中国工业部门能源使用效率及其影响因素研究
本文对我国 工业 部门的全要素能源使用效率进行了测算，结果表明，考察期内全部样本行业的能效均值基本维持在50％至60％水平之间，能效水平总体不高。能源使用效率存在着较为显著的行业间差异，采掘业能效水平均值要高于轻工业和重工业。总体能效水平以2002年为拐点，出现了先上升后下降的变化轨迹。采掘业能效水平在考察期内有所波动，但基本能够维持在相对较高水平，重工业呈缓慢上升态势，而轻工业则在2002年以后出现了大幅下降。通过 计算 标准差，我们也未发现能效出现行业趋同。 企业 平均规模的扩大、市场竞争强度的降低、外资规模的增加对行业能效提高具有积极影响。
关键词：工业部门；能源使用效率；行业差异；决定因素
一、引言
我国能源使用效率的测度已经引起了国内外学者的研究兴趣。例如，高振宇等(2006)以省级单位划分为基础研究了各地的能源生产率，并通过聚类分析方法将全国划分为能源高中低效三类地区。史丹(2006)同样以省为基础测算了区域能源生产率，结果发现东南沿海地区的能源效率较高，内陆煤炭 资源丰富、以煤炭消费为主的地区的效率最低，作者还进一步计算了各地节能降耗的潜力。这些 文献 中测算能源使用效率的指标是能源生产率，又称为单要素使用效率、能源强度等。依托全要素能源效率框架，Hu等(2006)对我国各省能源使用效率进行了DEA分解，结果发现中部地区的能源使用效率最低- 。应该说，既有研究得出了一些很有价值的结论，也为判断我国的能源使用效率提供了有益借鉴，但从中也不难发现存在着一定的不足之处。首先，国内研究多是采用能源生产率作为能源使用效率的测度指标，该指标虽然易于统计，但正如后文所述，也存在着比较明显的缺陷，相对而言，在全要素生产函数框架下计算的能源使用效率具有更好的包容度，但这种方法的应用还不多。其次，既有研究几乎都是以区域数据为基础，但区域实际是一个由产业构成的加总概念，若进一步据此来制定节能规划，不得不去面对的问题就是，区域层面下的规划又如何在不同产业上加以具体落实?如果从更加接近实践的角度出发，以产业为基础进行分析同样具有必要性，区域层面和产业层面的研究应当作为有益的补充，遗憾的是，就我们的检索来看，后一方面的研究还未能得见。这些问题的存在也为我们的研究指出了一个可行的方向。具体而言，本文将以产业层面的经验事实为基础，依托全要素生产函数框架，对我国工业部门能源使用效率进行测度，并进一步对影响能效水平的关键因素进行初步考察。
二、能源使用效率的界定与分析方法
本文依据史丹(2006)的定义，能源使用效率即是有效的能源投入与最终产出之间的比例关系。测度能源使用效率目前存在两种方法，一是计算单要素能源效率，即只是把能源要素投入与产出进行比较，计算某种能源投人占总产出的比重来反映能源使用效率，这一指标在既有文献中又被称为能源强度、能源生产率等；二是在全要素生产函数框架下计算能源使用效率。比较而言，单要素能源效率的思路简单，易于计算，在既有研究中得到了较为广泛的应用，但它的缺陷也是明显的。首先，单要素能源效率指标并没有考虑生产过程中的其它要素，如资本、劳动等，以及这些要素之间可能会存在的替代关系，这就有可能致使结果存在偏差。其次，应用单要素能源效率时，只是通过与其它单位(如区域、产业)的对比来判断自身效率水平，指标值最低的单位往往被认为是效率最高，同时也成为其它单位的努力目标。然而这个目标是否就是各个决策单位的最优能源投人目标?各决策单位的最优决策又处于何种水平?这些问题是单要素能源效率指标所难以回答的。有鉴于此，Hu等(2006)提出了全要素能源使用效率的概念，即在全要素生产函数的框架下，借助数学规划的方法测度各决策单位的最优能源(当然也包括其它要素)投入规模，将最优投入量与实际投入量相比，从而得出能源使用效率。相对而言，全要素能源效率的概念要更为合理，本文的研究也将基于全要素能源效率展开。出于表述的便利，后文中凡单独使用能源使用效率均指全要素能源效率。
全要素能源效率的一个不便之处是其计算较为复杂，一般需要借助于运筹学中的DEA，即数据包络分析的方法，该方法的基本要义就是使用线性规划数学模型来拟合出各决策单位的最佳效率边界(包络曲线)，进而测度出各决策单位的效率水平。例如，在不变规模报酬前提下，假设有N个决策单位，每个单位有K种要素投入M种产出，那么第i个决策单位的包络线可以通过求解如下线性规划问题得到：
Min θ λ θ
约束条件：-yi+Yλ≥0；θ xi -Xλ≥0；λ≥0
其中，0是标量，入λ为N×1维向量。O取值在O和1之间，值越高说明决策单位越是靠近效率前沿边界。上述规划问题的求解过程较为复杂，具体过程可参阅CollEi(1996)的相关说明。
三、数据来源及说明
四、T业部门能源使用效率的测算图2是上述计算结果的更直观反映，其中(a)图反映的是全部行业及采掘业、轻工业、重工业三组行业的效率均值，(b)图反映的是相应组别的标准差。从(a)图中可以看出，工业部门总体效率均值不高，分组别来看，采掘业要高于其它两组，这在前文中已有说明。从演变轨迹来看，我们发现了一个有趣的 现象，即2002年似乎明显成为轻工业的拐点，因为在此之后该组别的能效值出现了较大幅度的下降，而这一变化趋势也带动了总体效率的走低。也正是在2001年11月，中国正式加入了世贸组织，这是否导致了轻工业组别的效率下降?应该说，这种可能性是存在的，因为市场开放度和竞争强度的提高，在一定程度上会降低 企业 利润水平以及节能减排投入的激励。当然，由于我国加入世贸的时间并不很长，其对我国经济的深入影响还未能得到充分反映，上述解释只是作为假说提出，同时希望能够在以后的研究中得到更为深入的思考和验证。
与轻工业组别不同的是，由于国家节能降耗政策对于重工业部门的特别关注，重工业组别的能效逐渐提高，但从(a)图中不难看出，效率增幅比较平缓，说明节能降耗工作确实存在着不小的难度。再来看 (b)图，这反映了全部行业以及各组别效率值的标准差。容易发现，轻工业组别的效率标准差波动最大，同样是在2002年，该组别的效率标准差由此前的下降，逆转为大幅上升，说明行业间的效率差异逐渐扩大。重工业组别和采掘业的效率标准差在样本期内出现了较为明显的下降趋势。然而从总体来看，各行业能源使用效率的标准差则是沿着一条上升轨迹变化的，表明行业间能源使用的效率差异在逐渐扩大，并没有出现行业间能源使用效率趋同。
概括而言，中国工业的能源使用效率具有这样两个基本特征，一是能效水平总体不高，且在样本期内没有明显的改进，二是行业间存在着较大差异，没有出现能效水平的行业趋同。中国工业的 发展 目前仍然是以高能耗为基本特征，存在着较大的节能潜力，但要实现节能降耗的规划目标，确实存在着不小的难度。
五、能源使用效率影响因素的初步考察
进一步借助计量方法考察哪些因素影响着能源使用的效率水平。根据相关研究以及产业经济学的一般理论，我们主要考虑了这样一些因素。首先是企业的规模，这一点并不难理解。能源是与资本、劳动一样的投入要素，也存在着规模收益的问题。随企业规模的扩大，设备使用潜能的发挥，能源使用效率应该也会得到提高。第二个因素是市场结构。一般而言，市场上的竞争者越多，企业就会越有激励去提高能源使用效率，然而，高强度的市场竞争同时却也可能降低企业的利润水平，这又会制约企业实施节能降耗的相关技术改造、设备更新。市场结构对能源使用效率的影响方向，最终还要取决于两种效应的力量对比。第三个是国有企业因素。国有企业往往被认为存在预算软约束问题，进而存在不合理配置资，源的担忧。第四个是外资因素。无疑，外资进入已经成为我国工业经济发展中的一个显著特征，外资的影响较为复杂，它既可能通过竞争效应降低内资企业节能改造的经济基础，同时也有可能通过示范效应推动内资企业的节能改进。
对上述变量的数据来源进行说明。企业平均规模(sL)由工业总产值除以企业个数得到，其中工业总产值为1999年价格水平的不变值。在产业组织的相关研究中，市场结构(NF)一般采用行业集中度、赫芬达尔指数等指标来表示，但已有的数据还无法支持这些指标的计算。作为次优解决方案，我们选取了企业数量作为替代，数量多寡可以间接反映出市场竞争的强弱。国有企业因素(sOE)采用国有企业产业占工业总产出的比重来表示。外资因素(FDI)由外资企业产出占工业总产出比重表示。上述变量的数据来源为《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》及中国资讯行数据库。回归方程的被解释变量为各行业的能源使用效率EE，数据来自表1。
为了确保检验结果的稳健性，我们采用了多种计量方法，结果见表2。我们首先利用固定效应和随机效应模型进行实证分析，由于豪斯曼检验最终确定选择固定效应模型，故表2中只列出了固定效应模型的检验结果。考虑到本文研究样本包含行业较多，行业间存在一定差异性，可能存在异方差问题。进一步地，我们又在只考虑异方差以及同时考虑到一阶自相关两种情况下，分别使用广义最小二乘法 (FGLS)进行了检验。此外，由于效率取值均位于0和100之间，这种有截取(truncated)变量取值是否会导致分析结果出现偏差也是需要考虑的。因此，我们最后还采用了面板数据环境下的Tobit模型对数据进行了检验。不过，从对多种方法的计量结果来看，结论并没有发生显著的改变。
多个模型的检验结果均表明，企业规模是决定能源使用效率的一个显著正相关因素。能源使用同其它要素一样存在着规模收益特征，企业规模的扩大、能源消费的增加，有助于设备潜能的发挥以及能源更加集约化的使用。那么，如果企业规模过大是否反而会导致能源使用的非经济性?事实上，我们也曾在模型中引入该变量的平方项，最终结果也确实证明存在一个规模上限，但这个上限值已经大大超过了企业的现有规模，从而不具有现实意义。因而在本文的研究期内，企业规模对能源效率的提高具有稳定的正向作用。再来看市场结构指标，结果显示，企业数量也是能源效率的重要影响因素。多个检验模型中，该变量的系数估计值均显著为负，这说明企业数量增加以及由此代表的产业竞争强度的提高，并不利于能效水平的提高。这很有可能是竞争强度的提高，削弱了企业的利润基础，从而不利于其技术改进及规模效应的实现。尽管竞争强度提高会激励企业去更有效地使用要素，但显然在我们的研究中，这种激励效应并不足以抵消竞争效应。相对而言，国有企业因素的影响要复杂一些。尽管表2第3列的结果却表明国企因素具有负向作用，但多数模型的检验结果都显示该变量的估计系数为正，不过，除了 Tobit模型外，其余模型的检验结果均表明该变量并不显著。尽管 现代 产权理论认为国有企业往往存在预算软约束的问题，进而存在不合理配置资源的可能，但这里的结果却显示这种担忧是并不成立的。国企预算约束的逐渐硬化、国有企业总量的减少，这些都是减少国企资源误置的可能原因。关于外资变量，其估计系数显著为正，表明外资比重的上升有利于能效提高。但需要指出的是，这里的结果也只能揭示出这一结论，至于外资进入是因为示范效应促进了内资企业能效水平的提高，进而导致行业能效的全面提高，还是仅仅由于能效水平较高的外资比重上升导致表面上提高，这还需要进一步的分析，但由于无法得到进一步的数据支持，这一工作也只能留待后续研究中去完成。
六、结束语
本文的研究表明，我国工业部门节能降耗工作还存有很大的潜力，“十一五规划”中提出的节能目标不仅具有现实合理性，事实上也为节能工作留有了一定的回旋余地。不过，从能效水平变动轨迹来看，提高能源使用效率水平将会是一个长期、而且面临诸多困难的过程，任重而道远，持续、稳定的政策推进十分必要。近年来，我国着重加强了对重化工行业节能降耗工作的管理，以关闭“小火电”、“小水泥”、 “小钢铁”等高能耗企业为重点的政策推进取得了部分成效，重工业能效水平已经出现了稳步上升的趋势。然而近年来轻工业能效水平的降低成为一个新的情况，在今后的节能降耗工作中，加强对于轻工业的政策引导和调控很有必要。要特别强调的是，在分解节能目标时，不能搞一刀切，既要看到不同地区的不同能耗情况，同时还要考虑到各个行业间的差异性。实践层面，我们认为在行政调控的同时，还要借助市场化的手段促使企业产生主动的节能激励，作为可能的选择措施，可以考虑对节能技术、节能设备的采购实行价格补贴，在 会计 实务上准许实行加速折旧。另外，我们也可以考虑借鉴排污权市场交易的做法，将节能指标也纳入市场化交易，让企业真正产生节能的主动激励。
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