董春詩

(西安石油大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，陜西 西安 710065)

0 引言

改革開放以來，中國經(jīng)濟總量在高速增長的同時，能源枯竭和環(huán)境惡化等問題日趨嚴重，綠色可持續(xù)發(fā)展成為社會各界高度關(guān)注焦點。《世界能源統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)顯示，2018年中國化石能源消費量占全球23.77%，可再生能源消費量占全球28.87%，碳排放總量占全球27.82%。受制于“富煤、貧油、少氣”的資源稟賦，目前煤炭仍然是中國依賴度最高的能源，2018年中國煤炭消費量占全球比例超過50%。因此，中國是全球可再生能源轉(zhuǎn)型最為迫切的國家之一，如何實現(xiàn)更多可再生能源消費是最需要關(guān)注的問題。技術(shù)進步是可再生能源消費最重要的驅(qū)動因素之一，因此被視為能源轉(zhuǎn)型最不可缺少的驅(qū)動因素[1]。

現(xiàn)有研究更多關(guān)注的是?？怂怪行约夹g(shù)進步，中性技術(shù)進步的節(jié)能減排效應(yīng)主要通過同比例改變生產(chǎn)要素使用量實現(xiàn)，這忽視了技術(shù)進步在不同生產(chǎn)要素之間的偏向性[2]。與中性技術(shù)進步不同，偏向技術(shù)進步能不同比例改變生產(chǎn)要素使用量[3]。例如，當(dāng)偏向技術(shù)進步在不可再生能源與可再生能源之間偏向于使用更多可再生能源消費，且可再生能源能夠有效替代不可再生能源時，有利于推動可再生能源轉(zhuǎn)型。然而，現(xiàn)有研究很少關(guān)注偏向技術(shù)進步與可再生能源轉(zhuǎn)型的關(guān)系。為此，本文構(gòu)建一個偏向技術(shù)進步理論分析框架，并采用固定效應(yīng)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)分析技術(shù)進步的偏向性以及化石能源與非化石能源間的替代彈性，進而判斷2000—2017年中國內(nèi)地30個省域的偏向技術(shù)進步是否推動了可再生能源轉(zhuǎn)型。

與已有研究相比，本文邊際貢獻在于：①運用固定效應(yīng)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)探索中國偏向技術(shù)進步與可再生能源轉(zhuǎn)型的關(guān)系，拓展了現(xiàn)有研究視野；②在偏向技術(shù)進步測度中區(qū)分化石能源與可再生能源，提高了測算精度；③在偏向技術(shù)進步理論框架下測度化石能源與可再生能源的替代彈性，為未來研究偏向技術(shù)進步與能源轉(zhuǎn)型的關(guān)系提供了新思路。

1 文獻綜述

偏向技術(shù)是相對中性技術(shù)而言的，其概念最早由Hicks提出，主要用于刻畫生產(chǎn)技術(shù)進步在不同生產(chǎn)要素之間的偏向性。Hicks[2]將技術(shù)進步的偏向性歸因于技術(shù)進步誘導(dǎo)生產(chǎn)要素相對價格變化，并指出生產(chǎn)要素的相對價格取決于要素稟賦。以Kennedy[4]、Samuelson[5]為代表的經(jīng)濟學(xué)家認為，Hicks對偏向技術(shù)進步誘發(fā)機制的解釋是不充分的，并進一步發(fā)現(xiàn)偏向技術(shù)進步能夠改變生產(chǎn)要素之間的相互替代關(guān)系，因為技術(shù)進步會偏向使用成本更低的生產(chǎn)要素。由于早期研究對偏向技術(shù)進步的概念界定模糊，因此之后多年陷入沉寂，直到2000年前后，Acemoglu[6-7]重新定義偏向技術(shù)進步的概念，并完善其微觀理論基礎(chǔ)。近年來，偏向技術(shù)進步受到諸多學(xué)者關(guān)注，如偏向技術(shù)進步測算方法[8-9]、偏向技術(shù)進步與能源消費[10]、偏向技術(shù)進步的驅(qū)動因素[11]及偏向技術(shù)進步與環(huán)境污染[12]等。

能源轉(zhuǎn)型的概念于1980年首次被德國科學(xué)院提出，其目的是為了應(yīng)對當(dāng)時正肆虐歐洲的第二次石油危機。在經(jīng)濟衰退、能源枯竭和環(huán)境惡化等多重因素驅(qū)動下，能源轉(zhuǎn)型成為能源經(jīng)濟領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點問題，如能源轉(zhuǎn)型內(nèi)涵[13]、能源轉(zhuǎn)型路徑[14]、能源轉(zhuǎn)型模式[15]等。技術(shù)進步在能源轉(zhuǎn)型中扮演著重要角色，其作用主要是通過影響能源消費進而促進轉(zhuǎn)型。已有研究結(jié)論可歸納為3類：第一類研究認為，技術(shù)進步會增加能源消費量，尤其是可再生能源消費[16]；第二類研究認為，技術(shù)進步能夠通過提高全要素生產(chǎn)率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等途徑，減少化石能源消費，進而有利于能源轉(zhuǎn)型[17-18]；第三類研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進步對能源消費具有顯著非線性效應(yīng)，技術(shù)進步初期有利于節(jié)約能源，當(dāng)技術(shù)達到一定水平后會產(chǎn)生回彈效應(yīng)，增加能源消費，此時對能源轉(zhuǎn)型的影響是不確定的[19-20]。然而，上述涉及的技術(shù)均是?？怂怪行缘?，忽略了技術(shù)進步在生產(chǎn)要素間的偏向性。近年來，偏向技術(shù)進步在能源經(jīng)濟領(lǐng)域逐漸得到關(guān)注。王班班和齊紹洲[21]研究發(fā)現(xiàn)，1999—2012年中國工業(yè)技術(shù)進步呈現(xiàn)出節(jié)約能源特征；何小鋼和王自力[22]發(fā)現(xiàn)，1981—2000年中國33個行業(yè)技術(shù)進步偏向于能源消耗；Zha等[10]研究發(fā)現(xiàn)，1990—2012年中國工業(yè)技術(shù)進步偏向于使用能源，主要是因為勞動密集型產(chǎn)業(yè)不斷減少。

目前，鮮有研究關(guān)注偏向技術(shù)進步與可再生能源轉(zhuǎn)型的關(guān)系。偏向技術(shù)進步對能源轉(zhuǎn)型的影響主要取決于技術(shù)進步的要素偏向性，當(dāng)技術(shù)進步偏向使用更多可再生能源和更少化石能源，則有助于能源轉(zhuǎn)型[23-24]。然而，可再生能源消費量及其比例的提升，可能不是有效的能源轉(zhuǎn)型，因為化石能源消費量也在不斷上升[25]。因此，學(xué)者們將這種現(xiàn)象描述為能源增加，認為可再生能源消費量增加只能被視為是一次能源補充。僅依據(jù)偏向技術(shù)進步在可再生能源與不可再生能源之間的偏向性，無法科學(xué)判斷能源轉(zhuǎn)型是否在發(fā)生。因此，在識別技術(shù)進步的要素偏向性后，還需要進一步計算可再生能源對化石能源的替代彈性。目前，已有研究關(guān)注了技術(shù)進步的要素替代效應(yīng)，如Serletis等[26]通過測算美國不同能源之間的替代彈性發(fā)現(xiàn)，可再生能源對化石能源的替代效應(yīng)十分有限；Wesseh&Lin[27]發(fā)現(xiàn)，西非國家共同經(jīng)濟體的可再生能源與不可再生能源之間存在相互替代關(guān)系。因此，如果技術(shù)進步偏向使用更多可再生能源，且可再生能源能夠有效替代化石能源，則偏向技術(shù)進步有助于能源轉(zhuǎn)型。

2 方法與數(shù)據(jù)

2.1 固定效應(yīng)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)

參考Yang等[23]的做法，本文采用固定效應(yīng)隨機前沿模型估計隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)，其一般形式如下：

yit=αi+βxit+vit-uit

(1)

其中，i、t分別表示地區(qū)和年份，y表示產(chǎn)出，α表示個體固定效應(yīng)，x代表投入要素向量集，β代表投入要素待估系數(shù)的向量集；v是隨機誤差項，表示統(tǒng)計誤差和各種隨機因素對前沿產(chǎn)出的影響；u是技術(shù)無效率項，表示實際產(chǎn)出與技術(shù)前沿產(chǎn)出的差距。對于投入要素而言，化石能源和可再生能源是兩種不同生產(chǎn)要素。然而，現(xiàn)有研究大多以資本、勞動和能源作為投入要素，沒有區(qū)分化石能源與可再生能源對產(chǎn)出的不同貢獻。為此，本文將化石能源和可再生能源作為兩種獨立生產(chǎn)要素，以識別技術(shù)進步在兩者間的偏向性。

傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)認為技術(shù)進步是中性的，但在要素成本和邊際生產(chǎn)率驅(qū)動下，技術(shù)進步會偏向更多使用某一生產(chǎn)要素。因此，本文參考Wesseh&Lin[27]的做法，對式(1)進行擴展處理。

其中，Y代表各省產(chǎn)出，K、L分別代表資本和勞動，F(xiàn)、R分別代表化石能源和可再生能源。

(1)產(chǎn)出(Y)。本文選取各省2000年不變價GDP作為產(chǎn)出衡量指標。

(2)資本投入(K)。本文采用資本存量作為資本投入的代理變量，基于單豪杰[28]的研究，采用永續(xù)盤存法估算各省資本存量，公式表示如下：

Kit=Iit/Pit+(1-σ)Ki,t-1

(3)

其中，Kit、Iit、Pit和σ依次表示第i個省第t年的資本存量、固定資本形成總額、固定資產(chǎn)價格平減指數(shù)和資產(chǎn)折舊率。

(3)勞動投入(L)。本文采用勞動投入量作為勞動投入的代理變量，借鑒張寧和張維潔[29]的做法，以各省就業(yè)總?cè)藬?shù)表示勞動投入量。

(4)化石能源投入(F)。本文采用化石能源消費量作為化石能源投入的代理變量，借鑒Yang等[12]的做法，以煤炭、石油和天然氣消費量之和表示化石能源消費量。

(5)可再生能源投入(R)。本文采用可再生能源發(fā)電量作為可再生能源投入的代理變量，考慮數(shù)據(jù)可得性，本文以水力發(fā)電量、風(fēng)力發(fā)電量和太陽能發(fā)電量之和表示可再生能源消費量。

根據(jù)Shao等[9]的研究，將技術(shù)進步定義為：在控制其它因素時，前沿技術(shù)隨時間的變化率。因此，技術(shù)進步可表示為：

(4)

其中，TP表示技術(shù)進步指數(shù)；β1+β2t代表純技術(shù)效率變化，用于衡量技術(shù)溢出和技術(shù)擴散對前沿技術(shù)變化的影響；β7lnK+β8lnL+β9lnF+β10lnR代表偏向技術(shù)變化，用于衡量各要素生產(chǎn)技術(shù)對前沿技術(shù)變化的影響。偏向技術(shù)的概念是相對于?？怂怪行约夹g(shù)而言的，中性技術(shù)變化假定所有生產(chǎn)要素的邊際生產(chǎn)率會同等比例變化，偏向技術(shù)變化則假定所有生產(chǎn)要素的邊際生產(chǎn)率不是同等比例變化。為了更直觀地闡述偏向技術(shù)，圖1給出了中性技術(shù)變化和偏向技術(shù)變化可能的情形。其中，S和T是兩個不同時期，L1(y,b)、Ln(y,b)、L21(y,b)和L22(y,b)表示不同生產(chǎn)技術(shù)曲線，y、b分別表示期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。以化石能源和可再生能源為例，假設(shè)從S時期至T時期的技術(shù)進步是希克斯中性的，則L1(y,b)會平移至Ln(y,b)，此時技術(shù)進步同等比例節(jié)約了可再生能源和化石能源；假設(shè)從S時期至T時期的技術(shù)進步偏向于使用更多化石能源，則L1(y,b)會旋轉(zhuǎn)至L22(y,b)；假設(shè)從S時期至T時期的技術(shù)進步偏向于使用更多可再生能源，則L1(y,b)會旋轉(zhuǎn)至L21(y,b)。顯然，當(dāng)技術(shù)進步偏向于更多使用某種生產(chǎn)要素時，則生產(chǎn)技術(shù)曲線會出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)效應(yīng)；當(dāng)技術(shù)進步同等比例節(jié)約生產(chǎn)要素使用量時，則生產(chǎn)技術(shù)曲線會出現(xiàn)平移效應(yīng)。

圖1 偏向技術(shù)變化與中性技術(shù)變化

2.2 要素偏向性識別方法

為進一步揭示技術(shù)進步的要素偏向性，本文沿用Diamond[30]的方法估算生產(chǎn)要素的相對偏倚程度，一般形式為：

(5)

其中，n、q是兩種不同生產(chǎn)要素，MPn、MPq分別是n和q的邊際生產(chǎn)率，Biasnq表示技術(shù)變化引起要素n與q之間邊際產(chǎn)出增長率的差異。Biasnq>0(<0)表示在一次生產(chǎn)中技術(shù)進步偏向于使用更多n(q)或節(jié)約更多q(n)；Biasnq=0表示技術(shù)進步是?？怂怪行缘?，技術(shù)變化會同比例增加或節(jié)約n和q。

根據(jù)式(5)，可以估算技術(shù)進步在任意兩種生產(chǎn)要素之間的偏倚程度，本文以化石能源和可再生能源為例。結(jié)合式(2)、(5)，BiasFR可表示為：

(6)

其中，εF、εR分別是化石能源和可再生能源的產(chǎn)出彈性。因此，化石能源和可再生能源的邊際生產(chǎn)率可分別通過求解式(7)、(8)得到。

(7)

(8)

2.3 要素替代彈性測算方法

不同生產(chǎn)要素間的替代或互補關(guān)系能夠反映要素投入相對增加或減少。以F和R為例，如果F與R具有穩(wěn)定的替代關(guān)系，則F投入增加會使R投入減少；如果F與R具有穩(wěn)定的互補關(guān)系，則F投入增加會使R投入增加。因此，根據(jù)F與R之間的替代或互補關(guān)系，可以判斷出偏向技術(shù)進步是否推動了可再生能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。要素間的替代彈性是要素投入結(jié)構(gòu)變化與邊際替代率變化的比率，替代彈性公式如下：

(9)

其中，SubsFR表示要素F與要素R間的替代彈性。結(jié)合式(7)、(8)，要素F與要素R間的邊際替代率為：

(10)

結(jié)合式(9)、(10)，可得：

SubsFR=

(11)

通過式(11)可計算任意兩種要素間的替代彈性。其中，SubsFR>0(<0)表示要素F與要素R間具有替代(互補)關(guān)系，SubsFR=0表示要素F與要素R間不具有替代或互補關(guān)系。

2.4 數(shù)據(jù)描述

基于數(shù)據(jù)可獲取性，本文選取2000—2017年中國內(nèi)地30個省域面板數(shù)據(jù)作為研究樣本(西藏因數(shù)據(jù)不全未納入統(tǒng)計)。為消除通貨膨脹等因素的影響，將資本存量和GDP按照價格指數(shù)平減為2000年不變價格。GDP及其價格指數(shù)、資本存量等數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，勞動投入數(shù)據(jù)來源于《中國勞動統(tǒng)計年鑒》，化石能源投入數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》，可再生能源投入數(shù)據(jù)來源于《中國電力統(tǒng)計年鑒》。相關(guān)變量統(tǒng)計描述見表1。

表1 各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

3 結(jié)果與討論

3.1 技術(shù)進步估計結(jié)果與討論

表2報告了超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)估計結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，大多數(shù)參數(shù)均在10%統(tǒng)計水平上顯著異于0，極大似然函數(shù)值和LR檢驗結(jié)果表明本文估計模型具有很強的解釋力。復(fù)合殘差值為0.001 3且在1%統(tǒng)計水平上顯著，表明誤差項和無效率項波動較小。因此，固定效應(yīng)隨機前沿模型能夠很好地刻畫技術(shù)效率變化。此外，時間與生產(chǎn)要素的交互項系數(shù)、不同生產(chǎn)要素的交互項系數(shù)及相同生產(chǎn)要素的交互項系數(shù)均顯著異于0，這為技術(shù)進步的要素偏向性和要素替代彈性分析提供了良好基礎(chǔ)。

基于表2的估計結(jié)果，本文估計了2000—2017年中國各省域技術(shù)進步指數(shù)。為了說明中國各省域技術(shù)進步指數(shù)的時間變化趨勢，以2000年、2006年、2011年和2017年各省技術(shù)進步指數(shù)為例，詳見圖2。由圖2(a)可知，2000年中國僅北京、上海、江蘇、浙江和廣東的技術(shù)進步指數(shù)超過0.72，其余省份均低于0.72。其中，僅上海的技術(shù)進步指數(shù)超過0.76，北京、江蘇、浙江介于0.72～0.74之間，廣東介于0.74～0.76之間。由圖2(b)可知，2006年技術(shù)進步指數(shù)超過0.72的省市有北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、江西和山東，其余省份均低于0.7。其中，上海和廣東的技術(shù)進步指數(shù)均超過0.8，北京、江蘇和浙江均超過0.78。相較于2000年，2006年大部分省份的技術(shù)進步指數(shù)都有不同程度提高。由圖2(c)可知，2011年中國技術(shù)進步指數(shù)低于0.72的省(市、自治區(qū))有天津、河北、山西、遼寧、福建、海南、寧夏和新疆，其余省份均高于0.74。2011年中國絕大部分省份的技術(shù)進步指數(shù)相較2000年均有所提高。由圖2(d)可知，2017年技術(shù)進步指數(shù)小于0.72的區(qū)域進一步縮小，僅河北、山西、遼寧和海南低于0.72，北京、上海、廣東和重慶的技術(shù)進步指數(shù)均超過0.8，介于0.74～0.78之間的省份有10個，該數(shù)量相較之前年份有顯著提升。2017年各省技術(shù)進步指數(shù)均高于2000年。對比2000年、2006年、2011年和2017年各省技術(shù)進步指數(shù)發(fā)現(xiàn)，各省技術(shù)進步指數(shù)隨時間推移均有顯著提高。

表2 超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)估計結(jié)果

圖2 不同年份中國省域技術(shù)進步指數(shù)

3.2 要素偏向性識別結(jié)果與討論

通過前文分析結(jié)果可知，2000—2017年間中國各省技術(shù)進步指數(shù)逐漸提升，說明期間各省技術(shù)水平均有所提高。然而，僅從技術(shù)進步指數(shù)變化中無法識別出技術(shù)進步的要素偏向性。基于此，本文重點討論技術(shù)進步的要素偏向性。表3報告了2000—2017年中國整體技術(shù)進步在資本、勞動、化石能源和可再生能源之間的偏向性，可以看出整體上技術(shù)進步偏向于使用更多資本，其次依次是化石能源、勞動和可再生能源。其中，2000—2001年和2003—2004年技術(shù)進步均偏向于使用更多勞動，說明期間主要采用勞動密集型生產(chǎn)模式；2000年、2005—2008年、2012—2013年和2015年技術(shù)進步均偏向于使用更多化石能源，說明期間主要采用化石能源密集型生產(chǎn)模式；2009—2011年、2014年和2016—2017年技術(shù)進步均偏向于使用更多資本，說明期間主要采用資本密集型生產(chǎn)模式。值得關(guān)注的是，化石能源與非化石能源的偏倚程度在所有年份均大于零，說明2000—2017年中國整體技術(shù)進步偏向于使用更多化石能源。該結(jié)論能很好解釋的一個客觀事實是，樣本期間內(nèi)中國技術(shù)進步在不斷提升的同時，能源枯竭和環(huán)境污染問題也在不斷加劇。事實上，Zha等[10]也發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進步是顯著偏向化石能源的，且這種偏倚程度還在不斷增加。

表3 技術(shù)進步的要素偏向性

表4報告了2000—2017年各省技術(shù)進步在化石能源與可再生能源之間的偏向性，可以看出各省份技術(shù)進步在化石能源與可再生能源之間存在顯著差異。2000—2005年，各省技術(shù)進步均偏向于使用更多化石能源，相對節(jié)約可再生能源；2006—2011年，除上海、浙江、湖北和云南偏向使用更多可再生能源外，其它省份技術(shù)進步偏向使用更多化石能源；2012—2017年，北京、上海、浙江、安徽、湖北、海南和重慶的技術(shù)進步偏向使用更多可再生能源，而其它省份則表現(xiàn)出相對節(jié)約可再生能源的偏向特征。從各省偏向性局部差異看，北京、上海、浙江、安徽、湖北、海南和重慶的偏向性由相對節(jié)約可再生能源過渡為相對節(jié)約化石能源，而其余省份在樣本期間內(nèi)始終以相對節(jié)約可再生能源為主。

表4 技術(shù)進步的偏向性(化石能源與可再生能源)

整體而言，2000—2017年中國僅有上海、浙江、湖北和云南表現(xiàn)出相對節(jié)約化石能源的偏向特征，表明上述4個省市的生產(chǎn)模式相對綠色可持續(xù)。究其原因，不難發(fā)現(xiàn)上述省份的可再生能源生產(chǎn)規(guī)模更大，對應(yīng)的可再生能源生產(chǎn)技術(shù)水平也相對先進。例如，云南和湖北的可再生能源規(guī)模位居全國第二、三位，其可再生能源生產(chǎn)技術(shù)相對先進，尤其是水力發(fā)電技術(shù)。因此，對于這些省份而言，其技術(shù)進步會偏向于使用更多可再生能源。相比之下，其它省份的技術(shù)進步則導(dǎo)致使用化石能源的邊際產(chǎn)出增長率較高，表明中國大部分省份在樣本期間內(nèi)保持較高的能源需求水平，依然處于相對污染與不可持續(xù)的生產(chǎn)模式。究其原因，煤炭和石油仍是大多數(shù)省份最依賴的能源，其生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新投資高于其它生產(chǎn)要素。例如，山西和內(nèi)蒙古是煤炭稟賦最高的兩個省份，其煤炭對應(yīng)的生產(chǎn)技術(shù)遠高于其它生產(chǎn)要素；陜西和山東是石油稟賦較高的兩個省份，其石油對應(yīng)的生產(chǎn)技術(shù)高于其它生產(chǎn)要素。因此，對于這些省份而言，其技術(shù)進步會偏向于使用更多化石能源。與本文研究結(jié)果相悖的是，一些研究認為，技術(shù)進步會改善全要素能源(尤其是化石能源)效率，有助于實現(xiàn)節(jié)能減排[12]。然而，2020年《世界能源統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)顯示，1965—2019年間中國化石能源消費總量在不斷增加。因此，技術(shù)進步會刺激生產(chǎn)規(guī)模擴張，能源需求水平也在日益提高，技術(shù)進步對可再生能源轉(zhuǎn)型的作用還需要在偏向性分析的基礎(chǔ)上，進一步測算技術(shù)進步的要素替代彈性。

3.3 要素替代彈性測算結(jié)果與討論

表5報告了2000—2017年資本、勞動、化石能源與可再生能源間的替代彈性。依據(jù)前文要素彈性的判別方法，可以看出資本對勞動的替代彈性在樣本期間內(nèi)均大于零，說明資本與勞動之間存在穩(wěn)定的替代關(guān)系。資本與化石能源的替代彈性在不同年份表現(xiàn)出差異，二者的替代彈性在2011—2014年和2016—2017年大于零，其余年份則小于零，說明二者關(guān)系并不穩(wěn)定，但整體上是互為替代關(guān)系。與資本和勞動的關(guān)系一致，資本與可再生能源的替代彈性在樣本期間內(nèi)均大于零，表明資本與可再生能源之間具有穩(wěn)定的替代關(guān)系。勞動與化石能源的關(guān)系在樣本期間內(nèi)互為替代關(guān)系，但這種替代關(guān)系并不穩(wěn)定，二者在2000—2001年、2005年、2011年和2013年表現(xiàn)為互補關(guān)系。勞動與可再生能源在樣本期間內(nèi)具有較穩(wěn)定的互補關(guān)系，僅在2005年和2014年互為替代關(guān)系。本文最為關(guān)注的是化石能源與可再生能源之間的關(guān)系，彈性系數(shù)表明二者雖然整體上表現(xiàn)為替代關(guān)系，但這種替代關(guān)系并不穩(wěn)定，因為樣本區(qū)間內(nèi)二者在替代關(guān)系與互補關(guān)系中多次轉(zhuǎn)換，該結(jié)論與Yang等[23]的結(jié)果相似。上述發(fā)現(xiàn)表明，化石能源與可再生能源之間的關(guān)系相對易于調(diào)整。

表5 要素替代彈性測算結(jié)果

表6報告了2000—2017年各省化石能源與可再生能源之間的替代彈性?？梢钥闯?，2000—2005年中國僅有上海、浙江、湖北、廣東、海南和云南6個省市的化石能源與可再生能源互為替代關(guān)系，在其它省份則表現(xiàn)為互補關(guān)系，表明在此期間能源需求處于較高水平，可再生能源增加只是對能源消費總量的一次補充。與2000—2005年不同的是，2006—2011年中國有10個省(市、自治區(qū))(河北、內(nèi)蒙古、黑龍江、江西、湖南、貴州、甘肅、青海、寧夏和新疆)的化石能源與可再生能源具有互補關(guān)系，在其它省份則表現(xiàn)為替代關(guān)系。究其原因，上述表現(xiàn)為互補關(guān)系的省份中有的能源需求水平較高，如上海、浙江和廣東，這些省市僅僅依賴化石能源供應(yīng)可能無法滿足能源需求，因此需要額外的可再生能源作為補充。值得關(guān)注的是，2000—2005年大多數(shù)省份化石能源與可再生能源之間的互補關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)?006—2011年的替代關(guān)系，表明可再生能源增加在一定程度上會減少化石能源消費。2012—2017年中國有8個省(市、自治區(qū))(河北、內(nèi)蒙古、黑龍江、江西、云南、甘肅、青海和新疆)的化石能源與可再生能源之間具有互補關(guān)系，其它省份則互為替代關(guān)系。究其原因，上述省份的能源消費規(guī)模在逐漸擴張，能源需求水平也在不斷提高，需要更多能源供給滿足其生產(chǎn)需求，這也可能是化石能源與可再生能源之間具有互補關(guān)系的潛在原因。從2000—2017年平均水平看，中國有13個省份的化石能源與可再生能源之間具有互補關(guān)系，其它17個省份則表現(xiàn)為替代關(guān)系。因此，整體上二者具有替代關(guān)系，但從局部看，各省存在差異。

表6 要素替代彈性測算結(jié)果(化石能源與可再生能源)

3.4 能源偏向性與要素替代彈性歸類分析

正如上文所述，當(dāng)技術(shù)進步偏向使用更多可再生能源，且可再生能源與化石能源之間具有替代關(guān)系(互補關(guān)系)，則偏向技術(shù)進步有利于(不利于)可再生能源轉(zhuǎn)型；當(dāng)技術(shù)進步偏向使用更多化石能源，且可再生能源與化石能源之間具有替代關(guān)系(互補關(guān)系)，則偏向技術(shù)進步不利于(有利于)可再生能源轉(zhuǎn)型。本文按照要素偏向性和要素替代彈性對各省進行歸類，如表7所示。其中，Bias-FR>0且Subs-FR>0的省份有天津、江蘇、安徽、福建、山東、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州和寧夏，上述省份的技術(shù)進步偏向于使用更多化石能源，且化石能源增加替代了可再生能源，表明偏向技術(shù)進步阻礙了可再生能源轉(zhuǎn)型。Bias-FR>0且Subs-FR<0的省份有北京、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江西、河南、山西、甘肅、青海和新疆，上述省份的技術(shù)進步偏向于使用更多化石能源，盡管可再生能源也在不斷增加，但這些省份更多的是使用化石能源，表明偏向技術(shù)進步阻礙了可再生能源轉(zhuǎn)型。Bias-FR<0且Subs-FR<0的省份僅有云南，云南的技術(shù)進步偏向于使用更多可再生能源，且可再生能源與化石能源表現(xiàn)出互補關(guān)系，表明偏向技術(shù)有利于可再生能源轉(zhuǎn)型。Bias-FR<0且Subs-FR>0的省份有上海、浙江和湖北，上述省份的技術(shù)進步偏向于使用更多可再生能源，且可再生能源有效替代了化石能源，表明偏向技術(shù)進步有利于可再生能源轉(zhuǎn)型。相比之下，Bias-FR<0且Subs--FR>0是最理想的生產(chǎn)模式。

表7 省級要素偏向性與要素替代彈性分類結(jié)果

4 結(jié)論與啟示

作為全球最大能源消費國，中國是可再生能源轉(zhuǎn)型最為迫切的國家之一。盡管偏向技術(shù)進步是可再生能源消費的重要驅(qū)動因素，但鮮有研究關(guān)注偏向技術(shù)進步是否推動了可再生能源轉(zhuǎn)型。基于此。本文首先基于偏向技術(shù)進步理論框架，采用固定效應(yīng)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)，測度2000—2017年中國內(nèi)地30個省域的技術(shù)進步指數(shù)并識別其在生產(chǎn)要素中的偏向性。其次，本文進一步分析化石能源與可再生能源間的替代彈性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國整體技術(shù)進步偏向于使用更多資本，其次依次是化石能源、勞動力和可再生能源，且化石能源與可再生能源互為替代關(guān)系，這說明偏向技術(shù)進步阻礙了可再生能源轉(zhuǎn)型。同樣地，本文從分省視角進一步分析發(fā)現(xiàn)，上海、浙江、湖北和云南的技術(shù)進步偏向于使用更多可再生能源，且上海、浙江和湖北的可再生能源與化石能源間具有替代關(guān)系，表明這些省市的偏向技術(shù)進步推動了可再生能源轉(zhuǎn)型。值得關(guān)注的是，部分省份的技術(shù)進步在化石能源與可再生能源之間的偏向性隨時間產(chǎn)生變化，表明二者之間的偏向特征并不穩(wěn)定。同樣地，一些省份化石能源與可再生能源的替代關(guān)系也并不穩(wěn)定。

基于上述研究結(jié)論，各省應(yīng)積極誘導(dǎo)生產(chǎn)技術(shù)進步偏向于使用更多可再生能源。然而，目前我國可再生能源生產(chǎn)規(guī)模仍然相當(dāng)有限，僅依靠可再生能源供應(yīng)無法滿足當(dāng)前能源需求。因此，側(cè)重于可再生能源技術(shù)創(chuàng)新是重點工作，通過技術(shù)創(chuàng)新降低可再生能源成本，擴大可再生能源生產(chǎn)規(guī)模，提高可再生能源供給能力。具體地，對于可再生能源稟賦較高的省份，應(yīng)加大相應(yīng)可再生能源技術(shù)創(chuàng)新投資。例如，西北地區(qū)具有豐裕的風(fēng)力資源，應(yīng)適當(dāng)加大對內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏等省份的風(fēng)力發(fā)電技術(shù)創(chuàng)新投資；西南和華中地區(qū)更適宜發(fā)展水電技術(shù)，如四川、云南、湖北等。不僅如此，還應(yīng)能動地改變化石能源與可再生能源間的替代關(guān)系，加快可再生能源有效替代化石能源。各省應(yīng)為可再生能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展營造優(yōu)質(zhì)發(fā)展環(huán)境，如四川、云南和湖北的水力發(fā)電量接近全國發(fā)電量的20%，這些省份應(yīng)該為水力發(fā)電相關(guān)企業(yè)提供更多優(yōu)惠政策，尤其是為處于發(fā)展初期的水電相關(guān)產(chǎn)業(yè)提供一定補助，扶持其提高市場競爭力，擴大可再生能源在能源市場中的份額，加快可再生能源利用的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促使生產(chǎn)技術(shù)偏向使用更多可再生能源，從而實現(xiàn)可再生能源有效替代化石能源。