环境约束下我国区域全要素能源利用效率的再估算

许 珊，范德成，王韶华

（哈尔滨工程大学 经济管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001）

进入21世纪，我国经济呈现高速发展的态势，值得关注的是在金融危机引发的全球经济衰退的大环境中，我国GDP总量保持连续9年高速增长，这无疑是中国人民创造的又一个“伟大奇迹”。但如何在保持经济持续增长的同时，又能做到最大限度地减少对环境的破坏和对资源的开采利用，进而实现绿色经济的可持续性发展，这已成为摆在经济界和管理界的首要问题。面对能源供给压力不断加大及环境破坏情况持续恶化的现状，我国政府提倡开展节能减排运动，在提高能源利用效率的同时，加大对环境的保护力度。因此，能否对能源效率进行准确的测量，对于提高能源利用效率、实现既定的节能减排任务，同时对于保障能源安全和实现经济可持续发展具有重要的战略意义。本文运用2001-2011年中国30个省份面板数据，对环境约束下的中国区域全要素能源利用效率进行全面研究分析，并探讨其影响因素。文章首次提出能源综合指数这一概念，丰富了能源效率的研究体系；同时运用基于参数的SFA方法，为进一步准确测量能源效率拓宽了研究思路和方法。有利于正确评估我国能源综合利用的现状，提高环境保护意识，从而实现经济的可持续发展。

一、文献综述

针对能源效率问题，已有国内外学者进行大量的研究，主要集中在对能源效率的影响因素的分析与该因素对能源效率的影响作用的测量及相关方面，其又分为单要素研究和全要素研究两大流派。

早期的能源效率影响因素研究主要是单要素研究。Patterson（1996）［1］通过对能源效率的定义及各种指标进行详细阐述，使用国际上较为流行的单要素能源效率指标即产生单位GDP所消耗的能源来考量能源消费与GDP产出的关系。杭雷鸣、屠梅曾（2004）［2］重点研究单要素能源效率与能源价格两者之间的关系。蒋金荷（2004）［3］通过对单要素能源效率与经济结构关系的研究提出相应对策。吴巧生、成金华（2005）［4］则将计量模型引入我国工业化与能源消费的关系的测量中。史丹（2006）［5］重新定义能源效率，并研究中国能源效率的地区差异和节能潜力，以及能源效率同产业结构、人均GDP、能源消费结构、对外开放度、能源资源禀赋之间的关系。齐志新等（2007）［6］研究工业结构变化对能源利用效率的影响。尹宗成等（2008）［7］重点研究FDI、人力资本与科技研发三者对能源利用效率的影响。樊茂清等（2009）［8］研究技术改造、引入替代要素及对外贸易对能源强度的影响。杨中东（2010）［9］研究经济周期波动与重工业化发展对我国制造业能源效率的影响。陈军、成金华（2010）［10］从内生理论和人文化与能源效率相结合的新视角对我国能源利用提出解决对策。杨继生（2009）［11］通过比较国内外能源相对价格差异研究其对能源利用效率的影响。夏炎等（2010）［12］将生产能耗综合指数作为测量能源效率的指标，对我国能源效率进行测量。采用单要素能源效率指标具有计算简便的优势，但由于无法反映劳动力和资本等其他要素对能源的替代作用，因而忽略了其他影响能源利用效率的因素。

目前更多的学者则是将全要素能源效率作为研究指标，来考虑能源效率问题。Hu和Wang（2006）［13］首先先使用全要素能源效率指标研究了我国能源效率问题。魏楚（2007）［14］采用DEA方法对我国的能源效率和影响因素进行分析。沈满洪（2008）［15］针对能源结构调整对能源效率的改善问题进行研究，并采用我国省际面板的数据进行实证分析。曾胜、黄登仕（2009）［16］则采用1980-2007年的数据对我国能源消费与经济增长和能源效率的关系进行实证分析。李国璋、霍宗杰（2010）［17］重点考察了我国全要素能源效率及其收敛性。然而，尽管已将其他生产要素纳入指标进行综合考量，但是大多数研究仍将劳动和资本两种要素作为一种生产要素直接加入到所采用的模型中进行计算，导致测算出的全要素效率值无法真实体现能源的作用。

此外，在研究方法上国内外学者大多数仍沿用传统的DEA方法，在节能减排、经济可持续发展的要求下忽略污染去考察能源效率不仅意义不大，而且会使能源效率的估计有偏（Watanabe and Tanaka，2007）［18］。国内学者将CO2、SO2等污染物纳入DEA模型，并通过适当调整得出环境约束下的能源效率，从而使评价更具科学性［19］。但是这种将污染物作为一种投入，或取其倒数纳入计算模型转换成“合意的产出”的方法，与实际生产过程相违背，无法全面衡量能源利用效率。

本文从以下两个方面有所创新：①运用基于参数的SFA方法测试2001-2011年环境约束下的中国区域全要素能源效率；②引入能源污染综合指数，用于衡量我国各省经济发展过程中对环境的影响。

二、研究方法

根据Aigner等（1977）［20］、Meeusen和Broeck（1977）［21］的研究成果，SFA模型的一般形式为：

式中，y为产出；f（·）为生产边界；x为投入； β 为估计参数。误差项由u、v 两个部分组成，第一部分v 服从N分布，表示随机干扰的影响；第二部分u≥0，表示技术非效率项，反应个体的影响。根据Battese 和Coelli（1992）［22］的假定， u 服从非负截尾正态分布，即u 服从N（u，σ2u），且有：

式中，参数η 表示时间变量对技术非效率项u 的影响，η ＞0、η=0 和η ＜0 分别表示技术效率（-u）随时间变化递增、不变和递减。且v 和u 相互独立。

技术效率TE 定义为实际产出期望与生产边界产出期望的比值，即

U与TE之间关系如表1所列。

表1 U与IE的关系

Battese和Coelli（1995）［23］提出了BC（1995）模型，该模型在测算个体技术效率水平的基础上，提升了分析技术非效率的影响因素的能力。BC（1995）模型假设技术非效率u服从非负截尾正态分布N（mit，σ2u），同时假设m为各种影响因素的函数：

式中，zit为影响技术非效率的因素；δ0为常数项；δ为影响因素的系数向量。若δ为负值，说明该影响因素对TE有正向影响，可以促进技术水平的提升，反之则有负向影响，对技术水平有抑制作用。

三、数据及变量说明

数据来源于2001-2012年的《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、中国资讯行数据库。考虑到数据的可获得性，本文以中国30个省、市、自治区规模以上工业企业（由于西藏数据不全，未列入分析范围），对于出现的个别省份个别年份的缺失数据本文按照惯例取前后两年的平均数代替的方法进行处理。文中使用的投入产出变量定义如下：

（1）合意产出。合意产出选取各个省份（直辖市）以2001年为起点的地区生产总值（GRP）。

（2）非合意产出。综合以往文献资料发现，不同的学者往往采用不同的指标确定非合意产出。何文强（2009）［24］将工业废气视为非合意产出，袁晓玲等（2009）［19］将工业废水、废气、SO2以及固体废弃物等6种排放量集合成一个污染物排放指数；本文认为能源消耗过程中的大气污染物SO2和CO2是主要排放物，因此将SO2和CO2这两个指标作为非合意产出。

（3）能源投入。考虑到不同省份的能源消费结构有显著的差异，本文利用各类能源的折算标准煤参考系数，将各个省份的一次能源消费量折算成能源消费总量。

（4）劳动投入。考察已有文献发现部分学者用劳动力的受教育年限来衡量劳动力素质差异（傅晓霞，2006［25］；杨文举，2008［26］）。理论上，必要劳动时间无疑是衡量劳动生产率的首选指标，但是由于数据的不可获得性，本文将各省、市历年从业人员数作为劳动投入指标。

（5）资本投入。本文采用大多数文献通用的“永续盘存法”估算各省的实际资本存量，公式为：

其中，Kit是i 地区第t年的资本存量；Iit是i 地区第t年的投资；δi是i 地区第t年的固定资产折旧率。本文借鉴张军等（2004）［27］的研究成果选择固定资本形成总额作为当年投资指标。

四、实证结果及数据分析

本文采用较为常用的柯布—道格拉斯生产函数，并基于样本数据基础，运用参数的SFA 方法测算了2001-2011年中国各省份的全要素能源效率，结果见表2所列。

表2 2001-2011年中国各省份的全要素能源效率

就全国平均数据分析，情况不容乐观。我国2001-2011年的全要素能源效率平均为0.7968，说明在劳动力和资本投入不变的前提下，我国能源使用效率仍有一定的提升空间。历年变化趋势表明，全国全要素能源效率始终处在小幅下降的趋势，尽管中间有微小幅度的增加，但并未能保持上升态势而继续走低，说明我国整体能源消耗状况仍处在高能耗、低产出的粗放型经济发展阶段。节能减排的压力之大可见一斑。

从地域划分来看，由于研究方法和指标选取的不同，2001－2011年全要素能源效率的平均值依次是：东部沿海地区（包含北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南）为0.8854；中部地区（包含山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南）为0.7932；东北地区（包含辽宁、吉林和黑龙江）为0.7647；西部地区（包含贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、四川、重庆和内蒙古）为0.8358。这与以及杨万平等（2008）［28］的结论不一致。

样本期间四大板块区域的变化趋势也有所不同。首先，东部沿海地区和中部地区的全要素能源效率以2008年为转折点经历了先降后增的过程，而东北地区和西部地区则始终处于平稳下降的状态。这一方面表明在2008年全球金融危机影响下，经济增速放缓能源需求减少，同时国家出台“十一五规划”加大节能减排力度，使得我国东北沿海地区和中部地区的全要素能源效率从一路走低的情形下在2008年出现拐点，后逐渐小幅上升。另一方面说明在“西部大开发”和“振兴东北老工业基地”的政策扶持下，东北和西部地区的基础设施建设投入持续增加，重工业稳步发展，石油、建材等重化工业加速发展，进而造成所在地区能耗和污染物排放不断增长。

具体到各省来看，2001年有10个省份在生产边界上，而2011年仅仅有5个省份在生产边界上，充分说明我国本世纪初全要素能源效率不断下降的事实，这与王兵（2011）［29］的结论相一致。由于处理方法选取的不同，仅有北京、天津在2008年处在生产边界上，这与曾贤刚（2010）［30］的研究结果不完全一致，其原因是奥运会的召开使上述两地的环境治理力度加大，节能减排效果明显。同时，吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、山东、广东、湖北和海南等9 省区的部分年份在生产边界上，其效率均值达到0.83以上，可以列入全要素能源效率较高地区;全要素能源效率平均值最低的是宁夏，仅为0.4650，且历年均排名靠后。值得关注的是能源大省山西位居中流，这也从侧面反映出山西省自然资源的优势并没有被充分发挥，能源综合利用技术和节能减排能力有待提高。

五、环境约束下的能源综合污染指数

本文将能源综合污染指数（以下简称EPI）定义为每消耗单位能量所产生的综合污染物。其中的污染物主要包括废气、废水、工业烟尘、工业粉尘以及固体废物。EPI 综合表征区域经济发展过程中能源消耗对环境污染的影响水平，EPI值越大，即该地区经济发展中环境污染程度越高；EPI值越低则环境污染程度越低。本文借鉴樊纲、王小鲁等（2003）［31］转换市场化指数的方法，将上述单个污染物指标转换成综合污染指数（EPI）。采用因子分析（Fac-tor Analysis）抽取数据， 使用主成分分析法（Principal Components Analysis）确定各因子权重，从而得出能源综合污染指数。采用主成分分析法能发挥其客观性的优势，即由数据自身特征所确定权重不是根据人为主观判断。在具体计算过程中，首先对原始数据进行标准化处理，全部数据均通过了巴特利特球体检验（Bartlett Test of Sphericity），表明在显著性为1%的水平上拒绝了相关矩阵是单位阵的零假设，从而，得出本文所采用的全部数据适合做因子分析的结论。本文运用前k个主成分累计方差贡献率达到85%的方法来确定因子个数。综合考虑本文研究目的，在得到综合因子数据ui之后，按下列公式将其转换成［0，1］区间取值，即为本文所测算的能源综合指数（EPI）：

2001-2011年各省份能源综合指数见表3所列。

表3 2001－2011年中国各省份的能源综合指数

表3 表明，2001-2011年间能源综合污染指数均值榜上排名前10 的省份分别为贵州、青海、宁夏、内蒙古、新疆、黑龙江、山西、吉林、河南、甘肃，不难发现上述十个省份均处于我国东北、西北、西南地区；对于地处西部地区的省份来说，由于历史和地理因素的综合作用，导致经济发展水平较为落后，环境污染物的排放未能得到有效控制，致使生态环境比较脆弱；而对于黑龙江、吉林这些位于东北的省份，虽然具有较好的自然资源条件，由于仍处于经济粗放式发展阶段，在消耗等量的能源下产生更多的污染物，环境污染的治理未能发挥应有作用，能源利用效率不高。值得关注的是，自2008年起，我国25个省份的EPI开始下降，表明全球金融危机对我国经济发展产生了一定的影响，进而抑制了能源消耗，使得EPI 出现下降趋势，然而这并不是由于技术进步和生产效率提高所引发的EPI 下降。故随着全球经济复苏，我国经济形势也开始呈上升趋势，EPI又有所反弹。

六、结 论

研究环境约束下的能源利用效率的现有文献主要基于非参数的DEA，而采用SFA进行能源利用效率研究的文献并没有考虑环境因素，两类方法都会使测算结果出现偏差。本文采用基于参数的SFA 方法估算了2001-2011年中国各省区全要素能源利用效率并对能源污染综合指数（EPI）测算分析。研究发现，在此期间的综合环境约束条件下，东部沿海地区和中部地区的全要素能源效率以2008年为转折点经历了先降后升的过程，而东北地区和西部地区则始终处于平稳下降的状态；EPI 也经历了以2008年为拐点的先增后减的过程。我国中部、西部和东北地区的部分省份虽然具有较好的自然资源条件，由于缺乏对环境治理的重视，加上在节能减排方面的技术条件有限，导致能源利用效率不高。

本研究的不足在于未将废水、废渣等其他污染物纳入模型中，资本投入变量测算时选取的折旧率为固定值等，这些可能会影响到测算各个省份全要素能源效率的准确性，导致某些结论的缺乏客观性和说服力，这将在后续的研究中加以改进。

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