節能低碳視角下的我國工業行業效率*

張　臻　劉金蘭　陳立蕓　于偉杰

（1．北京電子科技學院，北京100070；2．天津大學，天津300072）

節能低碳視角下的我國工業行業效率*

張臻1劉金蘭2陳立蕓2于偉杰

（1．北京電子科技學院，北京100070；2．天津大學，天津300072）

采用基于方向距離函數的非參數方法，從節能低碳的視角測算了我國2007—2013年36個工業行業的效率，并分析了效率的時序特性和行業異質性。研究發現，除2008年略低外，各年工業行業效率均值大致相同，后5年略有上升，但不明顯；能耗較高的行業效率值與能耗較低的行業效率值有明顯差異，但碳排放量大的行業與碳排放量小的行業效率差異不明顯；大部分行業效率水平不高，尤其高能耗行業，節能降碳潛力較大。

節能低碳；工業結構；效率；方向距離函數

改革開放后，我國工業經歷了產值的強勁增長和生產率的不斷提高，這對拉動國民經濟增長和社會發展起到了重要作用。近年來工業化和城市化的進程不斷加快，工業的高能耗、高碳排以及以煤為主的能源消耗結構帶來的環境問題日益凸顯，金融危機后我國勞動力成本逐步攀升、氣候變暖等因素使得形勢更加嚴峻。如何處理好資源節約、經濟發展、環境保護三者之間的關系，以工業行業結構調整和效率提高促進轉型升級，走新型工業化道路，建設生態文明，實現經濟社會的可持續發展具有重大現實意義和深遠歷史意義。在此背景下，從節能低碳視角對我國工業行業的效率進行研究顯得十分必要。

一、文獻綜述

效率分析分為單要素和全要素兩種，且以包含多個投入要素的全要素分析為主。而研究的方法主要有參數和非參數兩類，經典的參數方法有索洛余值、隨機前沿生產函數法，非參數法則以數據包絡分析（DEA）和指數法為代表。其中數據包絡分析憑其無須預先設定投入產出函數形式的特點，自1978年Cooper等提出CCR模型以來，得到了廣泛應用。［1］

我國以DEA方法為基礎的全要素能源效率的研究成果頗為豐富。從對國家層面的能源效率研究來看，從節能減排視角（減排指減少污染物排放）或從節能、減排、低碳綜合視角的研究很多［2］，專門從節能低碳視角下的效率研究很少，且以省際間分析居多［3］，工業分行業的則相對較少，基于全行業數據的研究更是鮮有見到。原因可能是國家統計局的統計口徑為規模以上工業企業，且行業分類標準發生了變化。

李斌（2013）［4］基于2001—2010年我國36個工業行業的投入產出數據，從節能減排低碳視角測算了我國綠色技術效率和綠色全要素生產率。何小鋼和張耀輝（2012）用投入導向的DEA和Malmquist指數對能源與碳排放約束下的我國2009年工業行業全要素生產率進行了測算。周五七和聶鳴（2012）［5］用SBM模型分析了節能低碳視角下的我國工業行業1998—2010年的技術效率。郝珍珍等（2014）以基于方向距離函數的DEA方法分析了我國1990—2010年節能低碳視角下的環境效率。這些文獻在測算效率時大都采用規模以上工業企業數據［6］，并未將口徑調整到全行業，這樣的測算不足以刻畫工業行業效率的全貌。在構建生產前沿面時，為解決動態分析時的技術退步問題多采用窗口DEA方法，但這可能會導致新的問題——產生非可行解。

基于以上，本文基于我國2007—2013年工業分行業的全行業數據，采用基于方向距離函數的全局DEA方法測算節能低碳視角下的效率，并用非參數檢驗方法從橫向和縱向對效率進行分析。

二、工業分行業效率的測算方法

沿用Picazo-Tadeo et al（2005）和Shephard、Fare（1970，1974，2007）的定義和假定，每個決策單元利用N種投入x，生產出了M種期望產出y，同時得到了H種非期望產出b，則所有可能的生產活動構成集合T，稱為生產可能集，相應的產出集合為P（x），公式和滿足的假定如下：

T=［（x，y，b）|利用x能生產出（y，b），x∈RN+，

（1）強自由處置性。投入和期望產出是可自由處置的，即在其他條件不變的情況下，投入和期望產出可以相應增大和減小，反映技術效率水平的差異。數學表示為：?x′≥x?P（x）?P（x′）；?（y，b）∈P（x），且y′≤y?（y′，b）∈P（x）。

（2）零結合性。若想要生產出一定量的期望產出，必定附帶有一定量的非期望產出；反之同理。Fare形象地稱之為“沒有不冒煙的火”。數學表示為?（y，b）∈P（x），且b=0?y=0。

（3）聯合弱自由處置性。在一定技術條件下，期望產出和非期望產出的同比例增減性，即減少非期望產出是要付出代價的——“天下沒有免費的午餐”（Fare等，1989）。數學表示為?（y，b）∈P（x）且0≤θ≤1?（θy，θb）∈P（x）。

根據Shephard和Fare對方向距離函數的定義以及Picazo-Tadeo、Chung（1997）和Fare等（2000）的做法［7］，構造方向距離函數及基于該函數的非參數DEA模型如下：i

其中g→=（-gx，gy，-gb）=（0，y，b）為方向向量。公式（3）表示在-gx和-gb方向對投入和非期望產出進行限制的同時，在gy方向上尋求期望產出的最大。可以證明，D→T（x，y，b；g→）≥0?（y，b）∈P（x），當決策單元位于生產可能集的前沿面上時，等號成立。

不等式約束（4）、（5）表示期望產出和投入是強可自由處置的，等式（6）表示非期望產出的弱可自由處置性，即其減少需要耗用一定的資源，等式（7）則表示產出集為凸集，且決策單元的規模報酬可變。此時的β*反映低碳視角下的效率，用1/（1＋β*）表示效率值，則當β*＝0時，即決策單元位于生產前沿面上，效率值為1；β*＞0時，決策單元位于非前沿面的生產可能集內。β*值越小，表示離前沿面越近，效率值越接近于1，反之同理。

生產前沿面的構建方法主要有當期DEA、窗口DEA、序列DEA和全局DEA四種［8］。當期DEA利用當期截面數據構建生產前沿，用于動態分析時容易得出技術退步的錯誤結論。窗口或序列DEA可以避免此問題，但在求解多期方向距離函數的最優值β*時可能遭遇非可行解，產生測算偏差。全局DEA則以決策單元的所有時期投入產出數據構造經驗生產可能集，這樣可以避免非可行解問題。［9］因此，本文選擇全局DEA構建生產前沿面。

三、指標與數據

考慮數據的獲得性和可比性，選取2007—2013年的36個兩位數工業行業作為研究的決策單元。參考被廣泛運用的KLEM模型（Jorgenson，1987），將勞動、資本和能源消耗量作為投入指標，將工業總產值和二氧化碳排放量分別作為期望產出和非期望產出指標，數據來源于相應年份的《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》，詳細如下：

（一）勞動人員。第一次和第二次經濟普查結果（《中國經濟普查年鑒》）提供了2004年和2008年分行業所有工業企業的經濟指標數據，包括了本研究用到的各項基礎數據，參考陳詩一（2009）的方法，以2004年和2008年的規模以上工業企業占所有企業的比例，利用線性插值法將歷年的從業人員數量調整到全行業。

（二）資本存量。現有研究中多用Goldsmith（1951）的永續盤存法估算物質資本存量，具體參考陳詩一（2009）的方法計算并將數據調整到全行業，初始資本量選用其對2005年的計算結果。

（三）能源消耗量。數據采用《中國統計年鑒》中的按行業分能源消費量。［10］

（四）工業總產值。調整口徑后，以分行業工業品出廠價格指數（2011年起改為工業生產者出廠價格指數）進行平減，得到以1990年為基年的全行業的可比價工業總產值。

（五）二氧化碳排放量。采用《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》提供的公式（公式（8））計算。原油、燃料油、汽油、柴油、天然氣的低位發熱量數據來源于2014年《中國能源統計年鑒》，其他燃料的低位發熱量數據來源于《中國溫室氣體清單研究》（2007）。單位熱值含碳量和碳氧化率數據來源于《省級溫室氣體清單編制指南（試行）》（發改辦氣候［2014］1041號）。

其中i表示原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣。Ei、NCVi、CEFi和C O Fi分別表示第i種能源的消費量、凈發熱值、碳含量和碳氧化因子，44/12表示二氧化碳與碳的分子量比率。

根據能源消耗量和碳排放強度的不同，根據2013年數據將各行業分為四個組（每組18個）。從投入看，高能耗組和高碳排組的各項投入均明顯高于另兩組，且高能耗組對能源消耗的行業間差異很大，標準差高達14591；從產出來看，高能耗組和高碳排組的工業總產值和碳排放量均明顯高于另兩組，但這兩組的期望產出和非期望產出的標準差都很大。［11］

四、實證分析

（一）效率測算結果

用lingo軟件測算得到節能低碳視角下各行業2007—2013年的效率值。由上述效率定義可知，值越大，表示距離生產前沿面越近，值為1，表示該工業行業位于生產前沿面上，達到了投入一定時產出的最優，即工業總產值的最大，二氧化碳排放量的最小；值越小，表示該行業的改進空間很大。整體上看，全行業各年的效率均值為0.6552，說明還有較大績效改進空間，在工業總產值增長的同時，仍可大大減少二氧化碳的排放。

從分年度測算結果來看：（1）2008年的效率略低于其他年份，這可能與2008年金融危機對我國實體經濟造成的沖擊有關；（2）整體上，2007—2013年的效率均值大致相同，且后五年逐年略有升高，這一趨勢可能與“十二五”工業規劃和減排目標的設置有關；（3）電氣機械及器材制造業、水的生產和供應業等少數幾個行業個別年份有效率與其他年份相比有所不同，大部分行業效率值無太大變化。

從分行業的測算結果看：（1）前11個行業的效率值高于效率均值，其中煙草制品業、家具制造業、文教體育用品制造業、通信設備、計算機及其他電子設備制造業、儀器儀表及文化、辦公用機械制造業共7個行業的效率值各年均為最高，達到了1。根據分組，這些行業多屬于低能耗或低碳排行業。（2）石油和天然氣開采業、電力、熱力的生產和供應業、煤炭開采和洗選業、石油加工、煉焦及核燃料加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、非金屬礦物制品業、化學原料及化學制品制造業、造紙及紙制品業、有色金屬冶煉及壓延加工業等行業的效率值處于效率均值以下的較低水平。根據分組，這些行業多屬于高能耗或高碳排行業。《2013年國民經濟和社會發展統計報告》中提到的六大高能耗行業（化學原料及化學制品制造業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、石油加工煉焦及核燃料加工業、電力熱力的生產和供應業）均在此列。（3）所有高能耗行業的各年效率均值為0.5882，低于所有低能耗行業的各年效率均值0.7221。（4）所有高碳排行業的各年效率均值為0.6080，低于所有低碳排行業的各年效率均值0.6973。

（二）非參數檢驗

產業政策的執行進度和各行業企業的動態決策可能導致行業效率值的時間差異，且我國工業行業的發展不均衡，不同能耗和不同碳排放行業的效率值也可能不同。根據測算結果和分析，針對效率值的時間序列特性和行業異質性，提出以下三個假設并進行檢驗。

假設1：節能低碳視角下，兩個不同能耗的行業組群的效率沒有明顯差異。

假設2：節能低碳視角下，兩個不同碳排放量的行業組群的效率沒有明顯差異。

假設3：節能低碳視角下的行業效率在不同年份間沒有顯著變化。

由于無法確定不同行業和不同年份效率值的總體分布，故采用Kruskal-Wallis秩和檢驗這一非參數方法進行檢驗。結果顯示：置信水平為0.05時，三個假設的p值依次為0.000、0.081和0.983。因此，我們應拒絕假設1，但無法拒絕假設2和假設3。因此，可以得到：

（1）節能低碳視角下，高能耗組和低能耗組的效率存在明顯不同，且高能耗組的效率均值（0.5882）低于低能耗行業效率均值（0.7221）。

（2）盡管效率測算結果顯示高碳排組（0.6080）的效率均值低于低碳排組（0.6973），但高碳排組和低碳排組的效率差異不顯著。

（3）2007年到2013年間的效率值差異不明顯，即效率測算結果中提到的“后五年逐年略有升高”這一趨勢并不明顯。

五、結論與啟示

基于我國2007—2013年36個工業全行業的面板數據，運用DEA這一非參數方法測算了節能低碳視角的工業行業效率，并分析了時序特征和行業異質性，主要結論和啟示如下：

（一）與2007年相比，2008年我國工業行業效率均值有所下降，之后的5年略有回升，但這一趨勢不夠明顯。這可能是各工業行業的企業在2008年金融危機及政府“十二五”工業規劃、節能減排目標等政策因素綜合影響下動態決策的結果。因此，為更好促進后危機時代的節能降碳，要繼續用好市場和政府兩只手，有效激勵、鼓勵和約束各行業企業提升各投入要素尤其是能源的利用率，從而提高工業行業效率。［12］

（二）工業行業的效率具有一定的行業異質性，高能耗行業效率值明顯低于低能耗行業，但高碳排行業與低碳排行業的效率差異不明顯，且大多數工業行業仍有較大的改進空間。因此，優化工業結構、促進節能降碳需要考慮行業的異質性。首先，要根據測算的行業效率值、能耗、碳排放等數據，制定分行業的碳排放標準和節能減排目標，優化現有工業行業的資源配置。其次，加速發展低能耗低碳排產業，限制發展某些高能耗行業，合理布局新增項目。此外，還應建立和完善分行業的核算方法，為準確測度能源消耗和溫室氣體排放奠定基礎，進而為刻畫工業行業效率的全貌、制定行業結構調整政策提供堅強支撐。

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［3］周五七，聶鳴．中國工業碳排放效率的區域差異研究——基于非參數前沿的實證分析［J］，數量經濟技術經濟研究，2012，（09）：58-71.

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［12］李宏偉，黃國良.試論我國環境金融制度的構建［J］.河南師范大學學報（哲學社會科學版），2015，（02）：52-54.

（責任編輯明篤）

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國家科技支撐計劃課題（2012BAC20B12-09-1）

張臻（1989—），江西九江人，北京電子科技學院教師，主要研究方向：能源經濟；劉金蘭（1964—），天津人，天津大學管理與經濟學部教授，博士生導師，主要研究方向：投資評價、服務管理；陳立蕓（1985—），河北唐山人，天津大學管理與經濟學部博士生，主要研究方向：能源經濟；于偉杰（1988—），山東青島人，煙臺市開發區投資促進局，主要研究方向：產業經濟。