劉建翠 朱承亮

1（中國社會科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟研究所，北京 100732）

2（中國經(jīng)濟社會發(fā)展與智能治理實驗室，北京 100732）

引 言

十八大以來，中國經(jīng)濟進入高質(zhì)量發(fā)展階段，經(jīng)濟增長速度有所放緩，能源消費總量增長速度也在降低。2021 年中國能源消費總量是52.40 億噸，與2012 年相比年均增長2.98%，同期GDP 年均實際增長6.47%，實現(xiàn)了能源消費低速增長的目標(biāo)。但是中國能源消費仍然以煤炭為主，2021年煤炭消費占比仍高達56.0%，清潔能源消費占比不足20%。2020 年中國向世界宣布了2030 年前實現(xiàn)碳達峰、2060 年前實現(xiàn)碳中和的目標(biāo)。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，在保證經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展的同時我們迫切需要減少碳排放，而化石能源消費是碳排放的主要來源，提高能源效率和減少化石能源消費是至關(guān)重要的策略之一。能源效率的提高是節(jié)能減排的重要手段，也是生態(tài)文明建設(shè)的重要抓手。

黨的二十大報告提出“積極穩(wěn)妥推進碳達峰碳中和”，“立足我國能源資源稟賦，……，深入推進能源革命，加強煤炭清潔高效利用”，“加快規(guī)劃建設(shè)新型能源體系”，“積極參與應(yīng)對氣候變化全球治理”?！丁笆奈濉?節(jié)能減排綜合工作方案》 提出以能源產(chǎn)出率為目標(biāo)，綜合考慮各種因素，根據(jù)各地區(qū)的發(fā)展程度制定能耗強度降低目標(biāo)和能源消費總量目標(biāo)。也就是說“十四五” 期間各?。▍^(qū)、市）因地制宜制定“雙控” 目標(biāo)，以便實現(xiàn)“十四五” 國家能耗降低13.5%和碳降低18%的目標(biāo)。鑒于中國地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源稟賦、能源消費結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平存在差異，能源效率具有不同的表現(xiàn)特征，研究各個地區(qū)的能源效率變化態(tài)勢，分析不同地區(qū)的節(jié)能潛力，據(jù)此提出相關(guān)政策建議具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

1 文獻綜述

關(guān)于能源效率的指標(biāo)有單因素能源效率和全要素能源效率之分，二者各有優(yōu)缺點。Hu 和Wang（2006）［1］首先提出了全要素能源效率的概念，并測算了中國29 個?。▍^(qū)、市）的全要素能源效率，發(fā)現(xiàn)中部區(qū)域能源效率最低，且隨著人均GDP 的提高而增長。自此從全要素的角度研究能源效率的文獻層出不窮。Filippini 和Hunt （2015）［2］從經(jīng)濟學(xué)的角度勾勒和解釋了衡量能源效率水平的理論框架和實證方法，指出全要素能源效率比能源強度更適合衡量能效。Honma 和Hu （2008）［3］測算了日本47 個縣的全要素能源效率，發(fā)現(xiàn)能源效率與人均收入之間存在類似環(huán)境庫茲涅茨曲線的“U” 型關(guān)系。近年來，國際上測算全要素能源效率側(cè)重國別之間的比較分析和影響因素分析［4－10］，從研究結(jié)果看存在異質(zhì)性，影響因素也是如此。

中國作為發(fā)展中大國，隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的不斷提高，能源消費也在不斷增長，學(xué)界也越來越重視對中國能效問題的研究。當(dāng)前學(xué)界對全要素能源效率的研究主要側(cè)重于工業(yè)行業(yè)和區(qū)域，由于本文關(guān)注地區(qū)能源效率問題，故主要梳理地區(qū)能源效率文獻。通過對現(xiàn)有文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，多數(shù)文獻發(fā)現(xiàn)中國能源效率整體偏低，呈現(xiàn)“東－中－西” 逐步降低的分布格局，但全要素能源效率的走勢不同。因研究周期、數(shù)據(jù)處理方法和采取模型不同，研究結(jié)論存在較大差異，部分研究結(jié)果顯示全要素能源效率持續(xù)下滑［11－17］，部分顯示全要素能源效率呈上升趨勢［18－24］。陶長琪等（2018）［25］認(rèn)為中國全要素能源效率呈波動變化，陳菁泉等（2022）［26］認(rèn)為中國全要素能源效率大致呈先下降后上升的趨勢。在分析能源效率的基礎(chǔ)上，蔡海霞和程曉林（2022）［13］、劉海英和劉晴晴（2020）［27］分別估算了中國各?。▍^(qū)、市）平均節(jié)能潛力和平均潛在節(jié)能量。

細(xì)觀各個文獻的投入產(chǎn)出指標(biāo)，投入指標(biāo)均是資本、勞動和能源，絕大部分文獻的產(chǎn)出指標(biāo)采用增加值和非期望產(chǎn)出，關(guān)于投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇的合理性，劉建翠和鄭世林（2019）［28］有詳細(xì)的論述。而學(xué)者們對非期望產(chǎn)出指標(biāo)的選取沒有達成一致［26］。部分文獻把CO2作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)［5，14，17，18］，部分文獻把幾種污染物結(jié)合為一個綜合指標(biāo)來測度非期望產(chǎn)出［9，15，19，21］，部分文獻包括多個非期望產(chǎn)出指標(biāo)［15，21，27］，張志輝（2015）［11］把SO2作為非期望產(chǎn)出?？梢姡x擇合適的非期望產(chǎn)出指標(biāo)對測算全要素能源效率非常重要。

本文按照生產(chǎn)經(jīng)濟學(xué)理論，構(gòu)建了合理的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，將資本、勞動、能源、其他中間投入納入生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，相比忽略其他中間投入測算全要素能源效率的文獻，本文的測算結(jié)果更合理； 同時本文測算了全要素能源效率，分析其變化特征，估算了各省（區(qū)、市）的平均節(jié)能潛力，并根據(jù)全要素能源效率與能源損失量把30 個?。▍^(qū)、市）劃分為4 個類型，為更好的制定?。▍^(qū)、市）節(jié)能政策提供了一定的理論和實證依據(jù)。

2 研究方法和投入產(chǎn)出指標(biāo)

2.1 研究方法

目前測算全要素能源效率的方法基本是隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）［4，9］和DEA 及其衍生模型［1，3，5，7，10－12，18，20－24，27］。需要指出的是傳統(tǒng)的DEA 和超效率DEA 是徑向的，沒有考慮投入和產(chǎn)出的松弛變量，利用此類模型計算能源效率可能會出現(xiàn)較大偏差。作為非徑向非角度的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，SBM－Undesirable 模型有效地解決了投入產(chǎn)出松弛以及非期望產(chǎn)出問題，比較適合測算考慮環(huán)境問題和非期望產(chǎn)出的效率問題，是測算具有非期望產(chǎn)出的DEA 模型最常用的方法。鑒于此，Ohene－Asare 等［8］、Tachega 等［10］、Shang 等［14］運用SBM－Undesirable 模型測算全要素能源效率。本文亦采用SBM－Undesirable 模型測算地區(qū)全要素能源效率。

本文基于全要素生產(chǎn)率的視角，將資本、勞動、能源、其他中間投入納入生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，估算全要素能源效率（Total－factor Energy Efficiency，TFEE）。根據(jù)Hu 和Wang （2006）［1］對全要素能源效率的論述，即全要素能源效率是在目前的技術(shù)條件下，不增加其他要素投入或不減少產(chǎn)出的情況下，最優(yōu)能源投入和實際能源投入的比值，計算全要素能源效率的公式是：

利用SBM－Undesirable 模型計算得出各個決策單元的能源投入冗余量，是實際能源投入中無效率的部分，實際能源投入量與能源投入冗余量之差即為最優(yōu)能源投入量，即可利用式（1） 計算全要素能源效率。

2.2 投入和產(chǎn)出指標(biāo)

本文以2012 ～2021 年中國30 個?。▍^(qū)、市）（考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，不包括西藏和港、澳、臺地區(qū)）作為研究單元，在全要素效率框架下用SBM－Undesirable 模型計算全要素能源效率。根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)濟學(xué)理論，生產(chǎn)活動的投入和產(chǎn)出應(yīng)該保持對應(yīng)，不能有遺漏和重復(fù)。企業(yè)進行生產(chǎn)時，不僅投入資本和勞動，還有能源、原材料等中間投入品，勞動創(chuàng)造的新價值和固定資產(chǎn)的轉(zhuǎn)移價值構(gòu)成了企業(yè)的增加值，被消耗、轉(zhuǎn)換的中間投入品也轉(zhuǎn)移到最終產(chǎn)出中，增加值和中間投入的價值共同構(gòu)成企業(yè)的總產(chǎn)值。因此測算全要素能源效率時，為了保持投入與產(chǎn)出的一致性并符合生產(chǎn)實際，投入指標(biāo)若選取資本和勞動，產(chǎn)出應(yīng)選擇增加值（以及非期望產(chǎn)出）； 投入指標(biāo)若選取資本、勞動和中間投入，產(chǎn)出必須選擇總產(chǎn)值（以及非期望產(chǎn)出）①。

2.2.1 產(chǎn)出指標(biāo)

產(chǎn)出指標(biāo)包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。期望產(chǎn)出用總產(chǎn)值表示，不是所有省（區(qū)、市）有總產(chǎn)值數(shù)據(jù)。根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)，江蘇、浙江和青海有歷年總產(chǎn)值，30 個?。▍^(qū)、市）有2012 年和2017年的投入產(chǎn)出表，天津、福建、四川有2015 年的投入產(chǎn)出延長表，缺失年份的數(shù)據(jù)根據(jù)投入產(chǎn)出表用插值法和RAS 法計算得到。非期望產(chǎn)出用SO2表示［11］，因為SO2是中國環(huán)境污染管制的典型污染物，中國煤炭均屬于高硫煤，SO2排放量與能源消費量密切相關(guān)。數(shù)據(jù)來自2013 ～2022 年《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。

2.2.2 投入指標(biāo)

投入指標(biāo)包括資本、勞動、能源和其他中間投入。資本投入采用永續(xù)盤存法計算，用各?。▍^(qū)、市）的固定資本形成總額作為投資流量，用各?。▍^(qū)、市）固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)折算為2000 年不變價，折舊率參考余泳澤（2017）［29］的做法，根據(jù)全社會固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)對不同年份不同地區(qū)固定資本折舊率進行差異化處理，權(quán)重為全社會固定資產(chǎn)投資中建筑安裝工程、設(shè)備工具器具購置和其他費用3 個部分的占比，三類資產(chǎn)的基礎(chǔ)折舊率分別為8.12%、17.08%和12.10%，這樣不僅考慮了年度差異還考慮了地區(qū)差異，估計的資本存量更符合實際?；谫Y本存量采取Hall 和Jones （1999）［30］的方法計算得到。有了基期資本存量、實際固定資本形成總額、折舊率，即可采用永續(xù)盤存法計算各個地區(qū)的資本存量。

勞動投入用各?。▍^(qū)、市）的年均從業(yè)人員數(shù)表示，來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》以及各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計年鑒（經(jīng)濟年鑒）。能源投入用各省（區(qū)、市）能源消費總量（萬噸標(biāo)煤）表示，數(shù)據(jù)來自2013 ～2020 年《中國能源統(tǒng)計年鑒》 以及各?。▍^(qū)、市）2021～2022 年的統(tǒng)計年鑒。其他中間投入采取孫廣生等（2011）［31］的做法，用中間投入減去能源行業(yè)（包括煤炭、石油和電力行業(yè)）的中間使用。江蘇、浙江和青海的中間投入數(shù)據(jù)用總產(chǎn)值減去增加值得到，其他?。▍^(qū)、市）缺失年份的中間投入數(shù)據(jù)與計算總產(chǎn)值的方法相同。

總產(chǎn)值和其他中間投入用各省（區(qū)、市）的行業(yè)工業(yè)品出廠價格指數(shù)平減為2000 年價。

投入和產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計見表1。

3 全要素能源效率實證結(jié)果分析

3.1 全要素能源效率測算結(jié)果分析

利用SBM－Undesirable 模型和式（1），計算得到30 個?。▍^(qū)、市）的全要素能源效率值，測算結(jié)果見表2。

2012 年以來中國的全要素能源效率均值呈先上升后下降隨后平穩(wěn)趨勢，2012 ～2015 年呈上升趨勢，隨后下滑并趨于平穩(wěn)?？傮w來看2012～2021年中國全要素能源效率較低，只有0.524，提升空間較大。研究期間全要素能源效率較低以及呈波動態(tài)勢，原因可能在于： （1） 黨的十八大以來，我國把生態(tài)文明建設(shè)作為統(tǒng)籌推進“五位一體”總體布局和協(xié)調(diào)推進“四個全面” 戰(zhàn)略布局的重要內(nèi)容［32］，全面推進資源節(jié)約，從國家到地方、重點行業(yè)、重點領(lǐng)域全面出臺節(jié)能減排政策，加大淘汰落后產(chǎn)能力度，大力推廣重點節(jié)能技術(shù)、設(shè)備和產(chǎn)品，這些政策措施的深入實施使得2012 ～2015 年大部分?。▍^(qū)、市）的能源消費增長率保持較低水平，故此階段全要素能源效率有所提高；（2） 隨著“一帶一路” 倡議的不斷落地，沿線基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)迅速發(fā)展，部分?。▍^(qū)、市）的鋼鐵、水泥等高耗能行業(yè)也迅速發(fā)展，由此導(dǎo)致部分?。▍^(qū)、市）能源消費增速提高，2016 ～2021 年大部分省（區(qū)、市）的能源消費增長率高于上一年度，尤其是2018 年和2019 年的能源消費增長率分別達到3.09%和3.30%，遠遠高于其他年份，故此階段全要素能源效率有所下降； （3） 由于資源稟賦的原因，大部分?。▍^(qū)、市）化石能源的消費比重仍然居高不下，使得能源消費總量偏高。由此可見，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級化、大力發(fā)展清潔能源、優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變能源消費方式、提高創(chuàng)新投入、研發(fā)綠色技術(shù)和綠色生產(chǎn)工藝并加以推廣以及提高全要素能源效率，不僅是實現(xiàn)“雙碳” 目標(biāo)的重要手段，亦是推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑之一。

從三大區(qū)域看（表2）②，區(qū)域之間的全要素能源效率具有異質(zhì)性。東部區(qū)域的全要素能源效率均值遠遠高于西部區(qū)域，但總體呈下降趨勢，西部區(qū)域高于中部區(qū)域，中、西部區(qū)域全要素能源效率的發(fā)展趨勢與全國相似，均是先升后降，但均低于全國平均水平。東部區(qū)域大部分?。▍^(qū)、市）位于沿海地區(qū)，交通運輸便利，經(jīng)濟發(fā)達，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比較合理，清潔能源消費占比相對較高，節(jié)能技術(shù)推廣利用程度較高，注重環(huán)境保護，故全要素能源效率相對較高。西部區(qū)域的全要素能源效率高于中部區(qū)域，或許是因為“西部大開發(fā)戰(zhàn)略” 等政策的實施取得了顯著成效。同時，中、西部區(qū)域承接了東部區(qū)域的高耗能高污染產(chǎn)業(yè)，且處于內(nèi)陸地區(qū)，經(jīng)濟相對不發(fā)達，節(jié)能技術(shù)推廣不夠深入，缺乏先進管理經(jīng)驗，導(dǎo)致中、西部區(qū)域的全要素能源效率較低。

從各個?。▍^(qū)、市）看，?。▍^(qū)、市）之間的全要素能源效率差異較大。全要素能源效率高的?。▍^(qū)、市）分為兩類： （1） 經(jīng)濟發(fā)達、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級、技術(shù)先進和管理水平較高的沿海地區(qū)，如北京、上海、江蘇等，始終位于技術(shù)前沿面； （2）非期望產(chǎn)出少的地區(qū)，如海南、青海。河北等18個?。▍^(qū)、市）的全要素能源效率低于全國平均水平。全要素能源效率較低的?。▍^(qū)、市）大部分位于中、西部區(qū)域，這些省（區(qū)、市）經(jīng)濟發(fā)展相對落后，部分省（區(qū)、市）的重化工業(yè)未完成轉(zhuǎn)型，經(jīng)濟發(fā)展嚴(yán)重依賴資源，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，技術(shù)水平低和管理相對落后，經(jīng)濟發(fā)展模式仍屬于粗放型。河北雖然位于東部區(qū)域，但全要素能源效率較低，或許有以下原因： （1） 河北省的高耗能產(chǎn)業(yè)占比較高，2021 年生鐵、粗鋼和鋼材產(chǎn)量占全國的比重分別高達23.26%、21.73%和22.11%，黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)規(guī)上企業(yè)能耗占河北總能耗的36.95%，占規(guī)上工業(yè)企業(yè)能耗的53.80%；（2） 河北能源消費結(jié)構(gòu)不合理，一次能源消費中煤炭占比偏高，2021 年高達76.58%，與其他能源相比，煤炭的熱值偏低； （3） 為了降低北京的工業(yè)污染和疏解北京的非首都功能，部分工業(yè)布局圍繞著北京的河北境內(nèi)。另外，近年來河北承接了北京的大量“三高” 企業(yè)，提高了河北的能源消耗，但管理和技術(shù)水平低等原因?qū)е潞颖钡娜啬茉葱瘦^低。

3.2 地區(qū)能源生產(chǎn)率分析

生產(chǎn)率指的是每單位投入的產(chǎn)出量，一般用產(chǎn)出與投入的比率來衡量，效率指的是在給定的技術(shù)水平和產(chǎn)出下，最有效地利用資源。能源生產(chǎn)率是經(jīng)濟產(chǎn)出與能源消費總量的比值，沒有考慮其他因素，只要能源消費量的增長率低于經(jīng)濟增長率，能源生產(chǎn)率則處于增長態(tài)勢。作為對比，本文計算了2012 ～2021 年的單要素能源生產(chǎn)率，限于篇幅這里不列出計算結(jié)果。

從計算結(jié)果看，全要素能源效率和能源生產(chǎn)率低的?。▍^(qū)、市）大部分位于西部地區(qū)，較高的省（區(qū)、市）大部分位于東部地區(qū)，北京、上海和廣東等?。▍^(qū)、市）的能源生產(chǎn)率較高。近年來部分?。▍^(qū)、市）的能源生產(chǎn)率在下降，如內(nèi)蒙古、遼寧、安徽等。其余大部分?。▍^(qū)、市）的能源生產(chǎn)率在提高。

TFEE＝最優(yōu)能源投入/實際能源投入＝（最優(yōu)能源投入/既定產(chǎn)出）/（實際能源投入/既定產(chǎn)出）＝實際能源生產(chǎn)率/最優(yōu)能源生產(chǎn)率，即全要素能源效率為實際能源生產(chǎn)率與最優(yōu)能源生產(chǎn)率之比［33］。也就是說全要素能源效率的變化與實際能源生產(chǎn)率和最優(yōu)能源生產(chǎn)率有關(guān)，實際能源生產(chǎn)率提高了，全要素能源效率不一定提高，反之亦然。

在生產(chǎn)活動中，資本、勞動、能源等多種投入要素往往具有替代性，能源生產(chǎn)率無法體現(xiàn)勞動力、資本及其他中間投入等投入變量與能源投入的相互配合和替代關(guān)系，只能在一定程度上反映出能源的利用情況。因此，利用單要素能源效率指標(biāo)進行能源效率測算并據(jù)此采取節(jié)能措施，理論上不符合邏輯，據(jù)此指導(dǎo)實踐會造成誤導(dǎo)和偏差。全要素能源效率是對單要素能源效率的理論改進，考慮到了投入要素間的配合和替代，在一定程度上克服了單要素能源效率的片面性［33］。

3.3 全要素能源效率的變化特征分析

為了分析隨著時間變化，各?。▍^(qū)、市）之間的全要素能源效率變化特征和演變規(guī)律，借鑒經(jīng)濟收斂理論，測算了全要素能源效率的σ值，其計算公式是：

其中，σt是第t年的變異系數(shù)，St是第t年的全要素能源效率標(biāo)準(zhǔn)差，TFEEi，t表示第i?。▍^(qū)、市）在第t年的全要素能源效率，μt表示第t年的全國全要素能源效率均值。

根據(jù)式（2） 計算的σ值見圖1。從全國來看，全要素能源效率的σ值在2012 ～2015 年呈縮小態(tài)勢，即?。▍^(qū)、市）之間的全要素能源效率隨著時間的發(fā)展差異越來越小，存在σ收斂； 但在2016～2021 年呈上升趨勢，即?。▍^(qū)、市）之間的全要素能源效率將繼續(xù)存在差異。從3 個區(qū)域的σ值變化特征看，區(qū)域之間存在明顯不同。東部區(qū)域全要素能源效率的σ值持續(xù)呈擴大趨勢，說明東部區(qū)域內(nèi)部省（區(qū)、市）的全要素能源效率差異繼續(xù)存在； 中部區(qū)域全要素能源效率的σ值呈縮小趨勢，說明隨著時間的推移，中部區(qū)域?。▍^(qū)、市）的全要素能源效率將達到一個穩(wěn)態(tài)； 西部區(qū)域σ值變化趨勢與全國的σ值變化趨勢一致，即2012～2015 年存在σ收斂，2016 ～2020 年不存在收斂。

圖1 全國及分區(qū)域全要素能源效率的σ 值

3.4 節(jié)能潛力分析

利用SBM－Undesirable 模型可以計算出能源節(jié)約量，即潛在的節(jié)能潛力。這里所指的節(jié)能潛力是指在目前的技術(shù)條件下，在不增加其他要素投入或減少產(chǎn)出的情況下，各?。▍^(qū)、市）達到技術(shù)前沿面所減少的能源投入量，如圖2 所示。北京、上海、江蘇、廣東、海南、青海和寧夏的節(jié)能潛力為零，說明在目前技術(shù)條件下，沒有能源投入冗余，能源利用效率達到最優(yōu)。2012 ～2021年中國年均節(jié)能潛力約為7828 萬噸標(biāo)煤，意味著如果30 個?。▍^(qū)、市）均能達到技術(shù)前沿面，則可以年均節(jié)能約7828 萬噸標(biāo)煤。節(jié)能潛力最大的省（區(qū)、市）分別是河北、內(nèi)蒙古、山東、遼寧和山西，通過提高技術(shù)向前沿面移動以及提高管理水平均可以提高全要素能源效率從而達到節(jié)能的目的。各省（區(qū)、市）在制定節(jié)能指標(biāo)時，可以參考此潛在節(jié)能量，既可以有效完成節(jié)能計劃，同時也可以督促各?。▍^(qū)、市）不斷提升技術(shù)和管理水平來節(jié)約能源［27］。

圖2 2012～2021 年各?。▍^(qū)、市）平均潛在節(jié)能量

根據(jù)前文計算出的能源投入冗余量即為能源損失量，各個?。▍^(qū)、市）的全要素能源效率與能源損失的絕對量并非是一一對應(yīng)關(guān)系。參考孫廣生等（2011）［31］的做法，以全國均值作為標(biāo)準(zhǔn)，將全要素能源效率與能源損失量作為坐標(biāo)橫軸和縱軸，則可以將30 個省（區(qū)、市）劃分為4 個基本類型（見圖3）： 高效率高損失量、高效率低損失量、低效率高損失量以及低效率低損失量，其中第二、三種類型表明效率與損失之間存在對應(yīng)關(guān)系。河北等12 個?。▍^(qū)、市）符合全要素能源效率低、能源損失量高的特征，北京等10 個省（區(qū)、市）符合全要素能源效率值高、能源損失量低的特征，山東、吉林等8 個省（區(qū)、市）不符合全要素能源效率與能源損失之間的對應(yīng)關(guān)系。如山東的全要素能源效率較高，能源損失也較大，因為能源損失量是全要素能源效率與一個省的能源消耗總量共同決定的，盡管山東的全要素能源效率高于全國平均水平，但由于本省需要消耗較多的能源，最終能源的絕對損失量還是很大。吉林等省（區(qū)、市）全要素能源效率較低，消耗的能源總量相對較少，能源損失也相對較少。

圖3 ?。▍^(qū)、市）全要素能源效率與能源損失量的類型

3.5 與其他研究結(jié)果的對比

在對省（區(qū)、市）全要素能源效率的測算中，因測算方法、投入產(chǎn)出指標(biāo)、數(shù)據(jù)處理方法等不同，測度結(jié)果有較大的差異。通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)，研究時期與本文比較接近的是蔡海霞和程曉林（2022）［13］以及Guo 等（2023）［17］的研究。從計算結(jié)果看，相同之處是在計算周期內(nèi)全要素能源效率均處于波動狀態(tài)，東部區(qū)域高于其他區(qū)域，節(jié)能潛力均較大； 不同之處是蔡海霞和程曉林（2022）［13］的研究指出周期內(nèi)全要素能源效率呈先下降后保持平穩(wěn)態(tài)勢，Guo 等（2023）［17］的結(jié)果是微降態(tài)勢，本文得出的研究結(jié)果是先上升后下降隨后保持平穩(wěn)態(tài)勢，主要原因可能在于： （1）計算模型不同，本文運用的是SBM－Undesirable模型，蔡海霞和程曉林（2022）［13］采用的是超效率DEA 模型，Guo 等（2023）［17］采用的是NDDFDEA 模型； （2） 投入產(chǎn)出指標(biāo)不同，本文的投入包括資本、勞動（年平均從業(yè)人數(shù)）、能源和其他中間投入，產(chǎn)出是總產(chǎn)值和SO2，蔡海霞和程曉林（2022）［13］的研究中的投入包括資本、勞動（年末從業(yè)人數(shù)）、化石能源投入、可再生能源投入，產(chǎn)出是GDP、CO2、SO2、NOx，Guo 等（2023）［17］的研究中的投入包括資本、勞動（年末從業(yè)人數(shù)）、能源投入，產(chǎn)出是GDP 和CO2； （3） 蔡海霞和程曉林（2022）［13］的研究用超效率DEA 計算結(jié)果直接稱為全要素能源效率，不符合Hu 和Wang（2006）［1］對全要素能源效率的定義，結(jié)果難免有較大差異。

3.6 不同參數(shù)設(shè)置的敏感性分析

固定資本存量是計算全要素能源效率的投入指標(biāo)，固定資本存量不同難免會影響全要素能源效率的測算結(jié)果。目前對固定資本存量的核算參數(shù)沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，李賓（2011）［34］的分析結(jié)果表明折舊率的取值不同對固定資本存量估計結(jié)果影響較大。為保證測算結(jié)果的科學(xué)性，本文通過改變折舊率進行敏感性分析，比較不同折舊率計算的資本存量對全要素能源效率的影響。其中，基準(zhǔn)情景是前文計算結(jié)果，折舊率既考慮時間差異又考慮地區(qū)差異，第一種情景是折舊率只考慮時間差異，不考慮地區(qū)差異； 第二種情景采取固定折舊率9.6%，既不考慮時間差異，也不考慮地區(qū)差異，3 種情景的其余參數(shù)相同。3 種情景下的全要素能源效率見表3。

表3 敏感性分析結(jié)果

根據(jù)表3，相對于基準(zhǔn)情況，情景1 和情景2不同省（區(qū)、市）的全要素能源效率變化均較小，平均全要素能源效率分別提高了0.0009 和0.0005，改變折舊率計算的資本存量對全要素能源效率影響較小。本文的折舊率考慮了時間變化和區(qū)域差異，據(jù)此計算的資本存量更符合中國實際情況，測算的全要素能源效率比較可靠。

4 研究結(jié)論和政策建議

4.1 研究結(jié)論

本文基于生產(chǎn)經(jīng)濟學(xué)理論，構(gòu)建了合理的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，采用SBM－Undesirable 模型測算了2012～2021 年30 個?。▍^(qū)、市）的全要素能源效率，分析了各?。▍^(qū)、市）的節(jié)能潛力，得出如下結(jié)論：（1） 研究期間中國全要素能源效率整體水平較低，呈現(xiàn)先升后降隨后平穩(wěn)趨勢； 從三大區(qū)域看，東部區(qū)域明顯高于中、西部區(qū)域，西部區(qū)域高于中部區(qū)域； 分?。▍^(qū)、市）看，大部分?。▍^(qū)、市）的全要素能源效率較低，呈現(xiàn)東高西低的分布特征，與經(jīng)濟發(fā)展特征相似； （2） 從全要素能源效率變化特征看，區(qū)域之間具有異質(zhì)性。只有中部區(qū)域存在σ收斂； （3） 研究期間大部分省（區(qū)、市）節(jié)能潛力較大。

4.2 政策建議

基于以上研究成果和有效實現(xiàn)節(jié)能的目標(biāo)，提出以下建議：

（1） 從全要素能源效率和節(jié)能潛力看，尤其需要關(guān)注“低效率高損失量” 和“高效率高損失量” 的?。▍^(qū)、市）。對于“低效率高損失量” 的?。▍^(qū)、市），需要加大節(jié)能技術(shù)投入，加強同技術(shù)水平高的?。▍^(qū)、市）合作交流； 加強管理，通過提高管理水平來提高技術(shù)效率； 優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)，提高清潔能源消費比重； 調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，降低高耗能產(chǎn)業(yè)比重，因地制宜大力發(fā)展戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)等低耗能產(chǎn)業(yè)，降低能源消費總量。對于“高效率高損失量” 的?。▍^(qū)、市），主要是深入推進供給側(cè)改革，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級化，大力發(fā)展低耗能產(chǎn)業(yè)，降低能耗總量。對于“低效率低損失量” 的?。▍^(qū)、市）需要大力提高技術(shù)水平，提高全要素能源效率。

（2） 綜合考慮多措并舉全面提升全要素能源效率。提高研發(fā)投入，促進節(jié)能技術(shù)和節(jié)能生產(chǎn)工藝的研發(fā)推廣，應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)＋、5G 等新技術(shù)建立智慧能源管理系統(tǒng)，促進能源的智慧化、智能化，提高管理水平。轉(zhuǎn)變能源消費方式，降低經(jīng)濟對能源的依賴性，促進清潔能源的發(fā)展，優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)。根據(jù)資源稟賦，大力發(fā)展當(dāng)?shù)貎?yōu)質(zhì)能源，發(fā)展智能電網(wǎng)與局域電網(wǎng)，打破能源市場條塊分割，建設(shè)全國統(tǒng)一的能源市場，促進能源合理有序流動。加強企業(yè)使用能源和能源類原材料的管理，促進發(fā)達地區(qū)與欠發(fā)達地區(qū)的企業(yè)、科研機構(gòu)合作，提高能源利用效率。

（3） 因地制宜，制定差異化的節(jié)能政策和環(huán)境規(guī)制政策。各?。▍^(qū)、市）的全要素能源效率和節(jié)能潛力差異較大，能源和環(huán)境政策的制定應(yīng)在國家大框架下，根據(jù)各省（區(qū)、市）的資源稟賦和實際發(fā)展情況，根據(jù)《“十四五” 節(jié)能減排綜合工作方案》 的精神，制定有差別的能源“雙控”目標(biāo)、節(jié)能環(huán)保政策，實行一地一策，一城一策。同時，注重不同政策之間的協(xié)同效應(yīng)，加強不同?。▍^(qū)、市）之間的相互學(xué)習(xí)，促進區(qū)域之間的協(xié)同發(fā)展，努力實現(xiàn)各地區(qū)的節(jié)能減排目標(biāo)。

注釋：

①根據(jù)國家統(tǒng)計局每隔5 年發(fā)布的投入產(chǎn)出表可知，最初投入包括資本和勞動，能源、原材料等均是中間投入。

②東部區(qū)域包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11 個?。▍^(qū)、市），中部區(qū)域包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8 個?。▍^(qū)、市），西部區(qū)域包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆11 個?。▍^(qū)、市）。