馮 沛

（1.中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院,北京100872；2.國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)教育培訓(xùn)中心,北京100073）

0 引言

工業(yè)化以來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，能源產(chǎn)業(yè)的地位也是日趨重要：能源產(chǎn)業(yè)在整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系中處于基礎(chǔ)地位、其產(chǎn)品幾乎出現(xiàn)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的所有產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈之中，同時(shí)能源又是當(dāng)今國(guó)際政治、經(jīng)濟(jì)、軍事、外交關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，世界各地的能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平卻差別很大，發(fā)展較好的區(qū)域既有能源儲(chǔ)備豐富的地區(qū)，如，中東、俄羅斯和拉美，也有經(jīng)濟(jì)總量靠前的國(guó)家，如，美國(guó)和中國(guó)。與此類(lèi)似，中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較高的地區(qū)既包括山西、內(nèi)蒙古（中部、東部）、新疆、以及四川為代表的能源儲(chǔ)備豐富的地區(qū)，也包括京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的區(qū)域。從實(shí)際情況來(lái)看，不同地區(qū)的能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在不平衡現(xiàn)象，這種現(xiàn)象與能源產(chǎn)業(yè)集聚存在緊密相關(guān)性。

目前，世界各大經(jīng)濟(jì)體對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展都倍加重視，都希望能利用“熱點(diǎn)”區(qū)域的輻射效應(yīng)帶動(dòng)周邊區(qū)域的協(xié)同發(fā)展，進(jìn)而使得整個(gè)經(jīng)濟(jì)體能夠均衡、穩(wěn)定、持續(xù)發(fā)展。鑒于能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)推動(dòng)作用，世界各國(guó)都對(duì)該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展給予了極高的重視。中國(guó)對(duì)能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展歷來(lái)都十分重視，國(guó)家層面的《能源發(fā)展規(guī)劃》定期出臺(tái)，各地也逐期對(duì)照規(guī)劃。這些規(guī)劃中都對(duì)重點(diǎn)區(qū)域的能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)行了強(qiáng)調(diào)。以2013年國(guó)務(wù)院印發(fā)的《能源發(fā)展“十二五”規(guī)劃》為例，該規(guī)劃明確了國(guó)家建設(shè)綜合能源基地的目標(biāo)，從另外一個(gè)角度促進(jìn)了中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)的集聚化發(fā)展。在這樣的綜合背景之下，能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的量化研究無(wú)疑將成為當(dāng)前學(xué)術(shù)領(lǐng)域研究的一個(gè)重點(diǎn)。

鑒于之前國(guó)內(nèi)學(xué)者很少?gòu)漠a(chǎn)業(yè)的角度研究能源，僅有關(guān)于能源產(chǎn)業(yè)的研究也多局限于產(chǎn)業(yè)集聚和產(chǎn)業(yè)安全，本文將使用空間計(jì)量模型來(lái)測(cè)度中國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)劃（不包括港、澳、臺(tái)地區(qū)；以下簡(jiǎn)稱：省份）能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，即，能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。

1 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)處理

本文旨在研究中國(guó)31個(gè)省份的能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)。因此，在進(jìn)行研究時(shí)所選取的指標(biāo)為與宏觀經(jīng)濟(jì)和能源產(chǎn)業(yè)相關(guān)的指標(biāo)。

與宏觀經(jīng)濟(jì)相關(guān)的指標(biāo)主要有國(guó)民總收入、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，本文根據(jù)研究慣例、即相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲取性，選取國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（簡(jiǎn)稱GDP）作為研究對(duì)象。

與能源相關(guān)的指標(biāo)既有以實(shí)物為計(jì)量單位的、也有以貨幣為計(jì)量單位的，本文基于產(chǎn)業(yè)視角進(jìn)行研究，故選取以貨幣為計(jì)量單位的指標(biāo)。由于《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》中并沒(méi)有一個(gè)單獨(dú)的行業(yè)叫能源行業(yè)，本文將《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》中5個(gè)與能源相關(guān)的行業(yè)進(jìn)行合并后組成了能源產(chǎn)業(yè)（簡(jiǎn)稱EI）。這5個(gè)與能源相關(guān)的行業(yè)分別是“煤炭開(kāi)采和洗選業(yè)”、“石油和天然氣開(kāi)采業(yè)”、“石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)”、“電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)”和“燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)”。

這一處理方式與中國(guó)投入產(chǎn)出學(xué)會(huì)課題組（2007）[1]、趙晶（2010）[2]、馮沛（2013）[3]等在研究中所采用的處理方式相一致。

鑒于中國(guó)的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)于1984年首次發(fā)布后，又分別于1994年、2002年和2011年進(jìn)行了三次修訂。而為了避免出現(xiàn)研究行業(yè)所涵蓋范圍前后不一致的情況發(fā)生，本章選取了使用《2002國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》進(jìn)行編制的2004～2013年的《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，即，本文研究時(shí)間范圍為2003～2012年。本文研究數(shù)據(jù)來(lái)源于2004～2013年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、以及《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》。

此外，本文在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析時(shí)所使用的空間統(tǒng)計(jì)分析軟件為GeoDa1.6.2。

2 中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)計(jì)量分析

2.1 空間計(jì)量模型的引入

如本文第二部分所述，諸多學(xué)者在空間計(jì)量模型的構(gòu)建上進(jìn)行了大量的研究，且也有一些學(xué)者試圖給出更為一般的空間計(jì)量模型，如，Anselin（1988）[4]、林光平和龍志和（2014）[5]等。本文選取了其中三個(gè)較為常用的截面空間計(jì)量模型來(lái)研究中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

（1）空間滯后模型（簡(jiǎn)稱SLM）

空間滯后模型是指在模型中包含因變量空間滯后因子的回歸模型。該模型是由Ord（1975）[6]在前人研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入空間權(quán)重矩陣W構(gòu)建的?？臻g滯后模型可分為兩種形式，即，純滯后模型和一般空間滯后模型。其中，前者不包含因變量的空間自相關(guān)項(xiàng)以外的其它自變量，是后者的特殊形式。一般空間滯后模型的表達(dá)式為：

式（1）中，y是n×1階的因變量列向量；ρ是因變量的空間自相關(guān)系數(shù)，其取值在-1到1之間；W是n×n階的空間權(quán)數(shù)矩陣，通常情況下為一階相鄰矩陣；X是k個(gè)解釋變量的n×k階矩陣；β1是k×1階的解釋變量對(duì)因變量回歸系數(shù)列向量；ε是n×1階的隨機(jī)誤差列向量，且ε～N（0,σ2I）。

（2）空間誤差模型（簡(jiǎn)稱SEM）

空間誤差模型是指對(duì)模型中的誤差項(xiàng)設(shè)置空間滯后因子的回歸模型。根據(jù)誤差項(xiàng)空間相關(guān)結(jié)構(gòu)的不同，空間誤差模型分為空間誤差自相關(guān)模型、空間誤差移動(dòng)平均模型、空間誤差自相關(guān)移動(dòng)平均模型和空間誤差分量模型。其中，空間誤差自相關(guān)模型被使用最多，其表達(dá)式為：

式（2）中，誤差項(xiàng)μ由其空間自相關(guān)項(xiàng)Wμ和正態(tài)獨(dú)立同分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ε組成；λ是空間誤差自相關(guān)系數(shù)。

通過(guò)數(shù)學(xué)變換，式（2）可合并為：

（3）空間杜賓模型（簡(jiǎn)稱SEM）

空間杜賓模型是指在模型中既包含因變量空間滯后因子、又包含因變量空間滯后因子的回歸模型。該模型可以看做是空間滯后模型和空間誤差模型的擴(kuò)展形式，可通過(guò)對(duì)前述模型增加相應(yīng)的約束條件進(jìn)行設(shè)立。其模型形式為：

式（4）中，包含兩個(gè)空間權(quán)重矩陣W1和W2。其中，W1是因變量的空間相關(guān)關(guān)系，W2是自變量的空間相關(guān)關(guān)系，兩者可以可以相同、也可以不同；β2是k×1階的外生變量的空間自相關(guān)系數(shù)；ε是滿足正態(tài)獨(dú)立同分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.2 空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

空間計(jì)量分析中一個(gè)重要的環(huán)節(jié)便是構(gòu)建空間權(quán)重矩陣。目前，常用的空間權(quán)重矩陣構(gòu)建方法有多種，而不同的空間權(quán)重矩陣會(huì)帶來(lái)不同的分析結(jié)果。因此，選擇一個(gè)合適的空間權(quán)重矩陣尤為重要。

常用的空間結(jié)構(gòu)矩陣的構(gòu)造方法大致可分為鄰近權(quán)重和距離權(quán)重兩種?？紤]到中國(guó)并無(wú)任何兩個(gè)省份是頂點(diǎn)相鄰、而全部是邊界相鄰，因此選擇Rook相鄰和Queen相鄰所得到的空間權(quán)重矩陣是一致的。通過(guò)對(duì)Rook一階相鄰關(guān)系（具體相鄰關(guān)系見(jiàn)表1）和二階相鄰關(guān)系（即“鄰居”的“鄰居”）進(jìn)行實(shí)證，發(fā)現(xiàn)選擇Rook一階空間權(quán)重矩陣較為理想。原因是選擇Rook一階相鄰之后，隨著階數(shù)的升高，所得到的Moran指數(shù)值逐階下降，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間自相關(guān)隨著空間距離的增大而減小，符合地理學(xué)第一定理（Tobler，1970）[7]。

此外，本文還使用了距離權(quán)重來(lái)構(gòu)建矩陣，但效果均不理想。例如，使用k-nearest法構(gòu)建空間權(quán)重矩陣時(shí)，通過(guò)中國(guó)31個(gè)省份地理相鄰信息（見(jiàn)表1）發(fā)現(xiàn)“鄰居”最少的省份海南?。?個(gè)），“鄰居”最多的是內(nèi)蒙古和陜西（8個(gè)），因此設(shè)定k=3、4、5、6，結(jié)果發(fā)現(xiàn)存在嚴(yán)重的不對(duì)稱鄰近現(xiàn)象；又如，使用Threshold法構(gòu)建空間權(quán)重矩陣時(shí)，由于中國(guó)各省份面積差異巨大，導(dǎo)致“閥值”設(shè)定困難。因此，使用該方法構(gòu)建空間權(quán)重矩陣并不適用。

最終，本文采用的Rook一階相鄰關(guān)系的空間權(quán)重矩陣。

表1 中國(guó)31個(gè)省份地理相鄰信息匯總表

需要特別說(shuō)明的是：海南并不與任何省份相鄰，但是，為了避免空間權(quán)重矩陣中的某一行全部為0，以造成矩陣運(yùn)算不便，本文將海南設(shè)定為與其距離最近的廣東相鄰。類(lèi)似的處理方式在諸多國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究中都能見(jiàn)到，如呂?。?011、2013）[8，9]、王慶喜等（2014）[10]等。

2.3 空間計(jì)量模型構(gòu)建的事前檢驗(yàn)

與傳統(tǒng)計(jì)量模型的構(gòu)建不同，空間計(jì)量模型的構(gòu)建可以進(jìn)行事前的空間相關(guān)性檢驗(yàn)，即，若計(jì)量模型中的變量或誤差項(xiàng)存在顯著的空間相關(guān)性，則需要在模型中引入空間滯后因子。用于空間相關(guān)性事前檢驗(yàn)方法較多，最常用的有Moran指數(shù)檢驗(yàn)、聯(lián)合LM統(tǒng)計(jì)量、極大似然LM-Lag檢驗(yàn)、極大似然LM-Error檢驗(yàn)、以及穩(wěn)健LM-Lag檢驗(yàn)和穩(wěn)健LM-Error檢驗(yàn)等。

基于中國(guó)31個(gè)省份的能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)、以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行空間相關(guān)性的事前檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

由表2可知，對(duì)使用分省數(shù)據(jù)構(gòu)建能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間關(guān)系的空間計(jì)量模型進(jìn)行事前檢驗(yàn)時(shí)，所有涉及模型的Moran指數(shù)和LM系數(shù)都能通過(guò)0.05的顯著性檢驗(yàn)，但構(gòu)建空間滯后模型和空間誤差模型的LM-Error系數(shù)未能通過(guò)檢驗(yàn)，而構(gòu)建空間杜賓模型的相關(guān)檢驗(yàn)都通過(guò)，即，構(gòu)建空間杜賓模型來(lái)反映能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系較為合理。但本文為了進(jìn)一步對(duì)比不同空間計(jì)量模型的合理性，在模型構(gòu)建、及事后檢驗(yàn)環(huán)節(jié)對(duì)所涉及到的三種空間計(jì)量模型都進(jìn)行了構(gòu)建。

表2 空間計(jì)量模型構(gòu)建事前檢驗(yàn)結(jié)果匯總表

2.4 空間計(jì)量模型的構(gòu)建

根據(jù)前述空間計(jì)量模型，即式（1）、（3）和（4），本文將分別構(gòu)建SLM、SEM和SDM。同時(shí)，本文為了對(duì)比引入空間滯后因子前后中國(guó)能源相關(guān)產(chǎn)業(yè)（行業(yè)）發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間關(guān)系的變化，還將構(gòu)建經(jīng)典的線性回歸模型（Linear Regression Model，簡(jiǎn)稱LRM）。

2.5 空間計(jì)量模型的參數(shù)估計(jì)與事后檢驗(yàn)

現(xiàn)有的空間計(jì)量模型估計(jì)方法中，最主要的參數(shù)估計(jì)方法包括極大似然法、擬極大似然法、工具變量法和兩階段最小二乘法、廣義矩法、以及Bayes法等。由于極大似然估計(jì)量在滿足假定條件時(shí)具有一致性和漸近有效性等優(yōu)良性質(zhì)，因此，本文使用極大似然（ML）法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)（具體估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3）。

同時(shí)，可以使用不同的統(tǒng)計(jì)量對(duì)所構(gòu)建模型進(jìn)行事后檢驗(yàn)。這些統(tǒng)計(jì)量既包括空間相關(guān)性的條件LM統(tǒng)計(jì)量、LR統(tǒng)計(jì)量和Wald統(tǒng)計(jì)量等，也包括相關(guān)系數(shù)、AIC和SC等通用統(tǒng)計(jì)量。

表3為不同空間計(jì)量模型的參數(shù)估計(jì)、及事后檢驗(yàn)結(jié)果匯總表。通過(guò)表3中模型事后檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，空間誤差模型和空間杜賓模型通過(guò)了LR檢驗(yàn)，而空間滯后模型未通過(guò)LR檢驗(yàn)。結(jié)合相關(guān)系數(shù)、AIC和SC等統(tǒng)計(jì)量，以及空間相關(guān)性的事前檢驗(yàn)，本文確定空間杜賓模型為表示中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的最終計(jì)量模型：

表3 不同計(jì)量模型的參數(shù)估計(jì)值匯總表

由本章確定的最終計(jì)量模型式（9）可以看出，能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)區(qū)域自身經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著正向的推動(dòng)作用，而區(qū)域之外的能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展卻對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)自身的發(fā)展有著負(fù)向的拉動(dòng)作用，且這個(gè)作用力并不小。也就是說(shuō)，能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但相鄰區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展卻有著負(fù)面的影響。

此外，本文為了縱向?qū)Ρ饶茉串a(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，利用2003～2011年數(shù)據(jù)構(gòu)建能源產(chǎn)業(yè)為自變量的空間杜賓模型，并對(duì)每一個(gè)模型進(jìn)行了參數(shù)的估計(jì)和檢驗(yàn)（見(jiàn)表4）。

表4 空間杜賓模型參數(shù)估計(jì)值（2003～2012年）匯總表

由表4可以看出，2003～2012年的空間杜賓模型參數(shù)全部通過(guò)了檢驗(yàn)。其中，常數(shù)項(xiàng)逐年快速放大；因變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)始終為正，呈現(xiàn)出逐年放大的趨勢(shì)，這說(shuō)明相鄰區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)特定區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著正向的影響，且影響程度逐年增加；能源產(chǎn)業(yè)的回歸系數(shù)始終為正，且其絕對(duì)值呈現(xiàn)出逐年振蕩縮小的態(tài)勢(shì)，這說(shuō)明能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著正向的影響，但這種影響在逐年下降；自變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)始終為負(fù)，且其絕對(duì)值呈現(xiàn)逐年振蕩放大的趨勢(shì)，這說(shuō)明相鄰區(qū)域的能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)特定區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展不但有著負(fù)面的影響，而且這種影響的負(fù)面性越來(lái)越強(qiáng)。

3 結(jié)論及政策建議

通過(guò)前述分析，可以總結(jié)得出中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響效應(yīng)：

（1）中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出顯著的空間相關(guān)性，使用空間計(jì)量模型分析其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系有著很強(qiáng)的合理性。

（2）中國(guó)區(qū)域能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)本區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響呈現(xiàn)顯著的正效應(yīng)，而對(duì)相鄰區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響卻呈現(xiàn)顯著的負(fù)效應(yīng)。

（3）中國(guó)區(qū)域能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)本區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正效應(yīng)隨時(shí)間推移逐年減小，而對(duì)相鄰區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的負(fù)效應(yīng)卻隨時(shí)間逐年增大。

基于上述結(jié)論，本文對(duì)中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提出以下建議：

（1）充分利用中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)相對(duì)集中的優(yōu)勢(shì)，在能源集聚區(qū)大力發(fā)展相關(guān)產(chǎn)業(yè)，以促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

（2）有效遏制中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)空間“溢出”的負(fù)效應(yīng)，強(qiáng)化區(qū)域間的交流合作，促進(jìn)能源產(chǎn)業(yè)的跨區(qū)域流動(dòng)與集聚，實(shí)現(xiàn)能源產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)性的最優(yōu)化。

[1]中國(guó)投入產(chǎn)出學(xué)會(huì)課題組.中國(guó)能源部門(mén)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)分析[J].統(tǒng)計(jì)研究,2007,(5).

[2]趙晶.中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)影響的分析——基于2007年投入產(chǎn)出表[D].武漢:中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué),2010.

[3]馮沛.中國(guó)分區(qū)域能源產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性分析[J].中國(guó)統(tǒng)計(jì),2013,(5).

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