我國制造業能源消費變化趨勢的因素分析
——基于規模、效率與結構的三維視角

陸平，喬標

（中國電子信息產業發展研究院規劃所，北京，100142）

我國制造業能源消費變化趨勢的因素分析
——基于規模、效率與結構的三維視角

陸平，喬標

（中國電子信息產業發展研究院規劃所，北京，100142）

從“規模-效率-結構”三維視角，對2004年至2014年我國制造業能源消費變化趨勢進行因素分解，結果表明規模擴張是制造業能源消費需求上升的主要推力，效率提升、產業結構調整對能源消費具有抑制作用。效率提升對于制造業能源消費下降的貢獻最大，但效率提升速度趨于減緩態勢，產業結構優化仍存在一定潛力。構建面板變系數模型分析制造業內部能源差異，石油加工、冶金、化工等行業能源自發消費和邊際消費系數較高，是能源消耗的主力。通過情景分析，預測“十三五”時期我國制造業能源消費需求變化趨勢。

制造業；能源消費；因素分解

引言

制造業是發展國民經濟、保障國家安全、改善社會民生的重要基石，當前，我國提出了制造強國建設的三個十年“三步走”的戰略，并出臺了《中國制造2025》作為第一個十年行動綱領。隨著制造業的不斷發展，制造業對能源的消費需求也在不斷增加。根據2014年數據，我國總能源消費總量中，制造業的能源消費占比達57.5%，是我國最大的能源消費經濟部門。制造業對能源消費增長主要決定于制造業規模增長、能源消費效率、產業結構變化三個因素。如果其他因素保持不變，制造業規模增長勢必帶來制造業能源消費總量的增加，而能源消費效率提升、產業結構調整都將會導致制造業能源消費總量的減少。

從已有文獻來看，一些學者對我國的能源強度進行了研究，韓智勇[1]將能源強度變化分解為結構因素和效率因素，研究表明1998至2000年間，我國能源強度下降的主要動力來源于行業能源利用效率的提高。王玉潛[2]、吳巧生[3]、高振宇[4]等學者得出產業內能源效率的提高是我國能源強度下降的主要因素的結論。劉鳳朝等[5]研究得出我國能源消費強度下降是各產業能源使用效率提高和產業結構調整綜合作用的結果，相對效率因素，結構因素對能源消費強度的影響波動較大。李力[6]根據1995至2006年數據，指出結構因素和效率因素均有節能降耗的作用，貢獻率分別為7.5%和38.5%，其中效率因素的作用更為突出。孫海[7]等測算了1994至2006年我國制造業中能源消耗強度中結構因素和效率因素的變化情況，結果表明兩者對降低能源消耗強度都有正面作用，能源使用效率提高作用略大于產業結構調整作用。徐盈之[8]等通過構建能源消耗的LMDI分解模型，結果表明規模效應是影響我國能源消耗變化的主要原因，結構效應在一定程度上增加了我國的能源消耗,技術效應是實現我國節能降耗的主要力量。

為了分析我國制造業能源消費的影響因素及預測能源消費的新趨勢，本文基于我國2000年至2014年的統計數據，從規模、效率與結構三個維度，揭示新時期下我國制造業能源消費變化趨勢的內在動因，并分析我國制造業細分行業的自發能源消費水平及邊際消費傾向的差異性。

一、數據特征

我國制造業的能源消費變化趨勢主要呈以下幾方面特征：

第一，我國制造業能源消費逐年增加，在能源消費結構所占的比重最大。制造業一直是我國能源消費大戶，占我國能源總消費量達一半以上。2014年制造業的能源消費總量占我國全部能源消費總量的57.5%。近年來，我國制造業對能源的消費在不斷增加。2014年我國制造業能源消費達245051.39萬噸標準煤，2000年至2014年平均增速達8%，增速較高的時期集中于2003至2005年、2013年。

圖1 2000年至2014年我國制造業能源消費總量及增速

圖2 2000年至2014年制造業能源消費占比

第二，能源消費存在較大的行業差異。制造業細分行業的能源消費大戶主要集中于：黑色金屬冶煉及延壓加工業（占制造業總能源消費量的比重達28%）、化學原料及化學制品制造業（19%）、非金屬礦物制品業（15%）、石油加工煉焦及核燃料加工業（8%）、有色金屬冶煉及延壓加工業（7%）、紡織業（3%）。

圖3 制造業細分行業能源消費占比

第三，我國制造業的能源消費強度呈

現逐年下降的變化趨勢。從單位產值所消費掉的能源數據看，產值采用主營業務收入數據，2000至2014年間，我國制造業能源消費強度總體呈現下降態勢。黑色金屬冶煉及延壓加工業、非金屬礦物制造業表現出較快的能源消費強度下降速度，而有色金屬冶煉及延壓加工業、石油加工及煉焦業下降幅度相對較小。

圖4 2000至2014年制造業分行業能源消費強度變化趨勢

二、主要研究方法

（一）因素分解

能源消費總量首先被分解為能源消耗強度因素、規模因素。能源消耗強度是指單位產值所消耗的能源數量，規模因素是指制造業產值規模的擴張。

Et表示t時期制造業總的能源消費量（萬噸標準煤），et表示t時期的制造業能源消耗強度（萬噸標準煤/億元），Yt表示t時期制造業的總名義產值（億元）。將Et和Yt分別按照制造業細分行業進行分解，即

由此可以將et進行分解，得到式(2)，表示i行業在t時期的名義能源消費強度（萬噸標準煤/億元），即名義效率因素；sit表示i行業t時期的名義產值占制造業總名義產值的比重，即名義結構因素。

制造業能源消耗指標由效率因素、結構因素以及規模因素構成，式(7)、(8)分別代表t時期能源消費總水平、變化率的因素分解。

（二）面板變系數模型

制造業內部不同行業的能源消費呈現差異，由于行業規模擴展是行業能源消費量提升的最主要原因，我們選取制造業細分行業的能源消費量作為被解釋變量，行業的實際產出（以2003年價格水平調整后的主營業務收入）作為解釋變量。考慮到制造業的不同行業特征將導致其能源消費的差異，如采用常系數模型進行估計，勢必會產生估計偏差。因此，不能設定各個行業的能源消費邊際系數為不變，當數據特征不滿足常系數模型設定時，采用面板變系數模型較為合適。

為確定適用模型之前，需要進行以下方面的檢驗：一是變系數模型適用性檢驗，檢驗模型設定為斜率隨個體變化的模型是否合理，可采用Swamy統計量來進行變系數模型適用性檢驗，如果檢驗結果拒絕了零假設，模型應設定為系數隨個體變化的面板數據模型；二是檢驗模型應設定為確定性變系數模型還是設定為隨機系數模型，可將系數與解釋變量無關作為原假設，如果原假設不被拒絕，則應設定為隨機系數模型，否則應設定為確定系數模型。設定制造業各行業能源消費的隨機系數模型形式如下：表示i行業在t時期的能源消費量，表示i行業在t時期的產出（主營業務收入），α0為制造業平均能源消費水平，αi為i 行業能源消費對制造業總體能源消費水平的偏離度，代表各行業發展中能源消費差異性，βi為i行業的邊際能源消費系數，vi為隨機向量且滿足條件期望E(vi|xi)=0與條件協方差矩陣Var(vi|xi)=Σ(對角矩陣)，α0、αi、β和βi為待估參數。

三、研究結果

（一）變化趨勢的因素分解

制造業能源消費的變化取決于制造業產值規模的變化、分行業的能源消費效率的變

化以及行業結構的變化。如表1所示，2014年我國制造業能源消費量是2003年能源消費量的2.383倍，制造業規模是2003年水平的6.796倍，效率因素、結構因素分別為2003年水平的0.389與0.902。表明在影響制造業能源消費量變化的因素中，規模擴張因素是制造業能源消費量連年攀升的最主要原因，而能源消費效率提升、產業結構優化使得制造業對能源的消費需求降低。

從規模因素看，2004至2014年我國制造業規模雖逐年增加，但增速總體上呈放緩趨勢。從效率因素看，制造業能源消費效率的提升導致能源消費需求的縮減，但值得注意的是，能源消費效率的提升速度趨于減緩。從結構因素看，高耗能行業比重下降也能夠起到降低能源消費需求的作用，從2004至2014年的逐年變化趨勢來看，產業結構調整在降低制造業能源消費方面仍具有潛力。

表1 制造業能源消費變化趨勢分解

（二）細分行業能源消費差異性分析

圖5 累計效率與結構因素的變化趨勢

根據計量模型估算結果，我國能源自發消費較高的行業主要集中在黑色金屬冶煉及壓延加工業（23180）、非金屬礦物制品

業（16355）、化學原料及化學制品制造業（16189）等，屬于資本、技術密集型的高能耗工業。在邊際消費系數方面，石油加工煉焦及核燃料加工業（0.8039）、黑色金屬冶煉及延壓加工業（0.7989）、化學原料及化學制品制造業（0.4735）排名前三，表明這些行業的發展嚴重依賴能源，應成為制造業節能減排的重點領域。綜合比較各個行業的能源自發消費水平和邊際能源消費系數可得，石油加工煉焦及核燃料加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及化學制品制造業、非金屬礦物制品業、有色金屬冶煉及壓延加工業等行業能源自發消費水平和邊際消費傾向都處于較高的水平，是我國制造業能源消費的主力。

表2 面板變系數模型估計結果

（三）“十三五”時期制造業能源消費的總體趨勢判斷

在對制造業規模增長、能源消費效率、產業結構變化趨勢和特點的估計基礎上，預測“十三五”期間我國制造業能源消費變化趨勢。一是在制造業規模增長方面，2003至2014年間，我國制造業規模（主營業務收入）的年均增速達18.2%，2014年的增速達到最低，約為9.7%，考慮到制造業作為我國經濟增長的重要支撐，設定至2020年期間制造業規模年增速10%。二是在能源消費效率方面，自2010年后推五年，2014年我國制造業單位產值（主營業務收入）能源消費量已累計下降30.3%，該數據接近于《工業綠色發展規劃》[9]中總結的“十二五”（2011至2015年）期間規模以上企業單位工業增加值能耗累計下降28%。雖采用不同的統計指標，但兩者隨時間的變化幅度相接近，情景設計中采用規劃中確定的2020年累計降速18%（相比于2015年）的效率目標。三是在產業結構方面，2020年六大高能耗行業占制造業總主營業務收入之比累計下降3個百分點。

表3 制造業能源消費趨勢情景設計

根據不同的情景設定，基期為2003年，計算2015至2020年的制造業的能源消費量的累計增長率，結果如圖6所示。如果制造業能源消費效率、產業結構沒有改善，那么2020年由制造業所消費的能源總量將是2003年水平的4.2倍。如果制造業能源消費效率、產業結構達到工業綠色發展規劃目標，那么2020年由制造業所消費的能源總量仍將達到2003年水平的3.3倍。能源消費效率提升、產業結構調整仍不足以抵消制造業規模擴張所帶來的能源消費需求的上升。

圖6 情景模擬結果

四、主要結論

本文將制造業能源消費變動趨勢的影響因素分解為規模、效率及結構因素。結果表明：（1）制造業規模擴張是制造業能源消費總量上升的主要驅動力，能源消費效率提升、產業結構調整對制造業能源消費需求有負向影響。當前，能源消費效率的提升是制造業能源消費量下降的最大驅動力，但值得注意的是，能源消費效率的提升速度趨于減緩。從變化趨勢來看，產業結構優化的作用越加明顯，仍存在較大潛力。（2）石油加工、金屬冶煉、化學制品等行業具有較高的能源自發消費水平及邊際消費傾向，是制造業中能源消耗的主力，應作為重點實現節能降耗，避免高能耗成為行業發展的約束條件。（3）如果“十三五”時期我國制造業能源消費效率、產業結構調整能夠達到工業綠色發展規劃目標，那么2020年我國制造業所消費的能源量仍將達到2003年水平的3.3倍左右。

[1]韓智勇, 魏一鳴, 范英. 中國能源強度與經濟結構變化特征研究[J]. 數理統計與管理, 2004, 23(1):1-6.

[2]王玉潛. 能源消耗強度變動的因素分析方法及其應用[J]. 數量經濟技術經濟研究, 2003(8):151-154.

[3]吳巧生, 成金華. 中國能源消耗強度變動及因素分解:1980—2004[J]. 經濟理論與經濟管理, 2006, 2006(10):34-40.

[4]高振宇, 王益. 我國生產用能源消費變動的分解分析[J]. 統計研究, 2007, 24(3):52-57.

[5]劉鳳朝, 潘雄鋒, 徐國泉. 基于結構份額與效率份額的中國能源消費強度研究[J]. 資源科學, 2007, 29(4):2-6.

[6]李力, 王鳳. 中國制造業能源強度因素分解研究[J]. 數量經濟技術經濟研究, 2008(10):66-74.

[7]孫海, 王元地, 許正權. 我國制造業能源消耗強度變化的因素分解——基于結構份額和效率份額視角[J]. 科技進步與對策, 2009, 26(20):62-65.

[8]徐盈之, 張全振. 中國制造業能源消耗的分解效應:基于LMDI模型的研究[J]. 東南大學學報(哲學社會科學版), 2011, 13(4):55-60.

[9]工業和信息化部. 工業綠色發展規劃(2016-2020年).工信部規〔2016〕225號.

陸平(1988-)，江西省，北京科技大學博士，中國電子信息產業發展研究院規劃研究所，研究方向：創新與產業演化。

喬標(1978-)，男，安徽阜陽人，經濟學博士，中國電子信息產業發展研究院規劃研究所所長、研究員，研究方向：工業經濟和產業規劃。

Factor Decomposition of Energy Consumption Trend in Chinese Manufacturing Industry——From the Three Dimensional Perspectives of Scale, efficiency and Structure

Ping Lu, Biao Qiao
(Strategic Planning Institute, China Center for Information Industry Development, Beijing, 100142, China)

This paper decomposes energy consumption trend of China’s manufacturing industry into scale of expansion, efficiency and structure respectively from 2004 to 2014. Results shows that the scale of expansion is the main thrust of rising energy consumption of China’s manufacturing industry.Improvement of the efficiency and adjustment of industrial structure have an inhibitory effect on energy consumption. Efficiency is the biggest contribution to the decrease of energy consumption in manufacturing industry, but the efficiency is slowing down, and the optimization of industrial structure still has some potential. Based on varying coefficient panel model, we find energy consumption and marginal consumption coefficient of petroleum processing, metallurgy, chemical industry and other industries are the main energy consumption industries.Through scenario analysis, we estimate the energy consumption trend in Chinese manufacturing industry in 13th Five-Year period.

Manufacturing; Energy Consumption Trend; Factor Decomposition

F275

A

2095-7866 (2016) 06-608-09

經濟論壇 URL: http//www.iereview.com.cn

10.11970/j.issn.2095-7866.2016.06.001