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    上海市全要素能源效率分析

    2019-12-06 06:33:31周童
    中國市場 2019年30期
    關(guān)鍵詞:能源效率ARIMA模型環(huán)境保護(hù)

    [摘要] 近年來,能源消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境保護(hù)之間的矛盾被廣泛關(guān)注。文章旨在分析上海市能源的使用情況。運(yùn)用單要素能源效率估計(jì)上海市能源效率在全國所處的位置;對1996—2017年的上海市數(shù)據(jù)應(yīng)用帶非期望產(chǎn)出的SBM模型進(jìn)行全要素能源效率分析,發(fā)現(xiàn)2013年后的上海全要素能源效率處于歷史時期的前沿面,并通過ARIMA模型預(yù)測未來三年的能源消費(fèi)量仍會上漲,但年增長率明顯低于2010年前。

    [關(guān)鍵詞] 能源效率;環(huán)境保護(hù);SBM模型;ARIMA模型

    [DOI]1013939/jcnkizgsc201930014

    如何實(shí)現(xiàn)最優(yōu)能源配置是現(xiàn)代人類長久以來的話題,“十三五”規(guī)劃綱要中強(qiáng)調(diào)要堅(jiān)持綠色發(fā)展,并要綜合考慮安全、資源、環(huán)境、技術(shù)、經(jīng)濟(jì)等因素,而現(xiàn)如今的煤、石油等非清潔能源使用量仍占我國能源總消費(fèi)量的大部分比重,且《中國能源發(fā)展報(bào)告2017》中指出,煤炭消費(fèi)自2013年以來再次出現(xiàn)增長,由此導(dǎo)致的生態(tài)問題也不容小視。

    能源作為生產(chǎn)和生活中重要的必需品,面對經(jīng)濟(jì)增長的需求與有限的資源、保護(hù)生態(tài)環(huán)境之間的矛盾,對其利用效率的分析與改變“高耗低產(chǎn)”的經(jīng)濟(jì)增長方式也顯得尤為重要。上海市作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的領(lǐng)頭羊之一,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時,也應(yīng)在平衡資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)等中成為典范。由此,深入探索其能源利用效率也具有重要意義。

    1文獻(xiàn)綜述

    目前,關(guān)于能源效率的研究成果比較多樣。首先,對于能源效率的定義有多種,但大多數(shù)學(xué)者采用的是Patterson[1]較早提出的關(guān)于能源效率的定義,即能源效率(Energy Efficiency)一般是指,用較少的能源去生產(chǎn)同樣數(shù)量的服務(wù)或有用產(chǎn)出。到現(xiàn)在為止,研究能源效率的方法也已比較豐富,張少華等[2]歸納并對比了現(xiàn)有的一些方法,并指出,盡管如今的方法很多,但是也因方法之間的差異,造成得到的結(jié)論之間差異較大。

    其次,絕大多數(shù)研究根據(jù)考慮因素的多少將能源效率分為單要素和全要素能源效率。魏楚[3]將單要素能源效率依照投入和產(chǎn)出的不同分為熱力學(xué)、物理-熱量、經(jīng)濟(jì)-熱量以及純經(jīng)濟(jì)四種指標(biāo)。單要素能源效率雖方便可行,但因未考慮到其他投入要素對于產(chǎn)出的影響,且忽略了投入要素之間的替代作用,因而,學(xué)者們提出了全要素能源效率。

    運(yùn)用上述兩種類型測度的實(shí)例分析都不在少數(shù)。如韓智勇等[4]分析了中國能源強(qiáng)度這個單要素能源效率的變化,并將其分解為結(jié)構(gòu)和效率份額進(jìn)行定量分析,并且他們認(rèn)為能源強(qiáng)度本質(zhì)上可以體現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步、管理水平的提高等結(jié)果。王兆華等[5]基于省際面板數(shù)據(jù),運(yùn)用四階段全局DEA和方向距離函數(shù),得出2003—2010年間中國區(qū)域全要素能源效率下降的原因是行業(yè)內(nèi)部效率的總體下降。隨著環(huán)境問題的突出,逐漸有學(xué)者在此基礎(chǔ)上考慮環(huán)境污染因素,如袁曉玲等[6]利用超效率DEA模型,測算出包含非合意產(chǎn)出環(huán)境污染的中國省際全要素能源效率。張偉等[7]運(yùn)用DEA模型,以環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)和方向距離函數(shù)為基礎(chǔ),對長三角都市圈能源效率進(jìn)行測度。

    綜上,目前關(guān)于能源效率的有關(guān)文獻(xiàn)中,主要內(nèi)容多關(guān)于以下方面:首先是關(guān)于能源效率測度的探究,從單要素、全要素能源效率探索新的方法等;再者是能源效率的實(shí)例分析,在實(shí)例分析中,不同文獻(xiàn)基本有以下方面:一是研究對象的不同,多數(shù)學(xué)者是基于全國的角度,圍繞不同行業(yè)間的探究;二是探究方法上的不同,基于單要素、全要素能源效率以及對效率的分解;三是指標(biāo)選取和運(yùn)算上的不同。

    綜上發(fā)現(xiàn):上海市作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的領(lǐng)頭羊之一,但鮮有文獻(xiàn)對上海市的能源效率進(jìn)行評測,而對于上海市的全要素能源效率進(jìn)行評測的文獻(xiàn)未考慮非期望性指標(biāo)污染排放,因此本文選取上海市的能源效率為研究對象,運(yùn)用SBM模型對考慮非期望產(chǎn)出的上海市全要素能源效率進(jìn)行系統(tǒng)分析;利用自回歸求和移動平均模型,對上海市能源消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測。

    2研究方法與數(shù)據(jù)說明

    本文首先運(yùn)用單要素能源效率和描述性統(tǒng)計(jì)分析方法對上海市能源效率概況做了分析;其次運(yùn)用“多投入-多產(chǎn)出”的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對能源利用進(jìn)行具體分析;最后,使用ARIMA模型對上海市能源消費(fèi)情況進(jìn)行預(yù)測。

    21省際分析

    211單要素能源效率

    本文所運(yùn)用的單要素能源效率指標(biāo)是能源的經(jīng)濟(jì)-熱量指標(biāo)中的能源生產(chǎn)率指標(biāo)。所謂能源生產(chǎn)率,是指在一定時間內(nèi),每向某系統(tǒng)投入一單位的能源要素,給該系統(tǒng)創(chuàng)造的價(jià)值,在一定程度上仍可以反映能源使用技術(shù)的進(jìn)步等因素給經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出帶來的影響,計(jì)算公式如下:

    ei,t=GDPi,tEi,t (1)

    其中,ei,t,Ei,t,GDPi,t分別是地區(qū)i第t年的單要素能源效率值,能源消費(fèi)總量和生產(chǎn)總值。

    212變量選擇與數(shù)據(jù)來源

    本節(jié)的探究覆蓋1995—2017年,我國除西藏自治區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)以外的29個省份(為保持?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)一,將重慶市的數(shù)據(jù)納入四川?。┑臄?shù)據(jù)。其中地區(qū)生產(chǎn)總值為使各時間段有較強(qiáng)的可比性,均以1978年為基期,數(shù)據(jù)來自《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》;地區(qū)能源消費(fèi)總量1995—2016年來自1996—2017的《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》,2017年數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局和各地區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒。對各地區(qū)的生產(chǎn)總值及能源消費(fèi)總量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

    22上海市全要素能源分析

    221帶非期望產(chǎn)出的SBM模型

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[8](Data Envelopment Analysis,DEA)是一種非參數(shù)的評價(jià)方法,主要解決“多投入-多產(chǎn)出”的系統(tǒng)評價(jià)問題。因?yàn)槭遣粠Я烤V的衡量方式,所以在使用上有一定的便捷度。

    在生產(chǎn)生活的過程中,能源總會伴著資本、勞動等要素共同投入生產(chǎn),所以在探究能源效率時,需將資本、勞動等要素同能源共同作為投入要素進(jìn)行分析。在使用能源的生產(chǎn)的過程中,非期望產(chǎn)出總會伴隨著期望產(chǎn)出的產(chǎn)生而產(chǎn)生,如今我國對于環(huán)境的要求日漸增加,重視綠色發(fā)展,而非期望產(chǎn)出對于環(huán)境的影響是不可忽視的,所以在評價(jià)能源效率的過程中,將非期望產(chǎn)出納入評價(jià)體系中是十分必要的。

    由Tone[9]提出的冗余變量模型(Slack-Based Measure,SBM)是處理非徑向的數(shù)據(jù)包絡(luò)法,即考慮投入或者產(chǎn)出不是同比例減少或增加的情況。本文基于Tone提出的帶有非期望產(chǎn)出的SBM模型 [9],進(jìn)行效率的測算,模型如下:

    假設(shè)有K個決策單元,每個決策單元有N種投入要素,M種期望產(chǎn)出和I種非期望產(chǎn)出,則第k個決策單元的投入,非期望產(chǎn)出,期望產(chǎn)出分別為:xk=(x1k,…,xNk),xnk>0、yk=(y1k,…,yMk),ymk>0、uk=(u1k,…,uIk),uik>0。

    xno, n=1,…,N,ymo, m=1,…,M,uio, i=1,…,I分別為被測算決策單元的投入值、期望產(chǎn)出值、非期望產(chǎn)出值,則SBM效率值如下:

    minρ=1-1N∑Nn=1sxnxno1+1M+I∑Mm=1symymo+∑Ii=1suiuio

    st∑Kk=1zkxnk+sxn=xnon=1,…,N∑Kk=1zkymk-sym=ymom=1,…,M∑Kk=1zkuik+sui=xioi=1,…,Izk≥0 , sxn≥0 , sym≥0 , sui≥0(2)

    式(2)為基于規(guī)模報(bào)酬不變(CRS)包含非期望產(chǎn)出的SBM模型,其中ρ為效率評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),(sxn,sym,sui)為投入產(chǎn)出的松弛向量,sxn為投入冗余,sui為非期望產(chǎn)出過多,應(yīng)當(dāng)減少的數(shù)量,sym為產(chǎn)出不足數(shù)量,代表應(yīng)該增加的數(shù)量。

    假設(shè)最優(yōu)值為ρ(0<ρ≤1),最優(yōu)解為(z*, sx*,sy*,su*)。若sx*=0,sy*=0 ,su*=0同時成立,即ρ=1時,表示該決策單元的活動是有效率的;若ρ<1,表示該決策單元是相對無效率的,若要變成有效率的,需做出如上所述的改變。本文運(yùn)用Charnes和Cooper[10]提出的Charnes-Cooper變換將其轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃進(jìn)行求解。

    222變量選擇與數(shù)據(jù)來源

    本節(jié)的研究專注于上海市的能源效率探究,采用年度數(shù)據(jù),樣本區(qū)間為1996—2017年,即共有22個決策單元。因能源不能獨(dú)自投入生產(chǎn),故假設(shè)生產(chǎn)要素為能源、資本、勞動力,產(chǎn)出為期望產(chǎn)出GDP、非期望產(chǎn)出為環(huán)境污染排放和溫室氣體排放。

    (1)能源指標(biāo)。運(yùn)用能源消費(fèi)總量作為能源投入的衡量指標(biāo),其中1996—1999年的數(shù)據(jù)來自《2016上海統(tǒng)計(jì)年鑒》,2000—2016年來自《2017上海統(tǒng)計(jì)年鑒》,單位為“萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤”。

    (2)資本。依照張軍[11]的思路采用Goldsmith在1951年開創(chuàng)的永續(xù)盤存法估計(jì)的資本存量作為資本投入的衡量指標(biāo),計(jì)算公式如下:

    Kt=Kt-1(1-δt)+It/PIFt

    其中Kt,δt,It,PIFt分別為第t年的資本存量,折舊率,投資以及投資價(jià)格指數(shù)。由于基期選擇得越早,對基期資本存量估計(jì)存在的誤差對的越后的年份的影響越小,所以采用的基年為1952年,并采用張軍等[11]對基期資本存量以及折舊率的估計(jì)數(shù)值。投資數(shù)據(jù)及投資價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)運(yùn)用《2018上海市統(tǒng)計(jì)年鑒》中的固定資本形成總額及固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)衡量,最終得出1996—2017年的資本存量數(shù)據(jù)。

    (3)勞動力。本文利用全社會從業(yè)人員總量作為勞動力的衡量指標(biāo),數(shù)據(jù)來自歷年的《上海市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

    (4)期望產(chǎn)出。運(yùn)用1995年的不變價(jià)格計(jì)算的實(shí)際生產(chǎn)總值代表上海市能源生產(chǎn)的期望產(chǎn)出,數(shù)據(jù)來自《2018上海統(tǒng)計(jì)年鑒》。

    (5)非期望產(chǎn)出。鑒于本文探究上海市能源利用的效率,所以污染排放物以能源使用對環(huán)境影響的排放為主,基于此,本文以1996—2017年的工業(yè)廢氣排放總量、煙塵排放總量、廢水排放總量、工業(yè)固體廢棄物生產(chǎn)量、二氧化碳排放量作為原始指標(biāo)。其中二氧化碳排放量以煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣的消耗,根據(jù)《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》的測算方法進(jìn)行估計(jì),公式如下:

    CO2=∑8i=1CO2i=∑8i=1Ei×NCVi×CEFi×COFi×4412

    其中i為第i種能源,Ei為能源消耗量,NCVi為能源凈發(fā)熱值,CEFi為能源的凈排放系數(shù),COFi為碳氧化率。

    上述各種排放的數(shù)據(jù)及二氧化碳計(jì)算原始數(shù)據(jù)主要來源于《2018上海統(tǒng)計(jì)年鑒》、歷年的《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》、《省級溫室氣體清單編制指南》。由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量不宜過多,故用熵值法將上述指標(biāo)合成為環(huán)境污染指數(shù),計(jì)算方法如下:

    設(shè)xij為第i年的第j項(xiàng)污染指標(biāo),i=1,…,m,j=1,…,n。

    ①計(jì)算所占第j項(xiàng)污染指標(biāo)的比重:yij=xij∑mi=1xij

    ②第j項(xiàng)污染指標(biāo)的熵值:Sj=-1lnm∑mi=1yijlnyij,j=1,…,n

    ③第j項(xiàng)污染指標(biāo)的權(quán)重:wj=Sj∑nj=1Sj

    ④第i年的環(huán)境污染指數(shù):Pi=∑nj=1yijwj

    對各投入產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示:

    23上海市能源消費(fèi)量預(yù)測

    231ARIMA模型簡述

    本文利用自回歸求和移動平均(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型,對上海市2018—2020年的能源消費(fèi)總量進(jìn)行預(yù)測,ARIMA(p,d,q)模型的一般表達(dá)式如下[12]:

    1-∑pi=1φiBi(1-B)dxt=1-∑qi=1θiBiat

    其中B為滯后算子,{at}為白噪聲序列。

    232變量選擇與數(shù)據(jù)來源

    本節(jié)利用能源消費(fèi)總量(單位:萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)對上海市的能源使用情況進(jìn)行概述,采用年度數(shù)據(jù),時間序列區(qū)間為:1985—2017年(數(shù)據(jù)來自《新中國55年統(tǒng)計(jì)資料匯編》及《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》)。繪制對數(shù)時序圖如圖1所示。

    能源消費(fèi)量呈現(xiàn)逐年增長的趨勢,由于數(shù)據(jù)較大,故以下分析均基于對數(shù)序列進(jìn)行分析。

    首先對該對數(shù)序列進(jìn)行擴(kuò)展的DF單位根(Augmented Dickey-Fuller, ADF)檢驗(yàn),基于差分樣本PACF,選擇p=1,選用其他p的值也未能改變檢驗(yàn)結(jié)論,ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-10829,P值為06488,故不能拒絕單位根假設(shè),即說明有單位根。結(jié)合圖1和單位根檢驗(yàn),可知該序列是不平穩(wěn)的,需進(jìn)行差分處理。在后續(xù)實(shí)證章節(jié)將進(jìn)行模型定階和運(yùn)用模型進(jìn)行能源消費(fèi)量的預(yù)測。

    3實(shí)證分析

    31省際分析

    依照前文所述的方式計(jì)算出1995—2017年29個省份的單要素能源效率如圖2所示,其中粗實(shí)線為上海市的結(jié)果。

    由圖2可知,大多數(shù)省份都具有上升的趨勢,少部分地區(qū)的上升趨勢不太明顯。其中上海市一直處于上升的狀態(tài),在2004年以后領(lǐng)先其他地區(qū),在全國中處于明顯的優(yōu)勢地位,上海市的經(jīng)濟(jì)在這23年間快速發(fā)展,地區(qū)生產(chǎn)總值的增速比能源消費(fèi)量的增速平均每年高五個百分點(diǎn)。由此可估計(jì)上海的能源效率在全國內(nèi)處于領(lǐng)先地位,即每一單位的能源可創(chuàng)造出較多甚至最多的經(jīng)濟(jì)效益。

    32上海市全要素能源分析

    使用帶非期望產(chǎn)出的SBM模型,將分式規(guī)劃轉(zhuǎn)換為線性規(guī)劃后使用MATLAB對數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,測算出上海市1996—2017年的能源效率如表3所示。

    由表3可知,在對上海市這22年間與自身的對比而言,2007年、2013年、2014年、2015年、2016年、2017年是相對于其他年份實(shí)現(xiàn)了對能源、資本和勞動力較充分的利用,其中2015年為最優(yōu)狀態(tài)。

    觀察到這二十幾年間整體呈現(xiàn)上升的趨勢,而2007年則背離了這個趨勢,突然出現(xiàn)整體能源效率的較高值。從投入產(chǎn)出的原始數(shù)據(jù)分析,投入要素及期望產(chǎn)出均逐年上升,非期望產(chǎn)出呈現(xiàn)無趨勢波動。2007年的非期望產(chǎn)出的數(shù)值處于中下水平,地區(qū)生產(chǎn)總值的年增長率最大,能源消費(fèi)和勞動力的年增長率較小,故導(dǎo)致2007年的能源效率接近于效率前沿面。根據(jù)2007年的政策和實(shí)際情況分析,此現(xiàn)象產(chǎn)生具有極大的偶然性。

    2013年及以后上海市的能源效率基本處于前沿面或極接近前沿面,說明這幾年的能源使用情況在這22年中是最好的,并且長時間持續(xù)該種狀態(tài)。在2011年后,污染排放量也開始呈現(xiàn)波動下降的趨勢。

    33能源消費(fèi)量預(yù)測

    331模型的定階及模型估計(jì)

    由231節(jié)可知,需進(jìn)行一階差分,下述分析基于圖3,根據(jù)一階差分序列(diff(e_log))的ACF圖和PACF圖進(jìn)行定階。觀察經(jīng)過一階差分后的對數(shù)序列的自相關(guān)函數(shù)圖(Series diff(e_log)-ACF)和偏相關(guān)函數(shù)圖(Series diff(e_log)-PACF)可以得出:

    (1)自相關(guān)函數(shù)在滯后階數(shù)為1時,數(shù)值顯著較大。

    (2)樣本偏自相關(guān)函數(shù)在1時是顯著的。

    由上述分析,結(jié)合一般性指導(dǎo)原則,并經(jīng)過反復(fù)篩選之后給該對數(shù)序列建立ARIMA(1,1,1)模型,即:

    (1-φ1B)(1-B)xt=(1-θ1B)at

    經(jīng)過反復(fù)擬合得到較理想的模型如下:

    (1-09657B)(1-B)xt=(1-06051B)atσa2=0001209

    332模型的檢驗(yàn)

    333上海市能源消費(fèi)量的預(yù)測

    運(yùn)用上述構(gòu)建的ARIMA1,1,1模型以及1985—2017年的數(shù)據(jù)(2018年的數(shù)據(jù)尚未公示,故也對2018年的能源消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測)對2018—2020年上海市的能源消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測,數(shù)值分別為1203623、1220995、1238010萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤,實(shí)際值及預(yù)測值如圖5所示,其中預(yù)測點(diǎn)值用黑點(diǎn)標(biāo)識,虛線表示95%的區(qū)間預(yù)測。由圖5所示,可得2018—2020年上海市的能源消費(fèi)量與之前相比會上升,但其趨勢也將會明顯低于2010年前的上升趨勢。

    4結(jié)論

    本文首先運(yùn)用1995—2017年中國29個省份的面板數(shù)據(jù),通過單要素能源效率得出大多數(shù)省份的能源使用效率在這23年間均有一定程度的提高。其中上海的提高幅度最大,并且在2004年后已領(lǐng)先其他省份。

    其次,結(jié)合其他學(xué)者的省際間全要素能源效率對比的研究成果,上海市一直處于效率前沿。故本文運(yùn)用帶非期望產(chǎn)出的SBM模型,專注探究1996—2017年間上海能源的全要素能源效率,得出如下結(jié)論:①2007年、2013—2017年是相對于其他被探究年份而言,已接近或達(dá)到效率前沿,即已對能源、資本和勞動力進(jìn)行了相對充分的利用;②2007年接近效率前沿,具有極大的偶然性;③排除2007年的奇異值后,上海市的全要素能源效率具有逐年上升的趨勢,并且2013年后穩(wěn)定接近效率前沿。

    最后,根據(jù)1985—2017年的時間序列運(yùn)用ARIMA(1,1,1)模型,對2018—2020年的上海市能源消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測值分別為1203623、1220995、1238010萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

    盡管上海市的能源效率在全國范圍內(nèi)處于前列,但是在能源的利用上還存在可改進(jìn)的空間,需要淘汰落后產(chǎn)能并發(fā)展先進(jìn)產(chǎn)能,提高能源的利用率;再者煤炭的使用率還較高,提高對環(huán)保問題的重視,堅(jiān)持推進(jìn)清潔能源的適用范圍,可有效提高能源效率,達(dá)到綠色發(fā)展。

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    [基金項(xiàng)目]2018年上海市大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目“上海市全要素能源效率分析”(項(xiàng)目編號:201810273129)。[作者簡介]周童(1998—),女,壯族,廣西南寧人,就讀于上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與信息學(xué)院,研究方向:應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)。

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