能源效率与产业结构论文范文

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1研究方法与数据来源

1.1能源效率的解构传统的DEA（DataEnvelopmentAnalysis）方法主要用来评价“多投入多产出”模式下决策单元间的相对有效性。然而，该方法在评价过程中将要素缺失值全部归因于管理无效率，而忽略了环境变量和随机误差对评价结果的影响，因此，本文采用三阶段DEA方法分析碳排放约束下能源利用效率问题，使结果相对科学、客观。第一阶段：采用传统的DEA模型。不考虑外部环境和随机变量的影响，运用DEA-BCC模型[9]进行能源效率评价，得到每个评价单元的投入或产出松弛变量（径向与非径向之和）。传统的DEA-BCC模型分为投入导向和产出导向，由于本文旨在评价能源的利用效率，因此，采用投入导向的规模报酬可变BCC模型。第二阶段：外生变量识别和原始数据的调整。目前国内很多学者在剔除外生变量影响时使用Tobit回归分析[10-13]，Tobit回归分析在Fried等1999年提出的四阶段方法中得到应用[14]，2002年Fried等再提出使用SFA的三阶段方法取代之前的方法[15]。使用Tobit有个缺陷在于剔除环境变量影响后剩余部分完全是随机项，所以接下来调整松弛变量会有问题（无法去除随机干扰）。后来提出SFA（随机前沿分析）调整，完全把环境变量以及随机项剔除，剩下的才是无法影响的松弛值。由于松弛变量具有截断的特性，所以Tsay等在2009年提出censoredSFA估计方法[16]。该方法在剔除能源效率外生变量影响方面具备明显的优越性[17]，本文拟采用此方法对第一阶段的松弛变量进行描述和调整，通过建立投入松弛变量的环境解释方程来刻画外部环境对能源投入松弛变量的影响程度。由公式（1）、（5）、（6）可知，能源效率和纯能源管理效率都是介于0~1之间的指标值，而能源环境效率不是。当EEEi,t>1时，表明决策单元处于优势环境，能源利用无效率主要原因来自管理，可以通过改善管理提升能源效率；当0<EEEi,t<1时，表明决策单元处于劣势环境，能源利用无效率主要归因于环境，可以通过改善环境来提升能源效率。

1.2碳排放的测度及作为产出要素的处理目前，我国尚无二氧化碳排放的官方数据，针对碳排放量的研究，大部分都是基于能源消费以及能源碳排放系数进行估算。如徐国泉基于一次能源消费量、GDP和人口对碳排放进行测算[18]。蒋金荷、杨骞等运用化石能源消耗量及其碳排放因子对碳排放量进行测算[19，20]。本文借鉴前人的研究成果，并参照IPCC（2006年）、国家发改委能源研究所（2007年）等在分析二氧化碳排放时所提供的方法。能源消费不可避免地会带来人们不希望得到的坏产出（如二氧化碳），称为非期望产出。对于非期望产出，人们希望它越少越好。传统的DEA方法在进行数据处理时，默认产出越多越好，因此，运用该方法进行能源效率分析时需要首先对非期望产出进行处理。对于非期望产出的处理方法主要有非期望产出作为投入要素法[21]、距离函数法[22]、曲线测度评价法[23]以及数据转换函数处理法[24]。其中，数据转换函数处理法在处理非期望产出中具有突出优势。本文采用此方法对碳排放进行处理，主要思想是，把碳排放作为一种环境治理成本来考虑。当然，这种成本越小越好，所以要对其进行合理转换，将碳排放值乘以-1，这样就可以实现非期望产出越小越好。但是，DEA模型不接受产出向量为负，故使用一个较大数加上负的非期望产出来实现产出向量为正。设生产单元DMUi在第j年的非期望产出（二氧化碳排放量）为Cij，处理后的非期望。

1.3产业结构的分解描述为了更加具体地描述区域产业结构演化的方向和合理程度，本文将产业结构分解描述为产业高级度、产业合理度及产业集中度。（1）产业结构高级度。产业结构高级化是一个国家或者区域经济从低度水准向高度水准发展的动态过程，是产业结构重心从第一产业逐次向第二、三产业转移的过程，标志着国家或者地区在一定时间内经济发展水平所处的阶段和变动方向。依据这一理论，构造产业结构高级化指数。（2）产业结构合理度。产业结构合理化是指为提高经济效益，要求在一定的经济发展阶段，根据科学技术水平、消费需求结构、人口基本素质和资源条件，对起初不合理的产业结构进行调整，实现生产要素的合理配置，使各产业协调发展。产业结构合理化是产业间的聚合质量，它一方面反映产业之间协调程度，另一方面还反映资源有效利用程度，也就是说它是要素投入结构和产出结构耦合程度的一种衡量。就这种耦合而言，干春晖[26]等运用泰尔指数构建产业结构合理度的测度方法，在研究式中Y、Yi、L、Li分别为总体增加值、三次产业增加值、总体就业人数、三次产业的就业人数。可见，当TL=0时，经济处于均衡状态；TL值越高表明产业结构与均衡状态的偏离程度越大，产业结构越不合理。（3）产业结构集中度。资源的空间配置通常情况下是根据产业布局实现的，中国幅员辽阔，地区间社会经济发展的差异导致了不同区域产业布局的差异。同时，区域间经济发展的差异性又导致产业聚集和结构趋同现象的产生。区域范围内，不同产业经济产出的差距越大，表明产业集中程度越高，反之亦然。集中化指数是一个描述地理数据分布的集中化程度的指标。同理，产业集中化指数是用来分析和衡量区域内工业或经济部门专门化（或集中化）程度的一项重要的数量指标，是与洛伦茨曲线（Lorenzcurve）相对应统计量。式中A为三大产业实际数据的累计百分比总和；R为三大产业均匀分布时累计百分比总和；M为三大产业集中分布时累计百分比总和。不难看出，I在[0,1]区间上取值，并且I值越大，说明产业集中化程度越高，反之亦然。

1.4能源管理效率与产业结构耦合评价模型耦合度是一个物理学概念，通常用来描述系统间相互作用、相互影响的程度。产业结构调整和能源管理效率存在相互作用关系，表现为能源管理效率对产业结构调整具有约束作用，同时能源管理效率受产业结构调整的胁迫。因此，可以借鉴物理学中的容量耦合（Capacitivecoupling）的原理及容量耦合系数模型，分析两者的耦合度。在计算耦合度之前，为了避免数据量纲的影响，对能源管理效率、产业结构高级度、产业结构集中度和产业结构合理度数值进行min-max标准化处理。得到的C和R的值介于0~1之间，采用中值分段法对其进行分段处理，分段标准如表1所示。

1.5变量选取及数据来源由于西藏、香港、澳门及台湾的数据缺失，未作考虑。本文选取2005-2012年中国30个省、自治区、直辖市为研究单元。原始数据主要来自《中国统计年鉴》（2005-2013年）、《中国能源统计年鉴》（2005-2013年）以及中国各省、市统计年鉴（2005-2013年）。根据柯布-道格拉斯生产函数的观点，地区经济发展是将资本、劳动依据既定技术转化为地区生产总值的过程。而能源是经济发展的必备条件，因此第一阶段能源效率DEA测算，本文选取能源、资本和劳动作为投入要素。不可否认，能源消费除带来GDP产出之外，还带来环境污染物（如二氧化碳）的产出，鉴于本文从碳排放约束的角度分析能源效率，故选取GDP和二氧化碳排放作为产出要素。由于统计年鉴里没有资本存量的具体数据，本文参照单豪杰的研究成果，用永续盘存法测算每年各地区的资本存量，并用资本价格指数将资本存量折算为以2005年为基期的数据[28]。劳动力投入以各年平均从业人口来表示。能源投入用《中国能源统计年鉴》中各省能源消费总量折算为万吨标准煤来表示。为了便于统一计算口径，各省市名义GDP以2005年为基期调整为实际GDP。由于二氧化碳排放量没有官方公布数据，本文采用2006年联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）二氧化碳排放计算指南的方法，计算各省由于能源消费带来的二氧化碳排量作为产出指标。第二阶段SFA随机前沿分析，选取对外开放度、人口密度和产业结构作为外生变量对第一阶段的能源投入松弛变量进行调整。其中对外开放度根据（地区净出口总额/地区生产总值）计算得到，人口密度根据（人数/平方km）计算得到，产业结构根据（地区第二产业增加值/地区生产总值）计算得到。对于产业高级化指数、集中度指数和合理度指数的计算数据，根据各省、市2005-2013年统计年鉴中三产增加值占GDP比重，分别计算得到。耦合度模型选取能源管理效率值、产业结构高级化指数、产业结构集中度指数和产业结构合理度指数，其中，能源效率值选取三阶段DEA模型的分析结果；产业结构高级化指数、集中度指数和合理度指数分别选取公式（10）、公式（11）、公式（12）的计算结果；耦合度和协调度指数分别为公式（13）、公式（14）的计算结果。对数据的计算与分析主要运用了软件DEAP2.1、Frontier4.1、ArcGIS10.0和Mapinfo7.0。

2结果分析

2.1能源效率解构及空间分布运用2.1章节中三阶段DEA方法以及2.4章节中2005-2012年数据，计算得到能源综合效率、能源管理效率和能源环境效率。将结果输入ArcGIS10.0软件，得到空间分布和趋势分布如图1所示。（1）能源综合效率方面，见图1a，北京、浙江、广东、海南和青海5省市均为DEA有效，构成了能源综合效率的前沿面，属于高能效地区；内蒙古、吉林、重庆、陕西和甘肃5省市能源综合效率值都在0.6以下，远低于全国平均水平0.75，属于相对低能效地区；其余20个省市的能源综合效率值介于0.63~1之间，属于相对中能效地区。（2）能源管理效率方面，见图1b，广东、海南和宁夏3省能源效率值为1，处于前沿面，属于高管理效率地区；河北、内蒙古、重庆、四川、陕西和新疆6省市能源管理效率值都在0.8以下，低于全国平均水平0.87，属于相对低管理效率地区；其余21个省市能源管理效率值介于0.8~1.0间，属于相对中管理效率地区。（3）能源环境效率方面，见图1c，北京、天津、浙江、青海以及一直处于前沿面的广东、海南6省市，能源环境效率值大于等于1，属于高环境效率地区；内蒙古、吉林、重庆、陕西和甘肃5省市，能源环境效率都在0.75以下，远低于全国平均水平0.86，属于相对低环境效率地区；其余19省市的能源环境理效率值都介于0.77~1.00之间，属于相对中环境效率地区。从空间分布看：（1）2005-2012年中国各省能源综合效率整体上呈现以北京-天津-江苏-上海-浙江-福建-广东-海南-宁夏-青海为高能效地区的倒“Ω”形结构特征。低能效区域主要集中于西部地区，并且分布极不平衡，内蒙古、重庆、四川、甘肃、陕西、宁夏、青海同样处于西部地区，能源效率却处于不同等级。（2）中国各省能源管理效率呈现以黑龙江-北京-天津-江苏-上海-浙江-广东-海南-宁夏-青海为高管理效率的“δ”形结构特征。低管理效率区域主要集中于西部地区，并且分布较为均匀。（3）中国各省能源环境效率呈现以北京-天津-上海-浙江-广东-海南-宁夏-青海为高环境效率的“U”行结构特征。低环境效率区域主要集中在中部地区，且分布相对均匀。总体看来，3种能源效率的高效率区域主要集中于东部沿海省市以及北京和天津，能源综合效率和管理效率都是西部地区最低，中部地区居中。只有能源环境效率中部地区最低。究其主要原因，是中部地区大部分省市处在城市化和工业化的关键时期，产业结构中第二产业比重过大，同时，处于内陆地区的大部分省市对外开放度总体偏低。从趋势分布看，三种能源效率的拟合曲线反映的分布规律趋同：自东向西，呈现先上升后下降的趋势，高点集中在东部地区，西部地区的能源环境效率高于中部地区，中部地区的能源综合效率和能源管理效率高于西部地区；自南向北，能源综合效率呈现上升趋势，能源管理效率和能源环境效率呈现先上升后下降趋势，高点集中在中南部地区。

2.2产业结构解构及空间分布根据2005-2012年中国各省三次产业增加值占GDP比重数据，运用公式（10）、公式（11）、公式（12）计算得到产业结构高级度、集中度和合理度的结果，运用ArcGIS1.0软件得到空间分布,如图2所示。从数值分布看：（1）产业结构高级度方面，见图2a，北京、上海、广东、海南和贵州5省市高级度指数都在2.3以上，属于产业结构高级化发达地区；河北、江西、山东、河南和新疆5省市的高级度指数都在2.12以下，远低于全国平均水平2.22，属于产业高级化落后地区；其余20各省市的高级度指数都在2.22左右，属于产业结构高级化发展中地区。（2）产业结构集中度方面，见图2b，北京、天津、上海、浙江和广东5省市集中度指数都在0.25以上，属于产业结构高集中度地区；河北、安徽、江西、河南、广西、海南、四川和新疆8省市的集中度指数都在0.15以下，远低于全国平均水平0.2，属于产业结构低集中度地区；其余17个省市的集中度指数都介于0.16~0.25之间，属于产业结构中集中度地区。（3）产业结构合理度方面，见图2c，北京、天津、上海和浙江4省市的合理度指数都在0.10以下，属于产业结构高合理度地区；山西、内蒙古、贵州、云南、甘肃、青海和宁夏7省市合理度指数都在0.40以上，远高于全国平均水平0.28，属于产业结构低合理度地区；其余19个省市属于产业结构中等合理度地区。从空间分布看：（1）2005-2012年中国产业结构高级度整体上呈现以北京-天津-浙江-上海-福建-广东-湖南-贵州-云南为高级度发达地区的“W”形结构特征。高级度落后地区主要集中在西部地区，而且分布相对均匀。（2）产业结构集中度整体上呈现以吉林-北京-天津-山西-上海-浙江-广东-湖北为高集中度地区的“J”字形结构特征。产业结构低集中度地区，主要集中在西部地区。（3）产业结构合理度整体上呈现以辽宁-北京-天津-江苏-上海-浙江-福建-广东-海南为高合理度地区的“S”形结构特征。与产业结构高级度、集中度相似，产业结构低合理度地区，同样集中于西部地区，且分布较为均匀。

2.3能源效率与产业结构空间耦合分析根据3.1章节中的能源管理效率以及3.2章节中产业结构高级度、集中度、合理度分析结果，运用公式（13）和公式（14）计算得到耦合度C和协调度R，按照表1的分类标准，得到2005-2012年中国30个省市的能源管理效率与产业结构的耦合协调度及所处阶段，如表2所示。（1）从耦合度上看，能源管理效率与产业结构高级度方面，2005-2012年，中国各省能源管理效率与产业结构高级度交互耦合的时序除了河北和贵州处于磨合阶段，其余地区都处于拮抗阶段，但是耦合度存在明显的地区性差异。根据耦合度数值大小进行排序，可以将全国30个省市划分为3个层次：①耦合度在0.4以下的省市界定为低耦合强度作用地区，包括黑龙江、山东、河南和青海4个省市；②耦合度在0.4~0.45之间的省市为中等耦合强度作用地区，包括天津、山西、江苏、浙江、安徽、福建、江西、广东和宁夏9个省市；③其余17个省市耦合度都在0.45以上，为高耦合强度作用地区。能源管理效率与产业结构合理度方面，天津、上海、浙江、安徽和福建5省市为磨合阶段，其余地区均为拮抗阶段。按照同样的划分标准，河北和贵州为低耦合强度作用地区，内蒙古和宁夏为中等耦合强度作用地区，其余26个省市均为高耦合强度作用地区；能源管理效率与产业结构集中度方面，广西、海南和新疆3省市处于分离阶段，其余27省市都处于拮抗阶段。（2）从耦合协调度分布看，能源效率与产业结构高级度方面，协调度指数介于0.252~0.653之间，共涉及低、中、高3种协调类型，由低到高分别占总数的6.7%、63.3%和30%；能源效率与产业结构合理度方面，协调度指数介于0.292~0.648之间，共涉及低、中、高3种协调类型，由低到高分别占总数的3%、27%和60%；能源效率与产业结构集中度方面，协调度指数介于0.246~0.653之间，同样涉及3种协调类型，由低到高分别占总数的16.7%、56.7%和26.6%。（3）2005-2012年间，中国省际能源管理效率指数与3种产业结构指数的耦合强度和协调程度在空间上具有不对称性。从耦合度看，能源效率与产业结构高级度之间，高耦合强度作用地区主要集中在西部地区，东部地区次之，中部地区最少；能源效率与产业结构合理度之间，高耦合强度作用地区从高到低排序，分别为中部地区、东部地区和西部地区；能源管理效率与产业结构集中度方面，高耦合作用强度地区由高到低分别为东部地区、西部地区和中部地区。从协调度看，三大地区高协调度地区所占比重从高到低排序，能源管理效率与产业结构高级度之间为东部地区、西部地区和中部地区；能源管理效率和产业结构合理度之间为东部地区、中部地区和西部地区；能源管理效率和产业结构集中度之间为东部地区、西部地区和中部地区。（4）2005-2012年间，中国省际能源管理效率和产业结构耦合协调度与地区经济发展水平基本呈现空间对应关系。耦合协调度相对较高的省市基本集中在东部地区，特别是东南沿海地区；而经济发展相对落后的西部地区和中部地区部分省市，能源管理效率和产业结构的耦合协调度也相对较低。这符合中国各省发展的实际情况，由于中国幅员辽阔，地区间经济发展、资源禀赋、对外开放程度以及人口密度等都存在很大差异，同时，不同地区经济发展过程中政策取向存在差异，能源管理效率和产业结构的耦合程度和协调度必然存在很大差异。

3结论

通过以上对我国能源管理效率和产业结构之间的耦合协调度时空分析，可以得出如下结论：（1）从能源效率的空间分布和区域差异看，我国各省市能源综合效率、能源管理效率和能源环境效率差异比较明显，但是区域分布具有一定的相似性，基本上都是东部地区位居首位，中部地区和西部地区交替处于二、三位。从省市的角度看，北京、天津、浙江和青海4个省市应侧重于内部管理能力的改善；宁夏应该侧重于外部环境的优化；而其他23个省市应该双管齐下，同时推进内部管理和外部环境的改善和优化。（2）从产业结构3个维度空间分布和发展态势看，2005-2012年间，中国各省产业结构高级度和合理度分布空间结构比较相似，而产业结构集中度的分布与前两者差异较大。这说明产业结构高级度与合理度之间存在很强的相关性，而产业结构集中度与二者内部联系程度较低。产业结构高级度和合理度较高的省市主要集中在东部地区尤其是东南沿海省市，产业结构集中度较高的地区主要集中在中、西部地区，尤其是中部地区高能耗低能效的省份。（3）从能源管理效率与产业结构的空间耦合协调关系看，中国各省整体耦合协调程度偏低，能源管理效率与产业结构演化没有协调发展，且空间上呈现很大的不均衡态势。产业结构高级度和合理度与能源管理效率耦合度较高，说明产业结构高级化和合理化是提升能源管理效率的有效途径。在能源管理效率和产业结构偏离的省份中，最具典型是内蒙古和海南，产业发展的高度分散和能源管理效率的严重低下都会阻碍整体经济的发展。（4）我国能源管理效率与产业结构耦合协调度与地区经济发展水平呈现相对空间对应性，经济发展水平高的地区，其耦合协调程度相对较高，如北京、上海和广东；而经济相对落后的省份，其耦合协调度也相对较低，如新疆、海南和宁夏。

作者：江洪赵宝福单位：辽宁工程技术大学工商管理学院