不同可持续发展目标下的中国节能潜力分析

魏新强　张宝生

摘要：随着环境保护及可持续发展意识的逐渐增强，节能减排越来越受到国家的重视。将经济与环境的相对重要性纳入全要素能源效率分析中，通过改进原有的DEA模型，并根据不同可持续发展目标下经济与环境的相对重要性也有所不同的思路，通过偏好锥的设定构造不同发展目标下的全要素能源效率动态评价模型，并以中国2011年的实际数据进行实证分析，根据实现的难易程度分为阶段性可持续发展目标改进和统一可持续发展目标两种情况，分析我国不同情景下的节能潜力。结果表明，中国2011年各省的发展水平可以分为5个层次。尽管中西部地区省份的平均能源效率为0.806，明显低于东部地区的0.865，但其处于可持续发展较差阶段的省份比例仅为6.7%，远低于东部地区的50%。因此，建议中西部地区在未来的发展过程中，努力引进先进清洁技术，避免吸收东部地区淘汰的发展方式。在阶段性改善目标下，北京、天津、广东、海南和青海都处于效率最优状态，而河北、四川和山西三省的所需减排量则位居前位，在未来发展过程中建议给予针对性帮助，重点化扶持。中国整体的能源节约量随着可持续发展要求的加强而增加，阶段性改进情况下要比传统方法增加5.1%的能源减排量。在统一可持续发展目标的情况下，中国的整体能源减排量呈现先下降再上升的趋势，在考虑实现程度上，应选取发展水平为0.059的阶段作为标准制定相应的政策。

关键词：可持续发展目标；节能潜力；DEA； 全要素能源效率

中图分类号 N945.1 文献标识码 A

文章编号 1002-2104（2014）05-0038-08

中国在改革开放后经济得到了持续发展，与此同时，能源消耗量也不断攀升，中国已在2009年成为世界第一能源消费国。随着环境保护及可持续发展意识的逐渐增强，节能减排越来越受到国家的重视，不但制定了大量的政策措施，还大规模的增加节能减排投资。2010年中国单位GDP的能源消耗比2005年降低了19.1%，基本达到了“十一五”规划规定的20%目标；而在“十二五”规划中又将“大幅度降低能源消耗强度和CO2排放强度”作为指导思想，则可见中国节能减排的决心。

节能，亦即提高能源效率，是指在服务或活动水平不变的条件下减少能源消耗量，可通过技术创新、优化组织管理和改善部门经济条件来实现。对于节能的研究大多数是通过分析能源效率得到的。

一个地区进行节能减排最直接和最经济的方式就是学习其他地区的先进模式，将其他地区发展的经验引进并吸收。

现有的能源效率研究大体分为两类：单要素能源效率分析和全要素能源效率分析。单要素能源效率分析仅考虑能源一种投入，而全要素能源分析则考虑了除能源投入外的多种投入要素。后一种方法在分析过程中综合了多种投入要素相互关系，且基础方法是体现相对效率的DEA模型，更适合寻找具有的较好能源效率的地区进行节能潜力的对比，故本文选取全要素能源效率分析为基础方法。纵观现有的全要素能源效率相关文献，其研究目的大体包括2种，一种是分析全要素生产率的变动及与相关影响因素的实证研究[1-3]，一种是测算国家或地区节能潜力的研究[4]，本文的研究侧重于第二个方面。但是现有的DEA方法都未涉及经济与环境之间的相互关系，基于此，本文通过改进原有的DEA模型，以经济与环境相对重要性的不同情况为选取最优决策单元的标准，得到不同可持续发展目标下的全要素能源效率，进而得到每种情况下的全国节能量。该方法虽然不能解决能源生产与利用过程中的物理效率，但却可以在宏观水平给出努力的方向，从而为政府决策起到辅助作用。

1 可持续发展目标下能源效率模型构建

1.1 DEA能源效率模型选择

全要素能源效率理论的主要原理是在全要素生产率框架下将能源消费作为一种投入要素，进而分析能源要素对整体生产效率的影响。该理论自2006年提出后，由于其综合考虑了多种要素的共同作用而被广泛应用和改进，其基础方法由最初的径向能源效率DEA模型发展到了非径向能源效率DEA模型[5]、基于方向性距离函数的能源效率DEA 模型[6]、基于投入产出方法的能源效率DEA模型[7]和多阶段能源效率DEA模型[8]等；其效率分析领域也由原始的能源-经济（EnergyEconomic）领域[1-5，7-8]，发展到能源-环境（EnergyEnvironment）领域[6，9]、能源-生态（EnergyEcology）领域[10]，以及全社会的可持续发展领域。

应用DEA方法进行能源效率分析时，为了充分体现可持续发展的理念，其产出不能仅局限于期望产出，同时也需考虑非期望产出，如CO2排放，废气、废弃物排放等。现有文献处理非期望产出问题的方法较多，总体来说，可以分为曲线测度评价方法[11-15]、方向距离函数法[16-20]、投入产出指标变化法[21-26]以及数据转换函数处理法四种，

而数据转换函数处理法又可进一步细分为数据取相反数法、数据取倒数法和数据线性转换法。其中曲线测度法是以非线性规划的方式进行效率评价，其求解方法比较繁琐，尽管相关学者提供了一种近似线性规划的求解方法，但无法保证模型求解的精确性[11，15]；方向距离函数法由于受所对设定的方向向量影响较大，可能会导致最终效率值不能保证相对有效性分类的不变性[16]；投入产出指标变化法是将非期望产出作为投入指标放入分析模型，并不能反映实际的生产过程[16，26]。而数据转换函数处理法中的三种方法也各有不足，数据取相反数法虽然能够体现实际生产过程，但不能满足效率评价的基本要求，即投入和产出指标均为非负；数据取倒数法破坏了模型本身的凸性要求[26]；数据线性转换法在规模收益可变的BCC模型中虽然能够保证DEA模型的有效性与分类不变性，具有很大优势，但是在规模收益不变的CCR模型中却不能保证[26]。

本文为了使模型最大程度的符合实际生产原理，将非期望产出指标作为产出指标，并采用数据向量线性转化法进行处理。由于本文的重点是分析期望产出效率与非期望产出效率两者间的相对有效性及其变化趋势，故采用张启平所运用的模式[16]，以CCR模型作为基础模型。

1.2 DEA能源效率指标选择

全要素能源效率是在全要素生产效率的基础上将能源消耗引入DEA效率模型，故对于投入指标来说，除传统的劳动投入和资本投入外，还应包括能源投入[1]；对于产出指标，早期的研究仅设置期望产出（以GDP来代表）[1]，但随着环境问题关注程度的日益提升，非期望产出（如CO2等环境污染物排放）也逐渐被纳入到产出指标中予以衡量[6，9，16]。目前，以经济为代表的期望产出和以环境污染物为代表的非期望产出已经成为能源效率分析中应用最为广泛、也最具代表性的两个指标。本文重点是在传统全要素能源效率模型的基础上，加入非期望产出这一指标，从而综合考量经济体的可持续发展水平，故延续传统模型的指标，而对指标的选取依据等不再做详细分析。

因此，本文选取的投入指标共包括3个：劳动投入、资本投入和能源投入；选取的产出指标分为2类：期望产出（GDP）与非期望产出（环境污染物）。产出项指标不宜过多，否则会增加DEA方法在应用中的难度，为了避免这种情况，对于非期望产出种类较多的情况，建议首先采用文献[10]的做法，运用主成分分析等方法进行指标降维处理或多指标合成处理。

1.3 可持续发展目标的体现

DEA模型分为目标与约束两个部分，其中，目标部分表示的是被评价单元自身的相关信息，是模型运算规则的制定部分；而约束部分表达的是被评价单元寻找最优目标单元的过程。在传统的DEA运算过程中，期望产出与非期望产出的权重是自动选取的，即选取最优前沿面的标准是随机选取最有利于评价单元的权重组合。可持续发展要求各地区在生产过程中尽可能多的生产期望产出，而尽可能少的产出非期望产出，因此本文将期望产出与非期望产出之间的效率关系作为研究对象，以两种产出指标的单位效率比作为可持续发展目标的体现，并以此作为最优前沿面的选取标准。

由（1）式可知，总效率其实是由期望产出效率和非期望产出效率构成。两种产出指标的单位产出效率比可以通过（2）表示。

2.2 可持续发展目标下的中国节能潜力实证分析

2.2.1 现阶段中国省际可持续发展层次

以传统的全要素能源效率方法求解现阶段中国各省的可持续发展现状，结果见表2，中国省际可持续发展状况呈现层面分明状，其中海南和青海最好，其权重比为0-054∶[KG-*2]1，而广东、上海等地则相对最差，其非期望产出权重为0，说明这些地区只有在仅考虑经济发展而不考虑环境的情况下才能达到全要素能源效率的最高值。

根据环境与经济的权重比值将各省的可持续发展阶段划分为高、较高、中等、一般、较差等5个阶段，其中东部地区约有50%的省份处于可持续发展的较差阶段，而中西部只有内蒙古一省处于较差阶段（比例约为6.7%），且东部各省非期望产出与期望产出的平均比值0.011∶1也明显低于中西部地区的0.015∶1，尽管东部地区省份的能源效率最高，平均为0.865，明显高于中部地区的0.805和西部地区的0.801，但根据DEA的数据导向型原理，该结果说明中西部各省2011年经济发展与环境保护之间的关系好于东部地区。而这种结果一般在两种情况下会出现，一种为经济发展模式的低级阶段，即中西部地区的可持续发展阶段处于初步阶段，在经济发展的同时环境也在破坏，但还未达到临界点；另一种为经济发展模式的高级阶段，即中西部地区的可持续发展模式确实高于东部地区。根据我国地区发展的实际情况，该结果应属于第一种情况，故建议中西部各省在发展经济的过程中，努力引进先进的清洁技术，避免吸收东部地区淘汰的发展方式。

2.2.2 可持续发展要求下的中国节能潜力

现有的全要素节能潜力文献大多数采用自由选取最优前沿面的方式进行，该种方式所求的能源节约量是各省在其自身可持续发展阶段下达到最优的最小节能量，但自然环境的不断恶劣迫使政策制定者在寻求经济发展最优的同时，还需考虑可持续发展的要求，本文以阶段式改善和统一标准改善两种模式下进行可持续发展要求下的中国总体能源节能潜力分析。

（1）阶段性改善目标下中国节能潜力。“阶段式改善”是指针对各省可持续发展水平不尽相同的情况，采用区别对待方法，对于处于较低可持续发展阶段的省份，仅采用比自身可持续发展水平高一级的权重比例进行约束，

单元变为非有效单元，效率值下降了61.4%。然而，青海和宁夏两省在低发展阶段具有较低的能源效率值，随着发展要求的不断增加，其能源效率值呈现先上升后下降的趋势，分别上升了15.7%和6.58%。

可持续发展的要求影响着各省的能源减排量，大多数省份的减排量都处于5 000万t左右。能源减排量较大的省份有山东、河北、四川、山西、湖北及广东，其中广东省在发展要求较低的阶段其能源减排量为0，随着发展要求的不断提高，能源需减排量快速增加，其增加比例超过100%，在发展要求较高的情况下超过了山西等能源消费大省，说明广东省现有的生产模式虽然可以达到全要素生产率的最高，但其经济与环境的相互关系仅仅处于可持续发展的低级阶段。多数省份在其适合可持续发展阶段呈现减排量较小的情况，如河北、山东、山西、新疆和青海在可持续发展水平为0.02时相对达到一个较低点，而四川、山西、湖北、甘肃在可持续发展水平为0.059时达到较低

点。其中山西在两个阶段均具有较少的能源减少量，说明若0.02水平已不能满足山西的省份的可持续发展要求，则需要以0.059的可持续发展标准要求该省，使之向该标准下的最优生产省份学习。

中国总体节能量随着可持续发展的要求提高在总体上呈现不断上升的状态，其中当发展水平为0.02的时候达到最小。考虑到中国2011年各省可持续发展的最高水平已达到0.054的水平，且各省份的发展趋势也是向环境友好型发展，不可能采取倒退式发展，因此，若以统一的可持续发展标准要求各省，则处于0.059的发展水平是最合适的，在该发展水平下，中国各省的持续发展要求可以得到提升，所需的节能量也最小。

3 结 论

可持续发展不可避免的涉及到经济、环境和生态（3E）问题，而在该框架下的能源问题研究（EnergyEconomic， EnergyEnvironment， EnergyEcology， 3EE）也越来越丰富。本文涉及到的能源效率也是其中之一。本文以DEA为基础方法，在全要素生产率理论下将经济发展与环境保护之间的相互关系作为切入点，通过分析发现两者的权重比可以作为可持续发展水平的约束加入传统的模型中，并以中国2011年各省GDP 与CO2排放量为验证对象，分析了中国在不同可持续发展目标下的全要素能源效率和节能潜力。主要结论如下：

（1）中国各省2011的可持续发展水平总体可以分为5个层次，其中海南、青海、天津等省份的经济与环境的关系最好，而多数沿海地区只有在不考虑环境的前提下才能达到生产要素的最有效率。

（2）考虑到各省对节能的不同实现能力，以阶段性改善和传统改善方法两种模式对中国各省2011年需节能的

情况进行分析，结果显示若增加各省的可持续发展要求，中国则需要增加5.1%的能源减排量。同时河北、四川、山西三省是严重的能源消耗无效省份，对中国总体的减排作用巨大。

（3）若以统一的可持续发展标准要求各省，则中国总节能量总趋势将随着可持续发展要求的升高不断增大。从系统角度观察，发现可持续发展水平定在0.059时，既能促进中国各省可持续发展的推进，也能使中国总体的能源减排量达到相对最低。

与以往大多数研究不同，本文以期望产出与非期望产出权重之比表示省份可持续发展水平的阶段，从而计算各发展阶段的全要素能源效率和节能潜力，具有一定的实用性和创新性。由于DEA方法中权重受采用数据的影响较大，而纵观相关权重的文献，权重的求解大多数均建立在主观偏好基础上，故如何求解相对客观的指标权重作为可持续发展水平的基础还有待进一步研究和探讨。

（编辑：李 琪）

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