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    DEA方法評價我國工業能源論文

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    DEA方法評價我國工業能源論文

    一、研究方法及指標選取

    (一)能源效率的研究方法及框架

    數據包絡分析(dea)是運用線性規劃和對偶理論構建觀測數據的非參數分段曲面或前沿,通過比較決策單元與DEA前沿面的距離來評價它們相對有效性的一種方法。根據規模報酬是否可變的不同假設,DEA發展成CCR模型和BCC模型,CCR模型假設決策單位都處于固定規模效率,該方法計算出的技術效率被稱為綜合效率,BCC模型假設規模報酬可變(遞增或遞減),該方法計算的技術效率被稱為純技術效率,以及兩者的比值即為規模效率。純技術效率反映在現有管理和技術等因素下行業的投入產出水平,規模效率衡量企業是否處于最適度規模,綜合效率衡量生產單元是否達到了技術與規模同時有效。Tone(2001)提出的非徑向、非角度的SBM模型,有效的將非期望產出納入到數據包絡分析的相對效率的評價當中來,這種包含非期望產出在內的產出與能源及其他要素投入之間的綜合效率被稱為能源效率。對于有n個決策單元的評價系統,假設有m種類型的投入,記作X=(x1,x2,…,xn)∈Rm*n且xi>0;s種類型的產出,其中,s1種期望產出yg∈Rs1,Yg=(y1g,y2g,…,ygn)∈Rs1*n,s2種非期望產出yb∈Rs2,Yb=(y1b,y2b,…,ybn)∈Rs2*n,且ygi>0,ybi>0,包含非期望產出的生產可能性集為P=({x,yg,yb)|x≥xλ,yg≤ygλ,yb≥ybλ,L≤eλ≤u,λ≥0},非徑向非角度的SBM非期望產出模型的基本形式為:式中,s-、sb分別為投入和非期望產出的冗余,sg是期望產出的不足。Ρ*為要計算的能源效率,取值區間為[0,1]。當Ρ*=1,i.e.,s-、sg、s-全部等于0時,表明決策單元有效;當Ρ*≤1時,表示生產單元存在效率損失,可以通過優化投入量和產出量來改善能源效率。

    (二)樣本、變量和數據

    本文選取中國工業行業中具有代表性的14個行業為研究對象,分別為煤炭采選業、石油和天然氣開采業、食品飲料煙草加工、紡織業、造紙業、石油加工及煉焦、化學原料及制品制造業、橡膠與塑料制品業、非金屬礦物制品、金屬冶金及壓延、金屬制品業、機械工業、交通運輸設備制造業、電力熱力的生產和供應,因為這14個行業的能源消費總量分別占2003年工業能源消費總量的91%和2011年的92%。并以工業行業的資本存量、就業人數以及能源消費總量為投入指標,工業產出為期望產出指標,污染排放為非期望產出指標,樣本期間為2003-2011年。資本存量數據由固定資產凈值年平均余額來度量,使用固定資產價格指數以2003年為基期對各期數據進行平減;勞動力投入數據,以工業各行業全部從業人員年平均人數來度量;能源投入指標將各行業消費的煤炭、油品和電力等折算成標準煤數量來度量。期望產出為規模以上工業企業總產值,使用工業品出廠價格指數以2003年為基期對各期數據進行平減。非期望產出指標選取工業廢氣排放量來度量。統計數據均來源于《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》以及《中國環境統計年鑒》。

    (三)能源效率測算結果與分析

    根據上述基于非徑向、非角度的SBM-UndesirableDEA模型的能源效率的測算方法,運用DEAsolverpro5.0軟件,對考慮能源投入和非期望產出的工業能源效率進行了估算,測算結果如表1。表12003-2011年工業各行業平均能源效率及其分解從表1中可以看出,2003-2011年間中國工業14個行業的平均能源效率為0.45,總體工業能源效率較低,距離前沿面還有較大的改進空間,最根本的原因是我國工業行業總體技術水平還比較低且科技和企業研究開發投入不足。從行業細分來看各行業的差異較大,14個行業中能源效率最高的五個行業分別為:石油加工及煉焦、交通運輸設備制造業、機械工業、食品飲料煙草加工、金屬冶金和壓延,能源效率最低的五個行業分別是:煤炭采選業、造紙業、非金屬礦物制品、橡膠與塑料制品業、石油和天然氣開采業。中國工業行業能源效率的高低與我國的行業結構具有顯著的相關性,能源效率較高的行業大都為清潔密集型行業,該行業具有高技術、低污染、低能耗,能源利用效率高的特點,而能源效率低的行業是過度依賴高能源投入增長的污染密集型行業,生產投入冗余和環境污染嚴重造成了能源效率的下降。比較能源效率增長的分解指標,各行業純技術效率變動的幅度范圍要大于規模效率的變動,說明純技術效率在推動工業行業能源效率變動差異中占主導地位,即純技術效率解釋了清潔密集型行業與污染密集型行業能源效率之間的差異大部分原因,清潔密集型行業能源效率高主要來自于純技術效率貢獻,這與該行業技術高,能耗少的特點相符合。中國工業能源效率主要是由規模效率決定,2008年之前工業能源效率逐步提高,主要的拉動力來自于純技術效率;2008年之后其能源效率的停滯則是主要是由于規模效率的下降導致。究其原因,中國工業是典型的以高要素投入拉動經濟增長的方式,工業規模較短時間內擴張,但又由于各地區經濟社會發展水平上的巨大差異及受激勵機制驅動產生了地方保護和市場分割,地方政府為了保護本地企業的生存和獲利能力,會使用行政手段限制本地稟賦豐裕的能源流出,造成資源配置扭曲使得能源效率受損。世界金融危機發生后,我國國內市場嚴重分割的現象加劇,嚴重扭曲了市場為基礎配置資源的原則,難以實現規模經濟,從而拉低了我國工業能源效率。

    二、結論與政策建議

    本文利用SBM-DEA模型從能源綜合效率、純技術效率和規模效率三個方面對我國工業行業的能源使用效率進行了分析,得到如下結論:總體上來講,我國工業行業的能源效率較低,大多數行業的能源使用效率還處于DEA的非有效階段,且存在著較大的改進空間。在樣本期間內,純技術效率較規模效率變動的幅度范圍較大,較好解釋了目前各行業能源效率的差異來源,能源效率較低的污染密集型的行業應以提高能源的純技術效率為改善能源效率的主要方法,2008后能源效率的下降源自于規模效率的下降,主要原因是地方政府的分割管理,地方保護主義的加劇。因此,具體探尋工業各行業DEA無效的原因,針對性制定各行業提升能源使用效率的措施。

    (一)從總體上而言要以市場為主導

    積極淘汰落后的生產技術、工藝和技術標準,大力推廣先進的生產技術和節能技術。并且政府和企業應加大清潔技術的科研投入并運用多種手段促進能源技術的進步。

    (二)污染密集型行業能源效率的提高

    要從改善純技術效率入手,通過調整能源投入結構,大力發展新能源與可再生能源,深化能源價格改革,有效利用市場配置資源降低能源的無謂浪費,增強能源資源的優化配置及使用效率。

    (三)打破各地區的行政壟斷

    充分協調好地方利益關系,加快建設全國統一市場,最大程度發揮市場配置資源的基礎性作用,保證商品及生產要素的自由流動,實現規模經濟。

    作者:趙麗君 單位:江蘇師范大學講師

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