基于时变参数状态空间模型的我国能源效率变化研究

吴 昊，高 辉

(成都理工大学 商学院，成都 610051)

自改革开放以来，中国经济迅猛发展，能源消费量快速增长。2011年6月，中国能源消费量占世界消费总量的20.3%，超出美国19%，成为世界能源消费第一大国。中国高速的经济增长来自于重工业发展优先的经济发展战略，能源消费总量中工业能源消耗占比也较高。2011年起，中国工业能源消耗占能源消费总量的70%。中国工业发展 “高投入、低产出”导致中国能源利用效率远低于美国、日本等发达国家。随着工业化、城镇化进程逐步加快，经济发展与资源环境之间的矛盾日益加剧，提高能源效率成为中国一个亟待解决的问题。

以1978年不变价的GDP计算，1978年-2012年间，中国单位能耗GDP的变化趋势如图1所示。从总体上来看，中国单位能耗GDP逐步增加，由1978年的638元/t标准煤上升至2012年的2442元/t标准煤。从分段情况来看，1978年-1988年和1989年-1998年间，单位能耗GDP均处于上升趋势，但是后者的上升速度快于前者，这两个阶段均处于中国工业化发展的起步阶段。在2002年-2004年间，单位能耗GDP存在一定程度的下降，随后又出现增长，这一阶段对应于中国的工业化中期。目前，中国工业占比正在逐步下降，服务业快速发展，能源效率又将发生变化。中国工业化过程中，工业化的变动与能源效率是否存在一定的关系，两者之间的作用机制是什么？这是本文将要解决的问题。

一、研究综述

关于能源效率，国内外学者都进行了大量的研究，成果丰富。能源效率的评价与测算，主要分为两类：一类是单要素能源效率评价，通过计算能源强度或能源生产率进行测算和比较[1]；一类是全要素能源效率评价，主要基于生产函数进行测度[2]。能源效率影响因素是国内外学者研究的热点，经济发展水平[3]、产业结构[4]、技术进步[5]、能源价格[6]、对外开放程度[7]、市场化水平[8]等都是影响能源效率最主要的因素。

图1 1978年-2012年中国单位能耗GDP变化趋势(以1978年为不变价格)

关于产业结构对能源效率产生影响的论断最早源于结构红利的假说，是基于Lewis的二元经济模型[9]提出来的。随后，学者们进行了深入研究。研究发现，在不同的经济发展阶段，工业化水平高低与能源消费强度(能源利用效率的倒数)的变化关系存在差异，即在经济发展水平较低时期，工业能源强度几乎为零；当工业化水平处于最高峰时期，由于技术革新、新工艺的采用以及新兴部门的出现和发展，能源强度开始上升并逐渐稳定，之后呈现下降趋势；当经济发展进入后工业化时期，服务业逐渐成为主导产业，能源强度持续下降[10]。实证研究证明，产业结构对能源效率存在影响，然而这种影响因研究方法、样本数据选取等因素的存在而有所不同。

目前，研究产业结构对能源效率影响的实证方法主要有两种：一种是采用因素分解法，该方法将能源效率分解为结构影响和技术影响[11]；一种是通过构建不变参数计量模型来验证产业结构对能源效率的影响[12]。由此，对于产业结构对能源效率的影响，不同学者有不同的结论。部分学者认为，就全国总体情况而言，产业结构对能源效率提高的促进作用比较明显[13]；也有学者认为，与技术进步相比，产业结构对能源效率提升的作用不显著[14]。除此之外，还有学者认为，随着经济发展阶段的不同，产业结构对能源效率的作用存在差异[15]。

通过对相关研究文献的总结，大多数学者采用不变参数的计量模型实证分析产业结构对能源效率的影响机制，但却忽略了产业结构在时间阶段上对能源效率的影响存在差异。本文将构建时变参数状态空间模型[16]，以人均GDP和产业结构作为衡量中国工业化阶段变化的主要指标，进而分析1978年～2012年中国人均GDP和产业结构对能源效率的动态影响，为提高能源效率提供政策性建议。

二、时变参数状态空间模型的构建

一般而言，变量之间的关系用不变参数的模型进行回归估计就可以满足研究的需求，然而为了更加深入地分析变量之间的关系(如在不同阶段的关系)，不变参数的模型越来越跟不上研究的步伐，于是引入状态空间模型。状态空间模型主要用于估计不可观测的时间变量，描述的是变量之间随时间变化的动态关系。下面将对状态空间模型的形式进行描述。

状态空间模型包括两个方程：一个是量测方程，描述的是变量之间的数量关系；另一个是状态方程，描述的是变量前系数随时间的变化关系。

设yt是包含k个经济变量的k×1维可观测向量，Zt表示k×m矩阵，得到如下方程：

yt=Ztαt+dt+μt

(1)

其中，t表示样本长度，即时间期间；αt表示m×1维向量，是解释变量前系数，描述其与被解释变量之间的数量关系；dt表示截距项，是k×1维向量；μt为随机扰动项，这里假设其均值为0，协方差为Ht。这个方程称为量测方程。

一般而言，αt是不可观测的，但是可以表示为一阶马尔科夫过程，式子如下：

αt=Ttαt-1+ct+Rtεt

(2)

其中，Tt表示m×m矩阵，描述αt随时间变化的系数；ct表示m×1维向量，为截距项；Rt表示m×g矩阵；εt表示g×1向量，为随机扰动项，假设其均值为0，协方差为Qt。这个方程称为状态方程。

当模型构建完成之后，模型中的参数需要得到估计值。可用卡尔曼滤波法解决这一问题，其计算原理是：当扰动项和初始状态向量服从正态分布时，通过预测误差分解计算似然函数，估计未知参数，并且在新的观测值得到后连续的修正状态向量。

设at-1表示基于信息集合Yt-1的αt-1的估计量，Pt-1表示估计误差的m×m协方差矩阵，即有：

Pt-1=E[(αt-1-at-1)(αt-1-at-1)′]

(3)

由此，当给定at-1和Pt-1时，αt的条件分布的均值为αt|t-1=Ttαt-1+ct。估计误差的协方差矩阵为

(4)

其中t=1,2,…,T。上述两式称为预测方程。得到了新的预测值后，可以得到修正的估计值，进而得到更新方程为：

(5)

(6)

为了研究工业化的不同阶段产业结构变动对能源效率的影响，可构建相关变量之间的状态空间模型来满足研究需要。为了描述工业化的不同阶段，这里用人均GDP和工业增加值占GDP的比重作为工业化阶段变迁的总量因素和结构因素。能源效率采用单位能耗GDP来衡量，即用GDP除以能源消费总量。相关经济数据来源于1978年-2012年全国统计年鉴和相关年份的《中国能源统计年鉴》。由于统计年鉴中GDP和工业增加值都是名义值，因此采用1978年为不变价格，对名义值进行平减。为了解决模型异方差，对人均GDP、工业增加值比重以及能源效率进行对数化处理。由于状态空间模型无法解决多重共线性的问题，因此一个状态空间模型中只包含一个解释变量和一个被解释变量。本文需要构建2个状态空间模型。

Yt=Xtαt+μt

(7)

由于上述模型中的系数序列是不可观测的，为此可表示为一阶马尔科夫过程为：

αt=ρ0+ρ1αt-1+εt

(8)

在状态空间模型中，假设εt独立于μt，εt与μt的分布如下：

三、人均GDP、产业结构对能源效率的影响实证分析

上面已经对状态空间模型进行了详细的阐述，下面将对状态空间模型的参数进行估计，采用的计量分析软件为Eviews7.0。

(一)人均GDP对能源效率的影响

首先，对人均GDP和能源效率进行统计描述分析。参考陈佳贵等[17](2012)、张同斌等(2013)对工业化阶段的划分：1978年-2001年为工业化初期阶段，其中1978年-1994年为工业化初期的前半阶段，轻工业发展迅速，1995年-2001年为工业化初期的后半阶段，重化工业逐渐占主导；2002年以后为工业化中期阶段，2002年-2010年为工业化中期前半阶段，重化工业加速发展；2011年以后为工业中期后半阶段。

表1 1978年-2012年中国人均GDP和能源效率的统计描述数据

注：人均GDP/元；能源效率/元·吨标准煤-1

数据来源：1979年-2013年的《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》的相关数据加工整理而来。

由表1可以看到，随着人均GDP的增长，能源效率也有大幅度的提高。在工业化初期的前半阶段，人均GDP的均值为1309.98元，能源效率均值为973.35元/吨标准煤，而在工业化初期的后半阶段，人均GDP的均值为6802.82元，远远大于前半阶段的均值，同时，能源效率的提升幅度较大。从工业化初期的前半阶段和后半阶段的方差来看，前半阶段的差异较大。在工业化中期阶段，人均GDP保持高速增长，同时，方差变为59.43，人均GDP和能源效率的变化逐渐平稳。由此可以初步判断，从总量来看，随着工业化阶段的变迁，能源效率变化趋势有差异。下面用状态空间模型进行进一步的证明。回归估计式如下：

lnYt=4.9608+αtlnGDPt+μt

(9)

αt=0.005+0.9αt-1+εt

(10)

回归估计式(9)是量测方程，描述了能源效率与人均GDP之间的总体回归关系。回归估计式(10)是状态方程，描述人均GDP对能源效率影响随时间变化的具体关系，可以看到该参数的自回归系数为0.9，状态序列具有显著的持续依赖特征。序列随时间变化的趋势图如图2所示。

图2 人均GDP对能源效率的动态影响

由图2可以看到，人均GDP对能源效率的影响系数变化范围为0.28～0.31。1978年起，工业开始发展，工业对能源的巨大需求导致经济发展对能源的依赖加大；1978年-1984年之间，工业化初期的前半阶段，能源消耗带来的经济生产总量提高迅速，能源效率持续提高；1984年-1992年，经济发展对能源效率的提升作用有所降低。其原因可能是能源的边际生产率有所下降，节能技术无法跟上生产的步伐，经济生产逐渐落入“高能耗、低效率”的粗放型生产方式中；1992年-1996年，经济发展的影响经过短暂的上升、回落后，开始迎来了提升的阶段，而该阶段是工业化初期的后半阶段。出现这一现象的原因可能是，工业化初期后半阶段，工业生产的技术有所提高和购买了国外先进的生产设备，能源利用效率有所提高，工业的快速发展再次带来了能源利用效率的快速提升。当工业发展进入中期阶段，“高能耗、低效率”的粗放型生产方式再次凸显，由于工业生产中节能技术的落后以及先进生产设备的缺乏，经济发展对能源效率的提升作用受到影响，且影响作用逐渐下降。

(二)产业结构对能源效率的影响

产业结构与能源效率之间的状态空间模型回归结果如下：

lnYt=9.4334+αtlnGYt+μt

(11)

αt=0.006+0.9αt-1+εt

(12)

回归估计式(11)是量测方程，描述了能源效率与产业结构之间的总体回归关系；回归估计式(12)是状态方程，描述了产业结构对能源效率影响随时间变化的具体关系。可以看到该参数的自回归系数为0.9，状态序列具有显著的持续依赖特征。序列随时间变化的趋势图如图3所示。

图3 产业结构对能源效率的动态影响

由图3可以看到，产业结构对能源效率的影响随着时间的推进而逐渐降低。系数的变化区间为-0.4～-0.01。根据系数的符号，工业增加值占GDP的比重越大，能源效率越低。1978年-2001年是工业化初期阶段，在这一时期，产业结构调整对能源效率的影响作用逐渐降低；1978年-1990年，工业发展开始起步，工业经济发展对能源消耗的需求逐渐增加，然而中国工业发展始终是依靠大量的能源消耗换取经济总量增长的粗放型发展方式，产业结构中工业占比的增加对能源效率的影响始终是负面的；1991年-2001年，系数的下降速度加快，原因可能是出口逐渐成为拉动经济增长的主力，而出口产品中工业初级产品的比重较高，从而导致工业增加值进一步扩大，粗放型经济发展方式进一步凸显，产业结构的变动对能源效率的负面影响减弱；2002年-2004年，产业结构对能源效率的影响有所增强，原因是服务业开始发展，产业结构中工业占比的下降带来了能源效率的提高；同时，服务业占比的提高能够为工业生产提供节能技术研发等服务，从而促进能源效率的改善。自2005开始，产业结构对能源效率的负面影响越来越小，这也验证了部分学者的观点，这可能是影响能源效率的因素中技术进步成为主导。以往，中国工业生产主要是依靠能源消耗，在进行产业结构调整时，促使高能效的行业发展能够带来能源效率的提升，然而当调整达到一定的程度后，这种影响会越来越小，因此从产业自身的角度进行节能技术的研发、购买节能设备、共享节能研发成果等方式能更加有效地改善能源利用效率。

四、结论

本文采用状态空间模型，以人均GDP和工业增加值占GDP的比重作为工业化阶段变迁的主要指标，以单位能耗GDP作为能源效率的衡量指标，实证分析工业化阶段变迁对能源效率的影响。研究结果表明：人均GDP对能源效率的影响为正，而工业增加值占比对能源效率的影响为负；人均GDP对能源效率的影响随时间的变化呈“M”型变化，而工业增加值占比对能源效率的影响总体随时间逐渐减弱；在工业化发展的初期，工业成为经济发展的主导产业，工业对能源的巨大需求导致经济发展对能源的依赖性增强，人均GDP和工业增加值占比对能源效率的影响均较为明显；在工业化发展的中期，人均GDP对能源效率的影响趋于稳定，工业增加值占比对能源效率的影响逐渐趋于零。

由于在工业化发展的不同阶段，能源效率所受到的影响存在差异，因此在制定提高能源效率政策的时候也要根据具体的经济发展阶段有所区别。目前，经济发展对能源效率的影响趋于稳定，但是经济发展对能源的依赖仍然较高，因此限制能源使用的能源保护政策可以控制能源的消耗，但是会影响经济的发展。与“拉闸限电”类似的方式并不利于经济的发展。而现如今产业结构调整对改善能源效率的作用很小，因此需要从提高行业自身素质方面提高行业能源利用效率。同时应鼓励节能技术开发，加强区域间和国家间的节能技术合作，这样可以有效地改善能源利用效率，节省生产过程中消耗的能源总量。

参考文献：

[1]史丹.中国能源效率的地区差异与节能潜力分析[J].中国工业经济,2006,(10):49-58.

[2]魏楚,沈满洪.能源效率及其影响因素：基于DEA的实证分析[J].管理世界,2007,(08):66-76.

[3]师博,张良悦.我国区域能源效率收敛性分析[J].当代财经,2008,(02):17-21.

[4]谭忠富,张金良.中国能源效率与其影响因素的动态关系研究[J].中国人口·资源与环境,2010,20(04):43-49.

[5]傅晓霞,吴利学.中国能源效率及其决定机制的变化——基于变系数模型的影响因素分析[J].管理世界,2010,(09):45-54.

[6]杭雷鸣,屠梅曾.能源价格对能源强度的影响——以国内制造业为例[J].数量经济技术经济研究,2006,(12):93-100.

[7]胡宗义,刘静,刘亦文.中国省际能源效率差异及其影响因素分析[J].中国人口·资源与环境,2011,21(07):33-39.

[8]贺灿飞,王俊松.经济转型与中国省区能源强度研究[J].地理科学,2009,29(04):461-469.

[9]Lewis W A.Economic Development with Unlimited Supplies of Labour[J].Manchester School of Social Science,1954:139-191.

[10]Nakicenovic N,et al.Special Report on Emissions Scenarios: Report of Working Group Three of the Intergovenmental Panel on Climate Change[M].Cambridge:Cambridge University Press,1998.

[11]丁建勋,罗润东.技术进步和产业结构对能源利用效率的影响[J].山西财经大学学报,2009,(05)：45-51.

[12]臧传琴,刘岩.山东省全要素能源效率及其影响因素分析[J].中国人口·资源与环境,2012,22(08):107-113.

[13]张瑞,丁日佳,尹岚岚.中国产业结构变动对能源强度的影响[J].统计与决策,2007,(05):73-74.

[14]王迪,聂锐,赵月英,等.结构变动、技术进步的节能测算与区域比较——基于中国东部的实证分析[J].科研管理,2011,(06):59-66.

[15]沈能,王群伟.中国能源效率的空间模式与差异化节能路径——基于DEA三阶段模型的分析[J].系统科学与数学,2013,33(04):457-467.

[16]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].第二版.北京：清华大学出版社,2009.

[17]陈佳贵,黄群慧,吕铁,等.中国工业化进程报告(1995-2010)[M].北京：社会科学文献出版社,2012.