長江經濟帶能源強度收斂性研究

王良虎 王 釗

1（東南大學經濟管理學院，南京 210000） 2（西南大學經濟管理學院，重慶 400715）

引 言

能源作為人類生存的物質基礎之一，對現代經濟社會的發展具有重要的支撐作用。近年來，中國經濟總量不斷提升，而長江經濟帶地區在“依托長江建設中國經濟新支撐帶”的國家戰略推動下，正逐步發展成為繼中國沿海發達地區之后最有發展潛力的地區。據統計數據顯示，2019年長江經濟帶11省市的地區生產總值45.78萬億元，同比增長6.9%。然而，由于該地區聚集了我國大部分傳統產業，能源消耗量較大，從而造成了能源短缺。由相關研究預測可知，長江經濟帶中的華中地區2010～2020年的能源需求增長率為4.7%；華東地區則為4.0%。能源強度作為衡量區域經濟增長中付出能源代價的重要指標，長江經濟帶在經濟快速發展的過程中，能源強度上升的壓力不斷加大；另外，長江經濟帶橫跨中國東、中、西三大經濟區域，建設 “綠色生態廊道”是其重要任務之一，以實現經濟、社會和生態環境的可持續發展；再者，長江經濟帶作為橫跨我國三大經濟區重要經濟戰略要地，該區域內各地區經濟發展與資源稟賦存在差異。而根據以往研究得知，國家之間或其內部之間能源強度的收斂性總體存在，具體表現為能源強度向低水平收斂[1]。那么在此情況下長江經濟帶能源強度收斂性如何？有哪些因素影響其收斂性？因此，充分把握長江經濟帶能源強度的演化規律，對加快該地區節能政策的實施與順利實現綠色發展的目標具有重要的現實意義。

能源強度是評價一個國家或地區能源利用效率的重要指標，體現了其在經濟發展過程中所付出的資源環境代價[2]。目前，國內外學者對能源強度的研究主要集中于能源強度的影響因素、測算以及其收斂性3個方面。（1）關于能源強度的影響因素主要包含結構因素、制度因素和技術進步因素[3]。結構因素主要包括產業結構的變化與能源消費結構的變化，產業結構的優化重組與能源消費結構的升級均可明顯降低能源強度[4，5]。制度因素可分為國外因素和國內因素。其中，國外因素是指如外國直接投資、國際貿易等，國內因素主要涉及政策引導、市場化水平以及信息化水平等[6-9]。而技術進步因素可進一步分為中性技術進步和有偏技術進步[10]；（2）關于能源強度測算的研究。現實中各國、各地區之間能源強度呈現出波動變化，運用單一效應難以闡釋其內在的經濟含義。因此多數學者運用多種方法對能源強度測算進行了較為深入的研究，其中指數分解法（IDA） 與生產函數分解法（PDA） 較為常見[11]。鑒于指數分解法（IDA）難以與經濟理論相結合，而生產函數分解法（PDA）則可以很好的反映出能源強度所具有的經濟學內涵與政策含義[12]，當前學者多數基于生產函數分解法（PDA）分解出影響能源強度的因素[13]；（3）關于能源強度收斂性問題的研究。對于收斂性問題起初是體現在經濟增長趨勢方面，如Solow認為不同國家或地區的經濟增長將趨于收斂[14]。基于經濟增長收斂的理論邏輯，能源收斂問題引起了國外學術界的關注，其中Mielnik和Goldemberg首次提出能源強度收斂的概念[15]。Markandya等通過構建檢驗能源強度差異與人均收入差異兩者關系的理論模型，研究表明歐盟新老成員國之間不僅存在人均收入的收斂特征，能源強度也存在著相似的收斂特征[16]。同時，我國地區間能源收斂性問題也引起國內學者的研究興趣。如史丹假設我國能源強度存在條件收斂，并在此基礎上測算了各省份的節能潛力[1]。齊紹洲和李鍇基于分析我國西部和東部各省區之間能源強度差異與勞均GDP差異的關系，得出能源強度與經濟增長存在同步收斂特征[17]。王春寶和陳迅基于我國省級面板數據，實證分析了技術進步和經濟結構對能源輕度收斂的影響，研究指出我國省份之間存在顯著的空間收斂性，其收斂速度達每年2.1%～2.3%[18]。

國內外專家學者的研究成果為本文的研究提供了很好的分析框架和邏輯起點。而與既有文獻相比，本文可能的邊際貢獻歸納如下：（1）在研究對象上，將長江經濟帶11個省市作為本文研究的主體部分，且分析了上、中、下游地區能源強度收斂存在的異質性；（2）從理論方面系統闡述了影響能源強度收斂的主要因素，并簡要分析其中影響機制；（3）在研究方法上，將空間因素納入模型分析中，并解析了空間因素對地區能源強度收斂的影響。

1 模型設定與變量選取

1.1 模型設定

收斂最初主要用于不同經濟主體間勞均收入隨著時間推移呈現出一種逐漸下降的趨勢，其概念由Sala-I-Martin最先提出，主要包括β收斂和σ收斂，進一步Sala-I-Martin又將β收斂分為絕對β收斂和條件β收斂[19，20]。隨著研究的擴展將收斂相關內容運用到能源強度等方面，其中，能源強度σ收斂是用來分析不同經濟主體能源強度的離差隨時間變化而縮小的趨勢。其公式為：

其中，SDt為在t時刻的標準差；qdit為t時刻第i地區的能源強度；qˉdit則為在t時刻全國范圍內所有n個地區能源強度的平均能源強度；能源強度絕對β收斂指的是隨著時間推移，經濟主體的能源強度趨于相同的穩態水平，即若β小于零則存在收斂性，反之則不存在。其計算公式為：

其中，yit為影響能源強度的第i個因素；βi為其相應的回歸系數。

由于能源強度條件β收斂考慮到經濟主體之間的差異性，模型設計與現實較為相符[21]。因此基于以上分析，將能源強度條件β收斂作為本文的研究模型。模型如下：

其中，EI表示能源強度；con表示控制變量，主要包括在上文能源強度收斂性主要影響因素的理論探討中的經濟發展水平、產業結構、能源消費結構、技術進步、城鎮化水平以及外商直接投資。

1.2 變量選取

1.2.1 核心變量

能源強度（EI）。能源強度作為用于衡量不同經濟體能源綜合利用效率，一般采用能源投入量與相應產出量比值進行度量，即地區能源消耗除以地區GDP。同時考慮到地區能源消耗主要包含生產能源消耗與居民生活能源消耗兩個部分，且生活能源消耗占比較小。因此，本文借鑒王春寶和陳迅、張勇和蒲勇健的做法，將生產能源消耗與地區GDP比值作為衡量能源強度的度量指標[18，22]。

1.2.2 控制變量

經濟發展水平（PG）。基于已有文獻，利用地區人均GDP來衡量經濟發展水平[23]；產業結構（ST）。參考于斌斌的方法，采用第三產業與第二產業的產值之比來反映產業結構調整變化[24]。能源消費結構（EC）。由于我國資源稟賦所具有獨特性，主要能源使用為煤炭。因此，本文借鑒王釗和王良虎的方法，將煤炭消耗量占總能源消耗量的比重作為能源消費結構的度量標準[25]。技術進步（TI）。專利的授權數表示一定時期內某地區研發能力大小，在一定程度上表現出地區技術進步水平[26]，因此本文將各地區專利授權數自然對數作為地區技術進步的衡量指標。地區城鎮化水平（UL）。現有文獻對于城鎮化的測度方法大致有人口比值法、城鎮土地利用指標法、農村城市化指標法、調整系數法等，但據以往研究可知，后三種計算方法較為復雜且可操作性較差，因此借鑒柳思維和周洪洋、魏敏的做法，采用地區城鎮人口占總人口比重指標法度量城鎮化水平[27，28]。對外開放依存度（OP）。自改革開放以來，我國貿易總額快速提升，通過對外貿易的發展，推動本國經濟快速增長同時，也對我國能源強度變化產生重要的影響。本文依據郭樹華等使用的方法，采用各地區進出口總額占地區總產值的比重來衡量對外開放依存度，其中，進出口總額均利用當年平均匯率進行換算得到[29]。

1.2.3 數據來源與說明

本文以長江經濟帶11個省（市、區）作為研究對象，選取2003～2018年省級面板數據。實證研究所使用的數據主要來源于 《中國統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》以及各省、市、自治區統計年鑒，所有名義數據均以2003年為基期，分別使用生產總指數與消費價格指數進行平減為實際數據。對于部分缺失數據，采用趨勢擬合估算得到，同時為解決異方差問題，數據處理多采用取對數、取比值的方法。

2 能源強度收斂性的實證檢驗

2.1 面板數據單位根檢驗與協整檢驗

2.1.1 面板數據單位根檢驗

由于有些時間序列數據并不存在直接的關聯但又表現出共同的變化趨勢，其數據的回歸結果同樣表現出較高的擬合度，但卻沒有實際意義。為避免此類偽回歸，在面板數據模型回歸之前有必要對面板數據進行平穩性檢驗，本文運用LLC檢驗與IPS檢驗檢驗數據的平穩性。由檢驗結果可知，對于存在單位根的變量，一階差分之后均為平穩序列，由于篇幅限制，具體檢驗結果略。

2.1.2 面板數據協整檢驗

為進一步檢驗各變量之間是否具有長期穩定的均衡關系，需對面板數據進行協整檢驗。目前關于面板數據的協整檢驗大致存在兩種方法：（1）以Engle and Granger兩步法檢驗為基礎，主要包括Pedroni檢驗和Kao檢驗；（2）建立在Johansen協整檢驗的基礎上。雖然Pedroni檢驗和Kao檢驗遵循相同的基本方法，但二者還存在較為明顯差異，為了得到較為可靠的結果，將采用不同檢驗方法進行檢驗。由檢驗結果得知，各變量之間存在協整關系。由于篇幅限制，具體檢驗結果表略。

2.2 實證結果與分析

依據前文能源強度的核算方法，具體計算出2003～2018年長江經濟帶整體層面及上、中、下游地區能源強度的平均變動趨勢，如圖1所示。從圖1可看出無論是長江經濟帶整體層面還是上、中、下游地區，其能源強度均呈現出逐年下降的趨勢，整體下降的幅度約達69%，特別是上游地區的降幅約達73%，且各個地區之間能源強度差距逐漸縮小，如上游地區2003年能源強度與下游地區能源強度相差1.143，而在2018年兩地能源強度僅相差0.209。由此可看出，隨著長江經濟帶經濟轉型發展以及能源技術不斷突破使得能源利用效率逐年提高，各地區之間能源強度收斂趨勢明顯。但較部分發達國家的能源強度來說，還存在較大改善空間。

圖1 2003～2018年長江經濟帶能源強度變化趨勢

根據前文實證模型及各項檢驗結果，本文運用STATA15.0對模型相關系數進行了估計，表1匯報了模型（4）的計量估計結果。從長江經濟帶整體層面來看，在未加入控制變量時的能源強度絕對β收斂情況下，由回歸系數可知其在10%的顯著水平下為負值，由此表明長江經濟帶能源強度存在絕對β收斂。進一步，收斂速度（cr）和估計系數之間存在著cr＝-ln（1＋β）／T的關系[15]， 其中，T表示起始時間與終止時間的時間間隔數。最終可知，在能源強度絕對β收斂情況下，長江經濟帶不僅存在能源強度絕對β收斂，且收斂速度約為每年0.07%。而在加入控制變量的基礎上的長江經濟帶能源強度條件β收斂的回歸系數在1%的顯著水平下小于0，且長江經濟帶能源強度條件β收斂的回歸系數絕對值增大，這表明了條件收斂速度快于絕對收斂速度，由收斂速度計算公式可得長江經濟帶能源強度條件β收斂的收斂速度約為每年0.41%。

從控制變量角度來看，目前只有經濟發展水平對能源強度條件β收斂具有促進作用，而產業結構、能源消費結構、技術進步、地區城鎮化水平及對外開放依存度則并未體現出有利于推動長江經濟帶能源強度收斂的作用。值得注意的是，長江經濟帶能源強度存在一定技術回彈的影響，這也說明技術進步可能降低了某個地區能源強度，卻增加了另一地區能源強度，反而不利于能源強度收斂。

表1 長江經濟帶整體層面能源強度收斂回歸結果

長江經濟帶作為我國 “T”字型經濟布局的一級軸線地帶之一，橫跨我國東、中、西三大區域。為進一步考察長江經濟帶上、中、下游地區之間是否存在異質性，本文分別對長江經濟帶上、中、下游地區能源強度收斂性進行實證檢驗，具體模型回歸結果如表2所示。從回歸結果來看，長江經濟帶上、中、下游地區均存在能源強度條件β收斂，而只有中游地區不存在能源強度絕對β收斂，上游和下游地區也都存在能源強度絕對β收斂。就能源強度條件β收斂的收斂速度來說，下游地區收斂速度快于上游和中游地區，上游、中游和下游收斂速度分別每年約為0.56%、0.74%、0.99%。

從控制變量的回歸系數來看，不同地區相同指標的回歸系數的符號也有所不同，這也說明上、中、下游地區存在一定異質性。如產業結構變動有利于下游地區能源強度條件β收斂，而上游和中游地區則對能源強度有一定的發散作用。能源消費結構則有利于上游與中游地區的能源強度條件β收斂，反而對下游地區能源強度具有一定程度的發散影響。

表2 分上、中、下游能源強度收斂回歸結果

2.3 空間面板數據模型計量分析

上述關于長江經濟帶能源強度收斂性的研究并未考慮到各區域之間彼此影響的效應，但在現實中各個地區之間卻存在著較為密切的聯系，且隨著經濟的進一步發展，各地區之間的聯系變得更為密切。因此，為進一步分析長江經濟帶內各地區之間存在空間關系是否對其能源強度收斂性產生影響，本文運用空間計量方法進行實證檢驗。

2.3.1 空間相關性檢驗

空間自相關性反映了事物之間存在的依賴性或關聯性。其檢驗的方法主要有以下兩種： （1）全局空間自相關檢驗，主要檢驗事物整體的分布情況；（2）局部空間自相關檢驗，主要用來檢驗局部空間集聚性。以上兩種檢驗主要依據Moran's I統計量、Geary C統計量等。但Moran's I統計量使用的較為廣泛，其計算公式如下：

Moran's I取值范圍為[-1，1]。 若其值大于0，則表明研究樣本在空間區位分布上具有相似的屬性值；若其值小于0，則表明研究樣本在空間區位分布上具有不相似的屬性值；若其值等于0，則表明研究樣本在空間區位分布上相互獨立。

由Moran's I測算結果，可運用正態分布假設來檢驗觀測值是否存在空間自相關關系，具體的公式如下：

標準化的Moran's I指數服從漸進標準正態分布的期望值和方差分別是：

本文使用STATA15.0計量軟件對長江經濟帶2003～2018年能源強度指標進行了空間相關性的Moran's I檢驗，圖2為具體檢驗結果。檢驗的結果顯示，長江經濟帶2003～2018年能源強度的Moran's I值均小于0，由此表明長江經濟能源強度存在空間負相關，即高低相聚。

圖2 2003～2018年長江經濟帶能源強度Moran's I動態趨勢

2.3.2 模型構建與回歸結果分析

地理學第一定律表明各個事物之間存在一定的關聯性，而這種關聯的程度一般和事物距離有關，距離越近關聯性越強，反之，則越弱。且近些年來空間計量分析方法用于研究收斂性問題也得到部分學者的關注[18，22]。因此，本文同樣考慮到空間因素的影響構建如下模型：

依據前文建模基礎，對模型進行回歸分析，回歸結果如表3所示。能源強度β回歸系數無論是從個體固定效應、時間固定效應還是個體與時間雙固定效應模型回歸結果來看與普通面板回歸系數的符號并無明顯差別，這也進一步說明模型回歸結果具有一定穩健性。即長江經濟帶存在能源強度條件β收斂。就具體回歸系數來看，在雙固定效應情形下，長江經濟帶能源強度β回歸系數為-0.122，其絕對值明顯大于未考慮空間因素情況的能源強度β回歸系數的絕對值，換言之，在考慮空間因素時，長江經濟帶能源強度的收斂速度快于沒有將空間因素納入時的情形，此時的長江經濟帶能源強度收斂速度約為每年0.87%。這主要是由于隨著經濟發展，各地區之間的聯系越來越密切，周邊地區能源強度的變化影響了其自身能源收斂性。如地區之間技術溢出效應，不僅改變該地區能源強度，還進一步影響了周邊地區。

表3 長江經濟帶整體層面能源強度收斂空間計量回歸結果

同樣考慮到長江經濟帶上、中、下游各地區之間可能存在一定異質性，分別在加入空間因素基礎上對長江經濟帶上、中、下游地區能源強度收斂性進行實證檢驗，具體模型回歸結果如表4所示。從回歸結果來看，長江經濟帶上、中、下游地區在加入空間因素后均存在能源強度條件β收斂，且中游與下游回歸系數的絕對值明顯增大，而上游地區則無明顯變化。這可能與上游地區本身能源消耗特點有關，能耗較大的產業多分布于上游地區，由于產業自身能耗需求特點，其受到臨近地區影響較小。因此其收斂速度在考慮空間因素時并無明顯變化。中游和下游地區能源收斂速度則有明顯提高，其收斂速度分別每年約為5.47%、4.56%。其可能原因是能源強度高省份由于能源存量有限，并積極尋求臨近省份特別是能源強度較低省份幫助或借鑒其降低能源強度的經驗，以使得自身能源強度降低，從而有利于該地區能源強度收斂。

表4 上、中、下游能源強度收斂空間計量回歸結果

3 研究結論與政策啟示

能源強度收斂性問題是基于經濟增長收斂邏輯而產生的，那么伴隨著能源強度與其收斂性的研究不斷深入，長江經濟帶作為橫貫中國東、中、西三大區域的經濟增長極，其能源強度的變化對國家整體能源戰略決策具有重要作用。基于此，本文采用2003～2018年長江經濟帶地區省級層面的面板數據，研究了該地區能源強度收斂性問題并得出以下研究結論：

（1）根據長江經濟帶整體層面及上、中、下游地區能源強度的平均變動趨勢得知，其能源強度均呈現出逐年下降的趨勢，整體下降的幅度約達69%，特別是上游地區的降幅約達73%，且各個地區之間能源強度存在差距逐漸縮小。

（2）由面板數據模型結果得出長江經濟帶整體層面不僅存在能源強度絕對β收斂且存在條件β收斂，其能源強度絕對β收斂與條件β收斂的收斂速度分別約為每年0.07%、0.41%。從控制變量角度來看，目前只有經濟發展水平對能源強度條件β收斂具有促進作用，而產業結構、能源消費結構、技術進步、地區城鎮化水平及對外開放依存度并未體現出有利于推動長江經濟帶能源強度收斂的作用。為進一步考察長江經濟帶上、中、下游地區之間是否存在異質性，分別對長江經濟帶上、中、下游地區能源強度收斂性進行實證檢驗。經檢驗發現，長江經濟帶上、中、下游地區均存在能源強度條件β收斂，而能源強度絕對β收斂只有中游地區不存在收斂性，就能源強度條件β收斂的收斂速度來說，下游地區收斂速度快于上游和中游地區。

（3）由空間計量模型結果可知，長江經濟帶2003～2018年能源強度的Moran's I值均小于0，即該地區能源強度存在著高低相聚特點。就空間計量模型的回歸系數來看，長江經濟帶能源強度β回歸系數為-0.122，其絕對值明顯大于未考慮空間因素情況的能源強度β回歸系數的絕對值，由此表明在考慮空間因素時長江經濟帶能源強度的收斂速度快于未將空間因素納入時的情形。而從長江經濟帶上、中、下游的檢驗結果看，在考慮空間因素后，中游與下游的能源強度收斂速度明顯提升，但上游地區能源強度收斂速度并未明顯改善。

針對以上研究結論并結合理論分析，得出以下幾點政策啟示：（1）經濟的優化發展及收斂與能源強度收斂具有一定的一致性，且根據以往經驗可知，經濟發展向高處收斂，能源強度則向低處收斂。因此，長江經濟帶應全面落實創新、協調、綠色、開放、共享的新發展理念，務實經濟發展向高質量方向延伸，逐步提升經濟發展質量水平；（2）進一步調整產業布局，優化能源消費結構。長江經濟帶上、中、下游各個地區應根據自身發展優勢，加強分工協作，統籌各區域產業發展，優化產業結構升級，以提高各區域的能源利用效率；同時積極引導企業消費低碳能源產品，從需求側改變能源消費結構，促進能源閉環利用；（3）提高地區技術創新水平，實施差別化的區域政策。目前雖然可能存在技術進步的能源回彈效應，但技術進步仍是降低能源強度的有效辦法，要不斷完善區域創新體系，進一步優化技術創新環境，以期通過技術創新有效途徑實現能源強度收斂。再者，在能源強度不斷向低處收斂的過程中應實施差異化的區域政策，以保證實現各區域經濟增長與能源強度之間的協調。