能源转型是提高全要素生产率的重要抓手

　　经济增长是现代社会永恒的话题，是国家的基本经济目标之一。对经济增长源泉的理论研究一直是经济学界的热点问题。现代西方经济学界普遍认为拉动经济增长的因素大致分为三项，分别为：劳动力数量的增长、资本存量的增长和全要素生产率的增长，全要素生产率包括技术进步、组织创新等方面，在实证中多以“残差项”或“余值”的形式展现在读者面前。

　　从驱动经济增长的三要素来看，2014年以后我国劳动人口绝对数量出现下降，支撑改革开发以来中国经济高速增长的人口红利因素逐渐减少；资本形成方面，国际经验表明，劳动人口达峰后房地产投资将维持在较低水平，尽管新型城镇化发展和工业转型升级有利于基础设施投资和制造业投资增长，但总体来看，资本形成很难维持以往的高速度。未来，全要素生产率对经济增长的作用至关重要（有测算表明，1979-2012年，全要素生产率对我国经济增长的贡献超过30%），同时也引起了政策层面的高度关注（如供给侧结构性改革的重点就是着力提高生产领域的全要素生产率）。但是，对“全要素生产率究竟是什么？”这一核心问题，经济学界似乎没有一个明确的解释，至少不如对劳动人口和资本形成的研究那么清晰。

　　能源转型为什么是提高全要素生产率的重要抓手？

　　诸多经济学研究认为，劳动力和资本形成是经济增长的本源，能源投入是劳动力和资本结合的产物，只是一种中间产品，但笔者近期的研究认为，劳动投入和资本形成并非“创造”了能源，而仅仅是“获取”了能源。能源投入、劳动力和资本投入均为经济增长最基本的驱动力，能源转型是提高全要素生产率的重要抓手。

　　回顾工业革命发展史，我们可以清晰地看到，能源转型驱动了技术进步，大大提高了生产能力。18世纪中期，第一次工业革命起源于英国，煤炭逐渐成为主导能源，取代了人力、畜力成为主要的动力来源，蒸汽机得到广泛应用，从而使得机器更新了传统的生产和运输方式，工厂成为工业生产最主要的组织形式。19世纪70年代，第二次工业革命快速展开，电力、内燃机的发明与使用极大地改变了人类社会的生产和生活方式，新技术层出不穷并广泛应用于经济活动，工业的重心由轻工业转向重工业，发达国家的工业生产总值快速提升。20世纪50年代开始，以信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术等多领域创新的技术革命被称为第三次工业革命，直接推动了人类经济社会生活的诸多变革，全球信息和资源交流更加深入频繁。当前，第三次工业革命方兴未艾，仍在全球范围内扩散传播。

　　从另一个角度来看，能源危机的产生对经济增长将产生巨大的负面作用。20世纪70年代以来的历次能源危机均导致了严重的经济衰退，以原油这一能源品种为例，早期世界银行的研究表明，国际市场原油价格每桶上涨10 美元并持续一年, 世界经济增长率就会减少0.5个百分点, 其中发展中国家减少0.75个百分点。

　　当前，工业革命为人类社会带来了空前繁荣，但庞大的能源、资源消耗也付出了巨大的环境代价，加之能源技术、信息技术的快速发展，能源转型迫在眉睫，更加经济、清洁的能源体系将最大程度上激发生产领域的创新和创造活力。

　　我们需要什么样的能源转型？

　　纵观人类历史上的能源转型规律，我们可以发现能源转型总是沿着“从低密度能源向高密度能源”的轨迹展开，且能源转型的长期性也需要引起足够重视。

　　2015年，我国能源消费总量达到43亿吨标煤，原煤和原油占比分别为64%和18%。考虑到当前我国外部环境约束、能源生产消费现实和能源转型规律，笔者认为能源体系的清洁低碳是未来的发展方向，但是可再生能源的低能量密度等问题需要被妥善地对待；此外，考虑到能源转型的长期性，煤炭在我国能源体系中的地位在短期内很难被撼动，需求侧的节能减排将是我国能源转型的重要组成部分。

　　实现途径方面，能源大数据的广泛应用将有助于弥补清洁能源在能源密度不足等方面的劣势并提升能源系统的整体利用效率。近日发布的《大数据产业发展规划（2016-2020年）》也明确指出了推动能源等行业领域大数据应用，推进行业数据资源的采集、整合、共享和利用，充分释放大数据在产业发展中的变革作用，加速传统行业经营管理方式变革、服务模式和商业模式创新及产业价值链体系重构。通过能源大数据重塑能源行业的生产和消费等关键环节，能源转型有望沿着上述两个方向快速展开：一方面，大数据在能源需求侧的广泛应用将大幅提高终端能源的利用效率，从而为能源结构由高碳向低碳转型提供了足够缓冲期，企业可通过对自身能源利用相关数据的分析挖掘，通过用能可视化图表诊断、分时数据分析等工具，降低能源消耗；另一方面，大数据技术+清洁能源的发展模式将以能源行业“信息密度”的提高来弥补清洁能源能量密度不足的劣势，如风电场可通过大数据分析进行设备优化、部署优化，提升监测效率、提高发电功率、减少运维成本，从而增加风能的能源密度。

　　（孙祥栋系国网能源研究院研究员；段博川系北京师范大学博士 ）