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    環(huán)保視角下中國省際全要素能源效率分析

    2014-06-09 14:20:25劉明明張寶生魏新強
    技術(shù)經(jīng)濟(jì) 2014年3期
    關(guān)鍵詞:要素能源效率

    劉明明,王 震,張寶生,魏新強

    (1.中國石油大學(xué)(北京) 工商管理學(xué)院,北京 102249;2.中國石油大學(xué)(北京) 中國能源戰(zhàn)略研究院,北京 102249)

    環(huán)保視角下中國省際全要素能源效率分析

    劉明明1,王 震2,張寶生1,魏新強1

    (1.中國石油大學(xué)(北京) 工商管理學(xué)院,北京 102249;2.中國石油大學(xué)(北京) 中國能源戰(zhàn)略研究院,北京 102249)

    將全要素框架下的總能源效率分為經(jīng)濟(jì)型能源效率和環(huán)境型能源效率,并在經(jīng)濟(jì)與環(huán)境并重的前提下對DEA模型進(jìn)行了設(shè)定,計算了2005—2011年期間我國29個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的總能源效率及兩類能源效率。結(jié)果表明:在考慮環(huán)境的重要性后,樣本省區(qū)的全要素能源效率呈下降趨勢;環(huán)境保護(hù)的低效率使得中部地區(qū)的全要素能源效率均值明顯小于西部地區(qū);河北、山東、四川和山西4省的節(jié)能潛力最大,4省的節(jié)能減排量合計占中國總節(jié)能減排量的30%以上。

    全要素生產(chǎn)率;能源效率;節(jié)能減排;DEA

    隨著中國經(jīng)濟(jì)的不斷增長,中國在全球經(jīng)濟(jì)中的地位越來越穩(wěn)定。2011年中國的GDP總量超過日本,中國成為全球第二大經(jīng)濟(jì)體??v觀中國改革開放30多年,伴隨經(jīng)濟(jì)不斷增長的是能源消費不斷增加、CO2排放不斷增多:2009年中國的能源消耗超過美國而位居世界第一,中國的CO2排放量早在2006年就已問鼎世界第一。隨著全球環(huán)境、氣候不斷惡化,中國在追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時也努力承擔(dān)相應(yīng)的環(huán)境保護(hù)責(zé)任。在2009年的哥本哈根國際氣候會議上,中國領(lǐng)導(dǎo)人提出“到2020年中國單位GDP的CO2排放比2005年下降40%~45%”的目標(biāo),體現(xiàn)了中國對節(jié)能減排的決心。

    中國各省的節(jié)能潛力決定了中國整體的潛在節(jié)能量,分析節(jié)能潛力應(yīng)基于現(xiàn)實的能源效率。中國各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平參差不齊,其能源效率和環(huán)境保護(hù)力度也不盡相同。一般來說,一個地區(qū)進(jìn)行節(jié)能減排的最直接和最經(jīng)濟(jì)的方式就是學(xué)習(xí)其他地區(qū)的先進(jìn)模式,借鑒并吸取其他地區(qū)的發(fā)展經(jīng)驗,從而實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的和諧發(fā)展。綜觀以往研究能源效率的相關(guān)文獻(xiàn),其研究內(nèi)容大體有兩個方面——單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論的框架下,借助數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis,DEA)方法,將環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的相互關(guān)系引入原有的DEA能源效率測度模型,并以環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展雙目標(biāo)為評價目的,測度我國各省的全要素能源效率及節(jié)能潛力。

    1 文獻(xiàn)綜述

    全要素能源效率是Wang和Hu[1]在生產(chǎn)效率理論的基礎(chǔ)上將能源消費作為投入要素發(fā)展出來的、在全要素生產(chǎn)率框架下分析能源效率的理論,其不僅考慮了能源投入因素,而且考慮了能源與其他投入要素的相互作用。該理論的主體方法是DEA方法,其主要原理是采用徑向距離測度被評價地區(qū)的能源投入與最優(yōu)目標(biāo)地區(qū)的能源投入的比例關(guān)系,從而得出相對觀念下的能源效率值。該理論被提出后得到了廣泛應(yīng)用。然而,其主體方法上,利用徑向距離DEA方法求得的能源效率是被評價單元的最差能源效率,且其評價地區(qū)能源效率的改進(jìn)優(yōu)化必須通過同比例調(diào)整該地區(qū)的三種投入要素才能實現(xiàn),這種改進(jìn)方式屬于最理想型而非最經(jīng)濟(jì)型。對此,Mukherjee從非徑向距離的視角改進(jìn)上述方法,通過尋找與被評價單元距離最近的前沿面單元得出非有效評價單元需要改進(jìn)的最小能源消耗比例,從而給出較經(jīng)濟(jì)型的全要素能源效率評價模型[2]。針對DEA方法只能用于區(qū)別評價單位的技術(shù)和規(guī)模是否有效、無法對其變化率進(jìn)行細(xì)致分析的缺陷,馬海良[3]等將Malmquist指數(shù)與DEA方法相結(jié)合,對所得的全要素能源效率的經(jīng)濟(jì)含義進(jìn)行了更細(xì)致的分析。此后,針對環(huán)境因素和隨機(jī)誤差等的處理問題,黃德春[4]首先給出三階段DEA能源效率的處理過程。

    在最初的全要素能源效率研究中,產(chǎn)出指標(biāo)僅僅反映經(jīng)濟(jì)效益的GDP。然而,隨著環(huán)境問題不斷尖銳,越來越多的學(xué)者將污染排放也納入全要素生產(chǎn)率分析框架中。在考慮經(jīng)濟(jì)與環(huán)境間關(guān)系方面,汪克亮、楊寶臣和楊力[5]將CO2排放作為投入納入模型,并將方向性距離函數(shù)作為求解函數(shù),使模型能夠同時考慮節(jié)能和增產(chǎn)的雙項目標(biāo)。王兵、吳延瑞和嚴(yán)鵬飛[6]運用SBM方向性距離函數(shù)和盧恩伯格指數(shù)計算了環(huán)境全要素能源效率,并對其影響因素進(jìn)行了實證研究。同類研究還有楊俊[7]、Li和Hu[8]等的研究。但是,上述這些研究都未涉及環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相對重要性問題。

    隨著可持續(xù)發(fā)展理念深入人心,環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系越來越受到關(guān)注。雖然現(xiàn)階段已有不少學(xué)者將環(huán)境污染物排放引入全要素能源效率分析,分析GDP和環(huán)境污染物排放對能源效率的影響,但是大多數(shù)研究僅將環(huán)境污染物排放引入DEA模型,并未考慮GDP與環(huán)境污染物排放的相互關(guān)系。鑒于此,本文在前人研究的基礎(chǔ)上,將經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的關(guān)系融入DEA模型中,利用2005—2011年中國的省際數(shù)據(jù),分析在經(jīng)濟(jì)與環(huán)境并重的情況下中國省際全要素能源效率和其減排量。

    2 研究方法與數(shù)據(jù)

    2.1 環(huán)境污染物產(chǎn)出的處理

    目前測度非期望產(chǎn)出的方法較多,總體來說有4種——曲線測度評價方法[9-13]、方向距離函數(shù)法[14-17]、投入產(chǎn)出指標(biāo)變化法[18-22]和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)處理法,其中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)處理法又包括數(shù)據(jù)取相反數(shù)法、數(shù)據(jù)取倒數(shù)法和數(shù)據(jù)線性轉(zhuǎn)換法。上述方法各有優(yōu)劣,不再詳述。為了最大程度地符合實際生產(chǎn)過程,本文將環(huán)境類產(chǎn)出作為DEA模型的產(chǎn)出,借鑒數(shù)據(jù)線性轉(zhuǎn)化法的思想,將CO2排放視為碳交易過程中的中間產(chǎn)出,并非最終的直接產(chǎn)出。設(shè):bij為時期j地區(qū)i的CO2排放量;Tij為時期j地區(qū)i的CO2排放額;C為碳交易單價;為時期j地區(qū)i的CO2排放額剩余量;為碳交易額。則

    2.2 經(jīng)濟(jì)與環(huán)境間關(guān)系在DEA模型中的設(shè)定

    DEA方法是一種基于“相對效率評價”概念的系統(tǒng)分析方法,其基礎(chǔ)模型——CCR模型如下:

    式(3)中:h0表示相對效率值;X表示投入指標(biāo)向量;Y表示產(chǎn)出指標(biāo)向量;ω表示投入指標(biāo)的權(quán)重向量;μ表示產(chǎn)出指標(biāo)的權(quán)重向量。

    該模型包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件兩個部分。目標(biāo)函數(shù)部分表達(dá)的是被評價單元自身的相關(guān)信息;約束條件部分表達(dá)的是被評價單元尋找最優(yōu)目標(biāo)單元的評價依據(jù)。本文所考慮的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的相互關(guān)系屬于被評價單元自身的信息,因此本文將研究重點放在目標(biāo)部分。加入環(huán)境因素后的CCR模型如下:

    從式(4)可以看出,總效率由期望產(chǎn)出效率和非期望產(chǎn)出效率構(gòu)成。由于GDP和碳交易產(chǎn)值均為經(jīng)濟(jì)指標(biāo),因此在同量綱的前提下可直接進(jìn)行比較期望產(chǎn)出效率與非期望產(chǎn)出效率。經(jīng)濟(jì)與環(huán)境具有同等重要的意義,意味著一個地區(qū)的單位期望產(chǎn)出和單位非期望產(chǎn)出所對應(yīng)的效率應(yīng)相同,,即當(dāng)根據(jù)DEA模型的目標(biāo)約束函數(shù),即

    故當(dāng)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境具有同等重要意義時DEA模型目標(biāo)函數(shù)中兩種產(chǎn)出的對應(yīng)權(quán)重是相同的。由于總效率為期望產(chǎn)出效率與非期望產(chǎn)出效率之和,因此可將CCR模型進(jìn)一步表示為:

    2.3 指標(biāo)與數(shù)據(jù)

    與現(xiàn)階段大多數(shù)研究相類似,在評價能源效率的DEA模型中,投入指標(biāo)為資本投入、勞動投入和能源投入,產(chǎn)出指標(biāo)為GDP和CO2排放。①資本投入指標(biāo)。用資本存量表示,采用Goldsmith的“永續(xù)盤存法”估算各省區(qū)的資本存量。鑒于無法直接從相關(guān)統(tǒng)計年鑒和數(shù)據(jù)庫中得到資本存量的初始數(shù)據(jù),本文均以張軍[23]提供數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并按其計算思路依次計算其他年份的資本存量數(shù)據(jù),單位為億元。②勞動投入指標(biāo)。用勞動人口表示,用《中國統(tǒng)計年鑒》中各省區(qū)年初與年終勞動人口平均值衡量,單位為萬人。③能源投入指標(biāo)。用各省區(qū)每年一次能源消耗量表示,單位為萬噸標(biāo)煤。④GDP。數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計局官方發(fā)布的《中國統(tǒng)計年鑒》,單位是億元。⑤CO2排放。用各省區(qū)每年的CO2排放總量表示,單位為萬噸。鑒于現(xiàn)有的公開數(shù)據(jù)庫并未提供我國各省區(qū)CO2排放量,考慮到CO2排放量與化石能源消耗密切相關(guān),本文借鑒前人的研究成果,采用熊永蘭、張志強和曲建升[24]提出的方法,利用各種化石能源消耗量計算CO2排放量,各省區(qū)的各種化石能源消耗量數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》(2012)和《中國能源統(tǒng)計年鑒》(2012),單位為萬噸。

    需要說明的是,在碳交易過程中,碳單價未有統(tǒng)一的權(quán)威數(shù)據(jù)。筆者通過查閱歐洲碳排放交易體系(EU-ETS)的相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),2005—2011年期間碳單價出現(xiàn)巨大波動,每噸碳交易的價格多數(shù)年份在0.1歐元~30歐元波動。為了平穩(wěn)分析,本文取各年碳交易價格的平均值作為該年的碳單價(見表1),同時設(shè)定碳排放額

    表1 2005—2011年歐洲碳排放交易體系的碳交易平均價格歐元

    綜上,本文以資本存量、勞動人口和能源投入為投入要素,以GDP和CO2排放量為基本產(chǎn)出,利用2005—2011中國省域?qū)用娴幕A(chǔ)數(shù)據(jù)分析該時段的中國省際能源效率問題。鑒于資本存量具有時間積累性,本文將重慶與四川的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并;由于無法得到西藏的相關(guān)數(shù)據(jù),因此本文不考慮西藏的情況;同時,本文的研究樣本不包括我國港澳臺地區(qū)。最終選取的研究對象為中國的29個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)。為了保證數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性,所有數(shù)據(jù)均取自于2006—2011年的《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

    3 全要素框架下的能源效率分析

    3.1 考慮經(jīng)濟(jì)與環(huán)境間關(guān)系前后的全要素能源效率對比

    為體現(xiàn)改進(jìn)后模型的合理性,本文利用2011年我國資本投入、勞動投入和能源投入的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及2011年我國GDP和CO2排放量的數(shù)據(jù),運用傳統(tǒng)的全要素能源效率模型以及本文的改進(jìn)模型測算我國29個省(自治區(qū)、直轄市)的全要素能源效率,結(jié)果如表2所示。

    表2 考慮經(jīng)濟(jì)與環(huán)境間關(guān)系前后的2011年中國29個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的全要素能源效率測算結(jié)果

    續(xù) 表

    由表2可知:首先,不考慮環(huán)境與經(jīng)濟(jì)間關(guān)系的2011年全要素總能源效率地區(qū)均值要高于考慮環(huán)境與經(jīng)濟(jì)間關(guān)系的全要素總能源效率地區(qū)均值;其次,傳統(tǒng)思路下中國各地區(qū)的能源效率值均不低于改進(jìn)思路下相應(yīng)的能源效率值。當(dāng)不考慮環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系時,即利用傳統(tǒng)的DEA模型進(jìn)行測算時,北京、天津和河北等11省市的總能源效率達(dá)到最大值,但其環(huán)境能源效率值為0,而這些省份的碳交易數(shù)據(jù)卻不為0,說明計算這些省份的環(huán)境能源效率在DEA模型中的權(quán)重為0。因求解DEA模型最大值的過程是通過自由選擇權(quán)重來實現(xiàn)的,故該現(xiàn)象說明,在不考慮經(jīng)濟(jì)與環(huán)境間關(guān)系時,只有在賦予DEA模型中環(huán)境類指標(biāo)的權(quán)重為0才能使其總能源效率達(dá)到最佳,即這11個省市只有在完全不考慮環(huán)境的前提下才能獲得最大的總能源效率。當(dāng)考慮環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的相互關(guān)系后,即利用本文改進(jìn)的DEA模型進(jìn)行測算,上述11個省市的環(huán)境能源效率均不為0,同時原來非有效單元(如河北,吉林等)的全要素總能源效率值有減小趨勢,即在考慮環(huán)境的重要性后被評價單元與生產(chǎn)前沿面的距離增大,這意味著需要減少更多的能源消耗才能達(dá)到理想目標(biāo)的生產(chǎn)狀態(tài)。

    3.2 經(jīng)濟(jì)與環(huán)境并重下的全要素能源效率分析

    本文利用2005—2011年中國29個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的基本數(shù)據(jù),運用WINQSB軟件測算其全要素能源效率,如表3所示。按照2005—2011年期間各省的全要素能源效率年均值對29個?。ㄗ灾?/p>

    區(qū)、直轄市)進(jìn)行排序,位居前5位的是北京、上海、海南、天津和廣東。其中,北京市2005—2011年各年的全要素能源效率值均為1,其他4個省市的全要素能源效率值在多個年份也達(dá)到1,它們代表了我國生產(chǎn)效率和能源綜合利用的先進(jìn)水平。位居后5位的是新疆、云南、陜西、河北和河南,其全要素能源效率年均值在0.6~0.7之間。由此可見,位居前5位的省市均位于東部發(fā)達(dá)地區(qū),而位居后5位的省市多處集中在中、西部地區(qū),這是地區(qū)差異在全要素能源效率方面的體現(xiàn)。

    表3 考慮環(huán)境因素后2005—2011年中國省際全要素能源效率測算結(jié)果

    續(xù) 表

    為了更加細(xì)致地分析能源效率的區(qū)域差異,本文依據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》中的地區(qū)劃分,將各省歸入東、中、西三大區(qū)域,計算考慮環(huán)境因素的情況下2005—2011年三大區(qū)域的平均全要素能源效率,如圖1所示。由圖1可知:2005—2011年期間全國整體的全要素能源效率呈上升趨勢,說明各區(qū)域的平均全要素能源效率水平與當(dāng)年的最優(yōu)水平的差距在逐漸減小;東部地區(qū)的平均水平明顯高于我國整體的平均水平;西部地區(qū)的平均效率高于中部地區(qū)的平均效率。

    圖1 考慮環(huán)境因素后2005—2011年全國整體及三大區(qū)域的全要素能源效率走勢

    進(jìn)一步計算2005—2011年三大區(qū)域及全國的總能源效率、經(jīng)濟(jì)型能源效率和環(huán)境型能源效率,結(jié)果如表4所示。由表4可知:東部地區(qū)的平均經(jīng)濟(jì)型能源效率最高、中部地區(qū)居中、西部地區(qū)最低,且考察期內(nèi)中部地區(qū)各年的平均經(jīng)濟(jì)型能源效率均大于西部地區(qū)——這與沈鐳和劉立濤[25]以及徐盈之和管建偉[26]的研究結(jié)果一致。

    西部地區(qū)的總效率比中部地區(qū)高的主要原因是,由西部地區(qū)環(huán)境類產(chǎn)出帶來的能源效率要比中部地區(qū)環(huán)境類帶來的能源效率高。如表4所示,在本文的研究范圍內(nèi),西部地區(qū)各省市的CO2排放量相對于東部地區(qū)和中部地區(qū)的省區(qū)要少很多,這使得在考慮環(huán)境因素后西部地區(qū)的整體效率適度彌補了經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)造成的能源效率低下。

    東部地區(qū)的平均經(jīng)濟(jì)型能源效率和平均環(huán)境型能源效率均高于中部地區(qū),反映了東部地區(qū)的生產(chǎn)技術(shù)和環(huán)保技術(shù)具有優(yōu)越性,也反映了中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對粗放。雖然西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對落后,但是其環(huán)境保護(hù)現(xiàn)狀卻比東部地區(qū)和中部地區(qū)要好。因此,本文建議,在開發(fā)西部地區(qū)時,應(yīng)結(jié)合東部地區(qū)的技術(shù)優(yōu)勢,直接引進(jìn)東部地區(qū)最先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和環(huán)保技術(shù),避免接受中部地區(qū)較落后的技術(shù)轉(zhuǎn)移。

    3.3 環(huán)境與經(jīng)濟(jì)并重下的能源減排目標(biāo)

    決策者可以根據(jù)不同的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)構(gòu)建不同的生產(chǎn)前沿面,進(jìn)而根據(jù)所選取的愿景分析和制定能源減排目標(biāo)。在環(huán)境與經(jīng)濟(jì)并重的前提下,各省節(jié)能潛力的計算公式如下:

    一個地區(qū)的能源最大減排量與該地區(qū)自身能源消耗量的比值可以間接體現(xiàn)各區(qū)域內(nèi)部的有效能源消耗與無效能源消耗的關(guān)系。表5列出了2005—2011年歷年節(jié)能潛力比例較大的部分省份和三大區(qū)域的平均值。山西、貴州、內(nèi)蒙古、河北和新疆的最大減排量均值占其自身能源消費量的比例均在50%以上,位于全國前5名。其中,山西、貴州和內(nèi)蒙古的減排壓力較大,需要減少自身60%以上的能源消耗。三大區(qū)域的平均減排比例與其效率值的趨勢大體相同,具體分析不再贅述。

    表4 考慮環(huán)境因素后2005—2011年全國整體及三大區(qū)域的全要素能源效率及其細(xì)分效率

    表5 2005—2011年我國部分省區(qū)和三大區(qū)域的全要素最大節(jié)能比例%

    圖2顯示了2005—2011年期間中國潛在節(jié)能量整體的變化趨勢。從圖2可知,2005—2011年期間中國的潛在節(jié)能量整體上呈不斷提高趨勢,其中2005—2006年和2009—2010年的增速較快,其他年度相對平穩(wěn)。由于基于DEA模型所得的潛在節(jié)能量是生產(chǎn)非有效單元(?。┡c最優(yōu)生產(chǎn)單元(省)在能源消耗上的相對差距,因此總節(jié)能量的不斷增大說明非有效單元(省)與有效單元(?。┰谀茉词褂蒙系牟罹嘣絹碓酱螅粗袊‰H間的能源利用水平不僅存在差距而且差距在不斷擴(kuò)大。

    各省的節(jié)能減排比例雖能體現(xiàn)其技術(shù)水平,卻不能體現(xiàn)對我國整體節(jié)能減排的作用。為了具體分析各省節(jié)能對中國整體節(jié)能的貢獻(xiàn),本文運用式(9)計算各省份所需的節(jié)能量占全國總節(jié)能量的絕對比例,并根據(jù)其大小進(jìn)行歸納整理,如表6所示。在考慮經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的關(guān)系后,東部地區(qū)和西部地區(qū)的多數(shù)省份的節(jié)能量占樣本整體的比例不超過4%,而河北、山東、四川和山西的該比例均大于8%(圖3),說明這4個省合計可減少的能源量超過了樣本整體可減少的能源量的30%。綜合該四省的相對節(jié)能比例,筆者認(rèn)為我國在節(jié)能減排過程中應(yīng)采取個體扶持、重點突破的政策。

    圖2 2005—2011年中國整體潛在節(jié)能量

    圖3 中國各省區(qū)能源減排量絕對比例

    表6 中國各省能源減排量絕對比例分布情況

    4 結(jié)論與啟示

    本文采用DEA模型將總能源效率劃分為經(jīng)濟(jì)型能源效率和環(huán)境型能源效率,通過設(shè)定經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的相互關(guān)系來改進(jìn)原有的DEA能源效率模型,并與傳統(tǒng)模型進(jìn)行結(jié)果對比。研究發(fā)現(xiàn):在傳統(tǒng)方法中,DEA模型的求解過程具有自由選擇權(quán)重的特點,其求解的全要素能源效率值往往將環(huán)境類產(chǎn)出的權(quán)重賦值為0,不符合實際經(jīng)濟(jì)意義;將經(jīng)濟(jì)與環(huán)境設(shè)定為同等重要時,我國各省的全要素總能源效率比基于傳統(tǒng)模型所得的能源效率值有所下降,其均值降低約3.28%,這意味著我國各省需要減少更多的能源消耗才能達(dá)到理想目標(biāo)的生產(chǎn)狀態(tài)。同時,在經(jīng)濟(jì)與環(huán)境并重的前提下,中國的全要素能源效率存在明顯的地區(qū)差異,即東部地區(qū)最高、西部地區(qū)居中、中部地區(qū)最低。山西、貴州和內(nèi)蒙古的減排壓力較大,需要減少自身60%以上的能源消耗;河北、山西、四川和山東的絕對減排量很大,其絕對減排量之和占全國絕對減排量的30%以上。

    由于本文同時考慮了環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性,因此所得結(jié)論在政策層面有相對重要的意義。據(jù)此,筆者提出如下建議:第一,各省對經(jīng)濟(jì)與環(huán)境間關(guān)系的認(rèn)識不同,其能源效率的計算結(jié)果不同,分析我國能源效率需要全面、綜合考慮和統(tǒng)籌;第二,由于西部地區(qū)省份在環(huán)境保護(hù)方面具有優(yōu)勢,西部地區(qū)的全要素能源效率地區(qū)均值大于中部地區(qū),因此建議我國在開發(fā)西部地區(qū)時要轉(zhuǎn)變發(fā)展模式,直接引進(jìn)最先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和環(huán)保技術(shù),盡量避免接受中部地區(qū)較落后的技術(shù)轉(zhuǎn)移;第三,我國在節(jié)能減排過程中應(yīng)采取個體扶持、重點突破的策略,集中改進(jìn)河北、山西和四川等絕對減排量較大的省份;第四,加大國內(nèi)省際間、國際地區(qū)間的能源技術(shù)交流,通過技術(shù)優(yōu)勢互補、管理優(yōu)化學(xué)習(xí)提高我國的能源效率。

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    Analysis on Provincial Total Factor Energy Efficiency of China from Perspective of Environmental Protection

    Liu Mingming1,Wang Zhen2,Zhang Baosheng1,Wei Xinqiang1
    (1.School of Business Administration,China University of Petroleum,Beijing 102249,China;2.Academy of Chinese Energy Strategy,China University of Petroleum,Beijing 102249,China)

    This paper divides energy efficiency into economical energy efficiency and environmental energy efficiency in the framework of total factor,and sets the DEA model on the premise of laying equal stress on economical energy efficiency and environmental energy efficiency,and measures the total energy efficiencies,economical energy efficiencies and environmental energy efficiencies of 29 provinces from 2005 to 2011 by using DEA model and the panel data.It is found as follows:the energy efficiency in the consideration of environmental factors is lower than that based on the traditional method;due to the inefficiency of environmental protection,the TFEE in the central area is lower than that in the western area;the energy saving potentials of Hebei,Shandong,Sichuan and Shanxi are the greatest,and together accounts for more than 30%of China′s total energy saving.

    total factor productivity;energy efficiency;energy-saving and emission-reduction;DEA

    F206

    A

    1002-980X(2014)03-0060-08

    2013-10-10

    國家社會科學(xué)基金重大項目“基于中國石油安全視角的海外油氣資源接替戰(zhàn)略研究”(ZD164);國家社會科學(xué)基金重大項目“非常規(guī)油氣開發(fā)利用對國家能源安全及社會經(jīng)濟(jì)的影響”(13&ZD159)

    劉明明(1987—),男,山東臨沂人,中國石油大學(xué)(北京)工商管理學(xué)院博士研究生,研究方向:能源系統(tǒng)工程;王震(1969—),男,甘肅會寧人,中國石油大學(xué)(北京)中國能源戰(zhàn)略研究院常務(wù)副院長,研究方向:能源金融、能源系統(tǒng)工程;張寶生(1957—),男,吉林樺甸人,中國石油大學(xué)(北京)工商管理學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:能源系統(tǒng)工程、能源戰(zhàn)略管理;魏新強(1986—),男,河北衡水人,中國石油大學(xué)(北京)博士研究生,研究方向:能源系統(tǒng)工程。

    ① 本文為北京市優(yōu)博論文資助項目“能源系統(tǒng)DEA方法體系”(20121141402)。

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