中國工業行業的能源效率(1987-2005)：變化趨勢、節能潛力與影響因素研究

孫廣生，楊先明，黃 祎

(1.東北大學工商管理學院，遼寧沈陽110004;2.云南大學發展研究院，云南昆明650091)

一、問題的提出

中國政府在“十一五”規劃中提出2010年單位GDP能耗比“十五”期末降低20%的目標。實際的情況是2006年、2007年、2008年、2009年能耗分別下降了1.79%，3.27%，4.59%、2.2%，四年累計完成能耗下降11.76%，節能減排任務仍然艱巨。由于提高能源效率對能源消費具有顯著的短期調整效應［1］，所以能源效率的變化成為學術界、中國政府、乃至全世界都非常關注的一個問題。本文將對工業行業的能源效率問題進行研究，嘗試回答如下三個問題:工業行業能源效率的變化趨勢是怎樣的?在不減少產出情況下，節能降耗到底有多少潛力可挖?哪些因素影響著能源效率的進一步提高?

傳統上評價能源效率使用的指標是GDP與能源投入之比，但該指標將產出僅看作是能源投入產生的結果，有可能夸大能源投入對產出的作用。因此，本研究擬采用“全要素能源效率指標”研究我國能源效率的變化。全要素能源效率表示潛在的最優利用情況下能源投入與實際的能源投入之比［2-4］。它不僅考慮到能源投入，還考慮到資本、勞動、中間投入等投入要素在產出中的作用，以及它們與能源要素間的替代關系。更為重要的是，“能源效率”指標考察的是在不減少產出、且不增加其他要素投入情況下能源投入的可減少量，特別適合于分析生產無效性導致的能源損失。在國際上，“能源效率”指標近年來得到廣泛的采用［5-7］。國內也有越來越多的學者使用該指標來分析能源效率，盡管這些研究取得了一些引人關注的成果，但仔細分析后發現，這些研究在研究對象、研究方法以及數據處理上還存在改進的余地:

第一，從研究對象的角度看，大部分的研究都是以省際區域為主，而對節能更具實踐意義的行業的研究不夠。盡管區域研究對節能規劃指標的區域分解及政策設計能夠起到行之有效的參考作用［8］，但從實踐角度看，畢竟行業是國家能源政策的基本出發點。因此，研究行業的能源使用效率、潛在的效率損失與影響因素，將為制定合理的能源政策、實現節能目標提供有力的支持。

第二，從研究的方法上看，評價能源效率的模型設計沒有保證“產出”與“投入”按照核算理論對應起來。一些研究在使用全要素的“能源效率”指標時，使用GDP代表產出指標，資本、勞動和能源代表投入指標。但在生產理論中，增加值是由資本和勞動帶來的，如果將能源也作為一種投入，則產出指標應該界定為“總產出”而非“增加值”①有些增長核算的模型中就直接使用總產值作為產出。例如，Jorgenson，Kuroda and Nishimizu［10］使用的KLEMS研究方法，將總產值作為產出，資本(K)、勞動(L)、能源(E)及中間投入(M)作為解釋變量。。另外國內文獻均無明確說明構建的是何種形式的DEA前沿面［9］，事實上，如果前沿面選取不當，則能源效率的變化趨勢是不能直接比較的。

第三，從數據的處理上看，由于準確性不高導致結果的可信性大打折扣。這主要表現在對行業的資本存量處理上，其缺陷在于或者是處理過于簡單(例如在計算資本存量時忽略了折舊問題)，或者是選擇了錯誤的數據類型(例如采用統計年鑒中的固定資本凈值代替行業資本存量，而固定資產凈值是會計而非經濟學意義上的資本存量)，由此而對結果可信性造成影響。

針對以上三個問題，本研究做出如下改進:首先，在研究對象的選取上，以工業行業的能源效率作為切入點。其次，在模型設計上明確引入中間要素投入。針對統計年鑒中并沒有提供各行業中間投入數據問題，借助中國投入產出表來估算工業行業的中間投入。當然這樣做的代價是只能考察“逢二、逢五”年頭(即投入產出表的編制年份)的能源效率值，但保證了模型的設置與生產理論的內在一致性。第三，對于行業資本存量的估算，本研究是利用永續盤存法，在詳細地給出各行業基年資本存量、經濟折舊率、固定資產投資價格指數的核算方法基礎上，對工業行業的資本存量進行了估計。

本文其余部分的結構安排如下:第二部分是給出研究方法;第三部分是對數據來源、數據處理方法、缺失數據的估計進行詳細說明;第四部分對各行業近20年來的能源效率進行分析和比較，并對潛在的節能效果進行了估計;第五部分考察影響行業能源效率提高的一些因素;最后是總結全文。

二、研究方法

本文使用的DEA方法是建立在Farrell(1957)［11］的生產效率理論基礎上?；舅悸肥?，給定產出情況下，實際投入與潛在的最小投入之間的距離就測量了生產單元的效率。由于潛在的最小投入是無法觀測到的，實際研究中是利用相對績效最好的生產單元的投入來代替。設想兩種投入品(x1與x2)、一種產出品(y)的生產活動。如圖1所示，坐標軸分別表示單位產出的兩種投入品所需數量，坐標點表示各生產單元單位產出所需投入，將左下方最外圍的點連起來就得到了投入前沿面(包絡線)BCDE，其上各點都是有效率的(不考慮投入“松弛”問題)，表示為生產1單位的產出，兩種投入不能同時減少。

包絡線內部的點表示生產無效率的單元。例如，如果將生產單元G的投入沿著射線OG方向縮小到G’點，產出仍然會保持不變。因此G點是生產無效率的單元。在G’點若要保持產出不變，兩種要素不能同時減少。因此，G’G與CG之比衡量了生產單元G的生產無效率性。此值越大，說明生產中浪費的要素越多。生產單元F是存在投入“松弛”(slack)問題的無效率點，因為其要素投入除了可以縮小到F’點外，要素1的投入可以進一步縮減到D點水平而產出仍維持不變。本文無需關注投入松弛問題，因為在生產單元足夠多的情況下投入前沿面將是接近平滑的，而不會出現明顯的分段線性情況。

圖1 數據包絡分析(DEA)示意圖

如果將圖1中的要素x1看作是能源，生產單元G的能源效率就是G’點的理想狀態下能源投入與G點實際能源投入量之比，即

式中i表示生產單元，t表示時期。由于目標投入量是生產單元最小可能達到的能源投入量，實際能源投入量總是大于或等于目標能源投入量，能源效率總是小于等于1。只有在投入前沿面上生產單元的能源效率值才會等于1。如果要評價的是全部生產單元或幾個生產單元集合(用a表示)的能源效率值，則

由(1)、(2)計算得到的能源效率值不同于傳統上的“能源生產率”指標。能源生產率是產出與能源投入之間的比例，作為能源效率的測量指標具有很大的局限性。在實際的生產過程中，能源只是投入要素中的一種，如果將其作為單一的投入要素來計算能源生產率會高估了其值。比如資本或勞動投入增加導致的產出增加，其他要素對產出的貢獻，能源要素與其它要素之間的相互替代等都會影響到生產的效率，但這并不表示實際的技術效率發生了變化。因此，要正確評價能源效率需要一個多投入的分析框架，而DEA分析恰恰提供了一個可以融合進資本、勞動力、除能源外的其它中間投入等要素，并且考慮到這些要素與能源之間的相互替代關系的分析方法。由此而計算出的(1)、(2)式表示的能源效率也可以被稱為“全要素的能源效率”，而能源生產率是“部分要素能源效率”。

上面的能源效率公式在DEA文獻中也被稱為“投入導向”的效率測度。假設技術符合規模報酬不變，投入要素包括資本K，勞動力L，能源E與其它中間投入I，產出為Y，n代表生產單元的個數。“投入導向”的效率測度可以轉化為等價的線性規劃問題:

三、數據準備

我們將工業的14個部門作為研究對象，包括煤炭采選業、石油和天然氣開采業、食品飲料煙草加工、紡織業、造紙業、電力蒸汽熱水生產、石油加工及煉焦、化學原料及制品制造業、橡膠與塑料制品業、非金屬礦物制品、金屬冶煉及壓延、金屬制品業、機械工業、交通運輸設備制造業。工業的能源消耗占國民經濟能源消耗的70%左右，而這14個部門的能源消耗又分別占1987年工業能源消耗的87.4%和2007年的92.4%，非常具有代表性。

因為各工業行業的中間投入數據是通過投入產出表來估算的，而我國正式的投入產出表是從1987年才開始編制，因此我們將初始期定為1987年，并且按照投入產出表“逢五編制、逢三修改”的原則，考察 1987、1990、1992、1995、1997、2000、2002、2005年8個時間段的能源效率。

(一)能源投入

能源數據取自《中國統計年鑒》中工業分行業的能源消費總量，已折算成標準煤。雖然中國統計年鑒中缺乏1987、1992年間的機械制造業、交通運輸設備制造業的能源消費總量數據，但提供了該時間段內機械電子電氣設備制造業的能源消費總量數據。經對中國統計年鑒中行業分類數據進行對比后發現，機械電子電氣設備制造業實際上是機械、交通運輸設備、電氣機械及器材、電子及通信設備、儀器儀表及其他計量器具制造業等五個行業數據的匯總。我們采用將1987、1992年間機械電子電氣設備制造業能源消費總量分解到相應行業的方法來確定機械行業、交通運輸設備行業在相應時間段內的能源消費總量。分解的比例是利用1994-2007年間這兩個行業能源消費總量占機械電子電氣設備制造業能源消費總量比例的時間序列數據來向后推算其1987、1992年間的比例。

(二)工業行業資本存量的估算

1.估算公式

我國目前還沒有官方的資本存量調查資料。因此，我們采用如下的國際上較為通用的永續盤存法對行業的資本存量進行估計:

其中i代表行業，t代表年份，Kit-1和 Kit分別是i行業在第t-1年和第t年的資本存量，Iit是i行業第t年的投資，δ是經濟折舊率。

在上面的資本存量計算公式中，涉及到投資的選取、基年資本存量的確定、經濟折舊率的確定、(隱含著的)投資品價格指數等四類數據，其中可以在《中國統計年鑒》里面查到的數據唯有行業的固定資產投資Iit。其他數據必須進行估算，方法如下。

2.經濟折舊率

經濟折舊率是資本存量估算的關鍵，而經濟折舊率對資本品的壽命最為敏感。各行業的固定資產投資按構成成分可以分為“建筑投資”、“機器設備投資”及“其他投資”。這三種投資品的使用壽命差異很大，因此必須分別估計其使用壽命和折舊率。同時，不同行業的三種投資品的使用壽命也有差異。王益煊等［12］估算過行業的“建筑投資”、“機器設備投資”和“其他投資”的使用壽命，我們借鑒他們對資本品使用壽命的估計來推算經濟折舊率。當資本品的效率在生命周期內呈幾何下降模式時，可以用法定殘值率代替資本品的相對效率，經濟折舊率可以表示為δ=1-S1/T，T是資本品使用年限，S是法定殘值率(一般為3-5%)。據此推算出的經濟折舊率見表1①由于我們的行業劃分方法要比表2中的細，我們實際上用采選業的建筑折舊率、設備折舊率及其他部分折舊率來代替煤炭采選業、石油和天然氣開采業固定資產投資中相應部分的折舊率，用制造業的建筑折舊率、設備折舊率及其他部分折舊率來代替食品飲料和煙草加工、紡織、造紙、石油加工及煉焦、化學原料及制品、橡膠與塑料、非金屬礦物制品、金屬冶煉及壓延、金屬制品、機械工業、交通運輸設備制造業固定資產投資中相應部分的折舊率。。

表1 資本品的使用年限與折舊率

表2 煤炭采選業與石油和天然氣開采業固定資產投資的構成比例(2004-2007)

上述方法得到經濟折舊率后，問題是中國統計年鑒中只提供了2004年以后的各行業按建筑、機器設備及其他投資三個構成成分區分的固定資產投資，如何將以前各年的固定資產投資進行分解呢?我們假設各行業每年按構成成分的固定資產投資比例保持不變，這樣每年各行業固定資產折舊率就等于建筑、機器設備、其他投資三項折舊率的加權，權系數就是各構成成分占行業固定資產投資的比例。關鍵是“各行業每年按構成成分的固定資產投資比例保持不變”這樣的假設合理嗎?我們利用中國統計年鑒中2004年以后的行業按構成成分分的固定資產投資數據分析發現，這個假設基本合理。以煤炭采選、石油和天然氣開采業為例的計算結果見表2。在實際計算時，我們以各行業2004-2007年的建筑與設備的平均比例作為該行業的固定資產構成成分比例，余下部分作為其他投資的比例。

3.基年資本存量的測算

選擇的基年越早，其估計誤差對后續時期資本存量的影響就越小。但受所研究行業的數據可獲得性的制約，本文將基年確定為1985年?；曩Y本存量借鑒 Hall and Jones(1999)［13］的估計方法，即

其中gi是投資的幾何增長率，δi是折舊率，Ii0是基期投資。

4.投資品價格指數

統計年鑒上只公布了1991年后的固定資產投資價格指數，此前的價格指數利用《中國國內生產總值核算歷史資料:1952-2004》上以不變價格計的固定資產形成總額指數和固定資本形成總額來推算，即

(三)其他數據

產出與勞動力均來自《中國統計年鑒》，其中勞動力投入是各年從業人員人數，產出以行業增加值表示。除能源外的其他中間投入是利用1987、1990、1992、1995、1997、2000、2002 年的投入產出表進行處理，具體方法是用總的中間投入減去對能源行業(包括煤炭、石油和電力行業)的中間需求。

最后，產出、資本與中間投入都是折合成1985不變價格計算。

四、能源效率比較與潛在的節能效果分析

本文使用跨行業的面板數據構造前沿面，每個決策單元的技術效率不是相對于當年的技術水平的，而是相對于第T期(本文中T=2005年)。相對于構造“即時前沿面”和“序列前沿面”，采用這種方法構造的前沿面可以通過所有期的觀測值與一個固定的基準技術標準進行比較可以觀測隱含的技術變化趨勢，同時又方便于各行業間的比較。本文將各行業混合起來進行分析的方法，也是借鑒了姚戰琪(2010)［14］、李廉水和周勇(2006)等的研究［15］。

(一)行業的能源效率比較

我們采用LINDO軟件求解，所得結果見表3。θ*表示能源投入相對于前沿面的最大可縮減到的比例。2005年的煤炭采選業、石油和天然氣開采業、金屬冶煉及壓延工業、交通運輸設備制造業等四個行業的θ*等于1，從而構成了生產的效率前沿面。而對于全部行業來說，1987-2005年的平均效率值是0.73，表示這14個部門在19年間平均可以削減27%的能量消費。除了位于前沿面上的四個行業外，食品飲料和煙草制造業、紡織業、金屬冶煉及壓延加工業、交通運輸設備制造業的平均能源效率值要大于全部行業的平均值，造紙及紙制品業、電力蒸汽熱水生產和供應業、石油加工煉焦及煤氣業、化學工業、橡膠與塑料制品業、非金屬礦物制品業、金屬制品業、機械工業的平均能源效率值要小于全部行業平均值。在所有行業中，金屬冶煉及壓延加工業的平均能源效率值最高，且幾乎每年的能源效率值都超過0.9，電力蒸汽熱水生產和供應業、石油加工煉焦及煤氣業的平均能源效率值分別是0.47和0.44，是14個行業中最低的，但電力蒸汽熱水生產和供應業近年又有提高趨勢，2005年的能源效率值達到0.9。

表3 技術不可替代情況下能源的使用效率

圖2 行業間能源效率值的標準差

從時間發展趨勢角度觀察，行業能源效率的變化呈現三個特征:

第一個特征是，總體上看，除個別行業外(石油加工煉焦及煤氣、橡膠與塑料)，絕大部分行業的期末(2005年)的能源效率值要高于期初(1987)，全部行業的整體能源效率值由0.77上升到0.87，這表明總體上存在著能源使用效率上的改善。

第二個特征是能源使用效率的改善并非是持續的，而是存在一個先降后升的“U”型轉變，轉折期在1990-1995年間，所有行業的能源效率最低值都出現在此時間段內，而從1997年開始各行業的能源效率值又開始持續地提高。全部行業的能源效率值由1987年的0.77降低到1995年的0.66，然后開始持續增加到2005年的0.87。能源效率的這種“U型”轉變模式與工業生產領域的市場開放、企業生產效率提高的趨勢基本相符。20世紀80年代開始的改革開放，在工業生產領域主要體現在一些鄉鎮企業的迅速崛起，而原來的國有企業則是生產效率普遍下滑，整個經濟是以供給不足為主要特征，生產的效率(尤其是國有企業)較為低下。1992年以后，是中國經濟全面向市場化轉變的開端，市場的進一步開放帶來了競爭的加劇，外部市場競爭的壓力與內部的激勵機制共同作用，推動企業尋求更有效率的生產方式，而缺乏效率的企業會在市場中被淘汰，從而使各行業的生產效率都有所提高。

第三個特征是，盡管各行業的能源效率值都有增加的趨勢，但行業間的能源效率差異性沒有明顯的趨同趨勢。從圖2的各時期行業間能源效率值的標準差可以看到，行業能源效率的標準差由1987年的0.34上升到1992年的最高值0.63，此后基本處于0.5-0.6之間波動，這說明行業間的能源效率差異較為持續地存在著，尋求造成行業間能源效率差異的因素是進一步提高能源使用效率的重要方面。

圖3 各期全部行業能源效率損失量總和

(二)行業的能源效率損失絕對量與潛在節能效果

雖然近年來各行業的能源效率在逐步提高，但每期的能源消耗總量也在快速增加，因此每期能源損失的絕對量取決于上述兩個因素的綜合效果。圖3與表5是根據能源效率值換算過來的各行業能源效率損失的絕對量(萬噸標準煤)。由于這種能源效率損失是在不減少產出且不增加其它要素投入情況下可實現的能源減少目標，因此也就意味著是各期潛在的可節省能源的絕對量。

從分行業的角度觀察(見表4)，電力蒸汽熱水生產和供應業、石油加工煉焦及煤氣業、化學工業、非金屬礦物制品業的能源效率損失量高于歷年的平均水平(1568萬噸標準煤)。其中能源效率損失最高的是化學工業，平均每年可達4030萬噸標準煤，這表明該部門在不減少產出且不增加其它投入的情況下還存在著很大的節能潛力。化學工業、電力蒸汽熱水生產和供應業、石油加工煉焦及煤氣業、非金屬礦物制品業構成了能源損失的主要行業，以2005年為例，這幾個行業的能源效率損失量占了全部14個部門的80%左右。煤炭采選業、石油和天然氣開采業、食品飲料和煙草業、紡織業、造紙業、橡膠與塑料制品業、金屬冶煉及壓延加工業、金屬制品業、機械工業、交通運輸設備制造業的能源效率損失量低于歷年平均水平。其中橡膠與塑料制品業、金屬制品業、交通運輸設備制造業的能源效率損失量在所有行業中處于較低的水平，每期只有350萬噸標準煤左右，說明這三個行業在不減少產出或增加其它要素投入情況下要大幅度降低能源損失量將存在一定困難。

表4 行業的能源損失與潛在節能效果

從全部行業來看，1987-1997年間的能源效率損失的絕對值一直在增加，1997年達到最高值30631萬噸標準煤，此后開始緩慢地下降。盡管從1997年開始能源效率損失的變化趨勢是在下降，但絕對量仍然很高，2005年14個部門的潛在可節省能源量仍高達18541萬噸標準煤，占當年14個工業部門能源消耗總量的13%。這個結果要低于楊宏亮和史丹以省際區域為研究對象的估算——“如果各地區可以達到上海等先進地區的能效水平，2005年中國大約可以節約30%左右的能源消耗”。如果假設本文和楊文在方法和數據上都是可靠的，則這種結果上的差異就意味著除工業行業外的其他行業還存在著更大的能源低效率現象。

在所有行業中需要關注的是石油加工煉焦及煤氣業、非金屬礦物制品業，盡管它們并非是各期能源效率損失量的平均值最高的行業，但它們近年來效率損失量非常地高，分別達到5036萬噸標準煤和5314萬噸標準煤。另一個值得特別關注的行業是電力蒸汽熱水的生產和供應業，該行業的能源損失量一直處于高位，只是到了2005年有了很大的降低，原因是該行業以價值量衡量的工業總產值得到提高導致能源效率值得到很大的改善，但這是否是一個持續的趨勢還難以判斷。

對比表4和表6可以發現，行業的能源效率值與能源損失的絕對量并非是完全對應的。如果將能源效率與能源損失量作為兩個指標分別按高低排列，則可以將行業劃分為四個基本類型(見圖4):高能源效率高損失量、高能源效率低損失量、低能源效率高損失量以及低能源效率低損失量，其中第二、三種類型表明效率與損失之間存在對應關系。除了石油天然氣開采業、食品飲料和煙草加工業、紡織業和交通運輸設備制造業大致符合能源效率較高從而損失量較少，電力蒸汽熱水生產和供應業、石油加工煉焦及煤氣、化學工業、非金屬礦物制品業符合能源效率較低從而損失量較多的特征外，其它行業則不存在這種效率值與損失量之間的對應關系。盡管有些行業的能源效率值較高，但損失量可能也較大，比如煤炭采選業、金屬冶煉及壓延加工業;有些行業的能源效率較低，但損失量也較低，如造紙及紙制品業、橡膠與塑料業、金屬制品業、機械工業。究其原因，能源效率的損失量是其效率值與行業本身的能源消耗總量共同決定的，盡管能源使用效率很高，但由于行業本身需要消耗很多的能源，最終能源的絕對損失量還會很大。金屬冶煉及壓延加工業就屬于這種情況。

圖4 行業能源效率與損失量的類型

五、影響因素的初步分析

從上面的結果可以看出，不同行業之間能源效率差異較大，而且存在一定的變化趨勢。為進一步理解這種效率差異產生的原因，我們繼續考察哪些因素影響著工業行業能源效率的提高。借鑒相關研究成果，影響能源效率的因素可能包括:研發投入與人力資本素質、市場化程度與制度性變量、規模效應、更新改造等。我們采用如下變量來度量這些因素的影響:(1)以行業中大中型企業技術經費支出占產品銷售收入的比例(RD)代表研發投入，以技術人員占從業人員的比例(Human)代表人力資本素質的。技術經費的增加可以提高生產的效率，而高素質的勞動力可以進一步發揮設備的效率潛能。(2)以各行業內部國有企業(包括國有控股)的工業總產值占行業工業總產值的比重來表示制度變量(State)。一般情況下，非國有比例越高的行業里，市場競爭越激烈，企業越有提高能源效率的激勵。(3)以行業內部的大中型企業占全部企業數量的比例來度量規模效應(Scale)。能源的使用也存在著規模收益效應，行業內企業規模越大，設備潛能發揮得越充分，能源使用效率也會越高。(4)以固定資產投資中更新改造的比例來表示對現有技術的提高改進。企業的更新改造為能源效率的提高提供了有利機會。如果企業是為了提高效率而進行更新改造，則更新改造能夠提高能源效率。但如果企業的更新改造主要不是出于效率的考慮(例如出于擴大規模考慮)，則能源效率未必會隨之提高。

由于1987年的數據不易獲得，因此考察期調整為余下的年份，面板數據包括了14個截面單元在7個時間段上的數據，實際觀測樣本共有98個，數據均取自相應年份的《中國科技統計年鑒》和《中國統計年鑒》。計量分析結果見表5。

截距項系數顯著，表明各行業本身行業技術生產特點是影響能源效率差異的一個因素。其他因素對能源效率的影響包括:(1)技術經費投入的增加和勞動力素質的提高都會對能源效率產生正影響，但前者系數不顯著，這種不顯著性可以從兩個方面來理解:一方面，要考慮到技術經費支出方向的多樣性。有些技術經費可能主要是用來進行產品的設計，而非生產過程效率的改進。但受數據所限，我們還很難將技術經費中與生產過程的效率改進有關系的那部分支出單獨進行考慮。另一方面，各行業技術經費投入具有較大的差異性，使得行業間的相對效率發生變化，一些行業相對前沿面的距離在縮短，而另外一些行業相對于前沿的距離反而拉大，從而導致技術經費支出的效果不明顯。人力資本素質對能源效率的提高有很明顯的正影響，以技術人員比例表示的人力資本素質主要從三個渠道影響能源效率:首先，技術人員提高了設備的穩定性與降低了維護成本;其次，技術人員可以發揮設備的潛能提高運行效率;第三，技術人員最適合進行現場的技術創新與改造。(2)規模效應對能源效率的影響為正且顯著。這說明行業內企業的規模越大，越有利于能源效率的提高。此外，如果行業內企業的規模都較小，競爭過于激烈，有可能削弱了企業的利潤基礎，從而不利于技術效率改進。(3)制度指標為負，說明行業中國有企業比重的增加會降低能源效率。本文這一結果與現有對中國工業生產率的研究結論基本相符。例如謝千里(2008)［16］、涂正革和肖耿(2008)［17］等人的研究表明，國有工業所占比重對全要素生產率有顯著的負面作用，這實際上從側面支持了本研究中能源效率與國有企業比重之間關系的結論。也有些研究結果表明國有企業比重的增加對能源效率有正面影響［2，18］，但這些研究通常沒有考慮到規模效應，有可能造成變量分離不徹底。國有企業比較集中的行業往往是行業內企業的規模較大，因此“國有企業比重的增加對能源效率有正面影響”這一結論的得出，可能是制度變量與規模效應變量的綜合效果。(4)更新改造的系數不明顯，說明企業還未將更新改造作為提高能源效率的一種途徑，更新改造可能更多地服務于其他目的。

表5 影響能源效率因素的回歸結果

六、結論與政策建議

本文在對行業的資本存量進行詳細核算的基礎上，利用DEA方法研究了工業14個部門的能源效率變化趨勢與能源效率損失，并進一步分析了影響能源效率的幾個因素。研究表明，總體上看，各行業的全要素能源效率得到改善，但這種改善并非是持續的，而是存在一個先降低后上升的“U”型轉變，轉折期出現在1990-1995年間。盡管各行業的能源效率值都有增加的趨勢，但行業間的能源效率差異性沒有明顯的趨同趨勢。更為重要的是，盡管能源效率在逐漸提高，能源效率損失的絕對量仍然很大，其原因在于能源的消耗總量也在快速增加。這也表明潛在的節能潛力較大。

我們尤其應關注“低效率高損失量”、“高效率高損失量”這兩類行業的能源效率變化。前者是因為本身的能源效率較低導致能源損失量較大，而后者往往是耗能大戶，盡管其能源效率較高，但由于能源投入量巨大導致其損失的絕對量也較大。從節能規劃的角度看，對于“高效率高損失量”的行業，節能規劃的重點應該是通過技術設備的升級繼續推動行業的技術進步;對于“低效率高損失量”這類行業，除了要加強節能的技術投入外，還要側重從技術效率的角度入手，尋找其比之于那些位于前沿面上的行業能源效率低下的原因，提高行業的全要素的能源使用效率，以縮小與前沿面的距離。

對影響能源效率的因素進行計量分析發現，勞動力素質、企業規模能夠對能源效率產生正向影響，以國有企業產值比重表示的制度變量對能源效率有負影響。因此，為提高行業能源效率，不僅要繼續加大技術投入和提高人力資本技術水平，還要配合考慮由于制度或外部市場競爭強度而造成的內部非效率性，以及是否有阻礙行業內部企業資源配置以提高規模效應的因素。

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