中国能源消耗强度变动及影响因素实证分析

2014-09-04 08:02陈先强黄海轮
荆楚理工学院学报 2014年4期
关键词:高能耗能源价格各省市

陈先强,黄海轮

(1.湖北文理学院 经济与政法学院,湖北 襄阳 441053,2.武汉软件工程职业学院 商学院,湖北 武汉 430205)

中国能源消耗强度变动及影响因素实证分析

陈先强1,黄海轮2

(1.湖北文理学院 经济与政法学院,湖北 襄阳 441053,2.武汉软件工程职业学院 商学院,湖北 武汉 430205)

利用中国大陆30个省市(西藏除外)1995~2010年的面板数据,在宏观层面上对中国不同省市能源消耗强度变动及其影响因素进行实证研究。结果表明,各地区能源消耗强度与其重工业比重总体存在显著的正相关关系,对高能耗组区域影响最大;全社会固定资产投资占GDP比重增加有利于能源效率的提高;煤炭在一次能源消费中占比的下降将有助于各省市地区能源效率的提高;技术开发投入的增加有助于各地区特别是高能耗强度区域的能源效率的提高。

能源消耗强度;中国分省市;面板数据模型

0 引言

能源是现代经济增长的动力之源,是国家经济可持续发展和安全的重要物质基础。随着中国经济的快速发展、经济总量的不断扩大,工业化、城市化进程也在加速发展,能源消耗在迅速增长,环境恶化也在不断加剧。图1给出了1980~2010年我国自改革开放以来实际GDP增长率与能源消耗增长率的变化曲线。从图中可以看出,1980~1991年期间,能源消耗增长率与GDP的增长率变化呈现相同趋势变化,总体经济增长率是能源消耗平均增长率的2倍左右,但差距在不断缩小。1990~2002年期间,经济呈现快速增长的趋势,最高达到15%,但能源消耗增长率却在5%左右徘徊,能源消耗平均增长率为4.35%,而实际GDP平均增长率9.73%,能源消耗强度小于1,在此期间中国以较低的能源消耗增长获得了较高的经济增长。而在2002年之后,能源消耗率呈现猛烈增长的态势,特别是在2002~2006年期间,能源平均增长率达到了11.8%,超过了平均经济增长率的10.2%,2007年之后,能源消耗增长率才慢慢下降到经济增长率之下,可以看出,在此期间,中国经济的快速增长是以能源的快速消耗为代价的。

图1 实际GDP增长率与能源消耗增长率

在能源与环境的约束下,要保持经济的快速和可持续发展,国家“十二五”规划明确提出着力推进能源体制创新和科技创新,加快能源生产和利用方式改革,强化节能优先战略,保障经济社会可持续发展。在未来的五年,一次性能源消费总量年均增长要保持在4.3%以内,单位GDP能耗年均下降16%,电力装机容量年均增长9%,其中,核电装机容量年均增长29.9%,风电装机容量年均增长26.4%,努力构建安全、稳定、环保的现代能源消费体系。

衡量地区能源利用效率的指标主要是能源消耗强度,即单位国内生产总值能耗。地区能源消耗强度越高表明能源利用效率越低,反之,则能源利用效率越高。能源消耗强度的变动,一方面反映了地区能源消费结构的变动;另一方面也反映了地区产业结构的变动。对此,国内不少学者对能源消耗强度的变动因素进行了研究,如齐绍洲、罗威建立东西部地区能源消费强度差异与人均GDP差异的模型,检验发现随着东西部地区人均GDP差异的收敛,能源消费强度差异也是收敛的[1];史丹、吴利学等基于随机前沿生产函数和方差分解的方法测算了1980~2005年中国能源效率的地区差异,发现全要素生产率差异是产生中国能源效率地区差异的主要原因,此外,经济增长方式趋同的东部地区能源效率差异存在显著收敛的趋势,而西部地区的能源效率差异存波动性变化[2-3];胡玉敏、杜纲应用空间计量经济学方法,对中国各省区能源消耗强度趋同性进行了研究,表明1986~2006年间的不同的时间段,各省区能源消耗强度存在明显的趋同现象[4]。

以上研究从地区GDP差异、全要素生产率差异的角度来研究能源消耗强度变动,并没有对造成地区能源消耗强度差异的因素进行实证分析。不同地区由于资源禀赋、工业基础、国家宏观产业布局、地区经济基础、能源消费结构等的不同,使得地区能源消耗强度也存在一定的差异。本文利用中国大陆30个省市(西藏除外)1995~2010年的面板数据,在宏观层面上对中国不同省市能源消耗强度变动及其影响因素进行实证研究,并将给出相关结论和提出政策建议。

1 中国分省市能源消耗强度差异比较

1.1 各省市能源消耗强度比较

中国各省市地区经济总体呈现着不平衡发展的态势,能源消耗强度也存在着很大的差异,如图2所示,能源消耗强度较低的地区主要集中在经济发达的东部沿海地区,能源消耗强度较高的地区主要集中在中西部经济欠发达地区。为分析比较各省市能源消耗强度,图2中三条曲线分别表示30个省市地区1995年、1995~2010年、2010年的平均能源消耗强度变化曲线,横坐标按照以能源消耗强度从小到大排列。为分析我国能源消耗强度的区域特征,需要对30个省、直辖市进行分组,不能笼统的以传统的东中西部区域标准来划分,因为处于东部的吉林、河北、辽宁的平均能源消耗强度分别为2.04、2.06、2.09,明显的高于其他东部省市,而处于中部的煤炭大省山西的能源消耗强度为3.94,比西部的各省市都高,仅次于宁夏。

图2 中国各省市能源消耗强度

本文以1995~2010年各省市地区的平均能源消耗强度大小进行分组,把各省市分为低中高能耗三个组:平均能耗强度低于1.5的为低能耗组,在1.5~2的为中能耗组,高于2的为高能耗组(1)。

1.2 各能耗组区域能源消耗强度特征

根据上面对不同省市平均能耗强度的分组,图3给出三个能耗组从1995~2010年的平均能源消耗强度的柱状图。从图中可以看到低能耗组区域与高能耗组区域的平均能耗强度存在很大的差距,而这种差距随着时间的推移在不断的缩小,而中、低能耗组的平均能耗强度的差异并不是很明显,各能耗组的平均能源消耗强度在研究期间呈现出下降→上升→下降的变化趋势。1995年低、中、高能耗区域的平均能源消耗强度之比为1.81∶2.78∶4.29,而2010年,这一比例缩小为0.72∶1.02∶1.55,这说明在此期间能源效率在不同地区都得到了显著提高,特别是高能耗地区与低能耗地区的能源利用效率差距得到了明显缩小。

图3 各能耗组区域能源消耗强度比较

1.3 各能耗组区域能源消费结构比较

能源消耗强度不仅与工业内部结构有关,更是与能源消费结构有着密切的关系,能源消费结构的变化会明显的影响能源消耗强度的变化。中国能源网数据显示,目前,世界化石能源在一次商品能源消费结构中占89.8%,中国占97.1%,美国占89.8%。中国由于煤炭资源丰富,已经形成了以煤炭消费为主,其他多种形式能源为辅的能源消费结构,而不同的省市地区由于其各自的资源禀赋不同,其能源消费结构也不尽相同。图4为2010年三个能耗区域组能源消费结构的饼状图,从图中可以看出能耗组的划分主要与其煤炭和电力消费比重有关,低能耗组区域煤炭消费比重低,电力消费比重高,而高能耗组区域反之,三个能耗区域组的煤炭消费比重为43%、55%、56%,而电力消费分别为37%、32%、29%。此外,三个组的原油、天然气消费占比没有明显的差异,低能耗组区域比高能耗组区域略高一点,而原油、天然气的利用效率高,污染少,因此,低能耗组区域的能源消费结构更加的合理。

图4 2010年各能耗组区域能源消费结构

2 中国分省市能源消耗强度模型设定

2.1 区域能源消耗强度影响因素分析

1)能源价格。能源价格是影响企业生产成本的重要因素,当能源价格上涨时,企业生产成本增加,一方面将导致企业减少能源消费;另一方面将迫使企业改进技术,提高能源使用效率。

2)产业结构及其变动。不同的产业能源需求量也不同,在我国,第一产业主要是劳动密集型的,其机械化程度低,能源需求小;第三产业主要是服务业、非生产型产业,为其他两个产业提供配套服务的,能源需求也小;第二产业即工业部门,能源需求大,我国工业部门占到能源需求的70%,而在工业内部,尤其是重工业,是能源需求的大户,从2000年之后,我国进入重工业化时期,重工业在工业部门中所占的比重从1995年的55.9%上升到2010年的70.5%。重工业部门是能源密集型部门,特别是基础性重工业,能耗高,污染高。

3)能源消费结构。由于我国是一个煤炭资源丰富的国家,一直以来已经形成了以煤炭消费为主的能源消费结构,而煤炭消费不仅利用效率低,而且对环境污染严重。因此,减少对煤炭的消费的比重,增加对其他能源如电力、核电、石油、天然气的消费比重,不仅可以有效的降低能源消耗强度,而且可以有效的减少排放及对环境的压力。

4)投资增长速度。经济的高速增长离不开投资的高速的高速增长,而投资的高速增长必然导致对能源需求的快速增加。2006~2010年,中国全社会固定资产投资增长速度分别为:23.9%、24.8%、25.9%、30.1%、23.8%,年均增长25.6%。其中对公共基础设施、房地产投资的增长势必导致钢铁、水泥等高能耗产业迅速扩张,从2006~2010年,钢材产量年均增长15.14%,汽车产量年均增长21.4%,水泥产量年均增长11.04%。虽然受2008年金融危机的影响,投资增长、钢材、水泥产量增长速度在最近两年有所放缓,但平均增长速度依然保持在相当高的水平。可以看出,中国经济增长结构还是粗放型的,是以高能耗高产出为代价的,因此,改变经济增长方式及工业内部结构是降低能源消耗强度的有效途径。

5)技术进步。无论是工业结构的改变,还是工业技术的改进、升级,以及节能环保方面技术的改进,都是以节约成本、降低能耗、增加产业附加值为标准的。因此,技术进步是降低能源消耗强度的最有效的途径。

2.2 区域能源消耗强度模型建立及变量、数据来源说明

根据以上影响能源消耗强度的因素分析,建立如下中国区域能源消耗强度模型[5]:

lnEIjit=βj1+βj2ln(Pt)+βj3PHIjit+βj4D3Rjit+βj5INVjit+βj6CRjit+βj7ln(STjit)+μjit

(1)

其中j=1,2,3分别代表低、中、高能耗组区域;i代表各省市区域;t代表时期,t=1995,1996,…,2010年。EI表示能源消耗强度,用省市单位GDP能耗度量;P表示能源价格,用能源价格指数衡量,由于工业能源消耗占全国能源消耗量的70%以上,且全国各省市能源价格相差不大,因此本文用中国燃料、动力购进价格指数代替能源价格指数;PHI表示重工业占工业总产值的比重,用来度量工业结构对能源消耗强度的影响;D3R表示第三产业在国内生产总值的比重;INV表示全社会固定资产占当年GDP的比重;CR表示煤炭消费量占总能源消费量的比重;ST表示技术进步与创新,用各省市技术市场成交额表示。其中EI、P、ST取对数表示能源消耗强度的能源价格弹性为bj2、技术进步与创新投入弹性为bj7;bj3、bj4、bj5、bj6分别表示PHI、D3R、INV、CR各自变动一个单位,能源消耗强度平均的增长率,反映工业结构、产业结构、全社会固定资产投资、能源消费结构对区域能源消耗强度变动的影响;bj1表示各区域的固定影响截距项。本文对所有以货币计量的时间序列均以2000年的价格为基期进行平减。

本文所用的数据来自于搜数网、《中国统计年鉴》、《中国工业统计统计年鉴》及各省市统计年鉴1995~2010年的数据,经过计算整理而得。

3 中国分省市能源消耗强度影响因素的实证分析

首先需要对各时间序列指标进行平稳性检验,以避免出现伪回归的问题。由于本文利用的是30个省市的面板数据,因此应用基于面板数据模型的单位根检验。本文采用LLC和Fish-ADF两种检验方法对模型变量的对数序列进行平稳性检验,结果表明各变量的对数序列是不平稳的,都为I(1)序列;但对各序列进行一阶差分后再进行检验,发现变得平稳了,满足建立模型的要求,然后对模型进行估计后,对残差序列进行平稳性检验,结果为平稳序列,模型通过了平稳性检验[6]。

基于区域能源消耗强度模型,即(1)式,从地区层面对1995~2010年的全省市以及低能源消耗强度、中能源消耗强度、高能源消耗强度三区域能耗组的能源消耗强度变动因素进行了实证分析,得到四个panel data模型的估计结果,分别在表1的各列给出(j=0,1,2,3)。

表1 各因素对全省市及不同能耗特征区域组能源消耗强度的影响

注:**为1%的显著性水平,*为5%的显著性水平;括号中为t统计量,“─”表示该变量不显著或没有该变量数据,从模型中剔除。

从表1全省市及各省市的回归系数的经济含义来看,不同分组区域的经济变量对区域能源消耗强度的长期影响存在差异。从估计结果可以得出如下结论:

1)能源价格上涨对不同能耗特征的区域影响程度存在显著差异。全省市区域和高能耗组区域能源价格的变动对能源消耗强度的影响并不显著,而低能耗组区域和中能耗组区域的能源价格变动对能源消耗强度的影响显著,存在显著的负相关,低能耗区域组能源价格弹性要小于中能耗区域组。这表明,中国的能源价格市场并没有完全放开,全国能源价格差异不大,能源价格不能客观的反映资源的稀缺性,对于资源禀赋差的中能耗组区域,工业结构正处在转型期,能源价格的上涨,将带来工业企业的成本增加、效益降低,进而将进一步推动产业结构调整和技术改进来减少对能源的依赖,降低本区域的能源消耗强度;低能耗区域组由于已经实现了产业结构的调整和重工业的转移,对能源的依赖大大降低,因此,能源价格上涨虽然对降低能耗有所影响,但已经不显著了。

2)工业内部结构和第三产业的变化对各省市区域能源消耗强度有不同显著的影响。从回归结果可以看到,重工业占比对的变化对全省市区域、低、高能耗组区域影响最为显著,特别是高能耗组区域,当重工业占比每变动一个单位,能源消耗强度将上升0.18%,而低能耗组区域将上升0.083%。自2005年以来,我国进入了重工业时期,重化工业的快速增长势必导致对能源需求的增长,而高能耗的重化工业将引起能源消耗强度的提高。随着工业化与城镇化的推进,一些重化工业不断的向西部地区转移,使得西部一些地区形成了以钢铁、冶金、水泥等高能耗的重化工业结构。

表1的结果还显示,全省市区域和三个能源消耗组区域的第三产业在GDP中的比重与区域能源消耗强度存在显著的负相关关系,第三产业比重的降低将显著的降低能源消耗强度。全省市区域及低、中、高能源消耗组区域的第三产业比重对能源消耗强度的影响系数分别为-0.023、-0.02、-0.008 7和-0.019 6,表明第三产业在GDP中的比重每增加一个单位,各区域的能源消耗强度将分别降低0.023%、0.02%、0.0087%和0.0196%。第三产业主要以低能耗、高附加值的服务业为主,因此,调整产业结构,大力发展第三产业是降低能耗、降低能源消耗强度的有效途径。

3)全社会固定资产投资占GDP比重上升导致能源消耗强度下降。根据表1可知,对全省市区域,低、高能耗组区域能源消耗强度的长期影响系数分别为-0.006、-0.004和-0.006 9,比较接近。自上世纪90年代以来,由于国家产业政策和经济增长方式的转变,主要固定资产投资投向了电子、医药、高新技术产业,这些产业技术含量高,产业附加价值高,能耗低。因此,增大对固定资产的投资比例,将能有效的降低各省市地区的能源消耗强度。

4)煤炭在一次能源消费中所占比重变化对能源消耗强度有着显著影响。其对全省市区域、低、中、高能耗区域能源消耗强度的长期影响系数分别为0.004 9、0.004、0.009、0.003,这表明煤炭消耗比重每下降1%,将使各能耗组区域能源消耗强度分别下降0.0049%、0.004%、0.009%和0.003%。可以看出高能耗区域组能源消耗强度下降幅度最小,因为这些地区主要集中在西部地区,其重工业占比高,资源丰富,特别是煤炭资源,因此这些地区的能源消费结构以煤炭消费为主是历史、自然形成的,一时也难以改变。因此,降低煤炭在一次能源消费中占比对能源消耗强度的降低没有其他两个能耗区域组地区显著。

5)各区域技术开发投入增长对能源消耗强度降低有显著影响。全省市、低、中、高能耗组区域的技术投入对能源消耗强度的弹性系数分别为-0.077、-0.122、-0.007 6和-0.018,这表明技术开发投资每增加1%,全省市、低、中、高能耗组区域的能源消耗强度将分别下降0.077%、0.122%、0.0076%和0.018%。可见技术开发投入的增长对低能耗组区域影响最显著,这是因为低能耗组区域技术基础雄厚,产业结构高级化程度最高,也最有动力和机制促进技术的改进。

4 结论与政策建议

本文利用中国大陆30个省市的面板数据,在中观层面上对中国各省市及其主要能源价格、工业结构、全社会固定资产占比、煤炭消费量占总能源消费量的比重、技术进步等因素的变动对能源效率的影响进行了实证分析,在实证分析中还结合了我国不同区域的资源禀赋和经济发展特征。

实证研究结果表明,能源价格变动对低能耗地区的能源效率影响不显著,而对高能耗地区有着显著的影响;重工业在工业总产值中所占比重与各区域的能源消耗强度之间总体存在显著的正相关关系,对高能耗组区域影响最大;全社会固定资产投资占GDP比重增加有利于能源效率的提高;煤炭在一次能源消费中占比的下降将有助于各省市地区能源效率的提高;技术开发投入的增加有助于各地区特别是高能耗强度区域的能源效率的提高。

由于中国各省市地区内部的产业结构、工业结构之间存在较大的差异,不同能耗特征组地区的工业内部结构的能源消耗强度的显著影响因素及其影响程度也存在差异,因此,各地相关部门在采取相应节能措施时要对本地区的工业内部特征具体分析、区别对待。对传统工业特别是重工业等高能耗强度工业行业应该增加技术改造和增加技术研发经费支出,淘汰落后产能,通过补贴和配套措施鼓励行业企业增加节能技术投资和产业结构调整升级,不仅可以提高能源效率,还可以挤出停留在高能耗产业的投资,有效降低行业的能源消耗强度;另外可通过行业内部企业产权结构的调整,优化能源消费结构,提高电力、天然气等清洁能源消费比例,进而提高行业的能源使用效率;加大高能耗组地区的固定资产投资比重,承接从低能耗、发达地区转移来的产业,优化升级高能耗地区的工业结构。此外,相关部门还应尽快建立合理的能源价格体系,使其能反映资源稀缺性和能源消耗的外部性,对高能耗企业实施差别电价、对高排放企业征收环境税等措施,充分运用能源价格、税收杠杆作用促进工业企业的技术升级,进一步提高高能耗地区工业行业的能源效率,从而有效实现国家节能减排的目标。

注释:

(1) 低能耗组:福建、海南、广东、浙江、江苏、上海、江西、广西、山东、北京、湖南、安徽、天津、河南;中能耗组:湖北、重庆、云南、黑龙江、陕西、四川;高能耗组:吉林、河北、辽宁、新疆、内蒙古、甘肃、青海、贵州、山西、宁夏。由于西藏数据缺乏,因此本文的分析范围为中国大陆30个省、直辖市,不包括西藏。

[1] 齐绍洲,罗威.中国地区经济增长与能源消费强度差异分析[J].经济研究,2007(7):74-81.

[2] 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.

[3] 史丹,吴利学,傅晓霞,等.中国能源效率地区差异及其成因研究——基于随机前沿生产函数的方差分解[J].管理世界,2008(2):35-43.

[4] 胡玉敏,杜纲.中国各省区能源消耗强度趋同的空间计量研究[J].经济纵横,2009(11):95-96.

[5] 刘畅,崔艳红.中国能源消耗强度区域差异的动态关系比较研究——基于省(市)面板数据模型的实证分析[J].中国工业经济,2008(4):34-43.

[6] 吴巧生,成金华,王华.中国工业化进程中的能源消费变动——基于计量模型的实证分析[J].中国工业经济,2005(4):30-37.

2014-07-05

湖北省教育厅人文社会科学研究项目:武汉城市圈发展与资源环境基础研究(2012Q210)

陈先强(1978-),男,湖北石首人,湖北文理学院讲师,博士。研究方向:城市经济; 黄海轮(1976-),男,湖北谷城人,武汉软件工程职业学院高级经济师,硕士。研究方向:财务预警。

F062.1

A

1008-4657(2014)04-0089-07

寸晓非]

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