电力消费与产业结构高级化关系实证分析——基于省级面板数据

张梦飞，文成业

（广西师范学院 经济与管理学院，广西 南宁 530299）

电力消费与产业结构高级化关系实证分析
——基于省级面板数据

张梦飞，文成业

（广西师范学院 经济与管理学院，广西 南宁 530299）

电力消费与产业结构高级化反映着经济发展水平.对全国电力消费、第二产业占比、第三产业占比进行统计分析表明，2006—2015年我国产业结构类型成功由二三一转变为三二一，产业结构进入更高级、更高层次阶段，人均电力消费呈现逐年增长态势，对经济社会发展的支撑作用不断增强.因此，选取全国30个省级面板数据建立产业结构高级化与电力消费量、城镇化、财政支出、固定资产投资的固定效应模型，并对样本数据进行固定效应回归、分位数回归和对结果稳定性进行半参数模型回归检验，以对我国电力消费与产业结构高级化关系进行实证分析.结果发现电力消费增长对产业结构升级起着抑制作用，并提出相关建议.

电力消费；产业结构高级化；第二产业；第三产业

改革开放以来,我国经济社会发展取得了重大发展成就,经济规模、产业门类都得到扩充和提升,城镇化进程加快,经济发展水平的提升,推动着产业结构不断向高级化迈进,目前全国第三产业占比已超过第二产业［1］,这背后有一系列因素作用的结果.与此同时,电力的应用范围和领域进一步扩大,各种新型用电产品层出不穷.当前各地正在加快推动产业结构升级,转变经济发展方式,而这一过程必然产生大量电力消耗,那么一个地区电力消费量越高,产业结构是否会越合理、越趋于高级化呢？全社会对电力消耗大量增加,电力在终端能源消费中的比重不断提高［2］,但各省份电力消费水平相差巨大［3］.Zhang Jing、Yang Xinxi⁃ao发现电力消费对GDP及产业结构一定相关性［4］.因此,开展电力消费与产业结构高级化关系研究及其内在机制分析尤为重要.

1 文献综述

国内关于产业结构高级化及其影响因素的研究日臻完善,其中对人力资本、城镇化、财政支出、电力消费、固定资产投资等影响因素的研究较多.同样,国内关于电力消费的研究文献也比较丰富,电力消费在一定程度上反映着一个地区经济社会发展水平,如一个城市夜晚灯光亮度往往反映其繁荣程度.一般认为,电力能源对产业发展意义重大,电力消费越多,经济水平、产业层次越高［5］.肖金星、刘颖、俞婷婷等学者认为当前国内城镇化建设加快推进,主要产业快速发展,产生了大量电力消费,尤其是制造、农业、建筑、交通运输等产业更是如此［6］.康重庆和夏清指出能源结构、产业结构、生活水平等与电力消费有着重大关联［7］.葛斐、石雪梅、荣秀婷等认为在经济平稳增长的前提下,通过改变产业结构,可对生产用耗电量产生影响,产业结构变化导致电力消费弹性系数的改变［2］.施刚指出伴随着产业结构的变化,三次产业电力消费量占电力消费总量的比重也将发生改变［8］.潘雄锋和李良玉则利用统计数据,对全国电力消费和产业结构演进过程开展分析,并进行了产业结构与部门电力消费效率变化对我国电力消费影响的实证研究,探讨了其影响机制［9］.基于前人研究,本文选取全国30个省级面板数据,建立产业结构高级化与电力消费量、城镇化、财政支出、固定资产投资的固定效应模型,从而对电力消费与产业结构高级化关系进行实证分析.

2 统计分析

我国产业结构向高级化演进的速度不断加快,产业结构加快优化调整,现代农业不断发展,新型农业经营模式和发展业态迅速涌现,第二产业主导作用进一步突出,向智能化、生态化、高端化方向加速转型,第三产业不断发展壮大,对经济的拉动作用日益增强.由图1可见,2006到2015年间,第二产业在GDP中占比由49.8%,提高至2011年50.5%,达到最高点之后,从2012年开始,占比逐渐降低,到2015年降低到44.4%；第三产业在GDP中占比由39.9%提高至47.2%.其中,2006到2011年,占比提高幅度微小,增长0.7%,之后迅速提升,在2015年成功超过第二产业占比,产业结构类型成功由二三一转变为三二一,产业结构进入更高级、更高层次阶段.与产业结构不断走向高级化同时,我国电力消费呈现逐年增长态势,对经济社会发展的支撑作用不断增强.

图1 2006—2015年全国二三产业占比、电力消费量及增速情况

产业结构变化同时,全国电力消费量呈现稳步增长态势,2015年上升到56892亿千瓦时.但在此期间,电力消费量年增速呈波动下降趋势.在2006和2007年,全国电力消费高速增长；2008和2009年出现断崖式下跌,这主要受金融危机影响,众多出口型、开放型经济发展困难,全社会电力消费增长有限；在2010年,再次出现14.8%的高速增长,但在2011年之后,增长较慢,并趋于平稳.这得益于我国节能技术的推广、节能产品的应用、全民节能意识的提高,同时城镇化发展,集体用电规模和数量都有大量增加,但电力消费增速下降.

根据国家统计局网站数据可知,2015年电力消费量在3000亿千瓦小时以上的有广东、浙江等5个省,且均位于东部沿海地区,城镇化进程、产业发展层次处在全国前列.其中,广东电力消费量最大,达到5310.69亿千瓦小时,山东、江苏电力消费量紧随其后,分别达到5117.05和5114.7亿千瓦小时.但值得注意的是,电力消费越高的地区,产业结构未必优化、合理,如电力消费在2000～3000亿千瓦小时的内蒙古、新疆产业结构水平不如低于1000亿千瓦小时的北京、天津.

3 模型建立

基于前文论述,采用2000—2015年数据较为完整的全国30个省级(北京市、天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、黑龙江省、上海市、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广东省、广西壮族自治区、海南省、重庆市、四川省、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区)面板数据,建立如下计量模型.

其中,lncit为产业结构高级化,lndit为电力消费量,lnait为城镇化,lneit为财政支出,lnfit为固定资产投资,Xit为控制变量,α0、α1、αi、β1、βi、γi为系数,εt为误差扰动项,i为地区,t为时间.

表1 变量定义

续表1

4 固定效应模型回归分析

对省级面板数据,经过F检验和豪斯曼检验,发现固定效应模型回归效果较好,应充分考虑到各解释变量之间的交互影响,进而开展综合分析,解释其背后原因.

表2 固定效应估计回归结果

从不考虑交互作用的模型1来看,回归系数数值较小,表明我国电力消费对产业结构高级化的负向调节作用影响比较微弱,说明在此期间我国电力消费主要向第二产业扩散,第二产业发展对电力的需求高于第三产业,印证了2000到2015年间我国新型工业化快速推进、工业门类和工业体系不断完善,进而拉动经济快速增长,推动了产业结构调整.总体上第二产业增加值及占比持续上升,继而第二产业比重达到并保持一定时期的稳定状态,而第三产业增加值及占比开始增长速度缓慢,但后期出现快速增长态势,与上文统计信息不谋而合.综合来看,电力消费对产业结构高级化仍是负面影响.城镇化则对产业结构高级化产生负面作用.财政支出对产业结构高级化起着正向调节作用,由于财政支出投入到医疗、卫生、文化、体育等服务业的总额较多,对第三产业的拉动作用较为显著,相对而言,财政支持第二产业发展的力度较小,拉动其发展的成效也较小.固定资产投资对产业结构高级化起着负向调节作用,固定资产投资投入到工业重大项目建设、工业企业技术改造等领域,会对工业发展能起到直接拉动作用,带动第二产业增加值的提高效果显著.若投入到第三产业领域,由于资金回收期长,短期内带动其增加值提高的效果不太明显,如投入到旅游项目,受旅游淡旺季、前期投资过高等因素影响,只有比较长的时间才能回笼资本.

在考虑交互作用情况下,模型2考虑电力消费与城镇化的交互影响,交互回归系数为正,表明城镇化发展减弱了电力消费增长对产业结构高级化的负面影响,说明在电力消费增长和城镇化发展的共同作用下,对第三产业发展的加速作用较第二产业强烈,有利于产业结构向高级化发展.电力消费量的增加反映了产业发展的繁荣,且主要集中在城镇,对促进人口向城镇集聚起到重大促进作用,因此回归系数为正.模型3考虑到电力消费和财政支出的交互影响,交互回归系数为正,表明财政支出增加减弱了电力消费增长对产业结构高级化的负面作用,在二者均增长的前提下,更有利于第三产业发展、占比提高和产业结构优化.模型4考虑到电力消费和固定资产投资的交互影响,交互回归系数为正,表明固定资产投资增加加剧了电力消费增长对产业结构高级化的负面作用,在二者增长的共同作用下,更有利于第二产业发展,尤其是工业增加值的提高,由于第三产业投资回收期普遍较长,短期内产业增加值增长有限,因此对产业结构高级化起到负面影响.模型5考虑到城镇化与财政支出的交互影响,交互回归系数为正,城镇化的发展扩大了财政支出增长对产业结构高级化的正面影响.模型6考虑到城镇化与固定资产投资的交互作用,交互回归系数为正,说明城镇化发展减弱了固定资产投资增长对产业结构高级化的负面影响.模型7考虑到财政支出与固定资产投资的交互作用,交互回归系数为正,在二者均增长的共同作用下,更利于第三产业增加值的提高,说明财政支出减弱了固定资产投资增加对产业结构高级化的负面影响.

5 分位数回归分析

按照0.1、0.25、0.5、0.75、0.9四个分位数点设定模型,对全国样本进行400次抽样,回归结果如下.

表3 分位数回归结果

结合表3和图2可知,产业结构高级化对电力消费的回归分析结果表明,伴随分位数点的提高,电力消费分位数回归系数呈现下降趋势,说明电力消费对产业结构高级化负面影响逐步放大,在0.1到0.5分位数点之间,扩大不明显；而在0.5到0.75分位数点时,迅速扩大,这与电力消费迅速加快第二产业发展有关；到0.9分位数点时,进一步凸显.

与固定效应回归模型结果不同,分位数回归结果发现,城镇化对产业结构高级化起着正向调节作用,呈现逐步增大的趋势,在0.1到0.75分位数点之间,增长幅度较小,而在0.9分位数点时,增幅有所扩大.说明城镇化发展到后期,对第三产业的促进作用越强,城镇服务业体系越完善,同时第二产业发展占比下降,产业结构更加优化.

由产业结构高级化对财政支出的回归结果可以看出,财政支出增长对产业结构高级化在0.1分位数点时,是负面作用,可能由于在低分位数点时,财政对工业发展支持力度较大,对产业结构高级化起着一定负面作用.在0.25到0.9分位数点之间时,起到正向调节,表明随着分位数点的提高,财政支出对第三产业的投入力度和产业发展成效明显,促使产业结构向高级化发展.

由产业结构高级化对固定资产投资的回归结果可以看出,固定资产投资对产业结构高级化是负面作用,且随分位数点的提高,逐渐增强.固定资产投资向工业领域投入力度逐步增多,对第二产业促进作用强于第三产业,更能加快工业经济的繁荣,带动工业产业体系完善和发展,而对第三产业繁荣贡献有限.

图2 分位数回归结果

6 半参数模型回归

分别用混合效应模型、固定效应模型、半参数模型对全国样本进行估计和对比分析,以验证回归结果的稳健性.具体回归结果如表4所示.

表4 混合效应、固定效应、半参数模型回归结果比较

从估计结果来看,三种回归结果都比较显著,同样证明了电力消费对产业结构高级化起到轻微的负向调节,财政支出正面影响微弱,固定资产投资起到负面影响.但用混合效应回归结果表明,城镇化对产业结构高级化起着正向促进作用,而固定效应模型回归结果则相反.存在回归有偏现象,而去掉城镇化这一解释变量,对模型进行半参数估计,三个回归系数之间相差不大,同样验证了电力消费、固定资产投资产生负向影响,财政支出产生正面作用.此外,从图3可以看出,城镇化对产业结构高级化的影响趋势不显著,这种情况下若用线性回归模型进行回归,容易产生回归结果有偏.

7 结语

通过上述实证分析结果可知,只有财政支出对产业结构高级化起到显著的正向影响,而电力消费、固定资产投资对产业结构升级起着反向影响.今后一段时间,我国仍将推动产业结构持续优化,大力发展服务业,提升发展工业,推进现代特色农业建设.这势必要增加对电力能源的需求,因此必须保障电力能源的及时供应.鉴于此,应保障能源资源进口渠道畅通,维持一定的进口规模.协调推动跨省能源调动,维持山西、内蒙古等大省(区)煤炭调出规模,推动电力能源区域互补,实现供需平衡.加快优化能源结构,加强水能、风能、太阳能、地热能、生物质能、核能等可再生能源开发,提高水电、风电、核电等供应规模,改善一次能源利用结构.推进节能减排工作,推广节能节电技术,提高资源能源综合利用水平,着重在高耗能行业、企业开展节能减排和清洁生产步伐,淘汰落后产能和陈旧生产设备,降低能源消耗.提高全社会节能节电意识,推动节能试点示范,加快低碳学校、园区、社区建设.

图3 半参数回归结果

［1］ 李正华.略论中国改革开放的伟大成就［J］.泰山学院学报,2013(5):12-16.

［2］ 葛 斐,石雪梅,荣秀婷,等.电力消费弹性系数与产业结构关系研究——以安徽省为例［J］.四川大学学报:哲学社会科学版,2015(3):79-85.

［3］ 黄松献,杨万平.电力消费与陕西省经济增长关系的研究［J］.陕西电力,2008(6):73-77.

［4］ ZHANG J,YANG X Y,SHEN F,et al.Principal component analysis of electricity consumption factors in China［J］.Energy Procedia,2012,16(5):1913-1918.

［5］ 陈 晨.能源消费总量控制下的电力消费量区域分解方法研究［D］.保定:华北电力大学,2013:8-9.

［6］ 肖金星,刘 颖,俞婷婷,等.上海产业结构变化与电力消费的格兰杰因果分析［J］.华东电力,2013(8):1728-1731.

［7］ 康重庆,夏 清.电力系统负荷预测［M］.北京:中国电力出版社,2008:361-389.

［8］ 施 刚.江苏省电力消费与产业结构的实证分析——基于灰色关联理论［J］.边疆经济与文化,2012(11):19-20.

［9］ 潘雄锋,李良玉.我国电力消费强度与产业结构的变动趋势研究［J］.中国科技论坛,2009(7):68-72.

Empirical Analysis of the Relationship Between Electricity Consumption and Industrial Structure:Based on the Provincial Panel Data

ZHANG Mengfei，WEN Chengye
（College of Economics and Management， Guangxi Teachers Education University， Nanning 530299， China）

The high level of electricity consumption and industrial structure reflect the level of economic develop⁃ment.On the analyses of the country＇s electricity consumption,secondary industry proportion,tertiary industry pro⁃portion,it holds that the industrial structure type changed from secondary industry-tertiary industry-agriculture industry to tertiary industry-secondary industry-agriculture industry during 2005-2015 in China,and the per capita electricity consumption increases year by year.We selected 30 provincial panel data to establish a fixedeffect model on the optimization of the industrial structure and electricity consumption,urbanization,fiscal expendi⁃ture,investment in the fixed assets,and fixed effects regression,quantile regression and semiparametric model re⁃gression test are conducted on the sampled data.The results show that the increasing consumption of electricity plays an inhibitory role in the upgrading of industrial structure and puts forward relevant Suggestions.

electricity consumption； the optimization of the industrial structure； secondary industry； tertiary industry

F407.61

A

2095-4476（2017）11-0034-06

2017-05-02

张梦飞(1992—),男,河南安阳人,广西师范学院经济与管理学院硕士研究生；

文成业(1995—),男,河南信阳人,广西师范学院经济与管理学院硕士研究生.

(责任编辑:饶 超)