是能源效率、结构优化还是技术变革的驱动力？_dea论文

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       中图分类号：F206 文献标识码：A 文章编号：1009-6701(2016)03-0113-13

       一、引言

       改革开放以来，中国经济发展进入快车道，创造了当代西方经济学家无法解释的经济奇迹，GDP年均增长率高达9.8％。工业经济增长更是保持了11.5％的年均增长率，但是也付出了生态环境遭到严重破坏、资源利用率较低甚至浪费的沉重代价。经济的发展从来就不是单线条的，当下的中国正面临着“发展起来以后的问题不比不发展时少”的困境。一方面，杀鸡取卵、竭泽而渔式的粗放增长给我国带来巨大的生态环境破坏和“严重后遗症”，直接威胁着老百姓的生命健康，另一方面，全球经济持续低迷、既得利益固化藩篱、贫富差距拉大、劳动力成本加速上升及地方政府债务危机等深层次矛盾正“合力”阻滞中国经济的可持续发展，中国经济下行渐趋明显，源于经济转型、增长趋缓而“叠加”的就业压力和社会矛盾凸显。

       本文从能源效率层面剖析制约促进我国经济可持续发展的深层次原因，一方面，我国能源需求日趋增加，供需矛盾凸显。另一方面，我国能源利用效率偏低，仍沿袭着“高能耗、低产出”的发展模式(World Bank，2007)。实际上自2006年起，中国化石燃料的碳排放就已经超过美国，成为全球最大的二氧化碳排放国。随着中国经济的快速发展，碳排放量在未来的一段时间内还会持续增长。除此以外，长时间过快的经济增长所带来的环境污染也愈加严重，包括环境污染、能耗强度较高、能源效率低下等在内的很多问题正威胁着中国经济的可持续发展。因此，研究能源效率的影响因’素，理清低碳经济的长效机制，实现经济与生态的“双赢”，对于落实稳中求进、建设“美丽中国”具有重要的理论价值和现实意义。

       在国际能源政策领域一直存在两个讨论的焦点，一方面，发达国家以及新兴经济体国家的碳排放日益威胁着业已恶化的全球生态系统；另一方面，现在的工业化在很大程度上要依赖于原油供给。显而易见，要减少温室效应，就必须不断提高能源利用效率，提高了能源效率，降低了对石油进口的依赖，也就提高了能源安全。中国的能源效率是什么，有哪些因素影响着其能源效率的提高已成为学界关注的热点。针对中国的能源效率及其起伏变化特征以及地区之间的差异，已有大量文献从产业结构、制度、政府支出以及对外开放等方面进行了有意义的探索，并提出很多富有建设性的节能减排措施(例如，史丹，2006；徐康宁、王剑，2006；魏楚、沈满洪，2007；曾胜、黄登仕，2009等)。

       本文意在两个方面拓展已有研究结果，首先，利用道格拉斯生产函数，分别计算出物质资本、人力资本以及能源消费在GDP增长中的贡献率，而后由能源消费增量换算出GDP增量，再运用DEA方法衡量出能源效率。曾胜、黄登仕(2009)认为，将资本、劳动、能源消费三要素作为投入，GDP作为输出，运用DEA方法所得到的效率仍然是生产率，或者是三要素的总体效率，而并非能源消耗的效率；其二，值得反思的是，除了上述研究者述及的影响因素之外，一个国家或地区的资源禀赋、资本禀赋、知识禀赋(技术禀赋)、经济密度、全要素生产率等要素对于能源效率是否也有影响?《2009年世界发展报告：重塑世界经济地理》指出，落后地区要摆脱困境，就必须缩短时空距离、减少市场分割、提高经济密度。这些脱贫措施是否也适用于改进能源效率?现有情况表明，能源效率较高的地区也是工资水平较高、经济密度较大、资本禀赋较强、区位较优的地区，反过来，那些能源效率较低的省份恰恰是资源禀赋较强、市场容量小、全要素生产率较低的地区。鉴于此，本文将考虑资源禀赋、资本禀赋、技术禀赋、经济密度以及全要素生产率等因素的影响。全文结构安排如下：接下来第二部分，介绍相关文献回顾；第三部分，基于DEA模型计算出中国的能源效率；第四部分，建立能源效率影响因素的计量模型并进行实证分析；最后是结论和启示。

       二、相关文献回顾

       关于能源效率的研究总体上分为两个类别：一是运用指数分解法，二是使用DEA技术。指数分解不仅用于能源需求分析，而且用于气体排放相关的能源分析中。例如，Ang and Zhang(2000)率先把系统的指数分解方法用于能源以及环境相关研究中，此后有很多研究者基于不同形式的因素分解法来分析能源效率的变化，主要包括Laspeyres指数(Howarth et al.，1993)；arithmetic mean Divisia指数(Boyd et al.，1988)；log mean Divisia指数(Ang and Liu，2001)以及Fisher ideal指数(Boyd and Roop，2004)等。

       除了上述指数分解法以外，近年来研究者主要采用DEA技术来测算能源效率。例如，Fare et al.(2004)使用DEA技术构建了一个环境绩效指数，通过考量生产中的副产出(污染排放)来计算综合生产效率，并提出了计算污染物影子价格的基本框架。Hu et al.(2006)基于DEA方法，使用“前沿曲线上最优能源投入”和“实际能源投入”的比值来计算能源效率，弥补了传统指标仅考虑能源单一要素的缺陷；魏楚、沈满洪(2007)借鉴Hu et al.(2006)的方法，测算了中国各省区的能源技术效率，进而探讨了中国能源效率的影响因素；师博、沈坤荣(2008)将知识存量纳入传统的生产函数中，利用超效率DEA模型，测算了中国各省区全要素能源效率，研究发现，市场分割所导致的资源配置扭曲是造成能源效率低下的主要原因。上述研究弥补了传统的能耗强度指标仅考虑能源单一要素的缺陷。

       已有研究认为，影响能源效率的主要因素可概括为：(1)技术驱动论：研究认为，技术效应是降低能耗的关键因素，能源效率提高才是能源强度下降的决定性因素(例如，Huang，1993；Zhang，2003；吴巧生，2006)。(2)结构变化驱动论：产业结构变化可能会提升能源强度(例如，Lin and Polenske，1995；Garbaccio et al.，1999；史丹，2002；Chunbo et al.，2008)，也可能会降低能源强度(例如，史丹，1999等)。(3)价格变化驱动论：源于能源价格变化以及能源规制的压力驱动的技术进步降低了能耗(例如，Newell et al.，1999；屈小娥，2009；刘洪、陈小霞，2010等)。(4)全要素生产率。有研究者指出，提高能源效率还要配合其他投入要素的适当投入比例(例如，Boyd and McClelland，1999等)。

       较之于单要素能源效率来说，全要素能源效率综合考虑了各种投入要素的相互作用，更接近实际，但是计算复杂。曾胜、黄登仕(2009)认为，将资本、劳动、能源消费三要素作为投入，GDP作为输出，运用DEA方法所得到的效率仍然是三要素的总体效率，而并非能源效率。基于此，本文采用曾胜、黄登仕(2009)做法来测算能源效率。

       三、能源效率的衡量

       (一)能源消费对经济增长的贡献率

       沿用曾胜、黄登仕(2009)的做法，首先建立如下生产函数：

      

       其中

为i地区t时期的产出，A为广义的技术水平、K、L、E分别表示资本、劳动和能源要素，α、β、γ分别表示资本、劳动及能源的产出弹性，对(1)式两边取对数则有：

      

       其中，

分别表示资本增长率、劳动增长率以及能源消费增长率。增加满足标准假设的常数项和误差项，(3)式可扩展为：

      

       其中，

分别表示t+1时期资本、劳动、能源的增量。

       假定以t为基期，从t+1期开始，仅有能源消耗量增加，其他要素投入保持不变，则(5)式可变为：

      

       使用(6)式，即可求出t+1期能源消耗增量对t+1期GDP增量的贡献额。采用《新中国55年统计资料汇编》以及2009-2015年《中国能源统计年鉴》中(1985-2015年)各省固定资产投资(折算成固定资本存量，(亿元，1978年价格))、就业人口(万人)、一次性能源消费量以及GDP(亿元，1978年价格)测算出(1985-2015年)能源消费对于GDP的贡献率。如表1所示：将4个回归结果进行比较，方程(2)拟合较为理想，γ约为0.18。

      

       (二)能源效率衡量

       在能源效率研究中，选择合适的研究方法至关重要。要衡量技术水平就必须考虑到时间趋势变量等因素(Hilton and Levinson，1998)，因为时间趋势变量能够反映出一段时间内的诸多效用变化，例如，能源价格的相对升高，致使能源结构发生改变等(Agras and Chapman，1999；Dasgupta et al.，2002)。因此，在研究中如果要考虑技术变化的因素，就要寻找到合适的研究方法(Stern，1998)。本文中，我们使用DEA(数据包络法)来计算能源效率。该方法是由Farrell(1957)率先提出而后由Charnes et al.(1978)开发设计的，非参数评估多个决策单元相对效率的数学模型，DEA的显著特点是其不需要考虑投入与产出之间的函数关系，且不需要预先估计任何参数和权重，通过产出与投入之间加权和之比，计算决策单元的相对效率(Ramanathan，2002)。本文选用DEA中的VRS模型，即：

      

       (三)能源效率的衡量

       使用表1中方程(2)得出的γ值和能源增量得出产出Y的增量，将能源增量作为投入、Y增量作为产出，运用上述模型得出能源效率数值。将每个省份能源效率平均加权得出1985-2015年中国总体能源效率(如图1所示)。

      

       图1 中国(1985-2015年)能源效率趋势图(单位：亿元/万吨标准煤)

       由图1可以看出，中国的能源效率呈现“先上升，后平稳，再上升”的波动起伏特征，可分为三个阶段：(1)1985-1999年能源效率稳步上升，且1992年以后能源效率上升较快；(2)2000-2005年能源效率趋于平稳；(3)2006-2015年能源效率快速上升。

       史丹(2008)得出，1980-2003年中国能源效率一直都是稳步上升的，2003年以后呈下降趋势，2003年是转折点；魏楚、沈满洪(2007)基于1994-2004年数据得出，中国大多数省份能源效率呈现“先上升，再下降”的走势，并指出转折点一般出现在1999-2002年之间；曾胜、黄登仕(2009)基于1980-2007年数据得出，1981-1998年中国能源效率总体上呈现递增趋势，而后在1998-2003年间呈现递减特征，尔后在2004-2007年又呈现递增趋势。综合考虑本文研究结果及上述研究者结论，可以判断出改革开放以后中国能源效率走势呈“N”形特征。

       四、能源效率影响因素分析

       (一)计量模型与相关变量说明

       在前述研究基础上，构建计量模型以检验能源效率的影响因素。即：

      

       其中，etf表示能源效率，i表示省份，t表示年份，tertiary表示第三产业产值占GDP比重，finance表示财政支出占GDP比重，stateownership表示国有工业产值占工业总产值比重；edensity表示经济密度，imex表示开放水平，用进出口额占GDP比重来表示；endowment·energy一表示能源禀赋、k/l表示资本禀赋，location表示区位，ε表示误差项。上述数据均来自历年的《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》。

       由于面板数据具有两维性，因此首先要对模型的设定形式进行检验，以防止模型设定错误以及由此造成的参数估计方法不当。运用面板数据分析时，通常包括两种模型：固定效应模型和随机效应模型，在实证研究中通常采用Hausman(1978)检验方法来判断采用固定效应模型还是随机效应模型。通过检验，我们采用固定效应模型，篇幅所限，这里没有列出检验过程，回归结果如表2和表3所示。

       (二)能源效率影响结果分析

       1.产业结构

       如表2所示：产业结构对能源效率的影响最大，tertiary的回归系数介于0.34—0.41之间，第二产业由于自身特性，能源消费强度显著高于其他产业，当大量生产要素从高耗能、低效率的第二产业流向低耗能、高效率的第三产业时，势必引起能耗强度的下降，换句话说，产业结构变动是能源效率提高的主要原因。Ang and Zhang(2000)把能源强度的变化归结于产业结构的变动；魏楚、沈满洪(2007)同样验证了产业结构的调整有助于能源效率的提高。

      

      

       有学者从其他角度探讨了能源效率的影响因素。例如，师博、沈坤荣(2008)认为，市场分割所导致的资源配置扭曲是造成能源效率低下的主要原因；史丹(2002)认为，产业结构是影响能源消费的重要因素，从就业人口结构来看，能源效益高的省份其第二产业就业人口的比重却高于能源效率低的省份；但是从产值构成来看，能源效率较高的省份其第一产业的比重较低，第三产业的比重较高，认为影响各地区能源效率的主要因素可能是第二产业的生产技术水平，而不是第二产业的比重。本文认为，随着节能技术的提高，工业能耗将会降低，但是由于工业能耗在所有产业中最大，相比较于结构变化所带来的节能效果，工业节能技术驱动的节能贡献率较低。

       2.制度差异、对外开放水平

       Acemogluand Robinson(2008)认为，制度是经济增长的原动力，也是国家间经济发展水平存在巨大差异的根本原因。国家制度的不同有助于解释国家间人力资本、物质资本以及技术层面的差异，而这三者恰恰是推动经济增长的主要力量。但是要准确衡量一个国家或地区的制度因素比较困难：一是没有参照物作比较，如何衡量制度，目前仍没有统一的口径；二是在一个国家范围内地区间制度的差异相对较小。由于中国正处在经济转轨阶段，随着时间推移，经济制度以及政治、法律层面的规章制度均会有不同程度的变化。现有文献中关于制度的衡量有很多方法，例如，国有产值比重、国有投资比重、对外开放程度、利用外资比重以及非国有企业贷款额所占比重等。鉴于数据可得性，我们以各省份国有固定资本投资额占该省固定资本投总额的比重以及各省份进出口贸易额占该省GDP的比重来表示制度变量。

       如表2和表3所示，制度变量(stateownership、finance)的回归系数均显著为负，分别约为-0.35、-0.20。在现有关于工业绩效的研究文献中，国有工业所占比重对全要素生产率的影响也都是显著为负(涂正革、肖耿，2006；王志刚、龚六堂，2006等)。即政府支出所占比重越大，能源效率越低。本文认为，政府只有淡出低效率的垄断领域，才能提高能源利用效率。原因有二：一是“国退民进”会大幅度提高劳动生产率，进而提升能源利用效率；二是政府预算越大，地方官员控制的资源越多，更多的资源分配权倾向于导致腐败，进而降低资源配置效率、影响能源效率。因而，包括能源在内的生产要素的产出效率不仅仅取决于特定的生产技术，消除国有企业与民营企业间的差异化“待遇”，真正实现“国退民进”才是提高中国各地区资源配置效率的根本所在。

       计量结果显示，对外开放(imex)的影响系数约为0.25左右，符合预期。这表明对外开放程度越高，技术溢出越多。首先，进出口贸易额的扩大增加了本土企业和外国企业之间的交流机会，降低了本土企业的创新成本，刺激了节能技术的发展；其次，本土企业以其进口先进的节能设备，进而通过模仿学习和逆向工程等途径获得了节能新技术；最后，国家间的自由贸易明显优化了资源的配置效率，提高了各省区的能源利用水平。

       3.资本禀赋、资源禀赋

       表2和表3显示，资本禀赋(k/l)的系数显著为正值，约为0.03；能源禀赋(endowment·energy)的系数显著为负值，约为-0.06。相比较于产业结构的变动、进出口贸易以及制度因素等变量，资本禀赋对于能源效率的影响系数较小。本文认为，当前中国各省区过度投资的“资本推动”型经济增长模式的边际收益率只会越来越小。若要切实提高能源效率，一方面要大力发展低能耗产业，提高重化工业的能源效率，另一方面还要加快各地区的产业结构调整与优化，加快转变经济发展方式，将节能减排同经济发展等战略协调起来，最终实现均衡发展。

       能源禀赋(endowment·energy)的影响系数为负值，再次验证了“资源诅咒”的假说。在资源丰富的地区，较多的资源支配会带来更大的权力，权力的不断扩张又会增大低效率配置资源的风险，并且会增强政治恩惠的潜在动力，进而又会导致腐败，形成恶性循环。Mehlum et al.(2006)、Boschini et al.(2007)认为，资源禀赋是“福”是“祸”要取决于制度的质量，只有好的制度才能实现资源“恩赐”。本文认为，地方政府之间锦标赛式的“GDP主义”倾向于过度干预资源的配置，进而固化“粗放型”经济增长方式，能源效率自然较低。近年来随着政府对能源价格管制的逐步放松，部分能源领域已经建立起了一定的市场机制，但是政府对主要能源：如煤、石油和天然气以及电力产业的价格干预仍然较多，能源价格无法反映出正常的供需状况以及能源生产、消费过程中所产生的负外部成本，从而使得该领域市场化机制仍然无法有效运转。要提高能源利用效率，必须要回归资源的应有价值，利用资源交易的市场机制，整合资源市场，从而真正提高资源利用率。

       4.经济密度、区位因素

       表2显示经济密度(edensity)对能源效率有显著的正效应，影响系数约为0.18；区位(location)的影响系数约为0.04；全要素生产率(tfp)的影响系数为0.20左右。《2009年世界发展报告：重塑世界经济地理》指出，地理变迁是发展中国家成功发展经济的基本条件，部分国家或者地区之所以发展很好，是因为都有一个共同的特征：经济密度大，与全球经济中心距离短，融入世界市场。如果将中国各个省区看成个体“国家”，我们预期这些省区与上述发展较好的国家一样，在地里变迁过程中，拥有较高密度、优势地理区位以及充分融入“国家”经济中心的地区，可能具有更高的能源利用效率。因为经济发展水平较高的地区通常会带来规模效应和技术效应，经济活动规模扩大虽然会在短时间内冲击资源供给、形成粗放式经济增长进而降低能源利用效率，但是从长远来看，实际收入水平较高的地区会形成技术效应和政策响应效应。即经济发达地区更有“经济能力”利用适宜的节能技术以提高能源利用效率，高耗能、低产出通常会恶化一个地区的生态环境。迫于环境治理的压力，政府或者企业都会竭力去提高本地区能源利用效率；同时实际收入水平的提高也会使得本地区节能减排以及环境监管措施的能力与意愿都得到增强。

       中国沿海地区通常拥有较高的能源利用效率，特别是2000年以后，能源效率大幅度提升，与此同时东西部省份能源效率的差异如同东西部省份经济发展水平的差距一样，也呈逐步扩大趋势。我们认为，消除东西部差距不能以牺牲东部的快速发展为代价，更不能以在资源相对丰富的落后地区大量投入低价能源、违背经济发展规律以实现所谓“均衡发展”为代价。一个突出的例子是前苏联，曾尝试将人口和生产迁移到自然资源丰富的西伯利亚等东部地区，这一尝试使得俄罗斯近四分之一的GDP迁移到前苏联的偏远地区，但并未取得成功。时至今日，俄罗斯几乎将所有新组建的企业都集中在莫斯科—圣彼得堡地区。

       本文认为政府的作用仍然很重要，其作用不是扩大经济活动范围，而是鼓励人们向经济中心流动，确保人人享有卫生和教育等基本服务。鼓励采取措施消除有关障碍，大力促进各地区实现经济一体化，实现共享式发展。

       五、结论和启示

       本文基于能源消费与经济增长之间比例关系的研究和DEA方法测算出中国1985-2015年的能源效率，描述了中国能源效率的发展趋势以及地区间差异，进而对影响能源利用效率的相关因素进行了实证分析，主要结论如下：

       (一)产业结构优化是提高能源效的重要手段

       产业结构变化不仅是经济增长的主要动力，也是提高能源利用效率的重要手段。在经济发展的初始阶段，大量生产要素从第一产业转向第二产业(尤其是制造业)，极大地提高了中国的经济增长速度，但是“两高一低”的粗放型生产方式不仅浪费了大量资源能源，而且对生态环境造成了严重破坏。提高能源效率最终要依靠“集约型”的经济发展模式，就中国的现实情况来看，只有重点发展先进制造业以及高效节能的第三产业才能真正提高能源利用效率。

       (二)国有工业所占比重越大、政府支出比重越大，能源利用效率越低

       消除国有企业与民营企业间的差异化“待遇”，真正实现“国退民进”才是当前提高中国各地区资源配置效率的根本所在。拥有“特权”的国有企业所占比重越大，越不利于市场的公平竞争；政府预算越大，越容易导致地方官员以及行政机构的腐败进而降低配置效率、降低能源效率。只有政府适当淡出低效率的垄断领域，不断降低国有企业比重、减少过多的行政干预才能真正提高中国的能源效率水平。

       (三)扩大对外开放、融入国际市场能够提升能源利用效率

       实证结果表明，对外开放程度与能源利用效率正相关，减少市场分割，增强各省区的海外贸易能明显提高资源的配置效率、提升能源效率。对外开放程度越高，技术溢出越多，能源效率越高。

       (四)资本禀赋、能源禀赋分别与能源效率正相关、负相关

       资本禀赋有助于提高能源利用率，但是影响系数较小。本文认为，中国各省区的过度投资导致资本的边际收益率越来越小。各省区势必要加快产业结构调整与优化，国家相关职能部门同时适度提升能源价格，上下协动，将国家节能减排战略同地方经济发展等战略协调起来，才能最终实现节能减排、落实科学发展观。

       能源禀赋影响系数为负值再次验证了“资源诅咒”的假说，只有好的制度才能实现资源“恩赐”。我们认为，地方政府之间锦标赛式的“GDP主义”倾向于过度干预资源配置，进而固化“粗放型”经济增长方式，能源效率自然较低。要提高能源利用效率，必须回归资源的应有价值，利用资源交易的市场机制，整合资源市场，从而真正提高能源利用率

       (五)提高经济密度、减少市场分割有助于提升能源效率

       实证结果表明，那些具有较高密度、优势地理区位以及充分融入世界经济中心的省区，通常拥有更高的能源利用效率。经济发达地区似乎更有“经济能力”利用适宜的节能技术以提高能源利用效率，“零遗憾”选择更多地出现在沿海发达省区。我们认为，政府的作用不应该是刻意扩展经济活动范围，而应该积极鼓励人们向经济中心流动，同时大力促进各地区的经济一体化，充分挖掘“条”(高铁沿线产业带)“块”(高铁节点上的城市群)潜力，让东西部地区各自发展，做强自己的特色产业、优势互补，最终实现区域间的协调发展。

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