淮海經(jīng)濟區(qū)能源效率及節(jié)能潛力的時空分異

仇方道, 張純敏, 單勇兵

(1.江蘇師范大學 城市與環(huán)境學院,江蘇 徐州 221116; 2.江蘇師范大學 淮海發(fā)展研究院,江蘇 徐州 221009)

節(jié)約利用能源,提高能源利用效率和效益,是我國推進生態(tài)文明建設(shè)和轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的關(guān)鍵路徑．能源效率作為能源配置與利用有效性的主要表征[1],不僅需要從國家整體層面進行評估,更需要從區(qū)域?qū)用嫔蟻戆盐?以便制定更有針對性和可操作性的節(jié)能減排目標和政策[2-3]．近年來,國內(nèi)外關(guān)于能源效率的研究,主要集中在3個方面:關(guān)于能源效率與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系,主要通過能源效率效應(yīng)分解以及與其他國家的比較,研究能源效率與經(jīng)濟增長協(xié)調(diào)發(fā)展的規(guī)律[4-6];關(guān)于能源效率時空格局,主要從國家、省域等空間尺度研究能源效率空間格局演化特征[1-2,7-9];關(guān)于能源效率評價,多是采用基于投入產(chǎn)出視角的DEA(data envelopment analysis)模型定量測度能源效率水平,該方法以全要素生產(chǎn)理論為基礎(chǔ),能夠有效考慮能源利用過程中各類投入要素的相互配合,為研究區(qū)域能源效率問題提供了全新的思路與模式[10]．Hu等[11]首次利用CCR-DEA模型研究了中國全要素能源效率(TFEE)的地區(qū)差異,及其與人均收入之間的空間關(guān)系;魏楚等[12]以省域為研究單元,運用TFEE方法探討了中國能源效率的空間分異特征及影響因素;屈小娥[13]采用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)研究了中國全要素能源效率、技術(shù)效率、技術(shù)進步效率的區(qū)域差異及影響因素．此外,還有學者基于環(huán)境污染的非期望產(chǎn)出視角,開展我國區(qū)域能源效率評價及節(jié)能路徑研究[14-15]．以上分析表明,目前對省際邊界區(qū)域能源效率的研究尚不多見．本文以淮海經(jīng)濟區(qū)為實證,整合DEA模型與GIS空間分析技術(shù),研究省際邊界區(qū)域能源效率及節(jié)能潛力的空間分異特征,并進行能源效率-節(jié)能潛力的區(qū)域類型劃分,試圖為該經(jīng)濟區(qū)能源效率提升政策的制定提供決策依據(jù)．

1 研究區(qū)概況

淮海經(jīng)濟區(qū)是由蘇魯豫皖4省接壤區(qū)域20個地級市所轄區(qū)域組成的省際邊界區(qū)域．2010年面積約為18萬km2,人口約為1.3億,GDP為31 326.34億元,分別約占全國的1.88%，10%和7.84%．該區(qū)域集中了徐州、宿遷、濟寧、棗莊、臨沂、泰安、萊蕪、淮北、宿州、亳州和永城等資源型城市,是我國東部沿海地區(qū)資源型城市集中分布區(qū).以資源型產(chǎn)業(yè)為主導的工業(yè)發(fā)展,加劇了能源消耗,但因受各地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平的限制,該區(qū)域能源利用水平差距較大,如萊蕪、日照的單位工業(yè)總產(chǎn)值能源消耗(標準煤)分別達4.30 t/萬元和4.02 t/萬元,分別是徐州(0.37 t/萬元)的11.6倍和10.9倍．顯著的能源利用差異,使得各地在推進節(jié)能工作時,必須因地制宜地制定能源利用政策和措施．因此,研究能源效率及節(jié)能潛力空間分異特征,不僅有利于揭示淮海經(jīng)濟區(qū)能源消費與經(jīng)濟增長關(guān)系的空間特征,也為類似地區(qū)的能源可持續(xù)利用提供參考．

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究尺度與數(shù)據(jù)來源

本文以地級市為研究單元,包括淮海經(jīng)濟區(qū)20個地級市,時間序列為2001～2010年．文中數(shù)據(jù)資料主要來自2002～2011年《江蘇統(tǒng)計年鑒》、《山東統(tǒng)計年鑒》、《河南統(tǒng)計年鑒》、《安徽統(tǒng)計年鑒》以及《中國城市統(tǒng)計年鑒》等．

2.2 DEA模型

DEA模型是由著名運籌學家Charnes等學者于1978年提出的,該方法借助于數(shù)學規(guī)劃和統(tǒng)計數(shù)據(jù)確定相對有效的生產(chǎn)前沿面,將各個決策單元(DMU)投影到DEA的生產(chǎn)前沿面上,并通過比較DMU偏離DEA前沿面的程度來評價它們的相對有效性[12,16]．本文以20個地級市為研究對象,考慮到區(qū)域之間的較大差異,不宜設(shè)定統(tǒng)一的生產(chǎn)函數(shù)．故模型構(gòu)建思路如下:首先采用基于規(guī)模報酬不變的CRS模型來測算淮海經(jīng)濟區(qū)能源利用的綜合效率,然后采用基于規(guī)模報酬可變的VRS模型來測算其能源利用的純技術(shù)效率,能源利用的規(guī)模效率等于綜合效率除以純技術(shù)效率．設(shè)有n個決策單元DMUj(j=1,2,…,n),任一DMUj均有m種輸入和s種輸出,輸入向量為Xj=(x1j,x2j,…,xmj)T,輸出向量為Yj=(y1j,y2j,…,ysj)T,則投入導向的CRS模型[16]如下:

(1)

2.3 指標變量選取

運用DEA方法進行效率評價是基于DMU的投入產(chǎn)出指標,因此投入產(chǎn)出指標選取是否恰當直接影響到對區(qū)域能源效率有效性的科學判斷．投入指標屬于負向作用的指標,指標值越小,其負作用越小,越有利于區(qū)域能源效率的提高;產(chǎn)出指標屬于正向作用的指標,指標值越大,其區(qū)域能源效率越高[18]．考慮到區(qū)域投入產(chǎn)出的特點及現(xiàn)有數(shù)據(jù)的可得性,本文取國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)為產(chǎn)出指標,取資本、勞動、資源3要素為投入指標.其中,資本以全社會固定資產(chǎn)投資完成額來衡量;勞動以全年從業(yè)人員數(shù)量來衡量;對于能源要素,許多學者選擇煤炭消費量作為能源投入指標,但為了排除煤炭生產(chǎn)與煤炭消費的差異影響,避免其他非煤能源投入可能會對研究結(jié)果產(chǎn)生偏差[19],本文選取全社會用電量為能源要素投入指標．

3 淮海經(jīng)濟區(qū)能源效率時空分異特征

采用上述研究方法,利用DEAP2.1軟件從投入視角對淮海經(jīng)濟區(qū)能源綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率進行測度,并將計算結(jié)果進行匯總,得到淮海經(jīng)濟區(qū)能源效率的時空變化特征．

3.1 能源效率的時間演化特征

圖1 淮海經(jīng)濟區(qū)的能源效率變化(2001～2010)

圖1顯示,2001～2010年,淮海經(jīng)濟區(qū)能源綜合效率平均值為0.746,表明該經(jīng)濟區(qū)能源實際利用效率為理想值的74.6%．從變化趨勢看,能源綜合效率整體上呈現(xiàn)波動性增長趨勢,綜合效率平均值由0.677增加到0.758,提高了11.96%．大致可分為2個階段. 1) 2001～2005年為快速提升階段．在快速工業(yè)化推動下,能源消費總量隨之增加,規(guī)模效率呈現(xiàn)逐步增加態(tài)勢,年均遞增率0.91%;與此同時,在創(chuàng)新型經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動下,技術(shù)進步對能源綜合效率提升作用明顯,純技術(shù)效率呈現(xiàn)增加態(tài)勢,年均遞增率0.43%,從而造成能源綜合效率也呈現(xiàn)平穩(wěn)提升趨勢,年均增長率為1.26%．2) 2005～2010年為波動性下降階段．2005～2006年因經(jīng)濟過快增長引發(fā)能源消耗過快增長,2008～2009年受世界經(jīng)濟危機影響出現(xiàn)經(jīng)濟低迷,使得這兩個時段能源利用的規(guī)模效率和純技術(shù)效率呈現(xiàn)下降趨勢,造成能源綜合效率下降;而2006～2008年和2009～2010年,因政府大力推進節(jié)能工作,促進了規(guī)模效率和純技術(shù)效率較快提高,能源綜合效率隨之增大,年均增長率分別為9.51%和25.91%,表明能源效率的變化與經(jīng)濟增長呈現(xiàn)同向階段性變化規(guī)律．

圖2 淮海經(jīng)濟區(qū)各地級市能源效率變異系數(shù)

變異系數(shù)是反映樣本數(shù)據(jù)離散程度的主要測度指標,通常用樣本標準差與均值之比來表示,公式為

表1 淮海經(jīng)濟區(qū)能源綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的區(qū)域比較(2001～2010)

3.2 能源效率的空間分異特征

3.2.1 能源綜合效率的空間分異特征

2001年、2005年和2010年,淮海經(jīng)濟區(qū)能源綜合效率最大值均為1.0,分別有6市、8市和3市處于最佳生產(chǎn)前沿面上,而最小值分別為0.185(宿州)、0.651(連云港)和0.419(商丘)．同期,能源綜合效率變異系數(shù)由2001年的0.427降低到2005年0.185,再增加到2010年的0.284(圖3)．表明該經(jīng)濟區(qū)能源綜合效率區(qū)域差異(無論絕對差異還是相對差異)呈現(xiàn)先縮小后增大的演變趨勢．

圖3 淮海經(jīng)濟區(qū)能源效率空間差異變化(2001～2010)

從區(qū)域尺度(表1,圖4)看,2001～2010年淮海經(jīng)濟區(qū)能源綜合效率空間差異表現(xiàn)為由魯南>豫東>蘇北>皖北演變?yōu)轸斈?蘇北>皖北>豫東的格局特征,總體上呈現(xiàn)東高西低的空間格局．從市域尺度看,2001年高效率市域包括棗莊、濟寧、萊蕪、臨沂、開封、周口6市,集中分布在魯南和豫東地區(qū),綜合效率平均為1.0,均處于最佳效率狀態(tài);中效率市域包括泰安、日照、菏澤、鹽城、連云港5市,綜合效率平均為0.770,集中分布于高效率區(qū)域外圍的魯南和蘇北地區(qū);低效率市域包括商丘、宿遷、徐州、淮安、淮北、蚌埠、阜陽、亳州、宿州9市,綜合效率平均為0.410,主要集中于皖北和蘇北地區(qū),呈連片分布．2010年高效率市域包括濟寧、泰安、鹽城3市,綜合效率平均為1.0,處于最優(yōu)生產(chǎn)前沿面上;中效率市域包括棗莊、菏澤、萊蕪、臨沂、連云港、徐州、淮北、蚌埠、宿州、周口10市,綜合效率平均為0.840,集中分布于蘇、皖、魯3省交界地區(qū);低效率市域包括宿遷、淮安、日照、阜陽、亳州、開封、商丘7市,綜合效率平均為0.538,集中分布于豫東與皖北接壤地區(qū)．由此表明,近10年來淮海經(jīng)濟區(qū)能源綜合效率空間差異經(jīng)歷了先升后降的過程,空間格局呈現(xiàn)為由西北高而東南低的“單向傾斜型”向以濟寧、泰安為中心向外圍逐漸下降的“核心-邊緣”型格局演變趨勢．

3.2.2 能源純技術(shù)效率的空間分異特征

2001年、2005年和2010年,淮海經(jīng)濟區(qū)能源純技術(shù)效率最大值均為1.0,分別有11市、13市和8市處于最佳生產(chǎn)前沿面上,而最小值分別為0.236(阜陽)、0.661(連云港)和0.423(商丘)．從相對差異(圖3)來看,能源純技術(shù)效率變異系數(shù)由2001年的0.324降低到2005年0.130,再增加到2010年的0.233．表明該經(jīng)濟區(qū)能源純技術(shù)效率空間差異小于綜合效率,并經(jīng)歷了先縮小后增大的變化過程．

從區(qū)域尺度(表1,圖5)看,2001～2010年淮海經(jīng)濟區(qū)能源純技術(shù)效率空間差異由豫東>魯南>蘇北>皖北向豫東>蘇北>魯南>皖北演變,總體上呈現(xiàn)為由北高南低向中間高、東西兩側(cè)低的“凸”字格局演化特征．從市域尺度看,2001年高效率市域包括徐州等11市,其中魯南6市,蘇北、豫東各2市,皖北1市,純技術(shù)效率平均為1.0,均處于生產(chǎn)前沿面上;中效率市域包括泰安、淮北2市,純技術(shù)效率平均為0.837,呈分散分布;低效率市域包括連云港等7市,其中蘇北、皖北各3市,豫東1市,純技術(shù)效率平均為0.496,主要為皖北和蘇北地區(qū)．2010年高效率市域包括徐州等8市,其中魯南4市,蘇北、皖北各2市,純技術(shù)效率平均為1.0;中效率市域包括周口等6市,其中魯南、皖北各2市,蘇北、豫東各1市,純技術(shù)效率平均為0.840;低效率市域包括開封等6市,其中豫東、蘇北各2市，魯南、皖北各1市,純技術(shù)效率平均為0.570．表明該經(jīng)濟區(qū)能源純技術(shù)效率高值區(qū)分布正由以京滬鐵路沿線與魯南經(jīng)濟帶為骨架構(gòu)成的“十”字型格局演變?yōu)橐跃鼐€地區(qū)為主軸構(gòu)成的“一”字型格局,而低效率區(qū)域呈縮小趨勢．

圖5 淮海經(jīng)濟區(qū)能源純技術(shù)效率空間格局變化

3.2.3 能源規(guī)模效率空間分異特征分析

2001～2010年,淮海經(jīng)濟區(qū)能源規(guī)模效率高于平均值的市域由12個增加到14個,而低于平均值的市域則由8個下降到6個,規(guī)模效率最高值與最低值的極差由0.798下降到0.515．從相對差異(圖3)來看,能源規(guī)模效率變異系數(shù)由2001年的0.249下降到2005年的0.085,再增加到2010年的0.132．說明該經(jīng)濟區(qū)能源規(guī)模效率差異小于綜合效率和純技術(shù)效率,且總體上呈現(xiàn)縮小趨勢．

從區(qū)域尺度(表1，圖6)看,2001～2010年淮海經(jīng)濟區(qū)能源規(guī)模效率空間差異由魯南>豫東>蘇北>皖北演變?yōu)轸斈?皖北>蘇北>豫東,總體呈現(xiàn)由北高南低的“傾斜”型格局向東西兩側(cè)高而中間低的“啞鈴”型格局演化特征．從市域尺度看,2001年高效率市域包括開封等6市,其中魯南4市、豫東2市,規(guī)模效率平均為1.0,均處于最佳效率狀態(tài);中效率市域包括泰安等8市,其中魯南、皖北各2市,蘇北3市,豫東1市,規(guī)模效率平均為0.915;低效率市域包括鹽城等6市,其中蘇北2市、皖北3市、魯南1市,規(guī)模效率平均為0.580,集中于皖北和蘇北地區(qū)．2010年高效率市域包括鹽城、濟寧、泰安3市,規(guī)模效率平均為1.0;中效率市域包括泰安等15市,其中魯南、蘇北、皖北各4市,豫東3市,規(guī)模效率平均為0.931;低效率市域包括萊蕪、亳州2市,規(guī)模效率平均為0.625．說明該經(jīng)濟區(qū)能源規(guī)模效率空間差異由以魯南為核心向外圍逐漸降低的“核心-邊緣”型結(jié)構(gòu)演變?yōu)楸辈亢蜄|西兩側(cè)高而中部低的倒“U”型格局,低效率區(qū)域范圍急劇縮小．

圖6 淮海經(jīng)濟區(qū)能源規(guī)模效率空間格局變化

4 節(jié)能潛力時空分異特征

節(jié)能潛力是指某一地區(qū)按照最優(yōu)前沿面上的經(jīng)濟運行模式,在相同的投入產(chǎn)出條件下,可能實現(xiàn)的能源節(jié)約量[20]．本文以能源投入冗余量衡量區(qū)域節(jié)能潛力,反映能源資源配置是否合理．投入冗余量占實際能源投入量的比重稱為區(qū)域節(jié)能潛力率．需指出的是,有些地區(qū)能源投入冗余量為0,并不意味著其能源損失不存在,而是指在當前技術(shù)條件和產(chǎn)出水平下,無法實現(xiàn)能源效率提高和節(jié)約能源．

表2顯示,淮海經(jīng)濟區(qū)節(jié)能潛力率由2001年的0.87%增加到2005年的13.97%,然后再降低到2010年的1.11%,節(jié)能潛力呈現(xiàn)先升后降的變化趨勢．表明“十五”期間能源損失增大,“十一五”以來由于大力推進節(jié)能減排工作,能源損耗呈不斷下降趨勢．圖7表明,淮海經(jīng)濟區(qū)各市節(jié)能潛力存在較大差異,累計節(jié)能潛力率最高的亳州達17.14%,而最低為0．根據(jù)累計節(jié)能潛力率將該經(jīng)濟區(qū)劃分為高、中、低3種類型節(jié)能潛力區(qū)域．高節(jié)能區(qū)包括亳州、徐州、臨沂3市,累計節(jié)能率均在10%以上;中節(jié)能區(qū)包括日照、泰安、鹽城、淮安、蚌埠、商丘6市,累計節(jié)能率在1%～10%之間;低節(jié)能區(qū)為其余9市,累計節(jié)能率在1%以下．總體上看,淮海經(jīng)濟區(qū)節(jié)能潛力呈現(xiàn)以亳州、徐州、臨沂3市為核心向外圍逐漸降低的“核心-邊緣”型空間格局．

表2 淮海經(jīng)濟區(qū)節(jié)能潛力變化(2001～2010)

圖7 淮海經(jīng)濟區(qū)節(jié)能潛力率空間分異

5 淮海經(jīng)濟區(qū)能源效率地域類型

在上述分析的基礎(chǔ)上,考慮到2001～2010年10年能源綜合效率算術(shù)平均值和累計節(jié)能潛力狀況,能源綜合效率高于平均值的稱為高效率,反之為低效率;累計節(jié)能潛力高于平均值的稱為高潛力,反之為低潛力．據(jù)此,可將淮海經(jīng)濟區(qū)20個市劃分為4種區(qū)域類型(圖8)．

圖8 淮海經(jīng)濟區(qū)能源效率及節(jié)能潛力地域類型

5.1 高效率高潛力區(qū)

該地域類型包括鹽城、泰安、日照、臨沂4市,相對集中分布在魯南東部、蘇北東南部．面積占淮海經(jīng)濟區(qū)25.42%,人口占20.83%,GDP占30.05%,從業(yè)人員占10.13%,固定資產(chǎn)投資和全社會用電量分別占34.54%和30.04%,能源綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率平均值分別為0.886，0.942和0.933,累計節(jié)能潛力率6.80%．該類地區(qū)處于工業(yè)化、城市化快速發(fā)展階段,能源利用方式粗放;今后需要進一步加大技術(shù)創(chuàng)新力度,發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè),大力推進節(jié)能工作,提升能源綜合利用水平．

5.2 高效率低潛力區(qū)

該地域類型包括開封、周口、棗莊、濟寧、萊蕪、菏澤6市,集中分布于魯南和豫東的西部．面積占淮海經(jīng)濟區(qū)27.03%,人口占31.08%,GDP占25.01%,從業(yè)人員占22.42%,能源綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率平均值分別為0.904,0.957和0.946,累計節(jié)能潛力率0.04%．該類地區(qū)煤炭、鋼鐵等高耗能產(chǎn)業(yè)發(fā)達,當前技術(shù)條件下,能源利用效率較高,節(jié)能空間相對小;今后應(yīng)當加快產(chǎn)業(yè)高級化、生態(tài)化和服務(wù)化轉(zhuǎn)型,提升產(chǎn)業(yè)層次和技術(shù)水平,促進能源可持續(xù)利用．

5.3 低效率高潛力區(qū)

該地域類型包括徐州、商丘、亳州、蚌埠4市,相對集中分布于淮海經(jīng)濟區(qū)中部．面積占淮海經(jīng)濟區(qū)20.39%,人口占21.75%,GDP占23.47%,從業(yè)人員占29.54%,能源綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率平均值分別為0.591，0.815和0.756,累計節(jié)能潛力率11.31%．該類地區(qū)資源加工型城市密集,資源型產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)重化工業(yè)為主導;加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,促進技術(shù)創(chuàng)新,優(yōu)化能源配置,強化節(jié)能工作,提高能源利用效率,是推動其科學發(fā)展的關(guān)鍵路徑．

5.4 低效率低潛力區(qū)

該地域類型包括宿遷、連云港、淮安、阜陽、宿州、淮北6市,集中于蘇北、皖北的南部．面積占淮海經(jīng)濟區(qū)27.17%,人口占26.34%,GDP占21.46%,能源綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率平均值分別為0.59，0.709和0.862,累計節(jié)能潛力率0.46%．該類地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低,技術(shù)創(chuàng)新能力低．今后應(yīng)大力推進新型工業(yè)化和新型城鎮(zhèn)化建設(shè),加快轉(zhuǎn)變發(fā)展方式,提升能源綜合、高效、循環(huán)利用．

6 結(jié)論

利用DEA方法對淮海經(jīng)濟區(qū)20個地級市2001～2010年的能源效率進行測度,分析了其時空演化特征,開展了能源效率-節(jié)能潛力地域類型劃分并提出各類型地區(qū)能源效率提升的主要方向.

1) 研究期內(nèi)淮海經(jīng)濟區(qū)能源綜合效率處于中等偏上水平且呈現(xiàn)波動性增長趨勢;變異系數(shù)較大的市域主要分布在皖北地區(qū),而蘇北、魯南地區(qū)能源效率變動不大,呈相對穩(wěn)定發(fā)展態(tài)勢．

2) 能源效率的區(qū)域差異呈現(xiàn)綜合效率>純技術(shù)效率>規(guī)模效率的特征,且空間差異均顯示出先縮小后增大的趨勢．

3) 能源綜合效率空間格局呈現(xiàn)由西北高而東南低的“單向傾斜”型向以濟寧、泰安為中心向外圍逐漸下降的“核心-邊緣”型格局演變態(tài)勢;純技術(shù)效率高值區(qū)分布正由以京滬沿線地區(qū)與魯南經(jīng)濟帶為骨架構(gòu)成的“十”字型格局演變?yōu)橐跃鼐€地區(qū)為主軸構(gòu)成的“一”字型格局,而低效率分布區(qū)域總體上呈縮小趨勢;規(guī)模效率空間差異由以魯南為核心向外圍逐漸降低的“核心-邊緣”結(jié)構(gòu)演變?yōu)楸辈亢蜄|西兩側(cè)高而中部低的倒“U”型格局,低效率分布區(qū)域急劇縮?。?/p>

4) 節(jié)能潛力呈現(xiàn)以亳州、徐州、臨沂3市為核心向外圍逐漸降低的“核心-邊緣”型空間格局．

5) 基于2001～2010年各市能源綜合效率和累計節(jié)能潛力狀況,將淮海經(jīng)濟區(qū)劃分為高效率高潛力型、高效率低潛力型、低效率高潛力型和低效率低潛力型4種地域類型,為今后因地制宜發(fā)展綠色經(jīng)濟、制定和實施節(jié)能政策提供一定的決策依據(jù)．

參考文獻:

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