曹建飛,韓延玲
(新疆財經(jīng)大學統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學學院,新疆 烏魯木齊830012)
黨的十九大報告提出了“構(gòu)建清潔低碳、安全高效的能源體系”,以此保障人民群眾健康和經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展[1]。工業(yè)是國民經(jīng)濟的重要產(chǎn)業(yè),然而工業(yè)的發(fā)展不可避免要消耗大量的能源資源,并由此帶來的能源短缺和環(huán)境惡化的現(xiàn)實也逐漸成為經(jīng)濟社會進一步發(fā)展的制約因素。然而新疆是以煤炭等傳統(tǒng)能源為主,清潔能源比重低,能源消費結(jié)構(gòu)不合理,技術(shù)進步增長率水平不高,整體的全要素能源效率比較低[2],主要依靠要素投入、投資拉動、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴張的增長模式[3],雖然兩輪西部大開發(fā)以及全國19個?。ㄊ校?對口援疆,新疆經(jīng)濟取得了快速的發(fā)展,但是依然相對滯后,尤其是扶貧攻堅任務(wù)依然艱巨,目前面臨著既要社會穩(wěn)定、經(jīng)濟增長,又要保護生態(tài)環(huán)境,降低能源消耗、減少污染物排放,提高工業(yè)全要素能源效率,走上綠色發(fā)展道路,是新疆實現(xiàn)社會穩(wěn)定和長治久安總目標的必然選擇。
我國很多學者也嘗試從分行業(yè)的角度進行能源問題的研究。如祝樹金等(2015)[4]以中國工業(yè)36個行業(yè)的數(shù)據(jù),采用Battese 的參數(shù)型共同前沿法測算全要素能源效率,得到全要素能源效率從低至高依次為資源密集型、資本密集型和勞動密集型行業(yè);而周四軍等(2017)[5]以2002-2014年的數(shù)據(jù),運用超效率DEA 模型測算的結(jié)論一致;同樣王娟等(2016)[6]以中國工業(yè)36個行業(yè)2006-2012年的數(shù)據(jù),運用Truncated 模型,實證得到能耗中煤炭比重與綜合效率呈反向關(guān)系,而研發(fā)比重為正向關(guān)系;姜彩樓等(2015)[7]選取1997-2011年中國36個工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù),運用Kumbhakar模型,認為結(jié)構(gòu)效應(yīng)是工業(yè)能源效率提高的關(guān)鍵因素;郭文等(2015)[8]和周春應(yīng)(2013)[9]選取39個工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù),分別運用SBM 模型和DEA 模型測算全要素能源效率,深入分析行業(yè)間全要素能源效率的差異;苗成林(2016)[10]研究了能源消耗與碳排量對區(qū)域技術(shù)效率的影響,結(jié)果表明能源消耗對技術(shù)效率有顯著的促進作用;劉葉(2018)[11]測算了我國33個工業(yè)行業(yè)全要素能源效率,重點分析中間產(chǎn)品對能源效率產(chǎn)生的影響。有些學者針對一類工業(yè)行業(yè)展開了研究,取得了豐富的研究成果,如屈小娥等(2008)[12]對我國1995-2006年10個高耗能行業(yè)的能源消費、能源利用率和行業(yè)產(chǎn)出進行了實證分析,發(fā)現(xiàn)它們之間具有顯著的短期調(diào)整效應(yīng),且各行業(yè)間具有明顯的差異;李世祥等(2009)[13]采用非參數(shù)前沿方法,對中國1990-2010年工業(yè)中6個重點用能行業(yè)進行實證研究,發(fā)現(xiàn)技術(shù)進步和能源價格可以提高工業(yè)行業(yè)的能源效率;王海寧等(2010)[14]基于我國2001-2007年25個工業(yè)行業(yè)的數(shù)據(jù),從外部性的角度探討了能源效率的影響因素;孫廣生等(2011)[15]基于中國1985-2007年14個工業(yè)行業(yè)的數(shù)據(jù),采用DEA 方法研究了能源效率變化趨勢與能源效率損失。此外,陳關(guān)聚(2014)[16]、盧銳等(2019)[17]對制造業(yè)全要素能源效率進行了深入的研究。
盡管有關(guān)工業(yè)能源消耗的文獻展開了大量的探索和研究,但大部分文獻比較側(cè)重于測算工業(yè)行業(yè)的能源效率,或者研究高能耗的若干行業(yè)的能源效率,以及能源效率與經(jīng)濟增長的關(guān)系,而對高耗能行業(yè)間的比較分析文獻相對較少。實際上,政策制定者所面臨“工業(yè)是經(jīng)濟增長的支撐,同時發(fā)展工業(yè)需要能源的大量投入和消耗”的“兩難選擇”。因此,研究產(chǎn)出與能源消耗的關(guān)系,尤其是不同工業(yè)行業(yè)產(chǎn)出對能源消耗的依賴程度,對于如何同時兼得經(jīng)濟增長與降低能源消耗具有重要的指導意義。同時,技術(shù)水平對能源消耗的影響也是不容忽視,文章采用不同行業(yè)的技術(shù)使用能力,即技術(shù)效率作為行業(yè)間對能源消耗的管理進行度量,考察其對能源消耗的影響。鑒于此,文章首先測算考察期內(nèi)行業(yè)的技術(shù)效率值,然后通過面板數(shù)據(jù)的計量分析來考察不同行業(yè)產(chǎn)出和技術(shù)效率對能源消耗的影響,從而確定不同工業(yè)行業(yè)節(jié)能降耗的重點所在,為新疆未來制定合理的能源政策、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與節(jié)能規(guī)劃提供具有實踐意義的理論支持。
文章以新疆2000-2018年12個工業(yè)行業(yè)作為研究對象,這12個行業(yè)在工業(yè)全行業(yè)中能耗比重的平均值為94.65%,最小值為91.84%,最大值為97.37%,具有代表性。2000-2018年12個行業(yè)與全行業(yè)能耗情況對比見圖1。,從整體的趨勢上看,2000-2013年全行業(yè)和12個行業(yè)的能源消耗呈現(xiàn)出上升趨勢,2014-2018年能源消耗趨勢趨于平緩,但是依然處于較高的能耗水平。
圖1 2000-2018年工業(yè)全行業(yè)與12個行業(yè)能耗對比圖
文章采用Tone(2002)[18]提出的超效率SBM 模型,對工業(yè)行業(yè)急速效率進行測算。
假定n個決策單元中每個決策單元均有x∈Rq、yg∈Ru1、yb∈Ru2,則其矩陣X、Yg、Yb表達式為:
即生產(chǎn)可能性集p 為:
考慮非期望產(chǎn)出的SBM 模型,表達式如下:文章運用Super-SBM 模型,則重新定義生產(chǎn)可能性集為:
式(1)、(2)中,x、yg、yb代表決策單表決策單元量,期望產(chǎn)出變量和非期望產(chǎn)出變量,s-、sg、sb分別表示投入、期望產(chǎn)投入、期望產(chǎn)望產(chǎn)出的松馳,λ為權(quán)重向量,模型中下標“0”為被評價單元,ρ*為目標效率值。
(1) 產(chǎn)出端
第一,期望產(chǎn)出。文章選用各行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值為期望產(chǎn)出指標。使用工業(yè)大類分的工業(yè)品出廠價格指數(shù),將12個行業(yè)用相應(yīng)的大類工業(yè)品出廠價格指數(shù)進行統(tǒng)一折算為2000年的價格水平。
第二,非期望產(chǎn)出。文章選擇CO2指標替代非期望產(chǎn)出,CO2排放系數(shù)采用陳詩一[19](見表1) 的相關(guān)成果,選取三種主要化石能源消費量計算獲得①煤、石油和天然氣消費量乘以各自的碳排放量系數(shù)然后加總求和得到各行業(yè)CO2 排放量。。
表1 各種能源的CO2 排放系數(shù)
(2) 投入端
第一,資本投入。資本存量以各行業(yè)的固定資產(chǎn)凈值年平均余額為替代指標,并以2000 為基期進行價格平減處理②由于統(tǒng)計年鑒沒有提供工業(yè)分行業(yè)的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù),只能運用各行業(yè)的生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)對不同工業(yè)行業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額進行平減。。
第二,勞動投入。勞動力選取各行業(yè)的全部從業(yè)人員年平均人數(shù)為替代指標,數(shù)據(jù)來自《新疆統(tǒng)計年鑒》各期。
第三,能源投入。能源消費量選取各行業(yè)的能源消費總量。
文章選用資本存量、勞動力和能源消費量為投入指標,工業(yè)總產(chǎn)值和綜合污染物為產(chǎn)出指標,相關(guān)指標描述性統(tǒng)計見表2。
表2 工業(yè)行業(yè)技術(shù)效率相關(guān)指標的描述性統(tǒng)計
根據(jù)公式(1)、(2)技術(shù)效率的測算方法,對收集的相關(guān)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,運用DEA-slover-pro5.0 軟件包對新疆工業(yè)行業(yè)2000-2018年的12個行業(yè)技術(shù)效率進行測算,結(jié)果如表3。
表3 新疆工業(yè)12個行業(yè)2000-2018年的技術(shù)效率值
可以看出,在2000-2018年間,12個行業(yè)平均技術(shù)效率值整體上較低,最高的是石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)技術(shù)效率為0.5883,其他行業(yè)平均技術(shù)效率值低于0.5,有8個行業(yè)平均技術(shù)效率值處于0.1~0.4 之間,然而,煤炭開采和洗選業(yè)、紡織業(yè)和非金屬礦物制品業(yè)的經(jīng)濟效益比較低下,其年均技術(shù)效率值都在0.1 以下,表明與其他行業(yè)相比,這些行業(yè)投入的勞動、資本和能源相對而言較多,而獲得的產(chǎn)出沒有其他行業(yè)多,即存在較多的效率損失。
另外一個需要考察的問題是,2000-2018年間,這些行業(yè)的相對技術(shù)效率是否有收斂的趨勢?可以通過每年各行業(yè)技術(shù)效率的變異系數(shù)的變化趨勢來分析,如圖2 所示,行業(yè)間的技術(shù)效率變異系數(shù)大致表現(xiàn)為倒“U”型態(tài)勢,2011年以來表現(xiàn)出收斂的趨勢,表明行業(yè)間的技術(shù)效率差異不斷縮小。
圖2 行業(yè)間技術(shù)效率值的變異系數(shù)
影響工業(yè)行業(yè)能源消耗的因素很多,文章主要參考孫廣生等[20](2011)的研究方法,考慮行業(yè)產(chǎn)出與技術(shù)效率對能源消耗的影響,建立以下計量模型:
其中,Eit表示i 行業(yè)第t年的能源消耗,Qit表示i 行業(yè)第t年的工業(yè)總產(chǎn)值,TEit表示i 行業(yè)第t年的技術(shù)效率值,αi為方程的截距項,βi1、βi2分別表示i 行業(yè)總產(chǎn)值和技術(shù)效率對該行業(yè)能源消耗的彈性和半彈性系數(shù),εit為隨機擾動項。由于文章的截面單元是不同的工業(yè)行業(yè),而不同行業(yè)間存在異質(zhì)性,對能源的需求存在差異,因此,文章考慮使用變系數(shù)的面板模型,這種形式的設(shè)定是否合適,還需要進一步采用“協(xié)變分析”進行檢驗。首先給出如下兩個假設(shè):
兩個假設(shè)的檢驗統(tǒng)計量均服從F 分布,構(gòu)造兩個統(tǒng)計量的F 分布檢驗方法分別為:
其中,S1、S2和S3分別是變系數(shù)、變截距和截距斜率都相同的三種面板數(shù)據(jù)模型的總殘差平方和,k 是解釋變量的個數(shù)。如果接受了假設(shè)H2,則計量模型(3)應(yīng)該采用混合面板回歸模型,也就是直接采用OLS 進行估計即可;如果拒絕了H2,則需要檢驗H1,如果H1被接受,則計量模型(3)是變截距面板模型,否則,就應(yīng)該采用變系數(shù)的面板模型。
文章利用Eviews10.0 軟件,對能源消耗lnE、工業(yè)總產(chǎn)值lnQ 和技術(shù)效率TE 三個變量,并選取了LLC、Breitung、IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP 檢驗變量的平穩(wěn)性。
由表4 可知,對能源消耗lnE、工業(yè)總產(chǎn)值lnQ 和技術(shù)效率TE 的水平值的單位根檢驗發(fā)現(xiàn),列(1)中能源消耗lnE 和列(3)中工業(yè)總產(chǎn)值lnQ 的五種檢驗方法水平值均不能拒絕不存在單位根的原假設(shè),而列(5)技術(shù)效率TE 水平值在LLC、IPS、Fisher-ADF 和Fisher-PP 檢驗均不能拒絕存在單位根的原假設(shè),在Breitung 檢驗10%的顯著性水平下通過檢驗,綜合考慮其他四種檢驗結(jié)果,技術(shù)效率TE 水平值存在單位根,應(yīng)該一階差分后進一步檢驗,因此對能源消耗lnE、工業(yè)總產(chǎn)值lnQ 和技術(shù)效率TE 的一階差分后進行檢驗,表4 中,列(2)、(4)、(6)中五種檢驗方法分別在1%或5%的顯著性水平均拒絕原假設(shè),表明原系列一階差分后為平穩(wěn)序列,即為1 階單整I(1)。
表4 面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗
經(jīng)過單位根檢驗,三個變量為同階單整,對變量進一步做協(xié)整檢驗,見表5。
從表5 檢驗結(jié)果表明,在5%的顯著性水平上,拒絕工業(yè)總產(chǎn)值lnQ 和技術(shù)效率TE、工業(yè)總產(chǎn)值lnQ 和能源消耗lnE、技術(shù)效率TE 和能源消耗lnE,這三組變量不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)。這表明上述變量之間具有長期的協(xié)整關(guān)系。
表5 面板協(xié)整檢驗
根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù),首先對所設(shè)定的面板計量模型進行F 統(tǒng)計量的檢驗。在H2的原假設(shè)下,得到F2=40.546>F0.01(36,192),很顯然,模型(1)拒絕了截距項和斜率都相同的原假設(shè),表明各行業(yè)間存在截距或者斜率上的差異。繼續(xù)對H1的假設(shè)進行F1統(tǒng)計量檢驗,得到F1=8.767>F0.01(26,192),因此,變截距模型也被拒絕了,應(yīng)該采用變系數(shù)的面板模型進行估計。運用Eviews10.0軟件,采用似不相關(guān)(SUR)進行參數(shù)估計,結(jié)果見表6。
表6 報告了模型參數(shù)的估計結(jié)果,從截距項來看,各年的常數(shù)項都在10%的顯著性水平下拒絕了為零的原假設(shè),除石油和天然氣開采業(yè)、紡織業(yè)外其他行業(yè)均為負值,表明除技術(shù)效率、產(chǎn)出外,存在影響能源消耗的行業(yè)外在因素,并且其作用力能促進能源消耗降低。從工業(yè)行業(yè)總產(chǎn)值lnQ 的估計系數(shù)來看,除紡織業(yè)對能源消費的彈性系數(shù)為負向不顯著的影響外,其他11個行業(yè)均表現(xiàn)出顯著的正向影響,彈性系數(shù)最大的行業(yè)是煤炭開采和洗選業(yè)(1.149),彈性系數(shù)最小的行業(yè)是石油和天然氣開采業(yè)(0.257);技術(shù)效率TE 的估計系數(shù)來看,石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè),化學原料及化學制品制造業(yè)對能源消耗估計系數(shù)為不顯著的正向影響,其他10個行業(yè)均表現(xiàn)為負向影響(石油和天然氣開采業(yè)影響不顯著),影響程度最大的是煤炭開采和洗選業(yè)(-10.791),最小的行業(yè)是有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(-0.035),由此可見,不同行業(yè)間存在差異性。因此,接下來將主要分析不同行業(yè)的總產(chǎn)值和技術(shù)效率對能源消耗的影響。
表6 模型參數(shù)估計結(jié)果
(1) 能源消耗量產(chǎn)出彈性分析
表6 結(jié)果顯示,紡織業(yè)的產(chǎn)出對能源消耗的影響不顯著,并且為負向影響;石油和天然氣開采業(yè)在5%顯著性水平對能源消耗的影響顯著,剩余10個行業(yè)的產(chǎn)出對能源消耗的影響均在1%的顯著性水平顯著,且都是正值。不同行業(yè)產(chǎn)出對能源消耗的影響彈性系數(shù)差異較大,彈性超過1 以上有3個行業(yè),分別為煤炭開采和洗選業(yè)(1.149)、非金屬礦物制品業(yè)(1.096)和化學纖維制造業(yè)(1.109),彈性低于0.5 以下有1個行業(yè),即石油和天然氣開采業(yè)(0.257),其他行業(yè)的產(chǎn)出對能源消耗的彈性系數(shù)大概在0.5~1 之間。一般地,研究關(guān)注比較多的是那些產(chǎn)值較高,產(chǎn)出的能源需求彈性較大的行業(yè),這些行業(yè)的節(jié)能潛力比較大,是新疆未來節(jié)能降耗的重點。根據(jù)2018年數(shù)據(jù),按照四分圖法,分別取行業(yè)總產(chǎn)值和能源消耗的產(chǎn)出彈性系數(shù)的中位數(shù)為界,將12個行業(yè)分為四個區(qū)域,結(jié)果見圖3。
圖3 行業(yè)總產(chǎn)值和能源消耗的產(chǎn)出彈性四分圖
從圖3 中可見,有5個行業(yè)主要分布在第二和第三象限,其中煤炭開采和洗選業(yè)和化學纖維制造業(yè)處于第二象限,即“工業(yè)總產(chǎn)值低、能耗產(chǎn)出彈性大”的行業(yè),這兩個行業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻較小,如果這些行業(yè)產(chǎn)出快速增加,將會產(chǎn)生較大的能源消耗,因此,要找到這些行業(yè)產(chǎn)出低,能耗產(chǎn)出彈性大的根本原因,通過改進工藝或延伸產(chǎn)業(yè)鏈等途徑提高行業(yè)附加值,增大產(chǎn)出降低能耗。第三象限有3個行業(yè),即“工業(yè)總產(chǎn)值低、能耗產(chǎn)出彈性低”,這些行業(yè)的特點是目前的產(chǎn)值比較低,能源消耗也比較少,因此,這類行業(yè)應(yīng)該按其市場前景、排污情況和吸納就業(yè)能力等方面選擇性地支持其中有發(fā)展前景的行業(yè),使之為經(jīng)濟的快速增長起到明顯推動作用的同時,也達到能源的集約利用。第一象限有3個行業(yè),即“工業(yè)總產(chǎn)值高、能耗產(chǎn)出彈性高”,表明這些行業(yè)較高的產(chǎn)出,同時有較大的能源消耗產(chǎn)出彈性,這類行業(yè)是經(jīng)濟增長的主要源泉,但伴隨這些行業(yè)產(chǎn)出增加的是能源消耗的快速增長,未來這些行業(yè)要加快發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟,構(gòu)建循環(huán)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)鏈,既要保持對經(jīng)濟增長的貢獻,還要降低能耗。第四象限有3個行業(yè),即“工業(yè)總產(chǎn)值高、能耗產(chǎn)出彈性小”,這些行業(yè)有石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)、石油和天然氣開采業(yè)和電力熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè),這3個行業(yè)的產(chǎn)出水平較高,為經(jīng)濟增長作出了重要貢獻,同時,繼續(xù)增加產(chǎn)出所帶來的能耗比較少,是具有節(jié)能和經(jīng)濟貢獻雙重收益的行業(yè),是未來應(yīng)該重點支持的行業(yè)。
(2) 技術(shù)效率對能源消耗影響分析
表6 結(jié)果顯示,6個行業(yè)的模型系數(shù)不顯著,而有6個行業(yè)的技術(shù)效率對能源消耗的影響都通過了統(tǒng)計檢驗,而且估計系數(shù)為負值,表明技術(shù)效率的提高對節(jié)能降耗具有顯著的促進作用,其中,促進作用較大的是煤炭開采和洗選業(yè)(-10.791),表明技術(shù)效率提高對能耗降低效果明顯;促進作用較小的是石油和天然氣開采業(yè)(-0.052),表明技術(shù)效率的改進對其節(jié)能效率不明顯。仍然按照前述做法,基于2018年數(shù)據(jù),采用四分圖方式來分析不同行業(yè)能耗下降的相對技術(shù)效率的影響。但這里關(guān)注的不再是行業(yè)總產(chǎn)值,而是行業(yè)能源消耗總量,因為那些能源消耗總量比較大而技術(shù)效率對能耗影響又比較顯著的行業(yè),通過技術(shù)效率的提高可以較好地起到節(jié)能降耗的效果,取各行業(yè)技術(shù)效率的能耗半彈性和2018年的能源消耗總量的中位數(shù)值為界,得到能源消耗總量和技術(shù)效率半彈性之間的四分圖,如圖4 所示。
圖4 工業(yè)行業(yè)能源消耗和技術(shù)效率彈性之間的四分圖
對于技術(shù)效率和能源消耗的關(guān)系,同樣可以分別對四種不同類型來進行分析。首先關(guān)注“能耗較高、技術(shù)效率彈性較大”的5個行業(yè),其特點就是生產(chǎn)過程中的能源消耗比較大,同時技術(shù)效率的提高對降低能耗具有顯著的促進作用,針對這類企業(yè),應(yīng)該提高管理和組織水平,采用先進適用技術(shù),可以起到明顯的節(jié)能效果;其次,“能耗較少、技術(shù)效率彈性較大”的紡織業(yè),目前這類行業(yè)的能耗較低,技術(shù)效率的提高對其節(jié)能降耗具有較大促進作用,是未來應(yīng)該扶持的行業(yè);再次,“能耗較少、技術(shù)效率彈性較小”的5個行業(yè),這類行業(yè)的能源消耗相對較少,通過提高技術(shù)效率來降低能耗的潛力也較低,從長遠來看,其節(jié)能途徑主要還是技術(shù)的研發(fā)和引進;最后,“能耗較高、技術(shù)效率彈性較小”的電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè),這類行業(yè)消耗了大量能源,而技術(shù)效率的改進對能耗的下降作用非常有限,其節(jié)能降耗的能力跟這些行業(yè)本身的工藝特點有密切關(guān)系,因此,應(yīng)當通過技術(shù)研發(fā)和引進吸收國內(nèi)外先進的技術(shù)水平,在能源利用的技術(shù)上有所突破,以實現(xiàn)節(jié)能降耗。
文章首先運用Super-SBM 模型測算了新疆12個工業(yè)行業(yè)2000-2018年間的技術(shù)效率值,然后以技術(shù)效率和行業(yè)總產(chǎn)值為自變量,以各行業(yè)能源消耗總量為因變量,采用面板數(shù)據(jù)的SUR 回歸進行了工業(yè)行業(yè)能源消耗的變系數(shù)計量模型估計,得到以下結(jié)論:
第一,從行業(yè)產(chǎn)出對能源消耗的影響來看,產(chǎn)出對能耗彈性較大的行業(yè)有5個,彈性較小的占6個。其中,石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)、石油和天然氣開采業(yè)、電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)具有較高的產(chǎn)出,而且其產(chǎn)出對能源消耗的依賴程度也比較低,在經(jīng)濟增長和節(jié)能降耗的雙重壓力下,該行業(yè)具有較好的發(fā)展前景。煤炭開采和洗選業(yè)和化學纖維制造業(yè)等行業(yè)的經(jīng)濟產(chǎn)出不高,但對能源的依賴性較強,是未來節(jié)能的重點整治行業(yè)。
第二,從技術(shù)效率對能源消耗的影響來看,農(nóng)副食品加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)和煤炭開采和洗選業(yè)存在能耗不高、技術(shù)效率改進對降低能源作用不大的現(xiàn)實。但是黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)具有能耗比重大、技術(shù)效率提高對降低能耗的彈性大的特點,對這些行業(yè)從技術(shù)上進行把握,可以起到明顯的節(jié)能作用。
第三,綜合分析,黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)屬于“工業(yè)總產(chǎn)值高,能耗產(chǎn)出彈性大”且“能耗較高,技術(shù)效率彈性大”行業(yè),應(yīng)加大研發(fā)投入,實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新,管理制度創(chuàng)新等利用可替代的清潔能源調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu),既能降低環(huán)境污染,又能提高產(chǎn)出水平;農(nóng)副食品加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)屬于“工業(yè)總產(chǎn)值低,能耗產(chǎn)出彈性小”且“能耗較低,技術(shù)效率彈性小”行業(yè),這類行業(yè)應(yīng)延伸產(chǎn)業(yè)鏈提高產(chǎn)品附加值,同時要融入產(chǎn)業(yè)集群循環(huán)利用鏈中,發(fā)揮工業(yè)生態(tài)效應(yīng);電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)屬于“工業(yè)總產(chǎn)值高,能耗產(chǎn)出彈性小”且“能耗較高,技術(shù)效率彈性小”行業(yè),這類行業(yè)通過技術(shù)效率的改進起到節(jié)能降耗的效果小,可以完善公司治理結(jié)構(gòu),0 提高管理水平的和企業(yè)員工素質(zhì)的培訓等,使這些行業(yè)在經(jīng)濟上獲得較大產(chǎn)出的同時能源消耗有所下降。
第一,加快轉(zhuǎn)變發(fā)展方式,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局。加快傳統(tǒng)“高能耗、高排放”的“粗放型”發(fā)展方式,向低碳綠色可持續(xù)發(fā)展的“集約型”轉(zhuǎn)變,加快改造傳統(tǒng)重化工業(yè),引進先進技術(shù)、最新工藝促進重化工產(chǎn)業(yè)升級,提升能源利用效率;合理布局高耗能產(chǎn)業(yè),以產(chǎn)業(yè)集聚形成區(qū)域內(nèi)資源高效循環(huán)利用的產(chǎn)業(yè)鏈,發(fā)揮工業(yè)生態(tài)效應(yīng),提升資源產(chǎn)出效率。
第二,發(fā)揮政策引導作用,提升節(jié)能減排效果。一是承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中,嚴禁引進“三高一低”企業(yè)落地,支持引進高附加值、低能源消耗的產(chǎn)業(yè);二是制定差別化能源政策,重點扶持“工業(yè)總產(chǎn)值高,能耗產(chǎn)出彈性小”的行業(yè)發(fā)展,對“工業(yè)總產(chǎn)值小,能耗產(chǎn)出彈性大”行業(yè)加強環(huán)境規(guī)制,促進將能提效;三是通過法律法規(guī)手段和資金補貼、貸款支持等金融手段積極鼓勵那些“技術(shù)效率彈性大、能源消耗高”的產(chǎn)業(yè)進行技術(shù)的研發(fā)和生產(chǎn)流程、工藝水平的改良與更新。根據(jù)不同的行業(yè)特征,采取針對性的節(jié)能措施,使經(jīng)濟的快速發(fā)展逐漸擺脫對能源消耗的依賴。
第三,多存并舉,優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)。一是積極引導向太陽能、風能、地熱能等清潔能源行業(yè)投資,加快調(diào)整“高耗能,低產(chǎn)出”行業(yè)的能源消費結(jié)構(gòu),提升清潔能源在能源消費的比重;二是加大對高耗能行業(yè)技術(shù)引進、工藝改進和提升管理水平的投資力度,提升行業(yè)產(chǎn)出,降低能耗;三是注重新增產(chǎn)能的能效水平,嚴格審核新增項目,并根據(jù)產(chǎn)業(yè)布局和功能區(qū)劃分要求批準項目入園。