基础设施的经济增长效应与能耗效应——以电网为例，本文主要内容关键词为：效应论文,为例论文,经济增长论文,电网论文,基础设施论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言 能源基础设施是现代化生产和生活的必要支撑。作为重要的能源基础设施，电力设施与居民生活、工业生产和农业发展等各方面息息相关。 首先，电力设施为居民直接提供日常生活必需的能源服务。改善电力设施会提高电力服务水平并带动对其他商品及服务的消费升级，电力投资带动的就业和收入增长还会进一步提高居民消费水平。 其次，基础设施建设在工业化阶段具有先导作用(社科院课题组，2002)①，电力设施不但是现代化工业体系的重要组成部分，也是企业生产效率的重要决定因素。电能与其他能源相比，其优势在于能迅速实现精准控制，促进工业生产过程的机械化和自动化。良好的电力设施可提高工业生产力和工业化水平，电力设施不足则导致工业用户接入困难和频繁拉闸限电，供电质量不高会影响生产设备的运行和产品质量。 再次，电力基础设施增加有助于减少贫困。贫困总是与基础设施落后密切相关(World Bank，1994)，全球大多数无电人口生活在远离电网的偏远地区(IEA，2010)，提高电网覆盖率有助于维持和扩大对贫困人口的能源服务，从而改善他们的生活条件，提高农村电力设施水平还可以提高农业生产力，增加农业人口的收入、受教育机会和就业机会。 最后，基础设施是决定企业区位选择和生产效率的要素，因而成为投资环境的一个重要组成部分，好的投资环境能够促进经济增长和减少贫困，电力保障问题正是很多发展中国家投资环境欠佳的重要因素。 电力设施发展与能源消费增长有着交互影响。现代化的生产和生活方式意味着更多的能源消费和对城乡电气化水平的更高要求，所需要的电力投资又会带动相关制造业发展，导致工业能耗增加。电力投资还与能源资源优化配置相关。中国地域辽阔，可再生能源资源丰富，化石能源资源却与能源需求呈逆向分布。广泛覆盖、输送能力充足的电网设施可以提高能源资源的流动性，促进区域间的资源优化配置。提高电力设施的智能化水平，还会增强对新能源的接纳能力，从而以更高效、更清洁的方式提供能源服务，促进能源结构优化。 现有关于基础设施的研究大都以生产函数为分析框架，主要关注基础设施对经济增长和就业的影响。就特定能源基础设施及其与能源消耗的交互影响而言，特别是针对电网设施的研究，相关讨论较为有限。本文主要贡献有两点：其一，基于利润函数将基础设施纳入投入产出系统，考察能源消费和电网基础设施之间的关系；其二，构建了一个度量电网发展水平和利用水平的基础设施存量指标，探讨电网发展带来的能源效应和产出效应及地区差异。下文将首先进行文献回顾；第二部分构建了一个包括能源、资本、劳动和基础设施的供需理论模型；第三部分对地区电网设施的能耗效应和经济增长效应进行实证研究；最后是主要结论和政策建议。 二、文献回顾 基础设施有四个主要特征(Prud' Homme，2005)：(1)作为资本品直接用于终端消费，还作为中间投入提供生产性服务；(2)一般作为一个整体来发挥功效(如水坝、桥梁、输电线路)并且任何局部设施都不具有生产力；(3)因其寿命长、不易移动而可能对未来数十年的经济地理或区域政策产生重要影响；(4)基础设施服务有公共产品性质，市场失灵、外部性等问题很常见。基础设施在国民经济和社会发展中的重要性不言而喻，相关经济学理论研究和政策分析却长期缺位。大部分经济分析并不将基础设施单独作为一种生产要素来讨论，这意味着这类资本被当成省略变量，从而可能造成对私人资本规模收益的估计偏差。Aschauer(1989)进行了关于基础设施的开创性研究，发现基础设施对经济增长和生产率提高有显著贡献，然而其结论受到诸多质疑，特别是在计量方法和变量因果关系方面。Berndt and Hansson(1991)指出，Aschauer的模型有严重缺陷，例如忽视生产要素需求的内生性，没有考虑企业的优化行为，等等。 继Aschauer的研究之后，关于基础设施与宏观经济之间关系的文献大量出现，如Hulten(1990)、Munnell(1990)、Nadiri and Mamuneas(1994)和Morrison et al.(1996)等等。这些研究存在一些普遍问题：其一，对基础设施的概念及范畴缺乏规范统一的界定，如何定义基础设施更多时候取决于数据的可用性而非理论依据。Gramlich(1994)认为，即使在最宽泛的意义下，从政策层面区别能源、交通等“硬基础设施”和法律、教育、国防等“软基础设施”对宏观经济的不同作用也十分重要。其二，很多研究先验地设定了基础设施和经济增长之间的因果关系。然而，即使计量分析能够得出经济增长和基础设施存在正向因果关系的结论，反向因果关系依然可能存在。原因在于：经济发展快、收入水平高的地区往往拥有更多资源可用于基础设施建设；作为产出的一部分，基础设施即便不是必然促进经济增长，但相应投资增加一定会伴随着总需求和总产出的增长(Prud' Homme，2005)。 研究方法方面，大部分关于基础设施的研究采用生产函数分析，这很容易产生内生性问题。Straub(2008)指出了内生性的两种主要来源：一是省略变量造成的基础设施存量与残差项之间的相关性；二是反向因果关系。某种程度上，基础设施是内生增长的一部分(Kenneth,1998)，而基于生产函数的分析方法恰恰隐含着从基础设施到产出的因果关系假定。尽管利用固定效应模型或差分项可以解决省略变量造成的估计偏差，但不能解决反向因果关系造成的内生性问题。工具变量法是克服内生性问题的一条途径，对偶理论则提供了另一条途径。如，以成本函数代表的生产技术与生产函数的对偶关系为出发点，直接估计由成本函数推导的联立方程，就可以避免生产函数模型中解释变量的内生性问题。Berndt and Hansson(1991)利用成本函数研究了瑞典的基础设施，发现基础设施对提高私营制造业的绩效和生产力有显著影响。Nadiri and Mamuneas(1994)和Morrison et al.(1996)分别讨论了公共基础设施对美国制造业的成本结构和生产率的影响，也发现基础设施对提高生产率有正向作用。前者还认为，基础设施对全要素生产率增长的作用不是最主要的，总需求增加和要素价格上涨尤其是技术进步才是促进生产率增长的主要因素。 目前关于基础设施的主流研究方向是生产力问题。Fernald(1999)发现，公路增加会不同程度地改变工业生产率，公路投资在很大程度上解释了20世纪50—60年代美国生产率一次性增长之后的下降。Straub(2008)指出了基础设施生产力的阶段性差异：大规模基础设施的初始投资可能有很高的回报率，但追加新投资不一定还能产生同样的高回报；当基础设施建成之后，维护投资可能要比新建投资的回报率更高。Hurlin(2005)也有相似结论：当可用的基础设施存量很低时，其边际生产力与其他投资并无二致；当基本的基础设施网络初步形成，其边际生产力将明显高于其他投资；当主干网络全部形成，其边际生产力将与其他投资相近。假设基础设施有较强的外部性，Cohen and Morrison(2004)利用1982—1996年美国高速公路数据分析了这种外部性，发现公路投资不但有显著的成本节约收益，这种收益还会产生空间溢出效应。 研究发现，电力设施在促进工业生产和经济增长方面有重要作用。供电能力和供电可靠性增加提高了发展中国家制造业的全要素生产率、产出和就业(Dollar et al.,2005)。电力基础设施不足则使工业企业偏离本来的生产技术，导致企业尤其是能源密集型行业的成本增加、竞争力下降。Philippe et al.(2011)认为，电力基础设施不足将促使企业占用生产资源来建设自备电厂，从而影响企业的投资能力。电网结构薄弱、供电能力不足和供电可靠性差是发展中国家的普遍问题。Hallward-Driemeier and Stewart(2004)估计，在多数低收入国家企业因电力中断而导致的收入损失在10％以上。Fisher-Vanden et al.(2012)估计，1999—2004年间的电力短缺导致中国工业企业的生产成本增加了2％—20％。林伯强(2004)②指出，电力过剩与短缺都会带来巨大的经济成本，短缺成本远高于过剩成本，电力短缺的损失远高于解决同等短缺所需的投资。 国内学者对基础设施的研究主要见诸于近十年。社科院课题组(2002)③认为基础设施是制造业发展的必要条件而非充分条件，随着基础设施存量发生变化，特定部门边际成本的变化情形不尽相同，其中，增加电力基础设施将减少全部工业部门的生产成本。刘阳和秦凤鸣(2009)④分析了不同经济发展阶段中基础设施的适度规模和结构变化方向，认为中国的资源类基础设施(供水、供电和能源)与中、高收入国家的差距最大。刘生龙和胡鞍钢(2010)⑤利用1988—2007年面板数据验证了交通、能源和信息等三大网络性基础设施的外部性，发现能源基础设施对经济增长的溢出效应并不显著。王永进等(2010)⑥基于跨国数据的研究认为，良好的基础设施对于出口结构升级和出口技术复杂度提高有较好的解释力。张光南等(2010)⑦使用1998—2006年省际工业企业数据分析了基础设施投资的就业效应、产出弹性和投资弹性。刘秉镰和刘玉海(2011)⑧利用2004—2008年大中型制造业企业面板数据讨论了交通基础设施，发现公路尤其是高等级公路可以显著降低制造业企业的库存成本，而且不同种类的交通基础设施对于降低东、中、西部地区企业库存成本的作用不同。张军等(2007)⑨、王世磊和张军(2008)⑩分别将基础设施和政府行为之间的关系模型化，解释了中国为什么拥有良好的基础设施。前者通过实证研究发现，地方政府之间在招商引资上的标尺竞争和政府治理转型是中国基础设施投资决定的重要因素，没有分权和对地方政府的正确激励，中国很难获得如此良好的基础设施水平。后者则在理论上证明，在相对完美的激励实施机制下，地方政府官员面临的晋升政治激励是基础设施投资的一个驱动力。 三、模型 本文借鉴了Demetriades and Mamuneas(2000)和Kratena(2007)的主要思想，基于可变利润函数来推导供需理论模型。将利润函数作为模型的基点有两点好处：一是从利润函数出发并利用对偶原理推导总产出和要素需求，可以避免反向因果关系导致的内生性问题；二是中国能源基础设施基本上源于政府的公共投资，成本和价格没有完全反映建设和运营活动的本质，很难根据边际产出对这些设施提供的服务进行定价(Straub，2008)，而利润函数并不隐含根据边际产品对生产要素定价的假设。 假定生产者同时使用可变投入和固定投入，短期中只有可变投入能够灵活调整。给定私人资本及公共基础设施资本，企业选择最优产出和可变投入来实现短期利润最大化；长期中，企业通过投资来调整私人资本存量以实现长期利润最大化。将基础设施资本视为固定投入的合理性在于：(1)基础设施的寿命较长，又具有不可移动和整体性特质，尽管对基础设施服务的需求可能在短期迅速增加，但基础设施存量调整和供给增加仍需要较长时间(Prud' Homme，2005)；(2)中国的基础设施主要由政府提供，投资决策主要来自公共政策，这意味着厂商无法根据生产要求对基础设施存量进行灵活调整，基础设施的投资运营与市场机制联系较弱，因此不宜将其作为由生产者作出优化选择的生产要素。假设利润函数是关于产出价格和可变投入价格的非递增连续凸函数，考虑到固定资本形成后所提供的生产性服务可能存在滞后，假设固定投入滞后一期发挥作用，则利润函数为：
其中，P代表产出价格，W代表可变投入价格，利润函数关于P和W具有一阶齐次性。给定Z、P和W，生产者在短期内只能选择产量(y)和可变投入(x)。假定生产者为风险中性，利润最大化问题如下(Berndt and Fuss,1989)：
根据霍特林引理(Hotelling's Lemma)和包络定理(envelope theorem)，产出供给和可变投入需求分别由下列方程得到：
假设利润函数为超越对数函数(Bergman，1997；Nadiri and Prucha，1999)，则包含调整成本的可变利润函数可表示为：
假设可变投入为能源(E)和劳动(L)，固定投入为私人资本(K)和公共基础设施(G)。利润函数关于价格q具有一阶齐次性，利用劳动价格进行标准化，即
。既然基础设施投资不在生产者的决策范畴，因此只考虑私人净投资
产生的调整成本，方程(6)的具体形式为：
这说明，当K处于长期均衡水平，私人资本价格等于资本边际利润。给定G，有：
根据方程(4)、(5)和(7)，总产出供给方程和可变投入需求方程分别是：
方程(11)—(13)为待估计的投入产出系统。为节省自由度，假设中性技术进步，在各方程中分别加入一个时间变量t来表示。显然，基础设施存量将影响生产者的投入产出决策。由于模型具有动态性质，还可进一步分析基础设施的短期影响和长期影响。
分别体现了基础设施对能源需求和产出的短期影响，与之对应的短期弹性可表示为：
长期中，随着经济中的外部因素发生变化，企业将对私人投资进行调整，私人资本存量改变又会影响产出水平和可变投入需求。因此，任何外部因素都将通过两条途径来影响能源需求：一是短期对能源需求的直接影响；二是通过影响私人投资决策来改变长期私人资本均衡水平继而间接影响能源需求。能源需求关于基础设施的长期弹性是：
同理，产出关于基础设施的长期弹性是：
若将单位产出的能源消费表示为e=E/Y，即能源强度。根据方程(11)和(12)，短期中，能源强度变化可分解为：
方程(17)将能源强度短期变化归为四类因素的影响，即能源价格变化、产出价格变化、私人资本存量变化和基础设施存量变化。可见，基础设施对能源强度的短期弹性为：
同理，基础设施对能源强度的长期弹性为：
四、实证 (一)中国电网建设投资 中国电力建设在历史上存在“重发轻送”的问题，电网建设占电力总投资的比例长期低于30％。20世纪90年代末，随着长期严重缺电局面出现缓解，电力投资重点开始由电源转向电网。始于1998年的大规模城乡电网建设与改造使电网投资在1999—2002年间经历了一轮高潮，此间电网在电力投资中的比例攀升至50％以上。2002年电力体制改革促成了“厂网分开”，却未同时建立有效调节电力投资的市场机制，电力投资一度出现无序发展。其时恰逢中国经济进入新一轮重化工业大发展，电力短缺再现，这为增加发电能力提供了良机，电源建设随之一哄而上，电网建设却未引起足够重视，电网投资比例重跌至30％左右。中国85％以上的电力直接用于生产活动，没有一张有效电网提供足够输送能力，庞大的新增发电能力将无法得到有效利用，将导致电力“软短缺”(林伯强，2004)(11)。 中国的电网投资规划和审批由行政控制。电力体制虽几经改革，与电力建设相关的资源大部分仍通过中央计划方式进行分配，地方在电力规划、融资和管理中的作用甚微。2002年“厂网分开”是最近和迄今影响最大的一次电力改革，之后组建的国家电网公司负责管理南方五省之外的所有输电资产和区域电网之间的电力调度、清算及电网运营，南方电网公司则负责运营云南、贵州、广西、广东和海南五省的输配电业务。地方政府仅对为数不多的自供电县(市)输配电网拥有投资和管理决策权，通过独立自供电系统提供配电服务的限于少数中西部偏远地区。 电网设施水平的地区差异可由单位国土面积的输配电线路长度(电网密度)(12)来反映。以2009年为例，上海、天津和江苏是电网密度最高的三省(市)，电网密度分别达到103.88、72.91和67.58；电网密度最低的三个省(市)则是内蒙古、新疆和青海，分别为3.88、2.54和2.08。近几年，中西部电网建设速度相对较快。2002—2009年，青海、云南与山西的电网密度年均分别提高了9.01％、8.37％和7.25％，是增长最快的三省；增长最慢的是黑龙江、北京和吉林，年均增长率分别是1.95％、1.88％和1.75％。总体而言，在能源资源相对充裕但能源消费水平较低的西部省份，电网设施相对落后；在能源消费集中而资源匮乏的东部省份，电网设施较为发达。地区电网发展不平衡意味着能源资源的流动性较差，存在通过电网建设改善资源配置和解决局部能源短缺的可能性。 (二)数据来源与变量处理 方程组(11)—(13)中有较多参数需要估计，并且交叉项构成的二次项可能产生多重共线性问题，因此需要较大的数据样本，数据还要有足够变异性来提供更多信息，面板数据可以满足这些要求。样本为2002—2009年29个省(市)的地区面板数据，其中剔除了西藏，并将重庆数据并入四川。主要变量包括产出、能源消费、劳动、地区资本存量、电网设施水平变量以及关于产出、能源和劳动的价格变量。所有价值变量均为2005年可比价。 1.构造基础设施指标 统计资料没有提供现成的基础设施指标数据，文献则对基础设施有多种定义和衡量方法。有必要详细说明基础设施的度量及其指标构造。 常见的基础设施指标有货币值指标和实物指标两类。前者通常对各类基础设施的资本价值进行直接加总，来得到基础设施资本存量。有些情况下，从统计资料很难获取这类价值数据，这也是对发展中国家基础设施研究较少的主要原因之一。而且，无论使用哪一种基于货币值的基础设施指标，都有无法避免的重要缺陷(Pritchett，1996)。投资成本往往偏离真实价值，使得投资流量累积无法正确反映真实有效的基础设施资本存量；公共基础设施项目实施过程的低效率特征也会导致实际成本偏离经济成本，使基于投资数据来估算基础设施资本存量出现高估偏差。张光南等(2010)(13)将“电力热力的生产和供应业”、“燃气生产和供应业”、“水的生产和供应业”和“交通运输行业”等四个行业的资本存量数据直接加总作为基础设施存量数据，这一指标构造方法忽略了一个问题：国内统计资料中的工业固定资产原值或净值数据为按现价计算的各年新增固定资产逐年累加，未考虑价格变动因素，不宜直接作为资本存量数据。比较准确的估计方法是利用永续盘存法来估算基础设施资本，这样又出现了初始期资本存量和折旧率的估算问题，而这两个指标的估算对基础设施的货币估值结果都会有较大影响。 实物指标则需考虑采用单一基础设施指标还是构造一个综合指标。如果要构造综合指标，因度量单位不同，对各种实物指标无法进行简单算术加总。一些研究者运用主成分分析法将各种基础设施综合为单一指标(张军，2007(14)；刘阳和秦凤鸣，2009(15))，但这样一来又无法区分不同基础设施的影响。 为克服上述指标及其构造方法的缺陷，得到较为准确的基础设施存量数据，本文使用单一实物指标，以电网设施水平来反映能源基础设施的发展水平。为了消除地域面积因素的影响，仍采用前文介绍的地区“电网密度”作为电网设施水平指标。为反映基础设施的真实利用水平，又以“利用率”来调整基础设施存量(Hulten，1990)，调整公式为G=τg，g为实际电网密度，τ代表调整系数(反映基础设施利用率)，对于τ，国外文献一般使用“产能利用率”，而国内统计资料没有该指标。考虑到发电设备的利用水平越高，电网利用率相应越高，本文以“发电机组利用小时数”来构造基础设施利用率指标。将各省发电利用小时数最高的一年标准化为1，代表当年该省电网利用率达到最高，各省其他年份的发电小时数与各省最高值之比为利用率。 2.其他变量的指标构造和数据来源 地区资本(K)：利用永续盘存法估算地区资本存量。估算该指标需要四类数据：基期资本存量、投资、投资价格指数和资本品折旧率。张军等(2004)(16)已估算出1952年可比价1952—2000年地区资本存量和以1952年价格为基期的2000年固定资产投资价格指数，复旦大学中国经济研究中心数据库又将地区资本存量数据更新到2005年。根据该数据库提供的1952年可比价地区资本存量数据和张军等(2004)的固定资产投资价格指数，本文在上述研究基础上估算了1999—2005年的2005年可比价地区资本存量，并利用永续盘存法将地区资本存量数据更新到2009年，估算公式为：
，K代表资本存量，
为可比价新增固定资产投资，
为折旧率。折旧率采用张军等(2004)的结果(9.6％)，固定资产投资用固定资产投资价格指数进行平减。分省固定资产投资及固定资产投资价格的原始数据来自《中国统计年鉴》和《中国固定资产投资统计年鉴》。 产出(Y)和产出价格(
)：以地区国内生产总值(GDP)为产出指标，产出价格使用GDP平减指数。根据2005年分省GDP数据和GDP增长指数可得出分省2005年可比价GDP，再与当年价GDP相比可得到GDP平减指数。相应原始数据来自《国家统计年鉴》。 能源消费(E)及能源价格(
)：以“地区能源终端消费”作为能源消费指标。由于已将电网基础设施作为一种固定投入，电网发展水平又与电力消费高度相关，为避免可能由此导致的能源消费与基础设施变量之间的共线性问题以及两者对利润函数的重复影响，在能源消费中扣除电力消费。具体做法是，根据能源折算系数将地区电力消费折算为标准煤，将折算后的电力消费在地区能源消费中扣除，剩余消费即地区能源消费。能源消费数据和折算系数来自《中国能源统计年鉴》。能源价格指标使用分省“燃料动力类购进价格指数”，数据来自《中国统计年鉴》，由于2007年该指数存在数据缺失，利用相邻年份数据插值计算。 劳动(L)及劳动价格(
)：以职工人数作为劳动人数(年中数)，数据来自国家统计局数据库“按登记注册类型分职工人数”年度统计，该数据库提供了分省国有单位、城镇集体单位和“其他”三类口径职工人数，由三类数据加总得分省职工人数。当原始数据为年底职工人数时，以上年年底和本年年底数据的算术平均值作为本年职工人数年中数。劳动价格为“职工平均实际工资指数”，根据《劳动统计年鉴》和《中国统计年鉴》的原始数据折算为以2005年为基年的工资指数。 (三)参数估计结果 对方程(11)—(13)添加误差项进行联立估计。样本为面板数据，似不相关法(SURE)可同时考虑异方差和不同方程残差项的同期相关，因此采用SURE对参数进行系统估计。考虑到地区差异，又对各方程均添加省份虚拟变量。表1报告了估计结果。为检验对基础设施指标进行利用率调整是否会显著影响模型的稳健性，也使用未调整的基础设施指标进行了估计。表1第2—4列是基于利用率调整的基础设施指标的估计结果，后三列是基于未调整指标的估计结果。两个结果中，大部分参数的估计值很接近，除了能源方程的变量G，其他参数的符号完全一致，可见模型有较好的稳健性。后文分析仍采用基于利用率调整指标得到的结果1。估计参数大多达到显著水平，尽管有少数变量的估计参数在统计上不显著，但从拟合优度指标(调整的
)来看，各方程拟合良好，估计方程总体上是有效的。
有研究表明(张光南等，2010)(17)，基础设施存在网络效应，基础设施达到一定规模和形成网络后将产生更为显著的效应。本文关于劳动方程的估计结果证实了这一观点，其中基础设施的二次项系数显著为正，说明随着电网密度增加，其边际就业效应加大，反映出电网投资的就业效应有网络效应和规模报酬递增的特点。 (四)结果分析 1.弹性 根据估计参数可以计算出GDP和能源消费关于电网密度的短期弹性和长期弹性，表2给出了这四个弹性的地区平均值。
为正，说明电网投资增加和经济增长是一致的。电网投资会带动输变电设备、钢铁、水泥、建材等相关上游行业的发展；输电能力提高会促进能源资源在地区间的流动，从而既增加了对能源资源富集地区的资源利用，又保障了能源集中消费地区的稳定供应，这些对经济增长的影响都是正向的。
均为正，说明能源消费随着电网设施发展而增加，这也不意外。首先，电网建设本身就是一个能源消费过程；大规模基础设施投资还会带动建材、钢铁、水泥等高耗能工业增长，间接刺激能源消费；电网建设还会扩大电网覆盖率，使更多人口能够享受到能源服务；电网建设也为一次能源被就地转化后送出提供了更多机会，提高偏远地区能源资源的可用性；最后，电网投资往往包括电力设备更新改造和电网智能化水平增强，为可再生能源和分布式能源的兼容利用提供了更大可能性。上述各方面都意味着能源消费增加。 地区GDP和能源消费关于电网密度的短期弹性均高于长期弹性，这一结果可以从能源运输瓶颈减弱和电网的直接作用向间接作用转化等两方面来加以解释。一方面，由于能源运输系统薄弱，东部能源消费缺乏充分的供给保障，中西部能源又难以进行集约化开发和外运。电网新增输送能力一旦形成，原本受输送瓶颈压制的产能和消费能力得以释放，导致能源消费上升。同时，能源运输瓶颈明显时，新增电网对地区能源消费和经济增长有较高的边际影响；随着电网设施逐渐趋于完善，输送约束减弱，电网投资的边际影响将减弱。另一方面，电网投资通常需要数年完成，对能源消费的刺激和对设备制造业、建筑业及施工等相关服务业的直接拉动主要表现在工程建设期间；电网建成以后，这些直接拉动效应基本消失，其功能转为以能源输送和资源配置为主，对能源消费和经济增长的影响是间接的，因而长期弹性较低。 这些弹性在地区之间存在明显差异。总体而言，同等幅度的电网密度增加，对西部GDP的影响更大，对中部影响最小；对东部能源消费增长的影响最大，西部次之，对中部影响最小。电网密度每增加一个百分点，短期东、中、西部的地区GDP分别平均增长0.251、0.162和0.306个百分点，长期东、西部的GDP增长均为0.049个百分点，中部则为0.026个百分点；短期东、中、西部的能源消费分别提高0.280、0.104和0.115个百分点，长期则分别提高0.097、0.043和0.047个百分点。从全国平均水平来看，GDP关于电网密度的短期弹性和长期弹性分别是0.241和0.042，能源消费关于电网密度的短期弹性和长期弹性分别是0.174和0.065。短期中整体上电网投资的经济增长效应强于能耗效应，长期则反之。这意味着，若其他条件不变，随着电网设施存量增加，短期中全国能源强度会下降，长期看仍略有提高。 2.电网投资带来的产出变动和能耗变动 2002—2009年，东、中、西部地区电网密度年均分别增加了0.81％、0.80％和1.36％。西部电网建设速度相对更快，主要得益于“西电东送”工程的实施。表3列出了各地区因电网投资产生的年均产出变动和能耗变动。电网投资使东、中、西部的地区GDP短期增长了1.522％、1.007％和1.678％，从长期影响看，则分别增长了0.341％、0.163％和0.273％。东、中、西部地区的能源消费短期平均提高了1.717％、0.624％和0.652％，长期则分别提高0.535％、0.254％和0.266％，显然东部地区因电网加强而带来的能源消费增长最快。三个地区能源强度的短期变化分别为-0.090％、-0.383％和-1.026％，长期变化分别为0.484％、0.092％和-0.008％。在多数省份短期能源强度出现下降，长期中仅有山西、贵州、青海、宁夏出现下降。可见，加强西部电网建设，有可能在保障经济增长的同时抑制整体能源消费增长过快。
3.能源价格对能源消费的调节作用 表4给出了各省能源需求价格弹性的平均值。能源需求价格弹性短期均为正，而长期弹性为负，说明能源价格扭曲在短期有明显体现，但能源价格对需求的调节作用在长期仍会逐渐显现。这一结果的原因可能在于：中国电力价格受到严格管制，但本文终端能源消费中剔除了电力，能源消费只包括煤炭、原油、天然气和少量可再生能源。中国的原煤和原油定价机制已基本市场化，天然气虽然执行政府指导价，但消费份额较低。与其他研究相比，本文样本数据体现的能源价格扭曲程度比较低。此外，样本期为2002—2009年，政府此间在能源市场化方面做了诸多努力，包括电价多次调整、成品油定价机制改革、资源税改革等，这些措施也一定程度减少了价格扭曲。长期来看，持续的能源价格上涨会增加经济运行成本，为生产和消费提供直接的节能动力，节能产品和能源替代产品的技术创新也会随着能源价格持续走高而逐渐出现。于是，价格对需求的调节作用在长期仍会显现。
五、结论和政策建议 本文以电网为例研究了基础设施对地区经济增长和能源消费的影响，主要发现是：(1)电网基础设施加强促进了地区经济和能源消费的增长，地区GDP和能源消费关于电网密度的短期弹性均大于长期弹性。(2)同等幅度电网密度增加使得西部地区经济增长幅度最大，中部经济增长幅度最小；使得东部能源消费增长幅度最大，西部次之。(3)电网投资在短期中的经济增长效应强于能耗效应，造成地区能源强度下降；长期中，西部地区的经济增长效应仍强于能耗效应，东、中部则反之，加强西部电网建设利于抑制整体能源消费增长过快。(4)尽管存在能源价格扭曲，但能源价格上涨对能源需求的抑制作用在长期仍会显现。 中国需要建设大规模能源基础设施以保障经济社会发展。电网是能源基础设施的重要组成部分，对电网投资应结合经济发展和能源效率来统筹考虑。电网提供的能源服务具有公共产品的一些特性，电网规划需要政府干预。为了在保障能源需求和经济增长的同时减缓整体能源消费增长过快，电网投资应该向中西部尤其是西部地区适度倾斜，电网投资优化是控制能源消费总量的一个重要方面。需要注意的是，只要是市场定价，能源需求在经济意义上就是合理的，能源价格扭曲模糊了“合理需求”的界限。就此而言，在未实现能源市场定价的现实下，很难确定一个有经济意义的基准来界定合理的能源需求总量以及相关调控政策的效果。简言之，市场化的能源价格才是抑制能源消费增长过快的根本途径和长效机制。 注释： ①社科院课题组，《基础设施与制造业发展关系研究》，《经济研究》，2002年第2期，第37—48页。 ②林伯强，“电力短缺、短期措施与长期战略”，《经济研究》，2004年第3期，第28—36页。 ③社科院课题组，“基础设施与制造业发展关系研究”，《经济研究》，2002年第2期，第37—48页。 ④刘阳、秦凤鸣，“基础设施规模与经济增长：基于需求角度的分析”，《世界经济》，2009年第5期，第18—26页。 ⑤刘生龙、胡鞍钢，“基础设施的外部性在中国的检验：1988—2007”，《经济研究》，2010年第3期，第4—15页。 ⑥王永进等，“基础设施如何提升了出口技术复杂度”，《经济研究》，2010年第7期，第103—115页。 ⑦张光南、李小瑛、陈广汉，“中国基础设施的就业、产出和投资效应——基于1998—2006年省际工业企业面板数据研究”，《管理世界》，2010年第4期，第5—15页。 ⑧刘秉镰、刘玉海，“交通基础设施建设与中国制造业企业库存成本降低”，《中国工业经济》，2011年第5期，第69—79页。 ⑨张军等，“中国为什么拥有良好的基础设施”，《经济研究》，2007年3期，第4—19页。 ⑩王世磊、张军，“中国地方官员为什么要改善基础设施?——一个关于官员激励机制的模型”，《经济学》(季刊)，2008年1月第7卷第2期，第384—399页。 (11)林伯强，“电力短缺、短期措施与长期战略”，《经济研究》，2004年第3期。 (12)电网密度公式为：国土面积内35KV及以上输电线路回路总公里数/省(市)地区国土面积，单位为km/100km[2]。国土面积数据来自中国科学院地理科学与资源研究所“人地系统主题数据库”，输电线路数据来自《中国电力统计年鉴》和国家电监会“全国电力可靠性指标”。 (13)张光南等，“中国基础设施的就业、产出和投资效应——基于1998—2006年省际工业企业面板数据研究”，《管理世界》，2010年第4期，第5—15页。 (14)张军等，“中国为什么拥有良好的基础设施”，《经济研究》，2007年3期，第4—19页。 (15)刘阳、秦凤鸣，“基础设施规模与经济增长：基于需求角度的分析”，《世界经济》，2009年第5期，第18—26页。 (16)张军、吴桂英、张吉鹏，“中国省际物质资本存量估算：1952—2001”，《经济研究》，2004年第10期，第35—44页。 (17)张光南等，“中国基础设施的就业、产出和投资效应：基于1998—2006年省际工业企业面板数据研究”，《管理世界》，2010年第4期，第5—15页。
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基础设施的经济增长效应与能源消耗效应&以电网为例_电力论文
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