中国省际能源效率测度及研究—--基于交叉竞争-malmquist tfp模型

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1、...页眉中国省际能源效率测度研究——基于交叉竞争-MalmquistTFP模型内容提要：本文针对中国30个省级行政单位1998-2010年的面板数据，考虑各个省际单位之间的博弈竞争关系，构造交叉竞争-MalmquisTFP指数，并在此基础上对中国省际能源效率进行测度和排序。此外，将传统全要素生产率测度方法和该方法进行对比分析，发现后者的测度结果可以加大部分评价单元的“异质性”，有利于评价单元的比对、排序。研究结果表明，我国全要素能源效率具有较大提升空间，其潜力有待进一步挖掘。关键词：能源效率；面板数据；交叉竞争

2、效率模型；MalmquistTFP指数中图分类号：C813文献标识码：A文章编号：StudyonChina'sProvincialEnergyEfficiency----BasedonGamecross-MalmquistTFPindexAbstract：Inthispaper,basedontheMalmquistTFPindexmeasuringframework,with30provincesinChina1998-2010provincialpaneldata,consideringthegamecomp

3、etitionofprovincialunits,usingthegamecrossefficiencytoimprovetraditionalMalmquistTFPindex,constructanewgamecrossMalmquisTFPindextomeasureandrankingChineseprovincialenergyefficiency.Thenthetraditionalmethodandthenewmethodarecomparedandanalyzed,itisfoundthatthe

4、measureresultcanmadeDecision-makingunitsarefullysorted.TheresearchresultsshowthatChinesetotalfactorenergyefficiencyhasalargeroomforimprovement,anditspotentialtobefurtherexcavated.Keywords:EnergyEfficiency;PanelData;Cross-competitionEfficiency;MalmquistTFPInde

5、x一、引言....页脚...页眉随着化石能源的全球性枯竭和温室气体效应的逐步加深，各国之间的能源争夺愈演愈烈，能源危机的警钟频频敲响。作为世界上最大的发展中国家，中国是一个能源生产和消费大国。在能源生产方面，新中国成立60年以来，中国一次能源生产总量从1949年的2334万吨标准煤，增长到2010年的296916万吨标准煤，增长127.21倍；而在能源的消耗方面，中国现在已超过美国，成为世界能源消耗量排名第一的国家，其中以煤炭消耗为主，其使用量占全球的48%。因此，要逐步实现节能减排目标，能源效率必须发挥其重大的

6、作用。一方面，摸清、探明中国省际能源效率的真实排名情况，将能源效率科学、合理的评价结果细化到各个省际中去，有利于各个地方发掘自身优势与差距，以便调整自身经济、能源发展战略，找到一条符合省际情况的发展道路。另一方面，系统深入地研究中国省际能源效率，对缓解资源环境约束、应对全球气候变化、促进经济发展方式转变，建设资源节约型、环境友好型社会，增强可持续发展能力等具有重大现实意义。能源危机已经成为世界各国所面临的普遍问题，关于能源效率的测度研究，自然成为世界范围内的学术热点。HuandWang（2006）依据DEA模型创

7、造性地提出了全要素能源效率的概念，文章从全要素生产率框架出发，将其他要素投入纳入模型，采用DEA方法研究了全要素能源效率问题。该方法提出以来，便受到国内外学者的青睐，成为国内外能源效率测算问题的主流方法[1]。其中，代表性的文献包括：HuandKao（2007）计算了17个APEC国家，1991-2007年的全要素能源效率，并构建了各国最优节能目标，且发现各国人均GDP与人均可节能率之间均存在所谓的“U”型关系[2]。徐国泉（2007）以资本存量、人力资本、能源消费量为投入指标，以GDP为产出指标，测算了中国30

8、个省1998-2005年的全要素能源效率值，发现中国省际全要素能源效率值从东南到西北呈下降趋势，并且与经济发展水平呈“U”型关系[3]。ZhangandWang（2008）研究了2006年中国各地区工业部门的能源利用效率[4]。KankanaMukherjee（2008a）用全要素能源效率方法测算了印度18个州的制造业能源效率，并且对各个州能源效率的差异原因进行分析，结果