我国主要工业行业能耗研究
时间：2021-01-27 20:03:16 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
［摘 要］我国工业各主要行业的能源消费在长期和短期内具有什么样的具体特征，如何降低高能耗行业能耗水平，从而减小经济发展对能源的依赖程度是本文的出发点。本文采用面板数据对我国36个主要工业行业的能源消费进行了实证分析，具体研究了我国工业各主要行业能源消费与行业增长、行业能源使用效率之间的关系。在此基础上揭示了我国工业各主要行业能源消费与增长的基本特征。
［关键词］工业经济；行业能耗；协整；面板数据
doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2009.13.025
［中图分类号］F423［文献标识码］A［文章编号］1673-0194（2009）13-0066-07
1 引言
近年来，我国经济建设取得了世界瞩目的成就，而能源消耗也成为世人所关注的焦点。能源是人类生存和生产的重要物质基础，是经济增长和社会发展所必需的生产要素，也是实现我国经济可持续发展的先决条件。但能源作为经济发展动力因素的同时也是一种制约因素，能源的供应短缺以及能源消耗所带来的生态、环境问题都将严重阻碍经济的发展。2005年我国五大物质生产部门（农业、工业、建筑业、运输邮电业和商业）消耗的能源分别为7 971.53万吨标准煤，158 058.37万吨标准煤，3 409.32万吨标准煤，1 6671.81万吨标准煤和5 026.17万吨标准煤，占能源消费总量的比重分别为3.57%，70.78%，1.53%，7.47%和2.25%。可见，工业是我国能源消耗最大的部门。如何降低高能耗行业能耗水平，从而减小经济发展对能源的依赖程度以及我国工业各主要行业的能源消费在长期和短期内具有什么样的具体特征是一个值得研究的问题。
2 行业能源消耗现状
本文根据各行业特点以及行业的影响力将上述行业整合归类划分为6大行业，见表1。图1则给出了2005年工业中各行业能源消费量占工业能源消费总量的比重。
从图1可以看到，我国工业能源消费主要集中在采矿及制造、化工和金属制造业，三者共占工业能源消耗总量的74%，因此对我国工业能源强度变化趋势的分析也主要集中在上述3个行业的结构变化和效率变化。
3 行业能耗强度分析
3.1 行业能耗效率贡献度
行业能耗效率贡献度是通过行业单位GDP能耗变化而节约的能源占总能源节约的比重。即在产出不变情况下，确定出因行业能源利用效率的提高而节约的能源总量，进而得出各行业节约的能源总量在工业能耗降低而节约能源总量的比重，由此可以得出不同行业能源利用效率提高对工业能源强度降低的贡献度（见表2）。
从表2可以看出，工业部门内部在能源效率的提高方面很不均衡，但总体上各行业的能源效率均有所提高，高耗能部门（如采矿及制造、化工、机械和设备制造业、金属制造等）对能源效率提高有较大贡献，使得能源强度的大幅度下降。
3.2行业能耗结构贡献度
行业能耗结构贡献度则是通过各行业增加值在工业总增加值中比重的变化，即在能源使用效率不变的情况下，因行业产出的转移而导致的能源节约，并由此确定不同行业因结构改进对工业能源强度降低的贡献度（见表3）。
从总体上看，附加值低、能源密度高的行业比重下降，而附加值高、低能耗的行业比重提高，如金属制造业比重下降，而食品加工业、电子及通讯设备制造业等的行业比重上升，这些结构变化显著地降低了工业能源消耗强度。但表3也说明，我国工业行业结构变动对能源节约的效果并不显著，从近11年的情况看，工业行业结构的变动并不利于能源利用效率的提高，以后应加强各行业的技术改造和产品结构的升级。
4 行业能耗与其增长的面板数据分析
4.1 面板数据个体的编号代码
本文按照我国行业分类国家标准（GB/T 4754-94）将工业行业个体编号。具体的工业行业代码见表4。
4.2 面板数据检验与估计[1][2]
本文以如下模型为分析基础：
4.3 面板单位根检验
对模型2进行面板协整检验并估计其面板协整向量。首先要求模型中各变量的数据是由面板单位根过程所生成的，所以我们需要首先对面板变量LEit、LYit和zit进行面板单位根检验[3]。表5为三变量的单位根检验结果。
构成能源消费面板数据模型的3个变量的面板数据基于水平值的t检验的下尾单侧p值均大于0.05，不能拒绝存在面板数据单位根的原假设；而其一阶差分数据的t检验的下尾单侧p值均近似为0，高度显著地拒绝原假设。所以，结合水平值和一阶差分数据的检验结论为，3个面板数据均为I(1)过程[5]。这一结论不仅刻画了我国工业行业经济增长、能源消费和能源使用效率的非平稳特征，也是下述面板数据模型估计的基础。
4.4 面板数据模型参数估计
因为我国工业部门各行业的能耗水平明显不同，所以本文选择面板数据模型中变系数模型（异质性）。表6和表7为我国工业各行业面板数据模型协整向量参数。
表8为我国工业各行业面板数据参数估计的拟合效果结果，从D-W检验上下界表α=0.05）中可查du=1.604， 4-du=2.396，可得du
4.5 模型分析与讨论
表7所估计的协整向量中，αi反映了由行业性质所决定的对能源的静态依赖性，是对该行业能源需求的静态度量。能源消费收入弹性β1i和能源效率系数β2i则是行业能源需求的动态度量。
图4是由估计的结果绘制β1i和β2i的散点图。从图中可以看出我国大部分工业行业能源消耗严重而效率不高。为了进一步了解行业能耗情况，本文对我国的工业各行业进行聚类分析。聚类结果见表10和表11。
第I类化学原料及化学制品制造业（C26）、黑色金属冶炼及压延加工业（C32）；
第II类煤炭开采和洗选业（B06）、黑色金属矿采选业（B08）、造纸及纸制品业（C22）、石油加工、炼焦及核燃料加工业（C25）、化学纤维制造业（C28）、非金属矿物制品业（C31）、有色金属冶炼及压延加工业（C33）、燃气生产和供应业（D45）
第III类石油和天然气开采业（B07）、有色金属矿采选业（B09）、非金属矿采选业（B10）、饮料制造业（C15）、烟草制品业（C16）、纺织业（C17）、纺织服装、鞋、帽制造业（C18）、木材加工业及木、竹、藤、棕、草制品业（C20）、家具制造业（C21）、印刷业和记录媒介的复制（C23）、文教体育用品制造业（C24）、橡胶制品业（C29）、塑料制品业（C30）、金属制品业（C34）、通用设备制造业（C35）、专用设备制造业（C36）、交通运输设备制造业（C37）、电气机械及器材制造业（C39）、通信设备、计算机及其他电子设备制造业（C40）、仪器仪表及文化、办公用机械制造业（C41）、电力、热力的生产和供应业（D44）、水的生产和供应业（D46）
第IV类农副食品加工业（C13）、食品加工业（C14）、皮革、毛皮、羽毛（绒）及其制品业（C19）、医药制造业（C27）
