可再生能源对经济增长的影响

可再生能源发展作为经济增长的驱动力：来自多变量面板数据分析的证据

1. 引言

能源自古以来就是经济发展和工业化的支柱 [1]。人们普遍认为，国民经济的增长与能源消费之间存在一种线性和正向关系[2]。近年来，全球能源领域对可再生能源生产的推动力不断增强，可再生能源 increasingly 被誉为“未来的燃料”。然而，迄今为止，文献中尚未清晰阐明可再生能源领域与经济增长之间的相互联系。此外，可再生能源生产对发展中国家和发达国家的差异性影响也未得到系统分析。大多数研究在分析经济增长与可再生能源部署之间的相互联系时，要么单独聚焦于发达国家，要么单独聚焦于发展中国家。除此之外，现有文献仅将人均GDP作为经济增长的指标，而其他指标如劳动力参与率和资本形成总额则在很大程度上被忽视。本文旨在为这些关键但研究不足的可再生能源生产相关领域做出贡献。本文分析了可再生能源生产对发达国家和发展中国家的差异性影响。我们并未将国内生产总值（GDP）人均作为衡量经济增长的唯一标准，而是将讨论范围扩展至包括其他指标，如总劳动力和固定资本形成总额。因此，本文在可再生能源生产领域具有重要的理论和政策含义。在理论层面，它有助于拓展对可再生能源部署影响经济增长的渠道的理解；在实践层面，它可以帮助政策制定者设计更有效的政策机制，以扩大可再生能源对就业和资本形成等关键经济变量的贡献。

全球能源系统主要基于化石燃料，化石燃料占世界经济总能源供应的百分之八十以上[3]。然而，近年来，与化石燃料能源使用相关的一些重大挑战已经出现。这些挑战包括全球经济中能源需求与供应之间日益加剧的不匹配[4],石油储量耗尽的威胁不断增加[5]以及大气中高水平的温室气体排放[6]。由化石燃料生产产生的碳排放现已被认为是“人类面临的生态危机的主要原因”[6]。

鉴于能源领域存在诸多危机，近年来对开发“清洁”可再生能源的推动力日益增强。随着环境污染以持续不减的速度加剧，许多发达国家和发展中国家正在推进“绿色”增长议程，以实现经济增长与环境保护的协同发展[7]。这一“绿色”增长议程的重点是推动可再生能源技术主流化，并建立可行的绿色能源市场[8]。可再生能源技术被视为“下一次绿色革命”，有助于协调高经济增长与环境友好型发展路径之间的优先目标[9,10]。

可再生能源部署也是联合国在 2015[11]年发起的17项可持续发展目标之一。可再生能源的使用在发达国家和发展中国家均快速增长。2015年是发展中国家对可再生能源的投资首次超过发达国家的年份。可再生能源投资的大幅增长主要由中国推动，根据可再生能源网络[12]的数据，中国在2016年占可再生能源融资总额的32%。

有观点认为，可再生能源在“去碳化”能源方面可以发挥重要作用，这是减缓气候变化的关键环节。目前，可再生能源占全球能源消费的19.3%，并显著促进了碳排放的趋稳[12]。方的一项研究 [13]表明，到2050年，可再生能源消费有望帮助减少约8.2%的碳排放。可再生能源技术的部署也具有明显的经济优势。可再生能源有望降低对进口燃料的依赖，并解决全球超过14亿仍处于“能源贫困”状态人口的能源获取问题[14]。可再生能源部署还有助于创造就业[15]，并促进发展中国家农村地区小型产业的发展[16]。根据方[13]的研究，可再生能源消费每提高1个百分点，人均GDP将上升0.12个百分点。然而，一些研究也收集到了关于经济增长与可再生能源消费之间相互联系的矛盾证据。例如，阿佩尔吉斯和佩恩[17–19]以及萨利姆等人[20]的实证研究表明，可再生能源生产对就业增长并无净正面影响。霍尔等人[21]和韦布瓦赫等人[22]的其他研究则指出，以目前的技术水平，可再生能源的能源投资回报率（EROI）比化石燃料能源低三倍。这两项研究均得出结论：以当前技术水平而言，可再生能源在不久的将来成为可行的能源替代方案的可能性极低。

因此，关于可再生能源部署与经济增长之间相互联系的经验性证据仍然不明确且零散。本文旨在为这一关键领域做出贡献。特别是，本文试图通过分别分析发达国家和发展中国家的面板数据，来区分可再生能源与化石燃料能源对经济增长的相对重要性。这种比较具有重要意义，因为发达和发展中经济体预计在未来将拥有不同的能源需求。根据国际能源展望的预测[23]，发展中和新兴经济体的能源消耗预计将在2007年至2035年间增长84%。另一方面，发达经济体的能源消耗预计在同一时期内增长14%。

我们利用1990–2016年期间十个发达国家和十个发展中国家的面板数据分析，考察可再生能源生产对经济增长、资本形成总额和劳动力参与的影响。本文旨在回答的主要研究问题是：可再生能源是否是经济增长的驱动因素？该研究问题进一步分解为4个子问题。
（1）可再生能源生产对实际GDP是否有显著影响？（2）可再生能源生产对固定资本形成总额是否有显著影响？（3）可再生能源生产对劳动力规模是否有显著影响？（4）可再生能源生产在发达国家和发展中国家是否存在差异性影响？

本文其余部分结构如下：第2节回顾了关于可再生能源部署与经济增长之间相互联系的实证文献。第3节描述了研究的方法论。第4节讨论了实证结果。第5节提出了最终结论。

2. 文献综述：可再生能源发展与经济增长

可持续发展讨论中的一个关键问题是，通过使用可再生能源实现碳排放减排在多大程度上能够促进经济增长[24]。在传统经济文献中，经济增长与环境污染之间的相互联系通常以环境库兹涅茨曲线 （EKC）来解释。EKC假定：“随着收入增长，环境污染会持续加剧，直到达到某一阈值水平，此后人均收入进一步提高将带来环境质量的改善”[25]。EKC可通过规模效应（随着经济规模扩大，某些污染控制技术变得可行）、结构效应（从基础且低效的产业转向“清洁”的服务型产业）以及技术效应（单位产出使用更少污染的投入）的共同作用来解释[26]。

环境库兹涅茨曲线（EKC）在文献中已被广泛分析。Seldon和Song [27]首次证实了EKC的存在。他们使用了42个发展中经济体在1971–1991年期间的样本，发现一氧化碳、二氧化硫、一氧化二氮和颗粒物的人均排放量与人均GDP呈负相关关系。近年来，其他研究如Lamla [28],、Apergis和 Ozturk [29]以及Jebli等[30]也证实了EKC的存在。然而，证据仍不一致。例如，Jebli和Youssef [31]利用1980–2019年期间的数据表明，突尼斯的情况并不支持环境库兹涅茨曲线假说。Ozturk和 Acaravci [32]基于1968–2015年期间的土耳其数据也得出了相同的结论。在另一项研究中， Ozokcu和Ozdemir [33]表明，在1960–2010年期间，26个高收入OECD国家和52个新兴经济体的样本中，环境库兹涅茨曲线假说同样不成立。

多项研究探讨了可再生能源部署背景下的环境库兹涅茨曲线假说。阿尔‐穆莱、奥兹图尔克和索拉林[34]分析了1980–2010年期间中欧和东欧、西欧、东亚和太平洋、南亚以及美洲七个地区的数据，得出结论：环境库兹涅茨曲线的存在在很大程度上取决于可再生能源消费在特定地理区域的重要性。在另一项研究中，比尔格利等人[35]使用了1977–2010年期间17个经济合作与发展组织（OECD）国家的面板数据集，证明了环境库兹涅茨曲线假设成立。该分析还显示，可再生能源消费对碳排放2具有负面影响，并对人均GDP产生正面影响

许多实证研究试图检验这种因果关系 n 近年来可再生能源消费与经济增长的关系，通过上述可检验的 le 假设[17,19,20,38–42]。然而，这些研究的结果因所选择的 d 样本、所采用的变量以及研究中使用的定量方法。关键 y results from t hese stu dies 进行了总结 d below.

2.1. 增长假说

基于1990–2012年期间对38个主要可再生能源生产国的面板估计技术，Bhattacharya 等人[39]发现，在所选国家中有57%的国家，可再生能源消费对长期经济增长具有“显著的正面影响”。这支持了增长假说，意味着可再生能源消费是经济增长的驱动因素。这一结论与伊藤[40]的研究结果一致。他采用传统OLS估计和动态OLS估计方法，对1980–2009年期间42个发展中国家的样本进行分析，发现从长期来看，可再生能源消费对经济增长具有正面影响。在另一项研究中，Inglesi‐Lotz[41]采用佩德罗尼协整技术，对1990–2010年期间34个经合组织国家的样本进行了分析。此外，奥姆里等人 [38]使用动态联立方程面板数据模型，对1990–2011年期间17个发达国家和发展中国家进行了研究。该研究发现，增长假说在匈牙利、印度、日本、荷兰和瑞典成立。在另一项研究中，包和傅[42]对 1980–2010年期间的巴西经济应用向量误差修正模型，发现了可再生能源消费与经济增长之间存在单向因果关系的证据。Bilgili 和 Ozturk[35]也对1980–2009年期间的七国集团国家面板数据支持了增长假说。

由奥兹图尔克和比尔吉利提出[43]针对51个撒哈拉以南非洲国家在1980–2009年期间的面板数据。基于这些，我们假设：
假设1。可再生能源生产是经济增长的驱动力。

2.2. 反馈与节能假设

近年来，一些研究也支持反馈假说。阿佩尔吉斯和佩恩[17]对20个经合组织国家在1985–2005 年期间的研究显示了可再生能源消费与经济增长之间存在双向因果关系。类似的结果也在以下样本中得到报告：六个中美洲国家在1980–2016[19],期间、80个发展中国家在1990–2007[44]期间以及中东和北非（MENA）净石油进口国在1980–2012[45]期间。这些研究均采用了面板向量误差修正（ PVEC）模型。

除了增长与反馈假设外，节能假说也得到了大量支持。萨多夫斯基[46]针对1994–2003年期间的十八个新兴经济体组成的面板数据采用了面板协整估计方法。该研究得出结论：人均实际收入每增加 1%，可再生能源消费将增加3.5%，这意味着随着新兴经济体的崛起，可再生能源消费将大幅上升。在另一项研究中，梅尼亚和沃尔德‐鲁法尔[47]对1960–2007年期间的美国数据应用了格兰杰因果检验，发现了从GDP增长到可再生能源消费的单向因果关系。在土耳其的情况中，两项研究——利泽和蒙福特[48]以及奥卡尔和阿斯兰[49]——也证实了节能假说。利泽和蒙福特[48]基于自回归分布滞后（ARDL）模型，为1970‐2003年期间土耳其的节能假说提供了证据。另一方面，奥卡尔和阿斯兰[49]使用托达‐山本因果检验，确认了1990–2010年期间土耳其的节能假说。

2.3. 中性假说

尽管大量研究支持可再生能源部署与经济增长之间存在单向或双向关系，但也有许多相反的研究表明两者之间并不存在此类关系。例如，梅内加基[50]对1997–2007年期间的欧盟数据进行了格兰杰因果检验，发现欧洲的可再生能源消费与经济增长之间没有任何关系的证据。他认为，国内生产总值与可再生能源消费之间不存在因果关系（即缺乏任何因果关系）可能是由于在此期间可再生能源在欧洲尚处于发展的早期阶段，市场渗透率较低所致。然而，伊尔迪里姆、萨拉奇和阿斯兰[51]基于托达‐山本因果检验对1949–2006年期间美国经济的分析也报告了类似结果。在另一项研究中，瓦奥纳[52]基于格兰杰因果检验确认了1861–2001年期间意大利的中性假说成立。

因此，从本节的文献综述可以看出，关于可再生能源消费与经济增长之间的关系方向和类型尚无明确证据。近年来的研究也显示出混合的结果。例如，黄等人[53]针对82个国家在1972–2002年的样本采用了面板数据建模方法，研究发现中性假说适用于低收入类别国家，而节能假说适用于中等收入类别国家。在另一项研究中，Al‐Mulai 等人[34]分析了1980–2009年期间的108个国家，发现其中 79%的国家存在双向因果关系，19%的国家符合中性假说，2%的国家存在从经济增长到可再生能源消费的单向因果关系。在最近的一项研究中，恩塔诺斯等人[54]采用自回归分布滞后模型，分析了欧盟国家在该时期内可再生能源消费与经济增长之间的关系2007–2016年。他们发现，对于人均GDP水平较高的国家，增长假说成立；而对于人均GDP水平较低的国家，中性假说成立。Alper和Oguz[55],Khalmova等[56]以及Rodríguez‐Monroy等[57]也得出了类似的结论。

如果考虑可再生能源生产对就业创造的影响，我们发现从理论上讲，可再生能源生产比传统能源更具劳动密集性[58]。一些研究表明，可再生能源生产会带来就业的净增长[59–61]。然而，其他研究，如弗朗德尔等人[62],指出，通过可再生能源生产带来的净就业生成在长期中为零甚至为负。因此，关于可再生能源发电对就业生成影响的证据仍远未有定论。此外，针对可再生能源发电对固定资本形成总额影响的研究也极为有限。然而，少数研究过这一关系的文献，如阿佩尔吉斯和佩恩[17–19],，均得出结论认为可再生能源发电对固定资本形成总额具有正面影响。另一方面，萨利姆等人[20]发现，在发展中国家，可再生能源生产与固定资本形成总额之间并不存在显著关系。

基于本文的上述讨论，我们进一步假设：
假设2. 可再生能源生产增加固定资本形成总额。
假设3. 可再生能源生产提高劳动力参与。
假设4. 可再生能源生产在发达国家和发展中国家产生不同的经济影响。

3. 方法论

3.1. 样本选择与假设检验

本文选取了世界银行《世界发展指标》（WDI）[63]和能源信息署[64]提供的十个发展中国家和十个发达国家的面板数据，研究时期为1995‐2016年。多变量框架包括以实际国内生产总值（实际 GDP）作为经济增长的代理变量、固定资本形成总额（GFCF）、总劳动力（LF）、可再生能源生产 （REP）以及化石燃料（FF）使用。这些变量在下表1中进行了说明：

变量	描述	时期	来源
实际GDP	实际国内生产总值是指在特定时期内经济中所有最终商品和服务的市场价值。它以2000年不变美元（十亿美元）计量。以2000年不变美元（十亿美元）计量。	1995–2016	世界发展 指标
GFCF	固定资本形成总额包括土地改良、工厂、机械 和设备购置；以及道路、铁路和 类似设施的建设，包括学校、办公楼、医院、私人住宅以及 商业和工业建筑。其单位为数十亿不变美元（2000年）。	1995–2016	世界发展 指标
LF	劳动力 LF，指的是为商品生产和服务业提供的劳动力供给。以百万为单位进行衡量	1995–2016	世界发展 指标
REP	可再生能源生产是指来自可再生能源的电力生产， 包括地热、太阳能、潮汐、风能、生物质和 生物燃料。其单位为百万千瓦时（kWh）。	1995–2016	美国能源 信息机构
FF	化石燃料 FF 被定义为由煤炭、石油和天然气发电所组成的电力 其以百万千瓦时（kWh）为单位进行衡量。百万千瓦时（kWh）。	1995–2016	美国能源 信息机构

来源：作者汇编

本文研究的主要问题是确定可再生能源生产能否成为某一地区经济增长的驱动力。为了分析可再生能源生产的经济效益，我们研究了其与实际GDP、固定资本形成总额和总劳动力之间的关系。这些变量具有相关性，因为在传统的生产函数模型中，劳动力和固定资本形成总额是影响经济中实际 GDP的两个关键宏观经济变量[65]达尔维什和瓦雷达[66]指出，固定资本形成总额是经济发展中资本存量积累的中介。在许多研究中，固定资本形成总额被用作因变量[17–20,67,68]。劳动力也是生产过程中的一个关键投入[67]。

研究问题以四个可检验的假设形式提出。如文献综述所示，可再生能源与经济增长之间的关系已在不同背景下得到研究。在本研究中，我们主要希望衡量可再生能源生产对发达国家和发展中国家的差异性影响。许多学者认为，这一关键但研究不足的领域需要进一步研究[66–69]。阿佩尔吉斯和佩恩 [68]在此背景下解释道：“鉴于新兴市场经济体的增长及其相应的能源需求，了解可再生能源与非可再生能源电力消费对经济增长过程的相对影响是一项值得探讨的研究。” 鉴于文献中的这一空白，本文决定对一组发达国家和发展中国家的面板数据进行比较。

具体而言，本研究的样本由世界银行排名前十的可再生能源产量最高的发达国家和发展中国家组成[63]。这确保了仅生产少量可再生能源的国家未被纳入样本。在可再生能源产量非常少的国家，可再生能源对经济增长的影响可能微乎其微。所选国家的样本见下表2。

2016 实际GDP (2000年 美国美元)	固定资本形成总额 资本形成 (GFCF)	劳动力 力 (LF)	可再生能源 发电量（千瓦时 ）（REP（kWh））	化石燃料 （千瓦时） （FF（kWh））
奥地利	4090亿	930亿	4 M	9 Bn
巴西	2.423万亿	4950亿	1.01亿	580亿
加拿大	1.78万亿	4250亿	20 M	300亿
智利	259 Bn	60 Bn	9 M	7 Bn
中国	833300亿	387400亿	7.87亿	2300亿
德国	36460亿	7240亿	42 M	1430亿
西班牙	13710亿	2830亿	23 M	710亿
法国	27480亿	5930亿	30 M	290亿
United Kingdom	2.643万亿	4320亿	33 M	590亿
印度尼西亚	9420亿	3050亿	1.23亿	110亿
印度	2.131万亿	6840亿	4.95亿	670亿
意大利	2.043万亿	3440亿	25 M	620亿
日本	5.914万亿	13820亿	66 M	630亿
墨西哥	11790亿	2540亿	55 M	140亿
菲律宾	2510亿	530亿	43 M	110亿
罗马尼亚	500亿	110亿	18 M	4 Bn
瑞典	5190亿	1220亿	5 M	220亿
泰国	3820亿	920亿	39 M	100亿
土耳其	1025 Bn	292 Bn	29 M	12 Bn
美国	162090亿	32020亿	160 M	2980亿

来源：作者基于世界银行[61]和美国能源信息署 [62]的汇编。

3.2. 计量经济模型与方法

在本研究中，我们复制了阿佩尔吉斯和佩恩采用的生产建模框架[17,19]。该模型如下所示：
Yit=f(REit, FFit, GFCFit, LFit)
其中
i= 1, .....20 对于面板中的每个国家
t= 1995.....2016 表示研究的时期
Yit=实际 GDP（以2000年不变美元计算，单位：十亿美元）
REit=可再生能源电力消费总量 （以十亿千瓦时为单位）
FFit=化石燃料电力消费总量（以十亿千瓦时为单位）
GFCFit=实际固定资本形成总额（以2000年不变美元计算，单位：十亿美元）
LF it=总劳动力（单位：百万人）

该模型基于总生产函数，用于检验可再生能源与非可再生能源生产与经济增长之间的关系[17]。模型还纳入了劳动力和资本的度量，以避免遗漏变量偏差的可能性[70]。复制该模型旨在确定我们能否接受或拒绝文献综述中提出的四项研究假设。这些研究假设将通过以下回归方程进行检验。每个回归方程将测试三次，首先使用包含20个国家的全样本面板，然后分别使用发达国家组和发展中国家组进行测试。

A) lnGDPit= βilnGFCFit+ β2ilnLFit+ β3ilnREPit+ β4ilnFFit
B) lnGFCFit= βilnGDPit+ β2ilnLFit+ β3ilnREPit+ β4ilnFFit
C) lnLFit= βilnGDPit+ β2ilnGFCFit+ β3ilnREPit+ β4ilnFFit

在这些回归方程中，GDP、GFCF、LF、REP 和 FF 分别表示实际国内生产总值、固定资本形成总额、劳动力、可再生能源生产和化石燃料能源生产。所有变量均已取自然对数（ln）形式。取自然对数后，系数可被解释为弹性，并有助于处理数据的动态特性 [39]。 β 表示参数值。i 表示国家变量， t 表示时间维度。

3.3. 数据分析方法

本文采用面板协整模型，参考了多项先前的研究[17,39,43,46]。该过程首先确定各变量的平稳性，然后判断变量之间是否存在协整关系，最后使用FMOLS检验对变量进行回归[71,72]。本研究中变量的平稳性检验、协整检验以及FMOLS回归均通过计量经济学软件Eviews完成。

FMOLS是标准普通最小二乘法OLS回归模型的一种变体。相较于标准OLS回归模型，它具有一些显著优势。它能够消除在使用OLS分析时间序列数据时通常产生的内生性和序列相关问题[48]。然而，该方法也存在一定的局限性。Hsiao [72]指出，尽管这一技术开辟了原本无法开展的研究途径，但它并非计量经济学研究人员的万能解决方案。FMOLS回归模型中所采用的面板数据在很大程度上依赖于数据可靠性以及所用统计方法的有效性[73]。在本研究中，通过采用来自权威来源的广泛使用的经济数据以及公认的统计模型，部分缓解了数据不可靠的问题。然而，其中一些与面板数据相关的异方差性、自相关和多重共线性问题[73]尚未完全消除。这有可能导致虚假发现。例如，在检验假设3时发现了高水平的多重共线性，表现为方差膨胀因子得分较高，这可能导致估计结果出现“符号错误”以及不可信的幅度[73]。

在使用时间序列数据时，重要的是所用数据应是平稳的，即数据在时间上不存在趋势。如果数据是非平稳的，表现为存在单位根，则数据分析很可能会产生虚假结果。库普[73]指出，如果因变量和自变量都具有单位根，则通常的回归结果可能是误导性的，这通常被称为虚假回归问题。这一规则有一个例外情况：当因变量和自变量协整时。这指的是多个非平稳变量的组合实际上可能是平稳的[73]。如果变量是协整的，则可以进行回归分析而无需担心产生虚假结果。协整还证实了变量之间存在长期均衡关系[73]。

一旦确定协整关系，便使用FMOLS回归模型来运行上一节中列出的回归方程。由佩德罗尼提出的FMOLS是标准普通最小二乘法OLS回归模型的一种变体，但消除了在使用OLS分析时间序列数据时通常产生的内生性和序列相关问题。佩德罗尼面板协整检验通过使用允许在不同国家之间变化的特定参数，考虑了异质性，从而避免了面板协整向量在各国之间完全相同的不现实假设。在本研究中，变量的平稳性、协整以及FMOLS回归均通过计量经济学软件EViews完成。

4. 实证发现与讨论

我们使用了统计软件EViews，并进行了佩德罗尼（基于Eagle‐Granger）协整检验。零假设为无协整关系。从表3可以看出，在十一项协整检验中，有七项可以在1%水平上拒绝零假设。这使我们有理由相信所使用的变量是协整的。为了增强稳健性，我们进行了第二次协整检验（表4）。高残差协整检验的零假设同样为无协整关系，该假设也在1%水平上被拒绝。这进一步证实了这些变量可以进行回归分析，而无需担心虚假回归问题。

统计量	概率	加权统计量	概率
面板v统计量	4.71	0.0000***	0.89
面板rho统计量	2.25	0.9879	3.23
面板pp统计量	−4.30	0.0000***	−2.44
面板ADF统计量	−5.71	0.0000***	−4.43
组rho统计量	4.50	1.0000
分组PP统计量	−5.20	0.0000***
组ADF统计量	−5.80	0.0000***

注： 表示在1%水平上显著， 表示在5%水平上显著， 表示在10%水平上显著 el.

表4. 高残差协整检验。

t‐统计量	概率
ADF	−2.46

注： 表示在1%水平上显著。 表示在5%水平上显著。 表示在10%水平上显著。 el.

鉴于变量是协整的，可以使用以下回归方程通过FMOLS检验来估计长期产出弹性。

假设1。可再生能源生产是经济增长的驱动力。

该假设通过以下回归方程进行检验。
lnGDPit= βilnGFCFit+ β2ilnLFit+ β3ilnREPit+ β4ilnFFit
其中 βi, β2i, β3i和 β4i分别表示各变量的系数，i 和 t 分别代表每个国家和每个年份。GDP、GFCF、 LF、REP 和 FF 分别表示实际国内生产总值、固定资本形成总额、劳动力、可再生能源生产和化石燃料能源生产。表 5分别列出了全样本面板、发达国家面板和发展中国家面板的结果。在所有三个面板中，R2约为 0.7。这衡量了由 GFCF、LF、REP 和 FF 可解释的实际GDP中的总方差 [66]。此外，方差膨胀因子（VIF）低于 10，表明模型的多重共线性处于可接受水平 [73]。

变量	国内生产总值（GDP）（H1）
	所有国家			发达国家			发展中国家
	CE	SE	VIR	CE	SE	VIR	CE	SE	VIR
GFCF	0.44***	−0.02	3.2526	0.39***	−0.04	1.9719	0.39***	−0.04	5.1217
LF	0.27***	−0.08	2.4745	0.31***	−0.13	4.1356	0.23*	−0.12	2.9431
REP	0.06***	−0.01	2.2103	0.05***	−0.01	2.8059	0.07***	−0.01	3.3546
FF	0.07***	−0.02	2.2064	0.01	−0.02	1.0146	0.11***	−0.03	4.46873
决定系数	0.79			0.79			0.75
调整后决定系数	0.79			0.8			0.74

注： 表示在1%水平上显著， 表示在5%水平上显著， 表示在10%水平上显著。样本：1995‐2014；包含的截面：10个 （200次观测）。关键：GDP =国内生产总值，GFCF =固定资本形成总额，LF=劳动力，REP=可再生能源生产，FF =化石燃料。

从表5中可以得出若干结论。首先，全样本面板显示，在其他条件不变的情况下，来自可再生能源的电力生产增加会导致长期实际GDP增长0.06%。这些发现支持增长假说，并表明存在从可再生能源到经济增长的单向关系。研究结果也与其他采用相同方法论的研究一致。例如，Bhattacharya等 [39]使用FMOLS模型对38个国家的面板数据进行分析，表明可再生能源消费每增加1%，产出增加 0.1%。这些发现也与阿佩尔吉斯和佩恩[17]的研究结果一致，他们使用FMOLS模型发现，可再生能源消费每增加1%，国内生产总值增加0.074%。然而，本研究中发现的REP系数远小于其他研究中的结果。

再次使用发达国家和发展中国家的独立面板进行FMOLS分析（表5）。结果表明，可再生能源生产与实际GDP之间存在正向且统计显著的关系。研究发现，在发展中国家面板中，在其他条件不变的情况下，可再生能源发电每增加1%，产出将增加0.07%，而发达国家则为0.05%。这些发现与伊藤 [40]的研究一致，伊藤发现42个发展中国家面板中可再生能源生产和经济增长之间存在正向关系。本研究结果也与其他研究相符，如Bhattacharya等人[39]以及奥姆里等人[38]。

另一个可以从这些结果中得出的有趣结论是，在发达国家面板中，化石燃料发电对实际GDP没有显著贡献。另一方面，在发展中国家，通过化石燃料发电量每增加1%，实际GDP将提高0.11%。这与伊藤[40]等其他研究的结果相矛盾。该研究发现，在发展中国家，可再生能源消费会增加GDP，但不可再生能源消费会降低GDP。然而，本研究结果部分支持了阿佩尔吉斯和佩恩[44]的研究，他们发现在新兴经济体面板中，不可再生能源消费与GDP增长之间存在双向因果关系。总体而言，假设1在发达国家和发展中国家中均得到支持，因为可再生能源生产在两组国家中均具有统计显著性。影响在发展中国家面板中略高于发达国家面板，其系数分别为0.07和0.05。研究结果还显示，环境库兹涅茨曲线关系在可再生能源部署背景下似乎并不成立。我们能够证明，可再生能源部署在发展中国家的影响超过了发达国家。

4.1. 可再生能源与固定资本形成

为了检验假设2，使用完全修正最小二乘法技术对发达国家和发展中国家的独立面板数据分别进行了以下回归方程的检验。
lnGFCFit= βilnGDPit+ β2ilnLFit+ β3ilnREPit+ β4ilnFFit
表 6下方展示了发达国家和发展中国家联合面板、发达国家面板以及发展中国家面板的三项研究结果。在所有三个面板中，方差膨胀因子数值均低于10，表明多重共线性处于可接受水平。

变量	固定资本形成总额（GFCF）
	所有国家			发达国家			发展中国家
	CE	SE	VIR	CE	SE	VIR	CE	SE	VIR
GDP	1.537***	−0.091	5.6548	1.350***	−0.147	4.4673	1.405***	−0.143	8.6231
LF	−0.153	−0.155	2.679	0.616**	−0.257	4.3737	−0.133	−0.227	3.1163
REP	−0.053***	−0.016	3.0104	−0.087***	(−0.087)	3.1753	−0.007	−0.03	4.308
FF	0.047	−0.04	2.365	−0.023	−0.023	1.0138	0.042	−0.079	5.1079
决定系数	0.87			0.86			0.85
调整后的 R2	0.87			0.86			0.85

注： 表示在1%水平上显著， 表示在5%水平上显著， 表示在10%水平上显著。样本：1995‐2016；包含的截面：10个（ 200次观测）。关键：GFCF =固定资本形成总额，GDP =国内生产总值，LF =劳动力，REP=可再生能源生产，FF =化石燃料。

首先，研究发现，在发达国家和发展中国家的全样本面板（表6）中，其他条件不变的情况下，可再生能源生产每增长1%，固定资本形成总额将下降0.05%。这与阿佩尔吉斯和佩恩[17]的研究结果相矛盾，他们指出，对于经合组织国家面板，可再生能源消费对固定资本形成总额具有正向影响。这可能是因为可再生能源生产会对传统能源行业及其相关供应链造成损害[76]。通常，部署可再生能源所需的高资本投入依赖银行贷款融资，而这会与其他资本密集型行业的贷款形成竞争。研究发现，在完全挤出的情况下，可再生能源投资可能对国内生产总值产生负面影响[61]。

其次，当分别使用发达国家和发展中国家面板进行相同的FMOLS回归时（表6），结果显示出差 异。在发达国家面板中发现，可再生能源生产每增加1%，固定资本形成总额（GFCF）下降0.087%。相比之下，在发展中国家面板中，可再生能源与GFCF之间的关系为负且不显著（概率为0.8236）。此前关于可再生能源生产对发展中国家GFCF影响的研究非常少。我们的结果与阿佩尔吉斯和佩恩[44]的研究相矛盾，他们发现，在1990–2011年期间的16个新兴国家面板中，可再生能源消费与GFCF之间存在正向关系。然而，这些发现与萨利姆等人[20]的研究一致，他们在1980–2011年期间的29个经济合作与发展组织（OECD）经济体样本中，未发现可再生能源消费与GFCF之间存在关系的证据。可再生能源生产对发展中国家GFCF影响不显著的另一个可能原因在于，这些国家目前高度依赖进口用于可再生能源生产的资本设备、机械和供应品。与可再生能源生产相关的本土资本设备和基础设施在这些国家仍处于初步发展阶段[10,20,57]。这些可再生能源项目在发展中经济体中尚未形成适当的前后向联系。

因此，假设2在发达国家和发展中国家均不成立，可以被拒绝。研究发现，在包含20个国家的全样本面板以及单独的十个发达国家面板中，可再生能源生产对固定资本形成总额具有显著的负向影响。然而，在发展中国家面板中，可再生能源生产与固定资本形成总额之间的关系并不显著。

4.2. 可再生能源发电与就业创造

检验该假设的目的是确定可再生能源生产是否通过影响劳动力（总生产函数的一个组成部分）对国内生产总值产生积极贡献。本文使用LF作为劳动力参与的代理变量，以复制阿佩尔吉斯和佩恩[17]的研究。在文献中，就业创造被视为可再生能源部署的关键好处。然而，可再生能源生产对劳动力参与的影响仍无定论。本文通过以下方程检验可再生能源生产对LF的影响，其中LF为因变量：
lnLFit= βilnGDPit+ β2ilnGFCFit+ β3ilnREPit+ β4ilnFFit
全样本面板中未观察到协整关系，因此为了避免产生虚假结果，仅对发达国家组和发展中国家组进行回归分析，结果如下表 7所示。根据研究人员和从业者常用的VIF经验法则10，可以看出发展中国家面板中的完全修正最小二乘法存在较高的多重共线性水平。然而，O’Brien [70]发现，即使 VIF值远超过10、20甚至40，本身并不足以否定回归分析的结果。调整后的R平方值为0.79，表明79 %的变异性

变量	劳动力 (LF)
	发达国家			发展中国家
	CE	SE	VIR	CE	SE
GDP	0.21**	(0.08)	9.2475	0.14	−0.101
GFCF	0.09**	(0.04)	4.3169	−0.01	(0.054)
REP	0.23***	()0.007	3.8777	−0.02	−0.015
FF	0.02	−0.014	1.009	0.19	−0.036
决定系数	0.79			0.79
调整后的 R2	0.79			0.79

注： 表示在1%水平上显著， 表示在5%水平上显著， 表示在10%水平上显著。样本：1995‐2016；包含的截面数量：10个（200次观测）。关键：LF =劳动力，GFCF =固定资本形成总额，GDP =国内生产总值，REP=可再生能源生产，FF =化石燃料。

在发达国家面板（表7）中，其他条件不变的情况下，可再生能源生产（REP）对劳动力具有统计显著且正向的影响，其系数为0.227。这些发现与许多关于可再生能源生产与劳动力参与之间相互联 系的有影响力的研究结果一致[60,61]。然而，我们的研究结果与其他一些研究相矛盾，例如阿佩尔吉斯和佩恩[17–19]萨利姆等人[20]以及弗朗德尔等人[62]。这些研究发现，可再生能源生产与经济增长之间不存在因果关系。相比之下，发展中国家面板的结果（表7）显示，可再生能源生产与劳动力之间没有显著关系。这可能是因为可再生能源项目尚未在许多发展中国家中获得广泛接受。在一些国家，出现了可再生能源生产对当地人口的剥削问题[77–79]。此外，迄今为止，包括生产、设备制造、运输和销售在内的可再生能源生产的各个阶段的劳动密集度尚未得到明确估算[55,56]。

总之，该假设在发达国家面板中可以被接受，而在发展中国家面板中则被拒绝。

4.3. 可再生能源发电对发达国家和发展中国家的差异化影响

为了验证这一假设，我们综合考察了假设1–3的结果。这些结果列于下表8中，以确定可再生能源生产对发达国家和发展中国家的经济是否存在差异性影响。首先，在发达国家面板中，可再生能源生产通过其对劳动力的贡献对国内生产总值产生正面影响。可再生能源生产也对发达国家的国内生产总值具有正面影响。然而，这种正面影响似乎并非来自总劳动力和固定资本形成总额等因素。因此可以推断，对国内生产总值的正面影响是通过全要素生产率和贸易平衡等渠道实现的。但这些渠道超出了本研究的范围。

假设	发达国家		发展中国家
	系数	概率	系数	概率
可再生能源发电是其中之一 经济增长的驱动因素。	0.05	0.0000***	0.07	0.0000***
可再生能源发电增加 固定资本形成	−0.08	0.0000***	−0.01	0.8236
可再生能源发电具有 对劳动力有积极影响。	0.21	0.0010***	−0.02	0.1695

注： 表示在1%水平上显著， 表示在5%水平上显著， 表示在10%水平上显著。

其次，可再生能源生产对国内生产总值的影响在发展中国家高于发达国家。这可能是因为近年来可再生能源的大部分增长来自发展中国家[37]。 第三，在发展中国家面板中，可再生能源生产与固定资本形成总额之间缺乏显著关系，这与作者预期不符，因为可再生能源使用增加应反映为固定资本形成总额的增长，毕竟低工资的发展中国家通常是可再生能源技术的主要生产国和出口国。然而，这一发现可能的原因在于，印度等许多发展中国家使用的光伏电池和微型电网不需要资本密集型的基础设施和分销渠道[21]。另一方面，在发达国家，能源通常来自太阳能电站和风电场，这对资本形成有显著贡献[21]。

最后，研究发现可再生能源生产对发达国家的总劳动力具有积极影响，而对发展中国家则无显著影响。这可能是因为可再生能源对劳动力的影响取决于本地进行的生产环节数量。可再生能源部署中的设计与开发主要在发达经济体中进行，而在发展中国家仅开展低端制造工作[77,78]。

从这一讨论可以推断，基于可再生能源生产在发达国家和发展中国家之间的差异性影响，假设4 得到支持并可以被接受。

5. 结论与政策建议

本文对可再生能源生产与经济增长之间关系的现有文献做出了贡献。我们分析了可再生能源生产与经济增长之间的关系，采用了三个关键经济变量：实际GDP、资本和劳动力供给，研究对象为二十个发达和发展中经济体的面板数据（1995–2016）。本研究的关键结果表明，对于发达和发展中经济体而言，可再生能源生产与经济增长之间存在统计显著的正向关系。这些发现证实了增长假说的存在，并意味着可再生能源未来可能成为可持续经济增长的重要来源。我们的研究结果与其他多项研究一致 [24,39,42,43]。

本研究还探讨了可再生能源生产对资本形成和劳动力参与的贡献。这些是总生产函数的关键组成部分。研究结果在发达国家和发展中国家之间存在差异。在发达国家面板中，发现可再生能源生产对劳动力具有统计显著影响，但对资本形成没有显著影响。另一方面，在发展中国家面板中，可再生能源生产对资本形成和劳动力参与均无显著影响。造成这一现象的原因之一可能是，许多发展中国家直到2015–2016年之后才开始大力投资可再生能源。部署 [55]。然而，由于目前尚无2016年后数据，本研究可能未能捕捉到这一点。

这些研究结果为可再生能源生产与经济增长之间的相互联系提供了文献贡献，尤其是通过分别估算和比较可再生能源生产对发展中国家和发达国家的差异化影响。此外，以往关于可再生能源生产对资本形成和劳动力参与影响的研究较少。本研究为可再生能源生产影响经济增长的渠道提供了新颖且丰富的见解。此外，在本研究中，我们采用可再生能源生产作为主要因变量，而不同于大多数先前研究选择可再生能源消费作为主要因变量。

可再生能源生产与经济增长之间的相互依存关系在发达国家和发展中国家均得到了再次确认。然而，我们的结果表明，在制定促进可再生能源生产的政策时，必须考虑一个国家的经济发展阶段。本研究在模型中未考虑全要素生产率和贸易平衡等因素。这些是可再生能源部署影响经济增长的重要渠道，尤其是在发展中国家背景下更为显著。一些学者提出，未来西方国家可能会用从中国等发展中国家进口可再生能源，来替代从中东国家进口化石燃料[62]。此外，本研究还可与其他研究相结合，探讨政府政策、制度结构和监管障碍等国别特定因素对可再生能源生产的影响[36]。