中国工业行业能源利用效率分析

刘骏 王安民

（上海电力学院能源与机械工程学院 上海 200090）

能源是我国经济快速发展的主要驱动力，也是我国经济可持续发展的重要物质保障。近年来，随着对能源依赖程度的日益加深,能源对经济的制约以及对环境的影响也越来越大,能源问题在我国工业中显得尤为突出[1]。2012 年，我国工业生产总值对国内生产总值的贡献达到40%左右，但其能源消耗却占据了全国能源消耗的70%。随着能源资源的约束与我国工业可持续发展的矛盾日益突出，对我国能源效率的研究逐渐丰富起来,然而将CO2排放量作为环境投入要素对我国工业能源利用效率的研究并未出现。因此,科学地对我国“十二五”期间工业能源系统的生产效率作出评价，并探究行业差异的根源，对于指导后续节能减排工作的有效开展，确保我国工业经济的健康发展具有重要意义。

1 研究方法

数据包络分析（Data Envelopment Analysis）方法不需要知道具体形式的生产函数，只要已知投入和产出的数据，就可以通过线性规划模型对效率进行度量[2]。1978 年，美国运筹学家家Charnes、Cooper 和Rhodes[3]提出第一个DEA 模型--CCR 模型。假设在每一个时期t 内，有n 个决策单元，每个决策单元有s 种投入要素小和w种产出Y，决策单元DMUp（p=1、2、…、n）的第j 种投入，表示为xjp（j=1、2、…、s）；决策单元DMUp（p=1、2、…、n）的第i 种产出，表示为yip（i=1、2、…、w），如果对第j 种投入和第i 种产出分别赋予各自的权重值，经过对偶变换的CCR 模型可以表示为：

θ 表示整体能源利用技术效率，λk表示各决策单元的权重，这样就建立了测算能源利用效率的CCR 模型。技术效率=纯技术效率×规模效率，它是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价。如果企业处于生产前沿的条件下，即企业是技术有效的（综合技术效率等于1）。

1985 年由Banker、Chames、Cooper 给出了另一个DEA 模型，被称为BCC 模型，去掉了规模报酬不变的假设，建立一个基于规模报酬可变的DEA 模型，模型如下：

其中α 为能源利用纯技术效率。纯技术效率（vrste）是由企业的制度和管理水平决定的效率。它与技术效率的区别在于计算纯技术效率时没有考虑要素利用率问题所带来的效率损失。纯技术效率=1，表示在目前的技术水平下，其投入资源的使用是有效率的。

利用一个辅助NIRS 模型，来测算行业的规模效率，模型如下：

其中η 代表着规模效率。规模效率(scale)是指在制度和管理水平一定的前提下，现有规模与最优规模之间的差异。规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率，反映的是实际规模与最优生产规模的差距。

2 数据说明

本研究选择2005、2010、2011、2012 四个年份中国35 个工业行业的面板数据作为研究对象，以资本、劳动、能源、CO2排放量作为投入变量，各行业总产值为产出变量，所选指标为各工业行业规模以上企业投入与产出指标，各指标数据均平减为2005 年指标数据。指标说明如下。

2.1 产出指标。选取各工业行业规模以上企业总产值作为经济产出指标，单位为万元。

2.2 资本投入。以各工业行业规模以上企业年末“固定资产净值”表示资本投入，单位为万元。

2.3 能源投入。以各工业行业规模以上企业能源消费总量表示，单位为万吨标准煤。

2.4 劳动力投入。以工业行业规模以上企业“年末就业人员年人数”作为劳动力投入指标[4]，单位为万人。

2.5 二氧化碳排放量。根据IPCC2006 制定的二氧化碳测算方法，用占能源消费总量90%以上的煤炭、汽油、柴油、煤油、燃料油及天然气消耗乘以各自的排放系数，然后加总得到相应的二氧化碳排放量，单位为万吨。二氧化碳排放属于能源经济的非期望产出，其值应该越小越好，因此也可以作为工业各行业经济产出的环境。

3 实证分析

3.1 考虑环境因素的工业能源利用效率分析

通过DEAP2.1 软件对我们工业行业能源利用情况的测算，得知我国工业能源利用情况的结果如表1 所示。从行业的层面看，“十二五”初期，行业间能源利用水平存在着显著的行业差别：S18石油加工炼焦、S31 计算机通信、S9 烟草制品业能源利用效率最优，说明这三个行业不存在能源投入冗余。S3 黑色金属矿采选业、S6 农副食品、S25 有色金属冶炼等八个行业能源利用整体技术效率都处在较高的水平，保持在0.8 以上，说明能源投入冗余较少。S1 煤炭开采、S2 石油和天然气开采业等15 个行业，它们的能源利用纯技术效率达到了最优，反映出其管理配置水平比较的合理。另外结果显示，2012 年我国工业23 个行业处于规模效率递减状态，说明大部分行业投入的增大并没有带来应有的或更高的产出增加，意味着只有少数行业还存在规模经济效应。纵向来看，，“十二五”开局期间，我国工业整体的能源利用效率不但整体偏低，能源利用效率还出现下降的势头，主要是规模效率阻碍了能源效率的提高，反映出我国工业经济结构的不合理是当前工业能源浪费的主要原因，因此加速对我国工业结构调整是我国后续节能减排工作的重中之重。总体来看，我国工业经济快速发展的同时，工业能源利用结构还没有得到根本的改善，仍以粗狂的生产方式为主，这就决定了我国工业整体的能源消费得不到充分的利用。从中得到启示，加速我国工业转型，实现清洁高效的生产模式，进一步挖掘我国工业的巨大节能潜力，应是我国工业发展的主要方向。

表1 工业所有行业技术效率、纯技术效率、规模效率测算结果行业

3.2 工业高低能耗行业能源利用效率分析

依据2005 年能消费的的高低，本文将我国35 个工业部门分为高耗能行业（＞1500 万吨标准煤）和低耗能行业（≤1500 万吨标准煤）两类。“十五”期间我国高能耗行业的平均能源利用效率为0.468，高于低耗能行业的平均能源利用效率0.383；“十一五”期间依然延续这一态势，高能耗行业平均能源利用效率为0.708，而低能耗行业为0.704，发现它们之间效率差距明显收缩。对比两类行业能源利用效率结果发现，“十一五”期间能源利用低效率行业主要集中在低能耗行业，而“十二五”开局期间，我国高耗能行业的平均能源利用效率为0.687，已经明显低于低耗能行业能源利用效率0.714，，并且高耗能行业的规模效率普遍偏低。此外还得知，“十二五”期间我国高耗能行业的能源利用水平下降，主要是由于规模效率的降低所致，且我国低耗能行业整体的能源利用水平进步，主要得益于能源利用技术的进步。高低耗能行业的能源利用效率对比结果意味着，我国工业的能源利用结构发生了一定的转型，正在实现由粗犷式的生产模式向高效可持续发展生产模式的转变，这一转变虽然缓慢，但是“十二五”开局已经取得了初步的成效，但是对高耗能行业的结构调整的监管力度出现了松懈，导致我国高耗能行业对能源的浪费出现逐渐加剧的态势，这应该引起我国政府的高度重视。

出现上述的测算结果，在于“十二五”开局期间，一些地方政府放松了对节能减排工作的监管力度，去重点追求本地经济的发展速度，导致了一些高耗能行业恢复产能；另外一些2010 年被推迟上马的新项目在“十二五”开局也火速上马，其中不少为高耗能行业[5]，同时“十二五”开局期间，投资家投资热情火爆，也刺激了“见效快”的高耗能行业扩张之势；此外技术方面，我国部分高耗能产品单位能耗已接近国际先进水品，一些龙头企业甚至超越了国际先进水平，说明了技术的进步对高能耗行业能源利用效率的提升空间有限；政策方面，“十一五”规划以来，我国就已提出加快结构节能的口号，并制定实施了若干促进工业结构转型的措施[5]，鼓励了低耗能行业的技术创新，为低耗能行业能源利用效率的提高带来了新的机遇，但由于存在一定的滞后性，到“十二五”期间，低耗能行业的能源利用水平提升效果显现，已赶超高耗能行业的能源利用效率。

3.3 工业能源利用效率影响因素分析

由于在测算工业行业能源效率值时，其值为（0,1]的受限值，数据被截断，若用传统的线性模型方法对模型进行直接回归，回归效果很不理想。因此本文采用处理受限值因变量的Tobit 回归模型对工业行业能源效率的影响因素进行分析，采用Tobit 模型如下：式中C 为截断数据，模型建立完成后，构建影响工业能源利用效率的因素指标如下：

3.3.1 行业企业规模（SCALEi）：用工业各行业的生产总值与工业行业企业个数的比值来衡量[6]。

3.3.2 产权结构（SOEi）：用工业行业i 国有控股企业生产总值占工业行业i 的生产总值的比重来表示[7]。

3.3.3 外商投资水平（FDIi）：用工业行业i 规模以上外商投资和港澳台商投资工业企业总产值占行业i 生产总值的比重来表示。

3.3.4 工业能源消费结构（CCSi）和（ECSi）：分别用工业行业I 煤炭消费量对行业能源消费总量占比及工业行业i 电力消费量（折合成标煤）对行业能源消费总量的占比表示。

3.3.5 行业集中度（CONi）：用工业行业i 规模以上大中型企业总产值在行业i 总产值中的占比来衡量。

3.3.6 产业结构（ISi）：用工业行业i 占工业行业整体总产值的比例来表示。

3.3.7.对外开放程度(OLi):用工业行业i 的出口交货值在行业i 总产值中的占比来表示。

如果设定模型中影响因素间的相关性极高，那么模型的回归结果也会十分的不理想。所以，对拟设定模型中的影响因素来做相关性分析，以排除或降低因素间多重共线性的影响。经过相关性分析处理，进行适当删除变量，仅仅保留五个变量进行回归分析，Tobit 回归模型为：

运用EVIEWS6.0 进行回归得到2012 年我国工业能源利用效率与影响因素的Tobit 回归分析结果如表2。结果显示，行业企业规模、产权结构、煤炭占比、产业结构这四个系数在显著性为0.1 的水平下是显著的，而工业行业外商投资水平这个变量不显著。在我国，绝大多数企业没有形成合力的经济规模，而且国内规模差距也较大，造成我国单位产品能耗较高，生产产品过程中对能源的使用同样存在着规模收益特征，会随着行业企业规模扩大而提高其自身的效率，有助于设备潜能的发挥及能源的集约化，因此合理扩大我国工业行业企业的规模有力于提高能源的利用效率。另外煤炭占比这个变量也是显著的，煤炭消费占比每增加1单位，能源效率就会降低0.4698 个单位，不同的能源结构会产生不同的能源组合效率，而煤炭是我国一次能源中利用效率最低的，约为27%，煤炭的这种特性决定了对其使用的增加，会降低能源的利用效率。产权结构这个变量也是显著的，系数为负，原因可能在于国有企业虽然存在着资金和技术优势，但往往也存在预算软约束问题[8]，后者的效应较前者效应更为突出，导致资源没有得到合理的配置。产业结构这个变量也是显著的，系数为正，从我国20 年的节能实践得出，合理调整产业结构带来的节能效果是全社会节能总量的70%左右，实践证明了合理的产业结构对能源利用效率的提高有很大的帮助。本文外商投资水平这个变量的影响不显著，外资的影响比较复杂，它可能通过竞争效应降低内资企业的提高能源效率的经济基础，也可能通过示范效应带动内资企业能源效率的提高，外商投资水平的系数为正，但是影响不显著，不能由此就断定外商投资的增加会通过示范效应来带动能源效率的提高。

表2 Tobit 回归分析结果

4 结语

本研究首次将CO2排放作为环境投入要素测算了我国工业“十二五”初期的能源利用效率，并且探索了“十二五”初期我国工业能源利用效率变化的影响因素，得出以下几点创新性的结论：4.1“十二五”初期，我国工业整体的能源利用效率依然偏低，能源利用存在着巨大的浪费，同时我国工业的能源利用效率相对于2010 年不升反降，主要是规模效率的下降所致，这应该引起我国政府高度重视。加速工业转型已迫在眉睫，我国工业的节能减排工作不能再有任何的疏忽。

4.2“十二五”初期，我国对工业结构的调整取得了初步的成果，低耗能行业的能源利用效率提升明显，已超过高耗能行业能源利用效率。合理地配置高能耗行业能源资源，提高行业的规模效率，加大力度对高能耗行业能源浪费的监管，是我国后续节能减排工作的重点。

4.3 就影响因素而言，我国工业的行业企业规模、产权结构、煤炭占比、产业结构显著影响着工业的能源利用效率，行业的外商投资水平对工业能源利用效率的影响不显著。适当提高工业行业企业规模，促进生产过程中石油、天然气、新能源对煤炭利用的替代，妥善处理产业预算约束问题和发挥产业资金技术优势，进一步深化调整产业结构，对我国工业行业能源利用效的提高都是十分必要的。

[1]周春应, 杨红强.中国工业能源利用效率的行业差异与节能潜力研究[J].山西财经大学学报,2013(35):84-93.

[2]吴文江, 数据包络分析及其应用[M].北京: 中国统计出版社, 2002.

[3]魏权龄,数据包络分析[M].北京:科学出版社,2004.

[4]汪东, 朱坦.基于数据包络分析理论的中国区域生态效率研究[J].生态经济,2011(4):24-28.

[5]尤勇.中国工业节能现状及“十二五”规划[R].北京:第三届中美能效论坛,2012.

[6]周迪.新疆工业能源效率研究[D].新疆: 新疆财经大学,2013):52-53.

[7]李春发,谭洪玲,王澜颖,等.天津市工业行业全要素能源效率变动的影响因素分析[J].中国人口?资源与环境,2012(22):156-162.

[8]罗长林,邹恒甫.预算软约束问题再讨论[J].经济学动态,2014(5):115-123.