我国区域煤炭消费动态变化分析——产业结构调整和新兴能源对煤炭消费的双重影响

黄 刚

(中国矿业大学(北京)，北京市海淀区，100083)



我国区域煤炭消费动态变化分析
——产业结构调整和新兴能源对煤炭消费的双重影响

黄 刚

(中国矿业大学(北京)，北京市海淀区，100083)

基于我国30个省份2000-2015年的面板数据，实证分析了地区产业结构调整和新兴能源对地区煤炭消费量的影响。研究发现：第一，地区第二产业生产总值增加值对该地区的煤炭消费增长量有正向影响，且受到工业发展水平的调节作用。当地区工业发展水平较高时，第二产业生产总值增加值的提高引起煤炭消费增长量的减小。第二，竞争性能源之间存在替代效应，新兴能源生产量的提高抑制煤炭消费的增长。

煤炭消费 产业结构 新兴能源 面板数据

我国煤炭资源丰富，作为能源结构中的主要能源，煤炭为国民经济发展提供了强大的支持。在转变经济发展模式、调整产业结构的大背景之下，产业结构的调整将对能源消耗起到重要影响。石化资源枯竭和环境恶化的双重压力也使得我国能源消费的内部结构发生变化，这种变化表现为一些新型的非化石能源正在兴起，例如风能、水能和核能，它们在全部能源消费中所占的比例在增高，也成为低碳经济转型的战略选择(李虹等，2011)。

我国四类能源(煤炭、石油、天然气和其他能源，包括水电、核电和风电)在我国总能源消费中的占比在1978-2015年间的动态变化见图1。从占比的绝对量上来看，煤炭依然是满足我国生产和生活的主要能源，占据了我国能源消费的绝大部分(年平均份额71%)；石油约占19.3%；其他能源占比为6.24%；天然气占比最低，仅为2.98%。但是，我国能源消费的结构并非一成不变。1978-1990年，煤炭消费所占份额呈上升趋势，而后虽有波动，但趋势为逐年下降。与之形成鲜明对比的是一些新兴能源，包括水电、核电和风电的占比逐年上升，从1978年仅占总能源消费的3.4%上升到2015年的11%；天然气的占比也在1995年之后逐年提升。

本文主要从宏观经济和能源之间的替代效应这两个视角出发，探究地区产业结构变化和新兴能源是如何影响地区煤炭消费量变化的。

图1 我国能源消费结构变化

1 文献回顾

1.1 经济增长对煤炭消费的影响

关于经济增长与煤炭消费之间的关系，之前研究尚未达成一致的结论。部分研究认为，经济增长是能源消费的原因(Wankeun和Kihoon，2004；薛黎明等，2011)，因此节能从长期看不会影响经济发展。与之相反，Lee(2005)研究了发展中国家的能源消费与经济增长的关系，发现存在从能源到经济增长的单向因果关系，进而表明节能措施将危害发展中国家的经济增长。还有一些研究认为，经济增长和煤炭消费之间互为因果关系(王鉴雪和宁云才，2011)。

1.2 产业结构和能源利用效率对煤炭消费的影响

除了经济总量和经济增长之外，产业结构和工业结构对煤炭消费量也有很大影响。我国煤炭的消耗主要发生在第二产业，尤其是其中的重工业，而作为第三产业的服务业则对煤炭消耗较少。路正南(1999)指出，优化产业结构，大力发展第三产业，同时优化第二产业内部结构，大力发展能耗低的高新技术工业，将产生显著的节能效应。例如，第一产业、建筑业、批发与零售业等能源消耗较少产业的产值比重增加能够减少能源消费(刘凤朝和孙玉涛，2008)。尹峰等(2012)运用灰色关联度分析法，发现相比于第一、第三产业，第二产业对能源消费总量以及各能源子品种消费量都有较大影响，尤其是煤炭和电力。张兴平等(2008)通过协整分析，发现经济增长和第二产业占GDP 的比重对煤炭消费均有正向影响。

但任少飞和冯华(2006)的研究却发现，长期来看第二产业的发展并没有显著提高煤炭消费量，进而得出我国第二产业的发展在能源利用上正在朝着集约化和多元化方向发展的结论。

综上所述，煤炭消费和第二产业生产总值很可能并非简单的线性关系，而且很可能受到其他因素的调节作用的影响。第二产业生产总值的增长究竟是否决定煤炭消费量的增长，其根本原因在于第二产业的能源利用效率。研究证实，技术创新是影响能源消耗量的重要因素，科技进步与节能措施将降低煤炭的消费量(张宏和李仲学，2007)。采用专利授权量作为技术创新的代理变量，刘凤朝和孙玉涛(2008)的研究结果表明，专利授权量增加能够节约能源消费。

1.3 竞争性能源对煤炭消费的影响

不同类别的能源互为替代品，Ferreiraa等人(2005)使用英国电力市场数据，运用向量自回归(VAR)技术和协整分析，研究了自由市场中不同竞争性能源价格之间的关系，确认竞争性能源之间存在替代可能性。严奇等(2006)通过向量自回归模型，证实煤炭和电力之间存在显著的替代效应，而煤炭和其他竞争性能源之间不存在替代效应。

2 研究框架

本文主要研究两种力量对我国煤炭消费增长量的动态变化的影响。

2.1 经济结构调整对煤炭消费的影响

不同产业对能耗的要求是不同的，重工业的发展对能源的需求较大，煤炭作为主要能源，其增长受到第二产业产值变动的影响。当第二产业生产总值增幅较大时，对煤炭的需求也会增加较多；反之，当第二产业生产总值增幅较小时，对煤炭需求增加量也会随之减少。此外，根据前文所述，第二产业生产总值和煤炭消费之间的关系很大程度上受到工业发展水平的影响，当技术发展到一定程度，能源使用效率较高时，第二产业的增加值并不会引起煤炭消费量的增加。

2.2 能源内部的相互替代也是导致我国煤炭消费量变化的重要原因

水电、核电和风电等新兴能源由于具有可再生性，在使用中无温室气体排放等诸多优点，我国政策一直大力倡导发展这些非化石能源。根据我国“十二五”规划，我国能源消费结构进行优化调整的目标是这些非化石能源占一次能源消费比重要达到11.4%。这些能源作为煤炭能源的可替代产品，它们的增长也会影响煤炭消费的增长。本文研究框架如图2所示。

图2 研究框架

3 面板数据计量分析

3.1 数据来源

之前研究大部分采用全国层面上的时间序列数据，时间跨度最长也仅为20余年，观测值数量存在限制(刘满枝等，2011)。本研究的样本为我国30个省、市、自治区(无西藏煤炭消费量数据)2000-2015年度数据，包括地区煤炭消费量(coal)，地区第一、第二、第三产业生产总值(gdp1，gdp2，gdp3)，地区人均生产总值(gdppc)和全国非化石能源生产量(pnew)。其中，地区煤炭消费量和全国非化石能源生产量数据来自《中国能源统计年鉴》。地区生产总值和人均生产总值数据来自《中国统计年鉴》，并均用相应年度的各地区居民消费价格指数进行平减，即当年实际地区生产总值=当年名义地区生产总值/当年全国居民消费价格指数。

3.2 面板数据平稳性检验

在现实经济生活中，只有少数经济指标的时间序列是平稳的(如利率)，大多数指标的时间序列是非平稳的。例如，以当年价表示的消费额、收入等常是二阶单整的，以不变价格表示的消费额、收入等常表现为一阶单整。当回归方程中的两个变量都是非平稳数列时，往往导致出现“虚假回归”问题。例如，当两列时间序列数据表现出一致的变化趋势(非平稳的)，即使它们没有任何有意义的关系，但进行回归也可表现出较高的可决系数(李子奈和叶阿忠，2012)。因此，首先检验地区煤炭消费量，地区第一、第二、第三产业生产总值，地区人均生产总值和全国非化石能源生产量及它们一阶差分的面板数据平稳性。

单位根是平稳性检验中最常用的检验方法，表1展示了多种单位根检验方法下的检验结果。表中斜体数字表示该检验的结果表示变量为非平稳的。从表中可以看出，大部分变量水平值序列为非平稳的，除Hadri检验外，其他检验均接受一阶差分值(一阶差分值用d_变量名表示)为平稳序列的假设。因此可认为地区煤炭消费量，地区第一、第二、第三产业生产总值，地区人均生产总值和全国非化石能源生产量为一阶单整变量。

表1 平稳性检验

d＿lncoald＿lngdp1d＿lngdp2d＿lngdp3d＿lnpnewLLC检验-13 0566∗∗∗0 0000-15 1768∗∗∗0 0000-4 5637∗∗∗0 0000-9 4428∗∗∗0 0000-13 5779∗∗∗0 0000Breitung检验-2 1222∗∗0 0169-7 7381∗∗∗0 00001 50820 9343-9 0641∗∗∗0 0000-8 6007∗∗∗0 0000IPS检验-6 4596∗∗∗0 0000-7 3149∗∗∗0 0000-3 6833∗∗∗0 0001-7 5771∗∗∗0 0000-7 5855∗∗∗0 0000Fisher⁃ADF检验238 6282∗∗∗0 0000215 0682∗∗∗0 0000106 4982∗∗∗0 0001278 2059∗∗∗0 0000139 1672∗∗∗0 0000Hadri检验9 9413∗∗∗0 000013 6496∗∗∗0 00009 5295∗∗∗0 000012 9078∗∗∗0 00009 5469∗∗∗0 0000

注： *p<0.1，**p<0.05，***p<0.01

3.3 面板协整分析

接下来以误差修正模型进行面板协整检验，该检验的基本思想是若存在协整关系，则误差修正部分的系数应显著异于零。由于具体假设不同，该检验共有4组统计量。Gt和Ga统计量假设截面的误差修正速度相同，而Pt和Pa统计量假设截面的误差修正速度不同；Gt和Pt不考虑序列相同，而Ga和Pa考虑序列相关。

表2 面板协整检验

注： *p<0.1，**p<0.05，***p<0.01

根据表2，就变量水平值来看，Ga和Pt统计量拒绝变量之间存在协整关系的假设；就变量一阶差分值来看，只有Ga统计量拒绝了变量之间协整关系的假设，因此我们认为变量的一阶差分值之间存在协整关系，应当就变量一阶差分建立面板回归模型。该回归模型的经济学意义为研究各因素的变化量对煤炭消费变化量的影响。

3.4 对煤炭消费增长量的回归分析

虽然设定截面个体变系数模型可以估计出每个截面变化的经济结构，但考虑到每个截面个体仅有15年的数据，为典型的大N小T样本，因此截面个体变截距模型更为适用。模型设定如下，横截面个体之间的个体影响为αi。

固定效应面板回归结果如表3所示。回归结果表明，产业结构调整和竞争性能源都对煤炭消费的增长存在影响。具体来看，第二产业生产总值的增加额对煤炭消费有正向影响，第二产业生产总值增加额每增加一个单位，煤炭消费的增加额相应增加1.622个单位。但是，变量d_lngdp2×lngdppc前的系数为负(-0.245)，这说明当某省份人均生产总值较高时，第二产业生产总值的增加不会带来煤炭消费增加额的提高，反而会导致煤炭消费量的降低。这可能是由于人均生产总值较高的省份，第二产业生产总值的增长并不主要依赖高能耗的重工业作为支撑，随着高新技术产业的发展和技术的进步，能源利用率比较高，因此第二产业的发展反而会引起煤炭增长率的降低。

表3 固定效应面板回归结果

注：解释变量系数括号内的数字为回归系数的标准误差，*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01

另一方面，面板回归模型还证明，新兴的非化石能源对煤炭消费有替代效应。非化石能源生产量的增加值每提高一个单位，煤炭消费的增加值相应减少0.304个单位。对数处理后变量前的系数代表的是弹性概念，对比第二产业生产总值变化量和可再生能源生产量增加值的变化量前的弹性系数，虽然新兴的非化石能源降低了煤炭消费增加量，但煤炭消费增长量的变化对其弹性系数仍小于对产业结构变化的弹性系数。

4 结语

从能源结构上来看，我国煤炭能源占全部能源消费的比例处于波动当中，且从2005年后呈下降趋势。与之相反，水电、核电和风电等非化石能源却从1978年仅占总能源消费的3.4%上升到2015年的11%。

本文主要探究影响地区煤炭消费量变化的两大因素：产业结构变化和能源结构内部的替代效应。基于我国30个省份2000-2015年的面板数据，实证分析结果证明了地区产业结构调整和新兴能源生产变化对地区煤炭消费量增长皆有影响。与前人在全国层面上的研究一致，由于第二产业能耗较高，地区煤炭消费的增加量也在很大程度上受到该地区第二产业年度生产总值增加额的影响。除此之外，本文还发现，当地区人均生产总值较高时，第二产业生产总值的增加不会带来煤炭消费增加额的提高，反而会导致煤炭消费量的降低。这可能是由于人均生产总值间接代表了地区的工业发展程度和技术水平，人均生产总值较高的省份，工业能耗少，能源利用率高，因此第二产业的发展反而会引起煤炭增长率的降低。面板回归还证实，就一次能源结构而言，替代效应存在。非化石能源生产量每增加一个单位，煤炭消费的增加值相应减少0.304个单位。

国家“十二五”规划提出，到2015年单位国内生产总值能源消耗降低16%，单位国内生产总值二氧化碳排放降低17%。本文的发现对政策制定和煤炭产业的发展有借鉴意义。第一，随着我国产业结构调整的进行，如果第二产业生产总值增长放缓，或第二产业生产总值增加未放缓但工业发展水平比较高时，那么煤炭能源消费量的增加也将随之放缓。这对政策的启示是，降低能源消耗一方面可以从转变产业结构入手，增加服务业等第三产业占我国生产总值的比重，另一方面也可以从加大技术创新投入，提高工业发展水平入手。第二，新兴的可再生能源对煤炭消费存在替代效应。优化能源结构和发展绿色能源，将会是我国今后一段时期能源发展的主线，新兴能源的开发和生产将对煤炭消费量的增长起到抑制作用。面对可再生能源的冲击，煤炭企业应该加快煤基清洁能源的研究和生产，提高煤炭能源的利用效率。

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(责任编辑 宋潇潇)

Analysis on regional coal consumption dynamics: dual influences of industrial structure adjustment and new thriving energy on coal consumption

Huang Gang

(China University of Mining and Technology, Beijing, Haidian, Beijing 100083, China)

Based on the panel data of 30 provinces in China from 2000 to 2015, this paper investigated the effects of regional industrial structure adjustment and new thriving energy on regional coal consumption. The results showed that the growth of the secondary industry GDP had positive effect on the growth of regional coal consumption, and this effect was moderated by industrial development level. Generally, when regional industrial development level was high, the increase of growth of the secondary industry GDP leaded to the decrease of coal consumption. There was a substitution effect among competitive energy sources, and the increase of new thriving energy production could inhibit the growth of coal consumption.

coal consumption, industrial structure, new thriving energy, panel data

黄刚. 我国区域煤炭消费动态变化分析——产业结构调整和新兴能源对煤炭消费的双重影响[J].中国煤炭，2017，43(5):22-26. Huang Gang. Analysis on regional coal consumption dynamics: dual influences of industrial structure adjustment and new thriving energy on coal consumption [J].China Coal，2017，43(5): 22-26.

TD-9

A

黄刚(1980-)，男，汉族，山东临朐人，博士研究生，主要研究方向为矿产能源管理。