我国能源效率地区差异及收敛性分析——基于随机前沿分析和面板单位根的实证研究

摘要/Abstract

摘要： 探究我国能源效率地区差异现状及趋势是实现"十二五"节能目标的前提条件。在随机前沿分析框架下,对1980-2010年29个省市自治区的能源效率进行测算,并对能源效率地区差异、影响因素进行分析,最后运用面板单位根法对我国地区能源效率进行随机收敛分析。结果显示我国能源效率地区差异较为明显,呈现先扩大后缩小的趋势;在1%显著水平下,煤炭消费比重每下降1%,能源效率将提高0.335%,而产权结构、能源价格指数、出口依存度等每上升1%,能源效率将分别提高0.672%、0.166%、0.518%;东部随机性趋同不存在,而中西部在10%显著水平出现俱乐部收敛,但西部随机性收敛是低水平的。因此,制定差别化的能源消费结构、产权结构、能源价格与出口依存度目标等有利于缩小地区间的能源效率差距并改善东中西部的收敛水平。

关键词: 能源效率, 地区差异, 随机前沿分析, 随机性收敛, 面板单位根

Abstract: Exploring status quo and trend of regional differences of energy efficiency in China is the prerequisite of realizing energy saving target of the Twelfth Five-Year Guideline. Based on the stochastic frontier border analysis framework, firstly, the energy efficiency of 29 provinces and autonomous regions from 1980 to 2010 are calculated. Then regional differences and influence factors of energy efficiency are analysed. Finally, by using panel unit root, stochastic convergence analysis of energy efficiency in China is given. Results show that regional differences of energy efficiency are relatively obvious and the trend is from expanding to downsizing significantly;Under the 1% significant level,when coal consumption proportion decreases by 1%,energy efficiency will increase by 0.335% and when title structure,energy price index and export dependence increase by 1%,energy efficiency will increase by 0.672%,0.166% and 0.166% respectively;eastern randomness convergence does not exist but the midwest appears club convergence under 10% significant level,however,the level of western randomness convergence is low. Therefore,formulating differential targets of energy consumption structure,title structure, energy price and export dependency and so on are beneficial to narrow the gap in energy efficiency between regions and improve the level of the convergence of eastern region and Midwest.

Key words: energy efficiency, regional difference, SFA, randomness convergence, panel unit root

中图分类号:

F124.5

赵金楼, 李根, 苏屹, 刘家国. 我国能源效率地区差异及收敛性分析——基于随机前沿分析和面板单位根的实证研究[J]. 中国管理科学, 2013, (2): 175-184.

ZHAO Jin-lou, LI Gen, SU Yi, LIU Jia-guo. Regional Differences and Convergence Analysis of Energy Efficiency in China: on Stochastic Frontier Analysis and Panel Unit Root[J]. Chinese Journal of Management Science, 2013, (2): 175-184.

参考文献

[1] 邹艳芬,陆宇海. 基于空间自回归模型的中国能源效率区域特征分析[J]. 统计研究,2005,(10):67-71.
[2] Hu J L, Wang S C. Total-factor Energy Efficiency of Regions in China [J]. Energy Policy, 2006,(34):3206-3217.
[3] 高振宇,王益.我国能源生产率的地区划分及影响因素分析[J]. 数量经济技术经济研究,2006, (9):46-57.
[4] 魏楚,沈满洪.能源效率及其影响因素:基于DEA的实证分析[J]. 管理世界,2007,(8):66-76.
[5] 徐国泉,刘则渊. 1998-2005年中国八大经济区域全要素能源效率[J]. 中国科技论坛,2007,(7):68-72.
[6] 杨红亮,史丹. 能效研究方法和中国各地区能源效率的比较[J]. 经济理论与经济管理,2008,(3):12-20.
[7] 师博,沈坤荣. 市场分割下的中国全要素能源效率:基于超效率DEA方法的经验分析[J]. 世界经济,2008,(9):49-59.
[8] 邱灵,申玉铭. 中国能源利用效率的区域分异与影响因素分析[J]. 自然资源学报,2008,23(5):920-928.
[9] 李国璋,王双. 区域能源强度变动:基于GFI的因素分解分析[J]. 中国人口资源与环境,2008,18(4):62-66.
[10] 史丹.中国能源效率的地区差异与节能潜力分析[J]. 中国工业经济,2006,(10):49-58.
[11] 史丹,吴利学,傅晓霞,等. 中国能源效率地区差异及其成因研究[J]. 管理世界,2008,(2):35-43.
[12] 师博,张良悦. 我国区域能源效率收敛性分析[J]. 当代财经,2008,(2):17-21.
[13] 李国璋,霍宗杰. 我国全要素能源效率及其收敛性[J]. 中国人口资源与环境,2010,(1):11-16.
[14] Farrel M J. The measurement of productive efficiency[J]. Journal of Royal Statistical Society,1957,(120):253-281.
[15] Leibenstein H. Allocative efficiency vs. X-efficiency[J]. The American Economic Review,1966,56 (3):392-415.
[16] 杜克锐,邹楚沅. 我国碳排放效率地区差异、影响因素及收敛性分析[J]. 浙江社会科学, 2011, (11): 32-43.
[17] 朱承亮,岳宏志,师萍.环境约束下的中国经济增长效率研究[J]. 数量经济技术经济研究, 2011,(5): 3-20.
[18] Battese G E, Coelli T J. A model f or technical inefficiency effects in a Stochastic Production Frontier for Panel Data [J]. Empirical Economics, 1995,(20):325-332.
[19] Coelli T. A Guide to FRONTIER Version 4.1: A computer program for stochastic frontier production and Cost Function Estimation[R]. Working Paper, CEPA, 1996.
[20] 吴玉鸣,贾琳. 我国区域能源利用效率的随机性趋同研究[J]. 经济科学, 2009, (6): 40-49.
[21] 邵军. 中国地区增长是否存在收敛？-随机框架下的再讨论[J]. 南方经济, 2008, (5): 23-31.
[22] Evans P, Karras G. Convergence revisited[J]. Journal of Monetary Economics, 1996, (37): 249-265.
[23] Carlina G A, Mills L. Are US regional income convergeng? A Time Series Analysis[J]. Journal of Monetary Economics, 1993, (32): 335-346.
[24] 张鸿武. 我国地区经济增长的随机性趋同研究[J]. 数量经济技术经济研究,2006,(8):31-38.
[25] 单豪杰. 中国资本存量K的再估算:1952-2006年[J]. 数量经济技术经济研究,2008,(10):17-31.
[26] 张炎治. 中国能源强度的演变机理及情景模拟研究[M]. 中国矿业大学出版社,2010:66-67.
[27] 宋立刚,姚洋.改制对企业绩效的影响[J]. 中国社会科学, 2005,(2):17-31.
[28] 陆挺,刘小玄. 企业改制模式和改制绩效-基于企业数据调查的经验分析[J]. 经济研究, 2005,(6):94-103.
[29] 杭雷鸣,屠梅曾. 能源价格对能源强度的影响-以国内制造业为例[J]. 数量经济技术经济研究, 2006,(12):93-100.
[30] 杨洋,王非,李国平. 能源价格,产业结构,技术进步与我国能源强度的实证检验[J]. 统计与决策,2008,(11):103-105.
[31] 孔婷,孙林岩,何哲等. 能源价格对制造业能源强度调节效应的实证研究[J]. 管理科学,2008,21(3):2-8.
[32] Guan Dabo, Hubacek K, Weber C L, et al.The drivers of Chinese CO2 emission from 1980 to 2030[J]. Global Environmental Change,2008,18(4):626-634.
[33] 孙小羽,臧新. 中国出口贸易的能耗效应和环境效应的实证分析[J]. 数量经济技术经济研究,2009,(4):33-44.
[34] 许广月,宋德勇. 我国出口贸易、经济增长与碳排放关系的实证研究[J]. 国际贸易问题,2010,(1):74-79.
[35] Hatemi A J, Irandoust M. Productivity performance and export performance:a time series perspective[J]. Eastern Economics Journal,2001,(27):149-164.
[36] 林毅夫,李永军.出口与中国的经济增长:需求导向的分析[J]. 经济学(季刊),2003(4):779-794.
[37] Mielnika O, Goldembergb J. Foreign direct investment and decoupling between energy and gross domestic product in developing countries [J]. Energy Policy,2002,(30):87-89.
[38] Blackman A, Wu Xun. Foreign direct investment in China's power sector: trends,benefits and barriers [J]. Energy Policy,1999,(27):695-711.
[39] 张贤,周勇. 外商直接投资对我国能源强度的空间效应分析[J]. 数量经济技术经济研究,2007,(1):101-108.