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| 经济/产业 |
| 科技对能源经济的影响研究 |
| 第733期 作者：□文/钟子健 时间：2024/7/17 10:44:04 浏览：182次 |
［提要］ 随着能源需求的不断增长，能源经济变得越来越重要。而科技有着强大的创新力和驱动力，已经成为推动国家经济增长的重要手段，对推动能源经济发展有着重要作用。本文旨在探讨科技对能源经济的影响，着重强调其释放效率和可持续发展性。采用统计建模、预测模型、计量经济学模型及机器学习回归等分析方法，对科技在能源经济学领域的影响进行深入研究，为能源决策者及利益相关者提供参考性建议。
关键词：能源经济；科技创新；可持续发展
基金项目：新疆维吾尔自治区社会科学基金项目：“中巴产能合作绩效评价与推进路径研究”（20BJL058）；新疆维吾尔自治区自然科学基金项目：“中国与中亚国家产能合作绩效评价与推进路径研究”（2021D01A54）；新疆财经大学校级科研基金项目：“新疆与中亚五国产能合作模式选择与推进路径研究”（2022XGC025）；新疆维吾尔自治区科技厅国际合作项目：“阿尔泰区域经济合作模式与合作机制研究”（2020E01026）
中图分类号：F426 文献标识码：A
收录日期：2023年11月26日
一、研究背景及意义
（一）研究背景。科技是推动我国能源产业基础高级化、产业链现代化的重要引擎，是落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略和建设新型能源体系的有效措施。目前，我国能源发展面临资源紧缺、环境污染、发展不均衡等严峻挑战，给经济的可持续发展带来严重威胁。我国在“十四五”规划中提出要加强绿色能源技术的研发和示范应用，推动可再生能源的发展和利用；推动能源互联网建设，提高能源系统的智能化水平；加强能源存储技术的研发和应用，提高能源存储的效率和稳定性。《关于印发能源技术创新2016-2030年规划的通知》中制定了能源技术创新的总体目标和发展规划，并提出要加快推进能源科技创新，构建高效、安全、清洁、低碳的能源体系的重要措施。
传统的能源行业科技基础薄弱，可持续性和效率低。而科技作为推动国家经济增长的重要因素，其创新力和驱动力能为能源经济的发展带来巨大动力，可以提高能源生产效率，提高行业的可持续性。
（二）研究目的。科技的研发有利于扩大能源的规模，降低生产成本，同时提高其利用效率。为了研究科技在能源经济中的威力，及在经济学中所蕴含的潜力，本文将采用统计建模、预测模型、计量经济学模型及机器学习回归等分析方法，对科技在能源经济中的影响进行系统分析，旨在证明：科技在能源经济学中有着强大的潜力，在推动能源经济发展的同时，也提高了能源利用的效率和可持续性。可为能源决策者和利益相关者提供参考性建议和可行策略。
（三）研究意义。科技是第一生产力，而科技创新是提高经济效率、实现绿色高质量发展、增强产业竞争优势的重要因素，其对提高能源效率、保障能源安全和促进可持续发展具有重要意义。深入挖掘科技在不同维度下对能源经济效率和可持续性的促进作用，是我国实现高质量和可持续发展的关键。
二、文献综述
（一）科技在能源经济中效率释放的研究。能源是现代社会发展的基石，而科技可在能源经济学中释放效率，是促进能源经济高速发展的重要保障。2019年，国务院发布《关于深化能源生产和消费革命加快能源变革的指导意见》，提出要全面推进能源生产和消费革命的目标和任务，并鼓励发展清洁能源和高效能源，以实现能源生产和消费方式的转型升级。
学术界普遍认为，科技进步对能源经济的发展具有重要意义。首先，科技进步可以提高能源资源的利用效率，减少能源消耗和浪费。其次，科技进步可以推动能源结构的优化和转型，促进能源转型和可再生能源的发展，减少对传统能源的依赖，增强能源供给的多样性和安全性。再次，科技进步可以带动能源领域的创新，促进新兴产业的发展，拓展能源经济的增长空间，提升能源经济的竞争力。最后，科技进步可以提高能源产业的环境友好性，降低能源开采和使用过程中的污染和排放，促进能源的可持续发展。
世界上多位著名学者对能源经济效率释放进行了研究，提出了不同的观点。其中，有学者强调能源结构的调整，如周其仁提出的“双能结构”概念；有学者强调要综合考虑能源、经济和环境的三维耦合关系，如莫建成、陈宝生提出的“能源与经济三维耦合”理论；同时，涅夫·里曼、威廉·福斯特等也提出通过建立生态经济、推进科技进步、调整能源结构等手段来实现能源经济效率提高的理论。此外，一些经济学家也从经济学角度提出了影响能源经济效率的因素，如技术变革、资源配置和消费行为等。
而中国社会科学院经济研究所原副所长、能源经济学专家贾康，也表明科技在能源经济中起着重要的作用，能够提高能源资源的利用效率，并且具有持久的影响力。科技的发展不仅能够改变传统的能源消费结构，而且也推动能源经济发展的转型升级。
（二）科技在能源经济中可持续性的研究。随着全球经济的快速增长，能源的供给和消耗问题日益突出。传统的能源生产和消费在对环境造成污染的同时，也使能源经济可持续发展的挑战越来越大。同时，《“十四五”可再生能源发展规划》也指出：要有效推动能源经济可持续发展，加强科技创新和能源技术研发，促进能源数字化转型，从而实现能源消耗的减少和资源的可持续利用。目前学术界普遍认为科技在能源经济中的可持续性是至关重要的。通过科技的发展和应用，可以有效解决传统能源消耗和资源枯竭的问题，促进新能源的发展和应用，推动智能能源系统的建立，为能源经济的可持续发展提供支持。但是也有一些学者表示，科技发展也会带来一些挑战，需要政府和学术界共同努力解决。
对于科技在能源经济中可持续性的研究，我国学者也提出了各自的观点。蒋效愚、郝英杰、李崇禧等认为，可持续能源发展应该从节能、高效、清洁和多元化的角度进行，强调将可持续能源发展与应对气候变化和能源安全紧密结合起来。张大知、徐勇、华璐等则强调可持续能源发展与能源安全和环境问题的关系，提出政府、市场和社会三者应该协同作用，加强国际合作。而陈同海、张小平、陈敏等都强调可持续能源发展需要加强能源技术创新，提高能源利用效率，并推动能源消费结构向清洁低碳方向转变。宫明取、蔡昉等则强调可持续能源发展需要与经济社会发展相协调，通过加强政策引导和能源调控能力，实现可持续能源与经济社会的协调发展。
三、数据收集与研究假设
（一）数据收集。为研究科技在不同维度下对能源经济的促进作用，收集了国家统计局2000～2021年研究与试验发展经费支出（亿元）、专利申请授权数（项）、研究与试验发展人员全时当量（万人年）、普通高校数（所）、技术市场成交额（亿元）、能源加工转换率总效率（%）六项度量指标的时间序列数据。本文的数据全部来源于国家统计局，原因在于国家统计局的数据具有极高的权威性，且覆盖面非常广，同时各类数据具有统一标准，确保了一致性和可比性。因此，模型将更加精准，论证将更具说服力。
（二）研究假设。研究与试验发展经费支出（亿元）、专利申请授权数（项）、研究与试验发展人员全时当量（万人年）、普通高校数（所）、技术市场成交额（亿元）五项指标均对能源加工转换率总效率（%）有不同程度的正向促进作用。
四、模型构建
（一）变量选择
1、解释变量。为研究科技对能源经济的促进作用，将科技的发展水平设为解释变量。对此我们引入了X2研究试验发展经费支出（亿元）、X3专利申请授权数（项）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）、X6技术市场成交额（亿元）五个指标对我国的科技水平进行衡量。原因在于：试验发展经费支出可反映国家对科技的投资力度，专利申请授权数可以反映国家的科技创新力，研究与试验发展人员全时当量可反映国家在科研方面的软实力，普通高校数可反映国家对科技人才的培养潜力，技术市场成交额可反映国家科技产品的商业转化力。这是一个非常综合的评价体系，它们分别从投资力度、创新力、软实力、人才培养潜力和商业转化力方面反映了国家的科技发展水平，这样一来衡量国家科技发展水平的五个解释变量就极具代表性。
2、被解释变量。为研究能源经济与科技水平发展之间的关系，我们将能源经济发展水平设为被解释变量，将Yt能源加工转换率总效率（%）作为衡量能源经济发展水平的标准。原因在于：能源加工转换率总效率是能源经济学中衡量能源经济的重要指标，在众多指标中极具代表性。
（二）实证分析
1、一元线性回归。将X2研究与试验发展经费支出（亿元）、X3专利申请授权数（项）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）、X6技术市场成交额（亿元）五个指标分别对Yt能源加工转换率总效率（%）做一元线性回归，模型如下：
Yt=C2+β2X2+e Yt=C3+β3X3+e Yt=C4+β4X4+e
Yt=C5+β5X5+e Yt=C6+β6X6+e
其中，C2、C3、C4、C5、C6为截距系数，β2、β3、β4、β5、β6为回归系数，e为随机扰动项。
在R2分别为0.69、0.55、0.80、0.93、0.45，t检验均通过的前提下，其对应的标准化系数分别为0.83、0.73、0.90、0.97、0.67，这说明在一元线性回归模型中，X2研究与试验发展经费支出（亿元）、X3专利申请授权数（项）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）、X6技术市场成交额（亿元）五个指标对Yt能源加工转换率总效率（%）的影响基本是显著的，同时X2研究与试验发展经费支出、X4研究与试验发展人员全时当量、X5普通高校数对能源加工转换率总效率影响的显著性更强。说明这五个衡量科技的指标都在一定程度上促进能源加工转换总效率的提高，从而推动能源经济的发展，释放其效率和持续性。
2、相对系数与耦合协调
（1）相对系数。通过比较X2研究与试验发展经费支出（亿元）、X3专利申请授权数（项）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）、X6技术市场成交额（亿元）五个指标间的相对系数在E-views中的输出结果如表1所示。可以发现，X5和X3以及X5和X6之间的相关性相对较低，而其他变量间的相关性都很高。这说明五个决定科技发展水平的指标，随着时间的发展，其变动方向及趋势基本一致，不存在明显的冲突或矛盾关系。（表1）
（2）耦合协调。将X2研究与试验发展经费支出（亿元）、X3专利申请授权数（项）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）、X6技术市场成交额（亿元）五个指标设为正向指标，同时将Yt能源加工转换率总效率（%）设为变量协调系数T。通过运行可以发现，索引项的耦合协调程度都是优质协调，这说明五个决定科技发展水平的指标对于Yt能源加工转换率总效率（%）的变动是相互协调与促进的积极作用。
3、多元回归分析
（1）多元线性回归分析（最小二乘法）。将X2研究与试验发展经费支出（亿元）、X3专利申请授权数（项）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）、X6技术市场成交额（亿元）五个指标分别对Yt能源加工转换率总效率（%）做多元线性回归（最小二乘法），建立模型：
Yt=C+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+e
其中，C、β2、β3、β4、β5、β6为参数，e为随机扰动项。根据spasspro软件中的输出结果，可以得出以下结论：R2为0.951，模型拟合度较好，且通过了F检验，说明模型的五个解释变量联合起来对被解释变量的影响是显著的。同时，就单个解释变量而言，X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）和X5普通高校数（所）对能源加工转换率总效率有显著影响。
需要注意的是，X2研究与试验发展经费支出、X3专利申请授权数和X6技术市场成交额对能源加工转换率总效率没有显著影响。且通过对VIF的分析，可以断定解释变量之间存在多重共线性，因此该模型需要进一步优化和改进。
虽然该模型存在局限性，但仍能体现X4研究与试验发展人员全时当量和X5普通高校数对能源加工转换率总效率有着正向促进的作用。
（2）逐步回归分析。此回归分析法改善了多元线性回归分析（最小二乘法）中多重共线性的问题，使模型得以改进，根据spasspro的输出结果显示，只有X5普通高校数（所）成为了保留变量，同时标准化系数高达0.97，这足以说明普通高校数（所）可以作为能源决策者及相关利益者在做决定时，应考虑的重要影响因素之一。
（3）Lasso回归分析。多元线性回归分析和逐步回归分析会使模型在有多重共线性的情况下变得极其不稳定，因而使结果对变量的微小改变非常敏感。Lasso可以使一些系数变为0，缩减模型复杂度，从而帮助我们筛选出重要的变量。根据spasspro的输出结果显示，在R2为0.94的拟合优度下，X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）相比于其他变量，对模型整体贡献性较大。这说明在该模型中，X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）和X5普通高校数（所）是决定Yt能源加工转换率总效率（%）的重要因素。
（4）决策树回归分析。相较于前三种回归分析法，决策树回归分析可进一步减弱多重共线性的影响，使各变量间的重要性和影响方向的显著性更加突出。通过观察spasspro输出结果中特征值的重要性，不难发现X6技术市场成交额（亿元）的影响水平最为显著，其重要性比例高达73.9%，远超其他四个特征；而X3专利申请授权数（项）也具有一定的影响水平，其重要性比例为18.50%；而X2研究试验发展经费支出（亿元）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）的重要性比例小，因此其决定性作用弱。因此，在该模型中，X6技术市场成交额（亿元）和X3专利申请授权数（项）是决定Yt能源加工转换率总效率（%）的重要因素。（图1）
4、熵权法。为提高决策的客观性与准确性，熵权法可使X2研究与试验发展经费支出（亿元）、X3专利申请授权数（项）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）、X6技术市场成交额（亿元）五个指标对Yt能源加工转换率总效率（%）贡献的表现程度更加突出。通过观察spasspro输出结果中的指标重要度直方图，可发现五个指标的权重分别为20.62%、25.84%、16.77%、6.37%、30.39%。其中，X6技术市场成交额（亿元）所占比重最高，之后依次为X3专利申请授权数（项）、X2研究与试验发展经费支出（亿元）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）。
相比于决策树回归分析，熵权法使各解释变量间的多重共线性进一步下降，不仅没有改变各解释变量的重要性顺序，且使数据的分布区域均匀化，这样一来模型的经济意义就更加明显。因此，对于能源决策者及相关利益者而言，加大技术市场成交额投入，鼓励科研队伍申请专利，同时加大对于科研经费的支出是提高能源加工转换率总效率的关键措施。当然，研究与试验发展人员全时当量和普通高校数对于能源加工转换率总效率的影响也是不可忽视的。
五、应用分析
（一）结论。在一元线性回归模型中，X2研究与试验发展经费支出（亿元）、X3专利申请授权数（项）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）、X6技术市场成交额（亿元）五个指标对Yt能源加工转换率总效率（%）的影响基本是显著的，前提假设成立。而在多元线性回归中，随着模型多重共线性的下降，Yt能源加工转换率总效率（%）的显著性决定因素由X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）过渡为X5普通高校数（所），最终变为X6技术市场成交额（亿元）。而随着熵权法的引入，相比于决策树回归分析，其不仅没有改变各解释变量的重要性顺序，还使数据的分布区域均匀化。根据时间序列ARIMA分析，随着时间的推移，Yt能源加工转换率总效率（%）会持续上升，趋势向好。
综合看来，X2研究与试验发展经费支出（亿元）、X3专利申请授权数（项）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）、X6技术市场成交额（亿元）五个衡量我国科技水平的要素均会对衡量能源经济发展水平的Yt能源加工转换率总效率（%）产生正向影响。其中，在回归模型多重共线性最低的前提下，X2研究试验发展经费支出（亿元）、X3专利申请授权数（项）、X6技术市场成交额（亿元）的促进效果最明显，因此就源决策者及利益相关者而言，应重点关注这三个领域。科学在能源经济学中具有强大的潜力，在推动能源经济发展的同时，也提高了能源利用的效率和可持续性。
（二）应用分析。近年来，随着能源消费的不断增加，能源生产对环境的影响也越来越大。科学技术的应用可以帮助减少能源生产过程中的环境污染，从而实现对绿水青山的保护。近年来我国也在不断加强对于科技的投入，使能源经济不断改善。据中国国家能源局的数据显示，2020年我国可再生能源占一次能源消费总量的比重为15%，较2018年的13.8%有所增长。科技的应用在提高能源生产和利用效率、减少自然资源消耗的同时，也促进了能源经济向可持续发展，推动了可再生能源和低碳技术的广泛应用。绿水青山就是金山银山，科技创新可在能源经济中释放效率和可持续性，最终实现经济发展和环境保护的双赢。
六、未来展望
根据以上模型可以发现，X2研究与试验发展经费支出（亿元）、X3专利申请授权数（项）、X4研究与试验发展人员全时当量（万人年）、X5普通高校数（所）、X6技术市场成交额（亿元）五个要素的投入均会对Yt能源加工转换率总效率（%）产生正向影响，而随着时间的推移，我国也将持续加大对模型中五个解释变量要素的投入，持续地正向作用于被解释变量。这样一来，随着时间的推移，Yt能源加工转换率总效率（%）就会越来越高。对于Yt能源加工转换率总效率（%）的时间序列ARIMA分析如图2所示，可以发现随着时间的推移，Yt能源加工转换率总效率（%）会持续上升，趋势向好。（图2）
未来的能源经济将在科技创新的推动下实现高效化和可持续化。新一代能源技术，如太阳能电池、风力发电技术和能源管理系统，将大大改善能源利用效率，减少对环境的负面影响。太阳能、风能和生物质能等可再生能源将替代化石能源。同时，智能化、数字化等能源的新发展模式，将被推广和应用，不断地释放效率和可持续性。绿水青山就是金山银山，未来能源经济将在科技创新的引领下转向高效化和可持续化，使经济繁荣与生态良好实现互利共赢。
（作者单位：新疆财经大学）
主要参考文献：
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