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我國工業部門煤炭利用效率變化及其驅動因素研究

2018-07-26 00:48:14樊靜麗孔令斯
中國煤炭 2018年7期
關鍵詞:效應效率

樊靜麗 孔令斯 張 賢

(1. 中國礦業大學(北京)資源與安全工程學院,北京市海淀區,100083;2.中國21世紀議程管理中心,北京市海淀區,100038)

受能源資源稟賦影響,煤炭在我國能源生產和消費結構中占據絕對主導地位,支撐了我國經濟的快速發展。然而,以煤為主的能源結構帶來了嚴重的溫室氣體排放和污染排放問題,使我國成為世界上最大的碳排放國,也導致近年來多個省市長時間的霧霾天氣。《能源發展“十三五”規劃》提出,到2020年煤炭消費總量控制在41億t左右,煤炭消費比重控制在58%以內,并承諾到2030年左右實現碳排放峰值目標。為實現這些目標,除了用清潔能源來替代煤炭之外(實際上這種替代作用也是有限的),更重要的是要提高煤炭資源的利用效率。

工業部門在全國煤炭消費中占絕對主導地位,2016年工業部門的煤炭消費總量為36.3億t,盡管2013年以來持續下降,但仍占當年全國煤炭消費總量的94.4%,占全部物質生產部門(除生活用煤外)的比例為96.8%。因此,煤炭資源利用效率的提高重在工業部門,本文則聚焦于工業部門的煤炭利用效率變化及其驅動因素研究。與衡量能源效率的常用指標類似,本文用單位工業增加值煤炭消費量的變化來反映工業用煤的利用效率。

1 文獻回顧

工業部門的煤炭資源利用效率問題是能源效率研究的重要組成部分,隨著節能減排任務越來越突出,能源效率問題已成為能源政策研究的熱點問題之一。從宏觀綜合視角,魏一鳴、廖華(2010)對七大類能源效率測度指標做了全面總結和系統剖析,指出各指標的理論基礎、相互關系、優缺點和適應范圍。從能源消費的影響因素出發,林伯強、杜克銳(2013)研究發現,消除要素市場扭曲年均可提高10%的能源效率;孫廣生等(2012)研究結果表明,我國能源效率的主要影響因素按貢獻大小依次是技術進步、投入替代變化與效率改善。還有不少學者評價并比較不同區域、不同行業的能源效率,例如Wang等(2012)和李金凱等(2012)分別利用多方向效率分析和DEA-Malmquist對我國各省的能源效率進行了評價。此外,伴隨能源效率提高而來的回彈效應問題也得到較多關注,例如, Wang、Lu(2014)和Wang等(2016)分別對我國道路交通部門和居民部門的回彈效應進行了實證研究。

由此可見,能源效率問題的已有研究大多采用了能源總量指標(電熱當量法或發電煤耗法),對能源宏觀效率指標(如單位GDP能耗、單位總產出能耗)或能源要素利用效率指標(如使用DEA方法計算的能源效率)進行分析。然而,當能源投入結構發生較大變化時,各類能源之間的不完全替代性將導致能源總量效率指標存在一些偏差。分能源品種的效率指標能夠在一定程度上避免這種偏差。盡管它也隱含了要素之間不可替代的假設,但是對于具體能源的政策制定,分品種的能源效率分析仍然具有相當大的意義。因此,本文考察工業部門煤炭利用效率的變化趨勢及其驅動因素,既能彌補這類研究的不足,又能為我國煤炭政策的制定提供決策參考。

2 研究方法

Divisia方法是迄今為止最好的一種指數分解方法。因此,本文采用Divisia方法來分解工業部門煤炭利用效率,參考魏一鳴等(2010)研究,計算歷年單位工業增加值煤耗強度的公式為:

(1)

式中:It——第t年的單位工業增加值煤耗;

Et——第t年工業部門的煤炭消耗量;

Qt——第t年工業部門的增加值;

Eit——第i個工業分行業第t年的煤炭消費量;

Qit——第i個工業分行業第t年的增加值;

Iit——能源強度指標;

Sit——結構指標。

式(1)兩邊同時對t求微分:

(2)

式(2)兩邊同時除以It:

(3)

兩邊求曲面積分,再根據單位增加值能耗定義,式(3)的曲線積分與積分路徑無關,得到:

進一步采用Sato-Vartia指數法,將連續形式下的指數分解近似寫成離散形式,于是有:

(5)

式(5)進一步寫成:

(8)

式中: (1+%ΔGtot)0t——0-t年間工業煤炭消耗強度的變化;

(1+%ΔGstr)0t——0-t年間行業結構變化對工業煤耗強度的影響;

(1+%ΔGint)0t——0-t年間行業內部煤耗強度對工業煤耗強度的影響;

(1+D)0t——殘差項;

%ΔGtot——總效應;

%ΔGstr——結構效應;

%ΔGint——強度效應。

3 數據來源及處理

由于國家統計局2015年對2000-2013年的全國能源統計數據進行了較大程度的調整,為保持統計口徑的一致性,結合最新可獲的數據,本研究的數據范圍是2000-2016年。工業部門分行業全口徑可比價增加值是本文的重要變量,本文參考陳詩一(2011)的估計結果,并根據國家統計局公布的工業分行業12月份的月度增加值的同比累積增長率,對其截止到2008年的數據進行擴展,從而得到2000-2016年的工業分行業不變價增加值。

此外,從2012年開始中國的統計數據采用新的國民經濟部門劃分標準(GB/T 4754-2011),為保證部門劃分的一致性,將2012年后的部門進行合并。將開采輔助活動和其他采礦業合并為其他采礦業,將汽車制造業和鐵路、船舶、航空航天和其他設備制造業合并為交通運輸設備制造業,將其他制造業、廢棄資源綜合利用業和金屬制品、機械和設備修理業合并成為其他工業。合并后新行業的綜合增加值增長率由被合并行業各自增長率的加權值(權重為工業分行業銷售產值)得到。結合陳詩一(2011)研究結果,最后得到37個工業分行業的增加值、煤炭消費量及其合計量,由工業煤炭消費合計量與增加值合計量的比值(即單位工業增加值煤炭消費量)生成煤炭宏觀效率指標。

4 結果分析與討論

我國工業部門煤炭消費量先增長后下降,但煤炭利用效率總體上呈明顯上升趨勢,2000-2016年我國工業部門煤炭消費及強度指數見圖1。煤炭消費量從2000年的12.2億t增加到2013年的40.3億t,達到一個峰值,年均增速9.6%,但2013-2016年煤炭消費量有所回落,到2016年降低到36.3億t,年均降速為3.4%。同時期,工業增加值持續以較快速度增長,使得2000-2016年我國的單位工業增加值煤耗(工業煤耗強度)累積下降69.8%。工業部門單位增加值煤炭消費量反映了工業耗煤的利用效率,工業用煤效率的改變從根本上取決于技術進步、管理水平、能源的替代性和政府管控力度等,但這些影響因素都可以體現在工業內部煤炭效率和行業結構變化兩個方面,即效率份額和結構份額。

圖1 2000-2016年我國工業部門煤炭消費及強度指數

工業部門內部的煤耗強度變化對工業煤耗強度變化的貢獻總體上大于結構變化的貢獻。2000-2016年我國工業煤耗強度的因素分解結果見圖2(橫坐標的年份表示該年與上一年相比),除個別年份外,工業部門的結構效應和強度效應均為負,且從絕對值上的強度效應大于結構效應,2000-2016年的平均貢獻分別是36.3%和63.7%(假設貢獻率等于各分解項效應占效應之和的比例,下同)。其中,工業行業內部結構變化的影響幅度最大年份發生在2002-2003年,結構效應為-7.3%,其他年份大多在-2%~-3%左右。行業內部煤耗強度效應絕對值最大年份發生在2007年,為-13.4%,對煤耗效率提高的貢獻率達109.4%。

圖2 2000-2016年我國工業煤耗強度的因素分解結果

圖3 2000-2016年工業分行業煤耗強度和結構對工業煤炭強度的影響

2000-2016年工業分行業煤耗強度和結構對工業煤炭強度的影響見圖3,由分部門的貢獻可知,不同行業分解項的效應及貢獻存在較大差異。2000-2016年工業部門結構變化對煤耗強度的影響(即結構效應)主要取決于煤炭開采與洗選業、石油、煉焦與核燃料供應業以及電力熱力生產及供應業,其結構效應分別是-4.8%、-11.2%和-19.3%,這3個部門對整個工業部門結構效應和總效應的貢獻率分別為87.1%和32.1%。這3個行業都是高耗煤的能源生產部門,2016年占全部工業煤炭消費的65.8%,且占工業增加值的比重在2000-2016年均有所下降,從而不難理解這3個行業對結構效應的重要貢獻。2000年和2016年行業煤耗所占比重見圖4,2000年和2016年行業增加值所占比重見圖5。

圖4 2000年和2016年行業煤耗所占比重

圖5 2000年和2016年行業增加值所占比重

從分部門的強度效應看,僅有石油、煉焦行業的強度效應對工業煤耗效率起到較強抑制作用,對整個工業部門強度效應和總效應的貢獻率分別是-6.4%和-4.1%。而且該行業的單位增加值煤耗以年均3.3%的速度增長,部分原因是由于隨著焦炭產業的發展,煤炭原料投入增加明顯,使該行業單位增加值煤耗增加,抵消了部分強度效應。更加細化的石油、煉焦行業分類數據及研究結果將有助于解釋該行業正強度效應的成因。其他各部門的強度效應為負,其中絕對值最大的是電力、熱力生產供應業,成為整個工業部門強度效應的主要來源行業,貢獻率達42.4%。其他貢獻率較高的行業還有黑色金屬冶煉和壓延加工業、化學原料和制品業和非金屬礦物制品業,這3個行業的強度效應絕對值均在10%以上,對強度效應的累計貢獻為36.0%,且單位增加值煤耗均以7%左右的速度下降。但是,經考察這3個行業貢獻大小的排序在不同年份間表現不同,故具體情況仍需具體考察。

5 結語

本文利用Divisia指數分解法,結合工業分行業煤炭消費和推算的不變價增加值,分解2000-2016年我國工業行業的煤炭利用效率變化,在分解過程中尋求煤炭利用效率提高的主要源泉。本文避免了能源總量效率指標帶來的不完全替代性偏差,同時采用了最新統計口徑的數據及全口徑行業增加值,使結果更有針對性和實效性。通過對17年來37個工業行業煤炭利用效率變化情況的研究,得到如下結論:從全國平均來看,工業行業結構變化和行業內部的煤炭效率變化對全國工業煤炭利用效率提高做出了積極的貢獻,強度效應的貢獻大于結構效應的貢獻。不同行業間的結構效應和強度效應對煤耗效率的影響存在較大差異,煤炭采選業、石油加工、煉焦業和電力生產業3個部門的結構效應貢獻明顯大于其他部門;石油加工、煉焦業的強度效應對煤耗效率提高起到較強的抑制作用,而電力生產業起到顯著的促進作用。

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