能源转型与工业经济增长动能转换*

● 李 鹏，王 蕾

（中国社会科学院 工业经济研究所，北京 100086）

一、引言

面对日益凸显的能源资源约束趋紧、环境保护压力逐渐增大、温室气体排放增多导致的全球气候变暖等问题，全球能源行业正在经历一场深刻的能源转型。基于此背景，近年来我国政府积极出台多项相关政策，推进能源生产和消费革命，促进绿色发展。党的十九届五中全会提出“促进经济社会发展全面绿色转型”“推进能源革命”。同时，全会提出的“十四五”时期经济社会发展目标明确，生产生活方式绿色转型成效显著，能源资源配置更加合理、利用效率大幅提高。这彰显了能源绿色转型在当前以及未来经济社会发展中的重要地位。

能源行业在全方位变革中，大力发展清洁能源。清洁能源在能源生产侧和消费侧的比重逐步上升，而传统的化石能源生产和消费比重逐步下降，给全球带来一个更加清洁的发展环境。从历史发展的脉络看，不同历史发展阶段对应不同的能源转型特征，例如在公元前，能源转型的标志是利用火来生产金属和耐火材料；而在瓦特改良蒸汽机后，蒸汽机取代了动物原动机，煤炭取代了薪柴；现阶段正经历的能源转型则以新能源的发电份额不断上升、煤炭份额稳步下降为特征。由此，能源转型本质上就是能源结构的更替和变化。能源转型的过程中，同时也会伴随着传统能源产业的衰退和新产业的蓬勃兴起，这也是新旧动能转换的过程。党的十九大以来，习近平总书记多次强调，把能源技术及其关联产业培育成带动我国产业升级的新增长点。

另外，当前工业部门仍是我国传统化石能源消费占比较高的部门，在能源工业转型过程中，工业系统变革会对能源系统提出新要求。短期内新的能源系统与旧有的工业业态不相适应，且新能源本身存在的不稳定供应和技术不成熟等特征，可能会对工业经济产生负面影响。新能源系统不断调整，将逐渐适应工业结构的调整，不仅能够满足工业总量需求，也会推动新兴高端产业发展。例如，光伏、风电等高端装备制造业将成为工业领域的新增长点。新能源系统也将逐步取代传统能源体系，建立起与之相匹配的工业体系。由此，能源转型具有阶段性特征，在不同的工业发展阶段与工业经济之间的关系可能不同。鉴于此，有必要厘清现阶段以及未来能源工业转型与工业经济增长之间的关系，这对于在新时代如何推动绿色发展、建设美丽中国具有重要的现实意义和理论价值。

二、研究综述

能源转型的本质是新旧能源的替代。现阶段，能源转型的典型特征是传统化石能源生产与消费占比逐步下降，可再生能源生产与消费占比逐步增加。因此，本文从可再生能源的生产与消费出发分析其对工业经济增长的影响。

从当前的研究进展看，多数文献倾向认为可再生能源份额的增加有助于经济增长。Ewing 等使用月度数据和广义方差分解方法评估了能源和就业对实际产出的相对影响，研究表明可再生能源对产出具有较大的正向影响，但影响程度不如传统化石能源[1]。Adams 等利用1980—2012 年30 个撒哈拉以南非洲国家的面板数据，通过面板协整和误差修正模型，也发现可再生能源和不可再生能源对经济增长都有显著的积极影响，不可再生能源对经济增长的促增作用更大，可再生能源消费每增长10%，经济增长0.27%[2]。然而，Ahmed 等利用缅甸1990—2016 年时间序列数据和自回归分布滞后、动态OLS、全修正OLS 以及Gregory-Hansen 协整方法，考察了可再生能源和不可再生能源、二氧化碳强度与经济增长之间的动态关系，研究发现总能源消费对经济增长的作用非常小，进一步分析表明，可再生能源的使用才能显著促进经济增长，而不可再生能源则对经济增长产生负面影响[3]。Al-mulali 等将国家分为高收入、中上收入、中低收入和低收入国家，研究了可再生能源消费与GDP 增长之间的长期双向因果关系。结果表明，79%的国家在可再生能源消费与GDP 增长之间存在积极的长期双向因果关系[4]。Bhmad 利用1992—2016 年巴西、俄罗斯、中国、印度和南非的数据，也发现可再生能源消费对经济增长的影响是积极的，长期减少了碳排放量[5]。Busu 利用28 个欧盟成员国数据，研究发现风能、太阳能、生物质能、地热能和水电能对欧盟经济增长有积极的影响。其中，生物质能对经济增长的影响最大，生物质能初级生产增加1% 将促进经济增长0.15%[6]。Guney 结合40 个发达国家和73 个发展中国家的数据，研究发现可再生能源份额扩大对发达国家和发展中国家的可持续发展都有积极的、具有统计意义的影响，且可再生能源对可持续发展的影响大于不可再生能源的影响[7]。Acikgoz 等利用国别数据研究发现，可再生能源对不可再生资源丰富国家的经济增长有较高的积极影响。这种积极影响在中低收入国家高于中高收入国家。研究结果表明，对于中低收入国家和中高收入国家，尤其是不可再生资源丰富的国家应大力发展可再生能源[8]。Tugcu 等通过分析G7 国家1980—2009 年的数据表明，从长期来看，可再生能源和不可再生能源消费对经济增长均具有重要意义，在经典生产函数的框架下所有国家都存在双向因果关系[9]。Shakouri 和Khoshnevis 研究了1971—2015 年南非经济增长、可再生能源消费、能源消费、资本固定形成和贸易开放之间的关系。格兰杰因果关系检验表明，可再生能源消费与经济增长之间存在长期的双向因果关系[10]。Salim 等利用1980—2011 年经济与合作发展组织国家数据，发现不可再生能源和可再生能源、工业产出和经济增长之间存在着长期的均衡关系。面板因果关系分析显示了工业产出与可再生和不可再生能源消费之间的双向因果关系，GDP 增长与可再生能源消费之间存在单向因果关系[11]。

从国内学者的相关研究看，郭四代等使用格兰杰因果关系检验了中国长短期新能源消费与经济增长的关系，研究发现新能源在长短期内均显著促进了经济发展，新能源对经济增长的贡献比传统化石能源更大[12]。黄书宁利用中国数据研究发现传统能源、可再生能源与经济增长间均存在着短期与长期的双向因果关系，发展新兴能源可以给中国经济带来新的增长点[13]。王瑛发现以水电、核电、风电为代表的中国可再生能源消费与实际GDP 之间存在稳定的协整关系[14]。此外，汪晓文等发现中国新能源产业的投入产出存在显著的空间集聚特征，技术和资本投入成为拉动中国新能源产业发展的主要因素[15]。

然而，也有文献有不同的发现，Khoshnevis 和Shakouri 采用自回归滞后方法和格兰杰因果关系检验，研究了1979—2014 年伊朗经济增长、可再生能源消费、能源消费、金融发展与贸易开放之间的关系。研究发现可再生能源消费在短期和长期对经济增长有负向影响[16]。另外，Khoshnevis 和Shakouri 还利用德国1975—2014 年数据，对其二氧化碳排放和经济增长、可再生能源消费和能源消费之间的关系进行了实证分析。研究发现，可再生能源的增加将给电力生产商带来更高的成本，并通过增加工业消费和私人资本支出来削弱经济增长[17]。Menegaki 和Ozturk 使用中东、北非国家1997—2009 年面板数据，采用固定效应模型考察了经济增长与可再生能源之间的因果关系，结果表明可再生能源在长期内对GDP 增长产生负向影响[18]。齐绍洲和李杨利用欧盟数据和向量自回归模型发现，2008 年前后欧盟可再生能源消费增长的经济代价存在显著的异质性，2008 年前可再生能源消费增长对经济增长的负向影响更大。另外，还发现不同行业可再生能源消费增长对经济增长的影响也存在显著差异[19]。姚树洁和张帅发现可再生能源使用率随经济发展呈现U型特征[20]。马远和骆佩基于经济增长的约束性视角发现环境规制对能源消费的非线性效应[21]。Troster 等使用1989—2016 年美国数据，研究了可再生能源消费、油价与经济活动之间的因果关系，考虑到分布的所有分位数，研究发现可再生能源消费的变化与分布最低尾部的经济增长之间存在双向因果关系[22]。Nguyen 和Kakinaka 利用1990—2013 年107 个国家的面板数据，证实了可再生能源与经济增长之间的关系在低收入和高收入国家之间存在明显的差异。对于低收入国家，可再生能源消费分别与碳排放和产出呈正相关和负相关；然而对于高收入国家，可再生能源消费分别与碳排放和产出呈负相关和正相关。这一结果意味着一个国家的可再生能源政策应与其发展阶段高度一致[23]。

此外，还有学者发现可再生能源与经济增长之间不存在显著关系，例如Menegaki 以1997—2007 年27 个欧洲国家为样本，采用随机效应模型研究了经济增长与可再生能源之间的因果关系，结果没有发现可再生能源消费与GDP 之间的因果关系，协整检验结果表明欧洲经济增长与可再生能源消费之间存在微弱的关系[24]。Payne 利用1949—2006 年美国年度数据，分别比较了可再生能源和不可再生能源消费与实际GDP 之间的因果关系，检验揭示了可再生或不可再生能源消费与实际GDP 之间缺乏格兰杰因果关系[25]。

通过梳理，相关研究多集中于考察可再生能源与经济增长之间的关系，得出的研究结论不一，因研究对象、样本区间、模型选择的不同而不同，但也为后续研究的展开提供进一步优化的空间。一是现有研究主要集中在可再生能源生产或消费与经济增长之间的关系，而对可再生能源与工业增长关系的研究相对不足，工业是经济结构的重要组成部分，其转型对经济整体的可持续发展起着举足轻重的作用。二是在关于中国的研究中，选取的研究范围一般为时间序列数据，对区域的考察不足。中国各区域经济发展水平、资源禀赋等存在很大差异，忽视区域之间的异质性可能会造成研究结果的较大偏差，导致政策制定不具有针对性。三是忽视了可再生能源与经济发展可能存在非线性关系。部分国别研究已经验证了经济不同发展阶段中可再生能源与经济发展之间的关系有一定差异，但目前对中国的相关研究仍然缺乏。上述三点构成了本文的研究创新。

三、能源转型对工业经济增长影响机理

在能源转型过程中，需要统筹协调分析能源消费结构与经济增长之间的关系，即将可再生能源与不可再生能源一同作为投入要素纳入生产函数中。可再生能源对经济增长的影响在理论上存在多种机制，是现有研究结论不一致的主要原因。

（一）能源多元化和替代效应

可再生能源与传统能源的功能用途类似，都是服务于经济发展。可再生能源的增加，会使得经济系统的生产投入摆脱对单一能源的依赖，能够避免市场上因某种能源价格上涨引致的宏观经济的不利冲击。例如化石能源尤其是油气资源是影响中国能源供给安全的重要因素，国际油价的大幅波动对中国经济产生负面影响，而可再生能源生产或消费份额的增加有利于改善能源结构，促进经济持续稳定增长。另外，可再生能源主要是通过替代化石能源对经济增长产生影响。初期，可再生能源份额的增加有利于能源多元化，化解能源安全风险；但在后期随着替代率增加，由于要素边际替代率递减效应的存在以及可再生能源生产不稳定、调峰和储能技术能力不足，正向替代效应逐步减少，替代难度和成本随之增大，此时再增加可再生能源可能对经济产生不利影响。因此，合理的能源结构应当是可再生能源与化石能源共存，可再生能源对化石能源并不是完全替代的，此替代效应可能存在一个最优区间，在此区间内可再生能源对经济的正向影响能够实现最大化。

（二）资源禀赋和成本效应

可再生能源包括水能、风能、太阳能、地热能等，主要受到一国或地区自然资源初始禀赋的制约。各国地理位置、气候条件和自然资源蕴藏等初始丰裕度的不同直接决定了其可再生能源生产成本和价格的差异。一般而言，在同等技术水平条件下，资源丰裕区可再生能源供给具有显著的规模经济优势，经济成本相对更低。另外，已有研究表明不同可再生能源类型的成本与收益也存在差异，进而对经济增长具有差异化影响。

（三）技术进步效应

可再生能源的开发利用受到各国政府的普遍重视，随着可再生能源装机容量和发电量逐年增加，其消纳问题和储能技术的短板日趋显现。可再生能源配额制在提升可再生能源发电市场竞争力的同时，也有助于行业资源整合，提升技术研发水平。目前，可再生能源的平稳发展还依赖于传统化石能源的调峰能力。尽管可再生能源的发展会对传统化石能源形成挤压，但会促进火电和天然气行业进一步提升调峰技术能力，对能源行业实现整体转型具有积极效应。

（四）产业带动效应

可再生能源行业多属于战略性新兴产业，技术水平高，发展前景广阔，涉及多个行业领域，其发展壮大能够为一系列相关的高附加值行业提供更加广阔的发展空间，如储能、分布式能源、能源数据处理服务等。这不仅对战略性新兴产业产生明显的技术外溢效应，也会催生更多产业的就业需求，从而对国民经济形成有效支撑。

（五）产业政策效应

可再生能源产业政策主要指上网电价的补贴政策。根据国际能源署数据，从长期看，可再生能源发电的边际成本更低，但发展初期固定成本和开放成本数额较大，在市场机制下无法与化石能源竞争。各国普遍的做法是对可再生能源的上网电价给予一定额度的补贴、税收和贷款优惠等，对短期内大力促进新能源产业的发展起到了关键作用；但由此造成的财政负担对政府在其他方面的支出形成挤出效应，同时也会通过价格税收效应对下游企业和终端消费者的支出形成挤出。随着时间推移，后期补贴退坡及后续问题产生的负面效应会逐步显现，进而对经济增长产生不利影响。

四、新能源对工业经济增长影响的实证分析

（一）模型设定

首先，借鉴已有文献，本文设定生产函数的形式为:

其中，Yit表示i地区t时期的产出，Kit、Lit、Eit分别表示资本、劳动和能源投入。

其次，进一步将能源划分为可再生能源RwEit与不可再生能源NonEit，鉴于资本分为实物资本invesit与人力资本hsit，则方程形式变为:

再次，假定该生产函数满足柯布-道格拉斯生产函数的形式，则有：

其中，α、β、δ、η均分别为待估的弹性参数。

最后，通过对数变换可以得到：

其中，lnpindit表示工业增加值的对数值，lnAit表示全要素生产率的对数值，lninvesit和lnhsit分别表示工业行业的固定资本投资和实际人力资本的对数值，lnRwEit和lnNonEit分别为可再生能源与不可再生能源的对数值。需要指出的是，本文主要考虑将二次能源电力分为可再生能源发电与不可再生能源发电，电力结构的变化更能够反映能源转型的成效。

（二）数据来源

本文研究的是省级可再生能源产业对工业经济增长的影响①鉴于数据的可得性和统一性，本文研究样本不包含西藏、香港、澳门、台湾。，主要数据来源于各省历年统计年鉴、历年《中国能源统计年鉴》及CEIC 数据库等。变量选取如表1 所示，给出了各变量的描述性统计。

表1 变量的描述性统计

1.被解释变量（lnpind）

以各省份工业增加值表征，工业经济是国民经济的重要部分，是衡量一个地区工业化水平的主要指标。为了消除物价水平的影响，本文以1989 年为基准，使用工业出厂价格指数对工业增加值进行平减，以得到实际工业增加值。lnpind1以第二产业平减指数得到的人均实际工业增加值的对数。

2.实物资本（lninves）

参考张军等的做法，以各省工业行业的固定资产投资为基础数据，首先采用固定资产投资价格指数（1989 年为基期）对固定资产投资额进行平减，得到各省历年实际固定资产投资额；其次，计算实际固定资产投资的年均增长率，设定折旧率为9.6%，获得基期的实际资本存量；最后，采取永续盘存法得到历年的实际资本存量[26]。

3.人力资本（lnhs）

人力资本是创新和经济可持续发展的重要源泉，本文直接采用历年实际人力资本额来表征人力资本，数据来源于《中国人力资本报告》；劳动力以工业行业的劳动力来表示。

4.能源相关变量

可再生能源种类较多，涉及的指标类型较为复杂，例如各省的生物质能、潮汐能、地热能发电尚未有具体统计数据。可再生能源的发电水平lnRwE以年各省水电、风电以及太阳能发电之和的对数值表示。lnRwEs表示lnRwE的二次项，即平方项。非可再生能源的发电水平lnNonE以非可再生能源发电量的对数值表示，非可再生能源发电量为总发电量扣除可再生能源的发电量。rewsh表示可再生能源发电量与非可再生能源发电量的比值。

5.调节变量

鉴于可再生能源多属于新兴产业，技术相对并不成熟，应用范围有限，投资回报的不确定性较大，前期发展很难获得银行贷款，融资需求较大，容易受到融资约束的影响，因此市场上提供的融资渠道及融资资金越多则越有利于可再生能源的发展，进而对工业增长产生正向调节效应。金融深化credgdp以各省份金融机构年度贷款余额与GDP 的比值表示。与金融深化类似，政府支出越多，尤其是对可再生能源行业的投入越多，也会对可再生能源与工业经济的关系产生正向调节效应。政府支出fiscgdp以各省份政府支出总额与GDP 的比值表示。地区产业结构也会影响可再生能源与工业经济的关系，工业结构从某种程度上代表了一个地区的工业禀赋水平，能够为可再生能源的发展提供良好的配套环境。工业结构indgdp以各省份工业增加值占GDP 的比重表示。可再生能源的发展不少属于高技术行业，离不开先进节能减排技术的支持，技术创新水平越高，越有利于可再生能源的发展。技术创新水平lnpat以各省份历年人均专利申请授权量表示。

（三）方法选取

随着数据量逐步扩大，近年来，动态面板数据相关的文献开始关注截面观测值N 与时间序列数T 都较大的情形，尤其是同质个体估计量（Mean Group Estimator，即MG）首先得到了应用。MG 估计量由Pesaran 和Smith 提出，假设被解释变量与解释变量之间的关系对所有个体而言都是同质的，该方法的思路是首先对每个个体单独做最小二乘回归，将各个个体的系数分别估计出来，然后对估计量再做简单平均，获得平均效应[27]。Martinez-Zarzoso 和Bengochea-Morancho 借 助该方法，使用经济与合作发展组织22 个国家的面板数据估计了环境库兹涅茨曲线[28]。然而，Pesaran等认为这种假定所有个体都是同质的前提不符合实际，更现实的情况是所有系数都可能随个体改变，即截距项与斜率都在发生变化。这是因为各国的制度文化都表现出很大的差异，可能会同时影响截距项和斜率，此时MG 估计量捕捉不到这种差异。为了解决这一问题，Pesaran 等进一步提出了Pooled Mean Group（PMG）估计量[29]。在这一估计量下，不仅可以研究重要解释变量对被解释变量的短期效应，还可以研究长期效应。对于每个个体，短期效应均具有异质性，但长期效应不受个体的影响，更加符合实际。假定误差项服从正态分布，就可以利用极大似然函数进行估计。无论重要解释变量是否平稳，据此方法得到的估计量都是一致的和渐进正态的。鉴于获得数据的特征、研究目标以及方法优势，本文尝试采用Pesaran 等提出的PMG 方法进行估计。最终的模型形式为：

另外，为了便于比较分析，本文还考虑了MG和动态固定效应（DFE）的回归结果。

五、实证结果分析

（一）总体回归结果

表2 列示了总体回归结果，第（1）—（3）列分别为PMG、MG、DFE 的回归结果。可以看出，可再生能源的发展对工业经济增长具有长期的负向影响，系数为-0.118，且在1% 的统计水平上显著；但短期的影响显著为正，且同样在1%计水平上显著。PMG 分别与MG 和DFE 的比较结果看，Hausman 检验结果均表明选择PMG 模型的回归结果是合理的，例如PMG 与MG 的Hausman检验值为1.64，相应的P 值为0.802。另外，本文还在初始回归模型中加入了可再生能源的二次项，以捕捉未来可再生能源对工业经济增长的可能影响，如第（3）—（6）列所示。从回归结果可以看出，可再生能源二次项的回归系数为0.046，且在1% 的水平上显著，说明随着可再生能源发电量的不断提升，其对工业经济增长的效应由负转正，呈现出显著的U 型曲线特征。在可再生能源发展初期，技术水平和生产能力十分有限，且供给容易受到季节性和其他自然条件的影响，再加上可再生能源如大型水电、风电的生产成本高于传统化石能源，因此可再生能源份额的相对扩大，对传统化石能源形成替代，会对工业经济发展产生负面影响。随着工业化进程加快和技术水平不断提升，可再生能源发电供给保持相对稳定，消纳技术和储存能力不断发展。在突破技术瓶颈后，可再生能源发电相对于化石能源发电更具有成本优势，其对工业经济的正向效应逐步显现。通过计算，可再生能源发电与工业经济增长的U 型曲线拐点为3.793，而当前各省份均未达到，总体上仍处于U 型曲线的左侧。

表2 总体回归结果

从其他解释变量的回归结果看，化石能源发电量的系数为正向，且统计上十分显著，这表明化石能源仍然是促进工业经济增长的主要因素，且回归系数明显高于其他变量。实物资本的回归系数也在1% 的统计水平上显著，且人均资本存量每增长1%，推动工业经济增长0.168%；然而，人力资本的回归系数尽管为正，但在统计上不显著，可能的原因是人力资本的结构仍存在不合理之处，其应有的正向促进效应仍未得到有效发挥。另外，从短期效应看，化石能源的系数仍然显著为正，且系数相对较大，但资本对工业经济增长的促进效应超过化石能源，且在10%的统计水平上显著。此外，人力资本的短期效应为负，且统计上不显著。总体而言，中国工业经济的高速增长主要得益于实物资本拉动与传统能源要素投资的贡献，可再生能源与人力资本的正向效应仍未显现。

（二）分区域回归

由于中国具有明显的区域差异，越发达的东部沿海地区，第三产业比重越高，而中西部地区大多仍处于工业化快速发展期。为探究各区域下可再生能源对工业经济增长的影响，本文依照传统的划分方法，将中国分为东中西三大区域，分别进行回归。表3 的第（1）—（3）列、第（4）—（6）列、第（7）—（9）列分别是东中西三大区域的回归结果。第（1）—（3）列的结果显示，东部地区的可再生能源的一次项回归系数为负，二次项在10%的统计水平上显著为正，这表明东部地区当前的可再生能源对工业经济增长产生了明显的负向效应，未来随着可再生能源持续发展，其对工业经济的正向效应逐步显现。中部地区与东部地区的趋势相似，不同的是，中部地区可再生能源的一次项与二次项系数均大于其他地区，这表明当前发展可再生能源对中部地区的工业增长负面影响更强，原因在于东部地区不少省份完成了工业积累，开始转向发展先进制造业和现代服务业。例如北京、上海等已经进入了后工业化时期，发展可再生能源对该地区的冲击不大；而中部地区仍处于工业化快速发展期，工业对能源尤其是化石能源的依赖程度较高，发展可再生能源对该地区的冲击相对更明显。西部地区同样处于工业化时期，且相对于东中部地区落后，然而，该地区也是可再生能源资源丰裕区，大力发展可再生能源能够在一定程度上抵消对西部地区工业经济的负面影响，因此，西部地区受到的负向冲击也较小。比较各地区的拐点可以发现，东部与西部地区率先到达拐点。此外，从其他解释变量的长期效应看，各地区实物资本、人力资本以及化石能源发电对工业增长的影响存在显著差异。例如东部地区实物资本的贡献仍然十分明显，化石能源的贡献仍然较大。

表3 分区域回归结果

（三）分时间段回归

中国于“十一五”期间提倡大力发展可再生能源，有关政策密集出台，例如2006 年1 月起中国开始实施《中华人民共和国可再生能源法》，提出了可再生能源的总量发展目标，制定了相应的中长期规划与配套法规政策等，有力地推动了中国可再生能源的发展。因此，本文以2005 年为时间节点，将整个样本划分为两个区间，考察可再生能源与工业经济之间关系的时间异质性。表4 的回归结果显示，在2005 年之前，可再生能源一次项和二次项的回归系数均为正但在统计上均不显著；2005 年之后，可再生能源的一次项显著为负，且系数的绝对值比2005 年之前有所增大，这表明随着可再生能源得到政策上的大力鼓励，其对化石能源的强制性替代对工业经济增长造成了显著的负向影响，同时二次项由不显著变得更加显著。

表4 分时间段回归结果

（续）

从其他变量的异质性看，化石能源的回归系数在2005 年之后变得更小，表明随着可再生能源大力发展，中国工业经济对化石能源的依赖程度变小，但对实物资本的依赖程度变大，在此过程中可能存在实物资本对化石能源的替代。人力资本系数在两个阶段均为负，且均不显著，表明人力资本作为重要的生产要素，并没有在工业经济发展中起到应有的积极作用。

（四）稳健性检验

为了检验总体研究结论是否稳健，本文将可再生能源变量替换为可再生能源发电量与非可再生能源发电量的比值rewsh重新代入方程进行回归。rewsh2表示rewsh的二次项。表5 结果显示可再生能源份额的一次项系数仍然显著为负，而二次项系数显著为正，尽管数值比较小。Hausman 检验结果仍然显示三个模型中，PMG 的回归结果仍是最合理的。

表5 可再生能源发电量与非可再生能源发电量的比值作为可再生能源代理指标的回归结果

（续）

本文还将以第二产业平减指数得到的人均实际工业增加值的对数lnpind1替换被解释变量，重新回归后，表6仍然发现可再生能源的一次项系数与二次项系数保持与总体回归一致的方向，但统计上变得不显著。稳健性检验说明，在替换重要解释变量和被解释变量后，不会影响本文的基本结论。

表6 以第二产业平减指数得到的人均实际工业增加值作为被解释变量的回归结果

（续）

（五）调节效应

表7 列出了各调节变量的回归结果。可以发现，从长期效应看，第（1）列人均收入水平与可再生能源的交叉项系数为正，且在1% 的统计水平上显著，表明人均收入水平越发达的省份，发展可再生能源有助于促进工业经济增长；第（2）列中，工业结构与可再生能源的交叉项系数为负，但在统计上并不显著，这反映了对于工业占GDP 比重越高的省份，可再生能源对工业经济具有负向影响；第（3）（4）列中，金融发展和财政支出水平与可再生能源的交叉项系数也均为负，且均不显著，这反映了当前金融发展与财政支出水平的提升并没有对可再生能源与工业经济的关系起到正向调节作用，从侧面反映了金融发展与财政支出存在资源错配或者扭曲现象，更多地投向了传统的化石能源领域或者对化石能源存在更多需求的领域，而非可再生能源行业；第（5）列为技术创新作为调节变量的回归结果，可以发现技术创新与可再生能源的交叉项显著为正，表明促进技术创新有助于发挥可再生能源对工业经济增长的推动作用；最后，从人力资本的调节效应看，该交叉项系数虽然为正，但并不显著，进一步证实了人力资本对可再生能源行业的积极效应没有充分发挥。

表7 加入调节变量的回归结果

（续）

六、研究结论与政策启示

本文重在探讨能源工业转型与工业经济增长之间的关系，而能源工业转型的突出特征是可再生能源对传统化石能源的替代。本文首先回顾了中国传统化石能源面临的突出困境与可再生能源的发展现状，分析了可再生能源和经济增长之间关系的理论机理，并对研究现状进行了重点回顾，在此基础上利用省级面板数据研究了可再生能源与工业经济增长之间的关系。研究发现，与现有文献的研究视角和研究结论不同，总体上中国可再生能源与工业经济呈现显著的U 型关系，当前各省份仍处于U 型曲线的左侧；可再生能源与工业经济之间呈现明显的区域和发展阶段的异质性。通过替换重要解释变量和被解释变量后，结果整体上是稳健的，不会改变可再生能源对工业经济的作用方向。调节效应结果显示，提高人均收入、技术创新、人力资本水平均有助于促进可再生能源对工业经济增长的正向效应，但金融发展和财政支出的正向效应仍未显现。

在高质量发展和绿色发展理念的指引下，应坚持市场主导和政府引导相结合，继续大力推动可再生能源产业的发展，注重区域施策的差异性。本文政策启示：一是增强可再生能源企业的发展能力，推动碳中和示范区建设。通过鼓励和扶持一批具有品牌优势的骨干企业做大做强，提升可再生能源的产业配套能力，并在不同区域对加快可再生能源发展的模式进行探索，设立碳中和国家级示范区，引领碳中和技术和产业循环发展。二是完善可再生能源信贷和财税支持政策。研究发现金融发展与财政支出并没有发挥出应有的积极作用，需进一步完善针对可再生能源行业的税收优惠措施，对于那些具有核心技术的可再生能源企业的研发给予直接奖励；拓宽信贷融资支持渠道，建立可再生能源产业投融资平台，简化信贷程序，推动信贷支持更多地向可再生能源行业倾斜。三是强化可再生能源的技术创新能力。加大研发投入，构建国家级可再生能源技术研发平台，通过引导与奖励性政策鼓励各类科研主体进行技术研发与创新实验，更加注重基础科学研究，从技术的需求和供给端推动可再生能源核心技术的开发与利用，真正激发技术市场的活力；加强人才队伍建设，打造吸引优质人才的营商环境，构建可再生能源的产学研合作机制，促进产业与相关技术应用的结合；借鉴发达国家经验和加强国际合作，建立产学研用为一体的可再生能源产业发展基地。