中国能源效率、能源消费与经济增长关系的实证研究

1、中国能源效率、能源消费与经济增长关系的实证研究研究领域：资源与环境经济学 山东大学经济研究中心 赵娅摘 要随着全球经济的发展，能源对经济可持续发展的约束日益明显，而能源对经济的影响又体现在两个方面：能源投入与能源效率。本文正是从这一点出发，在考虑经济增长与能源消费的关系时纳入了能源效率这个因素，首先利用中国1978年到2005年的相关数据运用时间序列的多元回归方法对影响能源效率的诸因素进行了量化分析，然后将我国的实际产出对资本、劳动、能源消费和能源效率进行回归，分析了各投入要素对产出的边际贡献，并对中国2006年到2015年的能源效率、能源消费和实际产出进行预测，并根据目前我国能源消费的现状，

2、揭示了能源效率的不断改进对我国经济增长具有重要的战略意义。关键词：能源效率；能源消费；经济增长；时间序列中图分类号：F206 文献标识码：A一、问题的提出能源作为一种投入要素，与资本、劳动和原材料一样，在经济生活中发挥着重要的作用，是经济可持续发展的物质基础。但是随着全世界各国经济的飞速发展，能源对经济可持续发展的约束问题已经日益明显。尤其对于中国这样一个发展中国家，经济增长仍以粗放型为主，能源的投入和利用方面仍存在着非常严重的问题，例如能源利用效率与人均能源消费量低下，能源消费结构不合理等等。特别是在“十五”期间，中国的经济增长模式出现过度工业化和过度重工业化的逆转，工业产值占GDP的比例已

3、由“六五”时期的39.4%达到2003年的45.3%，重工业占工业总产值在2003年也达到64.3%，工业发展模式又回到与大跃进时期类似的局面：资源密集、能源密集、资本密集，以及污染密集。可以预见，按照中国目前的能源利用效率、能源消费结构以及经济结构，要保持未来中国经济的高速增长率，必须依赖于能源的大量投入，而这必然会加剧中国面临的能源供需失衡局面，使中国的经济增长更加依赖于能源的进口，从而使中国的能源安全问题日趋严重。因此，在保持可再生能源的再生率的同时，提高能源效率、优化能源消费结构和经济产业结构，已经成为保证中国经济实现可持续发展的一个重要问题。随着能源问题的日益严重，学术界也出现了大量

4、针对能源问题和以及其对经济影响的研究，能源经济学也作为应用经济学的一个分支快速地发展起来。但是，从实证角度出发考虑能源对经济增长的影响，将能源效率考虑在内的研究成果还比较少。本文将从这个角度出发，利用时间序列的计量经济学方法，对能源效率、能源消费与经济增长三者之间的关系进行实证研究，并在进行中国未来能源需求的预测时考虑到能源效率的作用，以期得到系统性的结果和政策建议，并希望本文的研究结果能够对中国将来的能源消费、经济增长以及政策制定提供一定的参考价值。本文以下的结构是这样安排的：第二部分是文献综述，主要分为能源投入与经济增长关系的实证研究，对能源效率的相关研究，以及有关能源消费预测的研究等三个

5、方面；第三部分为实证研究部分，由对能源效率及其影响因素的实证研究，对能源效率、能源消费以及经济增长的实证研究，以及对能源消费量与实际产出的预测，以及数据分析等五个小部分组成。然后在第四部分中，本文依据实证研究的结果提出了相应的政策建议。第五部分列出了本文的主要结论，以及创新与不足之处。二、文献综述（一）有关能源消费与经济增长关系的实证研究有关能源消费与经济增长关系的实证研究则是直接从现实经济活动入手，通过对现实中能源消费和产出及其他相关数据的考察，通过计量经济学中的方法进行实证研究。从已有的研究来看，针对不同国家，不同时期，采用不同的计量方法，得到的结果都有很大的不同。自20世纪70年代起，最

6、先对此做出研究的Kraft and Kraft(1978)，采用Granger因果检验方法，利用美国的能源消费和GNP数据进行检验，得到了GNP对能源消费的单向因果关系；此后，Akarca and Long(1979,1980)利用同样的数据，将时间间隔改为两年，得出了和Kraft and Kraft(1978)不同的结论；而Erol and Yu(1989)却发现美国的能源消费与就业之间不存在任何因果关系。这些研究都说明能源在短期内是中性的。随着经济的发展，能源在经济活动中的作用日益明显，以至于对此方面的研究需要考虑到更多其它的经济变量。因此Stern(1993)建立一个多元模型，利用美国的

7、能源消费、GDP、资本和劳动的数据，得到了经济增长对总能源消费的单向因果关系；Masih and Masih(1997)使用多变量的协整分析和向量误差修正模型，对韩国和台湾的能源消费、真实收入和价格水平数据进行分析，得到了三者之间存在着协整关系。基于上述研究的结果，能源消费与经济增长的关系，对不同国家不同时期来说存在着很大差异，甚至对同一国家同一时期，采用不同的计量方法，结果也不尽相同，因此并不能对此得到一个一般性的结论。要研究中国能源消费与经济增长的相互影响，就必须根据中国相关数据的统计特征选择相应的计量方法。从近年来国内一些学者对中国的能源消费和经济增长关系做出的研究看，林伯强（2001）

8、采用协整及误差修正模型，分析了中国的能源消费、GDP、能源价格、经济结构中重工业的份额的协整关系；黄飞（2001）采用灰色关联分析法对中国的能源结构和经济增长进行关联度分析；马超群（2004）则采用协整和误差修正模型对中国1954-2003年的GDP和能源消费以及能源消费结构进行分析。 通过上述的研究结果，笔者发现有关能源消费与经济增长关系的研究，所采用计量方法的不同可能会出现不同的结果。本文对能源消费和经济增长数据的单位根检验和协整关系检验将作为多元线形回归和向量误差纠正模型预测的基础，因此，采用合适的计量方法进行相关的检验将是非常关键的一步。（二）对能源效率的研究对于影响能源效率的各种因素

9、的研究，Hang and Tu(2007)分析了中国在1985年和2004年之间对能源价格撤销管制引起的能源价格变化对总能源效率和煤、石油、电力这三类能源利用效率的影响。Fan(2007)研究了1992年之后以市场为导向的经济改革对能源效率改进的影响。Clarke(2006)研究了能源领域中技术进步的来源，认为一个行业内部和外部的R&D和干中学的溢出效应在技术进步中发挥了重要作用。Moore(2007)将能源部赞助的技术进步对经济增长的贡献，与已出版文献对能源技术应用、传播和基础设施改进对经济增长的贡献进行了比较。蒋金荷(2004)比较了中国的能源效率与先进能源效率水平国家的差距，并分

10、析了能源效率与经济结构调整的关系，并提出提高能源效率的主要策略。林伯强(2003)将以产业生产的增加值与产业消费的电力的比值来衡量的效率改进纳入生产函数中，以此分析效率改进对产出的影响。（三）有关能源消费预测的研究随着全球能源约束的日益明显，以及各国能源消费量的剧增，对世界各国未来能源消费趋势的研究已经得到越来越多的关注，有关能源消费和需求预测的文献也越来越多地涌现出来，这些文献采用不同的计量方法对总能源消费量或某种单一能源消费量的未来趋势做出了科学的预测。Chavez(1999)搜集了奥地利自1980到1996年的月度数据，并发现这些数据存在时间趋势和季节性差异，进而选择ARIMA方法对奥地

11、利的能源生产和消费进行预测。Hamzacebi(2007)利用人工神经网络(ANN)方法对土耳其2003年到2020年之间的电力消费做出了预测，作者指出之所以采用这个方法，是因为人工神经网络方法对于同时预测多个变量以及对数据结构中存在的非线性关系进行建模具有更强的能力。同时，对中国能源需求的预测研究也大量涌现。黄俊(2004)研究了中国1985年到2000年的能源消费量，利用自回归模型（AR），移动平均模型（MA）以及自回归移动平均模型（ARMA）对中国2001年到2003年的能源消费量进行了短期预测。刘殿海(2006)建立了马尔科夫预测模型和污染物排放预测模型，对中国2010年的能源结构和污

12、染物排放情况进行了预测。三、实证研究（一）样本选择与数据来源本文样本期始于1978年终于2005年，预测期为2006年到2015年。文中涉及的变量主要有历年的能源投入量（万吨标准煤），实际GDP（亿元，以1978年为基期），科学研究支出（亿元），重工业产值占工业总产值的变量，煤炭消费量占总能源投入量的比例，固定资产投资，总就业人数等。所有的数据均来自历年的中国统计年鉴和新中国五十年统计资料汇编。（二）能源效率及其影响因素的实证研究本文中的能源效率衡量的是每单位能耗的产值（在有些研究中也被称为广义能源效率），具体的衡量指标是每一吨标准煤产生的以万元计的实际GDP。根据相关数据计算出1978年到2

13、004年的能源效率数据（万元每吨标准煤），得到中国能源效率的变化趋势如图表1所示：由图中可以看到，虽然中国的能源效率在短期内会存在波动，但从长期来看，中国的能源效率是呈上升趋势的，2005年的能源效率已超过1978年能源效率的3倍，这说明中国能源使用的效率水平已经有了很大的提高。时间能源效率19780.0634219850.09116719900.1034321995020549120050.194529图表 1 中国的能源效率趋势图 图表 2 中国的能源效率根据已有研究，能源效率的变化取决于很多因素，包括改进能源利用效率的技术发展，产业结构和能源消费结构的调整，对外

14、开放以及市场化程度的加深等等。与以往常用的能源转移份额分析法，因素分析法等定量方法不同，本文将采用多元回归方法分析一些主要的影响因素：技术发展、产业结构和能源消费结构调整对于能源效率变化的贡献。在对能源效率及其影响因素进行多元回归之前，首先需要对能源效率、科学研究支出、重工业产值比例以及煤炭消费比例的时间序列数据进行单位根检验和协整检验。利用中国1978年到2005年的数据，在计量软件Eviews3.1中进行ADF单位根检验，结果如下（本文只给出了对能源效率数据进行ADF检验的结果报告（图表3），科学研究支出数据、重工业产值比例以及能源消费比例的检验结果省略）：ADF Test Statist

15、ic-2.676760 1% Critical Value*-3.7204 5% Critical Value-2.9850 10% Critical Value-2.6318 图表3 能源效率的ADF单位根检验结果由图表3看到，能源效率一阶差分数据的ADF统计量-2.68小于10%显著水平上的临界值-2.63，这说明ADF检验在10%的显著水平上拒绝了零假设，即能源效率的一阶差分是平稳的，因此能源效率数据是一个单位根过程。类似地对其余数据的检验结果进行分析得到能源效率及其各影响因素的时间序列数据都是不平稳的单位根过程。因此，对能源效率及其各个影响因素的时间序列数据进行协整检验就是必须的。笔者

16、采用了EG检验，对能源效率与科学研究支出（取自然对数）、能源效率与重工业产值比例，以及能源效率与煤炭消费结构比例的数据进行了检验，发现能源效率与这三个自变量之间均存在长期的协整关系。(本文只列出能源效率与科学研究支出之间协整关系的检验结果报告（图表4），其余检验的结果报告省略)ADF Test Statistic-3.997321 1% Critical Value*-3.7076 5% Critical Value-2.9798 10% Critical Value-2.6290图表4 能源效率与科学研究支出回归残差的ADF检验结果由于能源效率及其各影响因素之间存在长期的协整关系，因此，对能

17、源效率和各影响因素建立多元线性回归模型就是可行的。具体地，衡量能源效率的多元回归方程如下： (1)其中为能源效率，为科学研究支出的自然对数形式，为衡量产业结构的比例，为衡量能源消费结构的比例。利用相关数据和计量软件，得到能源效率的回归方程为： (2)(4.22) (21.46) (-4.13) (-6.35)括号中为系数估计量的t统计量值。可以看到，各变量的系数符号均符合预期，并且所有自变量的系数估计都在1%的水平上显著。因此，选取技术发展、产业结构和能源消费结构的调整作为影响能源效率的主要因素是可行的。在对(1)式进行比较静态分析时，由于各自变量的单位相差太大，这使得系数的比较难以解释，因此

18、这里本文使用将因变量和全部自变量标准化之后得到的标准化系数来比较各自变量对因变量的影响 假设一个回归方程的估计结果为 ，利用这个式子求出平均方程，然后减去平均方程得到 ，因为的样本均值为零。最后将减去样本均值之后的各个变量再分别除以各自的样本方差，得到标准化之后的回归方程为。其中即为标准化系数，用来衡量变动一个标准差引起的的标准差的变动。经过计算得到科研投入、产业结构和能源消费结构的标准化系数分别为0.9146、0.1842和0.2767。因此，研发投入对能源效率改进的影响最明显，能源消费结构优化的影响次之，产业结构调整对能源效率的影响最小。（三）能源效率、能源消费与经济增长关系的实证研究为了

19、简便实证研究，本文对各变量取自然对数的形式，得到总产出对资本、劳动、能源消费以及能源效率的多元回归方程： (3)在(3)式中，产出用每年度的实际GDP衡量（以1978年为基期）。对于资本存量，本文使用永久库存法来估计中国每年的实际资本存量。对于能源效率，由于本文将能源效率定义为每吨标准煤的能源投入创造的产出，即，因此，直接采用能源效率的数据对(19)式进行回归将可能出现多重共线性问题，虽然多重共线性并不影响估计量的无偏性，但会使估计量的方差增大，从而影响假设检验中统计量的计算 为了更清楚地理解多重共线性的问题，本文还直接将能源效率的数据代入方程（3），进行回归得到结果为：，其中资本和劳动的t统

20、计量分别为1.46和-1.15，这说明资本和劳动都是不显著的，原因就是能源效率、能源消费和产出之间的多重共线性。于是本文将采用回归方程(1)中能源效率的拟合值作为能源效率的数据进行(3)式的回归。在进行平稳性检验和协整检验之后，本文得到了(3)式的回归方程： (4) (-6.84) (2.07) (3.52) (3.02) (5.23)由回归方程(4)式可以看到，各自变量系数的符号都符合预期，并且各系数的t统计量值都大于5%置信水平的临界值，这说明所有的系数都是非常显著的。根据回归模型可以看到，能源消费和能源效率对产出的贡献超过了资本存量对产出的贡献：能源消费增加一个百分点将使以实际GDP衡量

21、的产出增加0.54个百分点，能源效率提高一个百分点将使产出增加0.68个百分点，而资本存量增加一个百分点只能使产出增加0.22个百分点，不及能源消费和能源效率产出弹性的二分之一。并且，如果要维持中国目前的经济增长率，即保持实际产出的增长率为每年8%，那么在保持其他因素不变的条件下，能源消费的增长率必须维持在4.3%的水平，而能源效率的增长率必须维持在5.5%的水平。由此可以得到结论：能源消费和能源效率对于经济的增长具有举足轻重的作用。（四）预测由于本文感兴趣的是能源消费和能源效率对经济增长的影响，因此只预测能源消费、能源效率和产出（即实际GDP）这三个变量。具体地，本文将采用加进误差纠正项的V

22、AR模型，即VECM模型进行相关变量的预测。之所以采用这个模型，是因为根据前面的实证结果，能源消费、能源效率和产出之间是相互影响的，而VAR和VECM预测可以将其他相关时间序列的影响作用考虑进来。由于本文中的变量都属于单位根过程，且能源消费、能源效率和产出之间存在两两的协整关系，因此需要采用更有效的VECM预测方法。首先，由于能源消费、能源效率和产出都是单位根过程，因此需要先进行一阶差分，然后才能建立误差纠正模型。在选择模型中变量的滞后阶数时，笔者发现取1阶滞后时，AIC和SC信息量取到最小值，因此在建立模型时选择的滞后阶数为1。利用数据估计系数，得到VEC模型为： (5) (6) (7)首先

23、进行样本内的静态预测，得到、和的预测值，将预测值与真实值相比较，观察VEC模型的预测效果，如图表6、7、8所示： 图表6 能源消费的预测效果 图表7 能源效率的预测效果图表8 产出GDP的预测效果可见，VEC模型对变量的预测效果比较令人满意。下面就利用这个模型对2006到2015年的能源消费、能源效率和产出进行预测。预测时仍然采用静态预测方法，由于静态预测只能超前一步预测，所以需要将每一步得到的预测值作为样本值代入到模型中进行下一步的预测。经过计算，得到2006年到2015年的、和的预测值、和。然后用1978年到2005年的、和的真实值对对应年度的预测值进行不含截距项的简单回归，回归方程分别为

24、由于本文的变量都取了自然对数形式，因此得到的预测值其实等于的预测值。根据的预测值得到的预测值时，并不能直接取指数幂，否则会造成很大的误差。具体做法应当是先对t期之前的（）的预测值取指数，得到序列，然后用对作回归（不包含常数项），得到系数的估计值。最后，用乘以即得到的预测值。： (8) (9) (10)那么，最终、和的预测值就是回归方程(8)到(10)的拟合值，下面图表9中列出了2006到2015年能源消费、能源效率和产出的预测值。观察图表9中对能源效率的预测值，笔者发现2012年之前能源效率一直处于上升趋势，但自2012年之后能源效率开始下降，这种变化趋势就导致了能源消费量的预测值发生上面描述

25、的变化。这进一步验证了能源效率对于能源消费的影响。同时，计量模型的预测结果可以对将来的经济活动产生一定的指导意义。因为根据预测的结果，能源效率自2012年之后的下降导致能源消费量增加，而能源效率的下降可能受到各种政策、经济冲击等的滞后影响，因此中国必须继续加强改进能源效率的工作，尽最大努力来避免预测模型指示的2012年将要出现的变化。能源消费（万吨标准煤）能源效率（万元/吨标准煤）实际GDP（亿元）2006年238197.122.9080350143.092007年238075.725.5595456813.322008年227542.928.8243863235.812009年214707.

26、931.6788969031.352010年207343.933.5394974204.942011年210787.134.0239579197.182012年228075.933.4317084808.072013年260022.632.4942691972.602014年303729.832.03758101525.602015年350443.232.70682113969.50图表9 能源消费、能源效率和产出的预测值（五）数据分析最后，笔者将把前面得到的实证结果和预测数据以及相关的统计数据，与现实结合起来进行分析。能源消费增长率能源效率增长率必需值4.30%5.50%1978-20055

27、.20%4.20%2006-20154.40%4.00% 图表10 维持8%的实际产出增长率需要的条件以及满足情况 根据回归方程(4)式，如果要保证中国的实际产出增长率维持在每年8%的水平，那么在保持其他因素不变的条件下，中国的能源消费增长率必须维持在4.3%的水平，而能源效率的增长率必须维持在5.5%的水平。但是根据1978年到2005年的数据，中国能源消费的年平均增长率为5.2%，而能源效率(由(2)式的回归拟合值计算得出)的年平均增长率仅为4.2%（如图表10所示），由此可见，在1978年到2005年期间，维持中国经济高速增长所必须的有效能源消费只是由能消费量的高增长所维持，因为必须的能

28、源效率增长率并没有得到实现。这说明在这段时间内，中国的能源消费是缺乏效率的，完全依靠能源的大量投入来维持经济的持续增长，而并没有实现有效的能源利用所带来的密集型经济增长模式。同时，根据预测得出的能源消费和能源效率数据计算得到，2006年到2015年间中国能源消费的平均年增长率为4.4%，能源效率的平均年增长率为4.0%。并且，如果按照目前的能源消费状况，而在2006年到2015年这段时间中没有明显改变的情况下，笔者有理由相信预测研究中得到的结果将和现实相差不大，如果是这样的话，那么4.0%的能源效率增长率不可能将经济的增长率维持在8%的水平。虽然4.4%的能源消费增长率水平能够维持8%的经济增

29、长率，并且这个数据与1978年到2005年间的能源投入增长率相比已经有所改进，但是单纯依靠能源投入的增长来维持经济的增长并不是长久之计，从长期来看，这将加剧能源对经济可持续发展的约束作用。数据显示，2006年到2015年间能源效率的年平均增长率仅为4.0%，甚至低于1078年到2005年间的数值(4.2%)，这并不是一个乐观的结果，如果中国的能源效率再得不到有效的提高，而只是依赖于单纯的能源大量投入来维持经济的增长，那么能源约束将导致将来的可持续发展很难实现。据有关数据显示，中国自1993年开始由石油出口国成为石油净进口国，到2003年，中国的石油及油品进口已达到8600万桶，成为仅次于美国的

30、第二大石油消费国 数据来自BP世界能源统计2006。据专家预测，截止到2010年中国将有40%的石油需要进口，到2020年将有50%的石油需要进口。因此，中国能源供求的矛盾正在逐渐加剧。根据中国的能源生产和能源消费数据，本文发现自1992年开始，中国的能源消费已经开始依赖于进口，1992年的能源进口量占总消费量的1.8%，但2005年能源供需的缺口已经达到能源总消费量的7.7%。如果按照1978年到2005年的平均能源生产增长率4.5%进行计算，那么到2015年中国的能源生产总量将达到306236.7万吨标准煤，根据2015年的能源消费预测值可得，2015年中国的能源供需缺口将达到44206.

31、5万吨标准煤，是2005年能源供需缺口的2.6倍，如果这一缺口只能依赖于进口来弥补的话，那么能源进口量将达到能源总消费量的12.6%，这将严重威胁到中国的能源安全问题，因此，在保持经济增长速度的前提下，减少能源消费量或加大能源生产量将是缓解中国能源安全问题的必由之路。但是，能源生产量的增加将不可避免地受到能源总储量的限制。根据BP世界能源统计2006，1985年末中国已探明的石油总储量为171亿桶，1995年末为163亿桶，到2004年和2005年末则均为160亿桶，占世界已探明总储量的1.3%。另外，截至2005年底，中国已探明的天然气总储量为23.5亿立方米，占世界已探明总储量的1.3%，

32、已探明的煤炭总储量为145亿吨，占世界已探明总储量的12.6%，而这三种主要能源的现有总储量仅仅分别能够维持16年、47年和52年的持续开采。因此，依靠增加能源生产量来推动经济增长在长期内必将失败，减少能源消费量并积极寻找可再生能源和替代能源将成为维持经济可持续增长的必要手段。四、政策建议根据上述实证研究的结果以及相关数据的分析，本文认为，为了实现可持续发展和持续较高的经济增长率，中国一方面要关注能源效率的提高；另一方面要通过积极发展可再生能源扩大能源的潜在储备量。（一）关注能源效率的提高由于2006年到2015年能源效率的年平均增长率预期为4.0%，明显低于维持8%的经济增长速度所必须的能源

33、效率增长率5.5%，因此，本文得出提高能源效率将是一项非常迫切的任务。由于能源效率的改进主要依赖于能源技术的发展，经济产业结构的调整，能源消费结构的优化，以及本文实证中没有涉及的能源价格，因此，制定旨在提高能源效率的有关能源政策时，应该从这几个方面出发。根据实证部分得出的结果：本文将计算出要使能源效率满足经济发展的需求，影响能源效率的各因素应当满足的条件。首先能源技术的发展都对能源效率的提高发挥着重要的作用。通过对能源效率的实证研究，要想使能源效率的增长率从预期的4.0%提高到必须的水平即5.5%，在保持其他因素不变的条件下，科学与研究支出应当增加278.9%，即需要增长两倍之多。因此，加大对

34、能源技术研发的投资，并且大力推广各种先进的、有经济效用的高效产能技术，将是一项非常有效的举措。其次，中国还应当继续加快国内产业结构的调整。同样，根据对能源效率的实证研究，要想使能源效率的增长率从预期的4.0%提高到必须的水平即5.5%，在保持其他因素不变的条件下，重工业产值占工业总产值的比例应当降低2.1%，但自1978年到2005年，中国重工业产值占工业总产值的比例甚至以年平均0.64%的速度在增长，这说明中国的产业结构优化仍然存在很大不足。并且自2003年以来，中国的产业结构又出现了与大跃进时期相似的模式，即主要依赖高能源投入和严重的能源浪费与环境污染为特征的产业结构，为了缓解这种产业结构

35、特征对能源、环境和经济增长造成的不利影响，中国应加大调整优产业结构的力度。针对这个问题，党的十六大提出了要走以信息化带动工业化的新型工业化道路，2003年党的十六届三中全会又提出了树立全面、协调、可持续的新的发展观，通过转变增长方式和结构调整，改变以高投入、高消耗来实现经济快速增长的局面。但是自2003年以后逐渐向重工业和工业偏离的产业结构显示中国还应当继续加大对符合新型工业化道路要求的产业的投入，例如电子信息产业、装备制造业、精细化工业和第三产业。再次，优化能源消费结构也是制定高效能源政策时必须考虑到的一个方面。根据对能源效率的实证研究，要想使能源效率的增长率从预期的4.0%提高到必须的水平

36、即5.5%，在保持其他因素不变的条件下，煤炭的消费比例降低的速度应达到3.95%，而1978年到2005年间，中国煤炭消费比例降低的速度仅为0.1%，这是远远不够的。可以说，以煤炭为主的能源消费结构是造成中国能源效率低下的另一个主要原因，并且同时也是造成大气环境污染的主要原因。因为中国目前的煤炭利用技术还不成熟，导致利用效率低下，能源浪费和废气排放严重。而且数据显示，虽然近年来中国的能源消费结构得到了不断的优化，2005年中国的能源消费总量中，煤炭的消费比例为68.9%，石油的消费比例为21%，天然气和水电、核能、风电的消费比例仅分别为2.9%和7.2%，而美国2005年煤炭的消费比例仅为24

37、.6%，石油的消费比例和天然气的消费比例分别为40.4%和24.4%，日本2005年煤炭的消费比例仅为23.1%，石油和天然气的消费比例分别为46.5%和13.9% 数据来自BP世界能源统计2006。可见，与发达国家相比，中国的能源消费结构还存在很大的不足。因此，中国的能源政策制定应将优化能源消费结构作为一个重要的方面。具体应加速洁净能源的发展例如水电、太阳能、风能、生物质能、地热和海洋能等，提高优质能源的比重，发掘能源作物的巨大节能潜力，并积极推进能源各行业的结构调整工作，努力实现能源工业的均衡发展。最后，中国在制定能源政策时还需要考虑到的一个重要方面就是能源价格。由于能源价格对能源消费的影

38、响存在着两个途径：第一就是能源价格通过对能源效率的作用而影响能源消费量，比如能源价格上升会促使能源效率的提高，而能源效率的提高又会减少能源消费量；第二个途径就是能源价格上升会直接减少能源消费量。因此，能源价格对能源消费的影响很难确定，基于这个原因，本文并没有对能源价格的影响进行考虑。但是，由于石油进口量的增加，中国对国际石油市场的依存度越来越高，因此国际油价的波动将不可避免地影响中国的能源消费和经济增长。数据显示，虽然2005年中国石油的对外依存度比2004年降低了2.2%，但仍高达42.9%。根据有关预测，到2010年和2020年，中国的对外石油依存度将分别达到50%和58%。但是，尽管我国

39、是第二大石油进口国，但对国际油价的影响比重还不到0.1%，这意味着我国还不具备在国际贸易中化解市场风险和保护自己利益的足够能力。近年来，由于世界各国的经济发展，国际油价和原材料价格出现大幅度上涨，这对中国的经济增长带来了沉重的负担。据测算， 国际油价每桶上涨1美分，中国石油进口成本将增加46亿人民币，直接影响国内生产总值增长0.043个百分点。因此，中国应充分发挥石油消费大国的需求优势，积极参与国际石油的定价体系，从国际油价变动的被从承受者变为主动影响者，为此，中国应尽快建立和完善自己的石油期货市场，以远期交易方式降低短期价格风险。其次，中国还应建立国际采购的协调机制，争取合理的石油价格，打破

40、国内市场中存在的垄断行为，进一步形成统一开放的能源原材料市场。此外，中国还需要建立完善的能源安全保障体系，保证现货和期货的储备，保证商品期货市场和金融期货市场的发展。（二）通过积极发展可再生能源扩大能源的潜在储备量在制定适当有效的能源政策时，除了考虑通过提高能源效率保证能源的可持续利用，“开源”也应当得到足够的关注。根据4.6中的数据分析，2015年中国的能源供需缺口将达到44206.5万吨标准煤，而且2005年底中国各能源的已探明储量最多也只能维持50多年的持续开采，可见扩大能源的潜在储备量是非常重要的。目前可再生能源主要是指水能、风能、生物质能、太阳能、地热能和海洋能等。我国的可再生能源非

41、常丰富，开发利用的潜力很大。要想扩大潜在的能源储备量，除了积极开发各种可再生能源之外，还应当抓住机遇，大力进口各种能源，例如风电、煤炭和天然气，并努力实施能源进口多元化战略，扩大石油供应渠道，尽可能多地进口石油和天然铀。尤其对于沿海地区，大力进口煤炭将能够有效缓解目前十分紧张的能源运输问题。同时，中国还应当制定政策严格控制能源和资源性产品的出口，希望能够与扩大能源进口结合起来增加国内能源资源的存量，避免对国内资源的过度开发。从长远来看，这对加强中国的能源储备，保障中国的能源安全具有重要意义。五、结论、创新与不足本文在能源消费与经济增长关系的研究中加入了能源效率这一因素，考察了中国的能源状况与经

42、济发展之间的关系。在加入能源效率时，为了避免多重共线性对实证研究结果的影响，本文选取了能源效率的替代变量：能源效率对其影响因素科研支出、产业结构变化和能源消费结构变化回归之后的拟合值。在考察能源效率、能源消费与经济增长的关系之后，本文还利用这一步的施政结果对2006到2015年的能源消费和能源效率进行了预测，本文进行预测的主要目的并不是和未来的实际消费量进行对比来衡量预测的准确性，从而判断本文使用的预测系统的有效性，而是根据预测结果进行相应的政策分析，使本文的政策建议基于数据，有理可依。以上正是本文的创新之处。经过本文的实证分析，得到了以下结论：第一，对能源效率及其影响因素：科研投入、产业结构

43、、能源消费结构建立多元线形回归模型，利用中国1978年到2005年的相关数据进行模型估计，发现各因素对能源效率的边际影响在经济意义上和统计意义上都是非常显著的。第二，建立实际产出对资本、劳动、能源消费和能源效率的多元线形回归模型，发现各种生产要素对产出的边际贡献在经济意义和统计意义上都是显著的，并且能源消费和能源效率的边际贡献大约是资本的边际贡献的两倍之多第三，根据前面的实证结果，本文验证了能源效率、能源消费和经济增长之间的相关关系，以此建立向量误差纠正模型对我国2006年到2015年的能源消费量、实际GDP以及能源效率进行预测。第四，本文还对所有的实证结果和预测得到的数据进行了分析，得到了维

44、持中国的经济增长所必须要求的能源消费增长率和能源效率增长率，然后综合考虑能源储备限制和能源安全问题，得到了提高能源效率和开发可再生能源将是保证中国经济持续发展、缓解能源约束和环境污染压力的必然途径。由于种种原因，本文还遗留下一些没有来得及研究的问题。第一，由于能源价格对能源消费的影响不能确定，因此本文在建立能源效率及其影响因素的回归模型中并没有考虑能源价格的影响，但是毋庸置疑，能源价格对能源效率，进而对能源消费和经济增长都有着不可忽略的影响，因此这也是以后可以研究的一个方面，即如何衡量并定量地分析能源价格对能源效率和能源消费的影响，并根据这些影响提出以能源价格为中心的能源政策建议。第二，文中用

45、来预测的向量误差纠正模型只考虑了能源效率、能源消费和经济增长这三个因素。原因是变量个数的增加将会使向量误差纠正模型的系数成倍增加，从而导致自由度损失很多，而本文选择的样本期又比较短，观测值数量有限，因此多增加变量个数会影响模型估计的准确性，进而影响到模型的预测能力。这也是以后的研究可以改进的一个方面，通过建立更恰当的模型，或搜集更多的数据，来选择更多的相关变量进行研究，使模型更具有现实意义，并完善模型的预测能力。参考文献1 Akarca, A.T. and T.V. Long, 1980, “On the relationship between energy and GNP: a reexa

46、mination” J, Energy Development, 5, pp. 326-331.2 Ayong A.D. and L. Kama, 2001, “Sustainable growth, renewable resources and pollution,” J, Journal of Economic Dynamics & Control, 25, pp1911-1918.3 Bovenberg, A. L. and S. A. Smulders, 1996, “Transitional Impacts of Environmental Policy in an End

47、ogenous Growth Model”, International Economic Review, 37, pp. 861-893.4 Coskun Hamzacebi, 2007, “Forecasting of Turkeys net electricity energy consumption on sectoral bases” J, Energy Policy, 35, pp. 2009-2016.5 Dasgupta, P.S. and G.M. Heal, 1974, “The optimal depletion of exhaustible resources” J,

48、Review of Economic Studies (Symposium), pp.3-28.6 Erol, U., E.S.H. and Yu, 1989, “Spectral analysis of the relationship between energy consumption, employment and business cycles” J, Resources and Development, 13, pp.113-22.7 Fan, Liao and Wei, 2007, “Can market oriented economic reforms contribute

49、to energy efficiency improvement? Evidence from China” J, Energy Policy, 35, pp. 2287-2295.8 Grimaud, A. and L. Rouge, 2003, “Non-renewable Resources and Growth with Vertical Innovations: Optimum, Equilibrium and Economic Policies” J, Journal of Environmental Economics and Management, 45, pp.433-453

50、.9 Grimaud, A. and L. Rouge, 2005, “Polluting not-renewable resources, innovation and growth: welfare and environment policy” J, Resources and Energy Economics, 27, pp. 109-129.10 Hang and Tu, 2007, “The impacts of energy prices on energy intensity: Evidence from China” J, Energy Policy, 35, pp.2978

51、-2988.11 James J. Winebrake and Sakva, 2006, “An evaluation of errors in US energy forecasts: 1982-2003” J, Energy Policy, 34, pp. 3475-3483.12 Kraft, J. and A. Kraft, 1978, “On the relationship between energy and GNP” J, Journal of Energy and Development, 3, pp. 401-403.13 Leon Clarke, Weyant John,

52、 Birky Alicia, 2006, “On the sources of technological change: Assessing the evidence” J, Energy Economics, 28, pp: 579-595.14 Masih, A.M.M. and R. Masih, 1997, “On the temporal causal relationship between energy consumption, real income and prices: some new evidence from Asian-energy dependent NICs

53、based on a multivariate cointegration vector error-correction approach” J, Policy Modeling, 19, pp. 417_440.15 Moore, Arent and Norland, 2007, “R&D advancement, technology diffusion, and impact on evaluation of public R&D”, Energy Policy, 35, pp.1464-1473.16 Murray,D.A. and G.D. Nan, 1992, “

54、The energy consumption and employment relationship: a clarification” J, Journal of Energy and Development, 16, pp.121-31.17 Nordhaus W.D., 1994, “Managing the global commons: the economics of climate change,” J, MIT Press, Cambridge.18 S. Gonzales Chavez, Bernat and Coalla, 1999, “Forecasting of ene

55、rgy production and consumption in Asturias (northern Spain)” J, Energy, 24, pp. 183-198.19 Stern, D., 1993. “Energy Use and Economic Growth in the USA, a Multivariate App.roach” J, Energy Econ, 15, pp.137-150.20 Stokey, N. L., 1998, “Are There Limits to Growth?” J, International Economic Review, 39,pp. 1-31.21 Valente S., 2005, “Sustainable development, renewable resources and technological progress” J, Environmental & Resource E