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【摘要】运用协整分析理论和误差修正模型定量分析技术进步对能源效率变动的影响。结果表明:长期影响而言,科技活动人员每增加1%,能源效率将会提高0.345 161%,其他因素对能源效率的影响不明显。短期影响来看,科技活动人员对能源效率的解释程度不高。说明科学活动人员投入在短期内难以提高能源效率,需要经历较长时间后方可见效。
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技术进步对能源效率变动的影响研究
2014-03-24 15:55:54 来源:2000论文网 作者:冉启英,孙慧 【 】 浏览:11次 评论:0

技术进步对能源效率变动的影响研究

 

———以新疆为例

 

冉启英,孙慧

 

(新疆大学,新疆乌鲁木齐830049)

 

【摘要】运用协整分析理论和误差修正模型定量分析技术进步对能源效率变动的影响。结果表明:长期影响而言,科技活动人员每增加1%,能源效率将会提高0.345 161%,其他因素对能源效率的影响不明显。短期影响来看,科技活动人员对能源效率的解释程度不高。说明科学活动人员投入在短期内难以提高能源效率,需要经历较长时间后方可见效。

 

【关键词】技术进步;能源效率;协整分析;新疆

 

 一、文献述评

 

近年来,关于能源效率变化的动因分析成为研究热点,涌现出一大批作品,但其研究结论亦存在分歧。分歧主要集中于:能源效率变动究竟是因部门间能源强度变化而致,还是由各部门产业结构变化而引起。

 

一种观点认为,能源效率变动的主要原因是产业转移与经济结构变化。世行(1994)提出经济结构变化成为能源效率提高的主要因素,1980—1990 年期间,能源节约中55%~65%归于结构因素,其余得益于技术进步。史丹(1999)指出,,产业结构优化是中国1978 年来能源效率改进的主要动因。王庆一(2006)

 

认为,1980—2000 年中国累计节约的能源,70%左右依靠结构变化实现,约30%靠技术进步。胡萌(2006)运用结构分解方法(SDA)分析得出,能源效率提高和工业行业结构变化共同促成工业能源强度下降,但结构变换之于能源强度的贡献率相对较高。毛如柏等(2008)强调,中国1995—2000 年能源强度下降,

 

结构节能贡献度大都为60%以上。

 

另一种观点却认为,在部门间能源强度降低中,技术效率提高的贡献率较大,而经济结构变化的作用较小。Huang(1993)用Divisia 指数方法分析得出,20 世纪80 年代中国整体能源强度降低,其中73% ~87%来源于技术进步的贡献;Sinton 和Levine(1994)用拉氏指数方法研究了1980—1990 年期间中国工业部门能耗情况,发现能源强度降低58%~85%归功于技术进步。Richard et a(l 1999)研究了 1987—1992 年中国投入产出表,认为技术进步是能源效率提高的主因,结构变化是次因。另外,Samuels et a(l 1984),Liu(1992)、Ang(1994)亦表达了同样观点。中国学者齐志新等(2006)运用拉氏因素分解法证

 

实,技术进步是能源强度下降的决定性因素。吴巧生和成金华(2006),张瑞和丁日佳(2007),王火根和沈利生(2008)等人均认为中国能源强度下降主要得益于各部门能源效率的提高(即

 

技术因素作用),结构变化对于能源强度影响较小。综上所述,国内外学者多采用因素分解法研究能源效率变动的影响因素,测算出能源效率变动的技术份额与结构份额,大致交代两者对于能效变动的贡献地位。然而,因素分解法将结构变动所不能解释能源效率的余值全部归入到技术进步,显然夸大了技术进步的贡献作用;并且其分析结论太过笼统,只能提供一个能源效率改进的模糊方向,因此这就需要借助其他方

 

法来揭示能源效率的演变机理,以便提供清晰可见的改进方向。

 

二、研究方法

 

(一)研究方法介绍

 

时间序列方法中的协整理论和误差修正模型(ECM)是分析能源效率变动的常用工具。此方法具有三大优点:第一,具备一般回归分析的功能,即通过建立能源强度与其影响因素之间的回归方程,通过数据回归得到相应结论,不仅可以形成定量结论,而且还能将更多的因素纳入到分析框架中;第二,变量之间具有长期协整关系,从而避免产生“伪回归”现象,这是传统回归分析不具备的特点;第三,误差修正模型建立短期的动态模型,可以弥补长期静态模型的不足,反映短期偏离向长期均衡修正的机制,揭示变量之间长期关系和短期关系的途径,为进行时间序列分析提供统一的分析框架。本文将以新疆为样本运用协整理论和误差修正模型(ECM)方法进行研究。

 

(二)技术进步指标的选取原则

 

“技术进步”指标体系的选取是基于以下三方面的考虑:第一,指标体系能较真实、较客观反映技术进步特征以及各组成部分的发展状况,能反映信息化、市场化下技术进步指标体系的新变化。第二,指标设计尽可能简要,相关数据便于采集,但同时要具有一定的学术研究价值,且简明易懂,便于读者利用

 

指标值作出判断,且便于政府相关决策。第三,指标体系要尽可能反映国家对于技术进步的政策性导向,避免延续片面地依赖物质(能源)投入的粗放增长方式。

 

(三)技术进步指标体系构建

 

基于上述考虑,本文参照国家科技进步综合评估指标体系及区域技术进步综合评估体系,按照科技投入、科技活动和科技活动产出,提出以下指标。

 

 三、技术进步对新疆能源效率影响效应的实证分析

 

(一)数据来源与整理

 

文中采用的变量有能源效率EF,由公式EF=GDP/EC 计算所得,单位为万元/ 吨标准煤;技术进步评价指标分别表示为X1-X8(见表1)。囿于数据的限制,本部分样本区间仅为1995—2010 年,其中数据来源为历年《新疆统计年鉴》。GDP 数据为当年价GDP。由于数据的自然对数不改变原来的协整关系,并能消除时间序列中存在的异方差现象,为此对变量取对数,分别记为lnEF、lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5、lnX6、lnX7 和lnX8。

 

(二)技术进步与新疆能源效率的平稳性检验

 

对lnEF、lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5、lnX6、lnX7 和lnX8 的原序列变量进行单位根检验。

 

表2 ADF 单位根检验结果

 

由表2 可以看出,原始水平下,变量lnEF、lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5、lnX6、lnX7 和lnX8 均没有通过5%显著性水平下的ADF 单位根检验,记为I(0)序列,即这些序列都为非平稳序列。令ΔlnEF、ΔlnX1、ΔlnX2、ΔlnX3、ΔlnX4、ΔlnX5、ΔlnX6、ΔlnX7和ΔlnX8 分别为lnEF、lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5、lnX6、lnX7 和lnX8的一阶差分,对其变量进行单位根检验。

 

表3 ADF 单位根检验结果

 

一阶差分后除ΔlnX8 的其他变量在5%的显著性水平下,通过ADF 单位根检验,都基本上达到平稳,由表3 可见,lnEF、lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5、lnX6 和lnX7 都是一阶单整序列,记为I(1)序列,满足了构造协整方程的必要条件。值得一提的是,lnX8 不是1 阶单整序列,不能与其余变量构造协整方程,因此,在下文的协整分析和误差修正模型中,将不再讨论变量ΔlnX8。

 

(三)技术进步对新疆能源效率的长期影响:协整型检验

 

运用OLS 估计方法得到技术进步与能源效率的回归方程为:

 

lnEF=7.221224+0.345161X1-0.551801X2-0.408218X3-

 

(5.393196)(1.373936)(0.037249)(-1.294921)

 

0.019837X4-0.052584X5+0.046342X6+0.104194X7 (1)

 

(-0.264652)(-0.198515)(0.542646)(1.579488)

 

R2=0.974001 F=37.46267 D.W=1.782288

 

由式1 检验结果可知,方程的可决系数为0.974 001,说明模型拟合优度好;D.W 值接近2,方程中变量不存在自相关;除了变量X1、X3、X7,其他变量的t 值都不明显,可信度低。从协整方程结果看,常数项、lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5、lnX6和lnX7 的系数分别为7.221 224、0.345 161、0.037 249、-0.408 218、-0.019 837、-0.052 584、0.046 342 和0.104 194。其中有些变量系数不符合实际经济意义。现将有现实经济意义的变量解释如下:在其他条件不变的情况下,科技活动人员每增加1%,能源

 

效率将会提高0.345 161%;技术市场成交合同金额每增加1%,能源效率将会提高0.104 194%。

 

表4 残差序列的平稳性检验

 

表4 残差序列的ADF 检验值为3.978 621,在1%、5%和10%的显著性水平下,均小于Mackinnon 临界值,拒绝H0,表明残差序列不存在单位根,是平稳序列,说明lnEF 和lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5、lnX6、X7 之间存在长期协整关系。

 

(四)技术进步对新疆能源效率的短期影响:误差修正模型

 

确定了技术进步与新疆能源效率之间存在协整关系,就意味着可以建立误差修正模型,用以反映经济变量之间短期波动的相互影响。基于上述研究结果,本部分将重点讨论科技活动人员对新疆能源效率的短期影响。

 

建立新疆科技活动人员与新疆能源效率的误差修正模型,

 

如式2:

 

DlnEF=0.052111-0.038020DlnX1t-0.820485ECMt-1 (2)

 

(3.513707)(-0.674407) (-2.331128)

 

R2=0.332669 F=2.741783 D.W=1.725761

 

在式(2)中,误差修正项的系数为负,虽符合反向修正机制,但变量lnX1 未通过了t 检验且同时结果显示,可决系数仅为0.332 669,F 值也仅为2.741 783,说明模型拟合优度差,可信度低。

 

四、结论及启示

 

第一,lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5、lnX6 和lnX7 都是一阶单整序列,但lnX8 不是一阶单整序列,因此不能与其他变量构成协整方程。

 

第二,从长期影响看,在其他条件不变的情况下,科技活动人员每增加1%,能源效率将会提高0.345 161%;技术市场成交合同金额每增加1%,能源效率将会提高0.104 194%。从短期影响来看,科技活动人员对能源效率的解释程度不高,说明科学活动人员的投入在短期内难以提高能源效率,需要经历较长时间后方可见效。

 

第三,在所有的技术进步指标中,科技活动人员与新疆能源效率的关系最密切,弹性系数为0.345 161,说明在技术进步中,科技活动人员的投入对能源效率的提高至少起到了1/3 的作用,因此,应把科技活动人员投入当作技术进步对能源效率影响的主要动力。

 

第四,科技活动人员的投入是提高能源效率最关键的环节。在今后节能工作中,加快技术进步是重点,而科技活动人员投入又是整个问题最实质的内容。人力资本可谓经济增长的主要源泉和动力,提高人的知识和技术水平对于经济增长的贡献要比物质资本的增加更重要。科技活动人员是每家企业技术创新活动中最活跃的因素,从事科技活动人员占比的增加,意味着提高了企业人力资本有机构成,这将会为企业技术进步提供必要的人才保障,进而充分发挥科学技术的转化能力,促进能源效率的提高。

 

【参考文献】

 

[1] 周勇.中国能源经济效率影响要素的理论与实证研究[D].东南大学博士学位论文,2006:111-134.

 

[2] 史丹.结构变动是影响我国能源消费的主要因素[J].中国工业经济,1999(11):38-43.

 

[3] 王庆一.我国能源密集产品单位能耗的国际比较及启示[J].国际石油经济,2006(2):24-30.

 

[4] 胡萌.再论我国能源强度降低问题[J].统计研究,2006(3):80-80.

 

[5] 毛如柏,陈清泰.中国可持续发展能源———实施“十一五”20%节能目标的途径与措施研究[M].北京:科学出版社,2008:93-100.

 

[6] Huang J.P.Industry energy use and structural change:a case study of The People’s Republic of China[J].Energy Economics,1993,15(2):131-136.

 

[7] Sinton J.E.,Levine M.D.Changing energy intensity in Chinese industry: the relative importance of structural shift and intensity change [J].Energy Policy,1994,22(3):239-255.

 

[8] Richard,Mun,Dale.Why Has the Energy-Output Ratio Fallen in China? [J].The Energy Journal,1999(3).

 

[9] Samuels et al.Potential Production of Energy cáne for Fuel in the Caribbean[J].Energy Progress,1984(4):49-251.

 

[10] W.Reitler M.Rudolph,H.Schaefer.Analysis of the Factors Influencing Energy Consumption in Industry :a Revised Method [ J ] . Energy Economics,1987(9):378-402.

 

[11] 齐志新,陈文颖.结构调整还是技术进步?———改革开放后我国能源效率提高的因素分析[J].上海经济研究,2006(6):8-16.

 

[12] 秦旭东.技术进步对陕西省能源消费影响的研究?[D].西安科技大学硕士学位论文,2006:17-20.

 

 

Tags:技术进步;能源效率;协整分析;新疆 责任编辑:admin
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