聶洪光,陳永慶
(1.長春理工大學經濟管理學院,吉林 長春 130022;2.中國科學院科技戰略咨詢研究院,北京 100190;3.長春理工大學吉林省工業文化研究基地,吉林 長春 130022)
東北地區的發展一直以來都是以其自身的資源優勢為基礎的。然而,近年來東北地區由于其對能源密集型產業的過度依賴,導致能源消耗過度和環境污染嚴重的問題,東北經濟的可持續發展受到嚴重制約[1-2]。2016年4月,中共中央國務院在《關于全面振興東北地區等老工業基地的若干意見》中明確指出,著力推進結構調整、轉變經濟增長方式是全面振興東北老工業基地的重要目標。隨著新一輪振興東北老工業基地戰略的實施,加快產業結構調整、實現低碳轉型成為東北地區可持續發展的必然選擇。
吉林省作為東北老工業基地的典型代表,近年來地區經濟發展較快,地區生產總值由2001年的2120.35億元增至2015年的14063.13億元,年均增長率為14.47%[3]。伴隨著經濟的增長,吉林省能源消費也迅速增加,能源消費量由2001年的3712.7萬噸標準煤增至2015年的8027.7萬噸標準煤,增長116.22%。從能源強度來看,吉林省2015年能源強度為0.58[3],遠大于國內發達地區的水平(如2015年北京能源強度為0.34[4]),這就意味著經歷了多年的發展吉林省目前仍然保持能源密集型的發展模式。這與吉林省產業結構密切相關,從三次產業結構來看(見圖1),截至2015年,吉林省第一、第二、第三次產業增加值占當年地區生產總值比重為11.4:49.8:38.8,依然保持著“二三一”的產業結構,與當年全國的8.9:40.9:50.2相比,能源相對密集的第二產業仍然在吉林省產業結構中占據主導地位,而服務業為主的第三產業發展要顯著低于全國平均水平。究其原因,一方面,偏資源型和重化工型的產業結構使得吉林省在產業轉型升級過程中難以擺脫對高能耗的依賴;另一方面,以技術密集型為主的戰略型新興產業以及高附加值的現代服務業在吉林省起步較晚,且與傳統產業之間的新舊增長動力接續轉換的土壤和環境問題沒有得到解決[5]。隨著新一輪振興東北老工業基地發展戰略的不斷推進,積極加快產業結構低碳化調整是吉林省降低能源消費、實現低碳轉型發展的內在需求和關鍵所在。

數據來源:《吉林統計年鑒》(2016)。圖1 吉林省三次產業結構變化情況
目前已有學者考察產業結構與地區能源消費的關系有學者指出,由于存在地區差異,產業結構因素對于能源消費的影響程度和作用方向不完全一致[6-7]。另一些研究直接強調了產業結構調整對降低能源消費的積極作用[8-9]。Uchiyama[10]對日本的節能效果和未來能源需求的研究表明,當產業結構由材料、重工業為主導向服務業為主導轉變時,對于能源需求的增長會趨于穩定。劉鳳朝等[11]研究發現,農業、建筑業、批發零售業等低能耗產業部門產值的增加有助于減少能源消費。Mi等[12]的研究表明產業結構調整能夠顯著降低能源消費,并預測在經濟年均增長速度維持在8.29%的情況下,到2020年產業結構調整能夠節約39.42%的能源消費。Fan等[13]強調產業結構調整對減少能源消費有巨大潛力,并指出增加低能耗產業和高附加值產業比重能夠顯著降低能源消費。
綜合來看,由于受不同時期[14]、區域[7,15]以及政策等因素的限制,產業結構調整對能源消費變化的影響效果也會有所差別。但可以肯定的是通過產業結構調整降低能源消費的潛力巨大,這也是吉林省低碳轉型發展的必然選擇。基于此,本文運用LMDI方法首先對吉林省“十五”到“十二五”期間(2001—2015年)的能源消費變化進行分解,分析吉林省能源消費變化的原因,之后結合新一輪東北振興的經濟發展要求對不同產業結構情景下吉林省未來十年(2016—2015年)能源消費的變化趨勢和低碳轉型潛力做出預測,并基于產業結構調整視角提出吉林省低碳轉型發展的對策建議。
本文運用對數平均迪式指數法(LMDI),對吉林省能源消費變化進行分解。LMDI方法是研究能源消費問題最為有效的分解分析方法,由于LMDI方法在應用過程中簡單方便、解釋性強以及實用性強等特點,在解釋能源消費變化的原因方面具備較大的優勢[16-17]。本文運用LMDI方法的加法形式對吉林省終端能源消費量進行分解,分解步驟如下所示。
吉林省每年的終端能源消費量可以分解為以下三個方面:
(1)


根據Ang[16-17]的研究結果,吉林省第0年到第t年的終端能源消費量的變化可以進行如下分解
ΔEtot=Et-E0=ΔEpro+ΔEstr+ΔEint
(2)
(3)
(4)
(5)
這里ΔEpro、ΔEstr、ΔEint分別表示經濟增長效用、產業結構效用和能源強度效用產生的吉林省終端能源消費變化量。
本文計算所使用的能源數據均為終端能源消費量,并將生活能源消費扣除。相關能源消費數據來自《吉林省統計年鑒》(2002—2016年各期)。考慮到通貨膨脹因素,計算所使用的經濟產出數據均統一折算為2001年不變價格并整理測算得到,其中各產業增加值數據來自《吉林統計年鑒》(2002—2016年各期),剔除價格因素所使用的價格指數來自《中國統計年鑒2016》[18]。此外,由于第二產業和第三產業內不同部門的能源強度存在差別,如第二產業中,工業能源強度非常高,而建筑業的能源強度卻很低,而在第三產業中交通運輸、倉儲及郵政業的能源強度要顯著高于批發、零售業和住宿餐飲業等,所以將原有的三次產業結構細分為五部門產業結構,即農業、工業、建筑業、交通運輸倉儲及郵政業以及批發零售業和住宿餐飲業。為了說明五部門產業結構具有更好的解釋能源消費變化的能力,下面應用灰色關聯分析法進行證明。
灰色關聯分析的基本思想是:根據序列曲線幾何形狀來判斷各序列之間的聯系是否緊密,從而判斷樣本數據之間的關聯度大小[19]。灰色關聯度的取值范圍為0~1。相應序列間的灰色關聯度越接近于1,表明各因素之間的相互影響力就越大,反之越小。按照灰色關聯度的大小對各因素進行排序,就可找出主要因素及其他次要因素。
在建立灰色關聯分析模型前,首先設定參考序列(母序列)X0={x0(k)|k=1,2,…n}及比較序列(子序列)Xi={xi(k)|k=1,2,…n},比較序列Xi(k)為產業部門i為k的數值。
灰色關聯度的具體計算步驟如下[20]:
(1)對各參考序列和比較序列進行初值像處理:
(6)
其中,j=0,1,2,…,n。
(2)求兩個極值,即極大值M和極小值m:

(7)
(3)計算關聯系數:
(8)
這里ρ取值為0.5。
(4)計算關聯度:
(9)
根據式(6)~式(9)計算所得到的終端能源消費與各產業結構之間的灰色關聯度如表1所示。按照同樣的步驟建立終端能源消費與五個細分產業部門的灰色關聯分析模型。本部分選取農業、工業、建筑業、交通運輸倉儲及郵政業、批發零售業和住宿餐飲業五個產業部門增加值比重進行灰色關聯分析,所對應的灰色關聯度見表1。通過計算結果可以清楚地看到,吉林省能源消費與五個產業部門的關聯度普遍偏高。綜上所述,相對于三部門的產業結構,五部門的產業結構劃分對于吉林省能源消費變化的解釋效果更好。

表1 終端能源消費與各產業結構及部門的灰色關聯度
數據來源:《吉林統計年鑒》(2002—2016年各期),并整理、測算得到,下同。
根據式(1)~式(5),運用LMDI方法將2001—2015年吉林省終端能源消費變化分解為三種效用,即經濟增長效用、產業結構效用和能源強度效用,分解結果如表2和圖2所示。
從分解結果來看,如表2和圖2所示,2001—2015年,吉林省終端能源消費變動總體增加了3172.79萬噸標準煤,其中“十五”“十一五”和“十二五”期間分別增加了1368.39萬噸、1465.25萬噸、339.15萬噸標準煤。從能源消費變化趨勢來看,吉林省“十五”和“十一五”能源消費變化量總體保持上升態勢,而“十二五”期間能源消費變化量逐年下降,由2010—2011年增加823.98萬噸標準煤變為2014—2015年減少435.61萬噸標準煤。從驅動因素對能源消費變化的影響

表2 吉林省終端能源消費量的LMDI分解結果 單位:萬噸標準煤

圖2 吉林省終端能源消費量的LMDI分解結果
來看,2001—2015年經濟增長效用成為驅動吉林省能源消費增長的最主要因素,共增長了8581.48萬噸標準煤,對終端能源消費變動的貢獻率為270.47%。能源強度效用在抑制能源消費方面發揮了重要作用,研究期間吉林省能源強度效用抑制能源消費6148.58萬噸標準煤,對終端能源消費變動貢獻率為-193.79%,在很大程度上緩解了經濟增長所帶來的能源消費上升壓力。產業結構效用在吉林省則表現為推動能源消費增長,2001—2015年增長能源消費739.89萬噸標準煤,貢獻率為23.32%。
從分解結果可以看出,經濟增長效用和能源強度效用對吉林省能源消費變化產生重要影響。研究期間經濟增長效用推動吉林省能源消費增加8581.48萬噸標準煤,成為驅動吉林省能源消費增長的最主要因素。不同時期經濟增長效用對吉林省能源消費的影響程度也不同。如表3所示,“十五”期間,經濟增長效用促使能源消費增加1527.62萬噸標準煤,貢獻率為111.64%,而在“十一五”和“十二五”期間,經濟增長效用對吉林省能源消費變化的影響更為顯著,兩個時期終端能源消費分別增加了4368.97萬噸和2684.9萬噸標準煤。
與此同時,能源強度效用抑制能源消費6148.58萬噸標準煤,是抑制吉林省能源消費的最主要驅動因素。“十五”至“十二五”期間,能源強度效用促進吉林省能源消費分別減少389.49萬噸、3430.03萬噸和2329.05萬噸標準煤,在很大程度上緩解了經濟增長所帶來的能源消費上升壓力。研究表明,能源強度的下降來源于能源效率的不斷提升,而技術進步則是驅動能源效率提升的主要原因[9,14-15]。隨著吉林省經濟和工業化進程的不斷發展,更為先進的科學技術必然會不斷提高各產業部門的能源效率,不斷降低能源強度,從而減少能源消費。

表3 不同時期經濟增長效用與能源強度效用對比情況 萬噸標準煤
研究期間產業結構效用增加吉林省能源消費739.89萬噸標準煤,貢獻率23.32%。不同時期產業結構效用對能源消費變化影響存在顯著差別。“十五”“十一五”和“十二五”期間,產業結構效用增長吉林省能源消費分別為230.27萬噸、526.31萬噸和-16.69萬噸標準煤,前兩個時期產業結構效用推動吉林省能源消費不斷增加,而“十二五”時期開始轉變為抑制能源消費的作用,這種“先增加后降低”的變化趨勢也與各時期的國家和吉林省的發展目標與政策有關。吉林省“十五”和“十一五”規劃綱要明確指出,把發展經濟和振興東北老工業基地作為重要任務,石化產業、汽車產業等重工業的大力發展成為工業比例居高不下的重要原因。隨著“十二五”的到來,以“調結構去產能”為目標的經濟發展思路取得較好成效,特別是2014年以后工業比重減少2.44個百分點,其他低耗能產業部門比重有所回升(見圖3),產業結構效用開始由“十五”和“十一五”期間的推動能源消費增長轉變為“十二五”期間的抑制能源消費增長。

圖3 產業部門所占比重情況
目前吉林省產業結構仍然表現為較強的能源密集化特征,究其原因,一方面,一些占地區生產總值比重較小的高能耗產業部門發展較快,貢獻了大部分的能源消費[21]。2015年吉林省農業、建筑業、批發零售業和住宿餐飲業三個產業合計占地區生產總值比重為37.69%,終端能源消費量為483.98萬噸標準煤,而交通運輸倉儲及郵政業僅占比4.97%,同期卻消耗了654.26萬噸標準煤,高出前者35.18%。因此,限制能源密集型產業的規模對降低吉林省能源消費具有顯著作用。另一方面,工業始終是吉林省經濟發展的重要引擎。“十五”時期,按照建設新型工業化的發展要求,汽車工業、石化產業、農產品加工業等一批優勢產業迅速成長為吉林省經濟重要支柱,然而這些支柱產業又多為能源密集型、資源依賴型產業,在很大程度上制約著吉林省經濟向低碳化轉變。截至2015年底,吉林省工業部門增加值為6112.05億元,其中制造業增加值為5284.46億元,占到當年工業部門比重的86.46%,而采礦業和電力燃氣及水的生產和供應業則分別占比8.81%、4.74%。可以看到,吉林省新型工業化建設進程依然將重工業作為重要增長點,特別是2003年振興東北老工業基地戰略實施以來,吉林省工業重新獲得快速發展,工業部門比重不斷增加。當然,這種以重工業為主導的產業結構是一個國家或地區經濟發展初始階段所必然經歷的過程[22],這也是吉林省產業結構難以在短期內實現轉型的重要原因。
本章分解結果表明:經濟增長、能源強度和產業結構是決定吉林省能源消費變化的三個重要驅動因素。在這三個驅動因素中,經濟增長和能源強度未來對于吉林省能源消費變化的驅動作用是可以預期的。從經濟增長來看,無論是新一輪東北振興還是從吉林省經濟的持續發展來看,保持適當的經濟增長水平對于吉林省經濟的未來發展是非常必要的,并且吉林省的“十三五”規劃也明確指出了在未來5年保持經濟中高速增長的發展目標。從能源強度來看,從“十五”期間開始,由于持續的技術進步,吉林省的能源強度一直持續下降,并保持在一定的范圍內。鑒于新一輪東北振興對于區域創新的大力支持以及吉林省產業技術進步存在的較大潛力,可以預期未來較長一段時間內,伴隨著技術進步,吉林省的能源強度還會一直持續下降。
在這三個驅動因素中,產業結構是唯一的不確定效用。從分解結果來看,“十五”和“十一五”期間,產業結構效用一直推動吉林省的能源消費增長,而進入“十二五”期間以后,產業結構效用開始有所轉變,并于2014—2015年促進吉林省能源消費降低。因此,在經濟增長和能源強度未來發展可以預期的情況下,產業結構調整方向將成為決定吉林省未來低碳轉型的決定性因素。
本文對吉林省能源消費分解結果表明,工業、交通運輸倉儲及郵政業等能源密集型產業占比提高是吉林省能源消費增加的主要原因。因此,通過產業結構調整降低能源密集型產業比重、提升低能耗產業比重對抑制吉林省能源消費潛力巨大。基于此,本文針對吉林省未來發展可能面臨的產業結構設計不同的情景,預測不同情景下2016—2025年吉林省能源消費變化情況。
本文逆向應用指數分解分析模型,根據經濟增長、能源強度和產業結構的變化情景預測未來10年吉林省能源消費情況,所應用模型如下:
(10)
如前文所述,吉林省的經濟增長和能源強度變化是可以根據吉林省的發展現狀和發展趨勢來預測的。根據吉林省“十三五”規劃中的經濟增速發展目標,本文將2016—2025年吉林省每年經濟增長水平預設為6.2%。對于能源強度變化,參照吉林省能源“十三五”規劃中的要求,即與2015年相比,到2020年單位國內生產總值能耗減少15%,本文據此估計吉林省2016—2025年的能源強度,并預設吉林省2025年的能源強度將降為2015年的70%。
產業結構變化是吉林省未來發展過程中唯一無法確定發展趨勢的能源消費驅動效用。為了更好地評價不同產業結構情景下吉林省能源消費的變化情況,本文根據吉林省未來產業結構可能的變化趨勢設定三種情景,從而預測吉林省未來10年的能源消費情況和低碳轉型潛力。
產業結構情景一:假設吉林省未來10年的產業結構繼續保持“十二五”期間的發展趨勢。根據本文的計算結果,“十二五”期間吉林省農業、工業、建筑業、交通運輸倉儲及郵政業、批發零售業和住宿餐飲業五個部門比重的年均變化率分別為0.48%、-0.42%、1.43%、-0.11%和0.74%。因此,按照這樣的變化趨勢,到2025年,上述各產業部門比重變為15.51%、54.95%、10.02%、4.92%和14.60%。
產業結構情景二:結合東北地區“十三五”規劃發展目標與吉林省產業結構現狀,假設吉林省未來10年的產業結構變化以增加第三產業為主要方向。按照東北地區“十三五”規劃中對服務業的發展要求,到2020年服務業占比達到47%,根據吉林省目前的產業結構現狀,本文進行保守估計,假設吉林省2025年第三產業占比達到47%,第三產業內部的交通運輸倉儲及郵政業、批發零售業和住宿餐飲業兩個部門比重等比例增長。同時假設第三產業比重的增長完成來源于第二產業,且第二產業內部的工業和建筑業比重等比例減少,第一產業比重保持不變。在此種情景下,到2025年,上述各產業部門的比重變為16.00%、30.83%、6.17%、11.75%、35.25%。
產業結構情景三:本情景關于三次產業比重的假設同樣依據東北地區“十三五”規劃中對服務業的發展要求,與情景二完全一致。但是在第二產業和第三產業內部結構變化方面,本情景采用樂觀態度進行估計。假設未來10年吉林省充分實現低碳轉型發展,第二產業和第三產業內部的能源密集型部門得到有較控制,而低能耗部門則得到充分發展。在此種情景下,到2025年,上述各產業部門的比重變為16.00%、27.75%、9.25%、9.40%、37.6%。
本文應用情景預測模型對以上三種產業結構情景進行估計,最終計算得到三種情景下2016—2025年吉林省終端能源消費發展趨勢。如圖4所示,三種產業結構情景下的能源消費差別較大。在情景1下,吉林省2025年能源消費將增至7180.81萬噸標準煤,較2015年有增長24.06%,增長趨勢顯著;在情景2下,吉林省2025年能源消費為6125.18萬噸標準煤,較2015年略有上升,增幅僅為5.82%;在情景3下,吉林省2025年能源消費為5508.31萬噸標準煤,較2015年減少4.84%,下降趨勢顯著。
綜上所述,當經濟增長和能源強度兩個效用控制在一定水平時,產業結構調整對吉林省未來能源消費的影響十分顯著。如果不及時進行產業結構調整,保持目前的發展趨勢,那么未來10年吉林省的能源消費將會保持快速增長,實現低碳轉型發展相當困難。如果吉林省未來10年能夠及時調整產業結構,實現振興東北“十三五”規劃的發展目標,那么吉林省未來的能源消費具有較強的下行潛力,特別是當吉林省的產業結構完全向低碳型產業轉型時,依托產業結構調整來實現低碳轉型發展的潛力十分巨大。

圖4 基于三種產業結構情景下的能源消費變化情況
本文基于新一輪東北振興戰略背景,通過對2001—2015年吉林省能源消費變化的驅動機制進行研究,探討了吉林省低碳轉型的驅動因素及發展潛力。研究結果表明:吉林省低碳轉型發展受到經濟增長、產業結構和能源強度三個驅動因素的共同影響,其中經濟增長效用是增加能源消費的最主要驅動因素,能源強度效用是抑制能源消費的最主要驅動因素,而產業結構效用在吉林省表現為促進能源消費增長。相對于經濟增長和能源強度效用的可預期性,產業結構效用由于未來發展的多種可能性使其成為對吉林省低碳轉型發展最大的不確定因素,因此本文將研究的重點放在產業結構效用上。通過對2016—2025年基于產業結構調整的低碳轉型發展潛力進行情景預測,本文發現產業結構調整的不同情景對吉林省未來能源消費的變化作用非常顯著,可以預見吉林省通過產業結構低碳化調整對于減少未來的能源消費的潛力非常巨大。
本文對吉林省實現低碳轉型發展提出以下政策建議:
第一,對吉林省三次產業比重進行有效調整,適當控制第二產業的發展規模,增長第三產業的發展速度,盡快完成由“二三一”到“三二一”的產業結構轉變。另外,第二產業和第三產業內部也要加快產業結構調整步伐,適當控制工業、交通運輸倉儲及郵政業等能源密集型產業的發展力度,加大批發零售業和住宿餐飲業等低能耗產業的發展力度,推進吉林省由能源密集型的產業結構向低能耗的產業結構的低碳轉型。同時進一步發展高新技術產業等戰略性新興產業,積極培養新動力,實現吉林省產業結構的優化升級。
第二,通過技術創新不斷提高產業內部的能源使用效率,使吉林省的能源密集型產業實現內部優化。特別是在工業、交通運輸倉儲及郵政業等能源密集型產業內部,加大技術創新的投入力度,通過設備改造和設備更換提高工業設備的能源效率,通過政府補貼等政策推動交通運輸設備由原來的燃材汽車向新能源汽車轉變,從而實現產業內部能源效率的提升,最終實現低碳轉型的發展目標。
第三,政府應引入節能指標、嚴格審查制度,提高能源密集型產業的進入門檻,將高能耗產業的發展速度控制在適當的范圍內。此外,針對高能耗產業內部的企業,政府向其鼓勵和推進節能降耗技術在實際生產中的應用,強化和培訓企業特別是工業企業在能源使用方面的管理經驗,規范企業管理人員和技術人員的能源消費行為,以“新一輪東北振興戰略”為契機實現吉林省經濟的可持續發展。
參考文獻:
[1]邵帥.能源產業繁榮能夠驅動能源型城市經濟增長嗎[J].統計與信息論壇,2010,25(6):38-44.
[2]唐葆君,胡玉杰,魏一鳴,等.我國東北地區能源、經濟、環境、生態承載力研究[J].中國能源,2015,37(1):31-36.
[3]吉林省統計局.2016吉林統計年鑒[M].北京:中國統計出版社,2016.
[4]北京市統計局,國家統計局北京調查總隊.2016北京統計年鑒[M].北京:中國統計出版社,2016.
[5]趙昌文.對“新東北現象”的認識與東北增長新動力培育研究[J].經濟縱橫,2015(7):7-10.
[6]史丹,張金隆.產業結構變動對能源消費的影響[J].經濟理論與經濟管理,2003(8):30-32.
[7]史丹,馮永晟.中國電力需求的動態局部調整模型分析——基于電力需求特殊性的視角[J].中國工業經濟,2015(10):5-20.
[8]ADOM P K,BEKOE W,AMUAKWA-MENSAH F,MENSAH J T,BOTCHWAY E.Carbon dioxide emissions,economic growth,industrial structure,and technical efficiency:empirical evidence from Ghana,Senegal,and Morocco on the causal dynamics[J].Energy,2012:314-325.
[9]WANG Q.Effects of urbanisation on energy consumption in China[J].Energy policy,2014,65:332-339.
[10]UCHIYAMA Y.Present efforts of saving energy and future energy demand/supply in Japan[J].Energ.convers.manage,2002,43:1123-1131.
[11]劉鳳朝,孫玉濤.技術創新、產業結構調整對能源消費影響的實證分析[J].中國人口·資源與環境,2008(3):108-113.
[12]MI Z,PAN S,YU H,WEI Y.Potential impacts of industrial structure on energy consumption and CO2emission:a case study of Beijing[J].Journal of cleaner production,2015,103:455-462.
[13]XIA Y,FAN Y.Exploring energy consumption and demand in China[J].Energy,2012,40:23-30.
[14]SHAHIDUZZAMAN M,ALAM K.Changes in energy efficiency in Australia:a decomposition of aggregate energy using logarithmic mean divisiaapproach[J].Energy policy,2013,56:341-351.
[15]WU Y.Energy intensity and its determinants in China’s regional economies[J].Energy policy,2012,41:703-711.
[16]ANG B W.Decomposition analysis for policy making in energy:Which is the preferred method[J].Energy policy,2004,32:1131-1139.
[17]ANG B W.The LMDI approach to decomposition analysis:a practical guide[J].Energy policy,2005,33:867-871.
[18]中華人民共和國國家統計局.2016中國統計年鑒[M].北京:中國統計出版社,2016.
[19]劉思峰,蔡華,楊英杰,曹穎.灰色關聯分析模型研究[J].系統工程理論與實踐,2013(8):2043-2046.
[20]劉思峰,黨耀國,方志耕.灰色系統理論及其應用[M].北京:科學出版社,2004.
[21]ZHAO X,MA C,HONG D.Why did China′s energy intensity increase during 1998—2006:decomposition and policy analysis[J].Energy policy,2010,38:1379-1388.
[22]林柏強,牟敦果.高級能源經濟學[M].北京:清華大學出版社,2014.