本文是一篇企业管理论文研究，本文基于 DEA-Malmquist 生产率指数法，运用 DEAP 软件测算了我国 30 家上市石油企业全要素生产率的变动情况。通过时间和企业两个维度的分析，得到以下结论：（1）我国 30 家上市石油企业在 2008-2017 年这 10 年间，各年 TFP 的变化随油价的涨跌不断变化，但总体上呈下降趋势，平均下降 1.5%。说明石油企业整体的 TFP 发展状况不佳，在当前油价低迷且波动不断的情况下，石油企业的抗风险能力不足，创新能力与管理水平也存在问题。（2）从全要素生产率的分解指标来看，石油企业技术效率变化值在 0.864-1.275 之间，平均增长 2.1%；石油企业技术进步变化值在 0.811-1.239 之间，平均下降 3.4%。从技术效率变化的分解来看，2008-2017 年，石油企业纯技术效率平均下降 0.8%；规模效率平均增长 2.8%。纯技术效率的下降意味着石油企业整体的经营管理水平存在问题，对于低油价环境下的石油企业而言，资金是最为主要的方面。而规模效率的小幅增长则意味着石油企业逐渐寻找到规模与规模效率的最佳匹配，实现了规模效率的整体最优化。技术进步变化下降是造成石油企业全要素生产率下降的重要原因，可见石油企业全要素生产率的大规模提升最终仍需依靠技术进步来实现，即石油产业中所需的技术研发、技术创新等。
第一章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
从 20 世纪开始，国际油价经历了多次波动（见图 1-1）。油价首次暴跌发生在 1986年，是由于欧佩克在 1985 年宣布，以前的限制生产和保证价格的政策将转变为通过竞争实现合理的市场份额；1997 年亚洲金融危机爆发，国际油价受此影响再次大幅下跌；2008年爆发金融危机，自 1980 年以来，世界石油需求首次出现了负增长，2009 年石油需求进一步下降；最近一次油价大幅下跌是从 2014 年下半年开始，国际油价遭遇雪崩式下跌。布伦特原油由 6 月 20 日的每桶 114.81 美元迅速跌至 12 月 26 日的每桶 59.45 美元。本轮油价下跌以来，油价虽稍有回升，但仍徘徊在 60-70 美元/bbl.（图 1-2）。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外的研究动态
（1）全要素生产率研究
生产函数研究的过程中，引发了学者们对全要素生产率研究的新思路。生产函数理论最早由 Cobb 和 Douglas（1928）提出，他们还进行了生产率对经济增长影响的定量研究。后来，许多学者接受了生产率是多种要素投入后的相互作用这一结论。在Cobb-Douglas 生产函数的基础上，Tinberger（1942）[1]开启了全要素生产率的研究。他指出全要素生产率的发展水平应当是一个时间趋势变量，且产出量是随时间变化的劳动和资本投入量的函数。Kendrick（1961）[2]用 Solow 余值解释了全要素生产率，他把全要素生产率表示为产出和投入的比。然后将该方法应用在了美国的生产率水平分析上。1973年，Kendrick（1973）[3]进一步修正和丰富了自己的理论，指出单要素生产率只能简单地衡量一个生产要素的投入效率，而不能反映所有要素的效率变化。因此，想要更合理地测算全要素生产率，就要考虑将产出与所有要素相结合。
（2）全要素生产率分析方法研究
初始阶段学者通常采用增长算法来对全要素生产率进行分析。随着时间的推移，一些新的算法逐渐出现。Farrell（1957）[4]将前沿生产函数应用到技术效率的相关测算中。考虑到可能存在的技术无效情况，Aigner 等（1977）[5]引入随机误差前沿函数模型，将全要素生产率变化分解成了技术效率的变化和生产可能性边界的相应移动。Kumbhakar（2000）[6]在前人研究的基础上，从技术进步指数、技术效率变化指数、相关投入要素价格的影响以及对应的规模经济的影响对全要素生产率进行了分解。在全要素生产率研究中，非参数生产率指数法是目前应用最多的方法。Malmquist（1953）[7]指出可从消费定量分析的角度进行考量。他的分析是基于消费者无差异曲线，将其作为参考集，用它们的输入距离进行消费群体间的差距比较。Charnes 等人（1978）[8]基于相对效率的概念提出了数据包络分析方法（DEA）。该方法大大扩大了研究范围，从多投入、多产出的角度对数据进行分析。由于该法克服了投入产出的狭溢定义，因此不断应用于后期的全要素生产率研究。Caves 等人（1982）[9]又进一步丰富了全要素生产率增长的计算方法，他们提出了如何推算 Malmquist 指数的方法，并将该方法广泛用于后续的研究中。
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第二章 理论基础
2.1 石油企业概念界定
目前，石油企业的定义和范围说明还没有统一的标准。王明明等（2007）[56]从产业组织的角度将石油产业分为上游和下游。上游石油开采业是指勘探开发油气资源的企业的聚集。下游是生产石油产品的石油加工企业、油气储运和销售企业的聚集。随着工业的一体化，原来属于化工行业分支的石油化工业（为合成材料工业提供原料和中间有机产品的企业集合）也被纳入了石油产业。林杰（2010）[57]认为，石油企业包含勘探开发、炼油化工、装备制造、销售等业务板块，相关的附属单位包括油气田企业、炼化企业、管道运输企业、工程技术服务企业、工程建设企业、装备制造企业、贸易销售企业及科研企业等等。齐建民（2012）[58]从石油产业的生产流程上进一步将石油企业分为了上、中、下游。其中上游产业包括矿区获取、油气勘探、开采，涉及到有油气开采企业（李济东等，2005[59]）、油田企业（赵振智，2006[60]、李志学，2010[61]）、油气田企业（何绍恩，2010[62]）等；中游产业包括炼油和化工，涉及到炼油企业（王永申，2007[63]）和石油化工企业（徐晓庆，2017[64]）；下游产业包括成品油和其他油气产品的运输、销售公司。外国石油企业的经营范围一般包括了了上、中、下游产业链，如壳牌石油、埃克森美孚、BP 石油公司等；国内仅有三大石油企业（中石油、中石化和中海油）的经营范围也基本包含了上、中、下游产业链。同样地，李绍萍（2013）[65]将上、中、下游的石油及天然气企业统称为石油企业。
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2.2 全要素生产率基本理论
2.2.1 生产率理论
早在亚当·斯密时代，劳动生产率的重要性就已经被人们注意到了。相对系统的生产率理论直到 1926 年才出现。美国统计局在强调劳动力投入对生产率的重要性时提出了单要素生产率，并将其定义为单位时间内每个员工生产的产品数量。1942 年，荷兰的经济学家 Jan Tinbergen 提出了多要素生产率，他将生产率的研究扩大到了探讨劳动力、资本和其他要素的研究上。但该研究的首次提出并没有引起当时经济学界的重视。直到1954 年，多要素生产率理论再次被丰富，S.Davis 在《生产率核算》一书中提出，要形成真正的多因素生产率理论，就必须对资本、劳动力、原材料、能源等各种投入要素进行测算。到了 90 年代，生产率理论进一步细化到了企业层面，由 Edosomwan（1995）[66]提出了企业生产率，并将其定义为企业通过给定的投入获得最大产出的能力。
总的来说，生产率理论从单要素逐步丰富到了全要素。尽管用单一的要素投入计算生产率比较容易，但难以分析影响生产率的因素。全要素生产率综合考虑了所有资源的投入，在分析上优于单要素生产率。
2.2.2 全要素生产率理论
全要素生产率是指一定时期内生产活动的效率，常被认为是工业发展的一个指标，它主要衡量总产出与总投入的比率。从全要素生产率的来源看，包括技术进步、规模效率、先进管理和持续创新。
在古典学派的经济增长理论中，纯技术进步的作用分析通常是靠全要素生产率的增长进行描述的，因此全要素生产率又被称之为技术进步率，在二十世纪六十年代由索洛等人提出。纯技术进步主要涉及知识、企业管理和规模等方面的提高，它们不能转化设备、劳动、土地等有形生产要素投入的增加。全要素生产率的中的“全”并不是全部的意思，全要素生产率的增长也并不是所有要素生产率的增加，而是指那些在经济发展中不能显现的生产要素的提升，也就是说全要素生产率的增长是计算除去所有有形生产要素之外的纯技术进步生产要素的增长。一般来说，产出超过投入的部分就是全要素生产率的增长。
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第三章 模型建立与研究假设......................................... 16
3.1 全要素生产率测算模型的构建.......................... 16
3.1.1 索洛余值法................................. 16
3.1.2 扩展索洛余值法......................... 16
第四章 低油价下石油企业全要素生产率增长实证分析....................... 27
4.1 石油企业 TFP 测度.........................................27
4.1.1 样本石油企业的选取.............................. 27
4.1.2 投入和产出变量的描述性统计分析.................... 28
第五章 研究结论与展望..................................... 52
5.2 管理启示.
