1、中国各地区能源效率的测算与分析 摘 要 运用 DEA 方法定量测度我国各地区的能源效率和能源投入冗余度，并对省域能源效率和能源投入冗余度进行了分析。结果表明：我国各地区的能源效率表现为由东到西逐渐递减的态势，即东部各省市的能源效率最高，中部各省的能源效率次之，西部地区的能源效率最低；省域能源效率的差异明显。同时根据各地区的经济结构分析了其对能源效率的影响。 下载 关键词 能源效率；数据包络分析方法；能源投入冗余度 中图分类号 F061.5 文献标识码 A 文章编号 1673-0461（ 2013）07-0063-08 一、引 言 伴随着经济的快速发展，我国能源的消费总量呈逐年上升趋势。根据20
2、12 年 6 月 26日发布的世界能源统计年鉴数据， 2011 年，中国一次能源消费总量为 2， 613.2 百万吨油当量，占全球消费总量的 21.3%，超过美国，成为全球能源消耗第一大国。同时，据国家统计局 2012年 2月 22日发布的初步核算数据， 我国 2011年能源消费总量达 34.8亿吨标准煤，比 2010年增长了 7.0%，增速很快。 相对于如此巨大的能源消耗量，我国的能源供给明显不足。尽管我国是能源储量大国，总地质储量居世界第三位，但我国人均能源占有量较少，其中煤炭、原油等一次能源的人均储量低于世界平均水平的 1/2，因此，从人均角度来说，我国是资源小国。 同时，我国的单位国内
3、生产总值能耗偏高。虽然近几年我国的单位国内生产总值能耗逐年下降，但是我国仍然没有摆脱能耗偏高的状况，其数值仍远高于世界平均水平，与发达国家有很大的差距。 如何在经济发展过程中提高我国的能源效率，我国目前的经济结构是否是影响我国国内生产总值能耗偏高的因素之一？这些问题的解决都依赖于对我国及各地区总体经济能源效率的准确测算。正是因为我国目前能源供需不平衡、国内生产总值能耗偏高的状况，使研究我国的能源效率问题具有非常重大的现实意义。 二、文献综述 关于能源效率的研究，国内外学者主要是从能源效率的概念、能源效率的评价指标、能源效率的测度方法等方面展开的。 1995 年，世界能源委员会给出了能源效率的定
4、义，即为减少提供同等能源服务的能 源投入，用数学表达式可表述为：能源效率 =生产过程的有用产出 /生产过程的能源消耗。 关于能源效率的定义，国内外目前并没有一个统一的标准，归纳起来，对能源效率的界定主要有：能源生产力、能源的经济效率、能源的技术效率、能源的技术效率和经济效率的综合。 能源效率评价用来对能源效率水平进行评估，目前常用的能源效率评价指标有单要素评价指标和全要素评价指标。单要素能源效率评价是一个经济体的有效产出与能源投入的比值。史丹测算了 1990 年 2004 年区域间的能源生产率， 认为人均 GDP、产业结构、能源消费 结构、对外开放程度、能源资源禀赋等是影响能源生产率的主要因素
5、。屈小娥比较了 1995 年2006 年能源生产率的地区差异，认为第三产业增加值比重、技术进步、能源价格、制度因素等都对东部地区能源效率改进有积极作用。 全要素能源效率的测算依据来源于微观经济学中的全要素生产理论，在测算全要素能源效率时，需要确定生产边界或效率前沿。 在利用全要素能源效率评价指标对能源效率进行评价时，常用的方法有：非参数法和参数法，典型的非参数法如数据包络分析（ DEA），参数法如随机前沿函数法（ SFA）。 Hu and Wang 提出了全要素能源效率，并运用 DEA方法测度了中国各地区 1995 年 2002 年间的能源效率。 Roberto Ezcurra （ 2007）
6、采用非参数的统计方法测算分析了世界上 98 个国家从 20 世纪 70年代到 21 世纪初 30 年间的能源效率的空间分布，吴琦、武春友（ 2009）基于 DEA 方法建立能源效率评价模型，对中国 30 个行政区域的能源效率进行实证研究，并结合主成分分析法建立了可处理非期望产出的 DEA能源效率评价模型。刘海滨、郭正权（ 2011）在考虑环境因素的基础上，采用超效率 DEA模型研究了我国区域能 源效率。 借鉴前人的研究成果，本文拟采用 DEA 方法测算我国及各省 2000 年2009 年的全要素能源效率， 并在此基础上对测算结果进行分析。 三、各地区能源效率的测算 本文借鉴微观经济学的全要素生
7、产理论，采用基于规模报酬不变的CCR-DEA 模型，对我国及各地区 2000 年 2009 年的能源效率进行测算。 （一）模型说明 DEA 方法是一种数学规划模型，用来评价相同类型的评价单元（ DMU）是否技术有效的一种非参数统计方法，其理论基础来源于 Farrell提出的包络思 想。 DEA 基于经济学中的全要素生产理论，即：在所有可能的投入和产出组成的 “ 生产可能性集合 ” 中，如果投入一定，那么使产出最大的各种投入组合就形成 “ 生产效率前沿 ” 。如果某个决策单元落在效率前沿面上，那么这个决策单元就是有效单元。 在 CCR-DEA 模型中，假定有 n个评价单元，每个评价单元在生产过程
8、中都有 m种投入和 s种产出，则第 i个决策单元 DMUi的输入和输出可表示为： xi=x1i， x2i， ， xmiTyi=y1i， y2i， ， ysiT （ 1） 其中， xmi（ m=1， 2， ， m）为评价单元 DMUi（ i=1， 2， ， n）在第 m种输入上的投入量， ysi（ s=1， 2， ， s）为评价单元 DMUi 在第 s种输出上的输出量，且 xi0， yi0。若要对第 j0 个评价单元进行效率评价，其评价模型为： 分式规划 maxs.t.1u0 ， 0 （ 2） 其中 = （ 1 ， 2 ， ， m ） T， u=（ u1， u2， ， us） T，为 m种输入和
9、 s种输出的权重。对该分式规划进行 CHARNES-COOPER 变换： t=0 ， w=t ， =tu （ 3） 可将分 式规划模型转化为等价的线性规划模型，进一步可转换成对偶的线性规划问题如下： min ， s.txjjx0yjjy0j0 （ 4） 其中， 是第 j0个评价单元的效率评价数值，且 1 。若 =1 ，则该评价单元位于效率前沿面上，是一个有效的评价单元（注：以上公式来自吴琦的博士论文）。 （二）指标选取及数据处理 本文运用 DEA 方法测算我国及各地区全要素能源效率时，在传统经济增长理论的基础上，选取资本存量（ K）、人力资本存量（ L）、能源消耗量（ E）作为投入指标 ，选取
10、实际国民生产总值（ GDP）为产出指标，构建全要素能源效率模型。由于西藏的数据缺失严重，本文不涉及西藏的能源效率计算。 第一，能源消耗总量数据来源。能源消耗总量数据可由中国能源年鉴直接获取。其中，宁夏 2001 年的数据缺失，采用前后两年的平均值填补缺失值。 第二，资本存量的计算。资本存量是测算全要素能源效率时的一项非常重要的指标，因此这一指标的数据必须尽量做到准确。目前，我国学术界一般都运用永续盘存法对资本存量进行估算。本文也采用这种方法来估算资本存量。其计算公式如下： kt=kt-1（ 1-t ） +It，其中： kt 表示 T 年的资本存量，为本文所要求的量。 kt -1为 T-1年的资
11、本存量。本文以张军等（ 2004）在中国省际物质资本存量估算： 1952-2000一文中所测算的 2000年资本存量为基础数据（该文中，由于重庆直辖市的设立使口径不一致，缺乏重庆和四川的分项原始数据，因此本文采用 2000年重庆与四川的人口比例来折算 2000年四川和重庆的资本存量），从而根据公式测算 2001 年 2009 年的资本存量。 t 为经济折旧率，根据张军的研 究结果，本文将固定资本形成总额的经济折旧率定为 9.8%。 It 为 T年的投资，目前我国统计年鉴中统计的固定资本形成总额可视为衡量当年投资的最合理的指标，因此本文用固定资本形成总额来衡量当年投资。为消除物价变化对总量指标的
12、影响，使不同年份间数据具有可比性，投入指标需要消除物价影响。本文用固定资产投资价格指数来折算当年投资，使其成为实际值。所需的固定资本形成总额和固定资产投资价格指数的数据来源于中国统计年鉴。依照上述方法可计算出 2001 年 2009年的资本存量。 第三，人力资本存量的计 算。受教育年限法能较准确的衡量人力资本存量，因此，本文采用受教育年限法来衡量人力资本存量。其计算公式为： Ht=HEit*hi （ 5） 其中： Ht 为 T 年的人力资本存量； HEit 为 T年第 i 个层次的劳动力数量；hi为第 i个层次劳动力的受教育年限； N为将所有劳动力按受教育程度所划分的劳动力层次的个数，本文将劳
13、动力的受教育程度划分为 5 个层次，即N=5，这 5 个层次分别为： HE1 ，为文盲和自学劳动力的数量。本文将对应的受教育年限 h1 定为2。 HE2 ，为只接受了小学教育的劳 动力数量。我国绝大多数地区的小学教育年限为 6 年，所以本文将 h2 定为 6。 HE3 ，为接受了九年义务教育的劳动力数量。本文将其对应的 h3 定为9。 HE4 ，为高中教育（或中专教育）的劳动力数量。我国的高中教育（或中专教育）为 3年，将 h4 定为 h3+3，及 h4 为 12。 HE5 ，为接受了大学教育以上的劳动力数量。我国的大专为 3 年 ，本科教育一般为 4年，硕士一般为 2年 3年，结合以上情况，
14、本文将第五阶段的平均受教育年限定位 4，即 h5 定为 h4+4，也就是 h5为 16。 因此本文的 人力资本存量计算公式为： Ht=HEit*hi （ 6） 各种文化程度的劳动力数量数据来源于中国统计年鉴。值得注意的是，劳动力数据为时点指标，因此本文在算出 1999 年 2009 年的年末人力资本存量后，再根据下面公式计算某年的平均人力资本存量。 Hi= （ 7） 其中， Hi 为第 i 年的平均人力资本存量； H 为第 i年的年初人力资本存量，也就是第 i-1年的年末人力资本存量； Hi为第 i年的年末人力资本存量。根据以上公式，可计算得到 2000年2009 年的人力资本存量。 第四，实
15、际国内生产总值的计算。为保证不同年份数据纵向分析时的可比性，国内生产总值必须平减为不变价国内生产总值，以消除物价变化的影响。本文以 2000年为基期，采用 GDP平减指数来折算名义 GDP，即：实际GDP=名义 GDP/GDP 平减指数（比 2000 年）。名义 GDP 数据来源于中国统计年鉴，由此可算出 2000 年 2009 年的实际国内生产总值。 （三）各地区能源效率的测算 论文采用前文介绍的 DEA 模型和计算的投入产出指标，运用 DEAP2.1 软件对 2000 年 2009 年全国及各地区的全要素能源效率进行测算，其计算结果如表 1 所示。 四、全国及各地区全要素能源效率分析 （一
16、）各地区全要素能源效率横向分析 由上文测算的结果可知，在 2000 年 2009 年间，上海的能源效率得分一直为 1，处于效率前沿面上；广东的能源效率也很高， 2003 年 2009 年都名列第一，位于效率前沿面上；天津市、江苏、福建三省的能源效率得分值较高，波动较小；北京的能源效率从 2005年到 2009年一直位于前沿面上，这个期间能源效率较高；浙江、湖南等地区的能源效率也比较高，排名一直比较靠前；而贵州、云南、陕西、青海、宁夏、新疆等地区的能源效率一直较低，排名靠后，说明这些地区节能及提高技术效率的工作还任重道远。为了更好地分析全国及各地区的总体能源效率状况，进一步计算了 2000 年
17、2009 年各省能源效率的平均值，并将各省平均值与全国平均水平比较。由计算结果可知， 2000 年 2009 年间，上海的能源效率最高，广东、天津、江苏、福建、浙江、北京等沿海城市的能源效率次之，湖南、湖北、辽宁、海南、黑龙江、江西、山东、广西、河南、安徽、内蒙古、河北、山西等地区的能源效率则位于中间水平，其余西 部各省的能源效率则相对比较低，宁夏的平均效率只有 0.483。 从上面的分析，不难看出，我国各地区的能源效率具有三个特征。 第一，呈现地区集聚态势，即东部沿海地区的能源效率大体一致，中部地区的能源效率得分大致一致，西部地区的能源效率得分大体一致。 第二，我国的省域能源效率表现为由东到
18、西逐渐递减的态势，即东部各省的能源效率最高，中部各省的能源效率次之，西部地区的能源效率最低。 第三，比较各地区 2000 年 2009 年能源效率的平均值，不难发现，各省能源效率的平均取值从 0.4830 到 1，数值差别比较大，即能源效率较高地区的得分远远高于能源效率较低地区的数值，说明省域能源效率差异明显。 探究原因，我国各地区的经济结构也出现集聚态势，且各地区之间的经济结构差别比较大，这可能是造成我国各地区能源效率出现这种特征的原因。 沿海地区的支柱产业多为高能效的技术密集型行业，如通信设备、计算机及其它电子设备制造业，仪器仪表及文化办公用机械制造业等，这类产业能源效率普遍较高。 东北三
19、省是传统的老工业基地，其制造业发达，同时东北三省也是我国的粮食大省，相对的其食品制造业也很 发达，而传统制造业和加工业等产业的能源效率普遍不高。 中部六省中，山西的支柱产业为煤炭、焦炭、冶金、电力等行业，而煤炭开采和洗选业；湖北的支柱产业为汽车、钢铁、石化、电子信息、装备制造业等；安徽省的支柱产业为化工行业；河南省是粮食大省和纺织业大省，食品制造业和纺织业比较发达，同时河南与能源和原材料有关的行业也是其支柱产业之一；江西是我国著名的资源大省，其铜矿、有机硅、钨、稀土含量非常丰富，因此江西省的非金属矿及其它矿采选业非常发达，同时，江西省的盐化工业、陶瓷加工业、服装鞋帽加工业也非常发达。 西部地区
20、地广人稀，资源非常丰富，其煤炭、石油、天然气、有色金属、盐、磷等资源非常丰富，为我国其他地区的经济发展提供了大量的资源，是我国的能源和资源基地，其煤炭开采和洗选业、燃气生产和供应业，非金属矿物制品业，石油加工、炼焦及核燃料加工业等行业的产值占其总体经济的比例很大。 由以上各地区的产业经济构成可看出，经济结构对各地区的能源效率存在较大影响。 （二）全国 2000 年 2009 年间全要素能源效率纵向分析 随着政策、产业布局等因素在时间上的改变，我国的能源效率在时空上又有 怎样的变化？为了更清晰地描述我国能源效率在时间上的 变，本节用图形直观的对全国 2000 年 2009 年间的总体能源效率进行
21、描述，如图 1 所示。 图 1形象地表明了我国 2000 年 2009 年间能源效率随时间 变的趋势。总体来看，我国能源效率呈现波浪式变化，即 “ 上升 下降 上升 ” 。从2000年到 2003年，我国的能源效率逐年上升，其中 2001年的上升趋势最大。从 2004年开始，我国的能源效率经历了一次严重的下滑，在 2005年，全国的能源效率急剧下滑，从 0.857降到 0.740。自 2005年以后全国能源效率又恢复了逐年上升的态势，但上升幅度比较小。究其原因， 2004 年 2005 年是 “ 十五 ” 规划的最后两年，各地区为了更好地完成 “ 十五 ” 期间的经济任务，加大了各项投入，但是
22、忽略了技术的提高，从而造成能源效率的严重下滑。 2006 年，是 “ 十一五 ” 规划的开始， “ 十一五 ” 规划中特别提出了要注意经济发展的质量，重视节能减排，受到这一政策因素的引导，各地区努力提高技术水平，加大节能减排工作的力度，使能源效率有所上升。 （三）各地区能源投入冗余度分析 上节测算分析了我国及各省市 2000 年 2009 年间的能源效率 ，但本文对全要素能源效率的计算是基于全要素生产理论，资本存量、人力资本存量也会影响全要素能源效率的得分，为了更深入地考察我国及各省的能源利用情况，剔除资本存量、人力资本存量投入无效对能源效率得分的影响，需要计算能源投入冗余度。能源投入冗余度的
23、计算公式如下： 能源投入冗余度 =能源投入松弛量 /能源投入总量 上述公式表明，能源投入冗余度为大于 0小于 1的相对数，其值越小说明该地区该年的能源投入被充分利用，不存在能源投入浪费的情况。根据前面测算的全国及各省市的能源效率得分，可以计算能源消费量投入指 标的松弛量，利用能源投入冗余度计算公式和 DEAP2.1软件，可进一步测算出我国各省的能源投入冗余度，所得结果见表 2。 为了深入分析各地区能源投入冗余状况，依据我国传统的地区划分方法，将我国 30 个省、市、自治区划分为 4个区域，分别为：沿海地区、东北地区、中部地区、西部地区。对表 2测算的各省能源冗余度按照地区划分进行分析，可得到如
24、下结果： 第一，沿海地区能源投入冗余分析。测算结果表明，沿海地区的能源投入冗余相对来说较小，除了北京市逐年减少外，没有一定的规律可循。总体来看，河北、天津和山东的能 源投入冗余现象比较严重，有较大的节能空间。上海、福建、海南、江苏、浙江、广东能源投入冗余度较小，说明这些地区在节能工作上成果显著。 第二，东北地区能源投入冗余分析。东北三省的能源投入冗余状况在2005 年存在一个拐点， 2005 年前，东北三省的能源投入冗余从 2001 年到2004 年逐年下降，但到了 2005 年，东北三省的能源投入冗余普遍上升，之后，三省能源投入冗余度又逐年下降。 第三，中部地区能源投入冗余分析。中部地区的能
25、源投入冗余也在 2005年出现了拐点。除山西外，安徽、江西、河南、湖北、湖南 的能源投入冗余度在 2005 年前都基本为 0，在 2005 年，这 5 个省份的能源投入冗余度剧增， 2005 年后，中部六省的能源投入冗余度又逐年下降。总的来看，中部六省中，山西省的能源投入冗余度最高，其节能潜力巨大。 第四，西部地区能源投入冗余分析。 2005 年，除青海和新疆外，大多数省份的能源投入冗余度在这一年大幅增加。总的来看，西部各省中，广西、四川、云南、山西的能源投入冗余较小，在 2005 年前，这些省的能源投入冗余度均为 0， 2005年后，这些省份的能源投入冗余度虽然有所下降，但仍然没有达到最优状
26、态。 五、主要结论及政策建议 综合分析各地区的能源效率与各地区经济结构之间的关系，可以发现，各地区的经济结构在一定程度上影响了本地区的能源效率。 结合各地区的能源效率和能源冗余度分析，不难看出，各地区的能源效率和能源投入冗余状况都不尽相同，且表现为能源效率水平与经济发展水平有一定的一致性，即沿海地区的经济发展水平高，其能源效率也相对较高，西部地区的经济发展水平略低，其能源效率也较低，这是与我国的经济发展趋势一致的，即经济发展水平高的地区不断引入高新技术，淘汰低能产业，将低能产业向经济落后地区转 移，由此造成经济水平落后地区的能源效率普遍较低。具体结论可以归纳为以下几点： 第一，地区能源效率呈现
27、地区集聚态势，即东部沿海地区的能源效率大体一致，中部地区的能源效率得分大致一致，西部地区的能源效率得分大体一致。 第二，我国的省域能源效率表现为由东到西逐渐递减的趋势，即东部各省的能源效率最高，中部各省的能源效率次之，西部地区的能源效率最低。 第三，比较各地区 2000 年 2009 年能源效率的平均值，可以看出，能源效率的取值从 0.4830 到 1，数值差别很大，即能源效率较高地区的得分远远高于能源效率较低地区的得分，表现为省域差异明显，数值发散。 第四， 2000年 2009年间，我国各地区的能源效率普遍表现为先升后降的特征，且其升降转折点多在 2004 年和 2005 年发生。 第五，
28、我国各地区的能源效率与其能源投入冗余状况大体一致，但诸如海南、江西、陕西等省份的能源效率虽然比较低，但其能源投入冗余度却并不高，这说明导致能源效率低不一定是能源投入浪费引起的，有可能是存在资本存量和人力资本存量上的浪费，或存在配置效率低的情况。 由以上结论可知，我国大部分省份的能源效率 偏低，能源浪费情况非常严重，这需要各地区不断引进先进技术，改善技术水平，在生产过程中采用更为科学的手段运用能源，不断提高能源效率以缓解我国目前能源供需紧张的局面，使我国摆脱能源严重依赖进口的局面。 各地区政府还应该制定适合各地区自身发展的节能政策，国家在制定节能方面的目标计划时，应注意不同省份之间的水平差异，区
29、别对待，而不应采取 “ 一刀切 ” 的方式统一制定各地区的节能目标。 各地区要不断调整经济结构，均衡发展。沿海发达地区不断引进高新技术、发展高能产业、淘汰低能产业、将低能产业向落后的中西部 地区转移，这不仅是我国出现的现象，也是所有国家在经济发展过程中都需经历的阶段，是优化生产力空间布局、形成合理产业分工体系的有效途径，也是推进产业结构调整、加快经济发展方式转变的必然要求。但是，在这一产业转移和产业承接过程中，应做到国家和地方政府有机配合，在全国范围内优化产业分工格局，着力深化区域合作，促进要素自由流动，实现东中西部地区良性互动，逐步形成分工合理、特色鲜明、优势互补的现代产业体系，不断增强中西
30、部地区自我发展能力，做到有效承接，不断提高我国的能源利用效率。 参考文献 史丹 ，董利，孟合合，朱虹 . 我国各地能源效率与节能潜力及影响因素分析 J. 天然气技术， 2007（ 2） . 屈小娥 . 中国省际能源效率差异及其影响因素分析 J. 经济理论与经济管理， 2009（ 2） . Hu， J， L and Wang， S， C， Tatal factor energy efficiency of regions in China untry analysis 吴琦，武春友 . 基于 DEA 的能源效率评价模型研究 J. 管理科学， 2009（ 1） . 刘海滨，郭正权 . 基于环境 因
31、素的我国区域全要素能源效率分析 J. 统计与决策， 2011（ 6） . Farrell， M.J. The measurement of productive efficiencye 吴琦 . 中国省域能源效率评价研究 D. 大连理工大学， 2010. 张军，吴桂英，张吉鹏 . 中国物质资本存量估算： 1952-2000J.经济研究， 2004（ 10） . Estimate and Analysis of Chinas Provincial Energy Efficiency Zhang Aiju1， Quan Rui2 （ 1. School of Information and Sat
32、ety Engineer30073， China； 2. Shanghai Great Wisdom Co. Ltd， Shanghai 200127， China） Abstract： This paper uses data envelopment analysis（ DEA） to quantitatively estimate and analyze Chinas provi ncial energy efficiency and energy input redundases from the east to the west gradually and regions energy efficiency has an obvious difference between provinces， that is to say， highest in the east， higher in the middle and lowest in the wegions economic structure on its energy efficielysis； energy input redundancy （责任编辑：张改兰）
