上海交通大学
硕士学位论文
中国火电行业上市公司的投资价值研究
姓名：韩轶超
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：仲健心
20100101
中国火电行业上市公司的投资价值研究
摘 要
我国的火电行业目前正处于一个变革时期，供需矛盾趋缓、扩张
速度减缓、上网竞价即将来临和上游压力依然不减是这一时期的主要
特征。2008 年，煤炭价格上半年飙升，上网电价连续提升2 次，央
行加息增加了各企业的财务费用，火电行业中有的企业获得了超过
20%以上的利润率，而有的企业则出现了巨额亏损，是何种竞争力的
因素带给它们如此大的差异，这些因素又是如何影响这些上市公司的
投资价值的？这是本文要解决的核心问题。
首先，本文运用迈克尔·波特的五力模型对我国火电行业进行了
竞争力分析，认为供应商的侃价能力和行业内公司的竞争是该行业的
主要竞争影响因素，而这两点最后又一齐聚焦到了火电公司的成本控
制上。
接着，本文将火电公司的成本逐一拆分，分析各细分成本的影响
和驱动因素，并利用这些驱动指标构建了火电行业的销售成本率预测
模型，发现当年煤炭均价、公司平均机组单机容量、加权平均机组已
投产年数、地理位置和煤炭平均运距这些因素对火电公司的销售成本
率具有显著的影响。
最后，本文利用该模型回测，发现该模型能够较好地预测火电类
上市公司的业绩，为火电行业中的投资决策提供一定的参考和指导意
见。
关键词：火电行业，上市公司，投资价值，成本领先
THE RESEARCH ON INVESTMENT
VALUE OF LISTED THERMAL POWER
COMPANIES IN CHINA
ABSTRACT
China's thermal power industry is currently in a period of change.
Supply and demand gap slowdown, expansion rate slowed, the coming
electricity price auction and upstream pressure are the main features of
this period. In 2008, coal prices soared in the first half, the electricity
price was upgraded twice and the rising interest rates increased the
financial costs of enterprises. In thermal power industry, some enterprises
have obtained a profit rate over 20%, while some companies appeared
huge losses. What kind of competitive factors brought them to such a
big difference and how these factors affect the investment value of these
listed companies? That is a core issue to be resolved.
First, the paper uses Michael Porter's Five Forces Model to analyze
China's thermal power industry. A competitive analysis concludes that
supplier capabilities and the industry's inner competition are the industry's
main competitive factors, both of which focus on the cost control of
thermal power companies.
Then, this article analyzes the company's cost, the breakdown and
driving factors of the cost. A model is build to use these indicators to
forecast the cost of sales ratio of a thermal power company. It is found
that the average yearly coal price, the company’s average unit capacity,
the weighted average number of years has already been put into operation,
geographical location and the average transport distance of coal-fired
power together have a significant impact on the company's cost of sales
ratio.
Finally, back-tested using the model found that the model can be used
to predict the companies’ performance in the thermal power industry,
which can provide investors with a reference and guidance for the
investment value in the industry.
Key words: Thermal power industry, Listed companies, Investment value,
Cost leadership
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
第一章 绪论
1.1 研究背景
20 世纪90 年代以来，随着我国电力体制改革的深入，电力行业的国家垄断
属性逐渐弱化。而随着“垄断神话”的破灭，电力行业的重组与改革大行其道，
随之而来的则是竞争的引入和开放经营。
在过去的十年中，解决全国的电力紧缺问题一直是电力行业的首要任务。在
以国有电力公司为主的行业中，需要满足年均8%以上的电力需求增速始终是一
个不小的挑战。所以，国家的各项政策都是意在鼓励电厂投资，而忽略了长期的
投资效率、成本管理等问题。
而2008 年以来，全国电力行业的形势发生了很大的变化，金融危机导致工
业产值和全国用电量增速迅速下滑，全国发电量增速由2007 年的14.5%降至2008
年的5.6%，这也创了2000 以来的增速新低，而2009 年的数据则可能更低，电
力需求受到巨大冲击；另一方面，全球金融危机之前各地大力兴建的电厂项目仍
旧将按时完工，“十一五”期间我国电力装机容量年均增速为10.5%。可以看到，
电力供需紧张的关系趋于缓和，全国大部分地区已经或者即将走出缺电困境，电
力行业正由卖方市场向买方市场过渡。行业目前的特点可以简单概括为：供需矛
盾相对缓和；发电量、售电量增速趋缓；电网峰谷差加大；发电设备年利用小时
数逐年下降。全国各地严重缺电和电力企业依靠数量扩张为主的发展阶段已经过
去，行业正朝着以平稳扩张和高效率经营为特征的新阶段过渡。这将是电力企业
在发展过程中不可逾越的阶段，也将给处于行业中的企业带来根本性、全局性的
战略影响。
而目前，电力行业中的火电子行业的发展同样面临多方压力。
1）从市场环境来看，尽管中国整体经济受到金融的冲击程度要小于世界平
均水平，但仍有一定影响，电力行业由卖方市场过渡到买方市场是必然趋势。
2）从各子行业的发展来看，受制于环境污染的影响，我国未来电力装机的
增量将主要集中在水电、风电、核电等清洁能源上，虽然火电仍将是最主要的发
电途径，但未来的装机增速将明显低于水电、风电和核电，到2020 年，我国的
水电、风电和核电装机容量将分别达到3 亿千瓦、1.5 亿千瓦和4000 万千瓦，
分别是目前装机容量的1.7 倍、3.4 倍和4.5 倍，而火电的装机容量占比将由目
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前的 75.9%下降到59%。
3）从行业内部发展趋势来看，电力改革中将大力试点竞价上网、核定输配
电价以及销售电价与上网价联动，竞争的引入将带来一场行业内的重新洗牌。
4）从产业链的角度来看，煤炭价格的波动仍旧是影响火电行业盈利水平的
重要因素。2008 年，在全球金融危机的背景下，我国的发电量增速出现了明显
下滑，但至少没有出现负增长，而最终导致电力行业整体亏损的主要原因在于煤
价的突然高企，山西优混煤价由年初的520 元/吨飙升至7 月的995 元/吨，上涨
91%，同时发改委的电价调控又是滞后于煤价的上涨，最终导致当年五大发电集
团全年亏损400 亿，火电行业亏损700 多亿。
1.2 研究目的和意义
通过对火电行业背景的分析，我们了解到火电行业现在正处于一个变革时
期，供需矛盾趋缓、扩张速度减缓、上网竞价即将来临和上游压力依然不减是这
一时期的主要特征。
首先，而对于投资者来说，在面对行业变革背景的情况下，最关心的依然是，
行业中什么样的企业是值得投资的？2008 年，在全球燃料价格上涨，国内煤炭
价格巨幅震荡的一年里，我国电力行业的企业也经历了如过山车一般的经营环境
转变，煤炭价格上半年飙升至年底回落，全国上网电价连续提升2 次，经济危机
带来央行加息从而增加了各企业的财务费用等，面对竞争中的种种不确定因素，
我们看到它们在这一年度分别给出了截然不同的答卷。有的企业获得了超过20%
以上的利润率，而有的企业则出现了巨额亏损，同样是在火电行业经营，同一年
的经营结果为什么会有如此大的差异？是何种竞争力的因素带给它们如此大的
差异，这些因素又是如何影响这些上市公司的投资价值的？这是本文要解决的核
心问题。
2
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-140
-120
-100
-80
-60
-40
-20
0
20
40
宝新能源
深圳能源
广州控股
申能股份
国投电力
建投能源
大唐发电
国电电力
赣能股份
通宝能源
华电能源
皖能电力
粤电力A
华能国际
九龙电力
内蒙华电
华电国际
*ST能山
上海电力
长源电力
吉电股份
漳泽电力
华银电力
豫能控股
销售净利率
图1：2008 年火电行业主要公司利润率
Table1: Profit rates of main listed thermal power companies in 2008
其次，发电企业的投资价值、竞争力研究问题以前关注的人并不多，由于电
力行业的特殊性，它一直被认为是一个天然的垄断行业。20 世纪90 年代以前，
世界上绝大多数国家都对电力产业都采取了国有体制管理和发、输、配、售一体
化的垄断经营模式。发电厂只是整个电力产业的一个生产车间，按照上级指示进
行生产，不存在竞争压力。而之后，随着放松管制、打破垄断，引入竞争机制和
民营化，发电企业成为电力行业中面对市场竞争压力的经营主体。我国的电力体
制改革始于2002 年，以打破垄断，引入竞争，提高效率，降低成本，健全电价
机制，优化资源配置，促进电力发展为目标，首先在发电环节引入了竞争机制。
只有发电企业真正成为市场竞争的主题，竞争力研究才具有意义。而现在又是这
一行业即将发生变革的转折期，希望通过本文的研究加深对发电企业投资价值、
竞争方式的研究和了解。
1.3 本文的技术路线
论文主体可以分为六部分，各部分内容大致分述如下：
第一部分为引言，分别介绍本文的研究背景及研究目的与意义。
第二部分为有关企业竞争、成本领先战略和投资价值的理论探讨，此部分着
重介绍本文欲研究问题的国内外学者研究成果。
第三部分为我国火电行业的竞争格局分析，该部分运用波特的五种竞争力模
型分析了我国火电行业的现状，指出了行业竞争的核心与焦点。
3
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第四部分为成本分析，对火电行业中各上市公司的成本控制进行了整体的分
析与对比，试图找到该行业中成本控制的关键因素，以及这些因素对火电公司投
资价值的影响路径。
第五部分为实证分析部分，该部分首先利用第四部分中总结出的火电行业成
本影响因素进行了一个销售成本率的回归模型，然后验证了该模型在衡量火电行
业公司业绩与投资价值过程中的可靠性。
第六部分为总结与展望，此部分对本文所得结果加以概括性总结，并对本文
后续相关研究方向提出建议，最后提出本文的不足之处。
本文的结构如下图所示：
研究目的与意义
研究背景
研究目的与意义
文献回顾
企业竞争理论
成本竞争理论
投资价值理论
火电行业分析
行业竞争格局
成本因素分析
实证研究
成本回归模型
模型验证
总结与展望
总结与展望
本文的不足
理论分析
实际应用
结论
成本对投资价值的影响
图2：论文结构图
Table2: Structure of the thesis
4
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第二章文献综述
2.1 企业竞争理论
企业竞争力是一个有着明确含义但又较为难以准确定义的概念，众多专业学
者都从不同角度予以阐述。美国的《产业竞争力总统委员会报告》认为，“企业
竞争力是指在自由良好的市场条件下，企业能在国际市场上提供好的产品、好的
服务，同时又能提高本国人民的生活水平的能力”；而《世界经济论坛》1994 年
在其《国际竞争力报告》中，把企业竞争力定义为“一个公司在全球市场上均衡
地生产出比竞争对手更多财富的能力”。国内学者韩中和[1]提出，企业竞争力是
面向市场和客户，合理地运用企业内外部经营资源，提供市场所需的产品与劳务，
在与竞争对手的角逐中建立竞争优势的能力。范晓屏[2]认为，企业竞争力是基于
企业自身竞争优势与竞争资源在过去和现在市场中表现出优良业绩的内部支撑
力。彭丽红[3]提出，企业竞争力是指在一定的市场环境中支持企业持久生存和发
展的力量，而这种力量来自于企业持续拥有的，有价值的，稀缺的超群性和独特
性经营资产所形成的产品或服务优势，这一概念类似于普拉哈拉德和哈默尔提出
的核心竞争力概念。中国社科院金碚[4]认为，“企业竞争力是在竞争性市场中一
个企业所具有的能够持续地比其他企业更有效地向市场提供产品或服务，并获得
盈利与自身发展的综合素质。”
迈克尔·波特[5]（1980）在其著作《竞争战略》中认为，竞争决定了一个行
业的利润率。竞争规律体现为五种竞争的作用力：新的竞争对手入侵、替代品的
压力、客户的侃价能力、供应商的侃价能力以及现存竞争对手之间的竞争。1）
新的竞争对手入侵。行业的新进入者会对价格和利润造成巨大的压力，甚至当其
他公司还未进入该行业时，进入威胁也会对价格产生压力。因为高价和利润率会
驱使新的竞争者加入行业，因此进入壁垒是一个行业获利能力的重要因素。2）
现存竞争对手之间的竞争。当在某一行业中存在一些竞争者时，由于他们力图扩
大各自的市场份额，于是市场中会出现价格战，从而降低了利润。如果行业本身
增长率缓慢，这些竞争则更加激烈，因为此时扩张意味着掠夺竞争对手的市场份
额。3）替代品的压力。如果一个行业的产品存在替代品，那么就意味着它将面
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临着与相关行业进行竞争的压力。替代品的存在对厂商向消费者索取高价做了无
形的限制。4）客户的侃价能力。如果一个购买者购买了某一行业的大部分产品，
那么它就会掌握着很大的谈判主动权，进而压低购买价格。5）供应商的侃价能
力。如果关键投入品的供应厂商在行业中处于垄断地位，它就能对该产品索取高
价，进而从需求方行业中赚取高额利润。决定卖方侃价能力的关键因素就是需求
方能否得到相关的替代品。如果替代品存在而且可以被需求者获得，卖方就会失
去讨价还价的资本，因此，也就难以向需求方索取高价。在各类行业中，并非所
有的五种竞争力都同等重要，某种因素的重要性依据结构不同而不同。每一个行
业都有其独特的结构，结构性转变会影响竞争作用力的总体或相对力量，并且也
会对行业盈利能力产生正面或负面影响。
沃纳菲尔特[6]（1984）提出了企业资源论，他认为企业是一个资源的集合体，
每类资源都有多种不同用途。资源可以分成三类：有形资源、无形资源及有关产
品和工艺的资源知识。杰伊·巴尔尼是该理论最著名的代表人之一。他的著作《从
内部寻找竞争优势》一文探究了资源依赖学派的理论性概念如何帮助管理者理解
业务和公司层次战略问题，他认为，如果企业的资源具有价值性、稀缺性和难以
复制性，则它们对于竞争就非常重要。企业竞争力体现在那些特殊资源上，开发
过程产生的独特资源是企业持续竞争优势存在的源泉。辛西娅·A·蒙哥马利和
大卫·J·科利斯通过研究公司跨国竞争的资源基地、市场、多产品线间的价值
创造，围绕企业资源的特质、合理利用及配置，从企业层面、业务层面论述了通
用资源与专用资源、企业资源连续统一体与企业战略连续统一体，企业范围、规
模、治理等问题，揭示了资产与能力赚取经济地租的途径，认为无论是在业务层
还是在企业层取得的杰出经济绩效，最终都归功于企业配置其相对出众和稀缺的
资源的能力。
普拉哈拉德和哈默尔[7]（1990）提出了“企业核心竞争力”的概念，认为核
心竞争力是“组织中的积累性知识，尤其是关于如何协调不同的生产技能和有机
结合各种技术流派的知识”，这是企业长期形成的、处于企业内部的、支撑企业
过去、现在、将来竞争优势的、并使企业长期在竞争中处于主动的核心竞争力。
哈默尔曾经做过一个比喻，“企业就好比一棵大树，树干和大树枝是企业的产品，
小树枝是各个小战略业务单位，树叶、果实和花则是最终产品，而提供营养的根
系，就是企业的核心竞争力”。核心能力论认为并不是企业所有的资源、知识和
能力都能够形成企业的持续性竞争力，只有当这些要素同时符合价值性、不可复
制性、独特性和难以替代的标准时，它们才能形成企业的核心竞争力，带来企业
的持续竞争优势。
理查德·戴维尼[8]（1994）提出了“超级竞争”（Hyper-competition）的概
念，他认为持续优势是不存在的，只有通过打破现状才能获得一系列短暂优势。
6
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因此，长期的成功需要动态战略，不断地去创造、毁灭又再造短期优势。超级竞
争是一种动态竞争，这种竞争以高强度和高速度的竞争为特点，每一个竞争对手
都不断努力建立竞争优势并削弱对手的竞争优势，任何企业一个的超级优势都是
相对暂时的，都可能被竞争对手的反击行动所击败。
2.2 成本管理理论
迈克尔·波特[9]（1985）在其著作《竞争优势》中认为，企业归根到底拥有
两种基本的竞争优势：低成本与差异性。他把这两种基本类型的竞争优势与经营
活动的目标领域联系起来，得到三类基本竞争战略：成本领先战略、差异化战略
和聚焦战略。成本领先是三种基本战略中最明确的一种。在这种战略的指导下，
企业的目标是要成为其行业中的低成本生产厂商。成本优势的来源各不相同，并
取决于行业结构，规模经济、专有技术、优惠的原材料等都可能使企业获得成本
领先的优势。如果企业能够创造和维持全面的成本领先地位，那么它只要将价格
控制在行业平均或接近平均的水平，它就能获取优于平均水平的经营业绩。然而，
成本领先者不能无视差异化战略。如果它的产品被认为与其对手不能相比或不被
客户接受，成本领先者为了增加销售量，将被迫将价格降低到远低于竞争者的水
平，这将抵消掉其理想的成本地位所带来的收益。成本领先者尽管依赖于成本领
先来获得竞争优势，但仍必须创造出和竞争对手价值相等或价值近似的产品，以
获取高于行业平均水平的收益。成本领先的逻辑要求企业是唯一的成本领先者，
而不是成为竞争这一地位的几个企业之一。当雄心勃勃的成本领先者不止一个
时，它们之间的竞争常常十分激烈。所以，成本领先战略是一种格外依赖先发制
人策略的战略，除非重大的技术变革允许某个企业从根本上改变其竞争地位。
约翰.K.桑克[10]（1993）在《战略成本管理与企业竞争优势》一书中提出了
John K.Shank模式，该模式实际上是在迈克尔·波特所著的《竞争优势》一书的
基础上所创建的，它以战略价值链分析、战略定位分析和战略成本动因分析为主
要手段，为企业的成本管理提供了战略透视。1）战略价值链分析有3 个目的，
一是了解企业在行业价值链中的位置，探寻利用上、下游价值链管理成本的可能
性；二是了解企业内部的价值链，努力消除不增值作业，减少浪费；三是了解企
业竞争对手的价值链，明确企业自身的强势和弱势，面临的机遇和挑战。2）战
略定位就是指公司在赖以生存的市场上如何选择竞争策略以对抗竞争对手。公司
首先要对自己所处的内外部环境进行详细、周密的分析，然后通过行业分析确定
行业定位；通过对市场的分析来确定公司的市场定位；通过对产品的分析来确定
本公司的产品定位；再确定以怎样的竞争战略来保证公司在既定的行业、市场和
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产品上站稳脚跟，击败对手，获取行业平均水平以上的利润。3）战略成本动因
分析与传统以产量为主的成本动因不同，战略成本动因分析站在更高的角度来管
理成本，通过战略成本动因分析，找出影响企业成本的结构性动因和执行性动因，
确定与战略的结合，通过控制成本动因、重组价值链来管理成本。
库珀和斯拉莫得[11]（1999）在《目标成本与价值规划》一书中，将波特教授
的竞争战略和竞争优势理论从会计学角度加以阐释，对运用目标成本规划较为成
熟有效的七家日本公司（包括丰田和尼桑公司）进行了为期数月的考察，在经过
高度提炼和规范之后，将目标成本规划的过程划分为三个部分：市场驱动的成本
规划、产品层次的目标成本规划和零部件层次的目标成本规划。目标成本规划的
过程首先从如何满足市场以及顾客对产品的性能、质量和价格的要求入手。市场
驱动的成本规划过程的关键是市场分析。在这个过程中，要确定一个市场所允许
的产品成本，再将这个可允许的成本所代表的竞争性成本压力传递到产品开发与
设计者身上。产品层次的目标成本规划过程就是要促使产品的开发设计者朝着
“许可成本”的目标发挥创造力。企业一旦确定了产品层次上的目标成本，它又
会将产品目标成本分解到零部件的层次上，以此将成本压力转移到供应商身上。
这样，供应商也必须想方设法去设计、生产企业所需的零部件，从而保证供应商
在将零部件卖给企业时也能获得足够的利润。因此，零部件层次的目标成本规划
将促使零部件供应商与产品的制造商一道向满足顾客需求的目标共同努力。
阿彻·A·汤普森、约翰·E·甘伯、A·J·斯特里克兰三世[12]（2006）在合
著的《战略管理——获取竞争优势》一书中提出最佳价值战略，以比竞争对手低
的价格提供更优质的产品来给予顾客更多的价值，其目标是以最低的成本提供与
竞争对手产品相似的产品。它综合了两种基本战略的特质：低成本以及特色化的
产品和服务。对于高度理性且关注价值的市场来说，竞争的最高境界就是最佳价
值战略（俗话说的价廉物美）。
王铁男[13]（2000）在《竞争优势：低成本领先战略的理性思考》中认为，竞
争优势可以来源于成本优势。如果企业进行所有价值活动的累计成本低于竞争者
的成本，企业就具有成本优势。如果企业成本优势的来源对于竞争者来说是难以
复制或模仿的，其持久性就会存在。如果企业向买方提供可以接受的价格水平，
以使其成本优势不为售价低于竞争者而抵销，成本优势就会带来超额收益。成本
优势的战略性价值取决于其持久性。成本优势只有在企业能够维持它时才能产生
高于平均水平的效益。如果不能持久地改善企业的相对成本地位，那么企业只能
保持成本等价或成本近似，企业要获得成本领先就必须开发出成本领先的持久来
源。企业的成本领先地位源于其价值活动的成本行为，成本行为取决于影响成本
的一些结构性因素，这些结构性因素(包括规模经济、学习、生产能力利用模式、
联系、相互关系、整合、时机选择、自主政策、地理位置、机构因素) 结合起来
8
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决定一种既定活动的成本，因此，保持对成本起决定做用的基本因素的长期优势,
就可能实现成本领先战略。
叶广宇[14]（2001）在《总成本领先战略的理论分析》中认为，总成本领先战
略在实践中被相当多的企业采用，也有些企业因对其认识不足而不能得到良好效
果。文章对总成本领先战略的特点、优势、实施方法、实施条件和应注意的问题
进行了分析，认为采取总成本领先战略可以有效地防御竞争和获取竞争优势，从
而获得高于行业平均水平的收益。作者认为获取低成本优势有两个途径：比竞争
对手更有效地开展内部价值链活动，更好地管理推动价值链活动成本的各个因
素；改造公司价值链，省略或跨越一些高成本的价值链活动，采用效率更高的方
式来设计、生产、分销或销售产品。成本优势只有在企业能够维持它时才能产生
高于平均水平的效益，不能持久的成本优势因为很快就被竞争对手赶上或超越而
意义不大。
薄湘平、陈娟[15]（2003）在《总成本领先战略探析》中提出，企业可以从以
下几个方面来考虑实施总成本领先战略：在具体分析了企业内外部情况的基础上
确定企业的价值链；针对价值链上各个环节的成本行为进行详细的成本分析和严
密的成本控制；必要时应当考虑重新构建企业价值链。
李湘[16]（2005）在《成本领先战略的范式》中认为，实施成本领先有三种选
择：一是实现规模经济。根据西方经济学原理，在达到一定规模之前，产量越大，
单位平均成本越低。因而，实现成本领先，通常应选择那些同质化程度高、技术
成熟、标准化的产品规模化生产。我国一些行业内的企业远未达到盈亏临界点规
模，其真正的成本优势也就无法形成。这一点，格兰仕最为典型。二是做好供应
链管理。也就是通过供应链的整合，与上游供应商如原材料、能源、零配件，协
作厂家建立起长期稳定的亲密合作关系，以便获得廉价、稳定的上游资源，并能
影响和控制供应商，对竞争者建立起资源性壁垒。在协调和整合供应链上，国美
模式堪称一绝。三是苦练内功，塑造一种注重细节，精打细算，讲究节俭，严格
管理，以成本为中心的企业文化。
2.3 投资价值理论
本杰明·格雷厄姆和大卫·多德[17]（1934）在《证券分析》一书中首次提出
了证券投资的基本分析方法。基本分析方法是分析影响证券未来收益的基本经济
要素的相互关系和发展趋势，据此预测证券的收益和风险，并最终判断证券内在
价值的一种分析方法。该方法认为公司的业绩取决于公司运营的经济环境，取决
于各种投入资源的供求价格，取决于公司产品或服务的供求价格。因此，基本分
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析方法的内容包括宏观经济、行业和公司三个层次的系统分析。大多数的基本分
析遵循自上而下的顺序，首先对整个国家经济做出预测，然后是行业，最后是公
司。行业预测是以整个经济的预测为基础，接下来的公司预测是以它所处行业和
整个经济预测为基础的。少数基本分析法采用自下而上的顺序，从对公司前景的
估计开始，然后建立对行业和整个经济前景的估计。基本分析方法对选择具体的
投资对象特别重要，对于其整个证券市场的中长期前景也很有帮助，但对把握短
期股市的具体变化作用不是很大。
内在价值法，也称绝对价值法，这种方法认为一项资产的内在价值应该等于
该资产预期在未来所产生的全部现金流的现值总和。现金流因所估资产的不同而
不同，对股票而言现金流是红利，对债券而言现金流是利息和本金。贴现率将取
决于所预测的现金流的风险程度，资产风险越大，贴现率越高，反之则越低。对
股票进行内在价值分析时，一般使用贴现现金流模型（Discounted Cash Flow），
根据人们对未来增长率的不同假设，有以下几种主要模型：1）定常增长模型；2）
两阶段增长模型以及3）三阶段增长模型。
相对价值法与绝对价值法所对应，是一种把对比作为确定价值基础的投资价
值分析方法。相对价值法是基于如下的思想：如果几个公司处于同一个行业，业
绩记录与资产负债表的情况有类似，那么这些公司应该符合相同的估价尺度。常
见的股价尺度或者比率有：市盈率、市净率、市销率、企业倍数等指标，其中市
盈率是最常用的相对估值数据。
近年来，随着证券市场监管力度的增强，财务报表信息成为了投资者进行公
司分析的主要对象，而财务分析就是这种这一趋势的产物。财务分析的方法主要
有4种：1）趋势分析法。趋势分析法就是将两个或两个以上连续的财务年度的数
据进行对比，算出它们的增减变动方向、数额和变动幅度的分析方法。采用该方
法可以从企业的财务状况和经营成果变化中寻求其变动的原因、性质，并由此预
测企业未来的发展趋势。具体运用时，可以分为绝对数趋势分析和百分比趋势分
析。2）结构百分比分析法。结构百分比分析法将资产负债表、利润表和现金流
量表转换成结构百分比报表。例如，在资产负债表中把资产定为100%，在利润表
中把主营业务收入定位100%，而将其他科目转换成它们的百分比，这样就可以看
出不同科目之间的比重关系，从而有利于发现有显著问题的项目。3）比率分析
法。财务比率是各个会计要素的相互关系，反映各个会计要素的内在联系。财务
比率的计算简单，但对它加以说明和解释是相当困难和复杂的。财务报表中有大
量的数据，可以根据需要计算出很多有意义的比率，这些比率涉及到企业经营管
理的各个方面，比如有偿债能力比率、盈利能力比率、经营管理能力比率等。4）
因素分析法。因素分析是根据分析指标和影响因素的关系，从数量上确定各因素
对指标的影响程度。只有将一个综合性的指标分解成各个构成因素，才能从数量
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上把握每一个因素的影响程度。因素分析法最常用的是杜邦分析法，杜邦分析法
以净资产收益率为主线，将企业在某一时期的主营业务成果以及资产营运状况全
面联系在一起，层层分解，逐步深入，构成了一个完整的分析体系。
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第三章火电行业竞争性分析
根据企业战略大师迈克尔·波特提出的五力模型，竞争决定了一个行业的利
润率，而竞争规律体现为五种竞争力：潜在的新进入者的威胁、行业内竞争者的
竞争、替代品的替代能力、供应商的议价能力和购买者的议价能力。下面我们就
通过对电力行业的五大竞争力进行分析，来探究影响行业内公司业绩的主要因
素。
潜在的新进入者的威胁
替代品的替代能力
供应商购买者
销售者之间的竞争来自企业争夺有
利市场地位和竞争优势
图3：波特五力模型
Table3: Michael Porter’s five forces model
3.1 潜在的新进入者的威胁
相比于一般的竞争性行业，电力行业的进入壁垒较高。尽管经过 2002 年的
电力管理体制改革，行业的垄断格局已经被打破，但作为重要的能源子行业，电
力行业还是严格受到国家的控制，再加上行业的资本密集特点，进入壁垒要高于
普通的行业。
12
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
2003 年以前，中国电力工业体制管理历经：电力部--水利电力部--能源部
--电力部--国家电力公司一系列变化，虽然电力体制管理历经多种形式，但一直
保持电力行业垂直管理，政企合一的角色。
表1：我国电力行业发展历史阶段
时期 管理部门 备注
1949-1955 燃料工业部 管理煤，油，电统一管理
1955-1958 电力工业部 撤消燃料工业部
1958-1978 水利电力部 水、电合并
1978-1982 电力工业部（撤销水利电力部） 水、电分家
1982-1988 水利电力部（合并水、电两部） 水、电再次合并
1988-1993 能源部（撤销水利电力部） 首次成立大能源部
1993-1997 电力工业部（撤销能源部） 回到行业单独管理的老路
1998-2002 国家电力公司
2003-2008.7 发改委、电监会、国资委
厂网分开，成立两大电网公司和五大发电
公司
2008.8-至今 国家能源局、电监会、国资委能源局成立，能源宏观管理趋于集中
2002 年12 月29 日，电力行业管理大变革开始，当日，按照厂网分开的原
则，五大发电集团公司和两大供电集团公司正式挂牌，发电行业垂直管理体制一
去不复返。
电力体制打破垄断之后，电源建设进入了一个超常规发展阶段，自2005 年
底装机容量突破500GW 之后，更是按照每年100GW 的速度递增，相当于每年增加
一个欧洲的装机容量（截至2008 年9 月，欧盟装机容量约为80GW）。电源建设
的爆发式发展，究其原因，一是政府层面的电力宏观规划职能出现真空，2003
年爆发的缺电危机使得政府过度放开电源建设规模；二是电力改革之后，五大电
力集团存在强烈扩张冲动；三是电力建设具有资本密集型特点、对地方经济拉动
作用明显。三方面共同作用导致发电行业跑马圈地，无序发展，也导致了煤电上
下游之间、发电和供电之间发展不均衡问题。
目前电力行业的业务归口管理部门主要是国家发改委和电监会，其中，发改
委主要负责电力项目的核准和电价制定，电监会承担电力行业的安全生产监督和
信息统计职能。2008 年8 月，国家能源局（National Energy Administrative，
简称NEA）正式挂牌，其主要工作是调整能源发展战略和规划，研究制定能源法
规和政策，推动能源重大工程合理布局，加强国际能源合作等，促进经济平稳健
康运行。
国家能源局的成立被外界视为政府组建大能源部前的一个过渡，无论成立能
源部，还是将电监会与能源局合并，亦或国家发改委或者其他管理方式，电力行
业都不太可能回到过去电力部一统天下的时代。在电力、石化、煤炭行业分家这
13
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么多年之后，国家对能源行业以企业为主体的政策不会改变。就电力行业而言，
下一步改革重点是理清市场和政府的界限，完善市场功能。
即使当火电行业真正进入到竞争性市场的阶段后，其进入壁垒并不会因此而
降低，根据华能国际和大唐发电近年新建的电厂数据，火电行业的高投入和长投
资周期特点依然将延续，一般600MW 电厂需要20 亿以上的投资额，平均建设周
期超过2.5 年。因此，火电行业的进入壁垒依然很高。
表2：今年主要电站项目投资额与建设周期汇总
项目名称 装机容量（MW) 总投资（亿） 建设周期（年）
华能岳阳电厂三期 600 25.36 3
华能平凉电厂二期 1200 43.5 2.5
华能海门电厂一期 2000 92.1 3
华能井冈山电厂二期 1320 45.7 2.6
华能上安三期 1240 46.78 2.25
大唐运城发电公司 1200 51.75 2.25
大唐托克托发电厂四期 1200 47.49 2.4
大唐新余发电厂 1200 41.03 2.2
3.2 行业内竞争者的竞争
电力行业在 2002 底进行了管理大改革之后，目前的竞争格局主要是分为3
个层次，5 大电力集团、地方发电集团和其他独立发电集团。
发电行业目前主要有五大电力集团，即中国华能集团公司、中国大唐发电集
团公司、中国国电集团公司、中国华电集团公司、中国电力投资集团公司。虽然
五大发电集团资产均以火电为主，但各大公司背景不同，发展战略也略有不同。
华能集团是五大集团中最早成立的独立发电商，在原国家电力公司解体之前
就具有相当规模。华能的发展路线曾一度引领中国火电工业的技术进步，其发展
史上创下多项中国电力工业之最，如国内首台百万千瓦超超临界机组、国内首个
二氧化碳捕集电厂等。2002 年电力体制改革后，华能的发展速度和发展质量都
处于五大集团的领先位置，此外，对煤炭、铁路和港口等电力上下游相关业务也
在进行拓展。
2008 年，华能集团销售收入超过1500 亿元，发电装机突破85GW，煤炭产能
超过2700 万吨/年；同时，2010 年预期规划电力装机容量超过100GW、煤炭产能
超过6000 万吨/年。其子公司华能国际为纽约、香港和大陆三地上市公司。得益
于华能集团的规模巨大，近3 年华能国际的平均销售净利润率排在五大发电集团
之首，而平均总资产报酬率和净资产收益率也都排在第二。
14
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
除华能外，其他四大发电集团公司均为电力体制改革的产物，即都继承了原
先各地电网的部分资产。
大唐集团成立之初，主要继承的是原国家电力公司华北电网内的电源资产。
大唐集团的发展战略最具前瞻性，也相对其他几家发电集团更为激进，偶尔打政
策擦边球，但也因此成为五大集团中扩张速度最快的公司，大唐集团较早拓展水
电、核电和风电业务，电源组成结构合理，同时积极介入原煤开采、煤化工和铁
路运输领域，将自身打造为一个综合能源巨头的发展思路清晰。大唐集团下属的
主要上市子公司为伦敦、香港和上海三地上市的大唐发电。
华电集团成立之初，主要继承的原国家电力公司山东电网、和云贵川等西南
地区的下属电厂，过去5 年，发展稳健，由于首任总经理贺恭为水电专家出身，
华电的水电发展为五大集团之首，目前华电集团水电装机达到7.72GW，并控股
建设国内第二大水电开发公司--云南金沙江中游水电开发有限公司（装机容量
20GW）。和大唐集团一样，华电也积极介入核电领域，参股39%建设福建福清核
电（2*1000MW）一期工程。
2008 年6 月底，云公民出任华电集团董事长，云公民长期就任内蒙古、山
西中国这两个资源大省政府高官，并曾担任中国第一大煤炭公司--神华集团的副
董事长，加盟华电之后，接连开展了几个大型煤炭项目合作，我们预计华电集团
会加快向综合能源巨头的转变过程。
国电集团在电力改革之初，主要继承了原国家电力公司东北电网的发电资
产。过去5 年，国电集团发展较为均衡，除火电外，水电、煤炭、新能源均有新
的开拓，国电集团的新能源、电力环保业务和科研实力为五大集团之首，其下属
子公司龙源集团为国内最大的风电运营商、最大电力脱硫环保公司，并垄断了国
内大型火电厂等离子点火技术，龙源集团已经开始涉足太阳能电站和多晶硅电池
生产，我们预计，在中国下一轮新能源发展浪潮中，国电集团最有可能走在五大
集团之首。
中国电力投资集团公司在电力改革分家之时，分配的电力资产就相对较差，
老机组和小机组份额较大，过去的五年由于将精力主要放在核电上面，整体扩张
速度相对较慢，因此，就规模而言，小于其他四家发电集团。但中国电力投资集
团在核电业务方面为五大发电集团之首，在五大集团中唯一拥有核电经营牌照，
也是中国除中核集团和中广核集团之外的中国第三家核电运营商。此外，在过去
几年，为了弥补火电资产较差的先天不足，中电投在煤炭、电解铝、铁路方面等
电力上下游产业都较早开始了业务拓展，因此，虽然2008 年煤价飙升，但中电
投的效益在五大集团中却排在第三，效益好于华电集团和国电集团。
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表 3：五大电力集团装机容量（2008 年底）
名称 装机容量(MW) 占全国比例
华能集团 85,860 10.83%
大唐集团 80,235 10.12%
国电集团 70,230 8.86%
华电集团 68,946 8.70%
中电投集团 58,080 7.33%
除国资委直接控股的五大集团之外，其他较具规模的独立发电公司还有国华
电力、华润电力、国投电力等，其发展各具特点，国华电力为煤炭巨头神华集团
的下属子公司，背靠大树好乘凉。华润电力母公司为华润集团，国投电力母公司
为国家开发投资公司。再次就是各个省为实体的地方性电力投资公司，规模较大
的有鲁能电力、粤电力、浙江能源等。
表4：其他独立发电集团
名称 装机容量（单位：万千瓦） 母公司
国华电力 1891 中国神华
华润电力 1250.5 华润集团
国投电力 657 国家开发投资公司
鲁能 1122 鲁能集团
表5：各省发电集团
名称 装机容量（单位：万千瓦） 省份
粤电力 1126 广东省
深圳能源 461 广东省
浙江能源 1431 浙江
河北建投 约800 河北
苏源电力 99 江苏
皖能电力 184.5 安徽
贵州金元 1124 贵州
江西省投资公司 296 江西
申能 392 上海
五大发电集团虽然号称“五大”，但至2008 年底，5 个集团装机容量合计占
中国总装机容量比例仅为45%，但无论是全国性布局的独立发电商，还是地方性
电力投资公司，其共同特点就是，母公司的国有资产背景明显，可见，虽然电力
体制改革已经七年，但电力行业的国家垄断特征依然明显。
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3.3 替代品的替代能力
从整个火电（或者煤电）产业来看，替代品主要是其它提供电能的发电方式，
主要包括水电、核电、风电、太阳能发电等。
近年来，随着新能源产业的不断升温以及其环保优势的体现，我国电力新增
装机容量中火电比例逐年下降，从2006 年的88%下降至目前的66%。一方面是我
国水电、核电等项目的开发已经进入高速阶段，另一方面则是因为我国迫于环境
保护的压力，需要通过可再生能源的投入来降低二氧化碳排放量。
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2006 2007 2008 2009.8
火电 水电 风电其他
图4：2006-2009.8 我国新增发电设备结构
Table4: The structure of China’s new electricity generation equipment
近年来，风电、太阳能发电等新能源发电技术的成本逐年下降，并且还能经
常得到政府的补贴，因此，电力行业的公司有必要关注那些发电成本接近或者比
火电略高的发电方式，新能源、清洁能源必然是未来发电行业的发展趋势，对火
电的替代效果逐年增加。
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0
5
10
15
20
25
30
35
40
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010E
单位发电成本（美分）
图5：美国风电场发电成本
Table5：Generating cost of wind electricity in the US
从现阶段看，我国仍然是一个以煤电为主要供电方式的国家，目前全国的发
电量中仍然有80%左右来自于火电，水电约占16%，核电占2%。
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
火电 水电 核电 其他
图6：2000-2008 年我国供电结构
Table6: China’s electricity generation structure from 2000 to 2008
即使是考虑到环保、技术革新等问题，火电至少在未来十年仍然是电力供应
的主要手段。到2020 年，我国水电、风电和核电装机容量将分别达到3 亿千瓦、
1.5 亿千瓦和4000 万千瓦，分别是目前装机容量的1.7 倍、3.4 倍和4.5 倍，但
火电的装机容量占比仍然将占到总容量的59%。因此，就目前2-3 年短期内的情
况来看，新能源产业尚不能替代国内火电行业的主导地位，不过其快速发展的趋
势值得关注。
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25% 59%
12%
3%1%
火电 水电 风电核电其他
图7：中国2020 年电力装机结构
Table7: Expected structure of China’s installed capacity in 2020
3.4 供应商的议价能力
过去相当长时间以来，煤炭电力相对独立，互不干涉。1998 年，原国家计
委副主任叶青走马上任以煤炭为主业的神华集团董事长，其间，国务院机构改革，
部分国家计委工作人员也分流至神华集团。由于当时状况下，煤炭行业非常不景
气，恰逢当时华北电网公司盘山电厂欠神华集团一笔煤款未付，依靠叶青的能源
系统常年积累的人脉，神华采用以资抵债的方式，由此契机，介入了当时行业壁
垒很高的电力行业并连续收购了4 个电厂，由此盘活整个神华煤炭资产。
此后多年，央企层面一直只有神华一家从事煤电联营业务，但三十年河东三
十年河西，2004 年，由于国内火电装机容量快速增长和国内煤价市场化程度进
一步加大，导致煤价出现较大幅度上涨，“市场煤，计划电”的矛盾开始爆发，
此后虽然国家先后出台煤电联动措施、电价改革意见，但依然不能解决这个矛盾。
求人不如靠自己，五大发电集团开始将目光瞄准了煤炭开采业上。
目前，中国煤炭行业前20 家煤炭企业市场占有率小于40%，属于完全竞争
的行业。根据2007 年的《大型煤炭基地煤炭资源、水资源和生态环境综合评价》，
我国13 个大型煤炭基地到2004 年末保有资源储量8477 亿吨，约占全国保有资
源储量的85%，其中已利用生产矿井和在建矿井2058.61 亿吨，占基地保有量的
24.3%。尚未利用资源储量6418.7 亿吨，占基地保有量的75.7%。
2007 年11 月底，在国家发改委发布的《煤炭产业政策》中规划了国家重点
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建设的十三个大型煤炭基地，仔细核对后可以发现，除山西外的基地，各大基地
都有五大发电集团的身影。
当初电力改革的目的是为了打破垄断，引入竞争，目前发电公司向产业链上
游进行整合，似乎有回到垄断之嫌，但却体现了政府从国家能源安全角度做出的
战略部署。未来两年，政府将进一步提高煤炭行业国有控股比例和集中度，并将
继续鼓励五大发电集团介入煤炭开采领域，打造多个神华模式的综合能源巨头。
表6：13 个大型煤炭基地和所属企业
序号 基地名称 电力集团 煤炭集团
中电投神东煤电基地
1 神东基地
大唐神东煤电及煤化工基地（0991，HK）
中国神华(1088,HK，
601088)
大同煤业(601001)
2 晋北基地
中煤能源(601898)
山西焦煤集团
西山煤电(000983)
汾西矿业集团
3 晋中基地
霍州煤电集团
潞安环能(601699)
晋煤蓝焰()
国阳新能(600348)
4 晋东基地
兰花科创(600123)
中煤集团(601898)
神华集团(601088)
兖矿集团()
5 陕北基地 华电煤炭基地(600027)
陕煤化工
6 黄陇基地 陕煤集团
7 鲁西基地 兖州煤业(600188)
国投新集(600886) 淮北矿业
恒源煤电(600971) 淮南矿业
中电投淮南煤矿 皖北煤电
8 两淮基地
国电平煤基地(600795) 平煤天安(601666)
中电投河南禹州煤电基地 郑州煤电(600121)
神火股份(000933)
9 河南基地
10 云贵基地 国电瓮安 盘江股份(600395)
中国神华(601088)
11 蒙东基地 华能（伊敏，灵东）(600011) 露天煤业(002128)
龙煤集团
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表 6（续）：13 个大型煤炭基地和所属企业
序号 基地名称 电力集团 煤炭集团
华能(600011)
华电(600027)
中电投
12 宁东基地
国电(600795)
金牛能源
13 冀中基地
开滦股份(600997)
3.5 购买者的议价能力
由于目前阶段，中国政府依然实行政府管制的电价政策，因此，了解中国政
府以往的电价政策对于我们判断电价政策未来可能的改革方向非常重要。
中国50 年来的电价改革大致可以分为四个阶段：
第一个阶段是1985 年以前，实行统收统支，即电力经营统收统支，即经营
收入上缴国家财政、基本建设及维持简单再生产的支出由层层编制生产、基本建
设计划、逐级进行审批调拨。
第二个阶段是从1985 年至1998 年，实行的是还本付息电价，具体政策一是
对集资兴建的电厂实行还本付息电价，允许新建成的电力项目按照还本付息需要
核定电价；二是实行“燃运加价”政策，允许电价随着燃料、运输价格的调整而
相应调整；三是出台“2 分钱”电力建设基金政策，作为地方电力建设的资金来
源。
第三个阶段是从1998 年至2002 年底，实行经营期电价政策，这一政策主要
是将按电力项目还贷期还本付息需要定价，改为按社会平均先进成本定价，同时
统一规范了电力企业的资本金收益率水平。
第四个阶段是2002 年至今，分环节的市场化竞价开始，2002 年底，厂网分
开之后，部分试点区域尝试竞价上网，但由于当时电力供应紧张时，电价改革可
能推动电价快速上涨，因此，竞价上网仅在东北，华东区域进行试运行，未大面
积开展。
2009 年中国燃油税改革的实施，标志着中国能源价格改革的开始，随着中
国电力供需形势由偏紧转为供大于求，电价市场化改革势在必行，具体实施办法
仍是2004 年制定两部制上网电价办法，该办法将上网电价分为容量电价和电量
电价两个部分，容量电价=某固定系数*（折旧+财务费用）/机组的实际可用容量，
由政府核定，主要用于补偿电厂固定成本支出，电量电价主要用于补偿电厂变动
成本支出，由市场竞价确定。
21
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但两部制电价办法仍存在许多操作层面问题，比如：
容量电价的核定困难，由于各个电厂建设时间，地理位置，设备型号，财务
成本，员工人数存在差异，因此，要做到公平核算各个电厂固定成本并不容易，
但容量电价划分过粗，又容易导致高参数低污染的新电厂在竞价上网当中吃亏。
长约合同电量的竞价时间问题；由于近几年电煤合同谈判往往陷入僵持状
态，导致年初的竞价成本测算难以完成，也给竞价上网造成了困难。
总之，在目前上网竞价尚未试点完成、完全推出之前，我国的上网电价仍然
是受管制的、非竞争性的，无法明显地体现出各公司的经营和竞争差异。
3.6 本章小结
根据迈克尔波特的五种竞争力模型，竞争决定了一个行业的利润率，而竞争
规律体现为五种竞争力：潜在的新进入者的威胁、行业内竞争者的竞争、替代品
的替代能力、供应商的议价能力和购买者的议价能力。对于火电行业，巨额的初
期投资和规模效应导致进入壁垒十分高；行业内的竞争在过去十年的扩张期并不
是十分突出，但进入到上网竞价阶段后可能会带来激烈竞争、兼并甚至是一些企
业的退出；火电行业的替代品主要水电、风电、核电等，但是由于中国的资源储
量结构是以煤炭为主，而且其他新能源的开发目前技术仍然不很成熟，所以即使
到了2020 年，中国的电力行业中仍将有60%左右的装机容量来自于火电，替代
品的压力在近几年内仍然在可控范围内；而上游的机器设备、资源特别是煤炭的
价格控制则一直是火电行业盈利的压力来源，可以说在上网电价受到政府严格控
制的环境中，成本控制能力成为了各电力上市公司比拼经营效率和业绩的核心
点；购买者的议价能力目前来说完全由发改委控制，但即使未来实行了竞价上网，
火电公司进行竞价上网的源动力仍然来自于成本控制，这是由于电是一种极度同
质化、无法保存的商品，差异化的竞争几乎无法实现，而在其他的行业竞争条件
基本变化不大的情况下，成本领先就成了火电行业竞争的焦点。
成本领先的竞争战略在火电行业中既然如此重要，那么这些企业的成本控制
都是依靠什么方法、侧重哪些成本的控制，各种不同成本的控制之间是否存在制
约作用？过去的研究主要是集中在成本领先的理论研究，接下来我们将以火电行
业内的上市公司作为整体研究对象，不仅对各公司的成本控制作出分析、对比、
判断和分类，从战略的角度来分析火电行业的成本领先，同时还要从证券市场的
角度来观察，那些成本控制领先的火电企业是否最终取得了行业中最好的经营业
绩、获得了投资者的认可，具有成本优势的公司是否也是证券市场的宠儿，从理
论和实证两方面来分析火电行业中是否存在真正有效的成本领先战略。
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第四章我国火电行业成本分析
4.1 火电企业的成本构成
目前我国火电生产企业生产成本主要包括以下几个方面：燃料成本、折旧成
本、人力成本、维修保养、管理费用、财务费用等。其中，燃料成本占比最大，
其次是折旧维修成本，人力成本和财务费用占比较低。
燃料成本：在总的发电成本中占比最高，一般来说，可以占到火电企业成本
的60%以上，主要为煤炭采购费用。
折旧成本：电力企业属资金密集型企业，一个电厂从项目投资到最终投产，
所用资金量大，建设周期长。因此，电力企业的折旧相当大。一般来说，投产较
早的机组由于已计提的折旧较多，所以以后年度内计提的折旧较少；反之，那些
投产时间不长的新机组，由于前期要计提大量的折旧费用，相比而言，其折旧成
本较高。
人力成本：人力成本的多少反映了一家企业的劳动生产率的高低，而在火电
公司的利润表中，人力成本一般作为营业成本的子科目。人力成本的高低反映了
一家公司管理效率的高低。
维修保养：机组的维修也是电力企业不可缺少的一项费用，一般新机组的维
修费用较少，而那些运行时间较长的老机组的维修费用则较多。
管理费用：是期间费用的一种，它主要是指企业行政管理部门为组织和管理
生产经营活动而发生的各种费用。
财务费用：财务费用是指企业为筹集生产经营所需资金等而发生的费用，包
括利息支出、汇兑损失以及相关的手续费等。电力企业一般在建设电厂的过程中
会向银行进行贷款，这就产生了利息支出。
我们选取了3 家代表公司的成本结构作为参考，所涉及的成本项目如上文所
述。在煤炭价格正常的年份，比如2007 年，燃料成本占到总成本60%左右，折
旧费用占16%-18%，人工成本6%左右，财务费用6.5%左右，其余的维修保养费
用、管理费用等占比都在5%以下。
23
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0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
大唐发电华能国际华电国际平均
燃料成本折旧人工成本维修保养 财务费用管理费用其他
图 8：2007 年火电公司成本结构
Table8: Cost structure of listed thermal power companies in 2007
在煤炭价格偏高的年份，比如2008 年，燃料成本的比例上升到总成本的67%
左右，折旧费用比例降至13%，人工成本5%左右，财务费用8%左右，其余的维
修保养费用、管理费用等占比都在5%以下。
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
大唐发电华能国际华电国际平均
燃料成本折旧人工成本维修保养 财务费用管理费用其他
图9：2008 年火电公司成本结构
Table9: Cost structure of listed thermal power companies in 2008
4.2 规模效应的成本分析
一项价值活动的成本常常受制于规模经济或规模的不经济。规模经济产生于
以不同的方式和更高的效率来进行更大范围的活动能力，或产生于更大的销量中
分摊无形成本如广告费用和科研费用的能力。规模经济也可以产生于在较大规模
24
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
上实际进行一项活动的效率，也产生于随着一项活动规模的扩大，支持该项活动
所需要的基础设施或间接费用的增长低于其扩大的比例。
规模经济并非都是等量齐观的。相关的规模指标在各项价值活动和各个产业
中都互不相同。忽视了这一点的企业会削弱其相对成本地位的基础。对于有些价
值活动来说，全球性规模是有关的成本驱动因素。而对于其他价值活动而言，全
国规模、地区规模、地方规模、工厂规模、项目规模、每个生产线规模、每个买
方规模、每个订单规模或其他一些规模的指标则可能形成了成本行为的基础。
而在我们分析的火电行业中，我们也对行业内公司的规模效应进行了研究，
试图判断在该行业中驱动成本的规模效应是否存在，如果回答是肯定的话希望进
一步找到合理的规模经济指标。
首先，根据规模效应的一般逻辑，我们认为那些规模较大的火电类上市公司
可能会具有一定的成本优势，这种优势可能来自于较大的总资产或者是净资产，
拥有较大的资产规模或者生产规模的公司，就会获得较低的单位固定成本，从而
产生较低的销售成本率。但是，通过对24 家火电类上市公司的数据分析，我们
发现以2008 年的数据为例，规模效应的证据并不明显。无论是各上市公司的总
资产还是净资产，都没有同该公司的销售成本率体现出较为明显的相关关系（销
售成本率与总资产及净资产的相关系数分别为-0.14 和-0.22，绝对值均没有超
过0.25）。因此，从资产总额以及总体成本的角度来看，火电行业上市公司的规
模效应并不显著，或者说并没有呈现出明显的规模经济或规模不经济的特点。
表7：火电类上市公司规模效应分析
证券代码 证券简称 总资产（百万元） 净资产（百万元） 销售成本率（%）
000027.SZ 深圳能源 29384.86 13679.33 86.95
000539.SZ 粤电力A 24629.21 11123.53 94.64
000543.SZ 皖能电力 9090.21 4171.38 96.73
000600.SZ 建投能源 10070.63 3991.04 84.85
000690.SZ 宝新能源 4918.66 2399.22 81.92
000720.SZ *ST 能山 5693.11 1054.32 99.35
000767.SZ 漳泽电力 10417.83 2233.24 119.15
000875.SZ 吉电股份 5704.27 2303.07 100.38
000899.SZ 赣能股份 6737.3 1407.94 84.41
000966.SZ 长源电力 12993.69 1871.57 106.04
001896.SZ 豫能控股 1104.45 396.22 163.47
600011.SH 华能国际 164587.66 41572.8 98.6
600021.SH 上海电力 27555.66 6821.72 105.49
600027.SH 华电国际 84641.53 15462.89 96.97
600098.SH 广州控股 14029.3 9921.03 85.85
600292.SH 九龙电力 4327.57 990.6 95.13
600642.SH 申能股份 31326.21 17828.04 85.74
25
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
表 7（续）：火电类上市公司规模效应分析
证券代码 证券简称 总资产（百万元） 净资产（百万元） 销售成本率（%）
600726.SH 华电能源 16797.35 3758.38 86.53
600744.SH 华银电力 12910.33 1796.05 107.37
600780.SH 通宝能源 2922.8 1645.23 90.67
600795.SH 国电电力 68739.01 19488.42 88.87
600863.SH 内蒙华电 23266.79 5344.41 93.9
600886.SH 国投电力 18269.99 6026.92 83.38
601991.SH 大唐发电 157280.76 30550.78 88.08
使用总资产、净资产作为规模指标，由于这两项指标均包含了一些与电厂的
核心经营内容以及规模效应相关性不高的成分，比如应收账款，代表了公司提供
商品或者劳务后没有收到款项的金额，但应收账款的增加或减少并不能给公司带
来单位成本的明显变化，因此这些会计科目会降低规模效应指标的可靠性和显著
性。同时，总成本指标也不是一个衡量规模效应的最佳指标，举例来说，即使某
家公司存在规模效应，但很可能规模增加仅仅会降低总成本中某个部分的额度，
而如果用总成本作为观测对象，就可能因为受到其他成本浮动的影响而使原本存
在的规模效应无法被观测到。通过以上的分析可以看到，纯财务指标由于统计口
径较大，无法剔除扰动因素的干扰，因此我们转而寻找一些更微观的、直接的经
营数据，来寻找火电行业中规模效应的证据。
我们继续寻找影响火电类上市公司成本的因素作为规模指标，由于发电机组
是这类公司的主要资产，因此就寻找和发电机组相关的规模指标。首先是可控装
机容量，所谓可控装机容量，是指一家火电公司部分控股或全资控股的电厂装机
容量之和。选择该指标的原因是，可能存在这样的情况：即一家火电公司由于拥
有比其他同类公司更大的可控装机容量，从而在原材料的采购、投入或者使用效
率上更加具有竞争力。于是，我们统计了24 家火电上市公司的可控装机容量（MW）
以及的供电煤耗（g/kWh）指标，希望找到相关的规模效应线索，结果显示，两
者之间的相关系数为-0.234，仍然不太理想。
表8：火电类上市公司可控装机容量与供电煤耗关系分析
证券代码 证券简称 装机容量（MW） 供电煤耗（g/kWh)
600292.SH 九龙电力 826 370
000720.SZ *ST 能山 895 548.74
600780.SH 通宝能源 1200 334
000875.SZ 吉电股份 1400 340.29
000899.SZ 赣能股份 1400 319
001896.SZ 豫能控股 1575 377
000767.SZ 漳泽电力 2400 340
600744.SH 华银电力 2445 347
26
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
表 8（续）：火电类上市公司可控装机容量与供电煤耗关系分析
证券代码 证券简称 装机容量（MW） 供电煤耗（g/kWh)
000690.SZ 宝新能源 2870 316.35
000966.SZ 长源电力 3520 341.84
600863.SH 内蒙华电 4060 332.85
000543.SZ 皖能电力 4280 343
600726.SH 华电能源 4630 340.48
600098.SH 广州控股 5200 328.99
000600.SZ 建投能源 5520 320
000027.SZ 深圳能源 5810 333.9
600886.SH 国投电力 6200 339.28
000539.SZ 粤电力A 8760 330
600642.SH 申能股份 9700 306
600021.SH 上海电力 10800 341.51
600795.SH 国电电力 19040 336.77
601991.SH 大唐发电 22390 331.46
600027.SH 华电国际 22898 333.25
600011.SH 华能国际 39805 325.94
接着，我们继续分析发电机组对公司供电煤耗的影响，我们发现了一个有趣
的现象。那就是，尽管总的可控装机容量与公司供电煤耗并没有显示出明显的相
关性，但是公司旗下火电机组的平均单机容量却与公司的综合供电煤耗呈现出较
为明显的负相关性（达到了-0.56）。从下表可以看到，单机容量最小的5 家公司
在2008 年的平均供电煤耗为395.3g/kWh，而单机容量最大的5 家公司的平均供
电煤耗则为320.87g/kWh。也就是说，平均每台火电机组的容量越高，那么该公
司的综合供电煤耗水平就越低。
表9：火电类上市公司平均单机容量与供电煤耗关系分析
证券代码 证券简称 平均单机容量 供电煤耗（g/kWh)
600292.SH 九龙电力 82.55 370
000720.SZ *ST 能山 127.86 548.74
001896.SZ 豫能控股 196.88 377
000875.SZ 吉电股份 200 340.29
600726.SH 华电能源 243.68 340.48
600744.SH 华银电力 271.67 347
600795.SH 国电电力 288.48 336.77
000767.SZ 漳泽电力 300 340
600780.SH 通宝能源 300 334
600886.SH 国投电力 310 339.28
000027.SZ 深圳能源 322.78 333.9
000539.SZ 粤电力A 324.44 330
27
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
表 9（续）：火电类上市公司平均单机容量与供电煤耗关系分析
证券代码 证券简称 平均单机容量 供电煤耗（g/kWh)
600863.SH 内蒙华电 338.33 332.85
000966.SZ 长源电力 352 341.84
601991.SH 大唐发电 367.05 331.46
600098.SH 广州控股 371.43 328.99
600021.SH 上海电力 372.41 341.51
600011.SH 华能国际 375.52 325.94
600027.SH 华电国际 375.52 333.25
000543.SZ 皖能电力 389.09 343
000600.SZ 建投能源 394.29 320
600642.SH 申能股份 461.9 306
000690.SZ 宝新能源 478.33 316.35
000899.SZ 赣能股份 700 319
从表面来看，这样的结论似乎有些令人疑惑，但事实上，这样的结论正是体
现了规模效应中规模指标的多样性和行业特殊性。在火电行业中，资产规模大的
公司可能其电厂分布较散，分布在全国各省，因此管理成本无法达到最优，而那
些总装机容量大的公司并不能凭借较大的装机容量获得成本优势，可能公司的机
组较老从而能耗较高。但是，对于那些单机容量较大的公司，相同条件下，公司
的机组会比单机容量小的公司更先进，发电效率更高、单位煤耗更低。
同时，我们也从火电行业的技术层面找到了支持这一结论的依据。根据浙江
省质量监督局2007 年发布的《火力发电厂供电标煤耗限额及计算方法》，供电煤
耗是反映火电厂发电设备效率和经济效益的一项综合性技术经济指标。
供电煤耗指标限额=供电煤耗指标基准值×修正系数………………（4-1）
J B = K * B ………………………………………………………………（4-2）
式中：
B——机组供电煤耗指标限额；
BJ——供电煤耗指标基准值；(见下表)
K——修正系数，K = 1 + KL × (0.85 – X)
其中：
KL为负荷修正系数，X为负荷系数 。
当X ＞ 0.85 时，KL =0；
当0.85 ≥ X ＞ 0.70 时，KL =0.20；
当0.70 ≥ X ＞ 0.60 时，KL =0.25；
当0.60 ≥ X 时，KL =0.30；
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上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
供电煤耗指标基准值如下表所示：
表10：供电煤耗指标基准值
机组
供电煤耗（无脱硫）指标基
准值（克/千瓦时）
供电煤耗（有脱硫）指标基
准值（克/千瓦时）
100 MW 等级机组
（100MW-115MW）
378 385
125 MW 等级机组
（120MW-160MW）
359 366
200 MW 等级机组
（200MW-250MW）
348 355
300 MW 等级机组国产
（300MW-350MW）
334 339
300 MW 等级机组进口
（300MW-350MW）
325 330
600 MW 等级及以上机组（国产
亚临界）
326 331
600 MW 等级及以上机组（进口
亚临界）
323 328
600 MW 等级及以上机组（超临
界）
319 324
1000 MW 等级及以上机组（超
超临界）
308 313
注：*国产机组是指由国内制造厂商生产、提供的产品，包括国产引进型。
根据这一供电煤耗指标基准值表，我们发现，在相同的排放条件下，火电机
组的单机容量越大，其供电煤耗指标基准值就越低。也就是说，从理论上讲，如
果两家总装机容量相同的公司，一家以小型机组为主，一家以大型机组为主，那
么大型机组为主的公司显然会得到更低的供电煤耗指标，从而在原材料的使用上
获得优势，继而体现在公司的成本竞争力上。
因此，可以认为火电行业的规模效应体现在公司的平均单机容量上，该指标
越高，公司的单位煤耗就越低，就越可能获得较低的成本比率。
4.3 机组年利用效率的成本分析（地理位置分析）
地理位置对成本的影响是多方面的，比如劳动力、管理、科研人员、原材料、
能源和其他因素。比如，工资水平、税率在一个地区和国家内的分布是不同的，
地理位置的选择将会对这些成本因素产生重要影响。但是，我们在此讨论的并不
29
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
是传统的地理位置对成本的影响，而是从一个较为独特的角度来分析其对成本影
响。
传统的火力发电厂在购置并安装了发电机组之后，就开始运作并产生回报。
而电厂每年带来效益的多少，一方面是取决于单位发电运营收入与成本的差额，
另一方面就是要看每年的利用小时数。在这里引入公司金融中（静态）投资回收
期的概念，静态投资回收期是指在不考虑时间价值的情况下，收回全部原始投资
所需要的时间。在同一年中投入同样型号的火电机组，年利用小时数较高的公司
就会产生较高的收益（在单位发电收入能够覆盖发电成本的情况下），从而缩短
火电机组的投资回收期。从另一个方面来说，较高的火电机组年利用小时数能带
来较短的投资回收期，这就是对资金成本的一种节约。
为了分析地理位置对年利用小时数的影响，我们以2006-2008 年全国各省市
的火电机组平均利用小时数作为参考依据，将全国的省市分为3 个档次，年利用
小时超过5500 小时的为“好”，年利用小时介于5000～5500 小时的为“中”，年
利用小时低于5000 小时的为“次”。
表11：全国各省火电机组年利用小时数分类
省份 2006 2007 2008 06-08 年平均 档次
宁夏区 7499 6720 6061 6760
吉林省 6200 6213 5803 6072
山西省 6392 6122 5310 5941
甘肃省 6300 5888 5466 5885
辽宁省 6023 5965 5480 5823
贵州省 6699 5673 4941 5771
新疆区 5841 5678 5701 5740
河北省 6100 5843 5219 5721
青海省 5977 5795 5361 5711
天津市 5724 5715 5294 5578
浙江省 6039 5592 4992 5541
好
安徽省 5596 5189 5509 5431
陕西省 5519 5682 5075 5425
内蒙区 5901 5479 4771 5384
云南省 6660 5014 4105 5260
江苏省 5343 5199 5109 5217
北京市 4926 5464 5071 5154
福建省 5152 5043 5195 5130
山东省 5451 4990 4915 5119
黑龙江 5315 5214 4793 5107
河南省 5350 5124 4766 5080
广东省 5282 5021 4872 5058
中
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上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
表 11（续）：全国各省火电机组年利用小时数分类
省份 2006 2007 2008 06-08 年平均 档次
上海市 5077 5018 4858 4984
湖北省 5722 4736 4046 4835
江西省 5397 4375 4450 4741
重庆市 5045 4408 4364 4606
湖南省 5017 4838 3826 4560
广西区 5489 4842 3211 4514
海南省 4580 4302 4213 4365
四川省 4854 4402 3329 4195
西藏省 0 550 1207 586
次
接着，我们以5 家上市公司为例进行分析：
首先，将华能国际、大唐发电、国电电力、国投电力和华电国际各自旗下的
电厂按照省市进行分类，得到各公司在每个省的装机容量（MW）。
然后，按照上表中“好”、“中”、“次”的分类依据，将每个公司的装机容量
分布分为“好”、“中”、“次”三类，计算每一类的比例。
最后，再给予“好”、“中”、“次”三类地理分布不同的地位位置得分（三类
地区的得分权重依次为30，20 和10）。
我们可以发现，那些在年利用小时较高省份占有较多装机容量的公司会获得
较高的得分，而那些得分较高的公司当年的实际年发电小时数也确实比一般公司
要高，从下表可以看到，地理位置得分与年发电小时的排列顺序是完全一致的。
表12：电力公司电厂分布对年利用小时数影响分析
华能国际 大唐发电 国电电力国投电力 华电国际
好 42% 60% 81% 20% 18%
中 38% 38% 19% 70% 72%
次 21% 2% 0% 10% 10%
年发电小时 5339 5812 5813 5111 5027
地理位置得分 22.10 25.83 28.07 20.97 20.74
因此，以5 家电力公司最为样本得到的分析说明，电厂的地理位置对火电公
司的利用小时数有明显的影响，那些在第二产业较为发达地区电厂密度较高的电
力公司将获得更高的年利用小时数，从而带来更短的电厂投资回收期，而这将更
有利于公司的资金回笼和收益的取得。
31
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
4.4 财务费用的成本分析
对于我国的火电类上市公司而言，购置发电设备的金额一般较为庞大，企业
利用自有资金往往无法完成购置，因而需要向银行进行贷款，会给企业每年带来
高额的财务费用负担。
财务费用下的明细科目主要包括利息支出、利息收入、汇兑损益和手续费四
项。而由于对于火电公司而言，利息支出是财务费用的最主要组成部分，因此本
节的分析主要针对能够影响火电公司利息支出的因素。
首先，利息支出是由带息负债产生的，因此，当年和前一个财务年度公司的
负债情况会影响公司当年利息支出绝对额。其次，火电类上市公司大多是以地方
和中央国资委作为实际控制人，而这样的实际控制人身份很可能为火电公司带来
优惠的贷款和利率，也值得关注。
利息费用 = 带息负债总额×加权平均贷款利率……………………（4-3）
通过公式我们可以看到，公司的带息负债总额与利息费用呈正比，负债水平
越高，在加权平均贷款利率相同的情况下，就会带来更高的利息费用。为了检验
这一判断的正确性，我们利用公司资产负债率和利息支出进行比对，发现两者之
间确实存在正相关性（相关系数达到0.41）。
表13：火电公司资产负债率与利息支出关系
证券代码 证券简称 07 资产负债率
08 资产负债
率
平均资产负
债率
利息支出(百
万元）
600098.SH 广州控股 26.89 29.28 28.09 209.04
600642.SH 申能股份 32.16 43.09 37.63 397.94
000875.SZ 吉电股份 28.63 59.63 44.13 69.33
600780.SH 通宝能源 48.85 43.71 46.28 69.11
000690.SZ 宝新能源 41.61 51.22 46.41 107.12
000543.SZ 皖能电力 40.49 54.11 47.3 122.69
000027.SZ 深圳能源 43.82 53.45 48.63 653.78
001896.SZ 豫能控股 35.15 64.13 49.64 30.53
000539.SZ 粤电力A 50.05 54.84 52.44 600.4
000899.SZ 赣能股份 30.24 79.1 54.67 314.12
000600.SZ 建投能源 58.63 60.37 59.5 344.8
600886.SH 国投电力 64.4 67.01 65.71 631.92
600021.SH 上海电力 56.34 75.24 65.79 809.91
600011.SH 华能国际 58.44 74.74 66.59 4064.78
600795.SH 国电电力 66.92 71.65 69.29 1306.54
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上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
表 13（续）：火电公司资产负债率与利息支出关系
证券代码 证券简称 07 资产负债率
08 资产负债
率
平均资产负
债率
利息支出(百
万元）
000767.SZ 漳泽电力 62.33 78.56 70.45 228.9
600726.SH 华电能源 69.48 77.63 73.55 644.74
600292.SH 九龙电力 70.19 77.11 73.65 141.67
600863.SH 内蒙华电 73.34 77.03 75.19 991.5
000720.SZ *ST 能山 70.27 81.48 75.88 171.49
601991.SH 大唐发电 71.42 80.58 76 3719.68
600027.SH 华电国际 72.31 81.73 77.02 3111.31
600744.SH 华银电力 70.18 86.09 78.14 501.66
000966.SZ 长源电力 72.81 85.6 79.2 554.36
接着，定义火电上市公司的贷款利率为：
( ) ( )
2 2
去年短期贷款今年短期贷款去年长期贷款今年长期贷款
利息支出
贷款利率
+
+
+
=
…………………………………………………………………………（4-4）
以火电类的上市公司作为研究对象，发现其贷款利率和公司的实际控制人性
质有较大关系。24 个样本中实际控制人为地方国资委有38%，国务院国资委的有
58%，而从排序后的数据来看，2008 年贷款利率最低的10 家公司中有70%来自国
务院国资委控制，只有20%来自于地方国资委控制。这样的现象可能表明，在我
国四大国有银行均为国务院国资委控制的背景下，那些实际控制人是国务院国资
委的电力公司更容易也更有可能受到“关照”，在购置电厂、设备、厂房、土地
等需要大型贷款时，会获得比一般火电类公司更低的利率。
表14：火电公司利率与实际控制人关系分析
证券简称 利率 大股东名称 实际控制人 性质
国电电力 3.94% 中国国电集团公司 国务院国资委 中央
吉电股份 4.04% 吉林省能源交通总公司 国务院国资委 中央
大唐发电 4.55% 中国大唐集团公司 国务院国资委 中央
漳泽电力 4.69% 中国电力投资集团公司 国务院国资委 中央
皖能电力 4.89% 安徽省能源集团有限公司 安徽省国资委 地方
华能国际 5.47% 华能国际电力开发公司 国务院国资委 中央
*ST 能山 5.49% 华能泰山电力有限公司 国务院国资委 中央
申能股份 5.60% 申能(集团)有限公司 上海市国资委 地方
宝新能源 5.64% 广东宝丽华集团有限公司 叶华能先生 个人
上海电力 6.04% 中国电力投资集团公司 国务院国资委 中央
33
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
表 14（续）：火电公司利率与实际控制人关系分析
证券简称 利率 大股东名称 实际控制人 性质
粤电力A 6.31% 广东省粤电集团有限公司 广东省国资委 地方
国投电力 6.61% 国家开发投资公司 国务院国资委 中央
内蒙华电 6.81% 北方联合电力有限责任公司 国务院国资委 中央
长源电力 6.84% 中国国电集团公司 国务院国资委 中央
华银电力 6.92% 中国大唐集团公司 国务院国资委 中央
广州控股 7.12% 广州发展集团有限公司 广州市国资委 地方
华电国际 7.37% 中国华电集团公司 国务院国资委 中央
通宝能源 7.42% 山西国际电力集团有限公司 陕西省国资委 地方
豫能控股 7.45% 河南投资集团有限公司 河南省发改委 地方
建投能源 7.81% 河北省建设投资公司 河北省国资委 地方
华电能源 7.89% 中国华电集团公司 国务院国资委 中央
九龙电力 8.67% 中国电力投资集团公司 国务院国资委 中央
深圳能源 9.65% 深圳市能源集团有限公司 深圳市国资委 地方
赣能股份 11.21% 江西省投资集团公司 江西省国资委 地方
4.5 管理费用
管理费用是期间费用的一种，它主要是指企业行政管理部门为组织和管理生
产经营活动而发生的各种费用。具体包括的项目有：工资福利费、折旧费、工会
费、职工教育经费、业务招待费、房产税、车船使用税、土地使用税。印花税、
技术转让费、无形资产摊销、咨询费、诉讼费、坏账损失、公司经费、劳动保险
费、董事会会费等等。
根据彭美华在《管理费用效用指数、计量模型及针对电力行业上市公司的实
证研究》一文中的研究结论，管理费用的解释变量如果只使用一个，最适合的是
总资产。可以把管理费用表示为总资产的某种函数，函数的具体形式可以依据经
验和实证分析来确定。管理费用与总资产的关系是总量与部分的关系，依据经验
这种关系可用幂函数来描述。现以y 表示管理费用、以x 表示总资产：
y = cxb……………………………………………………………………（4-5）
上式中b、c 都为常数，对上式两边取对数（以何数为底无关紧要，经常是
以10 为底或取自然对数，本文取以10 为底的对数），Logy 和Logx 分别表示y
和x 的以10 为底的对数，得：
Logy = a + b * Logx………………………………………………………（4-6）
式中，a = Logc，上式中的系数a、b 可以用线性回归分析求得。
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利用以上的对数模型，选取24 家火电类上市公司的财务数据，并利用Eviews
软件进行回归。
表15：火电上市公司管理费用与总资产
证券代码 证券简称 管理费用（百万） 总资产（百万） Logy Logx
001896.SZ 豫能控股 16.48 1104.45 1.22 3.04
600780.SH 通宝能源 98.47 2922.80 1.99 3.47
600292.SH 九龙电力 81.63 4327.57 1.91 3.64
000690.SZ 宝新能源 89.51 4918.66 1.95 3.69
000720.SZ *ST 能山 132.99 5693.11 2.12 3.76
000875.SZ 吉电股份 65.92 5704.27 1.82 3.76
000899.SZ 赣能股份 66.79 6737.30 1.82 3.83
000543.SZ 皖能电力 18.77 9090.21 1.27 3.96
000600.SZ 建投能源 243.72 10070.63 2.39 4.00
000767.SZ 漳泽电力 42.45 10417.83 1.63 4.02
600744.SH 华银电力 91.62 12910.33 1.96 4.11
000966.SZ 长源电力 31.45 12993.69 1.50 4.11
600098.SH 广州控股 168.54 14029.30 2.23 4.15
600726.SH 华电能源 53.30 16797.35 1.73 4.23
600886.SH 国投电力 193.05 18269.99 2.29 4.26
600863.SH 内蒙华电 18.71 23266.79 1.27 4.37
000539.SZ 粤电力A 604.99 24629.21 2.78 4.39
600021.SH 上海电力 422.53 27555.66 2.63 4.44
000027.SZ 深圳能源 360.05 29384.86 2.56 4.47
600642.SH 申能股份 333.51 31326.21 2.52 4.50
600795.SH 国电电力 505.42 68739.01 2.70 4.84
600027.SH 华电国际 1099.13 84641.53 3.04 4.93
601991.SH 大唐发电 1263.47 157280.76 3.10 5.20
600011.SH 华能国际 1854.93 164587.66 3.27 5.22
可以得到如下表的结果，我们发现该模型经调整的决定系数为0.565，两个
变量均可以通过5%水平下的显著性检验，回归拟合效果较好。因此Logx 是Logy
适合的解释变量，从而总资产是管理费用适合的解释变量。
回归方程为：
Logy = −1.41+ 0.851* Logx………………………………………………（4-7）
还原为幂函数形式为：
y = 0.0389* x0.851…………………………………………………………（4-8）
b 之值小于1，意即管理费用的增长百分率会小于总资产的增长百分率，这
说明电力行业管理费用有显著的规模效应。
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表 16：管理费用规模效应模型的回归结果
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X 0.851134 0.153161 5.557116 0
C -1.406056 0.645517 -2.178186 0.0404
R-squared 0.583976 Mean dependent var 2.154167
Adjusted R-squared 0.565066 S.D. dependent var 0.587107
S.E. of regression 0.387195 Akaike info criterion 1.019877
Sum squared resid 3.298233 Schwarz criterion 1.118048
Log likelihood -10.23852 F-statistic 30.88153
Durbin-Watson stat 2.229579 Prob(F-statistic) 0.000014
4.6 燃料的成本分析
火力发电厂中燃料成本占发电成本的 60％以上，因此控制燃料成本是电厂
降低成本的关键。燃料管理无疑是降低成本、提高效益、抗御市场风险的最有效
方式，是提高企业管理水平、提高燃料质量、降低燃料成本的重要环节。
一般来说，煤炭成本占到电力企业成本的6 成以上，但是一旦煤价在某些年
份出现异常波动，比如大幅上升的情况，那么其占总成本的比例也迅速上升。因
为电力企业的其他成本，比如折旧、工资福利、维修等，都是比较稳定的，所以
煤价的上升会显著带动煤价占总成本比重上升，从而提高电厂的营业成本，压缩
利润空间。以2007-2008 年为例，大同优混煤的平仓价从512 元/吨上升为801
元/吨，期间，煤炭占总成本的比例也从63%上升到74%，全年电力行业亏损700
多亿。
0% 20% 40% 60% 80% 100% 120%
2007H1
2007H2
2008H1
2008H2
水、材料及其他维修工资及福利折旧煤炭
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图 10：2007-2008 年火电行业成本结构变化情况
Table10: The change of cost structure in thermal power industry from 2007 to 2008
从历史上来看，煤炭价格的高低决定了电力企业的销售成本率，进而决定了
它们的毛利率，两者之间体现出了高度的同步性——2005-2008 年，煤价处于上
升通道，火电行业成本率逐步上升，2009 年煤价较08 年有所下降，成本率迅速
回调。
60
65
70
75
80
85
90
95
100
105
110
2005 2006 2007 2008 2009Q3
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
火电行业销售成本率（%） 大同优混平仓均价（右轴，元/吨）
图11：火电行业销售成本率与煤价走势关系
Table11: The relationship between cost sales ratio and coal price in thermal power industry
煤炭是火电厂发电燃料的主要组成部分，燃料管理的主要对象就是煤炭资源
的投入，这主要体现在两个方面。一方面，各火电公司都在尽力降低供电煤耗，
即发同样数量的电，可以消耗更少数量的煤炭，这样可以减少燃料成本的支出；
另一方面，如果公司还能得到比其他公司更低的煤炭采购价格，那么在供电煤耗
相同的情况下，就可以享受更低的燃料成本，从而获得更高的利润率。
在上文中规模效应的成本分析中，我们已经对火电公司的单机容量与供电煤
耗的关系进行了分析，得出了公司平均单机容量与供电煤耗呈反比的结论。在此，
我们进一步检验供电煤耗的高低是否对火电公司的燃料成本具有影响力。由于营
业成本这一财务指标同时反映了公司其他成本的控制能力，因此我们选取燃料成
本/营业收入，而非燃料成本/营业成本，作为观测火电公司控制燃料成本的基准
指标。从下表中我们可以发现，该比例与公司的供电煤耗指标确实存在一定的相
关性，达到0.37，表示供电煤耗越高的公司，其燃料成本控制能力就越差，这
基本符合我们对行业内燃料控制能力的分析——平均单机容量较大的公司拥有
较低的供电煤耗，而较低的供电煤耗会帮助公司减少燃料使用量，从而降低燃料
成本/营业收入的比例。
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表 17：燃料成本占比与供电煤耗关系分析
证券简称 燃料成本（亿） 营业收入（亿） 燃料成本/营业收入
供电煤耗
（g/kwh）
申能股份 93.71 129.1672 72.55% 306.00
宝新能源 6.82 14.3572 47.50% 316.35
赣能股份 15.69 22.563 69.54% 319.00
建投能源 26.73 43.1144 61.99% 320.00
华能国际 498.10 678.2514 73.44% 325.94
广州控股 71.00 82.0518 86.53% 328.99
粤电力A 76.93 116.1767 66.22% 330.00
大唐发电 225.07 368.3576 61.10% 331.46
内蒙华电 32.32 72.8781 44.35% 332.85
华电国际 226.60 319.6078 70.90% 333.25
深圳能源 55.35 106.4291 52.01% 333.90
通宝能源 12.22 19.2819 63.38% 334.00
国电电力 70.56 164.4013 42.92% 336.77
国投电力 42.36 65.8013 64.37% 339.28
漳泽电力 25.47 33.8621 75.23% 340.00
吉电股份 9.33 15.6056 59.79% 340.29
华电能源 39.10 56.0247 69.79% 340.48
上海电力 69.68 92.6087 75.24% 341.51
长源电力 38.61 44.7142 86.35% 341.84
皖能电力 18.07 28.2061 64.07% 343.00
华银电力 21.58 32.3514 66.70% 347.00
九龙电力 18.12 21.9807 82.44% 370.00
豫能控股 3.40 3.1084 109.51% 377.00
*ST 能山 17.82 21.277 83.76% 548.74
接着，我们来看公司煤炭采购价格的控制如何影响其燃料成本。由于各家上
市公司的煤炭或者燃料采购价格并非公开数据，我们只能利用一些间接指标来分
析这些公司控制燃料采购价格的能力。
单位发电量分配的权益煤炭产能。这个概念来自于企业的后向一体化战略，
所谓后向一体化战略，是指企业利用自己在产品上的优势，把原来属于外购的原
材料或零件，改为自行生产的战略。在生产过程中，物流从反方向移动。即通过
获得供应商的所有权或增强对其控制来求得发展的战略。在供货成本太高或供货
方不可靠或不能保证供应时，企业经常采用这种战略。后向一体化，目的是为了
保证物资供应来源，以发展自己的产品。采用这种战略，一般是把原来属于后向
的企业合并起来，组成联合企业或总厂，以利于统一规划，保证企业顺利发展。
一家火电公司的自有煤矿（或者大股东拥有的煤矿）产量相比其耗煤量越大，
那么当煤炭市场价格发生大幅波动时，公司抵御成本上升的能力就越强，其营业
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成本可能相比同类公司更加稳定。通过统计24 家上市火电公司煤炭权益产能后，
我们发现，那些单位发电量分配的权益煤炭产能较大的公司，其燃料成本/营业
收入的比例就越小，两者相关系数为-0.3。这就说明，那些进行煤矿资源整合与
收购的火电企业，在煤价高企时可能具有一定的燃料成本控制优势。
表18：火电公司煤矿整合与燃料成本比例的关系分析
证券简称
煤炭权益产
能(万吨）
发电量（百万千瓦时）
单位发电量分配
的权益煤炭产能
燃料成本/营业收
入
九龙电力 7973 3585 0.4 52.01%
吉电股份 7973 4334 0.5 66.22%
漳泽电力 7973 15068 1.9 64.07%
上海电力 7973 23651 3.0 61.99%
*ST 能山 1331 4562 3.4 47.50%
华银电力 1910 9200 4.8 83.76%
长源电力 2620 14067 5.4 75.23%
国投电力 743 6501 8.7 59.79%
广州控股 591.21 7752 13.1 69.54%
豫能控股 80 1320 16.5 86.35%
建投能源 240 5534 23.1 109.51%
国电电力 2620 60429 23.1 73.44%
宝新能源 100 3000 30.0 75.24%
通宝能源 192 7144 37.2 70.90%
内蒙华电 600 24760 41.3 86.53%
深圳能源 450 21957 48.8 82.44%
皖能电力 147 8000 54.4 72.55%
华电能源 252 15283 60.6 69.79%
大唐发电 1910 126689 66.3 66.70%
华能国际 2604 184628 70.9 63.38%
粤电力A 288 30002 104.2 42.92%
赣能股份 22 6160 280.0 44.35%
申能股份 130 45600 350.8 64.37%
华电国际 252 100676 399.5 61.10%
煤炭平均运距。使用该指标是因为我们考虑到，各家电厂的分布遍及全国各
地，但是中国的煤炭资源主要集中在“三西”地区（山西、山西和内蒙古西部），
因此那些距离煤炭生产基地较近的电厂会在同等条件下获得更低煤炭价格，反
之，距离“三西”地区比较远的电厂只能接受煤炭价格加上运费的较高价格。
计算煤炭平均运距的方式为：1）以山西太原作为全国的煤炭基地轴心，计
算所有电厂距离轴心的距离，2）以电厂装机容量为权重，计算某家电力公司所
有电厂的加权平均煤炭运距。
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总装机容量
装机容量运距
煤炭平均运距
Σ=
×
=
n
i 1
i i
……………………………………（4-9）
以华能国际为例，其煤炭平均运距的计算示例如下：
表19：华能国际煤炭平均运距计算示例
所属省份 电厂 电厂装机容量 平均距离
福建 福州 1400 1453
福建 汕头燃煤 1200 1453
甘肃 平凉 1200 801
河北 上安 1600 204
河北 沁北 2400 204
湖南 岳阳 1325 1085
江苏 南通 1404 881
江苏 南京 640 881
江苏 太仓 1900 881
江苏 淮阴 1540 881
江西 井岗山 600 1069
辽宁 大连 1400 1282
辽宁 丹东 700 1282
辽宁 营口 1840 1282
山东 德州 2670 428
山东 济宁 380 428
山东 威海 640 428
山东 辛店 1050 428
山西 榆社 800 0
上海 石洞口二厂 1200 1119
上海 石洞口一厂 1270 1119
浙江 长兴 260 1108
浙江 玉环 4000 1108
重庆 珞璜 2640 1123
880.6471
类似的，我们就可以得到所有火电上市公司的煤炭平均运距，通过对比我们
发现，2008 年的这一数据与这些公司的燃料成本/营业成本比值呈现较高相关
性，达到了0.43，表明运输距离确实对这些公司的燃料成本比例产生较大影响。
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表 20：火电公司煤炭平均运距与燃料成本比例关系分析
证券简称 燃料成本（亿） 营业收入（亿） 燃料成本/营业收入平均运距（公里）
建投能源 26.73 43.1144 61.99% 204
通宝能源 12.22 19.2819 63.38% 500
大唐发电 225.07 368.3576 61.10% 602
内蒙华电 32.32 72.8781 44.35% 642
申能股份 93.71 129.1672 72.55% 719
国投电力 42.36 65.8013 64.37% 719
*ST 能山 17.82 21.277 83.76% 728
国电电力 70.56 164.4013 42.92% 737
皖能电力 18.07 28.2061 64.07% 810
宝新能源 6.82 14.3572 47.50% 836
漳泽电力 25.47 33.8621 75.23% 851
赣能股份 15.69 22.563 69.54% 869
华能国际 498.10 678.2514 73.44% 881
华电能源 39.10 56.0247 69.79% 881
深圳能源 55.35 106.4291 52.01% 1036
上海电力 69.68 92.6087 75.24% 1073
华银电力 21.58 32.3514 66.70% 1085
九龙电力 18.12 21.9807 82.44% 1123
广州控股 71.00 82.0518 86.53% 1136
华电国际 226.60 319.6078 70.90% 1185
粤电力A 76.93 116.1767 66.22% 1201
豫能控股 3.40 3.1084 109.51% 1221
吉电股份 9.33 15.6056 59.79% 1321
长源电力 38.61 44.7142 86.35% 1326
4.7 折旧费用的成本分析
电力企业属资金密集型企业，一个电厂从项目投资到最终投产，所以资金量
大，建设周期长。因此，电力企业的折旧相当大。一般来说，投产较早的机组由
于已计提的折旧较多，所以以后年度内计提的折旧较少；反之，那些投产时间不
长的新机组，由于前期要计提大量的折旧费用，相比而言，其折旧成本较高。
因此，我们统计了火电类上市公司的火电机组加权平均投产年数，来观察它
是否会对公司当期的折旧费用产生影响。
以深圳能源（000027.SZ）为例，我们首先统计公司旗下各发电厂的装机容
量和投产时间，然后计算每家电厂的已投产年数，最后以每家电厂的装机容量为
权重，计算得到公司总体的火电机组加权平均投产年数，为7.47 年。
41
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表 21：深圳能源发电机组加权平均投产年数计算
电厂 电厂装机容量（MW） 投产时间 已投产年数
深圳妈湾发电总厂 1840 1998 11
深圳东部电厂 1170 2007 2
东莞沙角B 电厂 700 1988 21
深圳月亮湾电厂 180 1993 16
东莞樟洋电厂 360 2004 5
惠州丰达电厂 360 2005 4
广东河源电厂 1200 2009 0
7.47
这样，我们统计了2008 年24 家上市公司火电机组的加权平均投产年数，作
为数据序列1。同时，我们获取了这些公司在当年的折旧费用与营业收入，并将
折旧费用/营业收入的值作为数据序列2。然后，我们对比两组数据，发现他们
之间存在比较明显的负相关性（相关系数为-0.56）。
表22：机组加权平均投产年数与折旧费用比例的关系分析
证券简称 加权平均已折旧年数折旧（百万） 营业收入（百万） 折旧/营业收入
豫能控股 2.21 50.33 310.84 16.19%
吉电股份 3.92 221.69 1560.56 14.21%
内蒙华电 4.00 1162.28 7287.81 15.95%
上海电力 4.33 1206.02 9260.87 13.02%
漳泽电力 4.38 483.02 3386.21 14.26%
通宝能源 4.50 357.77 1928.19 18.55%
长源电力 5.55 555.72 4471.42 12.43%
华电能源 5.98 780.61 5602.47 13.93%
国电电力 6.71 2273.54 16440.13 13.83%
大唐发电 7.23 6158.73 36835.76 16.72%
华能国际 7.46 7532.09 67825.14 11.11%
深圳能源 7.47 1018.06 10642.91 9.57%
国投电力 8.18 993.88 6580.13 15.10%
建投能源 8.43 555.56 4311.44 12.89%
华电国际 9.05 3803.75 31960.78 11.90%
赣能股份 9.12 231.12 2256.30 10.24%
申能股份 9.80 1224.64 12916.72 9.48%
粤电力A 9.89 1247.51 11617.67 10.74%
宝新能源 10.00 111.51 1435.72 7.77%
*ST 能山 10.57 183.25 2127.70 8.61%
九龙电力 12.30 205.78 2198.07 9.36%
皖能电力 14.88 240.18 2820.61 8.52%
广州控股 18.61 415.70 8205.18 5.07%
华银电力 24.89 468.91 3235.14 14.49%
42
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
这就验证了本节开头的假设，机组的折旧费用（直线折旧法）公式如下：
折旧年限
原值（ 残值率）
折旧费用× 1-
= ……………………………………（4-10）
当某家公司的发电机组加权平均投产年限较大时（即机组使用年龄较长），
前期累计的折旧费用就较多，有些机组已完成了全部折旧，就不会再产生折旧费
用，有些机组进行过资产减值，原值减少，折旧费用就会下降。不论是上述一种
情况还是两者兼有，公司机组加权平均已投产年限会和折旧费用率呈现负相关。
4.8 成本领先与火电企业投资价值的关系
企业的成本地位源于其价值活动的成本行为。成本行为取决于影响成本的一
些结构性因素，我们称之为成本驱动因素。若干个成本驱动因素可以结合起来决
定一种既定活动的成本。同一产业的各个企业如果采取不同的价值链，那么它们
之间重要的一个或多个成本驱动因素便可能互不相同。企业在一项价值活动中的
相对成本地位取决于它相对于重要成本驱动因素的地位。
十种主要成本驱动因素决定了价值活动的成本行为：
表23：10 种主要成本驱动因素
成本驱动因素 表现形式 说明
规模经济 购买规模 与某个特定厂商的购买量影响议价的作用力
学习 生产效率 许多小改进的积累带来成本的下降
生产能力利用
模式
生产能力利用率受到环境条件和竞争对手行为的影响
联系 与供应商的联系
就规格要求、交货和其他活动与供应商协调以降低总
成本
相互联系
与其他业务单元
共享购买
和其他业务单元合伙购买可以加强与供应厂商讨价
还价的力量
整合 自制或者外购 整合能够提高或降低一项投入的成本
时机选择
与供应商的关系
史
与供应商存在忠实的交往史或问题都可能影响投入
的成本、在商品短缺时期货源的畅通以及供应商提供
的服务
政策 购买实践
购买实践能大大增强同供应商的议价力量，以及使供
应商乐意提供额外的服务
地理位置 供应商地点
供应商地理位置可能通过运输费用和交往的难易影
响投入的成本
机构因素
政府和工会的限
制
政府政策可以限制投入渠道或通过关税、税收等其他
手段影响投入的成本，工会可能影响到货源外进货能
力或者能否使用没有工会组织的供应厂商
43
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
而对于本文所研究的火电行业上市公司，我们可以发现，在上文中逐一分析
的这些成本因素很多已经包含在了这十大成本驱动因素中，比如规模效应、整合、
相互联系和地理位置等。不仅如此，这些成本驱动因素还会通过对公司总成本的
影响，进而与公司的收入能力一同影响其盈利能力（可以销售利润率、股息率来
衡量），最终影响火电公司的业绩与投资价值。具体如下图所示：
公司投资价值公司业绩
销售净利率股息率
成本控制能力
燃料成本折旧、维修财务费用管理费用成本利用效率
单
机
容
量
供
电
煤
耗
平
均
运
距
机组平
均已投
产年数
资
产
负
债
率
实
际
控
制
人
总
资
产
规
模
电
厂
分
布
单位发
电量分
配的权
益煤炭
产能
获利能力
图12：火电公司的成本驱动因素与投资价值关系结构
Table12: The relationship between cost driven element and investment value in thermal power
industry
同时，需要说明的一点是，对于火电公司来说，上图中所列出的成本驱动因
素并非每项都做到最好才会带来更好的经营业绩与更高的投资价值。原因在于，
从理论上来讲，上述的这些成本驱动因素并不是没有联系、互相独立的，它们中
有的因素甚至会对成本产生截然相反的作用。例如，公司的机组平均已投产年数
如果较低，那么其机组可能已经完全折旧，会减少当期的折旧费用，但同时已投
产年限较高的机组会因为机组老化而需要经常维修，带来较高的维修费用，因为
机组煤耗较高而增加煤炭消耗量，提高部分的燃料费用。因此，有可能进行实证
分析后会得到一些具体的数量化结论，但我们认为从成本管理的角度看，某些成
本的驱动因素与总成本领先战略之间并非存在绝对的单调关系。从成本领先角度
来探寻火电公司的投资价值，需要理论结合实证来分析。
44
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
第五章 火电上市公司基于成本领先战略的投资价值实证分
析
5.1 研究对象的选取与模型介绍
5.1.1 研究对象的选取
本章将对上文中分析的火电上市公司的各项成本进行模型回归和实证分析，
并以此作为依据，对火电类上市公司的投资价值进行分析和预测。
本章使用的数据为2007 年之前上市的A 股火电类公司，这样就可以保证每
家公司的数据长度超过3 年，且观察期内每年的主营业务收入中50%以上来自于
火电销售，这样就可以剔除那些以水电、新能源等为主要发电手段的公司，聚焦
研究重点。
通过数据筛选，我们从申万电力行业的56 家公司中筛选出了24 家符合以上
条件的公司，组成了本文的研究对象。
关于时间的选取，由于2006 年之前各家火电公司的经营数据披露较少，且
之前我国处于电力供给小于需求的局面，各家公司的装机容量或者存量较小，或
者较多机组尚处在建设期而未完全投产，因此经营数据差异性不大、可参考性不
强，所以我们选择以2006-2008 年的公司经营、财务数据作为分析对象，来研究
火电类上市公司的成本决定因素。
5.1.2 变量描述与模型介绍
根据上文的分析，火电类公司的成本主要分为燃料费用、折旧费用、维修费
用、管理费用、财务费用，以及一些隐性成本。而根据我们的理论分析与简单的
45
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
数据序列对比，有以下一些影响因素可能会对公司的成本比率（即表中的成本细
分项目/当年收入）产生影响。例如，在其他条件相同的情况下，如果一家公司
的平均单机容量越高、供电煤耗越低、单位发电量分配的权益煤炭储量越大或者
煤炭平均运距越短，那么该公司利用火电机组发同样度数的电量，所产生的燃料
成本就越低，具体就体现为燃料成本/营业收入与这3 个变量呈现统计学上显著
的关系。同样的，折旧、人工成本、维修费用与总收入的比率等也可以通过下表
中的一些影响因素来解释，从而对公司最终的成本销售率产生影响。
表24：成本分析总结
成本细分项目 可能的影响因素
燃料成本
公司平均单机容量、供电煤耗、单位发电量分配的权益煤炭储量、煤
炭平均运距
折旧 公司机组加权平均使用年限
人工成本
维修保养 公司机组加权平均使用年限
财务费用 资产负债率、实际控制人性质
管理费用 总资产
成本利用效率 机组地理位置
在此我们对模型中的变量进行描述。
1）应变量：
Y：24 家上市的火电公司年度的销售成本率（%），具体公式为：
= ×100%
当年总营业收入
当年总营业成本
销售成本率………………………………（5-1）
2）自变量：
X1：当年煤炭均价（元/吨）。此处的煤炭均价我们选取秦皇岛大同优混的煤
炭平仓价，计算公式为：
当年周数
周煤炭平仓价
当年煤炭均价Σ = ……………………………………（5-2）
由于我们的实证分析选取的是3 年的横截面数据，因此每年的煤炭均价都会
对该行业各公司的销售成本率产生较大影响，预计X1将与Y呈正相关性。
X2：公司机组平均单机容量（MW）。该数据反映的是一家公司所有火电机组
的加权平均单机容量，计算公式为：
46
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
公司机组总数量
装机容量机组数量
机组平均单机容量
Σ=
×
=
n
i 1
i i
……………………（5-3）
由于之前我们已经分析过该指标与公司的煤耗指标呈现负相关性，因此当公
司的机组平均单机容量较大时，规模效应可能显现，使公司的燃料成本下降，从
而降低公司的总销售成本率，预计X2将与Y呈现负相关性。
X3：公司当年度供电煤耗（g/kWh）。供电煤耗是指火力发电厂向外提供1kWh
电能所需平均耗用的标准煤量，计算公式：
(发电量发电厂用电量)
发电标准煤耗量
供电煤耗
-
= ………………………………（5-4）
此处因为各家公司一般都在年报中公布本公司的综合供电煤耗水平，因此就
以该指标为主。综合供电煤耗较低的公司在其他条件相同的情况下，将会耗用更
少的燃料，从而降低了燃料费用，所以预计X3将与Y呈现负相关性。
X4：单位发电量分配的权益煤炭产能（万吨/百万kWh）。该指标的公式如下：
当年发电量
权益煤炭产能
单位发电量分配的权益煤炭产能= ……………………（5-5）
在相同发电量下，权益煤炭产能较高的公司煤炭自给率较高，可能获得更加
优惠的煤炭采购价格，而在相同权益煤炭产能的情况下，发电量小的公司煤炭自
给率可能更高，因此可以获得燃料成本的节省。综上，预计X4将与Y呈现正相关
性。
X5：机组加权平均已投产年数（年）。该指标是用来衡量火电公司所有火电
机组目前的平均已投产年限：
公司总装机容量
机组容量机组已投产年数
机组加权平均已投产年数
Σ=
×
=
n
i 1
i i
…………（5-6）
由于X5代表公司机组的使用年限，因此X5可能与折旧费用呈负相关，而与维
修费用呈正相关，但考虑到折旧费用占火电公司经营成本的15%以上，而维修费
用一般占火电公司经营成本的5%以下，因此预计X5与与呈负相关性。
X6：平均资产负债率（%）。公司当年与上一年的资产负债率的均值，该数据
为公司财务数据，来源为wind资讯。
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( )
2
去年资产负债率当年资产负债率
平均资产负债率
+
= ………………（5-7）
由于公司的财务费用来自于有息负债，而资产负债率高的公司其财务费用比
例也较高，因此预计X6与Y呈现正相关性。
X7：实际控制人性质。该指标为虚拟变量，即实际控制人为国务院国资委的
X7=1，否则定义为X7=0。该定义的意义在于，我们认为，那些以国务院国资委作
为实际控制人的公司，可能因为实际控制人对各大国有银行的影响力巨大，会在
同等条件下获得更加优惠的贷款利率、条件等，从而降低公司的财务费用支出，
因此预计X7与Y呈负相关性。
X8：总资产（百万）。公司当年的总资产值，该数据为公司财务数据，来源
为wind资讯。由于我们之前的分析得到的结论是火电公司的管理费用具有规模效
应作用，而具体的规模指标就是该公司当年的总资产。即火电公司的管理费用增
长率低于总资产增长率，因此预计X8与Y呈现负相关性。
X9：地理位置得分。根据上文的分析，我们将2006-2008 年全国各省市的火
电机组平均利用小时数作为参考依据，将全国的省市分为3 个档次，年利用小时
超过5500 小时的为“好”，年利用小时介于5000～5500 小时的为“中”，年利用
小时低于5000 小时的为“次”。然后，按照上表中“好”、“中”、“次”的分类依
据，将每个公司的装机容量分布分为“好”、“中”、“次”三类，计算每一类的比
例。最后，再给予“好”、“中”、“次”三类地理分布不同的地位位置得分（三类
地区的得分权重依次为30，20 和10）。计算方法为：
公司总装机容量
好地区装机容量中地区装机容量次地区装机容量
地理位置得分× 30 + × 20 + ×10
=
………………………………………………………………………………（5-8）
由于之前的分析表明那些地理位置得分较高的公司机组年利用小时数较高，
这样就可以缩短成本的回收期，降低公司的机会成本，因此预计X9与Y呈现负相
关性。
X10：煤炭平均运距（公里）。该指标是用来衡量火电公司各电厂的厂址到我
国煤炭生产与装卸中心之间距离的指标，我们以山西太原同各电厂之间的直线距
离作为运距指标，以各电厂的装机容量作为权重，计算得到的加权平均煤炭运距
可以用来代表火电公司煤炭运输成本。计算公式为：
48
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公司总装机容量
电厂至山西太原的距离装机容量
煤炭平均运距
Σ=
×
=
n
i 1
i i
………………（5-9）
鉴于之前的分析显示那些煤炭平均运距较长的公司会产生较高的燃料成本
费用，我们预计X10与Y呈正相关性。
模型介绍：
下面，利用以上的变量定义，我们给出初步的线性回归模型，称为模型一：
Y a a X e
10
i 1
i i 0 + × + = Σ=
………………………………………………（5-10）
式中：
Y和X1～X10为上文中介绍的模型变量，a0为截距项，e为残差项。
5.2 实证检验
利用上节中定义的变量和模型，我们对 72 组（24 家公司×3 年）数据进行
回归分析。首先是上节中的模型一，利用Eviews 软件，回归后得到的结果如下：
表25：模型一分析结果
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 57.89734 19.00665 3.046162 0.0034
X1 0.054922 0.008247 6.659344 0
X2 -0.030818 0.016556 -1.861414 0.0675
X3 0.031112 0.03234 0.96203 0.3398
X4 -6.58E-03 0.013082 -0.502785 0.6169
X5 -0.650926 0.244843 -2.658545 0.01
X6 0.03449 0.099716 0.345879 0.7306
X7 -4.69942 3.946362 -1.190823 0.2383
X8 1.11E-05 4.17E-05 0.266863 0.7905
X9 -0.584155 0.264232 -2.210767 0.0308
X10 0.013628 0.006313 2.158581 0.0348
R-squared 0.588733 Mean dependent var 86.61069
Adjusted R-squared 0.521312 S.D. dependent var 13.93135
S.E. of regression 9.638721 Akaike info criterion 7.509217
Sum squared resid 5667.202 Schwarz criterion 7.857041
Log likelihood -259.3318 F-statistic 8.732219
Durbin-Watson stat 1.878257 Prob(F-statistic) 0
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可以看到，该分析结果显示拟合优度为0.589，调整后为0.521，解释力度
尚可，杜宾·瓦尔森d统计量为1.88，在5%的显著性水平下（n=72，k=10）查表
得dL=1.305，dU=1.948，即dL<d<dU，无法判断是否存在自相关。另外，X3、X4、X6、
X7和X8都没有通过5%显著性水平下的t检验，表明这些变量对火电公司的销售成
本率没有显著的影响，需要进行分层回归，确定是否剔除自变量。
接着，我们先将X1、X2、X5、X9和X10作为方程的自变量，然后引入自变量X3进
行回归，确定其是否需要剔除。回归方程为：
X a X a X a X a X a X e 0 1 1 2 2 3 3 5 5 9 9 10 10 Y = a + a × + × + × + × + × + × + ……（5-11）
回归结果如下所示，X3在方程中没有通过5%水平下的t检验，表明它对Y没有
显著影响，同时我们观察到方程的拟合优度没有大幅下降，但X2的t统计量刚好
没通过5%的t检验，说明X3和X2之间可能存在多重共线性。由于X2代表公司的平均
单机容量，X3代表公司的供电煤耗，发现两者之间有高达-0.56 的相关系数，说
明自变量之间确实存在多重共线性，且X3没通过t检验，因此剔除X3。
表26：X3的分层回归法分析结果
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 56.42746 17.97277 3.139608 0.0025
X1 0.055176 0.007776 7.095894 0
X2 -0.02833 0.014235 -1.99014 0.0508
X3 0.0265 0.031246 0.848091 0.3995
X5 -0.57892 0.2356 -2.45722 0.0167
X9 -0.50444 0.233196 -2.16314 0.0342
X10 0.012612 0.005695 2.214736 0.0303
R-squared 0.574738 Mean dependent var 86.61069
Adjusted R-squared 0.535484 S.D. dependent var 13.93135
S.E. of regression 9.494976 Akaike info criterion 7.431568
Sum squared resid 5860.047 Schwarz criterion 7.652911
Log likelihood -260.537 F-statistic 14.64119
Durbin-Watson stat 1.91366 Prob(F-statistic) 0
类似地，我们又将X4、X6、X7和X8分别单独引入方程进行回归，进行分层回归，
发现它们的t统计量分别为-0.329、-0.553、-1.254 和-0.662，均无法通过5%
水平下的t检验。综上，我们需要剔除X3、X4、X6、X7和X8，保留其余变量，再次
进行回归检验。
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最后，我们剔除了没有通过t 检验的自变量后，将回归模型改为如下的模型
二：
Y = a0 + a1×X1 + a2×X2 + a5×X5 + a9×X9 + a10×X10 + e………………………（5-12）
继续对模型二进行回归分析，得到的结果如下：
表27：模型二分析结果
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 69.03307 10.08277 6.846635 0
X1 0.054773 0.007745 7.072337 0
X2 -0.035602 0.011338 -3.140115 0.0025
X5 -0.556241 0.233579 -2.381383 0.0201
X9 -0.508507 0.23265 -2.185714 0.0324
X10 0.011662 0.005571 2.093115 0.0402
R-squared 0.570033 Mean dependent var 86.61069
Adjusted R-squared 0.537459 S.D. dependent var 13.93135
S.E. of regression 9.47476 Akaike info criterion 7.414795
Sum squared resid 5924.891 Schwarz criterion 7.604517
Log likelihood -260.933 F-statistic 17.50001
Durbin-Watson stat 1.894491 Prob(F-statistic) 0
可以看到，拟合优度为0.570，调整后为0.537，由于我们所取得的样本容
量仅有72 个，且这些公司中有的会经营小部分非火电业务（比如九龙电力，除
了90%的收入来自于火电业务外，经营收入中有10%来自于环保工程收入与煤炭
销售），这也会对模型的解释度造成一定的影响，因此从这点来看，我们得到的
模型其解释力度尚可。杜宾·瓦尔森d统计量为1.89，在5%的显著性水平下（n=72，
k=5）查表得dL=1.464，dU=1.768，即dU<d<4-dU，方程不存在自相关。而且，模型
二的结果中所有变量都通过5%显著性水平下的t检验，表明这些变量对火电公司
的销售成本率都有显著的影响。
综上，模型二的回归结果可以写作：
1 2 5 9 10 Y = 69.033 + 0.055×X - 0.036×X - 0.556×X - 0.509×X + 0.012×X …（5-13）
5.3 实证结果分析
下面，我们对模型回归的结果进行分析。可以看到，在我们初步挑选的 10
个成本影响因素中，有5 个因素没有通过显著性检验，在回归过程中被剔除，剩
下的5 个因素通过了t 统计检验，我们将对它们进行逐一分析。
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首先分析未通过t 检验的5 个被剔除变量。
X3：公司当年综合供电煤耗（g/kWh）。该变量被剔除的主要原因是它和自变
量X2（公司的平均单机容量）之间存在较高的相关性，达到了-0.56，从而形成
了多重共线性，需要剔除。而且上文中我们也已经从理论上分析过，由于目前的
大容量火电机组供电煤耗水平较低，因此火电公司的平均单机容量越大，那么机
组的煤耗水平就越低，从而降低了总成本。综上，虽然X3被剔除出模型，但它仍
然是判断火电公司成本控制的一项重要指标。
X4：单位发电量分配的权益煤炭产能（万吨/百万kWh）。该变量未通过t检验
而被剔除，我们认为主要有2 个原因：1）在2006-2008 年间，各火电公司所拥
有的煤炭产能较低，电力公司整合煤矿的趋势主要是在2008 年煤价飙升之后才
出现的，因此在我们的数据取样时间段内，各家公司的煤炭产能相对于它们的煤
炭消耗量来说较小，即使内购煤的价格低于市场煤，受制于比例太小的缘故，并
不会对公司整体的燃料成本价格产生太大影响。2）各火电公司的煤炭即使是通
过关联交易提供给公司，其煤炭定价也是具有相当大的随意性，大股东的利益输
送取向决定了关联交易的煤价与市场煤价的关系，因此，公司内部的单位发电量
分配的权益煤炭产能在目前就很可能不是燃料成本及总成本的决定因素，在模型
中就体现为未能通过t检验。
X6：平均资产负债率（%）。X7：实际控制人性质。这2 个变量被剔除的原因
在于，它们都是作为解释电力公司财务费用的变量而引入方程的，而通过前文的
分析我们知道，电力公司中，财务费用的比例一般占到总成本的6%-8%左右，尽
管这2 个变量对电力公司的财务费用可能具有一定的解释力度，但当将这2 个变
量一起用来解释公司销售成本率时，由于受到占比较大的燃料费用、折旧费用等
的影响，扰动因素影响太大，它们的解释力度降低，就无法通过显著性检验。
X8：总资产。该变量是用来解释电力公司管理费用的指标，同样由于管理费
用占总成本比例较低，一般在5%以下，因此将它用来解释公司销售成本率时，
由于受到扰动因素影响太大，解释力度降低，无法通过显著性检验。
接着，我们分析通过显著性检验后被保留的5 个变量。
X1：当年煤炭均价（元/吨）。该变量通过了显著性检验，符合我们的预期。
因为我们的数据取自2006-2008 年的24 家火电类上市公司，3 年间国内的煤炭
均价变化较大，且燃料成本占到火电企业60%的总成本，因此煤炭价格的变动自
然就是衡量该行业公司的毛利率的重要指标。X1的系数为0.055，大于零，表示
当年煤炭均价每上升1 元/吨，行业的销售成本率就上升0.055 个百分点，上升
100 元/吨就会增加销售成本率5.5 个百分点，基本符合我们对火电行业燃料成
52
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本的判断。
X2：公司机组平均单机容量（MW）。该指标我们之前已经分析过，它和公司
的单位煤耗呈负相关性，机组平均单机容量越大的电力公司，其综合供电煤耗水
平就越低，那么在发电量相同的情况下，其煤炭消耗量就相对较少，因此我们之
前预期X2与Y呈负相关，而最终我们得到了X2的系数为-0.036，表示公司的机组平
均单机容量每上升1MW，公司的销售成本率就可以下降0.036 个百分点，符合先
前的判断。
X5：机组加权平均已投产年数（年）。该指标是用来解释总成本中的折旧费
用，最终得到X5的系数为-0.556，表示火电公司的机组加权平均已投产年数每上
升1 年，其销售成本率就下降0.556 个百分点，这与我们的判断逻辑基本吻合：
利用时间较长的机组，可能已经完成了折旧，从而降低了当年的折旧费用；但同
时旧机组可能会带来更多的维修费用，不过由于维修费用一般只是电力公司折旧
费用的1/3 不到，因此影响可能被抵消，在最终的模型中还是显示该变量与销售
成本率呈现负相关性，结果符合预期。
X9：地理位置得分。该指标通过了显著性检验，X9的系数为-0.509，表示公
司电厂地理位置的分布确实会对其成本产生影响，那些主要电厂分布在机组利用
效率较高地区的火电公司，会在同等条件下获得更高的发电机组年利用小时数
（地理位置得分自然更高），从而加快成本的回收，降低公司的投资回收期，最
终降低公司的机会成本，这与X9的系数为负这一事实吻合。
X10：煤炭平均运距（公里）。该指标是一个用来解释公司运费的指标，而运
费是属于电力公司的燃料成本，我们看到X10的系数为0.012，表示公司的地理位
置距离我国煤炭中心“三西”地区越远，其运费就越高，从而提高了燃料成本，
最终体现在该指标与公司销售成本率呈正相关上，符合之前的判断。
最后，我们对模型的回归结果做一个总结，可以发现一个现象：那就是被保
留的变量基本都是用来解释那些占火电公司成本比重较大的变量，比如当年煤炭
均价、公司机组平均单机容量和煤炭平均运距，都是用来解释燃料成本（占总成
本的60%以上）而引入的，机组加权平均已折旧年数则是用来解释公司折旧费用
（占总成本的15%-18%）而引入的；而那些被剔除的变量，除了因为统计因素被
剔除的X3，大多是因为它们解释的是那些在火电公司中占比较低的费用，因此显
著程度不够而被剔除，比如用来解释管理费用（占总成本的5%以下）和财务费
用（占总成本的6%-8%左右）的变量。
这样的现象表明我们建立的模型能够将影响火电公司销售成本率的主要因
素都纳入其考察范围，抓住了成本影响因素的主要矛盾。但同时，对于该模型剔
除的变量，并不表示这些变量对火电公司的成本没有影响，只是它们在我们的模
53
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
型中不够显著，这些指标在我们进行火电行业、公司的基本面分析时，都是很有
价值的。比如，公司当年综合供电煤耗（g/kWh）显示了一家火电公司在生产过
程中的成本控制能力，当然这种能力我们也可以用公司机组平均单机容量（MW）
来衡量，又比如，单位发电量分配的权益煤炭产能（万吨/百万kWh），尽管目前
不一定能对某些火电公司的成本带来较大影响，但当未来煤价因素成为行业发展
的主要矛盾以及这些产能被完全释放后，那些拥有较大权益煤炭产能的公司将会
体现出其投资价值，而且，虽然这一指标目前未体现在公司的实际业绩中，但是
很可能投资者已经将这部分业务的价值计算在公司的股票中，因此这些被剔除的
指标对投资者的投资决策或多或少都是具有一定价值的，而非没有影响。
5.4 模型回测与投资价值的比较分析
通过以上的实证分析与检验，我们得到了火电行业上市公司销售成本率的回
归方程，下面我们就对该模型的投资价值指导作用进行回测和比较分析。
由于本文的研究对象仅为火电行业上市公司，因此投资范围仅限于我们研究
对象中的24 家公司，这里所定义的投资价值，是指所投资公司股票在投资期限
内的业绩表现，而非投资收益率。如此定义的原因在于，投资收益率虽然是一个
较为流行的指标，但是它的影响因素过于宽泛，不仅受到业绩的影响，还受到市
场波动、宏观经济政策、政治因素、市场情绪等的影响，而本文的研究并不是以
这些因素作为研究对象的，所以不予考虑。而销售成本率可以用来预测公司的成
本表现，进而较为准确地预测公司本年度的业绩，比如利润率、EPS 等指标，尽
管销售成本率和这些目标指标之间可能会因为政府补贴、营业外收支、税率、少
数股东权益等因素而受到一定的影响，但两者之间的关系较为稳定，所以，我们
将以这些业绩指标作为投资价值的主要评判标准。
假设条件：
1.假设投资期限为一个财年，即从上一财年的股权登记日后一天开始，直到
公司本财年的股权登记日结束。为了便于数据取样，我们以上一财年的5 月1
日和下一财年的4 月30 日分别作为投资始末点。
2.投资者能够理性并准确预测投资年度内火电行业各公司的平均单机容量
（MW）、机组加权平均已投产年数（年）、地理位置评分和煤炭平均运距（公里）
这4 项指标。
3.投资者利用假设2 中预测的数据，并根据上文中得到的销售成本率模型预
54
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
测每一家公司当年的业绩表现，并对公司的成本率从低到高进行排序来指导投
资。
4.首先判断，是否需要对火电行业公司的股票进行投资；其次根据排序结果，
选择性投资排序列在前5 名或者前10 名的股票。这里需要解释一下，尽管模型
预测可以得到销售成本率由低到高排序的公司，但由于1）各公司的最终业绩还
受到非主营业务因素的影响，比如政府补贴、营业外收支、税率等因素的影响，
最终公司的业绩表现往往与销售成本率的排序结果有所偏差。2）根据马克维茨
均值-方差理论，分散化投资可以降低投资者的非系统风险（或个股风险），因此
这里我们选择的投资对象是一个范围，而不是某一家公司的股票。
根据以上假设条件，我们选取2008 年的数据进行模型回测，结果如下所示：
表28：模型回测结果
证券代码 公司名称
煤炭均价
(元/吨）
平均单机
容量（MW）
加权平均
已投产年
数（年）
地理位置
评分
平均运距
（公里）
预测成本
率（%）
000899.SZ 赣能股份 801.7 700.00 9.12 24.02 869 80.87
000600.SZ 建投能源 801.7 394.29 8.43 30.00 204 81.34
000690.SZ 宝新能源 801.7 478.33 10.00 26.00 836 86.88
601991.SH 大唐发电 801.7 367.05 7.23 25.83 602 89.74
000543.SZ 皖能电力 801.7 389.09 14.88 20.00 810 90.09
600780.SH 通宝能源 801.7 300.00 4.50 27.00 500 91.86
600098.SH 广州控股 801.7 371.43 18.61 20.00 1136 92.45
600795.SH 国电电力 801.7 288.48 6.71 28.07 737 93.26
600642.SH 申能股份 801.7 461.90 9.80 10.00 719 94.35
600011.SH 华能国际 801.7 375.52 7.46 22.10 881 94.46
600886.SH 国投电力 801.7 310.00 8.18 20.97 719 95.08
600744.SH 华银电力 801.7 271.67 24.89 10.00 1085 97.00
600027.SH 华电国际 801.7 375.52 9.05 20.74 1185 97.81
600863.SH 内蒙华电 801.7 338.33 4.00 15.97 642 98.04
000539.SZ 粤电力A 801.7 324.44 9.89 21.37 1201 99.03
000767.SZ 漳泽电力 801.7 300.00 4.38 20.83 851 99.16
000027.SZ 深圳能源 801.7 322.78 7.47 20.00 1036 99.21
000720.SZ *ST 能山 801.7 127.86 10.57 20.00 728 100.83
600726.SH 华电能源 801.7 243.68 5.98 20.00 881 101.05
600021.SH 上海电力 801.7 372.41 4.33 11.61 1073 103.88
000875.SZ 吉电股份 801.7 200.00 3.92 22.47 1321 107.63
000966.SZ 长源电力 801.7 352.00 5.55 10.00 1326 107.70
001896.SZ 豫能控股 801.7 196.88 2.21 15.48 1221 111.07
600292.SH 九龙电力 801.7 82.55 12.30 10.00 1123 111.18
接着，我们选取适当的比较指标，来对回测结果进行对比和评价。这里，我
55
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们选择当年各公司的销售利润率和股息率作为对比参考指标。
销售净利率（%）是指当年企业净利润与主营业务收入的比率。
= ×100%
当年主营业务收入
当年净利润
销售净利率………………………………（5-12）
股息率（%）是当年企业股息与股票价格之间的比率，这里我们统一选取股
票购买价格（即2008 年5 月1 日的股价）作为股价指标。实际上，股息率的倒
数就是股票的市盈率，因此它从本质上也是用来衡量公司相对价值的重要指标。
= ×100%
股票价格
当年每股股利
股息率…………………………………………（5-13）
最后，我们按照预测成本率、2008 年实际销售净利率和2008 年股息率三种
指标将火电类上市公司分别排序，以此为依据评价我们的销售成本率模型的投资
指导价值。
表29：模型回测结果对比分析
公司名称 预测成本率（%） 公司名称销售净利率（%） 公司名称 股息率（%）
赣能股份 80.87 宝新能源25.10 深圳能源 3.70
建投能源 81.34 深圳能源9.72 宝新能源 2.47
宝新能源 86.88 申能股份4.59 广州控股 2.00
大唐发电 89.74 广州控股4.41 申能股份 1.72
皖能电力 90.09 大唐发电2.23 国投电力 1.22
通宝能源 91.86 国投电力1.89 赣能股份 0.83
广州控股 92.45 赣能股份1.58 建投能源 0.56
国电电力 93.26 建投能源1.10 大唐发电 0.50
申能股份 94.35 国电电力1.09 国电电力 0.46
华能国际 94.46 通宝能源0.67 通宝能源 0.23
国投电力 95.08 皖能电力0.53 华电能源 0.23
华银电力 97.00 华电能源0.25 皖能电力 0.20
华电国际 97.81 粤电力A 0.25 粤电力A 0.13
内蒙华电 98.04 华能国际-5.46 华能国际 -3.21
粤电力A 99.03 九龙电力-5.97 九龙电力 -5.56
漳泽电力 99.16 华电国际-8.00 *ST 能山 -6.53
深圳能源 99.21 内蒙华电-10.97 内蒙华电 -7.34
*ST 能山 100.83 *ST 能山 -14.66 华电国际 -7.46
华电能源 101.05 上海电力-16.27 吉电股份 -7.81
上海电力 103.88 长源电力-18.68 上海电力 -10.42
吉电股份 107.63 吉电股份-26.07 漳泽电力 -10.85
长源电力 107.70 漳泽电力-28.35 豫能控股 -17.34
豫能控股 111.07 华银电力-32.81 华银电力 -25.76
九龙电力 111.18 豫能控股-130.43 长源电力 -28.22
分析回测结果，我们可以得到以下的一些结论：
56
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首先，该模型对业绩预测和投资价值的参考效果较好。
从回测结果的相关性来看，销售成本率预测值与公司2008 年销售净利率和
股息率的相关系数分别为-0.56 和-0.57，说明模型预测值对公司当年利润率和
股息率具有较高的解释度，基本符合销售成本率越高，销售净利率及股息率就越
低的假设。
从回测结果的排序来看，预测销售成本率最低的前10 家公司中，分别各有
8 家（见上表中粗斜体标示的公司）排在了当年销售净利率和股息率最高的10
家公司中，说明两者的重合度达到80%。也就是说，如果能够较准确地分析各火
电公司的经营数据，同时利用上文中的模型来预测各公司的销售成本率，最后排
序选出成本率最低的10 家公司进行投资，那么其中有8 家是行业中当年业绩最
好的公司。所以，该方法对业绩的判断准确性及对投资价值的判断较好。
对于2 家预测销售成本率排名前10，但实际销售净利率和股息率却跌出前
10 的公司——皖能电力和华能国际，我们的解释如下：1）对于皖能电力，公司
业绩不如预测的好是因为尽管公司的平均单机容量达到了389MW（在样本公司中
排名第6 位），但实际上公司的机组并不是新机组（平均已投产年数14.88 年），
因此实际煤耗较高，08 年的综合供电煤耗达到343g/kWh（在样本公司中是倒数
第5 位），我们的预测模型高估了其燃料成本的控制能力。2）对于华能国际，主
要是因为公司08 年大量新机组投产停止资本化，利息费用增加19.33 亿，同比
上升90.64%，其次公司合并中新电力增加费用35.09 亿，而这两项成本均不在
我们的模型中有体现，导致公司实际的销售成本率低于预期。
然后，我们还利用本文的销售成本率模型回测了2006 和2007 年度的行业数
据（具体数据见附录），得到的结果为：
2006 年，销售成本率预测值与公司2006 年销售净利率和股息率的相关系数
分别为-0.61 和-0.52，预测销售成本率最低的前10 家公司中，分别各有7 家排
在了当年销售净利率和股息率最高的10 家公司中。
2007 年，销售成本率预测值与公司2007 年销售净利率和股息率的相关系数
分别为-0.58 和-0.46，预测销售成本率最低的前10 家公司中，分别有8 家和7
家排在了当年销售净利率和股息率最高的10 家公司中。
综合2006-2008 年的回测结果，可以看到利用该模型选择的前10 家备选公
司中，有超过7 成的公司在当年的业绩表现排名行业前10，说明该方法对业绩
预测和投资价值的参考效果较好。
其次，不会出现某一家公司在所有成本控制上都位列行业第一的情况，那
57
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
些各项成本控制都较为有力的公司最可能获得总成本领先的优势。
另外，对我们的模型预测结果进行分析可以发现，预测的销售成本率最低的
几家公司并不是所有的成本影响因素表现都最好的，而是表现出了一种综合的成
本控制能力。以预测成本率最低的赣能股份为例，其平均单机容量第1 高，机组
加权平均已投产年数第9 高，地理位置得分第6 高，煤炭平均运距第12 短，再
以2008 年实际销售净利率最低的宝新能源为例，其平均单机容量第2 高，机组
加权平均已投产年数第6 高，地理位置得分第3 高，煤炭平均运距第10 短。
这些数据说明，成本控制最好的火电公司并不是在所有成本控制方面都做到
行业最佳或者第一的公司，而是那些各项成本控制环节都较为成功的公司。主要
的原因在于，事实上文中所提到的这些成本影响因素并非是互相毫不相干的，它
们之间是有联系的，有时会产生一种此消彼长的现象。比如机组加权平均已投产
年数指标，这一指标较高代表公司的机组可能已经完成了大部分折旧，未来折旧
费用较少，但同时也意味着公司的机组可能比较老，会带来较高的维修费用、综
合供电煤耗等，从而抵消一部分的折旧费用减少，因此也就表示并不是机组加权
平均已投产年数最高就越好。成本控制最好的公司，可能是那些机组加权平均已
投产年数排在前列，同时其它成本控制也较好的公司，而不会出现某一家公司在
所有成本控制上都位列行业第一的情况。
最后，总结前文的分析，我们归纳出了火电行业公司的简要投资路线图（如
下图所示）。
第一，投资者对当年的平均煤价进行预测，判断当年行业整体的收益情况，
决定是否需要对该行业进行投资。第二，如果投资者确定需要对火电行业进行配
置，则对各公司当年的平均单机容量（MW）、机组加权平均已投产年数（年）、地
理位置评分和煤炭平均运距（公里）进行估计，并结合本文给出的回归模型，预
测各公司当年的销售成本率。第三，判断该公司当年是否会产生异常的管理费用、
财务费用或者其他异常成本，如有的话需要对销售成本率进行修正。最后，根据
修正后的销售成本率，投资者可以对火电行业内公司当年的业绩情况有一个基本
的掌握，从而为最后作出投资策略提供参考意义。
58
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
预测当年煤炭均价
投资火电
行业？
预测公司平均
单机容量
预测加权平均
机组已投产年
数
分析公司电厂
地理位置情况
预测公司煤炭
平均运距
预测各火电公
司销售成本率
异常管理、财务
费用？
是否有其他异常成
本？
根据预测结果
指导投资
是
否
是
是
否
否
图13：火电行业投资路线
Table13：Investment route of thermal power industry
59
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
本文以火电类上市公司作为研究对象，试图探究该行业中公司竞争的主要驱
动因素以及该行业中公司投资价值的有效分析方法。
首先，本文运用迈克尔·波特的五力模型对我国火电行业进行了竞争性分析：
对于火电行业，巨额的初期投资和规模效应导致进入壁垒十分高；替代品压力在
近10 年仍然处于可控范围内；而上游的机器设备、资源特别是煤炭的价格控制
则一直是火电行业盈利的压力来源，成本控制能力成为了各电力上市公司比拼经
营效率和业绩的核心点；购买者的议价能力目前来说完全由发改委控制；最后行
业内部的竞争较为激烈，这是由于电是一种极度同质化、无法保存的商品，差异
化的竞争几乎无法实现，成本领先就成了火电行业竞争的焦点。
接着，本文将火电公司的成本拆分为燃料费用、折旧费用、维修费用、管理
费用、财务费用等，进行逐一的研究，并运用理论分析加数据比较的方法，将这
些细分成本的驱动因素一一进行深入分析，找到了一些能够解释火电公司分项成
本的指标。
然后，利用已经得到的火电公司成本驱动因素指标，建立了一个火电上市公
司的销售成本率估算模型，通过回归统计方法找到了一些能够对公司销售成本率
产生显著性影响的指标。并利用这些指标进行模型回测，发现该模型能够较好的
预测火电类上市公司的业绩（销售净利率、股息率等指标），为火电行业中的投
资作出较好的参考和指导。
本文的主要结论有以下几点：
第一，本文建立的模型能够将影响火电公司销售成本率的主要因素都纳入其
考察范围，抓住了成本影响因素的主要矛盾。但同时，对于该模型剔除的变量，
并不表示这些变量对火电公司的成本没有影响，只是它们在模型中的影响不够显
著，这些指标在我们进行火电行业、公司的基本面分析时，都是很有价值的。
第二，成本控制最好的火电公司并不是在所有成本控制方面都做到行业最佳
或者第一的公司，而是那些各项成本控制环节都较为成功的公司。主要的原因在
于，事实上文中所提到的这些成本影响因素并非是互相毫不相干的，它们之间是
有联系的，有时会产生一种此消彼长的现象。
第三，本文的建立模型能够较好地预测各上市火电公司销售成本率排名，投
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资者可以此为基础对行业内公司的业绩进行进一步分析、排序，从而得到火电公
司的投资价值参考数据。但是该指标并不代表最终的股票投资收益率，因为股价
因素并没有在模型中进行考虑，本文仅以公司业绩作为投资价值的主要参考指
标。
6.2 进一步研究展望
本文对火电类上市公司的竞争驱动因素及投资价值进行了研究，主要着眼点
放在了成本因素上。未来对这一领域的研究，还可以在以下几个方面深入挖掘：
第一，我国电力行业目前正面临着一场变革，竞价上网政策的推出将会带来
行业内部的一场变革，尽管竞价上网之后行业的竞争焦点仍然会集中在成本上，
但是竞价策略无疑将成为另一个值得探讨和研究的对象。
第二，本文回归得到的销售成本率模型中尽管并没有包含代表各公司煤炭储
量的变量，但鉴于目前全球能源价格受到“中国因素”带来的上涨压力，燃料成
本在火电行业的竞争中地位越显重要，因此各公司煤炭储量和产能对于行业的竞
争格局将产生越来越大的影响，而且2008 年以来各大火电公司的后向整合步伐
也有加快的趋势。因此，将来火电行业的成本影响因素中，对这一领域的分析和
研究将日渐重要。
6.3 本文的不足之处
本文对火电行业上市公司投资价值进行了研究和分析，研究主要集中在成本
驱动因素方面，并得出了火电公司的成本销售率预测模型，但是从各方面来看，
本文的研究仍有不足和尚待改进之处：
第一，本文的研究主要集中在成本驱动因素方面，这是由于本文篇幅和研究
重点有限，但是实际上火电行业中的电价、机组投资决策等方面因素，同样会对
公司的业绩产生较大影响，如果加入对这些问题的研究，可能会增强文章的说服
力，增加模型的解释力度。
第二，本文对火电上市公司投资价值的定义仅局限于公司的业绩，并没有引
入公司股票的收益率等指标，而投资者对这一点实际上是比较关心的。由于从成
本因素推导得到的合理指标目前只能是公司业绩相关指标，因此本文无法将投资
价值的概念拓展到投资收益率，只能通过对公司业绩的预测来指导投资。
61
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
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[43] Suleyman Basak, Anna Pavlona, Monopoly Power and the Firm's Valuation: A Dynamic
Analysis of Short versus Long-Term Policies, Economic Theory, Vol. 24, No. 3, (Oct, 2004),
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[44] Matt Thompson, Matt Davison, Henning Rasmussen, Valuation and Optimal Operation of
Electric Power Plants in Competitive Markets, Operations Research, Vol. 52, No. 4 (Jul. - Aug.,
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[45] 于金刚，火力发电企业价值链分析与成本控制研究，[学位论文]，华北电力大学，2006.12
63
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
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期
[47] 徐华清，中国电力行业现状与发展趋势2007，国家发展改革委能源研究所，2007.3
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2003（1）：28-31
[49] 滕飞，胡兆光，中国发电企业的规模经济分析，中国电力，2003（4）：1-3
64
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
附录
附录一：2006 年各火电公司运营数据之一
证券简称
煤炭均
价（元/
吨）
平均单
机容量
（MW）
供电煤耗
（g/kWh)
单位发电量分配权益煤炭
产能（万吨/百万kWh）
加权平均已投
产年数（年）
深圳能源 469.7 322.78 350.18 48.79 5.47
粤电力A 469.7 324.44 337.77 104.17 7.89
皖能电力 469.7 315.89 362.52 54.42 12.88
建投能源 469.7 394.29 338.13 23.06 6.43
宝新能源 469.7 478.33 331.45 30.00 8.00
*ST 能山 469.7 127.86 564.47 3.43 8.57
漳泽电力 469.7 289.54 357.86 1.89 2.38
吉电股份 469.7 200.00 357.29 0.54 1.92
赣能股份 469.7 166.00 331.72 280.00 7.12
长源电力 469.7 289.43 355.90 5.37 3.55
豫能控股 469.7 196.88 386.45 16.50 0.21
华能国际 469.7 375.52 336.78 70.90 5.46
上海电力 469.7 322.33 354.25 2.97 2.33
华电国际 469.7 375.52 354.84 399.51 7.05
广州控股 469.7 371.43 336.70 13.11 16.61
九龙电力 469.7 82.55 375.79 0.45 10.30
申能股份 469.7 461.90 330.62 350.77 7.80
华电能源 469.7 228.52 355.74 60.65 3.98
华银电力 469.7 236.42 366.10 4.82 22.89
通宝能源 469.7 300.00 348.09 37.21 2.50
国电电力 469.7 288.48 349.98 23.06 4.71
内蒙华电 469.7 266.33 356.93 41.27 2.00
国投电力 469.7 310.00 352.68 8.75 6.18
大唐发电 469.7 367.05 341.44 66.33 5.23
附录二：2006 年各火电公司运营数据之二
证券简称
平均资产负债率
（%）
控制人性
质
总资产（百万）
地理位置评
分
平均运距（公里）
深圳能源 36.67 0 22028 20.00 936
粤电力A 41.23 0 20448 21.37 1051
皖能电力 33.16 0 5091 20.00 910
建投能源 71.58 0 8764 30.00 204
宝新能源 58.77 0 2953 26.00 656
65
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
*ST 能山 63.46 1 4128 20.00 728
漳泽电力 63.91 1 7550 22.83 851
吉电股份 12.35 1 2651 22.47 1321
赣能股份 22.62 0 2180 10.00 996
长源电力 80.06 1 9209 10.00 1326
豫能控股 33.82 0 1239 17.78 1221
华能国际 54.80 1 112152 22.10 881
上海电力 46.02 1 17790 11.61 1073
华电国际 65.91 1 54880 20.74 985
广州控股 22.12 0 12407 20.00 1006
九龙电力 73.52 1 4212 10.00 1123
申能股份 30.34 0 19992 10.00 719
华电能源 63.88 1 9907 20.00 998
华银电力 71.31 1 9932 10.00 1085
通宝能源 61.40 0 3743 27.00 500
国电电力 67.13 1 46025 28.07 737
内蒙华电 69.55 1 21344 15.97 742
国投电力 72.60 1 16630 20.97 719
大唐发电 69.19 1 90482 25.83 602
附录三：2007 年各火电公司运营数据之一
证券简称
煤炭
均价
（元/
吨）
平均单机容
量（MW）
供电煤耗
（g/kWh)
单位发电量分配权益煤炭产
能（万吨/百万kWh）
加权平均已投
产年数（年）
深圳能源 512.3 322.78 338.20 48.79 6.47
粤电力A 512.3 324.44 335.10 104.17 8.89
皖能电力 512.3 324.33 349.00 54.42 13.88
建投能源 512.3 394.29 328.00 23.06 7.43
宝新能源 512.3 478.33 323.24 30.00 9.00
*ST 能山 512.3 127.86 557.23 3.43 9.57
漳泽电力 512.3 300.00 348.00 1.89 3.38
吉电股份 512.3 200.00 345.62 0.54 2.92
赣能股份 512.3 480.00 326.00 280.00 8.12
长源电力 512.3 352.00 347.95 5.37 4.55
豫能控股 512.3 196.88 382.00 16.50 1.21
华能国际 512.3 375.52 328.77 70.90 6.46
上海电力 512.3 356.72 344.96 2.97 3.33
华电国际 512.3 375.52 342.30 399.51 8.05
广州控股 512.3 371.43 333.74 13.11 17.61
九龙电力 512.3 82.55 370.00 0.45 11.30
申能股份 512.3 461.90 320.00 350.77 8.80
66
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
华电能源 512.3 243.68 346.80 60.65 4.98
华银电力 512.3 271.67 359.31 4.82 23.89
通宝能源 512.3 300.00 343.00 37.21 3.50
国电电力 512.3 315.48 339.45 23.06 5.71
内蒙华电 512.3 290.33 341.11 41.27 3.00
国投电力 512.3 310.00 342.24 8.75 7.18
大唐发电 512.3 367.05 336.33 66.33 6.23
附录四：2007 年各火电公司运营数据之二
证券简称
平均资产负债率
（%）
控制人性
质
总资产（百万）
地理位置评
分
平均运距（公里）
深圳能源 44.74 0 24518 20.00 1036
粤电力A 47.05 0 24053 21.37 1034
皖能电力 40.44 0 10283 20.00 810
建投能源 65.99 0 10185 30.00 204
宝新能源 42.49 0 4721 27.00 836
*ST 能山 67.07 1 4756 20.00 728
漳泽电力 66.45 1 9277 22.83 851
吉电股份 20.44 1 3376 22.47 1021
赣能股份 29.08 0 2272 10.00 956
长源电力 77.26 1 11814 10.00 1026
豫能控股 36.91 0 1236 17.78 1221
华能国际 57.19 1 122139 22.10 881
上海电力 53.29 1 23638 11.61 1073
华电国际 71.67 1 65753 20.74 985
广州控股 25.53 0 14261 20.00 1036
九龙电力 70.95 1 4070 10.00 1123
申能股份 28.60 0 27838 10.00 719
华电能源 67.37 1 11553 20.00 1081
华银电力 71.38 1 11976 10.00 1085
通宝能源 53.54 0 3271 27.00 600
国电电力 66.15 1 59606 28.07 737
内蒙华电 72.20 1 23701 15.97 752
国投电力 68.72 1 18041 20.97 719
大唐发电 70.79 1 119603 25.83 602
附录五：2008 年各火电公司运营数据之一
证券简称
煤炭均
价（元/
吨）
平均单机
容量（MW）
供电煤耗
（g/kWh)
单位发电量分配权益煤炭产
能（万吨/百万kWh）
加权平均已投
产年数（年）
深圳能源 801.7 322.78 333.90 48.79 7.47
粤电力A 801.7 324.44 330.00 104.17 9.89
67
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
皖能电力 801.7 389.09 343.00 54.42 14.88
建投能源 801.7 394.29 320.00 23.06 8.43
宝新能源 801.7 478.33 316.35 30.00 10.00
*ST 能山 801.7 127.86 548.74 3.43 10.57
漳泽电力 801.7 300.00 340.00 1.89 4.38
吉电股份 801.7 200.00 340.29 0.54 3.92
赣能股份 801.7 700.00 319.00 280.00 9.12
长源电力 801.7 352.00 341.84 5.37 5.55
豫能控股 801.7 196.88 377.00 16.50 2.21
华能国际 801.7 375.52 325.94 70.90 7.46
上海电力 801.7 372.41 341.51 2.97 4.33
华电国际 801.7 375.52 333.25 399.51 9.05
广州控股 801.7 371.43 328.99 13.11 18.61
九龙电力 801.7 82.55 370.00 0.45 12.30
申能股份 801.7 461.90 306.00 350.77 9.80
华电能源 801.7 243.68 340.48 60.65 5.98
华银电力 801.7 271.67 347.00 4.82 24.89
通宝能源 801.7 300.00 334.00 37.21 4.50
国电电力 801.7 288.48 336.77 23.06 6.71
内蒙华电 801.7 338.33 332.85 41.27 4.00
国投电力 801.7 310.00 339.28 8.75 8.18
大唐发电 801.7 367.05 331.46 66.33 7.23
附录六：2008 年各火电公司运营数据之二
证券简称
平均资产负债率
（%）
控制人性
质
总资产（百万）
地理位置评
分
平均运距（公里）
深圳能源 48.63 0 29385 20.00 1036
粤电力A 52.44 0 24629 21.37 1201
皖能电力 47.30 0 9090 20.00 810
建投能源 59.50 0 10071 30.00 204
宝新能源 46.41 0 4919 26.00 836
*ST 能山 75.88 1 5693 20.00 728
漳泽电力 70.45 1 10418 20.83 851
吉电股份 44.13 1 5704 22.47 1321
赣能股份 54.67 0 6737 24.02 869
长源电力 79.20 1 12994 10.00 1326
豫能控股 49.64 0 1104 15.48 1221
华能国际 66.59 1 164588 22.10 881
上海电力 65.79 1 27556 11.61 1073
华电国际 77.02 1 84642 20.74 1185
广州控股 28.09 0 14029 20.00 1136
九龙电力 73.65 1 4328 10.00 1123
68
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
申能股份 37.63 0 31326 10.00 719
华电能源 73.55 1 16797 20.00 881
华银电力 78.14 1 12910 10.00 1085
通宝能源 46.28 0 2923 27.00 500
国电电力 69.29 1 68739 28.07 737
内蒙华电 75.19 1 23267 15.97 642
国投电力 65.71 1 18270 20.97 719
大唐发电 76.00 1 157281 25.83 602
附录七：模型回测结果排序对比（2006 年数据）
公司名称 预测成本率（%） 公司名称销售净利率（%） 公司名称股息率（%）
建投能源 64.27 宝新能源26.01 宝新能源14.58
宝新能源 67.71 申能股份22.26 国投电力11.71
大唐发电 72.67 深圳能源20.11 申能股份11.46
广州控股 73.86 广州控股17.39 深圳能源10.39
通宝能源 74.79 国投电力15.50 华能国际9.83
国电电力 76.19 华能国际15.35 漳泽电力8.46
皖能电力 76.79 大唐发电15.06 广州控股8.29
申能股份 77.28 漳泽电力13.04 粤电力A 7.29
华能国际 77.39 国电电力12.72 国电电力7.07
国投电力 78.01 粤电力A 10.53 通宝能源6.57
华电国际 78.41 华电国际9.27 华电国际6.53
粤电力A 80.21 赣能股份8.93 上海电力6.06
深圳能源 80.97 建投能源8.38 建投能源5.30
华银电力 81.18 上海电力7.91 长源电力5.16
漳泽电力 81.44 通宝能源7.27 华银电力5.14
*ST 能山 83.76 内蒙华电6.02 九龙电力5.12
内蒙华电 84.70 华银电力5.84 内蒙华电4.89
华电能源 85.88 皖能电力5.22 大唐发电4.88
上海电力 88.59 九龙电力5.00 赣能股份4.15
吉电股份 90.55 华电能源4.60 吉电股份3.78
赣能股份 91.42 长源电力4.36 华电能源3.36
豫能控股 92.83 吉电股份3.79 皖能电力2.39
长源电力 92.86 *ST 能山1.56 *ST 能山1.11
九龙电力 94.10 豫能控股-13.12 豫能控股-7.00
附录八：模型回测结果排序对比（2007 年数据）
公司名称 预测成本率（%） 公司名称销售净利率（%） 公司名称股息率（%）
建投能源 66.05 申能股份29.48 深圳能源5.03
宝新能源 71.08 宝新能源25.81 建投能源4.66
大唐发电 74.45 广州控股19.40 国电电力4.63
广州控股 75.99 深圳能源18.77 国投电力3.90
69
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
国电电力 77.00 国电电力14.57 华能国际3.81
皖能电力 77.10 大唐发电14.19 广州控股3.64
通宝能源 77.73 建投能源13.90 申能股份3.54
申能股份 79.05 国投电力13.83 漳泽电力3.29
华能国际 79.16 漳泽电力12.91 上海电力2.92
国投电力 79.79 华能国际12.72 通宝能源2.87
华电国际 80.19 通宝能源11.78 宝新能源2.43
赣能股份 81.55 上海电力9.03 华电国际2.35
华银电力 81.70 粤电力A 7.97 粤电力A 1.82
粤电力A 81.79 华电国际7.55 九龙电力1.56
漳泽电力 82.85 赣能股份6.85 大唐发电1.56
深圳能源 83.91 吉电股份6.33 吉电股份1.32
*ST 能山 85.54 内蒙华电5.50 内蒙华电1.26
内蒙华电 85.74 皖能电力4.28 长源电力1.15
华电能源 88.08 九龙电力3.82 赣能股份0.69
吉电股份 88.83 豫能控股2.67 华电能源0.53
长源电力 88.91 长源电力1.66 皖能电力0.48
上海电力 89.15 华电能源1.35 豫能控股0.33
豫能控股 94.61 华银电力0.74 华银电力0.22
九龙电力 95.88 *ST 能山-7.37 *ST 能山-1.81
70
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
致谢
在这篇论文的写作过程中，我得到了很多的支持和帮助。首先，我要感谢我
的导师仲健心老师，没有仲老师的悉心指导和谆谆教导，这篇文章将无法完成。
在两年半的研究生学习生活中，仲老师在学业上的教导，在未来职业生涯发展上
的指导，在生活上无微不至的关怀，让我受益匪浅。仲老师生活中和蔼可亲的笑
容、工作上一丝不苟的严谨态度让我终身难忘。仲老师对证券市场独特的见解，
对事物独到的看法，教会了我跳出常人的思维模式去分析、判断。在这两年半
的学习生涯中，仲老师的言传身教教会了我做人的道理， 这些道理我将受用一
生。
我还要感谢金融系的其他老师，他们渊博的知识、严谨的态度、风趣的课堂
教学让我在硕士阶段的学习中学到了很多金融专业知识，学到了很多未来工作中
应该注意的问题和对待工作的态度，这些知识和道理都将让我终身受益。
同时，我还要感谢两年多朝夕相处的同学，他们在学习、生活中都给了我很
大的帮助。他们在我遇到困难的时候鼓励我，帮助我，和他们一起度过的生活是
丰富多彩的。
我还要感谢我的师兄、师姐两年来给我的帮助。我要特别感谢江琦、赵艰申，
他们在我写论文遇到困难时，都非常热心地帮助我，悉心地指导我；在我疑惑的
时候，鼓励我，帮助我。
最后，我要感谢我的父亲、母亲，感谢父母二十多年来对我的养育之恩，感
谢他们在我学习的时候对我的敦促和教导，感谢他们对我生活和思想无微不至的
关怀，没有他们，就没有今天的我。
韩轶超
2009 年12 月
71
上海交通大学硕士学位论文中国火电行业上市公司的投资价值研究
攻读学位期间发表的学术论文目录
【1】韩轶超，仲健心，殷龙，以锡业股份为例从资源角度探寻公司股价表现的实证研究，
《科学技术与工程》，将发表于2010 年第10 卷第2 期。安泰经济与管理学院论文检索源序
号为814，署名单位为上海交通大学。
72