碳中和、经济增长及对能源效率影响效应研究_林淑伟.pdf

DOI：10.13766/j.bhsk.10082204.2021.0641碳中和、经济增长及对能源效率影响效应研究林淑伟，关松立（莆田学院土木工程学院，福建莆田351100）摘要：粗放型的经济增长方式已经逐渐失去了后续的发展空间，制定碳中和行动方案，提高能源效率，转变经济增长方式势在必行。从碳中和对经济增长的贡献率角度出发，采用数据包络分析（DEA）方法，分别检测影响能源效率的各个因素，并分析能源禀赋、制度差异、对外开放水平、经济密度、区位因素、资本因素、产业结构与能源效率的相关性。研究发现，能源禀赋、制度差异与能源效率呈负相关关系，经济密度、区位因素、对外开放水平、资本因素与能源效率呈弱正相关和正相关关系，产业结构与能源效率呈强正相关关系。产业结构能够有效降低能源强度，提高能源效率，而技术效应是提高能源效率的关键，辅之以提高经济密度、淡化行政干预、扩大对外开放水平等不同策略能更好地提升能源效率，促进碳中和目标的实现。因此，能源丰富的地区更应该强调集约型经济增长模式，而经济发达地区和拥有优势地理区位的地区则更有经济能力采用节能技术来提高能源利用率。关键词：碳中和；经济增长；能源效率；能源禀赋；产业结构中图分类号：F124.5文献标志码：A文章编号：10082204（2023）01013109CarbonNeutrality,EconomicGrowthandtheImpactonEnergyEfficiencyLINShuwei，GUANSongli（CollegeofCivilEngineering,PutianUniversity,PutianFujian351100,China）Abstract:The extensive mode of economic growth has gradually lost the room for further development.It isimperativetoformulateanactionplanforcarbonneutralitytoimproveenergyefficiencyandchangethemodeofeconomicgrowth.Basedonthecontributionrateofcarbonneutralitytoeconomicgrowth,thepaperusestheDataEnvelopment Analysis(DEA)method to test the various factors that affect energy efficiency,and analyze thecorrelationbetweenthefactorsofenergyendowment,institutionaldifference,opening-uplevel,economicdensity,locationfactor,capitalfactor,industrialstructure,andenergyefficiency.Itisfoundthatenergyendowmentandinstitutionaldifferencesarenegativelycorrelatedwithenergyefficiency,whileeconomicdensity,locationfactor,opening-uplevelandcapitalfactorareweaklyandpositivelycorrelatedwithenergyefficiency,andindustrialstructureisstronglyandpositivelycorrelatedwithenergyefficiency.Industrialstructurecaneffectivelyreduceenergyintensityandimproveenergyefficiency,andtechnologyeffectisthekeytoimproveenergyefficiency.Inaddition,differentstrategiessuchasincreasingeconomicdensity,weakeningadministrativeinterventionandexpandingthelevelofopening-up can better improve energy efficiency and promote the realization of the goal of carbon neutrality.Therefore,itisnecessarytoemphasizetheintensiveeconomicgrowthmodelintheenergy-richareas,whileintheeconomicallydevelopedareasandareaswithadvantageousgeographicallocations,itisessentialtoeconomicallyadoptenergy-savingtechnologiestoimproveenergyefficiency.Keywords:carbonneutrality；economicgrowth；energyefficiency；energyendowment；industrialstructure收稿日期：20210907基金项目：福建省自然科学基金（2012J05061）；福建省科技厅创新战略研究计划（2022R0109）；福建省教育厅中青年教师教育科研项目（科技类）（JAT210390）；福建省教育厅中青年教师教育科研项目（社科类）（JAS21242）作者简介：林淑伟（1983），女，福建莆田人，讲师，博士，研究方向为生态学、城乡规划.第36卷第1期北京航空航天大学学报（社会科学版）Vol.36No.12023年1月JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics(SocialSciencesEdition)January2023一、问题的提出改革开放以来，中国经济迅速发展。2021 年，中国工业增加值达到 37.3 万亿元，工业经济恢复态势良好。但目前仍然存在能源利用率较低，部分地区甚至仍然沿袭着“低产出、高能耗”的生产方式，依然存在资源浪费等现象。在未来一段时间内，中国化石燃料的碳排放量可能还会持续增长。能源使用导致的碳排放严重威胁着全球的生态系统，但新兴经济的发展需要能源的使用，且工业化进程在很大程度上还要依赖其他国家的能源供给。因此，减少碳排放、摆脱能源进口依赖和实现碳中和，就需要提高能源利用效率，并将其作为重要的国家战略1。目前，已有大量文献从制度2-4、对外开放水平5135-1446501-508、政府支出7-8和产业结构9-10等方面进行了探索并提出了减少碳排放的相关措施。此外，关于碳中和、经济增长对能源效率的影响研究主要有两种分析方法：一种是通过碳减排来对能源效率和能源强度进行测算。例如，Ang 和 Zhang 以及 Ang 和 Liu 将系统指数分解法运用于能源研究之中，并采用 LogMeanDivisia 指数来分析能源效率111149-117612；Howarth 等则提出 Laspeyres 类型指数来分析能源效率13；Boyd 和 McClelland 还采用ArithmeticMeanDivisia 指数来分析能源强度14。另一种是通过测算工业生产中的生产要素来分析碳中和、经济增长对能源效率的影响。例如，Fare 等构建了包括能源投入要素在内的环境指数，并用来计算工业生产中的碳排放15；魏楚和沈满洪测算了中国省际能源效率，并分析了影响能源效率的因素1666-76；师博和沈坤荣测算了中国省际全要素能源效率，分析了能源效率低下的主要原因17；曾胜和黄登仕运用数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）方法分析了中国碳中和、经济增长与能源效率之间的关系1817-28。DEA 方法是由 Charnes 等提出的一种运用非参数来评估多个决策单元相对效率的模型19，该方法的主要特点是不需要考虑要素投入与产出之间的函数关系，且不需要设计和预估其他参数的权重，通过投入与产出之间的加权和以及加权比来测量要素之间的相对效率，在能源强度的分析过程中弥补了单一考虑能源消费的缺陷。缩上所述，上述两种分析方法认为影响能源效率的因素主要包括以下方面：一是技术因素，认为技术的改进是提高能源效率的关键，能源效率的提高是降低能耗的决定性因素；二是能源价格因素，认为能源价格的变化以及能源规制的压力驱动可以降低能源消耗；三是全要素生产率因素，认为必须配合和改变其他投入要素的适当投入比例，才能提高能源效率；四是产业结构的驱动因素，认为产业结构的变化既可能提升能源强度，也可能降低能源消耗。值得思考的是，除了上述影响因素以外，一个国家或地区的能源禀赋、制度差异、对外开放水平、经济密度、区位因素、资本因素、产业结构，对能源效率的变化是否也有影响？一般而言，能源使用效率高的地区，其工资水平也会较高、经济密度也相对较大、对外开放水平也会较高、资源禀赋也会较强、区位优势也较其他地区更优；反之，能源使用效率低或能耗高的地区，其工资水平也会较低、经济密度也相对较小、对外开放水平也会不高、资源禀赋也会较差、区位优势往往也不太具备。鉴于此，笔者拟采用DEA 方法来测算能源效率，并考虑能源效率中能源禀赋、制度差异、对外开放水平、经济密度、区位因素、资本因素、产业结构的影响，尝试建立能源效率影响因素的测算模型并进行测算和分析，以期得出有价值的结论和政策启示。二、理论模型与研究假设（一）碳中和对经济增长的贡献率借鉴 DEA 方法，构建工业生产函数为Ybt=ZbtKbtLbtEbt（1）Ybtt为E的式中：为 b 地区在 时期的生产产出；Z 为技术水平；K 为资本；为 K 的产出弹性；L 为劳动；为 L 的产出弹性；E 为能源消费；产出弹性。对式（1）两边取自然对数可得ln Y=ln Z+ln K+ln L+ln E（2）对式（2）左右求导可得dY/dtY=dK/dtK+dL/dtL+dE/dtE（3）dK/dtKdL/dtLdE/dtEt+1式中：，和分别为资本的增长率、劳动的增长率和能源消费的增长率。在时期，工业生产函数可以表示为Yt+1YtYt=A+Kt+1KtKt+Lt+1LtLt+Et+1EtEt+N（4）132 北京航空航天大学学报（社会科学版）2023年1月NKt+1KtKtt+1Lt+1LtLtt+1Et+1EtEtt+1tt+1式中：A 为常数项；为误差项；为时期的资本增长量；为时期的劳动增长量；为时期的能源消费增长量。假设从 时期开始，在时期只有能源消费的增加，其他要素保持不变，则式（4）可以表示为Yt+1YtYt=A+Et+1EtEt+N（5）t+1t+1根据式（5）可以计算在时期能源消费量对时期的国内生产总值（GDP）增量的贡献程度。根 据 中 国 统 计 年 鉴 2020 中 的 国 内 生 产 总 值（20002019 年）、全社会固定资产投资（20002019 年）和就业基本情况（20002019 年）、中国能源统计年鉴 2020中能源消费总量（20002019 年），分别采用普通最小二乘法（OLS）回归模型、面板固定效应（FE）模型、面板随机效应（RE）模型来测算资本、劳动、能源消费对国内生产总值的贡献率，其回归结果，如表 1 所示。表1资本、劳动、能源消费对国内生产总值贡献率的回归结果被解释变量OLSFERE0.740177（89.568421*）0.612564（25.120600*）0.812311（86.491200*）0.243814（9.651791*）0.162412（2.964217*）0.318429（14.953100*）0.051231