中国能源经济效率动态分析及预测

中国能源经济效率动态分析及预测

关键词 VAR模型；脉冲响应分析；协整；能源经济效率 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2011.04.013

2007年中国已成为世界第二大能源消费国，同时也是最大的CO2排放国，且能源消费的增长速度远高于能源消费世界第一的美国，按照当前的趋势中国成为第一能源消费国只是时间问题，节能减排的形势十分严峻。能源消耗主要来自经济活动，国际上通常用能源经济效率（单位能耗GDP）或者其逆指标能源强度（单位GDP能耗）来反映能源利用效率。相对于发达国家而言，中国能源利用效率水平较低，2003年以汇率计算的中国能源强度相当于日本的8.1倍，世界平均水平的3.1倍。中国是发展中国家，发展经济是当前和未来相当长时间的主要任务，经济发展必然依赖能源的支撑，不能为降低能耗而牺牲经济的发展，提高能源利用效率是中国节能减排，实现低碳经济与可持续发展的必然途径。 以上许多研究从不同角度和方法取得了大量的研究成果，但一些结果尚存在争议，大多数研究基于比较分析或静态分析，多因素动态分析及趋势预测的研究尚未见诸，而能源经济系统的复杂性表明能源效率及其影响因素之间存在复杂的动态关系。本文以中国改革开放30年来的实际数据为基础，运用计量经济学VAR（向量自回归模型）模型方法分析中国能源经济效率、产业结构、能源价格之间动态变动情况，并预测中国能源经济效率变化趋势。

1 变量选择与数据处理

能源效率取决于技术进步，这里的技术进步属于广义技术进步［8-10］范畴，广义技术进步包含着所有一切使生产要素生产率提高的全部因素，并在度量上表现为综合要素生产率增长。广义技术进步内涵丰富，包括生产力的技术进步（此即狭义的技术进步）、劳动者素质的提高、科学的管理因素（包括政策、宏观调控、产业结构调整、资源配置的合理等，天时、地利、人和等无法量化和无法分离的因素）等。从广义技术进步理论来说，能源效率主要影响因素包括狭义技术进步、结构变化、价格变化［7,11］。本文主要研究能源经济效率、结构变化、价格变化之间的变化关系。

（2）结构变化。结构变化主要作用于能源需求，从而影响能源经济效率，表现在资源配置的优化（包括能源消费结构的优化）、产业结构的调整以及行业结构、企业结构与产品结构的调整。为突出研究意义，选取中国1978-2007第三产业比重来反映结构变化影响的代表变量，记为TI，单位：%。 变量数据来源于历年《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》，数据采用对数变换，分别记：LEE=ln(EE),LTI=ln(TI),LEP=ln(EP)。本文计算均采用EVIEWS4.1软件完成。

2 实证分析

2.1 相关分析

根据调整后的能源经济效率、能源价格指数和第三产业比重数据作时间序列图(见图

1)，相关系数矩阵的数据在表1中可以查阅。直观的观察表明三者之间呈现类似的上升变化趋势，三个变量之间的相关系数更证明了三者之间存在高度的相关关系。

2.2 序列平稳性检验

2.3 VAR模型估计

在进行协整分析、脉冲响应函数等基于VAR模型的分析时，时间序列变量的滞后阶数的选取是一个重要的问题。在选取滞后阶数p时，既希望p足够大，以便能完整反映所构造模型的动态特征；但是p越大，需要估计的参数也就越多，模型的自由度就要减少。表3给出了多种选择标准下的结果，结果一致表明:在滞后2期情形下模型最为理想，因此选择建立VAR

（2）模型。

综合以上检验结果，建立能源经济效率的VAR

（2）模型，模型表达式如下： LEE(-

2) LEP(-

2) R2=0.996 6，F=1 037.831，AIC=-4.388 3，SC=-4.055 2 LEE(-

2) LEP(-

2) R2=0.994 4，F=620.551 9，AIC=-2.366 6，SC=-2.033 6 LEE(-

2)-0.064 5(-0.

7

1) LEP(-

1)+0.021 9(0.

1

9)

LEP(-

2) R2=0.978 9，F=162.597 4，AIC=-3.715 4，SC=-3.382 4

2.4 脉冲响应分析与方差分解

脉冲响应分析是VAR模型的重要应用，用来刻画模型受到某种冲击时对系统的动态影响，原理是衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响，描述一个内生变量对来自另一内生变量的一个单位变动冲击所产生的响应，提供系统受冲击所产生响应的正负方向、调整时滞、稳定过程等信息［14］。 方差分解通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，可以给出对系统中变量产生影响的每个随机扰动相对重要性的信息，其结果主要反映的是某一变量变动所导致的另一变量变动对该变量变动的贡献度。 由图3（c）可以看出，短期内价格变动的影响主要来自自身变化，能源经济效率贡献15%，10期以后逐渐稳定，三个因素贡献基本相同。总的来看，方差分解证明了变量之间作用时滞较长，大概6-10期左右。从方差分解结果还

能看出变量之间的作用关系，在三变量系统中，价格变化以及第三产业结构变化对能源经济效率的影响显著，能源经济效率也反作用于价格和产业结构，从长期来看形成复杂的互动关系，但价格变化对产业结构调整的影响很小，反之产业结构对价格影响随着时间越来越显著。

2.5 协整检验

协整检验是用来发现变量之间是否存在长期的均衡关系的统计方法，协整关系前提条件要求变量是同阶单整序列［15］。通常检验的方法有EngleGranger两步法和Johansen极大似然法，这里我们选择Johansen法，检验结果见表4。结果表明变量之间在1%显著水平下存在一个协整方程。表5中给出了该协整方程标准化之后的参数向量，其协整方程表达式为：

LEE=3.565 2+0.347 7LEP+0.478 5LTI

（4）

协整检验表明：LEE、LEP和LTI之间存在长期均衡关系，且影响显著，LEP的1%的上升会给LEE带来0.347 7%的增长，而LTI的1%上调会使LEE提高0.478 5%。

2.6 能源经济效率发展趋势预测与比较分析

能源经济效率发展趋势预测具有重要的现实意义，然而实际上任何一种预测模型工具在实现样本外部预测上都显得力不从心。因此，本文主要从几种预测模型的比较结果上分析能源经济效率变化趋势，得出有价值的参考信息。 LEE=-81.300 2(-27.

2

2)+0.044 4T(29.

6

1) R2=0.97

（5）

式中：T为年份时间变量。 3 结论及建议

本文从理论上研究了能源经济效率、结构变化和价格变化的关系，依据中国近30年的实际数据，建立了能源经济效率、第三产业结构比重和能源价格指数之间的VAR模型，并运用脉冲响应分析和方差分析等技术手段研究了变量之间动态的响应关系，印证了变量之间的协整关系，并对中国能源经济效率未来发展的趋势进行预测，并比较分析评价了预测的结果。研究的主要结论如下：

（1）从中国实际数据来看，能源经济效率、第三产业结构比重和能源价格指数之间确实存在的长期的均衡关系。产业结构调整和能源价格的变化对能源经济效率的影响是显著的，长期均衡的结果表明1%的第三产业结构或者能源价格变化可以使得能源经济效率分别产生0.347 7%和0.478 5%的同方向变化。

（2）脉冲响应分析和方差分析的结果说明，中国能源经济效率、第三产业结构比重以及能源价格指数之间存在复杂的互动关系，除了产业结构对能源价格短期响应之外，变量之间都是正向的冲击响应，一般调正时滞较长，需要6-10期响应达到最大，并且在相当长时期内才能趋于稳定。价格变化以及第三产业结构变化对能源经济效率的影响显著，但价格变化对产业结构调整的影响很小，反之产业结构对价格影响随着时间越来越显著。

（3）能源经济效率变化趋势的预测结果表明，VAR

（2）模型动态预测的结果远远低于预期，主要原因是近几年能源经济效率、结构调整、能源价格变化带来负面的冲击，由于系统较长的滞后响应周期，如果不能及时调整策略，可能会对未来相当长时间内能源经济效率的提升产生不利的影响。

从本文的研究结果来看，中国能源经济效率的提升不容乐观，加上系统长时间的滞后响应，表明采取政策干预改变以系统变化趋势已经十分迫切。就当前中国宏观经济形势来看，依赖技术进步来提升能源利用效率是基本的要求，但依赖技术进步来改变现实情况是十分缓慢的。相对来讲调整力度更强的措施是通过结构性调整，最重要的结构性调整应该是产业结构调整，不过也要同时注意能源消费结构、行业结构、企业结构等结构性调整，这是当前政策调控的主要方向。当然能源价格的影响也不能被忽视，不管是从国外经验还是我们的实证分析都表明，价格的适当提高对能源利用效率的影响是显著的，这方面日本在两次石油危机后的表现是最好的证明，因此就中国实际情况来说，价格形成机制的调整是必要的，能源税费改革的影响也应该朝着提高能源效率提高的方向改变，而抑制能源开采与加工企业过度开采和过度市场竞争也应该引起重视。

（编辑：田 红）

参考文献（References） ［2］蒋金荷．提高能源效率与经济结构调整的策略分析［J］．数量经济技术经济研究，2004，

(10):16-23. ［Jiang Jinhe. The Strategy of Improve Energy Efficiency and Economic Restructuring［J］. Quantitative & Technical Economics, 2004,

(10) :16-23. ］ ［4］Ma C, Stern D I. China’s Changing Energy Intensity Trend: a Decomposition Analysis［J］. Energy Economics.2008, 30: 1037-1053.

［5］Fan Y, Liao H, WEi Y M. Can Market Oriented Economic Reforms Contribute to EnergyEfficiency Improvement? Evidence from China［J］. Energy Policy, 2007, 35: 2287-2295.

［6］Hang L, Tu M. The Impacts of Energy Prices on Energy Intensity：Evidence from China［J］. Energy Policy, 2007, 35

(5)：2978-2988. ［8］李京文，郑友敬．技术进步与经济效益［M］．北京：中国财政经济出版社，1989. ［Li Jingwen, Zheng Youjing. Technological Progress and Economic Benefits［M］. Beijing: China Financial and Economic Publishing House, 1989.］