不同能源成本約束下的生產技術進步與工業行業增長

劉楊，曲如曉，申萌

（1.天水師范學院經濟與社會管理學院，甘肅天水741000；2.北京師范大學經濟與工商管理學院，北京100875；3.首都經濟貿易大學經濟學院，北京100875）

不同能源成本約束下的生產技術進步與工業行業增長

劉楊1，2，曲如曉2，申萌3

（1.天水師范學院經濟與社會管理學院，甘肅天水741000；2.北京師范大學經濟與工商管理學院，北京100875；3.首都經濟貿易大學經濟學院，北京100875）

在面臨不同強度的能源成本約束時，工業行業部門的生產技術進步與產出增長之間相互關系如何了？面對經濟穩增長和工業降能耗的雙重壓力，傳統的以減排為導向的能源政策是否會陷入兩難境地？為此，文章利用質量階梯模型從理論上探討了能源成本、生產技術進步與工業產出間的作用關系，并結合中國工業分行業1993-2012年面板數據進行了實證檢驗，發現在考慮能源成本約束的前提下，生產技術進步對產出增長的影響成非線性化關系。為了更準確地描述這一關系，進一步利用Hansen（1999）的門檻回歸方法進行了驗證，發現存在著顯著的雙重門檻特征，在強、中、弱三種不同的能源成本約束強度下，生產技術進步的作用系數呈現出顯著的差異。

生產技術進步；工業行業產出；能源成本；門檻效應

一、引言

能源成本的變動對技術進步與工業行業產出增長有著重要影響。中國的工業增長模式有著明顯的高投入、高能耗的粗放型特征，工業的超常規發展使得發達國家工業化進程中的結構失衡和環境污染問題在中國提早出現。近年來國際能源價格波動導致能源成本起伏很大，對中國實現既定能耗要求下的工業產出增長目標提出了嚴峻挑戰。能源消耗構成了生產成本，特別對處于工業化進程的中國而言，政府對能源成本保持著高度的敏感性：一方面要穩定經濟的增長速度，另一方面又要利用能源價格杠桿來抑制資源消耗、促進節能減排。那么，能源成本約束和經濟增長是否可以達到某種均衡？在宏觀層面上，過高的能源成本可能在這個均衡點上束縛產值的上升和增長空間；在微觀層面上，能源成本約束的導向作用雖然能抑制企業的高消耗、高污染行為，但不可避免地增加了生產成本，影響生產技術進步以及技術選擇，削弱企業的競爭力。

當前，利用技術進步帶動經濟增長模式的轉變已成為中國重要的宏觀目標之一，依靠資本或能源等要素擴張的經濟增長是不可持續的，只有通過技術進步才能達到經濟的可持續發展（吳英姿等，2014；Young，1995；Krugman，1994）［1-3］。既然技術進步與工業行業增長密切相關，而技術進步又在很大程度上受到了高能源成本的制約，那么考慮不同行業能源成本差異的情況下，來分析技術進步對工業行業增長的影響就顯得尤為必要：一方面，以能源價格政策（如能源稅）或環境規制為體現的能源成本上升會有利于技術的創新（陳詩一，2010；張成，2011；張云，2012）［4-6］；另一方面，過高的能源成本會迫使廠商將研發資金投向“清潔型的技術”以規避成本上漲和政府管制，而并非“增長型的技術”（Wing, 2008）［7］。也就是說，不同行業面臨的能源成本約束帶來的影響可能并非是簡單的線性關系，通過一些簡單的統計相關分析可以發現，高能源成本行業的生產技術進步對工業行業產出增長存在著可能的抑制和減緩作用，因為這些行業所屬的特性決定了它們的增長更多地依賴于能源投入、資本以及勞動，而低能源成本行業卻恰好相反。因此，忽視不同行業所面臨的能源成本壓力可能誤導能源政策的選擇。

簡單地來看，高能源成本組行業的生產技術進步對工業行業產出增長產生了抑制和減緩作用，這些行業所屬的特性決定了它們的增長更多地依賴于能源投入、資本和勞動。因此，忽視不同行業所面臨的能源成本壓力可能誤導能源政策的選擇。

與本文相似的研究主要集中于以下幾個方面：一是探討能源約束、技術進步與經濟增長間的關系，如肖文等（2011）［8］利用中間品產出效率來刻畫技術創新，討論了社會計劃最優的均衡增長路徑，并分析了長期最優產出增長效應和耗能增長效應。二是探討能源價格與技術進步間的反彈效應（rebound effect），如Birol and Keppler（2000）［9］發現能源價格的波動和技術變化，會由于產品和要素間的替代關系而產生反彈效應，進而對整個經濟福利產生影響；三是研究能源成本、技術變化與能源強度間的關系，如樊茂清等（2012）［10］利用包含33個部門的聯立方程計量模型研究發現，能源價格上漲以及信息化為體現的技術進步等因素有效地降低了大部分部門的能源強度。據掌握的文獻來看，尚無研究具體地探討不同能源成本差異下生產技術進步對于工業增長存在著的非線性影響，同時，現有研究也提醒我們在研究技術進步時有必要將其進一步分解為生產技術進步和技術效率變動①，探討生產技術進步帶來的影響，是發展中國家工業和能源環境可持續發展的關鍵。

不過，不能簡單地驗證生產技術進步對工業行業增長這一話題，更進一步地，不同的能源成本約束下生產技術進步會對工業行業產出增長產生非線性的影響作用。為了對此進行分析，本文在新經濟增長理論的質量階梯（quality ladde）理論框架下（Aghion et al，1992）［11］，利用1993-2012年36個中國工業行業數據對所關心的問題進行實證研究，并結合Hansen（1999）的門檻模型（Threshold）來進行檢驗；為了更客觀地反映每個行業所面臨的能源成本，使用單位產值的能源成本（能源強度×能源價格）來刻畫本文中所指的能源成本。本文是申萌等（2012）研究的進一步延伸，文章具體結構安排如下：第二部分為理論模型框架，第三、四部分是數據描述和相關的實證檢驗，最后是本文的簡要結論和啟示。

二、理論模型框架

（一）能源成本、技術進步與工業增長的內涵

在Aghion和Howitt（1992）［11］模型基礎上建立一個包含最終產品部門、中間產品部門和研發部門的三部門模型來討論能源成本、生產技術進步與工業增長之間的關系。為了分析的方便，假設代表性消費者經濟，經濟中居民消費N種類的最終品，代表性消費者的終身效用函數為②：

其中，r代表消費者的時間貼現率，cit代表居民在t時刻對第i個行業最終產品的消費量。該函數形式確定了所有行業的最終產品的價格均相同，這意味著本文是以產值而非實際數量來衡量最終產品的。

假設所有區域的任意行業都服從相同的科布-道格拉斯形式生產函數。對于任意區域，行業i的生產函數可以表示為：

其中，Ait代表在t時刻的外生沖擊以及規模經濟，如勞動生產率、經濟環境、企業管理水平的變化等等；xit代表行業i生產所需要的中間品。qit代表中間品的生產技術先進程度。Nit是勞動力Lit和資本Kit的函數，Nit=Nit代表除中間品外，其他生產要素在最終品價值中所占的份額。為了簡化模型，本文假設每一期的勞動力和資本都是外生給定的。

不妨假設能源的需求來源于中間品使用過程對其消耗，能源為中間品的互補品。因此，能源的消耗量與中間品投入有：

其中，Eit代表行業i的中間品部門在t時刻生產一單位中間品所消耗的能源，ξit刻畫了i行業在t時刻中間品使用過程中的能源效率，ξit越大則表明能源利用效率越高。

在中間品部門，具有技術優勢的企業將壟斷市場。沿襲Aghion和Howitt（1992）的假設，一單位中間產品的生產需消耗一單位的最終品。中間品需求彈性被生產函數給定，均為1/(1-α)；而邊際成本為1。因此，中間品的價格為：pit=1/α

對于最終品生產者而言，中間品的投入不僅要為中間品付費，還需要對中間品使用過程中所需的能源付費，每單位中間品及與其互補使用的能源總共付出為：pit+（PEt/ξit）。其中PEt代表能源的價格。根據生產函數可得到中間品的需求曲線和關系式（3）給出的價格，可以得到所有中間品的生產量服從以下關系：

則中間品產量決定式為：

將（5）式以及中間品價格式代入關系式（2），得到各行業的產值：

在此基礎上，可以得到各行業增加值的決定式：

（二）能源成本與生產技術進步

能源成本與生產技術進步的關系是關注的核心。對于具有領先生產技術的廠商而言，可以將其他潛在競爭者擠出。以得到行業所有的壟斷利潤為：

其中，ηit表示行業引入新技術的政策環境等因素，zit表示來源于最終產品的行業研發投入。對于風險中性的研發企業而言，他們將最大化引入技術的現值以確定投入的大小。企業技術的現值定義如下：

假定研發可以自由進入，因此研發的利潤，恰等于研發成本的投入。因此，可以得到行業成功引入新技術的概率為：

據此，可以確定生產技術進步在i行業、t時刻的期望值，即生產技術進步率為：

從（12）式可以看到，前文所設定的能源成本因子與行業的生產技術進步相聯系，結合能源因子的構成特點發現能源價格越高、能源效率越低時生產技術進步率越低，既然技術進步與能源成本因子之間密切相關，那么在考慮不同能源成本差異的前提下來分析技術進步對工業行業產出增長的影響就顯得尤為必要。

（三）如何描述能源成本因子

前文給定的能源成本因子是一種范式意義上的描述，需要知道是它所體現的經濟含義。對于行業i來說，其單位產出的能源成本為：

（13）式即能源強度與能源價格的乘積，同時它也表示了能源總成本與總產出值（用貨幣值來計量）的比例，稱之為能源成本率。可見，（13）式更準確地描述了行業生產過程中真實的能源成本含義。對能源成本因子適當變形會發現：

（14）式表明了本文中能源成本因子的經濟學意義，能源成本因子完全可以由行業單位產出的能耗成本表達，本文將不可測量的能源因子轉換成了可測量的單位產出能耗成本。

三、計量模型設定及數據說明

本文第二部分通過構建數理模型描述了能源成本、生產技術進步與工業產出增長間的關系，那么，這些結果能得到相應的經驗支持嗎？本部分首先采用基于DEA方法的Malmquist生產率指數測度中國36個工業行業的生產技術進步指標，在此基礎上利用行業面板數據，就能源成本約束下生產技術進步對工業產出增長的非線性影響進行檢驗。

（一）測度工業行業生產技術進步水平

全要素生產率的增長由兩部分組成，一是生產技術變動，表現為新技術的發明與應用，這種技術的改進表現為生產前沿的上升；二是技術效率，包括管理創新、制度創新以及因企業規模的擴大而引發的效率提升。顯然，生產技術的變動才是所要關心的技術進步。

在假定每個行業為一個DMU的前提下，以(x′,y′)和(xt+1,yt+1)分別表示某行業在t和t+1時期的投入產出，在Fare等（1994）方法基礎上，全要素生產率（TFPCH）可以用Malmquist生產率指數表示，并分解為技術進步的變化（TECH）和技術效率的變化（EFFCH），而EFFCH又可以分解為純技術效率的變化（PECH）和規模效率（SECH），即：

其中，TFPCH、TECH、PECH、SECH的值大于1，分別表示從t期到t+1期全要素生產率增長、生產技術進步、純技術效率改善和規模經濟。這里的生產技術進步（TECH）就是本文構造的用以測度中國工業部門生產技術進步水平的指標③。

（二）計量模型設定

對工業行業增加值決定式（7）進行計量分析，在考慮到其他控制變量的基礎上，將實證模型設置如下：

其中，VAit表示第i個行業部門在t年的工業增加值；qit表示第i個行業部門在t年和基年相比的生產技術進步水平；Δit表示能源成本因子，根據前文的分析知道，可以利用單位產出的能耗成本作為其代理變量，即為（能源消耗/總產值）×能源價格，考慮到能源成本約束可能使生產技術進步對工業產出增長的影響成非線性化，引入能源成本因子與生產技術進步的交互項來反映這一影響；Kit、Lit、ASit、IGit分別為各行業部門的資本存量、從業人員數、企業平均規模與投資增長率；μi為個體效應，εit為隨機擾動項，β是我們關心的待估參數。根據前文的論述，qit前的系數應該為正，Δit前的系數為負；在引入交互項后，交互項的系數應當為負，即在能源成本較高的行業，生產技術進步對工業產出增長起到抑制作用。

（三）數據說明及描述性統計

本文采用中國36個工業行業1993-2012年的面板數據作為實證研究的樣本，工業分行業來源于《國民經濟行業分類標準》劃定中的兩位數行業，2002年修訂版共計劃分了39個兩位數行業。根據本文研究的需要以及樣本時間窗口期內數據的一致性及可得性，剔除了其他采礦業、廢棄資源和廢舊材料加工業以及工藝品制造業三類，共計36個工業行業。

工業總產值和工業增加值數據來源于相應年份的《中國統計年鑒》和《中國工業經濟統計年鑒》，利用2012年《中國城市（鎮）生活與價格年鑒》提供的工業分行業工業品出廠價格指數對其平減，構造以1990年為基期（1990＝100）的可比價序列，單位為億元。其中，1995年后工業總產值指標不包含增值稅價格數值，并將工業凈產值改為工業增加值，并將增值稅加入其中。能源消耗值來源于《中國能源統計年鑒》提供的工業分行業的能源消費總量，單位為萬噸標準煤，能源價格則利用燃料、動力類價格指數作為能源價格的代理變量。資本存量通過永續盤存法獲得，具體的計算方法參見單豪杰、師博（2008），單位億元。從業人員數來源于相應年份的《中國統計年鑒》和《中國勞動統計年鑒》提供的工業行業從業人員數。企業平均規模用規模以上工業企業資產合計除以規模以上工業企業數量表示，投資增長率由工業行業固定資產凈額（年底數）對數差分得到。主要變量的描述性統計見表1。

表1 主要變量描述性統計

另外，通過考察各解釋變量之間的相關系數，所有相關系數的絕對值均低于0.533。進一步考察方差膨脹因子（VIF）后可以發現，所有解釋變量的方差均低于5.01，遠低于經驗準則值10，因此本文的所有解釋變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。

四、實證結果及分析

考慮到本文數據具有較長的時間序列特征，有必要對面板數據是否平穩進行檢驗，避免“偽回歸”的出現。根據Levin-Lin-Chu（LLC）和Im-Pesaran-Shin（IPS）面板單位根檢驗的結果可以看到（見表2），所有變量均為平穩、去截距平穩或去截距、去趨勢平穩，因此，可以將所有變量視為平穩變量。

表2 面板單位根檢驗結果

（一）基本回歸分析和穩健性評價

首先，利用面板固定效應模型對所關心的問題進行實證分析，工業行業部門間存在的異質性使得個體效應μi和各解釋變量間存在一定的相關性，從定性的角度來講，選擇固定效應更適合本模型的估計，Hausman檢定結果也支持固定效應模型優于隨機效應模型。同時，為了克服可能存在的條件異方差，所有回歸均對估計參數的標準誤進行了White異方差修正。

基本回歸結果報告于表3的（1）-（4）列。作為對比，首先在（1）中報告了不含交互項的回歸結果，生產技術進步、資本與勞動投入有效促進了工業部門產出增長，而高能源成本則起到了抑制作用，與理論預期以及大量文獻結論相符，以上變量的作用均在1%的水平上顯著。為了考察生產技術進步與能源成本在影響工業產出上的相互作用，引入生產技術進步與能源成本的交互項，回歸結果列于（2）中，可以看到生產技術進步與能源成本的系數估計與（1）并無較大差異，兩者交互項的系數為負，說明在本文的框架內，當工業行業部門面臨較高的能源成本約束時，生產技術的變動會對工業產出產生抑制或減緩作用。

在（2）列的基礎上，進一步加入了相關控制變量進行回歸并報告于（3），可以看出，行業部門中企業平均規模越大，投資增長越快，該行業產出能力越強。為了把握較長樣本期內時間因素帶來的影響，在回歸（4）中加入了時間虛擬變量，此時，生產技術進步與能源成本的系數估計與之前各列無顯著差異，兩者交互項依舊為負并在1%的水平上統計顯著。在控制了時間因素之后，模型的R2由（3）列的0.83提高到0.92，表明無法觀測的時間效應進一步解釋了9%的工業產出變動；針對時間虛擬變量的似然比聯合檢定χ2值為303.12，伴隨p值為0.000，可見對時間效應加以控制是得當的。

表3 基本回歸結果

相對于以上的分析，本文更關注的是在不同能源成本差異下生產技術進步的邊際效應④究竟如何。由于交互項的存在，生產技術進步對產出的邊際效應將不再是一個固定值，它與能源成本有意義的取值有關，具體的表達式為：

此時，原回歸中變量的估計系數和統計檢驗不具備直觀的經濟學解釋，需要在某些有意義的能源成本取值處計算生產技術進步的邊際效應，并進行統計檢驗，具體結果報告于表3的下部。可以看到，隨著能源成本取值的逐步提高，技術進步的邊際效應在下降，特別是控制時間效應以后，在能源成本均值處，技術進步的邊際效應為正且統計顯著，而當能源成本上升到3/4分位點時，這一邊際效應顯著為負。考慮到原模型的t檢驗并無實際含義，本文同時報告了針對生產技術進步變量的顯著性聯合檢定。

（二）穩健性評價

為了保證估計結果的穩健性，從以下幾個角度進行穩健性分析。

一是剔除異常樣本的影響。一些“特殊性”樣本的存在常常會影響到模型的估計結果，從前文的圖形直觀描述可以看到，石天開采、服裝業、皮羽制造、文體用品、電力煤氣、燃氣生產、水生產行業可能是潛在的離群特征樣本點，剔除掉這七個行業的數據，重新進行估計，結果報告于（5）列。可以發現估計結果和之前各列相比并無較大差異，因此，異常樣本點沒有給我們的模型估計帶來實質性的影響，說明回歸結果是穩健的。

二是考慮動態性和持續性的動態面板估計。本文也考慮到工業行業部門的產出是一個連續動態的過程，上期產出的積累可能會對當期產生一定的影響，為了使實證研究的結論更有說服力，本文對動態化過程進行了計量分析，將被解釋變量的一階滯后項作為解釋變量加入到模型中，利用SYS-GMM方法進行估計，并采用Windmeijer（2005）提出的二階段糾偏穩健估計量計算標準誤。盡管由于被解釋變量一階滯后項的引入以及大量工具變量的存在導致統計推斷顯著性有所降低，但并不影響基本判斷：生產技術進步、能源成本變量的方向與前文一致且在10%的水平上顯著，兩者交互項符號依舊為負，針對生產技術進步變量的聯合檢定可知，技術進步帶來的影響是高度顯著的，并且隨著能源成本的逐步上升其邊際效應下降甚至轉而為負。從報告的AR（2）來看，接受模型不存在序列相關的原假設；同時sargan檢定的伴隨p值為0.652，表明工具變量與干擾項間是無關的，不存在過度識別問題。

（三）門檻模型的估計和檢驗

從前文的基本回歸分析可以看到，隨著能源成本約束程度的上升，生產技術進步的邊際效應呈下降趨勢，當能源成本足夠高到某一臨界點時，這一效應轉而為負，表現出區間非線性變化。為了避免人為劃分區間的主觀偏誤，本文利用Hansen（1999）［15］發展的門檻模型方法，從數據本身的特點來劃分區間，進而給出一個更為精確的分析結論。單一門檻模型的基本設定如下：

其中，i、t為標識符，xit為其他控制變量，Tit為門檻變量，即本文中的能源成本，γ為特定的門檻值，I(?)為示性函數，相應的條件成立時取值為1，否則取值為0。對于給定的γ值，可以采用OLS得到參數β的一致估計量，即

相應的殘差平方和為S1(γ)=e?(γ)'e?(γ)，當回歸中的γ接近門檻水平時，該殘差平方和就會越小（Chan,1993）［16］，可以通過最小化S1(γ)來估計γ，進而得到其他的估計參數。對于得到的門檻效應需要進一步進行檢驗：

（1）檢驗門檻模型（5）中的β1和β2是否存在顯著的差異，如果沒有拒絕原假設β1＝β2，說明模型沒有表現出明顯的門檻特征，相應的似然比統計量如下：

其中，S0為原假設下的殘差平方和。因為F的漸進分布是非標準的，無法查表得到其臨界值，所以Hansen（1996）采用Bootstrap來獲得其一階漸進分布，基于此的P值也將是漸進有效的。

（2）檢驗門檻估計值γ?是否等于真實值γ0。已經確認門檻效應存在的條件下，Chan（1993）和Hansen（1997）研究表明γ?是γ0的一致估計量，其漸進分布是高度非標準的。Hansen（1997）利用似然比統計量構造出“非拒絕域”作為γ的置信區間，在原假設γ=γ0下，似然比統計量為：LR(γ)=如果該值足夠的大，那我們就拒絕原假設。對于多重門檻的相關設定與假設檢驗與單一門檻相似，限于篇幅將不再詳述⑤。

具體的實證過程如下：首先，我們需要確定門檻的個數進而確定模型的具體形式。分別在不存在門檻、一個門檻和兩個門檻的設定下對模型（17）進行估計，相應的F統計量和基于Hansen（1996）的Bootstrap方法得到的P值見表4，可以發現雙重門檻特征非常顯著，相應的自抽樣p值均小于0.05，而三重門檻并不顯著。這一結論與前文分析相類似，當能源成本上升到第一臨界點后，技術進步的邊際效應開始下降；繼續上升到第二臨界點后，邊際效應將為負值。從門檻檢驗的結果可以看到，第一臨界點和第二臨界點分別在能源成本對數取值為2.097和6.185時。

表4 門檻檢驗效果及門檻值

為了更直觀地觀察到門檻個數的選擇、門檻估計值和置信區間的構造，本文同時繪制了似然比函數圖，見圖1、圖2。門檻參數的估計值是值LR統計量為零時γ的取值，在模型中為2.097和6.185（如圖所示），表明工業行業部門以此臨界值為劃分，不同區間內生產技術進步對于工業產出增長的影響存在著顯著的差異。

圖1 第一個門檻的估計值和置信區間

圖2 第二個門檻的估計值和置信區間

本文分析的重點是生產技術進步與工業行業產出的關系，在得到門檻變量的估計值后，便可以回到模型（17）進行參數估計，主要變量的結果報告于表5。當能源成本約束小于第一臨界點時，生產技術進步的邊際效應值為3.619（= 0.703+2.916）；而當能源成本約束跨過第一臨界點后，該邊際效應值下降到0.703；當能源成本繼續上升進而跨過第二臨界點后，邊際效應值為-1.126（=0.703-1.829）。

表5 模型的門檻回歸結果

由門檻檢驗的結果可知，生產技術進步對工業行業產出的影響并非是單調遞增的，其影響系數因不同的行業以及行業所面臨的不同能源成本而有所差異，即隨著能源成本約束的由弱變強，生產技術進步帶來的效應會呈階段性的下降。為了更直觀地考察這一變動關系，將作用系數曲線M和總效用線TU置于圖3中。在低能源成本約束I階段，生產技術進步的作用系數是遞增的，在第一門檻值附近作用系數達到最大值（A點）；在中等能源成本約束II階段，能源成本的上升導致生產技術進步的作用系數逐步下降，但還是在相當程度上促進工業行業產出的增加，當能源成本約束到達第二門檻值附近時，生產技術進步的作用下降為零，對工業行業產出的促進總量達到最大值（B點）；在高能源成本約束III階段，作用系數轉為負數，生產技術進步對工業產出開始產生抑制作用。可見，最優的能源成本約束點不應該超過B點。

圖3 生產技術進步效果變動

（四）實證結果的簡要評價

對于本文所關心的問題，區別于傳統文獻，在考慮行業異質性和不同行業面臨不同能源成本差異的前提下進行了更為細致的實證分析。傳統文獻大多使用全要素生產率作為技術進步的代理變量，那么，技術進步對于工業行業產出的影響就無法具體地區分是由生產技術變動導致還是由于技術規模效率變動導致，進而產生可能的“加總謬誤”，特別是對于石天開采、電力煤氣、燃氣生產、石油加工等高能源成本行業而言，它們的行業特性決定了它們的產出增長更多地依賴于資本要素以及中間品的大量投入，規模經濟化是類似行業的普遍特征，也就是說，在優化資源配置和改善管理水平的前提下，企業的“規模產出”效應將部分乃至全部抵消生產技術變動可能帶來的抑制效應，進而掩蓋了面臨高能源成本時生產技術變動的負面影響。另一方面，傳統文獻對于能源成本約束下生產技術進步效應變動的非線性化、區間化有所忽視，常規性地利用線性化的技術手段進行分析，也是導致生產技術變動帶來的負面影響被低估的重要原因。

為什么工業行業面臨過高的能源成本時，生產技術進步會對產出增長產生抑制作用。可能的原因有兩點：一是生產技術的選擇偏差帶來的影響，以能源價格調整、能源稅征收等形式為表現的能源成本約束可能導致企業利潤急劇下降，并且企業主也會感受到政府對于改革能源政策的強烈信號，那么，企業將逐步淘汰一些高能耗的“增長型生產技術”，選擇“清潔型生產技術”以規避能源價格波動以及政府的環境規制，這個生產技術變動的過程不可避免的會對產出增長產生減緩作用。二是生產技術進步的正面和負面效應的影響并不同步，負面效應往往當期產生影響，而生產技術創新本身所需的時間相對較長，因此，在短期內觀察到的可能主要以負面抑制效應為主。所以，引入生產技術進步的相關滯后項并在時間維度上考察這種效應的非線性變化，也將是本文以后進一步的研究方向。

五、結論和啟示

本文研究結果表明，在考慮不同行業面臨不同能源成本約束的情況下，生產技術進步對于工業行業產出的影響并非單調遞增的線性關系，而是成非線性、區間形的作用形態，為了更準確地描述這一非線性影響，本文進一步利用門檻回歸進行了檢驗，發現在中、低能源成本約束階段，生產技術進步的邊際效應為正，但當能源成本約束到達一定程度后，這一效應將轉變為負向影響，不同階段之間生產技術進步的彈性系數和極值有所不同。

本文的研究結果蘊含著相應的政策含義。①現行基于減排為導向的環境政策決策突出強調對于高能耗、高排放產業的約束，而忽視了這一約束背后對于產出的負面影響，這與當前中國經濟的現實是相違背的，在未來較長一段時間內，“穩增長”才是政府經濟決策和國民經濟發展的主流，盲目通過能源成本施加約束迫使高能耗產業轉型，在實際中可能因為信息不完全導致的技術選擇偏差以及高昂的附加成本，造成現行中的能源政策、環境政策顧此失彼，諸如提高能源使用價格的節能減排政策勢必將影響行業的發展。②就整體工業行業而言，能源成本約束下的生產技術進步在一定程度上促進產出增長，但絕不能因此而走入盲目提高能源政策強度的誤區，應針對不同的行業屬性和發展實際，對不同行業的能源約束強度和管制引導方式有所區別，體現出差異化特征，堅決避免“一刀切”的處理方式。同時，要拋棄原有的固定靜態標準，動態化的權衡能源政策與產出增長間的關系，及時追蹤修訂，調整至最優約束水平。③從政府層面加大對能源技術政策的重視，增加能源技術研發的公共支出，減少能源技術推廣過程中的企業成本，進而提高工業企業，特別是高能耗企業吸收能源政策不利影響的能力。能源技術的提高可以減少單位中間品投入所需要的能源消耗，即降低了能源強度又減少了能源成本上升，從而達到“雙贏”的效果。

注釋：

①技術進步通常由全要素生產率核算，TFP是一種包括所有生產要素的生產率測量。一個廠商在技術有效的前提下仍可以通過尋找規模經濟來提高自己的生產率，表現為生產點在生產前沿上的移動；而當人們在時間順序上考察生產率變動時則表現為生產技術和生產水平的進步（techni?cal change），又稱為技術變化，表現為生產前沿的上升。顯然，后一種技術進步的形式是本文所關心的。

②類似設定參見Acemoglu等（2004）及文獻［12］。

③限于篇幅，不再提供具體的構造步驟以及分解變量值，步驟可參見文獻［13］、［14］，有興趣的讀者可向作者索取。

④在本文的計量模型對數化設定下，該邊際效應亦為彈性。

⑤具體可參見文獻［15］。

［1］Young A.Gold into Base Metals：Productivity growth in the People’s Republic of China During the Reform Period［J］. Journal of Political Economy，1995，110（3）:641-680.

［2］Krugman P.The Myth of Asia’s Miracle［J］.Foreign Affairs，1994，73（6）：62-78.

［3］吳英姿，都紅雯，聞岳春.中國工業碳排放與經濟增長的關系研究——基于STIRPAT模型［J］.華東經濟管理，2014（1）：47-50.

［4］陳詩一.節能減排與中國工業的雙贏發展：2009-2049［J］.經濟研究，2010（3）:129-143.

［5］張成，陸旸，郭路，等.環境規制強度和生產技術進步［J］.經濟研究，2011（2）:113-123.

［6］張云，楊來科.邊際減排成本與限排影子成本、能源價格關系［J］.華東經濟管理，2012，26（11）:148-151.

［7］Wing I S.Explaining the Declining Energy Intensity of the US Economy［J］.Resource and Energy Economics，2008，30: 21-49

［8］肖文，唐兆希.能源約束、技術進步與可持續發展：一個基于中間產品質量進步的分析框架［J］.經濟理論與經濟管理，2011（1）：87-94.

［9］Birol F，Keppler J H.Prices，Technology Development and the Rebound Effect［J］.Energy Policy，2000，28:457-469.

［10］樊茂清，鄭海濤，孫琳琳，等.能源價格、技術變化和信息化投資對部門能源強度的影響［J］.世界經濟，2012（5）：22-44.

［11］Aghion P，Howitt P.A Model of Growth through Creative De?struction［J］.Econometrica，1992，60：323-351.

［12］申萌，李凱杰，曲如曉.技術進步、經濟增長與二氧化碳排放：理論與經驗研究［J］.世界經濟，2012（7）:83-100.

［13］魯曉東，連玉君.中國工業企業全要素生產率估計：1999-2007［J］.經濟學（季刊），2012，11（2）:541-557.

［14］Fare R，Grosskoph S，Norris M，et al.Productivity Growth，Technical Progress and Efficiency Change in Industrialized Countries［J］.American Economic Review,1994，84：66-83.

［15］Hansen B E.Threshold Effects in Non-Dynamic Panels：Esti?mation，Testing，and Inference［J］.Journal of Econometrics，1999，93：345-368.

［16］Chan K S.Trade，social values，and the generalized trust［J］. Southern Economic Journal，2007，73（3）：733-753.

［責任編輯：余志虎］

Technical Progress and Output Growth in Industrial Sector under the Constraint of Different Energy Costs

LIU Yang1，2，QU Ru-xiao2，SHEN Meng3
（1.School of Economics and Social Management，Tianshui Normal University，Tianshui 741000，China；2.School of Economics and Business Administration，Beijing Normal University，Beijing 100875，China；3.School of Economics，Capital University of Economics and Business，Beijing 100875，China）

What is the relationship between technical progress and output growth in industrial sector when the intensity of ener?gy cost constraint is different?Whether does the traditional energy policy of emission reduction-oriented fall into a dilemma when facing the double pressure of keeping steady economic growth and reducing energy consumption?To answer the two ques?tions，the paper analyzes theoretically the relations among energy cost，technical progress and industrial output by applying quality ladder model，and tests them empirically by using the panel data of China’s industrial sectors from the year of 1993 to 2012.The results show that the impact of technical progress on production output growth is nonlinear under the premise of the energy cost constraint.Furthermore，the paper applies Hansen(1999)threshold regression method to verify the relations more accurately，and finds that there is a significant feature of dual threshold，the effect coefficient of technical progress is remark?able different when the intensity of energy cost constraint is strong，middle or weak.

technical progress；output of industrial sector；energy cost；threshold effect

F062.4；F203

A

1007-5097（2014）08-0066-08

●產經動態

10.3969/j.issn.1007-5097.2014.08.013

2014-5-19

國家社會科學基金青年項目（12CJL034）；教育部人文社會科學研究項目（13YJC790119）；天水師范學院中青年教師資助項目（TSA1125）

劉楊（1982-），男，甘肅天水人，天水師范學院講師，北京師范大學博士研究生，研究方向：貿易與環境，數量經濟學；

曲如曉（1965-），女，山東威海人，教授，博士生導師，研究方向：貿易與環境；

申萌（1984-），男，河北石家莊人，講師，博士，研究方向：貿易與環境。