中国工业部门能源反弹效应研究

　　【摘要】本文以超越对数成本函数为基础,通过在能源要素份额方程中增加能源价格的非对称影响约束,将MES模型与能源价格非对称影响结合起来,建立了测算能源消费反弹效应的理论分析框架,并运用该框架和中国工业部门的能源、经济时间序列数据,测算了中国工业部门能源消费的反弹效应。实证研究发现,中国工业部门的反弹效应为39.48%,虽然高于发达国家的水平,但是工业部门能源效率的提高整体呈现出能源节约的特征。

　　关键词：反弹效应，替代效应，价格分解，能源

　　一、问题的提出

　　反弹效应(ReboundEffect)是能源经济学中的一个重要命题,反弹效应的大小可以作为检验技术进步与其他能效调控手段配合效果的指标,对其进行研究具有十分重要的意义。

　　在过去几十年中,对反弹效应的性质及其重要性,研究的主要问题是关于能源效率的提高能否使能源需求真正地下降。在能源经济文献中,最先涉及反弹效应研究的是Khazzoom(1980)。他首次指出能源效率提高不一定会导致能源需求下降,而且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。

　　Brookes(1992、2000)认为能源效率提高会导致经济增长,经济增长反过来会使能源消费增加,这就是著名的Khazzoom-Brookes假说。在Khazzoom之后许多学者对反弹效应的经济机制进行了广泛讨论。Greening等(2000)在对一些实证研究进行对比、归纳分析之后得出以下结论:反弹效应大小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。Saunders和Khazzoom(1992)、Saunders(2000)指出,Khazzoom研究的是单个能源服务的情形,忽略了多种能源服务之间替代的可能性。他根据新古典经济增长理论中的C-D(柯布-道格拉斯)和CES(不变替代效应)生产函数,来验证多种能源服务存在时的Khazzoom-Brookes假说,发现当能源容易替代其他生产要素时,反弹效应会提高。Saunders还认为能源效率的提高不仅减少能源的有效成本,更多的是加快了经济增长速度,其他要素(资本和劳动)的效率增加也会增加能源消费。Berkhout等(2000)对荷兰的分析结果是历年反弹效应的跨度为0～30%不等,他们认为,技术进步确实减少了能源消费,但是,节约的部分在一定程度上被由于价格下降等原因增加对能源服务的需求而抵消了。Birol和Keppler(2000)的研究提出,技术进步无疑是降低能源强度、提高能源效率的有效手段,但因为同时也刺激了经济的增长而产生反弹效应,因此,充分利用价格手段调节能源与其他要素的替代性,促使消费者更多地选择其他要素而非能源,才能真正实现能源的节约。Bentzen(2004)采用时间序列数据估计了美国制造业部门能源消费的反弹效应,他认为,反弹效应与要素价格弹性及替代弹性联系密切。他用超越对数成本函数估计出美国制造业能源的反弹效应大约为24%。Runar等(2007)讨论了外生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。

　　目前,关于反弹效应的研究,国外的研究理论多于实证、定性分析多于定量估计,且多数实证研究主要集中在生活部门和交通运输部门。虽然国外学者从20世纪80年代就已经关注并开始研究能源消费的反弹效应问题,但国内学者对能源环境方面的反弹效应研究起步较晚且研究较少。王青、顾晓薇、郑友毅(2006)对中国1990～2002年环境压力的反弹效应做了研究。周勇、林源源(2007)首次采用中国1978～2004年的宏观时间序列数据,实证检验了基于技术进步的中国能源消费的反弹效应,发现从技术进步的角度来考虑,在中国宏观经济层面上能源消费的反弹效应在30%～80%之间波动。刘源远、刘凤朝(2008)认为,时间序列数据不能充分考虑地区之间的差异,具有多重共线性等缺点,于是采用中国省际面板数据估算了基于技术进步的中国能源消费的反弹效应的大小。他们指出,中国能源消费的反弹效应存在下降趋势,1986～2005年中国总体的平均反弹效应为53.68%,西部地区的反弹效应最大,其次是中部,东部最小。

　　上述研究对反弹效应内涵的诠释,主要强调了技术进步对经济增长的影响所带来的能源消费增加,忽略了能源效率提高后,能源实际使用成本下降所引发的效应。因此,这些研究主要是从宏观经济的视角研究技术进步所引起的反弹效应,对于我国能源消费主体工业部门的研究尚未见到。虽然有学者研究了我国工业部门能源消费的外部替代效应,但是缺乏对效率提高后节能实效的具体检验与测度。

　　因此,针对现有研究中的不足,有必要完整地诠释反弹效应的内涵,并以此建立测算反弹效应的理论分析框架。本文根据反弹效应概念的内涵,综合运用新古典生产函数、超越对数成本函数、能源价格分解模型以及经济计量方法,以Morishima替代弹性(MES,MorishimaElasticitySubstitution)模型为基础,建立较为完整的测算反弹效应的理论分析框架,并以此研究我国工业部门的反弹效应,为制定更加合理的节能政策及我国能源价格改革提供科学的依据。

　　二、反弹效应研究的数理分析框架

　　1.替代弹性与要素替代效应的数理分析模型

　　在一些文献中,常常运用超越对数成本函数研究要素需求价格弹性和替代弹性问题。

　　考虑三要素生产函数:Q=Q(K,L,E)(1)其中,Q为产出,K为资本投入量,L为劳动投入量,E为能源投入量。如果要素价格和产出水平是外生决定的,那么也可用成本函数来描述:C=C(PK,PL,PE,Q)=Q·c(PK,PL,PE)(2)其中,C为总成本,PK、PL、PE分别表示工业部门的资本、劳动和能源等投入要素的价格,cPK,PL,PE为要素的单位成本。采用超越对数成本函数模型,可写为:lnCt=α0+lnQt+ΣαilnPit+12ΣΣβijlnPitlnPjt+εti,j=K,L,E(3)根据Shephard引理,成本函数关于要素价格求微分,得到相应要素的需求,即Xi=C/Pi,对上述超越对数成本函数两边关于要素价格的对数求偏导,得到成本份额方程:Sit=αi+ΣjβijlnPjt+εit(4)其中,Sit=lnCtlnPit=1CtCtPitPit=PitXitCt,表示第i种要素投入的成本在总成本中所占的比例,xit为第i种要素的投入数量。考虑到技术进步的作用,本文在成本份额方程系统中增加了时间趋势项T。Sit=αi+ΣjβijlnPjt+γiT+εiti,j=K,L,E(5)构成了一个三方程的联立方程系统,且满足以下条件:加总约束:Σiαi=1(6)同质性约束:Σiγi=0;Σiβij=Σjβij=0(7)对称性约束:βij=βji(8)要素需求分析中的价格响应的测度是Allen–Uzawa交叉替代弹性σiji≠j和要素的自价格弹性σii以及要素需求的价格弹性εij,由被估计的份额方程的参数计算如下:σij=βij+SiSjSiSji≠j(9)σii=(βij+S2i-Si)Si(10)εij=σijSj(11)这些弹性在每个不同的数据点都有不同的结果,因此可以在数据的均值等中心点上进行计算。

　　本文采用MES模型对Allen替代弹性(AES,AllenElasticitySubstitution)进行了修正,这是因为AES存在着许多难以克服的缺陷,如Blackorby和Russell(1989)指出,由于AES无法提供两种要素相对比例以及等量曲线形状,也无法通过边际替代率来解释,因此从整体上说,AES并不能充分解释两种要素之间的替代率,而MES模型却能够解决区别能源与资本劳动之间在宏观层面和微观层面的关系,即相对替代率和绝对替代率的问题。另外,较之Allen交叉替代弹性,MES是一种更有效的方法,可以消除时间序列和截面数据所得结论之间的不一致性。

　　MES模型最早由Morishima(1967)提出,用于估计两种投入要素比例变化对价格变化的反应程度,后来Blackorby和Russell(1989)针对MES,通过对双重成本函数的扩展,并运用谢泼德引理实现了Hicks边际替代率和两种以上投入要素替代率的整合,即:MESij=-εii-εij(12)MES的一个性质是不对称性。如果MESij>0,就称要素j为要素i的Morishima替代品;反之,如果MESij<0,就称要素j为要素i的Morishima互补品。

　　2.基于自价格弹性的反弹效应测算

　　反弹效应一方面是指能源价格的上涨,提高了各国进行技术创新的强度,使能源效率提高,而技术创新同时也促进了经济的增长,经济增长又会增加对能源的需求,最终导致因效率提高所节约的能源被因经济快速增长带来的额外能源消耗(部分地)抵消。但另一方面,虽然微观经济层面上能源效率的提高能够使得生产同等产出所需的能源消费减少,但在国家层面或宏观经济层面,能源效率的提高会使能源的相对价格下降,从而使得能源比其他投入要素廉价,人们将选择利用能源来代替昂贵的要素投入,从而使能源消费增加。另外,能源效率提高使单位能源服务成本降低,增加了相应的能源消费的福利,引发了收入效应,而这种收入效应必将刺激更多的能源消费和需求。因此,能源效率的提高,并没有达到预期的能源节约。

　　根据反弹效应概念的内涵可知,能源效率的提高,使得生产同等产出所需的能源消费量减少,提高能源效率的收益降低了能源实际的单位价格。而能源实际单位价格的降低,必然导致更多地使用成本较低的能源来代替成本相对较高的资本与劳动。由于替代效应的存在,能源的消费将增加,并部分抵消能源利用方面的最初减少。因此,反弹效应与价格密切相关,更准确地说,反弹效应与能源价格的下跌密切相关。

　　为了能够准确地度量反弹效应,需要在能源成本份额方程中,考虑非对称能源价格的影响。具体做法是:把能源价格变量分成三部分,分别为能源价格上涨Prec、能源价格下跌Pcut和初始价格P0。本文采用的具体分解公式为(Haas和Biermayr,2000):Pt=P0+Pcut,t+Prec,t(13)Pcut,t=Σti=0min0,pi-pi-1(14)Prec,t=Σti=0max0,pi-pi-1(15)将非对称能源价格的影响引入到超越对数模型的能源份额方程中,一方面可以避免过度地损失自由度,因为只有一个方程发生了改变;另一方面又能够使各变量有明确的经济含义。此时,能源份额方程为:Se=αe+βeklnPk+βellnpl+βee1lnPrec+βee2lnPcut+γet+εet(16)估计新的联立方程系统,并计算要素的自价格弹性、能源份额下跌价格的自价格弹性,即为本文基于替代效应所测算的反弹效应。

　　三、数据说明、搜集与处理

　　1.工业部门的资本存量(K)

　　关于资本存量的测算在国内外已有大量的研究文献,但测算工业部门资本存量的研究不多。虽然王玲(2004)、蒋云赟和任若恩(2004)测算了我国工业部门的资本存量,但是他们所研究的时间段分别为1998～2002年和1975～1996年,存在样本区间过短或与本文的样本区间不同的问题。因此,本文参考其研究方法,采用永续盘存法(PIM,PerpetualInventoryMethod)来测算我国工业部门的资本存量。PIM的核心假设是采用相对效率几何下降的模式,此时折旧率为常数,生产性资本存量的基本估计公式可以表达为:Kt=Kt-1(1-δt)+It(17)公式中主要涉及以下四个变量的确定:

　　(1)基期资本存量K。虽然资本存量理论上由无限期的累计投资形成,但考虑到数据的可得性,首先需要确定一个基期的资本存量水平。黄勇峰等(2002)根据已有的中国早期投资和GDP的估计数据,推算出中国1952年以前的投资量,并利用PIM推算出全民所有制工业部门1978年的基期资本存量,其基期建筑存量为1410.94亿元,设备存量为839.93亿元,合计为2250.87亿元。这个数据与工业统计年鉴上公布的1978年的工业固定资本净值2423.7亿元基本一致。因此,本文直接采用《中国工业经济统计年鉴》中1978年工业固定资产净值的数据作为基期资本存量。

　　(2)各年的投资数据I。张军、张元(2003)等采取的是将相邻两年的固定资产净增加值作为投资额,然后进行平减。本文基于王玲(2004)、张军和张元(2003)的研究,利用固定资产原值推算工业部门的固定资本形成,即利用固定资产原值的一阶差分获得工业部门历年的投资数据序列,然后利用固定资产价格指数进行平减,得到以1978年为不变价的历年工业部门投资序列。

　　(3)折旧率δ。黄勇峰等(2002)分别按40年、16年估计建筑类和设备类固定资产使用年限,估算出设备的折旧率为18%,建筑的折旧率为7%。单豪杰、师博(2008)在黄勇峰等(2002)的基础上,利用相同的方法,估算了我国工业部门固定资产的综合加权折旧率为11.6%。本文拟采用这一折旧率数据来估算我国工业部门的资本存量。

　　(4)固定资产价格指数。《中国统计年鉴》提供了从1991年起的固定资产投资价格指数,此前没有官方的可用数据。高铁梅(2006)提供了以1978年为基期的1978～2003年的固定资产投资价格指数,2004～2007年的固定资产投资价格指数我们利用《中国统计年鉴》中的数据进行整理,进而得到1978～2007年的固定资产投资价格指数序列。

　　2.工业部门的劳动力、劳动力成本和劳动成本份额本文采用在岗职工的平均工资作为工业部门的劳动价格,然后利用居民消费价格指数进行平减,得到以1978年为不变价的实际劳动价格;利用在岗职工的平均实际工资指数作为工业部门的实际劳动价格指数;采用从业人员人数作为衡量劳动投入的指标。由于年鉴中没有提供工业部门的从业人员人数的数据,所以本文利用第二产业的从业人员数与建筑业的从业人员数的差值,作为工业部门的劳动投入数据。对于缺失1978、1979年的建筑业从业人员数,笔者利用回归方法进行估计得到。用工业部门实际的劳动价格与劳动投入量相乘,便得到了工业部门的劳动成本额,劳动成本额占工业部门总成本的比重就是劳动成本份额SL。

　　3.工业部门的能源、能源价格和能源成本份额

　　工业部门的能源消费量为终端能源消费量,包括煤炭、石油、天然气和电力。

　　目前国内涉及能源价格的指标主要限于燃料、动力类的价格指数,因此,本文的能源价格指数采用反映工业部门能源消耗成本的全国燃料、动力购进价格指数来近似度量,然后求出基年的能源价格,这样就可以求出各年的能源价格和消费的能源成本。

　　因为煤炭是中国重要的基础能源,长期以来,在中国一次能源生产和消费结构中,煤炭消费所占的比例均在70%左右,煤炭工业在国民经济中的基础地位,以煤炭为主的能源消费格局在今后较长时期内难以有较大改变,这是由我国的国情和能源禀赋条件所决定的。而且自1978年以来,我国的能源消费中煤炭所占的比重一直都在72%左右的水平。因此,本文选取1997～2007年煤炭企业商品煤平均售价(林伯强,2007)以及1978～2007年历年煤炭出厂价格指数,通过原煤和标准煤之间的转换系数继而得到能源的价格。

　　具体做法是:利用已有的煤炭价格数据和1978～2007年的煤炭出场价格指数,得到1978～1996年的煤炭企业商品煤平均售价,再除以原煤与标准煤之间的折合系数,即得到1978～2007年历年的实际能源价格数据。

　　能源价格与工业部门的能源消费量的乘积即为工业部门的能源成本额,利用工业品出厂价格指数进行缩减,得到以1978年为不变价的实际能源成本,能源成本额占工业部门总成本的比重就是能源成本份额SE。