环境约束下西部地区能源效率影响研究

田玉萍

摘要：基于 2005-2019 年西部地区（西藏除外） 11个省份的数据，运用数据包络分析方法 （ DEA） 来研究有无环境约束下中国西部各省能源效率，研究结论如下：（1）西部地区在有、无环境约束下的全要素能源效率具有相同变动趋势，在无环境约束下，大多数省份能源效率实现下降，从而主导了西部地区整体能源效率的下降趋势而且有无环境约束下能源效率高、中、低地区分类基本一致;（2）重庆、四川和新疆均处于西部地区内部生产前沿面上，属高能效地区;贵州、宁夏和内蒙古属于中能效地区;青海、云南均一直处于DEA无效率状态，属低能效地区大部分省区。

关键词：环境约束;能源效率;西部地区

一、引言

我國经济经过三十多年的高速增长，经济总量已跃居世界第二，但是能源消耗也随之急剧上升。“新常态”模式下能源短缺和环境污染问题已经成为制约世界经济可持续发展的重要瓶颈。我国是世界上最大的能源消费国，经济发展对能源的需求和依赖性较强。据统计，我国己经成为全球能源消费和二氧化碳排放总量第一大国。随着“西部大开发” 和“一带一路”倡议的推进，过度的能源消耗和环境污染使西部地区面临着严峻考验，节能降耗成为推动西部地区经济进一步发展的关键。

二、西部地区能源效率的数据和模型构建

2.1变量和数据构建

本文在选取投入产出指标方面，把环境因素纳入考核对象，从而形成较为科学完备的投入产出指标体系，将西部地区（西藏除外）的11个省区作为研究对象，选取2005年至2019年的资本存量、劳动力人口数、能源消费总量作为投入指标，并将地区生产总值作为期望产出，环境约束作为非期望产出。数据来源于《中国能源统计年鉴》、《中国统计年鉴》及西部地区各省的统计年鉴等。

2.1.1投入变量

资本存量：本文采用“永续盘存法”，公式Ki，t=Ii，t+（1-δi，t）Ki，t-1估计历年可比价资本存量，本文以 2004 年为基期，同时用各省区市固定资产价格指数调整各年投资，折算成以 2004 年为基期的不变价格实际值。

劳动力人口数本文采用各地区从业人员数量（ 万人） 与平均受教育年限（ 平均受教育年限是不同阶段受教育层次人数与受教育年限的乘积再除以6岁以上受教育的总人数，公式为大专以上文化程度年数 ×16 + 高中文化程度年限×12 +初中文化程度年限×9+小学文化程度年限× 6） /6岁以上总受教育人口，单位为年）乘积作为劳动资本的代理量。

能源消费量能源投入用能源消费总量表示。根据《中国能源统计年鉴》各省的统计年鉴将各种能源消费量转化成万吨标准煤加总得到各省区市的能源消费总量。

2.2产出变量

地区生产总值：期望产出变量（ Y） 首先获得各省市名义人均国内生产总值 GDP（ 亿元） ，再以 2005 年为基期，利用各省区市 GDP 价格指数平减得到实际地区生产总值。

环境约束指标：选取二氧化硫排放总量、工业废水排放总量和工业固体废弃物总量作为环境约束部分，即非期望产出。最终将三类非期望产出用熵值法进行综合得出环境污染综合指标PI作用在期望产出上，形成结合环境约束下的综合产出指标。

2.3模型选取和构建

本研究采用 Charnes 等在 1978 年提出的数据包络分析方法 （ DEA） 来研究中国西部各省能源效率 。DEA 是一种运用线性规划的数学过程， 主要用于评价多输入、多输出的决策单元（DMU）之间的相对有效性。该模型可以将有效 DMU 从参考效率前沿面分离出去，区分出有效 DMU 之间的效率差异从而给出全排序。假定一组 DMU 的个数为 n 个，每一个 DMU 有 m 项投入和 p 项产出。DMU 的投入可以表示为 Xj=（x1j， x2j， …， xij， …， xmj）T （ j=1， 2， …， n），DMU 的产出可以表示 为 Yj=（y1j， y2j， …， yrj， …， ypj）T （ j=1， 2， …， n），且 xij ≥ 0，yrj ≥ 0，i=1， 2， …， m，r=1， 2， …， p。Tone 在模型中引入松弛变量S-i=（S-1，S-2，…，S-m）T和S+r=（S+1，S+2，…，S+p）T记第j0个决策单元的输入输出数据分别为 x0、y0，则超效率DEA模型可以表示为：

（1）

（2）

其中：θ为决策单元的效率值，ε为阿基米德无穷小，λj（j=1， 2， …， n）为权重系数。当θ < 1 时，DMU 无效 ;当θ > 1 时，DMU 有效。在超效率 DEA 模型中，无效 DMU 的效率值与传统 C2R 模型一致 ;而有效 DMU 即使等比例增加θ -1 的投入仍能保持相对有效，投入增加比例即为其超效率值。

三、西部地区能源效率测度与分析

运用上文介绍的方法和样本数据，采用基于产出导向规模不变的超效率DEA模型，同时借助DEAP软件，以资本存量、劳动力和能源消费总量为投入变量，以GDP为产出变量来计算西部地区（西藏除外）的10省区无环境约束下的全要素能源效率;同理，以资本存量、劳动力和能源消费总量为投入变量，GDP为期望产出，二氧化硫排放量、工业废水和工业废气排放量的综合指标为非期望产出，计算有环境约束下的能源效率，（见表3.1）。

由表3.1可知，重庆、新疆和四川在有无环境约束的条件下，能源效率都是不变的，其中青海和宁夏在无环境约束下的下降幅度是最大的，从地区的能源效率的差异来看，重庆和新疆均处于西部地区内部生产前沿面上，属高能效地区;四川、贵州、宁夏和内蒙古属于中能效地区;青海、云南均一直处于DEA无效率状态，属低能效地区。但通过进一步比较分析发现，西部地区大部分省区的能源效率在有、无环境约束下存在明显差异：而且在环境管制下的能源效率更高。

四、研究结论和政策建议

4.1研究结论

西部地区在有、无环境约束下的全要素能源效率具有相同变动趋势，在无环境约束下，大多数省份能源效率实现下降，从而主导了西部地区整体能源效率的下降趋势。而且有无环境约束下能源效率高、中、低地区分类基本一致：重庆、四川和新疆均处于西部地区内部生产前沿面上，属高能效地区;贵州、宁夏和内蒙古屬于中能效地区;青海、云南均一直处于DEA无效率状态，属低能效地区大部分省区。

4.2政策建议

西部地区应加大人力资本投入，提高管理水平，加强先进技术推广  运用，提高自主创新能力，不断提高技术效率和技术进步进而提升能源效率。西部地区应减少煤炭消费量，增加可再生清洁能源消费，实现能源消费的多元化和低碳化，积极通过能源消费结构调整来提高西部地区全要素能源效率;促进产业结构优化升级，走新型现代工业化道路，大力发展低能耗、高附加值的产业;西部地区应当努力发展地方绿色经济，降低经济对能源的过度依赖;积极引进高附加值、高技术的外资企业入驻，注重与外资企业合作交流，促进行业技术水平提高，并积极合理引导资本的行业投资分布，适当提高能源行业投资准入门槛，积极发展低能耗、低污染、高附加值产业.

参考文献：

[1]袁晓玲，屈小娥中国地区能源消费差异及影响因素分析商业经济与管理，2009（9）.

[2]魏楚，沈满洪能源效率及其影响因素：基于的实证分析[J].管理世界，2007（8）.

[3]江洪，赵宝福.碳排放约束下中国区域能源效率测度与解构——基于三阶段DEA方法[J].价格理论与实践，2015，29.

[4]冉启英，于海燕.有无环境约束下西部地区全要素能源效率及其影响因素研究[J].新疆大学学报（哲学·人文社会科学版），2015，43（03）：15-22.

[5]谢伟.环境约束下中国省际全要素能源效率研究[D].重庆大学，2017.

[6]Hu J L，Wang S C.Total-factor energy efficiency of regions in China[J].Energy Policy，2006，34（17）：3206-3217.

[7]WU J，ZHU Q，LIANG L.CO2 emissions and energy intensity reduction allocation over provincial industrial sectors in China[J].Applied Energy，2016，166：282-291.

[8]OH D H.A global Malmquist-Luenberger productivity index [J].Journal of productivity analysis，2010，34（3）： 183 -97.

[9]Chiu C R，Liou J L，Wu P I，et al.Decomposition of the Environmental Inefficiency of the Meta-frontier with Undesirable Output[J].Energy economics，2012，34（5）：1392-1399.