Page 125 - 《中国电力》2026年第4期
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李露露等:时滞效应视角下中国电力绿色低碳转型效率评估——基于考虑产出滞后的三阶段超效率                       SBM-Malmquist 模型 2026  年第 4 期




                                                     表 6   SFA  回归分析结果
                                                 Table 6   SFA regression results
                   变量         电力投资       清洁能源装机容量投入         输电线路回路长度        变压器容量        能源投入        人员投入
                  常数项        1.03×10 5***    256.530 ***      –2 959.656 ***  –5 266.815 ***  –1 407.817 ***  23 400.015 ***
                经济发展水平         2.256 **       0.001 ***         –0.117 **     –0.002      0.005 **    0.108 ***
                 产业结构        8 563.350 ***    –1.422           139.059 ***   129.312 ***  16.633 ***  –14.075 ***
                 能源价格        –2 881.220 ***   –1.579 **         28.730 *     –17.022 ***  4.160 **   –262.921 ***
                城镇化水平        –5 820.615 ***   –1.924 **        –79.355 ***   20.543 ***   –3.512 **  –125.367 ***
                混合误差方差       1.75×10 11***  37 707.041 ***     8.09×10 7***  3.25×10 7***  9.95×10 5***  1.67×10 8***
                  方差比         1.000 ***       1.000 ***         1.000 ***     1.000 ***   1.000 ***   1.000 ***
                对数似然值         –406.943        –173.290         –293.131      –275.443     226.681    –303.381
                似然比检验值        20.035 ***      27.786 ***       18.231 ***    27.684 ***  18.243 ***  19.915 ***

              压器容量外,GDP         与其他    4  个投入松弛变量之间             冗余来提升资源配置的合理性;而城镇化的作用
              均呈现正相关关系。经济发展水平对电力投资冗                             路径则侧重于需求侧效率提升,即通过集约化发
              余的影响程度有限。因为             GDP  增长对电力投资利             展优化资源配置并强化规模节约效应。二者形成
              用效率的作用存在临界效应,当                 GDP  增长水平处         的协同作用有效对冲了因经济门槛效应产生的资
              于临界值以下时,资源因未能得到合理利用而被                             源闲置与产业结构转型期的短期压力,从而为电
              搁浅与浪费,最终对效率产生不利影响                    [33] 。       力行业绿色低碳转型注入更强劲的外部驱动力。

                  2)产业结构。第二产业比重与清洁能源装机                          4.1.3    第  3  阶段:调整后的电力绿色低碳转型效率
              容量和人员投入呈负相关关系,而与其他                      4  个投         剔除外部环境和随机误差因素影响后,2015—
              入松弛变量均呈显著正相关关系                 [34] 。在同一显著        2018  年第  3  阶段调整后的效率均值较第             1  阶段出
              水平下,产业结构对电力投资的正向作用大于对                             现略微下降,表明第           1  阶段测度结果高估了各省
              其他松弛变量的负向作用,降低第二产业比重可                             级行政区效率水平。如表              7  所示,2020   年转型效
              对电力投资和能源投入等冗余产生正向激励作用。                            率处于高效率区的省级行政区较                2015  年增加  18  个,
                  3)能源价格。原材料、燃料和动力购进价格                          呈现逐年改善的特征,主要源于光伏、风电等新
              指数上涨可能会引起输电线路回路长度和能源投                             能源度电成本在政策激励与市场竞争双重作用下
              入冗余的增加,源于成本上涨倒逼管理端粗放应                             持续下降,特高压输电网络的加快建设也有效缓
              对,盲目拉长线路分摊成本形成长度冗余,同时                             解了“风光弃电”问题,加速了电力行业逐“绿”
              能源超量采购避险形成投入冗余,导致各类生产                             向“新”的步伐。
              要素投入无法及时转化为实质性的绿色产出。另                                 从地区综合效率来看,呈现“西部(0.774)>
              外,合理的能源价格能有效激活电力投资动力,                             东部(0.758)>中部(0.649)”的分布格局,仅
              促进清洁能源装机扩容、变压器容量升级与人员                             东 部 地 区 存 在    2  个 效 率 处 于 前 沿 面 的 省 级 行 政
              投入优化,助力电力系统向绿色低碳、高效集约                             区。西部地区综合效率均值较第                 1  阶段有所下降,
              转型。                                               主要因为西部地区虽“真实效率”潜力高,但仍
                  4)城镇化水平。城镇化率仅与变压器容量呈                          面临“弃风、弃光、弃水”问题。东部地区以往
              正相关关系,与其余           5  个投入松弛变量均呈负相                较高的效率水平依赖环境优势,评价效率时需精
              关关系。为满足城镇化发展的实际需求,电力投                             准区分“环境红利”与“真实能力”。中部地区
              资与劳动力的配置会更加精准,城镇化率提高也                             效率均值下降幅度在            5%  以内,表明其转型进程
              会抑制清洁能源装机容量、输电线路回路长度和                             多依赖既有路径下的渐进式改善,而非主动的系
              能源投入冗余的增长,使相关资源得到合理利用                      [35] 。  统性变革。
                  从作用机制来看,能源价格改革的作用路径                               从全国    30  个省级行政区来看,仅江苏和广东
              体现在供给侧结构性优化,即通过调节要素投入                             位于高效率区,得益于其可再生能源装机量的领

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