协同响应政府决策的我国区域电力效率管理研究.pdf
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1、区域经济中国市场2 0 2 4 年第1 期(总第1 1 7 2 期)协同响应政府决策的我国区域电力效率管理研究立新,韩向荣,张世鹏(1.国网江苏省电力有限公司,江苏南京22.东南大学经济管理学院,江苏南京2 1 1 1 8 9)摘要:提高电力效率既是各国电力公司的基本需求,也是各经济体内各地区进行区域经济发展规划中最重要的决策重心所在。因此提升区域电力部门的产出效率,向来是各行政地区重要的区域能源运行决策关注问题之一。在我国,随着经济持续快速发展、城市经济水平迅速提高,生产和生活的用电需求也随之增加,城市用电量日益增加,区域电力为代表的能源效率治理与提升问题也备受关注。而“双碳”目标实现的压力
2、则使得提高电力行业尤其是重点城市的发电效率迫在眉睫。关键词:电力行业;电力效率;能源效率治理中图分类号:F224文献标识码:ADOl:10.13939/ki.zgsc.2024.01.0081文献综述国内已有很多关于电力行业效率的研究,内容上大致可以分为影响因素分析和效率评价。在影响电力运行的效率因素方面,国内学术界得出的结论并不统一。陶锋、郭建万等(2 0 0 8)认为国有煤炭价格、出厂电价、资产比重、企业规模、运输费用、煤炭稀缺程度等都会影响电力行业效率,同时难以确定行业竞争程度是否为影响因素。张各兴和夏大慰(2 0 1 1)则与他持相反观点,认为煤炭价格和出厂电价与电力行业效率的关系并不
3、显著。此外,还认为影响因素包括所有权结构、环境规制、短期内标准煤耗的变化和设备利用率等。李宏舟和邹涛(2 0 1 2)的研究表明区域经济发展水平、能源消耗、设备利用率、区域电源结构、激励性价格规则等都对电力行业效率有所影响。综上,由于影响电力行业效率的因素繁多且不同学者选取的数据、采用的研究方法不同,目前很难得出全面的结论。在电力行业的效率评价上,大多数学者选择全要素效率指标,常用的方法有随机前沿分析方法、数据包络分析方法等。研究者运用DEA方法对我国各省市电力行业的环境效率、技术效率等进行实证分析。如曲茜茜(2 0 1 2)、盖兆军(2 0 1 5)等均有运用DEA模型分析我国不同电力行业的
4、相关效率。但传统DEA模型存在着未能排除系统中随机因素影响的缺点,当样本中出现特殊点时,DEA方法得到的结果将会出现很大的误差。鉴于传统DEA方法存在缺陷,Fried(2 0 0 2)对该模型进行了改进,提出DEA与 SFA相结合的三阶段DEA模型。三阶段DEA模型可以剔除随机误差,因此被广泛运用于能源效率的研究中,例如白雪洁和宋莹CM 3422024.1210024;文章编号:1 0 0 5-6 4 3 2(2 0 2 4)0 1-0 0 3 4-0 4(2008)、Y u 等(2 0 1 7)以及王萌等(2 0 2 1)。然而,需要指出的是,现有研究对于电力行业依然多采用DEA方法。由于电
5、力行业很大程度上受到环境因素和随机误差的影响,一般的DEA模型无法有效测算出电力市场中的效率。有鉴于此,运用三阶段DEA模型对我国主要城市的电力行业效率进行研究与评价,从而给出结论与建议,并对该行业未来的发展提出展望。2变量选取与数据来源本研究选取的数据时间段为2 0 1 4 一2 0 2 0 年。在投人变量方面,文章选取我国主要城市的劳动力人口数据作为劳动投入;选取我国主要城市的固定资产投资总额作为资本投入;能源投人则选取我国主要城市的工业能源消费量。同时,研究将工业废气二氧化硫视作非期望投入变量处理。在产出变量方面,文章选取城市发电量来代表发电行业产值。此外,研究参考已有研究,选取主要城市
6、的消费价格指数数据来表征价格水平;选取各城市的生产总值数据来表征经济发展水平;选取进出口总额占地区生产总值的比例来表征对外开放程度;选取城市人均可支配收人来表征收人水平;选取研究与发展(R&D)经费内部支出占地区生产总值的比例来表征科技水平。上述五个指标共同构成环境变量,相关解释说明见表1。文章旨在研究我国不同城市电力行业的效率及彼此间的差异,因此选取了我国各省级行政区的省会城市为代表城市。研究剔除了香港澳门特别行政区、台北市、西宁市、南宁市、海口市和拉萨市。邝立新,等:协同响应政府决策的我国区域电力效率管理研究表1 变量的选取及解释说明项目变量名称劳动资本投人变量能源非期望投人产出变量发电行
7、业产值价格水平经济发展水平环境变量对外开放程度收入水平科技水平3实证结果在研究中,第一阶段采用以投入为导向的BCC模型展开分析。由于文章篇幅有限,文中仅列出2020年的结果以及全年份平均值(见表2)。表2 各城市电力行业效率值(第一阶段DEA结果:2 0 2 0 年、全年份平均值)2020年平均值地区TE北京市1天津市0.35哈尔滨0.35长春0.5沈阳0.62呼和浩特1石家庄0.55郑州0.94济南0.26南京0.52杭州0.27上海市1合肥0.8长沙0.55武汉0.22太原0.36成都0.34重庆市0.45南昌0.41广州0.6区域经济指标名称解释说明劳动力人口单位:万人固定资产投资单位:
8、亿元工业能源消费单位:万吨标准煤工业二氧化硫排放单位:万吨发电量单位:亿千瓦小时CPI以2 0 1 9 年为1 0 0市级CDP单位:亿元外贸占比进出口总额占总产值比重,单位:%人均可支配收人单位:元R&D经费支出占比R&D经费支出占总产值比重,单位:%续表2020年平均值地区TE福州1贵阳0.38昆明0.18兰州0.2西安0.8银川1PTESE110.350.990.640.550.720.710.66110.570.9710.940.770.340.70.730.70.37110.920.610.540.40.540.990.380.650.50.70.6210.40.720.83PTE1
9、10.550.9211TEPTE110.370.420.350.70.50.760.640.97110.540.580.860.920.250.720.590.70.230.60.8710.680.940.3810.270.50.520.980.290.640.460.80.3810.730.86SE10.370.320.20.81SE乌鲁木齐0.581平均值0.560.910.50.660.6610.940.950.350.830.40.870.720.380.580.520.460.590.380.84TE10.350.260.270.76110.580.830.65表2 中TE为综合效率
10、,PTE为纯技术效率,SE为规模效率。整体而言,我国主要城市在考察时间点间电力行业的综合技术效率较低;综合技术效率和规模效率均呈现出先降低后增加的趋势;纯技术效率较高,每年各城市纯技术效率均值大于0.8。由于本阶段尚未分离环境要素以及随机扰动因素对效率的影响,因此所测效率值与真实效率值存在一定偏差。进一步,研究在第二阶段进行了随机前沿分析,将五个环境变量作为自变量,以上一阶段中劳动投人、资本投人、能源投入以及非期望产出去二氧化硫排放量的松弛变量作为因变量。SFA回归结果通过了单边广义似然比检验,回归结果见表3。表3 第二阶段SFA回归结果项目劳动投入资本投人能源投入常数项8957.10*价格水
11、平-91.74*经济发展0.003*PTE110.60.95110.5710.560.84非期望37153.1*85032.04*383.21*-833.83*0.0010.02*2024.1CM 35SE10.350.430.280.7610.590.6698.44*-0.98*0.000区域经济项目劳动投人资本投人能源投人对外开放0.007*收入水平-2.23*科技水平3.321注:*为1%水平下显著,*为5%水平下显著,*为1 0%水平下显著。第二阶段结果表明,从价格水平来看,价格水平对劳动投入、资本投人、能源投入以及非期望产出的松弛变量的影响均为显著负值。这说明劳动投人、资本投入、能源
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