发布时间 : 星期一 文章中国工业高增长的行业因素：分布、特征与结构变动更新完毕开始阅读822624db590216fc700abb68a98271fe900eafd8
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步，还可以在保持投入要素1(input 1)不变的情况下，再次减少投入要素2(input 2)的投入至c点水平，CA’被称为松弛(slack)调整。径向调整和松弛调整之和代表了无效的要素投入量，要素实际投入量减去无效投入即得到真正有效的要素投入，计算有效投入占实际投入的比重，即反映出要素的实际使用效率，这就是全要素框架下要素使用效率的含义。本文即是根据以上定义计算全要素能源使用效率，具体公式为，全要素能源使用效率=(实际能源投入量一径向调整量一松弛调整量)／实际能源投入量。 三、数据来源及说明
工业是最主要能源消费部门，其能效高低直接决定着宏观经济的整体能效水平，因此本文的分析将针对我国工业部门。考虑到1998年起我国工业经济统计口径发生改变，本文将研究期定为1999--2005 年。具体而言，我们将以二位数细分行业为基础，测度各行业样本期内的能源使用效率水平及其变动趋势。考虑到水电煤气的生产和供应业所具有的公用性、垄断性及地区性的特殊性质，本文研究将这些行业剔除。我国在2003年实行了新的行业分类目录标准(GB／T4754--2002)，前后行业划分存在一定差异，不过根据国家统计局的说明，这次调整主要是二位数行业内部各细分三位数、四位数行业的归并或重新划分，对于大部分二位数行业，这种调整并不会影响前后数据的可比性。将前后两个目录进行对比，我们剔除了旧目录中存在但新目录中没有以及新目录中新增的细分行业，最终包括了33个细分行业。
在全要素框架下测度能源使用效率，我们需要使用产出、资本、劳动及能源投入等四方面的数据。关于产出数据，本文使用工业总产值，原始
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数据取自《中国工业经济统计年鉴》、《中国统计年鉴》各期。使用历年工业品出厂价格指数对原始数据进行平减处理，将其转换为1999年价格水平的不变值。由于 2004年数据是基于第四次工业普查得到的，与前后数据的统计口径不一致，本文的做法是进行插值处理。进一步来看要素投入。(1)本文采用固定资产代表资本投入，具体地，我们根据永续盘存法对各行业 的年末固定资产净值进行折算：ki(t)=ki(1998)+(△ki(t)／pi(t))。其中，k；(1998)是不变价格水平的 1998年末固定资产净值，ki(t)是第t年固定资产净值增加量，以相邻两年固定资产净值的差额表示，pi (t)为固定资产价格指数。按照通常的做法，为了使资本投入数据更加准确，基础存量(即此处的ki (1998))应该取更加久远年份的数据，但考虑到1998年的统计口径变更，我们也只能从1998年算起了。计算资本投入所需数据均来自《中国统计年鉴》各期。(2)关于劳动投入，本文采用年均就业人数来表示，数据来自《中国统计年鉴》各期。年鉴只是从2001年之后才开始公布这一数据的，不过，在年鉴的指标解释部分，我们发现1999--2001年的年均就业人数，可以借助于增加值和全员劳动生产率两个变量来获得，具体推算公式为：年均就业人数=增加值／全员劳动生产率。(3)关于能源要素投入，我们采用经标准化处理的各行业能源消费总量，单位为万吨标准煤，数据来自《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》各期。 四、T业部门能源使用效率的测算
在全要素生产函数框架下，我们借DEA模型考察在既定产出下工业部门能源使用效率，这又被称为投入导向的DEA分析。分析之前还需要确定生产函数的规模报酬特征。DEA分析包括规模报酬不变 (CRS)和可变规模
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报酬(VRS)两种情况，根据既有关于中国工业的研究文献，我们认为CRS假设基本符合中国工业的实际情况。例如，樊潇彦(2004)的研究就发现规模报酬不变的CD函数对于工业行业是可行的选择，胡永泰(1998)、李京文和钟学艺(1998)、张军(2005)等也都认为中国工业经济的规模 报酬不变。从计算方法的角度来看，采用CRS假设也有一个优势，即无论是以产出为导向，还是以投人为导向进行DEA分析，所得到的效率值具有一致性，故本文最终选择在CRS假设下进行分析。考虑到不同行业在能源消费方面具有一定的差异，我们将33个二位数行业进一步划分为三组，即采掘业、轻工业和重工业(不包括采掘业)(具体划分方法参见表1)。计算结果在表1中给出。
总体而言，我国工业全要素能源使用效率并不算高，32个两位数行业的效率均值在样本期中基本维持于50％至60％水平之间，而且在样本期内没有显著变化。较低的能源使用效率同时也表明我国工业部门节能降耗具有较大的潜能，“十一五规划”所提出的万元GDP能耗降低20％的目标，不仅具有现实性及合理性，事实上也已经为今后的节能工作留有了一定的余地。进一步观察各行业数据，不难发现，不同行业的能源效率存在着较大的差异性。首先将采掘业、轻工业、重工业三大组别进行比较，就很容易看出三组的能效均值存有不小的差异。其中，采掘业的能源使用效率是三者中最高的，该指标在样本期中基本维持在70％至80％之间；轻工业组别的平均能源使用效率在2004年之前一直高于重工业，但在2005年出现了趋势逆转，重工业组别的能效水平首次超过了轻工业，然而从效率指标绝对值来看，这两组行业的能效水平均不算高，样本期里基本维持于
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40％至50％之间的水平。进一步比较各两位数细分行业，不难发现行业间的差异性更大。在采掘业中，石油和天然气开采业、有色金属矿采选业的能效达到或接近了前沿效率水平，并在总体上提高了该组别的能效均值，但煤炭采选业的能源效率值却低出不少，例如在1999年只有28％。根据史丹(2006)的研究，内陆煤炭资源丰富省份的能源效率最低，这一结论也可以从本文的分析中得到进一步的印证。与之相似，轻工业和重工业组别内部各细分行业的能效水平也存在较大差异，在一些行业达到或接近效率前沿面的同时(如轻工业组别中的烟草加工业、服装制造业、仪器仪表文化办公用机械制品业等，重工业中的化学纤维制造业、电子及通信设备制造业、电气机械及材料制造业等)，也有一些行业的能效水平基本维持在很低水平上(如轻工组别的纺织业、造纸及纸制品业等，重工业组别的化学原料及制品业、非金属矿物制品业等)。
图2是上述计算结果的更直观反映，其中(a)图反映的是全部行业及采掘业、轻工业、重工业三组行业的效率均值，(b)图反映的是相应组别的标准差。从(a)图中可以看出，工业部门总体效率均值不高，分组别来看，采掘业要高于其它两组，这在前文中已有说明。从演变轨迹来看，我们发现了一个有趣的 现象，即2002年似乎明显成为轻工业的拐点，因为在此之后该组别的能效值出现了较大幅度的下降，而这一变化趋势也带动了总体效率的走低。也正是在2001年11月，中国正式加入了世贸组织，这是否导致了轻工业组别的效率下降?应该说，这种可能性是存在的，因为市场开放度和竞争强度的提高，在一定程度上会降低企业利润水平以及节能减排投入的激励。当然，由于我国加入世贸的时间并不很长，其对我