中国产业增长与能源效率变化的共轭因素分析

金继红 毛显强

(1.东华大学旭日工商管理学院，上海 200015;2.北京师范大学环境学院/全球环境政策研究中心，北京 100875)

随着中国经济快速增长，能源需求呈快速上升趋势。如何协调经济发展与节能减排两者之间的关系，已成为政府和学界普遍关注且亟待解决的重大课题。为了解决经济发展与节能减排的矛盾，需要分析促进经济增长与影响能源效率的共轭因素，即投资、消费、出口、技术等，对于经济发展和能源效率变化的贡献情况。“轭”原意为两头牛背上的架子，它能使两头牛同步行走。但投资、消费、出口、技术等共轭因素却未必能够使得经济增长和能源效率这两头“牛”同步行进。目前有关经济结构与能源效率影响的研究，大多是利用投入产出分析方法，DEA数据包络分析方法，Divisia分析方法，拉氏因素分析法等。研究内容主要集中在产业结构、工业内部结构、能源结构等经济结构以及技术进步对能源效率的影响分析(如Garbaccio、Ho 等［1］;王玉潜［2］;魏楚、沈满洪［3］;谭忠富、张金良［4］;成金华、李世详［5］;齐志新、陈文颖［6］)。这些国内外研究总体上结论较宏观，尚欠缺从各产业部门的角度分析其增长以及能源效率的影响因素等方面的研究，缺乏对经济增长和能源效率变化的共轭影响因素分析。本文应用投入产出分析方法对中国的不同产业部门增长的贡献因素进行分解，并对中间需求结构(技术)以及最终需求结构(投资、消费、出口等)变化对各产业部门能源效率带来的影响进行实证分析，以认清投资、消费、出口、技术等共轭因素对于经济增长和能源效率变化的共性及差异性影响，为调整经济发展方式，促进经济低碳化发展提供决策参考。

1 各共轭因素对于产业增长的贡献分析

本文利用国家统计局和中国人民大学合作编制的《1992－1997－2002－2005年可比价格投入产出表》［7］，运用比例增长偏离(DPG:Deviation from Proportional Growth)分析(长谷部勇一［8］;藤川清史［9］;金继红［10－11］)研究各共轭因素对于产业增长与结构变化的贡献。DPG分析原是用于确定主导产业以及引起主导产业增长的各因素的一种分析方法。其具体过程是，计算某在一个时点上，各产业在一定时期内按一定的比例增长的估算产值与现实产值之间的偏差。各产业的增长贡献因素包括国内最终需求、出口、最终需求进口替代、中间需求进口替代以及技术变化等。

1.1 模型

DPG分析方法，将“比例增长率λ”定义为总产出的增长倍率，然后分析各共轭因素对于比例增长偏离的贡献度。

总产出、国内总需求以及出口定义为:

X:总产出向量，下标代表第1期和第2期;

D:国内最终需求向量;

E:出口向量;

λ:比例增长率。

假设从第1期(本文中1992年)到第2期(本文中2005年)所有部门的总产出、最终需求、出口按比例增长率λ增长所计算的值与第2期实际值的差为DPG值。

竞争进口型模型如下:

B1和B2分别表示第一期和第二期的里昂悌夫逆矩阵和分别表示第一期和第二期的进口系数矩阵;A1和A2分别表示第一期和第二期的直接消耗系数矩阵;D1和D2分别表示第一期和第二期的最终需求向量，本文利用第1期和第2期的平均值进行了分析。

右边的第一项是最终需求(消费、投资、存货增加)增加对产业增长的贡献度(%);

第二项是出口增加对产业增长的贡献度(%);

第三项是技术变化对产业增长的贡献度(%);

第四项是进口替代变化对产业增长的贡献度(%)。

如果假定“比例增长率λ=国内总产出的实际增长倍率”，则比例增长的偏差(DPG)总合计为0，就可以将那些没有达到平均增长倍率的因素作为负面贡献因素来评价。而本文把比例增长倍率定为1，即增长1倍。这与通常DPG分析方法有所不同，因为本文的意图不是分析各种因素的比例增长的偏差，而是各种影响因素对总产出的增长的贡献度。本文重点分析产业增长的贡献因素，只要整个产业增长，那么上述各种因素都对产业增长起积极的作用，只是作用的大小不同，因此更具有现实意义。

为了方便辨识哪些产业增加或减少，以及相应的影响因素的作用大小，把DPG值相对指标合计调整为100，可以反映各产业增长的百分比，以及各影响因素对增长贡献的百分比等。

1.2 各共轭因素贡献分析

从图1看各因素的贡献度，1992－2005年除了进口替代对产业增长的贡献为负面作用以外，其他因素对产业增长的贡献都为正面作用，也就是起到了促进产业增长的积极作用。其中出口的贡献度最大，其次为投资和消费。技术虽然是产业增长的积极因素，但是比其他因素的贡献度较小。这期间的经济增长主要还是由出口、投资、消费拉动。

从表1看各产业部门增长的影响因素，产业增长最大的“其他服务业”的主要拉动因素是消费，拉动“建筑业”增长的主要力因素是投资，拉动“通信设备、计算机及其他电子设备制造业”增长的主要因素是出口，对“化学工业”增长贡献最大的是出口与消费的共同作用，拉动“金属冶炼及压延加工业”增长的主要因素是投资与出口的共同作用，对“通用、专用设备制造业”增长贡献最大的是投资，“交通运输及仓储业”增长得益于出口与消费共同拉动，对“交通运输设备制造业”增长拉动作用显著的因素是投资与出口。

2 各共轭因素对于能源效率变化的贡献

表1 各共轭因素对产业增长较大的部门的贡献度(%)Tab.1 Each factors contribution to industrial growth sector

本文中涉及的化石能源生产和转化部门包括煤炭开采和洗选业，石油和天然气开采业，电力、热力的生产和供应业，燃气生产和供应业共四个部门。

具体利用下列分析方法进行实证分析，首先为了合计1992年和2005年的化石能源生产和转化部门的生产额，把化石能源生产和转化部门为1，其他部门为的0的合计行向量定义为p，模型如下:

国内最终需求增加1个单位的化石能源诱发系数为Ip其中，i为本文中界定的化石能源生产和转化部门的合计向量。

通过上述模型，不仅可以比较某一个时点的每一个产业的化石能源消费效率的差异(公式(5)中的等号左边)，还可以把每个产业的化石能源诱发系数的差异，分解为中间需求结构(每一个产业的各种原材料组合使用的生产技术结构——公式(5)中的等号右边的逆矩阵部分)的变化因素和最终需求结构(消费、投资、出口等最终需求项目的比重——公式(5)中的等号右边的逆矩阵后面的部分)的变化因素。

2.1 中间需求结构与最终需求结构的整体影响分析

首先，1992年和2005年的化石能源诱发系数模型如下:

这里的下标数字用于区分1992年和2005年的化石能源诱发系数、生产技术结构逆矩阵、最终需求以及最终需求合计。利用(6)和(7)的整体分析模型，可对1992年和2005年的能源效率差异进行比较分析，把效率差异的因素分解为中间需求结构和最终需求结构的差异。

首先，利用2005年的直接消耗系数，计算为了满足1992年的最终需求，开展生产时的化石能源诱发系数(IPA);也就是将基于2005年的中间需求结构(直接消耗系数)的化石能源诱发系数，与1992年的化石能源诱发系数(IP92)，进行比较。

此后，2006-2014年间，金融支持第三产业增长经过2009-2012年的波动趋于平稳发展，综合效率、技术效率和规模效率均有效，说明在该阶段，金融支持第三产业发展态势良好，维持在较好的发展状态。2009-2012年的经济波动通过第三产业劳动力人数和保费收入来影响第三产业产值增长。但是2015、2016两年间，金融支持第三产业发展增长效率出现了综合效率不足的情况，说明在该年第三产业的规模效益需要提高。2017年，金融支持第三产业的增长表现为有效。

其次，利用1992年的直接消耗系数，计算为了满足2005年的最终需求，开展生产时的化石能源诱发系数(IPB);也就将基于1992年的中间需求结构(直接消耗系数)的化石能源诱发系数，与2005的化石能源诱发系数(IP05)，进行比较。

整体的分析结果，化石能源诱发系数由1992年的0.116738降低到2005年的0.111385，化石能源效率提高了4.58%，其中中间需求结构的变化(0.004751)的贡献度为4.07%，最终需求结构的变化(0.000595)的贡献度为0.51%。其间化石能源效率的提高，主要是依靠技术改进，但是效果不显著。

2.2 中间需求结构(分行业)影响分析

从每个产业的角度分析中间需求结构因素的影响，分析生产技术对各产业提高化石能源效率的贡献度差异。

具体计算方法为，把1992年的直接消耗系数从第一列开始，依次转换为2005年的直接消耗系数，把得出的化石能源诱发系数与1992年的诱发系数进行比较分析，可以得出每个产业部门的中间需求结构变化对化石能源效率的贡献度。表3中的诱发系数是将每个产业的直接消耗系数转换为2005年直接消耗系数时计算的诱发系数，差异是与1992年的诱发系数的差异，贡献度为诱发系数差异除以1992年的诱发系数而得。

从表2可看出每个产业部门的中间需求结构变化带来的能源效率差异，非金属矿采选业，交通运输及仓储业，石油加工、炼焦及核燃料加工业等产业部门呈现化石能源效率改善态势，对化石能源效率提高贡献较大。与此相反，建筑业，农林牧渔业，化学工业，纺织业等产业部门能源效率下降，对化石能源效率下降贡献较大。整体看，生产技术在提高能源效率方面做出了一定的贡献，但是贡献度较小，作用不够显著。

2.3 最终需求结构分析

与中间需求结构的分析类似，计算假如1992年的某一个产业的最终需求构成比(这里指的构成比是指每个产业的最终需求在最终总需求合计中所占比重)替换为2005年的最终需求构成比时，经济整体的化石能源诱发系数的变化。模型如下:

其中，Bkj里昂悌夫逆矩阵，k代表4个化石能源的生产和转化部门，在这个模型中，Bkj为1992年的里昂悌夫逆矩阵。具体计算方法为，把1992年的每个产业的国内最终需求构成比向量从第一行开始，依次转换为2005年的国内最终需求构成比时，把得出的化石能源诱发系数与1992年的诱发系数进行比较分析，可以得出每个产业部门的最终需求变化对化石能源效率的贡献度。

表2 中间需求结构对各产业能源效率变化的贡献分析Tab.2 Input structure to contribution of the industrial energy efficiency

从表3看每个产业部门的最终需求变化带来的能源效率差异，煤炭开采和洗选业，石油和天然气开采业，农林牧渔业等产业部门对化石能源效率提高贡献较大。与此相反，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，通用、专用设备制造业，金属冶炼及压延工业，仪器仪表及文化办公用机械制造业，电力、热力的生产和供应业等产业部门对化石能源效率下降贡献较大。

从最终需求结构的因素分析结果中得到比较有意思的结论，最终需求构成比(在最终需求合计中所占比重)下降的产业部门的能源效率提高，而最终需求构成比上升的产业部门的能源效率下降，也就是在最终需求中所占比重越大的产业部门的能源效率越低，在最终需求中所占比重越小的产业部门的能源效率越高。例如金属冶炼及压延加工业和通用、专用设备制造业在生产技术方面提高能源效率(中间需求结构中直接消耗系数减少)的同时，在最终需求方面投资、消费、出口等最终需求的增加(最终需求结构中投资、消费、出口等的比重增加)使得这些产业部门的能源效率下降。

分析结果中可以看到，很多产业部门在生产技术方面进行改善，“技术效应”提高了能效;但与此同时，投资、消费、出口等最终需求扩张导致总体生产规模扩大，高耗能行业产出比重增大，“规模效应”和“结构效应”造成总体能耗上升、能源效率下降。

3 结论

本文应用投入产出分析方法对促进中国的产业增长和能源效率变化的共轭贡献因素，包括中间需求结构(生产技术结构)以及最终需求结构(投资、消费、出口等)进行分解，得出了如下结论:

(1)从能源效率差异因素分析看，虽然生产技术的改进促进了能源效率的提高，但是效果不显著，投资和出口对能源效率的负面影响较大。产业比重扩大最显著的建筑业以及通信设备、计算机及其他电子设备制造业和通用、专用设备制造业，这些产业虽然没有直接消费化石能源，但是间接诱发较多的化石能源消费。

(2)从产业增长和能源效率变化的共轭贡献因素的角度看，1992年至2005年，中国的经济发展主要是由出口和投资带动的，但是这两个因素也间接造成了能源效率的总体下降。投资拉动的建筑业以及出口拉动的通信设备、计算机及其他电子设备制造业，虽然没有直接消费化石能源，但是间接诱发较多的化石能源消费。在直接消费化石能源的产业部门改进生产技术、提高能源效率的同时，未直接消费化石能源的产业部门的扩张间接诱发化石能源消费，投资、出口等最终需求的增加拉动产业增长的同时，带来能源效率下降。对外贸易的增加一方面拉动中国的经济增长，但是另一方面也在增加能源消费、环境污染等领域的压力，制约中国的可持续发展。

(3)中国实现可持续发展，不仅需要在生产技术方面强化节能措施，对于出口、投资、消费等最终需求的增加所带来的能源效率的降低也不能忽视，需要加大力度进行最终需求结构调整，尤其对于能源高消费型产品的出口以及我国在国际分工中的角色需要深思。为了实现《十二五规划》中提出的节能减排目标，应优先考虑从先进国家获取生产技术转移，以及在出口、投资、居民消费等最终需求方面也要加强调控力度，提高全民节能意识，保障我国经济的可持续发展。

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