高 敏，徐超毅

(安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 安徽 淮南 232001)

中國(guó)單位GDP對(duì)應(yīng)的碳排放量處于世界高位水平，其中能源和工業(yè)貢獻(xiàn)了超過(guò)80%的碳排放。中國(guó)對(duì)石化能源高度依賴，且又以碳排放量最大的煤炭為主。如今越來(lái)越多的國(guó)家將碳中和的目標(biāo)升格為國(guó)家戰(zhàn)略，努力減少能源在開(kāi)發(fā)利用過(guò)程中對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響，實(shí)現(xiàn)能源利用和生態(tài)保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展。

在我國(guó)的發(fā)展過(guò)程中，工業(yè)的發(fā)展取得了很多成就，生產(chǎn)能力和工業(yè)化水平大幅提升，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展做出了突出的貢獻(xiàn)，但同時(shí)也必須認(rèn)識(shí)到，工業(yè)是中國(guó)能源消耗和二氧化碳排放的重要領(lǐng)域之一，很多工業(yè)企業(yè)在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也產(chǎn)生了嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題，使生態(tài)環(huán)境遭受破壞，阻礙了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展[1]。當(dāng)今，我國(guó)將生態(tài)文明建設(shè)放在重要地位，同時(shí)也將工業(yè)結(jié)構(gòu)改革作為工業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)。在此背景下，深入研究我國(guó)工業(yè)企業(yè)能源消耗問(wèn)題具有重要的意義。

1 文獻(xiàn)綜述

外國(guó)學(xué)者Djula Borozan和Luka Borozan研究歐洲國(guó)家早期和創(chuàng)業(yè)者對(duì)工業(yè)能耗的影響，在采用面板貝葉斯平均模型方法選擇最合適的模型后，進(jìn)行固定效應(yīng)面板回歸分析，更深入地考察不同類型企業(yè)家對(duì)工業(yè)能耗的影響，結(jié)果表明，早期和已建立的企業(yè)家在能源使用方面，前者遵循U型能源使用曲線，后者在統(tǒng)計(jì)上明顯遵循倒U型曲線[2]。Ashley Lim等提出美國(guó)能源消費(fèi)作為消費(fèi)資本資產(chǎn)定價(jià)模型的新測(cè)度。并發(fā)現(xiàn)，工業(yè)能源增長(zhǎng)對(duì)相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)和隱含無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率產(chǎn)生了合理的數(shù)值；工業(yè)能源在解釋隱含風(fēng)險(xiǎn)厭惡和定價(jià)誤差最低的股票收益的橫截面變化方面表現(xiàn)良好；在Fama-French三因素風(fēng)險(xiǎn)存在的情況下，工業(yè)能源消費(fèi)總風(fēng)險(xiǎn)被定價(jià)[3]。Hemal Chowdhury等為解決加熱爐的可持續(xù)性問(wèn)題，使用了幾個(gè)基于火用的可持續(xù)性參數(shù)。工業(yè)爐在工業(yè)能耗和生產(chǎn)中發(fā)揮著重要作用。盡量減少這些爐子的損失有助于工業(yè)的可持續(xù)性[4]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者Li等通過(guò)空間自回歸模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)分析工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和交通因素對(duì)霧霾污染的空間效應(yīng)。結(jié)果表明，工業(yè)能耗結(jié)構(gòu)的變化與霧霾污染高度相關(guān)，即工業(yè)能耗的增加導(dǎo)致環(huán)境質(zhì)量下降[5]。Ma和Huang對(duì)環(huán)渤海地區(qū)三大產(chǎn)業(yè)能耗進(jìn)行了預(yù)測(cè)，基于工業(yè)能耗預(yù)測(cè)，可以分析環(huán)渤海地區(qū)沿海低碳城市的各項(xiàng)指標(biāo)[6]。Wang 等運(yùn)用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析( DEA )對(duì)我國(guó)區(qū)域能源效率水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，選取泰爾指數(shù)分析區(qū)域能源效率的差異及其變化[7]。苗向榮等采用Theil指數(shù)并結(jié)合指數(shù)的分解對(duì)北京市重點(diǎn)能用單位能耗效率進(jìn)行量化剖析，結(jié)果表明行業(yè)技術(shù)升級(jí)及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是能耗效率提升的關(guān)鍵因素[8]。吳凡利用聚類分析法和層次分析法研究能源消費(fèi)總量的因素，通過(guò)CGE模型得出能源目標(biāo)發(fā)展趨勢(shì)，分析得出工業(yè)節(jié)能是關(guān)鍵，并給出包含能源消費(fèi)增量控制和優(yōu)化能源配置的分解方案[9]。岳輝采用AHP、聚類分析等方法分析河南省不同地區(qū)能源消費(fèi)量和強(qiáng)度，分解指標(biāo)體系并進(jìn)行修正，結(jié)果表明工業(yè)部門節(jié)能起主導(dǎo)性作用且不同地區(qū)能源強(qiáng)度目標(biāo)不同，最終得出河南省不同地市能源強(qiáng)度的優(yōu)化分解方案[10]。邢春娜運(yùn)用離差指標(biāo)分析我國(guó)不同地區(qū)能源消費(fèi)的差異，得出要利用技術(shù)節(jié)能在工業(yè)節(jié)能中充分發(fā)揮作用，不斷縮小地區(qū)差異，積極推動(dòng)各地區(qū)節(jié)能技術(shù)發(fā)展，不斷開(kāi)發(fā)新型清潔能源，平衡地區(qū)單位能耗差異，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展[11]。

雖然對(duì)中國(guó)工業(yè)能耗及影響因素方面的研究很多，但對(duì)于相關(guān)研究大多僅針對(duì)全國(guó)各地區(qū)總量數(shù)據(jù)，很少有區(qū)域性的相關(guān)研究。而中國(guó)不同地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較大差異，影響能源消耗的因素也有所不同，因此縮小研究的范圍，能夠深入并且有針對(duì)性地進(jìn)行分析[12]。江蘇省在我國(guó)屬于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，不僅是工業(yè)大省，也是能源消費(fèi)大省。結(jié)合江蘇省的工業(yè)企業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)等因素進(jìn)行節(jié)能指標(biāo)的分解，并分析能耗效率的影響因素，對(duì)技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，為科學(xué)分解節(jié)能目標(biāo)提供依據(jù)[13]。

2 分解模型基本理論

2.1 因素替代法

因素替代法是通過(guò)利用相互關(guān)聯(lián)因素的報(bào)告期值與基期值之間的差額來(lái)確定各因素對(duì)綜合指標(biāo)差異的影響程度。通過(guò)因素變動(dòng)對(duì)共同影響部分的分配方式，該替代法又分為順序式和平均式因素替代法。

2.1.1 順序式因素替代法

順序式因素替代法指將一個(gè)因素視為可變因素，并以基期指標(biāo)為基礎(chǔ)，進(jìn)行連環(huán)替換。將替換的排列順序按照x1、x2、x3…xn進(jìn)行操作，由此可得出

因素x1的變動(dòng)對(duì)y的影響值Δyx1為

(1)

因素xm(2≤m≤n-1)的變動(dòng)對(duì)y的影響值Δyxm為

(2)

因素x1的變動(dòng)對(duì)y的影響值Δyx1為

(3)

由此可以看出，順序式因素替代法進(jìn)行分析時(shí)，最前面的因素只需擔(dān)負(fù)其基本影響份額，而排在后面的因素除了要擔(dān)負(fù)其基本影響份額之外，還要擔(dān)負(fù)前面因素共同影響的部分，且排列的位置越靠后，其擔(dān)負(fù)的共同影響份額越多。因此，因素i的排列順序越前，則該因素對(duì)y的影響越精確，而i越靠后， Δyxi中的復(fù)合性影響值也越大，影響的準(zhǔn)確性也相對(duì)較差。若應(yīng)用順序式因素替代法，則應(yīng)把重點(diǎn)要分析的因素位置排在前面。

2.1.2 平均式因素替代法

平均式因素替代法通過(guò)確定各因素對(duì)總指標(biāo)額的影響程度，規(guī)定其基本影響額由各項(xiàng)因素?fù)?dān)負(fù)，而共同影響額是參與影響的因素之間根據(jù)相關(guān)因素個(gè)數(shù)進(jìn)行分?jǐn)?。為了更清楚地理解，按照平均式因素替代法，通過(guò)3個(gè)因素為例進(jìn)行分析。

(4)

(5)

(6)

由此可見(jiàn)，順序式因素替代法的缺陷是各個(gè)因素的排列順序是預(yù)先設(shè)定的，若改變因素順序，則各因素對(duì)于綜合指標(biāo)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生顯著影響，因此對(duì)于其中因素的一種排列順序是不客觀且不科學(xué)的。對(duì)于各個(gè)因素對(duì)綜合指標(biāo)的影響額，應(yīng)合計(jì)各種可能出現(xiàn)的排列順序情況下計(jì)算出來(lái)的平均值。平均式因素替代法則排除人們對(duì)各因素的主觀預(yù)測(cè)，從而避免順序式因素替代法產(chǎn)生的順序排列問(wèn)題，客觀地反映各構(gòu)成因素變動(dòng)對(duì)綜合指標(biāo)的實(shí)際影響程度。

2.2 單位GDP能耗分解模型

單位GDP能耗被用作能源利用率的指標(biāo)，反應(yīng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展對(duì)能源的依賴度。將單位 GDP 能耗進(jìn)行分解，得出具體因素對(duì)于實(shí)現(xiàn)節(jié)能目標(biāo)的達(dá)成度。本文基于平均式因素替代法將江蘇省GDP 能耗進(jìn)行分解[14]。令單位增加值能耗為e，即

(7)

在式(7)中，E為能源消費(fèi)總量，萬(wàn)噸；G為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，億元。

其中，單位GDP能耗按產(chǎn)業(yè)合計(jì)，可得

(8)

式(8)中，Ei(i=1, 2, 3)分別為三次產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)量，Er為生活能源消費(fèi)量；Gi(i=1, 2, 3)分別為三次產(chǎn)業(yè)的增加值；er為單位GDP生活能耗；gi為第i次產(chǎn)業(yè)增加值比重。

按照平均式因素替代法將單位GDP能耗的變動(dòng)量進(jìn)行分解，可得

3ΔeΔg+Δer

(9)

在式(9)中，Δei為第i次產(chǎn)業(yè)單位能耗的變動(dòng)量；Δgi為第i次產(chǎn)業(yè)比重的變動(dòng)量；全部產(chǎn)業(yè)單位能耗變動(dòng)對(duì)單位GDP能耗變動(dòng)的影響Δce為

(10)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對(duì)單位GDP能耗變動(dòng)的影響Δg為

(11)

產(chǎn)業(yè)增加值能耗變化對(duì)單位GDP能耗的影響Δcei為

(12)

GDP生活能耗變動(dòng)對(duì)GDP能耗變動(dòng)的影響Δcr與GDP生活能耗的變動(dòng)量Δer相等，影響比率為

(13)

2.3 數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文通過(guò)對(duì)《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》中2007至2019年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集匯總并加工計(jì)算得出江蘇2007至2019年其構(gòu)成因素以及單位GDP能耗的數(shù)據(jù)，計(jì)算得出的數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 江蘇省單位GDP能耗及構(gòu)成因素?cái)?shù)據(jù)

2007至2019年，江蘇省第二產(chǎn)業(yè)增加值能耗整體呈下降趨勢(shì)且下降趨勢(shì)最為顯著，從1.2089 tce/萬(wàn)元到0.5399 tce/萬(wàn)元，下降0.669 tce/萬(wàn)元。

自2007年以來(lái)，江蘇省單位GDP能耗呈遞減狀態(tài)。2007年單位GDP能耗達(dá)0.8061 tce/萬(wàn)元，到2019年已降低到0.3265 tce/萬(wàn)元，降低了0.4769 tce/萬(wàn)元。從表1中可以看出，在2014至2015年，江蘇省單位GDP能耗沒(méi)有隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步而降，反而出現(xiàn)小幅上升，主要是由于依靠能源和資源大量消耗來(lái)支撐經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，工業(yè)生產(chǎn)大都為粗放式，對(duì)能源依賴度大，且能源利用率低，高耗能產(chǎn)業(yè)的過(guò)度擴(kuò)張，加劇了單位GDP能耗的上升。

第一產(chǎn)業(yè)單位增加值能耗從2007到2019年呈下降趨勢(shì)，降幅在較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)相對(duì)較小，下降了 0.0538 tce/萬(wàn)元。第三產(chǎn)業(yè)增加值的比重在逐年提高，單位增加值能耗下降了 0.0527 tce/萬(wàn)元，隨著服務(wù)業(yè)比重的增加和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，其能源消耗水平在不斷降低。

單位GDP生活能耗從 2007 年的0.0483 tce/萬(wàn)元降低至 2019 年的0.0321 tce/萬(wàn)元，降低了 0.0162 tce/萬(wàn)元，生活能耗相對(duì)于產(chǎn)業(yè)部門較小，在降低產(chǎn)業(yè)部門能耗的同時(shí)發(fā)展低碳技術(shù)，平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生活碳排。

根據(jù)上述結(jié)果可得出江蘇省各產(chǎn)業(yè)及生活增加值能耗的變化軌跡圖，如圖1所示。

圖1 江蘇省單位GDP能耗軌跡圖

3 單位GDP能耗的分解分析

本文利用單位GDP能耗分解模型，將2007年以來(lái)江蘇省各年份的單位GDP能耗的變動(dòng)量分解為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重的影響份額、單位GDP生活能耗變動(dòng)的影響份額及三次產(chǎn)業(yè)單位增加值能耗變動(dòng)的影響份額[15]，分解結(jié)果如表2、表3 所示。

從表2可以看出，2012 年c′r為-0.0501，表明單位GDP生活能耗對(duì)能耗變動(dòng)量的影響為負(fù)，根據(jù)表2、表3中單位GDP能耗變動(dòng)量的分解結(jié)果可以看出，產(chǎn)業(yè)單位增加值能耗的影響比率大于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響比率。全省單位GDP能耗下降3.2%，2016至2019年累計(jì)降18.2%。第二、第三產(chǎn)業(yè)的能耗效率的變化在一定程度上反映了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)產(chǎn)業(yè)內(nèi)能耗的影響。

表2 江蘇省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及單位GDP生活能耗影響份額

表3 江蘇省產(chǎn)業(yè)單位增加值能耗影響份額

4 能耗效率影響因素分解

4.1 影響因素分解

本文將影響能耗效率的因素歸納為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整以及生產(chǎn)技術(shù)的升級(jí)兩個(gè)路徑。其中，在經(jīng)濟(jì)規(guī)模不變的情況下，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從高能耗行業(yè)轉(zhuǎn)向低能耗產(chǎn)業(yè)，因此生產(chǎn)的總能耗下降，這種由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對(duì)能耗的影響可理解為結(jié)構(gòu)效應(yīng)。在經(jīng)濟(jì)規(guī)模和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不變的情況下，由于生產(chǎn)技術(shù)的升級(jí)而降低能耗，從而提高能耗效率的情況可理解為技術(shù)效應(yīng)[16]。為了進(jìn)一步量化，通過(guò)泰爾系數(shù)對(duì)結(jié)構(gòu)及技術(shù)效應(yīng)進(jìn)行分解分析。

4.2 泰爾系數(shù)

泰爾系數(shù)常用來(lái)衡量人或地區(qū)收入不平等的指標(biāo)，進(jìn)而將差距分解為組內(nèi)及組間差距，本研究將結(jié)

構(gòu)效應(yīng)對(duì)應(yīng)組間差距，技術(shù)效應(yīng)對(duì)應(yīng)組內(nèi)差距，對(duì)不同產(chǎn)業(yè)間差異及技術(shù)升級(jí)對(duì)能耗的影響進(jìn)行分析。

整體泰爾系數(shù)的計(jì)算公式

(14)

泰爾系數(shù)可分解為組內(nèi)差距Tw和組間差距Tb

(15)

4.3 能耗效率影響因素分解

基于江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒2016—2019年不同行業(yè)的能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果如表4所示。

表4 江蘇省能耗效率影響因素分解

從表4中結(jié)果可以看出，江蘇省能耗效率差異(T)在逐年遞減，通過(guò)能耗分解分析可知江蘇省的能耗效率逐年提高。從技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)的結(jié)果可以看出，技術(shù)效應(yīng)的貢獻(xiàn)率顯著，基本達(dá)到85%以上，在影響因素中占主導(dǎo)地位。

5 結(jié)論與建議

本文通過(guò)單位GDP能耗分解模型分析了江蘇省2007—2019年的單位GDP能耗的數(shù)據(jù)變化，計(jì)算并分析各要素對(duì)單位GDP能耗變化的影響。并引入泰爾系數(shù)對(duì)能耗效率差異進(jìn)行測(cè)度，結(jié)合影響能耗效率差異的因素進(jìn)行指數(shù)分解，利用不同行業(yè)能耗數(shù)據(jù)，構(gòu)建技術(shù)效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)的實(shí)證分析，結(jié)果表明技術(shù)進(jìn)步對(duì)于能耗效率的提升起決定性作用，同時(shí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對(duì)于降低能耗并提高總體能耗效率也起到一定的推動(dòng)作用。

“十三五”期間至2019年底，全省單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗累計(jì)下降18.1%，單位工業(yè)增加值能耗累計(jì)下降21.9%，均提前一年超額完成17%、18% 的“十三五”目標(biāo)任務(wù)；全省能耗控制水平位居全國(guó)各省份第一位。為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境和諧共生，減少對(duì)化石能源的依賴，推動(dòng)節(jié)能降耗、綠色發(fā)展、控制碳排放并落實(shí)碳達(dá)峰目標(biāo)，從技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)的角度提出以下建議：

第一，加強(qiáng)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步，推進(jìn)能源生產(chǎn)和消費(fèi)向綠色清潔低碳方向轉(zhuǎn)變[17]。在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)保護(hù)生態(tài)，加快低碳轉(zhuǎn)型，淘汰落后產(chǎn)能、污染及“散亂污”規(guī)模以上企業(yè)；關(guān)停低端落后化工企業(yè)，治理高能耗工業(yè)企業(yè)的污染，不斷革新生產(chǎn)工藝，逐步降低單位產(chǎn)品能耗，推進(jìn)工業(yè)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

第二，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，加快構(gòu)建節(jié)能型產(chǎn)業(yè)體系，實(shí)現(xiàn)與新型產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展[18]。推進(jìn)企業(yè)降低能源的消耗，減少高碳化石能源使用，推動(dòng)煤炭消費(fèi)盡早達(dá)峰，提高使用可再生能源的能力。倡導(dǎo)新能源等環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綠色化升級(jí)。

第三，引導(dǎo)企業(yè)加強(qiáng)監(jiān)管，建立節(jié)能降耗服務(wù)長(zhǎng)效機(jī)制。政府應(yīng)當(dāng)合理調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)能耗降低，進(jìn)而促進(jìn)整體的產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)，使得低碳產(chǎn)業(yè)、資源節(jié)約型、環(huán)境友好型產(chǎn)業(yè)代替高碳排放產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)生替代效應(yīng)。