產(chǎn)業(yè)集聚影響全要素能源效率的非線性特征研究
——基于中國能源行業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

潘雅茹，陳 崢，羅良文

（1.武漢科技大學(xué) 文法與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430065；2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430073）

產(chǎn)業(yè)集聚影響全要素能源效率的非線性特征研究
——基于中國能源行業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

潘雅茹1，陳 崢2，羅良文2

（1.武漢科技大學(xué) 文法與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430065；2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430073）

文章采用2006-2015年中國30個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)廣義矩模型實(shí)證檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的非線性效應(yīng)，并利用面板門限模型檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的門限值。研究結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)集聚能夠顯著促進(jìn)全要素能源效率的提升，且二者之間存在穩(wěn)健倒“U”形關(guān)系，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)能源效率存在顯著門檻效應(yīng)；當(dāng)產(chǎn)業(yè)集聚水平低于門檻值1.45時(shí)，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率具有顯著正向效應(yīng)；當(dāng)產(chǎn)業(yè)集聚水平高于1.45時(shí)，產(chǎn)業(yè)集聚則會(huì)抑制全要素能源效率的提升。

產(chǎn)業(yè)集聚；全要素能源效率；動(dòng)態(tài)廣義矩模型；門限效應(yīng)

一、引 言

新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)認(rèn)為空間集聚力是決定產(chǎn)業(yè)長期均衡發(fā)展的重要?jiǎng)恿Γa(chǎn)業(yè)集聚能夠?yàn)閰^(qū)域內(nèi)企業(yè)提供更好的公共物品和基礎(chǔ)設(shè)施，促使集聚區(qū)內(nèi)企業(yè)擁有更多的競爭優(yōu)勢，利于企業(yè)生產(chǎn)效率的提高［1］。能源行業(yè)是以能源的開發(fā)、利用為基礎(chǔ)原料和依托的產(chǎn)業(yè)，區(qū)域資源稟賦優(yōu)勢是能源行業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。因而，能源產(chǎn)業(yè)集聚為提升能源效率提供了新的發(fā)展契機(jī)，亦為中國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展指明了新的方向。因此，本文從中國能源行業(yè)的空間集聚特征出發(fā)，在分析全要素能源效率影響因素的基礎(chǔ)上，研究能源行業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的影響，并進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)茉葱袠I(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的門檻效應(yīng)，以期挖掘中國全要素能源效率提升的新途徑。

二、文獻(xiàn)綜述

在能源與環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)增長約束日益嚴(yán)峻的背景下，有關(guān)能源效率的研究逐漸成為熱點(diǎn)。已有關(guān)于能源效率影響因素的研究，大多從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、市場改革及開放程度等視角出發(fā)，分析能源效率的變動(dòng)規(guī)律及特征。Sinton和Levine（1994）認(rèn)為依托技術(shù)進(jìn)步能夠顯著改善能源行業(yè)全要素生產(chǎn)率［2］。楊騫和劉華軍（2014）測算中國技術(shù)進(jìn)步對(duì)區(qū)域全要素能源效率的影響，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步對(duì)本地區(qū)能源效率存在正向促進(jìn)效應(yīng)，對(duì)其他地區(qū)能源效率存在負(fù)向溢出效應(yīng)［3］。魏楚和沈滿洪（2007）運(yùn)用省級(jí)面板數(shù)據(jù)對(duì)能源效率進(jìn)行計(jì)算，得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府影響力、對(duì)外開放程度以及制度等因素都會(huì)對(duì)能源行業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響［4］。林伯強(qiáng)和杜科銳（2015）對(duì)中國1997-2009年能源效率進(jìn)行實(shí)證分析，認(rèn)為要素市場扭曲對(duì)能源效率提升具有顯著負(fù)面影響［5］。可見，學(xué)者們分別從不同角度、不同方法分析了我國能源效率的影響因素，忽略了產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)能源效率可能存在的影響。

在外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論和新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的邏輯框架下，產(chǎn)業(yè)集聚是影響生產(chǎn)效率的重要因素。部分學(xué)者通過理論和實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率之間存在單向線性關(guān)系，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚能夠促進(jìn)或者阻礙全要素生產(chǎn)率發(fā)展。Cingano和Schi?vardi（2004）通過實(shí)證檢驗(yàn)，指出意大利制造業(yè)的集聚會(huì)顯著提高全要素生產(chǎn)率［6］。Combes（2002）運(yùn)用線性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)阻礙全要素生產(chǎn)率的提高［7］。謝波（2013）利用動(dòng)態(tài)面板模型和空間面板模型分析資源型產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，得出資源產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系［8］。王海寧和陳媛媛（2010）采用DEA法對(duì)中國2001-2007年25個(gè)工業(yè)行業(yè)全要素能源效率以及產(chǎn)業(yè)集聚程度指標(biāo)進(jìn)行測度，發(fā)現(xiàn)密集型行業(yè)的全要素能源效率較低，而非密集型行業(yè)全要素能源效率較高［9］。

然而，也有部分學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率之間不是簡單的線性關(guān)系，而是存在某種非線性關(guān)系，即產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率可能存在雙向影響：一方面，產(chǎn)業(yè)集聚通過知識(shí)和信息外溢、共享基礎(chǔ)設(shè)施和資本勞動(dòng)力等渠道來提高全要素生產(chǎn)率［10］；另一方面，過度的產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)產(chǎn)生市場擁塞效應(yīng)，帶來資源供給不足，導(dǎo)致集聚邊際效應(yīng)下降，最終出現(xiàn)規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)象。Futagami和Ohkusa（2003）通過研究發(fā)現(xiàn)市場規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率之間存在倒“U”形關(guān)系，認(rèn)為只有市場規(guī)模處于合適水平時(shí)，才會(huì)出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效率最優(yōu)［11］。Lin 等（2011）采用空間聚集指數(shù)對(duì)中國紡織業(yè)集聚度進(jìn)行測度，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間呈倒“U”形關(guān)系［12］。崔宇明、代斌（2014）采用非參數(shù)DEA法研究產(chǎn)業(yè)集聚的技術(shù)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長作用存在門檻效應(yīng)［13］。劉修巖和邵軍（2013）運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型對(duì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初始階段，集聚有利于全要素生產(chǎn)率增長，但當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展突破一定的門檻后，集聚的負(fù)面效應(yīng)將逐步顯現(xiàn)［14］。王晶晶和黃繁華（2014）利用兩步系統(tǒng)GMM方法，檢驗(yàn)服務(wù)業(yè)集聚的動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)，得出服務(wù)業(yè)集聚程度應(yīng)保持在適度范圍內(nèi)，一旦集聚程度過高，會(huì)產(chǎn)生集聚的不經(jīng)濟(jì)效應(yīng)［15］。

通過對(duì)已有文獻(xiàn)的整理可知，學(xué)術(shù)界對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率的研究相對(duì)成熟，但研究方向集中于制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等部門，有關(guān)能源產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)的研究較少，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注到能源行業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，對(duì)能源行業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)?；騾^(qū)間進(jìn)行界定的文獻(xiàn)更是沒有。能源作為一種特殊的投入要素，產(chǎn)業(yè)自身具有較強(qiáng)的空間集聚特征，產(chǎn)業(yè)集聚帶來的技術(shù)外溢有利于企業(yè)能源效率的提高。因此，本文選取2006-2015年中國省級(jí)層面能源行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)法測度全要素能源效率，并利用動(dòng)態(tài)廣義矩模型和面板門限模型，檢驗(yàn)?zāi)茉串a(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的非線性特征，探究能源產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)全要素能源效率提升的合理區(qū)間，為緩解能源與環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的約束提供一定建議。

三、產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)中國全要素能源效率的實(shí)證影響研究

（一）模型構(gòu)建

本文主要考察能源行業(yè)集聚是否促進(jìn)了全要素能源效率提高，探究二者之間是否存在非線性影響關(guān)系。依據(jù)本文的研究思路，將基礎(chǔ)模型設(shè)定如下：

其中，被解釋變量TFP為全要素能源效率，NS為能源行業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚，X為影響全要素能源效率的其他控制變量組成的變量集，包括滯后一期的全要素能源效率（TFPit-1）、技術(shù)創(chuàng)新（RD）、人力資本（HUM）、外商直接投資（FDI）等控制變量，下標(biāo)i代表地區(qū)，t為時(shí)間，μi表示不可觀察的地區(qū)效應(yīng)，反映了一些無法觀察的地區(qū)差異性變量的影響，β0～β2為待估參數(shù)，εit是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為進(jìn)一步考察能源產(chǎn)業(yè)集聚與全要素能源效率之間的非線性關(guān)系，將能源行業(yè)集聚變量的平方項(xiàng)作為解釋變量引入模型，將基礎(chǔ)模型進(jìn)一步擴(kuò)展為：

其中，NS2為能源產(chǎn)業(yè)集聚平方項(xiàng)，其他變量所表示含義同公式（1）中變量含義一致。

（二）變量的選取

（1）被解釋變量：全要素能源效率。本文采用DEA—Malmquist指數(shù)法，對(duì)全國30省市自治區(qū)全要素能源效率進(jìn)行測算（具體結(jié)果見表1）。測算所需要的投入變量為能源行業(yè)固定資產(chǎn)投資和能源行業(yè)從業(yè)人員數(shù)量，產(chǎn)出變量為能源行業(yè)總產(chǎn)值。

表1 2006-2015年30個(gè)省市全要素能源效率指數(shù)及其分解

（2）主要解釋變量：能源行業(yè)集聚（NS）及其二次方項(xiàng)（NS2）。目前廣泛使用測量產(chǎn)業(yè)集聚方法主要有區(qū)位嫡、赫芬達(dá)爾指數(shù)（H指數(shù)）、空間基尼系數(shù)、E—G指數(shù)等。結(jié)合能源行業(yè)空間集聚的特性，本文選取區(qū)位嫡指數(shù)來衡量能源行業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的指標(biāo)。計(jì)算公式如下：

其中xit表示i省能源行業(yè)t年工業(yè)總產(chǎn)值，Xit為i省t年工業(yè)總產(chǎn)值；yt為t年全國能源行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值，Yt為t年全國工業(yè)總產(chǎn)值。

（3）控制變量：滯后一期的全要素能源效率（TF?Pt-1）?？紤]到全要素能源效率變動(dòng)是一個(gè)持續(xù)、累積的過程，當(dāng)期的結(jié)果可能會(huì)受到上一期結(jié)果的影響，全要素能源效率的變化可能具有滯后效應(yīng)，因此引入變量的滯后項(xiàng)作為控制變量。

技術(shù)創(chuàng)新（RD）。技術(shù)創(chuàng)新可以通過改造傳統(tǒng)技術(shù)、開發(fā)新技術(shù)、采用新的生產(chǎn)工藝直接提高能源生產(chǎn)效率［16］。本文采用各省份R&D支出經(jīng)費(fèi)占省份實(shí)際GDP的比重作為技術(shù)創(chuàng)新的代理變量。

人力資本（HUM）。內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為，人力資本作為反映勞動(dòng)力質(zhì)量的指標(biāo)是影響技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵因素。人力資本通過影響技術(shù)吸收及創(chuàng)新能力，進(jìn)而影響能源行業(yè)全要素生產(chǎn)率［17］。本文采用地區(qū)普通高等學(xué)校在校生人數(shù)與地區(qū)總?cè)丝跀?shù)的比值進(jìn)行衡量。

外商直接投資（FDI）。作為一種重要的生產(chǎn)要素，外資可以通過技術(shù)外溢效應(yīng)、競爭效應(yīng)、示范效應(yīng)對(duì)能源行業(yè)技術(shù)水平和生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響。本文采用年均匯率折算得到各省份實(shí)際FDI占當(dāng)?shù)貙?shí)際GDP的比重進(jìn)行衡量。

（三）數(shù)據(jù)說明

本文選取2006-2015年中國省級(jí)層面能源行業(yè)面板數(shù)據(jù)，在科學(xué)測算各省市全要素能源效率的基礎(chǔ)上，對(duì)能源產(chǎn)業(yè)集聚與全要素能源效率之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。根據(jù)我國能源統(tǒng)計(jì)年鑒對(duì)于能源產(chǎn)業(yè)的行業(yè)分類，能源產(chǎn)業(yè)包括煤炭開采和洗選業(yè)，石油和天然氣開采業(yè)，石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)，電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，以及燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中少數(shù)缺失數(shù)據(jù)從各省統(tǒng)計(jì)年鑒中補(bǔ)齊。為了提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和可信度，本文利用GDP指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)所有貨幣量進(jìn)行價(jià)格平減以便調(diào)整為可比價(jià)格，并用以2006年為基期的消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減，消除了價(jià)格變動(dòng)帶來的影響。

（四）實(shí)證結(jié)果分析

本文在變量選取中加入了被解釋變量的滯后項(xiàng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，可能使模型產(chǎn)生內(nèi)生性等問題，此時(shí)若采用靜態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì)，會(huì)使得到的參數(shù)產(chǎn)生一定的誤差。因而，本文采用動(dòng)態(tài)廣義矩估計(jì)法對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。由于動(dòng)態(tài)廣義矩估計(jì)法包括系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）和差分廣義矩（DIF-GMM）兩種，根據(jù)固定效應(yīng)和混合效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，使用SYS-GMM估計(jì)法得到的被解釋變量滯后一期系數(shù)為-0.013 8，該系數(shù)沒有介于固定效應(yīng)TFP滯后一期系數(shù)-0.207 1和混合效應(yīng)TFP滯后一期系數(shù)-0.146 6之間，說明模型采用差分廣義矩（DIF-GMM）估計(jì)法更加合理。

此外，作為一致估計(jì)，DIF-GMM成立的前提條件是擾動(dòng)項(xiàng)εit不存在自相關(guān)［18］。根據(jù)模型的Arellao-Bond檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn)結(jié)果（見表2），可以看出模型存在一階序列相關(guān)而二階序列不相關(guān)，即模型擾動(dòng)項(xiàng)εit不存在自相關(guān)；Sargan檢驗(yàn)不拒絕原假設(shè)，即模型工具變量選擇有效，故本文可以使用DIF-GMM進(jìn)行估計(jì)。

表2 產(chǎn)業(yè)集聚影響全要素能源效率的回歸結(jié)果

根據(jù)表2得到的實(shí)證分析結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：

（1）全要素能源效率滯后一期的回歸系數(shù)為負(fù)，且在1%水平上顯著，表明前一期全要素能源效率水平對(duì)后期有顯著負(fù)向影響。上一期全要素能源效率每提高一個(gè)百分點(diǎn)，會(huì)導(dǎo)致當(dāng)期全要素能源效率降低0.207 1個(gè)百分點(diǎn)。分析原因可能是上一年能源行業(yè)全要素生產(chǎn)率的增加壓縮了下一年的能源行業(yè)全要生產(chǎn)率的提升空間。

（2）采用多種計(jì)量方法估計(jì)得到的能源產(chǎn)業(yè)集聚一次項(xiàng)系數(shù)均在1%的水平顯著為正，而其平方項(xiàng)系數(shù)則均在1%的水平顯著為負(fù)。表明能源產(chǎn)業(yè)集聚能夠顯著促進(jìn)全要素能源效率的提升，但能源產(chǎn)業(yè)集聚與全要素能源效率之間存在倒“U”形關(guān)系。即能源產(chǎn)業(yè)集聚在一定范圍內(nèi)能夠促進(jìn)全要素能源效率提升，但能源產(chǎn)業(yè)集聚到一定程度后，產(chǎn)業(yè)集聚反而會(huì)阻礙全要素能源效率提升。分析原因可能是能源行業(yè)聚集初期，資本、勞動(dòng)力等經(jīng)濟(jì)要素在行業(yè)內(nèi)快速集中，促使能源行業(yè)的投入產(chǎn)出率相對(duì)較高，因而該階段能源行業(yè)集聚能夠提升全要素能源效率；而當(dāng)能源行業(yè)過度集聚時(shí)，造成了能源的過度消耗，帶來了嚴(yán)重的生態(tài)破壞和環(huán)境污染等問題，使得全要素能源效率下降。同時(shí)，根據(jù)規(guī)模報(bào)酬遞減規(guī)律，隨著能源產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模的不斷擴(kuò)大，能源要素的產(chǎn)量增長比例將小于生產(chǎn)要素增加比例，從而拉低了全要素能源效率的提升。

（3）控制變量中的技術(shù)創(chuàng)新回歸系數(shù)為正，且在1%的水平顯著，說明技術(shù)創(chuàng)新能夠促進(jìn)全要素能源效率增長，技術(shù)創(chuàng)新每提升2.575 1個(gè)百分點(diǎn)，將會(huì)帶動(dòng)全要素能源效率提高1個(gè)百分點(diǎn)。表明大力發(fā)展能源行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新是提升全要素能源效率的有效途徑。因此，針對(duì)我國當(dāng)前能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)背景，應(yīng)不斷改善能源技術(shù)投資、融資環(huán)境，加大科技投入與管理，促進(jìn)技術(shù)成果應(yīng)用轉(zhuǎn)化，進(jìn)而提升全要素能源效率。

（4）人力資本回歸系數(shù)為正，且通過了1%的顯著水平檢驗(yàn)，表明人力資本的提升能夠有力推動(dòng)全要素能源效率增長。人力資本水平提升1.466 1個(gè)百分點(diǎn)，全要素能源效率能夠提高1個(gè)百分點(diǎn)。其原因可能是：第一，人力資本是區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的重要因素，能源產(chǎn)業(yè)的集聚有利于人力資本向能源行業(yè)集中，從而利于全要素能源效率的提升。第二，人力資本作為技術(shù)進(jìn)步的動(dòng)力和源泉，行業(yè)中高水平的人力資本可以更快地吸收和掌握先進(jìn)技術(shù)，促進(jìn)能源節(jié)約技術(shù)的創(chuàng)造和應(yīng)用，從而有利于全要素能源效率提升。

（5）外商直接投資變量未能通過顯著性檢驗(yàn)，說明外商直接投資對(duì)我國全要素能源效率的影響不顯著。分析原因可能是：第一，因?yàn)榘l(fā)達(dá)國家對(duì)能源技術(shù)的封鎖，導(dǎo)致我國很難利用外商直接投資這種途徑中獲得能源產(chǎn)業(yè)先進(jìn)的技術(shù)；第二，由于我國能源行業(yè)對(duì)國外技術(shù)吸收能力較弱，盡管通過外商直接投資獲得了一定的先進(jìn)技術(shù)，但由于對(duì)能源行業(yè)技術(shù)的吸收和消化不足，導(dǎo)致外商直接投資對(duì)全要素能源效率的溢出效應(yīng)不明顯；第三，由于外商直接投資的來源不同，其在不同時(shí)期對(duì)全要素能源效率產(chǎn)生的效應(yīng)也存在一定差異。盡管外商直接投資會(huì)帶來一定的技術(shù)外溢，可用以提升東道主的科技水平，但外商直接投資也存在一定的“擠出效應(yīng)”，阻礙其“技術(shù)外溢”的正向作用。

四、產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的門檻效應(yīng)分析

通過前文對(duì)能源產(chǎn)業(yè)集聚與全要素能源效率關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)，得出能源產(chǎn)業(yè)集聚能夠促進(jìn)全要素能源效率提升，且二者之間存在穩(wěn)定的倒“U”形關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步利用面板門限模型，將能源產(chǎn)業(yè)集聚（NS）作為門限變量，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)確定門限值和門限個(gè)數(shù)，深入探究能源產(chǎn)業(yè)集聚與全要素能源效率的非線性關(guān)系，確定能源產(chǎn)業(yè)集聚的合理區(qū)間。

（一）門限回歸模型

當(dāng)前關(guān)于“門檻效應(yīng)”的檢驗(yàn)，學(xué)術(shù)界主要有交叉項(xiàng)檢驗(yàn)、分組法檢驗(yàn)和門限模型檢驗(yàn)三種，但交叉項(xiàng)檢驗(yàn)和分組法檢驗(yàn)方法都存在一定的局限［19］。交叉項(xiàng)檢驗(yàn)對(duì)于非單調(diào)的影響無法估計(jì)，分組法檢驗(yàn)面臨著難以確定分組標(biāo)準(zhǔn)的問題，而門限模型檢驗(yàn)方法則能對(duì)內(nèi)生的門檻效應(yīng)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，還能給出具體的門檻值［20］。因此，本文借鑒hansen門檻回歸模型，將能源行業(yè)集聚變量作為選定的門檻變量，建立能源產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的分段函數(shù)，并對(duì)門檻的個(gè)數(shù)和數(shù)值進(jìn)行估計(jì)，建立以下非線性面板回歸模型［21］：

其中（NS）it為門檻變量，反映各省市區(qū)域因素，Th1，Th2，…，Thn為待估算的門檻值，I為指示函數(shù)，其他變量的含義和選取方法與上文中模型相同。

（二）檢驗(yàn)結(jié)果

本文采用Stata12.0軟件依次估計(jì)了單一門檻、雙重門檻和三重門檻，同時(shí)利用Bootstrap方法反復(fù)抽樣300次檢驗(yàn)門檻，得到F統(tǒng)計(jì)量的P值及其在1%、5%、10%顯著性水平上分別對(duì)應(yīng)的臨界值。根據(jù)估算得到的F統(tǒng)計(jì)量的P值來確定模型的門檻個(gè)數(shù)，進(jìn)一步考察不同門檻值下能源產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率影響。

表3為能源行業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。從檢驗(yàn)結(jié)果來看，以能源行業(yè)集聚為門檻變量，其單一門檻檢驗(yàn)的F值和P值都通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，而雙重門檻和三重門檻檢驗(yàn)的F值和P值未能通過10%水平的顯著性檢驗(yàn)。因此，能源行業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率存在單一的門檻值，這一結(jié)果也符合前文中對(duì)二者非線性關(guān)系的檢驗(yàn)。

表3 能源產(chǎn)業(yè)集聚門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

在完成門檻效應(yīng)檢驗(yàn)后，需要進(jìn)一步估算面板門限模型的門檻值。根據(jù)門檻值的大小劃分模型的體制區(qū)間，當(dāng)門檻變量處于不同的體制區(qū)間時(shí)，模型中依賴于門檻變量的變量回歸系數(shù)會(huì)出現(xiàn)變化。具體回歸結(jié)果見表4所列。

表4 門檻回歸結(jié)果

根據(jù)面板門限回歸結(jié)果可以得到：

（1）能源產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的影響系數(shù)通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，且單一門限結(jié)果顯著，雙重門限和三重門限效果均不顯著。由此進(jìn)一步驗(yàn)證能源產(chǎn)業(yè)集聚與全要素能源效率之間存在倒“U”形的非線性關(guān)系，且在1.45這一門限前后的兩個(gè)區(qū)間里，能源產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)分別為0.410 9和-0.160 9，均在1%水平上顯著。

（2）能源產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)存在一個(gè)“拐點(diǎn)”。根據(jù)單一門檻值的估計(jì)結(jié)果顯示，能源產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率提升的拐點(diǎn)值為1.45。當(dāng)?shù)貐^(qū)能源產(chǎn)業(yè)集聚小于倒“U”形曲線的拐點(diǎn)值1.45時(shí)，能源產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)大于擁塞效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)集聚能夠顯著促進(jìn)全要素能源效率增長；而當(dāng)?shù)貐^(qū)能源產(chǎn)業(yè)集聚程度大于拐點(diǎn)值時(shí)，產(chǎn)業(yè)集聚的擁塞效應(yīng)將會(huì)出現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的提升呈現(xiàn)負(fù)向效應(yīng)。

五、結(jié) 論

本文利用2006-2015年中國30個(gè)省市能源行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，從理論和實(shí)證的角度分析能源產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的影響，并采用動(dòng)態(tài)廣義矩模型和面板門限模型對(duì)二者之間的非線性關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。主要得到結(jié)論如下：

（1）文中采用不同的實(shí)證檢驗(yàn)方法，均得到能源產(chǎn)業(yè)集聚在一定范圍內(nèi)能夠顯著促進(jìn)全要素能源效率提高，且二者之間存在著穩(wěn)健的倒“U”形關(guān)系，表明能源產(chǎn)業(yè)集聚與全要素能源效率之間存在著穩(wěn)定的非線性關(guān)系。

（2）當(dāng)區(qū)域能源產(chǎn)業(yè)集聚水平小于倒“U”形曲線的拐點(diǎn)值時(shí)，產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)大于擁塞效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)集聚將顯著促進(jìn)全要素能源效率提升；而區(qū)域能源產(chǎn)業(yè)集聚程度大于拐點(diǎn)值時(shí)，將會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚的擁塞效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素能源效率的增長效應(yīng)將會(huì)逐漸下降，甚至阻礙全要素能源效率的提升。

（3）在影響全要素能源效率的控制變量中，技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素能源效率的影響系數(shù)最大，且技術(shù)進(jìn)步的增長效應(yīng)大于技術(shù)效率的增長效應(yīng)。因而，需要加快能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的進(jìn)步，加強(qiáng)技術(shù)效率進(jìn)步對(duì)全要素能源效率的影響作用。

（4）人力資本變量對(duì)全要素能源效率存在顯著正向效應(yīng)。意味著在提升能全要素能源效率的過程中，應(yīng)充分重視人力資本對(duì)全要素能源效率的促進(jìn)作用，加大能源行業(yè)從業(yè)人員的培訓(xùn)和教育力度，發(fā)揮人力資本對(duì)全要素能源效率的增長作用。

（5）合理制定能源行業(yè)結(jié)構(gòu)政策。根據(jù)地區(qū)發(fā)展需要，合理規(guī)劃、科學(xué)配置能源部門之間資源分布，推動(dòng)能源產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和優(yōu)化，解決生產(chǎn)相對(duì)集中引起的“集聚效應(yīng)”，縮小區(qū)域間因經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不平衡導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，全面提高全要素能源效率。

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The Non-linear Character Research of Industry Agglomeration’s Influence on Total Factor Energy Efficiency— An Empirical Analysis Based on the Data from China’s Energy Industry

PAN Ya-ru1,CHEN Zheng2,LUO Liang-wen2
（（1.School of Literature,Law and Economics,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan 430065,China;2.School of Economics,Zhongnan University of Economics and Law,Wuhan 430073,China）

This paper,based on the panel data of 30 provincial-level administrative areas of China from 2006 to 2015,applies DIF-GMM method to empirically test the non-linear effect of industry agglomeration on total factor energy efficiency,and employs the panel thresh?old model to examine the threshold value of industrial agglomeration to total factor energy efficiency.The results show that:The industry agglomeration can significantly promote the improvement of total factor energy efficiency,and there is a stable inverted U relationship be?tween them.There is a significant threshold effect of industry agglomeration on energy efficiency;When the industry agglomeration level is below the threshold value of 1.45,the industry agglomeration has a significant positive effect on total factor energy efficiency.When the level of industry agglomeration is higher than 1.45,the industry agglomeration will hinder the improvement of total factor energy efficiency.Keywords：industry agglomeration;total factor energy efficiency;dynamic panel data GMM;threshold effect

F407.2；F26

A

1007-5097（2017）11-0121-06

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.11.016

2017-06-15

國家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目(17CJY001)；湖北省教育廳人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（17Q046）；武漢科技大學(xué)青年科技骨干培育計(jì)劃項(xiàng)目（2017XZ033）

潘雅茹（1985-），女，山東青島人，講師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)；

陳 崢（1984-），男，湖北鐘祥人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向：人口、資源和環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué);

羅良文（1965-），男，河南商城人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：國際貿(mào)易。

［責(zé)任編輯：歐世平］