3 基于省际空间的工业能源效率的测算及分析

工业是国民经济的主体，是经济社会发展的支柱，在能源消费中的份额最多，因此对工业能源效率的测算是学术界一致关注的热点和难点。我国中央政府将能耗强度下降作为考核地方政府的约束指标，而能耗强度通常用能源消费与国内（地区）生产总值的比值或者其倒数来表示，这种单要素的能源效率衡量方法，在一定程度上能够反映能源投入与经济产出之间的总体数量关系，但是无法具体体现能源作为一种投入要素对国内（地区）生产总值的具体贡献，也无法体现各要素之间的投入替代比例。Hu和Kao（2007）认为，能耗强度是单一的能源效率指标，当能源作为要素投入种类的时候，能耗强度作为衡量能效的指标就不再适用，因此，应该建立一种能够体现多种投入和多种产出的模型，从而避免单一要素投入和单一产出的局限性，而DEA（Data Envelopment Analysis）模型即数据包络分析模型是一种评价多投入、多产出效率十分有效的方法。DEA模型早在1978年就由著名的运筹学家A. Charnes、W. W. Cooper和E. Rhodes提出，此模型无须知道生产函数的具体形态，能够对复杂生产关系的决策单元DMU（Decision Making Units）的效率进行评价。Hu和Wang（2006）运用DEA模型，与单要素的能耗强度指标对应，首先提出了全要素能源效率的概念。他们选用我国29个省份的数据，测算出了各省份的全要素能源效率值，计算结果较能耗强度更符合实际。他们的研究认为，较高的全要素能源效率值，意味着能源能被更充分地利用，在一定的产出水平下，能效改进的空间就更小，反之则更大。随后，Honma（2008）、Zhang（2011）、Chang（2013）等学者分别使用DEA模型对全要素能源进行测度，并与单一投入产出的能源效率指标进行比较。

能源在使用过程中不仅带来了预期的产出，也产生了非合意的污染物排放。以上学者在测度全要素能源效率的过程中，虽然在投入方面考虑了能源、资本及劳动等多因素，但在产出方面却仅仅考虑了国内（地区）生产总值这唯一的指标，而没有包含非合意的污染物排放等因素。然而，在现实生产中，控制污染物排放的环境约束却对产出有较大的影响，尤其是在节能减排形势颇为严峻的当下，中央政府不仅制定了节能的约束目标，也为各级政府下达了减排的指标，因此，在测度能源效率的模型中必须将非合意产出纳入考虑。首先将非合意产出纳入模型的是Pittman（1983），此后，Shi和Bi等（2010）在非合意产出模型的基础上进一步细分，将非合意产出分为实际的和潜在的两种，用二者之间的差额来评价效率。Feng H和Qingzhi Z等（2013）选用我国钢铁行业的50个微观企业的数据，测算其能源效率。他选取的非合意产出包括废水、废气和固体废物这三类。他的研究认为，以污染物排放控制为措施的环境治理有利于提高我国的生产效率。国内学者的研究中大部分将合意产出作为效率评价的要素，对非合意产出的研究还在探索的过程中。王喜平（2012）估算了我国36个工业行业的能源效率，通过方向性距离函数构建的DEA模型中的马氏（Malmquist-Luenberger）指数方法，选取了非合意产出二氧化碳。他的研究结果认为，能源消费结构对能源效率存在负向的影响。张伟等（2011）同样用DEA模型估算长三角城市的能源效率值，他们选用的非合意产出为工业废气量，研究结果表明，过度排放废气和过度使用能源对能源效率产生了消极的影响。

总体来看，在国内的研究中，利用多投入、多产出模型，将合意产出和非合意产出都纳入模型的研究尚处于探索阶段，已有的研究中从行业或者企业层面考虑的较多，从省际或者区域层面考虑的相对较少。因此，本书将从省际和区域的角度，选取我国1997—2013年除西藏外的30个省份的数据，将二氧化碳作为非合意产出指标，通过超效率SSBM-DEA模型，对各省份的能源效率值进行测算，并对比两种能源效率的测度结果，为能源约束目标的确立提供数据基础。