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1研究方法與數據來源

1.1能源效率的解構傳統的DEA（DataEnvelopmentAnalysis）方法主要用來評價“多投入多產出”模式下決策單元間的相對有效性。然而，該方法在評價過程中將要素缺失值全部歸因于管理無效率，而忽略了環境變量和隨機誤差對評價結果的影響，因此，本文采用三階段DEA方法分析碳排放約束下能源利用效率問題，使結果相對科學、客觀。第一階段：采用傳統的DEA模型。不考慮外部環境和隨機變量的影響，運用DEA-BCC模型[9]進行能源效率評價，得到每個評價單元的投入或產出松弛變量（徑向與非徑向之和）。傳統的DEA-BCC模型分為投入導向和產出導向，由于本文旨在評價能源的利用效率，因此，采用投入導向的規模報酬可變BCC模型。第二階段：外生變量識別和原始數據的調整。目前國內很多學者在剔除外生變量影響時使用Tobit回歸分析[10-13]，Tobit回歸分析在Fried等1999年提出的四階段方法中得到應用[14]，2002年Fried等再提出使用SFA的三階段方法取代之前的方法[15]。使用Tobit有個缺陷在于剔除環境變量影響后剩余部分完全是隨機項，所以接下來調整松弛變量會有問題（無法去除隨機干擾）。后來提出SFA（隨機前沿分析）調整，完全把環境變量以及隨機項剔除，剩下的才是無法影響的松弛值。由于松弛變量具有截斷的特性，所以Tsay等在2009年提出censoredSFA估計方法[16]。該方法在剔除能源效率外生變量影響方面具備明顯的優越性[17]，本文擬采用此方法對第一階段的松弛變量進行描述和調整，通過建立投入松弛變量的環境解釋方程來刻畫外部環境對能源投入松弛變量的影響程度。由公式（1）、（5）、（6）可知，能源效率和純能源管理效率都是介于0~1之間的指標值，而能源環境效率不是。當EEEi,t>1時，表明決策單元處于優勢環境，能源利用無效率主要原因來自管理，可以通過改善管理提升能源效率；當0<EEEi,t<1時，表明決策單元處于劣勢環境，能源利用無效率主要歸因于環境，可以通過改善環境來提升能源效率。

1.2碳排放的測度及作為產出要素的處理目前，我國尚無二氧化碳排放的官方數據，針對碳排放量的研究，大部分都是基于能源消費以及能源碳排放系數進行估算。如徐國泉基于一次能源消費量、GDP和人口對碳排放進行測算[18]。蔣金荷、楊騫等運用化石能源消耗量及其碳排放因子對碳排放量進行測算[19，20]。本文借鑒前人的研究成果，并參照IPCC（2006年）、國家發改委能源研究所（2007年）等在分析二氧化碳排放時所提供的方法。能源消費不可避免地會帶來人們不希望得到的壞產出（如二氧化碳），稱為非期望產出。對于非期望產出，人們希望它越少越好。傳統的DEA方法在進行數據處理時，默認產出越多越好，因此，運用該方法進行能源效率分析時需要首先對非期望產出進行處理。對于非期望產出的處理方法主要有非期望產出作為投入要素法[21]、距離函數法[22]、曲線測度評價法[23]以及數據轉換函數處理法[24]。其中，數據轉換函數處理法在處理非期望產出中具有突出優勢。本文采用此方法對碳排放進行處理，主要思想是，把碳排放作為一種環境治理成本來考慮。當然，這種成本越小越好，所以要對其進行合理轉換，將碳排放值乘以-1，這樣就可以實現非期望產出越小越好。但是，DEA模型不接受產出向量為負，故使用一個較大數加上負的非期望產出來實現產出向量為正。設生產單元DMUi在第j年的非期望產出（二氧化碳排放量）為Cij，處理后的非期望。

1.3產業結構的分解描述為了更加具體地描述區域產業結構演化的方向和合理程度，本文將產業結構分解描述為產業高級度、產業合理度及產業集中度。（1）產業結構高級度。產業結構高級化是一個國家或者區域經濟從低度水準向高度水準發展的動態過程，是產業結構重心從第一產業逐次向第二、三產業轉移的過程，標志著國家或者地區在一定時間內經濟發展水平所處的階段和變動方向。依據這一理論，構造產業結構高級化指數。（2）產業結構合理度。產業結構合理化是指為提高經濟效益，要求在一定的經濟發展階段，根據科學技術水平、消費需求結構、人口基本素質和資源條件，對起初不合理的產業結構進行調整，實現生產要素的合理配置，使各產業協調發展。產業結構合理化是產業間的聚合質量，它一方面反映產業之間協調程度，另一方面還反映資源有效利用程度，也就是說它是要素投入結構和產出結構耦合程度的一種衡量。就這種耦合而言，干春暉[26]等運用泰爾指數構建產業結構合理度的測度方法，在研究式中Y、Yi、L、Li分別為總體增加值、三次產業增加值、總體就業人數、三次產業的就業人數。可見，當TL=0時，經濟處于均衡狀態；TL值越高表明產業結構與均衡狀態的偏離程度越大，產業結構越不合理。（3）產業結構集中度。資源的空間配置通常情況下是根據產業布局實現的，中國幅員遼闊，地區間社會經濟發展的差異導致了不同區域產業布局的差異。同時，區域間經濟發展的差異性又導致產業聚集和結構趨同現象的產生。區域范圍內，不同產業經濟產出的差距越大，表明產業集中程度越高，反之亦然。集中化指數是一個描述地理數據分布的集中化程度的指標。同理，產業集中化指數是用來分析和衡量區域內工業或經濟部門專門化（或集中化）程度的一項重要的數量指標，是與洛倫茨曲線（Lorenzcurve）相對應統計量。式中A為三大產業實際數據的累計百分比總和；R為三大產業均勻分布時累計百分比總和；M為三大產業集中分布時累計百分比總和。不難看出，I在[0,1]區間上取值，并且I值越大，說明產業集中化程度越高，反之亦然。

1.4能源管理效率與產業結構耦合評價模型耦合度是一個物理學概念，通常用來描述系統間相互作用、相互影響的程度。產業結構調整和能源管理效率存在相互作用關系，表現為能源管理效率對產業結構調整具有約束作用，同時能源管理效率受產業結構調整的脅迫。因此，可以借鑒物理學中的容量耦合（Capacitivecoupling）的原理及容量耦合系數模型，分析兩者的耦合度。在計算耦合度之前，為了避免數據量綱的影響，對能源管理效率、產業結構高級度、產業結構集中度和產業結構合理度數值進行min-max標準化處理。得到的C和R的值介于0~1之間，采用中值分段法對其進行分段處理，分段標準如表1所示。

1.5變量選取及數據來源由于西藏、香港、澳門及臺灣的數據缺失，未作考慮。本文選取2005-2012年中國30個省、自治區、直轄市為研究單元。原始數據主要來自《中國統計年鑒》（2005-2013年）、《中國能源統計年鑒》（2005-2013年）以及中國各省、市統計年鑒（2005-2013年）。根據柯布-道格拉斯生產函數的觀點，地區經濟發展是將資本、勞動依據既定技術轉化為地區生產總值的過程。而能源是經濟發展的必備條件，因此第一階段能源效率DEA測算，本文選取能源、資本和勞動作為投入要素。不可否認，能源消費除帶來GDP產出之外，還帶來環境污染物（如二氧化碳）的產出，鑒于本文從碳排放約束的角度分析能源效率，故選取GDP和二氧化碳排放作為產出要素。由于統計年鑒里沒有資本存量的具體數據，本文參照單豪杰的研究成果，用永續盤存法測算每年各地區的資本存量，并用資本價格指數將資本存量折算為以2005年為基期的數據[28]。勞動力投入以各年平均從業人口來表示。能源投入用《中國能源統計年鑒》中各省能源消費總量折算為萬噸標準煤來表示。為了便于統一計算口徑，各省市名義GDP以2005年為基期調整為實際GDP。由于二氧化碳排放量沒有官方公布數據，本文采用2006年聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）二氧化碳排放計算指南的方法，計算各省由于能源消費帶來的二氧化碳排量作為產出指標。第二階段SFA隨機前沿分析，選取對外開放度、人口密度和產業結構作為外生變量對第一階段的能源投入松弛變量進行調整。其中對外開放度根據（地區凈出口總額/地區生產總值）計算得到，人口密度根據（人數/平方km）計算得到，產業結構根據（地區第二產業增加值/地區生產總值）計算得到。對于產業高級化指數、集中度指數和合理度指數的計算數據，根據各省、市2005-2013年統計年鑒中三產增加值占GDP比重，分別計算得到。耦合度模型選取能源管理效率值、產業結構高級化指數、產業結構集中度指數和產業結構合理度指數，其中，能源效率值選取三階段DEA模型的分析結果；產業結構高級化指數、集中度指數和合理度指數分別選取公式（10）、公式（11）、公式（12）的計算結果；耦合度和協調度指數分別為公式（13）、公式（14）的計算結果。對數據的計算與分析主要運用了軟件DEAP2.1、Frontier4.1、ArcGIS10.0和Mapinfo7.0。

2結果分析

2.1能源效率解構及空間分布運用2.1章節中三階段DEA方法以及2.4章節中2005-2012年數據，計算得到能源綜合效率、能源管理效率和能源環境效率。將結果輸入ArcGIS10.0軟件，得到空間分布和趨勢分布如圖1所示。（1）能源綜合效率方面，見圖1a，北京、浙江、廣東、海南和青海5省市均為DEA有效，構成了能源綜合效率的前沿面，屬于高能效地區；內蒙古、吉林、重慶、陜西和甘肅5省市能源綜合效率值都在0.6以下，遠低于全國平均水平0.75，屬于相對低能效地區；其余20個省市的能源綜合效率值介于0.63~1之間，屬于相對中能效地區。（2）能源管理效率方面，見圖1b，廣東、海南和寧夏3省能源效率值為1，處于前沿面，屬于高管理效率地區；河北、內蒙古、重慶、四川、陜西和新疆6省市能源管理效率值都在0.8以下，低于全國平均水平0.87，屬于相對低管理效率地區；其余21個省市能源管理效率值介于0.8~1.0間，屬于相對中管理效率地區。（3）能源環境效率方面，見圖1c，北京、天津、浙江、青海以及一直處于前沿面的廣東、海南6省市，能源環境效率值大于等于1，屬于高環境效率地區；內蒙古、吉林、重慶、陜西和甘肅5省市，能源環境效率都在0.75以下，遠低于全國平均水平0.86，屬于相對低環境效率地區；其余19省市的能源環境理效率值都介于0.77~1.00之間，屬于相對中環境效率地區。從空間分布看：（1）2005-2012年中國各省能源綜合效率整體上呈現以北京-天津-江蘇-上海-浙江-福建-廣東-海南-寧夏-青海為高能效地區的倒“Ω”形結構特征。低能效區域主要集中于西部地區，并且分布極不平衡，內蒙古、重慶、四川、甘肅、陜西、寧夏、青海同樣處于西部地區，能源效率卻處于不同等級。（2）中國各省能源管理效率呈現以黑龍江-北京-天津-江蘇-上海-浙江-廣東-海南-寧夏-青海為高管理效率的“δ”形結構特征。低管理效率區域主要集中于西部地區，并且分布較為均勻。（3）中國各省能源環境效率呈現以北京-天津-上海-浙江-廣東-海南-寧夏-青海為高環境效率的“U”行結構特征。低環境效率區域主要集中在中部地區，且分布相對均勻。總體看來，3種能源效率的高效率區域主要集中于東部沿海省市以及北京和天津，能源綜合效率和管理效率都是西部地區最低，中部地區居中。只有能源環境效率中部地區最低。究其主要原因，是中部地區大部分省市處在城市化和工業化的關鍵時期，產業結構中第二產業比重過大，同時，處于內陸地區的大部分省市對外開放度總體偏低。從趨勢分布看，三種能源效率的擬合曲線反映的分布規律趨同：自東向西，呈現先上升后下降的趨勢，高點集中在東部地區，西部地區的能源環境效率高于中部地區，中部地區的能源綜合效率和能源管理效率高于西部地區；自南向北，能源綜合效率呈現上升趨勢，能源管理效率和能源環境效率呈現先上升后下降趨勢，高點集中在中南部地區。

2.2產業結構解構及空間分布根據2005-2012年中國各省三次產業增加值占GDP比重數據，運用公式（10）、公式（11）、公式（12）計算得到產業結構高級度、集中度和合理度的結果，運用ArcGIS1.0軟件得到空間分布,如圖2所示。從數值分布看：（1）產業結構高級度方面，見圖2a，北京、上海、廣東、海南和貴州5省市高級度指數都在2.3以上，屬于產業結構高級化發達地區；河北、江西、山東、河南和新疆5省市的高級度指數都在2.12以下，遠低于全國平均水平2.22，屬于產業高級化落后地區；其余20各省市的高級度指數都在2.22左右，屬于產業結構高級化發展中地區。（2）產業結構集中度方面，見圖2b，北京、天津、上海、浙江和廣東5省市集中度指數都在0.25以上，屬于產業結構高集中度地區；河北、安徽、江西、河南、廣西、海南、四川和新疆8省市的集中度指數都在0.15以下，遠低于全國平均水平0.2，屬于產業結構低集中度地區；其余17個省市的集中度指數都介于0.16~0.25之間，屬于產業結構中集中度地區。（3）產業結構合理度方面，見圖2c，北京、天津、上海和浙江4省市的合理度指數都在0.10以下，屬于產業結構高合理度地區；山西、內蒙古、貴州、云南、甘肅、青海和寧夏7省市合理度指數都在0.40以上，遠高于全國平均水平0.28，屬于產業結構低合理度地區；其余19個省市屬于產業結構中等合理度地區。從空間分布看：（1）2005-2012年中國產業結構高級度整體上呈現以北京-天津-浙江-上海-福建-廣東-湖南-貴州-云南為高級度發達地區的“W”形結構特征。高級度落后地區主要集中在西部地區，而且分布相對均勻。（2）產業結構集中度整體上呈現以吉林-北京-天津-山西-上海-浙江-廣東-湖北為高集中度地區的“J”字形結構特征。產業結構低集中度地區，主要集中在西部地區。（3）產業結構合理度整體上呈現以遼寧-北京-天津-江蘇-上海-浙江-福建-廣東-海南為高合理度地區的“S”形結構特征。與產業結構高級度、集中度相似，產業結構低合理度地區，同樣集中于西部地區，且分布較為均勻。

2.3能源效率與產業結構空間耦合分析根據3.1章節中的能源管理效率以及3.2章節中產業結構高級度、集中度、合理度分析結果，運用公式（13）和公式（14）計算得到耦合度C和協調度R，按照表1的分類標準，得到2005-2012年中國30個省市的能源管理效率與產業結構的耦合協調度及所處階段，如表2所示。（1）從耦合度上看，能源管理效率與產業結構高級度方面，2005-2012年，中國各省能源管理效率與產業結構高級度交互耦合的時序除了河北和貴州處于磨合階段，其余地區都處于拮抗階段，但是耦合度存在明顯的地區性差異。根據耦合度數值大小進行排序，可以將全國30個省市劃分為3個層次：①耦合度在0.4以下的省市界定為低耦合強度作用地區，包括黑龍江、山東、河南和青海4個省市；②耦合度在0.4~0.45之間的省市為中等耦合強度作用地區，包括天津、山西、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、廣東和寧夏9個省市；③其余17個省市耦合度都在0.45以上，為高耦合強度作用地區。能源管理效率與產業結構合理度方面，天津、上海、浙江、安徽和福建5省市為磨合階段，其余地區均為拮抗階段。按照同樣的劃分標準，河北和貴州為低耦合強度作用地區，內蒙古和寧夏為中等耦合強度作用地區，其余26個省市均為高耦合強度作用地區；能源管理效率與產業結構集中度方面，廣西、海南和新疆3省市處于分離階段，其余27省市都處于拮抗階段。（2）從耦合協調度分布看，能源效率與產業結構高級度方面，協調度指數介于0.252~0.653之間，共涉及低、中、高3種協調類型，由低到高分別占總數的6.7%、63.3%和30%；能源效率與產業結構合理度方面，協調度指數介于0.292~0.648之間，共涉及低、中、高3種協調類型，由低到高分別占總數的3%、27%和60%；能源效率與產業結構集中度方面，協調度指數介于0.246~0.653之間，同樣涉及3種協調類型，由低到高分別占總數的16.7%、56.7%和26.6%。（3）2005-2012年間，中國省際能源管理效率指數與3種產業結構指數的耦合強度和協調程度在空間上具有不對稱性。從耦合度看，能源效率與產業結構高級度之間，高耦合強度作用地區主要集中在西部地區，東部地區次之，中部地區最少；能源效率與產業結構合理度之間，高耦合強度作用地區從高到低排序，分別為中部地區、東部地區和西部地區；能源管理效率與產業結構集中度方面，高耦合作用強度地區由高到低分別為東部地區、西部地區和中部地區。從協調度看，三大地區高協調度地區所占比重從高到低排序，能源管理效率與產業結構高級度之間為東部地區、西部地區和中部地區；能源管理效率和產業結構合理度之間為東部地區、中部地區和西部地區；能源管理效率和產業結構集中度之間為東部地區、西部地區和中部地區。（4）2005-2012年間，中國省際能源管理效率和產業結構耦合協調度與地區經濟發展水平基本呈現空間對應關系。耦合協調度相對較高的省市基本集中在東部地區，特別是東南沿海地區；而經濟發展相對落后的西部地區和中部地區部分省市，能源管理效率和產業結構的耦合協調度也相對較低。這符合中國各省發展的實際情況，由于中國幅員遼闊，地區間經濟發展、資源稟賦、對外開放程度以及人口密度等都存在很大差異，同時，不同地區經濟發展過程中政策取向存在差異，能源管理效率和產業結構的耦合程度和協調度必然存在很大差異。

3結論

通過以上對我國能源管理效率和產業結構之間的耦合協調度時空分析，可以得出如下結論：（1）從能源效率的空間分布和區域差異看，我國各省市能源綜合效率、能源管理效率和能源環境效率差異比較明顯，但是區域分布具有一定的相似性，基本上都是東部地區位居首位，中部地區和西部地區交替處于二、三位。從省市的角度看，北京、天津、浙江和青海4個省市應側重于內部管理能力的改善；寧夏應該側重于外部環境的優化；而其他23個省市應該雙管齊下，同時推進內部管理和外部環境的改善和優化。（2）從產業結構3個維度空間分布和發展態勢看，2005-2012年間，中國各省產業結構高級度和合理度分布空間結構比較相似，而產業結構集中度的分布與前兩者差異較大。這說明產業結構高級度與合理度之間存在很強的相關性，而產業結構集中度與二者內部聯系程度較低。產業結構高級度和合理度較高的省市主要集中在東部地區尤其是東南沿海省市，產業結構集中度較高的地區主要集中在中、西部地區，尤其是中部地區高能耗低能效的省份。（3）從能源管理效率與產業結構的空間耦合協調關系看，中國各省整體耦合協調程度偏低，能源管理效率與產業結構演化沒有協調發展，且空間上呈現很大的不均衡態勢。產業結構高級度和合理度與能源管理效率耦合度較高，說明產業結構高級化和合理化是提升能源管理效率的有效途徑。在能源管理效率和產業結構偏離的省份中，最具典型是內蒙古和海南，產業發展的高度分散和能源管理效率的嚴重低下都會阻礙整體經濟的發展。（4）我國能源管理效率與產業結構耦合協調度與地區經濟發展水平呈現相對空間對應性，經濟發展水平高的地區，其耦合協調程度相對較高，如北京、上海和廣東；而經濟相對落后的省份，其耦合協調度也相對較低，如新疆、海南和寧夏。

作者：江洪趙寶福單位：遼寧工程技術大學工商管理學院