全要素能源效率与中国经济增长收敛性——基于动态面板数据的实证检验

  本文关键词：全要素能源效率与中国经济增长收敛性——基于动态面板数据的实证检验，由笔耕文化传播整理发布。

中国人口?资源与环境２０１２年

第２２卷

第１期

ＣＨＩＮＡＰＯＰＵＬＡＴＩＯＮ，ＲＥＳＯＵＲＣＥＳＡＮＤＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ

Ｖ０１．２２

Ｎｏ．１

２０１２

全要素能源效率与中国经济增长收敛性
——基于动态面板数

据的实证检验
陈德敏１ 张瑞２谭志雄３

（１．重庆大学可持续发展研究院，重庆４０００４４；２．重庆大学经济与工商管理学院，重庆４０００４４； ３．重庆大学贸易与行政学院，重庆４０００４４）

摘要能源效率是促进经济增长、减少能源消费的关键政策参数．研究能源效率与经济增长收敛性关系。对于揭示能源效率在我国地 区经济增长中的作用，指导能源发展战略具有重要的理论和实践意义。本文选取１９９５－２００９年中国２９个省份的面板数据样本。运用 ＤＥＡ方法测算全要素能源效率，发现全国以及区域能源效率经历了一个先上升再下降的过程．中国省域全要素能源效率差异显著，但 总体上各省份之间的差异呈现缩小趋势；将能源效率纳入内生经济增长模型进行实证检验。运用ＩＶ、ＤＩＦＦ—ＧＭＭ和ＳＹＳ—ＧＭＭ方法 证明中国经济增长条件收敛存在，能源效率系数显著为正。说明能源效率促进中国经济增长和收敛：运用纠偏［ＳＤ＇ｑ估计方法分区域 开展实证检验，研究认为。能源效率对东部和中部地区经济增长起到显著的促进作用。由此表明能源效率对经济发达地区作用更为最 著。基于此。国家能源效率提升战略重点应放在东中部能源消费集中地区。从而通过节能技术“溢出”效应促进西部地区能源效率的 提升。以促进地区经济增长的收敛。 关键词全要素能源效率；经济增长：条件收敛；ＤＥＡ：动态面板模型 中图分类鼍１：０６２．１ 文献标识码Ａ文章编号１００２—２１０４１２０１２ ＪＯｌ一０１３０—０８ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２—２１０４．２０１２．０１．０２１

改革开放以来，中国经济实现年均１０％左右的高速

的节能潜力，对中国整体能源效率做了变异系数考察¨Ｊ。 师博和张良悦从区域层面考察中国能源效率发展趋势，发
现西部显示出发散特征，东部表现出趋同特征，而中部则

增长，综合国力大大增强。与此相伴随的一些经济社会问
题正在逐步累积，甚至有可能影响中国可持续发展。一是

粗放的经济发展方式，能源利用效率低下导致能源消费需
求猛增，据英国石油（ＢＰ）《世界能源统计年鉴》显示，２０１０ 年，中国超过美国成为世界上最大的能源消费国，能源消

有向东部收敛态势卜１。李国璋和霍宗杰运用数据包络方
法（ＤＥＡ）对各省份、三大区域及全国全要素能源效率进行

研究，全国和东中部能源效率均呈现向一个稳态收敛的发
展趋势，而西部能源效率却没有表现出显著的收敛趋

费量占到全球２０．３％，这也同时预示着我国人口生存环 境将面临更加严峻的考验；二是地区差距不断扩大，改革
开放以来，除东部地区占全国总产出的比重上升外，中西

势＂１。在研究能源效率与地区经济增长差异性的学者中。
齐绍洲等对中国东西部之间、中国与发达国家之间的经济

部地区生产总值的比重都有下降…。当前，解决区域差距
问题，缓解能源消费与经济社会发展的矛盾是实现中国经

增长和能源消费强度之间的收敛性进行了实证研究旧‘７１。 张唯实在研究了能源效率、产业结构与中国区域经济发展 差距的关系，认为提高能源效率、优化产业结构，对东、中、 西部地区经济发展以及缩小区域问的经济发展差异至关 重要【８１。那么，能源效率变动与我国区域经济增长差距缩
小是否存在显著关系？为更加深入细致地考察能源效率

济社会和谐发展的重要举措。能源资源的可耗竭性特征 使得经济持续增长已不能仅仅通过增加能源消费量来保 障，能源效率的提升对经济增长的作用越来越强。 Ｂｉｒｏｌ＆Ｋｅｐｐｌｅｒ指出能源消费效率是在保持或者促进经济 增长的同时减少能源消费的关键政策参数旧ｊ。史丹假定 中国能源效率存在条件收敛，并在此基础上计算了各省份

对区域经济增长差异的影响，本文以全要素能源效率作为
我国经济增长的收敛因素考虑，利用动态面板数据模型进

收稿日期：２０１ｌ一０７—２７ 作者简介：陈德敏．博士，教授，博导，主要研究方向为可持续发展规划与政策。 通讯作者：张瑞，博士生。主要研究方向为环境经济与管理。 ?１３０?

万方数据

陈德敏等：全要素能源效率与中国经济增长收敛性

行实证研究，科学探索我国区域经济增长的收敛机制，为 实现中国区域经济协调发展提供政策建议。

翻¨与ＥＴ，．，的差值，ＥＡＤ“为能源消费调整量，在数值上与

皿¨相等。假设有』、ｒ个决策单元ＤＭＵｙ（，＝ｌ，２，…，ｎ），每
个ＤＭＵ有Ｍ种输入和Ｓ种输出，用善ｆ＝（菇ｆ，％…戈＃）’和 乃＝（乃，Ｙ２ｊ＂＂Ｙ，ｊ）７，（．『＝１，２，…，／＇ｔ）分别表示输入和输出向

１研究方法与理论模型
１．１全要素能源效率指标构造与测算方法
Ｊｉｎｌｉ Ｈｕ和Ｓｈｉｈｅｈｕａｎ Ｗａｎｇ利用数据包络法较早提出

量，Ａ，为ＤＭＵ的线性组合向量，５一表示剩余变量（投入过
剩），ｓ＋表示松弛变量（产出不足）。 ｍｉｎ［０一占（ｅ ７’ｓ一＋ｅｒ￥＋）］

了全要素能源效率（Ｔｏｔａｌ

Ｆａｃｔｏｒ Ｅｎｅｒｇｙ

Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ＴＦＥＥ）

的概念，并将其定义为在除能源要素投入外的其他要素 （如资本、劳动力）保持不变的前提下，按照最佳生产实 践，一定的产出（如ＧＤＰ）所需的目标能源投入量与实际
投入量的比值一１。因此，本研究采用Ｃｈａｒｎｅｓ，Ｃｏｐｐｅｒ Ｒｈｏｄｅｓ提出的ＣＲＳ（Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｒｅｔｕｒｎｓ
ｔｏ

，荟Ａ，ｘｊ＋ｓ。＝‰

一 “?｛耋Ａ所一ｓ＋＝Ｙ０

（３）

ａｎｄ

曝卟一地。铷
设Ａ’，ｓ～，ｓ”，０‘为模型的最优解，若０’＝ｌ，且
ｓ一＝Ｏ，ｓ～＝０，则ＤＭ∽为ＤＥＡ有效；若０‘＝１，而ｓ一，

Ｓｃａｌｅ）模型（图１）。

ｓ”至少有一个不为零，则ＯＭＶ，为弱ＤＥＡ有效；若０’＜
ｌ，则ＤＭＵｊ为ＤＥＡ无效。在实际应用中，各输入量和输出 量都带有一定的量纲，在不同量纲下，输入量与输出量的

数值不同，但决策单元的最优效率评价指数与输入量及输 出量的量纲选取无关。 １．２经济增长收敛性及其检验方法
在经济增长研究中，曼昆一罗莫一威尔（ＭＲＷ）以及巴 罗和萨拉一依一马丁（Ｂａｒｒｏ，Ｓａｌａ．Ｉ．Ｍａｒｔｉｎ）最早把增长回归

方程建立在增长模型之上。本文分析区域经济增长收敛的 依据来自ＭＲＷ加入了人力资本的索洛一斯旺模型¨…。 生产函数为：ｙ（ｔ）＝Ｋ（ｔ）。Ｈ（ｔ）４［Ａ（ｔ）Ｌ（ｔ）］“”ｐ
其中，Ｙ是总产出，Ｋ是资本总量，Ｈ是人力资本的总量， Ａ是技术进步因子，Ｌ是劳动力总量，ａ是资本产出弹性，口为 图１基于投入导向的ＣＲＳ ＤＥＡ模型
Ｆｉｇ．１ Ｔｈｅ“ＣＲＳ?ＤＥＡ”ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ
ｏｎ

ｉｎｐｕｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄ

人力资本的产出弹性，ｌ—ａ一．ＩＢ是劳动力的产出弹性。

．

经过推导后，可以得到自回归经济增长模型： Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ为四个决策单元（ＤＭＵ），ＧＤＰ产出依赖于
ｙｉ．１＝Ｃｌｌｎｙｉ．ｏ＋ｃ２ｌｎｓＩ＋＋ｃ３ｌｎｓ＾＋ｃ４Ｉｎ（ｎｉ＋ｇｉ＋艿１）（４） 其中，ｙ“表示经济增长速度，由此一般采用截面回归

能源（ｅｎｅｒｇｙ）和其他要素（ｏｔｈｅｒｓ）的共同投入，卜Ｓ’为现
实条件下的最佳前沿面。Ｃ、Ｄ在前沿面上是有效的，Ａ、Ｂ

计量模型进行检验。然而，相对于截面数据处理方法，面
板数据（Ｐａｎｅｌ Ｄａｔａ）模型对增长收敛的描述能够解决异质 性问题，更能接近现实状态。面板数据不仅可以同时利用 截面数据和时间序列数据建立计量经济模型，而且能更好

存在效率损失。Ｂ’点是Ｂ点在前沿面上的投影，即为Ｂ 改善的目标点。决策单元Ｂ存在Ｂ’一Ｂ这一段的损失。 考虑到能源投入的冗余问题，Ａ点位于前沿面上的投影
Ａ’点可通过进一步减少能源投入达到Ｃ点，而保持产出 不变，因此对于决策单元Ａ而言，ＡＡ’和Ａ’Ｃ是点Ａ为到 达目标点Ｃ所要调整的能源投入量，即存在径向调整量和

地识别和度量单纯的时间序列模型和单纯截面数据模型 所不能发现的影响因素，它能够构造和检验更复杂的行为 模型…Ｊ。邦德（Ｂｏｎｄ）、霍弗（Ｈｏｅｆｆｌｅ）和坦普尔（Ｔｅｍｐｌｅ）
对利用广义矩估计（ＧＭＭ）对索洛（Ｓｏｌｏｗ）增长模型进行

松弛调整量两个部分。由此可将一个地区的全要素能源
效率定义为：

一¨＝鼍＝警小象

了动态面板分析¨２１。模型形式为：
ｄｙｉ．Ｉ＝ｙ。＋（ａ—１）Ｙ‘．Ｉ．Ｉ＋Ｘｉ，‘卢＋叩‘＋ｎ．。 （１） （２） （５）

其中，△‰为对数形式的人均ＧＤＰ，ｔ表示每５年的一
个时期，毛．。表示该时期的解释变量，对于Ｓｏｌｏｗ模型它包 括对数投资率或储蓄率ｓ“，对数形式的人口增长率与折 旧率、技术进步率之和（ｎ“＋ｇ＋６）。在扩展的索洛模型
?１３１?

ＥＡＤ¨＝ＥＬ¨＝ＥＡ¨一ＥＥ．。

其中，ＴＦＥＥ¨为全要素能源效率，ＥＴｉ．，为目标能源投

入量，鲋ｉ．‘为实际能源投入量，ＥＬｉ．Ｉ为能源损失量，即为

万方数据

中国人口?资源与环境２０１２年第ｌ期

中，还包括人力资本的储蓄率。观测不到的田ｉ反应初始 效率水平，，竹反应所有国家共同面临的生产率改变（时间
效应）。为全面考察我国经济增长的收敛机制，本文中气。

验，主要用来判断残差项在差分回归或者水平方程回归中 是否存在序列相关。在Ｓａｒｇａｎ检验中，原假设为工具变量 有效，在ＡＲ检验中，残差项允许存在一阶序列相关，但不 允许存在二阶序列相关。

包括全要素能源效率（ＴＦＥＥ）、产业结构（ＩＳ）、实际利用外 资（ＦＤＩ）等。因此，建立如下计量模型：
Ｙ‘．１＝ｙＩ＋ａｉ．１一ｌ＋毛．属＋田ｉ＋卟．１，ｉ＝１，…，Ｎ，ｔ＝２，…，Ｔ （６）

２样本与数据
本文以１９９５—２００９年中国２９个省、市、自治区的面 板数据为样本，澳门、香港和台湾由于数据资料原因未予

其一次差分方程为：
ｄｙ‘．。＝ｙ。一ｙ。一ｌ＋（ａ一１）△ｙｉ．。一ｌ＋ｄｘｕＪＢ＋△王，ｉ。。，ｉ＝１，
…，Ｎ，ｔ＝３，…，Ｔ

考虑，西藏统计资料不全未包括在内。此外，为了保持口 径统一，将重庆数据合并到四川省。数据资料主要来源于 《新中国六十年统计资料汇编》、历年《中国劳动统计年 鉴》、《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》。本文用到
的主要指标如下：

（７）

其中，ｄ代表上一期对数人均产出Ｙ。一。对当期人均产
出ｙ。的影响程度，实际上ａ＝ｅ一拙，当ｎ＜ｌ时意味着Ａ＞

０，人均产出的长期增长率最终趋向均衡增长率，经济增长
呈现收敛。ｄ≥ｌ意味着Ａ≤０，人均产出的长期增长率出 现加速现象，经济增长呈现发散。ａ越小时，Ａ越大，人均 产出的增长率趋向均衡增长途径的速度越快，经济到达均 衡增长的时间越短¨…。 在面板数据模型估计中，如果解释变量具有内生性， 采取固定效应模型和随机效应模型不能保证得出无偏的

①实际ＧＤＰ产出。本文选取各省、市、自治区的实际 ＧＤＰ（单位：亿元）作为产出指标。为了剔除价格因素的影 响，将原始数据按可比价统一折算成实际ＧＤＰ（１９９５＝
１００）。

②劳动力指标。借鉴李小平和朱钟棣的研究方法，使 用从业人员总数代替劳动投入。当年就业人数按照（当年 年末就业人数＋上一年年末就业）／２计算得到。 ③能源消费。能源消费以历年各省的能源消费总量
表示，４种主要能源消费量统一折算成标准煤（单位：万吨

参数估计。同时，一些影响经济增长的因素，比如说能源 消费、人力资本等解释变量既可能是经济增长的原因，也 可能是经济增长的结果，这些解释变量存在一定程度的内
生性。因此，对于模型（６）采用工具变量法（ＩＶ）或者广义

标准煤）。由于宁夏缺少２００１年能源消费总量数据，因此
取前后两年的平均数补齐。

距估计（ＧＭＭ）更为可靠。Ａｎｄｅｒｓｏｎ和Ｈｓｉａｏ通过一阶差
分并选用因变量２阶滞后项及２阶的差分滞后项作为工

④资本存量。本文参照单豪杰对资本存萤的估算方 法，采用固定资本形成总额作为当年投资指标Ⅲ１；固定资 产投资价格指数根据《中国国内生产总值核算资料
（１９９２—１９９５）》、《中国国内生产总值核算历史资料

具变量，给出了ＡＨ法，这种方法从理论上给出了系数的
一致估计，但不是有效的；Ａｒｅｌｌａｎｏ和Ｂｏｎｄ（１９９１）在ＡＨ

工具变量法的基础上给出了差分的广义矩估计法（ＤＩＦ． ＧＭＭ），该方法采用ｔ一２期前的因变量的滞后项作为因变
量一阶差分滞后项的工具变量，从而得到一致且更为有效

（１９５２—２００４）》提供的１９５２—２００４年全国和分省的固定 资本形成价格指数，计算出平减价格指数，对于缺省指数 的年份，我们借用各省的固定资产投资价格指数进行替 代，利用这一指数平减各年投资，折旧率选择统一取
１０．９６％ｔｔｓ］。

的估计结果。然而，进一步研究认为差分ＧＭＭ估计量有 限样本的特性较差，较易受到弱工具变量的影响，从而使 得估计时出现偏误。Ａｒｅｌｌａｎｏ
ａｎｄ

Ｂｏｖｅｒ以及Ｂｌｕｎｄｅｌｌ

ａｎｄ

Ｂｏｎｄ提出了一种有效的方法．即系统ＧＭＭ（ＳＹＳ．ＧＭＭ）估 计方法¨“１５】。其具体做法是将水平回归方程和差分回归 方程结合起来进行估计，在这种估计方法中，滞后水平作 为一阶差分的工具变量，而一阶差分又作为水平变量的工
具变量。实践证明，系统ＧＭＭ估计相对差分ＧＭＭ估计

⑤人力资本。人力资本是劳动者通过长期投资获得 的素质和能力，是决定长期经济增长的一个重要变量。在 研究长期内人力资本的影响，需要重视存量分析。本文采 用教育积累作为人力资本积累的替代变量，教育程度用平
均受教育年限来反映。劳动力平均受教育年限用劳动力

方程来说有着更好的有限样本特征，因此其估计结果更加
有效【ｌ ６１。ＡｒｅＨａｎｏ
ａｎｄ

受教育程度结构指标加权计算，赋值：文盲０年，小学６
年，初中９年，高中１２年，中专１４年，大专以上１６年。

Ｂｏｖｅｒ及Ｂｌｕｎｄｅｆｌ

ａｎｄ

Ｂｏｎｄ同时提

出了两种统计检验方法来检验系统ＧＭＭ的工具变量是
否有效。一是称为过度识别约束检验，称为Ｓａｇａ．检验或

３实证检验与分析
３．１全要素能源效率分析 使用ＤＥＡＩｒ２．１软件，以ＧＤＰ产出作为输出变量，资

者Ｈａｎｓｅｎ检验，主要用来判断在估计过程中所使用的矩 条件工具变量在总体上是否有效。二是自回归（ＡＲ）检
?１３２?

万方数据

陈德敏等：全要素能源效率与中国经济增长收敛性

妇
最／ｌ，ｆｌ色源投入，这两个省市共同组成了能源效率的最佳效 率前沿面，其他省市距离该前沿越远，其效率值越低。除
上海和广东一直处于前沿外，江苏、浙江、福建、山东、海

本存量、人力资本和能源消费量作为输入变摄，假定规模 报酬不变，进行输入导向型ＤＥＡ分析，得出中国各省份

１９９５—２００９年能源消费的目标值，再根据各年能源投入实 际值，利用全要素能源效率计算公式，得到各省份历年全 要素能源效率值，篇幅所限不再列出，根据计算结果绘制
了图２和图３。

南、广西等省的全要素生产率靠近效率前沿面，而山西、贵 州、青海、宁夏和新疆等省份离最佳前沿面的距离较远，意
味着无效损失较高，同时也是中国节能降耗的重点地区。

根据计算结果，１９９５—２００９年中国整体全要素能源效
率值维持在０．７—０．８，在１９９５年至２００６年呈现缓慢上升

测算结果与魏楚、沈满洪，杨正林等基本一致¨¨驯。由此 可见，中国全要素能源效率在省际间的差距较为明显，并 且省域能源效率与所处地区经济发展之间具有一定的空 间依赖性和相关性。 根据三大区域划分，结合全要素能源效率测算结果， 呵以得出１９９５—２００９年中国三大区域的能源效率均值 ｆ见图４）。从能源效率均值的空间分布规律可以看，中国 尔、中、西部能源效率分布呈现梯度变化，东部地区的平均 ｉ彪源效率为０．８７，中部地区的平均能源效率为０．７３，而西 。邵地区的平均能源效率只有０．６０，东部地区是全国能源 放率最高的地区，明显高于全国整体水平和中、西部地区 能源效率，而西部地区能源效率最低，中部地区处于中间 位置，这与刘立涛、沈镭以及徐盈之、管建伟等学者的研究
结论一致¨“２２１。三大区域在变化趋势方面也不尽相同，

趋势，最近几年有所下降。上海市和广东省的全要素能源 效率值始终等于ｌ，意味着相对于其它省份而言，上海市 和广东省的相对能源效率最优，在同样产出水平下实现了

乓中东、中、西部地区在２００５年之前大体保持上升趋势，

图２
Ｆｉｇ．２

中国省际人均ＧＤＰ平均值与平均全要素能源 效率分布散点图

Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｓｃａｔｔｅｒ ｄｉａｇｒｍｎ ｆ（Ｊｒ ａｖｅｒａｇｅ ｉｎｔｅｒ—ｐｒｏｖ ｐｅｒ．ｃａｐｉｔａ ＧＤＰ ａｎｄ ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｃｎｃｙ

图４地区全要素能源效率
Ｆｉｇ．４ Ｔｈｅ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ

圈３
Ｆｉｇ．３

中国省际平均全要素能源效率四分位图
ｑｕａｒｔｉｌｅ ｍａｐ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ

ｎｅ

注：西藏数据缺失，重庆数据合并到四ｔＪｔｌ省．本图由空间计量软 件Ｇｅｏｄａ０９５ｉ得出。
Ｆｉｇ．５

图５地区全要素能源效率变异系数
Ｔｈｅ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ

?１３３?

万方数据

中国人口?资源与环境２０１２年第１期

２００５年之后开始下降，其主要原因是由于加速的重工业 化进程所致旧１。东部地区从１９９６年开始缓慢上升；中部 地区在２００２年达到最高值之后，能源效率开始下降；西部 地区与之类似，这与史丹等结论基本一致。同时也体现了 中西部地区有一个“追赶前沿”不断逼近前沿的动态过 程。从全要素能源效率的变异系数（图５，即仃趋同）来 看，变异系数逐渐变小，表明全国各省份能源效率差距逐 步缩小。就地区而言，西部地区的变异系数始终最大，说 明西部地区内部的能源效率差距一直较大。中部地区的 变动在西部和东部之间，总体表现出差距缩小的趋势，但 ２００５年后，能源效率差距有所拉大。东部地区内部差异 最小，且这种差异在相对稳定地缩小，东部能源效率在 ２００６年前具有明显的“俱乐部收敛”特征，近几年差异性 也有所拉大。 ３．２能源效率与中国经济增长收敛性分析 在实证分析中，采用计量软件Ｓｔａｔａｌ０．０对动态面板 模型（６）进行估计。为稳妥起见，我们给出了工具变量 （ＩＶ）估计量、差分ＧＭＭ（一步和二步）估计量以及系统 ＧＭＭ（一步和二步）估计量，并给出过度识别的检验统计
量（Ｓａｒｇａｎ Ｔｅｓｔ）和差分转换方程的序列相关检验（Ａｂｏｎｄ
ｔｅｓｔ

显著为正，表明产业结构调整与实际产出之间的时滞性； ④当期全要素能源效率系数显著为负，这可能是由于能源

表ｌ
Ｔａｂ．１

全要素能源效率与经济增长收敛实证检验结果
７ｎｌｅ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｔｅｓｔ ｏｆ ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅ伍ｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ

、，变量嚣
Ｖａｒｉｓｂｌ８ ４ＩＶ“
Ｌ Ｌ皿ｙ
。

差分广义矩估计
ＤＩＦ．ＧＭＭ

系统广义矩估计
ＳＹＳ—ＧＭＭ

一步法
Ｏｎｅ ｓｔｅｐ

两步法
Ｔｗｏ ｓｔｅｐ

一步法
Ｏｎｅ ｓｔｅｐ

两步法
Ｔｗｏ ｓｔｅｐ

ｏ．６７２’＿ｏ?７２８…ｏ?６５２…ｏ?９２６…ｏ．９３０…
（３．３４） （２０．９１） （４．８１）
（１１．８０）

（８１．１１） （５．２７）

（６６．６６） （４．１２）

．．。０．０８３４ 皿Ｋ （Ｏ．８３）
Ｌ

０．３７６‘‘‘０．３１５‘‘‘０．２８０’‘’０．２３７‘‘‘

（３．３８）

ｈＫ

（１．２６） 抽Ｌ
．．

？－１篡

一ｏ?１９０“０．０６５

ｏ?２６７…ｏ?２２４“‘

（一２．３６）（一０．７１）（一４．９５）（一３．９４）

一０．１０４

０．１２６”０．０９５”０．１１３”０．１３９…
（２．３２）
０．１８２¨

…０．０９５ Ｌ眦
…
ＬｎＨ

（一０．８７）（２．０３）
０．０２４

（２．０８）

（４．６７）

Ｏ．１３８．．０．１６２‘＋＋

（１．４２）
一０．０７６

（０．３７）（２．１２）（一２．５１）（一５．９４）
—０．０７７ —０．０６０ ０．０３０ ０．０４４

…．０．０２９ Ｌ血Ｈ
Ｌ

（一０．８０）（一１．１６）（一１．３０）（Ｏ．５１）
０．０１０ —０．０１４ ０．０５７

（１．２２）
０．０４４’

（０．２５）

（０．１４）（一０．２６）（１．０３）

（１．７６）

ｆｏｒ

ＡＲ（１）＆ＡＲ（２））等。为考察不同时期能源效率对

经济增长收敛的影响，引入时间虚拟变量Ｄ２００５（２００５

ＬａＦＤ一０：纛１）８ ０‘罢Ｆ０’淼ｊ‘０’＠０２１４＊。＊，’Ｏ＠．０２：４，＂，＊’
ＬｎＦ。Ｉ（－－０．０．０２０３２）ｉ０－２．．０１５４８＂）＊．；０“．０１０２７’）’’－（０－３．．０２６４３＂）＊‘－（０＿５．．０２４３９＊）＊‘
．． １。

年及以后取值ｌ，２００５年之前取值０），具体结果如表１所
示。

一０．１０２ （一０．６０）

０．０３７

—０．１６５

—０．０７６

—０．１５４

（０．２３）

（一０．７１）（一０．５７）（一０．８５）
ｏ?３０５’

根据估计结果，一阶段差分ＧＭＭ未通过过度识别检 验（Ｓａｒｇａｎ Ｔｅｓｔ），其他均接受原假设，表明估计方法有效， ＡＲ（１）统计量值拒绝原假设，而ＡＲ（２）统计量值接受原 假设，表明模型估计的残差序列不相关。根据各变量的系 数与显著性水平可以得出：①ｌｎｙ。．。的系数在工具变量、 两阶段差分ＧＭＭ以及系统ＧＭＭ（一步和两步）估计方法 下分别为０．６７２、０．６５２、０．９２６、０．９３０，均小于ｌ，且在统计
上显著，表明人均产出的长期增长率最终趋向均衡增长

ＬＩＳ

ｏ?“８“ｏ?５６５‘ｊ‘ｏ?４９８－”曼２１ｉ
（ｉ．９８） （３．３０） （３．０９）

（１．５５）

（Ｉ．６８）

Ｌ

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ｏｉ羔；’气黑；‘０。．。０．６２３。＊，＊’ｏ．爱：ｉ ｏ．鬈！ｌｉ
０．１１６ ０．７１４ ０．４４８‘‘?０．４２０‘‘‘ ２９０ ３４８ ３４８ ３７７ ３７７

Ｄ２００５

㈨（１．０４）（一０．３９）（一１．３５）（６．０５）（５．４２）
．０．０１３ Ｎ

率，即存在条件收敛；②物质资本、劳动力系数均为正数，
表明他们对经济增长有着明显的促进作用，滞后一期系数

州－，

一

。二蔷。ｉ勰。ｉ谲。ｉ硫
２７４．７ ２３．５１ ３９．５１ ３９．５１

有所变化，但基本一致，表明该阶段如果在低收入地区和 高收入地区增加投资或者劳动力的情况下，经济增长速度 会加快，这与１９９５年以来我国依赖投资拉动经济增长情 况相符，也表明我国人口红利的存在①；③ＦＤＩ当期系数为 正，表明经济增长与当期ＦＤＩ的正向关系，但是对数ＦＤＩ 滞后一期的系数为负，这可能是由于ＦＤＩ对经济增长的挤 出效应所致Ⅲ１，而工业化程度（ＩＳ）只有滞后一期的系数

ＡＲ（２，一。：；Ｚ，。：罢，。鬻，瑚；
晰ｇａｎ
．

一‘［Ｏ．ｏｏｏ］【１．ｏｏｏ］［１．ｏｏｏ］［１．ｏｏｏ］

注：１．ｔ检验显著性水平‘Ｐ＜ｏ．１，一Ｐ＜０．０５，…Ｐ＜０．０ｌ；
２．表中“（ ）”内数据为ｔ值；“［ 】”内数据为Ｐ值，Ｌ（?）表示 （?）的滞后一期；３．ＤＩＦ－ＧＭＭ采用ｘｔ｜ｌｂ０耐命令，ＳＹＳ－ＧＭＭ采用 ｘｍｂｏｎｄ２命令．ＳＹＳ－ＧＭＭ
Ｔｗｏ

ｓｔｅｐ中采用稳健型估计方法。

①１９８６年，中国进入劳动力负担低于５３％的人口红利门槛，于学军、马蠢通、蔡肪等认为人口红利是２ｌ世纪中国跨越式发展的动力。是 未来中国经济增长的源泉。陈友华认为人口红利将一直持续到２ｌ世纪３０年代初。 ?１３４?

万方数据

陈德敏等：全要素能源效率与中圜经济增长收敛性

④
中部地区经济增长的促进作用显著；③东部地区ＴＦＥＥ的
系数为０．０６４５，且在统计上显著，能源效率在１９９５—２００９

裹２分地区纠偏ＬＳＤＶ估计结果
Ｔａｂ．２ Ｔｈｅ ｓｕｂ－ｒｅｇｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｒｅｃｔｉｆｙ ＬＳＤＶ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ

年间对东部地区经济增长起到显著的促进作用，能源效率
的改进对东部地区的发展至关重要，中部地区ＴＦＥＥ的系 数为０．０４８，在１０％的显著性水平下通过检验，中部地区

与东部地区有着相似的情况，西部地区的ＴＦＥＥ系数虽未 通过检验，但系数却是大于０的，这说明能源效率改进对 地区经济增长有积极作用。从系数大小可以看出，能源效 率对经济发达地区的作用更为明显。

４结论与政策建议
本文利用全国２９个省１９９５—２００９年面板数据，通过 投入导向的ＤＥＡ方法测算了我国整体和区域全要素能源 效率，并通过运用工具变量法、差分ＧＭＭ和系统ＧＭＭ实 证分析了全要素能源效率等对我国经济增长收敛的影响，
运用纠偏的虚拟变量最／ｂ－－乘法计算了能源效率等对地

区经济增长俱乐部收敛影响的差异性。主要研究结论如 注：１．ｔ检验显著性水平’Ｐ＜Ｏ．１，“Ｐ＜Ｏ．０５，…Ｐ＜０．０１；２．
表中“（ ）”内数据为ｔ值；３．在ｓｔａｔａｌ０．０估计中，采用一阶差分 ＧＭＭ获得系数初始值，纠偏精度为Ｉ／Ｔ．标准误通过Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ １００次 得到；４．加入虚拟变量Ｄ２００５后，ＴＦＥＥ等各系数的显著性下降，敞 略去。

下：①中国全要能源效率在０．７—０．８左右，１９９５—２００５年 持续上升，近几年有所下降。东部、中部和西部各区域的 能源效率差异性较为明显，能源效率较高的省份基本都在 东部地区，而能源效率较低的省份大多位于西部地区，与 各区域经济实力的梯次分布一致。全要素能源效率差异 性总体上存在缩小趋势，东部地区差异性最小，西部最大。 ②对能源效率与中国经济增长收敛的实证分析表明，我国 整体上存在条件收敛，当期全要素能源效率对经济增长带
来一定的负面效应，而滞后一期的显著为正，表明从长远

效率改进对当期经济增长带来了一定的负面效应，而滞后 一期的显著为正，表明长期来看能源投入的增加会带来经

济产出的增加，产能技术改造有利于经济增长。⑤从图
５、图６可以看出，全要素能源效率在２００５年发生了较大

变化，这与“十一五”期间我国推行节能减排战略的力度
加大有关。Ｄ２００５的系数显著为正，表明２００５年之后中

来看，作为一种要素，能源投入增加会带来经济产出增加， 产能技术改造有利于经济增长；③东、中、西三大区域存在 俱乐部收敛，中部收敛速度最快，能源效率对东部地区经 济增长的促进作用最为显著，对中部地区经济增长在
１０％的显著性水平下显著，能源效率改进对经济发达地区

国经济增长受能源效率等因素的影响更为显著。 ３．３能源效率与地区经济增长差异性分析 实际上，前面用到的差分ＧＭＭ和系统ＧＭＭ估计方
法适合个体较多（大Ｎ小Ｔ）的面板数据，而对于个体较少 的动态面板估计，Ｋｉｖｉｅｔ通过蒙特卡洛模拟表明，采用纠偏

的作用更为明显。基于此，本文提出如下政策建议： （１）推进能源技术进步，提高能源效率。区域能源效 率水平与各相应区域的经济发展水平具有高度的一致性。 推进能源技术进步，积极开发和推广节约、替代、循环利用 和治理污染的先进适用技术，为能源技术进步创造良好的
政策环境；组织先进能源技术的研发和推广应用，通过市 场机制，引导企业加快技术进步，提高能源利用效率；大力 加强能源科技人才培养，注重完善政策法规和技术标准， 为能源技术发展创造良好条件。

后的虚拟变量最小二乘法（ＬＳＤＶ）相对于前两种估计方法
可以纠正９０％以上的偏误Ⅲ１。因此，在考察地区经济增 长的差异时，采用纠偏ＬＳＤＶ估计方法，用计量软件

Ｓｔａｔａｌ０．０分东、中、西三个地区进行回归（表２）。 由表２可以看出：①对数之后一期地区生产总值系数
均在０．９左右，三大区域的经济增长具有较强的滞后性， 系数小于ｌ。则三大区域内部存在俱乐部收敛，就收敛速

度来看，中部地区、西部地区、东部地区依次递减；②物质 资本、劳动力、人力资本以及工业化程度在中西部地区的
表现良好，表明其对地区经济增长有着显著影响，而东部

（２）制定区域差别化的能源政策，促进地区经济的协
调发展。能源效率较高的地区是中国能效保持上升趋势 的关键，必须首先稳定东部高能效地区的能效水平，在推 进自主创新的同时继续引进国际能源领域的先进技术，加
?１３５?

地区仅有对数劳动力和工业化程度显著，实际利用外资对

万方数据

中国人口?资源与环境２０１２年第ｌ期

快科技进步速度。借鉴国际节能减排政策机制、管理法规 和经验，保证自身能源效率得以稳步提高，从而产生辐射 作用带动中西部地区能源消费向高效、节能方向发展。中 西部省区在提高能源消费效率时，一方面，应该制定更加 有效的产业发展规划和产业部门能源政策，针对不同产业 部门的能源强度变化趋势采取不同的部门层面上的政策， 提高其整体能源消费效率；另一方面，政府应该通过创造 一个活跃的技术创新环境，重视技术引进，加强地区之间 的技术交流与合作，提倡节能技术的普遍化推广，从而形
成有利于技术溢出的空间环境。

［６］齐绍洲，罗威．中国地区经济增长与能源消费强度差异分析 ［Ｊ］．经济研究，２００７，（７）：７５—８２．［Ｑｉ
Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｇｒｏｗｔｈ Ｓｈａｏｚｈｏｕ，Ｌｕｏ Ｅｎｅｒｇｙ

Ｗｅｉ．
ｉｎ

ａｎｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ

Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ

Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｉｃ

Ｒｅｓｅａｒｃｈ

Ｊｏｕｒｎａｌ，２００７，（７）：７５—８２．］

［７］齐绍洲。云波，李锴．中国经济增长与能源消费强度差异的收敛 性及机理分析［Ｊ］．经济研究。２００９，（４）：５８—６６．［Ｑｉ
Ｙｕｎ １３０，Ｌｉ Ｋａｉ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ Ｓｈａｏｚｈｏｕ， ｏｆ ｔｈｅ

Ａｎａｌｙｓｉｓ

Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ Ｃｈｉｎａ’ｓ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｇｒｏｗｔｈ

ａｎｄ

Ｅｎｅｒｇｙ

Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｉｃ

Ｒｅｓｅａｒｃｈ

Ｊｏｕｍａｌ，２００９，（４）：

５８—６６．］ ［８］张唯实．能源效率、产业结构与中国区域经济发展［Ｊ］．山西财 经大学学报，２０１０，（７）：６３—６９．［Ｚｈａｎｇ Ｗｅｉｓｈｉ．Ｅｎｅｒｇｙ
Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｉｎ

（３）改善发展环境，深化能源体制改革。改善发展环 境，完善能源法律制度，为增加能源供应、规范能源市场、 优化能源结构、维护能源安全提供法律保障，是中国能源 发展的必然要求；深化能源体制改革，充分发挥市场配置 资源的基础性作用，鼓励多种经济成分进入能源领域，积 极推动能源市场化改革，建立能够反映资源稀缺程度、市
场供求关系和环境成本的价格形成机制。同时，政府应采

Ｒｅｇｉｏｎａｌ

Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ

Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｊｏｕｍａｌ

ｏｆ Ｓｈａｎｘｉ Ｆｉｎａｎｃｅ ａｎｄ

Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ

Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，

２０１０，（７）：６３—６９．］ ［９］Ｈｕ Ｊ Ｌ，Ｗａｎｇ
Ｓ Ｃ．Ｔｏｔａｌ?ｆａｃｔｏｒ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｒｅｇｉｏｎｓ ｉｎ

Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｙ ［１０］Ｍａｎｋｉｗ

Ｐｏｌｉｃｙ，２００６，３４：３２０６—３２１７．

Ｎ Ｇ，Ｂｏｍｅｒ

Ｄ，Ｗｅｉｌ Ｄ－Ａ Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
ｏｆ

ｔｏ

ｔｈｅ Ｅｍｐｉｒｉｃｓ ｏｆ

Ｅｃｏｎｏｍｉｃ

Ｇｒｏｗｔｈ［Ｊ］．Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ Ｊｏｕｒｎａｌ

Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，１９９２，

取适当的财政、税收和产业政策，鼓励能源效率先进的地
区将相关节能技术向能源效率较低的地区转移，鼓励发达

１０７：４０７—４３７．

［１１］国涓，王玲，孙平．中国区域能源消费强度的影响因素分析 ［Ｊ］．资源科学，２００９，（２）：３１—３９．［Ｇｕｏ Ｊｕａｎ，Ｗａｎｇ
Ｓｕｎ Ｌｉｎｇ，

地区带动落后地区优化产业布局，实现技术扩散和创新。
同时通过资金支持、政策激励等措施鼓励欠发达地区能源

Ｐｉｎｇ．Ｔｈｅ

Ａｎａｌｙｓｉｓ

ｏｆ

ＦａｃｔｏＢ

Ａｆｆｅｃｔｉｎｇ

Ｒｅｇｉｏｎａｌ

Ｅｎｅｒｇｙ

领域的技术自主创新，制定实现技术“溢出效应”的战略 思路和途径，从而全面推动经济增长和能源效率水平的稳
步提高，缩小与发达地区经济增长的差距。 （编辑：刘呈庆）
参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ） ［１］国家统计局课题组．中国区域经济非均衡发展分析［Ｊ］．统计研 究，２００７，（５）：４８—５４．［Ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ
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Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ

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Ｘｉｎｙａ．Ｔｈｅ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ

Ｗｅｓｔｅｒｎ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ

ｏｎ

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Ｃｈｉｎａ’Ｓ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｇｒｏｗｔｈ［Ｊ】．Ｗｅｓｔ Ｆｏｒｕｍ。２０１０。（６）： １９—２６．］ ［１４］Ａｒｅｌｌａｎｏ
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Ｃｈｉｎａ［Ｊ】．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ

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Ｌｏｏｋ

ａｔ

ｔｈｅ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｌ Ｖａｒｉａｂｌｅｓ

（５）：４８—５４．】 ［２］Ｂｉｒｏｌ
Ｆ，ＫｅｐｐｌｅＦ Ｊ Ｈ

Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ

Ｅｒｒｏｒ

Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ

Ｍｏｄｅｌｓ

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Ｒ，Ｂｏｎｄ ｓ

Ｉｎｉｔｉａｌ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ

ａｎｄＭｏｍｅｎｔ Ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎｓ

ｉｎ

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Ｅｎｅｒｇｙ Ｄａｎ．Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ

Ｐａｎｅｌ Ｄａｔａ Ｍｏｄｅｌｓ【Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ，１９９８，

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Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ

Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｓ［Ｊ】．Ｃｈｉｎａ

［１６］Ｂｌｕｎｄｅｌｌ
Ｄａｔａ

Ｒ，Ｂｏｎｄ

Ｓ，Ｗｉｎｄｍｅｉｊｅｒ
ｏｎ

Ｆ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ Ｄｙｎｆｍｉｃ

Ｐａｎｅｌ

Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ

Ｅｃｏｎｏｍｙ，２００６，（１０）：５１—６０．】

Ｍｏｄｅｌｓ：Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ

ｔｈｅ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｔａｎｄａｎ＿ｌ ＧＭＭ

［４］师博，张良悦．我国区域能源效率收敛性分析［Ｊ］．当代财经， ２００８．（２）：１７—２１．［ｓｌＩｉ

１３０酗ｕＭｇｙｕＢ

Ｅｓｔｉｎｍｌｏｒ［Ｊ】．Ａｄｖａｎｃｅｓ

ｉｎ

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Ｔｈｅ

Ａｎａｌｙｓｉｓ∞

ＤＯＩ：１０．１０１６／Ｓ０７３１—９０５３（∞）１５００３一ｏ．
［１７】单豪杰．中国资本存量Ｋ的苒估算：１９５２—２００６［Ｊ】．数量经济 技术经济研究．２００８，（ＩＯ）：１８－３１．［Ｓｈａｈ ＨａｎＪｉｅ．Ｒｅｅｓｄｕｍｔｉｎｇ

Ｒｅｇｉｏｌｌａｌ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｉｎ Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｃｏｎｔｅｍｐｏｒａｒｙ

Ｆｉｎａｎｃｅ＆Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ．２００８，（２）：１７—２１．】 【５】李国璋，霍宗杰．我国全要素能源效率及其收敛性［Ｊ］．中国人 口?资源与环境．２０１０，２０（１）：１１—１６．［Ｌｉ

ＧＩＩ岫。Ｈｕｏ

ｔｈｅ ｃａｐｉｔａＩ Ｓｔｏｃｋ ０ｆ

Ｃｈｉｎａ：１９５２—２００６［Ｊ］．Ｔｈｅ

Ｊｏｕｒｎａｌ

ｏｆ

Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ＆Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ５，２∞８，（１０）：１８—３．］ ［１８］张军，吴桂英，张吉鹏．中国省际物质资本存量估算：１９５２—

Ｚｏｎｇｊｉｅ．Ｔｏｔａｌ Ｆａｃｔｏｒ ＥＩＨ留Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ０ｆ Ｃｈｉｎａ ａｎｄ Ｉｔｓ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ

［Ｊ】．ｃｈｉｍ Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ．Ｒｃｓｅｍｃｅｓ ｌＩ—１６．】 ?１３６?

ａｎｄ

Ｅｎｖｉｎｍｍｅｎｔ，２０１０，２０（Ｉ）：

２０００［Ｊ】．经济研究，２００４，（１０）：３５—４４．［孤Ｊａｎ，Ｗｕ
Ｇｕｉｙｉ呜，２ｈ鸭Ｊｉｐｅｎ导Ｔｈｅ ｂ血呲ｉ咖０ｆ Ｃｈｉｎａ’ｓ
Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ

万方数据

陈德敏等：全要素能源效率与中国经济增长收敛性 Ｓｔｏｃｋ：１９５２—２０００［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｉｃ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ

Ｃａｐｉｔａｌ

Ｊｏｕｒｎａｌ，

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Ｙｉｎｇｚｈｉ．

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Ｃｈｕ，Ｓｈｅｎ Ｍａｎｈｏｎｇ Ｅｎｅｒｇｙ
ｏｎ

Ｇｕａｎ Ｊｉａｎｗｅｉ．Ｏｎ ｔｈｅ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｏｆ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｉｎ
Ｃｈｉｎａ：ＡＰｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ｏｆＳｐａｔｉａｌ

Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ［Ｊ］Ｊｏｕｒｎａｌ

ｏｆＦｉｎａｎｃｅ ａｎｄ

Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ

ａｎｄ

Ｅｎｅｒｇｙ

Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１Ｉ，（１）：１１２—１２３．］ ［２３］史丹．我国经济增长过程中能源利用效率的改进［Ｊ］．经济研 究，２００２，（９）：４９—５６．［Ｓｈｉ Ｄａｎ．Ｔｈｅ
Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｎｅｒｇｙ

Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ：Ａ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ Ｂａｓｅｄ

ｔｈｅ

Ｐａｎｅｌ Ｄａｔａ ｂｙ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ
Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００７，

［Ｊ］．Ｔｈｅ Ｊｏｕｒｎａｌ （９）：１１０—１２．９．］

ｏｆ

Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ＆Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ

Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ

Ｉｎ

Ｃｈｉｎａ’８

Ｅｃｏｎｏｍｉｃ

Ｇｒｏｗｔｈ［Ｊ］．

［２０］杨正林，方齐云．能源生产率差异与收敛：基于省际面板数据的 实证分析［Ｊ］．数量经济技术经济研究，２００８，（９）：１７—３０． ［Ｙａｎｇ Ｚｈｅｎｇｉｉｎ，Ｆａｎｇ Ｑｉｙｕｎ．Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ
ａｎｄ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ
ｏｎ

Ｅｃｏｎｏｍｉｃ

Ｒｅｓｅａｒｃｈ

Ｊｏｕｒｎａｌ，２００２，（９）：４９—５６．］

［２４］李听．ＦＤＩ对中国经济增长的影响及其理论预期：基于新古典 经济增长模型［Ｊ］．南方金融，２００７，（１２）：２３—２５．［Ｌｉ
ＦＤＩ ｉｎ Ｃｈｉｎａ’ｓ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｇｒｏｗｔｈ Ｂａｓｅｄ
ｏｎ

ｏｆ

Ｘｉｎ．

Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ：Ａｎ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｂａｓｅｄ ｂｙ

ｔｈｅ Ｐａｎｅｌ Ｄａｔａ

ａｎｄ

Ｉｔｓ

Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ

Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎｓ： Ｃｈｉｎａ

Ｐｒｏｖｉｎｃｅ［Ｊ］．Ｔｈｅ

Ｊｏｕｒｎａｌ

ｏｆ

Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ＆Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ

Ｔｈｅ

Ｎｅｏ－ｃｌａｓｓｉｃａｌ

Ｇｒｏｗｔｈ

Ｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｓｏｕｔｈ

Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００８，（９）：１７—３０．］ ［２１］沈镭，刘立涛．中国能源可持续发展区域差异及其因素分析 ［Ｊ］．中国人口?资源与环境，２０１０．２０（１）：１７—２４．［Ｓｈｅｎ
Ｌｉｕ ｌｉｔａｏ． Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ａｎｄ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ Ｆａｃｔｏｒ Ｌｅｉ， ｆｏｒ

Ｆｉｎａｎｃｅ．２００７。（１２）：２３—２５．］ ［２５］Ｋｉｖｉｅｔ Ｊ
Ｆ．Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎｓ Ｄａｔａ ｏｆ Ｅｘｐａｎｓｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ ｉｎ
ａ

Ｄｙｎａｍｉｃｐａｎｅｌ

Ｍｏｄｅｌ：Ｓｏｍｅ
ｃ，Ｌａｈｉｒｉ

Ｒｅｓｕｌｔｓ ｆｏｒ

Ｗｅａｋｌｙ Ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ

Ｒｅｇｒｅｓｓｏｒｓ［Ａ］．Ｈｓｉａｏ
Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ

ｋ，Ｌｅｅ Ｌ Ｆ，ｅｔ ａｌ（ｅｄＬ）．

Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ

Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｃｈｉｎａ

Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，

Ｐａｎｅｌｓ

ａｎｄ

ＬｉｍｉｔｏｄＤｅｐｅｎｄｅｎｔ

Ｖａｒｉａｂｌｅｓ［ｃ］．

Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１０，２０（１）：１７—２４．］

Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ：Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ，１９９９．

Ｔｏｔａｌ Ｆａｃｔｏｒ Ｅｎｅｒｇｙ

Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ

ａｎｄ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ
ｏｎ

ｉｎ Ｃｈｉｎａ：Ａｎ Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｂａｓｅｄ

Ｄｙｎａｍｉｃ

Ｐａｎｅｌ Ｄａｔａ

Ｍｏｄｅｌ

ＣＨＥＮ Ｄｅ—ｍｉｎｌ

ＺＨＡＮＧ Ｒｕｉ２

ＴＡＮ Ｚｈｉ．ｘｉｏｎ９３

（１．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ

ｆｏｒ Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００４４，Ｃｈｉｎａ；

２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００４４，Ｃｈｉｎａ；

３．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｔｒａｄｅ ａｎｄ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｉｓ ｔｈｅ ｋｅｙ ｐｏｌｉｃｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ

ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ

ａｎｄ

ｒｅｇｉｏｎａｌ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｉｓ ｏｆ ｇｒｅａｔ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｖａｌｕｅ ｔｏ ｒｅｖｅａｌ ｔｈｅ

ｒｏｌｅ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｉｎ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｂｙ ＤＥＡ ｍｅｔｈｏｄ
ｏｎ

ａｎｄ

ｇｕｉｄｅ ｅｎｅｒｇｙ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｔｒａｔｅｇｙ．Ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ

ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｎｅｌ ｄａｔａ ｓａｍｐｌｅ ｏｆ ＧＤＰ，ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｓ。ｅｔｃ．，ｏｆ ２９ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ｄｕｒｉｎｇ
ａｒｅａｓ

１９９５—２００９，ｗｅ ｆｏｕｎｄ ｔｈａｔ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｃｏｕｎｔｒｙ ａｎｄ ｔｈｒｅｅ

ｆｉｒｓｔ ｗｅｎｔ ｕｐ

ａｎｄ

ｔｈｅｎ ｄｒｏｐｐｅｄ ｄｏｗｎ，ｔｈｅ ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ

ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｗｈｉｃｈ ｗｅｎｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｙ ｗａｓ ｇｏｉｎｇ ｔｏ ｂｅ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｔ．Ｂｙ ｐｕｔｔｉｎｇ ｔｈｅ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｅｎｄｏｇｅｎｏｕｓ ｇｒｏｗｔｈ

ｍｏｄｅｌ

ｕｓｉｎｇ

ＩＶ，ＤＩＦＦ－ＧＭＭ

ａｎｄ ＳＹＳ—ＧＭＭ

ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ

ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｄｉｓ ｅｘｉｓｔ ｉｎ
ａ

Ｃｈｉｎａ’ｓ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ．Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｗａｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｗｈｉｃｈ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｈａｄ ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ ｒｏｌｅ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ．Ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ

ｐｌａｙｅｄ

ａ

ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｒｏｌｅ ｉｎ ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ ｅｃｏｎｏｍｉｃ

ｇｒｏｗｔｈ ｉｎ
ｐｌａｙｅｄ
ａ

ｅａｓｔｅｒｎ

ａｎｄ ｃｅｎｔｒａｌ

ｒｅｇｉｏｎｓ

ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｂｉａｓ－ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ ＬＳＤＶ

ｍｅｔｈｏｄ

ｆｏｒ ｒｅｇｉｏｎａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｗｅ ｃｏｎｃｌｕｄｅｄ ｔｈａｔ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ
ｏｎ

ｍｏｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｒｏｌｅ ｉｎ ｍｕｃｈ ｍｏｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ａｌ＇ｅａｓ．Ｓｏ ｔｈｅ ｎａｔｉｏｎａｌ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｓｈｏｕｌｄ ｆｏｃｕｓ

ｅａｓｔｅｒｎ

ａｎｄ

ｃｅｎｔｒａｌ ａｌ＇ｅａｓ ｗｈｅｒｅ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｗａｓ ｈｉｇｈ ａｎｄ ｐｒｏｍｏｔｅｄ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｉｎ ｗｅｓｔｅｒｎ

ａｒｅａ

ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ

ｅｎｅｒｇｙ－ｓａｖｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ“ｓｐｉｌｌｏｖｅｒ’’ｅｆｆｅｃＬ
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｅｎｅｒｇｙ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ；ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ；ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ；ＤＥＡ；ｄｙｎａｍｉｃ ｐａｎｅｌ ｄａｔａ

ｍｏｄｅｌ

?１３７?

万方数据

全要素能源效率与中国经济增长收敛性——基于动态面板数据的实证检验
作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数： 陈德敏， 张瑞， 谭志雄， CHEN De-min， ZHANG Rui， TAN Zhi-xiong 陈德敏,CHEN De-min(重庆大学可持续发展研究院,重庆,400044)， 张瑞,ZHANG Rui(重庆大学经济与工商管理学 院,重庆,400044)， 谭志雄,TAN Zhi-xiong(重庆大学贸易与行政学院,重庆,400044) 中国人口·资源与环境 China Population Resources and Environment 2012,22(1) 4次

参考文献(25条) 1.Researching Group of National Bureau of Statistics of China The Analysis of Disequilibrium of Regional Economic Development in China[期刊论文]-Statistical Research 2007(05) 2.Birol F;Keppler J H Prices,Technology Development and the Rebound Effect 2000 3.Shi Dan Regional Differences in China's Energy Efficiency and Conservation Potentials[期刊论文]-China Industrial Economy 2006(10) 4.Shi Bo Zhang Liangyue The Analysis on Regional Energy Efficiency Convergence in China[期刊论文]-Contemporary Finance & Economics 2008(02) 5.Li Guozhang;Huo Zongjie Total Factor Energy Efficiency of China and Its Convergence[期刊论文]-China Population Resources and Envirronment 2010(01) 6.Qi Shaozhou;Luo Wei Regional Economic Growth and Differences of Energy Intensity in China[期刊论文]-Economic Research Journal 2007(07) 7.Qi Shaozhou;Yun Bo;Li Kai International Comparative Analysis of the Convergence and Economic Mechanism of China's

Economic Growth and Energy Intensity 2009(04) 8.Zhang Weishi Energy Efficiency,Industrial Structure and Regional Economic Development in China[期刊论文]-Journal of Shanxi Finance and Economics University 2010(07) 9.Hu J L;Wang S C Total-factor Energy Efficiency of Regions in China 2006 10.Mankiw N G;Romer D;Weil D A Contribution to the Empirics of Economic Growth 1992 11.GuoJuan;Wang Ling;Sun Ping The Analysis of Factors Affecting Regional Energy Consumption Intensity in China[期刊论文]Resources Science 2009(02) 12.Bond S;Hoeffler A;Temple J GMM Estimation of Empirical Growth Models 2001 13.乔宁宁;王新雅 西部大开发对我国区域经济增长收敛性的影响[期刊论文]-西部论坛 2010(06) 14.Arellano M;Bover O Another Look at the Instrumental Variables Estimation of Error Component Models 1995(68)

15.Blundell R;Bond S Initial Conditions andMoment Restrictions in Dynamic Panel Data Models 1998 16.Blundell R;Bond S;Windmeijer F Estimation in Dynamic Panel Data Models:Improving on the Perfonnance of the Standard GMM Estimator 2000(15) 17.单豪杰 中国资本存量K的再估算:1952-2006[外文期刊] 2008(10) 18.Zhang Jun;Wu Guiying;Zhang Jipeng The Estimation of China's Provincial Capital Stock:1952-2000[期刊论文]-Economic Research Journal 2004(10) 19.Wei Chu;Shen Manhong Energy 2007(09) 20.Yang Zhenglin;Fang Qiyun Difference and Convergence of Energy Productivity:An Empirical Analysis Based on the Panel Data by Province[期刊论文]-The Journal of Quantitative & Technical Economics 2008(09) 21.Shen Lei;Liu litao Regional Differences and Influencing Factor for Sustainable Energy Development of China[期刊论文 Efficiency and Energy Productivity:A Comparison Based on the Panel Data by Province

]-China Population Resources and Environment 2010(01) 22.Xu Yingzhi;Guan Jianwei On the Convergence of Regional Energy Efficiency in China:A Perspective of Spatial Economics 2011(01) 23.Shi Dan The Improvement of Energy Consumption Efficiency In China's Economic Growth 2002(09)

24.Li Xin FDI in China' s Economic Growth and Its Theoretical Expectations:Based on The Neo-classical Growth Model 2007(12)

25.Kiviet J F Expectations of Expansions for Estimators in a Dynamicpanel Data Model:Some Results for Weakly Exogenous Regressors 1999

引证文献(4条) 1.弓晓峰 全要素能源效率及其收敛性研究——基于DEA-Malmquist指数[期刊论文]-现代商贸工业 2013(23) 2.程玉鸿.张玮琪 我国省域全要素能源效率变动差异的实证分析——以广东省为例[期刊论文]-技术经济 2013(3) 3.徐光瑞 中国工业能源效率探析[期刊论文]-现代产业经济 2013(12) 4.孟晓.孔群喜.汪丽娟 新型工业化视角下“双三角”都市圈的工业能源效率差异——基于超效率DEA方法的实证研究[期刊论文]-资源科学 2013(6)

引用本文格式：陈德敏.张瑞.谭志雄.CHEN De-min.ZHANG Rui.TAN Zhi-xiong 全要素能源效率与中国经济增长收敛性——基于动态面板数据 的实证检验[期刊论文]-中国人口·资源与环境 2012(1)



  本文关键词：全要素能源效率与中国经济增长收敛性——基于动态面板数据的实证检验，由笔耕文化传播整理发布。