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摘 要：本文通过收集大量相关文献资料，主要针对能源效率的概念做了界定，对于两种评价方法：单要素能源效率评价方法和全要素能源效率评价方法做了分析。总结述评，为今后的研究发展提供方向。
关键词：能源效率；全要素生产率；DEA方法
随着中国经济的高速发展，城市化进程的进一步推进，未来面临的主要问题将是能源和环境的问题。一方面能源供给不足，不能满足经济发展的需要；另一方面能源又存在能源效率低以及能源浪费严重的情况。因此，研究如何提高能源效率是解决上面两个问题的关键所在。
对比国内外研究发现，国外研究作于国内，并且在能源效率的研究方面取得了一定的研究成果。从时间上看，国内的研究从20世纪90年代开始的，虽然取得了一定的研究成果，但是与国外的研究比较而言，还是存在一定的差距。因此，对能源效率研究方法的比较就显得尤为重要。
一、有关能源效率的界定
世界能源委员会于 1995 年对能源效率进行了定义，即能源效率是为减少同样经济产出的能源投入。而此后，学者们的研究大都是从基本定义出发，进行拓展和补充。1997年，Bosseboeuf 等将能源效率定义为：经济上的能源效率和技术上的能源效率，前者是指用同样或较少的能源获得更好的生活质量或更多产出。之后者是由于生活方式、管理的改善以及技术进步的改变等，导致某些能源使用的减少；后 Hu 和 Wang依据全要素生产率的分析框架重新定义了全要素能源效率指标。即能源效率的投入不只有能源还包括人力、资本等其他投入，能源效率的产出也同时包括经济产出和环境影响。吴琦、武春友通过理论分析，从能源利用过程角度将能源效率解释为综合投入、利用效率和有效产出的结合；从产出角度将能源效率定义为能源经济效率和能源环境效率的综合效率。
二、基于单要素生产率框架的方法与局限
通过对文献的分析发现，大多数能源效率的研究采用的是单要素生产率方法，依据投入产出的研究框架，这类研究采用的能源效率指标包括了经济—热量指标、纯经济指标、物理—热量指标和热力学指标。其中的经济—热量指标是指能耗强度和能源生产率指标。这些指标的缺陷是对于能源投入和产出的观点各不相同。对于计算能源真实产出方面：比如能源的负产出—环境污染方面也有争议。由于投入产出指标不相同，因此研究结论差距比较大。以对中国的能源效率研究为例：如果利用单位产品能耗指标进行分析比较，2004 年我国7个行业16 种产品的能耗指标平均比国际先进水平高40%；如果采用热效率指标进行分析比较，2002 年中国能源效率为33%，比国际先进水平（日本）低10 %左右，大致相当于欧洲20世纪90 年代初、日本20 世纪90年代中期水平；如果利用汇率法进行能耗强度的分析比较，则中国的能耗强度是日本的7—9倍，是世界平均水平的3—4倍；但如果采用PPP 法进行能耗强度比较，则中国低于美国的能耗水平，为OECD 国家平均水平的12-15倍，仅比日本高2%左右。
三、基于全要素生产率框架的研究方法与实证应用
国内关于能源效率评价的研究主要建立在2006 年 Hu 和 Wang在全要素生产率框架下能源效率指标的研究基础上，大多采用EDA方法对我国能源效率进行了探讨。
魏楚、沈满洪运用 DEA 方法定义了一个能源效率指标，这个指标能够反映内在技术效率的变化。师博、沈坤荣运用超效率 DEA 模型评价了我国各省的全要素能源效率，并把知识存量加入到生产函数中，并认为市场分割拉低了各省的能源效率水平。吴琦、武春友利用 DEA 方法对我国 30 个省市（自治区）的能源效率进行了分析研究，在指标选取上，利用固定资产折旧、从业人员总数和能源消费总量作为投入指标，选取环境影响和经济产出作为产出指标，来构成省域全要素能源效率评价体系。李国璋、霍宗杰运用 DEA 模型，通过 1998-2007 年中国省际面板数据评价了环境约束下中国各省市全要素能源效率，通过研究得出全要素能源效率在采样期处于整体持续下滑状态，并且能源效率最高的地区是东部地区，中部其次，西部最低。王喜平、汪义国、杜蕾等采用DEA方法测算了2005-2009年环境约束下河北省36个工业行业的全要素能源效率，发现其能源效率整体偏低。
四、有关能源效率评价方法的研究
当前对能源效率的评价方法，主要分为单要素能源效率评价法和全要素能源效率评价法。前者在评价能源效率时，只考虑能源要素和产出，没有将其他生产要素纳入考量；后者被称为多要素能源效率评价法，在评价能源效率时往往考虑多种投入要素，认为能源效率产出是由多种投入要素共同作用的结果。当前被广泛接纳的是根据 Farrell提出的非参数估计和参数函数估计两种确定效率前沿的方法演化而来的。本项目主要采用的是非参数方法，即数据包络分析（data envelopment analysis DEA）。DEA是一种评价多投入多产出的非参数分析法，由美国著名运筹学家ACharnes和WCooper等人于1978年提出的评价具有多个输入和多个输出的决策单元（DMU）相对有效性的方法。由于不需要预先估计参数，因此，在避免主观因素和简化运算、减少误差等方面有着不可低估的优越性，本文主要介绍和采用CCR模型进行能源效率的衡量。是 DEA 方法的第一个模型，用于技术效率评价，是一种规模报酬不变的DEA模型。基于投入导向的CCR-DEA模型表达式为：
θ*=minθ
五、今后研究趋势
今后研究的主要趋势是针对能源效率的影响因素的分析。这一分析涉及很多变量、哪个变量将是最根本的影响因素将是问题的关键。有些文献认为，能源价格是最关键的因素，价格的变动可导致各个要素之间的替代。但在F sher-Vanden 等学者看来，市场改革带来结构调整和技术进步。所以，如何运用理论模型和技术分析工具找出最重要和最根本的影响因素就会避免出现解释变量多而缺乏有力的证据现象。这样分析也是实证研究的一个好的方向。 另一方面的研究趋势将是对于环境与经济增长之间的关系研究、污染物指标的选取以及构建能源与经济增长的关系模型，并在此基础上寻求可持续发展的有效途径。既能解决能源供应不足、能源消费过渡，又能解决环境恶化和经济发展之间的关系问题。（作者单位：西安职业技术学院经济管理系）
基金来源：西安职业技术学院2016年度青年基金课题：基于DEA的陕西省能源效率评价研究，课题编号：2016QN03
参考文献：
[1] Collins C.Transport Energy Management Policies：Potential in New Zealand[R].Wellington：Ministry of Commerce，1992.
[2] Hu J.L.and Wang S.C..Total-factor energy efficiency of regions in China[J].Energy Policy，2006，Vol.34：3206-3217.
[3] Ghali K.H..Energy use and output growth in Canada：a multivariate cointegration analysis.Energy Economics，2004，Vol.26（2）：225-238.
[4] Abbott M.The productivity and efficiency of the Australian electricity supply industry[J].Energy Economics，2006，Vol.28：444-454.
[5] 魏楚，沈满洪.能源效率与能源生产率：基于 DEA 方法的省际数据比较[J].数据经济技术经济研究，2007（9）：110-121.
[6] 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 DEA 方法的经验分析[J].世界经济，2008，（9）：49-59.
[7] 吴琦，武春友.基于 DEA 的能源效率评价模型研究[J].管理科学，2009，01：103-112.
[8] 王喜平，汪义国，杜蕾.环境约束下河北省工业能源效率实证研究[A].Information
关键词：能源效率；全要素生产率；DEA方法
随着中国经济的高速发展，城市化进程的进一步推进，未来面临的主要问题将是能源和环境的问题。一方面能源供给不足，不能满足经济发展的需要；另一方面能源又存在能源效率低以及能源浪费严重的情况。因此，研究如何提高能源效率是解决上面两个问题的关键所在。
对比国内外研究发现，国外研究作于国内，并且在能源效率的研究方面取得了一定的研究成果。从时间上看，国内的研究从20世纪90年代开始的，虽然取得了一定的研究成果，但是与国外的研究比较而言，还是存在一定的差距。因此，对能源效率研究方法的比较就显得尤为重要。
一、有关能源效率的界定
世界能源委员会于 1995 年对能源效率进行了定义，即能源效率是为减少同样经济产出的能源投入。而此后，学者们的研究大都是从基本定义出发，进行拓展和补充。1997年，Bosseboeuf 等将能源效率定义为：经济上的能源效率和技术上的能源效率，前者是指用同样或较少的能源获得更好的生活质量或更多产出。之后者是由于生活方式、管理的改善以及技术进步的改变等，导致某些能源使用的减少；后 Hu 和 Wang依据全要素生产率的分析框架重新定义了全要素能源效率指标。即能源效率的投入不只有能源还包括人力、资本等其他投入，能源效率的产出也同时包括经济产出和环境影响。吴琦、武春友通过理论分析，从能源利用过程角度将能源效率解释为综合投入、利用效率和有效产出的结合；从产出角度将能源效率定义为能源经济效率和能源环境效率的综合效率。
二、基于单要素生产率框架的方法与局限
通过对文献的分析发现，大多数能源效率的研究采用的是单要素生产率方法，依据投入产出的研究框架，这类研究采用的能源效率指标包括了经济—热量指标、纯经济指标、物理—热量指标和热力学指标。其中的经济—热量指标是指能耗强度和能源生产率指标。这些指标的缺陷是对于能源投入和产出的观点各不相同。对于计算能源真实产出方面：比如能源的负产出—环境污染方面也有争议。由于投入产出指标不相同，因此研究结论差距比较大。以对中国的能源效率研究为例：如果利用单位产品能耗指标进行分析比较，2004 年我国7个行业16 种产品的能耗指标平均比国际先进水平高40%；如果采用热效率指标进行分析比较，2002 年中国能源效率为33%，比国际先进水平（日本）低10 %左右，大致相当于欧洲20世纪90 年代初、日本20 世纪90年代中期水平；如果利用汇率法进行能耗强度的分析比较，则中国的能耗强度是日本的7—9倍，是世界平均水平的3—4倍；但如果采用PPP 法进行能耗强度比较，则中国低于美国的能耗水平，为OECD 国家平均水平的12-15倍，仅比日本高2%左右。
三、基于全要素生产率框架的研究方法与实证应用
国内关于能源效率评价的研究主要建立在2006 年 Hu 和 Wang在全要素生产率框架下能源效率指标的研究基础上，大多采用EDA方法对我国能源效率进行了探讨。
魏楚、沈满洪运用 DEA 方法定义了一个能源效率指标，这个指标能够反映内在技术效率的变化。师博、沈坤荣运用超效率 DEA 模型评价了我国各省的全要素能源效率，并把知识存量加入到生产函数中，并认为市场分割拉低了各省的能源效率水平。吴琦、武春友利用 DEA 方法对我国 30 个省市（自治区）的能源效率进行了分析研究，在指标选取上，利用固定资产折旧、从业人员总数和能源消费总量作为投入指标，选取环境影响和经济产出作为产出指标，来构成省域全要素能源效率评价体系。李国璋、霍宗杰运用 DEA 模型，通过 1998-2007 年中国省际面板数据评价了环境约束下中国各省市全要素能源效率，通过研究得出全要素能源效率在采样期处于整体持续下滑状态，并且能源效率最高的地区是东部地区，中部其次，西部最低。王喜平、汪义国、杜蕾等采用DEA方法测算了2005-2009年环境约束下河北省36个工业行业的全要素能源效率，发现其能源效率整体偏低。
四、有关能源效率评价方法的研究
当前对能源效率的评价方法，主要分为单要素能源效率评价法和全要素能源效率评价法。前者在评价能源效率时，只考虑能源要素和产出，没有将其他生产要素纳入考量；后者被称为多要素能源效率评价法，在评价能源效率时往往考虑多种投入要素，认为能源效率产出是由多种投入要素共同作用的结果。当前被广泛接纳的是根据 Farrell提出的非参数估计和参数函数估计两种确定效率前沿的方法演化而来的。本项目主要采用的是非参数方法，即数据包络分析（data envelopment analysis DEA）。DEA是一种评价多投入多产出的非参数分析法，由美国著名运筹学家ACharnes和WCooper等人于1978年提出的评价具有多个输入和多个输出的决策单元（DMU）相对有效性的方法。由于不需要预先估计参数，因此，在避免主观因素和简化运算、减少误差等方面有着不可低估的优越性，本文主要介绍和采用CCR模型进行能源效率的衡量。是 DEA 方法的第一个模型，用于技术效率评价，是一种规模报酬不变的DEA模型。基于投入导向的CCR-DEA模型表达式为：
θ*=minθ
五、今后研究趋势
今后研究的主要趋势是针对能源效率的影响因素的分析。这一分析涉及很多变量、哪个变量将是最根本的影响因素将是问题的关键。有些文献认为，能源价格是最关键的因素，价格的变动可导致各个要素之间的替代。但在F sher-Vanden 等学者看来，市场改革带来结构调整和技术进步。所以，如何运用理论模型和技术分析工具找出最重要和最根本的影响因素就会避免出现解释变量多而缺乏有力的证据现象。这样分析也是实证研究的一个好的方向。 另一方面的研究趋势将是对于环境与经济增长之间的关系研究、污染物指标的选取以及构建能源与经济增长的关系模型，并在此基础上寻求可持续发展的有效途径。既能解决能源供应不足、能源消费过渡，又能解决环境恶化和经济发展之间的关系问题。（作者单位：西安职业技术学院经济管理系）
基金来源：西安职业技术学院2016年度青年基金课题：基于DEA的陕西省能源效率评价研究，课题编号：2016QN03
参考文献：
[1] Collins C.Transport Energy Management Policies：Potential in New Zealand[R].Wellington：Ministry of Commerce，1992.
[2] Hu J.L.and Wang S.C..Total-factor energy efficiency of regions in China[J].Energy Policy，2006，Vol.34：3206-3217.
[3] Ghali K.H..Energy use and output growth in Canada：a multivariate cointegration analysis.Energy Economics，2004，Vol.26（2）：225-238.
[4] Abbott M.The productivity and efficiency of the Australian electricity supply industry[J].Energy Economics，2006，Vol.28：444-454.
[5] 魏楚，沈满洪.能源效率与能源生产率：基于 DEA 方法的省际数据比较[J].数据经济技术经济研究，2007（9）：110-121.
[6] 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 DEA 方法的经验分析[J].世界经济，2008，（9）：49-59.
[7] 吴琦，武春友.基于 DEA 的能源效率评价模型研究[J].管理科学，2009，01：103-112.
[8] 王喜平，汪义国，杜蕾.环境约束下河北省工业能源效率实证研究[A].Information