引言

石油对于一个国家发展的重要性众所周知，世界40%的初级能源供应来源于石油，石油价格直接或间接地影响到世界经济的运行。由于石油是不可再生的资源，其数量是有限的，从长期来看，石油的供给将趋于紧张。国际石油价格和世界经济波动周期也紧密相关，当经济处于快速发展阶段时，国际油价会随之上涨；世界经济处于衰退期时，国际油价就会随之下降。由于2014年国际石油和大宗商品价格的下跌，作为发展中国家的金砖四国，俄罗斯、巴西的经济在2015年出现负增长，而作为领头羊的中国经济也面临转型升级，经济年增长率也掉至7%以下。伴随着世界经济的疲软，国际石油需求增速放缓，国际能源总署（IEA）预测，2016年全球平均每天的原油需求量只会增长120万桶，与去年的每天增长180万桶的5年新高水准相较，增幅将减少约三分之一，国际石油价格也从2014年的高峰值大幅下跌至目前的50美元/桶左右。

2015年7月，美国《财富》杂志发布世界500强公司排行榜，中国石化集团第一次超过英荷壳牌成为全球石油行业最大的公司，并居于世界大公司中的第二位。以净利润排列，中国石油集团和中国海洋石油总公司净利润分别位居世界500强企业的第十五位和第四十八位，中国石化排在第一百位。油价下跌导致多数炼油类和油气勘探开发生产企业业绩明显下滑，全球已经有价值超过2 000亿美元的石油天然气资产面临出售。这一趋势对我国的石油企业上游产业的发展也构成了严峻的挑战。目前，国际油价跌势还将持续相当长的一段时间，油价低迷将对石油企业的生产经营活动和业绩产生巨大的影响，石油企业必须要有应对举措。我国作为世界上最大的发展中国家，已经成为世界上主要的石油生产国和进口国，中国石油企业已经成为世界石油市场的重要组成部分。为了满足国家经济发展和能源安全的需要，有必要对我国石油企业国际竞争力进行科学、合理的测度和评价，以便制定出具有针对性的对策和建议，提升其国际竞争力。

1 文献综述

企业竞争力是体现一个企业在国际市场上与潜在竞争对手相比较所具有的竞争优势。从20世纪70年代末开始，学术界对企业国际竞争力进行了大量深入的研究^[1]。英国学者科恩认为，一个企业的竞争力就是指这个企业能够在建立和保持市场地位的同时获得利润的能力。从20世纪80年代以来，世界经济论坛（WEF）对国际竞争力的定义是“在当前和未来的市场环境中，企业提供比其他竞争者更具有性价比的产品和服务的能力和机会”。瑞士洛桑国际管理发展研究院（IMD）则将国际竞争力定义为“一个国家在其特有的经济与社会结构里，依靠自然资源禀赋，吸引投资发展经济，所形成的创造并增加其财富的能力” ^[2]。

近年来，国内一些学者对竞争力评价也做了很多相关的研究，金培指出，企业竞争力就是一个企业在完全的竞争市场中，以企业获利盈利和实现进一步发展为目的，与其他企业相比，具备持续、高效的向市场提供其所生产的产品或者提供服务的能力。崔新健认为，企业国际竞争力就是一个企业在全球范围内衡量其地位和能力的相对优势，这种优势具有动态的特性；企业竞争力取决于其资源要素及对资源的配置效率，其他还包括战略管理、组织运行、组织结构、制度要素等。王建华等认为，企业竞争力评价指标体系的设置应该包括企业的外部经营环境、企业产品的性价比和市场接受程度、企业生产规模、企业技术研发创新能力等。裴长洪就产业国际竞争力进行了研究，指出其指标可以分成显示性指标和分析性指标，显示性指标可通过市场占有率、企业利润率和企业价值增加值或者企业资产增值率等来进行企业国际竞争力的评价，分析性指标用来解释企业为什么会具有国际竞争力^[3]。李显军从企业微观视角对竞争力进行了研究，指出企业竞争力是指企业在市场中应用其所拥有的各种内外部资源，重新进行优化配置，进而提升在实现企业盈利和发展等方面的能力，以获得比其他竞争对手更具有优势的市场地位。

对于石油企业而言，其国际竞争力的评价方法主要有层次分析法（AHP），这种方法是一种通过综合定性和定量的研究方法，对研究目标进行系统化和层次化的分析，适用于目标结构复杂且缺乏数据的情况；模糊综合评判法（FCE）是将一些范围难以界定并且难以定量的因素，通过应用模糊关系合成原理进行量化，继而进行综合评价分析和判断；TOPSIS评价法是有限方案多目标决策分析中常用的一种科学方法；灰色关联度分析法（GRA）是利用既有的数据，通过对其所隐含的信息进行自化处理，继而对评判目标进行预测的方法，一般应用于所掌握的数据少且不易定性的情况；因子分析法（PCA）是运用降维的思想，将实测的多个指标表示为几个少数因子的线性组合，通过显性变量对隐性变量进行测度和分析，即通过具体的指标来对抽象的因子进行测评。因子分析法是应用最为广泛的一种评价方法，笔者应用此方法对石油企业国际竞争力进行实证分析。

2 构建石油企业国际竞争力综合评价指标体系 2.1 评价指标体系选择的原则 2.1.1 全面性原则

不同文化背景下的国际市场对产品、企业的满意度是有差别的，因此评价指标的选择要全面具体地反映企业的国际竞争力，以确保评价的全面性和可信性，既要注重显在的竞争力，又要强调潜在竞争力^[4]。同时，对企业国际竞争力的测定，既要分析其已取得的业绩，还要研究其所具有的竞争潜力，并对其今后发展潜力作出预测。国际竞争力评价指标体系中的各项指标相互影响和相互作用，应综合起来进行测度和评价而不是对各个指标进行简单相加，反映出企业作为一个统一的整体的、全面的竞争力。

2.1.2 可行性原则

选取的各项评价指标应具有可比性，既要便于计算、度量，使同行业的企业间可以方便地进行比较，同时还可以在不同行业间的企业进行比较。在进行企业国际竞争力分析时，更强调的是竞争优势，而非国家间的比较优势。因为比较优势并不是构成企业竞争力的要素，它主要指一国的资源禀赋或产业发展的有利条件，只能作为影响因素。根据企业竞争力评价指标的内容、涵义，数据和资料要获取容易，出处要明确集中，评价模型要简明了然，计算方法要简单通用。

2.1.3 科学性原则

各个指标的概念要科学、确切，要有精确的内涵和外延，指标间要避免包容和隐含的关联。评价指标要考虑可行性，确保所选取的指标科学地反映石油企业竞争力的特点，同时又能够用同一测算方法来进行测度和评价。

2.1.4 重要性原则

在构建石油企业国际竞争力评价指标时，可以选用的指标很多，但必须体现出关键的评价因素。评价指标的选择一定要抓住凸显国际竞争力的显性特征的指标，尽可能选择重要的指标进行测度评价。

2.1.5 最少性原则

要避免含义相同或相近的指标重复出现，要突出指标的典型性和代表性，在保证科学性原则的前提下，确定尽可能少的指标数量。

2.2 评价指标体系构建的方法 2.2.1 确定评价目标

不同的评价对象有着不同的评价目标，需要根据上述原则考察不同的评价要素，并根据对准确性的要求、数据来源等来确定要素的覆盖率、重复率等。

2.2.2 分解评价对象

把所要评价的目标、上一级指标的综合属性分解成小的、具体的评价要素，根据评价要素收集有关指标，并建立指标集，然后根据具体指标关联性建立多个指标集，以形成对上一级指标的解释。

2.2.3 建立关系矩阵

按照各项指标反映的评价要素，确定指标与评价要素的关系，建立指标要素的关系矩阵。

2.2.4 确定最优指标集

计算各指标集评价要素的覆盖率、重复率和平均难度因数，计算各指标集的目标函数值，并确定最优指标集。

2.2.5 石油企业国际竞争力评价指标体系的层级

评价指标及指标体系是反映或说明石油企业在全球范围内企业特征的基本属性以及数值表现，是真实、科学反映石油企业在全球范围内与同行业企业相比所具有的竞争地位和实力。石油企业国际竞争力评价指标体系由以下三个层次构成：目标层：即竞争力的最高综合层次，称为“石油企业国际竞争力”，由5个一级指标构成。一级指标层：它将目标层分解为5个构成部分，即：整体规模实力、获利盈利能力、资源开发生产能力、可持续发展能力、国际化水平。二级指标层：它将各一级指标按照上述原则分解为若干个二级指标并构成二级指标层。

2.3 评价指标体系的内容

石油企业竞争力的指标包括反映企业规模大小、上下游产业链结构、资源开发能力、生产加工能力、销量及市场占比、企业资产总额、固定资产回报率等体现企业实际经营状况的指标，还包括体现企业核心竞争优势及发展能力的指标，如技术研发投入、国际化水平和抵御风险能力等指标。笔者结合石油企业的特点，依据评价指标体系构建的原则、方法、层级，在吸收国内外已有研究成果的基础上，构建出石油企业国际竞争力的评价指标体系（表 1）。该指标体系选择了企业整体规模、企业盈利能力、资源开发生产能力、可持续发展能力以及国际化水平等五个一级指标，并将其分解为24项二级评价指标^[5]。

2.4 对评价指标体系的说明 2.4.1 企业整体规模

石油企业整体规模是其在世界石油市场上的竞争实力的直观体现，企业规模越大，企业的市场竞争能力就可能越强。笔者选取企业的年营业收入、企业总资产和企业员工人数、上下游产业结构等指标来分析石油企业的整体规模。

2.4.2 企业盈利能力

企业盈利能力是指石油企业在生产经营的一定时期内赚取利润的能力。企业从事经营活动的直接目的就是最大限度地赚取利润并维持企业平稳健康的发展和长期持续的经营。只有在生产经营过程中不断获利盈利的前提下，企业才具有存在的价值和发展的基础。笔者以企业净利润指标来反映企业整体盈利的能力，以资产利润率指标来反映企业相对的盈利能力，并辅以人均净利润、流动资产周转率、单位折旧、销售净利率等指标来衡量企业盈利的潜力。

2.4.3 资源开发生产能力

石油企业不同于其他制造业，石油企业的生产能力直接反映在石油的产量上，而资源的有限性又决定其生产的可持续性和生产潜力。笔者通过油气产量、原油加工量、油气销售量等指标来分析石油企业的资源开发生产能力。

2.4.4 可持续发展能力

可持续发展能力是指石油企业利用世界石油市场，通过企业技术能力与石油生产资源经营环节的衔接去实现企业价值增值、效益增长可持续发展的经营方式。笔者通过用油气剩余可采储量、资源接替率、储采比等指标来分析企业生产能力的可持续性。技术管理对于企业的技术能力提升有着重要的作用，而企业技术能力又会促进企业的可持续发展的能力^[6]，因此笔者通过用技术研发投入占比、技术研发人员占比、专利数量等指标来衡量不同石油企业之间技术对企业可持续发展能力的推动作用。

2.4.5 国际化水平

当前国际上大型石油企业都是规模庞大的跨国公司，国际油气占比、国际员工占比、国际销售收入占比等指标，既可以用来测量石油企业的油气生产经营的全球化程度，又可以反映企业的国际化水平。

3 实证分析 3.1 数据来源

以中国石油天然气集团公司、中国石油化工集团公司、中国海洋石油总公司为代表的中国石油企业与国际上具有代表性的石油企业如埃克森·美孚、壳牌、英国石油、康菲石油、雪佛龙—德士古、道达尔为参照^[7]。实证数据均来自2014年度各石油公司年报，部分数据由作者通过能源网站整理，最后运用SPSS统计软件对世界9大石油公司进行国际竞争力的综合评价分析。

3.2 实证模型 3.2.1 基本原理

笔者用的是因子分析法，即用少数几个因子去研究多个原始存在的指标之间的统计关系的一种模型。在此，笔者将24个指标最终综合为6个公共因子。其中，设有t个指标，x₁，x₂，… x_t，且每个指标都已经标准化，运用因子分析法构建的数学模型为：

$\left\{ \begin{gathered} {x_1} = {b_{11}}{G_1} + {b_{12}}{G_2} + \cdots + {b_{1p}}{G_p} + {\mu _1} \hfill \\ {x_2} = {b_{21}}{G_1} + {b_{22}}{G_2} + \cdots + {b_{2p}}{G_p} + {\mu _2} \hfill \\ \vdots \hfill \\ {x_t} = {b_{t1}}{G_1} + {b_{t2}}{G_2} + \cdots + {b_{tp}}{G_p} + {\mu _p} \hfill \\ \end{gathered} \right.$

(1)

其中，x_i(i=1, 2, …t)是需要分析且已经标准化的可以观测到实际数据的评价指标，G(j=1, 2, …p)是因子分析方法中所涉及的公共因子。同时，公共因子假定均值为0，方差为1，是指不能够直接观测到的共同影响因素是实际存在的，其每一个变量都可以表示成公共因子的线性函数与特殊因子之和，用矩阵表述即：X=BG+µ

其中X=(x₁，x₂，… x_t)^T,

$B = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{b_{11}}}&{{b_{12}}}& \cdots &{{b_{1p}}} \\ {{b_{21}}}&{{b_{21}}}& \cdots &{{b_{2p}}} \\ \vdots & \vdots &{}& \vdots \\ {{b_{t1}}}&{{b_{t1}}}& \cdots &{{b_{tp}}} \end{array}} \right]$

(2)

3.2.2 综合评价的基本步骤

第一步，标准化原始数据，消除指标量纲和数量单位的影响。

第二步，计算标准化后的指标相关系数矩阵B，确定是否合适使用因子分析法。

第三步，用雅可比方法求矩阵的特征根β_i及其特征向量γ_i=(γ_i1, γ_i2, · · ·, γ_it)^T。特征根可以作为提取公共因子的指标。

第四步，根据因子分析结果中的累计方差贡献率及特征根的判断准则，确定公共因子的个数，计算初始的因子载荷的矩阵B=(b_ij)。这一步的具体数学含义也就是求解因子模型。

第五步，对因子载荷矩阵实施方差最大正交旋转，从结果聚焦具体公共因子并根据研究内容结合以上步骤解释公共因子的含义。

第六步，求出指标的综合评价值，即$G = \sum\limits_{i = 1}^p {{{\bar \omega }_i}{G_i}} $，其中${\bar \omega _i} = {\lambda _j}/\sum\limits_{j = 1}^p {{\lambda _j}} $。

第七步，对评价的对象进行排序比较。由于计算过程繁琐，本文只给出部分步骤的分析数据。

3.3 分析过程及结果

根据各公共因子的方差贡献率大于等85%的原则和各因子的载荷系数及成份得分矩阵构建石油企业国际竞争力的计量模型，可写出6个因子的表达式：

$\begin{gathered} {G_1} = 0.092{x_1} + 0.063{x_2} + 0.003{x_3} + 0.049{x_4} + \hfill \\ 0.015{x_5} + 0.098{x_6} + 0.017{x_7} + 0.183{x_8} + \hfill \\ 0.087{x_9} + 0.191{x_{10}} + 0.056{x_{11}} + 0.231{x_{12}} - \hfill \\ 0.025{x_{13}} + 0.088{x_{14}} + 0.179{x_{15}} + 0.099{x_{16}} + \hfill \\ 0.065{x_{17}} + 0.098{x_{18}} + 0.016{x_{19}} + 0.824{x_{20}} + \hfill \\ 0.135{x_{21}} + 0.091{x_{22}} + 0.332{x_{23}} + 0.059{x_{24}} \hfill \\ \end{gathered} $

(3)

$\begin{gathered} {G_2} = 0.102{x_1} + 0.093{x_2} + 0.078{x_3} + 0.014{x_4} + \hfill \\ 0.114{x_5} + 0.107{x_6} - 0.002{x_7} + 0.011{x_8} - \hfill \\ 0.003{x_9} + 0.101{x_{10}} + 0.087{x_{11}} + 0.987{x_{12}} + \hfill \\ 0.107{x_{13}} + 0.142{x_{14}} - 0.004{x_{15}} + 0.019{x_{16}} + \hfill \\ 0.002{x_{17}} + 0.033{x_{18}} + 0.008{x_{19}} + 0.014{x_{20}} + \hfill \\ 0.110{x_{21}} - 0.067{x_{22}} + 0.005{x_{23}} - 0.016{x_{24}} \hfill \\ \end{gathered} $

(4)

$\begin{gathered} {G_3} = 0.087{x_1} + 0.083{x_2} + 0.007{x_3} - 0.046{x_4} + \hfill \\ 0.017{x_5} + 0.198{x_6} - 0.015{x_7} + 0.138{x_8} + \hfill \\ 0.079{x_9} + 0.154{x_{10}} - 0.063{x_{11}} + 0.198{x_{12}} - \hfill \\ 0.037{x_{13}} + 0.076{x_{14}} + 0.178{x_{15}} + 0.076{x_{16}} + \hfill \\ 0.058{x_{17}} + 0.094{x_{18}} + 0.043{x_{19}} - 0.542{x_{20}} + \hfill \\ 0.139{x_{21}} + 0.191{x_{22}} - 0.332{x_{23}} + 0.059{x_{24}} \hfill \\ \end{gathered} $

(5)

$\begin{gathered} {G_4} = 0.075{x_1} + 0.111{x_2} - 0.007{x_3} + 0.079{x_4} + \hfill \\ 0.215{x_5} + 0.078{x_6} + 0.067{x_7} + 0.153{x_8} + \hfill \\ 0.077{x_9} + 0.121{x_{10}} - 0.066{x_{11}} + 0.132{x_{12}} - \hfill \\ 0.035{x_{13}} + 0.058{x_{14}} + 0.139{x_{15}} + 0.179{x_{16}} + \hfill \\ 0.105{x_{17}} + 0.078{x_{18}} + 0.046{x_{19}} - 0.424{x_{20}} + \hfill \\ 0.165{x_{21}} + 0.071{x_{22}} - 0.232{x_{23}} + 0.055{x_{24}} \hfill \\ \end{gathered} $

(6)

$\begin{gathered} {G_5} = 0.102{x_1} + 0.093{x_2} - 0.006{x_3} + 0.043{x_4} - \hfill \\ 0.017{x_5} + 0.068{x_6} - 0.019{x_7} + 0.133{x_8} + \hfill \\ 0.059{x_9} + 0.141{x_{10}} - 0.036{x_{11}} + 0.141{x_{12}} - \hfill \\ 0.029{x_{13}} + 0.055{x_{14}} + 0.149{x_{15}} + 0.079{x_{16}} - \hfill \\ 0.075{x_{17}} - 0.078{x_{18}} + 0.962{x_{19}} - 0.884{x_{20}} + \hfill \\ 0.086{x_{21}} + 0.054{x_{22}} - 0.133{x_{23}} + 0.075{x_{24}} \hfill \\ \end{gathered} $

(7)

$\begin{gathered} {G_6} = 0.030{x_1} + 0.141{x_2} + 0.033{x_3} + 0.024{x_4} + \hfill \\ 0.115{x_5} + 0.198{x_6} + 0.217{x_7} + 0.928{x_8} + \hfill \\ 0.502{x_9} + 0.307{x_{10}} - 0.190{x_{11}} + 0.284{x_{12}} - \hfill \\ 0.025{x_{13}} + 0.488{x_{14}} + 0.479{x_{15}} + 0.199{x_{16}} + \hfill \\ 0.065{x_{17}} + 0.298{x_{18}} + 0.316{x_{19}} - 0.724{x_{20}} + \hfill \\ 0.198{x_{21}} + 0.191{x_{22}} - 0.382{x_{23}} + 0.259{x_{24}} \hfill \\ \end{gathered} $

(8)

最后，综合得分的计量模型为

$G = \left( \begin{gathered} 35.442 \times {G_1} + 21.011 \times {G_2} + 13.426 \times {G_3} \hfill \\ + 9.542 \times {G_4} + 7.105 \times {G_5} + 7.002 \times {G_6} \hfill \\ \end{gathered} \right) \div 93.528$

(9)

将统计所得数据带入以上六个因子表达式及综合得分函数中，可得出各个石油公司的国际竞争力指数（表 2）。

4 结语

随着全球经济一体化，跨国石油企业的地位和作用越来越突出，企业的规模也变得越来越庞大，其生产组织调度、经营运营管理变得越来越复杂^[8]，对其进行竞争力的精准评价也变得更加困难，但同时对企业经营管理也变得更加重要。笔者从企业规模、企业盈利能力、资源开发生产能力、可持续发展能力以及国际化水平等方面构建了石油企业的国际竞争力评价指标体系，通过实证分析了中国石油、中国石化、中国海油三家中国主要石油企业的国际竞争力水平和在世界石油产业中的竞争地位。2014年数据分析显示，在企业总体规模方面中国石油与中国石化同其他国家大型石油公司相比已具有较强实力，中国石油的总体竞争力与壳牌、埃克森美孚相当，中国石化与雪佛龙、道达尔持平，中国石油和中国石化在有些指标上还处于领先地位。中海油竞争力相对较弱一些，与康菲石油相当。总之，虽然中国石油企业近年来取得了较快的发展，企业实力不断增强，在国际上的排名和影响力都在不断提升，但是中国石油企业的国际运营能力、盈利能力与国外大型跨国石油公司相比，差距依然较大。石油工业发展到今天，已很难做到技术与管理上的创新，企业生产运行效率也很难再继续提高。为实现中国经济的绿色增长，还需大量增加天然气等清洁能源在一次性能源结构中所占的比例，这就要求中国石油企业不断提升国际化经营能力，积极执行“走出去”战略，把企业实力与全球资源有机结合起来，在世界石油市场上统筹规划、全面布局，在企业实现快速发展的同时，保障中国的能源安全和清洁能源的供应。