基于技术进步的中国能源消费反弹效应_使用省际面板数据的实证检验

资　源　科　学RES OURCES SCIE NCE V ol.30,N o.9September ,2008

文章编号:1007-7588(2008)09-1300-07

收稿日期:2008-03-27;修订日期:2008-05-19

作者简介:刘源远,女,河南安阳人,硕士生,研究方向为能源与环境经济学。E 2m ail :liuyy85@1631com 通讯作者:刘凤朝,E 2m ail :pandarx f @1631com

基于技术进步的中国能源消费反弹效应

———使用省际面板数据的实证检验

刘源远,刘凤朝

(大连理工大学经济系,大连　116024)

　　摘　要:反弹效应是能源经济学研究的重要课题,由技术进步引起的能源消费反弹效应的大小直接关系到能源的实施效果。在新古典三要素生产函数的框架内,采用中国1985年～2005年28个省份的面板数据,检验了非平稳面板数据的单位根和协整关系,运用索洛余数方法计算了考察期间中国不同地区的技术进步贡献率,进而依据测算的全要素生产率来估计由技术进步引起的能源消费减量、增量和反弹效应。结果表明:①中国能源消费的反弹效应存在下降趋势,说明提升能源利用的技术水平已成为能源有效利用和节约的重要手段;②1986年～

2005年中国总体的平均反弹效应为53168%,说明不能仅将技术进步作为提高能源效率的唯一手段来解决能源约

束问题,适当的能源管制手段是有必要的;③西部地区的反弹效应最大,其次是中部,最小的是东部,而技术进步带来的能源消费减量效应则相反,因此要彻底解决能源约束问题,需要关注和重视中国区域经济和技术进步的均衡协调发展问题。

　　关键词:技术进步;能源消费;反弹效应;非平稳面板数据;中国

1　引言

2006年中国的能源消费总量是169718百万吨

油当量(BP2007),居世界第二[1]

。中国经济的高速增长伴随的能源约束压力越来越大,中国将单位G DP 能耗降低20%列为“十一五”规划的约束性指标之一。发达国家的发展实践证明,技术进步是节约能源的重要手段之一,各国纷纷将节能技术开发、技术标准制定等提高能源效率的措施加入能源中,以此降低能源消费,从而实现温室气体减排的目标。由于经济运行的周期性和大众消费模式的变迁,能源效率的改善呈现波动上升的态势。近年来,有关能源消费反弹效应的研究成为学术界关注的话题

[2]

,有学者认为,能源是否会满

足既定的目标最终取决于反弹效应(G rubb ,1990;

Brookes ,1992)[3]

。Runar Br nnlund etc.(2007)讨论了外生的技术进步对能源消费和碳排放的影响,并证实了反弹效应的存在

[4]

。技术进步能否通过提高能

源效率来降低能源消费,这关系到能源的效力问题,因此研究技术进步如何影响能源消费有助于为我国经济社会可持续发展道路探索提供理论依据,可对制定和实施中国能源提供科学思路。

2　文献回顾

K hazzoom (1980)首次指出能源效率提高不一定

会导致能源需求下降,能源效率提高可能会导致能源服务的增加,从而使能源消费的实际减少与单位能源服务所消耗能源的减少并不是同比例变化[5]

。

Brookes (1978,2000)认为能源效率提高会导致经济增长,经济增长反过来使能源消费增加

[6]

,这就是著

名的K hazzoom 2Brookes 假说,即当真实的能源价格不变时,技术进步引起的能源效率提升会增加而不是减少能源消费。K hazzoom 和Brookes 研究的问题是能源经济学中的重要议题之一———反弹效应

(rebound effect ),即技术进步引起能源效率提升,但技术进步带来的收益会引起经济体中个体的行为反应,使得技术进步产生的潜在能源节约并不能全部兑现

[7]

。

在K hazzoom 之后许多学者对反弹效应的经济

机制进行了广泛讨论。G reening (2000)将反弹效应的经济机制分为四大类:直接效应(direct effects ),反映为替代效应和收入效应两方面;二次效应(secondary effects );广泛经济效应或市场出清效应(economy 2wide effects or market 2clearing price and

反弹效应在能源经济中有许多理论上的研究,但是分析和估计反弹效应实际大小的文献较少,经验研究中学者们识别出弱反弹效应(意味着能源效率措施并不和预期的一样有效)、强反弹效应(许多预期的能源节约并没有实现)和回火效应(表示技术效率等措施导致能源消费的增加)。经验分析多集中于居民或其它行业部门的研究,如交通等。

G reening,et al.(2000)对大量实证结果进行归纳后发现:反弹效应程度随实证分析所采用方法和数据的不同而变化,在消费部门(主要是生活耗能和交通运输耗能),其跨度从0%～50%不等。Binswanger (2001)通过服务的需求价格弹性推断出反弹效应小于25%[11],Bentzen(2004)采用时间序列数据估计了美国制造业部门的反弹效应为24%[12]。国内学者对能源环境方面的反弹效应研究较少。王青等(2006)对中国1990年～2002年环境压力的反弹效应做了研究[13]。周勇等(2007)首次采用中国1978年～2004年的宏观时间序列数据实证检验了中国能源消费的反弹效应,发现中国宏观经济层面上的反弹效应在30%～80%波动[14]。时间序列数据不能充分考虑地区之间差异,具有多重共线性等缺点,并且因数据不平稳而存在伪回归问题,而面板数据模型的单位根和协整检验在一定程度上可弥补上述缺点,并成为计量经济学界研究的热点。本文采用中国的省际面板数据分析中国技术进步对能源消费的反弹效应。

3　反弹效应估算方法

前面分析表明,国外的经验分析对反弹效应的估计多数不是直接观察到的,而是通过能源服务的需求价格弹性推断的,因此所估算的反弹效应是市场对技术进步引起的能源效率提升的反应。在中国,不同区域的能源价格难以获得,并且中国能源价

格经历了计划、双轨和市场等不同的阶段,现有的能源价格体系并不能够反映市场现实。由于中国能源价格的非市场性以及数据的不易获得,因此本文采用新古典经济增长理论,按照索洛余数的方法计算技术进步贡献率,进而估算由技术进步引起的能源消费的反弹效应。

学者通常用全要素生产率代表广义的技术进步。按照索洛余数的思想,技术进步贡献率可以通过估计生产函数的全要素生产率获得。本文使用C2D生产函数来估计地区技术进步贡献率,考虑如下三要素的新古典生产函数模型

　　Y

it

=A it f(K it,L it,E it)(1)

式中:Y

it是地区i时间t的实际G DP;K it是地区i时间t的资本存量;L

it

是地区i时间t的劳动投入;E

it 是地区i时间t的能源投入;A

it

表示希克斯中性的

技术进步,设定A

it

=A i e rt,则地区生产函数为:

　　Y

it

=A i e rt Kαit Lβit Eγit eεit(2)两边取对数得

ln Y it=ln A i+rt+αln K it+βln L it+γln E it+εit

(3)　　面板模型中参数α、β和γ分别表示为资本、劳动和能源的产出弹性,索洛将经济增长归因于资本积累、劳动力增加和技术进步,在考虑能源投入的三

要素生产函数中,设g

Y

、g

K

、g

L

和g

E

分别表示产出、资本、劳动和能源的增长率,根据索洛的思想,则:

　　g

Y

=αg K+βg L+γg E+g A(4)

式中:g

A

为索洛余数,代表广义技术进步,由于技术进步的测算是学术界的难题,根据索洛余数简单估计出技术进步贡献率

　　σ=

g A

g Y

=1-

αg

K

g Y

-

βg

L

g Y

-

γg

E

g Y

(5)　　技术进步促进能源效率的提高会减少获取同等能源服务(产出)所需要的能源投入,但是由技术进步引起的能源效率提高往往会伴随着经济增长,因此反弹效应(rebound effect)会抵消部分由技术进步引起的潜在能源消费减少。

设t-1年的能源强度(能源效率的倒数)为EI t-1=E t-1ΠY t-1,技术进步使得能源效率提高,则t

年的能源强度变为EI

t

　　M

t

=Y t(EI t-1-EI t)(6)

1031

第30卷第9期刘源远等:基于技术进步的中国能源消费反弹效应

　　根据σ可以计算出因技术进步带来的经济产

出,以及由此增加的能源消费

　　N t =σt (Y t -Y t -1)EI t (7)　　因此,t 年技术进步的反弹效应

　　R E t =N t M t =σt (Y t -Y t -1)EI t Y t (EI t -1-EI t )

(8)

　　反弹效应的大小可以反映技术进步带来的能源

效率的提升到底会增加还是减少能源消费,这会影响能源的效果。高的反弹效应意味着技术需要用高的能源价格来加强,否则技术上可实现的能源节约事实上不会实现。

4　面板数据实证分析及结果

411　数据来源与处理

1)http :ΠΠw w w.naturalres ources.csdb.cn Πindex.asp.

在三要素新古典生产函数的框架下,采用面板数据模型来估算技术进步对能源消费反弹效应的影响。考虑到统计数据的一致性和可获性,将重庆市并入四川省计算,、海南以及、和澳门不包括在研究范围之内。需要使用的数据包括中国1985年～2005年28个省市区的经济产出、资本存

量、劳动力投入和能源投入等,经济产出用各个地区的G DP 表示,劳动力投入用各个地区的就业人口数来衡量,能源投入用各个地区的能源消费量表示。这3个变量的原始数据来源于《新中国五十五年统计资料汇编》与《中国统计年鉴》,其中实际产出以1952年为基年的不变价格表示,1985年～1990年缺失的能源消费数据在中国科学院地理科学与资源研

究所的自然资源数据库1)

中获得,2000年～2005年的缺失数据在相应年份的《中国能源统计年鉴》中查找,1990年～1994年天津和湖南以及1991～1992年的能源消费数据采用三样条插值法得到。中国没有公布资本存量的统计数据,资本存量的估算也是经济学研究的重点问题,贺菊煌(1992),张军(2004)等

在此方面做出了重要贡献[15,16]

,引用张军估算的以1952年为基年的中国各个省市1985年～2005的资本存量数据。目前国内对生产函数的估计多是基于时间序列或截面数据进行的,用面板数据,尤其是从非平稳面板数据角度进行估计的尚不多见,王贵鹏(2007)采用中国省际的面板数据估计了中国的生产

函数[17]

,但是他只考虑了劳动和资本两个投入要素,本文加入能源这一重要的生产要素,在估计生产函数计算全要素生产率(广义技术进步)的基础上讨

论了由于技术进步引起的能源消费的反弹效应。

412　面板单位根检验

由于宏观数据的非平稳性,有必要在估计面板数据模型之前对面板数据进行单位根和协整检验。面板数据与普通单序列的单位根检验不完全相同,主要在于面板数据可分为同质面板假设检验和异质面板检验。由于中国各个地区经济发展不平衡,相应的投入要素禀赋也不相同,导致不同地区的生产方式也不尽相同,因此认为生产函数中各变量的面板数据属于异质面板单位根过程(individual unit root process ),本文采用IPS (Im ,Pesaran and Shin ,2003)检验方法,原假设是存在单位根,即满足原假设的面板数据是非平稳的。变量ln Y ,ln K ,ln L ,ln E 以及其一阶差分的检验结果见表1。

表1　面板单位根检验结果

T able 1　T est results of unit root for p anel d ata ln Y

ln K

ln L

ln E

d (ln Y )

d (ln K )

d (ln L )

d (ln E )

W 统计量121184131917-115913121906-61747333-31135333-71079333-41614333

伴随概率1100011000010561100001000010000100001000

　　注:①d (　)代表一阶差分;②333,33,3分别是在1%,5%和10%的显著水平上拒绝原假设;③伴随概率指接受原假设的概率。

从表1可以看出,除了变量ln L 的IPS 检验在

10%的显著水平上拒绝原假设外,其他变量在1%的显著水平上是非平稳序列。但是ln L 在5%和1%的显著水平上不能拒绝有单位根的原假设,并且IPS 检验表明所有变量的一阶差分是平稳的,因此可以认为,在1%的显著水平上,4个变量ln Y ,ln K ,ln L ,ln E 均满足一阶单整性。413　面板模型协整检验

如果面板数据存在协整关系,则可以估计模型的长期均衡关系。Pedroni (1999)提出了两类基于残差的检验,即组内检验(Panel v ,Panel rho ,Panel PP 和Panel ADF )和组间检验(G roup rho ,G roup PP 和G roup ADF ),并在动态多元面板回归条件下给出了7种基于残差的面板协整检验,原假设是没有协整关系,允许异质面板的存在。采用Pedrnoi (1999)的方法检验变量间的协整关系,根据Pedroni 的计算,统计量经过均值和标准差调整后渐进服从标准正态分布,因此可得到相关临界值,如果统计检验值小于临界值-1128,则在10%显著性水平下拒绝不存在协整关系的原假设,检验结果见表2。

2031资　源　科　学第30卷第9期

T able2　T est result of Pedroni p anel co2integration 方法统计量

Panel v(组内)-11970

Panel rho(组内)-51794

Panel PP(组内)-151955

Panel ADF(组内)-51372

G roup rho(组间)-41006

G roup PP(组间)-191227

G roup ADF(组间)-31754

　　由以上检验结果可知,7种检验均表明4变量间存在协整关系。所以经济产出、资本存量、劳动投入和能源投入之间存在长期的稳定关系,即它们的面板估计不存在伪回归问题。

414　计算结果

在验证了式(3)的生产函数中的变量存在协整关系后,采用固定效应模型进行面板估计,并采用截面加权的广义最小二乘回归来处理异方差问题,回归结果见表3。

　　根据表3估计出的结果和公式4、公式5,可以计算出各地区索洛余数及技术进步贡献率。按照东中西部三大地区的划分,东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东等10个省(市);中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8个省;西部地区包括四川(包括重庆)、贵州、云南、、陕西、甘肃、青海、宁夏、、广西、内蒙古等11个省(区)。全国及东中西三大地区各年的技术进步贡献率的计算结果见表4。

　　能源效率的提高会减少获取同等能源服务(产出)所需要的能源投入,但由技术进步引起的能源效率的提高往往会伴随着能源需求的增加,因此会抵消部分由技术进步引起的潜在能源消费减少,即所谓的反弹效应。根据公式6～公式8计算出各地区技术进步带来的潜在能源节约量和引起经济增长而增加的能源消费量,以及反弹效应,结果见表5。

　　表5中2003年～2005年全国范围内以及19年、1999年西部地区的能源减量为负,这是因为广义技术进步是采用索洛余数计算的全要素生产率衡量的,在这些年份广义的技术进步并没有起到节约能源的作用,这与周勇(2007)用全国宏观总量数据计算结果是一致的,他指出技术进步包括“硬”技术　　

表3　生产函数的固定效应模型估计

T able3　Estim ate of fixed effect model for production function 变量系数估计值t统计量

C11185333175

ln k013843322124

ln l01141333140

ln e010********

t010*********调整R201996

　　注:C为各地区固定效应参数值的平均值,由于篇幅各省的固定效应没有列出;33表示显著水平为5%。

表4　1986年～2005年技术进步贡献率

T able4　T echnological progress contribution rate during1986～2005

(%)年份全国东部中部西部

1986371603613710838199

198739147381963913040111

198840168401053917342108

1938142371163816739149

199038182371883815739195

199140141401873916040158

199242132182181147

199341167421114118141112

199440177401594017041100

199539192391463919840133

1990142391594111940163

199740113401054017439171

199839151391553915639143

199938151391573814237151

200039153391693916139131

200139146391883913439115

200239138401003911038198

200339117391923913538128

2004391253915239137381

200538188391213813239101

进步(也称狭义技术进步)和“软”技术进步,“硬”技术进步对提高能源效率毋庸置疑,而“软”技术进步因为涉及到产业结构调整,以及工业化过程中必须面对的重化工业阶段,有可能在某些年份表现为提高了能源强度。

3031

第30卷第9期刘源远等:基于技术进步的中国能源消费反弹效应表5　技术进步引起的减量、增量以及反弹效应

T able5　R eduction,increase and rebound effect caused by technological progress

年份

减量(万吨标准煤)增量(万吨标准煤)反弹(%)

全国东部中部西部全国东部中部西部全国东部中部西部

198616201417831053361455001911836130814857812736815511313211315917118773158 198722201621260144734132225186319110416191341041133530136143170128147141181234182 1988383314420481207871839971413614176184214710201947511349413019612915975133 1912391823761841032100-169102139416056613548318534414011214815012946188-203176 1990221310399113294217827819217561797381995271290154791387415555193175187

19913518719411478581127651283058169175214271217959314885180901268310677155 1992887014149581712768118114315152681742876183160918078211159140581025811568140 19939037109424413466153132519258841763260102172010690416765112761804916268123 199459041513350156153219010211055634139299313117051259351839514313411112491165 19955581118400017712561863231555310128270413917251298801609511567160137127272117

19961105610954121014369199127411053041542493113121713747198461084313272100 1997111821045957100467010955419981191245214916521538761441554111735139158101 19981170512761401283609117195518243401872212124132014280812137108361033615841132 19993926173461982912171-33321924196174213619590412211551571061884911631104-34167 2000736513427361062879184174914447271342406113051991014146118871974513557199

200153351702414187207210284818150311692472186139213111661519413010214067120137143 20025051105258019618601176091935992117296719616711901352130118163114199188221171 2003-4335188-1355180-1283122-16961877577169380811919831881785162-174177-280188-154160-105123 2004-6703133-2567154-2576114-1559166101441474719526811542715115-151134-184192-104109-174109 2005-21148196-15243120-3788127-211714912268133692212926111022735103-58101-45141-68192-129116平均反弹效应1986～2005(%)1986～19(%)1986～1999(%)1990～1999(%)1990～2005(%)全国53168115195841337116838111

东部45127120158791386219026145

中部501331221548018411632128

西部5819629151831619910562145

　　注:全国数据是根据28个地区的数据计算的,个别年份可能与用全国总量数据计算不一致。

　　从技术进步引起的能源减量的地区比较可以看出,1990年以后,技术进步给东部地区带来的能源节约最大,其次是中部,最小的是西部。增量也有类似的规律,这与不同地区的区域经济总量和技术进步大小相关,可见区域经济发展的不平衡会影响技术进步对能源节约的作用。减量和增量反映的是能源消费绝对量的变化,反弹效应则反映了技术进步对能源节约的相对贡献程度,反弹效应估计结果表明:从全国总体上看,1986年～2005年中国总体的平均反弹效应为53168%。但是部分年份如1986年、1987年、19年、1999年和2002年的反弹效应大于100%,即技术进步非但没有引起实际能源消费的降低而且使能源消费增加,其余年份反弹效应均小于100%。无论是从全国整体,还是东中西各个地区的角度,从历年反弹效应的变化看不出稳定的规律,但从平均反弹效应的结果可以看出:全国总体的反弹效应变化趋势是下降的。

5　结论

在新古典三要素生产函数的框架下,采用1985年～2005年的非平稳省际面板数据,按照索洛余值的方法计算C-D生产函数中技术进步贡献率,进而估算了考察期间中国不同地区由技术进步引起的

4031资　源　科　学第30卷第9期能源消费的反弹效应。实证结果表明:

(1)中国能源消费的反弹效应存在下降趋势。可见技术进步虽然存在能源消费的反弹效应,但因规模效应而引起的能源消费增加的作用在减弱,技术进步使得高效节能技术的推广应用以及用新的可再生能源替代可耗竭能源成为可能,这说明在中国提升能源利用的技术水平将逐渐成为能源有效利用和节约的重要手段。目前,节能关键技术开发和成熟技术的推广应用是提高能源效率和节约能源的两条基本路径。

(2)1986年～2005年中国总体的平均反弹效应为53168%。这说明技术进步在中国促进经济增长的同时还在节约能源方面也发挥了一定作用,但是单纯提升能源效率的能源并没有像预期的那样有效。因此,不能仅将技术进步作为提高能源效率的唯一手段来实现节能或解决能源约束问题,配合适当的能源管制手段是必要的。由于市场失灵的存在,可以依靠增加能源税或者相关措施,规范能源价格,从而影响能源的需求。

(3)西部地区的反弹效应最大,其次是中部,最小的是东部,而技术进步带来的能源消费的减量效应则相反,即东部地区从技术进步中获取的收益最多。区域经济总量和技术进步的大小影响着特定地区从技术进步中获取的节能实效,所以要使不同区域的经济增长和能源消耗之间的矛盾得到缓解,促进中国区域经济和技术进步的均衡协调发展的对策设计就显得尤为迫切。

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第30卷第9期刘源远等:基于技术进步的中国能源消费反弹效应

R ebound E ffect of E nergy Consumption due to T echnological Progress :

Empirical Analysis based on Provincial P anel Data in China

LIU Y uan 2yuan ,LIU Feng 2chao

(Department o f E conomics ,Dalian Univer sity o f Technology ,Dalian 116024,China )

Abstract :The rebound effect is an im portant topic in energy economics ,and the size of the rebound effect of energy consum ption shifts due to technology progress directly affects the effectiveness of energy policies.The rebound effect is linked to the K hazzoom 2Brookes Hypothesis ,and it refers to the way that technological progress can im prove energy efficiency ,even as the benefits from technological progress induce certain economic behaviors in individuals which counteract the potential energy savings caused by the technological progress.Therefore ,gains in energy efficiency will reduce the energy input for production of one unit of energy service or economic output ,but energy demand always increases along with energy efficiency im provements ,offsetting a portion of the energy reduction and causing a rebound effect.We present a framew ork incorporating three input factors of neoclassical product functions.Nonstationary provincial panel data from 1985～2005are utilized to test the unit root and co 2integration relationship in China ,and technological progress contribution rates in regions of China during the study period are determined using the S olow remainder approach.The rebound effects of technological progress on regional energy consum ption are determined according to estimated total factor productivity.

The experimental results show that the size of rebound effect is declining ,although it fluctuates during the research period for the whole country and particular regions ,indicating that im proving the technological level of energy consum ption is gradually becoming an im portant tool to effectively utilize and reserve energy.The average rebound effect size in China during 1986～2005is 53.68%from the macro perspective ,which shows that technological progress is not only im proving economic growth ,but als o facilitating the reduction of energy consum ption.Therefore ,a s ole em phasis on advanced technology to im prove energy utilization efficiency cannot help to achieve the g oal of reducing energy consum ption or thoroughly s olve the problem of energy constraints ,and it is necessary to en force appropriate g overnmental regulations in the energy field.Due to market failures ,energy prices should be regulated by collecting energy tax or through other relevant policies to in fluence energy demand.The average rebound effect of energy consum ption due to technological progress is 53.68%,45.27%,50.33%and 58.96%for the whole country ,the eastern region ,the central region and the western region respectively during 1986～2005.S o the rebound effect is largest in the west and smallest in the east ,and the rule of reduction effect is in contrast to the rebound effect ,which indicates that the eastern regions have gained the m ost from technological progress in respect to energy consum ption.In order to thoroughly s olve the problem of energy constraint ,attention must be focused on the question of balanced and coordinated development between regional economies and technological progress in different areas.

K ey w ords :T echnological progress ;Energy consum ption ;Rebound effect ;Nonstationary panel data

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源　科　学第30卷第9期

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