数据来源：CEIC统计数据库、中国工业统计年鉴及国家统计局

为了研究中国采掘业能耗的影响因素以及预测采掘业未来的节能潜力，本书选取中国1985—2011年的采掘业工业增加值、采掘业FDI比重、能源价格和劳动生产率4个因素作为解释变量，具体分析其对采掘业能源消耗量的影响。为了表述上的方便，笔者对上述4个指标分别用大写字母YA、FDI、P和L表示。

笔者选择YA、FDI、P和L作为影响节能潜力的影响因素。中国采掘行业能源强度函数可以表示为如下公式：

其中E表示采掘业能源消费量，YA代表采掘业工业增加值，FDI代表采掘业外商直接投资占全部外商直接投资的比重，P代表能源价格，L表示劳动生产率。为消除异方差，笔者对变量进行了对数化处理。

由于部分指标1985年之前的数据难以获得，本书使用1985—2011年的年度时间序列。所用数据来源于历年《中国统计年鉴》、《中国科学技术统计年鉴》、CEIC中国经济数据库以及《中国能源统计年鉴》、《造纸统计年鉴》。本书用燃料购进价格指数代表能源价格来讨论价格弹性的作用，根据燃料购进价格指数的历史走势对价格的影响进行分析。考虑价格因素的影响，本研究对本书的数据均以1985年为基年进行了平减处理。

（1）采掘业工业增加值（YA）

GDP在很大程度上可以反映经济发展水平、经济活跃程度、人民生活质量等综合水平，进而影响能源消耗量，同样，在一个工业行业内部，采掘业工业增加值对其能源消费具有比较直观的影响。因此，本书选取采掘业工业增加值作为影响采掘业能源消耗的一个重要的变量。采掘业是能源的主要生产行业，大部分行业都需要采掘业的能源供给，或者与其直接或间接地产生关系。事实上，国内生产总值在很多文献中被认为是能源消费的最重要的决定因素。Kraft和Kraft（1978）最早发现，在1947—1974年期间，美国存在GNP到能源消费的单向因果关系；20世纪90年代，日本发展了可视化经济学（Visual Economics）计量经济模型，根据GDP及部门增加值等宏观经济参数预测国家和地区能源消费；Apergis与Payne（2009）运用面板协整和误差修正模型对6个中美地区国家能源消费和经济增长之间关系进行检验。本书历年采掘业工业增加值的数据来源于CEIC统计数据库及中国工业统计年鉴，折算成1985年不变价。

虽然采掘业增加值和GDP的变化在1995—2005年出现较大的反向变化趋势，但是整体来看，其变化趋势仍然一致。从比例来看，采掘业产值平均占到GDP的2.68%，但是消耗了6%以上的能源，从单位产出的能耗来看，采掘业能源消耗较大。然而，由于采掘业的工业附加值不高，其提供的都是能源资源类的初级产品，所以导致单位产出的能耗较大。

（2）外商直接投资比重（FDI）

外商直接投资是影响采掘业能源消费的又一重要因素。1990年全球采掘业的对外直接投资存量只有1 582亿美元，2005年增长到6 101亿美元，15年内外商直接投资增长了4 519亿美元，增速并不高。在2003—2005年，采掘业年均外商直接投资流量达到448.9亿美元，而1989—1991年只有年均94.8亿美元，增长了近4倍[117]。

图7-4　采掘业工业增加值和GDP变化趋势图(www.xing528.com)

数据来源：国家统计局。

2003—2005年，采掘业占全球FDI流入额的比重为12%。对外直接投资会对采掘业的生产和技术产生影响，进而影响其产出和能源消耗。无论是发达国家还是发展中国家，采掘业对外直接投资的都受到越来越多的重视。而发展中国家投资采掘业的速度更快，1989—1991年年均只有2.45亿美元，而2003—2005年增加到年均37.23亿美元，增长了14倍以上；发达国家的增长也很显著，同一时期采掘业投资从年均92.35亿美元增加至年均416.34亿美元，增加了3倍多。在2003年，我国采矿业对外投资仅仅为13.8亿美元，而到了2009年年末，就已达到了133.4亿美元，几乎增加了9倍。

对外直接投资通过资本的引进促进采掘业的开发，同时带来了先进的技术和管理经验，对于落后地区的采掘业的初步发展影响巨大，同时，对采掘业的能源消耗也会产生影响。资本的逐利性会使得企业采用更多廉价的化石能源来降低成本，从而造成能源利用率低和碳排放的增加。

辛晴等（2008）[117]认为，通过对外直接投资，采用垂直一体化经营等内部化战略，不仅可以有效控制公司原材料的供应与贸易，使企业的生产销售和资源配置趋于稳定，而且可以实现交易成本的最小化。考虑外商直接投资为了追逐利润，在能源价格相对低廉的中国，会造成更多的能源消耗。本书认为外商直接投资对采掘业能源消耗会产生负向影响，导致采掘业能源消耗的增加。由于数据的可取得性，本书采用采掘业外商直接投资实际利用外资金额占总金额的比重作为横向指标，数据来自CEIC数据库。

（3）能源价格（P）

能源价格是降低单位GDP能耗的重要影响因素之一（Kaufman，1992）。按照需求函数的定义，价格是决定能源需求的主要的因素，因此，中国燃料购进价格水平也是中国采掘业能源消耗量的一个无法忽略的解释变量。由于我国能源价格大部分由政府制定和管制，没有体现资源稀缺性和环境影响性，能源价格都偏低。能源价格是一个复杂而敏感的问题，本书选用燃料购进价格指数。根据经济学的基本原理，能源消费与价格之间应该呈现负相关关系。各年的《中国统计年鉴》中提供了历年燃料动力类购进价格指数的环比指数（即上年=100），本书将1985—2011年燃料零售价格指数统一折算为1985=100的定基价格指数。

（4）劳动生产率（L）

能源使用效率的提高取决于全要素生产率的增长速度（Boyd and Pang，2000）。基于全要素生产率理论框架，Mukherjee（2008）发现劳动生产率的提高有助于能源效率的提高，从劳动生产率的角度指出，较高的劳动生产率对能源强度（能源效率）有积极意义。但是同时，劳动生产率的提高很多是由能源替代带来的，随着机械化水平的提高和劳动力价格的上升，企业选择消耗更多的能源以替代劳动力，这样，劳动生产率的提高反而增加了能源消费。笔者选取单位劳动产出作为衡量劳动生产率的标准。

劳动生产率的提高，其实本质上体现了技术进步的影响。技术进步对产业发展和能源消耗的影响是比较直接的。Huang（1993）、Sinton和Fridley（2000）认为中国能耗下降主要得益于工业部门能源效率的提高，而非部门结构的变动，而能源效率的提高一般是由技术进步带来的。齐志新、陈文颖（2006）用拉式分解法分析了中国1980—2003年中国宏观能源强度和工业部门能源强度的影响因素，发现技术进步是主要因素。

在采掘业中，霍雅勤（2005）通过对1986—1998年中国矿产资源采掘业技术进步速度与贡献指标的测算，认为技术进步对采掘业产出的贡献较小（26.59%）、资金贡献最大（61.60%）、劳动贡献最小（11.81%）、中国矿产资源采掘业规模效益递减[119]。

基于上述假定，笔者选择YA、FDI、P和L作为影响中国采掘业节能潜力的影响因素。为消除异方差，本书对变量进行了对数化处理，即ln YA、lnFDI、ln P与ln L。