武盈盈　李燕

摘要通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)升級提高能源效率，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排對區(qū)域經(jīng)濟(jì)意義重大。本文以山東省工業(yè)全要素能源效率為研究對象，首先從理論上構(gòu)造了能源效率隨機(jī)前沿理論模型，并利用2006-2013年山東省37個(gè)工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)和貝葉斯估計(jì)方法對理論模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，隨后測算出各行業(yè)全要素能源效率值并進(jìn)行聚類分析，最后構(gòu)造Tobit模型對工業(yè)部門能源效率的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究。研究表明：①能源和資本投入對產(chǎn)出的結(jié)果顯著為正，而勞動力數(shù)量對產(chǎn)出的影響為負(fù)，說明工業(yè)行業(yè)存在勞動冗余；②應(yīng)進(jìn)一步開發(fā)具有較高能源效率的化工、機(jī)械、裝備制造業(yè)、食品加工業(yè)等主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，特別是應(yīng)圍繞海洋產(chǎn)業(yè)，以海洋化工、海洋生物醫(yī)藥等為重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級；③企業(yè)規(guī)模、對外開放程度、外商投資水平、技術(shù)創(chuàng)新與能源效率顯著正相關(guān)，而國有及國有控股企業(yè)占比與能源效率顯著負(fù)相關(guān)，因此，山東省工業(yè)能源效率的提高需要進(jìn)一步推進(jìn)“國退民進(jìn)”改革，擴(kuò)大對外開放程度，充分發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的作用。

關(guān)鍵詞全要素能源效率；隨機(jī)前沿模型；影響因素

中圖分類號F416.2文獻(xiàn)標(biāo)識碼A文章編號1002-2104（2015）06-0114-07doi：103969/jissn1002-2104201506016

現(xiàn)階段，我國面臨的能源與環(huán)境之間的矛盾日益嚴(yán)重。主要表現(xiàn)在：能源需求旺盛，能源供給短缺；能源結(jié)構(gòu)中清潔能源比例偏低，環(huán)境污染嚴(yán)重；能源效率偏低，節(jié)能減排任務(wù)艱巨。提高能源效率，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排成為中國各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展亟需解決的重大問題。山東省面臨的壓力尤為突出，主要表現(xiàn)在山東省經(jīng)濟(jì)增長過度依賴第二產(chǎn)業(yè)，特別是高能耗、高排放的重工業(yè)，不利于節(jié)能減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。為提高工業(yè)能源效率，必須全面認(rèn)識各行業(yè)能源效率狀況如何，研究影響能源效率的因素有哪些，在此基礎(chǔ)上，針對具體行業(yè)提出改革政策建議，通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整提高能源利用效率。特別是結(jié)合山東省正在實(shí)施的“藍(lán)黃戰(zhàn)略”，在藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)和黃三角經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)帶動下實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制造業(yè)向現(xiàn)代制造業(yè)的轉(zhuǎn)變，推進(jìn)山東省在低碳經(jīng)濟(jì)背景下實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長。

1文獻(xiàn)回顧

從廣義上看，能源效率可以分為經(jīng)濟(jì)效率和技術(shù)效率。其中，技術(shù)效率主要取決于生產(chǎn)過程中所使用的技術(shù)設(shè)備、生產(chǎn)工藝與方法。經(jīng)濟(jì)效率則是從市場價(jià)值的角度衡量能源投入與產(chǎn)出之間的對比關(guān)系。本文研究的是能源經(jīng)濟(jì)效率。

國內(nèi)外學(xué)者對能源效率的研究比較多，主要圍繞著區(qū)域能源效率狀況、能源效率差異、能源效率變化狀況、影響能源效率的因素以及能源效率與其他經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)聯(lián)等問題。在對這些問題的研究中，國內(nèi)外學(xué)者對能源效率內(nèi)涵的理解逐步拓展，經(jīng)歷了從單要素能源效率到全要素能源效率的轉(zhuǎn)變過程，所使用的研究方法主要包括因素分解法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis）、隨機(jī)前沿分析（Stochastic Frontier Approach）等。

1.1因素分解法

這是單要素能源效率研究所采用的主要方法。單要素能源效率就是將能源效率界定為一定時(shí)期內(nèi)，一個(gè)區(qū)域生產(chǎn)一單位的總產(chǎn)出所消耗的能源，即能源強(qiáng)度。在這一概念框架下，依據(jù)sun[1]1998年提出的完全分解模型，眾多學(xué)者對能源強(qiáng)度的變化進(jìn)行了分解。完全分解模型是通過一系列數(shù)學(xué)變換將v=x1·x2·x3…xn中，變量v的總變化分解成各因素xi的變化對總變化的貢獻(xiàn)效應(yīng)之和。根據(jù)這一思想，一個(gè)系統(tǒng)的能源強(qiáng)度可以看作各部門能源強(qiáng)度的加權(quán)平均數(shù)，即能源強(qiáng)度的變化可以分解為部門能源強(qiáng)度效應(yīng)和部門結(jié)構(gòu)效應(yīng)。眾多學(xué)者利用這一方法從地區(qū)、產(chǎn)業(yè)和行業(yè)層面分別對研究對象的能源強(qiáng)度變化進(jìn)行分解，如Ang B W[2]，齊志新，陳文穎[3]等。

單要素能源效率計(jì)算簡單方便，但這一指標(biāo)忽略了能源只是投入要素的一種，它必須與其他生產(chǎn)要素——資本、勞動等相結(jié)合才能有產(chǎn)出[4]，這一缺陷導(dǎo)致越來越多的學(xué)者關(guān)注在考慮人力、資本等其他要素參與情況下，研究對象能源效率狀況，即全要素能源效率。測度效率的方法主要有參數(shù)法和非參數(shù)法兩種，參數(shù)法又包括隨機(jī)前沿（Stochastic Frontier）和確定前沿（Deterministic Frontier）兩種，全要素能源效率的測定一般使用前者。非參數(shù)法主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA，全稱）方法[5]。

1.2數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是把具有相同目標(biāo)，相同投入和產(chǎn)出指標(biāo)的同類型決策單元組成1個(gè)決策集合，利用線性規(guī)劃方法找出最優(yōu)生產(chǎn)前沿，并根據(jù)其他決策單元相對最優(yōu)生產(chǎn)前沿的距離來計(jì)算決策單元的相對效率。因此，利用DEA方法計(jì)算的能源效率是一個(gè)大于0小于1的正數(shù)，它測度了能源投入既定下的實(shí)際產(chǎn)出與最大產(chǎn)出之比或產(chǎn)出既定下的最小投入與實(shí)際投入之比。目前DEA是進(jìn)行能源效率研究使用最多的一種方法。相關(guān)研究文獻(xiàn)可以分為兩類，一類是基于投入的DEA方法，如Hu and Wang[6]，魏楚和沈滿洪[7]。根據(jù)公式CRSTE=VRSTE·SE，這類研究將固定規(guī)模報(bào)酬下的能源技術(shù)效率定義為全要素能源效率，全要素能源效率（CRSTE）可以分解為純技術(shù)效率（VRSTE）和規(guī)模效率（SE）兩部分。其中，VRSTE表明投入要素在使用上是否具有效率，SE則代表投入要素的配置效率。這樣全要素能源效率的缺乏進(jìn)一步歸結(jié)為來自純技術(shù)效率或者規(guī)模效率的缺乏。另一類研究是基于投入（或產(chǎn)出）導(dǎo)向的Malmquist能源效率指數(shù)方法，如王珊珊[8]，陳德敏[9]。根據(jù)公式ML=EFFCH·TECH=PECH·SECH·TECH，將Malmquist能源效率指數(shù)分解為純技術(shù)效率指數(shù)（PECH）、規(guī)模指數(shù)（SECH）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TECH）的乘積。

1.3隨機(jī)前沿分析（SFA）

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析作為非參數(shù)方法的典型代表，其不要求事先界定生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，也不需要對研究樣本的無效率分布先做出假設(shè)，而以隨機(jī)前沿分析為代表的參數(shù)法則考慮隨機(jī)因素的影響，通過計(jì)量回歸方法，估計(jì)生產(chǎn)前沿面。這種方法最初由Meeusen和Broeck[10]、Aigner[11]提出，后經(jīng)Jondrow[12]等人完善。完善之后的隨機(jī)前沿方法從殘差中分離出技術(shù)無效率項(xiàng)，利用條件分布不僅估計(jì)出全部樣本的平均效率值，也可以估計(jì)每個(gè)觀察點(diǎn)的效率狀態(tài)。SFA的基本模型可以表示為：