陳 紅，張華威

（河海大學(xué)，a.商學(xué)院；b.機(jī)電工程學(xué)院，江蘇常州 213022）

中共十九屆五中全會明確提出“推動綠色發(fā)展，促進(jìn)人與自然和諧共生”。能源綠色低碳轉(zhuǎn)型是推動綠色發(fā)展的根本［1］?！笆奈濉币?guī)劃綱要指出，建設(shè)清潔低碳、安全高效的能源體系。提升能源利用效率，合理化能源投入安排是推動能源綠色發(fā)展的重要舉措，是中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展需要關(guān)注的重大問題。在信息化的推動下，當(dāng)前中國正朝著經(jīng)濟(jì)服務(wù)化的方向發(fā)展，呈現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的形態(tài)［2］，第三產(chǎn)業(yè)的地位和作用更加突出。因而，將能源效率納入到綠色創(chuàng)新發(fā)展框架下進(jìn)行考慮，根據(jù)能源效率的分布情況及變動趨勢探索長江經(jīng)濟(jì)帶第三產(chǎn)業(yè)能源綠色發(fā)展路徑，對實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外學(xué)者已對能源效率展開了廣泛的研究，對于能源效率的測算方法主要有以下2 種。①參數(shù)方法，即隨機(jī)前沿分析（SFA），用于要素分解繼而測算全要素生產(chǎn)率增長情況的方法，可根據(jù)效率前沿面進(jìn)行檢驗(yàn)，同時分離不可控因素的影響，保證測算結(jié)果的準(zhǔn)確性［3］。李玉婷等［4］利用SFA 方法，對1997—2012 年中國各省、區(qū)域和全國的工業(yè)全要素能源效率及其收斂性進(jìn)行分析，確定了其存在的收斂趨勢；閆明喆等［5］提出了測算結(jié)果具有縱向可比性并且將非期望產(chǎn)出考慮在內(nèi)的SFA-Bayes 分析框架，測定了2000—2013 年中國省際生態(tài)全要素能源效率；王雄等［6］運(yùn)用SFA 模型對1990—2010 年中部地區(qū)6 省的能源效率進(jìn)行了測算，發(fā)現(xiàn)各省區(qū)的能源效率均呈波動趨勢，山西、安徽、河南、湖北和湖南5 個省份的能源效率總體上呈明顯的上升趨勢，而江西省呈明顯的下降趨勢。②非參數(shù)方法，即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA），將投入產(chǎn)出點(diǎn)映射在空間上，以最大產(chǎn)出或者最小投入為效率邊界，并由此作為基準(zhǔn)來測算其他點(diǎn)與邊界之間的距離差距程度［7］，測算結(jié)果更加貼近實(shí)際［8，9］。Boyd 等［10］運(yùn)用DEA 方法計(jì)算了能源效率；Hu 等［11］基于全要素生產(chǎn)率框架，考慮了資本、勞動和能源投入及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，運(yùn)用DEA方法定義了全要素能源效率指標(biāo)，測算了中國29 個省級行政區(qū)1995—2002 年的能源效率；劉丹丹等［12］運(yùn)用超效率DEA 方法測算出2003—2012 年中國29個省級行政區(qū)的全要素能源效率，利用Malmquist 指數(shù)對西部地區(qū)全要素能源效率變動進(jìn)行分解，發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)整體能源利用效率較低；劉海英等［13］基于共同前沿的非徑向方向性距離函數(shù)估算，對中國省級綠色全要素能源效率測度，發(fā)現(xiàn)中國綠色全要素能源效率整體上偏低，存在較大提升空間；汪克亮等［14］將環(huán)境污染當(dāng)作能源利用過程中的環(huán)境成本納入CCR-DEA 模型，測算了中國2000—2007 年29個省份的能源利用效率及其環(huán)境績效，分析了中國東、中、西部地區(qū)之間的效率差異及節(jié)能減排的影響因素。宋馬林等［15］運(yùn)用包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型對2005—2018 年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶28 個地級市的能源生態(tài)效率進(jìn)行測度分析；王霄等［16］運(yùn)用非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的DEA-Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)法，實(shí)證測算了制造業(yè)28 個行業(yè)全要素能源效率。Bi 等［17］利用DEA 方法研究了2007—2009 年中國熱電部門的能源效率，表明能源環(huán)境績效普遍較低，各省市間存在較大差異，具有明顯的地域特征。同時，對于效率，部分學(xué)者從冗余度角度進(jìn)行測度評價，Hu 等［18］構(gòu)建最優(yōu)生產(chǎn)效率下的水資源調(diào)整比率指標(biāo)對水效率進(jìn)行評價。

以上研究成果，一方面主要根據(jù)投入、產(chǎn)出生產(chǎn)集對能源效率進(jìn)行測度評價，鮮見將其納入到綠色創(chuàng)新框架下進(jìn)行分析；另一方面，對能源效率的時空差異動態(tài)演變規(guī)律的關(guān)注較少。因而，本研究從推進(jìn)綠色創(chuàng)新發(fā)展的視角，基于Min-DS 模型測度長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11 省市第三產(chǎn)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率得到能源投入冗余度，構(gòu)建NATR指標(biāo)，對實(shí)現(xiàn)最優(yōu)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率水平下的能源效率從靜、動態(tài)2個角度進(jìn)行測度評價，并運(yùn)用Kernel 密度函數(shù)研究其動態(tài)演變規(guī)律。

2 研究方法及數(shù)據(jù)說明

2.1 Min-DS 模型

基于Min-DS 模型測度長江經(jīng)濟(jì)帶第三產(chǎn)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率。參照馬大來等［19］的方法，假設(shè)在具有n個決策單元的區(qū)域中，每個決策單元投入m個生產(chǎn)要素，并產(chǎn)生s1個期望產(chǎn)出和s2個非期望產(chǎn)出。X=(x1,x2,…,xn),Yr=(yr1,yr2,…,yrn),Yd=(yd1,yd2,…,ydn)，3 個向量分別是投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的變量?；诖?，可以設(shè)置模型如下。

2.2 調(diào)整度指標(biāo)

本研究借鑒Hu 等［18］基于全要素生產(chǎn)率的用水效率測度思路，為實(shí)現(xiàn)區(qū)域達(dá)到最佳綠色技術(shù)創(chuàng)新效率水平，設(shè)定區(qū)域能源調(diào)整目標(biāo)比率（NATRj），計(jì)算公式如下。

式中，s-Nj為能源松弛變量；PNIj為實(shí)現(xiàn)最佳綠色技術(shù)創(chuàng)新效率的目標(biāo)能源量。

2.3 Kernel密度估計(jì)

本研究選擇Gaussian 核函數(shù)繪制NATR的Kernel 密度估計(jì)曲線，對其時空演變規(guī)律進(jìn)行分析。估計(jì)函數(shù)設(shè)定如下［20］。

式中，n表示觀測樣本的總個數(shù)；h為窗寬；令為Gaussian 核函數(shù)，k(u)≥0 且

2.4 指標(biāo)選取

綠色技術(shù)創(chuàng)新反映利于降低生產(chǎn)生活性環(huán)境負(fù)向影響的技術(shù)創(chuàng)新成果，本研究在投入指標(biāo)方面，選用第三產(chǎn)業(yè)R&D（Research and experimental development 的縮寫）人員全時當(dāng)量（萬人年）、第三產(chǎn)業(yè)R&D 經(jīng)費(fèi)支出資本存量（萬元）和第三產(chǎn)業(yè)能源消耗量（萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤）。其中，R&D 經(jīng)費(fèi)支出資本存量參考梁中等［22］的方法，采用永續(xù)盤存方法進(jìn)行計(jì)算。選用各省份技術(shù)市場成交額（萬元）為綠色技術(shù)創(chuàng)新效率分析的期望產(chǎn)出指標(biāo)，同時選用CO2排放量（萬t標(biāo)準(zhǔn)碳）、SO2排放量（萬t）作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)。

2.5 數(shù)據(jù)來源

由于中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈明顯的時期特征，因而以“十五”時期、“十一五”時期、“十二五”時期、“十三五”早期（即2001—2018 年）為觀察期。本研究2001—2018 年第三產(chǎn)業(yè)R&D 人員全時當(dāng)量、第三產(chǎn)業(yè)R&D 內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出數(shù)據(jù)以及技術(shù)市場成交額源于2002—2019 年《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，2001—2018 年生活SO2排放量源于2002—2019 年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒；2001—2018 年第三產(chǎn)業(yè)能源消耗量和第三產(chǎn)業(yè)CO2排放量源于碳排放數(shù)據(jù)庫［23］，價值變量按照2001 年不變價格處理。

3 結(jié)果與分析

3.1 調(diào)整比率分布特征

基于模型，測算出2001—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶第三產(chǎn)業(yè)NATR，并依據(jù)地理區(qū)位將11 省市劃分為上、中、下游3 個區(qū)域，上游地區(qū)包括云南省、貴州省、重慶市和四川省，中游地區(qū)包括湖北省、湖南省、安徽省和江西省，下游地區(qū)包括江蘇省、上海市和浙江省。具體見表1。

表1 2001—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶第三產(chǎn)業(yè)NATR 及排名

總體而言，經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)各省市NATR均小于0，在能源投入中均存在一定的調(diào)整空間以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，且經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)各省市NATR差異較大，例如，安徽省NATR僅為-0.40%，而湖南省NATR達(dá)-12.94%，著重改善NATR表現(xiàn)較差地區(qū)，推進(jìn)經(jīng)濟(jì)帶共同實(shí)現(xiàn)綠色高質(zhì)量發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。2001—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶整體NATR均值為-4.59%。上、下游地區(qū)NATR均值高于經(jīng)濟(jì)帶總體水平，而中游地區(qū)NATR較低。上游地區(qū)NATR差異較小，從排名來看，多數(shù)處于中等水平，第三產(chǎn)業(yè)能源投入較為符合綠色發(fā)展要求。自2001 年起，第三產(chǎn)業(yè)在上游地區(qū)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中始終占有重要地位，能源投入量穩(wěn)定，冗余較少，但仍應(yīng)關(guān)注產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，實(shí)現(xiàn)真正促進(jìn)高水平綠色創(chuàng)新發(fā)展的能源投入安排。下游地區(qū)NATR差異性較大，但總體而言，經(jīng)濟(jì)高水平發(fā)展對能源投入安排合理性具有一定促進(jìn)作用，如江蘇省和上海市。中游地區(qū)各省份呈現(xiàn)明顯的兩級分化，安徽省和江西省NATR排在前列，能源投入僅需小幅度調(diào)整就可達(dá)到理想效果。而湖南省和湖北省能源投入冗余量較高，分別需要減少12.94%和6.36%才能達(dá)到最優(yōu)的綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，對能源依存度較高，不利于經(jīng)濟(jì)低排放、可循環(huán)發(fā)展，需要引起重視。

3.2 調(diào)整比率空間分布

2001—2008 年長江經(jīng)濟(jì)帶整體、子地區(qū)NATR隨時間變化的趨勢規(guī)律如圖1 所示。

圖1 2001—2018 年經(jīng)濟(jì)帶NATR 隨時間的演變規(guī)律

從長江經(jīng)濟(jì)帶整體層面來看，2001—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶第三產(chǎn)業(yè)NATR總體呈漲跌互現(xiàn)趨勢。具體而言，“十五”時期，NATR呈明顯下降趨勢，在2005 年達(dá)到歷史最低點(diǎn)，說明該時期內(nèi)能源投入效率持續(xù)惡化，冗余度不斷攀升?！笆濉睍r期中國能源發(fā)展步伐明顯加快，能源建設(shè)取得新成就，但在快速發(fā)展的同時可能存在投入過度、綠色技術(shù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)化有限的問題，造成了能源浪費(fèi)。“十一五”時期，NATR明顯上升，能源冗余度明顯改善，該時期是中國能源發(fā)展重要?dú)v史時期，能源結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，清潔能源發(fā)展迅速，對綠色技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展起到重要作用。“十二五”時期，NATR又呈波動回落狀態(tài)，究其原因，此時長江經(jīng)濟(jì)帶積極推動第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，各省政府資源、政策向第三產(chǎn)業(yè)傾斜，能源投入量大，導(dǎo)致一定量的冗余，可調(diào)整幅度變大?！笆濉痹缙?，NATR不斷上升，朝最優(yōu)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平邁進(jìn)，該時期中國邁向能源高質(zhì)量發(fā)展新階段，能源利用效率屢創(chuàng)新高，不斷實(shí)現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型，有助于綠色發(fā)展，提升綠色技術(shù)創(chuàng)新水平。

從區(qū)域?qū)用鎭砜矗掠蔚貐^(qū)NATR波幅最小，在“十一五”時期不斷上升，“十二五”時期快速增長，并保持在良好的高水平狀態(tài)，明顯高于上、中游地區(qū)以及長江經(jīng)濟(jì)帶平均水平。長江三角洲地區(qū)作為長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的領(lǐng)頭地區(qū)，在雄厚經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的推動下，能源供給、能源技術(shù)等方面均具有顯著優(yōu)勢，較其他地區(qū)更容易實(shí)現(xiàn)綠色創(chuàng)新水平的能源投入。中游地區(qū)NATR走勢與經(jīng)濟(jì)帶整體大致相同，在“十二五”時期明顯低于長江經(jīng)濟(jì)帶平均水平，需要著重關(guān)注能源節(jié)約問題。上游地區(qū)NATR波動頻繁，年度差異較大，說明尚未形成穩(wěn)定的實(shí)現(xiàn)最優(yōu)綠色技術(shù)創(chuàng)新的能源安排。

為了便于描述長江經(jīng)濟(jì)帶各省市第三產(chǎn)業(yè)NATR變化情況，選取五年計(jì)劃的“開局之年”和“收官之年”為觀察期。2001—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶各省市第三產(chǎn)業(yè)NATR如表2 所示。

表2 2001—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶11 省市各時期第三產(chǎn)業(yè)NATR（單位：%）

由表2 可知，長江經(jīng)濟(jì)帶各省市第三產(chǎn)業(yè)NATR隨時間的變化差異較大。部分省市積極推動能源投入安排合理化，實(shí)現(xiàn)能源綠色發(fā)展，基本達(dá)到最優(yōu)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平，但其實(shí)現(xiàn)路徑存在一定差異，如上游的重慶市和下游的浙江省，主要基于高度的經(jīng)濟(jì)服務(wù)化水平，是真正的高效能源利用，而上游的貴州省和中游的安徽省則主要源于長期以來第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展增幅較小，較為穩(wěn)定，能源投入安排變化不大而帶來的高效利用，需要在大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中尋找新的能源平衡點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)真正的能源高效利用。上游的四川省和中游的湖北省NATR波動較大，穩(wěn)定性低，時而可以達(dá)到綠色技術(shù)創(chuàng)新所需要的能源投入要求，時而會造成較大的能源浪費(fèi)，需要相關(guān)政府引起重視，根據(jù)生產(chǎn)活動合理制定能源政策，將NATR維持在理想水平。中游的湖南省和下游的上海市NATR出現(xiàn)明顯的倒退，有關(guān)部門應(yīng)引起重視，積極采取措施，避免造成更多的能源浪費(fèi)，同時也表明，能源利用效率未必與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈正向關(guān)系，其與相關(guān)政策、生產(chǎn)部門安排等諸多因素有關(guān)，需要進(jìn)行綜合考慮。

3.3 調(diào)整比率時空演變規(guī)律

為便于描述NATR的空間差異特征及動態(tài)演變情況，采用五年計(jì)劃的期內(nèi)平均值進(jìn)行估計(jì)。2001—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶第三產(chǎn)業(yè)NATR的分布動態(tài)見圖2。由圖2 可以看出，長江經(jīng)濟(jì)帶及其子地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)NATR空間差異具有如下演變規(guī)律：①長江經(jīng)濟(jì)帶核密度估計(jì)曲線從“寬峰形態(tài)”向“窄峰形態(tài)”演變，總體上呈峰值增大和峰度變窄的趨勢且向右移動，這表明長江經(jīng)濟(jì)帶NATR有所提高，而且其空間差異在階段性減小。②與長江經(jīng)濟(jì)帶整體相比，上游地區(qū)核密度曲線經(jīng)過了“雙峰形態(tài)”-“窄單峰形態(tài)”-“寬單峰形態(tài)”-“雙峰形態(tài)”演變的過程，變化較大，說明上游地區(qū)NATR空間差異先減小后增大，當(dāng)前處于明顯兩級分化狀態(tài)，不利于一體化發(fā)展。③中游地區(qū)的核密度估計(jì)曲線與長江經(jīng)濟(jì)帶相比，由“十一五”時期的“雙峰形態(tài)”向后期的“寬峰形態(tài)”變化，這表明中游地區(qū)各省市逐漸消除兩級分化現(xiàn)象，NATR空間差異不斷減小，且曲線整體上向左移動，能源冗余度提升。④觀察下游地區(qū)核密度曲線的變化趨勢可以發(fā)現(xiàn)，其與中游地區(qū)類似，空間差異減小，不同的是，該地區(qū)曲線整體向右移動，能源效率有所提高，能源浪費(fèi)減少。

圖2 2001—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶及子地區(qū)NATR 的核密度估計(jì)曲線

4 小結(jié)與建議

本研究采用Min-DS 模型測度長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11 省市第三產(chǎn)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新效率，基于其所測算的冗余度構(gòu)建NATR指標(biāo)，對實(shí)現(xiàn)最優(yōu)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平下的能源效率從靜態(tài)、動態(tài)2 個角度進(jìn)行測度分析，主要得到以下結(jié)論。

1）從靜態(tài)分析來看，長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)各省市均尚未實(shí)現(xiàn)最優(yōu)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平下的能源效率，上、下游地區(qū)高于長江經(jīng)濟(jì)帶平均水平，中游地區(qū)水平較低，實(shí)現(xiàn)協(xié)同一體的高效能源利用仍需較大努力。

2）從動態(tài)分析來看，整體層面，2001—2018 年長江經(jīng)濟(jì)帶第三產(chǎn)業(yè)NATR總體呈漲跌互現(xiàn)趨勢；區(qū)域?qū)用妫掠蔚貐^(qū)NATR不斷增長，并保持在較高水平，上游地區(qū)相對穩(wěn)定，中游地區(qū)波動較大；省域?qū)用?，各省市能源效率隨時間變化存在較大差異，例如，重慶市和浙江省在2001—2018 年能源冗余度始終較低，而湖南省和上海市出現(xiàn)明顯的能源效率惡化趨勢，存在能源浪費(fèi)。

3）從時空演變趨勢來看，長江經(jīng)濟(jì)帶第三產(chǎn)業(yè)NATR整體、中游地區(qū)和下游地區(qū)空間差異都有不同程度的縮小，但上游地區(qū)空間差異擴(kuò)大。

上述研究結(jié)論對長江經(jīng)濟(jì)帶實(shí)現(xiàn)能源綠色、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的政策含義。首先，加強(qiáng)區(qū)域協(xié)調(diào)，整合能源資源。建立適合長江經(jīng)濟(jì)帶能源綠色發(fā)展的協(xié)調(diào)機(jī)制，打破行政壁壘，消除阻礙能源要素合理流動的政策措施，同時發(fā)揮龍頭省區(qū)的帶動作用，尤其是重慶市、浙江省作為長江經(jīng)濟(jì)帶綠色高質(zhì)量發(fā)展的領(lǐng)頭者。其次，加快能源技術(shù)的開發(fā)及應(yīng)用，提高能源利用的技術(shù)效率，大力推動能源投入在生產(chǎn)活動中積極向綠色技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化。再次，加強(qiáng)政府宏觀調(diào)控，加大區(qū)域能源節(jié)約力度，避免過于依賴能源進(jìn)行經(jīng)濟(jì)發(fā)展，減少能源浪費(fèi)。政府部門應(yīng)充分發(fā)揮宏觀調(diào)控作用，加大財(cái)政支持力度，持續(xù)完善能源政策，進(jìn)而推動長江經(jīng)濟(jì)帶達(dá)到實(shí)現(xiàn)最優(yōu)綠色技術(shù)創(chuàng)新水平下的能源安排。