中國能源利用效率省際分異與影響因素的實證研究

胡宗義，劉亦文

（湖南大學 金融與統計學院，湖南 長沙 410079）＊

一、問題的提出及文獻綜述

能源作為支撐經濟增長的基本要素，是現代社會生存和發展的基礎。近幾十年來，世界經濟總量有了顯著增長，同時也消耗了相當可觀的能源，由此帶來的二氧化碳排放以及二氧化碳為主的溫室氣體造成的全球氣候變化，已經成為影響人類社會發展全局和全球政治經濟格局的重大戰略問題。

中國是能源生產和能源消費大國，能源效率存在著明顯的地域差異。不同地區間的產業結構、能源結構、能源強度、能源利用效率存在著相當大的差異。比如有的地區是以電力、鋼鐵產業為主體，有的地區是以服務業和創意產業為支柱；有的地區是以煤為主要能源，有的地區則主要使用燃油、天然氣；有的地區產業節能技術水平已經達到國際先進水平，有的地區卻仍然在低水平徘徊。這些千差萬別的情況決定我們制訂節能政策時必須充分考慮地區差異，以盡量減少節能的社會總成本。統一的節能模式確實帶來了苦樂不均的問題——既不利于能源利用效率相對較低的后發地區加快發展，也不利于能源利用效率相對較高的發達地區進一步發揮競爭優勢。因此，要根據我國區域發展的不平衡性，充分考慮地區經濟發展水平、產業結構和節能潛力等因素，實行差異化的節能政策，以盡可能減少節能成本，減少對區域經濟發展的不利影響。

目前，能源強度和能源效率問題已經成為國內外學者探討研究的熱點。現有的關于能源效率的研究文獻主要從以下幾個角度來分析：

1.對能源效率進行評價。能源效率評價方法的研究按照能效指標考察的生產要素的多寡，又可以分為單要素能源效率和全要素能源效率。單要素能源效率常被定義為一個經濟體的有效產出和能源投入的比值，它是單位GDP能耗的倒數，很多學者也認為它是能源生產率。早期對能源效率的研究中都采用的是單要素能源效率指標。王慶一、施發啟、金三林等采用不同的方法對我國能源效率進行了國際比較，認為與發達國家相比，我國當前能源效率還十分低下［1－3］。以面板數據為基礎，Miketa［4］對56個國家，Mulder和 Groot［5，6］對經濟合作組織成員國能源效率的差異性和收斂性進行了研究。孫鵬等分析了中國1978～2003年經濟增長和能源消耗強度對能源消耗量的影響，認為中國的能源效率在提高，但2001～2003年能源效率存在一定的下降［7］。Rebecca和David考察了發展中國家能源轉軌的情形，認為在經濟發展初期階段，由于無效率的能源和技術占居主導地位，因此，創造同樣價值的產出會要求較高的能源投入；但是，隨著經濟發展水平和現代化程度的提高，更加有效的能源和技術得以采用，使得單位產出的能源投入開始下降［8］。史丹運用洛倫茲曲線、弗羅倫斯系數和基尼系數分析了中國能源效率的地區差異以及能源效率趨同條件下的節能潛力［9］。全要素能源效率的方法來源于微觀經濟學上的全要素生產理論。社會生產的各投入要素在一定程度上可以相互替代，而決定最終產出的并非是能源或人力等某一個生產要素，而是各種生產要素的組合。其中最典型的是數據包絡分析（DEA）方法。近年來見于文獻的全要素能源效率的文章都是使用DEA對能源效率進行測度。Hu等首次基于全要素生產率框架定義了全要素能源效率指標，彌補了傳統指標能源生產率僅考慮能源單一要素的缺陷［10］；魏楚等基于Hu等的思路將能源效率定義為當前固定能源投入下實際產出能力達到最大產出的程度［11］，或者說在產出固定條件下能實現最小投入的程度。李世祥等在DEA應用的基礎上，提出了基于技術效率、能源投入最小化、成本最小化、產能利用率調整目標情景下能源效率測度的方法，從1990～2006年間省際面板數據和工業行業面板數據的角度評價了中國的能源效率狀況，并利用“兩步走”估計了其影響因素［12］。

2.分析影響能源效率的因素。李廉水、周勇對35個工業行業進行DEA－Malmquist指數分解，并將分解后的技術進步、技術效率和規模效率作為解釋變量，去估算各因素對能源效率的關系，結果發現技術效率而非技術進步是工業部門能源效率提高的主要原因，但后者的作用將逐漸增強［13］。吳巧生等運用Laspeyres指數及其分解模型對中國單位GDP能耗進行分解，并對其影響因素進行研究，得出中國能源效率提高主要是各產業能源使用效率提高的結果［14］。Zhang（2003）利用改進的拉氏指數計算了中國工業部門1990～1997年的能源使用情況。將工業能源消費分解為規模效應、實際的強度效應和結構效應，發現實際的強度效應（即技術效應）是主導因素［15］。高振宇等、魏楚等定量分析了經濟發展水平、產業結構、工業結構、能源消費結構、對外開放程度、政府影響力、制度因素和能源價格等因素對我國能源效率的影響程度［16－20］。

以下試根據中國各地區不同發展水平的現實，運用2007年中國30個省（自治區、直轄市）（由于數據的不可得性，不包括西藏、港澳臺地區）的截面數據對中國能源利用效率的省際分異與影響因素進行實證分析，并提出相應的政策建議。

二、中國能源利用效率影響因素的偏最小二乘回歸（PLS）模型的構建

偏最小二乘回歸由化學界的伍德、阿巴諾等人在1983年提出，這種方法是在普通多元回歸的基礎上有機結合了主成分分析、典型相關分析的思想，在一個算法下，可以同時實現回歸建模（多元線性回歸）、數據結構簡化（主成分分析）以及兩組變量之間的相關性分析（典型相關分析），可以很好地解決自變量間多重共線性問題［21］。

考慮單個因變量Y與m 個自變量X1，X2，…Xm的建模問題，偏最小二乘回歸的基本作法是：首先將X與Y進行標準化處理，得到標準化后的自變量矩陣E0和因變量矩陣F0。在自變量矩陣E0中提取第一成分t1（t1是標準化后的 X1，X2，…Xm的線性組合，且盡可能多地提取了原自變量集中的變異信息），并要求t1與F0相關程度達最大。然后建立因變量F0與t1的回歸，如果回歸方程已達到滿意的精度，則算法終止。否則繼續第二成分的提取，直到能達到滿意的精度為止。若最終對自變量集提取r個成分t1，t2，…th，偏最小二乘回歸將建立F0與t1，t2，…th的回歸式，因為t1，t2，…th均可以表示成標準化后的X1，X2，…Xm的線性組合，這樣通過回代及標準化的逆過程，就可以將F0與t1，t2，…th的回歸式還原成Y與m 個自變量X1，X2，…Xm的回歸方程形式，即偏最小二乘回歸方程式。偏最小二乘回歸分析建模的具體步驟如下：

（1）將X與Y進行標準化處理，得到標準化后的自變量矩陣E0和因變量矩陣F0。

（2）從E0中提取第一成分t1＝E0w1，其中w1是E0的第一個軸，它是一個單位向量，即‖w1‖2＝1，成分t1應盡可能多地攜帶E0中的變異信息，并且要求t1對因變量Y有最強的解釋能力。綜合起來就是要求：

采用拉格朗日算法就可以解出滿足上述條件的t1，分別做E0、F0關于t1的普通線性回歸。E0＝t＋E1，F0＝t＋F1。其中回歸系數p1＝，r1＝。E1，F1為殘差矩陣。

（3）如果第一個主成分還不能滿足精度要求，則以E1，F1取代E0，F0，進行第二個PLS主成分t2的提取，依此類推。如果按照精度要求，提取了A個PLS主成分t1，t2，…tA，實施F0在t1，t2，…tA上的回歸，得F0＝r1t1＋r2t2＋…＋rAtA＋FA。其中FA是殘差矩陣。由于t1，t2，…tA均是標準化后的X1，X2，…Xm的線性組合。因此，F0可轉化為標準化后的X1，X2，…Xm的線性組合形式，即：F0＝β1＋＋…＋βm。其中標有上標的X是X1，X2，…Xm標準化后的結果。

（4）按標準化的逆過程，將F0的回歸方程變換為Y 對X 的回歸方程＝α0＋α1x1＋…＋αmxm，即為偏最小二乘回歸模型結果。

（5）成分階數h的確定。本文采用國內外廣泛應用的交差有效性系數。

記yi為原始數據，t1，t2，…th是在偏最小二乘回歸過程中提取的成分是使用全部樣本點并取t1～th個成分回歸建模后，第i個樣本點的擬合值；是在建模時刪去樣本點i，取t1～th個成分回歸建模后，再用此模擬計算的yi的擬合值。記：

三、中國能源利用效率影響因素的實證分析

1.指標的選取。當前度量能源效率較普遍的方法是單位GDP能耗，《中國統計年鑒》中采用的就是這種方法。本文擬采用2007年中國30個省（自治區、直轄市）（不包括西藏、港澳臺地區）的單位GDP能耗（Y）來代表各地區的能源效率，那么單位GDP能耗越低，說明能源效率越高。

本文根據中國能源利用效率省際分異中的七個因素選取了八個指標：

（1）經濟發展水平。經濟發展水平對于能源生產率的影響可以從兩方面來理解。隨著經濟發展，生產規模會擴大，一些先進技術會被逐漸采用，從而對能源生產率的提高有積極作用；同時生產的不斷重復進行使熟練程度增加，產生“學習效應”，同一生產過程中所使用的能源會相應下降。這兩方面作用的綜合影響體現在經濟發展對能源生產率提高的貢獻上。選取指標人均GDP（x1）來代表地區經濟發展水平。

（2）產業結構。我們知道第二產業中的工業是高耗能產業，而第三產業中的金融業和房地產業是低耗能產業，因此，可以認為如果工業對一個地區的生產總值貢獻很大，那么，這個地區的單位GDP能耗必然偏高；相反地，如果金融業和房地產業對一個地區的生產總值貢獻很大，那么，這個地區的單位GDP能耗必然偏低。為此選取指標工業增加值比重（x2）、金融業和房地產業增加值比重（x3）來代表產業結構因素對單位GDP能耗的影響。

（3）地理位置。各地區進出口總額與各地區的地理位置基本上完全對應，東南部沿海地區的進出口總額最高，中部地區次之，西北部地區最低，為此，用各地區進出口總額（x4）來代表地理位置因素對單位GDP能耗的影響。

（4）技術水平。各地區的技術水平可以用全員勞動生產率來衡量，因此，引入指標全員勞動生產率（x5）來衡量技術水平對單位GDP能耗的影響。

（5）對外經濟。通常外商投資和港澳臺商投資企業都具有規模大、技術先進的優點，因此，能提高能源利用效率，從而降低單位GDP能耗。因為工業是高能耗產業，這個行業能源利用效率的提高對單位GDP能耗的影響單位GDP能耗特別顯著，為此，引入各地區外商投資和港澳臺商投資工業企業增加值占總工業增加值的比例（x6）來度量對外經濟差異對單位GDP能耗的影響。

（6）投資行為。中國現階段的經濟增長還是以粗放型為主，粗放型經濟增長中，投資規模膨脹、盲目投資和低水平重復建設造成了資源浪費、利用效率低。投資驅動型特征和重工業化態勢的經濟增長必然導致資源型產品價格普遍上漲，尤其是原材料、燃料和動力購進價格大幅上漲。因此，選取各地區燃料的商品零售價格指數（x7）來度量各地區投資行為對單位GDP能耗的影響。

（7）能源消費結構。煤炭在中國能源資源中占據絕對優勢地位，2007年中國煤炭消費總量達到25.86×108t，占全國能源消費總量的69.5%。而煤炭消費的技術水平較為落后，大部分是原煤直接燃燒，煤炭利用效率低，煤炭消費的不經濟性必然降低區域能源利用效率。因此，引入煤炭在一次能源消費中的比重（x8）來衡量各地區能源消費結構差異對單位GDP能耗的影響。本文的數據都來自《中國統計年鑒2008》和《中國能源統計年鑒2008》，經計算整理得到。鑒于篇幅，就不再列出。

2.多重共線性分析。運用SPSS可以得到各變量之間的相關系數矩陣，從表1可以看出人均GDP（x1）與全員勞動生產率（x5）之間相關性非常強，變量x1與金融業和房地產業增加值比重（x3）、外商投資和港澳臺商投資工業企業增加值占總工業增加值的比例（x6），全員勞動生產率（x5）與x3、x6的相關性也都較強。

表1 各變量之間的相關系數矩陣

表2 普通最小二乘法回歸結果

用普通最小二乘法回歸得到的結果如表2。從表2中可以看到，可決系數R2為0.829，說明模型擬合程度較好，但變量x3（金融業和房地產業增加值比重）與變量x5（全員勞動生產率）的系數為正，這與實際不相符，因為金融業和房地產業為低耗能產業，它們對地區GDP的貢獻越大，單位GDP能耗應越低，同時技術水平越高，對能源的使用效率也越高，單位GDP能耗也應越低。回歸系數與實際意義的不一致也就反映了變量之間可能存在多重共線性。

3.PLS回歸結果。為了推動偏最小二乘回歸的應用發展，1987年伍德和他的合作者們創建了UMETRICS公司，開發了在Windows下面運行的SIMCA－P數據分析軟件，用以支持偏最小二乘回歸的計算和結果解釋。本文所有的結果，都是在SIMCA－P上實現的。

根據交差有效性系數Q2A提取了一個成分，模型結果見表3。

圖1 回歸系數圖

表3 回歸系數

從圖1可以看出，人均GDP（x1）、金融業和房地產業增加值比重（x3）、進出口總額（x4），全員勞動生產率（x5）、外商投資和港澳臺商投資工業企業增加值占總工業增加值的比例（x6）對單位GDP能耗起負向作用，即這些值越大，能源效率越高。其中外商投資和港澳臺商投資工業企業增加值占總工業增加值的比例（x6）與進出口總額（x4）對區域能源利用效率的正向影響最為顯著。工業增加值比重（x2），燃料的商品零售價格指數（x7）、煤炭在一次能源消費中的比重（x8）對單位GDP能耗起正向作用，即這些值越大，能源效率越低。其中代表能源消費結構的煤炭在一次能源消費中的比重（x8）對區域能源利用效率的負向影響最為顯著。這些回歸系數的符號完全符合經濟學意義。

固定資產投資中外商投資比重的差異是能源利用效率的最重要因素。一方面，國外投資的行業通常是勞動力密集型產業，能源消耗量不大，如電子及通信設備制造業、儀器儀表文化辦公用機械、服裝及其他纖維品制造業和食品制造業等。此外，這些產業通常具有規模大、生產技術水平高、管理先進的特點，在極大地增加了地區生產總值的情況下卻相對地減少了能源消耗，自然會使該地區的能源效率提高。另一方面，中國各地區固定資產投資中外商投資比重差異明顯，東部地區比重通常在10%以上，廣東更是達到了24.3%，中部地區大多在5%以上，而西部通常只有1%～2%。綜合以上兩方面的原因，也就不難理解為什么這一變量會對中國能源效率地區差異影響程度最深。

各地區工業總產值中高耗能行業比重的差異是能源利用效率的最主要因素之一。工業是中國的能源消耗大戶，2007年工業所消耗的能源占據了總能源消耗的73.3%，而六個高耗能行業所消耗的能源又占了工業總耗能中的72.4%，因為在得到同樣產出時對能源的消耗遠高于其它行業。因此，高耗能行業在工業總產值中的比重差異會極大地影響各地區的能源效率，而中國各地區這個比重的差異是比較顯著的，像中國當前能源效率最低的寧夏和青海省這個比重分別達到了54.8%和52.4%，而能源效率較高的江蘇和福建這個比重只有13.4%和18.4%。事實上，各地區工業總產值中高耗能行業比重和固定資產投資中外商投資比重的差異反映的是中國各地區工業結構的差異。中國東部地區因其得天獨厚的地理位置和國家的開放政策，大量地吸引了國外投資，很多新技術和新設備隨之涌入，且由于技術的外溢效應，使得自主開發創新能力都大大得到提升，工業結構調整和升級較快。而中西部地區因為缺乏這些資源和設備，不得不走重型工業化道路。因此，可以說對地區能源效率影響顯著的不是工業比重而是工業結構。

各地區的煤炭消費比重差異是能源利用效率的另一主要因素。由于中國本身的資源稟賦，煤炭消費一直是中國能源消費市場中的主角。如果按電熱當量計算法計算，2007年中國總的能源消費中，煤炭消費占72.8%。而據有關專家分析，在一次能源品種中，煤炭的利用效率約為27%，原油的利用效率約為50%，天然氣利用效率約為57%，電的利用效率約為85%。煤炭如此低的利用效率必然會極大地降低對以煤炭消費為主地區的能源效率。山西和內蒙古作為中國兩大主要產煤基地，煤炭消費比重都非常高，這也許就是為什么作為中部省份而且經濟比較發達的山西能源效率卻處于全國末端的原因。

從全國來看，經濟發展水平與能源效率呈正向關系，但經濟發展水平的差異并不是造成能源效率地區差異的主要因素。本文的經濟發展水平僅為狹義概念，是經濟增長的量化指標。一方面，隨著經濟發展水平的提高，一些先進的知識、技術、管理經驗和現代化的節能設備會被逐漸應用于生產過程之中，從而提高能源效率。同時由于“學習效應”的產生，同一生產過程中所使用的能源會相應下降，這兩方面的共同作用都會對提高能源效率產生積極的作用。但是考慮到中國正處在經濟增長方式從粗放型向集約型轉變的過程，許多中西部省市大批高耗能基礎設施建設項目和工業項目的盲目上馬雖然提高了各省份的人均地區生產總值，卻也降低了能源效率。

燃料、動力類價格指數與能源效率負相關。中國當前的經濟增長中，投資驅動型特征和重工業化態勢十分明顯，這就導致對資源型產品的需求旺盛，能源產品價格普遍上漲，尤其是燃料和動力購進價格指數大幅上漲。各地區燃料、動力類價格指數其實從另一方面反映了工業重型化和盲目投資對能源效率的負面作用。

代表地理位置的虛擬變量的系數都為負，說明中部和西部相對東部來說，還有一些模型中沒有列出的因素對它們的能源效率起到抑制作用。中國現行的區域政策基本上是按照東、中、西三大地區區別對待，三個地區的經濟體制和市場化程度均存在一定差異。此外，在我們的模型中沒有考慮各地區的人力資本差異，而事實上我們知道三大地區的人力資本質量是依次遞減的，高素質的人力資本質量對于消化和吸收外來技術以及自主創新起著非常重要的作用，這正是中部和西部，特別是西部所缺乏的，因此，地理位置因素對西部的負向作用要強過中部。

四、主要結論與建議

能源消費結構、對外經濟和地理位置是影響中國能源利用效率的顯著因素。以煤炭消費比重所表示的能源結構對區域能源利用效率的負向影響程度最大，以外商投資和港澳臺商投資工業企業增加值占總工業增加值的比例所表示的對外經濟對區域能源利用效率的正向影響程度最大。以進出口總額所表示的地理位置差異對區域能源利用效率的正向影響程度也很大。外商投資和港澳臺商投資工業企業通常都具有技術水平高的特點，同時進出口貿易頻繁的地區，更容易引進國外的先進技術，并通過擴大生產規模來獲得規模經濟效益。這兩點都說明歸根到底是技術水平的差異造成了能源效率的地區差異。

因此，優化能源消費結構、提升勞動生產率是提高中國能源利用效率的有效措施。中國富煤少油的能源稟賦格局決定了未來一段時間內中國煤炭消費量及其比例還會略有增加，因此采用節能技術提高煤炭利用效率對于提高能源利用效率具有重要意義。此外，實現經濟增長方式從粗放型向集約型轉變，加大科技投入來提高技術水平對于能源高效利用具有長遠影響。最后，政府政策措施（稅收和產業政策）等對提高能源利用效率的影響及其量化處理是進一步研究的方向。

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