陳云飛

(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072)

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我國省區(qū)能源環(huán)境效率分析
——基于Meta-frontier模型

陳云飛

(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072)

為研究各省市區(qū)的能源環(huán)境效率,考慮非理想產(chǎn)出的影響,采用基于松弛變量的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法,測算了2005—2012年我國30個(gè)省市區(qū)的能源環(huán)境效率。研究結(jié)果表明,我國能源環(huán)境效率總體呈下降趨勢,但隨著能源結(jié)構(gòu)的持續(xù)優(yōu)化,清潔能源比重有所提高,2012年后環(huán)境效率值出現(xiàn)反彈;結(jié)合Meta-frontier模型對決策單元分組后的對比研究顯示,提高城鎮(zhèn)化和增加研發(fā)投入有利于能源環(huán)境效率的提升,降低第二產(chǎn)業(yè)比重也可以達(dá)到類似的效果,但大幅增加治理污染的投入后,短期效果并不顯著。針對結(jié)果分析,最后提出了相應(yīng)的對策與建議。

能源環(huán)境效率;松弛變量模型;Meta-frontier模型

1 文獻(xiàn)綜述

隨著科技的進(jìn)步以及能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,近年來我國的能源利用效率不斷提高,2015年能源強(qiáng)度相對于2005年降低了22%。然而,由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要,能源消費(fèi)總量不斷提升[1]。我國自2010年成為世界最大的能源消耗國,消費(fèi)總量一直居世界首位。據(jù)英國石油公司統(tǒng)計(jì),2015年我國能源消費(fèi)總量達(dá)到43.0億噸標(biāo)準(zhǔn)煤,占世界消費(fèi)總量的23%。相對于發(fā)達(dá)國家而言,現(xiàn)階段我國的能源利用效率仍然偏低,由于化石能源的不可再生性,如何提高能源利用效率成為各界關(guān)注的焦點(diǎn)。

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)考慮能源消耗帶來的環(huán)境影響已經(jīng)成為各界共識(shí)[2,3]。近年來,中國政府持續(xù)推動(dòng)相應(yīng)政策改革,探索促進(jìn)環(huán)境效率提升的激勵(lì)性機(jī)制。因此,研究我國各地區(qū)的能源環(huán)境效率及其影響因素,有助于政策制定者根據(jù)地區(qū)差異推出針對性政策、措施,以促進(jìn)環(huán)境效率的提升。

隨機(jī)前沿分析(SFA,stochastic frontier analysis)是基準(zhǔn)化效率評價(jià)方法中學(xué)者最為青睞的參數(shù)方法,需要事先假設(shè)函數(shù)形式,在函數(shù)選擇中需要竭力避免多重共線性、量綱等問題影響,在很大程度上影響了其使用范圍。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA,data envelopment analysis)是目前應(yīng)用最廣泛的能源行業(yè)非參數(shù)基準(zhǔn)化效率分析方法,比較適合多投入、多產(chǎn)出情形[4,5]。該方法的思想源于Farrell[6]關(guān)于經(jīng)濟(jì)效率的研究,Charnes等[7]創(chuàng)立DEA方法,將其拓展至多投入、多產(chǎn)出的相對生產(chǎn)效率問題分析。魏權(quán)齡等[8-10]在前人研究DEA的基礎(chǔ)上,詳細(xì)地展示了多種模型的有效性以及投影的問題,并且分別描述了各種模型的公理、性質(zhì)以及使用情況。DEA方法被應(yīng)用到農(nóng)業(yè)、經(jīng)濟(jì)、能源等領(lǐng)域[2,11,12]。

汪克亮等[3]基于BCC模型研究了考慮環(huán)境效應(yīng)的中國省際全要素能源效率;Hu等[11]運(yùn)用CCR、BCC模型以及全要素能源效率(TFEE,total-factor energy efficiency)指數(shù)研究我國29個(gè)地區(qū)1995—2002年能源的利用效率。但是,傳統(tǒng)的DEA模型求得的效率值區(qū)分度不高,而且沒有考慮排放物等非理想產(chǎn)出。針對第一個(gè)問題,Tone[13]提出基于松弛變量(SBM,slacks-based measure)的方法,一種非徑向的DEA模型,避免徑向和角度選擇的差異帶來的偏差和影響,增加效率值間的區(qū)分度;針對后一個(gè)問題,Tone[14]進(jìn)一步提出考慮非理想產(chǎn)出的SBM模型。Li等[2]選擇SBM模型結(jié)合生態(tài)全要素能源效率(ETFEE,ecological total-factor energy efficiency)指數(shù),考慮非理想產(chǎn)出二氧化碳和二氧化硫,全面反映各省份的能源效率值。但是,DEA對決策單元同質(zhì)性要求較高,在很多情況下難以滿足。例如,各地區(qū)在城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、研發(fā)投入、環(huán)境治理等方面存在巨大差異。針對這個(gè)問題,O’Donnell等[15]提出Meta-frontier同DEA、SFA的結(jié)合框架,根據(jù)外在環(huán)境差異對決策單元進(jìn)行分組,分析決策單元生產(chǎn)無效在多大程度上是由于外部環(huán)境因素引起的?？紤]到地區(qū)的差異性,采用基于松弛變量的Meta-frontier模型,研究我國各地區(qū)的能源環(huán)境效率,更好地甄別和減少外部因素對結(jié)果的影響,提高結(jié)果的客觀性和政策建議的針對性。

2 研究方法

2.1 基于松弛變量的DEA模型

DEA方法最初的CCR模型由Charnes等[7]基于規(guī)模收益不變的條件提出;Banker等[16]提出考慮規(guī)模收益可變的BCC模型。Tone[13]提出了基于松弛變量的SBM模型,該模型不僅有利于提高決策單元效率值的區(qū)分度,而且可以求得決策單元對應(yīng)的松弛變量。

能源消耗過程中不僅有理想產(chǎn)出,還有非理想產(chǎn)出,往往伴隨污染環(huán)境的氣體排放。這時(shí)的生產(chǎn)可能集表示為

T={(x,yg,yb)∶xcanproduce(yg,yb)}。

(1)

關(guān)于該生產(chǎn)可能集有兩個(gè)假設(shè):產(chǎn)出具有弱可處置性,如果(x,yg,yb)∈T,并且0≤θ≤1,那么(x,θyg,θyb)∈T;理想產(chǎn)出和非理想產(chǎn)出具有共生性,即(x,yg,yb)∈T,若yb=0,必有yg=0,表示產(chǎn)生理想產(chǎn)出的同時(shí)必然有非理想產(chǎn)出。

Tone[14]改進(jìn)了SBM模型,考慮了非理想產(chǎn)出情況下,基于規(guī)模收益不變的模型如下:

(2)

其中:每個(gè)決策單元有m個(gè)投入變量,n1個(gè)理想產(chǎn)出變量,n2個(gè)非理想產(chǎn)出變量;X,Yg,Yb,Sg和Sb分別代表投入矩陣、理想產(chǎn)出和非理想產(chǎn)出矩陣及其對應(yīng)的松弛矩陣;λ代表常數(shù)向量;ρ代表決策單元o的效率值。

2.2 Meta-frontier方法

傳統(tǒng)的DEA模型下,假設(shè)所有的決策單元具有同質(zhì)性,構(gòu)造一個(gè)共同的生產(chǎn)前沿面,將使得外部環(huán)境條件惡劣的決策單元在效率評價(jià)中處于不利地位。為了克服這種環(huán)境影響的異質(zhì)性問題,O’Donnell等[15]提供了一種評估和比較具有不同環(huán)境變量的決策單元的效率值的方法——Meta-frontier。首先,計(jì)算共同前沿下的DEA效率值;然后,根據(jù)外在環(huán)境的差異將決策單元分組;接著,計(jì)算組內(nèi)前沿下的效率值;最后,構(gòu)造共同前沿技術(shù)比率(MTR,meta-technology ratio)分析組內(nèi)前沿和共同前沿之間的差距。不同組的MTR存在差異,該值越大表示該組的前沿面離共同前沿面越近,說明該組所處的環(huán)境有利于效率值提升。

為了更好地理解Meta-frontier方法,利用圖1進(jìn)行圖示說明。假設(shè)一個(gè)單投入單產(chǎn)出的生產(chǎn)集,它們的共同前沿面是MM’;根據(jù)環(huán)境的異質(zhì)性,將所有決策單元分成三組,組內(nèi)前沿面分別是11’,22’和33’。若某一個(gè)特定的決策單元A屬于組11’,那么它的基于投入的共同前沿和組內(nèi)前沿下的效率值計(jì)算分別如下:

(3)

(4)

為分析組內(nèi)前沿11’和共同前沿MM’間的差距,決策單元A的MTR定義為

(5)

從圖1中可以看出,11’前沿面明顯比22’離共同前沿MM’更近,也就是前一組的整體MTR值要大于后一組,表示前一組的環(huán)境變量優(yōu)于后一組。

圖1 共同前沿和組前沿Fig.1 Meta-frontier and group-frontier

3 數(shù)據(jù)和變量選取

3.1 數(shù)據(jù)和投入、產(chǎn)出變量選取

選取我國各省、市、自治區(qū)為研究對象,由于數(shù)據(jù)可得性,西藏、港澳臺(tái)未納入研究范圍,討論30個(gè)

省市區(qū)從2005—2012年的能源環(huán)境效率變化。研究環(huán)境效率,能源消耗量必然作為一種投入變量。勞動(dòng)力同樣是重要的投入變量,而資本存量作為投入的一個(gè)重要變量,能源利用過程中,需要大量的設(shè)備、資金等投入。資本存量沒有直接的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),參考張軍等[17]的永續(xù)盤存法,統(tǒng)一折算為2005年不變價(jià)。能源消耗最常用的理想產(chǎn)出就是地區(qū)生產(chǎn)總值[3,18]。關(guān)于非理想產(chǎn)出,由于能源消耗過程中排放最多的就是二氧化碳,它是溫室氣體的主要成分[19];排放的二氧化硫是一種有毒氣體,是形成酸雨的主要成分[2],選取二氧化碳和二氧化硫作為非理想產(chǎn)出。

3.2 環(huán)境變量及分組

選取城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、研發(fā)投入以及治理污染投入四個(gè)影響因素作為環(huán)境變量。以城鎮(zhèn)人口占地區(qū)總?cè)丝诒壤沓擎?zhèn)化率,第二產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值比重代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),應(yīng)用研究發(fā)展費(fèi)用占地區(qū)生產(chǎn)總值比重代表研發(fā)投入情況,治理污染費(fèi)用占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重代表治理污染投入,數(shù)據(jù)分別來源于《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于決策單元數(shù)量問題,根據(jù)各變量中位數(shù)界定分組閾值將決策單元分為兩組,如表1所列。

表1 根據(jù)環(huán)境變量的分組

4 實(shí)證分析

共同前沿下的模型稱為模型1,根據(jù)城鎮(zhèn)化率、二產(chǎn)比重、研發(fā)投入以及治理污染投入四個(gè)環(huán)境變量的高低分組分別稱為模型2-1、模型2-2、模型2-3和模型2-4,利用Matlab軟件求得各模型下的環(huán)境效率值。

4.1 環(huán)境效率值變動(dòng)分析

我國能源環(huán)境效率2005—2012年的變化情況如圖2所示。由圖2可以看出,研究期間我國能源環(huán)境效率總體呈現(xiàn)下降的趨勢?？紤]DEA是一種相對效率評價(jià)方法,說明各省份間的效率差距變大,盡管國家采取多種措施提高環(huán)境效率,但綜合效率值卻呈現(xiàn)出與能源利用效率相反的趨勢。加快環(huán)境效率落后地區(qū)的政策監(jiān)管,是提高國家整體環(huán)境效率的關(guān)鍵。2012年前后,清潔能源發(fā)電量大幅增加,非理想產(chǎn)出減少。因此,2012年我國能源環(huán)境效率出現(xiàn)了一定程度的反彈。

圖2 2005—2012年我國能源環(huán)境效率變化趨勢Fig.2 Domestic energy environment efficiency variation tendency from 2005 to 2012

4.2 省區(qū)能源環(huán)境效率分析

對各省區(qū)的能源環(huán)境效率進(jìn)行對比分析,結(jié)果如表2所列。在模型1中,北京、上海和廣東的效率值為1,主要原因是它們具有技術(shù)先進(jìn)、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先、服務(wù)業(yè)發(fā)達(dá)等共同特點(diǎn)。云南、甘肅、青海、貴州、寧夏的效率排名在后五位,效率值分別為0.303 5、0.303 4、0.248 8、0.240 7和0.202 6,而這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對比較落后,城鎮(zhèn)化率較低,研發(fā)投資水平低。

考慮環(huán)境變量的影響,使用Meta-frontier方法,對比組內(nèi)前沿下與共同前沿下的環(huán)境效率值。在模型2-1下,城鎮(zhèn)化率水平較低組相比于模型1效率值得到提升,說明城鎮(zhèn)化水平顯著影響效率值。同樣地,模型2-2、模型2-3、模型2-4也出現(xiàn)了類似的情況。在環(huán)境變量不同的情況下,把所有的省區(qū)當(dāng)做同質(zhì)的決策單元顯然有失偏頗,特別是環(huán)境不利條件下的省區(qū)在效率評價(jià)中將處于弱勢地位。因此,為了降低環(huán)境變量的影響,必須將各省區(qū)進(jìn)行分組,并且將組內(nèi)位于前沿面上的決策單元作為參考與目標(biāo),然后求得需要減少的能源消耗、資本存量和勞動(dòng)力量,求得增加的地區(qū)生產(chǎn)總值以及減少的二氧化碳、二氧化硫。

表2 各省市區(qū)2005—2012年平均效率值

4.3 環(huán)境變量的影響

由于不同決策變量下分組存在差異,利用Meta-fontier方法,將模型1分別與模型2-1、模型2-2、模型2-3、模型2-4下的效率值的比例取平均值,即為省區(qū)在研究期間不同分組下的MTR值,見表3。

城鎮(zhèn)化率較高組的MTR值明顯大于較低組,說明城鎮(zhèn)化率提高有助于提高能源環(huán)境效率。伴隨城鎮(zhèn)化水平的提升,人口集中度提高,雖然城鎮(zhèn)人口的生活水平高于農(nóng)村,導(dǎo)致終端能源消耗增長,但是完善的能源利用基礎(chǔ)設(shè)施致使城鎮(zhèn)居民的能源利用效率更高,能源環(huán)境綜合效率提升;另一方面,城鎮(zhèn)化的提高帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,提高該地區(qū)的資源配置能力,促進(jìn)了能源的高效利用。

表3 不同分組的共同前沿技術(shù)比率

二產(chǎn)占比較高組的MTR值小于較低組,例如,山西、河北的二產(chǎn)比重高達(dá)55%、52%,對應(yīng)的環(huán)境效率只有0.318 1、0.379 3。第二產(chǎn)業(yè)主要包括采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、建筑業(yè),涵蓋了幾乎所有的能源密集型行業(yè),產(chǎn)生的溫室氣體較多。相對第三產(chǎn)業(yè),其附加值低,對能源的依賴程度高,這說明第二產(chǎn)業(yè)占比的變化與能源環(huán)境效率負(fù)相關(guān)。也說明國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中,提高三產(chǎn)比例政策的正確性[20]。

研發(fā)投入較高組的MTR值大于較低組,表明研發(fā)投入水平越高,越有利于該地區(qū)環(huán)境效率的提升。研發(fā)投入反映了地區(qū)的技術(shù)水平,先進(jìn)的技術(shù)有助于能源利用效率的提升。特別是近年來環(huán)境保護(hù)力度的提升,在能源使用過程中,需要減少溫室氣體和有害氣體的排放,大力發(fā)展清潔能源,例如我國風(fēng)電和太陽能發(fā)電的明顯提速。

略顯意外的是,治理污染投入高組的MTR值小于低組。表面上看,這與我們的直觀感受不一致,某地區(qū)對于污染治理的高投入,代表了對于環(huán)境保護(hù)的重視,應(yīng)該有利于效率值的提升。進(jìn)一步分析不難發(fā)現(xiàn),治理污染的高投入,表示該地區(qū)的環(huán)境污染情況比較嚴(yán)重,污染排放物較多,所以環(huán)境效率水平較低。這說明了各地區(qū)一定要提高環(huán)境保護(hù)的認(rèn)知,事前控制的效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于事后治理。

5 結(jié)論及建議

研究在考慮非理想產(chǎn)出的情形下,采用基于松弛變量的DEA模型和Meta-frontier方法,測算了2005—2012年我國30個(gè)省區(qū)的能源環(huán)境效率,同時(shí)分析了外在環(huán)境變量的影響,得到如下結(jié)論和建議。

首先,結(jié)合SBM模型和Meta-frontier方法,改進(jìn)了評價(jià)結(jié)果。根據(jù)外在環(huán)境變量的不同,將各省區(qū)分的組,得到的組內(nèi)效率值更具有可比性,弱化了環(huán)境變量對于省區(qū)環(huán)境效率評價(jià)的影響。如果僅使用DEA模型,會(huì)低估不利條件下的省區(qū)環(huán)境效率評價(jià)。該方法為考慮外部差異的效率研究提供了新的視角。提升能源環(huán)境效率,應(yīng)結(jié)合不同地區(qū)的實(shí)際情況,制定針對性的經(jīng)濟(jì)、能源發(fā)展策略。

其次,通過環(huán)境變量的影響分析發(fā)現(xiàn),城鎮(zhèn)化率和研發(fā)投入水平有利于能源環(huán)境效率的提升,因此,在直接進(jìn)行能源利用方式優(yōu)化和管理水平提高的同時(shí),還可以通過改善外在的環(huán)境變量間接促進(jìn)能源效率的提升。對于經(jīng)濟(jì)水平落后省區(qū),例如云南、甘肅、貴州,推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展,提高能源利用的集中度,改善能源的利用效率;此外,各省區(qū)應(yīng)該大力提高科技水平,增加研發(fā)投入水平,保證能源利用技術(shù)的持續(xù)提高。

最后,二產(chǎn)比重偏高和治理污染投入過多的省份通常其能源環(huán)境效率較低。優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),加大高新技術(shù)行業(yè)以及服務(wù)業(yè)等高附加值行業(yè)的發(fā)展,重點(diǎn)監(jiān)控高能耗產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行情況,是實(shí)現(xiàn)能源環(huán)境效率提高的有效舉措。歷史經(jīng)驗(yàn)表明,能源使用過程中要做到事前控制,科學(xué)規(guī)劃發(fā)展,嚴(yán)格項(xiàng)目審批,從源頭上限制污染排放,避免再走“先污染,后治理”的老路。

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DomesticProvincialRegionEnergyEnvironmentEfficiencyAnalysis——BasedonMeta-frontierModel

ChenYunfei

(CollegeofManagementandEconomics,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)

Inrecentyears,alongwiththeincreaseofenergyconsumption,theemissioncausedbydomesticfossilfuelcombustionisgrowingcontinuallywhichhasseriousaffectedtheecologicalenvironment.Inordertoresearchtheenergyenvironmentefficiencyofeachprovincialandmunicipalregion,considertheinfluenceofnon-idealoutput,usethedataenvelopmentanalysismethodbasedonslackvariable,measureandcalculatetheenergyenvironmentefficienciesof30provincialandmunicipalregionsinourcountryfrom2005to2012.Researchresultsshowthatthedomesticenergyenvironmentefficiencygenerallypresentsthedeclinetrend,butalongwiththecontinualoptimizationofenergystructureandtheincreaseofproportionofcleanenergy,theenergyenvironmentefficiencyhavereboundedafter2012;combinedwithMeta-frontiermodeltogroupthedecision-makingunitandconductcomparativeresearch,theresultsshowthattheincreaseofurbanizationrateandresearchanddevelopmentinvestmentisbeneficialtotheincreaseofenergyenvironmentefficiencyandthereduceofsecundiparityproportionalsocanachievesimilareffect,butthesharpincreaseofpollutionmanagementinvestmenthasnoobviousshort-termeffect.Atlast,proposecorrespondingcountermeasuresandsuggestionsaccordingtoresultanalysis.

Energyenvironmentefficiency;Slackvariablemodel;Meta-frontiermodel

Chen Yunfei.Domestic Provincial Region Energy Environment Efficiency Analysis——Based on Meta-frontier Model[J].Journal of Gansu Sciences,2016,28(6):110-115.[陳云飛.我國省區(qū)能源環(huán)境效率分析——基于Meta-frontier模型[J].甘肅科學(xué)學(xué)報(bào),2016,28(6):110-115.]

10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2016.06.022.

2016-07-12;

2016-08-31.

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71373172).

陳云飛(1990-),男,安徽阜陽人,碩士,研究方向?yàn)槟茉葱?、政策與管理.E-mail:feiyunchen@tju.edu.cn.

X196;F114.46

A

1004-0366(2016)06-0110-06