超越前沿 ： 欧洲的能源效率

超越前沿：欧洲的能源效率 SerhanCevik和KellyGaoWP/23/198 2023 SEP ©2023国际货币基金组织WP/23/198 IMF工作文件 欧洲部 到达（超越）前沿：SerhanCevik和KellyGao编写的欧洲能源效率1 授权发行BernardinAkitoby2023年9月 货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了这些文件，以引起评论和鼓励辩论。货币基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，不一定代表货币基金组织，其执行董事会或货币基金组织管理层的观点。 Abstract 世界脱碳速度还不够快，全球变暖在下个世纪达到4°C，没有全球绿色过渡。欧洲及其他地区的政策制定者仍然有机会到2050年实现净零排放，并通过提高能源效率以及将能源结构从化石燃料转变为可再生能源来加强经济前景。在本文中，我们通过使用随机前沿分析来评估1980-2021年期间38个欧洲国家的能源效率（或强度），并获得具有统计意义和直观的结果。我们有两个关键发现。首先，价格信号，包括通过征收碳税和取消化石燃料补贴，对于能源效率至关重要，因为消费者对能源价格的变化做出反应。其次，更强有力的环境政策和制度通过吸引对节能设备和建筑物的投资以及推动消费者节约能源，从而明确提高了能源效率。这些结果-对替代规范和方法稳健-对具有更高能源效率的绿色增长具有重要的政策意义。 978-1-51358-##-##(纸张) ISBN 978-1-51358-##-##(ePub)978-1-51358-##-##(PDF) JEL分类号: C23;D22;D24;P20;Q41;Q49 关键字: 能源消耗；能源效率；司各斯前沿分析；欧洲 作者的电子邮件地址： scevik@imf.org;kgao@imf.org 1作者要感谢StephanDanninger，GeoffroyDolphin，RomainDuval，GianluigiFerrucci，JeremyHarrison，ClaireLazarus，MarinaMendes，Stadler，BalazsStadler，GlebsStarovits，SnehaThube，vanElkan以及国际货币基金组织（IMF）欧洲部研讨会的参与者。 I.I介绍 世界脱碳的速度还不够快。在人类引起的气候变化开始生效之前，全球地表温度的升高与工业化前的平均水平相比已达到1.1摄氏度（°C）以上。2预测显示，加速气候变化将使平均温度在短期内超过1.5°C阈值，并在下个世纪增加多达4°C，而没有全球绿色过渡（Ster2007;IPCC2007,2014,2019;2021）。在能源生产中从化石燃料转向可再生能源是缓解气候变化的基石。然而，以这样的速度这样做需要有破坏能源系统稳定性并造成社会经济困难的风险。温室气体（GHG）排放基本上是（i）人口，（ii）人均GDP，（iii）能源资源的碳含量和（iv）单位GDP的能源消耗的结果。因此，降低温室气体排放需要减少这四个因素中的一个或多个，这就要求采取侧重于能源组合脱碳(降低每单位能源的排放)和提高能源效率(降低人均或单位国内生产总值的能源消耗)的政策。 在过去的四十年中，在整个欧洲，总能源消耗大致保持不变，每年约为13亿吨石油当量，即人均约1.5亿英国热量单位（Bt）。然而，当我们关注用于生产单位GDP的能源量时，情况发生了巨大变化，1980年至2021年期间下降了43.3％（图1）。这是由于生产过程更加节能，消费品和服务的能源效率更高，以及能源结构的变化和国际贸易中的碳泄漏。尽管这是一个令人鼓舞的发展，但在能源效率方面仍然存在着巨大的跨国差异，即使表现最好的国家也可能没有充分发挥其在能源效率方面的潜力。我们认为，欧洲及其他地区的政策制定者仍然有机会到2050年实现净零排放。 图1.欧洲的能源效率 资料来源：EIA；作者计算。 22023年7月的全球平均气温已经比工业化前时期高了约1.5℃,但需要注意的是,暂时上升1.5℃与2015年《巴黎协定》关于到 2100年将全球变暖长期限制在1.5℃的目标有所不同。 并通过提高能源分配和消费效率以及将能源矩阵从化石燃料改为可再生能源来加强经济前景。如Cevi（2022a;2022b）所示，通过改变能源矩阵和提高能源效率，欧洲的清洁能源转型可以显着减少温室气体排放，加强能源安全，并使经济对气候变化更具弹性。 在本文中，我们通过使用随机前沿分析（SFA）评估了1980-2021年期间38个欧洲国家的能源效率（或强度），这使我们能够控制未观察到的异质性，解决由外部因素引起的效率低下，并获得随时间变化的估计。实证结果揭示了具有直观标志的统计显著系数，并突出了两个关键发现。首先，价格信号，包括通过征收碳税和取消化石燃料补贴，对于能源效率至关重要，因为消费者对能源价格的变化做出反应。较高的能源成本具有统计和经济上的显着影响，可以激励投资和行为改变以提高能源效率。其次，我们分析的新贡献是引入了环境政策和制度质量，从而提供了有关影响整个欧洲能源效率的关键政策因素的更多信息。我们发现，通过环境政策严格度（EPS）指数和官僚质量综合指数分别衡量的更强大的环境政策和机构，可以通过吸引对节能设备和建筑物的投资以及推动消费者的节能来明确提高能源效率。 关于传统因素，我们发现，当用单位GDP的总能耗来衡量时，人均实际GDP水平的增加与更高的能源效率有关 ，这更好地反映了经济发展和基础设施进步的差异和技术。我们的结果表明，经济结构与欧洲的两种能源消耗指标均呈正相关。首先，正如人们普遍接受的那样，工业活动与更高的能源消耗水平有关。其次，与普遍预期相反 ，我们发现快速增长的服务有助于更高的能耗，尽管与工业相比，能耗率较低。 经济全球化通过技术进步和创新以及国际贸易中的碳泄漏来提高能源效率，从而抑制了企业和家庭的能源消耗。关于人口因素，我们发现相反的影响。虽然更高的人口密度有助于通过诱导规模经济来提高能源效率，但城市化给能源资源带来了更大的压力，并降低了效率水平。决定能源效率跨国差异的另一个重要社会人口因素是人力资本。受过高等教育的人口比例越高，人均或单位国内生产总值的总能耗就越低。我们认为，这反映了受教育程度较高的家庭做出的节能选择，以及人力资本积累在宏观层面对技术和生产力的催化作用。 总而言之，本文提出的实证分析对不同的规范和估算方法具有鲁棒性，表明欧洲的能源效率平均水平仍低于前沿 。因此，这些结果具有重要的政策含义，可以达到并超越当前的节能前沿。首先，通过高等教育促进人力资本的积累有助于提高能源效率。第二，加强环境政策和善政是建立有利的投资环境和促进全社会行为变革的必要条件 。提高所有部门（包括快速增长的服务业）的能源效率，以及扩大可再生能源发电，不仅有助于减少欧洲对进口能源的依赖，而且有助于减少温室气体排放，符合零净目标，实现绿色增长。 本文的其余部分结构如下。第二部分概述了实证分析中使用的数据。第三部分描述了计量经济学方法并给出了实证结果。最后，第四部分总结并提供了结论。 II.DATAOVERVIEW 实证分析基于1980-2021年期间欧洲38个国家的不平衡年度观测数据。3因变量是能源效率（或强度），以单位GDP的总能耗为衡量指标，而稳健性则以人均总能耗为衡量指标。4没有单一的普遍接受的能源效率衡量标准。虽然能源强度衡量的是在总体水平上每单位产出所需的能源数量，但能源效率衡量的是在个别活动中按分类水平使用的能源数量。因此，人均或单位GDP的能源消耗是最常用的能源效率综合衡量标准（Goh和Ag，2020 ；IEA，2021）。 如图1所示，单位GDP（或人均）能耗的较低读数意味着较高的能源效率（或强度），这些系列是从美国能源信息署（EIA）获得的。 解释变量的选择基于长时间内的文献和数据可用性：（i）人均实际GDP；（ii）工业和服务业在总增加值中的份额； (三)以国内生产总值中的进出口总和衡量的贸易开放度；(四)以环境影响评估计算的实际能源价格指数；(五)人口和城市人口在总人口中的比例；(六)以受过高等教育的人口比例衡量的受教育程度；(七)经济合作组织制定的每股收益指数和 3国家名单见附录表A2。 4在本文中，我们可以互换使用这些术语来捕获按人均总能耗或单位GDP衡量的能源效率（或强度）。人均总能耗是通过将Bt的总能耗除以每个国家和年份的人口来计算的。单位GDP的总能耗是通过将每个国家和年度的Bt总能耗除以GDP来计算的，使用购买力平价以数十亿（2015）美国S.美元。能源消费总量包括石油、干天然气、煤炭、核能、水电和非水电可再生电力的消费，以及电力进口净额（电力进口-电力出口）和焦炭进口净额（焦炭进口-焦炭出口）。 发展(经合组织)5，以及（viii）机构质量的综合衡量。这些系列是从世界银行，经合组织，联合国贸易和发展会议（UNCTAD）和国际国家风险指南（ICRG）数据库获得的。实证分析中使用的变量的描述性统计数据在附录表A1中列出。 各国在能源效率方面存在很大程度的差异，在人口、经济和体制因素方面存在相当大的异质性。 图2.能源效率指标分布 资料来源：EIA；作者计算。 5每股收益是基于15种环境政策工具的多维指数(Kruse等人，2022年)。 III.EMPIRICALS贸易和RESULTS 本文的目的是提供基于概念框架的能源效率的实证分析，该概念框架捕获了许多因素，这些因素决定了各国以及随着时间的推移，能源效率（或强度）的水平和演变。根据文献，该框架将能源效率与每个国家的经济特征，人口特征和体制因素联系起来，该能源效率是通过单位GDP（或人均）的总能耗来衡量的。关于在任何给定情况下估计技术效率，有两种方法-参数和非参数。每种方法都有优点和缺点。参数化方法需要对误差的分布和支撑模型的功能形式进行一些假设。同时，参数方法假设输入和输出之间存在随机关系，使我们能够从效率估计中分离出实际效率低下的部分和由数据中的测量误差或其他噪声解释的部分。参数方法的旗舰是SFA框架(Aiger，Lovell和Schmidt，1977；Jodrow等人。，1982年；格林，2005年；昆姆哈卡尔、王和霍恩卡斯特，2015年)。另一方面，非参数方法基于数学规划，因此不需要关于分布和相对于输出与输入之间的转换关系的函数形式的任何假设。 然而，数据包络分析（DEA）等非参数模型对数据中异常值或噪声的存在高度敏感（Zhou，Ang 和Zhou，2012）。 在本文中，我们通过扩大Filipini和Hunt（2012）和Belotti等人（2013）中使用的SFA模型来估计整个经济的能源效率前沿，该模型在跨国面板设置中采用以下对数对数函数形式： ￿￿￿￿=￿1￿￿￿￿￿+￿2￿￿￿￿￿+￿3￿￿￿￿￿+￿4￿￿￿￿￿+￿5￿￿￿￿￿+￿6￿￿￿￿￿+￿7￿￿￿￿￿+￿8￿￿￿￿￿ +￿9￿￿￿￿￿+￿10￿￿￿￿￿+￿￿￿ where￿￿￿￿是以单位国内生产总值的总能耗来衡量的能源效率(强度)，以及以时间t时国家i的人均总能耗来衡量的稳健性；￿￿￿￿￿是实际人均GDP；￿￿￿￿￿and￿￿￿￿￿分别表示工业和服务业在总增加值中的份额；￿￿￿￿￿是衡量贸易开放程度的指标；￿￿￿￿￿是实际能源价格指数；￿￿￿￿￿and￿￿￿￿￿分别表示人口和城市人口比例； ￿￿￿￿￿以受过高等教育的人口比例衡量的教育水平；￿￿￿￿￿表示经合组织创建的每股收益指数；以及￿￿￿￿￿是衡量机构质量的指标。在SFA框架中，误差项￿￿￿由两部分组成： 𝜀𝑖�=𝜈𝑖�−𝑢𝑖𝑡, where￿￿,￿是随机误差项，并且￿￿￿是低效率术语。￿￿￿假设具有正态分布，并且与￿￿￿，以及解释变量。另一方面，无效率项，￿￿￿，是一个非负随机变量，并假设服从指数分布。因此，￿￿￿representsthelevelofunderlyingenergy(in)efficientin