中國工業(yè)行業(yè)生態(tài)全要素能源效率及其收斂性

郭 文，孫 濤

（南京航空航天大學經(jīng)濟與管理學院，江蘇南京211100）

●經(jīng)濟觀察

中國工業(yè)行業(yè)生態(tài)全要素能源效率及其收斂性

郭 文，孫 濤

（南京航空航天大學經(jīng)濟與管理學院，江蘇南京211100）

文章采用非期望SBM模型測算了2002-2012年中國工業(yè)行業(yè)的生態(tài)全要素能源效率，根據(jù)效率值對工業(yè)行業(yè)進行了分類，然后分析了工業(yè)行業(yè)生態(tài)全要素能源效率的收斂性及其差異的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：中國工業(yè)各行業(yè)的生態(tài)全要素能源效率的差異比較明顯，極差約為0.3；中國每年工業(yè)行業(yè)整體的能源效率為0.61～0.73，即節(jié)能潛力為27%～39%；工業(yè)整體、高效率行業(yè)和低效率行業(yè)都呈現(xiàn)出顯著的絕對收斂和條件收斂的特征，表明工業(yè)行業(yè)整體的能源效率差異在縮小；一般效率行業(yè)只呈現(xiàn)出條件收斂，即這類行業(yè)收斂于自身的穩(wěn)態(tài)；行業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入和資本深化等指標對工業(yè)行業(yè)生態(tài)全要素能源效率具有顯著的影響。

生態(tài)全要素能源效率；非期望SBM模型；收斂性；行業(yè)差異

一、引言

改革開放以來，隨著中國產(chǎn)業(yè)工業(yè)化進程的快速發(fā)展，中國的能源需求長期處于增長趨勢；加上長期的粗放型的經(jīng)濟發(fā)展方式，能源需求的增長也帶來了不斷增加的資源和環(huán)境壓力。工業(yè)是三大產(chǎn)業(yè)中能源消耗最大的產(chǎn)業(yè)，統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，2010年中國工業(yè)行業(yè)總產(chǎn)值占GDP的40.1%，也消耗了71.48%的全國總能耗；同時，要保持經(jīng)濟水平的高速增長，中國工業(yè)行業(yè)短期內(nèi)的能源消費仍將處于剛性上升趨勢[1]。因此，不斷提升中國工業(yè)行業(yè)的能源效率將極大地推動中國“十二五”期間“節(jié)能減排”目標的實現(xiàn)，保持經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展和減輕環(huán)境污染的壓力。

由于能源安全以及全球氣候變化的影響，能源效率及其變動的相關(guān)研究已經(jīng)成為一個世界性的焦點問題。首先，在能源效率測算及影響因素分析方面，Satoshi Honma and Jinli Hu（2008）測度了日本1993-2003年的區(qū)域能源效率，發(fā)現(xiàn)能源密集型工業(yè)區(qū)域的能源效率較低，且能源效率與人均收入之間呈現(xiàn)出倒“U”關(guān)系[2]。李靜等（2013）利用方向性距離函數(shù)和非參數(shù)盧恩伯格生產(chǎn)率指標方法研究了我國區(qū)域全要素能源效率變動情況，實證研究中選擇了外資利用、經(jīng)濟發(fā)展、市場化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)優(yōu)化五個指標，結(jié)果表明各因素的優(yōu)化都有利于全要素能源效率的提高，但政府在制定“節(jié)能減排”目標時應(yīng)注重行業(yè)間的異質(zhì)性[3]，相似的研究還有王姍姍等（2011）[4]。Li（2012）運用非期望SBM模型測算了考慮非期望鏟除影響后的中國區(qū)域生態(tài)全要素能源效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不考慮非期望產(chǎn)出的全要素能源效率值顯著偏高，而中國區(qū)域生態(tài)全要素能源效率具有顯著的區(qū)域特征，表現(xiàn)為東部最高，中部次之，西部最低[5]，許珊等（2013）運用基于參數(shù)的SFA方法也得出了相同的結(jié)論[6]。張慶芝等（2012）采用SBM—VRS模型測算了2002-2008年中國鋼鐵產(chǎn)業(yè)的能源效率值，并運用MPI模型實證研究了其影響因素，其研究表明中國鋼鐵產(chǎn)業(yè)平均能源效率總體較低，節(jié)能潛力巨大；總體上能源效率呈現(xiàn)上升趨勢，但提升主要來自于技術(shù)效率的提升，而技術(shù)進步變動不大，產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新不足[7]。辛玉紅（2014）以新能源公司為樣本，在其全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率和技術(shù)進步評價的基礎(chǔ)上，重點分析了其在不同類型新能源公司間的差異[8]。其次，在能源效率收斂性方面，Anil（2006）使用滯后調(diào)整計量模型，結(jié)合12個轉(zhuǎn)型國家和15個歐盟國家的數(shù)據(jù)實證研究了各國的能源效率的收斂性，結(jié)果表明轉(zhuǎn)型國家的能源效率呈現(xiàn)顯著的收斂性[9]。姜雁斌等（2007）基于技術(shù)無效性的視角分析了能源利用效率的收斂性，結(jié)果表明雖然中國整體能源效率的發(fā)展具有一定的軌跡特征，然而其并不存在收斂特征；從三大地區(qū)來看，東部地區(qū)存在絕對β收斂，但對于中西部地區(qū)不存在收斂性，其能源技術(shù)無效性呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢[10]。劉戰(zhàn)偉（2011）采用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，結(jié)合中國2000-2009年的省際面板數(shù)據(jù)，實證研究了中國各個區(qū)域能源效率的收斂性，發(fā)現(xiàn)中國區(qū)域能源效率呈現(xiàn)改善趨勢，并且技術(shù)進步是主要誘因；全國及區(qū)域全要素能源效率均呈現(xiàn)出顯著的收斂性，表明能源效率低下的區(qū)域能源效率提升速度較快，呈現(xiàn)出了明顯的追趕效應(yīng)[11]。李激揚（2012）采用DEA-SBM模型，結(jié)合1990-2009的數(shù)據(jù)實證分析了中國各省和區(qū)域的能源效率的收斂性，其考慮的影響因素分別為能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、勞動力平均實際GDP增長率和對外開放程度，他的研究肯定了中國區(qū)域能源效率的條件收斂性，政府應(yīng)重點考慮區(qū)域能源稟賦來促進區(qū)域能源利用的合作，降低區(qū)域能源效率差異，實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展[12]。陳德敏等（2012）使用投入導向的DEA模型評價了中國區(qū)域全要素能源效率，并通過能源效率變異系數(shù)分析了區(qū)域能源效率的收斂性，結(jié)論是中國區(qū)域能源效率自1995-2005年持續(xù)上升，而2005-2009年間呈現(xiàn)下降趨勢；區(qū)域間的能源效率具有明顯差異；區(qū)域能源效率變異系數(shù)持續(xù)減小，表明區(qū)域能源效率存在收斂特征[13]。徐盈之等（2011）基于空間經(jīng)濟學的視角，探討了中國區(qū)域能源效率的空間相關(guān)性，進而運用空間計量的方法實證研究了中國區(qū)域能源效率的收斂性，其結(jié)論是中國區(qū)域能源效率呈現(xiàn)出了空間聚集的特征，且空間相關(guān)性逐步增強；中國區(qū)域能源效率在1991-2008年期間存在絕對β收斂和條件β收斂特征[14]。孫廣生等（2011）使用DEA模型，結(jié)合我國工業(yè)行業(yè)14各部門的數(shù)據(jù)分析了其能源效率的變化，結(jié)果發(fā)現(xiàn)各工業(yè)行業(yè)的能源效率呈“U”型變化，拐點在1990-1995年期間，目前已經(jīng)處于改善階段；行業(yè)間的能源效率差異沒有趨同特征，即不存在收斂性；各行業(yè)損失的能源絕對量依然巨大，各行業(yè)及工業(yè)總體的節(jié)能潛力很大[15]。

綜上文獻來看，現(xiàn)有研究主要集中于全要素能源效率的測算以及區(qū)域能源效率的收斂性。而對于工業(yè)行業(yè)全要素能源效率及其收斂性的研究，有的文獻考慮一個行業(yè)或?qū)⒐I(yè)行業(yè)簡化為多個部門，不具有全面性；有的文獻沒有考慮非期望產(chǎn)出，即環(huán)境污染的影響；有的文獻沒有在全要素能源效率的基礎(chǔ)上深入分析工業(yè)行業(yè)能源效率的收斂性。因此，本文在考慮非期望產(chǎn)出的基礎(chǔ)上準確測算了中國工業(yè)生態(tài)全要素能源效率；然后將工業(yè)行業(yè)按生態(tài)全要素能源效率值分為高效率、一般效率和低效率3類；并在此基礎(chǔ)上探討工業(yè)整體以及各類行業(yè)能源效率的收斂性。以期為工業(yè)行業(yè)制定科學的節(jié)能目標提供決策依據(jù)。

二、研究方法

（一）SBM模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是一種用于評價具有相同類型投入和產(chǎn)出的若干決策單元（DMU）相對效率的方法，它基于Farrell（1957）[16]的效率測度思想，通過計算所有決策單元實際生產(chǎn)點與生產(chǎn)前沿面的距離來確定其效率測度。DEA保證了效率測度邊界凸性，同時也帶來了各決策單元投入要素“松弛”等問題，針對這一缺陷，Tone（2001）提出了SBM模型，該模型直接利用投入產(chǎn)出松弛構(gòu)建模型的目標函數(shù)，適用于多投入多產(chǎn)出的復雜生產(chǎn)系統(tǒng)的分析[17]。SBM模型如下：

其中，m表示投入要素的種類；n為產(chǎn)出的種類；X0、Y0、Si-、Sj+分別表示投入、產(chǎn)出、投入松弛、產(chǎn)出松弛和非期望產(chǎn)出松弛；X、Y、S-、S+為決策單元的投入、產(chǎn)出、投入松弛、產(chǎn)出松弛和非期望產(chǎn)出松弛矩陣；λ是一組列向量，代表各投入要素的權(quán)重；ρ為決策單元效率得分。

（二）非期望產(chǎn)出SBM模型

前文已經(jīng)提及產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出同時存在于生產(chǎn)的整個過程，根據(jù)Fukuyama（2009）的研究，產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出之間滿足兩個基本假設(shè)[18]。一是在投入不變的情況下，產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出同比例增減，表明非期望產(chǎn)出的減少必須消耗額外的要素投入；二是非期望產(chǎn)出和期望產(chǎn)出同時為零，表明非期望產(chǎn)出會伴隨產(chǎn)出同時出現(xiàn)。非期望產(chǎn)出模型如下：

其中，n1為產(chǎn)出的種類；n2為非期望產(chǎn)出的種類；Sjg、Sjb分別表示產(chǎn)出松弛和非期望產(chǎn)出松弛；Sg、Sb為決策單元的產(chǎn)出松弛和非期望產(chǎn)出松弛矩陣。其余變量與原SBM模型中變量一致。

（三）β收斂模型

能源效率的收斂性可以從絕對收斂和相對收斂兩個方面來考察。絕對收斂是指各個行業(yè)的能源效率最終會達到相同的穩(wěn)定狀態(tài)，它們之間的差距隨時間消失；條件收斂是指各個行業(yè)的能源效率還受到其他變量的影響，最終達到各自的穩(wěn)定狀態(tài)。本文工業(yè)行業(yè)生態(tài)全要素能源效率的絕對β收斂和條件β收斂模型分別如下：

其中，ρi,t和ρi,t-T分別表示i行業(yè)類型t時刻和t-T時刻的效率值，若β＜0，則表明i行業(yè)類型在時間段T收斂。IC、RDI和CD分別表示企業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入和資本深化。

三、變量選取、樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

（一）變量的選取及估算方法

根據(jù)柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，勞動力、資本是經(jīng)濟生產(chǎn)活動的基本投入要素，近年來，隨著工業(yè)生產(chǎn)活動中能源需求的增加，越來越多的研究將能源作為一種生產(chǎn)要素，本文借鑒上述研究成果，投入要素選擇勞動力、資本和能源三個變量。在產(chǎn)出指標方面，以往的研究文獻大多采用的是生產(chǎn)總值指標，鑒于本文以工業(yè)行業(yè)為研究對象，本文采用工業(yè)行業(yè)總產(chǎn)值為產(chǎn)出；在非期望產(chǎn)出方面，CO2和SO2具有典型的代表作用，選擇工業(yè)CO2和SO2排放量作為非期望產(chǎn)出。另外，由于能源使用規(guī)模效應(yīng)的存在，隨著行業(yè)規(guī)模的擴大，其設(shè)備的生產(chǎn)能力也逐漸增強；企業(yè)用于提高生產(chǎn)效率的科技創(chuàng)新研發(fā)投入能夠推動能源效率的提高；行業(yè)的資本積累能反映行業(yè)技術(shù)的進步，本文將行業(yè)資本的積累成為資本深化，因此，在工業(yè)行業(yè)生態(tài)全要素能源效率條件收斂性分析中，本文選取行業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入和資本深化三個變量作為外生因素，各變量指標說明見表1所列。上述變量中，工業(yè)總產(chǎn)值、研發(fā)投入等原始數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計年鑒進行整理和篩選；其他需要進行估算。

表1 各變量指標說明

（1）資本存量（ki,t）。按照《中國統(tǒng)計年鑒》對固定資產(chǎn)的分類方法，本文也考慮建筑、機器設(shè)備和其他投資三類固定資產(chǎn)投資，并假設(shè)各行業(yè)歷年新固定資產(chǎn)投資比例相同，只考慮折舊因素，行業(yè)綜合折舊率（η）簡化為三類固定資產(chǎn)投資折舊率（ηi）的加權(quán)，權(quán)系數(shù)（δi）即為其構(gòu)成比例，即

（2）工業(yè)行業(yè)CO2排放量（emii,t）。CO2排放的原始數(shù)據(jù)目前并沒有官方統(tǒng)計結(jié)果，本文利用工業(yè)分行業(yè)能源消費量（eci,t,j）與各種能源的碳排放強度系數(shù)（cj）的乘積和進行測算，即

（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

按照《中國統(tǒng)計年鑒》的分類方法，本文將39類工業(yè)行業(yè)作為工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的39個決策單元。樣本期間選擇2002-2012年，研究樣本選擇39個工業(yè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，共計429個觀察值。通過2003-2013年《中國統(tǒng)計年鑒》、2003-2013年《中國能源統(tǒng)計年鑒》和2003-2013年《中國科技統(tǒng)計年鑒》搜集和整理本文所需的原始數(shù)據(jù)。其中，以貨幣計量的資本存量和工業(yè)行業(yè)總產(chǎn)值以2002年為基期，分別采用2003-2013年《中國統(tǒng)計年鑒》披露的歷年固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)和工業(yè)行業(yè)分工業(yè)品出廠價格指數(shù)進行平減處理。研究樣本統(tǒng)計性描述見表2所列。

表2 樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

四、生態(tài)全要素能源效率測算與分析

（一）生態(tài)全要素能源效率測算

選用投入產(chǎn)出雙向、規(guī)模報酬不變的非期望SBM模型，結(jié)合MaxDEA5.2軟件，本文首先測算了中國工業(yè)行業(yè)生態(tài)全要素能源效率，限于篇幅，本文只列出了部分測算結(jié)果，見表3所列。

表3 各行業(yè)生態(tài)全要素能源效率測算值

表3的結(jié)果表明，中國工業(yè)各行業(yè)的生態(tài)全要素能源效率存在較大的差異，其中生態(tài)全要素能源效率最高的5個行業(yè)分別是通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)、石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)、紡織業(yè)、其他采礦業(yè)和電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，這些行業(yè)歷年的生態(tài)全要素能源效率均高于0.8；而較低的5個行業(yè)為家具制造業(yè)、工藝品及其他制造業(yè)、木材加工及木、竹、藤、棕、草制造業(yè)、紡織服裝、鞋、帽制造業(yè)以及印刷業(yè)和記錄媒介的復制，其歷年的生態(tài)全要素能源效率與最高的5個行業(yè)差距達到0.3左右，存在巨大的節(jié)能減排潛力。另外，中國每年工業(yè)行業(yè)整體的能源效率約為0.61～0.73，即在產(chǎn)出不變的情況下，每年的節(jié)能潛力為27%～39%；工業(yè)行業(yè)整體的生態(tài)全要素能源效率值從2003年的0.646 9上升至2012年的0.727 3，其波動上升的態(tài)勢明顯。從上述分析可以看出，能源利用低效仍然是中國工業(yè)行業(yè)面臨的實際情況，而要實現(xiàn)節(jié)能減排目標下的經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，工業(yè)行業(yè)能源利用效率的提升不失為一條可行的路徑。

（二）聚類分析

根據(jù)表3中的測算值，發(fā)現(xiàn)中國工業(yè)行業(yè)的生態(tài)全要素能源效率差異明顯。為了深入分析各行業(yè)能源效率差異的根源，本文采用快速聚類法中的歐氏平方距離方法，結(jié)合SPSS17.0軟件，將39個工業(yè)行業(yè)按其能源效率分為低效率行業(yè)、一般效率行業(yè)和高效率行業(yè)3類，結(jié)果見表4所列。

表4 工業(yè)行業(yè)分類

高效率行業(yè)包括黑色金屬礦采選業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、其他采礦業(yè)、石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)、飲料制造業(yè)、煙草制品業(yè)、紡織業(yè)、電氣機械及器材制造業(yè)、通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)和電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)；一般效率行業(yè)包括煤炭開采和洗選業(yè)、石油和天然氣開采業(yè)、非金屬礦采選業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、化學原料及化學制品制造業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)以及廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)；而低效率行業(yè)包括食品制造業(yè)、紡織服裝、鞋、帽制造業(yè)、皮革、毛皮、羽毛（絨）及其制品業(yè)、木材加工及木、竹、藤、棕、草制造業(yè)、家具制造業(yè)、印刷業(yè)和記錄媒介的復制、文教體育用品制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、橡膠制品業(yè)、塑料制品業(yè)、金屬制品業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)、儀器儀表及文化、辦公用機械制造業(yè)、工藝品及其他制造業(yè)、燃氣生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)以及水的生產(chǎn)供應(yīng)業(yè)。

根據(jù)表4的分類結(jié)果，高效率行業(yè)的特征是初始投資規(guī)模較大，行業(yè)的規(guī)模效應(yīng)明顯；具有較強的研發(fā)、技術(shù)改進能力以及資金實力；資本密集程度較高。一般效率行業(yè)包含那些發(fā)展相對成熟的行業(yè)，其特點是行業(yè)種類分散；行業(yè)內(nèi)技術(shù)相對成熟，但是技術(shù)創(chuàng)新力度不高；資本隨行業(yè)內(nèi)企業(yè)規(guī)模的擴大逐步積累。低效率行業(yè)主要是那些傳統(tǒng)的加工工業(yè)，大多屬于勞動密集型行業(yè)，其特點是行業(yè)內(nèi)企業(yè)規(guī)模較??；資本積累及資本深化緩慢；自身的技術(shù)革新和技術(shù)進步緩慢，生態(tài)能源效率較低。

（三）各類別行業(yè)生態(tài)全要素能源效率測算

根據(jù)工業(yè)行業(yè)的分類，進一步測算三類行業(yè)的生態(tài)全要素能源效率，結(jié)果如圖1?？傮w上來看，工業(yè)行業(yè)整體呈現(xiàn)出波動上升的趨勢。三類行業(yè)中，低效率行業(yè)能源效率自2002年以來持續(xù)上升的趨勢明顯，上升的幅度最大；一般效率行業(yè)2002-2006年的能源效率出現(xiàn)較大的波動，近幾年呈現(xiàn)平穩(wěn)的上升趨勢；高效率行業(yè)2002-2005年的能源效率出現(xiàn)了輕微的波動性，而近幾年趨于平穩(wěn)。

圖1 工業(yè)整體及各類行業(yè)生態(tài)全要素能源效率值

五、能源效率收斂性分析

（一）σ收斂

σ收斂屬于絕對收斂的一種，通過能源效率標準差與均值的比值來刻畫其波動性。圖2反映了中國工業(yè)整體和三類行業(yè)生態(tài)全要素能源效率的σ收斂情況。就工業(yè)行業(yè)整體來看，變異系數(shù)始終保持縮小的趨勢，表明工業(yè)各行業(yè)之間的能源效率差異正在縮??；三類行業(yè)中，高效率行業(yè)的變異系數(shù)保持逐步縮小的趨勢，表明高效率行業(yè)具有明顯的絕對收斂特性；低效率行業(yè)的變化較為平緩，也表現(xiàn)出了輕微的縮小趨勢；而一般效率行業(yè)在考察期內(nèi)并未出現(xiàn)收斂的趨勢，相反，近幾年的變異系數(shù)反而增大，這表明一般效率行業(yè)內(nèi)部行業(yè)的能源效率差異存在變大的趨勢?？傮w上來看，工業(yè)行業(yè)整體、高效率行業(yè)和低效率行業(yè)的變異系數(shù)曲線在近幾年都變得平坦，能源效率差異保持相對穩(wěn)定的趨勢；而一般效率行業(yè)表現(xiàn)出微弱發(fā)散的趨勢，這可能是由于一般效率行業(yè)內(nèi)部的行業(yè)種類分散。

圖2 行業(yè)生態(tài)全要素能源效率變異系數(shù)

（二）絕對β收斂

本文采用2002-2006和2008-2012兩個時間段的全要素生態(tài)能源效率的平均值，結(jié)合式（3）來檢驗中國各類效率等級中行業(yè)能源效率的絕對β收斂情況，兩個時間段的間距為5年，即：T=5，模型估計結(jié)果見表5所列。

表5 行業(yè)生態(tài)全要素能源效率絕對β收斂分析

絕對β收斂的估計方法得出的結(jié)果與σ收斂一致。從工業(yè)行業(yè)整體來看，中國工業(yè)各行業(yè)的生態(tài)全要素能源效率存在絕對收斂性，表明中國工業(yè)各行業(yè)的生態(tài)全要素能源效率趨向于一個共同的水平，各行業(yè)的能源效率差異在縮小；高效率行業(yè)和低效率行業(yè)都表現(xiàn)出了收斂特征，表明高效率行業(yè)和低效率行業(yè)內(nèi)部的行業(yè)生態(tài)全要素能源效率的差距在減??；一般效率行業(yè)雖然估計系數(shù)為負，但是并不顯著，說明一般效率行業(yè)內(nèi)部的各行業(yè)不存在能源效率的收斂性。

（三）條件β收斂

工業(yè)行業(yè)的能源效率不僅受資本、人力及能源等投入要素變量的影響和制約，也與行業(yè)規(guī)模、技術(shù)進步等變量相關(guān)。本文選用如下3個控制變量：①行業(yè)規(guī)模。采用行業(yè)總產(chǎn)值與行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)量的比值指代。代表了能源使用的規(guī)模效應(yīng)，行業(yè)規(guī)模越大，越能發(fā)揮設(shè)備的生產(chǎn)能力，進而提高能源使用效率。②研發(fā)投入。采用行業(yè)中大中型企業(yè)研發(fā)經(jīng)費支出指代。代表了企業(yè)的科技創(chuàng)新和行業(yè)的技術(shù)進步，技術(shù)進步帶來生產(chǎn)效率的提高，從而提高行業(yè)的能源效率。③資本深化。采用行業(yè)總資產(chǎn)與行業(yè)從業(yè)人數(shù)的比值指代。是指經(jīng)濟增長過程中，資本積累快于勞動力增加的速度，能反映行業(yè)的資本密集程度，同樣影響著行業(yè)能源效率。采用式（4）進行能源效率的條件β收斂分析，估計結(jié)果見表6。

工業(yè)行業(yè)整體以及三類行業(yè)的回歸系數(shù)都為負數(shù)，且都通過了顯著性檢驗，說明中國工業(yè)各行業(yè)以及三類行業(yè)內(nèi)部各行業(yè)均存在條件收斂性特征。一方面，加入了控制變量后的回歸模型的擬合優(yōu)度大大提高，模型具有更高的解釋能力；與絕對收斂模型相比，β值明顯變動，表明引入的控制變量對能源效率具有明顯的影響。另一方面，一般效率行業(yè)不存在絕對收斂特征，但表現(xiàn)出了條件收斂的特征，這也反映出一般效率行業(yè)內(nèi)各行業(yè)由于行業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入和資本深化等條件的差異而趨向于自身的穩(wěn)態(tài)，而沒有趨向于一個共同的穩(wěn)態(tài)?？梢姡袊I(yè)行業(yè)的行業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入和資本深化等特征顯著影響著工業(yè)行業(yè)的生態(tài)全要素能源效率。

表6 行業(yè)生態(tài)全要素能源效率條件β收斂分析

（1）資本深化指標顯著影響中國工業(yè)行業(yè)整體生態(tài)全要素能源效率，且回歸系數(shù)為正，表明資本深化促進了工業(yè)整體能源效率的提高。資本深化主要反映了行業(yè)的資本密集程度，因此，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加快勞動力以及能源密集型行業(yè)的轉(zhuǎn)型，將會提高中國工業(yè)的能源效率。

（2）低效率行業(yè)的顯著影響因素包括行業(yè)規(guī)模指標和資本深化指標，兩者的回歸系數(shù)為正，表明行業(yè)規(guī)模和資本深化指標的提高對低效率行業(yè)產(chǎn)生積極影響。低效率行業(yè)大多是那些傳統(tǒng)的加工工業(yè)，行業(yè)內(nèi)企業(yè)規(guī)模較小，因此，對于這類行業(yè)，改進其不規(guī)范的“小作坊”式的生產(chǎn)方式，實現(xiàn)規(guī)模化和規(guī)范化的生產(chǎn)是提高其能源效率的有效途徑。

（3）一般效率行業(yè)受行業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入和資本深化3個指標的顯著影響，但是3個指標的回歸系數(shù)有正有負，說明指標的影響方向不一致，這也是直接導致該類行業(yè)存在條件收斂特征，但不存在絕對收斂特征的直接原因，各行業(yè)的能源效率趨向于各自的穩(wěn)態(tài)。其行業(yè)規(guī)模指標的回歸系數(shù)為負，可能的原因是行業(yè)中企業(yè)規(guī)模過大導致了相對的壟斷型，不充分的競爭導致了能源投入的冗余和能源效率的低下，因此，對于一般效率行業(yè)，應(yīng)適當控制企業(yè)的擴張，規(guī)范市場競爭。

（4）3個指標對高效率行業(yè)能源效率的影響都不顯著，主要是由于這些行業(yè)的能源效率較高，資源實現(xiàn)了較好的優(yōu)化配置。

六、總結(jié)與建議

考慮到中國工業(yè)經(jīng)濟增長的環(huán)境污染和資源約束雙重約束，本文采用非期望SBM模型對中國39個工業(yè)行業(yè)2002-2011年的生態(tài)全要素能源效率進行了測算；然后根據(jù)能源效率的測算值將工業(yè)行業(yè)分為高效率行業(yè)、一般效率行業(yè)和低效率行業(yè)三類，并對各類行業(yè)的生態(tài)全要素能源效率進行進一步測算；最后根據(jù)三類行業(yè)的特點進行了其能源效率的收斂性分析。本文的研究表明：

（1）不同類型行業(yè)的能源效率均呈現(xiàn)上升趨勢。高效率行業(yè)主要包含那些投資規(guī)模較大、研發(fā)能力較強和資本密集程度較高的行業(yè)；一般效率行業(yè)包含那些發(fā)展相對成熟的行業(yè)，行業(yè)種類比較分散；低效率行業(yè)主要是那些傳統(tǒng)的加工工業(yè)，規(guī)模較小且大多屬于勞動密集型行業(yè)。三類行業(yè)的能源效率都呈波動上升的趨勢，近幾年趨于平穩(wěn)。

（2）行業(yè)能源效率的差異在逐步減少并趨于穩(wěn)定。工業(yè)整體、高效率行業(yè)和低效率行業(yè)都呈現(xiàn)出明顯的絕對收斂和條件收斂的特征，說明中國工業(yè)行業(yè)整體的能源效率差異在縮??；一般效率行業(yè)不存在絕對收斂特征，但表現(xiàn)出了條件收斂的特征，反映出一般效率行業(yè)內(nèi)各行業(yè)由于行業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入和資本深化等條件的差異而趨向于自身的穩(wěn)態(tài)，而沒有趨向于一個共同的穩(wěn)態(tài)。

（3）行業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入和資本深化對能源效率的影響顯著。加入了控制變量后的回歸模型的擬合優(yōu)度大大提高，模型具有更高的解釋能力；與絕對收斂模型相比，β值明顯變動，表明行業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入和資本深化等指標對能源效率具有顯著的影響。

根據(jù)以上分析的結(jié)果，中國工業(yè)行業(yè)能源效率呈現(xiàn)上升的趨勢，不同類型行業(yè)的能源效率具有趨同的趨勢，重要的影響因素轉(zhuǎn)向研發(fā)和資本深化以及擴大生產(chǎn)規(guī)模。針對這種情況，本文提出如下建議：

（1）中國工業(yè)提升能源效率的重點應(yīng)轉(zhuǎn)向引導行業(yè)間的配套生產(chǎn)能力，以高效率行業(yè)拉動低效率行業(yè)的能源效率的提升，如石油加工工業(yè)與石油開采業(yè)，通過配套產(chǎn)業(yè)鏈的方式，以石油加工工業(yè)的高效率，通過產(chǎn)業(yè)鏈間的管理協(xié)同來提升石油開采業(yè)的效率，從而提升整個產(chǎn)業(yè)鏈整體的能源利用效率。

（2）對于低效率行業(yè)，應(yīng)通過完善落后產(chǎn)能的淘汰機制，加快落后產(chǎn)能退出市場，實現(xiàn)規(guī)模化和規(guī)范化的生產(chǎn)方式，凝聚此類行業(yè)的規(guī)模效應(yīng)以提高能源利用效率；對于一般效率行業(yè)，適當控制金屬冶煉、資源開采行業(yè)的規(guī)模，促進這類行業(yè)的行業(yè)競爭，并引導行業(yè)競爭規(guī)范化和透明化；對于高效率行業(yè)，注重“節(jié)能減排”技術(shù)的宣傳和推廣，加大能源高效率生產(chǎn)方式和生產(chǎn)技術(shù)的輻射范圍，以提升中國工業(yè)整體的能源效率。

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［責任編輯：余志虎］

Ecological Total Factor Energy Efficiency of Chinese Industries and Its Convergence

GUO Wen，SUN Tao
(College of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 211100，China)

This paper applies the undesirable-SBM model to measure ecological total factor energy efficiency（ETFEE）of Chinese industries from 2002 to 2012，classifies the industries according to the values of energy efficiency，and then analyz?es the convergence differences of the ETFEE of industries and their influencing factors.The study shows that the ETFEE of Chinese industries is obviously different，and the range is about 0.3.The annual overall energy efficiency of Chinese indus?tries is between 0.61 to 0.73，which means energy saving potential is 27 percent to 39 percent.The entire industries and high-efficiency industries as well as low-efficiency industries present significant characteristics of absolute convergence and conditional convergence，which indicate that the differences of the overall energy efficiency of industries are narrowing.The general efficiency industry only presents conditional convergence，namely this type of industry converges its steady condition. Industry scale，R&D investment and capital deepening as well as other indicators have significant impacts on the ETFEE of industries.

ecological total factor energy efficiency；undesirable-SBM model；convergence；differences between industries

F124；F403.3

A

1007-5097（2015）02-0074-07

10.3969/j.issn.1007-5097.2015.02.013

2014-01-10

教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金項目（2011YJA790133）；江蘇省社會科學重點基金項目（12EYA001）；江蘇省軟科學重點項目（SBR20130186）；江蘇省普通高校研究生創(chuàng)新計劃項目（KYZZ_0107；CXLX12_0178）

郭文（1987-），男，江西新余人，博士研究生，研究方向：能源經(jīng)濟，區(qū)域經(jīng)濟；

孫濤（1959-），男，山東泰安人，教授，博士生導師，博士，金融發(fā)展研究所所長，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟。