李治國， 李瑩瑩， 車 帥

（中國石油大學（華東）經(jīng)濟管理學院，山東青島 266580）

面對全球范圍內(nèi)極端天氣頻發(fā)，能源資源過度消耗，人類生存環(huán)境受到前所未有的挑戰(zhàn)，目前各國積極向以節(jié)能減排為主要內(nèi)容的低碳經(jīng)濟模式轉(zhuǎn)變，控制溫室氣體排放，解決人口增長、資源環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展之間的矛盾. 根據(jù)國際能源署的最新數(shù)據(jù)，截至2019年我國二氧化碳排放總量達到9.83 Gt，占世界排放總量的27.20%，是世界上碳排放最多的國家. 作為當下世界上最具發(fā)展?jié)摿Φ膰?，同時也是世界上碳排放最多的國家，中國節(jié)能減排工作的成效將在全球的碳排放布局中起到關(guān)鍵作用. 面對復雜嚴峻的減排形勢，我國在第七十五屆聯(lián)合國大會上明確提出：我國將力爭于2030年前達到峰值，力爭2060年前實現(xiàn)碳中和. 碳達峰與碳中和的“雙碳”目標約束下，要想進一步實現(xiàn)碳排放減少和經(jīng)濟發(fā)展方式的低碳轉(zhuǎn)型，必須對我國能源利用效率進行更加深刻的研究和分析，探究碳約束下能源利用與經(jīng)濟發(fā)展的真實狀況，為我國能源利用效率的進一步提高與節(jié)能減排工作提升到新的階段提供借鑒.

1 文獻評析

在關(guān)于能源和經(jīng)濟增長的研究中對于碳排放約束的處理主要體現(xiàn)在實證過程中，一方面是直接利用碳排放量與能源、經(jīng)濟數(shù)據(jù)的簡單運算為代表展開研究，比如碳強度指標、能源強度指標以及碳生產(chǎn)力指標等，如利用LMDI方法［1］對影響碳排放強度的因素進行衡量，或者通過構(gòu)建GVAR模型［2］研究碳排放的國內(nèi)、國際規(guī)模、結(jié)構(gòu)和技術(shù)效應. 另一方面，受到經(jīng)濟內(nèi)生增長理論的影響，越來越多的學者開始思考效率指標的測算與碳約束的內(nèi)生處理，主要經(jīng)歷了參數(shù)前沿分析方法、非參數(shù)前沿方法、其他生命周期評價法、投入產(chǎn)出表法和CGE模型等方法. 非參數(shù)前沿方法一般指的是數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）模型［3］，雖然DEA方法在計算生產(chǎn)效率方面存在巨大優(yōu)勢，但傳統(tǒng)的DEA方法各個決策單元存在的無效部分及相應的效率改進存在缺陷，為了克服這種缺陷，Tone［4］提出SBM 模型，SBM 模型是通過投入、產(chǎn)出變量的松弛值進行目標函數(shù)的構(gòu)建. SBM模型及其拓展模型適合用來分析多要素投入多種產(chǎn)出的復雜生產(chǎn)過程［5-6］，包括微觀層面的具體行業(yè)的能源效率測算［7-9］、宏觀層面的省級區(qū)域［10］、某些地區(qū)國家甚至是經(jīng)濟聯(lián)盟等［11］聯(lián)合區(qū)域的效率測算.有學者利用SBM模型等進一步測度了中國各個省市的能源利用效率，包括：將二氧化碳排放納入能源效率的評價體系中，建立中國能源效率影響因素及二氧化碳排放的EKC擴展曲線的空間計量模型［12］. 以上研究均證明了全要素生產(chǎn)效率與技術(shù)效率指標對我國能源利用效率與環(huán)境問題的合理性和可行性［13］.

學者們基于以上方法分析了影響能源效率的眾多因素，包括人口、人均GDP［14］、城市化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、能源強度、煤炭消費總量、碳排放強度、進出口總額等因素［15］. 而通過建立能源效率、產(chǎn)業(yè)高級化和經(jīng)濟增長的回歸模型，發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整對能源效率影響更明顯，經(jīng)濟增長的作用更多地體現(xiàn)在長期影響［16］. 低碳約束對于能源效率的影響則主要通過對能源結(jié)構(gòu)調(diào)整［17］、經(jīng)濟轉(zhuǎn)型背景下經(jīng)濟增長動力、技術(shù)進步等方面對能源效率產(chǎn)生影響. 對于能源利用效率的細分中，能源環(huán)境效率指標的研究成為主流，對影響因素的研究中認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對能源環(huán)境效率差異明顯［18］. 宏觀層面分析中國經(jīng)濟增長對國際能源消費和碳排放的影響，發(fā)現(xiàn)中國經(jīng)濟增長短期會導致全球能源消費和碳排放水平小幅上升［19］，但在長期這種影響趨于0.

對于能源利用效率與經(jīng)濟增長的相關(guān)研究可知，隨著我國各產(chǎn)業(yè)尤其是工業(yè)部門能源強度的降低帶來了我國能源強度整體下降［20］，能源利用效率的提高逐漸被認為是經(jīng)濟增長的重要推動因素［21］，二者之間可能存在著雙向的因果關(guān)系［22］. 學者在對中國能源消費與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究中發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟增長對能源消費具有拉動作用，而能源消費的增加對經(jīng)濟增長不存在這種關(guān)系［23］，但中國的能源消費總量與GDP增長均為指數(shù)型增長且增長趨勢確實具有高度一致性［24］. 有學者基于中國2003—2015年的數(shù)據(jù)對人均GDP、家庭燃料消耗量以及CO2排放量之間的相關(guān)性進行研究，結(jié)果驗證了EKC的假設(shè)，表明人均GDP與CO2排放量呈正相關(guān)［25］；同樣，EKC曲線在泰國也被證實，認為CO2排放量與國內(nèi)生產(chǎn)總值之間存在明確的雙向因果關(guān)系［26］，但二者之間的關(guān)系在歐盟則被證明是以負相關(guān)為主［27］. 總之，絕大多數(shù)的研究均證實能源消費和經(jīng)濟增長一定存在著密切的關(guān)系，這種關(guān)系在短期和長期均存在［28］，而二者之間的關(guān)系又與研究地區(qū)的社會發(fā)展實際高度相關(guān)［29］.有學者以埃塞俄比亞為例，研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長與能源強度之間存在倒U 型曲線［30］. 基于此，我們結(jié)合中國2009—2019年的能源消費、能源強度、經(jīng)濟增長等相關(guān)實際進一步探討二者之間可能存在的關(guān)系.

本研究可能存在的邊際貢獻在于：首先，在能源利用效率測算方面，以能源經(jīng)濟效率為基礎(chǔ)將碳約束納入評價體系，選擇了包含CO2排放量為非期望產(chǎn)出的能源環(huán)境效率，并對能源經(jīng)濟效率與能源環(huán)境效率根據(jù)規(guī)模報酬假設(shè)進行分解. 通過選用投入產(chǎn)出體系的效率測算方法可以克服以往使用單一強度指標進行衡量的缺陷；對經(jīng)濟發(fā)展和能源利用的過程中碳排放的約束的處理，通過將CO2作為非期望產(chǎn)出通過非徑向、非角度的SBM模型納入投入產(chǎn)出體系進行測算，可以系統(tǒng)地研究CO2排放與經(jīng)濟增長、能源利用的關(guān)系. 其次，基于非徑向、非角度的SBM模型能夠?qū)崿F(xiàn)對非效率決策單元投入與產(chǎn)出角度的雙向改進，并且改進比例不設(shè)限制，從而能夠更好地擬合出最佳效率水平以及非效率的改進建議，對于非期望產(chǎn)出則是使用SBM-undesirable模型完成測算，SBM 模型對能源經(jīng)濟效率與能源環(huán)境效率的測算能夠更加準確地刻畫能源利用效率水平.最后，本文實證過程中，在傳統(tǒng)EKC模型基礎(chǔ)上通過增加控制變量方式實現(xiàn)解釋變量與被解釋變量之間良好的擬合效果，確保參數(shù)估計結(jié)果的顯著性和有效性.

2 區(qū)域能源利用效率的測算與分解

2.1 SBM模型建立及數(shù)據(jù)處理

2.1.1 SBM模型建立

對于只包括期望產(chǎn)出能源經(jīng)濟效率（EE）的測度，選用一般的SBM模型進行測算，EE0表示待測算經(jīng)濟單元的能源經(jīng)濟效率，x0為該決策單元的投入向量，x0=(x10,x20,…,xm0)；y0為待決策經(jīng)濟單元的產(chǎn)出向量，y0=(y10,x20,…,yn0)：

其中：ENE0為待決策單元的能源環(huán)境效率；為待評定決策單元的期望產(chǎn)出的缺少量；為非期望產(chǎn)出的超標值. ENE=1，s-=sg=sb=0說明決策單元實現(xiàn)完全有效的；當0 ≤ENE ≤1時，說明決策單元非有效，存在投入產(chǎn)出的松弛值. 對于上述公式中的λ，根據(jù)設(shè)定約束條件的不同又可以進一步對規(guī)模報酬進行分析，具體說明如表1.

表1 效率指標分解Tab.1 Efficiency index decomposition

2.1.2 樣本數(shù)據(jù)處理

基于經(jīng)濟增長理論，以能源、資本、勞動力作為投入要素，產(chǎn)出則分為經(jīng)濟產(chǎn)出與環(huán)境產(chǎn)出兩部分. 以各省的能源消費總量（萬噸標準煤）衡量能源投入，以各省的資本存量（億元）衡量資本投入，以各省三次產(chǎn)業(yè)年末就業(yè)人數(shù)（萬人）衡量勞動力投入，以各省的GDP（億元）衡量各省期望產(chǎn)出，以各省計算所得的二氧化碳（CO2）排放量（萬t）衡量非期望產(chǎn)出. 樣本區(qū)間為2009—2019年，同時為了剔除價格變動對資本存量數(shù)據(jù)與GDP數(shù)據(jù)的影響，均以2008年為基期進行調(diào)整.

2.2 能源利用效率及分解

首先，根據(jù)表2，各省份的能源經(jīng)濟效率EE及分解指數(shù)均高于能源環(huán)境效率ENE及其分解指數(shù)，說明以往不考慮二氧化碳排放量的效率測算方式會導致我國能源利用效率的虛高. 其次，我國總體能源利用效率水平偏低，并且區(qū)域差異明顯. 在29個省份中，除了北京、上海、廣東、天津四個省份的能源利用效率值可以達到1或趨近1之外，我國其他省份均屬于DMU非有效，即能源利用效率非有效，而且距離達到生產(chǎn)前沿面還存在很大的改進空間，DMU有效可能與其經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢有關(guān)；對于能源利用效率存在的差異主要通過東、中、西部地區(qū)的差異進行解釋，東部地區(qū)無論是EE水平或者ENE水平，均遠高于中部地區(qū)和西部地區(qū)，西部地區(qū)能源效率水平最低，說明我國節(jié)能減排工作的重心不能僅聚焦于調(diào)整生產(chǎn)總值、高能源消費量大的地區(qū)，也應該適當關(guān)注中部與西部地區(qū). 最后，根據(jù)規(guī)模效率指標EESE與ENSE 得出，東部地區(qū)能源利用效率的提高更大程度上依賴純技術(shù)效率，例如管理水平的提高、體制機制的改進以及政策引導等；對于中部地區(qū)規(guī)模效率接近臨界值的處理，意味著中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展乏力，總量水平尚需進一步提高，而規(guī)模效率已經(jīng)接近生產(chǎn)前沿面，存在陷入“中等收入陷阱”的可能；對于西部地區(qū)，尤其是青海、甘肅、寧夏、貴州等省份則可以繼續(xù)發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟性以促進經(jīng)濟發(fā)展提高能源利用效率.

表2 2009—2019年中國各省份及地區(qū)平均能源利用效率及分解指數(shù)Tab.2 Average energy utilization efficiencies and decomposition indexes of provinces and regions in China from 2009 to 2019

2.3 能源經(jīng)濟效率測算結(jié)果及分析

根據(jù)圖1～4可以看出，2009—2019年我國的能源經(jīng)濟效率（EE）平均利用水平尚未達到最佳利用狀態(tài)，雖然呈現(xiàn)增加趨勢卻并不顯著；全國水平上的能源經(jīng)濟效率的分解指標中純技術(shù)效率（EEPTE）實現(xiàn)逐年提高，但距離生產(chǎn)前沿面還存在較大改善空間，說明管理水平、體制機制對我國經(jīng)濟發(fā)展和能源利用發(fā)揮了積極影響，但距離實現(xiàn)DMU有效還要付出更多努力；全國能源經(jīng)濟規(guī)模效率已經(jīng)基本到達上限，因此通過擴大經(jīng)濟規(guī)模提高效率的規(guī)模效應已經(jīng)難以實現(xiàn)預期效果，與表2結(jié)果一致. 與能源強度和碳生產(chǎn)反映的指標不同，東部地區(qū)能源經(jīng)濟效率最高，其次中、西部地區(qū)，西部地區(qū)的能源經(jīng)濟效率并沒有碳生產(chǎn)力和能源強度反映得如此樂觀. 東部地區(qū)的能源利用水平總體上較為平穩(wěn)，呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢，其能源經(jīng)濟效率指標中EE與EEPTE均高于中西部地區(qū)，EE整體水平在0.75左右，EEPTE大都處于0.80的水平以上，2019年已接近0.85 水平. 東部地區(qū)的EESE 位于中部地區(qū)之后，說明東部地區(qū)相對來說仍然有較大的經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿?對于中部地區(qū)來說，EE、EEPTE、EESE水平只是略高于西部地區(qū)，說明中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與能源利用過程進入平穩(wěn)期，亟待產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改革與先進科學技術(shù)的注入改變當下經(jīng)濟面臨的瓶頸，建立經(jīng)濟發(fā)展的新增長極，實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級. 西部地區(qū)的能源經(jīng)濟效率遠低于東、中部地區(qū)，分解指標EESE與EEPPTE相對落后，主要原因在于西部地區(qū)技術(shù)水平較低，能源開發(fā)生產(chǎn)需要的先進設(shè)備與產(chǎn)業(yè)都較少，西部地區(qū)復雜的地理環(huán)境也為節(jié)能減排工作的管理帶來困難.

圖1 全國能源經(jīng)濟效率及其分解指數(shù)Fig.1 National energy economic efficiency and its decomposition index

圖2 東部地區(qū)能源經(jīng)濟效率及其分解指數(shù)Fig.2 Energy economic efficiency and its decomposition index in eastern region

圖3 中部地區(qū)能源經(jīng)濟效率及其分解指數(shù)Fig.3 Energy economic efficiency and its decomposition index in central region

圖4 西部地區(qū)能源經(jīng)濟效率及其分解指數(shù)Fig.4 Energy economic efficiency and its decomposition index in western region

2.4 能源環(huán)境效率測算結(jié)果及分析

根據(jù)圖5～8可以看出，我國能源環(huán)境效率及其分解指數(shù)均相應地低于能源經(jīng)濟效率及其分解指標數(shù)值，充分體現(xiàn)了二氧化碳排放作為非期望產(chǎn)出納入評價中國能源利用效率的實際價值；其次，自2009—2019年我國能源環(huán)境效率及其分解指標均呈現(xiàn)明顯上升趨勢，說明了我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)低碳化改革對我國能源、環(huán)境與經(jīng)濟產(chǎn)生良好的影響. 三大地區(qū)與全國能源環(huán)境效率總體趨勢保持一致，說明碳排放降低了我國能源利用效率. 東、中、西部各地區(qū)的能源環(huán)境效率及其分解指標之間差異較大，東部地區(qū)ENE水平相對于EE指標水平下降約10.5%，均低于中部地區(qū)的22.7%和西部地區(qū)23.7%，說明中西部地區(qū)的二氧化碳排放導致能源利用率下降幅度更多，碳排放造成的能源效率損失更顯著；另外，在中西部地區(qū)ENSE維持在大約0.8～0.9水平上時，ENPTE所在的低水平基本上可以解釋兩地區(qū)ENE的下降原因，中西部地區(qū)的技術(shù)要素仍然很大程度制約了節(jié)能減排與低碳經(jīng)濟的快速發(fā)展；對于中部地區(qū)而言，能源經(jīng)濟效率及其分解與能源環(huán)境效率及其分解指標中，無論是ENPTE與ENSE之間或者是EEPTE與EESE的結(jié)構(gòu)上相似，技術(shù)效率能夠更大程度地影響能源利用水平. 由于西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平本身落后于東部地區(qū)，導致將二氧化碳排放納入能源利用效率評價中后，其ENE水平自2009年以來處于0.4的低水平，說明經(jīng)濟生產(chǎn)規(guī)模擴大與管理水平提升都將會對西部地區(qū)能源效率的提高發(fā)揮巨大拉動作用.

圖5 全國能源環(huán)境效率及其分解指數(shù)Fig.5 National energy-environmental efficiency and its decomposition index

圖6 東部地區(qū)能源環(huán)境效率及其分解指數(shù)Fig.6 Energy-environmental efficiency and its decomposition index in eastern region

圖7 中部地區(qū)能源環(huán)境效率及其分解指數(shù)Fig.7 Energy-environmental efficiency and its decomposition index in central region

圖8 西部地區(qū)能源環(huán)境效率及其分解指數(shù)Fig.8 Energy-environmental efficiency and its decomposition index in western region

3 能源環(huán)境效率影響因素分析

3.1 EKC模型建立

與傳統(tǒng)的EKC模型不同，本文選取的衡量環(huán)境質(zhì)量的指標為能源環(huán)境效率等相對量指標，解釋變量在包括原有的衡量各省份經(jīng)濟增長水平的地區(qū)人均GDP及其二次項GDP2、三次項GDP3外，本文還增加產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（INDUS）與能源消費結(jié)構(gòu)（ENS）指標作為控制變量，以更好地反映能源環(huán)境效率與經(jīng)濟增長的關(guān)系. 基于此，建立EKC模型如下：

其中：i代表不同省份，i=1,2,…,N；t代表時間，t=1,2,…,T；αi為常數(shù)項；ENEit為能源環(huán)境效率；ENPTEit為能源環(huán)境技術(shù)效率.

3.2 全國能源利用效率與人均GDP的關(guān)系

根據(jù)分析結(jié)果，中國能源環(huán)境效率隨著人均收入的增長會出現(xiàn)先上升后下降而后再次上升的N型曲線關(guān)系，目前正處于N型曲線的第二個拐點之后的上升階段，主要是因為自2002年以來，國家不斷加強對我國節(jié)能減排工作的重視，污染治理力度不斷加大，倒逼企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，使用清潔化先進設(shè)備與生產(chǎn)技術(shù)使我國高能耗、高污染企業(yè)對環(huán)境的破壞作用不斷減少；另一方面，通過不斷發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與高端服務業(yè)，經(jīng)濟增長的碳負擔不斷降低.

對于能源環(huán)境技術(shù)效率來說，我國能源環(huán)境技術(shù)效率與人均GDP之間存在倒U型曲線，說明我國的能源環(huán)境技術(shù)效率將會隨人均GDP值先上升后下降，拐點大約位于人均GDP為10萬元左右. 2019年我國的人均GDP為7.08萬元左右，正處于能源環(huán)境技術(shù)效率不斷提高的區(qū)間里.

3.3 三大地區(qū)能源環(huán)境效率與人均GDP關(guān)系

分地區(qū)回歸結(jié)果顯示：東部地區(qū)呈現(xiàn)N型曲線，與全國能源環(huán)境效率的走勢一致，說明東部地區(qū)是拉動全國能源環(huán)境效率提高的主干力量；中部和西部地區(qū)人均GDP只有一次項通過檢驗，說明中部和西部地區(qū)在目前的樣本期內(nèi)并不存在明顯的U型曲線或N型曲線關(guān)系. 根據(jù)表4回歸系數(shù)，中部地區(qū)的一次項系數(shù)為2.736，西部地區(qū)的一次項系數(shù)為0.842，說明目前我國中西部能源環(huán)境效率具有巨大的提升空間，隨著人均GDP的不斷增長，中部地區(qū)和西部地區(qū)的能源環(huán)境效率將會迅速上升；另一方面，西部地區(qū)2019年能源環(huán)境效率大約維持在0.40的水平，低于中部地區(qū)的0.47水平，但是西部地區(qū)能源環(huán)境效率的增長力度卻不如中部地區(qū)，造成中西部地區(qū)能源環(huán)境效率提升系數(shù)差距的原因在于西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技水平、管理水平等經(jīng)濟環(huán)境都遠遠落后于中部地區(qū).

表4 三大地區(qū)能源環(huán)境效率回歸結(jié)果Tab.4 Regression results of energy-environmental efficiency in the three major regions

3.4 三大地區(qū)能源環(huán)境技術(shù)效率與人均GDP關(guān)系

根據(jù)表5，我國東西部地區(qū)能源環(huán)境技術(shù)效率與能源環(huán)境效率相似，也存在較大差異. 東部地區(qū)呈現(xiàn)N 型曲線，東部地區(qū)能源技術(shù)效率與其能源環(huán)境效率的變化趨勢完全吻合；中部地區(qū)能源環(huán)境技術(shù)效率呈現(xiàn)U型曲線，拐點將會出現(xiàn)在1.6萬左右. 截至2019年，中部8個省份均已經(jīng)通過拐點，進入能源環(huán)境技術(shù)效率隨人均GDP的增加而上升的區(qū)間，技術(shù)效率的上升有利于促進中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，由此印證表4的數(shù)據(jù)，中部地區(qū)能源環(huán)境效率正處于上升期的推斷.

表5 三大地區(qū)能源環(huán)境技術(shù)效率回歸結(jié)果Tab.5 Regression results of energy-environmental technical efficiency in the three major regions

對于西部地區(qū)能源環(huán)境技術(shù)效率的回歸并未得出確切結(jié)論，推斷可能的原因是西部地區(qū)內(nèi)部各省在經(jīng)濟發(fā)展水平和內(nèi)部管理存在較大差異，西部地區(qū)復雜社會環(huán)境造成經(jīng)濟建設(shè)和管理難度可能是導致回歸效果不顯著的主要原因.

3.5 其他影響因素的回歸結(jié)果分析

1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標（INDUS）

根據(jù)表3的回歸結(jié)果，從全國層面來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標對我國各省的能源環(huán)境效率與能源環(huán)境技術(shù)效率的回歸結(jié)果均在5%的顯著性水平下通過檢驗，且對能源環(huán)境效率及其技術(shù)效率的系數(shù)均為正值，由此可以認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對我國能源環(huán)境效率的提升具有重要影響. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標與能源效率的正向變動關(guān)系說明，當?shù)诙a(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在各省總產(chǎn)值中所占的比重增加，會帶來包含碳排放非期望產(chǎn)出的能源效率的提升，說明我國第二產(chǎn)業(yè)節(jié)能減排工作取得顯著成效，能源利用過程中碳排放等非期望產(chǎn)出的增加遠小于經(jīng)濟產(chǎn)值的增加速度，第二產(chǎn)業(yè)在帶來經(jīng)濟效益的同時碳排放量相對下降. 根據(jù)表4與表5的結(jié)果來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對三大地區(qū)的能源環(huán)境效率的影響各不相同，對于東部地區(qū)來說，第二產(chǎn)業(yè)所占比重的增加對能源環(huán)境效率與能源環(huán)境技術(shù)效率的影響并不顯著，對于中部和西部地區(qū)來說，其影響顯著且系數(shù)為正，能源環(huán)境效率及技術(shù)效率與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值所占的比重呈現(xiàn)同方向變動. 主要原因在于東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局中第二產(chǎn)業(yè)所占比重相對中西部地區(qū)要小，其對能源利用效率變動的影響也會因為三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的變化而不同，對于東部地區(qū)能源環(huán)境效率提升的主要來源可能需要更加細化地研究和分析；中西部地區(qū)相應地符合總體預期.

表3 全國層面能源環(huán)境效率與能源環(huán)境技術(shù)效率回歸結(jié)果Tab.3 Regression results of energy-environmental efficiency and energy-environmental technical efficiency at the national level

2）能源消費結(jié)構(gòu)（ENS）

根據(jù)表3，能源消費結(jié)構(gòu)與全國層面的能源環(huán)境效率及技術(shù)效率呈現(xiàn)明顯反向變動，在5%的顯著性水平下通過檢驗. 煤炭所占比重越高，非期望產(chǎn)出所占的比重越大，并且會導致能源環(huán)境技術(shù)效率降低. 對于三大地區(qū)來說，能源消費結(jié)構(gòu)對能源環(huán)境效率及技術(shù)效率的影響各有不同，對于東部地區(qū)和中部地區(qū)的回歸結(jié)果并不顯著，煤炭所占比重的上升會導致能源環(huán)境效率下降，但是效果不顯著的原因可能是近幾年的節(jié)能減排工作使各地區(qū)對煤炭的生產(chǎn)和使用造成限制，致使煤炭消費量的變動量相對于總體還是比較小的，導致回歸效果不顯著；西部地區(qū)的能源消費結(jié)構(gòu)對能源利用效率與技術(shù)效率都存在顯著的負向變動關(guān)系，西部地區(qū)煤炭的使用和整體消費結(jié)構(gòu)的調(diào)整應該在能源效率提高的工作中得到重視.

4 結(jié)論

本文分別以GDP為各省期望產(chǎn)出，以CO2排放量為碳約束下的非期望產(chǎn)出，利用投入產(chǎn)出方法建立非徑向、非角度的SBM模型測算我國能源經(jīng)濟效率與能源環(huán)境效率. 在測算結(jié)果的基礎(chǔ)上，根據(jù)規(guī)模報酬是否可變進行調(diào)整，完成能源經(jīng)濟效率與能源環(huán)境指標的分解（純技術(shù)效率與規(guī)模效率）從而進一步推斷能源利用非有效來源；考慮到地域差異與各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的特點，對測算結(jié)果進行全國層面與三大地區(qū)層面的劃分. 認為效率指標及其分解指標高估了我國能源利用實際效率；全國整體能源環(huán)境效率并未達到最佳，體制機制與管理水平等技術(shù)性因素對效率提高的影響相對規(guī)模效率要更加突出，東部地區(qū)能源環(huán)境效率要高于中西部地區(qū)，規(guī)模效率接近上限，技術(shù)效率指標的影響更加明顯，中部和西部地區(qū)能源利用的效率水平較低，無論是管理水平提升等因素的影響還是實現(xiàn)經(jīng)濟增長帶來的規(guī)模效對兩地區(qū)能源效率提升都具有重要拉動作用.

在效率測算結(jié)果基礎(chǔ)上，進一步利用改進的EKC模型研究能源環(huán)境效率的主要影響因素，尤其是低碳轉(zhuǎn)型過程中經(jīng)濟增長對能源利用的影響. 能源環(huán)境效率的回歸結(jié)果顯示，全國能源環(huán)境效率與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)N型曲線關(guān)系，東部地區(qū)呈現(xiàn)N型曲線與全國保持一致，中部和西部地區(qū)的能源環(huán)境效率與經(jīng)濟增長不存在U型或N型曲線，但保持同方向變動的關(guān)系，認為我國整體能源環(huán)境效率處于整體上升的階段；對能源環(huán)境技術(shù)效率的考察發(fā)現(xiàn)，全國能源環(huán)境技術(shù)效率與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)倒U型曲線關(guān)系，目前尚未達到拐點位置（人均GDP大約為10萬元），東部地區(qū)呈現(xiàn)N型曲線，中部為U型，且正處于上升階段，西部能源環(huán)境技術(shù)效率與經(jīng)濟增長尚未體現(xiàn)顯著的曲線關(guān)系.

基于以上分析，東部地區(qū)可根據(jù)發(fā)展需求制定針對降低清潔能源生產(chǎn)及消費成本的補貼政策，為清潔能源產(chǎn)品的開發(fā)和推廣形成優(yōu)勢，使得能源環(huán)境技術(shù)效率和能源環(huán)境規(guī)模效率實現(xiàn)突破，提高減排效率；中部地區(qū)在承接東部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中要注意淘汰落后產(chǎn)能，增加對清潔能源技術(shù)的研發(fā)投入，創(chuàng)新節(jié)能減排產(chǎn)品和技術(shù)，鼓勵優(yōu)勢企業(yè)實現(xiàn)技術(shù)共享，降低清潔能源行業(yè)準入門檻，不斷提高高耗能行業(yè)的減排潛力，控制和減少粗放型高耗能產(chǎn)品的出口，轉(zhuǎn)為依靠和支持高附加值的環(huán)保產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)區(qū)域間能源利用效率的提高；西部地區(qū)則應該致力于打造太陽能、風能、生物質(zhì)能等清潔能源供能系統(tǒng)，加快區(qū)域間電網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，實現(xiàn)能源、環(huán)境與經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展的目標，提高全國能源環(huán)境效率，從而推進“雙碳”目標實現(xiàn).