金砖五国能源消费强度及其收敛的原因探析——基于与欧美等发达八国的比较

籍艳丽

（常熟理工学院 数学与统计学院，江苏 常熟 215500）

一、引 言

随着全球经济总量的扩大，能源消费不断增长，节能减排、提高能源使用效率成为共识。作为新兴市场国家领头羊的金砖五国①2001年，美国高盛公司因巴西（Brazil）、俄罗斯（Russia）、印度（India）和中国（China）的英文首字母BRIC与英语单词Brick（砖）类似，故将四国称为“金砖四国”（BRIC）；2010年，又有南非（South Africa SA）加入，“BRIC”变为“BRICS”，遂成“金砖五国”。，其能源消费强度②可用单位GDP能耗来衡量，单位GDP能耗越高，则能源消费强度越大。理所当然地成为关注的焦点；在推进本国经济增长过程中，如何降低能源消费强度，提高能源使用效率③能源使用效率指单位能耗所带来的经济效益的多少，获益越多，说明能源使用效率越高。本文采用能源消费强度来衡量，也是单位GDP所使用的能源量。则是重中之重。笔者在《金砖五国经济增长与能源消费强度收敛性分析——基于面板数据模型的八国比较研究》[1]一文中指出，中国和南非的能源消费强度与八国存在收敛④收敛是指能源消费强度差异的缩小。效应，数据却不支持俄罗斯、巴西和印度的能源消费强度与八国存在收敛效应。由此可见，对于金砖五国而言，在逐步缩小与发达国家经济差距的过程中，能源消费强度差异并非一定缩小。为何会出现不同结果，本文试图围绕这一问题展开，分析其具体原因，也即探讨决定能源消费强度收敛的主要因素有哪些？从实证分析的角度，探究能源消费强度的主要影响因素，并进一步分析这些因素的差异能否导致能源消费强度产生差异，也即能源消费强度的收敛性。

对能源消费强度收敛的研究文献较少。其中，Markandya等人（2004）研究了中、东欧12个国家的能源消费强度和其与西欧国家经济收敛性之间的关系，结果发现两者间的人均GDP差距每下降1%，会导致中、东欧国家的能源消费强度下降 0.7%[2]89；Miketa等人（2005）对56个国家1971-1995年间的10个制造业的能源生产率收敛性进行了实证分析，研究发现国家间能源生产率水平的差异趋于下降[3]；Mulder和de Groot（2007）对14个经济合作与发展组织（OECD）国家1970-1997年间产业间能源和劳动力生产率①能源生产率即为能源消费强度的倒数。的差异展开研究，结果显示 σ收敛和 β收敛都存在[4]。国内学者赵进文等（2007）分析了中国的经济增长和能源消费两者间的线性和非线性关系，证明中国的经济增长对能源消费的影响存在明显的阶段性特征。[5]齐绍洲等（2007、2009）则分别对中国东西部间、中国与发达国家间的经济增长和能源消费强度之间的收敛性进行了实证研究[6-7]。魏巍贤等（2010）以收入水平不同的24个国家为样本，对发达国家与发展中国家的能源强度收敛性展开了分析，结果表明高收入国家、中低收入国家、发展中国家和样本中所有国家都存在能源强度收敛现象[8]。这些文献采用的是回归分析法，其中多数为面板数据模型；选择的变量基本一致，具体包括产业结构、技术进步、能源价格、市场改革、能源消费结构等。上述研究为本文提供了实证分析方法，本文将参考Markandya和齐绍洲等人的研究方法，并结合具体情况增加“投资”这一解释变量，分别搜集金砖五国和欧美等八个发达国家（简称“八国”）②八国指美国（Untied States US）、英国（United Kingdom UK）、荷兰（Nethersland）、日本（Japan）、加拿大（Canada）、德国（Germany）、法国（France）和意大利（Italy）。1993-2010年的年度面板数据，对其能源消费强度及其收敛性的影响因素展开实证研究。

二、能源消费强度的影响因素分析

（一）影响因素选择

对前文所列文献概括可知，影响能源消费强度的因素有产业结构、技术进步、能源价格、市场改革、能源消费结构等。另外，本文将增加“投资”变量。投资可以通过两种渠道影响能源消费强度：一方面，高能耗行业投资增加，会引发该行业加速发展导致能源消费强度上升；另一方面，总投资中外商直接投资（FDI）比重增大，将在更大范围以更快的速度发生技术转移和技术外溢，促进技术进步，降低能源消费强度[9]。因此，本文选择产业结构、能源价格、能源结构、技术进步、外商直接投资、固定资产投资、市场化程度7个变量作为能源消费强度的影响因素。

（二）计量模型的设定

借鉴 Markandya[2]和齐绍洲[6-7]等人的研究方法，采用纳入时间因素的广义C-D生产函数：Y=AeγtKαLβ，其中技术进步率 γ对生产的影响表现为几何级数，得到本文的理论模型如下：

式（1）中，EIit为i国家t年的能源消费强度，TIit为i国家t年的产业结构，ECit为i国家t年的能源价格，EGit为i国家t年的能源结构，FDIit为i国家t年的外商投资，FCit为i国家t年的固定资产投资，EFit为i国家t年的市场化程度，RDit为i国家t年的研发投入。

对式（1）两边同时取对数，得到如下回归模型：

（三）数据准备

考虑部分变量某些国家数据的可得性③俄罗斯能源价格指数和FDI数据从1993年开始统计。，本文研究时期选择1993-2010。产业结构（TIit），本文选用第三产业增加值在国内生产总值（GDP）的比重衡量；数据源自OECD数据库④OECD Factbook 2009：经济、环境和社会统计之经济结构中给出了第三产业的分行业增加值占GDP比重，这里对之进行加总，也即交通、零售、住宿和餐饮与银行、保险和其他服务业与公共管理、医疗、教育和其他个人服务增加值占GDP三项之和，从而得到第三产业增加值占GDP的比重。。能源价格（ECit），本文选用能源物价指数衡量；八国和巴西的数据源自OECD数据库⑤OECD Factbook 2008：经济、环境和社会统计之能源价格中，2000年价格指数为100%。，而中国、俄罗斯和印度的能源物价指数比较复杂①中国2004-2006年数据源自OECD数据库，其他年份参考OECD提供的消费价格指数进行估算；印度和俄罗斯2002-2007年的数据源自国际劳工组织数据库（International Labour Organization Database），其他年份参考OECD提供的消费价格指数进行估算。。能源结构（EGit），本文以煤炭消费量占能源消费总量的比重度量；数据源自国际能源署（IEA）②国际能源署（International Energy Agency）（2008）的国际能源手册2006（International Energy Annual 2006），用煤炭消费量Coal与能源消费总量E相除得到能源结构变量。。固定资产投资（FCit）和外商投资（FDIit），本文分别选用资本形成总额、外资净流量占国内生产总值GDP的比重表示；该数据来自世界银行数据库③http://www.worldbank.org/，用资本形成总额和外资净流量与GDP相除得到固定资产和外商投资变量。。研发投入（RDit），本文采用研发投入占GDP的比重表示；数据源自OECD数据库④OECD Factbook 2009：经济、环境和社会统计之研究与开发中，用研发费用与GDP相除得到研发费用变量。。市场化程度（EFit），本文用经济自由化指数来表示一国的市场化程度，该数据来源于美国传统基金会⑤http://www.heritage.org/，The Heritage Foundation，从经营、贸易、财政、政府支出、货币、投资、金融、产权和腐败自由化九个方面计算得到经济自由化指数来反映一个国家的自由化程度。。对搜集的各变量数据取对数，以便下文分析所用。

（四）模型估计及结果解释

用处理后的数据对方程（2）进行估计时，采用面板数据模型⑥对于面板数据模型的估计，采用F1和F2统计量在不变系数、变截距和变系数模型三者中确定哪个更合适；采用Likelihood Ratio检验来确定固定效应和随机效应哪个更合适。具体内容可参见高铁梅（2007）。的方法在不变系数、变截距和变系数模型三者间选择。经计算知，检验统计量F2和F1非常接近，因此无法做出选择。这与样本容量、时间跨度及变量个数有关。在这种情况下，我们借鉴一些文献的处理方法：对于时间较短而横截面单位相当的样本数据，可以认为地区间能源消费强度的差异主要表现为横截面的不同个体之间，参数不随时间变化或者变动较小，因此考虑变截距模型[9]，用变截距模型对方程（2）进行估计。

接下来需要在固定效应和随机效应间作出选择。这里采用似然比（LR）检验法。首先，把7个解释变量全部引入方程进行估计，发现时期固定效应的似然比（LR）检验统计量F的对应概率p=0.0875，没有通过显著性水平α=0.05检验，也即接受“时期固定效应是多余的”的原假设，故时期固定效应模型不合适，而横截面固定效应合适，具体见表1。

进一步对方程（2）进行截面固定效应的估计发现，解释变量EF、FDI、EG、FC均没有通过显著性水平α=0.05检验；逐步剔除方程中不显著的变量，最终得到模型4（剔除过程省略，但相应模型在表2中列出）。而且，考虑模型4的联合检验，其统计量F=1393.39，通过显著性水平 α=0.05检验；拟合优度Rˉ2=0.99，说明其解释力度很好。也即，模型4较好地描绘了金砖五国和八国能源强度与其影响因素间的数量关系，可以作为最后分析的依据。

表1 能源消费强度影响因素变截距的固定效应模型检验表

由模型4可知，影响能源消费强度的因素有五个，分别为固定资产投资、能源价格、能源结构、产业结构和研发费用。其中，固定资产投资、能源价格、研发费用和产业结构系数为负值，说明较高的能源价格、固定资产投资、第三产业的发展或经济结构的优化和研发费用的增加都会降低能源消费强度。相反，能源结构的系数大于0，则意味着煤炭消费比重越大，能源消费强度越高。而从解释变量的系数绝对值大小可以看出，产业结构对能源消费强度的影响最大，其余依次为能源结构、固定资产投资，研发费用和能源价格。

产业结构的变化对能源消费强度起着重要的作用。相比较而言，第三产业是能源消费较少的服务业，其在国民经济中比重的提高自然会引起能源消费强度的整体下降。能源结构也是如此。煤炭作为能源使用效率较低的品种，其比重的下降，有利于提高能源使用效率，也即能源消费强度降低。较高的能源价格也会迫使能源消费强度降低，因为面对较高的能源价格，工业部门会采用更加有效利用能源的生产方式或替换掉高耗能产品的生产。显然，这三方面与经验判断相一致。

表2 能源消费强度影响因素变截距的固定效应模型回归结果表

固定资产投资对能源消费强度的影响效应取决于两种作用的对比程度。实证结果表明，固定资产投资的增加有利于能源消费强度的下降。研发费用的系数虽然为正，但影响程度较小；对此，可能的解释是样本期内技术进步产生的回弹效应较高，抵消了先进技术节约的能源。因此，技术进步提高了能源消费强度。

值得注意的是，外商直接投资和市场化程度对能源消费强度变化的影响不显著。这可能和样本期内外商直接投资和市场化程度方面金砖五国的变化并不明显有关；同时也说明我们缩小与发达国家能源消费强度差距的潜力很大。

三、中国、南非能源消费强度收敛的影响因素分析

前文分析可以证明：固定资产投资、能源价格、能源结构、产业结构和研发费用影响一国能源消费强度。但影响是如何实现的？中国和南非能源消费强度的收敛是否是固定资产投资、技术提升与能源价格等多方面因素共同作用的结果？接下来将进一步分析。

（一）模型设定

我们将式（2）调整为能源消费强度收敛模型。由于能源消费强度的收敛即为能源消费强度差异的缩小，因此，能源消费强度收敛模型中被解释变量定义为八国与中国或者南非的能源消费强度的对数处理，表示中国或者南非①这里和前文的模型不同，我们单单考虑中国或者南非和八国能源消费强度差异的收敛的机理分析。与八国的能源消费强度的差距。类似地，解释变量由八国与中国或者南非的影响因素之比对数处理构成，得到回归方程：

（二）模型回归与结果解释

与前文分析能源消费强度影响因素相似，由于样本容量、时间跨度及变量个数相当，这里无法采用前文所介绍的方法来选择模型。在这种情况下，我们选择变截距模型对方程进行估计。

对方程（3）进行估计时，采用与方程（2）相同的思路。首先选择固定效应模型，然后对估计方程进行似然比（LR）检验，对固定效应多余与否做出判断，进而选择固定效应还是随机效应。采用搜集的样本数据，并对之预处理，之后进行回归得到模型，并逐步剔除模型中显著为零的解释变量，最后得到中国和南非能源消费强度差异的回归方程。需要说明的是，这里省略中间过程，只列出最后分析的回归方程，具体结果见表3。

表3 能源消费强度差异影响因素的固定效应模型回归结果表

由表3可知，F检验和 Rˉ2显示方程整体拟合优度都很好，说明中国或者南非和八国间能源消费强度差异与上述解释变量之间的总体线性关系非常显著。其中，固定资产投资差异（FCC）、能源价格差异（ECC）、产业结构差异（TIC）、研发费用差异（RDC）对中国与八国能源消费强度差异（EIC）即能源消费强度收敛影响显著，而外资差异（FDIC）、市场化差异（EFC）和能源结构差异（EGC）则没有显著影响。而南非却不同，对其与八国能源消费强度差异即能源消费强度收敛影响显著的变量有能源价格差异（ECC）、能源结构差异（EGC）和研发费用差异（RDC）。这与前文能源消费强度影响因素分析结果相一致，只是具体到某一国家时，对能源消费强度影响显著的变量可能对其能源消费强度差异影响不显著，如能源结构差异对中国与八国能源消费强度差异不显著，固定资产投资和产业结构差异对南非也是如此。

具体来看，中国与八国的固定资产投资的差距每降低1%，能源消费强度差距将降低0.1408%；能源价格差距每缩小1%，能源消费强度差距将缩小0.3215%；产业结构差距每降低1%，能源消费强度差距将缩小0.5703%；研发投入差距每缩小1%，能源消费强度差距将提高0.0416%。由此可见，该时期影响中国与八国能源消费强度差异也即能源消费强度收敛的主要因素有产业结构、能源价格、固定资产投资。研发投入对能源消费强度影响表现为反向作用，而考虑到能源消费强度差异时，研发投入差异却表现为正向影响。可能的解释是，样本期内中国技术进步的回弹效应较高，抵消了先进技术节约的能源。能源消费结构差异对能源消费强度差异的影响不显著，可能的原因是研究期内，中国的能源消费结构变化不大。由于资源禀赋等原因，中国一直是“煤多气少油贫”的状况。

南非与八国能源消费强度差异缩小的主要原因是能源价格、研发费用和能源结构差异的变动。南非与八国能源价格差距每缩小1%，能源消费强度差距将缩小0.1945%；能源结构差距每降低1%，能源消费强度差距将提高0.2667%；研发投入差距每缩小1%，能源消费强度差距将缩小0.2670%。对比中国和南非，我们发现在经济发展的同时，能源消费强度下降的主要影响因素不同，其原因是由于两国在资源禀赋、所处经济发展阶段等多方面均有不同。

四、结 论

本文采用面板数据模型，对1993-2010年期间金砖五国和八国能源消费强度的影响因素展开讨论，在此基础上，进一步分析中国和南非能源消费强度收敛的具体原因。计量结果表明：第一，产业结构、能源价格、固定资产投资和技术进步对能源消费强度产生积极影响，而能源结构却不利于能源消费强度的降低。第二，价格竞争机制和技术进步的差异对中国和南非能源消费强度的收敛均有显著影响；而产业结构和固定资产投资的差异仅对中国能源消费强度的收敛影响显著，能源结构的差异仅对南非能源消费强度的收敛影响显著。

[1]籍艳丽.金砖五国经济增长与能源消费强度收敛性分析——基于面板数据模型的八国比较研究[J].云南财经大学学报，2011（5）：52-58.

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