东北亚清洁能源利用和能源消费结构关系实证探究

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1、东北亚清洁能源利用和能源消费结构关系实证探究　　摘要：随着东北亚地区经济的快速发展，该区域能源的消费量也与日俱增。在全球倡导低碳经济的背景下，发展清洁能源意义重大。本文在对区域内各国清洁能源利用现状定性分析的基础上建立状态空间模型并利用卡尔曼滤波对各期能源消费弹性进行估算。结果显示中国的能源利用率普遍偏低，经济增长需要大量的煤炭资源投入作为支撑，清洁能源利用仍需加强。韩国清洁能源的利用成效显著并影响了其能源消费结构，为我国提升清洁能源比重、改善能源消费结构提供了现实参考。关键词：清洁能源；能源效率；消费弹性；状态空间模型；卡尔曼滤波中图分类号：文献识别码：一、引言中

2、国的崛起，日本、韩国的振兴，俄罗斯的复苏，使东北亚地区成为了目前世界上经济最为活跃的地区之一。2011年世界银行的最新统计数据显示，在全球GDP总排名中，中国、日本、俄罗斯、韩国分别位列第二、第三、第九和第十五，占世界总GDP的22.7%13；能源消耗总量则分别位列第一、第三、第五和第八，占世界能源消耗总量的32.4%。能源需求速度的快速上升，已逐渐成为制约该地区经济发展的主要瓶颈，东北亚各国加强新能源的开发利用以减轻能源供应不足对经济发展的约束显得极为迫切。清洁能源相比于传统化石能源，具有可再生、分布广、低污染等优点，大力发展清洁能源不仅能够调整能源消费结构，更有

3、助于防范国际能源价格波动造成的不确定性风险，增强本国的能源安全。作为世界能源消费大国，韩国和日本的化石能源储量极度短缺，两国清洁能源的开发利用起步较早，在能源多元化、能源技术开发、清洁能源利用、提高能源效率、节能减排等方面成效显著。我国的能源消费结构与俄罗斯大致呈互补关系。有鉴于此，通过对东北亚各国的清洁能源利用现状进行比较，分析各国发展清洁能源的经验和不足，无疑可为我国清洁能源的发展提供有益的借鉴。学术界对能源与清洁能源的研究颇为广泛，大致经历了以下几个重要阶段：20世纪70年代为起步阶段，此时的研究主要围绕能源消费与经济增长的互动关系展开。KraftJ和Kraf

4、tA（1978）[1]（401-403），Akarca和Long（1980）[2]（326-331），Yu和Hwang（1984）[3]（168-190），Yu和Choi（1985）[4]（249-272）分别以不同的国家研究发现能源消费对经济增长确实产生了影响。90年代初期，随着能源消耗的迅速增长，能源消费强度和效率问题逐渐成为人们关注的焦点。Birol和Keppler（2000）[5]13（457-479）证实提高能源价格对于提高能源使用效率、降低能源强度具有积极作用。Chien和Hu（2007）[6]（3606-6315）利用数据包络分析法发现增加清洁能源的使

5、用能够提高经济的技术效率。Sarietal.（2008）[7]（2302-2313）利用美国数据也得出类似的结论。在经济全球化的背景下，更多的学者开始对能源区域合作问题进行探索。对于东北亚地区的清洁能源问题，国内如佟新华（2009）[8]（74-78）基于清洁能源发展机制对于东北亚地区的清洁能源的合作进行分析，并提出通过开发高效的技能技术和利用碳基金降低潜在风险的对策。徐海燕、鲍建军（2011）[9]（81-87）从合作意义的层面分析了东北亚地区能源合作的重要性。景跃军、杜鹏（2011）[10]（35-40）以中日两国为例研究发现在低碳技术领域里中日两国的合作空间巨

6、大。目前针对东北亚能源的研究还主要停留在理论阶段，对该区域清洁能源的研究相对较少，且大多是从单个国家出发，缺乏可比性，对各国不同时期的差异性研究不足。为此，本文拟从以下几个方面进行改进和拓展：首先对东北亚各国的能源结构和清洁能源利用现状进行总体分析；在此基础上建立状态空间模型，从实证的角度考察区域内各国清洁能源利用对能源消费结构的影响；最后通过卡尔曼滤波结果作为时期划分依据，研究不同时期各国能源消费弹性的变化规律，为我国清洁能源的利用提供参考。13二、东北亚各国能源消费结构及清洁能源利用比较分析（一）单位GDP能耗的比较东北亚地区各国的能源自然禀赋具有很大差异。受经

7、济快速增长、工业化进程推进、国际原油价格攀升以及全球气候变暖等诸多因素的共同影响，各国能源瓶颈的制约效应不断增强，在提升能源利用效率的同时积极开发清洁能源已成为各国缓解能源供应压力的重要手段。单位GDP能耗是衡量经济发展对能源依赖程度、反映能源消费水平与节能降耗状况的主要指标，通常以该指标作为评价经济结构和能源利用效率变化的依据。表1为各国单位GDP能耗统计，可看出相比于日本、韩国，我国的能源利用效率水平较低，下降幅度不明显，单位GDP能耗的居高不下与我国粗放型的经济增长方式有着很大关联。相比韩国和日本的0.182和0.123（2008年），我国能源效率为0.2