国内外大型石油公司效率及影响因素研究

摘要

2012年原油占世界一次性能源消费的比重为33％，占中国能源消费的比重也达到19％。中国是世界上主要的原油消费国和净进口国，2012年原油对外依存度达56.4％，石油资源在我国经济社会发展中的重要性不言而喻。本文通过回顾国内外在行业效率研究方面的成果，对国内外大型石油公司的静态效率和动态效率进行分析，并对影响国内外大型石油公司效率的因素进行实证检验，据此得出结论，提出相关政策建议。
　　基于12家国内外大型石油公司2008-2012年的相关数据，本文利用DEA方法对石油公司静态效率进行测算。结果表明，国内外大型石油公司的技术效率总体较高，但差异较大，欧美发达国家的石油公司技术效率总体高于发展中国家石油公司，技术效率主要受到纯技术效率的影响。处于非前沿面的石油公司存在较为严重的投入冗余或者产出不足，而投入要素中劳动力要素的浪费程度最高。基于DEA的Malmquist指数对全要素生产率的测算表明，国内外大型石油公司的全要素生产率在2008-2012年间出现了先上升后下降的趋势，导致全要素生产率下降的主要原因在于技术效率的下降，即企业经营管理水平并没有改善。
　　运用基于DEA的Tobit模型对国内外大型石油公司效率的影响因素进行实证检验。研究发现，跨国程度对石油公司的技术效率产生显著的正向影响，技术投入对技术效率的正向影响不太显著;公司规模与石油公司技术效率存在负相关关系，职工人数过多不利于公司效率的提高，国内两家石油公司的职工人数冗余程度十分严重而效率极低;产权结构方面，国有控股石油公司的平均效率高于非国有控股石油公司，国有控股在一定程度上能够发挥它的比较优势;股权结构（第一大股东持股比例）与公司效率存在显著的负相关关系，股权的集中能够提高决策效率，但是很难保证决策后果实现效率最优化。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 选题背景及意义

1．2 文献综述

1．2．1 国外文献综述

1．2．2 国内文献综述

1．3 研究思路

1．4 论文结构

1．5 创新与不足

第二章 研究工具及方法

2．1 数据包络分析法(DEA)基本模型

2．1．1 CCR模型

2．1．2 BCC模型

2．2 Malmquist生产率指数

2．3 基于DEA的Tobit模型

第三章 国内外大型石油公司效率分析

3．1 数据来源及处理

3．1．1 选取的样本公司

3．1．2 投入产出指标

3．1．3 数据来源

3．2 基本DEA方法的静态效率分析

3．2．1 技术效率分析

3．2．2 纯技术效率分析

3．2．3 规模效率分析

3．2．4 非前沿面企业的效率改进分析

3．2．5 灵敏度分析

3．3 基本Malmquist模型的动态效率分析

3．4 本章小结

第四章 国内外大型石油公司效率影响因素实证分析

4．1 影响因素及变量的定义

4．2 基于Tobit模型的实证分析

4．2．1 Tobit模型及设定

4．2．2 实证结果及分析

4．3 本章小结

第五章 研究结论与政策建议

5．1 研究结论

5．2 政策建议

附录

参考文献

致谢