李文阳
大连海洋大学 机械与动力工程学院 116021
摘要：本文是通过构建出新能源和常规能源对经济增长的贡献率计算公式，根据结果对比分析新能源对经济增长的贡献率要低于常规能源对经济增长的贡献率。分析辽宁省新能源贡献率比较低的原因，并提出相应对策。
关键词：新能源；经济增长；贡献；线性回归模型
1前言
由传统化石能源的大量消耗、二氧化碳的巨量排放所形成的温室效应正逐渐演变成为一个全球性的政治和经济问题。目前，发展新能源无论是对发达国家还是发展中国家来说，不仅成为发展经济的一个重要的新热点，同时也是抢占新世纪经济制高点的一个重要的国家战略。作为全球最大的发展中国家，中国对能源安全和环境保护问题高度重视，在“十二五”规划中把新能源战略作为国家的一项重要发展战略，各省市也在积极发展自身的新能源产业，因此，研究新能源与经济增长之间的关系有着非常重要的现实意义。
2相关研究综述
由于新能源的兴起相对较晚，目前国内外关于新能源与经济增长的实证研究还比较少，学者们进行的研究主要是围绕经济增长和能源消费之间进行的。在国外，A.Kraft和J.Kraft首次在其著作中以实证分析的方法对美国的GNP和能源消费进行了研究，由此开始了对经济增长和能源关系进行实证研究的时代。John通过运用协整理论和误差修正模型(EMC)，对印度、印尼、泰国和菲律宾的能源消费与经济增长之间的关系进行了实证分析，结果表明这几个国家都存在能源到GDP的短期单向因果关系的结论，同时泰国和菲律宾还存在GDP到能源消费的因果关系，并分析了相关原因。
在国内，将能源作为新的变量引入柯布-道格拉斯生产函数(C-D函数)，通过建立向量自回归(VAR)模型，研究了中国经济增长与能源消费之间的关系，并得出能源是我国经济增长的一个重要要素。郭四代等运用国家层面数据对新能源和经济增长之间的关系做了实证分析，得出新能源比传统化石能源对经济增长的贡献率要高。
目前国内已有许多关于能源和经济增长之间相互关系的研究，但是单独把新能源与经济增长之间的关系放在区域视角下的实证研究还比较少，进而把新旧能源进行对比研究、探讨哪个对经济增长更具有推进作用的文章就更少了因此，本文通过分析研究新旧能源和经济增长之间的关系，找出其中更有利于经济发展的能源消费方式。
3模型、数据与估计方法
3.1构建计量模型
本文是基于新能源和常规能源对辽宁省经济增长贡献率来进行的对比分析，因此需要选择适当的计量模型来分析。本文采用超越对数生产函数来研究新能源对经济增长的贡献。具体建立如下超越对数生产函数计量模型:lnGDPt=α0+α1lnNEt+α3lnFEt+α3lnKt+α4lnLt+α5lnNE2t+α6lnFE2t+α7lnK2t+α8lnL2t+α9lnNEt×lnFEt+α10ln
NEt×lnKt+α11lnNEt×lnLt+α12lnFEt×lnKt+α13lnNEt×lnLt+α14lnKt×lnLt(1)式中GDPt、NEt、FEt、K和L分别表示t期实际GDP、新能源、常规能源、资本和劳动投入；其中αi为各变量系数，均以对数的形式来表示。由超越对数方程的公式(1)，可以得出各变量的产出弹性，计算公式如下eNE=(ΔGDPt/GDPt)/(ΔNEt/NEt)=LNGDPt/LNNEt=α1+2α5lnNEt+α9lnFEt+α10lnKt+α11lnLt(2)式中eNE、eFE、eK和eL以此分别求得为新能源、常规能源、资本和劳动的产出弹性；Δ为变量的变化率。根据各变量的产出弹性，按如下公式计算出各变量对经济增长的贡献率:ρNE=eNE×(ΔNEt/NEt)/(ΔGDPt/GDPt)×100%(3)由ρNE可以依次求出ρFE、ρK和ρL(分别为新能源、常规能源、资本和劳动投入对经济增长的贡献率)，式中Δ为各变量变化率，e为产出弹性。计算各变量对经济增长贡献率的关键是要能确定公式中各变量参数的估计值，然后根据公式(2)得出各变量的产出弹性，再根据公式(3)得出新能源等各个变量对辽宁省经济增长的贡献率。
3.2指标数据的选取
本文选取1978—2016年辽宁省的经济数据包括实际生产总值(GDP)、固定资产投资、劳动力的数量、新能源和常规能源投入量等，各变量的数据均是来自历年《辽宁省统计年鉴》，并对其做了相应处理。
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3.3估计方法的选择
本文所构建的超越对数生产函数实质上是一个多元线性方程，各变量是利用最基本的最小二乘法(OLS)进行估计，并运用岭回归的方法来估计超越对数生产函数，能在一定程度上能降低多重共线性对回归结论造成的影响，使得模型中的参数估计得出的结果更加准确。
4实证分析
4.1确定岭回归参数
根据辽宁省1978—2016年各变量的数据，利用SPSS19.0软件进行岭回归分析，得到K(岭参数)在取各个不同值时的R2、各变量的标准化回归系数以及相应的K值。本研究根据各变量的标准化回归系数稳定状态下，将K值取为0.4。
4.2回归分析
当K=0.4时，对(1)式进行岭回归分析，由回归的结果看出，方程整体表现较好，且R2=0.99，表明相应的变量具有较好的解释效果，也就是常规能源、新能源、资本和劳动变量对经济增长具有较好的解释力。F=73.516，这表明在1%的显著性水平下所建立的方程是显著且成立的。从各个变量得到的回归结果可以看出，在1%的显著性水平下各变量均是显著的。通过运用岭回归得到各变量显著的回归系数后，就可计算出各变量对经济增长的贡献率。
4.3各要素贡献率的计算及分析
根据所得出的岭回归系数和各变量贡献率的计算公式，得到辽宁省1978年—2016年三十多年间新能源、常规能源、劳动和资本各变量对经济增长的贡献率，并以此分析各要素对经济增长贡献率的变化趋势。从各变量的贡献率来看，1978—2016年辽宁省常规能源三十多年的平均贡献率为5.171，这与辽宁省是重要的工业大省有非常大的关系，而新能源的平均贡献率为0.08，资本和劳动投入要素的平均贡献率分别为1.068和0.192。
总体上来说，辽宁省三十多年中新能源对经济增长的贡献率整体较低，并小于常规能源、资本和劳动对经济增长的贡献率。从分时间段来看，在1978—1989年这一阶段常规能源、新能源和劳动要素的贡献率增长比较少，主要是依靠资本投入的增加促进经济增长；在1990—2000常规能源和资本贡献率持续增长，且常规能源增长的幅度大于资本增长，而新能源贡献率这一阶段有明显下降，呈现出负增长，劳动贡献率降为上一阶段的一半；在2001—2016年这一阶段常规能源贡献率和资本贡献率仍呈上升趋势，但增长速度明显慢于上一阶段，而新能源贡献率出现大幅上升，不仅为正向增长，而且还超过1978—1989年这一阶段，但劳动贡献率持续下降，下降幅度和上阶段持平。从能源投入自身来看，与上世界90年代的能源投入相比，辽宁省新能源对经济增长的贡献率要远远小于常规能源。这说明资本投入要素一直是辽宁省经济增长的主要动力，而近年来劳动要素的贡献率出现大幅下降，表明辽宁省的经济和产业结构也在慢慢转型，正由劳动密集型逐渐转为资本密集型。
5结论
本文通过对辽宁省1978—2016年三十多年间新能源、常规能源、劳动和资本对经济增长贡献率的实证分析，得出目前辽宁省新能源对经济增长的贡献率要远远低于常规能源，但是新能源对经济增长贡献的增长速度得到飞快发展，未来辽宁省的经济增长将转为主要依靠新能源所带来的贡献。
为了提高辽宁省新能源对经济增长的贡献率，提出以下对策:
(1)加大科研投入促进新能源的发展。辽宁省新能源产业的技术创新应该以自创新为主，加强自主研发科学技术的能力，重点加强基础性相关研究，加大政府投入。
(2)打造国家级的投融资平台以促进新能源的发展。辽宁省取得国家大力扶持，全力打造国家级的新能源产业投融资平台，并利用辽宁省传统能源和新能源的优质资源，建立适合辽宁省新能源开发的项目群和产业群。
(3)政府应完善相关税收政策促进新能源的发展。针对新能源的人力资源缺乏、研发费用比例高、产品初期进入市场难度较大的特征，政府要切实完善相关税收政策，重点落实现行有关促进科技投入、加速成果转化和推动产业发展的税收政策。
(4)加强产学研的合作促进新能源的发展。新能源产业是以重大的技术突破和发展需求为基础，对辽宁省经济的社会全局和经济发展具有重大作用，通过加强对产学研联合开展的重大创新项目的扶持力度、完善产学研联合的管理机制、建立和完善产学研的合作平台，强化产学研合作与新能源产业的有机结合。
参考文献：
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[4]王敏晰.我国高新技术产业对经济增长的贡献及启示[J].技术经济与管理研究，2010，(4):54-57.
论文作者:李文阳
论文发表刊物:《防护工程》2018年第21期
论文发表时间:2018/12/10
标签：经济增长论文; 新能源论文; 辽宁省论文; 能源论文; 贡献率论文; 变量论文; 常规论文; 《防护工程》2018年第21期论文;