產業結構高級化與能源消耗強度的實證研究

李文潔 王姍

摘 要：能源消耗強度反映國民經濟對能源的綜合使用效率，是宏觀經濟中的一個極為重要的變量。本文利用2002-2017年間30個省份的省級面板數據系統研究了產業結構高級化對能源消耗強度的影響。研究結果表明，產業結構高級化與能源消耗強度呈反方向變動關系，也即產業結構高級化程度越高則能源消耗強度越低。

關鍵詞：能源消耗強度;產業結構高級化

一、理論分析

在目前我國大力推行節能減排、發展低碳經濟的背景下，如何提高能源利用效率成為了我國能源戰略的關鍵。一般而言，能耗強度（指單位GDP的能源消耗）與能源利用效率呈倒數關系，能源效率越高，那么能耗強度就越低。能源消費變化能深刻反映一個國家的產業結構狀況，產業結構的優化程度決定著能源消費總量和利用水平。

對我國能耗強度的分析，目前的研究方法和研究結論也存在一些差異。國內學著研究成果中，如韓智勇等（2004）在三次產業劃分基礎上利用因素分解法對我國1980—2000年能耗強度的影響因素進行了測算，其結論是我國能耗強度下降基本上是由于各產業能源效率的提高。周勇等（2006）將國民經濟劃分為6大類，分析了我國1980—2003年能耗度變化的原因，認為產業結構因素只在一段時間內對能耗強度起積極的作用，產業單位增加值能耗因素對能耗強度的下降總是保持正向作用。

二、計量模型

（一）數據來源

本文采用的數據為2002—2017年16間30個省的省級面板數據，共計樣本總數為480個。重慶由于處在中國經濟體制和核算體制都處于轉軌之下，變量數據統計衡量標準不一致，數據有部分遺失，在計算上涉及數據合并的準確性問題，因此沒有考慮。同樣，臺灣省也具有同樣的問題，因此也被剔除。本文將能源分為煤炭、石油、天然氣和電力4大類。這4類能源消耗量由各能源按標準計量單位消耗量乘以折標煤系數得到。在本課題研究模型中，基本流量以億元為單位;能源模塊中，能源以千克標準煤為單位。本文主要參照王玉潛（2003）的做法，以各省份每年度的能源消耗總量與各省份每年度的國內生產總值的比值來度量能源消耗輕度指標;參照干春暉等（2011）采用第三產業產值與第二產業產值之比作為產業結構高級化的度量。本文數據主要來源于歷年《中國統計年鑒》，歷年《中國能源統計年鑒》以及《全國科技經費投入統計公報》。

（二）計量模型及變量定義

為了研究產業結構高級化對能源消耗強度的影響，本文參照劉暢（2008）的影響工業能源消耗強度變化因素模型，建立如下模型進行研究：

Yit=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9+β10X10+μ

其中，Yit是i省第t年的能源消耗強度。X2是i省第t年的產業結構高級化指數，是各省每年度的第三產業產值與第二產業產值之比。μ是隨機擾動項β0，β1，β2，β3，......β10等為待估計系數項。

具體來看，本文使用的變量包括：

（1）X1：產業結構合理化（TL），是指產業間的聚合質量，它一方面是產業之間協調程度的反映，另一方面也是資源有效利用程度的反映，也就是說它是要素投入結構和產出結構耦合程度的一種衡量，采用結構偏離度對其進行衡量;

（2）X2：產業結構高級化（TS），指一國經濟發展重點或產業結構重心由第一產業向第二產業和第三產業逐次轉移的過程，標志著一國經濟發展水平的高低和發展階段、方向，用第三產業產值與第二產業產值之比作為產業結構高級化的度量;

（3）X3：ln（GDP），各省每年度的GDP的對數值，用來衡量各省經濟發展狀況;

（4）X4：規模以上工業科研發展經費（R&D經費）;

（5）X5：全社會固定資產投資（FIG）;

（6）X6：能源消費總量（ENG），是指各省每年度的煤炭、石油、天然氣和電力4大類能源的總消耗量;

（7）X7：年末常住人口（EORP），年末人口數指每年12月31日24時的人口數，用來衡量人口對能源的消耗量;

（8）X8：工業增加值（IAV），是指工業企業在報告期內以貨幣形式表現的從事工業生產活動的最終成果，用來衡量高耗能的強度。

三、實證結果

表1為產業結構高級化對能源消耗強度的影響的回歸結果。對樣本的回歸采取了OLS（Ordinary Least Square）模型，隨機效應模型（Random Effect Model）和固定效應模型（Fixed Effect Model）三種方法。由于OLS和RE回歸結果較為顯著，所以實證結果基于該兩種模型而分析。在全部樣本的回歸中，產業結構高級化（TS）對能源消耗強度的影響均為負，其中OLS和RE模型中系數分別為-0.830和-0.425，顯著水平均為1%，說明產業結構高級化程度對能源消耗強度的影響為負，也即產業結構高級化程度越高則能源消耗強度越低。產業結構高級化往往具體反映在各產業部門之間產值、就業人員、國民收入比例變動的過程上;產業結構由依賴重工業轉變為依賴輕工業的提升，不僅提高了我國能源的綜合利用效率，而且降低了整個經濟體的能源消耗強度。

產業結構合理化（TL）在所有樣本回歸中均不顯著，且其與能源消耗強度的變動方向不一致，這與本文預期存在偏差，但是這個變量不是本文重點研究的變量，因此不影響主要結論。對于這個結果，本文認為可能是指標選取或者統計數據的準確性以及統計數據間高度相關性造成的。

Ln（GDP）指標，表示各省經濟發展狀況，在OLS和RE模型回歸中的系數分別為-0.407和-1.145，對能源消耗強度的影響均為負，這與本文預期的結果有差異，但ln（GDP）的顯著水平分別為5%和1%，其效果較為顯著。變動方向與預期的不同可能是因為統計數據之間的高度相關性或者變量間的高度相關而導致存在多重共線性問題造成的。

規模以上工業科研發展經費（R&D經費），用來衡量科技研發投入與水平科研發展經費投入越多則科技水平就更高，就更利于提高能源利用率，該指標在OLS和RE模型回歸中的系數分別為0.00235和0.000919，顯著水平分別為1%和5%，較為顯著;對能源消耗強度的影響均為正，與本文預期結果不相符。全社會固定資產投資（FIG），用來衡量國家對行業的物質資本投入干預程度，該指標在兩種模型的回歸中的系數分別為-0.000140和-5.84e-05，對能源消耗強度的影響均為負，與本文預期結果亦不一致;顯著水平分別為1%和5%，較為顯著。兩種變量指標的回歸結果出現與預期的差異，可能是多重共線性問題或者模型自身設定的問題而造成的。

能源消費總量（ENG），是指各省每年度的煤炭、石油、天然氣和電力4大類能源的總消耗量，在OLS和RE模型回歸中，其系數分別為0.000146和7.44e-05.對能源消耗強度的影響均為正，且顯著水平均為1%，說明能源消費總量越多則能源消耗強度越高。

年末常住人口（EORP），用來衡量人口對能源的消耗量，在OLS回歸中的系數為-7.72e-05，顯著水平為1%，對能源消耗強度的影響為負，與本文預期的年末常住人口越多則能源消耗強度越高的結果存在差異。工業增加值（IAV），用來衡量高耗能的強度，在OLS回歸中的系數為-0.000137，對能源消耗強度為負，與本文預期的工業增加值越多則能源消耗強度越高的結果也存在差異。并且EORP和IAV兩變量指標在RE模型回歸中的結果均不顯著，結果與本文預期也不相符。出現這種問題可能是因為模型自身設定問題或者內生性問題或者多重共線性問題造成的。

結語

本文利用2002—2017年間30個省的面板數據系統研究了產業結構高級化程度對能源消耗強度的影響。研究結果表明，產業結構高級化與能源消耗強度呈反方向變動關系，也即產業結構高級化程度越高則能源消耗強度越低。產業結構高度化往往具體反映在各產業部門之間產值、就業人員、國民收入比例變動的過程上;產業結構由依賴重工業轉變為依賴輕工業的提升，不僅提高了我國能源的綜合利用效率，而且降低了整個經濟體的能源消耗強度。

作者簡介：

李文潔（ 1984-），女，四川成都人，副教授，博士。

王? 姍（1991-），女，四川人，本科生。