基于IPAT理论的中国能源消耗与反弹效应

邵庆龙

(西班牙巴塞罗那自治大学 环境科学与技术研究所，巴塞罗那 08193)

1 模型与数据

1.1 模型设定

20世纪80年代，西方学者Ehrlich和Holdren等人提出IPAT理论，用于考察环境压力的影响因素。在I=PAT公式中，I代表环境压力，P代表人口规模，A代表财富，T代表技术水平。针对以上释义，以能源消耗代表环境压力（I），年末人口总数代表人口规模（P），国民生产总值代表财富（A），能源强度代表技术水平（T），利用时间序列普通最小二乘法（OLS）进行回归分析，以探讨它们之间的相关关系。但是当存在异方差时，普通最小二乘估计法会给误差方差大的观测值以较大的权重，给误差方差小的观测值以较小的权重，导致回归结果中方差大的那部分数据得到很好的拟合，这样普通最小二乘估计法不再有效，无法证明回归系数与真实值的关系。因此采用GARCH（1,1）模型，它可以有效解决因异方差存在而导致的估计误差问题。基于此，针对IPAT模型的不同因素设定出以下三个模型：

模型1是用年末总人口（P）代表人口P，国内生产总值（GDP）代表财富A，能源强度（EI）代表技术进步（T），来探讨三者与能源消耗（EC）之间的关系，方程如下所示：

EC=β0+β1P+β2GDP+β3EI+u

模型2用城镇人口（CP）和农村人口（RP）代替了年末总人口（P），考察两者对于能源使用的相对影响，方程如下所示：

EC=β0+β1CP+β2RP+β3GDP+β4EI+u

模型3根据国内生产总值支出法，将GDP分解为总投资消费（包括政府消费、居民消费以及投资形成，用CI表示），进口（IM）和出口（EX），以便于进一步考察国内投资消费和国际贸易对能源使用的影响，方程如下所示：

EC=β0+β1P+β2CI+β3IM+β4EM+β5EI+u

1.2 数据来源

本文选取中国1991～2011年的数据作为研究样本，其中能源消耗、能源强度、总人口、国内生产总值、进口额和出口额等数据来自《中国能源统计年鉴2012》和《中国能源统计年鉴1997～1999》。乡村人口、城镇人口、总投资消费等数据来自国家统计局官方网站。另外，能源强度全部按照1990年可比价格进行了换算，能源使用量则全部按照发电煤耗法进行计算。

2 实证研究

2.1 描述性分析

表1是中国1991～2011年间的能源消耗、能源强度、国内生产总值与总人口的数据。可以发现，能源消耗量、国内生产总值和总人口分别以年均6.25%、10.41%和0.77%的速度在上升，能源强度则以年均3.84%的速度下降，它们在整体上表现了中国社会、经济和环境的宏观状况。

图1是1991～2011年间中国能源消耗和能源强度变化的趋势图，通过对比可以清楚的看出在能源强度持续降低的同时，能源消耗也在快速增加。在此期间，能源强度下降了2.23倍，能源消耗增加了3.35倍，说明技术进步虽然降低了能源强度，却没能减少能源的使用量，反而导致了进一步的增加，说明在一定程度上存在着“反弹效应”。中国能源消耗与能源强度的具体相关程度可通过下一节的回归分析得到体现。

2.2 回归分析

这部分考察哪些因素影响了中国能源消耗的增加，以及这些因素的影响程度，表2是相关回归分析结果。模型1考察了能源消耗与总人口、GDP和能源强度之间的关系，回归结果表明三者都与能耗增加呈显著的正相关关系。其中，人口是最主要的推动因素，单位人口的变动会使得能耗同向变动13.77665个单位；能源强度的回归系数为0.6653118，反映了图1中能源消耗与能源强度的走势关系，即能耗量随着强度的下降而上升；GDP的相关系数最低，它对能耗量的影响程度仅为能源强度对能耗量影响程度的1/18。模型2对模型1进一步分解，将人口因素划分为城镇人口和乡村人口两部分，结果显示两者都对能源消耗呈现出显著正相关关系，且乡村人口的相关系数要略高，说明乡村地区的人口变动对总体能源的使用产生了更大的影响。类似的，能源强度对能耗的影响仍为GDP对能耗影响的18倍左右。模型3对模型1中的GDP按照支出法进行了分解，划分为总投资消费（CI）、进口（IM）和出口（EM）三个部分。回归结果表明，总投资消费相关系数最低，这部分总体上对能源使用量影响不大。值得关注的是，进口和出口对能耗产生了截然相反的显著影响：进口的相关系数为负，说明产品和服务的输入可以减少本国能源的使用，在一定程度上输出了环境负荷；出口的相关系数为正，说明产品和服务的输出增加了本国能源的耗费，在一定程度上输入了环境负荷。相较而言，出口因素的相关系数绝对值更高，对能耗的影响程度更大，中国面临着更为急迫的环境输入压力。总体来看，人口与能源强度同能源消耗保持着显著的正相关关系，人口及相关分解因素影响程度最大，能源强度次之，GDP及其分解因素的影响程度最低。

表2 回归分析结果

3 结论与建议

基于前文的分析，得出如下几点结论：

(1)人口增长是中国目前能源消耗的最主要动因，农村人口相对城镇人口具有更显著的影响。在相关人口政策实施以及生育观念改变的情况下，中国人口年均增长速度只有0.77%，但由于基数很大，导致在1991～2011年间中国人口净增长1.892亿人，再加上居民平均生活水平的显著提升，导致了能源需求的大幅增加。相对于城镇人口来说，农村人口与能耗的相关性更强，这一方面是因为乡村人口多于城镇人口的状况一直持续到2010年，乡村对能源消耗的影响也更大；另一方面，快速的城镇化进程增加了乡村居民的通勤距离和频率，导致能耗的增加。

(2)技术进步没有降低能源使用量，存在着明显的反弹效应。中国在过去20余年的技术进步与能源强度的降低得益于政府的一系列政策与规划。“十一五”规划中实现了2010年单位GDP能耗在2005年的基础上下降了19.1%；在“十二五”规划中又提出了到2015年碳强度进一步降低16%的目标；2009年哥本哈根气候大会上，中国政府也向国际上承诺2020年碳强度比2005年下降40%-45%。这些政策和目标有效地促进了技术进步和制度创新，提高了能源使用效率并降低了能源强度，但与此同时生产成本和产品价格也在下降，反而刺激了能源需求并导致了能耗的增加，产生了反弹效应。

(3)经济增长引起了能源的使用，但是影响远小于人口增长与技术进步。一方面，这打破了能源消耗增加与环境破坏主要是由经济增长引起的观点；另一方面，GDP虽然以年均10.41%的速度快速增长，但是技术水平和管理制度得到了很大发展，经济结构也进一步优化，在“五年规划”及其他相关能源与环境政策中强制性地淘汰了落后产业，在总体上降低了单位经济产值所需的能源，这样对总能耗的影响也就降低了。

(4)出口对能源消耗的影响超过了政府消费、居民消费和投资形成，进口有利于缓解环境负荷。中国是世界上最大的货物贸易国，贸易依存度接近50%，国际贸易对中国能源使用量产生显著影响。

中国存在显著的反弹效应，单纯的技术进步并不能有效地降低能源的使用，甚至有可能进一步刺激能耗的增加。根据I=PAT公式，在保持经济持续增长的前提下，单纯的技术进步并不能保证能源使用量的下降，除非人口负增长；在保持人口继续增加的情况下，单纯的技术进步也不能保证能源使用量的下降，除非经济负增长。目前，中国的人口增加的状况在短期内仍将持续下去，GDP也必须保持一定的增长速度，只有技术进步增长到一定程度，才能抵消其他因素给资源和环境带来的负面影响。然而，反弹效应的存在阻碍了技术进步发挥其效应的程度，所以需要技术进步的相关配套措施，以降低反弹效应带来的负面影响，例如优化国际贸易结构，降低原材料和初级加工产品的出口，增加服务业和其他环境友好产业的比例；积极倡导节能减排，树立低碳生活的理念，以便于在消费者层面抑制对能源的过度需求，这也是有效降低人口增长带来负面效应的有效手段。

[1]Robert U,Ayres,Jeroen C J.Mvan Den Bergh.A Theory of Economic Growth With Material/Energy Resources and Dematerialization:Interaction of Three Growth Mechanisms[J].Ecological Economics,2005,(55).

[2]Heinz-Schandl,Graham M.Turner.The Dematerialization Potential of The Australian Economy[J].Journal of Industrial Ecology,2009,(13).

[3]Petri-Tapio.Towards A Theory of Decoupling:Degrees of Decoupling in The EU And The Case of Road Traffic In Finland Between 1970 and 2001[J].Transport Policy,2005,(12).

[4]Luciano-Charlita F,Shinji K.Decomposing The Decoupling of CO2 Emissions and Economic Growth in Brazil[J].Ecological Economics,2011,(70).

[5]Caneghem J,Block C,Hooste H,Decasteele C.Eco-Efficiency Trends of The Flemish Industry:Decoupling of Environmental Impact From Economic Growth[J].Journal of Cleaner Production,2010,(18).

[6]黄纯灿，胡日东.技术进步、能源效率及反弹效应——基于索洛中性技术进步的再检验[J].宏观经济研究，2013,（4）.

[7]刘源远，刘凤朝.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[J].资源科学，2008,（30）.

[8]魏艳旭，孙根年，李静.基于技术进步的中国能源消耗与经济增长：前后两个30年的比较[J].资源科学，2011,（7）.