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1994-2014年中国交通基础设施投资对能源消耗的影响研究

本站小编 Free考研考试/2021-12-29
金巍1,2,, 章恒全1, 毛广雄2, 陈淑云3, 张陈俊1
1. 河海大学商学院,南京 211100
2. 淮阴师范学院城市与环境学院,淮安 223300
3. 华中师范大学经济与工商管理学院,武汉 430000

Influence of transportation infrastructure investment on energy consumption in China from 1994 to 2014

JINWei1,2,, ZHANGHengquan1, MAOGuangxiong2, CHENShuyun3, ZHANGChenjun1
1. School of Business,Hohai University,Nanjing 211100,China
2. School of Urban and Environmental Sciences,Huaiyin Normal University,Huaian 223300,China
3. School of Economics and Business Administration,Central China Normal University,Wuhan 430000,China
收稿日期:2016-05-11
修回日期:2016-08-16
网络出版日期:2016-12-20
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:国家自然科学基金项目（41271135）
作者简介:
-->作者简介：金巍,男,河南项城人,讲师,主要研究方向为能源经济、水资源经济与管理。kingwei9@163.com



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摘要
本文基于1994-2014年省际面板数据模型,利用交通基础设施投资规模并在考虑滞后一期的基础上,分别对全国及东中西部各类交通投资与能源消耗之间的关系进行研究,结果表明：①全国层面,铁路、公路、航空、水运投资均与能源消耗之间关系呈倒“U”型形态,但需警惕航空、水运投资与能耗之间“N”型形态;②区域层面,交通投资与能源消耗存在倒“U”型形态（西部水运投资整体不显著）;铁路、公路投资拐点与经济发展关联性大,经济越发达地区投资拐点值小,反之则大,航空、水运投资拐点与经济发展关联性小;③进一步分析发现,铁路、公路投资对降低能源消耗作用最大,高铁和高速公路网建设有利于区域间产业转移和经济结构调整,促进低能耗产业发展（如旅游等）。通过全国和区域数据验证,继续加大交通基础设施投资有利于降低能源消耗,有助于“三去一降一补”目标的实现和“一带一路”战略的实施。

关键词：交通基础设施;投资;能源消耗;库兹涅茨曲线;中国
Abstract
Based on provincial panel data modeling from 1994 to 2014 we take advantage of transportation infrastructure investment scale and lagging data to explore the relationships between traffic investments of all kinds and energy consumption in China. The research shows that at a national level,the relationship between investment in railway,highway,airway or waterway and energy consumption is a U-shaped trend. The relationship between investment in airway or waterway and energy consumption is a N-shaped trend. At a regional level,the relationship is an inverted U-shaped trend while it is insignificant in consideration of waterway investment in western China. The inflection point of railway or highway investment is closely related to economic development,while the inflection point of airway or waterway investment is hardly related to economic development. In developed areas,the inflection point is low and high in developing areas. Further analysis found that railway and highway investment helps reduce energy consumption the most. The construction of high-speed rail and expressway is beneficial to interregional industrial transfer and structure adjustment and promotes low-energy industry development such as tourism. In accordance with national and regional data validation,we should increase transportation infrastructure investment to decrease energy consumption,achieving the goals of supply-side structural reform in 2016 such as cutting overcapacity,destocking,deleveraging,reducing costs,identifying growth areas and advancing the The Belt and Road Initiative.

Keywords：transportation infrastructure;investment;energy consumption;Kuznets Curve;China

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金巍, 章恒全, 毛广雄, 陈淑云, 张陈俊. 1994-2014年中国交通基础设施投资对能源消耗的影响研究[J]. , 2016, 38(12): 2283-2294 https://doi.org/10.18402/resci.2016.12.08
JIN Wei, ZHANG Hengquan, MAO Guangxiong, CHEN Shuyun, ZHANG Chenjun. Influence of transportation infrastructure investment on energy consumption in China from 1994 to 2014[J]. 资源科学, 2016, 38(12): 2283-2294 https://doi.org/10.18402/resci.2016.12.08

1 引言

自中国改革开放后社会经济在投资、出口和消费的拉动下高速发展,然而伴随而来的是“高耗能、高排放、高污染”。BP公司发布的《2015年世界能源统计年鉴》[1]显示,中国2014年一次能源消耗排名第一为2999.6百万t油当量,高出美国700.9百万t油当量,表明中国经济依然保持高耗能特点。
国内外****针对影响能源消耗因素做了大量的研究,但是由于研究的方法和样本不同,研究成果也具有一定差异性。最初国内外****主要关注由经济增长诱发的能源消耗变化,研究表明不同的经济发展阶段、产业结构对能源消耗的影响程度不同。如Shafik N等提出经济规模的增加将导致资源消耗的增加,最终使环境质量不断下降[2]。Terry B等在前人研究的基础上利用MDM-E3模型对英国经济增长与能源消耗进行预测,发现经济增长有利于降低能源消耗增幅,但能源消耗总量增加[3]。俞毅对中国28个省份1991-2008年数据验证后发现,GDP超过一定总量后,产业结构变化导致能源消耗高、废弃物排放量高[4]。随着全球新兴经济体对能源需求日益增大,新兴经济体对能源消耗的影响因素成为****关注重点,尤其是新兴经济体外来投资对能源消耗的影响。Cole M等和Tang等认为外来投资与能源消耗呈正相关性,即外来投资将增加东道国能源消耗总量[5,6]。Pendo K等运用环境“库兹涅茨曲线”假说分析撒哈拉沙漠以南6个非洲国家1971-2006年的数据发现,部分国家外来投资与能源消耗呈正向关系,而部分国家不显著[7]。但是,也有****提出外来投资能够降低东道国能源消耗。Alfaro.L等研究发现外资有助于东道国提高能源效率,缓解能源消耗增长[8,9]。孙浦阳等引入交叉项,认为外资与能源消耗强度之间存在倒“U”型关系[10]。同时,中国****依托国内的经济发展模式“投资-增长-投资”,研究发现国内投资与能源消耗之间存在正相关性。鞠学祯利用格兰杰因果关系检验分析中国1991-2008年时间序列数据,发现国内投资间接影响能源消耗[11]。Fu等基于“投入-产出”理论,设定能源“投入-产出”模型对中国1992-2007年时间序列数据分析得出,国内投资促进能源消耗增加[12]。另外,国际贸易作为全球经济发展的重要组成,其与能源消耗的关系也成为****研究的重点,发现出口产品结构不同对出口国和进口国的能源消耗影响存在差异。Muñoz P等通过“投入-产出”模型对奥地利1997-2004年居民消费的碳排放量测算发现,发展中国家出口商品会增加出口国能源消耗量,降低进口国能源消耗[13]。谢建国等对中国1995年、2000年和2005年数据进行投入产出分析后得出,出口产品结构优化有助于抑制出口能源消耗的增加[14]。另外,也有****研究经济发展过程中各行业对能源消耗的影响,如林伯强等****通过行业发展程度来研究能源消耗的影响因素[15]。
对上述文献整理后发现,国内投资是驱动能源消耗的主要影响因素之一[12],但是较少****深入研究国内投资结构与能源消耗之间的关系,欧育辉等利用中国八个行业的固定资产投资数据研究对能源消耗的影响,发现各行业投资额影响能源消耗的强度和时长[16]。Fu等发现2007年中国因投资产生的能源消耗占总能源消耗的1/3[17],随着中国经济发展对投资的依赖程度越来越高[18,19],导致投资驱动的能源消耗快速增加。IEA能源统计表明[20],1971年以来全球交通部门的能源消耗以每年9.3%的速度增长,吴文化也发现美日两国因交通部门投资和运输产生的能源消耗占本国能源总消耗的25%以上,交通投资及其诱发的能源消耗逐渐成为各国能源消耗“大户”[21]。交通基础设施投资作为拉动中国经济快速发展的重要因素之一[22],2016年政府工作报告中提出继续发挥有效投资对稳增长调结构的关键作用,计划完成铁路投资8000亿元、公路投资1.65万亿元。因此,研究中国因交通基础设施投资对能源消耗影响具有重要的现实意义。
“投入-产出”理论最早由Leontief W提出,用来描述不同经济部门投入相同原材料而输出不同的产品[23]。Fu等构建能源“投入-产出”模型,研究国内投资对能源消耗的驱动作用[12]。而“库兹涅茨曲线”最早用来描述经济增长与居民收入差距之间的关系,经济发展初期居民收入差距随经济发展而扩大,但经济发展到一定程度后居民收入差距将缩小,即迎来倒“U”拐点。Suri V最早将“库兹涅茨曲线”运用到能源消耗领域,检验经济发展与能源消耗之间是否存在“库兹涅茨曲线”[24]。随后,Saboori B、Jebli M等通过对发展中国家进行检验,证实经济发展与能源消耗之间存在倒“U”型特征[25,26]。本文尝试从驱动能源消耗的角度,基于能源“投入-产出”理论模型,运用“库兹涅茨曲线”假设对中国1994-2014年各省交通基础设施投资与能源消耗之间的关系进行定量分析。回归过程中投资数据为流量资本,但考虑到每年部分投资形成固定资产,并产生能源消耗,本文将在模型中加入投资滞后项,解决交通基础设施投资存量的问题。

2 模型构建与数据来源

2.1 模型构建

现有文献研究表明,经济发展与能源消耗之间存在库兹涅茨曲线的倒“U”形态[24],而投资作为中国经济发展的主要动力[18,19],大规模的固定资产投资建设需要消耗大量能源,即投资促进能源消耗[12],随着投资规模的逐渐扩大以及技术不断进步,可以形成规模效应和技术效应,从而提高能源利用效率,降低能源消耗[16]。因此,随着投资增加,能源消耗可能经历由上升到下降的过程,恰好与环境库兹涅茨曲线的倒“U”型特征相吻合。综上所述,本文利用环境库兹涅茨假说分析投资与能源消耗之间的关系,结合Selden A 等以及Canas P 等在环境与经济关系中对EKC研究分析的函数模型[27,28],同时考虑能源消耗下降后再次上升的“反弹效应”,最终将模型设置为投资变量的三次项,模型公式为：
Yit=β0+β1Xijt+β2Xijt2+β3Xijt3+uijt（1）
式中 Yit为第i地区（省、自治区、直辖市）第t年的能源消耗总量; Xijt为第i地区（省、自治区、直辖市）j类交通基础设施（铁路、公路、航空、水运）t年投资额; Xijt2为第i地区（省、自治区、直辖市）j类交通基础设施（铁路、公路、航空、水运）t年投资额的平方项; Xijt3为第i地区（省、自治区、直辖市）j类交通基础设施（铁路、公路、航空、水运）t年投资额的立方项; β0为常数项; β1、β2、β3为待估参数; uijt为模型的随机扰动项。其中,i=1,2,3,…,N; j=1,2,3,4;t=1,2,3,…,T;N为横截面数据的样本数量;j为不同类型交通基础设施投资;T为截面数据的样本测算时期。函数式（1）随着待估参数的变化,能源消耗总量与交通基础设施投资额之间将呈现不同的线性或非线性关系,并可以通过求导计算出非线性曲线拐点。
为了避免面板数据在使用最小二乘法估算数据时出现异方差和序列相关性,本文对面板数据处理时使用广义最小二乘法进行回归。另外,考虑各省之间面板数据可能存在较大差异,采用变截距模型,且经过Hausman检验确定采用更为合理的变截距固定效应模型。同时,考虑交通基础设施投资具有一定的周期性,但其正常运行过程能耗小、对能耗的影响时间比较短[16],因此在原模型基础上增加交通基础设施投资一期时滞变量作为自变量1）（1）通过对全国和各区域数据回归分析后发现,滞后一期模型的显著性最高。）。综上所述,对基本函数公式（1）进行调整后得到函数公式：
Yit=β0+βi*+β1Xijt+β2Xijt2+β3Xijt3+β4Xij,t-1+uijt
（2）
式中 Xij,t-1为第i地区（省、自治区、直辖市）j类交通基础设施（铁路、公路、航空、水运）t年滞后一期投资额; β4为待估参数; βi*为各省截距项,且满足 ∑βi*=0。

2.2 数据来源

本文主要涉及两个变量——能源消耗总量和交通基础设施投资额,所用的全国29个省、自治区、直辖市数据主要来源于《中国固定资产投资统计年鉴》[29]、《中国统计年鉴》[30]及省、自治区、直辖市统计年鉴中1994-2014年交通基础设施投资额（城市公共交通投资占投资比重逐渐提高。但由于2004年以前数据未纳入统计年鉴,为保证数据样本的长度和完整性,本文不讨论城市公共交通投资对能源消耗的影响,仅考虑铁路、公路、航空、水运四大交通基础设施投资）和能源消费总量2）（2）本文用能源消费总量表示能源消耗。）,并以1994年为基期通过固定资产价格指数对投资额指标作平减。其中,部分省份缺少若干年份的数据则由作者通过内插法和加权均值计算进行补充,如天津、河北、浙江、宁夏等省份缺失1999-2001年各类交通基础设施投资额。鉴于数据的可得性,在数据整理过程中剔除西藏、香港、澳门和台湾等省份;由于中国行政区域的调整,将1997年后重庆直辖市数据归入到四川省。另外,考虑到中国区域经济发展不均衡以及“库兹涅茨曲线”的“同质性”假设[31],本文按照“三分法”将全国划分为东中西三大区域,并在全国研究的基础上进行分区研究。

3 结果及分析

为更好地解释“库兹涅茨曲线”假设,将函数公式（2）分别分解为包含一次项、二次项函数的公式（3）及包含一次项函数的公式（4）：
Yit=β0+βi*+β1Xijt+β2Xijt2+β4Xij,t-1+uijt（3）
Yit=β0+βi*+β1Xijt+β4Xij,t-1+uijt（4）

3.1 全国数据分析

通过对1994-2014年面板数据回归分析,得到全国铁路投资、公路投资、航空投资、水运投资与能源消耗之间的关系,如表1、图1所示。
Table 1
表1
表11994-2014年全国各类交通投资与能源消耗关系
Table 1Relationship of transportation investment of all kinds and energy consumption in China from 1994 to 2014
β0XX2X3Xt-1A-R2F-stat形态拐点值
/（亿元/年)
能源
消耗		铁路M17 060.51***
（70.77）		0.005***
（9.39）		--0.004***
（7.94）		0.852112.08单调递增-
M26 471.07***
（51.87）		0.010***
（13.51）		-0.376E-08***
（-10.43）		-0.004***
（7.48）		0.845102.44倒U132.98
M36 297.34***
（44.24） 		0.012***
（10.61）		-0.615E-08***
（-4.11）		8.340E-16*
（1.72）		0.004***
（7.66）		0.849102.66N无解
公路M15 798.70***
（70.71）		0.001***
（7.01）		--0.002***
（12.46）		0.924234.28单调递增-
M25 159.85***
（56.64）		0.002***
（13.32）		-0.014E-08***
（-13.32）		-0.002***
（12.40）		0.937278.73倒U740.74
M34 730.83***
（45.25）		0.003***
（15.76）		-0.042E-08***
（-11.90）		0.162E-16***
（8.09）		0.002***
（11.57）		0.943301.14N无解
航空M18 215.56***
（81.10）		0.005***
（5.99）		--0.004***
（4.90）		0.77467.28单调递增-
M27 387.84***
（58.03）		0.016***
（11.44）		-0.639E-08***
（-10.56）		-0.006***
（5.12）		0.78569.04倒U125.20
M36 936.91***
（49.33）		0.031***
（12.90）		-3.330E-08***
（-9.46）		80.100E-16***
（7.58）		0.004***
（3.23）		0.79269.74N59.19
217.97
水运M17 594.23***
（90.92）		0.003***
（4.59）		--0.005***
（7.51）		0.872132.89单调递增-
M27 152.59***
（84.22）		0.006***
（8.76）		-0.102E-08***
（-7.92）		-0.005***
（6.81）		0.900169.09倒U294.12
M37 078.67***
（80.70）		0.009***
（8.31）		-0.279E-08***
（-4.86）		2.040E-16***
（3.17）		0.004***
（5.64）		0.901166.13N209.37
702.40

注：样本期均为1994-2014年,各类交通投资额按1994年不变价格折算;*、**、***分别表示各参数在10%,5%,1%水平下显著;M1表示投资线性模型,M2表示模型含有投资二次项,M3表示模型含有投资三次项。表2、表3、表4同本表。
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图11994-2014年全国各类交通投资与能源消耗关系
-->Figure 1Relationship of transportation investment of all kinds and energy consumption in China from 1994 to 2014
-->

全国铁路投资、公路投资模型M1回归显示,二者均在1%水平下呈正相关性。其中,铁路投资每增加1000万元,能源消耗总量将增加5万t标准煤;公路投资每增加1000万元,能源消耗总量将增加1万t标准煤。铁路投资和公路投资模型M2中各参数均在1%水平下显著,且一次项系数为正、二次项系数为负,呈倒“U”型曲线,符合“库兹涅茨曲线”假设,表明全国铁路、公路投资达到一定值后,能源消耗量随投资增加而下降,求导得出铁路投资拐点为132.98亿元/年,公路投资拐点为740.74亿元/年。铁路投资、公路投资模型M3分别在10%和1%水平下显著,但无解,即铁路投资和公路投资均不存在“N”型曲线（图1a,图1b）。通过数据查询,全国铁路和公路年投资额均在1998年超过拐点值,表明继续加大铁路和公路投资建设有利于降低国内能源消耗量。
全国航空投资、水运投资模型M1和模型M2呈现的走势与铁路投资、公路投资相似,但是航空投资、水运投资模型M3各参数在1%水平下显著,且呈“N”型形态,表明二者须警惕能源消耗随投资增加而反弹（图1c、图1d）。通过数据查询,航空、水运2007年投资额已超过“N”型曲线第二个拐点,继续加大投资不利于降低国内能源消耗量。
出现这种现象的原因在于,铁路投资和公路投资建设过程中需要多行业配合,各省、经济区之间协同合作,资源利用效率远高于其他运输方式的投资建设,易形成规模效益;并且随着铁路和公路建设过程中新技术和新材料的运用,无论是材料的生产端,还是材料的使用端都大幅降低能源消耗。铁路设施运营后主要利用二次能源——电,其化石能源消耗“断崖式”下降[32];高速公路投资作为公路投资的主要方向,高速路网的形成,大大提高一次能源利用效率（车辆匀速、高速下能耗低[33]）,减缓能源消耗增长压力。另外,随着高铁网的完善,全国范围内已形成“12小时经济圈”（上海-重庆,北京-广州）,降低人们对航空的依赖。同时,也促进旅游、咨询等低耗能行业的发展,加速东中西部区域间技术、产业、人口融合及交流,有利于全国范围内产业结构调整和转移。航空和水运2003年投资规模明显增加,但航空投资和水运投资是“点式”施工,省际之间协同差、难形成规模效应,且大量的飞机和船舶投入后增加能源消耗,因此,扩大航空和水运交通设施投资将增加能源消耗量。
全国数据分析后发现三个模型之间密切相关,并不矛盾。以航空投资为例,模型M1在1%水平下呈单调递增,与模型M2倒“U”型曲线左半侧相吻合且投资逐渐增加后能源消耗将进入右半侧,模型M3在1%水平下呈“N”型,当前处于二次上升段,这可能与航空的投资特性相关,说明模型设置时考虑投资变量的三次项具有必要性。铁路投资、公路投资和水运投资模型M1、M2、M3之间也是不矛盾的,分析机理与航空投资相同。

3.2 区域间比较分析

本文将全国按照经济发展程度划分为东中西三大区域,比较分析各区域交通基础设施投资与能源消耗的关系（如表2、图2、表3、图3、表4、图4所示）,各区域回归发现：
（1）三大区域除中西部水运投资外各类交通基础设施投资与能源消耗量之间均存在倒“U”型曲线,且各参数均在1%水平下显著,符合“库兹涅茨曲线”假设,表明投资达到一定值后能够降低能源消耗量;但是,中部铁路投资、东中西部航空投资、中西部水运投资与能源消耗量之间存在“N”型形态,须警惕能源消耗出现“反弹效应”;其他类型投资不存在“N”型曲线（不显著或显著无解）,西部水运投资模型整体不显著。
（2）同类交通基础设施投资倒“U”拐点值大小与经济发达程度相关,经济越发达拐点值越小,反之越大;铁路投资和公路投资拐点与经济关联性强,东部拐点值最小、西部最大;航空投资拐点值与经济关联性较弱,西部拐点值最大、中部最小。
（3）同区域内航空投资拐点值最小,其次是铁路投资、水运投资和公路投资。
上述情况存在的原因取决于以下几点：
（1）由于经济发达地区在交通基础设施建设过程中使用先进的施工设备、技术和理念,有利于降低能源消耗;另外,铁路投资和公路投资区域协同性高,尤其是高铁和高速公路的投资往往由中央政府规划投资,地方政府积极性高,使交通基础设施建设工期短,易形成规模效应。
（2）区域间拐点值大小还会受地理环境影响,东中部地区地势平坦易施工,西部地区地势复杂、环境恶劣施工难度大,对能源消耗也多于东中部地区。因此,要加快技术革新和转移,提高施工效率,使倒“U”拐点提前到来,降低能源消耗。
（3）航空投资大多以机场建设为主,属于“点式”布局,不需要区域协同,而且机场选址地势平坦,与铁路和公路投资相比规模小、技术难度低,倒“U”拐点较小,但须警惕“N”型第二个拐点。另外,在滞后项影响下中部水运投资模型M1、M2不显著,西部水运投资模型整体不显著,主要是中西部水运投资前期体量小,相较其他投资对能源消耗影响小,尤其是西部水运条件差、投资少,对能源消耗影响不显著。
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图21994-2014年东部地区各类交通投资与能源消耗关系
-->Figure 2Relationship of transportation investment of all kinds and energy consumption in eastern area from 1994 to 2014
-->

Table 2
表2
表21994-2014年东部地区各类交通投资与能源消耗关系
Table 2Relationship of transportation investment of all kinds and energy consumption in eastern area from 1994 to 2014
β0XX2X3Xt-1A-R2F-stat形态拐点值
/(亿元/年)
能源
消耗		铁路M18 954.59***
（41.11）		0.006***
（5.33）		--0.007***
（5.77）		0.863115.61单调递增-
M28 454.90***
（31.99）		0.012***
（5.51）		-0.523E-08***
（-2.96）		-0.007***
（5.20）		0.85298.27倒U114.72
M38 521.38***
（29.46）		0.010***
（2.92）		-0.105E-08
（-0.14）		-23.500E-16
（-0.57）		0.007***
（5.22）		0.85290.93--
公路M17 381.77***
（36.15）		0.001***
（7.41）		--0.002***
（7.57）		0.932249.60单调递增-
M25 859.43***
（24.65）		0.004***
（10.90）		-0.039E-08***
（-9.34）		-0.002***（6.69）0.955359.70倒U516.80
M35752.23***
（21.35）		0.004***
（7.58）		-0.052E-08***
（-2.88）		0.124E-16
（0.72）		0.002***
（6.44）		0.955334.85--
航空M19 706.96***
（48.30）		0.007***
（5.70）		--0.005***
（4.21）		0.83090.17单调递增-
M28 588.80***
（31.42）		0.024***
（9.09）		-1.970E-08***
（-7.10）		-0.005***
（3.21）		0.83586.36倒U60.91
M37 653.63***
（21.80）		0.046***
（9.14）		-7.490E-08***
（-6.52）		327.000E-16***
（4.94）		0.003**
（2.39）		0.81971.95N42.58
110.12
水运M17 771.35***
（44.36）		0.003***
（3.93）		--0.006***
（8.20）		0.915225.44单调递增-
M27 375.97***
（36.20）		0.006***
（5.05）		-0.165E-08***
（-3.28）		-0.005***
（6.96）		0.945291.80倒U181.82
M37 217.58***
（31.00）		0.008***
（4.44）		-0.445E-08**
（-2.09）		8.480E-16
（1.35）		0.006***
（7.05）		0.945270.68--

注：东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南等11个省份。
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Table 3
表3
表31994-2014年中部地区各类交通投资与能源消耗关系
Table 3Relationship of transportation investment of all kinds and energy consumption in central area from 1994 to 2014
β0XX2X3Xt-1A-R2F-stat形态拐点值
/(亿元/年)
能源
消耗		铁路



M17 208.53***
（35.66）		0.004***
（5.29）		--0.004***
（3.78）		0.68439.31单调递增-
M26 800.72***
（27.90）		0.009***
（5.40）		-0.269E-08***
（-2.89）		-0.003***
（2.69）		0.69537.27倒U167.29
M36 360.93***
（22.40）		0.014***
（5.54）		-1.230E-08***
（-3.42）		35.600E-16***
（2.75）		0.003***
（2.84）		0.71437.01N102.71
127.63
公路M15 288.24***
（34.07）		0.001**
（2.56）		--0.002***
（7.56）		0.891145.53单调递增-
M24 786.60***
（32.93）		0.002***
（6.81）		-0.019E-08***
（-8.67）		-0.002***
（7.04）		0.926200.21倒U534.76
M34 788.99***
（30.13）		0.002***
（5.41）		-0.018E-08*
（-1.86）		-0.013E-16
（-0.15）		0.002***
（6.93）		0.925179.86--
航空M17 274.10***
（28.49）		0.022***
（3.08）		--0.037***
（4.69）		0.55823.33单调递增-
M26 777.74***
（23.62）		0.057***
（5.02）		-17.400E-08***
（-3.70）		-0.035***
（4.38）		0.57722.65倒U16.38
M36 435.34***
（19.57）		0.098***
（4.25）		-68.600E-08***
（-2.67）		1.290E-12**
（2.02）		0.032***
（3.89）		0.58521.40N9.92
25.54
水运M18 062.36***
（49.84）		0.011**
（2.44）		--0.006
（1.15）		0.72146.58--
M27 627.81***
（47.06）		0.030***
（6.15）		-2.910E-08***
（-6.29）		-0.006
（1.29）		0.79975.00--
M37 306.16***
（37.84）		0.046***
（6.39）		-12.000E-08***
（-4.52）		0.088E-12***
（3.40）		0.012**
（2.22）		0.78854.69N27.54
63.07

注：中部地区包括山西、吉林、黑龙江、河南、湖北、湖南、安徽、江西等8个省份。
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图31994-2014年中部地区各类交通投资与能源消耗关系
-->Figure 3Relationship of transportation investment of all kinds and energy consumption in central area from 1994 to 2014
-->

Table 4
表4
表41994-2014年西部地区各类交通投资与能源消耗关系
Table 4Relationship of transportation investment of all kinds and energy consumption in western area from 1994 to 2014
β0XX2X3Xt-1A-R2F-stat形态拐点值
/(亿元/年)
能源
消耗		铁路



M14 308.62***
（28.38）		0.004***
（6.15）		--0.004***
（4.80）		0.84095.78单调递增-
M23 796.42***
（22.79）		0.010***
（9.86）		-0.332E-08***
（-7.85）		-0.004***
（5.28）		0.870112.23倒U150.60
M33 831.73***
（21.17）		0.009***
（6.49）		-0.278E-08
（-1.46）		-1.790E-16
（-0.29）		0.004***
（5.15）		0.869102.53--
公路M13 918.16***
（34.26）		0.001***
（3.11）		--0.001***
（5.85）		0.908180.36单调递增-
M23 404.26***
（31.10）		0.001***
（7.29）		-81.500E-12***
（-8.60）		-0.001***
（6.56）		0.938249.76倒U613.50
M33 079.14***
（25.92）		0.002***
（9.80）		-0.035E-12***
（-8.56）		0.146E-16***
（6.51）		0.001***
（6.72）		0.933215.45N372.57
1 225.61
航空M16 025.49***
（36.02）		0.003**
（5.33）		--0.003*
（1.76）		0.57429.12单调递增-
M24 927.10***
（25.60）		0.020***
（8.19）		-0.727E-08***
（-8.22）		-0.005***
（2.60）		0.74449.22倒U137.55
M34 901.29***
（24.85）		0.023***
（4.67）		-1.310E-08
（-1.59）		17.900E-16
（0.71）		0.003
（1.28）		0.74445.55--
水运M16 172.76***
（36.49）		0.002
（1.46）		--0.002
（1.26）		0.56424.44--
M25 909.50***
（40.57）		0.008***
（5.10）		-0.090E-08***
（-5.58）		-0.002
（1.39）		0.65532.44--
M35 892.89***
（39.78）		0.011***
（3.19）		-0.279E-08
（-1.58）		2.070E-16*
（1.07）		-0.000 2
（-0.07）		0.65029.43--

注：西部地区包括内蒙古、广西、四川（含重庆）、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等10个省份。
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图41994-2014年西部地区各类交通投资与能源消耗关系
-->Figure 4Relationship of transportation investment of all kinds and energy consumption in western area from 1994 to 2014
-->

3.3 进一步讨论

本文主要基于前人对能源消耗影响因素研究的基础之上,研究各类交通基础设施投资与能源消耗之间的关系,并得出与国内外专家相似的结论,即经济发展程度影响交通基础设施投资与能源消耗之间的关系[16,22],而且投资规模效应是能源消耗增加的主要驱动力[5-7]。但是,本文研究结论与国内外文献相比,具有以下两个特点：①本文采用交通基础设施投资中铁路、公路、航空、水运的投资数据,分析得出交通基础设施投资与能源消耗之间存在非线性关系,完善了固定资产投资与能源消耗之间关系的研究;②国内外研究文献主要解释经济发展、外来投资、固定资产投资与能源消耗之间是否存在Granger因果关系或协整关系,较少****考虑上述变量与能源消耗之间是否存在非线性关系,本文基于“投入-产出”理论和“库兹涅茨曲线”假设,证明各类交通基础设施投资与能源消耗之间存在倒“U”型形态,并尝试加入三次项分析是否存在“N”型形态。
上述研究结果表明,交通基础设施投资与能源消耗之间存在非线性关系——倒“U”形态。倒“U”形态的存在一方面,由于交通基础设施投资额不断增加,改善了国内基础设施条件,如高铁运能提高、高速公路里程增加,降低了后续交通基础设施建设过程中的能源消耗;另一方面,铁路、公路建设的规模效应及新技术的应用,促进了能源消耗降低。Antweiler. W等为研究外来投资对能源消耗的影响,构建了规模、结构和技术的效应模型[34],指出交通基础设施投资的结构效应和技术效应也将影响能源消耗。结合上文研究结论,不同的交通基础设施投资结构对能源消耗的影响不同,铁路、公路投资建设易产生规模效应,有利于降低建设过程中能源消耗;并且建成后铁路运营依靠清洁能源——电,基本实现一次能源零消耗,而高速公路也将提高车辆燃油效率,间接降低一次能源消耗。航空、水运投资建设属于“点”式建设,能源消耗大,并且建成后航空、水运需要依靠一次能源运行,大大增加了能源消耗。另外,技术进步促使交通基础设施在投资建设过程中使用先进的施工技术和设备设施,提高了能源使用效率,降低能源消耗;但是,由于交通基础设施施工技术革新缓慢、设备使用周期长,导致技术进步抑制能源消耗量增加的作用不强。由此可知,增加交通基础设施投资规模,形成规模效应是影响能源消耗量主要途径。
2016年国务院政府工作报告指出,交通基础设施投资在未来一段时间内仍将是拉动中国经济发展的重要动力。结合上文分析,中国2014年各类交通基础设施投资规模均处于倒“U”曲线右半侧,表明继续加大交通基础设施投资能够降低能源消耗,有利于中国实现“一带一路”战略和“三去一降一补”。首先,交通基础设施建设过程需要大量的钢铁、水泥等建筑材料,能够消化过剩产能——钢铁、水泥等,有助于“去产能、去库存”,为产业结构改革、淘汰落后产能争取时间;其次,建成后的高铁和高速公路可以降低企业物流成本、缩短人员出行时间、提高工作效率;第三,高速路网（高铁、高速公路）的形成使得区域之间技术与人员的交流更加密集,为地方经济发展提供动力;同时,各省份能够借助便利的交通网络,发展旅游行业,实现低耗能、可持续发展目标。此外,铁路投资和水运投资服务于国家实施的“一带一路”战略。铁路作为“21世纪陆上丝绸之路经济带”主要承载形式贯穿欧亚大陆,尤其是“中国高铁时代”的到来,加快了中欧之间贸易、人员往来,缩短了中欧之间的“时空距离”,同时带动沿线国家社会经济发展,实现国家间“合作共赢、互惠互利”。中国水运投资包含河运和海运,两者的有机结合打造了“21世纪海上丝绸之路”,使发展“长江经济带”与实施“一带一路”国家战略紧密结合。伴随中国对铁路投资和水运投资的增加,铁路、水运交通基础设施将日趋完善,为实现“一带一路”的国家战略提供有力支撑。综上所述,交通基础设施投资建设过程中应该增加铁路、公路的投资比重,尤其是高铁和高速公路的投资比重,实现降低能源消耗的目标。

4 结论与对策建议

4.1 结论

本文利用1994-2014年全国29个省、自治区、直辖市的面板数据,基于“库兹涅茨曲线”假设,利用交通基础设施投资规模并在考虑滞后一期的基础上,分别对全国和东中西三大区域各类交通投资（铁路、公路、航空和水运）与能源消耗的关系进行分析,得出三点结论：
（1）全国层面,各类交通投资与能源消耗存在倒“U”关系形态;2014年铁路、公路、航空投资额已处于倒“U”型曲线的右半侧,但航空、水运投资与能源消耗之间存在“N”型关系,须警惕“N”型曲线第二个拐点,防止能源消耗反弹。
（2）同类交通基础设施投资倒“U”拐点值大小与经济发展程度相关,经济越发达拐点值越小,反之越大;铁路投资和公路投资拐点与经济关联性强,航空投资和水运投资拐点值与经济关联性较弱。
（3）同区域内航空投资拐点值最小,其次是铁路、水运和公路投资,但铁路和公路投资的规模效应最明显。

4.2 对策建议

基于上述分析结论,给出以下三点建议：
（1）国家层面。应该继续加大对交通基础设施投资,尤其是高铁和高速公路的规划、投资及建设,引导居民以高铁出行为主,实现能源消耗的降低。同时,合理规划航空港和内河、海运港口建设,警惕因过度投资和盲目规划而引起的能源消耗增加。
（2）省级层面。各省应将交通基础设施投资建设与自身社会经济发展结合起来,使各类交通基础设施投资倒“U”拐点提前到来。加快经济发达地区向欠发达地区先进理念和技术的输出,缩小、消除因经济、技术导致的能源消耗差距,提高欠发达地区能源利用效率,降低能源消耗。
（3）各省应优化省域范围内交通投资结构、交通网络,结合省情投资、建设能源消耗小的交通运输方式。实现与周边省份的“交通无缝对接”,充分发挥自身优势和资源,打造低能耗产业链,形成差异化竞争。
The authors have declared that no competing interests exist.

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文中引用次数倒序
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    中科院物理研究所 本站小编 Free考研考试 2021-12-29
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    摘要:航空网的优化设计对于优化资源配置、改善航运效率、提高航空公司竞争力等具有重要的现实意义.而航线结构与航班计划密不可分.本文首先讨论了航空网的时变特征，揭示了航班频率与航线距离之间的时空耦合关联.通过构建时变空间小世界模型，揭示了时变条件下网络的最优结构指数与时空耦合强度的惟一约束关系.以运行总 ...
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  • 结合可视图的多状态交通流时间序列特性分析
    摘要:交通流时间序列的研究主要采用数据挖掘和机器学习的方法，这些“黑箱”挖掘方法很难直观反映序列特性.为增强交通流时间序列及其特征分析的可视化性，结合可视图理论来构建交通流时间序列的关联网络，从复杂网络角度实现交通流时间序列的特性分析.在网络构建的过程中，考虑到不同交通状态下交通流表征具有的差异性， ...
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  • 道路交通的流体物理模型与粒子仿真方法
    摘要:针对受多种因素影响的复杂道路交通系统问题，基于颗粒动力学理论，结合传统的Lighthill-Whitham-Richards物理模型，建立道路交通系统的流体物理模型，采用无网格粒子与网格相结合的方法进行数值仿真，并应用于典型道路交通问题的求解.在新模型中，将车辆比拟为硬颗粒，车辆的跟车比拟为颗 ...
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  • 多路段元胞自动机交通流模型
    摘要:在经典单路段元胞自动机交通流模型的基础上，将多个路段视为一个道路系统，提出并研究了多路段条件下的交通流问题.针对多路段道路的特点，通过引入车辆流入规则、路口随机慢化规则和路口车辆流入规则，控制车辆从上一路段流入下一路段.首先提出了汽车池的概念，来控制每一路口车辆的流入；然后通过路口随机慢化，来 ...
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  • 混有协同自适应巡航控制车辆的异质交通流稳定性解析与基本图模型
    摘要:针对传统车辆和协同自适应巡航控制（cooperativeadaptivecruisecontrol，CACC）车辆构成的异质交通流，研究其稳定性与基本图模型.应用实车测试验证的CACC模型和智能驾驶员模型（intelligentdrivermodel）分别作为CACC车辆和传统车辆的跟驰模型， ...
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