技术进步_产业结构与能源效率_基于省域数据的空间面板计量分析_余泳泽

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这里需要说明的是在此提到的技术进步是广义上的技术进步，本文采用全要素生产率来衡
量，而在全要素生产率分解的过程中所涉及的技术进步是生产可能性边界随时间变化的轨迹 。
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余泳泽
杜晓芬
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王玉潜，2003 ； 梁巧梅等，2004 ； 蒋金荷，2004 ） 。 由于面板模型可以克服 时间序列模型中常见的多重共线性问题 ， 增加估计的自由度， 同时较之截面 计量方法其能够更好地控制不可观测经济变量的影响 ， 从而有利于提高模型 估计的精度和有效性，因此众多研究都采用了面板计量的方法 。 在面板数据 选择中，既有研究主要从行业和地区两个层面展开 ， 无论是从行业层面进行 研究 （ 史丹，2002 ； 李 廉 水、 周 勇，2006 ； 李 未 无，2008 ； 张 少 华、 陈 浪 南，2009 ； 樊茂清等，2009 ） ，还是从地区层面进行的研究 （ 魏楚、 沈满洪， 2007 ； 史丹等，2008 ； 魏楚、沈满洪，2008 ； 杨红亮等，2009 ） 都基本上得 出了技术进步与产业结构升级对能源效率有较显著的影响 。 但进一步考虑到 采用行业层面数据由于无法剔除行业异质性 ， 同时无法衡量产业结构升级对 能源效率的影响，所以采用地区层面的数据可以使得出的结论将更加精确 。 ， “某个空间单元上的某种经 但是采用地区层面数据也将面临一个重要问题 济现象或某一属性值与邻近空间单元上的同一现象或属性值往往是相关的 ” （ Anselin，1988 ） 。由于政绩考核、政治晋升等因素的存在， 邻近地区间在经 济发展水平、发展方式、产业结构和技术水平 （ 全要素生产率来衡量 ） 存在 一定的关联性，同时技术外溢的空间性也造成了各临近地区在能源效率上具 有一定的相关性。对于中国区域能源利用效率的理论与实证研究 ， 传统上只 从时间维度出发展开研究，忽视空间维度的相关性和异质性， 在理论上存在 严重不足，也与现实不符。这种空间相关性的存在使得运用传统计量方法所 获得的结论在精确性和解释力等诸多方面都受到了局限 。 为克服这一问题， 空间计量经济方法应运而生。其在继承和发展传统计量方法的基础上 ， 将地 理位置与地理空间数据建立计量关系 ，用统计和计量方法识别和度量空间数 据变动的规律，在实证分析中有着独到的优势。因此，本文将在前人研究的 基础上采用空间面板模型主要考察技术进步和产业结构升级对能源效率的 影响。
与能源效率的关系，并从中探求我国能源效率低下的深层原因 。实证研究的结 果表明： 全要素生产率与产业结构变化带动中国能源效率提高了近 50% ，占 能源效率总提升的 3 /4 。全要素生产率提高对能源效率贡献明显高于产业结构 变化。其中，技术进步率为全要素生产率的 1 /3 ，但对能源效率贡献却占了 3 /4 ，居于主导地位； 虽然规模效率比重近 1 /2 ，但对能源效率贡献只有 1 /6 ， 技术效率比重和贡献都较低 。全要素生产率对能源效率提升贡献呈现了一定的 “中国特色” 和认识误区，政府想通过兼并重组、淘汰落后产能，提升规模效 率进而提高能源效率的政策并没有从根本上改变能源效率的现状 。由于第三产 业比重在 2000 年后长期维持在 40% 的水平，并且工业产业结构仍处于全球价 值链的中低端，单位产品能耗仍较高，产业结构调整对能源效率提升的贡献有 限。地方政府 “GDP” 数据锦标赛和我国长期形成的经济增长方式使得我国能 源效率面临较大的压力 。 关键词： 全要素生产率 产业结构 能源效率 空间面板模型
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本文受教育部哲学社会科学重大课题攻关项目 “全球金融危机对我国产业转移和产业升级的
影响及对策研究” （ 09JZD0018 ） 资助。 余泳泽： 南开大学经济学院 、南京财经大学产业发展研究院； 地址： 江苏省南京市铁路北街 128 mail： yongze125 @ 号，南京 财 经 大 学 产 业 发 展 研 究 院， 邮 编： 210003 ； 电 话： 13332020241 ； E126. com。 杜晓芬： 南开大学经济学院； 地址： 天津市南开大学西区学生公寓 9 号楼 A 座 5 － 103 ，邮编： 300071 ； 电话： 15022124673 ； Email： lefeierxu@ 163. com。 en. com / article / html / energy_1442144292676652. html。 ① 资料来源： 国际能源网，http： / / www. in-
改革开放以来，我国经济持续高速增长，1978 ～ 2009 年我国 GDP 年均 增长率为 9. 7% ，但是伴随经济的高速增长， 我国能源消费总量也出现了大 幅增长。据统计，我国近 10 年能源消费平均每年增长 9% ，能源消费弹性系 数达到了 0. 9 。应该说，我国经济仍旧沿袭着 “高能耗、 低产出 ” 的发展模 式 （ World Bank，2001 ） 。统计表明， 我国国民生产总值 （ GDP ） 约占世界 总量的 4% ，却消耗了全球 31% 的煤、8% 的石油和 10% 的电力， 矿产资源 回收率只有 30% ，比国外先进水平低 20% ①。虽然我国在节能工作中取得了
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耗上升。造成研究结论不同的主要原因在于分析时期 、数据选取、实证方法 不同，例如在研究变量选择上，不同的学者对于 “产业结构调整 ” 的阐述并 不一致，有的是从第一、第二、第三产业来分析，有的则选择重工业和轻工 业比重。本文则采用第三产业比重和各地区高技术产业比重两个指标分别衡 量产业结构调整和产业结构升级对能源效率的影响 。 （ 2 ） 技术进步①。技术进步对能源效率的影响在近几年得到了广泛的关 注。研究结果基本上表明了技术进步可以有效地提升能源使用效率 （ 李廉 水、周勇，2006 ） ，但是在技术进步衡量方法上基本上所有的学者都采用了 “非参数法” 的数据包络分析 （ DEA ） （ 魏楚、 沈满洪，2007 ； 李廉水、 周 勇，2006 ） 。但是，我们认为在技术进步的测算中随机前沿分析 （ SFA ） 为 代表的 “参数法” 较之 DEA 方法更具适用性， 这是因为： 第一， SFA 方法 作为一种经济计量方法，既可以对模型中的参数进行检验， 也可以对模型本 身进行检验，而 DEA 方法作为一种数学规划方法则难以做到这一点， 即无 法对前沿面的适用性进行判断， 也正因为如此， 许多经济学家 （ Forsund et al. ，1980 ； Pitt ＆ Lee，1981 ； Bauter，1990 ； 等） 都认为 SFA 方法较之 DEA 方法更具优势； 第二，DEA 方法暗寓着所有的效率影响因素都已被模型所涵 括，即不存在非投入的影响因素 （ 也称环境影响因素 ） ， 这显然也是不现实 的，也容易在计算上导致不精确，而 SFA 方法将非投入的影响因素以随机扰 动项来表示，克服了这一逻辑矛盾，SFA 方法在测量误差和统计干扰处理上 具有优势。为此， 本文借鉴 Battese ＆ Coelli （ 1995 ） 和 Kumbhakar （ 2000 ） 模型，我们将生产函数假定为超越对数函数形式 ， 并预先设定多种随机前沿 生产函数形式，通过检验来确定使用其中最优的一种，进而计算了我国各地区 的全要素生产率 （ TFP） ，并对 TFP 增长率进行详尽分解，考察了 TFP 增长率 中技术进步率、技术效率和规模效率的增长率与各地区能源效率的关系。 （ 3 ） 对外贸易。 史丹 （ 2002 ） 指出， 改革开放以来， 对外开放、 产业 结构和经济体制是导致改革开放以来中国能源利用效率显著改善的 3 个主要 因素。李未无 （ 2008 ） 利用 1999 ～ 2005 年中国 35 个工业行业的面板数据研 究表明，对外开放对能源利用效率的提高具有积极影响 。 随着我国国际分工 地位的不断提升，我国低能耗产品在总出口中的比重越来越高 ， 高耗能产品 在总出口中的比重趋于下降，对外贸易结构发生了重大变化。 同时通过大力 引进国外先进技术和设备使得我国能源利用效率得到了有效的提升 。 其次，从实证方法上来看，既有研究大体可分为两类，一类是基于行业 或地区层面的面板数据计量方法， 另一类是基于数据自身外推机制的 VAR 模型、Granger 因果关系检验等时间序列计量方法 （ 史丹、 张金隆，2003 ；
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一定成绩，能源效率得到了有效提升， 但与制造业规模也相对较大的日本、 德国相比，我国能源消费弹性系数还是相对较高 ， 如日本同期能源消费弹性 系数仅为 0. 1 ，远远低于我国的 0. 9 。 随着能源危机的日益临近， 我国经济 的高速增长是否可以持续是我们面临的重要难题 。Andrew （ 1982 ） 就把能源 ， 以突出能源效率在节能中的重要作用。 那么， 如 效率称为 “第五类能源 ” 何能够提高能源使用效率，进而实现经济的可持续性增长成为摆在我们面前 的重要课题。大部分研究表明，技术进步和产业结构升级是实现能源效率提 升的有效途径。本文将围绕着这一主题采用省域数据的空间面板计量方法展 开详尽的研究，希望能够对提高我国能源使用效率提供一些有益的经验 。
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产业经济评论 Review of Industrial Economics
Vol. 10 No. 4 December 2011
技术进步 、 产业结构与能源效率
— — —基于省域数据的空间面板计量分析 余泳泽 杜晓芬
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摘
要： 本文运用空间面板计量方法研究了全要素生产率 、产业结构调整
一、文 献 评 述
20 世纪 70 年代以来，随着第一次石油危机的爆发， 能源使用效率问题 逐渐受到了广泛的关注。随着计量经济学的发展， 经济学者们开始尝试采用 计量方法就能源使用效率的影响因素进行分析 ， 以求得更准确的结论和经验 证据。本文将从研究对象选择、 实证研究方法两个角度对现有文献展开综 述，进而从中总结出适于本文研究的思路与方法 。 首先，从研究对象选择上来看，目前关于我国能源效率影响因素研究的 范围较广，但是主要集中在三个方面： （ 1 ） 产业结构调整与升级。一般认为，第一产业、第三产业、 第二产业 能源消耗水平依次递增，同时产业内部不同行业能源效率也不尽相同 。 产业 （ 行业） 结构的变化，尤其是工业与服务业以及工业轻重结构的变化， 是影 响能源效率的主要因素 （ Richard et al. ，1999 ； 蒋金荷，2004 ； 吴巧生和成 金华，2006 ） 。但是不同学者基于不同的研究方法和研究对象得出的结果有 较大差异。如魏楚、 沈满洪 （ 2007 ） 的研究表明， 第三产业在 GDP 中所占 比重每上升 1% ， 能源效率将增长约 0. 44% ， 且产业结构的影响在逐渐增 加。Patterson ＆ Wadsworth （ 1993 ） 的实证研究表明， 新西兰的能耗强度在 1979 ～ 1990 年间增长了 37. 82% ， 主要并不是由于技术效率的变化造成的， 最重要的因素是经济结构中能源密集型部门的增加 （ 增长了 26. 72% ） ， 而 技术效率仅贡献了 6. 9% 。 此外， 也有部分学者认为， 产业结构调整不一定 带来能源效率提高，甚至具有反作用 （ 史丹，2003 ； 王玉潜，2003 ） 。 例如， 吴巧生、成金华 （ 2006 ） 运用 Divisia 方法对 1980 ～ 2004 年 6 个主要工业部 门能耗强度进行分解，结果表明产业部门结构变动对能源效率的影响很小 。 王玉潜 （ 2003 ） 运用投入产出技术分析了 1987 ～ 1997 年中国能源消耗强度 变动的原因，结果表明，产业结构的调整对降低单位产出能耗的作用是负面 的； 韩智勇等 （ 2004 ） 将 1980 ～ 2000 年中国能耗强度的变动分解为结构效 应和部门效率效应， 结果表明， 在 1993 年以后经济结构的变化反而使得能