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    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

    2016-04-27 02:32:01張栩張格
    當(dāng)代經(jīng)濟(jì) 2016年34期
    關(guān)鍵詞:協(xié)整面板效應(yīng)

    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?。Saunders(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)??紤]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?;貜椥?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(pán)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(jiàn)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(jiàn)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(jiàn)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(jiàn)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(jiàn)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?;貧w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)

    [1] Saunders,H.The Khazoom-Brookes Postulate and Neoclassical Growth[J].The Energy Journal,1992,13(4).

    [2] Saunders,H. A Calculator for Energy Consumption Changes Arising from New Technologies[J]. Topics in Economic Analysis and Policy,2005,5(1).

    [3] 邵興軍、田立新、蔣書(shū)敏:基于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型的短期能源回彈效應(yīng)分析[J].經(jīng)濟(jì)實(shí)證,2012(3).

    [4] Douthitt,R.A.The Demand for Residential Space and Water Heating Fuel by Energy Conserving Households[J]. The Journal of Consumer Affairs,1986,20(2).

    [5] 周勇、林源源:技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源回報(bào)效應(yīng)的估算[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家,2007(2).

    [6] 王群偉、周德群:能源回彈效應(yīng)測(cè)算的改進(jìn)模型及其實(shí)證研究[J].管理學(xué)報(bào),2008(9).

    [7] 查冬蘭、周德群:基于CGE模型的中國(guó)能源效率回彈效應(yīng)研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2010(12).

    [8] 張軍、吳桂英、張吉鵬:我國(guó)省際物資資本存量估算:1952—2000[J].經(jīng)濟(jì)研究,2004(10).

    (責(zé)任編輯:劉冰冰)

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