福建省主要耗能行業能源效率研究

林 瑜/文

一、引言

自第一次工業革命以來，能源愈來愈成為人類社會發展的物質基礎上不可或缺的部分，成為關系國家命脈的重要戰略物資。能源在促進經濟發展方面發揮著不可替代的作用，維持著人類社會的正常運轉，但伴隨著經濟的快速發展，能源的供需缺口越來越大，能源的稀缺反過來成為制約經濟發展的一大瓶頸。中國能源消費基本形成以煤為基礎、多元發展的能源消費結構，如何在能源供給相對有限的情況下，實現經濟穩定均衡發展，其重要的可行方法是提高能源使用效率。福建省是能源資源相對不足，缺煤缺氣少油的省份，能源的自給率相對較低，具體表現在：一是煤炭資源缺乏，全省煤儲量預計達25億噸，但由于煤炭資源儲存條件差、地形構造復雜，因而可采資源有限；二是水利資源相對豐富，全省水能理論上的蘊藏量為1358.6萬千瓦時，但從總體上而言福建省的電力資源分布較零散，其地勢特征是西北高、東南低，福建省西南由于地勢落差大，水能資源較豐富，但東南和東北沿海地區的地形較為平坦，水能資源不足，這些地區經濟發展快，導致能源的供需缺口更大；三是油氣資源匱乏，雖然風能、生物質能源等新能源比較豐富，但是在現有的生產力技術水平下，這些能源還不能以較低的經濟成本進行轉化。能源生產與能源消費之間的缺口呈現擴大趨勢，2018年福建省能源生產總量為4082.99萬噸標準煤，2017年能源消費量為12554.74萬噸標準煤，福建省在整個“十二五”時期，工業化進程快速加快，重點支柱產業不斷壯大，有力地拉動了福建省經濟的發展。但重點產業中電力、煤炭、紡織業、建材和化工行業都是傳統意義上的高耗能產業，在拉動經濟增長的過程中也不斷地加大福建省能源供給與需求的缺口，能源的供應緊張成為制約福建省未來經濟發展的一大因素，為保持福建省經濟在未來能繼續保持平穩較快發展，就必須正視現有能源發展的態勢，優化能源消費結構，重點在于提高能源利用效率。

二、文獻綜述

國內關于能源效率及影響因素的研究分析大多以整個國民經濟為出發點，分析觀察一定條件下某種因素對國民經濟能源效率的影響。根據分析能源效率的具體著眼點不同，又可以分為以下幾類：其一，從經濟增長與能源消費這兩個變量的角度進行因果關系分析，得到能源消費與經濟增長具有內生關系的結論。田玉琢、宋捷、吳江對中國經濟增長與能源消耗的現狀進行了相關分析，從能源角度研究中國經濟增長與能源消耗的關系。其二，從某一具體的行業出發，研究該行業內影響能源效率的相關因素以及提高能源效率的方法途徑。韓一杰、劉秀麗建立超效率的DEA模型對中國各地區的鋼鐵行業進行能源效率及節能減排效率分析。其三，從研究能源效率的指標角度，王兵、於露瑾、楊雨石運用數據包絡分析方法和BML生產率指數對2003—2010年中國37個工業行業碳排放約束下的傳統能源效率指標進行了測度和分解。

國外對能源效率及影響因素的分析大多是分析行業特別是企業等微觀經濟主體的能源效率變化去研究相應的影響因素，如Tomas（1985）使用DEA技術對德克薩斯的電力效率進行了計算。

福建省有其獨特的能源資源儲存狀況以及未來能源使用的預期目標，因此本文借鑒國外專家學者從微觀層面作為研究切入點，具體分析研究福建省的主要耗能行業的能源利用效率，并提出一些政策建議。

三、基本理論和研究方法

1.能源效率

能源效率是度量當前固定能源投入下實際產出能力達到最大產出的程度，關于能源效率的定義采用世界能源委員會的定義：減少提供同等能源服務的能源投入。

對能源效率的測度中采用能源經濟效率指標中的非參數法，它不需要知道生產函數的確切表達形式，只要已知投入產出的數據即可以通過線性規劃模型來度量效率，本文將使用非參數法中的DEA（數據包絡分析）方法。

2.數據包絡分析（DEA）

DEA是由W.W.Cooper和A.Charnes在1978年創建的方法，用來評價部門間的相對有效性，利用CCR模型從生產函數的角度來看，這個模型是用來研究具有多個輸入的生產部門同時為“技術有效”和“規模有效”的方法。

3.Tobit回歸模型

Tobit回歸模型是屬于因變量受到限制的一種模型，如果因變量是部分連續分布和部分離散分布時，普通最小二乘法就不再適用，因為參數的估計將不具備無偏性和一致性。要解決這類問題需要采取基于最大似然估計原理的Tobit模型。Tobit模型的一個重要特征是解釋變量取實際觀測值，而被解釋變量只能以受限制的方式被觀測。

四、福建省主要耗能行業能源效率的實證分析

1.數據來源和處理

本文選擇福建省四個主要耗能行業紡織業、電力、冶金和化工行業，對它們的能源效率進行測算分析。以2008—2018年福建省主要耗能行業的資本存量、勞動投入量和能源消費量作為投入要素，同時產出量用各行業的工業增加值來測算?；A數據來源福建省2009—2019年的統計年鑒。

2.四大行業能源效率總體變化趨勢分析

在CCR模型下的有效性為技術有效性，當DEA的有效值為1時，該決策單元為DEA有效，未達到DEA有效值為1的決策單元，如果其DEA有效值越大，意味著技術有效性越強，表示在工業增加值一定的情況下，能源、勞動力和資本量投入需要調整的量越小，反之則越大。本文采用軟件DEAP2.1中的規模報酬不變的CCR模型對福建省四大耗能行業紡織業、電力、冶金和化工的DEA有效值進行測算，年電力行業和紡織行業在觀測年份DEA均有效為1，冶金行業在2008年的DEA值為0.311，DEA效率值逐年遞增到2018年數值為0.633，化工行業在2009年和2011年達到有效值為1，其余年份均存在效率缺失。

3.2018年福建省主要耗能行業能源利用效率分析

2018年，紡織業和電力行業DEA值有效，冶金行業DEA值為0.633，具體分解中技術有效值為0.697，規模有效值為0.951，化工行業DEA有效值為0.919，具體分解中規模有效值為0.91。冶金力和化工行業存在相對效率缺失，因此這兩個行業是非DEA有效決策單元，并且兩個行業效率缺失方向一樣，由于其處于規模報酬遞增階段但現有的資源投入存在資源利用不足的狀況。接著進一步對冶金行業和化工行業的松弛變量進行分析。

冶金行業的DEA能源效率值偏低的原因是技術的非有效和規模的非有效，特別是在技術方面技術效率為0.697，距離技術有效1仍有較大的改進空間，冶金行業應該加大該行業的節能技術創新能力，同時發現第三個投入要素即勞動投入量出現冗余情況，因為其radial movement和slack movement為1.414，表示要達到冶金行業能源效率DEA有效，該行業的勞動投入量應在現有的勞動量水平下減少1.414萬人，從另一個角度說明冶金行業的技術創新應偏重于資本替代勞動力的方向?；ば袠I在2018年的能源效率處于相對有效狀態，其技術有效以及產出和投入要素均不存在投入冗余情況，但其規模效率值為0.919且處于規模報酬遞增階段，表明化工行業在現有的技術水平下，投入增加的情況下能提高化工行業的能源效率。

4.主要耗能行業能源效率影響因素的Tobit分析

通過DEA方法測算福建省四大耗能行業的能源效率只能分析由預先設定的投入-產出指標所帶來的影響，為了進一步度量各影響因素對能源效率的影響程度，本文采用“兩步法”，第一步采用DEA測量出決策單元的能源效率值，第二步以第一步中得出的數據值作為因變量，影響因素作為自變量建立回歸模型，采用Tobit模型，分析各耗能行業能源效率的影響因素。選擇能源結構、產業內結構和技術進步作為影響因素，煤炭資源占能源消費總量的比作為能源結構變量記為nls；各行業增加值占整個工業增加值的比重作為產業內結構變量記為ins，實際利用外資增長指數來表征技術進步記為tec。運用Tobit分析模型，進行第一次回歸，觀察各個回歸參數的Z統計量檢驗值的大小，利用回歸在10%或者更好顯著水平上的解釋變量進行第二次回歸，根據Tobit回歸結果分析，對冶金行業而言，能源結構以及產業內結構均對冶金行業的能源效率有顯著的負影響關系，煤炭資源占能源消耗總量的比例上升1個單位時將導致冶金行業能源效率下降3.21個單位，冶金行業占工業總量的比重每上升1個單位將導致能源效率下降0.46個單位。對化工行業而言，能源結構對其能源效率呈現正影響關系，即當煤炭資源占能源消耗總量的比例上升1個單位將導致化工行業能源效率上升0.96個單位，但產業內結構以及技術進步等解釋變量的解釋作用不顯著。

五、結論及政策建議

1.結論

本文運用非參數數據包絡分析方法（DEA）采用2008-2018年數據對福建省四個主耗能行業紡織業、電力、冶金和化工行業的能源效率進行了測算和分析，得到如下結論：

（1）福建省主要耗能行業的能源利用效率總體上呈現出逐年增高的趨勢，其中紡織業和電力行業在樣本區間均呈現DEA有效；化工行業在近幾年的相對有效性呈現較好狀態但仍有較大的改進空間，冶金的DEA有效性還有待提高，其效率值普遍低于1，說明存在資源利用效率不高的情況。

（2）對于非DEA相對有效決策單元的冶金部門，總體上升趨勢明顯；但從每一期效率值缺失的方向來看，均屬于規模報酬遞增階段。因此，實際生產中，應改善資源配置要求，在合理配置的原則下，根據各行業的冗余情況增加或減少相應的投入量，以達到能源的技術和規模有效。

（3）由于DEA方法評價的是各個決策單元之間的相對效率，只能對四大耗能行業的能源效率做一個動態比較研究。因此，盡管結論中的數據表明紡織業與電力行業的DEA效率值高，但并不能說明其能源效率已經實現了最優，在實際的生產過程中仍有提高能源效率的空間。

（4）在通過用DEA方法對四大耗能行業的相對能源效率進行測度的基礎上，把影響能源效率的能源結構、產業內結構以及技術進步等因素作為解釋變量，運用Tobit分析方法，具體分析各影響因素對耗能行業能源效率的影響程度，結果顯示以煤炭為主的能源結構對能源效率具有顯著地負影響關系。

2.政策建議

（1）提高對能源效率問題的認識以及重視程度。能源效率提高涉及生產、流通和消費領域等方方面面，因此政府應從整體上考慮，制定合理的提高能源效率方向。

（2）加快產業結構升級和調整。本文對福建省的主要耗能行業分析結果顯示，冶金和化工行業的能源效率相對較低，在未來的產業布局或產業調整時，對這兩個行業的規模擴大或縮小時應考慮能源需求狀況。

（3）調整能源消費結構。在本文Tobit分析中發現，能源結構即煤炭在整個能源消費中所占的比例大小對能源效率均存在負影響，煤炭消費比例的提高會導致能源效率水平的下降。因此在主要耗能行業的能源消費結構中應該逐步提高水電、核電和新能源等清潔能源的比重，不斷調整和優化能源結構，以此來提高總體的能源效率水平。

（4）加強能源統計工作，提高數據質量。目前福建省的能源統計工作還不是十分完善，統計制度不完善和指標體系的不健全、分類較粗，為深入研究能源消費和經濟發展的關系帶來一定難度。因此，應加快改革和完善能源統計制度，加強基礎統計工作，各級都要依法設置能源統計機構、配備能源統計人員，保障能源統計工作所需的經費，扎扎實實地搞好原始數據的調查和搜集工作，為宏觀經濟管理和經濟分析提供準確、完整的統計數據。