市场作用、政府规制与全要素碳排放效率——基于新疆地州面板数据的思考

冯朝阳

提高能源利用效率是各国促进发展的重要决策之一。在相关研究中，从科技、结构以及禀赋等方面探讨影响能源利用效率的研究颇多，而从市场与政府规制方面对其研究的文章却很少。因此，本文着重从市场与政府作用方面入手，讨论城镇化进程中新疆能源效率的基本情况，最后作出评价。

一、文献综述及研究方法介绍

（一）文献综述

孙立成等［1］分别测算了中国各地区及中外国家基于Malmquist模型的生产率指数，得出了能源利用技术进步增长率下降是我国能源效率没有提高的主要原因。孙久文［2］等利用 DEA-Malmquist模型测算了长三角地区的TFP，得出了加快城市化与提高城市质量是提高长三角地区能源效率的一条有效途径。宋一弘［3］通过对城市能源效率的研究，得出了我国城市能源存在较大的优化潜力，并且得出了能源因素中政府作用强于市场作用，政府干预在一定程度上阻碍了城市能源效率的提高。原毅军［4］等则认为政府作为国家能源的管理者，能够统筹规划，会将能源合理配置；同时，他还认为城市化短期内会对能源利用效率产生消极影响，长期内城市化对其影响小于能源消费结构。黄德春［5］等在对中国区域能源的研究中认为，各个地区之间应该加强合作，共同进步，市场化有利于区域能源效率的提升。

（二）研究方法

1.Malmquist指数

Malmquist指数是目前应用比较广泛的效率评价方法。本文假设各个DMU的投入与产出要素在t时期的组合为（Xt，Yt，Bt），其中 Xt表示投入要素、Yt表示合意产出、Bt表示非合意产出，D（t）表示t时期的生产可能点 （Xt，Yt，Bt）到当期生产前沿面的投影距离，D（（t）+1）则表示以 t+1时期的前沿面或技术为参照集（reference set， RS）来测度 t时期的生产点（Xt，Yt，Bt）到 t+1时期前沿面的投影距离，而 D（（t+1）-1）则表示以t时期的前沿面或技术为参照集（reference set， RS）来测度 t+1时期的生产点（Xt+1，Yt+1，Bt+1）到 t时期前沿面的投影距离。

同时，本文根据 Fare［6］等利用两个 Malmquist指数的几何平均数来计算全要素动态效率情况，以便规避因时期的随意性产生偏误。Malmquist指数可表示为：

根据（1）式，M指数又可分为为了技术效率变动指数（effch）和为了技术进步效率变动指数（tech）。技术效率变动指数表示的是规模报酬（SE）不变且要素可自由处置的相对变化指数，测量了从t时期到t+1时期DMU对生产前沿面的一种追赶程度，取值可大于1、等于1及小于1，含义为技术效率提高、不变和降低，测量的是一种静态的能源利用效率。技术进步效率，测度了从t时期到t+1时期技术前沿边界的移动情况，也就是前沿面的变动情况；如果指数大于1表示技术进步了，等于1表示技术前沿无变化，若小于1表示技术退步了。具体指数如（2）所示：

Fare［6］等人又将 effch分解为纯技术效率指数（pech）与规模效率变动指数（sech），其中 SE（t）表示规模效率。

根据Fare［6］，距离函数与效率的关系为技术效率的倒数：

而效率的计算方法我们采用非参数的数据包络方法进行测算。

（三）非参数方法：DEA模型介绍

基本DEA模型不仅难以合理处理非期望产出，而且还难以解决处于效率前沿无法继续排序的问题。囿于传统DEA方法的不足，Tone于2003年提出了基于非径向、非角度的USBM模型。本文使用在SBM模型发展起来的既考虑非期望产出又能解决有效单元无法继续排序的Super-Undesired-SBM（SEUSBM）模型来测算各地效率值。

二、数据处理

（一）投入指标

（1）能源消费。本文选择各地区规模以上工业能源消耗作为各地区能源消费代替指标，并将各地区所有的各类能源折标煤计算。（2）人力资本。本文选取新疆各地区当年从业劳动力人口为评价指标。（3）物质资本。根据以往研究，本文采用固定资本存量作为物质资本的投入。固定资本存量的测算方法使用永续盘存法。各地区物质资本以2000年为基期进行平减为最终的测算数值。

（二）产出指标

（1）期望产出：各地区生产总值。地区生产总值皆为当年各地区的生产总值按照2000年可比价格平减得到。（2）非期望产出：各地区CO2排放量。由于各地CO2排放量无法直接得到，因此本文按照陈浩等［13］的测算方法。基本算法如下。

其中，C为CO2排放量，Ei为各地区能源消费量，Ai为可以直接使用的能源i的CO2排放系数。本文选择新疆各地区13种能源来测算各地区CO2排放量，包括原煤、原油、焦炭、洗精煤、炼厂干气、天然气、柴油、其他石油制品、燃料油、其他洗煤、液化石油气、汽油和煤油。i为能源种类，取上述13类。其中，ai为《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中提供的额能源i的缺省排放系数，Hi为各类能源的净发热值，44/12为碳与二氧化碳分子式的比值，即CO2的气化系数。根据（7）、（8）两式测算各地区的CO2排放量。

三、实证结果分析

根据以上测算，本文依据新疆14地州市的数据，得出了各个地州市的相关情况：

从区域角度来看，2000-2010年，整个新疆维吾尔自治区（新疆）的北疆地区各个地区的全要素碳排放效率（TFP）均值均大于1，而TFP均值小于1的地区全部处于东疆和南疆地区。笔者认为这与选取指标有关。本文测算全要素碳排放效率，而北疆地区经济活动密集、人口密度高以及能源消耗量大。天山北坡经济带是全疆经济重心，因此北疆地区在技术引进、管理政策水平以及规模经济是占有很大优势的。与此同时，东疆与南疆地区资源丰富，资源型经济很明显，由于经济发展相对滞后、技术引进难以及管理水平较差，因此M指数较低，甚至有恶化风险。

北疆地区中M指数最大的是乌鲁木齐市，数值为1.236。从M指数的具体分解中可以看出乌鲁木齐市的TFP主要得益于规模以及技术进步，其中规模对TFP增长率的影响最重。TFP较小的塔城地区数值为1.030，其年增长率为3%，其TFP也是得益于规模以及技术进步，但塔城地区的技术进步对全要素碳排放效率影响最重。东疆地区中，哈密地区的TFP为1.038，年均增长率为3.8%，从M指数分解来看，管理水平、规模及技术都对哈密地区的全要素排放效率起到了“拔拉”作用，但是管理水平影响作用甚微，主要还是规模经济以及技术进步发挥了作用。相反，吐鲁番地区由于受限于管理水平、规模不经济以及技术支持不够，M指数以年均3.8%的速率递减，尤其是管理水平问题，对TFP影响最重。南疆五个地区中，阿克苏、巴州及喀什这三个地区的年均M指数的趋势是趋于下降的，其中以阿克苏地区最为严重，年均递减率达到了4.1%。就影响这三个地区的全要素碳排放效率来说，阿克苏地区受限于政策及管理水平和技术情况，而巴州则受限于管理水平的缺失。虽然和田地区的TFP以年均9.1%的速率增长，但是其技术问题是其潜在问题，是和田地区提高TFP的一个短板。全疆各个地区的极大值以及极小值均出现在了这一地区，克州方差较大，因此波动较大，均值的参考价值就应该重新审视了。其他具体情况见表1。

表1 区域维度Malmquist指数分解

从时间维度来看，2000-2010年之间，新疆全要素碳排放效率 （TFP）2004-2005年达到最大值，为1.262，达到了效率前沿面，平均增长率为26.2%。新疆在2004-2005年全要素碳排放效率是处于上升趋势的。从TFP分解来看，同期纯技术效率的平均增长率为20.4%，技术进步的平均增长率为13.7%，而规模效率指数是处于恶化状态的，年均递减率为1.5%。因此，在这一年间新疆规模经济是其短板，而政策和管理水平、技术进步是促其增长的主要原因和动力。2007-2010年这四年间的TFP是逐年递减的，到了2009-2010年，年均递减率4.9%。从分解的角度来说，规模经济是影响这一年效率指数恶化的首要因素，规模递减率为2.6%；其次为政策和管理水平落后，递减率为1.9%；最后为技术原因，递减率为0.7%。

表2 时间维度Malquist指数分解

四、TFP影响因素分析

（一）影响因素选择

根据新疆现阶段特殊的发展阶段以及参考国内外相关研究，本文选取变量如下：

（1）能源禀赋（Energy1），本文选取工业产值占地区GDP比重作为产业结构的代理变量。（2）能源结构（Energy2），用煤炭消费量占总能源消费量的比重来表示。（3）工业化水平（Industry），用工业 GDP 占 GDP比重表示。（4）开放程度（open），用进出口贸易额与外商投资额之和占全疆GDP比重表示。（5）知识投入（education），用每年各类高校在校生数占全区人口比重来表示，这个指标是基于新疆特殊阶段而引进的。（6）城市化水平（Urban），用城镇人口与总人口之比表示。 （7）市场化水平（Market），用社会零售总额与 GDP比重表示。（8）政府规制水平（Government），用财政支出与GDP比重表示。

（二）模型设定

在上述模型估计的效率均值在（0，1）之间，属于截断的数据。此时，不能用普通最小二乘法来估计。为了解决这一难题，Tobin提出了能够解决截断数据的截断因变量模型，即Tobit模型，该模型属于被解释变量受限的回归模型。Tobit模型如下：

其中，Y为截断被解释变量向量，X为解释变量向量，α 为截距项，ε～（0，σ2）。

依据以上模型理论，本文设定如下模型：

（三）结果分析

首先，本文简单探讨能源禀赋与全要素碳排放效率的关系。从表3可以看出，能源禀赋对新疆TFP有显著的负向作用，表明新疆也显著存在能源诅咒问题。然而，在模型中加入了能源消费结构这一因素，得到了能源结构与新疆TFP也是呈负向作用关系。但是，值得我们思考的是能源禀赋虽然还是和新疆TFP呈负向关系，但是并不显著。本文认为，能源诅咒虽然普遍存在，但是能源本身不是诅咒经济发展的罪魁祸首。从能源消费结构以及拓展清洁能源入手，才是资源诅咒掩盖下的真正问题。

模型中继续引入了3个因素：工业化水平、开放程度及知识水平。其中，工业化水平可以代表新疆的工业化进程，而开放程度可以度量对外贸易和交流对新疆TFP的影响，知识水平可以间接测度新疆技术进步情况。通过表3可以看出，能源禀赋、能源消费结构及工业化水平都与新疆TFP呈显著的负向作用。工业化水平对新疆TFP作用为反向作用值得我们思考。本文认为，新疆高能源、高排放的工业化路径是造成这一现象的主要原因。开放程度与知识投入与新疆TFP呈正向作用，但是只有知识投入是显著影响的。这就提醒我们：加大知识投入、加大技术引进力度、持续加大对外开放力度，对于提高新疆的全要素碳排放效率、提高能源利用效率和降低碳排放是大有裨益的。

其次，本文讨论市场作用和政府规制对TFP的影响。在模型中引入市场化水平这一因素后，市场化水平和能源禀赋与新疆TFP呈显著的负向作用，说明提高市场化水平可以提高新疆的全要素碳排放效率，并且新疆的能源诅咒问题也是存在的。引进市场化水平后，能源结构、工业化水平及知识投入这三个因素不再显著影响新疆全要素碳排放效率，甚至开放程度对其影响作用变为负。本文认为，新疆市场化进程较慢，国有化企业占有很大的比重，这对于提高新疆的整体经济发展水平是不利的。因此，提高市场化水平，努力发展社会主义市场经济就显得格外重要。

模型中引入了政府规制这一因素来代替市场化水平这一因素，来测度政府规制对新疆TFP的影响。可以看到，政府规制对新疆全要素碳排放效率是起到显著的促进作用。而且，引入了政府规制以后，能源消费结构也对新疆TFP起到了显著的作用，这是与引进市场化水平有明显变化的一点。本文认为在能源的消费中，政府的作用很大，包括政策导向、管理水平、科技引进等等都直接或间接地影响着节能减排的实施。就目前来说，由于新疆地域特殊，因此在新疆经济发展的过程中，政府的作用还是比较巨大的。

最后，进一步考虑城镇化对新疆全要素碳排放效率的影响。模型分别从不同角度讨论了城镇化对其的影响。随着限制性变量的增减，结果显示，城镇化对新疆TFP的影响作用变化并不大，而且测算结果非常稳健。这就说明了新疆城镇化发展对新疆TFP起到了抑制作用，新疆目前城镇化还是较低水平的城镇化，还没有走到生态、可持续的路子上来。同时，由于新疆城镇化起步较晚，目前还处于倒“U”拐点之前，因此这种情况也是在所难免的，但是可以通过相应手段提前越过拐点。

五、结论

本文利用SE-USBM模型，通过Malquist动态指数从区域和时间两个维度测算了新疆全要素碳排放效率的演进变化，通过Tobit模型从实证分析的角度分析了影响新疆全要素碳排放效率的原因，并着重从市场作用和政府规制两个方面进行说明。

表3 实证结果

结论显示，新疆北疆地区的全要素碳排放效率（TFP）要优于新疆的东疆和南疆地区。具体而言，北疆地区中TFP最高者为乌鲁木齐市，最低者为塔城地区；东疆地区的哈密地区由于规模经济以及技术进步发挥了作用，而对TFP起到了一定的 “拔拉作用”；吐鲁番地区则相反，受限于规模不经济和管理水平较低等；南疆地区的五个地州的M指数均处于下降趋势之中，其中阿克苏下降最为剧烈。从时间维度的变动来看，在不同的时间段内，新疆所受的影响不同，应该根据“木桶原则”来采取应对措施。

从对新疆全要素碳排放效率（TFP）的影响来看，新疆存在狭义上的资源诅咒的现象。但是，能源本身不是诅咒经济发展的罪魁祸首，重要的是要从能源消费结构以及拓展清洁能源入手，这才是资源诅咒掩盖下的真正问题。工业化发展对TFP影响为负，即新疆资源型产业还处于高耗能的发展路径上，发展质量还待提升；不断提升对外开放程度及知识程度对提高新疆TFP作用显著，尤其是按部就班地提高新疆本地人口知识水平，作用更为明显。市场化水平的提高能够有效提升新疆TFP，同时适当提高政府规制程度对于提升新疆TFP也是大有裨益的。

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