资源科学 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (9): 1752-1763.doi: 10.18402/resci.2021.09.04
汪小英1(), 王宜龙1, 沈镭2(
), 李小漫1, 杜强涛1
收稿日期:
2020-11-28
修回日期:
2021-08-22
出版日期:
2021-09-25
发布日期:
2021-11-25
通讯作者:
沈镭,男,湖北麻城人,研究员,博士生导师,研究方向为能源安全、资源经济、环境与管理、资源法律与政策、资源型城市及区域可持续发展。E-mail: shenl@igsnrr.ac.cn作者简介:
汪小英,女,江西井冈山人,博士后,副教授,研究方向为资源环境经济、能源战略和政策。E-mail: 924292540@qq.com
基金资助:
WANG Xiaoying1(), WANG Yilong1, SHEN Lei2(
), LI Xiaoman1, Du Qiangtao1
Received:
2020-11-28
Revised:
2021-08-22
Online:
2021-09-25
Published:
2021-11-25
摘要:
信息化的外部性导致技术溢出,促使信息化对能源强度产生空间效应。本文利用2006—2017年中国省级面板数据,运用空间杜宾误差模型并基于区域发展的空间分异性与空间自相关性,研究信息化对能源强度的影响大小以及不同区域间的空间效应,测度了中国30个省(市、区)的能源强度和信息化水平,揭示了信息化水平对能源强度的空间效应机制。结果表明:①信息化水平和能源强度地区空间集聚现象十分显著,中国30个省(市、区)之间相邻地区呈现出相似聚集的分布情况;②信息化水平、城镇化和能源消费结构对地区能源强度均具有显著的负向影响,但产业结构对能源强度的影响并不显著;③信息化对能源强度的影响呈现出显著的空间溢出效应,某一地区的相邻地区信息化水平提升会促进该地区能源强度的降低,相邻地区信息化水平每变动1%,空间效应使得本地区能源强度朝着相反的方向变动1.396%。建议各地区重视信息化水平在降低地区能源强度的作用;构建信息化发展推动能源强度降低的政策体系;加强区域间的协同合作与共同发展;统筹推进信息化建设与地区间合作交流;优化能源消费结构。
汪小英, 王宜龙, 沈镭, 李小漫, 杜强涛. 信息化对中国能源强度的空间效应——基于空间杜宾误差模型[J]. 资源科学, 2021, 43(9): 1752-1763.
WANG Xiaoying, WANG Yilong, SHEN Lei, LI Xiaoman, Du Qiangtao. Spatial effect of informatization on China’s energy intensity:Based on spatial Durbin error model[J]. Resources Science, 2021, 43(9): 1752-1763.
表2
2006、2017年中国30个省份信息化指数和能源强度
区域 | 信息化发展指数 | 能源强度 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
2006 | 2017 | 均值 | 2006 | 2017 | 均值 | ||
北京 | 0.30 | 0.85 | 0.59 | 0.76 | 0.26 | 0.48 | |
天津 | 0.18 | 0.56 | 0.38 | 1.07 | 0.43 | 0.71 | |
河北 | 0.06 | 0.38 | 0.21 | 1.90 | 0.89 | 1.32 | |
山西 | 0.05 | 0.33 | 0.21 | 2.89 | 1.44 | 1.96 | |
内蒙 | 0.05 | 0.38 | 0.24 | 2.41 | 1.06 | 1.55 | |
辽宁 | 0.10 | 0.47 | 0.33 | 1.77 | 0.93 | 1.16 | |
吉林 | 0.06 | 0.42 | 0.23 | 1.59 | 0.52 | 0.96 | |
黑龙江 | 0.07 | 0.35 | 0.21 | 1.41 | 0.77 | 1.02 | |
上海 | 0.27 | 0.67 | 0.50 | 0.87 | 0.39 | 0.62 | |
江苏 | 0.14 | 0.78 | 0.46 | 0.89 | 0.38 | 0.61 | |
浙江 | 0.16 | 0.65 | 0.40 | 0.86 | 0.41 | 0.61 | |
安徽 | 0.02 | 0.41 | 0.19 | 1.17 | 0.49 | 0.79 | |
福建 | 0.10 | 0.57 | 0.34 | 0.91 | 0.41 | 0.65 | |
江西 | 0.03 | 0.32 | 0.15 | 1.02 | 0.45 | 0.69 | |
山东 | 0.10 | 0.52 | 0.30 | 1.23 | 0.53 | 0.85 | |
河南 | 0.03 | 0.35 | 0.18 | 1.34 | 0.53 | 0.90 | |
湖北 | 0.06 | 0.43 | 0.23 | 1.46 | 0.49 | 0.93 | |
湖南 | 0.04 | 0.36 | 0.19 | 1.35 | 0.47 | 0.88 | |
广东 | 0.20 | 0.74 | 0.48 | 0.77 | 0.37 | 0.56 | |
广西 | 0.03 | 0.36 | 0.18 | 1.19 | 0.53 | 0.83 | |
海南 | 0.05 | 0.35 | 0.21 | 0.91 | 0.48 | 0.69 | |
重庆 | 0.05 | 0.41 | 0.24 | 1.37 | 0.49 | 0.91 | |
四川 | 0.05 | 0.42 | 0.21 | 1.5 | 0.59 | 1.01 | |
贵州 | 0.01 | 0.31 | 0.14 | 3.19 | 0.81 | 1.83 | |
云南 | 0.03 | 0.27 | 0.14 | 1.71 | 0.68 | 1.16 | |
陕西 | 0.06 | 0.42 | 0.24 | 1.43 | 0.60 | 0.93 | |
甘肃 | 0.02 | 0.28 | 0.15 | 2.2 | 1.01 | 1.49 | |
青海 | 0.03 | 0.34 | 0.19 | 3.12 | 1.52 | 2.22 | |
宁夏 | 0.04 | 0.36 | 0.20 | 4.10 | 1.90 | 2.65 | |
新疆 | 0.05 | 0.35 | 0.21 | 2.09 | 1.68 | 1.76 |
表4
2017年局部自相关检验结果表
区域 | 信息化发展指数 | 能源强度 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
局部莫兰指数 | P值 | 聚集类型 | 局部莫兰指数 | P值 | 聚集类型 | ||
上海 | 6.942 | 0.012 | HH | 1.109 | 0.044 | LL | |
浙江 | 4.435 | 0.002 | HH | 2.365 | 0.012 | LL | |
江西 | - | 2.369 | 0.010 | LL | |||
福建 | - | 1.487 | 0.032 | LL | |||
安徽 | - | 1.805 | 0.026 | LL | |||
内蒙古 | 0.264 | 0.046 | LL | - | |||
陕西 | -0.212 | 0.046 | HL | - | |||
甘肃 | - | 4.432 | 0.004 | HH | |||
青海 | - | 5.019 | 0.050 | HH | |||
新疆 | - | 5.832 | 0.038 | HH | |||
贵州 | 0.943 | 0.046 | LL | - |
表5
信息化对能源强度的空间效应模型估计结果
变量 | 普通面板模型 | 空间杜宾误差模型(SDEM) | |||
---|---|---|---|---|---|
nonF | sF | tF | stF | ||
Constant | 0.779*** (3.903) | 0.101 (0.046) | |||
Idi | -2.484*** (-9.261) | -1.281*** (-4.161) | -0.752** (-2.401) | -0.523 (-1.361) | 0.915*** (3.292) |
W×Idi | -1.482*** (-3.471) | -1.396 (-4.725) | 0.224 (0.333) | 0.165 (0.418) | |
Ei | 0.629 (6.107) | 0.745*** (7.215) | -0.322 (-2.259) | 0.788*** (7.518) | -0.232 (-1.697) |
Idu | 1.693*** (3.894) | 1.672*** (4.239) | 0.772 (0.351) | 1.888*** (4.605) | 1.247*** (2.047) |
Ur | -0.338 (-1.008) | -0.031 (0.924) | -3.575*** (-6.378) | -0.661* (-1.752) | -2.442*** (-4.143) |
| 0.489*** | 0.219*** | 0.441*** | -0.001 | |
| 0.447 | 0.522 | 0.939 | 0.557 | 0.947 |
| -250.46 | -195.18 | 152.71 | -188.56 | 171.49 |
表7
稳健性检验
变量 | 普通面板模型 | 空间杜宾误差模型(SDEM) | |||
---|---|---|---|---|---|
nonF | sF | tF | stF | ||
| -0.232 (0.612) | -0.654 (0.581) | |||
| -0.716*** (-7.635) | -0.651*** (-8.112) | -0.447** (-2.501) | -0.625*** (-5.351) | 0.471 (1.514) |
W×Idi | -1.196* (-1.398) | -1.388*** (-4.235) | -0.967 (-0.559) | -0.986** (-2.013) | |
| 0.279*** (3.145) | -0.638*** (6.421) | -0.468*** (-3.226) | -0.641*** (3.338) | -0.519* (-1.523) |
| -0.641** (3.163) | 0.004 (0.882) | -0.209 (0.471) | -0.838*** (-2.356) | -0.593** (1.108) |
| -0.514 (-0.986) | -0.113 (0.831) | -2.638*** (-5.269) | -0.563*** (-3.255) | -1.211*** (-4.112) |
| 0.271* | 0.298** | 0.007 | 0.001 | |
| 0.279 | 0.402 | 0.566 | 0.423 | 0.648 |
| -229.46 | -175.18 | 142.71 | -155.56 | 151.49 |
[1] | 谢莉娟, 陈锦然, 王诗桪. ICT投资、互联网普及和全要素生产率[J]. 统计研究, 2020, 37(9):56-67. |
[ Xie L J, Chen J R, Wang S X. ICT investment, internet penetration and total factor productivity[J]. Statistical Research, 2020, 37(9):56-67.] | |
[2] | 王溪薇. 信息化对我国产业能源强度影响的测算[J]. 统计与决策, 2018, 34(7):152-154. |
[ Wang X W. Calculation of the impact of informatization on energy intensity of China’s industry[J]. Statistics & Decision, 2018, 34(7):152-154.] | |
[3] | 曾岚婷, 叶阿忠. ICT效应下外商直接投资、经济增长与能源消耗: 基于半参数空间向量自回归模型的研究[J]. 技术经济, 2020, 39(11):44-51. |
[ Zeng L T, Ye A Z. Foreign direct investment, economic growth and energy consumption under ICT effect: Based on semi-parametric spatial vector autoregressive model[J]. Journal of Technology Economics, 2020, 39(11):44-51.] | |
[4] | 樊轶侠, 徐昊. 中国数字经济发展能带来经济绿色化吗? 来自我国省际面板数据的经验证据[J]. 经济问题探索, 2021(9):15-29. |
[ Fan Y X, Xu H. Can the development of China’s digital economy bring economic greening? Empirical evidence from China’s provincial panel data[J]. Inquiry into Economic Issues, 2021(9):15-29.] | |
[5] | 樊茂清, 郑海涛, 孙琳琳, 等. 能源价格、技术变化和信息化投资对部门能源强度的影响[J]. 世界经济, 2012, (5):22-45. |
[ Fan M Q, Zheng H T, Sun L L, et al. Impact of energy prices, technological changes and investment in information technology on sectoral energy intensity[J]. The Journal of World Economy, 2012, (5):22-45.] | |
[6] | 胡剑锋. 信息化资本对能源强度的影响研究: 基于我国省际面板数据的实证分析[J]. 中国经济问题, 2010, (4):26-32. |
[ Hu J F. The research on the influence of information capital on energy intensity: An empirical analysis based on China’s provincial panel data[J]. China Economic Studies, 2010, (4):26-32.] | |
[7] | 刘洪涛, 杨洋. 信息化与中国碳强度: 基于中国省级面板数据的经验分析[J]. 科技管理研究, 2018, 38(19):226-233. |
[ Liu H T, Yang Y. Informatization and carbon intensity in China: An empirical analysis based on China provincial panel data[J]. Science and Technology Management Research, 2018, 38(19):226-233.] | |
[8] | 陈庆江, 杨蕙馨. 信息化和工业化融合对能源强度的影响: 基于2000-2012年省际面板数据的经验分析[J]. 中国人口·资源与环境, 2016, 26(1):55-63. |
[ Chen Q J, Yang H X. Effect of integration of informatization and industrialization on energy intensity: An empirical analysis based on provincial panel data from 2000 to 2012[J]. China Population, Resources and Environment, 2016, 26(1):55-63.] | |
[9] | 李标, 宋长旭, 吴贾, 等. 中国新四化对能源强度的影响[J]. 资源科学, 2017, 39(8):1444-1456. |
[ Li B, Song C X, Wu J, et al. Influence of development of China’s four modernizations’ on energy intensity[J]. Resources Science, 2017, 39(8):1444-1456.] | |
[10] | 沈小波, 陈语, 林伯强. 技术进步和产业结构扭曲对中国能源强度的影响[J]. 经济研究, 2021, 56(2):157-173. |
[ Shen X B, Chen Y, Lin B Q. The impacts of technological progress and industrial structure distortion on China’s energy intensity[J]. Economic Research Journal, 2021, 56(2):157-173.] | |
[11] | 刘晓红, 江可申. 能源强度、交通压力与雾霾污染: 基于静态与动态空间面板模型的实证[J]. 系统管理学报, 2019, 28(6):1161-1168. |
[ Liu X H, Jiang K S. Energy intensity, traffic pressure and haze pollution: An empirical study based on static and dynamic spatial panel model[J]. Journal of Systems & Management, 2019, 28(6):1161-1168.] | |
[12] | 赵立祥, 赵蓉. 经济增长、能源强度与大气污染的关系研究[J]. 软科学, 2019, 33(6):60-66. |
[ Zhao L X, Zhao R. Analysis of the relationship between economic growth, energy intensity and air pollution[J]. Soft Science, 2019, 33(6):60-66.] | |
[13] | 廖敬文, 侯景新. 中国能源强度区域特征、空间效应与区域差异[J]. 内蒙古社会科学(汉文版), 2019, 40(3):148-156. |
[ Liao J W, Hou J X. Characteristics, spatial effects and regional differences of China’s energy intensity regions[J]. Inner Mongolia Social Sciences, 2019, 40(3):148-156.] | |
[14] |
郭珊, 韩梦瑶, 杨玉浦. 中国省际隐含能源流动及能效冗余解析[J]. 资源科学, 2021, 43(4):733-744.
doi: 10.18402/resci.2021.04.08 |
[ Guo S, Han M Y, Yang Y P. Multiregional embodied energy flows and energy efficiency redundancy in China[J]. Resources Science, 2021, 43(4):733-744.] | |
[15] | 孙早, 刘李华. 信息化提高了经济的全要素生产率吗: 来自中国1979-2014年分行业面板数据的证据[J]. 经济理论与经济管理, 2018, (5):5-18. |
[ Sun Z, Liu L H. Does informatization improve the tep of Chinese economy: Evidence from China’s 1979-2014 sectorial panel data[J]. Economic Theory and Business Management, 2018, (5):5-18.] | |
[16] | 茶洪旺, 左鹏飞. 信息化对中国产业结构升级影响分析: 基于省级面板数据的空间计量研究[J]. 经济评论, 2017, (1):80-89. |
[ Cha H W, Zuo P F. The impacts of informatization on industrial structure upgrading in China: Spatial econometric analysis based on province’s panel data[J]. Economic Review, 2017, (1):80-89.] | |
[17] | 张三峰, 魏下海. 信息与通信技术是否降低了企业能源消耗: 来自中国制造业企业调查数据的证据[J]. 中国工业经济, 2019, (2):155-173. |
[ Zhang S F, Wei X H. Does information and communication technology reduce enterprise’s energy consumption: Evidence from Chinese manufacturing enterprises survey[J]. China Industrial Economics, 2019, (2):155-173.] | |
[18] | 皱璇, 王盼. 产业结构调整与能源消费结构优化[J]. 软科学, 2019, 33(5):11-16. |
[ Zhou X, Wang P. Study on the mechanism of industrial structure adjustment on the optimization of energy consumption structure[J]. Soft Science, 2019, 33(5):11-16.] | |
[19] | 郭美晨, 杜传忠. ICT提升中国经济增长质量的机理与效应分析[J]. 统计研究, 2019, 36(3):3-16. |
[ Guo M C, Du C Z. Mechanism and effect of information and communication technology on enhancing the quality of China’s economic growth[J]. Statistical Research, 2019, 36(3):3-16.] | |
[20] | 何强. 2013中国信息化发展指数(Ⅱ)研究报告[J]. 调研世界, 2014, (4):3-7. |
[ He Q. 2013 China information development index(Ⅱ) research report[J]. The World of Survey and Research, 2014, (4):3-7.] | |
[21] | 李双杰, 李春琦. 全要素能源效率测度方法的修正设计与应用[J]. 数量经济技术经济研究, 2018, 35(9):110-125. |
[ Li S J, Li C Q. Modification and application of total factor energy efficiency measurement[J]. The Journal of Quantitative and Technical Economics, 2018, 35(9):110-125.] | |
[22] | 何江, 张馨之. 中国区域经济增长及其收敛性: 空间面板数据分析[J]. 南方经济, 2006, (5):44-52. |
[ He J, Zhang X Z. Chinese regional economic growth and its convergence: Spatial panel data analysis[J]. South China Journal of Economics, 2006, (5):44-52.] | |
[23] | 孟望生. 经济增长方式转变与能源消费强度差异的收敛性: 基于中国2001-2016年省级面板数据[J]. 资源科学, 2019, 41(7):1295-1305. |
[ Meng W S. Convergence analysis of interregional differences of economic growth pattern and energy intensity: An empirical study based on provincial data from 2001 to 2016 in China[J]. Resources Science, 2019, 41(7):1295-1305.] | |
[24] | 侯孟阳, 姚顺波. 中国农村劳动力转移对农业生态效率影响的空间溢出效应与门槛特征[J]. 资源科学, 2018, 40(12):2475-2486. |
[ Hou M Y, Yao S B. Spatial spillover effects and threshold characteristics of rural labor transfer on agricultural eco-efficiency in China[J]. Resources Science, 2018, 40(12):2475-2486.] | |
[25] |
Blonigen B A, Davies R B, Waddell G R, et al. FDI in space: Spatial autoregressive relationships in foreign direct investment[J]. European Economic Review, 2007, 51(5):1303-1325.
doi: 10.1016/j.euroecorev.2006.08.006 |
[26] | 马晓微, 石秀庆, 王颖慧, 等. 中国产业结构变化对能源强度的影响[J]. 资源科学, 2017, 39(12):2299-2309. |
[ Ma X W, Shi X Q, Wang Y H, et al. Impacts of industrial structural change on energy intensity in China[J]. Resources Science, 2017, 39(12):2299-2309.] | |
[27] | 赵娜娜, 王志宝, 李鸿梅. 中国能耗模式演变及其对经济发展的影响[J]. 资源科学, 2021, 43(1):122-133. |
[ Zhao N N, Wang Z B, Li H M. Change of energy consumption pattern and its impact on economic development in China[J]. Resources Science, 2021, 43(1):122-133.] | |
[28] | Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models[M]. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1988. |
[1] | 李虹, 王帅. 需求侧视角下中国隐含能源消费量及强度的影响因素[J]. 资源科学, 2021, 43(9): 1728-1742. |
[2] | 李标, 宋长旭, 吴贾, 吴波. 中国新四化对能源强度的影响[J]. 资源科学, 2017, 39(8): 1444-1456. |
[3] | 卢燕群, 袁鹏. 中国省域工业生态效率及影响因素的空间计量分析[J]. 资源科学, 2017, 39(7): 1326-1337. |
[4] | 马晓微, 石秀庆, 王颖慧, 廖华. 中国产业结构变化对能源强度的影响[J]. 资源科学, 2017, 39(12): 2299-2309. |
[5] | 陈阳, 陈远生, 吕文菲, 刘华先, 罗文哲. 设备智能化与管理信息化对高校用水的影响——以北京市为例[J]. 资源科学, 2017, 39(10): 1956-1963. |
[6] | 敖长林, 高丹, 毛碧琦, 范紫娟. 空间尺度下公众对环境保护的支付意愿度量方法及实证研究[J]. 资源科学, 2015, 37(11): 2288-2298. |
[7] | 宋枫, 王丽丽. 中国能源强度变动趋势及省际差异分析[J]. , 2012, 34(1): 13-19. |
[8] | 付加锋, 刘小敏. 基于CGE模型的2020年中国碳排放强度目标分析[J]. , 2011, 33(4): 634-639. |
[9] | 李东, 王群伟, 王双英. 基于LMDI指数分解的中国石油消费影响因素分析[J]. , 2011, 33(4): 759-765. |
[10] | 陈兴鹏, 贾卓, 焦文献. 甘肃省工业部门能源消耗变化及影响因素分析[J]. , 2011, 33(12): 2401-2407. |
[11] | 陈兴鹏, 杨冕, 杨福霞. 甘肃省能源经济系统分析与优化策略研究[J]. , 2010, 32(2): 359-365. |
[12] | 董军, 张旭. 中国工业部门能耗碳排放分解与低碳策略研究[J]. , 2010, 32(10): 1856-1862. |
[13] | 郭学兵, 苏文, 于贵瑞. 生态环境长期定位监测信息化管理研究[J]. , 2003, 25(1): 54-58. |
|