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　　本文利用1991—2007年间的省际面板数据研究了能源开发强度对经济增长的影响以及影响的时间趋势和地区差异，并以此来探讨发展低碳经济的不同区域对策，为实现经济可持续发展提供决策依据。研究发现，能源开发强度对总体经济的影响为负，说明能源开发强度在一定程度上制约了经济增长。从影响的时间趋势来看，在20世纪90年代初期，能源开发对经济增长的影响为正，但随着经济的发展和产业结构的调整，其影响逐渐从正向转变为负向。从影响的地区分布来看，能源开发在样本时间内对西部和中部经济的影响为负，而对东部经济的影响为正。对于这种差异性，本文认为，宏观政策的倾斜导致东、西部地区的产业结构出现差异，并且人力资本水平和科技创新水平不同也是产生差异的主要原因。因此，各地区应该根据自身的资源条件和经济发展水平、产业结构实行适宜本地区的低碳经济发展策略。

　　关键词:低碳经济;能源开发强度;经济增长

　　一、问题与背景

　　伴随着中国经济的快速增长，能源生产与消费量呈几何级数增长。据国家统计局2009年发布的公报显示，2008年我国实现国内生产总值300670亿元，比上年增长16．8%。能源生产与消费方面，一次能源生产总量从1978年的6．2亿吨标准煤上升到2008年的26亿吨标准煤;能源消费总量从1978年的5．7亿吨标准煤上升到2008年的28．5亿吨标准煤。2000年以来我国能源消费更是快速增长，2000—2008年年均增长超过10%。2006年我国GDP总量只占世界GDP总量的5．5%，但是消耗的能源却占全世界的15．6%，仅次于美国的21．8%，正如图1A所示，中国的能源消费远高于经合组织与其他非经合组织的平均水平。中国存在大规模能源消耗的同时伴随着严重的环境问题。从环境污染的角度来看，2008年全国化学需氧量(COD)排放总量为1320．7万吨;二氧化硫(SO2)排放总量达2321．3万吨。可见，尽管我国的经济能够保持高速增长，但增长方式仍然是以粗放式为主，资源和能源消耗高且环境污染严重成为可持续发展的最大障碍。

　　2002年以后，由于经济过热导致固定资产投资加速，中国经济增长对能源的依赖程度呈现明显上升趋势，国内生产总值与能源消费总量呈快速上升趋势，其中以第二产业的增长最为迅速。2003年和2004年能源消费弹性系数分别为1．53和1．59，但2005年能源消费弹性系数大幅下降至0．97，2006年为0．87，能源消费弹性的下降可能与我国2005年以后大力推行节能减排政策有关。能源的生产和消费对我国经济、社会实现持续、健康、协调、快速发展，起着至关重要的作用，因而，能源的开发利用与经济增长之间的内在依从关系便成为值得研究并应引起足够重视的问题。

　　低碳经济这一理念始于气候变化和能源安全的考虑，随着实践的进展，低碳经济的内涵不断得到拓展，人们从不同的角度提出对低碳经济的理解。潘家华(2002)认为低碳经济是在保证经济社会健康、快速和可持续发展的条件下最大限度减少温室气体的排放。夏堃堡(2008)则认为是最大限度地减少煤炭和石油等高碳能源消耗的经济。鲍健强等(2008)、金乐琴(2009)等提出低碳经济是经济发展方式、能源消费方式、人类生活方式的一次新变革，它将全方位地改造建立在化石燃料(能源)基础之上的现代工业文明转向生态经济和生态文明。

　　中国经济正面临着迅速实现工业化与进行结构调整和增长方式转变的双重压力。低碳经济是未来经济发展的必然趋势，也是中国实现可持续发展的必由之路，它强调通过改善经济发展方式和消费方式来减少能源需求和排放。然而，从目前的经济情况来看，中国的工业化和城市化进程不会停止，能源和污染密集型的钢铁、水泥和化工等行业在可以预见的将来仍然会在经济中发挥不可替代的基础作用。

　　那么，发展低碳经济是否意味着要以减缓经济增长为代价?降低能源开发强度是否会降低经济增长速度?不同地区应如何发展低碳产业，协调能源与经济增长的关系?本文利用1991—2007年间的省际面板数据从能源开发与经济增长的角度来研究中国发展低碳经济的现实性，并通过分析能源开发强度对经济增长的影响以及影响的时间趋势和地区差异来探讨发展低碳经济的不同区域对策，为经济实现可持续发展提供决策依据。

　　二、文献综述

　　随着经济的快速发展，能源需求量逐年攀升，能源对经济发展的瓶颈约束作用以及对国家经济安全的影响日益突出。学术界也对资源约束下的经济增长给予了更多的关注。在20世纪90年代，西方经济学家在技术内生的增长理论研究中强调经济增长不是外部力量作用的结果，而是在内生技术变化结果的基础上，通过知识外溢、技术扩散、劳动分工和专业化等途径形成经济增长的源泉(Romer，1990)。国内学者也利用中国的数据验证了能源资源对区域经济增长的影响，邵帅、齐中英(2008)通过考察能源图1能源消耗与国内生产总值资源对经济增长的传导机制，发现能源开发主要通过其对科技创新和人才资本投入的挤出效应，以及政治制度弱化效应这三种间接传导途径来阻碍经济增长。罗浩(2007)在对古典索罗模型进行扩展的基础上，对约束经济增长的资源瓶颈进行分析，提出产业转移和技术进步的解决办法。

　　大多数文献基于新古典增长理论框架，根据经济增长方式的改变来判断经济发展的可持续性，认为要素扩张型为主的粗放型增长不可持续，只有生产率不断得到改善的集约型增长才是可持续的(Krugman，1994;Young，1995)。林毅夫(2004)认为技术进步是判断经济增长是否可持续的重要指标，基于中国可以利用后发优势从发达国家引进技术的判断，他认为中国经济在未来二三十年仍然可以保持年均8%的高增长。

　　能源消费与经济增长之间的关系受地域影响差异较大。Stern(1993)利用美国1947—1990年的年度数据进行了因果关系检验，发现能源消费对GDP存在单向Granger因果关系。Masih(1997)利用多元经济计量模型检验了印度、巴基斯坦、马来西亚、新加坡、印度尼西亚、菲律宾、韩国和中国台湾地区的实际收入与总能源消费之间的因果关系，结果发现:马来西亚、新加坡和菲律宾的能源消费同实际收入之间存在中性的结构依从关系;印度存在从能源消费到GNP的单向因果关系;印度尼西亚却存在从GDP到能源的反向因果关系;巴基斯坦和中国台湾则存在能源与GDP之间的双向因果关系。

　　而对于能源消费和经济增长的关系研究在中国国内也存在不同的结论。赵丽霞等(1998)利用VAR模型将能源作为新变量引入Cobb－Douglas生产函数，结果发现我国能源消费同经济增长存在正相关的结论。而林伯强(2003)应用协整和误差修正模型技术研究了我国电力消费同经济增长的关系，结果表明在GDP、资本、人力资本以及电力消费之间存在着长期的协整均衡关系。赵进文(2007)将非线性STR模型应用于我国能源消费与经济增长之间内在结构依从关系的研究，发现我国经济增长对能源消费的影响具有非对称性特征和明显的阶段性特征。韩智勇等(2004)采用E－G两步法和未考虑平稳性的标准Granger因果检验，对1978—2000年间的GDP序列及能源消费总量数据进行了分析，得出能源消费和GDP之间不存在长期均衡关系，但存在双向因果关系的结论。

　　由于内在依存关系不同，能源对经济增长的影响在不同时间和区域内也存在不同的影响结果。马小微（2007)的研究结果表明:在1953—1990年期间，中国能源消费强度变化趋势呈现倒“U”型规律，能源消费和经济增长变化呈正相关关系，并且能源是驱动经济增长的主要因素;而1990年后，经济的增长就不仅是能源驱动，而是能源和其他因素共同作用的结果。马晓君(2004)分析了GDP和能源、就业及消费价格指数增长率之间的关系，他认为能源消费的增长与GDP的增长没有直接或内在的因果关系。齐绍洲等(2007)通过分析1995—2002年我国西部15个省份的能源消费强度和较发达的东部15个省份的能源消费强度差异与人均GDP差异之间的关系，使用滞后调整的面板数据模型进行实证估计，得出如下结论:中国的东部发达地区与西部不发达地区的人均GDP差异存在收敛关系，而且随着人均GDP差异的收敛，西部与东部地区的能源消费强度差异也是收敛的，西部与东部地区人均GDP的差异每降低1%，会导致西部与东部地区能源消费强度的差异减小0．1487%。

　　综合以上分析:不同国家或地区的能源消费与经济增长之间的内在依从关系不同，即使是同一个国家的不同发展时期，其内在的依从关系也不尽相同。造成这种结果的因素很多，例如，不同国家有不同的经济结构和体制，而相同国家在不同的发展时期也会有不同的能源政策和经济政策。但另一方面，对于中国国内的研究以上文献均没有综合考虑时间和地域差异性。中国地域辽阔，各地的要素资源禀赋不同导致各地产业结构存在差异，且中国近30年来经历了几次大的经济改革，时间上也存在明显的差异。因此，本文在以往文献的基础上综合考虑时间趋势和不同地区的影响，为不同地区实现低碳化提供理论支持。此外，以往文献较多采用能源消费的绝对指标进行分析，但是各省份在经济发展水平、人口规模、地域面积等总体状态上存在差异，绝对值指标不适合地区间的横向比较，并且能源消费的绝对指标不能有效地衡量产业结构的变动，因此我们采用能源工业产值占工业总产值比重来衡量能源要素的投入强度。

　　三、模型设定与数据来源

　　基于Sachs和Warner[20](1995)、Papyrakis和Gerlagh[21](2004)的研究，我们建立如下模型来研究能源开发强度和经济增长的关系模型:Yit=α0+α1lnGDPi，t－1+α2Eit+α3Xit+εit(1)其中，Y表示人均GDP增长率，lnGDP表示滞后一期人均GDP的自然对数，用于控制经济增长的收敛效应;E为能源开发强度;X为其他控制变量的向量集;下标i对应各个省份，t代表年份;α0，α1，α2，α3为待估计系数向量，ε是随机扰动项。

　　本文选取的控制变量包括物质资本投资、人力资本投资、科技创新以及经济制度条件等，并且由于各省份在经济发展水平和各种自然资源禀赋上存在差异，因此我们均选择相对指标来衡量，具体来看，本文所使用的变量包括:(1)Y:人均GDP增长率;(2)lnGDP:滞后一期人均GDP的自然对数，用于控制经济增长的收敛效应;(3)E:能源工业(包括煤炭采选业、石油和天然气开采业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、电力和热力生产和供应业、燃气生产和供应业等五大能源工业)产值占工业总产值比重的年均值，用来衡量各省区的能源开发强度;(4)Inv:固定资产投资占GDP比重，用来衡量物质资本投入;(5)Labor:总就业人数占GDP比重，用来衡量人力资本总投入;(6)Edu:教育支出占地方财政支出的比重，用来衡量人力资本质量;(7)R＆D:研究与开发机构从业人数占总就业人数比重，作为科技创新的度量;(8)Ope:进出口贸易总额与GDP比值，作为对外开放的度量指标，同时也代表地区的经济制度条件。(9)FDI:各地的外国直接投资总额占GDP比重，用来衡量各地的经济吸引力。

　　本文采用1991—2007年的各省经济数据作为研究样本，其中由于缺乏重庆1997年之前的单独的数据，故本文将重庆的数据并入四川省进行分析。这样，样本数据包含了1991—2007年17年间30个截面单位的510个样本观测值。数据来源于《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、《中国经济普查年鉴》(2004)、《中国科技统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》以及各省的统计年鉴。