中國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度影響因素分析

□文/李　倩　于婧洋

（1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué)遼寧·大連；2.南昌大學(xué)江西·南昌）

中國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度影響因素分析

□文/李倩1于婧洋2

（1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué)遼寧·大連；2.南昌大學(xué)江西·南昌）

［提要］本文基于2012年我國(guó)30個(gè)省市的截面數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間計(jì)量方法研究我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響因素，研究結(jié)果表明：空間滯后模型中空間滯后效應(yīng)明顯，能源消費(fèi)強(qiáng)度在省域之間形成顯著空間擴(kuò)散效應(yīng)。第二產(chǎn)業(yè)比重、煤炭消費(fèi)所占比重、R&D經(jīng)費(fèi)支出以及政府財(cái)政支出是影響我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度的主要因素。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是能源消費(fèi)強(qiáng)度難以降低的重要原因；技術(shù)進(jìn)步可以顯著降低能源消費(fèi)強(qiáng)度；適當(dāng)減少政府財(cái)政支出有利于降低能源消費(fèi)強(qiáng)度。

能源消費(fèi)強(qiáng)度；影響因素；空間計(jì)量模型

收錄日期：2015年7月21日

一、問題提出

改革開放以來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)得到了全面、高速、持續(xù)發(fā)展，GDP以年均9.8%的增長(zhǎng)率增長(zhǎng)，成為世界上發(fā)展最快的國(guó)家。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，我國(guó)的能源消耗量也大幅度提升，2010年已成為全球第一大能源消費(fèi)國(guó)。我國(guó)在“十二五”規(guī)劃中明確提出了節(jié)能減排的具體目標(biāo)。國(guó)外學(xué)者對(duì)能源消費(fèi)的研究起步較早，由于經(jīng)濟(jì)體制的限制，國(guó)內(nèi)學(xué)者在改革開放后才逐步開始對(duì)能源問題的研究。目前，學(xué)術(shù)界主要從以下幾個(gè)方面研究能源消費(fèi)強(qiáng)度問題：

（一）能源消費(fèi)強(qiáng)度總體趨勢(shì)研究。由于數(shù)據(jù)和研究方法的選取不同，因此國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度的趨勢(shì)存在不同的判斷。Ma and Stern（2008）利用中國(guó)1980～2003年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)考察了我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度的變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)1978～2000年之間呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，2000年后又開始回升。但是，對(duì)于2000年是否是我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度變化的拐點(diǎn)，依然存在爭(zhēng)議。Liao et al.（2007）通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)從2003年起我國(guó)的能源消費(fèi)強(qiáng)度才開始上升，章爽（2013）也持相同觀點(diǎn)。王安建和王高尚（2010）的研究表明各國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度在每個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段呈現(xiàn)不同的變化趨勢(shì)，但是隨著工業(yè)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，每個(gè)國(guó)家能源消費(fèi)強(qiáng)度的變化基本上都呈現(xiàn)“U”形分布。馬小微（2007）的研究結(jié)果表明1953～2005年間，中國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度變化與環(huán)境庫茲涅茨曲線較為吻合。類似結(jié)論還有史丹（2002）、余甫功（2007）、張建文和劉學(xué)之（2010）。

（二）能源消費(fèi)強(qiáng)度影響因素。諸多學(xué)者從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步等多個(gè)角度考察了經(jīng)濟(jì)因素對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)的強(qiáng)度影響，并得出了有價(jià)值的結(jié)論。Garbaccio et al.（1999）用投入-產(chǎn)出模型創(chuàng)建了能源消費(fèi)強(qiáng)度指數(shù)，分析了1978～1995年中國(guó)能源消費(fèi)的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)技術(shù)革新是中國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度變化的主要因素。Perry（2011）運(yùn)用異質(zhì)面板回歸技術(shù)分析發(fā)展中國(guó)家的城市化和工業(yè)化對(duì)能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響，研究發(fā)現(xiàn)收入提高可以降低能源消費(fèi)強(qiáng)度，而工業(yè)化會(huì)使能源消費(fèi)強(qiáng)度提高。劉滿平（2006）分析我國(guó)近年來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的特點(diǎn)及所面臨的能源供給約束，并從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與能源供給相協(xié)調(diào)的角度出發(fā)，提出能源發(fā)展戰(zhàn)略及產(chǎn)業(yè)調(diào)整政策。但是，其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的思路沒有細(xì)化，只是泛泛而談?wù){(diào)整重工業(yè)輕工業(yè)比重、國(guó)有經(jīng)濟(jì)比重等，同時(shí)缺少對(duì)各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的考慮。關(guān)于能源消費(fèi)強(qiáng)度和FDI的關(guān)系，部分學(xué)者認(rèn)為“FDI的規(guī)模對(duì)能源消費(fèi)強(qiáng)度具有負(fù)效應(yīng)”（Mielnik and Goldemberg，2002；齊紹洲和云波，2009），持否定態(tài)度的學(xué)者有Huble and Keller（2009）。

結(jié)構(gòu)因素、技術(shù)因素和對(duì)外貿(mào)易因素是國(guó)內(nèi)外學(xué)者在研究能源消費(fèi)強(qiáng)度問題上經(jīng)?？紤]的指標(biāo)。大多數(shù)學(xué)者得出了能源消費(fèi)強(qiáng)度的相同影響因素，本文在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)的具體實(shí)際，增加了政府支出這個(gè)變量，希望在回歸結(jié)果上更有說服力。

（三）能源消費(fèi)強(qiáng)度區(qū)域差異研究。近年來，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度區(qū)域差異的研究開始關(guān)注，但是大多數(shù)研究只停留在表層階段，粗略的劃分出能源高耗區(qū)和能源低耗區(qū)，研究方法局限于面板數(shù)據(jù)、省際因素分解等模型。國(guó)涓等（2009）運(yùn)用聚類分析方法將中國(guó)各省市劃分成高增長(zhǎng)高能耗、低增長(zhǎng)高能耗、低增長(zhǎng)低能耗和高增長(zhǎng)低能耗4個(gè)區(qū)域，并運(yùn)用面板數(shù)據(jù)的協(xié)整分析與誤差修正模型，對(duì)影響各區(qū)域能源消費(fèi)強(qiáng)度的長(zhǎng)、短期因素進(jìn)行實(shí)證分析。目前，運(yùn)用空間計(jì)量方法系統(tǒng)地研究中國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度相關(guān)問題的文獻(xiàn)較少，部分文章在數(shù)據(jù)的全面性和方法的正確性方面還存在欠缺。張賢和周勇（2007）曾利用空間自相關(guān)和空間回歸模型，發(fā)現(xiàn)FDI具有顯著的空間溢出效應(yīng)，對(duì)本地區(qū)和周邊地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度的降低具有明顯的作用。宋馬林等（2012）采用LISA統(tǒng)計(jì)分析空間聚集和擴(kuò)散模式，結(jié)合Moran's I和Geary's C方法，對(duì)這88個(gè)地市產(chǎn)業(yè)發(fā)展所處的狀態(tài)進(jìn)行綜合判斷并進(jìn)行相關(guān)預(yù)測(cè)。姜磊和季民河（2012）利用Moran散點(diǎn)圖分析得出我國(guó)能源強(qiáng)度存在空間集聚效應(yīng)，但是其沒有建立空間計(jì)量模型。袁梁和王軍（2011）研究表明我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度存在顯著的空間相關(guān)性，并建立相應(yīng)的空間計(jì)量模型，但是他們的研究沒有進(jìn)行殘差的空間相關(guān)性檢驗(yàn)、異方差檢驗(yàn)等，模型的正確性不能保證，所以需要做進(jìn)一步的分析。類似的研究還有闞大學(xué)和羅良文（2010）、吳玉鳴（2012）。本文在綜合國(guó)內(nèi)外學(xué)者相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，利用空間計(jì)量方法對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度的空間相關(guān)性及影響因素進(jìn)行更加全面系統(tǒng)的分析。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）變量定義。作為復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的一個(gè)指標(biāo)，能源消費(fèi)強(qiáng)度的變化以及中國(guó)經(jīng)濟(jì)最終能耗水平的形成實(shí)際是多種因素綜合作用的結(jié)果，從這個(gè)意義上講，技術(shù)變化、市場(chǎng)化水平、政府規(guī)制、產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式等經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的諸多方面都直接或間接影響著能源投入的多少以及產(chǎn)出水平的高低，并最終通過能耗強(qiáng)度的變化而表現(xiàn)出來。綜合相關(guān)文獻(xiàn)的分析，本文選取以下幾個(gè)指標(biāo)作為能源消費(fèi)強(qiáng)度水平的影響因素。

1、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是影響能源消費(fèi)的一個(gè)重要因素，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是衡量一國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是否合理的關(guān)鍵因素，不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)能源消費(fèi)產(chǎn)生不同的影響，進(jìn)而影響能源消費(fèi)強(qiáng)度高低。本文產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)選取第二產(chǎn)業(yè)增加值占生產(chǎn)總值的比重以及第三產(chǎn)業(yè)增加值占生產(chǎn)總值的比重來表示，變量代碼為SE和TH。

2、能源結(jié)構(gòu)。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)反映的是能源消費(fèi)中各種能源的比例關(guān)系問題，是衡量國(guó)家和地區(qū)發(fā)展方向和程度的重要指標(biāo)之一。我國(guó)特殊的資源稟賦和能源消費(fèi)習(xí)慣決定了煤炭、石油在我國(guó)能源消費(fèi)中的絕對(duì)比重，而新能源、清潔能源的發(fā)展會(huì)有效降低能源消費(fèi)強(qiáng)度。本文選取煤炭消費(fèi)總量占能源消費(fèi)總量的比重來表示能源結(jié)構(gòu)，變量代碼為MT。

3、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也是影響能源消費(fèi)強(qiáng)度的一個(gè)重要因素。能源消費(fèi)強(qiáng)度等于能源消費(fèi)總量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值，兩者增加的幅度和速度不同會(huì)對(duì)能源消費(fèi)強(qiáng)度產(chǎn)生不同的影響。本文經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用各省的人均生產(chǎn)總值來表示，變量代碼為GDP。

4、技術(shù)進(jìn)步?？萍纪度霂淼募夹g(shù)進(jìn)步對(duì)于降低能源消費(fèi)強(qiáng)度有著積極的作用。技術(shù)進(jìn)步可以有效提高生產(chǎn)效率，并且可以在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相同的條件下降低能源消費(fèi)強(qiáng)度?？蒲薪?jīng)費(fèi)的投入是影響能源利用效率的重要因素，也是節(jié)能降耗的根本途徑。Keller（2002）認(rèn)為，R&D投入越多，有效的研發(fā)勞動(dòng)也越多，對(duì)技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)能力也越強(qiáng)，R&D有利于促進(jìn)知識(shí)和技術(shù)的外溢。本文選取R&D經(jīng)費(fèi)支出代表技術(shù)進(jìn)步，變量代碼為R&D。

5、外商直接投資。首先，外國(guó)直接投資會(huì)帶來先進(jìn)的技術(shù)，從而促進(jìn)中國(guó)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，提高能源效率，降低能源消費(fèi)強(qiáng)度水平；其次，外商直接投資也會(huì)通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整來影響能源消費(fèi)強(qiáng)度。張賢和周勇（2007）從空間效應(yīng)因素驗(yàn)證了外商直接投資對(duì)能源效率的影響。因此，預(yù)期外商直接投資會(huì)促進(jìn)能源消費(fèi)強(qiáng)度的降低。本文用各個(gè)省的外商投資總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示外商直接投資，變量代碼為FDI。

6、政府影響力度。政府影響力可以制約市場(chǎng)化程度的加深，國(guó)家的各種政策對(duì)能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響還是很大的。政策的側(cè)重點(diǎn)不同將直接關(guān)系到經(jīng)濟(jì)發(fā)展領(lǐng)域的不同，進(jìn)而導(dǎo)致不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、不同地區(qū)發(fā)展目標(biāo)，這些都會(huì)引起能源消費(fèi)強(qiáng)度的變化。本文政府影響力選取的是財(cái)政支出占生產(chǎn)總值的比重，變量代碼為CZ。

（二）數(shù)據(jù)來源。文中數(shù)據(jù)來自于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒2013》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2013》等，部分西藏?cái)?shù)據(jù)來源于《西藏自治區(qū)能源發(fā)展“十二五“規(guī)劃》，數(shù)據(jù)為2012年截面數(shù)據(jù)。為了消除異方差現(xiàn)象，本文對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)支出、人均地區(qū)生產(chǎn)總值等指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。

（三）模型設(shè)定。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于能源消費(fèi)強(qiáng)度的研究多從全局來入手，忽略了區(qū)域性差異因素。然而，在地大物博的中國(guó)，地區(qū)之間發(fā)展不均衡，引入空間因素到相關(guān)研究中是十分必要的。因此，本文采用空間計(jì)量方法，建立能源消費(fèi)強(qiáng)度影響因素的空間計(jì)量模型，包括空間滯后模型和空間誤差模型。

1、空間滯后模型。空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）主要是探討各變量在某一地區(qū)時(shí)有擴(kuò)散現(xiàn)象（溢出效應(yīng)）。其模型表達(dá)式為：

式（1）中，EI為因變量；SE、TH、MT、GDP、R&D、FDI和CZ為變解釋量；ρ為空間回歸系數(shù)；W為n×n階的空間權(quán)值矩陣，一般用鄰接矩陣（Conti-guity Matrix）；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量；參數(shù)β分別反映了解釋變量對(duì)因變量的影響，空間滯后因變量WEI是一個(gè)內(nèi)生變量，反映了空間距離對(duì)區(qū)域行為的作用。

2、空間誤差模型。若地區(qū)間的相互作用因所處的相對(duì)位置不同而存在差異，則需要采用空間誤差模型?？臻g誤差模型（Spatial Error Model，SEM）的模型形式為：

其中，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量，λ為n×1階的截面因變量向量的空間誤差系數(shù)，μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。SEM中參數(shù)β分別反映了解釋變量對(duì)因變量的影響。參數(shù)λ衡量了樣本觀察值中的空間依賴作用，即相鄰地區(qū)的觀察值EI對(duì)本地區(qū)觀察值EI的影響方向和程度。存在于擾動(dòng)誤差項(xiàng)之中的空間依賴作用，度量了鄰近地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)觀察值的影響程度。

圖1　2012年我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度M oran散點(diǎn)圖

圖2　2012年我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度局部空間集聚地圖

三、空間計(jì)量模型實(shí)證分析

（一）空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果。應(yīng)用空間計(jì)量方法首先要檢驗(yàn)我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度是否存在空間相關(guān)性。本文自相關(guān)統(tǒng)計(jì)量采用的是Moran's I，選用的是rook一階、二階和三階空間權(quán)值矩陣。檢驗(yàn)結(jié)果如下。（表1）

表1中Rook1、Rook2、Rook3依次為rook一階、二階、三階空間權(quán)值矩陣。從表1可知，能源消費(fèi)強(qiáng)度一階權(quán)值矩陣的Moran's I通過1%顯著性水平的檢驗(yàn)，并且Moran's I的值為0.3838，說明能源消費(fèi)強(qiáng)度存在明顯的空間自相關(guān)。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，權(quán)值矩陣所選的階數(shù)越高，Moran's I值越低，說明能源消費(fèi)強(qiáng)度的空間相關(guān)性符合地理學(xué)第一定理，即各個(gè)地區(qū)的空間聯(lián)系隨著空間距離的增大而呈現(xiàn)降低的趨勢(shì)。因此，在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型分析中選擇rook一階空間權(quán)值矩陣。

為了更直觀地展示出我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度不同省份的集聚類型，本文給出了中國(guó)各省能源消費(fèi)強(qiáng)度2012年我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度的Moran散點(diǎn)圖和局域空間自相關(guān)LISA集聚圖，參見圖1和圖2。（圖1、圖2）

表1　Moran's I檢驗(yàn)結(jié)果

表2　解釋變量多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果

表3　普通最小二乘估計(jì)結(jié)果

表4　Lagrange乘數(shù)判斷的結(jié)果

Moran散點(diǎn)圖是以能源消費(fèi)強(qiáng)度的原始值為橫坐標(biāo)，以空間滯后值為縱坐標(biāo)。從Moran散點(diǎn)圖中可以看出我國(guó)多數(shù)省份分布在第一象限和第三象限。圖2的LISA集聚圖紅色區(qū)域表示高-高集聚地區(qū)，表示該區(qū)域自身和周邊地區(qū)的水平均較高，存在較強(qiáng)的空間正相關(guān)，包括內(nèi)蒙古、甘肅、新疆、西藏和青海；深藍(lán)色區(qū)域表示低-低集聚地區(qū)，表示該區(qū)域和它周圍的其他區(qū)域都是低水平的區(qū)域，包括江蘇、浙江、上海、廣東等地方；淺藍(lán)色區(qū)域表示低-高集聚地區(qū)，表示高水平的區(qū)域包圍著一個(gè)低水平的區(qū)域。該區(qū)域的水平與周圍鄰居相比是比較低的，意味著該區(qū)域的空間差異的程度是比較大的，存在較強(qiáng)的空間負(fù)相關(guān)，包括四川和海南。

通過以上空間效應(yīng)檢驗(yàn)可以看出，總體來看我國(guó)省際能源消費(fèi)強(qiáng)度以第一象限L-L、第三象限H-H型為主，表示我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度存在明顯的空間集聚和空間依賴性。

（二）空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果。經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型假設(shè)空間是均質(zhì)的，而空間自相關(guān)性是客觀存在的，空間效應(yīng)會(huì)使得普通最小二乘估計(jì)無效（Anselin，1988；LeSage and Pace，2009）。因此，需要建立空間計(jì)量模型來克服普通最小二乘法無法解決的空間依賴效應(yīng)。但為了與空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，本節(jié)先采用普通最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，然后再建立相關(guān)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。

由于變量之間可能存在多重共線性，建立模型之前，首先通過計(jì)算出6個(gè)解釋變量的方差膨脹因子（VIF）來檢驗(yàn)多重共線性。（表2）

從表2可以看出，選取的6個(gè)解釋變量方差膨脹因子的值都小于5，所以可知解釋變量之間不存在多重共線性，可以用來建立相關(guān)的模型。

1、經(jīng)典最小二乘回歸模型估計(jì)結(jié)果。通過建立OLS得出相關(guān)結(jié)果如表3所示。（表3）

從經(jīng)典最小二乘模型中，可以知道擬合優(yōu)度為0.6935，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為9.05156，模型整體也通過了1%顯著性水平的檢驗(yàn)，因此模型的擬合程度很好。解釋變量MT、SE在10%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn)，解釋變量INRD、CZ在5%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn)，而INGDP、FDI沒有通過檢驗(yàn)。

通過最小二乘法同時(shí)得到Lagrange乘數(shù)判斷的結(jié)果，以下檢驗(yàn)結(jié)果可以作為如何選擇空間模型的參考，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。（表4）

診斷結(jié)果中給出了5個(gè)Lagrange乘數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。從表4可以得出，Lagrange multiplier（lag）通過了檢驗(yàn)，而Lagrange multiplier（error）未通過檢驗(yàn)，可以理論上推出空間滯后模型比空間誤差模型更合適。但這并不是絕對(duì)的檢驗(yàn)方法，具體選擇建立哪個(gè)模型，還需要結(jié)合兩個(gè)模型的檢驗(yàn)結(jié)果比較，以及根據(jù)與經(jīng)典的最小二乘模型的比較結(jié)果來決定。

2、空間模型估計(jì)結(jié)果。本文采用空間統(tǒng)計(jì)軟件GeoDa095i建立空間模型，空間鄰接矩陣選取一階鄰近矩陣，估計(jì)方法為極大似然估計(jì)。為了選擇合適的計(jì)量模型，本文列出了空間滯后模型和空間誤差模型的估計(jì)結(jié)果，并將其進(jìn)行對(duì)比分析。（表5）

從空間模型的估計(jì)結(jié)果來看，空間滯后模型的ρ均通過了1%顯著性水平的檢驗(yàn)，因此空間滯后模型是成立的。模型中第二產(chǎn)業(yè)比重、煤炭消費(fèi)比重、R&D經(jīng)費(fèi)支出、財(cái)政支出通過了10%顯著性水平檢驗(yàn)，地區(qū)生產(chǎn)總值和外商直接投資沒有通過檢驗(yàn)；空間誤差模型的也通過了1%顯著性水平的檢驗(yàn)，因此空間滯后模型也是成立的。模型中第二產(chǎn)業(yè)比重、煤炭消費(fèi)比重、R&D經(jīng)費(fèi)支出、財(cái)政支出及外商直接投資通過了10%顯著性水平檢驗(yàn)，只有地區(qū)生產(chǎn)總值沒有通過檢驗(yàn)。

表6空間滯后模型和空間誤差模型的Breusch-Pagan檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，模型均不存在異方差性。從兩個(gè)模型的殘差空間自相關(guān)性檢驗(yàn)來看，模型的殘差的Moran's I沒有通過檢驗(yàn)，所以不存在殘差空間自相關(guān)性，說明空間模型將殘差的空間相關(guān)性消除了。（表6、表7）

3、OLS、空間滯后模型與空間誤差模型對(duì)比。從表8可以看出相比OLS，空間計(jì)量模型的Log likelihood都有顯著增長(zhǎng)，同時(shí)AIC、SC有所下降，表明空間模型估計(jì)結(jié)果更為穩(wěn)健。然而，綜合比較OLS、空間滯后模型和空間誤差模型的統(tǒng)計(jì)量，空間滯后模型不但比最小二乘法計(jì)量模型擬合的好，而且比空間誤差模型擬合的好。（表8）

結(jié)合Lagrange乘數(shù)檢驗(yàn)和表8的比較結(jié)果，本論文最后選擇空間滯后模型作為空間計(jì)量模型來說明能源消費(fèi)強(qiáng)度的相關(guān)影響因素，空間滯后模型為：

EI=-0.1220+0.4419WEI+0.0877SE+0.2231MT-0.3097INRD+0.2370CZ+ε

R2=0.7452Log likelihood=5.2457

AIC=5.5086SC=14.9805

（W為n×n階的空間權(quán)值矩陣）

從空間滯后模型各個(gè)解釋變量的彈性系數(shù)數(shù)值來看，與普通最小二乘估計(jì)的系數(shù)有所修正，因此可以說明考慮空間效應(yīng)的空間滯后模型的估計(jì)結(jié)果更為穩(wěn)健。空間滯后模型中第二產(chǎn)業(yè)增加值比重、煤炭消費(fèi)總量比重、各省科研經(jīng)費(fèi)投入、各省財(cái)政支出比重通過了檢驗(yàn)，下文將重點(diǎn)分析空間滯后模型中的這四個(gè)變量對(duì)能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響。

4、空間滯后模型結(jié)果分析

（1）能源消費(fèi)強(qiáng)度在省域之間形成顯著空間擴(kuò)散效應(yīng)。空間滯后模型的ρ十分顯著，說明了能源消費(fèi)強(qiáng)度在省域之間形成了空間擴(kuò)散（溢出）效應(yīng)，空間滯后效應(yīng)較強(qiáng)，也就是說相鄰兩個(gè)地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度互相產(chǎn)生影響。ρ值為0.4419，說明周圍地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度每增加1%，本地區(qū)能源消費(fèi)強(qiáng)度就會(huì)提高0.44%，空間滯后效果相當(dāng)明顯。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化有利于降低能源消耗強(qiáng)度。各省第二產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，模型的回歸系數(shù)為0.0877，符號(hào)為正，與預(yù)期相同，并且在0.1的顯著性水平通過了檢驗(yàn)。說明能源消費(fèi)強(qiáng)度與第二產(chǎn)業(yè)所占比重存在正相關(guān)關(guān)系，即第二產(chǎn)業(yè)所占比重每增加1%，會(huì)導(dǎo)致能源消費(fèi)強(qiáng)度增加0.09%。國(guó)家應(yīng)盡量?jī)?yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，降低第二產(chǎn)業(yè)所占比重，增加第三產(chǎn)業(yè)比重，以降低我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度。

（3）能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是制約能源消費(fèi)強(qiáng)度降低的重要原因。煤炭占能源消費(fèi)總量的比重代表能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，其在模型得到的回歸系數(shù)為0.2231，在5%顯著性水平下通過了檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果說明能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響比較顯著，煤炭占能源消費(fèi)總量的比重每增加1%，就會(huì)使能源消費(fèi)強(qiáng)度增加0.22%。然而，由于資源稟賦的限制，我國(guó)以煤炭為主的消費(fèi)結(jié)構(gòu)短期內(nèi)不會(huì)有顯著變化，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)嚴(yán)重制約著能源消費(fèi)強(qiáng)度的下降。國(guó)家應(yīng)大力發(fā)展清潔能源，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，逐步以新能源代替?zhèn)鹘y(tǒng)能源。

（4）技術(shù)進(jìn)步是降低我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度的關(guān)鍵因素。R&D經(jīng)費(fèi)支出代表技術(shù)進(jìn)步，由模型得到的回歸系數(shù)為-0.3297，符號(hào)與預(yù)期相同，并在5%的顯著性水平下通過了檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明，技術(shù)的進(jìn)步，尤其是能源技術(shù)的進(jìn)步，對(duì)降低能源消費(fèi)強(qiáng)度有著至關(guān)重要的作用。所以，技術(shù)進(jìn)步是解決我國(guó)未來能源危機(jī)的一個(gè)重要的關(guān)鍵因素，可以強(qiáng)有力地降低能源消費(fèi)強(qiáng)度。

（5）財(cái)政支出的增長(zhǎng)導(dǎo)致能源消耗強(qiáng)度上升。財(cái)政支出占GDP的比重代表政府影響力，由模型得到的回歸系數(shù)為0.2370，符號(hào)為正，在1%的顯著性水平通過了檢驗(yàn)。即財(cái)政支出所占比重增加1%，會(huì)導(dǎo)致能源消費(fèi)強(qiáng)度增加0.24%，這就要求政府在合理的情況下應(yīng)盡量減少財(cái)政支出，適當(dāng)優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu)。

四、政策建議

（一）重視區(qū)域經(jīng)濟(jì)間相互影響。基于區(qū)域相關(guān)性的調(diào)整策略是指從區(qū)域經(jīng)濟(jì)受相關(guān)區(qū)域影響角度出發(fā)，制定區(qū)域發(fā)展政策時(shí)要考慮到受其他相鄰區(qū)域的經(jīng)濟(jì)影響，各省份制定的產(chǎn)業(yè)政策要有協(xié)同性，形成系統(tǒng)性的全國(guó)區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策。例如，我國(guó)西部大開發(fā)、東北工業(yè)振興等區(qū)域政策尤其要考慮對(duì)相鄰區(qū)域的影響，鄰近省份的產(chǎn)業(yè)政策、能源消費(fèi)強(qiáng)度變化。對(duì)于一個(gè)空間統(tǒng)計(jì)上表現(xiàn)為離群現(xiàn)象的省份，比如西北地區(qū)的陜西省，制定政策時(shí)要考慮到周邊省份能源消費(fèi)強(qiáng)度的負(fù)相關(guān)性，合理的調(diào)整政策力度。

表5　空間模型估計(jì)結(jié)果

表6　空間模型的異方差檢驗(yàn)

表7　空間模型的空間自相關(guān)檢驗(yàn)

表8　O LS、SLM、SEM模型的統(tǒng)計(jì)量比較結(jié)果

（二）調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，特別是工業(yè)部門的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是能源消費(fèi)強(qiáng)度下降的物質(zhì)基礎(chǔ)。就我國(guó)目前的發(fā)展階段來看，第二產(chǎn)業(yè)所占比重較大，重工業(yè)增長(zhǎng)明顯加快。因此，要嚴(yán)格控制第二產(chǎn)業(yè)、工業(yè)和重工業(yè)的發(fā)展速度和規(guī)模，提高高耗能行業(yè)的進(jìn)入門檻，努力形成“低投入、低消耗、高效率”的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式。同時(shí)，合理地調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局，由以工業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向第三產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化也顯得尤為重要。

（三）優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)?！耙悦簽橹鳌钡哪茉促Y源稟賦決定了長(zhǎng)期以來我國(guó)“以煤為主”的能源消費(fèi)現(xiàn)狀，但由于煤炭利用技術(shù)不成熟，使得煤炭利用率較低，造成了能源浪費(fèi)和大量的廢棄排放。特別是那些資源稟賦豐裕的地區(qū)，應(yīng)該充分利用本地的資源優(yōu)勢(shì)，發(fā)展煤炭、石油深加工行業(yè)，提高煤炭的利用效率，降低能源消費(fèi)強(qiáng)度。此外，應(yīng)加大對(duì)新能源、清潔能源等領(lǐng)域的科技、人力、資金等方面的投入，不斷優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，采取多元化能源結(jié)構(gòu)的發(fā)展戰(zhàn)略，提高優(yōu)質(zhì)能源比重，努力實(shí)現(xiàn)能源工業(yè)的均衡發(fā)展。

（四）提高科技水平。實(shí)證分析表明技術(shù)的進(jìn)步對(duì)于降低能源消費(fèi)強(qiáng)度有著積極的作用。在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的過程中，新工藝、新技術(shù)都可以強(qiáng)有效地降低能源消耗的強(qiáng)度。所以，技術(shù)進(jìn)步可以有效提高生產(chǎn)效率，并且可以在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相同的條件下降低能源消費(fèi)強(qiáng)度。國(guó)家應(yīng)鼓勵(lì)科技的創(chuàng)新，加大科學(xué)技術(shù)研發(fā)方面的投入，從而提高能源利用效率，降低能源消費(fèi)強(qiáng)度；同時(shí)能源方面的科學(xué)技術(shù)進(jìn)步同時(shí)也會(huì)促進(jìn)新能源、清潔能源的發(fā)展，降低傳統(tǒng)能源使用規(guī)模，從而降低我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度。

（五）合理控制財(cái)政支出總量。我國(guó)目前以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，不可避免地會(huì)積極實(shí)施財(cái)政政策，而且在諸多領(lǐng)域都需要財(cái)政支出，因此盡管降低財(cái)政支出可以降低能源消費(fèi)強(qiáng)度，但是應(yīng)該合理控制財(cái)政支出，不能一味為了能源消費(fèi)強(qiáng)度的降低而影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。此外，可以在財(cái)政支出的結(jié)構(gòu)上加大控制力度。比如實(shí)證分析結(jié)果顯示R&D經(jīng)費(fèi)支出可以有效降低能源消費(fèi)強(qiáng)度，所以對(duì)于此類既能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)又能降低能源消費(fèi)強(qiáng)度領(lǐng)域，政府可以多投入一些，這就能在保證國(guó)家政策落實(shí)、維護(hù)政府控制力度的前提下，既促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，又降低我國(guó)能源消費(fèi)強(qiáng)度。

主要參考文獻(xiàn)：

［1］ApergisN，JamesE.Energyconsumptionandeconomic growth in Central America：Evidence from a panel cointegration and error correction model［J］.Energy Economics，2009.31.2.

［2］Blanco L R.The Spatial Interdependence of FDI in Latin America［J］.World Development，2012.40.7.

［3］Hang L，Tu M.The impacts of energy prices on energy intensity：Evidence from China［J］.Energy Policy，2007.35.5.

［4］Jorgenson D，Garbaccio R，Ho M S.Why Has the Energy-Output Ratio Fallen in China［J］.General Information，1999.20.3.

［5］Karen F V，Jefferson G H，Liu Het al.What is driving China's decline in energy intensity［J］.Resource&Energy Economics，2004.26.1.

［6］Keller W.Geographic Localization of International Technology Diffusion［J］.American Economic Review，2001.92.1.

［7］Lei S，Cheng S，Gunson A J et al.Urbanization，sustainability and the utilization of energy and mineral resources in China［J］. Cities，2005.22.4.

［8］Ma C，Stern D I.China's changing energy intensity trend：a decomposition analysis［J］.Energy Economics，2008.30.3.

［9］Mielnik O，Goldemberg J.Foreign direct investment and decoupling between energy and gross domestic product in developing countries［J］.Energy Policy，2002.30.2.

［10］Rey S J，Montouri B D.US Regional Income Convergence：A Spatial Econometric Perspectiv［J］.Regional Studies the Journal of the Regional Studies Association，1999.33.2.

［11］Sadorsky P.Financial development and energy consumption in Central and Eastern European frontier economies［J］.Energy Policy，2011.39.2.

［12］Sun J W.Three types of decline in energy intensity——an explanation for the decline of energy intensity in some developing countries［J］.Energy Policy，2003.31.6.

［13］Wu Y.Energy Intensity And Its Determinants In China's Regional Economies［J］.Energy Policy，2012.41.

［14］Zheng Y，Qi J，Chen X.The effect of increasing exports on industrial energy intensity in China［J］.Energy Policy，2011.39.5.

［15］崔亞飛，宋馬林.我國(guó)省際工業(yè)污染治理投資強(qiáng)度的策略互動(dòng)性——基于空間計(jì)量的實(shí)證測(cè)度［J］.技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2012.3.4.

［16］高振宇，王益.我國(guó)能源生產(chǎn)率的地區(qū)劃分及影響因素分析［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2006.23.9.

［17］國(guó)涓，王玲，孫平.中國(guó)區(qū)域能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響因素分析［J］.資源科學(xué)，2009.31.2.

［18］胡玉敏，杜綱.中國(guó)各省區(qū)能源消耗強(qiáng)度趨同的空間計(jì)量研究［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2009.11.

［19］黃軼.中國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源消費(fèi)強(qiáng)度差異分析［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2007.7.

［20］劉暢，崔艷紅.中國(guó)能源消耗強(qiáng)度區(qū)域差異的動(dòng)態(tài)關(guān)系比較研究——基于?。ㄊ校┟姘鍞?shù)據(jù)模型的實(shí)證分析［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2008.4.

［21］馬驪.空間統(tǒng)計(jì)與空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法在經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2007.19.

［22］吳玉鳴，李建霞.中國(guó)省域能源消費(fèi)的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析［J］.中國(guó)人口資源與環(huán)境，2008.18.3.

［23］張賢，周勇.外商直接投資對(duì)我國(guó)能源強(qiáng)度的空間效應(yīng)分析［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2007.24.1.

F063.2

A