能源要素價格扭曲測度及其對中國能源消費的影響

韓松巖

（1.中國社會科學院，北京 102488；2.深圳大學 中國經濟特區研究中心，廣東 深圳 518000）

一、引言

能源是人類社會賴以生存與可持續發展的重要物質基石，亦是國內外經濟、政治以及外貿關注的重要領域[1]。如今，中國市場正處于快速工業化與城鎮一體化的關鍵時期，對能源的剛性需求不斷增加。截至2020 年，在世界十大能源損耗排行榜中，中國位居第二，國內能源消耗情況依然嚴峻。但較為貧瘠的能源資源稟賦[2]、非均衡化的能源投入結構[3]均為能源供給帶來較大挑戰。并且，超限量能源損耗導致PM2.5、二氧化碳與氮氧化合物等排放物逐漸增多，不僅給民眾健康生活帶來較大干擾，還對國家社會經濟綠色發展產生不利影響[4]。特別是化石能源損耗以及溫室氣體排放，極大影響全球氣候變化[5]。作為負責任大國，中國頒布《完善能源消費強度和總量雙控制度方案》，并分階段提出完成能耗雙控的目標，促使能源消耗得到合理控制。

提升能源利用效率是中國積極推進溫室氣體減排工作、深化大氣污染物治理以及解決國內供需矛盾的主要渠道[6]。按照世界能源委員會界定，能源利用效率是指降低生產生活所需要的能源損耗，減少同一等級能源服務效率。從現實實踐來看，能源消耗通常采用能源消費表征，已成為評估國家經濟發展與人民生活水平的重要標志[7]。長期以來，中國能源消費量持續增多。據國家能源大數據報告，2020 年，國內能源消費總量高達49 億噸標準煤，同比增長2.2%，遠低于發達國家水平。故此有學者認為，若不對加大能源消費總量的原因展開深入探討，將無從知曉何種政策與機制對減輕國內能源問題最有效[8-10]。

從宏觀經濟層面來看，能源消費主要受技術進步[11]、產業發展[12]、能源要素價格[13]等因素共同影響。其中，能源要素價格因素影響最凸顯[14]；完善的能源要素價格機制能夠驅動關聯工業以及產業轉型升級，增強環保型技術推廣的內生動力，故在一定程度上支配其他因素發揮作用。然而，受制于市場分割、壟斷勢力、政府管理等多重因素制約，中國能源要素價格存在不同程度扭曲，抑制市場資源優化配置功能的發揮[15]。尤其是受保持經濟高質量發展、經濟社會有序發展目標的影響，國內電力產業、天然氣產業等能源價格依然采用以國家政府監管為主的手段[16]，無法全面刻畫其稀缺度與市場供需之間的規律，阻礙長效節能減排工作機制形成。基于此，文章從能源要素價格扭曲角度入手，采用超越對數生產函數測度能源要素價格扭曲程度，并構建面板模型探究能源要素價格扭曲對中國能源消費的影響，以期為提升能源利用效率、持續深化能源價格改革提供參考。

二、中國能源要素價格扭曲測度

1. 方法選擇

能源要素涵蓋自然資源、能源金融、能源科技、能源產業等內容[17]，其中能源金融與能源科技作為實現能源產業良性發展的關鍵，一定程度上決定能源定價機制[18，19]。文章以能源金融與能源科技為主要要素，深入分析能源要素價格扭曲情況。

生產函數法是常用預估方法，通過計算要素邊際產出與實際價格的比例，可測度得到要素價格扭曲程度[20]。故此，文章參考陳小勇和翁非(2016)[21]、王希(2012)[22]的做法，首先設計生產函數形式，借助歷年能源金融、能源科技與能源產業增加值等數據計算能源金融與能源科技的邊際產出；其次分別計算能源金融與能源科技的邊際產出以及各自實際能源產業增加值的比例，得出兩者絕對價格扭曲；最終對比兩者絕對價格扭曲，計算出能源要素價格扭曲程度。其中生產函數計算方法可能因函數形式變化產生較大變動。生產函數法與超越對數生產函數法是最常用的兩種方法，前者方便易用，但具有單位代替彈性相對強的假設，致使檢驗結果產生誤差；后者利用對數二次方式，具有方便、靈活特征，被大范圍應用。基于兩種函數形式比較，形成較為合理的生產函數形式，具體如下：

式中，Y表示能源產業增加值，K表示能源金融儲備量，L表示能源科技投入。若[Ln(Kit/Lit)]2系數β2與0 無明顯差距，由此函數可以轉變成C-D 生產函數，進而評價相對能源要素價格扭曲；與之相反，當β2顯著不為0 時，證明利用C-D 生產函數進行測度將會產生誤差，此時應借助超越多數生產函數展開檢驗更加合理。

對公式(1)進行回歸預估，得到公式(2)，二次項系數在5%統計水平上顯著，表明采用C-D 生產函數可能會產生邊際產出預估結果偏差；而回歸方程的擬合優度達90%以上，證明此方程可很好地解釋投入與產出之間的關系。

用超越對數生產函數測度相對能源要素價格扭曲，具體為：

假設能源金融與能源科技實際價格扭曲分別為rit、ωit，那么能源金融與能源科技的絕對價格扭曲能夠借助測算其邊際產出和具體要素價格扭曲獲得，具體如下：

其中，DESPk，it與DESPL，it分別表示能源金融與能源科技的絕對價格扭曲，如果數值等于1，不具有能源要素價格扭曲現象；若值大于1，具有能源要素價格負向扭曲。扭曲值與1 偏離得越多，則能源要素價格扭曲越嚴重。按照公式(6)與(7)，獲得能源要素價格扭曲的計算公式，如下所示：

其中，DESPKL，it代表能源金融與能源科技價格扭曲，若數值等于1，則不存在能源金融與能源科技要素價格扭曲；若數值大于1，則能源金融的負向扭曲比能源科技嚴重。

2. 數據說明

研究樣本為中國30 個省份（剔除西藏及港澳臺地區），數據源自2001—2020 年《中國統計年鑒》與國家統計局數據庫。能源金融數據來源于《中國能源統計年鑒》 《中國高技術產業統計年鑒》、Wind 數據庫與科技部《中國主要科技指標數據庫》統計數據。能源科技數據來源于incoPat 全球專利數據庫。能源產業增加值數據來源Wind數據庫、RESSET 數據庫與《BP 世界能源統計年鑒》等。

3. 能源要素價格扭曲程度的測度分析

用公式(4)～(7)，測度2001—2020 年中國能源金融與能源科技的絕對價格扭曲程度，如圖1 所示。據圖1 可知，2001—2020 年能源金融絕對價格扭曲程度呈現出先下降后攀升趨勢。但是，能源科技絕對價格扭曲程度呈現出穩定攀高趨勢。并且，與能源科技扭曲相比，往年能源金融負向扭曲程度較為明顯。具言之，2001—2020 年能源金融負向扭曲程度呈現減弱趨勢。2009 年，能源金融負向扭曲程度達最小值，為2.78。2011年之后，能源金融負向扭曲程度呈現波動攀升趨勢。與能源金融要素價格不同，2001—2004 年能源科技要素價格出現正向扭曲現象。2005 年，能源科技要素價格扭曲程度降低至最小值，為0.70。此后，能源科技要素價格負向扭曲程度不斷增強，2020 年達到最大值，為1.92。這一結果與現實狀況吻合。

圖1 能源金融與能源科技絕對價格扭曲程度變動態勢

文章將中國30 個省份劃分為東、中、西三大區域，借助公式(8)，測算2001—2020 年中國總體以及三大區域能源金融與能源科技相對價格扭曲程度（見圖2）。從全國來看，中國能源要素價格扭曲程度整體呈降低態勢，從2001 年的7.95 降低至2020 年的2.33。由此證明，中國能源要素價格扭曲情況逐漸改善。但同時，往年中國能源要素價格扭曲程度都高于1。表明長遠以來，與能源科技相比，能源金融具有嚴重價格不合理情況，從區分具體時間段來看，能源要素價格扭曲程度降低過程中的波動情形為：2001—2009 年為中國能源要素價格扭曲程度的下降期，該時期中國能源要素價格扭曲程度顯著降低，證明在這一時期中國能源產業結構轉型取得顯著成效；2010—2012 年屬于能源要素價格扭曲程度波動時期，且其扭曲程度呈先升后降態勢。究其根源，2008 年全球金融危機爆發之后，政府為充分刺激市場投資，加大金融資本市場干預，造成能源金融與能源科技價格扭曲程度顯著攀升。2013—2020 年，能源要素價格扭曲程度處于穩定期，這一階段能源要素價格扭曲程度維持于低水平穩定狀態，價格合理化進程加速。細究其因，國家出臺深化能源價格機制改革行動方案，持續完善石油、天然氣等領域的能源價格形成機制，推動能源要素價格合理化。從東、中、西部區域來看，中國能源要素價格扭曲程度整體呈現下降趨勢。東部能源要素價格扭曲程度從2001 年的4.86 下降到2020 年的1.81；中部從2001 年的11.87 下降到2020 年的1.92；西部從2001 年的9.85 下降到2020 年的2.01；東、中、西部的降幅分別達61%、82%、76.4%。這表明樣本期間三大區域能源要素價格均得到有效調節，且中部能源要素價格合理化進程取得顯著成效。此外，從不同時間段來講，三大區域能源要素價格扭曲程度差異顯著。2001—2005 年，中部能源要素價格扭曲程度最高，呈現“中部＞西部＞東部”的分布特點。而2007—2020 年，西部區域能源要素價格扭曲程度最高，呈現“西部＞中部＞東部”的階梯分布特點。以上現象證明，經濟發展水平較高的東部區域由于能源要素價格更合理，能源要素價格扭曲程度總體較低；而中部、西部區域由于市場競爭中人為因素影響，導致市場機制在能源要素價格調整中的作用受限，致使能源要素價格扭曲程度總體呈現較高態勢。

基于圖2 全國及區域檢驗結果，進一步采用公式(8)，測算各省份能源要素價格扭曲程度（見表1）。從表1 可看出，與能源科技相比，考察期內各省份能源金融負向扭曲最為顯著，但扭曲程度總體呈持續降低趨勢。除四川、天津、云南、貴州、廣西，剩余區域往年能源要素價格扭曲程度都高于1，證明多數省份均出現能源金融相對于能源科技的負向扭曲情況。從均值來看，各省份能源要素價格扭曲程度均高于1。吉林、河南、安徽、遼寧與江西都超過5；最高省份是內蒙古，為7.18；甘肅、湖南、陜西、云南和山西均處于3～5；天津最低，為1.34。從實際年份來看，2001 年，遼寧、內蒙古、江西、湖南與安徽是能源要素價格扭曲程度排名前5 的省份；福建、上海、天津、海南與新疆是能源要素價格扭曲排名后5 的省份。2020年，遼寧、山西、寧夏、甘肅和黑龍江是能源要素價格扭曲程度排名前5 的省份；四川、云南、貴州、湖南、廣西是能源要素價格扭曲排名后5 位省份。由此可知，中國能源金融與能源科技價格存在整體被低估現象。其中，能源金融價格被低估程度總體上高于能源科技價格。并且，通過分析數據發現，考察期內能源要素價格扭曲程度均值排名前10 位的省份中，東部有1 個、中部有6 個、西部有3 個；能源要素價格扭曲均值排名后10 位的省份中，東部有4 個、中部有1 個、西部有5 個。2020 年，能源要素價格扭曲程度排名前10 位的省份中，東部有3 個、中部有4 個、西部有3 個；能源要素價格扭曲程度排名后10 位的省份中，東部、中部與西部分別有4 個、1 個與5個。由此可知，中國東部地區能源要素價格扭曲程度相對較低，但中部、西部地區能源要素價格扭曲現象較為嚴重。

圖2 中國能源要素價格扭曲程度的變動趨勢

表1 全國各省份2001—2020 年能源要素價格扭曲程度

三、能源要素價格扭曲對能源消費的影響

1. 模型設定、變量選取與數據來源

（1） 計量模型設定

為深入考察能源要素價格扭曲對能源消費的影響，設定面板模型如下：

其中，i表示省份，t表示時間，EC表示能源消費，DESP代表能源要素價格扭曲指數，控制變量X主要包括資源稟賦(RE)、環境質量(EQ)、政府干預程度(DGI)與國企占比(TPS)。

考量到能源有效利用需投入勞動力與資本，而當下能源利用受到前期行業發展與企業生產模式的影響較大[23]。并且，在短期內能源消耗不會出現大幅度變動情況，致使能源消費擁有較強趨勢性，故引入其滯后項，構建模型如下：

（2） 變量說明

第一，被解釋變量：能源消費(EC)。此變量是觀測能源消費水平、結構與增長效率的重要指標。而能源消費彈性系數是反映國民經濟增長與能源消費增長效率關系的關鍵指標，可用來表征中國能源消費情況[24]。故研究采用能源消費系數代替能源消費，具體計算公式為：能源消費彈性系數=能源消費總量平均增長速度/國民經濟年均增速。

第二，解釋變量：能源要素價格扭曲(DESP)。采用上述計算方式衡量能源要素價格扭曲程度。

第三，控制變量：一是資源稟賦(RE)。這一變量主要反映地區社會經濟發展可利用的自然資源數量，以某一地區采掘業單位數在總單位數中的占比表示。二是環境質量(EQ)。采用居民日常生活與工業生產產生的環境污染量表示，其中生活污染以生活垃圾無害化處理率表示，工業污染利用工業廢水排放量、工業二氧化碳排放量與工業煙粉塵排放量等多個指標代替。三是政府干預程度(DGI)。用財政支出占國內生產總值的比重表征。四是國企占比(TPS)。借助國有與國有控股企業產值在地區總產值中的占比測算。

（3） 數據說明

研究數據來源于中國30 個省份2001—2020 年面板數據。其中，能源消費相關原始數據源自《中國能源統計年鑒》、“CEIF 中國經濟數據庫”；能源要素價格扭曲的原始數據來源于上文計算數據；資源稟賦、環境質量、政府干預程度、國企占比數據源自《中國統計年鑒》。所有與價格相關的變量均平減到2001 年不變價格，部分缺失數據利用線性插值法補齊。變量描述性統計如表2 所示。

表2 變量描述性統計

2. 實證結果與分析

（1） 基準回歸結果

文章進一步考察中國能源要素價格扭曲對能源消費的影響。結合所選變量，采用式(15)展開結果回歸，具體如表3 所示。第(1)列沒有引入任何控制變量，發現能源要素價格扭曲的系數為0.548，在1%統計水平上顯著。第(2)列為引入控制變量的簡單回歸，能源要素價格扭曲系數為0.496，在1%統計水平上顯著，表明能源要素價格扭曲與能源消費正相關，即隨著能源要素價格扭曲程度的增加，能源消費也隨之提高。列(3)與(4)分別控制了省份與年份效應，可看出能源要素價格扭曲系數仍為正，且在1%統計水平上顯著，說明能源要素價格扭曲對能源消費具有刺激效應。第(5)列代表控制省級聚類穩定標準誤，能夠減少未控制省級情況下對結果產生的影響。結果顯示，能源要素價格扭曲系數顯著為正，并在1%統計水平上顯著，進一步證明能源要素價格扭曲與能源消費間具有正相關關系。

表3 中國能源要素價格扭曲對能源消費影響的基本回歸結果

從控制變量來看，資源稟賦系數為-0.191，且在1%統計水平上顯著，這是由于中國能源資源總量相對豐富，如中國煤炭保有資源儲量位居世界第三，且水利資源蘊藏量位列世界首位。通過有效發揮資源稟賦功能可以調控能源供給總量、優化供給結構，進而降低能源消費[25]。環境質量系數為-0.399，在1%水平上顯著，即隨著國內環境質量的改善，能源消費呈降低趨勢。國企占比系數是0.702，且在1%統計水平上顯著。細究其因，國有集團與企業聚集了眾多資金與人力資源，易形成規模化效應，加之擁有自主研究與開發、科技成果轉換與綠色技術創新優勢，可合理應用綠色生產技術，降低能源消費。

（2） 機制檢驗

在能源要素價格扭曲對能源消費影響過程中，除了上述證明二者具有直接作用外，還存在諸多影響二者作用路徑的客觀因素，如人力資本、消費需求與企業經營。而這種客觀因素的存在，可能導致能源要素價格扭曲對能源消費產生間接影響。故此，結合上述檢驗，將人力資本(Hc)與消費需求(CD)作為中介變量，構造中介效應檢驗模型，進一步驗證能源要素價格扭曲與能源消費的間接影響機制，具體如下所示：

式中，i、t、M依次代表省份、時間、中間變量。中間變量包括消費需求(CD)，主要將消費者價格指數作為城鄉居民消費支出平均減到2001 年不變價格后取對數獲得，數據來源于不同省份歷年統計年鑒；人力資本(Hc)以平均受教育年限的對數表示，數據來自于《中國人口和就業統計年鑒》。控制變量X主要包括資源稟賦(RE)、環境質量(EQ)、政府干預程度(DGI)與國企占比(TPS)。

表4 報告了中介效應結果。第(1)列中能源要素價格扭曲的回歸系數為0.023，在1%統計水平上顯著，表明能源要素價格扭曲對人力資本產生顯著正向作用。第(2)列中能源要素價格扭曲的系數為正且顯著，人力資本的系數為負且顯著，說明能源要素價格扭曲可通過降低人力資本效能，刺激能源消費提高。這是由于能源要素價格扭曲造成勞動要素配置不合理，阻礙能源有效利用，最終導致能源消費顯著提高。第(3)列中能源要素價格扭曲的回歸系數為0.332，在1%統計水平上顯著，表明能源要素價格扭曲與能源消費正相關。第(4)列中能源要素價格扭曲與消費需求的系數均為正且顯著，表明能源要素價格扭曲通過釋放消費需求，可能導致能源消費降低。第(5)列能源要素價格扭曲與消費需求的系數顯著為正，人力資本系數顯著為負。表明能源要素價格扭曲除了可直接刺激能源消費提升，還可通過刺激消費需求，間接導致能源消費提高。而人力資本則在能源要素價格扭曲與能源消費間發揮負向中介作用，能在一定程度降低能源價格扭曲與能源消費的刺激效應。

表4 中國能源要素價格扭曲對能源消費影響的機制檢驗

（3） 進一步檢驗

第一，分位數回歸。分位數回歸不僅能夠反映解釋變量對被解釋變量在不同范疇與分布下的影響程度，還可在某種程度上消除各研究變量分布中的異方差，回歸結果也不易受極端值影響[26]。故為檢驗上述結果的穩定性，采用分位數回歸方式，對能源要素價格扭曲與能源消費的關系進行再檢驗，結果如表5 所示。表中分別報告了0.22、0.38、0.61、0.87 與0.91 五個分位點上的回歸結果。各分位點上，能源要素價格扭曲的系數均為正且顯著，表明能源要素價格扭曲與能源消費正相關。進一步對比分位數下能源要素價格扭曲系數得知，0.22 分位點下能源要素價格扭曲對能源消費的正向作用相對較弱，在0.87 分位點上最強。能源要素價格扭曲對能源消費的正向作用呈現先揚后抑狀態。這是由于在能源消費較低的區域，經濟發展相對滯后，能源要素價格扭曲對消費需求的影響不大，繼而對能源消費的正向刺激作用較弱。而在能源消費較高的區域，經濟較為發達，生產制造水平較高，促使能源要素價格扭曲對消費需求的影響較大，進而正向作用于能源消費。通過分位數回歸檢驗，證明模型預估值沒有受到離群點影響，研究結論成立。

表5 中國能源要素價格扭曲對能源消費影響的分位數檢驗

第二，內生性問題。考慮到模型中解釋變量間可能存在內生性問題，且能源消費具有一定趨勢性特征，故引入其滯后項，利用系統GMM 方法再次進行結果估計，結果如表6 第(1)列所示。AR(1) p 值為0.004，AR(2) p 值是0.975，Sargan 值＞0.1，證明模型選擇的工具變量與滯后期數合理。滯后一期能源消費系數為0.976，在1%水平上顯著，表明前期能源消費對當期具有極大影響，能源消費呈現較強趨勢性。能源要素價格扭曲系數為0.048，在1%水平上顯著，表明能源要素價格扭曲可顯著提高能源消費，進一步驗證上述結果正確性。

第三，分時段檢驗。考慮2008 年經濟危機后，中國經濟進入新發展時期，從依靠要素投入轉向技術投入，這可能會影響能源要素價格扭曲對能源消費的正向作用。故以2008 年為節點，將樣本劃分為2001—2008 年與2009—2020 年兩個時間段，依次檢驗能源要素價格扭曲對能源消費的影響，結果分別如表6 第(2)、(3)列所示。這兩個時間段內能源要素價格扭曲的系數均為正且在1%統計水平上顯著。而且2009—2020 年能源要素價格扭曲對能源消費的影響作用較小。究其根源，2009 年后，隨著經濟復蘇，企業對合理化能源要素價格需求顯著加大。這促使企業可借助綠色技術研發與生產投入降低能耗，弱化能源消費的刺激作用。

表6 中國能源要素價格扭曲對能源消費影響的進一步檢驗

第四，分區域檢驗。考慮到區域間經濟發展水平的差別可能會使能源要素價格扭曲作用存在異質性。故文章參考陳勇兵等(2014)[27]做法，用人均國內生產總值衡量經濟發展水平，以中位數為基準將樣本劃分成高、低兩組，結果分別如表6 第(4)、(5)列所示。可以看出，無論是經濟發展水平較高區域還是經濟發展水平較低區域，能源要素價格扭曲系數均為正。進一步對比二者系數發現，經濟發展水平較高區域能源要素價格扭曲對能源消費的影響作用相對較小，這是由于：經濟發展水平較高地區對人才吸引力較強，在能源要素價格扭曲時，仍能調節企業技術創新與應用方式，對于能耗結構的影響相對較小，進而對能源消費提高作用較弱。

四、結論及政策建議

文章借助超越對數生產函數測度2001—2020 年中國能源要素價格扭曲程度，采用面板數據實證考察能源要素價格對能源消費的影響及作用機制，認為：第一，從能源要素價格扭曲的測度結果來看，中國能源要素價格扭曲程度總體呈先降低后攀升趨勢，且存在較大差異，能源金融和能源科技要素可加大能源要素價格不穩定性；中、東、西三大區域能源要素價格扭曲程度整體表現出持續減弱態勢，表明國家實施的能源市場以及能源產品定價機制發揮重要調節作用。第二，從直接影響機制看，能源要素價格扭曲程度增強會刺激能源消費不斷升高；從間接影響機制看，能源要素價格扭曲能夠通過刺激消費需求，提高能源消費。

文章提出如下政策建議：第一，持續優化區域能源要素價格結構。政府應加速新能源產業替代傳統能源產業步伐，加快淘汰落后產能，合理調節生產要素價格。“后工業化”時期，政府應不斷提高高技術產業與服務業在國民經濟中的占比，激活經濟綠色發展新動能，有效緩解能源要素價格對能源消費的促進作用。第二，全面發揮能源要素資本市場作用。只有能源要素資本市場信息充分、利用效率高，才能保證各能源要素價格進入合理狀態，進而避免能源要素價格扭曲。各行各業應引入新型能源生產理念，不斷創新能源資本，激發社會發展潛能，用以規避能源要素價格扭曲。具體而言，企業應引入創新能源商品與服務，形成創新連鎖反應，促使能源要素價格更加合理化，進而減少其對能源消費的影響。第三，重視人力資本投入。鼓勵企業增加對職業教育與技能培訓的經費投入，保證人力資本為能源要素價格合理化調整提供動力，促使能源消費維持在可控水平。