基于NSBM模型的我國火力發電效率及解構

王喜平， 楊莉坤

(華北電力大學 經濟與管理學院，河北 保定 071003)

0 引言

電力行業是支撐國民經濟發展的基礎產業，同時也是能源規模性消耗和污染排放的“罪魁禍首”。我國在“十三五”規劃中明確提出：“到2020年，我國能源消費總量控制在50億t標準煤以內，二氧化硫、氮氧化物排放總量要比2015年下降15%的污染防控目標”。在此背景下，電力工業居高不下的能源消費比重加之巨大的污染減排潛力使其首當其沖成為實現國家戰略目標的關鍵領域。盡管近年來我國大力推進風電、水電等清潔能源發電的建設，但“富煤”的資源稟賦特點決定了火電在未來相當長一段時間仍將是我國電力工業的主要支撐。電力、熱力生產和供應業仍舊是主要大氣污染物排放的主要來源[1]。因此，對火電行業效率進行科學、客觀評價與解構，探尋火電行業效率提升的方向、路徑和政策著力點不僅有助于實現國家“十三五”節能減排目標，而且對于電力工業自身的綠色、可持續發展具有重要意義。

對發電效率的研究，早期主要是基于傳統Shephard距離函數[2]進行的，如文獻[3]運用基于Shephard距離函數的數據包絡分析方法，對美國伊利諾斯州發電企業的純技術效率，規模效率與投入要素擁擠情況進行了研究；文獻[4]運用基于Shephard距離函數的DEA-Malmquist方法對我國省際發電效率及其變動指數進行了測算。由于DEA方法自身的局限，上述研究沒有考慮發電過程中的污染排放。隨著環境問題的日益突出，忽略環境因素測算的發電效率會有失偏頗，甚至會誤導政策建議。隨著Chung等提出的方向性距離函數(DDF)[5]區分了合意產出的強可處置性和非合意產出的弱可處置性，可同時實現合意產出的增加和非合意產出的減少，為測算把污染因素納入到發電效率框架提供了可能。因而許多學者在這一框架下對我國火電發電效率進行了分析。文獻[6]運用DDF在考慮環境約束前提下對中國30個省火電行業2001～2007年的技術效率進行了測度；文獻[7]在考慮SO2、CO2等非期望產出的基礎上，測算了電力工業效率。考慮到DDF的徑向局限性，有學者進一步在非徑向方向距離函數框架下測算了我國火力發電效率。文獻[8]運用SBM方向距離函數對河北省13家火電企業2009～2011 年的相對效率進行了測算；文獻[9]運用SBM方向距離函數對中國10家上市的火力發電企業的環境效率進行了測算。文獻[10]采用Malmquist-Luenberge生產率指數對中國30個省份火電行業生產率進行測度分解。

綜上所述，發電效率一直是學界關注的焦點且相關研究不斷深入，現有發電效率的研究已愈發接近電力生產實際。盡管如此，現有研究只關注了發電過程中的投入和最終產出之間的關系，忽略了發電環節的中間過程，因而可能對發電效率的度量產生較大的偏差，因此打開“黑箱”成為學者們努力的方向。在這方面，文獻[11]提出的網絡DEA模型相比傳統DEA模型更有優勢，其在評價效率時不僅考慮了系統內部子過程之間的相互作用，同時可以實現對各時期各個子系統效率的客觀評價，從而有助于深入分析系統無效率來源并提出相應的改進措施，因而也在電力系統得到了應用。文獻[12，13]將電力系統分為發電環節和電網環節，運用兩階段網絡DEA模型測算了電力行業的環境技術效率。文獻[14]運用網絡DEA方法構建了火電行業的循環經濟系統，測度了中國火電行業循環經濟效率。然而上述研究是針對整個電力系統(包括發電環節和電網環節)，專門針對發電環節的研究還相對少見，由于污染主要發生在發電環節，所以對發電環節的更深入研究對于實現電力節能減排更具現實意義。本文將火力發電過程分解為火電生產過程和環境治理過程兩個環節，在此基礎上構建NSBM模型并對我國30個省份火電行業效率進行測算和解構，以探尋火電行業效率提升的方向、路徑和政策著力點。

1 方法模型與變量選擇

本文首先構建測算省際火電效率的NSBM模型，在此基礎上，對模型中的相關變量和數據來源進行了說明。

1.1 方法模型

將我國30個省級行政單位的火力發電部門視為決策單元，假設各省的火力發電過程包括2個子過程，即火電生產過程(T1)和環境治理過程(T2)。具體如圖1所示。

圖1 火力發電網絡結構圖

1.2 變量選擇與數據說明

在火電生產階段，發電企業投入勞動力(L)、資本(K)、能源(E)3種要素,生產期望產出火力發電量(Y)同時得到中間產出電力SO2排放量(B)。在環境治理階段，增加環境治理投資，最終產出為SO2減排量。即I=3，M=1，K=1，P=1，Q=1。各階段具體投入、產出指標選取如圖2所示。

圖2 投入產出指標

各指標具體說明如下：

勞動力，理論上勞動時間是衡量勞動投入的最好指標，但考慮到數據的可得性，勞動力變量采用與電力行業高度相關的電力、熱力生產與供應從業人數來代替，數據來源于《中國統計年鑒》。資本投入以各省每年的火電裝機容量表征；能源投入由發電量乘以發電技術經濟指標中的標準煤耗計算得到，均折算成標準煤；發電量則直接以火力發電量表示，上述指標均取自《中國電力統計年鑒》。

由于沒有火電行業二氧化硫排放量的單獨統計，本文對電力SO2排放量和SO2減排量利用賦權法進行計算，將不同年份電力行業SO2排放在工業SO2排放中所占比重作為權重，計算公式如下，

式中：DE、SR、TDE分別代表各省SO2排放量、各省SO2減排量、全國SO2排放量；power代表電力行業；indus代表工業。表1是2014年各投入、產出變量的描述性統計。

表1 2014年投入、產出變量的描述性統計

2 實證分析

2.1 火力發電效率

表2列出了2005～2014年間我國30個省(含自治區、直轄市)火力發電綜合效率及排名結果。

從表2的結果可以看出，整體上，我國火電效率較低且呈波動上升趨勢。樣本期間我國30個省份的火力發電效率平均值為0.67，存在較大的提升空間。整體上效率值呈現近似“M”型的波動趨勢，2個峰值分別出現在2006年和2011年，尤其2011年效率值為0.75，這也是樣本期間的效率最高值。這背后的原因可能和電力行業推出“上大壓小”戰略有關，“十一五”期間，全國關停的高耗能、高排放、低產量的小火電組超過7 000萬kW，與此同時推行大容量、高參數、高效率的機組，并在一些大城市實現以燃氣替代燃煤發電，多措并舉導致火電效率的提升。

表2 2005～2014中國各省份火力發電綜合效率及排名結果

從區域層面看，樣本期內全國及三大經濟區域的火電效率變動趨勢大體一致，均呈現波動性上升。從三大區域火電效率的平均值來看，區域分化較為明顯，西部效率平均值為0.73，遠高于全國平均水平；東部、中部效率值依次為0.64、0.60，均低于全國平均水平。由此可見，火電綜合效率呈現西部、東部、中部依次遞減的格局。

從省級層面看，效率值排名前五位的省份分別為貴州、重慶、北京、寧夏和上海，平均效率值大于0.74；進一步分析會發現這些省份或者由于環境治理效率相對較高(貴州、重慶)或者由于生產效率和治理效率均高(北京、上海、寧夏)。北京、上海作為發達的一線城市，在注重經濟發展的同時開始關注環境保護，對工業廢水、廢氣等污染物進行嚴格管控，這當然有助于火力發電過程中SO2等污染物排放的制約與控制。效率值排名后五位的省份分別為福建、山東、湖北、吉林和天津，這些省份或者由于環境治理效率較低(山東、福建、天津)、或者由于生產效率和治理效率均較低(吉林、湖北)。表明這些省份火電生產仍舊沿襲著傳統的粗放增長模式，對環境保護重視不夠。

為進一步分析我國火電效率在樣本期間的動態演進過程，圖3采用核密度方法描述了火電效率在2005～2014年的分布特征。從全局看來，發電效率的密度函數有2個峰值，表明發電效率存在兩極分化現象。密度函數的變化區間從2005～2014年有所減小，并且向右發生移動，表明在樣本考查期間發電效率在不斷提高，地區之間的差距在縮小。從演變過程看來，2010年相比2005年，密度函數中心右移，峰值基本保持不變，表明2010年相比較于2005年發電綜合效率整體呈上升趨勢。2014年相較于2010年，密度函數中心左移，但峰值增大，表明2014年相比較于2010年，地區間的差距有所減小，整體發電綜合效率有所變大。

圖3 發電綜合效率核密度估計

2.2 火力發電效率解構

表3給出了基于NSBM模型的全國及三大區域火電效率解構結果。由表3可知，2005～2014年我國各省火電生產效率均值為0.75，而環境治理效率均值僅為0.41，生產效率明顯高于治理效率，表明現實中火電行業的發展明顯存在“重生產、輕治理”的問題。進一步計算了生產效率和治理效率的標準差分別為0.04和0.14，表明生產效率相比治理效率要穩定得多。這主要得益于我國火電生產技術的日趨成熟與不斷發展，而治理效率則很大程度上受政策的影響。

從區域層面分析，東部地區火電生產效率長期高于0.8的均值，中西部地區除2005～2007年發生較大波動之外，其火電生產效率大都穩定在0.7以上。治理效率則從2005年的0.29穩步上升至2014年的0.57，這表明隨著國家對火電行業節能減排、污染防治等問題的重視，我國區域火電環境治理效率呈現出平緩增長趨勢。但不同于以往對東部地區技術發達的認知慣性，測算結果表明，西部地區的環境治理效率稍高于東部及中部地區，這一結果進一步表明“先污染、后治理”的發展模式將會在相當長的時期內放大東部地區的環境治理成本。

圖4進一步基于“生產效率—治理效率”的平均值構建了我國30個省份的兩維效率矩陣，將30個省份的效率組合細分為差異化的4種效率狀態，即：組合A為“雙高效率”狀態，主要包括北京、上海、寧夏、海南、河北等5個省份，這些省份在生產效率和治理效率上均表現良好，是其他地區的學習參照對象。未來，上述省份應繼續深挖潛力強化其在電力生產和環境治理方面的優勢地位。組合B和組合C為“一高一低”效率狀態，組合B代表低生產效率與高治理效率，包括遼寧、重慶、廣西、新疆、江西、四川、貴州、河南8個省份，這些省份生產效率較低但治理效率卻相對較高，生產效率的提升應是其關注的重點；組合C代表高生產效率與低治理效率，包括江蘇、山西、天津、內蒙古、浙江、廣東、安徽、福建8個省份，此類地區應在兼顧生產效率的同時著重提高治理效率。組合D為“雙低效率”狀態，即低生產效率與低治理效率，相關地區在發電環節與治理環節的效率都比較低下，能源浪費及污染物過度排放的問題較為嚴重，在實踐中應充分發揮政府的引導作用，做好節能減排的管制和監督工作，探尋發電效率和治理效率的共同提高。圖4表明對于不同地區的不同效率組合狀態，應當推行差異化的效率提升政策。

表3 2005～2014年中國火電生產效率和環境治理效率

圖4 火電生產效率和治理效率

3 結論

基于NSBM模型對我國30個省級行政區域的火力發電效率的測算和解構，可以發現：樣本期間我國火力發電效率呈波動上升趨勢，但仍存在一定的提升空間；發電生產效率(均值0.75)明顯高于火力發電治理效率(效率均值為0.41)，治理效率的改善將是未來提升火力發電效率的關鍵。另從區域角度分析，東部雖是火電生產效率最高的地區，但其治理效率卻低于全國平均水平，因而拖累了其綜合效率表現；中部地區作為生產效率和治理效率“雙低效率”區域應是提升效率重點關注區域。進一步從省級層面，按照“生產效率—治理效率”兩維視角將30個省份細分為4類不同的效率組合狀態。基于上述發現，本文認為提升火電行業效率應重點關注以下幾個方面的問題。

(1)“生產與治理”雙管齊下、共同提升火電效率。改善火電環境治理效率是提升火電效率的重中之重。國家應綜合考慮火電建設規模、現有技術挑戰、環境承載能力與新技術風險等現實因素，在嚴格控制火電建設規模的基礎上充分發掘現有機組發電潛力，加大對環境污染治理投資與火電行業環保創新資本的投入。與此同時，加強對煤炭資源豐富的地區的監管與管制，減少電力生產的能源浪費、打破以往的“資源詛咒”。

(2)因地制宜、推行差異化效率提升政策。鑒于各地效率組合狀態的不同，應因地制宜、制定差異化的針對性策略以提升火電行業效率：①針對B→A和C→A的發展實踐，應堅持“突破式單邊提升路徑”，即在提高綜合發電效率的過程中，聚焦于低效率對象，以最大程度減少不必要的資源損耗；②諸如D→C→A和D→B→A的發展實踐，應踐行“漸進式的提升路徑”，即優先發展地區優勢，同時兼顧劣勢項目的提升，經由過渡區域C和B并最終到達A區域；③對于D→A的跨越，應遵循“跳躍式的發展路徑”，即通過生產效率和治理效率的共同提升實現跨越式的發展，當然，這對當地政府的治理能力與企業的技術水平有著相對較高的要求。

(3)加強區域交流合作。研究表明聚焦于單個產業的節能減排政策具有較為顯著的促進作用。針對區域電力生產與環境治理效率的空間差異性，可嘗試建立一種多邊或雙邊定期交流機制，進一步加強電力行業節能減排技術及制度安排等方面的交流和擴散，尤其要通過完善電力市場的區域流通機制，實現資金、技術、人才等要素合理的流動、轉移和擴散。

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