基于嶺回歸方法的我國能源消費影響因素研究

張丹平

（南昌航空大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，南昌 330063）

0 引言

隨著“低碳”號角的吹響，“低碳經(jīng)濟”、“循環(huán)經(jīng)濟”和“綠色經(jīng)濟”的發(fā)展理念已風(fēng)靡全球。如何改變以往“粗放型”的單純依靠生產(chǎn)要素投入擴大生產(chǎn)以促進經(jīng)濟發(fā)展的模式，轉(zhuǎn)至“節(jié)約型”的提高投入產(chǎn)出效率、實現(xiàn)資源重復(fù)利用的循環(huán)模式是當今所有國家在未來很長一段時期內(nèi)的重要任務(wù)。這種從量到質(zhì)的觀念深化，首先面臨的問題就是隨著能源利用效率問題，相比于世界發(fā)達國家，我國能源消耗的主要特征是：煤炭占主導(dǎo)、總體供需嚴重失衡、再生能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢。在此嚴峻的背景下，對我國能源消費影響因素及其產(chǎn)生的消耗貢獻系數(shù)進行定量測度，對正確認識我國能源消費的走勢、采取一系列措施進行“降本減耗”具有重大意義。目前學(xué)術(shù)界已有相應(yīng)研究，袁曉玲（2009）采用面板數(shù)據(jù)回歸方法，選取了經(jīng)濟增速、人口數(shù)等六個指標對中東西三個地區(qū)的能源消費因素進行了面板計量；周曙東（2009）直接采用了EVIEWS5.0軟件對建立的多元回歸模型采取計量實證，但其采取的指標主要是側(cè)重于農(nóng)村范疇；張曉平（2006）用描述方法分析了90年代以來能源消費在我國的分布格局，并從各個層面分析了若干個影響因素。筆者認為：經(jīng)濟繁榮時期的任何正向變量，如經(jīng)濟增長、資源消耗、物價指數(shù)及產(chǎn)業(yè)優(yōu)化都具有很強的共線性，即隨著時間的增長同向增長，單純通過經(jīng)典計量估計得到的多元分析結(jié)果，無論是面板還是線性都存在著多重共線性問題，經(jīng)典最小二乘估計中的運算矩陣將會存在 ||X'X ≈0問題，引起的原因有很多，如滯后變量引入、經(jīng)濟繁榮或蕭條時期的共線性及樣本數(shù)量過少，基于這種情況考察我國能源消費影響因素時應(yīng)當充分注重客服多重共線性，采用引入單位矩陣K值法的“嶺回歸”分析方法，以提高模型擬合的準確性和科學(xué)性，這樣才能對未來我國能源消耗的走勢進行準確的預(yù)測。

1 改革開放以來我國能源消費走勢及結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀

1.1 能源消耗總體走勢

圖1為改革開放以來我國能源消費量總體走勢圖，1978年為57144萬噸標準煤，而后以一種較為穩(wěn)定的增長趨勢增加到了1998年的138948萬噸，故這一時期的增長比較嚴格遵守直線增長趨勢，采用OLS進行簡單回歸，得到：

圖1 我國能源消耗總量歷史序列圖

表明以1978年為第一年，能源消費量每年增加為4535萬噸。為了表明增長狀況，這里采用zt=(Yt-Yt-1)/Yt-1來計算該階段的能源消耗增速，發(fā)現(xiàn)只有1981年、1997～1998年共三年的增速為負值，其他年份增速均為正值，對2年增速取平均值后發(fā)現(xiàn)年平均增幅為4.33%。同理得到2000～2010年間的回歸方程如（2）式，表示以2000年為1，每推遲一年將會引發(fā)20086.91萬噸能源消耗，根據(jù)zt計算出十個時間值平均為8.97%，故后段期間內(nèi)的能源增長率是前段的兩倍有余。值得說明的是：這樣兩時期描述具有合理性，如果按照一個OLS形式進行回歸，將會產(chǎn)生較大的誤差。

圖2 我國各種能源占消費比例趨勢

1.2 能源消耗結(jié)構(gòu)分析

根據(jù)《能源統(tǒng)計年鑒》，我國1991～2010年的能源消耗組成部分的數(shù)據(jù)如圖2所示，我國當前煤炭消費在能源消費中的比例高居不下，從1997年之前的70%以上降低到了2010年的66.1%，在2002年開始由于經(jīng)濟快速發(fā)展引發(fā)的能源需求-供給缺口及國外進口的相關(guān)障礙，造成煤炭作為主力能源的趨勢又有所顯現(xiàn)，天然氣和水電、核電、風(fēng)電能源比例一致在低位運行，分別增加到了最近的4%和8%左右，石油消費占比在20%左右徘徊，從1997年超過20%后至2005年又跌至20%以下。根據(jù)鐘哲（2005）的大致測算，我國能源消費中煤炭占68%，油類占23.45%，而天然氣僅占3%，一方面我國由于天然氣和石油存儲量有限和開采技術(shù)有待提高，另一方面21世紀頭10年每年10%的經(jīng)濟增長和利用效率低下導(dǎo)致總需求-總供給缺口逐步拉大。

2 我國能源消費的嶺回歸分析

2.1 影響因素選取

可以說影響能源消費總量的因素非常多，能源作為一種生產(chǎn)資源，各個產(chǎn)業(yè)及其運作過程中均需要能源的動力支持。那么到底哪些因素對能源消耗起決定性作用呢？筆者通過對相關(guān)文獻資料的總結(jié)，提出以下四大因素：

（1）經(jīng)濟增速（lngdp）。經(jīng)濟的快速增長需要大量的生產(chǎn)資源作為支撐，特別是目前我國處于工業(yè)化進程之中，農(nóng)業(yè)機械化的盛行、工業(yè)制造裝備的更行與使用、服務(wù)業(yè)流水化和智能化的運作要求，使得社會生產(chǎn)力的發(fā)展需要強大的能源支持。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（SV）。一般而言，如工業(yè)、制造業(yè)等高能耗產(chǎn)業(yè)比重越大，在同等gdp產(chǎn)量下的能耗越多。張敬偉（2010）以河北數(shù)據(jù)為例，采用指數(shù)分解法和線性函數(shù)對數(shù)模型對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源消費的數(shù)據(jù)進行實證研究，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化并無顯著促使能耗下降，主要是由于能源利用效率過低的原因。筆者認為這可能是由于其采用河北單個分析樣本所致，我國地域廣闊，各地的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及能耗情況并不一致，故其結(jié)論并非代表我國整體情況。

（3）人口數(shù)量（n）。一國人口數(shù)量越多，不僅其需要的生活能源消費量越多，根據(jù)新古典經(jīng)濟增長模型，人口數(shù)量越多其需要配備的其他生產(chǎn)資源也越多，當然也包括能源在內(nèi)。

（4）固定資產(chǎn)投資(invest)。固定資產(chǎn)投資越多，根據(jù)凱恩斯宏觀經(jīng)濟決定模型將會使國民生產(chǎn)總值增加，再根據(jù)①鐘的作用機制使能源消費增加。

上述指標數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》（2011），分析年份為1980～2010年共30年。

2.2 傳統(tǒng)多元回歸分析及多重共線性檢驗

采用SPSS13.0軟件進行回歸分析，具體方程如下：

根據(jù)analyze—regression—linear模塊分析后輸出表1。根據(jù)表1可知模型穩(wěn)定性良好，擬合系數(shù)達到了0.981，方程穩(wěn)定性為319.36，說明所有解釋變量能夠很好的對能源消費量進行解釋。但從參數(shù)系數(shù)的t值來看，除了固定資產(chǎn)投資invest較為顯著外，其他變量顯著性不高。根據(jù)上文所述，固定資產(chǎn)投資對能源消費的作用是通過lngdp進行傳遞的，而結(jié)果中的lngdp貢獻不顯著明顯有悖于常理，故可以視為存在一定的多重共線性。

表1 簡單多元OLS回歸結(jié)果

檢驗共線性有很多方法，如自變量相關(guān)系數(shù)法、自變量矩陣法和方差擴大因子法（VIF）,這里采用VIF法，其思想是如果一個自變量本身作為因變量時，而其他自變量作為解釋變量進行回歸時得到的貢獻系數(shù)過大，表明該變量與其他自變量存在很強的相關(guān)性，具體衡量指標是：

VIFlngdp=1.023,VIFb=1.727,VIFn=2.556,VIFinvest=2.047，一般而言VIF大于1表示變量與其他解釋變量之間存在相互解釋關(guān)系。為了進一步進行驗證，使用Collinearity Diagnostics（多重共線性診斷模塊）進行驗證，得到結(jié)果如表2，發(fā)現(xiàn)特征矩陣中存在一些值為零的特征值，并且最大條件指數(shù)為46.911，表明存在多重共線性。

表2 多重共線性診斷

2.3 嶺回歸分析

圖3 嶺跡圖

嶺回歸的基本思想是：傳統(tǒng)經(jīng)典最小二乘估計為β=(xTx)-1xTY，在xTx后加入一個kI矩陣，變?yōu)棣?(xTx+kI)-1xTY，其中I為單位矩陣。通過點擊file-----open-----syntax，并調(diào)用SPSS自帶模塊ridge regression.sps，打開命令邊際窗口，輸入相關(guān)命令，確定步長為0.05、k值區(qū)間[0,1]、因變量和自變量，后點擊run（運行程序），得到嶺參數(shù)k值表和嶺跡圖。這里選擇步長為0.05，圖3為嶺跡圖?？梢钥闯鲭S著k從0增加到1時，各個自變量的回歸系數(shù)變動幅度較大，其中投資invest的系數(shù)變動最大，由0.6728降至0.346，lngdp和n系數(shù)呈降低趨勢，但比較平緩。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標系數(shù)為上升趨勢，但增速越來越小，所以看出回歸模型穩(wěn)定性不強。嶺回歸重要的一個步驟是k值的確定，原則是在方程擬合度較好的情況下，各變量的回歸值趨于穩(wěn)定，綜合方差擴大因子來看，從圖3可以看出[0.2,0.6]區(qū)間內(nèi)各參數(shù)值整體趨于穩(wěn)定，這里采用k=0.2，進行嶺回歸，得到回歸式：

發(fā)現(xiàn)上式子中l(wèi)ngdp序列仍然系數(shù)過小，故進行剔除，然后采用剩余三個變量進行嶺回歸，根據(jù)新得到的嶺跡圖確定k=0.38，得到最終的嶺回歸模型為：

嶺回歸不僅剔除了無用變量，也使得原本不顯著變量的顯著性得到提高，故有效，具體參數(shù)及變量系數(shù)如表3所示。（6）中的beta系數(shù)表示不同自變量對因變量的絕對作用或貢獻大小，具有相對比較意義。根據(jù)結(jié)論說明經(jīng)濟增長對能源消費并無顯著影響，而二次產(chǎn)業(yè)與一三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重每增加1個百分點，將會使能源消費增加0.1252個百分點，人口每增加1個百分點，會增加能源消費0.3257個百分點，固定資產(chǎn)投資效果較前兩者更為明顯。

3 結(jié)論及啟示

表3 以k為0.38的嶺回歸系數(shù)

（1）能源消費自改革開放特別是1997年以來呈現(xiàn)出快速增長趨勢，理論界普遍認為是因為經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展為根本原因，但本文通過嶺回歸方法進行測算后發(fā)現(xiàn)兩者之間的關(guān)系不顯著。這與以往的研究結(jié)論相悖，筆者認為產(chǎn)生這樣的原因是當前在研究時期內(nèi)我國主要依靠固定資產(chǎn)投資拉動經(jīng)濟增長所致，上文已經(jīng)分析過固定資產(chǎn)投資通過經(jīng)濟增長效應(yīng)提升能源消費量，但國民產(chǎn)出不僅依靠投資，還依靠消費和對外出口，所以固定資產(chǎn)投資在某種程度上擠壓了其他兩個產(chǎn)出組成部分對能源消費的提升作用，這點從固定資產(chǎn)投資和經(jīng)濟增長之間的強共線性可以進行說明。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對降低我國能源消費有很大作用。曾波（2006）通過對各行業(yè)能源消費因子的計算和排序，得出了我國近年的快速經(jīng)濟增長完全是依賴于能源大量投入實現(xiàn)的，整體效益不高。所以當前順利實現(xiàn)我國產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對實現(xiàn)能源經(jīng)濟、循環(huán)經(jīng)濟和綠色經(jīng)濟有重要意義，能源消費的強勢發(fā)展來源于工業(yè)部門，這種影響隨著經(jīng)濟形勢發(fā)生波動，特別是1997年東南亞金融導(dǎo)致工業(yè)體系滑坡，能源消費量逐步下滑，所以提高工業(yè)體系的能源利用效率直接決定了國家整體的能源利用情況。

（3）人口增長是能源消費的長期驅(qū)動因素。因為從長期看，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和國民產(chǎn)出組成部分的變化，消費所引起的能耗比重將逐步增加，而工業(yè)化生產(chǎn)由于科技技術(shù)的進步使單位能耗降低，隨著計劃生育國策的多年執(zhí)行和出生率的下降和老齡化社會的加劇，生活類型的能源消費比例將進一步上升。

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