中國地區(qū)能源回彈效應(yīng)測度及集聚性研究

趙 楠

(北京師范大學(xué) 國民核算研究院，北京 100875)

一、引 言

能源是重要的生產(chǎn)要素，日益成為影響一國可持續(xù)發(fā)展水平的關(guān)鍵力量。隨著技術(shù)進步和有關(guān)節(jié)能政策的實施，能源利用效率在不斷提高，依據(jù)簡單推論，能源利用效率的提高通過節(jié)省能源消耗，可使能源消費總量降低。但大量理論與實證研究表明，能源利用效率提高并不必然意味著能源消費總量的降低，這是因為存在一定程度的回彈效應(yīng)(rebound effect)。Khazzoom[1]較早注意到了能源利用效率的提升不一定導(dǎo)致能源消費的節(jié)省。而Brookes[2]則發(fā)現(xiàn)技術(shù)進步一方面可以降低能源消耗和開支，從而有利于能源利用效率的提升，但技術(shù)進步在另一方面也推動經(jīng)濟增長，從而引致更多的能源需求，加之能源開支減少，導(dǎo)致實際能源價格下降，真實收入水平上升，兩者復(fù)合作用反而會導(dǎo)致能源消費增加?；貜椥?yīng)的存在使傳統(tǒng)單項考慮能源效率提高的政策措施受到嚴峻挑戰(zhàn)，回彈效應(yīng)的測度方法、取值以及應(yīng)對途徑逐漸成為政府相關(guān)部門和學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點問題。

國外采用計量方法對回彈效應(yīng)進行估計的文獻較多，研究方法較為多樣。根據(jù) Steve等[3]的歸納，研究對象包括總體層面(一國或一個區(qū)域)或個體家庭層面，模型的時變特征分為靜態(tài)(僅提供單一的彈性估計)和動態(tài)(提供短期和長期的彈性估計)，采用的樣本有時間序列、截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)，模型結(jié)構(gòu)包含單方程以及多方程結(jié)構(gòu)，估計方法包括普通最小二乘法、廣義最小二乘法、工具變量法、多階段最小二乘法和誤差修正模型法等。國外對回彈效應(yīng)的經(jīng)驗估計大多集中于汽車運輸、家庭采暖、家庭制冷以及其他能源服務(wù)等相對微觀視角。

國內(nèi)對能源回彈效應(yīng)的研究還處于起步階段，目前文獻相對較少，多集中在宏觀層面。國外常使用基于能源價格的回彈效應(yīng)測度方法，但由于中國能源價格的非市場性，該方法不能直接適用中國研究。周勇和林源源[4]利用全要素生產(chǎn)函數(shù)對中國宏觀經(jīng)濟的回彈效應(yīng)進行了估算，得到1979—2004年的回彈效應(yīng)值為40.9%。以其模型為基礎(chǔ)，劉源遠和劉鳳朝[5]、王群偉和周德群[6]以及陳燕[7]等開展了一系列后續(xù)研究。查冬蘭和周德群[8]通過構(gòu)建可計算一般均衡模型(CGE模型)模擬了不同能源種類在能源效率提高4%時回彈效應(yīng)對能源消費的影響。

國內(nèi)上述研究主要集中在全國、行業(yè)或單一地區(qū)層面，視角較為宏觀整體，深入至省級層面的跨地區(qū)研究相對缺乏。而中國幅員遼闊，各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平不平衡，各地區(qū)的能源利用狀況也有較大差異，開展地區(qū)層面的回彈效應(yīng)測度研究與集聚特征分析，能發(fā)掘出更為具體豐富的細節(jié)信息。

本文從兩個角度進行具有一定創(chuàng)新性的研究嘗試:一是采用經(jīng)過對數(shù)平均迪維西亞分解法(以下簡稱LMDI)改進后的面板數(shù)據(jù)模型從省級層面對中國能源回彈效應(yīng)進行比較分析，在一定程度上對中國的能源回彈效應(yīng)提供更為微觀的地區(qū)經(jīng)驗證據(jù)。二是使用基于ward距離的面板數(shù)據(jù)聚類分析法，對中國29個省份在15年間(1995—2009年)的能源回彈效應(yīng)特征進行集聚性研究。

二、回彈效應(yīng)的測算模型

(一)回彈效應(yīng)值的確定

本文以周勇和林源源[4]的測算方法為基礎(chǔ)，參照王群偉和周德群[6]的改進模型計算中國省級層面的回彈效應(yīng)。設(shè)Y為總產(chǎn)出，E為能源消費量，I為能源強度(I=E/Y)，則第t+1年由于能源強度的降低所導(dǎo)致的能源消費節(jié)約量為:

對ΔI基于技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)兩個因素進行分解，可以得到:

其中，σ表示能源強度變動中的技術(shù)效應(yīng)原因。同時，技術(shù)進步也使得經(jīng)濟總量進一步擴張，導(dǎo)致能源需求的增加，即:

其中，ρ表示技術(shù)進步對經(jīng)濟增長的貢獻率。由此導(dǎo)致的能源消費增加量可以表示為:

從而推出在t+1年由于技術(shù)進步帶來的能源回彈效應(yīng)(RE)為:

Ii和Yi數(shù)據(jù)可從有關(guān)統(tǒng)計年鑒中直接獲取，因而只需估算σ和ρ的值，就可計算回彈效應(yīng)。

回彈效應(yīng)的取值反映不同的經(jīng)濟意義。當RE＞1時為逆反效應(yīng)(或回火效應(yīng))，技術(shù)進步通過經(jīng)濟擴張所引致的能源消費增加量大于其提高能源利用效率所導(dǎo)致的能源節(jié)約量，使得技術(shù)進步對能源節(jié)約無效;當RE=1時，上述兩者相抵，稱為充分的回彈效應(yīng);當0＜RE＜1時為部分回彈效應(yīng)，技術(shù)進步導(dǎo)致經(jīng)濟擴張而增加的能源消費量小于其帶來的節(jié)約量，說明提升能源效率對能源節(jié)約起到了一定作用;當RE=0時為零回彈效應(yīng)，表示技術(shù)進步導(dǎo)致經(jīng)濟擴張沒有增加能源消費量，由此導(dǎo)致的能源效率提高的作用得到完全顯現(xiàn)，能源效率提高完全節(jié)約了能源消費量;當RE＜0時為過度儲存效應(yīng)，經(jīng)濟負增長或能源利用效率降低時均可能出現(xiàn)這種情況，需要針對實際情況進行分析。

(二)技術(shù)貢獻率ρ值的確定

采用新古典經(jīng)濟增長理論，使用全要素生產(chǎn)率代表廣義的技術(shù)進步，按照索洛余數(shù)的方法計算技術(shù)進步貢獻率。設(shè)投入要素為資本K、勞動L和能源E，則C－D總量生產(chǎn)函數(shù)為:

其中，A代表技術(shù)水平，α、β、γ分別為資本、勞動和能源的產(chǎn)出彈性。對該式兩邊取自然對數(shù)得:

設(shè)RY、RK、RL和RE分別表示產(chǎn)出、資本、勞動和能源的增長率，則:

其中，RA為索洛余數(shù)，代表廣義技術(shù)進步。根據(jù)索洛余數(shù)計算出技術(shù)進步貢獻率ρ值為:

(三)技術(shù)效應(yīng)值σ的確定

基于中國的實際與文獻研究，借鑒王群偉和周德群[6]的方法，考慮影響能源強度的因素為技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)，采用LMDI加法分解來估算σ。計算公式如下:

分別表示技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)導(dǎo)致的能源強度變化量。

三、中國地區(qū)回彈效應(yīng)的測算

本文選取1995—2009年29個省份(不包括西藏，重慶歸入四川)的地區(qū)生產(chǎn)總值、物質(zhì)資本形成總額、勞動力人數(shù)和能源消費總量建立面板數(shù)據(jù)模型，對σ和ρ值進行測算。

(一)原始數(shù)據(jù)

本文采用地區(qū)生產(chǎn)總值為衡量經(jīng)濟增長的基本指標，并且按照1995年不變價格進行換算;勞動投入為歷年社會就業(yè)人數(shù);能源投入為煤炭、石油、天然氣和電力消費的合計(折合成萬噸標準煤);采取張軍等[9]的永續(xù)存盤法，對資本存量進行估算。數(shù)據(jù)來源為歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

(二)技術(shù)進步貢獻率(ρ值)的估算

在構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型估算ρ值之前，為判斷模型構(gòu)建的適用性，需要對面板數(shù)據(jù)各變量進行單位根和協(xié)整檢驗，以考察不平穩(wěn)序列的的長期關(guān)系。

1.單位根檢驗

由于中國各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不平衡，相應(yīng)投入要素稟賦也不相同，導(dǎo)致不同地區(qū)的生產(chǎn)方式也不盡相同，因而生產(chǎn)函數(shù)中各變量的面板數(shù)據(jù)屬于異質(zhì)面板單位根過程(individual unit root process)。本文采用 LLC、IPS、ADF－Fisher和PP－Fisher等四種方法進行單位根檢驗，結(jié)果如表1所示，4個變量均為一階單整。

表1 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗結(jié)果

2.協(xié)整檢驗

采用Pedroni[10]面板協(xié)整檢驗法，得到7個檢驗統(tǒng)計量(如表2所示)。

表2 面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗結(jié)果

Pedroni[11]指出，當時間段較長時(t值一般大于100)，全部統(tǒng)計量的偏誤都很小、效能都很高;但對于時間段較短的情況(t值小于20時)，第七個group ADF統(tǒng)計量和第四個Panel ADF統(tǒng)計量有最好的效能。由于年度實證研究時間跨度為1995—2009年(＜20)，故此主要依據(jù)第七個和第四個統(tǒng)計量，當拒絕沒有協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)時，則認為變量間存在面板協(xié)整關(guān)系。結(jié)果如表2所示，產(chǎn)出Y與勞動力、能源消費、物質(zhì)資本存量兩兩之間以及這4個統(tǒng)計量之間均可以拒絕不存在面板協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，說明四者間存在長期穩(wěn)定關(guān)系，由此建立的面板估計模型不會存在偽回歸問題。

3.面板數(shù)據(jù)模型

建立面板數(shù)據(jù)模型，估計公式(7)。經(jīng)F檢驗與Hausman檢驗，最終確定建立個體隨機效應(yīng)(Random Effect)模型，如表3所示。

表3 固定效應(yīng)與隨機效應(yīng)模型結(jié)果對比

(三)計算結(jié)果

根據(jù)表3的估計結(jié)果與公式(9)可以計算得到29個省份的技術(shù)進步貢獻率ρ值。根據(jù)公式(10)、(11)、(12)、(13)可計算得到各省份相應(yīng)年份的技術(shù)效應(yīng)值，并根據(jù)公式(5)可計算得到能源回彈效應(yīng)，表4給出了各地區(qū)歷年分類回彈效應(yīng)的出現(xiàn)頻率值。①由于篇幅所限，29個省份在全部時段的回彈效應(yīng)值從略，有興趣的讀者可向作者索取。

分析發(fā)現(xiàn)，各省份回彈效應(yīng)值與全國總體視角的測算結(jié)果與周勇和林源源[4]存在較大差異，但是與陳燕[7]的湖北研究情況類似。這體現(xiàn)了分省地區(qū)性研究的必要性。具體情況如下:

總體而言，技術(shù)進步對能源節(jié)約起到了一定正向作用。共得到29個省份在14年間的回彈效應(yīng)測算值406個，其中過度儲存效應(yīng)值(取值為負)98個，占24.1%;逆反效應(yīng)值(大于1)59個，占14.5%;其余249個測算值均位于[0，1)區(qū)間，為部分或零回彈效應(yīng)，占比高達61.3%。

表4 1996—2009年各地區(qū)分類回彈效應(yīng)出現(xiàn)頻率 單位:次

橫向來看，出現(xiàn)較多過度儲存效應(yīng)值的省份是湖北、新疆、貴州、陜西和青海。結(jié)合當?shù)貙嶋H情況與現(xiàn)有資料分析，發(fā)現(xiàn)這些中、西部省份在能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上都有相當多待改進的空間。而出現(xiàn)較多逆反效應(yīng)(累計4次)的省份涵蓋了東、中和西部地區(qū)，包含河北、山西、上海、安徽、江西、湖北、四川和云南。

縱向分時段來看，1996—2002年，全國29省份的回彈效應(yīng)值基本處于(0，1)區(qū)間，只有少數(shù)幾個省份的個別年份呈負值或大于1。表明這段時間內(nèi)通過技術(shù)進步來提高能源利用效率，對節(jié)約能源消費是有效的。2003—2007年，眾多省份的回彈效應(yīng)值出現(xiàn)較大幅度波動，例如2006年有16個省份出現(xiàn)逆反效應(yīng)，2007年有17個省份出現(xiàn)過度儲存效應(yīng)。結(jié)合相關(guān)資料分析，這些年份可能是受能源強度波動、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及往年GDP變動的影響，導(dǎo)致回彈效應(yīng)的波動趨勢缺乏規(guī)律性。自2008年開始，各省份的波動趨勢減緩，逐漸向部分回彈效應(yīng)回歸，至2009年，除天津、山西、內(nèi)蒙古、湖北、貴州、云南和新疆外，均為部分回彈效應(yīng)，說明“十一五”規(guī)劃的政策作用開始顯現(xiàn)，能源效率的提高降低了能源消費。

四、地區(qū)回彈效應(yīng)的集聚性分析

上述直觀分析無法對各地區(qū)能源回彈效應(yīng)的集聚性進行深入歸納，本文采用面板數(shù)據(jù)系統(tǒng)聚類分析法中的Ward法進行聚類分析，得到29個省份能源回彈效應(yīng)的類別歸屬，結(jié)果如表5所示。

表5 聚類分析結(jié)果

第一類地區(qū)集中了中國經(jīng)濟最為發(fā)達的地區(qū)，人均GDP超過全國水平。它們的共同特點是能源資源相對匱乏，基本依賴能源輸入，且能源利用率較高。這類地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中，第一、二產(chǎn)業(yè)占比較低，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好，能源消費趨向優(yōu)質(zhì)化。但其能源消費中用于煤炭直接燃燒的比例較高，發(fā)電用煤比重偏低，新能源和可再生資源比例較低。這些省份能源消費帶來的大氣污染較為嚴重，但煙塵去除率也最高，環(huán)保投資遠遠大于其他省份。他們的能源回彈效應(yīng)值在1996—2000年略有上升，之后年份劇烈下降，其中又以上海和廣東相對緩和。

第二類地區(qū)屬于能源輸入地區(qū)，資源構(gòu)成較為單一。這些地區(qū)能源消費量相對較低，能源消費結(jié)構(gòu)近年來有所改善，能源利用效率取得較快提升。能源回彈效應(yīng)值在2000年之前維持在0—50%之間，且相對平穩(wěn);2005—2008年之間波動劇烈;2009年與1996年相比略有提高。這主要是受國家宏觀政策不斷調(diào)整影響的結(jié)果。這類地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平差別較大，即包含沿海經(jīng)濟較為發(fā)達的福建、天津、遼寧等省份，也包含甘肅、新疆和青海等西部經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)。

第三類地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平居于國內(nèi)中等偏上，能源資源不夠豐富，能源消費結(jié)構(gòu)以煤炭為主，本地區(qū)能源消費大于生產(chǎn)，存在對外能源依賴性，但是其能源消費和生產(chǎn)都相對穩(wěn)定。這些地區(qū)的能源消費總量較大，但是單位能耗產(chǎn)值較低，近年來能源回彈效應(yīng)有上升的趨勢。

第四類地區(qū)主要為經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低的能源輸出地區(qū)，其能源工業(yè)效益低下，能源利用效率不高，資源浪費較為嚴重。這些地區(qū)能源儲量(主要是煤炭資源)較為豐富，能源產(chǎn)出和消耗較大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)相對失衡。其中，最突出的代表是山西、貴州和內(nèi)蒙古，它們是中國重要的能源生產(chǎn)基地和能源輸出基地，但經(jīng)濟發(fā)展水平較低，人均GDP僅為全國平均水平的60%—70%。這些地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平相對較低，工業(yè)技術(shù)水平、管理經(jīng)驗、單位產(chǎn)品能耗均存在較大提升空間。

五、結(jié) 語

本文以中國29個省份為研究對象，對地區(qū)層面的能源回彈效應(yīng)進行測算，發(fā)現(xiàn)中國能源回彈效應(yīng)在不同的時間段出現(xiàn)不同的波動特征。集聚性分析的結(jié)果表明，按照區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平和資源稟賦影響，中國各地區(qū)能源回彈效應(yīng)可分為四類:一是經(jīng)濟發(fā)展水平最高的能源消費大省，這些省份同時也是主要的能源輸入地區(qū)或能源相對匱乏地區(qū);二是資源構(gòu)成較為單一、能源消費量較少的能源輸入地區(qū);三是經(jīng)濟發(fā)展水平居中的能源輸入地區(qū);四是是經(jīng)濟欠發(fā)達的能源主要輸出地區(qū)。

研究蘊含如下政策意義:第一，各地區(qū)在大部分時段均存在部分回彈效應(yīng)，因而在制定能源發(fā)展戰(zhàn)略時，應(yīng)大力推廣成熟的節(jié)能新技術(shù)、新工藝、新設(shè)備，注重通過技術(shù)進步提升能源利用效率以推進節(jié)能減排目標的實現(xiàn)。第二，過度儲存效應(yīng)的存在，說明各地區(qū)應(yīng)注重轉(zhuǎn)換經(jīng)營機制和管理體制，避免經(jīng)濟增長速度和能源利用效率出現(xiàn)較大起伏，這就需要將推進技術(shù)進步與能源價格改革、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整等手段相結(jié)合，以實現(xiàn)區(qū)域能源結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，從而保持能源利用效率的持續(xù)、穩(wěn)定提高。第三，回彈效應(yīng)出現(xiàn)較為明顯的集聚特征，說明各地區(qū)應(yīng)根據(jù)本地區(qū)能源回彈效應(yīng)動態(tài)變化的實際情況，因地制宜制定符合本地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和資源稟賦條件的能源發(fā)展戰(zhàn)略，充分發(fā)揮能源比較優(yōu)勢，堅持“有所為，有所不為”的思路，以實現(xiàn)本地區(qū)經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展。

[1]Khazzoom，J.D.Energy Savings from the Adoption of More Efficient Appliance[J].Energy Journal，1987，3(1):117－124.

[2]Brookes，L.G.Energy Efficiency and Economic Fallacies:A Reply[J].Energy Policy ，1992 ，(20):390－392.

[3]Steve，S.，John，D.，Matt，S.Empirical Stimulates of the Direct Rebound Effect a Review[J].Energy Policy，2009，37(4):1356－1371.

[4]周勇，林源源.技術(shù)進步對能源消費回報效應(yīng)的估算[J]. 經(jīng)濟學(xué)家，2007，(2):45－52.

[5]劉源遠，劉鳳朝.基于技術(shù)進步的中國能源消費反彈效應(yīng)——使用省際面板數(shù)據(jù)的實證檢驗[J].資源科學(xué)，2008，30(9):1300－1306.

[6]王群偉，周德群.能源回彈效應(yīng)測算的改進模型及其實證研究[J]. 管理學(xué)報，2008，5(5):688－691.

[7]陳燕.能源回彈效應(yīng)的實證分析——以湖北省數(shù)據(jù)為例[J]. 經(jīng)濟問題，2011，(2):126－129.

[8]查冬蘭，周德群.基于CGE模型的中國能源效率回彈效應(yīng)研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2010，(12):39－66.

[9]張軍，吳桂英，張吉鵬.中國省際物質(zhì)資本存量估算:1952—2000[J]. 經(jīng)濟研究，2007，(7):35－43.

[10]Pedroni，P.Critical Values for Cointegration Tests in Heterogeneous Panels with Multiple Regressors[J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics，1999，61(S1):653－670.

[11]Pedroni，P.PanelCointegration:Asymptotic and Finite Sample Properties of Pooled Time Series Tests with an Application to the PPP hypothesis[R].Working Paper in Economics，Indiana University，1997.