李婉婷 馬冠龍 林詩淇 朱梓源

（南京信息工程大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 江蘇南京 210000）

0 引言

2021 年3 月15 日，中共中央總書記、國家主席習(xí)近平在主持中央財經(jīng)委員會第九次會議時強(qiáng)調(diào)，實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經(jīng)濟(jì)社會系統(tǒng)性變革，把碳達(dá)峰、碳中和納入生態(tài)文明建設(shè)總體布局，明確了2030 年碳達(dá)峰和2060年碳中和的目標(biāo)。碳中和愿景下，探討能源結(jié)構(gòu)與節(jié)能減排的投入產(chǎn)出效率是關(guān)鍵問題。

近年來，大量學(xué)者研究了我國能源結(jié)構(gòu)特征及存在的問題，對于我國能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型有積極的意義。楊英明等［1］總結(jié)了我國能源結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是以煤碳為主、能源效率低等。方行明等［2］等認(rèn)為我國存在不可再生能源路徑依賴、能源供給結(jié)構(gòu)逐漸倚重國外等問題。SUN 等［3］提出能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)合理性測度模型，對我國能源結(jié)構(gòu)的合理性進(jìn)行測定，認(rèn)為我國各省能源配置效率低下，各省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不合理。CHEN 等［4］提出全球Malmquist 指數(shù)計(jì)算方法，從動態(tài)角度分析能源生產(chǎn)率的變化，認(rèn)為我國不同化石能源的省際管理水平存在明顯差異?，F(xiàn)有的對能源結(jié)構(gòu)問題的研究主要基于國家層面，而我國各地工業(yè)化和城市化程度存在較大差異，且能源品種分布不均，考慮區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對區(qū)域經(jīng)濟(jì)帶層面的能源結(jié)構(gòu)研究相對較少。本文重點(diǎn)關(guān)注長三角洲城市群能源結(jié)構(gòu)的時空演變特征以及節(jié)能減排的投入產(chǎn)出效率評價分析。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本文以長三角城市群能源結(jié)構(gòu)與節(jié)能減排效率為研究對象。探討能源結(jié)構(gòu)選取2005—2019 年為研究期間，每兩年為一時間節(jié)點(diǎn)，原始數(shù)據(jù)均來自各城市統(tǒng)計(jì)年鑒。計(jì)算每類能源（煤炭、石油、天然氣、電力熱力）占用總能源消費(fèi)的比重，以能源消費(fèi)占比來表示能源結(jié)構(gòu)，作為研究能源結(jié)構(gòu)的初始數(shù)據(jù)。考慮到數(shù)據(jù)的完整性與可獲得性，研究節(jié)能減排效率時，排除滁州市、金華市2 個城市，選取剩下24 個作為決策單元。

1.2 經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（EOF）

經(jīng)典時空分析方法——經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（EOF），其基本原理是基于主成分分析（PCA）理論，把隨時間變化的長江三角洲26 個空間點(diǎn)分解到空間和時間2 個維度，從而分析出待研究變量的時空演變特點(diǎn)。

對初始數(shù)據(jù)做距平化處理，將構(gòu)成長江三角洲區(qū)域能源結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)排列為“城市×年份”的二維矩陣，記為X26×8=｛xij｝，xij表示第j 年第i 個城市的能源結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。將xij看作由26 個城市群組成的空間函數(shù)EOF 和2005—2019 年序列時間函數(shù)PC的線性組合，可表示為式（1）。

記“城市×年份”協(xié)方差矩陣為式（2）。

利用雅可比方法計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征根和特征向量EOF如式（3）。

式中：I 為特征值對角矩陣，如式（4）。

將特征向量EOF 投影到“城市×年份”的二維矩陣X 上，得到空間向量對應(yīng)的時間函數(shù)PC 如式（5）。

每一模態(tài)的重要程度用空間模態(tài)方差貢獻(xiàn)率來表示，貢獻(xiàn)率越高說明該模態(tài)在實(shí)際中主導(dǎo)性越強(qiáng)，其計(jì)算公式為式（6）。

對空間模態(tài)是否顯著分離需要使用North 檢驗(yàn)來判斷，如式（7）。

若特征值滿足λj≥ej+λj+1，則通過North 檢驗(yàn)，認(rèn)為λj和λj+1對應(yīng)的模態(tài)顯著分離。

1.3 DEA-Malmquist

DEA-Malmquist 指數(shù)法借助數(shù)學(xué)規(guī)劃法對多投入、多產(chǎn)出的決策單元效率進(jìn)行評價。本文選擇以投入為導(dǎo)向、規(guī)模報酬可變模型對長三角城市群節(jié)能減排全要素生產(chǎn)率（TFP）進(jìn)行測算。測算具體公式見式（8）。

在此基礎(chǔ)上，將節(jié)能減排全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（EFFCH）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TECH），表示為式（9）。

式中：Xt、Xt+1表示第t 期和t+1 期的投入量；Yt、Yt+1表示第t 期和t+1 期的產(chǎn)出量；Dt、Dt+1表示長三角城市群節(jié)能減排投入產(chǎn)出向量在t 時期、t+1 時期的技術(shù)水平下的生產(chǎn)效率。

2 工業(yè)能源結(jié)構(gòu)時空變化特征

為準(zhǔn)確分析描述長江三角洲區(qū)域的時空分布特點(diǎn)，將2005—2019 年能源結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后進(jìn)行EOF 分解。綜合north 檢驗(yàn)和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率兩因素選取合適模態(tài)，表1 反映了煤炭、石油、天然氣、電力4 類能源占比EOF 分解后每類前2 個模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率和特征根范圍結(jié)果。

表1 EOF 方差貢獻(xiàn)率及特征根誤差

通過EOF 空間向量和PC 時間序列，可以大致看出長江三角洲區(qū)域能源結(jié)構(gòu)的時空分布。圖1 反映了長江三角洲區(qū)域煤炭、油類、天然氣能源占比呈現(xiàn)為“東-西”分布型。2011 年以前，東部區(qū)域以煤類、油類為主要能源消費(fèi)，而西部與東部相比，煤類、油類占比較少。2011 年以后，東部逐漸向電熱類清潔能源轉(zhuǎn)型，西部煤炭、石油類能源占比開始上升。至2019年，長江三角洲區(qū)域能源消費(fèi)占比已經(jīng)與2011 年以前完全相反態(tài)勢。與煤類、油類、天然氣分布特征不同是天然氣類，它呈現(xiàn)出的是顯著的“南-北”分布型。2011 年以前，長江三角洲南部區(qū)域天然氣消費(fèi)占比較高，北部區(qū)域占比較低，之后高低值中心逐漸對調(diào)，到2019 年已經(jīng)與2011 年以前地理分布完全相反。

以煤炭為例，圖1 給出了煤炭占比的第一模態(tài)特征向量，該模態(tài)特征值方差貢獻(xiàn)率為75.6%，為長江三角洲區(qū)域煤炭占比空間分布的主要模態(tài)。可以看出，以“鎮(zhèn)江-揚(yáng)州-宣城”為界，向東為正值區(qū)，正值中心位于湖州附近；向西為負(fù)值區(qū)域，負(fù)值中心在宣城附近。在分界線兩邊，煤炭消費(fèi)占比有較好的一致性，但是上海為高值區(qū)中的低值區(qū)，研究發(fā)現(xiàn)上海產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和周圍城市有明顯不同。煤炭第一模態(tài)決定了長江三江州西部區(qū)域和東部區(qū)域煤炭消費(fèi)占比呈現(xiàn) “東西反向” 的分布型。結(jié)合2005—2019 年P(guān)C1 時間函數(shù)變化，在2005—2009年，東部煤炭消費(fèi)占比偏高，西部煤炭消費(fèi)占比偏低；而2011—2019 年，東西部煤炭消費(fèi)占比呈現(xiàn)出與前10 年相反的態(tài)勢。這是由于在21 世紀(jì)初期東部區(qū)域輕工業(yè)發(fā)展較早，而西部區(qū)域輕工業(yè)薄弱。近10 年，東部開始產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，大部分企業(yè)從輕工業(yè)轉(zhuǎn)向第三產(chǎn)業(yè)，而西部則以輕工業(yè)為主；同時響應(yīng)政策需求，部分東部工廠西遷。

圖1 2005—2019 年長三角城市群能源結(jié)構(gòu)EOF 第一模態(tài)示意圖（左：空間模態(tài)，右：時間模態(tài)）

這種時空分布趨勢是由于區(qū)域發(fā)展的不平衡性。長三角東部城市較西部更為發(fā)達(dá)，率先經(jīng)歷了城市發(fā)展中第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型過程。西部地區(qū)城市發(fā)展存在滯后性，在東部產(chǎn)業(yè)模式初步成功后開始學(xué)習(xí)效仿，所以能源結(jié)構(gòu)相較于東部也呈現(xiàn)出一定的滯后性。東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的過程中，大量的輕工業(yè)企業(yè)向西部遷移來降低生產(chǎn)成本，也是造成這種東西差異的原因。

3 節(jié)能減排的投入產(chǎn)出效率評價分析

根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文以長三角24 個城市群為決策單元，面板數(shù)據(jù)時間選擇為2007 年、2009 年、2011年、2013年、2015年、2017年、2019年。運(yùn)用以投入為導(dǎo)向的DEAMalmquist 模型計(jì)算生產(chǎn)效率變化值，進(jìn)行動態(tài)生產(chǎn)效率分析。從時間和空間角度分析了長三角城市群的全要素生產(chǎn)率。表2給出了本文所用到的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。

表2 節(jié)能減排投入產(chǎn)出評價指標(biāo)體系

3.1 各年份全要素生產(chǎn)率分析

表3 給出了2007—2019 年長三角24 個城市的工業(yè)企業(yè)各年份全要素生產(chǎn)率及其分解結(jié)果。發(fā)現(xiàn)：2007—2019 年長三角24 個城市全要素生產(chǎn)率的年均增長率為-0.5%，其中技術(shù)效率的年均增長率為2.9%，技術(shù)進(jìn)步的年均增長率為-3.4%，表明技術(shù)效率促進(jìn)全要素生產(chǎn)率，技術(shù)進(jìn)步阻礙全要素生產(chǎn)率提高。長三角城市群節(jié)能減排情況起伏較大，且2007—2019年的全要素生產(chǎn)率的年均增長率為-0.5%，節(jié)能減排效率不穩(wěn)定，波動較大。

全要素生產(chǎn)率的增長率在2017—2019 年最低，為-26.8%，在2007—2009 最高，為18.9%；技術(shù)效率在2011—2013 最小，為-31.7%，在2013—2015 最高，為36.8%；技術(shù)進(jìn)步指數(shù)在2013—2015 最低，為-33.9%，在2011—2013 最高，為47.8%。

表3 同時反映了長三角節(jié)能減排效率變化趨勢。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)在2013—2015 之后與全要素生產(chǎn)率變化趨勢大致相同。在2007—2015 之間，全要素生產(chǎn)率一直下降，但技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)波動較為激烈。TFP 的年均增長率為4.7%，技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均有所增加，分別為1.9%和9.95%，技術(shù)進(jìn)步的增長率大于技術(shù)效率的增長率，這表明2015 年之前，技術(shù)進(jìn)步是影響全要素生產(chǎn)率的主要原因。該段時間內(nèi)，長三角城市群節(jié)能減排技術(shù)進(jìn)步較大，促進(jìn)了TFP 的增加。

表3 2007—2019 長三角24 個地級市的平均全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解指數(shù)

3.2 地區(qū)全要素生產(chǎn)率分析

表4 反映了2007—2019 年間，長三角24 個城市群平均節(jié)能減排效率的分析結(jié)果。

表4 2007—2019 年長三角24 個城市群平均節(jié)能減排效率評價結(jié)果

從各城市群來看，2007—2019 年長三角24 個城市群中由9 個城市群節(jié)能源減排全要素生產(chǎn)率小于1，分別是蘇州、銅陵、南京、常州、安慶、宣城、舟山、馬鞍山、池州，是由技術(shù)水平不足和技術(shù)效率的抑制作用導(dǎo)致的，15 個城市群節(jié)能源減排全要素生產(chǎn)率大于1，這些城市中，技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)、全要素生產(chǎn)率均大于1 的有泰州、上海、寧波、無錫，僅4 個城市。杭州的全要素生產(chǎn)率在長三角24 個城市中排名第一，根據(jù)杭州的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，杭州第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)增加明顯，2007 年杭州第一產(chǎn)業(yè)占比3.91%，第二產(chǎn)業(yè)占比50.20%，第三產(chǎn)業(yè)占比45.90%，2019 年杭州第一產(chǎn)業(yè)占比2.10%，第二產(chǎn)業(yè)占比31.70%，第三產(chǎn)業(yè)占比66.20%。可以發(fā)現(xiàn)杭州的產(chǎn)業(yè)重心逐步向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，且杭州規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)投入與R&D 人員也逐年增加。

全要素生產(chǎn)率最低的為池州市，根據(jù)池州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，其第一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐年下降；第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在2007—2012年之間逐年增加，2012—2019 存在下降趨勢，存在倒“U”趨勢，但2012 年后下降速度低于2012 年前增加趨勢，2017 年池州第一產(chǎn)業(yè)占比37.17%，2019 年池州第二產(chǎn)業(yè)占比44.17%；第三產(chǎn)業(yè)無明顯變化。且池州規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)投入與R&D 人員雖逐年增加，但相較于杭州市，兩者相差較大。

綜上所述，長三角城市群節(jié)能減排存在各地區(qū)不均衡問題。各城市加強(qiáng)節(jié)能減排效率應(yīng)注重結(jié)合自身情況調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，一些高能耗高污染低產(chǎn)值的企業(yè)若不能加強(qiáng)管理，需要逐步淘汰，重視推廣高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提高科研投入。同時應(yīng)加強(qiáng)與節(jié)能減排較先進(jìn)的城市的交流與合作，結(jié)合城市自身特點(diǎn)，完善節(jié)能減排工作。

4 結(jié)論與建議

為了解長三角城市群能源結(jié)構(gòu)的演變特征與節(jié)能減排的投入產(chǎn)出效率評價分析，采用EOF 探討長三角城市群能源結(jié)構(gòu)（煤、石油、天然氣、電力熱力）的時空演變特征、借助DEAMalmquist 研究長三角24 個城市群的節(jié)能減排的投入產(chǎn)出效率。得出以下3 個結(jié)論。

（1）長三角城市群能源結(jié)構(gòu)東西分布存在顯著差異，東部省市煤、油類能源消費(fèi)占比呈現(xiàn)逐年下降趨勢，西部省市呈現(xiàn)上升趨勢。呈現(xiàn)這種時空分布趨勢是由于區(qū)域發(fā)展的不平衡。東部城市首先經(jīng)歷了城市發(fā)展中第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型過程，西部地區(qū)城市則發(fā)展存在滯后性，所以能源結(jié)構(gòu)相較于東部也呈現(xiàn)出一定的滯后性。而且在東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的過程中，大量的輕工業(yè)企業(yè)向西部遷移來降低生產(chǎn)成本，也是造成這種東西差異的原因。

（2）2007—2019 年間，長三角城市群節(jié)能減排TFP 存在下降趨勢，技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步波動較大，其中技術(shù)進(jìn)步在劇烈波動中總體存在下降。2007—2015 之間，技術(shù)進(jìn)步效率的增長率大于技術(shù)效率的增長率，說明技術(shù)進(jìn)步效率是影響節(jié)能減排全要素生產(chǎn)率的主要原因。且技術(shù)進(jìn)步效率在2015—2019年間與節(jié)能減排全要素生產(chǎn)率變化呈正相關(guān)，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步主要影響節(jié)能減排主要影響全要素生產(chǎn)率的提高。

（3）長三角24 個城市群節(jié)能減排效率差異較大。其中節(jié)能減排效率最高的為杭州市，提高了21%，效率最低的為池州市，降低了34.4%，兩者相差大于50%。對比兩者產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，杭州產(chǎn)業(yè)重心由第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，池州第二產(chǎn)業(yè)占比存在倒“U”趨勢，且相比2007 年，2019 年第二產(chǎn)業(yè)占比增加了7%，且兩城市在規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)投入與R&D 人員也存在較大差異。

針對以上結(jié)論，關(guān)于長三角城市群節(jié)能減排工作，提出以下3 點(diǎn)建議。

（1）加強(qiáng)國際國內(nèi)能源合作［5-6］，加快碳減排進(jìn)程，縮小長三角城市群節(jié)能減排差距。提高節(jié)能減排經(jīng)費(fèi)投入，鼓勵節(jié)能減排技術(shù)創(chuàng)新，加強(qiáng)人才的引入。各城市應(yīng)努力開發(fā)清潔能源，有關(guān)企業(yè)部門需嚴(yán)格控制污染氣體的排放，保證碳中和目標(biāo)的如期實(shí)現(xiàn)。

（2）長三角洲各城市群應(yīng)結(jié)合自身特點(diǎn)，積極響應(yīng)國家碳中和的各項(xiàng)工作，制定節(jié)能減排行動方案，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源結(jié)構(gòu)［7］。各城市相關(guān)部門應(yīng)及時公開相關(guān)節(jié)能減排數(shù)據(jù)，按時核實(shí)，確保目標(biāo)按時實(shí)現(xiàn)。

（3）構(gòu)建以新能源和可再生能源為主體的可持續(xù)能源體系。對于一些產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對較優(yōu)、科研投入較高但節(jié)能減排全要素生產(chǎn)率卻不高的城市，需合理的控制生產(chǎn)規(guī)模投入［8］，加快開發(fā)清潔能源的使用，提高科學(xué)技術(shù)來減少化石能源的使用，為經(jīng)濟(jì)增長、節(jié)能減排找到新的、可持續(xù)的方法，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的可持續(xù)發(fā)展。