胡東蘭，申 顥，劉自敏

(1.合肥工業(yè)大學 經(jīng)濟學院，安徽 合肥 230601；2.西南大學 經(jīng)濟管理學院，重慶 400716)

一、引言

城市是人口生活與生產(chǎn)的主要聚集地，也是能源消費的“主力軍”。隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的推進和改革開放戰(zhàn)略的深化，中國的城市化推進迅速。2017年，中國的常住人口城市化率為58.52%。快速推進的城市化使大量農(nóng)村人口流向城市，使社會中生產(chǎn)與人口生活方式發(fā)生較大改變。而能源作為生產(chǎn)與生活的必須投入，其消費數(shù)量與結(jié)構(gòu)也因城市化推進而發(fā)生改變。從全球范圍來看，城市消耗了全球能源總量的60%—80%以上；而在中國，城市消耗能源量占整個國家消耗總量的70%，到2030年該比例將達到83%。因此，為了實現(xiàn)中國城市可持續(xù)發(fā)展與制定城市化與能源、環(huán)境協(xié)同發(fā)展的合理方針，以城市為基本地域單位進行能源高效利用與能源節(jié)約的探討有著重要意義。

圖1 全國2007—2016年能源消費與能源經(jīng)濟效率走勢

傳統(tǒng)的節(jié)能政策多將重點聚焦于提高能源效率。但觀察圖1所示的中國整體能源經(jīng)濟效率與能源消費的變化，可發(fā)現(xiàn)隨著能源經(jīng)濟效率提高，能源消費總量卻呈現(xiàn)出上升趨勢，這便是能源回彈效應(yīng)所帶來的典型現(xiàn)象?；貜椥?yīng)是指：技術(shù)進步在提高能源效率、產(chǎn)生能源節(jié)約的同時，使單位產(chǎn)品的成本與價格下降，帶動了產(chǎn)品的需求增加，從而帶來更多的能源消費。最終，技術(shù)進步帶來的能源節(jié)約被能源消費的增長部分抵消或是全部抵消的現(xiàn)象[1]。故從城市層面出發(fā)來探討能源節(jié)約與高效利用時，回彈效應(yīng)是一個必要的研究視角。在技術(shù)進步與能源消耗都會促進經(jīng)濟增長的前提下，探究技術(shù)進步除了直接提高能源效率而產(chǎn)生回彈效應(yīng)之外的其他間接機制是十分有必要的。因為只有探尋到這些間接機制，才能優(yōu)化更新傳統(tǒng)的只注重提升能源效率的節(jié)能政策，從而有效抑制回彈效應(yīng)，進而達到既可穩(wěn)步推進經(jīng)濟增長，又可實現(xiàn)能源節(jié)約的目標。

當前國內(nèi)外對于回彈效應(yīng)的研究多集中在回彈效應(yīng)的計算與理論形成機制方面。國外由于研究起步較早，且有較為完善的能源價格，所以對于回彈效應(yīng)計算及形成機制的研究十分豐富。而國內(nèi)的研究相對來說較為缺乏，且多集中于宏觀層面。

在回彈效應(yīng)的計算方面。國外學者除了考慮宏觀、居民用能方面[2-4]，還考慮了更微觀的領(lǐng)域如家庭取暖回彈效應(yīng)等方面的測算[5-6]。國內(nèi)的研究相對于國外起步較晚。從微觀層面出發(fā)，有部分學者測算了中國居民能源消費的回彈效應(yīng)[7-8]，也有學者嘗試計算了中國交通用能等其他微觀領(lǐng)域的回彈效應(yīng)[9]。

從宏觀層面來說，由于中國當前能源價格不能完整反映市場運行狀況，故國內(nèi)學者們大多采用替代方法以及CGE模型等來計算回彈效應(yīng)。常用方法有四種，第一種是基于回彈效應(yīng)的宏觀定義提出的替代方法[1,10]，學者對其中技術(shù)進步對經(jīng)濟增長的貢獻度(簡稱“貢獻度”)估計方式有不同。有學者基于C-D生產(chǎn)函數(shù)與不同計量方法來估計貢獻度[11-13]，還有學者使用Malmquist指數(shù)估計貢獻度[14]。第二種方法基于第一種方法，同時使用LMDI將技術(shù)進步與結(jié)構(gòu)變動引起的能源強度變化分解[15-16]。第三種方法是基于能源效率與勞動力供給內(nèi)生的計算方法[17-21]。第四種方法基于可計算一般均衡模型(CGE模型)[22-23]。

在回彈效應(yīng)的形成機制方面。由于國外對回彈效應(yīng)的研究起步早且國外能源市場有完善的市場價格，故國外對于回彈效應(yīng)形成機制的研究較為嚴謹且豐富。如在給出回彈效應(yīng)的定義與理論形成機制的基礎(chǔ)上，探討了不同生產(chǎn)函數(shù)對回彈效應(yīng)的估計特點，并用數(shù)據(jù)模擬進行驗證[19,24]；以及通過分類，從不同類型回彈效應(yīng)的成因來探討回彈效應(yīng)的形成機制[25]。國內(nèi)學者對回彈效應(yīng)的影響因素與形成機制的研究較少，且多集中于實證研究而缺乏理論研究。比如使用1997—2010年中國省際數(shù)據(jù)對投資偏向、要素市場扭曲與能源回彈的關(guān)系進行研究[26]；以及在省份層面研究了技術(shù)進步影響中國能源回彈的效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進步會降低能耗來實現(xiàn)減少中國能源消費的目標，但技術(shù)進步也會引致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整來刺激能源回彈[27]。

國外學者在探討回彈效應(yīng)的機制時多以能源增強型技術(shù)進步為基礎(chǔ)，從能源與能源服務(wù)的價格、消費者效用及行為等出發(fā)，且多為理論與數(shù)據(jù)模擬研究，較少將技術(shù)進步引致回彈效應(yīng)的機制分解并用現(xiàn)實數(shù)據(jù)進行實證研究，但由于國外有市場化的能源價格，故國外回彈效應(yīng)測算方法更加豐富。國內(nèi)學者對回彈效應(yīng)的研究多集中于回彈效應(yīng)測算方面，并集中在國家、省份、行業(yè)以及居民能源消費層面，對以城市為尺度從宏觀進行回彈效應(yīng)測算的并不多。且國內(nèi)學者對產(chǎn)生回彈效應(yīng)的理論機制探討不足。國內(nèi)部分學者驗證了回彈效應(yīng)的影響因素與機制，但都集中在國家或省份層面。

本文可能的貢獻在于：(1)以城市為基本尺度對我國宏觀層面的回彈效應(yīng)進行測算，并對國內(nèi)文獻常用的幾種測算方法進行對比；(2)在方法對比的基礎(chǔ)上，選用最合適的計算結(jié)果對城市層面回彈效應(yīng)進行了時空演進分析，并探究了技術(shù)進步引致城市回彈效應(yīng)的機制。

本文余下部分結(jié)構(gòu)安排為：第二部分對本文選用方法的回彈效應(yīng)計算式進行構(gòu)建；第三部分對數(shù)據(jù)來源及計算用變量進行說明；第四部分先進行參數(shù)估計，使用不同方法對城市層面的回彈效應(yīng)進行計算并進行結(jié)果對比，后使用合適的計算結(jié)果進行分析與比較；第五部分首先對技術(shù)進步引致回彈效應(yīng)的理論進行闡述，并進行實證分析來驗證；第六部分是結(jié)論與政策建議。

二、理論模型

在國外文獻討論回彈效應(yīng)的形成機制中，多依賴于生產(chǎn)函數(shù)規(guī)模報酬不變與能源效率外生性的假設(shè)，這樣的假設(shè)條件存在缺陷且不符合現(xiàn)實狀況。故本文參考其他學者提出的基于能源效率與勞動力供給內(nèi)生的方法(簡稱：方法一)對城市層面的回彈效應(yīng)進行計算[17]。因為國外回彈效應(yīng)的計算需要可反映市場運行現(xiàn)實狀況的能源價格數(shù)據(jù)。但由于中國當前的能源價格無法反映市場現(xiàn)實，且同種能源在不同地區(qū)的差異較大，異質(zhì)性能源價格數(shù)據(jù)難以收集，為了獲得較為準確的城市回彈效應(yīng)，選用國內(nèi)常用的替代方法(簡稱：方法二)[10]、針對方法二的修正方法(簡稱：方法三)[28]、基于方法二的非參數(shù)法(簡稱：方法四)來計算城市層面的回彈效應(yīng)，并在實證部分對計算結(jié)果進行對比。首先在下表列出幾種方法的特征，再對不同方法進行詳細闡述：

表1 不同方法特征的簡單總結(jié)

數(shù)據(jù)來源：作者根據(jù)文獻整理得

方法一的理論基礎(chǔ)是回彈效應(yīng)的數(shù)學定義[18-19](1)根據(jù)其所給定義可將回彈效應(yīng)分為五類：大于1為“回火效應(yīng)”，等于1為“完全回彈”，大于0小于1為“部分回彈”，等于0為“零回彈”，小于0為“超級節(jié)約”。，即：

RE=1+η

(1)

式(1)中的η為能源消費量對能源效率的彈性，其中能源消費量與能源效率都可以通過現(xiàn)實數(shù)據(jù)進行估算，故式(1)更適用于宏觀層面回彈效應(yīng)的實證研究。

首先做出理論假設(shè)：(1)C-D生產(chǎn)函數(shù)包括的投入為：資本、勞動力和能源；(2)技術(shù)進步并非廣義技術(shù)進步，而是能源增強型技術(shù)進步；(3)資本在短期固定不變，但在長期可變且有著恒定的均衡價格；(4)要素與產(chǎn)品市場均完全競爭，且市場出清；(5)能源效率內(nèi)生于能源用量；(6)勞動為內(nèi)生變量，且有恒定的均衡價格[19]。

其次，設(shè)定能源效率和能源消費量的關(guān)系：

τ=GEγ

(2)

τ代表能源效率，能源增強型技術(shù)進步提高就表現(xiàn)為能源效率提高；G>0是“干中學”中能源效率提高的參數(shù)；E為能源消費量；γ>0為能源效率對能源消費量的彈性。

再次，對C-D生產(chǎn)函數(shù)的形式做出規(guī)定[19]，將C-D函數(shù)形式設(shè)定為(1-α-β>0)：

Y=aKαLβ(τE)1-α-β

(3)

將(2)、(3)式聯(lián)立，可得：

Y=aKαLβ(GEγ+1)1-α-β

(4)

式(4)中的a為總體生產(chǎn)效率系數(shù)，α、β、(1-α-β)(1+γ)為資本、勞動、能源的彈性。

觀察三種投入要素彈性，發(fā)現(xiàn)(1-α-β)(1+γ)+α+β>1，即能源效率內(nèi)生后，令本文所設(shè)定的C-D函數(shù)出現(xiàn)了規(guī)模報酬遞增，本文后面對參數(shù)的估計結(jié)果也滿足該現(xiàn)象。本文將考察能源效率與勞動力供給內(nèi)生的長期情形，經(jīng)過數(shù)理推導可得到長期能源消費對能源效率的彈性：

(5)

根據(jù)式(1)，就可得出長期回彈效應(yīng)的表達式：

REL=1+

(6)

觀察式(6)，由于1-α-β-(1-α-β)(1+γ)<0，當SE<0時，長期回彈效應(yīng)會表現(xiàn)出“回火效應(yīng)”(Backfire)；而當SE>0時，長期回彈效應(yīng)可能會表現(xiàn)出“部分回彈”(Partial Rebound)、“零回彈”(Zero Rebound)和“超級節(jié)能”(Super-Conservation)。故在能源效率與勞動力供給內(nèi)生、且C-D生產(chǎn)函數(shù)呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞增的情況下，該計算式可以求出任何形式的回彈效應(yīng)數(shù)值。

方法二、三、四的理論基礎(chǔ)為宏觀層面的回彈效應(yīng)數(shù)學定義[1]，即：

(7)

式(7)中PS和AS分別為技術(shù)進步帶來的預期能源節(jié)約量和實際能源節(jié)約量。兩者之差為技術(shù)進步帶來的實際能源增加量。由于預期節(jié)能量較難用現(xiàn)實數(shù)據(jù)進行估計，所以在用該式進行實證分析時可能需要對此項進行替換。

國內(nèi)學者根據(jù)式(7)所提出的替代性方法可表示為[10]：

(8)

(9)

式(8)中，REt+1代表t+1年的回彈效應(yīng)，σt+1為貢獻度，分子代表技術(shù)進步引致經(jīng)濟增長帶來的能源消費增加以替代式(7)中技術(shù)進步引致的實際能源消耗增加量，而分母代表技術(shù)進步引致能源強度下降帶來的能源節(jié)約量以替代式(7)中技術(shù)進步帶來的預期節(jié)能量。式(9)為參數(shù)和非參數(shù)法對貢獻度的估計式。

有學者對式(8)所表示的回彈效應(yīng)替代性計算方法進行了修正，修正后的回彈效應(yīng)計算模型為[28]：

(10)

式(10)與式(8)的差別為分子中EI的角標，參數(shù)及分子、分母含義與式(8)相同。

綜上所述，方法一依據(jù)Saunders所提出的回彈效應(yīng)定義[18-19]，并將能源效率與勞動供給內(nèi)生化，在長期資本投入可變且價格恒定等條件下來計算基于能源增強型技術(shù)進步的回彈效應(yīng)。而方法二、三、四根據(jù)Berkhout所提出的回彈效應(yīng)定義[1]，使用能源強度、地區(qū)生產(chǎn)總值等常見宏觀指標對式(7)中的參數(shù)進行替代來計算基于廣義技術(shù)進步的回彈效應(yīng)。

三、數(shù)據(jù)來源及變量說明

(一)數(shù)據(jù)來源

本文的研究對象為中國地級及以上城市。由于市轄區(qū)經(jīng)濟運行穩(wěn)定、人口集中且各種經(jīng)濟社會活動均偏向市轄區(qū)[29]，故除天氣變量以省會城市數(shù)據(jù)表征外，本文均使用市轄區(qū)層面數(shù)據(jù)。部分缺失數(shù)據(jù)通過查找地級市統(tǒng)計年鑒及插值補齊，但剔除數(shù)據(jù)缺失較多城市及無法插值城市。經(jīng)整理本文的城市樣本數(shù)量為176個。受限于可獲得的城市數(shù)據(jù)，將樣本期設(shè)為2007—2016年。本文所使用數(shù)據(jù)均來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》和《中國氣象年鑒》。

(二)變量說明

計算用變量包括城市層面的勞動力、能源、資本與產(chǎn)出。其中勞動使用市轄區(qū)層面的城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員期末人數(shù)來表示。對于能源，在中國城市層面的能源數(shù)據(jù)統(tǒng)計并不健全，且國內(nèi)外許多學者在進行城市能源方面研究中也僅考慮了部分能源[30-31]。本文的能源變量選用《中國城市統(tǒng)計年鑒》中的電力、煤氣、液化石油氣[32]，并依據(jù)《中國能源統(tǒng)計年鑒》的能源折標準煤系數(shù)將三類能源消費量折算成標準煤。對于資本，參考城市資本存量計算方法來計算[33]。產(chǎn)出選用市轄區(qū)范圍的地區(qū)生產(chǎn)總值。貨幣變量都以2007年為基期進行平減，以消除通貨膨脹的影響。表2為變量描述性統(tǒng)計及定義。

表2 變量描述性統(tǒng)計及變量定義

數(shù)據(jù)來源：作者計算整理得出

從表2可以看出，由于本文在計算資本存量時選用的折舊年限是建筑40年，設(shè)備16年，所以計算出的資本存量數(shù)值較大且差異較為明顯。

四、實證分析

本部分首先對利用176個地級及以上城市的C-D生產(chǎn)函數(shù)進行估計，然后利用其投入要素彈性，使用本文在理論模型部分所選擇的不同方法進行城市層面回彈效應(yīng)的計算，并比較不同方法的計算結(jié)果，進而選用最合適的計算結(jié)果進行后續(xù)研究。

(一)回彈效應(yīng)測算

由于本文所選用方法均依賴于C-D生產(chǎn)函數(shù)的投入要素彈性估計，故應(yīng)構(gòu)建樣本整體的C-D生產(chǎn)函數(shù)形式。首先對(4)式的兩邊取對數(shù)[17]，得：

LnYit=αLnKit+βLnLit+θLnEit+C+εit

(11)

其中：θ=(1-α-β)(1+γ)，C=Lna+(1-α-β)LnG。θ即為能源消費量的彈性。

其次，使用虛擬變量最小二乘法對式(11)進行估計[21]。由于不同地區(qū)的要素稟賦與經(jīng)濟發(fā)展狀況不同，故將樣本城市分為東、中、西部地區(qū)城市進行彈性估計(2)分為東、中、西部。東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、和海南；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。，并使用似無相關(guān)回歸檢驗組間系數(shù)差異。彈性系數(shù)估計結(jié)果與組間系數(shù)差異檢驗結(jié)果于下表呈現(xiàn)：

表3 全國及三大分區(qū)三要素彈性系數(shù)估計結(jié)果

①檢驗了三大分區(qū)的回歸系數(shù)差異。

數(shù)據(jù)來源：作者計算整理得。括號內(nèi)報告的為標準差，方括號里匯報的為P值。*、**、***分別代表在0.1、0.05、0.01的顯著性水平下顯著。

從彈性系數(shù)估計看，無論是分區(qū)還是全樣本城市，三要素彈性均在0.05的顯著性水平下顯著，且均顯示出規(guī)模報酬遞增現(xiàn)象，滿足了本文的計算模型設(shè)定條件；從組間系數(shù)差異檢驗看，三大分區(qū)的資本、勞動彈性系數(shù)沒有太大差異，但能源彈性系數(shù)有顯著差異，故在本文的回彈效應(yīng)計算中，使用不同分區(qū)所對應(yīng)的彈性系數(shù)進行計算。本文估計城市層面C-D生產(chǎn)函數(shù)的結(jié)果與相關(guān)研究對中國城市C-D生產(chǎn)函數(shù)的估計結(jié)果較為一致[33]。

最后將三要素彈性代入式(6)，并使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算出SE，可得到方法一的計算結(jié)果；將三要素彈性代入式(9)可求出式(9)的第一個結(jié)果。估計出Malmquist指數(shù)后，可求出式(9)的第二個結(jié)果。將式(9)的結(jié)果代入式(8)、(10)，可得方法二、三、四的結(jié)果。本文四種方法的計算結(jié)果描述性統(tǒng)計與每年回彈效應(yīng)的均值走勢見圖2。

表4 不同方法計算結(jié)果的描述性統(tǒng)計

數(shù)據(jù)來源：作者計算整理得

② 方法四剔除無效值的標準：剔除所有負值及存在能源強度下降與技術(shù)退步(Malmquist指數(shù)小于1)的樣本；方法二、三剔除無效值的標準：剔除所有負值及存在能源強度下降與貢獻度為負值的樣本。

從表4可以看出，方法一計算結(jié)果的均值顯示樣本城市呈現(xiàn)出“部分回彈”，而方法二、三、四計算結(jié)果的均值顯示樣本城市呈現(xiàn)出“回火效應(yīng)”，說明基于廣義技術(shù)進步、未考慮技術(shù)進步內(nèi)生的計算方法會高估回彈效應(yīng)。

圖2 四種方法計算的每年回彈效應(yīng)均值走勢

基于表4與圖2，首先考慮方法本身，方法二、三、四基于廣義技術(shù)進步，這種基于全要素效率提高的方法會產(chǎn)生較大偏誤[28]。觀察圖2，若以方法一為基準，基于廣義技術(shù)進步的方法會存在較為明顯的向上的偏誤。且同樣使用C-D生產(chǎn)函數(shù)的方法一、二、三所計算出的回彈效應(yīng)時間趨勢具有高度一致性，這也說明了C-D生產(chǎn)函數(shù)在回彈效應(yīng)研究中的穩(wěn)健性。但方法一較為適用規(guī)模報酬遞增的狀況[20-21]，方法二、三、四則在任何規(guī)模報酬的情況下均適用[11,34]。然后從結(jié)果的有效性來考慮，方法二、三、四計算的前提條件是存在技術(shù)進步和能源強度下降，兩者均不滿足或僅滿足一個都會使求出數(shù)值無意義[35]，故所求出的回彈效應(yīng)存在無效值，且這三種方法無法識別出“超級節(jié)約”。所以方法二、三、四較為適用于單個主體與少量多個主體的回彈效應(yīng)測算及研究。而方法一所求得的回彈效應(yīng)數(shù)值均為有效值且包括了“超級節(jié)約”，所以該方法適用于多主體的回彈效應(yīng)測算及研究。其次，本文比照方法二、三、四。相對于方法二、三，基于Malmquist指數(shù)的方法四更容易精確剔除技術(shù)退步的無效值。但非參數(shù)法會受隨機因素與前沿位置的影響，觀察圖2，可以發(fā)現(xiàn)方法四的每年回彈效應(yīng)均值波動較大，出現(xiàn)了相對于方法二、三的更大誤差。表5是本文所總結(jié)各類方法特征的進一步對比：

表5 不同計算方法特征的進一步對比

數(shù)據(jù)來源：作者根據(jù)計算結(jié)果整理得出

方法一放松了技術(shù)外生與生產(chǎn)函數(shù)規(guī)模報酬不變的假定[17-19]，并將能源效率與勞動供給內(nèi)生化，即能源使用量的增加在推動經(jīng)濟增長的同時還可以推動能源增強型技術(shù)進步，這樣的假設(shè)更加符合現(xiàn)實情況，所以計算出的結(jié)果更為精確。且根據(jù)實證結(jié)果，方法一可以保留更多的有效值，故選用方法一的結(jié)果進行城市層面回彈效應(yīng)的時空演進與形成機制探究。

(二)全國層面回彈效應(yīng)的時空演變

表6和圖3將樣本城市劃分成全國范圍(以下簡稱“全國”)、東部、中部、西部城市來進行回彈效應(yīng)的比較分析。

表6 全國及三大分區(qū)城市回彈效應(yīng)的均值(2008—2016年)

數(shù)據(jù)來源：作者整理計算得出

觀察分地區(qū)的回彈效應(yīng)均值，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)城市的回彈效應(yīng)(0.64)最高，其次是西部(0.481)和中部(0.478)。東部地區(qū)具有良好的技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢，其快速的技術(shù)進步會拉動經(jīng)濟發(fā)展進而帶動能源消費，進而出現(xiàn)數(shù)值更大的回彈效應(yīng)。且三大分區(qū)基本在樣本期間內(nèi)均表現(xiàn)出“部分回彈”(除東部地區(qū)城市在2015年表現(xiàn)為“回火效應(yīng)”、西部地區(qū)城市在2013年表現(xiàn)為“超級節(jié)約”)。說明三大分區(qū)具有減排潛力的年份較多。

圖3 全國及三大分區(qū)回彈效應(yīng)均值折線圖(2008—2016年)

基于表6與圖3的分析，本文發(fā)現(xiàn)東、中部地區(qū)和全國城市的回彈效應(yīng)在2008—2015年均呈現(xiàn)波動下降后上升的趨勢。2007—2009年全球出現(xiàn)經(jīng)濟危機，且此次危機的負面影響持續(xù)時間較長，令全國城市回彈效應(yīng)在2008—2011年呈現(xiàn)出波動下降趨勢。中國于2009—2010年實行較為激進的積極財政政策和擴張性的貨幣政策，并于2008—2010年底進行“四萬億投資”，當此次大規(guī)模投資的正面影響逐漸釋放時會帶動中國經(jīng)濟恢復穩(wěn)定增長。由于城市的各種社會經(jīng)濟活動均偏向市轄區(qū)，且經(jīng)濟增長會導致城市內(nèi)部市轄區(qū)電力、天然氣、石油等異質(zhì)性能源消費提高[36]，從而出現(xiàn)了東、中部地區(qū)和全國城市的回彈效應(yīng)呈現(xiàn)2013—2015年的波動上漲趨勢。經(jīng)過2013—2015年的波動上升后，東、中部和全國城市的回彈效應(yīng)在2016年略微下降，說明于2015年11月23日提出的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革所帶來的“改革紅利”逐漸釋放，從而在推動經(jīng)濟穩(wěn)步增長的同時減少了回彈效應(yīng)。

中國西部地區(qū)城市回彈效應(yīng)均值的走向較為特殊，且在2013年出現(xiàn)了各地區(qū)回彈效應(yīng)均值的最小值。西部地區(qū)相較于東、中部地區(qū)經(jīng)濟運行的穩(wěn)定性較差，技術(shù)水平較低，自然環(huán)境惡劣。西部地區(qū)在發(fā)展的過程中，相對較低的技術(shù)進步與較高的自然資源利用難度所帶來的能源消費較低，且西部的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化程度較低，導致西部地區(qū)城市的回彈效應(yīng)相對于全國及東部地區(qū)城市回彈效應(yīng)較低。2013年西部地區(qū)因自然災(zāi)害與外部經(jīng)濟環(huán)境惡化，導致西部地區(qū)城市的經(jīng)濟增速放緩且資源利用難度更大，從而出現(xiàn)較低的回彈效應(yīng)。而2013年8月，中國國家發(fā)改委印發(fā)《2012年西部大開發(fā)工作進展情況和2013年工作安排》，并推動實施《中西部地區(qū)外商投資優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)目錄》[37]。這些政策性文件推動了西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展、技術(shù)進步與經(jīng)濟增長，從而西部地區(qū)城市的回彈效應(yīng)在2013—2015年間呈上升趨勢。

(三)城市層面回彈效應(yīng)的時空演變

由于本文樣本城市計算出的能源回彈效應(yīng)沒有“零回彈”和“完全回彈”的現(xiàn)象(即RE等于0和1)，所以下表呈現(xiàn)結(jié)果中僅考慮“回火效應(yīng)”、“部分回彈”與“超級節(jié)約”三種回彈效應(yīng)的現(xiàn)象。

表7 2008—2016年每年處于不同種類能源回彈的城市數(shù)目及比例

數(shù)據(jù)來源：作者整理計算得出

①此處并不是對2008—2016年處于某種現(xiàn)象的城市數(shù)求均值，而是以每個城市的回彈效應(yīng)均值來衡量。

觀察表7中表現(xiàn)出三類不同回彈效應(yīng)的城市比例，可以發(fā)現(xiàn)呈現(xiàn)出三類回彈效應(yīng)城市的占比有變化。其中呈現(xiàn)“部分回彈”的城市從2008年的67%波動下降至2016年的49%；而呈現(xiàn)“回火效應(yīng)”和“超級節(jié)約”的城市從2008年的18%和15%波動上升至27%和24%，即實現(xiàn)了全部能源節(jié)約目標與沒有實現(xiàn)能源節(jié)約目標的城市均增多，說明城市間的能源節(jié)約與利用的情況有顯著差異。從各城市回彈效應(yīng)均值來看，有64%樣本城市的能源回彈效應(yīng)呈現(xiàn)出“部分回彈”現(xiàn)象，說明大部分城市能源效率的提高雖然減少了部分能源消費，但節(jié)能效果并未完全實現(xiàn)。圖4為2008、2012、2016年呈現(xiàn)出三類回彈效應(yīng)城市的地域分布。

從圖4可以看出，相對于2008年，2012、2016年的“回火效應(yīng)”現(xiàn)象明顯增多且中部地區(qū)呈現(xiàn)“回火效應(yīng)”的城市數(shù)量逐漸增加，說明中部地區(qū)城市在“中部崛起”戰(zhàn)略的指導、2015年批復規(guī)劃建設(shè)的長江中游城市群等國家級城市群的帶動快速發(fā)展的過程中，部分城市(如唐山市等)由于其過度重視經(jīng)濟發(fā)展速度導致節(jié)能減排技術(shù)水平較低等原因，出現(xiàn)了較大的回彈效應(yīng)。由于在2016年中部地區(qū)城市表現(xiàn)為“回火效應(yīng)”的現(xiàn)象增多，導致中部地區(qū)城市在該年出現(xiàn)了三大分區(qū)中回彈效應(yīng)的最大值。

圖4 2008、2012、2016年呈現(xiàn)三類回彈效應(yīng)的城市分布(3)圖4中，最深顏色表示“回火效應(yīng)”城市；較淺顏色表示“部分回彈”；最淺顏色表示“超級節(jié)約”城市；白色部分表示沒有研究到的城市。

五、技術(shù)進步引致回彈效應(yīng)的形成機制研究

(一)機制假說

從上文可以看出，在中國城市層面仍舊存在較為明顯的回彈效應(yīng)。為了實現(xiàn)中國經(jīng)濟穩(wěn)定增長與節(jié)能減排的“雙贏”，探究技術(shù)進步引致回彈效應(yīng)的具體機制就有著重要意義。只有識別出技術(shù)進步通過何種路徑來引致回彈效應(yīng)，才能在技術(shù)進步推動中國經(jīng)濟穩(wěn)定增長的同時有效抑制回彈效應(yīng)，以達到預期的節(jié)能目標。

1991—2015年中國技術(shù)進步偏向資本與能源[38]，故技術(shù)進步對基于能源增強型技術(shù)進步的回彈效應(yīng)仍會起到引致作用。囿于本文獲取相關(guān)數(shù)據(jù)的限制、中國的能源價格現(xiàn)狀以及能源價格信息會通過能源效率來影響回彈效應(yīng)，所以沒有考慮能源價格對回彈效應(yīng)造成的影響。由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化會大幅度促進中國能源消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化[39]，故也沒有考慮能源消費結(jié)構(gòu)對回彈效應(yīng)造成的直接影響。本文將引致機制分為能源效率效應(yīng)、人口集聚效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化效應(yīng)。

首先討論主要機制即能源效率效應(yīng)。技術(shù)進步帶來的能源效率的提高首先發(fā)生于產(chǎn)品的供給方，供給方通過市場信號即能源服務(wù)或產(chǎn)品市場價格來影響產(chǎn)品需求方的需求。當技術(shù)進步引致能源效率提高時，供給方提供產(chǎn)品的成本下降，在能源供給量允許的范圍內(nèi)供給方會擴大產(chǎn)品的供給引致價格下降。當價格下降的信號傳至消費者時，消費方(企業(yè))會同時擴大產(chǎn)品的需求，進而增加了能源消費。當技術(shù)進步引致的能源效率提高傳導至消費方時，較先獲得能源效率提高的企業(yè)會通過技術(shù)擴散使其他企業(yè)的能源效率提高，在沒有擴大生產(chǎn)的前提下，整體經(jīng)濟的能源消費會下降。但當大部分企業(yè)均獲得技術(shù)進步帶來能源效率提高的紅利時，企業(yè)為了追求規(guī)模經(jīng)濟，獲得超額利潤從而擴大生產(chǎn)規(guī)模，而消費方整體生產(chǎn)規(guī)模的擴大又會帶來能源消費量的增加，從而促進回彈效應(yīng)的產(chǎn)生[40]。

其次討論間接機制，即人口集聚效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化效應(yīng)。對于人口集聚效應(yīng)，技術(shù)進步會提高城市內(nèi)企業(yè)的經(jīng)營效率，從而在一定程度上降低了企業(yè)的運行成本。在長期，企業(yè)若獲得超額利潤后進行擴大再生產(chǎn)，增加勞動需求，進而吸引周邊農(nóng)村和郊區(qū)的勞動力向城市內(nèi)部集聚。技術(shù)進步提高會優(yōu)化城市布局以降低城市中外來務(wù)工人口的居住成本，從而進一步在城市內(nèi)部形成人口集聚。一方面，人口向城市內(nèi)部的集聚表現(xiàn)為市轄區(qū)人口密度的增大，而城市人口密度增大一定會增加人口生活、企業(yè)生產(chǎn)、基礎(chǔ)設(shè)施維護等方面的能源消耗，從而可能引起能源回彈效應(yīng)現(xiàn)象。另一方面，人口城市化即城市人口密度擴大，而城市化較為重要的表現(xiàn)就是人口城市化[41]。根據(jù)“緊湊城市理論”[42]，高人口密度的城市會帶來共享基礎(chǔ)設(shè)施等效應(yīng)來節(jié)約能源消費。同時，人口密度擴大帶來的人口城市化會產(chǎn)生集聚效應(yīng)、人力資本集中效應(yīng)等來抑制能源消費[43]，從而抑制能源回彈效應(yīng)的產(chǎn)生。

對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化效應(yīng)，技術(shù)進步與創(chuàng)新會通過發(fā)展原有產(chǎn)業(yè)、推動產(chǎn)生新產(chǎn)業(yè)來促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出高度化趨勢。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的推進，中國的高能耗工業(yè)占比逐漸下降，而續(xù)存產(chǎn)業(yè)則會繼續(xù)通過知識高度密集化、優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)等來提高生產(chǎn)效率來降低生產(chǎn)產(chǎn)品時的能耗。但從城市層面來說，許多中小城市缺乏發(fā)展高端服務(wù)業(yè)的外部物質(zhì)條件和內(nèi)部制度、歷史等條件，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化可能會使中小城市的有限資源集中在效率較差的低端服務(wù)業(yè)上，從而造成要素配置扭曲進而造成生產(chǎn)用能源的無端浪費，能源消費量增加[44]。并且一個城市第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展會通過產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)波及效應(yīng)帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從而增加能源消耗。以上機制可以用圖5來表示。

從以上機制假說可以看出，技術(shù)進步不僅可以通過提高能源效率從而引致回彈效應(yīng)，還可能通過推動人口向市轄區(qū)集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化來間接引致回彈效應(yīng)。

圖5 技術(shù)進步引致回彈效應(yīng)的機制圖

(二)機制驗證

由于宏觀層面上一期能源消費會對下一期能源消費產(chǎn)生影響，而回彈效應(yīng)可以反映一個地區(qū)對能源消費的依賴性[26]，故將回彈效應(yīng)的滯后一階作為解釋變量。由于本文的基本模型一、二屬于動態(tài)面板模型，普通組內(nèi)估計量(FE)和普通最小二乘法(OLS)無法做到一致估計，故考慮使用差分GMM或系統(tǒng)GMM進行估計。由于系統(tǒng)GMM相對于差分GMM可以減少估計誤差，且兩步GMM可以將一步GMM結(jié)果的殘差放入進一步估計以放寬殘差獨立同方差的假定[45]，故本文使用兩步系統(tǒng)GMM對基本模型一、二進行估計，并將時間趨勢變量放入方程以捕捉時間趨勢[26]。基本模型一和二[46]設(shè)置如下：

REit=β0REit-1+β1TEit+β2LNECOit+β3Tit+β4LNBit+β5tt+εit

(12)

REit=β0REit-1+β1TEit×EFFit+β2TEit×Pit+β3TEit×Iit+β4LNECOit+β5Tit+β6LNBit+β7tt+εit

(13)

式(13)中TEit×EFFit、TEit×Pit、TEit×Iit代表技術(shù)進步與能源效率、人口集聚變量和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化變量的交乘項，以探究技術(shù)進步通過能源效率提升、人口集聚與提高第三產(chǎn)業(yè)比重是否會引致回彈效應(yīng)，方程中的tt為時間趨勢項。

在計算回彈效應(yīng)時使用的變量為2007—2016年變量，所計算出的結(jié)果為2008—2016年的回彈效應(yīng)，故探究機制用變量的年份也為2008—2016年。本文選擇兩步系統(tǒng)GMM進行基本模型一、二的估計，且結(jié)果解釋基于該估計。

表8 兩步系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果

說明：括號內(nèi)報告的為標準差，方括號內(nèi)報告的為P值。Sargan檢驗和Arellano-Bond AR(2)檢驗首先匯報了對應(yīng)的檢驗統(tǒng)計量，方括號里為對應(yīng)檢驗的P值。

表8為使用兩步系統(tǒng)GMM對兩個基本模型的估計結(jié)果，結(jié)果(1)為基本模型一的估計結(jié)果，而結(jié)果(2)—(4)為基本模型二的估計結(jié)果。所有兩步系統(tǒng)GMM的Arellano-Bond AR(2)的檢驗P值均大于0.1，表明差分后的模型殘差項不存在二階序列相關(guān)。所有結(jié)果的Sargan檢驗的結(jié)果均表明工具變量沒有過度識別的問題。

在使用兩步系統(tǒng)GMM對基本模型二的估計中，為了檢驗估計的穩(wěn)健性，本文采用了逐漸加入控制變量的方法，觀察檢驗結(jié)果(2)—(4)，在逐漸加入控制變量的情況下，技術(shù)進步與能源效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化變量的交乘項均在0.1顯著性水平下顯著，且系數(shù)的正負號保持一致，說明估計結(jié)果較為穩(wěn)健。為了進一步說明本文估計結(jié)果的穩(wěn)健性，本文在附錄2中進行了更多的穩(wěn)健性檢驗。

本文根據(jù)表8的估計結(jié)果對解釋變量的意義進行闡述。首先觀察估計結(jié)果(1)，回彈效應(yīng)滯后一階的系數(shù)顯著為負，表示能源消費變化引起的回彈效應(yīng)的確是一個動態(tài)調(diào)整的“慣性”變量，且過去的回彈效應(yīng)顯著的減少了當期的回彈效應(yīng)。而技術(shù)進步的系數(shù)顯著為正則表示，技術(shù)進步的確顯著的引致了回彈效應(yīng)。在1999—2014年中國各省技術(shù)偏向中，2005—2009、2010—2014年各省技術(shù)進步均偏向能源使用[47]。

其次，觀察估計結(jié)果(2)—(4)，發(fā)現(xiàn)能源效率效應(yīng)顯著為正而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化效應(yīng)在0.05的顯著性水平下顯著為負，但人口集聚效應(yīng)并不顯著。能源效率效應(yīng)的系數(shù)顯著為正代表技術(shù)進步通過提高能源效率所帶來的能源節(jié)約被能源消費量的增加所部分抵消甚至全部抵消。該機制也是技術(shù)進步引致回彈效應(yīng)的主要機制，所以該機制對回彈效應(yīng)的顯著正向影響令技術(shù)進步的系數(shù)在0.1的顯著性水平顯著為正。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化效應(yīng)的系數(shù)顯著為負，代表技術(shù)進步引致第三產(chǎn)業(yè)所占比重越大，會減少回彈效應(yīng)。從全國范圍的地級及以上城市來看，技術(shù)進步會帶動本城市及周邊地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提高第三產(chǎn)業(yè)比重[48]。在第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重變動不大的情況下(4)通過對樣本城市進行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)樣本城市在樣本期的第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比穩(wěn)定在5.4%到6.5%之間，數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》。，中國將工作重心第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到第三產(chǎn)業(yè)，確實可以降低能源消耗量。第三產(chǎn)業(yè)占比擴大、第二產(chǎn)業(yè)占比縮小會通過優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)、形成高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚等會帶來大量的能源節(jié)約，這部分能源節(jié)約遠遠大于第三產(chǎn)業(yè)中的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比增加帶來的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)、波及效應(yīng)等所增加的能源消費，從而顯著地抑制了回彈效應(yīng)的產(chǎn)生。

人口集聚效應(yīng)的系數(shù)不顯著，代表技術(shù)進步通過引致市轄區(qū)人口密度增加對回彈效應(yīng)的影響并不明確。首先，技術(shù)進步會通過帶動城市經(jīng)濟發(fā)展吸引郊區(qū)及鄉(xiāng)村人口向城市內(nèi)部聚集，從而形成區(qū)域內(nèi)的密集城市群與較高人口密度的城市[49]，根據(jù)“緊湊城市理論”，該現(xiàn)象會引致能源節(jié)約。但由于本文在研究時所包括的能源為電力、煤氣與液化石油氣，這三種能源均與市轄區(qū)人口的生活息息相關(guān)，當市轄區(qū)的人口呈高速擴張趨勢時，市轄區(qū)需要更多的人口生活用能與基礎(chǔ)設(shè)施運行維護用能。當上述兩種“作用力”相互抵消時，會造成人口集聚效應(yīng)不顯著。

六、結(jié)論與政策建議

本文以中國176個地級及以上城市為樣本，收集了其2007—2016年勞動力、能源消費量、地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)，并核算了其2007—2016年的資本存量，進而使用不同方法計算了城市層面的回彈效應(yīng)，并選用最合適的結(jié)果進行時空演進分析。在此基礎(chǔ)上，本文采用動態(tài)面板模型，使用兩步系統(tǒng)GMM對技術(shù)進步引致回彈效應(yīng)的機制進行探究。本文的主要研究結(jié)論與政策建議包括：

第一，樣本城市的回彈效應(yīng)存在差異，故政府在制定能源政策時需要考慮區(qū)域差異性。從地區(qū)均值來看，全國及東、中部城市的回彈效應(yīng)均呈現(xiàn)先波動下降后上升的趨勢，但在2016年又有所下降，且東部城市的回彈效應(yīng)相對較高，中部地區(qū)呈現(xiàn)出“回火現(xiàn)象”的城市數(shù)目逐漸增多。從城市的回彈效應(yīng)均值來看，樣本城市回彈效應(yīng)的均值為0.54，有64%以上的樣本城市呈現(xiàn)出“部分回彈”現(xiàn)象，說明中國城市當前能源效率的提高帶來能源節(jié)約中有一半以上的部分被經(jīng)濟增長、產(chǎn)出增加所帶來的能源消費提高所抵消。故探究除提高能源效率外其他的節(jié)能政策是十分必要的。

第二，當前技術(shù)進步顯著促進了城市層面回彈效應(yīng)的增加，為了達到推動技術(shù)進步與節(jié)能減排的雙重目標，應(yīng)在大力推動中國技術(shù)進步的同時，繼續(xù)提高中國技術(shù)進步中能源節(jié)約型技術(shù)進步的比例。從供給側(cè)來考慮，政府針對高耗能且投資周期長的重工業(yè)企業(yè)應(yīng)施加較強的環(huán)境規(guī)制、收取環(huán)境稅與節(jié)能減排技術(shù)的專項補貼以促使其開展綠色技術(shù)創(chuàng)新。且生產(chǎn)企業(yè)本身要提高能源節(jié)約型技術(shù)進步的研發(fā)力度。從需求側(cè)來考慮，政府及相關(guān)機構(gòu)應(yīng)該在市場上大力推介節(jié)能、環(huán)保的產(chǎn)品，并“以身作則”進行適當規(guī)模的采購，從而“以需求推動供給”來促使生產(chǎn)廠商放棄高耗能且附加值低的產(chǎn)品生產(chǎn)，從而轉(zhuǎn)向低能耗且附加值高的產(chǎn)品生產(chǎn)。

第三，技術(shù)進步通過推動能源效率的提高，進而促進了城市層面回彈效應(yīng)的增加。所以傳統(tǒng)的提高能效政策并不能完全發(fā)揮其正面作用。要想兼顧經(jīng)濟增長與節(jié)能減排，必須在實施傳統(tǒng)提高能效提高政策的同時，針對中國的現(xiàn)實狀況建立完善的能源市場、碳市場，并設(shè)計諸如稅收、價格等市場導向型政策，并將這些政策與當前正在實行宏觀經(jīng)濟政策相結(jié)合。且在政策實施時，也要注意不同政策間可能會產(chǎn)生的相互作用，防止其對中國整體經(jīng)濟運行造成負面影響。

第四，技術(shù)進步通過推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的同時抑制了城市層面回彈效應(yīng)的產(chǎn)生，但技術(shù)進步通過吸引人口向市轄區(qū)集聚從而引致回彈效應(yīng)的機制不顯著，因此應(yīng)繼續(xù)推動中國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，以提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化程度，并從其他方面以及產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)性上來減少產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化帶來的能源消費增加。除此之外，還應(yīng)繼續(xù)合理化中國的人口城市化進程。如在推進人口城市化的過程中，要考慮構(gòu)建緊湊型城市與發(fā)揮引進人才的人力資本效應(yīng)，抑制過多人口因生活需求、城市“熱島效應(yīng)”等而造成的大量能源消費，從而達成能源節(jié)約與環(huán)境治理的雙重目標。

囿于數(shù)據(jù)限制，本文在研究時并未考慮中國全部城市，且能源數(shù)據(jù)并沒有包括城市層面的全部能源，若給定如城市層面的化石能源消費量等數(shù)據(jù)，就可以更加精準的估計城市層面的回彈效應(yīng)。完善相關(guān)數(shù)據(jù)對中國城市層面的回彈效應(yīng)進行進一步研究是本文的后續(xù)研究方向。