田一禾

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省域電力消耗與經(jīng)濟增長的空間計量分析

田一禾

電力一直是生產(chǎn)生活活動需要大量消耗的能源之一，有關(guān)電力消耗問題的研究也是學(xué)者們關(guān)注的話題。本文從空間計量經(jīng)濟學(xué)的角度出發(fā)，研究了我國31個省市自治區(qū)直轄市(不含香港、澳門和臺灣)電力消耗的空間結(jié)構(gòu)以及電力消耗與經(jīng)濟增長的關(guān)系，并建立包括各地區(qū)生產(chǎn)總值、電力消耗、勞動力、固定資本的空間加權(quán)最小二乘模型和空間誤差模型。研究結(jié)果表明：我國部分省份電力消耗對經(jīng)濟增長具有顯著影響。并且空間誤差模型更適合用于電力消耗與經(jīng)濟增長空間關(guān)系的分析。

電力消耗;經(jīng)濟增長;空間計量經(jīng)濟學(xué)

一、引言

對于每個居民的日常生活來說，電力也是尤為重要的基礎(chǔ)能源。能源問題的研究既是全人類關(guān)心的話題，也是學(xué)術(shù)研究者密切關(guān)注的熱點問題。電力消耗與經(jīng)濟增長的研究始于1978年美國學(xué)者Kraft對于能源與GNP關(guān)系的研究。林伯強(2003)通過使用宏觀經(jīng)濟學(xué)相關(guān)理論建立了電力需求模型來分析長期過程中影響我國電力需求的各項因素。夏森茂(2009)對國內(nèi)外的電力消耗與經(jīng)濟增長的關(guān)系的研究文獻做出了整理，并進行評價，認為缺乏對我國電力發(fā)展地區(qū)性差異的研究。從空間計量經(jīng)濟學(xué)的研究來說，Anselin L(1988)、Lesage and Pace(2009)對空間計量經(jīng)濟學(xué)的開創(chuàng)與模型的設(shè)定作出了關(guān)鍵性的貢獻。

雖然對于能源消耗與經(jīng)濟增長的研究很多，但基于空間計量視角的研究較少，并且大都是通過單一的橫截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)研究煤炭這一能源與經(jīng)濟增長的關(guān)系。因此本文從地理空間的角度出發(fā)，采用空間計量方法對我國各省份的電力消耗與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行了實證研究。

二、研究思路

(一)數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

本文采用的樣本數(shù)據(jù)是我國31個省、自治區(qū)和直轄市的相關(guān)數(shù)據(jù)(不包含我國臺灣省、香港特別行政區(qū)與澳門特別行政區(qū)的數(shù)據(jù))。樣本區(qū)間為2010—2013年加上作為對比的2008年。原始樣本數(shù)據(jù)主要來源于中國國家統(tǒng)計局與各省統(tǒng)計年鑒。

本文使用地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)作為衡量我國各省份的經(jīng)濟增長水平的變量，以1978年為基期，單位為億元。本文主要的解釋變量為各省市的電力消耗值(E)，單位為億千瓦小時。勞動力投入量(L)選取的是經(jīng)過國家統(tǒng)計局統(tǒng)計后各省份的個體就業(yè)人數(shù)，單位為萬人。選取全社會固定資產(chǎn)投資(K)作為固定資本的替代，單位為億元。

(二)空間模型與設(shè)定

空間誤差模型(SEM)是干擾項中包含空間依賴關(guān)系的模型。即：

y=Xβ+ε

ε=λWε+μ

其中y為被解釋變量；X為n×k的外生解釋變量矩陣；ε與μ為隨機誤差項；λ為空間誤差系數(shù)；W為空間權(quán)重矩陣，β為解釋變量X對于被解釋變量的相關(guān)影響。

基于相關(guān)經(jīng)濟理論及空間計量經(jīng)濟學(xué)中的概念定義比較未取對數(shù)的模型，發(fā)現(xiàn)對數(shù)模型更加符合電力消耗與經(jīng)濟增長的關(guān)系。因此本文設(shè)定的最小二乘模型為：

lnGDP=α+β1lnE+β2lnL+β3lnK+ε

其中βi為各項的回歸系數(shù)；ε為隨機誤差項。

三、實證分析

本章通過建立了包括各地區(qū)生產(chǎn)總值、電力消耗、勞動力、固定資本的空間加權(quán)最小二乘模型和空間誤差模型來解釋其具體關(guān)系。

表1　加權(quán)OLS與SEM回歸結(jié)果

注：表中括號中為Z值；***、**、*分別代表1%、5%、10%的顯著性水平。

空間加權(quán)最小二乘法結(jié)果如表1所示。2008年與2010年的結(jié)果通過了顯著性檢驗，電力消耗對經(jīng)濟增長的影響是顯著的，經(jīng)濟增長對電力消耗的彈性系數(shù)為0.207—0.251之間。而2011—2013年的結(jié)果并不顯著，原因可能是經(jīng)濟增長受多種因素以及宏觀政策的影響，該模型只是對個別年份的數(shù)據(jù)擬合，這一點從R2與F值可以看出。

而由表所示的空間誤差模型估計結(jié)果可以看出，電力消耗對經(jīng)濟增長的影響除2011年外均通過了顯著性水平為5%的檢驗；值得關(guān)注的是LAMBDA值在所有年份均通過了檢驗，尤其是2013年通過了顯著性水平1%的檢驗。這說明各省份的電力消耗在空間上存在溢出效應(yīng)，各省份的電力消耗存在著來自于相鄰省份的正向影響。這兩種模型的固定資本變量全部通過了檢驗，說明樣本期內(nèi)資本對于我國經(jīng)濟增長有著較為顯著的影響。

因為與加權(quán)最小二乘模型相比空間誤差模型的AIC與SC值更小，因此空間誤差模型更適合分析本文研究的電力消耗問題。而在空間誤差模型中，電力消耗對經(jīng)濟增長具有顯著的正向影響。(作者單位：河北大學(xué))

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[2]林伯強.電力消費與中國經(jīng)濟增長：基于生產(chǎn)函數(shù)的研究[J].管理世界，2003(11)：18-27.

[3]夏森茂.電力消耗與經(jīng)濟增長關(guān)系研究的文獻綜述[J].商業(yè)時代，2009(12)：95.

[4]Anselin L.Spatial econometrics：Methods and Models[M].Kluwer，Dordrecht，1988.

[5]Lesage and Pace著，肖光恩 楊勇 熊靈 魏偉譯.空間計量經(jīng)濟學(xué)導(dǎo)論[M].北京：北京大學(xué)出版社，2014：1-26.

[6]Elhorst JP著，肖光恩譯.空間計量經(jīng)濟學(xué)從橫截面數(shù)據(jù)到空間面板[M]北京：中國人民大學(xué)出版社，2015：7-42.

[7]Moran.PAP.NotesonContinuousStochasticPhenomena[J].Biomertika1950：37，17-23.