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基于MFA和DEA煤炭资源效率测算方法研究 　　摘要 　　本文把MFA和DEA方法进行了系统的整合，并结合生态效率评价法，探讨了一种全要素资源效率视角下的煤炭资源效率的测算方法；该方法以人力资源、资本资源、煤炭资源和煤炭资源的生态包袱为投入指标以及以投入指标所创造的价值和环境影响为产出指标，并根据中国1991-2011年的煤炭资源相关数据进行了实证研究，获得了关于中国煤炭资源效率在1991-2011年的总体状况、演进趋势、面临瓶颈、改进方向等方面的概要描述和评析。本文的研究为我国煤炭资源效率的测算提供了一种比较科学的方法。通过实证检验表明，该方法在理论上和实践上均具有可行性。该方法可以有效地满足煤炭资源效率的测算和评析，从而为我国提升煤炭资源效率、制定相关政策提供决策参考和支持。 　　关键词 物质流分析；DEA；资源效率；能源效率；生态包袱 　　中图分类号 F124.5 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2012）12-0135-08 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2012.12.022 　　 　　中国能源资源总量比较丰富，但人均能源资源拥有量低。据我国国土资源部发布的《中国矿产资源报告2011》的数据显示：目前，中国的石油、天然气和煤炭等不可再生能源的人均拥有量分别占世界平均水平的7.7%、8.3%和70.9%。就我国不可再生能源而言，煤炭是我国的主体能源，其储量远比石油和天然气丰富；这种“富煤、贫油、少气”的特殊资源禀赋条件，决定了我国能源消费结构以煤炭为主。目前，在我国一次能源消费结构中，煤炭消费所占比重为70%左右，比世界平均水平高40%以上。据我国国家统计局数据显示：2011年我国煤炭产量35.2亿吨，约占一次能源生产总量的78.6%；2011年我国煤炭消费总量35.7亿t，约占一次能源消费总量的72.8%。煤炭作为我国经济发展的支柱能源，一方面推动着我国经济快速增长，另一方面也对我国节能减排、降低碳排放强度提出了挑战[1]。随着我国现代化建设进入关键阶段，工业化和城市化快速推进，煤炭消耗总量逐年递增，但煤炭的资源效率却不高，与世界一些主要产煤国家相比差距较大。比如：中国的煤炭资源回采率一直很低，目前煤矿平均资源回收率为30%，不足世界??进水平的一半，与美国、加拿大、德国和澳大利亚等发达国家80%左右的回收率相比，煤炭资源浪费特别严重[2]。因此，探索一种理论上和实践上均具有可行性、科学、简捷、实用的煤炭资源效率的测算方法，有效地进行煤炭资源效率的测算和评析，为我国提升煤炭资源效率、制定相关政策提供决策参考和支持，从而保证我国的能源安全，缓解经济发展面临的能源资源约束问题，保证经济的可持续发展具有重要的意义。本文试图把MFA（物质流分析）和DEA（数据包络分析）方法进行系统的整合，并结合生态效率评价法，探讨一种全要素资源效率视角下的煤炭资源效率的测算方法，并根据中国煤炭资源相关数据进行实证检验。 　　1 相关研究述评 　　1.1 相关文献研究 　　目前在资源效率研究领域，没有明确界定资源效率（Resource Efficiency）和资源生产率（Resource Productivity）这两个词汇的区别和适用范围。资源效率和资源生产率这两个词汇，目前在国内外学者的文献中，基本上具有相同的含义，许多学者把这两个词汇混用[3-5]。能源效率研究领域中关于能源效率（Energy Efficiency）和能源生产率（Energy Productivity）概念的区别和联系可以为资源效率和资源生产率的区别和联系提供借鉴。能源效率研究领域一般认为能源效率的传统定义是对能源生产率的描述；能源生产率衡量的是能源创造的价值与能源投入之间的比值关系，而没有考虑到生产中其它投入要素的影响， 因此能源生产率作为度量能源效率的指标存在很大的局限性[6-11]。为了弥补传统定义的能源生产率仅考虑能源单一要素的缺陷，一些学者基于全要素生产率视角定义了全要素能源效率指标[6-8]。 　　现有文献大多数侧重对整体的能源效率问题的研究[6-20]。国内外学者采用的不同的分析方法、针对不同的研究领域、从不同的分析视角对能源效率问题进行了很多有益的探索，取得了比较丰硕的研究成果，这些成果也为资源效率的研究提供了借鉴。总的来说，有关能源效率问题的研究大体可分为三大类：第一大类是对能源效率的测度与评价问题进行研究[6-8，12-15]；第二大类是对能源效率的影响因素问题进行研究[10-11，16-19]；第三大类是能源效率问题的国际比较研究[9，20]。还有一些文献是对整体的资源效率问题的研究[3-5]。但这些研究中，缺乏单独对煤炭的能源效率或煤炭的资源效率问题的研究。还有一些文献侧重对煤炭企业的相关效率