楊慶舟 馬平平 呂素姣

1 (中國礦業(yè)大學(北京)管理學院, 北京 100083)

2 (山東財經(jīng)大學燕山學院, 濟南 250202)

引 言

能源基地既是大型能源企業(yè)的主戰(zhàn)場， 也是地方經(jīng)濟增長的重點領(lǐng)域， 更是國家能源保障的戰(zhàn)略支點。 伴隨著中國工業(yè)化進程的快速推進，在國家、 地方、 企業(yè)的共同努力下， 2000 年以來，各類專業(yè)性、 綜合性能源基地建設(shè)取得了長足發(fā)展， 中國能源生產(chǎn)總量的90%以上來自大型能源基地。 當前中國經(jīng)濟處于中高速增長態(tài)勢， 能源消費持續(xù)增長， 雖然分布式能源發(fā)展較快， 但資源賦存條件決定了能源基地建設(shè)將在中國能源供給體系中長期處于主導(dǎo)地位， 推動能源基地的科學發(fā)展任重而道遠。 由于受政策導(dǎo)向、 發(fā)展條件、驅(qū)動力量、 發(fā)展定位等諸多因素影響， 中國能源基地發(fā)展水平參差不齊， 發(fā)展不平衡、 不充分與能源需求增長的矛盾日漸突出。 隨著中國經(jīng)濟長期粗放增長帶來的環(huán)境問題與人民能源需求增加的矛盾日益突出［1］， 如何統(tǒng)籌應(yīng)對企業(yè)成長、 地方經(jīng)濟發(fā)展、 國家戰(zhàn)略對能源基地建設(shè)的不同訴求， 深入推進中國能源供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革， 促進能源高質(zhì)量發(fā)展， 是擺在國家宏觀決策部門面前的重要課題， 這其中， 對能源基地的發(fā)展狀況開展科學評估更是一項基礎(chǔ)性工作。

1 文獻綜述

能源問題長期以來備受國內(nèi)外研究學者關(guān)注。目前國外文獻研究主要集中于環(huán)境規(guī)制下全要素生產(chǎn)效率水平， 成果主要有： 徐志偉［2］總結(jié)了目前環(huán)境規(guī)制下能源等行業(yè)生產(chǎn)效率的國外研究現(xiàn)狀。 其中， 基于Fare 等［3］和Tone［4］提供的非參數(shù)估計方法， 研究包含環(huán)境規(guī)制要素的全生產(chǎn)效率及其變化。 如Piot－Lepetit 和Moning［5］將ML 指數(shù)分解為技術(shù)進步效應(yīng)和效率提升效應(yīng)， 發(fā)現(xiàn)環(huán)境友好程度越高， 生產(chǎn)效率水平越高； Margari 等［6］通過對DEA 無效率分解， 考察了意大利環(huán)境噪聲規(guī)制強度與交通運輸行業(yè)效率之間的關(guān)系， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)強規(guī)制利于效率提升； Zhang 等［7］將污染物排放作為“壞產(chǎn)出” 對中國30 個省份的全要素生產(chǎn)率進行重新估計， 發(fā)現(xiàn)忽略環(huán)境因素的作用將嚴重高估中國生產(chǎn)效率增長； Chen 和Gong［8］將環(huán)境因素納入能源消費評價模型， 研究其與能源效率之間的耦合關(guān)系， 發(fā)現(xiàn)環(huán)境改善對高耗能產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率提升具有積極作用。

國內(nèi)能源開發(fā)評價的主要成果有： 馮春暉等［9］通過分析目前國家大型能源基地開發(fā)模式的弊端，提出新形勢下一體化開發(fā)建議； 陳玉龍［10］通過關(guān)鍵因素識別分析， 建立開發(fā)評價指標體系及AGAAHP－EM－TOPSIS 集成評價模型， 對能源項目開發(fā)水平進行評價， 構(gòu)建能源開發(fā)時序多目標優(yōu)化模型； 姚亞明等［11］對新疆能源基地非常規(guī)能源開發(fā)進行分析， 提出利于能源開發(fā)的政策與思路；鄭可軻等［12］通過分析基地出力特性， 將三維出力模型與氣象數(shù)據(jù)結(jié)合， 為基地能源調(diào)度提供參考；張正［13］借助基尼系數(shù)、 洛倫茲曲線和空間自相關(guān)等方法建立了系統(tǒng)的能源基地識別方法。

上述文獻主要聚焦于能源基地發(fā)展的狀態(tài)、屬性研究， 隨著中國能源供應(yīng)形勢趨于寬松， 相關(guān)研究難以支持能源開發(fā)的系統(tǒng)優(yōu)化決策需要，應(yīng)能源高質(zhì)量發(fā)展和能源開發(fā)結(jié)構(gòu)優(yōu)化要求， 開展能源基地建設(shè)的投入產(chǎn)出效率研究顯得較為迫切。

2 模型構(gòu)建

進行能源開發(fā)評價的方法較多， 應(yīng)用較為廣泛的有AHP 法、 DEA 方法等， 由于傳統(tǒng)DEA 方法不能剔除隨機誤差和外部環(huán)境因素的影響， 難以真實反映出評價的實際狀況， 部分學者使用改進的DEA 方法： 吳江等［14］基于不可分三階段DEA模型分析中國全要素能源效率， 并從區(qū)域內(nèi)部與外部提出改進措施； 張吉崗和楊紅娟［15］運用三階段模型分析區(qū)域能源利用過程中節(jié)能減排效率，并從政府、 企業(yè)、 公眾3 個層面給出改進建議。能源基地開發(fā)過程有其特殊性， 受環(huán)境因素影響較大， 因此， 本文運用DDF－DEA 模型進行開發(fā)效率評價， 并根據(jù)評價結(jié)果提出優(yōu)化路徑將更具科學性和合理性。

2.1 第一階段： DDF 模型

本文以傳統(tǒng)BCC 模型為基礎(chǔ)， 借鑒Chung等［16］提出的DDF (方向距離函數(shù)） 模型， 以投入為導(dǎo)向， 評價能源基地初始效率， 模型公式如式(1）：

能源基地生產(chǎn)可能集合S=｛(x，y） ｜x≥Xλ，y≤Yλ｝， 式中， β 表示基地開發(fā)無效率程度的測量， X 向量表示基地初始投入， Y 向量表示基地產(chǎn)出， gx、 gy表示能源基地開發(fā)投入產(chǎn)出的方向向量， 定義gy=0， λ 表示線性組合系數(shù)， 判斷規(guī)模效應(yīng)變化。

2.2 第二階段： 隨機前沿模型（SFA）回歸分析

通過隨機前沿模型(SFA） 解釋第一階段的松弛變量(初始投入與目標值之差）， 并剔除外部環(huán)境和隨機誤差的影響， 得出僅由管理無效率造成的投入松弛， 構(gòu)建SFA 回歸方程如式(2）：

其中， i=1，2，…，m； k=1，2，…，n； sik表示第k 個能源基地第i 項投入的松弛變量； zk=(z1k，z2k，z3k，…，zgk）表示第k 個能源基地第g 個可觀測的外部環(huán)境變量， βi表示外部環(huán)境變量的待估系數(shù)； fi(zk；βi）表示外部環(huán)境變量對能源基地第i 項投入松弛變量的影響， 為環(huán)境值； vik表示隨機噪聲影響因素， μik表示管理無效率影響因素， 定義ε=sik－fi(zk；βi）=vik＋μik， 表示混合誤差項。

根據(jù)SFA 回歸分析， 得出SFA 結(jié)果， 回歸結(jié)果LR 值與自由度(環(huán)境變量個數(shù)）， 5%顯著性水平下的臨界值進行比較， 如果大于臨界值， 則拒絕不存在管理無效率項的假設(shè)， 說明SFA 回歸分析有意義， 并利用結(jié)果參數(shù)進行隨機因素與管理無效率的分離， 這里借鑒羅登躍［17］、 陳巍巍等［18］、 張根文等［19］的分離公式。 分離公式如式(3）：

其中， χik表示第k 個能源基地第i 項投入初始值， ^xik為能源基地調(diào)整后的值， ^vik表示分離后的第k 個能源基地第i 項投入隨機影響因素的估計值。表示外部環(huán)境變量的調(diào)整值， 即所有能源基地第i 項投入在最不好的環(huán)境下的投入增量；表示隨機誤差的調(diào)整值， 即所有能源基地第i 項投入在最大隨機干擾因素影響下的投入增量， 這樣做的目的是使得能源基地原始投入經(jīng)過調(diào)整后， 能源基地處于相同的外部環(huán)境與隨機因素影響中。

2.3 第三階段： 調(diào)整后的DDF 模型

將第二階段調(diào)整后的投入^xik代替原始投入χik， 產(chǎn)出仍為原始的產(chǎn)出， 再次運用DDF 模型進行效率評估， 得到僅由管理無效率因素影響的更為客觀真實的效率值。

3 變量與數(shù)據(jù)說明

3.1 決策單元選取

在國家政策引導(dǎo)與區(qū)域發(fā)展推動的雙重驅(qū)動下， 各種類型的能源基地相繼出現(xiàn)， 在眾多能源基地中， 有的以單一一次能源開發(fā)為主， 有的以綜合性能源開發(fā)為主， 有的立足本地供給， 有的立足外來能源加工利用。 從現(xiàn)階段中國能源資源賦存及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特點出發(fā)， 本文以多能富集、對國家供應(yīng)格局有較大影響力、 具有一定開發(fā)潛力、 跨省調(diào)運為原則， 選取20 個綜合大型能源基地進行評價， 主要包括： 錫盟、 呼倫貝爾、 蒙東南、 晉北、 晉中、 晉東南、 蒙西、 陜北、 寧東、隴東、 東疆、 北疆、 南疆、 川渝、 云南、 貴州、皖北、 冀北、 隴西、 青西北。

3.2 投入、 產(chǎn)出指標選取

為有效評價能源基地開發(fā)效率， 遵循系統(tǒng)科學、 簡明可行、 動態(tài)引導(dǎo)、 標準通用、 靈活適應(yīng)的原則， 按照DEA 模型經(jīng)驗法則， 結(jié)合能源開發(fā)效率評價相關(guān)文獻資料， 確定2 個投入指標， 3個產(chǎn)出指標構(gòu)成的指標體系。

3.2.1 投入指標選取

堯志祥［20］在礦產(chǎn)資源開發(fā)效率評價中， 將資本投入、 勘探資源量作為投入指標， 能源產(chǎn)值等作為產(chǎn)出指標。 徐杰芳［21］則選取煤炭資源量作為投入， CO2等污染氣體作為非期望產(chǎn)出， 對煤炭資源型城市生態(tài)開發(fā)效率進行評價。 結(jié)合能源基地開發(fā)特性， 本文選取2 個投入指標： (1） 資產(chǎn)規(guī)模， 反映能源基地已有開發(fā)基礎(chǔ)和條件， 用近5 年能源基地各種能源投資總額表示； (2） 能源資源量， 反映能源基地資源保障能力， 用能源基地化石能源與非化石能源資源可利用資源量表示。

3.2.2 產(chǎn)出指標選取

當前能源基地建設(shè)既要體現(xiàn)對能源供應(yīng)的保障水平， 又要體現(xiàn)對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻能力， 還要體現(xiàn)能源開發(fā)的社會要求。 因此， 產(chǎn)出指標選取能源總產(chǎn)值、 國家戰(zhàn)略影響力、 能源清潔度3 個指標。 能源總產(chǎn)值代表了基地開發(fā)的經(jīng)濟產(chǎn)出，以能源基地各類能源產(chǎn)量與售價乘積的和表示；國家影響力體現(xiàn)了能源基地對國家能源安全的貢獻能力， 用基地能源跨區(qū)調(diào)運量表示； 能源清潔度， 反映能源基地清潔綠色發(fā)展的能力， 是能源基地開發(fā)社會效應(yīng)的體現(xiàn)， 用清潔能源產(chǎn)量表示。

3.3 外部環(huán)境變量的選取

外部環(huán)境變量指不在樣本主管可控范圍之內(nèi)，但對能源基地開發(fā)效率評價造成一定影響的外部環(huán)境因素， 一般情況下， 環(huán)境變量選取3 ～5 個適宜。 一般說來， 經(jīng)濟發(fā)展水平、 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等對能源效率有重要影響， 呂斌［22］分析省際能源效率時， 提出環(huán)境變量選取與經(jīng)濟發(fā)展水平、 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、 能源結(jié)構(gòu)、 地理位置密切相關(guān)， 本文結(jié)合能源基地開發(fā)特征， 最終選取能源基地所在區(qū)域能源消費、 所在區(qū)域GDP、 所在區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、 能源基地輻射能力4 個環(huán)境變量指標。 區(qū)域能源消費量， 是地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的源泉與動力，區(qū)域能源消費量越高， 對能源基地投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)影響力也越大； 所在區(qū)域GDP， 反映了區(qū)域GDP對能源基地能源供應(yīng)的拉動效應(yīng)， 經(jīng)濟總量越大，對高質(zhì)量能源需求越多， 能源基地開發(fā)投入、 產(chǎn)值等也將越大； 所在區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重， 反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對能源消費的抑制作用， 影響能源基地的能源產(chǎn)量； 能源基地輻射能力， 反映基地參與能源消費中心供需平衡的影響力， 距離京津冀、 長三角、 珠三角、 華中等能源消費中心的距離越短， 其參與能源供需平衡的影響力越大，基地的輻射能力就越強， 對能源基地開發(fā)效率影響越大， 本文以距離京津冀、 長三角、 珠三角、華中最近能源消費中心距離與平均距離比重表示。

3.4 數(shù)據(jù)獲取與處理

根據(jù)能源基地開發(fā)效率分析的要求， 本文以2017 年為研究基年， 通過查找《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、 《中國經(jīng)濟年鑒》、 《中國礦業(yè)年鑒》、 《中國煤炭年鑒》、 各省統(tǒng)計年鑒以及中國資源網(wǎng)有關(guān)能源基地規(guī)劃研究成果， 結(jié)合一些現(xiàn)場調(diào)研和部分文獻資料， 進行能源基地開發(fā)效率測算。 由于各指標計量單位不同會對分析結(jié)果造成影響， 同時三階段DEA 模型要求投入產(chǎn)出變量為正數(shù)， 因此本文借鑒Afonso 等［23］提出的無量綱化數(shù)據(jù)處理方法， 即用各項指標除以各自平均值的方法進行標準化處理， 可得到均值為1的無量綱變量［24］。

根據(jù)選取的決策單元、 投入產(chǎn)出指標和外部環(huán)境變量， 為對20 個能源基地數(shù)據(jù)的整體趨勢把握， 對研究對象標準化處理后， 進行描述性統(tǒng)計分析， 從表1 可得： 不同能源基地各變量之間差異明顯， 能源產(chǎn)值最為明顯， 標準差為1.083， 國家戰(zhàn)略影響力其次， 標準差為0.937； 能源產(chǎn)值與國家戰(zhàn)略影響力均是陜北最大， 分別為4.675、3.54， 隴西最小， 分別為0.039、 0.038； 說明各基地的投入產(chǎn)出以及所處的環(huán)境不均衡， 差異較大。

表1 投入、 產(chǎn)出、 環(huán)境變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

4 實證結(jié)果分析

4.1 第一階段實證結(jié)果分析

在DDF－DEA 三階段分析模型的第一階段，采取方向距離函數(shù)模型(DDF）， 利用MAXDEA軟件， 對能源基地進行初始效率測算， 得出綜合技術(shù)效率、 純技術(shù)效率、 規(guī)模效率以及規(guī)模效應(yīng)變化情況， 結(jié)果見表2。

表2 2017 年國家型能源基地開發(fā)效率初始結(jié)果

從能源基地初始效率結(jié)果可以看出， 在未剔除外部環(huán)境因素和隨機噪聲影響的前提下， 2017年能源基地開發(fā)效率的綜合技術(shù)效率均值為0.677，純技術(shù)效率均值為0.844， 規(guī)模效率均值為0.791。其中能源基地整體有效的有3 個， 分別是陜北、川渝及南疆， 表明這些能源基地處于開發(fā)效率的前沿面， 3 項效率值均為1； 其余能源基地均未達到整體有效， 其中， 錫盟、 寧東、 蒙東南、 冀北和北疆能源基地3 項效率值均低于平均水平。 從綜合技術(shù)效率看， 50%的基地綜合效率低于平均水平， 北疆能源基地綜合效率最低； 純技術(shù)效率結(jié)果中， 有60%的能源基地都相對有效， 其中，錫盟能源基地純技術(shù)效率最低， 為0.511； 規(guī)模開發(fā)效率中， 呼倫貝爾規(guī)模效率值最低， 為0.405，其次是隴西， 為0.414； 最后整體來看， 20 個能源基地整體綜合技術(shù)開發(fā)效率與規(guī)模效率普遍相對較低， 并且各個基地開發(fā)效率差異明顯， 規(guī)模效應(yīng)大部分仍處于規(guī)模報酬遞增階段。

4.2 第二階段結(jié)果分析

第二階段運用隨機前沿模型， 利用Frontier 4.1 軟件進行SFA 回歸分析。 投入1 能源基地資產(chǎn)規(guī)模和投入2 開發(fā)資源量的松弛變量回歸結(jié)果見表3、 4， 表中環(huán)境1、 2、 3、 4 分別是所在區(qū)域能源消費、 所在區(qū)域GDP 水平、 第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重和基地輻射能力。

表3 投入1 松弛變量SFA 回歸結(jié)果

表4 投入2 松弛變量SFA 回歸結(jié)果

第二階段運用隨機前沿模型的前提是管理無效率存在， 根據(jù)SFA 回歸結(jié)果可知， 投入1 與投入2 的松弛變量LR 值均大于臨界值， 因此拒絕不存在管理無效率項的原假設(shè)， SFA 回歸分析有意義； 通過表3 和表4 的回歸結(jié)果可以看出， 4個環(huán)境變量對2 個投入松弛變量的回歸系數(shù)均通過了10%顯著性水平下的t 值檢驗， 說明環(huán)境變量對能源基地開發(fā)投入冗余存在顯著影響， 進一步說明SFA 回歸結(jié)果具有較高的信度與效度； 同時得出投入1、 投入2 松弛變量SFA 分析的γ 值均為1， 說明能源基地開發(fā)效率水平主要由外部環(huán)境因素與管理無效率兩者主導(dǎo)， 隨機噪聲的影響作用則不大。 此時將重點分析外部環(huán)境變量對能源基地開發(fā)投入松弛變量的影響。

根據(jù)SFA 回歸分析結(jié)果， 所在區(qū)域GDP 和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重對資產(chǎn)規(guī)模與可開發(fā)資源量松弛變量影響最顯著， 且都呈現(xiàn)負線性相關(guān)關(guān)系。其中， 所在區(qū)域GDP 對資產(chǎn)規(guī)模與資源開發(fā)量回歸系數(shù)為負， 并分別通過1%、 5%顯著性水平檢驗， 表明隨著地區(qū)GDP 水平越高， 基地資產(chǎn)規(guī)模與資源開發(fā)冗余量將會越低， 對基地開發(fā)效率提高有積極意義； 第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對兩個投入松弛變量回歸系數(shù)都為負， 并且均通過1%顯著性水平檢驗， 表明所在區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重的提高將使得資產(chǎn)規(guī)模與資源投入松弛變量減少， 從而產(chǎn)出不變的情況下節(jié)約投入， 這符合基地能源開發(fā)的目標。

根據(jù)SFA 回歸結(jié)果， 所在區(qū)域能源消費水平、 基地輻射能力對兩個投入松弛影響顯著性水平較低， 且都呈現(xiàn)正線性相關(guān)關(guān)系。 其中， 所在區(qū)域能源消費量對資產(chǎn)規(guī)模與可開發(fā)資源量分別通過了1%、 10%顯著性水平檢驗， 表明區(qū)域能源消費量越大， 資產(chǎn)規(guī)模與資源投入松弛度越高，即與基地開發(fā)效率呈現(xiàn)負相關(guān)， 不利于降低資產(chǎn)投入與能源強度； 基地輻射能力對資產(chǎn)規(guī)模與資源投入也分別通過了1%、 10%顯著性水平檢驗，表明基地輻射能力越強， 對基地開發(fā)投入松弛量越大， 這與資源型城市開發(fā)路徑相符， 但容易帶來“資源詛咒”， 不利于提高基地開發(fā)效率水平。

基于對基地外部環(huán)境變量對投入松弛的作用間接得到對基地開發(fā)效率的影響， 因為不同基地開發(fā)投入受環(huán)境影響差異明顯， 因此需要對原始投入進行調(diào)整， 有效避免外部環(huán)境因素影響， 保證各個能源基地處于相同的環(huán)境條件， 進而測算基地開發(fā)效率的實際水平。

4.3 第三階段結(jié)果分析

第三階段依照式(3） 能源基地原始投入進行調(diào)整， 產(chǎn)出不變， 再次運用DDF 模型， 借助MAXDEA 軟件對能源基地開發(fā)效率進行測算。 調(diào)整后重新測得各基地綜合技術(shù)效率、 純技術(shù)效率、規(guī)模效率以及規(guī)模效應(yīng)變化情況， 結(jié)果詳見表5。

表5 能源基地調(diào)整投入后的開發(fā)效率結(jié)果

續(xù) 表

通過表5 得出以下結(jié)論： 在同樣的外部環(huán)境條件下， 能源基地開發(fā)效率值發(fā)生了較大的變化，其中， 綜合技術(shù)效率均值由原來的0.677 下降到了0.668； 純技術(shù)效率均值由0.844 上升到了0.857；規(guī)模效率均值由0.791 下降到了0.768。 表明剔除外部環(huán)境因素和隨機干擾因素后， 能源基地開發(fā)效率更加不理想； 造成綜合技術(shù)效率平均水平低的原因是規(guī)模效率水平不足， 即提升能源基地綠色低碳開發(fā)效率關(guān)鍵要提高基地開發(fā)的規(guī)模效率。

首先，進行架構(gòu)在同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的普通概率洪泛算法仿真試驗，在平面尺寸為2 000m×2 000 m的范圍上隨機設(shè)置400個節(jié)點，將節(jié)點的通信半徑設(shè)定為200m。區(qū)域中心（1 000，1 000）附近的一個節(jié)點被選定為廣播源點而其他節(jié)點作為目的地。在仿真試驗中，傳輸概率從0到1逐漸增加，對目標數(shù)據(jù)進行收集。對節(jié)點收到的數(shù)據(jù)包的數(shù)量和跳數(shù)進行統(tǒng)計，用以測試網(wǎng)絡(luò)的覆蓋區(qū)域和平均路徑長度。

從具體開發(fā)效率看， 整體有效的有4 個， 分別為蒙西、 陜北、 川渝和南疆， 3 項效率值均為1， 其中陜北、 川渝和南疆調(diào)整前后沒有變化， 蒙西則由無效變?yōu)橛行А?從綜合技術(shù)開發(fā)效率與規(guī)模效率看， 隴西最低， 分別為0.206、 0.221， 下降幅度最大的也是隴西， 較調(diào)整前均下降50%，表明由于外部環(huán)境變量影響， 隴西綜合開發(fā)效率被明顯高估， 同時說明基地規(guī)模水平是制約隴西開發(fā)效率的主要因素。 從純技術(shù)效率來看， 錫盟最低， 為0.513， 較調(diào)整前有所上升， 但上升幅度較小， 表明錫盟的開發(fā)效率由內(nèi)部管理無效率主導(dǎo)； 變化幅度最明顯的是冀北， 調(diào)整后， 純技術(shù)效率明顯上升， 表明受外部環(huán)境顯著影響， 效率被低估。 其余能源基地調(diào)整前后變化幅度較小，表明對外部環(huán)境與隨機噪聲敏感度較低， 即開發(fā)效率由內(nèi)部管理水平?jīng)Q定。

從規(guī)模效應(yīng)看， 調(diào)整前后沒有發(fā)生改變， 除了處于前沿面的基地， 大部分能源基地處于規(guī)模報酬遞增階段， 表明大部分能源基地依然需要通過擴大要素投入的途徑提高基地開發(fā)效率； 僅有晉北是規(guī)模報酬遞減， 未來能源開發(fā)重點是控制開發(fā)規(guī)模， 推動基地轉(zhuǎn)型是根本。

5 能源基地開發(fā)效率分析及開發(fā)路徑建議

5.1 能源基地開發(fā)效率分析

以3 項效率的平均水平為界限， 將能源基地劃分為4 類， 分別是有效、 相對有效、 效率一般以及相對低效， 并對第三階段結(jié)果進行分析， 結(jié)果如表6。

5.2 能源基地開發(fā)路徑建議

5.2.1 穩(wěn)步開發(fā)Ⅰ類能源基地

蒙西、 陜北、 川渝和南疆這4 個能源基地整體效率最高， 應(yīng)保持既有開發(fā)態(tài)勢， 持續(xù)增加投入， 進一步優(yōu)化開發(fā)結(jié)構(gòu)， 提升開發(fā)質(zhì)量， 鞏固在國家能源戰(zhàn)略布局中的地位。 蒙西能源資源富集， 多能并存， 優(yōu)質(zhì)資源量蘊藏豐富， 可保持煤炭開發(fā)規(guī)模的合理增長， 但必須同步提高煤炭開發(fā)附加值， 延伸產(chǎn)業(yè)鏈， 推動產(chǎn)業(yè)進化， 同步加強

清潔能源開發(fā)， 持續(xù)提升清潔能源輸出比重。 陜北能源結(jié)構(gòu)多元， 煤炭、 油氣、 新能源資源豐富，應(yīng)重點推進多能互補， 加強產(chǎn)業(yè)協(xié)同， 著力提升石油、 天然氣的可持續(xù)發(fā)展能力， 擴大煤電輸出能力。 川渝基地水電資源豐富， 頁巖氣開發(fā)在國家戰(zhàn)略中具有重要地位， 應(yīng)持續(xù)加強頁巖氣產(chǎn)業(yè)投入， 加快推進頁巖氣產(chǎn)業(yè)化、 規(guī)模化， 優(yōu)化水電輸出通道， 優(yōu)先輸配四川水電， 降低棄水率，擴大清潔能源貢獻率。 南疆基地在保持油氣穩(wěn)產(chǎn)的基礎(chǔ)上， 緊密結(jié)合南疆區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和能源需求， 保持合理的投入， 實現(xiàn)資源優(yōu)勢向經(jīng)濟優(yōu)勢轉(zhuǎn)化， 以能源的發(fā)展推動區(qū)域經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展。

表6 能源基地開發(fā)效率分類分析

5.2.2 優(yōu)化開發(fā)Ⅱ類能源基地

晉北、 晉東南、 皖北、 云南及青西北能源效率相對較高， 與區(qū)域能源生產(chǎn)消費及經(jīng)濟發(fā)展有較好的適應(yīng)性， 需要在部分領(lǐng)域補短版， 優(yōu)結(jié)構(gòu)，提質(zhì)量。 晉北基地具有良好的開發(fā)基礎(chǔ)， 發(fā)展水平居于同類基地前列， 對國家能源戰(zhàn)略具有重要影響力， 長期的高強度開發(fā)， 使得能源發(fā)展呈規(guī)模報酬遞減趨勢， 應(yīng)嚴格控制傳統(tǒng)能源開發(fā)節(jié)奏，穩(wěn)步推進煤炭的清潔轉(zhuǎn)化， 優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈布局， 促進基地產(chǎn)業(yè)進化。 晉東南基地具備良好的區(qū)位優(yōu)勢， 存在煤炭產(chǎn)業(yè)投入過大的問題， 應(yīng)著力加強煤炭產(chǎn)業(yè)鏈延伸， 推動能源產(chǎn)業(yè)與關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)嫁接，提高產(chǎn)業(yè)附加值， 提高清潔能源輸出比重。 皖北基地地處能源消費中心， 開發(fā)強度大， 存在資源約束， 規(guī)模效率不高， 應(yīng)控制煤炭開發(fā)， 促進煤炭就地轉(zhuǎn)化， 提高清潔能源輸出比重。 云南基地清潔能源資源豐富， 但發(fā)展水平不高， 應(yīng)加大能源產(chǎn)業(yè)投入， 加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)， 促進水電消納，增強能源開發(fā)對區(qū)域經(jīng)濟的帶動作用。 青西北基地多能互補， 尤以太陽能資源豐富， 但能源輸出結(jié)構(gòu)不合理， 太陽能消納能力不足， 應(yīng)統(tǒng)籌太陽能開發(fā)與煤電建設(shè)及能源通道建設(shè)， 實施協(xié)同發(fā)展， 促進油氣穩(wěn)產(chǎn)， 通過能源開發(fā)帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。

晉中、 東疆、 冀北、 貴州、 呼倫貝爾、 隴東及隴西能源基地開發(fā)效率一般， 具有一定的開發(fā)優(yōu)勢， 但在投入產(chǎn)出的技術(shù)效率或規(guī)模效率方面存在一定的不匹配性， 應(yīng)揚長避短， 實施差異化發(fā)展。 晉中基地能源發(fā)展技術(shù)效率較低， 應(yīng)加大煤層氣開發(fā)， 提高煤炭產(chǎn)業(yè)集中度， 促進煤炭就地轉(zhuǎn)化， 提高煤層氣、 煤電等清潔能源輸出， 控制焦化產(chǎn)業(yè)規(guī)模。 東疆基地資源總量大， 開發(fā)規(guī)模與資源量不匹配， 應(yīng)擴大投入， 加強能源輸出通道建設(shè)。 冀北基地規(guī)模效率不高， 應(yīng)穩(wěn)定能源建設(shè)投入， 大力促進風電消納。 貴州基地發(fā)展基礎(chǔ)弱， 資源賦存條件差， 應(yīng)適當加大以能源產(chǎn)業(yè)鏈延伸為重點的能源投入， 以能源開發(fā)帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展， 促進煤電建設(shè)， 在區(qū)域能源平衡中發(fā)揮重要作用。 呼倫貝爾基地控制煤炭開發(fā)， 根據(jù)區(qū)域能源消費統(tǒng)籌發(fā)展煤電和風電。 隴東基地發(fā)展基礎(chǔ)薄弱， 投入不足， 能源輸出不足， 應(yīng)加大油氣為重點的能源投入， 實施煤電一體化為主的煤炭開發(fā)， 完善能源輸出通道， 使隴東能源參與區(qū)域平衡， 通過能源開發(fā)推動區(qū)域發(fā)展。 隴西基地能源產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一， 對區(qū)域經(jīng)濟影響小， 能源輸出通道有限， 不宜繼續(xù)擴大投入。

5.2.4 控制發(fā)展Ⅳ類能源基地

錫盟、 寧東、 蒙東南、 北疆開發(fā)效率總體偏低， 應(yīng)穩(wěn)定既有發(fā)展規(guī)模， 優(yōu)化結(jié)構(gòu)， 重點保障區(qū)域能源供應(yīng)為主。 錫盟、 蒙東南基地在控制煤炭規(guī)模的基礎(chǔ)上， 實施煤炭開發(fā)向煤電輸出的轉(zhuǎn)化， 實施新能源開發(fā)的煤炭等量替代。 寧東基地開發(fā)強度較大， 在總量穩(wěn)定的基礎(chǔ)上， 控制煤基產(chǎn)業(yè)的投入， 適度發(fā)展新能源產(chǎn)業(yè)， 推動煤基產(chǎn)業(yè)的減量替換。 北疆基地市場有限， 以油氣開發(fā)帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展， 根據(jù)區(qū)域能源消費需求， 適當發(fā)展煤電產(chǎn)業(yè)。

6 結(jié)論與啟示

基于對國家20 個大型綜合能源基地的綜合分析， 可獲得如下結(jié)論：

(1） 提高能源基地開發(fā)效率是優(yōu)化能源開發(fā)布局、 推進能源生產(chǎn)革命的重要舉措。 復(fù)合DDFDEA 三階段評價模型比傳統(tǒng)DEA 模型更準確地反映了能源基地開發(fā)狀況， 對能源開發(fā)決策具有更好的支撐作用。

(2） 第一階段結(jié)果表明20 個能源基地初始效率值中， 開發(fā)整體有效的基地數(shù)量較少， 僅有陜北、 川渝和南疆能源基地， 比例不到1／5； 同時各能源基地開發(fā)效率差異明顯。

(3） 第二階段SFA 回歸分析結(jié)果表明所在區(qū)域GDP 和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重對資產(chǎn)規(guī)模與可開發(fā)資源量松弛變量影響最顯著， 且都呈現(xiàn)負線性相關(guān)關(guān)系。

(4） 第三階段調(diào)整后的開發(fā)效率結(jié)果表明在同樣的外部環(huán)境條件下， 能源基地開發(fā)效率值發(fā)生了較大的變化， 中國能源基地開發(fā)水平可劃分為4 個等級， 其中， 蒙西、 陜北、 川渝和南疆基地開發(fā)效率高， 為Ⅰ類能源基地； 晉北、 晉東南、皖北、 云南及青西北基地開發(fā)效率相對較高， 為Ⅱ類能源基地； 晉中、 東疆、 冀北、 貴州、 隴東基地開發(fā)效率一般， 為Ⅲ類能源基地； 錫盟、 寧東、 蒙東南、 北疆、 呼倫貝爾、 隴西開發(fā)效率總體偏低， 為Ⅳ類能源基地。

(5） Ⅰ類能源基地應(yīng)保持既有開發(fā)態(tài)勢， 穩(wěn)步開發(fā)； Ⅱ類能源基地應(yīng)積極補短板， 優(yōu)化開發(fā)結(jié)構(gòu)， 進一步提升開發(fā)水平； Ⅲ類能源基地應(yīng)結(jié)合優(yōu)勢， 實施差異化發(fā)展； Ⅳ類能源基地開發(fā)效率普遍較低， 開發(fā)優(yōu)勢不明顯， 提升空間較小，應(yīng)控制發(fā)展。

基于以上結(jié)論得出有關(guān)政策啟示如下：

(1） 國家在進行能源轉(zhuǎn)型的過程中， 關(guān)鍵在于煤炭能源清潔化開發(fā)利用技術(shù)發(fā)展， 應(yīng)不斷建立完善傳統(tǒng)能源領(lǐng)域科技創(chuàng)新發(fā)展機制， 實現(xiàn)傳統(tǒng)能源智能化開發(fā)利用， 優(yōu)化能源開發(fā)結(jié)構(gòu)， 將能源大省、 能源基地打造成全國能源科技創(chuàng)新的策源地。

(2） 全國各省份尤其是大型能源基地所在區(qū)域， 應(yīng)著力構(gòu)建清潔、 低碳開發(fā)模式， 地方政府鼓勵風、 光、 水、 火、 儲多能互補的良性循環(huán)的能源開發(fā)生態(tài)圈， 并不斷完善能源產(chǎn)業(yè)政策支撐體系， 不斷擴展傳統(tǒng)能源清潔開發(fā)的轉(zhuǎn)化形式。

(3） 國家能源基地是能源革命的排頭兵， 更是國家建設(shè)清潔能源為主體的重點實驗室， 對不同能源資源的開發(fā)源于對各種能源資源的精準認知， 因此各能源基地所在區(qū)域地方政府按照國家能源規(guī)劃相關(guān)要求， 對各類能源基地未來發(fā)發(fā)進行精準劃分， 分類開發(fā)， 協(xié)調(diào)并進， 同時提高對各能源基地開發(fā)的技術(shù)資金支撐， 實現(xiàn)能源基地構(gòu)建現(xiàn)代化智能開發(fā)體系的目標。