長江經(jīng)濟(jì)帶能源生態(tài)效率測(cè)算及影響因素分析

吳澳霞

(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 淮南 232000)

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速崛起，能源消費(fèi)量劇增，環(huán)境問題隨之而來，引起了國家的高度重視。 “十四五”規(guī)劃提出經(jīng)濟(jì)發(fā)展要以生態(tài)優(yōu)先，堅(jiān)持綠色發(fā)展，倡導(dǎo)科學(xué)管理資源，主張推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，穩(wěn)步實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰戰(zhàn)略目標(biāo)?？梢钥闯觯覈慕?jīng)濟(jì)發(fā)展不再單單注重產(chǎn)值，不僅提高了對(duì)環(huán)境的重視程度，而且加大了環(huán)境保護(hù)的宣傳力度，最終達(dá)到經(jīng)濟(jì)-環(huán)境-生態(tài)系統(tǒng)綜合協(xié)調(diào)發(fā)展。長江經(jīng)濟(jì)帶作為綜合發(fā)展實(shí)力突出的經(jīng)濟(jì)地區(qū)，貫穿了東中西三大區(qū)域，有巨大的成長空間。2020年習(xí)近平發(fā)表講話：長江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)地位突出，在推行新發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展中應(yīng)充分發(fā)揮效用?；诖吮尘?，研究長江經(jīng)濟(jì)帶能源生態(tài)效率及其影響因素，為實(shí)現(xiàn)局部經(jīng)濟(jì)高水平發(fā)展乃至全國經(jīng)濟(jì)-環(huán)境-生態(tài)一體化發(fā)展的推進(jìn)提供一些參考。

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于能源效率的研究較多。在產(chǎn)業(yè)范疇，囊括了對(duì)工業(yè)、制造業(yè)、物流業(yè)及綜合產(chǎn)業(yè)的研究[1-6]；在測(cè)算方式上，以DEA基本模型及其改進(jìn)模型以及隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)為主[7-11]；在研究對(duì)象上，包括省、市、經(jīng)濟(jì)板塊乃至全國[12-16]。關(guān)于能源效率的產(chǎn)出指標(biāo)選取主要集中于經(jīng)濟(jì)-環(huán)境系統(tǒng)。早期只研究能源經(jīng)濟(jì)效率，GDP是唯一產(chǎn)出，隨著環(huán)境問題逐漸受到重視，環(huán)境污染被引入效率分析，而大多數(shù)學(xué)者選擇CO2排放量來表示環(huán)境污染[17-21]。除此之外，王婷婷等[22]采用熵值法折算的工業(yè)“五廢”作為我國電力利用效率的非期望產(chǎn)出。郭高晶[23]采用SO2及COD排放為非意向產(chǎn)出來分析我國工業(yè)部門的能源效率。楊仲山等[24]將工業(yè)廢水、SO2以及工業(yè)煙粉塵通過改進(jìn)的熵值法形成一個(gè)指標(biāo)來表示環(huán)境污染。鄒炎平等[25]選擇SO2和氮氧化物、李根忠等[26]選用工業(yè)“三廢”排放量表示不良產(chǎn)生。總體來看，目前能源效率主要是研究能源利用產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境污染，很少考慮到其社會(huì)效益，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)的最終目的是實(shí)現(xiàn)社會(huì)效益最大化及可持續(xù)化[27]。因此，文中在已有研究的基礎(chǔ)上，引入能源生態(tài)效率的概念，以長江經(jīng)濟(jì)帶為研究區(qū)域，運(yùn)用非期望產(chǎn)出EBM模型測(cè)算能源經(jīng)濟(jì)效率、環(huán)境效率和生態(tài)效率，對(duì)3種效率進(jìn)行對(duì)比分析，并結(jié)合Tobit模型研究能源生態(tài)效率的影響因素。

1 能源效率的測(cè)算

1.1 方法和模型

1.1.1 EBM模型

選用非期望產(chǎn)出的EBM模型，公式為

(1)

1.1.2Tobit模型

由于被解釋變量是EBM模型效率值，數(shù)值受限，文中選擇Tobit模型來剖析能源生態(tài)效率的影響因素，表達(dá)式為

(2)

1.2 指標(biāo)選擇

研究所用數(shù)據(jù)來自于2020年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、2020年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》以及2020年各省市統(tǒng)計(jì)年鑒及統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

1.2.1 投入指標(biāo)

1)資本：各省市的固定資產(chǎn)投資額。

2)勞動(dòng)力：各省市年末勞動(dòng)力人數(shù)。

3)能源：各省市的年能源總消費(fèi)量。

1.2.2 產(chǎn)出指標(biāo)

1)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)(意向產(chǎn)出)為地區(qū)總產(chǎn)值(GDP)。

2)環(huán)境指標(biāo)(非意向產(chǎn)出)為CO2排放量。社會(huì)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生大量CO2是全球變暖以及環(huán)境惡化的主要原因，我國沒有具體的碳排放量計(jì)算方式，因此，采用IPCC發(fā)布的計(jì)算方法，公式為

(3)

式中:Ci為各省市煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油以及天然氣等能源的碳排放量；Eix為i省x類能源的消費(fèi)量；σx為x類能源的標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)；ρx為x類能源的碳排放系數(shù)。

3)社會(huì)指標(biāo)(意向產(chǎn)出)為社會(huì)發(fā)展指數(shù)。參考劉玉博等[28]研究成果，構(gòu)建指標(biāo)如表 1所示，并采用熵值法計(jì)算長江經(jīng)濟(jì)帶社會(huì)發(fā)展指數(shù)值。

表1 社會(huì)發(fā)展指數(shù)指標(biāo)

將能源經(jīng)濟(jì)效率、環(huán)境效率及生態(tài)效率三者進(jìn)行對(duì)照，在借鑒周敏等[27]對(duì)生態(tài)效率的界定基礎(chǔ)上做出概念描述，如表2所示。

表2 能源經(jīng)濟(jì)效率、環(huán)境效率、生態(tài)效率概念

1.2.3 影響因素

基于現(xiàn)有研究結(jié)果，得出工業(yè)發(fā)展對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶能源生態(tài)效率影響最大，且能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)發(fā)展、環(huán)境治理以及財(cái)政支出是影響效率的重要因素，因此,構(gòu)建影響因素指標(biāo)如表 3所示。

表3 能源生態(tài)效率影響因素指標(biāo)

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 能源經(jīng)濟(jì)效率、環(huán)境效率、生態(tài)效率對(duì)比分析

利用MaxDEA 8 Ultra軟件，將投入指標(biāo)均設(shè)為資本、勞動(dòng)力、能源；產(chǎn)出指標(biāo)分別設(shè)為GDP、GDP+CO2排放量、GDP+CO2排放量+社會(huì)發(fā)展指數(shù),運(yùn)行非期望產(chǎn)出EBM模型，從而計(jì)算出2019年長江經(jīng)濟(jì)帶能源經(jīng)濟(jì)效率、環(huán)境效率以及生態(tài)效率，結(jié)果如表4所示。

表4 EBM模型分析結(jié)果

為更明顯地觀察2019年長江經(jīng)濟(jì)帶各省市3種形態(tài)能源效率在地理分布上的差別，運(yùn)用ArcGIS 10.2對(duì)其進(jìn)行自然斷點(diǎn)分類，得出結(jié)果如圖1所示。

圖1 能源經(jīng)濟(jì)效率、環(huán)境效率及生態(tài)效率對(duì)比

由表4可知，3種形態(tài)的能源效率中，2019年長江經(jīng)濟(jì)帶能源環(huán)境效率均值最大(0.843)，經(jīng)濟(jì)效率次之(0.777)，生態(tài)效率最小(0.711)。說明目前能源利用能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，且環(huán)境污染控制情況較好，但社會(huì)效益較差。

從圖1可以看出，上海市作為國家中心城市，3種能源效率值均達(dá)到有效值，且各種能源效率均遠(yuǎn)高出其他省市，說明上海市的社會(huì)綜合發(fā)展水平高。在環(huán)境效率方面，只有安徽省和江蘇省的環(huán)境效率低于經(jīng)濟(jì)效率，說明其在環(huán)境保護(hù)上可能存在政府重視程度、研發(fā)投入或治理資金上投入還不夠的情況。除上海市、重慶市和云南省外，其他各省市的能源生態(tài)效率均稍小于經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率，可能是由于能源在利用過程中注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展而忽視了社會(huì)福利。

2.2 能源生態(tài)效率分析

運(yùn)用Arcgis10.2對(duì)2019年長江經(jīng)濟(jì)帶能源生態(tài)效率進(jìn)行自然斷點(diǎn)分類，顏色越深的地區(qū)表示其效率值越高，結(jié)果如圖2所示。

圖2 能源生態(tài)效率自然斷點(diǎn)分類結(jié)果

由圖2可知，2019年長江經(jīng)濟(jì)帶的能源生態(tài)效率(0.711)未達(dá)到有效狀態(tài)，且區(qū)域之間差距明顯。按生態(tài)效率值排序從高到低依次是：上海、重慶、浙江、湖南、湖北、江西、江蘇、安徽、四川、云南、貴州。其中，除了上海市達(dá)到效率前沿，其他10個(gè)省市效率值均顯示無效。從空間分布上看，長江下游>長江中游>長江上游。在長江下游地區(qū)，安徽省的能源生態(tài)效率遠(yuǎn)低于其他3個(gè)省市。作為我國礦產(chǎn)資源強(qiáng)省之一，其能源利用效率的高低關(guān)系到區(qū)域范圍經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的高低，因此，需要依托長江下游地區(qū)其他相鄰能源效率較高的省市帶動(dòng)安徽省發(fā)展，從而提高其能源生態(tài)效率。在長江中游地區(qū)，三省的效率值均處于中高水平，且差異較小。在長江上游地區(qū)，只有重慶市的能源生態(tài)效率值(0.850)高于長江經(jīng)濟(jì)帶能源生態(tài)效率均值，而貴州和云南遠(yuǎn)低于效率均值，差距過大。重慶市作為長江上游地區(qū)效率值較高的省市，應(yīng)當(dāng)發(fā)揮其輻射作用，帶動(dòng)其他省市發(fā)展，促進(jìn)能源生態(tài)效率值的提高。

2.3 影響因素分析

以長江經(jīng)濟(jì)帶能源生態(tài)效率值(y)為被解釋變量，采用Stata12.0軟件計(jì)算多層混合效應(yīng)Tobit模型，研究能源結(jié)構(gòu)(x1)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(x2)、技術(shù)發(fā)展(x3)、環(huán)境治理(x4)以及財(cái)政支持(x5)等解釋變量對(duì)效率值的影響。為了降低異方差對(duì)分析結(jié)果的影響，對(duì)變量取對(duì)數(shù)進(jìn)行分析，結(jié)果如表5所示。

表5 Tobit模型分析結(jié)果

1)能源結(jié)構(gòu)(x1)的作用顯著為負(fù)，說明提高煤炭消費(fèi)占比對(duì)能源生態(tài)效率的提升有抑制作用。在各類能源的碳排放系數(shù)中，煤炭偏高，其消費(fèi)量占比越高碳排放量就越高，導(dǎo)致環(huán)境壓力增大，從而引起能源生態(tài)效率降低。

2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(x2)的影響顯著為正，且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響力度最突出。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)會(huì)提高資源要素配置合理化程度、調(diào)整能源強(qiáng)度、改善生產(chǎn)效率，從而提高能源生態(tài)效率。

3)技術(shù)進(jìn)步(x3)的作用顯著為正，說明技術(shù)進(jìn)步能夠帶來能源生態(tài)效率提升。技術(shù)進(jìn)步可以在生產(chǎn)過程中降低成本的同時(shí)增加產(chǎn)出，并且能夠通過改善能源利用方式以及研發(fā)新能源來減少非期望產(chǎn)出，從而有效提升能源生態(tài)效率。

4)污染治理(x4)的影響不顯著。與預(yù)期效果不符，可能是由于污染治理投資不夠，污染治理效果不明顯，不能有效解決環(huán)境污染問題，導(dǎo)致該因素對(duì)能源生態(tài)效率的作用不顯著。

5)財(cái)政支持(x5)的影響顯著為負(fù)。這種情況可能是由于財(cái)政在科技水平或基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上的支出不夠，且該部分收益的回收具有一定時(shí)滯性，需要一段時(shí)間才能體現(xiàn)出其對(duì)能源生態(tài)效率的正向影響。

3 結(jié)論及建議

3.1 結(jié)論

采用EBM模型對(duì)2019年長江經(jīng)濟(jì)帶能源效率進(jìn)行分析，并結(jié)合ArcGIS 圖示化其區(qū)域差異，最后基于Tobit模型對(duì)能源生態(tài)效率的相關(guān)影響因素進(jìn)一步進(jìn)行研究。研究發(fā)現(xiàn)：2019年長江經(jīng)濟(jì)帶各省市的能源環(huán)境效率總體上比經(jīng)濟(jì)效率和生態(tài)效率高，能源利用創(chuàng)造了良好的經(jīng)濟(jì)效益，且造成的環(huán)境污染較少，但社會(huì)效益較差；分地區(qū)看，2019年長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域間的能源生態(tài)效率差異較為明顯，總體來看，下游地區(qū)的效率值要高于中上游地帶，且在上游地區(qū)中貴州及云南的效率值與其他省市相差甚遠(yuǎn)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠顯著促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶能源生態(tài)效率的提高，而財(cái)政支持力度對(duì)效率的抑制作用最為明顯。

3.2 建議

1)合理制定能源使用政策。長江經(jīng)濟(jì)帶各省市應(yīng)結(jié)合自身實(shí)際狀況，制定合理的能源使用政策，積極調(diào)整能源投入使用比例，從而減少生產(chǎn)過程中的碳排放量。

2)加強(qiáng)區(qū)域間合作。相鄰省市之間學(xué)習(xí)交流能源高效利用的方法。效率高的省市帶動(dòng)效率低的省市改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，提高能源利用水平，從而提高能源生態(tài)效率。

3)進(jìn)一步推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以最優(yōu)化資源配置，從而最大化產(chǎn)出，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整對(duì)能源生態(tài)效率的提高具有重要意義。

4)加大財(cái)政投入力度。長江經(jīng)濟(jì)帶整體的能源生態(tài)效率都不高，表明在社會(huì)福利設(shè)施建設(shè)方面做得還不夠完善，因此，要加大財(cái)政投入力度，特別是在城市建設(shè)方面，從而促進(jìn)社會(huì)效益提升。