经济增长与能源消费强度差异

经济增长与能源消费强度差异

一、收入增长

中国东部发达地区和西部不发达地区的经济差异到底存在收敛趋势还是发散趋势?西部地区在努力缩小同东部发达地区的经济差异的过程中,其能源使用效率是在提高还是在降低?对这些问题的研究,对于中国制定更合理的区域发展政策,充分考虑我国不同地区的能源供求差异,使各地区有效利用能源禀赋以及能源利用效率方面的差异进行合作,走能源节约型的可持续的区域平衡增长道路至关重要。国内外对区域人均GDP增长收敛的研究较多,Jianetal、Bunyaratavejetal、DelaFuente分别研究了人均收入增长水平与就业、劳动生产率、技术扩散和汇率波动之间的收敛关系。Martin对以往研究人均GDP收敛的方法做了系统分类,并通过比较OECD、美国、日本以及欧盟地区的经济发展速度,实证分析人均GDP之间的收敛程度。关于中国经济增长收敛问题的研究,大体上可以分为四大类:一是“U”型收敛,即全国及东西部差异在1990年以前减小,1990年以后开始增大,Jianetal、世界银行、卢艳等、黎德福等的研究基本上都验证了这一结论。二是所谓的“收敛俱乐部”现象,即东中西三大区域的差异扩大的同时,各区域内部存在收敛趋势,Jianetal、世界银行和彭国华的研究都不同程度地验证了这一现象。三是条件收敛,林毅夫等、彭国华、许召元、刘黄金、龙文分别从不同角度认为中国区域经济增长存在条件收敛。四是收敛,张庆君认为我国东中西三大区域既存在新增长理论也存在新古典增长理论所产生的收敛速度;欧向军认为我国东中西三大区域逐渐发散趋异,而南北两大区域逐渐收敛趋同。总之,由于不同学者研究的方法、样本区间和研究视角的不同,关于中国不同区域经济增长的收敛问题并没有完全一致的结论。国内外对经济增长和能源使用效率关系的研究较为丰富,其中不乏国外学者直接针对中国的研究。

Markandyaetal在分析欧盟东扩后不同成员国能源禀赋差异对欧盟经济的影响时,得出了欧盟新老成员国之间的能源消费强度存在收敛的结论。Garbaccioetal分析了1978—1995年间中国能源消费强度下降的原因。他们运用投入—产出分析法将能源消费强度下降的影响因素分解为技术变更以及结构变更两个方面,认为产业的技术创新是中国能源消费强度下降的主要原因。Fisheretal在大量工业企业数据的基础上,运用面板计量方法,得出了1997—1999年间促使中国能源消费强度下降的因素为能源相对价格的上升、能源R&D支出、企业产权改革以及中国的产业结构调整等。

马晓君则分析了GDP和能源、就业及消费价格指数增长率之间的关系,他认为能源消费的增长与GDP的增长没有直接或内在的因果关系。张宗成等从我国能源消费弹性系数①的异常变化入手,认为我国经济体制改革对能源X低效率②起到了很大的改进作用;同时,我国产业结构的调整,尤其是电子信息、生物工程等高新技术产业的迅猛发展也带来了巨大的节能效益。施发启对我国能源消费弹性系数变化及成因进行了分析,着重分析了1997—1999年我国能源弹性系数为负的成因和2002—2004年我国能源消费弹性系数大于1的成因。他将前者归因于1997年我国出现买方市场、亚洲金融危机等使国内能源需求疲软、耗能高且污染大的企业关停并转和产业结构改善以及能源利用率提高,将后者归因于固定资产投资高速增长、第二产业比重上升和居民生活能源消费增长。但是,国内外研究文献中缺乏对中国发达与不发达地区人均GDP差异的变化趋势与这些地区能源消费强度差异的变化趋势之间的关系的研究。Markandyaetal关于欧盟东扩后不同成员国能源禀赋差异对欧盟经济的影响的研究,为我们提供了研究方法的启示。本文将参考Martin和Markandyaetal的研究方法,并结合中国国情进行适当改进,收集我国30个省、直辖市和自治区1995—2002年的年度面板数据对这一问题展开研究。我们的研究逻辑是:首先假设西部与东部地区能源消费强度差异是西部与东部地区人均GDP差异变化的函数;然后同其他回归变量一起检验这两个变量之间的关系,并通过使用面板数据计量经济学模型进行实证估计;最后得出我们的研究结论和政策含义。

二、理论模型

人均GDP收敛模型

Martin把研究人均GDP收敛的文献归为两大类:β收敛和σ收敛。β收敛是指落后地区的发展速度快于发达地区的发展速度。其模型为:log/T=α-βlog+εi,t其中log/T是指从t到t+T这段时期经济体i的人均实际GDP的年均增长率,log是经济体i在时间t的人均实际GDP的log值。如果β>0则表示存在绝对的β收敛,即经济增长与初始人均GDP成反比,落后地区的经济增长快于发达地区从而可以最终赶上发达地区。为了更好地考察我国西部和东部地区人均GDP差异逐年的变化情况,并且和考察两个地区间能源消费强度差异逐年的变化一致起来,我们对上述传统的β收敛模型加以适当改进。我们取T=1为常数,这样通过考察每一年30个省份的横截面数据计算出该年的人均GDP差异的变化情况,再在1995—2002年这一时间序列上得出样本期间内逐年人均GDP差异的变化趋势。为了分析简便起见,我们改用自然对数并取β前面的符号为正号。于是得到我们本文的β收敛模型为:ln=α+βln+φi,t如果β0则说明我国西部与东部地区的人均GDP差异每降低1%,会导致西部与东部地区的能源消费强度差异降低η%,即我国西部地区在缩小与东部地区经济差异的过程中其能源消费强度差异也在不断缩小,西部地区的经济增长是建立在低能耗基础上的。η<0则说明我国西部与东部地区的人均GDP差异每降低1%,会导致西部与东部地区的能源消费强度差异增加η%,即我国西部地区在缩小与东部地区经济差异的过程中其能源消费强度差异却在不断扩大,西部地区的经济增长是建立在高能耗基础上的。

三、样本与数据

我们通过《中国统计年鉴》和中国自然资源数据库收集了我国30个省份1995—2002年每年的GDP总量、人口总量和能源消费总量并对这些数据进行以下处理:首先,以1995年为基期,通过分别测算各省份1995—2002年的人均GDP平均值及所有省份人均GDP平均值的统计特征值,发现在中位数以上的前15个省份大部分都是东部省份,依次是上海、北京、天津、浙江、广东、江苏、福建、辽宁、山东、黑龙江、河北、新疆、吉林、海南和湖北,而中位数以下的省份都集中在西部;上海的人均GDP最高,贵州最小。其结果与中国实际情况相符,发达省份主要集中在中国的东部地区,而不发达省份主要集中在中国的西部地区。本文把中国分成东部和西部两大区域,以中位数而不是均值作为划分中国发达与不发达地区的标准,扩大了东部发达地区的范围,而其他研究文献一般把中国分成东中西三大区域进行人均GDP收敛分析,这是本文区别于其他研究文献的不同的研究视角。其次,我们用各省份每年的能源消费总量除以各省份的GDP总量,计算出各省份1995—2002年每年的能源消费强度,共得到229个有效数据①。比较各省份的能源消费强度样本期间平均值及所有省份在样本期间内的统计特征值,我们可以发现:在1995—2002年样本期间内,各个省份的能源消费强度的平均值在所有省份的样本平均值以上的省份从高到低依次是山西、贵州、宁夏、青海、甘肃、新疆②、内蒙等几个西部省份。这说明人均GDP越低的省份,其能源消费强度越高,换句话说,东部发达地区的能源使用效率高于西部不发达地区的能源使用效率。最后,在以上数据处理的基础上,利用Eviews5•0计量软件,采用面板数据估计方法,对上面所推导的理论模型进行实证检验。

四、实证检验分析

我们用二元面板数据模型对上面的理论模型和进行实证估计,其对应的面板数据模型分别为与:ln=α+βln+∑δiHi+∑γkTk+φi,t其中,Hi=1,如果是第i个省份0,其他i=1,2,……,30Tk=1,如果是k年0,其他k=1995,1997,……,2002ln=B+Cln+DlnΔyt+∑θiWi+∑kTk+υi,t其中,Wi=1,如果是第i个省份0,其他i=16,17,……,30Tk=1,如果是k年0,其他k=1995,1997,……,2002为了便于检验,把方程、分别改写为:Y1=α+βX1+∑δiHi+∑γkTk+φi,tY2=B+CX2+DX3+∑θiWi+∑kTk+υi,t其中:Y1=ln,X1=lnY2=ln,X2=ln,X3=lnΔyt我们对方程采用固定效应模型进行回归,其结果如表2:我们可以看到用固定效应模型估计方程,其拟合优度达到了85•23%,通过1%显著水平的F检验;X1的系数β值为-0•3466,t检验完全显著。这表明西部与东部地区的人均GDP的增长趋势存在β收敛,即西部地区的增长虽然整体落后于东部地区,但增长趋势略快于东部。我们的结论同其他文献的研究结论不完全相符,可能是因为三方面的原因:一是我们仅仅比较东部与西部两大地区而不是东中西三大地区,文中的东部发达地区范围较大,由人均GDP中位数以上的省份构成,包括了新疆、湖北、河北和东三省,其他文献认为的东部发达地区的范围只包括了本文均值以上的前9或10个省份,这在一定程度上使我们的结论与其他文献的不符;二是我们使用的β收敛模型取T=1为常数进行逐年回归,与传统β收敛模型中对整个样本期间T内的年人均GDP回归有所区别。三是我们使用人均GDP,有些研究文献用的是劳均GDP,而中国各省份的人口总量与劳动人口总量差别较大。

我们对方程采用固定效应模型进行回归,其结果如表3。我们采用固定效应模型估计方程,其拟合优度达到了73•20%,通过1%显著水平的F检验①;并且X2的系数和X3的系数都通过了5%水平的显著性检验。这说明本文的核心假设“我国西部与东部地区能源消费强度差异是西部和东部地区人均GDP差异的函数”通过检验。我们对方程、采用随机效应模型进行回归并通过Hausman检验来判断固定效应和随机效应哪种模型更有效,检验结果表明固定效应模型要优于随机效应模型。同时我们又采用F值检验固定效应模型的适用性,可以在1%的显著水平上拒绝原假设,即在此使用固定效应模型更有效。因此,我们只给出并使用固定效应模型的回归结果,不再给出随机效应模型的回归结果。下面,我们就利用方程回归出来的系数B^、C^和D^,通过方程求出本文的关键变量,即西部与东部的能源消费强度差异对西部与东部的人均GDP差异变化的弹性系数η=D^B^•ln。

弹性系数η表示西部与东部地区人均GDP差异每降低1个百分点会对两地区能源消费强度差异造成η个百分点的影响。η=1表示能源消费强度差异的收敛速度和人均GDP差异的收敛速度相当;η大于1表示能源消费强度差异的收敛速度快于人均GDP差异的收敛速度;η小于1则表示能源消费强度差异的收敛速度慢于人均GDP差异的收敛速度;η小于0大于-1则表示能源消费强度差异的发散速度小于人均GDP差异的收敛速度;η小于-1则表示能源消费强度差异的发散速度快于人均GDP差异的收敛速度。从整体上来看,η值为0•4870%,这表明我国西部与东部地区的能源消费强度差异的变化趋势是收敛的,即西部与东部地区的人均GDP的差异每降低1%,会导致西部与东部地区的能源消费强度差异缩小0•4870%。利用η值计算公式,我们还可以得到西部15个省份各自的η值。过程如下:我们已经通过对方程的回归估算出B^、C^和D^值,并且还得到了西部各省份的固定效应虚变量系数^θi,于是可以求出lnA=B^/C^和各省份对应的B^i值即B^i=B^+^θi。这样,就可以通过方程测算出西部各省份与东部的能源消费强度差异对人均GDP差异变化的弹性系数ηi=D^B^i•ln,其结果见表4。从表4中我们可以直观地看到1995—2002年这八年间我国西部地区不同省份能源消费强度的变化趋势。其中各省份的η值,反应了各省份与东部地区能源消费强度差异的收敛或发散状况:η值为正,表示该省份与东部地区人均GDP的差异缩小1个百分点,将导致该省份与东部地区能源消费强度的差异缩小η个百分点,说明该省份在人均GDP增长、缩小与东部差异的同时,也提高了能源的使用效率。这些省份包括:陕西、云南、河南、安徽、四川、湖南、广西、江西。η值为负,表示该省份与东部地区人均GDP的差异缩小1个百分点,将导致该省份与东部地区能源消费强度的差异增加η个百分点,说明该省份在人均GDP增长、缩小与东部差异的同时,能源的使用效率在下降,这些省份包括:山西、宁夏、青海、贵州、内蒙古、甘肃。

五、结论和政策含义

本文通过分析1995—2002年我国西部15省份的能源消费强度和较发达的东部15省份的能源消费强度差异与人均GDP差异之间的关系,在使用滞后调整的面板数据模型进行实证估计的基础上,我们可以得出如下结论和政策含义:第一,总体而言,中国的东部发达地区与西部不发达地区的人均GDP差异存在收敛,随着人均GDP差异的收敛,西部与东部地区的能源消费强度差异也是收敛的,但收敛的速度慢于人均GDP的收敛速度。即西部与东部地区人均GDP的差异每降低1%,会导致西部与东部地区能源消费强度的差异减小0•4870%。第二,不同西部省份在经济增长过程中的能源使用效率是提高还是下降存在差异,即η值的符号是不相同的,其中陕西、云南、河南、安徽、四川、湖南、广西、江西等8个省份的η值为正,说明这些省份在经济增长、缩小与东部地区人均GDP差异的过程中能源的使用效率在不断提高。而山西、宁夏、青海、贵州、内蒙古、甘肃等6个省份的η值为负,说明这些省份在人均GDP增长的同时,能源的使用效率在下降。本文的政策含义是:我国西部与东部地区的能源消费强度