新能源_传统能源对我国经济增长的贡献分析_王军
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表2 年份 1978-2012 年各投入要素对经济增长率的贡献 资本 劳动 传统能源 ----新能源 ----余值 ----R2=0.955
（17.22）
SE=0.1317
（11.27）
F=154.85
（12.78）
P （f） =0.00000
（15.73）
（二） 岭回归分析 根据处理后的经济数据运用统计软件 SPSS19.0 做岭回归分析， 得出在岭参数 K 不同取 值情况下的拟合优度 RSQ 以及各变量的标准化回 归系数的变化情况如图 1、 图 2 所示。
LnGDP t = α + β1 LnK t + β2 LnL t + β3 LnFE t + β 4 LnNE t
（二） 数据选取及处理 数据的获取和具体调整过程说明如下： （1） 实际 GDP 的计算。本文的名义 GDP 来自 于 2013 年 《中国统计年鉴》 ， 为剔除通货膨胀因素 的影响，实际 GDP 是以 1978 年不变价格调整过 的数据。 （2） 固定资本存量的测算。本文采纳已被普 遍采用的永续盘存法测算固定资本存量。该方法 可以用下式表示： K t = I t + (1 - δ)K t - 1 （6） 其中，K t 表示第 t 期期末的固定资本存量 I t 表示第 t 期的投资 （单位为亿元） ， （即新增固定 资本） ， δ 为固定资本的经济折旧率。 I t 的数据来 自 2013 年 《中国统计年鉴》 中的新增固定资本投 ［10］ 资， 本文采纳单豪杰 关于固定资本的总体经济 折旧率的估算方法和估算结果， 即 δ =10.96%。本 ［11］ 文采纳张军等 的估算结果， 即 1952 年固定资本 存量为 807 亿元 （1952 年价格） 。 （3） 能源消费量的选取。新能源 （水能、 风能、 核能） 的消费总量和常规能源 （煤炭、 天然气、 石 油） 的消费总量以 2013 年 《中国统计年鉴》 中 “能 源消费总量及构成” 中的能源消费总量 （单位： 万 吨标准煤） 及比例计算得出。 （4） 劳动人数的选取。为简化计算， 本文假定 所有的劳动者是同质的。具体数据摘自 2013 年 《中国统计年鉴》 中的我国就业人口数量。 三、 检验与分析 （一） 多重共线性检验 由于本文所建立模型具有四个解释变量， 所 以很有可能会存在多重共线性问题。而多重共线 性由于违背线性回归的基本假定且会给模型的估 计带来一定的偏误， 所以必须对它进行识别和消 除。本文采用相关系数矩阵的方法来识别多重共 线性问题， 结果如表 1 所示。由于各解释变量间 的相关系数大于 0.9， 接近 1， 表明模型存在严重的 多重共线性。因此， 为消除模型的共线性问题， 本 文采用岭回归的方法来对模型进行回归分析， 以 此来保证回归模型参数估计的准确性。
等三个方面；周茂荣等［4-5］在论述欧盟建立新能 源政策动因的基础上， 通过分析欧盟新能源政策 的改进之处， 展望了欧盟新能源政策的前景， 同时 研究了国际新能源政策调整对国内新能源产业发 展的影响。此外， 国内学者对新能源对经济增长 的影响方面也有少量的实证研究， 如： 王军［6］、 刘 朝明等［7］分别通过协调理论和 C-D 生产函数计量 模型分析揭示了能源消费与经济增长之间的客观 比例关系， 并提出了使能源消费增长与经济增长 保持合理比例与良性循环的政策建议。 在国外， 学者们更重视新能源政策效果评价 的实证研究， 他们多从基础投资、 能源效率等因素 对新能源产出的影响来分析各国新能源政策效 应， 并由此提出相关的新能源产业政策改革建 议。如 Tai-chen Chien 等［8］利用数据包络分析法 （DEA） 分析了可再生能源使用对技术效率提高的
Fe t /Fe t ⋅ 100% ； GDP t /GDP t Ne t /Ne t φ ne = E ne ⋅ ⋅ 100% （4） GDP t /GDP t 进而可以根据索洛余值法求出本文定义的技 术进步贡献率： φ τ = 1 - φ k - φ1 - φ fe - φ ne （5） φ fe = E fe ⋅
由以上分析可知岭参数 K 的取值为 0.4 时， 然 后对 （2） 式进行岭回归分析结果如下所示： LnGDP t = 0.2261LnK t + 0.2732LnL t + 0.1978LnFE t + 0.2079LnNE t（ 7） 由上式我们可以看出， 当岭回归的参数 k 为 0.4 时， 回归方程的拟合优度为 0.995， 说明模型的 解释力很强。此外， 观察 F 统计量的概率值可以 发现回归方程整天的显著性水平非常的高， 可以 通过 1% 的显著性检验。本文为了比较新能源与 常规能源与经济增长间关系的对比分析， 采用无 量纲的岭回归标准化系数， 公式 （7） 中括号内为回 归系数显著性检验的 t 值， 这些 t 值都远大于 2， 说明各的显著性都极高。通过上述分析， 可以发 现， 本模型具有较高的合意性。 以上分析可知回归方程中 （3） 式中相应的各 变量标准化岭回归系数为： β1 =0.2261 β2 =0.2732 β3 =0.1978 β 4 =0.2079 四 要素贡献率的测算及对比分析 根据 （4） 和 （5） 式求解出它们对经济增长率的 贡献以及余值。结果如表 2 所示。
2014 年第 2 期 （第 5 卷·总第 20 期）
双月刊
安徽行政学院学报
JOURNAL OF ANHUI ADMINISTRATION INSTITUTE
No.2， 2014 （Vol.5， Serial No.20）
Bimonthly
●经济管理
DOI： 10.13454/j.issn.1674-8638.2014.02.005
一、 引 言 能源是经济社会发展的基础， 在全球气候变 化及化石能源危机日益严重的背景下， 研究新能 源的相关问题具有重大的现实意义。目前， 国内 外学者对新能源发展问题进行了广泛研究， 形成 了较多成果， 但是大部分研究仅停留在新能源政 策方面， 较少涉及数据实证分析。关于新能源问 题， 国内学者大多都从财政税收方面进行研究， 也 有学者探讨新能源政策框架及政策设计问题。成 思危［1］认为， 发展新能源应该从技术、 经济、 政治 ［2］ 三个层次上解决问题；刘松万等 提出努力创造 提高新能源产业核心竞争力的政策环境， 实施财 政激励型新能源产业政策；赵媛等［3］则对世界主 要国家新能源政策进行了系统梳理， 探讨世界新 能源政策的框架基础与形成机制， 得出新能源政 策框架基础包括战略规划、 法律法规和管理体系
加大政府支持力度与传统产业相比新能源产业有其特殊性即新能源产业在具有能源安全环境保护等正外部续表219992000200120022003200420052006200720082009201020112012均值03514510292678031571902995260289086029434102991710065166028169503461870595093034307902387340290906028297100412370033053004750100322280026987002791000218330019362001850700181120001162002975700071890018473008303300485920073604005337101485870341527030869302007920175437013404601127230193075009596101666310131296011087601771500308664060607700831750039496043761902110420216683017033206645070127870033650600080164051020199073586802920020022670043648403029030068560026716305233520395420014153003385340194698059584903952740321131年份资本劳动传统能源新能源余值30性的同时又含有巨大的风险性因此在产业发展初期政府应该起主导作用引导激励企业和个人参与
α >0， Y = AK L 其中， A ≠0， β >0
α β
Y 为产出，K 为资本投入量，L 为劳 其中， 动力投入量， α、 β 分别为资本和劳动力的产出弹 性系数。 现将新能源消费量和传统能源消费量引入 C-D 生产函数， 分析新能源和传统矿物能源对经 济增长的贡献， 则包含能源的生产函数可表示为： GDP = AK L FE NE A≠0 ， 其中， β1、β2、β3、β 4 >0
1978 ----- ----图1 各自变量的标准化回归系数的岭迹图
1979 0.532 477 0.078 069 0.060 255 0.234 105 0.095 094 1980 0.246 948 0.114 151 0.062 186 0.381 429 0.195 286 1981 0.317 696 0.169 171-0.072 18 0.447 831 0.137 482 1982 0.168 124 0.107 798 0.087 495 0.285 802 0.350 782 1983 0.162 562 0.063 138 0.108 018 0.289 123 0.377 159 1984 0.135 341 0.068 162 0.101 021 0.003 025 0.692 451 1985 0.176 119 0.070 372 0.119 565 0.122 103 0.511 841 1986 0.280 845 0.087 709 0.127 143 0.026 742 0.477 561 1987 0.219 005 0.068 935 0.121 940 0.128 172 0.461 948 1988 0.226 330 0.071 043 0.128 612 0.135 175 0.438 841 1989 0.480 510 0.122 025 0.204 242 0.214 668 -0.021 440 1990 0.377 383 1.224 039 0.072 745 0.573 963 -1.248 130
β1 β2 β3 β4
（1）
（2）
式中， GDP 表示去除通货膨胀因素后的实际 国内生产总值；K 表示资本存量；L 表示就业人 NE 表示新能源 数总量； （本文研究的是广义的新 FE 为常规 能源即水能、 风能、 核能） 的消费总量； 能源 （煤炭、 天然气、 石油） 的消费总量；β i 为各参 数变量的产出弹性系数。 对 （2） 式两边取对数， 转变为以下线性形式： （3） α =Ln A 。 其中， 在此基础之上， 由索洛 “余值法” ， 可求得各投 入要素对经济增长率的贡献如下所示： K t /K t φk = Ek ⋅ ⋅ 100% ； GDP t /GDP t L t /L t φ1 = E1 ⋅ ⋅ 100% ； GDP t /GDP t 28
新能源、 传统能源对我国经济增长 的贡献分析
王 军
（西南科技大学 经济管理学院， 四川 绵阳 621000）
摘要： 文章在 Cobb-Douglas 生产函数的基础上引入新能源和传统能源消费量为自变量， 以我国 1978-2012 年的统计数据为样本， 建立了对数线性模型， 通过岭回归分析并对要素贡献率进行测 算。研究得到如下结论： 科技进步是近些年来我国经济快速发展的最重要因素；资本对经济增 长率的贡献显著高于劳动对经济增长率的贡献；新能源的产出弹性大于传统能源， 同时新能源 对经济增长率的贡献也大于传统能源， 发展新能源是我国经济快速健康发展的一个重要推动 力。最后， 论文从政府政策支持、 新能源互联网建设和 CDM 等几个方面提出促进我国新能源发 展的对策建议。 关键词： 新能源；经济增长； Cobb-Douglas 生产函数；岭回归；要素贡献率 中图分类号： F061.2 文献标志码： A 文章编号： 1674-8638 （2014） 02-0027-05
பைடு நூலகம்
表1 LNFE LNFE LNGDP LNK LNL LNNE 1.000 0.954 0.987 0.910 0.989
各投入要素的相关矩阵 LNGDP 0.954 1.000 0.972 0.964 0.963 LNK 0.987 0.972 1.000 0.926 0.994 LNL 0.910 0.964 0.926 1.000 0.921 LNNE 0.989 0.963 0.994 0.921 1.000
收稿日期： 2013-11-02 作者简介： 王军 （1991-） ， 男， 安徽定远人， 硕士研究生， 研究方向： 循环经济与可持续发展， 能源经济。
27
作用；Mukherjee 等［9］以印度的工业为例进行的能 源效率问题的研究， 并给出相关的政策建议。 总的来说， 国内关于新能源问题的研究一般 停留在政策调整层面， 而对新能源问题的实证研究 的不足使其政策建议略显苍白。本文从实证的角 度， 将劳动、 资本、 新能源、 常规能源作为自变量， 以 我国实际 GDP 总值作为因变量， 在 C-D 函数的基础 上建立对数线性模型。并在分析新能源和传统能 源的要素贡献率的变化趋势的基础上， 以期对我国 制定发展新能源的政策提供参考依据。 二、 模型建立和数据处理 （一） 模型建立 由于柯布—道格拉斯 （Cobb-Douglas） 生产函 数是投入产出法中比较有代表性的测度规模效率 的工具， 具有能够反映边际产量递减、 边际替代递 减、 规模报酬不变这些重要的经济特性， 因而获得 了广泛的应用。所以， 本文也选用 Cobb-Douglas 生产函数来测度能源要素对经济增长的贡献。经 典的 Cobb-Douglas 生产函数表达式为：
（17.22）
SE=0.1317
（11.27）
F=154.85
（12.78）
P （f） =0.00000
（15.73）
（二） 岭回归分析 根据处理后的经济数据运用统计软件 SPSS19.0 做岭回归分析， 得出在岭参数 K 不同取 值情况下的拟合优度 RSQ 以及各变量的标准化回 归系数的变化情况如图 1、 图 2 所示。
LnGDP t = α + β1 LnK t + β2 LnL t + β3 LnFE t + β 4 LnNE t
（二） 数据选取及处理 数据的获取和具体调整过程说明如下： （1） 实际 GDP 的计算。本文的名义 GDP 来自 于 2013 年 《中国统计年鉴》 ， 为剔除通货膨胀因素 的影响，实际 GDP 是以 1978 年不变价格调整过 的数据。 （2） 固定资本存量的测算。本文采纳已被普 遍采用的永续盘存法测算固定资本存量。该方法 可以用下式表示： K t = I t + (1 - δ)K t - 1 （6） 其中，K t 表示第 t 期期末的固定资本存量 I t 表示第 t 期的投资 （单位为亿元） ， （即新增固定 资本） ， δ 为固定资本的经济折旧率。 I t 的数据来 自 2013 年 《中国统计年鉴》 中的新增固定资本投 ［10］ 资， 本文采纳单豪杰 关于固定资本的总体经济 折旧率的估算方法和估算结果， 即 δ =10.96%。本 ［11］ 文采纳张军等 的估算结果， 即 1952 年固定资本 存量为 807 亿元 （1952 年价格） 。 （3） 能源消费量的选取。新能源 （水能、 风能、 核能） 的消费总量和常规能源 （煤炭、 天然气、 石 油） 的消费总量以 2013 年 《中国统计年鉴》 中 “能 源消费总量及构成” 中的能源消费总量 （单位： 万 吨标准煤） 及比例计算得出。 （4） 劳动人数的选取。为简化计算， 本文假定 所有的劳动者是同质的。具体数据摘自 2013 年 《中国统计年鉴》 中的我国就业人口数量。 三、 检验与分析 （一） 多重共线性检验 由于本文所建立模型具有四个解释变量， 所 以很有可能会存在多重共线性问题。而多重共线 性由于违背线性回归的基本假定且会给模型的估 计带来一定的偏误， 所以必须对它进行识别和消 除。本文采用相关系数矩阵的方法来识别多重共 线性问题， 结果如表 1 所示。由于各解释变量间 的相关系数大于 0.9， 接近 1， 表明模型存在严重的 多重共线性。因此， 为消除模型的共线性问题， 本 文采用岭回归的方法来对模型进行回归分析， 以 此来保证回归模型参数估计的准确性。
等三个方面；周茂荣等［4-5］在论述欧盟建立新能 源政策动因的基础上， 通过分析欧盟新能源政策 的改进之处， 展望了欧盟新能源政策的前景， 同时 研究了国际新能源政策调整对国内新能源产业发 展的影响。此外， 国内学者对新能源对经济增长 的影响方面也有少量的实证研究， 如： 王军［6］、 刘 朝明等［7］分别通过协调理论和 C-D 生产函数计量 模型分析揭示了能源消费与经济增长之间的客观 比例关系， 并提出了使能源消费增长与经济增长 保持合理比例与良性循环的政策建议。 在国外， 学者们更重视新能源政策效果评价 的实证研究， 他们多从基础投资、 能源效率等因素 对新能源产出的影响来分析各国新能源政策效 应， 并由此提出相关的新能源产业政策改革建 议。如 Tai-chen Chien 等［8］利用数据包络分析法 （DEA） 分析了可再生能源使用对技术效率提高的
Fe t /Fe t ⋅ 100% ； GDP t /GDP t Ne t /Ne t φ ne = E ne ⋅ ⋅ 100% （4） GDP t /GDP t 进而可以根据索洛余值法求出本文定义的技 术进步贡献率： φ τ = 1 - φ k - φ1 - φ fe - φ ne （5） φ fe = E fe ⋅
由以上分析可知岭参数 K 的取值为 0.4 时， 然 后对 （2） 式进行岭回归分析结果如下所示： LnGDP t = 0.2261LnK t + 0.2732LnL t + 0.1978LnFE t + 0.2079LnNE t（ 7） 由上式我们可以看出， 当岭回归的参数 k 为 0.4 时， 回归方程的拟合优度为 0.995， 说明模型的 解释力很强。此外， 观察 F 统计量的概率值可以 发现回归方程整天的显著性水平非常的高， 可以 通过 1% 的显著性检验。本文为了比较新能源与 常规能源与经济增长间关系的对比分析， 采用无 量纲的岭回归标准化系数， 公式 （7） 中括号内为回 归系数显著性检验的 t 值， 这些 t 值都远大于 2， 说明各的显著性都极高。通过上述分析， 可以发 现， 本模型具有较高的合意性。 以上分析可知回归方程中 （3） 式中相应的各 变量标准化岭回归系数为： β1 =0.2261 β2 =0.2732 β3 =0.1978 β 4 =0.2079 四 要素贡献率的测算及对比分析 根据 （4） 和 （5） 式求解出它们对经济增长率的 贡献以及余值。结果如表 2 所示。
2014 年第 2 期 （第 5 卷·总第 20 期）
双月刊
安徽行政学院学报
JOURNAL OF ANHUI ADMINISTRATION INSTITUTE
No.2， 2014 （Vol.5， Serial No.20）
Bimonthly
●经济管理
DOI： 10.13454/j.issn.1674-8638.2014.02.005
一、 引 言 能源是经济社会发展的基础， 在全球气候变 化及化石能源危机日益严重的背景下， 研究新能 源的相关问题具有重大的现实意义。目前， 国内 外学者对新能源发展问题进行了广泛研究， 形成 了较多成果， 但是大部分研究仅停留在新能源政 策方面， 较少涉及数据实证分析。关于新能源问 题， 国内学者大多都从财政税收方面进行研究， 也 有学者探讨新能源政策框架及政策设计问题。成 思危［1］认为， 发展新能源应该从技术、 经济、 政治 ［2］ 三个层次上解决问题；刘松万等 提出努力创造 提高新能源产业核心竞争力的政策环境， 实施财 政激励型新能源产业政策；赵媛等［3］则对世界主 要国家新能源政策进行了系统梳理， 探讨世界新 能源政策的框架基础与形成机制， 得出新能源政 策框架基础包括战略规划、 法律法规和管理体系
加大政府支持力度与传统产业相比新能源产业有其特殊性即新能源产业在具有能源安全环境保护等正外部续表219992000200120022003200420052006200720082009201020112012均值03514510292678031571902995260289086029434102991710065166028169503461870595093034307902387340290906028297100412370033053004750100322280026987002791000218330019362001850700181120001162002975700071890018473008303300485920073604005337101485870341527030869302007920175437013404601127230193075009596101666310131296011087601771500308664060607700831750039496043761902110420216683017033206645070127870033650600080164051020199073586802920020022670043648403029030068560026716305233520395420014153003385340194698059584903952740321131年份资本劳动传统能源新能源余值30性的同时又含有巨大的风险性因此在产业发展初期政府应该起主导作用引导激励企业和个人参与
α >0， Y = AK L 其中， A ≠0， β >0
α β
Y 为产出，K 为资本投入量，L 为劳 其中， 动力投入量， α、 β 分别为资本和劳动力的产出弹 性系数。 现将新能源消费量和传统能源消费量引入 C-D 生产函数， 分析新能源和传统矿物能源对经 济增长的贡献， 则包含能源的生产函数可表示为： GDP = AK L FE NE A≠0 ， 其中， β1、β2、β3、β 4 >0
1978 ----- ----图1 各自变量的标准化回归系数的岭迹图
1979 0.532 477 0.078 069 0.060 255 0.234 105 0.095 094 1980 0.246 948 0.114 151 0.062 186 0.381 429 0.195 286 1981 0.317 696 0.169 171-0.072 18 0.447 831 0.137 482 1982 0.168 124 0.107 798 0.087 495 0.285 802 0.350 782 1983 0.162 562 0.063 138 0.108 018 0.289 123 0.377 159 1984 0.135 341 0.068 162 0.101 021 0.003 025 0.692 451 1985 0.176 119 0.070 372 0.119 565 0.122 103 0.511 841 1986 0.280 845 0.087 709 0.127 143 0.026 742 0.477 561 1987 0.219 005 0.068 935 0.121 940 0.128 172 0.461 948 1988 0.226 330 0.071 043 0.128 612 0.135 175 0.438 841 1989 0.480 510 0.122 025 0.204 242 0.214 668 -0.021 440 1990 0.377 383 1.224 039 0.072 745 0.573 963 -1.248 130
β1 β2 β3 β4
（1）
（2）
式中， GDP 表示去除通货膨胀因素后的实际 国内生产总值；K 表示资本存量；L 表示就业人 NE 表示新能源 数总量； （本文研究的是广义的新 FE 为常规 能源即水能、 风能、 核能） 的消费总量； 能源 （煤炭、 天然气、 石油） 的消费总量；β i 为各参 数变量的产出弹性系数。 对 （2） 式两边取对数， 转变为以下线性形式： （3） α =Ln A 。 其中， 在此基础之上， 由索洛 “余值法” ， 可求得各投 入要素对经济增长率的贡献如下所示： K t /K t φk = Ek ⋅ ⋅ 100% ； GDP t /GDP t L t /L t φ1 = E1 ⋅ ⋅ 100% ； GDP t /GDP t 28
新能源、 传统能源对我国经济增长 的贡献分析
王 军
（西南科技大学 经济管理学院， 四川 绵阳 621000）
摘要： 文章在 Cobb-Douglas 生产函数的基础上引入新能源和传统能源消费量为自变量， 以我国 1978-2012 年的统计数据为样本， 建立了对数线性模型， 通过岭回归分析并对要素贡献率进行测 算。研究得到如下结论： 科技进步是近些年来我国经济快速发展的最重要因素；资本对经济增 长率的贡献显著高于劳动对经济增长率的贡献；新能源的产出弹性大于传统能源， 同时新能源 对经济增长率的贡献也大于传统能源， 发展新能源是我国经济快速健康发展的一个重要推动 力。最后， 论文从政府政策支持、 新能源互联网建设和 CDM 等几个方面提出促进我国新能源发 展的对策建议。 关键词： 新能源；经济增长； Cobb-Douglas 生产函数；岭回归；要素贡献率 中图分类号： F061.2 文献标志码： A 文章编号： 1674-8638 （2014） 02-0027-05
பைடு நூலகம்
表1 LNFE LNFE LNGDP LNK LNL LNNE 1.000 0.954 0.987 0.910 0.989
各投入要素的相关矩阵 LNGDP 0.954 1.000 0.972 0.964 0.963 LNK 0.987 0.972 1.000 0.926 0.994 LNL 0.910 0.964 0.926 1.000 0.921 LNNE 0.989 0.963 0.994 0.921 1.000
收稿日期： 2013-11-02 作者简介： 王军 （1991-） ， 男， 安徽定远人， 硕士研究生， 研究方向： 循环经济与可持续发展， 能源经济。
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作用；Mukherjee 等［9］以印度的工业为例进行的能 源效率问题的研究， 并给出相关的政策建议。 总的来说， 国内关于新能源问题的研究一般 停留在政策调整层面， 而对新能源问题的实证研究 的不足使其政策建议略显苍白。本文从实证的角 度， 将劳动、 资本、 新能源、 常规能源作为自变量， 以 我国实际 GDP 总值作为因变量， 在 C-D 函数的基础 上建立对数线性模型。并在分析新能源和传统能 源的要素贡献率的变化趋势的基础上， 以期对我国 制定发展新能源的政策提供参考依据。 二、 模型建立和数据处理 （一） 模型建立 由于柯布—道格拉斯 （Cobb-Douglas） 生产函 数是投入产出法中比较有代表性的测度规模效率 的工具， 具有能够反映边际产量递减、 边际替代递 减、 规模报酬不变这些重要的经济特性， 因而获得 了广泛的应用。所以， 本文也选用 Cobb-Douglas 生产函数来测度能源要素对经济增长的贡献。经 典的 Cobb-Douglas 生产函数表达式为：