何 刚 Dongphil Chun 刘海峰 张学鹏 起发金 尹 旭 白冬冬 陈彬源

1. 韩国国立釜庆大学校技术经营专门大学院, 韩国 釜山 48547;

2. 中国石油西南油气田公司规划计划处， 四川 成都 610051;

3. 国家管网集团西南管道昆明输油气分公司, 云南 昆明 650500;

4. 中国石油工程建设有限公司西南分公司, 四川 成都 610041

0 前言

石化业主要是以天然气和石油为原料,进行生产加工石油及石油化工产品的工业。石化业按照传统定义划分,包括石油和天然气开采业，化学纤维制造业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，化学原料及化学制品制造业，橡胶制品和塑料制品业。中国石化业有完整的产业体系,发展上采用的高能耗、高投入、高污染、低产出的粗放型增长模式,尽管近年来随着科技进步和新能源的开发,石化业的能源利用率有所提高,但其能源消费量仍在整个工业中占比较高[1]。2016年,石化业能源消费量达 78 500 万吨标准煤,占中国工业行业能源消费量的26.86%,同时石化业也是碳排放的重要行业,在温室气体排放统计中,2016年石化业碳排放CO2当量约占全国碳排放量的3%[2-3]。为了判断石化业全要素生产率在中国工业行业中所处位置以及石化业各子行业之间的差异,考虑能源和碳排放因素的影响,基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的效率评价方法，引入全要素生产率Malmquist指数,对石化业进行全要素生产率测算分析。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

DEA是目前应用最广泛的效率评价方法,可以测量每个决策单元对于生产前沿的效率,与传统效率方法评价相比不用事先设定生产函数,避免设定评价指标的主观权重。……