基于要素禀赋结构的政府支持度对能源效率影响研究

周四军，范 迪，刘 影，江秋池

(湖南大学 金融与统计学院，湖南 长沙 410079)

一、引 言

能源是国家战略资源，是生产生活过程中的重要投入要素。当前，在能源危机和全球环境恶化的背景下，如何提高能源效率受到越来越多的关注。中国作为发展中国家，在进行工业化和现代化的探索过程中，需要大量的能源，也因为产业结构不合理、资源浪费等造成了不可逆转的环境问题。在此基础上，绿色发展理念应运而生，它是以效率、和谐、持续为目标的经济增长和社会发展方式。党的十九大报告提出了推进能源生产和消费革命，构建清洁低碳、安全高效能源体系，建设美丽中国的总体战略部署。同时，中国经济发展进入新常态，在中国经济转型和改革的关键时期，能源也是关乎改革成败的重要问题之一。而一个经济体的经济结构内生于它的要素禀赋结构，经济的可持续发展又是由要素禀赋的变化推动的。因此，如何在考虑要素禀赋结构的前提下保证经济增长和能源效率的提高是中国当今亟待解决的难题。本文以考虑要素禀赋结构下的政府支持度和全要素能源效率为研究重点，首先，运用超效率DEA模型，呈现中国各省现今的能源效率现状。然后，运用面板平滑转换模型(PSTR)，探讨基于要素禀赋结构的政府支持度对能源效率的非线性影响，试图为提升中国能源效率提供意见和建议，以期促进中国能源行业的发展。

二、文献综述

国内外学者对政府行为与能源效率的关系问题进行了研究，目前理论研究的观点主要分为以下三种：一是抑制论，根据绿色悖论，由于预期政府会加大对能源的管控力度，使得能源所有者向前移动开采路径，短期增加了能源的供给量，导致能源价格较低，刺激能源需求，从而阻碍能源效率的提高[1-2]；而遵循成本说则认为，政府干预迫使企业改变能源要素投入结构，引起企业的运行成本增加，产生资源配置扭曲效应，从而阻碍能源效率的提高[3]。二是创新补偿说，根据Porter等提出的波特假说，适当的环境管制能够鼓励技术创新，产生创新补偿效应，从而促进能源效率的提高[4-5]。三是非线性论，政府规制行为与能源效率的关系可能呈“U”型，也可能呈“倒U”型，在特定拐点左右两边分别受到资源配置扭曲效应和创新补偿效应的影响[6]。对于上述三种观点，国内外学者都有较为深入的研究。尤济红等学者的研究论证了抑制论，认为仅仅强调政府规制会造成企业运行成本增加，从而降低其经济效益，不利于能源效率的提高[7]。Lanoie等学者研究的结论验证了波特假说，认为政府规制行为能够激励创新，从而促进生产率提高[8]。杨仲山等的研究表明，政府干预对能源效率并没有预期的正影响[9]。Bi和Zhao等以中国电力行业数据为样本证明了政府环保政策法规的实施能够提高能源效率[10-11]。目前也有学者对非线性论进行了研究。其中，涂经纬等运用静态、动态面板模型对中国省际数据进行研究，结果表明政府支持度对能源效率的影响存在拐点，两者之间呈“U”型或“倒U”型关系[12]。

随着对政府行为与能源效率关系研究的深入，学者们开始研究政府行为对能源效率的间接影响。关于能源效率通过影响要素禀赋结构对能源效率产生影响的研究，有学者认为政府行为能够通过影响技术、资本和劳动要素，对要素禀赋结构造成冲击，使得能源效率发生正向或负向的改变[13]。有部分学者对这种间接影响进行了实证研究，如章贵军等分别利用结合环境管理策略的自然可处置和管理可处置径向DEA方法测度了中国大陆地区30个省、直辖市和自治区2000—2011年的合成效率得分。研究结果表明:中国东部地区经济效率和环境效率均显著高于其他两个地区[14]。

综上可知，政府支持度、要素禀赋结构对能源效率具有一定的影响，然而现有文献存在以下不足：在政府支持度指标的测算上，选择指标的综合性不够，并且少有基于绿色视角的政府支持度；在研究视角上，现有文献对能源效率的影响因素研究一般分别考虑政府支持度和要素禀赋结构对能源效率的影响，少有考虑以要素禀赋结构作为政府支持度影响能源效率的中间途径。本文参考《2010中国绿色发展指数年度报告》中与政府支持度相关的指标体系，测算了绿色视角下的政府支持度指标，并利用PSTR模型分析了政府支持度在要素禀赋结构的作用下对能源效率的影响。

三、理论与方法研究

首先分析政府支持度、要素禀赋结构与能源绿色效率的关系及影响机制，再引入面板平滑转换模型来分析政府支持度对能源绿色效率的影响。

(一)理论分析

绿色发展理念视角下的政府支持度这一概念来源于《2010中国绿色发展指数年度报告》，是指政府对环境治理和与绿色发展有关的基建方面的资源、资金投入水平，反映了政府平衡资源、环境与经济发展这三者关系的水平与力度，体现了政府的环境治理能力和基础建设能力。根据要素禀赋理论，地区之间要素禀赋的相对差异以及要素使用强度的差异会形成地区间不同的相对优势，从而影响地区间的资源使用效率。要素禀赋结构是指一个地区拥有的资本要素、技术要素与劳动要素之间的相对比例。

随着国家对绿色发展重要性的认识不断深化，政府开始把生态文明建设放在更加突出的位置。为了实现可持续发展，政府加强对环境保护的支持度就显得尤为重要。政府支持度的不同，意味着政府在环境治理和绿色基建方面的投入水平不同。一方面，政府可以通过加强环境治理投入和基础建设投资，直接增加地区资本要素和相关技术要素，从而使得地区要素禀赋结构发生改变。另一方面，政府可以通过监督企业的行为，促使企业增加在环境保护方面的投资，间接增加地区资本和技术要素，从而使得地区要素禀赋结构发生改变。

政府支持度对能源效率存在一定的影响，并且这种影响与地区间的要素禀赋结构有关。政府支持度通过影响要素禀赋结构来影响能源效率，其作用形式主要有以下两种：一是，政府发挥其基础建设职能，增加投资，从而使得资本、技术、劳动力要素的相对比例发生变化，促使要素禀赋结构发生改变，从而对能源效率产生影响。二是，政府发挥其环境治理职能，要求节能减排，促使地区发展由高污染、高能耗的粗放发展方式向低污染、低能耗的发展方式转变，从而使得资本和技术要素的比例提高，促使要素禀赋结构改变。同时，要素禀赋中的资本、劳动、技术资源对能源资源起到替代作用，从而对能源效率产生影响。但是，政府支持度对能源效率的影响可能也会受到其他条件的制约，如经济发展水平、对外开放程度等。

(二)面板平滑转换模型

为了刻画政府支持度与能源效率之间的关系，本文采用Gonzalez等提出的面板平滑转换模型[15]。该模型克服了面板门槛模型机制转化离散跳跃的缺点，从而更加接近实际，刻画了变量在相同或不同机制中的平滑转换，能够反映参数对某变量具有非线性且连续转换的行为特征。

面板平滑转换模型的一般形式设定为：

i=1，2，…，N，t=1，2，…，T，j=1，2，…，r

(1)

其中，i表示样本数，t表示时间，Yit表示被解释变量，xit表示解释变量，μi表示模型的个体效应，εit表示随机效应。gj(qit；γ，c)表示取值在(0，1)之间的转换函数，qit、γ和c分别表示转换变量、转换速度和转换发生的位置参数。

目前转换函数常用逻辑函数表示，形式如下：

c1≤c2≤…≤cm，γ>0

(2)

在转换函数中，考虑m=1或m=2较为常见。当m=1时，转换函数关于转换变量qit单调递增，此时，若转换函数g(qit；γ，c)的值为0，模型对应低体制，即转换变量值处于较低水平。当g(qit；γ，c)的值为1时模型对应高体制，即转换变量值处于较高水平。转换函数的值在(0，1)之间平滑转换，所研究的变量也就是在β0到β0+β1之间平滑转换。当m=2时，转换函数关于转换变量qit非单调递增，当qit取较大值和较小值时，模型对应外体制，此时两种情况下的转换特征相似，即这两种情况下转换函数的取值相似。当qit=c1+c2时，模型对应中间机制，此时转换函数达到最小值。

(三)模型非线性检验及m、r的确定

构建面板平滑转换模型的前提是模型存在非线性。根据Gonzalez、Hansen等学者的研究[15-16]，首先对式(2)中的转换函数在γ=0处作m阶泰勒展开，展开结果如下所示：

(3)

利用LM统计量和LMF统计量可以检验模型是否存在非线性。LM=(TN(RSS0-RSS1))/RSS0，其中，T、N分别表示面板数据的时间长度和截面个体数量。RSS0、RSS1分别表示受原假设和备择假设约束下的回归残差平方和。LMF=(TN(RSS0-RSS1)/mk)/(RSS0/(NT-N-mk))，其中，m、k分别表示泰勒展开的阶数和解释变量的个数。LMF统计量还可以用来确定位置参数m的个数。若检验拒绝原假设则说明模型存在非线性，否则说明模型不存在非线性。LM和LMF统计量也可以用来确定转换函数的个数，线性检验的原假设H0：r=0，表示转换函数的个数为0。备择假设H1：r=1，表示转换函数的个数为1。剩余非线性检验的原假设H0：r=1，表示转换函数的个数为1，备择假设H1：r=2，表示转换函数的个数为2。

四、实证研究

(一)能源效率的测度与评价

1.评价模型。本文基于规模报酬不变的投入导向型超效率DEA方法构建把环境污染因素作为非期望产出的中国省际全要素能源效率测度模型。该方法可以适用于多投入、多产出条件下的能源效率测量，并且克服了基础的DEA模型中多个决策单元的效率值都为1的缺点，可以按各决策单元的效率值高低进行排序。模型表达式如式(4)：

minθ

(4)

假设有n个决策单元，其中xki表示第k个决策单元的第i个投入，yki表示第k个决策单元的第i个产出。

2.指标选择和数据来源。基于全要素能源效率的多投入多产出分析框架，本文以2007—2016年中国省际面板数据(由于数据难以获取的原因，不包括港澳台、西藏)为基本研究单元，以资本-能源比、劳动力-能源比、能源消费量为投入指标，各省以GDP为期望产出，以碳排放为非期望产出。数据来源于《中国统计年鉴》和各省市统计年鉴。投入产出变量的定义如下：

(1)资本-能源比投入。以固定资本存量这一变量作为资本投入的代理变量。采用张军提出的永续盘存法，以2007年为基期，计算各省固定资本存量。计算公式为：Ki，t=Ii，t+(1-δ)Ki，t-1。其中，Ki，t、Ii，t、δ分别表示t年的资本投入、t年的投资(用t年的固定资本形成总额作为代理变量)和固定资本折旧率。本文选择9.6%作为各省固定资本折旧率。用固定资本存量与能源消费总量之比作为测量指标，测度资本对能源投入的相对比例。

(2)劳动力-能源比投入。劳动要素是生产要素中的重要组成部分。本文以各省当年按三次产业分就业人员数与能源消费总量之比作为测量指标，测度劳动力对能源投入的相对比例。

(3)能源投入。能源投入是地区生产规模和效率的重要指标，也是污染产生的主要来源。本文以各省当年转化成标准煤(吨)的能源消费总量作为测量指标。

(4)期望产出。期望产出反映的是地区在多种投入下所期望得到的产出。而GDP是反映一个地区生产的全部最终产品和服务价值总和的重要指标，所以本文以基期为2007年平减得到的基于不变价格的各省GDP作为测量指标。

3.数据分析与结果评价。运用DEA-SOLVER Pro5对中国30个省份2007—2016年的面板数据进行测算得出各省份的能源效率。从时间上来看，各省份的能源效率基本上呈现缓慢上升趋势，但只有海南、北京、青海、广东、宁夏从2007—2016年基本一直保持能源效率最优化的状态。天津、上海、江苏也随时间的推移逐渐达到能源效率最优化的状态，但在2015年这个时间点上除北京、海南外各省的能源效率都出现了低点。从空间上来看，各省能源效率差异明显，大多数省份都处于能源无效率状态。能源效率排名靠前的省份大多处在东部沿海地区。由数据分析结果可知，中国省际能源效率与各省的经济发展水平和经济结构的差异有很大的关系，并且中国省际能源效率还有很大的提升空间。

(二)基于要素禀赋结构的政府支持度对能源效率的影响分析

1.指标选择和数据来源。

(1)被解释变量：能源效率(EE)。本文利用中国30个省份2007—2016年间的经济数据，计算结果由式(4)可得。

(2)解释变量：政府支持度(GOV)。基于田泽(2018)和李晓西(2011)的研究，本文选取节能环保占财政支出、环境污染投资总额占GDP比重、人造林占总面积、人均绿地面积、城市用水普及率、科技支出占财政支出、每万人平均公交拥有量、城市污水处理率、燃气普及率这9个指标，运用主成分分析法得到绿色发展理念下政府支持度的综合得分Z。最后运用公式GOV=Z+4.5×SD(标准差)消除负数的影响，最终得到政府支持度指标的综合得分。

(3)转换变量：要素禀赋结构(TKL)。政府规制行为会对要素禀赋结构造成冲击，使得能源效率发生改变。本文分别选择资本存量、国内专利申请授权数作为资本要素、技术要素的代理变量。以资本、技术要素乘积与劳动力(按三次产业分就业人员数)的比值来度量要素禀赋结构。

(4)控制变量：经济发展水平(RGDP)。经济发展水平对能源效率有一定的影响，并且地区之间经济发展水平的差异也会影响政府行为对能源效率的作用。本文以人均地区生产总值来度量经济发展水平。

2.模型设定。

(1)单位根检验。为了避免出现虚假回归，首先进行单位根检验，结果见表1。

表1 单位根检验

由表1可知，4个变量的LLC、ADF-Fisher检验P值都小于0.05，说明在显著性为5%的水平上能够拒绝原假设，即数据都平稳，可以构建回归模型。

(2)F检验和Hausman检验。由F检验和Hausman检验判断是否能够采用个体固定效应模型来进行分析，结果见表2。

表2 模型选择的统计检验

由表2可知，在显著性水平为5%的情况下，以能源效率为因变量，政府支持度、要素禀赋结构和经济发展水平为自变量的回归模型，在F检验和Hausman检验下都是显著拒绝原假设，故应该选择个体固定效应模型进行分析。

(3)LM和LMF检验。利用LM和LMF统计量对模型进行非线性检验，结果见表3。

表3 模型线性与剩余线性检验

表3结果表明，模型拒绝r=0的原假设，说明模型具有非线性。同时模型接受r=1的原假设，说明应该采用只有一个转换函数的非线性模型，且m的值为1。

根据以上检验，本文运用PSTR模型对政府支持度与能源效率之间的非线性关系进行研究，并分析不同要素禀赋结构下政府支持度对能源效率的影响。基本模型设定如下：

lnEEit=μi+α0×lnGOVit+α1×lnRGDPit+(β1×lnGOVit+β2×lnRGDPit)×

g(lnTKLit：γ，c)+εit

(5)

其中i表示省份，t表示时间，lnEEit、lnGOVit、lnTKLit、lnRGDPit分别表示能源效率、政府支持度、要素禀赋结构、经济发展水平的自然对数形式，μi、εit分别表示个体固定效应和随机扰动项。

3.模型实证结果分析。本文利用非线性最小二乘法对模型系数进行估计，估计结果如表4所示。由表4可知，模型的最终形式为：

lnEEit=μi+0.074 7×lnGOVit+0.611 8×lnRGDPit+(-0.022 4×lnGOVit-

0.257 4×lnRGDPit)×1/(exp(-0.487 2×(lnTKLit-9.932 4)))

(6)

表4 模型估计结果

注：***表示1%的显著性水平下显著，**表示5%的显著性水平下显著，*表示10%的显著性水平下显著。

以要素禀赋结构为转换变量，位置参数为9.932 4，且模型只存在一个转换函数，所以门槛值为9.932 4。当转换变量的值低于门槛值时，政府支持度对能源效率产生有益影响。转换变量的值高于门槛值时，政府支持度对能源效率的有益影响减弱。转移系数为0.487 2，模型在门槛值前后的转换速度较为缓慢。

(1)当要素禀赋结构值低于门槛值9.932 4时，转换函数g(KLit；γ，c)→0，此时政府支持度与能源效率呈正相关关系，其弹性值为0.074 7，即政府支持度每增加1%，能源效率增加值趋于0.074 7%，说明当要素禀赋结构值较小时，也就是当一个地区资本、技术要素与劳动力的相对比例较低时，该地区的发展主要依靠劳动力时，发展方式较为粗放。此时政府发挥其支持作用，增加资本、技术要素在要素禀赋结构中的比重对能源效率的提高有显著作用。

(2)当要素禀赋结构值高于门槛值9.932 4时，转换函数g(KLit；γ，c)→1，此时政府支持度对能源效率的影响依然为正，但正效应递减。其弹性值为0.052 3(0.074 7-0.022 4)。即政府支持度每增加1%，能源效率增加值趋于0.052 3%，说明当要素禀赋结构值较大时，该地区发展方式已经发生较大的转变，资本、技术要素对地区能源效率的提升作用已经充分凸显。通过政府作用调整要素禀赋结构对地区能源效率的正影响减弱。

(3)在要素禀赋结构的作用下，经济发展水平对能源效率的影响始终为正。当模型趋于低体制时，经济发展水平与能源效率是正相关关系，其弹性值为0.611 8；当模型趋于高体制时，经济发展水平与能源效率仍是正相关关系，其弹性值为0.354 4，说明经济发展水平对能源效率的正效应递减。

五、结论和政策建议

(一)主要结论

本文基于中国2007—2016年的省际面板数据，首先运用超效率DEA模型得出中国省际全要素能源效率，然后将要素禀赋结构作为转换变量，分析了绿色视角下的政府支持度对能源效率的影响，结论如下：

1.中国各省能源效率总体呈上升趋势，且各省差异较大。中国各省能源效率总体缓慢上升，省际能源效率与各省的经济发展水平和经济结构的差异存在关系，东部经济发达地区能源效率普遍较高，西部地区能源效率普遍较低。

2.政府支持度与能源效率之间存在非线性关系。政府支持度对能源效率的影响是随着要素禀赋结构变化而变化的，并且转换机制是连续、平滑的。当要素禀赋结构值低于门槛值9.932 4时，转换函数g(KLit；γ，c)→0，此时当地区发展过程中劳动力发挥重要作用时，资本、技术要素的作用还没有充分发挥，此时政府发挥作用调整要素禀赋结构，对能源效率产生正影响。而当要素禀赋结构值高于门槛值9.932 4时，转换函数g(KLit；γ，c)→1，说明当地区发展过程中资本、技术要素的作用已经充分发挥，此时政府发挥作用调整要素禀赋结构，对能源效率的正影响减弱。

3.经济发展水平与能源效率之间存在显著的非线性关系。经济发展水平对能源效率的影响始终为正，但正效应递减。当要素禀赋结构值低于门槛值9.932 4时，转换函数g(KLit；γ，c)→1，说明当地区发展过程中劳动力发挥重要作用时，经济发展水平对能源效率的影响为正，且正效应较大。而当要素禀赋结构值高于门槛值9.932 4时，转换函数g(KLit；γ，c)→1，说明当地区发展过程中资本、技术发挥重要作用时，经济发展水平对能源效率的影响为正，但正效应减弱。

(二)政策建议

为了贯彻落实绿色发展理念，推进“五位一体”总体布局，促进中国能源效率的提高，建设美丽中国，提出以下建议：

1.优先发展资本密集型、技术密集型产业，改善要素禀赋结构。由于中国各地区要素禀赋结构存在差异，提高地区能源效率应该从实际出发，对于要素禀赋结构值较低(TKL<9.932 4)的地区当务之急是加大扶持力度，促进地区要素禀赋结构的改善，加大招商引资力度，转变经济发展方式，着力减少当地劳动密集型企业，重点发展资本密集型和技术密集型企业。对于要素禀赋结构较优(TKL>9.932 4)的地区应当保持要素禀赋结构的合理性，充分发挥政府支持度对能源效率的正向作用。

2.因地制宜，调整政府支持度。对于要素禀赋结构值高于门槛值9.932 4的地区，应当相对放宽政府管制，避免政府管制对能源效率的负面影响。对于要素禀赋结构值低于门槛值9.932 4的地区，应该加大政府支持度，增强地区政府的环境治理能力和基础设施建设能力。

3.加强基础设施建设，营造良好发展环境。从长远来看，政府支持度对提高能源效率具有重要作用。政府应当加强基础设施建设，积极推进公共交通、污水处理设施和燃气设施等的建设，为地区经济健康发展营造良好的环境[17]。

4.增加环保建设投资，改善地区生态环境。环境保护对提高能源效率具有重要作用。政府应当增加在环保领域的财政投入，为环境保护提供资金支持，充分发挥科技在节能环保中的重要作用。