内容摘要：随着经济快速增长，中国的能源消费自1994年超过了国内能源生产，导致能源进口的扩张。同时，能源消费导致温室气体排放增加，对环境产生日益严重的危害。因此，如何在发展经济的同时，提高能源利用效率，从而减少对能源的依赖以及减少温室气体排放、改善环境成为经济学界关注的热点。本文研究了中国能源价格波动对能源强度的影响。通过静态均衡分析和动态非均衡分析，得出以下结论：能源价格是影响能源利用效率的重要因素，且二者关系受经济环境的影响。
关键词：能源价格能源强度均衡分析动态分析
近年来，中国能源效率问题受到越来越多学者的关注。2004年，中国GDP按现行汇率计算占全世界GDP的4%，但消耗了全球8%的原油、10%的电力和31%的煤炭。假如考虑到环境破坏，中国能源利用效率则更加低下。2003年，中国工业和生活废水排放总量为680亿吨，化学耗氧量排放1334万吨，居世界第一；二氧化硫排放量居世界首位，为2159万吨，其中的90%是由于煤炭的过量使用所导致的；二氧化碳年排放量居世界第二，仅次于美国（张卓元，2005）。
对于政策而言，能源效率（通常用能源强度指标来表征，即单位GDP能耗）是衡量保持经济稳定甚至加速增长时减少能源消费的关键参数。影响能源效率的两种选择是改变相对价格，例如，通过经济手段提高能源的价格；或者引进可以提高单位能源生产率的新技术。近年来，政策制定者日渐注重通过提高能源价格来提高能源效率。能源效率的提高成了决策者们关注的重要问题，以便在保持甚至促进经济增长的同时减少能源消费（Birol，F.，keppler，J.H.，2000）。为此，就需要对能源价格和能源效率之间的关系进行理解。
能源强度相关研究概述
（一）中国能源强度下降原因研究
许多文献研究解释了中国能源强度下降的原因：
1.技术进步。Garbaccio等（1999）采用基于投入产出表的因素分解法，认为1987-1992年间导致中国单位产值能耗（能源强度）下降的主要因素是技术进步，其影响比例在40%-120%之间；Zhang（2003）对1990-1997年时间段的考察也得出了相似结论；Karen等（2004）指出企业研发的投入和对人员的培训能促进企业生产和加工活动的革新，对企业能源强度的下降作了16.9%的贡献；韩智勇等（2004）将能源强度变化分解为结构份额和效率份额，对中国能源强度变化中的结构份额和效率份额进行了定量分析，结果表明：1998-2000年间，中国能源强度下降的主要动力来自于各产业能源利用效率的提高，其中工业能源强度下降是总体能源强度下降的主要原因；徐士元（2009）通过研究与发展经费投入、外商直接投资、人力资本和国外技术外溢四个变量来考察技术进步对能源效率的影响，认为技术进步对中国能源效率的提高具有正向作用；丁建勋等（2009）利用中国1953-2006年的时间序列数据发现，全要素生产率对能源效率的影响最大，其次是产业结构，而资本体现式技术进步与能源价格对能源效率的影响较小；王群伟等（2009）采用非参数的DEA-Malmquist指数法将技术进步分解为科技进步和技术效率两个部分，并用ARDL分析二者与能源效率的关系，得出结论，二者对能源效率的提高均有正向作用；齐志新等（2006）分析了1980-2003年中国宏观能源强度以及1993-2003年工业部门能源强度下降的原因，发现技术进步是中国能源效率提高的决定因素。
2.结构变化。史丹（2002、2007） 研究了中国能源利用效率及其影响因素，结果表明，中国的产业结构变动对能源消费效率的提高具有重要影响；施凤丹（2008）通过对数平均D氏分解法（LMDI）将1997年和2002年中国工业能源消费及煤炭消费、石油消费分别分解为产量效应、结构效应和强度效应。研究结果表明，1997-2002年中国工业能耗的增长主要是高耗能重化工业投入产出规模的扩大引起的，工业结构的调整也对其起到了一定的促进作用，而工业各部门实际能源强度的降低则大大减缓了能耗总量的增长幅度 ；周勇、李廉水（2006）采用适应性加权迪维西亚指数分析法对中国1980-2003年期间能源强度的变化因素进行了分解，结果表明：1980-1990年期间，产业结构因素和产业部门能源强度因素对中国总能源强度下降都有正向显著作用，1991-2001年期间，产业结构因素作用减弱，且朝反向作用，产业部门能源强度因素的作用进一步加强，2002-2003年期间，两个因素都促进了总能源强度的上升。
3.地区差异。邹艳芬、陆宇海（2005）基于空间自回归模型发现，中国省域能源利用效率与地区经济增长存在明显空间依赖性；董利（2008）基于中国30省区1998-2004年面板数据分析了能源效率变化趋势，并实证证实了中国能源效率与经济发展之间存在U型曲线关系；李国璋等（2008）利用对数平均D氏指数技术（LMDI）对1995-2005年中国能源强度变动进行区域因素分解，发现由区域内能源强度所显示的区域内技术进步因素是影响中国能源强度变动的决定因素。
（二）能源价格对能源强度的影响研究
目前国内外仅有少数研究者对这一问题进行了一定的研究。Francois（2008）在非对称框架下分析了美国制造业能源价格波动对能源强度的影响；Jin（2007）通过应用能源需求方程，计算能源消费的“反弹效应”，从而计算能源价格对能源利用效率的影响；Hang和Tu（2007）运用Cobb-Douglas成本函数，考察了中国能源价格变化对能源（煤炭、石油、电力）强度的影响，并得出结论：能源相对价格的上升对于降低总能源强度、石油强度、电力强度和煤炭强度具有积极的贡献。
而能源价格变化对改善能源强度究竟有无影响，会有何种影响以及影响的时间路径？这些问题的研究不仅具有重要的理论意义，更具有现实意义。
各变量定义和数据来源
本文样本区间为1988-2007年。基础数据来源于各年的《中国统计年鉴》。产出Q用实际GDP表示（按1988年不变价格进行了换算，是用GDP指数按1988年不变价格进行了平减）。
由于中国目前没有专门公布能源的价格，《中国统计年鉴》能够查到的数据只有原材料、燃料、动力购进价格指数，且只有1989年后的数据。因此，本文能源价格采用燃料、动力购进价格指数代替，能源价格用P表示，并且用CPI（居民消费价格指数）进行了平减，均换算成以1988年为基年的定基指数。
而能源消耗，均折合成标准煤，各年统计年鉴上都有数据可查。其消耗量用E表示。
本文中，能源强度和能源价格都取自然对数形式，时间序列数据对数化后并不会改变其时序性质，且能够使其趋势线性化，易获得平稳序列。对数化后的经济变量序列记为ln（E/Q）和lnP。
基本模型选取
本文分别从静态和动态两个角度来考察能源价格波动对能源强度的影响。静态模型运用回归模型得到的是二者之间的固定参数模型，考察二者之间的均衡关系。而动态模型是运用状态空间模型，得到二者之间关系随时间变化的路径，考察了二者之间的动态关系。基本模型如下：
固定参数模型（回归模型）为：
方程（2）和方程（3）被称为状态空间模型。
状态空间模型是动态模型的一般形式，由一组观察（Observation）方程和状态（State）方程构成。在计量经济学文献中，状态空间模型被用来估计不可观测的时间变量。许多时间序列模型，包括典型的线性回归模型和ARIMA模型都能作为特例写成状态空间的形式。在本文中，方程（2）是量测方程（或信号方程），表示能源价格与能源强度的关系。其中，参数βt称为状态变量，反映了各个时点上能源强度对能源价格的敏感程度，即能源强度对能源价格的瞬时弹性（由方程（5）可知），其中α为常数。方程（3）是状态方程（或转移方程），它描述了状态变量的生成过程。βt为不可观测变量，但可表示成一阶马尔可夫（Markov）过程，本文中状态方程采取了递归形式进行定义。μt是扰动项，它服从均值为0，方差为常数的正态分布。利用KALMAN滤波算法可以得到时变参数βt的估计值。
变量的平稳性及协整性检验
在变量之间建立模型，当且仅当等式两端的变量具有相同的单整阶数，且变量之间具有协整关系时，所建立的模型才有意义，否则所建立的模型将是伪回归。为了避免伪回归问题，对ln（E/Q）和lnP进行平稳性和协整关系检验。
（一）平稳性检验
本文采用ADF（Augmented Dickey-Fuller test）检验法。表1给出了检验结果，其中LN（E/Q）是在变量含有约束截距的假设下进行的，LNP是在变量含有约束截距和确定性趋势的假设下进行的（对变量的假设根据其序列图形确定），而检验的最优步长是根据Schwarz信息准则确定。根据表1所示结果可知：ln（E/Q）t、lnPt都是非平稳序列，但它们的二阶差分是平稳的。
（二）协整性检验
为了进行协整分析，需要建立由LN（E/Q）、LNP构成的向量自回归模型（VAR）。表2给出了根据各种准则选定的VAR滞后阶数。FPE，AIC，SC，HQ及极大似然函数（LogL） 都选定滞后阶数为4，而LR选择滞后阶数为2。VAR选择滞后阶数为4（在Johansen and Juselius检验中，滞后设定是指在辅助回归中的一阶差分的滞后项，不是指原序列。因此，原序列滞后阶数为4，则检验时的滞后阶数为3）。表3显示了协整检验结果。协整检验是在VAR模型中含有线性确定性趋势的假设下进行的。迹检验和最大特征根值检验给出了相同的检验结果：在5%显著水平下拒绝没有协整向量的零假设，支持系统中有两个协整向量的备选假设。即：LN（E/Q）、LNP在样本区间内存在长期均衡关系。因此以这两个变量为可观测变量建立的计量模型不存在伪回归问题。
实证分析
通过对变量的平稳性和协整检验可知，能源价格波动与能源强度在样本区间内具有相同的单整阶数，且变量之间具有协整关系。以下对两者之间的关系进行静态和动态的经验实证分析。本文所采用的实证分析软件为EViews5.0。
（一）固定参数关系分析
将各变量的数据代入（1）式可得，能源价格波动与能源强度变化的固定参数关系：
从分析结果来看：由R2值判断，建立的回归方程拟合程度较好。各变量前系数统计显著。能源强度对能源价格的反应系数为-0.906，且统计显著。说明中国能源强度与能源价格之间存在负相关关系。根据模型（6）可知：能源价格每提高1%，将导致能源强度下降0.906%，说明现阶段，提高能源价格将有效促进能源强度的下降，提高中国能源利用的效率。
（二）动态关系分析
将各变量的数据代入（2）式和（3）式，运用KALMAN滤波算法得到状态空间模型估计结果如下：
表4给出了能源强度对能源价格波动的随时间变化的弹性系数值。图1给出了时变参数βt（即能源强度对能源价格的弹性）在1988-2007年期间的变化趋势。由图中所示曲线可以看出，在整个样本区间内，能源强度对能源价格的弹性系数皆为负，即二者之间呈现一种负相关关系，说明提高能源价格将使能源强度下降，促进能源利用效率的提高，这与静态分析的结果是一致的。但较静态分析优越之处在于，动态分析给出来弹性系数变化的时间路径。由图1可以看出，βt的值在1988-1993年间逐渐减小，随后开始变大，至2003年增至最大值0.912后，又逐渐减小。20世纪90年代中期以前，中国经济增长方式属于高投入、高消耗、高排放、低效率的粗放型经济增长方式，经济增长对能源的依赖较严重，能源价格上涨对降低能源强度的作用有一定局限性。表现在图1中就是βt值逐渐减小。1995年在制订“九五”计划时，明确提出实行两个根本性转变，即从传统的计划经济体制向社会主义市场经济体制转变和从粗放型经济增长方式向集约型经济增长方式转变的任务。之后，转变经济增长方式取得了一定成效。由图1中可以看出，1993-2003年，能源价格上涨对降低能源强度的作用在不断增大，即|βt |值不断增大。但进入21世纪后，随着中国新一轮经济的高速发展，经济中重化工业的比重又开始上升，经济对能源的依赖性变大，提高能源价格对降低能源强度的作用又开始变小。
结论
基于以上分析可以得出结论：中国能源价格和能源强度之间存在长期稳定的均衡关系，且是负相关的关系。通过提高能源价格可以有效提高能源使用效率。与以往的研究不同，本文首次采用状态空间模型考察了二者之间的相互影响的时间路径。通过分析可以看出：能源价格对能源效率的影响受各种经济环境的影响。这说明，经济增长方式的转变是一个长期艰巨的过程，而中国原来经济增长的粗放程度又较高，粗放型经济增长还有一定的空间，尚未到难以为继的地步。同时，社会主义市场经济体制还不完善，也影响着经济增长方式的转变。为此，需要通过财政体制、价格体制等多种体制改革，形成促进经济增长方式转变的合力。
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