中国全要素能源效率的地区差异研究［摘要］利用DEA方法测度了中国省际全要素能源效率研究结果表明：中国全要素能源效率呈现了“W型”特征，在2000-2010年的平均值为0607,表明全国的能源效率水平较低，能源损耗较为严重，能源效率的提升空间较大。从2004年以来，全国及地区能源效率有逐年提高的趋势。从区域间来看，东部、中部和西部三大区域之间的全要素能源效率呈现出较大的差距。东部地区的全要素能源效率是最高的，平均值为0780,远远高于全国平均水平；位居第二的是中部地区，其平均值为0564,低于全国平均水平；效率值最低的是西部地区，平均值为0416o从主要省市来看，全国高效率省市主要集中在福建、广东、江苏、浙江、上海等东部沿海经济发达地区，而能源效率较低的省市主要集中在宁夏、贵州、内蒙古、甘肃、山西等中西部经济相对落后地区。［关键词］能源；全要素能源效率；DEA［D0l］1013939/jcnkizgsc2015340101引言当前，中国正处于工业化、城市化快速推进的时期，---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---能源需求量高速增长。若按21世纪以来89%的年均增速，到2020年中国能源消费总量将达80亿吨标准煤，占全球能源消费近一半。而中国的能源尤其是石油的对外依存度持续攀升，2013年超过70%,严峻的现实要求中国不但需要寻求能源供给的多元化，还需要全面提高能源利用效率。然而，长期以来，中国地方政府基于自身经济发展的需要，对地区间的能源开发、流动、贸易往来进行限制，政府定价也是中国能源价格形成的主要原因。此外国有企业基于自身利益也限制民营企业进入能源市场，这些都阻止了资源的合理流动和资源的有效配置，导致能源低效或无效使用大量存在。因此，研究能源全要素效率状况，不仅有利于能源需求的预测，也有利于降低中国能源对外依存度和国家能源安全，为政府制定能源效率提升战略和能源市场改革提供有益的启示。2中国省际能源效率的测度模型本文运用DEA方法来考察中国能源效率水平。DEA方法是运用线性规划技术来评价决策单元（DMU）的效率水平。主要运用线性规划来构建岀一条相对有效的非参数生产前沿面，然后运用实际值与DEA前沿面数值进行比较，从而评价出这些决策单元的相对有效性。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---具体方法为：假定有N个决策单元，每一个单元要生产M种产出，需要投入K种生产要素，则第i个决策单元的效率即求解如下线性规划：其中，。是个标量，表示的是投入要素相对于产岀的有效使用程度。通常情况下，e^io如果e=i,则意味着该决策单元处于生产前沿面，是一个有效的决策单元；如果0当年就业人数=（上一年年末就业人数+当年年末就业人数）/2数据来源于2000-2010年的《中国统计年鉴》。由于缺失1999年各个地区的年末就业人数，所以，2000年的就业人数直接采用当年年末的就业人数来替代。地区划分：为了考察中国各区域能源效率的差异，将30个省市划分为东部、中部和西部地区。其中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省市；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南8个省市；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆11个省市。各变量的相关统计性描述，见表1。根据规模报酬不变假设下的投入导向型DEA模型,可计算得到2000-2010年中国30个地区的全要素能源效率值，见表2。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---图2描述了全国全要素能源效率的变动趋势。从图中我们可以看出，中国从2000-2010年的能源效率变动呈现较为明显的“W型”特征，即效率值变动趋势经历了两个先下降再上升的变化过程。具体分别是:2000年时全国能源效率值为0678,是中国从2000-2010年这11年的最高值，到2001年时效率值出现较大幅度的下降，降低到0599,之后能源效率值出现一定的回升，到2003年时，效率值为0608；从2003年开始，能源效率值又出现了一定程度上的下降，2004年的效率值为0573,是中国这11年的最低值，之后的几年，能源效...