技术进步能提高能源效率吗？——基于中国工业部门的实证检验

技术进步能提高能源效率吗? 中国产业发展论坛 技术进 步能 月匕 +日 高能K,p 口 同月匕 基于中国工业部门的实证检验 口李廉水 周 勇 一 82 一 源效率吗?冰 摘要：由于技术进步对能源消费存在的回报效应，使得衡量技术进步对能源效率的影响 变得复杂。本文以 35个工业行业为样本，用非参数的DEA—Maimqui st生产率方法分解广义 技术进步为科技进步、纯技术效率和规模效率3个部分，然后采用面板技术估算了这3个部 分对能源效率的作用。结果表明，技术效率 (纯技术效率与规模效率的乘积 )是工业部门能源 效率提高的主要原因，科技进步的贡献相对低些，但随着时间推移 科技进步的作用逐渐增 强，技术效率的作用慢慢减弱。 关键词：技术进步 能源效率 曼奎斯特指数 科技进步 技术效率 一 、引言 随着能源问题与环境问题的日益突出，能源效率越来越受到国际社会的重视。Andrew Warren(1982)把能源效率称为“第五类能源”，以突出能源效率在节能中的重要作用。Farla和 Blok(2001)指出，“国际性的能源强度 比较近来受到科学及政治上的注意 ，因为国际性比较可 以帮助了解各国能源强度降低的潜力”。一般认为，能源效率的提高源于两类因素，一是能源 从低生产率的产业流向高生产率的产业 (如农业向工业、工业 向服务业、传统工业向新型工业 等)，简言之，即产业结构的调整；二是通过技术进步提高要素利用效率。产业结构调整(至少 在部分时段)有利于能源效率的提高已经为国内外诸多研究(Samuels et a1．，1984；Reitler et al，1987；Liu et al，1992；Ang，1994；Richard，1999；史丹 ，2002；周勇等 ，2006)和实践所证实。 但是，技术进步对于能源效率的影响却极少有相关的理论和实证 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 。笔者猜测可能有两个 原因：回报效应 (rebound effect)的存在。回报效应最早是 Khazzom(：1980)提出的，其含义为 “技术进步提高能源效率而节约了能源，但同时技术进步促进经济的快速增长又对能源产生 新的需求，部分地抵消了所节约的能源”。回报效应的存在使得衡量技术进步对能源效率——一 能源消费和经济增长的比值——的影响变得复杂了。狭义理解技术进步和能源效率的内涵。 能源效率可分为物理效率和经济效率，前者多用于微观层面研究，后者多用于宏观层面分析 (李嘉恒，2005)。能源经济效率又可分为能源强度 (energy intensityr)和能源生产率(energy productivity)，两者互为倒数。另外，技术进步有广义和狭义两类，狭义技术进步仅指科技创 新 ，广义技术进步除了包括科技创新外 ，还包括管理创新、制度创新等“软”技术进步。如果仅 限于科技创新对能源物理效率的作用，则会因为结果“显而易见”而失去经济研究的价值，反 而“工程技术专家更加关注技术对能源效率的积极作用 ”(Bentzen，2004)。本文尝试实证分析 广义技术进步对能源经济效率的影响。为行文方便 ，下文技术进步均指代广义，而能源强度和 能源生产率则根据具体需要分别应用。 研究(施发启 ，2005)表明，无论用汇率方法还是 PPP法 ，我国的能源强度与发达 国家相 比还存在较大的差异 ，甚至低于世界平均水平。但 2020年的宏观经济战略 目标和能源严重短 缺的现实，要求我国必须尽快降低能源强度。2006年中国政府工作报告和“十一五”规划纲要 国家自然科学基金“基于资源约束与自主创新的中国制造业发展路径研究”(70573045)项 目资助。 维普资讯 http://www.cqvip.com 把单位 GDP能耗 (能源强度)指标列为国家发展 目 标，充分体现了政府发展可持续经济的决心。然而， 继续依靠产业结构调整来提高能源效率显然难以 满足当前的要求，产业结构变化对能源效率的作用 自20世纪9O年代中期起正在逐渐消失，甚至产生 负向作用(史丹，2003)。技术进步成为了降低能源 强度的“唯一依靠”。这就有必要深入分析技术进步 对能源效率的影响。技术进步是否如一般认为的， 能够提高能源效率?技术进步的各个部分对能源效 率的影响是否一致?这种作用是否动态变化?应对 这些问题，笔者尝试以 1993-2003年中国工业部门 为样本 ，应用规范的计量经济方法进行实证检验。 实证的结果不仅仅是对技术进步与能源效率关系 研究的理论补缺，而且可以细致地了解技术因素和 非技术因素对能源效率的作用，为决策部门确定合 适的节能政策措施提供客观的依据，本文的研究意 义也在于此。 本文基本安排如下 ：第二部分对技术进步、能 源效率及两者关系的相关文献作简单回顾；第三部 分应用Malmquist生产率方法把 35个工业行业的 技术进步(全要素生产率)分解为科技进步、纯技术 效率和规模效率；第四部分运用面板技术估算了技 术进步 3个部门对能源生产率的影响；第五部分是 结论与启示。 二、相关文献综述 技术进步的衡量一直是经济学界的难题，在没 有更好替代方法的前提下，经济学界普遍使用全要 素生产率(Total Factor Productivity)来代表技术进 步 (Solow，1956；Denison，1967)，包括科技创新 即 “硬”技术进步(也叫狭义技术进步)和管理、制度、 政策等的优化即“软”技术进步。近年来 ，西方经济 学文献关于全要素生产率分解 的研究颇多(Bat． tese& Coelli，1995；Kumbhakar，2000；Karagiannis et a1．，2002)，这类文献认为，生产率的增长由3部 分 (也有研究将纯技术效率和规模效率合并为技 术效率指数)组成 ，一是科技进步 (如新技术 的采 用或新产品的发明)，二是纯技术效率(如管理效 率的提高和生产经验的积累)，三是规模效率(组 建和管理大企业的能力以及知识)。在计量方法 上 ，Caves等 (1982) 首 先 将 曼 奎 斯 特 指 数 能源 生产 运输 加工 存储 供应 《管理世界》(月刊) 2006年第 1O期 (Malmquist Index，1953)应用于生产率变化的测 算，此后与Chames等(1978)建立的DEA理论相结 合，在生产率测算中的应用Et益广泛。目前的研究 普遍采用 Fare等 (1994)构建的基于非参数的 DEA—Malmquist指数。 技术进步的内涵丰富，其对能源系统的影响不 仅仅体现在能源应用技术方面，而且体现在能源作 为生产要素投入经济系统到经济产 出的全过程之 中。比如运输技术的改进可以降低能源运输过程的 损耗、先进设备的引进可以减少生产过程中的能源 损耗、管理制度的优化可以高效配置资源从而以等 量投入获得更多的产出或者以更少 的要素投入获 得等量产出。因此，技术进步对能源需求以及能源 效率的影响是一种全过程的影响，而不仅仅限于某 个或某些环节(图 1)。 国内外关于技术进步影响能源效率 的研究极 少。Henryson(2000)以瑞典为样本 ，研究了信息与 提高能源消费效率的关系。结论是增加信息量可以 提高能源消费效率。该研究认为，有两种信息可以 提高能源消费效率 ，一是投资方面的信息，即有充 分的信息让消费者选择最合理的投资 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 。二是改 变人们消费习惯和行为的信息。但 Henyson的研究 主要是基于生活部门。美国学者 Jac0bsen(200O)认 为 ，在分析长期能源需求时 ，必须要分析同一时期 技术进步和相关政策措施对能源消费的影响。技术 进步对能源效率是外生性的影响，对于长期能源需 求 ，新技术的发明的影响要大于现有技术的扩散。 总体而言，技术进步通过直接或者间接作用于能源 系统，能够有效的提高能源使用效率。但又因为技 术进步促进经济的快速增长而消耗更多的能源 ，即 所谓 回报效应的存在 ，技术进步对于能源效率的影 响变得复杂了。 经济社会发展 技 I科技创新 术 l管理创新 进 l制度创新 步 l(能源创新 经济市场 GDP增长 经济产业结构 能源需求 单位 GDP 能源消耗 I堕 I 图 1 技术进步对能源系统的影响 能源消费结构 一 83 — 维普资讯 http://www.cqvip.com 技术进步能提高能源效率吗? 中国产业发展论坛 本 文 的基 本 思 路 是 采 用 非 参 数 的 DEA— Malmquist指数方法，将中国工业部门的全要素生 产率分解为科技进步、纯技术效率和规模效率，并 以分解得到的3个部分的值作为自变量，应用面板 数据(Panel Data)模型估算技术进步不同部分对能 源效率的影响，从而获得有价值的结论。 三、技术进步的分解 (一)曼奎斯特指数方法说明 Caves等(1982)和 Fare等(1994)详细介绍了 Malmquist生产率指数的计量方法。从 t时期到 t+l 时期，度量全要素生产率增长的 Malmquist指数可 以表示为： c ， 一 ， =[ × ] c 式(1)中，( ，Y )和( ，Y )分别表示(t+1)时期 和 t时期的投入和产出向量； 和 d 分别表示以t 时期技术 为参照，时期 t和时期(t+1)的距离函 数。 以 t时期 技术 为参照 ，基 于产 出角度 的 Malmquist指数可以表示为： 』l =(x +1，Y +1，x ，y )=d (x ，Y )／do'(x ，Y ) (2) 类似地，以t+l时期技术 为参照，基于产出 角度的 Malmquist指数可以表示为： MO! =( +1，YH1， ，Y ) = d0f ( +1，Y +1)／do' ( ，Y ) (3) 为避免时期选择的随意性可能导致的差异，仿 照Fisher理想指数的构造方法，Caves等 (1982)用 式(2)和式(3)的几何平均值即(1)式，作为衡量从 t 时期到 t+l时期生产率变化的 Malmquist指数。该 指数大于 1时，表明从 t时期到 t+l时期全要素生 产率是增长的。 根据上述处理得到的 Malmquist指数具有 良好 性质，它可以分解为不变规模报酬假定下技术效率 指数(EC)和科技进步指数(TP)，其分解过程如下： 一 × × ： EC×TP ’， 其中，技术效率指数还可进一步分解为纯技术 效率指数(PC)和规模效率指数(sc)。 度量Malmquist生产率指数，需要借助线性规划 方法来计算有关投入和产出的各种距离函数。对于 t时期到t+l时期第 个工业行业全要素生产率的 变化，需要计算如下4个基于DEA的距离函数： ，．yf)】_’max~。 ’ Y ) =-nax ． 一 + +】 ≥0 ． 一咖“+l+ +】 ≥0 一 +】 0 Hl一 ≥0 ≥0 0 r‘i、 ( Yt+，)r’=ma ， ， ，Y )r=max一。 ． 一 咖i川+ ≥0 ． 一 + t】 ≥0 xi 1一 ≥0 一 tl ≥0 ≥0 ≥0 利用 Malmquist指数度量全要素生产率增长具 有 3个方面的优势：(1)无需要素价格信息和经济 均衡假设，从而避免了较强的理论假设约束。这对 实证分析特别重要 ，因为，一般情况下 ，相关投入和 产出的数量数据比较容易得到，而要素价格等信息 的获取通常比较困难，有时甚至不可能。(2)可以将 全要素生产率分解为技术效率与科技进步变化两 部分，其中技术效率还可以进一步分解为纯技术效 率和规模效率，从而提供更全面的全要素生产率信 息。(3)可以对多个样本跨时期的研究 ，即适用于i面 板数据的样本分析。 (二)变量及数据说明 本文以工业部门为研究样本 ，分析 1993~2003 年 35个工业行业的技术进步与能源生产率的关 系。按照工业划分 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 ，二二位码的工业包括采掘业 (7个行业)、制造业(29个行业)、电力煤气及水生 产供应业 (3个行业)，共计 39个行业。受资料限制， 本文研究对象为除了 “其他矿采选业”、“木材及竹 材采运业”、“其他制造业”、“自来水 的生产和供应 业”的 35个二位码工业行业，时间跨度为 1993~ 2003年。 在投入和产出变量的确定上 ，本文采用三要素 投入(资本、劳动、能源)和单产出(总产值)①。所涉 及变量数据如下 ： 产出数据。本文采用 35个工业行业总产值作 为衡量产出指标。基础数据来源于“中国经济统计 数据查询与辅助决策系统”②，并根据《中国统计年 鉴 20051的“分行业工业品出厂价格指数”折算为 1990年不变价。 资本投入数据。Jefferson(1992)、郑玉歆(1992) 和李小平等 (2005)的研究 以固定资本作为资本投 入的基础数据。笔者认为 ，工业行业的共同特征是 固定资本投入较高，但(同等规模条件下)各行业的 维普资讯 http://www.cqvip.com IBM 高亮 绝对值差异较大，而且对流动资本的需求也各 自不 同，这与行业特征有关。如果仅以固定资本作为资 本投入变量，可能造成固定资本依赖性强的行业产 出率偏低的结果。因此，本文以固定资本年均余额 和流动资本年均余额作为资本投入基础数据。具体 处理方式是 ，分别 以两个年份 的中间值为当年数 据 ，并按照各行业工业品出厂价格指数折算成 1990 年不变价格。基础数据来源于“中国经济统计数据 查询与辅助决策系统”。 劳动投入数据。由于缺乏既能体现劳动者劳动 时间又能体现劳动效率的统计指标 ，考虑数据的可 得性和可比性 ，本文以职工年均人数表示。数据来 源同上。 能源投入数据。以当年各工业行业消耗的能源 为基础数据 ，按照发电煤耗计算法折算 的一次能源 消费总量。基础数据取自《中国统计年鉴2005))、《中 国能源统计年鉴 2000～2002))、《中国工业交通能源 50年统计资料汇编》以及国家发改委宏观经济研究 院能源经济数据库。 另外，考虑到工业异质性，若假设 35个工业行 业的科技进步、纯技术效率和规模效率对能源效率 的影响具有相同的系数，很可能造成模型的设定误 差。因此，本文参考李小平等(2005)的方法，将 35 个工业行业分为 9大类 ，分别估算各类产业技术进 步对能源效率的影响，以获得更具针对性的研究结 果。具体分类方法如下(括号里为行业编号)。 煤炭工业：煤炭采选业(H2)和非金属矿采选业 (H6)； 石油工业 ：石油和天然气开采业(H3)、石油加 工及炼焦业(H19)和煤气生产和供应业 (H35)、电 力蒸汽热水生产供应业(H36)； 冶金工业 ：黑色金属矿采选业 (H4)、有色金属 矿 采选 业 (H5)、黑 色金 属冶 炼及 压延加 工业 (H26)、有色金属冶炼及压延加工业 (H27)； 机械工业：金属制品业(H28)、普通机械制造业 (H29)、专用设备制造业 (H30)、交通运输设备制造 业 (H31)、电气机械及器材制造业(H32)、电子及通 讯设备制造业(H33)、仪器仪表及文化、办公用机械 制造业(H34)； 森林工业 ：木材加工及竹 、藤 、棕 、草制 品业 (Hl4)和家具制造业(Hl5)； 《管理世界》(月刊) 2006年第 10期 食品工业：食品加工业 (H7)、食品制造业 (H8)、饮料制造业 (H9)、烟草加工业(H10)； 纺织工业：纺织业(H11)、服装及其纤维制品制 造业(H12)、皮革毛皮羽绒及其制品业(H13)； 造纸工业：造纸及纸制品业 (H16)、印刷业、记 录媒介的复制(H17)；文教体育用品制造业(H18)； 化学工业：化学原料及化学制品制造业(H20)、 医药制造业(H21)、化学纤维制造业(H22)、橡胶制 品业(H23)、塑料制品业(H24)、非金属矿物制品业 (H25)。 (三)分解结果及基本分析 本文采用 Coelli(1996)的 DEAP软件包 ，对 35 个 工 业 行 业 的 全 要 素 进 行 估 算 ，并 分 解 为 Malmquist生产率指数(TFP)、技术效率指数(EC)、 科技进步指数(TP)、纯技术效率指数(PC)和规模效 率指数(SC)，其中，TFP=-TPxEC，EC=PCxSC。 表 1是 1993～2003年 35个工业总体全要素生 产率的Malmquist生产率指数及其分解结果。可以 看出：1993-2003年中国工业全要素生产率 的平均 增长率为一0．5％，主要原因在于科技进步表现为负 增长，平均增长率为一2．1％；而同期技术效率的平均 增长率为 1．6％，其中，纯技术效率平均增长率为 1．1％。规模效率平均增长率为0．6％。从最终结果来 看，科技进步增长率的下降完全抵消了技术效率的 提高 ，由此导致 1993～2003年 中国工业全要素生产 率的平均增长率为负增长。这与Chert等(1988)、李 京文等(1992)、李小平等 (2005)的研究结论类似 ， 即改革开放以来，TFP对中国工业增长的作用非常 有限，对于大部分行业而言 ，仍然以要素投入为主， TFP并不是产出增长的主要来源。 表 1中国工业Ma1mqui St生产率指数及其分解 (1 993—2003) Malmquist 科技进步 技术效率 纯技术效率 规模效率 年份 生产率指数 指数 变化指数 变化指数 指数 199 1993 0．678 0．602 1．126 1 057 1．065 1995-1994 0．882 0 893 0．988 0，993 0．995 1996～1995 1 021 l_068 0．956 0．991 0．965 1997-1996 0．978 0．976 1 002 1．044 0．960 199 1997 l_057 0．944 1 l19 1．005 1．114 1999-1998 1 041 1 022 1．019 1．025 0 995 2000--1999 1 l19 1 126 0．994 0．993 1．001 2001～2000 1．049 1．038 1 011 1．014 0．996 2002--2001 1．114 1．119 0 996 1 000 0．995 2003～2002 1．109 1．146 0．968 0．987 0．980 平均值 0．995 0 979 1．0l6 1．0II 1．006 — 85 — 维普资讯 http://www.cqvip.com 技术进步能提高能源效率吗? 中国产业发展论坛 其中值得引起注意的是，1998年之前，全要素 生产率和科技进步的增长率多为负值(科技进步增 长率为负并非指科技退步，而是科技术进步速度减 缓之意)，此后明显上升，持续为正；而技术效率变 化指数、纯技术效率变化指数和规模效率指数的增 长率则恰恰相反，1998年之前多为正增长，此后以 负增长为主。笔者认为，出现这种现象的原因是 ：中 国的经济建立在一个市场规范度较低、产业结构不 合理、管理水平低下、制度安排不完善、科学技术落 后的基础之上，因此在经济发展初期，技术效率提 升的空间较大 (这与 20世纪 70年代末 80年代初 期农村经济体制改革对劳动生产率产生显著正向 影响类似)，但随着经济体制改革向纵深发展，市场 逐渐完善，技术效率改进的空间减小。相对而言，正 是经济发展初期较高的技术效率“掩盖”了科技进 步的贡献；随着技术效率的逐渐下降，工业增长逐 Malmqui~生 科技 莲 技术效率 纯技术效率 规模效 产率指数 步指 孜 变化指数 变化指数 率指数 煤炭采遴业㈣ 0．979 n974 1．0o5 1 018 0，988 煤炭工业 非金属矿采选业ffi6) O．991 O．992 0．999 1 0．999 煤炭工业平均 0．985 0983 1 002 1．0o9 O．994 石油和天然气开采业㈣ O．987 0．961 1．O27 1．O47 0．98 石油加工业及炼焦岬 1 9) O．93 0．933 O-997 1 0．997 石油工业 电力蒸汽热水生产供直 }B5】 0．955 0．989 O．966 0．975 O．99 煤气的生产和供应业(m6) 1 056 1．033 1．022 1-o24 0．998 石油工业平均 0．982 O．979 1D03 1．O12 0．991 黑色金属矿采选业㈣ l_o27 lm5 l-022 l肿8 1．013 有色金属矿采选业㈣ 1．O47 0．994 1．O54 1．O43 1-01 冶金工业 黑色金属冶炼压延加工(H26) 0．976 0．976 1 1 1 有色金属冶炼压延加工O 7) 0973 0．972 1 0987 1．014 冶金工业平均 1．oo6 0．987 1l019 1．O1 1．0o9 食品加工业(H7) O．989 0．957 1．O34 1．O27 1．O07 食品制造业0t8) 1．o03 0．973 1．O31 1-028 1．002 食品工业 饮料制造业(I-19) O．99 O．982 1∞9 1 027 0．982 姆勒 Ⅱ工业mlO) 0．985 0．997 0．988 1．o03 0．986 食品工业平均 O．992 0977 1．016 1-021 0．994 11) 0965 0．958 1．O07 1．O17 O．99 月殴 弛纤维制品 l2) 0-q8 0968 l_0I2 l∞9 1．003 纺织工业 皮革毛皮羽绒制品业 13) O．993 O．954 1．O41 1．o03 1．038 纺织工业平均 0．979 O．96 1．02 1．O1 1．O1 木材加工 攀陈草研14) 1．047 1．025 1O21 1．0o6 1．015 森林工业 家具制造业 15) 1．052 1．0o9 1 O42 1．017 1．O24 森林工业平均 1 O5 1 017 1．032 1．012 1 O2 造纸及纸制品业m16) 097 0．959 1-0l1 1 o05 1 oo5 印刷业 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 媒介复制 17) O．982 O．984 O．998 1．oo6 O．992 造纸工业 文教讨唷用品制造业m18) 0．997 0．971 1．O27 0．999 1．028 造纸工业平均 0．983 0．971 1-012 1．o03 1．o08 化学原料及化学制品ffr~o) 0．995 0977 1 0l8 1．014 1．004 医药制造业(ml1 0．972 0．968 1．0o5 0．996 1．o08 化学纤维制造业(I-I22) 1 0．962 1-039 1．O24 1．O15 化学工业 橡胶制品业(m31 0．967 o．963 1．∞5 1．0o9 0．995 塑料制品业(m4) O-984 O．965 l 1 1l伽6 1-013 非金属矿物制品业(}I25) 0．991 0．999 O．992 1．004 0988 化学工业平均 O．985 0．972 1．013 1．0o9 1 004 金属制品业O 8] 1 o03 0．989 1．014 1．O07 1．O07 普通机饿制造业 29) 1．004 0．986 1-019 1．O14 1．∞5 专甩设备制造业(n30) O992 0．977 1．015 1．017 0．998 交通运输设备制造业(n31) O．989 0．976 1．013 1 1．O13 机械工业 电气机械及器材制造(H32) 1．o01 O．98 1-021 1．o02 1．019 电子及通信设备制造(H33) 1．036 0．979 1．058 1 1．058 仪器仪表文化办公机械ffi341 1．037 0．987 1-051 1．035 1．O15 机械卫 均 1．0o9 O．982 1．O27 1．Ol1 1．O16 35个工、【 行! 平均 0．995 0．979 ll0l6 ll0ll lJ)o6 — 86 一 渐转向以科技进步为主的发展道路，科技进步 指数逐年上升。据此，笔者猜测 ：随着市场化程 度的进一步深入，科技进步对工业增长的作用 继续加大，而技术效率的贡献相对降低。 分别对 9类工业进行 Malmquist的分解结 果(表 2)表明：各类工业全要素生产率增长存 在显著差异，且影响全要素生产率增长的原因 也不相同。具体而言： (1)全要素生产率增长为负的工业类型 有：煤炭工业(一1．5％)、石油工业(一1．8％)、食 品工业(一0．8％)、纺织：【业 (-2．1％)、造纸工业 (一1．7％)和化学工业(一1．5％)。其中平均变化率 下降最多的是纺织工业，最小的是食品工业。全 要素生产率增长为正的工业类型有 ：冶金工业 (0．6％)、森林工业(5．0％)和机械工业(0．9％)。 (2)全要素生产 率增长为负的工业行业 中，科技进步为负而技术效率变化也为负的行 业包括 ：非金属矿采选业 、石油加工业及炼焦 业 、电力蒸汽热水的生产和供应业、烟草加工 业 、印刷业记录媒介的复制 、非金属矿物制品 业。这些行业 1993—2003年的全要素生产率增 长为负的主要原 因是科技进步和技术效率的 同步下降。 (3)全要素生产率增长为负的工业行业 中，科技进步变化为负而技术效率变化为正的 行业包括 ：煤炭采选业、石油和天然气开采业 、 食品加工业、饮料制造业、纺织业、服装及其他 纤维制品制造业 、皮革毛皮羽绒及其制品业 、 造纸及纸制品业、文教体育用品制造业、化学 原料及化学制 品制造业 、医药制造业、橡胶制 品业 、塑料制品业、专业设备制造业、交通运输 设备制造业。这些行业 1993～2003年技术效率 均有不同程度提高，但科技进步变化下降的幅 维普资讯 http://www.cqvip.com 度超过技术效率增长的幅度 ，最终表现为全要素生 产率增长为负。 (4)全要素生产率增长为正 的工业行业 中，科 技进步变化和技术效率均为正的行业包括 ：煤气的 生产和供应业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采 选业 、木材加工及竹藤棕草制品业、家具制造业。这 些行业的全要素生产率的增长来自科技进步和技 术效率共同的推动。 (5)全要素生产率增长为正的工业行业中，科 技进步变化为负而技术效率为正的行业包括：有色 金属矿采选业、食品制造业、金属制品业、普通机械 制造业、电气机械及器材制造业、电子及通信设备 制造业、仪器仪表文化办公机械制造业。这些行业 全要素生产率的增长主要来自技术效率的提高。 四、技术进步影响能源 效率的计量分析 Malmquist指数把各行业的技术进步分解为科 技进步率、纯技术效率和规模效率 3个部分，为深 入分析技术进步对能源效率的影响提供了可能。我 们将 35个行业各年的科技进步、纯技术效率和规 模效率值作为解释变量，以各行业的能源生产率为 被解释变量，估算技术进步与能源生产率的关系。 尝试解决如下问题 ：技术进步是否促进能源效率提 高?3个部分分别的作用如何?是否动态变化? 根据 Malmquist指数方法原理，科技进步、纯技 术效率和规模效率均是指与上年比较的相对值 ，因 此被解释变量也采用 当年能源生产率与上一年能 源生产率的比值，即能源生产率指数来表示。另外， 由于只有 1994~2003年共 1O年的时间序列数据 ， 单个行业的回归分析可能会因为 自由度过低而导 致回归结果不够显著。此处仍然按 9大类工业分别 进行面板 回归。 表 3工业部门技术进步影响能源生产率的回归结果 POa D I1)⑩ RA Ⅱ)0M Fa 解释变量 系数 ● 系数 ● 系数 ● 系数 ● slg slg slg slg C -0．9648 0．000 -0．831 n001 ．0．9648 n000 ．8753 0．000 TP 0．4479 O．000 Q4= 90 O．000 0．44 79 Q000 0．4138 O．000 PC 0．8795 0．000 0．8876 0．000 0．8795 0000 0．9480 0．000 SC 0．J7018 0．000 n5796 n000 n7018 0．000 0．5789 n000 OBS 350 350 350 350 主要指标 8851 F(3312)=124．64** X0) =382．29 ×0)z=742．14 注：sig为对应系数等于零的概率，也即解释变量的显著性水平。 OBS为进入计量回归的样本个数。 《管理世界》(月刊) 2006年第 10期 在分类讨论之前 ，笔者出于兴趣尝试将 35个 行业一起进行面板回归。由于各种面板模型和计量 方法都有其特定的适用条件，只能根据计量结果的 具体情况和检验指标加以选择 ，表 3给出了几种主 要模型和计量方法的回归结果。从中可以看出，聚 合回归(POOLED)、固定效应回归(FIXED)、随机效 应 回归 (RANDOM)和可行的广义最小二乘 回归 (FGLS)的结果非常相似，系数符号完全相同，所有 系数符合均为正且通过了 1％的显著性检验。据此 可以判断：1994-2003年期间，中国工业整体而言， 技术进步对能源效率具有显著促进作用，但技术进 步各部分的作用并不一致，科技进步率、纯技术效 率和规模效率每上升一个百分点，分别会带动能源 生产率上升0．4％、0．8％-0．9％、0．5％-0．7％，“软”技 术进步的作用要大于“硬”技术进步的贡献。 分别对 9类工业进行面板数据的回报，回归结 果见表 4。对 9类工业 回归模型的选择上，本文根据 系数的符号、系数的显著性检验、模型的检验值综 合确定。煤炭工业PC系数和食品工业的SC系数均 为负值，且不能通过20％的显著性检验，因此剔除。 纺织工业和化学工业的 SC系数均在 20％的显著性 水平上通过检验。造纸工业的TP系数、PC系数和 SC系数的系数检验均不显著(30％～55％显著性)。 根据表4，可以得到如下基本结论： (1)总体上看 ，所有类型工业的科技进步对提 高能源效率均有显著贡献，但贡献程度要明显小于 纯技术效率的贡献 ，接近或略小于规模效率的贡 献。如果合并纯技术效率和规模效率为技术效率， 则科技进步的贡献低于技术效率的贡献。这一点与 把 35个工业行业共同进行分析的结果一致。这个 结果给予的启示是 ：首先 ，1994～2003年期间，中国 工业部门的技术进步能够有效地促进能源效率的 提高；其次，技术进步对能源效率提升的贡献更多 的来 自技术效率的贡献 ，科技进步的贡献要低于技 术效率的贡献；第三，在提高工业部门能源使用效 率的途径上，依靠科技进步依然有较大的潜力。 (2)煤炭工业的纯技术效率系数为负，不具有 经济意义，故剔 除。重新回归的结果显示科技进步 对于能源效率的弹性系数要高于规模效率系数 ，也 是 9大类工业中唯一的科技进步系数高于其他系 数的工业类型。但由于回归的样本量较小 ，变量自 一 87 — 维普资讯 http://www.cqvip.com 技术进步能提高能源效率吗? 中国产业发展论坛 由度较低 ，回归结果可能存在一定偏差，方程回归 的拟合优度也不高(0．704)，只能基本反映科技进步 与技术效率对煤炭工业能源效率的影响。 (3)冶金工业 、食品工业 、纺织工业 、森林工业、 化学工业的科技进步的贡献均明显小于纯技术效 率的贡献 ，说明这些工业行业在 1994-2003年期间 的结构调整、管理优化等对促进能源效率提高有积 极的作用，但相比之下，科技进步在促进能源效率 提高上并没有表现出一般认识上的价值 ，影响度过 低 ，这一方面表明过去的时段内这些工业的科技投 入可能相对不高，另一方面也反映出依靠科技进步 提升能源效率任重而道远。 (4)比较而言，石油工业和机械工业的科技进 步对能源效率的弹性系数明显高于其他工业类型， 且科技进步贡献率与技术效率贡献率基本接近。说 明这两个工业类型的行业 比较注重科学技术在产 业发展中的应用 ，同时加强行业的结构调整优化 ， 积极促进行业走集约化道路。但两者也明显区别 ： 石油工业的科技进步系数中等，纯技术效率系数较 低，规模效率系数相对较高。由于在统计中新设备 购置等往往计入科技投入，因此石油工业的科技进 步系数和规模效率系数较高在一定程度上反映了 中国石油工业依然沿袭传统的数量取胜的发展道 路；而纯技术效率很低表明中国石油工业发展过程 中存在制度 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 合理性差、管理水平低下等诸多问 题。未来发展中除了继续加强科技创新外，重点提 升石油工业的“软”技术能力应当得到充分的重视。 表 4各工业类型技术进步影响能源生产率的回归结果 工业类型 0BS 回归模型 TP系数 PC系数 SC系数 主要检验指标 煤炭工业 20 p00LED O．5391“‘ 0．4423’’’ ．7035 石油工业 40 F 0．7942“‘ 0．3012’ 0．9445‘‘ X(3)2 144．45”‘ 冶金工业 40 FI丑 0．1989“ 0．9134‘‘‘ 0、6788“ x( =l36 30．．． 食品工业 40 FD匝D 0．4008‘’’ 0．9721 F(333)=43．05⋯ 纺织工业 30 RANDOM 0．6748”’ 1 ． 4693‘‘‘ 1 ． 0163‘‘ X(3)2 120 ． 23⋯ 森林工业 20 FI丑 0．4692~ 2．6555⋯ 2．2106“’ X(3)2=127．33⋯ 造纸工业 30 FD匝D 0．O476 0．7534 0．1o77 X∞‘=11．78 化学工业 60 FI丑 0．4503’‘’ 09644“‘ 0．5369"‘ X(3)2~146．55‘” 胡械工业 70 RANDOM 1．1366"’ 1．8742‘‘‘ 1．9680“’ X(3)2=16020”‘ 著；#指 20％水平显著；OBS为进入计量回归的样本个数；随机效 应模型中采用 GLS方法进行估计；FGLS模型中的设定形式包括 截面单元异方差且不相关；森林工业面板内部时间序列为一阶白 回归 AR(1)形式。 表 5机械工业技术进步影响能源生产率的分时段回归 (5)机械工业的科技进步系数在所有 9类工业 中最高，纯技术效率系数和规模效率系数也是最高 之一 ，且三者较为接近。从机械工业的构成来看，包 括了金属制品业(H28)、普通机械制造业(H29)、专 用设备制造业(H30)、交通运输设备制造业(H31)、 电气机械及器材制造业(H32)、电子及通讯设备制 造业 (H33)、仪器仪表及文化办公用机械制造业 (H34)。其中H32、H33和 H34都是当前被认为“科 技含量高 、经济效益好、环境污染小”的新型工业 。 回归结果基本符合机械工业的这些特征，比如科技 进步系数明显高于其他工业类型，体现了机械工业 科技含量(相对)较高的特质；作为现代工业的机械 工业采用的管理模式、制度设计、人力资源水平也 高于其他工业类型，因此机械工业的纯技术效率系 数和规模系数也相对较高。 (6)另外 ，前文曾经猜测 ：随着行业的发展和制 度的不断完善，科技进步对提高能源效率的作用逐 渐增强，纯技术效率和规模效率的贡献会逐渐减 小。此处笔者选取最具科技代表性的机械工业为样 本再次论证该猜测。保留机械工业中最具有科技含 量的电气机械及器材制造业 、电子及通讯设备制造 业 、仪器仪表及文化办公用机械制造业 ，剔除其他 几 个行业 。并将 3个行业 分为 1994-1998年 和 1999～2003年两个时段进行回归分析。回归结果如 表5，从变量系数值来看，所有系数值都较大，进一 步印证 了的解释。而从两 个时间段的结果比较来 看，科技进步系数明显提高，纯技术效率系数和规 模效率系数不同程度下降，且在第二时段科技进步 对提升能源效率的贡献超过了纯技术效率和规模 效率的贡献。前文的猜测得到验证。 五、结论与启示 通过把 35个工业行业的技术进步的分解结果 与能源生产率进行计量回归分析，可以得到以下几 点结论与启示 。 l，提高能源效率源于两类因素：产业结构调整 和技术进步。前者的作用已经为众多理论与实践所 证实，至少在有限条件下可以成立。后者因为技术 时间段 OBS 回归模型 TP系数 PC系数 SC系数 组间 F统计 199 1998 15 R N^DOM 1．7872‘ 2 7580“’ 2 ． 1378⋯ 0 ．996 x。 =127．5o．．． 199 也003 15 R N^DOM 2．2911⋯ 20070"“ 1 ． 5229"’’ 0 ． 999 x。 = 133．31⋯ 一 88 一 进步对能源消费存在回报效应 ，因而缺乏经济 层面的研究 ，更多的是工程技术专家对能源物 理效率给予了关注。 维普资讯 http://www.cqvip.com 2．对 35个工业行业的Malmquist生产率分解 显示：1993～2003年期间，技术进步(全要素生产率) 对中国工业增长的作用十分有限 ，对于大部分行业 而言，TFP并不是产出增长的主要来源。但是，基于 面板数据的计量分析表明：虽然技术进步对工业增 长的作用有限，但对工业能源效率具有显著的正向 促进作用。 3．技术进步对能源经济效率的促进作用更多的 来 自技术效率的贡献，科技进步的作用相对小些 。 从另一个角度而言 ，在提高工业部 门能源使用效率 的途径上 ，依靠科技进步依然有较大的潜力。 4．科技进步和技术效率对能源效率的作用随时 间动态变化。随着行业的发展和制度的完善，科技 进步对提高能源效率的作用逐渐增强 ，纯技术效率 和规模效率的贡献会逐渐减小。在尽量改善技术效 率的前提下，依靠科技进步提高能源效率应当成为 主要努力方向。 (作者单位：东南大学经济管理学院；责任编 辑：尚增健 ) 注释 ①经济增长模型中采用资本、劳动和能源三投入要素已经 为众 多 学者 所采 用 (Rashe and Tatom，1977；Ebohon，1996； Collins and Bosworth，1996；赵丽霞等 ，1998；Ayres and Warr， 2003)。 ②http：／／db．cei．gov．cn／scorpio—online／defauh．aspx。 参考文献 (1)Khazzoom，J．Daniel，1980，“Economic Implications of Mandated Efficiency Standards for Household Appliances”，Ener— gy Journal，Vo1．1，No．4，PP．21-39． (2)Bentzen，J．，2004，“Estimating the Rebound Efiect in US Manufacturing Energy Consumption”，Energy Economics，26，PP． 123—134． (3)SoLow Robert．A．，1956，“Contribution to the Theory of Economic Growth”，The Quarterly Journal of Economics，70(1)， PP．65-94[转引自参考文献(1)]． (4)Henryson，J．et a1．，2000，“Energy Efficiency in Buildings Through Information -Swedish Perspective”， Energy Policy，Vo1． 28(3)．PP．169-180． (5)Henrik Klinge Jacobsen，2000，“Technology Diffusion in Ene gy—Economy Models”， The Case of Danish Vintage Models， 21(1)，PP．43-72． (6)Caves，D．W．，Christensen，L．R．，Diewert，W．E．，1982， “The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input and 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