中國電力區(qū)域經營績效及其影響因素的異質性

保積良

【摘 要】 基于中國電力行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)，采用DEA、ESDA-GIS、Panel data model三階段分析方法對中國電力區(qū)域經營績效的時空分異規(guī)律及其影響因素的異質性問題進行研究。研究發(fā)現(xiàn)：中國電力區(qū)域經營績效整體水平較低，21個省（市、區(qū)）的綜合技術效率均值低于0.65，2005—2014年績效未有明顯提升，但區(qū)域差異明顯，綜合技術效率、純技術效率與規(guī)模效率均呈由東向西遞減態(tài)勢；2005—2014年中國電力區(qū)域經營績效的Moran's I指數(shù)值均為正數(shù)，具有空間集聚特征；高—高型區(qū)域主要位于環(huán)渤海與長三角地區(qū)，低—低型區(qū)域集中在西北、西南地區(qū)；人口密度、工業(yè)化水平、城鎮(zhèn)化水平、環(huán)境規(guī)制強度對中國電力區(qū)域經營績效具有正影響，電力自足率呈負影響，地區(qū)生產總值具有“U”型曲線特征，并且影響因素具有明顯區(qū)域異質性，同一影響因素在東、中、西三大區(qū)域層面的作用效果不同。

【關鍵詞】 經營績效； 時空分異； 影響因素； 電力

【中圖分類號】 F234.3 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2017）14-0093-07

一、引言

電力作為重要生產、生活要素對區(qū)域經濟發(fā)展起著至關重要的作用。全球經濟再平衡與產業(yè)結構再調整的大背景下，中國經濟下行壓力明顯。經濟發(fā)展的停滯本質上是供給不足引起的[ 1 ]，供給側結構性改革日益成為黨和國家關注的重點。效率提升是推動供給側結構性改革的有效手段與重要途徑。如何通過提升區(qū)域經營績效，提高產業(yè)核心競爭力，在促進電力行業(yè)自身發(fā)展的同時增強區(qū)域經濟發(fā)展的動力與活力是中國電力行業(yè)的重中之重。

目前，學術界針對電力效率的主題進行了大量研究，成果豐碩。效率測度與效率影響因素研究是學術界關注的重點。Fare et al.從純技術效率、規(guī)模效率與投入要素擁堵等方面對1975—1979年美國伊利諾斯州22家發(fā)電企業(yè)的績效進行了研究[ 2 ]。Jones基于現(xiàn)狀—原因—策略的研究范式對英倫地區(qū)的電力企業(yè)效率差異、企業(yè)技術無效率的原因與政府管制放松政策對效率的影響進行了研究，并提出效率提升與管制放松政策的改進建議[ 3 ]。Lam etal.測算了1995—1996年中國各?。ㄊ小^(qū)）熱電部門的生產效率[ 4 ]。Yu et al.在電力效率指標選擇上將運營費用、顧客損失、電網損失納入指標體系，且被證明對電力企業(yè)效率有顯著影響[ 5 ]；同時價值型指標也被納入電力績效測評的指標體系[ 6 ]。電力效率研究更多地關注電力企業(yè)的生產效率，而對更為系統(tǒng)的經營績效缺乏關注。Sueyoshi et al.將經濟效益納入電力企業(yè)的生產效率測算中，研究表明經營效益、生產效率與企業(yè)價值存在協(xié)同效應[ 7 ]。在效率影響因素方面，經濟發(fā)展被認為是電力績效的重要影響因素[ 8 ]，并且經濟增長與電力消費存在協(xié)整關系[ 9 ]。經濟體制改革釋放的改革紅利也被證明對電力行業(yè)的增長有積極作用，市場競爭、產權改革、管制政策3個維度均對電力行業(yè)績效起正向促進作用[ 10 ]；同時電力企業(yè)的所有權結構與環(huán)境規(guī)制也對行業(yè)績效產生顯著影響[ 10 ]。電價對電力績效有正向作用，而要素價格則作用相反[ 11 ]；同時電力企業(yè)的網絡規(guī)模對績效產出也有顯著影響[ 12 ]。電力自足率反映的電力貿易狀況也是電力績效的重要影響因素[ 13 ]。在研究方法上DEA與隨機前沿生產函數(shù)是電力效率測度的主要方法，DEA方法包括NSBM-ML模型[ 13 ]、Malmquist指數(shù)[ 14 ]以及傳統(tǒng)的BCC模型與CCR模型等。DEA方法被廣泛運用可見其在效率測度上有一定的優(yōu)越性，但是在電力績效測度中超效率DEA方法運用尚不普及，超效率DEA相較傳統(tǒng)DEA模型更能反映樣本的效率差異?，F(xiàn)有研究為后來研究奠定了堅實的基礎，但是也存在需要后來研究者繼續(xù)努力之處。當前研究效率測度較多但是對效率時空分異規(guī)律的關注相對缺乏，缺乏從空間視角去探索電力績效問題。

鑒于此，本文基于電力行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)，綜合運用多種DEA模型對中國電力區(qū)域經營績效進行測評，并運用ESDA-GIS技術對其時空分異特征進行分析。利用2005—2014年中國電力省級面板數(shù)據(jù)構造計量模型對中國電力區(qū)域經營績效的影響因素進行研究，并嘗試提出改善建議，以期為中國電力發(fā)展的科學決策提供參考。

二、中國電力區(qū)域經營績效核算與評價

（一）研究方法和數(shù)據(jù)來源

本文擬采用BCC-DEA模型、CCR-DEA模型與超效率DEA模型[ 15-16 ]對2005—2014年我國各?。ㄊ?、區(qū)）的電力區(qū)域經營績效進行測度。其中CCR-DEA模型用于測度技術效率（TE），BCC-DEA模型測度規(guī)模效率（SE），根據(jù)TE=PTE×SE測算純技術效率（PTE）。本文借鑒已有研究成果，結合電力行業(yè)屬性并綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選取平均用工人數(shù)（萬人）、線路長度（km）、發(fā)電/供電標準煤耗（g/kWh）、裝機容量（萬kW）、發(fā)電設備利用小時數(shù)（億kWh）作為投入指標，用電量（億kWh）、貢獻稅收（萬元）作為產出指標。本文所用數(shù)據(jù)均來源于相應年份的《中國電力年鑒》、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國稅務年鑒》。

（二）核算結果與評價

運用MyDEA軟件對2005—2014年中國31個?。ㄊ?、區(qū)）電力區(qū)域經營績效進行測算，測算結果表明中國電力區(qū)域經營績效有待提升，其中21個?。ㄊ?、區(qū)）綜合技術效率低于0.65（表1）；2005—2014年中國電力區(qū)域經營績效中平均綜合技術效率、平均規(guī)模效率均呈現(xiàn)大敞口“U”型分布，其中平均綜合技術效率值圍繞0.65波動，平均規(guī)模效率值圍繞0.7波動；平均純技術效率值在0.9—0.95之間波動（圖1）。

總體而言，2005—2014年中國電力區(qū)域經營績效三大效率均值均未有明顯提升，平均純技術效率始終高于平均綜合技術效率和平均規(guī)模效率，可以推斷規(guī)模效率較低是中國電力區(qū)域經營績效難以得到提升的重要原因。

為進一步對中國電力區(qū)域經營績效的整體差異進行分析，對中國31個?。ㄊ?、區(qū)）2005—2014年電力區(qū)域經營績效的綜合技術效率、純技術效率與規(guī)模效率進行均值處理并排序，分東、中、西三個區(qū)域進行比較。中國電力區(qū)域經營績效區(qū)域差異明顯，綜合技術效率、純技術效率與規(guī)模效率均呈現(xiàn)由東向西遞減的態(tài)勢。東部地區(qū)的北京、上海、江蘇、廣東綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率均達到最大值1。綜合技術效率東部地區(qū)遠高于中西部地區(qū)，中部地區(qū)略高于西部地區(qū)，位列前10位的省（市、區(qū)）有9個位于東部地區(qū)；純技術效率東、中、西部差距相對較小，東部地區(qū)純技術效率值分別高出中、西部0.059、0.074；規(guī)模效率東部地區(qū)也遠高于中、西部，位列前9位的省（市、區(qū)）均處東部，但中、西部差距相對較小。4個省市超效率值大于1，最大值為北京的2.078，最小值為西藏的0.269，極差率達到672.49%（表1）。

2005—2010年中國電力區(qū)域經營績效呈現(xiàn)大面積下滑趨勢，安徽、吉林、天津等19個?。ㄊ?、區(qū)）電力經營績效出現(xiàn)不同程度的下降，其中安徽綜合技術效率值下降0.472，降幅達到47.2%；北京、上海、江蘇、廣東4個發(fā)達?。ㄊ校┮廊痪S持在最高水平；浙江、江西、海南、重慶、西藏、青海、新疆7個?。ㄊ?、區(qū)）的電力經營績效有所提升，其中浙江綜合技術效率值提升0.102，漲幅達到12.1%。2010—2014年中國電力區(qū)域經營績效狀況相對有所改觀，海南、青海、江西等20個?。ㄊ小^(qū)）的電力經營績效有所提升，其中海南綜合技術效率值提升0.245，漲幅達到52.69%；北京、上海、江蘇、廣東4個發(fā)達?。ㄊ校┚C合技術效率值依然為1；但是四川、甘肅、云南等7個省電力區(qū)域經營績效有所下降，其中四川效率下降最為嚴重，降幅達到21.61%（圖略）。

三、中國電力區(qū)域經營績效的時空分異特征

（一）全局空間自相關分析

在對中國省域電力區(qū)域經營績效進行綜合測度的基礎上，進一步運用ESDA-GIS技術中的全局空間自相關與局域空間自相關分析研究對中國電力區(qū)域經營績效的時空分異特征。

運用Geoda1.2.0軟件計算2005—2014年中國電力區(qū)域經營績效全局空間自相關系數(shù)Moran's I（表2）。2005—2014年間中國電力區(qū)域經營績效的Moran's I指數(shù)值均為正數(shù)，且通過了1%的顯著性水平檢驗，表明中國電力區(qū)域經營績效呈現(xiàn)強空間自相關性，具有空間集聚特征，也稱“空間俱樂部”特征，即高績效?。ㄊ?、區(qū)）與高績效省（市、區(qū)）鄰接，低績效?。ㄊ小^(qū)）與低績效?。ㄊ?、區(qū)）鄰接。其中僅有2011年Moran's I指數(shù)值低于0.4，為0.3427，表明空間集聚特征有所減弱，而2013年Moran's I指數(shù)值高達0.5031，空間集聚特征達到最大化。

（二）局域空間自相關分析

運用Geoda1.2.0軟件繪制2005年、2010年、2014年中國電力區(qū)域經營績效局域空間自相關LISA集聚圖（圖略）。2005年中國電力區(qū)域經營績效高—高型集聚區(qū)域主要位于環(huán)渤海與長三角地區(qū)，2010年河北、山東退出了高—高型集聚區(qū)域的版圖，2014年天津進入了高—高型集聚區(qū)域，2005—2014年高—高型集聚區(qū)域面積不斷縮減，側面表明中國電力區(qū)域經營績效的規(guī)模效應不充分，空間溢出效應較弱。2005年中國電力區(qū)域經營績效低—低型集聚區(qū)域由新疆延伸至中國西南部的云南，形成西北—東南走向的低—低型集聚區(qū)域走廊，2010年青海省退出低—低型集聚區(qū)域，2014年新疆也退出了低—低型集聚區(qū)域，低—低型集聚區(qū)域為四川、云南組成的西南板塊。高—低型、低—高型區(qū)域通過顯著性水平檢驗的?。ㄊ?、區(qū)）較少，沒有形成顯著的集聚態(tài)勢。

四、中國電力區(qū)域經營績效影響因素的實證分析

（一）模型設定與數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)中工業(yè)化水平、城市化水平、GDP數(shù)據(jù)直接來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，或根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)整理得出；人口密度數(shù)據(jù)來源于《中國人口年鑒》；電力自足率、環(huán)境規(guī)制強度分別根據(jù)《中國電力年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)整理得出。由于西藏、臺灣、港澳的相關變量數(shù)據(jù)缺失較為嚴重，因而將西藏、臺灣、港澳樣本剔除，保留其余30個?。ㄊ?、區(qū)）樣本。主要變量的計算方法、描述性統(tǒng)計與預期影響方向如表3所示。

（二）計量分析

運用Stata13.0軟件對中國電力區(qū)域經營績效影響因素進行實證檢驗，為緩解交互項與多重共線性對估計結果的不良影響，提升回歸的穩(wěn)健性水平，將7個自變量依次放入模型，逐步向后回歸?；貧w結果顯示隨著變量的加入，模型的擬合優(yōu)度大幅提升，因而選擇全部變量放入模型中的回歸結果進行解釋（表4模型1）。為充分體現(xiàn)時間因素與區(qū)域因素對電力區(qū)域經營績效的影響，分別在模型2、模型3中依次加入時間固定效應與區(qū)域固定效應。因為東、中、西三大區(qū)域在區(qū)位條件、資源稟賦、社會經濟發(fā)展水平等諸多方面存在較大差異，電力區(qū)域經營績效的影響因素也可能存在差異，因而，本文利用前文的模型與回歸方法分別對東、中、西三大區(qū)域的電力區(qū)域經營績效進行回歸（模型4—模型6）。具體結果如表4所示。

在全國層面，地區(qū)生產總值一次項系數(shù)為負數(shù)，二次項系數(shù)為正數(shù)，且分別通過了5%、1%的顯著性水平的檢驗，表明地區(qū)生產總值對中國電力區(qū)域經營績效存在“U”型曲線特征。隨著地區(qū)生產總值的增長電力區(qū)域經營績效會呈現(xiàn)下降趨勢，一旦跨過臨界值，電力區(qū)域經營績效會隨地區(qū)生產總值的增長而增長，本次研究的地區(qū)生產總值臨界值為6.526。原因可能在于地區(qū)經濟發(fā)展初期電力行業(yè)基礎設施投資較大，且電力資源利用效率較低，導致經營效率較低；隨著地區(qū)經濟的發(fā)展，用電需求增多，用戶網絡化特征凸顯，經營效率也隨之提升。對比東、中、西地區(qū)回歸結果發(fā)現(xiàn)只有中部地區(qū)的地區(qū)生產總值對電力區(qū)域經營績效的影響呈“U”型曲線特征，但中部地區(qū)的臨界值要高于全國層面的臨界值。東、西部地區(qū)生產總值一次項系數(shù)為正，二次項系數(shù)為負，表明東、西部地區(qū)的地區(qū)生產總值對電力區(qū)域經營績效呈倒“U”型曲線特征，并且東部地區(qū)的臨界點遠高于西部地區(qū)，但均未通過顯著性水平的檢驗。

區(qū)域經濟的發(fā)展需要發(fā)揮規(guī)模效應與集聚效應，人口密度的大小某種程度上能夠體現(xiàn)區(qū)域的規(guī)模效應與集聚效應。人口密度變量系數(shù)為正且通過了1%的顯著性水平檢驗，表明人口密度對電力區(qū)域經營績效具有正向影響。中國電力普及率較高，人口密度越大，電力用戶越多，電力基礎投資的邊際成本越低，經營績效越高。人口密度變量在東部地區(qū)系數(shù)為正，且通過1%的顯著性水平檢驗，但在中、西部地區(qū)均未通過顯著性水平檢驗，可能是東部地區(qū)人口密集，人口的集聚效應更為明顯。

工業(yè)化化水平不僅反映一個地區(qū)的發(fā)達程度，某種程度上也反映該區(qū)域的用電結構。在全國層面，工業(yè)化水平系數(shù)為正且通過1%的顯著性水平檢驗。工業(yè)是“用電大戶”，其他條件不變情況下，工業(yè)化水平越高，電力需求越大，可能使得電力產出的邊際成本下降，進而經營績效提升。對比東、中、西三大區(qū)域的回歸結果發(fā)現(xiàn)，中部地區(qū)系數(shù)為正，且系數(shù)大于全國層面的系數(shù)，表明工業(yè)化水平對中部地區(qū)電力經營績效的正向作用超過全國平均水平。東部地區(qū)系數(shù)通過了10%的顯著性水平檢驗但是系數(shù)為負，原因可能在于東部地區(qū)社會經濟發(fā)展水平較高，第三產業(yè)比重較大，第三產業(yè)的發(fā)展對電力區(qū)域經營績效的拉動作用較第二產業(yè)更強。而三產比重之和為1，工業(yè)化水平越高，對于第一產業(yè)比重本身很低的東部地區(qū)而言意味著擠壓了第三產業(yè)比重，因而工業(yè)化水平太高反而會使得電力區(qū)域經營績效下降。西部地區(qū)工業(yè)化水平系數(shù)為正，但未通過顯著性水平的檢驗。

在全國層面，城鎮(zhèn)化水平系數(shù)為正且通過1%的顯著性水平檢驗，表明城鎮(zhèn)化水平對電力區(qū)域經營績效的提升具有促進作用。城鎮(zhèn)地區(qū)相較鄉(xiāng)村地區(qū)人口密度、經濟密度更大，用電需求更大，并且電力投資的單位成本更低，經營績效會更高。城鎮(zhèn)化水平對電力經營績效的影響呈明顯的區(qū)域異質性，對東部、中部具有負向影響，不過東部未通過顯著性水平檢驗，對西部則呈正向影響。

無論是在全國層面還是東、中、西三大區(qū)域層面，環(huán)境規(guī)制強度的系數(shù)均為正，且系數(shù)較大，表明環(huán)境規(guī)制強度對電力區(qū)域經營績效提升具有較為明顯的正向促進作用，這與變量的預期影響方向相反。原因可能在于環(huán)境規(guī)制強度迫使電力企業(yè)更多關注企業(yè)生產過程中的非效率問題[ 13 ]，促使電力企業(yè)創(chuàng)新以提升全要素生產率，以緩解環(huán)境規(guī)制產生的成本壓力。同時，環(huán)境規(guī)制強度有利于構建電力行業(yè)的“優(yōu)勝劣汰”機制，使得環(huán)境污染大、生產效率低的電力企業(yè)退出行業(yè)競爭，優(yōu)化了行業(yè)結構，有利于促進電力行業(yè)的供給側結構性改革，繼而提升行業(yè)經營績效。

電力自足率反映的是區(qū)域電力貿易狀況，用電力生產與消費比衡量。電力自足率大于1，意味著區(qū)域電力生產能力過剩存在電力出口。回歸結果顯示電力自足率對電力區(qū)域經營績效呈顯著負向影響，電力自足率越高，電力經營績效越低。目前，中國電力跨區(qū)域貿易最為典型的是“西電東送”工程，電力的輸送不同于一般商品，需要大量的高壓電纜等基礎設施投資，在電力跨區(qū)域貿易相對較小時，電力貿易收入可能難以抵銷其成本。故而，可能使得當前電力自足率與電力區(qū)域經營績效之間呈負相關關系。

五、結論與政策建議

（一）結論

本文運用多種DEA方法對中國電力區(qū)域經營績效進行了測評，運用ESDA-GIS技術對其時空分異規(guī)律進行了研究，并建立面板計量模型研究了中國電力區(qū)域經營績效影響因素的異質性，得出以下結論：

（1）中國電力區(qū)域經營績效有待提升，21個省份的綜合技術效率均值低于0.65，2005—2014年中國電力區(qū)域經營績效的綜合技術效率、純技術效率、規(guī)模效率均值均未有明顯提升，但平均純技術效率始終高于平均綜合技術效率和平均規(guī)模效率。

（2）中國電力區(qū)域經營績效區(qū)域差異明顯，綜合技術效率、純技術效率與規(guī)模效率均呈由東向西遞減的態(tài)勢。2005—2010年中國電力區(qū)域經營績效呈大面積下滑趨勢，2010—2014年中國電力區(qū)域經營績效狀況相對有所改觀。

（3）2005—2014年間中國電力區(qū)域經營績效的Moran's I指數(shù)值均為正數(shù)，且通過了1%的顯著性水平檢驗，表明中國電力區(qū)域經營績效呈強空間自相關性，具有空間集聚特征，2013年空間集聚特征達到最大化。中國電力區(qū)域經營績效高—高型集聚區(qū)域主要位于環(huán)渤海與長三角地區(qū)，2005—2014年高—高型集聚區(qū)域面積不斷縮減，側面表明中國電力區(qū)域經營績效的規(guī)模效應不充分，空間溢出效應較弱；低—低型集聚區(qū)域主要集中在中國西北、西南地區(qū)。

（4）人口密度、工業(yè)化水平、城鎮(zhèn)化水平、環(huán)境規(guī)制強度對中國電力區(qū)域經營績效具有顯著正向影響，電力自足率則呈負向影響，地區(qū)生產總值具有“U”型曲線特征。中國電力區(qū)域影響因素具有明顯的區(qū)域異質性，分區(qū)域回歸結果顯示只有電力自足率對各大區(qū)域均具有負向影響，地區(qū)生產總值僅對中部地區(qū)通過顯著性水平檢驗，而人口密度僅對東部地區(qū)具有影響，工業(yè)化水平、環(huán)境規(guī)制強度對東部、中部具有一定程度的影響，而城鎮(zhèn)化水平則對中、西部通過了顯著性水平檢驗。

（二）政策建議

基于本文研究結果，提出以下提升中國電力區(qū)域經營績效的政策建議：

（1）中國電力區(qū)域經營績效規(guī)模效率遠低于純技術效率，可以推斷規(guī)模效率較低是中國電力區(qū)域經營績效難以得到提升的重要原因。因而，要進一步加大電力行業(yè)的供給側結構性改革，淘汰過剩產能，構建“優(yōu)勝劣汰”機制，淘汰技術效率低、環(huán)境污染大的電力企業(yè)?！皬姀娐?lián)合”與兼并等多項措施并舉，優(yōu)化電力行業(yè)結構，提升電力行業(yè)的規(guī)模效應。

（2）地區(qū)生產總值對中國電力區(qū)域經營績效呈現(xiàn)“U”型曲線特征，可見地區(qū)經濟發(fā)展水平具有重要影響。單從電力行業(yè)自身出發(fā)很難憑借一己之力推動整個區(qū)域經濟發(fā)展水平的快速提升，繼而實現(xiàn)電力區(qū)域經營績效的提升。因而，電力行業(yè)可以在保證整個區(qū)域基本用電的前提下，重點在經濟發(fā)展水平較高的東部地區(qū)、城市地區(qū)布局產業(yè)、產能，以突破“低經濟發(fā)展水平陷阱”。

（3）環(huán)境規(guī)制強度與中國電力區(qū)域經營績效呈顯著負相關，進一步啟示：電力企業(yè)、行業(yè)要加大研發(fā)投入，注重對創(chuàng)新人才的培養(yǎng)與引進，提升企業(yè)、行業(yè)創(chuàng)新能力，提升企業(yè)、行業(yè)全要素生產率，降低生產成本，突破環(huán)境規(guī)制強度的限制。同時，要提升企業(yè)、行業(yè)管理水平，優(yōu)化管理團隊，適時更新管理理念，實現(xiàn)管理出效益。

【參考文獻】

[1] 賈康，蘇京春.論供給側改革[J].管理世界，2016（3）：1-24.

[2] FARE R，GROSSKOPF S，LOGAN J.The relative efficiency of illinois electric utilities[J].Resources and Energy，1983，5（4）：349-367.

[3] WEYMAN-JONES T. Productive efficiency in a regulated industry：the area electricity boards of england and wales[J].Energy Economics，1991，13（2）：116-122.

[4] LAM P，SHIU A.A data envelopment analysis of the efficiency of China's thermal power generation[J].Utilities Policy，2001，10（2）：75-83.

[5] YU W， JAMASB T， POLLITT M. Does weather explain cost and quality performance？ An analysis of UK electricity distribution companies[J]. Energy policy，2009，37（11）：4177-4188.

[6] GOUVEIA M，DIAS L，ANTUNES C， et al.Benchmarking of maintenance and outage repair in an electricity distribution company using the value-based DEA method [J].Omega，2015，53（1）：104-114.

[7] SUEYOSHI T， GOTO M. Operational synergy in the US electric utility industry under an influence of deregulation policy： a linkage to financial performance and corporate value[J].Energy Policy，2011，39（2）：699-713.

[8] 林衛(wèi)斌，蘇劍，施發(fā)啟.經濟增長、能耗強度與電力消費：用電量與GDP增長率背離的原因探析[J].經濟科學，2010（5）：15-22.

[9] 劉生龍，高宇寧，胡鞍鋼.電力消費與中國經濟增長[J].產業(yè)經濟研究，2014（3）：71-80.

[10] 宮汝凱.經濟體制改革與中國電力行業(yè)增長：1999—2010[J].經濟學，2015（3）：1005-1028.

[11] 張各興，夏大慰.所有權結構、環(huán)境規(guī)制與中國發(fā)電行業(yè)的效率：基于2003—2009年30個省級面板數(shù)據(jù)的分析[J].中國工業(yè)經濟，2011（6）：130-140.

[12] 喬岳，周利華.中國電力產業(yè)的績效研究：基于隨機前沿模型的分析[J].山西財經大學學報，2010（12）：67-73.

[13] 范玉仙，袁曉玲.基于NSBM-ML模型的中國電力行業(yè)技術效率和全要素生產率研究[J].當代經濟科學，2015（4）：90-99，127.

[14] 解百臣，徐大鵬，劉明磊，等.基于投入型Malmquist指數(shù)的省際發(fā)電部門低碳經濟評價[J].管理評論，2010（6）：119-128.

[15] BANKER R D， CHARNES A， COOPER W W. Some models for estimating technical and scale efficiencies in data envelopment analysis[J].Management Science，1984，30：1078-1092.

[16] ANDERSEN P， PETERSEN N C. A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis[J].Management Science，1993，39：1261-1264.

[17] CLIFF A， ORD K. Spatial autocorrelation： a review of existing and new measures with applications[J].Economic Geography，1970，46（1）：269-292.