張愛菊 權瑞

[摘 要]運用DEA方法定量測度我國各地區(qū)的能源效率和能源投入冗余度，并對省域能源效率和能源投入冗余度進行了分析。結果表明：我國各地區(qū)的能源效率表現為由東到西逐漸遞減的態(tài)勢，即東部各省市的能源效率最高，中部各省的能源效率次之，西部地區(qū)的能源效率最低；省域能源效率的差異明顯。同時根據各地區(qū)的經濟結構分析了其對能源效率的影響。

[關鍵詞]能源效率；數據包絡分析方法；能源投入冗余度

[中圖分類號] F061.5 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0461（2013）07-0063-08

一、引 言

伴隨著經濟的快速發(fā)展，我國能源的消費總量呈逐年上升趨勢。根據2012年6月26日發(fā)布的《世界能源統計年鑒》數據，2011年，中國一次能源消費總量為2，613.2百萬噸油當量，占全球消費總量的21.3%，超過美國，成為全球能源消耗第一大國。同時，據國家統計局2012年2月22日發(fā)布的初步核算數據，我國2011年能源消費總量達34.8億噸標準煤，比2010年增長了7.0%，增速很快。

相對于如此巨大的能源消耗量，我國的能源供給明顯不足。盡管我國是能源儲量大國，總地質儲量居世界第三位，但我國人均能源占有量較少，其中煤炭、原油等一次能源的人均儲量低于世界平均水平的1/2，因此，從人均角度來說，我國是資源小國。

同時，我國的單位國內生產總值能耗偏高。雖然近幾年我國的單位國內生產總值能耗逐年下降，但是我國仍然沒有擺脫能耗偏高的狀況，其數值仍遠高于世界平均水平，與發(fā)達國家有很大的差距。

如何在經濟發(fā)展過程中提高我國的能源效率，我國目前的經濟結構是否是影響我國國內生產總值能耗偏高的因素之一？這些問題的解決都依賴于對我國及各地區(qū)總體經濟能源效率的準確測算。正是因為我國目前能源供需不平衡、國內生產總值能耗偏高的狀況，使研究我國的能源效率問題具有非常重大的現實意義。

二、文獻綜述

關于能源效率的研究，國內外學者主要是從能源效率的概念、能源效率的評價指標、能源效率的測度方法等方面展開的。

1995年，世界能源委員會給出了能源效率的定義，即為減少提供同等能源服務的能源投入，用數學表達式可表述為：能源效率=生產過程的有用產出/生產過程的能源消耗。

關于能源效率的定義，國內外目前并沒有一個統一的標準，歸納起來，對能源效率的界定主要有：能源生產力、能源的經濟效率、能源的技術效率、能源的技術效率和經濟效率的綜合。

能源效率評價用來對能源效率水平進行評估，目前常用的能源效率評價指標有單要素評價指標和全要素評價指標。單要素能源效率評價是一個經濟體的有效產出與能源投入的比值。史丹測算了1990年～2004年區(qū)域間的能源生產率， 認為人均GDP、產業(yè)結構、能源消費結構、對外開放程度、能源資源稟賦等是影響能源生產率的主要因素[1]。屈小娥比較了1995年～2006年能源生產率的地區(qū)差異，認為第三產業(yè)增加值比重、技術進步、能源價格、制度因素等都對東部地區(qū)能源效率改進有積極作用[2]。

全要素能源效率的測算依據來源于微觀經濟學中的全要素生產理論，在測算全要素能源效率時，需要確定生產邊界或效率前沿。

在利用全要素能源效率評價指標對能源效率進行評價時，常用的方法有：非參數法和參數法，典型的非參數法如數據包絡分析（ DEA），參數法如隨機前沿函數法（ SFA）。Hu and Wang 提出了全要素能源效率，并運用DEA方法測度了中國各地區(qū)1995年～2002年間的能源效率[3]。Roberto Ezcurra （2007）采用非參數的統計方法測算分析了世界上98個國家從20世紀70年代到21世紀初30年間的能源效率的空間分布[4]，吳琦、武春友（2009）基于DEA方法建立能源效率評價模型，對中國30個行政區(qū)域的能源效率進行實證研究，并結合主成分分析法建立了可處理非期望產出的DEA能源效率評價模型[5]。劉海濱、郭正權（2011）在考慮環(huán)境因素的基礎上，采用超效率DEA模型研究了我國區(qū)域能源效率[6]。

借鑒前人的研究成果，本文擬采用DEA 方法測算我國及各省2000年～2009年的全要素能源效率， 并在此基礎上對測算結果進行分析。

三、各地區(qū)能源效率的測算

本文借鑒微觀經濟學的全要素生產理論，采用基于規(guī)模報酬不變的CCR-DEA模型，對我國及各地區(qū)2000年～2009年的能源效率進行測算。

（一）模型說明

DEA方法是一種數學規(guī)劃模型，用來評價相同類型的評價單元（DMU）是否技術有效的一種非參數統計方法，其理論基礎來源于Farrell提出的包絡思想[7]。

DEA基于經濟學中的全要素生產理論，即：在所有可能的投入和產出組成的“生產可能性集合”中，如果投入一定，那么使產出最大的各種投入組合就形成“生產效率前沿”。如果某個決策單元落在效率前沿面上，那么這個決策單元就是有效單元。

在CCR-DEA模型中，假定有n個評價單元，每個評價單元在生產過程中都有m種投入和s種產出，則第i個決策單元DMUi的輸入和輸出可表示為：

xi=x1i，x2i，……，xmiTyi=y1i，y2i，……，ysiT （1）

其中，xmi（m=1，2，……，m）為評價單元DMUi（i=1，2，……，n）在第m種輸入上的投入量，ysi（s=1，2，……，s）為評價單元DMUi在第s種輸出上的輸出量，且xi>0，yi>0。若要對第j0個評價單元進行效率評價，其評價模型為：

分式規(guī)劃max■s.t.■≤1u≥0，ν≥0 （2）

其中ν=（ν1，ν2，……，νm）T，u=（u1，u2，……，us）T，為m種輸入和s種輸出的權重。對該分式規(guī)劃進行CHARNES-COOPER變換：

t=■>0，w=tν，μ=tu （3）

可將分式規(guī)劃模型轉化為等價的線性規(guī)劃模型，進一步可轉換成對偶的線性規(guī)劃問題如下：

minθ，λθs.t■xjλj≤θx0■yjλj≥y0λj≥0 （4）

其中，θ是第j0個評價單元的效率評價數值，且θ≤1。若θ=1，則該評價單元位于效率前沿面上，是一個有效的評價單元（注：以上公式來自吳琦的博士論文）[8]。

（二）指標選取及數據處理

本文運用DEA方法測算我國及各地區(qū)全要素能源效率時，在傳統經濟增長理論的基礎上，選取資本存量（K）、人力資本存量（L）、能源消耗量（E）作為投入指標，選取實際國民生產總值（GDP）為產出指標，構建全要素能源效率模型。由于西藏的數據缺失嚴重，本文不涉及西藏的能源效率計算。

第一，能源消耗總量數據來源。能源消耗總量數據可由《中國能源年鑒》直接獲取。其中，寧夏2001年的數據缺失，采用前后兩年的平均值填補缺失值。

第二，資本存量的計算。資本存量是測算全要素能源效率時的一項非常重要的指標，因此這一指標的數據必須盡量做到準確。目前，我國學術界一般都運用永續(xù)盤存法對資本存量進行估算。本文也采用這種方法來估算資本存量。其計算公式如下：

kt=kt-1（1-δt）+It，其中：

① kt表示T年的資本存量，為本文所要求的量。

② kt-1為T-1年的資本存量。本文以張軍等（2004）在《中國省際物質資本存量估算：1952-2000》一文中所測算的2000年資本存量為基礎數據（該文中，由于重慶直轄市的設立使口徑不一致，缺乏重慶和四川的分項原始數據，因此本文采用2000年重慶與四川的人口比例來折算2000年四川和重慶的資本存量），從而根據公式測算2001年～2009年的資本存量[9]。

③ δt為經濟折舊率，根據張軍的研究結果，本文將固定資本形成總額的經濟折舊率定為9.8%。

④ It為T年的投資，目前我國統計年鑒中統計的固定資本形成總額可視為衡量當年投資的最合理的指標，因此本文用固定資本形成總額來衡量當年投資。為消除物價變化對總量指標的影響，使不同年份間數據具有可比性，投入指標需要消除物價影響。本文用固定資產投資價格指數來折算當年投資，使其成為實際值。所需的固定資本形成總額和固定資產投資價格指數的數據來源于《中國統計年鑒》。依照上述方法可計算出2001年～2009年的資本存量。

第三，人力資本存量的計算。受教育年限法能較準確的衡量人力資本存量，因此，本文采用受教育年限法來衡量人力資本存量。其計算公式為：

Ht=■HEit*hi （5）

其中：Ht為T年的人力資本存量；HEit為T年第i個層次的勞動力數量；hi為第i個層次勞動力的受教育年限；N為將所有勞動力按受教育程度所劃分的勞動力層次的個數，本文將勞動力的受教育程度劃分為5個層次，即N=5，這5個層次分別為：

①HE1，為文盲和自學勞動力的數量。本文將對應的受教育年限h1定為2。

②HE2，為只接受了小學教育的勞動力數量。我國絕大多數地區(qū)的小學教育年限為6年，所以本文將h2定為6。

③HE3，為接受了九年義務教育的勞動力數量。本文將其對應的h3定為9。

④HE4，為高中教育（或中專教育）的勞動力數量。我國的高中教育（或中專教育）為3年，將h4定為h3+3，及h4為12。

⑤HE5，為接受了大學教育以上的勞動力數量。我國的大專為3年 ，本科教育一般為4年，碩士一般為2年～3年，結合以上情況，本文將第五階段的平均受教育年限定位4，即h5定為h4+4，也就是h5為16。

因此本文的人力資本存量計算公式為：

Ht=■HEit*hi （6）

各種文化程度的勞動力數量數據來源于《中國統計年鑒》。值得注意的是，勞動力數據為時點指標，因此本文在算出1999年～2009年的年末人力資本存量后，再根據下面公式計算某年的平均人力資本存量。

Hi=■ （7）

其中，Hi為第i年的平均人力資本存量；

H′■為第i年的年初人力資本存量，也就是第i-1年的年末人力資本存量；

Hi為第i年的年末人力資本存量。根據以上公式，可計算得到2000年～2009年的人力資本存量。

第四，實際國內生產總值的計算。為保證不同年份數據縱向分析時的可比性，國內生產總值必須平減為不變價國內生產總值，以消除物價變化的影響。本文以2000年為基期，采用GDP平減指數來折算名義GDP，即：實際GDP=名義GDP/GDP平減指數（比2000年）。名義GDP數據來源于《中國統計年鑒》，由此可算出2000年～2009年的實際國內生產總值。

（三）各地區(qū)能源效率的測算

論文采用前文介紹的DEA模型和計算的投入產出指標，運用DEAP2.1軟件對2000年～2009年全國及各地區(qū)的全要素能源效率進行測算，其計算結果如表1所示。

四、全國及各地區(qū)全要素能源效率分析

（一）各地區(qū)全要素能源效率橫向分析

由上文測算的結果可知，在2000年～2009年間，上海的能源效率得分一直為1，處于效率前沿面上；廣東的能源效率也很高，2003年～2009年都名列第一，位于效率前沿面上；天津市、江蘇、福建三省的能源效率得分值較高，波動較??；北京的能源效率從2005年到2009年一直位于前沿面上，這個期間能源效率較高；浙江、湖南等地區(qū)的能源效率也比較高，排名一直比較靠前；而貴州、云南、陜西、青海、寧夏、新疆等地區(qū)的能源效率一直較低，排名靠后，說明這些地區(qū)節(jié)能及提高技術效率的工作還任重道遠。為了更好地分析全國及各地區(qū)的總體能源效率狀況，進一步計算了2000年～2009年各省能源效率的平均值，并將各省平均值與全國平均水平比較。由計算結果可知，2000年～2009年間，上海的能源效率最高，廣東、天津、江蘇、福建、浙江、北京等沿海城市的能源效率次之，湖南、湖北、遼寧、海南、黑龍江、江西、山東、廣西、河南、安徽、內蒙古、河北、山西等地區(qū)的能源效率則位于中間水平，其余西部各省的能源效率則相對比較低，寧夏的平均效率只有0.483。

從上面的分析，不難看出，我國各地區(qū)的能源效率具有三個特征。

第一，呈現地區(qū)集聚態(tài)勢，即東部沿海地區(qū)的能源效率大體一致，中部地區(qū)的能源效率得分大致一致，西部地區(qū)的能源效率得分大體一致。

第二，我國的省域能源效率表現為由東到西逐漸遞減的態(tài)勢，即東部各省的能源效率最高，中部各省的能源效率次之，西部地區(qū)的能源效率最低。

第三，比較各地區(qū)2000年～2009年能源效率的平均值，不難發(fā)現，各省能源效率的平均取值從0.4830到1，數值差別比較大，即能源效率較高地區(qū)的得分遠遠高于能源效率較低地區(qū)的數值，說明省域能源效率差異明顯。

探究原因，我國各地區(qū)的經濟結構也出現集聚態(tài)勢，且各地區(qū)之間的經濟結構差別比較大，這可能是造成我國各地區(qū)能源效率出現這種特征的原因。

沿海地區(qū)的支柱產業(yè)多為高能效的技術密集型行業(yè)，如通信設備、計算機及其它電子設備制造業(yè)，儀器儀表及文化辦公用機械制造業(yè)等，這類產業(yè)能源效率普遍較高。

東北三省是傳統的老工業(yè)基地，其制造業(yè)發(fā)達，同時東北三省也是我國的糧食大省，相對的其食品制造業(yè)也很發(fā)達，而傳統制造業(yè)和加工業(yè)等產業(yè)的能源效率普遍不高。

中部六省中，山西的支柱產業(yè)為煤炭、焦炭、冶金、電力等行業(yè)，而煤炭開采和洗選業(yè)；湖北的支柱產業(yè)為汽車、鋼鐵、石化、電子信息、裝備制造業(yè)等；安徽省的支柱產業(yè)為化工行業(yè)；河南省是糧食大省和紡織業(yè)大省，食品制造業(yè)和紡織業(yè)比較發(fā)達，同時河南與能源和原材料有關的行業(yè)也是其支柱產業(yè)之一；江西是我國著名的資源大省，其銅礦、有機硅、鎢、稀土含量非常豐富，因此江西省的非金屬礦及其它礦采選業(yè)非常發(fā)達，同時，江西省的鹽化工業(yè)、陶瓷加工業(yè)、服裝鞋帽加工業(yè)也非常發(fā)達。

西部地區(qū)地廣人稀，資源非常豐富，其煤炭、石油、天然氣、有色金屬、鹽、磷等資源非常豐富，為我國其他地區(qū)的經濟發(fā)展提供了大量的資源，是我國的能源和資源基地，其煤炭開采和洗選業(yè)、燃氣生產和供應業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)等行業(yè)的產值占其總體經濟的比例很大。

由以上各地區(qū)的產業(yè)經濟構成可看出，經濟結構對各地區(qū)的能源效率存在較大影響。

（二）全國2000年～2009年間全要素能源效率縱向分析

隨著政策、產業(yè)布局等因素在時間上的改變，我國的能源效率在時空上又有怎樣的變化？為了更清晰地描述我國能源效率在時間上的]變，本節(jié)用圖形直觀的對全國2000年～2009年間的總體能源效率進行描述，如圖1所示。

圖1形象地表明了我國2000年～2009年間能源效率隨時間]變的趨勢?？傮w來看，我國能源效率呈現波浪式變化，即“上升—下降—上升”。從2000年到2003年，我國的能源效率逐年上升，其中2001年的上升趨勢最大。從2004年開始，我國的能源效率經歷了一次嚴重的下滑，在2005年，全國的能源效率急劇下滑，從0.857降到0.740。自2005年以后全國能源效率又恢復了逐年上升的態(tài)勢，但上升幅度比較小。究其原因，2004年～2005年是“十五”規(guī)劃的最后兩年，各地區(qū)為了更好地完成“十五”期間的經濟任務，加大了各項投入，但是忽略了技術的提高，從而造成能源效率的嚴重下滑。2006年，是“十一五”規(guī)劃的開始，“十一五”規(guī)劃中特別提出了要注意經濟發(fā)展的質量，重視節(jié)能減排，受到這一政策因素的引導，各地區(qū)努力提高技術水平，加大節(jié)能減排工作的力度，使能源效率有所上升。

（三）各地區(qū)能源投入冗余度分析

上節(jié)測算分析了我國及各省市2000年～2009年間的能源效率，但本文對全要素能源效率的計算是基于全要素生產理論，資本存量、人力資本存量也會影響全要素能源效率的得分，為了更深入地考察我國及各省的能源利用情況，剔除資本存量、人力資本存量投入無效對能源效率得分的影響，需要計算能源投入冗余度。能源投入冗余度的計算公式如下：

能源投入冗余度=能源投入松弛量/能源投入總量

上述公式表明，能源投入冗余度為大于0小于1的相對數，其值越小說明該地區(qū)該年的能源投入被充分利用，不存在能源投入浪費的情況。根據前面測算的全國及各省市的能源效率得分，可以計算能源消費量投入指標的松弛量，利用能源投入冗余度計算公式和DEAP2.1軟件，可進一步測算出我國各省的能源投入冗余度，所得結果見表2。

為了深入分析各地區(qū)能源投入冗余狀況，依據我國傳統的地區(qū)劃分方法，將我國30個省、市、自治區(qū)劃分為4個區(qū)域，分別為：沿海地區(qū)、東北地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)。對表2測算的各省能源冗余度按照地區(qū)劃分進行分析，可得到如下結果：

第一，沿海地區(qū)能源投入冗余分析。測算結果表明，沿海地區(qū)的能源投入冗余相對來說較小，除了北京市逐年減少外，沒有一定的規(guī)律可循?？傮w來看，河北、天津和山東的能源投入冗余現象比較嚴重，有較大的節(jié)能空間。上海、福建、海南、江蘇、浙江、廣東能源投入冗余度較小，說明這些地區(qū)在節(jié)能工作上成果顯著。

第二，東北地區(qū)能源投入冗余分析。東北三省的能源投入冗余狀況在2005年存在一個拐點，2005年前，東北三省的能源投入冗余從2001年到2004年逐年下降，但到了2005年，東北三省的能源投入冗余普遍上升，之后，三省能源投入冗余度又逐年下降。

第三，中部地區(qū)能源投入冗余分析。中部地區(qū)的能源投入冗余也在2005年出現了拐點。除山西外，安徽、江西、河南、湖北、湖南的能源投入冗余度在2005年前都基本為0，在2005年，這5個省份的能源投入冗余度劇增，2005年后，中部六省的能源投入冗余度又逐年下降?？偟膩砜矗胁苛≈?，山西省的能源投入冗余度最高，其節(jié)能潛力巨大。

第四，西部地區(qū)能源投入冗余分析。2005年，除青海和新疆外，大多數省份的能源投入冗余度在這一年大幅增加。總的來看，西部各省中，廣西、四川、云南、山西的能源投入冗余較小，在2005年前，這些省的能源投入冗余度均為0，2005年后，這些省份的能源投入冗余度雖然有所下降，但仍然沒有達到最優(yōu)狀態(tài)。

五、主要結論及政策建議

綜合分析各地區(qū)的能源效率與各地區(qū)經濟結構之間的關系，可以發(fā)現，各地區(qū)的經濟結構在一定程度上影響了本地區(qū)的能源效率。

結合各地區(qū)的能源效率和能源冗余度分析，不難看出，各地區(qū)的能源效率和能源投入冗余狀況都不盡相同，且表現為能源效率水平與經濟發(fā)展水平有一定的一致性，即沿海地區(qū)的經濟發(fā)展水平高，其能源效率也相對較高，西部地區(qū)的經濟發(fā)展水平略低，其能源效率也較低，這是與我國的經濟發(fā)展趨勢一致的，即經濟發(fā)展水平高的地區(qū)不斷引入高新技術，淘汰低能產業(yè)，將低能產業(yè)向經濟落后地區(qū)轉移，由此造成經濟水平落后地區(qū)的能源效率普遍較低。具體結論可以歸納為以下幾點：

第一，地區(qū)能源效率呈現地區(qū)集聚態(tài)勢，即東部沿海地區(qū)的能源效率大體一致，中部地區(qū)的能源效率得分大致一致，西部地區(qū)的能源效率得分大體一致。

第二，我國的省域能源效率表現為由東到西逐漸遞減的趨勢，即東部各省的能源效率最高，中部各省的能源效率次之，西部地區(qū)的能源效率最低。

第三，比較各地區(qū)2000年～2009年能源效率的平均值，可以看出，能源效率的取值從0.4830到1，數值差別很大，即能源效率較高地區(qū)的得分遠遠高于能源效率較低地區(qū)的得分，表現為省域差異明顯，數值發(fā)散。

第四，2000年～2009年間，我國各地區(qū)的能源效率普遍表現為先升后降的特征，且其升降轉折點多在2004年和2005年發(fā)生。

第五，我國各地區(qū)的能源效率與其能源投入冗余狀況大體一致，但諸如海南、江西、陜西等省份的能源效率雖然比較低，但其能源投入冗余度卻并不高，這說明導致能源效率低不一定是能源投入浪費引起的，有可能是存在資本存量和人力資本存量上的浪費，或存在配置效率低的情況。

由以上結論可知，我國大部分省份的能源效率偏低，能源浪費情況非常嚴重，這需要各地區(qū)不斷引進先進技術，改善技術水平，在生產過程中采用更為科學的手段運用能源，不斷提高能源效率以緩解我國目前能源供需緊張的局面，使我國擺脫能源嚴重依賴進口的局面。

各地區(qū)政府還應該制定適合各地區(qū)自身發(fā)展的節(jié)能政策，國家在制定節(jié)能方面的目標計劃時，應注意不同省份之間的水平差異，區(qū)別對待，而不應采取“一刀切”的方式統一制定各地區(qū)的節(jié)能目標。

各地區(qū)要不斷調整經濟結構，均衡發(fā)展。沿海發(fā)達地區(qū)不斷引進高新技術、發(fā)展高能產業(yè)、淘汰低能產業(yè)、將低能產業(yè)向落后的中西部地區(qū)轉移，這不僅是我國出現的現象，也是所有國家在經濟發(fā)展過程中都需經歷的階段，是優(yōu)化生產力空間布局、形成合理產業(yè)分工體系的有效途徑，也是推進產業(yè)結構調整、加快經濟發(fā)展方式轉變的必然要求。但是，在這一產業(yè)轉移和產業(yè)承接過程中，應做到國家和地方政府有機配合，在全國范圍內優(yōu)化產業(yè)分工格局，著力深化區(qū)域合作，促進要素自由流動，實現東中西部地區(qū)良性互動，逐步形成分工合理、特色鮮明、優(yōu)勢互補的現代產業(yè)體系，不斷增強中西部地區(qū)自我發(fā)展能力，做到有效承接，不斷提高我國的能源利用效率。

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Estimate and Analysis of Chinas Provincial Energy Efficiency

Zhang Aiju1， Quan Rui2

（1. School of Information and Satety Engineering. Zhongnan University of Economics and Law，

Wuhan 430073，China；2. Shanghai Great Wisdom Co. Ltd， Shanghai 200127，China）

Abstract： This paper uses data envelopment analysis（DEA）to quantitatively estimate and analyze Chinas provincial energy efficiency and energy input redundancy. The result shows that China's energy efficiency decreases from the east to the west gradually and region's energy efficiency has an obvious difference between provinces，that is to say，highest in the east，higher in the middle and lowest in the west. Meanwhile the paper analyzes the effect of different region's economic structure on its energy efficiency.

Key words： energy efficiency；data envelopment analysis；energy input redundancy

（責任編輯：張改蘭）