张永庆, 陈竹君
(上海理工大学 管理学院, 上海 200093)
基础设施是助力区域经济增长的重要条件,也是政府进行宏观调控的核心手段之一。建设大规模的、高效的基础设施能够提高社会的生产能力,提高市场资源配置效率。在中国现代化建设的进程中,基础设施建设的投资需求始终呈现较为强劲的势头。近些年中国基础设施投资规模接近GDP总量的1/5。随着“新基建”“碳达峰”“碳中和”等概念在国内的相继提出,中国的基础设施建设的焦点也逐步向5G基站、特高压、电动汽车充电桩等以技术创新为驱动力,以信息网络为基础的新型基础设施上转移。根据中国信息通信研究院的预测,“十四五”期间政府与民间新基建的投资总额将达到10.6万亿元,占到中国社会基础设施投资的约10%。
作为人类发展过程中永恒的主题之一,能源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础。人类文明的三次技术革命都伴随着主要能源的改进和更替。能源的开发利用极大地推进了世界经济和人类社会的发展进步[1]。能源基础设施作为支撑城市运转的强大引擎,虽然较其他基础设施发展历史较短,但已经成为社会发展的重要保障。能源基础设施包含电力生产供应系统、燃气生产供应系统、供热生产供应系统以及其他4大类,它们又可以进一步分为发电设施、输电设施、天然气站、供热输送管道、供热站等,覆盖企业生产和居民生活的方方面面。能源需求的快速增长也带来日益严峻的资源约束、环境保护、气候变化等诸多挑战[2]。减少温室气体排放以应对全球气候变化,就需要对能源基础设施系统进行大规模的重新开发。自巴黎协定以来,全球对气候变化问题高度关注,包括中国在内的一百多个国家相继提出实现碳达峰和碳中和的目标[3]。实现碳达峰、碳中和是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革应对气候变化。“双碳”目标的提出对于推动能源革命,建设清洁低碳、安全高效的能源体系提出更高要求,对把握中国能源基础设施发展格局,科学推进能源开发和能源基础设施建设,提高能源供应能力都提出了更高要求。
总体来看,现有研究普遍肯定了加强基础设施建设能够推动经济发展,提高企业生产效率,优化社会资源配置,为当地积极参与区域竞争和贸易提供良好的支持[4-5]。但全世界各个地区因其气候、收入、工业活动水平、政府管理制度和现有能源供应结构有所不同,包括能源基础设施在内的基础设施建设对于经济增长起到的作用也有所不同[6]。
Bougheas 等的研究表明,基础设施与社会发展方向相匹配时,能够促进经济发展,否则这种效应会逐步消失[7]。Pual认为基础设施建设能够有效建设相邻地区的运输和交易成本,从而对相邻地区的经济增长表现出正向的空间溢出效应[8]。廖茂林等基于SYS-GMM方法发现基础设施投资总体上对中国经济增长起到了积极影响,但这种影响在2012年后逐渐减弱[9]。刘生龙和胡鞍钢比较了中国三大网络性基础设施在1988—2007年对经济增长的溢出效应,发现由于这一时期中国的能源使用效率较低,能源基础设施相比其他设施对中国经济增长的溢出效应并不显著[10]。张学良构建了空间溢出模型以研究交通基础设施对区域经济增长的影响,发现中国交通基础设施有效推动了区域经济增长,且存在非常显著的空间溢出效应[11]。郭广珍等揭示了道路基础设施不仅直接作用于经济增长,还通过“消费效应”促进了当地的私家车消费,通过改变居民消费结构进一步拉动经济增长[12]。郑世林等考察发现在电信基础设施发展初期,移动电话和固定电话的发展共同促进了经济增长。2000年后,移动电话对经济增长的促进作用逐步减弱,固定电话则已经表现出负面影响[13]。丁黄燕使用空间计量模型研究长江经济带基础设施发展与经济增长的空间特征。发现交通、能源基础设施表现出空间溢出效应,信息基础设施则存在空间竞争效应,且边际效果高于前两种基础设施[14]。郭凯明等以新的视角发现中国基础设施投资不仅能在经济高速增长阶段拉动经济增长,还可以在当前的高质量发展阶段通过积极向新型基础设施转型,在促进制造业升级和服务业发展的同时助力经济增长[15]。
可以发现已有文献着重研究整体基础设施与经济增长的关系,聚焦具体部门的研究则更多地关注交通、信息基础设施。相较于国内,国外有关能源基础设施的文献更为丰富,包括对电力、化石等能源基础设施作用于气候变化[16]、国内经济产出[17-18]、收入公平[19]的研究。但这些研究仍未探讨能源基础设施与经济增长的具体关系,无法为协调中国能源基础设施建设与经济发展提供建议。长江经济带横跨中国东中西三大区域,是中央重点实施的“三大战略”之一,也是中国区域经济战略中平均发展水平较好的区域之一,以之作为样本可以避免各地区差异过大而引发的一系列研究问题。考虑到电力在中国能源系统中的重要地位和对经济生产的基础性支撑作用,本文参照过往文献以电力消费量、电力装机等电力相关指标对能源基础设施水平进行衡量。研究首先使用了面板回归模型对2001—2018年能源基础设施对区域经济增长的影响进行了实证分析,同时研究了其滞后效应。接着,使用了随机前沿模型(SFA)分析了同一时期地区电力消费效率,探究了能源基础设施对经济增长的促进作用存在区域差异性。除深入把握能源基础设施建设对区域经济增长的影响外,针对能源消费效率的区域性分析,能够为实现能源基础设施建设与经济增长的协调发展提供具体政策建议。
2.1.1 面板回归模型
本文对传统柯布-道格拉斯生产函数进行了修正,分析了能源基础设施对区域经济增长的影响。为了研究能源基础设施对经济增长的影响及其机制,选择以下两个模型进行实证分析。
1)探究能源基础设施与区域经济增长之间的关系。
ln(Yit)=β0+β1ln(eleit)+β2ln(insit)+β3lnKit+β4lnEit+β4lnLit
(1)
式中:i表示省,i=1,2,3,…;t表示时期,t=1,2,3,…;Yit代表以国内生产总值表示的各省市经济增长水平;eleit代表各个省份每年的电力消费总量;insit代表各省份的电力装机容量;Kit代表社会固定资产投入;Lit表示城镇单位就业人员;Eit表示各省发电的标准煤耗。
2)考虑到能源基础设施对经济增长的作用具有一定的滞后效应,将能源基础设施的两个关键变量滞后一期,得到如下模型:
ln(Yit)=β0+β1ln(eleit-1)+β2ln(insit-1)+
β3lnKit+β4lnEit+β4lnLit
(2)
2.1.2 随机前沿模型(SFA)
本文借鉴了Battese和Coelli提出的针对面板数据的随机前沿模型[20],模型具体形式为
yit=f(xit;β)exp(Vit-Uit)
(3)
Uit=ηitUi={exp[-η(t-T)]}Ui
(4)
TEit=exp(-Uit)
(5)
式(3)、式(4)为生产函数模型,其中i表示第i个生产单位,i=1,2,3,…;t表示时期,t=1,2,3,…,是测度技术变化的时间趋势变量;yit代表实际产出;xit代表要素投入;β是未知参数。 为生产前沿面,随机前沿分析将误差项分解为Vit和Uit两部分,随机因素独立,且Vit服从N(0,σv2),技术无效率因素Uit则服从正半部分的N(0,σu2)。η为未知的标量参数,用以反映技术效率的变化率大小。
式(5)为技术效率模型,TEit表示技术效率。模型分析时,U>0表示个体出于前沿面的下方,即处于无效率状态,当U=0时表示个体处于生产前沿面上。
在估计技术效率的时候,常用的函数形式有柯布道格拉斯生产函数和超越对数生产函数,而后者突破了替代弹性不变的假定,考虑到了要素间的替代效应以及前沿技术进步与投入要素对生产率的交叉影响。本文所采用的具体形式为
lnYi=β0+β1lnKit+β2lnLit+β3lnEit+
β4(lnKit)2+β5(lnLit)2+β6(lnEit)2+
β7(lnKit)(lnLit)+β8(lnKit)(lnEit)+
β9(lnLit)(lnEit)+Vi-Ui
(6)
TEit=exp(-Uit)
(7)
式中:Yi表示第i个省市的实际产出;Vit为随机扰动项;Uit为技术非效率项。
对式(6)、式(7)进行参数估计通常采用极大似然估计方法,似然函数的形式为γ=σU2/(σU2+σV2),表示技术无效率所占比例。
2.2.1 面板回归变量
2.2.1.1 产出变量
本文选择了长江经济带各省市的国内生产总值(亿元)作为衡量区域经济增长水平的指标。并对数据以2001年为基准进行了平减处理。
2.2.1.2 能源基础设施投入变量
能源基础设施包括输油管、特高压线路等生产和输送能源的设施,这些指标缺乏官方的统计资料支持,因此过往许多研究者从能源生产的角度检验能源基础设施对经济增长的作用,比如用地区发电量、原油生产量、原煤生产量等指标作为能源基础设施的代理变量。当前,中国主要的能源生产省份基本固定,因此选择发电量数据并不合适。为深入探讨地区能源基础设施对地区经济增长的差异化影响,本文选择了长江经济带各省市年电力消费总量(亿kW·h),各省市电力装机容量(亿kW·h)作为能源基础设施的投入变量。电力消费总量反映了一个地区总体的电力服务水平,电力装机容量包含了火电、水电、风电等能源类型的装机在内,反映了当地的综合发电水平。
2.2.1.3 其他控制变量
1)劳动力投入。以往研究中选择的人力资本类型众多,基于本文选取的关键变量及数据的可获得性,本文选取了城镇单位就业人员(万人)用以衡量地区的劳动力投入。
2)资本投入。资本为最基础的生产要素,为了研究能源基础设施对区域经济的影响,因此在省级固定资产中剔除能源基础设施的部分,避免了内生性。
3)能源投入。以往的文献大多遵循基础的柯布道格拉斯模型,仅选择资本和劳动力两种投入。当前,能源投入的影响越发重要。一般来说,地区经济实力越雄厚,电力产业技术水平就越高,从而发电标准煤耗就越低。基于本文选择的关键变量包括电力装机容量,在此添加了标准煤耗(g/(kW·h)作为能源投入变量。
2.2.2 随机前沿变量
本文参考了吴琦、武春友[21]的投入变量。吴琦等以能源消费总量、从业人员总数和固定资产折旧为投入指标,以经济产出和环境影响为产出指标,构建能源效率评价指标体系。由于SFA为多投入单产出模型,且本文不涉及对电力消费效率影响因素的评估,因此未考虑二氧化碳等可能的环境负产出。具体选择长江经济带各省市的国内生产总值(亿元)作为电力消费效率的期望产出。并对数据以2001年为基准进行了平减处理。全社会固定资产投资额(亿元)、各省市城镇单位就业人员(万人)和各省市电力消费量(亿kW·h)作为电力消费效率的投入变量。
2.2.3 数据来源
选择长江经济带11个省市作为样本,时间跨度上,选取的数据为2001—2018年这一时期。其中,各省市电力消费量与发电量、各省市GDP、全社会固定资产投资额数据来源于国家统计局网站。城镇单位就业人员数据来自国家统计局和EPS DATA根据中国国家统计局、中国人力资源和社会保障部文件整理的相关资料。标准煤耗、装机容量数据来自中国电力企业联合会发布的《电力工业统计资料汇编》。
从表1的面板回归结果来看,能源基础设施变量及其他控制变量对区域经济增长水平的影响均通过了显著性检验。模型(1)显示,电力消费总量和电力装机容量的系数均为正,分别在1%和5%的水平下显著。这表明,能源基础设施对地方经济增长具有显著的促进作用,也符合经济学的理论预期。具体来看,电力消费总量的弹性为0.468,对地方经济增长的促进作用较大。一定程度上反映出长江经济带11个省市的经济发展对电力消费总量存在较大依赖性,电力作为企业生产、居民生活、城市运转的必备动力之一,支撑了当地各个产业的运行和经济规模的持续扩大。电力装机容量的弹性系数为0.148,低于电力消费的系数,但仍对经济增长产生了积极的作用。事实上,除位于上游的云南、贵州外,长江经济带剩余省市的GDP均位于全国各省GDP排名的前50%。其中,四川、湖北是中国中部崛起战略中的重要支柱,而位于下游的安徽、江苏、浙江、上海则组成了长三角经济圈这一中国综合实力最强的经济中心,长江经济带整体经济发展水平优于全国平均水平。庞大的经济结构加剧了各地区的电力需求,本地火电已经无法满足当地的电力消耗。例如,江苏、上海、湖北均常年依赖特高压带来的大量外来电力。因此,相比于电力消费量,本研究使用的电力装机容量所表现出的发电能力,对长江经济带经济增长的影响更小。
表1 能源基础设施效率对区域经济发展的影响
从模型(2)的结果来看,能源基础设施对区域经济增长具有显著的滞后效应。这是因为能源消费由生产端开始流经经济运转的各个阶段实现最终的经济增长需要一定周期,同时,电力装机虽然在建设的同时就可以通过促进就业、拉动相关产业生产来实现助力经济增长的效果,但电力装机建成后依然需要一定的时间将设施转化为生产源。
在其他控制变量中,劳动力和固定资产投资对经济均产生了促进作用。而固定资产投资的系数远高于劳动力投入。固定资产投资效率,一定程度上反映出了当地市场配置资源和政府宏观调控的协调性。作为生产链的开端,固定资产投资能够分别形成生产资料和就业机会,对地区原有产业发展和新型产业的建设都能发挥重要的作用。
发电标准煤耗对当地经济增长有着显著的负面影响。发电标准煤耗指发电企业每发一千瓦时的电能所消耗的标准煤量,是考核发电企业能源利用效率的主要指标。其计算公式为:发电标准煤耗[g/(kW·h)]=一定时期内发电耗标准煤量/该段时间内的发电。图1展示了长江经济带11个省市2001—2018年的平均发电标准煤耗水平。可以看出,长三角地区的发电标准煤耗较低。一方面,长江经济带下游省份本地发电以火电为主,较低的标准煤耗保障了当地能源资源的高效利用水平;另一方面,随着外来电力占比的提升,光伏等清洁能源的发展,本地火电发电效率与经济发展水平将逐步实现脱钩。与下游省份不同,四川、云南等省份的本地火电占比较低,是全国的水电大省。因此当地标准煤耗居高对资源利用效率和经济增长的影响不大。而湖北、江西、贵州、湖南作为火力发电依赖性较高,且标准煤耗也偏高的省份,其经济增长必定受到了较低能源利用效率的阻碍。总体来看,标准煤耗的弹性系数为-1.032,表现出对地区经济增长的极大负面影响。事实上,2001—2018年长江经济带各省市的发电标准煤耗已经发生了巨大变化,18年间整个地区的平均标准煤耗下降20%,与当地经济快速发展,GDP大幅增加的情景相契合。
图1 长江经济带各省市2001—2018年 平均发电标准煤耗
根据上述数据,采用FRONTIER4.1程序对模型进行测算。首先对模型进行检验。由于γ=0.88,且在1%的水平上通过了显著性检验,因此,采用随机前沿生产函数对本文进行研究是合适的。其次,LR表示为极大似然统计量。假设H0:γ=0,即该经济增长技术有效;H1:γ>0,即该经济增长技术无效。
LR=-2{ln[L(H0)/L(H1)]}=-2{ln[L(H0)]-ln[L(H1)]}
(8)
式中,L(H0)和L(H1)分别为γ=0、γ>0这两种假设检验条件下的极大似然函数值。当LR大于临界值时,拒绝H0:γ=0接受H1:γ>0。此处LR检验值为581.3,所以拒绝了γ=0的假设。综上,模型通过了γ值和极大似然值(LR)的检验。
表2展示了按上述模型,由Frontier4.1软件计算出的各省市电力消费效率。可以看出,总体上长江经济带各省平均能源消费效率介于0.61~0.98,存在显著的差距。其中,江西、重庆的消费效率较低,上海、江苏的效率较高。能源消费效率整体上和经济发展水平呈现一致性,东部发达省份的能源效率普遍高于中西部地。事实上,能效较高的几个沿海省市也是中国经济最早对外开放以及外资比重最高的地区,当地的教育水平整体更高,劳动力素质优于中西部地区。资本和劳动力对能源要素的替代有利于推动能源效率的提高。此外,作为中国的制造业大省,上海、江苏、浙江等地的电力消耗常年依赖于大量的外来电力,本地电力的不足一定程度上提高了当地政府对于优化电力配置、提高用电效率的关注度,有助于当地能源效率的进一步提升。
表2 部分年份长江经济带11个省市能源消费效率
尽管如此,2001—2018年,能源效率的变化幅度与能效绝对值表现为负向关系。平均能效更高的地区变化幅度更低,平均能耗较低的地区则经历了明显的蜕变。具体来看,长三角4个省市的能源效率在18年间的上升幅度全部低于30%,其中江苏省仅提高了约2%。相比之下,重庆、江西等消费效率较低的省份提升速度更快,涨幅最高达到84%。从图2显示了的长江经济带能源消费效率均值及变异系数的变化趋势来看,区域内的总体能源消费效率明显上升,增幅达到约34%。而变异系数则由0.24下降至0.07,降幅超过70%,进一步证明了落后地区的迅猛发展不断缩小着长江经济带各地区能源消费效率的原始差距,区域内能源消费对经济增长促进作用越发趋同。
图2 2001—2018年长江经济带电力消费 效率均值及变异系数
为进一步分析长江经济带电力设施水平,挖掘能源基础设施对区域经济增长的影响,本文使用Stata软件对5个年份的发电标准煤耗进行了核密度分析。从图3中可以看出,核密度曲线自2001年起不断左移,且不存在迂回的情况,说明全经济带标准煤耗持续下降,以发电装机代表的能源基础设施技术水平不断提高,对资源的利用率不断提高。2001年,核密度曲线为单峰且峰值最低,同时左右拖尾较长,说明当年的发电标准煤耗在各省市之间的差距仍然较大。到2010年前后,发电标准煤耗的核密度曲线已经大幅左移,峰值较高,拖尾较小。长江经济带的发电标准煤耗峰值降低到310 g/(kW·h)上下,区域差距大幅缩小。2015年新一轮电力改革开始,国家加大了对传统火力发电厂的管制力度,出台多项政策要求各省份淘汰落后的燃煤电厂,大量以火电为主要发电手段的省份大幅整治火电电厂。由于各个地区受国家政策的影响不同,因此在整体发电煤耗下降的同时,当年的区域差距却有加大,核密度曲线出现了三峰值的现象。到了2018年,中国多项环保政策得到了较好的落实,各省市火电厂建设趋于稳定,同时,电力体制改革也取得了相当程度的进展。因此当年的标准煤耗核密度曲线整体继续左移,同时多峰现象消失。长江经济带整体煤耗水平大幅改善,基本降低至300 g/(kW·h)以下。
图3 个别年份发电标准煤耗的核密度曲线
本文使用了修正的柯布道格拉斯生产函数,利用2001—2018年长江经济带的面板数据对能源基础设施对于区域经济增长的影响进行了实证分析。同时使用了随机前沿方法(SFA)评估了长江经济带11个省市的电力消费效率。结果表明,能源基础设施的改善对长江经济带的经济增长产生了积极的促进作用。由于能源基础设施建设及投入需要一定周期,因此其对经济增长也存在显著的滞后效应。此外,本文发现各省市的能源消费效率介于0.61~0.98,区域间存在一定差异。但随着18年间长江经济带的平均能效提升了约34%,区域间差距的得到了大幅缩小。尽管江西等部分省份的能效仍然处于较低水平,但是未来存在很大的提升空间。从核密度曲线来看,长江经济带的发电标准煤耗也在不断降低,各省市煤耗水平的差距也随能效水平同步缩小,体现了近20年来中国能源基础设施建设的巨大成果。整体上看,随着中国电力体制改革、各项环保政策的实施,长江经济带各省市的能源利用效率得到了显著改善,进一步促进了社会资源涌流,推进了地区社会经济增长。
对于以上分析得出的结论,本文从以下几个方面给出政策建议:
1)能源已经成为全社会发展的重要物质基础,加快能源基础设施建设与优化升级有利于保障社会生产的稳定性。过往文献证明了,进入21世纪以来,能源基础设施的产出弹性已经逐步高于信息等其他类型的基础设施,因此,加大能源基础设施投资也将成为推动区域经济增长的重要动力之一。长江经济带横跨中国东中西三大区域,自改革开放以来已发展成为我国综合实力最强、战略支撑作用最大的区域之一,有条件率先布局各项新型能源基础设施。因此,未来应加大财税等支持力度,完善市场化多元化投入机制,兼顾长江经济带的地区发展差异推进能源基础设施投资。在对传统基础设施进行优化布局的同时,加快特高压、5G互联、智慧城市等新型基础设施在能源领域的应用,健全绿色低碳循环发展的经济体系。
2)在继续加大能源基础设施投资的同时,还应该注意促进能源基础设施结构优化升级。目前煤炭仍是中国主要发电能源,太阳能、核能、风力、水利的使用有待进一步提升。一方面,煤炭在国家长期以来对国民经济做了巨大贡献,大幅削减煤炭不利于钢铁石化行业的平稳发展。因此,在关停自备电厂,淘汰高耗能产业的同时,首先要进一步提高火电等燃煤能源基础设施的能效,同时发展CCUS等新型低碳技术,短期内仍以火电作为保障性能源。另一方面,要打造以新能源为主体,以碳达峰、碳中和为导向的中长期能源体系。借助新兴电力系统提供电网灵活性,同时提供保障,形成高效零碳安全可靠的能源系统。各地政府要积极引导清洁能源产业和装备制造业产业链健康协调发展,在全社会范围内倡导节能环保意识。
3)要推进长江经济带各地区间的协调发展。①当前,区域内能源基础设施的集聚性较强。安徽是下游地区主要的火电外送省份,湖北、云南则是重要的水电外送省份。但事实上,湖北等地在大幅外送水电的同时需要自山西等地购入大量火电才能满足本省的用电需求。因此,随着中西部地区的崛起,国家应当优化电力等能源的调配问题,保障中西部能源禀赋较高的地区的本土电力需求,加强沿海经济大省的海上风电、光伏建设,减少不合理电力输送过程中的损耗。②中央政府应该将节能减排、提高能效的任务细化到地级市水平,使能源消费量与各地的使用效率挂钩,从而鼓励资源向高能效的城市倾斜,提高经济带的整体能源效率水平。在政府官员绩效的考核机制中,要强化能源效率的重要地位,尤其要狠抓资源型城市和重工业城市。③各级政府的能源基础设施投入要进一步分散化、平衡化,将长江经济带能源经济的增长点进行有机连接。中央要积极引导上海、武汉、重庆三市在长江经济带发挥带动作用,充分利用三大城市圈的资金和人才优势,改变要素驱动以及过度开发破坏环境的发展现状,引导各地区形成相互促进、相互带动的良性模式。通过建立跨区域产业发展合作机制,推动长江经济带走上创新驱动和绿色驱动道路,实现经济高质量发展。