（華東師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，上海 200062）

引 言

技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的相關(guān)關(guān)系一直是能源環(huán)境領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題之一。一直以來，技術(shù)進(jìn)步被普遍認(rèn)為是有效降低能源消費(fèi)的重要手段。不可否認(rèn)，隨著時(shí)代的發(fā)展和新技術(shù)的普及，技術(shù)進(jìn)步有助于能源效率的提高進(jìn)而可以節(jié)約能源消費(fèi)，使能源消費(fèi)總量下降。然而目前這種節(jié)約能源消費(fèi)的途徑受到一些挑戰(zhàn)?！敖芪乃广Ｕ摗?（Je?vons Paradox）指出，能源效率的提高在短時(shí)間內(nèi)可以節(jié)約能源的使用，但是從長期來看，會(huì)導(dǎo)致更高的能源消費(fèi)。為此，促使人們重新審視通過技術(shù)進(jìn)步改善能源效率，進(jìn)而降低能源消費(fèi)的合理性。

大量的經(jīng)驗(yàn)研究表明，技術(shù)進(jìn)步的能源消耗效應(yīng)具有雙重性，即 “節(jié)約能源”與 “能源回彈”兩種效應(yīng)。（1）技術(shù)進(jìn)步有利于降低能源消費(fèi)。Ma和Stern（2008）認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步有利于能源強(qiáng)度的下降，且技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源強(qiáng)度的影響具有行業(yè)異質(zhì)性，化工行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)能源消耗的下降最為明顯[1]。Fishervander等（2006） 基于微觀企業(yè)層面視角，將能源價(jià)格與技術(shù)進(jìn)步視為降低能源強(qiáng)度的首要因素，且不同類型的技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源強(qiáng)度的影響具有異質(zhì)性[2]。何小鋼和張耀輝（2012）基于36個(gè)工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析技術(shù)進(jìn)步對(duì)節(jié)能減排的正向促進(jìn)作用，并且進(jìn)一步分析不同技術(shù)進(jìn)步類型對(duì)節(jié)能減排的差異性，其中科技進(jìn)步的影響最為明顯，規(guī)模效率的影響最弱[3]。劉源遠(yuǎn)和劉鳳朝（2008） 認(rèn)為，雖然技術(shù)進(jìn)步會(huì)引起能源回彈效應(yīng)，但是這種回彈效應(yīng)會(huì)呈現(xiàn)逐漸衰退的趨勢，通過技術(shù)進(jìn)步提升能源的利用效率已成為節(jié)約能源的重要手段[4]。錢娟和李金葉（2018）基于產(chǎn)品質(zhì)量改進(jìn)思想構(gòu)建數(shù)理模型，討論不同技術(shù)進(jìn)步路徑對(duì)節(jié)能降耗的影響，研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步的節(jié)能減排效應(yīng)顯著為正，科技創(chuàng)新、規(guī)模效率和純技術(shù)效率的節(jié)能降耗效應(yīng)遞減[5]；（2）技術(shù)進(jìn)步有助于加快能源消費(fèi)?！敖芪乃广Ｕ摗笔悄茉椿貜椥?yīng)的奠基石，而Brookes和Khazzoom最早關(guān)注到能源回彈效應(yīng)現(xiàn)象，一致地發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步帶來能源效率的提高未必導(dǎo)致能源消費(fèi)的下降，反而會(huì)增加能源的需求。Gardner和Joutz（1996）基于美國的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步帶來能源價(jià)格的下降，價(jià)格效應(yīng)使得美國的能源消費(fèi)增加1.1%[6]。 Broberg等（2015） 基于可計(jì)算的一般均衡模型模擬了瑞典經(jīng)濟(jì)中能源回彈效應(yīng)大約在40%～70%之間，且能源回彈效應(yīng)受能源效益改善模式、勞動(dòng)力市場模型等多種因素影響[7]。周勇和林源源（2007） 以改革開放之后的我國能源消費(fèi)數(shù)據(jù)為樣本，發(fā)現(xiàn)我國能源消費(fèi)的回彈效應(yīng)大概在30%～80%之間[8]。陳凱等（2011）研究我國特定行業(yè)的能源回彈效應(yīng)，以鋼鐵行業(yè)為樣本，結(jié)果顯示鋼鐵行業(yè)的能源回彈效應(yīng)高達(dá)130.47%，表明我國鋼鐵行業(yè)具有強(qiáng)能源回彈效應(yīng)[9]。而陳燕（2011） 研究我國特定省份的能源回彈效應(yīng)，以我國湖北省為樣本，研究發(fā)現(xiàn)湖北省在各年的能源回彈效應(yīng)差異較大，如2001年的能源回彈效應(yīng)只有3.6%，而2007年的能源回彈效應(yīng)高達(dá)134.11%[10]。

此外，相關(guān)研究表明技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)之間的關(guān)系并不明確。秦騰等（2015）發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)之間并不是簡單的線性關(guān)系，而是受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，且具有明顯的區(qū)域異質(zhì)性[11]。錢娟和李金葉（2018）構(gòu)建多要素生產(chǎn)函數(shù)，測算技術(shù)進(jìn)步的偏向性，研究能源節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)之間存在欲揚(yáng)先抑的 “倒U”型關(guān)系，而這種非線性關(guān)系受邊際效用彈性的影響[12]。

已有研究大多利用線性模型對(duì)技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)的影響進(jìn)行實(shí)證分析，且參數(shù)估計(jì)往往是靜態(tài)的。而現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，經(jīng)濟(jì)增長的波動(dòng)往往會(huì)帶來要素稟賦、宏觀政策等變動(dòng)進(jìn)而使經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列出現(xiàn)偏離的趨勢，因此運(yùn)用線性模型很難刻畫技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。另外，已有文獻(xiàn)較少關(guān)注技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的內(nèi)生性問題，技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)會(huì)有影響，同樣能源消費(fèi)也會(huì)反向作用于技術(shù)進(jìn)步，即二者之間存在雙向因果關(guān)系，因此忽略內(nèi)生性問題往往對(duì)結(jié)果造成偏誤，而VAR模型將技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)當(dāng)做一個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，可以有效避免雙向因果的偏誤。但是傳統(tǒng)的線性VAR模型是基于線性假設(shè)條件，仍然忽略了模型的動(dòng)態(tài)變化特征。為此，本文選擇近年來備受關(guān)注的馬爾科夫向量自回歸模型（MS-VAR），構(gòu)建技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，探究技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)在漲落變換中，技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)的動(dòng)態(tài)影響效應(yīng)，以期為政府制定正確有效的節(jié)能減耗政策提供理論參考與政策依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 MS（M）-VAR（p）模型構(gòu)建

考慮到技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)之間復(fù)雜的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性，傳統(tǒng)的線性模型很難捕捉到兩者之間微妙的關(guān)系，同時(shí)非線性模型可能更加符合現(xiàn)實(shí)情況。與傳統(tǒng)向量自回歸模型相比，馬爾科夫向量自回歸模型（MS（M）-VAR（p）） 融入 “區(qū)制轉(zhuǎn)移因素”，可以凸顯內(nèi)生變量的非線性特征。為此本文采用該模型探究技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的關(guān)系。

傳統(tǒng)的線性向量自回歸模型如下：

P階線性截距型向量自回歸模型為：

P階線性均值型向量自回歸模型為：

參考 Krolzig（1997）[13]的思路， 將區(qū)制轉(zhuǎn)移因素融入傳統(tǒng)的向量自回歸模型，會(huì)形成馬爾科夫向量自回歸模型。參考隋建利等（2018）[14]的研究思路，具有如下幾種形式：

在線性截距型向量自回歸模型中引入 “區(qū)制因素”，即形成截距隨著區(qū)制變化的馬爾科夫向量自回歸模型MSI（n）-VAR（p）：

在線性均值型向量自回歸模型中引入 “區(qū)制因素”，即形成均值隨著區(qū)制變化的馬爾科夫向量自回歸模型MSM（n）-VAR（p）：

假設(shè)yt生成的過程中的參數(shù)依賴st，而st表示M種區(qū)制，st遵循遍歷M種區(qū)制的馬爾科夫過程， 轉(zhuǎn)移概率pij＝P（st＝j(luò)｜st-1＝i）， 滿足，其中誤差項(xiàng)εt服從正態(tài)分布，即εt～NID（0，Σ）。 以上截距隨著區(qū)制變化的MSI（n）-VAR（p）和均值隨著區(qū)制變化的MSM（n）-VAR（p）的區(qū)別在于，均值隨著區(qū)制變化的模型是一個(gè)緩慢的平滑過程，而截距隨著區(qū)制變化的過程更多帶有突變性。

在MSI（n）-VAR（p）模型中， 進(jìn)一步放松假定條件，回歸系數(shù)中也引入?yún)^(qū)制變量st，即形成截距、系數(shù)隨著區(qū)制變化的馬爾科夫向量自回歸模型MSIA（n）-VAR（p）：

同理， 在MSM（n）-VAR（p）回歸系數(shù)中也引入?yún)^(qū)制變量st，即形成均值、系數(shù)隨著區(qū)制變化的馬爾科夫向量自回歸模型MSMA（n）-VAR（p）：

另外， 在MSI（n）-VAR（p）模型中， 進(jìn)一步放松假定條件，在方差中也引入?yún)^(qū)制變量st，即形成截距、方差隨著區(qū)制變化的馬爾科夫向量自回歸模型MSIH（n）-VAR（p）：

同理，在MSM（n）-VAR（p）模型中也引入?yún)^(qū)制變量st，即形成均值、方差隨著區(qū)制變化的馬爾科夫向量自回歸模型MSMH（n）-VAR（p）：

最后， 在原有的MSIA（n）-VAR（p）模型、MSMA（n）-VAR（p）模型的基礎(chǔ)上， 更進(jìn)一步將誤差項(xiàng)也引入?yún)^(qū)制變量st，分別會(huì)形成均值、系數(shù)、誤差項(xiàng)均隨區(qū)制變化的MSMAH（n）-VAR（p）模型、以及截距、系數(shù)、誤差項(xiàng)均隨區(qū)制變化的MSIAH（n）-VAR（p）模型。

MSMAH（n）-VAR（p）模型與MSIAH（n）-VAR（p）模型分別可以表示為如下：

本文實(shí)證中，基于AIC和SC信息準(zhǔn)則，確定具體選擇哪一種類型的MS（M）-VAR（p）模型，其中yt是二維變量，y1t為能源消費(fèi)變量、y2t是技術(shù)進(jìn)步變量， 即yt＝（ec，te）′， 其中ec為能源消費(fèi)增長率時(shí)間序列，te為技術(shù)進(jìn)步率時(shí)間序列。本文利用最大化似然函數(shù)（ML）估計(jì)法和期望最大化（EM） 算法，求解MS（M）-VAR（p）模型中具體的參數(shù)值和刻畫區(qū)制屬性。

1.2 數(shù)據(jù)來源和模型選擇

能源消費(fèi)指標(biāo)直接選擇全國能源消費(fèi)總量。而技術(shù)進(jìn)步的指標(biāo)，基于樣本區(qū)間為1978～2018年的我國30個(gè)省、直轄市和自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)（重慶數(shù)據(jù)并入四川，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，港澳臺(tái)地區(qū)未包含在內(nèi)），采用衡量效率變化領(lǐng)域的非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)法。在具體的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的處理上，參考同類研究的做法，投入變量選擇物質(zhì)資本投入和勞動(dòng)力投入、產(chǎn)出變量選擇經(jīng)過價(jià)格指數(shù)平減的各地區(qū)GDP。物質(zhì)資本投入指標(biāo)參考張軍等（2004）[15]的永續(xù)盤存法測算所得，勞動(dòng)力投入指標(biāo)選擇各地區(qū)從業(yè)人口的數(shù)量，將計(jì)算出的各省市的Malmquist指數(shù)再折合成全國的Malmquist指數(shù)。所有數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。本文依次選擇滯后階數(shù)p為1～5，區(qū)制M為2～3的，根據(jù)AIC和SC信息準(zhǔn)則最小的原則，最終選擇MSIH（2）-VAR（2）的模型，即截距和方差隨區(qū)制變化的馬爾科夫向量自回歸模型。

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的動(dòng)態(tài)關(guān)系

由表1可知，線性檢驗(yàn)LR統(tǒng)計(jì)量為191.0711，在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，表明模型具有顯著的非線性特征，表明MS-VAR模型優(yōu)于線性VAR模型，即相比于傳統(tǒng)的VAR模型，MSVAR模型可以更好地反應(yīng)技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)之間的關(guān)系。從EC動(dòng)態(tài)方程來看，能源消費(fèi)增長率的變化存在明顯的 “慣性”特征。滯后一期的能源消費(fèi)變量對(duì)當(dāng)期能源消費(fèi)增長率具有明顯的正向影響（效應(yīng)為0.8901），表明前一期的能源消費(fèi)的增加會(huì)帶動(dòng)當(dāng)期能源消費(fèi)的增加。而技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)的影響在10%的顯著性水平上為負(fù)，表明在整個(gè)樣本區(qū)間，技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)的影響主要表現(xiàn)為 “節(jié)約效應(yīng)”，總體來說，雖然在整個(gè)樣本期間具有 “節(jié)約效應(yīng)”和 “回彈效應(yīng)”，但是技術(shù)進(jìn)步引致的節(jié)約能源效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)作用。同時(shí)，在區(qū)制1下，EC和TE的截距分別為0.0151、0.0051，在區(qū)制2下，EC和TE的截距分別為0.0507、0.0229，區(qū)制1對(duì)應(yīng)的截距均小于區(qū)制2， 因此借鑒 Krolzig（1997）[13]、 隋建利和劉金全（2013， 2014）[16，17]、 隋建利等（2015）[18]的觀點(diǎn)，將區(qū)制1視為 “緩慢增長區(qū)制”，將區(qū)制2視為 “快速增長區(qū)制”。且在區(qū)制1下，EC和TE對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.0155、0.0071；在區(qū)制2下，EC和TE對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.0229和0.0212，區(qū)制1的標(biāo)準(zhǔn)誤均小于區(qū)制2，說明我國 “技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”系統(tǒng)存在著一種潛在的特殊現(xiàn)象。即當(dāng) “技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”變量處于 “緩慢增長區(qū)制”時(shí)，還表現(xiàn)出較強(qiáng)的 “惰性”，表現(xiàn)為在 “緩慢增長區(qū)制”內(nèi)，不確定性和波動(dòng)性相對(duì)較小。而在 “高速增長區(qū)制”內(nèi)，不確定性和波動(dòng)性相對(duì)較大，“惰性”特征消失。因此，決策部門在制定相關(guān)節(jié)能政策時(shí)，應(yīng)關(guān)注“技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”處于不同增長區(qū)制內(nèi)的波動(dòng)性特征。那么在不同的區(qū)制內(nèi)技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)總體呈現(xiàn)何種關(guān)系，為此，本文進(jìn)行區(qū)制屬性分析。

表1 MSIH（2）-VAR（2）模型的估計(jì)結(jié)果

2.2 技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)區(qū)制轉(zhuǎn)移的屬性分析

觀察表2技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)增速在不同區(qū)制內(nèi)的相關(guān)系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，在兩者關(guān)系處于 “緩慢增長區(qū)制”時(shí)，技術(shù)進(jìn)步增速與能源消費(fèi)增速呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，處于 “快速增長區(qū)制”時(shí)呈正相關(guān)關(guān)系。表明在緩慢增長區(qū)制時(shí)，技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)具有非一致性，即技術(shù)進(jìn)步減少能源消費(fèi)。而在快速增長區(qū)制，技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)呈現(xiàn)一致增長效應(yīng)，表明技術(shù)進(jìn)步將促進(jìn)能源消費(fèi)?？赡艿脑蛟谟冢海?）技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)能源效率的提升，從而有助于節(jié)約能源，進(jìn)而使能源消費(fèi)總量降低，即技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)具有 “節(jié)約效應(yīng)”；（2）技術(shù)進(jìn)步帶來能效的提高，可能會(huì)通過收入效應(yīng)、產(chǎn)出效應(yīng)等產(chǎn)生新的能源需求，進(jìn)而部分或者完全抵消節(jié)約的能源，即形成能源 “回彈效應(yīng)”（Greening等， 2000）[19]。 在實(shí)際的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，節(jié)約效應(yīng)與回彈效應(yīng)并存，能源消費(fèi)量的凈效應(yīng)取決于兩者效應(yīng)強(qiáng)度的對(duì)比。當(dāng)然，不同類型的技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)的影響也存在差異，Ac?cemoglu等（2002）[20]明確指出技術(shù)進(jìn)步具有偏向性，能源偏向型技術(shù)進(jìn)步會(huì)加快能源消費(fèi)，而能源節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步會(huì)降低能源消費(fèi)，技術(shù)進(jìn)步的方向受價(jià)格效應(yīng)、收入效應(yīng)等影響。此外，表3進(jìn)一步給出了技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)組成的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的區(qū)制轉(zhuǎn)移概率矩陣。

表2 技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)增速在不同增長區(qū)制內(nèi)的相關(guān)系數(shù)估計(jì)

表3 技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)區(qū)制轉(zhuǎn)移矩陣與區(qū)制屬性分析

觀察表3，可知當(dāng)技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的相關(guān)關(guān)系處于區(qū)制1時(shí)，繼續(xù)保持在區(qū)制1時(shí)的概率為0.8464，從區(qū)制1轉(zhuǎn)移到區(qū)制2的概率為0.1536；當(dāng)技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的相關(guān)關(guān)系處于區(qū)制2時(shí)，繼續(xù)保持在區(qū)制2的概率為0.1834，而從區(qū)制2轉(zhuǎn)移到區(qū)制1的概率為0.8166；表明技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)維持在原有增長區(qū)制的可能性更大，不會(huì)在兩個(gè)區(qū)制間頻繁的轉(zhuǎn)換。根據(jù)區(qū)制屬性可以發(fā)現(xiàn)，在區(qū)制1和區(qū)制2內(nèi)的樣本數(shù)量分別為20.2、17.8，平均持續(xù)期分別為6.51、5.45，頻率分別為0.5441、0.4559，可見在樣本期內(nèi)，維持在區(qū)制1內(nèi)的樣本數(shù)量、平均持續(xù)期和頻率均大于區(qū)制2，說明 “技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”處于區(qū)制1內(nèi)的持續(xù)性更強(qiáng)，表明中國經(jīng)濟(jì)更易形成 “高技術(shù)低能耗”或者 “低技術(shù)高能耗”的均衡，且平均持續(xù)期維持在6年左右，技術(shù)進(jìn)步的能源消耗效應(yīng)轉(zhuǎn)換為 “節(jié)約效應(yīng)”的概率高于“能源回彈”的效應(yīng)。

為了更加深入地探究技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的關(guān)聯(lián)性以及階段性的差異，本文利用技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)在兩個(gè)區(qū)制內(nèi)的平滑轉(zhuǎn)移概率，分析技術(shù)進(jìn)步的能源消費(fèi)效應(yīng)的 “節(jié)約效應(yīng)”與 “回彈效應(yīng)”的階段性規(guī)律。

圖1 分區(qū)制平滑概率

表4 1981～2017年中國 “技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”增長區(qū)制劃分和平滑概率均值

表4具體列出了 “技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”系統(tǒng)處于 “緩慢增長區(qū)制St＝1”和 “快速增長區(qū)制St＝2”的時(shí)間區(qū)間以及平滑規(guī)律的均值，同時(shí)圖1繪制出了整個(gè)樣本區(qū)間的實(shí)時(shí)平滑的動(dòng)態(tài)時(shí)間足跡。當(dāng)區(qū)制變量St的平均平滑概率值Pr（st＝i｜IT）＞0.5 時(shí)， 其中i＝1，2（其中，IT表示基于過去的信息集），說明 “技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”系統(tǒng)處于該區(qū)制中，若平滑概率值越大，落入該區(qū)制的可能性越大。如表4和圖1所示，在1981年、1989～1990年、 1994～2000年、 2008～2018年， “技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于區(qū)制1，即技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)主要表現(xiàn)為 “節(jié)約效應(yīng)”。而在1982～1988年、1991～1993年、2001～2007年，“技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于區(qū)制2，即技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)主要表現(xiàn)為 “回彈效應(yīng)”。且無論處于區(qū)制1還是處于區(qū)制2，平滑概率的均值均接近1，更加表明技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性作用的確存在區(qū)制差異性，用MSVAR模型檢驗(yàn)兩者關(guān)系是可靠的?？v觀我國技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)歷程，改革開放伊始，技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)處于緩慢增長階段，而到1982年跨入“快速增長區(qū)制”，伴隨著工業(yè)化進(jìn)程的加快，能源消費(fèi)增速逐步提高，同時(shí)，隨著經(jīng)濟(jì)增長水平的提升，我國技術(shù)水平逐年提升?？焖僭鲩L維持了近7年后，1989～1990年經(jīng)歷了兩年的漸進(jìn)調(diào)整階段，而后又躍遷至 “快速增長區(qū)制”。然后從20世紀(jì)中期開始，在宏觀經(jīng)濟(jì) “軟著陸”的背景下，“技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”系統(tǒng)再次步入“緩慢增長區(qū)制”，并且持續(xù)到本世紀(jì)末。21世紀(jì)初，中國加入WTO以后，與各國的聯(lián)系日益緊密增加了我國技術(shù)進(jìn)步水平，且高對(duì)外依存度的經(jīng)濟(jì)增長特征使我國能源消費(fèi)快速增長。2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)后，雖然我國已經(jīng)具備防范金融風(fēng)險(xiǎn)的能力，但是不可避免地受到金融危機(jī)的影響，使我國 “技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”系統(tǒng)再次步入 “緩慢增長區(qū)制”。另外，粗放型的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式使環(huán)境污染日益嚴(yán)重，人民的生活與健康受到威脅，為此，十九大將 “綠色發(fā)展”提高到前所未有的高度。轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展是實(shí)現(xiàn) “綠色發(fā)展”的重要途徑，而調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的必然要求，因此逐步提高清潔能源的比重，實(shí)現(xiàn)能源消費(fèi)的多元化發(fā)展，這一能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的調(diào)整目前處于緩慢發(fā)展階段。

2.3 技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)區(qū)制轉(zhuǎn)移的脈沖響應(yīng)分析

為了更進(jìn)一步深入剖析技術(shù)進(jìn)步率與能源消費(fèi)率之間動(dòng)態(tài)關(guān)系，本文分別采用區(qū)制轉(zhuǎn)換脈沖響應(yīng)函數(shù)，分析當(dāng)給定經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)一個(gè)沖擊，在不同的區(qū)制內(nèi)，技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的脈沖響應(yīng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)變化狀況。脈沖響應(yīng)圖的橫軸代表的是沖擊發(fā)生之后技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)響應(yīng)的滯后期數(shù)，而縱軸代表技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的響應(yīng)程度。

圖2 區(qū)制轉(zhuǎn)換脈沖響應(yīng)

圖2為區(qū)制轉(zhuǎn)換的脈沖響應(yīng)，當(dāng)技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的動(dòng)態(tài)關(guān)系處于區(qū)制1，以及從區(qū)制2向區(qū)制1轉(zhuǎn)換過程中時(shí)，當(dāng)受到來自區(qū)制內(nèi)經(jīng)濟(jì)變量的沖擊時(shí)，技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)增長率均表現(xiàn)為負(fù)響應(yīng)。不同的是，當(dāng)從區(qū)制2向區(qū)制1過渡時(shí)，受到經(jīng)濟(jì)變量沖擊時(shí)，技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的響應(yīng)程度更大，可能的原因是當(dāng)處于區(qū)制轉(zhuǎn)換過程中，受到的不確定性更大，波動(dòng)性較高。同時(shí)，可以發(fā)現(xiàn)能源消費(fèi)變量的增速逐漸下降，而技術(shù)進(jìn)步變量在滯后2.5期時(shí)，達(dá)到最低點(diǎn)，而后開始上升，即技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的關(guān)系在滯后2.5期之后為反向變動(dòng)。因此，在緩慢增長區(qū)制，技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)影響的 “節(jié)約效應(yīng)”具有時(shí)滯特征，為此，政策制定者在制定通過技術(shù)進(jìn)步來降低能源消費(fèi)需要考慮政策的 “時(shí)滯性”。

此外，當(dāng)技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的動(dòng)態(tài)關(guān)系處于區(qū)制2時(shí)，以及從區(qū)制1向區(qū)制2轉(zhuǎn)換過程中時(shí)，當(dāng)受到來自區(qū)制內(nèi)經(jīng)濟(jì)變量的沖擊時(shí)，技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)增長率均表現(xiàn)為正響應(yīng)。但是技術(shù)進(jìn)步變量響應(yīng)在2.5期之后達(dá)到峰值，而后開始下降，逐漸收斂。即技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)的正向作用發(fā)生在變量沖擊的2.5年之內(nèi)，表明在快速增長區(qū)制，能源回彈效應(yīng)具有 “即時(shí)性”，政策制定者若在快速發(fā)展區(qū)制，制定通過技術(shù)進(jìn)步降低能源消耗的戰(zhàn)略時(shí)，需要考慮到回彈效應(yīng)的“即時(shí)性”。

以上分區(qū)制分別顯示不同區(qū)制內(nèi)，技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)變量的關(guān)系具有區(qū)制依賴性，在緩慢增長區(qū)制，技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)以 “節(jié)約效應(yīng)”主導(dǎo)，而在 “快速增長區(qū)制”，技術(shù)進(jìn)步以 “回彈效應(yīng)”主導(dǎo)，而總體上在樣本期內(nèi)，技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)是何種關(guān)系？在表1中，初步表明技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)的影響在10%的顯著性水平上為負(fù)，為了使結(jié)論更加穩(wěn)健，本文使用累積脈沖函數(shù)，觀察技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)影響的整體變化情況。觀察圖3，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)給技術(shù)進(jìn)步一個(gè)正向沖擊，累積能源消費(fèi)呈現(xiàn)負(fù)向變化，即總體上技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)具有 “節(jié)約效應(yīng)”，驗(yàn)證了上文的分析。

2.4 MS-VAR模型有效性分析

參考李智等（2014）[21]驗(yàn)證有效性的方式，整體上看，MS-VAR模型擬合了技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)各變量的變動(dòng)。其中，圖4左側(cè)描述了技術(shù)進(jìn)步增速與能源消費(fèi)增速的實(shí)際值、1步預(yù)測值和平滑值，而右側(cè)為MS-VAR模型實(shí)際殘差的正態(tài)分布擬合結(jié)果。證實(shí)了MS-VAR模型被運(yùn)用在研究技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)雙區(qū)制動(dòng)態(tài)關(guān)系中的有效性。

圖3 累積脈沖響應(yīng)

圖4 MS-VAR方法對(duì)技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)變量的擬合及殘差分布

3 基本結(jié)論與建議

本文基于技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)增速的年度時(shí)間序列，構(gòu)建 “技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，運(yùn)用MS（M）-VAR（P）模型，考察技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)之間的非線性動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)作用。研究結(jié)論如下：

（1）“技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”系統(tǒng)存在 “雙區(qū)制”特征，即 “緩慢增長區(qū)制”和 “快速增長區(qū)制”。當(dāng)該經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于 “緩慢增長區(qū)制”時(shí)具有“惰性特征”，表現(xiàn)為在 “緩慢增長區(qū)制”內(nèi)具有較低的波動(dòng)性，而在 “快速增長區(qū)制”具有較高的波動(dòng)性，且“緩慢增長區(qū)制”為1981年、1989～1990年、1994～2000年、2008～2017年； “快速增長區(qū)制”為1982～1988年、1991～1993年、2001～2007年。

（2）不同區(qū)制內(nèi)技術(shù)進(jìn)步的能源消費(fèi)效應(yīng)具有差異性。在 “緩慢增長區(qū)制”內(nèi)技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)的影響為負(fù)，而在 “快速增長區(qū)制”內(nèi)技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)的影響為正。表明在 “緩慢增長區(qū)制”內(nèi)，技術(shù)進(jìn)步以 “節(jié)約能源效應(yīng)”為主，而在 “快速增長區(qū)制”內(nèi)，技術(shù)進(jìn)步以 “能源回彈效應(yīng)”為主，但技術(shù)進(jìn)步的能源消費(fèi)效應(yīng)總的效應(yīng)為負(fù)，即整體上看，我國技術(shù)進(jìn)步以 “節(jié)約能源效應(yīng)”為主導(dǎo)。

（3）技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)易形成 “非一致性”的均衡。 “技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)”在 “緩慢增長區(qū)制”內(nèi)的樣本數(shù)量、平均持續(xù)期和頻率均大于“快速增長區(qū)制”，表明中國經(jīng)濟(jì)易形成 “高技術(shù)低能耗”抑或 “低技術(shù)高能耗”的 “非一致性”均衡，平均持續(xù)期維持在6年左右，技術(shù)進(jìn)步的能源消耗效應(yīng)轉(zhuǎn)換為 “節(jié)約效應(yīng)”的概率高于“能源回彈”的效應(yīng)。

（4）技術(shù)進(jìn)步的能源消費(fèi)效應(yīng)具有 “時(shí)效性”，當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于 “緩慢增長區(qū)制”時(shí)，技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消費(fèi)的影響具有 “時(shí)滯性”；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于 “快速增長區(qū)制”時(shí)，技術(shù)進(jìn)步的影響具有 “即時(shí)性”。此外響應(yīng)時(shí)長具有 “對(duì)稱性”，均為2.5年左右。

由此可見，雖然總體上技術(shù)進(jìn)步具有降低能源消費(fèi)的作用，但是技術(shù)進(jìn)步的能源消費(fèi)效應(yīng)在不同增長區(qū)制內(nèi)具有差異性。具體而言，在 “緩慢增長區(qū)制”，仍需大力加大科研投入，在引進(jìn)、消化、吸收國外先進(jìn)技術(shù)條件下，加快自主創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)技術(shù)追趕，進(jìn)而提高能源效率，降低能源密度。但是在 “高速增長區(qū)制”，技術(shù)進(jìn)步的 “能源回彈”效應(yīng)占主導(dǎo)作用，為此，中性技術(shù)進(jìn)步并未實(shí)現(xiàn)節(jié)約能源的作用，因此需要大力研發(fā)有偏性技術(shù)以實(shí)現(xiàn)節(jié)約能源，如在高速增長階段，可以優(yōu)先發(fā)展清潔能源技術(shù)，借助可再生能源組合技術(shù)、太陽能發(fā)電、人工光合作用等先進(jìn)清潔能源技術(shù)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。