非合意产出约束下长江经济带能源效率评价与影响因素研究——基于非径向方向性距离函数估算

陈 芳



非合意产出约束下长江经济带能源效率评价与影响因素研究
——基于非径向方向性距离函数估算

陈 芳

以废气和废水作为非合意产出，细化测算存在要素替代和不存在要素替代两种情况下的长江经济带省级全要素能源环境效率和能源绩效效率，分析各影响因素如何影响长江经济带全要素能源环境效率和能源绩效效率。结果显示：长江经济带整体上在两种不同非合意产出约束下的全要素能源环境效率和能源绩效效率均处于不断改进的状态，不同省市之间存在明显的差异；以废气和废水作为非合意产出的约束下，长江经济带能源绩效效率整体上大于全要素能源环境效率，说明长江经济带能源环境效率提升的路径在于能源利用效率的提升或污染程度的降低；产业结构、能源结构、所有制结构以及政府干预对长江经济带全要素能源环境效率增长具有抑制作用，对外开放和经济发展有利于提升长江经济带全要素能源环境效率。

长江经济带；能源环境效率；能源绩效效率；绿色发展；Tobit模型

一、引 言

长江经济带建设，绿色发展至关重要，提高能源利用效率、减少污染排放是绿色发展的转型路径，挖掘节能潜力、增加生态容量是提升路径。研究长江经济带能源环境效率及其影响因素，可以为长江生态廊道建设提供有针对性的节能政策建议。

对能源效率评价的相关研究一直是学界的热点，国内外现有研究主要呈现以下几个趋势：第一，由单要素能源效率指标研究转向多要素能源效率指标研究。一些学者基于单要素能源效率考察了FDI、人力资本、技术研发、经济周期、内生创新、经济结构等因素对能源效率的影响(史丹，2006；尹宗成 等，2008；齐志新 等，2007；杨继生，2009)。单要素指标只是简单地将能源投入与有用产出相比，无法全面涵盖效率的全部内涵。在新古典生产理论框架下，一些学者将资本、劳动力和能源作为投入要素纳入能源效率的分析中，对不同研究对象的全要素能源效率及影响进行测度和实证分析(Boyd et al，2000；Chan et al，2000；Conrad，2000；魏楚 等，2009；曾胜 等，2009；孙广生，2011)。第二，由仅考虑合意产出转向同时考虑合意产出和非合意产出。Fare等(2007)、Swinand等(1998)、Seiford等(2002)从生产端将非合意产出纳入能源效率评估，Chambers等(1996)、Chung等(1997)从产出端将非合意产出与合意产出一起引入生产过程。将非合意产出引入能源效率才是真正意义上的能源环境效率。第三，衡量非合意产出的指标由单个指标转向多个指标。研究初期，大多数学者选择CO2、SO2、废水和固体废弃物等单个指标表示非合意产出，后来越来越多的指标或者合成指标被用来衡量非合意产出(涂正革，2008；陈诗一，2009；王兵 等，2010；张伟 等，2011；孙广生 等，2012；林伯强 等，2015)。第四，数理研究方法不断改进。全要素生产率下对生产前沿的估计有非参数形式数据包络分析(DEA)和参数形式随机前沿分析(SFA)两种方法，其中非参数DEA模型中的距离函数从谢泼德距离函数到方向性距离函数再到非径向方向距离函数的不断改进，对能源环境效率的估算更贴合实际。现有国内外文献对能源环境效率的研究逐步深入，尤其是将污染(环境规制)纳入全要素能源效率中，真正意义上实现了对区域节能减排绩效的评估。

综观国内外研究发现：第一，对于非合意产出的界定存在很大的差异，不同指标测算的能源环境效率也存在差距。针对地域特点选择多种不同的污染物指标来表示非合意产出，有的放矢地刻画不同区域节能减排的核心问题还有待深入。第二，讨论我国能源效率的大部分文献将视角集中在全国层面或者东部经济发达区域，以长江经济带这个经济发展水平差异大、以水流域为依托的经济区域为研究对象的成果相对较少。孙智君等(2014)、吴传清等(2015、2016)、任毅等(2016)的相关成果为后续对长江经济带全要素能源效率的全方位、多角度深入研究奠定了基础。

鉴于此，本文基于DEA非径向方向性距离函数，测算长江经济带省级全要素能源环境效率和能源绩效效率，利用Tobit模型对影响长江经济带能源环境效率的因素进行实证分析。

二、研究方法

(一)环境技术

(1)

合意产出和非合意产出联合生产需满足以下条件：(1)零结合性(Null-jointness)。如果(y,b)∈P(x)，且b=0，那么y=0。即没有非合意产出就没有合意产出。(2)联合弱处理性(Jointly Weak Disposability)。如果(y,b)∈P(x)，且0≤θ≤1，那么(θy,θb)∈P(x)。即合意产出和非合意产出在一定的技术条件下具有同比例增减特性(减少污染需要付出成本)。(3)强可处理性(Strong or Free Disposability)。如果(y,b)∈P(x)，且y′≤y，那么P(x′)⊇P(x)。即在投入和污染规模不变的条件下，正常产出可以无成本地减少。

DEA方法下生产技术集定义如下：

(2)

D0(x,y,b;g)=sup {WTβ:(y+βgy;

b-βgb;x-gx)∈P(x)}

(3)

其中，gy、gb、gx是产出和投入变化的方向变量；β为松弛变量，表示各要素可以增加或减少的比例；WT为权重向量，表示各要素的相对重要程度，可以根据纳入模型的种类预先设定。

(二)基于TNDDF的全要素效率指标

TNDDF(Total-factor Non-radial Directional Distance Function)即全要素非径向方向性距离函数。以资本(K)、劳动力(L)和能源(E)作为投入要素，以行业产值(Q)为合意产出，以污染排放(C)为非合意产出，在非径向方向距离函数基础上，构建全要素能源环境效率的DEA模型如下：

Dt(K,L,E,Q,C;g)=max WKβK+

WLβL+WEβE+WQβQ+WCβC

(4)

zj≥0, n=1,2,3,…,11且βK，βL，βE，βQ，βC≥0

(5)

(三)基于ENDDF的能源环境绩效指标

Dt(K,L,E,Q,C;g)=

maxWEβE+WQβQ+WCβC

(6)

zj≥0, n=1,2,3,…,11且βE，βQ，βC≥0

(7)

表1 两种能源环境效率指标的相关解释

三、变量、数据说明与实证分析

(一)变量与数据说明

考虑到数据的连续性和可获得性，本文选取长江经济带9省2市(江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、四川、云南、贵州、上海、重庆)1998—2012年的面板数据，投入要素为资本、劳动力和能源，合意产出为工业增加值，非合意产出为污染排放，各变量说明如下：

1．资本投入(K)。采用常用的“永续盘存法”估算，按可比价格计算的资本存量。计算公式为：Kj,t=Ij,t+(1-δj,t)Kj，t-1，其中Kj,t和Kj,t-1分别表示t年和t-1年j地区的物质资本存量，δj,t为j地区t年的资本折旧率，Ij,t为t年的固定资产投资。采用张军(2014)等对中国资本存量的估计方法，在其计算结果的基础上，补充计算出1998—2012年资本存量。

2．劳动投入(L)。借鉴大多数学者的做法，选取劳动力数量作为衡量指标。以各样本地区历年从业人数的年末数表示。

3．能源投入(E)。采用各省(市)能源消耗总量作为能源投入指标。

4．合意产出(Y)。采用各省(市)的工业增加值作为合意产出。

5．非合意产出(BAD)。长江经济带环境问题主要有两个：空气污染和水污染。上游、中游和下游不同省市所面临的主要污染不同，有的省市水污染严重，有的省市空气污染严重，有的省市是空气污染和水污染交叉。为了能更好贴合长江经济带能源环境效率，本文引入两个非合意产出——水污染(BADW1)和空气污染(BADW2)，分别用各省(市)的工业废水和工业废气排放量表示。

基础数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国环境年鉴》以及各省市的统计年鉴。部分省市缺失的数据采用平滑法补齐。

(二)实证结果分析

整体上看，考察期内长江经济带两种不同非合意产出约束下的全要素能源环境效率和能源绩效效率均处于不断改进的状态，逐渐达到能源效率的前沿面，但不同省市之间存在明显的差异。TE和EEI反映了能源环境提升的两种不同路径：第一，以资本和劳动力作为投入要素替代能源投入，要素替代使得能源环境效率得到提升，即一定非合意产出下，合意产出增加了。第二，以能源作为投入指标，替代资本和劳动力，要素替代使得能源环境效率得到提升，即能源利用效率提高或者环境污染程度下降了。在以废气和废水作为非合意产出的约束下，长江经济带各省市研究样本期内能源绩效效率整体上大于全要素能源环境效率，说明长江经济带能源环境效率提升的路径在于能源利用效率的提升或污染程度的降低。

由表2可以看出，在以废气作为非合意产出的约束下，上海、浙江、云南、江苏四个省市处于前沿面上，全要素能源环境效率和能源环境绩效效率最高。安徽、湖北、湖南、重庆、江西五个省市全要素能源环境效率和能源环境绩效效率不断提升，逐渐接近或到达前沿面。贵州、四川两省全要素能源环境效率和能源环境绩效效率整体上较低。

表2 废气约束下长江经济带全要素能源环境效率和能源环境绩效效率(1998—2012)

由表3可以看出，以废水作为非合意产出的约束下，上海、浙江、云南、江苏四个省市处于前沿面上，安徽、湖北、湖南、重庆、江西五个省市全要素能源环境效率和能源环境绩效效率不断提升，逐渐接近或到达前沿面，贵州、四川两省全要素能源环境效率和能源环境绩效效率整体上较低。

表3 废水约束下长江经济带全要素能源环境效率和能源环境绩效效率(1998—2012)

结合表2和表3可以看出，废气的全要素能源环境效率大于废水的全要素能源环境效率，废水的能源环境绩效效率大于废气的能源环境绩效效率。这说明长江经济带水环境污染主要是由经济发展带来的，空气污染主要是由能源结构造成的。

四、长江经济带能源环境效率影响因素

(一)模型与数据

考虑到全要素能源环境效率是介于0到1之间的双截尾数据，James Tobin于1958年提出的Tobit模型很好地解决了受限或截断因变量模型的构建问题。本文构建长江经济带全要素能源环境效率影响因素的Tobit模型如下：

(8)

(1)产业结构(INSTR)：用第二产业总产值占GDP的比重表示。以重化工业为主的第二产业是中国能源消耗、环境污染的大户，节能减排的重点在于产业结构优化升级，以及第二产业是否能走清洁生产道路。长江经济带区域内经济发展水平的差异性带来产业内部转移，那么经济发达地区的产业结构优化升级是否以区域内其他地区产业结构重工化为代价，需要从整体上考察产业结构对能源环境的效率。

(2)经济发展水平(PGDP)：用人均GDP表示。史丹等(2006)认为经济发展水平与能源利用效率高度相关。但具体影响方向，国内外研究没有一致结论。杨莉莉等(2014)认为由于“后发优势”的存在，经济发展水平与工业全要素能源效率增长率成反比。长江经济带各省市经济发展水平参差不齐，考虑非合意产出的能源环境效率也会有很大区别。

(3)能源消费结构(ENSTR)：用工业煤炭消费总量占工业能源消费总量的比重表示。煤炭属于相对低品质的能源，利用效率低，煤炭开采和使用对空气和水资源都会造成污染和破坏。能源消费结构中煤炭消费比重过高，会大大降低能源环境效率。另外，煤炭耗费较高的企业多属于粗放型、高耗能、高污染的行业，是中国绿色发展理念下产能淘汰的重点行业。

(4)所有制结构(ESTR)：用全部国有及规模以上国有工业企业中大型企业工业总产值所占比重表示。魏楚等(2008)认为，不同所有制企业的管理方式和激励制度不同，对该企业能源效率有显著影响。国有企业在行业竞争中能获得更多的特权和竞争优势，不利于整个行业的创新和效率的提升，对能源环境效率的影响也是如此。

(5)对外开放：选取对外贸易(INTRADE)和外商直接投资(FDI)两个指标表示。其中，以进出口贸易总额与GDP的比值表示对外贸易，以外商直接投资额与GDP的比值表示外商直接投资。FDI的流入是否会带来高能耗和高污染产业的转移一直是学界争论的热点(杨莉莉 等，2014；林伯强 等，2015)。长江经济带各省市经济发展水平存在差异，FDI对其产业结构、创新能力等方面的影响也存在差异，因此对能源效率的影响必定存在差异。

(6)政府干预(FE)：以政府财政支出占GDP的比重表示，衡量长江经济带生态廊道建设中政府的作用。政府对经济的适当干预能起到调控和引导作用，五大发展理念下，长江经济带“大保护”战略就是政府通过宏观干预引导地区绿色可持续发展，打造中国新的经济增长带。

表4 各解释变量统计性描述

(二)回归结果分析

本文在Tobit模型的基础上，应用系统GMM估计，分别对废气和废水约束下全要素能源环境效率影响因素进行回归分析，回归结果详见表5。从诊断检验看，估计参数较为显著，模型变量及其滞后数都是合适的，AR(2)数值表明不存在自相关，模型设定较好；Sargan检验表明所有滞后期工具变量的选取均合适。

表5 参数估计结果

注：***、**、*分别表示估计系数在5%、10%和25%水平上显著。

由回归结果可以看出：第一，产业结构中第二产业比重的增加明显降低了长江经济带全要素能源环境效率和能源绩效效率。这印证了目前学界的观点：产业结构升级是提升能源效率的主要路径。废水约束下产业结构对全要素能源环境效率的影响程度大于其对能源绩效效率的影响程度，相反，废气约束下产业结构对能源绩效效率的影响程度大于其对全要素能源环境效率的影响程度。这说明以废气为非合意产出下，产业结构通过降低能源利用效率进而抑制能源环境效率和能源绩效效率；以废水为非合意产出下，产业结构中第二产业比重增加造成资本、劳动力和能源要素之间的替代能力下降，抑制能源环境效率和能源绩效效率。第二，经济发展水平对全要素能源环境效率和能源绩效效率有正向促进作用。经济发展水平越高，人均GDP较高，人们环保意识逐渐增强，对环保公共产品需求逐渐提高；政府在通过一系列政策保证绿色公共产品供给的基础上，加强对企业节能减排的监管。另外，人均GDP越高，政府有更为充足的财政收入来实现该地区的绿色发展。第三，对外开放对全要素能源环境效率和能源绩效效率有明显的正向促进作用。回归结果表明，以进出口贸易和利用FDI为主要形式的对外开放，对长江经济带能源环境效率有明显的提升作用。这一方面表明过去几十年对外开放是长江经济带经济发展的重要驱动力，另一方面再次说明将长江经济带打造成对外开放新高地的战略是必要和可行的。废气约束下，FDI明显降低了全要素能源环境效率，这说明FDI流入产业多为气体及污染物产业。FDI对能源绩效效率提升作用明显，说明FDI技术溢出效应有效提升了长江经济带能源利用效率。第四，政府干预降低了长江经济带全要素能源环境效率和能源绩效效率。说明长江经济带政府干预明显有负面效应，行政管理体制亟待创新，要打破行政区划界限，树立全流域整体观念，发挥政府在绿色可持续发展中的引导、监管和示范效应。废水约束下，政府干预有利于长江经济带能源绩效效率，说明研究样本期内，政府对能源使用造成的直接水污染的治理取得一定成效。第五，所有制结构会降低长江经济带全要素能源环境效率和能源绩效效率，但影响幅度不大。国有控股企业所占比重高造成该产业内垄断程度较高，资源并非按照市场需求进行优化配置，国有控股企业盲目投资造成的产能过剩、投入产出效率较低、企业改革创新动力不足等问题，不利于全要素能源环境效率的提升。第六，能源结构对长江经济带全要素能源环境效率和能源绩效效率有负面影响，废气约束下能源结构的影响度要明显高于废水约束下，这是由于能源结构是以煤炭消费总量占能源消费总量的比例表示，煤炭燃烧对空气污染影响幅度更大。

五、结论与政策启示

(一)研究结论

本文在TNDDF(全要素非径向方向性距离函数)和ENDDF(能源—环境非径向方向性距离函数)的基础上，分别以废气和废水作为非合意产出，细化测算存在要素替代和不存在要素替代两种情况下的长江经济带省级全要素能源环境效率和能源绩效效率。结果显示：第一，考察期内，长江经济带整体上两种不同非合意产出约束下的全要素能源环境效率和能源绩效效率均处于不断改进的状态，逐渐达到能源效率的前沿面，但不同省市之间存在明显的差异。第二，以废气和废水作为非合意产出的约束下，研究样本期内长江经济带各省市能源绩效效率整体上大于全要素能源环境效率，说明长江经济带能源环境效率提升的路径在于能源利用效率的提升或污染程度的降低。第三，产业结构、能源结构、所有制结构中国有控股企业占比过高以及政府干预对长江经济带全要素能源环境效率增长具有抑制作用，对外开放和经济发展水平的提高有利于提升长江经济带全要素能源环境效率。

(二)政策启示

1.继续并深化对外开放。在对外贸易上，注重提升出口产品的技术含量和附加值，剔除出口产品对能源的依赖，构建“绿色、低碳”的对外贸易结构；在利用FDI上继续坚持绿色选资、引资，以产业链延伸和短板补齐为抓手，提升利用FDI对产业结构的优化升级作用，鼓励绿色低碳、高技术的先进产业进入。

2.找准政府在长江经济带经济建设和生态保护中的定位。经济建设方面，政府要尊重市场规律，减少过度干预造成的资源配置不合理带来的资源浪费；在生态保护方面，强调政府的监管和引导作用，采取强有力手段防污治污，加强对重点区域、重点行业、重点企业的监管；以财政手段引导各个主体加强生态红线区域的环境保护和生态修复。更重要的是创新长江经济带各省市政府之间协商沟通合作机制，减少因政府对企业跨区域合作和协同创新过分干预带来的资源配置不合理现象。

3.深化国有企业改革，推动供给侧改革落到实处。以激励手段和契约化方式激发微观经济体活力，提高企业发展能力；以提升产品有效供给和企业竞争力，增强国有企业的创新意识和节能减排的动力；从能源利用角度，将供给侧改革落实到能源效率的提升上。

4.深入优化能源结构。在满足长江经济带经济发展能源需求的同时，引导清洁能源产业发展，减少煤炭等低效能源的消耗，提高可再生能源的消费，降低污染物和二氧化碳排放，改善大气环境质量，促进长江流域环境保护和生态建设。

5.优化产业结构，培育新的经济增长点。降低产业结构的重工业化程度，加快传统高耗能、高污染产业增长路径改造，减轻生态环境的承载压力；依靠技术创新，推动产业结构向智能化、网络化、服务化转变，能源利用方式向高效、清洁、安全转变，产业结构向更加协调、更加优化转变。

陈诗一，2009.能源消耗、二氧化碳排放与中国工业的可持续发展[J].经济研究(4):41-55.

林伯强,刘泓汛，2015.对外贸易是否有利于提高能源环境效率——以中国工业行业为例[J].经济研究 (9):127-141.

林伯强,邹楚沅，2014.发展阶段变迁与中国环境政策选择[J].中国社会科学(4)：81-95.

齐志新,陈文颖,吴宗鑫，2007.中国能源强度究竟有多高[J].数量经济技术经济研究(8)：51-58.

任毅，丁黄艳，任雪，2016.长江经济带工业能源效率空间差异化特征与发展趋势——基于三阶段DEA模型的实证研究[J].经济问题探索(3)：93-100.

史丹，2006.中国能源效率的地区差异与节能潜力分析[J].中国工业经济(10)：49-59.

孙广生,黄祎,田海峰,等，2012.全要素生产率、投入替代与地区间的能源效率[J].经济研究(9):99-112.

孙广生，杨先明，黄祎，2011.中国工业行业的能源效率(1987—2005)——变化趋势、节能潜力与影响因素研究[J].中国软科学(11)：29-39.

孙智君，于洪丽，2014.长江经济带能源效率、能源消费与经济增长的区域差异——基于沿江11省市的数据分析[J].湖北经济学院学报(3)：61-67.

涂正革，2008.区域经济和谐发展的全要素生产率研究——基于对1995—2004年28个省市大中型工业企业的非参数生产前沿分析[J].经济评论(1)：29-35.

王兵,吴延瑞,倪鹏飞,2010.中国区域环境效率与环境全要素生产率增长[J].经济研究(5):95-109.

魏楚，沈满洪,2009.规模效率与配置效率：一个对中国能源低效的解释[J].世界经济(4)：84-96.

吴传清，董旭，2015.环境约束下长江经济带全要素能源效率的时空分异研究——基于超效率DEA模型和ML指数法[J].长江流域资源与环境(10)：1646-1653.

吴传清，董旭，2016.环境约束下长江经济带全要素能源效率研究[J].中国软科学(3)：73-83.

杨继生,2009.国内外能源相对价格与中国的能源效率[J].经济学家(4)：90-97.

杨莉莉,邵帅,曹建华，等,2014.长三角城市群工业全要素能源效率变动分解及影响因素——基于随机前沿生产函数的经验研究[J].上海财经大学学报(3)：95-102.

尹宗成，丁日佳，江激宇，2008.FDI、人力资本、R&D与中国能源效率[J].财贸经济(9)：95-98.

张军,吴桂英,张吉鹏，2014.中国省际物资资本存量估算:1952—2000[J].经济研究(10):35-44.

张伟,吴文元，2011.基于环境绩效的长三角都市圈全要素能源效率研究[J].经济研究(10):95-109.

曾胜，黄登仕，2009.中国能源消费、经济增长与能源效率——基于1980—2007年的实证分析[J].数量经济技术经济研究(8)：18-28.

BOYD G A, PANG J X, 2000.Estimaing the Linkage between Energy Efficiency and Productivity[J].Energy policy,28(5):289-296.

CHAMBERS R G ,FAURE R,GROSSKOPF S,1996.Productivity Growth in APEC Countries[J].Pacific Economic Review,1(3):181-190.

CHAN M W, MOUNTAIN D C,2000.An Index Number Framework for Explaining Changes in Input Productivity:An Application to Energy Efficiency[J].Applied Economics,22(6):785-794.

CHUNG Y H， FARE R, GROSSKOPF S,1997.Productivity and Undesirable Outputs:A Directional Distance Function Approach[J].Journal of Environmental Management, 51(3):229-240.

CONRAD K,2000.An Econometric Model of Production with Endogenous Improvement in Energy Efficiency:1970-1995[J].Applied Economics,32(9):1153-1160.

FARE R，GROSSKOPF S, PASURKA C A,2007.Environmental Production Functions and Environmental Directional Distance Functions[J].Energy,32(7):1055-1066.

HU J L， WANG S C,2006.Total-Factor Energy Efficiency of Regions in China[J].Energy Policy,34(17):3206-3217.

LI K，LIN B,2014.The Nonlinear Impacts of Industrial Structure on China’s Energy Intensity[J].Energy,69(C):258-265.

LI L B，HU J L,2012.Ecological Total-Factor Energy Efficiency of Regions in China[J].Energy Policy,46(1):216-224.

SEIFORD L M,ZHU J,2002.Modeling Underirable Factors in Efficiency Evaluation[J].European Journal of Operational Reasearch,142(1):16-20.

SWINAND G, COLLOP F M,1998.From Total Factor to Total Resource Productivity:An Application to Agriculture[J].American Journal of Agricultural Economics,80(3):577-583.

ZHANG N, KONG F, CHOI Y, et al,2014.The Effect of Size-control Policy on Unified Energy and Carbon Efficiency for Chinese Fossil Fuel Power Plants[J].Energy Policy,70(4):193-200.

ZHOU P, ANG B W, POH K L,2008.Measuring Environmental Performance under Different Environmental DEA Technologies[J].Energy Economics,30(1):1-14.

责任编校：黄 琼 张朝胜

10.13796/j.cnki.1001-5019.2016.06.017

F127

A

1001-5019(2016)06-0138-10

国家社科基金重大项目(14ZDB145)；安徽大学2015年博士科研启动基金(J01001941)

陈芳，安徽大学经济学院讲师，安徽大学理论经济学博士后流动站博士后(安徽 合肥 230601)。