李 強 高 楠 魏 巍
(1.安徽財經(jīng)大學經(jīng)濟學院;2.安徽財經(jīng)大學工商管理學院 安徽蚌埠 233030)
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·經(jīng)濟與管理·
新能源產(chǎn)業(yè)聚集對經(jīng)濟增長的影響研究
李強1高楠1魏巍2
(1.安徽財經(jīng)大學經(jīng)濟學院;2.安徽財經(jīng)大學工商管理學院安徽蚌埠233030)
摘要:文章基于中國內(nèi)地30個省(市、區(qū))(西藏除外)2003—2011年省級面板數(shù)據(jù)對內(nèi)地新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度進行測度,并采用差分GMM估計方法實證檢驗了新能源產(chǎn)業(yè)聚集對中國經(jīng)濟增長的影響,結果顯示:(1)我國長三角地區(qū)新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度最高,其次是廣東、山東和遼寧等沿海地區(qū),西部地區(qū)新能源產(chǎn)業(yè)的聚集程度最低;(2)新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度的提高有利于促進地區(qū)經(jīng)濟增長,即:新能源產(chǎn)業(yè)聚集度越高的地區(qū),其經(jīng)濟發(fā)展速度越快。
關鍵詞:新能源產(chǎn)業(yè);產(chǎn)業(yè)聚集;經(jīng)濟增長;新能源產(chǎn)業(yè)效率
一、研究背景與文獻綜述
隨著中印等新興經(jīng)濟體的興起,世界各國經(jīng)濟發(fā)展對資源需求的迅猛增加,當今時代已經(jīng)深深烙下了自然資源極度稀缺和資源高價的印記。為應對全球氣候變暖和礦產(chǎn)資源枯竭等資源環(huán)境問題,發(fā)展新能源產(chǎn)業(yè)成為世界各國應對能源和環(huán)境挑戰(zhàn)的重要舉措。以美國為例,美國總統(tǒng)奧巴馬在2011年1月26日發(fā)表的國情咨文中將研發(fā)新能源稱之為美國新時代的“阿波羅計劃”。我國也不例外,2009年9月在美國匹茲堡舉行的G20峰會上,時任國家主席的胡錦濤同志代表中國政府作出承諾:到2020年非化石能源消費將占我國一次能源的15%,并明確提出將大力發(fā)展可再生能源和核能。《中國國家自主貢獻》預測,我國將在2030年左右達到碳排放峰值[1]。近年來,光伏、新能源汽車等新能源產(chǎn)業(yè)得到中央和地方政府的大力支持和諸多優(yōu)惠政策扶持,我國新能源產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,自2008年以來我國光伏產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)量位居世界第一。在我國新能源產(chǎn)業(yè)得以快速發(fā)展的同時,中國光伏產(chǎn)業(yè)在海外市場頻遭“雙反”打擊,美國(2012)和歐盟(2013)相繼對中國的光伏產(chǎn)品開征反傾銷稅,這給我國新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了巨大的打擊。
伴隨著全球新能源產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,新能源產(chǎn)業(yè)也成為國內(nèi)外學者研究的重點問題。綜合來看,國內(nèi)外學者主要從以下三個方面展開研究:一是新能源產(chǎn)業(yè)政策方面。Harmelink et al(2006)[2]、Haas et al(2011)[3]等學者的研究結果表明,歐盟各成員國的產(chǎn)業(yè)政策有利于促進新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。陳利強和屠新泉(2013)[4]研究了美國對我國新能源產(chǎn)業(yè)實施“雙軌制反補貼”的發(fā)展戰(zhàn)略問題,作者認為中國應當堅持攻防兼?zhèn)涞脑瓌t,應采取“國內(nèi)主動限權、WTO限權和擴權、對美積極應訴、對美訴訟和反制”等應對措施。二是新能源產(chǎn)業(yè)競爭力方面的研究,如顧樹華和周瀘萍(1999)[5]、Ermis et al(2007)[6]、Feriol et al(2007)、孟浩和陳穎健(2010)[7]等學者的研究。三是新能源產(chǎn)業(yè)集群和產(chǎn)業(yè)聚集方面的研究。邱立成、曹知修和王自鋒(2012)[8]的研究發(fā)現(xiàn),政策、能源依賴度和能源價格是影響歐盟新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素。李士忠、張朝和張素芳(2011)[9]、郭立偉和沈滿洪(2013)[10]等學者對新能源產(chǎn)業(yè)集群現(xiàn)狀進行了測算?,F(xiàn)有文獻的研究為本文的進一步研究提供了有益的借鑒。本研究在以下兩個方面對現(xiàn)有文獻進行擴展:一是運用區(qū)位熵指數(shù)對我國新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度進行測度的基礎上,基于我國內(nèi)地30個省(市、區(qū))(西藏除外)2003年—2011年省級面板數(shù)據(jù)實證檢驗新能源產(chǎn)業(yè)聚集對我國經(jīng)濟增長的影響,從而探討新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是否有利于促進我國地區(qū)經(jīng)濟增長;二是采用投入導向的規(guī)模報酬不變的Malmquist-DEA生產(chǎn)率指數(shù)對我國30個省(市、區(qū))新能源產(chǎn)業(yè)效率進行測度,探討我國新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率問題。
二、新能源產(chǎn)業(yè)聚集度分析
國內(nèi)外學者對產(chǎn)業(yè)聚集所使用的指標主要有行業(yè)集中度、區(qū)位熵指數(shù)、赫芬達爾—赫希曼指數(shù)、空間基尼系數(shù)、EG指數(shù)、DO指數(shù)等,這里選用區(qū)位熵指數(shù)對我國新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度進行測度。
(一)區(qū)位熵指數(shù)
區(qū)位熵指數(shù)是指一個地區(qū)某種產(chǎn)業(yè)或產(chǎn)品生產(chǎn)在全國(全省)的產(chǎn)業(yè)或產(chǎn)品生產(chǎn)中所占的比重與該地區(qū)某項指標(產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)、人口等)占全國(全省)該項指標比重之比,是用于反映地方專業(yè)化程度的一個重要指標。其表達式為:
(1)
式中,Eij表示新能源產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵指數(shù),qij表示i地區(qū)新能源產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值,qi表示i地區(qū)的工業(yè)總產(chǎn)值,qkj表示全國新能源產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值,qk表示全國的工業(yè)總產(chǎn)值。一般來說,Eij越大,表示i地區(qū)j產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)聚集程度越高。當Eij>1,表示i地區(qū)j產(chǎn)業(yè)的聚集程度較高,具有一定的專業(yè)化生產(chǎn)優(yōu)勢;當Eij>1.2時則表示該地區(qū)具有較高水平的專業(yè)化生產(chǎn)優(yōu)勢。當Eij<1時,表示i城市j產(chǎn)業(yè)的聚集程度較低,尚未形成專業(yè)化生產(chǎn)優(yōu)勢。
(二)數(shù)據(jù)說明及來源
由于新能源包括太陽能、風能、生物質(zhì)能、地熱能、海洋能、氫能等非常規(guī)能源,以至于我們很難用一個指標來囊括其所有內(nèi)容,因此界定新能源產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值是個難點。這里參考李士忠、張朝和張素芳(2011)[9]、郭立偉和沈滿洪(2013)[10]等學者的做法,用通用設備制造業(yè)、電氣機械及器材制造業(yè)兩個行業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值來表征新能源產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值,并基于我國內(nèi)地30個省(市、區(qū))(西藏除外)2003年—2011年數(shù)據(jù)對我國內(nèi)地新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)進行測度,數(shù)據(jù)來源于《2004—2012中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》。
(三)測度結果
表1報告了我國內(nèi)地30個省(市、區(qū))2003年—2011年新能源產(chǎn)業(yè)的聚集指數(shù),綜合來看,具有如下特點:
(1)長三角地區(qū)新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度最高,其新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)均在1.2以上,其次是廣東、山東和遼寧等沿海地區(qū)。具體來看,2003年—2011年期間上海、江蘇、浙江和安徽四省的新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度較高,其新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)均在1.2以上①,其中浙江的新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)最高,表明我國新能源產(chǎn)業(yè)主要集中于長三角地區(qū),長三角地區(qū)的新能源產(chǎn)業(yè)具有較高的專業(yè)化生產(chǎn)優(yōu)勢。此外,廣東、山東和遼寧三省絕大多數(shù)年份的新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)大于1,表明廣東、山東和遼寧地區(qū)的新能源產(chǎn)業(yè)具有一定的專業(yè)化生產(chǎn)優(yōu)勢。
(2)2003年—2011年期間新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)在0.5以下的地區(qū)有山西、內(nèi)蒙古、吉林、廣西、海南、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏和新疆,其中絕大部分西部地區(qū)的新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度均較低,表明西部地區(qū)新能源產(chǎn)業(yè)聚集效應不明顯。
(3)盡管吉林、江西和內(nèi)蒙古新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)均在1以下,但2003年—2011年期間吉林、江西和內(nèi)蒙古新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)增長速率最快,表明吉林、江西和內(nèi)蒙古三省是我國當前新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展最快的地區(qū)。
表1 中國內(nèi)地30省(市、區(qū))(西藏除外)新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)(2003—2011年)
三、實證分析
本部分通過實證檢驗新能源產(chǎn)業(yè)聚集與經(jīng)濟增長之間的關系來探討我國新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率問題。
(一)模型設定
為實證檢驗新能源產(chǎn)業(yè)聚集對我國地區(qū)經(jīng)濟增長的影響,根據(jù)相關理論及現(xiàn)有學者的經(jīng)驗研究,我們設定如下回歸方程:
Yit=A+β1AGGit+β2Zit+ui+εit
(2)
(二)變量設定及數(shù)據(jù)說明
1.變量設定
被解釋變量。經(jīng)濟增長用地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)的對數(shù)表示,以2003年為基期運用消費價格指數(shù)進行平減,單位為億元,用Y表示。
控制變量的選取。根據(jù)經(jīng)典經(jīng)濟增長理論和現(xiàn)有文獻的經(jīng)驗研究,我們在模型中引入了勞動、資本、對外開放和制度變遷作為模型的控制變量。其中,勞動投入用各省(市、區(qū))的年末就業(yè)人數(shù)表征(單位:萬人),取對數(shù)后用L表示。由于2012年中國統(tǒng)計年鑒中沒有報告各省(市、區(qū))從業(yè)人員數(shù)據(jù),因此,根據(jù)2003年—2010年期間從業(yè)人員的平均增長率進行遞推來得到。資本用全社會固定資產(chǎn)投資表征,以2003年為基期運用消費價格指數(shù)進行平減,單位為億元,取對數(shù)后用K表示。進出口貿(mào)易的快速發(fā)展是促進我國經(jīng)濟高速增長的重要原因,這里用各地區(qū)進出口貿(mào)易總額表示,并以2003年為基期運用消費價格指數(shù)進行平減,單位為億元,取對數(shù)后用OP表示。制度變遷用樊綱等人公布的《中國市場化指數(shù)》來表征,用INS表示。由于缺少2010和2011年誘致性制度變遷數(shù)據(jù),這里根據(jù)《中國市場化指數(shù)2011》中1997年—2009年間的平均增長率進行遞推來得到。產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)用AGG表示。
2.數(shù)據(jù)說明
本研究以2003年—2011年內(nèi)地30個省(市、區(qū))數(shù)據(jù)為樣本,由于缺少西藏多年數(shù)據(jù)而排除在樣本之外,因此,文中的面板數(shù)據(jù)包括30個截面單元9年的時間序列數(shù)據(jù),共計270個樣本觀測值。為保持樣本數(shù)據(jù)的一致性,如無特別說明,數(shù)據(jù)均來源于《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》、《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)經(jīng)濟年鑒》。對各變量的描述性統(tǒng)計見表2,文中的所有數(shù)據(jù)處理均在STATA 11軟件中完成。
表2 變量的描述性統(tǒng)計(2003—2011)
(三)計量檢驗
內(nèi)生性是宏觀經(jīng)濟研究中較為常見且棘手的問題,內(nèi)生性的存在會導致模型估計結果發(fā)生偏誤。這里采用Durbin-Wu-Hausman方法對表3中模型(4)進行檢驗,其原假設為模型不存在內(nèi)生性問題,得到檢驗統(tǒng)計量為29.5,并且均在1%的顯著性水平上拒絕原假設,表明模型中確實存在內(nèi)生性問題。為此,這里采用差分GMM方法對模型進行再估計,并將解釋變量的一階滯后項作為其工具變量。表3中模型(1)至(4)最后三行報告了GMM估計自回歸(AR)檢驗和過度識別的約束檢驗結果,結果顯示,AR(2)和Sargan檢驗值的伴隨概率值均大于0.1,表明所有工具變量均有效,擾動項也不存在二階自相關,說明模型(1)至(4)中采用差分GMM方法進行參數(shù)估計是有效的。
表3中模型(1)至(4)報告了新能源產(chǎn)業(yè)聚集對經(jīng)濟增長影響的實證檢驗結果,各變量系數(shù)及其顯著性在模型(1)至(4)中均未發(fā)生顯著性變化,因此,這里重點分析模型(4)的估計結果。模型(4)回歸結果顯示,新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)變量系數(shù)為正,并在1%的顯著性水平上顯著,表明新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度的提高有利于促進地區(qū)經(jīng)濟增長,即:新能源產(chǎn)業(yè)聚集度越高的地區(qū),其經(jīng)濟發(fā)展速度越快。此結論的實際意義在于,在自然資源極度稀缺和資源高價的當今時代,發(fā)展新能源產(chǎn)業(yè)是緩解我國經(jīng)濟發(fā)展中資源需求增長與資源不足、大量資源消耗與環(huán)境保護之間矛盾的必然選擇。本文的實證研究表明,新能源產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展在緩解資源約束與我國經(jīng)濟快速發(fā)展之間矛盾的同時,發(fā)展新能源產(chǎn)業(yè)對我國經(jīng)濟增長具有顯著的正向促進作用,這無疑是我國新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個“意外之喜”,也為我國發(fā)展新能源產(chǎn)業(yè)提供強有力的支撐。此外,勞動和資本變量系數(shù)均為正,并通過了1%顯著性水平上的檢驗,表明勞動和投資依然是促進我國經(jīng)濟增長的重要因素,這與經(jīng)典經(jīng)濟增長理論相符。對外開放變量對經(jīng)濟增長具有顯著的正向影響,也表明進出口貿(mào)易的快速發(fā)展是促進我國經(jīng)濟高速增長的重要原因;制度變遷系數(shù)為正,并在1%的顯著性水平上顯著,表明制度演進有助于實現(xiàn)我國經(jīng)濟的快速發(fā)展。
表3 實證檢驗結果
四、研究結論及對策建議
文章基于中國內(nèi)地30個省(市、區(qū))(西藏除外)2003年—2011年省級面板數(shù)據(jù),采用區(qū)位熵指數(shù)對我國新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度進行了測度,在此基礎上采用差分GMM估計方法實證檢驗了新能源產(chǎn)業(yè)聚集對我國經(jīng)濟增長的影響,主要研究結論如下:
(1)我國30個省(市、區(qū))新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率測度結果顯示,長三角地區(qū)新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度最高,其新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)均在1.2以上,其次是廣東、山東和遼寧等沿海地區(qū)。西部地區(qū)新能源產(chǎn)業(yè)聚集效應不明顯,絕大部分西部地區(qū)的新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度均較低,新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)在0.5以下的地區(qū)有山西、內(nèi)蒙古、吉林、廣西、海南、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏和新疆等地區(qū)。此外,吉林、江西和內(nèi)蒙古三個地區(qū)新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)增速最快。
(2)新能源產(chǎn)業(yè)聚集與經(jīng)濟增長的實證研究結果顯示,新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度的提高有利于促進地區(qū)經(jīng)濟增長,即:新能源產(chǎn)業(yè)聚集度越高的地區(qū),其經(jīng)濟發(fā)展速度越快。此結論的實際意義在于,新能源產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展在緩解資源約束與我國經(jīng)濟快速發(fā)展之間矛盾的同時,發(fā)展新能源產(chǎn)業(yè)對我國經(jīng)濟增長具有顯著的正向促進作用,這無疑是我國新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個“意外之喜”,也為我國發(fā)展新能源產(chǎn)業(yè)提供強有力的支撐。此外,勞動、投資、對外開放和制度變遷系數(shù)顯著為正,這與經(jīng)典經(jīng)濟增長理論相符。
基于本文的實證研究,我們提出以下對策建議:
(1)充分利用國際和國內(nèi)兩個市場,努力開拓光伏等新能源產(chǎn)業(yè)的國內(nèi)市場。在我國以光伏產(chǎn)業(yè)和新能源汽車產(chǎn)業(yè)為代表的新能源產(chǎn)業(yè)得以快速發(fā)展的同時,2012年和2013年我國光伏產(chǎn)業(yè)分別遭受美國和歐盟的“雙反”打擊,這對我國以外需為主的光伏產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。在國際市場需求逐漸萎縮的背景下,應著力提高光伏產(chǎn)業(yè)等新能源產(chǎn)業(yè)的國內(nèi)市場需求,逐步降低我國新能源產(chǎn)業(yè)對國際市場的依賴度。
(2)鼓勵有實力的企業(yè)進行對外直接投資,培育一批具有國際競爭力的新能源大企業(yè)。我國光伏產(chǎn)業(yè)等新能源產(chǎn)業(yè)紛紛遭受歐美“雙反”打擊的背景下,應及時調(diào)整我國新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略和政府對其支持政策,加大對新能源企業(yè)在境外直接投資中的政策支持力度,鼓勵有實力的企業(yè)進行對外直接投資,提升我國新能源產(chǎn)業(yè)的國際競爭力。
(3)營造良好的新能源產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展環(huán)境,培育一批具有核心競爭力的新能源產(chǎn)業(yè)集群。本文的實證研究結果表明,我國長三角及部分東部地區(qū)新能源產(chǎn)業(yè)聚集程度較高。因此,目前我國應著力于營造良好的新能源產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展環(huán)境,加大對太陽能、風能、核能和生物質(zhì)能等新能源產(chǎn)業(yè)的政策支持力度,加強新能源產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設,形成一批對新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有較強帶動作用的大型企業(yè),提升我國新能源產(chǎn)業(yè)的國際競爭力。
注釋:
①安徽省2003年新能源產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)為1.19。
參考文獻:
[1]勞承玉,張序.應對全球氣侯變化的中國能源戰(zhàn)略調(diào)整[J].西南金融,2016(4):16-19.
[2]Harmelink M., Voogta M., Cremerb C.. Analyzing the Effectiveness of Renewable Energy Supporting Policies in the European Union[J].EnergyPolicy,2006,34(3):343-351.
[3]Haas R., et al. A Historical Review of Promotion Strategies for Electricity from Renewable Energy Sources in EU Countries[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2011,15 (2):1003-1034.
[4]陳利強,屠新泉.美國對華新能源產(chǎn)業(yè)實施“雙軌制反補貼”戰(zhàn)略研究[J].國際貿(mào)易問題,2013(5): 67-77.
[5]顧樹華,周瀘萍.可再生能源資源評價體系與方法[J].中國人口·資源與環(huán)境,1999(2):46-50.
[6]Ermis K., et al. Artificial Neural Network Analysis of World Green Energy Use[J].EnergyPolicy, 2007,35(3): 1731-1743.
[7]孟浩,陳穎健.基于層次分析法的新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力綜合評價[J].中國科技論壇,2010(6):51-58.
[8]邱立成,曹知修,王自鋒.歐盟新能源產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素[J].世界經(jīng)濟研究,2012(9):18-22.
[9]李士忠,張朝,張素芳.保定新能源產(chǎn)業(yè)園集聚效應的實證分析[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇,2011,10(9): 34-35.
[10]郭立偉,沈滿洪.基于區(qū)位熵和NESS模型的新能源產(chǎn)業(yè)集群水平識別與評價——以浙江省為例[J].科學學與科學技術管理,2013,34(5):70-79.
[責任編輯劉瑜]
收稿日期:2016-02-27
基金項目:全國統(tǒng)計科學研究重點項目(2015LZ31);安徽省社科規(guī)劃項目(AHSKQ2014D42);安徽省教育廳人文社科重點項目(SK2015A224,SK2016A0013);安徽財經(jīng)大學科研重點項目(ACKY1604ZDB);蚌埠市社科規(guī)劃項目(BB16B022);感謝安徽省高校優(yōu)秀青年人才支持計劃的資助。
作者簡介:李強(1981—),男,副教授,博士,碩士生導師,研究方向:資源經(jīng)濟學、經(jīng)濟增長。
中圖分類號:F263;F224
文獻標志碼:A
文章編號:1672-8505(2016)04-0062-06
The Influence of New Energy Industry Agglomeration on Economic Growth
LI Qiang1GAO Nan1WEI Wei2
(1.SchoolofEconomics,AnhuiUniversityofFinanceandEconomics;2.SchoolofBusinessAdministration,AnhuiUniversityofFinanceandEconomics,Bengbu,Anhui, 233030,China)
Abstract:This paper measures the industry agglomeration index of China’s new energy industry based on 2003—2011 provincial data of 30 regions in China, and empirically analyzes the influence of new energy industry agglomeration on economic growth based on FD-GMM estimation method. The result shows that: (1) The degree of new energy industry agglomeration of Yangtze River Delta region is the highest. The coastal regions such as Guangdong、 Shandong and Liaoning come second, and the western region is bottom of the regions; (2) The degree of new energy industry agglomeration is conducive to promoting regional economic growth, that is: the higher the new energy industry agglomeration, the faster the speed for economic development.
Key words:new energy industry; industry agglomeration; economic growth; new energy industry efficiency