河南產業結構優化與能源消費的實證研究

尹 碩，楊 萌，陳 興

(國網河南省電力公司經濟技術研究院，河南 鄭州 450052)

能源是人類社會生存與發展的必不可少的物質基礎，為國家或地區經濟的發展提供戰略支撐。在衡量一個國家或地區發展水平的指標體系中，能源的開發和有效利用程度是其中的重要指標。由于能源資源的稀缺性，能源在為經濟系統提供動力的同時，也制約著經濟社會的發展。從中國的經濟發展歷程來看，自進入 21 世紀以來，中國大部分省區經濟實現了長期快速穩定發展，產業結構在這一過程中不斷完善。然而，與此同時，能源消耗正日益增加。長期的高需求導致能源資源供需矛盾越來越突出。

河南省位于中國中東部地區，人口基數大，傳統上農業占比高，工業基礎相對薄弱。多年來，河南省逐漸向城鎮化、工業化方向邁進，經過多年努力，工業經濟取得了巨大發展。然而，經濟的快速發展也使得河南省對能源的消耗節節攀升，尤其是過度的傳統化石能源資源開采的開采與利用，給河南的可持續發展及環境治理帶來了很大的壓力。

近年來，河南省積極貫徹與落實新發展理念，致力于調整經濟結構，努力提高經濟發展的質量和可持續性。優化產業結構是調整經濟結構的重要內容，在低碳、綠色發展背景下，厘清能源消費與產業結構調整之間的作用關系，對于河南在轉變經濟發展方式和改善生態環境方面的決策，具有重要意義。

從現有文獻來看，目前學者們更多地關注能源與經濟增長的關系，如Ahmed等[1-3]對于產業結構變動對能源消費影響的理論研究還很少，目前仍處于探討和完善階段。Kraft[4]通過對美國 1947—1974 年總共28年的數據進行研究發現在伴隨著經濟增長的過程中能源消費總量會增加，然而控制能源消費總量會對社會經濟的發展以及現存的經濟結構都產生重大影響等[5]。Krausmann實證分析了奧地利經農業社會工業社會轉變過程中能源消費的變化，從總量和結構上研究了能源消費與經濟增長互動過程的關聯性。中國學者對能源消費、產業結構調整等相關問題的探索和研究始于20世紀80年代，最初主要是研究產業結構對能源消費的影響，學者們希望通過優化產業結構來減少能源消費，以達到節能減排、保護環境的作用[6-7]。如今，學者們更多地關注二者在區域或省份的關系及影響[8-9]。總的來看，產業結構調整與能源消費之間的關系，學者們尚未形成一致的認識。多數學者認為，產業結構調整對能源消費具有重要影響，且二者之間存在非線性關系，這種具體的非線性關系可能因受到區域經濟環境、資源稟賦、人口等因素的影響而存在差異。為此，本文利用河南省的面板數據，實證研究河南省的產業結構調整與能源消費之間的關系。

1 河南產業發展現狀

河南地處中原，交通便利，區位優勢明顯，要素供給成本低，市場需求旺盛，經濟發展迅速。長期以來，河南著力發展工業和和服務業，不斷調整和優化產業結構。尤其是近年來，河南在國際、國內產業轉移時代背景下，不斷創新管理模式和更新發展思路，改善營商環境，在承接產業轉移中扮演重要角色，產業結構調整效果突出。經過多年的發展，河南第二和第三產業得到長足發展，尤其是第三產業長期處于持續快速增長態勢，第一產業占比由1979年的40.93%下降到2019年的8.54%，第二產業占比繼2008年達到峰值54.77%之后連續多年處于下降趨勢(圖1)。截至2020年底，盡管受到新冠疫情和全球經濟放緩的影響，河南仍然實現了54 997.07億元的生產總值，在內地各省市中排名第五。其中，相較于2019年第二產業占比41.6%，再次下降；第三產業提高了0.75個百分點。這是在新發展格局下，河南近年來注重內涵發展，對產業結構優化的結果。

圖1 河南省歷年產業結構變化趨勢Fig.1 Trend of industrial structure in Henan Province over the years

需要注意的是，在中部崛起等利好政策和國家戰略指導下，河南雖然在經濟轉型發展和產業結構優化上取得了顯著成績，經濟發展趨向良好，但與發達省份相比仍然有著較大差距，主要表現在工業經濟發展質量有待提高，服務業占比相對較低。因此，河南仍然有著較大的調整優化空間，經濟轉型發展尚需繼續深入。

2 河南能源消費狀況分析

改革開放以前，河南能源發展基本滿足了國民經濟發展需要，但以計劃調控為主的能源體制機制，一定程度上限制了能源產業的創新與發展。改革開放以來，隨著國家有序推進各項經濟社會體制改革，以市場化為導向的能源產業改革得到逐步深化，河南逐步形成了多元保障支撐的新型能源產業體系。全省能源技術不斷創新變革，能源發展戰略逐步優化調整，實現新舊動能轉換。40多年來，河南能源消費水平和規模總量連上新臺階，清潔能源從無到有、快速發展，人民用能條件不斷改善，用能水平持續提升，能源發展模式由過去追求擴張速度的粗放型向追求質量的內涵型轉變。能源消費總量的增長大致可以分為3個階段(圖2)。1979—2002年以年均7.46%的增速保持快速增長；2003—2014年則處于高速增長階段，平均增速達9.67%，其中2010年受內外部經濟大環境的影響，出現了短期下滑；2015年之后，隨著供給側結構性改革，經濟向提質增效轉型，能源消費總量的增長出現下滑。總體上來看，能源發展對河南經濟起到了很好的支撐作用，并且能源利用效率保持在較高水平。40多年來，同期按照不變價計算，全省以年均4.9%的能源消費增長支撐了年均10.8%的經濟增長，能源利用效率處于較高水平。

圖2 能源消費總量Fig.2 Total energy consumption

人均用能水平不斷提高，實現了由低用能水平到趕超世界平均水平的跨越。1979年以來，河南人均用能水平由449 kg標煤提高至2 325 kg標煤，年平均增長率為4.1%；人均用電量由170 kWh增加至3 560 kWh，年平均增長率8.1%。如今，人均能源消費量已超過2 300 kg標準煤，是改革開放前的5倍以上，其中，人均電力消費量超過全球平均水平的1.2倍。

為改變以煤炭為主的能源結構，改善生態環境，提高經濟發展質量，河南大力發展清潔能源，加強天然氣、地熱資源、生物質能源、風能等的開發利用。清潔能源消費得到快速增長，1978年以來，河南天然氣消費從零到深入千家萬戶，年均增長15%，非化石能源消費從單一水能到風光水并存，年均增長10.7%，均遠高于石油、煤炭等傳統化石能源消費的增速。

3 研究設計

3.1 研究方法

本文主要研究的是產業結構優化與能源消費之間的作用關系和內在規律，涉及多個變量且相互動態影響。空間向量自回歸(VAR)模型能夠很好地用于分析變量間的動態作用關系，同時避免內生性產生的誤差等問題。因此，本文的研究方法主要利用VAR模型，并基于1995—2019的歷史數據研究產業結構優化與能源消費之間的動態作用關系。VAR 模型的一般形式：

Yt=n∑βiY(t-i)+γxt+εt，t=1，2，…，T

式中，Yt為m維非政策性變量；xt為m維政策性變量；βi和γ為m維待估參數，即非政策性變量和政策性變量的影響系數；T為樣本個數；εt為m維隨機干擾項；n為滯后階數。

3.2 變量選擇和數據來源

能源消費可以從消費總量和利用效率2方面加以衡量。其中，能源消費總量反映了區域能源消費的規模，它與經濟發展速度和方式密切相關，用EIR表示；能源效率從消費側來看，是指單位能源為最終用戶提供的經濟效益的大小，反映了能源利用技術水平，但一般缺乏相應的統計數據，可以用能源加工轉換效率加以替代，用EEA表示。借鑒相關文獻，產業結構優化程度利用工業和服務業產值總和在GDP中的占比加以衡量，用ISR表示。

此外，產業結構和能源消費的變化還受到人均國內生產總值(GDP)、城鎮化水平(UP)、固定資產投資(I)、能源稟賦(ER)等因素的影響。因此，本文在進行實證分析時，把這些變量作為控制變量。其中，為了消除價格波動對實際國內生產總值的影響，以1994年為基期對統計期的GDP進行了調整；城鎮化水平通過城市常住人口的占比來衡量；能源稟賦體現了一個區域的能源資源豐裕程度，可用區域能源生產量占全國能源生產總量的比例進行計量。上述變量的時間序列數據均來源于《河南統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》(1995—2019)。為了消除數據的異質性，將相關歷史數據取自然對數加以轉換，分別用lnISR、lnEIR、lnEEA、lnGDP、lnUP、lnI、lnER等表示。相關變量的名稱、界定及統計結果見表1。

表1 描述性統計分析結果Tab.1 Descriptive statistical analysis results

4 實證分析

4.1 單位根檢驗

在向量自回歸分析之前需要對相關序列變量進行單位根，以確定是否對這些變量進行適當變換以使其轉換成平穩序列，從而確保回歸結果的有效性[10]。為檢驗相關序列變量是否平穩(存在單位根)，采用Augmented Dicker-Fuller(ADF)檢驗，若檢驗結果顯示相關序列變量是非平穩的，則需要通過差分變換使之轉變成平穩時間序列。各變量的單位根檢驗結果見表2。

表2 各變量的單位根檢驗結果Tab.2 Unit root test results of each variable

單位根檢驗結果表明，河南省1995年至2019年只有lnISR為平穩時間序列，其余各變量的時間序列都是非平穩的，通過對lnEIR、lnEEA等變量進行差分變換后，ADF檢驗結果顯示，各變量的一階差分序列均為平穩的。因此，對lnEIR、lnEEA等序列進行一階差分后的數據可以進行協整檢驗。

4.2 Johansen 協整檢驗

協整檢驗是一種基于VAR 模型的檢驗方法，其中比較的檢驗方法是Johansen檢驗。Johansen協整檢驗可以看作是ADF檢驗的多元擴展。概括起來就是對單位根變量的線性組合的檢驗。Johansen檢驗和估計策略—極大似然——使得當存在2個以上的變量不平穩時，估計所有的不平穩向量之間的均衡關系成為可能[11-12]。

利用面板數據對河南產業結構優化與能源消費之間的長期均衡關系協整檢驗時，需要先確定最優滯后階數。經過反復驗證及參照最優滯后階數的原則，2階的滯后是最優的。Johansen檢驗結果具體見表3。

表3 Johansen協整檢驗結果Tab.3 Johansen cointegration test results

根據表3的檢驗結果，在95%的置信水平下，跡統計量41.936 020、18.879 300、4.763 416分別大于它們對于的臨界值，P值均小于0.05。因此，可以拒絕不存在協整關系的原假設，并且存在最多1個和最多2個協整關系的假設也被拒絕。Johansen協整檢驗結果表明，變量 lnISR、lnEIR和lnEEA存在協整關系，即可以認為存在長期均衡關系，據此可以構建VAR模型。從表4可知，VAR模型中lnISR、lnEIR和lnEEA這3個方程調整后的判定系數分別為0.997、0.998、0.982，說明構建的VAR模型擬合優度較高較好，能夠很好地說明河南產業結構與能源消費之間的長期均衡關系。

表4 VAR(2)模型估計結果Tab.4 VAR(2) model estimation results

VAR模型由于對參數不加以約束，對單個參數的估計很難進行經濟意義上的解釋。因此，若檢驗變量間的因果聯系和作用關系，還需要進一步進行分析等。為了確保后續分析有意義，需要檢驗VAR模型的穩健性。檢驗結果表明，VAR模型滯后2期并存在3個非政策性變量，特征根多項式有6個特征根。每個特征根根模的倒數都在單位圓內，單位圓外沒有根。因此，VAR模型通過了穩定性檢驗，被認為是穩定的。特征根檢驗結果參如圖3所示。

圖3 特征根檢驗結果Fig.3 Characteristic root test results

4.3 Granger因果檢驗

分析結果表明，河南產業結構優化與能源消費之間存在長期穩定的均衡關系，但是還不能確定它們之間是否存在統計上的因果關系。本文利用Granger因果檢驗，分析相關變量之間的因果關系，在5%的置信水平下，滯后1階到2階，產業結構優化是引起能源消費規模變動的原因；滯后4階時，產業結構優化是引起能源利用效率變化的原因；從滯后5階起，能源消費規模則反過來是引起產業結構優化的原因，能源利用效率則與產業結構優化之間沒有明顯關系。通過Granger因果檢驗，可知產業結構優化與能源消費之間存在顯著的相互作用關系。

4.4 脈沖響應分析

在驗證了產業結構優化與能源消費之間存在長期均衡關系之后，還需要繼續考察研究變量之間的動態聯系。在實證研究中，脈沖響應分析被廣泛用于揭示VAR 模型中宏觀經濟變量間的動態聯系，也是計量分析中的一個重要步驟[13-14]。脈沖響應測量的是沖擊對變量不同時間上預期值影響的效果。

對lnISR、lnEIR和lnEEA分析結果如圖4所示。橫軸表示滯后時間(年)，縱軸表示各變量的波動程度。中間曲線分別代表各變量的脈沖響應及其變動趨勢，上下2條曲線代表響應值±2個標準誤差，即脈沖響應的變動范圍不超過正負2個標準誤差。

從圖4(a)和圖4(b)的脈沖響應函數分布可以看出，當期分別給能源消費規模和能源利用效率一個正的沖擊后，對產業結構優化均產生顯著回饋。其中，能源消費規模在第1期對產業結構優化先有負向影響，響應值為-0.001 5，之后迅速上升在第2期到達最大正向影響，響應值為0.001 7；達到最大正向影響后，響應減小，最終變為負向影響，第8期之后逐漸收斂。能源利用效率在第1期對產業結構優化產生負向影響，響應值為-0.003 6，在第2期觸底反彈，在第3、4期則轉為正向影響，之后出現波動但以負向影響為主，第10時逐漸收斂。以上結果表明，短期內能源消費規模對河南省產業結構的優化起到了抑制作用，產生這一現象原因可能是產業發展的路徑依賴，產業結構的調整無法在短期內實現，使得能源消費規模的增長并不能引起產業結構的優化；當產業結構優化到一定程度之后，將出現能源消費與產業發展的矛盾，經過較長的調整時期，二者形成均衡狀態。能源利用效率的提升使得各經濟主體短期利潤增長，也不利于產業結構的優化，只有當具有能源利用效率較高的產業得到快速發展時，產業結構才能得到優化。

從圖4(c)和圖4(d)的脈沖響應函數分布可以看出，當期給產業結構優化一個正的沖擊后，能源消費規模和能源利用效率并不是立即得到響應，它們的響應值均為0。之后，能源消費規模響應值快速下降，在第3期達到最小值-0.020后又迅速上升，負向反應減少，但響應值在較長時期內處于波動狀態；能源利用效率響應值先以較快速度增長，在第2期達到最大值0.004后快速減小，并在第4期達到沖擊的最低點，響應值為-0.008，第4期之后觸底反彈，負面反應波動并逐漸減少。以上結果表明，產業結構優化對能源消費規模產生負向影響，且不斷波動；產業結構優化在前2期對能源利用效率產生正向影響，之后轉化成負向影響，并且沖擊作用逐漸減弱。整體來看，河南省產業結構優化對能源消費消費規模有較明顯的抑制作用，即產業結構的優化能有效降低河南省能源消費規模。同時，產業結構優化也能在短期內提高能源利用效率。

圖4 脈沖響應函數Fig.4 Impulse response function

4.5 方差分解

脈沖響應能夠分析產業結構優化與能源消費之間的動態影響過程，但無法反映各變量之間的相互影響程度。為此，本文進一步采用方差分解法，分析產業結構優化與能源消費變化中各種沖擊的重要性占比，結果見表5。

表5 方差分解結果Tab.5 Variance decomposition results

由表5可知，對能源利用效率進行分解時，能源利用效率對自己的解釋量較大，一直在85%以上，但是總體來看解釋量不斷下降；能源消費規模和產業結構優化的影響較小，但呈增長的趨勢。對能源消費規模進行分解時，能源消費規模對自己的解釋量最大，能源利用效率對消費規模的解釋量次子，但產業結構優化對能源消費規模的解釋量也不小，經過若干期后，對能源消費規模的解釋量分別維持在28%和24%左右。對產業結構優化進行分解時，產業結構優化波動除了由自身變動解釋，能源利用效率的解釋量大于能源消費規模，從第3期起，對產業結構優化的解釋了，能源利用效率為28%左右，能源消費規模為11%左右。從方差分析結果來看，產業結構優化對能源消費規模的影響要大于對能源效率的影響，而能源利用效率對產業結構優化的影響要大于能源消費規模對產業結構優化的影響。

5 結語

根據1990—2019年河南省產業結構和能源消費數據的實證分析，可以得到如下結論：全省能源消費與產業結構優化之間存在顯著的互動關系。其中，產業結構優化能夠有效降低能源消費規模，并在短期內有助于提高能源利用效率；隨著時間的推移，能源消費規模將反過來影響產業結構優化，對能源消費規模的約束能夠加速產業結構優化；提高能源利用效率短期內會對產業結構優化產生負向影響，之后在一定時期又能夠促進產業結構的優化，但從長期來看，能源利用效率與產業結構優化之間因果關系并不顯著。

根據本文的研究結論，今后河南可以從以下幾個方面采取行動：①堅定不移地繼續推進產業結構優化。在注重一、二產業高質量發展的同時，大力發展第三產業，對減少能源消費規模，提升能源利用效率，具有重要意義，也有利于緩解生態環境對經濟發展的制約。②強化貫徹能耗雙控制度，細化能源消費減量行動計劃，優化能源資源配置，提高能效水平。以完善的能源制度倒逼產業結構優化升級，已得到實踐檢驗。③注重科技人才的引入和培養，引導和支持科技創新，以技術的力量提高能源利用效率。作為新興工業大省，技術創新能力不足既制約了能源利用效率的提升，也阻礙了產業結構的調整和升級。提高能源利用效率可能在短期內增加經濟主體的經營成本，造成產業結構優化升級進程受阻，但一旦技術改造完成，則能有效節約經濟主體的能源成本，提高利潤率，增強經營活力，從而加快產業結構優化升級。