论文部分内容阅读
摘要 一直以来，提高能源利用技术效率被认为是缓解能源稀缺的重要手段，但能源回弹效应证明了单纯依靠技术改变能源稀缺程度的脆弱性与不可持续性。在能源要素市场不断发展的背景下，探究技术和成本约束下能源资源配置路径及差异对促进能源可持续利用具有重要意义。文章采用2003—2017年中国省际面板数据，运用工具变量——两阶段最小二乘法分别检验了能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺的影响及地区差异性，在此基础上系统考察了该影响的门槛特征。研究结果表明：①技术和要素价格作为能源利用技术效率、成本效率的关键作用力，通过影响能源与非能源要素的互补和替代需求关系，改变了剩余生产要素的利用程度，对能源稀缺产生深刻影响。同时，由于不同地区、不同阶段技术能力、市场发育程度的不同，能源利用效率对能源稀缺的影响也呈现出地区和时间差异性。②研究时期内，全国层面能源稀缺的缓解主要源于能源成本效率的改善;区域层面，中部地区能源稀缺的缓解主要源于能源利用技术效率的提升，东西部地区能源稀缺的缓解则源于能源成本效率的改善。③在经济发展水平、对外开放水平、科技投入水平以及产业发展结构的约束下，中国能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺表现为非线性影响，在通过特定的拐点后发生结构性突变，具有显著的门槛特征。因此，能源利用中要充分发挥能源价格的作用，重视能源经济发展的区域差异性和阶段性特征，以促进能源资源的可持续利用。
关键词 能源利用技术效率;能源成本效率;能源稀缺;地区差异;门槛回归
中图分类号 F062.1文献标识码 A文章编号 1002-2104（2021）05-0037-10DOI：10.12062/cpre.20200915
中国是能源消费大国，2018年能源消费占全球能源消费量的24%和全球能源消费增长的34%[1]。能源供给“天花板”加剧了能源供需矛盾，迫使人们不得不考虑能源供给的可持续性问题。实际能源生产中，提高能源利用效率是能源稀缺条件下维持产出水平不降低的首要选择[2-3]。在已有研究中，能源利用效率主要指全要素视角下的能源利用技术效率，并探讨了国家[2，4]、城市群[5]、企业[6]等多层次视角下能源利用技术效率在节约能源中的重要作用。已有研究表明，技术进步是促使能源利用效率不断提高的关键措施[7]。然而，技术扩张在提高能源效率的同时，也是生产规模扩大的推动力，由此带来的生产规模扩大，可能导致能源消耗逆反增长的现象，即能源回弹效应[8-10]。能源回弹效应的出现迫使生产者转变能源效率的改善思路，能源成本效率逐渐为生产者重视[11-12]。随着能源稀缺性的增加，能源要素价格不断变化，生产者要想实现利润最大化，倾向于使用成本较低的要素来替代成本较高的要素，这就为价格因素影响能源生产中多要素替代关系提供了现实可能性。能源价格可以对能源产品生产成本进行调控，调整能源生产投入要素比例，提高能源利用效率[13]。无论是能源利用技术效率还是能源成本效率，其对能源资源的配置作用都会受到外部环境的影响，比如产业结构[14]、进出口[15]等。外部环境的发展往往具有阶段性，在不同的发展条件下，能源利用效率对能源资源的影响也具有明显的门槛特征[16-17]。基于此，本研究分别考察能源利用技术效率、能源成本效率对能源稀缺的影响及地区差异，进一步探讨在不同门槛变量约束下能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺的差异性影响，试图寻求打破能源利用效率“悖论”的可靠路径。
1能源利用效率对能源稀缺的影响机理及研究假说
1.1能源利用技术效率与能源成本效率的内涵
基于全要素能源利用效率框架，首先采用二维平面图定义能源利用技术效率TE（technicalefficiency）和成本效率CE（costefficiency），见图1。
假设该能源生产过程中，energy为能源要素投入，X为资本、劳动力、技术等非能源要素投入，D1D1’为生产前沿面，并且也是等产量曲线。点P为生产可能集内任意非有效的评价单元，它与原点的连线OP与生产前沿面相交于点Q。当点P与点Q重合时，能源利用技术效率为1，达到最高。则点P的能源利用技术效率TE可以定义为OQ与OP在能源要素投入轴energy上投影的距离函数比值，即
能源成本效率是在能源利用技术效率的基础上，施加生产要素成本的约束。在图1中，沿点P作一条关于投入要素E和X的成本线y1（y1=c1E+c2X，其中c1和c2分别为能源要素和非能源要素相应的价格）。在要素价格的约束下，生产者要考虑如何使点P成本最小化的问题。在等产量的条件下，只有当等产量线与等成本线相切，即能源要素的边际产量/能源价格=非能源要素的边际产量/非能源要素的价格时，才能实现成本最小化。在图1中，成本线y1’与生产前沿面相切于点S，因此y1’为点P的成本最优线。则点P的能源成本效率CE为：
1.2能源利用效率、生产要素需求关系与能源稀缺
图1显示，从短期来看，无论是能源利用技术效率还是成本效率的改善，都能够产生能源资源节余量。但是“能源回弹效应”的存在说明能源利用效率带来的能源要素投入量的减少是一种短期内的理想均衡状态，并且这种状态并没有得到长期、有效的保持。这是因为长期条件下剩余生产要素会根据生产者的目标进行二次重组，部分甚至全部进入下一阶段的生产中。剩余生产要素在下一阶段生产中的投入量取决于能源利用效率关键内在作用力，通过改变能源最优生产规模，对能源与非能源要素的资源配置产生影响。长期条件下能源利用技术效率、能源成本效率對能源与非能源要素的配置路径，见图2。
没有要素成本价格约束的条件下，能源生产者会选择持续扩大生产规模以获得更多收益。尽管理论上随着生产规模的扩大会逐渐转向规模报酬递减阶段，但是生产者对于规模递减的分界点并不清楚，因此持续性的生产要素投入是普遍现象。短期内生产前沿面不变条件下，能源利用技术效率的改善意味着点P沿（b+a）的路径向点Q逐渐移动，该过程伴随着能源与非能源要素分别从E0、X0同比例减少到Et、Xt，能源节余量为△Et1=OE0-OEt。此时能源技术效率成为生产者实现扩大生产规模的一种手段，生产要素节余量可以继续作为生产要素全部进入下一阶段的生产中。根据经济学理论，技术进步、投入增加会使生产者产出更多的产品，其结果是推动生产前沿面从D1D1’移动到D2D2’的位置。点P的移动路径缩短至b，能源与非能源要素依然保持同比例减少状态，能源节余量从△Et1减少为△Et2（△Et2=OE0-OEt1）。当D1D1’经过n次的技术进步、要素投入增加移动到DmaxDmax’时，点P的改善路径缩短至0，能源与非能源要素的实际投入与最佳投入重合（即Etn与E0、Xtn与X0重合），△Etn等于0。因此可以推断出：能源与非能源要素以互补型需求关系贯穿于能源利用技术效率改善的全过程，非有效评价单元的改善路径随时间的推移而不断缩短，能源要素的节余量持续不断缩小，直至为0。 在能源成本效率情境下，价格机制会以一种外部环境激励的方式来调节生产者的生产行为。要素价格的约束使得能源生产者不得不考虑能够达到最小生产成本的生产规模。在图2中，短期内生产前沿面不变条件下，点P首先沿着（b+a）的路径向点Q移动。此时能源成本效率成为约束生产者扩大生产规模的手段，只有当点P移动到点S时才能实现成本最小化。因此，短期内点P最终会沿着（b+a+c）的路径向点S的方向移动，能源与非能源要素分别从E0、X0减少到Ec、Xc，但显然△Ec1（△Ec1=OE0-OEc）远远大于△X1，说明能源要素的大幅减少是以非能源要素的小幅度减少为代价的。当生产前沿面移动到D2D2’时，点P的改善路径缩短至（b+d），能源要素与非能源要素之间的投入开始出现此消彼长的特征。能源节余量减少△Ec2=OE0-OEc1;相比之下，非能源要素不仅没有节余量，反而呈现增长趋势。当最终生产前沿面达到DmaxDmax’时，点P实现成本最小的移动路径为e，点P始终未与成本最小点重合，仍存在能源节余量△Ecn（△Ecn=OE0-OEcn），而非能源要素的投入增加已经远远超过X0。可以看出，在点P向成本最小点移动的过程中，始终是以牺牲某一种生产要素投入的方式、增加另一种生产要素投入的替代型需求关系来实现生产效率的最大化，并且最终仍存在能源节余量的可能性。
1.3基于不同地区和不同阶段的异质性影响路径分析
中国各区域在能源禀赋、要素市场发育程度等方面具有明显的异质性特征。不同的自身条件改变了能源利用效率对生产要素的配置路径，偏离了总体发展方向。首先，能源资源禀赋决定了可供利用的能源资源数量，决定了DmaxDmax’的位置。图2中，资源禀赋越高的地区，DmaxDmax’的位置就有更大的能力向外移动;资源禀赋相对较低的地区，DmaxDmax’的位置就更靠近原点。其次，要素市场发育程度影响了各区域要素价格的约束力，改变了成本线y1的斜率。图2中，要素市场发育程度越高的地区，成本线y1对能源生产的约束越能反映出地区能源生产的真实状态，更有利于生产者获得更大的收益;而在要素市场发育程度越低的地区，其要素价格机制相对不完善，能源生产中要素的价格会被低估或高估，从而使得成本线y1偏离真实状态，也容易造成生产者的收益流失。无论是DmaxDmax’的最终位置还是成本线是否能够真实地反映地区要素价格，都会通过能源节余量体现出能源利用效率对于能源稀缺的缓解效果。
基于此，本研究提出假说1：能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺的影响具有地区差异性。由于中国地区社会经济发展、能源禀赋等方面存在较大的不平衡性，因此能源利用效率对能源稀缺的影响可能也存在地区差异。
能源库兹涅茨曲线体现了能源利用的时间变化特性，并且其函数形式可能依赖于某个变量、时间推移而改变。在本研究中，长期条件下能源利用效率的提升路径也受到多重外部因素的影响。第一，经济发展水平。不同阶段的经济发展水平条件下，能源消费需求的迫切性不同，从而引致了不同程度的生产需求。在图2中，D1D1’向D2D2’的移动速度就会不一致，改善路径a和路径b的长短可能会存在较大差异。要素价格与经济发展水平息息相关，图2中成本线y1会随着经济发展水平的提高向y1’、y1’’、y1’’’的位置变动，意味着不同阶段要素约束程度不同。第二，对外开放水平和科技投入水平。技术资源包含了国内和国际两种资源，国内技术进步主要来源于科技投入水平，而国外技术资源则依赖于地区对外开放的广度和深度。科技资源投入带来的产出具有时滞性和多阶段性[18]，只有当科技投入积累和发展到特定阶段时，技术才能发生质变服务于能源生产，图2中生产前沿面才会向外推动。这种特性还体现在要素成本价格的变动过程中，技术投入往往能够降低要素的成本，则点P在达到点Q的位置后，能否和点S重合以及移动的速度是随着科技投入的累积程度而发生变化的。第三，结构性影响。中国产业结构逐渐由第二产业为主导向第三产业为主导转变，加大了非能源要素对能源要素的替代关系，同时能源消费结构的转变促使能源经济向节能型方向发展，对能源节余量△E产生直接影响。
基于此，本研究提出假说2：能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺的影响具有门槛特征。由于地区经济社会发展水平、对外开放水平、科技投入水平、产业发展结构、能源消费结构等差异，能源要素与非能源要素的组合关系会发生变化，呈现出明显的门槛特征。
2能源利用效率对能源稀缺的影响及地区差异
2.1模型设定与变量度量
2.1.1模型设定
相较于截面数据，面板数据能够很好地解决遗漏变量的问题，并提供更多个体动态行为的信息，而且大样本容量能够提高估计的有效性。因此，本研究采用面板回归模型估计能源利用效率对能源稀缺的影响，并通过引入其他控制变量提高模型估计的有效性。模型为：
其中，i表示各省份，t表示年份。scarcity表示能源稀缺度，efficiency表示能源利用效率（技术效率或成本效率），c1，c2，…，cn表示控制變量，μi表示个体固定效应，εit表示扰动项。
实际能源利用中，能源稀缺倒逼了能源利用效率的提高，反过来能源利用效率的改善对能源要素的配置产生了深刻的影响。这种双向影响关系会使得模型估计产生内生性的问题。为此，本研究选取能源利用效率的一阶滞后、二阶滞后作为能源利用效率的工具变量，采用工具变量——两阶段最小二乘法（IV-2SLS）进行估计。在大样本条件下，增加工具变量通常会得到无偏、一致、有效的估计结果[19]，同时有效的工具变量应满足相关性与外生性的条件[20]。
2.1.2能源稀缺的度量
能源稀缺性指标通常可以分为物理性指标[21-22]和经济性指标[23]。物理性指标衡量的是能源可供使用的年限，体现的是绝对稀缺性;而经济性指标衡量的是获取能源的代价，体现的是相对稀缺性。在大多数情况下，稀缺是指相对于所需要的量而言所能获得的量是有限的，任何具有显性价格或隐性价格的资源都体现了其稀缺性特点[24]。因此，本研究依据实际能源供给和需求状况衡量能源的相对稀缺性，当供不应求时，说明能源供给无法满足生产生活对能源的需求，能源利用处于紧缩状态;当供过于求时，说明能源供给完全能够满足对能源的生产生活，能源利用处于宽松状态。能源稀缺度计算公式如下： 其中，scarcity表示能源稀缺度，demand表示一次能源的实际消费量，supply表示一次实际能源生产量，不包括进口、其他地区转入等能源输入量。其中，一次能源指的是原煤、原油、天然气、电力以及其他能源，各类能源计量单位统一折算成万吨标准煤。地区实际能源生产是中国能源独立战略的重要内容之一，关系着国家能源供给与能源消费安全，因此采用实际能源生产量衡量能源稀缺具有更重要的实际意义。
2.1.3能源利用效率的度量
全要素能源利用效率包含了劳动力、资本等非能源要素对产出增长的贡献。本研究依据魏楚和沈满洪[25]的研究，采用能源消费量的投影值（即位于生产前沿面上的最优能源消费量），剥离出能源利用技术效率TE和能源成本效率CE，见公式（5）和（6）：
其中，TE代表能源利用技术效率，CE代表能源成本效率，x1*、x2*代表最優能源消费量，xr代表实际能源消费量，c为能源价格。
公式（5）和（6）中最优能源消费量x1*、x2*的测算采用数据包络分析法（dataenvelopmentanalysis，DEA）。假设有n个评价单元（DMU），每个评价单元使用m种投入要素来生产s种产出，第j个DMU相对技术效率e1和相对成本效率e2分别用公式（7）和公式（8）表示：
其中，θ表示相对技术效率值，c表示投入要素的真实价格。本研究采用MaxDEA8Basic软件分别基于投入角度CCR模型、成本效率模型测算了能源相对利用技术效率e1和相对成本效率e2，测算结果中能源消费量的投影值即为最优能源消费量。
根据DEA效率测算方法，本研究构建了能源利用效率测算指标体系，见表1。I1-I4分别为投入指标，CI1-CI4分别为投入要素对应的价格（即要素成本），GDP代表经济产出指标。为了保证研究结果的可比性，能源利用相对技术效率和相对成本效率采用相同的投入、产出指标体系，计算能源利用相对技术效率时仅需删除投入要素的价格。
2.1.4控制变量的选择
基于不同地区和不同阶段的异质性影响路径分析，同时考虑遗漏变量造成的估计偏差，研究引入了影响能源稀缺性的其他因素作为控制变量。①人均GDP（c1）。从世界各国发展经验来看，经济发展水平越高，对能源依赖程度越低，能源供需矛盾将会缓解。②进出口总额与GDP比值（c2）。得益于进口产品的可得性和由此产生的竞争性，自由的国际市场能够提供更低价格的消费品[26]，在一定程度上弥补了国内能源需求的缺口。③RD投入强度（c3）。RD投入强度越大，表示能源生产中技术投入越多，能源开采的技术可行性越大，短期内能够满足生产生活的能源需求。但从长期来看，剩余能源的开采难度和成本增加，限制了能源的正常供给。④结构性影响。采用第二产业、第三产业比值（c4）和可耗竭能源消费量、其他一次能源消费量比值（c5）表示。如果能源消费密度高的产业在国民经济中占有较大的比重并且上升较快，能源消费强度就会增加[27]，第二产业对能源的依赖程度较高，而第三产业的能源消耗量较低，二三产业比值直接表征了产业结构从第二产业向第三产业转变的过程。可耗竭能源与其他一次能源消费量比值表征了能源消费结构从可耗竭能源向其他一次能源转变的过程，体现了能源逐渐向可持续发展方向的改变，可耗竭能源的消耗是不可逆转的，其大量消耗会导致能源供给的绝对减少。
2.1.5数据来源及处理
由于西藏、香港、澳门、台湾数据缺失，本研究采用中国其他30个省份2003—2017年的数据作为研究样本。研究数据来源广泛：①GDP和人均GDP来源于《中国统计年鉴》，并以2003年为基期，根据GDP指数进行修正。②就业人员数量来源于《中国统计年鉴》、各省份统计年鉴，就业人员=（上期期末人数+当期期末人数）/2。平均工资来源于国家统计局数据库，并以2003年为基期，根据实际工资指数进行修正。③资本存量采用永续盘存法计算，即资本存量=当期固定资产投资+上期资本存量×（1-折旧率），其中初始资本存量=初始年份固定资产投资除以10%，折旧率为9.6%，固定资产投资以2003年为基期，根据固定资产投资指数进行修正。固定资产投资、固定资产投资指数来源于《中国统计年鉴》。资本的价格应为资本使用的代价，一般使用利率来表示。中国商业银行的利率均根据中国人民银行政策制定，因此，利率水平全国一致性较高，故可以假设资本价格为相对指数1。④研究与试验发展人员全时当量、RD经费投入和RD投入强度来源于《中国科技统计年鉴》，其中RD经费投入以2003年为基期，根据GDP指数进行修正。⑤一次能源消费量来源于《中国能源统计年鉴》，燃料、动力购进指数来源于《中国价格统计年鉴》《中国城市（镇）生活与价格年鉴》、各省份统计年鉴及《新中国六十年》，并以2003年为基期进行修正。⑥另外，进出口总额来源于《中国统计年鉴》，并依据当年平均汇率折算为人民币;二产、三产比重来源于《中国统计年鉴》。
2.2能源利用效率对能源稀缺影响的总体估计
2.2.1模型设定检验
研究首先采用Hausman检验和F检验对实证分析中模型的具体设定进行检验。结果显示，在以能源利用技术效率（TE）为核心解释变量的模型中，F检验表明该模型的个体效应显著，而时间效应和双向效应并不显著，并且Hausman检验结果强烈拒绝随机效应模型为正确模型的原假设，表明模型设定应选取个体固定效应模型。在以能源成本效率（CE）为核心解释变量的模型中，检验结果同样表明应采用个体固定效应模型。因此，研究采用个体固定效应估计中国能源利用效率对能源稀缺的影响。
2.2.2能源利用效率对能源稀缺影响的估计结果
根据模型检验结果以及考虑内生性问题的基础上，研究进一步采用IV-2SLS模型估计能源利用效率对能源稀缺的影响，模型估计结果见表2。表2中第2列和第4列为个体固定效应模型估计结果，第3列和第5列为IV-2SLS模型估计结果。 个体固定效应模型估计初步揭示出中国能源利用技术效率对能源稀缺产生正向影响，但并不显著;而能源成本效率对能源稀缺的影响显著为负。这一结果说明，中国能源稀缺的缓解来源于能源成本效率的提高，而能源利用技术效率的提高会加剧能源稀缺程度，尽管这种影响在统计上不显著。鉴于结果没有考虑变量内生性问题，上述结论有待继续检验。
在引入工具变量之后，首先要检验工具变量的有效性。因为能源利用具有路径依赖的特征，所以引入的工具变量能源利用效率的一阶滞后项、二阶滞后项与当期能源利用效率在理论上具有显著相关性。虽然能源利用效率的当期值与干扰项可能存在相关性，但其滞后项却不会与当期干扰项相关。Sargan-Hansen检验结果总体上接受原假设，即所有工具变量都是外生的，工具变量的选择是合适的。
与个体固定效应OLS结果对比，在分别控制了能源利用技术效率和成本效率变量的内生性问题后，其估计系数的绝对值显著提高，而且估計系数的方向和统计上的显著性没有发生变化，进一步验证了个体固定效应模型结论的正确性。除进出口总额与GDP比值（c2）估计系数的绝对值减小，其他控制变量估计系数的绝对值均增加。值得注意的是，可耗竭能源与其他一次能源消费量比值（c5）从负向不显著转为正向显著，这显然更符合现实情况。当可耗竭能源消费量与其他一次能源消费量比值大于1时，意味着能源消费量主要来源于可耗竭能源，导致可耗竭能源储量下降，逐渐加剧了能源供不应求的状况。
2.3能源利用效率对能源稀缺影响的地区差异性分析
为了分析能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺影响的地区差异，研究将中国划分为传统东中西三大经济带，采用IV-2SLS模型，以更准确地考察能源利用效率在不同地区对能源稀缺的效应及差异，结果见表3。
根据表3，东西部地区能源利用技术效率对能源稀缺影响的估计系数为正，而中部地区的影响系数为负;东西部地区能源成本效率对能源稀缺影响的系数为负，而中部地区的影响系数为正。这一结果验证了假说1。不难看出，能源利用效率对能源稀缺的影响在中国各地区的表现呈现两个特点：
从影响方向上看，中部地区能源利用效率对能源稀缺的影响显著不同于东部和西部地区。从能源利用技术效率角度分析，东部地区快速发展的社会经济为能源产品提供了广大的能源消费市场，雄厚的技术实力为能源生产扩大提供了支持。西部地区能源丰富，尽管其自身能源需求相对较少，但是受国家“西气东输”“西电东送”等政策影响，西部地区丰富的能源资源要服务于东部地区不断扩大的能源消费。中部地区能源供需相对均衡，能源技术效率的提高使得能源利用更加合理化，有利于促进能源节约集约利用。从能源成本效率角度分析，东部地区国内国际市场相对完善，为了提高能源产品的竞争力，不得不从依赖能源密集型转型资金、技术密集型，减少对能源的依赖;从西部地区到东部地区的远距离能源运输导致能源损耗不断加大，能源成本大大提高，这就促使中国东部地区逐渐转向能源进口，减少了对本地区一次能源的消耗量。
从影响程度上看，能源利用效率对能源稀缺的影响从东部、中部到西部依次递减。能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺的影响受地理位置、能源储量、国家政策等方面差异的影响，导致中国地区间能源利用和生产发展存在较大差距。由于能源需求依赖于活跃的能源市场，所以大部分能源产品生产商会选择向经济发展状态良好、对外开放水平高、资金技术实力雄厚的东部地区靠拢，仅有少数能源开采等企业向中西部地区集聚，这在一定程度上造成了能源利用程度地区分布的极不均衡，进而造成了能源利用效率对能源稀缺影响的地区分布不均衡。
3能源利用效率对能源稀缺影响的门槛特征分析
3.1模型说明
在回归分析研究中，通常依据特定的离散型分类变量将全部样本划分为若干个子样本进行回归，以检验系数的稳定性。但是分类变量也可以是连续型，此时如果人为地设定了不合适甚至错误的“门槛值”，则可能会导致模型估计出现偏差甚至严重的错误[20]。本研究采用Hansen[28]发展的面板门槛模型（ThresholdRegression）计算方法，通过多次自抽样搜索门槛值，估计能源利用效率对能源稀缺影响的系数。首先，假设估计模型中存在单一门槛效应，见公式（9）：
其中，i表示各省份，t表示年份。scarcity为被解释变量，efficiency为受门槛变量影响的解释变量，c1，c2，…，cn为除efficiency外对被解释变量有显著影响的变量。cn为门槛变量，τ为特定的门槛值，I（·）为一个指示函数，εit～iid（0，σ2）。
从计量的角度考虑，该模型也可能存在多个门槛值。因此本研究假设存在双重门槛效应，对双门槛模型进行估计，见公式（10）：
其中，τ1为单一门槛模型估计中得到的第一门槛值，τ2为双重门槛值模型中得到的第二门槛值。
在门槛模型估计中，需要检验：①门槛效应是否存在，即受门槛变量影响的解释变量的系数是否存在显著差异，根据F统计量的显著性进行判断。②门槛估计值是否等于真实值，根据LR值的显著性进行判断。模型估计中，通常采用95%置信区间，各个门槛估计值的95%置信区间是所有LR值小于5%显著性水平下的临界值7.35，即只有当LR值小于7.35时，才能证明该门槛估计值是可信的。
3.2能源利用效率对能源稀缺的门槛效应检验
首先，需要确定门槛效应是否存在以及门槛值的个数，以便确定估计模型的形式。本研究在三重门槛的假设下，采用“自抽样法”（Bootstrap法）进行门槛效应检验。门槛效应检验结果显示，所有估计中均不存在三重门槛效应，可耗竭/其他能源比没有通过门槛效应的检验。在核心变量为能源利用技术效率的模型中，人均GDP、RD投入强度和第二产业/第三产业比值分别通过了10%、1%、5%的双重门槛检验，进出口总额/GDP比值通过了1%的单一门槛显著性检验。在核心变量为能源成本效率的模型中，人均GDP、RD投入强度和进出口总额/GDP比值的单一门槛效果分别通过了1%、10%、1%水平下的显著性检验，第二产业/第三产业比值的双重门槛检验通过了5%的显著性检验。这一结果证明了假说2的正确性，基于此，本研究将基于单一门槛和双重门槛模型进行分析。 其次，對门槛变量的估计值进行检验。各门槛变量的估计值和相应的95%置信区间估计结果见表4。尽管两组门槛模型的核心解释变量不相同，但是门槛变量的门槛估计值具有高度一致性。
3.3能源利用效率对能源稀缺的门槛特征参数估计
基于单一门槛和双重门槛的检验结果，能源利用效率对能源稀缺的门槛特征的参数估计结果见表5。
（1）经济发展水平。跨越人均GDP的最终门槛值36262.52之后，能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺影响的弹性系数分别为-15.21和-56.34，且至少在5%水平上显著，这一结果说明高水平经济发展有利于充分发挥能源利用效率的改善作用。但实际情况并非如此，截至2017年，仅北京、上海两市人均GDP跨域最终门槛值，但其能源供需矛盾仍然十分突出，因为北京、上海的人口基数和经济发展规模决定了能源消费总量上限较高。表5还显示，当人均GDP处于24052.86和36262.52之间时，能源利用技术效率对能源稀缺的影响达到了峰值，并表现为显著的正向影响。说明随着经济发展水平增长，能源利用技术效率在调配能源资源过程中会经历瓶颈期，这种变化路径与“能源库兹涅茨曲线”基本吻合。
（2）对外开放水平。在对外开放水平的约束下，能源利用效率对能源稀缺为单调负向影响。当跨越门槛值1.46之后，能源利用技术、成本效率的弹性系数绝对值增加，显著性水平提高。但是在跨越门槛值之前，尽管进出口额占GDP比重较小，依然能够对缓解能源稀缺起到积极作用，说明实际生产中能源稀缺程度对国外资源的依存度并不高。因此，出于能源安全的考量，应尽量降低中国能源经济的对外依存度。
（3）科技投入水平。当RD投入强度大于最终门槛值3时，无论是能源利用技术效率还是成本效率对能源稀缺影响的弹性系数均在1%的水平上显著为正，再次印证了能源利用回弹效应的存在。到2017年，上海和北京的RD投入强度均突破门槛值，实际能源供需矛盾并没有随着能源利用效率的提升而缩小，充分印证了该结果。但是在跨越最终门槛值之前，能源成本效率对能源稀缺的影响在1%水平上显著为负，能源技术效率对能源稀缺的影响为正，说明了当RD投入强度小于3时（除上海和北京外，其他区域RD投入强度均小于3），技术积累程度不足以改变能源价格对能源要素的配置作用，这与全国层面能源成本效率对能源稀缺的负向影响基本一致。
（4）产业发展结构。随着产业发展结构的变化，能源利用技术效率对能源稀缺始终为单调正向影响，且影响程度逐渐降低;而能源成本效率对能源稀缺为非单调影响，在第一个门槛值0.74之前显著为正，跨越该门槛后，能源成本效率的弹性系数转为负向影响。研究时期内，我国大部分地区的产业结构均跨越了0.74的门槛值，然而能源稀缺程度不断加剧也是既定事实。这说明产业结构转型带来的资源利用结构转型并不能实现其他要素对能源要素的大规模替代，能源资源在能源生产和利用过程中仍具有很强的不可替代性。
4结论与政策建议
本研究采用2003—2017年中国30个地区的面板数据对比分析了中国能源利用技术效率、能源成本效率对能源稀缺的影响，并测算了中国东中西部的地域差异，进一步采用门槛检验方法，选取经济发展水平、对外开放水平、科技投入水平、产业结构、能源消费结构五个门槛变量对能源利用效率的门槛水平进行了检验。实证研究表明：
（1）研究时期内，中国能源稀缺的缓解主要源于能源成本效率的改善，而不是能源利用技术效率的提升。在分别控制了能源利用技术效率、能源成本效率的内生性后，研究结论依然稳健。
（2）研究期内，中国能源利用效率对能源稀缺的影响呈现出明显的地区差异性。根据模型估计结果，中部地区能源利用技术效率的改善有助于缓解能源稀缺;但是在东西部地区，能源稀缺状况的缓解主要依赖于能源成本效率的提高。
（3）中国能源利用效率对能源稀缺的影响具有显著的门槛特征。根据实证分析结果，经济发展水平、对外开放水平、科技投入水平和产业发展结构是引起门槛效应的关键因素。
上述结论蕴含的政策含义包括：①重视能源生产利用的区域差异性，构建区域一体化能源要素市场。要积极利用中国区域发展战略平台，建立健全区域性能源市场体系，用能源价格机制促进全域能源资源配置，提供畅通的能源要素区域间自由流动渠道，以加强区域间能源生产合作，形成良性互动的能源资源生产-消费链。②关注能源利用转型的阶段性特征，充分利用价格杠杆调控能源要素与非能源要素的协同发展。在跨越拐点前，为防止能源利用的过度膨胀，需由市场根据现阶段需求、生产者经济能力等设置最低能源市场交易价格，同时降低准入门槛，允许多层次生产者通过竞标等方式获取能源资源。在跨越拐点后，要充分发挥经济增长、科技投入与产业结构转型带来的资源利用红利，引导各类要素协同向生产力聚集，增强非能源资源对能源资源的替代性，促使能源资源向集约节约方向发展。此外，在未来能源消费中，要积极鼓励可更新能源的消费，减少对可耗竭能源的依赖。尽管目前可更新能源的使用技术成本较高，但这仍然是缓解能源稀缺的重要路径。
参考文献
[1]2019年BP世界能源统计年鉴[EB/OL].（2019-07-30）[2020-06-02].https：//www.bp.com/content/dam/bp/country-sites/zh_cn/china/home/reports/statistical-review-of-world-energy/2019/2019srbook.pdf.
[2]汪克亮，杨宝臣，杨力.环境约束下的中国全要素能源效率测度及其收敛性[J].管理学报，2012，9（7）：1071-1077.
[3]白俊红，聂亮.能源效率、环境污染与中国经济发展方式转变[J].金融研究，2018（10）：1-18. [4]余康.市场化改革、技术进步与地区能源效率：基于1997—2014年中国30个省份的面板数据模型分析[J].宏观经济研究，2017（11）：79-93.
[5]吴巧生，李慧.长江中游城市群能源效率评价研究[J].中国人口·资源与环境，2016，26（12）：140-146.
[6]陈钊，陈乔伊.中国企业能源利用效率：异质性、影响因素及政策含义[J].中国工业经济，2019（12）：78-95.
[7]钱娟.能源节约偏向型技术进步对工业节能减排的门槛效应研究[J].科研管理，2020，41（1）：223-233.
[8]BERKHOUTPHG，MUSKENSJC，WVELTHUIJSENJ.Definingthereboundeffect[J].Energypolicy，2000，28（6/7）：425-432.
[9]邵帅，杨莉莉，黄涛.能源回弹效应的理论模型与中国经验[J].经济研究，2013，48（2）：96-109.
[10]庞军，龚亚珍，石媛昌，等.中国的能源回弹效应及其对实现“十三五”节能目标的影响[J].中国环境科学，2018，38（5）：1979-1989.
[11]杨越，成力为，赵晏辰.技术进步、要素价格与区域能源效率动态演化[J].科研管理，2018，39（8）：53-62.
[12]魏楚，沈满洪.规模效率与配置效率：一个对中国能源低效的解释[J].世界经济，2009（4）：84-96.
[13]武运波，高志刚.能源价格、全要素生产率与工业能源强度关系的实证检验[J].统计与决策，2019，35（16）：125-128.
[14]陈星星.非期望产出下我国能源消耗产出效率差异研究[J].中国管理科学，2019，27（8）：191-198.
[15]佟家栋，陈霄.出口扩张、环境规制与能源效率：来自中国城市层面的经验证据[J].经济问题探索，2019（6）：174-184.
[16]沈能，刘凤朝.空间溢出、门槛特征与能源效率的经济增长效应[J].中国人口·资源与环境，2012，22（5）：153-157.
[17]李宏兵，张兵兵，谷均怡.本土市场规模与中国能源效率提升：基于动态面板门槛效应的实证研究[J].中国人口·资源与环境，2019，29（5）：61-70.
[18]高军，索玮岚.科研机构科技资源投入与产出的多阶段时滞效应研究[J].管理评论，2018，30（8）：69-78.
[19]WOOLDBRIDGEJ.Econometricsanalysisofcrosssectionandpaneldata[M].Cambridge，Massachusetts：TheMITPress，2002.
[20]陈强.高级计量经济学及Stata应用[M].第2版.北京：高等教育出版社，2014：136，505-506.
[21]侯萍，王洪涛，朱永光，等.中国资源能源稀缺度因子及其在生命周期评价中的应用[J].自然资源学报，2012，27（9）：1572-1579.
[22]张炎涛，唐齐鸣.能源稀缺性与关键要素把握：缘于国际比较[J].改革，2011（10）：30-36.
[23]盛鹏飞，杨俊.中国能源影子价格的区域异质与收敛：基于非参数投入距离函数的估计[J].产业经济研究，2014（1）：70-80.
[24]约翰·C·伯格斯特罗姆，阿兰·兰多尔.资源经济学：自然资源与环境政策的经济分析[M].第3版.北京：中国人民大学出版社，2015.
[25]魏楚，沈满洪.能源效率及其影响因素：基于DEA的实证分析[J].管理世界，2007（8）：66-76.
[26]汤姆·蒂坦伯格，琳恩·刘易斯.王晓霞，等，译.环境与自然资源经济学[M].北京：中国人民大学出版社，2016：130-132.
[27]史丹.我国经济增长过程中能源利用效率的改进[J].经济研究，2002（9）：49-56，94.
[28]HANSENBE.Thresholdeffectsinnon-dynamicpanels：estimation，testing，andinference[J].Journalofeconometrics，1999，93（2）：345-368.
（責任编辑：刘照胜）
关键词 能源利用技术效率;能源成本效率;能源稀缺;地区差异;门槛回归
中图分类号 F062.1文献标识码 A文章编号 1002-2104（2021）05-0037-10DOI：10.12062/cpre.20200915
中国是能源消费大国，2018年能源消费占全球能源消费量的24%和全球能源消费增长的34%[1]。能源供给“天花板”加剧了能源供需矛盾，迫使人们不得不考虑能源供给的可持续性问题。实际能源生产中，提高能源利用效率是能源稀缺条件下维持产出水平不降低的首要选择[2-3]。在已有研究中，能源利用效率主要指全要素视角下的能源利用技术效率，并探讨了国家[2，4]、城市群[5]、企业[6]等多层次视角下能源利用技术效率在节约能源中的重要作用。已有研究表明，技术进步是促使能源利用效率不断提高的关键措施[7]。然而，技术扩张在提高能源效率的同时，也是生产规模扩大的推动力，由此带来的生产规模扩大，可能导致能源消耗逆反增长的现象，即能源回弹效应[8-10]。能源回弹效应的出现迫使生产者转变能源效率的改善思路，能源成本效率逐渐为生产者重视[11-12]。随着能源稀缺性的增加，能源要素价格不断变化，生产者要想实现利润最大化，倾向于使用成本较低的要素来替代成本较高的要素，这就为价格因素影响能源生产中多要素替代关系提供了现实可能性。能源价格可以对能源产品生产成本进行调控，调整能源生产投入要素比例，提高能源利用效率[13]。无论是能源利用技术效率还是能源成本效率，其对能源资源的配置作用都会受到外部环境的影响，比如产业结构[14]、进出口[15]等。外部环境的发展往往具有阶段性，在不同的发展条件下，能源利用效率对能源资源的影响也具有明显的门槛特征[16-17]。基于此，本研究分别考察能源利用技术效率、能源成本效率对能源稀缺的影响及地区差异，进一步探讨在不同门槛变量约束下能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺的差异性影响，试图寻求打破能源利用效率“悖论”的可靠路径。
1能源利用效率对能源稀缺的影响机理及研究假说
1.1能源利用技术效率与能源成本效率的内涵
基于全要素能源利用效率框架，首先采用二维平面图定义能源利用技术效率TE（technicalefficiency）和成本效率CE（costefficiency），见图1。
假设该能源生产过程中，energy为能源要素投入，X为资本、劳动力、技术等非能源要素投入，D1D1’为生产前沿面，并且也是等产量曲线。点P为生产可能集内任意非有效的评价单元，它与原点的连线OP与生产前沿面相交于点Q。当点P与点Q重合时，能源利用技术效率为1，达到最高。则点P的能源利用技术效率TE可以定义为OQ与OP在能源要素投入轴energy上投影的距离函数比值，即
能源成本效率是在能源利用技术效率的基础上，施加生产要素成本的约束。在图1中，沿点P作一条关于投入要素E和X的成本线y1（y1=c1E+c2X，其中c1和c2分别为能源要素和非能源要素相应的价格）。在要素价格的约束下，生产者要考虑如何使点P成本最小化的问题。在等产量的条件下，只有当等产量线与等成本线相切，即能源要素的边际产量/能源价格=非能源要素的边际产量/非能源要素的价格时，才能实现成本最小化。在图1中，成本线y1’与生产前沿面相切于点S，因此y1’为点P的成本最优线。则点P的能源成本效率CE为：
1.2能源利用效率、生产要素需求关系与能源稀缺
图1显示，从短期来看，无论是能源利用技术效率还是成本效率的改善，都能够产生能源资源节余量。但是“能源回弹效应”的存在说明能源利用效率带来的能源要素投入量的减少是一种短期内的理想均衡状态，并且这种状态并没有得到长期、有效的保持。这是因为长期条件下剩余生产要素会根据生产者的目标进行二次重组，部分甚至全部进入下一阶段的生产中。剩余生产要素在下一阶段生产中的投入量取决于能源利用效率关键内在作用力，通过改变能源最优生产规模，对能源与非能源要素的资源配置产生影响。长期条件下能源利用技术效率、能源成本效率對能源与非能源要素的配置路径，见图2。
没有要素成本价格约束的条件下，能源生产者会选择持续扩大生产规模以获得更多收益。尽管理论上随着生产规模的扩大会逐渐转向规模报酬递减阶段，但是生产者对于规模递减的分界点并不清楚，因此持续性的生产要素投入是普遍现象。短期内生产前沿面不变条件下，能源利用技术效率的改善意味着点P沿（b+a）的路径向点Q逐渐移动，该过程伴随着能源与非能源要素分别从E0、X0同比例减少到Et、Xt，能源节余量为△Et1=OE0-OEt。此时能源技术效率成为生产者实现扩大生产规模的一种手段，生产要素节余量可以继续作为生产要素全部进入下一阶段的生产中。根据经济学理论，技术进步、投入增加会使生产者产出更多的产品，其结果是推动生产前沿面从D1D1’移动到D2D2’的位置。点P的移动路径缩短至b，能源与非能源要素依然保持同比例减少状态，能源节余量从△Et1减少为△Et2（△Et2=OE0-OEt1）。当D1D1’经过n次的技术进步、要素投入增加移动到DmaxDmax’时，点P的改善路径缩短至0，能源与非能源要素的实际投入与最佳投入重合（即Etn与E0、Xtn与X0重合），△Etn等于0。因此可以推断出：能源与非能源要素以互补型需求关系贯穿于能源利用技术效率改善的全过程，非有效评价单元的改善路径随时间的推移而不断缩短，能源要素的节余量持续不断缩小，直至为0。 在能源成本效率情境下，价格机制会以一种外部环境激励的方式来调节生产者的生产行为。要素价格的约束使得能源生产者不得不考虑能够达到最小生产成本的生产规模。在图2中，短期内生产前沿面不变条件下，点P首先沿着（b+a）的路径向点Q移动。此时能源成本效率成为约束生产者扩大生产规模的手段，只有当点P移动到点S时才能实现成本最小化。因此，短期内点P最终会沿着（b+a+c）的路径向点S的方向移动，能源与非能源要素分别从E0、X0减少到Ec、Xc，但显然△Ec1（△Ec1=OE0-OEc）远远大于△X1，说明能源要素的大幅减少是以非能源要素的小幅度减少为代价的。当生产前沿面移动到D2D2’时，点P的改善路径缩短至（b+d），能源要素与非能源要素之间的投入开始出现此消彼长的特征。能源节余量减少△Ec2=OE0-OEc1;相比之下，非能源要素不仅没有节余量，反而呈现增长趋势。当最终生产前沿面达到DmaxDmax’时，点P实现成本最小的移动路径为e，点P始终未与成本最小点重合，仍存在能源节余量△Ecn（△Ecn=OE0-OEcn），而非能源要素的投入增加已经远远超过X0。可以看出，在点P向成本最小点移动的过程中，始终是以牺牲某一种生产要素投入的方式、增加另一种生产要素投入的替代型需求关系来实现生产效率的最大化，并且最终仍存在能源节余量的可能性。
1.3基于不同地区和不同阶段的异质性影响路径分析
中国各区域在能源禀赋、要素市场发育程度等方面具有明显的异质性特征。不同的自身条件改变了能源利用效率对生产要素的配置路径，偏离了总体发展方向。首先，能源资源禀赋决定了可供利用的能源资源数量，决定了DmaxDmax’的位置。图2中，资源禀赋越高的地区，DmaxDmax’的位置就有更大的能力向外移动;资源禀赋相对较低的地区，DmaxDmax’的位置就更靠近原点。其次，要素市场发育程度影响了各区域要素价格的约束力，改变了成本线y1的斜率。图2中，要素市场发育程度越高的地区，成本线y1对能源生产的约束越能反映出地区能源生产的真实状态，更有利于生产者获得更大的收益;而在要素市场发育程度越低的地区，其要素价格机制相对不完善，能源生产中要素的价格会被低估或高估，从而使得成本线y1偏离真实状态，也容易造成生产者的收益流失。无论是DmaxDmax’的最终位置还是成本线是否能够真实地反映地区要素价格，都会通过能源节余量体现出能源利用效率对于能源稀缺的缓解效果。
基于此，本研究提出假说1：能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺的影响具有地区差异性。由于中国地区社会经济发展、能源禀赋等方面存在较大的不平衡性，因此能源利用效率对能源稀缺的影响可能也存在地区差异。
能源库兹涅茨曲线体现了能源利用的时间变化特性，并且其函数形式可能依赖于某个变量、时间推移而改变。在本研究中，长期条件下能源利用效率的提升路径也受到多重外部因素的影响。第一，经济发展水平。不同阶段的经济发展水平条件下，能源消费需求的迫切性不同，从而引致了不同程度的生产需求。在图2中，D1D1’向D2D2’的移动速度就会不一致，改善路径a和路径b的长短可能会存在较大差异。要素价格与经济发展水平息息相关，图2中成本线y1会随着经济发展水平的提高向y1’、y1’’、y1’’’的位置变动，意味着不同阶段要素约束程度不同。第二，对外开放水平和科技投入水平。技术资源包含了国内和国际两种资源，国内技术进步主要来源于科技投入水平，而国外技术资源则依赖于地区对外开放的广度和深度。科技资源投入带来的产出具有时滞性和多阶段性[18]，只有当科技投入积累和发展到特定阶段时，技术才能发生质变服务于能源生产，图2中生产前沿面才会向外推动。这种特性还体现在要素成本价格的变动过程中，技术投入往往能够降低要素的成本，则点P在达到点Q的位置后，能否和点S重合以及移动的速度是随着科技投入的累积程度而发生变化的。第三，结构性影响。中国产业结构逐渐由第二产业为主导向第三产业为主导转变，加大了非能源要素对能源要素的替代关系，同时能源消费结构的转变促使能源经济向节能型方向发展，对能源节余量△E产生直接影响。
基于此，本研究提出假说2：能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺的影响具有门槛特征。由于地区经济社会发展水平、对外开放水平、科技投入水平、产业发展结构、能源消费结构等差异，能源要素与非能源要素的组合关系会发生变化，呈现出明显的门槛特征。
2能源利用效率对能源稀缺的影响及地区差异
2.1模型设定与变量度量
2.1.1模型设定
相较于截面数据，面板数据能够很好地解决遗漏变量的问题，并提供更多个体动态行为的信息，而且大样本容量能够提高估计的有效性。因此，本研究采用面板回归模型估计能源利用效率对能源稀缺的影响，并通过引入其他控制变量提高模型估计的有效性。模型为：
其中，i表示各省份，t表示年份。scarcity表示能源稀缺度，efficiency表示能源利用效率（技术效率或成本效率），c1，c2，…，cn表示控制變量，μi表示个体固定效应，εit表示扰动项。
实际能源利用中，能源稀缺倒逼了能源利用效率的提高，反过来能源利用效率的改善对能源要素的配置产生了深刻的影响。这种双向影响关系会使得模型估计产生内生性的问题。为此，本研究选取能源利用效率的一阶滞后、二阶滞后作为能源利用效率的工具变量，采用工具变量——两阶段最小二乘法（IV-2SLS）进行估计。在大样本条件下，增加工具变量通常会得到无偏、一致、有效的估计结果[19]，同时有效的工具变量应满足相关性与外生性的条件[20]。
2.1.2能源稀缺的度量
能源稀缺性指标通常可以分为物理性指标[21-22]和经济性指标[23]。物理性指标衡量的是能源可供使用的年限，体现的是绝对稀缺性;而经济性指标衡量的是获取能源的代价，体现的是相对稀缺性。在大多数情况下，稀缺是指相对于所需要的量而言所能获得的量是有限的，任何具有显性价格或隐性价格的资源都体现了其稀缺性特点[24]。因此，本研究依据实际能源供给和需求状况衡量能源的相对稀缺性，当供不应求时，说明能源供给无法满足生产生活对能源的需求，能源利用处于紧缩状态;当供过于求时，说明能源供给完全能够满足对能源的生产生活，能源利用处于宽松状态。能源稀缺度计算公式如下： 其中，scarcity表示能源稀缺度，demand表示一次能源的实际消费量，supply表示一次实际能源生产量，不包括进口、其他地区转入等能源输入量。其中，一次能源指的是原煤、原油、天然气、电力以及其他能源，各类能源计量单位统一折算成万吨标准煤。地区实际能源生产是中国能源独立战略的重要内容之一，关系着国家能源供给与能源消费安全，因此采用实际能源生产量衡量能源稀缺具有更重要的实际意义。
2.1.3能源利用效率的度量
全要素能源利用效率包含了劳动力、资本等非能源要素对产出增长的贡献。本研究依据魏楚和沈满洪[25]的研究，采用能源消费量的投影值（即位于生产前沿面上的最优能源消费量），剥离出能源利用技术效率TE和能源成本效率CE，见公式（5）和（6）：
其中，TE代表能源利用技术效率，CE代表能源成本效率，x1*、x2*代表最優能源消费量，xr代表实际能源消费量，c为能源价格。
公式（5）和（6）中最优能源消费量x1*、x2*的测算采用数据包络分析法（dataenvelopmentanalysis，DEA）。假设有n个评价单元（DMU），每个评价单元使用m种投入要素来生产s种产出，第j个DMU相对技术效率e1和相对成本效率e2分别用公式（7）和公式（8）表示：
其中，θ表示相对技术效率值，c表示投入要素的真实价格。本研究采用MaxDEA8Basic软件分别基于投入角度CCR模型、成本效率模型测算了能源相对利用技术效率e1和相对成本效率e2，测算结果中能源消费量的投影值即为最优能源消费量。
根据DEA效率测算方法，本研究构建了能源利用效率测算指标体系，见表1。I1-I4分别为投入指标，CI1-CI4分别为投入要素对应的价格（即要素成本），GDP代表经济产出指标。为了保证研究结果的可比性，能源利用相对技术效率和相对成本效率采用相同的投入、产出指标体系，计算能源利用相对技术效率时仅需删除投入要素的价格。
2.1.4控制变量的选择
基于不同地区和不同阶段的异质性影响路径分析，同时考虑遗漏变量造成的估计偏差，研究引入了影响能源稀缺性的其他因素作为控制变量。①人均GDP（c1）。从世界各国发展经验来看，经济发展水平越高，对能源依赖程度越低，能源供需矛盾将会缓解。②进出口总额与GDP比值（c2）。得益于进口产品的可得性和由此产生的竞争性，自由的国际市场能够提供更低价格的消费品[26]，在一定程度上弥补了国内能源需求的缺口。③RD投入强度（c3）。RD投入强度越大，表示能源生产中技术投入越多，能源开采的技术可行性越大，短期内能够满足生产生活的能源需求。但从长期来看，剩余能源的开采难度和成本增加，限制了能源的正常供给。④结构性影响。采用第二产业、第三产业比值（c4）和可耗竭能源消费量、其他一次能源消费量比值（c5）表示。如果能源消费密度高的产业在国民经济中占有较大的比重并且上升较快，能源消费强度就会增加[27]，第二产业对能源的依赖程度较高，而第三产业的能源消耗量较低，二三产业比值直接表征了产业结构从第二产业向第三产业转变的过程。可耗竭能源与其他一次能源消费量比值表征了能源消费结构从可耗竭能源向其他一次能源转变的过程，体现了能源逐渐向可持续发展方向的改变，可耗竭能源的消耗是不可逆转的，其大量消耗会导致能源供给的绝对减少。
2.1.5数据来源及处理
由于西藏、香港、澳门、台湾数据缺失，本研究采用中国其他30个省份2003—2017年的数据作为研究样本。研究数据来源广泛：①GDP和人均GDP来源于《中国统计年鉴》，并以2003年为基期，根据GDP指数进行修正。②就业人员数量来源于《中国统计年鉴》、各省份统计年鉴，就业人员=（上期期末人数+当期期末人数）/2。平均工资来源于国家统计局数据库，并以2003年为基期，根据实际工资指数进行修正。③资本存量采用永续盘存法计算，即资本存量=当期固定资产投资+上期资本存量×（1-折旧率），其中初始资本存量=初始年份固定资产投资除以10%，折旧率为9.6%，固定资产投资以2003年为基期，根据固定资产投资指数进行修正。固定资产投资、固定资产投资指数来源于《中国统计年鉴》。资本的价格应为资本使用的代价，一般使用利率来表示。中国商业银行的利率均根据中国人民银行政策制定，因此，利率水平全国一致性较高，故可以假设资本价格为相对指数1。④研究与试验发展人员全时当量、RD经费投入和RD投入强度来源于《中国科技统计年鉴》，其中RD经费投入以2003年为基期，根据GDP指数进行修正。⑤一次能源消费量来源于《中国能源统计年鉴》，燃料、动力购进指数来源于《中国价格统计年鉴》《中国城市（镇）生活与价格年鉴》、各省份统计年鉴及《新中国六十年》，并以2003年为基期进行修正。⑥另外，进出口总额来源于《中国统计年鉴》，并依据当年平均汇率折算为人民币;二产、三产比重来源于《中国统计年鉴》。
2.2能源利用效率对能源稀缺影响的总体估计
2.2.1模型设定检验
研究首先采用Hausman检验和F检验对实证分析中模型的具体设定进行检验。结果显示，在以能源利用技术效率（TE）为核心解释变量的模型中，F检验表明该模型的个体效应显著，而时间效应和双向效应并不显著，并且Hausman检验结果强烈拒绝随机效应模型为正确模型的原假设，表明模型设定应选取个体固定效应模型。在以能源成本效率（CE）为核心解释变量的模型中，检验结果同样表明应采用个体固定效应模型。因此，研究采用个体固定效应估计中国能源利用效率对能源稀缺的影响。
2.2.2能源利用效率对能源稀缺影响的估计结果
根据模型检验结果以及考虑内生性问题的基础上，研究进一步采用IV-2SLS模型估计能源利用效率对能源稀缺的影响，模型估计结果见表2。表2中第2列和第4列为个体固定效应模型估计结果，第3列和第5列为IV-2SLS模型估计结果。 个体固定效应模型估计初步揭示出中国能源利用技术效率对能源稀缺产生正向影响，但并不显著;而能源成本效率对能源稀缺的影响显著为负。这一结果说明，中国能源稀缺的缓解来源于能源成本效率的提高，而能源利用技术效率的提高会加剧能源稀缺程度，尽管这种影响在统计上不显著。鉴于结果没有考虑变量内生性问题，上述结论有待继续检验。
在引入工具变量之后，首先要检验工具变量的有效性。因为能源利用具有路径依赖的特征，所以引入的工具变量能源利用效率的一阶滞后项、二阶滞后项与当期能源利用效率在理论上具有显著相关性。虽然能源利用效率的当期值与干扰项可能存在相关性，但其滞后项却不会与当期干扰项相关。Sargan-Hansen检验结果总体上接受原假设，即所有工具变量都是外生的，工具变量的选择是合适的。
与个体固定效应OLS结果对比，在分别控制了能源利用技术效率和成本效率变量的内生性问题后，其估计系数的绝对值显著提高，而且估計系数的方向和统计上的显著性没有发生变化，进一步验证了个体固定效应模型结论的正确性。除进出口总额与GDP比值（c2）估计系数的绝对值减小，其他控制变量估计系数的绝对值均增加。值得注意的是，可耗竭能源与其他一次能源消费量比值（c5）从负向不显著转为正向显著，这显然更符合现实情况。当可耗竭能源消费量与其他一次能源消费量比值大于1时，意味着能源消费量主要来源于可耗竭能源，导致可耗竭能源储量下降，逐渐加剧了能源供不应求的状况。
2.3能源利用效率对能源稀缺影响的地区差异性分析
为了分析能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺影响的地区差异，研究将中国划分为传统东中西三大经济带，采用IV-2SLS模型，以更准确地考察能源利用效率在不同地区对能源稀缺的效应及差异，结果见表3。
根据表3，东西部地区能源利用技术效率对能源稀缺影响的估计系数为正，而中部地区的影响系数为负;东西部地区能源成本效率对能源稀缺影响的系数为负，而中部地区的影响系数为正。这一结果验证了假说1。不难看出，能源利用效率对能源稀缺的影响在中国各地区的表现呈现两个特点：
从影响方向上看，中部地区能源利用效率对能源稀缺的影响显著不同于东部和西部地区。从能源利用技术效率角度分析，东部地区快速发展的社会经济为能源产品提供了广大的能源消费市场，雄厚的技术实力为能源生产扩大提供了支持。西部地区能源丰富，尽管其自身能源需求相对较少，但是受国家“西气东输”“西电东送”等政策影响，西部地区丰富的能源资源要服务于东部地区不断扩大的能源消费。中部地区能源供需相对均衡，能源技术效率的提高使得能源利用更加合理化，有利于促进能源节约集约利用。从能源成本效率角度分析，东部地区国内国际市场相对完善，为了提高能源产品的竞争力，不得不从依赖能源密集型转型资金、技术密集型，减少对能源的依赖;从西部地区到东部地区的远距离能源运输导致能源损耗不断加大，能源成本大大提高，这就促使中国东部地区逐渐转向能源进口，减少了对本地区一次能源的消耗量。
从影响程度上看，能源利用效率对能源稀缺的影响从东部、中部到西部依次递减。能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺的影响受地理位置、能源储量、国家政策等方面差异的影响，导致中国地区间能源利用和生产发展存在较大差距。由于能源需求依赖于活跃的能源市场，所以大部分能源产品生产商会选择向经济发展状态良好、对外开放水平高、资金技术实力雄厚的东部地区靠拢，仅有少数能源开采等企业向中西部地区集聚，这在一定程度上造成了能源利用程度地区分布的极不均衡，进而造成了能源利用效率对能源稀缺影响的地区分布不均衡。
3能源利用效率对能源稀缺影响的门槛特征分析
3.1模型说明
在回归分析研究中，通常依据特定的离散型分类变量将全部样本划分为若干个子样本进行回归，以检验系数的稳定性。但是分类变量也可以是连续型，此时如果人为地设定了不合适甚至错误的“门槛值”，则可能会导致模型估计出现偏差甚至严重的错误[20]。本研究采用Hansen[28]发展的面板门槛模型（ThresholdRegression）计算方法，通过多次自抽样搜索门槛值，估计能源利用效率对能源稀缺影响的系数。首先，假设估计模型中存在单一门槛效应，见公式（9）：
其中，i表示各省份，t表示年份。scarcity为被解释变量，efficiency为受门槛变量影响的解释变量，c1，c2，…，cn为除efficiency外对被解释变量有显著影响的变量。cn为门槛变量，τ为特定的门槛值，I（·）为一个指示函数，εit～iid（0，σ2）。
从计量的角度考虑，该模型也可能存在多个门槛值。因此本研究假设存在双重门槛效应，对双门槛模型进行估计，见公式（10）：
其中，τ1为单一门槛模型估计中得到的第一门槛值，τ2为双重门槛值模型中得到的第二门槛值。
在门槛模型估计中，需要检验：①门槛效应是否存在，即受门槛变量影响的解释变量的系数是否存在显著差异，根据F统计量的显著性进行判断。②门槛估计值是否等于真实值，根据LR值的显著性进行判断。模型估计中，通常采用95%置信区间，各个门槛估计值的95%置信区间是所有LR值小于5%显著性水平下的临界值7.35，即只有当LR值小于7.35时，才能证明该门槛估计值是可信的。
3.2能源利用效率对能源稀缺的门槛效应检验
首先，需要确定门槛效应是否存在以及门槛值的个数，以便确定估计模型的形式。本研究在三重门槛的假设下，采用“自抽样法”（Bootstrap法）进行门槛效应检验。门槛效应检验结果显示，所有估计中均不存在三重门槛效应，可耗竭/其他能源比没有通过门槛效应的检验。在核心变量为能源利用技术效率的模型中，人均GDP、RD投入强度和第二产业/第三产业比值分别通过了10%、1%、5%的双重门槛检验，进出口总额/GDP比值通过了1%的单一门槛显著性检验。在核心变量为能源成本效率的模型中，人均GDP、RD投入强度和进出口总额/GDP比值的单一门槛效果分别通过了1%、10%、1%水平下的显著性检验，第二产业/第三产业比值的双重门槛检验通过了5%的显著性检验。这一结果证明了假说2的正确性，基于此，本研究将基于单一门槛和双重门槛模型进行分析。 其次，對门槛变量的估计值进行检验。各门槛变量的估计值和相应的95%置信区间估计结果见表4。尽管两组门槛模型的核心解释变量不相同，但是门槛变量的门槛估计值具有高度一致性。
3.3能源利用效率对能源稀缺的门槛特征参数估计
基于单一门槛和双重门槛的检验结果，能源利用效率对能源稀缺的门槛特征的参数估计结果见表5。
（1）经济发展水平。跨越人均GDP的最终门槛值36262.52之后，能源利用技术效率、成本效率对能源稀缺影响的弹性系数分别为-15.21和-56.34，且至少在5%水平上显著，这一结果说明高水平经济发展有利于充分发挥能源利用效率的改善作用。但实际情况并非如此，截至2017年，仅北京、上海两市人均GDP跨域最终门槛值，但其能源供需矛盾仍然十分突出，因为北京、上海的人口基数和经济发展规模决定了能源消费总量上限较高。表5还显示，当人均GDP处于24052.86和36262.52之间时，能源利用技术效率对能源稀缺的影响达到了峰值，并表现为显著的正向影响。说明随着经济发展水平增长，能源利用技术效率在调配能源资源过程中会经历瓶颈期，这种变化路径与“能源库兹涅茨曲线”基本吻合。
（2）对外开放水平。在对外开放水平的约束下，能源利用效率对能源稀缺为单调负向影响。当跨越门槛值1.46之后，能源利用技术、成本效率的弹性系数绝对值增加，显著性水平提高。但是在跨越门槛值之前，尽管进出口额占GDP比重较小，依然能够对缓解能源稀缺起到积极作用，说明实际生产中能源稀缺程度对国外资源的依存度并不高。因此，出于能源安全的考量，应尽量降低中国能源经济的对外依存度。
（3）科技投入水平。当RD投入强度大于最终门槛值3时，无论是能源利用技术效率还是成本效率对能源稀缺影响的弹性系数均在1%的水平上显著为正，再次印证了能源利用回弹效应的存在。到2017年，上海和北京的RD投入强度均突破门槛值，实际能源供需矛盾并没有随着能源利用效率的提升而缩小，充分印证了该结果。但是在跨越最终门槛值之前，能源成本效率对能源稀缺的影响在1%水平上显著为负，能源技术效率对能源稀缺的影响为正，说明了当RD投入强度小于3时（除上海和北京外，其他区域RD投入强度均小于3），技术积累程度不足以改变能源价格对能源要素的配置作用，这与全国层面能源成本效率对能源稀缺的负向影响基本一致。
（4）产业发展结构。随着产业发展结构的变化，能源利用技术效率对能源稀缺始终为单调正向影响，且影响程度逐渐降低;而能源成本效率对能源稀缺为非单调影响，在第一个门槛值0.74之前显著为正，跨越该门槛后，能源成本效率的弹性系数转为负向影响。研究时期内，我国大部分地区的产业结构均跨越了0.74的门槛值，然而能源稀缺程度不断加剧也是既定事实。这说明产业结构转型带来的资源利用结构转型并不能实现其他要素对能源要素的大规模替代，能源资源在能源生产和利用过程中仍具有很强的不可替代性。
4结论与政策建议
本研究采用2003—2017年中国30个地区的面板数据对比分析了中国能源利用技术效率、能源成本效率对能源稀缺的影响，并测算了中国东中西部的地域差异，进一步采用门槛检验方法，选取经济发展水平、对外开放水平、科技投入水平、产业结构、能源消费结构五个门槛变量对能源利用效率的门槛水平进行了检验。实证研究表明：
（1）研究时期内，中国能源稀缺的缓解主要源于能源成本效率的改善，而不是能源利用技术效率的提升。在分别控制了能源利用技术效率、能源成本效率的内生性后，研究结论依然稳健。
（2）研究期内，中国能源利用效率对能源稀缺的影响呈现出明显的地区差异性。根据模型估计结果，中部地区能源利用技术效率的改善有助于缓解能源稀缺;但是在东西部地区，能源稀缺状况的缓解主要依赖于能源成本效率的提高。
（3）中国能源利用效率对能源稀缺的影响具有显著的门槛特征。根据实证分析结果，经济发展水平、对外开放水平、科技投入水平和产业发展结构是引起门槛效应的关键因素。
上述结论蕴含的政策含义包括：①重视能源生产利用的区域差异性，构建区域一体化能源要素市场。要积极利用中国区域发展战略平台，建立健全区域性能源市场体系，用能源价格机制促进全域能源资源配置，提供畅通的能源要素区域间自由流动渠道，以加强区域间能源生产合作，形成良性互动的能源资源生产-消费链。②关注能源利用转型的阶段性特征，充分利用价格杠杆调控能源要素与非能源要素的协同发展。在跨越拐点前，为防止能源利用的过度膨胀，需由市场根据现阶段需求、生产者经济能力等设置最低能源市场交易价格，同时降低准入门槛，允许多层次生产者通过竞标等方式获取能源资源。在跨越拐点后，要充分发挥经济增长、科技投入与产业结构转型带来的资源利用红利，引导各类要素协同向生产力聚集，增强非能源资源对能源资源的替代性，促使能源资源向集约节约方向发展。此外，在未来能源消费中，要积极鼓励可更新能源的消费，减少对可耗竭能源的依赖。尽管目前可更新能源的使用技术成本较高，但这仍然是缓解能源稀缺的重要路径。
参考文献
[1]2019年BP世界能源统计年鉴[EB/OL].（2019-07-30）[2020-06-02].https：//www.bp.com/content/dam/bp/country-sites/zh_cn/china/home/reports/statistical-review-of-world-energy/2019/2019srbook.pdf.
[2]汪克亮，杨宝臣，杨力.环境约束下的中国全要素能源效率测度及其收敛性[J].管理学报，2012，9（7）：1071-1077.
[3]白俊红，聂亮.能源效率、环境污染与中国经济发展方式转变[J].金融研究，2018（10）：1-18. [4]余康.市场化改革、技术进步与地区能源效率：基于1997—2014年中国30个省份的面板数据模型分析[J].宏观经济研究，2017（11）：79-93.
[5]吴巧生，李慧.长江中游城市群能源效率评价研究[J].中国人口·资源与环境，2016，26（12）：140-146.
[6]陈钊，陈乔伊.中国企业能源利用效率：异质性、影响因素及政策含义[J].中国工业经济，2019（12）：78-95.
[7]钱娟.能源节约偏向型技术进步对工业节能减排的门槛效应研究[J].科研管理，2020，41（1）：223-233.
[8]BERKHOUTPHG，MUSKENSJC，WVELTHUIJSENJ.Definingthereboundeffect[J].Energypolicy，2000，28（6/7）：425-432.
[9]邵帅，杨莉莉，黄涛.能源回弹效应的理论模型与中国经验[J].经济研究，2013，48（2）：96-109.
[10]庞军，龚亚珍，石媛昌，等.中国的能源回弹效应及其对实现“十三五”节能目标的影响[J].中国环境科学，2018，38（5）：1979-1989.
[11]杨越，成力为，赵晏辰.技术进步、要素价格与区域能源效率动态演化[J].科研管理，2018，39（8）：53-62.
[12]魏楚，沈满洪.规模效率与配置效率：一个对中国能源低效的解释[J].世界经济，2009（4）：84-96.
[13]武运波，高志刚.能源价格、全要素生产率与工业能源强度关系的实证检验[J].统计与决策，2019，35（16）：125-128.
[14]陈星星.非期望产出下我国能源消耗产出效率差异研究[J].中国管理科学，2019，27（8）：191-198.
[15]佟家栋，陈霄.出口扩张、环境规制与能源效率：来自中国城市层面的经验证据[J].经济问题探索，2019（6）：174-184.
[16]沈能，刘凤朝.空间溢出、门槛特征与能源效率的经济增长效应[J].中国人口·资源与环境，2012，22（5）：153-157.
[17]李宏兵，张兵兵，谷均怡.本土市场规模与中国能源效率提升：基于动态面板门槛效应的实证研究[J].中国人口·资源与环境，2019，29（5）：61-70.
[18]高军，索玮岚.科研机构科技资源投入与产出的多阶段时滞效应研究[J].管理评论，2018，30（8）：69-78.
[19]WOOLDBRIDGEJ.Econometricsanalysisofcrosssectionandpaneldata[M].Cambridge，Massachusetts：TheMITPress，2002.
[20]陈强.高级计量经济学及Stata应用[M].第2版.北京：高等教育出版社，2014：136，505-506.
[21]侯萍，王洪涛，朱永光，等.中国资源能源稀缺度因子及其在生命周期评价中的应用[J].自然资源学报，2012，27（9）：1572-1579.
[22]张炎涛，唐齐鸣.能源稀缺性与关键要素把握：缘于国际比较[J].改革，2011（10）：30-36.
[23]盛鹏飞，杨俊.中国能源影子价格的区域异质与收敛：基于非参数投入距离函数的估计[J].产业经济研究，2014（1）：70-80.
[24]约翰·C·伯格斯特罗姆，阿兰·兰多尔.资源经济学：自然资源与环境政策的经济分析[M].第3版.北京：中国人民大学出版社，2015.
[25]魏楚，沈满洪.能源效率及其影响因素：基于DEA的实证分析[J].管理世界，2007（8）：66-76.
[26]汤姆·蒂坦伯格，琳恩·刘易斯.王晓霞，等，译.环境与自然资源经济学[M].北京：中国人民大学出版社，2016：130-132.
[27]史丹.我国经济增长过程中能源利用效率的改进[J].经济研究，2002（9）：49-56，94.
[28]HANSENBE.Thresholdeffectsinnon-dynamicpanels：estimation，testing，andinference[J].Journalofeconometrics，1999，93（2）：345-368.
（責任编辑：刘照胜）