環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新與工業(yè)煤耗強(qiáng)度的互動(dòng)效應(yīng)

董會(huì)忠，辛 佼，韓沅剛

（山東理工大學(xué) 管理學(xué)院，山東 淄博255000）

一、引言及文獻(xiàn)綜述

煤炭是我國(guó)主要的基礎(chǔ)能源，在一次能源消費(fèi)中占據(jù)重要地位，是我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐，但是煤炭資源的過(guò)度消費(fèi)及粗放式利用帶來(lái)的大氣污染和溫室效應(yīng)給我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展造成嚴(yán)重威脅。對(duì)此，國(guó)家相繼出臺(tái)了《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》和《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動(dòng)計(jì)劃》等政策文件。其中，把煤炭消費(fèi)總量控制作為大氣環(huán)境治理的主要手段，提出到2020年單位工業(yè)增加值煤耗要比2015年降低18%以上、煤炭消費(fèi)總量控制在41億噸以內(nèi)的煤控目標(biāo)，政策措施也逐步從煤炭等量替代進(jìn)入煤炭減量替代的深度治理階段［1］。在高強(qiáng)度的政策助推下，部分高耗煤企業(yè)出現(xiàn)簡(jiǎn)單關(guān)停而轉(zhuǎn)型不足、能源代替直接粗暴等一刀切問(wèn)題，煤控效果不佳，部分地區(qū)甚至出現(xiàn)煤炭消費(fèi)總量反彈現(xiàn)象。因此，深入探究工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制措施的協(xié)同變化以及技術(shù)創(chuàng)新對(duì)降低工業(yè)煤耗強(qiáng)度的促進(jìn)作用，對(duì)我國(guó)煤炭消費(fèi)總量控制政策的設(shè)計(jì)與落實(shí)，改善大氣環(huán)境質(zhì)量具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。

以煤炭資源為主的工業(yè)發(fā)展資源驅(qū)動(dòng)要素探究為煤炭消費(fèi)控制研究奠定了理論基礎(chǔ)，現(xiàn)有研究大多聚焦于環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新等外部驅(qū)動(dòng)因素與能耗強(qiáng)度的關(guān)系方面。①環(huán)境規(guī)制作用于能耗強(qiáng)度的相關(guān)研究。普遍認(rèn)為，環(huán)境規(guī)制能夠有效降低能耗強(qiáng)度，如Gong等［2］認(rèn)為環(huán)境規(guī)制不僅可以降低煤耗，而且可以改善能源效率；李啟庚等［3］、孫早等［4］研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制對(duì)降低能耗強(qiáng)度有顯著的促進(jìn)作用；但也有學(xué)者研究認(rèn)為，不同環(huán)境規(guī)制水平對(duì)能耗強(qiáng)度降低作用不同，如李穎等［5］采用靜態(tài)面板估計(jì)和SYS-GMM動(dòng)態(tài)面板估計(jì)方法梳理了環(huán)境規(guī)制與工業(yè)能耗強(qiáng)度的關(guān)系，提出環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度增加到一定程度即跨過(guò)“拐點(diǎn)”后，其節(jié)能效用才會(huì)凸顯；陶長(zhǎng)琪等［6］利用PSTR面板平滑轉(zhuǎn)移模型探究環(huán)境規(guī)制的調(diào)控效果，認(rèn)為脫離了“節(jié)能”的環(huán)境規(guī)制對(duì)能源效率的提升是低下的，甚至是負(fù)作用。②技術(shù)創(chuàng)新作用于能耗強(qiáng)度的相關(guān)研究。學(xué)者們對(duì)技術(shù)創(chuàng)新與能耗強(qiáng)度的關(guān)系也做了大量的研究，發(fā)現(xiàn)企業(yè)自身缺乏創(chuàng)新能力，尤其是在節(jié)能減排相關(guān)方面的技術(shù)研發(fā)投入不足，嚴(yán)重阻礙了企業(yè)降低能源消耗，提高能源利用效率［7-8］。劉慧慧等［9］、Wang等［10］利用LMDI指數(shù)分解法與回歸法相結(jié)合的方法，證明了技術(shù)進(jìn)步有利于降低能耗強(qiáng)度；王班班等［11］建立了一個(gè)包含中性技術(shù)和有偏技術(shù)進(jìn)步的成本函數(shù)模型，并利用中國(guó)36個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，R&D活動(dòng)有助于降低中國(guó)工業(yè)煤耗強(qiáng)度；張志雯等［12］運(yùn)用SBM模型探究技術(shù)創(chuàng)新對(duì)能源效率的影響機(jī)理，提出技術(shù)創(chuàng)新對(duì)能源效率有顯著的正影響；張軍等［13］提出通過(guò)淘汰煤耗高、污染重的用煤設(shè)施，實(shí)施節(jié)能創(chuàng)新技術(shù)等方式來(lái)推動(dòng)煤炭減量化，可滿足資源節(jié)約與環(huán)境保護(hù)的雙重需求；但也有觀點(diǎn)認(rèn)為，技術(shù)創(chuàng)新雖然有助于降低能耗強(qiáng)度，可從回報(bào)效應(yīng)角度上，技術(shù)創(chuàng)新會(huì)刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)而帶動(dòng)能源消耗，技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消耗的總體影響具有不確定性［14］；羅會(huì)軍等［15］采用新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)方法估算能源反彈效應(yīng)情況，得出技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源消耗具有負(fù)影響；楊志江等［16］、孫廣生等［17］采用DEA方法測(cè)度了能源效率變化趨勢(shì)，認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新對(duì)能源消耗沒(méi)有顯著影響。③環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新與能耗強(qiáng)度的協(xié)同關(guān)系。學(xué)者們從波特假說(shuō)角度研究環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新與能耗強(qiáng)度三者之間的關(guān)系，認(rèn)為環(huán)境規(guī)制可以刺激企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，長(zhǎng)期來(lái)看其帶來(lái)“創(chuàng)新補(bǔ)償”正向效應(yīng)大于“遵循成本”負(fù)向效應(yīng)，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，同時(shí)能夠降低能耗［18-19］；Managi等［20］研究墨西哥灣天然氣和石油行業(yè)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)能耗強(qiáng)度的當(dāng)期影響是負(fù)向的，但滯后影響有正向的促進(jìn)作用。上述研究屬于定性判斷，無(wú)法量化解釋環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)能耗強(qiáng)度的影響程度，三者之間的關(guān)系還有待進(jìn)一步深究。

綜上所述，學(xué)者們對(duì)能源消耗影響因素進(jìn)行了大量卓有成效的研究，但是，由于研究視角和研究方法不同，得出的結(jié)論也不盡相同，特別是環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新這兩個(gè)主要影響因素對(duì)工業(yè)能耗強(qiáng)度的影響機(jī)理實(shí)證結(jié)論不一致。作為我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的主要消費(fèi)能源，煤炭消費(fèi)受諸多外部因素影響，在降低煤耗強(qiáng)度的過(guò)程中，其與環(huán)境規(guī)制之間存在何種關(guān)聯(lián)？技術(shù)創(chuàng)新能否降低煤耗強(qiáng)度？把技術(shù)創(chuàng)新作為重要的中介渠道進(jìn)行考察和分析時(shí)環(huán)境規(guī)制對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的影響又如何？對(duì)于以上問(wèn)題，學(xué)術(shù)界尚未給出準(zhǔn)確解釋。因此，本文嘗試引用脫鉤理論研究工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新間的動(dòng)態(tài)演化特征，在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，從微觀層面上厘清環(huán)境規(guī)制通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新渠道對(duì)工業(yè)能源消耗的影響，并采用VAR模型分析其特征變化的內(nèi)在機(jī)理，為降低能源消耗提供微觀證據(jù)，以期豐富現(xiàn)有關(guān)于能源消耗影響因素的研究，為推動(dòng)現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供理論依據(jù)和參考意見(jiàn)。

二、研究方法與指標(biāo)選擇

（一）模型設(shè)計(jì)

1.脫鉤模型

經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）最早將脫鉤模型引入環(huán)境經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，在環(huán)境資源評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中把環(huán)境資源壓力與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的比值作為指標(biāo)，OECD脫鉤模型對(duì)基期的測(cè)量精度存在一定的誤差，Tapio模型則打破了只采用基期和末期指標(biāo)的限制，引入彈性值作為脫鉤程度的劃分依據(jù)，提高了測(cè)算精度［21］。所以本文選取Tapio模型分析環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新與工業(yè)煤耗強(qiáng)度之間的關(guān)系，根據(jù)Tapio脫鉤指數(shù)方法，構(gòu)建脫鉤理論模型：

其中：e代表脫鉤彈性；t代表年份；EI代表萬(wàn)元工業(yè)增加值煤炭消費(fèi)量，即工業(yè)煤耗強(qiáng)度；ERI代表環(huán)境規(guī)制指標(biāo)；TI代表技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)。參照張翼等［22］、張峰等［23］的脫鉤研究，以0、0.8、1.2作為臨界值，將脫鉤分為如下8種狀態(tài)，分別為衰退性脫鉤、弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤、擴(kuò)張性負(fù)脫鉤、弱負(fù)脫鉤、強(qiáng)負(fù)脫鉤、擴(kuò)張性連接、衰退性連接。工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新之間的脫鉤狀態(tài)界定如圖1所示。

圖1 脫鉤狀態(tài)分析示意

2.VAR模型

VAR模型（Vector Auto-Regression Mode）常用在預(yù)測(cè)相互關(guān)聯(lián)的時(shí)間序列系統(tǒng)以及分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊，從而解釋產(chǎn)生的沖擊對(duì)變量形成的影響［24］。本文選用P期滯后的VAR模型解析各關(guān)鍵要素間的關(guān)系，模型可表示為：

其中：M為要素時(shí)間序列構(gòu)成的向量；R為要素時(shí)間序列構(gòu)成的系數(shù)矩陣；t代表年份；εt為誤差項(xiàng)均值為0的白噪聲序列。

本文構(gòu)建工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新的多變量的VAR模型，并借助協(xié)整、脈沖函數(shù)和方差分解等工具來(lái)探究其各要素間的內(nèi)部均衡關(guān)系。VAR模型中的數(shù)據(jù)要求是平穩(wěn)的，否則將會(huì)導(dǎo)致模型本身不穩(wěn)定，出現(xiàn)虛假的分析結(jié)果［25］。采用ADF（Augmented Dickey Fuller）方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)［26］，若原序列不平穩(wěn)則需要對(duì)其進(jìn)行一階差分，若一階差分序列是平穩(wěn)的，則可以建立VAR模型［24］，并利用Engle等［27］提出的協(xié)整理論來(lái)檢驗(yàn)變量之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，繪制脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）解析要素間相互沖擊對(duì)當(dāng)前狀態(tài)以及未來(lái)變動(dòng)的動(dòng)態(tài)影響，進(jìn)一步地，可將VAR模型中某個(gè)變量的方差分解到各個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)上，測(cè)定每一個(gè)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度［25］。

（二）指標(biāo)選擇

1.環(huán)境規(guī)制（ERI）

學(xué)術(shù)界對(duì)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的測(cè)算尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，目前多從環(huán)境政策法規(guī)、污染治理投入、污染物排放及污染物治理效果等方面來(lái)衡量環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度?？紤]數(shù)據(jù)的可獲得性和指標(biāo)的相對(duì)合理性，本文選擇從環(huán)境政策法規(guī)的角度加以衡量。該角度是指立法部門依據(jù)相關(guān)法律、法規(guī)及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)直接對(duì)企業(yè)排污行為進(jìn)行規(guī)范，利用熵權(quán)法并借鑒傅京燕等［28］提出的綜合指數(shù)法測(cè)算環(huán)境規(guī)制指標(biāo)。公式如下：

2.技術(shù)創(chuàng)新（TI）

本文選取創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出的轉(zhuǎn)換效率衡量技術(shù)創(chuàng)新，創(chuàng)新投入選取R&D科研經(jīng)費(fèi)和R&D人員投入，創(chuàng)新產(chǎn)出選取專利數(shù)量和技術(shù)市場(chǎng)合同額兩個(gè)指標(biāo)［29］。假設(shè)存在n個(gè)決策單元（年份），一般用DMU表示，每個(gè)DMU有m種要素投入和s類產(chǎn)出，對(duì)于第j個(gè)DMU的投入和產(chǎn)出分別以向量x j、y j表示，則每個(gè)DMU的投入—產(chǎn)出效率值可以通過(guò)如下的線性規(guī)劃模型求解：

其中：x0、y0為選定決策單元DMU的投入向量和產(chǎn)出向量；σ為相對(duì)DMU所新構(gòu)造的一個(gè)有效θ組合中n個(gè)決策單元的組合比例；θ為DMU投入相對(duì)產(chǎn)出的利用率即技術(shù)效率值。

3.工業(yè)煤耗強(qiáng)度（EI）

我國(guó)工業(yè)的高速發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)能源消耗的依賴性仍然較高，能源消費(fèi)總量居高不下，而“富煤貧油少氣”的資源稟賦特征決定了在短期內(nèi)我國(guó)難以改變以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。工業(yè)煤耗強(qiáng)度能夠反映煤炭利用的技術(shù)水平與效率，借鑒Torrie等［30］的研究，選取工業(yè)煤炭消費(fèi)量占工業(yè)生產(chǎn)總值的比重作為工業(yè)煤耗強(qiáng)度的衡量指標(biāo)。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文收集并整理了中國(guó)2007—2018年年度相關(guān)數(shù)據(jù)，由于西藏、港澳臺(tái)地區(qū)數(shù)據(jù)缺失或無(wú)法獲得，故年度數(shù)據(jù)中不將其列入研究樣本。所獲數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理，剔除其中存在的多重線性變量，核算工業(yè)煤耗強(qiáng)度、環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新等變量。計(jì)算上述變量的相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007—2018年）、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007—2018年）、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007—2018年）、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007—2018年）及相關(guān)資料。

三、脫鉤效應(yīng)分析

根據(jù)脫鉤模型公式（1）和圖1，利用所獲得的數(shù)據(jù)計(jì)算2006—2017年工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新之間的脫鉤狀態(tài)，見(jiàn)表1所列。

表1 2006—2017年脫鉤指數(shù)

工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制的脫鉤彈性分析如下：①第一階段，2006—2010年（“十一五”規(guī)劃期間）。脫鉤狀態(tài)為強(qiáng)負(fù)脫鉤、弱負(fù)脫鉤、強(qiáng)弱脫鉤交叉出現(xiàn)，處于震蕩波動(dòng)期，工業(yè)煤耗強(qiáng)度值在1.996 8和3.046 5間變動(dòng)，而環(huán)境規(guī)制指數(shù)值從2006年的0.027提升至2010年的0.042 6，隨著環(huán)境規(guī)制的變化，工業(yè)煤炭消費(fèi)量幅度在增加，這說(shuō)明我國(guó)環(huán)境規(guī)制水平不高，環(huán)境政策法規(guī)力度有待加強(qiáng)。其中，2007年出現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)主要得益于2006年正處于“十一五”規(guī)劃開(kāi)端之年，國(guó)家提倡建立資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)，政府為轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式積極開(kāi)展了節(jié)能減排工作。而2008年金融危機(jī)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)遭受重挫，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度緩慢，由前期的強(qiáng)脫鉤轉(zhuǎn)變?yōu)槿趺撱^狀態(tài)，危機(jī)過(guò)后政府為刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展，將大部分資金投入鋼鐵、水泥、建材等產(chǎn)業(yè)，資金投入所占比重較高，出現(xiàn)了不理想的弱負(fù)脫鉤。②第二階段，2011—2017年（“十二五”規(guī)劃以來(lái)）。多以強(qiáng)脫鉤為主，處于脫鉤持續(xù)期，該階段前期工業(yè)煤耗強(qiáng)度由2011年的1.671 8增至2012年的1.872 6，且煤炭消費(fèi)量急劇增長(zhǎng)，工業(yè)煤耗強(qiáng)度的增速超過(guò)此期間環(huán)境規(guī)制的增速，說(shuō)明工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)真正的脫鉤，工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制存在明顯的壓力關(guān)系，各項(xiàng)政策還需繼續(xù)加強(qiáng)執(zhí)行。經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的同時(shí)加劇大氣污染程度，為此，國(guó)家在2013年出臺(tái)了煤控相關(guān)措施，采取各種財(cái)政支持、考核問(wèn)責(zé)等經(jīng)濟(jì)、法律、行政手段，加大淘汰落后產(chǎn)能的強(qiáng)度，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的雙贏發(fā)展。在國(guó)家相關(guān)措施的大力支持下，工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制在2013年出現(xiàn)了強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，且工業(yè)煤耗強(qiáng)度從2013年的1.813 3降至2017年的1.306 0，而環(huán)境規(guī)制指數(shù)值則由0.085 5提升至0.229 0，兩者出現(xiàn)反向演變趨勢(shì)，表明工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制關(guān)系在改善，逐漸由“兩難”轉(zhuǎn)向“雙贏”。2016年國(guó)務(wù)院印發(fā)《十三五生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃》的通知，實(shí)施“雙控”行動(dòng)，推進(jìn)節(jié)能，使2016年、2017年連續(xù)兩年出現(xiàn)強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，說(shuō)明我國(guó)煤炭工業(yè)在“十三五”規(guī)劃的前半期取得了良好的發(fā)展，有望實(shí)現(xiàn)“十三五”收官之年的煤控目標(biāo)，為“十四五”打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

工業(yè)煤耗強(qiáng)度與技術(shù)創(chuàng)新效率的脫鉤彈性分析如下：根據(jù)上述處理數(shù)據(jù)結(jié)果，可發(fā)現(xiàn)2006—2010年脫鉤彈性變化明顯，擴(kuò)張性耦合狀態(tài)、弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤交替出現(xiàn)，工業(yè)煤耗強(qiáng)度介于［1.9，2.3］區(qū)間變化，技術(shù)創(chuàng)新效率保持增長(zhǎng)趨勢(shì)，但增幅較低，效率值僅由2006年的0.952 0上升到2010年的0.982 0。而2011—2017年的脫鉤彈性，除2012年出現(xiàn)了擴(kuò)張性負(fù)脫鉤、2017年出現(xiàn)衰退性脫鉤狀態(tài)外，其余年份全為強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，工業(yè)煤耗強(qiáng)度出現(xiàn)下降趨勢(shì)，但技術(shù)創(chuàng)新效率依然保持上升態(tài)勢(shì)，兩者出現(xiàn)反向發(fā)展趨勢(shì)，這與同階段的環(huán)境規(guī)制和工業(yè)煤耗強(qiáng)度變化特征一樣，其重要原因是改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)高度重視技術(shù)研發(fā)，增大研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入力度，提升技術(shù)創(chuàng)新水平。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，我國(guó)科技投入力度與高技術(shù)產(chǎn)品質(zhì)量在不斷提升，2014年我國(guó)財(cái)政科技支出為6 454.5億元，同比2012年增長(zhǎng)15.3%；2015年我國(guó)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入占GDP的2.1%，比2012年提升0.17個(gè)百分點(diǎn)，位居世界第二，與此同時(shí)我國(guó)專利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)高達(dá)171萬(wàn)件，比2012年增長(zhǎng)了36.9%，位居世界第一。這一系列措施促使經(jīng)濟(jì)模式由粗放低端化向集約高端化轉(zhuǎn)變，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，提高能源使用效率，實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與工業(yè)煤耗強(qiáng)度趨向理想的強(qiáng)脫鉤狀態(tài)發(fā)展。

脫鉤狀態(tài)的演變反映出環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新與工業(yè)煤耗強(qiáng)度三者之間的關(guān)系，這僅是一種現(xiàn)象，不能確切地說(shuō)明三者關(guān)系產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)理。因此，本文利用VAR計(jì)量模型對(duì)其進(jìn)行深入分析。

四、計(jì)量結(jié)果與穩(wěn)健性分析

（一）動(dòng)態(tài)響應(yīng)檢驗(yàn)

1.協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

在對(duì)變量進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理消除異方差影響后，考慮環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的影響機(jī)理，構(gòu)建lnEI、lnERI、lnTI的非限制性VAR模型。根據(jù)各變量2006—2017年時(shí)序數(shù)據(jù)，借助Eviews 8.0進(jìn)行動(dòng)態(tài)估計(jì)。同時(shí)，按照所估計(jì)方程擬合水平與系數(shù)顯著性進(jìn)行AIC準(zhǔn)則判定，確定其最大滯后階數(shù)為2，見(jiàn)表2所示。

表2 向量自回歸模型滯后期的確定標(biāo)準(zhǔn)

取AIC和SC準(zhǔn)則選定的滯后階數(shù)2建立VAR模型，并通過(guò)構(gòu)造AR根的單位圓圖形可知所有單位根都在單位圓里面，即檢驗(yàn)方程的根模倒數(shù)<1，證明這三個(gè)變量構(gòu)成的向量自回歸模型相對(duì)穩(wěn)定，為脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解提供依據(jù)，因此可進(jìn)行下一步觀察。為了避免建立的VAR模型過(guò)程中存在“偽回歸”現(xiàn)象，選用ADF單位根檢驗(yàn)方法辨識(shí)其變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，具體結(jié)果見(jiàn)表3所列。

由表3可以看出，lnEI、lnERI、lnTI均接受存在單位根的原假設(shè)，經(jīng)過(guò)一階差分后，DlnEI在1%顯著水平下拒絕原假設(shè)，而DlnERI、DlnTI也在10%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，即樣本期間內(nèi)各變量的一階差分序列呈平穩(wěn)性，各變量均為一階單整，滿足協(xié)整檢驗(yàn)的條件。

表3 變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

對(duì)于檢驗(yàn)工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新之間是否具有協(xié)整關(guān)系，本文采用Engle Granger協(xié)整檢驗(yàn)（簡(jiǎn)稱EG檢驗(yàn)法）。首先，對(duì)序列l(wèi)nEI、序列l(wèi)nERI、序列l(wèi)nTI進(jìn)行靜態(tài)OLS回歸分析，同時(shí)檢驗(yàn)序列l(wèi)nERI和序列l(wèi)nTI的回歸關(guān)系得到如下方程：

回歸殘差的序列估計(jì)模型如下：

對(duì)回歸殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4所列。在1%的顯著性水平下，殘差ε1t序列的t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值小于相應(yīng)臨界值，拒絕了具有單位根的原假設(shè)，即殘差ε1t序列不存在單位根為平穩(wěn)序列，說(shuō)明工業(yè)煤耗強(qiáng)度序列與環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新序列之間存在協(xié)整關(guān)系。由前面的脫鉤彈性測(cè)度值可知，工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新之間均存在高達(dá)7次強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，約占樣本容量的58.3%，尤其是2013年以來(lái)，兩者與工業(yè)煤耗強(qiáng)度之間基本處于脫鉤狀態(tài)。ADF檢驗(yàn)中變量lnERI、lnTI的系數(shù)為負(fù)值，表明隨著環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新值的增加，工業(yè)煤耗強(qiáng)度值在降低，進(jìn)一步說(shuō)明環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度均具有抑制作用。據(jù)殘差序列模型可知，殘差ε2t序列呈非平穩(wěn)狀態(tài)，說(shuō)明環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新序列之間不存在協(xié)整關(guān)系。這一研究結(jié)果說(shuō)明，當(dāng)前我國(guó)工業(yè)發(fā)展過(guò)程中環(huán)境規(guī)制力度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新還未形成有效“倒逼”機(jī)制。

表4 殘差序列ADF檢驗(yàn)結(jié)果

2.脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)是研究模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響。本文利用VAR模型，采用常見(jiàn)的“正交”脈沖響應(yīng)函數(shù)，分析lnERI、lnTI變動(dòng)對(duì)lnEI的影響程度，即研究?jī)蓚€(gè)影響因素對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的作用大小，得出工業(yè)煤耗強(qiáng)度對(duì)各變量沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，如圖2所示。

圖2a、圖2b是環(huán)境規(guī)制與工業(yè)煤耗強(qiáng)度的沖擊響應(yīng)。由圖2a可知，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊，工業(yè)煤耗強(qiáng)度當(dāng)期響應(yīng)值為零，后續(xù)出現(xiàn)下降趨勢(shì)，前2期工業(yè)煤耗強(qiáng)度響應(yīng)值為負(fù)，說(shuō)明環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度增加有利于抑制工業(yè)煤耗強(qiáng)度，于第3期達(dá)到整個(gè)響應(yīng)期最大值，此后增減波動(dòng)，波幅越來(lái)越小，工業(yè)煤耗強(qiáng)度響應(yīng)值始終為正，而在第8期再次降為負(fù)值，并保持在零線以下穩(wěn)定。說(shuō)明環(huán)境規(guī)制對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度產(chǎn)生周期波動(dòng)影響，在短期環(huán)境規(guī)制降低工業(yè)煤耗強(qiáng)度，在長(zhǎng)期對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的影響較弱。其主要原因是為實(shí)現(xiàn)我國(guó)降低工業(yè)能耗強(qiáng)度的目標(biāo)，地方政府加大環(huán)境規(guī)制的力度，政策出臺(tái)初期，產(chǎn)生較為理想的效果，但地方政府在唯GDP論驅(qū)使下，放松了環(huán)境監(jiān)管力度，導(dǎo)致環(huán)境規(guī)制對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的影響逐漸趨緩。對(duì)于高能耗、高排放的產(chǎn)業(yè)，環(huán)境規(guī)制目前多處于“政府引導(dǎo)型”，受工業(yè)體系和政策推進(jìn)時(shí)滯效應(yīng)的影響，還未形成環(huán)境規(guī)制對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的倒逼機(jī)制。由圖2b可知，環(huán)境規(guī)制對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的沖擊效果中，在前2期處于下降態(tài)勢(shì)，從第3期開(kāi)始上升，在第5期以后一直處于零線以上，于第7期達(dá)到最大值，但在第9期開(kāi)始下降。說(shuō)明在工業(yè)煤耗強(qiáng)度進(jìn)行控制的過(guò)程中，環(huán)境規(guī)制會(huì)出現(xiàn)不同程度的起伏，短期內(nèi)對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的抑制起正向效應(yīng)，但長(zhǎng)期會(huì)趨向平緩。

圖2c、圖2d是技術(shù)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的沖擊響應(yīng)。由圖2c可知，工業(yè)煤耗強(qiáng)度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新變化的單位沖擊響應(yīng)值當(dāng)期為零，前5期的響應(yīng)值都處于降升交替的過(guò)程，于第4期達(dá)到最小值，而后經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的波動(dòng)后，于第6期開(kāi)始穩(wěn)定，整個(gè)響應(yīng)期的累計(jì)值為負(fù)。說(shuō)明在工業(yè)煤耗強(qiáng)度的調(diào)整中，技術(shù)創(chuàng)新在短期內(nèi)對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的降低效果明顯，而長(zhǎng)期的影響效果較弱，這與環(huán)境規(guī)制產(chǎn)生影響的效果相似。在短期，環(huán)境規(guī)制和技術(shù)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)效應(yīng)存在同向的波動(dòng)影響，且環(huán)境規(guī)制波動(dòng)對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)響應(yīng)幅度更大。長(zhǎng)期來(lái)看，環(huán)境規(guī)制和技術(shù)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的影響趨于穩(wěn)定，動(dòng)態(tài)響應(yīng)幅度較弱。由圖2d可知，技術(shù)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的脈沖響應(yīng)中，前5期呈現(xiàn)為升降交替的波動(dòng)特點(diǎn)，在第2期處于零線以上，于第4期達(dá)到最大值，工業(yè)煤耗強(qiáng)度的提高，在初期使得技術(shù)創(chuàng)新有明顯的正響應(yīng)，這表明短期內(nèi)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的提高會(huì)驅(qū)使企業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新的力度。而后至第9期始終處于零線以下，到第10期恢復(fù)零線以上，說(shuō)明長(zhǎng)期工業(yè)煤耗強(qiáng)度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響趨向穩(wěn)定。其原因是在新型工業(yè)化和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的背景下，各部門積極響應(yīng)并采取措施降低工業(yè)煤耗強(qiáng)度，必然會(huì)加大創(chuàng)新力度，但與此同時(shí)帶來(lái)的高額成本導(dǎo)致企業(yè)尤其是中小企業(yè)的經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)降低，致使企業(yè)短期內(nèi)無(wú)法提升經(jīng)濟(jì)效益而規(guī)避技術(shù)研發(fā)投入，造成技術(shù)創(chuàng)新水平下降。

圖2 環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新與工業(yè)煤耗強(qiáng)度的脈沖響應(yīng)

3.預(yù)測(cè)方差分解

方差分解是指運(yùn)用VAR模型中每一個(gè)結(jié)構(gòu)變量對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度的計(jì)算。對(duì)lnEI、lnERI、lnTI進(jìn)行方差分解，結(jié)果見(jiàn)表5所列。

表5 lnEI與lnERI、lnTI的預(yù)測(cè)方差分解結(jié)果

根據(jù)方差分解情況可以看出：研究期內(nèi)對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的變動(dòng)進(jìn)行向前1期的預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)方差75.45%由自身變動(dòng)來(lái)解釋，只有4.30%來(lái)自技術(shù)創(chuàng)新變動(dòng)，有20.25%來(lái)自環(huán)境規(guī)制變動(dòng)。增加預(yù)測(cè)時(shí)期，可以看出技術(shù)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的預(yù)測(cè)方差貢獻(xiàn)比例越來(lái)越小，均值貢獻(xiàn)率為1.38%，而環(huán)境規(guī)制對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的預(yù)測(cè)方差貢獻(xiàn)度是一個(gè)復(fù)雜的非線性關(guān)系，貢獻(xiàn)值既有增加又有降低，幅度變化較小，到第10期的貢獻(xiàn)度為36.99%，這可以說(shuō)明環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的預(yù)測(cè)均有貢獻(xiàn)，且在長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)中環(huán)境規(guī)制對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的預(yù)測(cè)方差貢獻(xiàn)比例較技術(shù)創(chuàng)新的貢獻(xiàn)比例效用更大。從平均貢獻(xiàn)水平看，環(huán)境規(guī)制貢獻(xiàn)度穩(wěn)定在29.45%，技術(shù)創(chuàng)新貢獻(xiàn)度穩(wěn)定在1.38%，說(shuō)明降低工業(yè)煤耗強(qiáng)度是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，而技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)境規(guī)制也只是控制工業(yè)煤耗強(qiáng)度方式中的一些途徑。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.兩階段最小二乘法回歸結(jié)果

考慮解釋變量與被解釋變量工業(yè)煤耗強(qiáng)度之間可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，進(jìn)而會(huì)導(dǎo)致OLS結(jié)果有偏，故本文引入工具變量來(lái)解決內(nèi)生性問(wèn)題。傳統(tǒng)做法是將內(nèi)生變量的滯后一期作為工具變量，并利用兩階段最小二乘法（2SLS）對(duì)式（6）進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)以估計(jì)環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的影響，結(jié)果見(jiàn)表6所列。

通過(guò)對(duì)工具變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，Sargan檢驗(yàn)P值大于0.1，表明接受原假設(shè)，認(rèn)為工具變量——環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)的滯后一期具有外生性，說(shuō)明工具變量與模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)。其次，第一階段回歸的F統(tǒng)計(jì)量大于10，拒絕了工具變量是弱識(shí)別的原假設(shè)，表明選取的工具變量是合理的。從表6可以看出，在解決了變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題后，環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新的估計(jì)系數(shù)都顯著為負(fù)，且與基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)果相比，其他變量的估計(jì)系數(shù)數(shù)值變化不大，在方向上也沒(méi)有發(fā)生改變，這也進(jìn)一步證實(shí)工具變量的選取是有效的。

表6 2SLS回歸分析結(jié)果

2.穩(wěn)健性分析

為進(jìn)一步檢驗(yàn)上述結(jié)論的穩(wěn)健性，本文采用環(huán)境規(guī)制指標(biāo)的一階差分作為工業(yè)煤耗強(qiáng)度的解釋變量，回歸結(jié)果見(jiàn)表7中的第（1）列，環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新的估計(jì)系數(shù)仍顯著為負(fù)，說(shuō)明當(dāng)環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新提高時(shí)，其對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度具有抑制作用的關(guān)系依然成立。同時(shí)，在回歸結(jié)果中，其他變量對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度影響的估計(jì)結(jié)果與表6回歸結(jié)果基本一致。這也說(shuō)明，雖然環(huán)境規(guī)制的替代變量有所改變，但前文的結(jié)論依然不變。為更進(jìn)一步分析動(dòng)態(tài)模型的穩(wěn)健性，引入被解釋變量工業(yè)煤耗強(qiáng)度的滯后一期作為解釋變量，旨在觀察隨時(shí)間的推移，環(huán)境規(guī)制與工業(yè)煤耗強(qiáng)度之間的關(guān)系是否會(huì)發(fā)生變化。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

從表7中的第（2）列回歸結(jié)果來(lái)看，環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新估計(jì)系數(shù)和基準(zhǔn)模型相比，除了數(shù)值大小存在變化外，系數(shù)方向沒(méi)有變化，即環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新與工業(yè)煤耗強(qiáng)度的關(guān)系沒(méi)有發(fā)生改變，這說(shuō)明計(jì)量模型及估計(jì)結(jié)果仍具有相當(dāng)?shù)姆€(wěn)健性。

五、主要結(jié)論和政策啟示

本文基于脫鉤彈性的視角分析了環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新與工業(yè)煤耗強(qiáng)度之間的影響機(jī)理，并運(yùn)用時(shí)序計(jì)量模型VAR分析了其協(xié)整關(guān)系、脈沖響應(yīng)及方差分解。結(jié)論顯示：①工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新均呈現(xiàn)由弱脫鉤向強(qiáng)脫鉤發(fā)展的理想狀態(tài)；②在協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)中，論證了工業(yè)煤耗強(qiáng)度與環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新之間均存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，但環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新間不存在協(xié)整關(guān)系，印證了環(huán)境規(guī)制對(duì)技術(shù)創(chuàng)新未形成有效的倒逼機(jī)制，與目前現(xiàn)實(shí)狀況相符；③脈沖效果中可看出短期內(nèi)環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新對(duì)降低工業(yè)煤耗強(qiáng)度產(chǎn)生的正向效應(yīng)要大于其負(fù)向效應(yīng)，能達(dá)到降低工業(yè)煤耗強(qiáng)度的效果，但是這種影響在長(zhǎng)期逐漸減弱，對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的影響有限。然而，環(huán)境規(guī)制和技術(shù)創(chuàng)新對(duì)于工業(yè)煤耗強(qiáng)度水平的預(yù)測(cè)均有貢獻(xiàn)，長(zhǎng)期來(lái)看，對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的預(yù)測(cè)作用較大。因此，通過(guò)完善合理的環(huán)境規(guī)制和技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)，仍然能夠在長(zhǎng)期實(shí)現(xiàn)降低工業(yè)煤耗強(qiáng)度的目標(biāo)；同時(shí)，通過(guò)其他政策直接刺激工業(yè)能源消耗，也能實(shí)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制效果進(jìn)一步提升。

本文的研究結(jié)論蘊(yùn)含著以下兩方面政策啟示：

一方面，根據(jù)相關(guān)政策，踐行十九大報(bào)告提出的“綠水青山就是金山銀山”的生態(tài)發(fā)展理念，有針對(duì)性地提高環(huán)境規(guī)制力度，注重環(huán)境規(guī)制與工業(yè)煤耗強(qiáng)度之間的聯(lián)系，協(xié)同綠色發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展，在實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、提高生態(tài)環(huán)境效益的同時(shí)，也有利于提高煤炭資源的利用效率。政府應(yīng)該淘汰高耗能、低產(chǎn)出的項(xiàng)目，化解過(guò)剩產(chǎn)能，建立健全能源市場(chǎng)機(jī)制，對(duì)違反能源消耗標(biāo)準(zhǔn)的工業(yè)企業(yè)進(jìn)行處罰，進(jìn)而對(duì)工業(yè)煤耗強(qiáng)度的降低形成倒逼機(jī)制。對(duì)于固定資產(chǎn)龐大的工業(yè)企業(yè)，可采取環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)、排放限額等環(huán)境規(guī)制手段，對(duì)于固定資產(chǎn)投資規(guī)模小的工業(yè)企業(yè)，可采取環(huán)境補(bǔ)貼、金融支持等環(huán)境規(guī)制措施，從而降低工業(yè)煤耗強(qiáng)度。

另一方面，為改善煤炭利用效率實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，在提高技術(shù)創(chuàng)新水平的同時(shí)，也要加強(qiáng)體制機(jī)制創(chuàng)新，鼓勵(lì)企業(yè)不斷加大科技研發(fā)投入量，切實(shí)提高科技創(chuàng)新水平，通過(guò)能源利用效率的提升降低能源消耗量。在當(dāng)前新型工業(yè)化和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的政策引導(dǎo)下，能源企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入量不斷增加，但現(xiàn)有調(diào)控工業(yè)煤耗強(qiáng)度的創(chuàng)新技術(shù)成果的應(yīng)用效率還有待提高，對(duì)于那些完善的技術(shù)創(chuàng)新成果，要在降低工業(yè)煤耗強(qiáng)度過(guò)程中加以應(yīng)用。除此之外，繼續(xù)加強(qiáng)培養(yǎng)和引進(jìn)高端技術(shù)人才，提高研發(fā)活動(dòng)水平，尤其是強(qiáng)化工業(yè)用煤監(jiān)控手段，鼓勵(lì)清潔能源的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用，從而達(dá)到降低工業(yè)煤耗強(qiáng)度的目標(biāo)。