资源型城市能源效率差异性分析——基于华东六省的比较研究

资源型城市能源效率差异性分析——基于华东六省的比较研究

王七萍

(安徽广播电视大学 经济与管理学院，合肥 230051)

摘要：以华东六省资源型城市为样本，利用SBM模型测算包含环境污染产出的27个资源型城市能源效率，并与传统DEA模型测算结果进行比较。结果表明，资源型城市总体能源效率较低，在不考虑环境约束情况下，资源型城市能源效率将被高估；资源再生型城市能源效率值高于成熟型城市和衰退型城市；环境污染因素及劳动投入成为影响资源型城市非能源效率有效的主要因素，资源型城市尤其是衰退型城市更需要节约能源与保护环境。

关键词：能源效率；数据包络分析；资源型城市；比较研究

一、前言

2013年12月，国务院印发《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020年)》，首次界定我国262个城市，提出资源型城市应该要“绿色发展、循环发展、低碳发展”，并且明确了到2020年资源型城市单位国内生产总值能源消耗及主要污染物排放的约束性指标[1]。因此测算资源型城市能源效率时考虑环境污染因素，对于这些城市的可持续性发展具有一定的现实意义。

近年来，随着环境的恶化与资源的枯竭，能源效率成为学者们研究的热点。截至2014年3月，中国知网文献中包含“能源效率”的文章共866篇，其中以数据包络分析进行效率评价的有230篇，这些文献论证了基于投入产出模型的数据包络分析方法是对能源效率评价较为有效的方法，但在能源效率产出指标的选择上存在两种不同的观点。李国璋、张爱菊等学者将国内生产总值作为能源效率产出指标[2-5]，魏楚、袁晓玲等学者则认为能源等投入除了会促进经济增长外，还会带来环境污染，因此将环境污染因素纳入能源效率产出指标[6-8]。本文认为将环境因素纳入能源效率评价指标有利于区域可持续性发展。

资源型城市是近年来学者们关注的热点之一，研究的文章较多。在中国知网篇名中含有“资源型城市”的期刊文章共3 037篇，其中含有“转型”的文章1 207篇，含有“能源”的文章13篇，含有“效率”的文章18篇，表明学者们对资源型城市的研究更多关注与资源型城市转型相关的问题，对于资源型城市的能源效率研究较少[2-7]。段永峰、罗海霞利用数据包络分析方法中传统模型对内蒙古地级资源型城市低碳经济效率进行了测算[9]，高志刚利用同样的模型对克拉玛依市能源效率进行了测算[10]，这些研究均未将环境污染因素考虑进能源效率的测量指标之中。基于此，本文在考虑环境污染的前提下，以华东地区六省27个地级资源型城市为研究样本，对资源型城市的能源效率及其差异性进行研究。

二、研究方法

正如前文所述，众多研究已证明数据包络分析是有效的评价能源效率的方法。该方法是由Charnes等人在1978 年提出的针对多投入多产出决策单元的综合性评价方法[11]。传统的DEA模型在评价效率时要求在规模不变的情况下尽量减少投入，或在投入不变的情况下产出尽可能地增加。但当生产过程中存在一些不好的产出(非期望产出)时，传统的DEA的C2R模型和C2GS2模型不能很好地进行效率评价。于是Tone提出了考虑非期望产出的SBM模型，较好地处理产出中含有非期望产出的效率评价问题[12-13]。本文在考虑环境制约的能源效率时，也存在非期望产出，因此利用SBM模型对各资源型城市的能源效率进行测算。其基本思想如下：

假设一个系统中有n个决策单元，并且每一决策单元都有三个向量：投入变量(x)、期望产出变量(yg)以及非期望产出变量(yb)。定义矩阵如下x、yg、yb如下

X=[x1、x2…x3]∈Rm×n，Yg=[yg1、yg2…ygn]∈Rs1×n，Yb=[yb1、yb2…ybn]∈Rs1×n，

其中，x>0，Yg≥0，Yb>0。当规模报酬不发生改变时，定义生产可能性集如下p={(x，yg，yb)|x≥Xλ,yg≤Ygλ，yb≥Ybλ，λ≥0}。

非期望产出的SBM模型如下式所示

其中，s代表投入变量和产出变量的松弛量，s-代表投入过剩，sg代表期望产出不足，sb代表非期望产出过多。λ代表各个变量的权重，目标函数ρ*满足条件0≤ρ*≤1，且对于s-，sg，sb是严格递减的。目标函数ρ*的分子和分母分别代表了决策单元实际投入、产出以及与生产前沿的平均距离。判断某一决策单元是否有效，必须同时满足p*=1，s-=0，sg=0，sb=0。

三、指标选取和分析过程

(一)样本和指标

本文以华东六省27个地级资源型城市为研究样本，包括16个成熟型资源型城市、6个衰退型资源型城市和5个再生型资源型城市[1]。假设这些资源型城市在生产中需要投入资本、劳动和能源三种因素，产出期望的经济增长以及非期望的环境污染。基于此，本文选取各资源型城市资本存量(万元)代表资本投入x1，选取各资源型城市年末就业人数(万人)作为劳动投入x2，选取能源消费总量(吨标准煤)代表能源投入x3。选取地区生产总值(亿元)代表经济产出y1，选取工业废水排放量(万吨)、工业二氧化硫产生量(吨)、工业烟尘排放量(吨)、工业固体废物产生量(万吨)分别代表非期望产出指标y2，y3，y4，y5。其中，y1是期望产出，y2，y3，y4，y5作为非期望产出处理。考虑到数据的权威性、可得性以及及时性，所有数据来源于本文研究的资源型城市所在省份2012、2013年统计年鉴，各城市2013年统计年鉴等权威统计资料，并作相应统计处理①。

(二)分析过程

为了与不考虑环境因素的资源型城市能源效率进行比较，本文采用DEA-SOLVER Pro5软件，首先运用C2R模型测算华东六省各资源型城市综合效率，然后运用SBM模型对环境约束下能源效率重新进行测算，并比较两种不同方法下华东六省资源型城市2012年能源效率变化情况②。其中C2R 模型测算的指标值不包括y2，y3，y4，y54个非期望产出指标。表1为两种模型测算的华东六省资源型城市能源效率及变动值。

为进一步了解导致华东六省资源型城市效率损失的主要因素，对能源效率非有效的资源型城市各指标冗余率和冗余值进行测算(因篇幅限制，表略)。

表1　华东六省资源型城市2012年能源效率对比表

四、结果分析与讨论

(一)总体分析

表1显示，华东六省27个资源型城市总体能源效率较低，两种模型下平均值分别为0.68、0.55。江苏省资源型城市能源效率均值最高。能源效率值最低的为下辖9个地级资源型城市的安徽省，说明该省资源型城市没有实现经济增长和环境保护的协调发展。在考虑环境因素的情况下，华东六省资源型城市的能源效率均值下降了0.13，除江苏省外，其余五省资源型城市能源效率均值不同程度地下降，下降幅度最大的为下辖6个地级资源型城市的山东省，说明山东省资源型城市能源效率对环境污染因素最为敏感。

从效率有效的资源型城市数量上来看，除徐州、宿迁及东营3个城市两种模型下均为效率有效外，湖州、亳州、龙岩3个城市在考虑环境污染因素后能源效率上升为1，由传统模型下的非效率有效转变为效率有效，说明这些城市在利用能源发展经济的同时能够较好地关注环境污染。另有20个资源型城市能源效率值在考虑环境因素后有所下降，变动值最大的前3个城市集中在山东省，分别是淄博、枣庄和济宁，表明这些城市经济增长过程中对于环境污染的控制力度不够。

(二)不同类型资源型城市能源效率值比较

再生型城市能源效率值最高，衰退型城市能源效率值最低，成熟型城市能源效率均值最接近总体均值。再生型城市在考虑环境因素前后能源效率值分别为0.79、0.64，成熟型城市能源效率值分别为0.67、0.58，衰退型城市分别为0.63、0.40，明显低于前两种类型。从变动值上来看，在考虑环境因素后衰退型城市能源效率值下降了0.22，变动幅度最大，说明衰退型城市相对于另外两种类型资源型城市来说，对于能源消费的非期望产出更为敏感，衰退型资源型城市不仅能源投入的经济产出压力较大，同时环境压力也较大。

(三)非效率有效资源型城市投入产出冗余率与冗余值分析

从均值上看，影响这些非效率有效城市的主要因素依次为产出指标中的工业烟尘排放、工业固体废弃物以及投入指标中的劳动力。在21个非效率有效的资源型城市中，有18个城市工业烟尘排放冗余率高达80%以上，10个城市工业固体废弃物冗余率超过80%，5个城市劳动力投入冗余率超过80%。这一结果表明，华东六省非能源效率有效的资源型城市要想回归生产前沿，在投入不变的情况下，当务之急要注重对环境污染的预防与治理。通过计算，可以看到考虑环境因素后无效率城市在环境方面应该要减少的排放量(表略)。三明、淮南、济宁3个城市最需要减少工业废水的排放；淄博、莱芜、萍乡最需要减少工业二氧化硫的排放。在工业烟尘排放方面，莱芜、济宁和淄博最需要降低；马鞍山、淮南和新余最需要减少工业固体废弃物的排放。

五、结论与启示

将工业废水、工业二氧化硫、工业烟尘、工业固体废弃物等环境污染因素纳入资源型城市能源效率评价指标，以期更客观地对其进行测度。将这些环境污染因素作为非期望产出指标考虑后，利用在处理非期望产出方面较为有效的SBM模型，对华东六省共27个资源型城市能源效率进行了测算。同时，为了分析环境污染因素对能源效率值的影响，将SBM运算的效率结果与传统DEA模型运算结果进行比较。结果表明：

华东六省资源型城市总体能源效率平均值较低，说明还存在很大的资源节约和环境保护的空间，按能源效率均值从高到低排序，分别为江苏、浙江、山东、江西、福建、安徽。考虑环境因素的资源型城市能源效率值低于不考虑环境因素的能源效率值，表明如果不考虑环境污染问题，资源型城市的能源效率将会被高估，考虑了环境污染因素的全要素能源效率更加符合资源型城市发展的实际情况。因此，各资源型城市在制定能源政策时要考虑环境成本，只关注表面的投入与产出会导致能源效率结果失真。

资源开发处于不同阶段的资源型城市能源效率有所不同，其中再生型城市能源效率值最高，衰退型城市能源效率值最低，三种类型资源型城市中环境污染因素对于衰退型城市影响最大。资源型城市尤其是衰退型资源型城市在资源日益衰竭的情况下，在加快产业升级转型的过程中，更要注重能源节约与环境保护。

总体上看，影响华东六省资源型城市非能源效率有效的主要因素依次是工业烟尘排放、工业固体废弃物以及投入指标中的劳动力。多个资源型城市非期望产出的3个指标冗余率都达到了60%以上，说明这些资源型城市在经济增长的同时环境污染增多，导致能源效率较低。在我国建设资源节约、环境友好型社会的前景下，这些城市更需要严格控制污染的排放，加大环境保护工作力度。

注释：

①因各资源型城市统计年鉴指标不一，根据各城市年鉴中相应指标进行换算。如根据单位GDP能源消费量与GDP总量换算出该城市能源消费总量。

②C2R模型是最早提出也是运用最广的DEA模型，故选择与此模型进行对比。

参考文献：

[1]262个资源型城市首次界定[EB/OL].(2013-12-03)[2014-08-16].HTTP://politics.people.com.cn/n/2013/1203/c1001-237275 83-2.HTML.

[2]李国璋,霍宗杰.我国全要素能源效率及其收敛性[J]中国人口·资源与环境,2010,20(1):11-16.

[3]张爱菊,权瑞.中国各地区能源效率的测算与分析[J].当代经济管理,2013(7):63-70.

[4]周睿.中国能源效率测度及其影响因素分析[J].统计与决策,2014(5):84-86.

[5]赵慧卿.我国能源效率影响因素及“俱乐部收敛”分析：基于1985-2010年省际面板数据[J].重庆工商大学学报(社会科学版),2014(1):1-8.

[6]魏楚,沈满洪.能源效率研究发展及趋势:一个综述[J].浙江大学学报(人文社会科学版),2009(5):55-53.

[7]袁晓玲,张宝山,杨万平.基于环境污染的中国全要素能源效率研究[J].中国工业经济,2009(2):76-86.

[8]刘文君,邹树梁,陈远文.碳排放约束下能源效率研究现状及展望[J].南华大学学报,2013(12):46-51.

[9]段永峰,罗海霞.基于DEA的资源型城市低碳经济发展的效率评价：以内蒙古地级资源型城市为例[J].科技管理研究,2014(1):234-238.

[10]高志刚.低碳背景下资源型城市能源效率与节能潜力分析：以克拉玛依为例[J].城市发展研究,2013(5): 152-156.

[11]魏权龄.数据包络分析[M].北京:科学出版社,2006:110-114.

[12]Tone K.Dealing with Undesirable Outputs in DEA:A Slacks-based Measure (SBM) Approach[M].Nippon Opereshonzu,Risachi Gakkai Shunki Kenkyu Happyokai Abusutorakutoshu,2004:44-45.

[13]李静.中国区域环境效率的差异与影响因素研究[J].南方经济,2009(12):24 -35.

(责任编辑：李晓梅)

Analysis on the Energy Efficiency of Resource-based Cities Based on the Research of Six Provinces in East China

WANG Qiping

(College of Economics and Management, Anhui Open University, Hefei 230051, China)

Abstract：The energy efficiencies of 27 resource-based cities in east China are measured by traditional DEA model and SBM model. The results show that the energy efficiency of resource-based cities is generally low. The energy efficiency of resource-based cities will be overestimated without considering the environmental factors. The energy efficiency of regenerative resource-based cities is higher than the declining resource-based cities and mature resource-based cities. Environment pollution factors and labor inputs become the main factors affecting the energy efficiency. Resource-based cities need to strengthen energy conservation and protect the environment.

Key words：energy efficiency; data envelopment analysis; resource-based city; comparative study

中图分类号：F205；F224

文献标识码：A

文章编号：1674-0297(2015)03-0054-04

作者简介：王七萍(1977-)，女，安徽东至人，安徽广播电视大学经济与管理学院讲师，硕士，研究方向：区域经济、知识管理。

基金项目：安徽省哲学社会科学规划项目“加快民营经济发展的政策建议”(AHSK11-12D166)

收稿日期：*2014-10-16；

修订日期：2014-11-17