綠色發(fā)展視角下黃河流域能源利用效率測(cè)算與趨勢(shì)分析

張曉昱 路杭霖 鄭鵬飛

摘 要：在綠色發(fā)展與“碳達(dá)峰，碳中和”的雙背景下，對(duì)黃河流域能源利用效率進(jìn)行測(cè)算研究.對(duì)于能源利用效率指標(biāo)體系進(jìn)行構(gòu)建，以GDP為期望產(chǎn)出，將反映節(jié)能減排的二氧化碳排放因素加入非期望產(chǎn)出指標(biāo)中.基于比值法、DEA-Malmquist指數(shù)、Super-DEA等方法測(cè)算4個(gè)視角下能源利用效率構(gòu)建的綜合指標(biāo)，通過(guò)主成分評(píng)價(jià)測(cè)算綜合能源利用效率.在此基礎(chǔ)上研究黃河流域分流域、分時(shí)段、分城市群能源利用效率的收斂性，同時(shí)結(jié)合空間分析建立面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)一步深入研究.結(jié)果表明，黃河流域能源利用效率發(fā)展趨于收斂.在綠色發(fā)展視角下，促進(jìn)能源利用效率發(fā)展一方面需要城市協(xié)同發(fā)展，另一方面需要改變環(huán)境成本的外部性，加快綠色投入產(chǎn)出體系的完善，以此促進(jìn)能源利用效率收斂均衡點(diǎn)的正向移動(dòng).

關(guān)鍵詞：能源利用效率；黃河流域；Super-DEA；收斂性分析；空間分析

中圖分類號(hào)：F206文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

習(xí)近平總書記多次實(shí)地考察黃河流域生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況，強(qiáng)調(diào)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展是重大國(guó)家戰(zhàn)略.2021年10月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》，指出黃河流域?yàn)槿珖?guó)重要能源基地.改革開(kāi)放以來(lái)，能源為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展提供了重要?jiǎng)恿χС?，但能源消耗總量的不斷增加與粗放型能源消耗帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)制約了經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展.其中能源消耗是影響現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)的重要因素，生態(tài)環(huán)境是影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素［1］.一方面，能源的過(guò)度消耗所引發(fā)的資源枯竭與環(huán)境污染對(duì)21世紀(jì)人類社會(huì)發(fā)展造成困擾與阻礙;另一方面，“碳達(dá)峰，碳中和”目標(biāo)的確立與相關(guān)工作的展開(kāi)，為能源利用提供了新的契機(jī).黃河流域的綜合治理，尤其是能源的綠色利用，是高質(zhì)量與可持續(xù)發(fā)展的需要［2］.在此背景下，研究黃河流域能源利用效率的相關(guān)問(wèn)題，分析能源利用效率的變化與趨勢(shì)，對(duì)黃河流域城市乃至整個(gè)國(guó)家具有一定的理論與現(xiàn)實(shí)意義.

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 能源效率指標(biāo)體系的研究

各個(gè)層次視角的研究表明，國(guó)家［3］、城市、城市群［4］、企業(yè)［5］等能源利用技術(shù)效率在節(jié)約能源中具有重要作用.對(duì)能源利用效率應(yīng)綜合考量期望產(chǎn)出品與非期望產(chǎn)出品相關(guān)指標(biāo)構(gòu)建體系.目前學(xué)術(shù)界在研究測(cè)度綠色增長(zhǎng)效率、高質(zhì)量發(fā)展，能源利用等多種“綠色”指標(biāo)時(shí)均將污染指標(biāo)考慮在指標(biāo)體系的構(gòu)建范圍內(nèi).針對(duì)能源的利用效率，李霞［6］在研究各省能源利用效率時(shí)，通過(guò)構(gòu)建多指標(biāo)體系，將環(huán)境質(zhì)量作為負(fù)面約束.基于稀疏主成分評(píng)價(jià)法，喻勝華等［7］構(gòu)建了包含能源消耗水平、能源高效利用率、污染排放、污染治理四大維度，共26個(gè)指標(biāo)的能源效率評(píng)價(jià)體系來(lái)評(píng)價(jià)各省能源的利用情況，通過(guò)這種方式增強(qiáng)不同地區(qū)的能源利用效率情況的可比性和全面性.在節(jié)能減排的背景下，對(duì)于非期望產(chǎn)出品僅僅考慮污染物、廢氣、廢棄物是不夠的.另一方面，劉海英等［8］基于非徑向方向距離函數(shù)（Non-radial Directional Distance Function，NDDF）-數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）測(cè)量各省份能源利用效率，從工業(yè)二氧化硫的排放污染角度分析，指出中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)節(jié)能與減排污染的目標(biāo)并不協(xié)調(diào)一致、發(fā)展并不同步.

1.2 能源效率的測(cè)算研究

從能源效率測(cè)算方法與角度上看，魏楚等［9］利用經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的技術(shù)效率作為能源利用效率，未考慮能源在生產(chǎn)過(guò)程中的消耗狀況；袁曉玲等［10］將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出納入產(chǎn)出的研究范圍，但未考慮SDF（定向距離函數(shù)）框架假設(shè)下的期望產(chǎn)出要求與非期望產(chǎn)出等比例變化；李霞［6］利用DDF（方向距離函數(shù)）允許期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出按照不同方向變化，更加契合于有動(dòng)態(tài)性的“綠色”指標(biāo)度量；ZHANG等［11］提出允許期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出不等比例變化的NDDF-DEA模型，運(yùn)用NDDF計(jì)算效率的方式克服了變量松弛引發(fā)偏誤的問(wèn)題，因此被廣泛用于綠色發(fā)展下效率指標(biāo)的評(píng)價(jià)當(dāng)中，但基于NDDF所構(gòu)建的模型在處理非期望產(chǎn)出指標(biāo)的方式上存在一定的爭(zhēng)議，以SBM模型（（1）式）為例：minλ，s-，s+ρ=1-1m∑mi=1s-i/xio1+1q∑qi=1s+r/yro，（1）

s.t. xio=∑nj=1λjxij+s-i;yro=∑nj=1λjyrj-s+r;λj0，s-i0，s+r0.

其中yro＜0時(shí)，為非期望產(chǎn)出，用極小值代替s+r/yro，以此作為懲罰項(xiàng)，但對(duì)于極小值的取值范圍、針對(duì)多種非期望產(chǎn)出轉(zhuǎn)換為極小值時(shí)如何體現(xiàn)差異等問(wèn)題上，暫沒(méi)有明確定論.同時(shí)史丹等［12］指出基于DEA模型測(cè)算的曼奎斯特（Malmquist）生產(chǎn)率指數(shù)（反映各地區(qū)能源效率的變化情況）對(duì)不同地區(qū)能源效率水平的比較與分析仍有不足.

1.3 黃河流域的相關(guān)研究

黃河流域高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略研究主要集中在生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展協(xié)調(diào)推進(jìn)［13］、水平測(cè)度和時(shí)空演變［14］、城鎮(zhèn)化高質(zhì)量發(fā)展［15］、推動(dòng)分類發(fā)展、協(xié)同發(fā)展、綠色發(fā)展、創(chuàng)新發(fā)展和開(kāi)放發(fā)展［16］、黃河流域地區(qū)及區(qū)域的協(xié)調(diào)合作等.城市及區(qū)域間的協(xié)調(diào)涉及多方面，環(huán)境層面包括水資源的協(xié)調(diào)［17］、水土流失治理［18］.經(jīng)濟(jì)層面包括城鎮(zhèn)化發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)型［19］，產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，資源型城市發(fā)展［20］等.黃河流域的空間資源存在不均衡，在節(jié)能減排與環(huán)境保護(hù)背景下，對(duì)能源利用效率的度量是從能源角度分析黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的首要工作.

1.4 文獻(xiàn)評(píng)述與創(chuàng)新點(diǎn)

綜上所述，在指標(biāo)體系的構(gòu)建過(guò)程中，測(cè)算的能源利用效率多為包含能源消耗的全要素生產(chǎn)效率，其產(chǎn)出指標(biāo)僅包含期望產(chǎn)出GDP;一些污染指標(biāo)如二氧化硫、廢水、廢氣、PM2.5等包含在非期望產(chǎn)出中作為產(chǎn)出要素處理.但節(jié)能減排與減少污染排放非一致協(xié)調(diào)，這些方式使得非期望產(chǎn)出中僅涵蓋污染指標(biāo)，未將二氧化碳等反映能耗排放指標(biāo)納入其中.效率評(píng)價(jià)假設(shè)與方法上，對(duì)于效率的評(píng)價(jià)大都基于DEA，其研究也包含期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出，在使用DDF及Malmquist-Luenberger指數(shù)、NDDF等效率函數(shù)的假設(shè)框架下，同時(shí)遵循生產(chǎn)函數(shù)的凸性（VRS）假設(shè)［21］，使其對(duì)于效率的評(píng)價(jià)更加準(zhǔn)確.但對(duì)能源利用效率的評(píng)價(jià)與測(cè)算往往僅包含某一方法或模型的DEA，大都僅從一個(gè)效率角度對(duì)能源利用效率評(píng)價(jià).

本文基于效率分解的思想，進(jìn)行了如下創(chuàng)新：（1）在測(cè)算能源利用效率時(shí)，將反映節(jié)能減排的二氧化碳排放因素加入非期望產(chǎn)出指標(biāo)中，這也是從“碳達(dá)峰”角度對(duì)指標(biāo)體系的考量;（2）綜合采用Super-DEA與PCA（主成分分析）評(píng)價(jià)方法，使構(gòu)建的能源利用效率指標(biāo)在兼顧“綠色”與“碳排放”的同時(shí)，更具對(duì)比性和客觀性;（3）結(jié)合空間分析直觀反映能源綠色效率的空間關(guān)系，對(duì)黃河流域全流域、各分流段、流域覆蓋的城市群能源利用效率的收斂均衡狀態(tài)進(jìn)行分析，提出“成本-產(chǎn)出均衡”理論.從綠色利用的客觀規(guī)律出發(fā)，對(duì)能源利用效率的收斂均衡狀態(tài)進(jìn)行分析，為相關(guān)黃河流域能源利用提供數(shù)據(jù)支撐，對(duì)綜合提高能源綠色利用、促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展與節(jié)能減排有重要意義.

2 能源利用效率指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 總效率層面指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

能源貫穿于具體生產(chǎn)與生活的每一個(gè)環(huán)節(jié)中，因此能源利用效率的評(píng)價(jià)應(yīng)兼顧生產(chǎn)性與全面性.在社會(huì)技術(shù)視角，影響能源利用效率的因素呈現(xiàn)拓?fù)渚W(wǎng)狀的復(fù)雜關(guān)系結(jié)構(gòu).一方面要素之間的替代效應(yīng)，單純以能源的投入產(chǎn)出測(cè)度效率會(huì)引發(fā)偏誤.另一方面，要素成本價(jià)格的變化可能引起技術(shù)回彈，而健康的生產(chǎn)效率應(yīng)當(dāng)是動(dòng)態(tài)正向發(fā)展的.在投入產(chǎn)出視角上，能源的利用同時(shí)要充分涵蓋多種能源利用所產(chǎn)生的期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出關(guān)系.因此在指標(biāo)體系構(gòu)建時(shí)，在“碳達(dá)峰，碳中和”與節(jié)能減排的背景下，非期望產(chǎn)出應(yīng)包含更全面的指標(biāo)，如環(huán)境污染、碳排放等.為科學(xué)衡量能源利用效率，同時(shí)兼顧指標(biāo)發(fā)展的動(dòng)態(tài)性，本文基于效率分解的思想，提出4個(gè)二級(jí)效率指標(biāo)（見(jiàn)表1），對(duì)能源利用效率進(jìn)行評(píng)價(jià).數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，數(shù)據(jù)范圍為2006-2019年.為避免NDDF下DEA分析對(duì)非期望產(chǎn)出項(xiàng)的極小值處理產(chǎn)生的偏誤和爭(zhēng)論，本文將全部非期望產(chǎn)出品效率單獨(dú)度量，對(duì)其權(quán)重賦-1后，結(jié)合主成分分析評(píng)價(jià)法對(duì)能源利用效率進(jìn)行評(píng)價(jià).

2.2 綠色全要素生產(chǎn)率（RGTFP）的測(cè)度

一般認(rèn)為，健康生產(chǎn)效率發(fā)展應(yīng)是逐年穩(wěn)步提高發(fā)展，然而考慮到技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改革過(guò)程中，可能產(chǎn)生的要素成本價(jià)格變化，使技術(shù)進(jìn)步可能產(chǎn)生回彈效應(yīng)，有時(shí)一個(gè)地區(qū)的生產(chǎn)效率并不都是正向發(fā)展的.另外要素之間存在的替代效應(yīng)要求在針對(duì)某一要素效率測(cè)算時(shí)不能忽略其拓?fù)潢P(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu).RGTFP即是生產(chǎn)效率發(fā)展變化的相對(duì)度量指標(biāo)，是在考慮生產(chǎn)引發(fā)環(huán)境污染的同時(shí)對(duì)生產(chǎn)效率變化指數(shù)進(jìn)行測(cè)算.參考胡曉珍等［22］對(duì)Green-TFP指數(shù)的測(cè)算，設(shè)定資本、勞動(dòng)以及各地區(qū)的技術(shù)要素為投入指標(biāo)，基于熵值法構(gòu)建六大污染（工業(yè)煙塵、工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)粉塵、二氧化硫、工業(yè)固體廢棄物）綜合指標(biāo)為非期望產(chǎn)出做倒數(shù)處理，將基于消費(fèi)物價(jià)指數(shù)（CPI）平減后的GDP作為期望產(chǎn)出.以DEA-Malmquist模型測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率（TFP）指數(shù)即為RGTFP，計(jì)算過(guò)程如下，基于上述所構(gòu)建的指標(biāo)體系，得到每個(gè)決策單元（DMUit）的投入：資本存量（K）、能源投入（E）、勞動(dòng)力（L），非期望產(chǎn)出污染指數(shù)（P）和期望產(chǎn)出GDP（YGDP），以此構(gòu)建的投入-產(chǎn)出函數(shù)見(jiàn)（2）式.f（K，L，E）=｛（K，L，E，P，G）：∑Ni=1∑Tt=1zitKitK，∑Ni=1∑Tt=1zitLitL，∑Ni=1∑Tt=1zitEitE｝，s.t. zit0.（2）

考慮到產(chǎn)出指標(biāo)中有非期望產(chǎn)出，基于NDDF設(shè)置如下：（K，L，E，P，YGDP;V）=sup｛W′Φ：（YGDP+βGDPvGDP，P-βPvP）｝，

s.t. W′Φ∈（K-βKvK，L-βLvL，E-βEgE）.（3）

其中權(quán)重向量設(shè)置為W′=（wK，wL，wE，wP，wGDP），作為反映各對(duì)應(yīng)投入、產(chǎn)出項(xiàng)在DEA中的相對(duì)重要性.方向向量V=（-vK，-vL，-vE，-vP，vGDP）用來(lái)反映所設(shè)定的投入產(chǎn)出指標(biāo)的期望方向（一般而言，希望減少投入與非期望產(chǎn)出，故對(duì)應(yīng)為負(fù)方向；希望增加期望產(chǎn)出GDP，故為正），而Φ=（βK，βL，βE，βP，βGDP）是松弛向量，其能反映某項(xiàng)變量朝最有效發(fā)展時(shí)所能變化的比例程度.構(gòu)建DEA的目標(biāo)是在上述投入和產(chǎn)出及NDDF下，可以縮減或擴(kuò)張的最大程度.依據(jù)林伯強(qiáng)等［23］與孟望生［24］對(duì)于投入即期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出的加權(quán)，本文設(shè)定權(quán)重為W′=（1/9，1/9，1/9，1/3，1/3），設(shè)Φ=（β*K，β*L，β*E，β*P，β*GDP）為最佳松弛系數(shù)，則最有效產(chǎn)出目標(biāo)為YGDPit+β*GDPitvGDP，Pit-β*PitvP.而當(dāng)Φit=0時(shí)，表明該DMUit有效，當(dāng)假設(shè)各方向向量模長(zhǎng)為1時(shí)，則所測(cè)算各DMUit的Eit如（4）式所示：Eit=14∑U=K，L，E（Uit-β*UitUit）/（YGDPit+β*UitYGDPit）Uit/YGDPit.（4）

基于Eit可測(cè)算針對(duì)面板數(shù)據(jù)的綠色全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)（M），具體如（5）式所示：

RGTFPit+1=Mit+1=Eit+1Eit，（5）

由此可計(jì)算各城市的全要素生產(chǎn)效率的相對(duì)變化指數(shù).

2.3 能源消耗效率（RECE）

從能源消耗角度分析，單位能源使用應(yīng)盡可能產(chǎn)生更多價(jià)值才是高效率的能源消耗.因此，定義RECE等于產(chǎn)出價(jià)值與消耗能源量的比值.

城市層面能源消耗主要包括液化石油氣、天然氣與交通碳排放等，考慮到交通數(shù)據(jù)缺失、難以計(jì)量且占比較小，因此，借鑒韓峰等［25］的方法，針對(duì)城市天然氣、液化石油氣、社會(huì)總用電對(duì)地區(qū)能源消耗測(cè)算（（6）式）.為統(tǒng)一單位，參考《綜合能耗計(jì)算通則》將能源消耗的單位統(tǒng)一轉(zhuǎn)為萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤.

CTECit=CECit+CGCit+CLGit，（6）

其中CTECit為城市i在t期的總能源消耗量，CECit，CGCit，CLGit分別代表城市i在t期的用電量，天然氣消耗量，液化石油氣消耗量，單位均為萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤.

結(jié)合上述測(cè)算，同時(shí)考慮物價(jià)變動(dòng)，以2003年為基期.可定義RECE為單位平減后YGDP與折算為萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤?jiǎn)挝荒茉纯傁牡谋戎担ǎ?）式）.

RECEit=YGDPrealitCTECit.（7）

2.4 期望產(chǎn)出品效率（REPE）與非期望產(chǎn)出品效率（RUPE）

各類能源、資本、勞動(dòng)的投入，其目的是為了獲得期望產(chǎn)出，基于此視角，利用Super-DEA模型測(cè)算各時(shí)空條件下城市的REPE.充分考慮生產(chǎn)過(guò)程中能源投入結(jié)構(gòu)不同，同時(shí)參考道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，設(shè)定期望產(chǎn)出品效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系.

科學(xué)地衡量能源利用效率需要兼顧環(huán)境、生態(tài)等方面.在生產(chǎn)、能源消耗過(guò)程中，各類能源和生產(chǎn)要素的投入不僅產(chǎn)出期望品，也會(huì)有非期望產(chǎn)出品出現(xiàn)，諸如廢水廢氣、固體顆粒污染物、煙塵等.在“碳達(dá)峰，碳中和”的綠色發(fā)展背景下，隨著碳交易的落實(shí)，碳排放也愈發(fā)受到重視，因此，將碳排放納入非期望產(chǎn)出品中.與REPE測(cè)算采用相同方法，基于Super-DEA模型測(cè)算各時(shí)空條件下城市的非期望產(chǎn)出品效率（RUPE），見(jiàn)表2.

在計(jì)算模型上選用Super-DEA，首先基于上述指標(biāo)參考“綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)度”采用相同方式構(gòu)建DEA模型，設(shè)置假設(shè)為“邊際凸型（VRS）”，另一方面，考慮到基于DEA效率計(jì)算時(shí)若產(chǎn)生很多有效DMU，即效率等于1，將會(huì)導(dǎo)致無(wú)法比較.因此，這里選用Super-DEA，在最佳有效生產(chǎn)邊際的確定上適度寬松.

3 基于主成分分析的能源利用效率融合測(cè)算

上述所測(cè)算的4個(gè)二級(jí)效率指標(biāo)，均具有較高的綜合性和獨(dú)立性，因此本文選用主成分分析評(píng)價(jià)法對(duì)上述效率指標(biāo)進(jìn)行降維，以保證能源利用效率測(cè)算的獨(dú)立性、客觀性、可比性.

首先將RUPE加負(fù)權(quán)（權(quán)數(shù)為-1），選用Z-Score的歸一化方式對(duì)上述4個(gè)獨(dú)立的綜合效率指標(biāo)進(jìn)行量綱化處理.利用主成分分析計(jì)算方差貢獻(xiàn)率，并以此為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，得到黃河流域地級(jí)市能源綠色利用率得分（S′），如（8）式所示，

S′=0.281×PCA1+0.25×PCA2+0.248×PCA3+0.221×PCA4.（8）

其次，考慮到采取Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化處理后數(shù)據(jù)的分布為近似標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，則得分存在負(fù)值.為使能源利用效率得分計(jì)算更具可比性、方便性，對(duì)Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)X～N（0，1），選擇將S′分布區(qū)間按照S=S′+1的方式進(jìn)行平移調(diào)整，使得測(cè)算得分趨于［0，1］.該得分同時(shí)也是本文所測(cè)度的能源利用效率指數(shù)，考慮到本文測(cè)算效率涉及“綠色”使用理念，其符號(hào)設(shè)為REGE.

4 實(shí)證分析

4.1 能源利用效率測(cè)度結(jié)果

根據(jù)上述Super-DEA-PCA模型，對(duì)黃河流經(jīng)省份所涵蓋地級(jí)市的能源利用效率指數(shù)（REGE）進(jìn)行測(cè)算.另參考《黃河水文年鑒》等資料，考慮黃河流經(jīng)四川省西部極小區(qū)域，且四川省大部分屬于長(zhǎng)江流域的情況，計(jì)算主要針對(duì)除四川省外黃河流域的其余8個(gè)省份77個(gè)城市的能源利用效率進(jìn)行測(cè)算，部分結(jié)果見(jiàn)表3.

設(shè)2006-2007年為樣本前期、2012-2013年為樣本中期、2018-2019年為樣本后期，分別計(jì)算其能源綠色利用率均值（圖1）.可以看出黃河流域各城市的能源利用效率隨著時(shí)間推移逐漸趨于集中一致，樣本各期均值變化不大，其密度峰值對(duì)應(yīng)的效率指數(shù)得分大致處于0.75～1.00.這一結(jié)果表明，黃河流域地級(jí)市的能源利用效率REGE指數(shù)隨著時(shí)間變化集中于1附近.通過(guò)參考《黃河卷》《黃河年鑒》等資料，將黃河流域劃分上中下游流域，對(duì)測(cè)算8個(gè)省份涵蓋的城市進(jìn)行分流域分析.繪制上中下游區(qū)域的能源利用效率核密度估計(jì)圖（圖2），可以看出，上中下游地區(qū)的能源利用效率密度峰值均集中在1附近，且各流域分布相近，中游地區(qū)相較于上游和下游的能源利用效率更加集中，黃河流域各城市的能源利用效率與所處流域關(guān)系不大.

4.2 收斂性分析

4.2.1 驗(yàn)證方法

為驗(yàn)證黃河流域各地級(jí)市的能源利用效率是否會(huì)隨著時(shí)間推移趨于一致，參考胡曉珍等［22］研究中國(guó)區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率收斂性的方式設(shè)定σ收斂驗(yàn)證模型，同時(shí)參考驗(yàn)證能源消費(fèi)強(qiáng)度差異性收斂問(wèn)題時(shí)的模型設(shè)定方式［26］設(shè)置絕對(duì)β收斂性驗(yàn)證模型和條件β驗(yàn)證模型.通過(guò)這3種收斂性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头治鳇S河流域能源綠色利用率變化波動(dòng)長(zhǎng)期內(nèi)是否會(huì)完全消失.

（1）σ收斂性驗(yàn)證

通過(guò)研究各區(qū)域某一變量標(biāo)準(zhǔn)差變化趨勢(shì)對(duì)收斂性進(jìn)行分析.對(duì)黃河流域能源利用效率REGE指數(shù)的對(duì)數(shù)值ln REGE分別就各年測(cè)算其標(biāo)準(zhǔn)差，繪制時(shí)間序列圖（圖3）.由圖3分析發(fā)現(xiàn)，黃河流域中游地級(jí)市對(duì)應(yīng)ln REGE的標(biāo)準(zhǔn)差在2013年到2014年較大，在2015后年明顯下降.而黃河流域上游、下游規(guī)律同全流域相近，全流域ln REGE的標(biāo)準(zhǔn)差在2017年以前呈現(xiàn)“隨機(jī)游走”，沒(méi)有明顯的收斂；在2017年之后ln REGE的標(biāo)準(zhǔn)差表現(xiàn)出明顯的縮小，開(kāi)始收斂.

（2）絕對(duì)β收斂性驗(yàn)證

對(duì)所測(cè)算的REGE面板指數(shù)設(shè)置如下模型：Δln REGEit=α+βln REGEit-1+φi+γt+εit，（9）

其中REGEit表示所測(cè)算的第i個(gè)城市t時(shí)期的能源利用效率，被解釋變量Δln REGEit=ln REGEit-ln REGEit-1，φi是個(gè)體固定效應(yīng)，γt為時(shí)間固定效應(yīng)，εit是隨機(jī)誤差項(xiàng).對(duì)面板回歸設(shè)置固定效應(yīng)使模型回歸結(jié)果更可靠.當(dāng)β顯著為負(fù)時(shí)，表明REGE收斂.對(duì)模型分流域進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4所示.

首先，分析表4中模型（1）、（2）、（3）、（4）發(fā)現(xiàn)：黃河流域各分游域及全流域均能源利用效率REGE均存在收斂趨勢(shì)，全流域ln REGEit對(duì)應(yīng)系數(shù)β為-1.086，在1%的顯著性水平上為負(fù)；上、中、下游對(duì)應(yīng)β為-1.003，-1.189，-1.080，均在1%的顯著水平上為負(fù)值.上述結(jié)果表明對(duì)應(yīng)區(qū)域的REGE指數(shù)均收斂，說(shuō)明黃河全流域省份涵蓋城市的能源利用效率均存在收斂、集中、穩(wěn)定的趨勢(shì).其次，在以上分析基礎(chǔ)上，對(duì)表4中模型（1）、（2）、（3）系數(shù)β的絕對(duì)值進(jìn)行研究可推斷|β|越大，能源利用效率的收斂速度越快.黃河流域中游城市的收斂速度依次大于下游城市、上游城市速度.

4.2.2 黃河流域城市群REGE收斂性分析

根據(jù)《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》，參照國(guó)務(wù)院及相關(guān)地區(qū)的發(fā)展規(guī)劃，可知沿黃流域省份和城市的高質(zhì)量發(fā)展同時(shí)也圍繞6大城市群與都市圈，即關(guān)中平原城市群、黃河“幾”字彎都市圈、蘭西城市群、山東半島城市群、太原城市群和中原城市群.為了研究各城市群城市與無(wú)城市群城市的收斂性，參照上述絕對(duì)β收斂性驗(yàn)證模型分別對(duì)城市群城市與無(wú)城市群城市進(jìn)行模型回歸（表5）.

結(jié)果表明：第一，黃河流域涵蓋的各大城市群城市與非城市群城市能源利用效率REGE均存在顯著收斂趨勢(shì).表5中模型（1）～（6）中被解釋變量對(duì)應(yīng)系數(shù)均在1%水平上為負(fù)值，表明各城市群城市的能源利用效率均存在收斂性.同時(shí)，對(duì)于無(wú)城市群城市，其系數(shù)為-1.041且同樣在1%顯著水平上顯著，說(shuō)明黃河流域城市在發(fā)展過(guò)程中，無(wú)論城市是否被“城市群”建設(shè)所覆蓋，其能源利用效率均存在收斂集中的趨勢(shì).第二，地域因素是影響城市能源利用效率REGE的重要因素.表5中各城市群的收斂速度由大到小為：太原城市群（1.563），山東半島城市群（1.129），中原城市群（1.127），關(guān)中平原城市群（1.095），黃河“幾”字彎都市圈（1.007），蘭西城市群（0.940）.通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，除處在黃河流域上游的城市群黃河“幾”字彎都市圈與西北部蘭西城市群小于無(wú)城市群城市收斂速度外，其余城市群能源利用效率REGE收斂速度均比無(wú)城市群城市的收斂速度快，表明地域因素是影響能源利用效率REGE收斂速度的重要因素，其影響程度大于城市群的構(gòu)建與協(xié)調(diào)發(fā)展.第三，城市群的構(gòu)建與協(xié)調(diào)發(fā)展在一定程度上能促進(jìn)能源利用效率REGE的收斂.前已述及除黃河“幾”字彎都市圈與蘭西城市群，其余城市群城市的能源利用效率的收斂速度均大于無(wú)城市群城市的收斂速度，這表明城市群的構(gòu)建與協(xié)調(diào)發(fā)展更有助于城市能源利用效率收斂至均衡狀態(tài).

分析發(fā)現(xiàn)，黃河流域涵蓋的六大城市群其能源利用效率收斂速度基本與黃河流域分段所呈現(xiàn)的收斂速度（由大小到為中游，下游，上游）特點(diǎn)相同.無(wú)論在黃河流域各流域段，還是黃河流域所覆蓋的城市群，均表現(xiàn)出了能源利用效率REGE的收斂性.

4.2.3 條件β驗(yàn)證法

在絕對(duì)β收斂性驗(yàn)證模型中，添加被解釋變量的滯后一期Δln REGEit-1為控制變量，將相關(guān)投資、外資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的控制變量添加進(jìn)絕對(duì)β收斂模型：Δln REGEit=α+β1Δln REGEit-1+β2ln REGEit-1+ΦX′+εit，（10）

其中，X′=（ln（mit），ln（sit），ln（nit））′，mit為投資率，假設(shè)各地區(qū)儲(chǔ)蓄均轉(zhuǎn)化為投資，即儲(chǔ)蓄越多，投資越多，投資率mit為各城市“居民人民幣儲(chǔ)蓄余額/地區(qū)GDP”.外商投資利用率sit為各城市“外商投資利用額/地區(qū)GDP”.nit表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率.若能源利用效率REGE收斂，則對(duì)應(yīng)β2應(yīng)為負(fù)值.考慮到解釋變量存在被解釋變量的滯后期，解釋變量可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，因此采用2SLS和GMM進(jìn)行回歸.在參數(shù)估計(jì)時(shí)，選用滯后二期的被解釋變量Δln REGEit-2和其余控制變量mit，sit，nit作為Δln REGEit-1的工具變量進(jìn)行一階回歸，并使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤.結(jié)果如表6所示.

通過(guò)對(duì)全流域進(jìn)行2SLS和GMM回歸（模型（1）和（5））發(fā)現(xiàn)，結(jié)果無(wú)差別，表明并不存在異方差問(wèn)題影響回歸系數(shù)的估計(jì)，因此對(duì)分流域段的回歸采用GMM回歸.表6的回歸結(jié)果表明：第一，能源利用效率REGE具有收斂性.ln REGEit-1對(duì)應(yīng)的系數(shù)均在1%顯著水平上為負(fù)值，表明變量收斂.另一方面，其絕對(duì)值相較于絕對(duì)β收斂驗(yàn)證模型對(duì)應(yīng)值的絕對(duì)值，明顯減小，表明收斂性受到了其他控制變量的影響.第二，能源利用效率REGE的收斂受到前一期收斂的影響.分析Δln REGEit-1對(duì)應(yīng)參數(shù)的顯著性，發(fā)現(xiàn)僅有模型（1），（4），（5）的參數(shù)顯著，顯著水平均為5%.但是從黃河全流域來(lái)看，REGE的收斂受到前一期收斂的影響，即收斂具有慣性，且該慣性情況在流域下游城市更加明顯.第三，REGE的收斂并不受經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、投資、外資的影響.上中下游對(duì)應(yīng)mit，sit，nit參數(shù)均不顯著.

通過(guò)對(duì)各流域和時(shí)段的能源利用效率REGE核密度曲線與收斂性分析，發(fā)現(xiàn)能源利用效率發(fā)展趨于向某一均值靠攏，而不是不斷增大.這可能是因?yàn)樵谏a(chǎn)過(guò)程中，要保障低非期望產(chǎn)出品的產(chǎn)出需要投入更多成本，對(duì)非期望產(chǎn)出品的減少，其成本投入存在邊際效應(yīng)遞減.另一方面，能源的利用是為了產(chǎn)出更多價(jià)值.基于此，能源的利用效率逐漸向一種“成本-收益”均衡的狀態(tài)靠攏，以這種方式盡可能在保障經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)減少非期望產(chǎn)出品如工業(yè)污染物、二氧化碳的產(chǎn)出.

5 能源利用效率空間演變分析

為直觀反映黃河流域能源利用效率的發(fā)展變化特征，基于所測(cè)算的能源利用效率，對(duì)樣本初期（2006-2007年平均）與樣本末期（2018-2019年平均）進(jìn)行空間演變變化的分析.基于樣本各城市經(jīng)緯度坐標(biāo)采用插值法繪制黃河流域城市的能源利用效率熱力圖，如圖4.考慮到非黃河流域城市樣本空白在進(jìn)行插值時(shí)所可能產(chǎn)生的影響，在插值計(jì)算時(shí)采用自然鄰點(diǎn)（Natural Neighbors）插值法，僅對(duì)局部進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)為了使區(qū)域能源利用效率空間具有可比性，統(tǒng)一采用等高間隔為0.03繪制等高線，通過(guò)等高線密集程度即可在一定程度上判斷空間能源利用效率的差異化程度.

圖4中顏色越淺，能源利用效率越高.通過(guò)對(duì)比分析圖4（a，b），可知：（1）隨著時(shí)間發(fā)展，能源利用效率的空間差異得到緩解.相比而言圖4（a）中的等高線密度相對(duì)更加集中，即能源利用效率的空間差異相對(duì)更大，而圖4（b）圖中等高線相對(duì)更加分散，且顏色變化更加平緩.（2）能源利用效率趨于收斂某一中間值.圖4（b）中反映黃河流域能源利用效率差異化程度明顯減小.這與前文樣本的能源利用效率密度曲線分析相照應(yīng)，樣本初期與樣本末期的平均值相近，差異程度發(fā)生變化.（3）城市群建設(shè)在一定程度能促進(jìn)區(qū)域能源利用效率的發(fā)展收斂.圖4（a，b）中所標(biāo)注城市群的區(qū)域，在樣本末期更趨于能源利用效率差異減小，分布均勻，即城市群的建設(shè)使得空間能源利用效率的格局發(fā)生變化.

6 結(jié) 論

第一，在綠色發(fā)展視角下，黃河流域城市的能源利用效率趨于收斂到某一均衡狀態(tài).由于環(huán)境成本的存在，城市對(duì)于能源的綠色利用情況是在權(quán)衡收益的情況下尋找近似最優(yōu)解.即能源利用效率是向某一均衡水平發(fā)展.而這一均衡點(diǎn)在2006-2019年間并沒(méi)有較大變化，可能因?yàn)槟茉蠢玫沫h(huán)境成本并沒(méi)有較大變化.雖均衡點(diǎn)沒(méi)有發(fā)生較大變化，但各城市區(qū)域的能源利用效率差異仍逐漸減小.

第二，“經(jīng)濟(jì)圈”的建設(shè)有助于城市能源利用效率向均衡點(diǎn)的收斂，使更多城市朝著能源利用效率的最優(yōu)解趨近.但這并不表示能源的利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸協(xié)調(diào)，正確的處理能源利用過(guò)程中的投入產(chǎn)出價(jià)值，是改變均衡點(diǎn)，促進(jìn)能源利用效率的關(guān)鍵所在.

在上述結(jié)論基礎(chǔ)上，要促進(jìn)能源利用效率的發(fā)展，需關(guān)注兩方面，一方面要注重各城市能源利用效率發(fā)展與收斂的速度，注意區(qū)域協(xié)同發(fā)展，縮小能源利用效率差異.而“都市圈”、“城市群”的構(gòu)建能夠促進(jìn)區(qū)域的能源綠色效率向均衡水平的發(fā)展與收斂.另一方面，加快綠色投入產(chǎn)出分析指標(biāo)與核算體系，通過(guò)建設(shè)綠色GDP等體系，改變環(huán)境成本，促進(jìn)能源利用效率均衡點(diǎn)的改善.在經(jīng)濟(jì)與成本的驅(qū)動(dòng)下，促進(jìn)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量與結(jié)構(gòu)的重視，以技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)能源的綠色利用，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展.

參 考 文 獻(xiàn)

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Measurement and trend of energy use efficiency in Yellow River Basin from the perspective of green development：based on convergence and spatial dynamic evolution study

Zhang Xiaoyua，b， Lu Hanglina， Zheng Pengfeic

（a. Business School; b. Yellow River Institute for Ecological Protection & Regional Coordinated Development; c. School of Water Conservancy and Civil Engineering， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， China）

Abstract： In the dual context of green development and "carbon peaking and carbon neutral"， this paper measures the energy use efficiency of the Yellow River Basin. For the construction of the energy green utilization efficiency index system， GDP is taken as the expected output， and the carbon dioxide emission factor reflecting energy saving and emission reduction is added into the non-expected output index. The comprehensive index of energy use efficiency is constructed based on ratio method， DEA-Malmquist index， Super-DEA and other methods from four perspectives， and the comprehensive energy use efficiency is measured by principal component evaluation. On this basis， the convergence of energy use efficiency is studied in different basins， different periods and different urban agglomerations of the Yellow River Basin， and a panel data model is established based on spatial analysis for further research. The results show that the development of energy efficiency tends to converge in the Yellow River Basin. From the perspective of green development， promoting the development of energy use efficiency requires the coordinated development of cities on the one hand， and on the other hand it needs to change the externalities of environmental costs to accelerate the improvement of green input-output system， so as to promote the positive movement of convergence equilibrium point of energy use efficiency.

Keywords： energy use efficiency; Yellow River Basin; Super-DEA; convergence analysis; spatial analysis

［責(zé)任編校 趙曉華 陳留院］

收稿日期：2022-04-29;修回日期：2022-07-06.

基金項(xiàng)目：河南省教育廳人文社科項(xiàng)目（2021-ZZJH-371）；河南科技智庫(kù)調(diào)研課題項(xiàng)目（HNKJZK-2022-03B）；鄭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)管理學(xué)新興學(xué)科孵化研究基地項(xiàng)目（101/32610168）；鄭州大學(xué)骨干教師培育計(jì)劃（2021ZDGGJS034）.

作者簡(jiǎn)介：張曉昱（1985-），女，河南商丘人，鄭州大學(xué)講師，博士，研究方向?yàn)榻y(tǒng)計(jì)與能源計(jì)量，E-mail：zhangxiaoyu@zzu.edu.cn.

通信作者：鄭鵬飛（1983-），男，河南洛陽(yáng)人，鄭州大學(xué)講師，博士，研究方向?yàn)橥聊舅c交通檢測(cè)，E-mail：pfzhce15@zzu.edu.cn.