王 莉 白 彥

[提要]本文將發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出的極化涓滴效應(yīng)運(yùn)用到能源經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，對(duì)中國(guó)工業(yè)能源效率是否存在空間交互效應(yīng)進(jìn)行收斂性和莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)，采用固定效應(yīng)的空間滯后模型分析工業(yè)能源效率影響因素的作用軌跡，研究結(jié)果顯示：中國(guó)工業(yè)能源效率具有明顯的空間溢出效應(yīng)，H-H集聚和L-L集聚的特征明顯，樣本期以來(lái)工業(yè)能源效率的空間分布格局漸趨穩(wěn)定；工業(yè)能源效率的影響因素具有明顯的空間異質(zhì)性，同樣的指標(biāo)在不同的區(qū)域作用軌跡不同。未來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和節(jié)能減排的兼容性將進(jìn)一步增強(qiáng)，提升工業(yè)能源效率除了經(jīng)濟(jì)自身的內(nèi)在動(dòng)力外，還應(yīng)注意工業(yè)節(jié)能目標(biāo)的確定應(yīng)該分長(zhǎng)期目標(biāo)和短期目標(biāo)，各省的節(jié)能目標(biāo)和節(jié)能約束監(jiān)管應(yīng)該是一個(gè)逆向的組合；在不同區(qū)域的工業(yè)節(jié)能政策組合設(shè)計(jì)上，要考慮發(fā)展階段、增長(zhǎng)模式以及技術(shù)水平等方面的差異。

一、引言及文獻(xiàn)回顧

黨的十八大以來(lái)，生態(tài)文明建設(shè)被提升到前所未有的歷史高度，習(xí)近平總書(shū)記從歷史和現(xiàn)實(shí)的角度，強(qiáng)調(diào)生態(tài)文明的發(fā)展趨勢(shì)和時(shí)代意義。從人類社會(huì)的發(fā)展來(lái)看，四大文明古國(guó)的繁榮發(fā)展皆有賴于良好的河流土地風(fēng)物生態(tài)，而文明中心的轉(zhuǎn)移或者文明的衰落則大多與生態(tài)環(huán)境嚴(yán)重破壞有關(guān)。[1](P.121)“綠水青山就是金山銀山”的論述蘊(yùn)含著豐富的經(jīng)濟(jì)學(xué)思想，它揭示了良好的生態(tài)環(huán)境是一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最大本錢(qián)，具有持續(xù)的推動(dòng)力和核心競(jìng)爭(zhēng)力。在這樣的指導(dǎo)思想下，中國(guó)提出了資源節(jié)約型社會(huì)建設(shè)取得重大進(jìn)展、單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值能源消耗大幅下降的戰(zhàn)略目標(biāo)，以及推動(dòng)能源消費(fèi)革命、控制能源消費(fèi)總量、加強(qiáng)節(jié)能降耗的重要戰(zhàn)略任務(wù)。工業(yè)領(lǐng)域是我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要來(lái)源部門(mén)，同時(shí)也消耗了我國(guó)大部分的能源，工業(yè)能源消費(fèi)量在很長(zhǎng)的歷史時(shí)期內(nèi)一直在70%左右，工業(yè)節(jié)能對(duì)解決約束我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的能源問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)綠色GDP增長(zhǎng)具有至關(guān)重要的作用。

事實(shí)上，如何提高能源效率值一直是學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界共同關(guān)注的熱點(diǎn)，張賢、周勇[2](2007)，林伯強(qiáng)、杜克銳[3](2013)等學(xué)者從不同角度探討影響能源效率的外部因素，能源效率在空間分布上的不均衡性基本形成共識(shí)，趙新剛[4](2019)、吳建新[5](2018)等的研究認(rèn)為能源效率因產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的影響，呈現(xiàn)由東到西階梯狀逐級(jí)降低的分布，已經(jīng)形成不同水平的群組；劉亦文[6](2016)，李力、洪雪飛[7](2017)，齊紹洲[8](2009)等的研究表明，中國(guó)省域能耗強(qiáng)度空間區(qū)域特征明顯，具有空間正自相關(guān)性和空間溢出效應(yīng)；Huayi Yu[9](2012)認(rèn)為中國(guó)區(qū)域間能源效率不平衡，具有絕對(duì)β收斂性。中國(guó)能源效率與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展梯度布局基本一致，從這個(gè)意義上來(lái)看，我們能否借鑒發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論？Hirschman[10](P.166-169)(1958)曾提出過(guò)涓滴效應(yīng)(trickling-down effect)和極化效應(yīng)(polaration effect)，前者表示中心區(qū)域?qū)⒈镜貐^(qū)的先進(jìn)技術(shù)、優(yōu)質(zhì)資源、管理經(jīng)驗(yàn)等向鄰近地區(qū)輻射擴(kuò)散，正向空間溢出效應(yīng)顯著；后者表示鄰近區(qū)域的資源、技術(shù)、投入產(chǎn)出要素等向中心區(qū)域虹吸，負(fù)向空間汲取效應(yīng)明顯。如果說(shuō)區(qū)域經(jīng)濟(jì)上存在涓滴和極化效應(yīng)，那么能源效率也有可能與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有相同的邏輯性，存在空間交互效應(yīng)。當(dāng)這種效應(yīng)表現(xiàn)為正向溢出時(shí)，能源效率的差異將逐步縮小，而表現(xiàn)為負(fù)向汲取時(shí)，能源效率的差異將擴(kuò)大。因此，本文的研究重點(diǎn)為：中國(guó)工業(yè)能源效率的空間交互效應(yīng)是否存在？如果存在的話，這種效應(yīng)是正向還是負(fù)向的？準(zhǔn)確識(shí)別工業(yè)能源效率的空間交互效應(yīng)和影響因素作用軌跡，為提升工業(yè)能源效率，縮小區(qū)域空間差異提供理論依據(jù)和現(xiàn)實(shí)支撐。

二、基于超效率SSBM-DEA模型的工業(yè)能源效率測(cè)算

Hu，Wang(2006)[11]運(yùn)用DEA模型，與單要素的能耗強(qiáng)度指標(biāo)對(duì)應(yīng)，首先提出了全要素能源效率的概念，他們選用中國(guó)29個(gè)省份的數(shù)據(jù)，測(cè)算出各省份的全要素能源效率值，計(jì)算結(jié)果較能耗強(qiáng)度更符合實(shí)際。能源在使用過(guò)程中不僅帶來(lái)了預(yù)期的產(chǎn)出，也產(chǎn)生了非合意的污染物排放，如果不考慮非合意產(chǎn)出，能源效率值可能被高估。因此，本文選取從1997年到2016年除西藏外30個(gè)省份的工業(yè)能源投入、工業(yè)資本投入、工業(yè)勞動(dòng)力投入、工業(yè)生產(chǎn)總值、工業(yè)非合意產(chǎn)出CO2排放量等樣本作為面板數(shù)據(jù)，采用超效率SSBM-DEA模型測(cè)算工業(yè)能源效率值，此模型的優(yōu)點(diǎn)在于，一方面它能夠?qū)Χ鄠€(gè)決策單元進(jìn)行有效排序，另一方面它解決了變量松弛型的問(wèn)題，且引入了非合意產(chǎn)出的測(cè)量。相對(duì)其他DEA模型，超效率模型更能夠反映工業(yè)能源效率的投入產(chǎn)出是否存在冗余及合理配置。樣本指標(biāo)選取情況描述如下。

本文對(duì)投入產(chǎn)出的同向性采用Spearman相關(guān)性檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表2，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)可以看出，各省工業(yè)的投入和產(chǎn)出之間的兩兩關(guān)系系數(shù)不僅都為正數(shù)，且系數(shù)值都比較高，都通過(guò)了1%顯著水平的檢驗(yàn)。從系數(shù)的絕對(duì)值上看，工業(yè)CO2與工業(yè)投入中資本和能源投入的相關(guān)性系數(shù)超過(guò)了工業(yè)生產(chǎn)總值與二者的關(guān)系系數(shù)。由此可見(jiàn)，在能源效率的測(cè)度中，只考慮工業(yè)生產(chǎn)總值產(chǎn)出而忽略非合意產(chǎn)出是不合理的。

表1 1997-2016年各省工業(yè)能源效率測(cè)算相關(guān)指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)表(由SPSS軟件統(tǒng)計(jì)得到)

表2 工業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)相關(guān)性檢驗(yàn)

表3是根據(jù)超效率SSBM-DEA模型計(jì)算出的包含非合意產(chǎn)出的各省及全國(guó)主要年份工業(yè)能源效率值，從表中可以看出，上海、廣東、浙江、福建、北京、天津等省市處于工業(yè)能源效率前沿面，而其他省市的工業(yè)能源效率值在大多數(shù)時(shí)期里都未處于最優(yōu)狀態(tài)，尤其是寧夏、貴州、青海、山西、新疆等省(自治區(qū))，無(wú)論是各時(shí)期的值，還是歷年均值都處于較低的水平，工業(yè)能源效率亟待改善。

表3 1997-2016年各省及全國(guó)主要年份包含非合意產(chǎn)出的工業(yè)能源效率值

三、中國(guó)工業(yè)能源效率空間交互效應(yīng)識(shí)別

在能源效率不同的各個(gè)區(qū)域之間，他們的差異是呈收斂狀態(tài)還是發(fā)散狀態(tài)？如果各省之間的工業(yè)能源效率是呈收斂狀態(tài)的，那么說(shuō)明當(dāng)前的節(jié)能路徑具有可持續(xù)性，它讓能源效率在發(fā)達(dá)省份和落后省份之間的差異逐步縮小，反之，如果呈發(fā)散狀態(tài)，則說(shuō)明區(qū)域之間的能源效率差異在擴(kuò)大。Baumol[12]是最早研究收斂問(wèn)題的，他對(duì)1870年至1979年之間的16個(gè)工業(yè)化國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸驗(yàn)證，結(jié)果表明，1870年的生產(chǎn)率數(shù)據(jù)與后面年度的數(shù)據(jù)顯著負(fù)相關(guān)，也就是說(shuō)落后的經(jīng)濟(jì)體有更快的增長(zhǎng)速度。此后，他又對(duì)這16國(guó)以外的國(guó)家和區(qū)域進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)即使計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的國(guó)家也呈現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)收斂的態(tài)勢(shì)，但這種收斂在欠發(fā)達(dá)國(guó)家卻未出現(xiàn)。

(一)中國(guó)工業(yè)能源效率區(qū)域收斂性分析

本文將30個(gè)省份劃為三個(gè)區(qū)域，即東部沿海地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)，在建立σ收斂、絕對(duì)β收斂、條件β收斂和俱樂(lè)部收斂四種模型的基礎(chǔ)上，對(duì)工業(yè)能源效率空間交互效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.σ收斂模型檢驗(yàn)

如果不同區(qū)域之間的能源效率隨著時(shí)間的推移其離差水平越來(lái)越接近于零，我們就認(rèn)為其具有σ收斂性，反之，如果離差水平越來(lái)越大，則具有σ發(fā)散性。

我國(guó)區(qū)域間工業(yè)能源效率的σ收斂公式如下：

(1)

表4 全國(guó)及各區(qū)域1997-2016年工業(yè)能源效率變異系數(shù)表

從圖1可以看出，工業(yè)能源效率變異系數(shù)最大的是全國(guó)層面，均值達(dá)到了0.553，西部地區(qū)緊隨其后，均值為0.536，中部地區(qū)次之，均值為0.337，東部沿海地區(qū)工業(yè)能源效率的差異是最小的，均值只有0.024。

圖1 1997-2016年?yáng)|、中、西部工業(yè)能源效率變異系數(shù)

數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)前文計(jì)算所得。

從工業(yè)能源效率變異系數(shù)波動(dòng)的水平來(lái)看，波動(dòng)性最大的為西部地區(qū)0.17，其次為東部沿海地區(qū)，波動(dòng)性為0.09，變異系數(shù)波動(dòng)最小的為中部地區(qū)0.08。這說(shuō)明我國(guó)工業(yè)能源效率的差異非常大，各個(gè)區(qū)域板塊間出現(xiàn)不同的收斂趨勢(shì)，西部地區(qū)的變異系數(shù)情況比較復(fù)雜，三個(gè)發(fā)散拐點(diǎn)分別出現(xiàn)在1997、2008和2010年，而1998年和2009年則出現(xiàn)兩個(gè)明顯的收斂拐點(diǎn)，最終還是趨于發(fā)散狀態(tài)。中部地區(qū)的變異系數(shù)在1998年和2002年短暫的發(fā)散拐點(diǎn)后，進(jìn)入明顯的收斂狀態(tài)，意味著近十余年來(lái)，中部各省間能效的差異在逐步縮小并趨于一致。東部沿海地區(qū)呈現(xiàn)明顯的收斂狀態(tài)。在全國(guó)層面，2009年出現(xiàn)一個(gè)明顯收斂拐點(diǎn)，最終還是趨于發(fā)散狀態(tài)。

2.絕對(duì)β收斂模型檢驗(yàn)

絕對(duì)β收斂意味著各個(gè)區(qū)域之間的工業(yè)能效隨著時(shí)間的推移其差異越來(lái)越小，最終在接近或相同的穩(wěn)態(tài)水平收斂，各省的工業(yè)能源效率提高速度與它們離穩(wěn)態(tài)水平的距離成反比。檢驗(yàn)方程如下：

(2)

根據(jù)絕對(duì)β收斂公式，通過(guò)Eviews軟件面板混合回歸模型計(jì)算得出三大區(qū)域和全國(guó)工業(yè)能源效率的收斂估計(jì)值。

如表5所示，從全國(guó)層面看，β的估計(jì)值為-0.003682，但是在1%水平下的顯著檢驗(yàn)未通過(guò)，所以全國(guó)層面工業(yè)能源效率的絕對(duì)β收斂不存在。西部地區(qū)和中部地區(qū)的β系數(shù)均為負(fù)值，呈收斂狀態(tài)，東部地區(qū)的β估計(jì)值為正數(shù)，呈發(fā)散態(tài)勢(shì)，但是西部地區(qū)和東部地區(qū)都未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，意味著只有中部地區(qū)存在絕對(duì)β收斂，即在中部區(qū)域的各省份之間，工業(yè)能源效率趨于同一穩(wěn)態(tài)的水平，隨著時(shí)間的推移，能源效率較低的省份增長(zhǎng)速度會(huì)高于能源效率較高的省份，能效之間的差異逐步縮小并最終趨于穩(wěn)定。

表5 全國(guó)及不同區(qū)域工業(yè)能源效率絕對(duì)β收斂統(tǒng)計(jì)表

3.條件β收斂模型檢驗(yàn)

條件β收斂驗(yàn)證的是在不同區(qū)域之間，各主體在自身特征的基礎(chǔ)上趨于各自的穩(wěn)態(tài)水平，差異將長(zhǎng)期存在于區(qū)域之間。驗(yàn)證模型如下：

(3)

在這個(gè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?，為了解決解釋變量的遺漏問(wèn)題和控制變量的選擇，采用了個(gè)體和時(shí)間雙固定效應(yīng)模型來(lái)進(jìn)行條件收斂的檢驗(yàn)，如果β顯著為負(fù)值，則說(shuō)明在各區(qū)域之間存在條件β收斂，那么存在工業(yè)能源效率在各區(qū)域向自身穩(wěn)態(tài)發(fā)展的趨勢(shì)。根據(jù)條件β收斂公式，通過(guò)Eviews軟件面板混合回歸模型計(jì)算得出三大區(qū)域工業(yè)能源效率的收斂估計(jì)值。

從表6可以看出，三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的工業(yè)能源效率估計(jì)系數(shù)均為負(fù)值，且P值均為0，通過(guò)1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，東部沿海地區(qū)、西部地區(qū)和中部地區(qū)都存在條件β收斂，也就是說(shuō)隨著時(shí)間的推移，各區(qū)域之間會(huì)趨于各自的穩(wěn)態(tài)，其中，西部11省能夠以18.79%的調(diào)整速度達(dá)到自身穩(wěn)態(tài)，其次是中部地區(qū)8省，速度為10.63%，東部地區(qū)11省的調(diào)整速度相對(duì)緩慢，為7.88%。

表6 不同區(qū)域工業(yè)能源效率條件β收斂統(tǒng)計(jì)表

如果區(qū)域內(nèi)不同的經(jīng)濟(jì)主體既滿足σ收斂又滿足絕對(duì)β收斂，那么這個(gè)經(jīng)濟(jì)主體就具備了俱樂(lè)部收斂。根據(jù)前面的分析可知，中部地區(qū)既存在σ收斂，又存在絕對(duì)β收斂，那么就只有中部地區(qū)存在俱樂(lè)部收斂。這表示中部地區(qū)是結(jié)構(gòu)和發(fā)展模式類似的省份處于同一個(gè)俱樂(lè)部群體中，群體內(nèi)部的工業(yè)能源效率會(huì)接近相似的穩(wěn)態(tài)水平，且他們的穩(wěn)態(tài)水平不同于其他群體。

(二)工業(yè)能源效率空間相關(guān)莫蘭指數(shù)(Moran’s I)

如前文所述，工業(yè)能源效率之間存在明顯的空間集聚現(xiàn)象，這種集聚現(xiàn)象的相關(guān)程度如何？本文用全局Moran’s I指數(shù)和Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖來(lái)反映工業(yè)能源效率的集聚特征。全局Moran’s I指數(shù)的公式為：

(4)

從表7可以看出，各年份Moran’s I指數(shù)均為正數(shù)，且在1%的置信水平下顯著，工業(yè)能源效率存在明顯的空間相關(guān)分布特征。從1997年至2016年，Moran’s I指數(shù)的總體變化有遞增的趨勢(shì)，意味著正相關(guān)的空間分布格局逐漸加強(qiáng)并趨于穩(wěn)定。

表7 1997-2016年中國(guó)工業(yè)能源效率全局Moran’s I指數(shù)統(tǒng)計(jì)

全局Moran’s I指數(shù)反映的是工業(yè)能源效率總體的空間分布特征，對(duì)局部區(qū)域的空間非典型性特征缺乏描述，而Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖可以表現(xiàn)局部特征。散點(diǎn)圖以能源效率均值為原點(diǎn)，將能源效率集群分為四個(gè)象限的空間，第一象限H-H和第三象限L-L表示高能效或低能效省份被相似省份包圍，為空間正相關(guān)，第二象限L-H和第四象限H-L表示低能效或高能效省份被相異省份包圍，為空間負(fù)相關(guān)。

圖2、3為1997年和2016年中國(guó)除西藏自治區(qū)外30個(gè)省份的能源效率Moran散點(diǎn)圖，圖中可以看出，大部分省份散落在第一和第三象限，H-H和L-L集聚的正相關(guān)特征明顯，上海、廣東、浙江、江蘇、福建等東部沿海省份持續(xù)散落在第一象限，而青海、新疆、寧夏、青海、貴州等西部省份則持續(xù)散落在第三象限，1997年到2016年，散落在各象限的省份變化不大，區(qū)域之間的能源效率空間自相關(guān)特征呈現(xiàn)出較高程度的穩(wěn)定性。

圖2 1997年工業(yè)能源效率莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖

圖3 2016年工業(yè)能源效率莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖

四、工業(yè)能源效率影響因素的空間交互效應(yīng)分析

(一)基于30個(gè)省全樣本影響因素模型檢驗(yàn)

對(duì)工業(yè)能源效率的空間交互性進(jìn)行識(shí)別和分析是本文的關(guān)鍵，工業(yè)能源效率的形成是由多個(gè)因素相互交織作用的結(jié)果，學(xué)者們通過(guò)各種不同的解釋變量試圖找尋能源效率變化的根本動(dòng)因，[13]在前人研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合本文時(shí)空效應(yīng)的分析，將影響因素確定為如下指標(biāo)：

指標(biāo)符號(hào)內(nèi)容技術(shù)進(jìn)步TP專利申請(qǐng)數(shù)量經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)IS第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值占GDP的比重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整ISR第二和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比值能源價(jià)格EP工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù),按1996年不變價(jià)計(jì)算能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)ECS工業(yè)能源消費(fèi)中煤炭消費(fèi)量占比固定資產(chǎn)投資IN CPT全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額外商直接投資FDI外商投資的總體規(guī)模貿(mào)易進(jìn)口額IM貿(mào)易進(jìn)口額貿(mào)易出口額EX貿(mào)易出口額市場(chǎng)化程度MARK國(guó)有企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值占全部工業(yè)產(chǎn)值的比重經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平EDL用實(shí)際人均工業(yè)GDP產(chǎn)值,按1997年不變價(jià)計(jì)算來(lái)表示城市化率URBAN該區(qū)域的城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎?/p>

以上數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《各省統(tǒng)計(jì)年鑒》，或根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)計(jì)算所得。

Anselin[14]將空間計(jì)量的模型分為了兩類，一類是基于空間滯后變量類型的空間滯后模型(SLM)，一種是基于空間相關(guān)性作用的空間誤差模型(SEM)。前者反映的是通過(guò)空間傳導(dǎo)機(jī)制，所有作用于一個(gè)區(qū)域工業(yè)能源效率的變量都會(huì)作用于其他區(qū)域，后者反映的是隨機(jī)沖擊結(jié)果導(dǎo)致的工業(yè)能效的區(qū)域外溢。用拉格朗日法檢驗(yàn)工業(yè)能效影響因素的兩類計(jì)量模型，根據(jù)公式得出兩類模型的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，由下表可以看出，LML>LME，因此，應(yīng)選擇空間滯后模型分析省級(jí)區(qū)域工業(yè)能源效率的影響因素。

表8 兩類模型的LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量結(jié)果

空間滯后模型可以選擇固定效應(yīng)或者隨機(jī)效應(yīng)，一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)樣本為總體或者限于某些特定個(gè)體時(shí)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)，而樣本從總體中隨機(jī)選取時(shí)，應(yīng)選擇隨機(jī)效應(yīng)，隨機(jī)效應(yīng)模型的好處是大大減少了要估計(jì)的參數(shù)，代價(jià)是如果我們關(guān)于隨機(jī)常數(shù)項(xiàng)的假設(shè)被證明不恰當(dāng)?shù)脑?，得到的估?jì)值可能是不一致的。本文的數(shù)據(jù)樣本覆蓋面廣，不存在隨機(jī)抽取，因此，本文選擇的是固定效應(yīng)模型。

固定效應(yīng)模型包括時(shí)間固定、地區(qū)固定、時(shí)間地區(qū)雙固定和無(wú)固定效應(yīng)四種滯后類型，本文利用MATLAB軟件對(duì)其分別進(jìn)行了估計(jì)，結(jié)果如表9。從最后三行R2、Sigma2和LogL的統(tǒng)計(jì)量可以看出，與其他模型相比，地區(qū)固定效應(yīng)模型更為合適。

表9 四種模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

1.中國(guó)工業(yè)能源效率從空間的角度審視呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系。在上面四種空間滯后模型中，地區(qū)固定、時(shí)間固定和無(wú)固定效應(yīng)三種模型的W*dep.var系數(shù)估計(jì)值都是正數(shù)，即都得出了表示空間相關(guān)性的自回歸系數(shù)，且在1%水平通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明中國(guó)工業(yè)能源效率從省級(jí)或區(qū)域的層面看，正向空間溢出效應(yīng)十分顯著。

由模型的計(jì)算結(jié)果可知工業(yè)能源效率的常數(shù)項(xiàng)α為0.737327，表10是通過(guò)地區(qū)固定效應(yīng)模型估計(jì)出的各省份截距項(xiàng)αi的值，αi表示各省份工業(yè)能源效率偏離常數(shù)項(xiàng)的水平。由表中數(shù)據(jù)可以看出，中國(guó)工業(yè)能源效率水平基本呈現(xiàn)從東到西逐漸降低的態(tài)勢(shì)。

表10 地區(qū)固定效應(yīng)模型中截距項(xiàng)αi的估計(jì)結(jié)果

2.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、貿(mào)易進(jìn)口額、市場(chǎng)化程度等對(duì)工業(yè)能源效率正向影響作用顯著。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、投資驅(qū)動(dòng)模式等因素對(duì)工業(yè)能源效率的負(fù)向作用顯著。

3.值得注意的兩個(gè)影響因素：外商直接投資(FDI)和能源價(jià)格。外資流入在本模型中對(duì)能源效率的影響呈負(fù)向關(guān)系，這與張賢、周勇等學(xué)者的研究不一致，他們的研究證明外資流入能夠帶來(lái)技術(shù)的外溢，從而提升流入國(guó)的能源效率。在能源價(jià)格的影響作用方面，也與通常的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論或預(yù)期的估計(jì)不同，本模型中能源效率并沒(méi)有隨著能源價(jià)格的提升而顯著改善，反而呈現(xiàn)出負(fù)向的影響。也就是說(shuō)，能源價(jià)格的提高反而刺激了能源要素的投入，每增加一個(gè)單位的能源相對(duì)價(jià)格，能源效率會(huì)下降0.002個(gè)單位，雖然作用不十分明顯，但統(tǒng)計(jì)卻十分顯著。模型估計(jì)結(jié)果至少側(cè)面反映出中國(guó)通過(guò)市場(chǎng)的方式有效配置資源的能力還不容樂(lè)觀，要素配置效率在微觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的水平還比較低，即使能源定價(jià)的機(jī)制逐步完善，環(huán)境成本也逐步納入能源價(jià)格體系，但由于工業(yè)節(jié)能領(lǐng)域相關(guān)激勵(lì)引導(dǎo)約束機(jī)制的缺失，能源價(jià)格所產(chǎn)生的正向作用仍然將會(huì)被部分抵消。[15]

4.能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、城市化率和技術(shù)進(jìn)步對(duì)工業(yè)能源效率的影響不顯著。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)反映的是煤炭消費(fèi)量在能源消費(fèi)總量中的占比情況，模型估計(jì)的結(jié)果顯示能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)中國(guó)工業(yè)能源效率的影響是正向積極的，但本文中能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)能源效率的影響沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這可能是因?yàn)槟Ｐ瓦x取的是1997年至2016年的數(shù)據(jù)，歷史時(shí)期比較短，中國(guó)“富煤少氣缺油”的能源稟賦特征決定了能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)在短時(shí)間內(nèi)難以有大的改變，因此，能源消費(fèi)對(duì)中國(guó)工業(yè)能效的影響不顯著。讓人感到意外的是，在技術(shù)進(jìn)步對(duì)工業(yè)能源效率的影響方面，本文的實(shí)證結(jié)果也是不顯著。這可能是因?yàn)楸疚倪x取的是專利申請(qǐng)數(shù)量這一指標(biāo)來(lái)表示技術(shù)進(jìn)步，這一指標(biāo)對(duì)能源效率的影響路徑十分復(fù)雜，其作用通常比較滯后，而且還有回彈效應(yīng)，從而在估計(jì)的結(jié)果上表現(xiàn)出不顯著的影響。雖然近年來(lái)中國(guó)專利申請(qǐng)的數(shù)量保持較大幅度的增長(zhǎng)，但是創(chuàng)新領(lǐng)域的法治化機(jī)制并不健全，創(chuàng)新的引導(dǎo)、培育、保護(hù)和轉(zhuǎn)化機(jī)制都不完善，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新更傾向于技術(shù)引進(jìn)和模仿，而非自主培育創(chuàng)新。

(二)模型進(jìn)一步拓展：從全樣本到不同能效區(qū)

根據(jù)前文實(shí)證結(jié)果的分析，我們發(fā)現(xiàn)外資流入、技術(shù)進(jìn)步和能源價(jià)格等影響因素并未如經(jīng)濟(jì)學(xué)理論所描述的或者我們所期望的那樣與工業(yè)能源效率呈顯著的正影響。是什么原因?qū)е铝四Ｐ偷慕Y(jié)果無(wú)法支持我們通常理解的結(jié)論？是否因?yàn)闃颖緮?shù)據(jù)平均和加總的衡量模式掩蓋了兩者之間真正的關(guān)系？出于對(duì)這個(gè)問(wèn)題的思考，本文將全樣本模型進(jìn)一步拓展，按照東部高能效區(qū)、中部中能效區(qū)和西部低能效區(qū)三個(gè)區(qū)域維度，考察各因素對(duì)工業(yè)能源效率的影響是否存在空間特征的差異。

考慮到在前面的模型中有的衡量指標(biāo)影響不顯著，此處將技術(shù)進(jìn)步的指標(biāo)改為研究與試驗(yàn)發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)投入，將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)改為工業(yè)內(nèi)部六大高耗能行業(yè)的占比，指標(biāo)內(nèi)容略有變化，但檢驗(yàn)方法不變。結(jié)果如表11：

表11 不同能效區(qū)域面板模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

(1)能源價(jià)格在本模型中的檢驗(yàn)結(jié)果與前述全樣本模型存在較大差異。在高能效地區(qū)，能源價(jià)格具有較好的信息傳導(dǎo)調(diào)節(jié)機(jī)制，價(jià)格的提高對(duì)能源要素的投入起到明顯的抑制作用，價(jià)格每提高一個(gè)百分點(diǎn)，能源效率將會(huì)上升0.008個(gè)單位。而在低能效地區(qū)，能源價(jià)格對(duì)工業(yè)能源效率則存在負(fù)向影響，價(jià)格的上升不但不能降低能源效率，反而會(huì)增加能源的消耗。這提醒我們，在確立低能效地區(qū)節(jié)能目標(biāo)的時(shí)候，不能只看到節(jié)能潛力，而要充分考慮區(qū)域差異，低能效地區(qū)在追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的過(guò)程中，已經(jīng)形成了高耗能工業(yè)為主的結(jié)構(gòu)，短期內(nèi)能源價(jià)格的上漲，不僅不會(huì)改善能源效率，反而會(huì)由于成本增加等問(wèn)題讓低能效地區(qū)可能陷入低端產(chǎn)業(yè)陷阱。在中能效地區(qū)，能源價(jià)格的變化沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，可能的原因在于，一方面中能效地區(qū)的增長(zhǎng)模式依然以粗放型為主，市場(chǎng)化水平、所有制結(jié)構(gòu)、體制機(jī)制障礙等因素致使微觀領(lǐng)域?qū)δ茉磧r(jià)格的敏感性降低。另一方面，中能效地區(qū)正處于現(xiàn)代工業(yè)模式的轉(zhuǎn)型階段，對(duì)創(chuàng)新要素質(zhì)量更加注重，能源價(jià)格的微觀信號(hào)調(diào)節(jié)作用在逐漸發(fā)揮，兩種力量的交織作用下，弱化抵消了能源價(jià)格對(duì)工業(yè)能源效率的影響，導(dǎo)致檢驗(yàn)結(jié)果不顯著。同時(shí)，這也進(jìn)一步驗(yàn)證了在全樣本省份的檢驗(yàn)中，為何能源價(jià)格與工業(yè)能源效率呈負(fù)相關(guān)的結(jié)果。

(2)技術(shù)進(jìn)步和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響由不敏感變?yōu)檎蜃饔蔑@著。與之前的模型估計(jì)結(jié)果不同，在本模型中，從高能效區(qū)域到低能效區(qū)域，技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的能源效率改善呈逐步增加的態(tài)勢(shì)，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入每增加一個(gè)百分點(diǎn)，高、中、低能效區(qū)域的工業(yè)能源效率分別上升0.039、0.055和0.079個(gè)單位，這也告訴我們，技術(shù)進(jìn)步無(wú)論在哪個(gè)能效區(qū)，都是比較穩(wěn)定的能源效率提升路徑。尤其是在低能效區(qū)域，技術(shù)進(jìn)步在后發(fā)優(yōu)勢(shì)的條件下，更具有較大的節(jié)能空間，未來(lái)的節(jié)能路徑中，應(yīng)該更加重視技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的節(jié)能效果，無(wú)論是技術(shù)引進(jìn)、創(chuàng)新還是自主研發(fā)技術(shù)，都應(yīng)該加快推進(jìn)的步伐。

(3)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)不同能效區(qū)域的工業(yè)能源效率產(chǎn)生正向影響。具體來(lái)看，中能效地區(qū)的影響最為明顯，煤炭消費(fèi)量每下降一個(gè)百分點(diǎn)，中能效地區(qū)的工業(yè)能源效率將上升0.037個(gè)單位；其次是高能效區(qū)域；低能效區(qū)域?qū)οM(fèi)結(jié)構(gòu)的變化不敏感。可能的原因在于高能效地區(qū)由于一般也具有較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，在較高收入的情況下對(duì)節(jié)能減排環(huán)境保護(hù)更為關(guān)注，能源結(jié)構(gòu)相對(duì)合理，而低能效區(qū)域通常也是煤炭?jī)?chǔ)藏和開(kāi)采集聚之地，較低的環(huán)境成本讓低能效區(qū)對(duì)煤炭消費(fèi)依賴程度一直處于較高的水平。

(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改變檢驗(yàn)指標(biāo)后依然與不同能效區(qū)工業(yè)能源效率呈負(fù)相關(guān)。在全樣本模型中，選取了第二產(chǎn)業(yè)占比作為衡量指標(biāo)，本模型中則用工業(yè)內(nèi)部六大高耗能行業(yè)的占比來(lái)作為衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)，無(wú)論是哪一種指標(biāo)，得出的結(jié)果都是顯著負(fù)相關(guān)。在本模型中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)能源效率的影響呈現(xiàn)由高能效區(qū)域向低能效區(qū)域逐步增強(qiáng)的態(tài)勢(shì)，具體表現(xiàn)為在高能效區(qū)，工業(yè)內(nèi)部高耗能行業(yè)每上升一個(gè)百分點(diǎn)，工業(yè)能源效率將會(huì)下降0.035個(gè)單位，而在中能效區(qū)域和低能效區(qū)域，則會(huì)下降0.09和0.18個(gè)單位。應(yīng)當(dāng)注意的是，近年來(lái)，由于高能效區(qū)域具有更高的節(jié)能減排意識(shí)，而低能效區(qū)域出于對(duì)增長(zhǎng)的渴求，環(huán)境規(guī)制程度和生態(tài)約束力度都相對(duì)比較寬松，部分高耗能的工業(yè)行業(yè)逐步向低能效區(qū)域遷移集中，這將進(jìn)一步惡化低能效區(qū)域的結(jié)構(gòu)性矛盾，通過(guò)結(jié)構(gòu)節(jié)能的路徑將變得舉步維艱。因此，對(duì)中低能效區(qū)域，在今后的節(jié)能工作中，要更加處理好經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源節(jié)約、環(huán)境保護(hù)這三者之間的關(guān)系，讓技術(shù)節(jié)能和結(jié)構(gòu)節(jié)能同時(shí)在能源效率改善的過(guò)程中發(fā)揮作用。

(5)固定資產(chǎn)投資和外資流入對(duì)不同能效區(qū)的影響呈現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性。在本模型中，固定資產(chǎn)投資對(duì)高能效區(qū)域和中能效區(qū)域呈顯著負(fù)相關(guān)，這與前文的檢驗(yàn)結(jié)果類似，而對(duì)低能效區(qū)域則存在顯著正相關(guān)，也就是說(shuō)在資本不斷深化的過(guò)程中，低能效區(qū)域的能源效率會(huì)不斷提高?？赡艿脑蛟谟?，低能效區(qū)域的資本深化將會(huì)伴隨著更好的工藝、設(shè)備以及技術(shù)的使用，企業(yè)得以在一個(gè)更有規(guī)模的水平上運(yùn)行，從而使工業(yè)能源效率在物化技術(shù)改善和規(guī)模效率提升的基礎(chǔ)上得到提高。應(yīng)當(dāng)注意的是，這種提升源自初始處于較低的水平和后發(fā)優(yōu)勢(shì)的條件，一旦資本積累和技術(shù)改善達(dá)到一定的臨界點(diǎn)，資本的深化將會(huì)開(kāi)始對(duì)低能效區(qū)域的工業(yè)能源效率產(chǎn)生反作用；外資流入對(duì)工業(yè)能源效率的影響在前面全樣本的模型中呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，但估值接近于0，而在分能效區(qū)域的模型中，則出現(xiàn)不同的影響結(jié)果。在高能效地區(qū)，外資流入的影響作用不顯著，而在中能效地區(qū)，外資流入與工業(yè)能源效率呈顯著正相關(guān)，在低能效地區(qū)則呈顯著負(fù)相關(guān)。這與葉素云[15]、葉振宇等(2010)的研究結(jié)果有些類似，在他們的研究結(jié)果中，東部地區(qū)隨著外資流入的增加，能耗水平顯著降低，而中部和西部地區(qū)卻出現(xiàn)能耗水平上升。換句話說(shuō)，外資的流入與不同能效區(qū)域之間似乎存在著一個(gè)這樣的規(guī)律，隨著經(jīng)濟(jì)水平的降低，外資流入對(duì)能源效率的作用在不斷的減弱。發(fā)達(dá)地區(qū)更傾向于利用外資的技術(shù)外溢效應(yīng)來(lái)改善高耗能行業(yè)的能源利用水平。

五、研究結(jié)論和政策啟示

提升能源效率對(duì)推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展和保障能源安全具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義，把握中國(guó)工業(yè)能源效率的區(qū)域空間特征，系統(tǒng)研究工業(yè)能源效率的影響因素，確定符合空間異質(zhì)性的工業(yè)節(jié)能目標(biāo)和系統(tǒng)治理體系迫在眉睫。通過(guò)以上研究，我們可以得出以下結(jié)論：一是樣本期內(nèi)工業(yè)能源效率除了個(gè)別省份處在前沿面，大多數(shù)省份的能源效率值沒(méi)有達(dá)到最優(yōu)水平，能效提升的空間還比較大。二是中國(guó)工業(yè)能源效率具有明顯的空間溢出效應(yīng)，H-H集聚和L-L集聚的特征明顯，樣本期以來(lái)工業(yè)能源效率的空間分布格局漸趨穩(wěn)定，這和資源稟賦、產(chǎn)業(yè)生命周期規(guī)律、財(cái)政分權(quán)制度等密切相關(guān)。三是東部和中部地區(qū)具有σ收斂性，中部地區(qū)存在絕對(duì)β收斂，東部、西部和中部地區(qū)都存在條件β收斂，俱樂(lè)部收斂只有中部地區(qū)存在。四是工業(yè)能源效率的影響因素具有明顯的空間異質(zhì)性，同樣的指標(biāo)在不同的區(qū)域作用軌跡不同，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、發(fā)展階段等因素作用在工業(yè)能源效率的形成路徑中，內(nèi)在地決定了各區(qū)域工業(yè)節(jié)能路徑的差異。

基于上述結(jié)論，未來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和節(jié)能減排的兼容性將進(jìn)一步增強(qiáng)，提升工業(yè)能源效率除了經(jīng)濟(jì)自身的內(nèi)在動(dòng)力外，還應(yīng)注意以下幾個(gè)方面：一是工業(yè)節(jié)能目標(biāo)的確定應(yīng)該分長(zhǎng)期目標(biāo)和短期目標(biāo)，長(zhǎng)期來(lái)看各省的能源效率最終會(huì)達(dá)到一個(gè)差距不大的較優(yōu)水平，但短期來(lái)看，由于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的成本壓力，各省的節(jié)能目標(biāo)和節(jié)能約束監(jiān)管應(yīng)該是一個(gè)逆向的組合。二是在不同區(qū)域的工業(yè)節(jié)能政策組合設(shè)計(jì)上，要考慮不同區(qū)域的發(fā)展階段、增長(zhǎng)模式以及技術(shù)水平等方面的差異。在工業(yè)積累基本完成的發(fā)達(dá)地區(qū)，由于普遍處于較高的節(jié)能技術(shù)水平，通過(guò)技術(shù)節(jié)能的空間十分有限，應(yīng)該將節(jié)能路徑的方向放在總量的控制上，通過(guò)加快三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和工業(yè)內(nèi)部行業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整優(yōu)化，提高市場(chǎng)配置資源的作用。而在能源效率較低的欠發(fā)達(dá)地區(qū)，則將工業(yè)節(jié)能政策重點(diǎn)放在技術(shù)的改善方面，加速推進(jìn)節(jié)能減排的技術(shù)創(chuàng)新、引進(jìn)和擴(kuò)散，優(yōu)化企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，提高產(chǎn)業(yè)的集聚水平，嚴(yán)格產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)行業(yè)技術(shù)效率提升和生產(chǎn)率的改善提高工業(yè)能源效率。三是從政府和行業(yè)主管部門(mén)的角度，應(yīng)根據(jù)不同的區(qū)域特征，設(shè)計(jì)激勵(lì)、監(jiān)督和懲罰措施的力度，對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)要更加重視通過(guò)經(jīng)濟(jì)杠桿引導(dǎo)節(jié)能市場(chǎng)發(fā)揮資源配置的作用，充分發(fā)揮懲罰的約束作用，對(duì)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，要加大激勵(lì)政策的支持補(bǔ)貼力度和節(jié)能工作的監(jiān)督檢查，增強(qiáng)地方政府開(kāi)展節(jié)能的積極性，強(qiáng)化對(duì)節(jié)能市場(chǎng)的監(jiān)管和培育，逐漸形成有利于企業(yè)節(jié)能的市場(chǎng)和社會(huì)環(huán)境。