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摘要：能源回弹效应系数反映因技术进步促进经济增长而产生新的能源需求的大小。基于技术进步对经济增长的贡献和环境负荷分解模型，运用IPAT方程，把能源消费的变化量分解成由经济增长引起的能源消费增加量与由单位GDP能源消费降低引起的能源节约量，利用中国2001—2011年宏观时间序列数据，测算出能源回弹效应系数。结果表明，在研究的样本区间中，11个年度均属于逆反回弹效应，且能源回弹效应系数与能源消费回弹量呈同势变化。
关键词：技术进步；时间序列；IPAT方程；索洛余值法；能源回弹效应；经济增长；能源使用效率；能源消费量
中图分类号：F062.4 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2013）06-0092-04
一、引言
2011年，中国实现国内生产总值47万亿元，比上年增长9.2%，能源消费总量为34.8亿吨标准煤，比上年增长了7.0%。其中：煤炭消费量增长9.7%；原油消费量增长2.7%；天然气消费量增长12%；电力消费量增长11.7%。一次能源生产总量45亿吨标准煤，比上年增长3.1%。中国能源消费总量保持持续增长趋势，如图1所示。
改革开放以来，中国经济持续快速增长，技术不断进步提升，能源使用效率也逐步提高，但同时能源需求也在增加，没有减少能耗，能源消费总量从1978年的5.7亿吨增加到2011年的34.8万吨标准煤。随着工业化、城镇化进程的加快，尤其是重化工业、交通业和运输业的快速发展，能源需求量大幅度提高，经济发展所面临的能源压力和环境压力将不断增大。所以，从定量的角度研究经济增长与能源消费之间的关系具有重要的现实意义。
技术进步是提高能源效率的重要路径。目前，世界各国政府都将节能技术开发、技术标准制定等措施加入能源政策中，目的是以此控制能源的消费，从而实现减排并节约能源的目标。因为技术进步能够使能源效率上升，同时，效率的提高可以使用更少的能源生产相同的产品，从而资源得到了一定程度的节约（Von Weizsackeretal，1997），也就是说每当技术进步使能源效率提高1个单位，能源消耗就同比减少1个单位。但从实际情况来看，技术效率的提高并不一定使能源消耗量降低，这就是能源经济学中著名的命题“能源回弹效应（Rebound Effects）”。能源回弹效应是指能源效率的提高并没有引起能源消耗的减少，反而导致能源消耗的增加。1980年Khazzoom和Brookes第一次研究提出能源效率与能源消耗不一定成反向正比关系，也就是说能源效率的提高并不会引起能源消耗同比例的减少。Henry Saunders研究得出了能源效率的提高表示减少能源投入也可以获得相同的产品，这也预示着其他要素的投入能够被能源所代替。因为能源效率有所提高，所以导致能源价格的下降，产品价格也会随之下降，市场对产品和能源的需求便会增加，也就导致基于技术进步的能源节约量被抵消了。
不同研究者对能源回弹效应的定义存在争论。Harry D.Saunders（2000），Terry Barker、Tim Foxon（2007），Taoyuan Wei（2006）将能源效率提高所引起的能源节约量减少定义为能源使用量对能源效率的弹性。Steve sorrell，John Dimitropoulos（2009）对能源回弹效应的各种定义进行了详细解析，将能源回弹效应分别定义为：能源消耗对能源效率的弹性；能源消费的价格弹性；能源效率与其他投入成本间的相关系数。
中国关于宏观经济层面的回弹效应估计相对较多。目前，国内仅有的关于能源回弹效应的研究集中于宏观层面，周勇、林源源（2007）利用新古典三要素生产函数，对中国宏观经济的回弹效应进行估计，得出1978—2004年中国回弹效应为30%～80%。王群伟、周德群（2008）同样利用新古典三要素生产函数得出中国回弹效应平均值为62.8%。刘源远、刘凤朝（2008）采用省级面板数据，利用相同的方法，结果显示地区之间的回弹效应差异明显，西部地区反弹效应最大，但中国平均回弹效应为53.68%。另外，几个研究范围缩小的结论与上述研究相差较大。陈燕（2011）利用湖北省1980—2007年数据进行研究，结果显示技术进步对于湖北省能源效率的影响来说是一个动态的过程，湖北省的回弹效应值为123.7%。陈凯（2011）认为中国钢铁行业平均回弹效应高达130.47%，阳攀登等（2010）也对浙江省能源消费回弹效应进行了研究。
回弹效应的文献回顾表明：技术进步不一定能够减少能源消耗；能源回弹效应的程度可以作为检验技术进步与其他能效调控方法和相关法律法规配合效果的指标。
本文基于技术进步对经济增长的贡献和环境负荷分解模型，运用IPAT方程，把能源消费的变化量分解成由经济增长引起的能源消费增加量与由单位GDP能源消费降低引起的能源节约量，充分考虑到来自资本、劳动要素的提高，并利用中国2001—2011年宏观时间序列数据，测算出能源回弹效应系数，分析中国技术进步对能源消费的回弹效应。
二、中国能源回弹效应测算
（一）中国能源消费增加量分解
采用IPAT方程，方程表达式为：I=P×A×T。I为环境影响，P为人口数量（主要是人口规模的变化），A为富裕程度（一般用人均GDP表示），T为技术进步（一般用单位GDP能源消耗表示）。其中，G=P×A，即为GDP。
本文采用能源消费量变化的分解，即：
公式（1）中？驻I为能源消耗的增加量；It和I0分别为报告期能源消费量和初期能源消费量；Gt和G0分别为报告期GDP和初期的GDP；Tt和T0分别为报告期单位GDP的能源消费量和初期单位GDP的能源消费量。Gt？驻Tt=Gt（Tt-T0）是由技术进步引起的单位GDP能源消耗下降所节约的能源。T0？驻Gt=T0（Gt-G0）是由经济增长引起的能源消费增加量。 表1是2001—2011年国内生产总值及其指数（上年=100）和国内能源消费量的数据。按公式（1）的方法分解全国能源消耗增加量，结果见表2。
（二）能源回弹效应系数的估测
由技术进步引起的能源回弹效应系数REt为：
对生产函数扩展模型取对数，实现对线性模型的变换，其方程为：
根据表5可以看出各变量之间的相关系数都大于0.8，所以存在多重共线性。现用逐步回归的方法对方程进行多重共线性的修正，分别作lnG对lnL、lnK、lnI的一元回归，结果见表6。其中加入lnL的方程调整后的R2最大，以lnL为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如表7所示。
lnK参数的t检验为负值，并且参数为负值不合理。这说明lnK存在多重共线性，应予以剔除。
最后修正严重多重共线性影响的回归结果为：
lnG=-1.867 750+0.920 505lnL+0.361 363lnI
t=（-4.608 486） （20.271 5） （5.277 649）
R2=0.999 139 F=4 952.746 DW=1.232 768
则生产函数模型为：G=AL0.920 505I0.361 363。因为逐步回归不能估计出技术贡献因子。用At=A0e（1+rt）表示在报告期t的技术水平值，A0表示初期的技术水平值0，r表示技术进步的系数，t∈[0-11]，通过回归分析和公式（5）的差值计算出At=A0e（1+0.632t）
最终结果为：G=1.741e（1+0.632t）L0.920 505I0.361 363（6）
（三）估算结果
根据已有数据，算出中国2001—2011年技术进步贡献率？籽t（见图2）。
由公式（2）、（3）可计算出能源回弹效应系数REt和由技术进步所引起能源回弹消费量。
对回弹效应系数的范围进行定义：
（1）若REt<-1，表示技术进步而引起的经济增长完全消耗了其所节省的能源，另外还消耗了另外的能源，这为逆反回弹效应。
（2）若REt=-1，表示技术进步而引起的经济增长刚好消耗了其所节省的能源，这为完全回弹效应。
（3）若-1 （4）若REt=0，表示因为技术进步而节省的能源确实节省了下来，为零回弹效应。
（5）若REt>0，表示能源节约的数量超过技术进步所节约的，为过度存储回弹效应。
表8表明：中国2001—2011年11个年度均属于逆反回弹效应。
能源回弹效应系数反映了因为技术进步促进经济增长而产生的新的能源需求的大小，技术进步因素对经济增长的贡献意味着其他因素贡献率高。可以看出，能源回弹效应系数与能源消费回弹量及技术进步贡献率呈同势变化；同时，能源回弹效应系数的突出表现，通常反映了特定的历史时期重要事件的发展（如2008年中国发表《中国的能源状况与政策》白皮书，2009年开始工资改革，2009年、2010年、2011年连续三年的工资和收入同时增幅超过10%），同时也可以对不同回弹效应的结果进行细分。
政府采取对企业提高能源使用效率进行技术补贴的措施不一定更加有利于降低地区能源消费量。在目前中国能源价格偏低、能源使用效率也偏低的状况下，通过提高能源使用效率而降低中国能耗的措施不太符合实际情况，在实行的过程中，往往也会陷入博弈的“囚徒困境”，这样会使中国通过提高能源使用效率以降低能源消费措施的实施效果较差。如果仅仅采用提高企业能源使用效率，淘汰高耗能和高污染企业，或是只加强对企业节能减排的监管力度，将很难以有效地降低中国总体的能源消费量。
参考文献：
[1]赵楠.中国地区能源回弹效应测度及集聚性研究[J].财经问题研究，2013，（2）：109-114.
[2]陈燕.能源回弹效应的实证分析——以湖北省数据为例[J].经济问题，2011，（2）：126-129.
[3]阳攀登，屈亚平，李敏.基于技术进步的浙江省能源消费回弹效应研究[J].技术经济，2010，（8）：62-67.
[4]李廉水，周勇.技术进步能提高能源效率吗——基于中国工业部门的实证检验[J].管理世界，2006，（10）：82-89.
[5]周勇，林源源.技术进步对能源消费回报效应的估算[J].经济学家，2007，（2）：45-52.
[6]王德伟，周群.能源回弹效应测算的改进模型及其实证研究[J].管理学报，2008，（5）：688-691.
[7]刘源运，刘凤朝.基于技术进步的中国能源消费反弹效应[J].资源科学，2008，（9）：1300-1306.
[8]程云鹤，等.技术进步、节能减排与低碳经济发展——基于1985—2009年中国28个省际面板数据的实证考察[J].山西财经大学学报，2013，（1）.
[9]Terry Barker，Paul Ekins，Tim Foxon，The macro-economic rebound effect and the UK economy，Energy Policy，2007，35：4935-4946.
[10]JIN Sang-Hyeon.The Effectiveness of Energy Effi-ciency Improvement in a Developing Country：Rebound Effect ofResidential Electricity Use in SouthKorea[J].Energy Policy，2007，11：5622-5629.
责任编辑、校对：李金霞
关键词：技术进步；时间序列；IPAT方程；索洛余值法；能源回弹效应；经济增长；能源使用效率；能源消费量
中图分类号：F062.4 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2013）06-0092-04
一、引言
2011年，中国实现国内生产总值47万亿元，比上年增长9.2%，能源消费总量为34.8亿吨标准煤，比上年增长了7.0%。其中：煤炭消费量增长9.7%；原油消费量增长2.7%；天然气消费量增长12%；电力消费量增长11.7%。一次能源生产总量45亿吨标准煤，比上年增长3.1%。中国能源消费总量保持持续增长趋势，如图1所示。
改革开放以来，中国经济持续快速增长，技术不断进步提升，能源使用效率也逐步提高，但同时能源需求也在增加，没有减少能耗，能源消费总量从1978年的5.7亿吨增加到2011年的34.8万吨标准煤。随着工业化、城镇化进程的加快，尤其是重化工业、交通业和运输业的快速发展，能源需求量大幅度提高，经济发展所面临的能源压力和环境压力将不断增大。所以，从定量的角度研究经济增长与能源消费之间的关系具有重要的现实意义。
技术进步是提高能源效率的重要路径。目前，世界各国政府都将节能技术开发、技术标准制定等措施加入能源政策中，目的是以此控制能源的消费，从而实现减排并节约能源的目标。因为技术进步能够使能源效率上升，同时，效率的提高可以使用更少的能源生产相同的产品，从而资源得到了一定程度的节约（Von Weizsackeretal，1997），也就是说每当技术进步使能源效率提高1个单位，能源消耗就同比减少1个单位。但从实际情况来看，技术效率的提高并不一定使能源消耗量降低，这就是能源经济学中著名的命题“能源回弹效应（Rebound Effects）”。能源回弹效应是指能源效率的提高并没有引起能源消耗的减少，反而导致能源消耗的增加。1980年Khazzoom和Brookes第一次研究提出能源效率与能源消耗不一定成反向正比关系，也就是说能源效率的提高并不会引起能源消耗同比例的减少。Henry Saunders研究得出了能源效率的提高表示减少能源投入也可以获得相同的产品，这也预示着其他要素的投入能够被能源所代替。因为能源效率有所提高，所以导致能源价格的下降，产品价格也会随之下降，市场对产品和能源的需求便会增加，也就导致基于技术进步的能源节约量被抵消了。
不同研究者对能源回弹效应的定义存在争论。Harry D.Saunders（2000），Terry Barker、Tim Foxon（2007），Taoyuan Wei（2006）将能源效率提高所引起的能源节约量减少定义为能源使用量对能源效率的弹性。Steve sorrell，John Dimitropoulos（2009）对能源回弹效应的各种定义进行了详细解析，将能源回弹效应分别定义为：能源消耗对能源效率的弹性；能源消费的价格弹性；能源效率与其他投入成本间的相关系数。
中国关于宏观经济层面的回弹效应估计相对较多。目前，国内仅有的关于能源回弹效应的研究集中于宏观层面，周勇、林源源（2007）利用新古典三要素生产函数，对中国宏观经济的回弹效应进行估计，得出1978—2004年中国回弹效应为30%～80%。王群伟、周德群（2008）同样利用新古典三要素生产函数得出中国回弹效应平均值为62.8%。刘源远、刘凤朝（2008）采用省级面板数据，利用相同的方法，结果显示地区之间的回弹效应差异明显，西部地区反弹效应最大，但中国平均回弹效应为53.68%。另外，几个研究范围缩小的结论与上述研究相差较大。陈燕（2011）利用湖北省1980—2007年数据进行研究，结果显示技术进步对于湖北省能源效率的影响来说是一个动态的过程，湖北省的回弹效应值为123.7%。陈凯（2011）认为中国钢铁行业平均回弹效应高达130.47%，阳攀登等（2010）也对浙江省能源消费回弹效应进行了研究。
回弹效应的文献回顾表明：技术进步不一定能够减少能源消耗；能源回弹效应的程度可以作为检验技术进步与其他能效调控方法和相关法律法规配合效果的指标。
本文基于技术进步对经济增长的贡献和环境负荷分解模型，运用IPAT方程，把能源消费的变化量分解成由经济增长引起的能源消费增加量与由单位GDP能源消费降低引起的能源节约量，充分考虑到来自资本、劳动要素的提高，并利用中国2001—2011年宏观时间序列数据，测算出能源回弹效应系数，分析中国技术进步对能源消费的回弹效应。
二、中国能源回弹效应测算
（一）中国能源消费增加量分解
采用IPAT方程，方程表达式为：I=P×A×T。I为环境影响，P为人口数量（主要是人口规模的变化），A为富裕程度（一般用人均GDP表示），T为技术进步（一般用单位GDP能源消耗表示）。其中，G=P×A，即为GDP。
本文采用能源消费量变化的分解，即：
公式（1）中？驻I为能源消耗的增加量；It和I0分别为报告期能源消费量和初期能源消费量；Gt和G0分别为报告期GDP和初期的GDP；Tt和T0分别为报告期单位GDP的能源消费量和初期单位GDP的能源消费量。Gt？驻Tt=Gt（Tt-T0）是由技术进步引起的单位GDP能源消耗下降所节约的能源。T0？驻Gt=T0（Gt-G0）是由经济增长引起的能源消费增加量。 表1是2001—2011年国内生产总值及其指数（上年=100）和国内能源消费量的数据。按公式（1）的方法分解全国能源消耗增加量，结果见表2。
（二）能源回弹效应系数的估测
由技术进步引起的能源回弹效应系数REt为：
对生产函数扩展模型取对数，实现对线性模型的变换，其方程为：
根据表5可以看出各变量之间的相关系数都大于0.8，所以存在多重共线性。现用逐步回归的方法对方程进行多重共线性的修正，分别作lnG对lnL、lnK、lnI的一元回归，结果见表6。其中加入lnL的方程调整后的R2最大，以lnL为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如表7所示。
lnK参数的t检验为负值，并且参数为负值不合理。这说明lnK存在多重共线性，应予以剔除。
最后修正严重多重共线性影响的回归结果为：
lnG=-1.867 750+0.920 505lnL+0.361 363lnI
t=（-4.608 486） （20.271 5） （5.277 649）
R2=0.999 139 F=4 952.746 DW=1.232 768
则生产函数模型为：G=AL0.920 505I0.361 363。因为逐步回归不能估计出技术贡献因子。用At=A0e（1+rt）表示在报告期t的技术水平值，A0表示初期的技术水平值0，r表示技术进步的系数，t∈[0-11]，通过回归分析和公式（5）的差值计算出At=A0e（1+0.632t）
最终结果为：G=1.741e（1+0.632t）L0.920 505I0.361 363（6）
（三）估算结果
根据已有数据，算出中国2001—2011年技术进步贡献率？籽t（见图2）。
由公式（2）、（3）可计算出能源回弹效应系数REt和由技术进步所引起能源回弹消费量。
对回弹效应系数的范围进行定义：
（1）若REt<-1，表示技术进步而引起的经济增长完全消耗了其所节省的能源，另外还消耗了另外的能源，这为逆反回弹效应。
（2）若REt=-1，表示技术进步而引起的经济增长刚好消耗了其所节省的能源，这为完全回弹效应。
（3）若-1
（5）若REt>0，表示能源节约的数量超过技术进步所节约的，为过度存储回弹效应。
表8表明：中国2001—2011年11个年度均属于逆反回弹效应。
能源回弹效应系数反映了因为技术进步促进经济增长而产生的新的能源需求的大小，技术进步因素对经济增长的贡献意味着其他因素贡献率高。可以看出，能源回弹效应系数与能源消费回弹量及技术进步贡献率呈同势变化；同时，能源回弹效应系数的突出表现，通常反映了特定的历史时期重要事件的发展（如2008年中国发表《中国的能源状况与政策》白皮书，2009年开始工资改革，2009年、2010年、2011年连续三年的工资和收入同时增幅超过10%），同时也可以对不同回弹效应的结果进行细分。
政府采取对企业提高能源使用效率进行技术补贴的措施不一定更加有利于降低地区能源消费量。在目前中国能源价格偏低、能源使用效率也偏低的状况下，通过提高能源使用效率而降低中国能耗的措施不太符合实际情况，在实行的过程中，往往也会陷入博弈的“囚徒困境”，这样会使中国通过提高能源使用效率以降低能源消费措施的实施效果较差。如果仅仅采用提高企业能源使用效率，淘汰高耗能和高污染企业，或是只加强对企业节能减排的监管力度，将很难以有效地降低中国总体的能源消费量。
参考文献：
[1]赵楠.中国地区能源回弹效应测度及集聚性研究[J].财经问题研究，2013，（2）：109-114.
[2]陈燕.能源回弹效应的实证分析——以湖北省数据为例[J].经济问题，2011，（2）：126-129.
[3]阳攀登，屈亚平，李敏.基于技术进步的浙江省能源消费回弹效应研究[J].技术经济，2010，（8）：62-67.
[4]李廉水，周勇.技术进步能提高能源效率吗——基于中国工业部门的实证检验[J].管理世界，2006，（10）：82-89.
[5]周勇，林源源.技术进步对能源消费回报效应的估算[J].经济学家，2007，（2）：45-52.
[6]王德伟，周群.能源回弹效应测算的改进模型及其实证研究[J].管理学报，2008，（5）：688-691.
[7]刘源运，刘凤朝.基于技术进步的中国能源消费反弹效应[J].资源科学，2008，（9）：1300-1306.
[8]程云鹤，等.技术进步、节能减排与低碳经济发展——基于1985—2009年中国28个省际面板数据的实证考察[J].山西财经大学学报，2013，（1）.
[9]Terry Barker，Paul Ekins，Tim Foxon，The macro-economic rebound effect and the UK economy，Energy Policy，2007，35：4935-4946.
[10]JIN Sang-Hyeon.The Effectiveness of Energy Effi-ciency Improvement in a Developing Country：Rebound Effect ofResidential Electricity Use in SouthKorea[J].Energy Policy，2007，11：5622-5629.
责任编辑、校对：李金霞