互聯網發展對中國全要素能源效率的影響網絡效應研究

汪東芳　曹建華

摘要 數字經濟時代，伴隨著新一代網絡信息技術以及能源互聯網等網絡經濟新業態、新模式的快速發展，互聯網發展很可能在提升地區全要素能源效率方面發揮更大的作用。文章分析了互聯網發展影響地區全要素能源效率的作用機理，并采用2000-2015年中國省際面板數據，運用面板Tobit模型、門檻回歸模型，實證考察了影響大小及網絡效應情況。結果表明：①中國地區之間存在數字鴻溝，互聯網發展和全要素能源效率地區不平衡現象比較顯著，存在“東部一中部一西部”遞減梯度分布，耦合度分析發現兩者之間具有比較密切關系。②互聯網發展對地區全要素能源效率提升具有正向促進作用。互聯網發展、創新能力、所有制結構、經濟集聚對全要素能源效率存在顯著正向影響，對外開放度存在顯著負向影響，能源消費結構存在負向影響，但統計不顯著。③互聯網發展對地區全要素能源效率的影響存在顯著的雙重門檻效應。網絡使用從“低規模-中規模-高規模”變化時，互聯網發展對全要素能源效率均有正向影響，但顯著性則從“不顯著-顯著-不顯著”變化，而且影響大小也會相應變化。因此，互聯網對中國全要素能源效率的正向促進作用是非線性的，一定范圍內隨著互聯網使用規模的增加，其影響作用也會跳躍性的變大，即存在網絡效應。要充分發揮“互聯網+”在提升地區全要素能源效率中的作用，認識到網絡效應條件，推動互聯網與能源生產、消費深度融合，以網絡信息化手段提升節能技術創新水平，改變生產和生活方式，促進區域智能、綠色、協調發展。

關鍵詞 互聯網;全要素能源效率;網絡效應

中圖分類號 F062.1

文獻標識碼A

文章編號1002 - 2104（2019） 01 - 0086 -10

D01：10.12062/cpre.20180926

當前，全球氣候變暖和資源環境約束的問題日趨嚴峻，中國經濟增長與能源消費、環境保護之間的矛盾日益突出。提高全要素能源效率是解決上述困境矛盾、促進區域綠色協調發展的關鍵所在。數字經濟時代，伴隨著大數據、云計算、物聯網、移動互聯網等新一代網絡信息技術以及能源互聯網等網絡經濟新業態、新模式的快速發展，作為催生新技術、新業態、新模式的重要力量，互聯網發展很可能在提升地區全要素能源效率方面發揮更大的作用。習近平總書記在黨的十九大報告中提出，要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，2018年政府工作報告在“互聯網+”基礎上進一步強調了“數字中國、網絡強國”戰略。互聯網在推動經濟增長和提高全要素生產率方面的重要作用已得到驗證。世界上已有148個國家和地區制定了寬帶或互聯網戰略。因此，理清互聯網發展與地區全要素能源效率的關系，分析清楚影響效果和網絡效應，對中國實現節能減排和經濟高質量發展目標具有重要意義。

1 文獻回顧

自1987年索洛提出“信息技術生產率悖論”后，對該悖論的研究與爭論持續很久。但近年來伴隨著新一代網絡信息技術的快速發展和廣泛應用，現有文獻在互聯網及ICT（Information and Communication Technology，信息通訊技術）發展對全要素生產率的促進作用方面已基本形成共識。全要素生產率的提升表示總體技術效率的提升，因此，互聯網發展與作為技術效率范疇的全要素能源效率也很可能會產生密切關系。互聯網發展與節能降耗之間的關系已引起國外研究的較多關注。Erdmann and Hilty通過情景分析研究了ICT對溫室氣體排放的影響。發現在大多數情景里，ICT減輕了溫室氣體排放。Bernstein andMadlener基于歐洲5個制造業部門1991-2005年的數據，分析了ICT投資與電力消費強度的關系。發現“通訊技術”帶來電力消費的節約效應，而“計算機和軟件”的效應不明顯，不同部門的情況也不相同。Sadorsky采用動態面板模型研究了新興國家互聯網發展與電力消費的關系，以網絡連接、移動電話、個人電腦情況表征互聯網發展情況，發現兩者之間有正向影響關系。Ketteni et al指出，對能源節約技術的投資，不僅會帶來效率的提高，而且短期內會帶來調整成本的增加。Zia從微觀角度指出ICT有助于提高傳輸系統的智能化程度，提高其能源利用效率。ICT的應用過程對能源消費會產生直接影響（ICT設備制造和使用過程直接增加能源消費）、間接影響（ICT應用到其他部門促進能源利用效率的提高，降低能源消費）和互補影響（促進能源效率提高后，能源回彈效應的作用下，又會增加能源消費）。國內研究對此方面的關注還較少。比如，樊茂清等認為ICT投資對優化產業結構、降低能源強度有著重要的現實意義，能源價格上漲、ICT資本投入及其體現的技術進步等因素有效地降低了中國大部分部門的能源強度。

然而，無論是從理論上還是實證上，現有文獻對互聯網發展影響地區全要素能源效率的深層次分析還不夠。一是主要從ICT投資和ICT技術的傳統視角，缺少更符合數字經濟時代特征的視角分析。二是定性分析和統計分析為主，缺少應用網絡經濟理論和實證模型進行更深一步的分析。為此，本文試圖在此方面進行拓展。首先，分析互聯網發展影響全要素能源效率的作用機理并提出相應假說，其次，描述互聯網發展與地區全要素能源效率變化的特征性事實，從現象上發現兩者的面上關系，再次，運用實證模型深入分析互聯網發展與地區全要素能源效率變化的關系。本文可能的創新和貢獻在于：一是研究視角的創新。從互聯網發展角度考察影響地區全要素能源效率提升的因素;二是分析方法的深化。理論分析中，運用網絡信息經濟理論梳理了互聯網發展影響全要素能源效率的機制和原理。實證分析中，通過面板Tobit模型考察了互聯網發展影響地區全要素能源效率的情況，并運用門檻回歸模型進一步考察了互聯網發展影響地區全要素能源效率的網絡效應情況。

2 影響機制與假說

互聯網不僅是信息傳遞工具，更是價值再創造的重要載體。互聯網應用的本質是解決信息的供需矛盾問題，互聯網通過解決信息的供需矛盾，降低了交易成本，提高了資源配置和決策效率，促進了經濟發展的提質增效。互聯網已成為信息時代技術效率提升的重要動因。全要素能源效率變化可以分解為全要素能源技術進步變化和全要素能源技術效率變化之積。互聯網發展通過互聯網技術、互聯網平臺、互聯網思維三大載體，一方面催生與能源生產、消費有關的新技術（如電池儲能技術等）、新產業（如新材料、新能源等）、新業態（如新能源汽車）、新模式（如智慧供應鏈、能源互聯網等），直接影響能源技術進步變化和技術效率變化（即全要素能源效率變化），另一方面，通過影響到區域勞動者素質、節能技術創新擴散和交易成本，間接影響全要素能源效率變化（見圖1）。互聯網作為價值再創造的載體，也對能源價值鏈進行了再提升和創造，實現價值挖掘，進而提升全要素能源效率。

一是互聯網技術的發展，通過網絡技術與應用部門間技術的關聯效應和互動效應，促進了能源生產、傳輸、儲存、消費過程的技術溢出;通過模仿學習的示范效應，促進經濟個體間能源利用技術的擴散傳播，促進了能源技術進步;減少了信息不對稱，降低了交易成本，提高生產、傳輸、儲存、消費能源過程中的決策和管理效率，進而提高了能源技術效率。二是互聯網平臺的發展，促進了產學研用一體化、協作創新的能源技術研究院與研發平臺的發展，有利于研究資源共享，通過要素（人員、資本等）流動效應，推動技術溢出，促進能源技術進步;構建能源互聯互通和全球配置的全球能源互聯網，推進智能電網建設，影響能源的傳輸和銷售模式，改進能源通道和推進可再生能源使用，減少中間環節，降低交易費用，提高能源技術效率。三是互聯網思維的發展，促進在全社會形成信息、知識、技術、資本等共享、分享的理念，有利于資本積累、研發合作，推動技術溢出，促進能源技術進步;有利于提升全社會節能減排、綠色發展意識，推動全社會向節能低碳的行為方式轉變，有利于提升能源全流程系統化網絡化管理意識，促進能源高效管理，進而提高能源技術效率。

基于上述分析，提出如下假說：

Hl：互聯網依托互聯網技術、互聯網平臺和互聯網思維三種載體，對全要素能源效率產生影響。即互聯網發展對地區全要素能源效率提升具有正向作用。

互聯網具有顯著的網絡效應。互聯網價值作用發揮具有與其他信息技術一樣的網絡效應特征。即互聯網用戶越多，互聯網的價值越大，從而吸引更多的人購買和使用它。互聯網通過大量用戶的使用和傳播，也進一步提升了互聯網的價值和作用，豐富了互聯網的內涵。互聯網對經濟效率的影響會隨著普及率的增加而放大。Rollerand Waverman研究發現，在OECD國家固定電話普及率達到40%是網絡效應發揮作用的臨界規模。韓寶國和朱平芳運用2000-2011年省際面板數據研究發現，寬帶滲透對經濟增長的貢獻存在一定的網絡效應，當寬帶滲透率達到約10%后，寬帶滲透對人均GDP年增長率的貢獻率增加。郭家堂和駱品亮采用2002-2014年中國省際面板，分析發現互聯網發展對全要素生產率的影響存在網絡效應，兩個門檻值分別為互聯網用戶滲透率為10.85%和41.43%時。中國互聯網用戶滲透率在2016年達到了52%。因此，互聯網對全要素能源效率作用的網絡效應可能會顯現。

基于上述分析，提出如下假說：

H2：互聯網發展對地區全要素能源效率的影響存在網絡效應，影響效果會隨著互聯網發展水平的提高越來越明顯，即互聯網發展對地區全要素能源效率的促進作用是非線性的。

3 研究設計

3.1 測算方法

3.1.1 互聯網發展

互聯網發展水平的度量主要分為指標法和指數法兩類。指標法一般是用地區的互聯網資源或應用情況來衡量地區的互聯網發展水平，其優點是計算簡單，含義清晰。指數法是通過設置與互聯網發展相關的指標體系和權重，計算綜合指數來衡量地區互聯網發展水平，其優點是反映問題全面，但也存在計算復雜、過于綜合的缺點。綜合考慮兩者的優缺點，借鑒中國互聯網絡信息中心（CNNIC）及胡鞍鋼等現有文獻常用的做法，本文采用指標法，從互聯網應用的維度，以地區互聯網普及率（又稱互聯網用戶滲透率）來衡量地區互聯網發展水平。其中：互聯網普及率=互聯網用戶數/人口數。

3.1.2 全要素能源效率

Tone提出了考慮非合意產出的SBM-DEA模型，全要素能源效率是目標能源投入與實際能源投入的比值。按SBM-DEA模型測算的全要素能源效率，優點是得到的效率是Pareto-Koopman效率、結果具有很強的政策含義、可以分解出真正意義的全要素能源效率等。為了考察能源對產出的單獨貢獻效率，同時考慮到環境因素的影響，對第q個DMU的效率值可以通過求解如下最優化問題得出：

其中，e表示能源要素投入，x表示其他要素投入，y表示合意產出，u表示非合意產出。S表示冗余，g表示方向向量。eq表示實際能源投入，Se表示能源投入的總冗余，9e表示能源投入的方向向量。（Se，Sx，Sy，Su）代表投入和產出的松弛變量，當松弛變量各元素皆為零時，其觀測點才是最優的，反之則存在有待改進的地方，松弛變量越大，其代表的投入冗余量、好產出生產不足量和“壞”產出生產過度量就越大。則SBM型的全要素能源效率p*為：

根據上述模型，運用各省投入產出數據，測算得出考慮非期望產出的全要素能源效率。

（1）投入指標。①資本存量。以各省社會固定資產投資作為代理變量。采用永續盤存法估計，參照單豪杰的處理方法，設定折舊率為10.96%。②勞動力。采用各省從業人數來表示。③能源消費量。以各省能源消費總量來表示。

（2）產出指標。①期望產出。為實際GDP。以2000年為基期，根據各省GDP平減指數進行平減消除價格因素的影響。②非期望產出。中國化石能源使用所排放的污染性氣體主要是二氧化硫和二氧化碳，借鑒王鋒和馮根福，以這兩種污染性氣體作為非期望產出。化石燃料燃燒是二氧化碳的重要來源，能源消耗總量中煤炭、焦炭、汽油、柴油、燃料油消耗量平均占比80%以上，選擇他們根據中國碳排放交易網公布的能源碳排放參考系數來核算省際二氧化碳排放量。

3.2 耦合度計算

構建以變異系數為基礎的耦合度模型分析地區互聯網發展水平與全要素能源效率之間的耦合關系，構建耦合協調指數分析耦合協調度。

構建耦合度指數為：其中，I（x）、E（Y）分別表示地區互聯網發展水平與全要素能源效率水平。K為區別系數，取值范圍為[2，5]。為了加強區分度，設定K =4。

構建耦合協調指數為：

R={ C[O.6/（x）+0.4E（y）]}1/2

（4）

在對耦合度和耦合協調度計算之前，對數據采用mm-max標準化方法進行標準化處理，并利用中值分段法對耦合度和耦合協調度分段。具體見表1。

3.3 模型設定

3.3.1 面板Tobit模型

考慮到全要素能源效率指標值是介于0和1之間的雙截尾數據，借鑒Li and Wang的分析思路，選擇如下Tobit面板模型。

其中，被解釋變量Yit為實際測算得到的全要素能源效率值，Yit為潛變量（對應的隱藏變量），互聯網發展水平（NET）是模型中最重要的解釋變量。為了控制其他因素對全要素能源效率的影響，在模型中加入了其他控制變量，X表示控制變量，u表示非觀測的個體固定效應，ε表示隨機誤差項。假設模型誤差項服從Ⅳ（0，δ2）分布。

3.3.2 面板門檻模型

考慮到互聯網可能存在的網絡效應，對地區全要素能源效率的影響可能呈現出非線性關系。借鑒郭家堂和駱品亮、韓海彬和張莉的門檻回歸方法，采用Hansen提出的門檻面板模型，測算互聯網的網絡效應，構建如下門檻模型：

其中，I（·）為指示函數，當括號內的條件滿足時取1，否則取O;q為門檻變量;y為特定的門檻值;其他變量的意義同（5）式。（6）式為假設僅有一個門檻的模型，也可擴展為多重門檻計量模型。

3.4 變量說明

被解釋變量。全要素能源效率（ee）以考慮非合意產出的SBM-DEA模型方法測算。

核心解釋變量。互聯網發展水平（in，tern，et）以互聯網普及率來衡量。

門檻變量。網絡效應是一種需求方的規模效應，隨著網絡的互建互聯互通和能源互聯網的廣泛應用，網絡對能源消費用戶的使用價值將不斷增加。能源消費中近九成為非生活用戶消費，因此以每法人單位域名數（dn）作為門檻變量，反映法人單位用戶互聯網廣泛應用程度。

控制變量。①創新能力（inno）。技術進步是全要素能源效率持續提高的關鍵，創新能力是反映技術進步的重要指標。采用“每萬人發明專利申請授權量”度量。②所有制結構（stru）。魏楚和沈滿洪指出，由于管理方式和激勵制度不同，不同所有制會對企業全要素能源效率有顯著影響。借鑒林伯強和劉泓汛，選取“規模以上工業國家資本在所有者權益中的比重”來衡量所有制結構。③對外開放度（trade）。對外開放度一直是全要素能源效率影響因素研究中的一個重要關注點。用外貿依存度，即“進出口額占GDP比重”衡量。④經濟集聚（agg）。師博和沈坤榮等指出產業集聚對企業全要素能源效率具有顯著的正向作用。借鑒張可和汪東芳，采用單位面積的非農產出來衡量。⑤能源消費結構（ec）。現有文獻普遍認為能源消費結構對全要素能源效率具有重要影響。采用“煤炭消費占能源消費總額的比重”來表示。

3.5 數據來源

考慮到數據的可得性，選用中國30個省份2000-2015年的面板數據（不包括西藏和港、澳、臺地區）。數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國通信年鑒》《中國電子信息產業統計年鑒》《中國互聯網絡發展狀況統計報告》等年鑒和報告，個別缺失數據采用插值法補充。各變量的描述性統計分析如表2所示。

4 中國互聯網發展與全要素能源效率變化的特征性事實

4.1 互聯網發展水平差異及數字鴻溝現象

2000年以來，中國各省互聯網普及率均有上升，普及率增長最快的為中部地區，2016年底較2015年底增4.2%。但由于各地經濟發展水平、互聯網基礎設施建設、教育水平以及人們的觀念思維等方面存在差異，數字鴻溝現象依然存在。總體來看，互聯網發展水平東部最高，中部次之，西部最低（見圖2）。各地區互聯網發展水平與經濟發展速度關聯度較高，普及率排名靠前的省份主要集中在東部地區，如2016年底，前三名為北京（77.8%）、上海（74.1%）、廣東（74.0%），而排名靠后的省份主要集中在西部地區，如2016年底，后三名為貴州（43.2%）、甘肅（42.4%）、云南（39.9%）。

4.2 全要素能源效率的區域差距情況

2000年以來，中國省際全要素能源效率水平總體較低，時間趨勢上呈緩慢波浪上升態勢，2003年、2009年為拐點。究其原因，可能在于：2003年受非典影響，2009受全球金融危機影響。但地區差距較大，不平衡現象明顯。“東高西低”的態勢非常明顯，存在“東部一中部一西部”遞減梯度分布（見圖3）。這與絕大多數學者的研究結果一致，如Jiang L.et al.。中國東、中、西部全要素能源效率不僅差距較大，而且有擴大的趨勢。2000年東部全要素能源效率分別是中部和西部的1.18倍和1.48倍，2015年則已經分別遞增擴大為1.7倍和2.3倍。這也說明中國東部區域全要素能源效率提升較快，而中部和西部區域全要素能源效率則提升較慢。

4.3 互聯網發展與全要素能源效率的耦合性

中國各省互聯網普及率和全要素能源效率均取2000-2015年的平均值。兩者耦合情況見圖4。各省互聯網普及率與全要素能源效率的耦合情況中，處于右上象限的高協調耦合階段和極協調耦合階段的省份數為10個，包括上海、廣東、北京、天津、福建、江蘇、浙江、遼寧、山東、海南等省份，大部分都在東部地區;處于左下象限的低協調分離、低協調拮抗階段和中協調拮抗階段的省份數為11個，包括黑龍江、廣西、湖南、四川、安徽、江西、河南、云南、青海、貴州、寧夏等省份，大部分都在西部地區。耦合度大于0.5的省份共有18個，在全國占比六成，這說明地區互聯網普及率與全要素能源效率之間具有比較密切關系。

5 實證結果與分析

5.1 面板Tobit模型分析：對影響效果的討論

首先對主要解釋變量進行多重共線性檢驗，最大的VIF為2.39，遠小于經驗法則所要求的最低數值10，故有效控制了多重共線性的影響。考慮到可能存在異方差和面板自相關等問題，為了提高分析準確性，采用聚類穩健標準誤。

面板Tobit模型分析結果如表3所示。回歸（1）中僅考慮核心解釋變量互聯網發展水平，回歸（2）中僅考慮控制變量，回歸（3）在核心解釋變量中加入另外五個控制變量。根據回歸（1）至（3），各變量估計系數的方向和顯著性在不同回歸方程中保持一致，說明各變量的影響效應具有較好的穩定性。對比回歸（1）和（3）的估計結果，說明互聯網發展水平均對地區全要素能源效率存在顯著正向影響，表明互聯網發展對全要素能源效率提升有促進效應。因此，假說1得到驗證，即互聯網發展對地區全要素能源效率提升具有正向性影響。

模型還包含了5個控制變量，以下做簡單解釋：①創新能力（inno）。創新能力對全要素能源效率存在顯著正向影響，這與現有大部分研究結果相符。地區發明專利申請授權量高，表明創新能力強，更有利于促進與能源利用相關的節能技術進步，進而使生產過程中能源要素得以充分使用，從而提高全要素能源效率。②所有制結構（stru）。所有制結構對全要素能源效率存在顯著正向影響，這與張志輝研究結論一致。張志輝指出，其原因在于隨著國有企業的“產權改革”和“市場化改革”的推進，近年來國有企業全要素能源效率得到明顯改善。③對外開放度（trade）。對外開放度對全要素能源效率存在顯著負向影響，究其原因可能在于對外開放程度很高的地區會導致前沿曲線的不斷快速外移，而其他地區即使獲得技術外溢所帶來的效率提升，但是相對于前沿的距離反而拉大了，這樣全要素能源效率反而降低了。另外一個可能的解釋是，當前中國主要進出口商品結構還不夠高端。主要進出口商品還位于價值鏈比較低端位置，技術含量不夠高。以2016年為例，中國出口商品中金額第一的是服裝及衣著附件，進口商品中金額第一的是原油。而且進出口商品的生產以及應用過程中并未將能源節約問題置于核心地位，更加偏向于傳統生產要素（資本和勞動）的節約。④經濟集聚（agg）。地區經濟集聚度對全要素能源效率存在顯著正向影響，這與師博和沈坤榮等研究的結論是一致的。新經濟地理學認為經濟集聚有利于獲得更高的收益率和共享基礎設施以及信息、技術。這有利于提升地區全要素能源效率。⑤能源消費結構（ec）。能源消費結構對全要素能源效率的影響為負，但統計不顯著。煤炭作為非清潔能源，熱效率低且會排放大量的氣體污染物。中國一次能源消費中以煤炭為主，這種能源消費結構對環境全要素能源效率產生了負向影響。

5.2 門檻回歸分析：對網絡效應的討論

5.2.1 網絡效應的內涵

網絡效應（network effect），就是指一個產品或服務的用戶越多，價值和作用越大。因為網絡信息產品或服務存在著互聯互通的內在需要，人們生產和使用它們的目的就是更好地收集、交流和傳遞信息。網絡效應的原理是用戶相互獲取價值，在這種網絡信息產品或服務中，每一位用戶既是生產者，又是消費者。互聯網與移動電話等信息通信設施一樣，主要特征之一就是具有網絡效應，典型的應用如各種網絡平臺（各類APP、社交網絡等）。因此，隨著互聯網用戶數不斷增加，互聯網的價值作用也不斷增加，能源互聯網可發揮更大的作用，對全要素能源效率的影響將不斷增強。Roller and Waverman指出，互聯網與通信設施一樣對經濟的作用是非線性的，可能存在門檻效應。Hansen提出門檻回歸模型，以嚴格的統計推斷方法對門檻值進行參數估計和假設檢驗。本研究采用此方法對互聯網發展影響全要素能源效率的網絡效應進行實證分析。

5.2.2 門檻效應檢驗

以每法人單位域名數（dn）為門檻變量，衡量各地區企業、部門等用戶的網絡使用規模情況。依次按存在一個門檻、存在兩個門檻、存在三個門檻的順序，對模型（2）的門檻模型進行檢驗，以便確定門檻模型的具體設定形式。檢驗結果如表4所示。

單一門檻、雙重門檻和三重門檻均在1%的顯著性水平上顯著，自抽樣P值分別為0.007、0.003和0.000。單一門檻、雙重門檻的95%置信區間范圍都很窄，門檻值的識別效果顯著。因此，這兩個門檻值都和真實的門檻值相等。由于第三個門檻值的置信區間偏大，我們認為雙重門檻模型更合適。

雙門檻模型對應的兩個門檻值分別為0.485、2.157，即0.485和2.157的每法人單位域名數，根據這兩個門檻值將各地區分成網絡使用低規模（dn，≤0.485）、中等規模（0.4852.157）三個區間。表5描述了2000年至2015年中國每法人單位域名數的數量分布情況，表6描述了2000年、2010年和2015年中國每法人單位域名數的區域分布格局。

由表5、表6可見，以每法人單位域名數為標準，中國絕大部分省份的互聯網使用情況在2007年以前處于低規模，2007年至2009年迅速跨越第一個門檻，轉向中等規模，并跨越第二個門檻，向高規模發展，2010年有個較大轉折，絕大部分省份又處于低規模。究其原因，中國信息研究中心（ CNNIC）發布的《第27次中國互聯網網絡發展狀況統計報告》認為，2009年國家加大互聯網領域的安全治理。2010年中國“.CN”域名總數同比下降高達48.5%，導致各省份每法人單位域名數降幅很大。2011年及之后，各省份又逐步向中等規模，并向高規模發展。到了2015年有三分之二的省份處于中等規模區間，五分之一的省份處于高規模區間（主要為東部地區）。可見，各地區的每法人單位域名數均有不同程度的提升，但東部地區增速和水平總體高于中、西部地區。

5.2.3 門檻模型回歸結果

兩個門檻值確定后，對（2）式所示非線性雙重門檻模型進行參數估計。各解釋變量估計結果如表7所示。internet -l、in，ternet -2、internet -3分別對應每法人單位域名數為低規模、中等規模和高規模三個區間的internet變量。

由表7可知，采用雙重門檻模型，對比表3的面板tobit回歸（3），各個解釋變量的顯著性和估計系數的符號基本一致，數值差異不大，可見估計結果是比較穩健的。在每法人單位域名數為低規模時，internet -l系數為0.027，說明互聯網發展對全要素能源效率有正向促進作用，但不顯著;在每法人單位域名數為中等規模時，internet -2系數為0.066，符號為正且顯著性水平為1%，說明互聯網發展對全要素能源效率發揮顯著作用，作用和顯著性均比低規模時大;在每法人單位域名數為高規模時，intenet -3的系數為0.030，符號雖然為正，但不顯著。

對此，可能的解釋是：①在網絡使用為低規模區間，互聯網作為一種新興技術和基礎設施，對全要素能源效率的正向促進作用開始顯現，但由于互聯網發展水平還比較低，作用還不顯著;②隨著互聯網技術和基礎設施逐漸普及，當網絡使用繼續發展達到一定的較高水平時，網絡使用達到網絡效應發揮作用的臨界規模，互聯網發展對全要素能源效率的促進作用更大且顯著;③但是互聯網發展的網絡效應也并非是無窮限的，當網絡使用發展到一定的飽和程度時，互聯網發展對全要素能源效率的作用不再像第二階段那么明顯，表現為網絡使用高規模時互聯網發展對全要素能源效率的系數變小，并且不顯著。由此可以判斷，互聯網發展對全要素能源效率的促進作用是非線性的，隨著網絡使用規模的增加，影響作用也會跳躍性的變大，即存在網絡效應。因此，假說2得到驗證，即互聯網發展對全要素能源效率的影響是非線性的，存在網絡效應。

5.3 穩健性和內生性討論

通過替換不同的變量，由表3的回歸（1）至（3）可見，各變量估計系數的方向和顯著性在不同回歸方程中保持一致，說明各變量的影響具有較好的穩定性。

測度誤差、遺漏變量、互為因果等都有可能導致內生性問題。針對測度誤差，本研究盡可能采用國家統計局的權威統計年鑒數據及相關權威報告數據。針對遺漏變量，本研究采取加入控制變量的方法加以控制。

針對互為因果，即互聯網發展水平提高會影響全要素能源效率變化，全要素能源效率變化后也可能會影響到互聯網發展水平變化。根據Arellano and Bond、徐升艷等，為防止計量模型設定偏誤和模型的內生性問題，引入因變量的滯后項，構建一個動態模型，獲取這些變量的一致性估計。為此，考慮引入被解釋變量（因變量）ee的一階和兩階滯后、核心解釋變量internet的一階滯后，采用兩步差分GMM方法估計。估計結果見表8。回歸（1）（2）分別為未考慮和考慮了internet一階滯后的回歸。核心解釋變量internet對被解釋變量ee均具有顯著的正向影響，ee的一階滯后l.ee和兩階滯后l2.ee均對被解釋變量ee具有顯著的正向影響。這些回歸結果進一步確認，互聯網發展對全要素能源效率具有顯著的正向影響作用。

6 主要結論與政策啟示

數字經濟時代，伴隨著新一代網絡信息技術的快速發展，互聯網發展成為影響地區全要素能源效率變化的重要因素。選取中國大陸30個省份（不包括西藏和港、澳臺地區）2000-2015年的面板數據分析互聯網發展和全要素能源效率的關系。主要結論如下：①互聯網發展對全要素能源效率存在顯著正向影響，表明互聯網發展對全要素能源效率提升具有正向促進作用。另外，創新能力、所有制結構、經濟集聚對全要素能源效率存在顯著正向影響，對外開放度對全要素能源效率存在顯著負向影響，能源消費結構對全要素能源效率的影響為負，但統計不顯著。②互聯網發展對地區全要素能源效率的影響存在顯著的雙重門檻效應。在網絡使用為低規模時，互聯網發展對全要素能源效率有正向促進作用，但不顯著;為中等規模時，互聯網發展對全要素能源效率有顯著正向促進作用，且作用大小和顯著性相比低規模時均明顯變大;為高規模時，互聯網發展對全要素能源效率影響為正，但并不顯著。因此，互聯網發展對中國全要素能源效率的促進作用是非線性的，隨著網絡使用規模的增加，影響作用也會跳躍性的變大，即存在網絡效應。

本文的政策啟示有：①提高對“互聯網+”在提升地區全要素能源效率中作用的認識。研究表明互聯網應用有利于促進地區全要素能源效率提升，因此要提高政府、企業等經濟主體的認識，政府充分利用“互聯網+”手段加大對地區節能和綠色發展的引導和監督考核力度，企業提高互聯網應用水平促進節能技術創新。②推動互聯網與能源生產、消費深度融合。研究表明中國全要素能源效率水平還比較低，互聯網發展對全要素能源效率的影響存在網絡效應，只有達到一定應用規模后，才能顯著促進全要素能源效率提升。因此需深化“互聯網+先進制造業”，大力發展工業互聯網，深化“互聯網+”智慧能源，大力發展能源互聯網，進而以網絡信息手段改變能源生產和生活方式，提升“互聯網+”的應用廣度和深度，推動地區能源利用效率提升。③促進區域綠色、智能、協調發展。研究表明，中國地區之間存在數字鴻溝，互聯網發展和全要素能源效率地區發展不平衡現象還比較顯著。因此，當前亟須采取措施，加快縮小區域間數字鴻溝、能源發展差距，加強區域間生態環境聯防聯控與協同治理等，實現區域綠色、智能、協調發展。