环保视角下中国省际全要素能源效率分析
刘明明1，王 震2，张宝生1，魏新强1
【摘 要】将全要素框架下的总能源效率分为经济型能源效率和环境型能源效率，并在经济与环境并重的前提下对DEA模型进行了设定，计算了2005—2011年期间我国29个省（自治区、直辖市）的总能源效率及两类能源效率。结果表明：在考虑环境的重要性后，样本省区的全要素能源效率呈下降趋势；环境保护的低效率使得中部地区的全要素能源效率均值明显小于西部地区；河北、山东、四川和山西4省的节能潜力最大，4省的节能减排量合计占中国总节能减排量的30%以上。 【期刊名称】技术经济 【年(卷),期】2014(033)003 【总页数】8
【关键词】全要素生产率；能源效率；节能减排；DEA
随着中国经济的不断增长，中国在全球经济中的地位越来越稳定。2011年中国的GDP总量超过日本，中国成为全球第二大经济体。纵观中国改革开放30多年，伴随经济不断增长的是能源消费不断增加、CO2排放不断增多：2009年中国的能源消耗超过美国而位居世界第一，中国的CO2排放量早在2006年就已问鼎世界第一。随着全球环境、气候不断恶化，中国在追求经济发展的同时也努力承担相应的环境保护责任。在2009年的哥本哈根国际气候会议上，中国领导人提出“到2020年中国单位GDP的CO2排放比2005年下降40%～45%”的目标，体现了中国对节能减排的决心。
中国各省的节能潜力决定了中国整体的潜在节能量，分析节能潜力应基于现实
的能源效率。中国各省的经济发展水平参差不齐，其能源效率和环境保护力度也不尽相同。一般来说，一个地区进行节能减排的最直接和最经济的方式就是学习其他地区的先进模式，借鉴并吸取其他地区的发展经验，从而实现经济与环境的和谐发展。综观以往研究能源效率的相关文献，其研究内容大体有两个方面——单要素能源效率和全要素能源效率。本文研究的是后者，即在全要素能源效率理论的框架下，借助数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）方法，将环境与经济的相互关系引入原有的DEA能源效率测度模型，并以环境保护和经济发展双目标为评价目的，测度我国各省的全要素能源效率及节能潜力。
1 文献综述
全要素能源效率是Wang和Hu［1］在生产效率理论的基础上将能源消费作为投入要素发展出来的、在全要素生产率框架下分析能源效率的理论，其不仅考虑了能源投入因素，而且考虑了能源与其他投入要素的相互作用。该理论的主体方法是DEA方法，其主要原理是采用径向距离测度被评价地区的能源投入与最优目标地区的能源投入的比例关系，从而得出相对观念下的能源效率值。该理论被提出后得到了广泛应用。然而，其主体方法上，利用径向距离DEA方法求得的能源效率是被评价单元的最差能源效率，且其评价地区能源效率的改进优化必须通过同比例调整该地区的三种投入要素才能实现，这种改进方式属于最理想型而非最经济型。对此，Mukherjee从非径向距离的视角改进上述方法，通过寻找与被评价单元距离最近的前沿面单元得出非有效评价单元需要改进的最小能源消耗比例，从而给出较经济型的全要素能源效率评价模型［2］。针对DEA方法只能用于区别评价单位的技术和规模是否有效、无法对其变化率进行
细致分析的缺陷，马海良［3］等将Malmquist指数与DEA方法相结合，对所得的全要素能源效率的经济含义进行了更细致的分析。此后，针对环境因素和随机误差等的处理问题，黄德春［4］首先给出三阶段DEA能源效率的处理过程。
在最初的全要素能源效率研究中，产出指标仅仅反映经济效益的GDP。然而，随着环境问题不断尖锐，越来越多的学者将污染排放也纳入全要素生产率分析框架中。在考虑经济与环境间关系方面，汪克亮、杨宝臣和杨力［5］将CO2排放作为投入纳入模型，并将方向性距离函数作为求解函数，使模型能够同时考虑节能和增产的双项目标。王兵、吴延瑞和严鹏飞［6］运用SBM方向性距离函数和卢恩伯格指数计算了环境全要素能源效率，并对其影响因素进行了实证研究。同类研究还有杨俊［7］、Li和Hu［8］等的研究。但是，上述这些研究都未涉及环境保护和经济发展的相对重要性问题。
随着可持续发展理念深入人心，环境保护与经济发展的关系越来越受到关注。虽然现阶段已有不少学者将环境污染物排放引入全要素能源效率分析，分析GDP和环境污染物排放对能源效率的影响，但是大多数研究仅将环境污染物排放引入DEA模型，并未考虑GDP与环境污染物排放的相互关系。鉴于此，本文在前人研究的基础上，将经济与环境的关系融入DEA模型中，利用2005—2011年中国的省际数据，分析在经济与环境并重的情况下中国省际全要素能源效率和其减排量。
2 研究方法与数据
2.1 环境污染物产出的处理
目前测度非期望产出的方法较多，总体来说有4种——曲线测度评价方法［9-
环保视角下中国省际全要素能源效率分析
