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收稿日期：20140527

基金项目：教育部人文社会科学研究项目“基于产业链一体化视角下的中国经济圈能源效率差异研究”（10YJA790053）、四川循环经济研究中心项目（XHJJ-1028）、四川高校科研创新团队建设计划（13TD0009）资助おおお

摘 要：基于时变参数状态空间模型,以人均GDP和工业增加值占GDP的比重作为衡量工业化阶段的主要指标,以单位能耗GDP作为能源效率的衡量指标,实证分析工业化不同阶段对能源效率的影响.研究结果表明：在工业化发展的初期,工业成为经济发展的主导产业,工业对能源的巨大需求导致经济发展对能源的依赖性增强,人均GDP和工业增加值占比对能源效率的影响均较为明显；在工业化发展的中期,人均GDP对能源效率的影响趋于稳定,工业增加值占比对能源效率的影响逐渐趋于零.产业结构调整对改善能源效率的作用很小,加强区域间和国家间的节能技术合作可有效改善能源利用效率.

关 键 词 ：能源效率；时变参数；状态空间模型；产业结构；人均GDP

中图分类号： F206文献标志码： A 文章编号：16720539(2014)04007406

自改革开放以来,中国经济迅猛发展,能源消费量快速增长.2011年6月,中国能源消费量占世界消费总量的20.3%,超出美国19%,成为世界能源消费第一大国.中国高速的经济增长来自于重工业发展优先的经济发展战略,能源消费总量中工业能源消耗占比也较高.2011年起,中国工业能源消耗占能源消费总量的70%.中国工业发展 “高投入、低产出”导致中国能源利用效率远低于美国、日本等发达国家.随着工业化、城镇化进程逐步加快,经济发展与资源环境之间的矛盾日益加剧,提高能源效率成为中国一个亟待解决的问题.

以1978年不变价的GDP计算,1978年-2012年间,中国单位能耗GDP的变化趋势如图1所示.从总体上来看,中国单位能耗GDP逐步增加,由1978年的638元/t标准煤上升至2012年的2442元/t标准煤.从分段情况来看,1978年-1988年和1989年-1998年间,单位能耗GDP均处于上升趋势,但是后者的上升速度快于前者,这两个阶段均处于中国工业化发展的起步阶段.在2002年-2004年间,单位能耗GDP存在一定程度的下降,随后又出现增长,这一阶段对应于中国的工业化中期.目前,中国工业占比正在逐步下降,服务业快速发展,能源效率又将发生变化.中国工业化过程中,工业化的变动与能源效率是否存在一定的关系,两者之间的作用机制是什么?这是本文将要解决的问题.

一、研究综述

关于能源效率,国内外学者都进行了大量的研究,成果丰富.能源效率的评价与测算,主要分为两类：一类是单要素能源效率评价,通过计算能源强度或能源生产率进行测算和比较［1］；一类是全要素能源效率评价,主要基于生产函数进行测度［2］.能源效率影响因素是国内外学者研究的热点,经济发展水平［3］、产业结构［4］、技术进步［5］、能源价格［6］、对外开放程度［7］、市场化水平［8］等都是影响能源效率最主要的因素.

图1 1978年-2012年中国单位能耗GDP变化趋势

（以1978年为不变价格）

关于产业结构对能源效率产生影响的论断最早源于结构红利的假说,是基于Lewis的二元经济模型［9］提出来的.随后,学者们进行了深入研究.研究发现,在不同的经济发展阶段,工业化水平高低与能源消费强度（能源利用效率的倒数）的变化关系存在差异,即在经济发展水平较低时期,工业能源强度几乎为零；当工业化水平处于最高峰时期,由于技术革新、新工艺的采用以及新兴部门的出现和发展,能源强度开始上升并逐渐稳定,之后呈现下降趋势；当经济发展进入后工业化时期,服务业逐渐成为主导产业,能源强度持续下降［10］.实证研究证明,产业结构对能源效率存在影响,然而这种影响因研究方法、样本数据选取等因素的存在而有所不同.

目前,研究产业结构对能源效率影响的实证方法主要有两种：一种是采用因素分解法,该方法将能源效率分解为结构影响和技术影响［11］；一种是通过构建不变参数计量模型来验证产业结构对能源效率的影响［12］.由此,对于产业结构对能源效率的影响,不同学者有不同的结论.部分学者认为,就全国总体情况而言,产业结构对能源效率提高的促进作用比较明显［13］；也有学者认为,与技术进步相比,产业结构对能源效率提升的作用不显著［14］.除此之外,还有学者认为,随着经济发展阶段的不同,产业结构对能源效率的作用存在差异［15］.

通过对相关研究文献的总结,大多数学者采用不变参数的计量模型实证分析产业结构对能源效率的影响机制,但却忽略了产业结构在时间阶段上对能源效率的影响存在差异.本文将构建时变参数状态空间模型［16］,以人均GDP和产业结构作为衡量中国工业化阶段变化的主要指标,进而分析1978年~2012年中国人均GDP和产业结构对能源效率的动态影响,为提高能源效率提供政策性建议.

二、时变参数状态空间模型的构建

一般而言,变量之间的关系用不变参数的模型进行回归估计就可以满足研究的需求,然而为了更加深入地分析变量之间的关系（如在不同阶段的关系）,不变参数的模型越来越跟不上研究的步伐,于是引入状态空间模型.状态空间模型主要用于估计不可观测的时间变量,描述的是变量之间随时间变化的动态关系.下面将对状态空间模型的形式进行描述.

状态空间模型包括两个方程：一个是量测方程,描述的是变量之间的数量关系；另一个是状态方程,描述的是变量前系数随时间的变化关系.

设yt是包含kЦ鼍济变量的k×1维可观测向量,ZtП硎惊k×mЬ卣螅得到如下方程：

yt等于Ztαt+dt+μtВ1）

其中,tП硎狙本长度,即时间期间；Е联tП硎惊m×1维向量,是解释变量前系数,描述其与被解释变量之间的数量关系；dtП硎窘鼐嘞睿是k×1维向量；Е酞t为随机扰动项,这里假设其均值为0,协方差为HtАＵ飧龇匠坛莆量测方程.

一般而言,Е联t是不可观测的,但是可以表示为一阶马尔科夫过程,式子如下：

Е联t等于Ttαt－1+ct+RtεtВ2）

其中,TtП硎惊m×mЬ卣螅描述Е联t随时间变化的系数；ctП硎惊m×1维向量,为截距项；RtП硎惊m×gЬ卣螅华Е弄tП硎惊g×1向量,为随机扰动项,假设其均值为0,协方差为QtАＵ飧龇匠坛莆状态方程.

当模型构建完成之后,模型中的参数需要得到估计值.可用卡尔曼滤波法解决这一问题,其计算原理是：当扰动项和初始状态向量服从正态分布时,通过预测误差分解计算似然函数,估计未知参数,并且在新的观测值得到后连续的修正状态向量.

设at－1П硎净于信息集合Yt－1У莫Е联t－1У墓兰屏浚Pt－1П硎竟兰莆蟛畹莫m×m协方差矩阵,即有：

Pt－1等于E[(αt－1－at－1)(αt－1－at－1)′]

（3）

由此,当给定at－1Ш酮Pt－1时,Е联tУ奶跫分布的均值为Е联t|t－1等于Ttαt－1+ctА９兰莆蟛畹男方差矩阵为

Pt|t-1 等于 Tt Pt-1 T\prime t + Rt Qt R\prime t （4）

其中t等于1,2,等,TАＩ鲜隽绞匠莆预测方程.得到了新的预测值后,可以得到修正的估计值,进而得到更新方程为：

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αt 等于 αt|t-1 + Pt|t-1 Z\prime t F-1t(yt -Zt αt|t-1 -dt )（5）

Pt 等于 Pt|t-1 -Pt|t-1 Z\prime t F-1tZt Pt|t-1 （6）

其中,Ft 等于 Zt Pt|t-1 Z\prime t + Ht ,t等于1,2,等,TА＊

为了研究工业化的不同阶段产业结构变动对能源效率的影响,可构建相关变量之间的状态空间模型来满足研究需要.为了描述工业化的不同阶段,这里用人均GDP和工业增加值占GDP的比重作为工业化阶段变迁的总量因素和结构因素.能源效率采用单位能耗GDP来衡量,即用GDP除以能源消费总量.相关经济数据来源于1978年-2012年全国统计年鉴和相关年份的《中国能源统计年鉴》.由于统计年鉴中GDP和工业增加值都是名义值,因此采用1978年为不变价格,对名义值进行平减.为了解决模型异方差,对人均GDP、工业增加值比重以及能源效率进行对数化处理.由于状态空间模型无法解决多重共线性的问题,因此一个状态空间模型中只包含一个解释变量和一个被解释变量.本文需要构建2个状态空间模型.

Yt等于Xtαt+μtВ7）

其中Yt为被解释变量,即能源效率；Xt为对数化后的人均GDP或者工业增加值占比；Е联t为T×1У南凳向量；随机扰动项Е酞tУ姆讲钗Е要2μВ华tП硎臼奔淝间为1到TА８媚Ｐ褪橇坎夥匠獭＊

由于上述模型中的系数序列是不可观测的,为此可表示为一阶马尔科夫过程为：

Е联t等于ρ0+ρ1αt－1+εtВ8）

其中Е血0Ш酮Е血1П硎敬估参数；Е弄tХ从均值为0,方差为Е要2εУ恼态分布.该模型为状态方程.

在状态空间模型中,假设Е弄tФ懒⒂讵Е酞tВЕ弄tв氇Е酞tУ姆植既缦拢邯

μtう弄t~N00,σ2μ 00 σ2ε〖HL)〗〖JB))〗〖JB))〗И

其中,NП硎颈淞糠从正态分布；随机扰动项Е酞tАЕ弄tУ姆讲罘直鹞Е要2μАЕ要2εА＊

三、人均GDP、产业结构对能源效率的影响实证分析

上面已经对状态空间模型进行了详细的阐述,下面将对状态空间模型的参数进行估计,采用的计量分析软件为Eviews7.0.

本文来源 http://www.sxsky.net/zhongqi/457555.html

(一)人均GDP对能源效率的影响

首先,对人均GDP和能源效率进行统计描述分析.参考陈佳贵等［17］（2012）、张同斌等（2013）对工业化阶段的划分：1978年-2001年为工业化初期阶段,其中1978年-1994年为工业化初期的前半阶段,轻工业发展迅速,1995年-2001年为工业化初期的后半阶段,重化工业逐渐占主导；2002年以后为工业化中期阶段,2002年-2010年为工业化中期前半阶段,重化工业加速发展；2011年以后为工业中期后半阶段.

表1 1978年-2012年中国人均GDP和能源效率的统计描述数据

工业化初期阶段（1978-2001） 工业化中期阶段（2002以后）

前半阶段（1978-1994） 后半阶段（1995-2001） 前半阶段（2002-2010） 后半阶段（2011以后）

平均值

人均GDP 1309.98 6820.82 18051.16 36828.63

能源效率 973.35 1762.82 2038.29 2399.37

方差

人均GDP 1023.17 1203.80 7228.42 2306.36

能源效率 216.41 191.70 156.65 59.43

最大值

人均GDP 4044.00 8621.71 30015.05 38459.47

如何撰写论文综述
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能源效率 1397.93 1994.61 2309.82 2441.39

最小值

人均GDP 381.23 5045.73 9398.05 35197.79

能源效率 638.00 1482.93 1856.97 2357.34

注：人均GDP/元；能源效率/元吨标准煤-1

数据来源：1979年-2013年的《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》的相关数据加工整理而来.

由表1可以看到,随着人均GDP的增长,能源效率也有大幅度的提高.在工业化初期的前半阶段,人均GDP的均值为1309.98元,能源效率均值为973.35元/吨标准煤,而在工业化初期的后半阶段,人均GDP的均值为6802.82元,远远大于前半阶段的均值,同时,能源效率的提升幅度较大.从工业化初期的前半阶段和后半阶段的方差来看,前半阶段的差异较大.在工业化中期阶段,人均GDP保持高速增长,同时,方差变为59.43,人均GDP和能源效率的变化逐渐平稳.由此可以初步判断,从总量来看,随着工业化阶段的变迁,能源效率变化趋势有差异.下面用状态空间模型进行进一步的证明.回归估计式如下：

lnYt等于4.9

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