文档介绍：3
市场分割下的中国全要素能源效3率:
基于超效率 D EA方法的经验分析
师博沈坤荣
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内容提要本文将知识存量纳入生产函数,运用规模报酬不变的超效率 DEA 模型测算中国省
际全要素能源效率,并基于市场分割的视角检验省际全要素能源效率的影响因素。分析结果显示:
(1) 1995~2005年全要素能源效率在东部水平最高且较为平坦,但在中西部却展现出螺旋型的演进
态势。对能源利用效率模式的聚类分析结果表明,低效率高投入的河北、山西和四川省应是国家实
施节能计划的重点地区。(2)表面上看,能源禀赋相对充裕的地区全要素能源效率较低,其深层次
的原因在于市场分割扭曲了资源配置,阻碍了地区工业规模经济的形成,从而造成全要素能源效率
损失。
关键词全要素能源效率超效率 DEA模型 Tobit模型市场分割
一引言
提升能源效率是国家能源战略规划的重要内容,然而能源效率的测度与比较却是一个相当棘手的问
题。按照惯例,人们通常采用能源强度,即能源消费与国内生产总值( GDP)的比值衡量能源效率。但随
之会产生三个问题:首先,能源强度实质上反映的是能源效率变化的结果,如果将能源强度视为能源效率
难免失之精确;其次,计算能源强度有一个隐含的假定,即产出是由能源作为惟一的投入要素所创造的,
由于忽略了其他生产要素的贡献,会导致对能源效率的高估,因此能源强度也被称为单要素能源效率
(Hu and W ang, 2006;史丹, 2006) ;最后,“十一五”规划制定了 2010年能源强度较“十五”期末下降 20%
的能源效率改进目标,不同省市具有差异化的经济结构和技术水平,如果将节能指标按照固定比例分摊
到不同地区,政策设计会因缺乏行之有效的针对性造成并不理想的结果。那么通过怎样的方式能够直
观、准确地量化包括多种投入要素在内的能源效率? 数据包络分析(DEA)为我们提供了一个全新的研究
视角。
师博:新疆大学经济与管理学院 830046 乌鲁木齐市胜利路 14号电子信箱: silyfe@ tom. com;沈坤荣:南京大学经济学院
210093 南京市汉口路 22号。
此项研究得到国家社科基金重大招标项目(07&ZD009) 、国家自然科学基金(70473036)资助,也是教育部哲学社会科学创新基地“南
京大学经济转型和发展研究中心”子课题“经济增长与结构转型研究”项目的阶段性成果。作者感谢龚六堂、章元、罗长远、耿强、张良悦、
张杰和陈六傅在第七届“中国青年经济学者论坛”提出的建设性意见,感谢匿名评审人提出的宝贵建议。当然文责自负。
世界经济 2008年第 9期· 49·
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市场分割下的中国全要素能源效率:基于超效率 DEA方法的经验分析
运用 DEA方法研究能源效率问题一般围绕行业层面和区域层面两条线索展开。Mukherjee (2008)
在假定能源与其他投入要素分别呈替代和互补关系的基础上,使用四种 DEA模型考察 1970~2001年美
国制造业中六个高耗能部门的能源效率,研究发现造纸业能源利用最具效率,而冶金部门的能源效率水
平最低。Azadeh等(2007)则将 DEA模型与主成分分析、数值分类学相结合,分析伊朗和经济合作与发
展组织(OECD)国家制造业中高能源强度产业的能源效率特征,指出在行业层面单纯依靠 DEA模型无法
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辨别能源消费与产出增长以及结构变迁的特殊关系。就区域层面而言,应用 DEA模型,通过对各区域能
源效率的评比排序,能够设定较为准确且有针对性的节能目标。Hu和 W ang (2006)采用规模报酬不变
(CRS) DEA模型,估算了 1995~2002年中国省际潜在能源投入量,并将潜在能源投入与实际能源投入的
比值界定为全要素能源效率,发现东部能源效率最高而中部却是最低。魏楚和沈满洪(2007)借鉴 Hu和
W ang(2006)的方法, ①得到的结论是中国能源效率的演变呈倒 U 型,并且能源效率的区域分布按东北老
工业基地、东部、中部和西部逐级递减。二者研究结论之所以不一致,一方面在于模型的投入要素种类不
同;另一方面,投入- 产出变量统计口径的差异也是主要原因。②
以上的方法依靠线性规划技术锁定最优的决策单元(DMU s) ,虽然系统地测度和比较了各决策单元
的能源效率,但在对能源效率测评的深度和影响因素判断方面仍然留有一定的改进余地。本文沿袭 Hu
和 W ang(2006)的研究思路,在生产投