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摘要：基于超DEA模型对全国29个省份能源效率进行测算，结果发现当期和前一期的能源效率空间正效应显著；技术进步不仅对本地区能源效率存在显著正向促进作用还对相邻地区的能源效率存在正向影响，加强地区间的节能技术研发合作、促进节能技术的区域推广和共享、引进外商直接投资可以缩小地区能源效率差异。另外，人均GDP与能源效率正相关；第二产业占比高以及煤炭消费占比大会降低地区的能源效率。
关键词：技术进步；空间溢出效应；能源效率；技术效率；规模效率
中图分类号：F206 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2014）03-0090-05
一、引言
为了实现经济的快速发展，自改革开放以来，中国推行重工业发展的经济发展方式。目前，中国已经成为世界第二的经济大国，经济总量仅次于美国。这种高速发展离不开能源的大量消耗，2010年，中国成为仅次于美国的第二大能源消耗大国。以资源消耗换经济发展的道路为中国未来长期稳定发展埋下隐患。近年来，资源消耗带来的环境污染逐渐恶化，影响着居民的生产生活。特别是各个城市的“雾霾”天气对居民的健康构成了极大的威胁。2009年，中国提出在2020年中国的单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%～45%，随后又提出各省份的节能减排目标。然而各省份减排任务完成情况并不乐观。由于各省份的资源禀赋、经济发展水平、技术水平等方面存在差异，减排措施需要因地制宜。如图1所示，从2005—2011年，东、中、西部地区的单位GDP能耗都有所下降，特别是西部地区，在2011年，能源强度有明显的下降。是什么原因导致地区能源效率提高？这是本文将要研究的问题。
关于地区能源利用效率差异及其影响因素的问题，国内外学者已经做了许多的研究，且成果丰富。能源利用效率的差异普遍存在于国家之间、地区之间，甚至各产业部门之间也存在能源效率差异，然而国家、地区、行业之间的能源效率也存在着收敛性，或收敛于同一水平，或收敛于不同水平（Miketa and Mudler，2005；史丹，2006；刘则渊，2007；师博和张良悦，2008；贺灿飞和王俊松，2009；梁竞和张力小，2010；徐盈之和管建伟，2011；潘雄锋等，2012；赵金楼等，2013）。经济发展水平、产业结构、技术进步、能源价格、对外开放程度、市场化水平等是影响地区能源效率存在差异最主要的因素（史丹，2006；魏楚和沈满洪，2007；杨红亮和史丹，2008；杨继生，2009；沈能，2010；屈小娥，2011；陈晓毅，2012；沈能和王群伟，2013）。除此之外，政府行政垄断、能源消费结构、FDI、人力资本等因素对区域能源效率也有影响（尹宗成，2008；贺灿飞和王俊松，2009；杨骞，2010；蔡海霞和范如国，2011；宋枫和王丽丽，2012；朱鹏和卢爱珍，2013）。部分学者探讨了某一行业能源效率影响因素问题（韩一杰和刘秀丽，2011；庞瑞芝，2011；王雪青等，2012；王锋和冯根福，2013）。
国内外学者对能源经济中技术进步的相关研究主要集中在其引起的能源回弹效应（Greening et al.，2000）。这主要侧重于技术进步对能源消费的影响。目前，学者普遍认为，技术进步是提高能源效率的重要途径之一，并且与产业结构调整相比，技术进步对能源效率带来的改善效应要高于产业结构对能源效率的影响（史丹，2006；魏楚和沈满洪，2007；赵媛等，2010；韩一杰和刘秀丽，2011）。空间计量经济模型的发展为研究区域能源效率差异带来了新的突破。事实上，由于地理距离等诸多条件的差异以及区域间经济合作的加强，不同区域之间的空间关联性愈发明显。徐盈之、管建伟（2011）利用Miran’s I指数发现能源效率存在空间正相关性。事实上，技术进步也存在较强的正外部性，即空间溢出效应。通过购买先进技术设备、引进优秀研发人员等方式，即发挥技术进步的溢出效应，地区能源效率可以因此而得到改善，因此在研究技术进步对能源效率的影响时，应当考虑到这一效应，即通过构建空间计量模型研究空间溢出效应的影响。目前，关于技术进步对能源效率的影响主要是因素分解（李廉水和周勇，2006；王迪等，2011）和模型回归（汪克亮，2010；王秋彬，2010；杨冕等，2011），这些方法只是对技术进步整体影响的研究，没有涉及到相邻地区技术进步的空间溢出对能源效率带来的影响，引入空间计量模型可以弥补这一研究的空缺，从而更加深入地分析区域能源效率影响因素。
通过上述对现有研究成果的回顾，利用空间计量模型对能源效率的影响因素进行研究的成果较少，考虑到技术进步的空间溢出效应的文献更少。考虑到二氧化碳排放等非期望产出，本文用超DEA模型估计出全国29个省（不含西藏、海南，重庆并入四川）的能源效率，然后以地理加权回归模型实证检验技术进步对能源效率的空间溢出效应。
二、省域能源效率测算
（一）考虑非期望产出的超DEA模型
传统的DEA效率测度模型可以将决策单元划分为有效和非有效，但是对于有效的决策单元无法做进一步的比较和排序。超DEA模型弥补传统模型这一方面的缺陷。其基本思想是在评价某个决策单元时，将其排除在决策单元的集合之外。对于非期望产出的处理方法有多种，这里采用将期望产出作为决策单元的投入变量进行效率评价。超DEA模型如下：
设有k个决策单元DMUj，其中el（l=1，2，…，L）、xn（n=1，2，…，N）、ym（m=1，2，…，M）、uj（j=1，2，…，n）分别代表每个决策单元的能源投入、非能源投入、期望产出和非期望产出。
计算*，（1）若？兹*=1，s+=0，s-=0，相应的DMU为DEA有效；（2）若？兹*=1，s+≠0，s-≠0，相应的DMU为弱DEA有效；（3）若？兹*<1，相应的DMU为非DEA有效。
（二）变量选取与数据收集
关键词：技术进步；空间溢出效应；能源效率；技术效率；规模效率
中图分类号：F206 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2014）03-0090-05
一、引言
为了实现经济的快速发展，自改革开放以来，中国推行重工业发展的经济发展方式。目前，中国已经成为世界第二的经济大国，经济总量仅次于美国。这种高速发展离不开能源的大量消耗，2010年，中国成为仅次于美国的第二大能源消耗大国。以资源消耗换经济发展的道路为中国未来长期稳定发展埋下隐患。近年来，资源消耗带来的环境污染逐渐恶化，影响着居民的生产生活。特别是各个城市的“雾霾”天气对居民的健康构成了极大的威胁。2009年，中国提出在2020年中国的单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%～45%，随后又提出各省份的节能减排目标。然而各省份减排任务完成情况并不乐观。由于各省份的资源禀赋、经济发展水平、技术水平等方面存在差异，减排措施需要因地制宜。如图1所示，从2005—2011年，东、中、西部地区的单位GDP能耗都有所下降，特别是西部地区，在2011年，能源强度有明显的下降。是什么原因导致地区能源效率提高？这是本文将要研究的问题。
关于地区能源利用效率差异及其影响因素的问题，国内外学者已经做了许多的研究，且成果丰富。能源利用效率的差异普遍存在于国家之间、地区之间，甚至各产业部门之间也存在能源效率差异，然而国家、地区、行业之间的能源效率也存在着收敛性，或收敛于同一水平，或收敛于不同水平（Miketa and Mudler，2005；史丹，2006；刘则渊，2007；师博和张良悦，2008；贺灿飞和王俊松，2009；梁竞和张力小，2010；徐盈之和管建伟，2011；潘雄锋等，2012；赵金楼等，2013）。经济发展水平、产业结构、技术进步、能源价格、对外开放程度、市场化水平等是影响地区能源效率存在差异最主要的因素（史丹，2006；魏楚和沈满洪，2007；杨红亮和史丹，2008；杨继生，2009；沈能，2010；屈小娥，2011；陈晓毅，2012；沈能和王群伟，2013）。除此之外，政府行政垄断、能源消费结构、FDI、人力资本等因素对区域能源效率也有影响（尹宗成，2008；贺灿飞和王俊松，2009；杨骞，2010；蔡海霞和范如国，2011；宋枫和王丽丽，2012；朱鹏和卢爱珍，2013）。部分学者探讨了某一行业能源效率影响因素问题（韩一杰和刘秀丽，2011；庞瑞芝，2011；王雪青等，2012；王锋和冯根福，2013）。
国内外学者对能源经济中技术进步的相关研究主要集中在其引起的能源回弹效应（Greening et al.，2000）。这主要侧重于技术进步对能源消费的影响。目前，学者普遍认为，技术进步是提高能源效率的重要途径之一，并且与产业结构调整相比，技术进步对能源效率带来的改善效应要高于产业结构对能源效率的影响（史丹，2006；魏楚和沈满洪，2007；赵媛等，2010；韩一杰和刘秀丽，2011）。空间计量经济模型的发展为研究区域能源效率差异带来了新的突破。事实上，由于地理距离等诸多条件的差异以及区域间经济合作的加强，不同区域之间的空间关联性愈发明显。徐盈之、管建伟（2011）利用Miran’s I指数发现能源效率存在空间正相关性。事实上，技术进步也存在较强的正外部性，即空间溢出效应。通过购买先进技术设备、引进优秀研发人员等方式，即发挥技术进步的溢出效应，地区能源效率可以因此而得到改善，因此在研究技术进步对能源效率的影响时，应当考虑到这一效应，即通过构建空间计量模型研究空间溢出效应的影响。目前，关于技术进步对能源效率的影响主要是因素分解（李廉水和周勇，2006；王迪等，2011）和模型回归（汪克亮，2010；王秋彬，2010；杨冕等，2011），这些方法只是对技术进步整体影响的研究，没有涉及到相邻地区技术进步的空间溢出对能源效率带来的影响，引入空间计量模型可以弥补这一研究的空缺，从而更加深入地分析区域能源效率影响因素。
通过上述对现有研究成果的回顾，利用空间计量模型对能源效率的影响因素进行研究的成果较少，考虑到技术进步的空间溢出效应的文献更少。考虑到二氧化碳排放等非期望产出，本文用超DEA模型估计出全国29个省（不含西藏、海南，重庆并入四川）的能源效率，然后以地理加权回归模型实证检验技术进步对能源效率的空间溢出效应。
二、省域能源效率测算
（一）考虑非期望产出的超DEA模型
传统的DEA效率测度模型可以将决策单元划分为有效和非有效，但是对于有效的决策单元无法做进一步的比较和排序。超DEA模型弥补传统模型这一方面的缺陷。其基本思想是在评价某个决策单元时，将其排除在决策单元的集合之外。对于非期望产出的处理方法有多种，这里采用将期望产出作为决策单元的投入变量进行效率评价。超DEA模型如下：
设有k个决策单元DMUj，其中el（l=1，2，…，L）、xn（n=1，2，…，N）、ym（m=1，2，…，M）、uj（j=1，2，…，n）分别代表每个决策单元的能源投入、非能源投入、期望产出和非期望产出。
计算*，（1）若？兹*=1，s+=0，s-=0，相应的DMU为DEA有效；（2）若？兹*=1，s+≠0，s-≠0，相应的DMU为弱DEA有效；（3）若？兹*<1，相应的DMU为非DEA有效。
（二）变量选取与数据收集