基于超效率SBM模型的中國(guó)區(qū)域全要素能源效率評(píng)價(jià)

吳家紅　段永瑞

摘 要： 建立了基于DEA模型的全要素能源效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型，對(duì)我國(guó)30個(gè)省（直轄市、自治區(qū)） 2007—2016年的能源效率進(jìn)行了測(cè)度，將測(cè)度結(jié)果按照東部、中部、西部三個(gè)區(qū)域進(jìn)行了時(shí)空差異分析，并對(duì)各區(qū)域的全要素能源效率變化趨勢(shì)進(jìn)行收斂性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示：2007—2016年我國(guó)全要素能源效率整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，從三個(gè)區(qū)域的對(duì)比研究可以看出，我國(guó)區(qū)域能源效率存在明顯差異，具體表現(xiàn)為東部能源效率最高、中部次之、西部最差，與我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的梯度相一致。通過收斂性檢驗(yàn)可以看出2007—2016年，我國(guó)全要素能源效率呈發(fā)散趨勢(shì)，即地區(qū)之間的差距在逐漸增大。

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）;全要素能源效率;超效率SBM模型;收斂性檢驗(yàn)

中圖分類號(hào)： F 224

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Abstract： In this paper， a system of total factor energy efficiency （TFEE） evaluation indices based on DEA model is established. The energy efficiency of 30 provinces （municipalities， autonomous regions） in China from 2007 to 2016 is measured by using the super-efficiency SBM model and considering undesired output. The spatial and temporal differences are analyzed for the eastern， central and western regions， and the convergence of TFEE trends in each region is tested. The results show that the TFEE of China has shown a downward trend from 2007 to 2016. The comparative study of the three regions shows that there are significant differences in regional energy efficiency in China. The eastern region has the highest energy efficiency， followed by the central region and the western region ranks the last， which is consistent with the gradient of China′s regional economic development level. It can be seen from the convergence test that China′s total factor energy efficiency is diverging between 2007 and 2016， and the gap between regions is gradually increasing.

Key words： data envelopment analysis （DEA）; total factor energy efficiency; super-efficiency SBM model; convergence test

改革開放以來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)取得了巨大成就。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的最新數(shù)據(jù)顯示，1978年至今我國(guó)GDP增長(zhǎng)約80倍，年均增長(zhǎng)率高達(dá)9.5%，在全球主要經(jīng)濟(jì)體中名列前茅。但是，中國(guó)高能耗、重污染、低產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式也一直為人詬病。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源消耗、環(huán)境污染之間的矛盾日趨激化，當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展遇到了前所未有的巨大挑戰(zhàn)。2016年我國(guó)能源消費(fèi)總量排名世界第一，占世界能源消費(fèi)總量的23%，CO₂排放量排名世界第一，占世界總量的27.3%。2016年我國(guó)單位GDP能耗為3.7噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)美元，是2015年世界能耗強(qiáng)度平均水平的1.4倍、發(fā)達(dá)國(guó)家平均水平的2.1倍，單位GDP能耗與發(fā)達(dá)國(guó)家仍有較大差距。為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展、提高能源效率和控制溫室氣體排放，中國(guó)政府提出了建設(shè)環(huán)境友好型和資源節(jié)約型社會(huì)的戰(zhàn)略目標(biāo)。“十一五”規(guī)劃綱要中，中國(guó)政府首次明確了節(jié)能減排的量化指標(biāo)和具體措施。在“十二五”規(guī)劃綱要中，中國(guó)政府進(jìn)一步完善了節(jié)能減排和環(huán)境保護(hù)政策，綱要中明確“十二五”期間我國(guó)單位GDP能耗減少目標(biāo)是16%，主要污染物（二氧化碳、二氧化硫等）排放總量減少目標(biāo)是8%。根據(jù)國(guó)家“十三五”規(guī)劃，GDP年均增速要保持在6.5%以上，而2020年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值能耗比2015年下降15%，能源消費(fèi)總量要控制在50億噸標(biāo)準(zhǔn)煤以內(nèi)。因此，在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和節(jié)能減排的雙重目標(biāo)下，提高能源使用效率、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)是經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇，科學(xué)評(píng)價(jià)能源效率對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展具有重要意義。

1 研究現(xiàn)狀

研究能源效率問題的常用方法主要為生產(chǎn)前沿分析方法，所謂生產(chǎn)前沿是指在一定的技術(shù)水平下，各種比例投入所對(duì)應(yīng)的最大產(chǎn)出集合。生產(chǎn)前沿分析方法根據(jù)是否已知生產(chǎn)函數(shù)的具體形式分為參數(shù)方法和非參數(shù)方法，前者以隨機(jī)前沿分析（stochastic frontier analysis，下文簡(jiǎn)稱SFA）為代表，后者以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelope analysis，下文簡(jiǎn)稱DEA）為代表。SFA方法需要人為設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)，通過計(jì)量模型對(duì)生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，進(jìn)而判斷是否有必要使用SFA方法，如果生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定正確，則可以剔除隨機(jī)因素對(duì)產(chǎn)出的影響，得到較為客觀的結(jié)果，如果函數(shù)設(shè)定不正確，估計(jì)出的參數(shù)存在較大偏差，得到的結(jié)果會(huì)產(chǎn)生很大的誤差。因此，使用SFA方法具有較強(qiáng)的主觀性。DEA方法不需要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，只需根據(jù)投入與產(chǎn)出便能測(cè)算出生產(chǎn)前沿面，同時(shí)DEA方法能更加有效地處理多投入、多產(chǎn)出的問題。

DEA方法是1978年由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Charnes等人提出的，它是一種非參數(shù)效率評(píng)價(jià)方法，以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)，運(yùn)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來計(jì)算具有相同類型投入和產(chǎn)出的決策單元（decision making unit，DMU）和由相對(duì)有效的決策單元構(gòu)成的生產(chǎn)前沿面之間的距離，據(jù)此計(jì)算出每個(gè)DMU的相對(duì)效率值。隨著方法的進(jìn)步，DEA在能源和環(huán)境研究領(lǐng)域得到了越來越多的關(guān)注，測(cè)量能源效率已被確定為DEA的一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域。魏楚等基于DEA方法計(jì)算了1995—2004年的中國(guó)省級(jí)能源效率，并將它和傳統(tǒng)的能源生產(chǎn)率進(jìn)行區(qū)分和比較;李世祥等基于DEA方法計(jì)算了中國(guó)13個(gè)主要工業(yè)省區(qū)1990—2006年的能源效率，發(fā)現(xiàn)我國(guó)工業(yè)行業(yè)能源效率偏低;Wang等基于DEA方法，評(píng)估了2006—2010年中國(guó)30個(gè)主要城市工業(yè)部門的區(qū)域能源效率以及節(jié)能減排潛力;屈小娥等運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)實(shí)證測(cè)算了1990—2006年全國(guó)30個(gè)省份能源效率及技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率指數(shù)。上述研究的共同點(diǎn)是使用傳統(tǒng)的DEA模型測(cè)算能源效率，這類模型只能對(duì)決策單元是否為DEA有效做出判斷，對(duì)于多個(gè)被判定為DEA有效的決策單元之間的差別無(wú)法區(qū)分。實(shí)際上，同樣是DEA有效的決策單元，由于投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的不同，它們之間依舊存在著區(qū)別，還需要對(duì)這些DEA有效的決策單元進(jìn)一步評(píng)價(jià)。此外，在實(shí)際能源使用過程中會(huì)出現(xiàn)污染物，如二氧化碳、二氧化硫等非期望產(chǎn)出，上述研究并沒有考慮此類非期望產(chǎn)出。

國(guó)內(nèi)有些學(xué)者采用包含非期望產(chǎn)出的超效率DEA模型研究中國(guó)的能源效率。王恩旭等基于超效率DEA方法建立了可處理非期望產(chǎn)出的能源效率評(píng)價(jià)模型，對(duì)中國(guó)30個(gè)行政區(qū)域的能源效率進(jìn)行實(shí)證研究;關(guān)愛萍等基于超效率DEA模型對(duì)中國(guó)西部11個(gè)省2000—2011年的全要素能源效率進(jìn)行了測(cè)算;劉海濱等在考慮環(huán)境因素的基礎(chǔ)上，采用超效率DEA模型研究了我國(guó)區(qū)域能源效率;朱幫助等基于超效率DEA方法建立了能源效率評(píng)價(jià)模型，并對(duì)我國(guó)29個(gè)省2000—2010年的能源效率進(jìn)行了實(shí)證分析;李金穎等運(yùn)用在CCR模型基礎(chǔ)上建立起來的超效率DEA 模型，分析了1998—2008年河北省全要素能源效率問題。上述研究所采用的超效率模型都是基于傳統(tǒng)DEA-CCR模型改進(jìn)得到的，其本質(zhì)是徑向的DEA模型。徑向DEA模型沒有考慮投入產(chǎn)出的松弛變量，使用這類模型測(cè)算得到的能源效率會(huì)出現(xiàn)較大的偏差。

2 考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型

Tone提出了一種帶有投入和產(chǎn)出松弛變量的非徑向DEA模型——基于松弛變量的模型（slacks based model，下文簡(jiǎn)稱SBM）。SBM模型的目標(biāo)函數(shù)中帶有投入和產(chǎn)出的松弛變量，直接對(duì)投入和產(chǎn)出的松弛變量進(jìn)行處理。SBM模型可以同時(shí)從投入和產(chǎn)出角度分析能源效率，消除了傳統(tǒng)徑向DEA模型在效率評(píng)價(jià)過程中因徑向選擇差異所帶來的效率測(cè)量偏差，能夠獲得更客觀和準(zhǔn)確的效率測(cè)量。在實(shí)際能源使用過程中，諸如二氧化碳、二氧化硫等非期望產(chǎn)出是無(wú)法避免的，研究能源效率必須將此類非期望產(chǎn)出考慮在模型內(nèi)。Tone和Sahoo基于SBM模型，提出了一個(gè)將非期望產(chǎn)出考慮在內(nèi)的新的效率度量方法——超效率SBM模型，該模型可以對(duì)SBM有效的決策單元進(jìn)行二次評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果能夠有效區(qū)分各決策單元之間的效率差異。模型表示如下：

3 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)處理

單要素能源效率指標(biāo)是一個(gè)一維指標(biāo)，使用該指標(biāo)測(cè)算能源效率時(shí)僅考慮能源投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。Hu等認(rèn)為單要素能源效率指標(biāo)主要是基于能源強(qiáng)度比較及其變動(dòng)因素的分解進(jìn)行分析，忽略了經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出是由能源與勞動(dòng)力、資本等多種生產(chǎn)性要素共同組合的結(jié)果，其內(nèi)涵相對(duì)而言缺少經(jīng)濟(jì)意義，僅是對(duì)能源利用水平的度量，是專門用來測(cè)量能源使用效率的指標(biāo)。因此，Hu等提出了全要素能源效率指標(biāo)（total factor energy efficiency，TFEE），該指標(biāo)彌補(bǔ)了單要素指標(biāo)的不足，著重分析能源、勞動(dòng)、資本投入與經(jīng)濟(jì)等產(chǎn)出之間的相互作用與替代關(guān)系。Hu等在該指標(biāo)體系下運(yùn)用DEA方法測(cè)度了中國(guó)各地區(qū)1995—2002年的能源效率。

本文基于Hu等人的研究，使用全要素能源效率指標(biāo)體系，對(duì)我國(guó)的能源效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，將勞動(dòng)力人口和固定資本存量作為兩個(gè)非能源投入，煤炭、石油和天然氣的消費(fèi)量作為三個(gè)能源投入，地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）作為期望產(chǎn)出。考慮到實(shí)際能源使用過程伴隨著廢水、廢氣等產(chǎn)出，所以將二氧化碳（CO₂）和二氧化硫（SO2）的排放量作為兩個(gè)非期望產(chǎn)出。每年的勞動(dòng)力人口、GDP和SO2的排放量數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2008—2017》。三種類型的能源消耗來源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2008—2017》。固定資本存量的數(shù)據(jù)來源于張軍等的研究。同時(shí)，CO₂排放量采用劉宇等給出的通過化石燃料消耗量計(jì)算的方法。

本文選取2007—2016年我國(guó)30個(gè)省（直轄市、自治區(qū)），由于數(shù)據(jù)問題，本文的研究沒有考慮西藏自治區(qū)、臺(tái)灣省以及香港和澳門地區(qū)。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)東部、中部和西部三個(gè)區(qū)域的劃分，本文將對(duì)這三個(gè)區(qū)域的能源效率進(jìn)行研究，其中東部省份包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南，中部省份包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部省份包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。各區(qū)域投入和產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征如表1所示。

4 實(shí)證分析

基于考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型，計(jì)算得到中國(guó)2007—2016年30個(gè)省市的全要素能源效率值，并通過求算數(shù)平均值的方法，得到各區(qū)域的全要素能源效率值，結(jié)果見表2與圖1。

4.1 區(qū)域全要素能源效率時(shí)空差異分析

（1）東部區(qū)域包括8個(gè)沿海省份和3個(gè)直轄市，該區(qū)域自改革開放以來經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，每年的GDP約占全國(guó)GDP的60%，能源消耗約占全國(guó)消耗量的45%。2007—2016年?yáng)|部區(qū)域的能源效率出現(xiàn)過兩次較大的波動(dòng)。第一次是2007—2008年，其能源效率從1.21下降到了1.13，原因在于2008年發(fā)生了席卷全球的經(jīng)濟(jì)危機(jī)，此次危機(jī)對(duì)于我國(guó)的GDP增長(zhǎng)造成了一定的影響。經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生之前，2007年中國(guó)GDP增長(zhǎng)率為11.9%，經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生之后，2008年中國(guó)GDP增長(zhǎng)率下降到了9%。東部區(qū)域作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重點(diǎn)區(qū)域，經(jīng)濟(jì)危機(jī)對(duì)其造成的影響要比其他兩個(gè)區(qū)域更為嚴(yán)重。第二次波動(dòng)發(fā)生在2011—2013年，東部區(qū)域的能源效率再一次出現(xiàn)較大幅度的降低，從2011年的1.24下降到了2013年的1.07。2011年是我國(guó)“十二五規(guī)劃”的開局之年，政府進(jìn)一步完善了節(jié)能減排和環(huán)境保護(hù)政策，明確規(guī)定“十二五”期間我國(guó)單位GDP能耗減少目標(biāo)是16%，主要污染物排放總量（二氧化碳、二氧化硫等）減少目標(biāo)是8%。在此目標(biāo)之下，東部區(qū)域作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)區(qū)域以及能源消耗的主要區(qū)域，為了實(shí)現(xiàn)國(guó)家的節(jié)能減排目標(biāo)，該區(qū)域內(nèi)的各省市紛紛出臺(tái)各種地方性政策。這些政策措施的制定并沒有從提升能源效率、實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)的層面考慮，只是簡(jiǎn)單地限制一些高能耗、高污染企業(yè)的發(fā)展，這些企業(yè)具有高能耗、高污染的同時(shí)，也具有很強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出能力，限制其生產(chǎn)在短期內(nèi)可能會(huì)起到節(jié)能減排的效果，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，會(huì)降低東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，進(jìn)而對(duì)能源效率產(chǎn)生負(fù)面作用。

東部區(qū)域內(nèi)的各省市的表現(xiàn)也存在明顯差異：北京的能源效率是東部省市中最高的，而且明顯高于其他省市。上海和遼寧的能源效率2007—2016年一直處于大于1的有效狀態(tài)，能源效率均值分別為1.49和1.10。海南、福建、山東雖然能源效率的均值大于1，但部分年份處于能源效率小于1的狀態(tài)。河北的能源效率在東部各省市中處于最低水平，均值只有0.88，低于中部的平均水平，這與它的區(qū)域位置有一定的關(guān)系，河北的很多城市與北京接壤，北京為了防止工業(yè)等污染，將很多產(chǎn)業(yè)都布局在與其相鄰的河北境內(nèi)的城市，從而增大了河北的資源消耗，由于技術(shù)等原因?qū)е潞颖陛^大的資源消耗卻處于較低的能源效率水平。

（2）中部區(qū)域包括8個(gè)內(nèi)陸省份，每年GDP約占全國(guó)GDP的25%，能源消耗約占35%。在研究期內(nèi)，其能源效率表現(xiàn)較為穩(wěn)定，處于緩慢上升的狀態(tài)。其中，山西的能源效率均值為1.41，位列中部之首，并且處于全國(guó)第3位。山西是我國(guó)資源型大省，改革開放以來的很長(zhǎng)一段時(shí)間其產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都是以煤炭產(chǎn)業(yè)為核心，資源的消耗較高。王恩旭等人的研究表明，1995—2007年山西的能源效率一直處于較低水平。在本文的研究期內(nèi)，山西的能源效率一直保持較高水平，能源效率均值達(dá)到1.41，穩(wěn)居中部區(qū)域前列。這得益于山西省政府出臺(tái)的一系列提高能源效率的政策措施，包括提高能源供給體系質(zhì)量效益、構(gòu)建清潔低碳用能模式、推進(jìn)能源科技創(chuàng)新、深化能源體制改革、擴(kuò)大能源對(duì)外合作等。中部其他省份如江西、安徽、湖南的能源效率在2007—2016年一直處于有效率的狀態(tài)，吉林、黑龍江、河南、湖北的能源效率均值都小于1，是提升中部區(qū)域能源效率的重點(diǎn)關(guān)注地區(qū)。

（3）西部區(qū)域包括7個(gè)省份和4個(gè)自治區(qū)，GDP約占全國(guó)GDP的15%，能源消耗約占全國(guó)消耗量的20%。該區(qū)域的能源效率均值為0.85，低于全國(guó)的平均水平。2007—2016年該區(qū)域的能源效率處于下降趨勢(shì)，均值由2007年的0.92下降到2016年的0.88，主要原因在于11個(gè)地區(qū)中有6個(gè)地區(qū)的能源效率處于下降趨勢(shì)，其中重慶、四川下降明顯。青海、廣西、云南3個(gè)地區(qū)的效率均值處于三個(gè)區(qū)域中最低的水平，這也是西部區(qū)域效率低于其他區(qū)域的重要原因。隨著新一輪的重工業(yè)、高耗能行業(yè)的內(nèi)遷轉(zhuǎn)移，以及國(guó)家出臺(tái)更為嚴(yán)格的節(jié)能減排政策，會(huì)給西部能源效率的改善帶來更大的壓力。

4.2 區(qū)域全要素能源效率收斂性檢驗(yàn)

本文所研究的三個(gè)區(qū)域之間的能源效率差異明顯，能源效率較高的區(qū)域與能源效率較低的區(qū)域之間差距的特征各異，為了探尋各區(qū)域之間差異的特征與演變規(guī)律，需要對(duì)能源效率進(jìn)行收斂性檢驗(yàn)。在收斂性檢驗(yàn)的相關(guān)研究中，σ收斂使用較多。σ收斂可以用來檢驗(yàn)區(qū)域間的效率離散程度，即地區(qū)差異，衡量我國(guó)三個(gè)區(qū)域的效率是呈擴(kuò)大趨勢(shì)，還是縮小趨勢(shì)。依據(jù)林光平等人的研究方法，本文研究的中國(guó)區(qū)域全要素能源效率σ收斂可表示如下：

其中：TFEEnt表示第n個(gè)省在t時(shí)期的全要素能源效率;TFEEt表示t時(shí)期所有N個(gè)省份的全要素能源效率的平均值。當(dāng)σt+1<σt時(shí)，說明全要素能源效率的離散系數(shù)在縮小，存在σ收斂。根據(jù)式（4）計(jì)算各區(qū)域全要素能源效率的收斂性，結(jié)果見表3和圖2。

從全國(guó)范圍來看，2007—2016年，全國(guó)的能源效率變化較大，地區(qū)之間差距各異，其中2007—2011年出現(xiàn)上升的發(fā)展趨勢(shì)，即各省市之間的差距逐漸增大，2011年之后各地區(qū)之間差距又在縮小。從區(qū)域?qū)用鎭砜矗瑬|部、中部、西部三個(gè)區(qū)域內(nèi)部的效率變化差異較大，其中東部區(qū)域內(nèi)部差異在2010年出現(xiàn)了一個(gè)較大的波動(dòng)，其余年份各區(qū)域差異變化都較平穩(wěn)，中部的能源效率呈現(xiàn)差異逐漸縮小的趨勢(shì)，而西部呈現(xiàn)差異逐漸增大的趨勢(shì)。東部區(qū)域是全國(guó)能源效率變化趨勢(shì)最明顯的區(qū)域，2007—2016年該區(qū)域總體變化趨勢(shì)與全國(guó)的變化趨勢(shì)相同，而且由于東部區(qū)域8個(gè)省市的能源效率均值高于1，特別是北京的能源效率呈現(xiàn)超高的趨勢(shì)，導(dǎo)致其對(duì)全國(guó)的能源效率變化具有極大的決定作用。

5 結(jié)論與政策建議

本文在全要素能源效率指標(biāo)體系下，運(yùn)用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型，對(duì)中國(guó)的30個(gè)省市和東部、中部、西部3個(gè)區(qū)域的能源效率進(jìn)行了研究，并對(duì)各區(qū)域能源效率的收斂性進(jìn)行了檢驗(yàn)。從省份層面看，北京的能源效率一直處于較高水平，這與其地理優(yōu)勢(shì)、資源稟賦、政府政策的扶持以及該地區(qū)在發(fā)展環(huán)境中的創(chuàng)新有很緊密的聯(lián)系;從區(qū)域?qū)用婵矗瑬|部區(qū)域全要素能源效率最高，其次是中部，效率最低的是西部區(qū)域，這與我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的分布梯度相一致，東部對(duì)于我國(guó)整體能源效率的提升和拉動(dòng)作用相當(dāng)明顯。2007—2016年，中國(guó)整體、東部和中部的能源效率都在波動(dòng)中呈現(xiàn)出收斂趨勢(shì)。與此相反，西部?jī)?nèi)部省份的能源效率表現(xiàn)出了緩慢的發(fā)散趨勢(shì)，因此西部區(qū)域和其他區(qū)域的能源效率差距不能顯著縮小。

由此，得出如下政策建議：

第一，穩(wěn)步提高東部區(qū)域能源效率，以產(chǎn)生輻射作用帶動(dòng)中西部區(qū)域能源效率的提高，從而提高我國(guó)整體的能源效率。第二，制定向中西部?jī)A斜的能源政策，加快中西部區(qū)域能源效率提升速度。第三，打破區(qū)域之間要素流動(dòng)的壁壘，加強(qiáng)區(qū)域間資金、技術(shù)、人才的流動(dòng)，促進(jìn)區(qū)域之間的交流合作。最后，加強(qiáng)國(guó)際間的能源技術(shù)合作，學(xué)習(xí)國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)將我國(guó)富有成效的節(jié)能技術(shù)向國(guó)外介紹，參與全球技術(shù)創(chuàng)新體系的交流合作，在此過程中不斷提升、完善現(xiàn)有的節(jié)能技術(shù)。

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