“干中学”内生增长理论视角下能源回弹效应分析

龚新蜀 王世英 胡志高

摘要：以能源效率内生、规模报酬递增和要素产出弹性可变为条件构建“干中学”内生增长理论模型，对能源回弹效应进行了理论解释。通过引入包含资本、劳动力和能源消费的三要素柯布-道格拉斯生产函数，对西部省份1978～2014年能源回弹效应进行经验测算。结果发现：西部各省的经济发展对投资和能源的依赖性较强；西部各省能源回弹效应处于部分回弹区间；能源回弹效应的大小因时段和地域的不同也存在一定的差异；政策的实施对能源回弹效应的大小能够产生较大的影响。

关键词：“干中学”；能源回弹效应；技术进步；产出弹性；西部地区

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.04.19

中图分类号：F206；F127 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2017）04-0085-05

Abstract： This paper theoretically explained the energy rebound effect based on setting up endogenous growth theory of ‘learning by doing by theory of energy efficiency of endogenous， increasing scale reward and elements of the output elasticity variable. Through bringing the energy consumption to the CD production function， it estimated the energy rebound effect of the Western provinces from 1978 to 2014. Results showed that， firstly， western provinces dependent more on investment and energy. Secondly， the effect of energy rebound was different from region and period. Finally， policy had an impact on the scale of the rebound effect.

Key words：‘learning by doing； energy rebound effect； technological advances； output elasticity； the Western region

1 问题的引入

能源回弹效应滥觞于“杰文斯悖论”，最早提出了能源效率的提升会加大而非减少对能源的需求[1]。但这一观点在当时却受到了广泛的质疑。100多年后，Brooks和Khazzoom发现能源效率的提高会加快能源的消费速度后[2，3]。Saunders在此基础上提出了KB假说，并利用柯布-道格拉斯生产函数和固定替代弹性生产函数证实了能源回弹效应的存在[4]。此后，Binswanger又提出了能源回弹效应的不同算法[5]，使得回弹效应的测算在汽车运输[6～8]、家庭取暖[9]及家电和照明等[10，11]方面被广泛应用。虽然所采用的样本数据、研究方法及模型设定存在差异，但都得出能源回弹效应的普遍存在性。国内对能源回弹效应的研究起步较晚，最早涉及能源回弹效应实证分析的是周勇和林源源，利用岭回归方法测算了我国整体能源回弹效应[2]。此后，相关经验研究涉及到了全国整体[13～16]、各省市重要区域[17～19]、重点工业部门[20]等，测算方法也逐步引入LMDI和OLS、联立方程、CGE模型、状态空间模型等[21]。

当前我国西部地区经济发展高度依赖能源，环境污染严重，多数学者普遍提出应通过技术来消除上述问题。然而，对技术进步带来的负面效应，即能源回弹效应却鲜有关注。因此，本文在“干中学”内生增长理论视角下构建包含能源消费的柯布-道格拉斯生产函数模型，以反映不同条件下西部地区的能源回弹效应。

2 理论分析

“干中学”思想源自于阿罗。他认为生产与服务的经验能够转化为知识，带来生产效率的提高和资本规模报酬的不变或递增[22]。罗默在阿罗的基础上发现了“干中学”效应源于知识的正外部性[23]。将“干中学”思想延伸应用到能源领域：能源的使用在促进地区经济增长的过程中能获得提高能源效率的经验和改进能源效率的知识，从而推动能源产出效率的提高和规模报酬的递增。基于此，构建“干中学”理论模型的能源回弹效应评价体系。

首先，参考Sanuders[24]和邵帅等[15]的研究，对所构建的模型做出假设：（1）采用包含资本（K）、劳动力（L）和能源（E）三要素在内的新古典生产函数；（2）资本（K）在长期可自由变动且其均衡价格稳定；（3）科技水平的提高主要表现在能源效率（τ）的增加；（4）产品和市场要素均为完全竞争市场且市场出清；（5）能源使用效率（τ）是内生变量，取决于能源消费量；（6）劳动力（L）是内生变量，且均衡价格稳定Saunders H D对能源回弹效应做出了重要贡献，将能源回弹效应定义为R=1+η，并分为五种情况：超级节能、零回弹、部分回弹、完全回弹和逆反效应。邵帅等沿袭了Saunders H D的假设并作出改进，提出能源效率水平和劳动供给内生的假设。。

模型中能源效率与能源消费的关系设定为：

3.2 变量选取与数据说明

针对所确定的回归模型，选取西部省份数据相对完整的时间段1978～2014年作为样本区间。数据选取如下：

地区生产总值采用衡量地区经济增长的GDP数值，并以1978年为基期进行可比价格换算。资本存量采用单豪杰对中国资本存量的估算方法[25]，对西部各省历年的资本存量进行计算。劳动力采用各省历年年末就业人数衡量。能源消费总量采用以万吨标准煤为单位计算的西部各省历年能源消费总量。以上数据均来自于各省统计年鉴、中国经济与社会发展数据库等，包含广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆在内的9个省1978～2014年的面板数据由于西藏地区样本数据缺失，样本未涵盖該地区；1996年，重庆被设立为直辖市，为了便于计算，把重庆和四川合并在一起进行处理。。

3.3 面板数据检验

为确保估计结果的有效性，避免出现“伪回归”和估计错误，需要对面板数据序列进行平稳性检验，即单位根检验。本文采用LLC检验、Breitung检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验五种检验方法对面板序列数据及其一阶差分进行单位根检验，结果如表1所示。

检验结果表明：在对原序列及其一阶差分序列进行单位根检验时，原面板数据序列是非平稳的，一阶差分序列在5%的显著性水平下均通过了平稳性检验。因此，面板数据序列LNY、LNK、LNL和LNE都是一阶单整的，满足进行协整检验条件。

协整检验是考察变量间是否存在长期均衡关系的方法。选用适于多变量间协整关系的Johansen Fisher检验对面板数据进行协整检验，结果见表2。

表2结果显示，基于Johansen检验的Fisher协整检验拒绝了不存在协整关系的原假设，面板序列间存在长期均衡关系。

3.4 面板数据的参数估计

在进行模型的参数估计前，需对模型进行选择，在此采用Hausman检验确定影响形式。

由表3可知，Hausman检验P值为0，所以拒绝原假设，即模型的设定应为固定效应模型，因此选用虚拟变量最小二乘法对西部各省份1978～2014年的面板数据进行参数估计。估计结果如表4所示。

参数估计结果显示，R2=0.9024，模型拟合度较好，各参数P值均通过5%显著性水平检验。资本存量、劳动力和能源消费的弹性分别为0.7604、0.1216、0.2147，表明实际投入分别增加1%时，将会带来相应实际产出增加0.7604%、0.1216%、0.2174%。劳动力投入弹性小于资本存量和能源消费的产出弹性，说明西部地区经济发展主要依靠投资拉动。西部省份大部分属于资源丰富地区，依靠能源资源带动当地经济发展也是能源消费的产出弹性大于劳动力投入产出弹性的原因之一。此外，资本存量、劳动力投入和能源消费的弹性系数估计值满足α+β+θ>1，符合本文中关于规模报酬递增的理论假设。

3.5 经验测算与效应分析

根据参数估计结果和长期能源回弹效应的计算式（5），测算西部各省份历年能源回弹效应，见表5（由于1978～1984年部分省份数据有缺失，因此结果略去）。测算结果显示：第一，1978～2014年西部各省份能源回弹效应总体表现为部分回弹，但不同区域不同年份间仍存在较大差异。大部分省份个别年份出现了回弹效应值大于1的情况（逆反效应），其他年份各省能源回弹效应大部分在70%～90%左右波动，表现为部分回弹。这说明西部地区各省份能源效率的提高虽然降低了能源消费，但所带来的节能效果并未完全实现，还有较大提升空间。第二，1978～1999年，西部各省份能源回弹效应均值在90%左右波动；2000～2014年，西部各省份能源回弹效应均值在80%左右波动。由此可知，西部大开发政策实施后，西部各省份能源回弹效应均有不同程度降低。第三，1978～2014年西部地区能源回弹效应均值为88.02%，大于全国能源回弹效应（冯烽等（2012）的估算值62.84%；邵帅等（2013）的估算值79.61%；张江山等（2014）的估算值85.89%），表明西部地区能源回弹效应作用较强，尚有较大节能空间。

4 结论与讨论

在能源效率内生、规模报酬递增以及要素产出弹性可变的条件下，通过引入包含资本、劳动力和能源消费的三要素柯布-道格拉斯生产函数对能源回弹效应进行理论解释，并对西部地区各省份1978～2014年能源回弹效应进行经验测算，结论如下：

（1）总体而言，西部各省能源回弹效应处于部分回弹区间。除个别年份外，1978～2014年西部各省份的能源回弹效应值在70%～90%上下浮动，表现为部分回弹，能源效率提高所带来的节能效果很大一部分并没有实现，尚有较大的节能空间。

（2）时段和地域的不同，能源回弹效应的大小也存在一定的差异。从时间上看，改革开放以来，西部各省能源回弹效应在波动中降低；从空间上看，则表现为能源回弹效应的大小关系为：四川>宁夏>甘肃>云南>青海>贵州>广西>新疆>陕西。

（3）政策的实施对能源回弹效应的大小能够产生较大的影响。西部大开发政策实施前后，西部各省份的能源回弹效应值表现出显著的差异，各省份的能源回弹效应均值由90%左右下降到80%左右，初步证实了政策的实施对能源回弹的程度具有一定的作用。

（4）西部各省的资本产出弹性大于能源产出弹性大于劳动产出弹性。1978～2014年西部各省份的面板数据的参数估计表明，资本存量、劳动力投入和能源消费的产出弹性系数分别是0.7604、0.1216和0.2147，说明西部各省份的经济发展除了依靠投资拉动外，对能源的依赖性也较强。

以上结论表明：西部地区能源回弹效应普遍偏高，且西部经济增长对能源的依赖较强，因此，降低西部地区能源回弹效应是其经济发展的长久之计。从理论上看，能源回弹效应居高不下主要有三方面原因：第一，替代效应。由于能源效率提高，使生产等量产出的能源消费降低，能源服务生产的单位有效价格相对降低。同时可以利用更多因效率提高而变得相对廉价的能源对其他生产要素进行替代，使能源消费量将不断增加。第二，产出效应。能源产出效率提高意味着生产的成本预算被放松，此时西部各省份有能力生产更多产品使地区的产出水平提高，进而引起包括能源在内的生产要素投入增加。第三，最大利润效应。在完全竞争市场条件下，能源效率提高所带来的成本减少使生产者利润水平提高，从而吸引更多生产者进入该行业，产品供给增加导致包括能源在内的生产要素投入增加。

综上所述，降低西部地区能源回弹效应，也应从以上方面着手。首先，在推进节能技术研发与应用中要注意涉及领域的均衡与全面，从而减小替代效应的产生。其次，加大对技术创新的保护，对专利和私有技术产权提供完善的法律保障，对使用新能源技术的产品收取专利使用费，从而使得产品价格不会由于节能技术的应用而大幅降低，导致较强的产出效应。最后，健全信息公开體系，完善市场机制，从而实现产品供给的需求导向，在长期中减小产出效应和最大利润效应。

参考文献：

[1]Jevons W S. The Coal Question： Can Britain Survive？[M]. London： Republished by Macmillan， 1865.

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

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

[4]Saunders H. A View from the Mareo-side： Rebound， Backfire and Khazzoom-Brookes[J].Energy Policy，2000， 28：6-7.

[5]Binswanger M. Technological Progress and Sustainable Development： What about the Rebound Effect？[J]. Ecological Economics， 2001， 36（1）：119-132.

[6]Frondel M， J Peters， C Vance. Identifying the Rebound： Evidence from a German Household Panel[J]. Energy Journal， 2008， 29（4）：154-163.

[7]Matos J F， Sliva J F. The Rebound Effect on Road Freight Transport： Empirical Evidence from Portugal[J]. Energy Policy， 2011， 39（5）：2833-2841.

[8]Greene D L. Rebound 2007： Analysis of US Light-duty Vehicle Statistics[J]. Energy Policy， 2012， 41（1）：14-28.

[9]Madlener R， Hauertmann M. Rebound Effects in German Residential Heating： Do Ownership and Income Matter？[R].FCN Working Paper， Institute for Energy Consumer Needs and Behavior， 2011.

[10]Jin S H. The Effectiveness of Energy Efficiency Improvement in a Developing Country： Rebound Effect of Residential Electricity Use in South Korea[J]. Energy Policy， 2007， 35：5622-5629.

[11]Gonzalez F J. Empirical Evidence of Direct Rebound Effect in Catalonia[J]. Energy Policy， 2010， 38（5）：2309-2314.

[12]周勇，林源源.技术进步对能源消费回报效应的估算[J]. 经济学家， 2007（2）： 45-52.

[13]王群伟，周德群.能源回弹效应测算的改进模型及其实证研究[J]. 管理学报，2008（9）： 688-691.

[14]查冬蘭，周德群.基于CGE模型的中国能源效率回弹效应研究[J]. 数量经济技术经济研究，2010（12）：39-53，66.

[15]邵帅，杨莉莉，黄涛.能源回弹效应的理论模型与中国经验[J]. 经济研究， 2013（2）： 96-109.

[16]胡秋阳.回弹效应与能源效率政策的重点产业选择[J]. 经济研究，2014（2）： 128-140.

[17]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（9）： 1300-1306.

[18]冯烽，叶阿忠.技术溢出视角下技术进步对能源消费的回弹效应研究——基于空间面板数据模型[J].财经研究，2012（9）： 123-133.

[19]张江山，张旭昆.技术进步、能源效率与回弹效应——来自中国省际面板数据的经验测算[J].山西财经大学学报，2014（11）： 50-59.

[20]国涓，郭崇慧，凌煜.中国工业部门能源反弹效应研究[J]. 数量经济技术经济研究，2010（11）：114-126.

[21]杨莉莉，邵帅.能源回弹效应的理论演进与经验证据：一个文献述评[J].财经研究，2015， 41（8）：19-38.

[22]Arrow K J. The Economic Implications of Learning by Doing [J].The Review of Economic Studies， 1962（3）：155-173.

[23]Romer P M. Increasing Returns and Long-run Growth [J]. Journal of Political Economy， 1986， 94（5）：1002-1037.

[24]Saunders H D. Fuel Conserving （and Using） Production Functions [J]. Energy Economics， 2008， 30（5）：2184-2235.

[25]单豪杰.中国资本存量K的再估算：1952～2006年[J].数量经济技术经济研究，2008（10）： 17-31.

（责任编辑：李 镜）