我国区域电能效率空间效应研究——基于sbm超效率模型-谢品杰.pdf

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1、生态经济第32卷第5期(2016年5月) Ecological Economy，V0132，No5(May 20 1 6)我国区域电能效率空间效应研究一瑾于SBM超效率模型谢品杰，潘仙友(上海电力学院经济与管理学院，上海200090)摘要：基于SBM超效率模型，测算了我国29个省份19902012年全要素电能效率，采用空间自相关分析方法和空间面板计量模型，探讨了中国省级尺度电能效率的时空格局特征及其主要影响因素。研究结果表明：19902012年间，我国电能效率总体上呈现出先上升后下降的趋势，在空间分布上呈现明显的东高西低的地域性特征。省域之间电能效率具有显著的溢出效应，优化产业结构、提高FDI

2、依存度、对外开放、城市化水平和实际电价水平有利于改善电能效率；而政府影响力与电能效率则存在负相关关系。关键词：全要素电能效率：SBM超效率；空间自相关；空间面板计量中图分类号：TK01+8；F0622 文献标识码：A 文章编号：16714407(2016)0506305The Research of Space Effect on ChinaS Regional Electric Power Efficiency：Based on the Modelof SBM Super EfficiencyXIE Pinjie，PAN Xianyou(School of Economics and Man

3、agement，Shanghai University of Electric Power,Shanghai 200090，China)Abstract：This pal)er estimates total factor efficiency of electric power in 29 provinces of China during 19902012，basedon the model of SBM super efliciencyThen spatial autocorrelation method and space panel econometric model are use

4、d toinvestigate the energy efficiency characteristics from the perspective of time and space and the main influencing factorsTheresearch results are presented the following three aspects：During 19902012，energy efficiency ofChina showed a trend whichiS downward after the first rise in generalthe regi

5、onal characteristic that the east was efficient and the west was in the othersideOverflow effect is significant between different provincesAnd t11ere are several favorable measures to improve the powerefficiency,such as optimizing the industrial structure，improving the foreign trade dependency,the l

6、evel of the urbanization andthe actual priceHowever，there is a negative correlation between energy efficiency and the influence ofgovernmentKey words：total factor efficiency of electric power；SBM super efficiency；spatial autocorrelation：space paneleconometric model1引言及文献回顾电能作为我国经济发展不可或缺的资源，在终端能源消费中所

7、占的比重逐年攀升，以发电煤耗法计算，其比重由307(1991年)上升到537(2012年)。但是，由于资源禀赋原因，我国电力部门90的燃料来自于煤炭，为名副其实的“排碳大户”。环境的日益恶化，严重制约着我国经济发展方式的转变。能源效率作岁铲第五类能源”，在节能减排中发挥着重要的作用【I】。因此，提高电能利用效率，成为我国改变原有的粗放型经济发展方式、缓解环境压力的有效途径之一。然而，我国地域广阔，不同省域经济发展水平、资源禀赋等均存在较大的差异性。因此，解决能源与环境的窘境，需要在明确我国省域电能效率时空格局及演变特征的基础上，识别各省域电能效率差异化的主要驱动因素，为全面提高电能利用效率制定

8、相关政策提供较为科学的参考依据。Patterson认为能源效率是指用等数量的能源消耗提供更多的服务或具有价值的物品【2】。电能强度，即单位产出所需的能耗，因其计算方便而被广泛使用。王喜平等，姜磊等利用电能强度指标对我国电能效率的影响因素进行了分析与评价口4】，但是考虑到电能强度指标未能综合考虑到要素替代、技术进步等对电能效率的影响作用瞪1，王喜平等，严菲等，江兵等基于投入产出DEA模型，分别从不同视角测算了我国全要素电能效率垆”，李金超等，檀勤良等则利用曼奎斯特指数方法计算了我国电能利用的基金项目：国家自然科学基金青年项目“外商直接投资对我国二氧化碳排放绩效的影响效应研究及政策选择”(7110

9、3120)；教育部人文社会科学青年基金项目“低碳经济视角下我国城市化对能源消费的影响效应与政策选择”(10YJC790299)作者简介：谢品杰(1976)，男，浙江永嘉人，管理学博士，副教授，研究方向为能源经济；潘仙友(1989)，男，浙江台州人，硕士生，研究方向为电力经济。通讯作者：潘仙友E-mail：pxybetter163tom万方数据生态经济第32卷第5期(2016年5月) Ecological Economy，V0132，No5(May 20 1 6)全要素效率隅明。已有研究成果为我们研究电能效率奠定了一定的基础，然而存在一定的不足：首先，以往研究全要素电能效率的测算并没有考虑投入产

10、出变量的松弛部分，效率值只体现了比例缩减部分。同时，不能将所有的有效决策单元效率进行全排列，导致评价的结果不准确；其次，关于电能效率的影响因素分析往往运用传统计量经济学方法89】，将各省域视为相互独立且均质的个体，忽略了省域之间空间关联性。而根据Tobler的地理学第一定律，任何事物之间具有相互效应且相近者相似m1。刘立涛1q，关伟12】，赵媛B3，吴玉鸣畔151分别将空间计量方法应用于能源领域，并指出，在考虑我国省域能源消费差异的影响因素时必须全面考虑空间效应造成的影响。鉴于此，本文运用SBM超效率模型对我国29个省域的全要素电能效率进行估算评价，并借助空间自相关分析方法揭示中国电能效率省域

11、差异化程度及时空格局特征，最终建立空间面板计量模型，探讨影响我国全要素电能利用效率的主要因素。2全要素效率的测算及评价21 SBM超效率DEA模型简介数据包络分析(DEA)的基本原理是通过决策单元空间数据构建非参数的包络前沿面，在前沿面上的都属于有效点，而置于前沿面外的则属于无效点。传统的CCR模型并没有考虑投入产出松弛变量对模型估算可靠性的影响，其效率值存在一定的偏差。Tone提出了非径向模型(SBM)，目标函数中加入了松弛变量，其经济解释是使得决策单元实际利润的最大化，而非效益比例的最大化。然而，实际情况中，可能多个决策单元都为有效，SBM模型无法对其进行排序，因此无法对有效单元进行更为深

12、入的分析。为了克服这个缺陷，Tone提出了超效率SBM模型，其基本原理是在评价决策单元时，将有效决策单元进行排序并测度。而对于无效单元，由于有效前沿面并未发生改变，其评价结果仍然与SBM模型保持一致。鉴于此，本文运用超效率SBM模型m1们，对我国各省域全要素电能效率进行测算。考虑有n个DM以，每个DMU由投入m和产出柙西个要素构成。SBM模型表示如下： minp：!坐磐型些!。1H+(1，)：。(嵋儿)stXik 2己吻勺+W，z2l，m f1、j=l 、Y。女2厶勺一心，S21，=1wi-0(i=1，聊)：x_，oq=l，以)：嵋0(s=1，r)当且仅当p=l，即wf_=O，=O时DMUk为

13、SBM有效。在讨论超效率SBM时，本文定义DMUk是SBM有效的。超效率SBM模型表示如下：。一(1m)Z墨，(i，)炉而砭赫5fj=x02j，i=1，m歹t，J=1，i=l女(2)A，0，J=1， ，z；i，i=1， ，卯；歹y娃，S=1， ，根据上述模型(1)和(2)，本文将全要素电能效率定义为：当p打1时，则全要素电能效率值等于妒材。22指标选取及数据来源全要素电能效率的估算需要明确投入和产出变量，本文以各省域资本存量、劳动力和电能消费总量作为投入变量，产出变量为各省域的实际GDP，运用MaxDEA软件进行测算。具体的变量定义为：资本存量K。采用“永续盘存法”来计算每年各省的实际资本存量

14、，其计算公式为：墨r-(1-6腿lf-l+屯，式中：墨，为i省份第f年的资本存量，五，为i省份第t年的投资，6“为i省份第t年的折旧率，其中19902006年的数据直接取自于单豪杰的研究成果【l引，按其方法计算了20072012年各省份的资本存量，并以2000年作为基期进行实际数据的换算，单位为：亿元。劳动力上。本文以各省年末就业人员数量来表示，单位为：万人。电能消费总量E。本文以各省每年的电力消费总量来表示，单位为：万千瓦时。GDP。以2000年为基期的实际GDP表示，单位：亿元。鉴于数据的可得性，本文选取19902012年期间我国29个省份的面板数据，其中重庆市并入四川省，由于西藏数据缺失

15、严重，因此未予考虑。所有数据均来自于各年中国统计年鉴、地方统计年鉴以及电力统计数据资料汇编。23全要素电能效率的测度及分析基于上述SBM超效率模型对我国全要素电能效率进行测度，如图1所示。19902012年，我国全要素电能效较低，处于06O8之间，这表明我国电能节能潜力较大。在现有产出水平不变的前提下，电能最大节约量约为电能消费总量现值的2040。东部地区的全要素电能效率值高于中部和西部地区，可能的解释是：一方面，东部沿海地区人力资本质量优秀，其作为技术知识的载体，是电能效率不断提高的源泉。东部地区的经济结构以及制度创新等方面更加先进和完善，使得电能效率更加接近于一。：_k-_图l 19902

16、012年我国全要素电能效率平均值万方数据生态经济第32卷第5期(2016年5月)生产前沿。另一方面，中、西部地区相对于东部地区经济较为落后，为了追求经济的发展，地方政府偏向于电力资源的投入，从而削弱了电能效率。3省域电能效率空间格局演变特征分析31空问计量方法简介省域电能效率之间存在空间的交互效应，主要体现为空间相关性和空间异质性两个方面。空间相关性是指邻近的省份之间电能效率存在溢出与扩散效应。空间异质性是指电能效率的空间不均匀性，存在中心地区和边缘地区。空间效应可以通过空间自相关系数Golbal MoranS I指数来表示，其计算公式为：一(矿-)o厂；)Golb口，Moran=了一(3)(

17、)(p；)2其中：n为决策单元量，为空间权重系数矩阵，我们采用目前常用的空间邻接矩阵(rook contiguity)，矩阵包含了0、1变量，工，和xj分别为i、J决策空间的变量值，；表示变量平均值。一般而言，Golbal MoranS I的取值介于一1和1之间，当其取值为一1时，表明所取变量空间上表现出完全负相关的特性；当其取值为1时，则意味着所取变量空间上表现出完全正相关的特性：而当其取值为0时，则表明所考察的变量空间上不存在相关性。3-2空间自相关系数估算及检验利用Geoda软件，对我国19902012年省域电能效率的Golbal Morans I数值进行了计算，具体测算结果见图2。从图

18、中数据可以看出，研究期内我国电能效率Golbal MoranS I存在先增大后减小的趋势，从其显著性也可以发现，我国省域电能效率空间自相关性存在先增强后减弱的趋势。图3分别列举了1990年、1998年、2006年、2012年四年的电能效率分布图，从图中也可以看出，电能效率集聚效应呈现出先增强后减弱的趋势，也印证了上文我国电能效率Golbal Morans I指数的分析。同时，我们可以发现我国电能高效率地区比例逐渐递减，而低效率地区比例逐年增加，一方面说明了我国总体电能利用水平的下降，另一方面也说明了我国各省域电能效率存在一定的交互效应，即本地区的经济发展影响本身电能效率的同时，也影响着周边省份

19、的电能效率水平。4省域电能效率空间效应影响因素分析基于上述分析，本文利用Matlab中的Spatial panel工具箱建立空间面板回归模型，分析了我国省域电能效率的影响因素。为了慎重起见，本文分别建立了SLM、SEM模型，对比分析其估计与检验结果，选择最优模型，定量甄别我国省域电能效率的主要影响因素。0耋吾誉誉墨誉豢襄莩呈量吾毯墓墓誊善詈詈三誉一一一一一一一一一一H N N H N N N N H H H H N图2全局空间相关系数及稳健性检验值图3 1990年、1998年、2006年、2012年电能效率分布图41空问自相关模型、空间误差模型简介目前，空间计量经济模型主要分为空间自回归模型(

20、SLM)和空间误差模型(SEM)。空间自回归模型(SLM)被定义为：y=pW砂x陋ll r、爿+8 sN(0，。厶)其中，Y是被解释变量，P和A是空间自回归参数，考察被解释变量自身空间依赖性的大小；形为n*n维度的空间邻接矩阵，矩阵包含了0、1变量，z为空间自回归变量项，为随机误差项。空间误差模型(SEM)被定义为：垆妒托g=2升U s(O，以厶) (5)其中，A为n*l阶空间误差系数，代表了回归模型残差项空间相关性的大小，U为随机误差项。口为变量回归系数，考察了解释变量X对被解释变量Y的直接效应。42变量说明与数据来源借鉴现有研究成果，本文将从电价水平、城市化水平、产业结构以及制度因素等四个

21、方面考察影响我国全要素电万方数据生态经济第32卷第5期(2016年5月) Ecological Economy，V0132，No5(May 2016)能效率的因素，具体说明如下：(1)电价水平(纠孙疆)。采用以2000年为基期的居民消费价格指数调整后的实际电价来衡量，单位为：元兆瓦时。由于电价监管报告只公布了20062012年的各省份电价，各省份19902005年电价则是根据全国电力出厂价增长速度推算得到。(2)城市发展水平(G姐)。用各地区非农人口比重表示城市化水平，单位为：。(3)产业结构(STR)。以第三产业和第二产业产值的比重来表示，单位为：。(4)制度因素。采用对外开放水平(0IPJ

22、卧，)、外资依存度(F阱)和政府影响力(GD矿)三个变量代理各省份的制度变迁。其中对外开放水平用贸易依存度衡量，它和外资依存度分别用该地区进出口贸易总额、直接利用外商投资额与其GDP比值来衡量。由于统计年鉴中进出口总额和FDI均以美元的现价表示，为此首先利用年度平均汇率将美元换算成人民币，再除以当年GDP现值。以各地区的财政支出占GDP的比重来表示当地政府影响力。以上单位均为：。上述所用基本数据除20062012年电价来自于国家电力监管委员会编制的电力监管年度报告之外，均来源于新中国60年统计资料汇编中国统计年鉴中国劳动统计年鉴及各地区统计年鉴。43空问计量模型的识别与回归结果分析(1)无论是

23、SLM模型还是SEM模型，P和A均通过了1的显著性检验，表明各省域的电能效率存在显著的空间自相关性，也反映了以往相关研究忽视空间效应的不足。同时，P和的估计参数一致为正，表明我国省域电能效率变动存在所谓的“局域俱乐部集团”现象，即其空间效应体现为趋同效应：当邻近地区电能效率高，本地电能效率也相对较高：而邻近地区电能效率低，则本地电能效率也相对较低。(2)通过比较LM和Robust-LM检验统计量的大小及显著性，SLM模型Robust-LM检验统计量未通过5的显著性检验，可知SEM模型的估计结果要优于SLM模型19o通过Hausman检验，其统计值为一38642，伴随概率为0869，故下文主要根

24、据SEM模型下的固定效应模型来解释省域电能效率的驱动因素。同时，这也再次表明了我国各省全要素电能效率存在显著的空间特征，电能效率的变化主要来自于横截面个体间的差异，一省的电能效率不仅仅受到周边省份电能效率的影响，还受到各省自身电价水平、产业结构、制度变迁等影响因素区域之间所存在差异的误差冲击。(3)19902012年省域电能效率空间误差面板空间固定效应模型下的计量检验显示(表1)：外商直接投资对于省域电能效率具有显著的正面影响，表明以全要素电能效率为研究对象时，并不支持污染天堂假说；贸易依存度对电能效率的提高具有促进效应。城市化的推进有利于改善电力效率，这说明随着城市化的发展，产业结构以及资源

25、配置的优化程度有所提高，对于电能效率的提高有一定的益处。提高电能实际价格水平也是改善电能效率的有效途径，其回归系数在1的水平下显著为正。政府影响力的回归系数在1显著水平上为负，表明其对电能效率具有显著的抑制作用，该结论与魏楚201和师傅心I】分析政府影响力对我国全要素能源效率影响作用的结论一致。产业结构的调整对于电能效率的提高有显著的正向影响，结果表明，其比值每提高1个单位，全要素电能效率将提高0113个单位。表l 19902012年我国电能效率空间面板回归结果SLM SEM变量固定效应 随机效应 固定效应 随机效应一0212C -O096(0809)f-1730)oPEN O117(6461

26、) O116f6345) 0135r7578) O1 334r7462)FDI 1042f6959) 1074(7195) 11 37f7358) 1174f7644)一1048 1049 一1160 一1159GDy(-14653) (-14660) (-16900) (16876)cSH 0，122(2888) 0124(2907) 0063(1391) 0063(1399)hP砒CE O124r5831) 0127(5938) 0125f6181) O132f6275)SZ翼 O106(7455) O105(7346) 0113(7918) O1lr(7791)p O186(6297、

27、O181(6119)A O418(100871 0414(100741Adjusted-R2 O6458 O6472 0653 0654Sigma2 O0145 O0147 0。0128 00130Log-likeli- 463358 458786 491594 486914hood三R-test 12035fo9977) 2890(00891) 68506(00000 59t46(0oooo)LM 85 932(00000) 126269(00000)Robust LM 0 098(0755) 40434(0000)注：括号中数字为t值，、”、”+分别表示在1、5、10的显著性水平下显著。5

28、结论及政策建议本文利用SBM超效率方法在测算我国各省区19902012年全要素电能效率的基础之上，基于空间自相关分析方法分析了我国省级尺度电能效率的时空格局特征，进而利用空间面板计量模型实证分析了我国全要素电能效率的影响因素，得到以下结论：(1)从时序变化看，19902012年我国各区域电能效率总体上呈现先上升后下降的趋势。(2)从空间自相关看，中国省域电能效率在空间分布上总体呈现出东高西低的地域性特征，本文所研究的23年间，随着时间的推移电能效率的空间集聚效应呈现出先增强后减弱的趋势。(3)城市化水平、贸易依存度、外商直接投资、产业结构的调整和实际电价对全要素电能效率有着显著的正向促进作用；

29、而财政支出占GDP比重衡量的政府影响力则与全要素电能效率存在显著的负相关性。且省域电能效率具有较显著的溢出效应，即某一省域上述变量不仅影响着本省区电能效率，而且可能通过空间传导机制引起邻近省区电能效率的变化。基于上述实证结果，我们给出相应的66万方数据生态经济第32卷第5期(2016f95月) Ecological Economy，V0132，No5(May 2016)政策建议，具体如下：(1)基于我国电能效率所呈现的东高西低、中部居中的地域性特征，为了有效的改善全国总体电能效率，应该在保证稳步提升东部电能效率的基础上，采取有效措施加大对中西部电能效率的提升力度。(2)我国省域电能效率具有一定

30、的路径依赖性以及局域俱乐部集团现象，表明一省的电能效率改善效果与其所处的地理位置以及周边环境密切关联。因此各省在分析与制定提升电能效率政策的过程中，应该将各省区电能效率所存在的空间依赖性充分的考虑到其中，既要全面分析自身所处的宏观环境，也要将邻近省份的相关政策纳入决策范围，避免两者之间不必要的冲突；同时，提高地区之间的开放程度，建立起地区间改善电能效率的有效协调机制。使得各省在提升自身电能效率的同时有效促进邻近省份的电能效率的改善，最终实现我国电能效率整体提升。(3)根据各影响因素对我国电能效率的影响方向和影响程度，除了继续促进经济发展方式转变、推进城市化进程之外，还应该采取以下措施以提高我国

31、电能效率。第一，继续坚持引进外资和扩大国际贸易的政策，但为了更好的发挥外资以及国际贸易在提升我国电能效率中所起的积极作用，在引入外商直接投资时，不能仅仅关注引资规模，更要不断调整外资投资质量和方向，要将那些能够推进产业升级、促进技术进步进而提升能源使用效率的外资作为引资的首要目标。对于国际贸易既要提高出口产品的技术含量和附加值，也要进一步优化进口商品结构，以期通过进口贸易所引致的国际先进技术溢出效应促进我国电能效率提高。第二，在推进“退二进三产业结构调整的同时，更要完善各产业内部结构、提升各产业管理水平。在提高能源效率实现节能减排的目标下，不能单纯的将提高第三产业比重作为产业结构升级的最终目标

32、，更要注重产业结构的整体合理度，以及优化、完善产业整体内部结构，同时加强产业内部的管理水平。同时，各省的产业结构调整要结合各省自身的经济基础，对于经济基础相对较薄弱，且尚未形成主导产业的地区，并不能过于强调产业结构对于电能效率的提高作用。第三，实际电价水平的提高能够有效的促进我国电能效率的提高，但由于电能商品的特殊性，我国电价定价机制一直执行政府管制定价模式，电价上涨幅度远远落后于居民消费价格指数，使得实际电价水平长期被严重低估，难以真正反映电能资源的稀缺性和市场供需状况。偏低的电价水平，将直接导致全社会用电意识淡薄，降低电能效率。因此，为了更好的发挥电价对电能效率的改善作用，需要完善电价机制

33、，逐步由当前政府管制定价机制向政府定价和市场定价协同并重转变22p而对于销售电价则应该最终形成以市场为导向的定价模式。虽然实证结果表明，政府影响力是制约电能效率提升的障碍之一，但我国实行的电力市场改革是由政府主导自上而下的改革模式，因此也不能完成否认政府在提升电能效率中的积极作用，特别是在构建科学的电价体系和电价机制中，应该充分发挥政府的影响力，最终建立起科学的电价形成机制，更为有效的促进电能效率提升。同参考文献：1Warren ADoes energy efficiency save energy：The implications ofaccepting the khazzoombrooke

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