中国能源效率与经济发展水平的倒U型关系.doc

第三组宏观经济增长与发展中国能源效率与经济发展水平的倒U型关系吴江 李林（西南财经大学统计学院）【摘 要】 采用中国各省份2005年与2006年的截面数据，研究能源效率与经济发展的关系。实证结果发现，能源效率与经济发展水平之间存在倒U型曲线关系，即在较低的经济发展水平上，能源效率随着经济发展水平上升而下降，在较高的经济发展水平上，能源效率随着经济发展水平上升而提高，并且该倒U型曲线还存在“平移效应”。 关键词 能源效率 经济发展水平 截面数据 倒U型曲线 The Inverted U-shaped Relationship between Energy Efficiency and the Level of Economic Development in ChinaAbstract: This paper studies the relationship between energy efficiency and economic development with section data of China's different provinces in 2005 and in 2006. The empirical results show that the inverted U-shaped curve can describe the relationship between energy efficiency and economic development level. On the lower level of economic development, energy efficiency declined with the rise in the level of economic development, while on the higher level of economic development, energy efficiency increased with the rise in the level of economic development, and translation effect lies in this inverted U-shaped curve.Key words: energy efficiency; the level of economic development; section data; the inverted U-shaped curve能源被称为“工业的粮食”，它作为一种投入要素，与资本、劳动和原材料一样，在经济生活中发挥着重要的作用，是经济可持续发展的物质基础。但是随着全世界各国经济的飞速发展，能源对经济可持续发展的约束问题已经日益明显。近年来，我国局部地区 “电荒”、“煤荒”等能源短缺现象的不断发生，根据2050年我国要达到目前中等发达国家水平的目标，人均GDP将达到1万美元，届时我国人均能源消费量需达3吨标准煤以上。能源问题日渐受到社会众多的关注。能源对经济的贡献主要体现在投入总量与能源效率上。能源效率一般以单位GDP能耗来衡量。国家的“十一五”规划纲要首次将具体明确的节能降耗指标列入下一个5年规划，对所有省份采取“一刀切”的办法，提出了2010年单位GDP能耗比2005年要降低20的目标。该目标能否实现，直接关系着国家战略规划的是否能顺利实施。因此，研究能源效率与经济发展之间的关系，具有重要的现实意义与理论意义。一、文献综述1. 能源效率与经济发展关系王玉潜（2003）认为能源效率变动影响因素可归纳为技术因素和结构因素，通常表现为能源直接消耗技术和产业结构，也可以表现为能源完全消耗技术和需求结构。何建坤，张希良（2005）分析了我国产业结构变化对 GDP 能源效率下降的影响，认为“十一五”末期单位GDP能耗比“十五”末期下降 20%左右的目标是可能实现的。吴巧生，成金华（2006）运用Laspeyres指数及其分解模型，对中国单位GDP能耗进行分解，并对其影响因素进行研究，得出中国能源效率提高主要是各产业能源使用效率提高的结果，相对于效率份额，结构份额对能源效率的影响也少得多，除了少数年份外，产业结构的调整对提高能源效率的作用是负面的。魏楚，沈满洪（2007）指出能源生产率和能源效率两个指标有着巨大的差异，并构建了一个基于DEA方法的能源效率指标，并根据各省19952004年的面板数据进行了测算。2. 中国不同地区的能源效率与经济增长关系差异齐绍洲和罗威（2007）利用面板数据对我国西部与东部地区的能源效率差异进行了研究，结果表明，西部与东部地区的能源效率差异也是收敛的，但收敛的速度慢于人均GDP的收敛速度，不同西部省份在经济增长过程中的能源使用效率是收敛还是发散存在差异。前人的研究指出在能源效率的变化存在先下降后上升的趋势，这样的趋势内在动因是什么？它存在什么样的数量特征呢？本文拟对以上问题进行探讨。二、理论模型能源效率一般使用单位GDP能耗来综合衡量（蒋金荷，2004）。单位GDP能耗越高，能源效率越低。对于不同产业，还可使用单位增加值能耗衡量其能源效率。 （i=1，2，3） （1） （2）式中，代表能源效率，代表第i产业增加值占的比重，代表第i产业的单位增加值能耗。一般而言，第二产业的单位增加值能耗大于第三产业和第一产业，因此提高第三产业占经济总量的比重，提高第二产业的能源效率，可以对能源效率产生正的技术效应和结构效应。但在不同的经济发展水平时期，技术因素和产业结构因素对能源效率产生效应未必相同。例如在经济发展水平较低时，随着工业化进程的进行，高耗能产业比重的提高，能源效率可能随着经济发展水平上升而下降；在经济发展水平较高时，随着产业结构的升级与优化，服务业比重的提升，节能技术的推广，能源效率可能随着经济发展水平上升而提高。因此，以能源效率与经济发展水平间可能存在倒U型曲线，具体的说，在较低的经济发展水平上，能源效率随着经济发展水平上升而下降，在较高的经济发展水平上，能源效率随着经济发展水平上升而提高；但经济的增长最终将导致能源效率的提高。这与20世纪90年代 Grossman和Krueger提出了著名的“环境库兹涅茨曲线”相类似（Grossman and Krueger，1991）即： （3）在式（3）中，代表能源效率，代表经济发展水平，是随机扰动项。根据式（3）的回归结果，判断能源效率与经济发展水平之间是否存在能源倒U型曲线关系的方法如下：（1）如果回归结果显著，且，则说明存在能源效率倒U型曲线；（2）如果回归结果显著，且，则说明存在能源效率U型曲线；（3）如果回归结果不显著，则说明不存在能源效率U型曲线。三、数据选取及来源我国各个省份之间在能源使用效率和经济发展水平上的差异较大，既有处在较低的经济发展水平上的地区，也有处于较高经济发展水平上的地区，因此本文采用截面数据刻画能源效率与经济发展水平的关系。由于国家从2005年才开始公布各个省份的单位GDP能耗数据，因此，本文采用2005年与2006年中国除西藏自治区以外的30个省份的截面数据。数据来源于2006年中国统计年鉴和2007年中国统计年鉴。其中西藏自治区的单位GDP能耗数据难以获得，所以在样本中未考虑西藏自治区。本文实证分析中，使用各省份单位GDP能耗指标代替能源效率，使用各省份人均地区生产总值指标代替经济发展水平；所有数据都按2005年不变价格计算，见表1。表1 2005年、2006年单位GDP能耗及人均地区生产总值省份2006年单位GDP能耗2006年人均地区生产总值2005年单位GDP能耗2005年人均地区生产总值2006年对2005年的价格指数(吨标准煤/万元)万元(吨标准煤/万元)万元北  京0.765.04670.8024.5444112.8天  津1.0694.11631.1133.5783114.5河  北1.8951.69621.9551.4782113.4山  西2.8881.41232.9461.2495111.8内蒙古2.4132.00532.4751.6331118.7辽  宁1.7752.17881.8341.8983113.8吉  林1.5911.5721.6461.3348115黑龙江1.4121.61951.4561.4434112.1上  海0.8735.76950.9075.1474112江  苏0.8912.88140.9232.456114.9浙  江0.8643.18740.8962.7703113.9安  徽1.1711.00551.2130.8675112.8福  建0.9072.14710.9371.8646114.8江  西1.0231.07981.0570.944114.4山  东1.2312.37941.2752.0096114.8河  南1.341.33131.3811.1346114.4湖  北1.4621.32961.5101.1431113.2湖  南1.3521.1951.3991.0426112.2广  东0.7712.83320.7942.4435114.6广  西1.1911.02961.2220.8788113.6海  南0.9051.26540.9161.0871112.5重  庆1.3711.24571.4191.0982112.2四  川1.4981.05461.5300.906113.3贵  州3.1880.57873.2480.5052111.6云  南1.7080.8971.7340.7835111.9陕  西1.4261.21381.4760.9899112.8甘  肃2.1990.87572.2580.7477111.5青  海3.1211.17623.0751.0045112.2宁  夏4.0991.18474.1411.0239112.7新  疆2.0921.52.1141.3108111四、能源效率与经济发展水平的倒U型曲线关系1.模型计算及检验使用Eviews5.0软件，对式（3）进行回归，得2005年与2006年各省单位GDP能耗对人均地区生产总值回归的结果，见表2、表3。因为实证采用的数据是非时间序列数据，所以本文进行无截距项的回归不会影响后边的检验。回归结果如下：2005年数据回归结果： （4）2006年数据回归结果： （5）在式（4），（5）中，代表能源效率，单位吨（标准煤）/万元，代表人均地区生产总值，单位万元。表2 2005年各省能源效率对人均地区生产总值回归的估计结果变量显著性检验White检验（异方差检验）回归系数T统计量显著性水平统计量显著性水平X1.688697.530060.00000F统计量0.7635670.524773X2-0.335085-5.3672680.00000N*R22.4291040.488240表3 2006年各省能源效率对人均地区生产总值回归的估计结果变量显著性检验White检验（异方差检验）回归系数T统计量显著性水平统计量显著性水平X1.6416367.4855120.00000F统计量0.7561090.528871X2-0.327923-5.3193570.00000N*R22.4072800.492281表2与表3的回归结果表明，两个模型的一次解释变量回归系数和二次解释变量回归系数都非常显著，考虑到使用的是截面数据，因此可决系数水平0.3左右都是可以接受的，模型通过了White检验，没有异方差问题，故人均地区生产总值与能源效率之间存在显著关系。同时一次解释变量回归系数为正数，二次解释变量回归系数为负数，与理论模型中的设想1的情形相吻合，所以通过以上信息可以判断能源效率与经济发展水平之间存在能源效率倒U型曲线。 通过两个模型的比较，还可以看出无论使用2005年的数据还是2006年的数据，得到的模型基本一致，两个模型的回归系数差异在3%以下，这也能说明能源效率倒U型曲线的存在。 2.模型结果的分析回归结果说明了能源效率与经济发展水平之间存在倒U型曲线关系，按2005年不变价格计算，2005年倒U型曲线的转折点位于人均地区生产总值2.52万元处， 2006年倒U型曲线的转折点位于人均地区生产总值2.50万元处，两者相差不大。他表明：当人均地区生产总值低于转折点时，能源效率随经济发展水平的提高反而降低，而一旦人均地区生产总值超过转折点时，能源效率又会随经济发展水平的提高而上升。倒U型曲线关系的存在，也说明了为什么在吴巧生，成金华（2006）的研究认为，除了少数年份外，产业结构的调整对提高能源效率的作用是负面的。图1中实线表示2005年的回归曲线，虚线表示2006年的回归曲线，从该图可以看出，2006年的回归曲线与2005年的回归曲线相比，出现了整体向下平移的现象，但是两个曲线的顶点位置还是非常接近。能源效率与经济发展水平之间的倒U型曲线整体向下平移，即表明2006年相比于2005年，在相同的经济发展水平上，单位GDP能耗有所降低，能源效率有所提高，是整体技术进步的结果。图1 回归函数拟合图以2006年为例分析各个省市的具体情况，可以看出，只有上海，北京和天津三个直辖市的人均地区生产总值明显高于2.5万元，即处于倒U型曲线的右端，能源效率随经济发展水平的增长而提高。浙江，江苏和广东三个省份处于倒U型曲线的转折点附近，其余24个省份都处于倒U型曲线的左端，且离转折点较远，见图2。90%的省份的能源效率随经济发展水平的增长而有降低趋势。图2 处于倒U型曲线的位置的省份个数和比例这样的结果也说明了为什么2006年大部分的省市都没有完成单位GDP能耗下降4%的任务。“十一五”规划纲要提出单位GDP能耗5年要降低20左右，2006年，北京单位GDP能耗下降了5.25个百分点，是全国唯一完成年度节能4%目标的地区。同时2006年大部分省市的单位GDP能耗与2005年相比又有所降低，主要原因就是倒U型曲线发生了向下平移，即技术效应是我国2006年单位GDP能耗下降的主要内因。六、结论本文采用2005年和2006年中国除西藏自治区以外的30个省份截面数据，对能源效率与经济发展水平之间的关系进行了研究，得到以下几点结论。（1） 能源效率与经济发展水平之间存在倒U型曲线关系，且该倒U型曲线的转折点位于人均地区生产总值2.5万元（按2005年不变价格计算）附近。（2） 能源效率倒U型曲线说明在较低的经济发展水平上，能源效率随着经济发展水平上升而下降，在较高的经济发展水平上，能源效率随着经济发展水平上升而提高。（3） 随着时间的推移，在技术效应的作用下，能源效率倒U型曲线还会存在“平移效应”，即在相同的经济发展水平上，单位GDP能耗有所降低，能源效率有所提高。（4） 将我国2006年人均地区生产总值的地区分布与倒U型曲线的临界值相比较，大部分省份都处于倒U型曲线的左端，且离转折点较远，即处在能源效率随着经济发展水平上升而下降的历史时期，单位GDP能耗的下降主要得依靠“平移效应”。由于我国地区经济发展水平差异较大，因此不同地区能源消耗与经济发展之间存在着程度不同的矛盾。如果按照现有规划，对所有地区进行一刀切，要求实行相同的节能降耗标准，那么对于大多数省份来说，是很难做到两者兼顾的。参考文献1 王玉潜：能源消耗强度的直接因素分析与完全因素分析的比较J，理论月刊2003年第9期。2 何建坤、张希良：我国产业结构变化对 GDP 能源强度上升的影响及趋势分析J，环境保护2005年第12期。3 吴巧生、成金华：中国工业化中的能源消耗强度变动及因素分析基于分解模型的实证分析J，财经研究2006年第6期。4 魏楚、沈满洪：能源效率与能源生产率：基于DEA方法的省际数据比较J，数量经济技术经济研究2007年第9期。5 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年第7期。6 蒋金荷：提高能源效率与经济结构调整的策略分析J，数量经济技术经济研究2004年第10期。7 Grossman， G.M. and Krueger，A. Environmental Impacts of A North American Free Trade Agreement， in P. Garber，ed.，The U.S-Mexico Free Trade Agreement， Cambridge MA: MIT Press，13-56，1991.8 国家统计局：中国统计年鉴M，北京：中国统计出版社，2006。9 国家统计局：中国统计年鉴M，北京：中国统计出版社，2007。作者简介：吴江（1971-），男，四川仪陇人，管理学博士，西南财经大学统计学院管理科学系副教授，研究方向为决策分析及企业管理。 李林（1984-），男，重庆合川人，西南财经大学统计学院数量经济硕士研究生，研究方向为数量经济分析。联系地址：成都市西南财经大学统计学院 邮编：610074电话：13088076009 Email:wjwazi吴江，男，1971.11生，汉族，四川仪陇人，管理学博士，西南财经大学统计学院管理科学系副教授，管理科学与工程专业硕士研究生导师，成都市科技评估专家。已公开发表论文14篇，主持6项、参与7项在研或已结项的国家及省部级项目，研究方向：决策分析及企业管理【发表的论文】1 吴江，黄登仕.区间数排序方法研究综述.系统工程，2004，22（8）：14. （已被引用29次，自中国期刊全文数据库搜索本文的引证文献，下同）2 吴江，黄登仕.多属性决策中区间数偏好信息的一致化方法.系统工程理论方法应用，2003，12（4）：359-362.（已被引用15次）3 吴江.群组区间数互补判断矩阵偏好信息的一种集结方法.系统工程理论方法应用，2004，13（6）：500-503.（已被引用13次）4 吴江，封晓庆.四川省产业结构与就业结构的动态关系.财经科学，2006,（7）：102109.（已被他人引用8次）5 吴江.群决策中四种偏好信息的转换方法研究.武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2004，26(3)：6467. （已被引用3次）6 吴江，刘先涛.灰色方法在原油单位生产成本预测中的应用.西南石油学院学报，2001，23（4）：71-73. （已被引用2次）7 吴江，毕正操，祝云.成渝经济区产业结构与就业结构的实证分析.社会科学研究，2007,（4）：3640.8 吴江.确定OWA算子权向量的二目标规划模型.武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2006,（6）：8083.9 吴江，任瑞红.开发区统计管理存在的问题及对策.统计与决策，2006,（7）：81.10 Wu Jiang.On obtaining maximal entropy and minimal variability OWA operator weights. In proceedings of the second conference on fuzzy information and engineering，Guangzhou，2005.11 吴江，卢方元.信息不对称条件下中小企业贷款难的博弈分析.统计与决策，2005，（11）：2426.12 任志安，吴江.企业集群形成机理的进化博弈分析.合肥学院学报(自然科学版)，2005，15（3）：913.13 吴江，黄登仕.石油销售企业经营管理风险分析及对策研究.经济师，2003，8：45-46. 14 吴江，刘先涛，陈丙等.原油生产成本控制系统.系统工程（增刊），2001，58-61.