碳中和、经济增长及对能源效率影响效应研究_林淑伟.pdf

DOI：10.13766/j.bhsk.10082204.2021.0641碳中和、经济增长及对能源效率影响效应研究林淑伟，关松立（莆田学院土木工程学院，福建莆田351100）摘要：粗放型的经济增长方式已经逐渐失去了后续的发展空间，制定碳中和行动方案，提高能源效率，转变经济增长方式势在必行。从碳中和对经济增长的贡献率角度出发，采用数据包络分析（DEA）方法，分别检测影响能源效率的各个因素，并分析能源禀赋、制度差异、对外开放水平、经济密度、区位因素、资本因素、产业结构与能源效率的相关性。研究发现，能源禀赋、制度差异与能源效率呈负相关关系，经济密度、区位因素、对外开放水平、资本因素与能源效率呈弱正相关和正相关关系，产业结构与能源效率呈强正相关关系。产业结构能够有效降低能源强度，提高能源效率，而技术效应是提高能源效率的关键，辅之以提高经济密度、淡化行政干预、扩大对外开放水平等不同策略能更好地提升能源效率，促进碳中和目标的实现。因此，能源丰富的地区更应该强调集约型经济增长模式，而经济发达地区和拥有优势地理区位的地区则更有经济能力采用节能技术来提高能源利用率。关键词：碳中和；经济增长；能源效率；能源禀赋；产业结构中图分类号：F124.5文献标志码：A文章编号：10082204（2023）01013109CarbonNeutrality,EconomicGrowthandtheImpactonEnergyEfficiencyLINShuwei，GUANSongli（CollegeofCivilEngineering,PutianUniversity,PutianFujian351100,China）Abstract:The extensive mode of economic growth has gradually lost the room for further development.It isimperativetoformulateanactionplanforcarbonneutralitytoimproveenergyefficiencyandchangethemodeofeconomicgrowth.Basedonthecontributionrateofcarbonneutralitytoeconomicgrowth,thepaperusestheDataEnvelopment Analysis(DEA)method to test the various factors that affect energy efficiency,and analyze thecorrelationbetweenthefactorsofenergyendowment,institutionaldifference,opening-uplevel,economicdensity,locationfactor,capitalfactor,industrialstructure,andenergyefficiency.Itisfoundthatenergyendowmentandinstitutionaldifferencesarenegativelycorrelatedwithenergyefficiency,whileeconomicdensity,locationfactor,opening-uplevelandcapitalfactorareweaklyandpositivelycorrelatedwithenergyefficiency,andindustrialstructureisstronglyandpositivelycorrelatedwithenergyefficiency.Industrialstructurecaneffectivelyreduceenergyintensityandimproveenergyefficiency,andtechnologyeffectisthekeytoimproveenergyefficiency.Inaddition,differentstrategiessuchasincreasingeconomicdensity,weakeningadministrativeinterventionandexpandingthelevelofopening-up can better improve energy efficiency and promote the realization of the goal of carbon neutrality.Therefore,itisnecessarytoemphasizetheintensiveeconomicgrowthmodelintheenergy-richareas,whileintheeconomicallydevelopedareasandareaswithadvantageousgeographicallocations,itisessentialtoeconomicallyadoptenergy-savingtechnologiestoimproveenergyefficiency.Keywords:carbonneutrality；economicgrowth；energyefficiency；energyendowment；industrialstructure收稿日期：20210907基金项目：福建省自然科学基金（2012J05061）；福建省科技厅创新战略研究计划（2022R0109）；福建省教育厅中青年教师教育科研项目（科技类）（JAT210390）；福建省教育厅中青年教师教育科研项目（社科类）（JAS21242）作者简介：林淑伟（1983），女，福建莆田人，讲师，博士，研究方向为生态学、城乡规划.第36卷第1期北京航空航天大学学报（社会科学版）Vol.36No.12023年1月JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics(SocialSciencesEdition)January2023一、问题的提出改革开放以来，中国经济迅速发展。2021 年，中国工业增加值达到 37.3 万亿元，工业经济恢复态势良好。但目前仍然存在能源利用率较低，部分地区甚至仍然沿袭着“低产出、高能耗”的生产方式，依然存在资源浪费等现象。在未来一段时间内，中国化石燃料的碳排放量可能还会持续增长。能源使用导致的碳排放严重威胁着全球的生态系统，但新兴经济的发展需要能源的使用，且工业化进程在很大程度上还要依赖其他国家的能源供给。因此，减少碳排放、摆脱能源进口依赖和实现碳中和，就需要提高能源利用效率，并将其作为重要的国家战略1。目前，已有大量文献从制度2-4、对外开放水平5135-1446501-508、政府支出7-8和产业结构9-10等方面进行了探索并提出了减少碳排放的相关措施。此外，关于碳中和、经济增长对能源效率的影响研究主要有两种分析方法：一种是通过碳减排来对能源效率和能源强度进行测算。例如，Ang 和 Zhang 以及 Ang 和 Liu 将系统指数分解法运用于能源研究之中，并采用 LogMeanDivisia 指数来分析能源效率111149-117612；Howarth 等则提出 Laspeyres 类型指数来分析能源效率13；Boyd 和 McClelland 还采用ArithmeticMeanDivisia 指数来分析能源强度14。另一种是通过测算工业生产中的生产要素来分析碳中和、经济增长对能源效率的影响。例如，Fare 等构建了包括能源投入要素在内的环境指数，并用来计算工业生产中的碳排放15；魏楚和沈满洪测算了中国省际能源效率，并分析了影响能源效率的因素1666-76；师博和沈坤荣测算了中国省际全要素能源效率，分析了能源效率低下的主要原因17；曾胜和黄登仕运用数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）方法分析了中国碳中和、经济增长与能源效率之间的关系1817-28。DEA 方法是由 Charnes 等提出的一种运用非参数来评估多个决策单元相对效率的模型19，该方法的主要特点是不需要考虑要素投入与产出之间的函数关系，且不需要设计和预估其他参数的权重，通过投入与产出之间的加权和以及加权比来测量要素之间的相对效率，在能源强度的分析过程中弥补了单一考虑能源消费的缺陷。缩上所述，上述两种分析方法认为影响能源效率的因素主要包括以下方面：一是技术因素，认为技术的改进是提高能源效率的关键，能源效率的提高是降低能耗的决定性因素；二是能源价格因素，认为能源价格的变化以及能源规制的压力驱动可以降低能源消耗；三是全要素生产率因素，认为必须配合和改变其他投入要素的适当投入比例，才能提高能源效率；四是产业结构的驱动因素，认为产业结构的变化既可能提升能源强度，也可能降低能源消耗。值得思考的是，除了上述影响因素以外，一个国家或地区的能源禀赋、制度差异、对外开放水平、经济密度、区位因素、资本因素、产业结构，对能源效率的变化是否也有影响？一般而言，能源使用效率高的地区，其工资水平也会较高、经济密度也相对较大、对外开放水平也会较高、资源禀赋也会较强、区位优势也较其他地区更优；反之，能源使用效率低或能耗高的地区，其工资水平也会较低、经济密度也相对较小、对外开放水平也会不高、资源禀赋也会较差、区位优势往往也不太具备。鉴于此，笔者拟采用DEA 方法来测算能源效率，并考虑能源效率中能源禀赋、制度差异、对外开放水平、经济密度、区位因素、资本因素、产业结构的影响，尝试建立能源效率影响因素的测算模型并进行测算和分析，以期得出有价值的结论和政策启示。二、理论模型与研究假设（一）碳中和对经济增长的贡献率借鉴 DEA 方法，构建工业生产函数为Ybt=ZbtKbtLbtEbt（1）Ybtt为E的式中：为 b 地区在 时期的生产产出；Z 为技术水平；K 为资本；为 K 的产出弹性；L 为劳动；为 L 的产出弹性；E 为能源消费；产出弹性。对式（1）两边取自然对数可得ln Y=ln Z+ln K+ln L+ln E（2）对式（2）左右求导可得dY/dtY=dK/dtK+dL/dtL+dE/dtE（3）dK/dtKdL/dtLdE/dtEt+1式中：，和分别为资本的增长率、劳动的增长率和能源消费的增长率。在时期，工业生产函数可以表示为Yt+1YtYt=A+Kt+1KtKt+Lt+1LtLt+Et+1EtEt+N（4）132 北京航空航天大学学报（社会科学版）2023年1月NKt+1KtKtt+1Lt+1LtLtt+1Et+1EtEtt+1tt+1式中：A 为常数项；为误差项；为时期的资本增长量；为时期的劳动增长量；为时期的能源消费增长量。假设从 时期开始，在时期只有能源消费的增加，其他要素保持不变，则式（4）可以表示为Yt+1YtYt=A+Et+1EtEt+N（5）t+1t+1根据式（5）可以计算在时期能源消费量对时期的国内生产总值（GDP）增量的贡献程度。根 据 中 国 统 计 年 鉴 2020 中 的 国 内 生 产 总 值（20002019 年）、全社会固定资产投资（20002019 年）和就业基本情况（20002019 年）、中国能源统计年鉴 2020中能源消费总量（20002019 年），分别采用普通最小二乘法（OLS）回归模型、面板固定效应（FE）模型、面板随机效应（RE）模型来测算资本、劳动、能源消费对国内生产总值的贡献率，其回归结果，如表 1 所示。表1资本、劳动、能源消费对国内生产总值贡献率的回归结果被解释变量OLSFERE0.740177（89.568421*）0.612564（25.120600*）0.812311（86.491200*）0.243814（9.651791*）0.162412（2.964217*）0.318429（14.953100*）0.051231（3.691243*）0.195314（7.012451*）0.062314（2.493612*）A0.908643（0.856214*）0.195634（0.405671）1.321541（0.892319*）AR（1）0.941023（59.623154）0.885121（61.120100）调整后R20.9832150.9964120.991013F值49891.6315012.5914732.48D-W检验1.5963251.9112141.029341观测值690690690注：*，*分别表示在1%和5%的水平上显著；括号中的数值表示回归系数的标准误差；AR（1）表示一阶自相关系数；R2表示拟合优度；F值表示F检验的统计量值；D-W检验表示自相关检验。下表同。通过对表 1 中的三个回归结果进行比较，FE 的拟合优度较为理想，能源消费的产出弹性为 0.195314。能源消费对国内生产总值的贡献率是衡量能源效率的重要指标，中国是一个能源消耗大国，如何提高能源利用效率，已经成为经济发展中的一个迫切需要解决的问题。（二）能源效率的衡量衡量能源效率需要考虑时间趋势变量20等因素，因为这些因素可以反映能源效率在某个时期内的变化，如能源价格的上升可能会引起产业结构的变化。笔者继续沿用 DEA 方法中的 VRS 模型来计算能源效率。i 1=1xijyij假设 为第 个要素单元的效率数值，在一般情况下，当时表明该要素单元有效；另假设为要素输入，为要素输出，则根据 VRS 模型可表示为mins.t.nj=1jxij+r=x0（6）mins.t.nj=1jyijr+=y0（7）nj=1j=1；j0；i=1，2，r；j=1，2，n式中：。xijYyij将表 1 中的 值代入式（6）和式（7）中的能源效率系数，将能源增量作为要素输入，能源增量得到的工业产出 作为要素输出，运用式（6）和式（7）得出各地区能源效率数值，并通过对不同省（自治区、直辖市）能源效率进行加权平均后得出中国总体能源效率，如图 1 和图 2 所示。由图 1 可知，不同地区之间的能源使用效率存在较大差异，这种差异主要体现在不同经济发展水平的地区之间。其中，东部沿海地区总体能源使用效率较高，西部地区总体能源使用效率较低，东、西部之间的能源使用效率差异并非表明西部地区的污染更为严重，这可能与西部地区经济密度较低、能源禀赋不高以及产业结构以第一产业和第二产业为主有关。由图 2 可知，中国能源效率总体发展呈上升趋势。其中，20002001 年以及 20092011 年有小幅下降，其余年份均呈上升趋势；20032004 年以及 20052007 年上升幅度较大，其余年份上升幅度较为平缓。根据魏楚和沈满洪的研究结论，改革开放后，尤其是 19942004 年，中国能源效率的发展趋势呈现“先升后降再上升”的趋势1666-76；根据曾胜和黄登仕的研究结论，中国能源效率 19811998 年呈上升趋势，19982001 年呈下降趋势，20012004 年又呈上升趋势1817-28。结合笔者的研究以及之前学者的研究结论，总体可以认为，中国能源效率的使用总体呈 N 字形上升趋势。第36卷第1期林淑伟等：碳中和、经济增长及对能源效率影响效应研究 133 值得深思的是，近年来中国能源效率的提升较为平缓，尤其是那些能源效率较低的地区恰恰工资水平也较低，市场容量也不大，缺乏区位优势，产业结构也不太合理，因此，中国在脱贫攻坚过程中采取了提高经济密度、优化产业结构等措施来提高能源效率。三、研究设计（一）研究思路社会经济发展与能源需求是互为条件且互相促进的。目前，中国经济的发展对能源的依赖程度依然较高，能源供给能否满足经济增长的需求将直接关系到中国经济发展战略目标能否全面实现，因此，能源的供给是基础，能源的供需发展和经济发展相互依赖和依存。能源供需与经济发展关系，如图 3所示。Q1在能源供需平衡的状态下，社会经济的发展对能源消费有一定程度的需求；能源的有效供给能够促进经济社会的发展，而经济的发展也会为碳中和的实现提供资金、技术以及广阔的市场需求，形成经济能源的良性循环。但是 20 世纪 70 年代的两次石油危机使人们认识到，能源的总量是有限的，只有依靠科技进步来提高能源效率和节约能源，才能促进能源与人口、经济、社会、环境的良性发展。随着技术的进步，一方面，由于生产规模的扩大带动了对能源需求的增加，另一方面，通过提高能源效率可以节约能源。假设企业在改造技术之前的产量为，0.80.70.60.50.40.30.20.10广东江苏山东能源效率浙江北京河南上海辽宁福建湖北安徽四川河北省(自治区、直辖市)天津湖南广西山西黑龙江江西内蒙古吉林重庆陕西海南云南贵州新疆甘肃西藏青海宁夏图1中国 31 个省（自治区、直辖市）（20002019 年）能源效率均值0.70.60.50.4能源效率均值年份0.30.20.1020002001200220032004200520062007200820092010201220112013201420152016201720182019图2中国能源效率趋势（20002019 年）需求需求促进保障有效利用保障社会经济发展碳中和能源供应图3能源供需与经济发展关系 134 北京航空航天大学学报（社会科学版）2023年1月C1Q2C2Q2(C1C2)C2(Q2Q1)产品的能源消耗为，在改造技术之后的产量为，产品的能源消耗为，那么企业由于技术进步而节约的能源消耗为，企业由于技术进步而扩大了生产规模带来的能源需求量的增加为。对企业来说，采取了先进技术到底是减少了能源消耗还是增加了能源消耗，取决于节约的能源消耗值和能源需求量的增加值。碳中和与技术进步关系，如图 4 所示。碳排放量产量 QC1C2Q1Q2图4碳中和与技术进步关系Q2(C1C2)C2(Q2Q1)Q2(C1C2)C2(Q2Q1)如果，表明能源消费总量因技术进步而减少了；如果，则表明技术进步不仅不能减少能源需求的总量，还会使能源需求的总量增加。技术进步的实现与诸多因素有关，如能源禀赋、制度差异、对外开放水平、经济密度、区位因素、资本因素、产业结构。从宏观上来看，正是由于科学技术的进步，极大地提高了中国能源使用的效率，降低了单位国内生产总值的能耗。（二）模型构建笔者在已有研究的基础上，构建测量模型来检测能源效率的各个影响因素。所构建的测量模型为Efficiencybt=0+1Industrybt+2Fiscalbt+3Investmentbt+4Densitybt+5Opennessbt+6Endowmentbt+7Capitalbt+8Locationbt+N（8）式中：Efficiency 为能源效率；Industry 为第三产业的产值对能源效率的贡献率；Fiscal 为财政支出在国内生产总值中的占比；Investment 为国有固定资产投资额在固定资产投资总额中的占比；Density 为经济密度；Openness 为货物进出口水平对能源效率的贡献率；Endowment 为能源消费总量对能源效率的贡献率；Capital 为全社会固定资产投资在国内生产总值中的占比；Location 为区位因素；为各因素的权重。上述数据均来源于中国统计年鉴 2020和中国能源统计年鉴 2020，笔者对其采用截面加权广义最小二乘法（EGLS）模型和 OLS 回归模型进行检验，能源效率各影响因素回归结果，如表 2 所示。表2能源效率各影响因素回归结果被解释变量EGLS（1）EGLS（2）OLS（3）OLS（4）Industry0.398432（2.732145*）0.431248（3.061452*）0.064124（0.721541）0.394141（2.874512*）Fiscal0.193246（1.961452*）0.142411（1.841242*）0.224151（6.741574）0.254714（2.154721*）Investment0.310121（1.614512*）0.353124（8.591241*）0.312142（2.874124*）0.332541（1.942121*）Density0.214623（1.812411*）0.220145（4.125791*）0.201541（4.56643*）Openness0.164862（2.541365*）0.195312（3.547135*）0.054131（3.154512*）0.255141（2.847514*）Endowment0.061423（1.762412*）0.040123（1.871543*）0.053071（1.915421*）0.063701（1.012141）Capital0.035214（8.942154*）0.040141（1.841134*）0.042141（1.641214）0.023424（8.142412*）Location0.048961（2.541241*）0.059841（2.914531*）0.041414（2.501274*）A0.186348（3.333721*）0.279462（4.730111*）0.032154（0.671241）0.015414（2.574817*）AR（1）0.512849（13.51421）0.612138（15.215481）0.751241（21.54239）0.514121（11.58746）调整后R20.7815940.7214120.7512470.734152F值52.1548451.0124562.5142160.21458D-W检验2.1862152.1984122.2841522.215486观测值690690690690第36卷第1期林淑伟等：碳中和、经济增长及对能源效率影响效应研究 135 四、实证结果（一）能源禀赋由表 2 可知，Endowment 对能源效率贡献的回归系数为0.0637010.040123，表明能源禀赋与能源效率呈负相关关系，但影响较小。这也表明在能源较为丰富的地区，较多的能源会带来更多的经济扩张欲望，经济的盲目扩张会带来能源配置效率的降低，还可能带来经济上的失衡。中国能源丰富的地区主要为中北部和中西部地区，其中天然气主要分布在东北部、中部和西部地区，煤炭资源主要分布在中部和东部地区，而经济发达的东南部地区能源禀赋不高，这也从侧面印证了上文的分析。丰富的能源基础会让地方政府过于依赖大自然的恩赐，进而采取粗放型的经济发展模式，能源效率也就会降低。因此，从某种程度上来说，能源禀赋这一基础因素的使用得当与否与地方政府的干预有关，即与制度差异息息相关，但这种负相关性并没有大到产生恶性循环的程度。近年来，随着政府对能源价格管制上的进一步放松，部分能源已经形成了一定的市场机制，但对于传统的化石能源，国家依然进行了较大的政府干预，能源生产、使用和消费过程中的成本、风险、效率依然没有直接的相关性，能源富裕地区能源浪费现象往往较为严重，相关市场化机制不能有效运转。因此，要想提高能源利用率，应当整合市场资源，利用能源交易的市场机制，回归能源的应有价值，进而提高能源效率。（二）制度差异、对外开放水平如前所述，能源禀赋这一基础因素使用得当与否与地方政府的干预有关，即与制度差异息息相关。Acemoglu 认为，制度是不同国家和地区经济发展水平存在差异的根本原因，制度的差异导致了各个国家和地区之间技术发展、物质资本和人力资本上的差异，而这三个因素恰好是经济发展的原动力21。但目前尚没有参照物和具体计量标准来衡量制度差异这一影响因素，而且一个国家内部各地区之间的制度差异也可能并不大。目前，中国正处于经济高质量发展阶段，经济制度、法律制度等都在不断完善中，关于制度差异的衡量方法也不尽相同，如通过国有资产投资额在固定资产投资总额中的占比、外资在国内生产总值中的占比、对外开放水平等来衡量制度对经济发展的重视程度。考虑到数据的可获得性，笔者以国有固定资产投资额在固定资产投资总额中的占比，以及财政支出在国内生产总值中的占比来表示制度差异影响因素。由表 2 可知，Investment 对能源效率贡献的回归系数为0.3531240.310121，Fiscal 对能源效率贡献的回归系数为0.2547140.142411，表明制度差异因素与能源效率呈负相关关系，即政府的支出比例越高，能源效率越低。这基本符合现有的研究结果，即国有工业的占比与全要素生产率之间的关系呈负相关关系22-23，这与上文所分析的能源禀赋结论也基本相同。可见，对于某些垄断行业，政府可以采取适当退出一些低效率的能源领域、提高能源利用效率的措施：一方面，让市场适当参与能源领域能够大幅度提高劳动效率，进而降低能耗，提升能源利用率；另一方面，政府参与度越高，不仅国家负担会越大，而且资源分配越容易出现效率低的现象，因此，能源的产出效率不仅仅取决于生产技术的进步，从制度层面而言，还应该消除国有企业与民营企业之间的差别化对待问题。这也是提高各地区能源配置差异和能源效率的重要措施之一。也有学者提出，通过对外开放水平来衡量制度差异，并借以分析能源效率5135-1446501-508。由表 2可 知，Openness 对 能 源 效 率 贡 献 的 回 归 系 数 为0.0541310.255141，表明对外开放水平与能源效率呈正相关关系，即对外开放水平越高，技术溢出越多，能源效率越高。进出口贸易的扩大能够增加该地区企业与国外经济实体之间的交流与合作，通过技术引进和技术创新，能够减少本地企业创新的成本，也能够激发本地企业创新的潜力。部分企业通过进口外国的先进技术和设备，进而通过学习、模仿和改良来获得更先进的降低能耗的技术。可见，国家与地区之间的贸易自由化不仅可以优化资源配置，还能够间接提高能源利用的效率。（三）经济密度、区位因素、资本因素如前所述，能源效率低的地方往往经济密度低，区位优势缺乏，资本投入不足。由表 2 可知，Density 对能源效率贡献的回归系数为 0.2015410.220145，Location 对能源效率贡献的回归系数为0.0414140.059841，表明经济密度和区位因素与能源效率均呈正相关关系。中国东南部地区能源禀赋不高，但却有着经济密度优势和区位优势。较大的经济密度和区位优势确实是经济发展的基本条件，136 北京航空航天大学学报（社会科学版）2023年1月部分国家或地区正是由于与世界范围内的经济中心距离较近而融入了世界市场。在地理变迁和经济发展过程中，中国拥有的较高经济密度、优势的地理区位和与沿海一些经济中心较近的地区可能有着更高的资源利用效率。经济密度优势和地理区位优势通常会带来经济规模效应和高科技发展效应，虽然短期的经济盲目扩张可能给资源供给造成较大的压力和资源浪费，甚至在发展初期形成粗放型的经济增长。但从长远来看，当经济发展进入稳定增长期，那些高能耗、低产出的产业会逐渐被淘汰，迫于生态环境保护和政策的压力，企业会尽可能地采用节能技术和环保技术，在保证利润的同时提高能源利用效率。也就是说，具有较大经济密度和地理区位优势的地区往往会有更强的经济能力去实现环境保护和经济增长的协调发展，同时企业收入的提升也会使得该地区节能减排的意愿进一步提升。此外，由图 1和图 2 可知，中国东部沿海地区有着较高的能源利用效率，2003 年以后，中国能源利用效率总体呈上升趋势，东、西部地区能源效率的差异较大，且呈逐步拉大趋势，因此，能源效率的提高与经济发展息息相关，消除东、西部差距不能以牺牲能源效率为代价，更不能在原本资源丰富的地区投入低价和劣质的能源来实现所谓的“均衡发展”。经济一体化的实现应该是鼓励采取措施消除地区发展障碍，确保人人享有基本的教育和卫生等公共服务，实现各地区共享式的发展，加强经济发达地区与欠发达地区的交流和互动。各地区经济的差异也表现为资本投资的差异，由表 2 可知，Capital 对能源效率贡献的回归系数为0.0234240.042141，表明资本因素与能源效率呈正相关关系，但相较于其他影响因素，资本对能源效率的影响较小。当今单纯通过扩大资本投资并构建“资本推动”型经济增长模式所能获得的边际收益率已经越来越小，在扩大资本投资的同时，应该大力发展低能耗产业，对于部分能源较为丰富的地区更应该要提高那些重型化工业的能源效率，同时优化各地区产业结构，将资本投入与转变经济增长方式结合起来，将节能减排技术作为资本的重点投资领域，才能最终实现经济的可持续发展。（四）产业结构由表 2 可知，Industry 对能源效率贡献的回归系数约为 0.0641240.431248，表明产业结构与能源效率呈正相关关系，而且在诸多影响因素中，产业结构对能源效率的影响较大。当产业结构中的第一产业和第二产业的占比较大时，特别是在以重工业为主导产业的地区，其能源消耗情况大大高于其他地区，高能耗和低效率的能源使用使得能源效率大大降低。当生产要素从第一产业和第二产业转移至第三产业的时候，会引起能源强度的下降，因此，产业结构是影响能源效率的重要因素，这也与相关研究相印证，如 Ang 和 Zhang 就曾提出能源强度的变化取决于产业结构的变动，产业结构的调整有助于能源效率的提高111149-1176。产业结构的调整既包括产业之间的转移，也包括工业生产技术水平的提升、产业比例的增加等，如果单从产值上来看，加大对第二产业的投入可能在短期内可以提高产值并增加就业人口，但对提高能源效率却不一定有明显的帮助。影响各地区能源效率的主要因素是工业的生产技术水平的提高等，因此，不能简单地采取提高产值比例的方式来进行产业结构调整，而是应该综合考虑多方面因素以提高能源效率。（五）均衡分析如前所述，诸多要素与能源的生产和消费以及能源效率存在相关关系，但具体关系又各不相同，各要素与能源生产和消费相互影响，构成了能源生产和消费的周期波动的因果关系链。能源生产和消费的周期波动因果关系链，如图 5 所示。在相关因素的影响下，能源生产和消费在能源供过于求与供不应求之间循环运动，而引起能源供求失衡的主要原因是社会经济发展的周期波动。在能源禀赋、制度差异、对外开放水平、经济密度、区位因素、资本因素、产业结构的作用下，经济呈周期性和波浪式发展，并作用和影响着能源消费与能源效率。在这一因果关系链中，能源供求的基本平衡是相对的和暂时的。在能源生产和消费基本平衡的状态下，随着产业结构的完善、节能技术的推广和社会需求的逐渐饱和，加上人们对可持续发展的进一步认识，会使得能源消费总量得到进一步控制，但能源生产和经济发展已形成一定规模，受行业特点的影响和限制不容易退出，甚至随着新一轮经济的复苏和工业经济的进一步扩大，对能源的需求也可能会进一步增加。而能源生产还受客观储量和既有生产能力的限制，加上过度消耗能源导致的生态破坏，第36卷第1期林淑伟等：碳中和、经济增长及对能源效率影响效应研究 137 会使得能源又再度成为制约经济发展的瓶颈。此时，经济的发展需要通过提高能源效率来实现国民经济与能源供需的新的相对平衡。经过周期性的不断发展，新的平衡会比上一个平衡更先进，并克服原平衡中的不协调关系；但是，新的平衡也并非系统运动的终点，在因果关系链中各影响因素的变化必然会引起新一轮的周期波动。五、结论与政策启示（一）结论笔者基于碳中和各经济指标之间的对比并采用DEA 方法对中国（20002019 年）各省（自治区、直辖市）的经济指标影响因素和能源指标影响因素（20102019 年）进行了测算，分析了各地区的能源效率，并描述了中国能源效率的未来发展趋势以及各地区的差异，进而对可能影响能源效率的各要素进行了检验，主要得出如下结论：第一，能源禀赋、制度差异与能源效率呈负相关关系。该结论表明，只有好的制度才能真正实现大自然的馈赠，能源丰富的地区更应该强调集约型经济增长模式。地方政府不应过多干预能源配置甚至采取粗放式的经济增长模式，提高能源效率应当回归能源应有的价值，整合能源市场，利用能源交易的市场机制。第二，经济密度、区位因素与能源效率呈正相关关系。该结论表明，经济发达地区和拥有优势地理区位的地区似乎更有经济能力采用节能技术来提高能源利用率，因此，实现各地区经济一体化不是盲目扩展经济活动的范围，而是应该充分挖掘和做大做强各地区自己的特色产业，充分挖掘交通枢纽沿线产业带和城市群的潜力，实现东、西部优势互补，最终实现区域间的协调发展。第三，对外开放水平与能源效率呈正相关关系。该结论表明，各地区应减少市场分割，扩大对外开放，增强各地区的海外贸易，融入国际市场，以提高资源配置效率和能源效率，而且对外开放水平越高，技术的溢出程度越高，能源利用效率也就越高。第四，产业结构与能源效率呈强正相关关系。该结论表明，产业结构变化不仅是经济增长的主要动力，也是提高能源利用率的重要手段。各地区要加快产业结构的调整和优化，将资本投入方向与节能减排方针政策结合起来，以及与地方经济发展战略协调起来。在经济发展初期，大量生产要素从第一产业进入第二产业，虽然可以极大地提高中国经济的增长速度，但“两高一低”的发展可能导致能源浪费现象的产生，未来重点发展先进制造业和高效节能的第三产业才是提高能源效率的重要途径。第五，资本因素与能源效率呈弱正相关关系。该结论表明，资本投入有助于提高能源利用效率，但其能获得的边际收益不高，且收益呈下降趋势，国有投资尤其是国有工业所占的比例越大，政府负担也就越重，能源利用效率可能反而不高。地方政府适当淡出低效率的垄断领域，提高市场利用率，缩小国有企业与民营企业之间的差别化待遇，减少过多的行政干预，不仅能减少政府预算，也能更好地提高能经济快速发展生产规模扩大经济发展减缓生产规模稳定生产技术创新产业结构完善能源禀赋制度差异能源供不应求能源供过于求能源供求基本均衡社会经济及产业协调发展对外开放水平生产技术陈旧生产能力提高经济密度区位因素资本因素产业结构图5能源生产和消费的周期波动因果关系链 138 北京航空航天大学学报（社会科学版）2023年1月源效率水平。（二）政策启示产业结构能够有效降低能源强度、提高能源效率，而技术效应是提高能源效率的关键，辅之以提高经济密度、淡化行政干预、扩大对外开放水平等不同策略能够更好地提升能源效率、促进经济发展、减少能源浪费。需要说明的是，减少能耗和提高能源效率的直接做法就是减少碳排放，但在中国经济高质量发展的大背景下，能源消费依然是刚性需求，因此，中国节能减排势必面临两难抉择。随着能源市场的不断完善，如何在不影响实际产出的同时减少能源消费、提高能源效率，将是笔者后续研究的重点。参考文献：MENYAHK，WOLDE-RUFAELY.COemissions，nuclearener-gy，renewableenergyandeconomicgrowthintheUSJ.EnergyPolicy，2010（38）：29112915.1刘明明.中国碳排放权交易实践的成就、不足及对策J.安徽师范大学学报（人文社会科学版），2021，49（3）：119124.2田丹宇，常纪文.大气污染物与二氧化碳协同减排制度机制的建构J.法学杂志，2021，42（4）：101107.3张优智，乔宇鹤.环境规制对制造业绿色全要素生产率的影响研究基于碳排放权交易政策的PSM-DID检验J.生态经济，2021，37（4）：3036.4杨桔，祁春节.“一带一路”国家与中国农产品贸易与碳排放的关系实证分析J.中国农业资源与区划，2021，42（1）：135144.5王杰，李治国，谷继建.金砖国家碳排放与经济增长脱钩弹性及驱动因素基于Tapio脱钩和LMDI模型的分析J.世界地理研究，2021，30（3）：501508.6赵哲，谭建立.中国财政支出对碳排放影响的双重效应分析J.云南财经大学学报，2020，36（5）：2436.7李荣锦，高愿愿.基于面板联立方程模型的我国公共支出对碳排放的影响J.生态经济，2019，35（2）：1923，45.8付华，李国平，朱婷.中国制造业行业碳排放：行业差异与驱动因素分解J.改革，2021（5）：3852.9李慧敏，杨旭，吴相利，等.时