第一部分　行业能源发展和利用

第1章　重工业能源发展利用

1.1　重工业能源发展利用

1.1.1　重工业的发展现状

重工业是指为国民经济各部门提供原材料、燃料、动力、技术装备等物质技术基础的主要进行生产资料生产的工业，而能耗高是重工业的典型特征。长期以来，重工业在国民经济中占有较高的比重。从新中国成立到改革开放初期，国家一直采取“重工业优先”的发展战略，将重工业看成是发展国民经济的重中之重，追求增长的高速度，中国的重工业在这一时期取得高速增长，并逐渐成为国家的主导产业。林毅夫（2006）的研究表明，从1949年到1981年重工业年均增长速度达到15.3%，重工业在工业总产值中所占比重，也从1949年的26.4%迅速增长至48.6%。改革开放之后，随着中国经济的迅速增长，重工业也迎来了新一轮的发展。这一段时期，重工业在工业总产值中所占比重先从1981年的48.6%增长到1991年的53.7%，再到2001年的60.6%，2013年这一比重为71.3%，重工业在国家工业结构中占有绝对重要的位置。

相比于其他国家，中国的能源消费结构以重工业为主。从图1-1中可以看出，从1994年到2014年的二十年间，重工业能源消费占全国一次能源消费总量的比重接近65%，电力消费占全社会用电量的比重超过60%。长期以来重工业的高速发展，导致产业升级和淘汰落后产能的进程相对比较缓慢，高排放、高污染成了重工业摘不掉的标签。因此，本节将围绕重工业的能源与环境问题以及产业结构调整等问题进行分析和探讨。

1.1.2　重工业发展与环境问题的空间计量分析[1]

以重工业为主的产业结构带来了巨大的能源消费量，这不但使能源供需形势日益严峻，还带来了严重的环境问题。尤其是自2012年冬天开始，全国大范围地区多次出现的雾霾天气，将严峻的环境形势暴露在人们面前，并引起了广泛的国际关注。

Arellano（2006）、彭水军和包群（2006）、黄菁（2013）等的研究发现，重工业发展、能源消费以及环境污染之间存在着一定的联系，由于各行业对环境的影响不同，因此产业结构同环境污染之间存在着一定的关系。传统研究多使用面板的分析方法，这当中存在的问题是面板回归假定各地区之间的污染是相对独立的；而针对环境污染来说，首先一个地区的环境质量会受到相邻地区排放的影响，其次重工业的发展的集群效应也会加强环境污染以及重工业发展的空间相关性。因此本文使用空间计量的方法，探讨中国重工业发展同环境污染之间的相关性。

为从空间计量的角度探究重工业发展同环境问题之间的关系，我们首先采用熵权法[2]，将各省份废水、废气及大气污染物量综合考虑，排放构建环境污染综合指数，用来衡量所考察地区的包含废水、废气和固体废弃物污染的综合环境污染程度。其次将环境污染的空间自相关性纳入计量模型，通过设置包括地理距离在内的空间权重矩阵，分析重工业发展同中国环境污染之间的关系。

各省、市、自治区环境污染综合指数计算结果如表1-1所示，数值越大说明污染程度越高。

表1-1　全国30个省、市、自治区环境污染综合指数

为更直观地体现不同区域环境污染水平情况，我们按照各省所在区域的不同，将其分为东部、中部和西部三个区域，整体考察这三个区域环境污染综合指数的变动，结果如图1-2所示。

从图1-2可以看出，2012年以前，东部地区的环境污染水平整体保持下降趋势。2008年由于受国际金融危机影响，下降程度较为明显，之后恢复到原有水平并有一定程度的反弹。2013年以来，东部地区的环境污染水平又开始上升，这与自2013年1月份全国东部大范围出现的雾霾天气在时间上保持吻合，从侧面验证了环境污染综合指数的有效性。西部地区的情况同东部地区类似，整体环境污染水平自2011年一直保持下降趋势。此后受东部地区高耗能高排放产业向西部转移影响，2012年开始西部地区环境污染水平开始上升，近年来整体在一定波动水平中保持上升趋势。中部地区的环境污染水平一直保持上升趋势，近年来受经济整体增速放缓的影响，环境污染上升水平开始放缓。

从2005年到2014年各省份环境污染指数的区域分布来看，东部地区的环境污染水平一直较高，而西部和中部地区的差距正在逐渐缩小。河北、天津、湖北、重庆和江苏等省市环境污染水平一直较高，而山西、云南、新疆等省份的环境污染水平有明显加重的趋势；从图中还可以看出，浙江、广东等东部经济较为发达的省份环境治理取得了较为明显的水平，环境污染水平表现出明显的下降趋势。受产业转移影响，山西、山东、内蒙古等省份的环境污染水平开始上升，从时间上看主要发生在2011年之后，这与国家促进产业向西部转移的政策执行有很大的关系。青海、湖南、陕西、江西等地的环境污染水平一直保持在较低的水平，青海、江西等地还有不同程度的下降。

从空间聚集的角度来讲，中国环境污染有明显的空间聚集效应，即分布在环境污染水平较高的区域周围的省份，环境污染水平整体上也较高，反之亦然。后面的Moran's I指数可以更好地说明这个问题。

图1-3和图1-4分别给出了2005年和2014年中国各省份环境污染综合指数的Moran's I指数。Moran's I数值在-1到1之间。根据Moran's I指数的定义，越接近1则表明该指标的空间效应越明显，其中指数为正说明是正向效应，反之则为负向效应。计算结果表明，2005年的Moran's I指数约为0.2136，说明各省份的环境污染综合指数存在较为明显的空间效应，且是影响是正向的。2014年的Moran's I指数为0.2473，空间效应依然较为明显，且相比于2005年有增强的趋势。说明随着各地区之间的环境集聚效应逐渐增强，一个地区的环境受周围地区影响的趋势正在逐渐增强。

接下来考虑环境污染与重工业发展的空间关系，通过引入特定的权重矩阵，使用空间计量模型对二者进行回归。单位根检验可以防止“伪回归”问题。我们对对数化的环境指数（P）、重工业能源消费（E）、人均GDP（GDP）、重工业固定资产投资（inv）、环境污染治理投资（eni）变量进行面板单位根检验，以确定平稳性。检验结果表明原始数据均为一阶单整序列。之后对变量进行协整检验，检验结果见表1-2。

表1-2　面板数据的协整检验

我们实证研究所设定的基础分析模型如下：

采用固定效用模型对上式进行回归，我们共选取了2005年到2013年全国30个省份共计270个数据。回归结果如表1-3所示。

表1-3　模型估计结果表

为佐证检验结果的可靠性，表1-3中保留面板数据分析结果以进行对比。结果表明，面板数据分析系数与空间面板分析系数基本相近，并未出现数据级别上的差异，从而保证了研究结果的可信度。从表中我们可以得到如下结论：

从影响环境污染综合指数的因素来看，重工业能源消费量对环境指数有直观的正向作用，当重工业能源消费增长1个百分点，环境污染综合指数会同时恶化0.45%左右，重工业固定资产投资增长1%，环境污染综合指数增加0.4个百分点。这基本上佐证了我们之前的假设，重工业能源消费对污染物排放有着直接而重要的影响。由于环境污染综合指标由二氧化硫、废水以及固体废弃物构建而成，工业生产是三废最直接的来源，而重工业能源消费占工业能源消费在90%左右，重工业工业增加值占工业的比重也已经超过了70%，因而重工业的能源消费以及固定资产投资对环境污染综合指数的影响最大。

从环境污染治理投资方面来看，在考虑空间效应时，当环境污染治理投资增加1%时，环境污染综合指数会下降0.26个百分点。也就是说，加大环境污染治理的投资会对环境的改善有显著的作用。另一方面，GDP的增长对环境也存在显著的负面作用，人均GDP增加1个百分点，环境将恶化约0.13个百分点。根据环境库兹涅茨倒U假说，当收入达到一定程度后，随着收入的增加环境会得到改善。但是根据我们的实证结果，随着人均GDP的增加，环境污染指标仍然逐步恶化，说明中国目前仍未到达拐点。

值得注意的是，权重矩阵与环境污染指标的乘积项显著为正，说明环境污染具有明显的扩散效应。并且由于污染扩散所带来的环境恶化效应甚至大于环境污染治理投资的效应，这一点从之前的环境指标分布图也可以看出。

从未来发展来看，我们建议从以下几个方面入手，实现经济社会的可持续发展：

（1）发展第三产业，加速对重工业的替代。中国同很多西方国家在能源强度方面之所以存在很大差距，技术效率因素是一方面，产业结构方面的差异同样是十分重要的因素。重工业在中国产业结构中占有很重要的比重，消耗了大量的能源，而相比之下在西方国家的经济结构中金融服务业为主的第三产业则占比很高。不同产业产生相同GDP所消耗的能源差距巨大。以电力消费为例，第一产业和第三产业的单位GDP电耗分别为170千瓦时/万元和220千瓦时/万元，而工业的单位GDP电耗约为1750千瓦时/万元，包含工业和建筑业在内的整个第二产业单位GDP电耗也约为1500千瓦时/万元。因此加快发展第三产业，实现经济增长驱动方式的转变，对实现控制能源消费总量目标和环境治理有巨大的现实意义。事实上自2013年起，中国服务业在经济中的比重已经超过第二产业，中国的经济增长方式已经发生了巨大变化。但相较于其他国家，重工业在经济结构中的比重仍然过高，由此带来的能源、环境问题依然十分严重，因此仍有很长的路要走。

（2）加大环境污染治理投入，严格重工业排放标准。从2005年到2013年的数据来看，全国每个省每年平均在环境污染治理方面投入167.5亿元，东部省份平均投入255亿，中部和西部省份平均每年投入141亿和98.9亿元，东部省份投入明显高于中部和西部，这也是东部近年来环境污染指数逐渐下降的重要原因之一。但从另一个角度来说，东部污染情况仍然要明显高于中部和西部，因而加大东部的污染治理投入是十分必要的。对于中西部来说，为避免东部先污染后治理的老路，布局环保产业，在现阶段加强环境治理方面的投资也会获得更大的边际效益。政府应该制定更为严格和严谨的排放标准，推动工业企业加强对污染治理的投资。

（3）环境污染扩散效应显著，加强治理方面的协作。从我们的实证结果来看，环境污染具有明显的向外扩散效应，并且扩散带来的环境恶化甚至要大于环境污染治理投资的正向效应，因而加强省际之间的污染治理协作就显得尤为重要。为促进区域之间污染协作治理首先要制定跨行政区政府协作治理的法律，构建区域性的总体规划以及实施标准细则。并且可以设立具有切实监督执行权力的协调机构，职能可以包括制定空气质量管理标准，对固定源污染进行管理。同时也可以加强企业、社会等多元主体在环境治理中的参与度。

1.1.3　重工业的全要素生产率——基于投入产出的视角[3]

前文从空间计量的角度，对重工业发展与环境污染的关系进行了分析。这一部分我们提出一个新的观点，即考虑行业间的投入产出关系，在绿色GDP的框架内，对重工业的全要素生产率进行核算。

根据国家统计局和国家环保部（原国家环保总局）给出的解释，绿色GDP是指从现行统计的GDP中，扣除由于环境污染、自然资源退化、教育低下、人口数量失控、管理不善等因素引起的经济损失成本，从而得出真实的国内财富值。目前环境保护部已完成绿色GDP核算有关技术规范，并在部分地区展开试点。从世界范围来看，世界银行提出的“真实储蓄”的概念，也是从可持续发展的角度考虑，将环境污染、能源及矿产资源消耗、温室气体排放等因素综合考虑来衡量经济发展指标。

在绿色GDP及“真实储蓄”的视角来看，重工业大量的碳排放和能源资源消耗严重影响其真实经济产出，也进一步地对其全要素生产率核算产生了影响。高能耗、高排放是重工业的典型特点。在有关衡量中国重工业全要素生产率的问题上，如何将能源资源消耗和碳排放纳入计算框架，还原真实的全要素生产率，是一个值得研究的问题。

Forsund and Hjalmarsson（1979）、张军等（2009）、郑京海和胡鞍钢（2005）、胡鞍钢等（2008）、涂正革（2008）、王兵等（2010）、陈诗一（2009，2010）等都测算了包含环境因素在内的中国全要素生产率。从使用方法上来看，现有文献基本上都是采用数据包络分析的方法，将环境污染看成是非合意产出，通过判断与前沿面的距离来判断效率值。这种方法只能通过增加非合意产出的维度来涵盖不同的污染物，这样会对精度有一定的影响。更为重要的是，之前的研究都没有考虑到行业之间的投入产出关系对要素及污染物排放的重新分配，进而无法考虑到投入产出关系对各行业全要素生产率的影响。基于以上不足，我们参考胡鞍钢（2010），在真实储蓄核算的框架下，使用投入产出表计算了中国重工业的全要素生产率。

世界银行数据库提供了中国整体的能源及自然资源损耗数据以及全国二氧化碳排放的损耗数据。结合各行业的实际能源消费量，就可以得到各行业能源消耗导致的自然资源损耗。同时根据化石能源的消费数量，可以得到各行业的二氧化碳排放量，进而得到各行业二氧化碳排放导致的损耗值。

其中各行业的二氧化碳排放量可以通过对各化石能源品种的能源消费量乘以该品种的碳排放系数的所得值进行加总而来。根据IPCC（2006），各能源品种的碳排放系数如表1-4所示：

表1-4　各能源品种碳排放系数

1994-2013年中国工业及重工业自然资本损耗及占各自增加值的比重如图1-5所示。从图1-5中可以看出，1994年到2013年期间，重工业包含能源和二氧化碳损耗在内的自然资本损耗占增加值的比重保持在10%左右，研究区间内于2008年达到20.9%的峰值。这主要是由于世界银行核定的当年煤炭、石油和天然气租金占GDP比重出现明显上升，重工业的能源结构及产出均未出现明显变化。整体上看，工业的自然资本损耗高于重工业，但工业自然资源损耗占比低于重工业。

图1-6列举了1994-2013年从属于重工业范畴内的细分行业自然资源损耗占各自GDP比重的平均值。从细分行业的情况来看，传统高耗能行业自然资源损耗占各自工业增加值的比重显著高于其他行业。高耗能行业范畴内的行业损耗占比均显著高于重工业的平均水平。燃气的生产和供应业占比最高，样本区间内均值达到了37%。

表1-5分别列举了投入产出视角比生产者视角下自然资源损耗有所增加以及有所减少的各个行业。从表中反映的情况来看，投入产出视角比生产者视角损耗有所增加的行业多处在产业链下游，接受来自上游行业的补贴；投入产出视角比生产者视角损耗有所减少的行业多处在产业链上游，补贴了下游的相关行业。

表1-5　生产视角和投入产出视角下能源及二氧化碳损耗变动

投入产出表的直接流量表体现了国民经济各行业之间中间投入的流向。从2012年投入产出表来看，燃气生产和供应业最大的中间投入来自燃气生产和供应业，化学产品制造业，电力、热力的生产和供应业以及石油炼焦和核燃料制品业，这四个行业的中间投入贡献了燃气生产和供应业中间投入的82%。

表1-6列举了投入产出转换前后自然资本损耗的转移过程。在一定程度上可以说，上游的行业是“代替”下游行业消耗了自然资源，同时排放了二氧化碳以及其他污染物。从行业的划分上，这种转移可能是重工业子行业内部之间的转移，也可能是从重工业转移到轻工业，也可能是从重工业转移到其他非工业部门。

表1-6　投入产出视角比生产者视角损耗增加的行业中间投入来源

图1-7显示了经过投入产出变换，重工业的自然资源损耗转移到轻工业以及非工业部门的比重。

在进行投入产出转换前，重工业的自然资本损耗占增加值的比重差异巨大。按照真实增加值的核算方法，转换前自然资本损耗将折扣掉部分工业增加值，造成真实增加值与增加值之间巨大差异。但是经过投入产出转换，二者之间的差异大幅减小。基于同样的原理，可以得到重工业的真实资本存量和真实增加值，进而得到真实的全要素生产率。

图1-8展示了通过真实资本存量和真实工业增加值处理后得到的重工业全要素增长率同未经处理得到的重工业全要素增长率示意图。从图中可以发现，处理后的重工业全要素增长率有了显著的提高。这说明一直以来重工业内部全要素生产率的提高被其高消耗高排放的行业特点所掩盖。

1.1.4　产业结构调整对能源、电力消费和GDP增长的影响

在全球经济增长速度普遍放缓的背景下，中国GDP增速和能源、电力消费增速从2014年开始出现了一定程度的背离。2014年GDP增长7.4%，能源消费增长2.2%，电力消费增长3.8%。2015年这种背离程度进一步加大。国家统计局及中国电力企业联合会、国家能源局最新公布的数据显示，今年上半年GDP增长率为7%，能源消费和电力消费增长率仅为0.7%和1.3%。从历史数据上看，这种现象不是第一次出现，1998年亚洲金融危机以及2008年国际金融危机期间，都曾在短期内出现这种背离。从图1-9可以看出。

通常的解释是这种背离跟存货有关。在经济收缩时期，工业企业处于去库存过程，当期生产规模收缩导致能源、电力消费出现超常规下滑；反过来在经济扩张时期，企业往往处于补库存过程，生产规模扩张导致能源及电力消费出现快速增长。短期的背离可以通过存货变动来解释，但从长期来看需考虑中国的能源消费结构及不断进行中的产业结构调整。

中国能源及电力消费高度集中。重工业能源消费占全国一次能源消费总量的比重接近65%，电力消费占全社会用电量的比重超过60%。这种高度集中的结构很容易将重工业能源消费产生的波动放大到整体。

伴随着经济结构的不断调整，近年来重工业能源及电力消费在全社会中所占的比重有所下降，但仍保持在一个很高的水平。2014年重工业电力消费33 272亿千瓦时，占全社会电力消费量的60.24%，而包含第一产业、轻工业、建筑业、服务业与居民生活用电在内的其他所有部门仅占39.76%。这就意味着如果要保持电力消费增速不变，重工业电力消费增速下降1个百分点，需要其他行业多增长约1.5个百分点。

从总的能源消费角度来讲也是如此。2013年重工业能源消费占全部一次能源消费量的63.6%，也就是说如果重工业能源消费增速下降1个百分点，需要其他所有行业多增长1.75个百分点才能保持之前的增长水平。考虑到目前服务业已经成为驱动经济增长的最主要动力，在其他行业增速保持不变的前提下，重工业能耗及电耗每下降1个百分点，服务业能耗及电耗需多增长6.4和5个百分点，才能完全抵消重工业带来的增速下滑。

由于重工业在能源及电力消费中占比很高，因此重工业的波动很容易在能源和电力消费总量中体现出来。2015年电力消费数据可以很好地说明这种现象。

如表1-7所示，2015年上半年，重工业用电同比下降0.9%。总的来看，上半年1.3%的全社会用电增速中，第三产业上拉了0.96%，居民消费上拉了0.62%，而第二产业下拉了0.33%，其中重工业下拉了0.56%。从贡献率来看，第三产业对全社会用电增长的贡献率达到76.3%，第二产业的贡献率为-26.4%，其中重工业的贡献率为-44.61%。

表1-7　2015年上半年各产业电力消费增速及对全社会用电量的贡献

长期以来，重工业在中国国民经济中占有十分重要的比重。21世纪以来，重工业化发展带来的一系列问题开始突出，在严峻的资源、环境等条件约束下，政府采取了一系列措施，将产业结构向可持续发展的方向进行调整，并收获了一定的成效。近年来，重工业增加值仍在保持增长但增长速度开始放缓，在产业结构中的比重持续下降，受此影响，重工业的能源及电力消费增速也开始放缓，这也直接导致了整体能源消费及全社会用电量增速下滑。而相比于重工业，服务业一直以来保持着快速增长的趋势，同时其电力消费和能源消费均保持快速增长（图1-10）。

总的来看，重工业在能源及电力消费结构中占有很大的比重。这种高度集中的能源及电力消费结构导致了重工业能耗及电耗出现的波动很容易被放大到整体。而受产业结构调整的影响，重工业在国民经济中的比重开始下降，因此在一定程度上导致能源消费总量及全社会用电量的增速下滑。由于产业结构变动是长期的、持续的，因此这一因素带来的能源及电力消费量下降也将是长期的、持续性的。这种观点并不否认短期内库存对能源及电力增速下降的影响，而是基于中国的实际情况，从能源消费结构及产业结构调整的角度给出了解释。

换言之，库存引起的背离是短期的，不可持续的，当经济形势好转之后能源及电力消费必将出现反弹，来弥补之前库存的损耗；而经济结构调整引起的背离将是长期和持续的，经济驱动方式由第二产业向单位GDP能耗更低的第三产业转移的过程中，能源及电力消费增长将会长期落后于经济增长水平。

近年来，黑色金属冶炼、建筑业等行业持续低迷给钢铁、建材行业带来了很大的负面影响。随着产业结构调整的不断深入，以高耗能为代表的重工业在国民经济中所占的比重将持续下降，在能源消费结构中所占的比重也将逐渐变小，且产业结构变动是长期可持续的，因此经济增长与能源、电力消费的背离可能会在今后一段时间持续出现。即使当经济形势好转时，出现因企业为补充库存所导致的能源消费快速反弹的情况，反弹的幅度相对而言也会越来越小。