供給側改革節能減排效率研究

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摘要：研究供給側結構性改革政策出臺前后，全國以及不同地區節能減排驅動因素和效率變動情況，對落實節能減排政策和推進生態文明建設具有重要意義。圍繞節能減排構建了投入和產出指標體系，使用DEA-Malmqusit指數模型，分2012—2015年、2016—2017年兩個階段對我國30個省份的節能減排效率進行測算和分析。研究表明，實施供給側結構性改革后，主要依靠節能減排技術進步，我國的節能減排總體效率有了一定的提升，但各省份之間還存在一定差距。同時結合評價結果，為我國節能減排效率的穩步提升提出對策建議。

關鍵詞：供給側結構性改革；DEA-Malmqusit；節能減排效率；生態文明建設

伴隨著經濟的發展，逐年上升的能源消費量給我國能源供應和環境承載帶來巨大的壓力。這也成為我國政府一直十分重視節能減排工作的重要原因。“十二五”末，我國提出的供給側結構性改革涉及到要素投入結構、排放結構、產業結構等問題均會對節能減排產生影響。2019年，國務院印發《“十三五”節能減排綜合性工作方案》（以下簡稱《方案》）中明確指出，節能減排是供給側改革的重要手段。因此研究供給側結構性改革政策出臺前后，全國以及不同地區節能減排驅動因素和效率變動情況，因地制宜采取對策，對深化供給側改革，推進經濟高質量發展，加快推進生態文明建設具有重要意義。同時，也對我國更加有效承擔國際節能減排和清潔發展義務，在全球可持續發展中承擔起負責任大國的角色具有十分積極的意義。現代經濟的發展對能源有很強的依賴性，而化石能源消耗所帶來的諸多環境問題，使得節能減排成為世界各國政府十分重視的一個議題，也成為學術界研究的熱點。國外對于節能減排的研究起步較早，其研究主要集中于節能減排政策和節能減排效率兩大領域。節能減排政策方面：MMiradna等[1]指出環境稅收政策可以激勵企業主動實施節能減排，提高能源使用率。Scheel.H[2]提出國家要制定節能減排法規政策，根據行業和地區不同，可以制定不同標準，但是在執行政策和監管方面要落實到位。AbbeenMustafafaOmer[3]指出政府完善環境政策和市場體系，企業重視低能耗和可再生能源開發利用和提高低碳技術研發能力可以降低碳排放。節能減排效率研究則是圍繞企業、行業、區域或國家層面來進行研究：Sarica.K[4]研究了土耳其65家發電企業的能源利用效率水平，并對低效企業進行了分析。PhylipsenGJM[5]識別出鋼鐵、鋁、水泥等能源密集型產業的結構差異，并選擇合適的指標和方法實現了能源效率的國際比較。P.Zhou[6]構建了基于Malmquist的CO2排放績效指數（MCPI），并使用DEA模型對全球前18位的CO2排放大國的排放績效進行了測算。SongML[7]利用超效率SBM模型對金磚四國的能源效率進行測算，并利用Bootstrap對小樣本數據的DEA值進行修正，得到了能源效率與碳排放之間的關系。國內的研究相比國外起步稍晚，但研究領域與國外相似。其中，節能減排效率研究也是涉及企業、行業、區域和國家4個層面，主要集中于節能減排效率的評價和節能減排影響因素的分析。企業層面主要以高耗能或能源生產企業為研究對象，如王世進[8]對5家煤炭上市公司節能減排的績效評價進行實證分析。行業層面主要以高耗能、高排放行業為研究對象，有的立足于國內產業，如徐光華等[9]采用DEA方法，針對42個重點治理行業的廢氣、廢水減排投資效率進行評價，研究表明不同行業減排投資效率不同，需要加強對某些不具代表性的重污染行業和非重污染行業的關注。有的立足于省域內產業，如田剛等[10]采用全要素生產率分析框架，使用DEA模型評價了我國29個省份物流業在2006—2013年度的節能減排效率，并對其影響因素進行分析。張新紅等[11]運用SBM-DDF模型分別對福建省資本密集型、勞動密集型和資源密集型產業的節能減排效率與潛力進行了評價。區域層面以省際、省份、城市為研究對象居多，如劉丙泉等[12]使用DEA模型交叉分析方法對山東省各城市的生態效率進行評價，作者認為資源匱乏城市的生態效率要遠遠高于資源豐富的城市。龍如銀[13]運用SORM—BCC超效率評價模型、陳曉東等[14]運用REPI模型分別對江蘇省和內蒙古自治區的節能減排績效進行評價。郭彬等[15]建立節能減排評價指標，收集我國中部6省的2010年數據，使用超效率DEA模型對這些省份節能減排效率進行了評價，研究表明中部6省節能減排潛力很大。國家層面一般是按時間序列展開，如王兵等[16]運用改進過的綠色索洛模型和實證分析證明節能減排可以實現綠色經濟和環境保護的雙贏，推動綠色全要素生產率增長可通過制定差異化的節能減排政策實現；或者和省際分析結合，如吳江等[17]使用三階段DEA模型測算了我國30省份2005—2015年的全要素能源效率。從以上研究可以看出，DEA模型廣泛應用于節能減排效率評價，但是運用DEA模型研究供給側結構性改革背景下的我國各省市節能減排效率的文獻還比較少見。此外，由于傳統DEA模型有效單元（效率評價值為1）較多，不利于有效程度的區分，故本文使用Fare[19]等建立的DEA-Malmqusit指數模型對供給側結構性改革實施前后我國各省市的節能減排效率進行測度，評價各省市節能減排績效以及可改進的方面，以期對未來能源環境政策制定有所助益。

1指標與數據

1.1指標選取。運用DEA方法對全國各省市進行節能減排效率評價時，高質量的指標體系可以提高節能減排效率評價的準確性，構建指標體系時，首先要考慮評價目的，要使投入和產出指標為評價目的所服務，其次要確保整體指標能全面反映我國各省市節能減排的投入與產出，最后應確保指標系統內各指標數據的準確性和可獲性。節能減排效率應該考察“節”和“減”兩個方面，而“減”則需要將本年度與上一年度的數據進行比較。本文在借鑒已有節能減排文獻的基礎上，根據《方案》中規定削減的污染物和指標設立原則，選擇能源消費總量、SO2排放量（廢氣）、COD排放量（廢水）、固體廢物產生量[15]作為投入指標。對于產出指標，本文選擇能體現地區經濟發展程度和要素投入產出效果的地區GDP和固體廢氣物綜合利用量作為產出指標[13-16，18]。此外，為體現節能減排中“減”的效果，選取SO2減少量和COD減少量作為產出指標，具體見表1。1.2數據來源。對于相關的投入指標，能源消費總量的數據來源于我國各省份的統計年鑒和《中國能源統計鄧玉勇等：供給側改革背景下我國各省份節能減排效率研究年鑒》，SO2排放量、COD排放量、固體廢物產生量數據來源于2012—2018年各省份的統計年鑒。對于相關產出指標，地區GDP數據來源于《中國統計年鑒》（2012—2018年），SO2減少量、COD減少量數據來源于2011—2018年各省份的統計年鑒，固體廢物綜合利用量數據來源于2012—2018年各省份的統計年鑒。根據以上數據，本文選取全國除西藏、香港、澳門、臺灣之外的30個省份作為效率評價的決策單元，對各省份的節能減排效率進行評價分析。

2節能減排效率評價與分析

2.1我國總體節能減排年平均效率評價與分析。本文選取的效率評價決策單元（DMU）數量為30，結合2012—2017年各省份面板數據，運用Deap2.1軟件對我國30個省份的供給側結構性改革前后的節能減排效率變動及分解情況進行評價，獲得全國平均節能減排效率的DEA值，見表2和表3。從表2可以看出，2013—2015年供給側結構性改革的前3年，全國年平均節能減排效率呈現波動狀態，總體節能減排效率提高了3%，但是2013年、2014年這兩年呈下降趨勢（其中2013年下降5.5%，2014年下降4.5%），2015年呈現回升，效率上升了20.9%，但是在效率下降的兩年里，DEA的配置是無效的，投入與產出沒有達到最佳水平。從表3可以看出，2016—2017年供給側結構性改革的后兩年，全國年平均節能減排效率也出現了波動。2016年，供給側結構性改革實施第一年，節能減排效率達到了339.7%，由于這一年效率較高，使得下一年基數較高，加上固體廢物綜合利用量較2016年減少2909.49萬t，直接導致第二年效率出現下降，但是總體節能減排效率提高了11.5%，供給側結構性改革后我國節能減排的效率比供給側結構性改革前高8.5%。我國歷年節能減排效率波動較大，從節能減排效率變動指數分解來看，供給側結構性改革前后，技術進步指數均大于技術效率指數，這反映2013—2017年，我國節能減排效率提升主要得益于技術進步。2013—2017年技術進步指數平均為1.074，對節能減排效率指數貢獻較大，而技術效率指數僅為0.990，對節能減排效率貢獻不足，這表明我國節能減排的管理因素仍需提高，見表4。2.2各省市節能減排年平均效率評價。我國30個省份供給側結構性改革前后的節能減排效率評價值，見表5和表6。從表5可以看出，供給側結構性改革之前的幾年，有17個省份的節能減排效率提高，有13個省份的節能減排效率不足。節能減排效率提高的省份為海南、上海、新疆、北京、云南、四川、河北、廣西、寧夏、山西、重慶、浙江、貴州、江蘇、湖北、天津、青海。其中，節能減排效率進步主要歸因于技術效率的有新疆、四川兩個省份；節能減排效率進步主要歸因于技術進步的有海南、上海、北京、山西、浙江、貴州、江蘇、湖北、天津、青海；節能減排效率進步歸因于技術進步和技術效率兩者的有云南、四川、河北、廣西、寧夏。這17個省市中，海南、上海、貴州、新疆、北京的節能減排效率值都超過了1.2，這些省份節能減排效率取得顯著成效。從技術效率指數來研究，新疆、四川、云南、海南、河北、廣西、寧夏、重慶、北京、天津、山西、上海、江蘇、浙江、安徽、廣東、貴州、青海18個省份的技術效率有效。其中，新疆、四川、云南、海南、河北、廣西、寧夏、重慶8個省份平均技術效率值超過1，表明這些省份節能減排管理水平取得進步。其余的12個省份技術效率值沒有達到1，說明這12個省份節能減排管理效率無效，節能減排管理還有很大的提升空間。從技術進步指數來研究，上海、北京、海南、云南、河北、山西、廣西、寧夏、浙江、貴州、新疆、江蘇、湖北、重慶、天津、湖南、內蒙古、青海、四川19個省份的技術進步有效且技術進步值大于1，表明這些省份的節能減排技術在供給側結構性改革前的幾年取得了一定的進步。其余的11個省份技術進步值小于1，表明這些省份節能減排技術效率不足，仍然需要提高。從表6可以看出，供給側結構性改革之后的幾年，有24個省份的節能減排效率提高，數量比供給側結構性改革之前多了6個省份，節能減排效率提高的省份中大部分省份是因為技術進步，有個別省份是因為技術效率提高，也有個別省份是因為技術進步和技術效率兩者均有提高。從技術效率指數來研究，有18個省份的節能效率有效，數量與供給側結構性改革之前保持一致，其中有9個省份平均技術效率值超過1，比供給側結構性改革之前多了1個省市。技術效率值未達到1的省份有：海南、廣西、陜西、貴州、四川、重慶、湖北、吉林、河北、遼寧、廣東、福建，說明這12個省份供給側結構性改革后的技術效率出現下降，需要加強節能減排管理。從技術進步指數來研究，有28個省份技術進步有效且技術進步值大于1，比供給側結構性改革之前多了9個省份，表明大部分省份節能減排技術取得進步。湖南省和云南省的技術進步值未達到1，說明這兩個省份供給側結構性改革后的技術進步出現下降，需要引起重視并提高節能減排技術。

3結論與對策

3.1結論。本文對我國30個省份供給側結構性改革前后節能減排效率的度量與分析，得出以下兩點結論。第一，我國總體節能減排效率的提高，主要依靠節能減排技術進步，而節能減排管理效率影響程度略弱，說明我國的節能減排管理水平和力度等因素仍然需要提高。供給側改革后，我國的節能減排管理效率出現下滑，節能減排技術取得進步，節能減排的進步彌補了管理效率的下滑，節能減排整體效率還是處于上升狀態。第二，各省份間節能減排效率存在差異，供給側結構性改革前，節能減排效率最高的為海南市，效率提高了29.2%，效率最低的為甘肅省，效率下降了23.4%，兩者差別超過50%，而供給側結構性改革后，節能減排效率最高的為上海市，效率提高了79.5%，節能減排效率最低的為海南市，效率下降了19%，兩者相差近100%，這表明各省市間節能減排效率存在一定的差異。3.2建議。因此，針對以上情況，可做出以下4個方面調整。第一，國家應進一步提高節能減排技術投入，鼓勵節能減排技術創新，并加強與節能減排技術先進國家的交流與合作，不斷完善節能減排技術。此外，應努力開發清潔、環保的新能源，如太陽能、潮汐能、風能等，此舉可節約石油、天然氣、煤等的使用，同時能減少“三廢”的排放，以保證我國節能減排效率穩步上升的趨勢。第二，提高節能減排的管理力度和水平等因素，國家應針對各省份的特點，完善各省份節能減排制度，貫徹將強度“雙控”和能源消費總量縮減目標逐一落實到各省市的方法，敦促有關部門及時測量、報告相關節能減排數據，并按季度進行核實，以保證縮減目標的指揮功能有效實現。第三，在供給側結構性改革的約束下，只有調整我國現行的產業結構，才能實現經濟的健康、快速增長，各省份應進一步推動高附加值、高科技含量企業發展，逐步淘汰低產值且高能耗的企業，提高能源的利用效率，降低高污染、高消耗企業比重，促進新型工業化道路的發展。第四，各省份應根據自身的差異性，采用不同方式提高地區節能減排效率。例如湖北、海南、重慶等省市，其技術進步已經達到有效，必須通過提高節能減排管理效率來提高節能減排效率，而云南省和湖南省技術進步還未達到有效，則需要加快節能減排技術進步來提高節能減排效率。

作者:鄧玉勇 蘇航 單位:青島科技大學