SLIDE ĐO LƯỜNG HIỆU NĂNG SẢN XUẤT VỚI PHƯƠNG PHÁP HIỆU SUẤT BIÊN: TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TRANG TRẠI PHONG ĐIỆN

Đề tài:Tóm tắt bài viết MEASUREMENT OF PRODUCTIVE EFFICIENCY WITH FRONTIER METHODS: A CASE STUDY FOR WIND FARMS Guillermo Iglesias *, Pablo Castellanos, Amparo Seijas ĐO LƯỜNG HIỆU NĂNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC

-oOo -Bài giữa kỳ môn: Kinh tế học ứng dụng

GVHD: TS Phạm Khánh Nam Thực hiện:

1 Trần Minh Mẫn

2 Trần Hoàng Vũ Lớp : Kinh tế phát triển Khóa: K21

Tp Hồ Chí Minh – Ngày 03 tháng 10 năm 2012

Đề tài:

Tóm tắt bài viết

MEASUREMENT OF PRODUCTIVE EFFICIENCY WITH FRONTIER METHODS: A CASE STUDY

FOR WIND FARMS

Guillermo Iglesias *, Pablo Castellanos, Amparo Seijas

(ĐO LƯỜNG HIỆU NĂNG SẢN XUẤT VỚI

PHƯƠNG PHÁP HIỆU SUẤT BIÊN: TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TRANG TRẠI PHONG ĐIỆN)

NỘI DUNG

Dẫn nhập

1 Giới thiệu

2 Phương pháp nghiên cứu DEA và SFA

3 Ứng dụng DEA và SFA vào trong lĩnh vực

phát điện

4 Phân tích thực nghiệm

5 Thảo luận và giải thích kết quả

6 Kết luận

 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Trang trại phong điện vùng Galacia

 Sản lượng phong điện:

• 15.145 MW – 10% lượng điện toàn Tây Ban Nha

TÓM LƯỢT

 Nội dung nghiên cứu:

• Hiệu năng sản xuất trang trại phong điện

 Phương pháp nghiên cứu :

• Data Envelopment Analysis (Phân tích Dữ liệu Bao

trùm - DEA)

• Stochastic Frontier Analysis (Phân tích Giới hạn

Ngẫu nhiên - SFA)

 Mục tiêu nghiên cứu:

• (1) Hiệu năng sản xuất phong điện

• (2) Ý nghĩa việc áp dụng đồng thời hai phương

pháp DEA và SFA

 Tổng quan lý thuyết:

• Nghiên cứu về hiệu năng sản xuất (Farrell, 1957)

• Nghiên cứu học thuật về phong năng (Junginger

và cộng sự, 2005; Neij, 2008)

 Dữ liệu thu thập:

• Trang trại phong điện vùng Galacia

 Mục tiêu nghiên cứu:

• Cung cấp cho bên tham gia sản xuất, vận hành

phong điện vùng Galacia

• Sự tương đồng và khác biệt giữa DEA và SFA (kết

quả thu được)

TÓM LƯỢT

 Nội dung nghiên cứu:

• Hiệu năng sản xuất trang trại phong điện

 Phương pháp nghiên cứu :

• Data Envelopment Analysis (Phân tích Dữ liệu Bao

trùm - DEA)

• Stochastic Frontier Analysis (Phân tích Giới hạn

Ngẫu nhiên - SFA)

 Mục tiêu nghiên cứu:

• (1) Hiệu năng sản xuất phong điện

• (2) Ý nghĩa việc áp dụng đồng thời hai phương

pháp DEA và SFA

Tổng quan phương pháp luận

 Đánh giá lợi thế và bất tiện của DEA và SFA

 Khảo sát các nghiên cứu DEA và SFA trong sản

xuất điện

 Khái niệm về hiệu quả kỹ thuật thông qua

• Đầu ra sản lượng điện

• Đầu vào là vốn, lao động và nhiên liệu

Phần phân tích thực chứng

 Xác định đầu vào và đầu ra

 Dữ liệu sử dụng để xác định đầu vào và đầu ra

 Hiển thị kết quả phương pháp nghiên cứu DEA và SFA

Phần thảo luận và giải thích

 Giải thích các kết quả (hiệu quả)

 Phân tích so sánh các phương pháp áp dụng

 Thảo luận việc ứng dụng thực nghiệm

• Các nhà phát triển trang trại phong điện

• Nhà cung cấp công nghệ

• Nhà khai thác

• Nhà quản lý vận hành.

2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU DEA VÀ SFA

 Tổng quát

 Phương pháp luận về giới hạn sản xuất hiệu quả

• Điểm tối đa hóa sản lượng với một số yếu tố đầu

vào cho trước, hoặc

• Với sản lượng mong muốn, tối thiểu hóa lượng

đầu vào

Hình DEA

Về góc độ kỹ thuật

 DEA:

• Phương trình tuyến tính không chứa tham số

• Giả định yếu tố công nghệ không tác động

• Thiết lập giới hạn hiệu quả tối ưu “bao trùm”

decision-making unit (DMU)

• Tỷ số giữa output và input thể hiện hiệu quả sản xuất:

 Về mặt biểu đồ: không thể vượt đương biên giới hạn

 Về mặt toán học: không có giá trị âm và không vượt

quá 1

• Được xây dựng bởi Charnes và cộng sự (1978),

• Bổ sung thành nhiều dạng mới (Ray, 2004).

Về góc độ kỹ thuật

 SFA:

• Phương trình có chứa tham số

• Phải thiết lập một mô hình hiệu năng sản xuất

• Có hai sai số:

 Sai số thống kê với phân phối chuẩn,

 Sai số khác liên quan đến tính không hiệu quả kỹ

thuật với phân phối khác (bán chuẩn, gamma, …)

• Được phát triển bởi Aigner và cộng sự (1977)

• Battese và Corra (1977), Meeusen và Van den Broeck

(1977)

• Sự kết hợp DEA và SFA làm tăng tính khả thi cho việc

phân tích (Kumbhakar và Lovell, 2003)

 Ưu điểm của DEA:

• Linh hoạt vì không đòi hỏi phải có giả định về

công nghệ

• Thuận lợi khi đánh giá các quan sát từ riêng lẻ và

hỗn hợp

 Hạn chế của DEA:

• Thiếu khách quan khi xác định đặc tính

• Nhạy cảm với cách chọn yếu tố đầu vào và đầu ra

• Không khả thi khi giả định không thực tế

Ưu điểm và hạn chế của DEA

 Ưu điểm của SFA:

• Tính chất ngẫu nhiên: độ lệch biên do tính không

hiệu quả về kỹ thuật và các ngoại tác không thể kiểm soát

• khắc phục lỗi đo lường trong các biến

• Cho phép suy luận thống kê

• Giảm ảnh hưởng của các quan sát cực đoan

• Dễ dàng xử lý với dữ liệu bảng

Ưu điểm và hạn chế của SFA

 Nhược điểm của SFA :

• Đòi phải có hàm sản xuất

• Phải thiết lập trước các ước tính phân phối cho

các sai số thống để thấy sự kém hiệu quả kỹ thuật,

• Không cung cấp thông tin riêng lẻ của các DMU

Ưu điểm và hạn chế của SFA

 Kết hợp DEA và SFA :

• Hai phương pháp tuy khác biệt về mặt lý thuyết lẫn cách thu thập thông tin

• Nhưng trên thực tế tạo ra kết quả tương đồng

 Trường hợp có kết quả khác biệt

• Nhưng trên thực tế tạo ra kết quả tương đồng

* Bài viết phải phân tích những hạn chế từng phương pháp

Kết hợp DEA và SFA

 Phương trình có chứa tham số (Nerlove, 1963; Barzel, 1964).

 Khái niệm về quá trình phát điện:

• Đầu ra: lượng điện

• Đầu vào:

 Vốn

 Lao động

 Nhiên liệu

 Trường hợp có kết quả khác biệt

• Nhưng trên thực tế tạo ra kết quả tương đồng

* Bài viết phải phân tích những hạn chế từng phương pháp

3 ỨNG DỤNG DEA VÀ SFA TRONG SẢN XUẤT ĐIỆN

 Ứng dụng DEA:

• Fare và cộng sự (1983): hiệu quả nhà máy điện ở Illinois

(Mỹ) 1975-1979

 Ứng dụng SFA:

• Schmidt và Lovell (1979, 1980): 150 nhà máy điện sở

hữu tư nhân ở Mỹ 1947-1965

• Phân tích DEA của Pollitt (1996): hiệu năng sản xuất các

nhà máy điện hạt nhân Giống như cách nghiên cứu của bài viết

3 ỨNG DỤNG DEA VÀ SFA TRONG SẢN XUẤT ĐIỆN

 Trong lĩnh vực năng lượng tái tạo:

• Barros và Peypoch (2007) và Barros (2008)

• Phổ biến: phân tích ngoại tác đến hiệu năng:

Arocena (2008) sử dụng DEA

 Nghiên cứu sử dụng chung của DEA và SFA:

• Meibodi (1998), Park và Lesourd (2000) và Murillo

 Số lượng hạn chế nghiên cứu đồng thời hai

• Thường DEA cho kết quả thấp hơn điểm trung vị

theo tính toán kinh tế lượng

3 ỨNG DỤNG DEA VÀ SFA TRONG SẢN XUẤT ĐIỆN

Khung phân tích cơ bản :

Khung phân tích cơ bản:

F = × ρ × ×

Bảng 1 có 152 quan sát, tính theo giá trị bình quân

Ghi chú:

a Giữa dấu ngoặc đơn là độ lệch chuẩn.

b Công suất lắp đặt được đo bằng MW, yếu tố lao động đo bằng số lượng nhân viên toàn thời gian, bề mặt bắt gió được đo bằng ha, tốc độ gió được thể hiện trong m/s, các yếu tố sẵn sàng tính theo % và nhiên liệu và năng lượng hoạt động được đo bằng MWh.

c Giả định ρ = 1,22 kg/m3, và mặc định rằng các trang trại có điều kiện thời tiết tương tự nói chung và có một độ cao tương tự (500-800 m)

 Mô hình CCR (Charnes và cộng sự, 1978): hiệu suất không đổi

theo quy mô

 Các tùy chọn phân tích :

• phân tích từng năm cross-section

• Nếu giống nhau: lấy kết quả trung bình

• phân tích dữ liệu pooled, so sánh năm sau với

năm trước

• phân tích số liệu trung bình, xem thời gian là

không thay đổi

4.2 Ứng dụng phương pháp DEA

 Bảng 2: Điểm hiệu quả theo mô hình CCR-O:

4.2 Ứng dụng phương pháp DEA

 Bảng 3: Điểm hiệu quả theo mô hình BBC-O:

4.2 Ứng dụng phương pháp DEA

• Hiệu suất hiệu quả là 90%

• Không hiệu quả là 70%

• DEA cho phép phân biệt giữa các trang trại

• Không đi vào chi tiết, chỉ đơn giản chỉ ra rằng hiệu

quả quy mô

• Kết quả này trái ngược với logic sản xuất phong

điện (kích thước của trang trại)

4.2 Ứng dụng phương pháp DEA

• Mô hình kết luận:

 Vốn và nhiên liệu góp phần lớn đến hiệu quả

 Lao động ít đóng góp hơn.

• Mô hình CCR-O pooled cho 4 trang trại cho kết quả khác với

nghiên cứu các năm 2001, 2003 và 2004 Với mô hình BCC-O pooled số trang trại khác là 11 Chỉ có nghiên cứu năm 2002 cho thấy kết quả giống với số liệu tổng hợp trong nghiên cứu này Đối với tùy chọn trung bình, sự khác biệt là 4 cho CCR-O, 9 cho BCC-O, hầu hết trong số chung trùng hợp với

dữ liệu trong tài liệu tham khảo.

• Phân tích này xem xét cả những hạn chế của DEA với dữ

liệu bảng không cân bằng, như các quan sát cho cùng một trang trại, năm 2004 cho hiệu quả cao hơn đối với năm 2001

4.2 Ứng dụng phương pháp DEA

• Mô hình CCR-O và BCC-O:

 Cho thấy vốn và nhiên liệu góp phần lớn đến hiệu

 Phương trình SFA:

Trong đó:

• y là đầu ra, x là biến đầu vào, β là tham số và ε là

sai số bao gồm sai số thống kê (v) và sự yếu kém

 Hàm mục tiêu như sau:

4.3 Ứng dụng phương pháp SFA

(4)

(5)

 Bảng 4: Mô tả số liệu thống kê của các biến được sử

dụng trong mô hình SFA :

4.3 Ứng dụng phương pháp SFA

x1 và x3 là có mức ý nghĩa 1%

Lao động không đáng kể ở mức ý nghĩa 10%

x12 là có ý nghĩa ở mức 10%

 Theo Bảng 5, giá trị Wald chi bình phương và z cho

thấy khả năng giải thích của mô hình là tốt :

4.3 Ứng dụng phương pháp SFA

 Bảng 6: Điểm hiệu quả SFA:

4.3 Ứng dụng phương pháp SFA

5.1 So sánh các phương pháp :

• SFA biến lao động không có ý nghĩa

 So sánh hai phương pháp: DEA cần loại trừ yếu

tố lao động

• Hiệu năng trung bình SFA là 0,8192

• Cao hơn CCR, thấp hơn BCC

• (Cross-section, pooled và trung bình)

5 THẢO LUẬN VÀ GIẢI THÍCH KẾT QUẢ

5.1 So sánh các phương pháp :

• Tương quan cao nhất :

SFA và BCC-O pooled (0,9750 và 0,9777)

• Khác biệt nhất :

SFA với CCR-O cross-section (0,8735 và 0,8539) rất nhỏ.

5.2 Giải thích của các điểm số hiệu quả:

 Ba biến giải thích điểm số:

• Xu hướng thời gian (time trend - năm tương ứng

với mỗi quan sát)

• Năm lắp đặt trang trại (age)

• Kích thước đơn nguyên tuabin (bề mặt nhận gió –

unitary surface – m2).

5.2 Giải thích của các điểm số hiệu quả:

 Có sự tương quan quan trọng (-0,6064) giữa

age và initary surface, vì:

• Bản chất của tiến bộ công nghệ

• Tuabin loại mới có cánh lớn hơn tuabin loại cũ

U = 0.0920 + 0.0530 Time trend + 0.0304 Age (6) (0.07) (0.23) (2.37)

U = 0.3617 + 0.0108 Time trend − 0.0002 Unitary surface (7) (4.3) (0.51) (-3.10)

5.2 Giải thích của các điểm số hiệu quả:

 Ba biến giải thích điểm số:

• Xu hướng thời gian (time trend - năm tương ứng

với mỗi quan sát)

• Năm lắp đặt trang trại (age)

• Kích thước đơn nguyên tuabin (bề mặt nhận gió –

unitary surface – m2).

5 THẢO LUẬN VÀ GIẢI THÍCH KẾT QUẢ

5.2 Giải thích của các điểm số hiệu quả:

• Time trend có ảnh hưởng không đáng kể (t thấp)

• Hai biến còn lại tỷ lệ-t cao hơn

• Logic của sự phát triển: đường kính bắt gió của

tuabin ngày càng lớn

• Biến Age giải thích cho sự kém hiệu quả

• Không có quan hệ đồng biến giữa Unitary surface

và Age

5.2 Giải thích của các điểm số hiệu quả:

 Nguyên nhân của sự kém hiệu quả bao gồm

như sau:

• Quá ít gió hơn mức dự kiến hoặc thay đổi hướng

gió

• Tuabin có đường kính, chiều cao, động cơ không

tuân thủ các thông số kỹ thuật

• Thiết kế trang trại: vị trí tuabin sai hướng gió, thiếu

độ cao, xa lưới điện làm thất thoát điện.

5.3 Các ứng dụng từ kết quả nghiên cứu :

 Kỹ sư và nhà phát triển rút ra kết luận nguyên

nhân của sự kém hiệu quả

 Kết quả quan trọng cả việc lắp đặt mới lẫn cải tiến

cũ

 Đánh giá tài nguyên gió trên vi trí được cải thiện

 Sử dụng tua-bin gió hiệu quả hơn

 Tái thiết kế và bố trí lại các trang trại :

5.3 Các ứng dụng từ kết quả nghiên cứu :

 Tác động công nghệ: so sánh các các giai đoạn lắp

đặt khác nhau

 Kinh nghiệm của người trước và tiến bộ công nghệ

của ngành ổn định

 Nhà quản lý xác định theo điểm hiệu quả.

 Điểm hiệu quả như tiêu chí xác định lại thứ hạng nhà

điều hành.

 Tối ưu các nguồn lực cho xã hội nguồn lực phát  triển bền vững

 Phương pháp DEA và SFA cho thấy có một sự

tương ứng kết

 củng cố tính hợp lệ của các điểm số hiệu.

 Nhược điểm chính: giả thuyết loại trừ yếu tố lao

động có thể phi thực tế

 Giúp tổng quan tài liệu cho các nghiên cứu sau

6 KẾT LUẬN

 Tài nguyên gió không thuộc trách nhiệm của nhà

sản xuất

 Để loại trừ cần đưa ra các mô hình DEA và SFA

thay thế đầu vào nhiên liệu bằng vị trí

 tính giá đất cho các mục đích sản xuất điện.

 Cần xem xét thận trọng kết quả vì hạn chế ở số

lượng trang trại và năm được nghiên cứu.

6 KẾT LUẬN

 Tầm quan trọng của kích thước trung bình tuabin

gió tiêu chuẩn

 tương quan với năm thành lập

 tầm quan trọng tiến bộ công nghệ

 thay đổi trong yếu tố vốn không phải là ngay lập tức.

6 KẾT LUẬN

 Làm cơ sở đánh giá nhà khai thác

 Tạo phương pháp mới đo lường hiệu quả hơn.

6 KẾT LUẬN

Cám ơn đã theo dõi.