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    電力行業(yè)區(qū)域環(huán)境效率時(shí)空差異及其影響因素研究

    2018-12-03 11:39:42姜雯昱
    統(tǒng)計(jì)與決策 2018年21期
    關(guān)鍵詞:效率區(qū)域環(huán)境

    姜雯昱

    (江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院,南昌 330000)

    0 引言

    在長(zhǎng)期以火力發(fā)電為主的電源結(jié)構(gòu)下,電力行業(yè)燃燒了大量的化石燃料,增加了溫室氣體的排放量,阻礙了我國(guó)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境發(fā)展的可持續(xù)性。為了更好地堅(jiān)持走可持續(xù)發(fā)展道路,電力行業(yè)擔(dān)負(fù)著艱巨的重任。目前,能客觀和準(zhǔn)確地測(cè)度和分析可持續(xù)發(fā)展?jié)摿Φ闹笜?biāo)是環(huán)境效率指標(biāo)。本文在考慮各省市電力調(diào)配和污染物轉(zhuǎn)移的問題基礎(chǔ)上,綜合考慮整個(gè)電力活動(dòng)各環(huán)節(jié)之間的相互作用,基于發(fā)電側(cè)和用電側(cè)的共同作用,采用包含非期望產(chǎn)出的超效率至前沿最遠(yuǎn)距離模型(超效率SBM模型)和全局Malmquist-Luenberger指數(shù)模型(GML指數(shù)法),對(duì)電力行業(yè)環(huán)境效率的靜態(tài)空間分布和動(dòng)態(tài)時(shí)間演變過程進(jìn)行分析,運(yùn)用Tobit模型探索影響電力行業(yè)環(huán)境效率的主要因素。

    1 研究方法和數(shù)據(jù)處理

    1.1 包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型

    包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型,模型表示如下:

    其中,n表示決策單元(DMU)個(gè)數(shù),m表示DMU投入種類數(shù)量,q1表示期望產(chǎn)出的種類數(shù)量,q2表示非期望產(chǎn)出的種類數(shù)量,xik、yik和bik分別表示投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的向量和b-分別表示投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛變量,λ是一個(gè)常數(shù)向量。目標(biāo)函數(shù)的效率值ρ越大,表示DMU效率值越高。當(dāng)效率值大于1代表此DMU處在效率前沿面上,繼續(xù)增加投入,可以提高環(huán)境效率;不足1代表投入不足或冗余,說明投入產(chǎn)出有改進(jìn)的空間。

    1.2 Global Malmquist-Luenberger(GML)指數(shù)法

    構(gòu)建GML電力行業(yè)環(huán)境效率指數(shù)為:

    EffeCt+1t衡量每個(gè)DMU從t到t+1時(shí)期技術(shù)效率改進(jìn)對(duì)環(huán)境效率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度,大于1表示技術(shù)效率改進(jìn)使環(huán)境效率改善。TechCt+1t衡量每個(gè)DMU從t到t+1時(shí)期技術(shù)創(chuàng)新程度,大于1表示技術(shù)進(jìn)步且對(duì)環(huán)境效率增長(zhǎng)有貢獻(xiàn)。

    1.3 Tobit模型

    構(gòu)建以最大似然估計(jì)為原理的面板Tobit模型,探索影響電力行業(yè)區(qū)域環(huán)境效率的主要因素:

    式中,i表示各省市,t表示年份,ui是個(gè)體效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差項(xiàng),εit是隨機(jī)誤差項(xiàng)。Eit是電力行業(yè)SBM環(huán)境效率值,Tech表示電力行業(yè)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步水平,用各省市的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度表示??紤]到數(shù)據(jù)的可得性,選取的其他變量分別為:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平GDP,用人均GDP表示;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況Ind,用第二產(chǎn)業(yè)占地區(qū)GDP比重表示;電源結(jié)構(gòu)狀況Ele,用非火力發(fā)電裝機(jī)容量占比表示;區(qū)域電力轉(zhuǎn)移狀況Tre,用區(qū)域發(fā)電量與用電量的比值表示,大于1表示電力調(diào)出量大于本區(qū)域用電量,小于1表示電力調(diào)入量大于本區(qū)域用電量。

    1.4 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說明

    1.4.1 指標(biāo)選取

    選取2006—2015年全國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)(除西藏、港澳臺(tái)地區(qū))的面板數(shù)據(jù)作為DMU來測(cè)度電力行業(yè)環(huán)境效率。具體選取的指標(biāo)及變量如下:

    (1)發(fā)電側(cè)環(huán)節(jié)。投入變量用各地區(qū)發(fā)電煤耗和地區(qū)火力發(fā)電裝機(jī)容量來衡量;期望產(chǎn)出變量用各省市的發(fā)電量來衡量;非期望產(chǎn)出變量用各地區(qū)電力行業(yè)的CO2排放量、工業(yè)SO2排放量和煙粉塵量來衡量。

    (2)用電側(cè)環(huán)節(jié)??紤]各省域電力調(diào)配和污染物氣體轉(zhuǎn)移的現(xiàn)實(shí)問題,投入變量用各地區(qū)實(shí)際發(fā)電煤耗責(zé)任分?jǐn)傊岛突鹆Πl(fā)電裝機(jī)容量責(zé)任分?jǐn)傊祦砗饬?;期望產(chǎn)出變量用代表地區(qū)電力經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的GDP來衡量;非期望產(chǎn)出變量用各地區(qū)實(shí)際電力行業(yè)的CO2排放量責(zé)任分?jǐn)傊担I(yè)SO2排放量責(zé)任分?jǐn)傊岛蜔煼蹓m量責(zé)任分?jǐn)傊祦砗饬俊?/p>

    1.4.2 數(shù)據(jù)來源

    數(shù)據(jù)來源于2007—2016年《中國(guó)電力統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。其中,區(qū)域電力行業(yè)CO2排放量計(jì)算主要按2006年《國(guó)家溫室氣體排放清單指南》推薦的碳排放計(jì)算方法估算,選取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣等8種主要化石能源作為發(fā)電消耗的能源種類。地區(qū)GDP采用以2006年為不變價(jià)計(jì)算的地區(qū)生產(chǎn)總值。

    1.4.3 數(shù)據(jù)處理

    (1)用電側(cè)的投入和非期望產(chǎn)出變量責(zé)任分?jǐn)偤怂?/p>

    對(duì)于一個(gè)地區(qū)用電側(cè)的環(huán)境效率,考慮到由于一個(gè)區(qū)域發(fā)電量與用電量不完全相等,且在輸配環(huán)節(jié)中存在的線損率。因此,根據(jù)該地區(qū)發(fā)電量和用電量分別求得用電側(cè)的投入和非期望產(chǎn)出的責(zé)任分?jǐn)傊担?/p>

    其中,i表示各地區(qū),Ii為用電側(cè)的投入變量的責(zé)任分?jǐn)傊担琌i為用電側(cè)非期望產(chǎn)出變量的責(zé)任分?jǐn)傊?,Ui為地區(qū)用電量,Gi為地區(qū)發(fā)電量為N個(gè)地區(qū)總發(fā)電量;GIi為發(fā)電側(cè)地區(qū)投入變量為N個(gè)地區(qū)發(fā)電側(cè)總投入;Wi為發(fā)電側(cè)地區(qū)非期望產(chǎn)出變量為N個(gè)區(qū)域總污染物排放量;?為年平均線損率。

    (2)綜合環(huán)境效率核算

    由于發(fā)電環(huán)節(jié)和用電環(huán)節(jié)的同等重要性,用發(fā)電側(cè)和用電側(cè)兩者環(huán)境效率乘積的幾何平均數(shù)求得電力行業(yè)綜合環(huán)境效率,具體如式(9)所示:

    2 實(shí)證結(jié)果分析

    2.1 電力行業(yè)靜態(tài)環(huán)境效率特征分析

    由下頁圖1可知,各省市SBM環(huán)境效率均值整體呈由東南向西北遞減的空間分布特征。具體來看,在整個(gè)研究期間,廣東和海南的環(huán)境效率均值處于效率前沿。相反,新疆、重慶、吉林、江西、黑龍江、寧夏、陜西、山西、甘肅的環(huán)境效率均值都低于0.4,遠(yuǎn)低于其他地區(qū)水平,電力行業(yè)環(huán)境污染非常嚴(yán)重。結(jié)合國(guó)家電網(wǎng)公司及南方電網(wǎng)公司的區(qū)域分布劃分,可以得出,華東電網(wǎng)的平均環(huán)境效率達(dá)到0.9,為所有電網(wǎng)中最高;其次是南方電網(wǎng),其平均環(huán)境效率達(dá)0.74;接著,依次排序由大到小為華中電網(wǎng)、華北電網(wǎng)、東北電網(wǎng)和西北電網(wǎng)。

    本文以各省市發(fā)電側(cè)SBM為橫坐標(biāo),用電側(cè)的SBM為縱坐標(biāo),以(0.7,0.7)為劃分,將所有省市劃分為四種環(huán)境效率類型,即高發(fā)電側(cè)—高用電側(cè)類(第Ⅰ象限)、低發(fā)電側(cè)—低用電側(cè)類(第Ⅱ象限)、低發(fā)電側(cè)—高用電側(cè)類(第Ⅲ象限)和高發(fā)電側(cè)—低用電側(cè)類(第Ⅳ象限),見圖2。

    圖1 中國(guó)電力行業(yè)SBM環(huán)境效率空間分布

    圖2 各省市發(fā)電側(cè)和用電側(cè)環(huán)境效率分布圖

    從圖2可以看出,全國(guó)大部分省市主要集中在高發(fā)電側(cè)—高用電側(cè)和低發(fā)電側(cè)—低用電側(cè)兩種類型。其中,屬于高發(fā)電側(cè)—高用電側(cè)類型的有9個(gè)省市。這些省市發(fā)電側(cè)的環(huán)境效率較高是因?yàn)樽浴笆晃濉逼陂g以來,電源結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化;同時(shí),這些省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快,用電轉(zhuǎn)換率較高,使用電側(cè)的環(huán)境效率高于其他省市。尤其是華東電網(wǎng)的4個(gè)省市(上海、江蘇、浙江、福建),地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),建立了煤耗監(jiān)控系統(tǒng),加大了節(jié)能減排新技術(shù)和新設(shè)備的推廣,節(jié)能減排效果顯著,用電側(cè)和發(fā)電側(cè)的環(huán)境效率顯著高于其他電網(wǎng)的省市。低發(fā)電側(cè)—低用電側(cè)環(huán)境效率類型共包含18個(gè)省市,說明我國(guó)一半以上省市發(fā)電側(cè)和用電側(cè)的環(huán)境效率同時(shí)都處于較低水平。其中,東北電網(wǎng)的3個(gè)省市(黑龍江、吉林和遼寧)屬于這一類型。原因是這些省市的電源結(jié)構(gòu)是以煤電為主,環(huán)境污染嚴(yán)重,發(fā)電側(cè)環(huán)境效率非常低。華中電網(wǎng)的4個(gè)省市(江西、河南、重慶、湖南)屬于這一類型的原因在于這些省市的自然資源稟賦不足,電源結(jié)構(gòu)以火力發(fā)電為主,使發(fā)電側(cè)的環(huán)境效率較低;同時(shí),經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快,自身發(fā)電量難以滿足用電需求,每年都需要調(diào)入外省大量電力,用電側(cè)的間接轉(zhuǎn)移投入和間接非期望產(chǎn)出較多,使用電側(cè)的環(huán)境效率較低。西北電網(wǎng)的4個(gè)省市(陜西、寧夏、甘肅、新疆)之所以處于這一類型主要是因?yàn)檫@些省市所處于經(jīng)濟(jì)落后地區(qū),發(fā)電環(huán)境技術(shù)效率和用電轉(zhuǎn)化率較低,使發(fā)電側(cè)和用電側(cè)的環(huán)境效率都處于較低水平。

    2.2 電力行業(yè)動(dòng)態(tài)環(huán)境效率特征分析

    2006—2015年各電網(wǎng)區(qū)域GML均值及其分解指數(shù)如圖3和表1所示。在整個(gè)研究期內(nèi),所有電網(wǎng)區(qū)域的GML均值始終大于1,總體環(huán)境效率是在不斷提升,但呈波動(dòng)趨勢(shì),提升速度不穩(wěn)定,具體可分為兩個(gè)階段。第一階段,“十一五”時(shí)期,環(huán)境效率變化主要呈先降后升的“U”型趨勢(shì),波動(dòng)的原因是受金融危機(jī)的影響,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出下降,電力行業(yè)用電量需求逐年下降,使環(huán)境效率提升速度不斷下降。隨著金融危機(jī)影響的減弱,除南方電網(wǎng)外,其他省市電力行業(yè)的環(huán)境效率提升速度在2009—2010年間達(dá)到峰值;第二階段,即2010年以后,環(huán)境效率提升速度主要呈先升后降的倒“U”型變化趨勢(shì)。效率提升顯著得益于國(guó)家明確提出了“十二五”期間關(guān)于電力行業(yè)相關(guān)節(jié)能和減排的目標(biāo)和提升電力行業(yè)環(huán)境效率的行動(dòng)方向。

    圖3 各電網(wǎng)區(qū)域GML指數(shù)變化趨勢(shì)圖

    表1 效率變化(EffeC)和技術(shù)變化(TechC)比較

    從GML指數(shù)分解來看,技術(shù)效率變化指數(shù)EffeC一直保持在均值1.00左右,而技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)TechC始終大于1,這表明技術(shù)進(jìn)步是電力行業(yè)環(huán)境效率提升的主要驅(qū)動(dòng)力。值得注意的是,“十二五”期間GML的均值明顯高于“十一五”期間,主要原因是EffeC和TechC的均值進(jìn)一步提升。表明進(jìn)入“十二五”以后,由于電力行業(yè)節(jié)能和減排的技術(shù)創(chuàng)新能力有一定程度的提升,使我國(guó)電力行業(yè)環(huán)境效率提升速度取得了一定幅度的增長(zhǎng)。從GML指數(shù)來看各省市的效率變化,所有省市在整個(gè)研究期間整體上是效率不斷提升的。其中,效率提升較快的省市主要集中在華東、華北和南方電網(wǎng),年均增長(zhǎng)速度分別為18%、13%和25%。這主要是因?yàn)樘幱谌A東電網(wǎng)中的上海、福建和浙江,南方電網(wǎng)中的海南、廣西、海南和云南,華北電網(wǎng)中的北京和天津是所有省市中環(huán)境技術(shù)進(jìn)步效率(TechC)增長(zhǎng)速度最快的5個(gè)省市。

    3 影響因素分析

    首先,對(duì)模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),結(jié)果得出模型適合采用隨機(jī)效應(yīng)面板Tobit模型;接著,進(jìn)行模型估計(jì),得出結(jié)果如表2所示。結(jié)果顯示,模型的個(gè)體效應(yīng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差較小,方差比Rho高達(dá)0.876,對(duì)數(shù)似然比值較大,方程擬合程度較好。

    表2 面板Tobit模型估計(jì)結(jié)果

    從表2可以看出,電源結(jié)構(gòu)對(duì)電力行業(yè)環(huán)境效率有著顯著的促進(jìn)作用。我國(guó)電力行業(yè)長(zhǎng)期以燃燒煤炭等化石燃料為主的火力發(fā)電為主,是我國(guó)CO2、SO2、氮氧化物等溫室氣體的主要來源。技術(shù)進(jìn)步對(duì)電力行業(yè)環(huán)境效率有著顯著的正相關(guān)。從發(fā)電側(cè)來看,提升發(fā)電環(huán)境技術(shù)能有效提高發(fā)電效率,減少能源消耗和環(huán)境污染,從而提升發(fā)電環(huán)節(jié)的環(huán)境技術(shù)效率;從用電側(cè)來看,提高用電經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化率技術(shù)和大力推廣使用節(jié)電類產(chǎn)品,提高電能源利用率,從而間接提升環(huán)境效率。人均GDP對(duì)電力行業(yè)環(huán)境效率呈顯著的正向作用。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū),電力行業(yè)的環(huán)境技術(shù)、資金等資源越豐富,有一定的經(jīng)濟(jì)條件來改善和提升環(huán)境效率。從發(fā)電側(cè)來看,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的區(qū)域有一定的技術(shù)和資金來增加非火力發(fā)電的比重;從用電側(cè)來看,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)能夠高效地利用電能,將電能轉(zhuǎn)化為有效的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出,從而間接提升區(qū)域電力行業(yè)的環(huán)境效率。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重狀況與電力行業(yè)環(huán)境效率呈顯著負(fù)相關(guān),說明第二產(chǎn)業(yè)比重越大,電力行業(yè)的環(huán)境效率越低。區(qū)域電力轉(zhuǎn)移狀況對(duì)電力行業(yè)環(huán)境效率有著明顯的抑制作用,表明區(qū)域電力轉(zhuǎn)移率越高,電力行業(yè)環(huán)境效率越低。主要是因?yàn)閰^(qū)域電力轉(zhuǎn)移率較高時(shí),發(fā)電端地區(qū)自身的發(fā)電量大于用電量,該地區(qū)需要承擔(dān)比用電終端地區(qū)更多的能源投入和污染物的排放,增加該區(qū)域電力行業(yè)的環(huán)境污染程度和能源消耗,使環(huán)境效率降低。

    4 政策建議

    第一,充分考慮地區(qū)電力行業(yè)環(huán)境效率差異特征,因地制宜實(shí)施環(huán)保措施。對(duì)于華東電網(wǎng),一直保持其電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)各省市電力行業(yè)環(huán)保措施的全國(guó)模范作用;對(duì)于南方、華北和東北電網(wǎng)區(qū)域的各省市,應(yīng)不斷挖掘其電力行業(yè)環(huán)境效率提升的潛力,提升電力行業(yè)環(huán)境保護(hù)措施實(shí)施的效果;對(duì)于華中和西北電網(wǎng)區(qū)域的各省市,應(yīng)努力縮小其環(huán)境效率水平與其他省市的差距,加大對(duì)這兩個(gè)電網(wǎng)區(qū)域中各省市電力行業(yè)環(huán)境效率的提升和關(guān)注。

    第二,積極轉(zhuǎn)變地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提升地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。各地區(qū)要大力減少第二產(chǎn)業(yè)比重,尤其是第二產(chǎn)業(yè)中高用電量和高碳排放部門的比例;同時(shí),促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的集約式發(fā)展,堅(jiān)持走低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展路線和可持續(xù)發(fā)展路線。

    第三,重視電力行業(yè)電源結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及技術(shù)水平進(jìn)步的關(guān)鍵作用。要不斷增加如水能、太陽能、風(fēng)能等清潔能源的發(fā)電比重,加大電力節(jié)能環(huán)保技術(shù)、設(shè)備的研發(fā)投入。

    第四,合理調(diào)配區(qū)域電力,統(tǒng)籌區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。在調(diào)配區(qū)域電力的同時(shí),不能忽略相應(yīng)污染物排放的跨區(qū)域轉(zhuǎn)移問題,基于地區(qū)不同的資源稟賦和電力供求情況之上,合理和高效地推進(jìn)各區(qū)域電力行業(yè)的低碳發(fā)展。

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