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    1.区域概况
    2012年江苏省面积为10.26×104km2,人口为0.755×108人,GDP为57841.62×108元,分别占全国的1.06%、5.69%和10.4%。该省是我国东部沿海经济发达省份,由于地域位置和技术水平差异,以至于该区域能源效率存在较大差距,比如南京市区、溧水和高淳3县域万元工业总产值能耗分别达0.89 tce/104元、0.80tce/104元和0.80 tce/104元,分别是扬中(0.02 tce/104元)的44.5倍和40.0倍。较大的能源效率差异,要求各地区实行节能减排工作时,则需按照地区差异的实际来制定各项决策。所以,针对能源效率研究,加上对节约能源潜力的研究,有助于发现江苏省能源消费和经济发展的内在联系,也有助于实现区域的可持续发展。
    2.方法和数据来源
    2.1 研究尺度和数据来源
    依据2012年江苏省行政区划,共包括48个县(县级市)和13个地级市市区,总共有61个县域,其时间从2002年到2012年。本文数据出自2003-2013年《江苏统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》以及13个地级市的统计年鉴等。
    2.2 DEA模型
    1978年,著名运筹学家Charnes等学者首先提出DEA模型,可以利用该模型把决策单元(DMU)顺序的投影到DEA生产前沿面上,然后可以利用DMU与DEA前沿面偏离程度进行比较,以此来判断其有效性[11,10]。本篇文章对61个县域进行研究,县域差异大,不易采用统一生产函数。所以本篇文章的思路就是:第一可以利用CRS模型来计算能源综合效率;第二利用VRS模型来计算江苏省技术效率。设:n个决策单元即DMUj其中j等于1,2,3,…,n,任意一个DMU均有m种输入,其向量可以表达为 Xj=(x1j,x2j,…,xmj)T 及s种输出其向量为Yj=( y1j,y2j,…,ysj)T,那么投入导向的CRS模型[11]如下:
                        (1)
    公式里面,θ指综合效率值,其值大小在0到1之间;S-,S+指松弛变量;指非阿基米德无穷小。根据公式中没有计算规模报酬,所以选择条件 对其约束。那么该模型就可以算出综合效率、技术效率及其规模效率的数值。
    2.3指标的选取
    选择投入与产出指标要科学,其投入指标对经济发展有反作用,指标愈小越好;其中产出指标对经济发展有促进作用,数值愈大越好,那么能源效率愈高[13]。对现状分析基础上,本篇文章把国内生产总值作为产出指标,然后把资本、劳动力和资源作为投入指标。
    3江苏省能源效率时空格局特征分析
    指标选取之后,处理所需要的数据主要是综合效率、技术效率还有规模效率,对于这些数据的获取主要通过软件DEAP2.1计算,并且通过对这些数据的处理分析,又可以得到能源效率的时间和空间的格局特征。
    3.1能源效率时间演化特征
         如图1所示,2002-2012年,江苏省能源综合效率均值0.612,说明能源利用理想值为61.2%。从图上看,江苏省能源综合效率是先波动下降接着波动上升的变化过程,均值先由0.734下降到到0.527,接着上升到0.577,降低了28.20%。大致分两阶段:2002-2005年是下降阶段,该时期江苏省实行推动沿江开发、东陇海产业带建设,以重工业发展重点,期间能源消费增多,规模效率降低,且年均递减率1.11%。同时综合效率下降且年递减率为6.22%;技术效率下降且年均递减率4.48%。2006-2009年为下降阶段,受2008年世界经融危机影响,规模效率和技术效率继续下降,所以其综合效率降低。2009-2012年能源效率逐年上升,由于2008年后江苏省实行自主创新战略,由于政策滞后效应,自2009年开始综合效率,技术效率、规模效率同时变大,在这个时间之后综合效率每年平均增长率达到3.15%。由此可以说明能源效率和经济增长出现同向变化过程。
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