要素替代及回弹效应视角下中国钢铁行业能源消费研究

艾明晔++李呈祥

摘要：基于中国1980～2013年钢铁行业数据，利用超越对数成本函数构建要素成本份额方程，运用动态最小二乘法对模型进行修正，利用似不相关回归对钢铁行业生产要素间的替代关系进行测度，并通过引入价格的非对称性来研究回弹效应。结果表明：钢铁行业的能源和资本自价格弹性均为负；资本和能源的绝对替代弹性和相对替代弹性均为正。能源对资本的绝对替代弹性大于资本对能源的绝对替代弹性，但资本对能源的相对替代弹性自2000年以后逐渐占优于能源对资本的相对替代弹性；钢铁行业的回弹效应高达9585%，由能源效率提高而节约的能源基本上被回弹效应所抵消。

关键词：钢铁行业；超越对数成本函数；替代弹性；回弹效应

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.07.02

中图分类号：F0621 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2017）07-0006-05

Study on Chinese Iron and Steel Industry Energy

Consumption from the Perspective of Factor

Substitution and Rebound Effect

AI Mingye， LI Chengxiang

（School of Economics and Management， Harbin Engineering University， Harbin 150001）

Abstract：Based on the data of Chinese iron and steel industry from 1980 to 2013， this paper uses translog cost function to construct the factor cost share equations， and modifies the model by the dynamic least squares method to measure the substitution between input factors of the steel industry and rebound effect by price asymmetry. The results are as follows： selfprice elasticity of energy for capital is negative； absolute substitution elasticity and relative substitution elasticity of capital for energy is positive. The absolute substitution elasticity of energy for capital is larger than that of capital for energy， but the relative substitution elasticity of capital for energy has been larger than that of energy for capital since 2000. The rebound effect in Chinese iron and steel industry is 95.85%， which shows a high level of rebound effect and means that energy saved by energy efficiency improvement is mostly offset by rebound effect.

Key words：iron and steel industry； translog cost functions； elasticity of substitution； rebound effect

引言

鋼铁行业是中国国民经济的支柱性产业，在工业化进程中起到了不可替代的作用，但能源消费量长期居高不下。2004年中国钢铁行业能源消费总量为299亿吨标准煤，全国占比为1518%；到了2014年中国钢铁行业能源消费总量为693亿吨标准煤，全国占比达到1628%。能源消费量不仅与生产技术、能源价格有关，还与其他生产要素的替代或互补关系密不可分。若能源与非能源生产要素存在替代关系，当能源价格提高，能源会被其他生产要素所替代，能源需求下降；反之亦反。另一方面，直观上能源效率提高可以降低能源需求，但能效提高所节约的能源会通过新的能源需求而被部分甚至完全抵消，即产生了“回弹效应”。

对于生产要素间替代或互补关系并没有得到统一的研究结果。Pindyck对1959～1973年间加拿大进行研究，发现能源与资本呈替代关系，能源与劳动则呈互补关系[1]。而对美国进行研究时却发现能源与资本呈互补关系，能源与劳动呈替代关系[2]。陶小马等对中国工业部门的研究表明资本与能源并不存在确定的替代关系，劳动与能源在近期表现为替代关系[3]。鲁成军等估算了中国工业部门的替代弹性，发现资本与能源之间存在不确定的替代关系，劳动与能源都表现出较为显著的替代关系[4]。随后张纪凤等发现中国制造业分行业资本与能源之间存在很强的替代关系，劳动与能源之间呈现CPE互补，MES替代关系[5]。对于钢铁行业要素间弹性关系的研究较少，董会忠等研究认为中国钢铁工业1985～2006年能源与资本、能源与劳动之间都存在替代关系[6]。

回弹效应的存在使得能源效率提高所节约的能源部分甚至全部被抵消[7]。大量研究表明发展中国家的回弹效应远高于发达国家。Bentzen估计出美国制造业回弹效应约为24%[8]。Lin等采用中国1981～2009年的数据测算得到中国能源回弹效应为532%[9]。邵帅等对中国整体经济回弹效应进行测算，得到中国改革开放后短期和长期的回弹效应分别为2739%和812%[10]。黄纯灿等对中国1980～2012年的能源回弹效应进行测算，结果高达151%，存在着明显的“回火”效应[11]。近几年，林伯强及其团队运用超越对数成本函数，得到1980～2012年间中国重工业的能源回弹效应为743%[12]，轻工业为377%[13]，纺织业为2099%[14]，食品业为3439%[15]。

可以看出，现有研究大部分是以国民经济或者整个工业作为研究对象，而不同行业能源消耗具有不同的特点，其节能对策也大不相同。目前对中国改革开放以来钢铁行业要素间替代弹性和回弹效应的分析较为少见。本文选取1980～2013年钢铁行业的数据，利用超越对数成本函数，基于替代弹性分析，引入能源价格的非对称性，针对中国改革开放以来钢铁行业要素间替代和回弹分析能源消费，并提出合理有效的节能政策建议。

1理论模型推导

11成本份额方程

超越对数函数形式灵活，计算替代弹性时比超越对数生产函数效果更好[16]，本文采用超越对数成本函数对中国钢铁行业要素间替代弹性及回弹效应进行分析。成本函数可表示为：C=f（Q，PK，PL，PE），其中PK、PL和PE分别为资本K、劳动L和能源E的价格。考虑到技术进步的作用，引入反映时间趋势变量t，得到如下形式的超越对数成本函数：

lnC=α0+αQlnQ+12γQQ（lnQ）2+∑iδilnQlnpi+∑iαilnpi+12∑i∑jγijlnpilnpj+αtt+12αttt2+∑iβitlnpi+γQttlnQi，j=K，L，E（1）

根据Shephard引理，要素需求函数由成本函数对价格求偏导得到：

xi=Cpii=K，L，E（2）

由要素成本份额Si=pixiC，可得到要素份额方程：

Si=pixiC=piCCpi=lnClnpi=αi+βit+∑jγijlnpj+δilnQi，j=K，L，E

（3）

式（3）构成一个三方程的联立系统，且其参数满足加总约束、同质性约束和对称性约束条件，见式（4）。

∑iαi=1，∑iβi=∑iδi=0（i）

∑iγij=∑jγij=0（ii）

γij=γji（iii）（4）

由于∑iSi=1，去除份額方程中任一方程均不影响弹性的计算结果，本文将L的成本方程剔除，其他要素价格均使用相对价格，即：

p′jt=pjt/pLtj=K，E（5）

份额方程则可重新表述为：

Sit=αi+βit+∑jγijlnp′jt+δilnQt+εiti，j=K，E（6）

12弹性计算

式（6）构成一个联立方程组，利用其参数估计值可进行弹性计算。交叉价格弹性CPEij反映要素i需求对要素j价格的敏感程度，也称为绝对替代弹性。CPE>0表明要素间存在替代关系，CPE<0表明要素间存在互补关系。当i=j时，CPEij表示要素的自价格弹性，反映要素需求对自身价格的敏感程度。具体形式为式（7），当i=j时，ωij=1。

CPEij=lnxilnpj=rij+SiSj-SiωijSii，j=K，E（7）

Morishima替代弹性（MES）反映两种要素比例相对于某种要素价格变动的敏感程度，因此也称为相对替代弹性，见式（8）。

MESij=ln（xi/xj）lnpj=CPEij-CPEjj（8）

相比CPE，MES描述出要素结合的工程性特征，而不仅仅是要素间的经济性特征[4]。可以根据MES非对称性特点比较MESij和MESji的大小，分析出哪个要素更容易被替代。例如，若要确定在钢铁行业中购买高能效的新设备是否有助于实现节能目标，就需确定当能源价格发生变化后资本对能源的替代是否占优于资本价格发生变化后能源对资本的替代。只有当决策者对能源价格的变动敏感性高于资本价格变动时，才能做出投资于高能效机器设备的决策[17]。

13价格非对称条件下的回弹效应

回弹效应主要来源于能源效率提高引致的能源服务价格下降，进而导致能源消费的增加，因此回弹效应与能源价格下跌密切相关[8]。能源原始价格可拆分为历史最高价格、累计历史增量、累计历史减量三部分[18]，由此将能源价格变化的非对称性引入到成本份额方程中：

ln（pe，t）=max[ln（pe，t）]+d[ln（pe，t）]+i[ln（pe，t）]（9）

其中max[ln（pe，t）]，d[ln（pe，t）]，i[ln（pe，t）]序列由式（10）至式（12）得到：

max[ln（pe，t）]=max[ln（pe，1），ln（pe，2），...，ln（pe，t）]（10）

d[ln（pe，t）]=∑tn=1min（0，{max[ln（pe，t-1）]-ln（pe，t-1）}-{max[ln（pe，t）]-ln（pe，t）}（11）

i[ln（pe，t）]=∑tn=1max（0，{max[ln（pe，t-1）]-ln（pe，t-1）}-{max[ln（pe，t）-ln（pe，t）}（12）

要素份额方程中能源价格ln（pe，t）由上述3个分量代替。为避免自由度的过度损失，本文仅在能源份额方程Se中引入ln（pe，t）的分解项。

2数据说明及处理

21样本选取及数据来源

钢铁行业有广义和狭义之分，本文采用狭义的钢铁行业，即《国民经济行业分类》中的黑色金属冶炼及压延加工业。研究区间为1980～2013年，数据来源于两个方面，一方面来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》和CEIC数据库，另一方面引用陈诗一对中国工业分行业的估算数据[19]。1980～2008年工业增加值数据源于陈诗一的数据，2009～2013年数据根据国家统计局发布的分行业工业增加值累计增长率进行扩展。钢铁行业的最终能源消费主要包括煤炭、石油和电力，其消费量可从《中国能源统计年鉴》中得到。三种能源的价格来源于CEIC数据库，并以1990年为基年进行平减，以三种能源消费份额为权重对其价格加权平均得到总体能源价格。1980～2008年资本存量采用陈诗一的数据，利用陈诗一的处理方法将资本存量扩展至2013年。劳动力数量同样采用陈诗一的研究数据和方法，根据相应的统计口径比例，对《中国统计年鉴》钢铁行业中的职工人数扩展至2013年。劳动力价格根据钢铁行业职工的平均工资来衡量，以1990年为基期，采用CPI对劳动力价格进行平减。

22要素成本份额测算

结合要素份额计算公式（13），可得到要素成本份额的折线图（见图1）。

Si，t=pi，t×xi，t∑ipi，t×xi，ti=K，L，E（13）

从图1可以看出，在1980～2013年间，钢铁行业能源成本份额总体呈上升趋势，均值为4678%；资本成本份额1980～2000年间在60%上下波动，2000年后呈下降趋势；劳动成本份额在48%～142%区间缓慢波动，总体呈下降趋势。1994年能源和资本份额波动剧烈，这是由于通货膨胀而导致当年实际利率大幅下降，从而使得资本成本份额大幅下降，能源成本份额则相对大幅上升。

3实证研究

31模型修正

DOLS方法通过在回归方程中引入解释变量的前置与滞后形式的差分变量， 克服了可能存在的序列相关以及回归变量的内生性问题[20]，因此采用DOLS方法对式（6）进一步修正：

Sit=αi+βit+∑jγijlnp′jt+δilnQt+∑j∑ks=-kφij×Δ lnp′jt+s+∑ks=-kφs×Δ lnQt+s+εiti，j=K，E（14）

其中∑j∑ks=-kφij×Δ lnp′jt+s和∑ks=-kφs×ΔlnQt+s分别为引入的要素价格、工业增加值前置与滞后的一阶差分变量，s为变量的前置与滞后期数。本文利用Wald检验最终确定变量的引进期数为2，即k=2。式（14）构成一个两方程联立系统。

32CPE与MES弹性分析

采用SUR方法对修正后的模型进行估计，估计结果见表1。

由表（1）可知，在5%置信水平下，参数通过显著性检验，残差序列平稳，不存在自相关，正态性假设成立，表明得到的回归方程具有一定的可信度，表2给出了Wald约束检验的结果。

根据表1估计结果，结合式（7）和式（8）可得要素的CPE和MES值，结果见表3。

由表3知，钢铁行业的各要素自价格弹性均为负值，表明要素需求量随要素价格的上升而减少，与实际情况相符。资本自价格弹性CPEkk和能源自价格弹性CPEee分别为-02966、-04369，CPEee>CPEkk，即能源需求对价格的敏感性大于资本需求对价格的敏感性，与国涓等的研究结果一致[20]，但能源自价格弹性仍偏小。原因分析如下：一方面，近年来中国对能源定价机制进行了改革，但改革进程缓慢，难以充分发挥市场的配置作用；另一方面，中国目前正处于工业化中期，形成以钢铁行业等重工业为主导的“重型”产业结构，重工业化所形成的能源依赖型产业结构对能源自价格弹性的增长起到消融作用[4]。

资本和能源的CPE和MES弹性均为正，表明钢铁行业资本与能源都存在明显的替代关系。史红亮等通过1978～2007年间的数据也得到中国钢铁行业能源和资本存在着较高的替代弹性[21]。CPEek>CPEke，表明能源对资本的绝对替代大于资本对能源的绝对替代，当资本价格和能源价格同比例升高时，能源对资本的替代高于资本对能源的绝对替代量，这导致能源消费量的居高不下。

由图2可知，钢铁行业MESke和MESek在1980～2000年间呈交替性波动，但2000年后MESke逐渐大于MESek，虽然差值不大，但表明决策者对能源的价格变动趋于敏感，愿意通过投资高效设备来实现节能。钢铁行业作为高耗能行业，面临着“十一五”发展规划提出的能耗年均降低4%和“十二五”规划提出的2015年相比2010年单位GDP能耗下降16%的压力，在钢铁产量持续增长的情况下，倒逼企业通过增加高能效的新技术、新设备等资本投入来提高能源强度，降低能源消费量。若忽略由于通货膨胀在1994年出现的一次V型波动，从总体来看，资本对能源的替代弹性逐年上升，说明钢铁行业内部积极进行技术创新，提高能源效率，国家出台的一系列关于鼓励节能技术开发与应用的政策取得了一定成效[5]。

33价格非对称下的回弹效应分析

为检验能源价格非对称的存在性，本文假设ln（pe，t）所有分解项的系数均相等，即能源的价格非对称不存在，然后通过Wald检验进行判别。检验结果P=0000<<005，表明价格的非对称性存在。根据式（11）和式（12）得到能源原始价格的累计历史减量d[ln（pe，t）]和累计历史增量i[ln（pe，t）]时序图（见图3）。

表4中各种检验均通过，研究具有意义。根据d[ln（pe）]的参数估计值，结合式（8）则可得出钢铁行业的能源回弹效应为9585%，意味着由能源效率提高而节约的能源基本上被回弹效应所抵消。这也解释了为什么钢铁行业的能源强度持续下降的同时，能源消费量却一直居高不下。

进一步分析原因如下：（1）中国正处工业化和城镇化建设进程中，对能源具有强烈的需求，能源效率的提高未能充分满足对能源的需求。在需求未被完全满足的情况下，能效改进的结果很容易导致能源消费大幅增加。（2）钢铁行业产能过剩严重，一些小规模的钢铁企业延续着粗放式生产模式，存在大量未被淘汰的无效产能，这些无效产能一旦投入生产，能源浪费现象非常严重。（3）目前中国能源价格未能完全市场化，而且也未能包含污染等外部成本，致使能源价格无法作为资源配置的有效信号，粗放式的生产模式导致能源的大量浪费。由于资本的锁定效应，资本设备一旦投入，很难短期内实现高效设备的更换。从成本最小化角度考虑，当能源价格较低的情况下，企业对高效设备的更新缺乏动力，反而通过多投入能源来实现产量的增加。

4结论与建议

本文選取1980～2013年钢铁行业的数据，采用包含资本、能源、劳动三要素超越对数成本函数，构建要素成本份额方程，对钢铁行业生产要素的替代关系进行了测量，并通过引入价格的非对称性，运用动态最小二乘法对模型进行修正，利用似不相关回归对模型进行估计，研究回弹效应，以解释钢铁行业能源消费居高不下的原因。

通过分析提出如下节能建议：（1）优化能源消费结构。目前核能、风能等清洁能源在钢铁行业中的消费比例非常低，在技术可行情况下多增加清洁能源的供给，减少排放的压力。能源供给充足时，能效改善能够真正实现节能。（2）改善钢铁产业结构。目前钢铁行业粗钢产能过剩，而高精及特种钢的生产能力相对不足。因此应加强钢铁行业技术改进，淘汰落后产能，增加产业集中度并且优化钢铁行业的内部结构，优化产品结构，降低能耗水平。（3）深化能源价格机制改革。坚持能源价格机制改革的市场化导向，使能源价格反映资源的稀缺性，达到资源合理有效的配置。通过比较分析绝对替代弹性可知，2000年后钢铁行业资本对能源的替代略微占优于能源对资本的替代，因此可以推断，当决策者预期市场化改革后能源价格要高于目前的价格水平，那么在生产过程中就会加大技术改造力度，改善落后的生产工艺，使得能源消耗水平得到持续改善。

参考文献：

[1]Pindyck R S. Interfuel Substitution and the Industrial Demand for Energy：An International Comparison[J]. The Review of Economics and Statistics，1979，61：169-179.

[2] Berndt E R，Wood D O. Engineering Econometric Interpretation of Energy-Capital Complementary[J]. The American Economic Review， 1979，69： 342 -354.

[3] 陶小马，邢建武，黄鑫，等. 中国工业部门的能源价格扭曲与要素替代研究[J]. 数量经济技术经济研究， 2009（11）： 3-16.

[4] 鲁成军，周端明. 中国工业部门的能源替代研究——基于对ALLEN替代弹性模型的修正[J]. 数量经济技术经济研究， 2008（5）： 30-42.

[5] 张纪凤，黄萍.中国制造业能源与非能源要素替代关系的实证研究[J]. 西安电子科技大学学报（社会科学版），2011， 21（4）：37-44.

[6] 董会忠，闫秀霞，陶建格.中国钢铁工业能源—资本—劳动替代关系研究[J].科研管理， 2012，8（8）： 120-127.

[7] 孙涵，申俊，成金华. 基于LA-AIDS模型的中国居民能源消费回弹效应研究[J].软科学， 2016，3（3）： 94-97.

[8] Bentzen Jan. Estimating the Rebound Effect in US Manufacturing Energy Consumption[J]. Energy Economics， 2004， 26（1）： 123-134.

[9] Lin B Q，Liu X. Dilemma between Economic Development and Energy Conservation：Energy Rebound Effect in China[J]. Energy，2012，45（1）：867-873.

[10] 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.

[11] 黄纯灿，胡日东.基于哈罗德中性技术进步的反弹效应及能源政策建议[J].华侨大学学报：哲学社会科学版，2015（2）：44-52.

[12] Lin Boqiang， Li Jianglong. The Rebound Effect for Heavy Industry： Empirical Evidence from China[J]. Energy Policy，2014，74：589-599.

[13] Lin Boqiang， Tian Peng. The Energy Rebound Effect in Chinas Light Industry： A Translog Cost Function Approach[J]. Journal of Cleaner Production，2016，112，Part 4：2793-2801.

[14] Lin Boqiang， Zhao Hongli. Technological Progress and Energy Rebound Effect in Chinas Textile Industry： Evidence and Policy Implications[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2016，60：173-181.

[15] Lin Boqiang， Xie Xuan. Factor Substitution and Rebound Effect in Chinas Food Industry[J]. Energy Conversion and Management，2015，105：20-29.

[16] 郝楓. 超越对数函数要素替代弹性公式修正与估计方法比较[J]. 数量经济技术经济研究，2015（4）：88-105，22.

[17] Kim Jihyo，Heo Eunnyeong. Asymmetric Substitutability between Energy and Capital： Evidence from the Manufacturing Sectors in 10 OECD Countries[J].Energy Economics，2013，40：81-89.

[18] Gately D，Huntington H G. The Asymmetric Effects of Change in Price and Income on Energy and Oil Demand[J]. Energy，2002，23（1）：19-25.

[19] 陈诗一. 中国工业分行业统计数据估算：1980-2008[J]. 经济学，2011（3）： 735-776.

[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] 史红亮，陈凯，闫波.我国钢铁行业能源—资本—劳动的替代弹性分析——基于超越对数生产函数[J]. 工业技术经济，2010，11（11）：110-116.

（责任编辑：王楠）