Transcript 能源回弹效应？ - 中国系统工程学会

北京理工大学能源与环境政策研究中心
Center for Energy & Environmental Policy Research，BIT
能源系统工程与能源回弹效应
王兆华 教授
Email:[email protected]; TEL:010-68912866
北京理工大学管理与经济学院
2012.10.26
1
www.ceep.net.cn
主要内容
1
能源系统工程
2
能源系统建模
3
能源回弹效应
4
政策启示
能源系统工程

能源系统是涉及政治、经济、社会、环境、气候等
多领域的复杂系统。

能源系统包括能源勘探、开发、生产、加工、转换、
运编、分配、储备、使用以及环境保护等多个环节，
每个环节又由国民经济的若干部门组成。

能源系统工程的研究对象是能源系统，可以在能源
预测、能源规划、能源系统分析等方面发挥重要作
用。
能源的利用过程
能源生产
能量运输
可被工艺利用的能量形式
原 料
能量利用
降质了的能量
能量回收
环境排放
产 品
能源系统工程的任务
能源系统工程可以对世界、国家、地区、
企业等能源系统进行预测、分析、规划、管理、
评价等。
能源需求预测
能源供应预测
能源发展规划
能源的合理分配和使用
能流分析
能源、经济和环境的大系统分析
… … …
5
能源流图-以2008年中国为例
能流图：反映一个系统的输入能源构成、转换情况、消耗及输出构成的图形
Source: Liao H. et al.
能源系统建模

对能源系统（从能源的开采、转化、运输到最终能
源需求）的模拟，通过系统模拟仿真来预测各部门
能源的供应能力、能源价格、需求量以及宏观经济
参数，从而为国家制定能源战略和决策提供政策支
持是能源系统工程的首要任务
能源系统建模
能源系统模型：用各种数学方法建立的，可在计
算机上获得定量结果的有关能源系统的各种理论
模型。
注：这些模型不但能够揭示系统内部各种因
素之间的关系，而且能够反映能源系统与外部边
界的关系（经济、环境、交通等）。由于研究目
标的不同，于是形成了多种不同的能源模型，如
能源需求模型、能源供应模型、能源投资模型等。
目前的主流能源系统模型

20世纪70年代中期，由于能源供应安全问题受到各石油进口
国的高度重视，而诞生了一系列用来研究能源规划及预测能
源供应和需求的模型，如MARKAL(the Market Allocation
of Technologies Model)模型、EFOM (Energy Flow
Optimization Model)模型、MEDEE (Model Demand Energy
Europe)模型等；

80年代中期，随着第二次石油危机的结束，世界石油市场趋
于平稳，全球气候变暖成为决策者关注的最有意义的问题之
一，因此能源环境模型成为这一时期能源模型的主流，如
AIM (Asian-Pacific Integrated Model)模型、LEAP (Long
Range Alternative Model)模型、EFOM-ENV (Energy Flow
Optimization Model)模型等
目前的主流能源系统模型

90年代以后，随着世界各国能源需求量的逐渐增加，能源在
世界经济中扮演的角色越来越重要，各国为实现可持续发展
的目标，所关注的焦点已经从单一的能源问题转变为多个重
点领域（能源经济、能源环境、能源技术、能源安全），因
此，这一时期的能源模型多为能源-环境-经济模型，如CGE
(Computable General Equilibrium Model)模型、3Es
(Macroeconomic, Energy and Environment Sub-model)模
型、MESSAGE (the Model for Energy Supply Systems
Alternative Model)模型；以及混合能源模型，如NEMS
(the national Energy Modeling Systems)模型、IIASAWECE3 (the IIASA-WECES Energy Economic Environment
Model)模型等。

最具代表性的能源系统模型是NEMS (National
Energy Modeling Systems)模型
美国国家能源建模系统（1993）
National Energy Modeling System（NEMS)
11
NEMS 能源系统模型
NEMS（the National Energy Modeling System
）模型是美国能源部1993年开发的，目的是通过
模拟美国市场来分析能源和环境问题对美国经济
的影响。包括4个供应模块、2个转化模块、4个最
终需求模块、1个宏观经济模块、1个世界能源市
场模块和1个集成模块，共13个模块，每个模块之
间紧密联系。研究方法主要是线性规划理论。
 NEMS综合考虑了宏观经济、财政因素、世界能源
市场、资源可获得性和成本、行为和技术选择标
准、能源技术的成本和运行特性以及人口统计资
料，反应了能源的生产、进口、转化、消费以及
价格的情况，是对现实能源系统进行模拟和仿真
的复杂巨系统。

能源系统建模的发展趋势

发展趋势：从上世纪70年代才开始出现独立的能源模型，
但随着经济的发展和计算机技术的进步，已经发展为大规模
的能源模型系统。目前的能源模型多从宏观和战略的层面上
研究能源问题，并将能源供需系统置于国家宏观经济模型的
基础上，一方面以国民经济的发展来确定对能源的需求，另
一方面又分析能源系统对国民经济的影响，能源模型正在向
巨型化和复杂化的方向发展。

在建模方法、数学方程的求解、全局最优化处理方面应该考
虑能源回弹效应的影响
主要内容
1
能源系统工程简介
2
能源系统建模
3
能源回弹效应
4
政策启示
节能
节约能源消费，即从能源生产开始，一直到最
终消费为止，在开采、运输、加工、转换、使用等
各个环节上都要减少损失和浪费，提高其有效利用
程度。
经济的角度
节 能
能源的角度
通过合理利用、科学管理、技术进步和经济结
构合理化等途径提高能源利用效率，以最少的能耗
取得最大的经济效益。
15
能源效率
我国能源利用效率低，节能潜力巨大。
与发达国家相比，我国的能源利用效率很低，每单位
能源消耗生产的GDP，仅相当于发达国家的1/4左右。例
如，2010年，我国能源消费占世界能源消费总量的20%，
但GDP却不足世界的10%；我国人均能源消费与世界平均
水平基本相当，但人均GDP仅为世界平均水平的50%；我
国GDP总量与日本基本相当，但能源消费是日本的4.7倍；
我国能源消费总量与美国基本相当，但经济总量仅为美
国的37%。
提高能源效率是否真能有效地节约能源吗？是否会出
现能源效率提高而能源消费却回弹的情况？

16
中国能源效率规划

“十一五”规划提出2010年相比
2005年单位GDP能源消耗下降20%，
实际完成19.06%

“十二五”规划中再次制定了节能减排的量化指标，即
2015 年相比2010 年单位GDP 能耗下降16%
17
中国能源消耗
2000~2010年：能源消费年均增长8.4%。其中前五年年均增长
10.2%，后五年年均增长6.6%。
18
能源回弹效应




能源“回弹效应”( energy rebound effect) 是指能源
效率提高所取得的能源节省部分被扩张性能源消费的行为部
分或全部抵消。
能源回弹效应广泛存在，但未引起足够的重视。如，《斯特
恩报告》基本忽略了回弹效应的存在； IPCC在2007 年
发布的第四次气候评估报告也仅仅注意到大量的文献开始关
注回弹效应；大部分国家的政府都是通过能源消费模型直接
预测能源效率和能源节省之间的关系，回弹效应未能纳入政
策视野。
非常罕见的一个成功例子：英国政府在21 世纪初鼓励英国
家庭安装隔热设施的过程中考虑了回弹效应的影响，从而比
较准确地预计了隔热设施在实际中可能达到的节能效果
交通、生产制造、生活消费、建筑等领域广泛存在回弹效应
。
19
以中国城镇居民用电为例研究回弹效应
20
能源回弹效应？

什么是能源回弹效应？
能源效率的提高使得能源服务的有效价格降低，从而增加了能源
服务的需求，进而部分或全部地抵消了能源效率提高所导致的能
源消费的减少（微观）
技术进步在提高能源使用效率节约能源的同时也促进了经济增长
反过来增加了对能源的需求，最终使因效率提高而节约的能源被
经济增长所抵消（宏观）
21
Jevons Paradox

杰文斯悖论(Jevons Paradox)
1865年，Stanley Jevons 在其论文“煤炭问题”中提出：“通过经济地使用燃
料而减少消耗的想法是荒谬的，事实恰恰相反，......

Khazzoom-Brookes Postulate
Khazzoom ( 1980) 首次指出能源效率提高不一定会导致能源需求下降, 能
源效率提高可能会导致能源服务的增加, 从而使能源消费的实际减少与单位能源
服务所消耗能源的减少并不是同比例变化。
Brookes( 1978) 认为能源效率提高会导致经济增长, 经济增长反过来使能源
消费增加。
Khazzoom-Brookes Postulate即当真实的能源价格不变时, 技术进步引起
的能源效率提升会增加而不是减少能源消费
22
杰文斯和他出版的《煤炭问题》
23
Jevons paradox
24
回弹效应的经济机制

Greening ( 2000)基于存在一种完善的市场机
制尤其是能源市场机制假设，将回弹效应的经济机
制分为三大类:
直接回弹效应:能源使用效率的提高降低能源服务的有效
价格，进而增加此种能源的消费，这将抵消由能源效率提高
引致的能源消费的减少量
间接回弹效应：能源服务价格的降低同时将引致其他将
能源作为生产要素的产品、服务价格的降低，进而引致对这
些产品需求的增加。
经济系统层面回弹效应：能源使用效率提高对整体经济
的回弹效应
25
Summary of characteristics and results from macro side rebound effect (Dimitropoulos 2007)
Author/year
Country
Production
Rebound %
Comments
Semboja (1994)
Kenya
CD-L
170-350
Simulations for energy production and use
Dufournaud et al. (1994)
Sudan
CES
54-59
Households only, well structured, extensive
sensitivity analysis
Van Es et al. (1998)
Holland
CES
15
Bottom-up feed database, explicit representation of
efficiency improvements
Grepperud and
Rasmussen(2004)
Norway
CES
<100
Dynamic simulations with counterfactual scenarios
Washida (2004)
Japan
CES
35-70
Sensitivity analysis reveals positive relation of
rebound with ESUB
Glomsrod and Wei
(2005)
China
CD-L,CES
>100
Focused on limiting emissions with a tax on coal
use
Hanley et al. (2005)
Scotland
CES
120
Open region approach with major energy exports
Allan et al. (2007)
UK
CES
30-50
Extensive sensitivity analysis
Abbreviations: CD: Cobb–Douglas, L: Leontief, ESUB: elasticity of substitution (s), CES: constant ESUB
26

OECD国家基于计量模型估计的居民能源消费长期直接回
弹效应统计(Sorrell 2009)
End-use
Range of values in
evidence base (%)
‘Best
guess’
(%)
No. of
studies
Degree of
confidence
Personal
automotive
transport
3-87
10-30
17
High
Space heating
0.6-60
10-30
9
Medium
Space cooling
1-26
1-26
2
Low
Other consumer
energy services
0-41
<20
3
Low
27
国内关于回弹效应研究的文献汇总
研究文献
Paper
数据
Data
研究方法
Mothod
回弹效应 %
Rebound effect %
趋势
Trend
周勇，林源源
全国
1978 － 2004
直接测算
仅考虑技术效应
30 － 80
下降
王群伟、周德群
全国
1981 － 2004
直接测算包括技术
效应和结构效应
62． 8
下降
刘源远，刘凤朝
省际面板数据
1985 － 2005
直接测算
新古典生产函数
53． 68
地区差异明显
下降
阳攀登，等
浙江省
1990 － 2008
基于IPAT
方程的分解
9 个年份: 逆反效应
2 个年份: 完全回弹效应
5 个年份: 部分回弹效应
2 个年份: 零回弹效应
波动
查冬兰，周德群
SAM 基于
2002 年的
相关数据
CGE
煤炭32． 17;
石油33． 06;
电力32． 28
陈燕
湖北省
1980 － 2007
直接测算
123． 7
下降
王辉,周鹏 等
省际面板数据
1994－ 2008
AIDS模型
城市客运交通
2－ 218
下降
28
直接回弹效应

直接回弹效应是针对一种能源服务或一个部门而言的
e0
能
源
消
费
e1
预
期
节
A
约
实际节约
E2
回弹消费
E1
0
S0
回弹消费
100%
预期节约
预期节约  实际节约
=
100%
预期节约
E E
= 2 1 100%
E0  E1
回弹效应RE 
S1
服务需求
 1
E0  E2
100%
E0  E1
假如：10%的回弹效应(RE)意味着10%的预期的能源节约被增长的能源消
费抵销了。
29
直接回弹效应的定义

直接回弹效应的三种定义：
1、Khazzoom, 1980； Berkhout et al. 2000；
Dimitropoulos and Sorrell, 2006； Sorrell,
2007)基于能源服务提出回弹效应的最普遍的定义。
RE  e (S )  1  e ( E )
其中e ( E )为能源消费的效率弹性， e ( S ) 为某个能源服务的
有效需求的效率弹性
能源利用效率 :
e S/E
则
PS  PE / e
30
直接回弹效应的定义
2、 Berkhout et al（2000) Khazzoom
(1980), Binswanger (2001) 和Greene et
al. (1999)用能源服务价格弹性的负值 RE =-PS (S )
来估算能源的直接回弹效应
若能源价格 PE 对效率是外生的，则有
 ln PE
=0
 ln e
此时： RE  e (S )=-PS (S )
31
直接回弹效应的定义
3、(Dimitropoulos andSorrell,2006;Sorrell,2007)将回弹
效应定义能源消费的价格弹性的负值
当且仅当
 ln e
0
 ln PS
和
RE  PE ( E)
 ln e
0
 ln PE
此时： PS (S )  PE ( E)
则
RE  e (S )  PE (E)
32
回弹效应的大小

如果RE>1，称为回火效应 (Backfire effects)

如果RE=l，称为完全回弹效应 (Full rebound effects)

如果RE<1，称为部分回弹效应 (Partial rebound effects)

如果RE=0，称为零回弹效应 (Zero rebound effects)

如果RE<0，称为过度储存效应 （Super—conservation
effects)
33
城镇居民生活用电影响因素
城镇居民生活用电消费的影响因素分析
（1）人口增长
（2）居民生活水平
（3）节能设备引入及旧设备的更新换代
（4）生活方式及居民节能态度
（5）电价
（6）气温
本研究选取（1)(2)(5)(6)四个影响因素作为解释
变量对城镇居民用电消费进行建模

34
模型构建
在Haas和Biermayr(2000)的基础上进一步引
入人口变量，将计量模型设定为：
ln Eit    1 ln Iit  2 ln PE  3 ln Pit  4 ln DDit  it
it
其中， 为常数项，  1 ~  4 为待估计的参数， it 为随机
误差项。
式中， Eit 表示第ｉ省第t年城镇居民电力消费量；
I it 表示第ｉ省第t年 城镇居民人均可支配收入；
P 表示第ｉ省第t年民用电价格；
E it
Pit 表示第ｉ省第t年城镇居民人口数；
DDit
表示第i省第t年度日数
35
模型构建

对度日的说明：度日分为两种类型，采暖度日(heating degree day)和降温度日（
cooling degree day）（Kadioglu M，Sen Z．1999）。计算公式如下（
Sailor J David．2001）：
n

 HDD   (1  rd )(Tb1  Ti )

i 1

n
CDD  rd (T  T )

i
b2

i 1
这种方法工作量太大，所需数据不容易获得 ，对上述方法进行改进得到：
12

 HDD   (1  rd )(Tb1  Tm )* M

m 1

12
CDD  rd (T  T )* M

m
b2

m 1
式中HDD为某一年的采暖度日值；CDD为某一年的降温度日值； Tm 为月平均温度；
Tb1 为采暖度日数的基础温度（5度）； T 为降温度日数的基础温度（26度）；M为
b2
每月的天数；rd，如果月平均温度高于基础温度，则为1，否则为0。某一年年度日值
：DD=HDD+CDD
36
模型构建

本研究以能源消费的价格弹性测算回弹效应时，假设价格是下降
的（根据对称性假设），而实际价格是波动的，为解决该问题价
格的变化分解成三部分（Dargay 1992和Gately 1993)：
历史最高价格
其中：
PE it max
价格下降 P
cut
E it
价格上升
PE it rec
PE it max  max{PE i1 , PE i 2 ,..., PE it }
t
PE it
cut
  min{1,
m0
t
PE it
PE im1max / PE
rec
  max{1,
m0
PE im
max
/ PE
im1
}
im
PE im1max / PE
PE im max / PE
im1
}
im
则原计量模型可分解为：
ln Eit    1 ln Iit  2max ln PE it max  2cut ln PE it cut  2rec ln PE it rec  3 ln Pit  4 ln DDit  it
测算出的系数

^
cut
2
即为长期回弹效应
37
模型构建
电价分解图例
38
短期回弹计量模型

误差修正模型：误差修正模型（Error Correction Model,ECM)
常常被用来估算短期弹性。
在长期协整模型的基础上可以得到残差序列
项，
ecmit，将其作为误差修正
可以建立以下面板误差修正模型：
 ln Eit  1 ln Iit   2 ln PE it max   3 ln PE it cut   4 ln PE it rec   5 ln Pit   6 ln DDit   7 ln Eit 1   ecmit 1  eit
^
测算出的系数
3
即为短期回弹效应
39
变量说明
表1
各变量含义及测度方法
变量
含义
测度方法
I
居民生活水平
实际人均可支配收入( 元)
P
人口规模
人口数( 万人)
PE
价格水平
用电实际价格( 元)
DD
气温
度日
E
能源消费
居民用电量（亿千瓦时）
注：采用PPP法计算1996-2010年各省人均可支配收入及电价，引用
Brandt 和 Holz（2006）计算出的2000年中国各地区的购买力平价，计
算出1996-2010年各省的购买力平价，气温选取各省会城市气温为各省代
表
40
数据来源

中国统计年鉴

中国能源统计年鉴

中国物价年鉴

中国人口统计年鉴

Brandt L and Holz C A. 2006.Spatial Price Differeences
in China:Estimates and Implications. Economic
Development and Cultural Change 55(1):43-86
41
实证分析
用普通最小二乘估计法估计的长期协整面板模型为：
ln Eit  8.17  0.95ln Iit  0.08ln PE it max  0.74ln PE it cut  0.67ln PE it rec  0.26ln Pit  0.14ln DDit  it
max
ln E、
ln
P
it ln I it 、
ln P、 E it 、ln PE
cut
rec
ln P 和 ln DDit的协整回归稳定
以
it 、 E
it
残差误差序列 ecmit 作为误差修正项，建立的误差修正模型
如下：
it
 ln Eit  0.87 ln Iit  0.34 ln PE it max  0.72 ln PE it cut  0.16 ln PE it rec  0.19 ln Pit  0.08 ln DDit  0.03 ln Ei,t1  0.40ecmit1  eit
42
实证分析
长期协整模型估计
估计的模型形式
价格下降时的弹性大于
变量
回归系数
价格上升时的弹性
0.947757
常数项
调整的
t检验
残差序列的单位根检验
置信概率
-0.079360
20.40914
0.0000
在5%的显著水
-0.853581
0.3938
平上
-0.741594
-5.009917
0.0000
0.670163
3.346687
0.0009
0.261263
4.574507
0.0000
0.138698
5.669505
0.0000
8.170993
9.977485
0.0000
残差项不存在自相关
检验方法
统计量
置信概率
LLC检验
-4.74502*
0.0000
IPS检验
-4.09720*
0.0000
ADF-Fisher检验
119.251*
0.0000
PP-Fisher检验
124.998*
0.0000
0.984765
D.W.值
1.091550
F统计量
830.2236
注：*表示拒绝“存在面板单位根”的原假设
43
误差修正模型估计
实证分析
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
0.870367
0.077794
11.18808
0.0000
0.104247
3.249313
0.0013
-0.724889
0.171297
-4.231771
0.0000
0.161346
0.214104
0.753587
0.4516
0.187654
0.077922
2.408241
0.0165
0.080002
0.013760
5.813943
0.0000
0.031320
0.043956
0.712531
0.4766
-0.401446
0.040157
-9.996833
0.0000
价格下降时的弹性大于价
0.338731
格上升时的弹性
Weighted Statistics
R-squared
在5%的水平上大于
Adjusted R-squared
0.173691
2.33，表明通过检验
0.188561
S.E. of regression
Mean dependent var
S.D. dependent var
0.170509
各解释变量不存在自相关
0.177143
Sum squared resid
0.146741
F-statistic
Prob(F-statistic)
3.673759
8.225615
Durbin-Watson stat
2.349597
0.000000
44
实证结果与讨论
1、中国城镇居民用电存在明显回弹效应，长期回弹效应为0.74 ，短期回
弹效应为0.72。从节约能源的角度来看，单纯地提高能源效率的技术和
政策并不像理论上预期的那么有效，因此不能将提高能源效率作为唯一
手段来实现节能或解决能源约束问题。
2、无论是长期还是短期，能源消费在价格下降时的弹性都大于价格上升时
的弹性 ，这与(Dargay（1992）；Gately（1995）；Haas 和Schipper（
1998)）的结果截然不同。
原因：中国经济快速增长，城镇居民可支配收入提高且电在中国是一
种较便宜的能源，
3、我国城镇居民用电直接回弹效应大小远远高于发达国家城镇居民用电直
接回弹效应
原因：中国正处于城市化进程加速、居民消费升级阶段
主要内容
1
能源系统工程简介
2
能源系统建模
3
能源回弹效应
4
政策启示
政策启示

政策启示：
1、回弹效应应该作为能源效率测算的另一个标准,全面开发回
弹效应测算模型的研究。
2、加快建立合理的能源价格体系的研究。一方面估计能源价
格提升对回弹效应的抑制作用，确定能源价格提升的力度和
时机。另一方面充分研究能源价格政策对收入分配的影响，
防止由于能源价格提升而加重低收入家庭的负担，加重不平
等现象。
3、继续深入研究我国交通、建筑和工业等领域是否存在回弹
效应并测算其回弹效应的大小。
47
政策启示
 政策启示
4、将各领域的回弹效应作为一个评价指标贯彻落实到能源系
统工程的各任务之中，并评价其实施的实际效果。
5、深入探索消费者和生产者行为反应的研究，了解能源回弹
效应的发生机制。（通过专题的跟踪调查研究，充分揭示消
费者对各种能源消费的行为反应）
6、由政府确定的能源价格及能源消费的外部成本是否会对能
源消费有影响及其影响的大小仍需要做进一步的研究。
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北京理工大学能源与环境政策研究中心
Center for Energy & Environmental Policy Research，BIT
Paper Publishing:
Zhaohua Wang, Milin Lu, ect., Direct Rebound Effect on Urban
Residential Electricity Use: an Empirical Study in China, submitted to
Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2012.
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