我国能源结构、产业结构对能源强度的动态效应分析

朱青　罗志红　花明

内容提要：能源强度是体现一国经济结构合理性和经济增长质量的重要指标，能源强度变化与能源结构、产业结构调整有着密切关系。通过构建能源结构、产业结构与能源强度的函数关系，利用1990-2012年中国时间序列数据，采用向量误差修正模型，分析三者之间的长期均衡关系和短期波动影响。结果显示，整体来看，能源结构、产业结构与能源强度间存在协整关系；长期来看，产业结构对能源强度的影响较为明显，影响系数为-10.46367，能源结构的影响次于产业结构，影响系数为5.489905；短期来看，能源结构的波动对能源强度的冲击大于产业结构，能源强度的累积效应较为明显。

关键词：能源结构；产业结构；能源强度；VEC模型

中图分类号：F124.5

文献标识码：A

文章编号：1003-4161（2015）05-0052-04

能源强度是指单位国内生产总值（GDP）所需消耗的能源，是体现能源综合利用效率和经济效益的重要指标。不断降低能源强度，以应对经济社会发展中日益凸显的能源约束，以及日益严重的环境问题，已经成为当今世界各国保障能源安全，提升经济增长质量的共识。我国在“十一五”规划中首次明确将降低单位GDP能耗作为宏观经济政策的重要目标之一，在“十二五”规划中明确提出，要实施能源消费强度和消费总量双控制，实现单位GDP能耗比2010年下降16%的目标。改革开放以来，中国在节能降耗方面做了许多努力，取得了积极成效，1978-2012年，中国单位GDP能源强度从8.62吨标准煤/万元下降到2.53吨标准煤/万元（按1990年不变价计算），降幅高达78.87%，远高于西方发达国家。但从绝对量来看，我国能源强度仍高于世界平均水平约30个百分点，是德国、法国、日本等发达国家的2倍多，是巴西、印度的1.35倍。能源强度过高反映了中国经济增长对能源消耗的高度依赖，这给缓解能源供需矛盾，保护生态环境，保障国家能源安全都带来了巨大压力。2014年6月13日，习近平总书记在中央财经领导小组第六次会议上强调，要加快推动能源消费革命，坚定调整产业结构，抑制不合理能源消费；加快推动能源供给革命，不断优化能源结构，形成多轮驱动的能源供应体系。当前，加快推动能源生产和消费革命，不断调整和优化能源结构、产业结构，降低能源强度，提高能源效率，对促进中国经济可持续发展具有重要意义。

一、文献综述

20世纪70年代的石油能源危机给西方国家经济发展带来了沉重打击，由此，国外学者开始关注经济增长与能源消费总量的关系。其中，Kraft J.和Kraft A.利用美国1947-1974的时间序列数据，采用Sins的因果关系分析方法证明在美国GNP与能源消费存在单向的因果关系。之后的研究广泛采取协整检验方法、因果关系检验法、VAR模型分析方法验证能源消费与经济增长之间是否存在内在的相互关系。Jaceo C.M.Farla和Kornelis Blok进一步指出1980-1995年期间，荷兰经济增长与能源消费的耦合系数为1.5%，每年能源效率以1.4%的速率得以提高。由于社会制度、经济发展水平及时间样本数据等分析要素的不同，所得研究结论也并非完全一致，但大多数学者认为经济增长与能源消费总量之间存在一定的因果关系。为了更深入探寻能源与经济之间的内在关系，更多学者围绕能源强度（或能源效率）与经济结构展开了研究。Patterson从经济学、热力学、经济热力学等角度科学阐述了能源效率的内涵，并总结了能源效率的计量方法。此后，Eyre建立了能源效率影响机制的分析框架，分析英国能源效率的内在影响机制。Boyd Pang以全要素生产效率理论为基础，建立劳动力、资本、能源等全要素能源效率（TFEE）综合指数，认为全要素生产率的提高直接决定能源效率的高低。Hepbali和Ozalp通过分析土耳其能源效率管理的发展历程，强调能源效率管理政策对能源效率的影响作用。Fisher Vanden采用面板数据模型分析法研究能源价格对中国能源强度的影响，实证检验能源价格的贡献率达54.4%。魏楚、沈满洪基于DEA的实证分析验证了能源效率的主要影响因素。林寿富等基于投入-产出模型，采用结构分解分析法研究能源效率的影响因素，验证GDP增长率是影响能源效率的关键因素。Jose Goldemberg和Luiz Tadeo Siqueira Prado分析了OECD主要国家能源消费与能源强度间的关系，认为天然气、可再生能源与核能对煤炭能源的替代效应，大大减少碳排放和能源强度。Raul Jimenez，Jorge Mercado根据拉美75个国家近40年的统计数据，采用固定样本回归分析法和费雪尔理想指数法分析影响能源强度的因素，分析表明人均收入、石油价格、能源结构和经济增长是影响能源强度的最主要因素。Amany A.E.Anshasya和Marina-Selini Katsaiti基于异质面板分析框架研究1972-2010年期间全球131个国家化石能源、能源强度与碳排放间的关系，进一步指出化石能源消费每减少11%将导致能源强度下降13%。Peter Mulder和Henri L.F.de Groot分别分析了1970-2005年、1980-2005年期间18个OECD国家能源强度的收敛性，服务业能源强度收敛速率高于工业，服务业的发展降低了整体能源强度。

综上所述，可以发现现有相关研究大部分是对能源强度的影响因素进行分析，或是讨论在不同条件下各影响因素与能源强度的关系，以及定量分析各因素对能源强度影响的贡献率和耦合程度，缺乏从优化经济结构视角对能源强度短期、长期、整体变化进行全面分析，未能将能源结构、产业结构统一纳入经济结构调整范畴。结合我国经济社会发展现阶段性特点，对能源强度变化进行系统分析，缺乏基于优化资源配置、调整产业结构对促进能源强度下降合理路径探索的分析。因此，尝试从优化经济结构的角度，构建以煤炭为主的能源结构、以第三产业占比为代表的产业结构与能源强度之间的函数关系，采用VEC模型分析法，协整分析能源结构、产业结构与能源强度的长期均衡关系，同时运用误差修正分析法观测能源结构、产业结构与能源强度的短期波动影响，比较分析能源结构和产业结构对能源强度的动态效应，对现阶段如何降低我国能源强度更具有现实针对性和参考价值。

二、我国能源结构、产业结构与能源强度关系的计量分析

（一）变量说明及理论模型构建

能源强度，是指一国在一定时期内生产的国内生产总值所耗费的一次能源数量，记为能源消费量/国内生产总值。本文用ei代表能源强度，单位为吨标准煤/万元。

能源结构，是指一国在一定时间内能源生产或能源消费中各类能源的构成及其比例关系，它直接影响国民经济结构，反映居民生活水平。由于我国能源长期呈现出富煤、贫油、少气的特点，煤炭能源一直以来在我国一次能源消费结构与生产结构中所占比例超过了70%，因此决定了在很长一段时间内我国以煤炭为主的能源结构并不会发生根本性变化。因此本文用煤炭能源消费量占能源消费总量的比重（cc）代表能源结构，单位为%。

产业结构是影响能源强度的直接因素之一，一般而言，第二产业增加值占GDP的比重与能源强度正相关，第三产业增加占GDP的比重与能源强度负相关。第三产业的规模与质量反映了我国经济结构的优化程度，因此本文选取第三产业产值占GDP的比重代表我国产业结构，用ti表示，单位为%。

本文所有变量的数据均根据历年《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》相关数据整理得到，所有时间序列数据选择区间为1990-2012年。

2.变量的平稳性检验

如果一个时间序列的均值或自协方差函数与时间t无关，则这个序列围绕均值波动，并趋向收敛于均值，这时这个时间序列是平稳序列，记为I（O）过程。如果一个原始序列并不平衡，但经过一阶差分成为平稳序列，这样的时间序列记为一阶单整序列，记为I（1），如果非平稳时间序列经过d次差分变得平稳，则为d阶单整序列，记为I（d）。本文通过采用Dicky-Fuller年提出的增广DF检验方法（augmented Dickey-Fuller test），观察变量ei、cc、ti的平稳性，从而避免变量间高阶序列相关而出现的伪回归问题。各变量平稳性检验结果见表1。

单位根检验的结果表明，ei_t、cc_t、ti_t序列ADF统计量大于显著水平为10%的临界值，P值均大于置信度过0.1，所以序列接受存在单位根的原假设，即这些序列均是非平稳的序列。通过对所有一阶差分序列的单位根检验，结果显示相应的序列ADF统计量小于显著性水平为10%的临界值，所以△ei_t、△cc_t、△ti_t序列可以在90%的置信度下拒绝原假设，即所有序列为一阶单整序列，记为I（1）。因此，变量ei、cc、ti之间具备协整检验的必要条件。

3.我国能源结构、产业结构对能源强度的长期均衡

从前面的ADF检验结果表明，ei_t、cc_t、ti_t序列是一阶单整序列，因此需要进一步采用协整分析法，验证ei_t、cc_t、ti_t序列之间是否存在长期的平衡关系或稳定关系。由于本文实证分析的有效样本相对较小，为了克服EG检验法参数估计的不足之处，采用Johansen检验法判断ei_t、cc_t、ti_t序列之间的协整关系。

首先，建立变量时间序列的VAR模型，根据VAR模型滞后期的判断标准，判断VAR模型的最优滞后期。检验结果如表2所示，FPE、AIC、SC、HQ评价标准确定的最优滞后期为4，并且此时的AIC值仅为-19.00002。

其次，根据AR根法则检验结果表明，单位根均在单位圆内，因此VAR模型具有稳定性。检验结果如图1所示。

然后，通过特征根迹检验（trace检验）和最大特征值检验变量ei_t、cc_t、ti_t之间的协整关系，检验结果见表3。

从式（4）表明，滞后1、2、3期能源强度对本年度内能源强度的调整系数分别为0.164086、0.007324、-0.007081；滞后1、2期的能源结构变动将使本期内的能源强度同方向变动2.949318、0.083536个单位，滞后3期的能源结构变动将引起本期内能源强度反方向变动1.9460911个单位；滞后1、2、3期的产业结构变动均导致本期能源强度同方向变动，分别变动0.651822个、0.25253个、0.982681个单位。总体来看，短期内能源结构变动对能源强度的调整力度高于产业结构的调整力度。

另外，从误差修正项（ecm_t-1）的系数来看，对应的系数值为-0.308146，表明当变量ei_t、cc_t、ti_t之间偏离长期均衡状态时，将以30.8146%的调整速度使变量调整到均衡水平。因此，能源结构、产业结构与能源强度之间存在长期均衡关系。该模型的R²=0.944333，这表明模型拟合度较强。进一步对已经建立的VEC模型检验其自相关性和正态性，LM统计量表明，在5%的显著水平下无法拒绝直到4阶滞后不存在序列相关的原假设，模型中方程的残差序列不存在序列相关性；J-B统计量服从自由度为2的分布，VEC模型中各方程的残差序列且呈正态分布。因此，上述VEC模型通过了稳定性检验，具有有效性。

三、结论与建议

本文基于我国1990-2012年能源结构、产业结构与能源强度的VEC模型计量分析，得出的结论和建议如下：

1.Johansen协整分析结果表明，在5%的显著水平下能源结构、产业结构与能源强度3个变量之间至少存在3个长期稳定的均衡关系。能源结构、产业结构对能源强度分别存在长期的正向效应和负向效应。这表明当前我国能源强度仍处于较高水平，通过全面深化改革，加快转变经济增长方式，着力推进能源结构优化和产业结构转型升级，不断提高能源效率、降低能源强度是一项长期艰巨的任务。

2.长期来看，能源结构与能源强度同方向变动，产业结构与能源强度反向变动，产业结构的变动对能源强度的影响效应远远大于能源结构。因此，加快淘汰落后产能、化解过剩产能，改造提升传统重化工业；推动能源技术革命及其关联产业创新，带动产业升级；以“互联网+”等模式推进第二产业服务化，降低第二产业比重，提高第三产业占比，不断推进产业结构优化升级是不断降低我国能源强度的重要途径。同时，应不断优化能源生产和消费结构，在长期内逐步减少煤炭能源占比，不断开发新能源、清洁能源等替代能源，并且依靠技术创新提高单位能耗所提供的能量和产值，不断提升能源利用效率，从而实现能源强度降低的目标。

3.短期内，从整体来看能源结构的变化对能源强度的影响最大，产业结构对能源强度的影响效力次于能源结构。因此，短期内应重点调控能源结构，通过加强能源需求侧管理，坚持节能优先方针，树立能源节约消费观，构建能源消费强度和消费总量双控制新机制，坚决抑制能源不合理消费和过度消费；以及大力实施能源替代战略，不断降低煤炭生产和消费比重，提高煤炭清洁高效利用水平，形成煤、油、气、风水核及可再生能源等多轮驱动的能源供应体系。

4.从能源强度的累积效应来看，滞后1、2期的能源强度对当期能源强度形成正向效应，不利于即期能源效率的提高，这主要是由于我国长期以来缺乏完备的能源发展体制机制，导致能源利用效率一直处于较低水平。因此，通过不断完善能源价格形成机制、转变政府能源监管方式、建立健全能源法治体系、完善清洁能源财税体系等手段，深入推进能源体制改革，破除体制机制障碍，是减少能源强度累积效应的重要举措。

责编：旭东