关键词：煤炭产业投入产出产业关联
煤炭是我国主要的一次能源，在我国国民经济发展中处于非常重要的地位。近年来，伴随煤炭资源的大规模开发利用，凸显了诸如煤炭需求放缓、产业集中度低等一系列问题。近几年在高额利润的驱动下，煤炭行业的投资大幅增长，但2008年下半年起下游产业的需求大幅减少，产能过剩的问题日益突出。本文目的是分析我国煤炭产业的产业关联度和波及效应，并根据结论对我国的煤炭产业发展提出相应的建议，对于明确我国在煤炭产业调整方面有着重要的意义。
一、煤炭产业关联度分析
产业关联是指国民经济中各产业之间投入与产出、供给和需求之间的内在关系，其实质就是产业之间相互需求和供给的关系，是分析产业结构的基础工具。
（一）后向关联分析――投入结构
煤炭产业与其他产业之间后向关联的相互影响可用投入结构来衡量，用煤炭产业对其他各产业的消耗系数来表示，系数越大则联系越紧密。本文从直接消耗系数、完全消耗系数和中间投入率这三个系数的角度，对煤炭产业的投入结构进行分析。
1.煤炭产业对其他产业的消耗系数
直接消耗系数是指某一产品部门（如j部门，这里即煤炭产业部门）在生产经营过程中单位总产出直接消耗的各产品部门（如i部门）的产品或服务的数量[2]。计算方法为aij=xij/Xj（式中：xij―j行业在生产过程中消耗的i行业产品的价值量；Xj―j行业的总产出）。
aij可用来考察产业间的联系广度：当aij=0时，表示i、j两个产业部门没有直接联系；当aij>0时，涉及j（j=1,2,3,…,n）产业部门越多，表明第i产业部门与其他产业的联系就越广，依赖性越强，反之亦然。通过计算，煤炭产业与除金属采矿业以外的所有国民经济部门都有或大或小的依赖关系，但与自身的依赖是最大的，这一点也毋庸置疑。煤炭的开采与洗选是煤炭产业得到发展的前提。此外，与煤炭产业关联比较紧密的产业部门还有电力、热力的生产和供应业等，与这些部门之间的aij均超过了0.05。以上的数据表明不仅有第二产业为煤炭产业的发展提供原料技术支持，还有第三产业提供的服务支持。
完全消耗系数是全部直接消耗系数和全部间接消耗系数之和，更全面更深刻地反映部门之间相互依存的数量关系。其矩阵的公式为：B=（I-A）-1-I（式中:B为完全消耗系数矩阵；（I-A）-1为里昂惕夫逆矩阵；I为单位矩阵）。
B反映了国民经济各部门之间不仅是直接的还有间接的技术经济联系，并通过线性关系将各部门的总产出与最终使用联系在一起。系数较大的几个产业部门有整理、专用设备制造业等，表明煤炭产业对这些产业有较强的依赖关系。化学工业的aij仅为0.017766，但是间接消耗系数达到了0.118070，说明化学工业在煤炭产业的生产中有较强的间接作用。完全消耗系数还可表述为对其后向产业部门的拉动作用，煤炭产业对第二产业的依赖和拉动能力较强，其次是第三产业。
2.中间投入率
中间投入率为生产单位产值的产品需从其他各产业购进的原料在其中所占的比例。某产业的中间投入率越高，该产业的附加价值率就越低，那么其在生产过程中消耗其他产品数量越大，该产业的带动能力就越强。煤炭产业中间投入率计算公式为：Fi=∑xij/(∑xij+Di+Ni)（式中：Fi―煤炭产业的中间投入率；Di―煤炭产业部门的全部折旧费；Ni―煤炭产业所创造的价值；xij―煤炭产业部门购入第j部门（这里指其他部门）的产品量，即分母(∑xij+Di+Ni)分母表示总投入）。
计算得到Fi在2002年是0.5616,2007年为0.6847，表明随年份的增加Fi有上升的趋势，而且有较高水平，属于附加值率较低的产业部门。
（二）前向关联分析――产出结构
产出结构是指某产业产品的分配(销售)方向,它通过各产业部门的分配系数来度量。产出结构主要是研究煤炭产业与其他产业部门的前向关联的相互影响。下面从直接分配系数和中间需求率两个系数来研究。
1.煤炭产业的分配系数
煤炭产业对某部门的直接分配系数rij=xij/Xi（式中：rij为煤炭产业的直接分配系数；xij为煤炭产业部门（i部门）作为中间产品使用给j产业部门的数量；Xi为煤炭产业产品总产出）。
rij较高的产业部门有金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业等，均超过0.1。也就是说，煤炭产业的产品主要投向这些部门。其中电力、热力的生产供应业的rij达到0.3以上，所以煤炭产业产品的主要去向为次产业部门也不足为奇。其次是石油加工、炼焦及核燃料加工业等第二产业部门，rij均在0.1以上，表明第二产业很多部门的发展依赖煤炭产业的发展。工业的发展是我们国家经济实力的保证，从煤炭产业支持的部门看出，煤炭产业对我国的经济发展提供了可靠的保证。
2.中间需求率
煤炭产业的中间需求率反映各产业部门对煤炭产业产品的中间需求之和与整个国民经济对煤炭产业部门产品的总需求之比。中间需求率越高，其他产业部门对该产业部门的依赖性就越强。其计算公式为：Gi=∑xij/(∑xij+Yi)（式中：Gi―各产业部门对煤炭产业部门产品的中间需求率；∑xij―各产业部门对煤炭产业部门产品的中间需求之和；Yi―煤炭产业部门中的最终种需求部分；∑xij+Yi―煤炭产业部门的产品总产出）。
计算得知Gi2002年是0.8057，2007年为0.9586，和Fi一样，有逐年上涨的趋势。2007年，接近96%煤炭产业的产品被国民经济其他部门作为中间产品投入到生产中被消费，只有4%作为最终产品投入到居民消费中，这表明其他产业对煤炭产业的依赖很强且逐年上升。不仅如此，煤炭产业部门的Gi较高Fi较低，该产业部门带有原材料产业的性质，即其他产业部门对该产业部门的依赖性较强。这个产业部门在自己生产产品的过程中所需其他产业部门的投入较少，不太依赖于其他产业的发展。
二、煤炭产业波及效应分析
煤炭产业的正常运行需要国民经济其他部门提供的生产和生活资料。当然，煤炭产业提供的产品也是其他产业部门正常运行的能源基础。在国民经济体系中，当某部门发生变化，这一变化会沿着不同的产业关联的方式引起与其他直接或间接相关的部门的变动并依次传递，影响力逐渐减弱，这一过程就是产业波及。
（一）感应度及感应度系数
感应度反映某产业受其他产业影响的程度，表现为该产业部门受到国民经济发展的拉动能力，用感应度系数来表示，是衡量某产业后向联系广度和深度的指标,也称前向关联系数。感应度系数大于1或小于1，表明该产业部门的感应度系数在全部产业部门中居于平均水平以上或以下，且数值越大其对国民经济其他部门的拉动能力越强。基于2002年和2007年投入产出基本流量表，2002年煤炭产业感应度系数为0.3794，2007年为0.8573，均小于1，表明对经济制约作用较小。2002年煤炭产业在国民经济各部门中居水平以下，是需求拉动力非常小的部门，对国民经济发展的贡献力量非常小。2007年上升为0.8573，仍居平均水平以下，但较2002年有了很大的提高，对经济贡献力要大了很多，对其上游产业的推动有明显增加。
（二）影响力及影响力系数
影响力反映某产业最终产品变动对整个国民经济总产出变动的影响能力。它表现为该产业对国民经济发展的推动能力，用影响力系数来表示。基于2002年和2007年投入产出基本流量表，2002年煤炭产业影响力系数为0.7087，在国民经济各部门中居水平以下，是需求推动力较小的部门，对国民经济发展的贡献力量较小。2007年为1.0081，在全部产业中居水平以上，对国民经济各产业部门的生产需求推动力较大，且较2002年有很大的增长；结合产业关联分类标准，属于需求拉动力小供给推动力大的产业部门。同时对上游产业的推动也有明显增加，表明煤炭产业的地位在上升。
三、结论
（一）煤炭产业中间需求大中间投入率小，前向关联度强后向关联度弱
煤炭产业2002年的Fi为0.5616，2007年为0.6847，Gi在2002年是0.8057，2007年为0.9586。从时间上分析，在国民经济中地位上升。结合行业特点，在2002年属于中间产品型基础产业，2007年由于中间需求率上升到0.6847转变为中间产品型企业，仍然属于中间产品，因此该行业的产品主要作为中间产品被其他部门消费掉。也可以说，煤炭产业的发展对其他部门的依赖程度较小，但是其他部门对煤炭产业的依赖比较大。从空间上分析，煤炭产业Fi低Gi高，表明它对其他产业的推动作用强于对其他产业的拉动作用，且推动和拉动作用都在增强。煤炭产业对国民经济的推动作用大于国民经济发展对煤炭产业的促进作用，推动作用在逐步提高，而国民经济发展对煤炭产业发展促进作用较小但是均呈上升趋势；对煤炭产业进行投入产出分析可以看出煤炭产业的产业地位有所提高，且在国民经济中处于较重要的部门。从直接和完全消耗系数来看，煤炭产业同电力、热力的生产和供应业等部门存在直接的依存关系，它直接依赖于能源、金属等产业的发展，自身作为中间产品也流向某些部门。除了第二产业为煤炭产业的发展提供原料技术支持，同时也应该看到第三产业在服务方面对煤炭产业的发展起到的推动作用。
（二）政策建议
第一，从煤炭开采的角度来讲，提高煤炭开采的效率。煤炭产业主要靠自身的产业投入，还有电力、热力的生产和供应业及间接作用较强的金属冶炼及压延加工业等。所以可以首先提高这些对煤炭产业有投入贡献的产业的效率。国家可以通过增强技术投入力度提高直接煤炭的开采效率，或从技术创新和政府规制等间接方面刺激这些产业的效率从而提高煤炭产业的发展。
第二，煤炭产业为很多产业，尤其是第二产业的发展提供了很大的支撑作用，应当获得优先发展，否则会成为制约经济发展的瓶颈。一个国家或地区的经济发展，不仅表现为经济总量（主要为GDP）的增长，还必然伴随着产业结构优化与经济要素效率提高，表现为各产业在直接和间接关联性中向合理化、高效化演进。煤炭产业是我国重要的基础产业，它的可持续发展关系国民经济健康发展和国家能源安全。优化产业结构，提高对煤炭产业的重视程度，对于煤炭产业的走向合理化和高效化至关重要。
第三，煤炭是我国的主要能源和重要工业原料，煤炭产业的波及效应十分广泛。在煤炭产业发展进程中我们可以从其他可替代煤炭能源的开发、煤炭价格、国家政策等多个方面看到它们对煤炭行业直接或者间接的影响。其他可替代煤炭能源的开发主要是间接地从原材料的提供方面影响煤炭产业的发展，煤炭价格、国家政策等因素起直接作用，如果这些因素积极变动，会对煤炭产业的发展有很好的推动作用。反之，则会制约煤炭产业的发展。因此，在制定产业政策时，不仅要大力发展主导产业，还应适当地倾斜于煤炭产业的发展，以发挥其在国民经济中的支柱作用。
参考文献：
[1]徐盈之，吴海明.我国钢铁行业发展水平、产业关联特征及影响因素――基于投入产出法的动态研究.经济问题，2010.5
[2]刘起运.关于投入产出系数结构分析方法的研究.统计研究，2002.2
关键词煤炭产业；效率；规制效应；中国
中图分类号F062.1文献标识码A文章编号1002-2104（2015）11-0169-08
自1992年中国工业化进程加速以来，国内煤炭资源得到了大规模、高强度开发，煤炭产业在国家能源供应安全保障方面扮演着不可替代的角色。然而，长期以来，国内煤炭产业的粗放式扩张，导致产业集中度偏低，技术水平不高，矿难频繁发生，煤炭百万吨死亡率居高不下，“三率”（煤矿采区回采率，原煤入选率，煤矸石与共伴生矿产资源利用率）水平低下，资源浪费严重，环境影响巨大。针对这些问题，2007年国家发改委出台《煤炭产业政策》进行规制，以期能够促进煤炭产业健康发展。可是，2013年以来全国严重雾霾天气的频繁发生，传统煤炭产业被推上风口浪尖。为此，政府试图对煤炭产业实施再规制。例如，2013年国务院相继颁布《大气污染防治行动计划》和《关于促进煤炭行业平稳运行的意见》，国家能源局也为《煤炭产业政策》（修订稿）公开征求意见。由于煤炭资源开发的外部性和能源安全保障需求，政府通过合理的政策规制以提升煤炭产业的效率水平，应该成为煤炭产业政策的主要目标之一。在政府试图对煤炭产业实施再规制的当下，科学考察我国煤炭产业的效率水平，并评价现有主要政策对煤炭产业效率的规制效应，具有必要性和现实意义。基于此，本文主要从投入产出视角考察我国煤炭产业的生产率和技术效率，并着重评估技术水平、安全生产和清洁生产规制对煤炭产业技术效率产生的冲击效应，最后在此基础上揭示相应的政策含义。
1文献综述
一个企业需要运用资本、劳动、原材料等生产要素才能生产出产品，因而投入产出视角下的效率可以从生产率和技术效率两个层面来理解。生产率衡量企业每单位投入的产出量，而技术效率衡量企业对现有生产要素有效利用的能力。在经济学中，为了评价此种意涵的效率，往往需要联系“最优”的概念。这里的“最优”是对一个经济系统最优生产行为的描述，代表了最优生产状态下的最大产出或最小成本，也就是通常所说的生产前沿面或成本前沿面。有了“最优”这样的参考标准，将具体生产者的生产行为与其对照，就可了解到该生产者的效率情况，据此找到生产行为无效的根源及程度，进而提出相应的改进对策或目标。在方法论层面，Debreu[1]等人首先提出了测度效率的标准方法，效率被定义为最优投入与实际投入的比值或实际产出与最优产出的比值。在此基础上，Farrel[2]定义了企业多投入条件下的效率方法。在实际应用中，前沿面的确定有两种方法，即通过计量模型对前沿生产函数进行统计估计的参数法（如SFA法），以及通过求解数学中的线性规划来确定生产前沿面的非参数法（如DEA法）。
就本文的研究对象而言，目前已有一些研究采用企业层面或省级层面的数据，对中国煤炭产业的效率进行了评价。例如，丁哲新测算中国煤炭行业16家上市公司的Malmquist指数时发现，煤炭上市公司技术效率有逐年好转趋势，但总体效率水平仍然较低，普遍存在比较严重的投入拥挤问题[3]。杨力等基于集成超效率DEA模型对2008年中国上市企业煤炭板块19个公司的生产效率进行了实证分析，认为大部分煤炭上市企业的生产效率是可以接受的，但是存在着很大的个体差异，许多企业还有很大的上升空间[4]。张曦和赵国浩以2001-2008年我国27个省市煤炭行业为研究样本的结果表明：国内煤炭行业的整体技术效率水平较低，但发展趋势良好；2001-2008年期间全国煤炭行业全要素生产率平均增长率为0.6%，增长主要来自于技术效率的提高，而技术进步的贡献较小[5]。这些研究所定义的研究对象、样本范围和时期跨度都不同，但基本都认为我国煤炭产业效率并不高。
评价现行政府政策对煤炭产业技术效率的规制效应，实际上可以转化为煤炭产业技术效率的影响因素分析。目前的研究中少见直接研究煤炭产业技术效率影响因素的文献，但也有一些间接相关的文献。例如，安全生产及其效率受到研究者的较多关注。田涛等运用DEA对2009年中国煤炭企业100强中30家的安全生产效率进行了分析，发现煤炭企业安全投入、整体科研能力与安全效率成正相关，而厂商规模、劳动生产率与安全效率成显著正相关[6]。高艳芬等对2005-2011年中国煤炭企业安全效率进行评价时发现：煤炭企业资源利用率低，人员冗余度高，人均安全投入和研发费用严重不足[7]。除此之外，赵萌通过计算中国1998-2009年30家大型煤炭企业的Malmquist-Luenberger指数，发现技改和安全投入、管理效率以及滞后一期的技术无效率等因素与生产率指数呈显著的正相关关系[8]。
与上述文献不同的是，本文采用中国煤炭企业100强2007-2012年的面板数据，通过构建Malmquist指数测算我国煤炭产业的全要素生产率和技术效率，并基于SFA方法着重评估技术水平、安全生产和清洁生产规制对煤炭产业技术效率产生的冲击效应。因此，本项研究在样本代表性、信息容量和数据更新等方面有所拓展，影响因素选取及其研究方法也比Tobit等“两步法”更加科学。
2煤炭产业效率评价
2.1方法与模型
在本研究中，我们基于Malmquist指数法，采用中国煤炭企业100强2007-2012年的数据，实证测算我国煤炭产业的全要素生产率和技术效率。为此，我们构造一个以企业主营业务收入为产出（y），以企业存量资产（K）和就业人数（L）为投入的Malmquist指数。假设有关于N个煤炭企业100强的面板数据，其中第j个企业t期的投入为xtj=（Kjt，Ljt）′，第t期的产出为ytj。根据Shephard距离函数，可以将基于产出的第j个企业t+1期全要素生产率增长的Malmquist指数定义为：
其中，（xtj，ytj）表示第j个企业第t时期的投入和产出向量；Dtj表示第j个企业以第t时期的技术st为参照的距离函数（xt+1j，yt+1j）；表示第j个企业第t+1时期的投入和产出向量；Dt+1j表示第j个企业以第t+1时期的技术st+1为参照的距离函数。若M>1，表示从t期到t+1期，全要素生产率有所提高；M
在规模报酬不变的假定下，Malmqusit生产率指数可进一步分解为技术效率指数（EF）和技术进步指数（TP）的乘积，分解公式如下：
若EF>1，表示决策单元向前沿面趋近，效率改善，EF1表示相对技术进步，TP
在规模报酬变动的假定下，技术效率指数（EF）可进一步分解为纯技术效率指数（PE）和规模效率指数（SE）的乘积，分解公式如下：
PE>1表示在规模报酬变动的前提下效率改进，反之效率下降；PE
2.2样本与数据
本文所选取的样本为中国煤炭企业100强2007-2012年的数据。以2012年为例，中国煤炭企业100强所完成的煤炭产量占全国煤炭产量的78%，实现营业收入总额37778亿元、净利润1507.62亿元，共投入研发资金523亿元。而且，集中化生产优势凸显，前4家和前10家企业产量分别占全国产量的24.32%和40%。
为了数据采集的一致性，我们对这6年中所出现的100强企业进行统计，共筛选出67家在这6年中均为100强的企业。其中，在观察期间内因企业重组、合并、更名等原因，有8家企业名称有所变化。对于这些新企业，其建立之前年度的各指标值由原企业相应指标值按照销售收入加权求和得到。考虑到后面部分关于煤炭产业技术效率影响因素分析，我们将这些100强煤炭企业相应的安全投入和研发费用指标也统计在内。在经过筛选后的67家企业中，有21家企业的安全投入或研发费用指标值缺失。其中有16家企业的这两项指标值或其中之一缺失比较严重，会对实证结果造成偏差，故不采用它们为样本。另外5家企业只是上述指标值之一在单个年份上有缺失，它们分别是河南郑州煤炭工业（集团）有限责任公司、重庆市能源投资集团公司、内蒙古伊东煤炭集团有限责任公司、四川省煤炭产业集团有限责任公司和山西离柳焦煤集团有限公司，对这5家企业的相关缺失值，我们以相近两年的数值为准、运用插值法进行补齐。
根据生产函数理论和煤炭产业资本密集型和劳动密集型的特点，我们选取煤炭企业存量资产总额（万元）和从业人数（人）作为投入指标即资本（K）和劳动（L），选取煤炭企业销售收入（万元）作为产出指标（Y）。具体而言，该研究样本是一个跨越2007-2012年、包含51个100强煤炭企业，以及2个投入指标和1个产出指标的面板数据。所有原始数据均来源于《中国煤炭工业年鉴》（2008-2013年）以及国内权威单位公开的中国煤炭工业100强企业相关资料。
2.3结果与讨论
根据公式（1）、（2）和（3），可测算2007-2012年中国煤炭企业100强的全要素生产率指数、技术效率指数及其分解指数，相关结果及讨论如下所述。
2.3.1整个煤炭产业TFP相对稳定，但较大企业TFP高于较小企业
从整个产业水平来看，2007-2012年，我国51家100强煤炭企业的全要素生产率有上升也有下降，上升幅度略高于下降幅度，但基本上保持较为稳定状态（见图1）。而且根据计算结果，样本期间整个煤炭产业的全要素生产率指数平均值为1.056，意味着6年间仅增加5.6%，增长幅度较为缓慢。从动态趋势看，2007-2012年，我国煤炭产业的平均全要素生产率指数处于一个缓慢的先上升再下降、接着又上升后下降的平滑型起伏状态，且2012年整个产业的平均全要素生产率指数为0.995，跌幅非常小。这些结果表明，最近六年来我国煤炭产业的全要素生产率水平一直维持在较为稳定的状态，没有太大的波动或非常明显的进步。
为了观察企业差异，图1中企业序号1-13指的是2012年度销售收入过1000亿元的特大型煤炭企业，序号14-36为销售收入过100亿元的煤炭企业，序号37-51为销售收入过10亿元的煤炭企业。根据这些企业2007-2012年的平均全要素生产率水平分布状况，我们发现一个有趣的现象，即规模较大企业的全要素生产率普遍高于规模较小企业。这说明煤炭资源整合和产业集中度提高有利于提升整个产业的全要素生产率。
2.3.2整个煤炭产业技术效率恶化，但较大企业的技术效率高于较小企业
根据计算结果，2007-2012年，我国51家100强煤炭企业的平均技术效率水平为0.941，意味着这6年间累计下降了5.9%，处于缓慢的恶化状态。在图2中，对比TFP、EF和TP这几条曲线时可以发现，样本期内整个煤炭产业的技术效率指数“EF”处于最低水平，且技术效率的恶化明显拖累了全要素生产率，而技术进步却对维持全要素生产率具有正面贡献。
从企业差异看，规模较大企业的技术效率水平明显高于规模较小企业（见图2）。如果将技术效率指数进一步分解为纯技术效率指数和规模效率指数，我们发现样本期内整个煤炭产业的规模效率指数水平最高，而技术效率指数变化趋势与纯技术效率指数较为接近，且与规模效率指数相差较远（见图3）。据此可认为，近年来我国煤炭产业技术效率恶化确实是因企业内部管理水平（纯技术效率）不高而导致的，而企业规模扩大却对煤炭产业技术效率具有显著的贡献。
然而，值得注意的是，在13个收入过1000亿的特大型煤炭企业中，有9个企业的规模效率提升幅度并不大，其提升幅度甚至还略低于技术效率或纯技术效率；而几乎所有收入过100亿的煤炭企业规模效率上升幅度却相对较高。这个发现意味着煤炭资源整合和企业兼并重组的规模要适中，而非越大越好。
3煤炭产业技术效率的规制效应
这里，我们进一步采用上述51家中国煤炭企业100强2007-2012年面板数据，基于SFA方法检验技术水平、安全生产和清洁生产规制对我国煤炭产业技术效率产生的冲击效应。
3.1方法与模型
结合Battese&Coelli的模型[9-10]，并考虑到事先并不知道煤炭企业生产要素之间的替代弹性，我们采用形式比较灵活、可近似反映任何生产技术的超越对数（Translog）生产函数，因此煤炭产业SFA模型的基本形式如下：
式（4）中，Yit表示第i个企业第t年的产出，τ=T-T0为时间趋势变量，K和L分别代表煤炭企业所投入的资本和劳动要素，β为待估参数。误差项由两个独立部分组成：（υit～iidN（0，σ2υ），且独立于uit，用来度量统计误差和各种不可控的随机因素，如气候条件和运气等；uit代表企业生产过程中的技术非效率，非负且独立于统计误差υit。
为了估计技术效率的影响因素，假定uit服从均值为mit、方差为σ2it、在0点左边被截断的正态分布N（mit，σ2it）。其中，mit被定义为：
这里的zit是一个p×1向量，代表影响煤炭企业技术效率的外生性因素；δ为p×1的待估参数向量，反映变量zit对技术效率的影响。
对于参数估计方法，用σ2=σ2v+σ2it和γ=σ2it/（σ2v+σ2it）代替σ2v和σ2it，然后用极大似然估计法和Frontier4.1软件进一步估计方程（4）和（5），就可以得到β、δ、σ2和γ参数的估计量。参数γ的值处于0和1之间，反映误差项中技术无效率所占比例。如果γ趋近于0，表明σ2it为零，误差项主要来源于不可控制的随机误差，此时煤炭企业可能不存在技术无效率。如果γ趋近于1，则表明误差项主要来源于技术无效率项。
3.2政策变量及规制效应假设
煤炭产业技术效率实际是一个内生变量，受多种外生性因素影响，宏观上主要受政府规制的影响。结合我国煤炭产业的突出问题和规制重点，并考虑数据可得性，我们从技术水平、安全生产和清洁生产三个方面检验这些规制对煤炭产业技术效率的冲击效应。
3.2.1技术水平
多年来，我国采取的是“有水快流”的煤炭资源开发政策，导致煤炭产业重数量扩张、轻质量提升，整体技术水平相对不高。正如《煤炭工业发展“十二五”规划》所指出的，现阶段我国煤炭产业整体生产力水平较低，采煤机械化程度与先进产煤国家仍有较大差距；资源回采率低，部分大矿采肥丢瘦、小矿乱采滥挖，资源破坏浪费严重。2007-2012年间，我国煤炭产业机械化程度虽由45%增加到67%，但与监管目标（75%）还有一定的差距。同一时期，煤矿回采率由47.9%增加到51.5%，但即使与最低监管目标（70%）相比，还有较大的努力空间。
我国煤炭产业政策从产业准入、产业技术和节约环保等层面对煤炭产业的技术水平进行规制，引导企业加大R&D投入，重视技术创新和应用。那么，R&D投入对煤炭企业技术效率如何产生影响呢？我们认为其影响路径应该为“研发投入――自主创新能力――生产要素改进――技术效率”。其中，自主创新能力包含员工创新素质和技术装备水平等两个分路径。具体而言，煤炭企业通过培训内部技术人员、聘用外部专家等，提高员工创新能力，从而优化生产要素集中的劳动（人力资本）要素，进而提高技术效率。例如，河南煤业化工集团在2011年聘用了28位中级专家及尖端人才，为集团公司的研发队伍注入了强大活力，大大增强了企业的自主创新能力，提高了技术效率。其次，煤炭企业通过研发新技术、升级旧设备等提升企业技术装备水平，以改进生产要素集中的物质资本因素，进而提高技术效率。例如，神华集团2008年成功掌握百万吨级煤直接液化关键技术，降低了生产成本，增加了产出，也提高了技术效率。2010年，山西潞安矿业集团的21万吨臭煤制油项目告捷，将原本弃采的劣质高硫煤再利用，凭借技术效率创造了“额外”收益。
因此，凭经验和观察，对于体现技术水平规制的R&D投入，如果煤炭企业将收入中的较多部分用于R&D投入，预期能够对技术效率产生正效应。我们以煤炭企业年度R&D投入经费占当年销售收入的比重（Zrd）代表煤炭生产的技术水平。
3.2.2安全生产
长期以来，在我国煤炭需求总量和产能不断扩大的背景下，煤炭开采中的利益纠葛、寻租性腐败、监管不到位等问题交互影响，导致矿山安全保障基本建设投入不足和矿难频发。根据国家安全生产监督管理总局的数据，从2002年至2011年期间，我国共发生煤矿矿难20489起，共死亡43926人，平均每天有12名矿工死于煤矿各种矿难，由此煤炭常常被比喻成“带血的黑金”。虽经过资源整合、兼并重组和“关停并转”等系列政策的实施，近几年来煤矿安全问题有所好转，但仍然相对较高。2010年，全国煤矿百万吨死亡率仍然为0.749，2011年降为0.564。2013年，百万吨死亡率再次降至0.293，历史上首次降至0.3以下，但仍是美国的10倍。
近10年来，政府先后制定实施了有关煤矿安全生产的法律法规6部、部门规章30多部，陆续制定修订煤矿安全标准和煤炭行业标准400多项。我国煤炭产业政策也重点对安全生产和劳动保护进行了规定，而企业对安全规制的主要反应就是加大安全经费投入。那么，煤炭企业的安全投入对技术效率会产生怎样的影响呢？我们认为，煤炭企业的安全投入通过安全生产能力这样一个中间变量来影响技术效率，即作用路径为“安全投入――安全生产能力――生产要素改进――技术效率”。其中，安全生产能力从安全软件和安全硬件上体现出来。一般而言，煤炭企业的安全投入可以划分为劳动用品投入、工业卫生技术投入、宣传教育投入、保健投入以及安全技术设施投入、修复投入等。其中，前四项可以改善员工的劳动环境、增强员工的安全意识、保障员工的身体健康，也即通过安全软件的提升来优化人力资本这一要素，进而提高技术效率。后两项能够提供并保养企业的安全设备和生产设施，也即通过安全硬件的供养来提高物质资本这一要素的利用率，从而提高技术效率。然而，煤炭产业属于资本、技术密集型产业，安全投入在短期内明显增加了成本但并没有导致产出明显增加，因而短期内可能不利于技术效率的提升。
因此，体现安全生产规制的安全经费投入对技术效率究竟会带来怎样的冲击效应，我们对此并不清楚。为了检验该未知效应，我们以煤炭企业年度安全投入经费占当年销售收入的比重（Zse）来代表煤炭安全生产水平。
3.2.3清洁生产
传统的粗放式煤炭生产对环境影响大，而煤炭清洁生产可以缓解这种影响。2008年11月，国家环保部《清洁生产标准――煤炭采选业》，规定了在达到国家和地方环境标准的基础上，我国煤炭采选业清洁生产的一般要求。原煤入选率是体现煤炭清洁生产水平的一个重要指标。近年来，为了实现煤炭清洁生产，政府越来越重视对原煤入选率的监管。国土资源部2012年9月公布的《煤炭资源合理开发利用“三率”指标要求（试行）》，规定煤炭矿山企业的原煤入选率原则上应达到75%以上。根据中国煤炭加工利用协会公开的数据，世界主要产煤国家在上世纪的原煤入选率都达到了70%以上，发达国家入选率达到85%-90%，而我国原煤入选比重偏低。在原煤入洗发展最快的‘十一五’期间，我国原煤产量增加了11亿t，而同期原煤入选量只增加了9亿t，选煤发展还赶不上煤炭产量的增加；动力煤入选率还不到40%。从时间趋势看，2005年我国原煤入选率为31.9%，2012年增加到55.4%，已经有了很大的进步，但离监管目标（75%）还相差19.6%。
加大原煤入选率有利于煤炭清洁生产和促进煤炭清洁化利用，但会提高企业成本和影响企业绩效。然而，如果政府从整个煤炭产业链和消费链都推动煤炭清洁化利用，势必在长期内有利于煤炭企业的可持续发展和经济效益提升。因此，原煤入选率水平对煤炭产业技术效率会带来何种冲击效应，还有待实证验证。我们以煤炭企业原煤入选率（Zrx）代表煤炭清洁生产水平。
3.3实证结果
采用软件Frontier4.1对2007-2012年我国煤炭产业随机前沿生产函数和技术效率影响因素模型进行估计，结果如表1所示。总体来看，估计结果良好，方程显著，值为0.9398，表明SFA误差中有93.98%的成分来源于技术无效率，不可控因素很少，因而采用SFA模型是合理的。而且，对照相关参数估计值也可发现，本文关于SFA函数形式的设定也是恰当的，它较好反映了煤炭企业生产技术非线性以及技术无效率随机、外生性因素影响明显等基本特征。
从表1可以看出，政策变量技术水平（Zrd）、安全生产（Zse）和清洁生产（Zrx）的估计值都通过了显著性检验，表明R&D投入、安全投入和原煤入选率确实对煤炭产业的技术效率产生了明显影响。
技术水平变量（Zrd）的估计值为-16.81，意味着当整个煤炭产业R&D投入每增加1个单位，将导致技术无效率下降约17个单位。换言之，煤炭产业每增加1个单位的R&D投入，能够显著提升技术效率约17个单位。这表明我国煤炭产业政策中的技术水平规制确实有利于提高整个煤炭产业的技术效率水平。
安全生产变量（Zse）的估计值为37.07，说明安全投入对煤炭产业技术无效率具有显著的正影响。也就是说，当安全投入每增加一个单位，将使整个煤炭产业的技术无效率增加约37个单位。换言之，煤炭产业增加安全投入并没有显著提升整个煤炭产业的技术效率，反而在短期内拖累了技术效率。这一实证结果表明煤炭产业政策中的安全生产规制对整个煤炭产业技术效率带来负面冲击。当然，安全投入在短期内具有较大的社会效益，可改善煤矿安全生产环境和降低煤炭百万吨死亡率。煤炭产业属于资本、技术密集型产业，技术进步速度较为缓慢，安全投入在短期内明显增加了成本但并没有导致产出显著增加，因而短期内拖累了整个煤炭产业的技术效率。安全投入或许在一个较长的时期内才能体现出显著的效果，甚至它必须与技术进步一起才能对煤炭产业技术效率产生正面效果。
清洁生产（Zrx）的估计值为39.37，说明原煤入选率水平也对煤炭产业技术无效率具有明显的正面“贡献”。与就是说，当原煤入选率每增加一个单位，将使整个煤炭产业的技术无效率增加约39个单位。换言之，提高原煤入选率水平并不利于煤炭产业技术效率提升，与安全投入一样反而在短期内拖累了技术效率。短期内，提高原煤入选率会明显增加煤炭企业成本，对煤炭产业技术效率产生负向冲击。但长期内凭借煤炭产业链低碳化和价值链延伸，煤炭清洁生产的长期经济效应将会显现。因此，推动煤炭生产的清洁化有利于倒逼煤炭产业提高技术水平和投入产出效率水平，促使传统煤炭产业向规模化、集约化和科学化的现代煤炭产业转变。
4结论及政策含义
对于肩负国家能源安全的煤炭产业，通过合理的政策规制以提升其效率水平应该是煤炭产业政策的主要目标。本文采用中国煤炭企业100强2007-2012年的面板数据，通过构建Malmquist指数测算我国煤炭产业的全要素生产率和技术效率，并基于SFA方法重点评估技术水平、安全生产和清洁生产规制对煤炭产业技术效率产生的冲击效应。主要结论如下：
（1）样本期内，我国煤炭产业平均全要素生产率相对稳定，但技术效率却出现了恶化趋势。2007-2012年间我国煤炭产业的全要素生产率指数平均值为1.056，增长幅度较为缓慢；而2012年的全要素生产率指数为0.995，跌幅非常小。这表明最近六年来我国煤炭产业的全要素生产率水平一直维持在较为稳定的状态，没有太大的波动或非常明显的进步。2007-2012年我国煤炭产业的平均技术效率水平为0.941，处于缓慢的恶化状态。而且，对比全要素生产率指数、技术效率指数和技术进步指数时可以发现，样本期内我国煤炭产业的技术效率指数处于最低水平，技术效率的恶化明显拖累了全要素生产率，而技术进步却对维持全要素生产率具有正面贡献。
（2）规模较大企业的全要素生产率和技术效率都高于规模较小企业。样本期内，年度销售收入1000亿元级规模企业的全要素生产率高于100亿级规模企业，而100亿级规模企业又高于10亿元级规模企业。将技术效率指数分解为纯技术效率指数和规模效率指数时发现，样本期内煤炭产业的规模效率指数水平最高，而技术效率指数变化趋势与纯技术效率指数较为接近，且与规模效率指数相差较远。因此，可以认为近年来的煤炭资源整合和产业集中度提高有利于提升整个煤炭产业的效率水平。此外值得一提的是，我们比较企业之间的规模效率时发现特大型企业的规模效率却不一定高，说明煤炭企业规模也不是越大越好，而是要适中。
（3）技术水平规制对煤炭产业技术效率的正向效应明显，而安全生产和清洁生产规制的负向效应明显。技术水平（Zrd）的估计值为-16.81，意味着煤炭产业每增加1个单位的R&D投入，能够显著提升技术效率约17个单位。而安全生产（Zse）的估计值为37.07，说明当安全投入每增加1个单位，将使整个煤炭产业的技术无效率增加约37个单位。清洁生产（Zrx）的估计值为39.37，表明当原煤入选率每增加一个单位，将使整个煤炭产业的技术无效率增加约39个单位。短期内提高原煤入选率会明显增加煤炭企业成本，对煤炭产业技术效率产生负向冲击；但长期内凭借煤炭产业链低碳化和价值链延伸，煤炭清洁生产的长期经济效应将会显现。
上述结论蕴含的政策含义包括：①考虑到煤炭产业肩负国家能源安全的重要性，煤炭产业政策应将提高煤炭产业效率水平作为主要规制目标，规制手段应以尊重市场机制和提升煤炭企业经营绩效为基本原则；②煤炭产业政策应设定短期和中长期战略目标，短期内要鼓励煤炭企业加大R&D投入以发挥技术效率的技术水平规制效应，而中长期要引导企业有计划、分阶段、循序渐进地加大安全投入以避免“暴饮暴食”和“消化不良”；③应重视采用经济手段鼓励煤炭企业提高煤炭入选率，以促进煤炭清洁生产水平的提高和现代煤炭产业体系的构建；④应在目前煤炭资源整合和产业集中度政策效应已显现的基础上，继续实施“抓大放小”战略、扶持适度规模的中大型煤炭企业和关停并转小煤矿。
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【关键词】新企业会计准则；固定资产修理费；煤炭企业
旧企业会计准则由于考虑到权责发生制原则，规定企业生产部门发生的固定资产修理费可以进行待摊或预提直接计入当期“制造费用”中，允许将其资本化处理。而新的企业会计准则实施后，企业固定资产修理费在会计处理上发生了明显变化，一是：不符合固定资产后续支出确认条件的修理费用计入当期费用，不再采用预提或待摊的方式核算；二是：修理费用支出计入当期的管理费用或销售费用，也就是在企业的产品成本和劳务成本中不包含固定资产修理费用。前者出于会计重要性及谨慎性原则，防止人为操纵会计信息，虚列成本费用，扰乱会计核算，但是，后者把修理费用支出全部划入管理费用或销售费用就显得不合情理了。现以抚矿公司报表数据为依据，浅析该会计处理变更后的影响。
一、抚矿公司的基本情况
抚矿公司是以煤炭开采加工销售为主和油母页岩炼油销售为辅的多种经营模式的国有大型煤炭企业，在其日常的生产经营过程中，固定资产的使用发挥着至关重要的作用。抚矿公司2013年实现利润1.6亿元，收入5.5亿元，成本支出3.9亿元。表1为其成本构成。
该企业煤炭生产方面的固定资产原值10.8亿元，运输方面的固定资产原值1.9亿元。2013年只有3台采矿汽车、1台10立电铲进行了技术改造和1台韶峰电力机车进行了技术改造，发生的费用符合固定资产后续支出条件，通过在建工程，取得固定资产，在以后会计年度提取折旧额摊销到相应的成本中去。其它的修理费用1.29亿元均计入到管理费用中核算，而这些修理费用仅有0.05亿元属于管理部门使用的固定资产发生的修理费用。最直接的影响是降低了煤炭产品的成本和企业的运输成本，在企业管理目标考核中，直接影响到了产品的定价。2013年生产原煤115万吨，单位成本是167元/吨，而实际上把修理费放进去，煤炭单位成本则为252元。抚矿公司是一个建国前就开始开采老煤炭企业，煤炭开采、提升、选煤所使用的固定资产有90%是老旧超龄设备，年折旧额只有5000万元，大大降低了煤炭成本。采矿大汽车更换一条轮胎就需要11万元，每条只能用6个月；煤矿开采边坡区域的不稳定性使得提升系统处于经常性维护的状态，维修费用巨大，这些都应计入煤炭产品成本才更具有合理性。
二、固定资产修理费会计处理变更后的影响
固定资产具有价值高、使用寿命长等特点，是煤炭企业生产经营过程中不可或缺的工具。在产品生产加工过程中机器设备、厂房、建筑物等必然会出现故障或毁损的情况，所以必须对其进行检修，以保证设备的正常运行及厂房建筑物的正常使用，所发生的费用与生产的产品有着密切的联系，如果一概而论的将企业所有的修理费全部纳入期间费用进行核算，显然不是很合理。
第一，与正确划分成本费用与期间费用相违背。成本费用是指为产品生产或提供劳务发生的应由产品或劳务负担的费用。期间费用是指企业在日常经营活动中发生的不能直接归属于某个特定产品成本的费用。由此可见，固定资产如果不是为生产产品或劳务提供发生的，所发生修理费应该计入到期间费用中；对于固定资产发生的修理费很难确认其具体归属的产品或劳务，可以将其归入到期间费用中核算。但是，如果将可以明确具体的产品或劳务的修理费，划入到期间费用中核算，显然违背了产品成本或劳务成本核算的原则，使产品成本或劳务成本核算不合理。
第二，企业固定资产所发生修理费用计入到期间费用中，与固定资产持有期间所发生其他费用的处理不协调。固定资产在持有和使用过程中，要发生折旧费用、保险费、电费、燃料、检验费、租赁费、修理费等等。根据新的企业会计准则规定，将用于生产过程的固定资产所发生的折旧费用、保险费用以及能耗费用或租赁费用等进行对象化处理，计入所归属的产品成本或所提供的劳务成本中，而只有固定资产修理费在发生时不对其进行对象化区别计入成本而作为期间费用计入到管理费用中，这就明显与生产中固定资产所发生的其他费用的处理不协调。
第三，对煤炭企业这种固定资产修理费用占产品或劳务成本比重较高行业来讲，固定资产修理费用在发生时一次全部计入期间费用，如果将企业固定资产在生产经营过程中发生的修理费用完全刨除在产品成本或劳务成本之外，其产品成本或劳务成本就不能完整地反映固定资产在日常生产经营过程中真实的使用状况及消耗程度，将降低煤炭企业报表数据的准确度和可信度，从而影响了煤炭企业的以后的生产经营决策。抚矿公司就是一个明显的例子，在煤炭产品生产中，含修理费的吨煤成本是252元，不含修理费的吨煤成本是167元。所以，煤炭成本会计信息的使用价值明显降低。抚矿公司在承担煤炭、矸石、页岩运输的过程中，运输总成本0.7亿元，修理费就占了0.31亿元，占运输总成本的44%，如果不将固定资产修理费用进行对象化计入运输或装卸劳务成本，就会使所计算的成本不完整。
第四，将固定资产生产活动中所发生的修理费全部计入到管理费用中，则产品成本所涵盖的内容并不全面，不利于煤炭企业日后对成本费用的控制与管理。加强对成本费用的管理、合理降低成本费用是企业管理中不断追求的目标。煤炭企业生产用固定资产的管理、使用以及维修通常由生产部门负责，如抚矿公司就是将电机车归机务段使用和管理，铁路归工务段使用和管理，采矿汽车归汽运段使用和管理，提升系统归提升段使用和管理。如果将生产用固定资产修理费计入管理费用而不是进行对象化处理计入产品成本或劳务成本，也就是说产品成本或劳务成本中并没有反映出固定资产的耗费水平，这显然不利于煤炭企业对这部分费用的管理与控制。
三、对煤炭企业固定资产修理费用会计处理的改进建议
为了能够真实的反映煤炭企业的产品成本几劳务成本，为信息使用者提供精确可靠的会计信息，就必须对发生的固定资产修理费是否与生产产品紧密相关进行专业的判断。若煤炭企业的挖掘机械、蒸汽锅炉等这些一线生产设备，即某些产品生产必需的特定固定资产所发生的修理费应计入该产品成本或劳务成本中；若煤炭企业那些不直接服务于生产经营的非生产经营用固定资产所发生的修理费，与特定的产品生产或劳务提供不存在直接关联，而与一定会计期间的联系更为密切，应将其直接作为期间费用处理不再计入产品成本或劳务成本。
根据成本会计费用的划分原则，对于煤炭企业发生的固定资产修理费用是计入产品或劳务成本还是期间费用，可以按照其与所生产的产品或所提供的劳务的关系来明确其归属。详细过程见下表2。
综上所述，对于直接作用于生产产品的固定资产所发生的修理费，只有充分的将其对象化处理，明确分摊到其所应属的产品成本或劳务成本中，才能真实完整地反映产品的成本构成，也为煤炭企业的成本管理工作提供可靠的会计信息。
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