政府發展性支出、產業集聚與綠色能源效率

江 洪，李金萍，李秋雁

（遼寧工程技術大學工商管理學院，遼寧葫蘆島 125105）

一、引言

改革開放40 多年以來，中國經濟持續穩步增長。在此過程中，為了發揮產業格局對經濟增長的正外部性影響，中國區域經濟尤其是工業行業呈現了不同水平的集聚性特征。Krugman（1991）和Fujita et al（1999）指出產業集聚對同一地區企業的正外部性影響主要通過技術外溢和知識擴散效應實現。然而，產業集聚并非單純的市場行為，政府在此過程中發揮了不可替代的助力作用。O’Sullivan（2000）研究發現政府通過改善投資環境，吸引異地廠商投資，從而形成產業集聚。從能源利用角度，產業集聚過程中的技術外溢、基礎設施共享等要素可以促進區域能源效率的提升。然而，長期以來中國經濟的高速發展卻伴隨著能源消費的激增和環境負荷的加劇，產業集聚并未發揮節能減排的正面作用。

理論上以利潤最大化為目標的產業集聚，如果在單純的市場機制調節下應該能夠實現優化配置，促進經濟增長，提升能源效率。然而，在財政分權的體制下，由于地方政府目標異化導致旨單純從地方政府利益出發而誘導企業投資行為的差異化政策租（信貸、補貼、稅收減免等）的出現，進而誘發為追逐政策租而形成企業扎堆，而并非真正意義上的產業集聚。錢學鋒等（2012）的研究發現，過度的政策租驅動會誘發重復建設和產業結構趨同，進而因資源配置扭曲導致市場分割，最終無法產生產業集聚應有的技術溢出和共享效應。政府在產業集聚中到底扮演怎樣的角色，1936 年，凱恩斯（Keynes）在政府干預經濟的理論中就闡述了政府對經濟的干預行為在實現國家經濟的穩健增長中的重要作用。后來，0orter（1990）利用鉆石理論分析了產業集聚過程中政府行為的雙重作用，政府的政策租行為會直接影響到鉆石體系中的生產要素。一方面，適當的政策租可能成為產業發展的助力；另一方面，當環境發生變化時，政府行為可能成為產業集聚的阻力。

可見，過度的政府干預經濟行為加速亦或扭曲了中國的產業集聚，為了實現產業集聚釋放其應有的績效，是否應該弱化政府干預，甚至讓政府徹底退出。林毅夫（2008）認為，發展中國家最重要的制度便是政府，政府以外的其他制度及其質量均受政府政策的影響。中國經濟高速增長和產業集聚過程中，政府是重要的推動力，政府干預有可能帶來產業集聚應有的共享和外溢效應，推動能源效率的改善；但是，地方政府的目標異化及邊界條件的模糊，也可能帶來產業扎堆，無法發揮技術共享和外溢效應，阻礙能源效率的提升。解決政府干預與能源效率之間矛盾的最理想選擇是，協調政府行為與市場機制之間的關系，使政府目標與其邊界條件清晰化。

綜上所述，本文嘗試分析不同程度的政府發展性支出，是否會帶來不同質量的產業集聚，進而以不同的方向和方式作用于能源利用效率，最終找到政府發展性支出的邊界。以期進一步規范政府行為，實現真正意義上的產業集聚，發揮其技術外溢和共享效應，為區域能源效率提升提供政策啟示。

二、文獻綜述

（一）能源效率評價的研究

國內外學者針對能源效率評價的研究主要從單要素和全要素兩個視角展開。早期學者主要從能源強度、能源生產率等單要素視角著手，集中于偏要素框架，大部分研究都是分析能源消費與經濟增長的關系（蔣金荷，2004；史丹，2006），而忽略資本、勞動等其他投入要素。為了完善能源效率評價指標體系和方法，Hu和Wang（2006）提出了全要素能源效率指標及其評價框架。該框架基于DEA（data envelopment analysis）數據包絡分析模型，借鑒道格拉斯生產函數，將能源、勞動力、資本作為投入要素，GD0 作為產出要素，以能源消費實際值與目標值的比值作為能源效率的評價指標，在后來的能源效率評價研究中，該方法被廣泛應用（Hu和Kao，2007；師博和沈坤榮，2013）。經濟發展必然伴隨著能源的消耗，而能源，尤其是傳統化石能源消耗的過程中，必然帶來污染物的排放，生態環境壓力日益加重。鑒于此，眾多學者嘗試將能源消費過程中產生的污染物排放，納入能源效率評價體系，保證能源效率的評價結果更加客觀、科學（張三峰和吉敏，2014；江洪和紀成君，2020）。為了解釋能源效率變動過程中內部因素的影響，部分學者運用DEA-Malmquist 指數法，將能源效率分解為純技術效率、技術進步和規模效率，并進行跨時期比較（陳星星，2019）。能源效率變動不僅受內部因素的影響，外部環境因素也不可忽略。近年來，為了探索能源效率變動究竟是歸因于內部管理還是外部環境，很多研究采用分階段DEA 方法，先用傳統DEA 方法測度能源效率，然后選取產業結構、人口密度、經濟發展水平等外部環境因素，采用極大似然估計方法，對決策單元進行排序。通過調整能源的投入量，以達到決策單元處于同等外部環境，再用DEA 方法進行能源效率測算，最終解釋能源效率變動歸因于內部管理和外部環境的差異性（江洪和趙寶福，2015；吳江等，2019）。

（二）產業集聚對能源效率影響的研究

通過梳理以往的大量文獻，大部分學者認為技術進步是能源效率提升的根本動因。技術進步主要通過直接作用（潘雄鋒等，2017）和間接作用（錢娟和李金葉，2018）兩種途徑促進能源效率的提升。但也有一些學者認為短期內技術進步雖能夠提升能源效率、促進經濟增長，但長期看來，經濟的快速增長將帶來更多的能源消耗，從而對效率提升帶來的延緩節約產生抵消作用，即技術進步的回彈效應（rebound effect）（胡秋陽，2014）。后來，部分學者開始研究產業結構變動對能源效率的影響。Denison（1969）和Maddison（1987）研究發現，能源要素根據生產率水平，從低水平行業或部門向高水平行業或部門轉移，其在整個國民經濟中的利用效率將得到提升，這也是“結構紅利假說”的基本思想。該思想中，產業結構是通過外部性作用于能源效率，與產業外部性密切相關的現象就是產業集聚。關于產業集聚的研究早在20 世紀90 年代就開始興起（Kim，1995），而外部性則被認為是產業集聚的重要誘因（Henderson，1974）。Marshall（1920）指出，產業地理集聚（agglomeration）的原因，很大程度上取決于其產生的外部性經濟，包括技術外溢、嫻熟的勞動力市場及專業的服務性中間行業。以此類推，生產尤其是工業生產過程中，能源是不可或缺的投入要素，本企業能源利用效率也可能受到其他企業能源利用技術的影響。王海寧和陳媛媛（2010）通過實證研究，驗證了產業集聚的正外部性可以有效提高能源效率的假說。師博和沈坤榮（2012）研究發現，產業集聚借助規模經濟、產業間的技術外溢及基礎設施共享，為節能減排發揮積極效應。程中華等（2017）采用動態空間面板模型分析了產業集聚對能源效率的影響，發現無論是生產性服務業集聚，還是制造業與其共同集聚，都有利于區域能源效率的提升。師博和任保平（2019）研究發現，國有企業因政府有偏的干預目標而滋生道德風險，誘發地方政府和國有企業的雙重預算軟約束、導致資源錯配，并且企業研發無法產生技術外溢以優化能源效率，抑制產業集聚釋放節能減排潛力。邵帥等（2019）從理論和實證兩個角度，分析了經濟集聚對碳排放的影響，發現經濟集聚通過其正外部性和能源強度，分別對碳排放產生直接和間接影響。

綜上所述，國內外學者正對產業集聚如何影響能源效率進行了廣泛的研究，并取得了豐富的成果，為本文的寫作奠定了扎實的理論基礎。然而，由于地級市層面能源消費量數據的缺失，前期關于能源效率測度的研究往往局限于省際層面；同時，能源效率影響因素研究過程中往往忽略政府行為，在財政分權和政績考核背景下，政府行為已經成為影響資源配置的重要變量。為了彌補前期研究的不足，本文擬從以下幾個方面尋求突破：其一，運用衛星夜間燈光數據，模擬測度地級市能源消費量，并將多種污染物作為非合意產出，運用SBM-Malmquist-Luenberger 指數法重新測算各地級市能源效率現狀；其二，在產業集聚影響能源效率的分析中，加入政府發展性支出的門檻變量，探索政府行為在產業集聚影響能源效率過程中的邊界，探索市場行為和政府行為共同提升區域能源效率的適當合力。

三、理論分析與研究假說

在長期的粗放型經濟增長方式下，地方政府往往過度重視任期內的GD0 增速，而忽略經濟可持續發展的長期增長因素，導致了經濟短期內快速發展以過量的資源消耗和嚴重的環境負荷為代價。鑒于本文研究不同政府干預條件下產業集聚對能源效率的影響，參考Gowrisankaran et al（2015）模型的思想，首先將產業集聚納入廠商短期生產函數：

其中：G和K分別表示產業集聚和資本投入，且二者正相關，即?Q/?K＞0；E表示廠商為提升能源效率所發生的投資，其與能源效率正相關。短期內，在廠商投資總額固定的前提下，其用于改善能源效率的投資和用于生產的投資必然互為消長。考慮到能源效率的提升對企業產出的增加具有一定的滯后效應。因此，短期內能源效率投資與產出呈負相關關系，即?Q/?E＜0；α表示彈性系數。

廠商獲取資本用以購買機器設備，但同時需要支付利息。考慮到產業集聚正外部性中的共享效應，本文假設所有廠商共同承擔支付給設備的報酬R=G-γ Kr。同時，機器設備的運行需要消耗能源為其提供動力，令動力成本C=E-β K。則考慮資本利息和動力成本后，廠商生產利潤函數為

其中：r表示利率；γ表示產業集聚基礎設施共享效應彈性，γ＞0；β表示能源效率投資的動力成本彈性，由于該指標存在不可逆約束。因此β＞1。

由公式（2）計算廠商利潤最大化的一階條件：

則均衡狀態下最優資本存量為

最優能源效率投資為

進一步分析能源效率與產業集聚及利率的關系可知：

公式（7）顯示，產業集聚與最優能源效率投資呈正相關關系，由于最優能源效率投資與能源效率也呈正相關關系，可以得到，產業集聚與能源效率同樣呈正相關關系。

如前文所述，地方政府GD0 博弈競爭過程中，政策租是各級地方政府“引資大戰”的重要工具，將政策租φ（G）納入廠商利潤函數：

經濟發展水平直接影響市場規模，兩者一般呈正相關關系，經濟發展水平相對落后的地區往往不具備完善的市場結構和合理的市場規模，從而失去要素流動的吸引力，導致較低的產業集聚水平。這類地區的政府更傾向于使用政策租工具以吸引投資，拉動經濟增長。從投資廠商的角度看，為了獲得更多的政策租支持，可能會選擇產業集聚水平較低的地區作為投資對象。因此，產業集聚可以作為內生變量處理。根據式（9）的分析結果，采用鏈式法可以推導出政策租對廠商能源效率投資的影響：

陳抗等（2002）研究發現，地方政府的干預行為可以解釋為“援助之手”和“攫取之手”。從式（12）不難看出，地方政府用政策租工具干預經濟帶來的產業集聚并不能改善能源效率，相反，不合理的政策租工具更趨向于導致資源配置扭曲，最終抑制能源效率的改善。或者說，以短期利益為目標的政策租占據主導地位時，地方政府其更趨向于伸出“攫取之手”。

可見，在政治晉升博弈中，單純基于政績考慮提供政策租，往往帶來的不是真正意義上的“產業集聚”，相反，其導致的資源扭曲配置效應抑制了產業集聚應有的績效，無法改進能源效率。

基于此，本文提出假設1：

政府發展性支出在產業集聚影響能源效率過程中存在調節效應。

進一步分析，出于政績考量的地方政府在政治晉升博弈中，更傾向于提供高額政策租以吸引企業投資，從而形成同質企業扎堆現象，難以實現產業集聚應該發揮的真實績效，這種不合理的政策租最終使產業集聚產生扭曲效應。那么，為了發揮產業集聚應有的績效，政策租數量應該控制在什么樣的合理區間范圍內呢？本文構建政府目標函數：

其中：W為政府目標；π表示轄區內企業利潤水平；F表示財政收入；s表示國有企業所占比重；i表示預算外收入所占比重；u、v為大于零的參數。

鑒于地方政府需要同時考慮政績和財政激勵，對式（13）求偏導：

相對于民營企業，國有企業在就業、養老等方面更具優勢。因此，地方政府政績考量，更趨向于提高國有企業的占比。同時，地方政府為了降低其對顯性收入的依賴，更傾向于增大預算外財政收入的占比。因此，對式（14）繼續求二階導數可得：

前文式（9）表明，企業利潤與政策租呈正相關關系，企業為了獲得正常利潤以外的超額利潤，更趨向于獲得更多的政策租，假定：

企業要求的政策租越多，政府的財政盈余狀況越趨于惡化：

加入政策租變量，政府目標函數可以改寫為

為了達到政績和財政雙重激勵的均衡，地方政府可選擇的政策租數量為

對式（19）求偏導可得：

式（20）表明，國有企業占比較高及預算外財政收入占比越高的地區，理論上伴隨著更高的政策租。

進一步，將政府目標函數納入式（12），求導可得：

可見，國有企業和預算外收入占比均會對能源效率產生負面抑制作用。為了在政治晉升博弈中取勝，地方政府提供政策租的初期，受額外利潤的誘導，不同類型的企業開始集聚，異質企業的集聚并不能發揮產業集聚應有的溢出效應，能源利用效率降低；隨著政策租力度的加大，同質企業集聚數量增加，產業集聚的溢出效應顯現，能源效率得到提升；然而，過多的政策租將引發地方政府的財政預算約束軟化、資源配置扭曲，進而使能源效率惡化。可見，產業集聚對能源效率的影響伴隨著政策租數量的不斷增加，呈現先抑制、后促進、再抑制的作用路徑。

鑒于此，本文提出假說2：

產業集聚影響能源效率的過程中伴隨著政府發展性支出不斷加強，呈現先抑制、后促進、再抑制的倒“N”型作用路徑。

四、計量模型和數據說明

（一）基準回歸模型

如前文所述，地方政府目標異化和邊界模糊化可能對產業集聚產生正向或負向影響，進而作用于能源效率和經濟增長。本文首先構建靜態面板數據模型，分別從能源效率和能源強度兩個角度驗證政府發展性支出是否對產業集聚具有調節效應，為了減弱異方差對模型的影響，對所有變量去對數處理：

其中：i、t分別表示城市和年份；εit為隨機擾動項；能源效率和產業集聚水平分別用EEit和iait表示；Xit表示一組控制變量。式（22）為基準回歸模型，只分析產業集聚對能源效率的影響。為了驗證政府發展性支出對產業集聚的調節效應，將模型（22）進行擴展，加入政府發展性支出與產業集聚的交互項。式（23）中，gdeit表示政府發展性支出；lniait ×lngdeit表示政府發展性支出與產業集聚的交互效應。

（二）面板門檻回歸模型

如果政府發展性支出對產業集聚產生調節效應，促進或抑制產業集聚應有的外溢效應，進而作用于能源效率，那么，政府發展性支出的合理區間應該如何確定。為了回答這個問題，本文構建面板門檻回歸模型，考察政府發展性支出對產業集聚不同調節效應的門檻值：

與式（22）、式（23）相比，式（24）中響應變量的含義有所變化。其中，d(*)為示性函數；gdei為門檻變量；α11和α12分別表示在q≤gdei和q＞gdei時產業集聚對能源效率的彈性系數。如果門檻選擇合理，α11和α12的估計值或符號應顯著不同。公式（24）僅分析了單門檻效應，考慮到多重門檻的分析過程與單門檻類似，不再贅述，在實證分析部分本文將進行多重門檻驗證和分析。

（三）變量數據說明

1.被解釋變量：綠色能源效率（EE）

本文借鑒史丹和李少林（2020）的研究成果，采用衛星夜間燈光指數，模擬測算各地級市能源消費量，并將資本（2004 年為基期）、勞動、能源作為投入變量，將GD0（2004 年為基期）作為期望產出，工業二氧化硫、工業煙粉塵和工業廢水作為非期望產出，運用SBM-Malmquist-Luenberger 指數法測算得到各地級市綠色能源效率。具體計算過程如下：

鑒于本文測算的是地級市綠色能源效率，首先需要構建包含期望產出和非期望產出的生產可能性集。為了彌補傳統DEA方法和SFA方法的不足，借鑒Oh和Heshmati（2010）的研究成果，采用序列DEA技術構造生產可能性集。假設決策單元k(k=1，2，…，K)在每個時期t(t=1，2，…，T)有I種投入要素x(x=1，2，…，I) ∈，M種期望產出y(y=1，2，…，m) ∈和N種非期望產出b(b=1，2，…，N) ∈，綠色能源效率的生產可能性集可表示為

在公式（25）的基礎上，基于產出導向的方向距離函數可表示為

其中：g=(gy，gb)為產出擴張的方向向量，由于本文測算的是綠色能源效率。因此，希望增加期望產出，減少非期望產出。假定期望產出與非期望產出的增減比例相等，即g=(gy，-gb)。β為期望產出與非期望產出增減比例的最大可能值。

運用DEA 求解方向性距離函數相當于求解如下線性規劃：

在式（27）的基礎上，借鑒Oh和Heshmati（2010）的研究，構建基于產出導向的SML（sequential Malmquist-Luenberger）指數并將其分解為規模效率變化指數（SEC）、技術進步變化指數（TC）和純技術效率變化指數（PEC）：

其中：SML指數表明了(xt+1，yt+1，bt+1；gt+1)相對于(xt，yt，bt；gt)生產率的變化，SML＞1 表示生產率水平提高了，反之，生產率水平降低了；TC表示不同時期相同投入的最優產出比，TC＞1 表示生產技術有進步，反之，生產技術衰退；EC表示相鄰兩期技術效率變化對綠色能源效率的貢獻程度，EC＞1 表示能源效率有所改善，反之，能源效率下降。

2.核心解釋變量：產業集聚（ia）

目前，針對產業集聚的研究較為豐富，產業集聚代理指標的選取也各有不同。鑒于制造業對能源效率的影響程度，本文借鑒王佳和陳浩（2016）的研究，選取制造業集聚作為產業集聚的代理指標，采用區位商計算得到：

其中：Iij表示i城市制造業的從業人員數；Ii表示i城市的總就業人數；Lj表示全國制造業從業人員數；L表示全國總就業人數。

3.門檻變量：政府發展性支出（gde）

鑒于中國地方政府在要素流通、地方基礎設施供給和政策租提供等方面的重要作用，本文借鑒趙勇和魏后凱（2015）的研究，采用非公共財政支出比重作為政府發展性支出的代理指標：地方政府非公共財政支出比重=（地方政府財政支出-教育支出-科學支出-社會保障與就業支出）/地方政府財政支出。

4.其他控制變量

技術進步水平（tpit），技術水平的提升將帶來生產設備的效率提高，節約生產過程中的能源消耗，進而直接作用于能源效率。同時，技術水平的提升有利于提高生產者的素質和節能意識，進而間接作用于能源效率，本文選取各地級市歷年發明專利申請數作為技術進步水平的代理指標。產業結構（strit），鑒于第二產業對能源依賴性更強，本文選取第二產業增加值占GD0 的比重作為代理變量。工業結構（indstrit），以限額以上工業總產值占GD0 比重衡量。經濟發展水平（pgdpit），以人均地區生產總值（2004 年為基期）衡量。人口密度（pdit），以各地級市人口數除以行政區面積衡量，表示各城市人口活動規模的差異影響。對外開放度（openit），本文選取地區進出口貿易總額與國內生產總值的比重作為對外開放度的代理指標。人力資本水平（hcit），理論上，受教育水平越高，節能減排的意識就越強，本文選取各地級市歷年普通高校在校生人數和地區年末戶籍人口數的比值作為人力資本水平的代理指標。

由于部分地級市新設或撤銷及相關變量數據缺失，本文選取2004—2017 年中國268 個地級市作為研究對象。同時，鑒于本文主要分析中國內陸地區城市能源利用問題。因此，未考慮港澳臺地區的城市。本文數據主要來自《中國統計年鑒》（2005—2018）、《中國城市統計年鑒》（2005—2018）、《中國能源統計年鑒》（2005—2018）、《中國環境統計年鑒》（2005—2018）具體指標、數據說明及統計性描述見表1。

表1 變量選取及數據來源

為了避免計量分析過程中變量內生性問題的干擾，本文在基準回歸模型驗證的基礎上選取工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS）來解決內生性問題對計量回歸結果的偏誤性影響。為了保證計量回歸結果的穩健性和可信性，本文借鑒已有研究的基礎上，選取制造業就業密度（edit）及其滯后一期L.edit作為工具變量，以檢驗基準計量模型中產業集聚是否存在內生性問題。其計算公式為

其中：i表示省份；t表示年份；Mit表示t年i省制造業的就業人數；Sit表示t年i省的土地面積。

五、實證結果及分析

（一）能源效率、產業集聚、政府干預的核密度分析

根據上文表1 中的指標說明，運用Stata 軟件，根據Epanechikov 核函數選取最佳帶寬，選取2004 年、2006年、2008 年、2010 年、2012 年、2014 年和2017 年綠色能源效率、產業集聚和政府發展性支出數據，描述三者的動態變化特征，如圖1 所示。

圖1 綠色能源效率、產業集聚、政府發展性支出的核密度分布

觀察能源效率核密度分布圖，從峰度上看，2004—2017 年，中國綠色能源效率分布均呈單波峰分布且高度逐漸下降，尤其在2006 年以后下降幅度非常顯著，這說明中國各地區能源效率的差異性在不斷縮小，各地區能源效率分布趨于收斂。從偏度上看，2008 年以前，綠色能源效率整體呈現左拖尾，說明低能源效率地區占比較大，2008 年以后，尤其是2017 年，能源效率核密度分布呈現顯著的右拖尾，說明中高能源效率地區的占比明顯增加。從綠色能源效率波峰對應的效率值看，樣本期內，該值在持續右移，說明大部分地區能源效率值在持續上升。

同樣，觀察產業集聚的核密度分布圖，從峰度上看，樣本期內，各地區產業集聚的核密度分布呈現單峰分布且峰度變化不顯著，說明不同地區產業集聚水平的差異較大。從偏度上看，2004—2014 年間，產業集聚核密度均呈左拖尾分布，說明這段時期，各地區低產業集聚地區占比較大。2014 年以后，產業集聚核密度均呈顯著的右拖尾分布，說明2014 年以后，高產業集聚地區占比在顯著增加。從核密度波峰對應的產業集聚數值可以看出，2004—2017 年間，中國各地區產業集聚核密度波峰對應的產業集聚值呈左右微小波動變化，說明整體產業集聚水平比較平穩。

與能源效率、產業集聚相比，政府發展性支出的核密度分布呈現了不同的特征。從峰度上看，樣本期內，各地區政府發展性支出整體上呈現不嚴格的單峰或雙峰分布，說明部分地區政政府發展性支出存在不合理狀況。從偏度上看，2004—2017 年間，各地區政府發展性支出均呈現顯著的右拖尾分布，說明大部分地區都處于高政府發展性支出狀態。從核密度波峰對應的政府發展性支出數值可以看出，樣本期內，該值在不斷右移，說明大部分地區的政府發展性支出力度仍在持續上升。

綜上所述，樣本期內，能源效率與產業集聚呈現相似的分布特征。而與二者相比，政府發展性支出的分布特征差異較大。那么，政府發展性支出在產業集聚與能源效率提升過程中扮演什么樣的角色？該問題在下文的計量分析中予以解答。

（二）基準回歸結果及分析

為了解答上文提到的問題，本文構建靜態面板數據模型，分析產業集聚和政府發展性支出對能源效率的作用機理。根據Hausman 檢驗結果分別采用固定效應模型和隨機效應模型進行分步回歸，得到模型1～模型5，分析結果見表2。

表2 基準估計結果及分析

模型1 中未加入政府發展性支出和其他控制變量，僅檢驗產業集聚對綠色能源效率的影響，結果顯示，產業集聚對能源效率產生負向抑制作用且在1%的顯著水平下通過檢驗。同理，模型2 顯示，政府發展性支出對能源效率產生正向促進作用，但是未通過顯著性檢驗。模型3 中加入政府發展性支出變量及二者的交互項，結果產業集聚對能源效率的影響系數從負號變為正號，但未通過顯著性檢驗；政府發展性支出對能源效率的作用系數從正號變為負號，且在1%的顯著水平下通過檢驗；政府發展性支出與產業集聚的交互項顯著為正，且在1%的顯著水平下通過檢驗。對模型1、模型2 進行擴展，加入其他控制變量，得到模型4。政府發展性支出與產業集聚的系數均顯著為負，但是，相比模型1，產業集聚的系數從-0.0675下降為-0.0373，說明樣本期內，政府發展性支出對產業集聚產生了正向的調節作用。為了驗證該結論，對模型4 進行擴展，加入政府發展性支出與產業集聚的交互項，得到模型5。從計量結果不難發現，產業集聚對能源效率的影響系數方向發生變化，從-0.0373 變為0.0142。雖然政府發展性支出對能源效率的影響系數顯著為負，但是交互項對能源效率的影響系數顯著為正，達到0.0296 且在1%的顯著水平下通過檢驗。這就驗證了模型4 的結論，也驗證了前文的理論假說1，政府發展性支出在產業集聚影響能源效率過程中產生調節作用。

綜合看來，政府發展性支出在產業集聚影響能源效率的過程中產生了顯著的調節效應，那么這種調節效應的作用程度和方向如何確定，即政府發展性支出的邊界在哪里。為了回答該問題，本文將政府發展性支出作為產業集聚影響能源效率的門檻變量，構建面板門檻模型，分析不同政府發展性支出水平下，產業集聚對能源效率影響的異質性。

（三）內生性問題討論

上述基準計量回歸結果可以看出，政府發展性支出在產業集聚影響能源效率過程中存在調節效應，盡管這種調節效應在統計意義上具有顯著性，但不具有穩定的顯著性意義。仍然存在內生性問題干擾計量回歸結果穩健性的可能。對此，本文采用工具變量法對基準回歸結果進行計量檢驗。鑒于制造業與其他行業相比，對能源的消耗更大，對能源效率的影響更加敏感。因此本文采用制造業的就業密度（ed，制造業從業人數/面積）及其之后一期（L.ed）作為產業集聚的外生工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS）對模型1、模型3～模型5 進行檢驗得到模型6～模型9，結果見表3。

用工具變量法進行兩階段最小二乘（2SLS）回歸時，必須對外生工具變量的有效性進行檢驗。表3 匯報了工具變量的系列檢驗結果。首先，模型6～模型9 中，不可識別檢驗Anderson canon corr.LM 均在1%的顯著水平上拒絕原假設，表明選取的外生工具變量與內生解釋變量相關且可識別；其次，模型6～模型9 中，弱工具變量檢驗Cragg-Donald WaldFstatistic 的值分別為46.123、32.170、78.727、38.522，均顯著大于10%顯著水平下的臨界值19.93，拒絕弱工具變量的原假設；再次，過度識別Sargan 檢驗結果顯示，模型6～模型9 中，Anderson canon.corr.LM statisticP值分別為0.9149、0.9486、0.4440 和0.6146，均在1%的顯著水平下接受原假設，所有工具變量均有效。并且，回歸結果中，核心解釋變量和各控制變量的系數大小、符號、顯著性也與基準回歸基本相符，故認為回歸結果在統計上不存在內生性問題。

表3 工具變量回歸結果

（四）政府發展性支出門檻估算

借鑒Hansen（1999）的研究成果，本文采用Stata14.0 軟件進行實證研究，首先對變量門檻效應進行檢驗，結果見表4。

表4 顯示，以政府發展性支出（gdeit）作為門檻變量，在5%的顯著水平下通過了單一門檻和雙重門檻檢驗，而三重門檻沒有通過顯著性檢驗。門檻效應自抽樣檢驗之后，需要對雙門檻模型的門檻值估計結果進行檢驗，如表5 和圖2所示。

表4 門檻效應自抽樣檢驗

圖2 雙門檻估計值和置信區間

表5 顯示了兩個門檻估計值和95%置信區間。借助圖2 繪制的似然比函數圖，可以更加直觀、清晰的理解門檻值估計和置信區間的構造過程。門檻變量的估計值為似然比檢驗統計量LR為零時的取值，在本文的雙重門檻模型中分別為0.2517 和0.2946。圖2 中的虛線表示兩個門檻值95%置信區間在所有LR 值小于5%顯著水平下的臨界值7.35。因此，可以根據兩個門檻值將268 個地級市分為低政府發展性支出(gde≤0.2517)、中等政府發展性支出(70.2517 ＜gde≤0.2946)和高政府發展性支出(gde＞0.2946)三種類型，不同政府發展性支出類型中產業集聚對能源效率的影響見表6。

表5 門檻值估計結果

表6 的回歸結果顯示，產業集聚影響能源效率的過程中，存在政府發展性支出水平的雙重門檻效應。從回歸系數看，在不同的政府發展性支出水平下，產業集聚對能源效率的影響存在顯著的差異性。具體的，在低政府發展性支出水平區間(gde≤0.2517)內，產業集聚對能源效率產生顯著的抑制作用，其回歸系數為-0.0371，且在1%的顯著水平下通過檢驗；在中等政府發展性支出水平區間(0.2517 ＜gde≤0.2946)內，產業集聚對能源效率的影響系數從負數變為正數，其回歸系數為0.0244，且在10%的顯著水平下通過檢驗，說明產業集聚對能源效率產生正向促進作用；在高政府發展性支出水平區間(gde＞0.2946)內，產業集聚對能源效率的作用方向再次發生改變，其回歸系數為-0.1416，且在1%的顯著水平下通過檢驗，產業集聚再次對能源效率產生負向抑制作用。可見，以政府發展性支出作為門檻變量，產業集聚與能源效率存在顯著的先抑制、后促進、再抑制的倒“N”型關系，這也驗證了前文理論分析中的假說2。之所以產生這樣的結果，是因為產業集聚可能促進地區能源效率的提升，但產業集聚質量受地方政府發展性支出的影響。具體分析如下：在低政府發展性支出水平下，經濟主體在約束條件下追求目標最優化行為所形成的集聚是由市場化引發的，少量的政策租并不能吸引技術水平尤其是節能技術水平較高的企業形成集聚。技術水平相對較低的企業形成的表面集聚并不能發揮產業集聚應該發揮的技術外溢效應，能源效率并不能得到提升。在中等政府發展性支出水平下，經濟主體的集聚是由市場化和政府共同引發的。對于經濟主體而言，集聚的內涵在于能夠借助外部性經濟降低交易成本，使得平均成本整體下降。經濟主體之間可以通過技術外溢和共享，提升能源利用技術，提高能源效率。同時，政府可以通過能源價格杠桿，刺激經濟主體提升能源利用技術，推動能源要素不斷從低效率部門向高效率部門流動。因此，在此過程中，政府發展性支出行為可以促進能源效率的提升。在高政府發展性支出水平下，地方政府為了在“GD0”競賽中獲勝，產生依靠政府發展性支出推動經濟增長的動機。單純以經濟增長為目的的地方政府，更加關注投資轄區企業的規模和數量，忽略了企業之間的關聯性及投資行為的合理性，進而推出大量只處于推動經濟增長的“政策租”。為了追逐“政策租”，不具備關聯性甚至是性質相悖的企業形成表面上的產業集聚（企業扎堆），這種表面的產業集聚難以對能源效率產生正向影響，甚至產生負面作用：一方面，政府發展性支出誘導下企業表面上的產業集聚導致低水平競爭過程中的過度投資、重復建設和資源浪費，由此引發的資源配置扭曲，無法發揮真正意義上產業集聚應有的技術溢出效應，相反，使能源利用效率更加惡化；另一方面，環境作為公共產品，具有非競爭性和非排他性。政府加大環境規制力度則會增加企業污染治理成本，然而單純以經濟增長為目標的政府，為了吸引企業投資，會降低對企業的環境規制力度，甚至對本地區高污、高排企業持縱容態度，從而損失了包含環境信息的能源利用效率。因此，在此過程中政府發展性支出行為抑制了能源效率的提升。

表6 政府發展性支出雙重門檻參數估計結果

其他控制變量的回歸結果與基準回歸結果的系數基本一致，所有變量估計結果方向和顯著性沒有顯著差異，只是具體數值發生微小變化。可見計算結果是穩健的，說明本文的實證結果具有可靠性。

六、結論和政策建議

為了探索政府發展性支出在產業集聚影響能源效率過程中的邊界，本文以2004—2017 年中國268 個地級市為研究對象。首先，從理論上闡明政府發展性支出在產業集聚影響能源效率過程中存在調節效應，伴隨著政府發展性支出的不斷增加，產業集聚對能源效率的影響呈倒“N”型作用路徑。表明過低或過高的政府發展性支出都不利于產業集聚正外部性作用的發揮，進而抑制能源效率的改善，只有適度的政府發展性支出才能發揮產業集聚應有的績效，有助于能源效率的提升。其次，通過固定效應模型和工具變量法，驗證了上述理論假說。最后，采用面板門檻模型研究發現，產業集聚影響能源效率的過程中存在政府干預的雙重門檻效應，門檻值分別為0.2517 和0.2946，對政府發展性支出分組進行的計量回歸結果，也驗證產業集聚對能源效率的影響路徑與倒“N”型相吻合。研究表明，過高或過低的政府發展性支出行為將抑制能源效率的提升，適度的政府發展性支出有利于改善能源效率。基于以上研究結論，本文提出如下政策啟示：

第一，積極營造良性的產業競爭環境，實現真正意義上的產業集聚。產業集聚需要通過技術外部性來實現對能源效率影響的正外部性，而良性競爭的集聚環境是技術外部性得以實現的前提條件。市場競爭規范性缺失，將導致產業過度競爭，進而抑制產業集聚正外部性效應的發揮。所以，各級地方政府應該通過知識產權、專利等措施保護創新成果，引導產業良性競爭，營造良性的產業集聚環境。第二，硬化地方政府財政支出約束，明確地方政府的行為邊界。地方政府建立公開透明的財政預算監管體系，進一步完善財政預算制度。將公共支出以外的財政支出逐漸納入預算體系，規范其使用范圍，矯正公共支出以外財政支出的使用目的。從根本上規范地方政府行為，引導其指定合理的長期發展規劃。第三，遵循市場規律，減少地方政府利用“政策租”而對經濟的直接干預。各級地方政府應有效控制針對外來企業的稅收優惠和財政補貼，不斷增加公共產品（科學研究、基礎設施、人力資本培訓等）供給，尤其對于企業研發投入的財政補貼。不斷克服由于企業研發投入不足導致的技術溢出正外部性難以實現問題，誘發產業集聚的外溢和共享效應，實現能源效率的提升。