论文导读::产业结构变动直接影响着能源的消费量变化。而温室气体排放主要来源于能源消费。研究产业结构变动对我国能源消费的影响。
论文关键词:产业结构,能源消费,影响
1引言
气候变化是人类可持续发展面临的最大威胁,气候变化的主因是温室气体排放的增加,而温室气体排放主要来源于能源消费。因为各产业对能源的需求量不同,产业结构变动直接影响着能源的消费量变化。当前,我国正在进行产业结构调整,同时节能减排工作面临很大的国际和国内压力。如何使我国的产业结构调整能够有利于节能减排目标的实现是一个亟需研究的问题。在此背景下,研究产业结构变动对我国能源消费的影响,对于我国未来制定能源发展战略、优化产业结构、减少温室气体排放、发展低碳经济具有重要的现实意义。
对于产业结构变动与能源消费的关系,国外有许多学者进行了相关研究。Baiding Hu (1998)运用投入产出法分析了1987~1997年产业结构与技术的变化对中国能源消费强度的变化影响。用直接的投入产出系数变化反映技术的变化,主要以煤、石油、天然气、电、焦炭等六种能源要素为研究范围,结果显示,中国能源消耗强度的下降主要原因是直接能源投入需求的变化核心期刊,总投入需求的变化导致了总产出和能源消费的增长,但总投入需求变化效应小于直接投入需求的变化效应,故最终总的能源消耗强度呈下降趋势。
Fisher-Vanden(2006)使用企业层次的数据分析能源效率提高的因素,发现随着产业分类细化,产业结构变动所起的作用逐渐提高;当将结构变动细化到四位数产业甚至公司水平时,结构变动对能源强度变动的贡献超过技术变动的贡献。
Jonathan E.Sinton(2001)则从能源统计数据的真实性方面提出了疑问,认为能源供给存在低估,同时他也认为即使能源消费统计准确,是技术进步还是产业结构或者其它因素对中国能源消费产生影响是值得进一步研究的问题。
Richard F.Garhaccio(1999)等运用投入产出法研究了1978~1995年期间中国单位产出能源消费量下降的原因,其研究把这种消费效率的改进分解成技术变化、进出口总量和成分变化等各种结构变化。其结论认为,1987年—1992年间能源消费效率的改进主要是由于部门中技术的变化,一些能源密集型产品进口的增加也促进了这种效率的提高,但是产业结构的变化却使能源消费增加。
ZhongXiang Zhang(2003)研究了1990年~1997年中国工业部门能源消费效率改进的情况。他认为,产业结构调整对我国工业部门能源效率提高的作用是负面的,导致整个工业部门能源效率提高的原因在于各个子部门能源消费效率的提高。
近年来,国内一些学者也开始对这个问题进行研究,但是大多数文献是针对能源消费与经济增长的关系进行的研究,而对产业结构变化与能源消费关系的研究相对较少。欧晓万(2007)对三次产业能源消费与产业产值分别进行了协整分析,但没有从总体上考虑能源消费与三次产业之间的相互关系。史丹(1999)认为结构变动是能源消费的重要影响因素,且对不同的能源品种影响程度和作用方向不完全一致,徐博(2004)等研究得出第一产业和工业比重的变化是影响能源消费总量变化的主要因素。杨洋 (2008) 等利用我国1978~2006年的相关数据对影响我国能源强度的因素进行了实证研究,结果表明产业结构变动对能源强度的提高或降低的影响程度最大。
在借鉴以上研究的基础上,本文利用1978-2008年我国产业结构和能源消费等时间序列数据,对产业结构变动对我国能源消费的影响进行实证研究。
2 数据来源和处理
2.1数据来源
本文进行实证研究所用的数据范围是1978~2008年核心期刊,主要指标有中国能源消费总量、各年度国内生产总值(GDP)、三次产业的国内生产总值以及三次产业在国民经济中所占比重等,以1978年为基期,通过GDP平减指数计算出各年真实GDP。其中以三次产业在国民经济中所占比重代表产业结构,以比重的变化代表产业结构的变化。
能源消费总量的数据来自中国能源统计年鉴(1979,2009),是实物指标,单位为百万吨标准煤;GDP和产业结构的相关数据来源于中国统计年鉴(2009)。对于三次产业的数据有两种处理方法,一种处理方法就是采用它们国内生产总值的增加值进行计算,这样测算的优点是三个产业国内生产总值的增加值是在不断增长的,也就是它们变动的趋势和能源消费的趋势会比较一致,但是不便于说明结构的变动对能源消费的影响;另一种处理方法是采用三次产业在国民经济中所占的比重进行计算,本文使用第二种方法,并在计算中把能源消费总量作为因变量,产业结构变动作为自变量。
表1 能源消费总量与各产业国内生产总值 单位:亿元
指标
|
能源消费总量(万吨标准煤)
|
国内生产总值
|
第一产业国内生产总值
|
第二产业国内生产总值
|
第三产业国内生产总值
|
1978年
|
57144
|
3645
|
1028
|
1745
|
872
|
1979年
|
58588
|
4063
|
1270
|
1914
|
879
|
1980年
|
60275
|
4546
|
1372
|
2192
|
982
|
1981年
|
59447
|
4892
|
1559
|
2256
|
1077
|
1982年
|
60267
|
5323
|
1777
|
2383
|
1163
|
1983年
|
66040
|
5963
|
1978
|
2646
|
1338
|
1984年
|
70904
|
7208
|
2316
|
3106
|
1786
|
1985年
|
76682
|
9016
|
2564
|
3867
|
2585
|
1986年
|
80850
|
10275
|
2789
|
4493
|
2994
|
1987年
|
86632
|
12059
|
3233
|
5252
|
3574
|
1988年
|
92997
|
15043
|
3865
|
6587
|
4590
|
1989年
|
96934
|
16992
|
4266
|
7278
|
5448
|
1990年
|
98703
|
18668
|
5062
|
7717
|
5888
|
1991年
|
103783
|
21781
|
5342
|
9102
|
7337
|
1992年
|
109170
|
26923
|
5867
|
11700
|
9357
|
1993年
|
115993
|
35334
|
6964
|
16454
|
11916
|
1994年
|
122737
|
48198
|
9573
|
22445
|
16180
|
1995年
|
131176
|
60794
|
12136
|
28679
|
19978
|
1996年
|
138948
|
71177
|
14015
|
33835
|
23326
|
1997年
|
137798
|
78973
|
14442
|
37543
|
26988
|
1998年
|
132214
|
84402
|
14818
|
39004
|
30580
|
1999年
|
133831
|
89677
|
14770
|
41034
|
33873
|
2000年
|
138553
|
99215
|
14945
|
45556
|
38714
|
2001年
|
143199
|
109655
|
15781
|
49512
|
44362
|
2002年
|
151797
|
120333
|
16537
|
53897
|
49899
|
2003年
|
174990
|
135823
|
17382
|
62436
|
56005
|
2004年
|
203227
|
159878
|
21413
|
73904
|
64561
|
2005年
|
224682
|
183217
|
22420
|
87365
|
73433
|
2006年
|
246270
|
211923
|
24040
|
103162
|
84721
|
2007年
|
265583
|
257306
|
28627
|
124799
|
103880
|
2008年
|
285000
|
300670
|
34000
|
146183
|
120487
|
资料来源:中国统计年鉴(2009年)
2.2 数据处理
(1)异方差性的检验
我们通过观察残差的变化情况来判定随机项是否具有异方差性,这需要借助于散点图,这里我们以能源消费总量(Y)与第一、二、三产业国内生产总值X1,X2,X3为例,进行异方差性检验,得出散点图如下:
图1 异方差性检验图(1)
从上面的散点图中我们可以看出,三次产业产值随着能源消费总量的增加而增加,并且其分散程度逐渐增大,这是随机项存在异方差的原因。为了消除异方差的影响和数据的剧烈波动,我们分别对这些变量取数核心期刊,用lnY,lnX1,lnX2,lnX3分别代表能源消费总量、第一产业变动、第二产业变动、第三产业变动的对数。取对数后的散点图如下:
(为了表示的方便,本文下面用YL代表能源消费总量的对数LnY;X1L代表第一产业变动的对数LnX1;X2L代表第二产业变动的对数LnX2;X3L代表第三产业变动的对数LnX3。)
图2 异方差性检验图(2)
对比前后两个图形,我们可以看出随着能源消费总量的增加,第一、二、三产业的国内生产总值呈上升趋势,但其分散程度逐步减小,并逐步趋于稳定。这说明对解释变量和被解释变量分别取对数后,随机项的异方差性得到消除,数据经过这样处理后,我们得到的统计结果将会更加准确。
(2)产业结构变动与能源消费的平稳性和因果关系分析
进行回归分析要求时间序列数据具有平稳性。为了检验时间序列数据是否平稳,先对我国能源消费变化和产业结构变化的时间趋势图进行分析。
从图3我们可以看到,中国能源消费总量从1978年的57144万吨标准煤,增长到2002年的151797万吨标准煤,再到2008年的285000万吨标准煤,能源消费总量大幅度增加。图中我国能源消费总量随着时间的变化有不断上升的趋势,但在1997年出现了一次比较大的振荡,是因为1997年的亚洲金融危机的发生。1997年亚洲金融危机对我国经济产生了负面影响,能源消费总量开始呈现下降的趋势,直到2000年经济开始复苏,能源消费逐渐呈上升趋势。
图3 我国能源消费走势图
资料来源:根据《中国能源统计年鉴》(2009)数据绘制
图4 产业结构变动走势图
资料来源:根据《中国统计年鉴》(2009)数据绘制
从图4我们可以看出,在此期间我国产业结构发生了较大幅度的变动。从三次产业产值占国内生产总值的比重看,第二产业所占的比重从1978年的47.8%到2008年的51.3%核心期刊,比重增加;第一产业所占的比重出现比较大的下降趋势,从1978年的28.2%下降到2008年的11.3%;第三产业所占比重由1978年的23.9%增加到2008年的40.7%。第一产业产值比重处于持续下降趋势,而第二、第三产业比重则是持续上升,特别是第二产业逐步发展成为拉动经济增长的主导产业。1990年三次产业比例分别为27:42:31,2000年为16:50:34,到2007年为15:53:32。从发展速度看,第二产业发展速度最快,其次是第三产业,第一产业发展速度最慢。2004年,第一、二、三产业同比增长率分别为6.3%、11.1%和8.3%,第一产业的增长率比第二、三产业的增长率分别低4.8和2.0个百分点。
①单位根检验
本文建立的方程如下:
Ln(Y)=C+b1×Ln(X1)+b2×Ln(X2)+b3×Ln(X3) +μ
使用Eviews软件,我们可以得到因变量的曲线图,Residual是残差曲线,Actual是样本观测曲线,Fitted是估计值曲线。从图中我们看出,残差曲线具有一定的波动性,且估计值和样本观测值之间拟合的不是很好,所以判断随机误差项存在自相关性。因此,这里我们采用ADF检验方法检验数据的平稳性。
图5 回归曲线图
单位根的检验结果如表2。
表2 ADF检验结果
变量
|
ADF值
|
临界水平
|
检验结果
|
|
|
1%
|
5%
|
10%
|
|
LnY
|
0.664645
|
-3.689194
|
-2.971853
|
-2.625121
|
非平稳
|
LnX1
|
-0.455245
|
-3.679322
|
-2.967767
|
-2.622989
|
非平稳
|
LnX2
|
-0.033324
|
-3.689194
|
-2.971853
|
-2.625121
|
非平稳
|
lnX3
|
-0.271987
|
-3.670170
|
-2.963972
|
-2.621007
|
在10%下平稳
|
DlnY
|
-2.965544
|
-3.724070
|
-2.986225
|
-2.632604
|
平稳
|
DlnX1
|
-3.441251
|
-3.679322
|
-2.967767
|
-2.622989
|
平稳
|
DlnX2
|
-2.943018
|
-3.689194
|
-2.971853
|
-2.625121
|
平稳
|
DlnX3
|
-3.579088
|
-3.679322
|
-2.967767
|
-2.622989
|
平稳
|
注: D表示一阶差分
②Granger因果检验
我们用Granger因果检验来检验产业结构变动和能源消费之间的因果关系。但是应用这种方法,要求数据具有平稳性,从上面的分析可知数据非平稳,因此这里采用一阶差分的形式进行检验。由于有四个变量,主要检验三次产业结构变动与能源消费之间的关系,因此其它的方程检验这里不讨论。提出原假设“产业结构变动不是能源消费变化的原因”核心期刊,对方差进行估计。结果如表3:
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