388361.6.1整體效率變化趨勢分析 1320731.6.2不同決策單元效率變化分析 141.1項目概況根據(jù)我國環(huán)境方面的有關規(guī)定，我國國家電網(wǎng)北京電力公司根據(jù)有關政策要求逐步推進農(nóng)村“煤改電”項目，該項目的逐步進行能夠有效降低污染物排放量，起到保護環(huán)境的作用。該項工作預計到2017年時基本完成海淀地區(qū)、朝陽地區(qū)、豐臺地區(qū)以及石景山地區(qū)的改造項目，待2020年實現(xiàn)全市平原地區(qū)采用清潔能源采暖工作?；谡姆龀止ぷ飨?。“煤改電”項目逐步推進，經(jīng)改造后，將會實現(xiàn)用電容量由之前每戶2kW變?yōu)?kW，不僅能夠使得居民需求被大大滿足，其生活質(zhì)量也明顯改善，改善了居住環(huán)境，降低了環(huán)境污染。本文將選取朝陽某一“煤改電”地區(qū)進行數(shù)據(jù)分析。1.2樣本選取本文主要研究目的就是對“煤改電”項目進行經(jīng)濟效益評價，針對不同的項目補貼政策從而對項目效益情況進行分析。按照北京市改造項目安排，截止2019年，北京朝陽地區(qū)已完成改造“煤改電”用戶2.6萬戶，其中農(nóng)村地區(qū)2.1萬戶，涉及地區(qū)、農(nóng)村16個。本文選取北京某地區(qū)2016年農(nóng)村“煤改電”項目涉及“煤改電”村10個，分別為A村91戶；B村953戶、C村648戶、D村1381戶、E村896戶、F村793戶；G小區(qū)235戶、H小區(qū)102戶；I村880戶、J村520戶，共計10個村（其中2個為社區(qū)），約6499戶農(nóng)村居民。1.3項目后評價輸入輸出指標的提取原則在選擇輸入和輸出時，實際應用的可利用有關項目里所使用的人、物力資源，均為轉化成輸入指標,對其他產(chǎn)品則是而加以指導。在這里應該明確一個概念，并不是我們簡單地理解項目輸入指標越小就越好,或項目輸出指標越大就越好，如何合理地使項目達到投入產(chǎn)出相對平衡是我們考慮的目標。例如,項目的投資回收期應越小越好,但其實投資回收期實際為輸出指標。根據(jù)以往的資料可以看出DEA的評價結果與其對應指標直接相關，指標改變，其結果隨之變化，所以實際應用需要考慮到指標變化對模型及其結果的影響程度和作用效果。比如應用前先進行試算，通過對部分指標進行調(diào)整，其DMU結果的可靠性也會產(chǎn)生一定作用，其代表此指標體系對DMU有著較大的影響，應當予以保留，若影響較小，則將其排除。因此在現(xiàn)實生活中使用時，能夠通過將DMU相關的重要方面進行羅列，通過相關性統(tǒng)計分析的方法以及專家判斷的方法來確定最終的輸入、輸出指標。1.4項目后評價輸入輸出指標的提取對于一個“煤改電”項目來說，其輸入即為項目投入，一般電網(wǎng)改造項目投入包含改造建設投入、金融投入、人力投入等項目初期建設投入，以及項目投入使用后的購電資金、運維資金、運維人力投入，由于“煤改電”項目的特殊性，其投入中還包含本次論文所要探討的補貼投入，這些投入都在影響著DEA評價結果。但是在初期試算時發(fā)現(xiàn)，由于“煤改電”項目屬于完成性項目，其建設成本并不會隨著時間的推移而改變，且相對于地市級供電公司，購電并不是由其主導，而是上級供電公司與發(fā)電集團進行結算，故我們選取運維投入以及補貼投入作為本次DMU輸入指標。“煤改電”項目的收益即為正常電力項目的售電量以及電費收益。本文提取的過程后評價的輸入輸出指標如下：X1運維資金（萬元）是對于電氣設備，在日常情況下供電公司需要安排人員對設備進行巡視，在發(fā)生自然災害、人為事故、異物搭掛造成電氣設備損壞時，供電公司要對損壞設備進行修理，這些都會產(chǎn)生一定的運維費用。巡視等固定項目的資金較為固定，但事故導致設備損壞所帶來的維修費用帶有一定的隨機性，由表4-1所示，項目運行初期由于運行時間較短，設備情況較為良好，運維費用較為低下，但隨著后期設備情況發(fā)生改變，且某些時間發(fā)生隨機性惡劣天氣，造成運維費用有所增長，但仍然具有較高的隨機性。表4-1北京朝陽地區(qū)“煤改電”項目運維費用（萬）村名2016201720182019A村2.236.123.011.45B村22.6938.0731.0418.38C村15.4326.2923.1410.86D村32.8848.6449.3225.76E村21.3336.0032.0012.67F村18.8826.6428.3217.76G村5.6016.798.395.19H村2.437.293.641.86I村20.9535.8631.4320.90表4-1（續(xù)表）村名2016201720182019J村12.3818.1418.577.76X2補貼成本（萬元），正如前文所提及，本次討論的“煤改電”補貼主要考慮的是供電公司低谷電價與平價電價的差價，對市、區(qū)兩級政府所進行的0.2元補貼暫不進行討論，且從17年至今，補貼項目只在19年發(fā)生過一次變化，即補貼時長由原來的9個小時增加到12個小時，通過公式（2-2）我們可以得出各“煤改電”村的補貼成本。Y1售電量即指“煤改電”項目所向用戶銷售的電量。由于“煤改電”項目主要針對居民用戶供暖負荷，對季節(jié)性敏感度較高，由表4-2我們可以看出受天氣因素影響，朝陽電網(wǎng)負荷走勢與地區(qū)溫度變化表現(xiàn)出很強的相關性，溫度的變化引發(fā)供暖負荷的使用，負荷產(chǎn)生波動。若當年冬季為暖冬，則負荷水平處于低位，若當年為寒冬，則負荷水平會有較大的提升。對比2105年與2016年數(shù)據(jù)我們可以發(fā)現(xiàn)，雖然2016年朝陽地區(qū)大規(guī)模開始“煤改電”項目，但由于當年冬季溫度較高，造成新接入“煤改電”負荷未得到充分釋放，造成負荷水平反而比2015年有所下降，可見電網(wǎng)負荷受氣溫影響之大。負荷大小直接影響電網(wǎng)售電量水平，通過表4-2我們可以發(fā)現(xiàn)，“煤改電”項目冬季售電量與朝陽地區(qū)總體負荷成大致相同走勢，同樣與當年冬季天氣有較大的正向關系。表4-2“煤改電”項目2012至2019年冬季最大負荷及售電量2016201720182019冬季最大負荷（萬千瓦）271.5293.7306.3306.3增長率-5.83%6.99%1.29%0.00%售電量（萬度）2505.72783.992701.652550.51增長率——11.11%-2.85%-5.70當年最低氣溫-9℃-19℃-12℃-10℃Y2電費即“煤改電”項目最直接的經(jīng)濟效益，由于我國電費定價政策并未完全開放，仍采取由政府主導定價的原則，且近些年并無重大創(chuàng)新項目改變居民用電習慣，從而居民電費收入主要受居民用電習慣及天氣原因所主導。表4-3“煤改電”項目2019年運營情況指標X1運維（萬元）X2補貼（萬元）Y1電量（萬度）Y2電費（萬元）DMU{I}1{I}2{O}1{O}2表4-3（續(xù)表）指標X1運維（萬元）X2補貼（萬元）Y1電量（萬度）Y2電費（萬元）A村1.015.6333.338.62B村18.3872.40473.11147.73C村10.8631.05217.1076.64D村25.7683.23480.92121.89E村12.6768.58381.4976.88F村17.7640.02231.6371.57G村5.1916.76106.2437.12H村1.867.78120.2546.38I村20.9052.44290.1466.42J村7.7633.00213.3170.411.5對“煤改電”項目后評價結果分析本文在進行結果分析時采用的是DEA分析方法中的BCC模型以及CCR的模型，其主要用來評價“煤改電”項目的效益，通過對2019年的數(shù)據(jù)分析，來得出當年“煤改電”項目的經(jīng)濟效益，因此將每個“煤改電”村的投入與產(chǎn)出看成一個整體，作為1個決策單元（DMU），然后綜合評價其所產(chǎn)生的運營情況和盈利情況，其中涉及到的投入與投出變量各2個。通過DEAP2.1對表4-3中所示數(shù)據(jù)進行分析，獲得結果如表4-4，從而獲得各個研究樣本所具有的不同指數(shù)信息。在所得到的諸多數(shù)據(jù)中，Crste表示的是其所具有的綜合的效率數(shù)值；Scale則表示的是其所具有的規(guī)模效率的數(shù)值以及Vrste表示的是其純技術效率的數(shù)值。研究中對收益情況表現(xiàn)出上升趨勢的用Irs來表示，而下降趨勢則是由Drs表示，若收益保持持平，則用短橫線加以表示。表4-4基于DEA模型的研究樣本效率情況表firmcrstevrstescaleA村0.3831.0000.383irsB村0.9381.0000.938drsC村0.7610.8170.931drsD村0.6901.0000.690drsE村1.0001.0001.000-F村0.5150.7180.717drsG村0.7740.9100.851irsH村1.0001.0001.000-I村0.5330.7420.719drsJ村1.0001.0001.000-average0.7590.9190.8231.5.1綜合技術效率分析項目的綜合技術效率值反映該村煤改電項目的整體經(jīng)營效益狀況，其值應為純技術效率值乘以規(guī)模效率值，其大小可以直接代表所研究的DMU是否保持在最佳的運營狀態(tài)下。若其所得出的綜合效率值是有效的，則代表其具有較為理想的運營情況，也就可以說明在當年的運行及補貼投入的情況下，所選擇的運營方案具有良好作用效果。本文研究的10個決策單元里，有三個所具有的綜合效率數(shù)值等于1，分別為E村、H村、J村。表明這些“煤改電”村具有較為理想的運營情況，也就是其既可以將投入的資源最大化的發(fā)揮其價值，又能夠使得其產(chǎn)出處于最佳水平，只有這樣才能保證對其進行評價時，綜合效率的數(shù)值可以被評為1。除上述村莊外，其相應數(shù)值均小于1，所涉及的村莊分別為：A村、B村、C村、D村、F村、G村、I村，說明這些“煤改電”村當前的運營水平還沒有滿足有效狀態(tài)的要求，其產(chǎn)出與投入方面還需要加以完善。在上述7個村莊中，A村當前所處情況最為不理想，其綜合效率數(shù)值只有0.383，投入與產(chǎn)出比例嚴重失衡。和上述3個綜合效率數(shù)值達到1的“煤改電”村存在著較大差距，說明A村的“煤改電”的運營方面仍有很大改進空間，仍需向標桿村進行學習，同時需要對其所采取的補貼方案、設備運行水平以及用戶負荷性質(zhì)進行調(diào)整。我們可以發(fā)現(xiàn)在10個決策單元中，大部分決策單元的綜合效率值都大于0.5，這就說明以2019年為截面進行分析，10個“煤改電”村雖然沒有都能達到最優(yōu)效益值，但是整體運行效益還是處于一個比較高的水平，現(xiàn)有“煤改電”補貼政策較為適應2019年的電網(wǎng)負荷水平以及運行情況。圖4-1綜合效率值分布圖圖4-1展示的是本次研究的10個樣本所具有的綜合效率的各部分占比情況，發(fā)現(xiàn)總樣本的30％其對應的決策單元滿足DEA方法中對有效狀態(tài)的要求。有20％的樣本其所具有的綜合效率的數(shù)值介于0.6到0.8區(qū)間內(nèi)，這一數(shù)據(jù)表明“煤改電”村項目的所具有的綜合效率值整體水平處于較高狀態(tài)，其投入與產(chǎn)出比例已經(jīng)處于一個較高的水平，整體項目運行情況良好。對所選擇的研究樣本的總體情況進行分析，發(fā)現(xiàn)其綜合效率均值達到0.759，代表著10個“煤改電”村的總體經(jīng)營運行水平表現(xiàn)較高，但我們要注意的是仍有有21.1%的投入要素沒有形成產(chǎn)出而白白浪費，在對技術水平不做任何改變的條件下，投入要素并沒有達到其應有的利用程度。1.5.2純技術效率分析決策單元的純技術效率值可以通過BCC模型算出，純技術效率值的狀態(tài)代表了在不考慮規(guī)模收益的情況下其所對應的技術效率的情況，其該值測定的是基于可變的規(guī)模報酬的情況下，決策單元和生產(chǎn)前沿之間的距離，其代表著當投入數(shù)值確定時，決策單元對應的產(chǎn)出水平的最大值。并且針對DEA決策單元中，綜合效率小于1的DMU進行深入分析，明確其處于這一狀態(tài)的原因。該模型在進行評價時，所得到的結果并非代表絕對的效率能力，而是企業(yè)所具有的實際水平對“煤改電”村的運營所產(chǎn)生的作用效果。按照表4-4中數(shù)據(jù)，并對其進行分析，發(fā)現(xiàn)10個“煤改電”村研究樣本的純技術效率水平表現(xiàn)較好，10個“煤改電”村得出的平均值為0.919，研究的10個“煤改電”村中共有6個達到了純技術效率有效的狀態(tài)，分別為A村、B村、D村、E村、H村、J村，表明這些村在投入不變的情況下，均取得了較好的產(chǎn)出效果，這可以說明這些村的負荷配比以及運行技術都處于較優(yōu)的情況，致使純技術效率維持在較高的水平上。F村的純技術效率最低，純技術效率值為0.718，說明其在負荷配比、“煤改電”設備技術以及電網(wǎng)運營技術方面有待提高，可在當?shù)貒L試引進商業(yè)、工業(yè)等高電價負荷，對“煤改電”設備進行效率提高等技術改進措施，提高技術能力轉換成實際產(chǎn)出的能力。另外有3個“煤改電”村純技術效率達到有效，但因規(guī)模效率小于1而導致綜合效率無效，分別為A村、B村、D村。如圖4-2所示，10個“煤改電”運行效率值總體布局狀態(tài)，在所研究的樣本中占比大部分的是達到了純技術效率有效，所占比重為60%，純技術效率不為1的占比為40%。圖4-2純技術效率值分布圖1.5.3規(guī)模效率分析對于所探討的決策單元生產(chǎn)規(guī)模狀態(tài)的優(yōu)劣與否，可以通過規(guī)模效率水平來做出一定的判定。企業(yè)實際生產(chǎn)能力和所能達到的最佳生產(chǎn)能力之間的差值可用規(guī)模效益加以表示，其能夠用于比較10個“煤改電”村的實際規(guī)模情況與最佳規(guī)模是否相符。當運營能力確定的情況下，若其所具有的規(guī)模效率值為1，則代表“煤改電”村當前規(guī)模即為最佳規(guī)模，若未達到1，則其規(guī)模還有發(fā)展改進空間。根據(jù)上文信息，可以發(fā)現(xiàn)在本文研究樣本中，有3個村莊所具有的規(guī)模效率數(shù)值等于1，分別為E村、H村、J村，其純技術效率水平以及綜合效率水平均處于有效狀態(tài)范疇，也就代表其當前以及后期發(fā)展狀態(tài)均達到最優(yōu)。在10個“煤改電”村研究樣本之中共有7個“煤改電”村的所具有的規(guī)模效率數(shù)值未達到1，代表其當前尚未處于最優(yōu)運營水平，其中A村、B村、D村之所以在DEA綜合評價中所獲得的評價結果為非DEA有效，其最根本的原因是因為其所具有的規(guī)模效率處于無效范疇，進而使得其綜合效率也處于無效范疇，從而導致上述結果。對樣本整體情況進行分析，發(fā)現(xiàn)其所具有的規(guī)模效率水平不佳。平均值僅達到0.823，還可繼續(xù)改進，并且在上述村莊中，A村所處狀態(tài)最不理想，其所具有的規(guī)模效率數(shù)值僅僅只有0.383，由于補貼政策以及運行技術的制約，使得其難以滿足最實現(xiàn)最佳生產(chǎn)規(guī)模的要求，還要對其加以調(diào)整，保證其所具有的規(guī)模效率進一步增大。圖4-3為規(guī)模效率數(shù)值的詳細分分布情況：圖4-3規(guī)模效率值分布圖1.5.4規(guī)模收益分析通過分析決策單元的規(guī)模收益情況，對項目或公司提升自身的經(jīng)營管理有著很大的幫助。若規(guī)模收益處于上升水平時，通過提高投入可以使得產(chǎn)出量隨之增加；而若其處于降低趨勢時，我們將會得到一個完全相反的情況。規(guī)模收益情況的分布表如表4-5所示。在10個“煤改電”村中，處于規(guī)模報酬不變狀態(tài)的樣本值有3個，例如有E村、H村、J村，這個“煤改電”村的規(guī)模收益狀態(tài)處于一個水相對良好的狀態(tài)。在這10個樣本中，共有2個“煤改電”村處于規(guī)模收益狀態(tài)增加的狀態(tài)，占10個“煤改電”村數(shù)量總體的20%；另外共有5個“煤改電”村處于規(guī)模收益狀態(tài)減少的狀態(tài)，占10個“煤改電”村數(shù)量總體的50%。當項目處于規(guī)模收益減少階段的時候，這說明項目存在生產(chǎn)規(guī)?；蛲度脒^大的問題，破壞了項目內(nèi)部合理分配，使得項目的生產(chǎn)關系遭到破壞，造成項目內(nèi)部各項資源的配置使用混亂，無法做出高效的經(jīng)濟效益。在此時，項目對投入成本或生產(chǎn)規(guī)模做出調(diào)整，使得項目投入、產(chǎn)出比例或項目效益回到效率值跟高的前沿面上。正如上文提到，在10個“煤改電”村研究樣本數(shù)據(jù)中，一半數(shù)量的村子規(guī)模收益處于減少狀態(tài)，這也就說明對于“煤改電”村，現(xiàn)有生產(chǎn)運行模式以不能夠通過擴大投入來獲取更高的產(chǎn)出效益，簡單的想通過增加補貼成本或運行成本無法為項目帶來更好的收益。表4-5規(guī)模收益狀態(tài)分布規(guī)模收益狀態(tài)分布段數(shù)量比例（%)increasing220%constant330%decreasing550%合計10100%1.5.5對無效DEA的改進對于那些綜合效率不為1的決策單元，其處于弱DEA有效或無效狀態(tài)，為了使得這些決策單元向最優(yōu)解靠攏，可以利用投影分析方法對本文研究樣本中各投入值與產(chǎn)出值進行修改，使得其經(jīng)濟效益達到最優(yōu)。綜合效率為1的“煤改電”村，其投入、產(chǎn)出數(shù)量的實際值即為目標值，無需再做任何更改，這也就說明這些村的投入產(chǎn)出已處于一個合理狀態(tài)。但那些綜合效率值小于1的“煤改電”村，我們需要通過計算從而得出其實際值與目標值的懸殊來進行調(diào)節(jié)，使這些數(shù)據(jù)不斷向有效生產(chǎn)前沿面上靠攏。根據(jù)這些投入數(shù)據(jù)的冗余水平以及產(chǎn)出數(shù)據(jù)的不足水平來確定各“煤改電”村的運行效益調(diào)整程度及方向，爭取使得其運行效益達到最優(yōu)水平。各個決策單元的投入、產(chǎn)出數(shù)值的改進情況已列入表4-6，s1?、s2?代表“煤改電”村補貼投入、“煤改電”村運行維護成本的投入冗余值，s1根據(jù)DEA方法修改有關內(nèi)容時，需要按照相應決策單元現(xiàn)有的規(guī)模報酬情況進行分析，先在總體水平上等比例的修改投入與產(chǎn)出所涉及的不同指標數(shù)值，再按照投影分析所得到的結果完成更進一步的修改。由于A村、B村、D村都表現(xiàn)為規(guī)模效率處于無效狀態(tài)而純技術效率表現(xiàn)為有效狀態(tài)，所以無需逐一修改投入與投出的各個指標數(shù)值，只需要依據(jù)規(guī)模收益狀態(tài)為增加或減少來開展投入和產(chǎn)出的指標量的調(diào)整工作。在上述“煤改電”村中，只有A村的規(guī)模收益狀態(tài)為增加，我們可以對其采取增大“煤改電”補貼投入或運行維護投入來獲取其更大比例的銷售電量、以及電費的產(chǎn)出，而B村、D村的規(guī)模收益狀態(tài)為減少，應該縮減其“煤改電”補貼投入或運行維護投入。對于那些DEA無效的“煤改電”村，我們需要對整體項目進行調(diào)整，單一的調(diào)整投入規(guī)模已無法使其能夠達到DEA有效，我們需要對其內(nèi)部的組合關系、技術水平、各項政策進行調(diào)整，從而使該村“煤改電”項目運行效益得到提高。表4-6DEA無效的決策單元投影結果“煤改電”村投入冗余產(chǎn)出不足ssssA村0000B村0000C村6.2281.9869.2140D村0000E村0000F村11.2938.51807.663G村9.3290.46903.174H村0000I村13.5489.530028.757J村0000以C村為例，為了使得其綜合效率可以達到1，C村應該在降低其投入冗余量的同時增加其產(chǎn)出不足量。C村補貼成本投入冗余18.29%，C村運行維護成本投入冗余18.28%，C村銷售電量產(chǎn)出不足1.24%。由以上數(shù)據(jù)可知，對于2019-2020年冬季C村整體“煤改電”電網(wǎng)運行來看，現(xiàn)有“煤改電”補貼政策及運行維護成本均偏高，銷售電量不足，建議在日后發(fā)展中，降低“煤改電”補貼政策，通過引進新型運行維護技術活更新運行維護設備進一步提高運行維護效率，同時仍需擴大宣傳，鼓勵用戶繼續(xù)增加“煤改電”負荷進行取暖，從而抬高本村銷售電量。以G村為例，為了使得其綜合效率可以達到1，G村應該在降低其投入冗余量的同時增加其產(chǎn)出不足量。G村補貼成本投入冗余55.66%，G村運行維護成本投入冗余9.03%，G村收取電費產(chǎn)出不足8.55%。由以上數(shù)據(jù)可知，對于2019-2020年冬季G村整體“煤改電”電網(wǎng)運行來看，現(xiàn)有“煤改電”補貼政策及運行維護成本均偏高，收取電費不足，建議在日后發(fā)展中，降低“煤改電”補貼政策，通過引進新型運行維護技術活更新運行維護設備進一步提高運行維護效率，同時應該引進其他性質(zhì)的電力用戶，例如性質(zhì)為工商業(yè)的電力用戶，工商業(yè)用戶電價較高，其引入可以提高該村電費單價，進而抬高收取電費水平等。以F、I村為例，為了使得其綜合效率可以達到1，F(xiàn)、I村應該在降低其投入冗余量的同時增加其產(chǎn)出不足量?！懊焊碾姟贝逖a貼成本投入冗余分別為28.22%、25.83%，“煤改電”村運行維護成本投入冗余47.96%、45.60%，“煤改電”村收取電費產(chǎn)出不足47.96%、43.30%。通過對兩個村的運行維護日志進行查詢，發(fā)現(xiàn)在2019-2020年冬季這兩個村由于火災以及惡劣天氣發(fā)生過嚴重突發(fā)故障，造成運行維護成本激增，與計算結果基本保持一致。1.6基于瑪奎斯特指數(shù)的效率變化分析上文是利用CCR與BCC模型對10個“煤改電”村的同年數(shù)據(jù)開展截面分析，這種分析模型只能體現(xiàn)出“煤改電”項目在于當年的經(jīng)濟效益。為了進一步分析所有研究對象的運營經(jīng)濟效益相對動態(tài)變化走勢情況，我們可以利用DEA分析法的瑪奎斯特指數(shù)分析法。通過對所有研究樣本的運營經(jīng)濟效益的技術效率水平變化、技術水平變化結果進行比較，從而得出10個“煤改電”村的運營經(jīng)濟效益情況進行版面對比分析。仍以上文選取的朝陽地區(qū)10個“煤改電”村作為研究樣本，選取其2016年-2020年共4個冬季的數(shù)據(jù)。采用DEA的瑪奎斯特方法得出這10個“煤改電”村運營經(jīng)濟效益的瑪奎斯特生產(chǎn)率指數(shù)，分析這些地區(qū)2016-2020年間其運行發(fā)展的效率變化趨勢，以更好得出這期間，煤改電補貼成本以及運行成本的變化對項目運行經(jīng)濟效益的影響，同時就同一個“煤改電”村在不同年份的相對動態(tài)運行經(jīng)營效率的改變走勢和其他因素的變更情況。其中，研究對象的技術效率變動的指數(shù)通過EFFCH來表示；純技術效率變動指數(shù)則通過PECH進行表示；規(guī)模效益的指數(shù)信息通過SECH加以表示；動態(tài)效率信息則通過TFPCH加以表示。1.6.1整體效率變化趨勢分析通過表5-7我們可以看出，2016至2020年4個供暖季中10個“煤改電”村的運營經(jīng)濟效益整體的瑪奎斯特指數(shù)水平呈先下降后上升趨勢，總體呈現(xiàn)上升趨勢?，斂固刂笖?shù)除了在首次的2017-2018年小于1，其他的研究時間區(qū)間內(nèi)其效率值均大于1，可見這些樣本的全要素生產(chǎn)率處于上升趨勢。在2016至2020年4個供暖季中各研究樣本的瑪奎斯特指數(shù)平均值為1.075，這說明各研究樣本的全要素生產(chǎn)率調(diào)整走向為正向發(fā)展，而且整體程度以7.5%的年平均速度上升。通過對數(shù)據(jù)的分析我們可以看出，瑪奎斯特指數(shù)的總體趨勢波動較大。技術進步指數(shù)在2016-2017年以及2018-2019年超過了1，但2017-2018年未達到1，其平均值為1.193，并以19.3%的年均速度上升。通過數(shù)據(jù)可以看出技術進步指數(shù)的變化程度直接影響到了瑪奎斯特指數(shù)的變化趨勢，進而說明技術進步指數(shù)是導致“煤改電”村瑪奎斯特指數(shù)波動的重要影響因素。這也說明對于“煤改電”村的瑪奎斯特指數(shù)提高還是需要通過設備技術、運營水平或管理水平的提高，技術水平的改進對項目經(jīng)濟效益有著極大的幫助。從技術效率變動指數(shù)變化來看，研究時間范圍內(nèi)全部未達到1，雖然數(shù)據(jù)呈現(xiàn)隨著時間推移遞增的態(tài)勢，但是研究期間的技術效率變動指數(shù)均值為0.902，這也就說明其以年均9.8%的速度下降，技術效率變動指數(shù)的低下也一直在影響瑪奎斯特指數(shù)波動的波動。從純技術效率變動指數(shù)變化來看。在這段運行時間內(nèi)，純技術效率變動指數(shù)有兩個次均小于1，這表明在2016-2017和2017-2018年間，研究樣本中這10個朝陽地區(qū)“煤改電”村存在資源配置不合理和投入利用不足的情況。從規(guī)模效率變動指數(shù)變化來看。規(guī)模效率變動指數(shù)在研究時間范圍內(nèi)一直處于小于1的狀態(tài)，在研究時間范圍內(nèi)，一直以7.3%的速度下降。通過分析可以看出，雖然2018-2019年冬季供電公司開始對“煤改電”項目補貼投入予以增大，但是由于規(guī)模效率變動指數(shù)的持續(xù)低下，我們并不能通過擴大補貼投入來使項目的運營效率得以提高。表4-72016-2019年研究樣本的瑪奎斯特生產(chǎn)率指數(shù)及其分解部分均值FirmEffchTechchPechSechtfpch2016-20170.8541.2350.9390.9101.0552017-20180.9230.9720.9740.9470.8972018-20190.9291.3711.0050.9241.273Main0.9021.1930.9730.9271.075注：Malmquist指數(shù)=Effch×Techch=Pech×Sech×Techch1.6.2不同決策單元效率變化分析根據(jù)表4-8中信息，能夠獲得本次研究的10個“煤改電”村在2016到2019年間的運營經(jīng)濟績效所對應的總瑪奎斯特指數(shù)情況，其中涉及到“煤改電”村所對應的瑪奎斯特指數(shù)的具體數(shù)值信息、技術效率變動指數(shù)的具體數(shù)值信息和技術進步指數(shù)的具體數(shù)值信息，而在上述信息中，還可以對技術效率變動指數(shù)進行分解，獲得規(guī)模效益變動指數(shù)的具體數(shù)值以及純技術效率變動指數(shù)的具體數(shù)值。通過數(shù)據(jù)可知，在這10個朝陽地區(qū)“煤改電”村中，瑪奎斯特指數(shù)超過1的有7個“煤改電”村，占所有“煤改電”村總數(shù)的70%。表明10個研究樣本的總體運營經(jīng)濟效益水平在16年至19年這期間整體表現(xiàn)呈一種向上的趨勢。H村的瑪奎斯特指數(shù)數(shù)值是這些村中最高，瑪奎斯特指數(shù)數(shù)值為1.361，這說明H村在2016-2019年間瑪奎斯特指數(shù)數(shù)值的年平均增長率為36.1%。A村的瑪奎斯特指數(shù)數(shù)值僅為0.903的水平，以每年平均9.7%的速度下降。從整體情況來說，大多數(shù)“煤改電”村的運營經(jīng)濟效益水平的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)正向的走向趨勢，存在不等程度的上漲形式。對數(shù)據(jù)進行更進一步的分析我們可以發(fā)現(xiàn)