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，本文主要内容关键词为：结构调整论文,改革开放论文,技术进步论文,效率论文,因素论文，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。
中图分类号：F206 文献标识码：A 文章编号：1005-1309(2006)6-0008-09
一、引言
改革开放以来，我国的经济持续高速增长，1978年到2004年我国GDP年均增长率为9.6%①；与此同时，我国的节能工作取得了突出成绩，能源效率②提高很快，从1978年到2004年，我国单位GDP能耗下降了67%，以相对较少的能源消费支撑了经济增长，“能源消费翻一番，GDP翻两番”。
尽管纵向来看，我国能源效率提高了很多，但横向来比，我国能源利用效率还比较低，和国际先进水平还有很大的差距，主要产业部门的单位产品能耗高出30%左右，单位产值能耗高的更多，能源效率还有待进一步的提高。在“十一五”发展规划中，我国首次把单位GDP能耗在五年内降低20%作为宏观政策目标，在上海、山东、山西等地的规划纲要中，这一目标已经得到体现。
通过什么途径来提高能源效率？要回答这个问题，首先需要分析过去20多年，我国能源效率持续快速提高的原因。各个产业部门的能源效率不一样，所以产业结构的调整，可以提高能源效率；另一方面，各个产业部门的能源效率的改善，即技术进步③，也能提高整个经济系统的能源效率。那么，我国能源效率提高的原因是什么呢？技术进步还是结构调整？由于这个问题本身就有很丰富的政策含义，许多政策建议就是建立在这种基本判断上，因而，认清这个问题至关重要。在此基础上，才能对我国的能源利用的客观情况有一个准确的理解，才能对过去的节能政策做出评估，才能找到进一步提高能源效率的方向和对策。
图1 1978～2005中国的GDP、能源消费、能源强度指数
数据来源：1978～1992的GDP和历年能源消费数据来自《中国统计年鉴2005》，1993～2004年的GDP数据来自第一次全国经济普查公告。GDP数据以1978年不变价计算。GDP和能源消费指数都以1978年定基为1，能源强度指数以1978年定基为10。
但是，对这个问题，国内的认识并不统一。在一份影响很大的权威研究报告中，认为“1980～2000年期间，全国每年节约或少用的能源中有70%以上来自因产业结构和产品结构的调整带来的节能效果，相当于每年减少二氧化碳排放4亿多吨碳”；还有人持类似的观点，即经济结构是最重要的因素。有的研究结果则表明，中国能效的提高或碳排放强度④的降低主要是通过各产业部门能效的提高，即技术进步因素来实现的，结构调整对能效的影响微乎其微，甚至是负影响；单独对工业部门能效的分析，以及对广东、成都的分析，也发现能效提高的决定因素是技术进步而不是结构调整。
国外的研究结论则比较一致，尽管分析的层次、时期乃至方法并不一样，但几乎所有的研究都发现技术进步是决定因素，而结构调整的影响微乎其微。对1978到1999年间各个时段中国能源效率的研究，发现所有的能效提高都可以归因于技术进步，结构调整的作用要么可以忽略不计，要么则对能效起到了负作用，即降低了能效。以工业部门为分析对象，时间跨度从1980到1996年间的研究，发现工业部门整体能效的提高，90%以上都是技术进步造成的；以制造业部门为分析对象的研究也得到了类似的结论。只有极少数早期的研究认为结构调整起到了关键作用，后续的研究都对这种观点持否定态度。
对能源强度变化的因素分解分析(decomposition analysis)在国外已经是一个热点领域，从方法到实证研究都涌现出了大量的研究，已经有100多篇相关论文发表，而国内对这种研究方法还不熟悉，应用性的研究也寥寥可数，在研究结论上也未能达成一致；鉴于这种情况，下文首先介绍因素分解法，接下来用这种方法对改革开放后中国能源效率提高的原因进行实证分析，最后进行简短的讨论和总结。
二、因素分解法及其应用
在经济系统中，很多变量都受到多个因素的影响，即变量的变化是由多个因素导致的，在这种情况下，把各个因素的影响区别开来是非常有意义的，所谓因素分解⑤法，就是通过数学方法，把变量的变化分解成几个部分，与每个因素一一对应。
因素分解法有很多种不同的形式，但最基本也得到了广泛应用的是拉氏因素分解法(Laspeyres Decomposition)和迪氏因素分解法(Divisia Decomposition)。下面以两个因素的乘积形式为例⑥，推导因素分解法，即已知
（一）拉氏因素分解法
（二）迪氏因素分解法
这种方法源于1924年法国数学家Divisia提出的一种新的指数形式，之后根据Theil于1967年提出的近似计算公式，在研究货币量增长和生产率增长中得到了广泛应用。迪氏因素分解法的公式也可以通过微积分来推导，和拉氏方法不同的是，迪氏方法对时间微分，而不是直接对各个因素微分，推导如下：
首先对时间微分
和拉氏方法类似，当x和y的变化都很小的时候，“剩余”也很小，但当x和y的变化较大的时候，“剩余”也比较大。此外，需要强调的是，这只是迪氏因素分解法的一种形式，还有其他的形式，这里不再一一列举。
（三）其他方法
还有许多其他方法，从本质上讲，这些方法的不同点就在于对拉氏方法中“剩余”的不同处理，如连环替代法、交互影响平均分配法、交互影响按比例分配法等，把这些方法的计算公式简单的列举如下，不再详细叙述。
连环替代法，从本质上讲，就是把交互影响都归到某个因素的影响中，所以其公式是
如果x和y的变化都很小，则交互影响也很小，这种情况下各种方法的计算结果差别并不大；但是，把交互影响平均分配或者按比例分配都没有多少理论依据，反而在交互影响较大的时候，可能会改变各个因素的单独影响的本来面目，所以，拉氏方法即把交互影响单列出来是比较合适的。
（四）因素分解法在能源强度分析中的应用
在能源消费分析中，通常关注的问题是，能源消费量变化的原因是什么？能源强度变化的原因是什么？决定节能量的因素是什么？这样，因素分解法就有三种基本的应用，即分析决定能源消费量变化的因素，分析决定能源强度变化的因素，分析决定节能量的因素。三者之间有一定的关系，但略有不同。下面采用拉氏方法，根据上面的推导，直接把能源消费分析的公式写出来。
用G表示各个产业部门的增加值总量，G[,i]表示产业部门i的增加值；E各个产业部门的能源消费总量，E[,i]表示产业部门i的能源消费量；e表示能源强度，e[,i]表示产业部门i的能源强度；p[,i]表示产业部门i的增加值占增加值总量的份额，显然：
此外，用下标0表示第0年度，下标t表示第t年度。
由于能源消费强度
所以能源强度的变化量
所以能源强度的变化量可以分解为两个因素：产业结构的变化，以及各产业部门能源强度的变化，即技术进步；根据拉氏方法，
其中，第一项是结构调整的影响，第二项是技术进步的影响，r是剩余。
同样，由于节能量
可见，节能量分解结果和能源强度分解结果几乎一样，只是乘了第t年度的增加值；可以直接写出拉氏方法的结果，
这样，我们就得到了能源强度、节能量以及能源消费量的因素分解计算公式，即(1)式、(2)式、(3)式；据此，可以分析结构调整、技术进步等各个因素的影响。还可以把能源消费结构等其他因素也考虑进来，无论考虑多少个因素，分解的方法都是一样的。
因素分解方法一直在应用中不断发展，但最基本的方法还是上文介绍的拉氏方法和迪氏方法的基本形式。
三、数据和结果
（一）数据和研究设计
根据《中国统计年鉴2005》、《能源统计年鉴2004》以及第一次全国经济普查的结果，整理了历年GDP及各产业的增加值以及能源消费的数据，如表1、表2所示，据此，可以计算出能源强度数据，如表3所示。根据以上数据，首先对能源强度进行因素分解，以期找出决定能源强度下降的主要原因。
表11980～2003年GDP及各产业增加值总量（亿元）
年份GDP 第一产业工业建筑业第三产业
19804204 10641969 179982
19856996 15813156 302
1994
19901021619384906 414
3121
199518217237611074827
5215
199620039249712458898
5705
199721902258513866921
6316
1998236112675151001004 6840
1999254052750163831047 7476
2000275392816179891107 8202
2001298252895195541182 9038
2002325392979215091286 9978
2003357933053242621442 10926
数据来源：1993～2004年的GDP数据来自第一次全国经济普查公告，之前的数据来自《中国统计年鉴2005》；均为1978年不变价。
考虑到工业部门占能源消费总量的比重一直在70%左右（表2），而且工业部门能源强度下降的速度最快（表3），预计工业部门对整体能源强度有决定性的影响，所以，也对工业部门的能源强度进行因素分解。具体的做法是，根据历年版《中国工业经济统计年鉴》整理出1993到2003年36个工业部门⑧的能源消费量，当年价格的总产值，不变价格的总产值，以及当年价格的增加值；年鉴中没有各产业增加值的缩减指数，只能根据不变价格和当年价格的总产值换算出一个价格指数来，从而得到不变价格的增加值；此外，由于《中国工业经济统计年鉴》提供的增加值数据是国有及规模以上企业的数据，所以只能据此来计算出产业结构，再把整个工业部门不变价增加值分配到各个产业部门，这种做法的前提是各产业部门的国有及规模以上企业的增加值占整个产业部门的比例相同，显然，这个前提很难成立，这就存在一定的偏差。但是，如果不这样做，就无法获得必需的数据。而且，总的来看，国有和规模以上企业占整个工业部门的比例都在70%以上，因而尽管存在信息扭曲，但抓住了主要的信息。由于数据规模过于庞大，这里不再详细列举。
表21980～2003年能源消费总量及各产业部门的能源消费量（万吨标准煤）
年份 能源消费总量第一产业工业 建筑业第三产业生活用能
1980 60275 469238986 957 4625 11015
1985 76682 404551068 1302 6949 13318
1990 98703 485267578 1213 9261 15799
1995 131176 550596191 1335 1240015745
1996 138948 5717100322 1449 1374617714
1997 138173 5905100080 1179 1464016369
1998 132214 5790 94409 1612 1601014392
1999 130119 5832 90797 1381 1755614552
2000 130297 5787 89634 1433 1853214911
2001 134915 6233 92347 1453 1945615426
2002 148222 6514 1021811610 2088417032
2003 170943 6603 1196271772 2367319268
数据来源：根据《能源统计年鉴2004》中的能源平衡表整理。
表31980～2003年能源强度（万吨标准煤／亿元）
年份
能源强度 第一产业工业 建筑业 第三产业单位GDP
能源强度 能源强度
能源强度 能源强度生活用能
198014.34
4.41 19.80
5.36 4.71
2.62
198510.96
2.56 16.18
4.30 3.48
1.90
19909.662.50 13.77
2.93 2.97
1.55
19957.202.32 8.691.61 2.38
0.86
19966.932.29 8.051.61 2.41
0.88
19976.312.28 7.221.28 2.32
0.75
19985.602.16 6.251.61 2.34
0.61
19995.122.12 5.541.32 2.35
0.57
20004.732.06 4.981.29 2.26
0.54
20014.522.15 4.721.23 2.15
0.52
20024.562.19 4.751.25 2.09
0.52
20034.782.16 4.931.23 2.17
0.54
数据来源；根据表1、表2计算。
（二）计算结果
对能源强度的因素分解结果如表4、图2所示；对工业部门能源强度变化因素分解结果如表5所示。
表41980～2003年能源强度（万吨标准煤／亿元）变化的因素分解结果
按因素分解 按部门分解
时段
能源强技术进 结构调
生活用分解 第一第三
度变化步因素 整因素
能因素余值 产业工业
建筑业
产业1980～1985-3.378-2.495
-0.215
-0.7170.049
-0.538 -1.975 -0.042
-0.107
1985～1990-1.299-1.3060.438
-0.357
-0.075
-0.103 -0.685 -0.067
-0.087
1990～1995-2.461-2.712
1.567-0.682
-0.634
-0.173 -1.335 -0.045
-0.226
1995～1996-0.267-0.380
0.1020.020-0.009
-0.017 -0.274 -0.0010.005
1996～1997-0.625-0.561
0.081
-0.137-0.009
-0.016 -0.437 -0.018-0.018
1997～1998-0.709-0.605
0.040
-0.138-0.005
-0.024 -0.571 0.014 0.010
1998～1999-0.478-0.469
0.031
-0.037-0.003
-0.016 -0.425 -0.0140.013
1999～2000-0.390-0.395
0.040
-0.031-0.005
-0.019 -0.319 -0.002-0.018
2000～2001-0.208-0.194
0.012
-0.024-0.002
-0.001 -0.158 -0.003-0.021
2001～20020.032 0.0040.0210.0060.000-0.009 0.0440.001-0.011
2002～20030.221 0.1380.0640.0150.003-0.016 0.202
0.000 0.020
1980～2003-9.563-8.303
3.734-2.082
-2.912
-0.932 -5.932 -0.178-0.439
数据来源：笔者的计算。
图2 1980～2003年能源强度变化因素分解
数据来源：根据表4绘制。
表51993～2003工业部门能源强度变化因素分解
能源强度变化量 技术进结构调分解
绝对量 百分数⑨ 步因素整因素余值
1993～1994 0.458036 100.00% 102.69%
7.42%
-10.11%
1994～1995 0.254737 100.00% 129.85%
19.76% -49.62%
1995～1996 -0.71659 -100.00% -67.77% -17.80% -14.43%
1996-1997 -0.87416 -100.00% -71.98% -28.96%
0.94%
1997-1998 -0.18637 -100.00% 35.63%-91.59% -44.03%
1998～1999 -0.9889 -100.00% -100.74%
3.57%
-2.83%
1999～2000 -0.75217 -100.00% -85.81%-13.89% -0.30%
2000～2001 -0.38355 -100.00% -101.48%
4.49%
-3.02%
2001～2002 -0.26238 -100.00% -72.39%-24.64% -2.97%
2002～2003 -0.2152 -100.00% -88.40%-6.09% -5.51%
1993～2003 -3.6665 -100.00% -84.62%-17.42% 2.04%
数据来源；笔者的计算。
四、总结和讨论
根据表4和图2对1980～2003年间能源强度的因素分解结果，以及表5对1993～2003年间工业部门能源强度的因素分解结果，可以得到如下几点结论：
第一，技术进步始终是能源强度下降的决定因素，而结构调整对能源强度的影响很小；
第二，从时间趋势上看，能源强度先持续下降，下降的速度从1999年开始减缓，并进而在2002年开始增大；
第三，能源强度呈现上述变化趋势完全是由技术进步因素决定的。技术进步对能源强度的影响从1999年开始，越来越微弱，进而在2002年从负数变成正数，即增大了能源强度。理论上，技术进步一旦取得，不可能再倒退回去，而技术进步因素从2002年开始反而加大了能源强度，这是因为我们这里的部门划分过于宏观，把单个产业部门的能源强度的下降都归结为“技术进步”，实际上，单个产业部门的能源强度的变化还受到内部结构变动的影响。而结构调整因素除了在1980～1985年间减小了能源强度之外，其它的时段一直都是增大了能源强度的，不过总的来看其影响一直都比较小，几乎可以忽略。所以，从对能源强度变化的影响来看，改革开放至今，我国宏观产业结构变化很小。
第四，按部门分解的结果说明，从1980年至今，工业部门对能源强度下降起到了决定作用，而其它各产业部门的影响一直都比较小；因而对工业部门能源强度进行因素分解分析非常必要。
第五，工业部门能源强度的变化，决定因素也是技术进步，工业内部的结构调整对能源强度的影响很小。
以上结果充分说明，过去20多年，我国能源强度下降的决定因素是技术进步，而不是结构调整，无论宏观层面，还是对宏观能源强度起到决定作用的工业部门，都可以得出这样的结论；这样，本文的计算就否定了在国内很有影响的结构调整决定能源强度的说法，而呼应了认为技术进步是决定因素的观点。
实际上，大量的实证研究，都发现技术进步是能源强度变化的决定因素；一般的结论是，对工业化国家，技术进步因素是决定性的，结构因素则很小，而发展中国家的情况要复杂一些，但大部分都是技术进步的影响大于结构调整。这一点不难解释，产业结构变迁的速度比较缓慢，用10年的尺度来考察产业结构的变迁显然是不够的，而一般的研究，时间跨度都在.10年左右，所以，很难观察到结构调整起到了决定作用；这也启发我们，产业结构的调整，或者通过产业结构的调整来提高能源效率，应是一个立足于长远的政策目标，不能期望在短时间内立竿见影。
纵向来看，一国能源强度的变化主要是由技术进步因素决定的；那么，横向比较时，国与国之间能源强度的差异是由什么因素决定的？由于跨国数据的可比性较差，往往需要大量的精力去整理、匹配数据，所以这方面的研究还比较少，笔者对日本和美国能源强度的比较分析，发现无论是制造业部门还是交通部门，结构因素都是决定因素，这个结论可以从国家的资源禀赋结构、发展阶段的差异来解释，但有待进行更多的比较研究来检验其普遍性，这是一个值得深入研究的领域。此外，从2002年开始，我国的能源强度不降反升，能源弹性系数大于1，这种趋势连续保持了三年，2005年，能源弹性系数虽然小于1，但非常接近1，其背后的原因是什么？这个问题也有待在国家统计局披露最近几年的能源统计数据后，进行深入的分析。
收稿日期，2006-04-11
注释：
①根据第一次全国经济普查的最新数据计算。
②有很多指标可以表示能源效率，本文指单位GDP能耗，这是在宏观分析中最常应用的能效指标。
⑧在一个经济部门下，各个子部门的能源效率（能源强度）主要是由技术水平决定的，为了区别于整体的能源效率，下文以技术进步来表示子部门能源效率的提高。
④能源强度的下降，与能源利用相关的碳排放强度的下降，二者本质上是一个问题，只是着眼点不同。
⑤也有人称之为“因素分析法”，这是不准确的，一来与一种统计方法重名，二来没有揭示其本质含义。
⑥如果含有除法，可以转化为乘积形式；因素之间的关系是加、减法的话，可以直接分解。
⑦变化量有两种表达方式，即差量和指数。本文只讨论差量的分解，指数也可以分解，方法类似。
⑧1993年之前的数据不可得；36个工业部门涵盖资源采掘业、制造业和电力煤气水的供应业，极个别产业部门的划分在1993到2003年间有所变动，数据不全，剔除了这些工业部门。
⑨即以变化总量的绝对量为100%，负号表示“减小”。
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