王 韶 華，何 美 璇，張 偉，劉 熙 寧

(1.燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，河北 秦皇島 066004；2.燕山大學(xué)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心，河北 秦皇島 066004；3.東北大學(xué)秦皇島分校經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河北 秦皇島 066004)

0 引言

“綠色化”概念在《關(guān)于加快推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的意見》中首次被提出，利用五大發(fā)展理念之一的“綠色”引領(lǐng)發(fā)展是新時(shí)代我國生態(tài)文明建設(shè)的治本之策。在提前實(shí)現(xiàn)2020年減排目標(biāo)后，我國又做出在2030年前實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”、在2060年前實(shí)現(xiàn)“碳中和”的減排承諾。當(dāng)前，我國能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放約占碳排放總量的85%，能源轉(zhuǎn)型迫在眉睫。京津冀作為國家重點(diǎn)戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域，能源消費(fèi)總量和碳排放總量分別約占全國的10%和20%，其中又以工業(yè)部門占比最大，因此京津冀工業(yè)節(jié)能減排對(duì)我國實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)尤為重要。京津冀地理位置相近，工業(yè)聯(lián)系密切，在供給側(cè)改革背景下，探究工業(yè)能源強(qiáng)度影響因素的空間效應(yīng)是實(shí)現(xiàn)京津冀協(xié)同發(fā)展的必然要求。

對(duì)能源強(qiáng)度的既有研究主要關(guān)注能源強(qiáng)度的影響因素，研究方法主要包括分解方法、回歸分析等，其中分解方法基于研究目的又可分為結(jié)構(gòu)分解法和指數(shù)分解法。結(jié)構(gòu)分解法主要基于投入產(chǎn)出表對(duì)能源強(qiáng)度的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析，如馬曉微等將能源強(qiáng)度分解為結(jié)構(gòu)效應(yīng)和效率效應(yīng)[1]，張俊榮等主要研究投入產(chǎn)出各種系數(shù)對(duì)北京市能源強(qiáng)度的影響[2]。指數(shù)分解法中應(yīng)用較廣泛的有拉氏分解法和迪氏分解法，例如：韓松等采用對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)法分析了結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)進(jìn)步、城市化、規(guī)模效應(yīng)等對(duì)能源強(qiáng)度的貢獻(xiàn)[3，4]；楊正東等認(rèn)為兩種方法所得結(jié)論基本一致[5]，但拉氏分解法分解后會(huì)存在殘差，影響解釋力；為彌補(bǔ)上述缺陷，李玉婷等采用完全分解的改進(jìn)拉氏指數(shù)構(gòu)建能源強(qiáng)度因素分解模型[6]。由于分解方法存在計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確、解釋力度不足等缺陷[7]，且該方法相對(duì)固定的分析框架限制了其應(yīng)用范圍，故采用回歸分析方法進(jìn)行實(shí)證分析的研究逐漸增多，如研究投資動(dòng)機(jī)、創(chuàng)新類型、財(cái)稅政策、金融壓力等對(duì)能源強(qiáng)度的傳導(dǎo)機(jī)制[8-11]以及能源強(qiáng)度的空間溢出效應(yīng)[12，13]。

由于研究設(shè)計(jì)、研究對(duì)象、數(shù)據(jù)攫取等不同，以上研究所得結(jié)論不盡相同，一般認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步、FDI等的貢獻(xiàn)較顯著，但隨著我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”，需求側(cè)因素對(duì)能源強(qiáng)度的影響將隨之減小，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的實(shí)施將使供給側(cè)因素的影響凸顯，但由于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的概念邏輯與分析框架尚不完善，鮮有針對(duì)供給側(cè)因素與能源強(qiáng)度關(guān)系的系統(tǒng)研究。另一方面，在京津冀協(xié)同發(fā)展背景下，區(qū)域間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系加強(qiáng)[14]，聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制日益完善，但對(duì)京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度空間溢出效應(yīng)的研究較少。鑒于此，本文立足京津冀協(xié)同發(fā)展、供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、節(jié)能減排等現(xiàn)實(shí)背景，在揭示供給側(cè)要素對(duì)工業(yè)能源強(qiáng)度影響關(guān)系的基礎(chǔ)上，利用探索性空間分析構(gòu)建空間計(jì)量模型，探討影響因素的空間效應(yīng)，以期通過節(jié)能減排與供給側(cè)改革的深度融合切實(shí)降低京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度，推動(dòng)京津冀協(xié)同發(fā)展取得新進(jìn)展。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度供給側(cè)影響因素與數(shù)據(jù)來源

供給側(cè)改革是涉及要素、產(chǎn)業(yè)和制度3個(gè)層面的經(jīng)濟(jì)變革，對(duì)工業(yè)發(fā)展影響深遠(yuǎn)。黃群慧基于“問題—原因—對(duì)策”梳理出關(guān)于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的概念邏輯和分析框架[15]；楚明欽認(rèn)為供給側(cè)改革應(yīng)重視創(chuàng)新要素以緩解制造業(yè)產(chǎn)能過剩[16]；魏鵬認(rèn)為供給側(cè)改革需要合理的制度以提高要素使用效率[17]；楊勇等論證了要素市場(chǎng)化會(huì)提高工業(yè)全要素生產(chǎn)率[18]；郭學(xué)能等認(rèn)為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革是通過調(diào)整供給側(cè)對(duì)應(yīng)的要素配置和改革制度以優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)[19]；鄧仲良等認(rèn)為要素在產(chǎn)業(yè)和空間上的錯(cuò)配導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異，要因地制宜發(fā)展工業(yè)體系[20]；高培勇等認(rèn)為高質(zhì)量發(fā)展需要社會(huì)高質(zhì)量和制度高質(zhì)量保障[21]。綜合以上分析，我國供給側(cè)改革的經(jīng)濟(jì)機(jī)制是要素質(zhì)量的提高，并且需要以制度作為保障，供給側(cè)因素主要包括勞動(dòng)力、資本、土地(資源)、科技創(chuàng)新、制度等[22]，本文分別用勞動(dòng)生產(chǎn)率、投資強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新強(qiáng)度、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度表征，基于科學(xué)性、數(shù)據(jù)可獲得性等原則，構(gòu)建2000-2017年京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度及其供給側(cè)影響因素的面板數(shù)據(jù)，分析其對(duì)京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度的影響。

(1)工業(yè)能源強(qiáng)度。即單位工業(yè)增加值的能源消費(fèi)，用工業(yè)能源消費(fèi)與工業(yè)增加值的比值表示，分別通過2018年《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》《天津統(tǒng)計(jì)年鑒》和《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》獲取。

(2)勞動(dòng)生產(chǎn)率。勞動(dòng)力對(duì)工業(yè)能源強(qiáng)度的影響主要體現(xiàn)在勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，包括勞動(dòng)者素質(zhì)[23]和技術(shù)裝備水平的提升，勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高在一定程度上可改善能源效率，降低單位產(chǎn)出的能源消費(fèi)。勞動(dòng)生產(chǎn)率用工業(yè)增加值與工業(yè)部門從業(yè)人數(shù)之比表示，通過歷年《天津統(tǒng)計(jì)年鑒》和《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》匯總采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)從業(yè)人數(shù)，可得2000-2017年天津市和河北省工業(yè)從業(yè)人數(shù)，《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》中缺少分行業(yè)從業(yè)人數(shù)，但有規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)從業(yè)人數(shù)和工業(yè)增加值，故用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率反映北京市工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率。

(3)投資強(qiáng)度。資本對(duì)工業(yè)能源強(qiáng)度的影響主要體現(xiàn)在投資強(qiáng)度的變化，其受工業(yè)化進(jìn)程的影響較大，隨著工業(yè)化的實(shí)現(xiàn)，工業(yè)投資比重和能源強(qiáng)度逐漸下降[24]。投資強(qiáng)度用工業(yè)部門全社會(huì)固定資產(chǎn)投資占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比重表示，2000-2017年京津冀全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額以及采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等分行業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額源于歷年《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(4)能源結(jié)構(gòu)。能源結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)能源強(qiáng)度的影響主要體現(xiàn)在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化，其在我國能源強(qiáng)度各階段主要影響因素中始終居主導(dǎo)地位[4]。能源結(jié)構(gòu)用工業(yè)原煤消費(fèi)量占工業(yè)能源消費(fèi)量的比重表示，2000-2017年京津冀工業(yè)原煤消費(fèi)量源于2001-2018年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，并通過系數(shù)(0.7143 kgce/kg)折算成標(biāo)準(zhǔn)煤。

(5)科技創(chuàng)新強(qiáng)度。供給側(cè)改革就是通過加大創(chuàng)新等高端要素的投入，降低對(duì)傳統(tǒng)要素的依賴，科技創(chuàng)新不僅直接影響能源強(qiáng)度，還通過調(diào)節(jié)其他影響因素對(duì)能源強(qiáng)度產(chǎn)生間接影響[25]?？萍紕?chuàng)新強(qiáng)度用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出與主營業(yè)務(wù)收入之比表示，2000-2017年京津冀規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出源于歷年《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入源于歷年《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》《天津統(tǒng)計(jì)年鑒》《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》。

(6)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。供給側(cè)改革的重心就是保證高端要素有效供給的制度改革，制度對(duì)工業(yè)能源強(qiáng)度的直接影響體現(xiàn)在環(huán)境規(guī)制方面[26]，在能源市場(chǎng)體制建立前，環(huán)境規(guī)制可有效限制高污染、低效能源的使用，也可在一定程度上促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)工藝的改進(jìn)[27]。環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度用工業(yè)污染治理項(xiàng)目完成投資與工業(yè)增加值(為剔除價(jià)格變動(dòng)的影響，以2000年不變價(jià)進(jìn)行折算)之比表示，2000-2003年京津冀工業(yè)污染治理項(xiàng)目完成投資額源于相應(yīng)年份《中國環(huán)境年鑒》，2004-2017年數(shù)據(jù)源于相應(yīng)年份《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.2 研究方法

1.2.1 探索性空間數(shù)據(jù)分析 為描述京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度的空間分布特征，本文運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法對(duì)京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度進(jìn)行全局和局部空間相關(guān)性檢驗(yàn)，進(jìn)而分析其空間相關(guān)性和差異性。

(1)全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)。本文應(yīng)用全局莫蘭指數(shù)(式(1))檢驗(yàn)工業(yè)能源強(qiáng)度是否存在全局空間相關(guān)性，其取值范圍為[-1，1]：指數(shù)趨于1，表示測(cè)度值的低值和高值在空間上分別集聚，空間正相關(guān)性越強(qiáng)；指數(shù)趨于-1，表示測(cè)度值的低值和高值在空間上相互集聚，空間負(fù)相關(guān)性越強(qiáng)；指數(shù)趨于0，表示測(cè)度值在空間上隨機(jī)分布。

(1)

(2)局部空間相關(guān)性檢驗(yàn)。應(yīng)用局部莫蘭指數(shù)(式(2))描述各區(qū)域單元工業(yè)能源強(qiáng)度的空間分布特征，并依此繪制LISA圖。局部莫蘭指數(shù)的取值范圍為[-1，1]：指數(shù)趨于1，表示測(cè)度值的相似值(高高—低低)在空間上集聚；指數(shù)趨于-1，表示測(cè)度值的非相似值(高低)在空間上集聚。

(2)

1.2.2 空間計(jì)量模型 應(yīng)用空間計(jì)量模型分析供給側(cè)因素對(duì)京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度的影響效應(yīng)，模型表達(dá)式為：

(3)

式中：y、LP、FIS、ES、TI、ER分別表示工業(yè)能源強(qiáng)度、勞動(dòng)生產(chǎn)率、投資強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新強(qiáng)度、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度；i(j)為省域；t為年；β0為常數(shù)；ρ為空間滯后系數(shù)；β1，β2，…，β5和λ1，λ2，…，λ5為相關(guān)解釋變量的系數(shù)，后者用以度量相鄰區(qū)域的解釋變量對(duì)被解釋變量的邊際影響；Λ為空間誤差系數(shù)，反映相鄰區(qū)域單元的隨機(jī)沖擊波對(duì)本區(qū)域單元的影響；u為隨機(jī)誤差項(xiàng)。如果ρ、λ、Λ均為0，則該模型簡化為一般模型；如果ρ、λ均為0，則該模型為空間誤差模型(SEM)；如果λ、Λ均為0，則該模型為空間滯后模型(SLM)；如果Λ為0，則該模型為空間杜賓模型(SDM)，即在空間滯后模型的基礎(chǔ)上考慮了解釋變量的空間交互作用。

1.2.3 變系數(shù)面板計(jì)量模型 為分析京津冀兩兩共同降耗的效果，進(jìn)一步驗(yàn)證供給側(cè)要素對(duì)京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度的影響，分別建立京冀、京津和津冀的面板計(jì)量模型，為體現(xiàn)空間效應(yīng)，將空間滯后項(xiàng)直接作為自變量加入模型。

yit=β0it+ρitWijyit+β1itLPit+β2itFISit+β3itESit+
β4itTIit+β5itERit+uit

(4)

式中：由于兩個(gè)區(qū)域不存在相對(duì)距離，W采用0-1矩陣。若i=0，則該模型為時(shí)點(diǎn)變系數(shù)模型；若t=0，則該模型為地點(diǎn)變系數(shù)模型；若i=0且t=0，則該模型為一般面板模型。

2 京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度的空間演變

利用GeoDa軟件計(jì)算2000-2017年京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度的全局莫蘭指數(shù)(表1)，莫蘭指數(shù)始終小于-0.3，并全部通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，說明京津冀具有空間相關(guān)性，且空間差異較大。其中，2000-2001年差異較大，2002-2004年差異逐漸減小，自2005年差異逐漸增大，但增速放緩。

表1 京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度Moran′s I值Table 1 Moran′s I of industrial energy intensity in Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration

結(jié)合圖1發(fā)現(xiàn)京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度的空間格局演變存在3個(gè)階段：1)2000-2001年“北京高耗期”，北京市屬于H-L集聚區(qū)，津冀屬于L-H集聚區(qū)。石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)等基礎(chǔ)加工行業(yè)能源消費(fèi)占工業(yè)能源總量的70%以上，但工業(yè)增加值占比在20%以下。2)2002-2003年“能耗轉(zhuǎn)換期”，北京市和河北省均屬于H-H或H-L集聚區(qū)，天津市屬于L-H集聚區(qū)。河北省處于基礎(chǔ)重工業(yè)快速發(fā)展期，六大高耗能行業(yè)能源消費(fèi)總量迅速上升，占規(guī)模以上工業(yè)能源消費(fèi)總量的比重維持在90%以上，但工業(yè)增加值占比在50%以下；天津市工業(yè)化進(jìn)程快于河北省，處于重化工業(yè)階段，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益明顯，工業(yè)能源強(qiáng)度低于北京市和河北省。3)2004-2017年“河北高耗期”，只有河北省屬于H-L集聚區(qū)，其工業(yè)能源強(qiáng)度低于京津。該階段河北省處于重化工業(yè)快速擴(kuò)張期，六大高耗能行業(yè)能源消費(fèi)年均增速約3.8%，使得工業(yè)能源強(qiáng)度始終處于較高水平；而北京市和天津市的石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)等能源消費(fèi)總體呈下降趨勢(shì)，其中北京市2010年黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)較2009年降低約93.8%，使得每萬元工業(yè)增加值的能源消費(fèi)降至1 t標(biāo)準(zhǔn)煤以下，天津市隨著工業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，自2012年工業(yè)能源強(qiáng)度降至1 t標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元以下。呈現(xiàn)以上空間格局的主要原因在于：早期河北省工業(yè)化程度較低，相比北京市和天津市能源需求低；隨著京津冀工業(yè)生產(chǎn)率逐漸提高，北京市逐步進(jìn)入“后工業(yè)化時(shí)代”，能耗較高的企業(yè)開始向周邊地區(qū)轉(zhuǎn)移，并且由于北京市和天津市發(fā)展程度較高，對(duì)能源的需求降低較快，而河北省承接了較多高能耗企業(yè)，自身發(fā)展程度相對(duì)較低，工業(yè)能源強(qiáng)度相對(duì)較高，同時(shí)這些企業(yè)逐漸形成產(chǎn)業(yè)集聚，導(dǎo)致河北省集聚效應(yīng)增強(qiáng)。

圖1 2000-2017年京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度LISA集聚圖Fig.1 LISA cluster map of industrial energy intensity in Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration from 2000 to 2017

3 京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度的供給側(cè)因素分析

3.1 整體空間計(jì)量分析

一般情況下，數(shù)據(jù)涉及所有研究對(duì)象，則固定效應(yīng)模型比隨機(jī)效應(yīng)模型更合適。通過Stata軟件分別估計(jì)SLM模型和SEM模型的空間固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)、時(shí)間和空間雙固定效應(yīng)后，發(fā)現(xiàn)時(shí)間固定效應(yīng)的SEM模型參數(shù)顯著性較佳，而SLM模型參數(shù)顯著性均不佳，說明存在被忽略的影響作用。由此，通過實(shí)驗(yàn)各變量的空間交互作用，發(fā)現(xiàn)在時(shí)間固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，引入技術(shù)創(chuàng)新強(qiáng)度和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的空間交互作用后，參數(shù)顯著性較佳，同時(shí)模型發(fā)展為SDM模型。本文僅列出時(shí)間固定效應(yīng)SDM模型和SEM模型的估計(jì)結(jié)果(表2)。

SDM模型和SEM模型估計(jì)參數(shù)的影響方向一致，說明模型結(jié)果具有穩(wěn)健性。另外，SDM模型的擬合優(yōu)度R2和最大似然值LogL均明顯高于SEM模型，而赤池系數(shù)AIC和葉貝斯系數(shù)BIC均明顯低于SEM模型，說明SDM模型擬合優(yōu)度高于SEM模型，解釋力更強(qiáng)。從表2中SDM模型的估計(jì)結(jié)果可以看出：

表2 空間滯后模型和空間誤差模型估計(jì)結(jié)果Table 2 Estimation results of SDM and SEM

(1)空間滯后系數(shù)ρ的估計(jì)值為負(fù)(-0.6685)，并通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度具有較強(qiáng)的空間依賴性和負(fù)空間溢出效應(yīng)，意味著京津冀的工業(yè)能源強(qiáng)度相互影響，不僅受本區(qū)域勞動(dòng)生產(chǎn)率、投資強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新強(qiáng)度和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響，還通過空間效應(yīng)受其他區(qū)域工業(yè)能源強(qiáng)度及其影響因素的沖擊，原因可能是，京津?yàn)閷?shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)，將高耗能、高污染、低產(chǎn)出產(chǎn)業(yè)向河北遷移。

(2)勞動(dòng)生產(chǎn)率與工業(yè)能源強(qiáng)度呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(-0.0343)，但關(guān)系較微弱，且未形成空間效應(yīng)，說明京津冀勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高對(duì)工業(yè)能源強(qiáng)度具有抑制作用，但京津冀尚未形成合理的工業(yè)分工，產(chǎn)品、勞務(wù)聯(lián)系不明顯。

(3)投資強(qiáng)度與工業(yè)能源強(qiáng)度呈顯著的正相關(guān)關(guān)系(0.0168)，但關(guān)系較微弱，且未形成空間效應(yīng)，說明京津冀工業(yè)資本投入強(qiáng)度的下降在一定程度上促進(jìn)了工業(yè)能源強(qiáng)度的降低，原因可能是京津冀工業(yè)結(jié)構(gòu)趨于優(yōu)化，但京津冀尚未形成明顯的工業(yè)投資聯(lián)系。

(4)能源結(jié)構(gòu)與工業(yè)能源強(qiáng)度呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(-0.0274)，但關(guān)系較微弱，說明降低京津冀工業(yè)煤炭消費(fèi)比重?zé)o法有效抑制工業(yè)能源強(qiáng)度，原因可能是津冀工業(yè)在京津冀工業(yè)中起主導(dǎo)作用，但兩地工業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，高耗能產(chǎn)業(yè)比重較高，對(duì)煤炭消費(fèi)的依賴性較強(qiáng)，減少煤炭消費(fèi)雖在一定程度上會(huì)降低能源消費(fèi)總量，但同時(shí)會(huì)明顯影響工業(yè)增加值的提升。

(5)科技創(chuàng)新強(qiáng)度與工業(yè)能源強(qiáng)度呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(-2.7332)，且關(guān)系較強(qiáng)，說明京津冀R&D研發(fā)投入取得一定成果，有效抑制了工業(yè)能源強(qiáng)度；科技創(chuàng)新具有較強(qiáng)的負(fù)空間溢出效應(yīng)(-3.9975)，說明某區(qū)域的科技創(chuàng)新成果同時(shí)能夠有效抑制其他區(qū)域的工業(yè)能源強(qiáng)度，這主要得益于企業(yè)間技術(shù)擴(kuò)散，促使京津冀總體工業(yè)能源強(qiáng)度下降。

(6)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與工業(yè)能源強(qiáng)度呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(-3.2623)，且關(guān)系較強(qiáng)，說明環(huán)境規(guī)制可有效抑制工業(yè)能源強(qiáng)度；制度具有較強(qiáng)的負(fù)空間溢出效應(yīng)(-4.6312)，說明某區(qū)域的環(huán)境規(guī)制能有效抑制其他區(qū)域的工業(yè)能源強(qiáng)度，原因可能是京津冀高耗能、高污染行業(yè)高集中度、高相似率、高溢出效應(yīng)等特征使得京津冀環(huán)境規(guī)制趨于統(tǒng)一。

3.2 局部面板計(jì)量分析

由于非變系數(shù)面板模型擬合效果不佳，考慮京津冀發(fā)展差異較大，進(jìn)行變系數(shù)面板模型擬合。最終，構(gòu)建了京冀以投資強(qiáng)度為變系數(shù)的時(shí)點(diǎn)變系數(shù)模型、京津以科技創(chuàng)新強(qiáng)度和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度為變系數(shù)的地點(diǎn)變系數(shù)模型、津冀全變系數(shù)的地點(diǎn)變系數(shù)模型，3個(gè)模型的參數(shù)估計(jì)全部通過顯著性檢驗(yàn)(表3-表5)。通過對(duì)比3個(gè)變系數(shù)模型和空間計(jì)量模型結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

表3 京冀變系數(shù)模型估計(jì)結(jié)果Table 3 Estimation results of variable coefficient model for Beijing-Hebei

表4 京津變系數(shù)模型估計(jì)結(jié)果Table 4 Estimation results of variable coefficient model for Beijing-Tianjin

表5 津冀變系數(shù)模型估計(jì)結(jié)果Table 5 Estimation results of variable coefficient model for Tianjin-Hebei

(1)投資強(qiáng)度作為京冀模型的時(shí)點(diǎn)變系數(shù)，其回歸系數(shù)趨于0，一方面說明京冀資本投入對(duì)工業(yè)能源強(qiáng)度的影響不穩(wěn)定，可能由于國家資本占比較高，受行政主導(dǎo)的影響較大；另一方面說明京冀資本投入對(duì)工業(yè)能源強(qiáng)度的影響效應(yīng)趨于微弱，原因可能是工業(yè)結(jié)構(gòu)趨于合理，高耗能產(chǎn)業(yè)比重不斷降低?？萍紕?chuàng)新強(qiáng)度和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度作為京津模型的地點(diǎn)變系數(shù)，說明京津的科技創(chuàng)新強(qiáng)度和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度對(duì)工業(yè)能源強(qiáng)度的影響具有差異性；而作為津冀全變系數(shù)的地點(diǎn)變系數(shù)模型，說明每個(gè)供給側(cè)因素對(duì)工業(yè)能源強(qiáng)度的影響明顯不同，表明津冀發(fā)展極不協(xié)調(diào)。

(2)空間計(jì)量模型中，京津冀的工業(yè)能源強(qiáng)度此消彼長，不能實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展；局部計(jì)量模型中，作為空間溢出效應(yīng)的體現(xiàn)，將工業(yè)能源強(qiáng)度作為自變量加入模型，京冀和津冀模型中工業(yè)能源強(qiáng)度系數(shù)為負(fù)，說明京冀和津冀的工業(yè)均無法實(shí)現(xiàn)協(xié)同降耗；但京津模型中工業(yè)能源強(qiáng)度系數(shù)為正，說明京津工業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)協(xié)同發(fā)展。導(dǎo)致以上結(jié)果的原因在于河北省工業(yè)化進(jìn)程嚴(yán)重滯后于京津，京津高耗能產(chǎn)業(yè)向河北省轉(zhuǎn)移。

(3)與空間計(jì)量模型相比：1)京冀模型中：勞動(dòng)生產(chǎn)率和科技創(chuàng)新強(qiáng)度的影響方向與空間計(jì)量模型相同，原因可能是京冀的工業(yè)投資受政府調(diào)控的影響較大；能源結(jié)構(gòu)的影響方向與其相反，原因可能是京冀的工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整成效顯著，工業(yè)發(fā)展對(duì)煤炭消費(fèi)的依賴性明顯降低；環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響方向與其相反，原因可能是強(qiáng)有力的環(huán)境規(guī)制雖減少了工業(yè)能源消費(fèi)，但同時(shí)嚴(yán)重影響工業(yè)增加值的提升。2)京津模型中：勞動(dòng)生產(chǎn)率和能源結(jié)構(gòu)的影響方向與其相同；投資強(qiáng)度的影響方向與其相反，原因可能是京津工業(yè)化程度較高，高新技術(shù)工業(yè)比重較高，對(duì)能源消耗較少，減少投資對(duì)降低能耗的貢獻(xiàn)小于對(duì)減少工業(yè)增加值的影響；天津科技創(chuàng)新強(qiáng)度的影響方向與其相反，原因可能是過高的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度促使企業(yè)加強(qiáng)科技創(chuàng)新強(qiáng)度，加重了工業(yè)企業(yè)負(fù)擔(dān)，嚴(yán)重影響工業(yè)增加值的提升；北京環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響方向與其相反，原因可能是北京的高耗能、高污染企業(yè)比重較低，放松管制對(duì)工業(yè)增加值的提升貢獻(xiàn)明顯。3)津冀模型中：投資強(qiáng)度的影響方向與其相同，但津冀間工業(yè)投資強(qiáng)度差異性顯著；天津勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響方向與其相反，原因可能是資本密集型技術(shù)促進(jìn)了天津工業(yè)部門全員勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，降低了勞動(dòng)力對(duì)能源消費(fèi)的替代作用；河北能源結(jié)構(gòu)的影響方向與其相同，原因可能是河北工業(yè)化進(jìn)程緩慢，重化工業(yè)比重較高，對(duì)煤炭消費(fèi)的依賴性較強(qiáng)，降低煤炭消費(fèi)嚴(yán)重影響工業(yè)增加值的提升；河北科技創(chuàng)新強(qiáng)度的影響方向與其相反，原因可能是科技創(chuàng)新主要集中于節(jié)能減排，一定程度上忽略了工業(yè)增加值；天津環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的影響方向與其相反，原因可能是天津工業(yè)結(jié)構(gòu)趨于合理，放松管制在一定程度上會(huì)釋放工業(yè)企業(yè)活力。

4 結(jié)論與建議

本文利用2000-2017年京津冀面板數(shù)據(jù)，基于京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度空間演變的特征分析，分別構(gòu)建空間計(jì)量模型和變系數(shù)面板模型，從整體和局部角度對(duì)京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度與其供給側(cè)因素的數(shù)量關(guān)系進(jìn)行分析，結(jié)論如下：1)京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度總體呈下降趨勢(shì)，經(jīng)歷了“北京高耗期”“能耗轉(zhuǎn)換期”和“河北高耗期”3個(gè)階段，前兩個(gè)時(shí)期較短，“河北高耗期”持續(xù)時(shí)間較長。2)京津冀工業(yè)能源強(qiáng)度聯(lián)系緊密，但具有負(fù)空間溢出效應(yīng)。供給側(cè)因素中投資強(qiáng)度無法抑制工業(yè)能源強(qiáng)度，勞動(dòng)生產(chǎn)率和能源結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)能源強(qiáng)度的抑制效果不佳，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度和科技創(chuàng)新強(qiáng)度能夠有效抑制工業(yè)能源強(qiáng)度，并具有空間溢出效應(yīng)。3)京冀、津冀無法實(shí)現(xiàn)共同降耗，而京津可實(shí)現(xiàn)共同降耗。京冀模型中，能源結(jié)構(gòu)和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與空間計(jì)量模型的影響方向相反；京津模型中，資本、天津市的科技創(chuàng)新和北京市的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與空間計(jì)量模型的影響方向相反；津冀模型中，天津市的勞動(dòng)生產(chǎn)率、能源結(jié)構(gòu)和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度以及河北省的科技創(chuàng)新強(qiáng)度與空間計(jì)量模型的影響方向相反。相對(duì)而言，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度在工業(yè)化進(jìn)程較落后的地區(qū)降耗作用顯著，而科技創(chuàng)新強(qiáng)度在這些地區(qū)的降耗效果較差；降低煤炭消費(fèi)比重并不能有效抑制工業(yè)化進(jìn)程較落后地區(qū)的能源強(qiáng)度；減少工業(yè)投資不利于降低工業(yè)化程度較高地區(qū)的能源強(qiáng)度；資本密集型技術(shù)的大規(guī)模使用可降低勞動(dòng)力對(duì)能源消費(fèi)的替代，不利于能源強(qiáng)度的進(jìn)一步降低。

根據(jù)上述結(jié)論，提出以下建議：1)有效降低河北省能耗是京津冀協(xié)同降耗的關(guān)鍵，協(xié)同降耗既要注重京津冀的內(nèi)部聯(lián)系，也要注重京津冀與其他地區(qū)的聯(lián)系。一方面，應(yīng)增強(qiáng)京津高端產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的自覺性，促進(jìn)京津冀產(chǎn)業(yè)分工與合作，發(fā)揮經(jīng)濟(jì)輻射作用，帶動(dòng)周邊地區(qū)協(xié)同發(fā)展；另一方面河北省必須轉(zhuǎn)換觀念，提升融入性，合理布局產(chǎn)業(yè)，提高產(chǎn)業(yè)配套能力，有針對(duì)性地建立產(chǎn)業(yè)承接平臺(tái)，加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)。2)堅(jiān)持以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，因地制宜地降低工業(yè)能源強(qiáng)度。注重資本密集型技術(shù)與能源節(jié)約型技術(shù)相結(jié)合，同時(shí)通過提高人力資本水平提升工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率；優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，減少高耗能工業(yè)部門投資，增加高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資；調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與優(yōu)化工業(yè)結(jié)構(gòu)相結(jié)合，降低工業(yè)發(fā)展對(duì)低效能源的依賴；協(xié)調(diào)科技創(chuàng)新與環(huán)境規(guī)制間的關(guān)系，科技創(chuàng)新在聚焦節(jié)能減排技術(shù)的同時(shí)兼顧產(chǎn)出，對(duì)不同工業(yè)部門有針對(duì)性地綜合應(yīng)用命令控制型、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)型和自愿意識(shí)型環(huán)境規(guī)制，為企業(yè)減負(fù)，釋放企業(yè)發(fā)展活力。