新型基础设施网络深化对能源消费的影响研究_占妍泓.pdf
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1、新型基础设施网络深化对能源消费的影响研究占妍泓摘要:新型基础设施是现代化基础设施体系的重要组成部分。在碳达峰碳中和背景下,从动态视角研究新型基础设施网络的空间结构演变及其对能源消费的影响具有重要意义。现阶段,全国新型基础设施网络存在较为明显的聚类特征和稳定的中心节点,但整体网络密度仍存在较大提升空间。伴随着新基建发展特征的阶段性演变,新型基础设施网络深化将导致地区能源消费先上升后下降。区域协调发展和高技术产业集聚有利于降低新型基础设施网络深化的能耗效应。下一阶段,需持续加快新基建投资,统筹推进新型基础设施的合理布局和均衡发展;要关注新基建在不同区域的差异化能耗影响,通过区域协调发展打造绿色低碳
2、的新型基础设施体系;要加快培育高技术产业集群,激发新型基础设施网络的节能效应。关键词:新基建;网络效应;能源消费;社会网络分析作者简介:占妍泓,厦门大学经济学院中国能源经济研究中心博士研究生。中图分类号:F061.5 文献标识码:A 文章编号:1008-1569(2023)04-0147-15近年来,伴随数字经济与传统经济不断融合,我国新型基础设施建设(简称“新基建”)步伐明显加快,广泛覆盖、互联互通的新型基础设施网络正加速形成,为区域高质量发展带来了广阔的新机遇。在碳达峰碳中和背景下,推动新型基础设施绿色发展也已成为引领和支撑各地低碳转型的重要选择。面向绿色低碳的长期需要,亟需关注“数字化”
3、新基建能否以“绿色化”服务碳中和事业发展。尤其是在现阶段能源消费仍是我国碳排放主要来源的背景下,亟需辩证分析新型基础设施网络的持续深化是否会如传统基础设施网络一样,产生能源消费的“锁定效应”并给地区能源环境带来长期影响。然而,目前鲜有研究专门讨论新型基础设施网络深化与区域能源消费的关系。已有文献主要探讨传统基础设施的网络效应和能耗效应。一是关于传统基础设施的网络效应的研究。Hurlin 的研究表明,基础设施网络的初步形成会产生显著的正外部性,既可以通过提高产出效率促进本地经济增长,也可以通过引导发达地区经济增长向落后地区溢出,促进区域147DOI:10.13658/ki.sar.2023.04
4、.021经济一体化。现有文献对于基础设施网络效应的刻画大都在新经济地理学和空间经济理论的框架下进行。例如,Wang 等基于空间统计和空间计量理论,通过构造空间权重矩阵来反映特定的空间联系,从而捕捉基础设施的网络溢出效应。二是关于传统基础设施的能耗效应的研究。基础设施投资对能源消费的影响具有一定的复杂性。部分学者认为,基础设施建设本身就是能源消耗的过程,且建设形成的基础设施网络可以扩大能源服务的覆盖面,提升能源资源的可用性,由此将导致能源消费随着基础设施的发展而增加。也有学者提出,基础设施与能源消耗之间存在“倒 U 型”的非线性关系。基础设施网络的形成和技术水平的发展可以产生规模效应和技术效应,
5、进而通过提高能源利用效率、促进低耗能产业发展来降低能源消费。但需要注意的是,在基础设施网络效应的刻画上,空间权重矩阵的构造往往基于简单的邻接标准或固定的地理距离,难以全面反映不同地区之间的经济活动联系。尽管越来越多的学者通过构造人口、投资、GDP 等空间关联矩阵来反映地区间的经济距离,但权重因子设定为相关指标在研究区间的样本均值,难以反映不同地区的空间联系在时间维度上的动态变化。另外,在基础设施能耗效应的分析中,以数字技术为核心支撑的新型基础设施与传统基础设施存在较大差异。已有的关于传统基础设施能耗影响的结论并不能简单套用到新基建领域,而必须基于新型基础设施本身的特点进行具体分析。因此,本文尝
6、试在新的框架下探究我国新型基础设施的空间网络结构及其动态演变规律,分析新型基础设施网络深化对区域能源消费的影响,并从区位发展差异与高技术产业集聚两个方面对可能的作用机制进行探讨。本文可能的边际贡献在于:第一,基于新基建涉及的主要领域,对全国和各省份(含直辖市和自治区,下同)的新型基础设施资本存量进行重新测算,对现有关于新型基础设施存量的测算方法进行了改进;第二,将社会网络分析法(Social Network Analysis,SNA)引入新型基础设施网络的分析框架中,对现阶段我国新型基础设施的空间、网络结构及其动态演变趋势进行全面刻画,弥补传统空间计量方法难以捕捉区域空间联系的动态变化这一不足
7、;第三,对新型基础设施网络深化的能耗效应进行较为全面的分析和检验,探讨新型基础设施网络深化的异质性影响,为理解新基建与绿色低碳发展之间的关系提供经验证据。148东南学术2023 年第 4 期 Hurlin C.,“Network effects of the productivity of infrastructure in developing countries”,World Bank Policy Research Work-ing Paper,2005,3808.Wang J.,Yang X.,Kumari S.,“Investigating the Spatial Spillover
8、 Effect of Transportation Infrastructure on Green Total Fac-tor Productivity”,Energies,2023,16(6),2733.Williams J.H.,DeBenedictis A.,Ghanadan R.,et al,“The technology path to deep greenhouse gas emissions cuts by 2050:the pivotal role of electricity”,Science,2012,335(6064),pp.53-59.何晓萍:基础设施的经济增长效应与能
9、耗效应 以电网为例,经济学(季刊)2014 年第 3 期。M.,“Estimation of direct energy consumption and CO2 emission by high speed rail,transrapid maglev and hyperloop passenger transport systems”,International Journal of Sustainable Transportation,2021,15(9),pp.696-717.Xie R.,Fang J.,Liu C.,“The effects of transportation inf
10、rastructure on urban carbon emissions”,Applied Energy,2017,196,pp.199-207.Janurio J.F.,Costa,Cruz C.O.,et al,“Transport infrastructure,accessibility,and spillover effects:An empirical a-nalysis of the Portuguese real estate market from 2000 to 2018”,Research in Transportation Economics,2021,90,10113
11、0.一一、新新型型基基础础设设施施网网络络构构建建与与结结构构表表征征 (一一)新新型型基基础础设设施施的的资资本本存存量量估估计计根据国家发改委的定义,新型基础设施的范围包括信息基础设施、融合基础设施与创新基础设施。其中,信息基础设施主要涉及以 5G、人工智能、大数据等数字技术和数字要素为核心的通信基础设施和算力基础设施;融合基础设施强调数字技术对交通、能源等传统基础设施的改造升级;创新基础设施注重信息技术创新、产品服务升级,且兼具公益属性。现阶段,学者们主要是结合新型基础设施的概念内涵,选择相关行业(如信息传输、软件和信息技术服务业、科学研究与技术服务业、卫生社会工作业等等)的固定资产投资
12、来衡量新型基础设施建设水平。但这一做法存在不足:一是对新型基础设施相关行业的界定过于宽泛,很难反映新型基础设施的关键领域;二是固定资产投资这一流量指标无法反映新型基础设施对经济社会发展的长期影响。因此,需要对新型基础设施的行业范畴进行更加细致的界定,并对其相关具体行业的资本存量进行合理估计。从覆盖面来看,新型基础设施涉及多个产业和多种领域,囊括 5G 基站、大数据中心、人工智能、工业互联网、特高压、新能源汽车充电桩、城际高速铁路和城际轨道交通七大领域。本文基于上述七大领域对新型基础设施涉及的具体行业进行界定。以国民经济行业分类(GB/T 4754-2011)为依据,新型基础设施涉及领域主要包括
13、以下四个子行业:互联网和相关服务业,主要涉及 5G 基站、大数据中心、人工智能;软件和信息技术服务业,主要涉及工业互联网;电力供应业,主要涉及特高压和充电桩;铁路运输业,主要涉及城际高速铁路和城际轨道交通。基于上述行业划分,尚文思测算了 19962017 年全国新型基础设施资本存量及20032017 年各省新型基础设施资本存量,但其测算方法还存在一些有待改进的地方:一是将 1996 年全国互联网和软件行业的资本存量设定为零,会导致相关行业的资本存量被严重低估;二是在电力供应业和铁路运输业的存量测算中,所使用的资本流量指标仅包括基本建设新增固定资产,低估了行业的真实新增固定资产;三是采用的基础设
14、施折旧率与多数文献采用的一般资本折旧率相同,高估了新型基础设施的折旧率。为此,本文对 19962017年全国新型基础设施资本存量和 20032017 年各省新型基础设施资本存量进行了重新测算。考虑到农户固定资产投资占全社会固定资产投资的比重较低,且相关数据缺失较为严重,本文主要测算城镇口径的新型基础设施资本存量。1.测算方法 本文采用永续盘存法对我国新型基础设施的资本存量进行测算,如式(1)所示:Kit+1=Kit(1-)+Iit(1)149旷爱萍、蒋晓澜、常青:“新基建”、创新质量和数字经济:基于中国省级数据实证研究,现代管理科学2021 年第5 期。刘艳红、黄雪涛、石博涵:中国“新基建”:
15、概念、现状与问题,北京工业大学学报(社会科学版)2020 年第 6 期。尚文思:新基建对劳动生产率的影响研究 基于生产性服务业的视角,南开经济研究2020 年第 6 期。全国和各省新型基础设施资本存量的测算分别以 1996 年和 2003 年为基年,主要基于以下考虑:1995 年 5 月,我国才正式开放计算机互联网接入服务,在此之前的互联网行业存量较小;2003 年以前缺少互联网和相关服务业、软件和信息技术服务业(对应 GB/T 4754-94 中的“信息咨询服务业、计算机应用服务业”)投资流量的分省数据。此外,考虑到西藏和港澳台地区数据缺失较为严重,本文主要测算 30 个省份的新型基础设施资
16、本存量。其中,i 为行业类别,t 为时期,K 为新型基础设施资本存量。参考金戈的做法,全国新型基础设施相关行业的基期资本存量,以基期的投资额除以折旧率和投资增长率之和进行估算。其中,投资增长率设定为 19962006 年相关行业固定资产投资的几何平均增长率。为折旧率。尚文思将折旧率设定为一般资本的折旧率 9%。但 Rioja和胡李鹏等指出,基础设施一般是基于建筑安装工程,使用全部资本的折旧率会高估基础设施的折旧率。考虑到 5G 基站、大数据中心、城际高速铁路等新型基础设施也表现为物质工程形态,因此本文以建筑安装工程的折旧率作为新型基础设施的折旧率,将 设定为 6.9%。I 为新型基础设施新增固
17、定资产。使用各行业的固定资产投资乘以固定资产投资交付使用率得到。不同于尚文思的做法,本文均使用新型基础设施相关行业的固定资产投资总额进行计算,以保持不同行业的统计口径一致,确保数据之间的可比性。为消除价格因素影响,本文利用固定资产投资价格指数把新型基础设施投资指标调整到 2000 年不变价。测算过程中使用的相关数据来源于历年中国固定资产投资统计年鉴和中国统计年鉴。2.统计口径调整和缺失数据处理 统计口径调整方面,在 19962017 年间,我国国民经济行业分类先后于 2003 年和 2012年发生过两次调整。具体到本文的研究,主要涉及“互联网和相关服务业”与“软件和信息技术服务业”两类2 位数
18、行业口径的变化。19962002 年,上述两类行业归入国民经济行业分类标准(GB/T 4754-1994)的“信息咨询服务业”与“计算机应用服务业”;20032011 年,国民经济行业分类执行 GB/T 4754-2002 标准,“互联网和相关服务业”并入“电信和其他信息传输服务业”的 4 位数小类行业“互联网信息服务”,“软件和信息技术服务业”则基本等同于“计算机服务业”与“软件业”两个大类行业的加总;2012 年至今,“互联网和相关服务业”与“软件和信息技术服务业”均单独划归到“信息传输、软件和信息技术服务业”的下属大类行业。根据上述对应关系,可以获取 19962017 年“互联网和相关服
19、务业”“软件和信息技术服务业”两类行业的固定资产投资额。缺失数据处理方面,全国层面,19962002 年并未披露电力供应业的相关投资数据,结合后续年份电力供应业投资占 2 位数行业(即电力、蒸汽、热水的生产和供应业)投资之比推算得出。此外,19962002 年还缺失新型基础设施相关子行业的固定资产投资交付使用率,以基本建设和更新改造两类投资的综合交付使用率替代。在其余年份的计算中,若涉及使用子行业下辖行业的新增固定资产测算,则采用与子行业一致的交付使用率。省份层面,20032011 年“电力供应业”与“互联网和相关服务业”的分省固定资产投资数据缺失,参考尚文思的做法,将历年全国该行业固定资产投
20、资按照一定比例分配给各省。3.各省新型基础设施资本存量的测算 各省新型基础设施资本存量的测算以 2003 年为基年。首先估算 19962017 年历年全国新型基础设施资本存量;其次,将 2003 年全国新型基础设施资本存量按比例分配给各省,150东南学术2023 年第 4 期 金戈:中国基础设施与非基础设施资本存量及其产出弹性估算,经济研究2016 年第 5 期。Rioja F.K.,“Filling potholes:macroeconomic effects of maintenance versus new investments in public infrastructure”,Jo
21、ur-nal of Public Economics,2003,87(9-10),2281-2304.胡李鹏、樊纲、徐建国:中国基础设施存量的再测算,经济研究2016 年第 8 期。尚文思:新基建对劳动生产率的影响研究 基于生产性服务业的视角,南开经济研究2020 年第 6 期。作为各省的基期存量。其中,分配比例设定为各省当年投资额占全国总投资的比例;最后,结合各省相关行业的新增固定资产和折旧率,依据式(1)得到各省新型基础设施存量。(二二)新新型型基基础础设设施施网网络络的的构构建建 1.新基建的空间关联矩阵 基于各省的新型基础设施存量,本文采用社会网络分析法,构建起包含各节点和节点间相互联
22、系的新型基础设施网络,记作:=(N,E,W)(2)其中,N 为网络中的节点,即各个省份;E 为网络中的连边,各省份之间是否存在连边取决于其新基建投资是否存在空间关联。参考刘华军等的做法,采用修正后的引力模型来确定各省新型基础设施建设的空间联系,构建新基建空间关联矩阵 W。记 W 中的元素为 wij,则有:wij=ijPiKiGiPjKjGjD2ij,ij=KiKi+Kj(3)在式(3)中,wij为省份 i 与省份 j 之间的新基建“引力”,用于刻画省份之间的新基建关联;ij为省份 i 在省份 i、j 新基建空间关联中的贡献率;Pi与 Pj分别为省份 i 与省份 j 的城镇化率,以城镇人口占总人
23、口的比重衡量;Ki和 Kj分别为省份 i 与省份 j 的新型基础设施资本存量;Gi和 Gj分别为省份 i 与省份 j 的地区生产总值;Dij为省份 i、j 之间的地理距离,以两地省会城市的地理距离衡量。省份新型基础设施资本存量和地区生产总值均为 2000 年不变价。根据式(3),可以初步计算得到新基建空间引力矩阵。本文参考吕延方等的做法,借助阈值法进一步提炼新基建空间关联网络的核心结构,以便更加简洁、深入地剖析该网络的结构特征。具体做法是以 W 中每一行元素的平均值作为阈值 l,若第 i 行的元素 wij大于阈值 l,则记为 1,反之为 0。由此,进一步将空间关联矩阵 W 转化为二值矩阵,其中
24、的元素 ij若为1,则代表省份 i、j 之间的新基建存在明显的空间关联;反之,则表明省份 i、j 之间的新基建不存在关联。值得一提的是,新基建空间关联矩阵的构建既充分考虑了省份之间的地理距离,又纳入了历年各省经济社会发展的主要指标,因而可以较好地弥补传统空间计量方法无法反映地区空间联系的动态变化这一研究不足。2.新型基础设施网络深化:度数中心度指标 本文主要以各节点,即各个省份在新型基础设施网络中的度数中心度(cendeit)来刻画地区新型基础设施网络的深化程度。其计算公式为:cendeit=jtij/2(n-1)(4)其中,n 为网络中任一节点与其他节点的最大可能直接相连数目。度数中心度 c
25、endeit越大,表明 t 时期省份 i 的新型基础设施网络深化程度越高。在新型基础设施网络中,度数中心度衡量了与特定省份产生空间连接的其他省份数目,刻画了各省新基建的双向空间联系。度数中心度越高,表明特定省份在新型基础设施网络中与其他省份的空间联系越多、省151 刘华军、刘传明、孙亚男:中国能源消费的空间关联网络结构特征及其效应研究,中国工业经济2015 年第 5 期。吕延方、方若楠、王冬:全球数字服务贸易网络的拓扑结构特征及影响机制,数量经济技术经济研究2021 年第10 期。份间的溢出效应越明显。度数中心度能够真实反映各省是否处于新型基础设施网络的中心地位,因此,将其作为新型基础设施网络
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