中国区域节能减排绩效及影响因素对比研究

张 丹 王腊芳 叶 晗

（湖南大学经济与贸易学院，湖南长沙 410079）

节约能源、提高资源综合利用率是我国的一项重要战略方针。由于中国地区经济发展不均衡，各省域节能减排绩效工作存在较大差异，实现各省能源、环境和经济的全面协调发展具有重要的战略意义。本文试图就中国区域节能减排绩效及影响因素问题进行对比研究。

1 文献回顾

关于节能减排绩效问题，现有的研究按照分析方法的不同大致分为三类:第一类主要是统计描述。武力超指出“十一五”前四年，我国节能减排工作取得了显著成效。进一步提出了未来提高节能减排绩效的政策建议［1］。第二类主要是构建节能减排绩效指标体系。按照评价对象的不同，从城市、行业、企业等不同角度展开了分析。何伟等对天津市2006－2008年不同区县节能减排的研究结果表明，不同区县的节能减排绩效整体上较差［2］。赵晓毅从资源产出、资源消耗、资源综合利用、污染物排放和支撑能力5个方面构建了煤炭行业节能减排效果评价指标体系［3］。沈骋利用平衡记分卡（BSC）的思想构建了企业节能减排绩效评价体系［4］。第三类是建立绩效评估模型。吴琦基于DEA法，以能源消费总量，从业人员总数和固定资产折旧为投入指标，经济产出和环境影响为产出指标，建立了中国30个行政区域的能源效率评价模型［5］。陈一萍利用密切值法，从资源、环境、管理、经济四个控制层面构建了评价模型，并以我国2001－2008年的节能减排概况对模型的具体应用进行了说明［6］。魏巍贤构建了包含环境反馈机制的中国能源环境CGE模型，指出逐步取消重工业出口退税，分阶段降低重工业比例以及征收化石能源从价资源税可提高节能减排绩效［7］。

目前关于节能减排绩效的研究主要集中在构建节能减排评价体系、评级模型分析上，大多数是针对某一特定城市，行业，企业等范围，针对中国各省域节能减排绩效进行对比研究的文献还很少。本文拟利用资源环境绩效指数理论，建立中国区域节能减排绩效评估体系，对中国30个省域的节能减排绩效进行测度，通过丛聚分析法对30个省域进行归类，对影响各省域节能减排绩效的驱动因素进行分析。

2 节能减排绩效评估指标体系构建

2.1 资源环境绩效指数理论

“资源环境绩效指数”理论简称REPI［8］，是指一个地区资源消耗或污染排放量占全国的份额与对应的该地区生产总值占全国GDP的份额的比值，可用来反映一个地区的节能减排绩效，已被广泛运用到节能减排工作的评价中。资源环境绩效指数可以分为单一REPI指数和综合REPI指数。

单一REPI指数就是对区域某一节能或减排指标的计算数值，其计算方法为:

其中，xi为i地区的能耗或排污量指标，x表示中国能耗总量或排污总量，gi表示不同地区的生产总值，g表示中国国内生产总值。

综合REPI指数就是对区域所选定多种节能或减排指标进行加权计算后的数值，其计算公式如下:

其中，REPIi是第i个地区的资源环境绩效指数;Wij为第i个地区第j种资源消耗或污染物排放的权重;xij为第i个地区第j种资料消耗或污染物排放总量;gi为第i个地区的GDP总量;xj为全国第j种资源消耗或污染物排放总量;g为全国的GDP总量。

2.2 节能减排指标的选取

基于资源环境绩效理论，结合我国“十二五规划”的约束要求，并综合已有文献的研究，本文拟从能源消耗，资源利用，污染物排放，环境治理四方面构建节能减排绩效评估指标体系。

能源消耗指标。考虑到目前能源消耗的实际情况以及节能减排的巨大压力，本文选择包括单位GDP能耗，电力消耗，煤炭消耗，焦炭消耗，原油消耗，汽油消耗，柴油消耗，天然气消耗，燃料油消耗在内的9种能源消耗指标进行详细分析，以反映我国30个省域的节能绩效情况。

资源利用指标。考虑到水资源和土地资源的特殊重要性，本文特选取建设用地规模和用水总量作为衡量资源利用的主要指标。

污染物排放指标。本文选取COD排放、SO2排放和CO2排放作为污染物排放的三大代表性指标。其中COD、SO2数据可直接从统计年鉴中得到，而CO2指标，本文参照蒋金荷的计算方法估算得到［9］。

环境治理指标。目前，提高工业固体废弃物以及城市生活垃圾的处理效率成为加大环境治理，提升节能减排绩效的关键。本文选取工业固废处理量和城市生活垃圾处理量作为环境治理指标指标。

2.3 指标权重赋值

为提高计算的准确性，参照官紫玲关于对资源环境绩效指数权重的计算方法，采用主成份分析法确定各种资源消耗和污染物排放的权重，即0≤Wij≤1，得到改进后的资源环境绩效指数如下［10］:

运用SPSS软件，提取了4个主成份，贡献率分别为:50.54%，18.642%，8.468%，1.149%，累积贡献率达84.838% ＞80%，另外计算主成份载荷矩阵、主成份得分系数矩阵，得出4个主成份。用上述第i个主成份Fi中每个变量所对应的系数乘以第i个主成份的贡献率再除以4个主成份的累积贡献率（i=1.2…4），最后4组相应系数各自相加，得到综合REPI模型:

式（4）中，每个变量所对应的系数即每个指标的权重Wij，能源消耗类指标权重为0.47（单位 GDP能耗:0.072，电力消耗:0.063，煤炭消耗:0.08，焦炭消耗:0.048，原油消耗:0.012，汽油消耗:0.053，柴油消耗:0.057，天然气消耗:0.052，燃料油消耗:0.032），资源利用类指标权重为0.134（建设用地规模:0.048，用水总量 0.086），污染物排放类指标权重为 0.28（COD:0.082，SO2:0.099，CO2:0.099），环境治理类指标权重为0.082（工业固废处理量:0.048，城市生活垃圾处理量:0.034），满足 0≤Wij≤1，且∑Wij=1。

3 节能减排绩效评估

3.1 30个省域REPI综合指数分析

基于REPI指数的思想，计算出中国2005－2010年30个省域的分类REPI指数均值和综合REPI指数均值（见图1）。比较30个省域的数据可发现，①从综合REPI指数来看，北京、天津等地综合指数得分在0.5－0.8之间;东三省、四川等地综合指数得分在0.8－1.3之间;而新疆、甘肃、山西等地综合指数得分在1.3－3.2之间，且北京、天津、江苏连续5年节能减排绩效呈明显上升趋势，其他省份都存在一定的波动性。②从分类REPI指数值来看，北京，上海等省域在能源消耗方面的节能减排工作成效都非常显著;江西和广西在能源消耗方面的治理力度明显加强，但在资源利用及污染物排放方面有所不足;山西主要在资源利用方面的减排工作成效显著，其他方面的节能减排工作有待进一步加强，尤其是能源消耗中煤炭行业节能减排任务繁重;贵州和宁夏在能源消耗及污染物排放方面的治理力度不够，节能减排工作未见明显成效。30个省域在节能减排工作的侧重点不同，成效不同，存在较大的差异，只是这种差异中“是否有相似群体”以及“他们分别呈现出怎样的特征”还需要进一步研究。为此，本文利用丛聚分析方法展开分析。

图1 中国2005－2010年30个省域的分类REPI指数均值和综合REPI 指数均值

3.2 节能减排绩效丛聚分析

本文以1作为临界值，将REPI＜1的省域划分为丛聚一，属于高节能减排绩效区域;将1＜REPI＜2为丛聚二，属于中节能减排绩效区域;REPI＞2的省域为丛聚三，属于低节能减排绩效区域。

3.2.1 高节能减排绩效区域丛聚特征分析

该丛聚类包含了北京、天津、上海、浙江、江苏、福建、山东、广东、安徽、江西、河南、湖北和吉林13个省域。这些省域大多数属于中心城市及沿海发达省份，经济发展快，科技产出绩效领先，产业结构调整日趋合理，节能减排成效明显，属于高节能减排绩效区域。

3.2.2 中节能减排绩效区域丛聚特征分析

该丛聚类包含了湖南、黑龙江、辽宁、河北、广西、陕西、海南、四川、云南、甘肃、内蒙古、重庆和青海13个省域。这些省份的重工业大多比较发达，影响了这些省域的节能减排绩效的提高。新型工业化的迅速发展提升了经济发展速度，同时也带来了较大的环境成本压力。

3.2.3 低节能减排绩效区域丛聚特征分析

该丛聚类包含了宁夏、新疆、贵州和山西4个省份。这些省份都属于能源消费大省，经济欠发达，产业结构不合理，节能减排技术投资力度不够，造成节能减排效果不明显，属于低节能减排绩效区域。

4 节能减排绩效驱动因素分析

4.1 变量选取与模型设定

影响节能减排绩效的因素主要有经济发展、产业结构、技术进步等，本文考虑到不同省市政府的政策力度，人类发展指数作为一个较为完善的综合指数对提升节能减排绩效的重要性，以及在综合已有文献的基础上，构建计量模型如下:

其中，REPI是各种资源或污染物绩效指数的加权平均值，用以反映中国30个省域的节能减排绩效。GDP是各地区生产总值占全国GDP的比重（以2005年为基期）。IND是工业产值占GDP的比重，代表产业结构调整。PCI是30个省域污染治理投资完成额占GDP的比重，用以反映30个省域对污染治理的投资力度。HDI是由联合国开发计划署在《1990年人文发展报告》中提出的，用以衡量联合国各成员国经济社会发展绩效的指标，由三个指标构成:预期寿命、成人识字率和人均GDP的对数。

表1 分区域模型估计结果

所需数据由2005－2010年《中国统计年鉴》，《中国环境年鉴》与《中国能源统计年鉴》等数据整理及计算而得。为了克服时间序列数据和截面数据所存在的局限，本文运用中国30个省域2005－2010年的面板数据进行分析。

4.2 模型的估计与结果分析

通过对2005－2010年影响中国区域节能减排绩效的驱动因素的实证分析，结论如下:

（1）总体而言，中国区域资源环境绩效指数、地区生产总值占比、产业结构、污染治理投资以及人类发展指数之间存在显著的协整性关系。不同的节能减排区域中，影响节能减排绩效的因素有一定差异，高节能减排区域关键影响因素是人类发展指数，中节能减排区域关键影响因素是产业结构调整，低节能减排区域关键影响因素是经济增长。

（2）经济增长与各省域的资源环境绩效指数之间存在显著的负相关，且三大区域间存在较为明显的差异性（见表1），即经济增长可以减小资源环境绩效指数，提高节能减排绩效。低节能减排区域经济增长对节能减排绩效的影响最大，系数为－0.42，即经济增长1%，可以促进节能减排提高0.42%。其次是高节能减排区域，其影响系数为－0.38，而中节能减排区域的影响系数最小，为－0.15。究其原因，一方面，各省域的经济增长会加大能源技术投资，提高能源利用效率，降低单位GDP能耗，由此提高节能减排绩效;另一方面，节能减排绩效的提高又会使得各省域的传统高能耗高污染的产业逐渐减少或退出市场，提高第三产业的比重，起到优化产业结构的作用，从而进一步促进经济的可持续增长。

（3）产业结构与资源环境绩效指数间存在显著的正相关关系，但三大区域间差异较小，说明提高第二产业的比重会显著提高资源环境绩效指数，降低节能减排绩效。计算结果显示，中节能减排绩效区域的产业结构的影响系数最高为0.28，低节能减排绩效区域的影响系数居中为0.22，高节能减排绩效区域的影响系数最小为0.01。主要原因可能是:就处于高节能减排绩效区域的北京等中心城市及发达省份而言，产业结构逐渐趋于合理与成熟，减少了对能源消费的依赖度及污染物的排放。而对于中低节能减排区域的省份如黑龙江、山西等工业结构不合理，工业比重越大，能源消耗越大，污染物排放越严重。综上所述，产业结构的调整对中低节能减排区域的影响较大，对高节能减排区域的影响较小。

（4）污染治理投资完成额度与环境绩效指数之间存在负相关关系，但其影响力相对较弱，即加大污染治理投资力度会降低环境绩效指数，提高节能减排绩效。其中，低节能减排区域，污染治理投资对节能减排的影响较大，系数达到－0.02;中节能减排区域的影响次之，影响系数为－0.01;高节能减排区域的影响最小。究其原因，低节能减排区域需要大量污染治理投资额改善环境质量，完成节能减排任务。高节能减排区域由于经济实力雄厚，在污染治理方面的投资支出较大，且重点用于节能技术以及新能源的开发，污染投资力度的加强正向作用于这些省域的节能减排绩效。

（5）人类发展指数与资源环境绩效指数间存在显著的负相关，说明提高各区域的人类发展指数，则会减小资源环境绩效指数，提高节能减排绩效。高节能减排区域的人类发展指数对节能减排的影响最大，系数为－0.84。对于经济发达省域，能够综合反映经济、社会全面发展的人类发展指数将成为进一步提高节能减排绩效的有效途径。对中节能减排区域的影响次之，系数为－0.05，这些省域经济发展处于迅速上升的趋势，文化教育程度不断提高，人类发展指数尚存在提高的空间。而对于低节能减排区域而言，由于经济欠发达以及教育绩效相对较为落后等一系列原因使得人类发展指数相对较低，所以，促进经济发展、调整产业结构是提高节能减排绩效的首要工作。

5 结论及政策建议

本文首先利用资源环境绩效指数，通过丛聚分析法对中国30个省域进行了丛聚分析，而后利用计量模型，定量分析了影响区域节能减排绩效的驱动因素。研究表明:

（1）中国30个省域可以划分为三类不同的节能减排区域，北京，上海等13个省域属于高节能减排绩效区域，湖南和黑龙江等13个省域属于中节能减排绩效区域，而宁夏、山西等4个省域属于低节能减排绩效区域。

（2）不同节能减排区域中，影响节能减排绩效的影响因素有一定的差异。高节能减排区域关键影响因素是人类发展指数，其影响系数达到－0.84;中节能减排区域关键影响因素是产业结构调整，系数为0.28;低节能减排区域关键影响因素是经济增长，系数为－0.42。

针对各省域对节能减排目标的负担能力，依据影响中国区域节能减排的关键驱动因素，本文就对三大区域提出不同的发展策略:

（1）就高节能减排绩效区域来说，应在经济稳定发展的前提下通过提高教育程度、预期寿命等渠道提高人类发展指数以提高节能减排绩效。

（2）就中节能减排绩效区域来说，产业结构调整对节能减排的影响最大。因此应该在促进经济发展、加大污染治理投资以及提高人类发展指数的基础上重点进行产业结构调整。引进高新技术，降低能源消耗和主要污染物的排放，真正走新型工业化的道路，与此同时，加大对第三产业的扶持力度。

（3）就低节能减排绩效区域来说，经济增长对节能减排绩效的影响最大。要提高节能减排绩效的首要条件就是促进经济的可持续发展，通过经济增长加大能源技术投资，提高能源利用效率，降低单位GDP能耗，由此提高节能减排绩效。同时，应结合自身的区位特点，合理规划能源供应和产业规模的发展，优先发展高效益，低污染的高新技术产业，加大对污染物排放的治理力度，寻求具有比较优势的行业作为第三产业的发展重点。

（编辑:刘照胜）

［1］武力超.我国“十一五”前四年节能减排工作的成效及建议［J］.经济纵横，2010，（10）:17 －20.

［2］何伟，董琳，秦宁，等.天津市节能减排绩效及经济效益协调性研究［J］.中国人口·资源与环境，2011，21（6）:110 －117.

［3］赵晓毅.煤炭企业节能减排效果评价指标体系研究［J］.消费导刊，2010，（4）:106 －108.

［4］沈骋，邓明然，褚义景.面向资源和环境的企业节能减排评价体系研究［J］.武汉理工大学学报，2010，32（4）:49 －52.

［5］吴琦，武春友.基于DEA的能源效率评价模型研究［J］.管理世界，2009，22（1）:103 －112.

［6］陈一萍.基于密切值法的节能减排评价研究［J］.生态环境学报，2010，19（2）:419 －422.

［7］魏巍贤.基于CGE模型的中国能源环境政策分析［J］.统计研究，2009，26（7）:3 －12.

［8］中国科学院可持续发展战略研究组.2006中国可持续发展战略报告［R］.北京:科学出版社，2006:111.

［9］蒋金荷.中国碳排放量测算及影响因素分析［J］.资源科学，2011，33（4）:597 －604.

［10］官紫玲.中国省际资源节约指数的空间差异研究［J］.自然资源学报，2007，22（5）:718 －724.