孟凡生， 鄒 韻

(哈爾濱工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

0 引言

隨著全球工業(yè)智能化過程的推進(jìn)，能源供需與生態(tài)、環(huán)境之間的矛盾也逐漸顯現(xiàn)。能源資源的有限性及化石能源的不可再生性都極大地制約了各國經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。能源效率是衡量一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的一個關(guān)鍵性指標(biāo)，其直接影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的可持續(xù)性，是實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境保護(hù)雙贏的重要抓手。中國作為能源資源供需大國，優(yōu)化能源利用、提升能源效率是平衡能源發(fā)展與生態(tài)、環(huán)境間矛盾的有效途徑，更是未來能源發(fā)展的努力方向。近年來，研究人員不斷加強(qiáng)對各能源工業(yè)生產(chǎn)中環(huán)境、生態(tài)污染及破壞問題的重視，增加生態(tài)環(huán)境因素的能源效率、加入不良產(chǎn)出的能源效率研究蔚然成風(fēng)[1]。生態(tài)能源效率是綜合考慮了能源生產(chǎn)帶來的社會、經(jīng)濟(jì)等期望產(chǎn)出和大氣污染、水污染等非期望產(chǎn)出的生態(tài)環(huán)境規(guī)制下的能源效率。探索生態(tài)能源效率時空格局演化，分析地區(qū)間差異形成原因及趨勢，為中國能源經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的推進(jìn)奠定基礎(chǔ)。

從現(xiàn)有能源效率研究來看，學(xué)者們從多個角度展開了探索。從空間收斂角度，Stern利用隨機(jī)前沿模型對全球85個國度的能源效率進(jìn)行分析，發(fā)覺這些被研究對象在加入了生態(tài)環(huán)境規(guī)制后的能源效率存在收斂性特點[2]。Fallahi F從人均能源消費角度出發(fā)，對1971～2013年間109個國家能源效率的收斂性展開實證分析[3]。Eder L等指出欠發(fā)達(dá)地區(qū)的生態(tài)能源效率具有收斂性[4]。中國學(xué)者運用收斂模型對中國30個省、自治區(qū)、直轄市能源效率的收斂性展開分析，研究顯示全社會能源效率呈現(xiàn)階段性變換，總體趨勢由收斂至發(fā)散，引進(jìn)外資是縮短各地能源效率差異較為及時、有效的措施[5]；產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對中國全國及各地區(qū)能源效率收斂水平的提升有較明顯的促進(jìn)作用[6]。從時間演化角度，孟凡生等指出2000～2011十二年間中國能源效率總體為上升趨勢[7]。李雙杰等研究中國2005～2015年間考慮生態(tài)環(huán)境影響的能源效率，結(jié)果表明研究期內(nèi)中國能源效率呈“大幅提升—平穩(wěn)發(fā)展—小幅下降”的演化過程[8]。李蘭冰對生態(tài)全要素能源效率進(jìn)行時間演化分析，指出中國能源效率的轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)“上升—下降—下降—回升”的演進(jìn)態(tài)勢[9]。從影響因素角度，能源效率的演變發(fā)展極易受到各種因素的聯(lián)合驅(qū)動，經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、能源結(jié)構(gòu)、開放程度、政府生態(tài)環(huán)境治理投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步等是影響能源效率的關(guān)鍵要素[10,11]。經(jīng)濟(jì)開放、基礎(chǔ)設(shè)施以及行業(yè)內(nèi)部的技術(shù)和管理水平的提高對能效產(chǎn)生了積極的促進(jìn)效果[12]。較低的技術(shù)水平成為中國各地區(qū)能源效率向更高水平發(fā)展的主要阻礙[13]，通過技術(shù)進(jìn)步可以極大程度的提高能源效率，但不同技術(shù)進(jìn)步路徑對節(jié)能降耗績效存在異質(zhì)性[14,15]。隨著研究的深入，學(xué)者們逐步考慮加入生態(tài)環(huán)境等非期望產(chǎn)出因素，完善能源效率的評價研究[16,17]。楊先明等用污染強(qiáng)度作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)，將生態(tài)與能源結(jié)合研究，認(rèn)為生態(tài)環(huán)境是約束能源發(fā)展的重要因素，受生態(tài)環(huán)境發(fā)展要求的限制，能源效率的提高需要根據(jù)各地區(qū)具體情況，制定應(yīng)對措施[18]。生態(tài)能源效率差異受時間和空間聯(lián)合影響，只有準(zhǔn)確把握生態(tài)環(huán)境政策對能源發(fā)展的沖擊，同時仔細(xì)思量不同路徑下生態(tài)能源效率演變過程的時空差異，才能實現(xiàn)能源效率和生態(tài)環(huán)境的均衡發(fā)展[19]。現(xiàn)有研究雖然已考慮能源產(chǎn)出過程中對生態(tài)環(huán)境的影響，從能源環(huán)境效率[20]、生態(tài)能源效率[21,22]等角度展開分析，但是，同時兼顧時間和空間雙重視角對中國生態(tài)能源效率時空分布特征和演化趨勢展開的研究較少，因而難以真正反映生態(tài)能源效率地區(qū)性差異的長期演變趨勢，理論和實證研究相對匱乏。

基于以上分析，本文以中國大陸地區(qū)30個省、市、自治區(qū)為研究主體，探索不同地區(qū)在生態(tài)環(huán)境規(guī)制下的能源效率發(fā)展情況。在空間維度上，將空間演繹與收斂性分析相結(jié)合，運用空間收斂方法，分析中國四大地區(qū)生態(tài)能源效率的空間層面分布以及整體發(fā)展趨勢。在時間維度上，將變化速度狀態(tài)和變化速度趨勢等速度特征作為思量重點，運用速度激勵模型分析多時段內(nèi)能源效率的動態(tài)演化情況。以期真實反映出中國生態(tài)能源效率的發(fā)展?fàn)顩r，為推動中國能源高效、清潔發(fā)展尋找途徑。

1 數(shù)據(jù)、指標(biāo)選取與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、中國統(tǒng)計局網(wǎng)站等2007～2018年的統(tǒng)計資料。根據(jù)數(shù)據(jù)的權(quán)威性和可獲取性原則，選取2006～2017年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法進(jìn)行補(bǔ)齊。由于西藏地區(qū)的能源數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重缺失，故選取中國大陸除西藏外的30個省市自治區(qū)作為研究對象，進(jìn)行了生態(tài)能源效率時空演化，并對相應(yīng)的影響因素進(jìn)行分析。

1.2 指標(biāo)選取

綜合考慮能源生產(chǎn)過程中的社會經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)環(huán)境效益，對生態(tài)能源效率進(jìn)行指標(biāo)選取，如表1所示。

投入指標(biāo)的衡量。學(xué)者們在柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上，提出了將能源作為生產(chǎn)過程中的一種要素。選擇勞動力、資本和能源三種要素作為投入指標(biāo)[23,24]。借鑒相關(guān)研究，本文的投入變量包括：能源投入(e)、勞動投入(l)和資本投入(k)。其中，能源投入指標(biāo)為按發(fā)電煤耗法計算的中國各地區(qū)能源消費總量；勞動投入指標(biāo)為燃料加工業(yè)、采礦業(yè)、電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等能源生產(chǎn)相關(guān)行業(yè)年末就業(yè)人員總數(shù)；資本投入指標(biāo)為年均固定資產(chǎn)投入和能源工業(yè)投資額。

產(chǎn)出指標(biāo)的衡量。生態(tài)能源產(chǎn)出指標(biāo)與一般能源產(chǎn)出相比，不僅要涵蓋能源活動產(chǎn)出，還要涉及生態(tài)環(huán)境問題。因此，本文在已有研究基礎(chǔ)上，選取社會保障水平、醫(yī)療衛(wèi)生水平、地區(qū)GDP水平作為能源活動的社會經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出(即期望產(chǎn)出)[25]。其中，社會保障水平項用養(yǎng)老保險參保比例取代；醫(yī)療衛(wèi)生水平項用衛(wèi)生技術(shù)人員占比表征；地區(qū)GDP水平項可直接在年鑒數(shù)據(jù)中查找。選取中國各地區(qū)二氧化硫排放、粉塵排放和廢水排放等作為生態(tài)環(huán)境效益產(chǎn)出(即非期望產(chǎn)出)[16,18]，并運用PP模型對各產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行測算，得出綜合性產(chǎn)出指標(biāo)。

影響因素的選取。生態(tài)能源效率受多種因素影響，為精準(zhǔn)測度中國各地區(qū)生態(tài)能源效率水平以及相關(guān)因素的作用情況，本文選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平、經(jīng)濟(jì)開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模、能源投資、能源結(jié)構(gòu)、交通基礎(chǔ)設(shè)施、R&D投入作為變量[26～29]，測度和分析與中國生態(tài)能源效率相關(guān)的影響因素。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ED)以中國各地區(qū)GDP的對數(shù)來表示；城市化水平(URB)用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎貋砗饬浚唤?jīng)濟(jì)開放程度(OPE)通過外商投資企業(yè)進(jìn)出口總額占地區(qū)GDP比重來表征；分別選取第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)GDP比重(PSI)、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)GDP比重(PTI)作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量；人口規(guī)模(POP)用各地區(qū)年末總?cè)丝跀?shù)量來表示；能源投資(EFI)用國有經(jīng)濟(jì)能源工業(yè)固定資產(chǎn)投資衡量；通過煤炭消耗占能源消費總量比重來反映能源結(jié)構(gòu)(ES)；用地區(qū)內(nèi)公路、內(nèi)河航道和鐵路運營總里程衡量交通基礎(chǔ)設(shè)施情況(TRI)；R&D投入(R&D)用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費投入來表示。

表1 生態(tài)能源效率測度變量

1.3 研究方法

1.3.1 PP-SFA靜態(tài)評價模型

投影尋蹤模型(PP算法)適用于把多維空間數(shù)據(jù)通過某種組合運算等過程投影到低維子空間，借鑒文獻(xiàn)[30,31]，結(jié)合本文特點，對各生態(tài)能源產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行測算，投影指標(biāo)y(i)t(即綜合性產(chǎn)出指標(biāo))的測算公式如下：

(1)

隨機(jī)前沿模型(SFA)通過極大似然等回歸方法確認(rèn)前沿邊界，是具有符合擾動項的隨機(jī)邊界模型，該模型可以分析各種擾動非效率因素對生態(tài)能源效率的作用。應(yīng)用SFA對生態(tài)能源效率進(jìn)行研究時，函數(shù)的選取對測算過程和結(jié)果有直接影響[32,33]。超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)因為具有足夠的彈性和很好的包容性，能夠較好的規(guī)避在測算之前因函數(shù)形式設(shè)置不準(zhǔn)確而產(chǎn)生的估計誤差[34]，用該模型研究生態(tài)能源效率在形式上更具有優(yōu)勢[35]。本文采用超越對數(shù)隨機(jī)前沿模型，在估計結(jié)果無偏和有效的前提下測算生態(tài)能源效率及其影響因素作用程度，具體表達(dá)式為：

lnyi,t=β0+β1lnei,t+β2lnli,t+β3lnki,t+

β8lnei,tlnki,t+β9lnli,tlnki,t+vi,t-ui,t

(2)

mi,t=ξ0+zi,tξi,t

(3)

其中，yi,t表示第i個地區(qū)第t年采用PP模型測算的生態(tài)能源綜合性產(chǎn)出；ei,t表示能源投入；li,t表示勞動投入；ki,t表示資本投入；β為待估參數(shù)；vi,t-ui,t表示誤差項。影響因素函數(shù)為mi,t，zi,t表示影響技術(shù)無效率的變量；ξ0表示常數(shù)項；ξi,t表示生態(tài)能源效率影響因素的系數(shù)向量，該系數(shù)主要反映被測度因素對生態(tài)能源效率的影響程度。

1.3.2 收斂空間演化模型

空間β收斂反映了生態(tài)能源效率隨時間的推移而變化的趨勢，參照Sal-i-Martin[36]的研究，構(gòu)建生態(tài)能源效率空間β收斂模型:

(4)

其中，ri,t表示第i個地區(qū)第t年的生態(tài)能源效率，T表示時間間隔，α是常數(shù)項，β是估計系數(shù)，ρ是空間誤差系數(shù)，W是空間權(quán)重，εi,t是誤差項。β<0說明在研究初期生態(tài)能源效率較低的地區(qū)未來的增長速度會更快，即存在β收斂。

1.3.3 速度激勵時間演化模型

本文借鑒劉微微等[37]2013年提出的動態(tài)模型，構(gòu)建速度激勵的生態(tài)能源效率的時間演化模型，通過對中國生態(tài)能源效率在研究期內(nèi)連續(xù)時間段的變化速度進(jìn)行測算，分析中國各地區(qū)生態(tài)能源效率特定期限內(nèi)的動態(tài)發(fā)展趨勢。設(shè)在h+1個時期t1，t2,…,th+1對各地區(qū)Pi(i=1,2,…,n)的生態(tài)能源效率進(jìn)行時間演化。Pi在tk時期靜態(tài)生態(tài)能源效率水平為ri,k=ri(tk),(i=1,2,…,n;k=1,2,…,h+1)，Pi在[tk,tk+1]研究期間內(nèi)的變化速度狀態(tài)公式如下：

(5)

變化速度趨勢模型：

(6)

其中，μi,k是Pi變化速度在[tk,tk+1]連續(xù)研究期間內(nèi)的線性增長率，當(dāng)tk=1時，μi,k=0；當(dāng)tk>1時，μi,k=(vi,k+1-vi,k)/(tk+1-tk)。γ(μi,k)為單調(diào)遞增函數(shù)，其值隨μi,k的變化而變化。當(dāng)μi,k→+∞，則γ(μi,k)→ε；當(dāng)μi,k→-∞，則γ(μi,k)→0。由此可見，函數(shù)γ(μi,k)存在一個轉(zhuǎn)折點，在轉(zhuǎn)折點之前，γ(μi,k)的增長速度始終處于加速狀態(tài)。

Pi在[tk,tk+1]時間內(nèi)融合速度狀態(tài)和速度趨勢兩種變化速度特征的動態(tài)時間演化函數(shù)：

(7)

(8)

2 實證分析

2.1 生態(tài)能源效率的測度及影響因素分析

根據(jù)PP-SFA模型原理，應(yīng)用Froniter 4.1軟件對2006～2017年中國大陸地區(qū)30個省、市、自治區(qū)的生態(tài)能源效率及其影響因素展開估計，估計結(jié)果詳見表2，其中，單邊LR檢驗估計效果較好；能源、勞動、資本三個投入變量的估計系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平下顯著；σ2和γ值分別在5%和1%的統(tǒng)計水平下顯著，說明存在隨機(jī)誤差項和技術(shù)無效誤差項，運用PP-SFA模型是合理的；LR值為245.272說明模型整體估計是有效的。

影響能源效率的因素紛繁多樣，且在各種條件下的作用效果有所不同。部分影響因素在加入生態(tài)環(huán)境約束后對能源效率的影響方向也隨之發(fā)生了變化。通過對影響因素進(jìn)行分析，以期用科學(xué)的方法找出使生態(tài)能源效率得以提升的途徑。表2中顯示了各影響因素對生態(tài)能源效率的作用情況。

表2 PP-SFA估計結(jié)果

注：*、**、***分別表示在0.1、0.05、0.01水平下顯著；影響因素的估計系數(shù)體現(xiàn)其影響程度，系數(shù)為正，其作用效果為負(fù)，反之則為正。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(PI)對生態(tài)能源效率有負(fù)面影響，且在5%的水平下顯著。分別提高1%的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比時，前者對生態(tài)能源效率的影響是后者的9.87倍。中國第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不僅消耗更多能源，也造成更多的環(huán)境污染，第三產(chǎn)業(yè)在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中貢獻(xiàn)并沒有第二產(chǎn)業(yè)明顯，但考慮生態(tài)環(huán)境時較第二產(chǎn)業(yè)有優(yōu)勢。

城市化水平(URB)、經(jīng)濟(jì)開放程度(OPE)、人口規(guī)模(POP)和R&D投入的σ均小于0，且在1%的水平下顯著。表明城市化水平、經(jīng)濟(jì)開放程度、人口規(guī)模和R&D投入與生態(tài)能源效率間均存在正相關(guān)關(guān)系。城市化進(jìn)程和人口規(guī)模的增加促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)活動的聚集，有利于規(guī)模經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)生，加速了地區(qū)生產(chǎn)技術(shù)的提高和清潔能源的推廣、利用。城市化進(jìn)程使居民生活水平和生活方式向高能效方向發(fā)展。經(jīng)濟(jì)開放對社會生產(chǎn)和資本流動起到促進(jìn)作用，同時影響生產(chǎn)要素資源的優(yōu)化配置。提高經(jīng)濟(jì)開放程度，增加經(jīng)濟(jì)活躍性，有利于對國外先進(jìn)技術(shù)、設(shè)備和經(jīng)驗的引進(jìn)；增加R&D投入則有利于中國各地區(qū)能源生產(chǎn)技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，進(jìn)而降低能耗，改善生態(tài)能源效率。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展(ED)、能源結(jié)構(gòu)(ES)、能源投資(EFI)和交通基礎(chǔ)設(shè)施(TRI)與生態(tài)能源效率間均存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，且在1%的水平下顯著。說明中國依靠消費資源、環(huán)境帶動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況依然存在。能源結(jié)構(gòu)方面，作為非清潔能源，煤炭通常能效低且污染大，煤炭消費占比的上升會降低生態(tài)能源效率。用工業(yè)固定資產(chǎn)投資來衡量能源投資，能源投資的增加，一方面，短時間內(nèi)并不能帶來能源產(chǎn)出的同比增長，另一方面，能源產(chǎn)出的增加，勢必對生態(tài)環(huán)境造成負(fù)面影響，使得生態(tài)能源效率受到制約。交通基礎(chǔ)設(shè)施的繁榮促進(jìn)了地區(qū)能源經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但過度繁榮給地區(qū)廢水、廢氣的排放帶來負(fù)擔(dān)，對各個地區(qū)的生態(tài)環(huán)境造成一定的破壞，不利于生態(tài)環(huán)境規(guī)制下的能源發(fā)展。

2.2 生態(tài)能源效率空間差異分析

2.2.1 靜態(tài)生態(tài)能源效率結(jié)果分析

中國30個地區(qū)2006～2017年平均生態(tài)能源效率空間差異性顯著(如圖1所示)，東部的生態(tài)能源效率明顯高于其他三個地區(qū)。從現(xiàn)階段來看，中國生態(tài)能源效率依然處于中等發(fā)展水平，平均生態(tài)能源效率排名前5位的地區(qū)均位于東部地區(qū)，而生態(tài)能源效率排名后5位的地區(qū)除了山西省以外，其他均屬于西部地區(qū)。北京、上海、江蘇、浙江、廣東等地區(qū)的生態(tài)能源效率明顯高于全國平均值，這是由于上述地區(qū)的經(jīng)濟(jì)和技術(shù)實力雄厚，加之近年來地區(qū)的生態(tài)環(huán)境日益受到重視，在資源有序開發(fā)、能源合理利用、控制污染減排等方面的積極推進(jìn)，促使了地區(qū)生態(tài)能源效率的提升。總體上，四大地區(qū)的生態(tài)能源效率具有“東部最高，中部次之，東北較低，西部最低”的分布特征，與中國省級經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)的“東高西低”格局相呼應(yīng)。

圖1 地區(qū)靜態(tài)生態(tài)能源效率水平

2.2.2 空間β收斂分析

中國生態(tài)能源效率總體空間收斂趨勢顯著，能源利用有向清潔高效方向發(fā)展的趨勢。本文將T值設(shè)定為1，運用公式(4)對中國靜態(tài)生態(tài)能源效率水平進(jìn)行空間β收斂分析。表3的回歸結(jié)果顯示，全國總體生態(tài)能源效率的空間收斂趨勢明顯，收斂系數(shù)在1%的顯著性水平下通過了檢驗。而分地區(qū)間的生態(tài)能源效率差異較全國小，因此其收斂趨勢不如全國明顯。其中，東、西和東北部地區(qū)生態(tài)能源效率存在β收斂；而中部地區(qū)總體呈發(fā)散性，不存在β收斂。這表明全國范圍內(nèi)生態(tài)能源效率較低的地區(qū)通過技術(shù)的引進(jìn)、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等的調(diào)整，與高能效地區(qū)的差距越來越小，而中部各地區(qū)的生態(tài)能源效率基本處于中國的中等水平，因此收斂性不顯著。

表3 生態(tài)能源效率的β收斂檢驗

注：***、**、*分別表示1%，5%和10%的顯著性水平。

2.3 生態(tài)能源效率時間演化分析

2006～2017年中國分地區(qū)生態(tài)能源效率整體呈U型變化，說明中國能源經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，對生態(tài)環(huán)境的重視經(jīng)歷了從認(rèn)識到實踐、并從實踐中找到新出路的過程。2007年底中國首次明確提出建設(shè)生態(tài)文明戰(zhàn)略任務(wù)，制約了短期內(nèi)生態(tài)能源效率發(fā)展，并在2013年前達(dá)到頂峰。十八大后，隨著科研投入、技術(shù)創(chuàng)新、管理能力等多方面因素的進(jìn)步，生態(tài)建設(shè)與能源發(fā)展在實踐過程中達(dá)到內(nèi)在統(tǒng)一、協(xié)調(diào)共生，使得生態(tài)能源效率逐漸回升。

圖2 地區(qū)生態(tài)能源效率時間趨勢

運用公式(5)計算出四大地區(qū)生態(tài)能源效率的變化速度狀態(tài)，如圖3所示。各地區(qū)在各階段速度狀態(tài)有正有負(fù)，說明在生態(tài)環(huán)境保護(hù)與能源經(jīng)濟(jì)發(fā)展雙重標(biāo)準(zhǔn)下，中國生態(tài)能源效率速度變化具有多樣性。12年間變化速度狀態(tài)總體呈W型變化，說明中國生態(tài)能源效率變化速度呈波動變化，且2013年后有波動上升趨勢。

圖3 生態(tài)能源效率變化速度狀態(tài)

根據(jù)公式(5)～公式(8)對中國30個省、市、自治區(qū)的靜態(tài)生態(tài)能源效率水平展開動態(tài)分析，整體動態(tài)時間演化值如表4所示。大多數(shù)地區(qū)的動態(tài)時間演化值是負(fù)向，表明在強(qiáng)化生態(tài)文明發(fā)展大背景之下，中國生態(tài)能源效率的發(fā)展受到影響。北京、上海、河南、湖南、廣東、廣西、四川、貴州的動態(tài)時間演化值為正，綜合來看除上海外，這些地區(qū)的動態(tài)時間演化值較低，表明生態(tài)環(huán)境約束雖然對上述地區(qū)的生態(tài)能源效率發(fā)展造成一定沖擊，同時由于這些地區(qū)積極發(fā)展能源生產(chǎn)技術(shù)、積極落實能源優(yōu)化發(fā)展戰(zhàn)略，因此生態(tài)能源效率速度變化雖有疲軟現(xiàn)象，但總體呈現(xiàn)增長趨勢。

表4 地區(qū)動態(tài)生態(tài)能源效率水平

3 結(jié)論與建議

本文用PP-SFA模型、空間β收斂分析和速度激勵模型，對中國大陸2006～2017年30個省、市、自治區(qū)的生態(tài)能源效率進(jìn)行時空格局演化，并探討其相關(guān)影響因素，主要結(jié)論如下：從影響因素角度來看，PP-SFA模型估計結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況對生態(tài)能源效率的影響最顯著，經(jīng)濟(jì)開放程度、城市化水平、人口規(guī)模、R&D投入等因素的提高會對生態(tài)能源效率產(chǎn)生促進(jìn)作用；從空間演化結(jié)果來看，中國四大地區(qū)的空間收斂性存在一定的差異，四大地區(qū)的生態(tài)能源效率具有“東部最高，中部次之，東北較低，西部最低”的分布特征，與中國地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的地理分布局勢相契合，且地區(qū)之間的生態(tài)能源效率差異呈波動上升趨勢；從時間演化結(jié)果來看，2006～2017年中國生態(tài)能源效率的變化速度狀態(tài)有正有負(fù)，并且隨著時間的推進(jìn)總體呈W型波動，生態(tài)能源效率高低變化經(jīng)歷了減速增長，加速下降，減速下降，平穩(wěn)變化，加速增長等過程。

基于本文的研究，提出如下政策建議：第一，以生態(tài)優(yōu)先為引領(lǐng)，實現(xiàn)能源經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長。以長期生態(tài)環(huán)境建設(shè)為條件，以新能源技術(shù)創(chuàng)新為支柱，加大新能源開發(fā)力度，實現(xiàn)新能源的大規(guī)模應(yīng)用。在能源結(jié)構(gòu)中提高太陽能、風(fēng)能、生物能、核能等的比重，促進(jìn)新能源產(chǎn)業(yè)的長足發(fā)展。第二，以技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動為導(dǎo)向，縮小省域之間的生態(tài)能源效率差距。鼓勵地區(qū)間的技術(shù)交流，加強(qiáng)地區(qū)間技術(shù)援助，不斷深化開放合作，擴(kuò)大生態(tài)能源高效地區(qū)的輻射作用，串聯(lián)相鄰地區(qū)間的技術(shù)優(yōu)勢，從技術(shù)、資本和人才等角度對生態(tài)能源效率落后地區(qū)進(jìn)行扶持。第三，以生態(tài)能源效率透明化為抓手，提升國民節(jié)能環(huán)保意識教育。生態(tài)能源效率提高是一個長期的過程，完善生態(tài)能源效率統(tǒng)計數(shù)據(jù)，明確信息公開流程及內(nèi)容，全面普及能效意識，注重生態(tài)能源動態(tài)長期發(fā)展，不僅有利于生態(tài)能源效率變化速度的提高，也是促進(jìn)中國社會、經(jīng)濟(jì)、能源和環(huán)境之間持續(xù)、長期、有效發(fā)展的關(guān)鍵出路。

提高生態(tài)能源效率不僅需要城市化發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化及相關(guān)政策措施支持，也需要各地區(qū)政府及民眾的高度重視和共同努力。本文考慮生態(tài)能源效率各影響因素及作用情況，從時間、空間雙重維度入手，為實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境規(guī)制下能源效率的最優(yōu)化發(fā)展提供理論依據(jù)。