中國(guó)電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率分析

摘要：為促進(jìn)中國(guó)電力行業(yè)可持續(xù)發(fā)展，采用DEA方法對(duì)2016—2020年全國(guó)30個(gè)省區(qū)市（除西藏外）的電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算并對(duì)其時(shí)間和空間變動(dòng)特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明，2016—2020年在中國(guó)30個(gè)省區(qū)市（除西藏外）電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率為1.000 7，綠色技術(shù)進(jìn)步平均值為1.000 2，綠色技術(shù)效率平均值1.005 1。相比于經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素，環(huán)境治理和科技投入等綠色發(fā)展因素對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率、綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步的影響更顯著。從時(shí)間特征來看綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)波動(dòng)的趨勢(shì)，空間特征來看呈現(xiàn)地區(qū)性不平衡的特征。為此，進(jìn)一步提出要著重關(guān)注技術(shù)進(jìn)步，通過減碳技術(shù)和減碳設(shè)備的運(yùn)用等，優(yōu)化電力行業(yè)投入產(chǎn)出比，提升電力行業(yè)運(yùn)行的穩(wěn)定性，減少綠色全要素生產(chǎn)率波動(dòng)性等建議。

關(guān)鍵詞：電力；綠色全要素生產(chǎn)率；綠色技術(shù)效率；綠色技術(shù)進(jìn)步；時(shí)間特征；空間特征

中圖分類號(hào)：F124.3；X322文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0引言

全球環(huán)境問題的加劇使得綠色、低碳成為新時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)。特別是在高質(zhì)量發(fā)展的要求下，工業(yè)領(lǐng)域的綠色、低碳轉(zhuǎn)型顯得尤為重要[1]。中國(guó)作為世界上最大的發(fā)展中國(guó)家，電力行業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱，也是能源消耗和碳排放的主要來源之一，其綠色轉(zhuǎn)型對(duì)于實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)具有重要意義。自新中國(guó)成立特別是十八大以來，中國(guó)電力工業(yè)進(jìn)入了從高速發(fā)展轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵階段。同時(shí)也面臨大規(guī)模清潔轉(zhuǎn)型壓力、電力系統(tǒng)效率還不夠高，電力成本還不低，體制機(jī)制還不完善等問題[2]。同時(shí)，政府已經(jīng)明確提出了2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)，這對(duì)電力行業(yè)提出了更高的綠色發(fā)展要求。

對(duì)于工業(yè)領(lǐng)域的綠色全要素生產(chǎn)率問題，相關(guān)研究已經(jīng)作出了一些探討。李丹青等[3]運(yùn)用DEA方法測(cè)度了30個(gè)省份規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新效率，結(jié)論表明，綠色技術(shù)創(chuàng)新效率低于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新效率，純技術(shù)效率低下是導(dǎo)致綜合技術(shù)效率不高的主要原因。劉建翠和鄭世林[4]利用SBM-Undesirable模型測(cè)算了中國(guó)21個(gè)工業(yè)行業(yè)的綠色技術(shù)效率，研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)工業(yè)綠色發(fā)展的技術(shù)效率總體較低，具有較大的提升空間，并且綠色技術(shù)效率具有明顯的行業(yè)異質(zhì)性，行業(yè)之間差距較大。王永清等[5]選取2005—2020年中國(guó)省份面板數(shù)據(jù)為研究樣本，構(gòu)建SBM非期望產(chǎn)出模型，測(cè)算出了省域綠色全要素生產(chǎn)率。研究表明，從整體來看，按年份平均計(jì)算的綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，2005—2020年，效率值由0.347上升到0.567，年均增長(zhǎng)率約為1.5%；從區(qū)域來看，2020年?yáng)|、中、西部分區(qū)域的效率值分別為0.718、0.464和0.491，東部與中西部的區(qū)域間差異較為明顯。在針對(duì)電力行業(yè)的研究中，郭莉等[6]采用含非期望產(chǎn)出的SBM-GML指數(shù)模型測(cè)算可知，十年來國(guó)內(nèi)整體與大部分省份電力行業(yè)的環(huán)境效率不斷提升，這主要依賴于技術(shù)進(jìn)步及技術(shù)效率的改善。徐丹丹等[7]對(duì)42家中國(guó)上市電力企業(yè)和30家美國(guó)上市電力企業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分析，結(jié)果可知，中國(guó)電力企業(yè)的技術(shù)效率與美國(guó)電力企業(yè)均較低；動(dòng)態(tài)分析結(jié)果顯示，中國(guó)電力企業(yè)的生產(chǎn)率相比于美國(guó)電力企業(yè)波動(dòng)較大、增長(zhǎng)較快。潘建均等[8]綜合采用SBM超效率模型和ML模型對(duì)2009—2018年中國(guó)30個(gè)省份電力行業(yè)環(huán)境效率及其增長(zhǎng)率進(jìn)行測(cè)度。結(jié)果表明，中國(guó)電力行業(yè)環(huán)境效率年均值為0.769，還具有較大的提升空間。

綜合現(xiàn)有研究可知，目前的研究在以下2個(gè)方面可深入研究：其一，現(xiàn)有測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率的研究多是針對(duì)整個(gè)工業(yè)行業(yè)，對(duì)具體行業(yè)，尤其是電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)算還不足；其二，在僅有的針對(duì)電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的研究中，缺少近五年綠色全要素的測(cè)算，也缺少綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素和時(shí)空特征分析，從而不足以把握當(dāng)前中國(guó)電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的基本特點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。

在此背景下，文章對(duì)中國(guó)30個(gè)省區(qū)市（西藏除外）的電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的水平、影響因素及其時(shí)空特征進(jìn)行分析，為中國(guó)電力行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供策略指導(dǎo)，對(duì)于指導(dǎo)電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義，也有助于政府和行業(yè)管理者更好地理解電力行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的復(fù)雜性，可作為進(jìn)一步優(yōu)化和調(diào)整電力行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的有效政策依據(jù)。

1研究方法與數(shù)據(jù)描述性分析

1.1研究方法

用全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量時(shí)，不僅要考慮傳統(tǒng)的資本、勞動(dòng)等要素的投入，同時(shí)也要考慮環(huán)境污染、碳排放等非期望產(chǎn)出，因此Chung和Fare[9]把環(huán)境污染視為非期望產(chǎn)出，開創(chuàng)性地采用方向性距離函數(shù)來測(cè)算一種全新的全要素生產(chǎn)率，結(jié)合Malmquist-Luenberger指數(shù)，被稱為綠色全要素生產(chǎn)率（Green Total Factor Productivity，GTFP）。至今，綠色全要素生產(chǎn)率已經(jīng)成為衡量一個(gè)國(guó)家或區(qū)域資源、環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的重要指標(biāo)。大部分已有研究采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）的方法來計(jì)算電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。DEA方法是由Charnes等[10]提出的一種效率評(píng)估方法，由于該方法不需要參數(shù)假設(shè)，同時(shí)可以解決多投入多產(chǎn)出的問題而被廣泛應(yīng)用。文章利用DEA方法中基于強(qiáng)可處置性假設(shè)的方向性距離函數(shù)模型（S-DDF）來對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率測(cè)算，其形式如下：

D0（x0，y0，u0；g）=sup{β：（y0，u0）+βg∈P（x）}（1）

式中：g代表方向向量，一般假設(shè)為g=（y0，-b0）。方向性距離函數(shù)假設(shè)指對(duì)生產(chǎn)者來說，提高全要素生產(chǎn)率一定意味著同時(shí)增加經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和減少污染物排放。

1.2數(shù)據(jù)描述性分析

考慮到數(shù)據(jù)的可得性，研究利用2016—2020年中國(guó)各省區(qū)市的短面板數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算。參考已有研究，選擇的綠色全要素生產(chǎn)率投入指標(biāo)為裝機(jī)容量、勞動(dòng)力人數(shù)和發(fā)電能耗。產(chǎn)出指標(biāo)為發(fā)電量。非期望產(chǎn)出為二氧化碳排放量，由于研究立足于減少碳排放的研究目標(biāo)，因此電力行業(yè)其他非期望產(chǎn)出暫不考慮，見表1。

將各個(gè)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。從表2結(jié)果來看，2016—2020年中國(guó)30個(gè)省區(qū)市發(fā)電的投入和產(chǎn)出水平具有較為明顯的差異，可以預(yù)測(cè)各省之間的全要素生產(chǎn)率之間也會(huì)存在比較明顯的差異。著重比較發(fā)電量和電力行業(yè)二氧化碳排放量2個(gè)指標(biāo)之間的差異。

從30個(gè)省區(qū)市2016—2020年的發(fā)電量來看（圖1），發(fā)電水平及其變化趨勢(shì)具有明顯差異。大致可以分為4個(gè)類別，類別一：發(fā)電量水平顯著增加，內(nèi)蒙古、云南和新疆這些地區(qū)的發(fā)電量在幾年間表現(xiàn)出強(qiáng)勁且持續(xù)的增長(zhǎng)；類別二：發(fā)電量水平中度增加，四川、寧夏、安徽、山西、河北、廣東、甘肅和福建的發(fā)電量表現(xiàn)出中度但穩(wěn)定的增長(zhǎng)；類別三：穩(wěn)定且有小幅波動(dòng)的地區(qū)包括吉林、山東、廣西、江西、河南、浙江、湖北、青海、陜西、黑龍江和江蘇。類別四：小幅或基本不變的地區(qū)有：上海、北京、天津、湖南、貴州、遼寧、海南和重慶，發(fā)電量變化很小或可以忽略不計(jì)。從30個(gè)省區(qū)市2016—2020年電力行業(yè)的二氧化碳排放量來看（圖2），各省份二氧化碳排放量也存在明顯差異，二氧化碳排放量較高的幾個(gè)省份有內(nèi)蒙古、山東和山西。部分省份二氧化碳排放量與發(fā)電量呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系（比如內(nèi)蒙古、河北和海南）。部分省份二氧化碳排放量與發(fā)電量沒有表現(xiàn)出正相關(guān)的關(guān)系（比如四川、云南、廣東和湖北），可能存在影響二氧化碳排放的其他因素。

2測(cè)算結(jié)果與分析

2.1電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測(cè)算結(jié)果

利用MATLAB軟件對(duì)電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算可知（表3），2016—2020年中國(guó)30個(gè)省區(qū)市（除西藏外）電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率為1.000 7，綠色全要素生產(chǎn)率最小值為0.738 1，最大值為1.354 9。由于綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）=綠色技術(shù)進(jìn)步（TECCH）×綠色技術(shù)效率（TECH），因此將綠色全要素生產(chǎn)率分解為綠色技術(shù)進(jìn)步和綠色技術(shù)效率2部分。從綠色技術(shù)進(jìn)步的情況來看，平均值為1.000 2，最小值為0.818 2，最大值為1.198 7；從綠色技術(shù)效率的情況來看，平均值為1.005 1，最小值為0.738 1，最大值為1.354 9。因此，在綠色全要素生產(chǎn)率中，綠色技術(shù)效率水平要優(yōu)于綠色技術(shù)進(jìn)步。可見，綠色全要素生產(chǎn)率的提升主要依靠綠色技術(shù)效率的拉動(dòng)，其次才是綠色技術(shù)進(jìn)步。

2.2電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素分析

為了考察電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素，參考相關(guān)研究，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展和綠色發(fā)展2個(gè)維度選取綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素。經(jīng)濟(jì)發(fā)展維度包括各省區(qū)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開放程度和人口水平，綠色發(fā)展維度包括環(huán)境治理情況和科技投入情況。2個(gè)維度共選擇了5個(gè)影響因素變量（表4）。其中，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開放程度和人口水平代表了一個(gè)省區(qū)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)電力資源的需求和消耗情況，造成了電力行業(yè)發(fā)展規(guī)模、發(fā)展水平的差異，從而對(duì)電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了影響。環(huán)境治理情況和科技投入情況，則反映了電力行業(yè)發(fā)展過程中對(duì)碳減排等綠色發(fā)展路徑的支持程度，從而也影響了綠色全要素生產(chǎn)率。變量的描述性分析見表5。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，利用面板數(shù)據(jù)回歸分別考察綠色全要素生產(chǎn)率、綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步的影響因素。結(jié)果表明（表6），經(jīng)濟(jì)發(fā)展維度，包括地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開放程度、人口水平對(duì)當(dāng)前電力綠色全要素生產(chǎn)率、綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步的影響均不顯著。相比經(jīng)濟(jì)發(fā)展維度，綠色發(fā)展維度對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率、綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步的影響更明顯。環(huán)境治理投入對(duì)綠色技術(shù)效率的影響系數(shù)為0.251 8且在5%水平上顯著，表明環(huán)境治理投入一個(gè)單位能夠促進(jìn)綠色技術(shù)效率0.251 8個(gè)單位，表明當(dāng)前的工業(yè)污染治理行動(dòng)對(duì)綠色技術(shù)效率的促進(jìn)作用明顯。可見，工業(yè)污染治理行動(dòng)通過對(duì)電力行業(yè)生產(chǎn)模式集中治理等，實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)方式對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)方式的替換，更新了電力行業(yè)運(yùn)作的投入和產(chǎn)出比例，實(shí)現(xiàn)了減排的目標(biāo)。科技投入情況對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)為0.023 6且在5%水平上顯著，表明企業(yè)研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)增加一個(gè)單位能夠促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)步0.023 6個(gè)單位。科技投入情況對(duì)綠色技術(shù)進(jìn)步的影響系數(shù)為0.023 5且在5%水平上顯著，表明企業(yè)研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)增加一個(gè)單位能夠促進(jìn)綠色技術(shù)進(jìn)步0.023 5個(gè)單位。可見，工業(yè)企業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型等過程中的科學(xué)技術(shù)投入能夠顯著促進(jìn)電力行業(yè)的技術(shù)更新，通過研究和試驗(yàn)開發(fā)新的綠色生產(chǎn)技術(shù)和新的顆粒物處理技術(shù)等，從而實(shí)現(xiàn)電力行業(yè)的碳減排，促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率和綠色技術(shù)的進(jìn)步提升。但是值得注意的是，科技投入情況對(duì)綠色技術(shù)效率產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響，這需要在后續(xù)的研究中開展進(jìn)一步的探討。

2.3電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的時(shí)間特征分析

通過計(jì)算2016—2020年電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的平均值可知（表7），綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出略微的波動(dòng)，在2017—2018年略微上升，又在2018—2019年呈現(xiàn)略微下降，在2019—2020年又開始上升，并超過了2016年。綠色技術(shù)效率也呈現(xiàn)出了波動(dòng)的特征，在2017—2018年呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)后，在2018—2019年和2019—2020年均開始下降，并且截至2020年綠色技術(shù)效率的水平要低于2016年。綠色技術(shù)進(jìn)步在2017—2018年有所下降后，則開始連續(xù)上升，在2019—2020年已經(jīng)超過了2016年的水平。總體而言，2016—2020年，中國(guó)電力行業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率和綠色技術(shù)進(jìn)步大體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，而綠色技術(shù)效率大體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

從各省區(qū)市的情況來看，綠色全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)情況可劃分為4個(gè)組別，第一組呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)：內(nèi)蒙古、寧夏、安徽、山東、山西、廣東、廣西、新疆、江蘇、江西、河北、浙江、湖南、貴州、遼寧、青海。第二組呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)：上海、吉林、四川、重慶、甘肅。第三組基本不變：云南、黑龍江。第四組雖然也呈現(xiàn)出了波動(dòng)趨勢(shì)，但是2020年的全要素生產(chǎn)率與2017年基本持平：北京、天津、河南、海南、湖北、陜西、福建（圖3）。此外，文章還測(cè)算了各省區(qū)市綠色技術(shù)進(jìn)步和綠色技術(shù)效率的時(shí)間變化趨勢(shì)。其中綠色技術(shù)進(jìn)步的波動(dòng)相比綠色全要素生產(chǎn)率明顯更大且大多呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)（圖4），多個(gè)省區(qū)市呈現(xiàn)出“√”的波動(dòng)狀態(tài)，如上海和天津，明顯隨著時(shí)間的推動(dòng)呈現(xiàn)出先下降而又上升的趨勢(shì)，并且上升相較于下降的幅度更大。但是也有省份下降的幅度更大一些，如吉林和四川。綠色技術(shù)效率中，北京、海南、湖南、甘肅、青海和黑龍江沒有明顯變動(dòng)趨勢(shì)，山東、寧夏、河北和湖北4省綠色技術(shù)效率經(jīng)過波動(dòng)后，2020年水平與2017年基本持平，其他省區(qū)市則呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)（圖5）。

2.4電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間特征分析

對(duì)各省區(qū)市的綠色全要素生產(chǎn)率的水平差異進(jìn)行分析，2016—2020年平均綠色全要素生產(chǎn)率排名最高的3個(gè)省區(qū)市為：北京（1.098 6）、陜西（1.061 1）、河北（1.057 4），較低的省區(qū)市為四川（0.916 5）、湖南（0.921 2）、甘肅（0.927 5）。綠色技術(shù)進(jìn)步排名最高的3個(gè)省區(qū)市為：廣東（1.040 5）、江蘇（1.039 7）、云南（1.037 5），較低的省區(qū)市為海南（0.967 1）、甘肅（0.930 8）、湖南（0.921 6）。綠色技術(shù)效率排名最高的3個(gè)省區(qū)市為：河南（1.092 9）、河北（1.061 5）、江西（1.040 9），較低的3個(gè)省區(qū)市為云南（0.961 3）、廣西（0.934 4）、四川（0.914 9）。

按照經(jīng)濟(jì)屬性將30個(gè)省區(qū)市劃分為東部地區(qū)、東北地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)4個(gè)區(qū)域，并對(duì)4個(gè)區(qū)域電力行業(yè)綠色技術(shù)效率的水平分別進(jìn)行分析并對(duì)比（表8）。從綠色全要素生產(chǎn)率水平來看，由高至低分別為東部地區(qū)、中部地區(qū)、東北地區(qū)和西部地區(qū)；從綠色技術(shù)進(jìn)步水平來看，由高至低分別為東部地區(qū)、東北地區(qū)、西部地區(qū)和中部地區(qū)；從綠色技術(shù)效率水平來看，由高至低分別為中部地區(qū)、東部地區(qū)、東北地區(qū)和西部地區(qū)。總體來看，東部地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率及其分解指標(biāo)的水平最高，西部地區(qū)的水平最低，而中部地區(qū)盡管綠色全要素生產(chǎn)率和綠色技術(shù)效率較高，但是綠色技術(shù)進(jìn)步水平較低。利用F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)來考察組間差異是否顯著，結(jié)果表明（表9）綠色全要素生產(chǎn)率的組間差異在10%水平上顯著，而綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步的差異雖有，但并不顯著。

3研究結(jié)論與政策建議

為促進(jìn)中國(guó)電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，幫助政府和行業(yè)進(jìn)一步優(yōu)化和調(diào)整電力行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型的有效政策依據(jù)，文章采用DEA方法中基于強(qiáng)可處置性假設(shè)的方向性距離函數(shù)模型（S-DDF），對(duì)2016—2020年全國(guó)30個(gè)省區(qū)市（西藏除外）的電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算和分解，并對(duì)其影響因素和空間變動(dòng)特征進(jìn)行歸納與提煉。結(jié)果表明：（1）2016—2020年中國(guó)30個(gè)省區(qū)市（除西藏外）電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率、綠色技術(shù)進(jìn)步和綠色技術(shù)效率的平均值分別為1.000 7、1.000 2和1.005 1。目前電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升中，主要依靠的是綠色技術(shù)效率的拉動(dòng)，其次是綠色技術(shù)進(jìn)步。（2）在影響電力行業(yè)的發(fā)展因素中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的維度，包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外開放程度和人口水平，影響不顯著。而綠色發(fā)展的維度影響顯著，表現(xiàn)在環(huán)境治理投入對(duì)綠色技術(shù)進(jìn)步有顯著正向影響；科技投入情況對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率和綠色技術(shù)進(jìn)步有顯著正向影響。（3）從時(shí)間特征來看，呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢(shì)。2016—2020年電力行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和綠色技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)出了略微的波動(dòng)上升趨勢(shì)，但是綠色技術(shù)效率則呈現(xiàn)出略微的波動(dòng)下降。從各省市自治區(qū)的情況來看，3個(gè)指標(biāo)隨著時(shí)間的波動(dòng)特征呈現(xiàn)出明顯差異，上升趨勢(shì)最為明顯的省區(qū)市包括內(nèi)蒙古、山東、寧夏、廣西、江蘇、江西、河北和青海。（4）從空間特征來看，呈現(xiàn)地區(qū)性不平衡。各省區(qū)市的平均綠色全要素生產(chǎn)率、綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步之間的差異顯著。東部地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率及其分解指標(biāo)的水平最高，西部地區(qū)的水平最低，而中部地區(qū)盡管綠色全要素生產(chǎn)率和綠色技術(shù)效率較高，但是綠色技術(shù)進(jìn)步水平較低。綠色全要素生產(chǎn)率的組間差異顯著，而綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步的差異雖有，但并不顯著。

結(jié)合上述研究提出以下政策建議：（1）針對(duì)2016—2020年中國(guó)電力行業(yè)綠色技術(shù)效率的水平，應(yīng)著重關(guān)注技術(shù)進(jìn)步，通過加大電力行業(yè)技術(shù)開發(fā)和技術(shù)運(yùn)用的投入，升級(jí)技術(shù)裝備，繼續(xù)放大技術(shù)進(jìn)步拉動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率的功能；（2）重點(diǎn)提升電力行業(yè)綠色技術(shù)效率，通過減碳技術(shù)和減碳設(shè)備的運(yùn)用等，優(yōu)化電力行業(yè)投入產(chǎn)出比，減少碳排放，改善綠色技術(shù)效率波動(dòng)下降的趨勢(shì)；（3）提升電力行業(yè)運(yùn)行的穩(wěn)定性，減少綠色全要素生產(chǎn)率及其相應(yīng)指標(biāo)的波動(dòng)性；（4）鑒于當(dāng)前的地區(qū)差異，應(yīng)著力拉動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)及其指標(biāo)較低的地區(qū)，尤其要指導(dǎo)西部地區(qū)的電力行業(yè)進(jìn)行改善，指導(dǎo)中部地區(qū)的電力行業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步，針對(duì)湖南、甘肅等綠色全要素生產(chǎn)率較低的省區(qū)市進(jìn)行專門投入，減少電力行業(yè)發(fā)展的地區(qū)性不平衡；（5）通過完善實(shí)施儀器設(shè)備與數(shù)據(jù)共享機(jī)制、推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新模式等渠道，加大電力行業(yè)環(huán)境治理和科學(xué)研發(fā)的投入，構(gòu)建支撐生態(tài)環(huán)境治理體系與治理能力的電力科技創(chuàng)新格局，為電力行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型賦能。

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Analysis of Green Total Factor Productivity in China′s Power Industry

ZOU Yuzhen

（State Power Investment Group Shandong Electric Power Co.，Ltd.，Jinan Shandong 250000，China）

Abstract：To promote the sustainable development of the electricity industry in China，the Data Envelopment Analysis（DEA）method was used to measure the green total factor productivity（GTFP）of the electricity industry in 30 provinces，municipalities，and autonomous regions in China from 2016 to 2020 and its practical and spatial varia-tion characteristics were analyzed.The results indicate that from 2016 to 2020，the GTFP in the electricity industry of 30 provinces，municipalities and autonomous regions（exceptTibet）in China is 1.000 7，the average green techno-logical progress is 1.000 2，and the average green technical efficiency is 1.005 1.Compared with economic develop-mentfactors，green development factors such as environmental governance and scientific and technological invest-ment have a more significant impact on green total factor productivity，green technological efficiency，and green technological progress.From the perspective of time characteristics，GTFP shows a fluctuating trend，and from the perspective of space characteristics，it shows the characteristics of regional imbalances.Therefore，it is further pro-posed to focus on technological progress，optimize the input-output ratio of the electricity industry through the appli-cation of carbon reduction technologies and equipment，enhance the stability of the electricity industry′s operations，and reduce the volatility of GTFP and other suggestions.

Key words：electricity;green total factor productivity;green technical efficiency;green technological prog-ress;temporalcharacteristics;spatial characteristics