尹洁婷，黄朝伟
（北京物资学院信息学院，北京 101149）
中国作为世界上第二大经济体，生产力水平的迅速提升，需要投入更多电力来维持各行业的稳步运行。虽然我国可再生能源发电比例在不断上升，但化石能源发电仍处于主体地位，2019 年电力行业产生的碳排放占全国碳排放总量的37.78%，因此增加水电等清洁能源发电占比以及提高清洁能源发电效率是电力行业实现绿色低碳发展的重要途径。2019年，中国水电发电量和水电装机容量分别达到1 153 TWh 和356.40 GW，占全球水电发电量和装机容量的27.5%和27.2%，位列第一。2020 年“十四五”规划建议中指出“加快推动绿色低碳发展”，同年习近平总书记在全面推动长江经济带发展座谈会上提出“使长江经济带成为我国生态优先绿色发展主战场、畅通国内国际双循环主动脉、引领经济高质量发展主力军”。本文在绿色低碳发展的背景下，深入研究长江干流地区水力发电效率，探析长江干流地区水力发电资源配置和利用情况。
目前，学者们关于能源效率研究主要集中在以下几方面，首先是通过改进数据包络模型（DEA）来提高能源利用效率测算精度，卢曦和许 长新［1］、RodríguezLozano Gloria 和Cifuentes Yate Michael［2］分别运用三阶段DEA 模型测算2010-2014 年中国11省市水资源的利用效率和2017年中国30个省份的电能替代效率。李少林［3］基于Bootstrap-DEA 方法对新能源发电的综合效率进行评价，并修正了效率的偏差。其次，学者通过考虑中国区域异质性来探究能源效率，吴凡等［4］利用共同前沿数据包络分析方法测算非传统地理划分下的中西部区域能源效率。杨志江和朱桂龙［5］运用广义矩估计对中国东部、中部、西部地区的技术创新、环境规制与能源的效率关系进行实证检验。Shen等［6］运用DEA 模型，分析了东部、中部和西地区部地区的可持续全要素生态效率的差异。再次，学者将环境因素纳入能源效率的探究中，赵卫等［7］分析西藏地区水电开发替代化石燃料的同时考虑了煤耗和二氧化碳减排的低碳效益。吴传清和董旭［8］考虑环境影响因素，运用超效率DEA模型和ML指数法，对长江经济带的全要素能源效率进行考察。Geng 等［9］通过数据包络分析建立世界24个国家的静态能源结构模型，并将二氧化碳排放量作为非期望产出。此外也有学者研究技术因素对能源效率的影响，吴传清和杜宇［10］采用三要素超越对数生产函数，探究长江经济带沿线11 省市偏向型技术进步对全要素能源效率的影响关系。Peng 等［11］分析了2006-2016 年中国30 个省份的Malmquist全要素生产率指数，并进一步考察了不同类型的有偏技术变化下，能源行业投资对能源开采全要素生产率的非线性影响。Wang H P 和Wang M X［12］对2001-2013 年间我国城市层面的全要素能源效率进行分析，通过系统广义矩估计法探讨技术创新对全要素能源效率的影响。
在水力发电效率研究方面，Wang 等［13］运用meta-SE-SBM非期望产出模型对中国水电火电发电效率进行综合评价。Liang 等［14］采用数据包络分析方法的EBM（Epsilon-based Measure）模型分析各省市水电装机容量效率和碳减排效率的差异。田泽等［15］采用数据包络CCR 模型对长江经济带沿线省市的水电能源效率进行评价研究。吴杰康和严进［16］运用数据包络模型对梯级水电站历史运行数据和优化调度数据进行效率评价分析。Harun Kınacı等［17］采用DEA 和SFA方法对大坝水力发电的效率进行测量。
综合国内外的相关文献，学者们在对能源效率和水力发电效率研究过程中选择了CCR、三阶段DEA、Bootstrap-DEA、超效率DEA、SBM、EBM 等不同的数据包络分析模型，不同模型研究的侧重点不同，研究发现，文献中关于水力发电效率地区异质性的研究较少，对于不同时期水力发电效率变化规律成因文献不足。由于长江干流的水力发电量受地理环境、气候变化和降雨量［18］等自然因素的影响无法准确的计算。因此，本文在考虑长江上游、中游和下游干流地理及技术管理方面差异的基础上，运用共同前沿DEA 和Malmquist 指数对长江干流地区水力发电效率进行静态和动态综合实证分析。
长江干流自西而东流经青海、西藏、四川、云南、重庆、湖北、湖南、江西、安徽、江苏、上海11 个省、自治区、直辖市，由于上海市水力发电相关数据缺失，故不纳入分析范围。本文对长江干流流经的省级行政区按干流流经顺序依次划分为上游、中游和下游干流三部分（见表1），与按河道特征及流域地形（以湖北宜昌和江西湖口分界点）作为长江上、中、下游划分的方式存在区别。
表1 二层级长江上、中、下干流省级行政区划分Tab.1 Two-hierarchy provincial administrative divisions of the upper，middle and lower Yangtze River
根据研究目的和数据的可获取性，本文从多个层面提取影响水力发电的因素，深入剖析长江干流水力发电的效率，探索长江干流水力发电的绿色低碳发展模式。水力发电的前期投入指标主要从人力、物力、资金投入等方面出发，后期成果产出指标从经济效益和环境效益出发，评价指标体系见表2，时间跨度为2014-2017年，数据来源为《中国水利统计年鉴》、《中国电力统计年鉴》和《2020年水力发电报告》。
表2 指标评价体系Tab.2 Index evaluation system
本文碳减排成本的计算参考文献［19］，具体计算方法见公式（1）。
式中：I为碳减排成本；
E为原煤消费量；
P为水力发电量；
相关符号说明见表3。
表3中，NCV和δ取自《综合能耗计算通则》、CEF取自IPCC、COF取自《省级温室气体清单编制指南》、w取自《电力工业统计资料汇编》、C取自参考文献［20］。
表3 碳减排成本符号和系数说明Tab.3 Carbon emission reduction cost symbol and coefficient description
2.1 共同前沿理论
本文构造由投入x、经济效益产出y和环境效益产出u构成的规模报酬不变（CRS）的共同前沿生产面模型，在实际水力发电过程中，增加环境效益产出需要一定的成本和技术的支持，因此环境效益产出应该是弱可处置性，参考文献［21］可知，长江干流省级行政区的生产可能集如公式（2）所示。
式中：P(x)为生产可能集；
k为决策单元数量；
zk表示强度变量。
假设长江干流各省级行政区决策单元可以分为H（h=1，2，…，H）个子集，每个子集代表不同地区的干流，第h个子集中所有决策单元kh构成了第h个干流下的生产前沿面，即干流前沿Ph(x)(h=1，2，…，H)。H个干流前沿Ph(x)构成共同前沿Pm，即Pm(x)=P1(x)∪P2(x)∪，…，∪PH(x)［22］。长江干流二级共同前沿面如图1所示，在共同前沿和干流前沿Ⅰ下，省级行政区决策单元B的水力发电最优产出分别为AD和AC，产出差距DC是由地理及技术异质性差异引起的［23］。
图1 二层级共同前沿函数示意图Fig.1 Two-hierarchy Meta-frontier function diagram
方向距离函数是一种不受径向限制的、沿预先确定的方向向量估计决策单元相对效率的方法，D(x，y，u：g)=max{β：(y+βgy，u+βgu)∈P(x)}为方向距离函数。由参考文献［22］可知，共同前沿面Pm(x)下Dm(x，y，u：g∣CRS)的最优解见公式（3），干流前沿面Ph(x)下Dh(x，y，u：g∣CRS)最优解见公式（4），β属于生产可能集P(x)，gy和gu表示方向向量。
式中：Dm表示共同前沿面下决策单元的距离函数；
Dh表示干流前沿面下决策单元的距离函数。
技术落差比率（TGR）指的是共同前沿值（即：共同前沿下的效率值）与干流前沿值的比率，参照文献［4］可知，技术落差比率可以表示为公式（5）。
其中：GTE为干流前沿下的技术效率；
MTE为共同前沿下的技术效率。TGR越接近于1，表示共同前沿与干流前沿的技术效率差距越小。
2.2 Malmquist生产率指数分解
本文构建Malmquist 指数模型，以每个省级行政区作为一个决策单元来构造每一个时期水力发电效率的最佳生产前沿面，把每个决策单元水力发电效率同最佳生产前沿面进行比较，以此对各决策单元效率变化和技术进步进行测度。Malmquist 生产率指数是由瑞典经济学家和统计学家Sten Malmquist 在1953 年首先提出的，在1994 年RolfFare 等人将这一理论的一种非参数线性规划法与DEA 理论相结合，使得Malmquist 指数被广泛应用。RolfFare 等构建了从t到t+1 期的Malmquist生产率指数［1］见公式（6）：
式中：Dt(xt，yt)和Dt(xt+1，yt+1)指在第t时期的技术条件下，决策单元分别在第t时期和第t+1 时期的方向距离函数；
Dt+1(xt，yt)和Dt+1(xt+1，yt+1)指在第t+1 时期的技术条件下，决策单元分别在第t时期和第t+1 时期的方向距离函数；
若指数M(xt+1，yt+1，xt，yt)＞1，表明从第t时期到第t+1 时期，全要素生产率水平提高；
若指数M(xt+1，yt+1，xt，yt)＜1表明从第t时期到第t+1时期，全要素生产率水平下降。
Malmquist 指数进一步可分解为技术效率变化（EFFCH）和技术进步效率变化（TECHCH）两部分，其中技术效率变化又可进一步分解为纯技术效率变化（PECH）和规模效率变化（SECH）见公式（7）［1，25］。
其中：
技术效率（EFFCH）表示决策单元从第t期到第t+1 时期的生产可能性边界的追赶速度，技术进步效率（TECHCH）表示生产前沿边界从t期到t+1 期的移动，纯技术效率（PECH）表示决策单元由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率（SECH）表示决策单元由于规模因素影响的生产效率［24］。
本文基于Malmquist 指数对2014-2017 年长江干流10 个省级行政区的面板数据进行分析，计算的全要素生产率及分解结果见表4，运用二层级共同前沿DEA 模型测算2017 年长江上游、中游和下游10个省级行政区技术落差比见表5。
表4 2014-2017年长江干流各省级行政区Malmquist指数分解结果Tab.4 Decomposition results of Malmquist index in provincial administrative regions of the Yangtze River mainstream from 2014 to 2017
表5 2017年长江干流各省级行政区二层级共同前沿技术落差比Tab.5 Two-hierarchy meta-frontier technology gap ratio in the Yangtze River mainstream region in 2017
3.1 2014-2017年长江干流各省级行政区水力发电效率比较分析
在技术效率方面，2014-2017年，长江干流省级行政区水力发电技术效率上升最快的3个地区分别是安徽、湖北和江苏，三者都位于长江中游和下游。由于长江中游和下游地区产业结构升级迅速，依靠高新技术产业加持，使得水力发电的技术效率提升较快，而长江上游地区技术效率出现不同程度的下降，该地区的水利水电投入资源的组合和配置水平比长江中、下游地区低。
在技术进步效率方面，长江干流技术进步效率总体上呈现上升的趋势，共有9 个省级行政区技术进步效率大于1，这是由于近年来我国在工业上发展迅速，科技技术的进步主导了发电效率的逐步提高。四川和云南在技术进步效率方面表现最好，技术进步效率分别达到1.053 和1.07，这表明四川和云南在技术进步或技术创新方面成效显著，其水力发电的生产前沿面向前移动。
在纯技术效率方面，10个省级行政区中仅重庆和安徽的纯技术效率略低于1，说明在该地区水力发电生产条件下技术管理水平仍有提升空间。长江干流其余省级行政区水力发电纯技术效率在1上微小波动，无明显差异。
在规模效率方面，湖北、安徽、江苏三省规模效率大于1，安徽和江苏的规模效率提升最大，达到7.2%和1.4%。相反，青海、西藏、重庆、湖南和江西在规模效率上呈现出不同程度的下降，其中青海和江西下降幅度最大，超过10%，这说明该地区的水利水电在水资源、劳动力和设备等要素的利用和配置方面未达到最优。
在全要素生产效率方面，四川、云南和安徽的全要素生产率排序靠前，分别达到1.053、1.070 和1.067，而青海和江西的全要素生产率排序靠后。四川和云南省在生产投入、资源配置能力和设备使用效率等方面产生的经济效益优于青海和江西，这得益于四川省和云南拥有独特的地理优势，地跨我国地势的第一、二级阶梯，地形高差悬殊。此外，四川和云南省近年来在科技方面取得显著进步，促进其水电发电技术水平的提高，从而提升其全要素生产率。
3.2 2014-2017 年长江上游、中游和下游干流水力发电效率和技术落差比率分析
将长江上游、中游和下游的Malmquist 指数分解如图2 所示，研究发现上游的技术效率、纯技术效率、规模效率以及全要素生产率低于中游和下游。
图2 2014-2017年长江上游、中游和下游Malmquist指数分解Fig.2 Decomposition of Malmquist index in upper，middle and lower Yangtze River from 2014 to 2017
长江上游，2014-2017 年规模效率为0.963，较长江中游和下游有一定差距。规模效率的下降是导致上游的水力发电技术效率和全要素生产率偏低的主要原因。因此上游要提高水力发电的规模效率，必须优化资源配置，结合地理条件，有效地利用水的势能将其转化为电能。
长江中游，技术效率和纯技术效率高于长江上游，但低于长江下游，而规模效率高于长江上游和下游。长江中游作为联接东西部的关键通道，处于一个承上启下的地理位置，可以更好的借助产业技术和水力势能的优势，更大发挥长流干流水利水电的经济和环境效益。
长江下游，水力发电的纯技术效率为1.018，长江下游水利水电的技术管理水平处于上升状态，该地区水利水电工程不仅要保持科技管理水平进步，此外也要加强生态环境保护和抗洪减旱。
2017 年长江上游和中游各省级行政区的技术落差比率均大于0.970，而长江下游三省的技术落差比率仅为0.573（见图3）。长江上游和中游各地区的MTE和GTE技术效率值较为接近（见图4），而长江下游三省的MTE和GTE差距较大，其中江苏和安徽省距离共同前沿的技术效率（MTE）为0.268 和0.418，距离干流前沿的技术效率（GTE）为0.467和0.729。
图3 TGR技术落差比率雷达图Fig.3 TGR technology drop ratio radar chart
图4 MTE和GTE技术效率雷达图Fig.4 MTE and GTE technical efficiency radar chart
长江下游流经安徽和江苏省分别长达416 和425 km，根据江苏省和安徽省的投入产出数据可知，一方面在2017年两省的水电年发电总量分别列于长江干流10 个省级行政区的第十和八位，而水利建设投资额居于10 个省级行政区的第一和第三位。另一方面长江斜贯和横穿安徽和江苏省南部，长江下游地区地势低平，水力势能比长江中游和上游低，地理因素的限制，下游水电能源的蕴藏量低于上游和中游地区，这是造成下游地区技术落差比相对较低的主要成因。因此对于长江下游地区，针对其地形特点进行科学和高效能的水利工程建设，确保当地的除涝抗旱，促进产业经济发展。
3.3 2014-2017年长江干流水力发电效率总体分析
从长江干流整体上看，2014-2015 年纯技术效率提升较为明显，达到1.022，2015-2016 年技术进步效率和规模效率提升较为明显，分别达到1.030和1.037（见图5）。2016-2017年技术效率、规模效率和全要素生产率都低于1，其中规模效率比全要素生产率和规模效率更低，仅为0.898。虽然2016-2017年技术进步效率达到1.038，但是技术进步的提升速度未能抵消规模效率下降所引起的负面效应，从而阻碍长江干流水力发电全要素生产率的提升。
图5 2014-2017年长江干流各年效率指数及分解Fig.5 Efficiency index and decomposition of the Yangtze River mainstream from 2014 to 2017
2016年颁布了《关于加大用地政策支持力度促进大中型水利水电工程建设的意见》，党中央、国务院决策部署在“十三五”期间集中力量建设一批重大水利水电工程。基于此，水电站基础要素的投入，研发基金的投入都会有所提升，这会导致长江干流水力发电的技术进步。在2016-2017年技术进步效率和纯技术效率分别达到1.038 和1.005 呈现明显的增长态势，说明长江干流水利水电发展与国家绿色低碳发展战略相契合。由于水力发电的资金投入有明显的滞后效应，在2016-2017 年水力发电产出的增长速度为5.63%，明显低于投入的增加速度，单位投入要素效益没有提高，从而实际规模与最优生产规模的差距仍在扩大，进而导致长江干流全要素生产率没有达到较好水平。
4.1 提高投入要素的使用效率
长江干流水力发电效率受技术水平、人员设备和自然地理条件等多种因素共同作用，因此长江干流水利水电工程应从长江各地区的投入和产出关系出发，合理规划物力、人力和财力的投入，在既定的生产规模条件下提高水利水电投入要素使用效率。同时，长江各地区要整合长江所蕴藏的水能资源，充分发挥各个地区干流的水资源的协调作用，减少水能资源浪费，最大限度的发挥水电站的水能利用率。
4.2 科学规划水利水电规模和布局
长江干流水力发电规模效率的下降对我国长江干流地区的水力发电全要素生产率水平具有明显的抑制作用。由于长江干流自然地理客观因素的改变空间相对有限，而水利水电的科学规划和技术的进步创新是可实现有效提升的，所以水电站空间的布局要结合客观地理因素、产业结构和地区发展规律，通过全方位视角对长江上游、中游和下游进行局部和全局协调整合，进而对水电站进行合理布局和科学规划。新时期长江地区水利水电工程要在经济上促进长江经济带协调稳定发展，更要牢固树立绿色发展理念，提高水旱灾害防御能力和生态系统保护的作用。
4.3 提升水利水电工程科技和管理水平
技术进步效率是长江干流水力发电效率增长的因素之一，长江干流水利水电工程要稳步实现技术进步和创新，提升长江干流水力发电发电效率。同时注重长江地区水利部门人力资源结构优化，推动组织员工创新能力和管理水平，提高人力资源有效配置和使用效率。强化水电站水力发电、防洪减旱、航运灌溉、生态保护等部门间的协调管理机制。加快构建周边新兴产业建设进程加强水电站先进技术开发，提高水电站高效率运行，促进长江干流水利水电工程的高质量发展。
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