技术进步、工业化程度对能耗强度影响的差异分析——基于省际面板数据的实证研究

□崔明懿 陈 瑞 赵留彦

一、引言

改革开放以来，我国经济发展水平不断提高、规模不断增长，国内生产总值从1978 年的3645 亿元增加到2020 年的101.36 万亿元。然而，经济发展离不开能源，我国能源消耗总量也在不断增长。据国家统计局国民经济和社会发展统计公报等资料显示，我国能源消费总量从1978 年5.7 亿吨标准煤增加到2020 年49.8亿吨标准煤，增长了8.74 倍。在经济增长从高速转变为中高速的背景下，我国工业化也步入中后期发展阶段，能源消费总量仍继续保持增长，一方面能源大量消耗带来了严重的环境问题，另一方面也导致了能源资源短缺，制约了经济的可持续发展，因此提高能源效率、降低能耗强度成为亟待解决的问题。

与此同时，国际能源形势变化促进了低碳经济的兴起，世界各国对能源问题越加重视，各国都在不断努力提高能源效率、降低能耗强度。作为能源消费大国的中国，也面临着经济可持续发展、生态环境保护的内部压力以及气候变化、能源安全的外部压力。为应对多重压力，满足我国实现可持续发展、建设生态美丽中国的内在要求，以及展现中国在国际社会作为负责任大国的担当，履行推动构建“人类命运共同体”的国际责任，中国国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上正式宣布，中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和。碳达峰、碳中和的深层次问题是能源问题，而能源问题是我国实现双碳目标的关注重点。因此，开展本选题的研究，对我国近期的“十四五”规划能源“双控”目标、远期的“碳达峰、碳中和”目标实现都具有重要的理论和实践意义。

二、文献综述

不同学者分别从不同角度研究了能耗强度的影响因素，包括企业规模、产业结构、能源价格、技术进步、对外直接投资、经济增长规模、内外资企业技术、产业关联、能源消费结构、能源转化效率等。如：李根等（2018）基于投入产出法构造了能耗强度测度模型，采用SVAR 模型对1980—2016 年数据展开各因素的影响分析，研究结果表明：短期内企业规模、产业结构、能源价格、技术进步、FDI 等因素影响程度相对较大。王瑞莉等（2021）采用主成分分析法对我国30 个省区市（未包括西藏及港澳台）的综合能耗水平进行评价，发现对能耗总量的影响力由大到小的排序为科技创新水平、对外贸易水平、居民消费水平、产业结构。可以发现，技术进步、产业结构对能耗强度的影响在不同学者的研究文献中都得到了印证。

技术进步方面，卢锐等（2019）采用DEA-Malmquist 生产率指数分解法测算了三类能耗行业全要素生产率与能源效率的技术进步指数，研究发现：技术进步提高了三类能耗能源效率，且在高耗能行业作用更大，是改善能源效率的关键。进一步的，钱娟（2018）分析了能源增强型技术进步、偏向型技术进步和中性技术进步对全要素生产率的影响差异，前两者具有促进作用，而后者具有抑制作用。此外，蒋雪梅和祝坤福（2017）分析了我国工业内外资企业的能耗强度差异，发现内资企业技术水平达到外资企业水平时，能实现较好的工业节能。实证方面，钱娟和李金叶（2017）分析了科技创新对推动中国工业绿色全要素生产率提高的动力作用，采用1994—2014 年35 个工业行业的面板数据证实了前沿科技创新的节能降耗绩效最高。刘舒慧（2016）基于1996—2013 年工业行业的数据，进行空间面板数据模型分析表明：技术效率与能耗强度显著负相关，能够降低行业能耗强度。杜松卿（2019）采用1992—2018 年的面板数据证实了技术进步通过提高能源的综合使用效率从而在削减能耗强度过程中发挥重要作用。董会忠等（2021）测算2006—2017 年技术创新与中国工业煤耗强度的作用关系，发现技术创新在短期内能够有效降低工业煤耗强度。

工业化程度方面，许云帆（2015）认为经济结构与能耗强度之间存在相互制约和影响的复杂关系，由过去的资源依赖型向可持续发展的资源节约型模式转变，对降低能耗强度意义重大。刘赢时（2020）认为产业结构与能源效率存在空间相关性且呈现同步收敛。一方面通过三类产业特别是以工业化为主的第二产业直接影响能源效率；另一方面还通过经济增长、城市化等间接影响能源效率。而韩媛媛等（2020）则发现京津冀大部分地区以煤炭为主的能源结构，轻重工业比值对京津冀地区能耗强度（对应于工业CO排放量）的影响大于固定资产投资等因素的影响。马海良和张格琳（2019）运用完全分解模型,将2001—2015 年我国能源消费变化的驱动效应进行分解，发现第二产业对能耗强度效应的贡献率约为89.84%，远大于第一、三产业的贡献率；第二产业能耗偏高,应让渡部分用能权。

尽管以往的研究文献在研究能耗强度方面具有一定的价值，然而也存在一些局限性：一是少有研究从理论层面分析技术进步、工业化程度等因素对能耗强度的影响。本文考察技术进步、工业化程度的作用机制，并分析了一些其他变量对能耗强度的影响。二是我国不同地区发展水平以及政策制定存在较大的差异，区域异质性问题不可忽视，本文分析了我国区域能耗强度的差异性。基于理论分析和实证结果，本文提出了一些有价值的意见建议，以期提高能耗效率、减少单位产值能源消耗量，为降低能耗强度、保障能源安全、明确能源政策的改革方向提供一定的理论依据。

三、技术进步、工业化程度影响能耗强度的理论分析

（一）技术进步的影响

技术进步是通过优化要素资源的配置，在提高生产率的同时降低单位产出的能源消耗，特别是降低工业碳排放。一方面，通过提高要素边际产出率，逐步淘汰高能耗低效率设备，从而降低能耗；另一方面，通过制度创新，制定科学能耗产品的耗能标准，提升要素市场发育度，有效节约能源，这种作用能够反映在对能源消耗总量和能耗强度的影响上。

（二）工业化程度的影响

在现有技术水平下，产业结构的变动决定了能源利用效率的高低，无论长期还是短期，产业结构调整都会影响能源需求量和需求结构的变化。产业结构之所以会对能源需求产生重要影响，主要原因在于不同产业部门单位产值需求的能源数量，即部门能源强度，相差较大。工业化往往是产业结构变动最迅速的时期，其演进阶段也通过产业结构的变动过程表现出来。在工业化初期和中期阶段，产业结构变化的核心是农业和工业之间“二元结构”的转化。随着工业化的推进，第一产业比重下降，第三产业比重有所提高，而第二产业比重上升幅度最大。一般来说，工业化程度越高，能源消耗相对就越高；在我国经济发展进程中，随着工业化的快速发展，能源消耗总量最多的是以工业为主的第二产业，这一阶段即使发生产业转移短期也难以降低能耗强度，因为承接地区产业会依赖于原产业发展路径。随着进入后工业化发展阶段，承接地区逐渐地面临日趋严峻的环境和能源问题，于是以产业升级转型来促进绿色产业发展，直至以服务业为主的第三产业开始占据主导地位，能耗强度才随之逐渐降低。

综上所述，微观层面，企业主体通过提高边际要素产出效率、科学管控能耗产品耗能等技术进步方面的指标；宏观层面，在工业化进程中，大量工业企业消耗很多能源，且随着工业化发展会增加对能源的需求，能耗强度的改善需要工业化结构的根本性转变。因此，必须由高能耗、资源密集型向低能耗、技术密集型产业转型，即提高能耗效率和工业化升级改造水平。

四、技术进步、工业化程度对能耗强度影响的模型构建

（一）构建计量模型

根据以上分析，结合本文的研究思路，设定模型如下：

被解释变量N代表能耗强度，衡量单位GDP 所需要的能耗，通常以吨油当量（或千克煤当量）/美元（或其他货币单位）来表示，体现了能源的经济效率。本文采用能源消耗总量/GDP 计算得出，能源消耗总量采用万吨标准煤衡量，数据来自于国家统计局。

解释变量T代表技术进步因素，技术进步的测度主要有两种分析方法：一种是通过随机前沿生产函数测算全要素生产率，进而表征技术进步及其影响；另一种是从投入和产出两个视角度量技术进步。投入视角方面，通常选用R&D 投入经费、科研人员投入等指标。技术产出方面，通常选择专利申请授予数量。本文采用专利授权数作为技术进步的测度指标，专利授权数越多，实现技术进步的基础就越好，技术能力也越强。

解释变量T代表工业化程度，借鉴以往的研究成果，采用第二产业GDP 占GDP 比值来衡量工业化程度，按照工业化的字面意思主要以工业发展（第二产业也是以工业为主的）的情况来代表工业化的发展，在工业化中后期发展阶段，第二产业保持快速增长，相应地，工业化程度就高。

控制变量T主要包括对外直接投资、人口密度两类因素。一方面，外商直接投资会对能源消耗和二氧化碳排放量产生显著的影响，本文采用实际利用外商直接投资额来衡量；另一方面，人口对能源存在直接和间接的需求，直接需求是指居民对能源商品的直接购买量，间接需求是指为提供居民生活所需的非能源商品和服务而消耗的能源，采用人口密度衡量人口因素的影响。

此外，i 代表省份，t 代表时间，∂代表个体异质效应，μ代表均值为0、服从独立同分布的随机干扰项。

（二）变量统计性描述

本文统计的数据时间跨度是2010—2020 年，能源消耗总量、GDP、专利授权数、第二产业GDP、实际利用外商直接投资额、人口密度来源于国家统计局，从WIND 数据库下载，个别缺失数据采用内插值法补齐，变量描述性统计结果，如表1 所示。

表1 变量描述性统计结果

五、实证分析

为了检验不同影响因素对能耗强度的影响程度，采用面板数据进行实证分析，模型1 为不考虑个体效应的所有地区POLS 回归结果，模型2 为考虑个体效应的所有地区FE 回归结果，为比较分析不同地区能耗强度的差异性，模型3 为考虑个体效应的东部地区FE 回归模型，模型4 为考虑个体效应的中西部地区FE 回归模型，所有各模型回归结果，如表2 所示。

表2 显示，模型1、2 中技术进步系数至少在10%的显著性水平下均为负值，说明技术进步与能耗强度之间存在显著的负相关关系，表明技术进步能够有效减少单位GDP 产值的能耗，这与预期的方向相一致。技术水平仍是一国立足于世界之林的核心，技术发展使得节能减排约束性指标的完成将主要依靠高层次、高水平的技术进步，从而通过改善要素生产率形成节能减排的长效机制。需要注意的是，我国自主创新的技术较少，更多以技术引进为主，从这个角度来看，提高技术进步水平、建立自主技术是我国降低能耗强度的重中之重。

表2 各模型的回归结果

模型1、2 中工业化强度系数分别在1%的显著性水平下为正值，说明工业化强度对能耗强度存在显著的作用关系，模型2 显示：工业化强度每上升1 个点，能耗强度平均水平上升1.4 个单位。在当前碳达峰、碳中和的要求下，推进全局性的能效提高需要覆盖不同产业结构的生产部门。同时，还需要推动我国工业发展向数字经济、智能制造、新材料等高附加值、低能耗、低碳排放等领域转型。从这个意义上来讲，我国最近提出的新基建计划，其政策落脚点不在集中于城市建设、路桥建设等传统基建领域，也是为了给未来我国实现“十四五”规划中的能耗双控目标提供政策支持。从实践角度而言，一方面，从严格控制市场准入和对“两高一剩”企业全面清理入手，对无生产许可证生产的企业坚决予以取缔；另一方面，从国家产业政策和环保政策出发，重新审核工业发展计划，对不符合国家产业政策和环保政策的内容进行修改完善，引导现有“两高一剩”企业全面整合、提高资源利用率。

在控制变量中，外商直接投资系数大多显著为负值。一般而言，外商直接投资会带来新设备、新工艺的使用以及先进的管理，从而降低能耗强度；人口因素系数大多显著为正值。一般来说，人口密度越高的地区，能源浪费现象相对就越多，能耗强度也越高。

从分地区来看，模型4、5 显示，东部地区技术进步系数的绝对值小于中西部地区，这表明中西部地区技术水平的改善比东部地区更能减少能耗强度、提高能源效率。从工业化程度系数来看，东部地区高于中西部地区，我国主要工业力量大多集中在东部地区，工业份额占比较高，使得能耗强度处于较高水平。并且，工业转型升级发展是一个长期的过程，短期内难以改变这种局面。同时，我国正逐步把以重工业为主的第二产业转移至中西部地区，中西部地区在承接这些工业时必然也会进行技术改造，降低能耗。

考虑到当期工业化程度和能耗强度存在相互影响，带来内生性问题。因此，将工业化程度的滞后期变量作为工具变量纳入回归模型，并对所有地区、东部地区、中西部地区进行GMM 回归分析以进行稳健性检验，结果如表3 所示。

表3 显示，模型5 中技术进步系数在1%的显著性水平下为负值，表明技术进步确实能够降低能耗强度；工业化强度系数在1%的显著性水平下为正值，表明工业化会导致能耗强度的提高。而模型6、7 中技术进步系数均为负值、工业化程度系数均为正值，进一步表明了回归结果的稳健性。

表3 不同地区GMM 回归结果

在控制变量中，外商直接投资系数显著为负，人口因素系数显著为正。而从分地区来看，模型6、7 显示，东部地区技术进步系数的绝对值小于中西部地区，而东部地区工业化程度系数高于中西部地区，这与前文的结果均相一致，进一步证实了模型的稳健性。

六、研究结论与不足

本文分析了技术进步、工业化程度影响能耗强度的作用机制，并基于2010—2020 年我国30 个省市区（未包括西藏及港澳台）的面板数据进行实证研究，研究结果表明如下：

技术进步与能耗强度显著负相关，技术进步通过改善要素生产率有效减少能耗，以创新驱动的高质量发展模式在降低能耗方面发挥着重要作用。

工业化程度对能耗强度存在显著的正向作用关系，工业体系中高耗能行业占比较高，高耗能产品份额的持续增加影响了能耗强度的降低，这就要求我国工业发展亟待向数字经济、智能制造、新材料等高附加值、低能耗、低碳排放进行转型。

不同地区技术进步、工业化程度对能耗强度的影响存在差异性。东部地区技术进步系数的绝对值小于中西部地区，表明中西部地区技术水平的改善比东部地区更能减少能耗强度、提高能源效率。东部地区工业化程度系数高于中西部地区，东部地区工业份额占比较高，使得能耗强度处于较高水平。

除了上述分析的几个主要因素影响能耗强度外，多种其他的内外部因素也会在不同程度上影响能源需求和能耗强度。比如：市场化的资源配置影响能源利用效率进而影响能耗强度，市场化的资源配置会促进社会进行专业化分工，只有每个企业专注于自己最具优势的生产环节从而发挥资源禀赋的最大潜力，才能促进能源利用效率的提高。并且，市场化的资源配置还会促进价格机制的完善，市场化程度较高的地区，价格在资源配置中作用更大，能源价格的变化影响能源产品的替代和影响资本、劳动力、原材料等生产要素的投入，合理确定各类能源的价格，通过改善能源供给与消费结构进而降低能耗强度，高能耗产品的价格高使得高耗能产业相应地在市场价格的作用下开始降低单位耗能，提高能源利用效率，价格背后的市场规律发挥了作用。

当然，遗漏某些影响因素几乎难以避免。本文在分析主要影响因素的作用下尽可能加入了更多的控制变量以解决这一问题，并且采用GMM 估计方法进一步证实了模型的稳健性。

七、政策建议

根据技术进步、工业化程度对能源强度的异质性影响，制定和实施适宜的区域、行业、企业节能减排政策。从大的方面来说，技术进步无疑是降低能源强度最有效的手段，对所有地区、企业和行业都适用，需加快科技成果的普及应用推广；产业结构、能源结构的优化也应逐步向高附加值的第三产业过渡、向清洁可再生能源过渡；而不同地区应根据实际情况制定差异化的能源政策。具体而言，本文从以下三个方面提出对策建议：

（一）加大节能技术的研发投入，加强管理并制定耗能标准

从长期来看，要加大技术投入，不断提高技术水平，特别是那些应用场景广泛、普适性强的前沿技术，对能源利用效率提升有较大促进的作用，充分挖掘技术进步对改善能源效率的巨大潜力，集中力量解决能源节约中的关键技术问题，加快先进节能技术的创新研发，将技术进步从生产效率导向型转向节能导向型。同时，加强管理建设低碳城市，通过制定能耗标准大力淘汰落后产能，引进先进企业的节能经验，促进节能技术示范与推广，有效实现工业节能，使得技术进步与能效提高同向发展，尤其是经济欠发达地区要迅速学习发达地区的技术和管理，不断缩小实际产出所消耗的能源量，从而更好、更快地提升能源利用效率。

（二）优化产业结构并重点支持工业化改造升级，优化能源结构以逐步降低高耗能行业的比重

工业化程度与能耗强度显著正相关。就我国目前的发展阶段来看，重工业占比较高，能源消耗占比也较大，需严格控制重工业产业的发展规模，特别是对高耗能行业实施严格准入机制，支持既能促进经济增长又能降低能耗的新型产业发展，形成“低能耗、高效率”的经济发展模式；通过产业结构的优化升级，形成以高技术产业为先导，基础产业和制造业为支撑，服务业全面发展的产业格局，利用产业结构的合理优化来实现能源强度的降低。同时，降低煤炭在一次能源消费中的占比，受能源资源禀赋的制约，我国电力、钢铁、水泥等重工业行业仍以高碳能源消耗为主，而大多数发达国家的能源消费产品已逐步从化石能源向核电、光电、风电、水电等可再生低碳能源转变，我国应逐步改变以煤为主的能源消费结构，尤其是重工业在GDP 中占比高的地区导致了能耗强度高，应加快发展清洁能源，特别是推动可再生能源的有序发展。

（三）不同地区对能耗控制举措应各有侧重，东部地区需调整产业结构发展第三产业，中西部地区应优化能源结构和效率

受经济发展程度、资源禀赋等因素影响，不同地区能源消费强度存在显著差异性，针对不同地区能源状况，应制定差异化能源政策。一方面，东部地区能源资源较为匮乏，应通过调整合理的产业结构来降低能源消耗，逐步转向以服务业为主的第三产业，将其发展成为拉动经济增长的新引擎。同时，加大对中西部地区的技术援助，利用先进技术提高中西部地区的能源利用效率。另一方面，西部地区能源资源较为充沛，但资源优势正逐步消失，应借助承接东部地区产业转移的契机进行工业化改造升级，并推动能源结构优化，降低煤炭消费比重，提高非化石能源比重。同时，还要避免东部地区的高能耗企业向中西部转移。尽管不同地区发展不同，节能减排的侧重点有所不同，但仍然应该加强各地区之间的相互协作，既有利于促进各地区共同发展，又能为实现我国节能减排、优化环境目标作出贡献。

注：

①能耗强度也称单位产值能耗或者能源密集度，是指一段时间内某一经济行为体单位产值消耗的能源量，也即一定时期内一个国家（地区）每生产一个单位的国内（地区）生产总值所消耗的能源。能耗强度是反映经济对能源依赖程度的一个重要指标，能源强度高，意味着经济对能源的依赖程度就高，反之则低。

②常见的工业化测度方法（指标）主要有四种，较为常用的一种是采用第二产业GDP/GDP 衡量工业化发展。

③考虑到数据的可获得性，本文统计的数据时间段是2010—2020 年，且不包括西藏以及港澳台。

④考虑本文个体数量为30，远大于时间跨度11，因此，选择个体固定效应模型而不选择时间固定效应模型。

⑤模型5 结果显示：不可识别检验（LM 统计量对应的P 值为0.0000，拒绝“存在不可识别”的原假设）、弱工具变量检验（Cragg-Donald Wald F 统计量310.281，大于10%水平下的Stock-Yogo 值，拒绝“存在弱工具变量”的原假设）、过度识别检验（Sargan 统计量对应的P 值为0.2114，接受“不存在过度识别”的原假设）均通过，说明工具变量是有效的。其他模型的检验结果也说明工具变量是有效的，篇幅所限不予列示，如有需要可向作者索取。