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作者简介：李坤（1991.02-），男，湖北咸宁人，武汉大学经济与管理学院2013级硕士研究生，管理科学与工程专业，研究方向：能源经济与项目管理。
摘 要：选取我国30个省市2012年的截面数据，通过OLS回归和分位数回归方法对我国的能源效率影响因素进行研究。研究结果显示，研究与试验发展经费对我国省际能耗强度有显著负向影响，即技术进步能够提升我国省际能源效率。人均地区生产总值、国有工业产值占比、煤炭消费量占比以及全社会固定资产投资占比对我国省际能耗强度有显著正向影响。分位数回归结果表明对于不同水平的能耗强度，各因素的影响存在差异，能耗强度越高，各因素的影响越明显。
关键词：能源效率；影响因素；OLS回归；分位数回归
1.引言
随着我国经济社会的发展，能源短缺问题日益突出，能源短缺正在成为制约经济发展的重要因素之一。过去依靠能源的过度消耗促进经济增长的粗放式发展方式也给社会带来了各种问题，比如能源紧缺、环境问题等。这种发展方式是不可持续的，必须通过加快产业升级、结构调整、开发清洁能源等方式来提高能源效率并保障能源安全。虽然自“十一五”规划以来，我国的能源效率不断提升，但是要实现2020年的能源消费总量控制在48亿吨标准煤的目标，仍然需要大力提升能源效率，节能形式依然严峻。
目前，对于能源效率的研究，主要包括对能源效率的测度、能源效率的影响因素、我国能源效率地区差异、考虑环境效应的能源效率等方面的研究。對于能源效率的测度，主要分为全要素能源效率和单要素能源效率，全要素能源效率主要通过数据包络（DEA）和随机前沿分析方法（SFA）来计算。原毅军等[1]应用随机前沿分析方法，通过对我国29个省市2000-2010年的面板数据进行分析，研究了结构、技术以及管理等因素对能源效率的影响。李科[2]使用阈值效应随机前沿模型研究了我国全要素能源效率及其影响因素。魏楚和沈满洪[3]，汪克亮等[4]则利用数据包络分析方法测算我国能源效率。单要素能源效率主要通过能耗强度，即单位GDP能耗来体现，由于单要素能源效率计算简便，含义清晰，因此本文采用能耗强度来表示能源效率。郑畅[5]对我国长江流域七省二市的能源效率做了研究，得出长江流域能源效率存在东高西低的特征。史丹等[6]按照传统区域划分，将全国分为东、中、西部，并分别对其能源效率进行研究。汪克亮等[7]，王兵等[8]在考虑环境约束的前提下对我国的全要素能源效率做了研究。本文将在以往研究文献的基础上，通过分位数回归，研究在不同的能源效率水平上，各影响因素对能源效率的影响差异。
2.变量说明及数据来源
目前已经有较多的关于能源效率影响因素的研究，本文在借鉴以往文献的基础上，选取如下变量进行研究：
（1）能耗强度（y）。由于单要素能源效率能够直观简明的体现能源效率，因此本文采用单要素能源效率指标，以能耗强度即万元GDP能耗来度量能源效率，能耗强度越大，则能源效率越低，能耗强度越小，则能源效率越高。其计算方法为一次能源消费总量除以地区生产总值，其中一次能源消费总量选取原煤、原油和天然气的消费总量。
（2）经济水平（x1）。GDP是衡量一个地区经济水平最重要的指标之一，考虑到各地区人口数量的差异，因此选用人均地区生产总值来表示经济水平更为合适。为使量纲统一，对其取自然对数。
（3）技术水平（x2）。技术水平是影响一个地区能源效率的重要因素，本文借鉴以往的文献，选取研究与实验发展（R&D）经费来衡量技术水平，为了使量纲统一，本文同样对该指标取自然对数。
（4）市场化水平（x3）。市场化水平可以通过经济总量中国有成分占比来体现，国有经济占比越低，则市场化水平越高，国有经济占比越高，则市场化水平越低。因此使用国有及国有控股工业企业工业总产值与规模以上工业企业工业总产值的比值来度量市场化水平。
（5）能源消费结构（x4）。能源消费结构指的是煤炭、原油以及天然气等的消费量与一次能源消费量的比值，由于煤炭利用效率较低，并且会产生较大污染，一般情况下，降低煤炭消费，增加天然气消费可以降低能耗强度，提升能源效率，有利于节能减排工作的展开。本文选取煤炭消费量占一次能源消费总量的比重来衡量能源消费结构。
（6）固定资产投资水平（x5）。目前我国的经济主要依靠投资驱动，为了保持经济的快速发展，每年都会有大量投资用于基础设施建设、房地产领域等，这也会对能耗强度产生重要影响，因此研究固定资产投资水平对于能耗强度的影响具有十分重要的意义。本文以全社会固定资产投资占地区生产总值的比重来表示固定资产投资水平。
对各指标的说明见表1。
考虑到数据的完整性和可获取性，本文选取我国2012年30个省市的截面数据进行分析，基础数据选自《中国统计年鉴》以及《中国能源统计年鉴》。其中由于香港、澳门以及台湾数据获取难度较大，西藏数据缺失较多，因此不纳入探讨范围。
3.模型建立及实证分析
根据以上对能源效率影响因素的选取，可建立如下计量模型：
yi=α+β1lnx1i+β2lnx2i+β3x3i+β4x4i+β5x5i+μi
本文使用Stata12.0软件，首先进行OLS回归（结果见表2），根据回归结果，可决系数R2值为0.661，调整后的R2值为0.590，说明方程拟合效果较好，检验方程显著性的F统计量的P值为0.000，说明回归方程非常显著。从表2可以看出，经济水平、技术水平、市场化水平、能源消费结构以及固定资产投资水平对能耗强度的影响均在10%水平下显著，其中经济水平与能耗强度正相关，这与预期方向相反，这主要是因为目前我国大多数地区是以高投入、低产出的粗放式增长方式来支撑经济的发展，经济发展方式的调整，产业升级的进展较为缓慢。技术水平与能耗强度负相关，说明技术进步能够降低能耗强度，提升能源效率。国有工业产值占比、煤炭消费量占比、固定资产投资占比均与能耗强度正相关，与预期方向一致，说明加快经济体制改革以降低国有经济比重，减少煤炭消费量，减少固定资产投资能够降低能耗强度，从而提升能源效率。 OLS回归结果只反映了在平均能耗强度水平上，各变量对能耗强度的影响，为了获得更为全面的结论，本文将通过分位数回归做进一步研究，选取0.25，0.5，0.75三个分位点进行分位数回归，其结果见表3。
从表3可以看出，随着分位数的增加，各影响因素对于能耗强度的影响也越来越显著。在0.25和0.5两个分位点，各影响因素对于能耗强度的影响基本不显著，只有技术水平在0.5分位点上对能耗强度的影响在10%水平下显著。在0.75分位点，除了能源消费结构，其余变量对能耗强度均有显著影响，说明能耗强度越高，各影响因素对于其影响越显著。比较OLS回归结果与在0.75分位点上的回归结果可以看出，0.75分位数回归系数均大于相应的OLS回归系数，说明在能耗强度较高时，影响因素变化一个单位对于能耗强度的影响比能耗强度处于平均水平时更大。以经济水平为例，在平均能耗强度水平上，当其它变量不变时，人均地区生產总值每提高一个百分点，省际能耗强度将增加0.58个单位，在较高能耗强度水平上，当其它变量不变时，人均地区生产总值每提高一个百分点，省际能耗强度将增加0.772个单位，要大于对平均能耗强度的影响。因此，在能耗强度较高时，节能潜力较大，通过调整各影响因素来降低能耗强度，从而提高能源效率的效果也越明显。
4.结论及政策建议
随着经济的发展，我国对能源的需求不断增加，能源也逐渐成为制约我国经济社会发展的重要因素。节约能源，提升能源效率成为了我国面临的巨大挑战。本文通过OLS回归得出了影响能源效率的五个因素，它们分别是经济水平、技术水平、市场化水平、能源消费结构以及固定资产投资。因此，在保持经济平稳较快增长的前提下，可以通过引进先进技术，对相关设备进行升级改造，加快推进经济体制改革，减少经济总量中国有成分所占的比重，降低煤炭消费量并增加天然气消费，减少固定资产投资等措施来降低能耗强度，提升能源效率。
通过分位数回归可知，在能耗强度处于较高水平时，节能空间比较大，通过采取相应措施所取得的节能效果也更加明显，因此，可以对全国分区域进行节能工作安排，而不使用“一刀切”的措施，将节能重点放在中、西部的能耗强度较高、节能潜力较大的地区，通过引进先进技术、调整消费结构等措施来重点降低高能耗地区的能耗强度，从而取得更加明显的节能效果。
（作者单位：武汉大学经济与管理学院）
参考文献：
[1] 原毅军，郭丽丽，孙佳.结构、技术、管理与能源利用效率——基于2000-2010年中国省际面板数据的分析[J].中国工业经济，2012，（7）：18-30.
[2] 李科.中国产业结构对全要素能源效率的阈值效应分析[J].管理学报，2013，10（11）：1671-1679.
[3] 魏楚，沈满洪.能源效率及其影响因素：基于DEA的实证分析[J].管理世界，2007，（8）：66-76.
[4] 汪克亮，杨宝臣，杨力.基于DEA和方向性距离函数的中国省际能源效率测度[J].管理学报，2011，8（3）：456-463.
[5] 郑畅.能源效率的地区差异及其影响因素分析——以长江流域七省二市为实证[J].江西社会科学，2009，（9）：101-104.
[6] 史丹，吴利学，傅晓霞，等.中国能源效率地区差异及其成因研究——基于随机前沿生产函数的方差分解[J].管理世界，2008，（2）：35-43.
[7] 汪克亮，杨宝臣，杨力.考虑环境效应的中国省际全要素能源效率研究[J].管理科学，2010，23（6）：100-110.
[8] 王兵，张技辉，张华.环境约束下中国省际全要素能源效率实证研究[J].经济评论，2011，（4）：31-43.
摘 要：选取我国30个省市2012年的截面数据，通过OLS回归和分位数回归方法对我国的能源效率影响因素进行研究。研究结果显示，研究与试验发展经费对我国省际能耗强度有显著负向影响，即技术进步能够提升我国省际能源效率。人均地区生产总值、国有工业产值占比、煤炭消费量占比以及全社会固定资产投资占比对我国省际能耗强度有显著正向影响。分位数回归结果表明对于不同水平的能耗强度，各因素的影响存在差异，能耗强度越高，各因素的影响越明显。
关键词：能源效率；影响因素；OLS回归；分位数回归
1.引言
随着我国经济社会的发展，能源短缺问题日益突出，能源短缺正在成为制约经济发展的重要因素之一。过去依靠能源的过度消耗促进经济增长的粗放式发展方式也给社会带来了各种问题，比如能源紧缺、环境问题等。这种发展方式是不可持续的，必须通过加快产业升级、结构调整、开发清洁能源等方式来提高能源效率并保障能源安全。虽然自“十一五”规划以来，我国的能源效率不断提升，但是要实现2020年的能源消费总量控制在48亿吨标准煤的目标，仍然需要大力提升能源效率，节能形式依然严峻。
目前，对于能源效率的研究，主要包括对能源效率的测度、能源效率的影响因素、我国能源效率地区差异、考虑环境效应的能源效率等方面的研究。對于能源效率的测度，主要分为全要素能源效率和单要素能源效率，全要素能源效率主要通过数据包络（DEA）和随机前沿分析方法（SFA）来计算。原毅军等[1]应用随机前沿分析方法，通过对我国29个省市2000-2010年的面板数据进行分析，研究了结构、技术以及管理等因素对能源效率的影响。李科[2]使用阈值效应随机前沿模型研究了我国全要素能源效率及其影响因素。魏楚和沈满洪[3]，汪克亮等[4]则利用数据包络分析方法测算我国能源效率。单要素能源效率主要通过能耗强度，即单位GDP能耗来体现，由于单要素能源效率计算简便，含义清晰，因此本文采用能耗强度来表示能源效率。郑畅[5]对我国长江流域七省二市的能源效率做了研究，得出长江流域能源效率存在东高西低的特征。史丹等[6]按照传统区域划分，将全国分为东、中、西部，并分别对其能源效率进行研究。汪克亮等[7]，王兵等[8]在考虑环境约束的前提下对我国的全要素能源效率做了研究。本文将在以往研究文献的基础上，通过分位数回归，研究在不同的能源效率水平上，各影响因素对能源效率的影响差异。
2.变量说明及数据来源
目前已经有较多的关于能源效率影响因素的研究，本文在借鉴以往文献的基础上，选取如下变量进行研究：
（1）能耗强度（y）。由于单要素能源效率能够直观简明的体现能源效率，因此本文采用单要素能源效率指标，以能耗强度即万元GDP能耗来度量能源效率，能耗强度越大，则能源效率越低，能耗强度越小，则能源效率越高。其计算方法为一次能源消费总量除以地区生产总值，其中一次能源消费总量选取原煤、原油和天然气的消费总量。
（2）经济水平（x1）。GDP是衡量一个地区经济水平最重要的指标之一，考虑到各地区人口数量的差异，因此选用人均地区生产总值来表示经济水平更为合适。为使量纲统一，对其取自然对数。
（3）技术水平（x2）。技术水平是影响一个地区能源效率的重要因素，本文借鉴以往的文献，选取研究与实验发展（R&D）经费来衡量技术水平，为了使量纲统一，本文同样对该指标取自然对数。
（4）市场化水平（x3）。市场化水平可以通过经济总量中国有成分占比来体现，国有经济占比越低，则市场化水平越高，国有经济占比越高，则市场化水平越低。因此使用国有及国有控股工业企业工业总产值与规模以上工业企业工业总产值的比值来度量市场化水平。
（5）能源消费结构（x4）。能源消费结构指的是煤炭、原油以及天然气等的消费量与一次能源消费量的比值，由于煤炭利用效率较低，并且会产生较大污染，一般情况下，降低煤炭消费，增加天然气消费可以降低能耗强度，提升能源效率，有利于节能减排工作的展开。本文选取煤炭消费量占一次能源消费总量的比重来衡量能源消费结构。
（6）固定资产投资水平（x5）。目前我国的经济主要依靠投资驱动，为了保持经济的快速发展，每年都会有大量投资用于基础设施建设、房地产领域等，这也会对能耗强度产生重要影响，因此研究固定资产投资水平对于能耗强度的影响具有十分重要的意义。本文以全社会固定资产投资占地区生产总值的比重来表示固定资产投资水平。
对各指标的说明见表1。
考虑到数据的完整性和可获取性，本文选取我国2012年30个省市的截面数据进行分析，基础数据选自《中国统计年鉴》以及《中国能源统计年鉴》。其中由于香港、澳门以及台湾数据获取难度较大，西藏数据缺失较多，因此不纳入探讨范围。
3.模型建立及实证分析
根据以上对能源效率影响因素的选取，可建立如下计量模型：
yi=α+β1lnx1i+β2lnx2i+β3x3i+β4x4i+β5x5i+μi
本文使用Stata12.0软件，首先进行OLS回归（结果见表2），根据回归结果，可决系数R2值为0.661，调整后的R2值为0.590，说明方程拟合效果较好，检验方程显著性的F统计量的P值为0.000，说明回归方程非常显著。从表2可以看出，经济水平、技术水平、市场化水平、能源消费结构以及固定资产投资水平对能耗强度的影响均在10%水平下显著，其中经济水平与能耗强度正相关，这与预期方向相反，这主要是因为目前我国大多数地区是以高投入、低产出的粗放式增长方式来支撑经济的发展，经济发展方式的调整，产业升级的进展较为缓慢。技术水平与能耗强度负相关，说明技术进步能够降低能耗强度，提升能源效率。国有工业产值占比、煤炭消费量占比、固定资产投资占比均与能耗强度正相关，与预期方向一致，说明加快经济体制改革以降低国有经济比重，减少煤炭消费量，减少固定资产投资能够降低能耗强度，从而提升能源效率。 OLS回归结果只反映了在平均能耗强度水平上，各变量对能耗强度的影响，为了获得更为全面的结论，本文将通过分位数回归做进一步研究，选取0.25，0.5，0.75三个分位点进行分位数回归，其结果见表3。
从表3可以看出，随着分位数的增加，各影响因素对于能耗强度的影响也越来越显著。在0.25和0.5两个分位点，各影响因素对于能耗强度的影响基本不显著，只有技术水平在0.5分位点上对能耗强度的影响在10%水平下显著。在0.75分位点，除了能源消费结构，其余变量对能耗强度均有显著影响，说明能耗强度越高，各影响因素对于其影响越显著。比较OLS回归结果与在0.75分位点上的回归结果可以看出，0.75分位数回归系数均大于相应的OLS回归系数，说明在能耗强度较高时，影响因素变化一个单位对于能耗强度的影响比能耗强度处于平均水平时更大。以经济水平为例，在平均能耗强度水平上，当其它变量不变时，人均地区生產总值每提高一个百分点，省际能耗强度将增加0.58个单位，在较高能耗强度水平上，当其它变量不变时，人均地区生产总值每提高一个百分点，省际能耗强度将增加0.772个单位，要大于对平均能耗强度的影响。因此，在能耗强度较高时，节能潜力较大，通过调整各影响因素来降低能耗强度，从而提高能源效率的效果也越明显。
4.结论及政策建议
随着经济的发展，我国对能源的需求不断增加，能源也逐渐成为制约我国经济社会发展的重要因素。节约能源，提升能源效率成为了我国面临的巨大挑战。本文通过OLS回归得出了影响能源效率的五个因素，它们分别是经济水平、技术水平、市场化水平、能源消费结构以及固定资产投资。因此，在保持经济平稳较快增长的前提下，可以通过引进先进技术，对相关设备进行升级改造，加快推进经济体制改革，减少经济总量中国有成分所占的比重，降低煤炭消费量并增加天然气消费，减少固定资产投资等措施来降低能耗强度，提升能源效率。
通过分位数回归可知，在能耗强度处于较高水平时，节能空间比较大，通过采取相应措施所取得的节能效果也更加明显，因此，可以对全国分区域进行节能工作安排，而不使用“一刀切”的措施，将节能重点放在中、西部的能耗强度较高、节能潜力较大的地区，通过引进先进技术、调整消费结构等措施来重点降低高能耗地区的能耗强度，从而取得更加明显的节能效果。
（作者单位：武汉大学经济与管理学院）
参考文献：
[1] 原毅军，郭丽丽，孙佳.结构、技术、管理与能源利用效率——基于2000-2010年中国省际面板数据的分析[J].中国工业经济，2012，（7）：18-30.
[2] 李科.中国产业结构对全要素能源效率的阈值效应分析[J].管理学报，2013，10（11）：1671-1679.
[3] 魏楚，沈满洪.能源效率及其影响因素：基于DEA的实证分析[J].管理世界，2007，（8）：66-76.
[4] 汪克亮，杨宝臣，杨力.基于DEA和方向性距离函数的中国省际能源效率测度[J].管理学报，2011，8（3）：456-463.
[5] 郑畅.能源效率的地区差异及其影响因素分析——以长江流域七省二市为实证[J].江西社会科学，2009，（9）：101-104.
[6] 史丹，吴利学，傅晓霞，等.中国能源效率地区差异及其成因研究——基于随机前沿生产函数的方差分解[J].管理世界，2008，（2）：35-43.
[7] 汪克亮，杨宝臣，杨力.考虑环境效应的中国省际全要素能源效率研究[J].管理科学，2010，23（6）：100-110.
[8] 王兵，张技辉，张华.环境约束下中国省际全要素能源效率实证研究[J].经济评论，2011，（4）：31-43.