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香樟推文中国能源需求中国机械学科,东北大学机

文章出处:中国机械学科,东北大学机 浏览次数:发表时间:2022-09-22

中国机械学科,东北大学机械学科评估,机械电子工程学科排名当前,我国去产能进程加快,经济发展模式逐步转变,“两高一低”的高耗能行业增速逐渐放缓。产业结构转型对我国未来能源需求趋势的影响已成为政策制定者、学者、公众乃至世界关注的焦点。

本文重点关注中国在产业结构转型和经济发展过程中能源需求从数量到质量的趋势。如何科学地评估未来能源需求是一项极其艰巨的任务。国内外相关研究从不同角度,运用不同的方法和数据,产生了大量有价值的学术成果。

一、文献综述与研究创新

中国机械学科,东北大学机械学科评估,机械电子工程学科排名(一)评估未来能源需求:综合和结构方法

从现有文献来看,最常见的能源需求预测方法有三种:自回归分析法、弹性系数法和部门分析法。我们将前两种方法概括为总量预测法,将部门分析法定义为结构预测法。总量预测法的主要特点是根据历史能源需求总量或历史经济总量推断未来能源的趋势。总量预测法早年对我国能源需求的预测做出了重大贡献,但总量预测法往往假设经济社会环境会遵循一定的趋势,而这种假设往往忽略了能源需求的结构性变化。经济社会发展在一定程度上与我国实际情况相悖,导致预测失灵。我国能源消费弹性的变化表明能源总量与经济总量开始逐步脱钩。

总量预测法的失败使学者们开始关注经济结构调整对能源需求的深刻影响。部门分析是基于行业部门差异进行预测的方法之一。但该方法的适用性对部门划分程度有很强的要求,部门划分程度将直接影响预测结果。从现有文献来看,学者们普遍认为产业结构会对能源需求产生影响,认为不同的产业属性会导致能源消费需求的差异。对于中国能源消费的变化,工业部门内部的产业结构变化对能源消费的影响更为明显。许多研究认为,重工业特别是高耗能产业的扩张是导致中国能源消费急剧上升的重要因素。因此,有必要探讨行业的内部结构,尤其是高耗能行业的发展,把握未来能源需求的趋势。

中国机械学科,东北大学机械学科评估,机械电子工程学科排名从目前对经济结构和能源需求的研究来看,在指标选择上,产业结构的测度通常以三大产业在国民经济中的比重作为解释变量进行分析。这直接影响部门分析的部门划分,进而影响估计结果。在测量方法上,目前的研究大多集中在分解技术和时间序列上,很少使用面板数据进行分析和估计。然而中国能源投资趋势,时间序列等方法无法控制跨省的省异质性。最重要的是,以往研究的分析视角侧重于产业结构对能源需求的影响,并未从动态层面考察产业结构变化对未来能源需求趋势的影响。

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(二)高耗能行业与中国能源需求

高耗能产业的发展已成为中国能源需求上升的根本原因。总的来说:(1)总量预测法的文献在早年预测能源需求时,多根据历史总量数据进行趋势外推,忽略了经济总量变化背后的影响因素,未能进一步预测能源需求结构转型背景下的经济增长与能源消费的关系无法解释,因此无法解释能源消费的拐点。(2)结构性预测方法的文献大多采用“三-部门”的宏观产业结构,其结构调整是一个渐进的过程,变化是由于每个特定行业的发展,而对第三产业结构变化的分析不足以涵盖高变化的影响。 ——耗能行业,以文献为补充,将经济结构、经济总量和能源需求置于统一的分析框架中港湾在考察经济结构特别是高耗能行业发展变化的情况下,明确经济发展影响能源消费的机制和途径,考虑经济结构。能源消费总量对能源消费的直接和间接影响中国能源投资趋势,进而预测我国未来能源需求趋势。

二、高耗能行业分享演变与经济发展水平

用“库兹涅茨曲线”的概念来讨论高耗能产业的发展与经济发展程度的关系。在“库兹涅茨曲线”的框架下,一个国家的能源密集型产品的产量会随着人均GDP的增加而增加,并在达到峰值后开始下降。在经济发展初期,生活和生产还处于较低水平,对高耗能产品的需求很低。由于高耗能产品通常作为原材料投入,随着经济的不断发展,对高耗能产品的需求显着增加,此时的规模效应远大于技术效应和结构效应。这一阶段的主要特点是产业结构逐渐由轻工业为主向重工业和基础工业为主转变。高耗能产品的产量将接近抛物线的顶部。当工业化、城镇化逐步发展到一定阶段时,工业比重逐渐下降,第三产业快速发展。加之技术进步中国能源投资趋势,对高耗能产品的需求逐渐减少。因此,高耗能产品的产量开始下降,呈现先升后降的倒U型走势。

利用1995-2015年省级面板数据(不包括海南、西藏、港澳台地区),初步分析我国粗钢产量与人均GDP的关系、水泥与产出和人均GDP。结果表明,在粗钢产量模型中,除西部地区人均GDP二次系数不显着外,东部和中部地区人均GDP二次系数均为负值且显着。在水泥生产模型中,三个地区的水泥产量与人均GDP呈倒U型关系。这在一定程度上说明,随着我国经济发展水平的不断提高,高耗能产品的产量可能出现拐点,验证了上述论点。

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在高投资率背景下,我国资本回报率长期呈现缓慢下降趋势。随着资本回报率下降,全社会投资趋紧,经济发展速度逐渐放缓,经济发展趋于平稳,依赖投资的产业发展速度加快为了生存,比如高耗能行业,将开始放缓。加之政府去产能政策的深入实施,我们预计高耗能产品生产增速将放缓,高耗能产品产量将出现拐点或回落。增长平台。当然,高耗能产品的产量拐点过后,可能只是进入一个平稳期,不一定会呈现快速下降的趋势。

我们认为,随着人均GDP的增长,能源密集型产业会先上升后下降(或进入平稳期),这表明经济发展水平将直接影响能源密集型产业的发展速度。就本文而言,能源需求将与经济总量脱钩,随着经济规模的不断扩大,高耗能行业占比的演变过程将对未来能源发展趋势产生影响。需求。

三、经验分析

(一)模型设置和数据源

根据能源需求模型的一般设置,现构建人均能源消费与人均GDP的简化函数模型。能源消耗是人均产出以及能源价格和技术的函数。根据居民效用最大化和厂商利润最大化的对比静态分析,预期能源需求与人均产出呈正相关,与能源价格和技术均呈负相关。

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由于经济增长拉动能源需求的本质是高耗能产业的发展中国能源投资趋势,下面对这种间接拉动效应进行定量分析。鉴于高耗能行业是经济的重要组成部分,为强调产业结构变化对能源消费的影响,说明以GDP衡量的经济总量指数不能完全解释增长中国的能源消耗,我们现在逐渐在模型中加入各种因素。高耗能行业的产品输出。如果逐步加入高耗能产业变量后人均GDP的系数逐渐变小,则说明经济增长对能源消费的影响确实部分是由高耗能产业的发展造成的。为了全面描述中国能源消费需求的整体情况,本文增加了第三产业比重作为控制变量。

考虑到数据的可获得性,本分析基于1995-2015年中国29个省份的面板数据。所有数据均为公开数据。解释变量是能源需求水平,以人均能源消耗量衡量。主要解释变量是经济发展水平,以人均实际GDP为代表。核心解释变量为粗钢产量(钢)、水泥产量(水泥)、火力发电(电)、十有色金属产量(金属)、焦炭产量(焦炭)和烧碱产量(苏打)。这六种产品属于国家规定的22种高耗能产品。控制变量为第三产业比重(tertiary)、能源价格水平(price)和技术变量(tec)。

能源数据来自历年《中国能源统计年鉴》;人均GDP数据以1995年为基年,取自历年《中国统计年鉴》;其他高耗能数据来自各省统计年鉴和国家统计局社会科学技术局他编着的《中国科技统计年鉴》(北京:中国统计出版社)由文化产业统计司和司科技部创新发展司。

(二)经济增长对能源消耗的直接影响

虽然大多数学者认为经济增长与能源需求之间存在协整关系,但就中国各省的具体情况而言,经济增长与能源消费并不一定呈现出双向因果关系。林伯强等认为,用GDP作为解释变量是合理的。

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估计结果表明,对于只考虑经济增长和控制变量对能源需求影响的模型,0.733是人均能源消费的收入弹性,即每1%人均GDP增加,能源需求将增加0.733%。此时能源价格、第三产业比重和技术水平对能源需求产生负面影响,符合预期。逐步加上六大高耗能行业代表产品的预估产量,可以看到人均GDP系数逐渐下降,从0.733下降到0.439。即考虑到高耗能产业发展的影响,人均GDP每增加1%,能源需求增幅从0.733%下降到0.439%。这表明,经济增长对能源消费的影响确实部分是通过高耗能行业间接造成的。此外,研究结果还表明,六类工业产品对能源消耗的影响是正向的,而粗钢对能源需求的影响并不显着。这可能是由于模型中加入了焦炭变量,而焦炭是粗钢生产的重要原料,而焦炭对能源需求的影响可能部分反映了粗钢。

(三)高耗能行业传导效应

经济增长可以通过影响能源密集型产业的发展来间接影响能源需求。为了量化经济增长通过高耗能行业对能源需求的间接影响程度,我们现在考察人均GDP对高耗能行业的影响,即使用高耗能行业消费行业作为估计的解释变量。

测算结果显示,人均GDP对六种高耗能产品有显着的正向影响中国能源投资趋势,说明人均GDP的提高确实会促进高耗能产业的发展,但焦炭人均GDP并不显着。从结果看,人均GDP对粗钢和水泥产量的影响最大,其次是十有色金属、烧碱、火力发电和焦炭。可以看出,经济增长与高耗能行业的产出呈正相关,经济增长对能源消费的影响确实可以从高耗能行业的角度来解释。由于人均GDP对能源需求的影响可以部分解释为高耗能行业的产出,因此可以进一步估计经济发展对耗能行业的影响。

四、高耗能行业占比演变及未来能源需求趋势

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工信部《工业绿色发展规划(2016-2020年)》明确指出,到2020年,六大耗能行业在工业增加值中的比重将继续下降。鉴于高耗能行业的发展受年度政策和经济形势影响较大,李等人提出面板固定效应模型下的时变系数非参数估计方法。 2011年用于考察未来能源需求的趋势。

评估2016-2035年能源需求趋势,不考虑高耗能行业变化的弹性系数法,考虑发展变化的时变系数非参数估计法高耗能行业。

首先,对模型中涉及的各个变量在2016年到2035年的增长率进行情景设定。其中,人口增长率来自International Futures,分别设定了年人口增长率和年均增长率2016 年至 2035 年的比率约为 0.09%。本文设定2016-2020年GDP年均增长率为6.50%,2021-2035年年均增长率为5%。根据GDP增长率与人口增长率的关系,可以得到人均GDP的增长率。

其次,对高耗能产业的未来发展进行情景假设。随着经济结构的演变,经济发展对高耗能产业的物质支撑需求开始减弱。同时,随着供给侧结构性改革去产能政策的实施,高耗能行业发展趋势开始放缓。国际能源署(IEA)预测,中国化学工业和有色金属工业的增长将持续到2040年,但中国钢铁和水泥产量将继续下降30%-40%。对于技术变量、价格变量和第三产业比重变量,选取各省样本中当年平均年增长率进行情景分析。当然,这种情况下的估计结果难免会有一定的偏差,但不会影响趋势分析。

由于未来经济发展过程的不确定性,有必要对未来经济发展状态做出假设。根据2015年估计的时变系数,设定2016-2035年各变量的系数,分析2016-2035年能源需求趋势。我国能源需求趋势的影响非常明显,弹性系数法的预测结果明显高于考虑高耗能行业发展的预测结果,两者相差超过差异最大时翻倍。结果显示,如果考虑到高耗能行业发展放缓,我国未来能源需求将保持在相对稳定的水平。但这一结论不可忽视的前提是,未来几年部分高耗能行业将呈现负增长。这里给出的结果验证了本文的核心观点——控制高耗能产业的发展将是抑制我国能源需求扩大的关键。在他们对煤炭需求的分析中,林伯强等人。也得出了类似的结论,认为产业结构的微调会对煤炭需求产生很大的抑制作用。分析结果清楚地表明,仅考虑单一维度的经济增长来研究能源需求会导致对未来能源需求趋势的误判。

结论

首先,从行业内部结构来看,分析发现经济增长对能源需求的直接影响为55.89%,其他44. 11%的影响来自行业发展造成的高能耗。其次,基于以上分析,我们对未来中国能源需求的趋势进行评估,发现如果不考虑产业结构优化(即高耗能行业占比持续下降) ),中国的能源需求将被高估;如果高耗能行业比重发生变化 考虑到能源需求趋势的评估,未来几年我国能源需求将保持在相对稳定的水平。因此,控制产业结构内高耗能产业的发展是抑制能源需求扩张的关键。

中国机械学科,东北大学机械学科评估,机械电子工程学科排名(作者:中国人民大学应用经济学院郑新业;中国人民大学吴世梅;澳大利亚新南威尔士大学经济系李方华。《中国社会科学》第2期, 2019, 闫琦来自中国社会科学网/节选)

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