空間溢出、門檻特征與能源效率的經濟增長效應

沈 能 劉鳳朝

(1.蘇州大學商學院，江蘇 蘇州215021;2.蘇州大學企業創新與發展研究中心，江蘇蘇州215021;3.大連理工大學管理學院，遼寧 大連116023)

空間溢出、門檻特征與能源效率的經濟增長效應

沈 能1，2劉鳳朝3

(1.蘇州大學商學院，江蘇 蘇州215021;2.蘇州大學企業創新與發展研究中心，江蘇蘇州215021;3.大連理工大學管理學院，遼寧 大連116023)

能源效率的改進能緩解經濟增長過程中日益緊張的能源供需矛盾，然而空間異質性使得傳統整體分析難以解釋能源效率與經濟增長之間的復雜關系。為了考察我國能源效率與經濟增長的非線性空間聯系，本文以我國1995－2009年省份面板數據，首先通過隨機前沿生產函數模型測算我國各地區的能源效率及時空特征。接著，綜合采用空間面板回歸和門檻面板回歸模型對能源效率與經濟增長進行空間異質性檢驗，研究表明:能源效率對經濟增長存在明顯的空間外溢效應，空間溢出效應合理解釋了能源效率與經濟增長的空間非均衡分布。同時能源效率對經濟增長存在門檻效應，能源效率對經濟增長的彈性隨著經濟發展水平的提高而提高，但隨著能源效率的提高而降低。本文政策含義明顯:在制定能源的空間布局政策時應當加大對鄰省較多、經濟發展水平較高且能源效率較低省份的能源支出并努力提升這些省份的能源效率;而對經濟發展水平較低且能源效率較高的省份，不宜從改進能源效率的思路來追求過快的經濟增長。

能源效率;經濟增長;空間溢出;門檻效應

隨著我國經濟的快速發展，我國經濟持續增長的能源需求與之匹配的能源持續供給的矛盾日益突出，能源對經濟可持續發展的強約束下，除了開發替代能源以及開辟能源供應多元化外，能源效率的改進能緩解經濟增長過程中日益緊張的能源供需矛盾，是解決能源緊張引發各種經濟社會問題的必由之路。作為一個關鍵的經濟變量，能源效率的空間非均衡分布與經濟增長的區域差異存在怎樣的聯系?是否存在空間依存性和非線性特征，如果存在，那么能源效率的非線性作用機制又是如何?這些問題的解決將為我國制定“十二五”期間節能減排的區域政策，促進區域經濟、能源的協調發展提供微觀基礎和科學依據。

關于能源效率的研究，國內外學者主要是從能源效率的測度與影響因素等方面展開研究［1－6］，但大都從全國整體的層面考察能源效率和經濟增長之間的關系，即使將我國劃分為東、中西部地區分開研究，也忽視了能源效率在地理空間上的依賴性與溢出效應，簡單的相關分析或協整分析僅僅揭示能源效率與經濟增長的時間相關性，無法洞察兩者在地理空間上的關聯機制。Anselin認為［7］，某地區的經濟單元并非孤立存在的，必然與鄰近地區類似經濟單元發生一定的聯系，表現出地理上的空間依賴和溢出特征，這也意味著，相鄰地區的能源活動可能相互影響，因此，有必要將地理空間效應引入傳統的計量回歸模型中。另外，能源效率的經濟增長效應似乎并不是一個“放之四海而皆準”的定律，能源效率的經濟增長效應多發生在一些經濟發展水平較高發達國家或地區。之所以會產生這一現象，就在于能源效率與經濟增長的過程是一個復雜系統，存在“門檻效應”，即指能源效率的經濟增長效應的實現會中存在一個或幾個關鍵點，若該國(地區)相關的經濟初始條件位居這些關鍵點之下，那么這種效應就難以實現。基于以上考慮，本文試圖綜合利用空間面板回歸和門檻面板回歸模型檢驗我國能源效率與經濟增長之間是否存在空間溢出和門檻效應。

1 能源效率的測度及時空特征

1.1 隨機前沿生產函數模型設計

筆者擬采用Battese和Coelli方法［8］，運用超越對數形式構建我國能源效率的隨機前沿生產函數模型，用于測算我國各地區能源效率及反映時空特征。與數據包絡分析相比，該方法的優點在于能夠提供明確的生產函數并考慮

其中，Yit表示產出，A'it表示非能源要素生產率，EPit表示能源價格，Kit表示資本投入，Lit表示勞動投入，Eit表示能源要素投入，t為時間趨勢。α，β，γ和λ分別為資本、勞動、能源要素和能源價格的產出彈性。假設我國東、中、西部地區擁有不同的前沿技術水平，技術效率即為實際生產技術與前沿技術的差距，所以非能源要素生產率(A'it)的函數形式如下:

其中，A0代表初始技術水平，φj代表某經濟單元前沿技術進步的速度，t代表時間趨勢，dj表示地區虛擬變量。uit代表技術效率，exp(－uit)代表各省區與前沿技術水平的差距。將公式(2)代入(1)，同時取對數，得到如下方程式(3):

1.2 指標數據選取和處理

指標選擇和數據來源及處理如下:產出(Yit):選取中國各省份GDP作為產出指標，并以2000年不變價格利用GDP平減指數進行縮減;資本投入(Kit):筆者以資本存量作為資本投入的代理指標。考慮到資本存量數據無法直接從統計年鑒中獲取，所以筆者利用Glodsmith提出的永續盤存法來估算各省份的資本存量。相關資本存量數據直接取自于張軍等學者的測算結果，并利用其方法更新至2009年;勞動力投入(Lit);采用各地區全社會年末從業人員作為勞動力的代理指標;能源價格(EPit):采用各地區原材料、燃料和動力類購進價格指數作為能源價格的代理指標;能源投入(Eit):考慮到每個省份能源消費結構存在差異，無法直接比較，所以筆者先將石油、煤炭、天然氣和水電等四種一次性能源消費量轉換成統一單位，以“噸標準煤”為計量單位;由于數據原因未包括西藏，重慶并入四川。樣本為1995－2009年29個省級數據。以上數據來自于歷年的《中國統計年鑒》、《中國環境年鑒》、《中國能源統計年鑒》及各省市統計年鑒。對于部分省份個別年份缺省數據，筆者采用了取前后兩年的平均數加以處理。

1.3 模型估計與分析

筆者采用Frontier 4.1軟件，利用1995－2009年29個省區的面板數據對(3)式進行估計，方法為三階段最大似然估計法。圖1繪制了我國三大地區及全國的能源效率走勢。從地區來看，地區之間的能源效率差異很大，經濟相對發達的東部能源效率最高，中西部地區與東部地區的技術效率的影響變量。大多數文獻表明，柯布一道格拉斯生產函數真實地反映了我國經濟增長現狀，為此，筆者建立內涵能源因素的柯布一道格拉斯生產函數:差距逐步拉大。而且能源效率與經濟發展水平在空間分布上并非一致，除北京、天津、上海、廣東、浙江、江蘇、福建和廣東的能源效率值較高外，安徽、云南、海南等省的數值也較高。這些經濟相對落后的省份之所以擁有較高的能源效率，其原因一方面可能是因為這些省份的人口和經濟規模相對較小，相應的能源投入容易取得成效。另一方面，從地理位置上看，安徽具有眾多的鄰省，而海南與實力強省——廣東相鄰，所以這些省份可以從鄰省溢出中獲取正的外部性。從能源效率數值較低的省份看，除了青海、甘肅、山西等中西部落后省份外，遼寧、山東的能源效率數值也不高。之所以這些經濟發達省份能源效率數值較低的原因，一是其人口密度和經濟規模較大，相應的能源投入難以獲取成效。二是這些省份的能源投入能產生很強的空間外溢性，其能源產出中有部分被相鄰省份所吸收，導致其產出效率不高。總結而言，能源效率和經濟發展水平的空間不協調，很可能是存在空間相關性，這也就意味著，在考察能源效率和經濟增長關系時應考慮可能存在的空間相關性。

圖1 全國及三大地區能源效率測度Fig.1 The energy efficiency evaluation of China and its three regions

2 能源效率與經濟增長的空間溢出效應分析

2.1 空間面板模型

是否需要在經濟增長模型中引入空間效應，取決于我國能源效率與經濟增長在地理空間上的相關性和依賴性。筆者采用全局Moran’s I指數來檢驗兩者的空間分布是否存在相關特征。檢驗結果表明，Moran I的正態統計量Z值大多數年份通過了在0.01水平下的臨界值(1.96)，表明我國能源效率與經濟增長并非完全隨機分布，具有明顯的空間依賴性。因此，有必要從空間維度對能源效率和經濟增長的關系進行空間計量分析。

由于傳統的線性回歸模型忽視了地理空間維度，如果經濟變量存在空間依賴性，就會存在檢驗偏差。Anselin提出了兩種空間自相關模型:一是在原模型中引入加權內生變量。即空間滯后模型(SLM);二是空間誤差模型(SEM)。在柯布一道格拉斯生產函數的基礎上，筆者同時引入能源要素(能源投入與能源效率)，建立我國經濟增長的空間計量模型，即:

其中Yit代表i地區t時期的產出，Kit代表資本投入，Lit代表勞動投入，Eit代表能源要素投入，Bit代表能源效率。α，β和γ分別為資本、勞動、能源要素的產出彈性。產出、資本投入、勞動力投入和能源投入指標和數據與上節一樣，能源效率取各地區能源效率值。樣本為1995－2009年29個省級數據。

2.2 檢驗結果

為了比較，本文同時給出了 OLS估計結果。表1結果顯示，OLS模型的回歸擬合效果顯著。在各變量的系數均通過了變量為5%水平下的顯著性檢驗，表明能源效率的提升在一定程度上促進各地的經濟增長。但OLS線性回歸模型的估計可能存在模型設定不恰當的問題，比如沒有考慮到省際(截面單元)的空間自相關性。進一步利用空間滯后模型(SLM)檢驗，檢驗結果，所有變量均對經濟增長有顯著的促進作用。同時，空間溢出效應顯著，表明本省的能源效率對相鄰省份也有一定的促進作用，擁有鄰省越多的省份從本省和相鄰省份能源投資中獲得的正外部性越強。這也意味著，能源效率對經濟增長的作用具有空間溢出效應。

表1 模型估計結果Tab.1 The result of model estimation

3 能源效率與經濟增長的門檻特征分析

3.1 門檻面板模型

本文采用Hansen［9］提出的門檻面板回歸模型。它的優點在于一方面能估計出門檻值，同時也能對內生的“門檻效應”進行顯著性檢驗。其思想是將某門檻值作為一個未知變量納入回歸模型中，構建分段函數，并對該“門檻效應”及相應門檻值進行實證估計和檢驗。本文選取人均國內生產總值(y)和能源效率(B)作為門檻測定對象。考慮到門檻變量可能會存在多個門檻值，分別建立如下以y和B作為門檻變量的門檻面板數據模型:

其中，λ1，λ2Lλn為待估算的門檻值，I(g)為指標函數。

進行門檻效應檢驗需要解決兩方面的問題:一是估計門檻值及其系數;二是對門檻效應進行顯著性檢驗。具體檢驗方法參見Bai和Hansen提出的方法。

3.2 檢驗結果

本文利用Stata10.0統計軟件穩健的估計方法進行實證分析。對于門檻模型，首先應先確定門檻的個數。采用bootstrap方法估計出p值，檢驗結果如表2所示。門檻變量y存在單一門檻值，B則存在2個門檻值。

表2 門檻效應估計與檢驗結果Tab.2 The estimation of threshold effect and test result

門檻效應檢驗過后，接下來利用Hansen的三步法確定各自變量的門檻值同時確定各門檻的估計值。結果見表3所示。

表3 門檻值及參數估計Tab.3 The threshold data and parameter estimation

對經濟發展水平門檻而言，能源效率與經濟增長是線性關系嗎?目前多數文獻認為兩者是線性的。從表3結果不難看出，當經濟發展水平(y)低于門檻33 810元時，系數估計值為(0.102);當經濟發展水平(y)跨越門檻值時，系數估計值提高(0.135)。也就意味著，能源效率對經濟增長的影響并非單調遞增的，而是存在一個“拐點”或“門檻”。根據各地區經濟發展水平與門檻值大小關系，本文將各省區劃分為低區制(即y低于門檻值)和高區制(即y高于門檻值)兩組。從表4可以發現，我國大部分省份都處于低區制，這些省份的能源效率對經濟增長的彈性相對較低。在2009年，全國僅有9個省份位于高區制，這些省份中的能源效率對經濟增長的彈性相對較高。究其原因在于，相對于中西部地區，東部沿海地區能源效率、能源消費與經濟增長相對處于協調發展之中，導致能源效率對經濟增長的促進效應處于遞增階段。

表4 門檻值及省份分布Tab.4 The threshold data and province distribution

另外，能源效率的經濟增長效應還受到諸多因素的影響，面臨其它方面的“門檻”。一個重要的“門檻”是本地自身的能源效率。接下來，我們關注的是在不同能源效率區間下，能源效率對經濟增長影響的差異性。與經濟發展水平門檻有所不同的是，能源效率的影響不僅僅表現出單一門檻特征，而是呈現出相對復雜的雙重門檻特征(見表3)。具體而言，當一個地區的能源效率低于第一門檻值(0.517 4)時，能源效率對經濟增長的邊際影響系數為0.134;當一個地區的能源效率介于0.517 4－0.812 5之間，能源效率對經濟增長的邊際影響系數開始下降，為0.118;而當一個地區的能源效率跨越0.812 5這一門檻時，能源效率對經濟增長的邊際影響系數最小，為0.097。同樣按照能源效率與其門檻值的大小關系，將為國各省份劃分三組。從表4可以看出，有13個省份能源效率介于第一個門檻和第二門檻之間，共有8個省份能源效率低于第一個門檻值，共有8個省份能源效率跨越第二個門檻值。與直觀判斷一致，跨越第二個門檻的省份均位于東部沿海地區。顯然，東部發達地區較高的經濟發展水平為能源效率的經濟增長效應的發揮創造了良好的外部條件。該結論表明，能源效率對經濟增長的彈性隨著經濟發展水平的提高而提高，但卻隨著能源效率的提高而降低。

4 結論

本文借助中國大陸29個省份1995－2009年的面板數據，通過隨機前沿生產函數模型測算了我國各地區的能源效率及時空特征，分析了能源效率對各地經濟增長的貢獻度。研究發現，地區之間的能源效率差異很大，經濟相對發達的東部能源效率最高，中西部地區與東部地區的差距逐步拉大。同時，能源效率與經濟發展水平在空間分布上并非一致，而這種不一致很可能是因為空間相關性的存在，因此，在考察能源效率和經濟增長關系時應考慮可能存在的空間相關性。結合能源效率對經濟增長的作用可能存在門檻效應，本文綜合采用空間面板回歸、門檻面板回歸模型進行異質性檢驗。

空間面板回歸的結果表明，能源效率對經濟增長的作用具有空間外溢性。這解釋了個別經濟弱省(如安徽、海南以及云南等省份)具有較高能源效率，而個別經濟強省(山東、遼寧等省份)卻僅有較低能源效率的原因所在。這一結論的啟示是，由于空間外部性的存在，中央政府有必要對能源投入輻射力強、能源效率較低的省份進行更多的投入，以中和這些省份由于“外溢”而造成的損失，并保證其正外部性的效果得以進一步發揮。門檻面板回歸的結果表明各地區能源效率對經濟增長的作用并不相同，存在“門檻”效應。能源效率對經濟增長的彈性隨著經濟發展水平的提高而提高，但隨著能源效率的提高而降低。這說明，在經濟發展水平較高但能源效率較低的山東、遼寧等省，進一步提高能源效率將能帶來該地區經濟的快速增長。而對于那些經濟發展水平較低、能源效率卻較高的云南、海南、安徽等地區，如果以繼續提高能源效率來爭取更快的經濟增長速度，會因為其潛力不足而難以取得滿意的效果。

References)

［1］Charles B L.Cointegration and Causality between Energy Consumption and GDP［J］.Energy Econ，2004，(8):61 －68.

［2］Chang Y，Chan J.Oil Price Fluctuations and China Economy［J］.Energy Policy，2003，(11):1151 －1165.

［3］龐瑞芝.經濟轉型期間中國工業增長與全要素能源效率［J］.中國工業經濟，2009，(3):49 － 58.［Pang Ruizhi.Industrial Sector Growth and Total Factor Energy Efficiency during Chinese Economic Transition Period［J］.China Industrial Economics，2009，(3):49 －58.］

［4］曾勝，黃登仕.中國能源消費、經濟增長與能源效率——基于1980－2007年的實證分析［J］.數量經濟技術經濟研究，2009，(8):17 － 28.［Zeng Sheng，Huang Dengshi.Energy Consumption，Economic Growth and Energy Efficiency in China［J］.Journal of Quantitative ＆ Technical Economics，2009，(8):17 －28.］

［5］周建.我國區域經濟增長與能源利用效率改進的動態演化機制研究——基于省域面板數據協整模型的實證分析［J］.數量經濟技術經濟研究，2008，(9):3 －16.［Zhou Jian.Researches on Dynamic Evolution Mechanism between China Regional Economic Growth and Energy Using Efficiency［J］.Journal of Quantitative ＆Technical Economics，2008，(9):3 －16.］

［6］沈能.能源投入、污染排放與我國能源經濟效率的區域空間分布研究［J］.財貿經濟，2010，(1):107 －113.［Shen Neng.A Study on Energy Input，Pollution Output and Spatial Distribution of Energy Efficiency［J］.Finance ＆ Trade Economics，2010，(1):107 －113.］

［7］Anselin L.SpatialEconometrics: Methodsand Models［M］.Dordrecht，Netherland:Kluwer Academic Publishers，1998:231 －234.

［8］Battese G E，Coelli T J.Frontier Production Functions，Technical Efficiency and Panel Data:With Application to Paddy Farmers in India［J］.Journal of Productivity Analysis，1992.(3):153 －169.

［9］Hansen B.Threshold Effects in Non-dynamic Panels:Estimation，Testing and Inference ［J］.Journal of Econometrics，1999，(2):345－368.

Spatial Spillover，Threshold Effect and the Effects of Energy Efficiency on Economic Growth

SHEN Neng1，2LIU Feng-chao3
(1.School of Business，Soochow University，Suzhou Jiangsu 215021，China;2.Center for Enterprise Innovation and Development，Soochow University，Suzhou Jiangsu 215021，China;3.School of Management，Dalian University of Technology，Dalian Liaoning 116023，China)

Improvements of energy efficiency can alleviate supply and demand of energy during economic growth，but spatial heterogeneity makes traditional overall analysis difficult to explain the relationship between energy efficiency and economic growth.The paper makes use of panel data during 1995－2009 to study the nonlinear spatial links between energy efficiency and economic growth.Firstly，the paper estimates regional energy efficiency and temporal and spatial characteristics，then uses the spatial and threshold panel regression model to test heterogeneity.The results show that there exists a clear spatial spillover effects on economic growth from energy efficiency，and spatial spillover effects make a reasonable interpretation of non-equilibrium distribution between energy efficiency and economic growth.At the same time，there exists a threshold effect on economic growth from energy efficiency.The flexibility of energy efficiency on economic growth rises with the improvement of economic growth and decreases with the improvement of energy efficiency.Policy implication is significant so that the government should invest more in energy in provinces with more adjacent provinces，higher economic growth level and lower energy efficiency.However，for those provinces with higher energy efficiency and lower economic growth level，it is of little use to develop energy efficiency to pursue economic growth.

energy efficiency;economic growth;spatial spillovers;threshold effect

F062.2

A

1002－2104(2012)05－0153－05

10.3969/j.issn.1002－2104.2012.05.025

2011－11－18

沈能，博士，副教授，主要研究方向為能源經濟。

國家自然科學基金項目(編號:7100323);蘇州大學“211”工程資助項目。

(編輯:劉呈慶)