技術空間溢出對省域能源效率差異的影響

高輝　吳昊

摘要：基于超DEA模型對全國29個省份能源效率進行測算，結果發現當期和前一期的能源效率空間正效應顯著；技術進步不僅對本地區能源效率存在顯著正向促進作用還對相鄰地區的能源效率存在正向影響，加強地區間的節能技術研發合作、促進節能技術的區域推廣和共享、引進外商直接投資可以縮小地區能源效率差異。另外，人均GDP與能源效率正相關；第二產業占比高以及煤炭消費占比大會降低地區的能源效率。

關鍵詞：技術進步；空間溢出效應；能源效率；技術效率；規模效率

中圖分類號：F206 文獻標識碼：A 文章編號：1007-2101（2014）03-0090-05

一、引言

為了實現經濟的快速發展，自改革開放以來，中國推行重工業發展的經濟發展方式。目前，中國已經成為世界第二的經濟大國，經濟總量僅次于美國。這種高速發展離不開能源的大量消耗，2010年，中國成為僅次于美國的第二大能源消耗大國。以資源消耗換經濟發展的道路為中國未來長期穩定發展埋下隱患。近年來，資源消耗帶來的環境污染逐漸惡化，影響著居民的生產生活。特別是各個城市的“霧霾”天氣對居民的健康構成了極大的威脅。2009年，中國提出在2020年中國的單位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%～45%，隨后又提出各省份的節能減排目標。然而各省份減排任務完成情況并不樂觀。由于各省份的資源稟賦、經濟發展水平、技術水平等方面存在差異，減排措施需要因地制宜。如圖1所示，從2005—2011年，東、中、西部地區的單位GDP能耗都有所下降，特別是西部地區，在2011年，能源強度有明顯的下降。是什么原因導致地區能源效率提高？這是本文將要研究的問題。

關于地區能源利用效率差異及其影響因素的問題，國內外學者已經做了許多的研究，且成果豐富。能源利用效率的差異普遍存在于國家之間、地區之間，甚至各產業部門之間也存在能源效率差異，然而國家、地區、行業之間的能源效率也存在著收斂性，或收斂于同一水平，或收斂于不同水平（Miketa and Mudler，2005；史丹，2006；劉則淵，2007；師博和張良悅，2008；賀燦飛和王俊松，2009；梁競和張力小，2010；徐盈之和管建偉，2011；潘雄鋒等，2012；趙金樓等，2013）。經濟發展水平、產業結構、技術進步、能源價格、對外開放程度、市場化水平等是影響地區能源效率存在差異最主要的因素（史丹，2006；魏楚和沈滿洪，2007；楊紅亮和史丹，2008；楊繼生，2009；沈能，2010；屈小娥，2011；陳曉毅，2012；沈能和王群偉，2013）。除此之外，政府行政壟斷、能源消費結構、FDI、人力資本等因素對區域能源效率也有影響（尹宗成，2008；賀燦飛和王俊松，2009；楊騫，2010；蔡海霞和范如國，2011；宋楓和王麗麗，2012；朱鵬和盧愛珍，2013）。部分學者探討了某一行業能源效率影響因素問題（韓一杰和劉秀麗，2011；龐瑞芝，2011；王雪青等，2012；王鋒和馮根福，2013）。

國內外學者對能源經濟中技術進步的相關研究主要集中在其引起的能源回彈效應（Greening et al.，2000）。這主要側重于技術進步對能源消費的影響。目前，學者普遍認為，技術進步是提高能源效率的重要途徑之一，并且與產業結構調整相比，技術進步對能源效率帶來的改善效應要高于產業結構對能源效率的影響（史丹，2006；魏楚和沈滿洪，2007；趙媛等，2010；韓一杰和劉秀麗，2011）。空間計量經濟模型的發展為研究區域能源效率差異帶來了新的突破。事實上，由于地理距離等諸多條件的差異以及區域間經濟合作的加強，不同區域之間的空間關聯性愈發明顯。徐盈之、管建偉（2011）利用Mirans I指數發現能源效率存在空間正相關性。事實上，技術進步也存在較強的正外部性，即空間溢出效應。通過購買先進技術設備、引進優秀研發人員等方式，即發揮技術進步的溢出效應，地區能源效率可以因此而得到改善，因此在研究技術進步對能源效率的影響時，應當考慮到這一效應，即通過構建空間計量模型研究空間溢出效應的影響。目前，關于技術進步對能源效率的影響主要是因素分解（李廉水和周勇，2006；王迪等，2011）和模型回歸（汪克亮，2010；王秋彬，2010；楊冕等，2011），這些方法只是對技術進步整體影響的研究，沒有涉及到相鄰地區技術進步的空間溢出對能源效率帶來的影響，引入空間計量模型可以彌補這一研究的空缺，從而更加深入地分析區域能源效率影響因素。

通過上述對現有研究成果的回顧，利用空間計量模型對能源效率的影響因素進行研究的成果較少，考慮到技術進步的空間溢出效應的文獻更少。考慮到二氧化碳排放等非期望產出，本文用超DEA模型估計出全國29個省（不含西藏、海南，重慶并入四川）的能源效率，然后以地理加權回歸模型實證檢驗技術進步對能源效率的空間溢出效應。

二、省域能源效率測算

（一）考慮非期望產出的超DEA模型

傳統的DEA效率測度模型可以將決策單元劃分為有效和非有效，但是對于有效的決策單元無法做進一步的比較和排序。超DEA模型彌補傳統模型這一方面的缺陷。其基本思想是在評價某個決策單元時，將其排除在決策單元的集合之外。對于非期望產出的處理方法有多種，這里采用將期望產出作為決策單元的投入變量進行效率評價。超DEA模型如下：

設有k個決策單元DMUj，其中el（l=1，2，…，L）、xn（n=1，2，…，N）、ym（m=1，2，…，M）、uj（j=1，2，…，n）分別代表每個決策單元的能源投入、非能源投入、期望產出和非期望產出。

計算*，（1）若？茲*=1，s+=0，s-=0，相應的DMU為DEA有效；（2）若？茲*=1，s+≠0，s-≠0，相應的DMU為弱DEA有效；（3）若？茲*<1，相應的DMU為非DEA有效。

（二）變量選取與數據收集

本文以2005—2011年中國29個省份的能源效率為決策單元（西藏、海南數據不易收集完整，因此不納入研究范圍，重慶作為直轄市時間較短，將其并入四川進行計算），投入產出的數據來自于《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》、地區統計年鑒加工整理而得。變量選取和數據處理如下：

生產投入要素包括勞動力、資本、能源。勞動力投入以各省份歷年的從業人員數衡量。資本投入采用張軍（2007）對資本存量的估算方法進行計算。能源投入以各省份歷年能源消費總量衡量。期望產出為GDP，即各省份的地區生產總值，并采用1952年的不變價格計算出實際地區生產總值。非期望產出采用二氧化碳排放量進行衡量。

（三）結果分析

本文采用Deap2.1對各省份的全要素能源效率進行測算，結果如表1。

由于考慮了非期望產出，能源效率的評價結果與其他學者的研究結果有所偏離，但仍然保持大體一致的變化趨勢。

從整體來看，全國能源效率的平均值較低，但仍保持增長的變化趨勢。2005年，全國能源效率的平均值為0.715 1，到2011年，增長為0.734 6。從東、中、西部地區的能源效率比較情況來看，東部地區能源效率最高，為0.895 7，其次為中部地區，最后為西部地區，且僅西部地區低于全國平均水平。東部和中部地區都有部分省份的能源效率大于1，如上海、福建、黑龍江等，其中，上海地區的能源效率位列全國第一。西部地區大部分省份的能源效率低于全國平均水平，如青海、新疆等。由此可以看出，地區之間的能源效率差異比較顯著。

將綜合能源效率分解為技術效率和規模效率能夠更加深入地分析能源效率存在地區差異的原因。從全國平均水平來看，技術效率值低于規模效率值，且與綜合能源效率的值相差不大，由此可以看出技術效率是影響綜合能源效率的主要原因。東、中部地區的技術效率值高于西部地區的技術效率值，這與實際情況相符，東、中部地區的技術水平高于西部地區，原因是東、中部地區經濟發展水平較高，擁有更多的資金投入到技術研發中，同時，這些地區的對外開放水平較高，與國外的大型公司有較為密切的合作，這對于引進先進技術具有重要的意義。另外，一些煤炭等能源資源豐富的地區，綜合能源效率與技術效率與資源相對稀缺的地區相比要低，如山西等。

三、技術空間溢出效應及其對區域能源效率的影響

前面關于技術進步對區域能源效率的影響分析只是從地區自身角度考慮，實際上，技術進步存在較強的正外部性即溢出效應。由于地區間經濟合作的不斷加深，一個地區的技術進步會引起相鄰地區能源效率發生一定程度的變化。下面將利用空間計量模型對技術進步的空間溢出效應進行研究。

影響區域能源效率的因素主要有經濟發展水平、產業結構、技術進步、能源消費結構等，本部分進行實證分析所采用的變量如下：

能源效率用單位GDP能耗來衡量，表示為EE；經濟發展水平用人均GDP來衡量，表示為ED；技術水平除了采用上面得出的技術效率之外，還包括外商直接投資、R&D投入占GDP的比重，分別表示為TC、FDI、RS；產業結構用第二產業與第三產業產值之比來衡量，表示為IS；能源消費結構用煤炭占能源消費總量的比重，表示為ES。由此，實證分析的計量模型基礎為如下式：

i表示第i個省份（i=1，2，…，29），t表示第t期，？滋是隨機擾動項。為了反映技術進步的空間相關性對能源效率的影響，這里將衡量技術進步的指標進行地理加權，加入能源效率的空間滯后項，變換后的模型如下：

Wn是空間權重（n=1，2），W1按一階鄰接法設置，地理相鄰取1，不相鄰取0。W2為經濟距離，等于， 示某省人均GDP的年平均值。

本部分的數據來自于2006—2012年《中國統計年鑒》和地區統計年鑒以及國務院發展研究中心信息網的統計數據庫的原始數據整理處理而得。地區生產總值、第二產業增加值和第三產業增加值都按1995年不變價格進行平減處理。

首先對式（2）進行面板數據的最小二乘估計，回歸結果如表2。

回歸結果中的A代表將所有的解釋變量納入模型中進行估計，各解釋變量的顯著性水平比較高，可決系數為0.868 9，模型對問題的擬合較好。人均GDP越高的地區能源效率越高；技術進步能夠帶來能源效率的提高，但用技術效率作為技術進步的代理變量在模型中的顯著性水平較低；第二產業較高的地區能源效率較低；以煤炭為主要的消費能源也會降低一個地區的能源效率。B是將技術效率從模型中剔除后的回歸結果，其他變量的顯著性有一定程度的上升，各變量的系數符號與A保持一致。C是將人均GDP和技術效率剔除后的回歸結果。發現其他變量的顯著性有明顯的改善，可能的原因是人均GDP是對整體經濟狀況的概括，與其他技術代理變量、產業結構和能源消費結構存在一定程度的多重共線性，將其剔除后，解釋變量之間的相關性有所改善，從而模型中其他變量對能源效率的解釋程度提高。

然后對（3）式進行回歸估計。對（3）式的回歸方法采用極大似然估計方法進行。先對兩種權重進行Moran's I統計量的計算，在W1權重下，該指數為168.019 3，在W2權重下，該指數為346.784 2。這兩種權重下都存在空間效應。使用傳統的面板數據回歸并不能夠全面反映地區能源效率差異產生的原因。下面進行極大似然參數估計，兩種權重的回歸估計結果如表3所示：

表3中的回歸結果（2）和（4）都是將人均GDP和技術效率從模型中剔除過后得到的。以W1和W2為權重得到的回歸結果參數的符號基本一致。剔除了人均GDP和技術效率之后，模型中變量的顯著性水平有一定程度的改善。

省域能源效率存在較為顯著的空間效應，？酌在兩種權重下的T值都高于2.5，達到了3.0以上，其他地區的能源效率提高對于地區的能源效率變化起到了積極的作用。從？酌的顯著性可以看到，前期的能源效率對當期的能源效率存在一定的影響，前期能源效率較高的地區會保持能源效率逐漸增長的變化趨勢，即能源效率的變化存在一種慣性作用。這與現實情況比較相符，如上海等經濟較發達的地區，由于能源資源較為匱乏，其能源利用效率為全國最高，且保持著上升的變化趨勢。前期能源效率的空間效應要小于當期，從？籽的T統計量來看，其他省份前期的能源效率仍然會對本地區的能源效率產生影響。可能的原因是為了在與其他地區的經濟競賽中取得優勢地位，需要提高自身的能源利用效率，由此產生的前期能源效率的空間效應。由此可以看出，當期和前一期的地區能源效率存在較為顯著的空間相關性。

外商直接投資占比以及R&D投資占比的空間加權項顯著性較高，技術效率的空間加權項顯著性較低，剔除技術效率后，前兩者的顯著性有一定程度的改善。這證實了前面技術進步空間溢出效應存在的假設。其他地區的技術進步會對本地區的能源效率產生積極的影響作用。在區域合作中，本地區可以通過與周邊地區的技術共享實現能源利用效率的提高。西部地區能源效率較低的省份可以通過引進外資、購買先進的技術設備和儀器、與周邊地區進行技術合作提高本地區的能源利用效率。

其他控制變量也會對能源效率產生影響。人均GDP與能源效率存在正相關關系，人均GDP高的地區經濟發展水平較高，可用于技術研發和購買技術設備的資金比較充裕，同時，較高的收入也會吸引一批優秀的技術人員，從而帶來地區能源效率的提高。產業結構中第二產業占比高的地區能源效率較低，這是因為第二產業對能源的需求最大，以目前中國工業生產的現狀來看，工業能源利用效率普遍偏低，所以第二產業占比高的地區整體能源利用效率偏低。能源消費結構中煤炭消費占比較高的地區能源效率也較低。其原因是煤炭消費占比高的地區煤炭資源較為豐富，這些地區的煤炭利用成本相對較低，煤炭利用效率較低，同時，煤炭產生的環境污染較大，非期望產出較高，由此會影響能源整體利用效率。

由上述的回歸結果還可以看出，以經濟距離為權重比以地理距離為權重的回歸結果要好。這也符合實際情況，地理位置相鄰的地區不一定是經濟合作較為緊密的地區，其原因在于地理位置相鄰的地區其資源稟賦和經濟發展條件相差不大，他們之間的競爭關系更加突出。

四、結論及政策建議

本文首先利用考慮非期望產出的超DEA模型測算2005—2011年中國29個省份的綜合能源效率、技術效率和規模效率，發現地區之間的能源利用效率存在較大的差異，但總體的能源利用效率保持增長的變化趨勢。地區能源利用效率存在差異的主要原因是技術效率的差異。然后測算了以地理距離和經濟距離為權重的空間Moran's I統計量，發現區域能源效率存在明顯的空間效應。隨后將傳統面板數據最小二乘回歸結果與空間計量模型的回歸結果進行比較，發現當期和前一期的能源效率存在空間相關性，即相鄰地區的當期和前一期的能源效率會對本地區的能源利用效率產生影響，且影響為正效應。其原因是區域經濟競賽中需要地區提高能源利用效率。技術進步也存在較為明顯的空間相關性，相鄰地區因外商直接投資和R&D投資帶來的技術進步會產生空間溢出效應，對本地的能源利用效率產生積極影響。另外，人均GDP與能源效率存在正相關關系，產業結構中第二產業占比高會帶來能源效率的下降，能源消費中煤炭占比與能源效率存在負相關關系。

中國經濟已經進入發展的關鍵時期，能源消耗帶來的環境問題對經濟發展的制約越來越顯著，節能減排壓力巨大。在經濟發展的道路上，各省應當放棄以能源消耗換經濟高速發展的經濟增長方式，走綠色新型發展道路，投入資金到節能技術開發上。積極發揮技術進步的空間溢出效應，加強地區間技術合作、加大節能技術的區域推廣、引進外商直接投資，能源效率低的西部地區應加強與東、中部地區的技術交流和合作，縮小區域能源效率差異，提高區域能源利用效率，實現經濟的可持續發展。

參考文獻：

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[14]馮烽，葉阿忠.技術溢出視角下技術進步對能源消費的回彈效應研究——基于空間面板數據模型[J].財經研究，2012，（9）：123-133.

[15]鄒艷芬，陸宇海.基于空間自回歸模型的中國能源效率區域特征分析[J].統計研究，2005，（10）：67-71.

[16]姜磊，季民河.基于空間異質性的中國能源消費強度研究——資源稟賦、產業結構、技術進步和市場調節機制的視角[J].產業經濟研究，2011，（4）：61-70.

[17]滕玉華，劉長進.外商直接投資的R&D溢出與中國區域能源效率[J].中國人口·資源與環境，2010，（8）：142-147.

責任編輯、校對：武玲玲

外商直接投資占比以及R&D投資占比的空間加權項顯著性較高，技術效率的空間加權項顯著性較低，剔除技術效率后，前兩者的顯著性有一定程度的改善。這證實了前面技術進步空間溢出效應存在的假設。其他地區的技術進步會對本地區的能源效率產生積極的影響作用。在區域合作中，本地區可以通過與周邊地區的技術共享實現能源利用效率的提高。西部地區能源效率較低的省份可以通過引進外資、購買先進的技術設備和儀器、與周邊地區進行技術合作提高本地區的能源利用效率。

其他控制變量也會對能源效率產生影響。人均GDP與能源效率存在正相關關系，人均GDP高的地區經濟發展水平較高，可用于技術研發和購買技術設備的資金比較充裕，同時，較高的收入也會吸引一批優秀的技術人員，從而帶來地區能源效率的提高。產業結構中第二產業占比高的地區能源效率較低，這是因為第二產業對能源的需求最大，以目前中國工業生產的現狀來看，工業能源利用效率普遍偏低，所以第二產業占比高的地區整體能源利用效率偏低。能源消費結構中煤炭消費占比較高的地區能源效率也較低。其原因是煤炭消費占比高的地區煤炭資源較為豐富，這些地區的煤炭利用成本相對較低，煤炭利用效率較低，同時，煤炭產生的環境污染較大，非期望產出較高，由此會影響能源整體利用效率。

由上述的回歸結果還可以看出，以經濟距離為權重比以地理距離為權重的回歸結果要好。這也符合實際情況，地理位置相鄰的地區不一定是經濟合作較為緊密的地區，其原因在于地理位置相鄰的地區其資源稟賦和經濟發展條件相差不大，他們之間的競爭關系更加突出。

四、結論及政策建議

本文首先利用考慮非期望產出的超DEA模型測算2005—2011年中國29個省份的綜合能源效率、技術效率和規模效率，發現地區之間的能源利用效率存在較大的差異，但總體的能源利用效率保持增長的變化趨勢。地區能源利用效率存在差異的主要原因是技術效率的差異。然后測算了以地理距離和經濟距離為權重的空間Moran's I統計量，發現區域能源效率存在明顯的空間效應。隨后將傳統面板數據最小二乘回歸結果與空間計量模型的回歸結果進行比較，發現當期和前一期的能源效率存在空間相關性，即相鄰地區的當期和前一期的能源效率會對本地區的能源利用效率產生影響，且影響為正效應。其原因是區域經濟競賽中需要地區提高能源利用效率。技術進步也存在較為明顯的空間相關性，相鄰地區因外商直接投資和R&D投資帶來的技術進步會產生空間溢出效應，對本地的能源利用效率產生積極影響。另外，人均GDP與能源效率存在正相關關系，產業結構中第二產業占比高會帶來能源效率的下降，能源消費中煤炭占比與能源效率存在負相關關系。

中國經濟已經進入發展的關鍵時期，能源消耗帶來的環境問題對經濟發展的制約越來越顯著，節能減排壓力巨大。在經濟發展的道路上，各省應當放棄以能源消耗換經濟高速發展的經濟增長方式，走綠色新型發展道路，投入資金到節能技術開發上。積極發揮技術進步的空間溢出效應，加強地區間技術合作、加大節能技術的區域推廣、引進外商直接投資，能源效率低的西部地區應加強與東、中部地區的技術交流和合作，縮小區域能源效率差異，提高區域能源利用效率，實現經濟的可持續發展。

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責任編輯、校對：武玲玲

外商直接投資占比以及R&D投資占比的空間加權項顯著性較高，技術效率的空間加權項顯著性較低，剔除技術效率后，前兩者的顯著性有一定程度的改善。這證實了前面技術進步空間溢出效應存在的假設。其他地區的技術進步會對本地區的能源效率產生積極的影響作用。在區域合作中，本地區可以通過與周邊地區的技術共享實現能源利用效率的提高。西部地區能源效率較低的省份可以通過引進外資、購買先進的技術設備和儀器、與周邊地區進行技術合作提高本地區的能源利用效率。

其他控制變量也會對能源效率產生影響。人均GDP與能源效率存在正相關關系，人均GDP高的地區經濟發展水平較高，可用于技術研發和購買技術設備的資金比較充裕，同時，較高的收入也會吸引一批優秀的技術人員，從而帶來地區能源效率的提高。產業結構中第二產業占比高的地區能源效率較低，這是因為第二產業對能源的需求最大，以目前中國工業生產的現狀來看，工業能源利用效率普遍偏低，所以第二產業占比高的地區整體能源利用效率偏低。能源消費結構中煤炭消費占比較高的地區能源效率也較低。其原因是煤炭消費占比高的地區煤炭資源較為豐富，這些地區的煤炭利用成本相對較低，煤炭利用效率較低，同時，煤炭產生的環境污染較大，非期望產出較高，由此會影響能源整體利用效率。

由上述的回歸結果還可以看出，以經濟距離為權重比以地理距離為權重的回歸結果要好。這也符合實際情況，地理位置相鄰的地區不一定是經濟合作較為緊密的地區，其原因在于地理位置相鄰的地區其資源稟賦和經濟發展條件相差不大，他們之間的競爭關系更加突出。

四、結論及政策建議

本文首先利用考慮非期望產出的超DEA模型測算2005—2011年中國29個省份的綜合能源效率、技術效率和規模效率，發現地區之間的能源利用效率存在較大的差異，但總體的能源利用效率保持增長的變化趨勢。地區能源利用效率存在差異的主要原因是技術效率的差異。然后測算了以地理距離和經濟距離為權重的空間Moran's I統計量，發現區域能源效率存在明顯的空間效應。隨后將傳統面板數據最小二乘回歸結果與空間計量模型的回歸結果進行比較，發現當期和前一期的能源效率存在空間相關性，即相鄰地區的當期和前一期的能源效率會對本地區的能源利用效率產生影響，且影響為正效應。其原因是區域經濟競賽中需要地區提高能源利用效率。技術進步也存在較為明顯的空間相關性，相鄰地區因外商直接投資和R&D投資帶來的技術進步會產生空間溢出效應，對本地的能源利用效率產生積極影響。另外，人均GDP與能源效率存在正相關關系，產業結構中第二產業占比高會帶來能源效率的下降，能源消費中煤炭占比與能源效率存在負相關關系。

中國經濟已經進入發展的關鍵時期，能源消耗帶來的環境問題對經濟發展的制約越來越顯著，節能減排壓力巨大。在經濟發展的道路上，各省應當放棄以能源消耗換經濟高速發展的經濟增長方式，走綠色新型發展道路，投入資金到節能技術開發上。積極發揮技術進步的空間溢出效應，加強地區間技術合作、加大節能技術的區域推廣、引進外商直接投資，能源效率低的西部地區應加強與東、中部地區的技術交流和合作，縮小區域能源效率差異，提高區域能源利用效率，實現經濟的可持續發展。

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責任編輯、校對：武玲玲