■ 刘永亮 副教授 王 玮（河北大学经济学院 河北保定 071002）

引言

伴随着“煤荒”、“电荒”、“气荒”一系列名词的出现，能源短缺日益成为我国经济发展中的瓶颈性因素，能源效率的提高被提上议事日程。能源效率关系产业竞争力和能源安全，过多排放CO2给人类生存环境带来巨大压力（Patterson，M.G.1996）。中国是能源消费大国，但能源效率与发达国家差距较大。以德国为例，德国的商品出口总额和中国是比较接近的，但它的能源消耗总量只有中国的七分之一，工业方面的用能甚至更低。近些年来，中国政府高度重视节能减排工作，并在“十一五”规划和“十二五”规划中都制订了明确的各省节能减排目标。节能指标的高低，是一个表象问题，深层次的还在于能源效率的提高。在举国重视节能工作的背景下，探寻科学可靠的能源效率测度方法，准确测度中国各省区能源效率水平，无论是对中央政府的宏观调控，还是对省级政府的节能减碳工作部署，都具有重要的指导意义。

能源效率是理论界探讨的一个热点问题，文献虽多，但并没有一个被普遍接受的明确的定量测算标准。而且，存在着普遍使用但却名不符实、存在误导性的概念，如总能源生产率，虽冠以“能源效率”的标识，但包含着许多与能源技术效率毫不相干的因素（Patterson，M.G.，1996）。在能源效率研究中，DEA（数据包络分析）方法占据了多数（魏新强和张宝生，2003）。事实上，Patterson指出的错误主要出现在用DEA方法研究能源效率的文献中，尤其是国内文献。这类文献求出的所谓“全要素能源效率”，反映的并不是能源效率，而是能源、人力、资本等因素共同作用下的总的经济效率。究其原因，是将DEA方法的“全要素生产率”套用到能源效率研究的结果，只是在名称中加上“能源”二字。对于这一流行性错误，国内学者也有发现。冯蕾（2009）明确指出，“保持资本和劳动力不变，只有这样求出的才是能源使用技术效率”，如果不限定，“求出的实际上是一个省份综合使用劳动力、资本和能源的技术效率，国内不少使用DEA方法测度能源效率的文献都是这么做的，但显然不单纯是能源的技术效率”。遗憾的是，并没有引起足够的重视。

而且，现有的全要素能源效率研究，仅考虑了劳动、资本、能源这三种投入，与名称中的“全要素”字样相去甚远，尤其是忽略了科技投入。本文继承了胡和王（2006）的能源效率的算法，并把投入由能源、劳动、资本三要素扩展为包括科技投入在内的四要素，创建了四要素DEA能源效率模型，对中国1997-2012年省区能源效率进行动态测度。

模型、变量与数据

（一）模型选择

DEA 模型包括规模报酬不变模型（CRS）和规模报酬可变模型（VRS）两种。第一种由Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出，因此又称CCR模型，其假设前提是规模报酬不变。CRS模型假设决策单元在最优规模水平上生产，事实并非一定如此。因此，Banker、Charnes和Cooper于1984年提出可变规模报酬DEA模型（VRS），又称BCC模型。

在区域能效DEA文献中，选择CRS模型的有魏楚和沈满洪（2007）、冯蕾（2009）等。选择VRS模型的有黄德春等（2012）、沈能和王群伟（2013）等。也有人同时使用了CRS模型和VRS模型，如Jia、Li和Yuan（2011）。本文采用CRS模型，因为对于省级单位，无法像企业一样，随意调整经济规模。企业维度的DEA分析，VRS模型更适用。而省级、国家级层面的DEA分析，则CRS模型更适用。

无论是CRS还是VRS，DEA模型都有投入导向和产出导向两种。投入导向是要在产出不变的条件下，实现投入的最小化。产出导向是在投入不变的条件下，实现产出的最大化。对于决策单元来说，控制投入要比控制产出更具可行性。因此，本文采用投入导向的CRS模型。

（二）变量选取和数据来源

能源效率的DEA文献中，指标选择上体现了较强的同一性。产出指标为GDP（地区生产总值），投入指标虽用词略有差异但实质基本相同，都是三要素：劳动力、资本和能源耗费量，详见表1。但是，现有研究基本忽略了对能源效率有重要影响的一个因素—科技。因此，本文改传统“三要素法”为“四要素法”，投入变量取劳动力、固定资产投资、科技投入和能源投入，产出变量仍为GDP。

本文基于C－D生产函数建立模型，表达式为Y=F（K，L，T，E）。由于西藏数据不全，地域范围是除西藏外的30个省区。由于重庆的部分指标是从1997年开始计算的，因此时间范围是1997-2012年。具体指标界定如下：产出（Y），以地区生产总值（GDP）代表，单位是亿元。资本投入（K），选取全社会固定资产投资衡量固定资本的投入，单位是万元。同类文献多用张军等的方法计算资本存量，但这种做法有一定的不足。其一，国家不公布资本存量数据，各学者的估算必然存在一定误差。其二，作为衡量资本投入的指标，资本存量也不恰当。因为从投入和产出的关系来看，准确的说投入是指在生产过程中已经消耗掉的东西，而固定资产在单个年份的生产过程中只损耗掉一小部分。本文选择全社会固定资产投资指标，一是因为数据由权威统计部门公布，可靠性高。二是投资本身就是GDP的重要组成部分，是拉动GDP的重要力量，用固定资产投资指标衡量固定资产投入，具有一定的内在合理性。劳动力投入（L），以就业人数衡量，单位是万人。科技投入（T），以地方财政科技支出来衡量，单位是亿元。能源投入（E），以能源消费总量（折算成标准煤）来衡量，单位是万吨标准煤。

表2 各省份全要素能源效率表

图1 各省份能源效率均值线图

GDP、固定资产投资、地方财政科技支出、能源消费总量四个指标直接来自中宏数据库。2001年宁夏能源消费总量缺失，由前后两年的平均数代替。由于从业人员数只提供到2010年，因此，2011年和2012年从业人员数由下面公式推算：

L代表从业人员数，P代表总人口数，下角标表示年份。以2012年为例，从业人员数（L2012）等于2012年总人口数（P2012）乘以2010年从业人员占总人口比重。因为短期从业人员比重相对稳定，所以这种推算方法较为可靠。

中国能源效率的测算

表2是利用胡和王（2006）的公式计算能源效率值，公式为：

TFEE代表全要素能源生产率，EIO代表能源投入的目标值，EIA代表能源投入的实际值。表2给出了1997-2012年间几个等间隔年份的TFEE值，以反映各省的能源效率相对值及时间趋势。

计算出各省份1997-2012年的能源效率均值（记为EE），并做出线图，如图1所示。为了清晰显示，在图上添加了四条参考线，把能源效率水平分为优秀（EE=1）、良好（0.9≤EE＜1）、一般（0.8≤EE＜0.9）、及格（0.6≤EE＜0.8）、不及格（EE＜0.6）五个等级。1997-2012年，广东、江苏、上海、天津四省市的能源效率一直处于全国的最高水平，其能源效率均值等于1，属于优秀。河北、福建、河南、北京、湖北、山东、江西、浙江、海南、湖南10个省市能源效率的均值大于0.9，属于良好。黑龙江、重庆、安徽、广西、吉林、内蒙古、辽宁和四川八省区市是一般，陕西、云南二省是及格，甘肃、新疆、山西、青海、宁夏、贵州六省区是不及格。等级划分呈现出明显的空间特征，发达地区能源效率较高，而落后地区能源效率较差。

中国能源效率的空间特征和趋势

（一）中国能源效率的空间特征—东中西部差异分析

同类研究在区域划分标准上很不一致，有东部、中部、西部三分法，有东部、东北部、中部、西部四分法。即使同是三分法，划分标准也不同，争议省份是海南和广西。出于可比性考虑，本文继承多数学者的做法，使用三分法，并把海南列入东部，把广西列入西部。即东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省份，中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖南、湖北8个省份，西部包括内蒙古、广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、重庆11个省份。

本文的研究结论是，1997-2012年的16年来，东部地区平均能效最高，中部次之，西部最低，如表2和图2所示，四要素能源效率均值分别为0.966、0.864和0.646，差异显著。这一结论与众多前人的成果吻合，如史丹（2006）、汪克亮等（2011）。少数学者的研究结果显示了不同的结论。如胡和王（2006）的结论是，1995-2002年间，东部效率最高，西部次之，中部最低。刘海滨等（2011）以1998-2007年为研究期间，发现在2002年以前，东部高于中部，2003年以后，中部高于东部。赵金楼等（2013）以1980-2010年为研究期间，发现东部能效最高，中西部差别不大。

（二）中国能源效率水平的趋势分析

从图2可以看出，无论是东部、中部还是西部，能效水平都显示出两个特征：一是总体平稳，没有明显的上升或下降趋势；二是年度之间波动较大。对于第一个特征，持相似观点的是李国璋等（2010），他们以1989-2007年为研究期间，指出我国全要素能源效率水平的变化总体上比较平稳。对于第二个特征，有相似研究结论的是孙广生等（2012），他们计算出1986-2010年我国各地区能效变化率，笔者将之做成线图（见图3），足见其年度波动性之明显。

图2 东中西部能源效率线图

图3 中国能源效率波动性线图

对于能效水平的时间趋势，笔者的结论可称之为“总体平稳说”。与前人比较，发现众说纷纭、莫衷一是。整理起来，有“持续上升说”、“持续下降说”、“先升后降说”、“先降后升说”、“东升西降说”、“东降西升说”等。

“持续上升说”。王和胡（2006）研究表明，1995-2002年间，东、中、西部全要素能效水平都呈上升趋势。王喜平和姜晔（2013）认为1996-2010年间我国能源综合水平不断提高。赵金楼等（2013）以1980-2010年为研究期间，用随机前沿方法测算结果显示，我国东部、中部与西部能效均呈上升趋势。

“持续下滑说”。王兵、张技辉和张华（2011）以1998-2007年为研究区间，结论是，中国全要素能源效率整体上处于持续下滑状态。王玉燕和林汉川（2013）以2000-2010年为样本期间，研究发现“2000年以来，三大经济区域的能效水平均呈不断下降的趋势，下降的步调基本一致”。

“先升后降说”。魏楚和沈满洪（2007）从全要素能源效率的角度，发现1995-2004年大多数省份的能源效率都符合先上升、再下降的特点。蔡晓春和肖小爱（2010）以1998-2007年为研究区间，结论是中国大部分省份的能源效率符合先上升、再下降的特征。刘海滨和郭正权（2011）以1998-2007年为研究期间，结果是东、中、西部都呈先升后降趋势。

“先降后升说”。樊华、周德群（2012）以1995-2008年为研究期间，发现中国的全要素能源效率的演变呈现明显的U型演变特征，即先下降，后上升。

“东升西降说”。徐盈之、管建伟（2011）以1991-2008年为样本区间，以超效率DEA为工具，计算出了东中西部能源效率值。通过分析可以发现，东部地区效率呈上升趋势，中部和西部则1997年以前上升，1997年以后下降。

“西升东降说”。朱帮助等（2013）以2000-2010年为研究期间，研究结论是，西部总体上处于上升趋势，东部基本上处于下降趋势，中部则先上升后下降。

结论与探讨

使用四要素DEA模型，本文测算了中国各省市区1997-2012年的能源效率值，并对东、中和西部进行了对比，主要结论如下：

第一，中国能源效率按东、中、西部呈梯度递减，这是多数学者的共识。可见，西部、中部的节能提效工作力度需进一步加大。尤其是在主体功能分区中，西部地区大部分的主体功能是生态功能。能源利用效率的低下，既会增大能源投入，导致浪费，又会增加温室气体等染污物的排放，破坏生态环境。因此，笔者认为，西部节能提效工作，应该提高到战略高度。

第二，中国能源效率改进缓慢，东、中、西部皆然。前文指出，我国能源效率总体平稳，并没有明显的上升或下降趋势，表明能效改进进展缓慢。改进提升能源效率是一个系统工程，建议从多个方面入手：建立权威的多层面能效指数测度和公布制度。就像空气指数那样，相关人员可即时查询。这不仅方便了行政部门的管控，同时能够引起全社会的了解和重视。顶层设计，统一制定科学的能效考核标准。前文指出，不同的学者用不同的方法，导致结论大相径庭，甚至相互矛盾。不但无益，还带来混乱。利用财政政策杠杆，鼓励节能技术的发明和使用，加快节能提效技术进步的速度。改革能源价格体制。我国的能源价格，基本上仍是计划价格，并不完全符合市场供求规律。应加大改革力度，尽快形成反映市场真实需要的能源价格变动机制。

第三，中国能源效率波动较大。笔者的研究结论是我国能源效率波动较大，这与孙广生等（2012）的研究结果吻合。其实，更多学者的论点验证了这个结论。因为，持续上升说、持续下滑说的学者较少，其它的说法，无论是先升后降、先降后升还是“升-降-升”，都表明了能源水平的显著波动性。当然，导致能源效率波动的原因还有待于进一步的研究。

第四，能源效率研究展望。已有文献的所谓“全要素”能源效率，基本是都是劳动、资本、能源三要素。本文加入了科技投入，形成了四要素能源效率分析框架。但是，与“全要素”的称谓还差之甚远，尤其是没有考虑到水资源、土地资源等关键投入。随着我国经济的发展，水资源短缺、土地资源短缺，都已经成为中国进一步发展的瓶颈。期待其他学者今后做进一步的探讨。

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2.冯蕾.2005-2007年我国省际能源效率研究—基于DEA 方法非意愿变量CRS模型的测度[J].统计研究，2009（11）

3.Hu&Wang.Total factor Energy Efficiency of Regions in China[J].Energy Policy，2006（34）

4.沈能，王群伟.中国能源效率的空间模式与差异化节能路径—基于DEA三阶段模型的分析[J].系统科学与数学，2013（4）

5.范丹，王维国.中国省际工业全要素能源效率—基于四阶段DEA 和Boo-tstrapped DEA[J].系统工程，2013（8）

6.张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952-2000[J].经济研究，2004（10）

7.李国璋，江金荣，周彩云.全要素能源效率与环境污染关系研究[J].中国人口·资源与环境，2010（4）

8.樊华，周德群.考虑非合意产出的全要素能源效率研究[J].数理统计与管理，2012（6）

9.徐盈之，管建伟.中国区域能源效率趋同性研究：基于空间经济学视角[J].财经研究，2011（1）

10.孙广生，黄，田海峰，王凤萍.全要素生产率、投入替代与地区间的能源效率[J].经济研究，2012（9）