基于技術(shù)進(jìn)步的不同產(chǎn)業(yè)能源回彈效應(yīng)研究
——以產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

張栩，張格

（1、北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京100081 2、東北大學(xué)工商管理學(xué)院，遼寧沈陽(yáng)110819）

基于技術(shù)進(jìn)步的不同產(chǎn)業(yè)能源回彈效應(yīng)研究
——以產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

張栩1，張格2

（1、北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京100081 2、東北大學(xué)工商管理學(xué)院，遼寧沈陽(yáng)110819）

能源的回彈效應(yīng)能夠不斷提高能源效率，但同時(shí)也會(huì)增加能源的消耗。本文采用新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，基于產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)估算技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率，運(yùn)用2009—2015年主要產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)證對(duì)技術(shù)進(jìn)步引起的能源回彈效應(yīng)進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，能源回彈效應(yīng)因產(chǎn)業(yè)而異，2009—2015年第一產(chǎn)業(yè)能源回彈效應(yīng)較小，其它產(chǎn)業(yè)均存在不同程度的能源回彈效應(yīng)。最后，提出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源價(jià)格改革等能源消費(fèi)政策建議。

能源效率；回彈效應(yīng)；技術(shù)進(jìn)步；產(chǎn)業(yè)差異

一、引言

能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系自工業(yè)革命以來(lái)就密不可分，能源的合理利用對(duì)確保經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)來(lái)說(shuō)是至關(guān)重要的。作為一個(gè)人口和經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的大國(guó)，能源供需矛盾已經(jīng)制約我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。然而，在提高能源利用效率的同時(shí)，效率的提高并未很好地減少能源的使用量，反而能源消耗可能有所增加，即存在能源的回彈效應(yīng)（Rebound Effects）。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，能源使用效率的提高，雖然引致能源價(jià)格的降低，但在一定程度上又會(huì)增大能源消費(fèi)量，如果能源消費(fèi)增加量大于能源消費(fèi)的減少量，總體能源消費(fèi)水平將會(huì)增加，進(jìn)而產(chǎn)生能源回彈效應(yīng)。

國(guó)內(nèi)外對(duì)能源回彈效應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)研究，主要包括能源回彈效應(yīng)測(cè)算的模型研究和實(shí)證研究?jī)深悺aunders（1992）[1]借助新古典增長(zhǎng)理論模型，證明了大多數(shù)技術(shù)水平的相對(duì)提高都會(huì)造成能源消費(fèi)的增加。Saunders（2005）[2]采用了新古典增長(zhǎng)理論，通過(guò)數(shù)字模擬，證明隨著能源利用效率以及其他生產(chǎn)要素利用效率的提高，會(huì)直接導(dǎo)致相當(dāng)大的能源回彈效應(yīng)。邵興軍等（2012）[3]將資本的使用效率引入C-D函數(shù)中，總結(jié)得出在能源利用效率的不同大小區(qū)間，應(yīng)如何采取對(duì)節(jié)能更有效的措施。

能源回彈效應(yīng)測(cè)算包含了微觀和宏觀兩個(gè)經(jīng)濟(jì)層面的實(shí)證研究。Douthitt（1986）[4]采用計(jì)量方法，選取加拿大家庭采暖部門的1981—1985年5年的截面數(shù)據(jù)測(cè)算出此部門在短期內(nèi)的能源回彈效應(yīng)為10%～17%，長(zhǎng)期的能源回彈效應(yīng)為35%～60%。周勇、林源源（2007）[5]利用新古典三要生產(chǎn)函數(shù)對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)層面上的回彈效應(yīng)進(jìn)行測(cè)算，得出回彈效應(yīng)在30%～80%之間波動(dòng)。王群偉、周德群（2008）[6]運(yùn)用基于DEA的非參數(shù)Malmquist指數(shù)法，對(duì)1993—2005年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究結(jié)果表明我國(guó)區(qū)域間能源效率差異性較為明顯。查冬蘭、周德群（2010）[7]構(gòu)建了一般均衡模型（CGE），分別分析了石油、煤炭和電力的利用效率提高4%后，整體經(jīng)濟(jì)對(duì)它們消耗的回彈效應(yīng)分別為32.17%、32.28%和33.06%。

基于上述分析可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)能源回彈效應(yīng)定量實(shí)證研究相對(duì)較少，缺乏對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)的各行各業(yè)的能源回彈性效應(yīng)研究。本文從7大產(chǎn)業(yè)角度考慮，采用2009—2015年產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)對(duì)回彈效應(yīng)的大小進(jìn)行估算，對(duì)各產(chǎn)業(yè)部門投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)效應(yīng)的宏觀層面的能源回彈效應(yīng)進(jìn)行了擴(kuò)展測(cè)算研究。

二、回彈效應(yīng)估算模型

由于中國(guó)能源價(jià)格的非市場(chǎng)性以及數(shù)據(jù)的不易獲得，本文采用新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，按照索洛余數(shù)的方法計(jì)算技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率，進(jìn)而估算技術(shù)進(jìn)步引起回彈效應(yīng)。考慮三要素的新古典生產(chǎn)函數(shù)模型，則其總量生產(chǎn)函數(shù)為：

其中：Yit是產(chǎn)業(yè)i時(shí)間t的實(shí)際GDP；Ait表示技術(shù)進(jìn)步，設(shè)定Ait=Aitexpn；Kit是產(chǎn)業(yè)i時(shí)間t的資本存量；Lit是產(chǎn)業(yè)i時(shí)間t投入的勞動(dòng)；Eit是產(chǎn)業(yè)i時(shí)間t的投入的能源。通過(guò)使用C-D函數(shù)可以估計(jì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率。

產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為：

兩邊取對(duì)數(shù)得：

參數(shù)α，β，γ分別表示為資本、勞動(dòng)和能源的產(chǎn)出彈性，通過(guò)線性回歸可以獲得α，β，γ的值。在考慮能源投入的三要素生產(chǎn)函數(shù)中，設(shè)gY、gK、gL和gE分別表示經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、資本投入、勞動(dòng)投入和能源投入的增長(zhǎng)率，根據(jù)索洛的思想，則：

其中：gA為索洛余數(shù)，代表廣義技術(shù)進(jìn)步，根據(jù)索洛余數(shù)簡(jiǎn)單估算技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率：

在獲取同樣能源服務(wù)的情況下，技術(shù)進(jìn)步會(huì)使所需要的能源投入降低，但是同時(shí)提高能源效率使經(jīng)濟(jì)有所增長(zhǎng)，所以由技術(shù)進(jìn)步而減少的能源消費(fèi)會(huì)部分被回彈效應(yīng)（Rebound Effect）所抵消。

設(shè)t-1年的能源強(qiáng)度為EIt-1=Et-1/Yt-1，理論上技術(shù)進(jìn)步節(jié)約的能源量為：

由σ能夠計(jì)算出由于技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的增加的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和伴隨其增加消費(fèi)的能源：

綜合以上公式得出t年因技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的回彈效應(yīng)為：

式（8）表明回彈效應(yīng)由兩個(gè)方面決定：一是技術(shù)進(jìn)步使得能源強(qiáng)度降低從而使能源消費(fèi)降低；二是技術(shù)進(jìn)步使得經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張從而使得能源消費(fèi)增加。回彈效應(yīng)為這兩個(gè)方面的比值。

三、實(shí)證分析

1、數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

選取的數(shù)據(jù)樣本為2009—2015年中國(guó)7個(gè)產(chǎn)業(yè)的面板數(shù)據(jù)，即農(nóng)林牧漁業(yè)、采礦業(yè)、制造業(yè)、電力燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)。由于沒(méi)有資本存量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，本文將資產(chǎn)投入Kit的測(cè)算以2009為基準(zhǔn)年，采用張軍等（2004）[8]在計(jì)算省際資本存量所計(jì)算得出的折舊率（9.6%），按永續(xù)盤存法以2009年為不變價(jià)格計(jì)算各產(chǎn)業(yè)各年的資本存量。其中，2009—2015年的固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)和投資品價(jià)格指數(shù)都取自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。本文選取勞動(dòng)的工資收入作為勞動(dòng)投入量的替代，因而數(shù)據(jù)Lit，Eit，Yit均取自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2、面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

對(duì)面板數(shù)據(jù)采用Levin，Lin，Chu檢驗(yàn)方法，原假設(shè)為存在單位根，即滿足原假設(shè)的面板數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的。變量lnY、lnK、lnL、lnE及其一階差分的檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1 面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

從表1可以看出，變量lnY、lnK、lnL、lnE是非平穩(wěn)序列，而Levin，Lin，Chu檢驗(yàn)方法表明4個(gè)變量的一階差分是平穩(wěn)的，故4個(gè)變量lnY、lnK、lnL、lnE均滿足一階單整性。

3、面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)

由于4個(gè)變量都是一階單整的，如果面板數(shù)據(jù)存在協(xié)整關(guān)系，則可以估計(jì)模型的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。本文采用Pedroni（1999）的協(xié)整檢驗(yàn)方法，原假設(shè)是沒(méi)有協(xié)整關(guān)系，允許異質(zhì)面板的存在，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

由統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值可知，在10%顯著性水平下拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)。所以經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、資本存量、勞動(dòng)投入和能源投入之間存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系，即它們的面板估計(jì)不存在偽回歸問(wèn)題。

4、Husman檢驗(yàn)

原假設(shè)為應(yīng)建立隨機(jī)效應(yīng)模型，進(jìn)行Husman檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

表2 Pedroni面板協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表3 面板Husman Test結(jié)果

由于Hausman Test統(tǒng)計(jì)量（W）是1.74，p值是0.62，大于0.05，接受原假設(shè)：隨機(jī)影響模型中個(gè)體影響與解釋變量不相關(guān)，故得出結(jié)論可以將模型設(shè)定為隨機(jī)模型。

5、計(jì)算結(jié)果

在驗(yàn)證了式（3）的生產(chǎn)函數(shù)中的變量存在協(xié)整關(guān)系后，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行面板估計(jì)，回歸結(jié)果見表4。

表4 固定效應(yīng)模型的估計(jì)

式中：R2=0.9880

根據(jù)回歸結(jié)果可知資本、勞動(dòng)、能源的產(chǎn)出彈性α、β、γ分別為0.142，0.670，0.119，R2在0.95以上，表明擬合效果很好。

由表3估計(jì)結(jié)果，結(jié)合公式（4）～（5）計(jì)算出各產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率，結(jié)果見表5。

結(jié)合公式（5）～（8）計(jì)算出各產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)能源節(jié)約量和帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而引起的能源消費(fèi)量和反彈效應(yīng)，結(jié)果見表6。

從表6、7、8和圖1可以看出，2009—2015年林牧漁業(yè)、采礦業(yè)、制造業(yè)、電力燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)都存在能源回彈效應(yīng)。其中，制造業(yè)和農(nóng)林牧漁業(yè)平均較低，分別為12.5%和16.5%，而電力燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)最高，為227.0%，其次為交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，為183.8%。電力燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)回彈效應(yīng)都大于100%，即出現(xiàn)了“逆反效應(yīng)”。

四、結(jié)論

在新古典三要素生產(chǎn)函數(shù)的框架下，采用2009—2015主要產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，按照索洛余值的方法得出C-D生產(chǎn)函數(shù)估算技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率，進(jìn)而估算了考察期間中國(guó)不同產(chǎn)業(yè)由技術(shù)進(jìn)步引起的能源消費(fèi)的反彈效應(yīng)，得出以下結(jié)果。

第一，本文研究的不同行業(yè)的短期能源回彈效應(yīng)波動(dòng)相對(duì)劇烈。無(wú)法反映通過(guò)提高技術(shù)來(lái)提升能源利用效率進(jìn)而節(jié)約能源消費(fèi)量的措施是否可行。

第二，農(nóng)林牧漁業(yè)、采礦業(yè)、制造業(yè)、電力燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)七大產(chǎn)業(yè)的能源產(chǎn)出彈性水平較低。回歸結(jié)果顯示資本的產(chǎn)出彈性為0.2352，勞動(dòng)力的產(chǎn)出彈性為0.1218，能源的產(chǎn)出彈性為0.1399，這說(shuō)明七大產(chǎn)業(yè)的人力資本和能源產(chǎn)出彈性較低，技術(shù)水平還有待提高。

第三，各單獨(dú)年份和各產(chǎn)業(yè)之間的回彈效應(yīng)值差異較大。相比之下，電力燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)回彈效應(yīng)最高，交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、制造業(yè)和農(nóng)林牧副漁業(yè)回彈效應(yīng)較低。因此，電力燃?xì)饧八纳a(chǎn)供應(yīng)業(yè)、交通運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、建筑業(yè)和批發(fā)零售業(yè)這些產(chǎn)業(yè)更需要提高能源價(jià)格的政策，以實(shí)現(xiàn)既定的節(jié)能目標(biāo)。

表5 技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率

表6 技術(shù)進(jìn)步引起的能源消耗減少量（萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

表8 技術(shù)進(jìn)步引起的能源消耗回彈效應(yīng)

圖1 平均回彈效應(yīng)

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（責(zé)任編輯：劉冰冰）