长江经济带物流业全要素能源效率　　

      DOI:10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0607

      一、文献综述

      全球环境污染恶化与世界经济复苏疲弱使得传统粗放型经济增长模式难以为继，可持续性经济增长应关注发展的质量与其对环境造成的外部成本。为贯彻可持续发展理念，中国承诺于2030年左右使排放达到峰值并使单位GDP 排放比2005年下降60%～65%。作为经济新常态下三大发展战略之一的“长江经济带”战略更是高度强调生态优先、绿色发展。作为横跨东中西、连贯南北的“黄金水道”，长江流域面积200余万平方公里，人口和经济总量超过全国的40%，区域内产业贸易活跃，物流往来频繁。“十三五”规划(纲要)提出，将长江构建成综合立体交通走廊。不可忽视的是，以交通运输为主体的物流业在促进区域生产要素流转的同时，能源消耗与碳排放量巨大。《中国统计年鉴(2015)》显示，2013年物流业能源消耗总量占比达8.35%。在此背景下，研究长江经济带物流业全要素能源效率问题对于促进长江流域可持续发展具有重要的理论意义与现实价值。

      Farrell(1957)提出，以“技术效率”的概念来考察在既定条件下资源可达到的最佳生产水平，这一想法为能源效率研究开辟了思路[1]。世界能源委员会(World Energy Council，WEC)于1995年对能源效率进行了如下界定：在保证能源服务品质的同时，降低能源要素投入。基于此，Patterson(1996)进一步提出了能源效率的数学表达式：E=Y/X。其中，Y表示产出要素；X表示能源要素投入，并就投入产出要素的不同，提出了基于热力单位、物理热力单位、经济热力单位、纯经济单位的四类评价指标[2]。魏一鸣、廖华(2010)系统梳理了能源宏观效率、能源实物效率、能源物理效率、能源价值效率、能源要素利用效率、能源要素配置效率、能源经济效率等七类能源效率测度指标，并逐一说明各类指标的前提假设、适用范围、相互关系[3]。

      鉴于将能源作为单一投入要素，忽略了能源生产活动中非能源要素对能源要素产生的替代作用，导致单一投入要素下能源生产率测度结果与真实生产效率值产生较大的偏差，Freeman等(1997)提出将劳动、资本、能源共同作为投入要素，以全要素构念分析能源生产率①[4]。Hu和Wang(2006)综合考虑劳动力、资本存量、能源(包括生物质能)等投入要素，开创性地分析了中国29个行政区域的全要素能源效率，发现全要素分析结果与实际更为吻合，检验了全要素能源效率的可行性与实用性[5]。屈小娥(2009)利用Malmquist模型测度了中国30个省份的全要素能源效率，并将其分解为纯技术效率、技术进步与规模效率后发现东部地区全要素能源效率一直处于有效前沿面上，而中、西部仍有一定的提升空间[6]。此后，有学者分别从区域[7-8]、行业[9][10]754-763及影响因素[11]等不同视角对社会经济运行中的全要素能源效率问题展开探讨。

      上述研究丰富了全要素能源效率测度及其应用的框架，但未考虑环境污染这一非期望产出。在全球环境污染日益恶化的背景下，真实的全要素能源效率不应仅考量经济效益，而应同时考虑其对环境造成的负面影响。为此，有学者开始尝试将环境污染纳入研究框架，王维国、范丹(2012)综合利用方向距离函数(Directional Distance Function，DDF)与Malmquist-Luenberger指数(以下简称“ML指数”)对中国区域全要素能源效率进行评估与分解[12]，王兵等(2010)[13]95-109、周五七、聂鸣(2013)[14]分别引入SBM模型对中国区域环境效率与环境全要素生产率、中国工业技术效率进行测度，王兆华、丰超(2015)则在测度中结合了方向距离函数与Global Malmquist-Luenberger指数(以下简称“GML指数”)[15]。

      回顾现有文献，全要素能源效率的内涵与应用在逐步完善，国内外学者对全要素能源效率的探讨深入浅出，给本文很多启发，但仍有进一步的研究空间。首先，在研究视角方面，当前物流业全要素能源效率研究多集中在全国或省际层面，对某一区域的研究不多，长江经济带横跨东、中、西部，物流周转频繁，其研究价值不言而喻；其次，现有物流业全要素能源效率研究(刘勇[16]66-68、王永赞等[17]32-34、张立国等[10]754-763、王维国等[18]66-75)中，除王维国等(2012)考虑了环境约束外，大多数仅考虑了经济效益；此外，现有测度模型如方向距离函数、ML指数，由于模型设立条件的限制，导致测度结果存在一定的偏误，仍需加以改进使测度结果更具客观性与说服力。鉴于此，本文选取长江经济带作为研究主体，综合SBM与GML指数模型审视碳排放约束下长江经济带物流业全要素能源效率并对其进行分解，进而提出针对性的政策以促进长江经济带物流业的低碳发展。

      二、模型构建

      (一)全局生产技术

      数据包络分析(Data Envelope Analyse，DEA)凭借非参数简化算法、相对客观性强、可同时处理多产出多投入等优势，在社会经济问题的效率评价中得到了广泛的应用。然而现有学者在测度样本期内环境效率时仅考虑当期生产技术水平。假设本文研究对象——长江经济带中每一省市物流业为一个DMU，每一DMU投入M种要素，得到N种期望产出与I种非期望产出，进而当期生产技术集(contemporaneous production technology set)