林 瑜/文
自第一次工业革命以来，能源愈来愈成为人类社会发展的物质基础上不可或缺的部分，成为关系国家命脉的重要战略物资。能源在促进经济发展方面发挥着不可替代的作用，维持着人类社会的正常运转，但伴随着经济的快速发展，能源的供需缺口越来越大，能源的稀缺反过来成为制约经济发展的一大瓶颈。中国能源消费基本形成以煤为基础、多元发展的能源消费结构，如何在能源供给相对有限的情况下，实现经济稳定均衡发展，其重要的可行方法是提高能源使用效率。福建省是能源资源相对不足，缺煤缺气少油的省份，能源的自给率相对较低，具体表现在：一是煤炭资源缺乏，全省煤储量预计达25亿吨，但由于煤炭资源储存条件差、地形构造复杂，因而可采资源有限；
二是水利资源相对丰富，全省水能理论上的蕴藏量为1358.6万千瓦时，但从总体上而言福建省的电力资源分布较零散，其地势特征是西北高、东南低，福建省西南由于地势落差大，水能资源较丰富，但东南和东北沿海地区的地形较为平坦，水能资源不足，这些地区经济发展快，导致能源的供需缺口更大；
三是油气资源匮乏，虽然风能、生物质能源等新能源比较丰富，但是在现有的生产力技术水平下，这些能源还不能以较低的经济成本进行转化。能源生产与能源消费之间的缺口呈现扩大趋势，2018年福建省能源生产总量为4082.99万吨标准煤，2017年能源消费量为12554.74万吨标准煤，福建省在整个“十二五”时期，工业化进程快速加快，重点支柱产业不断壮大，有力地拉动了福建省经济的发展。但重点产业中电力、煤炭、纺织业、建材和化工行业都是传统意义上的高耗能产业，在拉动经济增长的过程中也不断地加大福建省能源供给与需求的缺口，能源的供应紧张成为制约福建省未来经济发展的一大因素，为保持福建省经济在未来能继续保持平稳较快发展，就必须正视现有能源发展的态势，优化能源消费结构，重点在于提高能源利用效率。
国内关于能源效率及影响因素的研究分析大多以整个国民经济为出发点，分析观察一定条件下某种因素对国民经济能源效率的影响。根据分析能源效率的具体着眼点不同，又可以分为以下几类：其一，从经济增长与能源消费这两个变量的角度进行因果关系分析，得到能源消费与经济增长具有内生关系的结论。田玉琢、宋捷、吴江对中国经济增长与能源消耗的现状进行了相关分析，从能源角度研究中国经济增长与能源消耗的关系。其二，从某一具体的行业出发，研究该行业内影响能源效率的相关因素以及提高能源效率的方法途径。韩一杰、刘秀丽建立超效率的DEA模型对中国各地区的钢铁行业进行能源效率及节能减排效率分析。其三，从研究能源效率的指标角度，王兵、於露瑾、杨雨石运用数据包络分析方法和BML生产率指数对2003—2010年中国37个工业行业碳排放约束下的传统能源效率指标进行了测度和分解。
国外对能源效率及影响因素的分析大多是分析行业特别是企业等微观经济主体的能源效率变化去研究相应的影响因素，如Tomas（1985）使用DEA技术对德克萨斯的电力效率进行了计算。
福建省有其独特的能源资源储存状况以及未来能源使用的预期目标，因此本文借鉴国外专家学者从微观层面作为研究切入点，具体分析研究福建省的主要耗能行业的能源利用效率，并提出一些政策建议。
1.能源效率
能源效率是度量当前固定能源投入下实际产出能力达到最大产出的程度，关于能源效率的定义采用世界能源委员会的定义：减少提供同等能源服务的能源投入。
对能源效率的测度中采用能源经济效率指标中的非参数法，它不需要知道生产函数的确切表达形式，只要已知投入产出的数据即可以通过线性规划模型来度量效率，本文将使用非参数法中的DEA（数据包络分析）方法。
2.数据包络分析（DEA）
DEA是由W.W.Cooper和A.Charnes在1978年创建的方法，用来评价部门间的相对有效性，利用CCR模型从生产函数的角度来看，这个模型是用来研究具有多个输入的生产部门同时为“技术有效”和“规模有效”的方法。
3.Tobit回归模型
Tobit回归模型是属于因变量受到限制的一种模型，如果因变量是部分连续分布和部分离散分布时，普通最小二乘法就不再适用，因为参数的估计将不具备无偏性和一致性。要解决这类问题需要采取基于最大似然估计原理的Tobit模型。Tobit模型的一个重要特征是解释变量取实际观测值，而被解释变量只能以受限制的方式被观测。
1.数据来源和处理
本文选择福建省四个主要耗能行业纺织业、电力、冶金和化工行业，对它们的能源效率进行测算分析。以2008—2018年福建省主要耗能行业的资本存量、劳动投入量和能源消费量作为投入要素，同时产出量用各行业的工业增加值来测算。基础数据来源福建省2009—2019年的统计年鉴。
2.四大行业能源效率总体变化趋势分析
在CCR模型下的有效性为技术有效性，当DEA的有效值为1时，该决策单元为DEA有效，未达到DEA有效值为1的决策单元，如果其DEA有效值越大，意味着技术有效性越强，表示在工业增加值一定的情况下，能源、劳动力和资本量投入需要调整的量越小，反之则越大。本文采用软件DEAP2.1中的规模报酬不变的CCR模型对福建省四大耗能行业纺织业、电力、冶金和化工的DEA有效值进行测算，年电力行业和纺织行业在观测年份DEA均有效为1，冶金行业在2008年的DEA值为0.311，DEA效率值逐年递增到2018年数值为0.633，化工行业在2009年和2011年达到有效值为1，其余年份均存在效率缺失。
3.2018年福建省主要耗能行业能源利用效率分析
2018年，纺织业和电力行业DEA值有效，冶金行业DEA值为0.633，具体分解中技术有效值为0.697，规模有效值为0.951，化工行业DEA有效值为0.919，具体分解中规模有效值为0.91。冶金力和化工行业存在相对效率缺失，因此这两个行业是非DEA有效决策单元，并且两个行业效率缺失方向一样，由于其处于规模报酬递增阶段但现有的资源投入存在资源利用不足的状况。接着进一步对冶金行业和化工行业的松弛变量进行分析。
冶金行业的DEA能源效率值偏低的原因是技术的非有效和规模的非有效，特别是在技术方面技术效率为0.697，距离技术有效1仍有较大的改进空间，冶金行业应该加大该行业的节能技术创新能力，同时发现第三个投入要素即劳动投入量出现冗余情况，因为其radial movement和slack movement为1.414，表示要达到冶金行业能源效率DEA有效，该行业的劳动投入量应在现有的劳动量水平下减少1.414万人，从另一个角度说明冶金行业的技术创新应偏重于资本替代劳动力的方向。化工行业在2018年的能源效率处于相对有效状态，其技术有效以及产出和投入要素均不存在投入冗余情况，但其规模效率值为0.919且处于规模报酬递增阶段，表明化工行业在现有的技术水平下，投入增加的情况下能提高化工行业的能源效率。
4.主要耗能行业能源效率影响因素的Tobit分析
通过DEA方法测算福建省四大耗能行业的能源效率只能分析由预先设定的投入-产出指标所带来的影响，为了进一步度量各影响因素对能源效率的影响程度，本文采用“两步法”，第一步采用DEA测量出决策单元的能源效率值，第二步以第一步中得出的数据值作为因变量，影响因素作为自变量建立回归模型，采用Tobit模型，分析各耗能行业能源效率的影响因素。选择能源结构、产业内结构和技术进步作为影响因素，煤炭资源占能源消费总量的比作为能源结构变量记为nls；
各行业增加值占整个工业增加值的比重作为产业内结构变量记为ins，实际利用外资增长指数来表征技术进步记为tec。运用Tobit分析模型，进行第一次回归，观察各个回归参数的Z统计量检验值的大小，利用回归在10%或者更好显著水平上的解释变量进行第二次回归，根据Tobit回归结果分析，对冶金行业而言，能源结构以及产业内结构均对冶金行业的能源效率有显著的负影响关系，煤炭资源占能源消耗总量的比例上升1个单位时将导致冶金行业能源效率下降3.21个单位，冶金行业占工业总量的比重每上升1个单位将导致能源效率下降0.46个单位。对化工行业而言，能源结构对其能源效率呈现正影响关系，即当煤炭资源占能源消耗总量的比例上升1个单位将导致化工行业能源效率上升0.96个单位，但产业内结构以及技术进步等解释变量的解释作用不显著。
1.结论
本文运用非参数数据包络分析方法（DEA）采用2008-2018年数据对福建省四个主耗能行业纺织业、电力、冶金和化工行业的能源效率进行了测算和分析，得到如下结论：
（1）福建省主要耗能行业的能源利用效率总体上呈现出逐年增高的趋势，其中纺织业和电力行业在样本区间均呈现DEA有效；
化工行业在近几年的相对有效性呈现较好状态但仍有较大的改进空间，冶金的DEA有效性还有待提高，其效率值普遍低于1，说明存在资源利用效率不高的情况。
（2）对于非DEA相对有效决策单元的冶金部门，总体上升趋势明显；
但从每一期效率值缺失的方向来看，均属于规模报酬递增阶段。因此，实际生产中，应改善资源配置要求，在合理配置的原则下，根据各行业的冗余情况增加或减少相应的投入量，以达到能源的技术和规模有效。
（3）由于DEA方法评价的是各个决策单元之间的相对效率，只能对四大耗能行业的能源效率做一个动态比较研究。因此，尽管结论中的数据表明纺织业与电力行业的DEA效率值高，但并不能说明其能源效率已经实现了最优，在实际的生产过程中仍有提高能源效率的空间。
（4）在通过用DEA方法对四大耗能行业的相对能源效率进行测度的基础上，把影响能源效率的能源结构、产业内结构以及技术进步等因素作为解释变量，运用Tobit分析方法，具体分析各影响因素对耗能行业能源效率的影响程度，结果显示以煤炭为主的能源结构对能源效率具有显著地负影响关系。
2.政策建议
（1）提高对能源效率问题的认识以及重视程度。能源效率提高涉及生产、流通和消费领域等方方面面，因此政府应从整体上考虑，制定合理的提高能源效率方向。
（2）加快产业结构升级和调整。本文对福建省的主要耗能行业分析结果显示，冶金和化工行业的能源效率相对较低，在未来的产业布局或产业调整时，对这两个行业的规模扩大或缩小时应考虑能源需求状况。
（3）调整能源消费结构。在本文Tobit分析中发现，能源结构即煤炭在整个能源消费中所占的比例大小对能源效率均存在负影响，煤炭消费比例的提高会导致能源效率水平的下降。因此在主要耗能行业的能源消费结构中应该逐步提高水电、核电和新能源等清洁能源的比重，不断调整和优化能源结构，以此来提高总体的能源效率水平。
（4）加强能源统计工作，提高数据质量。目前福建省的能源统计工作还不是十分完善，统计制度不完善和指标体系的不健全、分类较粗，为深入研究能源消费和经济发展的关系带来一定难度。因此，应加快改革和完善能源统计制度，加强基础统计工作，各级都要依法设置能源统计机构、配备能源统计人员，保障能源统计工作所需的经费，扎扎实实地搞好原始数据的调查和搜集工作，为宏观经济管理和经济分析提供准确、完整的统计数据。
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