2024年4月25日发(作者：阮含灵)
国土与自然资源研究
２０１８ ＮＯ．１
ＴＥＲＲＩＴＯＲＹ＆ＮＡＴＵＲＡＬ ＲＥＳＯＵＲＣＥＳ ＳＴＵＤＹ ·５９·
文章编号：１００３—７８５３（２０１８）Ｏ１—００５９—０３
基金项目：国家社会科学基金资助项目（１４ＢＪＹ２１５）；江苏省大
省际间的能源效率并对其影响因素进行分析。曹琦、樊
明太的中国省级能源效率极其影响因素分析主要是利
学生创新创业资助项目（２０１７０３１）
基于ＤＥＡ模型的江苏省
全要素能源效率分析
张谦 ，宋辉 ，王雅丽３
（１．盐城工学院经济管理学院，江苏盐城２２４０５１；
２．香港中文大学地理与资源管理学系，香港９９９０７７；
３．苏州大学数学学院，苏州２１５０００）
摘要：本文采取了可变规模报酬（ＶＲＳ）的ＤＥＡ法计算江苏省
１３个地级市２００６年至２０１５年１Ｏ年间的全要素能源效率，然
后对２００６－２０１５年的面板数据使用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数对１３个地
级市的全要素能源效率变动进行分解。结果表明：１Ｏ年间江苏
省的能源效率总体出现下降趋势，同时由于技术方面的原因，
全要素生产率也呈现下降趋势，并且苏南、苏北地区的能源效
率差异明显，因此，提升能源效率依然是江苏省目前和今后一
段时期经济发展过程中面临的重大问题。
关键词：江苏省；能源效率；Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数；区域差异
中图分类号：Ｆ２０６ 文献标识码：Ａ
Ａｎａｌｙｚｉｎｇｏｎ ｔｈｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｊｉａｎｇｓｕ
Ｐｒｏｖｉｎｃｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＤＥＡ
ＺＨＡＮＧ Ｑｉａｎ ｅｔ ａＪ
（Ｓｃｈｏｏｌｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｙａｎｃｈｅｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｙａｎｃｈｅｎｇ ２２４０５ １，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ｒｅｔｕｒｎ ｓｃＭｅ （ＶＲＳ）ｏｆ ＤＥＡ ｍｏｄｅｌ ｉｓ
ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｏｆ ｅｎｅｒｙｇ ｅｉｆｃｉｅｎｃｙ（ＴＦＥＥ）ｏｆ
１３ ｃｉｔｉｅｓ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｙｅａｒ ２００６ ａｎｄ ２０１５，ａｎｄ ｔｈｅ
Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ＤＥＡ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ｄｅｃｏｍｐｏｓｅ ｔｈｅ
ＴＦＥＥ ｏｆ ｔｈｅ １３ ｃｉｔｉｅｓ ｆｒｏｍ ２００６ ｔｏ ２０１５．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ
ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｔｅｎ ｙｅａｒｓ ｋｅｐｔ
ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｓｔ １０ ｙｅａｒｓ ｗｈｉｌｅ ＴＦＥＥ ａｌｓｏ ｄｅｃｌｉｎｅｄ ｄｕｅ ｔｏ
ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＂ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｓｏｕｔｈ
Ｊｉａｎｇｓｕ ａｎｄ Ｎｏａｈｅｒｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｗａｓ ｏｂｖｉｏｕｓ．Ａｓ ａ ｒｅｓｕｌｔ，ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ
ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｗｉｌｌ ｂｅ ｔｈｅ ｋｅｙ ｐｒｏｂｌｅｍ ｆａｃｅｄ ｉｎ ｅｃｏｎｏｍｉｃ
ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｔ ｐｒｅｓｅｎｔ ａｎｄ ｅｓｐｅｃｉａｌ ｅｖｅｎ ｉｎ ｔｈｅ ｃｅｒｔａｉｎ ｆｕｔｕｒｅ ｆｏｒ
Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ；Ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ；
Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ ｉｎｄｅｘ；Ｒｅｇｉｏｎａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ
１文献综述
目前，对能源效率的研究主要集中于如何测算能
源效率以及对能源效率影响因素的实证研究。对于能
源效率评价的方法主要有加权平均法、模糊综合评价
法、层次分析法、ＤＥＡ方法等。ＤＥＡ方法是一种非参
数方法，可以处理多输人多输出的问题，也是应用最
广泛的能源效率评价方法，大多数研究者偏向于研究
用不变规模报酬的ＤＥＡ方法计算测量了２００５—２０１２
年３Ｏ个省市自治区的能源效率，并使用了固定效应面
板数据模型实证分析了经济发展水平、产业结构、对外
开放程度、所有制结构、能源消费结构以及技术水平对
该时期能源效率的影响效果＿ｌ１。汪克亮等的考虑环境
效应的中国省级全要素能源效率研究将能源利用的环
境影响纳人全要素能源效率研究的框架，运用
２０００—２００７年中国省级面板数据选取基于投入主导型
的ＢＣ２－ＤＥＡ模型测算中国省级全要素能源效率，并利
用Ｔｏｂｉｔ模型检验中国全要素能源效率的影响因素，分
析了技术进步、经济结构和能源消费结构的优化对提
高能源效率的影响 ；刘丹丹等的全要素视角下中国
西部地区能源效率及影响因素是将非期望产出纳入到
投入产出指标体系中，运用超效率ＤＥＡ方法测算
２００３—２０１２年中国２９个省区的全要素能源效率，并利
用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数对能源效率变动进行分解，使用Ｔｏｂｉｔ
模型研究西部地区全要素能源效率的影响要素ｐ１。蔡晓
春、潘姣丽基于ＤＥＡ交叉评价的中国省际能源效率研
究考虑了环境污染产出，使用２００５—２０１０的省级面板
数据利用不同交叉模型研究了中国各省份的能源效
率，在“十一五”期间我国能源效率大体呈现上升趋势，
但是东西部差距有扩大的趋势『４＿。藏传琴、刘岩的山东
省全要素能源效率及其影响因素分析基于投人主导的
规模报酬不变的超效率ＤＥＡ模型测算山东省
１９９６—２０１０的全要素能源效率，并进一步分析各地的
节能潜能以及影响因素Ｉ ５Ｉ。现有文献更多的是从不同
的视角来研究省际问的能源效率及其影响因素，研究
一
个省各地级市能源效率的文献较少。本文在学习了
现有文献各种研究方法以及研究结论后，选择使用基
于投入主导型的ＶＲ２－ＤＥＡ方法对２００６—２０１５年江苏
省１３个地级市的能源效率进行测算，并使用
Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数对江苏省全要素能源效率的变动情况
进行分析。
２研究方法与数据整理
２．１研究方法
本文拟采用了美国著名运筹学家Ｃｈａｒｎｅｓ等１９７８
年提出的数据包络分析方法（ＤＥＡ），构造江苏省能源
效率生产前沿面和相关指数。ＤＥＡ是一种用于评价具
有相同类型投入和产出的若干决策单元相对效率的一
种方法，该方法适用于分析多投入、多产出的情况，并
且具有不需要提供先验权重信息的优点。因而被广泛
用于各类经济效率和生产率的测度之中。在众多ＤＥＡ
模型中，最具代表的是ｃ２Ｒ模型和Ｂ Ｒ模型。ｃ２Ｒ模型
测算的是决策单元整体有效性的效率值，隐含了固定
规模报酬（ＣＲＳ）的假设，但ｃｚＲ模型使用的假设条件
比较严格，导致其使用范围有限。因此Ｂａｎｋｅｒ等对传
·
６０· 张谦等基于ＤＥＡ模型的江苏省全要素能源效率分析
表１列出了１３个地级市２００６年、２０１５年和
统ｃ２Ｒ模型进行了改进，在可变规模报酬的情况下提
出了ＢＣ 模型。为了能够有效区分江苏省能源利用的
２００６—２０１５年的全要素能源效率，在可变规模报酬下，能
技术有效性和规模有效性，进而探讨全要素能源效率
源效率＝纯技术效率×规模效率。ｄｒｓ表示规模递减、一
提升的制约因素，本文选用基于投入主导型的
表示规模报酬不变、ｉｒｓ表示规模报酬递增。２００６—２０１５
ＢＣ２＿ＤＥＡ模型。
年的能源效率是指将２００６年至２０１５年的投入与产出
２．２数据来源与处理 数据分别取算数平均值后ＤＥＡ计算所得结果，可用于
在传统经济学投入产出模型的基础上，把能源消
评价这一时期各地级市总体上的能源效率。
费作为一个投人要素纳入到Ｄ—ｃ生产函数，这样就
从能源效率角度来看，这一时期无锡、苏州、扬州
形成了包括人力、资本、能源等投入要素以及地区经 的能源效率为１，处于江苏省能源生产的前沿面上，是
济产出的生产函数模型，以此来对江苏省１３个地级 能源使用的综合有效区域；其中有７个地区的能源效
８５，可以认为，这７个地区是高能效区域，５
市的２００６—２０１５年的能源效率进行了分析。在生产函
率大于０．
数模型中各投人要素变量衡量上：人力投入方面，采
个地区的能源效率处于０．７至０．８４之间，可以认为这
用每个地区的就业人数对地区人力投入变量加以衡 ５个地区是中能效区域，１个地区的能源效率低于０．７
量（单位：万人）；资本投入方面，采用每个地区的年度
是低能效区域。
固定资产投资额对资本投入变量加以衡量（单位：亿 从纯技术效率和规模效率角度来看，这一时期南
元）；能源投入方面，考虑到数据的可获得性，采用每 通、连云港、镇江、泰州、宿迁这５个地区属于纯技术
个地区的年度全社会电力消费量对地区能源投入变
有效而规模无效，说明这５个地区可以通过改变生产
量加以衡量（单位：亿千瓦时）。在生产函数模型中产 规模来提高其能源效率，南京、徐州、常州、淮安、盐城
出变量衡量上：采用每个地区的年度ＧＤＰ产出值对
这５个地区非技术有效也非规模有效，说明其存在投
地区经济产出变量加以衡量。以上数据主要来源于
入冗余或产出不足的情况，减少其投入可能依旧保持
《江苏省统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》。另外，为了
当前产出水平不变。
实现不同年度的地区ＧＤＰ及资本投资的可比性，以 从规模收益来看，ＤＥＡ有效的三个地区都处于规
２００６年为基年，分别采用地区ＧＤＰ不变价指数、江苏 模收益不变阶段；南京、徐州、南通、盐城都处于规模
省固定资产投资额指数分别对地区ＧＤＰ和资本投资
报酬递减阶段，说明即使增加投入其产出效率也会比
进行折算。 较低，因此需要缩小其生产规模以提高能源效率；常
３能源效率测算与比较
州、连云港、淮安、镇江、泰州、宿迁处于规模报酬递增
３．１基于可变规模报酬视角下的各地级市的能源效
阶段，说明增加投入品的数量将获得更大比例的回
率计算与分析 报，可以通过扩大其生产规模来提高能源效率。
利用ＤＥＡＰ软件（Ｖｅｒｓｉｏｎ２．１），借助对投入主导型
从时间上来看，２００６年有三个地区处于能源效率
的可变规模报酬模型的计算来获取各地级市的能源
利用的综合有效区域，２０１５年也有三个地区处于能源
效率。
效率利用的综合有效区域，但是地区不同，说明随着
表１各地级市能源效率ＤＥＡ计算结果
张谦等基于ＤＥＡ模型的江苏省全要素能源效率分析
表２江苏省１３个地级市的平均Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数变化及分解
·６１·
４．１ ２００６年江苏省１３个地级市的能源效率均值为
０．８８２，而２０１５年的均值为０．８６１，平均下降了０．０２１，
这与Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数分解结果一致，能源效率出现下降
趋势。说明实际生活中出现了投入冗余或不足以及产
业规模无效的情况。
４．２在Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数变化及分解中各市的全要素生
产率均低于１，且技术进步指数均小于１，说明技术退
步是导致江苏省这１０年全要素生产率下降的主要原
因。目前中国处于产业转型阶段，国家提倡发展绿色
时间的转移各地级市的能源效率发生了变化。并且以
宿迁市为例，２００６年其处于ＤＥＡ有效区域，而２０１５
年其处于低能效区域，这是因为２０１５年其规模效率
仅为０．６０５，且纯技术效率为１，说明其纯技术有效而
非规模有效，也说明在１Ｏ年间，这个地区能源效率提
升存在着低效现象。
３．２各地市能源效率变动的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数分解
为了进一步分析江苏省的全要素能源效率的变
动情况，利用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数对江苏省１３个地级市的
全要素能源效率变动进行分解。使用江苏省
２００６—２０１５年的面板数据利用ＤＥＡＰ２．１软件进行计
算，表２列出了计算结果。其中，综合技术效率变动＝
纯技术效率变动ｘ规模效率变动，全要素生产率的增
长率＝综合技术效率变动×技术进步。
从表２可以看出，２００６—２０１５年江苏省各地级市
的全要素生产率的增长率均低于１，表明各市的全要
素生产率呈现下降趋势，平均下降约为８％。这是由于
综合技术效率变动和技术进步变动共同作用的结果，
综合技术效率变动指数下降了约０．３％，而技术进步
变动指数却下降了约８％，并且各地级市的综合技术
效率变动值均在１的附近浮动，而技术进步变动指数
值均小于１，说明技术进步变动的影响相对较大。
４主要结论
本文以江苏省为例，运用了江苏省２００６—２０１５年
ｌ０年１３个地级市市际面板数据，选取基于投入导向
的可变规模报酬的ＤＥＡ模型，以固定资产投资额、全
社会用电量、就业人数为投入要素，以ＧＤＰ为产出要
素，测算了江苏省ｌ３个地级市的全要素能源效率，并
利用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数对江苏省ｌ３个地级市的全要素
能源效率变动进行分解。根据测算所得数据给出如下
结论和建议。
经济，而江苏的苏州、昆山等地主要依靠的是重工业
发展，且江苏的钢铁业较发达，泰州兴化地区主要靠
钢铁业为生，随着绿色经济的发展，江苏赖以为生的
重工业出现衰退状态，并且新兴的绿色产业技术不发
达也是江苏省各地级市技术进步指数低于１的原因，
这应该也是江苏省全要素生产率下降的原因。在十三
五期间应该加快产业转型，大力发展绿色环保经济，
更好地掌握绿色经济发展的技术。
４．３无锡、苏州始终处于江苏省生产的前沿面，这与
实际生活中这两个地区在江苏省的排名相吻合。说明
这两个地区无论是在产业规模、还是投入中，政策制
定的都比较符合实际，这也值得那些出现调整失误的
地区进行学习，要根据实际来调整投入和产业规模，
以达到ＤＥＡ综合有效。
４．４这１Ｏ年间苏南苏北地区的能源效率差异明显，
除常州外，苏南地区的能源效率均大于０．８，且苏州、
无锡一直处于ＤＥＡ综合有效区域，而苏北地区连云
港、淮安、宿迁的能源效率均低于０．８，并且宿迁的能
源效率低于０．７，这可能与苏南、苏北的区域经济发展
水平存在较大差异有关。这说明了在制定政策时应考
虑各市的具体经济发展情况，根据各市能源效率状况
制定针对性明确的能效提升策略。
参考文献：
［１】曹琦，樊明太．中国省级能源效率及其影响因素分析［Ｊ］．贵
州财经大学学报，２０１６（３）：８５—９４．
【２］汪克亮，杨宝臣，杨力．考虑环境效应的中国省际全要素能
源效率研究［Ｊ］．管理科学，２０１０，２３（６）：１００—１１１．
【３］刘丹丹，赵颂扬砀，郭耀．全要素视角下中国西部地区能源
效率及影响因素［Ｊ］．中国环境科学，２０１５，３５（６）：１９１１－１９２０．
【４】蔡晓春，潘姣丽．基于ＤＥＡ交叉评价的中国省际能源效率
研究［Ｊ１．湖南大学学报（自然科学版），２０１３，４０（７）：１０４—１０８．
［５】臧传琴，刘岩．山东省全要素能源效率及其影响因素分析［Ｊ］．
中国人口·资源与环境，２０１２，２２（０８）：１０７—１１３．
作者简介：张谦，女。江苏南通人，盐城工学院，学生，研究方向：
决策分析。
通讯作者：宋辉，男，江苏睢宁人，盐城工学院，副教授，博士，香
港中文大学访问学者，研究方向：能源资源管理理论与方法。
（２０１７—１ １—１６收稿袁海峰编辑）
2024年4月25日发(作者：阮含灵)
国土与自然资源研究
２０１８ ＮＯ．１
ＴＥＲＲＩＴＯＲＹ＆ＮＡＴＵＲＡＬ ＲＥＳＯＵＲＣＥＳ ＳＴＵＤＹ ·５９·
文章编号：１００３—７８５３（２０１８）Ｏ１—００５９—０３
基金项目：国家社会科学基金资助项目（１４ＢＪＹ２１５）；江苏省大
省际间的能源效率并对其影响因素进行分析。曹琦、樊
明太的中国省级能源效率极其影响因素分析主要是利
学生创新创业资助项目（２０１７０３１）
基于ＤＥＡ模型的江苏省
全要素能源效率分析
张谦 ，宋辉 ，王雅丽３
（１．盐城工学院经济管理学院，江苏盐城２２４０５１；
２．香港中文大学地理与资源管理学系，香港９９９０７７；
３．苏州大学数学学院，苏州２１５０００）
摘要：本文采取了可变规模报酬（ＶＲＳ）的ＤＥＡ法计算江苏省
１３个地级市２００６年至２０１５年１Ｏ年间的全要素能源效率，然
后对２００６－２０１５年的面板数据使用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数对１３个地
级市的全要素能源效率变动进行分解。结果表明：１Ｏ年间江苏
省的能源效率总体出现下降趋势，同时由于技术方面的原因，
全要素生产率也呈现下降趋势，并且苏南、苏北地区的能源效
率差异明显，因此，提升能源效率依然是江苏省目前和今后一
段时期经济发展过程中面临的重大问题。
关键词：江苏省；能源效率；Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数；区域差异
中图分类号：Ｆ２０６ 文献标识码：Ａ
Ａｎａｌｙｚｉｎｇｏｎ ｔｈｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｊｉａｎｇｓｕ
Ｐｒｏｖｉｎｃｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＤＥＡ
ＺＨＡＮＧ Ｑｉａｎ ｅｔ ａＪ
（Ｓｃｈｏｏｌｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｙａｎｃｈｅｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｙａｎｃｈｅｎｇ ２２４０５ １，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ｒｅｔｕｒｎ ｓｃＭｅ （ＶＲＳ）ｏｆ ＤＥＡ ｍｏｄｅｌ ｉｓ
ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｏｆ ｅｎｅｒｙｇ ｅｉｆｃｉｅｎｃｙ（ＴＦＥＥ）ｏｆ
１３ ｃｉｔｉｅｓ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｙｅａｒ ２００６ ａｎｄ ２０１５，ａｎｄ ｔｈｅ
Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ＤＥＡ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ａｄｏｐｔｅｄ ｔｏ ｄｅｃｏｍｐｏｓｅ ｔｈｅ
ＴＦＥＥ ｏｆ ｔｈｅ １３ ｃｉｔｉｅｓ ｆｒｏｍ ２００６ ｔｏ ２０１５．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ
ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｔｅｎ ｙｅａｒｓ ｋｅｐｔ
ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｓｔ １０ ｙｅａｒｓ ｗｈｉｌｅ ＴＦＥＥ ａｌｓｏ ｄｅｃｌｉｎｅｄ ｄｕｅ ｔｏ
ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＂ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｓｏｕｔｈ
Ｊｉａｎｇｓｕ ａｎｄ Ｎｏａｈｅｒｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｗａｓ ｏｂｖｉｏｕｓ．Ａｓ ａ ｒｅｓｕｌｔ，ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ
ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｗｉｌｌ ｂｅ ｔｈｅ ｋｅｙ ｐｒｏｂｌｅｍ ｆａｃｅｄ ｉｎ ｅｃｏｎｏｍｉｃ
ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｔ ｐｒｅｓｅｎｔ ａｎｄ ｅｓｐｅｃｉａｌ ｅｖｅｎ ｉｎ ｔｈｅ ｃｅｒｔａｉｎ ｆｕｔｕｒｅ ｆｏｒ
Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｊｉａｎｇｓｕ ｐｒｏｖｉｎｃｅ；Ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ；
Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ ｉｎｄｅｘ；Ｒｅｇｉｏｎａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ
１文献综述
目前，对能源效率的研究主要集中于如何测算能
源效率以及对能源效率影响因素的实证研究。对于能
源效率评价的方法主要有加权平均法、模糊综合评价
法、层次分析法、ＤＥＡ方法等。ＤＥＡ方法是一种非参
数方法，可以处理多输人多输出的问题，也是应用最
广泛的能源效率评价方法，大多数研究者偏向于研究
用不变规模报酬的ＤＥＡ方法计算测量了２００５—２０１２
年３Ｏ个省市自治区的能源效率，并使用了固定效应面
板数据模型实证分析了经济发展水平、产业结构、对外
开放程度、所有制结构、能源消费结构以及技术水平对
该时期能源效率的影响效果＿ｌ１。汪克亮等的考虑环境
效应的中国省级全要素能源效率研究将能源利用的环
境影响纳人全要素能源效率研究的框架，运用
２０００—２００７年中国省级面板数据选取基于投入主导型
的ＢＣ２－ＤＥＡ模型测算中国省级全要素能源效率，并利
用Ｔｏｂｉｔ模型检验中国全要素能源效率的影响因素，分
析了技术进步、经济结构和能源消费结构的优化对提
高能源效率的影响 ；刘丹丹等的全要素视角下中国
西部地区能源效率及影响因素是将非期望产出纳入到
投入产出指标体系中，运用超效率ＤＥＡ方法测算
２００３—２０１２年中国２９个省区的全要素能源效率，并利
用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数对能源效率变动进行分解，使用Ｔｏｂｉｔ
模型研究西部地区全要素能源效率的影响要素ｐ１。蔡晓
春、潘姣丽基于ＤＥＡ交叉评价的中国省际能源效率研
究考虑了环境污染产出，使用２００５—２０１０的省级面板
数据利用不同交叉模型研究了中国各省份的能源效
率，在“十一五”期间我国能源效率大体呈现上升趋势，
但是东西部差距有扩大的趋势『４＿。藏传琴、刘岩的山东
省全要素能源效率及其影响因素分析基于投人主导的
规模报酬不变的超效率ＤＥＡ模型测算山东省
１９９６—２０１０的全要素能源效率，并进一步分析各地的
节能潜能以及影响因素Ｉ ５Ｉ。现有文献更多的是从不同
的视角来研究省际问的能源效率及其影响因素，研究
一
个省各地级市能源效率的文献较少。本文在学习了
现有文献各种研究方法以及研究结论后，选择使用基
于投入主导型的ＶＲ２－ＤＥＡ方法对２００６—２０１５年江苏
省１３个地级市的能源效率进行测算，并使用
Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数对江苏省全要素能源效率的变动情况
进行分析。
２研究方法与数据整理
２．１研究方法
本文拟采用了美国著名运筹学家Ｃｈａｒｎｅｓ等１９７８
年提出的数据包络分析方法（ＤＥＡ），构造江苏省能源
效率生产前沿面和相关指数。ＤＥＡ是一种用于评价具
有相同类型投入和产出的若干决策单元相对效率的一
种方法，该方法适用于分析多投入、多产出的情况，并
且具有不需要提供先验权重信息的优点。因而被广泛
用于各类经济效率和生产率的测度之中。在众多ＤＥＡ
模型中，最具代表的是ｃ２Ｒ模型和Ｂ Ｒ模型。ｃ２Ｒ模型
测算的是决策单元整体有效性的效率值，隐含了固定
规模报酬（ＣＲＳ）的假设，但ｃｚＲ模型使用的假设条件
比较严格，导致其使用范围有限。因此Ｂａｎｋｅｒ等对传
·
６０· 张谦等基于ＤＥＡ模型的江苏省全要素能源效率分析
表１列出了１３个地级市２００６年、２０１５年和
统ｃ２Ｒ模型进行了改进，在可变规模报酬的情况下提
出了ＢＣ 模型。为了能够有效区分江苏省能源利用的
２００６—２０１５年的全要素能源效率，在可变规模报酬下，能
技术有效性和规模有效性，进而探讨全要素能源效率
源效率＝纯技术效率×规模效率。ｄｒｓ表示规模递减、一
提升的制约因素，本文选用基于投入主导型的
表示规模报酬不变、ｉｒｓ表示规模报酬递增。２００６—２０１５
ＢＣ２＿ＤＥＡ模型。
年的能源效率是指将２００６年至２０１５年的投入与产出
２．２数据来源与处理 数据分别取算数平均值后ＤＥＡ计算所得结果，可用于
在传统经济学投入产出模型的基础上，把能源消
评价这一时期各地级市总体上的能源效率。
费作为一个投人要素纳入到Ｄ—ｃ生产函数，这样就
从能源效率角度来看，这一时期无锡、苏州、扬州
形成了包括人力、资本、能源等投入要素以及地区经 的能源效率为１，处于江苏省能源生产的前沿面上，是
济产出的生产函数模型，以此来对江苏省１３个地级 能源使用的综合有效区域；其中有７个地区的能源效
８５，可以认为，这７个地区是高能效区域，５
市的２００６—２０１５年的能源效率进行了分析。在生产函
率大于０．
数模型中各投人要素变量衡量上：人力投入方面，采
个地区的能源效率处于０．７至０．８４之间，可以认为这
用每个地区的就业人数对地区人力投入变量加以衡 ５个地区是中能效区域，１个地区的能源效率低于０．７
量（单位：万人）；资本投入方面，采用每个地区的年度
是低能效区域。
固定资产投资额对资本投入变量加以衡量（单位：亿 从纯技术效率和规模效率角度来看，这一时期南
元）；能源投入方面，考虑到数据的可获得性，采用每 通、连云港、镇江、泰州、宿迁这５个地区属于纯技术
个地区的年度全社会电力消费量对地区能源投入变
有效而规模无效，说明这５个地区可以通过改变生产
量加以衡量（单位：亿千瓦时）。在生产函数模型中产 规模来提高其能源效率，南京、徐州、常州、淮安、盐城
出变量衡量上：采用每个地区的年度ＧＤＰ产出值对
这５个地区非技术有效也非规模有效，说明其存在投
地区经济产出变量加以衡量。以上数据主要来源于
入冗余或产出不足的情况，减少其投入可能依旧保持
《江苏省统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》。另外，为了
当前产出水平不变。
实现不同年度的地区ＧＤＰ及资本投资的可比性，以 从规模收益来看，ＤＥＡ有效的三个地区都处于规
２００６年为基年，分别采用地区ＧＤＰ不变价指数、江苏 模收益不变阶段；南京、徐州、南通、盐城都处于规模
省固定资产投资额指数分别对地区ＧＤＰ和资本投资
报酬递减阶段，说明即使增加投入其产出效率也会比
进行折算。 较低，因此需要缩小其生产规模以提高能源效率；常
３能源效率测算与比较
州、连云港、淮安、镇江、泰州、宿迁处于规模报酬递增
３．１基于可变规模报酬视角下的各地级市的能源效
阶段，说明增加投入品的数量将获得更大比例的回
率计算与分析 报，可以通过扩大其生产规模来提高能源效率。
利用ＤＥＡＰ软件（Ｖｅｒｓｉｏｎ２．１），借助对投入主导型
从时间上来看，２００６年有三个地区处于能源效率
的可变规模报酬模型的计算来获取各地级市的能源
利用的综合有效区域，２０１５年也有三个地区处于能源
效率。
效率利用的综合有效区域，但是地区不同，说明随着
表１各地级市能源效率ＤＥＡ计算结果
张谦等基于ＤＥＡ模型的江苏省全要素能源效率分析
表２江苏省１３个地级市的平均Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数变化及分解
·６１·
４．１ ２００６年江苏省１３个地级市的能源效率均值为
０．８８２，而２０１５年的均值为０．８６１，平均下降了０．０２１，
这与Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数分解结果一致，能源效率出现下降
趋势。说明实际生活中出现了投入冗余或不足以及产
业规模无效的情况。
４．２在Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数变化及分解中各市的全要素生
产率均低于１，且技术进步指数均小于１，说明技术退
步是导致江苏省这１０年全要素生产率下降的主要原
因。目前中国处于产业转型阶段，国家提倡发展绿色
时间的转移各地级市的能源效率发生了变化。并且以
宿迁市为例，２００６年其处于ＤＥＡ有效区域，而２０１５
年其处于低能效区域，这是因为２０１５年其规模效率
仅为０．６０５，且纯技术效率为１，说明其纯技术有效而
非规模有效，也说明在１Ｏ年间，这个地区能源效率提
升存在着低效现象。
３．２各地市能源效率变动的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数分解
为了进一步分析江苏省的全要素能源效率的变
动情况，利用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数对江苏省１３个地级市的
全要素能源效率变动进行分解。使用江苏省
２００６—２０１５年的面板数据利用ＤＥＡＰ２．１软件进行计
算，表２列出了计算结果。其中，综合技术效率变动＝
纯技术效率变动ｘ规模效率变动，全要素生产率的增
长率＝综合技术效率变动×技术进步。
从表２可以看出，２００６—２０１５年江苏省各地级市
的全要素生产率的增长率均低于１，表明各市的全要
素生产率呈现下降趋势，平均下降约为８％。这是由于
综合技术效率变动和技术进步变动共同作用的结果，
综合技术效率变动指数下降了约０．３％，而技术进步
变动指数却下降了约８％，并且各地级市的综合技术
效率变动值均在１的附近浮动，而技术进步变动指数
值均小于１，说明技术进步变动的影响相对较大。
４主要结论
本文以江苏省为例，运用了江苏省２００６—２０１５年
ｌ０年１３个地级市市际面板数据，选取基于投入导向
的可变规模报酬的ＤＥＡ模型，以固定资产投资额、全
社会用电量、就业人数为投入要素，以ＧＤＰ为产出要
素，测算了江苏省ｌ３个地级市的全要素能源效率，并
利用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数对江苏省ｌ３个地级市的全要素
能源效率变动进行分解。根据测算所得数据给出如下
结论和建议。
经济，而江苏的苏州、昆山等地主要依靠的是重工业
发展，且江苏的钢铁业较发达，泰州兴化地区主要靠
钢铁业为生，随着绿色经济的发展，江苏赖以为生的
重工业出现衰退状态，并且新兴的绿色产业技术不发
达也是江苏省各地级市技术进步指数低于１的原因，
这应该也是江苏省全要素生产率下降的原因。在十三
五期间应该加快产业转型，大力发展绿色环保经济，
更好地掌握绿色经济发展的技术。
４．３无锡、苏州始终处于江苏省生产的前沿面，这与
实际生活中这两个地区在江苏省的排名相吻合。说明
这两个地区无论是在产业规模、还是投入中，政策制
定的都比较符合实际，这也值得那些出现调整失误的
地区进行学习，要根据实际来调整投入和产业规模，
以达到ＤＥＡ综合有效。
４．４这１Ｏ年间苏南苏北地区的能源效率差异明显，
除常州外，苏南地区的能源效率均大于０．８，且苏州、
无锡一直处于ＤＥＡ综合有效区域，而苏北地区连云
港、淮安、宿迁的能源效率均低于０．８，并且宿迁的能
源效率低于０．７，这可能与苏南、苏北的区域经济发展
水平存在较大差异有关。这说明了在制定政策时应考
虑各市的具体经济发展情况，根据各市能源效率状况
制定针对性明确的能效提升策略。
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中国人口·资源与环境，２０１２，２２（０８）：１０７—１１３．
作者简介：张谦，女。江苏南通人，盐城工学院，学生，研究方向：
决策分析。
通讯作者：宋辉，男，江苏睢宁人，盐城工学院，副教授，博士，香
港中文大学访问学者，研究方向：能源资源管理理论与方法。
（２０１７—１ １—１６收稿袁海峰编辑）