我国能源效率综合评价

张 槟，衡 杰

(安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

根据英国石油公司BP集团2011年发布的数据可知，2010年我国的能源消费量为2432．2 Mtoe，同比增加了11%左右，占全球能源消费的两成之多，成为世界上消耗能源最多的国家①。我国在20世纪90年代中后期已经开始净进口能源，进口量远远大于出口量，是世界能源市场上的重要买家。基于我国煤炭储备充足的优势，我国曾经实行能源结构以煤炭为主的能源发展战略。然而随着我国成功加入世界贸易组织(WTO)，我国能源的消费结构也在逐步与世界接轨，一次能源消费中石油、天然气的比重不断提高。到2002年我国对石油的消费量已经位于世界第二位，石油净进口量占消费量比重即进口依存度从2004年的40%增加到2010年的55%②。

1978年以来，我国区域经济发展水平呈现不均衡的态势，东部地区经济发展最快，中部和西部地区难以望其项背，尤其西部地区的人均GDP和增长率均低于国家平均水平，各地区间的发展差距在逐步扩大。我国区域能源也存在着与区域经济不协调相类似的情况:能源消费量与经济总量成正比例关系，经济发达的地区对应的能源消费量也随之较高。东部地区平均每年能源消费量占全国的54．9%，中部地区占25．3%，西部地区仅消耗全国能源总量的19．8%。然而，东部地区的年能源生产量占比39．2%，出现供不应求的情况;中部地区和西部地区的年能源生产量分别为39．6%、21．2%，明显供过于求。可见，我国能源问题较为严重，资源不合理配置，区域间能源利用情况千差万别，这将阻碍我国能源的健康发展。

二、国内外研究现状

Gale A．Boyd(2000)从玻璃行业出发，根据人口普查局的工厂数据运用回归分析来估计每单位产品的能源消耗是由于工厂生产率和其他经济变量之间的差异，如能源价格和累计生产③。经过实证分析发现，在任何情况下，工厂之间的生产率差异与工厂的能源效率具有显著的统计学正相关性，生产率提高1%，能源效率的提高将大于1%。Ernst Worrell(2003)基于能源效率提高措施和行业生产率之间的关系，回顾了70多家具有代表性的企业案例并分析了能源模型中的生产效益④。他提出来一种方法，将生产效益包括在关于能源效率提升潜力的经济评估中。案例分析结果表明，能源效率投资对整个行业生产率具有重要的推动作用。伊朗学者Hamid Davoudpour(2006)评估了伊朗住房部门对关于能源消费和限制温室气体排放的价格改革和效率升级措施的双重影响，文章中应用计量模型估计了能源需求，结果表明，在不变弹性模型下短期的电力需求价格弹性为－0．142，长期情况下为－0．901;随后，他又利用Scenario－Based模型分析了改善能源需求、能源效率以及温室气体排放的影响，研究发现，到2011年伊朗住房部门的能源需求和二氧化碳排放量将分别增加7．5%、6．8%⑤。

杨冕(2011)分析了我国的能源效率在1986－2007年间的动态演化过程，并采用广义脉冲响应函数从动态的角度分析了各影响因素对能源效率的影响程度⑥。李世祥(2010)阐述了若干种测算能源效率的方法与模型，并基于全要素生产框架测算了我国工业能源效率，分析表明虽然我国工业行业的能效水平不高，但具有不断提高的趋势⑦。杨中东(2010)基于能源效率与重化工业发展以及经济运行周期的关系理论模型，对我国制造业各行业的能源效率进行了测算，研究结果表明能源效率的重要影响因素是经济周期的更替和工业化进程的变革⑧。沈能(2010)基于污染物排放角度对我国总体和区域的能源效率进行测算，然后基于地理空间溢出的角度，运用空间计量模型对能源效率的空间分布特征进行分析，并分解出影响区域能源效率的重要因素，研究发现我国能源效率具有倒U曲线的特征⑨。刘玮(2010)采用基于CRS视角以产出为导向的数据包络分析方法，测算了工业行业基于环境因素的能源效率，研究发现我国工业的考虑全要素的能源效率水平不理想，且行业间能效差距较大⑩。

三、我国能源效率综合评价

我们知道我国能源困境面临着日益严重的现状，如何平衡能源需求与能源供给之间的矛盾，如何全面考虑环境污染的同时提高能源效率显得越来越重要。因此，本文将环境污染排放物作为非期望产出纳入全要素框架，运用数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)中的超效率SBM模型测算了我国各省区的能源效率，并结合我国实际能源状况进行分析。

(一)变量与数据

文章采用超效率SBM模型测算我国各省份的能源效率，分析区域间能源效率的差异，因此本文以各省为决策单元进行研究。考虑到数据的可获得性和一致性，本文选用1992－2010年间我国29个省份的面板数据进行分析，其中西藏以及港澳台地区不在研究范围之内，由于行政区域规划的调整，我们将重庆市纳入四川省进行研究。鉴于超效率SBM模型属于多投入、多产出的效率分析模型，因此，在选择指标时应该明确投入指标与产出指标。由于本文涉及到非期望产出，所以产出指标包括期望产出指标和非期望产出指标，我们选用劳动力、资本存量和能源消费量作为投入指标，选用各省GDP作为期望产出指标，选用各省二氧化硫排放量和工业废气排放量作为非期望产出进行分析。

1．投入指标

(1)能源消费量

本文使用1992－2010年各省的能源消费量来表示投入的能源的数量，单位为:万吨标准煤。能源消费数据基本来自《中国统计年鉴》、《新中国60年统计资料汇编》和《中国能源统计年鉴》，其中，湖南省和山东省1992－1994年的数据缺失，我们用插值法得出。

(2)资本存量

本文以1992年为基期把各省历年的固定资本形成总额按照隐含平减指数统一折算为不变价数值，根据基期资本存量和折旧率采用永续盘存法估算了各省历年的资本存量，单位为:亿元。

其中，Kit、Iit、Si分别是第t年i地区的资本存量、投资和固定资产折旧率。各省的折旧率统一为10．96%，相关数据来自《中国统计年鉴》。

(3)劳动力

劳动投入是指在生产的过程中劳动的实际投入量，主要包括劳动时间、劳动质量、劳动强度和就业人数等。随着社会的进步和发展、科技和劳动者教育水平的提高，劳动质量也在不断提升，而劳动强度和时间则不断减少。因此，本文选择各省份历年当期从业人员数来衡量劳动力，单位为:万人。当期从业人员的计算公式如下:

2．期望产出指标

地区生产总值:本文选取各省的GDP作为期望产出指标用来衡量经济产出，单位为:亿元，数据主要来自《中国统计年鉴》(1993－2011)。为了与资本存量保持一致性和可比性，本文以1992年不变价对各省GDP数据进行处理。

3．非期望产出指标

在社会生产过程中，能源的使用除了会创造大量的物质产品和经济产出以外，同时还会带来我们不希望产生的环境污染物，包括废水、废气、固体废弃物等。这一类不被期望产生的环境污染排放物则被称作非期望产出。

(1)二氧化硫排放量

二氧化硫排放量包括工业二氧化硫排放量和生活二氧化硫排放量。工业二氧化硫排放量是指企业在报告期内燃烧燃料或者生产产品的时候排放到大气中的二氧化硫的总量;生活二氧化硫排放量是指除了工业的生产活动之外的所有社会和经济活动中燃烧燃料所排放的二氧化硫的纯重量⑪。本文将工业二氧化硫排放量与生活二氧化硫排放量加总作为衡量非期望产出的指标之一，单位为:万吨。

(2)工业废气排放量

工业废气排放量指企业在厂区内燃烧燃料或生产产品的时候排入空气的各种含有污染物的气体的总量⑫。本文选取各省历年的工业废气排放量来表征非期望产出，单位为:亿标准立方米。

(二)我国区域能源效率测算

本文在考虑到非期望产出的基础上，基于全要素生产框架运用非径向、非角度的超效率SBM模型对我国29个省区1992－2010年的能源效率进行测算。具体求得的能源效率值见表1。

表1 1992－2010年我国各省的能源效率

地区历年能源效率平均2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010效率黑龙江 0．584 1．017 1．013 1．027 0．772 0．697 0．665 0．72 1 0．583 0．829上海 1．346 1．276 1．236 1．172 1．155 1．164 1．142 1．147 1．143 1．251江苏 1．096 1．044 1．029 1．067 1．059 1．022 1．021 1．017 1．046 1．020浙江 0．786 0．795 0．731 0．851 0．894 1．006 0．597 0．740 1．006 0．797安徽 0．603 0．531 0．508 0．649 0．686 0．727 0．509 0．619 0．768 0．604福建 1．031 0．814 0．722 0．786 0．780 0．776 0．519 0．729 0．817 0．919江西 0．667 0．672 0．694 0．784 1．007 1．020 0．595 0．758 1．057 0．863山东 1．031 1．010 0．899 0．897 0．813 0．876 1．617 0．794 1．114 1．037河南 1．003 0．688 0．691 0．821 0．724 0．720 0．508 0．657 0．712 0．685湖北 0．647 0．567 0．595 0．673 0．620 0．617 0．482 0．593 0．611 0．653湖南 0．709 0．619 0．617 0．641 0．589 0．630 0．500 0．632 0．623 0．748广东 1．076 1．100 1．115 1．088 1．097 1．101 1．108 1．107 1．082 1．070广西 1．188 1．208 1．211 1．189 1．081 1．097 0．503 1．051 1．064 1．089海南 1．477 1．473 1．507 1．551 1．552 1．572 1．453 1．389 1．414 1．512四川 0．828 0．807 1．020 1．003 0．841 1．021 0．793 0．685 1．050 0．959贵州 1．184 1．126 1．145 1．164 1．201 1．215 1．213 1．197 1．193 1．073云南 0．591 0．590 0．543 0．596 0．594 0．613 0．610 0．602 0．505 0．552陕西 0．722 0．704 0．592 1．008 1．004 1．008 0．701 0．836 1．024 0．888甘肃 0．793 1．012 1．020 0．818 0．800 0．806 0．580 0．754 0．797 0．913青海 1．082 1．089 1．115 1．125 1．098 1．156 1．190 1．216 1．191 1．120宁夏 1．435 1．294 1．262 1．297 1．282 1．254 1．734 1．175 1．505 1．470新疆 0．605 0．540 0．615 0．729 0．656 0．751 1．039 0．79 5 0．703 0．647

从表1可以看出，1992－2010年间我国各省区的能源效率具有较大差异，但是基本呈稳步上升的趋势，例如江苏、广东、四川等地区。其中，江苏省的能源效率水平由1992年的0．777增加到2010年的1．046，是1992年的1．3倍。观察历年能源效率水平可以发现，海南、宁夏、青海、广西、广东、上海等省区的效率值一直处于大于1的水平。这些高能效的省区具有两个特点:一是一部分省区属于工业不发达的旅游省份，例如海南、广西等;二是部分地区属于经济发达的沿海省域，例如广东、上海等地。1992－2010年间能源效率水平较落后的省份主要有吉林、安徽、河南、湖北、甘肃、新疆等地区。其中，安徽、河南、湖北的能效水平几乎年年处于末位，尤其安徽省的能源效率值一直不曾位于前沿面上。这些能效水平不高的省份基本位于经济水平欠发达的地区，由于受到经济规模和生产技术的限制，其处理环境污染物的能力较弱，因此基于非期望产出的能效水平则不高。通过历年能源效率均值我们还能看出，区域间的能源效率水平差别较大，能源效率最高的海南省的能效均值是能源效率较为落后的安徽省的2．5倍。

四、政策建议

(一)实施地区能源战略，协调区域经济增长

由于我国各地区之间的资源禀赋条件和经济发展水平存在着较大的差异，因此不同区域之间的能源效率差距较大，东部地区普遍高于中、西部和东北部地区。所以，我们在能源政策的制定、节能目标的设置等问题上，不能“一刀切”，必须根据各地的实际情况，有差别地设定区域发展战略。地区之间加强能源、技术等方面的合作交流，充分协调我国区域间经济的均衡增长，促进我国经济社会的繁荣发展。

(二)加快能源技术进步，贯彻节能环保措施

能源效率的提高离不开能源技术的发展，加大关于能源科技的投入力度，积极引进和推广高效的、高经济收益的产能技术，能促进能源产业的核心竞争力的提升，推动能源的利用效率的升级。对能源技术的研究和开发将对新能源、清洁能源、替代能源等能源技术的发展起到巨大的推动作用，并能进一步有效缓解我国有关能源的困境。能源技术的发展还将缓解能源消耗过程中污染物排放的问题，有利于环境保护目标的实现。

(三)深化市场化改革，完善能源价格体系

能源价格是优化能源配置、整合能源市场的重要因素，对国民经济起到了多重作用。目前政府管制约束着我国能源的价格，因此能源价格体系的市场化程度不高，价格形成机制不完善。不健全的能源价格机制使得我国能源低效率使用、需求过快增长，同时造成高能耗、高排放、低效率的企业无序发展，给我国能源市场、生态环境和社会经济造成了巨大损失。这种粗放的经济发展方式严重阻碍了我国产业结构和能源效率的升级以及经济与环境的共同发展。因此，我国需要进一步深入市场化的改革，加强完善能源的价格体系。

［注 释］

① 数据来源于国际能源网:www．in－en．com中国能源网，www．china5e．com．

② 数据来源于2012年3月召开的“普氏能源资讯石油研讨会”．

③ Gale A．Boyd，Joseph X．Pang．Estimating the Linkage between Energy Efficiency and Productivity［J］．Energy Policy，2000，(5):289－296．

④ Ernst Worrell，John A Laitner，Michael Ruth，Hodayah Finman．Productivity Benefits of Industrial Energy Efficiency Measures［J］．Energy，2003，(11):1081－1098．

⑤ Hamid Davoudpour，Mohammad Sadegh Ahadi．The Potential for Greenhouse Gases Mitigation in Household Sector of Iran:Cases of Price Reform/Efficiency Improvement and Scenario for 2000－2010［J］．Energy Policy，2006，(1):40－49．

⑥ 杨冕，杨福霞，陈兴鹏．中国能源效率影响因素研究——基于VEC模型的实证检验［J］．资源科学，2011，(1):163－168．

⑦ 李世祥．基于工业化视角的能源效率评价方法与实证研究［J］．中国人口·资源与环境，2010，(11):12－18．

⑧ 杨中东．中国制造业能源效率的影响因素:经济周期和重化工工业化［J］．统计研究，2010，(10):33－39．

⑨ 沈能．能源投入、污染排放与我国能源经济效率的区域空间分布研究［J］．财贸经济，2010，(1):107－113．

⑩ 刘玮，童光荣．环境视角下我国工业行业能源效率特征及影响因素［J］．中国地质大学学报，2010，(3):33－37．

⑪ 资料来源于:http://www．ha．stats．gov．cn/．

⑫ 资料来源于:http://baike．soso．com/．

［1］ Gale A．Boyd，Joseph X．Pang．Estimating the Linkage between Energy Efficiency and Productivity［J］．Energy Policy，2000，(5):289－296．

［2］ Ernst Worrell，John A Laitner，Michael Ruth，Hodayah Finman．Productivity benefits of Industrial Energy Efficiency Measures［J］．Energy，2003，(11):1081－1098．

［3］ Hamid Davoudpour，Mohammad Sadegh Ahadi．The Potential for Greenhouse Gases Mitigation in Household Sector of Iran:Cases of Price Reform/Efficiency Improvement and Scenario for 2000－2010［J］．Energy Policy，2006，(1):40－49．

［4］ 杨冕，杨福霞，陈兴鹏．中国能源效率影响因素研究——基于VEC模型的实证检验［J］．资源科学，2011，(1):163－168．

［5］ 李世祥．基于工业化视角的能源效率评价方法与实证研究［J］．中国人口·资源与环境，2010，(11):12－18．

［6］ 杨中东．中国制造业能源效率的影响因素:经济周期和重化工工业化［J］．统计研究，2010，(10):33－39．

［7］ 沈能．能源投入、污染排放与我国能源经济效率的区域空间分布研究［J］．财贸经济，2010，(1):107－113．

［8］ 刘玮，童光荣．环境视角下我国工业行业能源效率特征及影响因素［J］．中国地质大学学报，2010，(3):33－37．

［9］ 张莉侠．中国乳制品企业技术效率分析——基于SBM超效率模型［J］．统计与信息论坛，2007，(3):103－108．