李堯華 宋輝 朱凡凡

摘? ?要：采用Malmquist指數(shù)分析方法，從時間維度和行業(yè)維度測算了蘇州市2015—2019年28個制造業(yè)全要素能源效率。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：兩個維度下蘇州市制造業(yè)全要素能源效率、技術(shù)效率均達(dá)有效;2017—2018年和2018—2019年兩個時間段內(nèi)全要素能源效率處于上升趨勢，但是，技術(shù)進(jìn)步效率制約了行業(yè)全要素能源效率的整體平均水平。

關(guān)鍵詞：Malmquist模型;制造業(yè);全要素能源效率

中圖分類號：F206? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? 文章編號：1673-291X（2022）08-0040-04

引言

2020年9月22日，習(xí)近平總書記在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上承諾，中國力爭2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值，2060年前實現(xiàn)碳中和。2021年中央經(jīng)濟工作會議明確將“做好碳達(dá)峰、碳中和工作”作為2021年的八項工作任務(wù)之一，可見，推動地方的碳排放盡早達(dá)到峰值是當(dāng)下各地方政府面臨的重要課題。我們知道，能源效率提升是實現(xiàn)地方碳達(dá)峰的有效手段之一，制造業(yè)又是影響地方碳達(dá)峰的關(guān)鍵領(lǐng)域;全要素能源效率作為衡量能源效率的有效方式（Hu and Wang，2006），合理測度地方制造業(yè)全要素能源效率，并認(rèn)識其演變特征，不僅有利于揭示地方在節(jié)能領(lǐng)域的潛力，還可以側(cè)面揭示地方推動碳減排的力度。蘇州作為制造業(yè)大市，地區(qū)生產(chǎn)總值位于江蘇全省前列，即使在2020年受疫情影響的情況下，蘇州市生產(chǎn)總值（2.01萬億元）仍然同比上年增長3.4%。蘇州市制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)依然處于優(yōu)化升級階段（張春梅，2020）。近年來，不同制造行業(yè)全要素能源效率處于怎樣的變化狀態(tài)？厘清其特征對于卓有成效針對性地制定地方行業(yè)節(jié)能減排對策意義深遠(yuǎn)。

一、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)階段關(guān)于制造業(yè)全要素能源效率的研究一般會注重全要素能源效率的測算方法和影響全要素能源效率因素的分析。對于前者，何魯燕（2016）選取Malmquist對中部6省物流業(yè)全要素進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)中部6省的全要素能源效率在2003—2014年間出現(xiàn)先下降后上升的變化趨勢;劉曉蝶、孟祥瑞（2020）運用DEA—Malmquist方法對安徽省16個地級以上城市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，測度安徽省全要素能源效率。對于后者，商傳磊、張悟移等（2019）選取行業(yè)固定資產(chǎn)投資、從業(yè)人員數(shù)和能源消費總量作為投入指標(biāo)，物流業(yè)的產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo);胡彩梅（2010）選取黑龍江省每年的物質(zhì)資本存量、能源消耗量作為投入指標(biāo)，產(chǎn)業(yè)增加值作為產(chǎn)出指標(biāo)，研究黑龍江省全要素能源效率。

行業(yè)全要素能源效率是指一定規(guī)模產(chǎn)出量所需消耗能源投入量的目標(biāo)值與實際能源消耗量的比值（李曉菲，2021）。本文將勞動、資本和能源等作為投入要素，為了衡量全要素能源效率的技術(shù)性成分，把行業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入和專利申請數(shù)作為該制造業(yè)的產(chǎn)出因素，這樣就構(gòu)造出了蘇州市制造業(yè)的全要素能源效率衡量范式，也避免了單要素能源效率測度的偏差。鑒于蘇州市制造業(yè)的行業(yè)分布現(xiàn)狀，以其28個制造業(yè)為研究對象，考察2015—2019年對應(yīng)的數(shù)據(jù)，以揭示蘇州市制造業(yè)全要素能源效率的特點。

二、研究方法與數(shù)據(jù)處理

（一）研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）由Charnes和Cooper提出。該方法直接使用投入指標(biāo)、輸出指標(biāo)建立非參數(shù)的數(shù)學(xué)經(jīng)濟模型，且不需要提前構(gòu)建某種函數(shù)關(guān)系。由于該方法在處理多個投入變量和產(chǎn)出變量時具有巨大的優(yōu)勢，所以該方法在提出之后很快被國內(nèi)外學(xué)者認(rèn)可，用來測算絕大多數(shù)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率（魏權(quán)齡，2000）。

Malmquist指數(shù)公式如下：

M（xt，yt，xt+1，yt+1）=（Mt×Mt+1）=[×

]

其中，（xt，yt）和（xt+1，yt+1）分別表示t時期與t+1時期的投入變量和產(chǎn)出變量，Dtc和Dt+1c分別表示t時期與t+1時期的距離函數(shù)。

（二）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理

根據(jù)DEA模型對投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量的要求，兼顧指標(biāo)的準(zhǔn)確性、完整性和可比性，選取R&D人員數(shù)（人）、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出（萬元）、綜合能源消費量（噸煤標(biāo)準(zhǔn)煤），分別作為勞動、資本、資源投入變量;選擇主營業(yè)務(wù)收入（萬元）、專利申請數(shù)（件）作為產(chǎn)出變量。為了便于揭示問題，根據(jù)《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級規(guī)劃（2011—2015年）的通知》、《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類（2017）》，并參照梁詠梅（2021）對傳統(tǒng)制造業(yè)的分類范式，將蘇州市的28個制造業(yè)分為以農(nóng)副食品加工業(yè)為代表的18個傳統(tǒng)制造業(yè)和以醫(yī)藥制造業(yè)為代表的10個先進(jìn)制造業(yè)。①

本文數(shù)據(jù)來源于2016—2020年的《蘇州統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》，為了實現(xiàn)價值指標(biāo)在時間維度上的可比性，對內(nèi)部經(jīng)費支出、主營業(yè)務(wù)收入這兩個指標(biāo)以2015年為基期，采用中國工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)分別對營業(yè)收入、R&D內(nèi)部經(jīng)費支出進(jìn)行折算。

三、實證分析

（一）基于時間維度的蘇州市制造業(yè)全要素能源效率特征

表1給出了2015—2019年間四個時間段蘇州市制造業(yè)全要素能源效率狀況。

蘇州市制造業(yè)全要素能源效率的技術(shù)效率。2015—2016年、2017—2018年制造業(yè)的技術(shù)效率是有效的。從技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率三者之間的關(guān)系可以看出，2015—2016年技術(shù)效率的有效來源于純技術(shù)效率、規(guī)模效率的高效;2018—2019年技術(shù)效率的有效來源于規(guī)模效率的高效，而純技術(shù)效率相對滯后;2017—2018年規(guī)模效率一直處于有效狀態(tài)，說明隨著“十三五”規(guī)劃推進(jìn)，制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新更加注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化配置。gzslib202204011922

蘇州市制造業(yè)全要素能源效率。2017—2019年的制造業(yè)全要素能源效率處于有效狀態(tài)。從全要素能源效率、技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步效率三者之間的關(guān)系可以看出，2017—2018年全要素能源效率有效源于技術(shù)效率的高效，技術(shù)進(jìn)步效率相對落后。2018—2019年全要素能源效率的高效來源于技術(shù)進(jìn)步效率的高效。這與李克強總理提出的“增加研發(fā)投入，提高全要素能源效率”的號召吻合，注重產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級，淘汰落后產(chǎn)能，從而實現(xiàn)制造業(yè)的規(guī)模效益。

（二）基于行業(yè)角度的全要素能源效率特征

表2給出了2015—2019年蘇州市28個制造業(yè)全要素能源效率狀況。

蘇州市制造業(yè)全要素能源效率的技術(shù)效率。從技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率三者之間的關(guān)系可以看出，農(nóng)副食品加工業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)，電氣機械和器材制造業(yè)，計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)的技術(shù)效率無效緣于規(guī)模效率不足、純技術(shù)效率相對有效。食品制造業(yè)，酒、飲料和精制茶制造業(yè)，家具制造業(yè)技術(shù)效率無效緣于純技術(shù)效率和規(guī)模效率無效。對于傳統(tǒng)制造業(yè)而言，技術(shù)效率無效大多緣于純技術(shù)效率和技術(shù)效率的同時低效。中國傳統(tǒng)制造業(yè)的資本、人力等傳統(tǒng)要素投入產(chǎn)出效率相對滯后，對傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的作用有限（瞿肖怡、陸萍，2020），導(dǎo)致食品制造業(yè)，酒、飲料和精制茶制造業(yè)等傳統(tǒng)制造業(yè)純技術(shù)效率降低、產(chǎn)品技術(shù)含量不高。對于先進(jìn)制造業(yè)而言，其技術(shù)效率無效大多緣于規(guī)模效率低效。蘇州市高端設(shè)備制造業(yè)屬低空間集聚產(chǎn)業(yè)（湯爽爽，2021），從而導(dǎo)致通用設(shè)備制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)等先進(jìn)制造業(yè)規(guī)模效率不足。

蘇州市制造業(yè)的全要素能源效率。農(nóng)副食品加工業(yè)，食品制造業(yè)，酒、飲料和精制茶制造業(yè)，家具制造業(yè)全要素能源效率無效緣于技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步效率無效。紡織業(yè)，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品，黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，廢棄資源綜合利用業(yè)全要素能源效率無效緣于技術(shù)進(jìn)步效率無效。對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)而言，江蘇省傳統(tǒng)制造業(yè)存在中高和低技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)較多、高質(zhì)量人才緊缺、研究經(jīng)費匱乏等問題（史安娜，胡方卉，2016）導(dǎo)致科技創(chuàng)新能力不足、技術(shù)進(jìn)步效率滯后行業(yè)較多。對于先進(jìn)制造業(yè)而言，江蘇省委省政府以創(chuàng)新驅(qū)動為核心，著力培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，促進(jìn)了全省先進(jìn)制造業(yè)的快速發(fā)展（簡曉彬，陳宏偉，2018），促成蘇州市多數(shù)先進(jìn)制造業(yè)技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步效率的高效，使得全要素能源效率達(dá)有效。但隨著經(jīng)濟發(fā)展，資源緊缺問題凸顯，政府愈加重視廢棄資源綜合利用產(chǎn)業(yè)，雖然技術(shù)進(jìn)步效率處于有效狀態(tài)，但面臨著發(fā)展停滯且與高質(zhì)量發(fā)展差距較大的問題（周靈靈，2019），導(dǎo)致該行業(yè)技術(shù)進(jìn)步的低效。

四、結(jié)論

基于DEA-Malmquist指數(shù)分析方法，借助2015—2019年江蘇省蘇州市制造業(yè)28個行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，測算蘇州市制造業(yè)全要素能源效率，主要結(jié)論如下。

蘇州市制造業(yè)全要素能源效率平均值為1.029，處于有效狀態(tài)，技術(shù)進(jìn)步效率是制約整個行業(yè)全要素能源效率的主要原因。

從時間角度來看，近幾年技術(shù)進(jìn)步效率呈上升趨勢，但幅度較小，還有很大上升空間。在行業(yè)全要素能源效率的技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率三者關(guān)系上，規(guī)模效率處于上升趨勢，表明蘇州市制造業(yè)資源配置效率逐年提升，投入產(chǎn)出比較合理;純技術(shù)效率對技術(shù)效率作用不大，說明在行業(yè)全要素能源效率的提高方面高質(zhì)量人才、研發(fā)經(jīng)費投入依然不足，導(dǎo)致成果轉(zhuǎn)化能力相對滯后。

從技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步效率、全要素能源效率三者關(guān)系而言，全要素能源效率受技術(shù)進(jìn)步效率限制明顯，說明人才緊缺、創(chuàng)新能力不足等問題影響較大。從行業(yè)角度而言，傳統(tǒng)制造業(yè)受到技術(shù)進(jìn)步效率的限制較明顯，技術(shù)進(jìn)步效率無效的行業(yè)較多。而先進(jìn)制造業(yè)的技術(shù)進(jìn)步效率拉動全要素能源效率的作用明顯，技術(shù)進(jìn)步效率有效的行業(yè)較多，兩個全要素能源效率無效的制造業(yè)均由純技術(shù)效率無效導(dǎo)致。

參考文獻(xiàn)：

[1]? ?Hu，Wang.Total—factor energy efficiency of regions in China[J].Energy Policy，2006，34（17）：3206-3217.

[2]? ?張春梅.新冠疫情全球暴發(fā)背景下蘇州制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈重塑再造策略研究[J].全國流通經(jīng)濟，2020，（27）：97-99.

[3]? ?劉曉蝶，孟祥瑞.基于DEA-Malmquist的安徽省城市全要素能源效率評價[J].黑龍江工業(yè)學(xué)院學(xué)報：綜合版，2020，20（6）：87-92.

[4]? ?何魯燕.基于Malmquist中部6省物流業(yè)全要素能源效率分析[J].市場周刊（理論研究），2016，（8）：31-32.

[5]? ?商傳磊，張悟移，陳俊營.基于DEA和Malmquist指數(shù)的中國物流業(yè)全要素能源效率評價[J].生態(tài)經(jīng)濟，2019，35（3）：51-56.

[6]? ?胡彩梅.黑龍江省全要素能源效率分析[J].技術(shù)經(jīng)濟，2010，29（10）：49-52.

[7]? ?魏權(quán)齡.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）[J].科學(xué)通報，2000，（17）：1793-1808.

[8]? ?簡曉彬，陳宏偉.先進(jìn)制造業(yè)的培育機制及路徑——以江蘇省為例[J].科技管理研究，2018，38（7）：148-156.

[9]? ?瞿肖怡，等.R&D投入對中國傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級影響的實證分析[J].統(tǒng)計與決策，2020，36（5）：120-123.

[10]? ?趙立雨，苗思佳，吳婷.基于DEA-BCC與Malmquist的陜西省制造業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率評價[J].未來與發(fā)展，2020，44（8）：107-112.gzslib202204011922

[11]? ?史安娜，胡方卉.基于科技進(jìn)步的江蘇省制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整影響因素研究[J].江蘇社會科學(xué)，2016，（1）：261-266.

[12]? ?湯爽爽，余景亮，高晨宇，朱婷，馬麗.江蘇先進(jìn)制造業(yè)集群的空間分布特征及發(fā)展優(yōu)劣勢分析[J].科技中國，2021，（3）：69-75.

[13]? ?周靈靈.中國廢棄資源綜合利用業(yè)發(fā)展?fàn)顩r及前景[J].中國經(jīng)濟報告，2019，（2）：118-125.

Research on Total Factor Energy Efficiency of Suzhou Manufacturing Industry

LI Yao-hua1， SONG Hui1，2， ZHU Fan-fan1

（1. School of Economics and Management， Yancheng Institute of Technology， Yancheng 224051， China;

2. Yancheng Institute of Industrial Economy， Yancheng 224051， China）

Abstract：From the time perspective and industry perspective， the Malmquist index of DEA models is used to calculate the total factor energy efficiency of manufacturing industry by analyzing the panel data of 28 industries in Suzhou， Jiangsu Province from 2017 to 2019. The results show that the total factor energy efficiency and the technical efficiency of Suzhou manufacturing industry are effective in both perspectives. At the same time， the total factor energy efficiency is on the rise in 2017-2018 and 2018-2019， but the efficiency of technological progress restricts the overall average level.

Key words：DEA—Malmquist; manufacturing; total factor energy efficiency