基于DEA模型的中國全要素電能利用效率分析

張 宇

中國農業銀行股份有限公司徽縣支行 742300

基于DEA模型的中國全要素電能利用效率分析

張 宇

中國農業銀行股份有限公司徽縣支行 742300

能源緊缺的問題也是越來越凸顯，本文為了找出我國電能利用的問題，提高電能利用的效率，采用DEA分析方法，選取電能消費量、勞動力、資本存量為輸入指標，GDP作為輸出指標，分析了我國12年的電能利用效率情況。與此同時，本文還對17個國家2009年的電能利用效率進行了比較。基于分析結果，提出了加快中國產業結構調整、實現各區域的合作和資源優化配置、重視可再生能源的利用等建議。

數據包絡分析（DEA）；全要素；電能利用效率

一、前言

中國既是一個發展中的國家，又是世界人口第一大國。從世界各國能源消費的總量來看，中國的能源消費總量現在在全國范圍內排第二。雖然美國的能源消費總量全球第一，但是美國的人口是我國的五分之一，當前正是中國實現全面小康社會的關鍵時刻，要提高生活水平、發展經濟、進行現代化的建設，都缺少不了能源。電能作為能源系統的核心，在能源發展中的位置越來越凸顯，提高電能的利用效率，對于緩解中國當前的能源問題，保障能源的安全，以及對于節能減排都起著非常重要的作用。這些年來，中國的電能消費量也在急劇的增加，全國多次出現電力告急的緊張形勢，多數情況下都采用拉閘限電等舉措來緩解緊張形勢。而節能減排，提高電能的利用效率是當前經濟和社會發展階段的最重要的舉措。學者們對此已經給予了極大的關注，對我國的電能利用效率問題進行了一定的研究。王群偉，周德群，張柳婷運用DEA方法，構造了全要素電力消費效率指標，采用年度面板數據，樣本為我國26個省、自治區和直轄市(由于部分數據缺失,不包括天津、廣東、重慶、海南和西藏)，樣本區間為2001 - 2005年。楊燕通過運用DEA方法，對30個省市多要素投入角度下的電力投入產出相對有效性進行分析。閆麗瑩以2000-2008年我國29個省市自治區的統計資料為基礎數據，運用 DEA方法測度了電力能源的總技術效率。王喜平，郝哲，姜曄采用數據包絡分析方法，基于2000—2008年中國29省的統計數據，分別測算了所有投入要素同時縮減的電力消費綜合效率和固定非電力要素投入時，不同經濟增長環境下純粹的電力消費效率。Jin-Li Hu ，Shih-Chuan Wang采用數據包絡分析（DEA）分析的方法，分析了1995-2002年期間，中國29個行政區域的能源效率。

雖然已經有學者對全國的電能利用效率做過研究，但是隨著時間的推移，很多的實際情況已經發生改變，研究用的統計數據也都有一定的變動，而且大多數的研究都是小區域、市省的單獨區域研究，全國的電能消費效率及其近年來的走勢如何？對該問題的回答有助于了解該地區的電能消費效率現狀并發現問題，以及時找到解決問題的方案。本文用2011年最新國家、國際統計數據對中國的電能利用效率進行研究，并為我國的電能利用效率提升，提出合理、可行的改進建議和方案。

二、數據包絡分析法（DEA法）

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）方法是由美國著名的運籌學家A.Charnes等人，以相對效率概念為基礎，在1978年發展起來的一種新的績效評價方法。數據包絡分析方法是以決策單元（（Decision Making Unit，簡稱DMU）的投入、產出指標的權重系數作為變量，同時借助數學規劃模型，將決策單元投影到DEA生產前沿面上，通過計算結果，比較有效性進行綜合績效評價。這種方法的原理就是：通過對投入產出數據的綜合分析，得出每個決策單元的綜合相對效率數量指標，確定各決策單元是否為DEA有效。利用DEA模型，假設有n個需要評價的對象（n個DMU），每個決策單元都有m種類型的投入量和s種類型的產出量，它們所對應的權重向量分別記為：V=(v1,v2,...,vm)T，U=(u1,u,...,us)T。在這n個決策單元中第j個單元的投入和產出量用向量分別記作：X=(x1j,x2j,...,xmj)T，Y=(y1j,y2j,...,ysj)T,j=1，2，…，n，其中：x1j為第j個決策單元對第i種類型輸入的投入總量，y1j為第j個決策單元對第r種類型輸出的產出總量，且x1j,y1j＞0；vi為第i種輸入指標的權重系數，ur為第r種產出指標的權重系數，且vi,ur≥0，即每個決策單元DMU投入和產出比的相對效率評價指數。使對每個j滿足hj≤1。

三、我國電力能源的比較與分析

本文采用全國2000年—20011的數據，中國全要素電力能源消費效率比較了近12年的，全要素包括我國的GDP，電能消費量，勞動力，資本存量。在研究中，把電能消費量、勞動力、資本存量作為輸入指標，而把GDP作為輸出指標。采用DEA-Solver軟件CCR-I模型對數據進行計算，計算結果見表1。

從計算結果表1中可以看出，2000年至2011年12個年份中，2011年、2008年、2007年、2004年、2003年、2002年、2001年、2000年的θ*=1，∑λj=1，k=1，說明了在這些年份達到了DEA相對有效狀態，在技術和規模上都是有效的。而2005年、2006年、2009年、2010年的θ*＜1，∑λj＜1，k＜1，說明當前的DUM不是有效的生產活動，投入的各個分量還可以在保持產出不變的情況下，繼續的減少相應的投入分量。

四、中外電能利用效率分析

本文選取了2009年，中國、日本、澳大利亞、加拿大、美國、巴西、印度、法國、德國、以色列、韓國、巴基斯坦、菲律賓、意大利、荷蘭、俄羅斯聯邦、泰國的17個國家的相關數據進行的對比。在這些選取了領土面積較大，國家發展程度較高的國家，同時選取了發展相對落后，但與中國人口、經濟差距不算最大的印度，還選取了一些發達的小國家，輸入指標為：各國2009年的電能消費量、勞動力、資本存量，輸出指標為：各國2009年的GDP總量。由此來計算出，電能利用效率與國家發達程度、經濟水平、領土及資源多少、人口密集程度的相關性。采用MaxDEA軟件CCR-I模型對數據進行計算，計算結果見表5。

表2 中外17個國家全要素電能消費效率的DEA對比分析

如表2所示，從總體來看，這17個被選作目標的國家，多數國家的電能利用效率還是比較好的，即使沒有達到最優的1，但是已經比較接近于1，只有中國、俄羅斯聯邦、泰國的電能利用效率比較的低，日本、美國、法國、韓國、菲律賓、意大利、荷蘭達到了DEA相對有效狀態，就是全要素電能投入與GDP產出達到了相對優的狀態。可以說在產業結構、經濟結構越合理的國家，電能利用的效率就相對越高。澳大利亞、加拿大、印度、以色列、巴基斯坦、泰國、俄羅斯聯邦的k＜1，說明在DEA非有效的這一年，一方面這些國家處于技術無效的狀態，另一方面處于規模效益遞減的狀態，能源的再投入還是有一定的空間的，但是規模效益遞增主要是依靠電能的大量投入，而不是技術的再次提高，僅僅依靠電能的大量投入來拉動經濟的發展，是不利于我們當代的經濟發展，以及能源的合理利用。

五、結論

本文以電能消費量、勞動力、資本存量為輸入指標，GDP為輸出指標，分析了中國2000年至2011年，每年的全要素電能利用效率，其中8年達到了DEA有效，其余4年雖未達到DEA有效，但也非常的接近了，說明我國在電能利用效率上比較的好，資源的優化配置也起到了很好的作用。在把中國與世界16個國家的全要素電能利用效率的比較上看出，中國與世界發達國家還有很大的差距，需要不斷的去努力改進和學習。

隨著中國的產業結構的不斷調整，資源的優化配置，在電能利用上采用更加科學、合理的措施和政策，中國的電能利用效率將來會更加的高，這也為資源消耗巨大，資源又在不斷的枯竭的中國，有著重大的意義。

[1]王群偉,周德群,張柳婷．基于DEA方法的全要素電力消費效率分析[J]．工業技術經濟, 2008, 27(3): 53-55．

[2]楊燕．全國電力利用效率比較及其影響因素分析[D]．[碩士學位論文]．北京:華北電力大學,2008．

[3]閆麗瑩．全要素電力能源消費效率及影響因素研究[D]．[碩士學位論文]．北京:華北電力大學,2011．

[4]王喜平,郝哲,姜曄．中國不同地區電力能源消費效率比較及分析[J]．電力需求側管理, 2011,13 (6): 10-15．

張宇，男，1990年2月生，漢族，本科學士，國企在職員工；研究方向：中國電能利用效率的提高探索。