車?yán)蜷?/p>

摘要：鋼鐵工業(yè)是我國國民經(jīng)濟的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)之一，特別是近十年來，我國鋼鐵工業(yè)取得了長足的進步。然而，高污染、高能耗的特點使鋼鐵工業(yè)在防污減排、節(jié)能降耗等方面承受著巨大的壓力。文章利用Bootstrap-DEA方法對我國49家重點鋼鐵企業(yè)的能源效率進行評估，并對其能源效率的異質(zhì)性進行了探究。

Abstract： China's iron and steel industry is one of the important basic industry of the national economy and has made remarkable progress especially in the past ten years. However， high pollution emissions and energy consumptions makes it so hard to reduce emissions and save energy. This paper evaluated the energy efficiency of China's 49 major iron and steel enterprises based on Bootstrap-DEA method， and then explored the heterogeneity of energy efficiency.

關(guān)鍵詞：鋼鐵企業(yè)；能源效率；Bootstrap-DEA

Key words： iron and steel enterprise；energy efficiency；Bootstrap-DEA method

中圖分類號：TF089 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）24-0065-03

0 引言

鋼鐵工業(yè)是國民經(jīng)濟的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，但隨著我國經(jīng)濟的快速增長，資源能源消費約束明顯顯現(xiàn)，鋼鐵工業(yè)在防污減排、節(jié)能降耗等方面承受著巨大的壓力。鋼鐵行業(yè)是國家推進節(jié)能減排工作的重點產(chǎn)業(yè)，其節(jié)能減排工作的成效關(guān)系到全社會整體節(jié)能減排工作的成效。對我國鋼鐵企業(yè)的能源效率進行準(zhǔn)確的估算并進行分析，對改變目前我國鋼鐵工業(yè)發(fā)展模式，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，節(jié)能降耗、促進淘汰落后產(chǎn)能、推動兼并重組具有重要的現(xiàn)實意義。

目前，大多數(shù)針對于我國能源效率的研究都采用了省際的面板數(shù)據(jù)[1-3]，很少有針對于企業(yè)層面微觀數(shù)據(jù)的研究。然而微觀層面的數(shù)據(jù)跟宏觀層面數(shù)據(jù)相比更加精確，理論研究價值同樣不容忽視。

能源效率評價方法主要有兩種。一是非參數(shù)的DEA方法。該方法在測定評價單元的能源效率相對有效性時對每個評價單元進行優(yōu)化[4]。二是參數(shù)方法，最常用的為SFA方法。SFA方法在本質(zhì)上是一種極大似然估計的參數(shù)估計方法，其需要為待估計的生產(chǎn)前沿面假定一種函數(shù)形式[5-6]。預(yù)先設(shè)定的生產(chǎn)函數(shù)可能與現(xiàn)實不符，且SFA方法在處理多產(chǎn)出問題時也存在困難。利用Bootstrap的思想，可以彌補傳統(tǒng)DEA模型無法考慮統(tǒng)計誤差的缺陷，因此文章將采用Bootstrap-DEA方法來對我國49家主要的鋼鐵企業(yè)能源效率進行評估。

1 模型構(gòu)建及變量選取

1.1 Bootstrap-DEA模型

Simar和Wilson等人提出了可以對DEA估計值進行糾偏、估計置信區(qū)間及說明顯著性水平的Bootsrap-DEA方法[7]。該方法的主要思路是：利用Bootstrap的思想對原始樣本進行重復(fù)的抽樣，構(gòu)造大量的Bootstrap樣本數(shù)據(jù)，從而得到大量的Bootstrap效率值，通過Bootstrap效率值的經(jīng)驗分布來構(gòu)造置信區(qū)間等去進行統(tǒng)計推斷。真實的效率值、DEA估計效率值及Bootstrap效率值三者之間的關(guān)系如下：DEA估計效率值是對原始樣本的真實效率值的估計量，Bootstrap效率值是基于大量模擬Bootstrap樣本對DEA估計效率值的估計及糾偏。

1.2 變量選取及說明

文章收集了2014年我國49家主要的鋼鐵企業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為鋼聯(lián)數(shù)據(jù)庫[8]。鋼鐵企業(yè)選取的標(biāo)準(zhǔn)是要同時保證企業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)的完整性和樣本的多樣性。樣本的多樣性是指樣本要包含不同類型的鋼鐵企業(yè)，以保證樣本的代表性。最終選取的樣本包括了不同所有制類型、不同規(guī)模、不同投產(chǎn)年限以及不同區(qū)域的鋼鐵企業(yè)。

考慮鋼鐵生產(chǎn)的過程及其產(chǎn)生的碳排放，文章選取5個投入指標(biāo)，分別為能源消費量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）、總耗水量（萬噸）、總員工人數(shù)（人）、高爐設(shè)備（立方米）和轉(zhuǎn)爐設(shè)備（噸）；2個產(chǎn)出指標(biāo)，即鋼鐵企業(yè)總產(chǎn)值（億元）和二氧化碳排放量（萬噸）。為去除指標(biāo)量綱的影響，所有的指標(biāo)在計算之前都進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

2 估算結(jié)果及分析

文章利用MAXDEA軟件對所選49家主要的鋼鐵企業(yè)進行Bootstrap-DEA能源效率評價，采用產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA-CCR模型，并將Bootstrap迭代的次數(shù)設(shè)置為1000。最終估算結(jié)果如表1。從表1可以看出，利用傳統(tǒng)的DEA模型來對鋼鐵企業(yè)進行評估，結(jié)果普遍是被高估了的，而利用Bootstrap-DEA方法來對前沿面的估計進行多次迭代與糾偏，使得估計出來的生產(chǎn)前沿面更加平滑，更加接近真實的生產(chǎn)前沿面，這樣計算出來的能源效率更加可信，更加符合現(xiàn)實情況。

從排名來看，大多數(shù)企業(yè)的排名在糾偏后都有調(diào)整。寶鋼集團、邯鋼集團、建龍集團等企業(yè)的能源效率排名在糾偏后下降，其中建龍集團下降幅度最大，由第1名變成第28名；安鋼集團、柳鋼集團、威剛集團等企業(yè)的能源效率排名在糾偏后有所提高，三者均提高了11名；本鋼集團、鄂城鋼鐵、杭鋼集團等少數(shù)企業(yè)的能源效率排名在糾偏前后沒有變化。糾偏后，能源效率最高的是萊鋼集團，為0.9336，最低的為衡鋼集團，為0.5716；大多數(shù)鋼鐵企業(yè)的能源效率還存在很大提升空間。

接下來，文章對鋼鐵企業(yè)進行分組以探討我國鋼鐵企業(yè)能源效率的異質(zhì)性。利用非參數(shù)檢驗方法來檢驗不同組別下的能源效率是否存在顯著性的差異。零假設(shè)為“各組的能源效率沒有顯著性的差異”，如果非參數(shù)檢驗結(jié)果的P值小于0.05，則拒絕零假設(shè)，表明各組的能源效率在95%的置信水平下存在顯著性的差異，非參數(shù)檢驗結(jié)果如表2。

具體分組標(biāo)準(zhǔn)如下：①根據(jù)鋼鐵企業(yè)不同的所有制形式將49家鋼企分為兩組，分別為27家上市鋼企及22家未上市鋼企。②根據(jù)鋼鐵企業(yè)投產(chǎn)年限的長短分組，以50年為界，投產(chǎn)大于等于50年的為老鋼企，共36家；投產(chǎn)小于50年的為新鋼企，共13家。③根據(jù)鋼鐵企業(yè)所在區(qū)域分為三組，分別為東部地區(qū)24家鋼企，中部地區(qū)14家鋼企，西部地區(qū)11家鋼企。④根據(jù)鋼鐵企業(yè)規(guī)模的大小進行分組，年產(chǎn)量大于1億噸粗鋼的為大型鋼企，共14家；年產(chǎn)量在0.5-1億噸的為中型鋼企，共16家；年產(chǎn)量小于0.5億噸的為小型鋼企，共19家。

根據(jù)表2非參數(shù)檢驗結(jié)果，我們可以看到不同所有制形式以及不同區(qū)域之間的鋼鐵企業(yè)能源效率存在顯著性的差異。上市鋼鐵企業(yè)的能源效率要比未上市的鋼鐵企業(yè)高，這可能是由于上市企業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備大多已經(jīng)配備完善，產(chǎn)量穩(wěn)定，可以通過多種方式募集資金來進行關(guān)于提升能效的技術(shù)研發(fā)。并且上市鋼鐵企業(yè)收到公眾監(jiān)管力度較大，每年均需要公開披露能源消耗指標(biāo)（如噸鋼綜合能耗、噸鋼可比能耗等），這種機制也倒逼了上市鋼鐵企業(yè)投入更多的資金與精力來研發(fā)核心生產(chǎn)技術(shù)，提高能源效率。而未上市鋼鐵企業(yè)大多數(shù)規(guī)模較小，可能更注重于增加產(chǎn)能而非提高能源效率，因而能源效率較低。東西部的鋼鐵企業(yè)能源效率比中部地區(qū)的鋼鐵企業(yè)高，原因可能是東部的生產(chǎn)技術(shù)較為發(fā)達，生產(chǎn)設(shè)備也更為高級，西部的煤炭資源更加優(yōu)質(zhì)等等。以投產(chǎn)年限分組的鋼鐵企業(yè)能源效率雖然不存在顯著性的差異，但從效率均值來看，由于新建鋼企的生產(chǎn)設(shè)備較新，老鋼企生產(chǎn)設(shè)備老舊，因此新鋼企能源效率要比老鋼企高；大型的鋼鐵企業(yè)效率比中小型鋼鐵企業(yè)高，這說明了鋼鐵企業(yè)的能源效率也存在著規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)。

3 結(jié)論

文章利用Bootstrap-DEA方法對我國49家重點鋼鐵企業(yè)的能源效率進行評估，并利用非參數(shù)檢驗方法對我國鋼鐵企業(yè)的能源效率異質(zhì)性進行了探討。結(jié)果表明：①利用傳統(tǒng)DEA模型對能源效率評價的結(jié)果是有偏的，在利用Bootstrap技術(shù)進行糾偏后，大多數(shù)的鋼鐵企業(yè)能源效率排名發(fā)生了改變，個別企業(yè)變動較大；②上市鋼鐵企業(yè)的能源效率比未上市的鋼鐵企業(yè)高，東西部地區(qū)的鋼鐵企業(yè)能源效率比中部地區(qū)高。

參考文獻：

[1]吳琦，武春友.基于 DEA 的能源效率評價模型研究[J]. 管理科學(xué)，2009，22（1）：103-112.

[2]續(xù)競秦，楊永恒.基于 SFA 的地區(qū)能源效率評價方法研究[J].煤炭經(jīng)濟研究，2012（6）：37-41.

[3]蔣偉，李蓉，強林飛，等.環(huán)境約束下的中國全要素能源效率研究[J].統(tǒng)計與信息論壇，2015（05）：22-28.

[4]郭文，孫濤.中國工業(yè)行業(yè)生態(tài)全要素能源效率研究[J].管理學(xué)報，2013，11（1）：690-1.

[5]王雄，岳意定，劉貫春.基于 SFA 模型的科技環(huán)境對中部地區(qū)能源效率的影響研究[J].經(jīng)濟地理，2013，33（5）：37-42.

[6]Lundgren T， Marklund P O， Zhang S. Industrial energy demand and energy efficiency-Evidence from Sweden[J]. Resource and Energy Economics， 2016， 43： 130-152.

[7]Simar L， Wilson P W. Sensitivity analysis of efficiency scores： How to Bootstrap in nonparametric frontier models[J]. Management science， 1998， 44（1）： 49-61.

[8]鋼聯(lián)數(shù)據(jù)庫：http：//data.glinfo.com.