能源冲击与中国宏观经济波动：基于存量流量一致性投入产出模型的数值实验

周潮 郭卫香 孙慧

摘要 结合后凯恩斯主义经济学的存量流量一致性（SFC）模型、投入产出表（IO）分析、生态宏观经济学和离散动力系统的相关理论，基于我国的实际数据，提出存量流量一致性投入产出（SFC-IO）分析框架建模方法，把经济和环境作为统一的宏观经济-生态系统来进行研究，将能源使用和环境保护纳入宏观经济学模型之中，同时对金融体系中的货币流、实体经济中的商品流及自然环境中的物质流进行数值模拟分析。研究发现：一是能源价格加成上升将导致能源价格上涨，能源消费减少导致能源需求减少，而能源需求减少又推动了工资下降，进而使得总消费减少，通过投入产出表各部门之间的相互联系，乘数效应发挥显著作用，放大了由于能源价格冲击而导致的经济衰退的负面影响。二是能源投入回报（EROI）上升使得能源部门的中间投入增加以及能源价格上涨，居民对能源的相对消耗增加，由于部门之间的相互关联，向居民和政府销售的能源和产品数量下降，导致中间产品在总产量中所占的比例增大，导致能源总消耗增加，最终需求下降。三是模拟计算出我国能源效率提高的总回弹效应为34.2%，发现通过技术进步，使得能源消费节省水平提高50%，但是通过回弹效应模拟，发现能源消费总量并没有预期减半，普通品价格下降4.2%，能源品价格下降12.4%，实际上会导致能源消费增加，使得能源投入减少，导致直接的回弹效应。

关键词 后凯恩斯主义经济学;生态宏观经济学;存量流量一致性模型;投入产出分析;能源价格冲击

如何在尊重“地球生态边界”的前提下，找到破解能源约束难题的有效途径，实现经济可持续发展，是全球面临的重要问题[1]。习近平总书记指出，科技是国家强盛之基，创新是民族进步之魂[2]，因此要全力推动能源部门的技术变革，但是技术进步是否可以降低人类活动对环境造成的影响，长期以来并没有标准答案。尽管我国能源生产和供应体系已较为完善，能源对外依存度、市场开放度和能源价格改革都在不断深化提高，但是在能源消费总量处于世界首位、能耗强度高于世界平均水平、对外依存度不断提高和国际能源价格波动剧烈、地缘政治等情形下，能源问题可能会影响经济波动，极端情况下甚至导致经济衰退。由于传统宏观经济学模型在解释真实经济现象的时候，长期忽略环境和能源等因素，因此，该研究结合后凯恩斯主义存量流量一致性（stock-flow consistent model，SFC）模型、投入产出表分析（IO）和物理学尤其是热力学的各种要素，将能源使用和环境保护纳入宏观经济学模型之中，尝试构建以金融为核心、具有后凯恩斯主义特征的存量流量一致性投入产出（SFC-IO）分析框架建模方法，同时对金融体系中的货币流、实体经济中的商品流及自然环境中的物质流进行数值模拟，分析我国的能源价格冲击和回弹效应。

1 研究综述

重点从三个层面梳理文献，一是存量流量一致性（SFC）模型发展及国外研究，二是国内存量流量一致性（SFC）模型的研究现状，三是我国能源冲击与宏观经济波动的重点文献。

存量流量一致性（SFC）模型是一种以细致而严谨的会计表达关系为基础的后凯恩斯主义学派结构性宏观经济学模型，运用国民账户中的存量和流量资金表形成社会核算矩阵（social accounting matrix，SAM）来发展宏观经济模型，是在20世纪70年代由英国剑桥大学的Godley和美国耶鲁大学的Tobin构建的[3]。目前将SFC方法应用于能源经济学研究的国外文献极少，Ponta 等[4]通过构建自主体（agent-based modeling，ABM）建模-存量流量一致性（SFC） 框架的欧洲共同体宏观经济模型，研究了可再生能源产能投资的上网电价政策机制对经济的影响，发现上网电价政策促进了能源行业的可持续转型，提高了投资水平，并且对降低失业率产生了正向影響。Bovari 等[5]基于Lotka-Volterra逻辑的存量流量一致性方法，将气候变化的经济影响与私人债务的重要作用结合起来构建宏观经济模型。发现如果全世界的碳排放没有降低，全球平均气温高于工业化前地球表面温度2 ℃的灾难早已发生。

国内研究目前总体属于起始阶段，根据目前的公开资料来看，国内学者主要是对后凯恩斯主义学派的理论进行了梳理[6-9]。存量流量一致性模型的文献概括为“三综述、三实证”。三篇综述文献分别是，柳欣等[10]综述了SFC主要特征及其在金融危机分析中的应用;张云等[3]将存量流量一致性模型原理和方法与动态随机一般均衡模型进行比较分析;陈达飞和邵宇[11]梳理了从流量方法到存量方法，再到存量流量一致性方法的演化逻辑。三篇实证文献分别是，刘元生[12]使用最基本SFC计算货币流通速度; 陈达飞等[13]构建五部门SFC模型，探讨财政货币政策和企业微观措施影响部门杠杆的传导路径;温博慧等[14]采用SFC框架，分析金融机构的资产价格波动。

鉴于目前鲜见采用SFC模型分析能源的中文文献，特对研究我国能源价格波动与宏观经济的重点文献进行了梳理。张恒和王彬[15]结合结构向量自回归（structral vector autoregression，SVAR）模型和均值波动溢出效应模型，发现能源与宏观经济之间存在显著的双向溢出效应，但是能源价格冲击的影响有限，在短期内容易引起宏观经济波动。杨翱等[16]构建动态随机一般均衡（dynamic stochastic general equilibrium，DSGE）模型，发现短期内的能源价格上涨对产出影响是正向的，但是在长期则是负向的。邓小乐和孙慧[17]运用省级面板数据发现能源消耗与经济增长之间是双向Granger因果关系，碳生产率与能源消费之间也是双向Granger因果关系。牟敦果和王沛英[18]发现在月度水平上，能源价格对宏观经济具有内生性依赖，内生性的煤炭和石油价格能扩大股市泡沫。隋建利等[19]运用马尔科夫区制转移因果（Markov switching causality，MSC）模型，发现石油消费与经济增长的关系是非线性的，经济增长提高异质性能源消费。

白俊红和聂亮[20]在能源效率分析框架面板模型中导入变量环境，通过基于ε测度的数据包络分析（EMB-DEA）发现，环境约束下的能源效率对我国经济发展具有重要的影响。李刚和黄巍巍[21]基于可计算一般均衡（computerabl general equilibrium，CGE）模型的数值模拟，发现生产部门的能源使用效率提高5%，我国总产出在短期提高0.02%、长期提高0.45%。郑新业等[22]认为加强对高能耗行业的管理，是实现我国能耗控制总量目标的关键所在。孙叶飞和周敏 [23]、朱帮助等 [24]发现经济发展和能源强度，是推动能源消费碳排放与经济增长脱钩的主要因素。

从以上三个层面的文献梳理可以综合看出，一是后凯恩斯学派的存量流量一致性模型，能够将资金流、商品流和物质流，整合在会计恒等式的逻辑框架内，契合地分析现实世界中的能源问题和环境政策等。二是目前的主流建模方法对宏观经济变量进行建模，没有考虑存量流量一致性的逻辑分析范式。三是相比其他模型，SFC模型能够克服传导机制上的“黑箱”，且不受到理性人假设、完全市场、完全预期和最优化行为的约束，可以对宏观经济部门进一步细分，运用差异化的结构分析方法，将扰动机制内生化，考察部门之间的存量和流量互动，及其对经济周期的波动影响。

相对以往的研究，该研究尝试从以下三方面进行探索：一是尝试采用后凯恩斯主义经济学的存量流量一致性（SFC）模型与投入产出表（IO）分析相互结合，来研究我国的能源问题。二是从交易流量和资产负债表角度，显化金融体系中的货币流、实体經济中的商品流及自然环境中的能源流。三是利用SFC模型进行能源价格加成、能源投入回报（EROI）和能源回弹效应的多角度数值试验。

2 我国能源经济的存量流量一致性投入产出（SFCIO）模型构建

2.1 模型的基本框架

为直观呈现建模的基本思路，绘制了存量流量一致性（SFC）-投入产出表（IO）模型的基本结构图， 见图1。下面给出部门、存量、货币流量、能源和材料流量的具体说明。

部门：h表示居民部门，g表示政府（银行机构）部门，企业分为两个部门，p表示生产部门，e表示能源部门。每个部门的资产负债表，都是以T型账户来表示。

存量：Mh是居民部门的货币存量，Mg是由政府（银行）发行的货币存量，Lp/e是生产部门/能源部门的贷款，Lg是政府（银行）发放的贷款，ψp/e是企业部门的实物存货。

货币流量：Cp/e是居民消费，Gp/e是政府消费支出，Eep是生产部门给能源部门支付的货币，Epe是由能源部门给中间品支付的货币。Ξp/e是由生产部门给能源部门工人支付的工资，Πp/e是生产/能源部门的利润分配，T是税收，rM Mh 是支付给居民部门的利息，rM Lp/e 是由生产/能源部门支付的利息。

能源和材料流量：包括能源、热量、资源和废弃物等物理形式。能源：从环境中提取的能源。热量：热排放。资源：从环境中提取的资源。废弃物：排放到环境中的废弃物，在模型中是隐含的。

2.2 资产负债表矩阵与流量转移矩阵的构建

从表1来看，居民部门的货币存款Mh，与政府发行的货币Mg是相等的，这是因为企业部门不持有货币存款。企业i的贷款Li，等于存货Ψi的单位成本，每家企业的贷款Li合计，等于未给政府（银行机构）偿还的贷款总额Lg。由于经济中的金融资产和负债之和为零，整个模型经济的净值等于唯一实物资产——存货的价值。

图1中所示的流量，也以表2中以流量转移矩阵中i企业的一般形式来表示。根据会计资产负债表的施加约束，表1的资产负债表和表2中的流量转移矩阵（flow transfer model，FTM），产生模型的一致性，并且可以通过矩阵的行和列的所有加总值来进行验证。从表2来看，列表示部门预算约束，其和为零，行表示每个金融交易都有一个对手方，其和为零。正值表示流入，负值表示流出，例如居民支付给政府的税收T，是居民的流出，同时是政府的流入，因此在居民部门的列中出现-T，在政府部门的列中出现+T。在资金账户的流动中，流出称为资金使用，而流入称为资金来源。

2.3 银行部门

为简化模型，假设贷款是按需提供给企业部门的。模型中有两种利率，一种是贷款利率rL，即每个生产行业部门根据前一时期贷款存量Lit-1向政府支付贷款利息的利率，另外一种是存款利率rM，即政府根据前一时期货币存款存量Mht-1向居民支付货币存款利息的利率。

2.4 居民部门

在模型中，居民只持有货币存款这一种金融资产，唯一的行为决策是消费。假设居民以税后工资1-θΞ的确定比例α1，以及货币财富Mht-1的比例α2来进行消费，这里θ是税率。总消费C是分配给每个企业所生产消费品的外生向量C0：

居民持有货币存量Mh的增加，主要是通过企业部门支付给居民的工资Ξ=∑iΞi而相应增加的收入流量Y，企业部门分配给居民的利润∑iΠi，以及银行机构支付给居民货币存款的利息rMMh（t-1）而实现的。货币存量Mh的减少，主要是居民对企业部门生产商品的消费∑iCi，以及根据收入Y的常数比例θ1来缴纳税收T。

2.5 政府部门

假设政府对各部门的名义支出Gi是外生给定的，总支出G=∑iGi。政府的实际支出为：

政府发行货币存量Mg的增加，是通过政府消费∑iGi的流出，未偿还贷款存量∑iΔLi增加，以及给货币存款支付的利息rMMg（t-1）增加而进行的。它的减少是通过税收T的流入，以及企业给贷款支付的利息∑irLLi（t-1）流入而进行的。

根据转移流量矩阵（TFM）中的会计一致性，政府发行的货币存量Mg总是等于居民持有的货币存量Mh。

2.6 企业部门

模型中各部门之间的相互联系，是通过投入产出表（IO）模型来表示的。具有n个部门的经济体，可描述为具有根据实物给定的技术系数a=（aij）的n×n投入产出（IO）矩阵。如果技术系数aij0，j行业生产j产品，需要来自i行业对j行业的投入品，这样投入单位是根据产出j的单位aij来进行生产的。商品价格包括在对角矩阵P中，一般情况下，通过乘以当前价格，可以将实际数量转换为名义数量。

3 参数校准

基准模型的所有参数校准结果在表3中给出。居民消费函数参数校准主要参考Godley和Lavoie [25]中相近消费函数设定，并参考甘犁等[26]研究我国家庭高储蓄问题时的计算结果，分别设定居民消费函数中的税后工资权重参数α1和财富收入权重参数为0.8和0.2。作者根据2002—2017年的我国投入产出表数据，计算出表3中的投入-产出系数矩阵。

综合王燕武等[27]基于动态随机一般均衡模型（DSGE）的校准结果，吕风勇[28]基于制造业上市公司数据，张涛等[29]基于央行5 000户企业存货指数的计算结果，设定局部调整加速器模型参数β为0.85和γ为0.5。结合邓晓兰等 [30]和王娟 [31]的研究结论，并基于2010—2018年我国的财政支出统计数据计算，确定政府消费支出 Gp=50，以及设定Ge=0。根据2002—2012年我国投入产出表数据，计算得到部门消费 C0p=0.95和C0e=0.05。

根据汪锋和刘辛 [32]以及李晓萍和陈侃 [33]的研究结论，确定个体加成φp=0.35和φe=0.15。根据央行发布的人民币存贷款基准利率表，确定存款利率为rM=0.025，贷款利率为rL=0.045。参考梁红梅和张卫峰[34]、刘柏惠等[35]的税率估算，确定税率θ为0.5。

4 宏观经济对能源冲击的响应

4.1 能源价格冲击

将能源加成φe从0.15上升到0.5，数值模拟发现其将导致能源价格上涨。图2是从模型稳定性分析所计算的不动点，来初始化模型，横轴表示能源加成外生增加的时间。图2左图显示，能源消费减少导致需求减少，而需求减少又推动了工资下降，进而使得总消费减少。图2左右图的上半部分，政府名义支出保持不变，而下半部分则采用价格通胀。图2右图显示，由能源加成上升而导致的价格上涨和实际需求随着时间的演变，出现明显的暂时性下降，只有在政府名义支出不变的情况下，这种下降才是永久性的。

4.2 能源投入回报

研究能源強调当前的重要性，即“能源投入回报”（energy return on investment，EROI），为获得可用能源除以开采和加工该能源所需的能源数量 [36]。EROI要考虑进行制造、安装和维护能源转化系统所需要的能源。计算EROI有不同方法 [37]，Weilss等[38]提出一个简单公式， 用R表示EROI能源来源是可用能源ER，与在生命周期内需要所有投入能源EI，使这个可用能源的资源回报之间的比例如式（32）：

4.3 能源回弹效应

从图4来看，左图显示生产和能源两个部门的生产相对变化，能源部门的生产在下降，而生产部门的生产在增加。图4右图显示了实际需求、普通商品和能源商品价格随着时间的演变情况。可以看到能源消费的暂时性减少，接近技术进步节能的50%，但是整个经济的回弹效应，随后消费增加，实际需求增加了4.6%。能源部门的产量下降32.9%，而生产部门的产量增加2.9%。因此模型经济中，能源效率提高的总回弹效应，模拟计算为0.5-0.3290.5×100=34.2%。根据邵帅等[42]估计，实际经济系统的总回弹效应约为25%～40%，冯烽[43]测算为17.91%，周勇和林源源 [44]测算为30%～80%，刘宇等 [45]测算为9.6%～29.9%。该文SFC模型对能源回弹效应的数值模拟计算结果，与我国实际经济系统的总回弹效应是比较相符的。

5 结论与政策建议

该研究提出存量流量一致性投入产出（SFC-IO）分析框架的建模方法，把经济和环境作为统一的宏观经济-生态系统来进行研究，同时对金融体系中的货币流、实体经济中的商品流及自然环境中的能源流，进行数值模拟分析，从后凯恩斯主义宏观经济学的角度来研究我国的可持续发展问题。数值实验的主要发现如下。

（1）能源价格加成上升将导致能源价格上涨，能源消费减少导致需求减少，而需求减少又推动了工资下降，进而使得总消费减少。与从金融和货币生产中抽象出来的许多新古典主义模型，不能很好地解释实际需求下降的困境相比， SFC模型模拟发现，通过IO表部门之间的相互联系，乘数效应发挥着显著的作用，放大了由于能源价格冲击而导致的经济衰退的负面影响。

（2）能源投入回报（EROI）上升使得能源部门的中间投入增加。随着能源价格上涨，居民对能源的相对消耗也在增加，由于部门之间的相互关联，导致价格上涨，向居民和政府销售的能源和产品数量下降，但这两个部门的总产量增加，导致中间产品在总产量中所占的比例更大，导致能源总消耗增加，最终需求下降。

（3）模拟计算出我国能源效率提高的总回弹效应为35%，发现通过技术进步，使得能源消费节省水平提高50%，但是通过回弹效应模拟，发现能源消费总量并没有预期减半，实际上会导致能源消费增加。普通品价格下降4.2%，能源品价格下降12.4%，使得能源投入减少，导致普通产品价格下降，导致直接的回弹效应。

基于研究结果提出相应的政策建议：①面向未来的能源发展战略不能仅仅着眼于客观因素，还要着眼于技术进步、着眼于发展潮流和发展大势。②要深入贯彻落实能源安全新战略，筑牢我国经济社会可持续发展的能源根基。③重点发展新能源产业，推进国际能源合作等为核心目标，强化协调统一、透明顺畅的管理机制。

参考文献

[1]ROCKSTRM J， STEFFEN W L， NOONE K， et al. Planetary boundaries： exploring the safe operating space for humanity[J]. Ecology and society， 2009，14（2）：32-43.

[2]习近平. 在中国科学院第十七次院士大会、中国工程院第十二次院士大会上的讲话[EB/OL]. （2014-06-09）[2019-10-22]http：//www.xinhuanet.com//politics/2014-06/09/c_1111056694.htm.

[3]张云，李宝伟，苗春，等.后凯恩斯存量流量一致模型：原理与方法：兼与动态随机一般均衡模型的比较研究[J].政治经济学评论，2018，9（1）：154-179.

[4]PONTA L， RABERTO M， TEGLIO A， et al. An agent-based stock-flow consistent model of the sustainable transition in the energy sector[J]. Ecological economics， 2018， 145： 274-300.

[5]BOVARI E， GIRAUD G， MC ISAAC F. Coping with collapse： a stock-flow consistent monetary macrodynamics of global warming[J]. Ecological economics， 2018， 147： 383-398.

[6]张凤林. 后凯恩斯经济学新进展追踪评析[M]. 北京： 商务印书馆，2013.

[7]赵峰，马慎萧，冯志轩.金融化与资本主义危机：后凯恩斯主义金融化理论述评[J].当代经济研究，2013（1）：46-51.

[8]李黎力.“大衰退”以来明斯基思潮之动向：一个批判性评述[J].经济评论，2014（1）：151-160.

[9]张云，李宝伟，葛文欣.明斯基融资类型、金融不稳定和经济增长：基于中国省际数据的实证分析[J].政治经济学评论，2017，8（5）：117-132.

[10]柳欣，吕元祥，赵雷.宏观经济学的存量流量一致模型研究述评[J].经济学动态，2013（12）：15-23.

[11]陈达飞，邵宇.货币理论分析方法沿革：从流量分析到存量分析再到存量-流量一致分析[J].政治经济学季刊，2018（2）：108-130.

[12]刘元生. 存量流量一致性模型中的货币流通速度[R].智能信息技术应用学会，2011.

[13]陈达飞，邵宇，杨小海.再平衡：去杠杆与稳增长：基于存量-流量一致模型的分析[J].财经研究，2018，44（10）：4-23.

[14]温博慧，李向前，袁铭.存量流量一致框架下中国银行体系网络抗毁性研究：基于资产价格波动冲击[J].财贸经济，2015（9）：46-60.

[15]张恒，王彬.能源价格冲击对宏观经济的动态影响与溢出效应[J].西安交通大学学报（社会科学版），2014，34（5）：38-44，71.

[16]杨翱，刘纪显，吴兴弈.能源价格波动对中国经济的影响：基于DSGE模型的分析[J].系统工程，2016，34（11）：147-153.

[17]邓小乐，孙慧.中国区域碳生产率与能源消耗、经济增长关系比较研究[J].工业技术经济，2016，35（9）：3-11.

[18]牟敦果，王沛英.中国能源价格内生性研究及货币政策选择分析[J].金融研究，2017（11）：81-95.

[19]隋建利，米秋吉，刘金全.异质性能源消费与经济增长的非线性动态驱动机制[J].数量经济技术经济研究，2017，34（11）：24-43.

[20]白俊红，聂亮.能源效率、环境污染与中国经济发展方式转变[J].金融研究，2018（10）：1-18.

[21]李剛，黄巍巍.能源效率提高能够促进环境质量改善吗：基于可计算一般均衡的视角[J].贵州财经大学学报，2019（2）：77-82.

[22]郑新业，吴施美，李芳华.经济结构变动与未来中国能源需求走势[J].中国社会科学，2019（2）：92-112，206.

[23]孙叶飞，周敏.中国能源消费碳排放与经济增长脱钩关系及驱动因素研究[J].经济与管理评论，2017，33（6）：21-30.

[24]朱帮助，江民星，张三峰，等.资源与环境经济复杂系统：模型与应用[M].北京：科学出版社，2019.

[25]GODLEY W， LAVOIE M. Monetary economics： an integrated approach to credit， money， income， production and wealth[M]. New York： Springer， 2006.

[26]甘犁，赵乃宝，孙永智.收入不平等、流动性约束与中国家庭储蓄率[J].经济研究，2018，53（12）：34-50.

[27]王燕武，吴华坤.企业存货调整与中国财政政策的效力发挥[J].管理世界，2019，35（1）：61-77.

[28]吕风勇.存货调整与产出波动的周期关系：基于制造业上市公司数据的研究[J].经济问题，2014（3）：76-82.

[29]张涛，安荔，陈浩.从5000户企业存货指数看我国经济周期波动[J].金融研究，2010（7）：35-44.

[30]邓晓兰，武永义，车明好.环境财政体制模式的国际比较及对中国的启示：基于能源资源地环境保育视角[J].财政研究，2013（1）：26-30.

[31]王娟. 财政分权、政府支出与碳排放[D].武汉：华中科技大学，2013.

[32]汪锋，刘辛.中国天然气价格形成机制改革的经济分析：从“成本加成”定价法到“市场净回值”定价法[J].天然气工业，2014，34（9）：135-142.

[33]李晓萍，陈侃.市场分割对企业价格加成的影响：来自中国制造业企业的证据[J].经济管理，2018，40（11）：140-156.

[34]梁红梅，张卫峰.中国消费、劳动和资本收入有效税率估算研究[J].中央财经大学学报，2014（12）：3-12.

[35]刘柏惠，寇恩惠，杨龙见.增值税多档税率、资源误置与全要素生产率损失[J].经济研究，2019，54（5）：113-128.

[36]CLEVELAND C J， COSTANZA R， HALL C A S， et al. Energy and the US economy： a biophysical perspective[J]. Science， 1984， 225（4665）： 890-897.

[37]KREITH F， KRUMDIECK S. Principles of sustainable energy systems[M]. Boca Raton： Crc Press， 2013.

[38]WEILSS B D， RUPRECHT G， HUKE A， et al. Energy intensities， EROIs （energy returned on invested）， and energy payback times of electricity generating power plants[J]. Energy， 2013， 52： 210-221.

[39]孔朝陽. 我国油气供给的能源投入回报研究[D].北京：中国石油大学（北京），2017.

[40]陈英超，冯连勇，王建良.基于能值的能源投入回报方法及其应用：以大庆油田为例[J].资源科学，2016，38（12）：2270-2282.

[41]胡燕，冯连勇，齐超，等.能源投入回报值（EROI）评价方法及其在我国大庆油田的应用[J].中国矿业，2014，23（9）：30-34.

[42]邵帅，杨莉莉，黄涛.能源回弹效应的理论模型与中国经验[J].经济研究，2013，48（2）：96-109.

[43]冯烽.能效改善与能源节约：助力还是阻力：基于中国20个行业能源回弹效应的分析[J].数量经济技术经济研究，2018，35（2）：82-98.

[44]周勇，林源源.技术进步对能源消费回报效应的估算[J].经济学家，2007（2）：45-52.

[45]刘宇，周梅芳，王毅.基于能源类型的中国反弹效应测算及其分解[J].中国人口·资源与环境，2016，26（12）：133-139.