低碳经济下安徽省战略性新兴产业发展研究

张 祎，朱家明

(安徽财经大学 a.金融学院；b.统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030)

低碳经济下安徽省战略性新兴产业发展研究

张 祎a，朱家明b

(安徽财经大学 a.金融学院；b.统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030)

针对低碳角度下的安徽省的战略性新兴产业发展问题，首先将衡量产业发展的低碳水平分为能源消费和废弃物排放两个方面，然后针对各个指标选取1999年至2016年的数据，通过建立脉冲相应函数以及格兰杰因果检验分析不同能源对战略性新兴产业的冲击效应和对工业排放的废弃物的影响程度，并进一步通过方差分解分析战略性新兴产业对不同能源的依赖性，研究表明该产业并不十分符合“低碳”要求，并在此基础上提出优化能源结构、完善财税政策和加强机制转型等政策建议。

战略性新兴产业；低碳经济；脉冲响应函数；方差分析

目前，传统工业发展正面临着产能过剩和粗放式增长的局面，转变经济增长方式成为实行经济可持续发展的必由之路。在我国现阶段，重化工业是经济增长的主要推动力，该产业的发展带来了资源、能源以及生态环境的三重压力。战略性新兴产业的发展会影响到整个经济社会，能够带动经济的增长，在技术、就业、效率和市场等方面有较大的增长潜力，除此之外，这个产业能够间接反映出经济的未来发展动态，其培育会根据不同的环境以及发展要求进行合理改动，以此达到发展经济的目标。战略性新兴产业结合了低碳、循环和知识经济，对于产业发展具有一定的导向性，它偏重于创新科技的发展、节能减排的实施与资源利用效率的提高，因此，该产业成为发展低碳经济的必经之路。

1 相关文献回顾

战略性新兴产业来源于新兴行业的形成、培育和成长，目前有一些学者对其产生和成长模式等特征进行了分析。肖兴志[1]从产业升级的模式出发，讨论了战略性新兴产业选择应考虑的因素及形成途径；沈忠芹[2]通过采用因子分析法提取3个公因子构建江苏省战略新兴产业支撑体系，并提出加大产业资金投入、实施科技转化工程等建议；吴小平[3]从低碳经济的视角下分析镇江市未来新兴产业面临的困难，并据此提出强力推动碳排放交易机制建设、强化科技创新等举措；赵冬梅等[4]构建了SWOT模型分析河南省新兴产业成长，提出寻求优势产业突破、规避区域间竞争、充分发挥产业集群效应和政府引导作用等方案。大多数研究未采用实证形式，本文通过构建VAR模型，通过脉冲相应函数和方差分解等一系列模型来研究安徽省的战略性新兴产业是否满足低碳经济的原则，从而提出相关政策建议。

2 模型原理、指标选取、数据处理及来源

2.1 模型原理

VAR模型用内生变量当前期以及滞后期进行线性回归以研究变动关联性，其基本形式为：

yt=p0+p1yt-1+p2yt-2+…+ppyt-p+et

yt,yt-p分别为当期值与滞后期值(p为滞后阶数)。实证分析选择VAR模型的原因是使用时无需完整的经济假设，也不必判别变量的内生性与外生性，VAR模型是以变量对其滞后期做回归，因而有较好的预测性。

2.2 指标选取

本文从对能源的消费量和废弃物排放入手，探究安徽省战略性新兴产业发展是否符合低碳经济的原则。反映能源消耗的指标有：原煤(X1)、焦炭(X2)、燃料油(X3)、汽油(X4)、柴油(X5)、电力(X6)；由于低碳发展不单纯只是指碳元素，而是在对环境没有严重破坏影响的前提下的经济发展，因此本文选取的反映废气物排放的指标有：工业废气排放量(X8)、工业废水排放量(X9)；王飞航等[5]在对战略性新兴产业和高新技术产业进行深入研究后发现，两种产业一脉相承，考虑到数据的可得性，本文选取高新技术产业产值(X7)来代替战略性新兴产业产值。

2.3 数据处理及来源

为了减小序列的异方差性，我们将这些数据进行对数化处理。反映安徽省能源消费及废弃物排放的序列来自《中国统计年鉴》(1999—2016)，安徽省“高新技术产业产值”数据来自《安徽统计年鉴》(1999—2016)。

3 实证分析

3.1 指标平稳性检验

将这些指标做ADF单位根检验，结果见表1。可以看到，柴油和汽油的序列是不平稳的，不能继续进行研究。同时，由于变量过多会影响VAR模型的稳定性，结合张琳[6]的研究，选取原煤消费量(X1)、焦炭消费量(X2)和电力消费量(X6)进行分析。

表1 序列的ADF检验

3.2 能源消费与产业发展的关系

3.2.1 脉冲响应函数

在构建了VAR模型后，利用脉冲响应函数来观察外生变量变化对内生变量的冲击，如图1、图2、图3所示。

图1 原煤消费的冲击

图2 焦炭消费的冲击

图3 电力消费的冲击

从上面的脉冲响应函数图可知，原煤和电力消费对于战略性新兴产业的造成的冲击为正，且电力消费产生的冲击比原煤更大，焦炭消费对于该产业的冲击为负。由于电力能源所排放的污染较小，初步可以说明安徽省战略性新兴产业比传统行业耗能低，符合低碳经济的要求。

3.2.2 方差分析

通过Eviews进行方差分解来分析产业发展对不同能源的依赖程度，结果如表2所示。

表2 方差分析

由表2可知，焦炭消费量对安徽省战略性新兴产业的影响从5.07%下降到4.23%，这表明产业对焦炭消费的依赖性不强，而电力消费产生的影响从18.95%上升到28.09%,原煤的影响成分从23.004%上升到36.92%，说明电力消耗和原煤消费对安徽省战略性新兴产业的影响越来越显著，而原煤相对占比比较大，说明产业发展不符合低碳经济的相关原则。

3.3 废弃物排放与产业发展的关系

3.3.1 格兰杰因果检验

由上面的检验可以发现，高新产业产值、工业废气排放量和工业废水排放量3个序列的一阶差分序列都是平稳的，能够使用Granger因果检验，如表3所示。

表3 Granger因果检验

从表3可以看出，安徽省战略性新兴产业产值(X7)并不是使得安徽省工业废气(X8)和废水排放量(X9)变动的格兰杰原因，由于P>0.05，说明战略性新兴产业的成长并不是导致工业废弃物增加的主要原因。

3.3.2 脉冲响应函数

Eviews分析产值对污染的冲击结果如图5、图6所示。

图4 废气排放与产业产值

图5 废水排放与产业产值

从图4、图5可以看出，安徽省战略性新兴产业对废弃物的排放在当期的影响程度相对较大，而后随着时间的推移而减少，但是由于产业产值主要对近期的污染产生影响，因此我们认为战略性新兴产业造成了一定的污染。

4 结论与建议

4.1 结论

1)低碳经济为战略性新兴产业发展提供正外部条件，高污染、高碳排放的工业的成长，在一定的时期内虽然会促进经济的增长，但从长远的效应来看，会影响可持续发展，不但占用一定的资源而且不利于新兴产业的成长，造成繁荣假象。

2)安徽省的战略性新兴产业的综合发展仍不满足低碳发展的原则，即使该产业的发展对电力消费的依赖性较高，但是也依赖原煤等重污染物质且依赖性呈现出上升趋势。此外，通过脉冲响应函数可以看出，战略性新兴产业的发展对工业废气和废水的影响程度较大，因此，该产业还需要进一步发展。

4.2 建议

1)改变能源消费结构。安徽省的战略性产业发展与原煤的消费关系较大，但是这种能源的含碳量很高，以现在的发展情况而言，在未来的一段时间内很难改变这种消费结构，所以，应当尽量实现能源的低碳化和提高利用率。尽量多采用风能和核能等产生污染小的绿色能源；提高交通行业等耗能高的行业的能源利用率，力争低碳节能减排；积极发展煤炭净化技术，调整能源结构，减少煤炭等污染高的产品在日常消费中的比例。

2)完善财税金融投资政策。发展新兴产业是需要资金支持，因此，培育该产业应当做好以下几个方面的工作：政府可以设立专项基金促进行业发展；对于低碳节能等新兴行业和企业，政府可以进行一定的金融扶持，为企业的成长提供有利的外部条件。

3)加强机制转型。从上面的实证过程可知，安徽省的战略性新兴产业的总体发展不符合“低碳”的原则，因此应当加快实施机制转型，以低碳作为行业发展的原则，以一系列的配套措施为基础，实施对低碳产业进行奖励和对高碳产业进行相关惩罚的政策，构建合理的行业管理和发展机制，使得行业发展中的碳排放量尽可能地减少，创造对安徽省战略性新兴产业发展有利的外部环境。

[1]肖兴志.发展战略、产业升级与战略性新兴产业选择[J].财经问题研究,2010(8):40-47.

[2]沈忠芹.基于因子分析的江苏省战略性新兴产业支撑体系研究[D].南京:南京工业大学,2012.

[3]吴小平.低碳经济视角下战略性新兴产业发展策略思考:以江苏省镇江市为例[J].时代金融,2013,3(11):33-36.

[4]赵冬梅,张春玲.低碳经济视角下河北省战略性新兴产业选择:基于SWOT分析模型[J].中国经验研究,2015,5(6):214-217.

[5]王飞航,汪静.战略性新兴产业与高技术产业的关系研究[J].商业时代,2011(11).35-38.

[6]张琳.中国能源消费与经济增长关系的实证研究[D].西安:西北大学,2011.

[7]陈月生.我国经济发展方式转变与战略性新兴产业的发展[J].天津大学学报(社会科学版),2011(5),25-28.

[8]WOOD G,JOVANOVIC.Finncial development,growth,and the bution of income[J].Journal of Political Economy,1990,98(5):1076-1107.

[9]ARESTIS.Financial development and economic growth: assessing the evidence[J].The Economics Journal,1997,107(5):783-799.

[10]BECK T,LEVINE R,LOAYZA N.Finance and the sources of growth[J].Journal of Financial Economics,2000(58):261-300.

[11]ALESSANDRA C,STONEMAN P.Financial constraints innovation in the UK: evidence from CISZZ and CIS3[C].Oxford Economic Papers,2008(4):711-730.

[12]STULZ R M.Financial structure,corporate finance,and economic growth[J].International Review of Finance,2000,1(1) :11-38.

Research on Strategic Emerging Industries Development in Anhui Province under Low-Carbon Economy

ZHANGYia,ZHUJiamingb

(a.School of Finance；b.School of Statistics and Applied Mathematics,Anhui University of Finance and Economics,Bengbu 23303,China)

For Strategic emerging industry development in Anhui province under the perspective of low carbon economy,the autors first divide the measure of industry development level of low carbon into energy consumption of waste discharge,and then select data for each index from 1999 to 2016.Through the establishment of corresponding pulsefunction and Granger Causality Test,they analyze the impact of different energy on strategic emerging industries and further,analyze the strategic emerging industries with different energy dependence through the variance decomposition.Study shows that the industry do not conform to the requirements of the ‘Low Carbon’.Based on this finding,some suggestions such as optimizing the energy structure,improving the fiscal policies and strengthing the mechanism transformation policy are put forward.

strategic emerging industry;low carbon economy;impulse response analysis;analysis of variance

10.13542/j.cnki.51-1747/tn.2017.02.013

2017-03-12

国家自然科学项目(11601001)

张袆(1996—),女，在读本科生，研究方向：金融工程。 朱家明(1973—),男，副教授，硕士，研究方向：概率统计与数学建模，电子邮箱：zhujm1973@163.com。

F427

A

2095-5383(2017)02-0060-04