产业集聚的节能技术选择效应

刘 备，王林辉，赵 星

（华东师范大学 经济与管理学部，上海200241）

一、问题提出及文献综述

改革开放以来，粗放型的发展模式驱动中国经济长达30 多年的高速增长，然而这一不可持续的发展方式却以牺牲环境为代价。陈诗一和陈登科(1)陈诗一，陈登科：《雾霾污染、政府治理与经济高质量发展》，《经济研究》2018年第2期，第20-34页。认为持续的环境污染已严重威胁居民健康与中国经济高质量发展。不可否认，我国经济建设高速发展的代价是能源消费量大、利用率低，污染物排放规模大。为此，“十三五”规划明确将“绿色”作为贯彻和坚持的五大发展理念之一，指导我国可持续发展与生态文明建设，十九大报告更是明确环境保护与绿色发展线路。那么，如何化解经济增长与环境污染的“两难处境”，不仅是民生关注焦点，而且也是中央和地方政府的工作重点。

技术进步作为环境治理的重要手段，已得到社会各界的广泛关注。Bosetti&Tavoni 基于能源经济气候模型探究研发对碳排放和能源强度的影响，发现研发效率的提高有利于能源强度的下降(2)Bosetti V ,Tavoni M.“Uncertain R&D, Backstop Technology and GHGs Stabilization”, Energy Economics，Volume 31,Issue 1,2009,pp.18-26.。李沙沙和牛莉利用省级面板数据，通过静态与动态面板模型，考察技术进步在节能减排进程中的作用，发现技术进步对减少二氧化碳排放具有显著的激励作用，但存在时滞效应(3)李沙沙，牛莉：《技术进步对二氧化碳排放的影响分析——基于静态和动态面板数据模型》，《经济与管理研究》2014年第10期，第19-26页。。钱娟和李金叶结合工业行业面板数据，探究不同技术进步路径对于节能减排的影响，发现科技创新、规模效率与纯技术效率对节能减排具有异质性。上述文献多从中性技术进步视角考察其环境绩效，认为技术进步可提高能源效率，改善环境质量(4)钱娟，李金叶：《技术进步是否有效促进了节能降耗与CO2减排？》，《科学学研究》2018年第1期，第49-59页。。但Greening et al.认为中性技术进步会通过能源回弹效应将由于效率提升而节约的能源，部分或者完全抵消掉(5)Greening L A,Greene D L,Difiglio C.“Energy Efficiency and Consumption —The Rebound Effect—A Survey”,Energy Policy,Volume 28,Issue 6,2000,pp.389-401.。

近年来，能源节约型技术或非能源要素偏向型技术逐渐受到学者们的关注。当技术进步偏向于更多地使用能源要素时，不利于提高环境质量；相反，当技术进步偏向于更少地使用能源要素时，技术进步将激励提升环境质量。Newell et al.从节能视角分析认为，技术创新方向受要素禀赋和能源价格影响，能源价格的上涨和能源短缺最终会倒逼技术进步朝节约能源方向转变(6)Newell R G,Jaffe A B,Stavins R N,et al.“The Induced Innovation Hypothesis and Energy-Saving Technological Change”,Quarterly Journal of Economics,Volume.114,Issue 3,1998,pp.941-975.。Popp 采用专利数据，研究美国1958—1991 年制造业新技术对于能源消耗的影响，研究发现能源消耗下降的变化中有三分之二由要素替代造成的，其余三分之一是由于偏向性技术进步造成的(7)Popp D.“The Effect of New Technology on Energy Consumption”,Resource and Energy Economics,Volume 23,Issue 3,2001,pp.215-239.。Acemoglu et al.明确提出，若生产清洁品与非清洁品的投入要素充分替代，可通过税收或者补贴等方式促使技术进步转向节能，加快实现经济可持续增长(8)Acemoglu D, Aghion P, Bursztyn L, et al.“The Environment and Directed Technical Change”，American Economic Review, Volume 102, Issue 1,2012,pp.131-66.。何小钢和王自力结合中国产业层面的数据，探究能源偏向型技术进步的节能减排效应，结果发现能源节约型技术进步有利于发挥节能减排效应(9)何小钢，王自力：《能源偏向型技术进步与绿色增长转型——基于中国33 个行业的实证考察》，《中国工业经济》2015 年第2 期，第50-62 页。。

伴随着工业化进程和经济发展方式的转变，产业集聚正逐渐成为现代经济布局的重要表现形式。不可否认，目前已有大量文献探讨产业集聚与环境污染之间的关系，但是鲜有文献基于技术进步能源偏向性的视角考察产业集聚的环境绩效。由于研究的视角和方法的差异，目前研究并未在产业集聚与环境污染问题上得到一致的结论。一种观点认为，产业集聚有利于缓解环境污染，即产业集聚具有环境正外部性(10)李勇刚，张鹏：《产业集聚加剧了中国的环境污染吗——来自中国省级层面的经验证据》，《华中科技大学学报》（社会科学版）2013 年第5期，第97-106 页。。另外一种观点是，产业集聚加剧了环境污染，即产业集聚具有环境负外部性(11)张可，豆建民：《集聚对环境污染的作用机制研究》，《中国人口科学》2013 年第5 期，第105-116 页。。此外，产业集聚对于环境污染的影响亦可呈现非线性关系(12)韩晶，毛渊龙,朱兆一：《产业集聚对环境污染的影响》，《经济社会体制比较》2019 年第3 期，第71-80 页。。可见，产业集聚与环境污染的关系并不明确。

就研究所及，已有文献考察技术进步偏向性，多集中于技术进步在资本与劳动、技能与非技能劳动间的偏向性及其影响因素，关于技术进步能源偏向性的文献尚未形成系统化的研究成果。同时，文献多关注产业集聚的经济效应，忽视产业集聚的节能技术选择效应及其形成机制。当环境污染现状愈发严峻，偏向性技术进步被用于化解环境污染与经济增长矛盾的作用逐渐凸显。产业集聚作为一种经济空间分布的外部特征，也是助推经济增长的重要动力，那么在环境污染与经济增长矛盾升级的当下，一个自然的问题是，产业集聚是否有利于节能技术选择？何种产业集聚类型使技术进步朝节能方向转变？依靠什么路径实现节能技术选择？基于此，本文从技术进步能源偏向性视角，探究产业集聚的节能技术选择效应及其作用机制，并分析不同产业集聚类型的环境绩效差异。

本文的主要内容包含：第一，参考Acemoglu 的设计思路(13)Acemoglu,D.“Technical Change,Inequality,and The Labor Market”,Journal of Economic Literature,Volume 40,Issue 1,2002,pp.7-72.，构建技术进步能源偏向性指数，采用标准化四方程系统方程法测算分省技术进步能源偏向性；第二，基于静态面板数据可能存在遗漏变量引致的内生性问题对模型估计造成偏误，且未能捕捉到技术进步能源偏向性的动态效应，本文采用动态面板数据，探究不同产业集聚类型对技术进步能源偏向性的影响；第三，从治污规模效应、知识溢出效应视角分析产业集聚节能技术选择的传导机制；第四，进一步将多样化集聚进行分解为相关多样化和无关多样化，探究不同多样化集聚类型的节能技术选择特征和区域异质性。

二、指标构建、方法选择与数据来源说明

技术进步方向思想起源于“诱致性创新理论”，最早可追溯到Hicks 的技术创新和工资分配理论(14)Hicks J.R.,“The Theory of Wages”,London:Macmillan,1932.，到20 世纪60 年代诱致性技术进步理论取得一定发展，逐渐被用于探讨技术创新的方向问题(15)Kenneth J.Arrow,Hollis B.Chenery,Bagicha S.Minhas,et al,“Capital-Labor Substitution and Economic Efficiency”,The Review of Economics and Statistics,Volume 43,Issue 3,1961,pp.225-250.。技术进步的方向是指当技术进步更有利于提高某一种生产要素的边际产出时，则称为技术进步偏向于该要素。已有研究均是探讨技术进步在资本与劳动之间的偏向问题，而本文创新性地构建技术进步能源偏向性指数，探究产业集聚对技术进步能源偏向性的影响。其中，技术进步能源偏向性指数越大，代表技术进步越偏向能源使用，即偏向耗能，而技术进步能源偏向性指数越小，代表技术进步越偏向能源节约，即偏向节能，为此技术进步能源偏向性指数大小可以较好地反映技术进步的能源消耗（或节约）强度。

传统的CD 生产函数是基于中性技术进步假定，不能测算有偏型技术进步。已有研究大多将资本与劳动引入传统CES 生产函数，测算技术进步的偏向性指数，抑或将劳动区分为技能劳动和非技能劳动，构建技术进步的技能偏向性指数，而本文创新性地将技术进步的偏向性理论用于研究能源问题。周晶等认为我国多数行业适合使用嵌套的CES 生产函数(16)周晶，王磊，金茜：《中国工业行业能源CES 生产函数的适用性研究及非线性计量估算》，《统计研究》2015 年第4 期，第51-58 页。，魏玮和周晓博建议在三要素生产函数中资本与能源先聚合，再与劳动聚合(17)魏玮，周晓博：《1993—2012 年中国省际技术进步方向与工业生产节能减排》，《资源科学》2016 年第2 期，第300-310 页。，借鉴上述研究思路，本文建立如下的包含资本、劳动与能源三要素的嵌套的CES 生产函数：

其中：Yt代表总产出，Et代表能源消费量，Kt代表资本投入量，βK代表资本所占份额，a 代表劳动所占份额，其中ALt，AKt，AEt分别表示劳动、资本、能源的生产效率。

本文参考王林辉等的技术进步技能偏向性指数的设计思路(18)王林辉，蔡啸，高庆昆：《中国技术进步技能偏向性水平:1979—2010》，《经济学动态》2014 年第4 期，第56-65 页。，将技术进步能源偏向性（Energy-Biased Technological progress,Teb）定义为：

若Tebit>0，技术进步偏向于能源，其值越大，表明技术进步偏向于能源的程度越高，即技术进步为能源使用型；若Tebit<0，技术进步偏向于资本，其值越小，表明技术进步越偏向于资本的程度越高，即技术进步为能源节约型。若Tebit= 0，表明技术进步为无偏中性。

为了计算技术进步能源偏向性指数，本文参考董直庆等的方法(19)董直庆，刘备，蔡玉程：《财富水平与能源偏向型技术进步——来自地区面板数据的经验证据》，《东南大学学报》（哲学社会科学版）2020年第2 期，第41-53 页。，结合四方程标准化供给面系统和广义非线性最小二乘法，求得各要素替代弹性，并测算技术进步能源偏向性指数。产业集聚专业化spit指标采用Krugman 专业化指数衡量，计算公式为：

式（3）中：pit为该地区第t 年产业i(i = 1,2,......n)的就业比重，为该地区以外其他地区第t 年产业i 的就业比重的均值。该值越大，表明该地区产业专业化程度越强。

产业集聚多样化指标( )

tvit根据Haekbart 和Anderson(20)Hackbart M M,Anderson D A.“On Measuring Economic Diversification”,Land Economics,Volume 51,Issue 4,1975,pp.374-378.熵测度法，计算公式为：

该值越大表明该地区的产业多样化程度越强。

其他控制变量：（：（1）市场化程度。制度环境的完善程度决定着技术效率，完善的制度环境将有助于技术创新。来源于王小鲁等编制的中国市场化指数报告(21)王小鲁，樊纲，余静文：《中国分省份市场化指数报告》，北京:社会科学文献出版社2017 年版，第43-57 页。。（2）要素禀赋。Acemoglu 认为技术进步偏向性在一定程度上受要素禀赋的影响，为此，本文用能源消费量的对数值（lne）表示能源禀赋、用劳均资本的对数值（lnkl）表示资本禀赋(22)Acemoglu,D.“Technical Change,Inequality,and the Labor Market”,Journal of Economic Literature,Volume.40,Issue 1,2002,pp.7-72.。（3）贸易开放程度。王林辉等(23)王林辉，杨博，董直庆：《技术进步偏向性跨国传递和不同传递路径异质性效应检验》，《数量经济技术经济研究》2019 年第4 期，第82-100 页。认为在开放经济条件下，国际市场不同要素密集型产品的需求会影响国内出口企业生产中要素使用规模与配比结构，为达到进口国的产品质量标准，出口企业也会积极进行技术创新，同时进口中间品和机械设备等也会对国内企业形成技术溢出效应。贸易开放度会影响技术创新及技术进步偏向性，为此，本文采用外贸依存度表征，即经营地进出口总额与地区GDP 之比表示，由于官方公布的进出口总额数据用美元表示，本文利用人民币对美元汇率的年平均价将其换算成人民币。以上数据来源于《中国统计年鉴》、各省《统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国城市（镇）生活与价格统计年鉴》和《中国物价年鉴》。

为了考察产业集聚是否引发节能技术选择，本文构建如下计量模型：

Acemoglu et al.(24)Acemoglu D,Aghion P,Bursztyn L,et al.“The Environment and Directed Technical Change”,American Economic Review,Volume 102,Issue 1,2012,pp.131-166.认为如果企业原本使用的是非清洁技术，那么企业往往基于非清洁技术进行研发，相反，如果企业生产初始依靠清洁技术获利，那么研发的新技术也应是清洁型，即技术进步具有路径依赖性。因此，在模型（5）与（6）的基础上，加入技术进步能源偏向性的一阶滞后项，这样可以反映技术进步能源偏向性的路径依赖特征，避免忽略模型动态效应而引发的偏误。动态面板模型如下：

其中:下标i 表示各省份，下标t 表示年份。tedit表示地区技术进步能源偏向性指数，用以表征地区节能技术选择；tedit-1为技术进步能源偏性的一阶滞后项。ln tvit和ln spit是本文的核心解释变量，分别表征多样化集聚和专业化集聚水平，为了消除异方差，对其取对数；xit代表其他一系列控制变量。μi代表不可观测的地区固定效应，λt代表时间固定效应，εit为随机扰动项，服从正态分布，且和μi，λt无关。

三、产业集聚的节能技术效应检验与传导机制检验

（一）产业集聚的节能技术选择效应分析

表1 呈现产业集聚的节能技术选择效应的实证检验结果，模型（1）-（4）为静态面板回归结果，其中模型（1）-（2）采用固定效应估计方法，模型（3）-（4）采用随机效应估计方法，可以发现多样化集聚对技术进步能源偏向性的影响至少在5%的显著性水平上为负，而专业化集聚对技术进步能源偏向性的影响并不显著。模型（5）-（8）为动态面板回归结果，考虑到内生性问题，本文选择广义矩估计（Generalized Method of Mo⁃ments,GMM）方法对动态面板数据进行估计时，选择内生变量的滞后一期和滞后二期作为工具变量。模型（5）-（6）采用差分GMM（DIFF-GMM）估计方法，可以发现多样化集聚对技术进步能源偏向性的影响在5%的显著性水平上为负，而专业化集聚对技术进步能源偏向性的影响并不显著。模型（7）-（8）采用系统GMM（SYS-GMM）估计方法，可以发现多样化集聚对技术进步能源偏向性的影响在1%的显著性水平上为负，而专业化集聚对技术进步能源偏向性的影响仍不显著。为了保证结果的一致性，需要对估计结果进行Arella⁃no-Bond 序列相关检验，以保证残差序列不存在二阶及以上自相关，同时进行Sargan 检验，以检验工具变量的有效性。表1 中的结果AR（2）检验均通过了残差序列不存在二阶序列相关原假设。Sargan 检验的p 值大于0.1,则在10%的显著性水平上接受所有的工具变量都有效的原假设，因而差分GMM 和系统GMM 的估计结果是一致且可靠的。

表1 产业集聚对技术进步能源偏向性的影响

上述检验结果显示，多样化集聚对技术进步能源偏向性的影响至少在5%的显著性水平上为负，而专业化集聚对于技术进步能源偏向性的影响并不显著，表明多样化集聚相比专业化集聚更具节能技术选择效应。原因可能是知识外溢往往发生在知识相近且具有互补性的产业之间，多样化集聚的较高知识宽度使产业之间易相互学习，形成知识溢出网络，激发创新思维。同时，多样化集聚形成的分工优势，有效地避免了企业之间的同质化竞争，增强抵御外部风险的能力，朝节能技术方向转变的意愿更强。此外，我国各地区专业化集聚主要表现为为数不多的大型国有企业与同质化的中小企业扎堆现象(25)谢荣辉，原毅军:《产业集聚动态演化的污染减排效应研究——基于中国地级市面板数据的实证检验》，《经济评论》2016 年第2 期，第18-28 页。，竞争导致企业更愿意沿用原有的非节能技术，进而缺乏创新激励(26)Duranton G,Puga D.“Diversity and Specialisation in Cities:Why,Where and When Does it Matter?”,Urban Studies,Volume 37,Issue 3,2000,pp.533-555.，且专业化集聚有知识同化的倾向，也不利于节能技术外溢。

由于动态面板考虑了经济系统的惯性，同时系统GMM 比差分GMM 的方法更有效率，为此进一步重点分析模型（7）的回归结果。技术进步能源偏向性一阶滞后项的系数在1%的水平上显著为正，表明技术进步能源偏向性具有较强的路径依赖性，即如果上一年使用的是清洁技术（非清洁技术），那么下一年更倾向使用清洁技术（非清洁技术）。控制变量方面：能源要素禀赋在1%的显著性水平上为正，资本要素禀赋的系数为负，实证结果与已有研究观点一致，即不同要素禀赋会对不同类型偏向性技术产生重要影响。市场化程度对技术进步能源偏向性作用在1%显著性水平上为负，说明市场化进程会激励节能技术选择，可能的原因在于市场化程度的增加会降低节能技术开发的壁垒，清洁技术生产的企业竞争引致节能技术研发绩效显著。贸易开放的系数为正，但并不显著，说明贸易开放程度对技术进步能源偏向性的作用并不明显。

在动态面板数据模型中，选择内生变量的滞后一期和滞后二期作为工具变量，进一步拟从地理角度选择一个更为恰当的工具变量，期望能更好地满足工具变量的外生性和相关性条件，也使研究结论更加可靠，同时验证上述实证结果的稳健性。本文参考林伯强和谭睿鹏的研究(27)林伯强，谭睿鹏：《中国经济集聚与绿色经济效率》，《经济研究》2019 年第2 期，第119-132 页。，选择地形起伏度作为产业集聚的工具变量，对实证结果再检验。将地形起伏度作为产业集聚的工具变量，原因在于地形起伏度对人口密度、劳动力等要素密集程度具有显著影响，而人口迁入与产业集聚之间具有互相强化的作用机制(28)敖荣军，刘松勤：《人口流动与产业集聚互动的机制与过程——理论解读及经验证据》，《湖北社会科学》2016 年第6 期，第80-85 页。，因此该工具变量满足与产业集聚的相关性要求。同时，地形起伏度作为天然形成的因素又不会直接影响技术进步能源偏向性，故该工具变量满足外生性要求。为此，在动态面板数据中选择地形起伏度作为产业集聚的工具变量再检验，检验结果见表2。

表2 产业集聚对技术进步能源偏向性影响的再检验

由表2 可知，工具变量有效性对应的Sargan 检验P 值均为1，即通过了工具变量有效性的原假设，说明工具变量是有效的。同时，可以发现无论是采用系统GMM 回归方法还是选择差分GMM 回归方法，多样化集聚对技术进步能源偏向性的影响均至少在5%的显著性水平上为负值，而专业化集聚对能源偏向性的影响并不显著，表明多样化集聚具有显著的节能技术选择效应，而专业化集聚的节能技术选择效应不显著，选择不同的工具变量检验结果一致，充分证明实证结果的稳健性。

（二）多样化集聚节能技术选择的传导机制：治污规模效应

上文回归结果显示，多样化集聚具有节能技术选择效应。为此，进一步探究，多样化集聚节能技术选择效应的形成机制。经验研究表明，多样化集聚增强了各类型企业的联系，形成企业资源共享网络，且易衍生出“循环企业”，即不同行业对于生产要素的需求具有异质性，某一类型企业的固体废弃物可能是另外企业的生产要素，因此可以增强地区废弃物的再利用，当多样化集聚增强时，这种治污的规模效应可降低治污成本，并形成规模经济。因此，一个自然的问题是，多样化集聚是否通过治污规模效应，进而使技术进步趋向节能呢？为此参考温忠麟等(29)温忠麟，张雷，侯杰泰，刘红云：《中介效应检验程序及其应用》，《心理学报》2004 年第4 期，第614-620 页。的研究，构造了如下的传递机制检验方程:

其中：方程（9）考察多样化集聚对技术进步能源偏向性强度的总效应，方程（10）中，Wit代表传导机制的中介变量。其中，治污规模效应选择排污费收入占GDP 的比重来考察，数据来源《中国环境年鉴》。方程（11）考察产业集聚多样化和中介变量对技术进步能源偏向性的影响。根据中介效应的原理，如果系数α2、β2、γ2均显著，且γ3相较α2的系数变小，或者显著性下降，则存在中介效应。检验结果见表3。

表3 传导机制检验：治污规模效应

由表3 可知，模型（1）回归结果表明多样化集聚具有稳定的节能技术选择效应。模型（2）回归结果显示，多样化集聚对治污规模的影响在1%的显著性水平上为负，说明多样化集聚有利于污染治理的集中处理，降低治污成本。模型（3）回归结果显示，治污规模的提升对技术进步能源偏向性的影响在1%的显著性水平上为正，且多样化集聚对能源偏向性的影响仍然为负，但是并不显著，表明多样化集聚可以通过治污的规模效应，促进技术进步朝节能方向转变。原因是，多样化集聚有利于形成治污规模效应，治污终端成本的降低，有利于企业从源头上加大节能技术研发投入，即终端治污成本的下降能够使企业腾挪出更多的资金，用于节能技术研发，推动技术进步朝“绿色方向”发展。

（三）多样化集聚节能技术选择的传导机制：技术溢出效应

多样化产业集聚往往会引致资源的共享、人才的集聚与知识的溢出。根据知识集群理论（knowledgebased theory of clusters），知识的不断溢出，会促进企业从外部获取知识，并进行有效整合，有助于创新效率地提升。为此，有必要检验产业集聚是否通过知识溢出效应，推动技术进步朝节能方向转变。为此，选择企业研发人员占总人口的比重表征技术溢出效应的中介变量，数据来源《中国科技统计年鉴》，检验结果如表4。

表4 传导机制检验：技术溢出效应

由表4 结果可知，模型（1）的结果和表3 一致，表明多样化产业集聚具有稳定的节能技术选择效应。模型（2）的结果表明，多样化集聚对知识溢出效应在1%的显著性水平上为正，表明多样化集聚对知识溢出具有正向的影响。模型（3）的结果表明，知识溢出对技术进步能源偏向性的影响在1%显著性水平上为负，原因可能是，不同产业之间知识的溢出具有多样性和差异性，互补性的知识与差异化的思维更易激发创新，交叉技术所形成的互补优势，加快提高新型节能技术研发成功的概率。以上结果表明，多样化集聚可以通过助推知识溢出效应，使技术进步朝节能方向转变。综合而言，多样化产业集聚主要通过治污规模效应与技术溢出效应两种途径，助推技术进步转向节能方向。

四、进一步讨论

（一）多样化产业集聚类型的异质性

上文研究表明多样化相对于专业化有较强的节能技术偏向，那么进一步探究不同类型的多样化集聚对技术进步能源偏向性是否具有异质性的影响。为此，本文进一步借鉴Frenken et al.(30)Frenken K,Van Oort F,Verburg T,et al.“Related Variety,Unrelated Variety and Regional Economic Growth”,Regional Studies,Volume 41,Is⁃sue 5,2007,pp.685-697.和周国富等(31)周国富，白士杰，王溪：《产业的多样化、专业化与环境污染的相关性研究》，《软科学》2019 年第1 期，第81-86 页。研究的作法将多样化集聚分解为相关多样化（rtv）和无关多样化（wtv）。为此，检验到底是哪一种多样化集聚类型可以更加偏向能源节约，还是两种多样化集聚均是具有节能技术效应，为此构建如下方程，检验结果如表5。

表5 异质性多样化产业集聚对技术进步能源偏向性影响

由以上结果可知，无论系统GMM 和差分GMM 方法回归结果显示，相关多样化对技术进步能源偏向性的影响至少在5%显著性水平上为负，无关多样化对技术进步能源偏向性的影响在1%显著性水平上为负，可见无论是相关多样化还是无关多样化产业集聚类型均能抑制技术进步能源偏向性，进而加快节能技术选择，这一结果从侧面也验证了前文结果的稳健性。可能的原因在于，相关多样化集聚为企业提供较大的技术势差，以供企业互相合作和深度学习，促进技术溢出，进而加快技术进步的节能偏向；而无关多样化为企业提供较广的知识跨度，减少认知锁定的影响，进而加快知识外溢，促进节能技术选择。即无论是相关多样化还是无关多样化集聚，均能够促进节能技术选择。

（二）区域异质性

已有研究发现，产业集聚地要素禀赋的差异往往会对技术进步方向造成显著影响。为此，考察产业集聚的节能技术选择效应在不同资源依赖区是否具有异质性。杨莉莉等研究采用采矿业产值占工业总产值的比重这一指标，反映各地区资源型产业的依赖情况(32)杨莉莉，邵帅，曹建华：《资源产业依赖对中国省域经济增长的影响及其传导机制研究——基于空间面板模型的实证考察》，《财经研究》2014 年第3 期，第4-16 页。。借鉴这一研究思路，按2001—2017 年资源产业产值比重的年均值高低，将30 个地区分为资源依赖区和非资源依赖区，其中资源型地区包括新疆、山西、黑龙江、青海、陕西、内蒙古、宁夏、甘肃、贵州、河南、河北、天津、四川、山东、辽宁；非资源型地区包括云南、吉林、安徽、湖南、江西、广西、重庆、海南、湖北、北京、广东、福建、江苏、浙江、上海，采用引入虚拟变量的方式，考察相关多样化与无关多样化对节能技术选择影响的区域差异性，回归结果见表6。

表6 异质性多样化产业集聚类型节能技术选择的区域异质性

由表6 可知，在资源型地区相关多样化产业集聚对技术进步能源偏向性的影响在1%显著性水平上为负，而无关多样化产业集聚对技术进步能源偏向性的影响在1%显著性水平上为正；而在非资源区恰好相反，相关多样化产业集聚对技术进步能源偏向性的影响在1%的影响为正，而无关多样化产业集聚对技术进步能源偏向性的影响在1%的显著性水平上为负。以上结果表明，在资源型地区，相关多样化更有利于节能技术选择，而在非资源型地区，无关多样化更有利于节能技术选择。可能的原因是，资源型地区资源依赖型产业丰富，相关多样化有利于资源依赖型产业资源的共享和前后向的联系，进而促进企业间的技术关联或者技术外溢，提高集聚区内企业创新能力，因而增强节能技术的选择。这也表明在资源性地区需要通过相关产业深度合作形成完整的价值链，促进资源型地区可持续发展。而在非资源区，无关多样化实现不同产业主体之间资源共享，互补性的知识有利于减少认知锁定，加快技术溢出，继而推动能源节约型技术的研发与应用。

五、基本结论

本文利用中国2001—2017 年省级面板数据，构建并测算技术进步能源偏向性指数，在此基础上采用动态面板GMM 估计法，探究不同产业集聚类型对技术进步能源偏向性的影响；从治污规模效应和知识溢出效应两个视角，探究产业集聚节能技术选择效应的传导机制；并将多样化集聚进一步分解为相关多样化和无关多样化，探究不同多样化集聚类型的节能技术选择效应差异及区域异质性。研究发现：（：（1）不同的产业集聚类型对技术进步能源偏向性的影响存在差异，其中专业化产业集聚对技术进步能源偏向性的影响并不显著，而多样化产业集聚对技术进步能源偏向性具有显著的负向影响，即多样化产业集聚具有更强节能技术选择效应。（2）多样化产业集聚主要通过治污规模效应和技术溢出两个途径，助推技术进步朝节能方向转变。治污规模效应有利于降低集聚地污染的治理成本，进而能将更多的资金用于节能技术研发，推动技术进步朝绿色方向发展。另外，多样化产业集聚所形成的互补性知识与差异化思维更易激发创新，可以通过助推知识溢出，使技术进步朝节能方向转变。（3）多样化产业集聚的节能技术选择效应具有区域异质性。将多样化产业集聚类型分为相关多样化与无关多样化，发现在资源型地区，相关多样化产业集聚促进节能技术选择；而在非资源型地区，无关多样化产业集聚具有节能技术选择效应。因此，政府应依据不同类型产业集聚的节能技术效应差异，通过政策引导形成有利于节能的产业集聚类型，才能更好地促进技术进步朝节能方向转变，真正实现经济可持续发展。