研究模型简介
借助空间探索性分析方法 , 探讨黄河流域各地区全要素能源效率的空间集聚程度。全局莫兰指数 I 表示各地区的全局空间相关性 ,模型如下。
局部莫兰指数用来表示黄河流域各地区的局部空间自相关性 , 局部空间自相关性主要用来描述邻近单元之间的空间集聚程度 , 模型如下。
变量选取与数据来源
本文测度黄河流域 9 省区1999—2020 年的全要素能源效率 , 具体包括上游地区的青海 、 四川、 甘肃 、宁夏 , 中游地区的山西 、陕西 、内蒙古 , 下游地区的河南 、山东 。所选指标说明如下。
1) 投入指标 。① 劳动投入 。选择各地区从业人员数量作为劳动投入 。② 资本投入 。选择地区资本存量作为资本投入 。③ 能源投入 。选择各地区的能源消费量作为能源投入。
2) 产出指标 。① 期望产出 。以地区生产总值作为期望产出 ; 并以1999 年为基期 , 对各年份地区生产总值作平减处理 。② 非期望产出 。 以常见的9种能源的二氧化碳排放量作为非期望产出 , 采用IPCC方法计算。
整体测度结果
观察表 1 发现 , 1999—2019 年黄河流域和各地区全要素能源效率整体呈波动下降趋势 , 2020 年出现显著提升 , 整体呈 “ N ” 型发展趋势 。 1999—2020 年 , 黄河流域和各地区以牺牲环境为代价来发展经济的粗放无序发展模式导致全要素能源效率低下。
各省区时间变化特征
观察表 2 可知 , 黄河流域各省区全要素能源效率呈阶梯型分布特征 。整体来看，各省区能源效率均呈波动下降后，于2020年上升的时间演化趋势 。这反映了2020 年之前 , 各地区以牺牲环境为代价的粗放无序发展模式造成了较为严重的能源效率损失 , 同时也说明了黄河流域高质量发展的重大国家战略对其 能源效率提升的重要影响。
GML指数模型测度结果
观察表 3 可知 , 研究期内 , 黄河流域整体 GML 指数值为 1. 005 , 表明黄河流域整体全要素能源效 率呈轻微上升态势 。技术效率指数 ( EC) 均值为0. 999 , 说明 EC 对黄河流域全要素能源效率提高具有抑制作用 ; 技术进步指数 ( TC) 均值为 1. 009 , 说明 TC 对黄河流域全要素能源效率提高具有轻微推动作用 。可以看出，EC是影响黄河流域全要素能源效率的主要因素 。未来应提高内蒙古和山东的能源技术效率 , 增强其节能减排能力。
全局空间相关性
为进一步探究黄河流域全要素能源效率的空间关联特征 , 运用 GeoDa 软件 , 测度 1999—2020年黄河流域全局莫兰指数 (Global Moran ’s I) , 结果见表 4。
2001—2002年 、2007—2009年 , Moran ’s I未通过显著性检验 , 以上年份的全局空间相关性不显著 。其余年份的 Moran ’s I 均为正向显著 , 表明统计期内存在正向全局空间相关性。
局部空间相关性
为进一步探究黄河流域各省区全要素能源效率的空间关联特征 , 计算 1999—2020 年黄河流域各省区的局部 Moran ’s I, 结果见表 5。由表中结果可知 , 青海 、甘肃 、宁夏 、河南 、山东的空间集聚分布较为稳定 , 未出现长期明显变化 , 具有一定的空间转移“ 惰性 ”。上游省区以低低 ( LL) 集聚为主 , 下游省区以高高 ( HH) 集聚为主 。 四川和内蒙古由高低 ( HL) 集聚向 LL 集聚演化 , 山西在低高 ( LH) 集聚和 LL 集聚间波动 , 陕西的空间集聚分布呈现摇摆状态 。
考虑到全要素能源效率为截断数据 , 其最低界限值为 0, 使用 Tobit 模型进行回归分析。模型如下。
Stata 回归分析结果见表 7。
由表 7 可知 , 经济发展水平负向显著影响上游地区的全要素能源效率 , 对下游地区有正向显著影响 。说明能源驱动的粗放式发展模式阻碍了技术创新 , 导致上游地区全要素能源效率较低 ; 而下游地区综合实力强劲 , 技术创新驱动经济发展提质增效 , 反而降低了经济发展带来的环境污染 , 使得能源效率较高。
结论
1）黄河流域全要素能源效率值较低 , 有较大的提升空间 。分区域来看 , 上 、中 、下游全要素能源效率依次递增 。其中 , 山东全要素能源效率远高于其他省区 。此外 , 样本期内除四川 、陕西 、青海 、甘肃外 , 其余省区都实现了全要素能源效率的进步 , 虽然技术效率推动作用显著 , 但技术进步有待加强 。因此需要加强科技研发投入 , 提高技术进步能力 。
2）样本期内 , 除 2001 年 、2002 年、 2007 年 、2008 年 、2009 年的空间相关性不显著外 , 其余年份都呈现出显著的空间集聚特征 。青海 、甘肃 、宁夏 、河南 、 山东的空间集聚分布较为稳定 , 上 、下游地区分别表现为 LL 集聚和HH集聚 , 呈现一定的空间转移“惰性”。 四川和内蒙古存在由 HL 集聚向 LL 集聚演化的趋势 。
3）经济发展水平可以提高全要素能源效率 , 而能源结构的作用却恰恰相反 , 且各因素对上 、 中 、下游地区的作用机制各不相同 , 各地需制定针对性的应对措施。
建议
1) 落实节能减排 , 带动黄河流域能源效率提升 。以政策为导向 , 加强重工业地区的政策支持 , 对重污染企业加征排污税 , 敦促其转变能源结构。 健全环境监管体制 , 有效落实环保监察的法律法规 。推动新能源 、新技术的普及使用 , 实现节能减排 , 促进全要素能源效率的提升。
2) 鼓励协同发展 , 缩小能源效率地区差距。 实证结果发现 , 下游地区的全要素能源效率遥遥领先 。因此 , 在巩固下游地区发展优势的同时 , 应积极鼓励其先进人才 、技术 、资金向上 、中游地区扩散 , 加大对上 、中游地区的支援帮扶力度 , 促进区域协同发展 , 逐步消除地区能源效率差距。
3) 推进多措并举 , 全面考虑能源效率驱动因素 。根据本文研究结果 , 经济发展水平 、产业结构 、能源结构 、人口规模 、环境规制对黄河流域各地区的全要素能源效率有正面或负面影响 。在大力发展经济的同时 , 也应注重技术研发投入 , 通过技术创新驱动经济发展提质增效 ; 并且推动实现动能转换 , 积极淘汰落后产能 , 以清洁能源代替煤炭等化石能源 , 逐步转变能源结构 。此外 , 需要注意城市化进程中所伴随的高污染 、高能耗现象 , 健全环保法律法规和监管监察制度 , 适度的环境规制对于全要素能源效率的提升是必要的。
作者简介：刘胜任 (1997— ) , 男 , 山东潍坊人 , 硕士研究生 , 主要研究方向为能源经济与管理。E-mail : 1783997269@ qq. com 扫码关注
