上海產業結構、電力消費與經濟增長關系的實證研究

夏祖菲 汪萌 何文

摘 要：隨著上海經濟的快速發展，經濟增長與電力消費、產業結構之間的關系越來越受到關注，針對此問題進行分析研究，可為其產業結構改革、電力產業政策的制定提供科學依據。本文根據上海1998—2018年的GDP產出、產業結構高級化以及電力消費量三個指標，使用誤差修正模型，結合脈沖響應函數，分析了產業結構升級、社會用電量與經濟增長三者之間的關系。結果表明，從長期來看，經濟增長、電力消費量和產業結構升級優化之間存在長期均衡關系。從短期經濟波動來看，上海的產業結構升級與用電量的增加起著相互促進的作用，同時電力消費增加對經濟增長起促進作用，經濟增長對改善產業結構和用電量增加均起積極作用。研究指出，上海市進行產業結構改革，要以現代服務業為主，繼續發展新興產業，實現上海經濟的可持續發展。

關鍵詞：產業結構高級化；經濟增長；社會用電量；向量誤差修正模型

中圖分類號：F127 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）02（a）-042-06①基金項目：教育部人文社科青年基金項目（人民幣國際化背景下海峽兩岸貨幣合作制度設計和效應研究，17YJCGAT002）。

在能耗指標中，電力消費與經濟增長有著密不可分的聯系，電力是經濟增長的重要基礎，我國各省市的電力消費因其能源資源情況、產業結構和經濟發展水平存在很大差異，根據自身的特殊情況，明確電力消費、產業結構與經濟發展的關系，實現內部能源結構優化和產業結構升級具有重要意義。大多數文獻通過建立長期電力需求模型來分析我國電力需求的主要因素，該模型側重于國家層面的電力消費與經濟增長之間的關系，缺乏對我國電力發展地區性差異研究。本研究彌補了這方面的不足，對上海市產業結構與電力消費及經濟增長的相互關系進行較深入地分析和研究，有利于正確判斷上海市電力工業發展方向、產業結構調整的方向，對合理規劃電力產業發展、支撐經濟增長，以及優化產業結構、打造上海經濟升級版具有積極的現實意義。

1 文獻綜述

產業結構與經濟增長之間的關系一直是經濟學家們研究的重點，作為對工業發展和經濟增長的支持，電力消耗也是研究的熱點問題。最早的產業結構和能源效率研究有“結構紅利假說”，Denison認為由于生產要素跨部門的重新配置，可以促進整體經濟系統的生產率或產出的增長[1] 。Richard研究發現，當產業結構由重工業為主導向輕工業為主導進行轉變時，國民經濟系統的能源消耗強度將會有所下降[2]。

從國內的研究來看，干春暉等研究發現，產業結構合理化和先進化對經濟增長的影響具有明顯的階段性特征。先進的產業結構是經濟波動的重要來源，產業結構的合理化有助于抑制經濟波動[3]。王強等采用向量自回歸（VAR）模型、脈沖函數（IRF）和方差分解函數（VD）表明：中國產業結構演變對能效變化的影響大于能源消費結構演變，產業結構調整的影響升級是影響中國提高能效和節能減排政策的關鍵環節[4]。針對能源消費與產業結構、經濟增長三者關系的研究，學者們采用了不同的方法：王新安等采用協整理論和誤差修正模型發現，陜西省能源消費與產業結構、經濟增長存在協整關系。其中，第二產業對經濟增長的貢獻大于能源消費對經濟增長的貢獻[5]。

金瑞庭在協整分析的基礎上，綜合運用Granger因果關系檢驗和脈沖響應函數的研究方法，對中國的三次產業結構、能源消費與經濟增長的關系進行了實證研究，表明除了第二產業對能源需求產生壓力之外，第三產業也表現出了對能源消費的增長勢頭[6]。張東輝利用面板向量自回歸系統證明經濟增長、能源消費與產業結構之間的相互動態調整關系，同時產業結構調整對能源消費的作用大于經濟增長對能源消費的作用等[7]。周瀚醇利用灰色關聯模型對能源消費、經濟增長和產業結構進行動態關聯分析，發現能源消費總量的快速增長是導致安徽省經濟增長的主要原因，其次是能源利用效率和第二產業占國民經濟比值[8]。李佳等采用動態面板回歸方法，以產業結構優化為視角，表明省際經濟增長存在條件收斂，電力消費規模的提高有利于經濟增長等[9]。

綜上所述，國內外學者對我國經濟增長、電力消費以及產業結構之間的關系作了較多的研究，研究成果較為豐富，專家學者主要應用協整分析法、電力彈性系數法、Granger因果關系分析、單位根和面板數據分析等計量經濟方法，并多角度地對它們之間的關系進行分析研究，提出相應的政策建議。但是針對這個問題的研究還有些許的不足：一是大部分研究都著眼于國家宏觀層面，但這種國家宏觀層面上的研究成果，理論意義較大，對實際工作的指導意義相對有限；二是對不同區域的差異涉及較少：我國各省的經濟發展不平衡，電力消費水平相差也較大，對于不同區域、不同時期，電力消費對經濟增長的作用各不相同，國內外學者對我國各省區，包括上海市電力、產業結構和經濟之間的關系的研究相對較少；三是盡管有學者也將經濟增長、電力消費與產業結構放在同一研究模型中展開分析，但主要分析它們兩兩之間的互動關系，很少研究產業結構的優化程度，本文在這幾個方面均有所突破。

隨著中國經濟進入新的經濟正常水平，上海的經濟增長已經放緩。與此同時，產業結構也由第二產業為主轉向第三產業為主，人均GDP及城鎮化率高于全國平均水平，這些特征顯示上海經濟已步入工業化發展時期的后半段。這時產業結構的調整顯得尤為重要。產業結構的升級和電力的使用又是息息相關，電力的分配會直接影響經濟發展，因此研究上海的產業結構、電力消費與經濟增長之間的關系，有望取得一定的經濟和社會效益。本文借鑒了付凌暉[10]對產業結構高級化的測度方法，構建上海市產業結構高級化指數來描述上海市產業結構變化的趨勢。然后，把產業高級化指數和社會用電量以及GDP作為時間序列變量，運用協整檢驗、誤差修正模型以及脈沖響應函數，分析三者之間的動態作用關系。

2 上海市經濟發展狀態

2.1 全市GDP發展情況

1998—2018年，全市GDP年均增速約為11.35%。其中，1998—2011年是快速發展時期，年均增長率約為13.2%；2011年以后，受經濟下行壓力加大及產業結構調整進一步深化等因素影響，全市年均增速回落至7.6%。

2.2 產業結構分析

1998—2018年，上海的產業結構變化非常明顯，第一產業和第二產業的比重明顯下降，特別是第二產業，由1998年的49.2%下降到2018年的29.8%。這是由于上海市土地資源的瓶頸制約日趨突出，勞動力成本上升明顯，導致眾多上海市的工業企業都向長三角其他地方轉移。與此同時，第三產業已成為經濟的主要產業，由1998年的48.8%增長到2018年的69.9%，上海的產業升級以現代服務業為主導，以戰略性新興產業為指導，并以先進制造業為支撐，不斷推動創新驅動發展，實現經濟轉型升級。

2.3 全市用電量情況分析

1998—2018年，全市用電量年均增速約為6.2%。其中，1998—2011年年均增速約為8.1%；2012—2018年年均增長率為2.3%，如表1所示。

3 數據的處理

3.1 數據來源

本文選用上海市國內生產總值（GDP）來反映經濟增長，單位為億元；選用上海市全社會電力年消費總量（簡稱EC，下同）來反映上海市電力消費數量，單位為億千瓦時。所選樣本區間為1998—2018年。上海市國內生產總值的數據來自《上海統計年鑒》，上海全社會電力消費總量來自于《中國能源統計年鑒》和《上海統計年鑒》。

3.2 產業結構高級化的測度

SH越大，產業結構水平越高。根據三產占比計算的上海市1998—2018年產業結構高級化指標 （如圖1所示），結構高級化有隨時間而增長的趨勢。

4 向量誤差修正模型（VECM）實證結果及分析

本文在平穩性檢驗、協整關系分析的基礎上，構建向量誤差修正模型結合脈沖響應函數，研究電力消費、產業結構對經濟發展的影響，為科學合理地制定電力產業政策和產業結構調整政策以更好地促進經濟發展提供借鑒。

4.1 數據平穩性（ADF）檢驗

考慮到數據的自然對數使趨勢線性化而不改變原始的協整關系，在一定程度上可以消除時間序列中異方差性的影響，提高模型的擬合程度。因此，本文對三個變量取對數，分別表示為lnGDP、lnEC 和lnSH 。首先，本文采用ADF單位根檢驗方法，對變量進行單位根檢驗，以避免由“偽回歸”引起的分析結果無效。

在利用AIC和SC準則確定時間序列模型的滯后階數的基礎上，分析檢驗結果，可得原始序列lnGDP、lnEC和lnSH最后一階滯后項在5%的水平上顯著地不等于0，ADF統計量Z（t）顯示，無法在5%的水平上拒絕存在單位根的原假設，即可認為含有單位根是非平穩時間序列，但一階差分以后是平穩序列。因此，原始序列lnGDP、lnEC和lnSH 是一階單調的，表明序列之間存在長期穩定關系，這滿足了協整檢驗的前提條件。

4.2 協整關系檢驗

協整關系可以表明，非平穩變量之間存在的長期均衡變動關系。三個變量lnGDP、lnEC、lnSH都是I（1）單整，滿足協整條件。對于三個變量系統，可能的協整秩為0，1和2。然而，當執行協整秩檢驗時，有必要制定相應的VAR模型的滯后階數。為此，先檢驗該系統所對應的VAR模型的滯后階數，如表2所示。

根據AIC準則確定的無約束VAR模型的最優滯后階數為四，而根據BIC準則選擇滯后一階，因此在此選擇滯后一階。本文采用目前比較通用的Johansen-Juselius檢驗方法進行協整關系檢驗，檢驗結果如表3、表4所示。

痕量測試結果表明，只有一個線性無關的協整向量。最大特征值檢驗還表明，可以在5%的水平上拒絕“協整秩為0”的原假設，但無法拒絕“協整秩為1”的原假設。因此經濟增長、電力消費、產業結構之間至少存在一個協整關系。

表5給出了變量之間的協整向量系數（β1，-β2，-β3），可以得到協整向量方程式：

從協整向量方程式可以看出，上海市電力消費、產業結構升級、經濟增長之間存在著長期均衡協整關系，電力消費每增長1個百分點，經濟總量將增長1.08個百分點；產業結構每升級1個百分點，經濟總量將增長9.7個百分點。從中可以看出，GDP與產業結構升級和用電量均為正向變動關系，且產業結構升級對經濟增長貢獻大于電力消費對經濟增長的貢獻。

4.3 向量誤差修正模型（VECM）

長期均衡關系構成誤差修正項，將誤差修正項看作短期模型的一個解釋變量。向量誤差修正模型（VECM）不是對變量的原始值或者變量的差分進行建模，而是將兩者提供的信息結合起來，其主要作用在于通過建立短期動態模型來彌補長期模型的不足，增強模型的精度。

從式（8）可以看出，在短期中電力消費量對經濟增長的影響為正，產業結構優化對經濟增長的影響為負。說明電力消費量增加能夠推動經濟增長，而產業結構優化在短期內起負向作用。在其他條件不變的情況下，電力消 費量增加1%，會拉動經濟總量增加0.1313%；產業結構優化1%，對經濟總量影響程度將減少0.0148%。誤差修正項ECMt的系數多少反映了對偏離長期均衡調整力度，由系數估計值（0.0994）大小可以看出，當短期波動偏離長期均衡時，誤差項將以0.0994的調整力度由短期非均衡狀態到長期均衡狀態，表明當上海市經濟增長受到沖擊時會自動恢復到平衡狀態。

由回歸結果可知，在短期中產業結構優化以及經濟增長對電力消費量增加的影響均為正。在其他條件不變的情況下，產業結構優化1%，會使電力消費增加0.9409%；經濟增長1%，會使電力消費增加1.0229%。由誤差修正項ECMt的系數0.1965可知當短期波動偏離長期均衡時，誤差項將以0.1965的調整力度由短期非均衡狀態到長期均衡狀態。

由式（10）可知，在短期中電力消費量增加與經濟增長對產業結構優化的影響為正。在其他條件不變的情況下，電力消費量增加1%，會使產業結構優化0.0333%；經濟增長1%，會促進產業結構優化0.0853%。由誤差修正項ECMt的系數0.1444可知，當短期波動偏離長期均衡時，誤差項將以0.1444的調整力度由短期非均衡狀態到長期均衡狀態。

4.4 向量誤差修正模型（VECM）穩定性分析

以下驗證ECM模型的殘差是否存在自相關性，如果存在自相關，預示著需要增加滯后階數。

由表6可知接受“無自相關的原假設”。

以下檢驗此VECM系統是否穩定，如圖2所示。

結果顯示，除了VECM模型本身所假設的單位根之外，伴隨矩陣的所有特征值均落在單位圓之內，因此它是一個穩定的系統。

4.5 脈沖響應函數

脈沖響應衡量的是，在擾動項上加一個標準差大小的沖擊，通過VAR模型的傳導機制，對內生變量當前值和未來值產生的影響。

以下考察此VECM模型的正交化脈沖響應函數。圖3中橫軸表示沖擊作用的響應期數（年），縱軸表示各變量變化的程度。

由脈沖響應圖3可以看出，電力消費量的增加將導致GDP的增長，但是影響產業結構高級化較小；產業結構升級對電力消費和GDP的影響不大；GDP的增長對用電量增加起積極作用，但影響產業結構優化較小。

5 結語

本文從產業結構高級化角度出發，結合社會用電量，實證分析產業結構優化、電力消費量與經濟增長之間的關系。分析表明，1998年以來，上海GDP快速增長，產業結構高級化水平也在不斷提高，這說明上海的經濟結構轉型近年來取得了不錯的成果。通過協整檢驗，發現1998—2018年上海產業結構升級、電力消費與經濟增長之間存在長期協整關系。從誤差修正模型來看，上海的產業結構升級與用電量的增加起著相互促進的作用，同時電力消費增加對經濟增長起促進作用，經濟增長對改善產業結構和用電量增加均起積極作用。此外，通過脈沖響應分析，發現電力消費量的增加將導致GDP的增長，但是影響產業結構高級化較小；產業結構升級對電力消費和GDP的影響不大；GDP的增長對用電量增加起積極作用，但影響產業結構優化較小。結果表明，電力消費量的增加與產業結構優化升級效應促進經濟增長的效果非常明顯。隨著經濟發展水平的提高，產業結構升級有利于提高資源利用效率，提高經濟增長效率。進一步研究產業結構升級效益的影響將有助于加深我們對經濟增長與產業結構關系的理解。

參考文獻

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