经营成本也随之增长，从而促进企业节约能源，提高能源使用效率，降低能源消耗强度。本文采用石油和天然气出厂价格指数（%）评价能源价格水平。

（3）能源消耗结构对能源消耗强度的影响。不同的能源消耗结构有不同的能源使用效率。2013年我国交通运输业能源消耗结构中，原油占87.2%（汽油、航空煤油等按比例折算为原油），煤炭占2.06%，天然气占6.91%，电力占3.83%。可见原油仍旧是交通运输业主要依赖的能源种类，但其使用效率较低，只有50%左右。相对的，天然气的使用效率为57%，电力可以达到85%左右，这也是当前政策大力促进电力交通工具发展的原因之一。过于依赖原油能源，能源结构失衡也是当前交通运输业能源消耗强度较高的原因。

2. 交通运输业能源消耗强度影响因素实证分析。通过以上理论性分析，可以提出以下两点经验性假设，以待检验：（1）科技水平的进步、能源价格的提高可以提高能源使用效率，从而降低交通运输业的能源消耗强度；（2）当前交通运输业能源消耗结构的失衡会提高能源消耗强度。下面通过实证模型进行检验：

我们以交通运输业的能源消耗强度作为被解释变量（Y），以交通运输业科研建设投资（X1）、专利数量（X2）、科研工作投入工作量（X3）、石油和天然气出厂价格指数（X4）、能源消费结构（Ci）作为解释变量构建分位数回归模型，同时与最小二乘回归的结果进行对比。其中能源消费结构是电力（C1）、原油（C2）、天然气（C3）和煤炭（C4）在运输业能源消耗量中的比例，由于它们的比例加起来必等于1，会产生多重共线性，所以本文只将电力（C1）、原油（C2）、天然气（C3）三项代入分位回归模型中。我们使用的模型为：

表2列出了R软件计算出的分位数回归模型计算结果，选取了10%、25%、50%、75%、90%五处分位点进行回归，同时给出了最小二乘回归的结果。由于截距项并不是考察的主要影响因素，所以未单独列出。

从OLS回归结果上看，交通运输业科研建设投资X1、石油和天然气出厂价格指数X4、电力消耗C1、原油消耗C2的回归结果是显著的。其中科研投资和出厂价格指数的系数是负数，说明两者可以显著的降低能源消耗强度，提高能源使用效率。电力消耗和原油消耗的系数是正数，说明我国目前的运输业能耗结构确实在提高能耗强度，这与分解模型中的结果是一致的。

从分位数回归结果上看，10%分位点处的结果对应的是能源消耗强度很低，使用效率很高时的情况，这时所选的7个变量没有一个是显著的，说明各变量并不能在消耗强度低水平时起到显著的作用，提高能源使用效率的能力还比较有限。在25%分位点处，能源消耗强度相对较低，这时，电力消耗和原油消耗份额的影响是显著的，说明不合理的能源使用结构在能源使用效率较高时会起到显著的负面作用，拉高能耗强度。50%分位点时，交通运输业科研建设投资、科研工作投入工作量以及消耗结构的影响是显著的。说明在能源使用效率处于一般水平时，科研投入开始可以显著的降低能耗强度，提高使用效率。在象征使用效率相对较低的75%分位点，石油和天然气出厂价格指数的回归结果开始显著，说明在使用效率处于低水平时，提高能源价格确实能够有效促进能耗强度的降低。在90%分位点处，能源使用效率处于最低水平，这时交通运输业科研建设投资、石油和天然气出厂价格指数和能源结构都是显著的，说明在这个低水平线上，科研投入、高能源价格可以显著的提高能源使用效率，而现有的能源结构则起到显著的负面影响。

综上所述，各因素对能源消耗强度的影响，取决于能源使用效率的水平。当使用效率处于较低水平时，加大科研开发投入、提高能源价格，可以明显的降低能源消耗强度；但当能源使用效率提高到一定水平之后，科研投入和能源价格的影响则越来越小，不再是显著的影响因素了。而无论效率水平如何，不合理的能源消耗结构却一直都在提高能耗强度。

四、 结语

进入21世纪之后，我国交通运输业的能源消耗强度大幅度降低。本文通过因素分解法和分位数回归法对能源消耗强度进行了分析，得到如下结论：第一，相比于结构份额，效率份额对能源消耗强度的下降起到了主要作用，说明能源使用效率的提高是运输业能耗强度降低的主因。再将结构份额进行分解，发现铁路份额的变化一直在降低能源消耗强度，但公路份额变化提高能耗强度的作用更强。第二，通过分位数回归模型我们发现，不合理的能源消耗结构是降低能源使用效率，提高能耗强度的显著原因。而各因素对运输业能源消耗强度的影响，取决于能源使用效率的水平。当使用效率处于较低水平时，加大科研开发投入、提高能源价格，可以明显的降低能源消耗强度，但当能源使用效率提高到一定水平之后，科研投入和能源价格的影响越来越小。因此，在使用效率仍旧较低的现阶段，我们应积极加大科研投入，运用合理价格调节能源消费，同时调整产业结构和能耗结构，从效率和结构两方面入手降低运输业能源消耗强度。

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作者简介：王鹏（1988-），男，汉族，北京市人，中国人民大学统计学院博士生，研究方向为经济统计学。

收稿日期：2015-04-17。