劉冰　孫華臣

摘要 本文采用動(dòng)態(tài)面板門限模型分析能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的門限效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上以京津冀魯為例模擬控制煤炭消費(fèi)總量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)影響。研究發(fā)現(xiàn)：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段，能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響存在單門限效應(yīng)，且這種效應(yīng)會(huì)發(fā)生由負(fù)向到正向的趨向性變化。如果不考慮技術(shù)進(jìn)步和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化的影響，實(shí)施能源消費(fèi)總量控制政策，短期內(nèi)不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化；考慮技術(shù)沖擊和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化，會(huì)有利于促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，但能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整會(huì)弱化技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的正向沖擊。

關(guān)鍵詞 能源消費(fèi)總量控制；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化；動(dòng)態(tài)面板門限模型；數(shù)值模擬

中圖分類號(hào) F062.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2015）11-0075-07

BP世界能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示：2010年，我國(guó)能源消費(fèi)總量占全球能源消費(fèi)總量比例達(dá)20.3%，首次超過(guò)美國(guó)，躍居世界第一。并且，能源對(duì)外依存度越來(lái)越高，據(jù)卓創(chuàng)資訊數(shù)據(jù)顯示，2013年我國(guó)石油進(jìn)口依存度達(dá)到57.39%，天然氣對(duì)外依存度上漲至30.5%，較2012年均有明顯上升，能源供給的壓力不斷增大。此外，以霧霾頻發(fā)為典型特征的生態(tài)環(huán)境惡化，也與偏高的能源消費(fèi)總量以及不盡合理的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。為應(yīng)對(duì)能源消費(fèi)總量的剛性增長(zhǎng)和資源環(huán)境約束不斷趨緊的壓力，國(guó)家“十二五”規(guī)劃明確提出“單位GDP能耗降低”和“單位GDP二氧化碳排放降低”兩大目標(biāo)，并作為約束性指標(biāo)納入各地經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)和績(jī)效考核。在節(jié)能減排考核壓力和一票否決的考核評(píng)價(jià)機(jī)制下，地方政府紛紛對(duì)企業(yè)“拉閘限電”，扭曲了政策初衷[1]。新一屆政府進(jìn)一步硬化節(jié)能減排考核，并試點(diǎn)實(shí)施能源消費(fèi)總量控制政策，倒逼經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。實(shí)施能源消費(fèi)總量控制政策標(biāo)志著我國(guó)能源戰(zhàn)略從保供給為主，向控制能源需求轉(zhuǎn)變，這必將對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，特別是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)生重大影響[2]。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)的大邏輯、大背景下，深入研究能源消費(fèi)總量控制政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響，對(duì)促進(jìn)轉(zhuǎn)方式、調(diào)結(jié)構(gòu)，打造經(jīng)濟(jì)升級(jí)版具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

學(xué)者們對(duì)能源消費(fèi)總量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系進(jìn)行了研究。從已有研究成果看，主要集中于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)能源消費(fèi)的影響，包括對(duì)能源消費(fèi)總量和能源使用效率的影響兩個(gè)方面。研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有利于減少能源消費(fèi)總量，并且有利于提高能源消費(fèi)利用效率，降低能源消費(fèi)強(qiáng)度。如張意翔和孫涵[3]檢驗(yàn)了能源消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化之間的短期波動(dòng)和長(zhǎng)期均衡關(guān)系，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化的形成和發(fā)展對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)具有正向促進(jìn)作用，間接證實(shí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化將會(huì)減少能源消費(fèi)。FisherVanden et al.[4]對(duì)1997-1999年間中國(guó)2 500個(gè)大中型能源密集型企業(yè)進(jìn)行研究，得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有利于中國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度下降的結(jié)論。劉佳駿等[5]從空間視角分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)區(qū)域能源效率的影響，發(fā)現(xiàn)合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)能源效率提高貢獻(xiàn)較大。

采用雙重差分、傾向得分匹配等政策評(píng)價(jià)工具評(píng)估能源消費(fèi)總量控制的結(jié)構(gòu)效應(yīng)是行之有效的研究方法。然而，由于能源消費(fèi)總量控制試點(diǎn)地區(qū)較少、時(shí)間較短，不能為政策效果評(píng)估提供相對(duì)可靠的條件。因此，本文的研究思路更大程度上是分析能源消費(fèi)規(guī)模與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的相關(guān)關(guān)系，未能在反事實(shí)分析框架下做出能源消費(fèi)總量控制對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整影響的因果推斷，但仍是基于現(xiàn)實(shí)背景下一種新穎的嘗試。具體的問(wèn)題是，控制能源消費(fèi)總量會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整帶來(lái)什么樣的影響，這種影響與經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段和能源消費(fèi)規(guī)模變化有什么樣的關(guān)系，技術(shù)進(jìn)步和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整會(huì)給這種影響帶來(lái)什么樣的沖擊。鑒于煤炭是我國(guó)的主要能源，能源消費(fèi)總量控制的重點(diǎn)應(yīng)是煤炭消費(fèi)總量控制。于是，在黨的十八大明確實(shí)施能源消費(fèi)總量控制政策后，選擇京津冀魯?shù)貐^(qū)進(jìn)行煤炭消費(fèi)總量控制政策試點(diǎn)，能源消費(fèi)總量控制與煤炭消費(fèi)總量控制是內(nèi)在統(tǒng)一的。

本文采用Kremer et al.[6]改進(jìn)的動(dòng)態(tài)面板門限模型，分析能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的門限效應(yīng)。進(jìn)一步的，利用數(shù)值模擬技術(shù)刻畫京津冀魯這四個(gè)地區(qū)試點(diǎn)煤炭消費(fèi)總量控制政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的現(xiàn)實(shí)影響。

1.1 研究假設(shè)

能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)密切相關(guān)，同時(shí)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在深層次的內(nèi)在聯(lián)系[7]。研究能源消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)系，無(wú)論是基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，還是基于能源消費(fèi)規(guī)模，其影響效應(yīng)應(yīng)該符合非線性邏輯。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段，能源消費(fèi)規(guī)模和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)均會(huì)發(fā)生顯著變化，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力由要素驅(qū)動(dòng)、投資驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、財(cái)富驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，能源消費(fèi)需求應(yīng)該會(huì)經(jīng)歷一個(gè)先上升后下降的過(guò)程。具體而言，當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于初級(jí)發(fā)展階段時(shí)，此時(shí)的能源消費(fèi)著力點(diǎn)在于推動(dòng)工業(yè)化進(jìn)程，不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化（本文借鑒干春暉等[8]的做法，采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比（TS）作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的度量指標(biāo)）；當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于高級(jí)發(fā)展階段時(shí)，能源消費(fèi)是伴隨著科技進(jìn)步和新能源的廣泛利用，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重心由工業(yè)向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移，能源消費(fèi)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化進(jìn)程。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段，能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響存在門限效應(yīng)，且這種效應(yīng)會(huì)發(fā)生由負(fù)向到正向的結(jié)構(gòu)性變化。

對(duì)能源消費(fèi)規(guī)模而言，其對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響也是非線性的。當(dāng)能源消費(fèi)總量較低時(shí)，能源消費(fèi)要素的作用無(wú)關(guān)緊要，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整會(huì)自然的沿農(nóng)業(yè)-工業(yè)-服務(wù)業(yè)路線演進(jìn)，能源消費(fèi)會(huì)提升經(jīng)濟(jì)規(guī)模從而會(huì)促進(jìn)向服務(wù)型經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變；當(dāng)能源消費(fèi)總量較大時(shí)，能源的高消耗往往對(duì)應(yīng)著粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，很明顯此時(shí)的能源消費(fèi)不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)2：依賴于不同的能源消費(fèi)規(guī)模，能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整仍存在非線性影響，但此時(shí)的門限效應(yīng)變化與研究假設(shè)1相反。

事實(shí)上能源消費(fèi)總量控制政策的實(shí)質(zhì)性影響尚未真正顯現(xiàn)。這主要是因?yàn)樵诒３纸?jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的前提下，通過(guò)能源消費(fèi)總量控制倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，需要經(jīng)歷一個(gè)相對(duì)長(zhǎng)期的過(guò)程。但隨著創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略和新能源發(fā)展戰(zhàn)略的深化，技術(shù)進(jìn)步和新能源替代的疊加效應(yīng)將內(nèi)化于能源消費(fèi)總量控制過(guò)程，最終會(huì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)3：?jiǎn)渭兊哪茉聪M(fèi)總量控制對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的短期效應(yīng)不明顯，但考慮到技術(shù)進(jìn)步和新能源替代的疊加影響，能源消費(fèi)總量控制政策會(huì)有效的促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。

1.2 模型及變量

Hansen[9]將Tong[10]提出的門限模型拓展到面板數(shù)據(jù)框架下，首次提出了非動(dòng)態(tài)面板門限模型。在此基礎(chǔ)上，為了能夠考察經(jīng)濟(jì)變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系，TsungWu[11]首次將門限模型擴(kuò)展為動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中，將Hsiao et al.[12]提出的動(dòng)態(tài)面板估計(jì)方法和Hansen[9]提出的方法相結(jié)合，對(duì)動(dòng)態(tài)門限模型進(jìn)行估計(jì)。然而在傳統(tǒng)的門限模型中，均假定變量為外生變量[13]，這就使得模型在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的障礙，同時(shí)對(duì)于動(dòng)態(tài)門限模型的應(yīng)用產(chǎn)生限制。Caner & Hansen[14]提出了門限模型的工具變量估計(jì)方法，該方法不僅可以很好的解決內(nèi)生性的問(wèn)題，同時(shí)對(duì)于動(dòng)態(tài)門限模型的應(yīng)用起到了積極的推進(jìn)作用。Kremer et al.[6]在Caner & Hansen[14]的基礎(chǔ)上利用面板數(shù)據(jù)對(duì)動(dòng)態(tài)門限模型進(jìn)行改進(jìn)，同時(shí)解決了內(nèi)生性問(wèn)題。設(shè)模型形式為：

yit=μi+yit-1+β′1zitI（qit≤γ）+β′2zitI（qit>γ）+εit

其中，εit～iid（0，σ2），yit為被解釋變量，zit為解釋變量，可能包括內(nèi)生變量，也可能包括外生變量，可將zit劃分為z1it和z2it兩部分，其中z1it是外生變量，與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)，z2it為內(nèi)生變量，與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)。

上式中，被解釋變量本文采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的度量主要包括兩個(gè)維度：一個(gè)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，另一個(gè)是合理化。相比較而言，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化更能反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化演進(jìn)的特征。現(xiàn)階段，我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的典型特征是“經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)服務(wù)化”，第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)相對(duì)比重更適合度量現(xiàn)階段我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的主要特征。因此，本文借鑒干春暉等[8]的做法，采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比（TS）作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的度量指標(biāo)，其計(jì)算依據(jù)各省三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

根據(jù)研究問(wèn)題，本文門限變量主要有兩個(gè)：一是反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的人均GDP，為精確GDP和人均GDP均按2012年價(jià)格進(jìn)行平減；二是反映能源消費(fèi)規(guī)模的能源消費(fèi)總量。影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的因素是多方面的，既有宏觀層面也有微觀層面的因素?？v觀已有文獻(xiàn)，選取的解釋變量主要集中在創(chuàng)新變量、對(duì)外開放變量、結(jié)構(gòu)變量等。在此基礎(chǔ)上，本文選取的解釋變量主要有對(duì)外依存度、科技進(jìn)步、資源稟賦和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等。對(duì)外依存度是衡量開放水平的重要指標(biāo)，開放水平越高，越有利于我國(guó)承接發(fā)達(dá)國(guó)家的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，同時(shí)有利于促進(jìn)跨境電子商務(wù)、服務(wù)貿(mào)易等發(fā)展，其對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的影響需要綜合評(píng)判。達(dá)成共識(shí)的是，科技進(jìn)步是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的重要因素，其影響渠道主要包括技術(shù)和人才兩個(gè)方面，技術(shù)和人才紅利最終將轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)發(fā)展紅利，提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展的質(zhì)量和效益。資源稟賦、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是內(nèi)在統(tǒng)一的，很大程度上一地區(qū)的資源稟賦和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)決定了該地區(qū)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，進(jìn)而影響著本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。比如，煤炭、石油資源豐富的地區(qū)，往往煤炭開采加工、石油化工等產(chǎn)業(yè)比較發(fā)達(dá)。

對(duì)外依存度以進(jìn)出口貿(mào)易總額與GDP之比計(jì)算，其中進(jìn)出口貿(mào)易總額按當(dāng)年人民幣兌美元平均匯價(jià)進(jìn)行了折算?？萍歼M(jìn)步指標(biāo)借鑒Lesage et al[15]的做法，以專利授權(quán)數(shù)代表該地區(qū)的知識(shí)儲(chǔ)備予以衡量。資源稟賦指標(biāo)采用一次能源生產(chǎn)量占全國(guó)能源生產(chǎn)量比重指標(biāo)，能源消費(fèi)總量與年鑒統(tǒng)計(jì)口徑一致。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以煤炭能源消費(fèi)占能源消費(fèi)總量比重指標(biāo)表示，由于統(tǒng)計(jì)年鑒中該指標(biāo)缺失度較高，因此通過(guò)歷年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中地區(qū)煤炭能源消費(fèi)實(shí)物量估算各地區(qū)煤炭能源消費(fèi)量（煤炭能源消費(fèi)量的主要構(gòu)成是原煤，因此按原煤的折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)（0.714 3標(biāo)準(zhǔn)煤/kg）將煤炭消費(fèi)實(shí)物量進(jìn)行折標(biāo)）。由于青海和西藏兩省數(shù)據(jù)缺失較多，上海和湖南能源生產(chǎn)量數(shù)據(jù)因統(tǒng)計(jì)口徑的原因缺失嚴(yán)重，故剔除上述四地的樣本，重慶與四川的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，最后樣本地區(qū)為26個(gè)。綜合考慮數(shù)據(jù)的完整程度，確定樣本時(shí)間跨度為1987-2012年。變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

2 模型的計(jì)量分析

為了保證變量的平穩(wěn)性，我們將上述門限變量取自然對(duì)數(shù)，然后對(duì)門限變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。通過(guò)LLC檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)門限變量在1%的顯著性水平均為平穩(wěn)過(guò)程，符合門限模型的估計(jì)要求。傳統(tǒng)的非動(dòng)態(tài)面板回歸模型沒(méi)有考慮解釋變量的內(nèi)生性問(wèn)題，假定解釋變量為外生變量，會(huì)導(dǎo)致模型估計(jì)產(chǎn)生偏誤?？紤]到地區(qū)資源稟賦一方面決定了當(dāng)?shù)貢?huì)依賴現(xiàn)有資源發(fā)展產(chǎn)業(yè)，直接影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，如山西省煤炭資源豐富，煤炭業(yè)是其支柱產(chǎn)業(yè)；另一方面，儲(chǔ)量相對(duì)豐富的能源會(huì)成為地區(qū)能源消費(fèi)的首選，如煤炭在山西能源消費(fèi)總量中的占比高達(dá)90%。因此，資源稟賦具有較強(qiáng)的內(nèi)生性。本文采用資源稟賦的滯后期作為工具變量對(duì)模型中存在的內(nèi)生性予以修正。在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是一個(gè)連續(xù)、動(dòng)態(tài)的過(guò)程，單純采用非動(dòng)態(tài)門限模型不足以刻畫產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的非線性路徑。因此，將資源稟賦的滯后二期作為工具變量引入到動(dòng)態(tài)門限模型中，回歸結(jié)果如表2所示。

從表2中可以看出，當(dāng)人均GDP作為門限變量時(shí)，能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的門限效應(yīng)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，人均GDP的門限值為13 795元。當(dāng)門限值小于13 795元時(shí)，能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的門限效應(yīng)為-0.006 8，當(dāng)門限值大于13 795元時(shí)，能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的門限效應(yīng)為0.014 9，即隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展由初級(jí)階段向高級(jí)階段演進(jìn)，能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響存在門限效應(yīng)，且這種效應(yīng)會(huì)發(fā)生由負(fù)向到正向的趨向性變化，支持了研究假設(shè)1。本文測(cè)算出的人均GDP門限值是所有地區(qū)的平均值，未能反映出地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的差異。這與選取方法本身有關(guān)，但不影響目前所有地區(qū)均已跨越經(jīng)濟(jì)發(fā)展門限的判斷。當(dāng)能源消費(fèi)總量作為門限變量時(shí)，能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的門限效應(yīng)出現(xiàn)與假設(shè)相同的結(jié)果，具有較強(qiáng)的趨向性變化，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

3 對(duì)京津冀魯四地的考察：模擬與校準(zhǔn)

國(guó)家明確京津冀魯試點(diǎn)煤炭消費(fèi)總量控制政策，為估算能源消費(fèi)總量控制對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的具體影響提供了良好契機(jī)。根據(jù)京津冀及周邊地區(qū)《落實(shí)大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃實(shí)施細(xì)則》要求，到2017年底四地共壓減煤炭消費(fèi)總量8 300萬(wàn)t，各地凈削減量分別為北京市1 300萬(wàn)t、天津市1 000萬(wàn)t、河北省4 000萬(wàn)t、山東省2 000萬(wàn)t。國(guó)家《2014年能源工作指導(dǎo)意見(jiàn)》也明確要求，2014年京津冀魯分別削減原煤消費(fèi)300萬(wàn)t、200萬(wàn)t、800萬(wàn)t和400萬(wàn)t，合計(jì)1 700萬(wàn)t。因此，我們根據(jù)2017年底的總目標(biāo)以及2014年的具體目標(biāo)，對(duì)京津冀魯四地從2013年至2017年的削減計(jì)劃予以分解，并依據(jù)是否考慮技術(shù)進(jìn)步和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整，分類預(yù)測(cè)能源消費(fèi)總量控制政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響。

數(shù)值模擬的依據(jù)是表2求解的以人均GDP作為門限變量的動(dòng)態(tài)面板門限方程。模擬過(guò)程中，區(qū)分出變量與不變量，綜合各變量2013至2017年的實(shí)際變化和各自的系數(shù)差異，求解出2013年各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平。校準(zhǔn)是建立在數(shù)值模擬的基礎(chǔ)上，其依據(jù)是2013年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的實(shí)際值和模擬值的差值。具體而言，2014至2017年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的具體值為各年度各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的模擬值±2013年兩者的差值（若低估則為+，高估為-）。

3.1 不考慮技術(shù)進(jìn)步和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化

表3列示了不考慮技術(shù)進(jìn)步和新能源替代情況下，京津冀魯四地能源消費(fèi)總量控制對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的影響。結(jié)合總體煤炭削減計(jì)劃，我們假定北京2013年削減100萬(wàn)t，2014至2017年每年削減300萬(wàn)t；天津、河北、山東每年分別削減200，800，400萬(wàn)t。根據(jù)表2動(dòng)態(tài)面板門限模型回歸結(jié)果，煤炭消費(fèi)總量下降比例乘以回歸系數(shù)β^2即得到煤炭消費(fèi)總量控制對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的具體影響。從表3顯示數(shù)據(jù)看，實(shí)施能源消費(fèi)總量控制政策，短期內(nèi)不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，還將產(chǎn)生負(fù)向影響，落實(shí)到京津冀魯四地到2017年影響程度分別為-0.192 8，-0.129 7，-0.140 7，-0.056 5。說(shuō)明在現(xiàn)有技術(shù)水平和能源結(jié)構(gòu)條件下，能源消費(fèi)總量控制政策產(chǎn)生的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整倒逼機(jī)制短期內(nèi)不會(huì)顯現(xiàn)。我們必須正視這一問(wèn)題，采取措施加速能源消費(fèi)總量控制政策倒逼效應(yīng)的顯現(xiàn)。

3.2 考慮技術(shù)進(jìn)步和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化

事實(shí)上，技術(shù)進(jìn)步和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整都會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)生影響，從表2科技進(jìn)步和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等變量的系數(shù)符號(hào)也反映出相關(guān)變量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的影響。同時(shí)需進(jìn)一步考慮國(guó)家實(shí)施的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略、新能源戰(zhàn)略與剛剛起步的能源消費(fèi)總量控制政策交叉作用對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響。

具體方法為：計(jì)算研究區(qū)間內(nèi)京津冀魯四地科技進(jìn)步平均增長(zhǎng)率，結(jié)合各地科技發(fā)展目標(biāo)，將科技進(jìn)步平均增長(zhǎng)率上下浮動(dòng)2個(gè)百分點(diǎn)，分為三種情況進(jìn)行模擬。圖1、2的三維坐標(biāo)軸分別表示年度區(qū)間、能源消費(fèi)量變化及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平，反映出從2012年至2017年京津冀魯四地受科技進(jìn)步?jīng)_擊后能源消費(fèi)總量變化對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的影響。

與表3的結(jié)果相比，科技進(jìn)步對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化產(chǎn)生了明顯的正向沖擊，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化變動(dòng)由負(fù)向轉(zhuǎn)為正向。這說(shuō)明科技進(jìn)步可以彌補(bǔ)能源消費(fèi)總量下降產(chǎn)生的負(fù)面影響。

具體到地區(qū)而言，2013年北京產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化模擬值為3.56，根據(jù)《北京市2013年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》公布數(shù)據(jù)，測(cè)算其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化實(shí)際值為3.443 4，高估3.39%，在可接受的誤差范圍內(nèi)，而天津、河北、山東三地模擬值與實(shí)際值相差較大，導(dǎo)致模擬值的可信度大大降低。為此，我們查閱了2013年京津冀魯四地的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，計(jì)算了其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化實(shí)際值，并以此為基準(zhǔn)予以校準(zhǔn)，同時(shí)結(jié)合各地新能源發(fā)展目標(biāo)及能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整目標(biāo)，考慮能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的影響。校準(zhǔn)后的能源消費(fèi)總量控制與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化關(guān)系如圖2所示。校準(zhǔn)后發(fā)現(xiàn)，京津冀魯四地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化變動(dòng)范圍在合理的區(qū)間內(nèi)，北京的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平保持穩(wěn)定，天津微幅上升，河北、山東產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化演進(jìn)趨勢(shì)相對(duì)明顯。這種表現(xiàn)態(tài)勢(shì)與上述四地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異有很大的關(guān)系。目前，北京市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已進(jìn)入服務(wù)業(yè)主導(dǎo)階段，天津正處于服務(wù)業(yè)加快趕超工業(yè)的階段，河北、山東仍處于以工業(yè)為主導(dǎo)加快服務(wù)業(yè)發(fā)展階段。

從圖2可以看出，在考慮技術(shù)進(jìn)步正向沖擊的基礎(chǔ)上，加入能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整因素，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化演進(jìn)曲線變得相對(duì)平坦，說(shuō)明能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整弱化了技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的正向沖擊。我國(guó)能源的消費(fèi)結(jié)構(gòu)以煤炭為主，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整剛性特征較為明顯，雖然各地提出了明確的新能源發(fā)展目標(biāo)，降低煤炭占比的過(guò)程相對(duì)緩慢，再加上產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整慢于能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整，使得能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整短期內(nèi)沒(méi)能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。但長(zhǎng)期來(lái)看，新能源在能源消費(fèi)中的比重將進(jìn)一步提高，其替代效應(yīng)會(huì)逐漸顯現(xiàn)，在技術(shù)進(jìn)步的正向沖擊和新能源替代的雙重作用下，能源消費(fèi)總量控制政策能夠倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，這同時(shí)驗(yàn)證了研究假設(shè)3提出的觀點(diǎn)。

4 結(jié)論與政策建議

本文選擇經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段和能源消費(fèi)總量作為門限變量，采用動(dòng)態(tài)面板門限模型分析能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的門限效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上以京津冀魯為例模擬控制煤炭消費(fèi)總量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的動(dòng)態(tài)影響。研究發(fā)現(xiàn)：當(dāng)人均GDP和能源消費(fèi)量分別作為門限變量時(shí)，能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整存在單門限效應(yīng)，其中，人均GDP變量通過(guò)95%置信區(qū)間的顯著性檢驗(yàn)，能源消費(fèi)總量變量未通過(guò)95%置信區(qū)間的顯著性檢驗(yàn)。對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段，能源消費(fèi)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的門限效應(yīng)會(huì)發(fā)生由負(fù)向到正向的趨向性變化。具體而言，當(dāng)人均GDP小于13 795元時(shí)，能源消費(fèi)量變動(dòng)1%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平變動(dòng)-0.006 8；當(dāng)人均GDP大于13 795元時(shí)，能源消費(fèi)量變動(dòng)1%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平變動(dòng)0.014 9。