组态视角下中国能源消费结构优化路径研究——基于模糊集定性比较分析法

曹成文, 王洪生

(山东农业大学 经济与管理学院, 山东 泰安 271000)

中国向世界承诺力争在2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和。为实现“30·60”目标,需坚持绿色发展理念、寻找即能推动经济高质量发展同时兼顾环境保护的方案。自改革开放以来,中国经济高速增长,建设成果举世瞩目,但这却是依托于高投入、高消耗与高污染的产业结构。对能源尤其是煤炭的依赖使中国总碳排放量始终居高不下,优化能源消费结构迫在眉睫。现阶段,虽然一些城市能源消费结构已转向清洁能源,但大部分城市仍以煤炭等作为主要能源,这加剧了天气恶化并使环境质量不断下降。如何优化国家能源消费结构受到广泛关注。由于不同因素对能源消费结构的影响并不独立,它们之间会通过联动匹配产生不同组合,影响我国能源消费结构。因此,本文运用模糊集定性比较分析(fuzzy-set qualitative comparative analysis,fsQCA)法探讨不同因素的条件组合,以期深化对事件产生的复杂因果关系的理解。

1 文献综述与研究框架

中国能源禀赋呈现“富煤少油”的特点,能源消耗长期以来呈现高煤、低效和高排放特征。随着近年来能源供给侧结构的改革日益向好,煤炭在能源消费总量的比重不断下降,逐步朝绿色低碳方向迈进。清洁能源尤其是天然气消费占比明显上升,年均占比约为3%,煤炭、石油等高污染能源消费增速放缓,但仍无法改变以煤炭为主的结构[1]。能源结构并非受到单一因素的影响而是多种因素的综合作用。国内外学者将影响能源消费结构的因素主要集中于区域禀赋、经济增长、能源价格、能源政策、技术进步、产业结构等方面。本文基于技术-组织-环境(technology-organization-environment,TOE)框架,TOE框架本质上是一种技术应用的综合性分析框架,将影响因素分为技术、组织与环境3个角度进行文献综述[2]。

1.1 环境条件

1)城镇化率。刘江华等[3]指出城镇化率与能源消费弹性系数间呈现倒“U”形关系。周敏等[4]采用两步系统高斯混合模型(系统GMM)方法与门槛回归模型探明加速推进城镇化与实现能源消费量控制的作用路径,研究发现两者之间尚未呈现显著的倒“U”形发展趋势,主要是以扩张作用为主,但抵达峰值后将以负向质量收缩从而达到节能减排的目标。

2)人口规模。韩文艳等[5]从国际视角出发,对比不同国家之间能源消费结构的影响因素,发现与科技强国相比,中国相关因子与能源消费的关联度大,特别是人口规模等因素,庞大的人口基数将带来更多的化石能源消费。

3)经济发展。Podgornik等[6]发现富裕程度对能源消耗结构有着显著影响。而程颖慧和王健[7]通过向量自回归模型发现我国能源消费状况与经济增长之间呈现负相关关系。李晶[8]进一步采用对数平均分解法(LMDI模型)截取2010—2019年时序数据发现两者呈现正效应,经济质量发展、经济因素贡献率显著上升,因此中国经济发展应保持合理增长速度。而李玲和姚建兵[9]也得到相同的结论,经济增长与能源消费之间呈现长期稳定的均衡关系,经济增长将会带动能源消费的增加。

1.2 组织条件

1)能源消费强度。韩文艳等[5]发现相比于美国、英国等科技大国,中国能源消费结构与能源消费强度关联度较大,主要由于受到资源禀赋与较高的工业占比等限制,高耗能型经济增长模式,使得单位GDP能耗居高不下。

2)产业结构升级。部分学者以产业结构为视角切入认为产业结构对能源消费结构具有显著影响。Deng等[10]发现产业结构对能源消费结构的影响机制存在显著双重门槛效应,会受到企业规模的影响。李玲和姚建兵[9]通过面板协整方程得到产业结构与能源消费之间呈现长期稳定的均衡关系,产业结构的优化提升能源利用效率优化能源消费结构。而石秀华和刘伦[11]考虑到区域异质性,不同地区能源消费受到产业结构影响的程度存在差异。刘固望和闫强[12]对产业结构进行分类研究,发现三次产业产出与能源消费之间呈现约束关系,第一二产业比第三产业对能源消费的依赖程度高。

1.3 技术条件

1)技术创新。魏巍贤和杨若[13]研究发现,技术进步、能源效率提升有助于降低煤炭在能源消费总量的占比有助于能源消费结构的优化。而李倩楠等[14]将技术进一步细化为新能源技术,新能源技术进步将会促进能源结构的低碳化。肖德和魏文婉[15]同样得出技术进步对能源消费有显著的正向拉升作用。

综上所述,现有针对能源消费结构的研究存在以下不足:对能源消费结构影响大多集中于单一因素,缺乏其协同作用的综合评估;对因素的影响机制采用传统计量分析,聚焦于“净效应”显然无法充分解释多因素复杂因果关系。中国能源消费结构的影响因素具有组态效应与非线性特点,因此基于组态视角的定性比较分析方法(QCA)可以有效探究多因素组态并找到适合的提升路径,具有现实意义。

2 研究方法介绍

2.1 方法选择

模糊集定性比较分析法(fsQCA)是一种案例导向型的研究方法,基于集合论思想和组态思维将定性分析与定量分析有效联结,基本思想就是借助框架理论与布尔代数运算,从集合的角度考察前因条件及条件组合与结果的关系,从而解释现象背后的复杂因果关系。中国经济增长对能源具有极强的依赖性,且能源消费长期以煤炭等化石能源为主,存在高排放、低能效问题,对中国可持续发展造成威胁。而影响中国能源消费结构的因素并非是单一的,而是综合作用的结果。而fsQCA相比于传统的线性关系聚焦于净效应,以集合关系切入进行因果研究更能够对因素间复杂关系进行更加清晰地剖析。

2.2 样本与数据选取

选取2020年中国29个省(自治区、直辖市)(因数据缺失,未包含西藏、新疆地区和港澳台地区)的面板数据作为前因变量,并考虑到结果变量的滞后性,因此选取2021年数据。数据主要来源于《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》、地方统计年鉴与国家统计局数据库等。对极少数缺失数据采用均值替换法进行数据填补。

2.3 变量设置与处理

2.3.1 前因变量

1)城镇化率。根据文献梳理,目前有单一指数 法、综合指标法、其他指标法3种方法。考虑到数据获得的便利性与分析的合理性采用秦佳和李建民[16]的衡量方法,将地区城镇常住人口与总人口的占比作为衡量标准。中国城镇化仍未脱离高碳化发展阶段,对能源消费表现为显著扩张效应,但呈现逐渐减弱趋势。

2)能源消费强度。该变量以能源消费量占地区GDP比值作为指标进行衡量,研究地区单位经济发展消耗的能源数量。该指标越大则地区能源消耗强度越大。

语文组“深入”探讨此次研学活动后，对以下四方面进行了整合思考：（1）跨学科主题与学科内主题的整合（天坛的传统文化）；（2）研究课程的“纵深”关系（研究话题的整合，任务直指核心能力）；（3）研学活动的传统文化价值；（4）“后研学”活动的开展。

3)产业结构升级。中国能源消费以第二产业为主,第三产业对能源依赖程度较轻,若某地区第三产业所占比重上升则将促进能源消费的低碳化。本文选用第二产业与第三产业比值表征。

4)经济发展。使用人均GDP来衡量地区经济发展水平,为消除异方差与多重共线性问题,对该变量进行对数化处理。

5)人口规模。地区人口规模增加则会增加对能源的需求。以地区常住人口数量作为衡量地区实际能源消费的人口群体数量,并做对数化处理。

6)技术创新。选取专利申请数量与地区GDP的比值作为地区技术发展水平与创新能力的衡量标准,探究技术创新对地区经济发展的带动效果。

2.3.2 结果变量

能源消费结构优化作为结果变量,衡量地区清洁能源在总体能源消费量中所占比重,并进一步衡量地区能源消费的低碳化、清洁化程度。邹璇和王盼[17]采用一次能源消费中新能源在能源消费总量中的占比作为表征。而考虑到地区层面新能源消费数据披露存在缺失问题,数据可得性较差,考虑到研究的可行性与数据的合理性,本文选取天然气消费量占能源消费总量的比重作为标准来衡量能源消费结构的优化程度[18]。各变量定义见表1。

表1 变量定义

2.3.3 数据校准

表2 变量校准点与描述性统计

3 实证分析

3.1 单变量必要性分析

根据现有文献,QCA必要条件的一致性判断标准大多采用0.9的较高阈值。根据运算结果,由表3可知各前因要素作为必要条件的一致性结果均小于0.9,其不构成驱动能源消费结构优化的必要条件。由此可知中国能源消费结构优化背后因素组合的复杂性,是协同作用的结果而非由单一因素驱动。

表3 单变量必要性分析结果

3.2 前因条件组态的充分性分析

前因条件组态的充分性分析是fsQCA方法的核心。通过运用fsQCA3.0软件的集合理论模型对中国能源结构优化的条件组态进行分析,结果见表4。具体来讲,在软件参数中频数设置为1,一致性设置为0.8,PRI(Priority)一致性阈值设置为0.7。fsQCA分析得到5种实现中国能源结构优化的条件组态,每种组态的一致性水平以及总体一致性水平均高于0.75,超过可接受水平。总体一致性为0.947,表明满足上述组态的所有案例中,有大约94.38%的城市实现了能源消费结构优化;总体的覆盖度为0.534,说明5条组态结果解释了约53.4%的能源消费结构优化案例。其中空白部分是指某一条件无论存在或不存在均对结果无影响。

表4 能源消费结构优化组态分析结果

3.2.1 技术进步-结构升级-城镇化型路径

组态1命名为“技术进步-结构升级-城镇化型”路径。该路径以城镇化、技术创新、产业结构升级为核心条件,表明了随着地区城镇化率提升,地区各种资源配置得到优化与更加合理的利用,使得能源消费强度有所下降。且城镇化率的提升促进了第三产业的发展,帮助提高地区产业结构的合理化与高度化,从而有效改善传统能源禀赋对能源消费结构的“负向锁定”。而技术创新能够提升地区企业的能源利用效率和节能降耗的水平,同时促进天然气、风能、核能等新能源的开发利用,进而优化地区能源消费结构。说明即使人均财富不高的情况下也能实现能源结构的优化。例如,北京、上海与广州、深圳作为一线城市,聚集大量人才资源,高新企业聚集,技术创新能力强,且第三产业发达,相较于第二产业能耗较少,有助于能源结构的优化。

3.2.2 能源消费强度-产业结构升级-经济发展-技术创新型路径

组态2命名为能源消费强度-产业结构升级-经济发展-技术创新型路径。该路径以能源消费强度、产业结构升级、经济发展与技术创新为核心条件,表明若能有效降低地区能源消费强度,使得地区经济发展进一步脱离对能源的依赖,发展耗能更少的第三产业,改善当地的产业结构。此外,随着人均财富的增加居民对生存环境的质量要求将会提高,消费需求结构将向绿色、健康方向转型,这会倒逼企业进行转型,从而优化地区产业结构。同时社会经济水平发展越高将会有更多资金投入到能源开发利用领域,促进技术创新进而推动能源消费结构的演变。例如,山东省是全国工业大省,经济发展呈现高耗能特征。为了改变现状,山东省出台“两高”项目碳排放减量替代办法,并出台《山东省高耗能高排放建设项目碳排放减量替代办法(试行)》,对通过产能转移、企业关停转产、淘汰落后产能、压减过剩产能、核电替代化石能源等途径减少“两高”建设项目碳排放量进行收储和调剂,进一步将经济发展与能源消耗脱钩,促进经济绿色低碳发展。

3.2.3 能源消费强度-产业结构升级-人口规模-技术创新型路径

组态3命名为能源消费强度-产业结构升级-人口规模-技术创新型路径。该路径以能源消费强度、产业结构升级、人口规模与技术创新为核心条件,降低能源消费强度,降低对化石能源的依赖,转向消费清洁能源。调整产业结构,增加第三产业占比,促进技术创新,提高能源利用效率,改善能源消费结构。以河北省为例,河北省能源消费总量大,且结构以化石能源为主,一次能源消费以煤炭为主,呈现“三高”现象,即煤炭消费比重高、人均煤炭消费量高、万元GDP能耗高[20]。河北省转型面临诸多困难,长期的能源结构以化石能源为主,风电、光伏大规模开发面临土地“卡脖子”、电力系统灵活性不足以及巨大的资金缺口。河北省明确低碳技术攻关重点,加大对风电光伏、新型电力系统,制定与发展阶段相匹配的驱动机制,优化创业环境,加强碳减排科研人才与管理人才培养。

3.2.4 城镇化-产业结构升级型路径

组态4命名为城镇化-产业结构升级型路径。该路径以城镇化与产业结构升级为核心条件,表明即使当地经济发展水平不高且缺乏技术创新,但是随着城镇化的提升也能够实现能源消费结构优化。城镇化并非简单的农村居民向城镇转移的简单过程,而是积累人力资本提升人口和劳动者整体素质的过程。高素质劳动者的聚集降低了创新成本,促进能源节约型技术和新替代能源使用技术的发明,推动能源消费格局向优质清洁能源的调整。以海南省为例,海南省政府围绕海南自由贸易港建设“三区一中心”的战略定位,锚定发展和生态底线,实施节能减排重点工程,健全节能减排政策机制,部署实施节能减排9大重点工程,推动城镇绿色节能改造工程,推动低碳城市、韧性城市无废城市建设,推广新能源汽车等。

3.2.5 城镇化-经济发展型路径

路径5命名为城镇化-经济发展型路径。该路径以城镇化率为核心条件。经济发展为边缘条件,表明在产业结构与技术创新水平不高的条件下,实现城镇化率的提升并辅之以经济的发展也能够实现能源消费结构的优化。城镇化提升如同路径4能够实现高素质劳动力聚集,居民消费需求结构也会随之变化,会加大对绿色、清洁、健康等高质量产品的需求,从而促进产业结构调整。此外,社会经济发展水平的提高将能够引导更多资金投入能源开发利用的科技创新领域,这将会促进能源消费结构的演变。以重庆市为例,近年来重庆市致力于促进城乡融合发展,并发布《重庆市新型城镇化规划(2021—2035年)》,提出到2025年重庆市新型城镇化水平将迈向新台阶,全市常住人口城镇化率达到73%,将建成国际化、绿色化、智能化、人文化现代大都市。

3.3 稳健性检验

参考多位学者的做法,将PRI由0.7提高到0.75,并将阈值由0.8提高至0.85后重新运算,发现产生的组态与原组态保持一致,证明数据十分稳健,故本文研究通过稳健性检验。

4 结论与建议

基于实践案例、理论探索以及政策导向,本文从城镇化、能源消费强度、产业结构升级、经济发展、人口规模、技术创新6个方面探析多因素组态效应对中国能源结构优化的影响路径及因果机制,得到如下结论:能源结构实现优化的路径有5条,前因变量在不同路径中的表现不同,其中产业结构优化在多条路径中多是以核心条件存在,说明产业结构优化是影响能源结构的关键因素。

基于研究结论,提出以下建议:

1)优化产业结构。目前中国产业结构优化水平有待提升,其中第二产业的比重较高,未来仍需要大力发展对能源依赖程度较低的第三产业,推动产业结构向绿色化、高级化发展。推动第二产业尤其是制造业高质量发展,由制造大国向制造强国转变,提高贸易收入为各地区新能源产业发展提供资金支持。

2)推进新型城镇化发展。随着城镇化发展人口的增长会加剧对能源的需求量,因此将城镇能源集约利用问题纳入新型城镇化建设的战略中,构建新型城镇化。同时加大低碳节能宣传提高城镇居民的能源节约利用意识。

3)强化科技创新。绿色投资的发展能够推动能源结构的低碳化发展,加大绿色证券、绿色信贷对能源消费结构优化领域的支持力度,增强对环保行业的资金供给能力,填补资金缺口进而构建从研发投入到转化应用完善的能源转型创新体系。