深度｜电⼒发展对中国经济增长的影响及其区域差异
周绍杰⼁清华⼤学公共管理学院
关于你的回忆刘⽣龙⼁中国社会科学院数量经济与技术经济研究所
胡鞍钢⼁清华⼤学公共管理学院
Effect of electricity development on China's economic growth
and its regional difference
内容提要
1990年以来，随着中国电⼒体制改⾰的深⼊，电⼒基础设施与经济同步发展。由于电⼒⽣产与电⼒消费存在着显著的空间差异，电⼒发展对经济增长的影响可能存在空间差异。
本⽂利⽤1990—2011年省级⾯板数据，基于增长回归模型，采⽤动态⾯板分析⽅法，以电⼒投资率和发电装机容量作为衡量电⼒发展的指标，检验电⼒发展对经济增长的影响以及这种影响的区域间差异。
实证研究的主要发现如下：⾸先，电⼒发展对经济增长有显著的正⾯影响，⽽且其长期影响明显⾼于短
期影响。其中，电⼒投资率每增加1个百分点，短期经济增长率提⾼0.076个百分点，长期经济增长率提⾼0.493个百分点；发电装机容量每增加1个百分点，短期经济增长率提⾼0.381个百分点，长期经济增长率提⾼1.905个百分点。其次，电⼒发展对经济增长的影响具有显著的地区差异，对东部地区的经济增长影响显著⾼于西部地区。其中，电⼒投资率增加1个百分点对东部地区的经济增长率影响⾼于西部地区达0.913个百分点；电⼒装机容量增加1个百分点对东部地区的经济增长率影响⾼于西部地区达0.959个百分点。实证结果表明，电⼒发展对各地区经济增长影响是不平衡的，这种影响对区域经济协调发展起到了负⾯作⽤。
基于实证研究，给出如下政策建议。⾸先，考虑到中国经济在未来20年中仍将保持较⾼增速，中国应继续促进电⼒发展投资，以促进经济增长。其次，从政策导向来看，电⼒发展政策应当充分加强电⼒发展对区域协调发展的作⽤，使得西部地区能从电⼒输出中获得更⾼收益，提⾼电⼒发展对区域经济增长影响的公平性。
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电⼒发展⼁电⼒基础设施⼁经济增长⼁区域差异
基础设施是现代经济发展的基础，与经济增长存在互相促进的关系。基础设施是经济增长的先⾏资本，所提供的服务是⼀种⽣产性投⼊要素，能够降低⽣产过程中的中间投⼊成本，或流通过程中的交
易成本。基础设施供给不⾜会对经济增长造成“瓶颈效应”，降低要素回报率，制约⽣产率的提⾼。现有研究也表明，改⾰开放以来中国经济的⾼速增长受益交通、能源和电信等领域的基础设施的发展。
在各类基础设施中，电⼒基础设施是基础设施的重要组成部分，也是其它基础设施发挥功能的先⾏基础设施，对国民经济的发展具有全局性的影响。关于电⼒发展与经济增长的关系，以往的研究主要集中于电⼒消费与经济增长之间的因果关系检验上。类似的针对中国的研究也有相当的⽂献积累，这些⽂献均发现中国的电⼒消费对经济增长具有正⾯影响。
总体⽽⾔，以往的研究主要集中于电⼒消费和经济增长之间的因果关系检验，计量⽅法基本上是基于格兰杰因果关系检验（Granger causality test），计量分析采⽤的数据基本上局限在电⼒消费和经济增长这两个指标，研究结论也基本接近。尽管这些研究为电⼒发展对经济增长的影响提供了实证证据，但是，针对这⼀主题的研究仍有研究空间。其中，基于总体的时间序列数据的实证研究的⼀个重要不⾜是，这类研究有可能掩盖电⼒发展对各省经济增长影响的差异性，⽽针对这⼀问题的实证研究尚未出现在现有的⽂献中。从理论上讲，这种差异性的产⽣可以有如下两种解释。第⼀，中国的电⼒⽣产和消费存在着空间上的差异，如果电⼒的价格形成机制不完善（例如，⼈为压低电价），这导致电⼒输出地区对电⼒输⼊地区存在补贴，这也将导致电⼒发展对电⼒输⼊地区具有更⼤的好处。其次，地区间的产业结构存在显著差异，这种差异的⼀个重要体现就是单位GDP的能源消耗。⼀个可能的情形是，单位GDP能耗⾼的地区，经济发展的技术进步贡献相对较低，进⽽也导致电⼒发展对该地
区的经济增长的促进作⽤相对较低。
基于以往的研究，本⽂利⽤1990—2011年省级⾯板数据，采⽤动态⾯板的分析⽅法，以电⼒投资率和发电装机容量作
基于以往的研究，本⽂利⽤1990—2011年省级⾯板数据，采⽤动态⾯板的分析⽅法，以电⼒投资率和发电装机容量作为电⼒发展指标，检验电⼒发展对经济增长的影响以及这种影响的区域间差异，期望为我国电⼒发展及其区域规划提供实证依据。
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电⼒发展与区域布局
改⾰开放以来，中国的电⼒发展基本上与经济发展同步。从国际⽐较来看，2010年中国经济规模（按照汇率计算）超过⽇本成为世界第⼆⼤经济体，⽽电⼒消费在2011年超过美国，成为世界上⽤电需求最⾼的国家。总体⽽⾔，电⼒部门的改⾰是推动电⼒发展的重要原因。改⾰开放以前，电⼒部门是计划经济体制的核⼼部门，在市场进⼊、电⼒定价以及涉及到发电、传输和配电等⽅⾯的经营活动均严格受到政府控制。改⾰开放以后，政府逐步放松了对电⼒部门的控制，逐步由⾏政性控制⽅式转向⾯向市场的公司化运营。
随着上世纪80年代末电⼒部门开始实施“政企分离”，电⼒投资⾃1990年以来总体呈现较快的增长速度。图1给出了1990—2011年中国对数实际GDP、对数实际电⼒投资和对数发电装机容量的发展趋势。以1990年不变价格计算，1990年中国的电⼒投资为270亿元，2011年达到2590亿元，年均增长率达到11.4%，⾼于同期GDP的增速。与此同时，中国的发电装机容量从1990年的1.38亿kW上升⾄2011年的10.63亿kW，年均增长率达到10.2%。进⼀步地，电⼒投资可以分成电⽹投资和电源投资。其中，电⽹投资主要由中国国家电⽹有限责任公司和中国南⽅电⽹有限公司这两⼤公司完成，⽽电源投资主要由发电企业完成。总体⽽⾔，中国的电⼒⽣产呈现出以国有企业为主、多元化竞争格局。根据国家电⼒监督委员会公布的数据，中央直属5⼤发电集团（包括中国华能集团公司、中国⼤唐集团公司、中国华电集团公司、中国国电集团公司、中国电⼒投资集团公司）总装机容量约占全国全⼝径装机容量的48.75%；其它7家中央发电企业（包括神华集团有限责任公司、中国长江三峡集团公司、华润电⼒控股有限责任公司、国家开发投资公司、中国核电集团公司、中国⼴东核电集团有限责任公司、新⼒能源开发有限公司）总装机容量约占全国的12.60%；15家规模较⼤的地⽅国有发电企业总装机容量约占全国全⼝径装机容量的10.05%；上述27家⼤型发电集团装机容量约占全国总装机容量的71.41%。这也表明，中国的电⼒⽣产和传输基本形成以国有经济为主的格局。这也表明，国家的能源政策导向完全可以通过影响国有电⼒企业的经营⽽实施。
20万投资什么项目图1 中国实际GDP、实际电⼒投资和发电装机容量
注：电⼒投资数据和发电装机容量数据来⾃中国南⽅电⽹有限责任公司。 GDP和电⼒投资均以1990年不变价格衡量。GDP和电⼒投资的单位为亿元，发电装机容量单位为万kW。三个变量的数据均减去1990年的对数值，因此三个变量均从0开始。
尽管电⼒基础设施与经济增长总体呈现同步发展的格局，然⽽电⼒短缺或“电荒”在过去中国经济发展的过程中的周期性现象。导致“电荒”的因素有多种，包括政策因素（例如，1997年决定未来三年不上新的发电项⽬，直接导致2002年以后的电⼒紧张，2004年甚⾄出现⼤范围的拉闸限电现象，直⾄2006年才有所缓解）、季节性需求因素（例如，冬天取暖和夏季空调⽤电等）、短期外部冲击导致的供给因素（例如，2008年冬因冰雪灾害天⽓导致输电受阻；此外，受⼲旱天⽓影响，⽔电⽣产受影响）
。此外，电⼒产业的长期性体制因素也是导致电⼒发展影响经济增长的重要因素。中国电⼒⽣产70%以上来⾃于⽕电。受制于“市场煤、计划电”的体制性⽭盾，电价的调整滞后于煤炭价格的市场化调节，导致⽕电发电企业发电激励不⾜。需要指出的是，电⼒短缺对经济增长有显著的负⾯影响，电⼒短缺对⼯业的直接影响远⼤于电⼒供给成本。由图1可知，电⼒投资增长与“电荒”存在着⼀定的对应关系，从⽽也导致电⼒投资的波动性。例
如，1998—2000年期间的电⼒投资下降对2002开始出现的“电荒”具有⼀定作⽤；2002—2005年期间出现的“电荒”现象，特别是2005年出现全国范围内的“电荒”，对电⼒投资产⽣明显的刺激作⽤。⽬前，中国还没有系统性的电⼒短缺统计，从定量上也难以精确估计电⼒短缺的程度。然⽽，鉴于中国经常性的电⼒短缺问题，电⼒基础设施投资应当促进经济增长。
从区域视⾓来看，电⼒⽣产的资源禀赋（例如，⽔电资源、煤炭和天然⽓资源等）存在显著的地区差异，形成电⼒供给的地区性差异。在本⽂的研究中，将享受西部⼤开发政策的省、市、⾃治区定义为西部地区（包括云南、四川、重庆、贵州、陕西、⽢肃、宁夏、新疆、青海、内蒙和⼴西），东部地区主要是经济相对发达的省份（即北京、天津、上海、
贵州、陕西、⽢肃、宁夏、新疆、青海、内蒙和⼴西），东部地区主要是经济相对发达的省份（即北京、天津、上海、⼭东、江苏、浙江、福建、辽宁和福建），其它地区为中部地区（包括河北、⼭西
、吉林、⿊龙江、安徽、河南、江西、湖北和湖南）。此外，为了研究的⽅便，重庆并⼊四川，海南和西藏因数据不全因⽽不在本⽂的样本中。从电⼒需求来看，经济发展⽔平以及经济结构的地区间差异势必导致电⼒消费的地区间差异。因此，电⼒⽣产和电⼒消费存在地区间配置关系。例如，作为西部⼤开发的标志性⼯程，“西电东送”⼯程就承担着把贵州、云南、⼴西、四川、内蒙古、⼭西等西部和中部省区的电⼒资源输送到⼴东、上海、江苏、浙江、北京、天津和河北等经济发达地区的作⽤。
从电⼒消费量和发电装机容量⽐较来看（见表1），东部地区整体上是电⼒输⼊地区，中部和西部地区整体上是电⼒输出地区。此外，电⼒的地区间配置在不同时期具有显著的阶段性差异。1990—2000年期间，东部地区的发电装机容量⽐重上升了1.5个百分点，中部地区下降了2个百分点，⽽西部地区仅提升了0.4个百分点；⽽同期的电⼒消费，东部地区的⽐重从42.1%上升到47.0%，提升了近5个百分点，与此同时，中部地区下降了5.2个百分点，⽽西部地区的电⼒消费⽐重提升了0.3个百分点。随着“西电东送”⼯程的开展，西部地区的发电装机容量⽐重显著提升。2000—2011年期间，西部地区提⾼了9.2个百分点，⽽东部地区和中部地区分别下降了6.4个百分点和2.4个百分点。同期，东部地区和中部地区的电⼒消费⽐重分别下降了0.7和2.2个百分点，西部地区上升了2.9个百分点。总体⽽⾔，“西电东送”⼯程的实施使得西部地区的电⼒输出能⼒⼤⼤加强。
表1 中国各地区电⼒消费与发电装机容量分布
注：各省发电装机容量数据来⾃中国南⽅电⽹有限责任公司，各省电⼒消费数据来⾃各省统计年鉴。
Hulten的研究发现，拥有多少基础设施对经济发展的影响远没有使⽤了多少基础设施重要。因此，在电⼒资源存在地区间配置的条件下，电⼒发展对经济增长的影响可能在地区间是不平衡的，可能存在电⼒输出地区对于电⼒输⼊地区的溢出效应。电⼒资源存在区域间的配置可能造成电⼒部门对各个地区的经济发展的影响有差异，⽽这种空间性差异也是理解电⼒部门对经济发展影响的⼀个重要视⾓。本论⽂将从区域性视⾓，检验电⼒基础设施的发展对于经济增长的影响是否存在区域性差异。
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计量模型和数据
2.1计量模型夸河套
采⽤增长回归的⽅法检验电⼒基础设施的发展对经济增长影响。回归模型设定如下：
其中，gi,t是五年期的平均经济增长率，gi,t-1是gi,t-1的⼀阶滞后项；yi,t-1是初始经济⽔平；ei,t 是衡量电⼒基础设施发展的变量，包括电⼒投资率（⽤电⼒投资与GDP的⽐值来衡量，eii/y）和⼈均发电装机容量（epc）；Ii,t是资本形成总额占GDP⽐重；Xi,t是影响经济增长的其它变量（包括⼈⼒资本、经济开放度、产业结构等）。fi是⽆法观察到的、随时间不变的省际固定效应，vt是⽆法观察到的时间效应，ui,t是误差项。其中，电⼒投资率反映了当年某省电⼒投资强度，类似于电⼒基础设施发展的流量概念；⽽发电装机容量则相当于⼀个存量指标，反映电⼒部门发展⽔平。
⽅程(1)的计量设定是基于动态⾯板数据分析。采⽤此计量设定，基于以下两点考虑。第⼀，由于基础设施与经济增长可能存在由于双向因果关系和遗漏解释变量等原因⽽产⽣内⽣性问题。第⼆，考虑到经济增长率可能存在增长率惯性，因此在回归⽅程中引⼊被解释变量的⼀阶滞后项。在估计⽅法上，本⽂采⽤Arrellano和Bover和Blundell和Bond的系统⼴义矩（system GMM）估计⽅法。该⽅法在计量上能够解决上述两个问题。此外，系统⼴义矩估计的另外⼀个优点是，在回归分析中能够控制省级⾯板数据中⽆法观察到的省级动态异质性。由于系统GMM⼤量使⽤解释变量的滞后⽔平量和⼀阶差分量分别作为差分⽅程和⽔平⽅程的⼯具变量，因此涉及到⼯具变量的有效性检验问题，系统GMM估计给出两类⼯具变量有效性的诊断检验。第⼀个检验是误差项是否存在⼆阶序列相关，即△ui,t是否与△ui,t-2存在序列相关。因此，系统GMM所报告的⼀阶序列相关AR(1)检验值即使拒绝了不存在⼀阶序列相关的原假设，也不能够就此认为⼯具变量⽆效，⽽主要在于检验是否存在⼆阶序列相关AR(2)，只要不存在⼆阶序列相关即可。第⼆个检验⼯具变量过度约束识别的Hansen-J检验，这⼀检验等同于传统的Sargan检验，所不同的是Hansen-J检验允许异质性的残差项情形。此外，考虑到系统GMM估计在⼩样本时容易导致参数估计值的标准误差被严重低估，采⽤Windmeijer提出的⽅法对标准误差的估计值进⾏修正。
热血江湖韩飞官加点2.2数据
收集中国28个省份1990—2011年的⾯板数据。除电⼒投资和发电装机容量来⾃中国南⽅电⽹有限责任
公司外，其余数
收集中国28个省份1990—2011年的⾯板数据。除电⼒投资和发电装机容量来⾃中国南⽅电⽹有限责任公司外，其余数据均来⾃官⽅出版的各年度分省统计年鉴，各指标的定义及数据的描述统计见表2。
表2 变量定义及描述统计
注：分省统计年鉴中进出⼝总额采⽤美元衡量，我们按当年汇率转换成⼈民币值再与当年GDP相除得到其占GDP的⽐重。⼈均受教育年鉴系作者根据官⽅统计年鉴公布的数据根据如下公式计算：平均受教育年限=（⼩学毕业⼈⼝数×6+初中毕业⼈⼝数×9+⾼中毕业⼈⼝数×12+⼤专及以上毕业⼈⼝数×16）
/6岁以上总⼈⼝。
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实证结果及分析
将军令丢了怎么解绑3.1基准结果：电⼒基础设施发展对经济增长的总体效应
表3给出了系统GMM估计的基准结果。各个⽅程的被解释变量是经济增长率（gi,t）。在解释变量中，经济增长率的⼀阶滞后项（gi,t-1）、投资率（Ii,t）、⼈均受教育年限的对数（Ln(edu) i,t）、对外开放度（openi,t）以及第三产业增加值占GDP的⽐重（tertiaryi,t）等变量作为控制变量。衡量电⼒基础设施发展的变量，在各个回归⽅程有不同的设定：⽅程(1)和⽅程(2)⽤电⼒投资占GDP的⽐重衡量电⼒基础设施发展，⽅程(3)和⽅程(4)⽤⼈均发电装机容量衡量电⼒基础设施发展。表3的最后三⾏给出了各⽅程系统GMM估计⼯具变量有效性的诊断性检验，即AR(2)检验和Hansen-J检验。诊断检验结果表明，不存在⼆阶序列相关，过度识别约束的原假设没有被拒绝，说明所选择的⼯具变量有效。
表3 基准回归结果（系统GMM估计）
注：括号中的数值为t统计值绝对值；*、**、***分别表⽰在10%、5%和1%的显著性⽔平下通过显著性检验。
根据主要控制变量的回归系数，我们⾸先得出如下主要结论。第⼀，被解释变量的滞后项的估计系数显著为正，说明中国的经济增长率存在增长惯性。其次，滞后⼀期经济增长率的影响仍然显著为正，初始⼈均GDP的影响由不显著变得显著为负，说明地区经济增长趋同是有条件的。第三，⼈⼒资本对经济增长产⽣显著正向的影响，表明⼈⼒资本对于经济增长的重要性。第四，资本形成率对经济增长的影响没有通过显著性检验，这也在⼀定程度上反映了基于⾼投资率的经济增长模式存在的问题。以下着重讨论电⼒基础设施发展对经济增长的影响，分别利⽤电⼒投资占GDP的⽐重和⼈均发电装机容量作为解释变量检验电⼒基础设施发展对经济增长的贡献。
⽅程(1)和⽅程(2)利⽤电⼒投资占GDP的⽐重作为衡量电⼒基础设施发展的度量，其回归系数显著为正，表明电⼒基础设施发展从整体上促进了经济增长率。基于⽅程(2)的回归结果，电⼒投资率每增加1个百分点将会促使短期经济增长0.076个百分点，促使长期经济增长0.493个百分点（长期效应通过γ/(1-α)计算）。⽅程(3)和⽅程(4)利⽤⼈均发电装机容量衡量电⼒基础设施发展，其回归系数仍旧显著为正，进⼀步确认电⼒基础设施发展促进经济增长率。基于⽅程(4)的回归结果，⼈均发电装机容量每增加⼀个百分点将会促使短期经济增长0.381个百分点，促使长期经济增长1.905个百分点。以上结果表明，电⼒基础设施的发展对经济增长具有显著的正⾯影响，其长期影响更为显著。
3.2扩展结果：电⼒基础设施影响的区域差异
上述基准结果表明，电⼒基础设施的发展总体上促进了经济增长。在此基础上，本⽂继续检验电⼒基础设施发展对经济增长的影响是否存在区域间差异。在计量设定上，解释变量引⼊两个电⼒基础设施发展指标与地区虚拟变量的交叉项。其中，东部地区作为参照地区，引⼊电⼒基础设施与中部地区和西部地区的区域虚拟变量的交互项，通过交叉项的回归系数判断电⼒基础设施发展是否对经济增长的影响存在区域间差异。表4给出了系统GMM的估计结果。由表4可知，各个解释变量的回归系数与表3的回归结果基本⼀致。以下主要讨论交叉项的回归结果。
由表4的⽅程(1)和(2)可知，电⼒投资率与西部地区虚拟变量的交叉项（eii/y*west）均显著为负。回归结果表明，相对于东部地区⽽⾔，电⼒投资率对经济增长的短期影响在西部地区相对较低。从定量上来看，电⼒投资率提升⼀个百分点，提升东部地区的经济增长率为0.947个百分点（东部地区为参照地区）；⽽eii/y*west的估计系数表明电⼒投资率对西部地区经济增长的影响相对于东部地区低0.913个百分点，仅为0.034个百分点（0.947—0.913），这表明对西部地区的经济增长的影响要⼤⼤低于东部地区。此外，由eii/y*middle的回归系数可知，相对于东部地区⽽⾔，电⼒投资率对中部地区的经济增长影响也相对较⼩，但是不显著。
类似的，发电装机容量对经济增长的影响也具有地区间的差异性。由表4⽅程(4)可知，电⼒装机容量
与中部地区虚拟变量交叉项（Ln(epc)*middle）的回归系数不显著，但是与西部地区虚拟变量的交叉项（Ln(epc)*west）在10%的显著性⽔平上显著。定量上，电⼒装机容量增长1百分点，对东部地区的经济增长的短期影响为1.131个百分点。此外，由
Ln(epc)*west的估计系数可知，相对于东部地区，电⼒装机容量对西部地区的经济增长影响低0.959个百分点，即对西部地区的经济增长影响为0.172个百分点（1.131—0.959）。
表4 加⼊区域交互效应的回归结果（系统GMM估计）
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