苏南地区县域工业经济节能潜力比较分析

宣春霞

(1.南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京 210016；2.苏州健雄职业技术学院 ，江苏 太仓 215411)

苏南地区县域工业经济节能潜力比较分析

宣春霞1,2

(1.南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京 210016；2.苏州健雄职业技术学院 ，江苏 太仓 215411)

选取苏南地区6个百强县市2004-2013年的统计数据，采用DEA的径向调整和松弛调整定量测算工业经济节能潜力，为苏南县域经济的可持续发展提供对策建议。

县域工业经济；DEA; 节能潜力

苏南地区是江苏省经济发达地区。苏州、无锡下辖的常熟、张家港、昆山、太仓、江阴、宜兴等六个县级市，近年来一直处于全国百强县前十，工业经济发达，发展模式在县域经济发展中具有代表性和前瞻性。快速的经济发展离不开能源消耗支撑。随着区域经济工业化进程不断加深，更多的企业部门注重加大产出以实现利润的最大化，能源过度消耗、过多污染物排放等问题不断涌现。如何在发展中提高能源效率，注重节能潜力，从最大程度上做到节能减排，提高经济发展质效，成为政府及专家学者们重点关注的问题。本文以苏南六县市为研究对象，测算工业经济的节能潜力，找出工业经济发展中的节能方向，为苏南县域经济的可持续发展提供对策建议。

一、地区节能潜力的测算方法

1. 节能潜力

节能潜力顾名思义是指能否能源节约，可以最大限度节约的能源数量是多少。世界能源委员会给出了这样定义:“采取技术上可行、经济上合理、环境和社会可接受的一切措施，来提高能源资源的利用效率。”衡量节能潜力，需要对节能潜力进行界定和划分，确定节能潜力测算的影响因素，对节能潜力进行量化，并进行准确测算。节能潜力可以划分为理论节能潜力和现实节能潜力，理论节能潜力指的是除去有效利用和无法避免的损失以外，其他一切可避免的能源消费，理论节能潜力设定了节能理论上的最高水平。而现实节能潜力则是比较与先进水平之间的差距来衡量节能潜力，通常分析比较的是能源利用效率，因此现实节能潜力通常总是小于理论节能潜力。

2.节能潜力的定量测算方法综述

通过研究近年来探讨节能潜力的文献发现，国内学者使用的主要方法有数据包络分析法(Data Envelopment Analysis，简写为DEA)、环境学习曲线法、情景分析法等。环境学习曲线法一般设定经济发展水平为自变量，单位产值资源消耗为因变量，建立环境学习曲线模型，分析时期内环境负荷与经济增长之间的关系。而DEA分析法则是从全要素的视角测算能源效率，与单要素能源效率不同，DEA分析考虑各种投入要素之间的作用及对能源效率的影响，分析步骤为：选择决策单元DMU、构建投入产出指标体系、选择合适的DEA模型、DEA分析等，有些情况下会附加Malmquist效率指数、 Tobit回归模型来进一步测度节能减排潜力。本文是将劳动力、资本、能源作为投入要素，分析使得产出一定的情况下能源投入最小, 节能潜力通过径向调整和松弛调整的DEA模型来定量测算。

3.基于径向调整和松弛调整的DEA模型计算节能潜力的方法

1978年，著名运筹学家Charnes A提出了数据包络分析( Date Envelopment Analysis，DEA)，该方法可评价多个输入与输出决策单元的相对有效性。DEA 分析方法分为规模报酬不变( CRS) 以及规模报酬可变( VRS) 两种假设，在不同假设下，DEA 模型又分为投入角度的DEA 模型(在给定产出水平使投入最小)以及产出角度的DEA 模型(给定一定量的投入要素，追求产出最大)。CRS 假设的优点是产出角度和投入角度分析得出的相对效率值一致，本文选择CRS 假设下基于投入角度的模型进行分析。

假设有N 个DMU，用向量xi和yi分别表示DMU的投入和产出。第i个决策单元的效率可以转化为求解以下线性规划问题:

minθλθ

st:-yi+Yλ0

θxi-Xλ0

λ0 (1)

其中，λ为N × 1 的常向量，θ值为第i 个决策单元的效率值，满足θ⦤1。当θ = 1 时，代表该决策单元在前沿面上，技术有效。CRS 假设下，基于投入角度的DEA 模型如图所示。

图1 投入角度的CRS效率模型

测算节能潜力的假设是所有决策单元都可能达到最优的生产前沿L，A 点和B 点是决策单元实际投入值，且不在生产前沿面上，因此A 点和B点需分别移动至前沿面的A′和B′点做径向调整。根据松弛理论，A′和B′则应继续调整至C点。从经济意义上来说，A点和B点存在着无效损失：径向调整(DMUA 和DMUB 的技术无效率而导致的投入要素过量AA′和BB′)以及松弛调整(要素配置不当导致的松弛量A′C 和B′C)。以上分析可得到：AC(AA′+A′C)，BC(BB′+B′C) 即DMUA 和DMUB可能的能源节约量。

根据以上分析，可以定义决策单元能源节约量与初始能源投入量相比为节能潜力即

(2)

上式中，i 表示城市; t 表示时期;SPEi,t表示决策单元的节能潜力;AEIi,t为实际能源投入量;LEIi,t为损失的能源投入量，即由于效率损失浪费的能源投入(即可节约的能源量)。SPEi,t数值越大，说明能源投入的无效损失越大，该城市的节能潜力也越大。据此定义，采用DEA 方法计算出目标能源投入TEI，根据实际能源投入AEI，便可算出可节能量LEI以及节能潜力SPE。

二、苏南地区六县市工业经济节能潜力分析

1.数据来源

本文研究2004-2013年苏南地区六县市规模以上工业企业相关统计年鉴数据。变量及数据来源说明如下:

投入变量:(1) 劳动力投入:规模以上工业从业人员年平均人数(单位：人)。 (2) 资本投入:规模以上工业固定资产净值年均余额(单位：万元)(3)能源投入:采用苏南地区六个县级市规模以上工业企业一次能源消费总量(单位：万吨标准煤)。产出变量:规模以上工业总产值(单位：万元)。所有数据均来自于2004-2013年的《苏州统计年鉴》、《无锡统计年鉴》以及各县级市的统计年鉴。

2.苏南地区六县市工业经济节能潜力分析

根据式(2)定义的节能潜力测算模型，以苏南地区六县市2004-2013年规模工业总产值作为产出指标，以资本、劳动力、能源作为投入指标，测算出苏南地区六县市节能潜力如表1 所示。

表1 苏南六县市节能潜力比较分析

表1数据从时间序列角度纵向做节能潜力趋势分析，绘制苏南六个县市近十年的节能潜力趋势图，进一步深入分析六县市的节能潜力趋势如下。

图2 苏南地区六县市节能潜力趋势图

(1)节能潜力趋势分析。总体上苏南地区六县市中：昆山、太仓、常熟和宜兴的节能潜力十年来呈下降趋势，昆山和宜兴市在2013年达到最优的节能状态，节能潜力为0，说明这四个县市的能源利用效率在不断提高，在节能减排、淘汰落后产能等方面作出了较大努力，关闭了一批高耗能、高污染、低产出的企业，多个节能技改项目的推进实施使得节能减排有了明显成效。

(2)节能潜力波动分析。由图示可知，张家港市节能潜力波动幅度较大，江阴市的节能减排潜力2010年之前呈现下降趋势，之后则呈现上升趋势。张家港市节能潜力的波动与其冶金行业、电力行业的大型企业集团如沙洲电力、华尔润集团、永钢集团的产能总量有密切关系。张家港市的支柱行业能耗占比变高，同比增长波动导致张家港市节能潜力的波动。江阴市作为全国百强之首，有着较大的经济总量，经济的快速增长带来能源消费增长。高耗能企业的经济增长以及能源效率会导致工业经济节能潜力的提高。

(3)县市间横向比较分析。从六个县市能源利用效率横向比较来看，节能潜力由低到高的排序分别为：昆山、宜兴、常熟、江阴、太仓、张家港。这与六县市不同的产业结构有着密切相关。黑色金属、有色金属冶炼和压延加工业(统称冶金行业)是张家港市的支柱行业，耗能高降耗空间小，加上企业产能扩张，导致能耗居高不下，节能潜力较大。太仓市的工业经济以港口经济为依托,电力生产、造纸和化纤行业是导致其节能潜力大的直接原因。相对来说，昆山的产业结构以IT业以及电子产品制造等行业，走低耗能、高产出的发展道路，近两年高耗能企业进一步更新设备，提高能源利用效率，节能潜力较小。宜兴主导产业为建材、陶瓷、轻纺等非高能耗产业为主，也是其节能潜力小的主因。

三、 结论

(1)节能潜力与产业结构密切相关。近年来随着环保意识的增强，产业结构优化调整，县域工业经济节能潜力在下降。地方政府应继续协调好工业产业结构，做好关闭和淘汰落后产能企业的工作，控制高能耗、高污染、高排放项目的审批和建设，扶持高新技术产业、第三产业等产业附加值高的行业发展，不断降低节能潜力。

(2)协调好经济增长与提高能源效率，降低节能潜力之间关系。保证经济的合理增长速度，注重提高经济增长质量和效益；作为全国百强县级市，要促改革，稳增长、调结构。技术创新是提高能源效率，降低节能潜力的关键因素。苏南地区县域工业化进程中应不断增强创新能力，支持企业的低碳节能技改项目，开发低碳节能技术，不断降低节能潜力。

(3)开发和使用新能源、清洁能源。苏南地区县域工业经济能源消费结构仍然以煤炭和电力消费为主，其他能源品种的消费量占比较小。新能源在替代传统能源及降低节能潜力方面有着重要的战略意义。地方政府应积极推进清洁能源的开发利用，大力推广天然气利用，倡导发展风能、太阳能、生物质能等新能源，不断提高清洁能源的规模和比重，有效降低节能潜力。

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2095-4654(2015)11-0040-03

2015-08-15

2014年度太仓市科技局软科学研究课题研究成果之一

F014.35