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产业结构优化对电力消费的影响研究

摘要:通过区分产业结构合理化和产业结构高级化的方式,文章利用2003-2018年省级面板数据实证考察了产业结构优化对电力消费的影响,结果表明产业结构合理化和高级化均可实现电力消费总量的削减,但是存在一定的区域异质性,源于沿海地区产业发展阶段的优势,泰尔指数的微弱变动并未引发电力消费的增长,整体呈现负相关关系。基于此,文中提出现阶段需要继续强化产业结构优化,并依托产业结构调整,实现电力消费总量的削减,最终实现结构转型与绿色发展。

关键词:合理化;高级化;电力消费;区域异质性

改革开放以来,依托国际产业转移和国内廉价的要素投入,中国经济实现了跨越式发展,但长期对经济增长速度的追求导致结构失衡问题凸显。因此,党的十九大报告在对中国经济发展阶段进行研判的基础上,指出中国经济已经由高速增长阶段进入高质量发展阶段,在此过程中,产业结构优化成为实现经济高质量发展的重要手段。与此同时,电力消费是经济运行的“晴雨表”,是促进经济增长的重要能源支撑,反言之,高质量发展下的产业结构优化也势必会影响电力消费需求,那么,产业结构优化是否会降低经济运行的电力消耗呢?是否存在区域异质性呢?有鉴于此,文章研究了产业结构优化对电力消费的影响及区域异质性等问题,以期就产业结构和电力消费优化提出有效的政策建议。

1文献综述

随着经济的加速发展和能源消耗的与日俱增,部分学者开始关注能源消费与经济增长的相关研究,并逐渐将研究领域由石油、天然气扩展至电力消费,当然,早期文献还是主要集中于考察经济增长与电力消费的关系。Rong利用中国省级面板数据研究了电力消费与经济增长的内在关联,结果表明在长期内,电力消费与经济增长互为因果关系,而从短期来看,二者间因果关系则不明确[1]。Cheng的研究也表明电力消费对中国经济增长存在着稳定的单向因果关系,而反向因果关系并不成立[2]。刘生龙、高宇宁利用面板数据分析了电力消费与中国经济发展的关系,格兰杰因果关系检验显示,在长期内,电力消费是影响经济增长的重要因素;而在短期内,经济增长对电力消费的需求显著[3]。在上述研究的基础上,部分学者逐渐开始关注电力消费与产业结构的关系。张梦飞、文成业利用面板数据实证研究了电力消费与中国现阶段产业结构的内在关系,实证结果表明现阶段电力消费增长对产业结构升级起着抑制作用[4]。陈理、虎陈霞等以浙江省为例,利用灰色关联度分析法考察了电力消费与产业结构的空间关联度,结果表明二者间存在紧密的关联性,但是受地区经济发展水平的影响,各地市的电力消费量与产业结构的关联度有明显的空间差异[5]。李佳、周荣荣基于产业结构优化视角,采用动态面板回归方法我国电力消费与经济增长的关系进行了实证检验,结果表明过高的第二产业占比会在一定程度上降低电力消费的经济增长效应,即产业结构优化有助于充分发挥电力消费的经济增长作用[6]。综上所述,现有文献已经针对电力消费与经济增长或产业结构升级的内在关联进行过研究,但更加关注经济增长与电力消费的双向关系,对产业结构优化所导致的电力消费需求变动关注不足。当然,虽然也有部分文献开始关注产业结构优化与电力消费的关系,但是并未有效区分产业结构优化的具体形式,可能会使得研究结论出现偏差。因此,本文将在上述研究的基础上,通过区分产业结构合理化和高级化的方式,实证考察产业结构优化对电力消费的影响。

2研究设计

2.1模型设定。文中采用面板回归分析考察产业结构优化对电力消费的影响效应,回归模型基础形式设定如下,方程式(1)、(2)分别考察产业结构合理化、高级化对电力消费的影响。lncit=βlLit+βl∑kl=1xitl+αi+vt+μit(1)lncit=c+βlSit+βl∑kl=1xitl+αi+vt+μit(2)式中,i与t分别代表地区与时间,被解释变量cit为第i个地区第t年的电力消费指标,解释变量Lit为第i个地区第t年的产业结构合理化指数,解释变量Sit为第i个地区第t年的产业结构高级化指数,βl为相关控制变量的估计系数,xitl表示第i地区第t年的相关控制变量,αi表示不同地区差异化的个体效应,vt表示时间效应,μit为随机扰动项。同时,出于数据平稳性和计量回归线性拟合的需要,对各变量进行取对数处理。2.2变量选择与处理。(1)被解释变量:鉴于数据可得性和有效性,文中主要采用电力消费总量来衡量各地区的电力消费情况。(2)解释变量:产业结构优化主要包括两个维度的内容,即产业结构合理化、产业结构高级化。产业结构合理化反映不同产业间的协调能力和关联水平,重点强调要素资源在不同部门的重新调整配置;产业结构高级化则主要强调农业部门向工业部门、服务业部门的演进,涵盖劳动密集型产业向资本、技术密集型产业的转变。本文采用第三产业产值与第二产业产值的比值衡量产业结构高级化指数,用泰尔指数衡量产业结构合理化指数,泰尔指数的具体计算公式为:Lit=∑nj=1YjYlnYjEj()YE(3)式中,Lit代表泰尔指数(表征产业结构合理化),j表示具体产业部门,n表示产业部门数量,Y表示地区生产总值,Yj表示不同产业的产值,E表示地区就业人数,Ej表示不同产业的就业人数。泰尔指数越小,则表明经济结构越接近均衡状态,产业间协调与关联能力越强;泰尔指数越大,表示经济发展越偏离均衡状态,产业结构越不合理。(3)控制变量:①经济增长状况(g),经济增长依赖能源要素投入,是影响电力消费的重要因素,采用各地区人均实际GDP衡量经济增长指标。②人口规模(p),电力消费与各地区人口总量存在密切联系,一般说来人口越密集的地区,电力消费量越高,因此采用各地区年末常住人口总量来衡量人口规模。③城镇化水平(b),城镇化水平提高伴随着农村人口向城镇集聚,相较于农村人口的大规模分散,城镇人口集聚显然有助于提高用电效率,会在一定程度上降低电力消费需求,且现阶段农业生产、农村生活的电力需求不逊色于城镇,城市化水平的增加并未导致电力消费的大规模增加,故城镇化对电力消费需求的影响呈现负相关关系,采用各地区城市人口占总人口的比重来衡量城镇化水平。④物质资本投入(h),各地区电力消费总量与行业固定资产投入密切相关,尤其是我国现阶段还存在明显的区域差异,相比于内陆地区,沿海地区固定资产投入更为充分,这无疑会增大对电力消费的需求,因此采用各地区人均固定资产投资表征物质资本投入。考察范围为中国大陆除西藏地区外30个省级单位2003~2018年的面板数据,数据均来源于《中国统计年鉴》。其中,涉及到价格因素的指标均采用以2003年为基期的CPI进行平价处理;另外,除泰尔指数、产业高级化指数以及城市化水平外,其余变量均取对数处理,以满足线性拟合的需要。

3模型结果分析与检验

3.1模型结果分析。在上述基础上,利用中国大陆除西藏地区外30个省级单位2003~2018年的面板数据开展实证分析,Hausman检验结果显示模型均为固定效应模型。具体结果见表1。其中,模型1、模型2分别考察了产业结构合理化、高级化对电力消费的影响结果,模型3同时纳入合理化和高级化指标,作为回归结果稳健性的进一步检验。由上表模型1可知,泰尔指数影响电力消费总量的回归系数为1.0926,且在1%的显著性水平下通过检验,这表明在其他变量不变的情况下,泰尔指数每增长一个单位,电力消费总量约增长1.09%。泰尔指数与产业结构合理化负相关,泰尔指数越大,表示经济发展越偏离均衡状态,产业结构越不合理,即上述分析显示,产业结构越不合理,电力消费总量越高。显然,产业结构不合理会导致资源配置的行业失衡,不利于能源使用效率的提高,会提高对电力消费的压力,加大电力消费总量。由上表模型2可知,第三产业产值与第二产业产值的比值影响电力消费总量的回归系数为-0.2439,且在5%的显著性水平下通过检验,说明在其他变量不变的情况下,产业高级化指数每增长一个单位,电力消费总量约降低0.24%。现阶段,中国产业结构高级化的演进主要表现为工业部门向服务业部门的转变,随着服务业比重的不断提升,工业比重随之降低,这无疑会大幅度降低工业用电量,尤其是工业生产也在向“集约化”转型,会进一步提高能源利用效率,有助于降低电力消费总量。模型3同时纳入产业合理化指数和产业高级化指数,结果基本保持不变,不再赘述。除此之外,在控制变量方面,经济增长影响电力消费总量的系数为1.275,且通过1%的显著性检验,表明现阶段我国经济增长对电力消费依赖性较强,经济增长离不开能源支持,经济总量的提高会加大对电力消费的需求。人口规模对电力消费的影响系数约为0.6333,且在1%的显著性水平下通过检验,即人口数量与电力消费也存在显著的正相关关系,人口规模的扩大会加大电力需求。城市化水平对电力消费的影响系数为-1.6699,且通过5%的显著性水平检验,表明现阶段,城镇化水平与电力消费存在负相关关系。3.2稳健性检验。为增强回归结果的稳健性,接下采用替换解释变量的方式进行稳健性检验,其中利用非农产业产值与农业产值之比(S1)衡量产业结构高度化,采用结构偏离度(L1)代替泰尔指数来衡量产业结构合理化。结构偏离度计算公式为:L1=∑nj=1YjEjYE-()1(4)式中,Y表示产值,E表示就业水平,j表示具体产业部门,n表示产业部门数量。与泰尔指数类似,结构偏离度越接近0,表明产业结构越合理,与0偏离越大,表明产业结构越不合理。由表2模型1可知,结构偏离度影响电力消费的回归系数为0.0165,且至少在10%的显著性水平下通过检验,表明产业越不合理,电力消费总量越高。由模型2可知,非农产业产值与农业产值之比影响电力消费的回归系数为-0.0009,且在5%的显著性水平下通过检验,表明产业结构高级化会降低电力消费总量。总体来看,模型具备良好的稳健性。3.3区域异质性分析。考虑到对外开放政策的实施促使沿海地区成为国际产业承接的前沿阵地,并借此形成了更加完善的产业发展结构,因此,沿海和内陆地区产业结构发展阶段的不同可能会导致产业结构优化对电力消费影响的差异性,有鉴于此,接下来本文对沿海和内陆地区分别进行回归,考察其区域异质性。表3汇报了沿海和内陆地区产业结构优化影响电力消费总量的回归结果,模型1、模型2分别考察了沿海地区产业结构合理化、高级化对电力消费影响,模型3、模型4则分别考察了内陆地区产业结构合理化、高级化对电力消费影响。由模型1可知,沿海地区泰尔指数影响电力消费的系数为-3.2411,且在1%的显著性水平下通过检验,与预期存在差异,我们推测原因在于沿海地区产业发展阶段较为成熟,现阶段产业结构合理化程度较高,泰尔指数偏低,即使泰尔指数增长短期内也并不会导致产业结构的不合理变化,也无法引致电力消费的明显增长。模型3表明内陆地区泰尔指数影响电力消费的系数显著为正,即产业结构不合理会导致电力消费的总量的增长,与全国范围内的实证结果保持一致。模型2和模型4则分别汇报了沿海和内陆地区产业结构高级化对电力消费总量的影响,结果与全国范围内的实证结果保持一致,即产业结构高级化发展有助于降低电力消费总量。

4结论与政策建议

产业结构优化与电力消费存在着密切关联,考察产业结构优化对电力消费总量的影响对现阶段实现经济高质量发展和能源使用效率的提高至关重要。本文通过区分产业结构合理化和产业结构高级化的方式,利用2003~2018年除西藏外的省级面板数据实证考察产业结构优化对电力消费的影响,结果表明,就全国范围来看产业结构合理化和产业结构高级化均可实现电力消费总量的削减,但是存在一定的区域异质性,源于沿海地区产业发展阶段的优势,泰尔指数的微弱变动并未引发电力消费的增长,整体呈现负相关关系。基于此,文中认为现阶段出于经济高质量发展和绿色发展的现实需求,我们需要继续优化产业结构,并依托产业结构调整,实现电力消费总量的削减,最终实现结构转型与高质量发展。此外,就区域发展来看,需要根据沿海、内陆地区的发展差异性动态调整产业结构优化和电力消费总量,实现经济增长和能源节约的“双赢”。

参考文献

[1]Rong,L.,Xiaoqing,M.,Lo,K.L.Electricitycon-sumption-economicgrowthnexusinChina:Evidencefromprovincialpaneldata[J].PowerandEnergySo-cietyGeneralMeeting,2011IEEE:1-8.

[2]Cheng,Y.S.,Wong,W.K.,Woo,C.K.HowmuchhaveelectricityshortageshamperedChina'sGDPgrowth?[J]EnergyPolicy,2013,55:369-373.

[3]刘生龙,高宇宁,胡鞍钢.电力消费与中国经济增长[J].产业经济研究,2014(3):71-80.

[4]张梦飞,文成业.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[J].湖北文理学院学报,2017,38(11):34-39.

[5]陈理,虎陈霞,陈芳,等.浙江省电力消费量与产业结构关联度的时空变化研究[J].电力需求侧管理,2018,20(4):11-15.

[6]李佳,周荣荣.我国电力消费与经济增长关系研究———基于产业结构优化视角[J].调研世界,2018(2):40-44.

作者:王帅 周明生 单位:1.电力规划设计总院 2.首都经济贸易大学

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