丝绸之路经济带能源生态效率测度及影响因素

张 超, 鲁 健, 宋 瑶

(安徽财经大学 金融学院, 安徽 蚌埠 233030)

改革开放以来,中国经济取得了举世瞩目的伟大成就,但同时也存在环境污染、生物多样性减少、资源枯竭等一系列问题,给生态环境带来了巨大的压力。在国民经济增速放缓的背景下,中国经济正由高速增长向高质量发展的方向转变。在这一转型过程中,必须提高能源使用效率,减少污染物排放,实现我国经济的高质量发展。党的十八大以来,生态文明建设被提升到前所未有的战略高度。习近平总书记指出“绿水青山就是金山银山”,多次强调要走生态保护和高质量发展之路。随着“两山”理论深入人心,能源生态效率研究也备受学者关注。丝绸之路经济带作为我国重要的能源基地和对外开放新前沿,拥有丰富的矿产资源,原煤、原油、天然气储备量均位居全国前列,在我国经济发展中具有举足轻重的战略地位。但丝绸之路经济带沿线省份产业结构不合理,发展模式较为粗放,加之自身的生态环境脆弱、资源环境承载力低,极大地影响了当地经济社会的发展。因此,提高能源生态效率是丝绸之路经济带着眼长远发展的必要之举,也是实现高质量发展的必由之路。

一、文献综述

综合近年来国内已有文献,现阶段有关能源生态效率的研究已取得了丰富有效的成果,但仍有进一步研究的空间,主要表现在以下几个方面:一是研究主体方面,目前能源生态效率的研究主体呈现多元化态势。现有文献主要从行业层面[1-2]、省域层面[3]、区域层面出发对能源生态效率进行研究,其中区域层面包括长江经济带[4]、黄河流域[5]、关中平原城市群[6]等,而丝绸之路经济带作为能源生产和消费的重点地区,却鲜有学者对其能源生态效率进行深入研究。二是指标体系构建方面。传统的能源效率评价指标体系通常基于期望产出进行测度[7-8],然而只考虑期望产出而忽略非期望产出的评价结果,显然与绿色生态理念和能源生产的客观现实都不相符。因此,学者们逐渐开始将非期望产出纳入指标体系,提高了评价结果的准确性。不同学者在非期望产出指标的选择上也有所不同,一些学者将工业废水、工业废气、工业固体废弃物总量作为非期望产出[9],还有一部分学者将碳排放总量作为非期望产出[10]。三是测度方法选取方面。一些学者选择随机前沿方法(SFA)进行效率测度[11],但该方法在确定生产函数时掺杂主观因素,因此大部分学者采用DEA方法进行静态效率测度,其优点主要表现在无需对数据进行无量纲化处理、不依赖生产函数、测度结果客观等[12-14],但传统的DEA方法仍然存在计算结果偏高、无法考虑非期望产出等问题。此外,单纯的静态测度无法进一步对有效的决策单元效率值进行比较,因而据此提出的对策与建议也相对缺乏针对性[15]。

综合以上讨论,本文采用考虑非期望产出、规模报酬固定不变的Super-SBM对丝绸之路经济带沿线省份的能源生态效率进行测算,并利用Tobit模型对其影响因素进行分析。本文的可能贡献:一是在研究对象上,对丝绸之路经济带的能源生态效率展开研究,丰富了该地区能源生态效率的相关研究;二是在指标选取上,将能源足迹作为非期望产出,相较于传统的非期望产出指标,不仅全面地反映能源消耗对经济环境造成的不良影响,还将各地区生态环境承载状况纳入考虑范围之内;三是在研究方法上,采用Super-SBM和ML指数分别进行能源生态效率的静态和动态测度,并利用Tobit模型对其影响因素进行探讨;四是在研究结果上,通过全面严谨的实证分析,提出针对性的政策建议,对于提高该地区能源生态效率和促进经济高质量发展具有重要意义。

二、研究方法、指标选取与数据说明

1. 研究方法

(1) Super-SBM

数据包络分析(DEA)作为一种非参数技术效率分析方法,可以通过投入产出情况评价决策单元(DMU)的相对效率,但是传统的DEA模型(如BBC或CCR模型)没有考虑到投入产出的松弛问题,这往往与现实情况不符。为避免这一缺陷,Tone引入松弛变量提出了非径向的SBM[16],但SBM可能出现多个DMU同时有效,导致DMU无法比较和排序的问题。因此,Tone对有效的评价单元进一步区分,提出了Super-SBM,同时解决了投入产出变量的松弛问题和决策单元的排序问题[17],模型如式(1)所示:

(1)

式中:ρ表示能源生态效率,ρ值越大,表明能源生态效率越高,若ρ大于1,说明能源生态效率有效,若ρ小于1,则表示能源生态效率未达到有效水平;m表示评价单元的个数;n表示投入要素;ο1和ο2分别表示期望产出和非期望产出;xk和yk分别表示投入和产出指标;x和y表示投入和产出的松弛变量;λ表示包络乘数。

(2) ML指数

Malmquist-Luenberger指数(ML指数)的理论基础是环境技术可行性集和方向性距离函数理论,主要用于评价全要素生产率的变化情况。考虑非期望产出的影响,参照CHUNG的研究[18],本文采用t期和t+1期ML指数的几何均值构造ML指数,来测算能源生态效率的动态变化。从t到t+1期间的ML指数如式(2)所示:

(2)

ML指数又可分解为技术效率变化指数(EC)和技术进步指数(TC),具体如式(3)所示:

EC×TC

(3)

式中:ML>1,代表能源生态效率提高;ML<1,则代表能源生态效率下降。

(3) Tobit模型

鉴于由Super-SBM得出的能源生态效率不仅受投入产出指标影响,还可能受其他外界因素影响的结论,本文进一步对其影响因素进行研究。考虑到由以上模型测度出来的能源生态效率值属于受限变量,如果采用普通的最小二乘法进行回归,会由于数据无法完全呈现而出现参数估计偏差问题。故本文采用随机Tobit模型进行回归分析,模型设定如式(4)所示:

(4)

2. 指标选取

(1) 投入产出指标

在测算能源生态效率时,基于投入产出模型构建的指标体系如表1所示。

表1 能源生态效率评价指标体系

产出指标:本文将期望产出和非期望产出同时纳入指标范畴,不仅衡量人类社会生产过程中创造的经济价值,而且反映其所造成的能源消耗和环境污染。地区生产总值能够很好地衡量各个地区产生的经济效益,因此本文选择各省市地区生产总值作为期望产出,同时为消除不同年份价格因素的影响,以2006年为基期对其进行平减处理;非期望产出以能源碳足迹来表示。碳足迹是指通过光合作用吸收由化石燃料燃烧所产生的CO2所需要的生产性土地(植被)面积[20]。较之传统的非期望产出指标,碳足迹基于“化石能源燃烧—二氧化碳排放—地表吸收”循环过程,将所有能源消耗通过客观的热值和足迹转换系数,统一转化为能源消费占用的生物生产性土地面积,能够科学地反映生产过程的环境效应,从而较为全面地评价各类能源消耗造成的污染状况及生态环境承载状况[21]。

(2) 影响因素指标

为研究丝绸之路经济带沿线省份能源生态效率的影响因素,本文依据刘丹丹等[22]、关伟等[23]、孟凡生等[24]的研究,最终选择经济发展水平、人口规模、能源消费结构、对外开放水平、科学技术水平和产业结构6个指标作为解释变量,即影响因素指标,具体如表2所示。

表2 变量名称、符号及含义

3. 数据说明

鉴于各类能源消费的统计口径在2006年前后存在变动,加之2020年以来新冠疫情在全球肆虐,给经济带来较大冲击。因此,本文基于2006—2019年丝绸之路经济带9个沿线省份的投入产出数据进行分析,各项指标数据均来源于国家统计局、各省(直辖市、自治区)的能源统计年鉴和环境状况公报等政府统计部门公开发布的权威数据,对于个别缺失数据采用多重插补、建模预测等方法补齐。

三、实证分析

1. 基于Super-SBM的能源生态效率静态分析

本文按照地理区位将丝绸之路经济带划分为西南区域和西北区域两大部分:西南区域包含云南、重庆、四川、广西四省份,西北区域为甘肃、宁夏、青海、陕西、新疆五省份。采用考虑非期望产出、固定规模报酬下的Super-SBM对能源生态效率进行测度,利用软件MaxDEA 6.0对各省份2006—2019年的能源生态效率进行测算,并通过取平均值得到西南区域、西北区域和全部区域的能源生态效率值,结果如表3所示。

表3 各地区能源生态效率水平静态测度结果

由表3可知,丝绸之路经济带能源生态效率整体上有所下降,其效率值在前期稳步攀升,至2010年达到峰值,此后呈现波动下滑态势。分地区而言,各省域能源生态效率值较低且分布不均衡,从2006—2019年均值可见,只有四川(1.315)处于有效水平,其他省份均未达到有效水平,其中最低的为青海省(0.194)。通过比较西北区域与西南区域能源生态效率值可以发现,能源生态效率值较低的地区大部分位于西北区域,西南区域能源生态效率值均值远高于西北区域,但也未达到有效水平。就波动程度来说,各省的标准差值在样本年间均大于0.02,表明其能源生态效率具有一定的波动性。其中,甘肃省能源生态效率在样本年间波动最为剧烈,标准差高达0.250,尤其是2010年以后效率值迅速下降,由前一年的有效水平降至0.582,能源生态效率表现为无效。丝绸之路经济带沿线省份虽然能源丰富,但大多位于我国内陆,受到地理位置、技术水平等要素的限制,经济发展过度依赖于能源的消耗,发展模式仍较为粗放,能源生态效率提升缓慢。总的来说,丝绸之路经济带能源生态效率的改善空间巨大。

2. 基于ML指数的能源生态效率动态分析

基于2006—2019年丝绸之路经济带沿线各省份的投入产出数据,对丝绸之路经济带整个地区能源生态效率变动指数进行逐年计算和分解,结果如表4所示。

表4 2006—2019年丝绸之路经济带能源生态效率分年度变动指数及其分解指数

由表4可知,从整体看,2006—2019年能源生态全要素生产率呈波动态势;年平均增长率为-0.16%,虽然总体趋势上有所下降,但大多数年份的全要素生产率数值基本维持在1以上,平均值为1.043,说明其间丝绸之路经济带能源生态效率总体态势良好。就指数构成而言,2006—2019年技术效率变动指数和技术进步指数波动较大,年度变化不够稳定,年均增长率分别为-0.243%和0.105%,说明全要素生产率的下降主要来自技术效率变化的作用。通过把技术效率变化指数进一步分解为纯技术效率变化指数和规模效率变化指数,可以发现技术效率变化指数和规模效率变化指数呈现同步波动趋势,说明规模效率变化对技术效率影响更大。

进一步地,本文对丝绸之路经济带沿线各省份的能源生态效率进行动态测算及分解,具体结果如表5所示。

表5 2006—2019年丝绸之路经济带各省份能源生态效率整体变动指数及其分解指数

由表5可知,分省份来看,2006—2019年7个省份的全要素生产率大于1,占比高达77.8%,这也再次印证了前文的结论。虽然重庆、陕西、新疆、四川的全要素生产率排名靠前,但是这些省份的全要素生产率年均增长率却为负值。尤其是重庆市在样本年间全要素生产率均值最高,但其年均增长率为-0.308%,下降幅度为各省份之首。这说明以上省份能源生态效率的“底子”较好,但是近年来却表现出明显的颓势。究其原因,主要是技术效率制约了其进一步发展。而其余省份全要素生产率虽然排名靠后,但年均增长率为正值,其中年均增长率最高的为甘肃,达到2.913%,表明这些低生产率的省份对高生产率省份的追赶效应明显。其中青海、云南、甘肃全要素生产率的提高主要受技术进步的影响,而技术效率的拉动作用则在广西和宁夏表现得更为明显。因此,未来各省(自治区、直辖市)进一步稳定发展,不仅需要加强新技术研发、引进和转化吸收,还要注重改善管理效率和制度,发挥技术效率的潜在推动作用。

3. 基于Tobit模型的影响因素分析

本文以影响因素为自变量,以Super-SBM得到的静态效率值为因变量,建立回归模型,对能源生态效率的影响因素进行研究。利用Stata软件进行回归,结果如表6所示。

表6 丝绸之路经济带能源生态效率影响因素Tobit回归结果

由表6可以得出以下结论:

(1) 人口规模与环境效率呈正相关,其相关系数为0.273,且通过了1%水平上的显著性检验。究其原因是地区人口数量的增加会加快城镇化发展速度,人口密度较大的地区不仅经济发展质量较高,教育水平也相对较高,全社会环保意识也较强,这会在很大程度上减少对环境生态的影响和破坏。但需要注意的是,丝绸之路经济带沿线省份生态环境脆弱,环境承载力较低,过大的人口规模会导致当地生态环境的破坏。因此,未来还需要控制人口密度的过度增长。

(2) 能源消费结构与能源生态效率呈负相关,且在10%的水平上显著。这说明能源消费结构的改善能够提高能源生态效率,即煤炭能源消费占比每降低1%,能源生态效率就能提升64.6%。究其原因是中国长期以来在经济发展中以煤炭作为主要能源,尤其是丝绸之路经济带沿线省份能源型城市较多,煤炭等化石能源的开采和消费量都很大,在这个过程中会伴随大量污染物的产生,破坏了生态环境,抑制了能源生态效率提高。

(3) 对外开放水平在10%显著性水平上对能源生态效率的影响为负。一般而言,一个地区的对外开放水平越高,与外界的联系就更为紧密,也就更容易与外界先进的技术和管理经验接轨。但是,根据本文的回归分析结果,二者在样本年间呈现反向变动态势。李锴等也认为,贸易对外开放增加了中国碳排放量和碳强度[25]。这可能是因为丝绸之路经济带沿线省份虽然在政策的支持下与外界的联系更为频繁紧密,但进出口贸易以能源密集型产业为主,促使化石能源开采量增加,忽略了开发技术的改进,造成效率低下。

(4) 科学技术水平与能源生态效率的相关系数为10.466,并通过5%水平的显著性检验。这意味着科学技术水平对碳排放效率的提高具有明显的促进作用[26]。科学技术是推动社会发展的引擎,申请专利数的增加在一定程度上反映了一个地区科技创新能力的提高,有利于新型技术的研发和应用,减少生产过程中对资源的浪费和环境的破坏,促进一个地区能源生态效率的提升。

(5) 产业结构对能源生态效率具有显著的正向影响。依据刘丹丹等的研究[22],产业结构与全要素能源效率呈倒“U”型关系,即随着产业结构发展水平的提高,全要素能源效率呈现先逐渐上升后下降的趋势。目前,丝绸之路经济带地区产业化发展水平相对较低,产业结构发展还未达到倒“U”型拐点值。因此,产业结构对能源生态效率仍具有促进效应,未来丝绸之路经济带的能源生态效率仍有一定的提升潜力。

四、结论与政策建议

1. 结 论

本文遵循丝绸之路经济带沿线省份能源生态效率测算、影响因素分析的研究路径,旨在探索能源生态效率提升途径。经过分析得出以下结论:

(1) 从静态能源生态效率来看,整体上丝绸之路经济带能源生态效率仍未达到有效水平,在趋势上呈现倒“U”型趋势,前期稳步增长,后期下降明显。各地能源生态效率分布不均衡,西南区域能源生态效率均值高于西北区域,且波动程度也相对较小。

(2) 从ML指数来看,能源生态全要素生产率呈波动态势,虽然总体态势良好,但趋势上有所下降,其主要来自技术效率变化的作用。其中,规模效率变化对技术效率影响更大。分省份来看,重庆、陕西、新疆、四川受技术效率影响全要素生产率有所下降,青海、云南和甘肃全要素生产率的提高主要受技术进步的影响更大,而技术效率的拉动作用则在广西和宁夏表现得更为明显。

(3) 基于Tobit回归模型分析发现,各影响因素对能源生态效率的影响程度与趋势存在差异。人口规模、产业结构、科学技术水平对能源生态效率呈现积极的推动作用,而能源消费结构和对外开放水平则对能源生态效率起到了抑制作用。

2. 政策建议

本文基于以上研究结论提出如下政策建议,旨在提高能源生态效率水平,推动西部地区经济高质量发展和可持续发展。

(1) 转变经济发展模式,促进产业结构优化升级。丝绸之路经济带沿线省份多为能源型城市,经济发展仍需依赖粗放式、耗能式的工业拉动,对化石能源的依赖性大,长期以来经济发展是以环境损耗为代价的。因此,加快产业结构调整、转变经济发展模式是未来丝绸之路经济带沿线省份提高经济发展质量的必由之路。对污染严重的企业加收排放污染税,倒逼企业转型升级;对生产设备落后、难以提高能源利用效率的中小企业进行关停;对大型重工业进行兼并和重组。在这个过程中,逐步淘汰高能耗、高污染企业。

(2) 改变传统能源消费模式,大力发展清洁能源。丝绸之路经济带作为煤炭等化石能源的重要产出基地,长期以来其能源消费结构以煤为主。但在各地加强节能减排、环境保护和应对气候变化的大环境下,这种依赖传统能源发展经济的模式必将被摒弃。因此,各省份应积极转变能源消费方式,调整能源消费结构,大力开发太阳能、风能、水电等可再生能源和清洁能源,早日实现新能源的大规模应用,构建新型能源消费体系。

(3) 扩大对外开放水平,调整进出口商品结构。中国对外开放的大门只会越开越大,越开越敞亮。丝绸之路经济带沿线省份作为我国“一带一路”倡议的重要抓手,在对外开放中有着重要地位。尽管现阶段对外开放水平对能源生态效率有一定的抑制作用,但仍要保持和扩大对外开放规模,加强与外界的联系和沟通,与先进的技术和管理经验接轨,发挥对外贸易和外商直接投资对能源生态效率改善的促进作用。更重要的是,在这个过程中逐步调整对外贸易结构,逐步减少煤炭、石油等化石能源的出口,限制高耗能、高污染产品的出口。

(4) 完善创新驱动发展战略,兼顾技术效率和技术进步。加大科技研发投入,激发科研人员的研发主动性和积极性;从税收、补贴等多角度鼓励企业的科技创新,尤其是节能减排方面的相关技术,继续发挥技术进步对经济发展的提质增效作用;构建以政府为主导,高校、研究所、企业等多主体参与的科技研发体系,增加企业与高校、科研机构的合作交流,提高技术转化率,实现产学研一体化。