基于 SBM 模型的中國省際全要素能源效率和污染排放效率研究

高建剛

一、問題提出

改革開放以來，中國經(jīng)濟發(fā)展取得了舉世矚目的成就，GDP年均增長率在 9%以上，遠遠高于同期發(fā)達國家水平，也高于同期新興工業(yè)經(jīng)濟體，但中國的經(jīng)濟發(fā)展仍然承襲著高投入、高能耗、高污染的粗放式經(jīng)濟增長模式。為了實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，中國政府適時提出了建設兩型社會的發(fā)展理念，并為此提出了許多具體節(jié)能減排目標。例如《“十二五”節(jié)能減排綜合性方案》指出，到2015年，中國萬元國內(nèi)生產(chǎn)總值能耗比 2010年下降16%，全國化學需氧量和二氧化硫排放總量分別下降8%，單位GDP二氧化碳排放比 2010年下降17%。但2011年節(jié)能減排目標沒有完成，完成“十二五”節(jié)能減排目標任務仍然艱巨，節(jié)能減排形勢仍然嚴峻。如何提高能源效率和排放效率仍是今后節(jié)能減排工作的重中之重。

研究中國能源效率的文獻，按其先后順序，大約可以分為兩支。較早出現(xiàn)的一支文獻主要是使用單要素能源效率的概念如單位GDP耗能指標或者能源強度進行能源問題的有關(guān)研究。單要素能效指標簡單易懂、運用便捷，但存在不少問題。如單位GDP耗能指標不能反映不同產(chǎn)業(yè)的能效差別和發(fā)展變化；此外，這一指標也不能反映資本、勞動等其他生產(chǎn)要素對能源投入的替代效應。針對這些缺點，第二支文獻即全要素能源效率的概念和指標的研究得以出現(xiàn)。全要素能效指標可以使用不同的方法測算，其中一類是參數(shù)法，以隨機前沿函數(shù)（SFA）為代表，另一類是非參數(shù)法，以DEA方法為代表。綜觀這兩類實證文獻，以DEA方法的實證文獻占了主流（Hu & Wang，2006；魏楚和沈滿洪，2007；師博和沈坤榮，2008；屈小娥，2011；Lee et al.2011；李蘭冰，2012），只有少量文獻使用 SFA 方法（史丹等，2008； 楊紅亮和史丹，2008）考察全要素能源效率。從現(xiàn)有文獻來看，研究能源效率的有關(guān)文獻技術(shù)上比較成熟，研究成果較為豐碩。近期出現(xiàn)的一大宗文獻則把焦點放在中國環(huán)境效率評估方面（王兵等，2008；陳詩一，2009；李靜，2009；王群偉等，2010；徐盈之、管建偉，2011； 沈能；2012），主流方法仍然采用 DEA 模型。

采用DEA方法對效率進行評價，關(guān)鍵在于產(chǎn)出和指標選取。傳統(tǒng)DEA模型設定上（無論是CCR模型還是BCC模型），大多是假定產(chǎn)出集合以及投入產(chǎn)出項具有強可處置性質(zhì)（Zhou et al.，2008），并且生產(chǎn)者希望產(chǎn)出均是期望產(chǎn)出或者“好的”產(chǎn)出。然而，實際生產(chǎn)過程不但可能存在擁擠、不經(jīng)濟的階段，而且可能存在非期望產(chǎn)出或者“壞的”產(chǎn)出，如造紙廠生產(chǎn)紙張的過程中也排放廢水，火力發(fā)電廠供電時也伴隨排放空氣污染物。這些非期望產(chǎn)出必須盡可能減少，才能實現(xiàn)最佳經(jīng)濟效率，而傳統(tǒng)的DEA模型卻只能使之增加，違背了效率評價的初衷。為了使用DEA評價技術(shù)衡量包括非期望產(chǎn)出的經(jīng)濟效率，一些學者從方法論上對此做了有益的嘗試。如 Pittman et al.（1983）把非期望產(chǎn)出作為影子價格處理，F(xiàn)are et al.（1989）利用弱可處置性的概念，提出了一個非線性規(guī)劃的方法處理污染變量，但非線性規(guī)劃使用極為不方便，應用受到很大限制。Hailu（2001）則把非期望產(chǎn)出作為投入項來處理，這一方法雖然能夠盡可能減少非期望產(chǎn)出，但卻不符合實際生產(chǎn)過程。Seiford & Zhu（2002）將非期望產(chǎn)出乘以-1，然后尋找合適的轉(zhuǎn)換向量將負的非期望產(chǎn)出轉(zhuǎn)換為正值。這一方法加入了一個很強的凸性約束，使其只能在規(guī)模報酬可變的情況下求解，一旦取消這一約束條件，線性規(guī)劃可能無解。Fare et al.（2003）提出了一個產(chǎn)出角度的方向距離函數(shù)法，較好地解決了非期望產(chǎn)出的效率評價問題，但本質(zhì)上仍屬于DEA模型中的徑向和產(chǎn)出角度衡量方法，不能充分考慮投入產(chǎn)出的松弛性問題，度量的效率值也是有偏差的。

為此，Tone（2001，2003）提出了解決這一問題的非徑向和非角度的SBM模型。與傳統(tǒng)DEA模型（包括CCR和BCC模型）相比，SBM模型把松弛變量（投入冗余或產(chǎn)出不足）直接放入到了目標函數(shù)中，此舉一方面解決了松弛性問題，另一方面也解決了非期望產(chǎn)出下的效率評價問題。此外，SBM模型屬于DEA模型中的非徑向和非角度的衡量方法，它能夠避免徑向和角度選擇的不同帶來的偏差和影響，比其他模型更能體現(xiàn)效率的本質(zhì)。本文使用由Tone（2003）提出的可以處理非期望產(chǎn)出的SBM模型（SBM-Undesirable）評價中國 “十五”、“十一五”的 10 年間（2001～2010）30個省份的全要素能源效率；其次，借鑒全要素能源效率的概念，提出全要素排放效率的概念和衡量指標，并對中國30個省份的污染排放效率進行評價；最后，運用 Tobit面板模型進行實證分析，分析中國30個省份和三大區(qū)域能源效率以及污染排放效率的影響因素，并對我國節(jié)能減排政策提出有關(guān)建議。

二、效率概念、指標與數(shù)據(jù)來源和處理

(一）效率概念和指標

1.全要素能源效率

本文的全要素能源效率衡量同時考慮徑向調(diào)整和松弛調(diào)整。Hu & Wang（2006）使用全要素能源效率指標，但其產(chǎn)出指標只包含實際 GDP，忽略了生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的污染物等非期望產(chǎn)出。為此，本文將原始全要素能源效率指標進行修正，設定投入要素仍為勞動、資本以及能源，但在產(chǎn)出變量中同時考慮期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出（包括工業(yè)二氧化硫、生活二氧化硫、工業(yè)煙塵、生活煙塵、工業(yè)粉塵），以求得更精確的產(chǎn)出前沿。與以往文獻不同，本文的非期望產(chǎn)出沒有選擇二氧化碳，這是因為二氧化碳并不直接影響生存環(huán)境，不會造成環(huán)境污染，只可能帶來潛在的“溫室效應”，故未選擇二氧化碳作為非期望產(chǎn)出。

2.全要素排放效率

本文將 Hu& Wang（2006）提出的全要素能源效率的概念進行引申，提出全要素排放效率（TFME）的概念。TFME 的衡量同時包括徑向調(diào)整和松弛調(diào)整，定義“全要素排放效率”：

該指標說明某地區(qū)i在第t年的全要素排放效率。MRTR數(shù)值越小，污染排放越無效率，該地區(qū)污染物排放數(shù)量需要減少更多，才可以提升全要素排放效率。

(二）數(shù)據(jù)來源和處理

本文所需數(shù)據(jù)來自2001年～2010年《中國統(tǒng)計年鑒》及有關(guān)年份的《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》（數(shù)據(jù)期間為2001年～2010年，截面單位包括除西藏外的中國30個省份，共計樣本點300個），對缺失數(shù)據(jù)我們進行了平滑處理。投入變量包括：各地區(qū)歷年年末的職工人數(shù)（萬人）、實際資本存量（億元）、各地區(qū)能源消費總量（萬噸標準煤）；產(chǎn)出變量包括兩類：期望產(chǎn)出為各地區(qū)實際GDP（億元）；非期望產(chǎn)出包括：各地區(qū)工業(yè)二氧化硫排放量（萬噸）、生活二氧化硫排放量（萬噸）、工業(yè)煙塵排放量（萬噸）、生活煙塵排放量（萬噸）和工業(yè)粉塵排放量（萬噸）。實際資本存量、實際 GDP 均按2000年不變價格進行調(diào)整。比較復雜的是資本存量的計算，2001年～2006年的實際資本存量我們按照單豪杰（2008）的數(shù)據(jù)進行了平減計算，其余4個年份即 2007年～2010年的數(shù)據(jù)我們采用永續(xù)盤存法以下述公式進行計算得出：

各變量描述性統(tǒng)計見表1。

表1 2001年～2010年中國投入和產(chǎn)出的描述性統(tǒng)計

三、分地區(qū)能源效率和排放效率

（一）能源效率

1.整體技術(shù)效率。首先分析各地區(qū)的整體技術(shù)效率（見表2）。為凸顯非期望產(chǎn)出變量對效率測算的影響，我們用兩個模型進行對比分析。模型1的投入變量為各省份的勞動、固定資本、能源消費總量，產(chǎn)出變量為各省份實際 GDP。模型2的投入變量同模型1，但產(chǎn)出變量除了包含實際GDP外，還包括非期望產(chǎn)出變量。

表2 2001年～2010年中國平均整體技術(shù)效率值

模型1采用 Hu & Wang（2006）衡量整體技術(shù)效率的方式來計算（順便指出，很多文獻計算的所謂全要素能源效率實際上是本文此處的技術(shù)效率，而這樣的全要素能源效率實際上也可以稱作全要素資本/勞動效率，并非真正的全要素能源效率）。研究發(fā)現(xiàn)，中國整體技術(shù)效率在研究期間表現(xiàn)出先升后降的趨勢（在達到 2004 年的峰值 0.731 后，2005 年又開始下滑至 0.671），整個“十五”期間，整體技術(shù)效率從 0.694 下降至 0.671，下降 3.28%；“十 一五”期間，整體技術(shù)效率從 0.681 下降至 0.634，下降 6.88%；十年間，整體技術(shù)效率下降 8.62%。模型2采用的投入變量和模型1相同，期望產(chǎn)出同為實際GDP，但在模型2中考慮了工業(yè)二氧化硫等非期望產(chǎn)出。我們采用的計算方法是非徑向、非導向且含有非期望產(chǎn)出的超效率 SBM-Undesirable模型，規(guī)模報酬采取一般化的（Generalized）形式。由表2和圖1可以看出，當考慮了非期望產(chǎn)出后，中國的整體技術(shù)效率有下降的趨勢，平均水平大致在0.531左右，而不考慮非期望產(chǎn)出的模型1，中國整體技術(shù)效率水平則在0.685左右。可見，若不考慮非期望產(chǎn)出，會導致高估中國的整體技術(shù)效率水平，導致效率評價失真。兩個模型技術(shù)效率值之間的差距正好可以體現(xiàn)出非期望產(chǎn)出對整體效率的不利影響。由于模型1有高估效率的傾向，因此在后文中，本文均采用模型2分析。根據(jù)模型2計算的2001年中國平均整體技術(shù)效率值為0.539，在2010 年則下降為0.509。十年間，中國整體技術(shù)效率下降 5.57%。

圖1 2001年～2010年間中國平均整體效率趨勢圖

表3 2001年～2010年中國30個省份能源效率

2.各地區(qū)的能源效率。2001年～2010年間，中國30個省份的能源效率表現(xiàn)參見表3。可以看出，在研究期間，上海、廣東、北京、海南、江蘇、福建、浙江、天津、江西與安徽處于中國能源效率表現(xiàn)前10名。這10個省份，除了江西、安徽屬于中部地區(qū)外，其他省市均屬于東部地區(qū)。2001年～2010年間，上海、廣東、北京與海南的能源效率均位于效率前沿，天津的能源表現(xiàn)逐年改善，2003年～2010年間達到了能源效率。產(chǎn)生上述現(xiàn)象的原因可能是：中國各地區(qū)的資源稟賦與能源消費有明顯的地域差別。北京、上海、廣東、江蘇、浙江、福建、天津等屬于經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，能源消費量大，但是能源產(chǎn)量不足，必須依賴長距離能源輸送，如西電東輸?shù)龋抛阋詰赌茉葱枨蟆Ｔ谙忍炷茉瓷a(chǎn)量不足、后天龐大的能源需求情況下，上述地區(qū)資源硬約束強，因而達到能源效率前沿。

貴州、內(nèi)蒙古、青海、山西、寧夏是能源效率表現(xiàn)最差的五個地區(qū)。長期以來的粗放經(jīng)濟增長模式，加上工業(yè)管理水平和生產(chǎn)設備落后，導致這些地區(qū)的能源效率偏低，平均能源效率值僅為0.256。這些地區(qū)位于西部，是中國重要的能源生產(chǎn)基地和輸出基地，經(jīng)濟發(fā)展主要依賴煤炭資源，尤其是高能耗的冶金、石化工業(yè)等行業(yè)使用煤炭的比例更高，導致單位GDP耗能過高，能源效率偏低。

(二）主要污染物的排放效率

1.主要污染物的排放效率。2001年～2010年各污染物的排放效率見表4。從表4可以看出，中國在減少污染排放方面并未取得明顯的成效。和2001年相比，“十五”期末的2005年，除工 業(yè)二氧化硫外，其他污染物的排放效率都呈現(xiàn)下降的情形。整個“十五”、“十一五”期間，總排放效率在2001年為0.440，之后雖有短暫上揚，至2010年排放效率達到0.405，但仍未 恢復到 2001年的水平，10年間總排放效率仍呈現(xiàn)下降趨勢。各項污染物的排放效率，以工業(yè)二氧化硫為最高，其平均排放效率為0.490；生活二氧化硫的排放效率最低，為0.378。整體來看，中國環(huán)境污染依然嚴重，必須更嚴格執(zhí)行污染排放政策，以如期實現(xiàn)減排任務。

表4 2001年～2010年主要污染物排放效率

圖2 各年度排放效率趨勢圖

2.分地區(qū)排放效率。表5為中國30個省份2001年～2010年的排放效率。全國排放效率為0.418，表明中國在減排工作方面仍面臨艱巨任務。經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的排放效率相對較好，北京、上海、廣東及海南等四地區(qū)，在研究期間排放效率值為1，均達到排放效率前沿。其他地區(qū)如天津、浙江和江蘇等的排放效率均在0.8以上，也屬于排放效率較好的地區(qū)。山西、寧夏、貴州、內(nèi)蒙古、甘肅等五地區(qū)的排放效率最低。結(jié)合各地區(qū)的能源效率表現(xiàn)，可知中西部地區(qū)的山西、寧夏、貴州及內(nèi)蒙古等四地區(qū)，無論在排放效率還是能源效率方面均無效率。

各項污染物的排放效率方面，整體而言，工業(yè)二氧化硫排放效率達到0.490，是所有五項污染物中排放效率最高的，說明中國在工業(yè)二氧化硫的排放方面控制較為成功。北京、上海、廣東及海南工業(yè)二氧化硫的排放效率最好，位于效率前沿，其效率值均為1。山西、內(nèi)蒙古、貴州與寧夏等四地區(qū)工業(yè)二氧化硫的排放效率最差，平均效率在0.20以下，寧夏的工業(yè)二氧化硫排放效率僅有0.049。生活二氧化硫排放效率以北京、上海、廣東及海南等四地區(qū)表現(xiàn)最好，其效率值均為1。甘肅、青海、貴州、山西及內(nèi)蒙古等五個地區(qū)，則是生活二氧化硫排放效率最差的地區(qū)，貴州生活二氧化硫排放效率值僅為0.019。整體而言，中國生活二氧化硫排放效率僅為0.378，和工業(yè)二氧化硫排放效率0.490相比，可知中國二氧化硫的減排工作側(cè)重于工業(yè)層面，生活二氧化硫的減排工作尚需加強。

工業(yè)煙塵排放效率以北京、上海、廣東和海南表現(xiàn)最佳，位于效率前沿，效率值為1。 而東部地區(qū)的工業(yè)煙塵排放效率優(yōu)于西部地區(qū)。山西、甘肅、貴州、重慶與內(nèi)蒙古等地區(qū)的工業(yè)煙塵排放效率最差，貴州的工業(yè)煙塵排放效率僅為0.011。生活煙塵排放效率仍以北京、上海、廣東與海南為最優(yōu)，其效率值為1。山西、青海、寧夏、廣西等省份的生活煙塵排放效率最低，寧夏生活煙塵排放效率僅為0.064。整體而言，中國的工業(yè)煙塵排放效率為0.405，而生活煙塵排放效率為0.424，兩者差距不大。全國工業(yè)粉塵排放效率為0.392。北京、上海、廣東與海南均位于效率前沿，其效率值為1。青海、寧夏、山西、內(nèi)蒙古、新疆則是工業(yè)粉塵排放效率最差的地區(qū)，寧夏的工業(yè)粉塵排放效率僅為 0.037。

表5 2001年～2010年中國30個省份排放效率

四、能源效率、排放效率影響因素分析

（一)能源效率影響因素分析

1.模型設定和變量說明。上文我們利用含有非期望產(chǎn)出的SBM模型分析了不同省份的能源效率和排放效率。可以看出不同省份的兩種效率值存在較大差異，如何理解這種差異，哪些因素在影響這兩種效率？根據(jù)國內(nèi)外有關(guān)文獻的研究（魏楚和沈滿紅，2007；李靜，2009），本文選用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府影響力、對外開放度、人口密度等作為解釋變量，以能源效率（EE）作為被解釋變量進行實證分析。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IR）：根據(jù)相關(guān)文獻研究，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)選取與能源效率有密切聯(lián)系的第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值占本省GDP的份額來表示（袁曉玲等，2009；李靜，2009）。和以往文獻不同，我們在回歸中加入IR的平方項IR2，以刻畫產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動對能源效率造成的非線性影響。

政府影響力（GOV）：政府影響力用各省財政支出占本省GDP的份額表示。雖然這一指標比較寬泛，不如政府環(huán)境保護支出占GDP的比重表示更為準確，但基于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文仍然選取政府財政支出占GDP的比值表示。

對外開放度（OPEN）：對外開放度采用本地區(qū)進出口貿(mào)易額占GDP的份額表示，這也是很多文獻通常的做法（魏楚和沈滿洪，2007；李靜，2009）。

人口密度（LPD）：人口密度（PD）對能源效率的影響有雙重作用：一方面，人口密度的增加會提高本地區(qū)生活二氧化硫和生活灰塵等非期望產(chǎn)出的排放量，從而一定程度上降低能源效率（排放效率）；另一方面，人口密度大的地區(qū)，人們的教育水平和環(huán)保意識也往往較高，企業(yè)的技術(shù)水平也較為先進，從而對能源效率（排放效率）的改善有利。我們采用人口密度的對數(shù)形式LPD 表示該指標。

此外，技術(shù)進步也是影響區(qū)域能源效率高低的重要因素。但國內(nèi)外對技術(shù)進步影響能源效率的研究很少，主要原因在于技術(shù)進步很難描述（魏楚和沈滿紅，2007；袁曉玲等，2009），國外文獻中一些慣用的指標如工程師（科學家）數(shù)量或者專利數(shù)量在國內(nèi)研究中并不適用，加之技術(shù)進步也不是本文關(guān)注的重點，為此，我們在分析中沒有考慮技術(shù)進步的影響。

根據(jù)上述說明，本文的實證模型如下：

下標i、t分別表示30個省份和10個年份 (2001,…2010)，εit是經(jīng)典誤差項，為正態(tài)分布。 由于能源效率值EEit最大值為1，數(shù)據(jù)被截斷，屬于受限因變量，此時用OLS進行系數(shù)估計得不到無偏和一致估計量，故我們采取Tobit面板模型進行回歸。對面板數(shù)據(jù)，因為固定效應的Tobit模型是有偏誤的，故我們采用Tobit隨機效應模型進行估計。

2.回歸結(jié)果和分析。由表6可知，中國能源效率受到區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府影響力、對外開放度和人口密度的影響。除模型2整體不顯著外，其他模型（模型1、3、4）均整體顯著。我們重點解釋模型1，兼論其他模型。模型1中IR的負向影響符合很多文獻的預期。本文的實證結(jié)果表明，就全國而言，第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重上升1個百分點，則能源效率下降5.88 個百分點，說明第二產(chǎn)業(yè)比重越高，越不利于提高能源效率。但IR2系數(shù)為正則表明，第二產(chǎn)業(yè)比重的上升對能源效率的影響是非線性的，存在臨界值，該臨界值大約為0.47，即當IR大于0.47 時，第二產(chǎn)業(yè)比重的上升反而會提高能源效率。這樣的結(jié)果似乎出人意料，但也與個別文獻的研究相符，如王德文等（2004）認為工業(yè)比重上升與效率提升具有一致性的觀點。分地區(qū)而言，模型3、4表明第二產(chǎn)業(yè)比重對能源效率提升有負向影響，但不顯著。GOV 對能源效率的影響為負值（模型1、3、4），這一結(jié)論與王志剛等（2006）、魏楚和沈滿洪（2007）關(guān)于政府支出增加會降低生產(chǎn)效率的結(jié)論相一致；GOV上升1個百分點，會導致能源效率下降0.76百分點。我們認為，造成負向影響的原因很可能在于我國各地方財政支出用于環(huán)保方面的比重還較低，尚未達到應有的效果，財政支出結(jié)構(gòu)不盡合理。因為從理論上看，政府用于環(huán)保方面的支出比例越高，越有利于減少非期望產(chǎn)出，從而越有利于提高能源效率。但我國各省級地方政府用于環(huán)保方面的支出從無到有，至今規(guī)模仍較小，這從歷年中國統(tǒng)計年鑒的相關(guān)數(shù)據(jù)也可以看出；OPEN 對能源效率的影響較為復雜，模型1、4為正向顯著，模型3為負向顯著。模型1的結(jié)論與有關(guān)文獻不一致，如魏楚和沈滿洪（2007）的實證結(jié)果是負向影響，而我們的結(jié)果是這一影響可正可負。就全國而言，OPEN每上升1個百分點，則能源效率水平提高0.19個百分點。對此的解釋是隨著中國日益融入世界經(jīng)濟體系以及對外貿(mào)易依賴程度的提高，中國的進出口結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大變化，比如，就出口方面而言，隨著近年來中國向歐美國家出口的增加，節(jié)能低碳產(chǎn)品日益受到

重視，因此對能源效率的提升存在正向影響；LPD上升對能源效率有正向顯著影響（模型1、2、3、4），但只有模型1顯著。由全國回歸系數(shù)可知，雖然該變量系數(shù)在1%的顯著性水平上顯著，但系數(shù)較小。人口密度（單位：人/平方公里）每增加1%，則能源效率上升0.05個百分點。這表明人口密度較大的地區(qū)由于人們教育水平較高，企業(yè)環(huán)保技術(shù)先進，企業(yè)和居民環(huán)保意識較強，其導致的能源效率提高彌補了人口密度上升帶來的負面影響，最終導致人口密度對能源效率的正向影響。

表6 能源效率影響因素的 Tobit 面板回歸結(jié)果（2001年～2010年）

（二）排放效率影響因素分析

研究排放效率采用的解釋變量同回歸方程（2），但被解釋變量變?yōu)榕欧判剩∕E），解釋變量的含義同（2）式。

由表7可以看出，除了模型6外，其他模型（模型5、7、8）整體上均顯著。模型5中，除對外開放度外，其他變量對中國各省分排放效率均有顯著影響。

1．第二產(chǎn)業(yè)比重對排放效率有顯著負向影響（模型5、6、7），符合一般文獻研究結(jié)論，說明第二產(chǎn)業(yè)比重越大，越不利于排放效率提高。這是因為第二產(chǎn)業(yè)中工業(yè)是構(gòu)成主體（包括采礦業(yè)、制造業(yè)、水、電、煤氣的生產(chǎn)和供應等），而工業(yè)的二氧化硫排放量占全國二氧化硫排放量的80%以上，因此第二產(chǎn)業(yè)比重越大，能源消費量越高，伴隨著能源消費的污染排放也越多，導致排放無效率。但第二產(chǎn)業(yè)比重的平方的影響顯著為正，表示第二產(chǎn)業(yè)比重對排放效率的影響存在臨界點，此臨界值約為0.456。當?shù)诙a(chǎn)比重低于此比例時，第二產(chǎn)業(yè)比重上升對排放效率的提升不易，但當?shù)诙a(chǎn)業(yè)比重高于0.456 時，其比重上升反而會提升排放效率。值得注意的是，西部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)比重的系數(shù)為正向顯著影響（模型8），對此我們的解釋是，隨著西部大開發(fā)的推進，越來越多的東部制造業(yè)等工業(yè)行業(yè)和企業(yè)轉(zhuǎn)移到西部區(qū)，雖然這樣會提高西部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)比重，但由于東部地區(qū)的整體技術(shù)水平高出西部地區(qū)很多，加之國家對污染環(huán)保產(chǎn)業(yè)扶植，會使得西部地區(qū)的地方政府注重引進環(huán)保效率較高的產(chǎn)業(yè)和企業(yè)。因此，伴隨著產(chǎn)業(yè)和企業(yè)西進，西部地區(qū)的工業(yè)行業(yè)的整體技術(shù)水平得以改善，導致西部地區(qū)的排放效率不但不會下降，反而得以提升。

2．GOV對排放效率的影響為負值（模型5、7、8），即政府財政支出占GDP的比例越高，越不利于排放效率提高。這也許表明，中國各地政府財政支出中，用于環(huán)保方面的支出比例較小，財政支出結(jié)構(gòu)不合理。但東部地區(qū)的影響系數(shù)為正值但不顯著（模型6），又表明東部地區(qū)的財政支出中環(huán)保支出比例較為合理，已經(jīng)開始著眼于節(jié)能減排，并達到了預期的效果，而中西部地區(qū)尚有待實現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變。

3．OPEN對排放效率的影響為正值但不顯著（模型5、6）。這是因為，就全國和東部地區(qū)而言，隨著對外貿(mào)易的發(fā)展，中國向發(fā)達國家的出口額逐漸提高，歐美國家的環(huán)保意識較強，對外開放度越高，會讓企業(yè)越加重視研發(fā)更具環(huán)保功能的產(chǎn)品，以提高競爭力。但中西部地區(qū)該系數(shù)顯著為負（模型7、8），則表明中西部地區(qū)的進出口產(chǎn)品尚處于國際產(chǎn)品價值鏈的低端，尚有待提升產(chǎn)品的技術(shù)含量和環(huán)保功能。

4．LPD上升對排放效率有正向顯著影響（模型5）。LPD每上升1%，則排放效率提高0.04個百分點。對此結(jié)果的解釋類似于前文LPD上升對能源效率影響的分析。但與對能源效率的影響不同，在排放效率方面，中西部地區(qū)LPD的系數(shù)為負值（模型7、8）則又表明，中西部地區(qū)人口密度上升，不利于該地區(qū)提高排放效率，即人口密度上升帶來的負面影響超過了伴隨而來的教育水平提高等因素對排放效率的正向影響，最終導致人口密度上升對排放效率的影響為負的現(xiàn)象。

五、結(jié)論和政策建議

本文基于非徑向和非角度的可以處理非期望產(chǎn)出的SBM模型（SBM-Undesirable）考察了中國30個省份2001年～2010年的全要素能源效率和排放效率。我們發(fā)現(xiàn)，當模型包含非期望產(chǎn)出后，中國整體的技術(shù)效率有降低的現(xiàn)象。如果不考慮生產(chǎn)過程中的污染情況，則會高估技術(shù)效率值。為此，在后文能源效率和排放效率計算中，我們使用含有污染排放的非期望產(chǎn)出模型研究各省份的能源效率和排放效率。我們發(fā)現(xiàn)，在研究期間，中國能源效率和排放效率均處于下滑趨勢，且排放效率表現(xiàn)相對低落。隨著時間推移，能源效率和排放效率的差距也存在擴大趨勢，但在“十一五”期間差距又得以縮小。

能源效率方面，各年度的能源效率介于0.585～0.696之間，平均能源效率0.634。污染排放方面，各年度的排放效率介于0.367～0.485之間，平均排放效率為0.418。一般而言，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的能源效率與排放效率比其他地區(qū)要高，東部省份的能源效率和排放效率普遍高于中西部地區(qū)。在本文研究的30個省份中，北京、上海、廣東、海南等四地的能源效率和排放效率均處在效率前沿，效率值均為1，實現(xiàn)了資源節(jié)約—環(huán)境友好的雙贏局面。其他26個省份的能源效率和排放效率未能同時實現(xiàn)雙贏，但一般而言，能源效率大于排放效率。東部地區(qū)有河北、遼寧兩地能源效率、排放效率低于全國平均值；中部地區(qū)則有山西、吉林、河南和湖北等四地的能源效率、排放效率低于全國平均水平；而西部地區(qū)的內(nèi)蒙古、重慶、四川、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆等9省份，在能源效率和排放效率方面也呈現(xiàn)雙重低落的情況，屬于節(jié)能減排亟須改進地區(qū)。

中國在“九五”期間就開始重視環(huán)境保護，然而實際估算的各年度排放效率不容樂觀，2001年的排放效率為0.440，但2010年則下降為0.405，與2001年相比下降7.95%，中國污染排放和環(huán)境污染仍然較為嚴重。在本文研究的五大污染物中，工業(yè)二氧化硫的排放效率最高（0.490），生活二氧化硫的排放效率最低（0.378）。

此外，我們使用 Tobit 面板分析研究能源效率和排放效率的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，就全國而言，第二產(chǎn)業(yè)比重越高，越不利于提高能源效率和排放效率；政府影響力對能源效率和排放效率的影響為負值；對外開放度對能源效率和排放效率有正面影響；人口密度對能源效率和排放效率有正面影響。整體上可以看出中國政府在“十一五”期間更加重視節(jié)能減排，政府支出中已經(jīng)有更多的專項資金用于環(huán)保支出，但在東、中、西部三個地區(qū)的發(fā)展并不平衡。在東部地區(qū)，政府支出的增加對能源效率和減排效率的有利影響正在凸顯，但在西部地區(qū)尚未出現(xiàn)這種局面。

上述分析結(jié)果的政策意義在于：第一，就中國整體而言，能源效率和排放效率水平都不高，且均有下降趨勢，因此未來在節(jié)能環(huán)保方面仍有很大潛力，工作仍需加強，不能放松努力，否則前功盡棄。第二，由分析結(jié)果可知，各省份的能源效率一般均優(yōu)于排放效率，說明中國在能源使用和能源政策的執(zhí)行上相對有效率，而在污染排放控制方面則表現(xiàn)相對低效，污染排放方面尚有更大減排潛力和改善空間。相對節(jié)能工作，減排工作更需加大執(zhí)行力度。第三，各省份的能源效率和排放效率差異很大，因此在政策的制定和執(zhí)行上，應當因地制宜，實行差別化的節(jié)能減排政策設計，如差別化的節(jié)能減排目標管理，差別化的節(jié)能減排產(chǎn)業(yè)政策、稅收和投融資政策等。由于中國幅員遼闊，各地區(qū)資源優(yōu)勢、產(chǎn)業(yè)分布、人口密度、工業(yè)發(fā)展水平等有很大差異，因此各地應結(jié)合實際情況，進行節(jié)能減排規(guī)劃。展望未來，中國應更積極重視降低污染排放，僅控制能源使用并不能減輕污染排放，必須在污染物的排放方面采取更嚴厲的控制才有可能達到預期目標。

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