节能导向下区域全要素能源效率的空间格局和空间效应分析——基于山东省市域尺度的研究

王裕瑾

(中国人民大学 区域与城市经济研究所，北京 100872)

节能导向下区域全要素能源效率的空间格局和空间效应分析
——基于山东省市域尺度的研究

王裕瑾

(中国人民大学 区域与城市经济研究所，北京 100872)

提升能效水平对推动节能减排具有重要意义，厘清区域能源效率空间格局和空间效应则是优化区域节能空间的前提。基于随机前沿分析方法对2005-2012年的数据研究表明，山东省各地市全要素能源效率都呈现稳步上升趋势，但存在明显的整体非均衡性和“点面”分布特征，济南和沿海地区效率值较高。空间互动状态下产业结构升级和人口城市化水平对山东省全要素能源效率具有显著的积极影响，但市场化程度和开放度影响不显著。新常态下提升山东省能源效率应以产业结构升级和新型城镇化为切入点，建立效率提升的区域统筹机制，并在营造营商环境和招商引资过程中强化能源和环境约束。

全要素能源效率；随机前沿分析；空间格局；空间计量

一、引 言

能源是经济社会发展的关键要素，在经济发展、国家安全与环境保护方面都具有极为重要的地位。改革开放30多年来，我国经济发展取得了长足进步，但长期以来以高能耗为特征的粗放式经济增长方式也导致了严重的能源和环境问题。根据国家统计局提供的数据，1978年我国能源消费总量为5.7亿吨标准煤，2014年达到42.6亿吨标准煤，年均增长率约为5.75%。经济的快速增长与过高的能源强度是我国能源消耗量大的根本原因。“十三五”规划规定到2020年要实现国内生产总值和城乡居民人均收入在2010年基础上翻一番的目标，若保持“十二五”的能源强度，2020年我国能源需求总量将达到 54.6 亿吨标煤*戴彦德，吕斌，冯超：《“十三五”中国能源消费总量控制与节能》，《北京理工大学学报》，2015年第1期。，远远超过2014-2020《能源发展战略行动计划》中48亿吨的控制目标。另外，根据哥本哈根会议的承诺，我国“2020年国内碳排放量应比2005年降低40%-50%”。为实现“十三五”能源双控目标以及哥本哈根会议承诺，我们必须发展资源节约型经济，提高能源利用效率，实现绿色增长。

提高能源利用效率旨在放大单位能源消耗量对促进经济社会发展的贡献量，即在传统经济增长效率基础上纳入低能耗要求，这是实现经济发展方式由高能耗高污染向低能耗低污染转变的关键，也是决定区域经济可持续发展能力的关键。由于自然禀赋和发展路径等因素的差异，我国能源利用效率仍存在较大的空间不均衡，这种不均衡不仅体现在省域之间，在特定省域内部亦有显著表现。作为工业大省和能耗大省，山东省能效水平存在显著的空间差异。以2012年能耗强度指标为例，万元GDP能耗最低的烟台为0.67吨标准煤，最高的莱芜则为2.77吨标准煤，相差4倍之多。随着城镇化的加速发展和固定资产投资的增长，山东省自2005年开始成为能源净输入省份，能源对外依存特点突出，节能工作越发凸显重要性，而厘清能效的空间差距和空间格局则是判定在当前经济技术发展水平下可能实现的节能潜力的重要依据，也是推动山东省域经济由高能高碳向低能低碳转型的前提，同时也是实现资源环境约束下缩小山东省域经济内部发展差距和促进空间协调发展的着力点。

鉴于此，本研究以2005-2012年山东省地级市域为研究单元，基于全要素能源效率的视角分析区域能源利用的空间特征，并考察空间互动状态下全要素能源效率空间差异的成因，以期为统筹区域节能政策和强化绿色发展能力提供借鉴。本研究将按照以下思路展开：首先，利用随机前沿分析方法构建全要素能源效率理论测度模型；其次，对山东省全要素能源效率进行测度，并对空间格局规模和强度进行实证分析；再者，利用空间计量模型分析山东省全要素能源效率的空间效应；最后，归纳主要研究结论并给出对策建议。

二、理论模型与空间计量方法

(一)全要素能源效率测度模型构建

随着资源环境问题的日益凸显，能源效率问题一直是近年来学者们关注的焦点领域。既有研究中，学者们基于能效指标考察的生产要素多寡将能源效率分为单要素能源效率和全要素能源效率*③杨红亮，史丹：《能效研究方法和中国各地区能源效率的比较》，《经济理论与经济管理》，2008年第3期。。前者以单位GDP能耗和单位能耗的GDP产出最为常见，尽管指标简洁易用，但考虑到区域经济产出是包括能源在内的所有投入要素关联作用的结果，单要素效率指标难以准确刻画其他投入要素对能源的替代效应，也无法反映能源利用的基础技术效率*Hu J L，Wang S C，Total factor Energy Efficiency of Regions in China.Energy Policy.1998(17).。全要素能源效率基于全要素生产理论，通过比对包括资本、劳动力和能源在内的多要素实际产出和生产前沿边界确定技术效率。与单要素能源效率相比，全要素能源效率不仅能够较为精确地衡量生产要素之间的替代效应，而且能够反映出研究对象在一定生产要素结构下的能源使用综合水平，明确在不增加投入或不减少产出前提下的节能潜力，分析资源配置不合理或管理问题等造成的无效性能源损耗，因而较单要素效率更具优势③。根据Leibenstein的定义*Leibenstein H，Allocative Efficiency VS.“X-efficiency”.The American Economic Review.1966(3).经济发展效率可被视为生产部门在等量要素投入条件下实际产出和最大产出(即生产前沿面)的比率，因此测度效率关键在于确定生产前沿面。既有研究中对前沿面的测度以非参数方法的数据包络分析(DEA)和参数方法的随机前沿分析(SFA)最为常见。

已有全要素能源效率的研究中，魏楚等(2007)基于数据包络分析测算了各省域能源效率，并通过与以往研究比较证实全要素能源效率评价结果更优*魏楚，沈满洪：《能源效率与能源生产率：基于DEA方法的省际数据比较》，《数量经济技术经济研究》，2007年第9期。；史丹等(2008)基于SFA方法和省域单元数据分析了我国全要素能源效率的地区差异*史丹，吴利学，傅晓霞等：《中国能源效率地区差异及其成因研究——基于随机前沿生产函数的方差分解》，《管理世界》，2008年第2期。；李世祥(2008)利用DEA方法对全国13个主要工业省区数据的计算表明，各比较单元间存在较大的内部差异，技术进步和工业内部结构是影响能源效率的主要因素，为此需要加快技术进步，改善工业机构并适当提升能源利用成本*李世祥，成金华：《中国主要工业省区能源效率分析》，《数量经济技术经济研究》，2008年第10期。。屈小娥(2009)基于DEA-Malmquist生产率指数测算的我国全要素能源效率存在显著的东中西递减格局，产业结构调整的作用存在区域差异，对中西部地区的作用并不明显*屈小娥：《中国省际全要素能源效率变动分解》，《数量经济技术经济研究》，2009年第8期。。Guang等(2010)在考虑非期望产出的基础上利用2000-2006年数据对我国省域空间尺度的工业全要素能源效率和节能潜力的验证发现，我国省域空间存在着东中西递减的格局*Guang-Ming Shi，JunBi，Jin-NanWang，Chinese Regional Industrial Energy Efficiency Evaluation Based on a DEA Model of Fixing Non-energy Inputs.Energy Policy.2010(38).。汪克亮等(2012)基于数据包络分析研究表明我国全要素能源效率水平仍整体偏低且存在较大的区域间差异，东中西呈现梯次递减，三地带能源技术差距有扩大的趋势*汪克亮，杨宝臣，杨力：《中国全要素能源效率与能源技术的区域差异》，《科研管理》，2012年第5期。。李兰冰(2012)基于四阶段DEA模型方法，发现管理无效率和环境无效率的共同作用使得我国全要素能源效率总体上仍处于较低水平且存在东西部显著差异，现阶段能源效率提升主要依赖于包括产业结构、教育程度和开放程度等在内的外生环境改善*李兰冰：《中国全要素能源效率评价与解构》，《中国工业经济》，2012年第6期。。李科(2013)利用阈值效应随机前沿模型证实我国经济增长存在3个技术俱乐部，并导致不同的能源要素使用技术，产业结构升级、对外贸易和环境治理均有利于提升全要素能源效率*李科：《中国产业结构对全要素能源效率的阈值效应分析》，《管理学报》，2013年第11期。。陈关聚(2014)基于随机前沿分析方法对我国30个制造业行业的全要素能源效率的测定发现，制造业能源效率呈现先上升后停滞的阶梯形变化特征，并分析了能源结构产生的影响*陈关聚：《中国制造业全要素能源效率及影响因素研究——基于面板数据的随机前沿分析》，《中国软科学》，2014年第1期。。潘雄锋等(2014)发现，省域空间尺度下我国能源效率存在显著的空间自相关性和空间集聚特征，2004年以来的产业转移加速了区域能源效率的收敛*潘雄锋，刘清，张维维：《空间效应和产业转移双重视角下的我国区域能源效率收敛性分析》，《管理评论》，2014年第5期。。郭文等(2015)基于SBM模型证实我国整体及各省域全要素能源效率均较低，且呈现东、中、西空间集聚分布特点和空间溢出效应，省域间能源效率差距呈缩小趋势*郭文，孙涛，周鹏：《中国区域全要素能源效率评价及其空间收敛性》，《系统工程》，2015年第5期。。

以上这些聚焦国内全域的研究有利于识别我国能效水平空间格局及其影响因素，但将省域视为研究单元忽略了省域内部可能存在的差距以及全域层面能效影响因素在局域层面异质性的作用强度和方向，而识别省域内部不均衡状态并厘清其成因进而弥补省域内部能效“鸿沟”则是推进特定省域乃至全域节能减排的重要依据，因此有必要将研究的空间尺度加以缩小。在既有研究方法中，DEA采用线性规划技术通过各决策单元输入输出数据组成的生产可能集确定有效前沿面，并根据决策单元距离该前沿面的远近判定技术效率，尽管能够处理多个投入产出变量且不用事先界定生产函数的具体形式，但DEA方法将距前沿面差距均视为技术无效，未分离出随机干扰因素，在生产前沿面受随机因素影响比较大时会导致对技术效率的估计值出现明显偏误；作为参数方法的SFA则利用生产函数构造有效前沿面，采用技术无效率项的条件期望作为技术效率，并分离随机因素的影响从而保证估计结果的有效性，该方法基于条件分布不仅能够估计全部样本的效率均值，也能够估计每个观察点的效率状态。在模型设定合理且使用跨期面板数据的前提下，SFA方法具有比较优势。在生产函数形式选择中，较为常见的包括柯布-道格拉斯(C-D)生产函数、CES生产函数和超越对数生产函数等。超越对数生产函数是任意生产函数的二级泰勒近似，反映了投入要素之间的替代效应、交互作用和时间趋势的影响，具有易估计以及包容性强的特点，能够有效避免函数误设导致的偏差。本研究基于SFA法和超越对数生产函数以山东省地级市为单元构建如下评价模型：

LnYit=α0+α1LnKit+α2LnLit+α3LnEit+α4T+α5(LnKit)2+α6(LnLit)2+α7(LnEit)2+α8T2+α9(LnKit×LnLit+α10(LnKit×LnEit+α11(LnLit×LnEit+α12T×LnKit+α13T×LnLit+α14T×LnEit+Vit-Uit

(1)

式(1)中，等式左边Yit为产出项，使用各地市GDP指代，并平减为2005年不变价格。 等式右边Kit、Lit和Eit为投入项，分别代表第i个地级市域第t年的物质资本投入、人员投入和能源投入。物质资本投入通过将年度固定资产投资流量数据以永续盘存法转变为存量数据得出，其中折旧率取9.6%，基期存量则通过将流量数据除以10%得出；人员投入以从业人口数指代；能源投入通过以标准煤计算的能源消费总量得出；T为时间项。αi(i=0，1，2，…，14)为待估计第i项参数；Vit和Uit相互独立，Vit代表随机误差项，且Vit～i，i，d.N(0，σν2)；Uit代表技术非效率项，服从截断正态分布。全要素能源效率值则定义为物质资本、人员和能源三种投入下的实际产出与潜在的最大随机前沿产出水平之比，可通过TEit=exp(-Uit)计算，若Uit=0，则TEit=1，表明位于生产前沿上的技术完全有效；若Uit>0，则TEit<1，表明位于生产前沿之下。此外可通过方差参数γ判定模型的合理性，表达式为γ=σu2/(σν2+σu2)。当γ接近于0时意味着实际产出和前沿面的偏差多来自于不可控因素造成的噪声误差，此时用最小二乘法即可；当γ接近于1时则表明实际产出和前沿面的偏差主要来自生产的非效率，需要用随机前沿模型对函数进行估计。数据取自《山东统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。

(二)空间计量方法与全要素能源效率空间效应模型

探究区域全要素能源效率的空间格局和形成机制时有必要将空间互动效应纳入考察。按照地理学第一定律，地理空间单元的观测值均具有一定的空间依赖性或自相关特点，不同空间单元观测值之间的相关性会随距离趋远而变弱。据此发展的空间计量经济学放宽了传统计量分析中将不同空间单元观测值视为相互独立的基本假定，将定量化描述的空间结构加入计量模型以更准确地刻画客观经济事实。本研究将采用空间计量模型测度山东省全要素能源效率的空间效应。常见的空间计量模型包括空间滞后模型(SAR，亦称空间自回归模型)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)。空间滞后模型的基本形式如式(2)：

(2)

空间误差模型的基本形式如式(3)所示：

(3)

空间误差模型假定残差项具有空间相关性，特定空间单元i的残差φit假定依赖于空间邻近单元的残差φit和一个白噪声过程，ρ为残差项的空间自回归系数。

空间杜宾模型是空间滞后模型和空间误差模型的一般形式，能够同时考虑空间滞后被解释变量和空间滞后解释变量对被解释变量的影响，更好地捕捉不同来源产生的外部性和溢出效应(Le Sage和Pace，2009)*James LeSage，R.Kelley Pace，Introduction to Spatial Econometrics.Boca Raton US:CRC Press Taylor & Francis Group，2009.。空间杜宾模型的基本形式如式(4)。

(4)

空间杜宾模型施加一定的条件约束即可简化为空间滞后模型和空间误差模型*J.Paul Elhorst，“Spatial Panel Data Models”// Fischer M M.and Getis A，Handbook of Applied Spatial Analysis.Berlin:Springer，2010.。具体而言，如果θ=0成立，则空间杜宾模型可以简化为空间滞后模型，如果θ+δβ=0成立，则空间杜宾模型即可简化为空间误差模型。

空间相关性是否存在以及选择何种形式的空间计量模型一般而言遵循以下步骤：首先利用非空间面板模型进行空间自相关检验，如果证实空间自相关性存在，则支持空间滞后模型和空间误差模型至少有一个成立；其次，构建空间杜宾模型并利用Wald统计量和LR统计量确定空间杜宾模型是否可以简化为空间滞后模型或空间误差模型，Wald统计量和LR统计量均服从卡方分布。如果θ=0和θ+δβ=0的两个原假设都被拒绝，则应选择空间杜宾模型；若θ=0成立且稳健的LM检验支持空间滞后模型，则应选空间滞后模型；如果θ+δβ=0成立且稳健的LM检验支持空间误差模型，则应选空间误差模型。

根据研究需要，本文将空间杜宾模型设定为：

(5)

式(5)等号左侧变量EE为山东省各地市相应年度内全要素能源效率。区域全要素能源效率是多因素循环累积的结果，既受区域资源禀赋影响，也与发展阶段和环境有关，同时还可能受周边地区溢出效应的影响。借鉴先前学者的研究并基于平行数据的可得性，本研究从产业结构、城市化水平和发展软环境等方面选取全要素能源效率的影响因素。式(5)右侧变量中，IND指代产业结构升级，由于不同产业能效水平存在显著差异，本研究并未选取特定产业占比进行衡量，而是通过产业结构层次系数予以测算，计算方法是将一二三产业增加值占GDP比重加权求和获得，权重分别取1，2和3。产业结构升级既是区域经济发展水平的重要表现，也是目前推动节能减排的重要切入点，但产业结构升级的效率提升和节能效应很大程度上仍取决于工业化发展模式和现代服务业的比重，知识和智力资本对工业化贡献度越高以及现代服务业比重越大越有利于带动区域全要素能源效率的改善和绿色发展水平的提高。POP指代人口城市化水平，通过区域非农人口占总人口比重计算得出。城市(镇)发展伴生的要素集聚，能够通过相互学习和多样化等方式形成溢出效应和规模经济，这使得城市化进程不仅能够有效地推动经济增长，而且能够通过规模经济和集聚效应等方式推动能源的集约化利用，从而有助于提升全要素能源效率，但人口过度密集引发的拥挤成本上升也可能会对经济效率增长和城市(镇)环境带来负面影响。MAR指代区域市场化程度，高市场化程度意味着区域资源能够通过市场引导得以有效配置，成为前沿技术进步和提高技术效率的内在动力*朱承亮，岳宏志，师萍：《环境约束下的中国经济增长效率研究》，《数量经济技术经济研究》，2011年第5期。，但高市场化程度引致的竞争亦有可能导致能源的无效利用和环境破坏。考虑到个体和私营企业经营的市场化导向，本研究通过个体和私营从业人口占从业人口比重对区域市场化程度进行衡量，该指标也较好地反映了区域营商环境。OPE指代区域开放度，开放的区域不仅可以通过贸易扩张获取隐含在商品和设备中的先进技术从而提高生产效率，同时还会因外部商品的引入形成对本地企业的压力，推动技术进步和全要素生产率的提升，并推动企业产生降低能耗的内在动力；但区域开放度的提升也可能因承接高能耗和污染产业转移等对本地全要素能源效率产生下行压力，本研究采用按年均汇率计算的区域实际利用外资额占GDP之比衡量区域开放度。各影响因素作用方向、强度和空间互动效应将通过空间计量结果揭示。本部分数据均取自各年度《山东统计年鉴》和各地市相应年度统计公报，相关经济指标均进行了消胀处理。空间权重矩阵并未采取简单空间邻接权重矩阵形式，而是依据各地市经纬度计算区域间的直线距离，在无量纲化处理的基础上取倒数进而通过归一化使每行元素之和为1，这符合空间单元距离越近则空间效应越强的基本规律。

三、山东省全要素能源效率测度和空间格局分析

(一)山东省全要素能源效率测度

表1报告了使用Frontier软件和最大似然估计法得到的模型(1)各项参数的估计结果，γ值为0.863且通过1%显著水平检验，这表明实际产出和前沿面的偏差主要来自生产的非效率，相比于最小二乘法，应使用随机前沿技术进行估计。

表1 生产函数估计结果

为进一步证实模型的合理性，我们使用广义似然比对柯布-道格拉斯生产函数(只包括投入要素一次项)、不存在技术进步(不含带时间的项)和希克斯中性技术进步(不包括时间和投入要素的交互项)三个零假设进行了检验。广义似然比符合混合卡方分布，自由度为受约束变量的数目。结果显示，检验统计量的值均超过了对应的临界值，零假设都被拒绝，这意味着本研究构建的超越对数形式的生产函数是恰当的。表2报告了根据模型(1)估计的2005-2012年间山东省各地市的全要素能源效率。

表2 各地市全要素能源效率值

(二)山东省全要素能源效率空间格局规模分析

空间格局旨在反映地理现象在空间分布上的规律性，一般而言，空间格局可通过格局规模和格局强度等予以描述*傅伯杰：《地理学综合研究的途径与方法：格局与过程耦合》，《地理学报》，2014年第8期。。空间格局规模通过各地市效率值衡量，表2显示，2005-2012年间山东省各地市全要素能源效率均值达到0.8以上的地市仅有6个，分别为济南、青岛、东营、威海、日照和聊城，另有3地市效率均值在0.7以下，考察期间省内全域均值为0.769，这意味着在不增加资本、劳动力和能源等要素投入的前提下，如果各地市同时提高效率，则全省经济总量会在现有技术水平基础上提高约23%。换言之，在现有技术条件和生产要素投入下山东省经济仍有较大的增长空间。具体到各地市，潍坊、莱芜和德州在不增加既有投入前提下充分提高要素利用效率可分别将经济总量提升约35.1%、36.5%和30.6%，是山东省总体节能需要重点突破的市域；济南、青岛和东营等全要素能源效率较高的区域则需要通过资源节约和环境友好导向的技术进步拓展其节能空间。此外，考察年度内各地市全要素能源效率均呈现平稳上升趋势，全域均值由期初的0.714上升为末期的0.819，年均增长率为1.99%。2005-2012年间潍坊和莱芜全要素能源效率保持3%以上的年均增幅，淄博、枣庄、烟台、济宁、泰安、临沂、德州和滨州增幅在2%-3%之间，青岛和东营年均增幅在1%以下，期初低效率地市保持了相对较快增幅，效率最高市域和最低市域之间的极差由考察初期的0.391逐年下降为末期的0.259，山东省全域范围内的全要素能源效率呈现收敛趋势。

(三)山东省全要素能源效率空间格局强度分析

全要素能源效率空间格局强度通过效率值差异予以衡量，表2显示山东省全要素能源效率存在明显的整体非均衡性，沿海地区整体高于内陆地区。基于变异系数的计算表明，该数值由0.141逐年下降为0.082，即2005-2012年间山东各地市全要素能源效率差异整体呈现逐年递减趋势，但整体波动幅度较小，山东省全要素能源效率整体空间格局相对稳定。

为进一步探究山东省全要素能源效率的局部空间表现，利用各地市考察年度内均值数据和SPSS软件进行了聚类分析以辨别不同区域效率的相似或相异性。聚类个数范围分别指定为2个、3个和5个，聚类方法为Ward法和欧式距离。17地市样本被划分为2类时，济南、青岛、东营、威海和日照为一类，其余地市为另一类，前者属高效率区域，这部分区域呈现“点面”空间分布特征，济南和东营为全要素能源效率高点，威海、青岛和日照等毗邻地区则形成高效率面。当全部地市被划分为3类别时，2类下的低效率组中淄博、烟台、济宁、泰安、临沂、聊城和菏泽分化形成3类下中效率组，2类下的低效率组中枣庄、潍坊、莱芜、德州和滨州分化形成3类下低效率组，低效率组地市以传统工业城市为主，产业转型升级压力较大。当全部地市被划分为5类别时。东营从3类别下的高效率组分离，成为5类别下全要素能源效率最高的市域；潍坊和莱芜从3类别下的低效率组分离，成为山东省全要素能源效率最低的市域，更需要强化节能减排和提高绿色发展效率。总体看来，山东省全要素能源效率还表现出空间集聚特点和空间俱乐部现象，这种特征与山东省经济发展水平格局基本吻合。东部沿海地区相对较高，形成高-高集聚区；内陆地区除济南等少数地市外均相对较低，高-低集聚特征明显；鲁西北和鲁南板块则需要加以整体突破。这种空间集聚特征和空间俱乐部现象在考察期内并未发生明显改变。

四、山东省全要素能源效率空间效应分析

空间效应强调溢出在地理空间中的作用，通过空间依赖性和空间聚散机制改变空间格局。空间效应分析的思路是先基于OLS进行非空间面板回归，并利用LM方法检验是否存在空间相关性，通过测算非空间模型的残差所服从的分布实现，若存在空间相关性，则进一步根据Wald统计量的结果选择恰当的空间计量模型。本研究基于上述过程利用Matlab软件进行分析。非空间面板回归中，由于似然比(LR)检验表明空间固定效应和时间固定效应呈现联合显著，因此接受空间和时间双固定效应模型。表3左侧给出双固定效应的OLS估计结果(限于篇幅，未报告其他固定效应下估计结果)。LM检验在1%的显著水平下拒绝不存在被解释变量空间滞后项和空间误差项的原假设，按Elhorst*J.Paul Elhorst，“Spatial Panel Data Models”// Fischer M M.and Getis A，Handbook of Applied Spatial Analysis.Berlin:Springer，2010.给出的更稳健的LM检验在5%的显著水平下拒绝不存在被解释变量空间误差项的原假设，在10%的边缘显著水平下拒绝不存在被解释变量空间滞后项的原假设。综合上述可认为山东省各地市全要素能源效率存在空间相关性，因此需要纳入空间计量模型。

表3同时给出了基于空间杜宾模型(模型5)的估计结果，在10%显著水平下空间杜宾模型简化为空间滞后模型的原假设被拒绝，但简化为空间误差模型的原假设则被接受，稳健的LM检验也更为支持空间误差模型，这意味着采取空间误差模型更符合数据特征。表3右侧列出了基于空间误差模型(SEM)的估计结果。结果显示，山东各地市全要素能源效率不仅受到本地解释变量影响，而且受到临近地区未考虑因素和随机冲击的作用(λ=0.826，P=0.000)，山东省全要素能源效率的整体提升需考虑地级市间的空间互动并统筹推进，扩大能源高效区的辐射带动，推进节能导向的新技术和管理方式的跨区域传播，进而优化全域节能生态系统建设。

空间互动状态下产业结构升级对全要素能源效率影响显著为正(P=0.000)，产业结构升级推动了能源和资源的集约化利用水平，提高了知识和智力资本对经济增长的贡献份额，使等量投入要素能够获得更大产出从而提升能源利用效率。考虑到第二产业相对高能耗的特点，减少传统制造业无效能耗并推动第二产业向第三产业升级是提升全要素能源效率的关键。人口城市化水平对全要素能源效率也有显著的正向影响(P=0.010)。人口向城市和城镇的汇聚一方面能够形成规模经济，促进劳动分工并降低交易成本，推动资源的集约化利用；但同时也增加了对能源和资源的消耗，从而对能源效率产生下行压力。山东省正处于城市化高速发展阶段，现阶段人口城市化对能源效率的积极效应超过了消极影响，稳步推进城市化进程有利于能源效率的提升，但仍需注意避免人口过度聚集对资源和环境效率的潜在破坏。市场化程度对全要素能源效率影响方向为负但未通过显著性检验，这意味着部分区域在改善营商环境的同时存在着以能源和环境为代价的倾向，因此在市场环境改善过程中需要大力强化能源和环境约束，降低区域发展对高能耗产业的依赖。以实际利用外资额占GDP之比刻画的区域开放度对全要素能源效率的影响方向为正但未通过显著性检验，伴随利用外资推动的结构升级和技术进步效应有利于提高能源效率，但以追求经济效益为主忽略环境效益的投资又会对能源效率产生不利影响，这需要在对外招商引资过程中加以识别和规避。

表3 空间计量估计结果

五、结论和启示

(一)主要研究结论

在能源和环境压力趋紧的背景下如何以较低的能耗创造更高的价值，实现“十三五”规划以及哥本哈根会议承诺对于我国国民经济与社会的可持续发展具有重大意义。提高能源利用效率成为实现节能减排和经济发展双赢目标的关键。在能源需求存在刚性且供需矛盾突出的背景下，必须实现能源利用效率的突破。由于发展基础和发展条件的制约，各区域全要素能源效率仍存在较大差距，识别这种差异的格局和厘清空间互动状态下的形成机制对推进全域能效水平提升和实现绿色可持续发展都具有重要意义。作为工业和能耗大省的山东尤为需要提升全要素能源效率，并以推进区域协调发展为导向优化能源要素产出的空间格局，以此强化区域节能水平和推动区域“两型”社会建设。本研究基于2005-2012年数据，利用随机前沿分析方法和超越对数生产函数测算了山东省各地市全要素能源效率，并对其空间格局规模、格局强度和空间效应进行了分析，得出以下结论：

1.2005-2012年间山东省各地市全要素能源效率均呈现上升趋势，表现出平稳增长状态，其中潍坊和莱芜增幅最为显著。随机前沿分析表明，考察期间省内全域均值为0.769，在不增加能源等要素投入情况下，全省经济总量在既有技术水平下仍存在23%的改进空间。由于初期低效率区域保持相对较高增幅，山东全域范围内的全要素能源效率呈现收敛趋势。

2.山东省全要素能源效率具有空间不均衡和区间集聚特点，济南、青岛、东营、威海、日照和聊城等6地市效率均值达到0.8以上，潍坊、德州和莱芜三地市效率均值在0.7以下，其余地市效率值则介于0.7-0.8之间，省域内整体呈现东部沿海地区效率值高于内地的格局，其中威海、青岛和日照形成高效率面，内地则以济南为高效率点，鲁西北和鲁西南板块全要素能源效率整体偏低。

3.山东省各地市全要素能源效率存在显著的空间效应，特定市域全要素能源效率受到周边市域的影响。空间互动状态下产业结构升级和人口城市化对山东省全要素能源效率具有显著的积极影响，产业转型升级和新型城镇化建设有助于提升全要素能源效率，但区域开放度和市场化程度影响不显著，招商引资和营商环境建设在提升经济活力同时对能源利用效率也存在下行压力。

(二)研究启示

现阶段我国在能源领域面临着需求旺盛和供给短缺的结构性矛盾以及能耗水平过高等问题，提升能源利用效率是解决这些问题的关键切入点。弱化能源效率空间非均衡性和优化全要素能源效率空间格局则是将区域节能潜力转化为实际节能水平的重要内容，这需要明确特定区域能效水平的空间格局规模和强度，并将空间互动因素纳入其形成机制的考察。本研究以山东省地级市域为空间尺度分析了全要素能源效率空间格局和空间效应，为提升区域能效水平和绿色发展能力提供借鉴，根据计量检验结果，本文认为为提升区域全要素能源效率，应从以下几点入手：

1.着力推进区域新型城镇化进程，发挥新型城镇化的集聚效应和规模效应，释放新型城市(镇)化对区域能源效率的整体带动作用，提升区域能源和其他投入要素的综合产出水平。为此需要进一步提升城镇化的质量，突出集约、节能和生态导向，优化城市(镇)的内在承载力和城市(镇)化进程的内生动力，完善城市(镇)的空间布局，提高中小城市和城镇对农村转移人口的吸引力，形成不同层次城市和城镇协调发展格局，促进人口在不同等级城市(镇)的合理分配，加快完善城乡统筹，发挥城市能效高地对区域绿色发展的整体带动作用。在新型城镇化进程中开发推广资源节约和环境友好的消费品，推动形成居民低能耗低碳生活方式，完善区域城市化发展的生态预警机制，避免人口向城市(镇)集聚造成对资源环境的过度消费，推动实现经济发展的生态化转变。需要指出的是，随着农村剩余劳动力转移空间的下降和城市(镇)化难度的增加，城市(镇)化进程对提升全要素能源效率的影响将更为复杂，为此需要进一步完善区域全要素能源效率的动力体系。

2.加快产业转型升级，强化高级生产要素对产业发展的嵌入，夯实绿色经济增长的基础，实现节能和增效双赢。产业转型升级既表现为区域产业结构的整体优化，也表现为传统制造业升级。产业转型升级不仅能够推动传统物质和人力资本的高效利用，提升知识资本对经济发展的贡献度，而且特定区域产业结构升级还能够通过产业转移和示范效应产生空间溢出，在更大范围内提升全要素能源效率。推动产业转型升级需要进一步改造传统产业特别是过度依赖物质资本投入的传统制造业，推进信息化与工业化融合，加快发展资源节约型和环境友好型的现代服务业，提升知识和智慧资本等创新要素对经济发展的贡献份额，从而优化全社会节能潜力。对于能效水平偏低的传统工业城市，现阶段在原有产业基础之上通过发展生产性服务业等方式延长产业链和提升附加价值是降低能耗的重要举措，并着力从资源节约型现代服务业和辐射带动力强的战略性新兴产业中寻求新的经济增长点。对作为转型升级主力的企业尤其是能耗大户重工业企业而言，可通过改进管理水平、改善资源配置和技术升级等方式系统提升其节能效率，尤其需以技术革新的方式降低能耗。为此，首先需加大研发投入和内部创新，以优化工艺流程和提升现有技术参数，实现提升绩效和节能减排双赢；其次，要鼓励企业与高校研究机构等其他创新主体合作开展基于科学和原创技术的重大突破，以核心技术跃迁带动生产方式优化和能耗水平的降低。

3.强化招商引资和营商环境建设中的能耗约束，提升引进外资的质量。外商直接投资及其技术外溢有利于提升本土企业技术水平和管理效率，但招商引资进程中也存在能耗和环境压力。因此需要优化贸易结构，降低对高能耗产业的输入，为招商引资设立能耗和环境门槛，尤其需要严格控制原料进口、产品出口、加工生产环节在国内的“两头在外型”高能耗项目，引导外资向高新技术和节能环保等产业流动。在营商环境建设中，以行政和经济手段结合的方式鼓励发展绿色低能耗项目，实施节能绿色创业，淘汰落后产能，减少能源的无效损耗。支持发展高端制造项目，加大对绿色产业和企业在人才引进、技术创新和税收信贷等方面的倾斜。适度提升企业产业集中度和规模效益，提升和推广能源管理水平和管理新模式，完善制造业和服务企业的全过程节能机制。此外，通过价格杠杆、税收引导和奖补政策等方式调整能源消费结构，鼓励企业以清洁能源替代化石能源，完善资源综合利用和可再生能源发展的相关优惠政策，降低企业生产经营过程中对碳基能源和材料的应用，减少能源浪费。

4.建立全要素能源效率提升的区域联动机制，加强对优化能源效率的跨区域统筹，明确节能提效的重点区域，形成区域间节能和绿色发展的良性互促。对山东省而言，将能源利用效率低且改进余地大的市域作为重点突破对象，并充分发挥济南与青岛等中心城市和沿海地区效率高地的作用。即以现有全要素能源效率“点面”空间结构为基础，向“线面”结构拓展，以效率高点和高面城市(群)为战略支撑，通过发挥这部分城市的极化增长作用和扩散效应形成更大范围的效率高面，尤为需要发挥济青等中心城市和其他半岛城市群人才汇聚和智力密集的优势，研发节能领域内的新技术并释放领先区域产业转型升级和新型城镇化节能的外溢效应，特别是要切实发挥省会济南对鲁西北和鲁西南板块的整体带动作用，大力降低节能新技术的空间扩散成本，同时避免领先地区的高污染产业和落后产能向邻近地区转移，规避因地方竞争等原因而产生的高能耗产业重复建设。内陆效率较低区域一方面需要加大能源节约导向的科技投入，逐步改变粗放型发展模式，通过技术进步和管理升级优化节能空间；另一方面，应进一步淡化条块分割意识，借助高铁和高速公路等交通基础设施建设的机遇承接省内效率高地和周边省域的产业和创新力转移，尤其是能效水平相对较低的鲁西北和鲁西南需要承接京津和长三角的创新要素转移。省域政府需统筹制定以缩小区域内绿色发展效率落差为导向的发展政策，推动形成区域间能效水平良性协同机制，通过投入要素在全域范围内的合理配置实现全域经济、社会和环境效益的共同提升。

本研究实证分析了山东省地级市域空间尺度下区域全要素能源效率的空间格局和空间效应，未来可以从以下两个方面进行进一步的研究：一是将空间尺度向县域延伸，借以分析县域经济全要素能源效率的分布格局和形成机制，为深入明确区域节能提效空间和优化能效水平提供依据；二是增加策略仿真研究，寻求空间互动状态下优化区域全要素能源效率的系统解决方案，为提升区域能源利用效率和绿色发展水平提供直接的借鉴。

[责任编辑：王成利]

获2015年度“中央在京高校重大成果转化项目：京津冀协同一体化发展研究”专项资助；教育部人文社科研究项目“我国城市化质量空间差异的成因和优化策略”(14YJCZH191)。

王裕瑾(1989-)，女，中国人民大学区域与城市经济研究所博士生，主要研究方向为区域经济政策和空间计量经济学。

F124.5

A

1003-8353(2016)01-0149-010