中国区域能源效率测算与分析
石 崎
（湖南大学经济与贸易学院 湖南 长沙 410006）
摘 要： 以2008—2017 年中国30 个省（市、自治区）为研究样本，采用DEA分析法，分东部、中部、西部3 个区域，对中国区域能源效率进行测算和分析。结论为：东部、中部、西部3 个区域的能源效率总体呈逐年上升趋势，从高到低排序依次为东部、中部、西部。
关键词： 区域能源效率；DEA模型；测算分析
随着我国城镇化不断推进，能源消耗和环境问题日益凸显，能源效率已成为社会关注热点。测算和分析中国区域能源效率，对了解我国各区域能源效率的实际状况、把握能源效率方面的薄弱区域以及提出有针对性的政策建议等，有着重要意义。
国内外学者在研究能源效率问题时，通常选择DEA 分析法（数据包络分析方法）。选取我国数据完整的30 个省（市、自治区）2008—2017 年资本、能源和劳动力投入数据，以及经济和环境污染产出数据，采用DEA 分析法最基本的两种模型（CCR 模型和BCC模型），计算各地区各年份能源综合技术效率值TE、能源纯技术效率值PTE 和能源规模效率值SE。在此基础上，对我国东部、中部、西部区域能源效率，进行评价、排序和比较分析。
世界经济一体化的高速发展，对商贸物流提出了更高的要求，而商贸物流的众多环节中，分拨是最容易出问题的一环。分拨中心是在整个物流链中，在始发仓和末端中间起着重要的作用。同时也是在快递整个网络中的一个重要节点，在其所在的物流配送区域和其他有联系的物流配送中心区域有着重要作用，换个角度来说，它又是集加工、理货、送货等多种职能于一体的物流据点。分拨中心的业务质量关系到整个物流链的效率。
1 指标选择
1.1 产出指标
能源效率反映的是，通过能源消耗所带来的经济产出和环境污染，经济产出越多并且环境污染越小，则说明能源效率越高。产出指标分为期望产出指标和非期望产出指标。
期望产出指标选取各区域人均GDP，因为人均GDP 可以反映各区域的经济情况。非期望产出则选取能源消耗所带来的环境问题指标，包括人均工业废水、人均工业废气、人均固定废弃物、人均二氧化碳、人均二氧化硫和人均粉尘等6 种污染物的排放量。通过独立性权系数法，将6 个非期望产出变量计算得到1 个非期望产出综合指标[1]。
投入指标主要包括资本投入、能源投入和劳动投入3 个方面。资本投入指标选取人均固定资本存量（由永续盘存法估算所得）[2]和人均能源工业投资额。能源投入指标选取原油、天然气、焦炭和水资源4 种能源的人均生产量。劳动投入指标选取从业人数和人均受教育年限[3]。
1.2 投入指标
1) 虽然中国是世界第一大竹子生产国，但国内许多地区仍然没有意识到竹林的巨大效益。竹建筑将会使农村居民意识到竹子的巨大潜力，并将其发展成一种产业。
测算分析软件采用DEAP2.1，先测算中国30 个省（市、自治区）2008—2017 年的技术效率值TE、纯技术效率值PTE 和规模效率值SE。在此基础上，分别比较分析中国东部、中部、西部3 个区域的技术效率值TE、纯技术效率值PTE 和规模效率值SE。
2 分区域能源效率比较分析
东部的能源综合技术效率值最高。2008 年东部地区能源、资本和劳动力的整体投入中，将近58%是无效的，而到2017 年仅有16%无效。西部地区能源综合效率值最低，2008 年能源、资本和劳动力的整体投入中将近73%无效，到2017 年为46%无效，远落后于东部区域。
错因：静态考虑反应问题,忽略盐酸浓度变化引起还原性变化的事实。根据该反应中量的关系:MnO2～4HCl,可知该反应中MnO2过量,因此HCl完全反应。又因该反应中只有一半的HCl作还原剂(另一半为起到酸的作用),因此参加反应的盐酸有一半被氧化(0.2mol),得到2.24L的氯气。
据表1 可知，在3 个区域的能源、资本和劳动力的整体投入方面，各区域投入均未达到有效，导致大部分投入形成浪费。从2008—2017 年综合来看，3 个区域能源综合技术效率值从高到低排序分别是东部、中部、西部，且中部和西部低于平均水平。
2.1 区域能源综合技术效率分析
表1 2008—2017 年各区域能源综合技术效率值TE
BS124S电子天平(北京赛多利斯科学仪器有限公司)；KQ2200E型超声波清洗器(昆山市超声仪器有限公司)；Agilent Technologies 1260分析型液相(美国安捷伦公司)；甲醇为分析纯；乙腈为色谱纯(美国Sigma公司)；娃哈哈纯净水。
技术效率值TE，又称综合技术效率，由CCR 模型得到，同时包含决策单元的纯技术效率和规模效率。纯技术效率PTE，由BCC 模型得到，指的是管理和生产技术方面的投入对产出的作用。由于“技术效率TE=纯技术效率PTE×规模效率SE”，规模效率SE 可由公式分离得出。规模效率值SE 反映的是投入资源配置（如人力和物力的投入）对产出的作用。如果决策单元为1，则说明这个决策单元相比其他决策单元是有效的，投入达到最优资源配置，没有浪费[4]。
2.2 区域能源纯技术效率分析
表2 2008—2017 年各区域能源纯技术效率值PTE
据表2 可知，在3 个区域的能源管理和技术投入方面，各区域投入均未达到有效，导致大部分管理和技术投入形成浪费。从2008—2017 年综合来看，3 个区域能源纯技术效率值从高到低排序分别是东部、中部、西部，且中部和西部低于平均水平。东部地区能源纯技术效率值最高，2008 年能源管理和技术投入中将近46%无效，到2017 年为12%无效。西部地区能源纯技术效率值最低，2008 年能源管理和技术投入将近60%无效，到2017 年为33%无效，远落后于东部区域。
2.3 区域能源规模效率分析
表3 2008—2017 年各区域能源规模效率值SE
据表3 可知，在3 个区域的能源资本投入方面，各区域投入均未达到有效，导致大部分资本投入形成浪费。从2008—2017 年综合来看，3 个区域能源规模效率值从高到低排序分别是东部、中部、西部，且中部和西部低于平均水平。东部地区能源规模效率值最高，2008 年能源资本投入将近23%无效，到2017 年改善为仅4%无效。西部地区能源规模效率值最低，2008 年能源资本投入将近34%无效，到2017 年改为19%无效，远落后于东部区域。
3 结束语
2008—2017 年，我国东部、中部和西部3 个区域的能源综合技术效率值、能源纯技术效率值和能源规模效率值，在总体上呈现逐步上升趋势，但均未达到完全有效。
3 项效率值分别按照从高到低排序，均为东部、中部、西部，说明我国在能源、资本和劳动力投入，在能源管理和技术方面的投入，以及在能源资本方面投入的总体有效水平等3 方面，从高到低排序均为东部、中部、西部。
中、西部各省（市、自治区）应根据各自能源效率方面的差异，结合客观实际，实施提升能源利用效率的政策，尽量控制高能耗、高污染产业转移至本地区，对标东部地区能源效率高的省（市、自治区），不断提升城镇化水平，调整和优化产业结构，积极推进区域间的经济合作，改进能源配置效率，进一步提高区域能源效率。
参考文献：
［1］马占新.数据包络分析模型与方法［M］.北京：科学出版社，2011.
［2］单豪杰.中国资本存量K 的再估算：1952—2006［J］.数量经济技术经济研究，2008（10）：17-31.
［3］孙猛.中国能源消费碳排放及减排绩效研究［M］.北京：社会科学文献出版社，2015.
［4］陈峥.能源禀赋、政府干预与中国能源效率研究［D］.北京：中国财经政法大学，2017.
文章编号： 1004-7026（2019）15-0005-02
中国图书分类号： F426.2；F224
文献标志码： A
DOI： 10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2019.15.002
（编辑：郭 瑞）
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