基于技术进步分解的西部地区能源消费回弹效应研究

董　梅,徐璋勇

(1.西北大学经济管理学院，陕西　西安　710127;2.西北大学中国西部经济发展研究中心，陕西　西安　710127;3.江苏师范大学商学院，江苏　徐州　221116)



基于技术进步分解的西部地区能源消费回弹效应研究

董梅1,2,3,徐璋勇1,2

(1.西北大学经济管理学院，陕西西安710127;2.西北大学中国西部经济发展研究中心，陕西西安710127;3.江苏师范大学商学院，江苏徐州221116)

摘要：基于DEA-Malmquist生产率指数法和LMDI分解法，量化技术进步对能源效率的影响作用，进而构建回弹效应测算的改进模型，实证测算1995—2012年西部地区能源消费回弹效应的变化趋势。结果表明，西部地区能源回弹效应总体呈现逐渐下降趋势。其中，广义技术进步计算的回弹效应为37%，狭义技术进步计算的回弹效应为52%，技术效率改进和产业结构调整计算的回弹效应缺乏规律。西部经济发展相对较好的省份能源回弹效应呈现增加趋势。西部地区制定能源政策的重心应向提高技术效率和产业结构调整方向倾斜。

关键词：能源效率；回弹效应；DEA-Malmquist指数；LMDI分解法；西部地区

1引言及文献回顾

中国当前正处于工业化和城市化发展的重要时期，能源消费量日益增长。2012年中国能源消费总量为36.17亿吨标准煤，其中西部11省(西藏除外)能源消费总量为11.67亿吨标准煤。按当年价格计算，全国和西部平均能源强度分别为0.64吨标准煤/万元和1.02吨标准煤/万元，西部能源强度是全国的1.6倍。要实现“十二五”规划提出的全国能源强度和能源消费总量双控制的目标，西部无疑是重点控制区域，因此本文以西部能源回弹效应为研究对象。

大量理论证明，能源效率提高所节约的能源，可能会通过经济扩张而产生新的能源消费需求而被抵消，即能源消费的回弹效应。能源回弹效应的思想最早源于英国经济学家Jevons在《煤炭问题》中提出的杰文斯悖论(Jevons Paradox)[1]。Saunders首次提出回弹效应的概念，认为技术进步会抵消节约的能源消费[2]。Ray Galvin对老牌欧盟国家估算的能源回弹效应为0%～50%，而新欧盟国家为100%～550%[3]。近年来，一些国际学者也热衷于中国能源回弹的研究。B.Lin测算中国能源回弹效应为53.2%[4]。Z.Wang研究中国公路货运部门，得出全国、东部、中部和西部的能源回弹分别为84%、52%、80%和78%[5]。

国内学者对能源回弹效应的研究起步较晚，其测算方法大致分为四类。第一类是基于索罗余值的思想估算技术进步率，进而计算能源回弹效应。周勇和林源源测算中国能源消费的回弹效应在30%～80%波动，且回弹效应越来越低[6]。刘源远和刘凤朝得出中国能源消费的回弹效应1986—2005年平均为53.68%[7]。第二类是采用指数分解法，再结合技术进步贡献率共同测算能源回弹效应。王群伟和周德群得出中国能源回弹效应整体稳步下降[8]。赵楠对省级层面的能源回弹效应进行聚类分析[9]。第三类是采用可计算的一般均衡(CGE)模型。查冬兰和周德群通过CGE模型，模拟能源效率提高4%时，煤炭、石油和电力的能源效率回弹效应分别为32.17%、33.06%和32.28%[10]。胡秋阳利用CGE模型模拟改善高、低耗能产业的能源效率对中国总体能耗的影响[11]。第四类是采用构造内生经济增长模型进行分析。邵帅等基于“干中学”思想，测算中国改革开放前和改革开放期间能源分别为逆反回弹和部分回弹，且呈下降趋势[12]。

以上模型构建中，周勇[6]认为广义技术进步包括“硬”技术进步(狭义的技术进步)和“软”技术进步(产业结构调整及技术效率改进)。在能源回弹效应的经典定义中，技术进步主要是指“硬”技术进步。已有文献对能源回弹测算主要采用广义技术进步。若将广义技术分解，可在已有研究的基础上对能源回弹效应测算进行改进。本文以此切入，运用DEA-Malmquist生产率指数及LMDI分解方法细分广义技术进步，对1995—2012年西部地区的广义技术进步、“硬”技术进步和“软”技术进步引起的能源消费回弹效应分别测算，为西部地区制定合理的能源政策提供客观依据。

2能源回弹效应的测算模型

2.1回弹效应值的确定

广义技术进步普遍采用全要素生产率(TFP)来衡量。设Y为总产出，E为能源消费量，I为能源强度I=E/Y，RE为能源回弹效应。ρ表示TFP增长率对经济增长的贡献率，ρ1表示技术进步的贡献率，ρ2表示技术效率改善的贡献率。δ表示技术效应贡献率，1-δ表示结构效应贡献率。由ρ导致的能源消费增加量和能源强度变动的节约量分别为式(1)和式(2)，TFP改进带来的能源回弹效应为式(3)：

ΔE1=It+1(Yt+1-Yt)ρ

(1)

ΔE2=Yt+1(It-It+1)

(2)

(3)

若将技术进步和技术效率改善因素分开，可以形成以下改进公式：

(4)

(5)

式(4)和式(5)分别看作是“硬”技术进步和“软”技术进步带来的能源回弹效应。RE>1时为逆反效应，表示技术进步对节约能源完全无效。RE=1时为充分回弹效应，技术进步对节约能源也无效。0

2.2技术进步贡献率的确定

根据DEA-Malmquist生产率指数法，TFPch代表TFP变化，可分解为技术进步Techch和技术效率变化Effch两部分。即：

TFPch=Techch×Effch

(6)

ρ、ρ1和ρ2的计算式如下：

ρ=(TFPch-1)/实际GDP增长率

(7)

ρ1=(Techch-1)/实际GDP增长率

(8)

ρ2=(Effch-1)/实际GDP增长率

(9)

2.3技术效应贡献率的确定

对数平均迪氏指数(LMDI)是指数分解法中Divisia(迪氏)指数的一种，公式如下：

(10)

其中，It、Et、Yt分别表示实际能源强度、能源消耗和实际总产出。Ei,t、Yi,t、Ii,t、Si,t分别表示第t期i产业的能源消耗量、产出水平、实际能源强度和该产业产出比重。假定加法形式的实际能源强度变化ΔItot表述为：

(11)

ΔItec代表技术效应，衡量产业内部能源强度变化对总能源强度的影响；ΔIstr代表结构效应，衡量产业结构变动对总能源强度的影响。其中，wi,t=Ii,t×Si,t，L(wi,t-1,wi,t)称为对数平均权数，其定义为：

(12)

技术效应贡献率δ如下：

δ=ΔItec/ΔItot

(13)

3西部能源回弹效应的经验测算

3.1数据来源及处理

测算采用1995—2012年的西部各省年度数据。因西藏统计数据的缺失较多，因此只包括11省(内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆)。假定生产投入要素有资本、劳动和能源，表述为Y=f(K,L,E)，Y为地区生产总值(亿元)，K为资本存量(亿元)，L为年末就业人员数(万人)，E为能源消费量(万吨标准煤)。测算资本存量采用永续盘存法，即Kt=It+(1-δt)*Kt-1，δt为固定资产折旧率，张军[13]估算9.6%为折旧率，单豪杰估算10.96%为折旧率[14]，本文参考折中，取10%为折旧率。

采用LMDI方法对能源强度分解时，由于西部各省的分行业能源消费数据缺失，根据李国璋[15]对中国各区域分行业能源强度与全国能源强度变动趋势比较，得知西部分行业能源强度变动趋势与全国趋势近似，因此采用全国分行业能源消费及分行业增加值的数据计算结果代替西部指标。行业划分i为农林牧渔业、工业、建筑业、交运仓储邮政业和其他五大行业。

表1　 1996—2012年西部能源消费回弹效应

续表1

3.2能源消费回弹效应的估计结果

由表1可以看出，TFP的能源回弹有4年存在逆反效应。2003—2005年为过度储存，主要是该年能源强度上升造成的。2009—2012年能源回弹效应为负，是因为2007年金融危机导致的经济萧条，使得能源需求总量随经济萎缩而减小。其他年份均为部分回弹。1996—2012年平均回弹效应为37%，其中，1996—2005年平均回弹效应为76%，这与刘源远[7]计算的62%近似，且TFP的能源回弹效应存在下降趋势。“硬”技术进步的能源回弹效应有3年为逆反效应，有7年为过度储存，其余年份为部分回弹。“硬”技术进步的平均回弹效应为52%，且也呈现下降趋势。“软”技术进步的能源回弹效应在个别年份超出解释范围。“软”技术进步回弹效应整体变动缺乏规律性。

综合以上分析，三种回弹效应变动趋势说明技术进步在降低能源消费方面的效果越来越显著。西部地区“硬”技术进步主要依靠承接东中部地区技术的转移，对能源回弹起主要作用。“软”技术进步的能源回弹缺乏规律，这与技术效率以及结构效应对能源消费下降的作用微弱有关，同时也说明西部地区在生产技术效率、产业结构调整等方面存在不足。

表2　1996—2012年西部各省平均能源消费回弹效应

注：将西部各省2006—2012年与1996—2005年的平均能源回弹效应值相减，若差值为正记为↑，差值为负记为↓，差值为0未做标记。

3.3西部各省能源回弹效应比较

横向来看，1996—2012年西部各省之间的平均能源消费回弹效应差异较大(见表2)。重庆在三种回弹效应计算下都存在逆反回弹，内蒙古、四川、云南和陕西都存在过度储存。宁夏和甘肃在TFP能源回弹效应中表现出部分回弹，而在“硬”技术进步的能源回弹中表现为过度储存。广西、青海和新疆都存在能源回弹效应。从各省变动趋势来看，能源回弹上升的省份有内蒙古、四川、陕西和新疆，其余七省均呈现下降。

4结论

本文利用1995—2012年西部11省面板数据，对能源回弹效应进行实证分析，结果表明：

(1)西部地区能源消费中存在明显的回弹效应，这使能源政策选择及节能减排目标受到阻碍。为保证西部能源服务提供并降低能源消费量，一方面，需要提高能源效率，另一方面，要配合多种宏观调控因素共同作用，如合理的能源补贴，放开竞争性环节能源价格等。

(2)西部地区能源回弹效应整体呈现下降趋势，特别是“十一五”规划之后，在节能降耗和大力发展可再生能源的政策引领下，西部地区的能源回弹效应出现显著降低。

(3)西部地区节能降耗的重心应向提高技术效率和产业结构调整方向倾斜，促进西部地区集约型经济增长方式的形成，这将对西部经济增长产生长期的推动作用。

(4)西部各省的能源回弹效应差异较大，经济发展较好、重工业比重较大的省份，在能源节约方面应合理把握能源消费总量，实现可持续发展。

参考文献：

[1]Jevons W S.The Coal Question:an Inquiry Concerning the Progress of the Nation,and the Probable Exhaustion of Our Coal-mines[M].London:Macmillan and Company,1866.

[2]Saunders H D.The Khazzoom-brookes Postulate and Neoclassical Growth[J].Energy Journal,1992,13(4):131-148.

[3]Ray Galvin.Estimatiing Broad-brush Rebound Effects for Household Energy Consumption in the EU 28 Countries and Norway:Some Policy Implications of Odysee Date[J].Energy Policy,2014,73(10):323-332.

[4]Boqiang Lin,Xia Liu.Dilemma Between Economic Development and Energy Conservation:Energy Rebound Effect in China[J].Energy,2012,45(1):867-873.

[5]Zhaohua Wang,Milin Lu.An Empirical Study of Direct Rebound Effect for Road Freight Transport in China[J].Applied Energy,2014,133:274-281.

[6]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.

[7]刘源远，刘凤朝.基于技术进步的中国能源消费反弹效应——使用省级面板数据的实证检验[J].资源科学，2008,(9):1300-1306.

[8]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.

[9]赵楠.中国地区能源回弹效应测度及集聚性研究[J].财经问题研究，2013,(12):109-144.

[10]查冬兰，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):39-54.

[11]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):128-138.

[12]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.

[13]张军，吴桂英等.中国省际物质资本存量估算：1952—2000[J].经济研究，2004,(10):35-44.

[14]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.

[15]李国璋，王双.中国能源强度变动的区域因素分解分析——基于LMDI分解方法[J].财经研究，2008,(8):52-62.

(责任编辑谭果林)

Energy Consumption Rebound Effects of Western Region Based on Decomposition of Technological Progress

Dong Mei1,2,3，Xu Zhangyong1,2

(1.School of Economic & Management，Northwest University,Xi’an 710127，China;

2.Center for Studies of China Western Economic Development，Northwest University，Xi’an 710127，China；

3.Business School,Jiangsu Normal University,Xuzhou 221116,China)

Abstract：DEA-Malmquist productivity index method and LMDI decomposition method are adopted to quantify the influences of technological progress over energy efficiency.Thus it builds the improvement model for rebound effect calculation and predicts the trends of changes in the energy consumption rebound effects of western region from 1995 to 2012.The outcome shows that the energy rebound effects take on a gradual downward trend.The rebound effect of technological progress is 37%,the rebound effect of narrow technological progress is 52%.Provinces with better economic development show the trend of increasing energy rebound effects.The energy policies formulated should focus on improvement of technological efficiency and industrial structure adjustment.

Key words:Energy efficiency；Rebound effect；DEA-Malmquist；LMDI；The west area

中图分类号:F206

文献标识码:A

作者简介：董梅(1980-)，女，甘肃人，西北大学经济管理学院博士研究生，江苏师范大学讲师;研究方向：国民经济学与能源经济学。

收稿日期：2015-03-10

基金项目：教育部人文社科基地重大招标项目“中国特色社会主义发展经济学理论与西部区域经济发展实践研究”(11JJD790022)。