環境約束下我國區域全要素能源利用效率的再估算

許 珊，范德成，王韶華

（哈爾濱工程大學 經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱 150001）

進入21世紀，我國經濟呈現高速發展的態勢，值得關注的是在金融危機引發的全球經濟衰退的大環境中，我國GDP總量保持連續9年高速增長，這無疑是中國人民創造的又一個“偉大奇跡”。但如何在保持經濟持續增長的同時，又能做到最大限度地減少對環境的破壞和對資源的開采利用，進而實現綠色經濟的可持續性發展，這已成為擺在經濟界和管理界的首要問題。面對能源供給壓力不斷加大及環境破壞情況持續惡化的現狀，我國政府提倡開展節能減排運動，在提高能源利用效率的同時，加大對環境的保護力度。因此，能否對能源效率進行準確的測量，對于提高能源利用效率、實現既定的節能減排任務，同時對于保障能源安全和實現經濟可持續發展具有重要的戰略意義。本文運用2001-2011年中國30個省份面板數據，對環境約束下的中國區域全要素能源利用效率進行全面研究分析，并探討其影響因素。文章首次提出能源綜合指數這一概念，豐富了能源效率的研究體系；同時運用基于參數的SFA方法，為進一步準確測量能源效率拓寬了研究思路和方法。有利于正確評估我國能源綜合利用的現狀，提高環境保護意識，從而實現經濟的可持續發展。

一、文獻綜述

針對能源效率問題，已有國內外學者進行大量的研究，主要集中在對能源效率的影響因素的分析與該因素對能源效率的影響作用的測量及相關方面，其又分為單要素研究和全要素研究兩大流派。

早期的能源效率影響因素研究主要是單要素研究。Patterson（1996）［1］通過對能源效率的定義及各種指標進行詳細闡述，使用國際上較為流行的單要素能源效率指標即產生單位GDP所消耗的能源來考量能源消費與GDP產出的關系。杭雷鳴、屠梅曾（2004）［2］重點研究單要素能源效率與能源價格兩者之間的關系。蔣金荷（2004）［3］通過對單要素能源效率與經濟結構關系的研究提出相應對策。吳巧生、成金華（2005）［4］則將計量模型引入我國工業化與能源消費的關系的測量中。史丹（2006）［5］重新定義能源效率，并研究中國能源效率的地區差異和節能潛力，以及能源效率同產業結構、人均GDP、能源消費結構、對外開放度、能源資源稟賦之間的關系。齊志新等（2007）［6］研究工業結構變化對能源利用效率的影響。尹宗成等（2008）［7］重點研究FDI、人力資本與科技研發三者對能源利用效率的影響。樊茂清等（2009）［8］研究技術改造、引入替代要素及對外貿易對能源強度的影響。楊中東（2010）［9］研究經濟周期波動與重工業化發展對我國制造業能源效率的影響。陳軍、成金華（2010）［10］從內生理論和人文化與能源效率相結合的新視角對我國能源利用提出解決對策。楊繼生（2009）［11］通過比較國內外能源相對價格差異研究其對能源利用效率的影響。夏炎等（2010）［12］將生產能耗綜合指數作為測量能源效率的指標，對我國能源效率進行測量。采用單要素能源效率指標具有計算簡便的優勢，但由于無法反映勞動力和資本等其他要素對能源的替代作用，因而忽略了其他影響能源利用效率的因素。

目前更多的學者則是將全要素能源效率作為研究指標，來考慮能源效率問題。Hu和Wang（2006）［13］首先先使用全要素能源效率指標研究了我國能源效率問題。魏楚（2007）［14］采用DEA方法對我國的能源效率和影響因素進行分析。沈滿洪（2008）［15］針對能源結構調整對能源效率的改善問題進行研究，并采用我國省際面板的數據進行實證分析。曾勝、黃登仕（2009）［16］則采用1980-2007年的數據對我國能源消費與經濟增長和能源效率的關系進行實證分析。李國璋、霍宗杰（2010）［17］重點考察了我國全要素能源效率及其收斂性。然而，盡管已將其他生產要素納入指標進行綜合考量，但是大多數研究仍將勞動和資本兩種要素作為一種生產要素直接加入到所采用的模型中進行計算，導致測算出的全要素效率值無法真實體現能源的作用。

此外，在研究方法上國內外學者大多數仍沿用傳統的DEA方法，在節能減排、經濟可持續發展的要求下忽略污染去考察能源效率不僅意義不大，而且會使能源效率的估計有偏（Watanabe and Tanaka，2007）［18］。國內學者將CO2、SO2等污染物納入DEA模型，并通過適當調整得出環境約束下的能源效率，從而使評價更具科學性［19］。但是這種將污染物作為一種投入，或取其倒數納入計算模型轉換成“合意的產出”的方法，與實際生產過程相違背，無法全面衡量能源利用效率。

本文從以下兩個方面有所創新：①運用基于參數的SFA方法測試2001-2011年環境約束下的中國區域全要素能源效率；②引入能源污染綜合指數，用于衡量我國各省經濟發展過程中對環境的影響。

二、研究方法

根據Aigner等（1977）［20］、Meeusen和Broeck（1977）［21］的研究成果，SFA模型的一般形式為：

式中，y為產出；f（·）為生產邊界；x為投入； β 為估計參數。誤差項由u、v 兩個部分組成，第一部分v 服從N分布，表示隨機干擾的影響；第二部分u≥0，表示技術非效率項，反應個體的影響。根據Battese 和Coelli（1992）［22］的假定， u 服從非負截尾正態分布，即u 服從N（u，σ2u），且有：

式中，參數η 表示時間變量對技術非效率項u 的影響，η ＞0、η=0 和η ＜0 分別表示技術效率（-u）隨時間變化遞增、不變和遞減。且v 和u 相互獨立。

技術效率TE 定義為實際產出期望與生產邊界產出期望的比值，即

U與TE之間關系如表1所列。

表1 U與IE的關系

Battese和Coelli（1995）［23］提出了BC（1995）模型，該模型在測算個體技術效率水平的基礎上，提升了分析技術非效率的影響因素的能力。BC（1995）模型假設技術非效率u服從非負截尾正態分布N（mit，σ2u），同時假設m為各種影響因素的函數：

式中，zit為影響技術非效率的因素；δ0為常數項；δ為影響因素的系數向量。若δ為負值，說明該影響因素對TE有正向影響，可以促進技術水平的提升，反之則有負向影響，對技術水平有抑制作用。

三、數據及變量說明

數據來源于2001-2012年的《中國統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》、中國資訊行數據庫。考慮到數據的可獲得性，本文以中國30個省、市、自治區規模以上工業企業（由于西藏數據不全，未列入分析范圍），對于出現的個別省份個別年份的缺失數據本文按照慣例取前后兩年的平均數代替的方法進行處理。文中使用的投入產出變量定義如下：

（1）合意產出。合意產出選取各個省份（直轄市）以2001年為起點的地區生產總值（GRP）。

（2）非合意產出。綜合以往文獻資料發現，不同的學者往往采用不同的指標確定非合意產出。何文強（2009）［24］將工業廢氣視為非合意產出，袁曉玲等（2009）［19］將工業廢水、廢氣、SO2以及固體廢棄物等6種排放量集合成一個污染物排放指數；本文認為能源消耗過程中的大氣污染物SO2和CO2是主要排放物，因此將SO2和CO2這兩個指標作為非合意產出。

（3）能源投入。考慮到不同省份的能源消費結構有顯著的差異，本文利用各類能源的折算標準煤參考系數，將各個省份的一次能源消費量折算成能源消費總量。

（4）勞動投入。考察已有文獻發現部分學者用勞動力的受教育年限來衡量勞動力素質差異（傅曉霞，2006［25］；楊文舉，2008［26］）。理論上，必要勞動時間無疑是衡量勞動生產率的首選指標，但是由于數據的不可獲得性，本文將各省、市歷年從業人員數作為勞動投入指標。

（5）資本投入。本文采用大多數文獻通用的“永續盤存法”估算各省的實際資本存量，公式為：

其中，Kit是i 地區第t年的資本存量；Iit是i 地區第t年的投資；δi是i 地區第t年的固定資產折舊率。本文借鑒張軍等（2004）［27］的研究成果選擇固定資本形成總額作為當年投資指標。

四、實證結果及數據分析

本文采用較為常用的柯布—道格拉斯生產函數，并基于樣本數據基礎，運用參數的SFA 方法測算了2001-2011年中國各省份的全要素能源效率，結果見表2所列。

表2 2001-2011年中國各省份的全要素能源效率

就全國平均數據分析，情況不容樂觀。我國2001-2011年的全要素能源效率平均為0.7968，說明在勞動力和資本投入不變的前提下，我國能源使用效率仍有一定的提升空間。歷年變化趨勢表明，全國全要素能源效率始終處在小幅下降的趨勢，盡管中間有微小幅度的增加，但并未能保持上升態勢而繼續走低，說明我國整體能源消耗狀況仍處在高能耗、低產出的粗放型經濟發展階段。節能減排的壓力之大可見一斑。

從地域劃分來看，由于研究方法和指標選取的不同，2001－2011年全要素能源效率的平均值依次是：東部沿海地區（包含北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南）為0.8854；中部地區（包含山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南）為0.7932；東北地區（包含遼寧、吉林和黑龍江）為0.7647；西部地區（包含貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、四川、重慶和內蒙古）為0.8358。這與以及楊萬平等（2008）［28］的結論不一致。

樣本期間四大板塊區域的變化趨勢也有所不同。首先，東部沿海地區和中部地區的全要素能源效率以2008年為轉折點經歷了先降后增的過程，而東北地區和西部地區則始終處于平穩下降的狀態。這一方面表明在2008年全球金融危機影響下，經濟增速放緩能源需求減少，同時國家出臺“十一五規劃”加大節能減排力度，使得我國東北沿海地區和中部地區的全要素能源效率從一路走低的情形下在2008年出現拐點，后逐漸小幅上升。另一方面說明在“西部大開發”和“振興東北老工業基地”的政策扶持下，東北和西部地區的基礎設施建設投入持續增加，重工業穩步發展，石油、建材等重化工業加速發展，進而造成所在地區能耗和污染物排放不斷增長。

具體到各省來看，2001年有10個省份在生產邊界上，而2011年僅僅有5個省份在生產邊界上，充分說明我國本世紀初全要素能源效率不斷下降的事實，這與王兵（2011）［29］的結論相一致。由于處理方法選取的不同，僅有北京、天津在2008年處在生產邊界上，這與曾賢剛（2010）［30］的研究結果不完全一致，其原因是奧運會的召開使上述兩地的環境治理力度加大，節能減排效果明顯。同時，吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、山東、廣東、湖北和海南等9 省區的部分年份在生產邊界上，其效率均值達到0.83以上，可以列入全要素能源效率較高地區;全要素能源效率平均值最低的是寧夏，僅為0.4650，且歷年均排名靠后。值得關注的是能源大省山西位居中流，這也從側面反映出山西省自然資源的優勢并沒有被充分發揮，能源綜合利用技術和節能減排能力有待提高。

五、環境約束下的能源綜合污染指數

本文將能源綜合污染指數（以下簡稱EPI）定義為每消耗單位能量所產生的綜合污染物。其中的污染物主要包括廢氣、廢水、工業煙塵、工業粉塵以及固體廢物。EPI 綜合表征區域經濟發展過程中能源消耗對環境污染的影響水平，EPI值越大，即該地區經濟發展中環境污染程度越高；EPI值越低則環境污染程度越低。本文借鑒樊綱、王小魯等（2003）［31］轉換市場化指數的方法，將上述單個污染物指標轉換成綜合污染指數（EPI）。采用因子分析（Fac-tor Analysis）抽取數據， 使用主成分分析法（Principal Components Analysis）確定各因子權重，從而得出能源綜合污染指數。采用主成分分析法能發揮其客觀性的優勢，即由數據自身特征所確定權重不是根據人為主觀判斷。在具體計算過程中，首先對原始數據進行標準化處理，全部數據均通過了巴特利特球體檢驗（Bartlett Test of Sphericity），表明在顯著性為1%的水平上拒絕了相關矩陣是單位陣的零假設，從而，得出本文所采用的全部數據適合做因子分析的結論。本文運用前k個主成分累計方差貢獻率達到85%的方法來確定因子個數。綜合考慮本文研究目的，在得到綜合因子數據ui之后，按下列公式將其轉換成［0，1］區間取值，即為本文所測算的能源綜合指數（EPI）：

2001-2011年各省份能源綜合指數見表3所列。

表3 2001－2011年中國各省份的能源綜合指數

表3 表明，2001-2011年間能源綜合污染指數均值榜上排名前10 的省份分別為貴州、青海、寧夏、內蒙古、新疆、黑龍江、山西、吉林、河南、甘肅，不難發現上述十個省份均處于我國東北、西北、西南地區；對于地處西部地區的省份來說，由于歷史和地理因素的綜合作用，導致經濟發展水平較為落后，環境污染物的排放未能得到有效控制，致使生態環境比較脆弱；而對于黑龍江、吉林這些位于東北的省份，雖然具有較好的自然資源條件，由于仍處于經濟粗放式發展階段，在消耗等量的能源下產生更多的污染物，環境污染的治理未能發揮應有作用，能源利用效率不高。值得關注的是，自2008年起，我國25個省份的EPI開始下降，表明全球金融危機對我國經濟發展產生了一定的影響，進而抑制了能源消耗，使得EPI 出現下降趨勢，然而這并不是由于技術進步和生產效率提高所引發的EPI 下降。故隨著全球經濟復蘇，我國經濟形勢也開始呈上升趨勢，EPI又有所反彈。

六、結 論

研究環境約束下的能源利用效率的現有文獻主要基于非參數的DEA，而采用SFA進行能源利用效率研究的文獻并沒有考慮環境因素，兩類方法都會使測算結果出現偏差。本文采用基于參數的SFA 方法估算了2001-2011年中國各省區全要素能源利用效率并對能源污染綜合指數（EPI）測算分析。研究發現，在此期間的綜合環境約束條件下，東部沿海地區和中部地區的全要素能源效率以2008年為轉折點經歷了先降后升的過程，而東北地區和西部地區則始終處于平穩下降的狀態；EPI 也經歷了以2008年為拐點的先增后減的過程。我國中部、西部和東北地區的部分省份雖然具有較好的自然資源條件，由于缺乏對環境治理的重視，加上在節能減排方面的技術條件有限，導致能源利用效率不高。

本研究的不足在于未將廢水、廢渣等其他污染物納入模型中，資本投入變量測算時選取的折舊率為固定值等，這些可能會影響到測算各個省份全要素能源效率的準確性，導致某些結論的缺乏客觀性和說服力，這將在后續的研究中加以改進。

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