基于行業數據的新型工業節能減排效率與技術創新研究

蔡 寧叢雅靜姚懿珈

1（北京大學博士后流動站，北京 100871）2（國家開發銀行博士后科研工作站，北京 100031）3（國家統計局統計科學研究所，北京 100826）4（武漢理工大學，武漢 430223）

基于行業數據的新型工業節能減排效率與技術創新研究

蔡 寧1，2叢雅靜3姚懿珈4

1（北京大學博士后流動站，北京 100871）2（國家開發銀行博士后科研工作站，北京 100031）3（國家統計局統計科學研究所，北京 100826）4（武漢理工大學，武漢 430223）

本文構建一種基于生產率的新型節能減排指數，測度2007～2013年我國36個工業行業的節能減排效率，并重點分析企業自主創新、國內創新溢出和國外技術引進對工業節能減排效率的影響。研究發現：我國戰略性新興產業、高新技術產業節能減排效率普遍較高 ，資源、資本、勞動密集型行業節能減排效率普遍較低；企業自主創新對高效率行業作用更明顯 ，國外技術引進對低效率行業影響更突出，國內創新溢出對各行業效率的影響力度基本一致；環境規制、行業企業規模等也是影響節能減排效率的因素之一。

新型生產率指數 企業自主創新 國內創新溢出 國外技術引進 工業節能減排效率

引 言

改革開放以來，我國工業實現高速發展，獨立完整工業體系的建立，使我國逐步走向全球工業化進程的中高級階段。然而，我國工業消耗了全國70.8%的能源，產生了全國90.9%和71.9%的二氧化硫、氮氧化物排放，實現的工業增加值卻僅占全國GDP的39.8%，工業在新一輪快速工業化、重工業化過程中高能耗、高排放、高投入、低效率的粗放式發展特征明顯。事實上，我國早已開始關注工業的高能耗和高排放，節能減排被作為工業可持續發展的強制性制度安排，以約束性指標納入國民經濟和社會發展中長期規劃。由于節能減排是一個極為復雜的過程，且工業內部不同行業發展水平不一，節能減排效率有很大差異，我國面臨著較為嚴峻的節能減排形勢。隨著多哈、華沙等國際氣候大會談判進展緩慢，國際社會在全球氣候變化中的博弈日趨激烈，如何進一步深化推進節能減排工作，最大限度地提高節能減排效率，成為一個十分現實且迫切的問題。

普遍的觀點認為 ，節能減排效率的提高主要源于3個方面：產業結構調整、環境規制及技術進步。然而史丹［1］、簡新華、葉林［2］等的研究發現，自20世紀90年代以來我國依靠產業結構調整降低能耗及污染物排放強度的可能性正逐漸消失，而 “波特假說”中環境規制對生產效率的影響仍然存在爭議，僅有技術創新對節能減排效率的作用仍舊明顯。李克強在聯合國工業發展組織第十五屆大會的致辭上表示，要實現包容和可持續的工業發展，必須走新型工業化之路，要注意發揮技術創新的作用。同時，隨著世界經濟一體化進程的逐步推進及全球科學技術水平的不斷發展，技術創新復雜多變，對效率的影響機制也在悄然發生改變。鑒于此，本文借鑒數據包絡分析測度生產效率的方法，以非徑向、非導向性基于松弛變量的方向距離函數 （SBM-DDF）為基礎，構建一種新型的工業節能減排指數 （Industry Energy Saving and Emission Reduction Index，IESERI），動態評估2007～2013年我國36個工業行業的節能減排效率①。隨后，本文將技術創新細分為企業自主創新、國內創新溢出和國外技術引進3種形式 ，通過聚類分析、構建面板數據模型等進一步探究技術創新對工業節能減排效率的影響機制，并提出通過改善工業節能減排效率提高我國工業生態文明水平，尋求最優節能減排路徑實現工業可持續發展的政策與建議。

1 相關研究述評

國內外對節能減排效率的研究大致包括兩個思路：一種思路是基于統計分析的工業節能減排指標體系研究；另一種思路是基于生產效率的工業節能減排計量評估。前者選取節能減排的相關統計指標，如單位GDP能耗強度、單位GDP二氧化碳排放、單位GDP氮氧化物排放、人均二氧化硫排放等，通過若干原則設計構建完整的指標體系，并對這些指標進行分級、標準化、加權等處理計算一個綜合指數，從而評價節能減排效率。國際方面，具有代表性的有聯合國環境規劃署構建的 “綠色經濟進展測度體系”、世界銀行推出的“財富核算與生態系統服務估值指數”、耶魯大學和哥倫比亞大學等機構聯合開發的 “環境績效指數”、歐洲環境署研究的 “綠色經濟指標”、國際資源小組推出的 “資源效率指數”、經濟合作與發展組織發布的 “綠色增長指標”等。國內方面，比較系統的有中國科學院可持續發展戰略研究組推出的 “資源環境綜合績效指數”和由北京師范大學等3家單位聯合推出的 “中國綠色發展指數”。“資源環境綜合績效指數”通過對一次能源消費、原材料消費、化學需氧量排放、氨氮排放等10種資源消費和污染物排放指標的分析，衡量一個國家或地區的資源消耗強度和污染物排放強度。而 “中國綠色發展指數”則從經濟增長綠化度、資源環境承載潛力、政府政策支持度3個方面，通過規模以上工業增加值能耗、人均、地均和單位產值的氮氧化物排放量、氨氮排放量、二氧化硫排放量等近60個指標，評價我國30個省（區、市）和100個重點城市的綠色發展。這兩套指標體系雖沒有明確用于衡量節能減排效率，但其包含數十個節能減排指標，間接地評估了區域或產業的節能減排情況。此外，饒清華［3］等多位學者也進行了類似的研究。

基于生產效率的工業節能減排計量評估方面 ，現有文獻在考慮能源、環境、生態等約束下通過計算投入產出生產率 ，從而評估節能減排效率。研究方法上，大致可分為代數指數法、索洛余值法、隨機前沿分析 （SFA）和數據包絡分析 （DEA）4類。代數指數法主要以T指數和Fischer指數為代表，但其因假設中要求資本勞動的完全替代及邊際生產率不變，與實際生產中有一定差距，在研究中的應用已經較少。索洛余值法由C-D生產函數發展而來，該方法沒有考慮技術與生產前沿的效率差距，且要求完全競爭與利潤最大化的強假設，在理論上研究可行，實證分析中有一定局限性。而隨機前沿分析 （SFA）是當前研究生產效率具有代表性的參數化方法之一，在考慮隨機因素對產出影響的基礎之上，根據多個周期的數據構造生產前沿評估生產效率。該方法要求模型設定和隨機干擾項正態分布，且必須明確生產函數，在多投入單產出研究中優勢明顯，但對包含期望產出和非期望產出的多產出分析則存在較大誤差。相關的研究如朱波、宋振平［4］等。

數據包絡分析 （DEA）是生產效率研究中具有代表性的非參數方法之一，其與隨機前沿分析的區別在于生產前沿面確定方法的不同。數據包絡分析由Charnes等［5］于1978年提出，通過對多部門間投入產出數據的分析，確定決策單元的相對有效性及各決策單元的技術效率、管理效率。Fare等［6］認為，如果把勞動、資本等生產要素作為投入，把生產總值作為產出，則數據包絡分析可用于測度全要素生產率。隨著經濟增長與資源環境之間的矛盾日益尖銳，學者將能源資源要素作為投入、環境污染等作為非期望產出，測度基于可持續發展的節能減排效率。余泳澤［7］、何小鋼、張耀輝［8］等認為，DEA方法能更好地擬合能源使用效率，同時可以兼顧二氧化碳、二氧化硫等非期望產出，在環境績效、綠色生產效率研究中應用廣泛。但Ruggiero［9］指出傳統的DEA方法因存在徑向性和導向性可能會低估或高估實際的效率水平，且無法調整隨機誤差項對效率的影響，測度結果存在一定的偏誤。近年來，在DEA基礎之上，Tone［10］、Fukuyama、Weber［11］等結合方向距離函數開發出非徑向、非導向性基于松弛變量的效率測度方法，這一分析工具解決了效率估計偏誤及無法同時非比例地兼顧投入與產出效率變動問題，可以更加真實地測度節能減排效率。劉瑞翔、安同良［12］、陳詩一［13］等以次方法進行了國內的相關問題研究。

技術創新與節能減排效率的關系是近年來研究的重點之一，國內外學者從以下幾個方面進行了探討。（1）技術創新對能耗強度的影響。張頌心等［14］通過建立多元線性回歸模型，認為技術創新和產品創新有利于推動能耗強度的下降 ，且技術創新的作用低于產品創新。（2）技術創新對減排的影響。周明、李宗植［15］研究了技術創新對中國碳減排的作用途徑、技術進步對碳減排的作用效果等，結果顯示，技術進步在一定程度上緩解了碳排放。（3）技術創新對節能減排效率的影響。王麗民等［16］分析了技術創新對河北省節能減排的作用，研究發現，在河北省工業化尚未完成、產業結構重化特征明顯的情況下，技術創新在節能減排中發揮基礎性作用。此外，陳詩一［17］等也進行了這一領域的研究。

總的來看，現有的研究為探索技術創新與節能減排效率的關系提供了較好基礎，但仍然存在如下的不足：（1）文獻中以定性分析的居多，通過計量方法建模的定量研究較少，且在定量研究中對技術創新的衡量與測度也相對單一；（2）基于統計分析的指標體系研究在指標選取、標準化處理、權重設定等方面主觀性較強，測度結果的可靠性有待商榷；（3）多數學者將節能與減排分開研究，同時分析能源消耗與污染物排放的文獻較少。本文試圖從以下幾個方面對現有的文獻進行拓展：（1）以SBM-DDF這一前沿的生產率測度模型為基礎，系統地提出一種新型的工業節能減排指數 （IESERI）構建與分解方法，同時評估我國36個工業行業生產中的節能與3種污染物排放效率；（2）將技術創新細分為企業自主創新、國內創新溢出和國外技術引進3種形式，剖析現行技術水平下技術創新對工業節能減排效率的影響機制。

2 工業節能減排指數的構建、測度與分析

2.1 工業節能減排指數的構建

以我國36個工業行業為決策單元，依據非徑向、非導向基于松弛變量的方向性距離函數（SBM-DDF）構建生產效率前沿面。x表示每個行業的N種投入，y表示M種期望產出，b表示K種非期望產出，則：x=（x2…xN）∈R；y=（y1 …yM）∈R；b=（b1…bK）∈R。（）表示行業i在t時期的投入產出，（gx，gy，gb）為方向向量 ，（，）為投入產出達到生產效率前沿面的松弛向量，則行業i的SBM-DDF模型定義如下：

本文以各行業從業人員、資本存量、能源消費總量代表勞動、資本和能源的投入，以各行業工業增加值為期望產出，工業廢水排放總量、工業廢氣排放總量、工業固體廢棄物排放總量3種環境污染物為非期望產出，求解式 （1）的線性規劃，便可得到行業i在t時期工業生產的無效率值。

根據 Copper、Seiford、Tone［18］和 Fukuyama、Weber［11］對SBM模型、SBM-DDF模型的定義，及劉瑞翔、安同良［12］對SBM-DDF模型的拓展，式 （1）計算出的i行業t時期無效率值可進一步分解以獲取無效率的來源：

本文投入包括勞動、資本和能源，期望產出為工業增加值，非期望產出包括工業廢水排放總量、工業廢氣排放總量和工業固體廢棄物排放總量，因此可繼續分解投入、期望產出和非期望產出的無效率來源：

本文研究的是我國36個工業行業節能減排效率，因此重點關注生產過程中能源消耗及3種污染物排放的表現 ，即IE、IE、IE和IE這4個無效率值，其分別表示i行業在t時期偏離最優生產前沿面的程度，換言之生產過程中能源過度消耗和工業廢水、工業廢氣、工業固體廢棄物過度排放的程度。而節能減排的目標為減少能源的過度消耗和污染物的過度排放 ，因此IE、IE、IE、IE之和也就從反面表示了節能減排的效率，即i行業在t時期距離最優生產前沿面節能減排的負效率：

而Fukuyama、Weber［11］中SBM-DDF模型的定理表明 ，當方向向量g=x-x，?n且g=y-y，?m時，則有∈［0，1］且其無效率來源IE∈［0，1］，p表示各種投入、期望產出和非期望產出。據此則可根據式 （4）i行業t時期生產過程中節能減排的負效率IE計算節能減排的正效率，構建一種基于SBM-DDF生產率模型的新型節能減排指數IESERI：

IESERI介于0～1之間，其值越高，則該行業節能減排的效率越高，值越低，則該行業節能減排的效率越低。

數據來自相應年份的 《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、 《中國工業經濟統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》等。其中，資本存量數據借鑒陳詩一［20］的方法進行估算；各行業工業增加值因2008年之后我國不再公布，以2007年 《中國工業經濟統計年鑒》中的數據為基年，其余年份根據國家統計局網站分行業工業增加值的增長速度計算。

2.2 工業節能減排指數的測度與分析

根據以上方法與模型，應用Matlab軟件，2007～2013年我國工業36個行業節能減排指數測算結果見表1。排名前5的行業分別是：通信設備、計算機及其他電子設備制造業、木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業、專用設備制造業、儀器儀表及文化、辦公用機械制造業和文教體育用品制造業，其指數均超過0.980，接近節能減排效率前沿。排名后兩位的行業分別是化學原料及化學制品制造業和黑色金屬冶煉及壓延加工業，其指數均低于0.700，工業節能減排效率較低。其余行業工業節能減排指數位于0.700～0.980之間，各行業節能減排效率差異明顯。

表1 2007～2013年我國工業36個行業節能減排指數

續表

為更好地研究我國工業節能減排效率的行業差異，本文采用系統聚類的方法②，對測度出的工業節能減排指數進行聚類分析，將36個行業分為高工業節能減排效率行業、中工業節能減排效率行業和低工業節能減排效率行業3類，分類結果如表3所示：

表2 2007～2013年36個行業節能減排指數聚類分析結果

續表

高工業節能減排效率行業主要以戰略性新興產業、高新技術產業為主 ，如專用設備制造業、醫藥制造業、通信設備、計算機及其他電子設備制造業、電氣機械及器材制造業等 ，低能源投入、低污染物排放和高工業增加值產出是這一組別行業的主要特征。18個行業中，平均每個行業的單位工業增加值能源消耗、單位工業增加值廢氣排放、單位工業增加值廢水排放和單位工業增加值固體廢棄物排放分別為0.361萬噸標準煤/億元、5.918萬噸/億元、0.433億標立方米/億元、0.0003萬噸/億元，能耗和污染物排放強度遠低于中工業節能減排效率行業和低工業節能減排效率工業組別，也遠低于36個行業的平均水平 （見表3），這表明了我國在優化調整產業結構、加快轉變經濟發展方式的進程中，大力發展戰略性新興產業和高新技術產業的必要性。

中工業節能減排效率行業和低工業節能減排效率行業主要以資源密集型、資本密集型和勞動密集型產業為主，尤其是資源密集型產業比重較大，戰略性新興產業和高新技術產業幾乎沒有。這兩個組別中的行業是傳統的高污染、高能耗、高排放產業，如造紙及紙制品業、化學原料及化學制品制造業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、煤炭開采和洗選業、非金屬礦物制品業等，能源消耗和污染物排放強度較大。這兩個組別行業的一個顯著特征是進行石化、煤炭、金屬等的采掘、冶煉、加工等重工業生產 ，能源資源利用水平偏低、污染物排放高度密集、生態環境破壞嚴重，這證明了我國重點在鋼鐵、石油化工、有色金屬、建材等行業進行淘汰落后產能和環境治理的正確性和緊迫性。同時可以注意到，電力、熱力的生產和供應業、水的生產和供應業、燃氣的生產和供應業這3個我國重要的能源轉換部門都位于中、低工業節能減排效率行業組別，這3個產業在生產中需要投入大量的能源，雖其本身并不消耗這些能源，但這說明我國能源轉換部門產出的低效率，大量能源在轉化中被浪費，這值得我們重視。

表3 2007～2013年高中低工業節能減排效率行業組別的能耗和污染物排放強度

3 技術創新對工業節能減排效率的影響

3.1 技術創新及其他影響因素的變量

雖然史丹［1］、簡新華、葉林［2］等人的研究表明，產業結構調整對我國節能減排的正效應正逐漸消失，環境規制對節能減排的作用尚存在爭議，但陳詩一［17］、魏楚、沈滿洪［21］、涂正革［22］的研究卻證明，行業異質性對工業經濟績效、節能減排效率等的影響仍然明顯，從長期來看，中國必須繼續堅持工業行業規模和行業結構的調整轉型，以實現工業的可持續發展。同時，趙定濤、郭韜、范進［23］等在研究中也指出，政府環境規制是引起第二產業碳排放強度、污染物排放等變動的格蘭杰成因，環境規制在實現基于節能減排的低碳經濟中有重要意義。鑒于此，本文以工業節能減排指數IESERI為因變量，以技術創新作為重點考察因素 ，同時引入環境規制和行業異質性，分析其對工業節能減排效率的影響。

3.1.1 技術創新

技術創新通過提高全要素生產率，實現企業生產的資源節約與環境友好，減少能源消耗與污染物排放，從而改善節能減排效率。現有研究對技術創新的衡量主要集中在以下幾個方面：R&D經費支出、企業技術改造經費支出、企業新產品產值、技術合同成交額、專利等。本文認為，企業新產品產值、技術合同成交額、專利等從創新的結果衡量技術創新，其間涉及到創新效率、創新損失等，對技術創新信息的反映不足。而R&D經費支出、企業技術改造經費支出等從投入角度衡量技術創新，包含的信息更加全面，對創新要素的體現更加直接。因此，本文以科研支出衡量技術創新，同時借鑒吳延兵［24］等的思路，將技術創新細分為企業自主創新、國內創新溢出、國外技術引進3個方面，并分別用 “大中型工業企業的R&D經費內部支出”和 “大中型工業企業消化吸收經費支出”之和表示企業自主創新 （II），用“購買國內技術經費支出”表示國內創新溢出（DI），用 “引進技術經費支出”表示國外技術引進 （TI），深度探究技術創新對工業行業節能減排效率的影響。數據來自于相應年份的 《中國科技統計年鑒》。

3.1.2 環境規制

陳詩一［17］等的研究證明了環境規制對我國工業節能減排效率的作用。現有文獻中對環境規制的衡量多以單一指標為主，評估的往往是環境規制的一個方面，如環境規制成本、環境規制效果、環境規制規章制度等。本文認為環境規制是一個復雜的過程，不能簡單地從單一方面進行衡量，本文借鑒傅京燕、李麗莎［25］的方法，以工業廢水、工業二氧化硫、工業固體廢棄物的排放與治理為基礎，構建評估3種污染物的多維度環境規制強度。

為保證不同維度間污染物數據的可比，需對各行業 “工業廢水排放達標率”、“工業二氧化硫去除率”和 “工業固體廢棄物綜合利用率”3種污染物環境規制效果指標進行標準化處理：

由于不同行業污染物排放和治理有自己的特點，同一行業內3種污染物的排放程度差異也較大，為此需構建一個調整系數，對3種污染物治理賦予權重，反映不同行業不同污染物的治理力度：

根據各指標的標準化值和調整系數，計算出i行業在t時期最終的環境規制強度ERSit：

water代表工業廢水，gas代表工業廢氣，solid代表工業固體廢棄物。

測算結果如圖1～3所示③，高工業節能減排效率行業的環境規制強度為0.543，遠低于中、低工業節能減排效率行業的2.636和3.879，也遠低于36個工業行業的平均水平1.829，而高工業節能減排效率行業主要以戰略性新興產業和高新技術產業為主，中、低工業節能減排效率行業主要以資源密集型、資本密集型和勞動密集型的高能耗、高污染、高排放產業為主，尤其是資源密集型產業比重較大，這表明產業的污染程度越嚴重，環境規制的強度就越大，這與現實的情況基本一致，也證明了本文構建的環境規制強度ERS的合理性。數據來自于相應年份的 《中國環境統計年鑒》、《中國環境統計年報》、《中國工業經濟統計年鑒》。

圖1 高工業節能減排效率行業的ERS

圖2 中工業節能減排效率行業的ERS

圖3 低工業節能減排效率行業的ERS

3.1.3 行業異質性

周五七、聶鳴［26］等人的研究表明 ，能源強度、碳排放強度等除了受技術、環境規制的影響外，行業異質性也是重要的影響因素之一。對行業異質性衡量的角度較多，如行業規模、行業結構、行業出口貿易比重、行業集中度、行業資本深化度等。本文發現，在參與評估的36個工業行業中，普遍認為行業企業規模較大的石油和天然氣開采業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、水的生產和供應業等行業與行業企業規模較小的文教體育用品制造業、工藝品及其他制造業、家具制造業等行業之間節能減排效率差異顯著 ，故此，本文從行業企業規模 （SS）的角度研究行業異質性對工業節能減排效率的影響，并用 “各行業固定資產凈值”與 “各行業企業數”之比來表示。數據來自于相應年份的 《中國統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》等。

3.2 面板數據模型構建及回歸結果分析

根據以上的變量選擇，本文以測度出的工業節能減排效率為因變量，以技術創新及其他影響因素為自變量，重點研究企業自主創新、國內創新溢出和國外技術引進對不同組別工業行業節能減排效率的影響。為消除異方差以提高模型估計的準確性，本文在構建模型時對絕對數變量進行對數化處理。同時 ，本文進行行業差異研究，故假定各系數滿足時間一致性，面板模型可表示為④：

Huasman檢驗結果顯示，高工業節能減排效率行業、中工業節能減排效率行業和低工業節能減排效率行業3個組別均應采用固定效應模型。根據伍德里奇檢驗和B-P檢驗結果，模型一階自相關和異方差顯著，本文采用面板修正標準差法對回歸方程進行修正，最后各系數估計結果較好，基本通過了顯著性檢驗，具體如表4所示：

表4 企業自主創新、國內創新溢出、國外技術引進等因素對工業行業節能減排效率的影響

續表

lnII在高、中工業節能減排效率行業兩個組別中的系數為正，在低工業節能減排效率行業組別中的系數為負，這表明企業自主創新對工業節能減排效率較高的行業是行之有效的，而對節能減排效率較低的行業則有消極的影響。高工業節能減排效率行業主要以戰略性新興產業、高新技術產業為主，企業自主創新環境較好，自主創新能力較強，因此對其的影響為正 ，且影響系數較大。而中、低工業節能減排效率行業則大都是資源密集型、勞動密集型和資本密集型企業，以大型國有壟斷性企業居多 ，且目前這些行業市場機制尚不完善，在享受國家政策優惠、政策壟斷和國有資源的背景下，企業的壟斷利潤仍然比較豐富，缺乏自主創新動力，因此自主創新對其節能減排效率的影響相對較弱，甚至為負。

lnDI在高、中、低工業節能減排效率行業3個組別中的系數均為正 ，這說明國內創新溢出對工業節能減排效率都是有積極意義的。較之于企業自主創新和國外技術引進，國內創新溢出對企業的技術成本都是最低的，企業可以比較容易地學習和吸收國內同行業或相似關聯企業的節能減排技術，用于本企業的節能減排 ，因此對各行業的影響都為正。而高工業節能減排效率行業組別中各行業技術創新比較活躍，同行業中技術進步的可能性較大，因此技術溢出正效應相對明顯；中、低兩個組別行業技術創新環境相對沉悶，行業內或相似行業間的技術影響不夠，則技術溢出正效應相對較低。

與lnDI類似 ，lnTI在高、中、低3個組別中的系數也都為正，說明國外技術引進也是提高工業行業節能減排效率的重要因素之一。從測算結果看，國外技術引進在低工業節能減排效率行業組別中的系數最大，在中、高組別中的系數依次遞減 ，可能的原因是：（1）較之于企業自主創新動力的缺乏 ，低工業節能減排效率行業組別中的大型國有壟斷企業更傾向于引進國外已有的先進技術，而高、中工業節能減排效率行業組別中的企業則主要將資金用于自主研發，因此呈現高、中、低組別依次遞減的局面；（2）每單位工業增加值外資投資在高、中、低工業節能減排效率行業3個組別中的比例分別為41.84%、26.65%和16.98%，也就是說高效率組別外國技術的影響已經飽和，而低效率組別國外技術的影響還相對匱乏，國外技術引進對工業行業節能減排效率的作用呈現邊際遞減效應，因此對高效率組別的影響相對較小而對低效率組別的影響相對較大。

總的來看 ，企業自主創新、國內創新溢出和國外技術引進3種形式的技術創新中，高工業節能減排效率行業組別因企業自主創新動力較大，行業內科學研發較為活躍，因此節能減排效率的提高更依賴企業自主創新；中、低工業節能減排效率行業組別因依靠資源、政策優勢仍然有較大利潤空間，企業缺乏自主創新動力，更傾向于引進國外已有的技術，因此節能減排效率的提高以國外技術引進為主；而高、中、低3個組別享受國內創新溢出的成本都低于企業自主創新和國外技術引進，因此其對3個組別的作用均為正，且彼此之間影響力度的大小差異不明顯。企業自主創新、國內創新溢出和國外技術引進3種形式的技術創新對節能減排效率的提高都有積極的意義，但影響程度因行業節能減排效率的高低有所差異。

環境規制對高工業節能減排效率行業的影響為負，對中、低工業節能減排效率行業的影響為正，這與前文環境規制強度在高、中、低3個組別中的分布情況基本一致。高工業節能減排效率行業環境規制強度最小，企業更多地依靠技術創新來提高節能減排效率，而環境規制擠占了用于技術創新的相關費用，波特假說的正效應沒有體現，因此對節能減排效率的影響為負。中、低工業節能減排效率行業環境規制強度逐漸遞增，且這兩個組別的企業缺乏技術創新動力，環境規制不存在擠占技術創新費用的問題，因此環境規制的效果最好，波特假說的正效應得到體現，對節能減排效率的影響為正。

行業企業規模對高、中工業節能減排效率行業的影響為正，對低工業節能減排效率行業的影響為負，可能的原因是：低工業節能減排效率行業以大型國有企業為主，這些行業國進民退、企業兼并現象嚴重，企業規模過大 ，一方面使企業需要花費更多的資金來維持龐大企業的運行，用于節能減排的技術、人力、經費等資源則相應減少；另一方面企業規模過大使企業政令效率較低，企業進行節能減排的行政成本較高，直接影響了節能減排效率。而高、中工業節能減排效率行業的企業規模則相對較小 ，這些行業更多的是小而精的企業，推進節能減排的資源更為充足，相應的行政成本等更低，對節能減排效率的提高則更為積極。這一結論證明了當前企業大規模兼并不利于我國節能減排工作的深化與推進。

4 研究結論與政策建議

本文以非徑向、非導向基于松弛變量的方向距離函數構建了一種基于生產率的新型節能減排指數，測度了2007～2013年我國36個工業行業的節能減排效率，并重點分析了企業自主創新、國內創新溢出和國外技術引進3種形式技術創新對工業節能減排效率的影響。研究發現：（1）醫藥制造業、通信設備、計算機及其他電子設備制造業、電氣機械及器材制造業等戰略性新興產業、高新技術產業等行業的節能減排效率普遍較高，而化學原料及化學制品制造業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、煤炭開采和洗選業、非金屬礦物制品業等資源密集型、資本密集型、勞動密集型等行業的節能減排效率普遍較低；（2）技術創新對節能減排效率的提高總體為積極的作用，企業自主創新對高工業節能減排效率行業的作用更明顯，國外技術引進對低工業節能減排效率行業的影響更突出，而國內創新溢出對各行業節能減排效率提高的影響力度基本一致；（3）環境規制對工業節能減排效率的作用明顯，節能減排效率越低，環境規制強度越大，對節能減排效率的提高也就越快；行業企業規模也是影響節能減排效率的重要因素之一 ，企業兼并擴大規模不利于我國節能減排工作的進一步推進。

為更好地加強與深化各行業節能減排工作，提高工業行業節能減排效率，本文認為：（1）堅定不移地推進戰略性新興產業和高技術產業發展，以其優化調整產業結構，轉變我國經濟發展方式。戰略性新興產業和高技術產業節能減排效率較高，加快這些行業的發展，有利于提高我國節能減排效率的整體水平，以先進帶后進，以快促慢，實現工業的可持續發展。（2）加快對資源密集型、資本密集型、勞動密集型行業的淘汰落后產能工作，有效提高其節能減排效率。資源、資本、勞動密集型行業為傳統的高污染、高能耗、高排放企業 ，提高這些行業的節能減排效率，將極大改善我國的能源消耗和污染物排放現狀。（3）高度重視各企業的技術創新，創造良好的科研環境，支持節能環保技術的研究、開發及行業間的轉移。技術創新對節能減排效率的提高有積極的意義，完善企業技術創新制度，提供足夠的技術創新資金，優化企業技術創新轉化渠道，都將有利于工業行業節能減排效率的提高。（4）結合各行業自身發展情況 ，對不同行業采取不同形式的技術創新，實現節能減排效率提高的最大化。行業特征不同對技術創新的需求及創新形式的選擇也就不同，要引導不同行業合理利用企業自主創新、國內技術溢出和國外技術引進3種形式的技術創新，激發各種創新形式的最大效益，使節能減排效率的提高達到最優。（5）對能耗和污染物排放嚴重的行業，加大政府對這些行業的指導，以環境規制獲取波特假說的正效應；對更重視技術創新的行業，則要盡量減少環境規制對技術、資本、人力等資源的擠占，充分發揮市場機制在技術創新中的決定作用與資源最優配置作用。（6）高額的企業運營成本與低效的行政效率不利于節能減排工作的推進，因此要避免企業的盲目兼并擴大，縮小部分行業中大型國有企業的規模，發展小而精的現代工業企業。

注釋：

①國家統計局對中國工業的分類包括39個行業 ，但在科技方面的數據統計中，2007～2013年 “其他采礦業”和 “廢棄資源和廢舊材料回收加工業”兩個行業部分年份關鍵數據缺失；在環境方面的數據統計中，“橡膠制品業”和 “塑料制品業”部分年份是按照一個行業統計。因此，本文的研究將不包括 “其他采礦業”和 “廢棄資源和廢舊材料回收加工業”兩個行業 ，同時將 “橡膠制品業”和 “塑料制品業”兩個行業的數據加總視為一個行業 “橡膠塑料制品業”，最終只包括36個行業。

②本文運用SPSS 18進行聚類分析，限于篇幅原因，樹狀聚類圖等聚類結果在此省略 ，讀者可向筆者索取。

③圖1～3中報告的行業為該組別中環境規制強度最高、最低及居于中位數的行業。

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A Research on Industry Energy Saving and Emission Reduction Efficiency and Technology Innovation

Cai Ning1，2Cong Yajing3Yao Yijia4
（1.Postdoctoral Workstation，Peking University，Beijing 100871，China；2.Postdoctoral Research Center，China Development Bank，Beijing 100031，China；3.Research Institute of Statistical Sciences，National Bureau of Statistics of China，Beijing 100826，China；4.Wuhan University of Technology，Wuhan 430223，China）

This paper proposes a new ESER index and examines the ESER efficiency of 36 industries of China between 2007 and 2013.Moreover，comprehensive analyses will be focused on the impacts on industrial ESER efficiency brought by enterprise indigenous innovation，domestic innovation and technology imports.Research shows that strategic emerging industry and high-tech industry have higher ESER efficiency，while resource-，capital-and labor-intensive industries display considerably lower efficiency.Although the overall ESER efficiency has been gradually improved，significant polarization could be seen among different industries.Technology innovation plays a positive role in increasing ESER efficiency.The effect of indigenous innovation is more significant in high efficiency industries，while that of technology imports is more noticeable in low efficiency industries.The degree of domestic innovation impacts is similar among different industries.Additionally，environmental regulation and enterprise scale are other important factors in regard to ESER efficiency.

new productivity index；indigenous innovation；domestic innovation；technology imports；industry energy saving and emission reduction efficiency

（責任編輯：史 琳）

10.3969/j.issn.1004-910X.2016.08.003

F420

A

2016—03—03

蔡寧，北京大學博士后流動站、國家開發銀行博士后科研工作站博士后，博士。研究方向：產業經濟、技術經濟、低碳經濟。叢雅靜，國家統計局統計科學研究所助理研究員 ，博士。研究方向：宏觀經濟理論與實踐、經濟統計。姚懿珈 ，武漢理工大學華夏學院經濟與管理系本科生。研究方向：產業經濟。