河南全要素能源效率及影響因素

方東方

摘要：對2013-2017年河南17個地級市的全要素能源效率進行測算，概括其在總體及不同區域的特征，并利用Tobit模型探究其背后原因。研究發現，河南能源效率總體提高，但區域差異顯著。經濟發展水平的變化是促使能源效率下降的第一主因，能源結構、產業結構、對外開放度有負向影響，技術水平影響不顯著。在此基礎上，對如何優化河南全要素能源效率的提出建議。

Abstract： This paper estimates the total factor energy efficiency of 17 prefecture-level cities in Henan from 2013 to 2017， summarizes their characteristics in general and in different regions， and uses Tobit model to explore the reasons behind them. The study found that Henan's energy efficiency has improved overall， but there are significant regional differences. The change of economic development level is the first main reason for the decline of energy efficiency. Energy structure， industrial structure and openness to the outside world have negative impacts， while the impact of technology level is not significant. On this basis， suggestions are put forward on how to optimize Henan's all-factor energy efficiency.

關鍵詞：全要素能源效率;區域差異;SBM 模型;面板Tobit 回歸

Key words： all-factor energy efficiency;regional differences;SBM model;panel Tobit return

中圖分類號：F426.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）21-0250-04

0? 引言

能源為各行業的生產的動力源泉，是經濟增長基礎。改革開放初，經濟增長被中國放在首要地位，這導致粗放式的發展模式成為主流，然而隨著經濟的增長，中國的能源消費量與日俱增，這不但給我們的環境帶來了壓力，而且給國家的能源安全帶來了壓力。據中商產業研究院數據庫顯示， 2019年我國原油凈進口5.05億噸，對外依存度達72%，中國的原油消費三分之二以上是通過國外進口，國產原油消費量所占比例不及全國原油消費量的三分之一，國家原油安全日益成為社會各界關注的焦點。河南省作為中國的經濟大省，人口大省，能源消費大省，在能源消費方面具有代表型。改革開放以來，隨著社會主義市場經濟的發展，第二產業得到快速的發展，其中當然也不乏一些高耗能，高污染的化工企業如雨后春筍般快速發展，河南能源消耗總量迅速增加。能源的大量消費，特別是粗放式的能源消費，在給河南帶來經濟快速增長的可喜成績外，也給當地的環境帶來了污染，給國家的能源安全帶來了壓力。因此，研究河南的全要素能源效率有助于河南經濟效率的客觀評價，為河南今后的能源戰略提供依據。

1? 文獻綜述

在能源效率研究的早期，多數學者是僅對能源這一投入要素進行研究，而忽略了其他投入要素在能源消費中的替代作用。發現當時的測定方法有所不足后，Hu and Wang提出的全要素能源效率（TFEE， total factor energy efficiency）指標[1]，這種測定方法的提出使得對能源效率的研究更加科學。有鑒于此，Hu 和Wang提出的全要素能源效率測定方法被社科研究人員廣泛用于各類能源效率評價。中國對于能源效率的研究有著豐碩成果，主要有：師博、沈坤榮用DEA模型將各省GDP作為唯一產出，測出了中國各省的全要素能源效率，建立tobit模型，分步探究其影響因素，認為有些省份能源效率低下的主要原因不是所在省份能源充裕所至，而是由于市場分割使得市場調配資源的機制不能充分發揮，導致各地工業規模偏離經濟規模，致使各地能源效率差異很大，且難以縮小[2]。蹇令香對中國西部各省的能源效率、產業結構合理性與高級性進行測算，在此基礎上，建立各省產業結構與能源效率的耦合模型，認為產業結構與能源效率有較高的協調耦合關系，提高中國西部產業結構的合理化、高級化有利于提高中國西部的能源效率[3]。

進入21世紀以來中國能源效率有著顯著的提高，中國學者從多面進行了深入的研究。汪東芳就互聯網的發展對能源效率的影響進行研究，認為互聯網的發展對我國全要素能源效率有促進作用，同時互聯網對全要素能源效率是非線性的，有網絡效應[4]。趙春玲對中國的工業能源效率進行測算，并建立空間計量模型來探究影響中國工業能源效率的因素。她認為中國能源效率在省際間存在空間溢出效應，經濟發展水平、產業結構優化對各省的工業能源效率有促進作用[5]。林伯強對中國工業中的各種行業的能源效率進行測算，并構建聯系方程，對能源效率與對外貿易的關系進行研究，認為對外貿易通過進口、出口兩個方面對能源效率產生正向影響[6]。同時，能源效率的提高也有利于激勵中國企業參與對外貿易。

由上述可知，現有的研究在探究能源效率時，有的忽視了環境污染這一方面，得出的研究結果不夠真實。有些研究雖然也考慮到能源消費對環境的污染，也多是把單一污染指標（如廢氣）納入研究模型，不夠全面。并且此前的研究多以不同國家，或不同省份為研究對象，而直接以不同城市為分析對象的研究不多。鑒于此，本文把一個省份的不同城市為研究對象，借鑒已有的文獻，采用DEA模型對河南省 17個地市 2013-2017 年的能源效率進行測度并對其變化趨勢和地域差異進行評價，再建立模型分析其影響因素。

2? 河南省全要素能源效率評價

2.1? SBM-Undesirable 模型

傳統的 DEA 模型中具有徑向和角度的問題，對研究對象進行測定時往往會有一點的偏差。Tone K 提出了更能反映事實的非徑向非角度的 SBM 模型[7]，這種模型使得對研究對象的測定更加客觀、真實。將環境污染這個當今人們日益關注的非期望納入能源效率分析模型，將會使研究結果更加客觀、有實際意義

將河南各地級市作為一個生產決策單元（DMU），每個生產決策單元（DMU）均有三組投入產出向量X、Y、Z，其中X表示投入向量，Y 表示期望產出，Z表示非期望產出。這三個向量可分別定義為：

tobit模型：

由上述模型計算得到的各地市能源效率值介于0到1之間，即被解釋變量屬于受限變量，本文選擇Tobit模型進行估計。在面板 Tobit 模型中，由于固定效應通常難以獲得無偏的結果，本文最終選擇隨機效應 Tobit 模型進行估計。模型如下所示：

2.2 變量與樣本數據來源

本文的研究對象覆蓋河南省17個地級市，基于SBM-undisirale模型，采用年度面板數據，樣本區間為2013-2017年，借鑒現有的文獻，把資本存量、勞動力、能源這三種要素作為生產要素，由期望產出和非期望產出構成產出，期望產出是河南各地市當年GDP，非期望產出為各地市當年環境污染排放。

①資本。本文采用2013-2017年河南各市的固定資本投入作為投入變量，固定資產投資以當年的固定資產投資價格指數進行平減，單位為億元。數據來源河南17個地級市的歷年《河南統計年鑒》（2013-2017）。②勞動力。在衡量勞動力投入時，一般把勞動力素質和勞動力時間作為重要指標，但由于河南的相關數據難以獲得，因此，本文勞動力的投入指標上只選取河南各地級市的勞動人口，沒有涉及勞動力教育水平等勞動力質量，單位為萬人。數據來源于河南17個地級市的歷年《河南省統計年鑒》（2013- 2017）。③能源。本文選取河南各市的綜合能源消費量作為能源的投入指標，單位是萬噸標準煤，數據來源于河南17個地級市的歷年《河南統計年鑒》（2013-2017）。④期望產出。期望產出采用河南省各地市每年的以2013年為基期的不變價平減GDP作為指標，單位為億元。數據來源于河南17個地級市的歷年《河南省統計年鑒》（2013-2017）。⑤非期望產出。在經濟的發展過程中，環境的污染是伴隨GDP的產生而產生的。因此本文把環境污染作為非期望產出納入到全要素能源效率的測算模型中。由于在能源消費中產生的污染主要有空氣污染、廢氣污染及工業廢物污染，本文把工業廢水、廢氣、廢物的排放量當做環境污染的指標?？紤]到DEA的特點，過多的投入產出指標影響結果的準確性，因此，需要選用熵值法把三大污染排放指標經過一定的運算綜合成一個污染排放指數。

本文采取環境污染指數Pi的倒數作為模型非期望產出。廢水、廢氣和廢物排放量的數據來源于河南各地級市的歷年《河南省統計年鑒》（2013-2017），單位分別為萬t、億標m3 和萬t。各變量投入產出特征見表1。

2.3 全要素能源效率評價

以河南省各地市當年固定資產投資凈額、當年就業人數和能源綜合消費量作為投入變量，GDP和環境污染指數作為產出變量，采用非期望產出的SBM模型，運用 DEA-SOLVER PRO 5.0軟件對河南省17個地市2013-2017年的全要素能源效率進行測算（見表2及圖1）。本文將河南各地市全要素能源效率分為四個組，這四個組分別是高效率組、較高效組、中等效率組和低效率組。各組的效率水平分別在0.800-1.000，0.700-0.800，0.600-0.700，0.600以下的區間內。

豫南豫北各市的能源效率的梯隊分布情況如表3、圖1。就全省來說，到2017年，鄭州，開封，周口，許昌，三門峽的能源效率都達到了1，它們的能源效率都是高水平的，其中開封，和三門峽進步最快。雖然它們處于生產前沿曲線上，但這并不意味著這些城市的能源效率已達到盡善盡美，無法提升的水平，而是相較于其他地區，在當前的技術水平下，能源效率不能進一步的提高;在豫北地區，鄭州和洛陽是經濟最發達的兩個市，但在能源效率方面，洛陽的能源效率表現一般。在豫南地區，周口的經濟發展水平是相對落后的，但是得益于其第二產業占比不高其能源效率方面卻表現優異。

對比2013-2017年河南各市的能源效率變化情況可知，豫南、豫北各市的能源效率總體是上升的，能源效率均值從2013年的0.62上升到0.76，能源效率上升了22%。就豫北來說，豫北的平均能源效率在2013年是0.583，在2017年已提高到0.75，能源效率提高了近30%，效率提升顯著。豫南的能源效率也有2013年的0.68上升到2017年的0.77。由此可以看出，豫南，豫北的能源效率都在上升，并且豫北與豫南的能源效率差距在減少。截止到2017年豫南的效率仍略高于豫北，但差距并不明顯。由此可知，豫南，豫北都在漸漸改變原來高投入、高耗能的發展模式。

3? 全要素能源效率影響因素分析

在采用合適的工作對河南省各市的全能源效率進行測度后，就要對河南省各市的全要素能源效率進行橫向和縱向的比較。比較的結果可能會有較大的差異。我們就要對導致河南各地市能源效率差異及變動趨勢的原因進行分析。從而提出好的解決方案，以便提高各市能源效率，進而減少環境污染和減少經濟增長對能源投入的過度依賴。

3.1 變量與數據說明

借鑒現有的國內外的文獻，結合河南17個地市的經濟發展現狀，本文選擇影響全要素能源效率有：一是經濟發展水平，在社會發展的初期階段，人民的物資匱乏，人民對于的財富的增長要求強烈，環境在一定程度上有所忽視。隨著人民的生活水平的提高，人民會更加重視環境問題，這就需要提高全要素能源效率，減少高能耗、高污染的行業。二是能源結構，能源的種類是多樣的，如有核能、太陽能、風能、煤炭等。不同的能源有不同的熱效率，同時不同的能源在消費時也會產生不同的污染。三是產業結構，不同的產業全要素能源效率是不同的。在能源從能源效率低的部門向能源效率高的部門轉移時，在消費等量能源的條件下，各個部門產生的經濟價值會更大，全要素能源效率會更高。四是技術進步與創新。技術的進步對全要素能源效率有雙重作用：一方面，新科技的出現，帶來新工藝，新設備，這使得能源的效率提高，在消費等量能源的前提下，我們可以減少對環境的污染并創造更多的社會財富。另一方面，新科技會刺激經濟增長，產生回彈效應，可能會進一步的增加我們對能源的消費需求。五是各類經濟制度，如市場化程度、開放程度、所有者結構等。良好的制度，有利于激勵企業經營者提高能源的利用效率，有利于節能技術的創新、學習和使用。有利于減少企業間，企業與消費者等方面交易成本，有利于各種生產要素在企業間自由的流動，進而有利于提高能源利用效率。

①經濟發展水平。本文利用“河南各市的生產總值與各市人口”來表示人均GDP，用AGDP來表示。②能源消費結構。采用“河南各地市煤炭的消費量占當地能源消費總量的比重”來表示。③產業結構。產業結構對全要素能源效率有著重要的影響，第三產業是服務業，具有附加高，能源消耗小的特點，但是，第二產業由于其生產的特點，創造一單位的GDP所消耗的能源遠遠高于第一產業和第三產業。本文用IS指代產業結構，用“河南各市第二產業GDP與全省GDP的比“來表示，以2013年不變價格計算。④技術水平。技術水平對提高生產效率、能源利用率和降低環境污染有重要的影響，由于數據的可得性。本文選取“各種科研人員數占本地從業人員比重”作為技術水平變量T。⑤對外開放程度。外資的引入有利于增進當地的市場競爭活力，由于“知識外溢”而提高當地的技術水平和管理水平，進而促進當地能源效率。本文用“河南省各地市吸收利用外資占當地生產總值的比重”來衡量對外開放度，用O表示。以上數據來均源于河南17個地級市的歷年《河南省統計年鑒》（2013-2017）。

3.2 影響因素分析

為了考察在河南各地市各因素對全要素能源效率的影響，本位采用DEA-SOLVER PRO 5.0 軟件對相關數據進行回歸，不僅從全省的層面，而且從不同的區域進行研究。模型估計結果如表4 所示。

①經濟發展水平與全要素能源效率成U型關系，當gdp處于發展初期時，河南各地方政府更注重經濟發展的速度，高投入、高耗能、高污染的行業發展迅速，再加上管理粗放，使得全要素能源效率下降。當經濟水平達到一定的水平后，人們不但重視經濟發展速度，還開始重視社會、經濟、環境的協調發展，進而提高能源的效率。②不管是全省還是分區域，產業結構與全要素能源結構負相關，即第二產業占比的增加降低全要素能源效率。③就全省及河南南部來說，能源消費結構都與全要素能源效率負相關，表明當原煤的消費占能源消費總量的比例增加時，全要素能源效率會增加。在河南北部，能源消費結構雖然與全要素能源效率負相關，但不顯著。④科技人員占總勞動人口的比重對全要素能源效率的影響不顯著，一是，可能本文選擇的變量未能真實的反映科技水平。二是，科學技術確實存在技術回彈的現象，從而降低了科技對能源效率正向的促進作用。⑤通過表4的估計結果能夠看出，不管是全省還是分區域，開放度的提高無益于全要素能源效率的提高。這也驗證了“污染天堂”假說，河南省是一個欠發達的省份，普遍存在管理經驗、技術和資金缺乏的問題。外商的投資，可以彌補河南經濟建設中急需的資金，但外商在促進經濟的同時，將污染密集型產業轉移進來，對河南省的環境保護帶來了壓力。

4? 政策及建議

①基于 2013-2017年河南省 18個地市的面板數據，利用非期望產出 SBM 模型，對河南省各地市的全要素能源效率進行測算并探究其區域差異與影響因素，得出以下研究結論：一，從2013到2017年全省各市的全要素能源效率總體上是逐步提高的。二，經濟發展水平與全要素能源效率成U型關系， 能源結構、產業結構、對外開放度的提高對當地全要素能源效率有負向的影響，科技水平的提高對當地的能源效率的影響不顯著。②建議，當前的中國已是制造業大國，河南的制造業也發展迅速，但在制造業產業鏈中，我們的很多企業仍處于“制造業微笑線”的生產制造環節，而生產制造環節的特點是污染大、能耗高、利潤薄。我們的地方政府引導我們的企業向制造業產業鏈的上游和下游發展，并給與相關企業更加寬松的政策支持。這樣我們的企業不但利潤空間更大，也更有利于我們的第三產業的發展，有利于提高我們的全要素能源效率。③在其他條件保持不變的情況下，能源結構對全要素能源效率有負向影響，原煤消費量比重每增加一單位，全要素能源效率將下降0.017個單位。因此，接下來我們重視調整和優化能源結構，更高的能源效率不僅有利于減少對環境的壓力，還有利于逐步破解我國當前對進口能源過于依賴的困境，有利于改善我國的能源安全。調整和優化能源結構要求我們要不斷的去開發新的能源、降低清潔能源的使用成本、拓寬清潔能源的使用途徑。但能源的革新是艱難的，需要長時間去探索，它需要我們投入大量的人力物力去搞研發，但是一旦有所突破，將給我們的能源安全及環境帶來可觀的前景。④至于對外開放程度，其與全要素能源效率呈負相關，這與地方領導對經濟發展急迫，在引進的外資企業時沒有嚴格審查有關。因此，建議今后地方政府在引進外資時，必須保持謹慎樂觀，要著眼于當地的長遠規劃，把經濟發展、環境保護等發展目標統籌考慮，有目的、有選擇地引進外資。引導外商向高端的制造業、服務業或環保產業去投資，與此同時，加強對外企的綠色監管，及時阻止外資向夕陽產業和三高產業去滲透，防止河南成為外國企業的污染避難所。

參考文獻：

[1]Hu J L，Wang S C. Total factor Energy Efficiency of Regions in China[J]. Energy Policy， 2006（34）.

[2]師博，沈坤榮.市場分割下的中國全要素能源效率：基于超效率DEA方法的經驗分析[J].世界經濟，2008（9）.

[3]汪東芳，曹建華.互聯網發展對中國全要素能源效率的影響及網絡效應研究[J].中國人口·資源與環境，2019（1）.

[4]蹇令香，任曉東，王善善，李宛宣.中國西部地區能源效率與產業結構耦合協調關系研究[J].生態經濟，2019（10）.

[5]趙春玲，孫悅，楊桐彬.中國工業能源效率及其影響因素研究 ———基于空間計量分析[J].南京大學學報，2019（3）.

[6]林伯強，劉泓汛.對外貿易是否有利于提高能源環境效率——以中國工業行業為例[J].經濟研究，2015，9.

[7]TONE K. A Slacks-Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis[J]. Europea Journal of Operational Research， 2001.3.

[8]臧傳琴，劉巖.山東省全要素能源效率及其影響因素分析[J].中國人口·資源與環境，2012（8）.

[9]王兆華，豐超，郝宇，康玉臣，劉營.中國典型區域全要素能源效率變動走向及趨同性分析——以八大經濟區域為例[J].北京理工大學學報，2013，10.