全要素能源效率的影响因素与区域比较

2015-12-30谢秀梅谭小景暨南大学产业经济研究院广州506海南大学经济与管理学院海口57000中国建设银行授信审批部北京000

商业经济研究 2015年14期

■ 谢秀梅孙鹏谭小景（、暨南大学产业经济研究院广州506、海南大学经济与管理学院海口 57000、中国建设银行授信审批部北京 000）

引言

能源是一个国家居民生活与生产不可或缺的投入要素，能源因素是制约一个国家经济可持续发展的重要因素。现阶段，我国能源供需矛盾日益加剧，其中能源效率低下是重要原因之一，李兰冰（2012）对2005-2009年中国省级区域的能源效率现状进行了实证研究，结果表明我国全要素能源效率总体上仍处于较低水平，能源节约潜力大约为能耗现值的30%至40%。提高能源效率日益成为保持我国经济可持续发展的迫切需要。大量的学者对能源效率进行了广泛研究，主要着重在以下三个方面：

其一，能源效率的衡量方式。目前学者衡量能源效率主要有两种方式，其中一种就是单要素能源效率指标，有些学者简单地以能源强度的导数看作是衡量能源效率的高低指标（史丹，2006），有的则将单位国内生产总值能耗作为衡量指标（陈军、成金华，2010）。然而单要素能源效率指标存在很大缺陷，其只考虑了某一种要素与产出之间的关系，而忽略了其他要素对于产出的影响，可能导致分析结果出现偏差。为此，Hu和Wang（2006）率先提出了用全要素能源效率指标研究中国能源效率问题。全要素能源效率指标综合考虑了一个地区其资源禀赋对能源效率的影响，具有单要素能源效率方法所无法替代的优势。自此，大量学者采用这一指标进行研究，魏楚和沈满洪（2007）基于DEA方法构建出全要素能源效率指标，并将它同传统的能源生产率指标进行了区分和比较；范丹和王维国（2013）基于四阶段DEA和Bootstrapped DEA对中国省际工业全要素能源效率进行了测算分析。

其二，对能源效率影响因素的研究。众多学者对能源效率的影响因素进行了理论和实证方面的研究，大量研究结果表明能源价格、产业结构、技术进步和能源消费结构是影响能源效率的主要因素。Chunbo和David（2008）研究中国能源效率的提升，认为技术进步是提高能源效率的主要因素，而产业结构的变动反而阻碍了能源效率提升；李春发等（2012）运用Tobit模型对天津市能源效率进行研究，同样认为技术进步是能源效率提升的主要推动因素，而工业化水平、技术进步、进出口贸易和能源消费结构的调整对工业行业能源效率的提升具有不同程度的促进作用。Kambara（1992）研究认为产业升级能够有效促进总体能源效率的提升。肖兴志、姜莱（2014）研究结果表明，战略性新兴产业主要指标的增长提高了能源效率，进一步证实了Kambara的观点。张兵兵（2014）研究则表明FDI、出口、市场化进程、人力资本、能源消费结构对省际能源效率具有显著的正向影响，投资和政府干预则会产生显著的负向影响；另外区域间经济发展水平等因素差异，也必将导致能源效率区域间巨大差异。袁晓玲等（2009）则认为能源效率的主要的影响因素有产业结构、工业结构、所有权结构、能源消费结构、能源禀赋以及能源价格，而孙鹏和聂普炎（2013）在研究研发补贴与支持价格的相机抉择的情况下对能源效率的研究认为：研发补贴是真正提高新能源产业竞争的最关键手段，同时孙鹏和聂普炎（2014）还认为可再生能源对不可再生能源替代率的不断增加在很大程度上促进能源效率的提高，加速经济和社会可持续发展。

表1 地理区域划分（东部、中部、西部）

其三，对能源效率区域间差别的研究。大量学者研究一致认为能源效率与区域经济发展存在明显的空间依赖性和集群特征（邹艳芬、陆宇海，2005；徐国泉、刘则渊，2007），然而，导致能源效率区域间差异的因素很多，不同学者的侧重点不尽相同。高振宇和王益（2006）分析了经济发展水平、产业结构、投资情况以及能源价格等因素对能源生产率的影响。史丹（2006）则通过数据统计分析探究了产业结构、能源消费结构、对外开放程度和地理区位对能源效率的影响，结果表明地理区位对我国能源效率有较大影响，我国东南沿海地区能源效率较高，而煤炭资源丰富的内部地区则能源效率偏低。

以往文献关于能源效率的因素研究往往局限于特定地区，而缺乏区域间影响因素的差异分析，这可能导致研究结果的局限性，进而会提出无效的政策建议。本文则创新性地进行区域间能源效率影响因素比较分析。本文以全要素能源效率作为衡量能源效率的标准，提出了测度全要素能源效率的投入指标、产出指标，并据此算出我国30个省份的全要素能源效率；然后对能源效率的影响因素进行计量分析，并进行区域间比较；最后得出结论，并提出相关政策建议。

表2 中国各地区全要素能源效率（2000——2010年）

图1 2000-2010年东部、中部、西部平均全要素能源效率比较

表3 变量指标说明

全要素能源效率的测度

（一）指标选取与样本选择

为了避免单要素能源效率指标存在的局限性，本文基于DEA方法采用全要素能源效率指标来测度能源效率。本文以2000-2010年间我国30个省、直辖市、自治区的数据作为样本（由于数据的不可得性，西藏、香港、澳门、台湾将不在本文讨论范围内）。全要素能源效率的测度指标为：

投入指标：资本资源，用地区每年资本形成总额来衡量资本资源这一指标；人力资源，用就业人员总数来度量人力资源，其中就业人员总数取年初与年末平均值；能源消费，用各地区每年能源消费总量来衡量。

产出指标：以各省当年的GDP作为产出指标。

其中资本形成总额、就业人员总数和GDP三项指标的数据主要来源于2000-2010年的《中国统计年鉴》，能源消费总量的数据主要来源于《中国能源统计年鉴》。

（二）区域划分

为了便于进行能源效率区域间差异的分析，本文按照传统的区域划分，将30个省、直辖市、自治区分为东、中、西三部分，具体划分如表1所示。

（三）全要素能源效率测度结果

根据DEAP2.1软件包，可以计算得到我国30 个省份在2000-2010年间的能源效率数据，具体见表2所示。

通过表2可以发现，全要素能源效率在区域间存在显著差异，以2010年为例，全要素能源效率最高的地区为北京、广州、上海，能源效率为1，而全要素能源效率最低的地区为宁夏，能源效率仅为0.447。从总体上来看，能源效率最高的省份为上海和广东，其能源效率在2000-2010年间均处于前沿曲线上，能源效率最低的地区为陕西、青海和宁夏，其平均值均只在0.5左右。

为了更好地分析全要素能源效率的区域间差异，本文比较了2000-2010年东部、中部、西部平均全要素能源效率（为了计算方便，简单地以各省、直辖市、自治区的全要素能源效率加总取平均值），结果如图1所示。

由图1可以看出，东部、中部、西部在全要素能源效率方面存在显著差异，其中能源效率最高的是东部，其次是中部，能源效率最低的是西部。这与史丹（2006）的研究结果相吻合，即地理区位对我国能源效率有较大影响，我国东南沿海地区能源效率较高，而煤炭资源丰富的内部地区则能源效率偏低。

能源效率影响因素的实证研究与区域分析

（一）变量选取与模型设定

通过以上各地区能源效率的比较可以看出，各个地区能源效率差异非常之大，那么如何理解不同地区能源效率的差异呢？能源效率的影响因素又有哪些？众多学者对能源效率的影响因素进行了研究，一致认为能源价格、产业结构、技术进步和能源消费结构是影响能源效率的主要因素。另外，袁晓玲等（2009）研究认为工业程度也是影响能源效率的关键因素。本文并未讨论技术水平对能源效率的影响，主要原因是，目前学术界缺乏统一的技术进步衡量指标，技术进步指标虽然可以通过Malmquist指数进行分解，但其分解出的为指数值，如何将其他变量进行转化为相同度量及如何进行不同地区的比较也是一个较难解决的问题。因此，本文主要讨论工业化水平、产业结构、工业内部结构、能源价格以及能源消费结构对于全要素能源效率的影响（如表3所示）。根据本文所选取的数据特征，我们采用固定效应模型，其基本计量模型如下：

其中i、t分别代表不同年份和不同地区，C为常数项，εi,t为随机误差项。

（二）回归结果及分析

本文主要数据来源于《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》以及各省的统计年鉴，实证分析结果如表4所示。

回归结果分析：

1.从全国范围来看，工业化水平对能源效率的影响为正，即工业化水平每提高1%水平，将会导致全要素能源效率相应提高0.23%单位，然而，工业化水平对能源效率的影响却存在区域间差异。其中，对东部地区而言，与全国情况相同，也即在东部地区中工业化水平每增加1%单位将使得其全要素能源效率提高0.207%单位，但对中部地区以及西部地区而言，工业化水平变量对其能源效率具有负的影响，这可能是因为中西部地区相对于东部地区而言其经济相对较弱，技术水平较低，且第一产业比重明显高于东部地区，在经济发展过程中，中西部地区自然条件和区位优势以及政策制度都弱于东部地区。

2.从全国范围来看，第三产业增加值在GDP中所占比重每增加1%，能源效率将增加0.23%，即表明产业结构对能源效率具有正的影响作用。然而产业结构变量对全要素能源效率的影响却存在区域间差异，其中，东部地区与中部地区的情况类似，产业结构对其能源效率的影响皆为正，并且产业结构变量对中部地区的影响较东部地区更为显著；而在西部地区，产业结构对全要素能源效率则具有负的影响，这可能是因为西部地区工业化水平较低、工业经济的规模相对来说较小，进而导致产业结构影响的区域性差异。

3.工业结构变量对全要素能源效率具有负的影响，这无论从全国来看还是从各地区来看都是一样的。虽然工业结构变量对各地区的作用均为负，且都通过显著性检验，但其作用大小是不一样的。其中，对中部地区的作用最大，中部地区中重工业占工业总产值的比重每增加1%，其能源效率将降低0.761%，而对东部地区的作用最小。

4.无论从全国来看还是按地区来看，其他因素不变的情况下，能源价格越高，全要素能源效率就越高。其中能源价格对中部地区的能源效率影响最大，对东部地区的影响作用最小，这与袁晓玲（2009）研究一致，进一步证实了能源效率与能源禀赋有一定关系。

5.在其他因素不变的情况下，各地区原煤消费量在总能源消费量中的比重越大，则全要素能源效率将越小。这主要是因为原煤相对于其他能源，其效率偏低，为此，应积极开发使用新型高效能源替代原煤，进而提高我国能源效率。

结论与建议

表4 GLS回归结果（2000年——2010年）

本文基于DEA方法建立了全要素能源效率指标，计算出我国30个省份2000年到2010年间的能源效率，并以这些全要素能源效率值为因变量，以能源价格、产业结构、能源消费结构、工业化水平、工业化内部结构等为自变量，进行了实证分析，实证结果发现：

第一，从全国范围来看，工业化水平越高，能源效率就越高，然而从各个区域间却存在显著差异，东部地区工业化水平与能源效率成正比，而中部地区和西部地区工业化水平与能源效率呈反比；第二，从全国范围来看，第三产业增加值占GDP的比重越高，能源效率也就越高，东部地区和中部地区与全国范围的结论一致，而西部地区，第三产业增加值占GDP比重越高，能源效率反而越低；第三，重工业产值占工业总产值的比重越高，能源效率越低，各个地区所得出的结论相一致；不论是全国，还是各个地区，能源价格的提高均能有效地提升能源效率；第四，在其他因素不变的情况下，各地区原煤消费量在总能源消费量中的比重越大，则全要素能源效率将越小。

综上，本文提出以下政策建议：

因地制宜地制定能源政策，避免“一刀切”。由于能源效率影响因素在区域间存在显著差异，所以当地政府必须根据当地具体情况，因地制宜地制定有效的能源政策，进而提高能源效率。例如在东部地区和中部地区，第三产业增加值占GDP比重越高，能源效率就越高，而在西部地区则相反，因此，为提高能源效率，中部地区和东部地区可采用加快发展第三产业的政策，而这一政策在西部地区却不适用。

加快产业转型升级，走新型工业化道路。为了提高我国能源效率，我们要尽快摆脱传统的粗放型发展战略，摆脱以重工业为主导的发展模式，加快产业转型升级步伐，提升自主研发与创新能力，走新型工业化道路。

适当发挥价格调节机制，提升能源效率。价格机制是市场机制中最敏感最有效的调节机制，我们应在考虑社会各领域承受能力的情况下，通过适当提高能源价格，通过影响市场供求来反映资源稀缺程度，进而激励各单位提高能源使用效率。

积极探索新能源开发。实证结果表明原煤消费占能源消费总量的比例每增加1%，将导致能源效率降低0.149，说明我国必须摆脱传统的粗放型增长方式，向集约型、创新型方式发展，减少对煤炭资源的依赖性，积极发展清洁能源，减轻环境污染，缓解能源供需矛盾。

1.Hu，J.L,Wang,S.C.Total-factor Energy Efficiency o f Regions in China [J].Energy Policy,2006（34）

2.Chunbo Ma,David I Stern.China's changing energy intensity trend:a decomposition analysis [J].Energy Economics,2008.30(3)

3.Kambara.T.The Energy situation in China[J].China Quarterly,1992（131）

4.李兰冰.中国全要素能源效率评价与解构——基于“管理——环境”双重视角[J].中国工业经济，2012（6）

5.陈军，成金华.内生创新、人文发展与中国的能源效率[J].中国人口·资源与环境，2010（4）

6.魏楚，沈满洪.能源效率与能源生产率：基于DEA方法的省际数据比较[J].数量经济技术经济研究，2007（9）

7.范丹，王维国.基于低碳经济的中国工业能源绩效及驱动因素分析[J].资源科学，2013（9）

8.李春发，谭洪玲，王澜颖，孙婷婷.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（4）

9.张兵兵.碳排放约束下中国全要素能源效率及其影响因素研究[J].当代财经，2014（6）