区域能源强度变动-基于gfi因素分解研究

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1、区域能源强度变动:基于GFI因素分解研究摘要使用指数分解分析进行能源强度变动的因素分解是研究能源变动的主要研究方法。拉氏指数和D氏指数法各自都有其自身缺陷，费雪指数法则能折衷这两种指数方法，并能很好地克服拉氏指数和D氏指数法的缺点，因此其在实践中越来越多地被用来进行能源强度变动的因素分解分析。本文基于广义费雪指数（GFI）方法，将影响区域能源强度变动的因素分解分：技术进步效应、结构变动效应和经济规模效应，并利用1995-2005年间中国30个省（自治区、直辖市）的相关数据对区域能源强度变动进行了因素分解分析，发现区域结构因素是能源强度变动的主要

2、解释因素，其次是区域技术进步，而区域经济规模的解释力较弱。关键词区域能源强度变动；因素分解；广义费雪指数；区域结构变动中图分类号F062.1文献标识码A文章编号1002-2104(2008)04-0062-05�分析经济活动如何影响能源强度变动，最初由Myers和Nakamura（1978）提出，目前已成为能源强度实证分析的重要部分。近年来，使用指数分解分析（IDA�IndexDecompositionAnalysis）进行能源强度变动的因素分解是研究能源变动的主要研究方法。目前，最常用的包12括拉氏指数及D氏指数法（Ang和Zhang，200

3、0）。有关指数分解中存在的残差项及拉氏指数和D氏指数何为最优的分解方法争论较大。当指数分解存在残差项时，说明能源强度变动的部分不能为模型所解释。拉氏指数法及绝大部分D氏指数都存在着这个缺陷。如果残差项很大，进行因素分解意义不大（Boyd和Roop，2004）。Ang和Zhang（2000）的研究显示，不同方法的残差大小差异很大，有些方法的残差项甚至超过了能源强度变动的比例，这将导致结论说服力下降。Sun（1998），Ang和Liu（2001）相继给出了改进方法，提出了限制的Laspeyres方法及LMDIⅠ（LogMeanDivisiaMeth

4、odⅠ，对数平均D氏指数法Ⅰ）、LMDIⅡ（LogMeanDivisiaMethodⅡ，对数平均D氏指数法Ⅱ）。相对于拉氏指数和D氏指数法各自都有其自身缺陷，费雪指数法（FisherIndex）则能折衷这两种指数方法，并能很好地克服拉氏指数和D氏指数法的缺点，因此其在实践中越来越多地被用来进行能源强度变动的因素分解分析。本文拟采用费雪指数法对中国区域能源强度的变动进行因素分解，即分析区域技术进步效应，区域结构效应和区域经济规模效应对中国区域能源强度变动的影响。本文结构安排如下：第二部分是对能源强度因素分解的文献回顾；第三部分介绍进行能源强12度

5、因素分解的广义费雪指数（GFI）方法；第四部分利用1995-2005年数据具体分解中国区域能源强度变动的因素，并对结果进行解释；最后给出结论和政策建议。1文献综述Huang（1993）利用乘法代数平均D氏指数分解了中国第二产业（分为六个次部门：造纸、化学、建筑、钢铁、机械―电力―电子，其他部门）1980-1988年的能源强度变化，分解为结构变动效应和能源强度改进效应。他发现能源强度下降的主要贡献来源于次部门能源强度的改进，而由次部门产品结构变动引起的产业结构变动对于能源强度变动贡献不大。Zhang（2003）利用改进的拉氏指数计算了中国工业部门

6、1990-1997年的能源使用情况。他将工业能源消费分解为规模效应、实际的强度效应和结构效应，他发现实际的强度效应（即技术效应）是主导因素。ChunboMa，DavidI.Stern（2006）利用对数平均D氏指数（LogarithmicMeanDivisiaIndex,LMDI）技术对中国1980-2003年能源强度变动进行因素分解，发现2000年以来的能源强度增加源于负的技术进步，能源内部替代效应对能源强度变动的贡献不大。对影响能源强度变动的因素进行分解分析时，分解方法的选择至关重要。LornaA.Greening等（1997）利用六种不同

7、方法，即：固定基年和移动基年的拉氏指数（Fixedand12RollingBaseYearSpecificationsoftheLaspeyres）、固定基年及移动基年的简单平均D氏指数（FixedandRollingBaseYearSpecificationsofSimpleAverageDivisia）、固定基年及移动基年的权数变动D氏指数（FixedandRollingBaseYearSpecificationsofAWD――AdaptiveWeightingDivisia）对10个OECD国家1970-1992年制造业的能源强度进行分解

8、，比较了不同方法之间的残差项大小、残差项变动和方法实现的难易程度，发现权数变动D氏指数（AWD）和移动基年的简单平均D氏指数法残差项的大小及变动最小。