河南产业结构优化与能源消费的实证研究

尹 硕，杨 萌，陈 兴

(国网河南省电力公司经济技术研究院，河南 郑州 450052)

能源是人类社会生存与发展的必不可少的物质基础，为国家或地区经济的发展提供战略支撑。在衡量一个国家或地区发展水平的指标体系中，能源的开发和有效利用程度是其中的重要指标。由于能源资源的稀缺性，能源在为经济系统提供动力的同时，也制约着经济社会的发展。从中国的经济发展历程来看，自进入 21 世纪以来，中国大部分省区经济实现了长期快速稳定发展，产业结构在这一过程中不断完善。然而，与此同时，能源消耗正日益增加。长期的高需求导致能源资源供需矛盾越来越突出。

河南省位于中国中东部地区，人口基数大，传统上农业占比高，工业基础相对薄弱。多年来，河南省逐渐向城镇化、工业化方向迈进，经过多年努力，工业经济取得了巨大发展。然而，经济的快速发展也使得河南省对能源的消耗节节攀升，尤其是过度的传统化石能源资源开采的开采与利用，给河南的可持续发展及环境治理带来了很大的压力。

近年来，河南省积极贯彻与落实新发展理念，致力于调整经济结构，努力提高经济发展的质量和可持续性。优化产业结构是调整经济结构的重要内容，在低碳、绿色发展背景下，厘清能源消费与产业结构调整之间的作用关系，对于河南在转变经济发展方式和改善生态环境方面的决策，具有重要意义。

从现有文献来看，目前学者们更多地关注能源与经济增长的关系，如Ahmed等[1-3]对于产业结构变动对能源消费影响的理论研究还很少，目前仍处于探讨和完善阶段。Kraft[4]通过对美国 1947—1974 年总共28年的数据进行研究发现在伴随着经济增长的过程中能源消费总量会增加，然而控制能源消费总量会对社会经济的发展以及现存的经济结构都产生重大影响等[5]。Krausmann实证分析了奥地利经农业社会工业社会转变过程中能源消费的变化，从总量和结构上研究了能源消费与经济增长互动过程的关联性。中国学者对能源消费、产业结构调整等相关问题的探索和研究始于20世纪80年代，最初主要是研究产业结构对能源消费的影响，学者们希望通过优化产业结构来减少能源消费，以达到节能减排、保护环境的作用[6-7]。如今，学者们更多地关注二者在区域或省份的关系及影响[8-9]。总的来看，产业结构调整与能源消费之间的关系，学者们尚未形成一致的认识。多数学者认为，产业结构调整对能源消费具有重要影响，且二者之间存在非线性关系，这种具体的非线性关系可能因受到区域经济环境、资源禀赋、人口等因素的影响而存在差异。为此，本文利用河南省的面板数据，实证研究河南省的产业结构调整与能源消费之间的关系。

1 河南产业发展现状

河南地处中原，交通便利，区位优势明显，要素供给成本低，市场需求旺盛，经济发展迅速。长期以来，河南着力发展工业和和服务业，不断调整和优化产业结构。尤其是近年来，河南在国际、国内产业转移时代背景下，不断创新管理模式和更新发展思路，改善营商环境，在承接产业转移中扮演重要角色，产业结构调整效果突出。经过多年的发展，河南第二和第三产业得到长足发展，尤其是第三产业长期处于持续快速增长态势，第一产业占比由1979年的40.93%下降到2019年的8.54%，第二产业占比继2008年达到峰值54.77%之后连续多年处于下降趋势(图1)。截至2020年底，尽管受到新冠疫情和全球经济放缓的影响，河南仍然实现了54 997.07亿元的生产总值，在内地各省市中排名第五。其中，相较于2019年第二产业占比41.6%，再次下降；第三产业提高了0.75个百分点。这是在新发展格局下，河南近年来注重内涵发展，对产业结构优化的结果。

图1 河南省历年产业结构变化趋势Fig.1 Trend of industrial structure in Henan Province over the years

需要注意的是，在中部崛起等利好政策和国家战略指导下，河南虽然在经济转型发展和产业结构优化上取得了显著成绩，经济发展趋向良好，但与发达省份相比仍然有着较大差距，主要表现在工业经济发展质量有待提高，服务业占比相对较低。因此，河南仍然有着较大的调整优化空间，经济转型发展尚需继续深入。

2 河南能源消费状况分析

改革开放以前，河南能源发展基本满足了国民经济发展需要，但以计划调控为主的能源体制机制，一定程度上限制了能源产业的创新与发展。改革开放以来，随着国家有序推进各项经济社会体制改革，以市场化为导向的能源产业改革得到逐步深化，河南逐步形成了多元保障支撑的新型能源产业体系。全省能源技术不断创新变革，能源发展战略逐步优化调整，实现新旧动能转换。40多年来，河南能源消费水平和规模总量连上新台阶，清洁能源从无到有、快速发展，人民用能条件不断改善，用能水平持续提升，能源发展模式由过去追求扩张速度的粗放型向追求质量的内涵型转变。能源消费总量的增长大致可以分为3个阶段(图2)。1979—2002年以年均7.46%的增速保持快速增长；2003—2014年则处于高速增长阶段，平均增速达9.67%，其中2010年受内外部经济大环境的影响，出现了短期下滑；2015年之后，随着供给侧结构性改革，经济向提质增效转型，能源消费总量的增长出现下滑。总体上来看，能源发展对河南经济起到了很好的支撑作用，并且能源利用效率保持在较高水平。40多年来，同期按照不变价计算，全省以年均4.9%的能源消费增长支撑了年均10.8%的经济增长，能源利用效率处于较高水平。

图2 能源消费总量Fig.2 Total energy consumption

人均用能水平不断提高，实现了由低用能水平到赶超世界平均水平的跨越。1979年以来，河南人均用能水平由449 kg标煤提高至2 325 kg标煤，年平均增长率为4.1%；人均用电量由170 kWh增加至3 560 kWh，年平均增长率8.1%。如今，人均能源消费量已超过2 300 kg标准煤，是改革开放前的5倍以上，其中，人均电力消费量超过全球平均水平的1.2倍。

为改变以煤炭为主的能源结构，改善生态环境，提高经济发展质量，河南大力发展清洁能源，加强天然气、地热资源、生物质能源、风能等的开发利用。清洁能源消费得到快速增长，1978年以来，河南天然气消费从零到深入千家万户，年均增长15%，非化石能源消费从单一水能到风光水并存，年均增长10.7%，均远高于石油、煤炭等传统化石能源消费的增速。

3 研究设计

3.1 研究方法

本文主要研究的是产业结构优化与能源消费之间的作用关系和内在规律，涉及多个变量且相互动态影响。空间向量自回归(VAR)模型能够很好地用于分析变量间的动态作用关系，同时避免内生性产生的误差等问题。因此，本文的研究方法主要利用VAR模型，并基于1995—2019的历史数据研究产业结构优化与能源消费之间的动态作用关系。VAR 模型的一般形式：

Yt=n∑βiY(t-i)+γxt+εt，t=1，2，…，T

式中，Yt为m维非政策性变量；xt为m维政策性变量；βi和γ为m维待估参数，即非政策性变量和政策性变量的影响系数；T为样本个数；εt为m维随机干扰项；n为滞后阶数。

3.2 变量选择和数据来源

能源消费可以从消费总量和利用效率2方面加以衡量。其中，能源消费总量反映了区域能源消费的规模，它与经济发展速度和方式密切相关，用EIR表示；能源效率从消费侧来看，是指单位能源为最终用户提供的经济效益的大小，反映了能源利用技术水平，但一般缺乏相应的统计数据，可以用能源加工转换效率加以替代，用EEA表示。借鉴相关文献，产业结构优化程度利用工业和服务业产值总和在GDP中的占比加以衡量，用ISR表示。

此外，产业结构和能源消费的变化还受到人均国内生产总值(GDP)、城镇化水平(UP)、固定资产投资(I)、能源禀赋(ER)等因素的影响。因此，本文在进行实证分析时，把这些变量作为控制变量。其中，为了消除价格波动对实际国内生产总值的影响，以1994年为基期对统计期的GDP进行了调整；城镇化水平通过城市常住人口的占比来衡量；能源禀赋体现了一个区域的能源资源丰裕程度，可用区域能源生产量占全国能源生产总量的比例进行计量。上述变量的时间序列数据均来源于《河南统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》(1995—2019)。为了消除数据的异质性，将相关历史数据取自然对数加以转换，分别用lnISR、lnEIR、lnEEA、lnGDP、lnUP、lnI、lnER等表示。相关变量的名称、界定及统计结果见表1。

表1 描述性统计分析结果Tab.1 Descriptive statistical analysis results

4 实证分析

4.1 单位根检验

在向量自回归分析之前需要对相关序列变量进行单位根，以确定是否对这些变量进行适当变换以使其转换成平稳序列，从而确保回归结果的有效性[10]。为检验相关序列变量是否平稳(存在单位根)，采用Augmented Dicker-Fuller(ADF)检验，若检验结果显示相关序列变量是非平稳的，则需要通过差分变换使之转变成平稳时间序列。各变量的单位根检验结果见表2。

表2 各变量的单位根检验结果Tab.2 Unit root test results of each variable

单位根检验结果表明，河南省1995年至2019年只有lnISR为平稳时间序列，其余各变量的时间序列都是非平稳的，通过对lnEIR、lnEEA等变量进行差分变换后，ADF检验结果显示，各变量的一阶差分序列均为平稳的。因此，对lnEIR、lnEEA等序列进行一阶差分后的数据可以进行协整检验。

4.2 Johansen 协整检验

协整检验是一种基于VAR 模型的检验方法，其中比较的检验方法是Johansen检验。Johansen协整检验可以看作是ADF检验的多元扩展。概括起来就是对单位根变量的线性组合的检验。Johansen检验和估计策略—极大似然——使得当存在2个以上的变量不平稳时，估计所有的不平稳向量之间的均衡关系成为可能[11-12]。

利用面板数据对河南产业结构优化与能源消费之间的长期均衡关系协整检验时，需要先确定最优滞后阶数。经过反复验证及参照最优滞后阶数的原则，2阶的滞后是最优的。Johansen检验结果具体见表3。

表3 Johansen协整检验结果Tab.3 Johansen cointegration test results

根据表3的检验结果，在95%的置信水平下，迹统计量41.936 020、18.879 300、4.763 416分别大于它们对于的临界值，P值均小于0.05。因此，可以拒绝不存在协整关系的原假设，并且存在最多1个和最多2个协整关系的假设也被拒绝。Johansen协整检验结果表明，变量 lnISR、lnEIR和lnEEA存在协整关系，即可以认为存在长期均衡关系，据此可以构建VAR模型。从表4可知，VAR模型中lnISR、lnEIR和lnEEA这3个方程调整后的判定系数分别为0.997、0.998、0.982，说明构建的VAR模型拟合优度较高较好，能够很好地说明河南产业结构与能源消费之间的长期均衡关系。

表4 VAR(2)模型估计结果Tab.4 VAR(2) model estimation results

VAR模型由于对参数不加以约束，对单个参数的估计很难进行经济意义上的解释。因此，若检验变量间的因果联系和作用关系，还需要进一步进行分析等。为了确保后续分析有意义，需要检验VAR模型的稳健性。检验结果表明，VAR模型滞后2期并存在3个非政策性变量，特征根多项式有6个特征根。每个特征根根模的倒数都在单位圆内，单位圆外没有根。因此，VAR模型通过了稳定性检验，被认为是稳定的。特征根检验结果参如图3所示。

图3 特征根检验结果Fig.3 Characteristic root test results

4.3 Granger因果检验

分析结果表明，河南产业结构优化与能源消费之间存在长期稳定的均衡关系，但是还不能确定它们之间是否存在统计上的因果关系。本文利用Granger因果检验，分析相关变量之间的因果关系，在5%的置信水平下，滞后1阶到2阶，产业结构优化是引起能源消费规模变动的原因；滞后4阶时，产业结构优化是引起能源利用效率变化的原因；从滞后5阶起，能源消费规模则反过来是引起产业结构优化的原因，能源利用效率则与产业结构优化之间没有明显关系。通过Granger因果检验，可知产业结构优化与能源消费之间存在显著的相互作用关系。

4.4 脉冲响应分析

在验证了产业结构优化与能源消费之间存在长期均衡关系之后，还需要继续考察研究变量之间的动态联系。在实证研究中，脉冲响应分析被广泛用于揭示VAR 模型中宏观经济变量间的动态联系，也是计量分析中的一个重要步骤[13-14]。脉冲响应测量的是冲击对变量不同时间上预期值影响的效果。

对lnISR、lnEIR和lnEEA分析结果如图4所示。横轴表示滞后时间(年)，纵轴表示各变量的波动程度。中间曲线分别代表各变量的脉冲响应及其变动趋势，上下2条曲线代表响应值±2个标准误差，即脉冲响应的变动范围不超过正负2个标准误差。

从图4(a)和图4(b)的脉冲响应函数分布可以看出，当期分别给能源消费规模和能源利用效率一个正的冲击后，对产业结构优化均产生显著回馈。其中，能源消费规模在第1期对产业结构优化先有负向影响，响应值为-0.001 5，之后迅速上升在第2期到达最大正向影响，响应值为0.001 7；达到最大正向影响后，响应减小，最终变为负向影响，第8期之后逐渐收敛。能源利用效率在第1期对产业结构优化产生负向影响，响应值为-0.003 6，在第2期触底反弹，在第3、4期则转为正向影响，之后出现波动但以负向影响为主，第10时逐渐收敛。以上结果表明，短期内能源消费规模对河南省产业结构的优化起到了抑制作用，产生这一现象原因可能是产业发展的路径依赖，产业结构的调整无法在短期内实现，使得能源消费规模的增长并不能引起产业结构的优化；当产业结构优化到一定程度之后，将出现能源消费与产业发展的矛盾，经过较长的调整时期，二者形成均衡状态。能源利用效率的提升使得各经济主体短期利润增长，也不利于产业结构的优化，只有当具有能源利用效率较高的产业得到快速发展时，产业结构才能得到优化。

从图4(c)和图4(d)的脉冲响应函数分布可以看出，当期给产业结构优化一个正的冲击后，能源消费规模和能源利用效率并不是立即得到响应，它们的响应值均为0。之后，能源消费规模响应值快速下降，在第3期达到最小值-0.020后又迅速上升，负向反应减少，但响应值在较长时期内处于波动状态；能源利用效率响应值先以较快速度增长，在第2期达到最大值0.004后快速减小，并在第4期达到冲击的最低点，响应值为-0.008，第4期之后触底反弹，负面反应波动并逐渐减少。以上结果表明，产业结构优化对能源消费规模产生负向影响，且不断波动；产业结构优化在前2期对能源利用效率产生正向影响，之后转化成负向影响，并且冲击作用逐渐减弱。整体来看，河南省产业结构优化对能源消费消费规模有较明显的抑制作用，即产业结构的优化能有效降低河南省能源消费规模。同时，产业结构优化也能在短期内提高能源利用效率。

图4 脉冲响应函数Fig.4 Impulse response function

4.5 方差分解

脉冲响应能够分析产业结构优化与能源消费之间的动态影响过程，但无法反映各变量之间的相互影响程度。为此，本文进一步采用方差分解法，分析产业结构优化与能源消费变化中各种冲击的重要性占比，结果见表5。

表5 方差分解结果Tab.5 Variance decomposition results

由表5可知，对能源利用效率进行分解时，能源利用效率对自己的解释量较大，一直在85%以上，但是总体来看解释量不断下降；能源消费规模和产业结构优化的影响较小，但呈增长的趋势。对能源消费规模进行分解时，能源消费规模对自己的解释量最大，能源利用效率对消费规模的解释量次子，但产业结构优化对能源消费规模的解释量也不小，经过若干期后，对能源消费规模的解释量分别维持在28%和24%左右。对产业结构优化进行分解时，产业结构优化波动除了由自身变动解释，能源利用效率的解释量大于能源消费规模，从第3期起，对产业结构优化的解释了，能源利用效率为28%左右，能源消费规模为11%左右。从方差分析结果来看，产业结构优化对能源消费规模的影响要大于对能源效率的影响，而能源利用效率对产业结构优化的影响要大于能源消费规模对产业结构优化的影响。

5 结语

根据1990—2019年河南省产业结构和能源消费数据的实证分析，可以得到如下结论：全省能源消费与产业结构优化之间存在显著的互动关系。其中，产业结构优化能够有效降低能源消费规模，并在短期内有助于提高能源利用效率；随着时间的推移，能源消费规模将反过来影响产业结构优化，对能源消费规模的约束能够加速产业结构优化；提高能源利用效率短期内会对产业结构优化产生负向影响，之后在一定时期又能够促进产业结构的优化，但从长期来看，能源利用效率与产业结构优化之间因果关系并不显著。

根据本文的研究结论，今后河南可以从以下几个方面采取行动：①坚定不移地继续推进产业结构优化。在注重一、二产业高质量发展的同时，大力发展第三产业，对减少能源消费规模，提升能源利用效率，具有重要意义，也有利于缓解生态环境对经济发展的制约。②强化贯彻能耗双控制度，细化能源消费减量行动计划，优化能源资源配置，提高能效水平。以完善的能源制度倒逼产业结构优化升级，已得到实践检验。③注重科技人才的引入和培养，引导和支持科技创新，以技术的力量提高能源利用效率。作为新兴工业大省，技术创新能力不足既制约了能源利用效率的提升，也阻碍了产业结构的调整和升级。提高能源利用效率可能在短期内增加经济主体的经营成本，造成产业结构优化升级进程受阻，但一旦技术改造完成，则能有效节约经济主体的能源成本，提高利润率，增强经营活力，从而加快产业结构优化升级。