我国能源效率与经济增长关系研究

周四军　封黎

[摘要] 实证结果表明，能源效率与经济增长之间存在机制转换效应，在经济发展处于低收入水平时，能源效率与经济增长表现为线性关系；在经济发展处于中等或较高收入水平时，能源效率与经济增长之间则表现为非线性关系，并以人均GDP的阈值为界，在不同机制之间进行平滑转换。

[关键词] 超效率DEA；能源效率；面板平滑转换回归（PSTR）；经济增长

[中图分类号] F224[文献标识码] A[文章编号] 1008—1763（2016）02—0081—06

Abstract：This paper， which uses super efficiency DEA method to calculate the energy efficiency， empirically researches the relationship between energy efficiency and economic growth during 2000-2013 by using the panel smooth transition regression model. The empirical results show that there is mechanism conversion effect between economic growth and energy efficiency. When the economic development is in the low income levels， the relationship between energy efficiency and economic growth is linear. While the economic development is in the higher income levels， the relationship between energy efficiency and economic growth turns nonlinear. And the relationship will smooth the conversion among different mechanisms which is bounded by the threshold of per capita GDP.

Key words：super efficiency DEA； energy efficiency； panel smooth transition regression； economic growth

一引言

中国是一个能源消费大国，资源相对缺乏，能源人均占有量不及世界平均水平的一半，如何提高能源利用效率、实现经济社会可持续发展，已成为当前亟待解决的问题。2014年5月，习近平总书记在河南考察时首次提及了“新常态”，经济新常态的第一个特征即是经济增长速度从高速增长转为中高速增长。那么经济增长速度的降低是否会降低能源的利用效率呢？现在国内一般都是采用数据包络分析（DEA）方法来计算全要素能源效率，其中期望产出选取的指标为国内生产总值（GDP），因此，如果降低经济增速会直接影响能源效率。然而，中国的能源效率与世界主要工业化国家相比，仍然处于较低水平，如果能源利用效率再持续下降，那么势必会进一步恶化中国能源问题，进而影响经济社会的可持续发展。因此，通过对能源效率与经济增长的关系研究，发现经济增长与能源效率的内在联系，对于转变经济发展方式、适应经济新常态有着很强的指导作用。

针对能源效率与经济增长之间的关系，XingPing Zhang等人运用DEA Window Analysis探究了23个发展中国家在1980-2005年的全要素能源效率和变化趋势，并且通过Tobit回归证明，人均收入和能源效率之间存在U型曲线关系[1]。国外很多学者研究了能源强度与经济增长的关系，以Putnam（1953） 、Clark（1960） 、 Percebois（1979） 以及Martin（1988） 为代表的很多学者研究证明了能源强度与经济增长之间存在倒U的关系，即在一国或者某一个地区的经济发展初始阶段，随着经济的快速增长能源强度会逐渐上升，当经济增长到某一个点后随着经济的增长能源强度下降。

国内不少学者也研究了能源效率与经济增长之间的关系。李建中、武铁梅、谢威运用Granger因果检验表明能源效率与经济增长之间存在显著的双向因果关系，并且建立了一元线性回归模型对能源效率与经济增长做了定量分析[2]。汪克亮、杨力等利用环境库兹涅茨曲线（EKC）理论定量分析了中国能源经济效率和区域经济增长之间的关系，结果表明能源经济效率和能源环境绩效及其分解指数与经济增长之间存在倒U 形或U 形曲线关系[3]。余华银、韩璐、宋马林运用数据包络分析法中的超效率SBM模型测算了1992-2010年我国29个省区的能源效率，并且运用门限面板回归模型估计了在不同的能源效率区间下，能源效率与经济增长的关系[4]。

湖南大学学报（ 社 会 科 学 版 ）2016年第2期周四军，封黎：我国能源效率与经济增长关系研究基于PSTR模型的实证

本文采用超效率DEA方法计算能源效率，建立面板平滑转换回归（PSTR）模型，对能源效率与经济增长的关系进行省际比较分析，研究在经济新常态下怎样才能提高能源利用效率，使中国走上一条经济增长与能源利用相互协调的可持续发展道路。

二超效率DEA模型的构建及

我国能源效率的测度

（一）超效率DEA模型

数据包络分析方法是基于线性规划方法来评价多投入、多产出的决策单元是否相对有效的一种非参数统计方法。DEA方法的适用对象是一组同类型的决策单元，它要求每个决策单元的效率值不能超过1，这就无法判断效率值为1的决策单元的优劣。为了有效辨别每个决策单元的相对有效性，Andersen和Petersen提出了超效率DEA模型，决策单元的效率值不再需要满足不能超过1的约束条件，解决了有效决策单元的效率比较问题。

超效率DEA可分为投入导向型和产出导向型两种模式，由于经济新常态下，追求经济高速增长不再是首要目的，因此本文选取以投入为导向的超效率DEA模型，即在产出不变的条件下以减少投入来实现能源利用效率最大化，具体模型形式如下所示：

分别表示第j个决策单元的第i种投入和产出的值，λj是使投入和产出的样本值形成一个凸性组合的权重，θ是第j0决策单元的效率评价指数，m和s分别表示投入和产出指标的个数，s-i和s+r为松弛变量，ε为非阿基米德无穷小量，在计算中取正无穷小。

（二）变量选择与数据来源

基于全要素能源效率的多投入产出的基本框架，本文选取了能源消费总量、资本存量、劳动力作为投入指标，GDP作为经济产出指标进行分析。基于统计数据的可得性，本文主要选取了2000-2013年30个省市的面板数据，西藏及港澳台不在研究范围之内。

1.投入指标

本文主要从资本投入、劳动投入、能源投入三个方面来考虑投入指标的选取。

①资本投入

以资本存量作为资本投入指标。资本存量的计算方法是根据张军（2004）的计算结果，取其2000年现值作为本文的计算基准，采用永续盘存法永续盘存法的计算公式为

②劳动投入

选取各省每年个体就业人数作为劳动投入，数据来源是国家统计年鉴，单位为万人。

③能源投入

以各省能源消费总量作为能源投入，数据来源为国家统计年鉴及各省统计年鉴，单位为万吨标准煤。

2.产出指标

用固定资产投资价格指数平减后以2000年为基期生成实际GDP作为经济产出，数据来源为国家统计年鉴，单位为亿元。

（三）能源效率的测算

基于上述模型及样本数据，运用软件EMS1.3进行测算，从结果可以看出：首先，从全国来看，我国能源效率的总体趋势是上升的。其次，从测算结果可以看出，各省市能源效率差异性较大。从平均全要素能源效率来看，各省市均未达到效率前沿面，广东省平均能源效率最高为0.9809，青海最低为0.4818。东部各省市经济比较发达，能源利用效率相对较高，如广东、上海、北京、福建、天津。而中西部一些地区虽然具有资源优势，能源效率却比较低，如青海、宁夏、新疆、贵州和陕西。总体来看，北京、上海能源效率基本处于稳定上升趋势，至2013年已经超过1。其他地区总体来说能源效率下降，尤其是湖北省和甘肃省，2000年能源效率位于前沿面上，2013年能源效率只有0.6435（湖北）和0.5891（甘肃）。

综上所述，我国各省市的能源效率参差不齐且差距较大，中西部一些地区能源资源禀赋较高但其低效的利用率，与东部各省份能源高效利用但资源匮乏形成了强烈的反差。新疆、云南等地区虽然资源较为丰富，但是由于经济规模和生产技术的限制造成了资源的巨大浪费，导致期望产出不高使得能源利用效率较低。而东部省份生产技术水平高、经济较为发达使得资源得到有效配置，能源利用效率较高。

三能源效率与经济增长关系的理论研究

（一）能源效率与经济增长的现状分析

改革开放以来，我国经济发展迅猛，2014年国内生产总值达到了636463亿元，较2013年增长了7.4%。1978-2013年，中国的国民经济一直保持着高速增长，虽然2014年增速有所放缓，创新世纪以来中国年度GDP增速的新低，但是我国国内生产总值的年增长率在全球仍属于中高速增长范围。然而，随着经济的快速发展，我国能源需求日益扩大，能源问题日益突出。

一方面，我国能源消费总量高于生产总量，能源供不应求，需要大量依靠进口。从1992年起，中国能源消费总量超过了能源生产总量，至2011年，我国一次能源消费总量已超过美国，成为世界第一大能源消费国。另一方面，目前，煤仍然是我国的主要能源，煤炭的严重浪费及其造成的环境问题大大降低了能源利用效率。相较于发达国家，我国生产技术水平较低、能源设备较落后，也导致了能源浪费、利用效率不高。2015年4月2日，全国区域能源专业委员会理事长许文发在中国分布式能源发展与余热利用论坛上表示，我国能源效率仅为36.81%，世界能源平均利用效率为50.32%，比发达国家低约10个百分点，产品能耗与国际先进水平有较大差距，能源消费总量大、能效极低。另外，我国还存在能源只有一次性利用，而没有二、三次有效利用的严重浪费情形，也大大降低了能源利用效率。

（二）能源效率与经济增长的关系

在经济以较高的速度增长的同时，必然引起能源消费总量也大幅度的增加。在片面强调GDP的导向下，中国的能源利用效率不高、能源消耗总量过大的问题日益凸显。从经济学角度分析，能源效率与经济增长的关系主要体现在两个方面。

一方面，能源是经济增长的主要动力，能源的有效利用能够促进经济增长。首先，能源是经济增长的推动力量，在任何社会生产中，没有能源的投入就无法形成现实的生产力。其次，提高能源利用效率，不仅能够降低能源供应的压力、节约资源，而且还能促进生产发展、扩大经济规模。由于我国人口基数大，能源资源短缺，能源的有效利用对于保证我国经济可持续发展的长期能源供应有着十分重要的意义。

另一方面，经济增长带来了能源的合理开发和利用。首先，经济增长扩大了能源需求，同时也为整个社会和国家带来了资金和设备，促进了能源的合理开发。其次，经济增长能够促进生产技术水平的提高，引进国外先进能源开发利用技术，提高能源利用效率。一个国家经济的适当增长对于提高能源利用效率是毋庸置疑的，但是，如果过分注重经济增长而忽视能源资源有限、环境污染等其它问题，最后将会导致本国能源枯竭、能源需求大量依靠进口，使得经济无法持续发展。

四我国能源效率与经济

增长关系的实证分析

近年来，随着中国经济的不断发展，能源问题日渐突现出来，越来越多的学者关注能源效率与经济增长之间的关系。学者们对中国省际或区域能源效率与经济增长关系的实证研究模型主要集中在面板固定效应模型、面板随机效应模型、面板门限回归模型、EKC模型，那么是否可以考虑存在一个面板模型能够通过一个阈值和平滑转换建立一条平滑的曲线来刻画二者之间的非线性关系呢？

面板平滑转换回归（PSTR）模型是对面板门限回归模型和平滑转换自回归模型的发展与扩充。该模型很好地描述了面板数据的个体异质性特征，应用一个在（0，1）区间内变化的转换函数代替面板门限回归模型中的分段示性函数，使得模型随着转换函数值的变化在不同机制间平滑转换，有效避免了机制转换的突变性。

（一）面板平滑转换回归（PSTR）模型

根据研究目的，建立能源效率与经济增长的两体制的PSTR模型，模型形式如下：

1.变量选取及样本数据来源

被解释变量（yit）能源效率是由文章第二部分计算而得，以人均GDP代表经济增长，作为解释变量（xit），单位为万元/人，数据来源是国家统计年鉴，以人均GDP作为转换变量（qit）。

2.单位根检验

在构建PSTR模型之前，为了避免伪回归的出现，需要对两个变量进行单位根检验。本文采用LLC检验、IPS检验、Madwu检验、Hadri检验四种面板单位根检验方法对变量的平稳性进行检验。检验结果如表1所示：

由表1可知，上述四种检验方法的检验统计量在5%的置信水平上都拒绝原假设，即两个变量都不存在单位根，因此可以认为能源效率和人均GDP两个指标是序列平稳的，二者可以构建面板回归模型。

3.面板数据的固定效应检验

PSTR模型是一个具有转换变量的固定效应模型，对于能源效率为被解释变量、人均GDP为解释变量的面板数据，首先要分析面板数据是否为简单的固定效应模型。

通过表2可以看出，F检验和Hausman检验的统计量在5%的置信水平下都拒绝原假设，表明应该建立固定效应模型。

4.参数的确定及模型的构建

只有模型存在异质性才能构建PSTR模型，首先运用LM检验方法对模型进行同质性检验及位置参数的确定。通过R3.1.2软件进行LM检验，得到检验结果如表3所示：

1.从PSTR模型的参数估计结果可以看出，t检验与F检验的精确p值都为0.000，说明模型（4）是统计显著的，该模型的拟合效果较好。

2.模型（4）存在两个驻点，分别为4.645876和14.57321。当人均GDP在区间（0，4.645876）和（14.57321，+∞）内时，人均GDP对能源效率表现为负影响；当人均GDP在区间（4.645876，14.57321）内时，其对能源效率的影响是正向的。

3.能源效率与人均GDP的关系在线性与非线性关系之间平滑转换。当人均GDP趋近于0或者正无穷大时，转换函数变为常数，模型（4）变为线性模型。当人均GDP处于中间水平时，能源效率与人均GDP表现为非线性关系。

4.图1比较清晰地显示出能源效率的斜率在一个较高收入水平上由负转正，能源效率达到最低值后转而上升，使经济增长与能源效率之间呈现显著的U型关系。而当人均GDP达到一个更高水平时，能源效率达到一个峰值后转而下降，此时能源效率与经济增长之间呈现倒U关系。由于当前我国各地区的人均GDP还比较低，因此能源效率与经济增长之间的关系还处于第一阶段，即U型关系。

五 结论与建议

（一）主要结论

通过PSTR模型的构建和实证分析，主要得到以下结论：

1.我国能源效率与经济增长之间存在机制转换效应。在经济发展处于低收入水平时，能源效率与经济增长表现为线性关系；在经济发展处于中等或较高收入水平时，能源效率与经济增长之间则表现为非线性关系，并以人均GDP的阈值为界，在不同机制之间进行平滑转换。

2.我国能源效率与经济增长之间的关系存在阶段性特征。第一阶段，在经济增长初期，由于技术落后，主导产业多为第一产业或者劳动密集型的制造业，一国或者某一地区只注重经济发展，几乎忽视了能源利用效率，随着经济的增长能源效率不断下降。第二阶段，当人均GDP达到46458.76元时，此时为经济增长与能源效率关系的第一个转折点，能源效率随着经济增长逐渐上升，政府应该加速经济增长以提高能源利用效率。第三阶段，当人均GDP达到145732.1元时，经济增长与能源效率的第二个转折点出现，经济已发展到较为成熟的阶段，能源效率与经济增长成反比，政府不应该只注重经济增长速度，而是放缓经济增长速度，提高能源效率。

3.目前我国能源效率与经济增长的关系表现为U型关系。至2013年，天津人均GDP最高为100105元，低于145732.1元，即我国各省市的人均GDP均未达到第二个转折点，能源效率与经济增长关系处于前两个阶段，表现为U型关系。东部地区除河北和海南之外，经济发展水平较高，人均GDP已经超过46458.76元，能源利用效率随着经济增长而不断提高。中西部地区除内蒙古和吉林外，经济发展水平较为落后，人均GDP均低于46458.76元，能源效率与经济增长之间表现为反向变化关系。

（二）政策建议

为了能够更好地适应“中国经济新常态”，促进我国能源效率的提高，实现我国社会经济的可持续发展，使我国人民达到优质的生活水平，应该合理有效地提高经济增长速度，使各个省市达到能源效率最优化。由于我国各省市资源禀赋条件和经济发展水平之间存在较大的差异，因此要根据各地实际情况，有效地处理能源效率与经济增长之间的关系。

1.东部大部分地区经济相对发达，但是能源短缺问题严重，能源供应大多依靠进口或我国其他资源丰富地区的输送，因此，对于东部经济发达地区，积极探索能源的高效开发使用技术，节约资源，在提高能源效率的同时发展经济。

2.中西部地区经济普遍较为落后，但是我国能源资源主要集中在中西部地区，因此，对于中西部经济较为落后的地区，要加快转变经济增长方式，调整产业结构，引进新的技术设备，提高能源资源的加工利用率，促进经济效益。

[参考文献]

[1]Zhang XingPing，Cheng XiaoMei，Yuan JiaHai，Gao XiaoJun.Totalfactor energy efficiency in developing countries[J].Energy Policy，2011，39（2）：644-650.

[2]李建中，武铁梅，谢威.我国能源效率与经济增长关系分析[J].生产力研究，2010，（9）：1-3.

[3]汪克亮，杨力，杨宝臣，程云鹤.能源经济效率、能源环境绩效与区域经济增长[J].管理科学，2013，（3）：86-99.

[4]余华银，韩路，宋马林.能源效率与区域经济增长—基于中国数据的实证分析[J].经济统计学（季刊），2013，（1）：171-185.

[5]蔡晓春，肖小爱.基于超效率DEA的中国区域能源利用效率研究[J].统计与信息论坛，2010，（4）：33-40.

[6]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952～2000[J].经济研究，2004，（10）：35-44.

[7]González Andrés，Tersvirta Timo，Dijk Dick van.Panel smooth transition regression models[A].SSE/EFI Working Paper Series in Economics and Finance，No.604，2005.

[8]Tersvirta Timo.Specification， estimation， and evaluation of smooth transition autoregressive models[J].American Statistical Association，1994，（89）：208-218.

[9]贺小莉，潘浩然.基于PSTR模型的中国能源消费与经济增长非线性关系研究[J].中国人口·资源与环境，2013，（23）：84-89.

[10]魏玮，毕超.基础设施对能源强度的非线性溢出效应—基于PSTR 模型的实证分析[J].上海经济研究，2012，（8）：70-80.