智能化、制造業集聚與全要素能源效率

摘"要：在實現“雙碳”目標并且制造業全要素能源效率不斷提高的背景下，智能化與制造業集聚對能源效率提高起著越來越重要的作用。文章基于2009—2019年中國30個省份的面板數據測度智能化指標，利用門檻模型，研究智能化對全要素能源效率的影響，并進一步研究制造業集聚對全要素能源效率的門檻效應。研究發現：智能化與全要素能源效率呈倒U形關系，以制造業集聚程度為門檻，對全要素能源效率的影響存在單門檻效應，且現期與滯后一期智能化水平的單門檻值幾近相同。

關鍵詞：智能化；制造業集聚；全要素能源效率；門檻效應

中圖分類號：F49文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025）09-0035-05

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.09.009

1"引言

習近平主席在第七十五屆聯合國大會一般性辯論上提出了“雙碳”目標：促使能源結構逐步由高碳向低碳直至無碳轉變。現階段，化石能源仍占據我國制造業發展的重要地位，在短時間內無法被取代。據統計，2020年我國能源消費總量為45.57億噸標準煤，比2000年年均增長6.04%；同期制造業能源消費從21.73億噸標準煤增加到27.97億噸標準煤，年均增長6.40%。長期以來，我國經濟粗放式快速增長，使能源消費規模呈現逐年遞增的態勢，供求矛盾凸顯，我國當前的能源利用效率低下，且能源供求缺口較大，對能源的進口依賴程度很高，由此導致環境污染問題日趨嚴重。得益于信息與通信技術的發展，數字經濟成了社會經濟發展各個領域的重要推動力，尤其是智能化成為制造業高質量發展的關鍵抓手，傳統制造業也通過席卷而來的智能制造機遇進一步轉型升級，高新技術制造園區蓬勃興起。文章基于此背景，測度中國30個省份的智能化指標、制造業集聚程度及全要素能源效率，分析智能化、制造業集聚與全要素能源效率之間的關系以及作用機制。

2"理論分析與研究假設

2.1"智能化與地區全要素能源效率

智能化這一概念源于“智能制造”。《智能制造發展規劃（2016—2020年）》中指出，智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。制造業智能化是由全社會智能技術持續創新且持續融入制造業技術體系、促進傳統制造過程中體力和腦力替代提升制造業生產效率的過程，通過人工智能和新一代通信技術等實現智能化，包括數字化、網絡化和智能化三個階段（李健旋，2020；李廉水等，2019）。

智能化發展催生出的與能源生產消費有關的新技術、新產業、新業態、新模式，都對全要素能源效率變化有直接影響。軟件傳輸技術（如互聯網技術）加強網絡技術和應用部門技術關聯互動，促進能源生產、傳輸、儲存、消費過程技術溢出，降低交易成本，提高決策管理效率，進而提高能源效率，“模仿學”“干中學”也促進了能源技術進步（汪東芳和曹建華，2019）。

智能化對全要素能源效率影響機制如下：①智能化的技術促進作用。智能化通過人機交互、大數據分析、深度學習等技術推動新知識的溢出和產生，有效促進制造業企業技術水平的提高（李廉水等，2020）。智能化創造智慧動能，加快低碳化工藝技術應用，提高燃煤發電效率，減少資源消耗，在能源生產過程中充分利用物聯網等新型信息通信技術，精準定位，精準采集，高效開發利用化石能源，促進能源生產技術升級擴散，實現能源高效利用，提高全要素能源效率。②智能化促進傳統能源企業轉型升級，新型能源企業穩步發展。某些企業及地方政府依賴自身資源稟賦，故步自封于低端產業形態，導致產業結構升級改造滯后，陷入資源“詛咒”怪圈（李然和陳悅，2015）。目前，國家氫能產業飛速發展，國家“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要都提出，氫能作為“零碳”能源將迎來加快發展的重大機遇。③智能化促進人力資本積累。智能化結合了“智慧”和“能力”，需要更多高水平高技術人才，在制造業集聚區，高技術水平人才自由流通，形成人力資本積累。高技術人才的聚集，使“干中學”和自主創新走向新的高度，提升了智能化對全要素能源效率的影響效果（邵慰等，2022；孫早和侯玉琳，2019）。

基于以上分析，文章提出如下假設：

H1：智能化與全要素能源效率之間存在倒U形關系。

2.2"制造業集聚的門檻效應

產業集聚的集聚效應在促進技術進步、帶來技術外部性、凝聚人力資本、塑造地區優勢方面發揮了重大作用。但是，基于實證分析產業集聚并沒有顯著提升能源效率。Zhao和Lin（2019）采用空間聚集指數測度中國紡織業聚集度，發現產業集聚與勞動生產率間存在倒“U”形關系，隨著產業集聚水平提高，對全要素能源效率的影響逐漸減弱，過度的產業集聚對生產要素產生了擁擠效應，形成惡性競爭、污染加劇、地價上漲等現象，且集聚成本的積累抑制了制造業企業技術創新和提高效率的能力，削弱了產業集聚本身對全要素能源效率的提高影響。同樣，產業集聚與能源效率間也存在非線性關系，集聚度較低時增加集聚水平可以提高能源效率，當集聚達到一定程度時，由于各種阻礙，集聚與能源效率呈負相關。程中華等（2017）將產業集聚分為制造業集聚、生產性服務業集聚及兩者共同集聚，最終實證顯示制造業集聚由于技術水平低、同質化競爭等因素抑制能源效率的提升，生產性服務業集聚和共同集聚均有利于能源效率提升。分地區來看時，東部地區制造業集聚對能源效率的影響存在倒“U”形關系，中西部地區制造業集聚對能源效率為負向影響。吳濤（2012）實證檢驗后得出結論，在制造業產業集聚中期階段，制造業產業集聚與全要素能源效率間存在N型曲線關系，在集聚初期與全要素能源效率成正比，隨著集聚程度的加深，技術溢出效應減弱，能源效率處于相對平緩的穩定時期，在高級集聚階段，能源效率下降經拐點后再次回升。

H2：制造業集聚對智能化與全要素能源效率關系的影響存在門檻效應。

3"研究模型及數據

3.1"變量選取與測度

3.1.1"被解釋變量：全要素能源效率（EE）

能源效率是指在產出一定時實際能源投入達到最優程度，常因要素投入數量被分為單要素能源效率和全要素能源效率，其中全要素能源效率全面反映經濟發展的質量。文章參考Mariano等（2017）以及廖諾等（2021）的研究，選擇帶有投入和產出松弛變量的非徑向DEA模型——基于松弛變量的SBM模型測度全要素能源效率。指標選取如下：

（1）非能源投入：分別使用各省份資本存量和年末城鎮單位就業人員表示。資本存量數據借鑒單豪杰的估計方法，通過永續盤存法，假定資本折舊率為10.96%，通過固定資產投資價格指數以2000年為基期進行平減計算。

（2）能源投入：文章選取各省年度煤炭、石油與天然氣的消費量來衡量。

（3）期望產出：文章選取各省實際生產總值（億元），折算為2000年的價格水平。

（4）非期望產出：文章選用二氧化硫、二氧化碳排放量衡量非期望產出指標。

3.1.2"核心解釋變量

（1）智能化指標（INT）。文章借鑒李廉水和劉軍（2019）等研究的制造業智能化指標。包括作為制造業智能化基礎的基礎要素投入、關鍵性的軟件開發維護和產生的經濟效益與社會效益。

（2）制造業集聚程度（MA）。文章采用哈蓋特（HaggettP）提出的區位熵指數衡量制造業集聚水平。區位熵指數可以消除區域規模差異等外部因素，反映真實情況，因此被廣泛應用于衡量地區制造業集聚程度。

3.1.3"控制變量

①能源消費結構（ECS），采用煤炭占能源消費總量的比值表示。②產業結構（IS），以第二產業產值占"GDP"的比重來衡量產業結構水平。③人力資本（H），以就業人員的平均受教育年限來衡量。④外商直接投資（FDI），采用以外商直接投資與GDP的比值來衡量。⑤科研經費（RI），使用研發與試驗支出費用作為科研經費指標。⑥政府干預程度（GOV），以各省財政支出與"GDP"的比值來衡量。文章對涉及價格因素的變量都用"GDP平減指數平減為以"2000"年為基期的不變價格。

基于數據可得性，文章研究選取不包括西藏在內的30個省、自治區和直轄市2009—2019年的面板數據，數據來自國家統計局、《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》、工業和信息化部等年鑒和報告，個別缺失數據采用插值法補充（詳見表1）。

3.2"模型構建

以全要素能源效率為被解釋變量，檢驗智能化、制造業集聚對全要素能源效率的影響是否顯著。因此，文章建立以下模型：模型（1）為基本計量模型，用于測算智能化與制造業集聚和全要素能源效率的關系。模型（2）用于檢驗智能化程度與全要素能源效率之間的倒U形關系。

EEit=α0+α1INTit+α2MAit+αiXit+εit（1）

lnEEit=β0+β1INTit+β2INT2it+βiXit+μi+λt+εit（2）

其中，EE為地區全要素能源效率，INT為核心解釋變量智能化指數，MA表示制造業集聚程度，INT2it為智能化程度的平方項，X為控制變量，"i和t分別為省份和年份，α0為常數項系數，α1、α2、αi分別為智能化、制造業集聚和控制變量的回歸系數，εit為隨機擾動項，μi為地區固定效應，λt為時間固定效應。

在此基礎上，由于制造業集聚與全要素能源效率具有一定的規模效應，其與智能化對全要素能源效率的影響可能不是傳統意義上的線性平滑式變化，對此文章選擇門檻模型予以考察，門檻模型如下：

lnEEi，t=α0+α2lnINTi，t×I（lnMAi，t≤γ）+α3lnINTi，t×I（lnMAi，tgt;γ）+Controli，t+εit（3）

其中，γ為門檻值，I為門檻示性函數，當括號中條件成立時I=1，否則I=0。

4"實證分析

4.1"回歸模型估計結果及分析

表2中列（1）、列（2）、列（3）為智能化程度與全要素能源效率的回歸結果。結果顯示，智能化程度平方項（INT2）在1%水平上顯著為負，表明智能化水平與全要素能源效率存在倒U形關系。在全要素能源效率達到一定閾值前，智能化水平的增強能夠有效促進全要素能源效率的提高，智能化水平超過閾值后，繼續增強會抑制全要素能源效率的提高。以上結果初步驗證了假設H1。

為INT的平方項，下同。

4.2"倒U形關系檢驗

文章對智能化和全要素能源效率的關系進行檢驗，結果如表3所示。智能化程度區間為（0.000，0.969），轉折點為0.610，左側區間斜率為2.263且在1%的水平上顯著，右側區間斜率為-1.337且在1%的水平上顯著。結果表明，智能化與全要素能源效率間存在倒U形關系。

4.3"門檻效應檢驗

在門檻效應模型（3）中，智能化程度（MA）為自變量，制造業集聚（MA）為門檻變量。從表4可以看出，當使用制造業集聚作為門檻變量時，單門檻檢驗的F值為26.55，p值為0.09，結果比較顯著，而雙門檻檢驗的p值大于0.1，檢驗未通過，表明模型存在單門檻。文章最終選取制造業集聚程度單門檻效應模型估計智能化與全要素能源效率間的關系。同時，對滯后一期的lnINT的門檻效應進行檢驗，結果均存在單門檻效應，滯后一期的lnINT的單門檻值幾乎相同，表明滯后的INT門檻效應具有穩健性。

真實門檻值對應的最低點的LR統計量明顯小于臨界值7.35，因此認為模型得到的單門檻值是真實有效的。

確定門檻變量制造業集聚的門檻值，在制造業集聚程度取對數后為-0.9806，即制造業集聚度低于38%時，智能化的系數為0.166，當制造業集聚度高于38%時，智能化的系數為-0.0153，前者在1%的水平上顯著為正，后者為負，這表明不同程度的制造業集聚水平下，最初智能化對全要素能源效率具有促進作用，但當制造業集聚度超過門檻值以后，智能化對全要素能源效率變為抑制作用。

表5列（1）、列（2）為當期以及滯后一期智能化以制造業集聚為門檻變量時對全要素能源效率影響的門檻回歸結果。

列（1）的回歸結果顯示，當制造業集聚程度lnMA≤-0.9806時，當期智能化水平（lnINT）與全要素能源效率的關系在1%水平上顯著正相關，其系數為0.166；當制造業集聚程度lnMAgt;-0.9806時，其對全要素能源效率的抑制作用不顯著，作用系數為-0.0153。表明制造業集聚最初對全要素能源效率的提高存在促進作用，后期抑制全要素能源效率的提高，在智能化對全要素能源效率的影響中存在門檻效應，驗證了假設H3。

列（2）的回歸結果顯示，當制造業集聚程度lnMA≤-0.9737時，滯后一期lnINT的系數為0.129，在10%水平上與全要素能源效率顯著負相關；當制造業集聚程度lnMAgt;-0.9737時，滯后一期lnINT對全要素能源效率轉為弱抑制作用，其系數為-0.0312。同時，列（2）所考察的滯后一期智能化以制造業集聚為門檻變量對全要素能源效率的影響，除門檻值的顯著性水平從1%變為10%以外，各系數作用方向和當期智能化水平（lnINT）相同，表明滯后期智能化水平對制造業集聚全要素能源效率影響具有一定的穩健性。以上分析表明，制造業集聚在達到一定程度后會呈現出負向作用。

5"結論與政策啟示

5.1"結論

能源作為人類文明進步的基礎和動力，有利于促進經濟發展，攸關國計民生與國家安全。如今，碳達峰、碳中和“1+N”政策體系已經建立，我國力爭在2030年前實現碳達峰，這對我國能源效率的提升提出了巨大挑戰，因此，改進企業能源效率、推進智能化在能源效率的各方面作用、探討智能化與最近受關注形成產業園區的制造業集聚于能源效率的作用具有重要意義。經文章實證后發現，智能化能夠提升全要素能源效率，但在智能化達到一定階段無法突破或基層智能化應用不到位的情況下會導致能源效率提高的速度放緩甚至下降。樣本期內的制造業集聚對全要素能源效率呈現促進作用，智能化與制造業集聚的交互效應則抑制了能源效率的改進，制造業集聚存在單門檻效應影響智能化對全要素能源效率的提高。

5.2"啟示

基于以上結論，文章得到如下政策啟示。

5.2.1"完善基層地區制造業智能化設施建設

促進智能化與制造業深度融合，實現基層地區人、機、物全面聯結，讓生產線更加智能化，降低產品生產耗材耗力；優化產品供給線，從車間開始，提高產值降低成本，提高產品科技溢價。借助高新技術與計算機算法精準對接供給和需求，通過智能化深入發展催化服務型制造、數字制造等新型制造形式，實現線上及時更進需求端，線下生產供給到位，促使老企業改新，增強產品市場競爭力，煥發新的生機活力。政府制訂并及時推進制造業智能化政策，促使政策全面、及時、平衡、有保障的落地實施。

5.2.2"加強新技術研發投入

高新技術發展為全要素能源效率的提高提供了動力，將東部地區最新技術成果引入中西部地區，緩解低發展地區的技術水平“卡脖子”狀況，加強落后地區與基礎設施有關的高新技術研發投入，保持東部發達地區技術研發資金供應，穩中求進。同時，各地政府要統籌當地技術發展現狀，加大對新興技術企業扶持力度，完善地區基礎交通通信設施，加強技術研發配套設施完善發展，推動有關高新技術發展的政策落地實施，完善地區制造業運營環境，推動技術創新，增加制造業生產、銷售階段的廢棄物排放有關技術研發經費，將提高能源效率實施在供需的各個環節內。

5.2.3"促進制造業良性集聚

制造業集聚對全要素能源效率提高正向影響的前提是良性集聚，良性競爭環境最大限度發揮了制造業集聚優勢。政府應當通過實施相關政策措施避免不合理的惡性競爭，控制制造業企業間的競爭影響，明晰知識產權、專利發明等成果，使企業間積極良性規范的競爭，打通中西東部智能化生產環節，對應不同發展程度制訂合理有效的政策，鼓勵東部地區與中西部地區進行技術互聯，根據地區產業特性，結合當地區域資源稟賦，實施創新型生產線共建策略。

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［作者簡介］張瀟逸（1999—），女，漢族，山東泰安人，昆明理工大學管理與經濟學院碩士研究生，研究方向：國民經濟學。