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

ĐO LƯỜNG HIỆU NĂNG SẢN XUẤT VỚI PHƯƠNG PHÁP HIỆU SUẤT BIÊN: TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TRANG TRẠI PHONG ĐIỆN TÓM LƯỢT Bài viết nghiên cứu hiệu năng sản xuất các trang trại phong điện giai đoạ

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

Bài viết nghiên cứu hiệu năng sản xuất các trang trại phong điện giai đoạn 2001 –

2004 và tác động kinh tế của chúng Phương pháp nghiên cứu là Data Envelopment Analysis (Phân tích Dữ liệu Bao trùm - DEA) và Stochastic Frontier Analysis (Phân tích Giới hạn Ngẫu nhiên - SFA) Hai mục tiêu nghiên cứu là: (1) Hiệu năng sản xuất phong điện, và (2) Ý nghĩa việc áp dụng đồng thời hai phương pháp DEA và SFA

Động cơ nghiên cứu của bài viết là chính sách phát triển bền vững trong lĩnh vực sản xuất điện thông qua năng lượng tái tạo, mà cơ sở là nghiên cứu của Najam và Cleveland năm 2003 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu là trang trại phong điện vùng Galacia ở Tây Ban Nha Tây Ban Nha được chọn vì nước này đứng hạng ba, sau Đức và Mỹ, về công suất phong điện (EurObserv’ER, 2008) Phong điện từ 3% năm

2001 tăng lên 10% năm 2007 trên tổng nguồn cung cấp điện toàn quốc, đạt 15.145 MW

Cơ sở tổng quan lý thuyết là nghiên cứu về hiệu năng sản xuất của Farrell (1957) và các nghiên cứu học thuật về phong năng (Junginger và cộng sự, 2005; Neij, 2008)

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các trang trại phong điện vùng Galacia Phương pháp nghiên cứu DEA và SFA là cốt lõi để tác giả đánh giá hiệu năng sản xuất Mục tiêu nghiên cứu là cung cấp cho các bên tham gia sản xuất, vận hành phong điện vùng Galacia, đồng thời tác giả thẩm định cả hai phương pháp, phân tích sự tương đồng và khác biệt thông qua kết quả thu được

Bài viết này bắt đầu với phần đánh giá chung các phương pháp DEA và SFA và tóm tắt các lợi thế chính và những bất tiện khi sử dụng kết hợp chúng Tiếp theo là một cuộc khảo sát ngắn về nghiên cứu DEA và SFA trong lĩnh vực phát điện, cung cấp khái niệm về hiệu quả kỹ thuật thông qua mối quan hệ giữa sản lượng thu được – lượng điện thu được - và yếu tố đầu vào là vốn, lao động và nhiên liệu

Phần phân tích thực chứng, đầu tiên các tác giả thiết lập các yếu tố xác định đầu vào

và đầu ra cùng với các dữ liệu được sử dụng để xác định chúng Tiếp theo là việc áp dụng mô hình DEA và SFA và hiển thị các kết quả chính từ đối tượng nghiên cứu Trong phần thảo luận và giải thích, ngoài việc phân tích so sánh của các phương pháp áp dụng, các tác giả còn giải thích các kết quả của hiệu quả thu được và thảo luận việc ứng dụng mang tính thực nghiệm cho các nhà phát triển trang trại phong điện, nhà cung cấp công nghệ, các nhà khai thác và các nhà quản lý vận hành

2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU DEA VÀ SFA

Về tổng quát, phương pháp luận về giới hạn sản xuất hiệu quả là cách xác định điểm tối đa hóa sản lượng với một số yếu tố đầu vào cho trước, hoặc ngược lại, với sản lượng mong muốn sẽ tối thiểu hóa lượng đầu vào Theo tham chiếu từ nghiên cứu của Farrell năm 1957, nếu một đơn vị sản xuất nằm trên giới hạn thì được định nghĩa

là hiệu quả, ngược lại, ở dưới đương biên này là không hiệu quả Mức độ không hiệu quả phụ thuộc vào khoảng cách đến đường biên giới hạn

Về góc độ kỹ thuật, DEA là phương trình tuyến tính không chứa tham số, với giả định yếu tố công nghệ không tác động, cho phép thiết lập giới hạn hiệu quả tối ưu

“bao trùm” các decision-making unit (DMU) được định lượng Tỷ số giữa đơn vị đầu ra và đơn vị đầu vào thể hiện hiệu quả sản xuất Về mặt biểu đồ, tỷ số này không thể vượt đương biên giới hạn, còn về mặt toán học, nó không thể có giá trị âm và không vượt quá 1 Mô hình DEA được xây dựng đầu tiên do Charnes và cộng sự (1978), và được bổ sung thành nhiều dạng mới (Ray, 2004)

Trong khi đó, SFA là phương trình có chứa tham số Nó đòi hỏi phải thiết lập một

mô hình hiệu năng sản xuất, và phải được ước lượng một cách kinh tế với hai sai số: sai số thống kê với phân phối chuẩn, và sai số khác liên quan đến tính không hiệu quả kỹ thuật với phân phối khác (bán bình thường, gamma, …) SFA đã 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 tạo ra theo nhiều hướng phát triển làm tăng tính khả thi cho việc phân tích (Kumbhakar và Lovell, 2003)

Phương pháp DEA linh hoạt hơn vì không đòi hỏi phải có giả định về công nghệ và thuận lợi khi đánh giá các quan sát cả thông tin riêng lẻ lẫn hỗn hợp Tuy nhiên, nó

hạn chế vì thiếu khách quan khi xác định đặc tính, nhạy cảm với cách chọn yếu tố đầu vào và đầu ra, và mất tính khả thi khi giả định không thực tế Trong khi đó, lợi thế chính của SFA là tính chất ngẫu nhiên, theo đó độ lệch biên bao gồm tính không hiệu quả về mặt kỹ thuật và các ngoại tác không thể kiểm soát Ngoài ra, SFA kết hợp các khả năng khắc phục các lỗi đo lường trong các biến, cho phép suy luận thống kê, làm giảm ảnh hưởng của các quan sát cực đoan và dễ dàng xử lý với dữ liệu bảng Nhược điểm của SFA là đòi phải có hàm sản xuất, đòi phải thiết lập trước các ước tính phân phối cho các sai số thống kê khi cần thấy mặt kém hiệu quả SFA cũng không cung cấp thông tin riêng lẻ của các DMU từ kết quả tổng hợp

Do đó, tổng quan các tài liệu khi kết hợp DEA và SFA cho thấy cả hai phương pháp tuy khác biệt về mặt lý thuyết lẫn cách thu thập thông tin, nhưng trên thực tế chúng tạo ra kết quả tương đồng Trong trường hợp có sự khác biệt, thì buộc phải xem lại các giả định và cải thiện lại mô hình Bài viết phải phân tích những hạn chế từ kết quả thu được của từng phương pháp, để sử dụng cho các nghiên cứu sau

ỨNG DỤNG DEA VÀ SFA TRONG SẢN XUẤT ĐIỆN

Các nghiên cứu đánh giá hiệu quả của các nhà máy điện nhiên liệu hóa thạch sử dụng các phương trình có chứa tham số (Nerlove, 1963; Barzel, 1964) Theo đó, khái niệm về quá trình sản xuất điện bao gồm một đầu ra - điện và ba yếu tố đầu vào vốn, lao động và nhiên liệu

Ứng dụng DEA đầu tiên là công trình của Fare và cộng sự (1983) đo hiệu quả của các nhà máy điện ở Illinois (Mỹ) từ năm 1975 đến 1979 Nghiên cứu SFA đầu tiên của Schmidt và Lovell (1979, 1980), với mẫu gồm 150 nhà máy điện sở hữu tư nhân

ở Mỹ từ 1947 đến 1965 giúp ứng dụng khả thi của phương pháp luận này

Tiến bộ trong cả hai phương pháp làm tăng số lượng các công trình nghiên cứu Đặc biệt, phân tích DEA của Pollitt (1996) về hiệu quả sản xuất của các nhà máy điện hạt nhân giống như cách nghiên cứu của bài viết này, vì có sự phân biệt giữa hiệu năng trước và sau khi phân tích

Trong lĩnh vực năng lượng tái tạo, các ứng dụng SFA và DEA của Barros và

tích ngoại tác đến hiệu quả của các công nghệ năng lượng tái tạo Ví dụ, Arocena (2008) sử dụng DEA để phân tích hệ thống điện Tây Ban Nha

Các nghiên cứu sử dụng chung của DEA và SFA là Meibodi (1998), Park và Lesourd (2000) và Murillo và Vega (2001) Để so sánh cả hai phương pháp, tất cả họ đều áp dụng kiểm tra thống kê của Pearson và Spearman về sự tương quan giữa các DMU và phân hạng đơn vị có nguồn gốc từ cả hai phương pháp Số lượng hạn chế của nghiên cứu giúp tác giả bài viết tránh được những kết luận vội vàng Có vẻ như

cả hai phương pháp đang được hoàn thiện dần, thường thì DEA cho kết quả thấp hơn điểm trung vị theo tính toán kinh tế lượng

4.1 Khung phân tích cơ bản về phong năng và dữ liệu:

Ứng dụng thực nghiệm tập trung vào lĩnh vực phong năng và cung cấp sự giải thích ngắn gọn về quá trình sản xuất Các DMU của một nhóm các tua-bin gió kết nối với một lưới điện truyền tải được gọi là một trang trại gió Bằng cách này, nó có thể sử dụng tối ưu tiềm năng sản xuất, khai thác nền kinh tế của quy mô cả trong việc kiểm soát thuyết tự động và các yếu tố lao động Cần nhấn mạnh rằng kết quả sản xuất phụ thuộc vào một chuỗi phức phức hợp các quyết định Khái niệm quá trình mở rộng sản xuất bao gồm các giai đoạn sau:

• Thẩm định năng lực sản xuất của một địa điểm, có tính đến tốc độ gió, điều kiện thời tiết nói chung, địa hình, công suất lưới điện và rủi ro tài chính

• Thiết kế dự án liên quan đến các loại máy (tuabin), công suất lắp đặt và các đặc tính kỹ thuật sản xuất Giai đoạn này cũng bao gồm việc xác định khoảng cách tối thiểu giữa các cột tuabin tại trang trại

• Giai đoạn vận hành, khi các trang trại phong điện bắt đầu sản xuất Quy trình được thẩm định hiệu năng sản xuất suất và liên hệ với hai giai đoạn trước đó Giai đoạn này quan trọng đối với kết quả sản xuất xuyên suốt thời gian hoạt động, bởi vì mục tiêu là để duy trì các yếu tố sẵn sàng cao nhất của trang trại phong điện, tối thiểu hóa thời gian dự trù tạm ngưng hoạt động

Nghiên cứu của Krokoszinski (2003) cho khái niệm về quá trình sản xuất điện chia thành hai phần cơ bản để đánh giá hiệu quả: Phần đầu bao gồm hai giai đoạn đầu tiên

gắn liền với việc đầu tư trang trại đầu tư và là trách nhiệm của các nhà phát triển và các kỹ sư Phần sau liên quan đến giai đoạn thứ ba khi trang trại đã hoạt động, kết quả phụ thuộc vào nhà điều hành

Theo khung phân tích này thì đầu ra là sản lượng điện cung cấp cho lưới điện, còn

đầu vào gồm vốn, bao gồm các tua-bin gió, lao động, và nhiên liệu từ gió nhận được

từ mặt quét của cánh quạt tua-bin gió Công thức sản xuất theo hàm truyền thống:

E = f (K; L; F) (1)

trong đó E là năng lượng điện, K vốn vật chất, L lao động và F nhiên liệu

Mẫu nghiên cứu là một nhóm gồm 57 trang trại phong điện tọa lạc tại Galicia, Tây Ban Nha hoạt động giữa năm 2001 và 2004 Các trang trại này bắt đầu sản xuất từ năm 1997 Về nguyên tắc, chúng được coi như tương đồng và có thể được so sánh về giá trị trung vị bằng các phương pháp kinh tế lượng không có giới hạn hay giới hạn Thông tin để xác định các biến đầu ra và đầu vào được cung cấp bởi các nhà khai thác, các công ty phân phối, quản lý ngành và các trung tâm khí tượng chính thức

Đầu ra là điện năng đo bằng MWh Về các yếu tố đầu vào, vốn là công suất lắp đặt

tính theo MW, là tích số giữa số lượng tua-bin gió và năng lượng danh nghĩa Yếu tố

lao động được xem xét số lượng lao động toàn thời gian trong các công việc bảo trì,

vận hành và kiểm soát các trang trại

Cuối cùng, nhiên liệu đầu vào phụ thuộc vào sức gió tự nhiên Các nhà phát triển và

các nhà khai thác cố gắng lắp đặt vị trí của tua-bin gió hướng theo hướng gió để chuyển đổi năng lượng động lực thành điện lực Nhiên liệu gió trên một đơn vị thời gian được đo bằng MWh và được tính theo cách sau:

trong đó ρ là mật độ không khí, S bề mặt bắt gió và v tốc độ gió trung bình/năm.

Bảng 1 tóm tắt các đặc điểm sản xuất chính của các trang trại trong những năm nghiên cứu trước đây, tổng cộng 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).

4.2 Ứng dụng phương pháp DEA

Việc sử dụng các phương pháp DEA có tính đến các đơn vị sản xuất phân loại và không phân loại theo quy mô, xem xét đến tính khả dụng yếu trong các yếu tố đầu vào, hoặc nếu giả định về độ lồi của đường giới hạn là có thể chấp nhận được.Trong bài viết này, tác giả chọn cả hai mô hình khác nhau của phương pháp DEA Mô hình CCR (Charnes và cộng sự, 1978), với hiệu suất không đổi theo quy mô, và mô hình BCC (Banker và cộng sự, 1984), có tính đến quy mô theo giới hạn sản xuất Tính khả dụng yếu cũng được quan tâm.Các hàm sản xuất tương ứng như sau:

trong đó x là vector đầu vào, y là vector kết quả đầu ra và λ là tỷ trọng hệ số vector.

Hai mô hình khác nhau ở λ, trong mô hình BCC tổng tỷ trọng của các yếu tố đầu vào

và đầu ra là bằng 1 Điều này là do hiệu suất theo quy mô, mỗi đơn vị DMU được so

sánh với đường giới hạn được bao gồm các DMU tương đồng Do đặc điểm kỹ thuật này, kết quả BCC luôn luôn cao hơn hoặc bằng với CCR

Các tác giả sử dụng CCR-O và BBC-O vì không giống như các mô hình khác, hành

vi sản xuất không bị thúc đẩy bởi các yếu tố ngoại sinh Việc cung cấp điện không cần thỏa điều kiện theo yêu cầu hoặc quyết định của các nhà quản lý hệ thống, không phải cạnh tranh để lấy thị trường hoặc cạnh tranh với các công nghệ thay thế

Tổng quan tài liệu không cung cấp một lập trường chung về xử lý dữ liệu dạng bảng với phương pháp DEA, trên thực tế thậm chí còn rõ ràng hơn khi so sánh kết quả với các phương pháp nghiên cứu có tham số (Tulkens và van den Eeckaut, năm 1995) Các tác giả đặt ra ba lựa chọn để phân tích độ nhạy và có được một cái nhìn sâu sắc hơn vào các tác động của mỗi tùy chọn:

• Bốn năm đủ cho phép phân tích DEA cho từng năm, qua đó cung cấp bốn kết

quả cross-section, nếu thấy hiệu quả không thay đổi theo thời gian cho mỗi trang trại thì lấy kết quả trung bình (Gong và Sickles, 1992).

• Giả định rằng tất cả các quan sát là đơn vị so sánh, phân biệt của năm, từ đó sẽ

có một phân tích dữ liệu pooled, và so sánh điểm hiệu quả năm sau với năm

trước (Fare và cộng sự, 1983; Meibodi, 1998)

Hai tùy chọn nêu ở trên đáp phụ thuộc vào số lượng thời gian, quan sát có sẵn, và ý định của nhà nghiên cứu Trong đó, lựa chọn cross-section so sánh các đơn vị cùng một năm nên giúp loại bỏ yếu tố ngẫu nhiên có thể ảnh hưởng đến tất cả các quan sát trong khoảng thời gian một năm, trong khi lựa chọn pooled cho phép xác định các quan sát nào hiệu quả nhất trong cả nhóm (Hjalmarson et al, 1996)

• Tùy chọn thứ ba theo nghiên cứu của Ruggiero (2004) cho rằng, để tránh việc tính toán điểm số hiệu quả bị thiên lệch do việc đo lường các yếu tố đầu vào và đầu ra, nên sử dụng số liệu trung bình dạng bảng khi áp dụng các mô hình DEA Nhược điểm của tùy chọn này là nó xem như thời gian là không thay đổi

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

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

Các kết quả trung bình thu được cho thấy các trang trại ở mức độ hiệu quả cao Trong mô hình CCR-O, hiệu quả trung bình của nhóm là 0,8208 trong các tùy chọn cross-section, 0,7846 cho các dữ liệu pooled và 0,8045 cho dữ liệu trung bình, với độ lệch chuẩn khoảng 0,10 trong tất cả các trường hợp Mô hình BCC-O cho kết quả cao hơn CCR-O, với giá trị trung bình 0,8700 cho các tùy chọn cross-section, 0,8386 với dữ liệu pooled và 0,8584 cho dữ liệu trung bình, với một độ lệch chuẩn nhỏ hơn 0,10 trong tất cả các trường hợp

Với mức hiệu suất được xem là hiệu quả là 90% và không hiệu quả là 70%, mô hình CCR-O có 10 trang trại trong bất kỳ tùy chọn vượt quá 90% hiệu suất, và trong mô hình BCC-O, tối thiểu 19 trang trại có thể vượt quá mức hiệu suất Xét các trang trại không hiệu quả, với các mô hình CCR-O, có 7 trang trại dưới 70% hiệu suất với bất

kỳ tùy chọn, trong khi chỉ có 5 trong mô hình BCC-O

Vì vậy, phương pháp DEA cho phép phân biệt giữa các trang trại, chứng minh rằng

có sự khác biệt lớn trong các kết quả thu được giữa các trang trại với ba yếu tố đầu vào và một yếu tố đầu vào DEA cung cấp thông tin về các suất theo quy mô mà không đi vào chi tiết, nó chỉ đơn giản có thể được chỉ ra rằng hiệu quả quy mô (tỷ lệ điểm CCR-O và BCC-O) cao, và các đơn vị không hiệu quả là do quy mô Kết quả này trái ngược với logic sản xuất phong điện, cho rằng kích thước của trang trại, hay nói cách khác là khoảng cách giữa các tuabin lớn, mới tạo nên hiệu quả

Mô hình CCR-O và BCC-O cho thấy vốn và nhiên liệu góp phần lớn đến hiệu quả của trang trại Trong khi đó, lao động tham gia ít hơn trong mức độ hiệu quả

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

Các đơn vị nghiên cứu cho hiệu quả nhất phần lớn bắt đầu hoạt động từ năm 2003 và

2004 Thực tế này có thể là do ưu thế công nghệ của trang trại thành lập sau so với cái có trước hoặc rút kinh nghiệm từ cái cũ Để đo lường tác động này, như phân tích

độ nhạy, tác giả áp dụng các mô hình DEA pooled trên một dữ liệu dạng bảng cân bằng gồm 22 trang trại có mặt ở cả bốn năm phân tích và so sánh thứ hạng và hiệu quả của chúng qua việc phân tích tổng hợp thông

Phương trình SFA với dữ liệu dạng bảng như sau:

trong đó y là đầu ra, x là biến đầu vào, β là tham số và εlà sai số bao gồm sai số thống kê (v) và sự yếu kém kỹ thuật (-u) I là các trang trại (i = 1, 2, , 57) và t là năm (t = 2001, 2002, 2003, và 2004).

Để ước lượng mô hình từ phương trình (3) cần thiết đặt cấu trúc về các tác dụng không hiệu quả, qua biến thời gian Trong trường hợp đầu tiên, uit = f (t) x ui, trong

đó f (t) là một hàm để xác định tính không hiệu quả kỹ thuật trong thời gian qua Trong trường hợp thứ hai, uit = ui, ui được coi như một tham số cố định (mô hình tác động cố định) hoặc là một biến ngẫu nhiên (mô hình tác động ngẫu nhiên)

Mô hình cho rằng hiệu quả kỹ thuật không thay đổi đáng kể trong thời gian ngắn là hợp lý (Schmidt và Sickles, 1984; Schmidt, 1985; Kalirajan và Shand, 1989) Nếu số lượng của các đơn vị quan sát nhiều nhưng khoảng thời gian là ngắn, giả định thời gian bất biến là thích hợp hơn so với kỹ thuật SFA ở dữ liệu bảng

Với số lượng trang trại nghiên cứu và thời gian chỉ bốn năm, tác giả cho rằng sự thay đổi kỹ thuật của mỗi trang trại là không thể nhận thấy Ngoài ra, giả thuyết bất biến thời gian là thích hợp nhất trong việc phân tích hiệu quả trước đây (ex ante), là cốt lõi của nghiên cứu này So sánh giữa DEA và SFA thì việc thực hiện sẽ dễ dàng hơn khi giả thuyết thời gian là bất biến (Gong và Sickles, 1992)

Tóm lại, mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích hiệu quả kỹ thuật của các trang trại phong điện ở Galicia trang theo phương pháp SFA, với giả định là thời gian bất biến và tác động kỹ thuật là ngẫu nhiên Hàm số dạng logarit, với năng lượng đầu ra (y) và cài đặt các yếu tố đầu vào là công suất (x1), lượng lao động (x2) và nhiên liệu (x3) Số liệu thống kê được thể hiện trong Bảng 4 Hàm mục tiêu như sau:

Bảng 4: Mô tả số liệu thống kê của các biến được sử dụng trong mô hình SFA.