1.2　相关文献综述

能源、环境约束与经济增长质量相互制约，能源消耗的低效率将会加剧环境污染，不利于经济增长质量的提升，而环境污染的缓解要求能源效率不断提升，进而提高经济增长质量。因此，对能源约束的研究主要从能源效率的视角开展，这也是本书研究能源约束的切入点。

在本节中，我们主要对能源效率、环境约束、经济增长质量及其关系的相关研究综述进行梳理和总结，并对其研究现状进行评述。

1.2.1　能源效率测算文献综述

衡量能源效率的指标主要包括能源消费弹性系数、单位产品能耗、能源强度以及全要素能源效率。其中能源消费弹性系数、单位产品能耗、能源强度是传统的测算能源效率的方法，主要考虑单一的能源投入和产出之间的关系，该类指标具有计算简单、方便的特点。然而，Hu和Wang（2006）认为，单一的能源投入并不能生产出产出，必须和其他要素投入相结合。基于这样的现实，他们第一次提出全要素能源效率的概念。不同于传统的基于单要素的能源效率测算，他们将传统的能源效率测算指标称为部分要素能源效率，而将其构建的指标称为全要素能源效率。

1.2.1.1　部分要素能源效率

（1）能源消费弹性系数

能源消费弹性系数用一国或地区能源消费量的增长速度与经济增长速度比值表示，反映该地区经济增长提高1个百分点，其能源消费量将提高多少个百分点，能源消费弹性系数大于1表明能源消费增长的速度大于经济增长的速度，能源效率低下。该弹性系数可用于预测该地区能源消费需求。其计算公式具体如下：

以能源消费弹性系数作为能源效率替代指标的研究较少，相关研究主要基于能源消费弹性系数对能源消费总量进行预测，刘卫东等（2016）基于定基能源消费弹性系数法对2020年中国能源消费总量的预测结果表明，中国能够实现能源规划目标。而顾海兵和张帅（2017）通过计算能源消费弹性系数对中国2020年的能源消费总量进行预测，并对经济安全性进行研判，结果表明，2020年中国能源依存度远高于国际警戒线，经济安全性有待进一步加强。同时，对能源消费弹性系数的分析方法也比较简单，主要集中在对其统计描述分析及其经济学解释层面。施发启（2005）主要通过统计描述的手段对中国能源消费弹性系数的变化及其成因进行分析，他认为高投资、产业结构变化以及居民消费导致的能源消费增加是造成中国2002—2004年能源消费弹性系数大于1的主要原因。吴海瑾（2006）采用统计对比分析的手段，对中国1990—2004年的能源消费弹性系数进行分析，认为中国2002—2004年能源消费弹性系数大于1的原因在于中国经济结构和经济增长方式的不合理。从以上两位学者的研究中我们可以发现，由于能源消费弹性系数计算的简单性和单一性，其对2002—2004年中国能源消费弹性系数的统计计算结果是一致的，而对于该期间能源消费弹性系数大于1的原因解释却并不相同，对统计结果的经济学解释具有随意性，说明用能源消费弹性系数测算能源效率的方法具有一定的局限性，这也是该方法研究能源效率问题受到限制的主要原因。

（2）单位产品能耗

单位产品能耗是指能源投入与产品数量之比，主要从微观方面反映生产单位产品需要的能源量，反映微观领域能效状况。其具体计算公式如下：

其中，单位换算系数用来协调能源消费量和产品产量单位之间的关系。

单位产品能耗作为衡量能源效率的指标具有计算简单、应用方便的优势。但由于其微观指标的可得性受到很大限制，对单位产品能耗的研究无法深入，因此用单位产品能耗研究能源效率不是经济学领域主流研究指标。

（3）能源强度

能源强度用来衡量单位产出的能源消耗水平，相关学者一般将能源强度定义为能源投入与国内生产总值的比值，并将该比值作为能源效率的衡量指标（Patterson, 1996；Renshaw, 1981）。具体来说，通常用每单位GDP的能源消费（标准煤）来表示，该指标能够直接反映每单位最终产品的能源消耗量，因此成为很多学者研究能源效率的一致选择（Liao等，2007；Ma和Stern, 2008）。能源强度的公式如下：

通过能源强度指标的估计提出具有针对性的具体可行政策建议，是利用能源强度研究能源效率的重点和难点。相关学者往往基于信息的可得性将能源强度分解为不同的结果，以实现实施与现实经济相吻合的经济政策的目的。能源强度越大，表示生产过程中能源消耗越多，能源效率越低，而能源强度越小表示能源效率越高。能源强度的变动通常被分解为效率变动、经济活动结构变动、生产水平变动和燃料来源变动等部分（Raúl和Jorge, 2013）。通过将能源强度变动进行分解，能够找出影响能源强度变化的具体原因，从而提出有针对性的政策建议。Metcalf（2008）对美国1970—2001年的能源强度进行分解发现，由于生产效率的提高使美国能源强度下降程度达到75%，进一步通过面板分析发现，人均收入和能源价格的上升在降低能源强度方面具有重要影响。Huntington（2010）通过分析美国工业、商业和运输业等65个部门的能源强度，发现美国经济活动结构的变动促进美国能源强度下降了40%。Chunhua（2013）将美国能源强度的变动分解为技术追赶、技术进步、资本—能源比变化、劳动—能源比变化和产出结构变化5部分，结果表明技术进步、资本积累和产出结构的变化降低了1980—2010年的能源强度，而劳动—能源比的变化提高了能源强度。从上述研究可以看出，三位学者同是对美国的能源强度进行分解，但是由于分解目的不同，选用的分解方法不同，从而造成了不同的解释结果和结论。能源强度不同的分解方法选择依赖于分解的目的和数据的可得性，一些分解方法见Boyd等（1988）、Ang和Lee（1994）、Boyd和Roop（2004）、Ang等（2009）等学者的讨论。

中国学者基于中国的实际国情对能源强度的分解也做了相关研究，李力和王凤（2008）采用拉式分解和迪氏分解法对中国制造业能源强度进行分解，结果表明效率变化是中国能源强度下降的主要原因，而经济结构变化反而引起了2000—2006年能源强度的上升；佟金萍等（2009）基于Laspeyres指数将中国能源强度分解为经济结构变动和效率变动两部分，结果表明效率提高是中国1980—2007年能源强度下降的主要原因。马晓微等（2017）采用SDA分解法，将能源强度分解为结构效应和效率效应，认为中国产业结构对能源强度的影响在不同行业表现出了不同的影响效果。夏晨霞和王子龙（2018）通过构建LMDI分解模型，将能源强度分解为8个因素，认为中国能源强度表现为不同的阶段性特征，存在三次结构突变。除此之外，还有一些学者通过构建相关因素对能源强度影响的计量模型进行研究，徐建中和王曼曼（2018）构建能源强度的非线性门槛模型，认为技术改造和人力资本水平的提高降低了中国能源强度。王珂英和张鸿武（2016）通过构建城镇化、工业化对能源强度影响的非平衡面板数据模型，发现城镇化对能源强度存在着不确定影响，而工业化与能源强度之间存在着正相关关系。由于分解方法与计量模型构建的不同，中国学者对能源强度的研究结果存在较大的差异性。因此，对中国能源强度的研究尚有一定的发展空间，其研究方法有待进一步改进。

以上3个指标是研究能源效率中最常用到的指标。从其差异性方面来看，能源消费弹性系数和单位产品能耗的研究主要局限在简单的统计性描述分析方面，在一定程度上脱离了经济学规律，因此其对经济学解释具有随意性，加之单位产品能耗的测算以微观数据为基础，而微观数据在可得性方面受到很大限制，因此这两类指标在能源效率的研究发展中受到一定限制。而能源强度克服了上述两种方法的缺点，因而在能源效率研究中被广泛应用。但是Filippini和Hunt（2013）仍然认为能源强度不是度量能源效率的适用性指标，因为能源强度的改变是由环境改变、技术改变、效率改变以及经济结构改变等因素引起的。二人使用随机前沿能源需求方法对美国49个地区1995—2009年的能源效率进行测算，通过混合效应模型、随机效应模型、固定效应模型等模型，实证对比分析发现能源强度并不是能源效率的最优估计。

从三类指标的共性方面来看，三类指标作为部分要素能源效率指标存在以下两处不足，具体表现为：一是单要素能源效率仅能测算包含能源单要素的能源效率，而在实际生产过程中，能源必须与其他要素相结合才能得到产出（闫明喆等，2018），因此这种部分要素能源效率无法准确测算出能源使用的整体效率。二是部分要素能源效率的前提假设是能源投入不变，当能源投入种类随时间发生变化时，其便不再具有适用性。因此上述方法遭到一些学者的批评。正是基于这样的考虑，Hu和Wang（2006）提出了全要素能源效率的概念，以克服传统测算方法的不足。

1.2.1.2　全要素能源效率

能源作为一种要素投入，需要与其他生产要素相结合才能生产出产品。因此，纳入多种要素投入测算能源效率的衡量方法才能克服部分要素能源效率的不足。在Hu和Wang（2006）首次提出全要素能源效率指标的基础上，全要素能源效率被定义为潜在能源投入与实际能源投入之比，潜在能源投入是企业不存在生产浪费情况下的能源投入。其公式如下：

其中，TFEEk为第k个决策单位的全要素能源效率，PEk为第k个决策单位的潜在能源投入，AEk为第k个决策单位的实际能源投入。潜在能源投入剔除掉了能源消耗的无效率部分，是决策单位提高能源使用效率的目标。我们将上式进行以下变换：

其中，SEk为第k个决策单位可以节省的能源，是决策单位的节能目标。当TFEEk=0时，表明AEk=SEk，说明企业存在完全浪费现象，毫无效率。当TFEEk=1时，即SEk=0，表明决策单位不需要节省能源，其目前的能源使用效率毫无浪费，达到了最大效率利用水平。因此，一般情况下，TFEEk满足条件：0<TFEEk<1。

全要素能源效率可以解决在给定要素投入的情况下，可以达到的最大产出问题，或者在给定产出水平的情况下，需要的最少要素投入问题。这主要是通过基于投入产出的距离函数（Distance Function）来实现，即通过测算实际样本距离生产前沿的远近来度量。对于前沿生产函数的估计，主要有参数估计方法和非参估计方法。参数估计方法需要设置生产函数的具体形式，且假定生产前沿确定，并对效率边界做出严格的假设，然后通过计量方法进行模拟。Cornwell等（1990）认为这种参数估计方法可能会产生由于内生性问题导致估计结果的不一致或者由于不收敛而无解。前沿生产函数的非参数估计方法不需要设定生产函数的具体形式，通过一个非参数的线性包络面作为生产前沿。前沿生产函数的非参数估计中使用最多的方法就是数据包络分析（Data Envelopment Analysis），特别是在能源效率的估计中经常使用。数据包络分析方法最先由Charnes和Cooper（1985）引进，可以同时处理横截面数据和时间序列数据，以观察其动态变化特征。Chang（2013）认为数据包络分析在能源效率的应用中具有无限的潜力。Zhang等（2011）通过数据包络分析方法对全球23个发展中国家1980—2005年的全要素能源效率进行了研究。

Boyd和Pang（2000）认为能源效率的提高依赖于全要素生产率。为了克服部分要素能源效率的缺点，基于Hu和Wang（2006）关于全要素能源效率的开创性研究，很多学者开始将对能源效率的研究转向全要素能源效率研究。相关学者通过数据包络分析方法对全要素能源效率进行了大量理论和实证研究，在基于投入—产出的数据包络分析进行效率测算方面，依据投入—产出分析模式的种类，全要素能源效率测算主要分为单投入—多产出、多投入—单产出和多投入—多产出3种模式。

（1）单投入—多产出模式

单投入—多产出模式考虑一种要素投入和多种产出结果，一般以能源消费作为唯一投入进行能源效率计算。Ramakrishnan（2006）将能源消费作为唯一投入，CO2排放和国内生产总值作为产出，通过数据包络分析方法研究了世界1980—2001年的能源效率、经济增长和CO2排放之间的关系。但由于单投入—多产出模式具有单要素能源效率指标的缺点，且不能完整地模拟出实际的生产过程，所以该模式受到很多学者的批评。

（2）多投入—单产出模式

多投入—单产出模式假定投入多种要素，并产生唯一的产出，一般将劳动、资本和能源作为要素投入，而将国内生产总值作为唯一产出。目前，该模式是研究能源效率的主流模式。Zhang等（2011）通过使用数据包络模型的视窗分析对23个发展中国家1980—2005年的全要素能源效率进行测算，并通过动态Tobit模型对这些国家的全要素能源效率和收入的关系进行研究。作者将劳动、资本和能源消费作为投入要素，将国内生产总值作为唯一的产出变量，实证结果表明，长期来看博茨瓦纳、墨西哥和巴拿马的全要素能源效率最高，而肯尼亚、菲律宾、斯里兰卡和叙利亚的全要素能源效率最低，中国的全要素能源效率上升最快，并认为中国全要素能源效率上升的主要原因在于实行的能源政策。Chin等（2013）使用包含劳动、资本和能源消费3种投入和以国内生产总值作为唯一产出的DEA模型，对台湾地区服务部门的全要素能源效率进行测算，结果表明金融、保险和房地产行业的全要素能源效率最高，平均为0.994，加上环境因素的全要素能源效率为0.807。Honma和Hu（2011）基于多投入—单产出的DEA模型对14个发达国家的11个行业1995—2005年的全要素能源效率进行测算，将劳动、资本、中间产品投入和能源作为投入要素，将经济增加值作为唯一产出进行估计，结果表明金属行业是能源效率最低的行业，其全要素能源效率仅为40.6%。从以上研究可以看出，多投入—单产出模式一般主要以资本、劳动和能源消费作为投入变量，在产出变量的选择上，仅仅将国内生产总值作为唯一变量。另外，也有学者将工业产值作为产出变量，如Wang等（2012）对中国30个省份的工业部门2005—2009年的全要素能源效率进行估计，利用包含能源消费、劳动、资本3种投入和以工业总产值作为唯一产出的DEA模型进行测算，结果表明中国能源效率有很大的提升空间，特别是西部省份的能源投入过多。中国学者也对基于该模式的能源效率做了相关研究，师博和沈坤荣（2008）将劳动、资本、能源消费和生物质能（以农作物总播种面积表示）作为投入变量，将剔除价格影响的实际GDP作为唯一产出，对中国1995—2005年的省际全要素能源效率进行测算，结果表明东部地区的全要素能源效率最高，且变化较为平缓，而中东部的全要素能源效率具有不断提高的发展趋势。吴凡等（2016）在多投入—单产出的框架下，对中西部地区的全要素能源效率进行研究，认为区域间的技术差异是造成中西部省份全要素能源效率差距的重要因素。

基于多投入—单产出的数据包络分析是国内外学者研究能源效率的主流模式，但鉴于近些年来的能源危机和日益恶化的环境状况，该研究模式由于没有考虑生产过程中的非合意产出而受到一些学者的质疑，相关学者认为不能遗漏非合意产出对生产过程的制约，因此多投入—多产出的研究模式成为最为切合实际研究的选择。

（3）多投入—多产出模式

多投入—多产出模式同时考虑多种投入和多种产出，该模式是在多投入—单产出模式的基础上，将生产过程中产生的环境污染等非合意产出纳入产出体系，从而形成多投入—多产出模式。然而，实际生产活动中环境因素对生产活动的影响也是现实存在的，基于此，Chung等（1997）建立了环境规制行为模型，将环境因素纳入生产过程，比较合理地模拟了生产过程。由于该模式包含了实际的环境污染约束，符合实际的生产过程，将成为研究能源效率的趋势。Shi等（2010）考虑包含固定资产、劳动和能源消费3种投入和工业增加值、工业废气排放2种产出的DEA模型，对中国28个省份2000—2006年的行业能源效率进行测算，结果表明东部地区具有最高的能源效率，中部地区次之。张伟和吴文元（2011）基于多投入—多产出的DEA模型，将废气排放作为非合意产出对中国长三角都市圈的全要素能源效率进行测算，结果表明，该地区对能源的过度耗用及废气的过度排放导致该地区能源效率增长率降低。郑恺钧等（2018）在多投入—多产出模式下，研究了中国工业全要素能源效率在不同区域的差异性，结果表明各区域工业全要素能源效率的主导因素存在着显著的差异性。

综合以上对能源效率测算的国内外相关研究现状发现，国内学者在对能源效率进行测量时，较多使用合意产出作为唯一的产出要素，如师博和沈坤荣（2008）、金培振等（2011）学者。对包含非合意产出的效率测算尚处于探索阶段。王喜平和姜晔（2012）运用方向距离函数和马氏指数模型，将二氧化碳作为非合意产出纳入模型对36个工业行业的全要素能源效率进行估算，结果表明，能源消费结构对能源效率产生了不利影响。但国内学者在考虑非合意产出时，往往使用单一的环境要素，并没有全面考虑经济增长导致的各种环境污染问题，以单一的非合意产出作为环境约束往往与实际不相符合，也就不能完整地模拟出整个生产过程。随着能源危机的加重以及环境的逐渐恶化，在研究能源效率时，加入能源约束和环境规制将成为能源经济学和能源政策理论的发展趋势，多投入—多产出模式也将成为研究的主流。除此之外，使用经济计量模型对全要素能源效率进行研究也是学者逐渐探索的方向，吴传清和杜宇（2018）通过构造超越对数函数的参数计量模型研究了长江经济带全要素能源效率。

1.2.2　能源效率影响因素的文献综述

对能源效率的影响研究一般都采用两步回归法，首先通过参数的或非参数的估计方法对能源效率进行测算，然后基于估计出的能源效率对能源效率的影响因素进行分析，这是研究影响能源效率因素的主流和传统模式。接下来我们对影响能源效率主要因素的研究进行梳理总结。

1.2.2.1　技术进步和能源效率

相关研究已表明，技术进步能够对能源效率的提高起到积极的影响作用。Jacobsen（2000）认为技术进步是影响能源效率的外生变量，通过直接和间接的影响最终有利于能源效率的提高。Ian和Eckaus（2004）通过对美国20世纪后40年能源强度的研究，认为美国的技术进步是其能源强度降低的重要原因。Clarke等（2006）和Moore（2007）的研究也表明，技术进步对能源效率的提高产生了积极影响。Turner和Hanley（2010）通过建立CGE模型对苏格兰的技术进步对能源效率的影响进行了研究，认为技术进步对能源效率的提高和环境改善具有积极影响。冯泰文等（2008）采用层级回归方法研究了技术进步、能源结构和产业结构对能源强度的调节作用，结果表明能源结构的调整并没有显著降低中国的能源强度，只有产业结构优化和技术进步显著地降低了中国的能源强度。李廉水和周勇（2006）以35个工行行业为研究样本对其能源效率进行了研究，结果表明技术效率对工业行业能源效率的提高有显著影响，而科技进步的影响较弱，但是科技进步对能源效率的积极作用呈显著增加趋势。张志雯和王子龙（2018）的研究表明，技术进步对能源效率的影响存在着能源回弹效应。潘雄锋等（2017）认为，要发挥技术进步对能源效率的促进作用，就要充分考虑资源的优化配置作用。

1.2.2.2　产业结构和能源效率

产业结构的变动将会对生产效率产生影响，而生产要素在不同部门之间的转移是推动产业结构转型升级的重要动力，因此，产业结构升级、生产率和要素转移之间的关系是经济学中的重点研究领域。“结构红利假说”是研究结构变动、生产率和要素转移之间关系的经典理论，该假说认为，社会各个生产部门的生产率水平或其增长率存在较大差异，当生产要素从较低的生产率部门向较高的生产率部门转移或者从较低生产率增长率部门向较高生产率增长率部门转移，会相应地提高整个社会的生产率水平，实现资源的有效利用。基于这一基本理论，相关学者对产业结构与能源效率的关系进行了研究。

不同的产业发展阶段的能源效率是不同的，不同类型的产业对能源的消耗量及消耗方式是不同的，由此导致其对能源效率的利用程度有很大的不同。相关学者普遍认为产业结构是影响能源效率的重要变量（Reitler等，1987；Kambara, 1992；Liu等，1992；Ang和Lee, 1994；Richard等，1999；Shujie等，2012；齐志新等，2007；周勇等，2006），其结论由理论分析和实证研究所支持。Satoshi和Jinli（2008）对日本的地区能源效率进行测算与分析，结果表明，在能源密集型工业较发达的地区，其能源效率较低。Zhao等（2010）通过使用LMDI模型对中国1998—2006年的行业能源消费进行研究，结果显示导致中国该期间能源强度上升的主要原因在于高能耗产业的发展，有色金属加工行业，电力、煤气和热水行业，非金属矿物制品行业以及化工行业造成了中国能源消费增长的65.31%。因此，传统行业的高能耗特征是制约能源效率提高的重要因素，要提高能源效率必须转变经济增长方式，加快产业结构转型升级。Shujie等（2012）认为加快经济结构转型的步伐，减少对重工业的依赖，将更多的资源投向战略性新兴产业，是中国提高能源效率必须考虑的重要因素。Xiang等（2013）通过全面的仿真模拟验证了中国通过能源和产业结构调整实现CO2排放和经济增长的目标，模拟结果表明，到2020年，如果中国的能源和产业结构能够得到合适的调整，其碳排放强度承诺将能够实现，甚至会超过目标的50%，且能实现经济增长10.27%的目标。中国学者李廉水和周勇（2006）认为产业结构转型和技术进步是提高中国能源效率的两个重要因素，认为产业结构调整对能源效率的提高有积极影响。王兆华和丰超（2015）的研究也表明，产业结构是提高能源效率的重要因素，于斌斌（2017）、刘赢时等（2018）也得出了类似的研究结论。

因此，学者们对于产业结构影响能源效率的结论已经基本形成共识，产业结构的转型升级是提高能源效率的重要措施。中国目前正处于产业结构转型的关键和重要阶段，对产业结构转型和能源效率之间关系的研究仍然具有重大的现实意义。

1.2.2.3　能源价格和能源效率

从市场机制的角度看，市场机制通过价格机制推动经济运行，实现资源的有效配置。能源价格上升将会推动企业生产成本的增加，在利润最大化和成本最小化的目标下，企业必然会提高其能源利用效率以降低生产成本，实现利润最大化的目标。因此，从这一角度来看，能源价格的上升将有助于提高企业的能源使用效率，从而推动整个社会能源效率的提高。Karen等（2004）从微观的角度对能源价格和能源效率的关系进行研究，认为能源价格的提高会提升企业的生产成本，为了降低生产成本，企业往往致力于提高能源效率。Birol和Keppler（2000）也认为能源价格的提高能够促进能源效率的提高。Cornillie和Fankhauser（2004）对欧洲中东部和苏联一些地区的能源价格和能源效率之间的关系进行研究，同样得出了能源价格的提高是提高能源效率的重要因素的结论。中国学者在研究能源价格与能源效率的关系时，也普遍认为提高能源价格对能源效率的提高具有积极影响。杭雷鸣和屠梅曾（2006）以中国制造业为例，研究了能源价格和能源效率的关系，结果表明，提高能源价格是提高能源效率的有效手段。吴利学（2009）通过数值模拟方法对中国能源效率的波动原因进行研究，认为提高能源价格能显著地提高中国的能源效率。

然而，从另一个角度来讲，能源价格对能源效率的积极影响并不总是存在的，提高能源价格能否提高能源效率还要看企业是否愿意进行技术创新。Hall和Helmers（2011）认为，技术的外部性导致企业缺乏创新的动力。Hang和Tu（2007）通过对中国的能源价格与能源效率关系的研究，认为中国能源价格对能源效率的影响表现出了明显的阶段性特征，1995年之前能源价格对能源效率的影响显著，之后其显著性影响逐渐消失，因此提高能源价格必须与其他政策相结合才能达到提高能源效率的目的。

中国学者对能源价格和能源效率的关系研究较少，且其研究范围仍局限在供求机制方面，缺乏技术外部性方面的考虑，因此有必要综合考虑各种理论，真实地反映能源价格和能源效率的关系。

1.2.3　环境约束文献综述

随着环境污染问题越发严重，对环境问题的研究越来越引起社会各界的普遍关注和重视，Hughes等（2011）、Zhang等（2014）认为环境约束一直并将持续地对人类社会的发展产生重要影响。在研究相关问题时，考虑环境约束已经成为学术研究的一个新发展方向，并且具有必要性和现实意义。Hughes等（2012）认为在面对环境约束时，贫穷国家表现出较大的脆弱性，中等收入国家能够承受较大的环境约束，而发达国家在面对环境约束时弹性较大。对环境约束的考虑主要基于以下几个方向：①对考虑环境约束的效率研究。Hailu和Veeman（2001）将环境污染作为一种投入要素，研究了加拿大造纸行业的生产率。类似的研究有Sabuj（2010）、Shi等（2010）、张伟和吴文元（2011）等，相关综述已经在上文详述，此处不再赘述。②对考虑环境约束的经济增长研究。Guisández等（2013）研究了环境约束对电厂的经济影响，认为环境约束降低了电厂的灵活性和收入水平。对这个方向的研究主要是研究经济增长与环境污染之间的关系，最经典的理论假设为环境库兹涅茨曲线假说，但是该假说并未得到所有学者的一致认可。目前，对于环境污染与经济增长之间的关系，尚没有形成统一的认识，一些学者认为减少对环境的污染可能会降低经济增长的速度。而另外一些学者（Grossman和Krueger, 1991；Shafik和Bandypadhyay, 1992；Panayotou, 1993）认为环境恶化和经济增长之间呈现倒“U”形关系。李小胜、宋马林和安庆贤（2013）将工业三废作为环境污染的代理变量，研究中国环境污染与经济增长之间的关系，结果表明，只有工业废水排放与经济增长之间的倒“U”形关系成立。还有学者认为，研究发达国家和发展中国家经济增长和环境污染之间的关系应该采用不同的经济模型，如Borghesi（1999）、Halkos和Tsionas（2001）。

把环境约束作为经济增长过程中的重要考量因素融入问题研究中，已经得到越来越多学者的关注和认可。Sabuj（2010）认为在能源使用过程中将产生非合意产出，并对环境造成一定影响，忽视非合意产出的能源效率估计结果将会产生偏差。作者运用数据包络分析对印度水泥行业2000—2004年的能源使用效率进行测算，同时考虑劳动、资本、能源、原材料4种投入要素，并将水泥和副产品的出厂价格及CO2排放作为产出要素进行估计，结果表明，如果仅仅考虑合意产出，能源效率的估计结果具有一定的偏差，而环境规制对能源效率的提高具有积极影响。但是对于如何将环境约束因素加入模型中，则有多种不同的方法。一些学者将非合意产出这种环境约束作为投入变量加入模型中，持这种观点的学者认为，这种非合意产出如废水、废气和固体废物等是生产过程中必不可少的，可以作为一种投入来处理；还有一些学者通过一定的技术处理手段将非合意产出转换为合意产出，如采取对非合意产出取倒数、加权等方法；另外一些学者通过数据包络分析方法，通过对非合意产出进行设定来开展研究，如通过对非合意产出取倒数的形式将非合意产出转换为合意产出。臧传琴和刘岩（2012）通过将非合意产出指数取倒数的方法，对山东省全要素生产率进行研究，认为改善能源消费结构和进行技术创新能够有效地提高其全要素能源效率。

越来越多的学者逐渐认识到在经济增长过程中融入环境约束的重要性，并做出了相关研究，但是由于研究范围、模型设定、计量方法以及数据处理手段等方面的差异性，得出的相关结论差异性较大。因此，在全球经济发展放缓和污染逐渐严重的大背景下，明确经济增长过程中环境约束影响的研究具有迫切性和必要性。

1.2.4　经济增长质量文献综述

传统上，对经济增长的研究更多地关注经济增长的数量方面，如一些经典的经济增长理论。而由于对经济增长质量的研究是一种规范分析，不同的价值判断标准将导致不同的政策结论，因此对经济增长质量的理论研究和认识尚没有形成统一的结论和体系。但是从现有的文献看，对经济增长质量的研究主要是从狭义和广义两个方面进行。

1.2.4.1　狭义经济增长质量

狭义的经济增长质量是指生产过程中要素投入与产出之间的相对比例关系，具体是指经济增长的效率。钟学义（1996）认为生产率是研究经济增长质量的主要方法。李京文等（1998）认为中国经济的大规模扩张缺乏效率性，并造成了严重的污染问题，环境承受能力和能源成为中国经济规模继续扩张的阻碍，要实现中国经济的可持续发展，仅仅关注经济增长数量扩张是远远不够的，还必须提高经济增长的质量和效率，以较高的效率实现中国经济增长的长远发展。沈利生和王恒（2006）将增加值率作为经济增长质量的代理变量，通过计算，发现中国增加值率处于下降趋势，从而得出中国经济增长质量也在下降的结论。何强（2014）通过研究资源环境、收入结构以及经济结构约束下的经济增长效率来间接地研究中国经济增长质量，发现东、中、西部经济增长质量依次下降，且其提升模式存在较大差异。Dinopoulos和Unel（2011）从微观角度对全球经济增长的质量异质性进行了研究，发现生产高质量产品的公司往往进行更多的出口，生产中端质量产品的公司将目光定位于国内市场，而生产低质量产品的无效率公司往往会退出市场。

因此，生产率水平能够反映狭义经济增长质量状况，而对狭义经济增长质量主要通过全要素生产率进行研究。新经济增长理论认为技术进步是经济持续增长和社会发展的唯一源泉和动力。衡量技术进步的一个重要指标是全要素生产率（TFP），全要素生产率是指“生产活动在一定时间内的效率”，是衡量单位总投入与总产出的生产率指标，即总产出与全部要素投入量之比。全要素生产率的来源包括技术进步、组织创新、专业化和生产过程创新等方面。全要素生产率常常被视为科技进步的指标，是对经济社会中生产效率的衡量，反映了一个国家的经济增长质量。对全要素生产率的分析可以追溯到索洛（1957）提出的经济增长模型。该模型认为，全要素生产率是产出增长率扣除要素增长率后的余值，也即索洛余值法或索洛残差法。基于索洛开创性的工作，学术界对全要素生产率进行了大量的理论与实证研究（Abizadeh和Pandey, 2009；Dunbar和Easton, 2013；Malgorzata, 2014；张纯洪和刘海英，2012）。基于索洛残差法的思想，全要素生产率经常作为生产函数的残差被估计，其中柯布—道格拉斯生产函数是研究全要素生产率的经典函数形式；Christensen等（1973）使用超越对数生产函数对TFP进行估计，这两种生产函数是生产率分析的基础。然而，使用OLS等传统方法对TFP进行估计时，由于生产率和要素投入存在相关关系，估计方程将出现内生性问题。为了解决这种内生性问题，固定效应模型、工具变量估计以及GMM估计等方法被广泛应用（Konishi和Nishiyama, 2013）。除了参数估计等计量方法，半参数估计方法也得以开发和发展（Olley和Pakes, 1992；Levinsohn和Petrin, 2003），而Biesebroeck（2007）提出了估计生产率的非参数估计方法，这些方法已经在全要素生产率的研究中被广泛应用。

基于参数估计方法、半参数估计方法和非参数估计方法，中国学者采用不同的计量方法对中国全要素生产率进行了研究（高宇明和齐中英，2008；袁堂军，2009；陶长琪和齐亚伟，2010）。中国学者对于TFP的进一步研究主要体现在TFP的直接测算和间接的增长率测算两个方面。对中国TFP增长率进行间接的增长率测算（郭庆旺和贾俊雪，2005；石磊和刘霞，2006；徐现祥和舒元，2009）是研究中国全要素生产率的主要方法；虽然有学者对全要素生产率进行直接测算与研究（叶裕民，2002；王丽萍，2012），但主要是从柯布—道格拉斯生产函数本身的变量进行直接测算，缺少对外生经济变量及其变化趋势的研究。

1.2.4.2　广义经济增长质量

从更广泛的意义上来讲，经济增长质量是对整个经济发展状况的综合反映，包括了社会经济生活的各个方面，是对经济发展状况的一种规范的价值判断。衡量经济增长质量的维度较多，不同学者对其维度的选择也不同。由于维度变量的选择不同，学者们对多个维度进行综合的指数合成方法也有差异。因此，目前对广义经济增长质量主要从经济增长质量维度的选择和经济增长质量指数合成方法两个方面来研究。

（1）经济增长质量维度选择

衡量经济增长质量的维度选择基于供给和需求两个方面，不同的侧重角度有不同的选择。Barro（2002）认为健康生育、收入状况、政治机构、环境状况等因素是反映经济表现的主要经济变量，是构造经济增长质量的基本维度。刘海英和张纯洪（2006）从投入产出效率、环境、资源等维度出发，构建了14个指标对中国经济增长质量进行研究，认为中国经济增长的数量扩张和其质量的提高不具有同步性。汤向俊和任保平（2009）从福利分配的角度研究了中国经济增长质量，结果表明改善福利在各个阶层之间的不平等性分配有利于中国经济增长质量的提高。何强（2014）将经济增长质量定义为不同要素禀赋和各种约束条件下的经济增长效率，各种约束条件包括资源与环境约束、收入结构和经济结构约束。魏婕和任保平（2012）从经济增长结构、经济增长效率、经济增长的稳定性、经济增长的福利变化与成果分配、经济增长的生态环境代价以及国民经济素质6个方面研究了中国经济增长质量，结果表明经济增长数量与经济增长质量有着显著的不一致性。Sacks等（2010）从福利和人均收入的角度研究了经济增长质量，结果表明，对一个国家来说，更富裕的人群对其生活的满意度要高于相对贫穷的人群；对不同的国家来说，具有更高人均GDP国家的生活满意度更高；从不同的经济发展阶段看，随着国家经济增长速度的加快，其居民生活满意度也在不断上升，表明收入水平在衡量居民福利中具有重要作用，也是衡量经济增长质量的重要因素。

从对经济增长质量维度选择的研究来看，不同学者基于不同的研究目的而选择不同的维度，从而得出有针对性的研究结果，但这往往不能综合全面地反映中国真实的经济增长质量。特别是在中国现阶段经济转型升级的关键时期，各种不确定性因素不断增加，有必要从新的视角以更加全面的信息研究中国经济增长质量，这对提高中国经济增长质量具有重要的指导性。

（2）经济增长质量合成方法

现有研究对经济增长质量的合成方法主要包括简单求和、加权平均求和、主成分分析、因子分析、熵值法以及模糊分析等方法，不同学者基于不同的理论和思想以及数据特征等选取了不同的研究方法。李岳平（2001）在对中国1978—1999年的经济增长质量进行研究时，构建了6个维度的指标体系，基于因子分析方法进行综合指数合成。单薇（2003）运用熵的评价理论对中国1995—2000年的经济增长质量进行了研究。赵英才等（2006）通过相对指数方法和加权平均求和的方法对中国经济增长质量进行合成。王君磊和王兆凯（2007）在对中国经济增长质量建立综合评价指标的基础上，通过建立多层次模糊评价模型对中国经济增长质量进行了实证分析。

综上所述，对中国广义经济增长质量的维度选择尚存在一定的差异性，且对其方法的选择不同也造成了经济增长质量合成指数存在一定的偏差。因此，在中国单一经济增长速度目标导致了诸多社会问题和经济问题的情况下，对经济增长质量的进一步研究有其必要性和现实性。

1.2.5　能源效率、环境约束与经济增长质量文献综述

在全球传统能源逐渐枯竭、环境污染逐渐严重的大背景下，要保证人类的可持续发展以及子孙后代安全的生活环境，研究能源效率、经济增长与环境约束的关系显得尤为重要。

有关经济增长和环境之间的经典理论是环境库兹涅茨假说，该理论认为一个国家的发展必然会经历环境由好变坏，再逐渐改善的过程，即随着一个国家经济的不断发展，其环境会逐渐恶化，当经济发展到一定程度，其环境质量达到最低状态，然后随着经济发展水平的进一步提高，其环境状况会逐渐得到改善。经济的繁荣最终将伴随着环境质量的好转，这主要在于以下3个原因：经济结构的改变、对环境质量的需求和技术进步。

然而针对经济增长与环境污染之间非线性关系的研究并未一致验证环境库兹涅茨曲线假说的成立，相关研究综述将在第2章“环境约束与环境库兹涅茨曲线假说”一节进行详述。

对能源效率与经济增长之间的研究，主要是研究能源消耗和经济增长之间不同的因果方向导致不同的能源与经济政策，Apergis和Payne（2013）认为，经济增长对能源消费的单向因果关系或者无因果关系意味着能源政策变化对经济增长的作用并不显著；相反，能源消费对经济增长的单向因果关系或者双向因果关系则意味着减少能源消费可能会降低经济增长。尽管学者对能源消费与经济增长之间的因果关系进行了大量研究，但是经验研究结果得出了不同甚至是截然相反的结论。Mehrara（2007）对11个国家的人均GDP和人均能源消费进行面板协整检验，结果表明存在着经济增长对能源消费的单向因果关系，并不存在能源消费对经济增长的单向因果关系。Pao等（2014）通过对墨西哥、印度尼西亚、韩国和土耳其不同能源消费和经济增长的关系进行研究，发现从短期来看石油燃料消费对经济增长存在着单向的因果关系，但是从长期来看存在着双向的因果关系；从长期来看可再生能源对经济增长存在着单向的因果关系，但是从短期来看存在着双向的因果关系，这充分表明了这几个国家为能源依赖型国家，对能源消耗的限制可能会降低其经济增长。

中国学者林伯强（2003）通过协整分析和误差修正模型技术对中国的电力消费和经济增长之间的关系进行研究，结果表明存在着电力消费对经济增长的单向的格兰杰因果关系。吴巧生等（2008）运用面板协整和误差修正模型对中国的能源消费和经济增长关系进行了不同范围的研究，结果表明，从全国来看，中国能源消费和经济增长存在着长期双向因果关系，但是在短期内并不存在因果关系；从地区范围来看，东、中、西部地区表现出了较大的差距，东部地区在长期内存在着从能源消费到经济增长的单向因果关系，而短期并不存在因果关系；中部地区在长期内存在着经济增长对能源消费的单向因果关系，而短期则表现出了显著的双向因果关系；西部地区在长期存在着经济增长对能源消费的单向因果关系，而在短期并不存在因果关系。对能源消费和经济增长关系的多样性结论是由多重原因引起的，Ozturk（2010）认为，造成这种实证结论多样性的原因主要在于国家特征、选择的样本期间、估计方法以及能源消费类型等的不同。

进行技术创新以提高能源效率经常被看作减轻经济活动对环境造成的负担的重要手段，很多国家都将提高能源效率作为环境政策中减少温室气体排放的重点。Anderson和Cavendish（2001）通过构建关于经济增长、技术进步和环境的动态仿真模拟分析框架，认为技术对于环境改善有积极的影响。然而，由于“回弹效应”的存在，技术进步及能源效率的提高对全社会能源总量的消耗和温室气体的排放的影响具有不确定性（Birol和Keppler, 2000；Saunders, 2000b）。Lantz和Feng（2006）研究了加拿大1970—2000年的收入、人口和技术进步对CO2排放的影响，结果表明人均GDP与CO2排放无关，且技术进步和CO2排放存在着“U”形关系。以上关于能源效率和环境之间关系的研究，是以能源效率的提高为出发点，研究其对环境产生的影响。同样，有些学者以环境管制为出发点，研究其对效率产生的影响，Porter和Linde（1995）提出了“波特假说”，该假说认为，对环境进行管制可以刺激企业进行技术创新，提高产品质量，并会提高产业的生产效率，提高经济增长质量。Lanjouw和Mody（1996）对德、美、日三国的环境治理支出与环境专利的关系进行了研究，结果表明环境治理支出与环境专利之间存在正相关关系。然而，在波特假说出现之前，学者们大多认为环境管制会增加企业的成本和费用，不利于企业生产率的提高，如Walley和Whitehead（1994）。

综上所述，国外学者关于能源效率、经济增长和环境之间关系的研究取得了较为丰富的研究成果，而中国学者在这方面的研究尚需要进一步加强。尤其是在中国经济增长放缓、污染日益严重的情况下，加大对能源效率、经济增长和环境之间的研究具有重要的理论价值和实践意义。