马海良等：中国三大经济区域全要素能源效率研究 单一指标都不可能完整地反映能源效率水平。 其次，众多学者对能源效率的影响因素进行分析。一 般认为技术进步和产业结构调整是能源效率改善的关键 因素。Ｍａｄｄｉｓｏｎ、Ｄｅｎｉｓｏｎ －６ ３认为，当能源要素从低生产 越性 。鉴于以上优点，本文也采用ＤＥＡ计算能源效 率。 ２．１超效率ＤＥＡ理论 使用传统ＤＥＡ评价决策单元的效率时，会出现多个 决策单元同时都处于生产前沿面，从而导致多个决策单元 相对都有效，从而无法判断孰优孰劣。为了弥补这一缺 陷，Ａｎｄｅｍｅｎ 建立了基于投入导向的超效率ＤＥＡ模型， 率或生产率增长较低的部门向高生产率或者生产率增长 较高的部门转移时，就会导致总的经济实体能源效率的提 高。Ｒｅｎｓｈａｗ” 强调能源与价格、经济中产业结构的变动 也影响能源效率的高低。吴巧生等 的研究表明，中国能 源消耗强度下降主要是各部门能源使用效率提高的结果， 其中，工业部门的技术改进是影响能源消耗强度的主要因 使相对有效决策单元之间也能进行效率高低的比较。具 体原理如图１所示，在计算Ｂ点的效率值时，将其排除在 决策单元的参考集之外，则有效生产前沿面就由ＡＢＣＤ变 素。王群伟等 通过基于ＤＥＡ的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数分析发 现，技术效率比技术进步更能带来能源效率的提高，这与 技术进步带来的回弹效应有关。袁晓玲、张宝山等 。。认 为工业结构、产业内部结构、所有权结构和能源因素对能 源效率影响较大，产业结构、工业结构变量与能源禀赋全 要素能源效率呈负相关，且国有工业产值在工业总产值中 的比重越大，全要素能源效率就越低。但是，也有不同的 观点。ＫＨａｚｚｏｏｍ… 认为回弹效应（ｒｅｂｏｕｎｄ ｅｆｆｅｃｔ）使得技 术进步对能源效率的影响难以确定。史丹 纠等认为产业 结构的变化对能源效率的作用正在慢慢变弱，甚至会产生 负作用。李廉水等 发现技术效率而不是技术进步是工 业部门能源提高的主要原因，但技术进步的作用在逐渐增 加。 梳理以上文献，发现由于对能源效率的概念和内涵没 有统一标准，加上各种投入产出数据的统计差异性，导致 研究计算出来的能源效率结果差异较大。但可以肯定地 是，生产中包含能源在内的各种要素相互影响，单纯分析 一个生产要素对能源效率的影响有很大缺陷。鉴于此， Ｈｕ和Ｗａｎｇ 提出基于全要素生产率框架的全要素能源 效率指标。因此，本文试图从以下几个方面突破：①按照 全要素能源效率思路，使用超效率ＤＥＡ方法，测量并比较 三大经济区域的全要素能源效率；②使用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数 测算三大经济区域的全要素生产率及其分解情况，并判断 能源效率改善与全要素生产率增长的关系；③回归分析全 要素生产率分解的各指标对能源效率的影响，从而判断技 术效率和技术进步对能源效率影响的大小。 ２模型说明和数据来源 从全要素投入角度看，众多学者使用数据包络分析 法（ｄａｔａ ｅｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＤＥＡ）来评价能源效率。 ＤＥＡ是通过确定生产前沿面，以相对效率概念为基础发 展起来的一种效率评价方法，可对同一类型的各决策单 元的相对有效性进行评定和排序，而且ＤＥＡ方法在避免 主观因素、简化算法、减少误差等方面有着不可低估的优 为ＡＣＤ，Ｂ点的效率值变为ＯＢ ／ＯＢ＞１，而原来就是ＤＥＡ 无效的Ｅ点，其生产前沿面仍然是ＡＢＣＤ，评价值与传统 ＤＥＡ模型一致，仍为ＯＥ．／ＯＥ＜１。 Ｄ 图１投入导向的超效率ＤＥＡ Ｆｉｇ．１ Ｓｕｐｅｒ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ＤＥＡ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｎｐｕｔ—ｏｒｉｅｎｔｅｄ 其线性规划公式可表述如下：假设有ｎ个决策单元， 利用ｍ种输入变量，得到了ｓ种产出，线性规划方程为： ｍｉｎ【０一ｓ（∑￥ｉ－＋∑ｓ ］ ｎ ‘ ｎ ．荟Ａ ＋Ｓｉ－＝ 栅 ； Ａ 一ｓｒ＋＝Ｙ ；ＡＪ，ｓ 一，ｓ ≥０ （１） ≠ ｊ≠ 其中√＝１，２，…ｒｔ；ｉ＝１，２，…ｍ；ｒ＝１，２，…ｓ；ｓ为非阿 基米德无穷小。 根据公式（１），计算能源的投入冗余量和产出的不足 量，因此，定义全要素能源效率为： ＥＦ ＝ＴＥｌｉ ／ＡＥ１ｉ （２） 其中，ｉ为第ｉ个决策单元，ｔ为时间，ＥＥ（Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ）为全要素框架下的能源效率；ＴＥｌ（Ｔａｒｇｅｔ Ｅｎｅｒｙｇ Ｉｎｐｕｔ）为目标能源投入，即在当前生产技术水平下，为实现 一定产出所需要的最优的能源投入量；ＡＥＩ（Ａｃｔｕａｌ Ｅｎｅｒｙｇ Ｉｎｐｕｔ）为决策单元实际的能源投入数量。 ２．２ Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数理论 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数方法为分析各区域的全要素能源效率 变化提供了便利的工具。根据该方法，不仅可以考察各区 ．３ｑ． 域生产技术进步变化（Ｔｅｃｈｃｈ）情况，还可以将技术效率变 化（Ｅｆｆｃｈ）进一步分解为纯技术效率变化（Ｐｅｃｈ）和规模效 率变化（Ｓｅｃｈ），并得出全要素生产率变化（Ｔｆｐｃｈ），从而表 现出更多的具有实际价值的分析信息。与Ｔｏｍｑｖｉｓｔ指数 和Ｆｉｓｈｅｒ指数相比，Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数可以把生产率的变化 原因分为技术变化与效率变化，不需要价格资料，从而避 免价格信息不对称所引起的问题，且可以利用多投入与产 出变量，不需要成本最小化和利润最大化的条件。设（ ， ）和（ ， ＋ ）分别为ｔ期和ｔ＋１期的投入产出关系， 投入产出关系从（ ，ｙｆ）向（ｘ ， ＋ ）变化就是生产率 变化，生产率变化不仅来自技术水平变化，还来自技术效 率变化。Ｄ：（ ，Ｙ ）、 （ “ ，Ｙ” ）为距离函数，基于ｔ和 ｔ＋１期参照技术的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ生产率指数分别为： Ｍｔ（ ，ｙｔ， …，ｙ…）： 上，ｒ ，Ｙ Ｍ （ ， ， …，ｙ ）： （３） Ｕ ＼ ＇，Ｊ 上述指数在经济含义上是对称的，按照理想指数思 想，定义它们的几何平均为综合生产率指数： ｎ（ｘ ，ｙ ， ，Ｙ‘ ）＝（Ｍ ＸＭ ＋１） Ｄ （ “ ，Ｙ” ） “（ “ ，Ｙ” ） Ｄ：（ ，Ｙ ） “（ ‘，Ｙ ）Ｊ （４） 在如何分解综合生产率指数的问题上，由于大多数学 者认可Ｒａｙ和Ｄｅｓｌｉ的分解（简称ＲＤ模型），本文也采用 ＲＤ模型。 ｔ ｔ ｔ‘Ｙ… ＝ × ￣：． “（ ，等Ｙ ） “（ …，Ｙ …）Ｊ ‘Ｄ：（ ，Ｙ ）／Ｄ＇（ｘ ，Ｙ ） ‘ （ ，Ｙ ）／Ｄ：（ ，Ｙ ） Ｄ：“（ Ｈ ，ＹＨ’）／ （ ¨ ，ｙＨ ） ． “（ ，Ｙ ）／Ｄ；“（ ，Ｙ ） 一 （５） 其中，Ｐｅｃｈ（ｐｕｒｅ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｃｈａｎｇｅ）为纯技术效率变 化，是在变动规模报酬假定下的技术效率变化。Ｔｅｃｈｃｈ （ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｃｈａｎｇｅ）为技术变化，反映生产前沿面的移动对 生产率变化的贡献程度。Ｓｅｃｈ（ｓｃａｌｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｃｈａｎｇ）为规 模效率变化，表明规模经济对生产率的影响。如果ＴＦＰ指 数大于１，表明综合生产率水平提高；若小于１，则表明生 产率恶化。构成ＴＦＰ指数的某一变化比率大于１时，表明 其是生产率水平提高的根源；反之，则导致了生产率水平 的降低。 ２．３数据来源 为研究方便，对三大经济区域作一界定。长三角指上 ．４０・ 中国人口・资源与环境２０１１年第１１期 海、浙江和江苏两省一市、珠三角指广东省、环渤海指北 京、天津、河北、山东、辽宁三省两市。本文以１９９５—２００８ 年六个省、三个直辖市构成的三大区域的投入产出数据为 样本。在经济增长模型中，以能源、资本和劳动作为三要 素投入，为了体现知识存量的重要性，加入了三种专利（发 明、实用新型、外观设计）授权量，一起作为投入要素。具 体的投入产出数据说明如下：①资本投入。张军等 采 用“永续盘存法”对我国各省资本存量的估算做了系统性 的研究，多数学者都直接或间接采用张军估算的资本存量 数据进行研究。本文对１９９５—２００８年的数据，按照同样 的方法计算获得。另外，为了保证投入一产出变量统计口 径的一致，采用ＧＤＰ平减指数，将资本存量换算到以２０００ 年为基期计算的相应数据。②劳动投入。以各地区年初、 年末就业人数的平均值计算，单位为万人。③能源投入。 我国统计上是将煤炭、石油、天然气和水电等四种主要一 次性能源的消费量按照相应比例折算为统一单位加总而 得的。数据来自于各地区每年的能源消耗量，单位为百万 吨标准煤。④专利授权量。以各地区每年的三种专利授 权量作为知识存量 ⑤产出数据。以各省区的国内生产 总值（ＧＤＰ）作为计算变量，单位为亿元。为与资本存量价 格保持一致，以２０００年不变价格折算。 原始数据来源于各期的《中国统计年鉴》、《新中国六 十年统计资料汇编》和各期的《中国能源统计年鉴》。 ３实证分析 ３．１ 基于超效率ＤＥＡ模型的能源效率分析 根据公式（１）、（２），通过运行软件Ｍａｘｄｅａ３．２，得到三 大经济区域全要素能源效率，具体数据见表１，图２则直观 地表明了各区域能源效率值的变化情况。 可以得出：①长三角和珠三角能源效率普遍大于１， 而环渤海地区大部分年份偏离前沿面。这是因为环渤海 区域中河北、山东和辽宁的能源效率比较低，这与师博 ８］ 的研究结果是一致的。这同时也表明，与其他两个区域相 比，环渤海区域节能潜力很大，需要不断提升生产的技术 水平，提高技术效率。②从能源效率的变化趋势来看，三 大区域能源效率都符合“平缓上升、下降、再平缓上升、再 下降”的趋势。第一次下降的转折点出现在２０００年左右， 这个结论与史丹” 利用能源生产率得出的结果基本一 致。第二次下降的转折点出现在２００７年，这一年全球发 生经济危机，中国沿海地区经济遭到重大打击，为了刺激 经济复苏，和地方把大量的救市资金投向了基础 设施建设和重型化工业。但随着产业结构重型化的形成 和发展，我国能源效率不断降低。③长三角和珠三角能源 效率相互接近，互有高低。２０００年以前，长三角能源效率 马海良等：中国三大经济区域全要素能源效率研究 高于珠三角。但２０００—２００６年，珠三角能源效率反超长 三角。２００７年经济危机导致二个区域能源效率都下降， 且差距变得很小。 表２我国三大经济区域的ＴＦＰ指数分解 Ｔａｂ．２ ＴＦＰ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｅｇｉｏｎｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ３．２基于Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数的生产率分析 利用Ｄｅａｐ２．１软件，计算１９９５—２００８年我国三大区 域的技术效率指数、技术进步指数和全要素生产率指数， 具体结果见表２，可以得出： １９９５～１９９６ １．０７６ １．０９９ １．１８３ １．０１９ １．ｏ９９ １．１２０ １．０５３ １．０５９ １．１１６ １９９６—１９９７ １．０５９ ０．９８５ １．０４４ Ｉ．０３２ Ｉ．０６０ １．０９３ １．０４３ Ｏ．９２１ Ｏ．９６１ １９９７～１９９８ １．１６１ ０．８３６ ０．９７０ １．０６９ ０．９９６ １．０６５ １．１１７ ０．８４２ ０．９４１ １９９８～１９９９ ０．９７５ ０．９１８ ０．８９５ １．０２１ ０．９９０ １．０１１ ０．９８３ ０．９１８ ０．９０２ １９９９～２０ｏＯ １．０２ｔ １．０８０ １．１０２ １．ｏ０５ １．０８０ １．０８５ １．０１９ １．０３１ １．Ｏ５１ ２００Ｏ一２０ｏ１ １．ｏ２５ １．０２９ １．ｆ）５５ １．ｏ２１ １．Ｏ７０ １．ｏ９２ １．０２１ ０．９９６ １．Ｏｌ７ ①从全要素生产率变化（ｒａｎｃｈ）来看，１９９５—２００８年， 长三角和环渤海区域ＴＦＰ增长率分别为３．７％和４．６％， 其中，技术进步率分别为１．１％和１．２％，技术效率变动率 分别为２．６％和３．３％，技术进步和技术效率对ＴＦＰ的增 长都发挥了作用。值得注意的是，１３年中珠三角区域ＴＦＰ ２ｏｏ１～２００２ １．０２２ ０．９８１ １．ｏｏ２ １．１５０ ０．９３６ １．０７６ ０．９９２ ０．９８４ ０．９７６ 表１ 三大经济区域全要素能源效率 Ｔａｂ．１ Ｔｏｔａｌ—ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｅｇｉｏｎｓ ２ｏｏ２—２ｏｏ３ Ｏ．９４２ ０．９８９ ０．９３２ ．０１７ ０．９２１ ０．９３７ ０．９９６ ０．９７５ ０．９７１ ２０ｏ３～２００４ １．０１８ １．０８５ １．１０４ １．００９ １．０８２ １．ｏ９２ １．Ｏ８１ １．０３７ １．１２１ ２Ｏｏ４—２ｏ０５ ０．９８３ ０．９９４ ０，９７７ １．０３４ １．０３３ １．０６８ １．０２１ ０，９９８ １．０１９ ２００５—２ｏｏ６ ０．９９５ １．０２５ １．０２０ １．０２２ ０．９５７ ０．９７８ １．０４５ １．０１９ １．０６５ ２００６—２ｏｏ７ １．０１２ １．ｏ６６ １．０７９ １．０ｏｏ ０．９０２ ０．９０２ １．００６ ０．９７４ ０．９８０ ２０ｏ７—２０ｏ８ １．０３９ １．０５７ １．０９９ １．０３０ １．０３４ １．０６５ １．ｏ４３ １．０７８ １．１２５ １９９５—２ｏｏ８ １．０２６ １．Ｏｌｌ １．０３７ １．０３３ １．０１２ １．０４６ １．０３２ ０．９８７ １．０１９ 数据来源：根据本文的计算结果整理而得。 增长率为１．９％，远低于其他两个区域，主要原因为技术 进步的增长率为负的１．３％，表明珠三角对技术进步的重 要性重视不够。②从技术效率变化（Ｅｆｆｃｈ）来看，三大区 域１９９５—２００８年平均技术效率变化分别为２．６％、３．３％ 和３．２％。这表明三大区域在引进先进技术，提高管理水 平和优化生产规模方面都保持着较高水平。③从技术进 步变化（Ｔｅｃｈｃｈ）来看，１９９７—１９９８年，长三角和珠三角区 域的技术进步增长率都到最低点，原因可能为１９９７年开 始的国企减员增效改革有关，这虽长期对我国提高经济质 量有益，短期却对生产的进行造成了较大的冲击。另外， ２００８年三大区域的Ｔｅｃｈｃｈ又出现一相对高点，分别为 锝窜 ．４０ ．５．７％、３．４％和７．８％，这与２００７年的经济危机有关系，国 ２０ 内企业面对萎缩的市场，只有通过加大研发投入，不断提 高技术水平，开发新产品，从而导致技术进步增长比较明 显。 ．００ ８０ ６０ ．．．４０ ２Ｏ ００ ３．３全要素能源效率的计量分析 １９９７ １９９９ ２００ｌ ２００３ ２００５ ２００７ 一．．１９９５ 前面的分析表明全要素能源效率与生产率增长具有 年份Ｙｅａｒ 定的关系，有些学者 也认为能源效率的提高依赖于 图２三大经济区域全要素能源效率 Ｆｉｇ．２ Ｔｏｔａｌ—ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｉｃｉｆｅｃｎｙ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｅｇｉｏｎｓ 全要素生产效率的改善。为进一步分析纯技术效率、配置 效率和技术进步对全要素能源效率的影响，以各省的能源 效率为因变量，纯技术效率、配置效率和技术进步变化值 ．４１・ 为自变量，构建回归模型。由于Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ模型各指数均 是与上一年的相对比值，因此因变量能源效率也采用与上 一年的比值，具体模型如下： Ｅｅｃｈ“＝Ｃ＋ＯｌｌＴｅｃｈｃｈｎ＋Ｏｔ２Ｐｅｃｈ“＋ｏｌ３Ｓｅｃｈｎ＋ ｎ （６） 其中，ｉ代表第ｉ个省，ｔ代表第ｔ年，Ｅｅｃｈ、Ｔｅｃｈｃｈ、 Ｐｅｃｈ、Ｓｅｃｈ分别代表能源效率的增长率、技术进步的增长 率、纯技术效率的增长率和配置效率的增长率。Ｃ表示截 距项， 、 ：、 ，为相应的系数，ｓ 为随机扰动项。 限于篇幅，具体的计算过程略去，本文的分析工具采 用Ｅｖｉｅｗｓ６．０，结果如表３所示。 表３全要素能源效率回归结果 Ｔａｂ．３ Ｔｈｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｔｏｔａｌ—ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ 注：括号中的数字表示ｔ值： 、 和 分别代表参数估 计值在１％、５％和１０％水平显著。 从中可以看出，在观察期内，技术进步、技术效率的增 长都可导致能源效率的改善。经济进步和技术效率分别 增长１％，将导致能源效率提高０．２９％和１．１４％（１．１３３ １．００４％）。这里技术进步对能源效率的贡献较少，可能跟 技术进步产生的“回弹效应”（Ｒｅｂｏｕｎｄ Ｅｆｆｅｃｔ）有关，技术 进步一方面可以降低能源消耗，提高能源效率，但另一方 面又使得经济增长，这将导致能源需求增加，同时由于能 源开支较少，实际能源价格下降，这又会促使能源需求增 加。据李廉水、周勇等 估算，１９９０—２００１年间平均回弹 效应达到了５５．１３％，增加了近６亿ｔ标准煤的消耗。这 也验证了本文的猜测。另外，纯技术效率和配置效率的增 长也都可提高能源效率，纯技术效率和配置效率分别增长 １％，将导致能源效率提高１．１３％和１．００４％。这也表明 能源效率跟管理水平、人员素质和要素结构调整有关。 ４结论与意义 本文运用中国三大经济区域１９９５—２００８年的面板数 据，在全要素能源效率框架下，选取超效率的ＤＥＡ模型和 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数法，得出以下主要结论。 （１）长三角和珠三角区域能源效率普遍高于环渤海 区域。这说明长三角和珠三角区域能够积极实行节能减 排，改善产业结构，提升能效水平，而环渤海区域在节 能减排方面还有更长的路要走。 ．４２． 中国人口・资源与环境２０１１年第ｌｌ期 （２）三大区域能源效率与全要素生产率变动具有相 似性。能源效率两次下降分别发生在２０００年左右和２００７ 年，而全要素生产率在这段时间内也出现增长率下降，从 而一定程度上验证了能源效率的提高依赖于全要素生产 效率的改善。 （３）２００７年经济危机对能源效率和技术进步造成了 较大影响。一方面。和地方的积极财政导致 能源效率的降低；另一方面，经济危机迫使产业转型升级， 导致技术进步增长较快。 （４）技术进步和技术效率的增长都可导致能源效率 的改善，但技术进步由于回弹效应使得影响值较小。技术 效率增长导致能源效率较大幅度的改善，主要原因是纯技 术效率和配置效率的增长都对能源效率的改善提到正向 作用。 上述结论在层面具有很重要意义。一是对节能 目标分解的启示，由于我国各区域经济发展水平存在较大 差异，导致目前不同地区能源相对效率差距较大，因此在 分解节能目标时，要考虑经济水平、产业结构等因素，避免 “一刀切”现象。二是表明在采取积极财政处理经济 危机时，一定要防止能源消费的反弹，应该通过技术进步、 产业升级来发展经济。三是充分认识技术进步、资源配 置、管理水平等因素对能源效率的影响，能源效率的提高 是个综合工程，需要采取多种措施来推动节能工作的 顺利进行。 （编辑：刘呈庆） 参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ） ［１］Ｐａｔｔｅｒｓｏｎ Ｍ Ｇ．Ｗｈａｔ ｉｓ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ？Ｃｏｎｃｅｐｔｓ，Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ Ｉｓｓｕｅｓ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｙｇ Ｐｏｌｉｃｙ，１９９６，２４（５）：３７７— ３９０． ［２］Ｂｏｓｓｅｂｏｅｕｆ Ｄ，Ｃｈａｔｅａｕ Ｂ，Ｌａｐｉｌｌｏｎｅ Ｂ．Ｃｒｏｓｓ—ｃｏｕｎｔｒｙ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｎ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ：Ｔｈｅ Ｏｎ—ｇｏｉｎｇ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｅｆｆｏｒｔ Ｔｏｗａｒｄｓ ａ Ｃｏｍｍｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｏｌｉｃｙ，１９９７，２５（９）：２３４—２５２． ［３］魏楚，沈满洪．能源效率及其影响因素：基于ＤＥＡ的实证分析 ［Ｊ］．管理世界，２００７，（８）：６６—７６．［Ｗｅｉ Ｃｈｕ，Ｓｈｅｎ Ｍａｎｈｏｎｇ Ｅｎｅｒｙｇ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ Ｆａｃｔｏｒｓ—Ｂａｓｅｄ Ｏｆ ＤＥＡ［Ｊ］． Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｗｏｒｌｄ，２００７，（８）：６６—７６．］ ［４］魏一呜，廖华．能源效率的七类测度指标及其测度方法［Ｊ］．中 国软科学，２０１０，（１）：１２８—１３７．［Ｗｅｉ Ｙｉｍｉｎｇ，Ｌｉａｏ Ｈｕａ．Ｓｅｖｅｎ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ａｎｄ Ｔｈｅｉｒ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ［Ｊ］．Ｃｈｉｎａ Ｓｏｆｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ，２０１０，（１）：１２８—１３７．］ ［５］Ｍａｄｄｉｓｏｎ Ａ．Ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ Ｓｌｏｗｄｏｗｎ ｉｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｃａｐｉｔａｌｉｓｔ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ：Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｏｆ Ｑｕａｎｔｉｔｉｅｓ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ，１９８７，２５：６４９—６９８． ［６］Ｄｅｎｉｓｏｎ Ｅ Ｆ．Ｗｈｙ Ｇｒｏｗｔｈ Ｒａｔｅｓ Ｄｉｆｆｅｒ：Ｐｏｓｔｗａｒ Ｅｘｐｅｉｒｅｎｃｅ ｉｎ Ｎｉｎｅ Ｗｅｓｔｅｒｎ Ｃｏｕｎｔｉｒｅｓ［Ｍ］． Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ：Ｂｒｏｏｋｉｎｇｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ，１９６７． 马海良等：中国三大经济区域全要素能源效率研究 ［７］Ｒｅｎｓｈａｗ Ｅ Ｆ．Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｔｈｅ Ｓｌｕｍｐ ｉｎ Ｌａｂｏｒ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ ｈｔｅ ［Ｊ］．Ｃｈｉｎａ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ，２００９，（２）：７６—８６．］ ＵＳＡ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，１９８１，３（１）：３６—４２． ［１３］李廉水，周勇．技术进步能提高能源效率吗：基于中国工业部门 ［８］吴巧生，成金华．中国能源消耗强度变动及因素分解：１９８０— 的实证检验［Ｊ］．管理世界，２００６，（１０）：８２—８９．［Ｌｉ Ｌｉａｎｓｈｕｉ， ２００４［Ｊ］．经济理论与经济管理，２００６，（１０）：３４—４Ｏ．［ｗｕ Ｚｈｏｕ Ｙｏｎｇ．Ｃａｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｐｒｏｇｒｅｓｓ Ｉｍｐｒｏｖｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ Ｑｉａｏｓｈｅｎｇ，Ｃｈｅｎｇ Ｊｉｎｈｕａ．Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ Ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｉｌａ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｗｏｒｌｄ， Ｃｈｉｎａ’ｓ Ｅｎｅｒｙｇ Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｃｈａｎｇｅｓ：１９８０～２００４［Ｊ］． ２００６，（１Ｏ）：８２—８９．］ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００６，（１０）：３４—４０．］ ［１４］Ｈｕ Ｊｉｎｌｉ，Ｗａｎｇ Ｓｈｉｈｃｈｕａｎ．Ｔｏｔｌａ－ｆａｃｔｏｒ Ｅｎｅｒｙｇ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ［９］王群伟，周德群．中国全要素能源效率变动的实证研究［Ｊ］．系 Ｒｅｇｉｏｎｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｏｌｉｃｙ，２００６，３４（１７）：１３２—１６５． 统工程，２００８，（７）：７４—８０．［Ｗａｎｇ Ｑｕｎｗｅｉ，Ｚｈｏｕ Ｄｅｑｕｎ．Ａｎ ［１５］Ｃｏｅｌｌｉ Ｔ Ｊ，Ｒａｏ Ｄ Ｓ Ｐ．Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ Ｅｍｐｉｉｒｃａｌ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ Ｃｈａｎｇｅ ｏｆ Ｔｏｔａｌ Ｆａｃｔｏｒ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｉｎ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ Ａｎｌａｙｓｉｓ（２ｎｄ）［Ｍ］．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２００５． Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｓｙｓｔｅｍ Ｐｒｏｊｅｃｔ，２００８，（７）：７４—８Ｏ．］ ［１６］Ａｎｄｅｒｓｏｎ Ｄ．Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｔｈｅ Ｅｃｏｎｏｍｉｓｔｓ：Ｔｈｅ Ｃａｓｅ ｆｏｒ ａ ［１Ｏ］袁晓玲，张宝山，杨万平．基于环境污染的中国全要素能源效率 Ｐｏｌｉｃｙ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ［Ｊ］．Ａｎｎｕａｌ Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｅｎｅｒｙｇ 研究［Ｊ］．中国工业经济，２００９，（２）：７６—８６．［Ｙｕａｎ Ｘｉａｏｌｉｎｇ， ｎａｄ ｔｈｅ Ｅｎｖｉｏｒｎｍｅｎｔ，１９９５，２０（１）：４９５—５１１． Ｚｈａｎｇ Ｂａｏｓｈａｎ．Ｙａｎｇ Ｗａｎｐｉｎｇ．Ｔｈｅ Ｔ０ｆａ】Ｆａｃｔｏｒ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ［１７］张军，吴桂英，张吉鹏．中国省际物质资本存量估算：１９５２— Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｅｎｖｉｏｒｎｍｅｎｔ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ『Ｊ １．Ｃｈｉｎａ ２０００［Ｊ］．经济研究，２００４，３９（１Ｏ）：３５—４４．［Ｚｈａｎｇ Ｊｕｎ，Ｗｕ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ，２００９，（２）：７６—８６．］ Ｇｕｉｙｉｎｇ，Ｚｈａｎｇ Ｊｉｐｅｎｇ．Ｃａｐｉｔａｌ Ｅｓｔｉｍａｔｅｓ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ： ［１ １］Ｋｈａｚｚｏｏｍ Ｊ Ｄ．Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｍａｎｄａｔｅｄ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｉｎ １９５２—２０００［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２００４，３９（１０）：３５—４４．］ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ ｆｏｒ Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ Ａｐｐｌｉｎａｃｅｓ［Ｊ］．Ｔｈｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｊｏｕｒｎａｌ， ［１８］师博，沈坤荣．市场分割下的中国全要素能源效率：基于超效率 １９８０，１（４）：２１—４０． ＤＥＡ方法的经验分析［Ｊ］．世界经济，２００５，（９）：４９—５９．［Ｓｈｉ ［１２］史丹．中国能源效率的地区差异与节能潜力分析［Ｊ］．中国工 Ｂｏ，Ｓｈｅｎ Ｋｕｎｒｏｎｇ．Ｔｈｅ Ｔｏｔｌａ Ｆａｃｔｏｒ Ｅｎｅｒｙｇ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ 业经济，２００６，（１０）：４９—５８．［Ｓｈｉ Ｄａｎ．Ｔｈｅ Ｒｅ，ｏｎ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｕｐｅｒ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ Ｓａｖｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｏｔｅｎｔｉｌａ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ＤＥＡ［Ｊ］．Ｗｏｒｌｄ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ，２００５，（９）：４９—５９．］ Ｔｏｔａｌ－ｆａｃｔｏｒ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｔｈｒｅｅ Ｍａｊｏｒ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｒｅｇｉｏｎｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ： Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｕｐｅｒ－ＤＥＡ ａｎｄ Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ ＭＡ Ｈａｉ—ｌｉａｎｇ ＨＵＡＮＧ Ｄｅ—ｃｈｕｎ ＹＡＯ Ｈｕｉ—ｚｅ （１．Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｈｏｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ Ｊｉａｎｇｓｕ ２１３０２２，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｆｏｒ Ｉｎｄｕｓｔｉｒａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｏｆ Ｈｏｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｊｉａｎｇｓｕ ２１００９８，Ｃｈｉｎａ； ３．Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｆｕｄａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２００４３３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ｌｅｖｅｌ ｏｆ Ｃｈｉｎａ’ｓ ｏｖｅｒａｌｌ ｅｎｅｒｇｙ ｌｅｖｅｌ ｗｏｕｌｄ ｂｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ｅｎｅｒｙｇ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｍａｊｏｒ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｅｇｉｏｎ（Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅ Ｄｅｌｔａ，Ｐｅａｒｌ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ，Ｂｏｈａｉ Ｚｏｎｅ）．Ｔｈｅ ｒｅａｓｏｎｓ ｏｆ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｅｎｅｒｙｇ ｅｉｆｃｉｅｎｃｙ ｗｏｕｌｄ ｂｅ ｂｅｔｔｅｒ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｂｙ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｔｏｔａｌ—ｆａｃｔｏｒ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ．Ｕｓｉｎｇ ｐａｎｅｌ ｄａｔａ ｉｎ １９９５—２００８，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ｓｔｏｃｋ ｏｆ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｉｎｔｏ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｄｏｐｔｉｎｇ ｔｈｅ Ｓｕｐｅｒ—ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ＤＥＡ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｔｏｔａｌ— ｆａｃｔｏｒ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ（ＴＦＰ）ｏｆ Ｃｈｉｎａ’ｓ ｔｈｒｅｅ ｍａｊｏｒ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｅｇｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｏｆ ｔｏｔｌａ—ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ＴＦＰ ｆａｃｔｏｒｓ ｔｏ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｉｓ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ａｒｅ ｌｉｓｔｅｄ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ：Ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ ａｎｄ Ｐｅａｒｌ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ ｉｓ ｇｅｎｅｒａｌｌｙ ｈｉｇｈｅｒ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ Ｂｏｈａｉ Ｚｏｎｅ．Ｅｎｅｒｙｇ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｍａｊｏｒ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｅｇｉｏｎｓ ｒｅｄｕｃｅｄ ａｎｄ ｒａｐｉｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｗａｓ ｍａｄｅ ｔｈｒｏｕｇｈ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｒｅｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇ ｉｎ ２００７ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｃｒｉｓｉｓ．Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｄｅｐｅｎｄｓ ｏｎ ＴＦＰ ｉｎｃｒｅａｓｅ，ａｎｄ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ａｌｌ ｌｅａｄ ｔｏ ｈｉｇｈｅｒ ｅｎｅｒｙｇ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ．Ｂｕｔ ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｓ ｌｅｓｓ ｂｅｃａｕｓｅ ｏｆ ｒｅｂｏｕｎｄ ｅｆｆｅｃｔ．Ｏｎ ｔｈｅｓｅ ｇｒｏｕｎｄｓ，ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅ ｐｏｌｉｃｙ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ—ｓａｖｉｎｇ ｇｏａｌ，ａｎｄ ｐｒｅｖｅｎｔｉｎｇ ｒｅｂｏｕｎｄ ｉｎ ｅｎｅｒｙｇ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ｉｎ ｄｅａｌｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｃｒｉｓｉｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｔｈｒｅｅ ｍａｊｏｒ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｅｇｉｏｎｓ；ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ；Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ；ＤＥＡ ・４３・
