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      建筑業(yè)全要素能源效率測算
      ——基于DEA的實證研究

      2019-09-06 01:37:34呂文生
      福建建筑 2019年8期
      關鍵詞:生產率建筑業(yè)要素

      呂文生

      (1.福建省建筑科學研究院有限責任公司 福建福州 350108; 2.福建省綠色建筑技術重點實驗室 福建福州 350108)

      0 引言

      中國建筑業(yè)是國民經濟的重要組成部分,但同時也是資源投入密集型的行業(yè)。中國建筑業(yè)消耗全球建筑水泥和鋼材的一半[1]。與此同時,根據(jù)中國國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù),2016年中國建筑業(yè)的能源消費達到了7991萬t標準煤[2]。由于中國的能源結構是以煤炭為主,而煤炭的二氧化碳和污染物排放系數(shù)較高[3],因此,研究建筑業(yè)效率,特別是建筑業(yè)能源效率的提升,對于提升經濟發(fā)展質量,實現(xiàn)低碳綠色發(fā)展有著重要的意義。本文基于中國省級層面的建筑業(yè)投入產業(yè)數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的方法,對包含能源要素投入的中國各省的建筑業(yè)全要素生產率和全要素能源效率進行了評價。同時,還對全要素生產率與全要素能源效率變化的時空特性進行了分析。

      1 模型構建與數(shù)據(jù)說明

      1.1 模型介紹

      生產率是指生產過程中產出與所需投入之間的比率[4]。傳統(tǒng)的生產效率評價,一般只考慮資本和勞動2個投入要素,但是在現(xiàn)代的生產方式中,資本和勞動投入往往是與能源投入相結合的。所以,近年來很多研究將能源投入也作為生產過程中的一項基本投入要素。本文所構建的模型,包含了資本、勞動和能源3個投入要素。

      在方法的選擇上,傳統(tǒng)的全要素生產率(Total Factor Productivity,TFP)的評價方法,需要依賴柯布-道格拉斯生產函數(shù)的設定,模型的假設性較強。而Farrell所提出的DEA的方法,則通過構建非參數(shù)的前沿面對生產可能性邊界進行描述,并通過參數(shù)函數(shù)來擬合數(shù)據(jù)[5]。故,本文選擇DEA作為模型構建的方法,對包含能源要素投入的建筑業(yè)全要素生產率進行測算。

      DEA對決策單元(DMU)進行評價,即通過構建非參數(shù)前沿面,來測試決策單位是否有效。假定有N個DMU,每一個DMU使用M種投入要素。在單一產出的情況下,第i個決策單元的效率可以通過求解式來獲得。其中,θ是效率的測度,1-θ表示在當前的技術水平下,該DMU在不降低產出水平的條件下投入能源縮減的最大限度。當θ=1時表示處于技術有效狀態(tài)。s+表示松弛變量,s-其表示冗余變量。

      (1)

      根據(jù)式(1)計算的結果,可以對全要素生產率進行測算。計算方法如式(2)。其中,TI表示最優(yōu)的要素投入量,AI表示實際要素投入量,k表示對應的要素投入。利用該式可以計算各省各年份的投入效率。

      EFk=TIk/AIk

      (2)

      全要素生產率框架的進一步擴展,可用于測度全要素能源效率指標[6]。全要素能源效率包括了由于技術無效率而導致的資源投入過量,以及資源配置不當所導致的松馳量[4]。

      基于DEA模型的全要素能源效率如圖1所示。事實上,包含能源要素投入的生產函數(shù)共有3個要素投入,因此對應的是一個三維的生產前沿面。為了便于展示,本文選擇了一個二維的截面。假設目前的要素投入結構為點P1,P1~P2的距離就表示由于技術無效率導致的資源投入過量。而P2點雖然在生產前沿面上,但可能通過優(yōu)化資源配置,減少能源投入。P2~P3的距離就表示由于資源配置不當所導致的效率損失。

      圖1 DEA模型效率示意圖

      1.2 數(shù)據(jù)

      能源消費數(shù)據(jù)來源于歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》中的能源平衡表。由于能源平衡表中行業(yè)能源消費給出的是分品種的能源消費量,此處利用《綜合能耗計算通則》(GBT2589-2008)中的能源折算系數(shù),計算出各省建筑業(yè)總的一次能源消費量。勞動數(shù)據(jù)選擇CEIC數(shù)據(jù)庫中各省建筑業(yè)從業(yè)人員數(shù)。由于各省建筑業(yè)從業(yè)人員平均教育水平等數(shù)據(jù)不可得,因此沒有包括各省勞動力質量上的差異。資本投入數(shù)據(jù)選擇CEIC數(shù)據(jù)庫中各省建筑業(yè)固定資產凈值。產出數(shù)據(jù)選擇各省建筑業(yè)的增加值。樣本的描述性統(tǒng)計如表1所示。

      表1 樣本描述性統(tǒng)計

      由于省級的能源平衡表數(shù)據(jù)一般會滯后2~3年,目前最新版的《中國能源統(tǒng)計年鑒》只包含到2015年的省級建筑業(yè)能源消費數(shù)據(jù)。基于數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選擇2003~2015年作為研究的時間范圍。此外,由于缺乏中國臺灣地區(qū)、香港、澳門和西藏自治區(qū)的數(shù)據(jù),因此只針對剩余的30個省級行政單位進行分析。

      2 實證結果分析

      2.1 效率測算結果

      各省包含能源要素投入的全要素生產率測算結果如表2所示。表中僅列出了2003年和2015年的對比,以及效率的平均值。

      根據(jù)表中數(shù)據(jù)可知,2015年,建筑業(yè)效率最高的有北京、江蘇、浙江、福建、海南、青海和新疆等省份,其全要素生產率都為1,說明和其它省份相比,這些省份處于技術前沿面上。而效率最低的天津、云南、河北等省份,其全要素生產率還有較大的提升空間。

      從效率的變化角度,2003年~2015年間,全要素生產率提升最多的是福建、廣西、重慶等省市。其中,福建省的全要素效率提升最為明顯,從2003年0.700上升到2015年1.000。

      表2 各省全要素生產率測算結果

      歷年全要素生產率的平均值如圖2所示。由圖2可知,在2008年之前,總體的全要素生產率都是呈現(xiàn)上升的趨勢,但是2008年以后卻出現(xiàn)了下降。這主要是由于受到2008年全球金融海嘯的沖擊,中國的建筑業(yè)產出受到了很大的影響。產出沖擊導致了效率的下降。而2009年之后,中國實施了4萬億投資的經濟刺激政策,由于在政策實施過程中各地出現(xiàn)搶上項目的現(xiàn)象,資源并沒有辦法得到優(yōu)化配置,因此全要素效率一直維持在低位。一直到2013年全要素生產率才重新出現(xiàn)回升。但此后,中國又出臺了去產能的政策,資源又無法得到最優(yōu)配置,因此全要素生產率又出現(xiàn)了下降。

      圖2 歷年建筑業(yè)全要素生產率變化

      2.2 全要素能源效率的測算

      全要素生產率與全要素能源效率的對比如圖3所示。由圖3可知,全要素能源效率要低于全要素效率,這說明除了技術效率所導致的效率損失外,能源投入還存在著配置不當?shù)默F(xiàn)象。這就說明除了整體全要素生產率的提升之外,還可以采取優(yōu)化資源配置的手段,降低能源消費。

      圖3 全要素能源效率變化

      如果將不同省份按區(qū)域劃分,求解各地區(qū)的全要素能源效率,可以得到圖4的結果。由圖4可知,東部地區(qū)的全要素能源效率要高于中部地區(qū)和西部地區(qū)。在2009年以前,西部地區(qū)的全要素能源效率要高于中部地區(qū),但是在2013年以后西部地區(qū)的全要素能源效率轉變?yōu)榈陀谥胁康貐^(qū)。這主要是由于近年來隨著西部大開發(fā)的戰(zhàn)略不斷推進,西部地區(qū)的建筑業(yè)規(guī)?;降玫搅溯^大的提升,相應地提升了全要素能源效率。

      圖4 分地區(qū)全要素能源效率變化

      3 結論

      本文基于2003年~2015年中國大部分省份的建筑業(yè)投入產出數(shù)據(jù),對包含能源要素投入的建筑業(yè)全要素生產率與全要素能源效率進行了測算,并比較全要素生產率和全要素能源效率的差異。主要發(fā)現(xiàn)如下:

      第一,各地區(qū)全要素生產率存在明顯的差異,部分省份建筑業(yè)的全要素效率較低,這說明中國建筑行業(yè)有較大的效率提升空間。未來,可以通過不斷進行市場化改革,提升行業(yè)效率水平。

      第二,在2008年以前,中國建筑業(yè)的全要素效率整體呈上升趨勢,但2008年之后卻出現(xiàn)了停滯甚至下降。這主要是受到全球金融海嘯帶來的產出沖擊,以及后續(xù)的一系列應對政策的影響。建筑業(yè)全要素效率的提升緩慢,在一定程度上也制約了中國經濟發(fā)展效率的提升。

      第三,全要素能源效率要低于全要素生產率,說明中國建筑業(yè)的能源投入存在因資源錯配造成的效率損失,同時也說明建筑業(yè)的能源效率仍有較大的提升空間。未來可以進一步優(yōu)化建筑業(yè)的能源利用水平,優(yōu)化資源配置方式,提升整體的能源效率。

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