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國內(nèi)外能源回彈效應(yīng)研究述評

2013-03-31 21:32:27王兆芬
關(guān)鍵詞:能源價(jià)格估計(jì)值效應(yīng)

高 輝,王兆芬

(成都理工大學(xué) 商 學(xué)院,成都 610059)

一、引言

能源是當(dāng)今社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ),我國政府為實(shí)現(xiàn)節(jié)能目標(biāo)制定了一系列以提高能源效率為核心的能源政策,而能源回彈效應(yīng)(Rebound Effects)的大小影響著國家能源政策的實(shí)施效果?;貜椥?yīng)一直是能源經(jīng)濟(jì)學(xué)中研究與爭論的焦點(diǎn)問題,其最早是在1865年由Jevons在《煤炭問題》一書中提出。Jevons認(rèn)為,能源使用效率的提高不但不會降低能源消費(fèi),反而會增加能源消費(fèi),這個(gè)論斷被稱為“杰文斯矛盾(Jevons Paradox)”。杰文斯矛盾使眾多學(xué)者開始質(zhì)疑能源效率政策是否真的有效。對回彈效應(yīng)的系統(tǒng)性研究是從20世紀(jì)90年代以后,并取得一批研究成果。本文對能源回彈效應(yīng)的國內(nèi)外研究文獻(xiàn)進(jìn)行了較為詳盡的梳理,找出了能源回彈的一些重要認(rèn)識,對政府制定科學(xué)合理的能源政策提供參考。

二、國外對能源回彈效應(yīng)的研究

20世紀(jì)90年代以后,在Khazzoom、Greeningetal等許多學(xué)者對回彈效應(yīng)進(jìn)行了廣泛探討[1],主要集中在微觀層面上,研究方法主要采用成本函數(shù)和價(jià)格彈性[2-6],一般均衡模型 Computable General Equilibrium,CGE[7-8],還有模擬實(shí)驗(yàn)、計(jì)量分析等。樣本數(shù)據(jù)采取各種形式,時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)都有。

目前,國外相關(guān)方面的研究大多集中在汽車運(yùn)輸、家庭取暖及其他能源服務(wù)等微觀層面上,對于研究能源回彈的影響因素也是一個(gè)熱點(diǎn)。

(一)微觀層面的研究

1.汽車運(yùn)輸能源回彈實(shí)證研究

迄今為止,回彈效應(yīng)研究最成熟的領(lǐng)域是個(gè)人汽車運(yùn)輸,大多數(shù)研究對象是指美國,這是因?yàn)槊绹娜剂蟽r(jià)格、燃料效率和居民居住密度均低于歐洲,汽車保有量水平較高,而替代交通工具的選擇范圍較小。根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同分述如下。

Goodwin[9],Espey[10-11],Hanley et al[12]and Graham and Glaister[13]通過能源需求對價(jià)格彈性的測量已經(jīng)進(jìn)行了多次實(shí)證估計(jì),對能源回彈值進(jìn)行了全面估計(jì)。Sorrell and Dimitropoulos[14]綜合分析了上述研究,計(jì)算其平均估計(jì)值,最終得到短期回彈效應(yīng)上限值為20%~25%,而長期回彈效應(yīng)估計(jì)值上限達(dá)到80%。然而,由于研究方法的不同,回彈效應(yīng)估計(jì)值有很大差異。同時(shí),利用能源需求對能源價(jià)格的彈性來測量,忽略了車輛的燃料價(jià)格對燃料效率的影響,回彈效應(yīng)估計(jì)值的上限很可能比實(shí)際效果大很多。

Blair et al[15]利用佛羅里德1967年-1976年的數(shù)據(jù)測算,短期回彈效應(yīng)估計(jì)值為25%~40%,長期回彈效應(yīng)估計(jì)值為25%~40%。Mayo和Mathis[16]利用美國1958年-1984年的數(shù)據(jù),估計(jì)出汽車運(yùn)輸?shù)亩唐诨貜椥?yīng)估計(jì)值為22%,長期回彈效應(yīng)估計(jì)值為26%。Greene[17]利用美國1957年-1989年的數(shù)據(jù),估計(jì)出汽車運(yùn)輸?shù)亩唐诨貜椥?yīng)估計(jì)值為5%~19%,長期回彈效應(yīng)估計(jì)值為5%~19%;Jones(1993)[18]利用美國1957年-1989年的數(shù)據(jù),得出汽車運(yùn)輸短期回彈效應(yīng)估計(jì)值為13%,長期回彈效應(yīng)值為30%。另外,相似的如Wheaton(1982)[19],Gately[20],Schimek[21]等對汽車運(yùn)輸?shù)幕貜椥?yīng)進(jìn)行了研究,其估計(jì)值均小于29%。上述的7個(gè)研究利用了時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù),估計(jì)個(gè)人交通運(yùn)輸?shù)拈L期、短期回彈效應(yīng)值在5%~40%。然而在相應(yīng)的規(guī)范上是有分歧的,尤其是在處理序列相關(guān)性和滯后因變量的問題上,數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量有限,使得他很難使用這種類型數(shù)據(jù)單獨(dú)解決問題。此外,由于這些研究是針對美國而且數(shù)據(jù)較老,所以無法推算是否隨著時(shí)間的推移,直接回彈效應(yīng)值有降低趨勢,也不能推算回彈效應(yīng)值是否與其他國家有很大差異。

Wirl[22]利用英國、法國、意大利三個(gè)跨國家的面板數(shù)據(jù),估計(jì)長期回彈效應(yīng)值為27%~30%,短期回彈效應(yīng)值為10%~20%;而Johansson and Schipper[23]對12個(gè)經(jīng)合組織國家1973年-1992年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,估計(jì)長期回彈效應(yīng)值為5%~55%,并測算出最佳回彈效應(yīng)值為30%;Haughton and Sarkar[24]與Small and Van Dender[25]分別利用美國1972年-1991年、1961年-2001年數(shù)據(jù)測得長期回彈效應(yīng)估計(jì)值均為22%。上述四個(gè)研究利用跨國家和地區(qū)的面板數(shù)據(jù),相對于時(shí)間序列和截面數(shù)據(jù),提供給了更多的信息,從而為估計(jì)直接回彈效應(yīng)值提供了更堅(jiān)實(shí)的依據(jù)/基礎(chǔ)。Small and van Dender’s的研究提供了強(qiáng)有力的證據(jù):隨著時(shí)間的推移,隨著收入的增加,直接回彈效應(yīng)值有下降的趨勢。然而,Hanley et al.[26]并不支持回彈效應(yīng)有下降的趨勢。

分解數(shù)據(jù)源能夠避免一些測量中的困難,然而模型越復(fù)雜,出現(xiàn)偏差的可能性更大。Goldberg[27]利用分解數(shù)據(jù)源方法對美國1984年~1990年面板數(shù)據(jù)測算,回彈效應(yīng)估計(jì)值為0;Greene et al.[28]利用相同方法對回彈效應(yīng)進(jìn)行了仔細(xì)的測算,研究結(jié)果是長期的直接回彈效應(yīng)值為23%,與上述研究結(jié)果一致。然而 Frondel et al.[29]利用分解數(shù)據(jù)源方法,對德國家庭的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)果表明,德國的回彈效應(yīng)較大,其長期直接回彈效應(yīng)值為56%~66%。West[30]利用截面數(shù)據(jù)測得美國短期回彈效應(yīng)估計(jì)值更是出奇得高,估計(jì)值為87%。上述四個(gè)研究利用分解數(shù)據(jù)源的方法,得到的直接回彈效應(yīng)的估計(jì)值不太一致,而且?guī)讉€(gè)估計(jì)值出奇得高。值得注意的是,其中三個(gè)研究使用的數(shù)據(jù)都是來自美國消費(fèi)支出調(diào)查的數(shù)據(jù),但是其估計(jì)的直接回彈效應(yīng)值從0~87%有所不同。這表明這種方法的研究結(jié)果也應(yīng)該慎用。

上述關(guān)于汽車運(yùn)輸能源回彈實(shí)證研究的結(jié)果表明,個(gè)人交通運(yùn)輸?shù)拈L期的直接回彈效應(yīng)估計(jì)值大部分在10%~40%,排除數(shù)據(jù)、方法的影響,大多數(shù)研究結(jié)果都在這個(gè)范圍內(nèi)波動,這說明上述研究相對可靠。

2.家庭取暖能源回彈實(shí)證研究

利用單方程模型,Douthitt[31]采取加拿大370個(gè)獨(dú)立家庭的截面數(shù)據(jù),測得短期回彈效應(yīng)估計(jì)值為10%~17%,長期回彈效應(yīng)估計(jì)值為35%~60%;Schwarz and Taylor[32]利用美國1188個(gè)獨(dú)立家庭的截面數(shù)據(jù),估計(jì)了恒溫設(shè)定的方程式,這個(gè)方程式作為能源價(jià)格、外部溫度、受熱面積、家庭收入、房間熱阻的技術(shù)估計(jì)數(shù)的函數(shù)。他們的結(jié)論是:長期直接回彈效應(yīng)估計(jì)值為1.4%~3.4%;Hsueh and Gerner[33]則得到了對比明顯的結(jié)果,他們利用美國自1981年以來1028個(gè)獨(dú)立家庭的數(shù)據(jù),加入一些綜合信息——設(shè)備所有權(quán)、人口特征,這使得他們可以結(jié)合計(jì)量和技術(shù)模型估計(jì)家庭取暖方面的能源使用情況。其結(jié)論是電加熱家庭的短期直接回彈效應(yīng)估計(jì)值為35%,燃?xì)饧訜岬募彝ザ唐谥苯踊貜椥?yīng)估計(jì)值為58%。另外,相似研究如 Haas et al.[34],Guertin et al.[35]。另外,利用多方程模型,Dubin and McFadden[36]利用美國313個(gè)獨(dú)立家庭的面板數(shù)據(jù)估計(jì)短期回彈效應(yīng)值為25%~31%;Nesbakken[37]利用挪威551個(gè)獨(dú)立家庭面板數(shù)據(jù)得到,短期回彈效應(yīng)估計(jì)值平均值為21%;Klein[38]利用美國1973年~1981年2157個(gè)獨(dú)立家庭面板數(shù)據(jù)進(jìn)行測算,其結(jié)論是短期回彈效應(yīng)估計(jì)值為25%~29%。

上述研究者分別利用單方程、多方程模型,對家庭取暖的能源回彈效應(yīng)進(jìn)行研究,結(jié)果表明,短期回彈效應(yīng)估計(jì)值10%~58%,長期回彈效應(yīng)估計(jì)值1.4%~60%。而且,采用多方程模型的研究估計(jì)值相對一致,認(rèn)為家庭取暖方面的回彈效應(yīng)的平均估計(jì)值為20%左右。

3.其他關(guān)于家庭能源服務(wù)方面的估計(jì)

由于缺乏數(shù)據(jù),關(guān)于其他家庭能源服務(wù)的回彈效應(yīng)的研究較少,Nadel[39]報(bào)告了一些關(guān)于美國電力公司的估計(jì)結(jié)果,表明:照明的直接回彈效應(yīng)估計(jì)值約為10%,水溫加熱的直接回彈效應(yīng)值約為0,制冷直接回彈效應(yīng)估計(jì)值不確定。由于這些研究規(guī)模較小、周期短、方法有缺陷,所以無法對這些研究下結(jié)論。

Hausman[40]利用美國1978年的截面數(shù)據(jù),估計(jì)家庭制冷短期回彈效應(yīng)值為4%;長期回彈效應(yīng)值為26.5%;Dubin et al.[41]利用佛羅里德1981年截面數(shù)據(jù),估計(jì)美國短期回彈效應(yīng)值為1%~26%。這兩個(gè)關(guān)于家庭制冷的研究,表明直接回彈效應(yīng)估計(jì)值與家庭取暖估計(jì)值(1.4%~60%)形成對比,這兩個(gè)研究方法比較復(fù)雜,避免了內(nèi)生性偏差,且認(rèn)為回彈效應(yīng)估計(jì)值因外部溫度差異會有很大不同。

其他關(guān)于家庭能源服務(wù)的研究,比如水溫加熱更是有限,Guertin et al.[42]研究加拿大1993年截面數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)水溫加熱的長期回彈效應(yīng)估計(jì)值為34%~38%,這個(gè)結(jié)果比Nadel通過直接實(shí)驗(yàn)方法測算的結(jié)果大得多。Davis[43]利用美國1997年面板數(shù)據(jù),估計(jì)洗衣用水的短期回彈效應(yīng)估計(jì)值小于5.6。

(二)回彈效應(yīng)的影響因素

1.能源價(jià)格與能源效率研究

學(xué)者們關(guān)于能源價(jià)格對能源效率的影響研究,主要體現(xiàn)在間接作用和直接作用上。Hicks早在1932年就提出“誘導(dǎo)性創(chuàng)新”這一概念,Hicks[44]認(rèn)為,當(dāng)某種生產(chǎn)要素價(jià)格上漲時(shí),就會誘使節(jié)省該種昂貴生產(chǎn)要素的創(chuàng)新出現(xiàn),進(jìn)而間接地影響能源消費(fèi),即生產(chǎn)要素相對價(jià)格變化是發(fā)明的動力。Lanjouw和Mody[45]的研究表明,能源價(jià)格對能源效率具有最大的誘導(dǎo)效應(yīng),但是他們的研究并沒有估算能源價(jià)格的彈性。后來Jaffe和Palmer[46]的研究彌補(bǔ)了上述不足。Popp的研究結(jié)論表明,能源價(jià)格的變化將推動節(jié)能技術(shù)的變化,通過技術(shù)創(chuàng)新,間接地影響能源消費(fèi)[47]。他指出,由于能源價(jià)格改變引致要素替代彈性的變化造成能源消費(fèi)改變了2/3,他還分析了由于能源價(jià)格變動使得各種不同的能源技術(shù)的專利究竟發(fā)生了怎樣的變化。后來,Popp又利用美國1970年-1994年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果證實(shí)了在20世紀(jì)70年代,美國能源價(jià)格的沖擊對能源利用效率的提高具有顯著的正影響[48]。

但也有一部分學(xué)者認(rèn)為,能源價(jià)格對節(jié)能產(chǎn)生直接影響。如Birol和Keppler[49]運(yùn)用相關(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論分析得出結(jié)論:運(yùn)用經(jīng)濟(jì)手段提高能源價(jià)格能夠有效地改善能源使用效率,進(jìn)而降低能源強(qiáng)度,同時(shí)闡明了能源價(jià)格變化對能源強(qiáng)度影響的傳導(dǎo)機(jī)制大致分為兩類:一類是生產(chǎn)要素間相對價(jià)格的變化對現(xiàn)行技術(shù)的選擇機(jī)制;一類是能源相對價(jià)格變化對新技術(shù)的誘導(dǎo)機(jī)制。Cornillie和Fankhauser[50]通過對中東歐和前蘇聯(lián)一些經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型國家的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較研究之后發(fā)現(xiàn),能源價(jià)格提高是能源使用效率提高的主要動力,這一結(jié)論支持了Birol和Keppler(2000)的觀點(diǎn)。

2.技術(shù)因素與能源效率研究

技術(shù)進(jìn)步被認(rèn)為是影響能源效率的另外一個(gè)重要因素。有一些國外學(xué)者專門對中國的數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究。Richard F.Garbaccio[51]認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步是導(dǎo)致中國能源強(qiáng)度下降的一個(gè)主要原因,是影響中國能源消費(fèi)強(qiáng)度的一個(gè)重要因素。Sinton和Levi[52]分析了我國1980年-1990年工業(yè)行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù),認(rèn)為效率改進(jìn)是我國能源強(qiáng)度下降的主要原因。Chunbo Ma[53]的研究也顯示,效率改進(jìn)是中國能源消耗強(qiáng)度下降的主導(dǎo)因素。

此外,一些學(xué)者還從政府管制、對外開放程度、體制改革等方面對能源效率進(jìn)行研究。Newell et al[54]的研究認(rèn)為,政府對能源價(jià)格的管制和對能源使用效率標(biāo)準(zhǔn)的制定,都會引起能源使用效率的提高。Benjamin K[55]的研究指出,政府的干預(yù)在促進(jìn)可再生能源的利用和提高能源使用效率的過程中是十分必要的,同時(shí)指出了政府最偏好的幾種政策:對常規(guī)能源與成熟能源的技術(shù)取消補(bǔ)貼,對可再生能源實(shí)施進(jìn)入補(bǔ)貼,保證能源價(jià)格彈性的靈活性,提高公眾認(rèn)知度。

三、國內(nèi)對能源回彈效應(yīng)的研究

目前,國內(nèi)僅有的關(guān)于能源回彈效應(yīng)的程度研究主要集中在宏觀層面,采用的方法主要是計(jì)量分析方法。

(一)宏觀上對能源回彈估計(jì)分析

周勇、林源源[56]利用新古典三要素生產(chǎn)函數(shù),對我國宏觀經(jīng)濟(jì)的回彈效應(yīng)進(jìn)行估計(jì),得出1978年-2004年我國回彈效應(yīng)在30%~80%之間波動。王群偉、周德群[57]同樣利用新古典三要素生產(chǎn)函數(shù)得出研究結(jié)果,我國回彈效應(yīng)平均值為62.8%。劉源遠(yuǎn)、劉鳳朝[58]采用省級面板數(shù)據(jù),利用相同的方法進(jìn)行研究,結(jié)果顯示,地區(qū)之間的回彈效應(yīng)差異明顯,西部地區(qū)反彈效應(yīng)最大,但我國平均回彈效應(yīng)為53.68%。另外,幾個(gè)研究范圍縮小的結(jié)論與上述研究相差較大。陳燕[59]利用湖北省1980年-2007年數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)果顯示,技術(shù)進(jìn)步對湖北省能源效率的影響是一個(gè)動態(tài)的過程,湖北省的回彈效應(yīng)值為123.7%。陳凱[60]基于我國鋼鐵行業(yè)估計(jì)鋼鐵行業(yè)平均回彈效應(yīng)高達(dá)130.47%。

國內(nèi)的相關(guān)研究表明,改革開放以來,我國平均回彈效應(yīng)值在30%~80%之間,各年度之間波動比較明顯,但是總體上呈下降趨勢;回彈效應(yīng)在各地區(qū)、各行業(yè)之間存在較大差異,個(gè)別省份回彈效應(yīng)值超過了100%。這說明,效率提高帶來的能源節(jié)省量完全被能源消費(fèi)擴(kuò)張量抵消。

(二)能源回彈效應(yīng)的影響因素

1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源效率研究

現(xiàn)有國內(nèi)研究中,有學(xué)者認(rèn)為,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化是影響能源利用效率的主要因素。如史丹[61]認(rèn)為,在不同時(shí)間段,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對能源消耗強(qiáng)度的影響是有差異的,在1990年以前,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動導(dǎo)致能源消耗強(qiáng)度降低,而1990年以后,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動卻導(dǎo)致能源消耗強(qiáng)度增加。楊洋等[62]利用最小二乘法考察了我國1978年—2006年的相關(guān)數(shù)據(jù),對我國能源強(qiáng)度的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明,對能源強(qiáng)度降低影響程度最大的因素是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動。張宗成、周猛[63]的研究指出,導(dǎo)致中國1995年-2000年能源消費(fèi)彈性降低的主要原因是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。此外,周鴻、林凌[64]采用微分法將能源效率的變動因素分解為結(jié)構(gòu)因素、產(chǎn)出因素和強(qiáng)度因素。其研究結(jié)果表明,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對能源效率的影響并不明顯。

2.能源價(jià)格與能源效率研究

國內(nèi)研究主要集中在能源價(jià)格對能源使用效率的間接影響。有學(xué)者認(rèn)為,能源價(jià)格主要是通過對能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響,間接實(shí)現(xiàn)對能源消費(fèi)的影響??祖玫龋?5]運(yùn)用1995年-2005年的數(shù)據(jù),以我國制造業(yè)24個(gè)重要行業(yè)為例,采用層次回歸法對能源價(jià)格和能源強(qiáng)度的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究,結(jié)果表明,對于大多數(shù)行業(yè)來說,能源價(jià)格的影響更多地表現(xiàn)為,通過促進(jìn)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變來降低行業(yè)的能源消耗強(qiáng)度。田力新、劉晶[66]對全國和江蘇省1990年-2008年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分別進(jìn)行分析,計(jì)量研究了能源相對價(jià)格對能耗強(qiáng)度的影響效果。研究結(jié)果顯示,近幾年來,全國和江蘇省能源強(qiáng)度明顯下降,其中,電力相對價(jià)格的上升促進(jìn)了能源強(qiáng)度的下降,但總體能源相對價(jià)格的提高對降低能源強(qiáng)度的作用并不顯著。

有學(xué)者則認(rèn)為,能源價(jià)格主要是通過影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)而對能源消費(fèi)產(chǎn)生間接影響。杭雷鳴、屠梅曾[67]利用1985年-2003年的時(shí)間序列數(shù)據(jù),以我國制造業(yè)為例,對能源價(jià)格與能源強(qiáng)度的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。他指出,能源相對價(jià)格的提高有利于降低能耗強(qiáng)度,通過提高能源價(jià)格來改善我國能源利用效率是一個(gè)有效的政策工具。胡宗義等[68]將能源強(qiáng)度指標(biāo)和能源替代模塊納入了中國CGE模型,研究能源價(jià)格變動對能耗強(qiáng)度和經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生的影響。結(jié)果表明:在短期和長期內(nèi)提高能源價(jià)格,均會導(dǎo)致中國能源消耗強(qiáng)度顯著地降低,其原因是通過提高能源價(jià)格優(yōu)化了我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),第二產(chǎn)業(yè)尤其是重工業(yè)所占GDP中比重有所下降,因此減少了總體能源消費(fèi)。

3.技術(shù)因素與能源效率研究

吳巧生和成金華[69]考察了我國1980年-2004年相關(guān)數(shù)據(jù),其研究結(jié)果表明:各部門能源使用效率的提高是導(dǎo)致中國能源消耗強(qiáng)度下降的主要原因,而工業(yè)部門的技術(shù)改進(jìn)是影響我國能源消費(fèi)強(qiáng)度的主導(dǎo)因素。李廉水和周勇[70]采用35個(gè)工業(yè)行業(yè)的樣本,運(yùn)用非參數(shù)DEA-Malmquist生產(chǎn)率方法,將廣義技術(shù)進(jìn)步分解為純技術(shù)效率、規(guī)模效率和科技進(jìn)步三個(gè)部分,然后運(yùn)用面板技術(shù)分別估算了這三個(gè)部分對能源效率的影響作用結(jié)果表明,技術(shù)效率提高是工業(yè)部門能源效率提高的主導(dǎo)因素。王群偉、周德群[71]的研究也得出上述相似的結(jié)論。齊志新、陳文穎[72]運(yùn)用拉氏因素分解法,分析了中國1980年-2003年能源強(qiáng)度以及1993年-2003年工業(yè)部門能源消耗強(qiáng)度下降的原因。研究結(jié)果表明:技術(shù)進(jìn)步是我國能源強(qiáng)度下降的決定性因素。韓智勇[73]等也認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步對能源強(qiáng)度具有很重要的影響作用。另外,史丹[74]運(yùn)用我國1978年-2000年的數(shù)據(jù),分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動、對外開放和體制改革對能源使用效率的影響效果,認(rèn)為:結(jié)構(gòu)調(diào)整、對外開放和經(jīng)濟(jì)體制改革對我國能源利用效率的提高影響很大。

四、國內(nèi)外研究文獻(xiàn)評議

國外估計(jì)回彈效應(yīng)的實(shí)證研究主要集中在微觀層面,普遍采用計(jì)量分析方法,通過估計(jì)彈性來估計(jì)回彈效應(yīng)值。模型中包括能源需求信息、相關(guān)能源服務(wù)、能源服務(wù)效率。樣本數(shù)據(jù)采取各種形式,有時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù);研究范圍也較大,包括家庭層面、地區(qū)層面、國家層面,但主要集中在微觀局面上。由于估計(jì)方法、數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)范圍等不同,得出能源回彈效應(yīng)值在不同國家、不同行業(yè)存在不同的波動范圍。對能源效率影響因素的研究,國外學(xué)者起步較早,他們多以能源強(qiáng)度(或能源生產(chǎn)率)作為能源效率的評價(jià)指標(biāo),并運(yùn)用現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)計(jì)量工具進(jìn)行分析,產(chǎn)生了大量有建設(shè)意義的研究成果。

相對來講,國內(nèi)研究能源回彈效應(yīng)起步較晚,研究主要集中在宏觀層面上??赡苁怯捎谝环矫婧暧^數(shù)據(jù)比較容易獲取,而微觀數(shù)據(jù)的獲取成本相對較高;另一方面采用的研究方法主要以宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)為基礎(chǔ),建立的模型不適合研究微觀經(jīng)濟(jì)主體。能源回彈效應(yīng)發(fā)生機(jī)制是政策設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),國內(nèi)對能源回彈發(fā)生機(jī)制的研究成果相對較少,主要集中在通過影響因素進(jìn)行的實(shí)證檢驗(yàn),對于背后的機(jī)制研究明顯不足。因此,國內(nèi)在微觀層面上的研究需要在消費(fèi)者在汽車、家用電器使用等耗能大的方面,以及生產(chǎn)者在能源效率提高時(shí)實(shí)施的生產(chǎn)擴(kuò)張、能源投入等方面的行為反應(yīng)方面,只有通過微觀局面的深入研究,才能制定有效的公共政策以引導(dǎo)個(gè)人消費(fèi)行為、家庭生活模式和企業(yè)的生產(chǎn)行為向節(jié)能減排的方向發(fā)展。目前,國內(nèi)學(xué)者在研究方法上使用的計(jì)量模型大部分是參數(shù)估計(jì),還需要進(jìn)行半?yún)?shù)、非參數(shù)估計(jì)來刻畫影響能源回彈的真正變量,這樣制定政策才能切合實(shí)際。另外,能源政策的制定是一個(gè)綜合體,需要跨學(xué)科研究設(shè)計(jì)。因此,對能源回彈效應(yīng)的研究還需要運(yùn)用多學(xué)科方法來進(jìn)行。

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