趙芳菲 秦穎

【摘 要】以1995—2015年年鑒統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能耗強(qiáng)度之間建立VAR模型，使用IRF函數(shù)與方差分解分析方法對三者之間的動態(tài)關(guān)系進(jìn)行分析。由脈沖響應(yīng)函數(shù)分析表明：技術(shù)進(jìn)步對能耗強(qiáng)度的沖擊效應(yīng)最大，但不具有持續(xù)性；由方差分解分析結(jié)果顯示：技術(shù)進(jìn)步對能耗強(qiáng)度的貢獻(xiàn)率可以達(dá)到12.5%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)率為5%。最后從技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對能耗強(qiáng)度的影響提出相應(yīng)的建議。

【Abstract】Based on the yearbook statistics from 1995 to 2015， the VAR mode is established among the technological progress， industrial structure and energy consumption intensity. The dynamic relationship among the three is analyzed by using IRF function and the method of variance decomposition analysis. The impulse response function analysis shows that the impact effect of technological progress on energy consumption intensity is the largest， but it is not sustainable. The results of variance decomposition analysis show that the contribution rate of technological progress to energy consumption can reach 12.5%， and the contribution rate of industrial structure is 5%. Finally， the corresponding suggestions are put forward from the influence of technological progress and industrial structure adjustment on energy consumption intensity.

【關(guān)鍵詞】技術(shù)進(jìn)步；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；能耗強(qiáng)度；VAR模型

【Keywords】technological progress； industrial structure； energy consumption intensity； VAR mode

【中圖分類號】O212 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A 【文章編號】1673-1069（2018）07-0193-04

1 引言

能源問題是世界性問題，幾乎所有國家都會面臨能源耗竭所帶來的困擾，當(dāng)然中國也列在其中。我國能源消費(fèi)量依舊處于高增長的趨勢，能源綜合利用率較低。在國內(nèi)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個領(lǐng)域中，能源的高消耗引起的高排放等問題成為制約現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸，技術(shù)進(jìn)步是解決這一問題的重要手段。

由于在傳統(tǒng)能源耗竭的制約下，當(dāng)前能源消費(fèi)處于倒“U”型能源庫茲涅茨曲線左側(cè)，還沒有達(dá)到頂峰，所以能源消費(fèi)還會在短期內(nèi)上升。但對于依靠政府的資產(chǎn)投入使得高耗能產(chǎn)業(yè)的能源消費(fèi)帶動經(jīng)濟(jì)增長的作用已經(jīng)減弱，所以在探尋新的經(jīng)濟(jì)增長方式中，依靠產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，提高技術(shù)水平成為經(jīng)濟(jì)和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的新路徑。

2 研究現(xiàn)狀

技術(shù)水平的提高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)都會通過提高部門能源利用率，使能源消費(fèi)量從高能耗向較低能耗部門的流通，這是能耗強(qiáng)度變動的主導(dǎo)因素。徐麗娜（2013）采用SVAR模型分析能源結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對能耗強(qiáng)度變化的沖擊效應(yīng)，結(jié)果表明，能源強(qiáng)度受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)沖擊較大，而對能源結(jié)構(gòu)的效應(yīng)較小。Mi ZF（2018）基于投入產(chǎn)出模型評價北京市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對能耗影響，結(jié)果表明，從2010-2020年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以節(jié)能39.42%，表明合理的調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠降低能耗強(qiáng)度。Wang，Q（2016）使用Divisia指數(shù)分析中國能源消耗，在中國1970-2012年，能源使用排放量增長了12.53倍，主要由個人收入快速增長和人口增長緩慢所造成，而1980年以來的技術(shù)進(jìn)步抵消了這一趨勢。Du（2015）采用綜合分解框架，將生產(chǎn)理論分解分析和指標(biāo)分解分析相結(jié)合，解釋了2003年至2010年中國能源消費(fèi)的快速增長[1]。結(jié)果顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化、勞動力替代和技術(shù)效率的變化在能源消費(fèi)增長中扮演著重要的角色，其中技術(shù)進(jìn)步使中國的能源消耗減少了22.4%。盡管應(yīng)用不同研究方法，但結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與技術(shù)進(jìn)步對能耗強(qiáng)度所產(chǎn)生的效應(yīng)不盡相同。

3 北京市能耗特征

能耗強(qiáng)度：能耗強(qiáng)度（EI）表示能源利用效率，用萬元GDP能源消耗表示。能耗強(qiáng)度下降率（EIR）表示能耗強(qiáng)度下降的速度，即：EIRt=（EIt-1-EIt）EIt-1，可見EI越小利用率越高，EIR>0說明能源效率提升，反之下降。計算結(jié)果如圖1：

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：從考察北京市的能耗強(qiáng)度（能源效率）可以發(fā)現(xiàn)，能耗強(qiáng)度由1995年的2.34下降至2015年的0.34，這一時期的萬元GDP能耗水平的下降，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整占多大程度的貢獻(xiàn)率？2011年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)處于在75%以上徘徊，對應(yīng)當(dāng)時能耗強(qiáng)度下降了21個百分點(diǎn)。這組數(shù)據(jù)是否能夠說明當(dāng)時的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)揮了能耗效應(yīng)？從能源經(jīng)濟(jì)學(xué)可知，由于行業(yè)之間的技術(shù)進(jìn)步的差異性，促使生產(chǎn)要素從低向高生產(chǎn)率行業(yè)轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級而提高了能源使用效率（能耗強(qiáng)度的下降）（Lewis，1954，Krüger，2008）。因此，能源經(jīng)濟(jì)中的結(jié)構(gòu)紅利指的是把能耗強(qiáng)度的下降歸結(jié)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。因此，本文可以揭示北京市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在1995-2015年時期是否產(chǎn)生能耗效應(yīng)，其結(jié)論對于北京市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和節(jié)能降耗具有明顯的現(xiàn)實(shí)意義。

技術(shù)進(jìn)步：從可持續(xù)發(fā)展理論和經(jīng)濟(jì)學(xué)理論可知，技術(shù)進(jìn)步是當(dāng)前提高能源利用率，降低能耗的主要原因之一，是實(shí)現(xiàn)能源約束下經(jīng)濟(jì)增長的重要保證。從各行業(yè)可以看出，對機(jī)器設(shè)備等固定資產(chǎn)的更新改造、引進(jìn)或自主研發(fā)先進(jìn)的工藝設(shè)備均顯著提高技術(shù)水平。劉源遠(yuǎn)（2008）在研究技術(shù)進(jìn)步在能源消費(fèi)方面的回彈效應(yīng)影響時，提出能源利用技術(shù)水平的提升是節(jié)能降耗與提高利用率的重要手段[2]。但在2000年以后，技術(shù)進(jìn)步不僅會帶動經(jīng)濟(jì)增長，同時刺激了能源消費(fèi)總量的增加，盡管技術(shù)進(jìn)步對能耗的貢獻(xiàn)率趨于平穩(wěn)勢態(tài)，但其導(dǎo)致的能源消費(fèi)量確處于上升趨勢，這與技術(shù)進(jìn)步的特點(diǎn)有關(guān)，即技術(shù)進(jìn)步對能源消費(fèi)在不同時期產(chǎn)生的影響不同。

4 變量選擇及模型設(shè)定

為揭示能耗強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步之間存在怎樣的作用關(guān)系，首先定義變量，基于此探討模型的設(shè)定。

4.1 變量定義

4.1.1 能耗強(qiáng)度

依據(jù)北京市統(tǒng)計局計量方法，定義能耗強(qiáng)度（EI）為萬元GDP的能源消費(fèi)，即：EI=EC/GDP其中EC為能源消費(fèi)總量，以萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤表示；GDP以1980年為基數(shù)的不變價，以億元表示；樣本期間1995-2015年。

4.1.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

定義產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（thdstr）為hdstr=TI/GDP，其中TI為第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值（單位：億元），GDP為北京市生產(chǎn)總值（單位：億元）由于IS為比值數(shù)據(jù)，所以TI與GDP取各自名義值。

4.1.3 技術(shù)進(jìn)步

廣義的技術(shù)進(jìn)步是指能提高生產(chǎn)效率的一切因素，用全要素生產(chǎn)率來表示。張少軍（2009）用全員勞動生產(chǎn)率代表技術(shù)進(jìn)步。但是由于北京市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在近年來都在向第三產(chǎn)業(yè)靠攏，符合狹義技術(shù)進(jìn)步即技術(shù)本身發(fā)生的變化，R&D;能促進(jìn)新的發(fā)明、創(chuàng)新產(chǎn)生，改進(jìn)產(chǎn)品，增加消費(fèi)者的效用，提高全要素生產(chǎn)效率。所以本文借助研發(fā)支出（lnrd）描述技術(shù)進(jìn)步。

4.2 VAR模型設(shè)定

VAR模型的實(shí)質(zhì)是將每一個內(nèi)生變量的滯后項作為函數(shù)構(gòu)造回歸模型，一般形式如下：

Yt=α1Yt-1+α2Yt-2+…+αpYt-p+εt

其中Y表示內(nèi)生變量，P表示滯后階數(shù)，A代表系數(shù)矩陣。VAR模型的平穩(wěn)性需要根據(jù)整個系統(tǒng)平穩(wěn)性判斷，如果特征根倒數(shù)的模小于1，則模型平穩(wěn)，否則，不平穩(wěn)。

因為此模型是無約束模型，因此可以把每個變量當(dāng)作被解釋變量，并且包含各變量的滯后期。根據(jù)AIC或SC最小信息準(zhǔn)則選擇滯后期。

基于此本文設(shè)定包含能耗強(qiáng)度ei、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)thdstr、技術(shù)進(jìn)步lnrd，滯后期為1的VAR模型，公式如下：

Yt=α1Yt-1+εt；Yt=eilnrdthstr

由于這些變量代表了變量之間的動態(tài)影響關(guān)系，不會因為變量的滯后期不顯著舍去，而是為每個方程保留這些變量。VAR模型估計結(jié)果表達(dá)式為：

Yt= 0.806 -0.025 -0.115-0.671 0.479 2.928-0.007 0.008 0.707Yt-1+εt；Yt

=eilnrdthstr

本文先對變量建立VAR模型，進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗，再用Granger因果關(guān)系檢驗每個變量的滯后項是否對其他變量當(dāng)期值有影響，并繪制IRF圖比較全面的反應(yīng)變量之間的動態(tài)關(guān)系，最后利用方差分解，將系統(tǒng)內(nèi)一個變量的方差分解到其他變量上去，分析變量之間的動態(tài)關(guān)系。

6 實(shí)證分析

對于判斷模型中變量之間的動態(tài)關(guān)系則需要用Granger因果分析、IRF與方差分解進(jìn)行分析。系數(shù)只是反映變量間局部動態(tài)關(guān)系，難以捕捉到全面復(fù)雜關(guān)系，本文關(guān)注的是一個變量對另一個變量沖擊影響的全過程，在此之下繪制IRF脈沖響應(yīng)函數(shù)來描繪變量之間的動態(tài)變化。方差分解是將一個變量的方差分解到各個擾動項上，分析每個擾動項對變量的影響程度。首先對VAR模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗。

就圖3中特征根倒數(shù)的模而言，所有模都小于1（位于單位圓內(nèi)），表明建立的VAR模型是穩(wěn)定的。

圖中實(shí)線表示變量受沖擊后的走勢，兩側(cè)的虛線表示兩倍的標(biāo)準(zhǔn)誤差?？梢钥闯瞿芎膹?qiáng)度受自身一個沖擊后一直下降，直到第20期趨于平穩(wěn)；受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的沖擊后開始下降，直到第8期開始回轉(zhuǎn)；受技術(shù)進(jìn)步的沖擊后連續(xù)下降4期，然后保持穩(wěn)定。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)受能耗強(qiáng)度的沖擊作用后緩慢上升，第20期趨于平穩(wěn)；受自身一個沖擊后下降速率較快，并在第18期趨于平穩(wěn)；受技術(shù)進(jìn)步的沖擊后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在前4期有正向反映，第5期開始下降。技術(shù)進(jìn)步受能耗強(qiáng)度的沖擊后有緩慢的上升趨勢，在第12期趨于平穩(wěn)；受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的沖擊后，在第3期達(dá)到頂峰；受自身沖擊后在前4期急劇下降，第5期開始趨于平穩(wěn)。

6 結(jié)論與建議

北京市能耗強(qiáng)度一直處于下降態(tài)勢，能耗強(qiáng)度下降率（eir）顯示出不規(guī)則的倒“V”型調(diào)整，即下降速度呈現(xiàn)出非線性的演變。北京市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重表示），從1995年的53%到2015年的80%，第三產(chǎn)業(yè)以近2%的年均增長率增長，而能耗強(qiáng)度以近4%的年均下降率降低。技術(shù)進(jìn)步即R&D;研發(fā)支出增長速率比較緩慢，但一直處于上升趨勢?；谏鲜鰯?shù)據(jù)的特征演變，本文構(gòu)建了基于VAR模型的能耗強(qiáng)度與產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步的關(guān)系研究。得出以下結(jié)論：

脈沖響應(yīng)和方差分解分析表明，技術(shù)進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整對能耗強(qiáng)度的下降具有可持續(xù)性?；赩AR模型構(gòu)建的技術(shù)進(jìn)步（R&D;）和能耗強(qiáng)度之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。從能耗強(qiáng)度持續(xù)下降這一點(diǎn)可以說明，技術(shù)進(jìn)步與能耗強(qiáng)度之間是存在關(guān)系的，但從Granger因果檢驗表明，技術(shù)進(jìn)步與能耗強(qiáng)度之間短期內(nèi)不存在直接的因果關(guān)系，表明技術(shù)進(jìn)步對能耗強(qiáng)度的影響可能通過其他中間變量傳遞到能耗強(qiáng)度。脈沖響應(yīng)表明技術(shù)進(jìn)步的沖擊對能耗強(qiáng)度響應(yīng)是持久的，從方差分解結(jié)果來看，就長期而言，能耗強(qiáng)度的誤差中，源于技術(shù)進(jìn)步的影響要大于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[3]。

針對以上結(jié)論對北京市能源消費(fèi)提出相關(guān)建議：要促使經(jīng)濟(jì)增長轉(zhuǎn)向全要素增長方式轉(zhuǎn)變。一方面通過提高各要素生產(chǎn)效率降低能耗強(qiáng)度，另一方面，強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長中起到的重要作用，以降低能源總量消費(fèi)的控制對經(jīng)濟(jì)增長的制約。

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