可再生能源与传统化石燃料的替代性——基于超越对数生产函数的分析

肖建忠, 施文雨, 檀一帆

(中国地质大学 经济管理学院, 湖北 武汉 430078)

面对能源匮乏、全球环境恶化等难题,世界各国开始实施优化能源结构、发展可再生能源等可持续发展战略.全球能源格局逐渐从以煤炭、石油、天然气等化石能源为主,转向以风能、太阳能、水能等低碳能源为主.2020年10月,十九届五中全会上中共中央审议通过的《第十四个五年规划和2035年远景目标建议》,提出推进能源革命,制定2030年前碳排放达峰行动方案,推动能源低碳高效利用.目前,我国可再生能源投资规模稳居世界第一,能源转型、可再生能源发展已初有成效.据统计我国煤炭在能源消费中所占比例由2011的70.2%下降到2019年的57.7%,化石能源生产在生产总量中所占比例由2010的89.6%下降到2019年的81.2%,且我国是世界上水电、风电、太阳能发电装机的第一大国[1].但我国能源安全和环境状况仍存在较大问题,2011—2018年我国能源净进口一直呈上升趋势,对外依存度由2011年的13.55%增加到2018年的 21%,继2017年超过美国成为最大的原油进口国后,2018年超过日本成为最大的天然气进口国[2]. 2019年我国化石燃料占一次能源消费总量的84.7%,其产生的碳排放约为每年98亿t,占全社会碳排放总量的近90%[3].在此背景下,顺利且高效地实现能源转型并缩短能源转型时间,实现能源安全及碳达峰、碳中和目标,是一项重大课题.

能源结构转型是个漫长的过程,当前化石能源仍是主要的消费能源,牢牢把握住相关技术发展、能源技术和管理模式创新是完成能源转型的根本保障[4].不应只关注能源转型本身,还要关注可再生能源的经济问题,经济可行性决定了能源转型的成败和速度[5].除了考虑能源本身问题,还应该考虑政府机制建立[6]、水资源节流减排[7]等措施,即能源转型方案的设计应该与其他相关方案相结合,满足短期内成本能够被经济系统消纳包容,长期内又能推动经济可持续增长[8].国际能源署2018年发布的《全球能源转型:2050路线图》中指出,政策设计中的重点是要挖掘能源效率和可再生能源之间强大的协同作用,利用二者的联合效应通过成本效益的方式实现大部分与能源相关的脱碳需求.

超越对数生产函数模型在结构上属于平方反映面模型,因其易估计、包容性强的特点被广泛用于分析要素替代弹性、技术进步差异等问题[9].超越对数生产函数在能源方面的应用目前主要集中在以下3个方面:一是把投入要素分解为不可再生能源、资本、劳动等,分析能源要素和非能源要素之间的产出、替代弹性及技术进步差异,其中郑照宁等[10]认为1978—2000年间我国资本能够有效替代能源,而劳动对能源的替代性不强,能源的技术进步速度小于资本大于劳动,与此相反,杨福霞等[11]认为1978—2008年间我国劳动能够对能源有很好地替代,而资本对能源的替代性不强,劳动、资本的技术进步都大于能源;二是将不可再生能源分解开来,具体分析能源间的产出、替代弹性及技术进步差异[12],认为电力、石油能够有效替代煤炭,但煤炭的技术进步速度大于电力和石油;三是将分析维度从国家具体到某个行业[13]或者扩展到某个地区[14-15].

能源转型方案的设计不仅要考虑能源的现实和技术特征,还要考虑经济的可行性,但是当前从宏观经济层面研究可再生能源,分析可再生能源与传统化石燃料的替代弹性及可再生能源间的产出弹性、替代弹性、技术进步差异等问题的文献不足.本研究将视角集中在能源与经济增长上,基于我国2001—2018年的时间序列数据,运用超越对数生产函数和岭回归模型,剖析可再生能源与资本、劳动、化石燃料投入要素的产出、替代弹性及技术进步差异,回答可再生能源是否可以在不对经济增长产生不利影响的条件下实现发展,并在此基础上进一步分析风能、太阳能、生物质能、水电与石油、煤炭、天然气的替代弹性问题及可再生能源间的产出、替代弹性及技术进步差异.

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

现有关于能源经济问题多采用成本或生产函数研究,大多数都将能源作为一种投入要素,采用中性技术进步的柯布-道格拉斯(C-D)生产函数和常替代弹性(CES)生产函数或者超越对数成本函数进行分析,然而各种投入要素的技术进步速度不同,成本函数对要素的价格较敏感,不能很好地解释要素间的替代弹性,简单最小二乘回归还可能夸大能源对经济的作用,具有一定局限性.超越对数生产函数是一种较为灵活的变弹性生产函数模型,是一种二阶泰勒近似,能够很好地对数据进行拟合,尤其是处理异质类数据,对生产技术也没有任何限制;在结构上属于平方反映面模型,可以反映出解释变量对被解释变量的交互作用.因超越对数生产函数具有易估计、包容性强等特点,被广泛用于分析能源与非能源投入要素、能源投入要素之间替代弹性、技术进步差异及产出弹性等问题.本文考虑产出随时间的变化问题,基于我国2001—2018年相关数据,首先将投入分解为资本、劳动、化石燃料及可再生能源,建立一个超越对数生产函数模型,分析可再生能源与资本、劳动、可再生能源之间的产出弹性、技术进步差异等问题,回答可再生能源能否在不影响经济增长的条件下实现发展.其次考虑数据的可获得性及我国目前主要消耗的能源类型,在此基础上将可再生能源分解为风能、水电、太阳能、生物质能,将化石燃料分解为天然气、石油、煤炭,分析4种可再生能源对3种化石燃料的替代性及4种可再生能源间的产出、替代弹性及技术进步差异,为我国能源转型方案设计提供经济层面的参考依据.

1.2 数据来源

通过上述分析可知,用到的数据为产出GDP和劳动、资本、可再生能源、化石燃料及具体的风能、水电、太阳能、生物质能和煤炭、石油、天然气等投入要素,时间为2001—2018年.其中产出、劳动力、资本投入数据来自《2019年中国统计年鉴》[16]和国家统计局[1],产出用以2000年为基期的实际GDP表示,劳动投入用劳动力人数表示,单位为万人;资本投入用资本存量表示,单位为亿元.资本存量以永续盘存法估算得出,公式为

Kt=Kt-1(1-σt)+It.

式中:Kt表示第t年的资本存量;Kt -1表示第(t-1)年的资本存量;σt代表第t年的资本折旧率,根据世界银行的总财富估算值取5%[14];It表示第t年的资本投资,用该年的实际固定资本形成总额表示.为了获得初始资本存量,用下列等式估计:

K2001=I2001/(0.05+g).

其中g指我国2001—2018年实际固定资本形成总额的年均增长率,为10.66%.

能源投入要素用各能源品种消费总量表示.化石燃料指煤炭、石油和天然气,化石燃料消费总量为三者消费总量的和,数据来源于国家统计局[1],单位为万吨标准煤;可再生能源指风能、水电、太阳能和生物质能,可再生能源消费总量指四者消费量的和,数据来源于英国石油公司(BP),单位统一换算为万吨标准煤.

2 结果分析

2.1 超越对数生产函数模型设定

分析可再生能源与化石燃料及非能源要素之间的产出弹性、替代弹性及之间的技术进步差异,以判断可再生能源是否可能在不对经济增长产生不利影响的条件下发展,化石燃料是否可能按比例转向更清洁的可再生能源.具体超越对数生产函数为

式中:Kt、Lt、Et、Rt表示t年资本存量、劳动力、化石燃料、可再生能源的值;αi是与投入有关的参数,反映了投入要素对产出的贡献;αij是投入要素的交互项系数,其给出关于要素间可替代性的信息;αii是投入要素i的平方项系数,由技术水平决定,i、j=k、l、e、r;a0是常数项.

则相应的产出弹性为

式中:Yt表示t年的产出;Xit表示t年i的投入;Xjt是t年除i外的其他投入要素;UXit表示t年i的产出弹性.

要素间的替代弹性为

式中:δijt表示t年i与j的替代弹性;UXjt表示t年j的产出弹性;αjj是投入要素j的平方项系数,由技术水平决定.

技术进步差异为

产出弹性反映了各要素的效率及产出的规模效应,替代弹性反映了各要素之间的相互替代关系,Bijt反映了t年要素i与j之间的技术进步差异,若Bijt>0,表示i的技术进步快于j,反之i慢于j;若Bijt=0,表示两者技术进步速度相同.

2.2 评估方法

由于模型变量之间存在交互项,考虑可能存在多重共线性问题,首先运用最小二乘法进行回归,并计算其方差膨胀因子(VIF),检验是否存在多重共线性,发现各VIF值远大于10,存在严重的多重共线性.岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,是目前解决多重共线性问题最受欢迎的办法.本文运用R语言软件,对模型进行岭回归分析,结合方差膨胀因子确定岭值K=0.4,具体估计结果如表1所示.

表1 岭回归参数结果Table 1 Ridge regression parameter results

2.3 可再生能源与其他要素的产出、替代弹性及技术进步差异分析

根据表1可估计资本、劳动、可再生能源、化石燃料的产出弹性,结果如图1所示.3种投入要素的产出弹性变化趋势类似,逐年都有所增加,但增加速度整体呈下降趋势,表明各投入要素的利用效率都在逐年提高,但经济系统的规模递增效应正在减弱.其中产出弹性从大到小依次为资本、可再生能源、劳动、化石燃料.

图1 2001—2018年资本、劳动、可再生能源、化石燃料的产出弹性Fig.1 Output elasticity of capital, labor, renewable energy, and fossil fuels, 2001-2018

可再生能源与资本、劳动、化石燃料之间的替代弹性如图2所示,从图中可以看到可再生能源与资本的替代弹性较稳定,且值大于1,表明可再生能源能够对资本有效替代.可再生能源与劳动的替代弹性变化趋势较大,替代性不强.可再生能源与化石燃料的替代弹性稳中呈上升趋势,值小于但接近于1,表明可再生能源在一定程度上能够替代化石燃料.这和可再生能源的发展有关,可再生能源发展较晚,相关技术还不够成熟,目前还无法直接与化石燃料竞争,但随着政策支持、资金投入、技术创新等,可再生能源发展不断完善,对其他化石燃料的替代性也将逐渐提高.

图2 2001—2018年可再生能源与资本、劳动、化石燃料的替代弹性Fig.2 Resilience of substitution between renewable energy and capital, labor, fossil fuels, 2001-2018

2001—2018年可再生能源与资本、劳动、化石燃料的技术进步差异如图3所示,从图中可以看到,可再生能源与资本、劳动、化石燃料的技术进步差异均大于0,即可再生能源的技术进步速度均大于其他3种投入要素,其间的技术进步差异都不太大,且呈下降趋势,尤其是可再生能源与化石燃料的技术进步差异下降最大.目前化石燃料仍是我国能源消费主体,其技术进步速度也在不断增加.虽然可再生能源产业处于高速发展过程中,但其技术进步创新能力仍然不足,为保证能源转型的顺利进行,加强其技术创新能力,降低相应成本是必然选择.可再生能源投入能够促进产出,可以有效替代资本投入,并在一定程度上能够替代化石燃料,且他们之间技术进步差异不大.基于此,在不考虑能源的可获得性、基础设施建设、资金等问题的前提下,我们认为可再生能源能够在不对经济增长产生不利影响的条件下实现发展,并且在一定程度上替代化石燃料.

图3 2001—2018年可再生能源与资本、劳动、化石燃料的技术进步差异Fig.3 Technological progress difference between renewable energy and capital, labor, fossil fuels, 2001-2018

2.4 可再生能源与3种化石燃料的替代弹性分析

可再生能源在某种程度上能够替代化石燃料,但是化石燃料与可再生能源的替代弹性具体是怎么样还未知,需要对超越对数生产函数进行改写,具体分析风能、太阳能、生物质能、水电与石油、煤炭、天然气的替代弹性.考虑数据可获得性有限,为减少待估计参数、同时保证可以运用随机效应技术进行估计,此处将部分可再生能源的跨越对数成分以及其与3种化石燃料投入之间的产出弹性、替代弹性排除在模型之外,将关注点集中在可再生能源与3种化石燃料的关系之间[14],并以滞后一期实际GDP表示资本、劳动投入及经济系统自主进步要素,逐个讨论.设超越对数生产函数为

式中:Mt指的是t年风能、太阳能、生物质能或水电的投入;Dt指t年除Mt以外的其他3种可再生能源投入;α0表示常数项;ε、αd、αi、αj、αii、αjj表示对应的系数,i=w、s、g、h,j=c、o、n;Ct、Ot、Nt表示t年煤炭、石油、天然气的投入;Pt表示第t年的实际GDP;Pt -1表示第(t-1)年的实际GDP.对函数模型进行岭回归分析,结合方差膨胀因子(VIF)确定岭参数值分别为0.50、0.75、0.75、0.55,则相应的替代弹性见图4.太阳能与煤炭的替代弹性大于1,水电、生物质能与煤炭的替代弹性虽然均小于1,但较接近于1,且两者对煤炭的替代弹性都较稳定;风能与煤炭的替代弹性小于1,且变化幅度较大;即仅从宏观经济层面上来说,太阳能能够对煤炭有效替代,水电、生物质能在一定程度上能够替代煤炭,风能对煤炭的替代性不强.水电与石油的替代弹性呈上升趋势,风能与石油呈下降趋势,且近几年两者对石油的替代弹性都小于1;太阳能、生物质能对石油的替代弹性较稳定,其中太阳能与石油的替代弹性值大于1,生物质能与石油的替代弹性小于接近于1,即石油更倾向于用太阳能进行替代,其次是生物质能.4种可再生能源对天然气的替代弹性值都大于1,其中水电、生物质能对天然气的替代弹性较稳定,风能、太阳能对天然气的替代弹性呈下降趋势,即4种可再生能源都能够对天然气有效替代,但天然气更倾向于用水电和生物质能进行替代.

图4 2001—2018年可再生能源与3种化石燃料煤炭、石油、天然气间的替代弹性Fig.4 Resilience of substitution between renewable energy and coal, oil, natural gas, 2001-2018

2.5 可再生能源间的产出、替代弹性及技术进步差异分析

可再生能源能够在不对经济增长产生不利影响的条件下实现发展,仅从宏观经济层面上来说,煤炭、石油倾向于用太阳能、生物质能替代,天然气倾向于用水电、生物质能替代,水电在一定程度上能够替代煤炭.可再生能源的发展还有待研究.具体的超越对数生产函数设定如下:

式中:Wt、St、Gt、Ht表示t年风能、太阳能、生物质能、水电的投入;αi、αij表示对应的系数,其中i、j=e、w、s、g、h,函数模型进行岭回归分析,结合方差膨胀因子确定岭值为0.6,并根据相应参数估计值计算产出弹性、替代弹性及技术进步差异.

2001—2018年4种可再生能源的产出弹性如图5所示,从图中可以看到,4种可再生能源要素产出弹性从2001—2018年都有所增加,说明我国可再生能源的利用效率正在逐年增加.产出弹性从大到小依次为水电、风能、生物质能、太阳能.目前水电仍是我国最大的可再生能源,2017年水力发电量占可再生能源的70.35%,风能、生物质能、太阳能发电量分别占可再生能源发电量的18%、4.68%、6.96%[1],需要注意的是随着国家扶持力度的加大,太阳能产业飞速发展,其发电量将超过生物质能发电, 成为我国另一大主要利用的可再生能源,能源利用效率也随之不断提高.

图5 2001—2018年4种可再生能源的产出弹性Fig.5 Output elasticity of four renewable energy sources during 2001-2018

2001—2018年4种可再生能源间的替代弹性如图6所示.从图6(a)中可以看到,最开始风能与其他3种可再生能源的替代弹性都有不同程度的浮动,但近几年替代弹性均相对稳定且值大于1,即仅从宏观经济层面上来说,风能能够有效替代太阳能、生物质能、水电.从图6(b)～图6(d)中可以看到,太阳能、生物质能、水电与其他3种可再生能源替代弹性变化类似,均呈下降趋势.近几年只有太阳能与风能、水电,生物质能与风能,水电与太阳能、生物质能的替代弹性值大于1,说明某种程度上太阳能能够有效替代风能和水电,生物质能能够有效替代风能,水电能够有效替代太阳能和生物质能.

图6 2001—2018年4种可再生能源间的替代弹性Fig.6 Elasticity of substitution between four renewable energy sources, 2001-2018

2001—2018年4种可再生能源间的技术进步差异如图7所示,从图中可以看到,4种可再生能源的技术进步差异变动都比较大,这与我国目前大力发展可再生能源产业有关,通过4种可再生能源技术进步差异值的比较可以得出,技术进步速度从大到小依次为太阳能、风能、水电、生物质能.近几年我国太阳能产业发展迅速,尤其是光伏产业“领跑者计划”的实施促使其技术创新和成本显著下降;风电产业发展相对成熟,但弃风限电等问题仍较严重,目前相关政策主要以推动技术创新和成本下降等方式推动其高质量发展;水电发展到了转型升级的关键时期,破除技术瓶颈,解决弃水限电、市场化等问题成为关键;生物质能产业规模稳中有增,2020年9月国家发展改革委、财政部、国家能源局联合印发了《完善生物质发电项目建设运行的实施方案》,明确指出加大对生物质能的补贴力度,充分保障其平稳发展.

图7 2001—2018年4种可再生能源间的技术进步差异Fig.7 Differences in technological progress between four renewable energy sources, 2001-2018

3 结 论

在能源转型方案的设计中,不仅要考虑具体的能源现实和技术特征,还要考虑宏观经济层面上的问题.文章从宏观经济层面上考虑可再生能源与传统化石燃料的替代性问题,基于超越对数生产函数模型对我国2011—2018年相关数据进行分析,发现产出弹性从大到小依次为资本、可再生能源、劳动、化石燃料;可再生能源能够有效的替代资本,能够在一定程度上有效替代化石燃料;四者技术进步差异有收敛趋势,可再生能源的技术进步速度均大于其他3种投入要素;可再生能源能够在不对经济产生不利影响的条件下实现发展,化石燃料有可能按比例转向更加清洁的可再生能源.在此基础上将模型拓展,具体分析可再生能源对3种化石燃料的可替代性,结果表明煤炭、石油更倾向于用太阳能、生物质能替代,天然气更倾向于用水电及生物质能替代,水电在一定程度上能够替代煤炭.最后具体分析4种可再生能源的产出、替代弹性及技术进步差异,发现产出弹性从大到小依次为水电、风能、生物质能、太阳能;风能能够有效替代太阳能、生物质能、水电,太阳能能够替代风能和水电,生物质能能够有效替代风能,水电能够有效替代太阳能和生物质能;技术进步速度从大到小依次为太阳能、风能、水电、生物质能.

目前我国对可再生能源的利用正在快速发展中,太阳能及水电的相关产业及技术都逐渐成熟,考虑太阳能能够有效替代煤炭及石油,水电能够有效替代天然气,未来很长时间内,太阳能、水电仍是可再生能源发展的重点.其次生物质能在某种程度上能够替代3种化石燃料,当太阳能相关产业发展较完善后,可以考虑重点发展生物质能产业.但我国目前有关生物质能的产业还比较落后,生物质能的能源效率及技术进步速度都相对较低,发展过程中要注意相关政策体系的建立,做到以政策为引领,推动生物质能产业技术创新及发展.另外在注重减少化石燃料消耗,降低碳排放的同时,也应注重经济发展.从经济层面上来说,风能产业虽然对化石燃料的可替代性不强,但其发展一直较稳定,也能有效替代其他3种可再生能源,故在利用水电、太阳能、生物质能对3种化石燃料替代的同时,也需要注重风能产业的发展,以弥补可再生能源发展不够成熟时减少化石燃料消耗所带来的经济损耗.