技术进步对节省能源消耗的贡献的实证研究

1、 11/11技术进步对节省能源消耗的贡献的实证研究首都经济贸易大学 刘萱、欧阳昕、高雅【摘要】能源是人类赖以生存的基础，我国拥有着世界第二大能源系统。能源需求正在以前所未有的、远高于GDP增长的速度急剧增加，其供需正面临着严峻挑战。本文根据以往国内学者的研究，选取国内生产总值以及人口规模两个变量进行相关的描述统计分析，并采用索洛余值法对技术进步对节省能源消耗的贡献进行分析，得出我国现阶段能源节约技术水平现状，为我国能源经济的良性发展做出贡献。【关键词】能源消费 国内生产总值 人口规模 双对数模型 索洛模型 索洛余值法 R语言引言1.1研究意义能源是人类赖以生存的基础，我国拥有着世界第二大能源系

2、统。能源需求正在以前所未有的、远高于GDP增长的速度急剧增加，其供需正面临着严峻挑战：人均资源相对不足，人均能耗低而单位产值能耗高，且大量烧煤导致严重的大气污染。现实中，我国能源资源有限，常规能源资源仅占世界总量的10.7%，人均能源资源占有量远低于世界平均水平：2000年我国人均石油可采储量只有4.7吨，人均天然气可采储量1262立方米，人均煤炭可采储量140吨，分别为世界平均值的20.1%、5.1%、86.2%。我国已成为世界能源生产和消费大国。2004年，中国超过俄罗斯成为世界第二大能源生产国，同时也是世界第二大能源消费国。我国能源资源总量比较丰富，但人均能源资源拥有量较低，再加上能源资

3、源赋存分布不均衡，使得能源资源开发难度较大。我国能源消费结构与发达国家相比较，能源供给和消费存在较为突出的结构性矛盾, 煤炭等一次能源在生产和消费过程中占主导地位，清洁高效能源在消费中的比重非常低，远远落后于发达国家；单位GDP能耗较高，能源开发利用水平低下；能源构成以煤为主，燃煤严重污染环境；能源浪费情况比较严重。作为世界第二大能源生产国，也是世界第二大能源消费国，我国近年来一次次经受燃煤之急、少电之苦、缺油之忧等沉重负担。这些事实都在表明我国的能源消耗已经造成我国能源的短缺，粗放型经济增长方式的高能耗、高污染正在一步步威胁我国的经济发展，使我们遭遇到了前所未有的巨大“瓶颈”。如果不能解决中

4、国经济能源消耗问题，持续30 年的中国经济增长奇迹将难以为续。中国政府也已经意识到能源问题的重要性，并正在积极努力地加以解决。2005 年10 月，党的十六届五中全会提出我国未来能源经济的全局性战略目标是“十一五”期末单位国内生产总值能源消耗要比“十五”期末降低20%左右。在这样的背景之下，面对这一挑战，对我国经济增长过程中能源消耗进行详尽的研究显得极为重要。本文着眼于在尽可能详细分析我国经济增长过程中能源消耗状况的基础上，对我国能源消耗状况进行分析，并对1978年到2009年技术进步对节省能源消耗的贡献进行研究，得出我国现阶段能源节约技术水平现状，为我国能源经济的良性发展做出贡献。这也是本文

5、研究的意义所在。1.2相关研究背景国内学者对此方面已经有了很多的研究。杨朝峰、陈伟忠（2005）利用1952年2003年我国的能源消费量和GDP数据进行了协整关系分析，认为：我国能源消费和经济增长之家存在着单向的从经济增长到能源消费的因果关系，且该关系长期下是稳定的，不随时间发生结构性变化。定性分析来看，能源消费还由生产技术水平所决定的。上海社会科学院部门经济研究所梁朝晖在经济增长条件下能源消费的变动 趋势：理论与实证一文中提到，能源消费由基本能源消费和引致能源消费构成，基本能源消费时间、人口规模人口规模（population size）是在城市地理学研究及城市规划编制工作中所指的一个城镇人口

6、数量的多少（或大小）。一般指一个城镇现状或在一定期限内人口发展的数量，后者与城市（镇）发展的区域经济基础、地理位置和建设条件、现状特点等密切相关。这里我们采用我国城市人口总数表示我国的人口规模。、政策等所决定；而引致能源消费则是由国内生产总值和经济增长引起能源消费增长的边际能耗倾向决定。并且他也同样认为技术因素和体制因素对能源消费有较大影响。我国现已意识到能源问题的重要性，并正在积极努力地加以解决。因此，政策体制基本没有很大的变化。本文假定我国能源消费没有受到政策的太大影响，选取国内生产总值以及人口规模两个变量，并采用索洛余值法对技术进步对节省能源消耗的贡献进行分析。描述性分析本文将技术进步对

7、节省能源消耗的贡献设定为研究对象，共收集了我国1978-2009年32年的能源消费总量、国内生产总值以及人口规模的时间序列数据，其中各年数据来自中国统计年鉴（2010）。详细表见附录。描述统计方法是研究数据特征的最基本方法，因此在实证分析前，应先对因变量进行描述统计分析。首先对1978到2009年我国能源消费量的折线图进行分析。图2.1：1978-2009年我国能源消耗量折线图由图2.1可以看出，自改革开放以来，我国能源消耗量呈不断上升的发展态势。从1978年到2002年，能源消耗量平稳增长，增速并不大。但数据在2002年出现了拐点，从02年以后，能源消耗量激增，增长率明显增大，并且这种增速一

8、直持续到2009年。这说明我国近十年来能源消费量与早期相比有大幅增长。近年来，我国经济发展迅速，工业、农业及第三产业的快速发展急需石油、煤炭、天然气等能源作为供给，这使我国能源资源的消耗量骤然增加。其次观察GDP的发展趋势。图2.2：1978-2009年我国国内生产总值折线图由上图2.2可知，我国国内生产总值（GDP）的折线图也呈逐年上升趋势，且与能源消费量的趋势基本一致，二者有相同的发展规律。再观察自变量城市人口规模的发展趋势。图2.3：1978-2009年我国人口规模折线图由图2.3可知，我国城市人口规模随年份的增加呈直线型增长，其趋势与能源消耗量的发展趋势也有一定一致性。表2.1：我国能

9、源消耗量（Y）描述统计结果表2.1给出了我国能源消耗量（Y）的一些常用统计量。由表可知，改革开放32年来我国能源消费的平均水平为135120.9万吨标准煤，其中最大值为2009年的306647万吨标准煤，最小值为1978年的57144万吨标准煤。此外，表中还给出了一些数据的分布特征。其中，标准差为72483.18，比较大，说明各年的消耗量之间有很大差异。正态分布的偏度S=1.030，峰度K=3.053，说明该序列呈右偏分布，且与标准正态分布相比呈“尖峰”状。为了判断因变量是否受各解释变量的显著影响，可以将旅游收入序列按某个变量划分为几个区间，以此来对序列观测值进行分组统计描述。表2.2：我国能

10、源消耗量（Y）按GDP分组描述统计表2.2以国内生产总值GDP为标准，将我国能源消耗量（Y）分为四组。其中，均值最大的区间为300000-4000000亿元，说明当GDP为300000-4000000亿元时能源消费量最大。同时可以观察到，随着GDP的增加，能源消耗量的均值也在增加，说明GDP的值对其有一定的影响。表2.3：我国能源消耗量（Y）按城市人口规模分组描述统计表2.3以城市人口规模为标准对能源消耗量（Y）进行分组。其中，当人口规模为60000-70000万人时，能源消耗量均值最大；当人口规模为10000-20000万人时，能源消耗量均值最小。这说明城镇人口的增加也会带动能源消耗量的增加

11、。模型的建立以上两章中我们明确了我们的研究目的测算技术进步对节省能源消耗的贡献，并就因变量进行了相应的描述统计分析。本章，我们首先对本文要使用的索洛余值法进行介绍，并在原始模型的基础上，建立新的模型。方法是将因变量及自变量进行替换，替换后的模型适用于本文的研究内容。之后，对原始数据使用新的模型，即1978年- 2009年的能源消耗量、GDP、人口规模构建新的模型。本文用R软件进行回归分析，并测算出技术水平对能源消耗的具体数值。最后，对数据处理后的结果进行经济意义上的分析，并得出结论。3.1索罗余值法索洛余值法是索洛模型中计算技术贡献的方法。索洛模型又称作新古典经济增长模型、外生经济增长模型，是

12、在新古典经济学框架内的经济增长模型，是Solow于1956年首次创立的，用来说明储蓄、资本积累和增长之间的关系。简介3.1.1索罗余值法的假设 假设1.仅有资本和劳动两个生产要素，这两个生产要素是能够互相替代的，并且能够以可变的比例相配合；假设2.经济发展处于完全竞争的条件下，生产要素和劳动都以其边际产品作为报酬；假设3.在任何时候，资本和劳动都可以得到充分利用；假设4.技术进步是中性的，即当资本与劳动力之比K/L不变时，技术进步在前后生产函数中的边际产品之比也保持不变；假设5.生产函数满足Inada条件：即当资本存量足够大或投入的劳动力数量足够大时，其边际生产率是充分小的，反之，当资本存量和

13、劳动力数量足够小时，其边际生产率则充分大。3.1.2索洛余值法内容假定存在着如下形式的科布-道格拉斯生产函数：Yt = AtFLt,Kt其中：Yt为t时期的总产出；Lt为t时期投入的劳动量；Kt为t时期投入的资本量；At代表t时期的技术水平。由经济学意义可知：t 时期总产出的增长率logY可以看作技术进步logA、劳动增长率logL、资本增长率logK的综合贡献，记作：logY=logA+logL+logK其中，和分别是劳动和资本的产出弹性。上式的经济含义：经济增长无法用资本和劳动贡献加以说明的“余值”则是由技术进步带来的，即： logA=logY-logL-logK将进步技术速度作为余值:l

14、ogA/logA=logY/logY-logL/logL-logK/logK3.2 模型替换及数据处理以上是现有模型的基本介绍，接下来我们将构建新的模型，用以研究技术进步对节省能源消耗的贡献。3.2.1 新模型的建立在原始的索洛余值法中所使用的生产函数里，自变量劳动和资本的增长均对因变量总产量有正向的贡献，而在本文的研究当中，自变量GDP及人口规模的增长也均对因变量能源消耗有正向作用，并且我们假设新的自变量及因变量符合索洛余值法的5项假设。因此，一下我们套用原始模型建立新模型：经过前面的描述统计分析，我们发现对于t时期能源消耗量为Yt，t时期技术水平为At，t时期国内生产总值为X1t，t时期的

15、人口规模X2t存在某种非线性关系，我们根据假定条件，设想能源消耗函数存在某种形式如道格拉斯生产函数的形式，即假定存在如下形式的函数：Yt = AtFX1t,X2t同理于原始模型，新的模型可以改写成：logY=logA+logX1+logX2其中，和分别为GDP与人口规模的弹性。因此，新模型的技术水平可以用索洛余值法来体现，即：logA/logA=logY/logY-logX1/logX1-logX2/logX2 3.2.2 数据处理以下，对原始数据运用新模型进行处理。首先用R软件 R语言的详细操作见附录。对模型logY=C+logX1+logX2进行回归得出以下回归结果：这里，X1和X2分别表

16、示GDP与人口规模，和分别为GDP与人口规模的弹性，C表示当年的技术水平。经过R软件的计算，我们得到=0.18275、=0.60485，在0.1的显著性水平下和的估计值的P值均显著，F检验也通过，由此可知方程显著性较好；并且两者的系数均为正，符合经济学涵义。通过上面的计算，我们分析出：当技术水平不变时，国内生产总值每增加1%，能源消耗量增长18.3%；人口规模每扩大1%，能源消耗量增长60.5%。因此使用以上估计值对技术水平进行测算，测算结果如下表：表3.1 技术水平测算值yearslnYlnX1lnX2lnYlnY-lnY19780.00000 0.00000 0.00000 0.00000

17、 0.00000 19790.00228 0.01322 0.00717 0.00675 -0.00448 19800.00259 0.01352 0.00349 0.00458 -0.00200 1981-0.00126 0.00871 0.00532 0.00481 -0.00607 19820.00392 0.00996 0.00634 0.00566 -0.00173 19830.00562 0.01322 0.00364 0.00462 0.00101 19840.00640 0.02182 0.00753 0.00854 -0.00214 19850.00701 0.02520 0

18、.00435 0.00723 -0.00022 19860.00471 0.01435 0.00488 0.00558 -0.00087 19870.00611 0.01733 0.00476 0.00604 0.00007 19880.00624 0.02353 0.00343 0.00637 -0.00014 19890.00362 0.01267 0.00294 0.00410 -0.00047 19900.00158 0.00965 0.00213 0.00305 -0.00148 19910.00436 0.01569 0.00318 0.00479 -0.00043 19920.0

19、0438 0.02122 0.00296 0.00567 -0.00129 19930.00523 0.02665 0.00294 0.00665 -0.00142 19940.00485 0.02965 0.00284 0.00714 -0.00229 19950.00567 0.02153 0.00278 0.00561 0.00006 19960.00256 0.01431 0.00562 0.00601 -0.00345 19970.00045 0.00930 0.00531 0.00491 -0.00446 19980.00017 0.00590 0.00503 0.00412 -0

20、.00395 19990.00268 0.00534 0.00472 0.00383 -0.00115 20000.00293 0.00886 0.00451 0.00434 -0.00142 20010.00277 0.00870 0.00428 0.00418 -0.00141 20020.00489 0.00801 0.00406 0.00392 0.00097 20030.01187 0.01035 0.00390 0.00425 0.00762 20040.01234 0.01380 0.00329 0.00451 0.00783 20050.00818 0.01215 0.0032

21、0 0.00416 0.00402 20060.00742 0.01292 0.00240 0.00381 0.00360 20070.00650 0.01677 0.00261 0.00464 0.00186 20080.00305 0.01335 0.00195 0.00362 -0.00057 20090.00404 0.00639 0.00225 0.00253 0.00151 上表中，lnY计算方法为：lnY=lnYt/lnYt-1-1，lnX1，lnX2同理可得。lnY是由lnY=lnX1+lnX2=0.18275lnX1+0.60485lnX2计算得出。lnY-lnY即为由索洛余

22、值法求得的技术水平对能源消耗的贡献。以下为技术水平的时间序列图形：图3.1 1978年到2009年各年的技术对能源消耗的贡献3.3 数据分析3.3.1 图形趋势分析由上图不难看出，1978年到2009年数据呈现负数情况较多，这说明技术对节省能源的使用起到了相对大的推进作用。在1978-2001年期间，技术水平对能源消耗的贡献波动较大，这说明技术水平对能源的消耗有反向作用，即技术水平可减少能源的耗散，而在2002-2009期间技术水平对能源消耗起到了正向作用，但从2005后期年开始，正中正向趋势突然逆转，其正向贡献呈下降趋势。3.3.2 经济意义分析由图形趋势分析，我们试图对趋势进行解释，并对可

23、能影响技术水平的因素进行分析。首先，导致在1978年数值剧烈波动的原因在于：原有的技术水平较为落后，因此当居民能源节约意识有所提高，技术水平略有提高时，便会带来很大的提升，数据的波动因此较大； 其次，在1982年之后虽然仍为反向作用，但反向作用却有所下降，其原因在于技术水平以及经过一段时间的发展有了较大的提升，基础水平已经较高，技术再改进提升的空间较为有限，因此技术水平对能源消耗减少量的贡献上下波动不定且较小，但仍维持在反向作用水平下表明还是对能源节省有一定的意义；再次，在2001年-2004年期间，技术水平对能源消耗消耗作用迅速转为正向。原因可能是，虽然技术水平并没有退步，但是高速的GDP增

24、长带来的能源消耗的迅速上升无法被相对缓慢的技术水平进步所弥补；同时，由于在此段时间内各省市、各企业对GDP的高追求，也使得人们对于在对减少能源耗散的科研工作上重视程度降低，这也是技术水平引致能源消耗增长的另一个可能因素；最后，在2005年后期，技术水平对于能源消耗的正向贡献迅速下降，转而对其产生反向作用。在2005年开始的十一五计划中，国家表现出对资源利用率的极度重视，致力于将我国的粗放型发展方式进行逐步改进，并对可持续发展的理念提出来进一步要求，具体要达到的指标即：单位国内生产总值能源消耗在计划期间降低20%左右，为达到这一目标，国家监督各地方及企业进行技术研发以减少单位能源消耗，这可能是图

25、线呈下降趋势的重要原因。结论与展望4.1 结论本文新颖之处在于以GDP与城市人口规模为自变量，以能源消耗为因变量，对双对数模型使用索洛余值法测算出技术水平对能源消耗的贡献。而通过得出的最终的余值序列我们不难得出，许多因素都影响着技术水平对能源耗散的贡献。其中包括，技术水平的初始值,高速GDP增长引致的能耗大幅增加，还有人们对能源利用率及相关技术研发的重视程度，而这一点又与国家所采取的相关政策息息相关。4.2展望本文所用的因变量仅为与城市人口规模两项，在今后的研究中如果能找到新的变量使得模型适合也可适当加入其中，但不应加入太多变量，以防止多重共线性过于严重。而对于具体有哪些因素会影响技术水平对能

26、源消耗的贡献，也可以进行进一步分析，以得出更加具体的结论。参考文献1 黄献松，城市化与能源消费关系的动态计量以山西省电力消费为例，城市经济，1006-3862（2009）032 王蕾，改革开放以来我国能源消费的影响因素以及面临的问题，教学与研究，2008年第10期3 中国的能源状况与政策，中华人民共和国国务院新闻办公室，2007年12月，北京4 王筱琼，中国能源消费与GDP增长相关性分析，经济问题探索，2009年，第7期5 吴明明，我国能源消费结构调整的问题与对策，2011年6月16日6 潘美玲，我国能源消耗的统计评价，山西财经大学学报，2007年4月，第29卷第1期7 侯羽，我国经济发展中的

27、能源消费研究，首都经济贸易大学硕士学位论文，2009年4月1日8 陈鹏，中国能源消耗与国内生产总值关系的实证分析，国土与资源研究，2006年，No.39梁朝晖，经济增长条件下能源消费的变动 趋势：理论与实证，上海社会科学院部门经济研究所，200020附录6.1 统计年鉴中各项相关数据1978年到2009年总能源消耗量Y、国内生产总值X1以及人口规模X2的各项数据。表 1978年到2009年总能源消耗量Y、国内生产总值X1以及人口规模X2的各项数据yearsYX1X2yearsYX1X21978571443645.2217245199412273748197.863416919795858840

28、62.5818495199513117660793.73351741980602754545.6319140199613519271176.59373041981594474891.5620171199713590978973.04394491982620675323.3521480199813618484402.28416081983660405962.6522274199914056989677.05437481984709047208.0524017200014553199214.55459061985766829016.04250942001150406109655.174806419868085010275.182636620