单位GDP电耗与产业结构关系研究*

(1.国网安徽省电力公司经济技术研究院 合肥 230061)

(2.国网安徽省电力公司 合肥 230022)(3.安徽大学经济学院 合肥 230601)

单位GDP电耗与产业结构关系研究*

石雪梅1葛斐1王海超2荣秀婷1李凯3李周1

(1.国网安徽省电力公司经济技术研究院 合肥 230061)

(2.国网安徽省电力公司 合肥 230022)(3.安徽大学经济学院 合肥 230601)

单位GDP电耗是衡量电力能源效率的综合指标。不同产业对电能的依赖程度不同,所以产业结构的变动必然会对单位GDP电耗产生影响,论文对单位GDP电耗和三产结构的关系进行建模分析和实证研究。研究表明,以安徽省为代表的中部地区单位GDP电耗与三产结构之间存在密切联系。1999年～2012年期间,安徽省产业结构对单位GDP电耗的影响表现为第二产业占比的增加会导致单位GDP电耗水平下降,这一结论具有普遍适用性;第三产业占比增加会导致单位GDP电耗上升,这一结论与比较发达的上海的研究结果刚好相反,而全国平均水平的研究结论则与上海市的结论基本一致。

单位GDP;耗电量;产业结构

ClassNumberTK01+1

1 引言

单位GDP电耗是指一定时期内,一个国家或地区每生产一个单位的GDP所消耗的电量。随着技术进步,各高耗能行业装备得到改造,国家节能减排政策的落实,关闭了一批落后产能,这些举措都使得单位GDP电耗下降明显。上世纪90年代末宏观经济政策的调整使第二产业高速发展,产业结构的变动调整也使得单位GDP电耗出现了不小的波动。由于产业用电特性的区别,同样的产出结果对于不同产业而言所消耗的电量会有所不同,那么产业结构的变动导致单位GDP电耗水平影响程度如何,是电力需求分析工作着所关心的课题,因此本文选取安徽省为例,定量研究分析了产业结构对于单位GDP电耗的影响程度,为政策制定者明确决策方向与电力建设者预测电力需求规模均具有理论参考价值。

2 研究现状

技术的进步使得高耗能装备得到改造、落后的工艺遭到淘汰,同时由于国家加大了对于技术水平高、耗能低产业的投资力度,在其他因素都不变的情况下,这些措施都会使得单位GDP电耗不断下降。GARBACCIO(1999)运用投入产出法对我国单位GDP能耗进行研究,研究结果表明,我国单位GDP能耗下降的主要影响因素是各部门技术的改进[1]。而Peter Sheehan and Fiona Sun(2007)对我国能耗增长率和经济增长率之间的关系进行分析,主要得出如果节能政策持续实施,则到2030年可使中国能源使用和二氧化碳排放可以减少35%～40%的结论。[2]ZhongXiang Zhang(2003)对20世纪90年代我国工业部分进行调查研究,并提出了新的分解方法,研究结果表明,该期间我国单位GDP能耗下降主要贡献者是工业能源不断下降[3]。柴建、郭菊娥、席酉民(2003)将技术进步对于单位GDP能耗的影响分为直接影响和间接影响,其研究结果表明,技术进步的直接作用和间接作用的加总是使单位GDP能耗增加。不同的产业具有不同的电耗系数(生产单位产值消耗的电量),产业结构的变动必然会带来单位GDP电耗的变动[4]。多数学者都对这一关系进行了研究,史丹(2002)认为我国能源利用效率改善的主要原因是经济体制、产业结构和对外开放程度,并认为1995年之后产业结构变动实质上是在提高单位GDP能耗[5]。董锋、龙如银等(2012)利用面板数据对产业结构与单位GDP能耗进行了研究,研究表明,产业结构对东、中、西部单位GDP能耗的影响都是显著的,但是对每个区域的影响程度不同[6]。除此之外,蒋金荷、姚愉芳[7],赵晓丽[8]也分别对我国经济增长与用电量之间的关系和产业结构域用电量之间的关系进行了深入研究。

以上研究均是从国家高度,从宏观层面分析研究,但对于产业结构的调整与用电单耗的影响程度尚未有深入探讨,而且全国各个区域之间经济发展特点差别较大,如东部地区与西部地区的经济发展特点存在明显的不同,中部欠发达地区与沿海地区经济结构差别较大,必然导致用电单耗的差异性。本文选取安徽省为例,对安徽省单位GDP电耗与产业结构关系进行定性和定量分析,并与全国和周边发达地区进行了对比,校验了研究结论的合理性。

3 三次产业结构与单位GDP电耗定性分析

表1给出了安徽省1990年～2012年安徽省单位GDP电耗和三产占比的数据。

表1 安徽省单位GDP用电量与三产增加值占比数据

注:数据来自于安徽省统计年鉴,表中数据根据基础数据计算得到。

图1显示了安徽省1990年以来,单位GDP电耗在不断减少。1990～1999年期间,产业结构调整政策的影响使得第二产业占比有较大幅度下降,第三产业占比大幅上升,单位GDP电耗急剧下降;2000～2006年期间,第二产业占比基本持平,稍有上升之势,第三产业占比上升达到最大值并且开始下降,因此期间单位GDP电耗基本持平;2009年以后单位GDP电耗又有小幅度的下降,下面从三产耗电量的角度进行具体分析。

图1 安徽省1990～2012年单位GDP电耗变化趋势

由图2可以看出,第二产业单位增加值耗电量最高,但在不断下降,2003年之后三产结构又经历一次调整,第二产业技术投入带来的产业结构升级,高耗能设备被淘汰,新的环保设备工艺得到充分应用。经过多年的调整,第三产业比重虽然在不断增加,但是其内部结构并没有像第二产业那样得到升级,第三产业单位增加值电耗多年来基本持平。

图2 单位GDP用电量与三产单位用电量关系图

由图3可以看出,单位GDP用电量与三产增加值占比之间都存在着相关性,且这种相关性具有阶段性特征,在1999年之前这种相关性不稳定,1999年之后相关性趋于稳定。

图3 单位GDP用电量与三产占比关系

为了更清楚地分析它们之间的关系,下面通过单位GDP电耗与三产占比的相关系数进行分析。1999～2012年和1999～2012年的相关系数如表2所示,由相关系数可以发现:1990～2012年,Y1与X1正相关,相关系数为0.7,与X2、X3负相关,相关系数为分别为-0.295和-0.726。这一相关性分析虽然能够反映1990年以来三产占比与GDP电耗的关系,但是第二产业占比与单位GDP电耗相关性很小,与预期不符。这是由于我国单位GDP电耗长期具有下降的趋势,这一趋势与技术进步和三产结构调整政策有着密切的关系,第二产业大量引进新技术使得第二产业单位产值电耗不断减少,而第二产业的占比由于安徽省产业结构调整政策的原因,在1999年之前经历了一个先上升(重工业化)后下降(轻工业化)的过程,这一变化趋势导致了其与单位GDP电耗相关系数变小。当产业结构相对稳定之后,1999～2012年的相关系数表明,第二产业占比与单位GDP电耗高度相关,第一产业占比和第三产业占比与单位GDP电耗的相关关系明显低于第二产业。

表2 GDP单耗与三产占比之间的相关系数

上述分析仅定性地分析了单位GDP电耗与三次产业中一个产业占比之间的关系,为了综合分析三产占比对单位GDP电耗的影响,下面建立单位GDP电耗与三产占比之间的计量模型,利用回归分析的方法综合研究其之间的关系。

4 三次产业结构与单位GDP电耗分析模型

4.1 模型准备

构建三次产业结构与单位GDP电耗之间关系分析模型如下:

Yt=c+α*X1t+β*X2t+…+μt

(1)

模型的前提条件如下[9]:

1)回归模型的解释变量与被解释变量之间的关系最终可以线性化;

2)模型中各解释变量之间不存在多重共线性;

3)回归后的残差不存在序列相关性和异方差。

4.2 模型及分析

4.2.1 安徽省单位电耗与三产占比分析

1)基础数据准备

基础数据为表1中的数据,将三次产业的结构指标作为解释变量,单位GDP电耗作为被解释变量。

2)分区间建立模型

(1)选取1990～2012年为样本区间

相关性分析能看出单个解释变量与被解释变量的相关性,为了综合考虑三次产业结构对产值用电单耗的影响,这里采用回归分析法进行研究。由于三次产业结构指标之间存在着完全共线性,因此不能将这三个变量均纳入模型,只能从三个变量中选取两个作为解释变量,考虑到变量的相关系数和回归结果,这里选取第二产业占比X2t和第三产业占比X3t。构建模型如下:

Yt=c+α*X2t+β*X3t+μt
μt为白噪声序列

(2)

利用表1中的数据进行回归,回归结果显示:R2=0.650301,D.W=0.573765很不理想,这种情况下利用OLS方法回归得到的结果可能是不可信的,通过自相关系数和偏自相关系数可以看出该序列存在一阶自相关[10],对序列自相关进行修正,修正序列自相关模型为

Yt=c+α*X2t+β*X3t+μt

(3)

其中,μt=φ*μt-1+εt;εt为白噪声序列。

修正后的回归方程为

Yt=-0.305415+0.328637*X2t

(4)

由回归结果可以看出,R2达到0.98以上,D.W=1.52,这两个检验均比较理想,各解释变量系数在95%的置信水平下均能通过t检验,这一修正过程虽然能够解决前文所述问题,但却使得修正前后X2t,X3t对Yt回归系数的符号发生了变化,这与计量经济学的解释是矛盾的。基于上述讨论,本文舍弃原样本区间1990～2012,重新选取样本空间进行分析。

(2)选取1999～2012年为样本区间

模型基本形式不变:

“微信解困”渔需店，人情市情暖融融。几天以后，镇里的渔需农资专业市场热闹开张了，老张家店铺的渔需农资物品安排得井井有条，老客新朋来来往往，再现了热旺生意场景。

Yt=c+α*X2t+β*X3t+μt

(5)

回归方程为

Yt=0.148850-0.166135*X2t+0.069540*X3t

(6)

由回归结果可以知:R2=0.97257,D.W=1.77,均比较理想,在95%的置信水平下,X2对Y1的回归系数能够通过t检验,而X3t对Yt的回归系数不能通过t检验,在90%的显著水平下能通过t检验。

3)模型结果及解释

安徽省第二、三产业对单位GDP电耗的回归方程为

Yt=0.148850-0.166135*X2t+0.069540*X3t

(7)

为方便对回归结果进行解释,给出下面恒等式:

其中,GDP表示国内生产总值,GDP1表示第一产业增加值,GDP2表示第二产业增加值,GDP3表示第三产业增加值。

综合三次产业占比对单位GDP电耗的影响,1999年～2012年期间,第二产业占比与单位GDP电耗负相关,即是第二产业占比增加会导致单位GDP消耗的电量减少,这是由于第二产业占比在增加的同时其内部结构也在不断优化,再加上技术不断升级,使得第二产业单位GDP电耗不断下降,且下降幅度比上升的幅度大,因此,第二产业对安徽省单位GDP电耗的综合影响为负。第三产业占比上升导致单位GDP耗电量上升,主要由于安徽省第三产业内部自身的内部结构所致,安徽省第三产中商业与餐饮占比较大,而耗电少附加值高的金融服务类占比很小,因此,第三产业增加值占比与单位GDP电耗正相关。

为验证研究结论对差异性解释的合理性,下面选取具有代表性的全国数据、江苏省、上海市数据进行相同研究分析。

4.2.2 全国、上海市及其他省单位GDP电耗与三次产业结构关系分析

全国数据分析情况:当样本空间选取为2001～2012时,回归结果较理想。回归结果为

Yt=0.8063-0.4770*X2t-1.109*X3t
R2=0.9178D.W=1.9503

(8)

上海数据分析情况:对于上海市而言,当样本空间选为1999～2012年时,回归结果较为理想,结果如下:

Yt=3.2496-3.0545*X2t-3.2989*X3t
R2=0.9784D.W=1.4850

(9)

分析可知,考虑三次产业占比对单位GDP电耗的联合影响时,全国第二、三产业占比对单位GDP电耗影响为负,即第二、三产业占比增加,而单位GDP电耗减少,这与安徽省数据分析的结论明显存在差异。

上海市数据分析结论则显示,上海市第二产业、第三产业结构的变化与单位GDP电耗的综合影响变化刚好相反。即第二产业、第三产业对占比上升,则导致单位GDP耗电量下降。这主要由于上海第三产业内部自身的内部结构中耗电少附加值高的金融服务类占比较高所致。这一结论与安徽省第三产业对单位GDP电耗的影响结论相互得到了验证。

综上所述,1999年～2012年期间,安徽省三产结构有很大的调整,第二产业增加值占比大幅度提高,同时第二产业内部的产业结构、技术结构不断得到优化,使得第二产业产值单耗不断下降,即当第二产业GDP占比增加时全省单位GDP电耗值会下降。这一结论具有普遍适用性。

而安徽省第三产业占比下降引起单位GDP耗电量下降,这一结论具有特殊性。这是由于近年来安徽省转变经济发展方式,大力推进传统产业改造提升引起的。在全国东部沿海地区大力发展第三产业之时,安徽省承接产业梯度转移的优势有所体现,第二产业结构占比呈现上升态势,第三产业结构占比呈现稳中下降态势。横向比较来看,安徽省的特殊性在于安徽第三产业发展水平要普遍低于全国的平均水平。

5 主要研究结论

1)单位GDP电耗与产业结构之间存在密切相关性。在产业结构进行大幅调整时期,随着第二产业结构占比的提高,单位GDP的综合电耗会存在明显下降趋势;这一结论已在安徽、全国、上海分别得到验证。

2)单位GDP电耗与第三产业结构之间的关系则更依赖于第三产业本身的内部结构的优化程度,对于中部地区如安徽而言,由于第三产业本身结构存在商业、餐饮业占比较大的特性,则导致第三产业结构占比上升却使得单位GDP电耗上升的状态,这与真正意义上的产业结构优化使得单位GDP电耗下降的政策初衷相悖。

3)笔者继续研究了以金融服务业、贸易等为龙头的上海市情况,研究结过发现,上海三次产结构导致的单位GDP电耗变化规律与宏观调控初衷基本一致。这一结论也为安徽省为代表的中部地区的产业结构调整政策的制定提出了极大的挑战。为节约能源的同时保证经济稳定增长,更好地发展第三产业具有较大的战略意义,但是加快第三产业的发展并不是要第三产业盲目发展,而需要在调整结构的过程中有倾向性地不断推进第三产业自身内部结构的升级,将高新技术与高端服务业等引入到第三产业中,使本地区的三次产业结构真正优化、形成良性的运转,在节能环保中健康推动地方经济的发展。

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RelationshipbetweentheUnitGDPElectricityConsumptionandIndustrialStructure

SHI Xuemei1GE Fei1WANG Haichao2RONG Xiuting1LI Kai3LI Zhou1

(1. State grid-. Anhui province Electric Power Corporation Research Institute of Economic &Technology, Hefei 230061)

(2. State grid-. Anhui province Electric Power Corporation, Hefei 230022)

(3. School of Economics, Anhui University, Hefei 230601)

Unit GDP electricity consumption is a composite indicator for measuring electrical energy efficiency. The change of industrial structure will affect unit GDP electricity consumption because different industries rely on different electricity levels. The relationship between the unit GDP electricity consumption and industrial structure in Anhui province is studied by building the analysis model and empirical research. The descriptive analysis shows that unit GDP electricity consumption has a close and staged relationship with industrial structure. During 1999 and 2012, effects of the industrial structure of Anhui Province on the unit GDP energy consumption performance are tha the increase of second industry proportion will lead to the decrease of the unit GDP energy consumption, which has universal use;The tertiary industry accounted for the increase will lead to a rise in unit GDP energy consumption. Which is opposite to the results developed in Shanghai. The national result is consistent with that of Shanghai.

unit GDP, electricity consumption, industrial structure

2013年11月20日,

:2013年12月30日

石雪梅,女,硕士,高级工程师,研究方向:电网规划、电力经济研究等。葛斐,男,高级工程师,研究方向:电网规划、电力经济研究等。

TK01+1DOI:10.3969/j.issn1672-9730.2014.05.023