四川省能源效率影響因素分析

于文慧 于文華

（西南石油大學經(jīng)濟管理學院，四川 成都 610500）

四川作為西部能源大省，在擁有豐富能源資源的同時，其存在的能源、社會、經(jīng)濟、環(huán)境問題一直是社會聚焦的重點。

從文獻研究來看，研究西部能源效率的文章較多[1-4]，而單獨研究四川省的較少。由于單獨研究四川省能源效率影響因素的文獻較少，且運用的模型類型不夠豐富，所選擇的影響因素不夠全面，難以刻畫出四川省能源效率影響因素的全貌，因此該論文選取多個影響因素和VAR模型進行拓展研究，以期達到拋磚引玉的作用。

1 變量選取

（1）能源效率（EF）

一般以單位GDP能耗來表示，單位為“噸標準煤/萬元”，能源效率采用倒數(shù)的形式來表示，即國內(nèi)生產(chǎn)總值與能源消費總量的比值來表示。首先對數(shù)據(jù)做預(yù)處理，以2005年為基年，計算真實GDP。

（2）能源消費結(jié)構(gòu)（CER）

四川省清潔能源資源較為豐富，隨著企業(yè)生產(chǎn)方式、居民生活方式的改革以及綠色發(fā)展理念的貫徹，清潔能源在能源消費結(jié)構(gòu)中所占的比例也呈現(xiàn)上升的趨勢。

（3）技術(shù)進步（R＆D）

采用研究與實驗發(fā)展經(jīng)費（R＆D）來表示。技術(shù)進步對能源效率的正面作用主要來自能源友好型技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用, 負面作用則主要來自高能耗產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進步“回彈效應(yīng)”與路徑依賴特征[5]。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）

采用第三產(chǎn)業(yè)占據(jù)第二產(chǎn)業(yè)比重來表示。根據(jù)“結(jié)構(gòu)紅利假說”假設(shè)，當能量要素投入自發(fā)地從低效部門流向高效部門時，每個部門的整體效率將得到提高[6]。

（5）外商直接投資（FDI）

外商直接投資可以間接通過競爭效應(yīng)與示范效應(yīng)提高東道主的能源效率，也可以通過技術(shù)溢出直接提高能源效率。

（6）GDP增長率（GDPR）

通過GDP增長率來作為解釋變量，簡單刻畫經(jīng)濟發(fā)展水平與能源效率之間的相關(guān)關(guān)系。

數(shù)據(jù)來源為歷年《四川省統(tǒng)計年鑒》，考慮到數(shù)據(jù)的完整性與連續(xù)性，時間跨度為2003年—2017年。

2 模型設(shè)定

主要采取以下模型：

（1）LnEFt=C+α1LnCERt+α2LnRDt+α3LnISt+α4LnFDIt+α5LnGDPRt+εt；

（2）LnEFt=C+β1LnISt+β2LnFDIt+β3LnGDPRt+γt。

3實證分析

3.1 回歸分析

首先進行多元線性回歸，來初步探討這五個解釋變量與被解釋變量之間的相關(guān)性。首先進行對數(shù)化，消除可能存在的異方差，分析結(jié)果見表1。

表1 能源效率影響素因素多元回歸分析

根據(jù)表1可知，通過置信度0.01的顯著性檢驗的有四個變量，即LnIS、LnCER、LnGDPR和LnFDI，但是GDP增長率表現(xiàn)為負向相關(guān)，變量LnRD表現(xiàn)為不顯著。樣本決定系數(shù)為0.98，擬合效果好，F(xiàn)檢驗表明變量間呈現(xiàn)出高度線性。

表1 系統(tǒng)各部分程度運行路徑情況表

結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源效率呈現(xiàn)正向關(guān)系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化一個單位，能源效率能提高0.59個單位，與實際情況相符。能源消費結(jié)構(gòu)與能源效率也呈現(xiàn)正向相關(guān)關(guān)系，清潔能源消費占比提升1個單位，能源效率能提高0.2個單位。外商直接投資呈現(xiàn)正向效應(yīng)，外商直接投資提升1個單位，能源效率能提高0.14個百分點。主要原因在于可以吸收來自國內(nèi)國外的資金，能源損耗隨之下降。GDP增長率相關(guān)系數(shù)為負數(shù)，表明當GDP增長率提升一個單位，能源效率會降低0.18個單位。這與四川省的經(jīng)濟發(fā)展模式有關(guān)，目前四川省正逐步從粗放式的生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變?yōu)榫G色高效的生產(chǎn)方式，但是經(jīng)濟增長速度與能源效率不匹配。第二經(jīng)濟高速發(fā)展帶來的城鎮(zhèn)化并沒有帶來能源效率的大幅度降低，再加上良好的生活能源消費習慣沒有養(yǎng)成，導(dǎo)致城鎮(zhèn)化的“人口紅利”沒有得到顯現(xiàn)。最后，GDP指標只考慮經(jīng)濟總量的增長，而沒有將經(jīng)濟發(fā)展對資源的使用狀況考慮在內(nèi)，并且沒有剔除對環(huán)境和生態(tài)破壞這一因素，所以具有片面性。技術(shù)進步的P值為0.122 2，沒有通過顯著性檢驗。但是從實際情況來看，技術(shù)進步是提升能源效率的重要因素，可能原因是相比于全國，四川省在技術(shù)開發(fā)方面還主要依靠對外開放來獲得，經(jīng)費投入對提高能源效率的效果沒有體現(xiàn)出來。

3.2 協(xié)整分析

3.2.1 單位根檢驗

接下來通過VAR模型來進行驗證與能源效率之間的關(guān)系，排除掉技術(shù)進步變量，首先對數(shù)據(jù)進行對數(shù)化，消除可能存在的異方差。為避免偽回歸，還需要進行單位根檢驗。首先通過Eviews9.0進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果見表2。

表2 平穩(wěn)性檢驗

通過軟件分析，可以得出五個變量原數(shù)據(jù)均不平穩(wěn)，經(jīng)過一階差分后均拒絕原假設(shè)，即平穩(wěn)，不存在單位根，并且都屬于一階單整，可以繼續(xù)分析。

3.2.2 提前測試

由于數(shù)據(jù)獲得性與事先檢驗，發(fā)現(xiàn)模型存在解釋變量過多、時間序列短等問題，所以應(yīng)當適當減少解釋變量個數(shù)。通過多次檢驗，發(fā)現(xiàn)去掉能源消費結(jié)構(gòu)變量后可以繼續(xù)進行協(xié)整檢驗。

3.3 基于VAR模型實證分析

3.3.1 VAR模型

構(gòu)建VAR模型的作用在于對時間序列系統(tǒng)的預(yù)測和隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，進而解釋各種經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量所造成的影響。構(gòu)建VAR模型的前提條件是進行滯后期的選擇，其確定滯后期的方法為比較AIC值和SC值[7]，具體結(jié)果見表3。

根據(jù)表3，綜合考慮似然比檢驗、最終預(yù)測誤差、AIC、SC、HQ信息準則結(jié)果，確定滯后階數(shù)為一階。

表3 向量自回歸模型滯后期的確定標準

最終根據(jù)比較LR（似然比統(tǒng)計量）、AIC（赤池信息準則）和SC（施瓦茨準則）可以得出可以確定VAR（1）模型。模型估計結(jié)果見表4。

表4 VAR模型估計結(jié)果

3.3.2 脈沖響應(yīng)函數(shù)

AR根圖是檢驗?zāi)芊襁M行脈沖響應(yīng)的前提，通過AR根圖檢驗，得到圖1，發(fā)現(xiàn)所有點落在單位圓內(nèi)，表明可以做脈沖響應(yīng)。

圖1 AR根圖

圖2、3、4給出了FDI、GDP增長率、IS對能源效率的沖擊。從圖2可以看出，當在本期給予FDI一個正向沖擊后，EF在第一期為負，直到第三期才開始出現(xiàn)正向響應(yīng)，之后開始穩(wěn)定。這與實際情況相符，因為投資具有滯后性，具有一定的周期效應(yīng)，并且外商直接投資具有強烈的政府主導(dǎo)特征，資源配置效率不高，所以就出現(xiàn)上述現(xiàn)象。后面開始出現(xiàn)穩(wěn)定正向響應(yīng)但是影響效果小的情況，有如下原因：首先經(jīng)過一短時間后，F(xiàn)DI的作用開始顯現(xiàn)，包括開發(fā)新技術(shù)，接受國外先進技術(shù)與人才、管理方式等等；再者四川清潔能源豐富，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)地區(qū)也處于快速發(fā)展時期，F(xiàn)DI可以顯著提升能源效率；其次由于技術(shù)保護，跨國公司不會直接轉(zhuǎn)移先進技術(shù)；最后四川省依舊存在對能源依賴程度較高、設(shè)備技術(shù)陳舊的企業(yè)，所以FDI對這些企業(yè)、地區(qū)的能源效率提高作用不大，拉低整體能源效率。

圖2 FDI對EF的脈沖響應(yīng)

從圖3脈沖響應(yīng)圖可以得到，在地區(qū)生產(chǎn)總值增長率受到一個沖擊后，能源效率從第一期開始受到的影響為0，之后達到最大值，然后下降，整個過程較平穩(wěn)。首先GDP增長率表明經(jīng)濟的增長速度，社會進步必然會帶來生產(chǎn)方式革命，實施清潔能源替代工程。再者地區(qū)生產(chǎn)總值的增加，從消費端和思想觀念上提高能源效率。但是將地區(qū)生產(chǎn)總值用來描述社會環(huán)境是片面的，因為GDP剔除了生態(tài)環(huán)境等指標。綜上，地區(qū)生產(chǎn)總值增長率對能源效率的影響才會出現(xiàn)上圖現(xiàn)象。

圖3 GDPR對EF的脈沖響應(yīng)

從圖4中可以看出，在一開始，能源效率就呈現(xiàn)出下降的趨勢，并且在第七期達到最低值，而后沖擊影響開始有所減弱，但一直呈現(xiàn)負向沖擊?？傮w來看，由于本文設(shè)置的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量為第三產(chǎn)業(yè)占據(jù)第二產(chǎn)業(yè)的比值，也從側(cè)面驗證了第二產(chǎn)業(yè)與能源效率是呈現(xiàn)出正相關(guān)的。

圖4 IS對EF的脈沖響應(yīng)

4 政策建議

提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對能源效率的影響力，發(fā)揮第三產(chǎn)業(yè)降低能耗的優(yōu)勢[8]；擴大清潔能源消費占比是提高能源效率的重要舉措，與其他產(chǎn)業(yè)比如農(nóng)業(yè)、光伏產(chǎn)業(yè)甚至制造業(yè)相結(jié)合，最大限度提升能源效率；政府應(yīng)為外商直接投資創(chuàng)造良好的金融環(huán)境，培養(yǎng)相關(guān)人才，放寬外商直接投資的準入條件，完善法律法規(guī)；不能唯經(jīng)濟數(shù)字為目標，要同時兼顧生態(tài)環(huán)境，實現(xiàn)能源效率與GDP同時高效增長。