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可再生能源消费影响经济增长吗？
发布时间：2017-06-21 作者：派智库 来源：《世界经济研究》2017年第 浏览：次【字体： 大 中 小】
内容提要 文章基于面板向量自回归（PVAR）模型研究欧盟可再生能源消费与经济增长之间的动态关系，实证检验不同情景下可再生能源消费增长对GDP增长的动态冲击效应。研究表明：欧盟可再生能源消费增长有利于减少CO2排放，但牺牲了经济增长；2008年前后可再生能源消费增长的经济代价存在差异，2008年前可再生能源消费增长对经济增长的负向影响更大；不同经济发展水平成员国的可再生能源消费增长对经济增长的影响呈现相反方向，人均GDP较高成员国的可再生能源消费增长对经济增长为正向影响；不同行业可再生能源消费增长对经济增长的影响存在差异，服务业的可再生能源消费增长对经济增长为正向影响；不同类型可再生能源消费增长对经济增长的影响不同，风能消费增长对经济增长为正向影响。研究结果可以更好地厘清在不同条件下可再生能源消费增长对经济增长的影响，为中国实现2030年可再生能源消费占比达到20％的政策目标提供理论指导和政策依据。
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关键词 欧盟 可再生能源消费 经济增长 织梦内容管理系统
一、引言
欧盟在可再生能源研发和利用方面一直保持全球领先。1990～2014年期间欧盟能源总消费逐年下降，年均增速为-0.16％，但可再生能源消费年均增速为4.38％，其中用于发电的可再生能源消费的年均增速为4.45％。欧盟推行积极的可再生能源政策与自身需求有关。欧盟是全球最大的能源进口地区，超过53％的能源需要进口，并且能源来源渠道单一，巨大的能源需求与匮乏的能源资源使欧盟面临能源安全挑战。
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增加可再生能源消费是解决气候变化问题和传统能源供需矛盾的关键途径。因此，欧盟提出到2020年可再生能源消费占比提高到20％，2030年可再生能源消费占比提高到27％。这意味着为达到目标，欧盟可再生能源消费将以较快的速度增长。但目前欧盟还没有完全走出欧债危机困境，经济复苏缓慢、失业率高、社会矛盾突出，英国脱欧、恐怖主义以及难民潮等又引发经济与政治不稳定。如果气候行动以牺牲经济增长为代价，将面临巨大阻碍。 dedecms.com
可再生能源消费增长是否会付出经济增长代价?本文基于欧盟数据考察可再生能源消费增长对经济增长的影响，主要解决以下问题：第一，可再生能源消费增长影响经济增长的作用机理；第二，欧盟可再生能源消费增长是否会付出经济增长的代价；第三，不同时期、不同经济水平的欧盟成员国、不同行业以及不同可再生能源类型下可再生能源消费增长对经济增长的影响是否存在差异。研究结果可以更好地厘清不同条件下可再生能源消费增长对经济增长的影响，为中国实现2030年可再生能源消费占比达到20％的政策目标提供理论指导和政策依据。 织梦好，好织梦
二、文献综述及作用机理 织梦好，好织梦
1.文献综述 织梦内容管理系统
目前大部分文献从总的可再生能源消费出发研究可再生能源消费对经济增长的影响，但尚未取得一致结论。主要存在三种观点，大多数学者认为可再生能源消费有利于经济增长（Ko?ak和?arkgüne?i，2017；Apergis和Payne，2012；Awerbuch和Sauter，2006），也有学者提出可再生能源消费不利于经济增长（Ocal和Aslan，2013），还有学者认为可再生能源消费对经济增长没有显着影响（Menegaki，2011；Payne，2009）。
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此外，也有文献通过对可再生能源进行细分，提出不同国家和地区（Apergis和Salim，2015）、不同行业（Lin et al.，2013；Bowden与Payne，2010）以及不同类型可再生能源消费（Yildirim et al.，2012）对经济增长的影响存在差异。还有文献通过广义方差分解法探讨了可再生能源消费对经济增长影响的程度，发现传统化石能源消费比可再生能源对产出的影响更大（Ewing et al.，2007），不同类型可再生能源消费对经济增长影响的大小也存在差异（Ewing et al.，2007；Sari和Soytas，2004）。
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综合上述文献我们发现：第一，欧盟可再生能源消费增长可能会有经济增长代价；第二，不同情景下欧盟可再生能源消费增长对经济增长的影响可能存在差异。本文将围绕这两个问题展开实证研究。论文的边际贡献在于：（1）深入剖析可再生能源消费增长影响经济增长的作用机理，现有文献仅得到实证结果，尚无文献来系统解释背后的影响机制和作用机理。（2）通过对样本细分，分析可再生能源消费增长对经济增长影响的差异性，进而提出更有针对性的政策。多数文献对可再生能源消费的研究停留在总量分析阶段，尚无文献通过能源细分来研究欧盟可再生能源消费增长对经济增长的影响。 copyright dedecms
2.作用机理 本文来自织梦
能源被视为重要生产要素，与其他要素一起纳入生产函数模型（Berndt和Wood，1975）。低碳转型使学者开始重视可再生能源在经济增长中的重要作用，进而对能源消费进行细分，将可再生能源单独作为生产要素运用到生产函数（Ko?ak和?arkgüne?i，2017；Apergis和Payne，2012），以分析其对经济增长的影响。可再生能源消费增长对经济增长通过多种机制综合产生影响，这是文献综述中研究结论不一致的主要原因，也是本文进行差异性分析的重要理论基础。 dedecms.com
（1）替代效应。要素替代是指生产中增加一种生产要素投入（如可再生能源）来替代另一种生产要素（如不可再生能源[1]、劳动和资本）。由于低碳转型约束以及两类能源生产用途类似，可再生能源的要素替代效应主要是指可再生能源替代不可再生能源对经济增长的影响，与能源替代率[2]和能源强度有关。替代效应随着能源替代率的增加呈“倒U型”变化，先增加后减少，最后甚至出现负值。起初可再生能源消费增加有利于能源多元化，可增强能源安全，避免化石能源价格波动带来的经济问题（Awerbuch与Sauter，2006），对经济有明显的正向效应。但是最优的能源消费战略是两种能源同时存在（Tahvonen，1997），随着能源替代率增加，由于要素边际报酬递减规律与可再生能源供给的不稳定性和季节性，生产过程中投入的可再生能源与不可再生能源并不是完全替代的，而是遵循边际技术替代率递减规律，随着要素替代难度和成本增大，正向替代效应减少，甚至导致可再生能源投入边际报酬为负，这时增加可再生能源消费不利于经济增长。除此之外，经济体能源强度越高，经济增长对能源消费以及不可再生能源消费的依赖程度越高，要素替代难度和经济成本越大，替代效应越小。 内容来自dedecms
（2）挤出效应。与其他生产要素相比，目前可再生能源开发和技术研发的初始成本很高，较高的可再生能源要素价格通常由政府或私人部门承担，因此挤出效应体现为两方面，一是对政府部门的挤出，二是对私人部门的挤出。对政府部门的挤出，是指初期可再生能源在市场机制下无法与化石能源竞争，需要政府进行补贴、税收和贷款等优惠政策的支持（何建坤等，2004），在政府财政收入一定的条件下，对政府其他支出（包括投资支出、消费和转移支付）有挤出效应（Batlle，2011）。对私人部门的挤出，是指可再生能源高成本会以价格或税收形式（Dachis和Carr，2011；Batlle，2011）部分甚至全部传递到下游企业和终端消费者，导致企业生产成本增加以及能源消费品价格上涨（郭基伟和汪晓露，2014），税收负担增加，对私人部门的投资和消费有挤出效应。因此挤出效应对经济的影响是负向的，与发展可再生能源成本有关。
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（3）资源禀赋效应。自然资源禀赋决定发展可再生能源的初始静态成本，对一国可再生能源消费有较大推动作用（Lu和Luo，2011；Fan et al.，2005）。可再生能源的各种形式都直接或间接来源于自然资源，一国自然资源禀赋的异质性包括地理位置、气候条件和自然资源蕴藏等，将导致可再生能源要素成本和价格存在差异（王仲颖等，2012），进而对经济增长的影响存在差异：一国与可再生能源相关的自然资源禀赋若较为丰裕，则增加可再生能源消费的经济成本较低；一国若基于要素禀赋优势发展可再生能源，则对经济更为有利；资源禀赋影响一国发展可再生能源的种类（Maiga et al.，2008），而不同类型可再生能源要素的成本和收益存在差异（Evans et al.，2009）且动态变化，因此对经济增长有差异化的影响。 本文来自织梦
（4）规模效应与学习效应。规模效应与学习效应推动一国发展可再生能源的成本动态变化，可再生能源规模增加具有明显的规模与学习效应（Kobos et al.，2006；Junginger et al.，2005；Zwaan和Rabl，2004）。1）规模效应是指随着生产要素增加和生产规模扩大而出现长期平均成本下降的现象。可再生能源开发前期建设成本和技术研发成本非常大，因此可再生能源规模增加分担了较高的初始成本，带来长期平均成本的下降。再者，可再生技术创新速度快，运行和维护成本较低且不断下降（Neij，1999），原料成本（除生物质能不确定）接近于0（王仲颖等，2012），因此边际成本较小且不断下降，这使规模效应更加明显。2）学习效应是规模经济出现的另一重要原因，初期大规模的可再生能源技术扩散较为困难，学习效应是人力资本积累和可再生能源技术扩散的重要驱动力，有利于降低边际成本（Nachtigall和RUbbelke，2016；Neij，1997），带来规模效应。 copyright dedecms
综合上述研究再结合微观与宏观、静态与动态的经济学分析表明，可再生能源消费增长通过多种机制影响经济增长，不同情景下该结果会存在差异，因此进行可再生能源消费增长对经济增长影响的差异性分析具有重要现实意义。
三、实证方法及数据
1.实证方法 织梦内容管理系统
可再生能源消费增长与经济增长之间是相互影响的动态关系，因此本文使用Holtz.Eakin et al.（1988）提出的面板向量自回归模型（Panel VAR，PVAR），将VAR（Vector Auto Regression）用于面板数据，能克服VAR模型对时间序列长度的限制且能有效控制空间个体异质性带来的估计偏差，较好地量化研究欧盟可再生能源消费增长对经济增长的动态影响。需特别指出，许多学者没有基于平稳序列构建PVAR模型进行脉冲响应和方差分解分析，大大减弱了检验结果的说服力，本文将对此进行改进。
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具体模型设定如下：
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式中，yit是一个多维向量，包括系统所有内生变量。i表示截面数，t表示时间，右边第二项yi，t+j为滞后向量，p表示滞后期，βj为系数矩阵。i与γt分别表示个体效应与时间效应，μit表示扰动向量，服从正态分布。PVAR模型将系统中每一个内生变量作为系统所有内生变量滞后期的函数来构造模型，能捕捉动态及其滞后期的影响。
本文运用的软件是STATA，使用面板自向量回归程序PVAR2[3]。在参数估计过程中，以全部解释变量的滞后项作为工具变量，采用广义矩估计方法对模型参数进行有效估计。通过蒙特卡洛随机模拟估计脉冲响应函数分析一个变量对另一个变量变化的反应程度，并运用方差分解进一步研究每个变量在解释另一个变量变化时的贡献度。 copyright dedecms
2.数据来源与处理 dedecms.com
鉴于样本的完整性与实际政策背景，本文选取欧盟18个成员国[4]1990～2014年的年度数据作为面板数据样本。这18个国家的可再生能源消费在欧盟可再生能源消费中占比近95％，而1990年是欧盟大多数气候行动目标的基准年，如2020年、2030年和2050年气候政策目标。本文先从总体上厘清旨在控制CO2排放的可再生能源替代政策对经济增长的影响，因此基于3E理论框架构建模型，内生变量包括可再生能源消费（LREN）、不可再生能源消费（LEN）、实际国内生产总值（LGDP）和CO2排放（LCO）。各国能源消费与CO2排放数据来自欧盟委员会官网（http：//ec.europa.eu/），实际GDP数据来源于世界银行WDI数据库。为消除数据中可能存在的异方差，对各变量进行对数变换。 织梦内容管理系统
四、实证结果及分析 织梦好，好织梦
1.可再生能源增长对经济增长影响的总体分析
（1）变量平稳性检验
为确保估计结果的有效性和稳健性，采用一组常用的检验方法对面板序列的平稳性进行综合性检验，在1％的显着水平上序列一阶单整如表1所示。
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（2）面板协整检验
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面板协整检验主要是为了判断具有相同趋势的两个或多个变量之间是否存在长期稳定关系，防止出现伪回归。检验结果表明变量之间存在协整关系（见表2和表3）。 copyright dedecms
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（3）确定滞后阶数
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滞后期对模型估计具有重要作用，滞后期太小误差项会有严重自相关，滞后期太大会减少自由度，依据常用的三种最小信息准则确定最优滞后阶数P为3（如表4所示）。
（4）模型设定
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综合上述检验结果，构建三阶滞后PVAR模型：
式中，yit=[DLREN，DLEN，DLGDP，DLCO]T，是一个4维向量。DLREN、DLEN、DLGDP和DLCO分别表示可再生能源消费、不可再生能源消费、实际国内生产总值和CO2排放。基于经济学理论和经验观察，按照冲击传导的先后顺序对内生变量排序。因变量都进行了对数后再差分转换，因此在原变量变化很小的情况下，变量的变动以增长率来近似表示[5]，如DLGDP即经济增长率。i表示欧盟成员国，取1，2，…，18；t表示年份，取t=1990，1991，…，2014。右边第二项yi，t-j为滞后向量，滞后期为3，βj为系数矩阵。i与γt分别表示个体效应与时间效应，μit表示扰动向量，服从正态分布。
（5）买证结果与分析 copyright dedecms
脉冲响应函数描述了内生变量对误差冲击的反应，即在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后，对内生变量当期值和未来值的影响，反映了一个内生变量的冲击对其他内生变量的影响。本文使用Cholesky分解法使误差项正交，分析能源消费增长率（包括可再生能源和不可再生能源）一个标准差冲击对经济增长率的影响。结果如图1所示，横轴表示冲击的响应期数（本文为年），纵轴表示内生变量对冲击的响应程度，蒙特卡洛随机模拟1000次。 copyright dedecms
对于一个标准差的可再生能源消费增长率冲击，第一，如图1（a）所示，GDP增长率在第一期就有明显的负向脉冲响应，持续到第十期逐渐趋于0，表明可再生能源消费增长不利于欧盟经济增长，且持续时间较长，该实证结果与主流观点相反。各国现阶段可再生能源消费不足，能源替代率较低，能源替代正向经济效应明显，因此大部分研究认为可再生能源替代部分不可再生能源，有利于能源多元化，可与资本、劳动和技术一起作为生产要素拉动经济增长。但欧盟的现实是，首先，可再生能源补贴的挤出效应非常大。目前可再生能源要素的成本和价格较高，为了增加可再生能源消费，政府投入的巨额补贴[6]严重增加了政府财政负担（朱彤，2015），并且也部分转嫁到下游企业和终端消费者[7]，对政府和私人部门其他支出和消费有较大挤出效应，牺牲了一定的经济增长，这对于目前经济与政治不稳定的欧盟来说是巨大挑战。其次，1990～2014年期间欧盟可再生能源消费增加主要来源于生物质能[8]，欧盟生物质能资源禀赋优势并不明显，且现阶段存在的原料供应、关键技术以及能源转换效率等规模化瓶颈有待突破，规模与学习效应尚未实现。第二，如图1（b）所示，CO2增长率也表现为负向的脉冲响应，因为可再生能源消费几乎不排放CO2。因此欧盟实施能源替代的可再生能源政策既有利于欧盟能源安全，又能减少排放。
对于一个标准差的不可再生能源消费增长率冲击，第一，如图1（C）所示，GDP增长率表现为较为明显的正向脉冲响应，第十期平稳。这说明不可再生能源消费是推动欧盟经济增长的重要生产要素，欧盟经济对不可再生能源消费的依赖仍然较大，可见减少不可再生能源消费、进行能源替代有一定成本。第二，如图1（d）所示，CO2排放增长率为负向的脉冲响应，且较为显着。即欧盟不可再生能源消费的增加排放了大量CO2，控制不可再生能源消费是减少排放的重要举措。
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由此可见，欧盟可再生能源与不可再生能源消费增长对经济增长与CO2排放增长的影响是相反方向的。具体来说，可再生能源消费增长不利于经济增长，但有利于减少CO2排放；而不可再生能源消费增长促进了经济增长，但不利于减少CO2排放。 内容来自dedecms
为了进一步比较可再生能源消费增长与不可再生能源消费增长对经济增长率变化的贡献度，使用方差分解方法，第八期趋于稳定[9]（表5）。对比发现，与不可再生能源消费相比，可再生能源消费增长对经济增长和CO2排放的影响较小。可再生能源消费增长率对GDP增长率及二氧化碳排放增长率变动的贡献分别为6.1％和4.3％，而不可再生能源消费增长率对GDP增长率及二氧化碳排放增长率变动的贡献分别为16.5％和65.1％。 织梦内容管理系统
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上述研究表明：第一，欧盟可再生能源消费增长不利于经济增长，但有利于减少CO2排放；而不可再生能源消费增长促进了经济增长，但不利于减少CO2排放。第二，增加可再生能源消费对减少CO2排放的影响相对来说是有限的。为完成气候目标，欧盟必须增加可再生能源消费配合减少不可再生能源消费的气候行动，这两者将对欧盟经济增长带来双重的负向影响。
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（6）稳健性检验 本文来自织梦
为考察结果是否稳健，本文作以下检验。
第一，若删除其他内生变量，结论是否会受到严重挑战?使用Cholesky分解的脉冲响应结果受到内生变量顺序的影响，虽然上文模型构建基于经济学理论和经验观察再按照先外生后内生的原则进行排序，但四变量模型较为复杂，内外生性的判断难以保证精确。由于文章聚焦可再生能源消费增长对经济增长的影响，为检验结果的稳健性，删除其他内生变量，考察两变量模型。模型设定为： 本文来自织梦
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其中yit是一个2维向量，鉴于可再生能源消费是产出的生产要素，也是欧盟气候政策的既定目标，yit=[DLREN，DLGDP]T。
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结果如图2（a）所示，与上文结论一致，即对于一个标准差的可再生能源消费增长率冲击，GDP增长率在第一期出现明显的负向脉冲响应，持续到第十期趋于零，因此结论是稳健的。 本文来自织梦
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第二，若考虑忽略了的其他欧盟成员国，结论是否会受到严重挑战?为了能取到1990年数据，上文所选择的样本国家为18个，本节新增7个样本国家[10]，选取1995～2014年的年度数据，样本国家的可再生能源消费在欧盟可再生能源消费中占比由95％增加到近100％。模型设定为：
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其中yit是一个2维向量，yit=[DLREN，DLGDP]T。
结果如图2（b）所示，与上文结论较为一致，即可再生能源消费增长率一个标准差冲击对GDP增长率的影响是负向的，在第一期该负向影响达到最大，因此结论较为稳健。同时图2（b）的脉冲累计响应幅度更小，主要原因是增加的7个成员国可再生能源消费量非常少，对经济增长的影响并不显着，导致整个样本的经济增长对可再生能源消费增长冲击的反应较小。
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2.可再生能源增长对经济增长影响的差异性分析 织梦内容管理系统
上述研究结果表明，从总体上分析，可再生能源消费增长会付出一定的经济增长代价，且结论是稳健的，但是欧盟可再生能源消费增长对经济增长的影响在不同情景下可能会存在差异性。因此下文将区分不同时期、不同经济水平成员国、不同行业和不同可再生能源类型，进一步分析欧盟可再生能源消费增长对经济增长的影响。 copyright dedecms
（1）不同时期
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为更清晰地分析不同经济环境下可再生能源消费增长的影响，分别对1990～2007年和2008～2014年两个阶段进行研究，结果表明，欧盟可再生能源消费增长对经济增长的影响都是负向的。具体而言，2008年前欧盟可再生能源消费增长对经济增长的负向影响较为显着（图3（a）），与上文结果一致。但是2008年后可再生能源消费增加在同期有利于经济增长，对第二期的经济增长有负向影响，之后脉冲响应收敛在第六期达到0值，脉冲期累积负向影响非常小（图3（b））。该结果由多种机制共同影响：第一，要素替代效应更大。2008年后欧盟经济增长率大幅下降，能源强度降低，对能源消费以及不可再生能源消费的依赖程度减少[11]，这时增加可再生能源和减少不可再生能源的要素替代经济成本较小，替代效应更大。第二，规模和学习效应更加明显。2008年后可再生能源规模进一步扩大，有利于人力资本积累、可再生能源技术扩散和长期平均成本降低，对经济增长产生积极影响。第三，可再生能源高补贴使负向挤出效应仍然较大。与1990～2007年相比，2008～2014年可再生能源补贴并未减少[12]，对政府和私人部门的挤出效应不利于经济增长。因此脉冲响应有正有负，累积负向影响较小。总之2008后可再生能源消费增长对经济增长只有较弱的负效应，这意味着目前是欧盟进行能源替代的较好时机，通过能源替代促进低碳转型，使低碳经济成为欧盟经济增长的新引擎。
（2）不同经济水平国家 织梦好，好织梦
欧盟各成员国经济发展水平存在差距，这也导致可再生能源消费增长对经济增长的影响存在差异。本节以实际人均GDP 3万美元为基准[13]，将欧盟18个成员国分成两组，组1为人均GDP高于3万美元的国家，组2为人均GDP低于3万美元的国家[14]。 织梦好，好织梦
对于一个标准差的可再生能源消费增长率冲击，两组国家GDP增长率的脉冲响应是相反的（图4）。对于人均GDP较高的组1，可再生能源消费增长对经济增长的影响为正向的，而对于人均GDP较低的组2，该影响为负向的。主要原因是不同经济水平国家能源强度[15]的明显不同导致要素替代效应存在差异。经济增长与能源消费之间通常符合环境库兹涅茨曲线的变化规律，经济水平较高国家的经济增长逐渐与能源消费脱钩，能源强度更低，能源替代经济成本更小，替代效应更大，且要素替代有利于能源多元化，对经济体带来一定程度的积极影响。经济水平较低国家，其工业化与城市化均未完成，能源消费总量还处于递增阶段，经济增长对能源消费的依赖程度较大，要素替代的难度和经济成本更大，替代效应更小。再者，经济水平较高的国家发展可再生能源的挤出效应更小。因为经济水平较高的国家可再生能源技术水平一般较高，可再生能源的研发成本相对更低，因此挤出效应会更小。
（3）不同行业
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欧盟2020年、2030年和2050年低碳行动设定了可再生能源消费总目标，若不同行业可再生能源消费增长对经济增长的影响存在差异，则设定有区别的分行业目标更优。按照欧盟统计局的分类，可再生能源消费按行业分为住宅、工业、交通运输业、服务业、农林业、渔业和其他行业的可再生能源消费。本节分析前四个消费规模较大的可再生能源消费行业[16]（图5），模型设定为： 织梦内容管理系统
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其中yit是一个5维向量，包含的内生变量依次为住宅、工业、交通运输业、服务业的可再生能源消费量以及实际GDP，yit=[DLRESID，DLINDUS，DLTRAN，DLSERV，DLGDP]T。 copyright dedecms
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对于不同行业可再生能源消费增长率一个标准差冲击，GDP增长率的波动存在显着差异（图7）。其中能源替代率较高（图6）的前三大行业（住宅、工业和交通运输业），其可再生能源消费增长对经济增长的影响为负，能源替代率最高的住宅可再生能源消费增长对经济增长的负向影响最大，三大行业可再生能源消费增长率对GDP增长率变动的贡献分别为2.3％、1.8％、0.2％。能源替代率最低的行业（服务业），其可再生能源消费增长对经济增长的影响为正，其增长率对GDP增长率变动的贡献为3.1％。欧盟可再生能源补贴与挤出效应没有明显的行业异质性，替代效应是差异化结果出现的主要原因。各行业能源替代率存在显着差异（图6），而替代效应随着能源替代率的增加呈现“倒U型”变化，先增加后减少，最后甚至出现负值，使不同行业可再生能源消费增长对经济增长产生差异化影响。初期，即目前服务业所处阶段，要素替代带来的积极效应较为明显，有利于能源多元化，节约了化石能源进口成本，减少了化石能源价格波动带来的宏观经济问题。但随着能源替代率逐渐增加，如交通运输业、工业和住宅，由于边际报酬递减规律及其引起的边际技术替代率递减规律，要素替代难度和成本增大，替代效应减少。因此，能源替代率最高的住宅行业的可再生能源消费增加对经济增长的负向影响最大。而能源替代率最低的是服务业，该行业可再生能源消费增加对经济增长的影响为正向。
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（4）不同可再生能源类型
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基于资源禀赋和政策引导，不同国家开发的可再生能源结构不同。为区分不同类型的可再生能源消费对经济增长的影响，依据联合国开发计划署的划分标准将可再生能源消费分为水能、生物质能、风能、太阳能、地热能和海洋能6类，研究消费量前三位的可再生能源消费增长对经济增长的影响[17]。模型设定为： 织梦好，好织梦
yit是一个4维向量，包含的内生变量依次为生物质能、水能、风能的消费量以及实际GDP，yit=[DLBIO，DLHYDRO，DLWIND，DLGDP]T。
不同类型可再生能源消费增长率一个标准差冲击，对经济增长的影响不同（图8）。生物质能与水能消费增长对经济增长的影响是负向的，生物质能消费增长的经济增长代价更大，两者增长率对GDP增长率变化的贡献分别为7.7％和3.5％。而风能消费增长对经济增长的影响在第二期由负转为正，脉冲期内累积影响为正，其增长率对GDP增长率变化的贡献为2.8％。这表明欧盟现阶段生物质能与水能的开发与利用成本大于收益，而风能则相反。各类可再生能源开发与利用的成本有效性存在差异（Evans et al.，2009），资源禀赋不同是原因之一。欧盟各成员国地理位置临近，近海相连，适合发展风能，风电产业朝着风车大型化、海上风电的趋势发展（王仲颖等，2012），有广阔的发展前景。具有明显资源禀赋优势[18]的英国，海上风电装机量接近全球总装机量的一半，成本和价格下降近30％。与风能相比，水能则需要考虑大规模开发对生态环境的危害，欧盟生物质能的资源禀赋也远不如巴西与美国，生物质能迅猛增加主要基于政策引导[19]。第一代生物质能发展助推了粮食价格上涨，第二代生物质能目前技术研发成本和原料成本非常高，对政府和私人部门的挤出效应较大，再加之能源转换效率比风能和水能低，因此在初期对经济增长的负向影响较为明显。 内容来自dedecms
但是资源禀赋主要影响一国发展可再生能源的静态成本，可再生能源利用正处于快速发展时期，成本与收益不断动态变化。以生物质能为例，生产时人为干预便于调峰，使得最终产品和用途呈现多样化，一旦突破目前存在的原料供应、关键技术以及能源转换效率等规模化瓶颈，其规模和学习效应会大幅度降低成本，经济潜力巨大。因此，基于资源禀赋和全生命周期对各类可再生能源的动态成本和收益进行综合定量评估非常重要，根据评估结果优化可再生能源结构。
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五、结论
本文基于PVAR模型、脉冲响应函数及方差分解分析等方法，研究了1990～2014年欧盟18个成员国可再生能源消费增长对经济增长总体和差异化的影响，得出以下结论：（1）总体来看，可再生能源消费的增长会付出一定的经济增长代价；（2）在不同时期、不同经济水平成员国、不同行业、不同类型可再生能源情景下，可再生能源消费增长对经济增长的影响存在差异。
第一，2008年前后两个阶段，欧盟可再生能源消费增长对经济增长的影响都是负向的，2008～2014年期间该负向影响较弱。因此目前发展可再生能源的经济代价相对较小，是进行能源替代的较好时机。
第二，对于经济发展水平存在差异的两组成员国，可再生能源消费增长对经济增长的影响是相反的。对于人均GDP较高的组1国家，可再生能源消费增长有利于经济增长；而对于人均GDP较低的组2国家，可再生能源消费增长不利于经济增长。因此，对经济水平不同的国家需制定差异化的可再生能源政策，促使经济水平较低的成员国温和转型。
第三，不同行业可再生能源消费增长对经济增长产生差异化的影响，住宅、工业与交通运输业可再生能源消费增长对经济增长的影响是负向的，服务业则刚好相反。因此，应结合各行业能源替代率，制定差异化的能源替代政策，使各行业的可再生能源均衡发展。
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第四，对于不同类型可再生能源，其消费增长对经济增长的影响是不同的。生物质能增长的经济代价较大，水能次之，而风能增长对经济增长的影响为正向。因此，基于资源禀赋和全生命周期对欧盟各种类型可再生能源的现在与将来动态的成本和收益进行综合定量评估非常重要，根据评估结果优化可再生能源结构。 内容来自dedecms
中国提出2030年可再生能源消费占比20％的目标也会对经济增长带来挑战。借鉴欧盟的实证结果，中国对经济发展水平不同的省市区需制定有差异的可再生能源政策；结合各行业能源替代率现状，促进各行业可再生能源消费平衡发展；根据各省市区的资源禀赋，因地制宜，基于全生命周期定量评估各种类型可再生能源消费的成本和效益，多元化发展；完善可再生能源发展基金的管理，制定适合可再生能源发展的财政税收政策，减少挤出效应；支持和鼓励技术扩散，加强中欧可再生能源合作，充分发挥规模和学习效应。 内容来自dedecms
参考文献 copyright dedecms
[1]本·S.伯南克（着），宋芳秀（译），寇文红（译）.大萧条.东北财经大学出版社，2013：115-124. 本文来自织梦
[2]郭基伟，汪晓露.德国能源转型的经验、挑战及其启示.全球科技经济嘹望，2014，29（1）：72-76.
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[3]何建坤，张希良，肖江平.可再生能源立法研究与论证报告.北京：清华大学能源环境经济研究院，2004：17-18.
[4]王仲颖，任东明，高虎.可再生能源规模化发展战略与支持政策研究。中国经济出版社，2012：122-147. 内容来自dedecms
[5]杨万平，袁晓玲.对外贸易、FDI对环境污染的影响分析——基于中国时间序列的脉冲响应函数分析：1982～2006.世界经济研究，2008（12）：62-68. 织梦好，好织梦
[6]朱彤.对当前我国能源转型的理论思考.光明日报，2015-12-24：16. 内容来自dedecms
[1]不可再生能源是指除可再生能源以外的其他能源，主要包括化石能源和核能。 织梦内容管理系统
[2]可再生能源替代率以可再生能源在能源总消费中所占比例来衡量。 织梦内容管理系统
[3]本程序由中山大学岭南学院连玉君老师编写，国内已有较多学者采用该程序进行面板自向量回归研究。 copyright dedecms
[4] 18个国家包括比利时、保加利亚、捷克、丹麦、德国、爱尔兰、希腊、西班牙、法国、意大利、荷兰、奥地利、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、芬兰、瑞典、英国。 dedecms.com
[5]参考Zhang et al.（2014）、Tiwari（2011）、伯南克（2009）、杨万平和袁晓玲（2008）等学者的数据处理方法。 织梦内容管理系统
[6]欧盟是第一个将气候行动资金纳入政府预算的经济体，欧委会承诺2014～2020年用于气候行动的资金至少为政府预算的20％，即1800亿欧元。据国际能源署《2014世界能源展望》报告可知，2013年欧盟国家对可再生能源的补贴总额达520亿欧元，是全球可再生能源补贴额的57％。 织梦内容管理系统
[7]以德国为例，高额可再牛能源补贴大多转嫁给了消费者的电费账单，家庭电力成本居欧盟第二。（中国能源报，2014年1月27日）。 copyright dedecms
[8]参考欧委会（http：//ec.europa.eu/）统计数据。 织梦内容管理系统
[9]因篇幅限制，只报告稳定期的结果。 织梦好，好织梦
[10]这7个国家分别为爱沙尼亚、立陶宛、斯洛伐克、斯洛文尼亚、匈牙利、拉脱维亚、克罗地亚。
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[11] 1990～2007年与2008～2014年实际GDP年均增速分别为2.30％与0.09％，能源总消费年均增速分别为0.48％与-1.93％，2007年与2014年能源强度分别为1.1854吨/万美元与1.0412吨/万美元。 内容来自dedecms
[12]以德国为例，仅2013年可再生能源的直接补贴达到180亿欧元，与之相关的各类政府支出占财政总支出的比例达6％以上（郭基伟和汪晓露，2014）。 copyright dedecms
[13]样本国家人均GDP均值约为3万美元，人均GDP在3万美元出现明显分界，且越来越多的国家和城市以人均GDP 3万美元作为高收入经济体标准。
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[14]组1为爱尔兰、丹麦、瑞典、荷兰、英国、奥地利、德国、芬兰、比利时、法国、意大利；组2为西班牙、葡萄牙、希腊、捷克、波兰、罗马尼亚、保加利亚。
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[15] 2014年组1与绢2平均能源强度分别为0.9756吨/万美元与22407吨/万美元。 dedecms.com
[16]其他行业可再生能源消费量太少，面板数据零值较多。 copyright dedecms
[17]后三位可再生能源消费最太少，面板数据零值较多。 dedecms.com
[18]英国风力资源丰富，周围有众多浅海环抱的岛屿，拥有12429千米的海岸线，居全球第十三位。大不列颠岛东西两侧均位于西风带，常年盛行西风，风力强劲且总体地势平缓，对西风阻挡有限。