環境約束下長江經濟帶全要素能源效率研究

吳傳清，董　旭

(1.武漢大學　經濟與管理學院，湖北　武漢，430072；2.武漢大學　區域經濟研究中心，湖北　武漢，430072)

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環境約束下長江經濟帶全要素能源效率研究

吳傳清1，2，董旭1

(1.武漢大學經濟與管理學院，湖北武漢，430072；2.武漢大學區域經濟研究中心，湖北武漢，430072)

摘要：全要素能源效率是衡量能源短缺和環境壓力下經濟發展質量的重要指標。本文運用超效率DEA模型和ML指數法對長江經濟帶全要素能源效率進行測度，并探討了環境作用于全要素能源效率的一般機制，運用內生增長理論構建了環境約束全要素能源效率的理論模型。基于面板數據Tobit模型的實證分析結果表明，經濟發展水平、產業結構、能源消費結構、企業行為、對外開放程度、政府環境污染治理投資、資本—勞動稟賦結構、技術進步等是影響長江經濟帶全要素能源效率的主要因素。進一步提升長江經濟帶全要素能源效率必須加快經濟發展方式向質量效率型轉變，不斷優化產業結構和能源結構，創新驅動促進經濟轉型升級發展，強化政府宏觀調控和服務監管職能，加強區域間協同合作。

關鍵詞：長江經濟帶；全要素能源效率；環境約束；Malmquist-Luenberger指數；影響因素

一、引言

在近現代世界經濟發展的歷史中，能源效率及伴隨的環境破壞始終是一個繞不開的問題。圍繞這一問題，世界各國開展了多次艱苦異常的博弈和談判，核心問題集中在節能減排方面。剛剛結束的巴黎氣候大會終于達成新氣候協議，這被業內人士視為“歷史性突破”。然而，在看到此次氣候大會向好一面的同時，也應認識到我們面臨的氣候和能源問題更加嚴峻。在2015年巴黎氣候大會上，中國提出到2030年單位GDP碳排放比2005年降低60%以上，這對我國未來能源效率的提高提出了極高的要求。為應對高能耗、高污染問題，黨中央、國務院提出建設“資源節約型、環境友好型”社會，并做出推動“生態文明建設”的重大戰略部署。國家“十一五”規劃首次將單位GDP能源消耗強度作為約束性指標進行調控，“十二五”規劃提出要合理控制能源消費總量，到2015年實現萬元GDP能耗比2010年下降16%的目標，“十三五”規劃建議則首次提出實施能源消耗總量和強度“雙控”行動。要落實國家在能源領域的一系列重大戰略舉措，提高全要素能源效率成為當務之急。

“十八大”以來，中國區域空間格局發生巨大變化，長江經濟帶開發重新上升為國家戰略。作為中國國土空間開發的重點東西發展軸線，長江經濟帶在國土面積、人口規模、經濟總量、產業發展等方面均在全國版圖中占據重要地位，是未來中國經濟增長的新支撐帶。但是，長江經濟帶石油、天然氣、煤炭等主要能源礦產在全國的儲量偏低，這成為制約其經濟持續發展的一大瓶頸。在中國經濟社會發展面臨“新常態”的嚴峻形勢下，能源效率的提高不僅是生態文明建設的客觀要求，也是推動發展方式轉變，實現經濟軟著陸的必然選擇之一。因此，研究哪些因素促進或制約著能源效率，進而采取合適的政策辦法提高長江經濟帶能源效率具有重大意義。國務院2014年9月頒布的《關于依托黃金水道推動長江經濟帶發展的指導意見》，明確提出“打造沿江綠色能源產業帶”，將長江經濟帶建成“生態文明建設的先行示范帶”。目前，學術界尚無研究長江經濟帶全要素能源效率的系統性成果，本文力圖從理論上解釋影響全要素能源效率的內在機制，并通過實證分析驗證長江經濟帶全要素能源效率影響因素的具體作用方式，為決策者制定具有針對性的政策提供參考。

國內外學術界關于能源效率的研究基本可以概括為兩個階段：第一個階段采用單一指標考察能源投入與產出的關系，即單要素能源效率指標或偏要素能源效率指標，如能源強度、能源生產率、能源生態效率、能源技術效率等。Patterson(1996)從能源效率的定義入手，對衡量能源效率的指標進行了系統性的比較闡述，指出“能源消耗強度”(也稱“單位GDP能耗”)在單指標中對能源效率的反映最為直觀可信，這一指標也在國際上被普遍采用[1]。史丹(2006)以能源消耗強度的倒數表征能源效率，研究了中國各地區能源效率的差異，并通過與產業結構、對外開放程度、能源消費結構等進行相關性分析對中國區域節能潛力進行了深入探討[2]。也有學者從國際貿易、人力資本、技術進步、經濟周期、價格指數、經濟結構等多方面研究了單要素能源效率的影響因素[3-5]。單要素能源效率指標在衡量能源效率時的最大優勢是簡便直觀，但忽略了能源本身作為一種生產投入要素，并不能獨立對經濟增長產生作用的基本事實。通過對比單要素能源效率指標和多要素能源效率指標，學術界開始逐漸傾向采取后者進行能源效率的綜合評價，實證研究也表明多要素指標在解釋能源稟賦對能源效率的作用方面比單要素指標更具優勢[6]。

考慮到能源只有與勞動、資本等內生增長要素相結合才能創造新的產出，立足多投入視角的全要素能源效率指標日益受到學術界的青睞，這是能源效率研究的第二個階段。從能源效率替代性的視角出發，Hu 和 Wang(2006)將全要素能源效率定義為“在除能源要素投入外的其他要素保持不變的前提下，按照最佳生產實踐，一定的產出所需的目標能源投入量與實際投入量的比值”[7]。隨后，學術界開始掀起全要素能源效率研究的熱潮，突出地表現在全要素能源效率的測算和影響因素研究兩方面。在全要素能源效率測算上，部分學者側重研究能源對經濟增長中的貢獻程度，故在測算方程中單純增加了能源投入要素[8-9]；隨著環境問題的日益嚴峻，更多的學者開始將環境因素納入全要素能源效率測算的投入要素之中，考察環境污染對全要素能源效率的制約程度[10-13]。既有研究結果表明，中國全要素能源效率與發達國家相比整體水平依然偏低，納入環境投入變量的全要素能源效率在行業和區域層面均出現較大幅度的下滑；在空間尺度上，中國全要素能源效率總體呈現出沿海地區高于內陸地區的特點。

關于全要素能源效率的影響因素研究，主要涉及能源消費結構、產業結構、環境規制、價格因素、國際貿易、技術進步、人力資本、經濟所有制、政府行為等方面[14-19]。絕大多數研究成果表明能源消費結構、產業結構、價格因素對區域全要素能源效率具有負向制約作用，國際貿易、技術進步和人力資本在一定程度上促進了中國各地區全要素能源效率的提高，而環境規制、經濟所有制和政府行為對全要素能源效率的影響方向則因行業或區域的不同而有所差異。但是現有研究普遍存在的問題是，大多學者均孤立地選取一個或多個變量，通過建立面板數據模型分析這些變量對全要素能源效率的作用方向和程度，卻忽略了這些變量在受到環境約束時可能產生一定的變異，即環境會對這些因素造成沖擊，因此，在分析全要素能源效率的影響因素時有必要首先了解環境對這些因素的作用機制。

二、長江經濟帶全要素能源效率的測度

(一)測度方法

當前學術界測度全要素能源效率的主流方法包括隨機前沿分析(SFA)和數據包絡分析(DEA)兩種，由于SFA的假設要求嚴格且數理操作難度較大，本文使用DEA方法作為測度長江經濟帶全要素能源效率的依據。DEA模型實質上是一種非參數分析法，其主要原理是利用數學中的線性規劃思想估算生產前沿面，借助方向性距離函數，以實際能源產出水平與前沿面水平相比較得出全要素能源效率的相對變動程度。

圖1　超效率DEA模型圖示

雖然超效率DEA模型為測度全要素能源效率提供了理論可行的辦法，但一個繞不開的問題是計算過程的繁雜，面對大樣本數據時手工計算幾乎是不可能完成的任務，而針對其原理的計算軟件尚不成熟。學術界一般運用生產率指數作為DEA全要素能源效率的替代性指標，最普遍的是Malmquist指數(簡稱M指數)和Malmquist-Luenberger指數(簡稱ML指數)。相比M指數，ML指數在模型中存在有害產出時仍然有效，本文計算長江經濟帶全要素能源效率時考慮了環境約束導致的負向產出，因此ML指數更合適。

在Farrell(1957)關于產出距離分析的基礎上[21]，對任意一個分析單元i，以x表示投入要素向量，y表示正向產出向量，z表示負向產出向量，η為產出的方向向量，則由當期到下一期的ML指數定義如下：

(1)

(二)測度結果

根據超效率DEA模型和ML指數法，測度全要素能源效率所需的指標包括投入和產出兩類。投入指標由勞動、資本和能源構成，產出指標分正向和負向兩種。以“全社會從業人員數量”表示勞動投入指標，單位統一為“萬人”；用“全社會能源消費總量”表示能源投入指標，單位統一為“萬噸標準煤”；資本投入指標為物質資本存量，需要根據永續盤存法進行測算，計算公式為Ki,t=Ii,t+(1-δi,t)Ki,t-1，其中，Ii,t為全社會固定資產投資，δi,t表示資本折舊率。這里有兩點需要說明：一是資本折舊率的取值，由于學術界并無統一定論，鑒于各地區發展情況存在差異，本文參考吳延瑞(2008)關于中國各省市資本折舊率的計算結果[22]；二是基期物質資本存量的確定，本文運用Hall和Jones(1999)提出的投資比率法進行計算，公式為Ki,0=Ii,0/(δ+r)，其中，r為基期固定資產投資增速[23]。關于正向產出指標，一般采取地區生產總值，本文沿襲此做法；負向產出指標的選取比較有爭議，有研究用單一污染物排放作為替代，也有學者計算綜合污染指數作為替代。鑒于能源對環境造成的最主要影響反映在大氣污染方面，本文選取“工業廢氣排放量”表示負向產出，以兩種最主要的大氣污染物SO2和煙(粉)塵排放量加總表示。

所需數據均采自《中國統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》和各省市統計年鑒，研究期為1999-2013年。在此基礎上，利用R軟件測算長江經濟帶全要素能源效率。囿于篇幅限制，本文僅反映長江經濟帶及各省市和上、中、下游研究期內全要素能源效率平均變動情況，結果如圖2所示。可以看出，研究期內長江經濟帶全要素能源效率總體呈下將趨勢，年均下降幅度為2.9%。除下游地區的上海、江蘇和浙江保持上升外，中、上游地區全要素能源效率均出現較大幅度的下滑。即使在省域之間，全要素能源效率的地區差異也很大，最高的上海和最低的貴州相差近20個百分點。是何原因導致了長江經濟帶全要素能源效率的惡化，并造成區域之間的巨大差異？下文將從環境對能源效率的作用機理入手，通過建立理論模型并進行實證檢驗，對此問題展開進一步探討。

三、環境約束下全要素能源效率影響因素的理論分析

(一)影響機制

在日益嚴峻的能源短缺和環境污染形勢下，環境約束本身一方面導致環境規制的出現，其中受影響最深刻的行為主體是企業和政府。企業在環境規制下或者自身想辦法降低能源消耗和污染排放，或者通過購買能耗指標與超排許可維持當前生產；政府主要通過財政支出維持對環境規制的保障，同時通過驗收環保項目實現環境規制的自我監督。政府和企業的環境行為形成一種倒逼機制，在改變現有資源配置的同時借助創新和補償促使能源結構的改變，從而影響能源效率。另一方面，環境約束會對產業結構、產權結構、能源消費結構和資源稟賦等能源結構性因素造成沖擊：節能減排的要求使得產業(尤其是工業)發展不得不向低能耗、低污染行業傾斜，不得不放棄一部分高能耗、高污染傳統國有大中型重工業企業，不得不減少煤炭等高能耗、高污染能源的消費，不得不調整能源效率的內生稟賦結構。所有這些變化均會造成能源結構的變化，進而導致能源效率提高或下降。除了這兩個方面外，本文認為對外開放和技術進步會同時對環境約束本身、環境規制和結構稟賦造成一定的影響，通過直接和間接兩條路徑對能源效率的變化造成影響，由于二者并不是能源效率的內生影響因素，故稱之為外部沖擊因素。圖3描述了環境約束下全要素能源效率的基本影響機制。

(二)理論模型

從學理上看，全要素能源效率的測算基于投入產出理論，實質上反映了一定量的能源投入要素對產出變動造成的影響。本文基于經典內生增長模型，從數理上考察環境約束對全要素能源效率的影響。

1.基本假設

圖2　長江經濟帶1999-2013年全要素能源效率變動情況

圖3　環境約束下全要素能源效率的影響機制圖示

假設1：社會是一個兩部門結構，只有政府和企業。企業負責生產，政府制定環境約束。根據新古典經濟學基本理論，雖然技術進步方式和路徑的不同使得生產函數形式并不是固定不變的，但現實經濟中每一個獨立的經濟體基本符合柯布-道格拉斯生產函數形式[24]。

假設2：環境約束不直接納入生產函數，而是作為控制變量對資本、能源和污染產生沖擊。結合前文分析，為使模型盡可能簡化，設定污染排放配額(Q)作為環境約束的控制變量。

假設3：產出包括正向產出和負向產出兩種，其中負向產出(主要是污染)與正向產出之間存在正相關關系，即污染會隨著產出的增加而增加(為了簡化模型，本文假設這種正相關滿足線性關系)。

假設4：投入要素部分對勞動進行標準化處理，因為在柯布-道格拉斯生產函數中資本和勞動對產出的作用具有對稱性。受環境約束，企業在生產過程中將資本投入分為三類：一類用于購買能源從事產品生產(假定份額系數是ρ1)，一類用于治理生產過程中產生的污染(假定份額系數是ρ2)，一類用于研發綠色生產技術(假定份額系數是ρ3)。

2.變量設置

模型主要涉及以下變量：一是投入變量，包括資本(K)和能源(E)；二是產出變量(Y)，包括正向產出(P)和負向產出(N)。

根據假設4，t時期企業在生產過程中的資本投入K(t)=ρ1K(t)+ρ2K(t)+ρ3K(t)，份額系數為正且滿足ρ1+ρ2+ρ3≤1。企業將資本投入的一部分(ρ3K)用于綠色生產技術研發必然提高正向產出，同時可以降低負向產出(污染)。基于假設1，可將t時期企業綠色技術增量表示為：

(2)

式中，μ≥0表示資本在綠色技術研發過程中的影響程度，0

由于綠色技術的使用會對正向產出產生一定的積極影響，故可將綠色技術納入到企業的產出函數中，則t時期企業的正向產出為：

P(t)=(ρ1K(t))aG(t)1-a

(3)

式中，a和(1-a)分別表示用于能源的投資和綠色技術對正向產出的影響，這里假定生產函數規模報酬不變。

企業在生產過程中同時伴隨著負向產出(污染)的出現。學術界一般認為污染與產出呈正相關關系[25-26]，本文將污染排放總量設定為正向產出的線性函數，線性系數設定為φ(G)>0，且污染排放隨著綠色技術水平的提高而下降，即φ’(G)<0。另一方面，企業在環境約束下生產，將ρ2K的資本用于治理污染。則t時期企業在生產過程中的實際負向產出(污染)總量就是總污染排放量減去污染治理量，即：

N(t)=NT(t)-NH(t)=φ(G)P(t)-η(M)ρ2K(t)

(4)

式中，NT(t)表示總污染排放量，是正向產出的線性函數；NH(t)表示污染治理量，是企業污染治理投入的線性函數，η(M)>0是治污投入的線性系數，M表示污染治理技術水平。

3.模型構建與分析

一般地，企業進行生產是為了獲得最大利潤，在這一目標下選擇最優的投入策略。假設企業正向產出價格為p1，負向產出不帶來收益，即價格為0；資本投入總量為(ρ1+ρ2+ρ3)K，則t時期企業利潤函數為：

W(t)=p1·P(t)-(ρ1+ρ2+ρ3)K(t)

(5)

在完全競爭的市場條件下，企業生產不影響價格，由于污染作為負向產出具有負外部性，必然受到政府的管制。根據假設2，我們將企業生產過程中允許排放的污染限定為配額Q，則此情形下企業選擇適當的投入策略以最大化利潤：

Max W=p1·P-(ρ1+ρ2+ρ3)K

s.t.φ(G)P(t)-η(M)ρ2K(t)≤Q

ρ1+ρ2+ρ3≤1

(6)

借助拉格朗日函數，這一最優化問題的一階條件為?L/?ρi=0,i=1,2,3。由(6)式可以看出，所求企業最有要素投入系數ρ1、ρ2、ρ3的表達式將異常復雜，因此本文考慮剔除污染配額或綠色技術的兩種簡化模型。

在沒有污染配額限制時，(6)式中排除份額系數ρ2，求解可得企業最優要素投入系數為：

(7)

不考慮綠色技術時，單位產出污染量不受綠色技術存量G的影響，固定為φ；正向產出函數簡化為P=ρ1K，且(6)式中排除份額系數ρ3。此時，求解可得企業最優要素投入系數為：

(8)

由式(7)、(8)兩式可知，用于能源要素的資本投入彈性(a)越大，能源投入對企業產出的影響份額(ρ1)越大；相應地，產出的綠色技術彈性(v)越大，綠色技術對企業產出的影響份額(ρ3)越大。環境約束越強，即污染配額Q越小，能源投入對企業產出的影響份額(ρ1)越小。這表明，隨著環境約束的強化，企業為了符合政府制定的環境標準，不得不將更多的資本投入到污染治理之中，從而減少用于能源的資本投入。

四、長江經濟帶全要素能源效率影響因素的實證檢驗

(一)指標、變量和數據說明

基于前文理論分析和數理推導，選取四個方面共十個變量指標對長江經濟帶全要素能源效率影響因素進行實證檢驗。

1.結構稟賦因素。一是產業結構(IS)，用第二產業增加值占地區生產總值的份額表示；二是產權結構(PRS)，用國有及國有控股企業總產值占工業總產值的份額表示；三是能源消費結構(ECS)，用煤炭消費量占能源消費總量的份額表示；四是內生稟賦結構，用資本—勞動之比的對數表示(ln(K/L))。

2.行為主體因素。一是政府行為，用政府財政支出占地區生產總值的比重表示財政影響力(FEPR)，用環境污染治理投資占地區生產總值的比重表示政府的環境影響力(IAPP)；二是企業行為(EB)，用工業二氧化硫排放量表示企業生產的環境自控能力。

3.外部沖擊因素。一是對外開放程度(OD)，用外商直接投資占地區生產總值的比重表示；二是技術進步(TP)，用研究與試驗發展(R&D)經費內部支出占地區生產總值的比重表示。

4.發展水平指標。用人均地區生產總值表示(PGDP)。由于能源使用情況與一個地區的經濟發展水平存在較高的相關性，通常經濟發展水平較高的地區對高能耗、高污染能源的使用較少，能源利用程度也相對更高。因此，在分析全要素能源效率的影響因素時，地區發展水平指標不可或缺。

所有自變量數據均采自中國統計出版社出版的《中國統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》和長江經濟帶沿線11省市統計年鑒。

(二)模型選擇和設定

由于因變量全要素能源效率值不小于0，屬于受限制因變量，在建立面板數據回歸模型時采取Tobit模型較為合適。其基本形式如下：

(9)

在實際分析中，我們往往只能觀測到y，而觀測不到y*。根據二者的定義可知，在給定x的條件下，y和y*的密度是相同的。通過構建每個觀測的極大似然函數，便可以估算出系數β。

基于上述分析，本文利用Tobit模型構建長江經濟帶全要素能源效率影響因素面板數據模型如下：

TFEEit=α+β1PGDPit+β2ISit+β3PRSit+β4ECSit+β5ln(K/L)+β6FEPRit+β7IAPPit+β8EBit+β9ODit+β10TPit+εit

(10)

式中，TFEEit表示第i個地區在第t年的全要素能源效率，其他變量含義如上文所述，εit為隨機誤差項。

(三)實證結果及分析

基于11省市1999-2013年的面板數據，長江經濟帶全要素能源效率影響因素的Tobit模型回歸結果如表1所示。

表1　長江經濟帶全要素能源效率影響因素回歸結果

注：***、**、*分別表示回歸系數在1%、5%、10%水平上顯著，sigma_u和sigma_e表示Tobit模型的規模參數。

根據實證分析結果可知：

首先，經濟發展水平對長江經濟帶全要素能源效率具有顯著的負向作用，與理論預期和有些學者的研究成果并不一致[27-28]，但這卻表明了長江經濟帶經濟增長方式的粗放，最近十幾年的實際發展過程也印證了這一結論。整體來看，長江經濟帶人均地區生產總值(PGDP)每提升1個百分點會使全要素能源效率(TFEE)下降0.0893%。從上、中、下游實證結果來看，中游地區經濟發展水平對全要素能源效率的負面影響程度最高，PGDP每提升1個百分點導致TFEE下降0.2146%，上游地區受到的負面沖擊最小，PGDP每提升1個百分點使TFEE下降0.0191%，不同地區間人均地區生產總值對全要素能源效率的不同影響程度反映出各地區經濟發展方式稍有差異，但整體仍是粗放的。

其次，結構稟賦因素對長江經濟帶全要素能源效率的影響方向和程度表現出不同的特點。第一，產業結構(IS)與長江經濟帶整體和中、上游地區全要素能源效率呈顯著負相關，但與下游地區呈顯著正相關；第二產業占地區生產總值的份額每上升1個百分點使長江經濟帶整體和上、中游地區TFEE分別下降0.0193%和0.6432%、0.7180%，卻使下游地區TFEE提高0.1722%。由于第二產業是能源消費的主要行業，其在經濟結構中所占的份額越高就意味著越高的能源消費基數，在其他因素不變的情況下，第二產業份額上升往往導致能源效率下降。第二，能源消費結構(ECS)與長江經濟帶整體及其上、中、下游全要素能源效率均呈顯著負相關。煤炭是目前我國最主要的消費能源，但它并不屬于清潔能源，也不如風能、水能、太陽能、天然氣等能源高效，其大量使用必然導致能源效率下降。煤炭在能源結構中的份額每上升1個百分點分別導致長江經濟帶整體及上、中、下游地區TFEE下降0.0260%和0.0903%、0.1754%、0.1432%。第三，內生稟賦結構(ln(K/L))與全要素能源效率呈顯著正相關。這和理論預期相一致，資本深化往往使得其對經濟增長的要素替代作用增強，減少高消耗生產要素的使用，從而促進能源效率提高。根據實證結果，長江經濟帶資本-勞動之比的對數每提升1個百分點推動全要素能源效率提高0.0377%，這種推動作用對下游地區的影響尤為明顯，達到0.0797%。第四，產權結構對全要素能源效率的影響不顯著。傳統認識上，國有企業掌握國家經濟核心命脈，在能源領域尤其突出，高能耗、高污染往往伴隨著國有企業的生產發展。近年來，隨著改革力度的增強，國有企業管理體制、技術創新和經營方式發生了深刻變化，對能源的利用效率也在一定程度上得到改善。之所以這一因素對長江經濟帶全要素能源效率影響不顯著，可能是國有企業改革進程中傳統生產方式仍未出現根本性的轉變。

再次，作為重要的經濟社會發展主體，政府和企業行為對長江經濟帶全要素能源效率的變化具有差異化的影響。第一，政府財政支出(FEPR)對長江經濟帶TFEE的影響并不顯著，主要原因可能在于選取的財政支出指標屬于綜合性指標，無法直接反映在能源管理方面的支出。政府環境污染治理投資(IAPP)則對全要素能源效率具有顯著的正效應，IAPP每提高1個百分點推動長江經濟帶TFEE提高0.4796%；政府IAPP對長江經濟帶中游地區TFEE的影響最為顯著，IAPP每提高1個百分點使TFEE提高5.7035%，能源效率的變化對環境治理投資的反應極其敏感。第二，企業生產行為與長江經濟帶整體全要素能源效率呈顯著負相關，但與下游地區呈正相關。工業二氧化硫排放量每提高1個百分點會導致長江經濟帶整體TFEE下降0.0256%，上、中游地區分別下降0.1184%和0.1128%，下游地區則提升0.0372%。

最后，在外部沖擊因素方面，對外開放程度(OD)與長江經濟帶全要素能源效率整體及上、中游地區呈顯著負相關，而與下游地區呈顯著正相關。形成這一局面的原因主要在于各地區招商引資水平存在差異：長江經濟帶整體處于承接產業轉移快速發展階段，招商引資層次較低，缺乏外商投資的準入門檻，導致過多高污染、高能耗外商企業的進入，從而造成能源效率下降；而下游地區經濟開放時間已久，在引入外來資金方面已形成較完善的管理制度體系，引入的企業和產業多屬于技術和資金密集型，不會造成能源效率的下降。技術進步(TP)對長江經濟帶整體和下游地區全要素能源效率的影響顯著且呈正相關，但對中、上游地區TFEE的影響不顯著，這主要可能緣于下游地區科學技術發展水平較高且在能源領域的應用廣泛，而中、上游地區科技發展仍相對落后，對能源利用效率的影響力微弱。

六、結論與政策建議

(一)主要結論

1.長江經濟帶全要素能源效率在近15年期間總體呈下降趨勢，11省(市)際之間全要素能源效率的差異較大，下游地區全要素能源效率有所改善，而上、中游地區惡化態勢較為嚴峻。

2.由于經濟發展方式轉變仍不徹底，長江經濟帶經濟發展水平對其全要素能源效率產生負向作用，中游地區受到的負向沖擊最為顯著，上游和下游地區全要素能源效率下降幅度次之。

3.產業結構、能源消費結構與長江經濟帶整體全要素能源效率呈負相關，但產業結構對長江經濟帶下游地區全要素能源效率卻具有推動作用；具有內生決定作用的資本-勞動稟賦對長江經濟帶全要素能源效率具有顯著的促進作用，尤其體現在下游經濟發達地區；產權結構對長江經濟帶全要素能源效率的影響不顯著。

4.政府和企業在實際發展中對長江經濟帶全要素能源效率均具有重要影響，政府寬泛的財政支出并不會對全要素能源效率產生直接作用，但其對環境污染治理的投入越大，越能顯著改善地區全要素能源效率，而企業在生產中往往出于自利的原因造成污染的排放，從而不利于全要素能源效率的改善。

5.在外部沖擊方面，雖然長江經濟帶對外開放程度日益提高，但缺乏對引入資金的高規格門檻審定，造成過多的高污染、高能耗企業進入，從而對全要素能源效率產生負向作用；而技術進步盡管對長江經濟帶上、中游地區全要素能源效率的影響不顯著，但對下游地區的推動作用十分強勁，整體上仍與長江經濟帶全要素能源效率呈正相關。

(二)政策建議

1.加快經濟發展方式向質量效率型轉變。根據理論預期，一個地區經濟發展水平越高，對清潔能源的偏好越強，從而地區全要素能源效率越高。但實證結果顯示，經濟發展水平對長江經濟帶及其上、中、下游地區全要素能源效率均產生負向作用，這反映出長江經濟帶經濟增長仍建立在高能耗、高污染的傳統發展方式之上。要改善長江經濟帶當前能源低效率現狀，必須適應經濟發展新常態，加快經濟發展方式從規模速度型粗放增長轉向質量效率型集約增長，積極實行能源消耗總量、能源消耗強度雙控行動，開展能效領跑者引領行動，促進能源節約集約高效利用。推行合同能源管理，實施企業節能行動，通過采取新設備、新技藝提高能源使用效率，充分挖掘高能耗產業的節能潛力，推動形成綠色發展方式，提高經濟發展質量和效益，推進長江經濟帶生態文明建設，示范引領全國大河流域生態文明建設。

2.不斷優化產業結構和能源結構。長江經濟帶沿線省市大都處于工業化加速發展階段，尤其是長江中、上游地區產業結構仍以第二產業為主。第二產業是煤炭等化石能源消耗的主戰場，也是能源消費和環境污染的主要行業，必然對全要素能源效率產生一定的制約作用。能源消費中煤炭比例居高不下現象是目前長江經濟帶全要素能源效率低下的重要原因。要提高長江經濟帶全要素能源效率，一方面，必須推動沿線11省市大力發展戰略性新興產業，加快改造提升傳統產業，大幅提高服務業比重，促進產業結構優化升級；堅定不移地實施主體功能區制度，立足主體功能區定位，引導產業合理布局和有序轉移，推動長三角地區產業結構向“三高”(高端、高效、高附加值)轉變，增強“三類產業”(高技術產業、現代服務業、先進制造業)對經濟增長的帶動作用，推動江淮地區、長江中游地區、成渝地區、黔中地區、滇中地區等國家層面重點開發區域發展新興產業，運用高新技術改造傳統產業，全面加快發展現代服務業，增強農業發展能力，科學承接國際及國內產業轉移，構建分工協作的現代產業體系。另一方面，推進能源生產和消費方式革命，積極發展風能、太陽能、生物質能、水能等清潔能源，在長江中上游地區有序開發天然氣、頁巖氣，在長江中下游地區科學選址、安全高效發展核電，建設清潔低碳、安全高能的現代能源體系；提高非化石能源比重，推動煤炭等化石能源清潔高效利用。

3.創新驅動促進經濟轉型升級發展。雖然實證分析結果顯示技術進步因素對長江經濟帶整體全要素能源效率的影響并不顯著，但并不意味著全要素能源效率的提高不需要科技創新與技術進步。事實上，國內外諸多實踐案例均表明，科技創新在經濟社會發展的各領域起著日益重要的作用，長江經濟帶下游地區全要素能源效率影響因素回歸結果的高度顯著也印證了這一論斷。本文實證結果之所以出現技術進步的影響整體不顯著，最主要的原因可能在于傳統粗放式經濟發展方式下技術進步作用尚未得到充分發揮。因此，未來改善長江經濟帶全要素能源效率必須踐行創新驅動發展戰略，把發展基點置于創新上，從區域、產業、企業等層面形成創新驅動發展的“合力”，全面促進經濟轉型升級發展，夯實提高全要素能源效率的根基。加強創新型省份、創新型城市、創新型城區、創新型園區建設，構筑創新型區域譜系。實施工業強基工程、智能制造工程，構建新型制造體系，淘汰落后產能，化解過剩產能，促進制造業提質增效升級發展。發展壯大先進制造業、高技術產業、戰略性新興產業，促進現代服務業優質高效發展，拓展產業發展空間。強化企業創新主體和主導作用，支持創新型企業、科技型中小企業、高新技術企業發展，加強官產學研合作，建設一批國家技術創新中心、產業技術創新聯盟，推進上海建成具有全球影響力的科技創新中心，推動南京、合肥、武漢、重慶、成都等中心城市建成具有全國影響力的產業創新創業中心。

4.強化政府在能源環境領域的服務和監管職能。實證分析結果和發展實踐經驗均表明政府行為在全要素能源效率的變化中具有重要作用，企業行為受市場作用的左右往往具有負的外部性，尤其是在能源消耗和環境污染領域，因此迫切需要政府合理適當的宏觀調控，為全要素能源效率的改善提供服務和監管。一方面，政府必須制定具有激勵性的清潔能源利用政策，加大對環境污染治理的投資力度；另一方面，政府需要制定優化開發區域產業發展導向目錄、重點開發區域產業發展導向目錄、重點生態功能區產業準入負面清單，嚴控高能耗、高污染企業和產業發展，同時加強對企業節能減排工作的監管力度。

5.加強長江經濟帶協同合作。從長江經濟帶全要素能源效率的空間分異來看，有必要強調長江經濟帶沿線省市、上中下游地區在生態環境和能源利用等領域的協同合作，促進未來長江經濟帶全要素能源效率提速、協調發展。一是必須著力保證下游地區全要素能源效率穩中有升，充分發揮其對中、上游地區能源效率的輻射帶動作用；二是促進長江經濟帶上、中、下游各類生產要素的有效流動，打破阻礙地區間全要素能源效率協同提高的要素壁壘；三是建立全流域能源利用和環境污染協同治理機制平臺，從頂層設計上謀劃全要素能源效率改善之策。

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(本文責編：辛城)

Analysis on Influencing Factors of Total Factor Energy Efficiency in the Yangtze River Economic Belt under Environmental Constraints

WU Chuan-Qing1，2，DONG Xu1

(1.SchoolofEconomicandManagement，WuhanUniversity，Wuhan430072，China;2.CenterforRegionalEconomicsResearch，WuhanUniversity，Wuhan430072，China)

Abstract：Total factor energy efficiency is an important indicator measuring economy development quality under the lack of energy and environment press.This paper measures TFEE in the Yangtze River economic belt by super DEA model and Malmquist-Luenberger index，and then analysis the general mechanism that how environment influent TFEE，and construct a theoretical model to explain TFEE based on endogenous growth theory.Empirical analysis based on panel data Tobit model shows that the level of economic development，industrial structure，energy consumption structure，enterprise behavior and the degree of opening up，government’s environmental pollution control investment，capital-labor endowment structure and technological progress are main factors on TFEE in the Yangtze River economic belt.In the future，we must take effective and various measures from the aspects such as national strategy，market，government and regional cooperation to improve TFEE in the Yangtze River economic belt.

Key words:the Yangtze River economic belt；total factor energy efficiency；environmental constraints；Malmquist-Luenberger index；influencing factors

中圖分類號：F205

文獻標識碼：A

文章編號：1002-9753(2016)03-0073-11

作者簡介：吳傳清(1967-)，男，湖北石首人，武漢大學經濟與管理學院教授、博士生導師，武漢大學區域經濟研究中心主任，博士，研究方向：城市與區域經濟。

基金項目：國家社會科學基金重大項目“長江經濟帶產業綠色發展戰略與政策體系研究”(15ZDA020)。

收稿日期：2015-09-05修回日期：2016-01-20