基于面板數據的中國能源強度演變區域影響因素研究

周 恒，石 時，劉洪濤

(1.西安交通大學經濟與金融學院，陜西西安，710049;2.陜西西咸新區發展集團有限公司，陜西咸陽，712000;3.蘇州大學商學院，江蘇蘇州，215006)

一、引 言

隨著中國經濟的高速發展，我國的能源消費量也隨之增加。盡管我國在降低能源強度上取得了顯著的成就，2008年的能源強度相對于1980年降低76%，但2007年中國已經成為世界第二大能源消費國和最大二氧化碳排放國(EIA，2008)。面對全球氣候變化的威脅，盡管作為發展中國家我國目前沒有減排義務，我國也已向國際社會自主承諾到2020年單位GDP碳強度相對2005年降低40-45%。如何進一步降低能源強度就成為我國是否能實現該目標的關鍵。值得注意的是，我國經濟高速增長的同時也帶來了嚴重的環境污染和區域發展不平衡。2008年，單位GDP能耗最高的省份寧夏的能源強度是最低的省份(廣東)的6倍。因此，在科學制定區域節能減排和低碳經濟發展戰略的過程中，必須考慮到各省區能源強度的巨大差異和區域能源強度影響因素的作用。

二、文獻綜述

對中國能源強度變化的影響因素，國內外學者采用不同的方法進行了很多研究，但結論不盡相同［1］。Zhang對中國工業部門的能源消費變化做了研究，其結果表明效率變化是關鍵因素［2］。Metcalf在國家層面分析了能源強度降低的主要因素［3］。Fisher-Vanden等發現產業結構的變化和企業生產力的提升都可以用來解釋中國2000年之前的能源強度降低現象，但后者是更為重要的驅動因素［4］。Compton和Wo也發現最終需求結構的變化，也就是在能源消費下降情形下的結構轉變，并不如效率提升因素一樣能導致能源強度大幅下降［5］。Liao等指出高能源消費部門的過度擴張和高的投資率是2003年到2005年中國能源強度反彈的主要動因［6］。Ma和Stern的分析指出，技術革新是中國能源強度降低的首要因素，而消極的技術導致了2000年以后中國能源強度的反彈［7］。國內學者對此問題的看法主要分為兩種，史丹［8］，韓智勇等［9］，齊志新和陳文穎［10］認為我國能源強度的降低主要來自能源效率的提升;而王建海［11］，李國璋和王雙［12］則分別認為我國能源強度下降過程中，經濟結構變化和區域結構因素起到正面的影響。

上述研究均是基于全國數據進行分析，沒有考慮到區域因素對能源強度變動的作用。Auffhammer和Carson利用省級的能源消費面版數據，發現了中國各省間能源強度變動的顯著異質性［13］。Hu和Wang研究發現，地區的全要素能源效率和人均收入之間存在一個U型關系［14］。以上研究均得出了能源強度變動存在顯著區域效應的結論［15］。但是，對于進一步系統分析能源強度變動在區域層面的影響因素，國內研究鮮有涉及［16］。我國的一個省的面積差不多就與歐洲一個國家一樣，加上我國能源資源分布不均、經濟結構各異。因此，本文將基于全國29個省區(除西藏)1990年到2008年的面板數據，對我國能源強度變化在區域層面的主要影響因素進行系統深入分析，試圖為節能減排政策的制定和實施提供有力的理論支持與實踐指導。

三、面板回歸分析

1.數據收集與變量描述性統計

為了找出影響能源強度變化的原因，借鑒Boyd and Roop(2004)和Metcalf(2008)的研究，我們使用的面板數據包含了對29個省市的一系列觀察項目。每個省包括19個觀察項目(自1990年到2008年)，觀察項目總共有29*19=551個。本文研究因素包括:燃料價格(fuel)，人均收入(pci)，人均收入的平方(pci2)，熱度日(hdd)，冷度日(cdd)，時間趨勢(time)，時間趨勢的平方(time2)，資本勞動比率(kl)，資本勞動比率的平方(kl2)，投資資本比率(ik)，投資資本比率的平方(ik2)。每個省1990年到2008年的經濟數據和能源數據分別來自于歷年的《中國統計年鑒》［17］和《能源統計年鑒》［18］。我們用對數線性回歸以期找出與數據匹配度最高的對數線性模型。

我們從統計年鑒的燃料零售指數中得到燃料價格。當燃料價格上漲，能源強度將下降。這是因為居民和工業將更加高效地使用燃料。從另一方面講，燃料零售價格并不能反映部分國有企業的實際支付價格。盡管如此，價格指數是唯一易得到并可用的數據。我們用人均收入及其二次方來反映能源強度與個人收入間的非線性效應。當居民收入增加，他們會從生物質能源(如秸稈、柴火等)的使用轉向高效化石能源的使用，從而在前期降低能源強度。當收入持續增加，電氣設備使用的擴張又會反過來抬高能源強度。從總體來看，收入和能源強度之間的關系將呈現“U”型。從回歸結果的系數中看，線性項和二次項結合的極值(拐點)的數值可以通過計算獲得。我們可以確定pci對能源強度的效應是一直正相關，負相關或是在有意義的區間內有變化，而這一切取決于拐點相對于人均收入樣本區間的位置。

氣候是一個影響能源使用的重要因素。熱度日和冷度日是用來反映加熱或冷卻一座建筑物所需要的能量的量化指標。我們將對熱度日和冷度日的計算作出如下調整，我們給計算中添加一個乘積項——人口權重因子，以反映氣候對能源使用量的影響。例如，作為中國最大的省之一的青海省只有500萬人口，而北京卻擁有1600萬人口。假設這兩個地區的氣候一樣，我們肯定要使用人口因子來反映其不同的能源使用量。

我們還包含了時間趨勢及其二次方，這是因為創新和技術進步將驅動能源效率顯著提升，即時間趨勢效應是一個反映技術進步對能源使用影響的因素。我們的研究進一步包含了資本勞動比率及其二次方。我們通過永續存盤法從固定資產投資數據集中獲取了資本存量數據。資本勞動比率對能源強度的影響是雙向的，我們既可以解釋為顯示在資本密集的重工業中不斷增加的能源強度的正相關指標，也可以解釋為顯示類似電子產品和計算機產品生產商的向高科技產業過渡的負相關指標。最后，我們還引入固定資產的投資資本比率。這是一個綜合性的指標，用以反映固定資產投資的規模、結構、增長，和為觀察工程進度與評估投資結果提供基礎。我們用地區固定資產投資的價格指數(現行價格)對投資數據進行平價處理。Ik比率預期將與能源強度變化呈正相關關系，因為國家通過大規模投資增加設備、機器和基礎設施，而這些體現了更多的能源消費。對這些變量的描述性統計如下:總體標準差(stdev)測度了在整個跨省和跨時間數據集的變化。組間標準差測度29個省之間的變化，而組內標準差測度省級數據在時間跨度上的變化。例如，對于冷度日，組內標準差是0.19，低于值為1.44的組間標準差。這是因為天氣在一個省在各年間的變化不大，但在同一年不同省之間的變化較大。從另一個例子來看，對于零售燃料價格，組間標準差低于組內標準差，這意味著各年間燃料價格變化較大，而在同年各省之間卻變化不大。

基于29個省19年的數據，我們設計了“大N小T”的面板模型，在該模型中我們用大量的個體來構建大樣本近似。小T對可估計項目作了限定。對于所有的變量，組內標準差是非零的，這意味著所有變量都不是時間不變變量。可能存在能解釋能源強度及其組成的時間不變特征，將被歸屬到省級固定效應中。

2.固定效應回歸及其結果

面板數據集就同一經濟單位進行多重觀測。在本文中，我們對跨時間的能源強度進行了多重觀測的數據收集。在得到的數據中，每個數據都包含有跨地區和跨時間的雙重屬性。因此，面板數據可以擁有時間效應或者群體效應，有時兩者兼有。針對面板數據，我們從最一般的線性表示來定義模型:

i=1，……，N

t=1，……，T

其中，N表示省的數目(29)，T表示時間周期數(19年)，K 是鑒別出的變量數目(例如 pci，i/k，ratio等)。在本文中，線性表示為:log(E/Y)it=α1+

這種效應可以用固定效應模型或隨機效應模型來分析，我們通過豪斯曼檢驗來確定用哪個模型。豪斯曼檢驗結果表明省級個體效應確實顯現出與回歸矩陣相關。我們決定選擇固定效應模型。表2中的結果顯示，R2為0.799，這表明數據對能源強度變化的解釋度較高。Rho的估計結果表明能源強度的所有變化都與省間能源強度價值差異有關。F檢驗說明確實存在顯著的個體(省級)效應。正如我們所觀察到的，corr(u_i，xb)值為 -0.80，表示模型中ui與回歸矩陣有著很高的相關度。使用固定效應模型是正確的。除時間趨勢以外，所有的系數都能表示出彈性。例如，當人均收入增加1%，能源強度將下降1.68%。

表1 描述性統計分析結果

燃料價格系數為正并在1%的水平上顯著。在正常的市場情況下，燃料價格的上漲會促進節能，從而導致能源強度的降低。對于模型結果，一個可能的解釋是存貨管理行為可能導致這種情況。同樣，前文已經提過，一些國有企業的非市場效應可能會導致能源消費方式對價格并不敏感。

人均收入與能源強度負相關，并且很顯著，而其二次項為正。拐點值為37.5，遠遠大于樣本范圍(最大為4.03)。因此，pci的影響效應與能源強度的變化一直保持負相關。前文已經提到，在個人收入增加時，人們會從生物質能轉向燃料能源，因而導致能源強度的降低。收入的影響效果與Metcalf(2008)通過美國數據研究所得出的結論是一致的。不同點在于，用中國數據得出的收入所影響的能源強度變化的速度是遞減的，而基于美國數據研究的該結論為遞增的。這個截然相反的結論告訴我們，兩個國家正處于不同的發展階段。例如，從使用煤到使用電會導致能源強度的降低，但并不如從使用電轉變為使用綠色技術所帶來的能源強度的降低幅度大。

表2 固定效應模型下的面板回歸分析

類似的，資本勞動比率的系數為正，而其二次項為負，圖形開口向下。拐點值為2.43，超出了均值1.11。對能源強度變化的影響效果總是正向的。中國是一個發展中國家，并正處于工業化進程的中期，大多數固定資產投資存在于建設、擴大公用設施。當這個比率上升時，說明累積的固定資產資本在增加，從而導致能源強度的增加。

正如所預期的，熱度日和冷度日的系數都為正。盡管t指數表明冷度日并沒有顯著的影響，當熱度日增加，能源強度升高。從總體上來說，這是有意義的，因為中國的大多數地方室內取暖是普遍存在的，但空調卻不是。根據最新調查，在每100戶農村家庭中，只有7戶擁有空調設備。這就意味著能源消費與冷天的相關度要高于熱天。

投資資本比率的估計結果似乎與預期相同。這里的投資指的是用于固定資產的投資。拐點值為-2.38，超出了均值-1.91。當投資增加，整個國家的設備、建筑及基礎設施數量增加，這就意味著更多的能源消費。時間趨勢的系數為負，與預期一致。隨著時間逐步發生的技術進步和創新對能源強度變化的影響效果是十分明顯的。但t指數很大讓我們懷疑回歸的正確性。當變量表現為有類似“趨勢”的特征時，傳統的回歸技術是不適用的，因為這種技術是為靜態變量所設計的。盡管如此，本文所用的數據卻類似非靜態的時間序列。在進行了第一次估計后，由于冷度日的效果并不顯著，我們將其去掉了。同時，為了避免寄生效應，我們在去掉了時間趨勢及其二次項對模型進行了修正，修正后的分析結果見表3。

如表3所示，時間趨勢可能導致了寄生效應。對比現在的和表3中的結果，我們發現回歸的結果有所改進:燃料價格顯著性降低(對之前的結論我們就持有懷疑態度);熱度日的效果在5%的水平上顯著;其他變量的t指數在1%的水平上顯著。對于有二次項的變量來說，拐點值并未發生大的變化。對各個變量的解釋同前。

表3 固定效應模型下的面板回歸分析(修正后模型)

3.對三個經濟和地理地區的回歸分析

根據中央政府的規定，中國被劃分為省、自治區和直轄市。如表1所示，六個變量中的四個都有著更大的組間方差，而不是組內方差。為了描述經濟和地理方面的變化，并將北部與南部，東部與西部的差異等因素考慮在內，我們將29個省分為3個主要地區。北部地區包括遼寧、吉林、黑龍江、北京、天津、河北、山東、河南、山西、陜西、內蒙古。南部地區包括上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西、海南、湖北、湖南、江西、安徽。西部地區包括四川和重慶，貴州、云南、甘肅、青海、寧夏、新疆。

為避免寄生效應，我們去掉時間趨勢及其二次項，增加了地區虛擬變量，回歸結果如表5所示:

與使用總體數據相反，當使用區域數據時，所有燃料價格系數均為負，并且只有區域1(北部地區)在1%水平上顯著，區域2在20%水平上顯著。這里的價格數據是指零售燃料價格指數數據，其主要包括兩個組成部分:工業燃料價格和用于運輸的天然氣價格。北部地區擁有著全國最大的工業企業集聚地，例如與最大的煤生產基地山西齊名的“東北鐵三角”——吉林、黑龍江和遼寧。相反的，區域2包括了許多南方的以農業和紡織業貿易為主的省份，而區域3則是不發達地區，幾乎沒有重工業。此外，區域1和2擁有大多數的私有和工業車輛，這與不發達的中國西部地區大不相同。基于以上討論，北部地區似乎對燃料價格更加敏感。

表4 區域數據集的描述性統計

對于三個地區來說，能源強度顯現為人均收入的二次函數，呈現為先降后升的圖像。二次項系數為正，展現出一個凸關系，即下降速度隨著時間推移也在減緩。這與總體水平上的結論是一致的。中國仍然是一個發展中國家，不發達的農村地區占到55%。收入的影響效應有兩個階段，當個人收入增加時，居民從消耗生物質能轉為電力，因此能源效率提高。在某個特定的點，人均收入將與能源強度正相關。這是因為當收入進一步增加，居民將加大對電器的使用，從而導致了更多的能源消費。收入因素的影響效果是由兩個階段共同構成的。對區域2和3來說，階段1占主要地位，這也是在1%水平上顯著的原因。然而，區域1是兩個階段共同作用的，這是數據結果不顯著的原因，同時其系數是最小的也證明了這點。

對于氣候因素，只有區域2，也就是中國南部地區顯著。冷度日的系數要高于熱度日系數，這說明前者的彈性更大。這一點是有意義的，因為這說明了在中國溫暖的南部地區，對制冷系統的需求大于制熱系統。對于熱度日的顯著性難以解釋，因為在在中國南部地區的房地產開發中，由于冷天數很少，制熱系統并未廣泛使用。

資本勞動比率與能源強度正相關，而且在三個地區都顯著。能源強度顯現為二次函數，先升后降。三個地區拐點值都大于均值，所以可以假定能源強度在所有地區所有時段內都隨著資本勞動比率的增加而增大。這一點與之前的結論相同。最后，能源強度與投資資本比率正相關，同時只有地區1和3分別在1%和15%的水平上顯著。重工業企業集聚的中國北部能吸引更多的國家固定資產投資，這些投資可以有效率效應或活動效應，這取決于其所處的階段。在建設階段，企業幾乎沒有生產能力，所以活動效應占主要地位，這將導致高能耗。在穩定階段，新增投資(例如新擴建的工廠，新設備等)將比舊資產更有效率，則效率效應主導，能源消耗降低。因此，表6中的系數是混合作用的結果。在地區1因為活動效應大于效率效應，所以其系數更大。在地區2因為效率效應已經趕上了活動效應，所以其系數較小。與對人均收入因素的解釋類似，當一個地區發生混合作用時，數據的顯著性將降低。

表5 區域數據的面板回歸分析

四、結 論

我們基于我國29個省市自1990年到2008年的區域面板數據，對省級的氣候和經濟相關的因素進行了回歸分析，并在國家和地區層面上分析了能源強度變化的原因。研究結果發現燃料價格與能源強度變化呈負相關關系，熱度日和冷度日的影響效果只有在南部地區顯著，人均收入、投資資本比率等因素在不同階段對能源強度有著不同的影響。

本文研究結果表明，針對各地區間能源強度的差異及影響因素的不同，在后續節能工作中應結合國家能源發展“十二五”規劃，制定相應的區域能源發展策略，從而解決我國能源發展中提高能源效率以及降低資源約束等問題。促進在西部大開發過程中的節能工作，同時還應依照科學發展觀要求，積極實現我國能源戰略的推進與實施，加強能源發展與其他方面發展的利益協調機制，最終實現我國的可持續發展。

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