中國工業(yè)能源效率的空間交互效應(yīng)識別與分析

王 莉 白 彥

[提要]本文將發(fā)展經(jīng)濟學(xué)家提出的極化涓滴效應(yīng)運用到能源經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域，對中國工業(yè)能源效率是否存在空間交互效應(yīng)進行收斂性和莫蘭指數(shù)檢驗，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，同樣的指標在不同的區(qū)域作用軌跡不同。未來中國經(jīng)濟增長和節(jié)能減排的兼容性將進一步增強，提升工業(yè)能源效率除了經(jīng)濟自身的內(nèi)在動力外，還應(yīng)注意工業(yè)節(jié)能目標的確定應(yīng)該分長期目標和短期目標，各省的節(jié)能目標和節(jié)能約束監(jiān)管應(yīng)該是一個逆向的組合；在不同區(qū)域的工業(yè)節(jié)能政策組合設(shè)計上，要考慮發(fā)展階段、增長模式以及技術(shù)水平等方面的差異。

一、引言及文獻回顧

黨的十八大以來，生態(tài)文明建設(shè)被提升到前所未有的歷史高度，習(xí)近平總書記從歷史和現(xiàn)實的角度，強調(diào)生態(tài)文明的發(fā)展趨勢和時代意義。從人類社會的發(fā)展來看，四大文明古國的繁榮發(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)境嚴重破壞有關(guān)。[1](P.121)“綠水青山就是金山銀山”的論述蘊含著豐富的經(jīng)濟學(xué)思想，它揭示了良好的生態(tài)環(huán)境是一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的最大本錢，具有持續(xù)的推動力和核心競爭力。在這樣的指導(dǎo)思想下，中國提出了資源節(jié)約型社會建設(shè)取得重大進展、單位國內(nèi)生產(chǎn)總值能源消耗大幅下降的戰(zhàn)略目標，以及推動能源消費革命、控制能源消費總量、加強節(jié)能降耗的重要戰(zhàn)略任務(wù)。工業(yè)領(lǐng)域是我國經(jīng)濟增長的重要來源部門，同時也消耗了我國大部分的能源，工業(yè)能源消費量在很長的歷史時期內(nèi)一直在70%左右，工業(yè)節(jié)能對解決約束我國經(jīng)濟社會發(fā)展的能源問題、實現(xiàn)綠色GDP增長具有至關(guān)重要的作用。

事實上，如何提高能源效率值一直是學(xué)術(shù)界和實務(wù)界共同關(guān)注的熱點，張賢、周勇[2](2007)，林伯強、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，趙新剛[4](2019)、吳建新[5](2018)等的研究認為能源效率因產(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，中國省域能耗強度空間區(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)認為中國區(qū)域間能源效率不平衡，具有絕對β收斂性。中國能源效率與區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展梯度布局基本一致，從這個意義上來看，我們能否借鑒發(fā)展經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)理論？Hirschman[10](P.166-169)(1958)曾提出過涓滴效應(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)的先進技術(shù)、優(yōu)質(zhì)資源、管理經(jīng)驗等向鄰近地區(qū)輻射擴散，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，負向空間汲取效應(yīng)明顯。如果說區(qū)域經(jīng)濟上存在涓滴和極化效應(yīng)，那么能源效率也有可能與經(jīng)濟發(fā)展具有相同的邏輯性，存在空間交互效應(yīng)。當這種效應(yīng)表現(xiàn)為正向溢出時，能源效率的差異將逐步縮小，而表現(xiàn)為負向汲取時，能源效率的差異將擴大。因此，本文的研究重點為：中國工業(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)是正向還是負向的？準確識別工業(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)實支撐。

二、基于超效率SSBM-DEA模型的工業(yè)能源效率測算

Hu，Wang(2006)[11]運用DEA模型，與單要素的能耗強度指標對應(yīng)，首先提出了全要素能源效率的概念，他們選用中國29個省份的數(shù)據(jù)，測算出各省份的全要素能源效率值，計算結(jié)果較能耗強度更符合實際。能源在使用過程中不僅帶來了預(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個省份的工業(yè)能源投入、工業(yè)資本投入、工業(yè)勞動力投入、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模型測算工業(yè)能源效率值，此模型的優(yōu)點在于，一方面它能夠?qū)Χ鄠€決策單元進行有效排序，另一方面它解決了變量松弛型的問題，且引入了非合意產(chǎn)出的測量。相對其他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。樣本指標選取情況描述如下。

本文對投入產(chǎn)出的同向性采用Spearman相關(guān)性檢驗法進行檢驗，結(jié)果見表2，根據(jù)統(tǒng)計的數(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，都通過了1%顯著水平的檢驗。從系數(shù)的絕對值上看，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)超過了工業(yè)生產(chǎn)總值與二者的關(guān)系系數(shù)。由此可見，在能源效率的測度中，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)能源效率測算相關(guān)指標描述性統(tǒng)計表(由SPSS軟件統(tǒng)計得到)

表2 工業(yè)投入產(chǎn)出指標相關(guān)性檢驗

表3是根據(jù)超效率SSBM-DEA模型計算出的包含非合意產(chǎn)出的各省及全國主要年份工業(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))，無論是各時期的值，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年各省及全國主要年份包含非合意產(chǎn)出的工業(yè)能源效率值

三、中國工業(yè)能源效率空間交互效應(yīng)識別

在能源效率不同的各個區(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，那么說明當前的節(jié)能路徑具有可持續(xù)性，它讓能源效率在發(fā)達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)，則說明區(qū)域之間的能源效率差異在擴大。Baumol[12]是最早研究收斂問題的，他對1870年至1979年之間的16個工業(yè)化國家的數(shù)據(jù)進行回歸驗證，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)顯著負相關(guān)，也就是說落后的經(jīng)濟體有更快的增長速度。此后，他又對這16國以外的國家和區(qū)域進行了研究，發(fā)現(xiàn)即使計劃經(jīng)濟的國家也呈現(xiàn)出經(jīng)濟收斂的態(tài)勢，但這種收斂在欠發(fā)達國家卻未出現(xiàn)。

(一)中國工業(yè)能源效率區(qū)域收斂性分析

本文將30個省份劃為三個區(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β收斂、條件β收斂和俱樂部收斂四種模型的基礎(chǔ)上，對工業(yè)能源效率空間交互效應(yīng)進行檢驗。

1.σ收斂模型檢驗

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

我國區(qū)域間工業(yè)能源效率的σ收斂公式如下：

(1)

表4 全國及各區(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)最大的是全國層面，均值達到了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年東、中、西部工業(yè)能源效率變異系數(shù)

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)前文計算所得。

從工業(yè)能源效率變異系數(shù)波動的水平來看，波動性最大的為西部地區(qū)0.17，其次為東部沿海地區(qū)，波動性為0.09，變異系數(shù)波動最小的為中部地區(qū)0.08。這說明我國工業(yè)能源效率的差異非常大，各個區(qū)域板塊間出現(xiàn)不同的收斂趨勢，西部地區(qū)的變異系數(shù)情況比較復(fù)雜，三個發(fā)散拐點分別出現(xiàn)在1997、2008和2010年，而1998年和2009年則出現(xiàn)兩個明顯的收斂拐點，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)散拐點后，進入明顯的收斂狀態(tài)，意味著近十余年來，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)。在全國層面，2009年出現(xiàn)一個明顯收斂拐點，最終還是趨于發(fā)散狀態(tài)。

2.絕對β收斂模型檢驗

絕對β收斂意味著各個區(qū)域之間的工業(yè)能效隨著時間的推移其差異越來越小，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。檢驗方程如下：

(2)

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

如表5所示，從全國層面看，β的估計值為-0.003682，但是在1%水平下的顯著檢驗未通過，所以全國層面工業(yè)能源效率的絕對β收斂不存在。西部地區(qū)和中部地區(qū)的β系數(shù)均為負值，呈收斂狀態(tài)，東部地區(qū)的β估計值為正數(shù)，呈發(fā)散態(tài)勢，但是西部地區(qū)和東部地區(qū)都未通過顯著性檢驗，意味著只有中部地區(qū)存在絕對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，隨著時間的推移，能源效率較低的省份增長速度會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 全國及不同區(qū)域工業(yè)能源效率絕對β收斂統(tǒng)計表

3.條件β收斂模型檢驗

條件β收斂驗證的是在不同區(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，差異將長期存在于區(qū)域之間。驗證模型如下：

(3)

在這個檢驗?zāi)Ｐ椭?，為了解決解釋變量的遺漏問題和控制變量的選擇，采用了個體和時間雙固定效應(yīng)模型來進行條件收斂的檢驗，如果β顯著為負值，則說明在各區(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。根據(jù)條件β收斂公式，通過Eviews軟件面板混合回歸模型計算得出三大區(qū)域工業(yè)能源效率的收斂估計值。

從表6可以看出，三大經(jīng)濟區(qū)域的工業(yè)能源效率估計系數(shù)均為負值，且P值均為0，通過1%水平下的顯著性檢驗，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，也就是說隨著時間的推移，各區(qū)域之間會趨于各自的穩(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)計表

如果區(qū)域內(nèi)不同的經(jīng)濟主體既滿足σ收斂又滿足絕對β收斂，那么這個經(jīng)濟主體就具備了俱樂部收斂。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β收斂，那么就只有中部地區(qū)存在俱樂部收斂。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俱樂部群體中，群體內(nèi)部的工業(yè)能源效率會接近相似的穩(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)散點圖來反映工業(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，意味著正相關(guān)的空間分布格局逐漸加強并趨于穩(wěn)定。

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

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)散點圖可以表現(xiàn)局部特征。散點圖以能源效率均值為原點，將能源效率集群分為四個象限的空間，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，為空間負相關(guān)。

圖2、3為1997年和2016年中國除西藏自治區(qū)外30個省份的能源效率Moran散點圖，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)散點圖

圖3 2016年工業(yè)能源效率莫蘭指數(shù)散點圖

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個省全樣本影響因素模型檢驗

對工業(yè)能源效率的空間交互性進行識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因素相互交織作用的結(jié)果，學(xué)者們通過各種不同的解釋變量試圖找尋能源效率變化的根本動因，[13]在前人研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合本文時空效應(yīng)的分析，將影響因素確定為如下指標：

指標符號內(nèi)容技術(shù)進步TP專利申請數(shù)量經(jīng)濟結(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)值的比值能源價格EP工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù),按1996年不變價計算能源消費結(jié)構(gòu)ECS工業(yè)能源消費中煤炭消費量占比固定資產(chǎn)投資IN CPT全社會固定資產(chǎn)投資額外商直接投資FDI外商投資的總體規(guī)模貿(mào)易進口額IM貿(mào)易進口額貿(mào)易出口額EX貿(mào)易出口額市場化程度MARK國有企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值占全部工業(yè)產(chǎn)值的比重經(jīng)濟發(fā)展水平EDL用實際人均工業(yè)GDP產(chǎn)值,按1997年不變價計算來表示城市化率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)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《各省統(tǒng)計年鑒》，或根據(jù)統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)計算所得。

Anselin[14]將空間計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)。前者反映的是通過空間傳導(dǎo)機制，所有作用于一個區(qū)域工業(yè)能源效率的變量都會作用于其他區(qū)域，后者反映的是隨機沖擊結(jié)果導(dǎo)致的工業(yè)能效的區(qū)域外溢。用拉格朗日法檢驗工業(yè)能效影響因素的兩類計量模型，根據(jù)公式得出兩類模型的檢驗統(tǒng)計量，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檢驗統(tǒng)計量結(jié)果

空間滯后模型可以選擇固定效應(yīng)或者隨機效應(yīng)，一般來說，當樣本為總體或者限于某些特定個體時，應(yīng)選擇固定效應(yīng)，而樣本從總體中隨機選取時，應(yīng)選擇隨機效應(yīng)，隨機效應(yīng)模型的好處是大大減少了要估計的參數(shù)，代價是如果我們關(guān)于隨機常數(shù)項的假設(shè)被證明不恰當?shù)脑挘玫降墓烙嬛悼赡苁遣灰恢碌?。本文的?shù)據(jù)樣本覆蓋面廣，不存在隨機抽取，因此，本文選擇的是固定效應(yīng)模型。

固定效應(yīng)模型包括時間固定、地區(qū)固定、時間地區(qū)雙固定和無固定效應(yīng)四種滯后類型，本文利用MATLAB軟件對其分別進行了估計，結(jié)果如表9。從最后三行R2、Sigma2和LogL的統(tǒng)計量可以看出，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)估計結(jié)果

1.中國工業(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、時間固定和無固定效應(yīng)三種模型的W*dep.var系數(shù)估計值都是正數(shù)，即都得出了表示空間相關(guān)性的自回歸系數(shù)，且在1%水平通過顯著性檢驗，說明中國工業(yè)能源效率從省級或區(qū)域的層面看，正向空間溢出效應(yīng)十分顯著。

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

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

2.經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、貿(mào)易進口額、市場化程度等對工業(yè)能源效率正向影響作用顯著。經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、投資驅(qū)動模式等因素對工業(yè)能源效率的負向作用顯著。

3.值得注意的兩個影響因素：外商直接投資(FDI)和能源價格。外資流入在本模型中對能源效率的影響呈負向關(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技術(shù)的外溢，從而提升流入國的能源效率。在能源價格的影響作用方面，也與通常的經(jīng)濟學(xué)理論或預(yù)期的估計不同，本模型中能源效率并沒有隨著能源價格的提升而顯著改善，反而呈現(xiàn)出負向的影響。也就是說，能源價格的提高反而刺激了能源要素的投入，每增加一個單位的能源相對價格，能源效率會下降0.002個單位，雖然作用不十分明顯，但統(tǒng)計卻十分顯著。模型估計結(jié)果至少側(cè)面反映出中國通過市場的方式有效配置資源的能力還不容樂觀，要素配置效率在微觀經(jīng)濟領(lǐng)域的水平還比較低，即使能源定價的機制逐步完善，環(huán)境成本也逐步納入能源價格體系，但由于工業(yè)節(jié)能領(lǐng)域相關(guān)激勵引導(dǎo)約束機制的缺失，能源價格所產(chǎn)生的正向作用仍然將會被部分抵消。[15]

4.能源消費結(jié)構(gòu)、城市化率和技術(shù)進步對工業(yè)能源效率的影響不顯著。能源消費結(jié)構(gòu)反映的是煤炭消費量在能源消費總量中的占比情況，模型估計的結(jié)果顯示能源消費結(jié)構(gòu)對中國工業(yè)能源效率的影響是正向積極的，但本文中能源消費結(jié)構(gòu)對工業(yè)能源效率的影響沒有通過顯著性檢驗，這可能是因為模型選取的是1997年至2016年的數(shù)據(jù)，歷史時期比較短，中國“富煤少氣缺油”的能源稟賦特征決定了能源消費結(jié)構(gòu)在短時間內(nèi)難以有大的改變，因此，能源消費對中國工業(yè)能效的影響不顯著。讓人感到意外的是，在技術(shù)進步對工業(yè)能源效率的影響方面，本文的實證結(jié)果也是不顯著。這可能是因為本文選取的是專利申請數(shù)量這一指標來表示技術(shù)進步，這一指標對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)，從而在估計的結(jié)果上表現(xiàn)出不顯著的影響。雖然近年來中國專利申請的數(shù)量保持較大幅度的增長，但是創(chuàng)新領(lǐng)域的法治化機制并不健全，創(chuàng)新的引導(dǎo)、培育、保護和轉(zhuǎn)化機制都不完善，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新更傾向于技術(shù)引進和模仿，而非自主培育創(chuàng)新。

(二)模型進一步拓展：從全樣本到不同能效區(qū)

根據(jù)前文實證結(jié)果的分析，我們發(fā)現(xiàn)外資流入、技術(shù)進步和能源價格等影響因素并未如經(jīng)濟學(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)果無法支持我們通常理解的結(jié)論？是否因為樣本數(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？出于對這個問題的思考，本文將全樣本模型進一步拓展，按照東部高能效區(qū)、中部中能效區(qū)和西部低能效區(qū)三個區(qū)域維度，考察各因素對工業(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影響不顯著，此處將技術(shù)進步的指標改為研究與試驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費投入，將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標改為工業(yè)內(nèi)部六大高耗能行業(yè)的占比，指標內(nèi)容略有變化，但檢驗方法不變。結(jié)果如表11：

表11 不同能效區(qū)域面板模型參數(shù)估計結(jié)果

(1)能源價格在本模型中的檢驗結(jié)果與前述全樣本模型存在較大差異。在高能效地區(qū)，能源價格具有較好的信息傳導(dǎo)調(diào)節(jié)機制，價格的提高對能源要素的投入起到明顯的抑制作用，價格每提高一個百分點，能源效率將會上升0.008個單位。而在低能效地區(qū)，能源價格對工業(yè)能源效率則存在負向影響，價格的上升不但不能降低能源效率，反而會增加能源的消耗。這提醒我們，在確立低能效地區(qū)節(jié)能目標的時候，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)濟增長的過程中，已經(jīng)形成了高耗能工業(yè)為主的結(jié)構(gòu)，短期內(nèi)能源價格的上漲，不僅不會改善能源效率，反而會由于成本增加等問題讓低能效地區(qū)可能陷入低端產(chǎn)業(yè)陷阱。在中能效地區(qū)，能源價格的變化沒有通過顯著性檢驗，可能的原因在于，一方面中能效地區(qū)的增長模式依然以粗放型為主，市場化水平、所有制結(jié)構(gòu)、體制機制障礙等因素致使微觀領(lǐng)域?qū)δ茉磧r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，對創(chuàng)新要素質(zhì)量更加注重，能源價格的微觀信號調(diào)節(jié)作用在逐漸發(fā)揮，兩種力量的交織作用下，弱化抵消了能源價格對工業(yè)能源效率的影響，導(dǎo)致檢驗結(jié)果不顯著。同時，這也進一步驗證了在全樣本省份的檢驗中，為何能源價格與工業(yè)能源效率呈負相關(guān)的結(jié)果。

(2)技術(shù)進步和能源消費結(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)進步帶來的能源效率改善呈逐步增加的態(tài)勢，研發(fā)經(jīng)費投入每增加一個百分點，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個單位，這也告訴我們，技術(shù)進步無論在哪個能效區(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)進步在后發(fā)優(yōu)勢的條件下，更具有較大的節(jié)能空間，未來的節(jié)能路徑中，應(yīng)該更加重視技術(shù)進步帶來的節(jié)能效果，無論是技術(shù)引進、創(chuàng)新還是自主研發(fā)技術(shù)，都應(yīng)該加快推進的步伐。

(3)能源消費結(jié)構(gòu)對不同能效區(qū)域的工業(yè)能源效率產(chǎn)生正向影響。具體來看，中能效地區(qū)的影響最為明顯，煤炭消費量每下降一個百分點，中能效地區(qū)的工業(yè)能源效率將上升0.037個單位；其次是高能效區(qū)域；低能效區(qū)域?qū)οM結(jié)構(gòu)的變化不敏感?？赡艿脑蛟谟诟吣苄У貐^(qū)由于一般也具有較高的經(jīng)濟發(fā)展水平，在較高收入的情況下對節(jié)能減排環(huán)境保護更為關(guān)注，能源結(jié)構(gòu)相對合理，而低能效區(qū)域通常也是煤炭儲藏和開采集聚之地，較低的環(huán)境成本讓低能效區(qū)對煤炭消費依賴程度一直處于較高的水平。

(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改變檢驗指標后依然與不同能效區(qū)工業(yè)能源效率呈負相關(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，本模型中則用工業(yè)內(nèi)部六大高耗能行業(yè)的占比來作為衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標，無論是哪一種指標，得出的結(jié)果都是顯著負相關(guān)。在本模型中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對工業(yè)能源效率的影響呈現(xiàn)由高能效區(qū)域向低能效區(qū)域逐步增強的態(tài)勢，具體表現(xiàn)為在高能效區(qū)，工業(yè)內(nèi)部高耗能行業(yè)每上升一個百分點，工業(yè)能源效率將會下降0.035個單位，而在中能效區(qū)域和低能效區(qū)域，則會下降0.09和0.18個單位。應(yīng)當注意的是，近年來，由于高能效區(qū)域具有更高的節(jié)能減排意識，而低能效區(qū)域出于對增長的渴求，環(huán)境規(guī)制程度和生態(tài)約束力度都相對比較寬松，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，這將進一步惡化低能效區(qū)域的結(jié)構(gòu)性矛盾，通過結(jié)構(gòu)節(jié)能的路徑將變得舉步維艱。因此，對中低能效區(qū)域，在今后的節(jié)能工作中，要更加處理好經(jīng)濟增長、能源節(jié)約、環(huán)境保護這三者之間的關(guān)系，讓技術(shù)節(jié)能和結(jié)構(gòu)節(jié)能同時在能源效率改善的過程中發(fā)揮作用。

(5)固定資產(chǎn)投資和外資流入對不同能效區(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)投資對高能效區(qū)域和中能效區(qū)域呈顯著負相關(guān)，這與前文的檢驗結(jié)果類似，而對低能效區(qū)域則存在顯著正相關(guān)，也就是說在資本不斷深化的過程中，低能效區(qū)域的能源效率會不斷提高?？赡艿脑蛟谟?，低能效區(qū)域的資本深化將會伴隨著更好的工藝、設(shè)備以及技術(shù)的使用，企業(yè)得以在一個更有規(guī)模的水平上運行，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)勢的條件，一旦資本積累和技術(shù)改善達到一定的臨界點，資本的深化將會開始對低能效區(qū)域的工業(yè)能源效率產(chǎn)生反作用；外資流入對工業(yè)能源效率的影響在前面全樣本的模型中呈現(xiàn)負相關(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，外資的流入與不同能效區(qū)域之間似乎存在著一個這樣的規(guī)律，隨著經(jīng)濟水平的降低，外資流入對能源效率的作用在不斷的減弱。發(fā)達地區(qū)更傾向于利用外資的技術(shù)外溢效應(yīng)來改善高耗能行業(yè)的能源利用水平。

五、研究結(jié)論和政策啟示

提升能源效率對推動可持續(xù)發(fā)展和保障能源安全具有十分重要的現(xiàn)實意義，把握中國工業(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)能目標和系統(tǒng)治理體系迫在眉睫。通過以上研究，我們可以得出以下結(jié)論：一是樣本期內(nèi)工業(yè)能源效率除了個別省份處在前沿面，大多數(shù)省份的能源效率值沒有達到最優(yōu)水平，能效提升的空間還比較大。二是中國工業(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β收斂，東部、西部和中部地區(qū)都存在條件β收斂，俱樂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，同樣的指標在不同的區(qū)域作用軌跡不同，經(jīng)濟結(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，未來中國經(jīng)濟增長和節(jié)能減排的兼容性將進一步增強，提升工業(yè)能源效率除了經(jīng)濟自身的內(nèi)在動力外，還應(yīng)注意以下幾個方面：一是工業(yè)節(jié)能目標的確定應(yīng)該分長期目標和短期目標，長期來看各省的能源效率最終會達到一個差距不大的較優(yōu)水平，但短期來看，由于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的成本壓力，各省的節(jié)能目標和節(jié)能約束監(jiān)管應(yīng)該是一個逆向的組合。二是在不同區(qū)域的工業(yè)節(jié)能政策組合設(shè)計上，要考慮不同區(qū)域的發(fā)展階段、增長模式以及技術(shù)水平等方面的差異。在工業(yè)積累基本完成的發(fā)達地區(qū)，由于普遍處于較高的節(jié)能技術(shù)水平，通過技術(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，提高市場配置資源的作用。而在能源效率較低的欠發(fā)達地區(qū)，則將工業(yè)節(jié)能政策重點放在技術(shù)的改善方面，加速推進節(jié)能減排的技術(shù)創(chuàng)新、引進和擴散，優(yōu)化企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，提高產(chǎn)業(yè)的集聚水平，嚴格產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的節(jié)能標準，通過行業(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)主管部門的角度，應(yīng)根據(jù)不同的區(qū)域特征，設(shè)計激勵、監(jiān)督和懲罰措施的力度，對發(fā)達地區(qū)要更加重視通過經(jīng)濟杠桿引導(dǎo)節(jié)能市場發(fā)揮資源配置的作用，充分發(fā)揮懲罰的約束作用，對經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，要加大激勵政策的支持補貼力度和節(jié)能工作的監(jiān)督檢查，增強地方政府開展節(jié)能的積極性，強化對節(jié)能市場的監(jiān)管和培育，逐漸形成有利于企業(yè)節(jié)能的市場和社會環(huán)境。