我国“一带一路”节点城市全要素能源效率空间分异研究.pdf
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1、2024 年 1 月第 40 卷 第 1 期 中国石油大学学报(社会科学版)Journal of China University of Petroleum(Edition of Social Sciences)Feb.2024Vol.40 No.1收稿日期:2023-03-06基金项目:国家自然科学基金面上项目(71774087)作者简介:王双英(1981),女,山东菏泽人,青岛理工大学商学院教授,博士,研究方向为能源消费与能源效率。DOI:10.13216/ki.upcjess.2024.01.0003我国“一带一路”节点城市全要素能源效率空间分异研究?王双英,魏 萍,华雅瑶(青岛理工大学
2、 商学院,山东 青岛 266555)摘要:利用含非期望产出的 SUPER-SBM-DEA 模型测算 20052019 年我国“一带一路”17 个节点城市的全要素能源效率,并从时间和空间两个维度分别进行对比分析,借助 Tobit模型探究其影响因素。研究表明:各节点城市全要素能源效率总体水平较低,城市间全要素能源效率差异较大,存在不平衡性;“一路”节点城市全要素能源效率始终高于“一带”节点城市,但两者均呈收敛之势;各节点城市 Malmquist 指数均大于 1,技术进步对“一带”节点城市能源效率增长贡献较“一路”节点城市更为显著,“一路”节点城市技术效率差异较大;生产要素比例、对外开放程度、科技研
3、发和能源价格对节点城市全要素能源效率提高有积极影响,经济发展水平和工业污染则对其有消极影响;经济发展水平对“一带”节点城市能源效率的影响显著为正,生产要素比例、能源消费结构却抑制其发展,而这三个要素对“一路”节点城市能源效率的影响与之相反。关键词:“一带一路”节点城市;全要素能源效率;SUPER-SBM-DEA 模型;Tobit 模型中图分类号:F224;F426.2 文献标识码:A 文章编号:1673-5595(2024)01-0022-07 一、引言“一带一路”倡议提出 10 年来,我国持续深化能源体制改革,不断促进国内外能源建设和利用等领域的友好合作,力图构建多元化、环保型的能源供应体系
4、。1截至 2022 年年底,我国约 75%的石油进口来源于“一带一路”沿线国家和地区,煤炭、天然气在相关地区的进口量也急剧上升。2随着能源消费量不断攀升,我国环境污染问题日益严峻,其中,“一带一路”地区工业废水排放量占全国比 重 从 2013 年 的 46.49%上 升 到 2020 年49.53%,二氧化硫排放量占全国比重从 2013 年的47.34%上升到 2020 年 54.35%。1也有专家研究发现,“一带一路”沿线地区发展受能源制约较强,全要素能源效率未见进步。3-4城市作为一个地区能源消费、环境变化的主要载体,相对于国家维度,能更好地反映地区能源利用状况。5-6城市能源效率的测度分
5、析能够为地区能效标杆的确立及节能政策的制定提供参考依据,提高城市能源利用效率,可有效减轻区域能源及环境压力。7因此,研究我国“一带一路”节点城市能源效率及其影响因素,对全面促进我国城市绿色转型及区域高质量发展具有重要意义。二、文献综述“一带一路”倡议提出后,众多学者从不同层面对“一带一路”沿线区域能源效率进行研究。岳立等8测度了 20062015 年“一带一路”沿线 55 个国家的全要素能源效率及其变动趋势,发现“一带一路”沿线国家绿色能源效率水平不高,国别差异较大,但近年来该差距存在缩小趋势。李晓菲9利用我国 20032015 年“一带一路”沿线省份数据计算能源效率值,发现沿线省份的全要素能
6、源效率不高且区域间的能源效率发展具有不平衡性和差异性。杨仲山等4对“一带一路”重点地区全要素能源效率进行了量化分析,发现这些地区全要素能源效率未见进步。但也有专家研究发现,“一带一路”节点城市作为我国加大开放的前沿地区,推动了我国的经济发展和能源转型。5 早期,能源效率测算的框架大多为“单投入单产出”形式,如采用能源强度或能源生产率来反映能源效率10-11,这两种方法虽然简单、方便,但忽略了其他要素的影响。在这种情况下,考虑劳动、资本投入及指标间关联作用的“多投入单产出”测算框架得到拓展。Hu 等12最早提出全要素能源效率概念,并研究了多元投入和国内生产总值之间的关系,有效避免了单一要素测度的
7、偏差。后来,环境污染问题逐渐引起了人们的注意,包含工业废水、废气等非期望产出的“多投入多产出”能源效率测算的框架开始被广泛应用。为研究能源效率的影响因素,屈小娥13利用Malmquist 指数分解省际能源效率后发现,技术进步明显促进能源效率提升,技术退步、纯技术效率和规模效率的下降则导致能源效率降低。杨恺钧等14使用改进后的 GML 指数,对 20112016 年我国“一带一路”沿线省份的全要素能源效率进行效率分解,发现技术落后是导致沿线省份能源效率下降的主要原因。宫大鹏等15发现产业结构对东部地区能源效率有积极影响,但对中部地区有消极影响。马晓君等16则发现,在东北地区科研投入对能源效率有正
8、影响,对产业结构有负影响。杨仲山等4研究发现,经济发展、产业结构、对外开放和能源价格可以促进“一带一路”地区能源效率提高,而研究开发、政府干预、生产要素比则没有产生正面影响,工业污染则是显著负影响。综上来看,现有文献对“一带一路”沿线地区能源效率研究结论不一,研究对象主要集中在国家和省份层面,城市层面能源效率的分析较少;此外,也缺少对“一带”“一路”节点城市能源效率及其影响因素的对比分析,不利于制定针对性的能源政策。故本文从能源、环境和经济三方面考虑,利用含非期望产出的 SUPER-SBM-DEA 模型,测算“一带一路”节点城市能源效率,对比“一带”“一路”节点城市能源效率水平及发展趋势,分析
9、不同因素如经济发展水平、生产要素比例、能源结构等对“一带”“一路”节点城市能源效率影响的差异,探索适合“一带一路”节点城市能源效率提升的对策建议,促进“一带一路”节点城市绿色转型。三、模型设定及指标选取(一)含非期望产出的 SUPER-SBM-DEA 模型简单的数据包络分析(DEA)无法处理生产过程中不可避免的产出不足和投入冗余等问题17,基于此 Tone18构建了含非期望产出的 SBM-DEA 模型。但是,该模型计算出的效率值只能保持在(0,1区间内,而有效率的决策单元(DMU)取值均为1,造成有效率 DMU 之间不能比较。故本文参考钱振华等19的研究,使用含非期望产出的 SUPER-SBM
10、-DEA 模型评估 DMU(x,y,z)。假设有 n 个DMU,每一个 DMU 包含的投入、期望产出和非期望产出分别由三个向量 X=x1xnRmn,Y=y1ynRs1n,Z=z1znRs2n表示,且 X0,Y0,Z0,在规模报酬不变(CRS)的前提下,三个向量组成的生产可能性集为 P=(x,y,z)|xX,yY,zZ,0,其中,=1,2,nRn表示权系数向量。计算公式为=min1+1mmi=1sxixi01-1s1+s2s1k=1sykyko+s2l=1szlzlo()s.t.xi0nj=1,0jxj-sxi,i;(1)yk0nj=1,0jyj+syk,k;zl0nj=1,0jz-szl,l;
11、1-1s1+s2s1k=1sykyko+s2l=1szlzlo()0;sxi 0,syk 0,szl 0,j 0,i,j,k,l式(1)满足规模报酬不变假设。如果在式(1)中添加约束nj=i,0j=1,则公式满足规模报酬可变(VRS)情形。为得出所有 DMU 的可比值,本文采用含非期望产出的 SUPER-SBM-DEA 模型,以测算出更接近真实值的全要素能源效率。(二)Malmquist 指数在规模报酬不变的前提下,Malmquist 指数可分解为技术进步指数(TC)和技术效率变化指数(EC)两部分,其计算公式为Mc=TC(CRS)EC(CRS)(2)Mc(xt+1,yt+1,xt,yt)=D
12、t+1c(xt+1,yt+1)Dtc(xt,yt)Dtc(xt,yt)Dt+1c(xt,yt)Dtc(xt+1,yt+1)Dt+1c(xt+1,yt+1)式中:Mc 为 CRS 条件下 Malmquist 指数,表示规模报酬不变时全要素能源效率(TFEE)的变化趋势,若Mc 大于 1 意味着 TFEE 增长,小于 1 意味着 TFEE减小,等于 1 意味着 TFEE 不变;EC 值大于 1 代表技术效率增大,小于 1 代表技术效率减小,等于 1 代表技术效率不变;TC 值大于 1 表示技术改善,小于32第 40 卷 第 1 期 王双英,等:我国“一带一路”节点城市全要素能源效率空间分异研究?1
13、 表示技术退步,等于 1 表示技术无变化。在规模报酬可变的前提下,Malmquist 指数可分解为技术进步指数(TC)、纯技术效率指数(PEC)和规模效率指数(SEC)三部分,即Mv=TC(VRS)PEC(VRS)SEC(VRS)(3)Mv(xt+1,yt+1,xt,yt)=Dt+1v(xt+1,yt+1)Dtv(xt,yt)Dtv(xt,yt)Dt+1v(xt,yt)Dtv(xt+1,yt+1)Dt+1v(xt+1,yt+1)Dtv(xt+1,yt+1)/Dtv(xt+1,yt+1)Dtv(xt,yt)/Dtv(xt,yt)Dt+1v(xt+1,yt+1)/Dt+1v(xt+1,yt+1)D
14、t+1v(xt,yt)/Dt+1v(xt,yt)式中:Mv 是 VRS 条件下 Malmquist 指数,表示规模报酬可变时全要素能源效率的变化趋势,PEC 通过比较同一生产前沿面上不同时期的管理和技术效率,反映管理和技术变化对 TFEE 的影响,SEC 则表示规模变化对 TFEE 的影响。(三)指标选取与数据来源本文选取 20052019 年“一带一路”17 个节点城市为样本,包括天津、上海、宁波、合肥、厦门、青岛、武汉、广州、深圳、重庆、湛江、汕头、成都、长沙、西安、兰州和西宁(由于关键统计数据缺失,故未选取其他节点城市)。投入要素包括劳动力、能源、资本,产出要素包括期望产出和非期望产出。
15、研究所需的数据来源于样本节点城市历年统计年鉴及统计局官网。具体的投入产出指标描述性统计数据如表1 所示。(1)劳动力投入,本文选取 20052019 年各节点城市当年全社会从业人员数表示劳动力投入。(2)能源投入,用 20052019 年“一带一路”各节点城市当期的能源消费总量来表示。(3)资本投入,选取各节点城市历年资本存量来表示,一般用“永续盘存法”测算,Ki,t=Ii,t+(1-i)Ki,t-1。其中,Ii,t表示 i 市第 t 年全社会固定资本投资,Ki,t表示 i 市第 t 年的资本存量,i表示 i 市固定资产折旧率。本文基期资本存量是借鉴单豪杰20的计算方法求出的 2005 年资本
16、存量,Ii,t用沿线各节点城市历年统计年鉴列出的固定资产投资价格指数平减,固定资产折旧率取值均为 10.96%。(4)期望产出,以 2005 年为基期,用各节点城市历年实际 GDP 来表示。(5)非期望产出,能源消费会导致水体、大气等环境污染,故本文选取 20052019 年各节点城市工业二氧化硫、工业废水和工业烟粉尘排放量作为非期望产出。表 1 投入和产出要素描述性统计指标样本数均值中位数标准差最小值最大值投入期望产出非期望产出劳动力/万人255595.54504.9385.13115.401 668.16能源/万吨标准煤2553 277.861 857.692 982.87458.4111
17、 696.50资本/亿元25517 399.8210 771.6817 095.00493.7898 946.84GDP/亿元2556 034.184 151.455 602.30240.1729 353.72工业废弃物/万吨25515 038.7510 522.6213 928.341 460.5585 957.09 四、实证分析(一)全要素能源效率测算依据我国的地区定位,结合“一带一路”的路线规划,从所处地理位置、区域经济发展、国家政策等方面考虑,将 17 个样本城市划分为“一带”节点城市和“一路”节点城市,其中,合肥、武汉、重庆、成都、长沙、西安、兰州、西宁为“一带”节点城市,天津、上海
18、、宁波、厦门、青岛、广州、深圳、湛江、汕头为“一路”节点城市。本文运用 Matlab 软件测算了节点城市的全要素能源效率,结果如表 2 所示。由表 2 可知,“一带一路”节点城市全要素能源效 率 平 均 水 平 处 于 0.200 1.449 之 间,在20052019 年,节点城市能源效率均值达到 DEA有效的仅有深圳和长沙 2 个城市,其余 15 个节点城市全要素能源效率均未达到有效状态,其中西宁的全要素能源效率均值仅为 0.200。对比“一带”“一路”节点城市各年 TFEE 均值,20052019年“一路”节点城市全要素能源效率始终高于“一带”节点城市,这与部分学者得出的沿海地区能源效率
19、比内陆地区略高的研究结论一致21-24。同时发现,20052019 年,“一带”节点城市全要素能源效率提高了 9.8%,“一路”节点城市提高了14.7%,两者差距在逐渐缩小。从区域角度看,不同城市全要素能源效率存在较大差异。连续 15年构成前沿的高效率组为深圳和长沙,其中深圳属于“一路”节点城市,长沙属于“一带”节点城市;中效率组包括上海、青岛、广州和成都,其中仅成都属于“一带”地区;低效率组包括天津、宁波、厦门、湛江、汕头、合肥、武汉、重庆、西安、兰州、西宁,前 5 个城市为“一路”地区,后 6 个城市为“一带”地区。三组城市的全要素能源效率值差距较大,表明区域间能源效率发展并不均衡。42中
20、国石油大学学报(社会科学版)2024 年 2 月表 2“一带”“一路”节点城市 20052019 年全要素能源效率地区200520062007200820092010201120122013天津0.4040.3870.3770.3630.3550.3420.3670.3880.411上海1.0621.0611.0651.0261.0191.0181.0271.0281.023宁波0.3020.2900.2940.2960.2900.2830.2990.3160.330厦门0.4440.4280.4450.4330.4070.4070.3600.3610.369青岛0.3020.3040.333
21、0.3520.3470.3480.3780.4060.435广州0.6490.6430.7331.0041.0061.0111.0121.0221.036深圳1.4301.4491.3801.5071.4861.4631.4481.4341.395湛江0.3650.3450.3350.3190.2990.3170.3270.3230.335汕头0.4390.4050.3890.3570.3360.3240.3300.3410.343“一路”0.6000.5900.5950.6290.6160.6130.6170.6240.631合肥0.2640.2670.2690.3080.3140.2770
22、.2390.2540.260武汉0.4140.3870.3980.4100.4140.4170.4380.4950.476重庆0.2330.2230.2200.2230.2250.2290.2510.2720.264成都0.5590.5300.5570.5800.5820.6860.7071.0081.032长沙1.2091.1701.1521.2031.2431.1781.2121.2681.241西安0.3360.3180.3190.3380.3110.3350.3780.3920.377兰州0.2360.2330.2280.2200.2160.2130.2200.2310.254西宁0.
23、1860.1710.1680.1620.1570.1610.1680.1850.199“一带”0.4300.4120.4140.4310.4330.4370.4520.5130.513地区201420152016201720182019均值排序分组天津0.4170.4360.4090.3810.3710.3680.38510低上海0.6690.7081.0081.0271.0521.0590.9903中宁波0.3550.3770.3470.3400.3300.3180.31812低厦门0.3760.3840.3670.3510.3530.3560.3899低青岛0.4880.5480.6431
24、.0141.0231.0230.5306中广州1.0721.0881.0351.0191.0021.0060.9564中深圳1.3811.4161.4341.4841.5161.5131.4491高湛江0.3390.2990.2620.2360.2310.2290.30413低汕头0.3460.3460.3190.3090.3050.3160.34711低“一路”0.6050.6230.6470.6840.6870.6880.630合肥0.2660.3090.2760.2720.2670.2710.27414低武汉0.4910.5430.5400.5410.4920.4870.4637低重庆0
25、.2750.2900.3050.3120.3020.3010.26215低成都0.7370.7340.6941.0041.0491.0330.7665中长沙1.2421.2561.2681.2621.2771.3471.2352高西安0.4770.5600.5840.4680.4790.5400.4148低兰州0.2690.2940.2740.2300.2290.2340.23916低西宁0.2210.2450.2370.2340.2470.2560.20017低“一带”0.4970.5290.5220.5400.5430.5590.482 (二)Malmquist 指数分解1.时间维度分析表
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