專業化、多樣化集聚與區域能源利用效率

孫文遠，安劉咪

(南京審計大學 經濟學院，南京 211815)

改革開放以來我國經濟快速發展，工業化進程加快，長期以來高消耗、高產出、高污染的生產方式導致對能源需求不斷增加，今年來我國能源約束凸顯，同時世界能源競爭加劇，因此能源供需矛盾日益突出。同時，在經濟增長的過程中，能源高消耗也帶來了嚴重污染，引發一系列環境問題。因此在能源領域亟需找到一條可持續發展道路。一方面開發新能源和可再生能源增強供給能力，“十四五”期間我國將進一步加快清潔能源開發利用，推動非化石能源和天然氣成為能源消費增量的主體。另一方面，提高能源利用效率，緩解需求壓力。2016年制定的《能源發展“十三五”規劃》中指出，能源生產既要優存量，也要拓增量，切實推進節能減排，淘汰落后產能提高能源效率。根據國家統計局數據顯示中國能源消費彈性系數①自2015年后又有上升趨勢，這種波動不是短期現象，必須厲行能源節約，不斷提高經濟發展質量。2020年12月發布的《新時代的中國能源發展》白皮書中數據表明，2012年至2019年中國以能源消費年均2.8%的增長支撐了國民經濟年均7%的增長，可見能源效率提升確有成效。

1 文獻綜述

1.1 一般性研究

一是產業集聚提高能源效率。Brulhart 等[1]證實產業集聚對生產率具有正面作用。Wang[2]通過時間序列研究也發現城市化帶來的規模經濟和技術進步都可以降低生產能源消費的規模。韓峰等[3]以更小的研究單位，即中國284個地級市為研究對象，認為經濟活動的空間集聚對能源效率具有正向的凈集聚效應，主要是由于空間技術外溢和中間投入品的規模經濟引起的。陳柳[4]研究了產業集聚對制造業全要素生產率增長的影響，同樣發現兩者之間存在的顯著正相關關系，而且這種促進作用是通過技術效率的提高產生的。Tao等[5]使用ML指數衡量和分解中國三大城市群的綠色生產力增長，結果也表明其增長的主要來源是技術進步。

二是產業集聚抑制能源效率。還有一些學者研究發現產業集聚對能源效率存在顯著負向影響，Rizov 等[6]利用荷蘭企業層面的數據，實證檢驗發現產業集聚對企業生產率具有負面作用。師博等[7]以政府干預為背景分析，發現政府干預扭曲資源配置會抑制產業集聚對能源效率的改進。在后續研究中，師博等[8]進一步表示，政府的干預使技術外溢受阻，從而抑制了產業集聚節能減排的效果。陳宇峰等[9]研究發現工業集聚對能源效率的影響存在地區異質性，在長江經濟帶中游地區有顯著負向影響。

三是產業集聚與能源效率具有非線性關系。Gopinath等[10]通過研究美國制造業數據發現，產業集聚水平越過某臨界值會阻礙生產率提升。孫慧等[11]采用系統廣義矩估計法研究資源性產業集聚對全要素生產率的影響，發現兩者之間呈現“倒U”型關系。吳傳清等[12]研究門檻效應分析發現，產業集聚對能源效率存在非線性影響，主要受到能源結構和市場化改革程度的影響。

1.2 多樣性研究

根據產業集聚區企業類別是否相同，產業集聚可分為專業化集聚和多樣化集聚，同類企業的集聚為專業化集聚，不同類企業的集聚則是多樣化集聚。喬海曙等[13]使用系統GMM方法以中國省級制造業行業為對象研究，認為制造業專業化集聚更有利于能源效率提高，專業化集聚存在“擁擠效應”，而多樣化集聚因存在前期的交流成本，因此與能源效率呈U型關系。郭勁光等[14]使用空間計量方法，驗證了在不同權重矩陣下，我國制造業的產業專業化相比多樣化，更加有助于能源效率的提高。并且進一步分東中西部地區研究發現，不同的集聚模式對能源效率的影響存在區域差異。張廣勝等[15]分析不同產業集聚模式與城市生態效率的關系，雖未明確提出能源效率，但在生態效率測度中含有能源消耗的相關指標，通過實證發現不同的產業集聚模式對生態效率的影響存在門檻效應。

具體研究專業化集聚、多樣化集聚影響能源效率的文獻并不多見，更多的學者研究不同集聚模式對經濟增長、技術創新等的影響。鄔麗萍[16]通過構建經濟模型，并且實證分析發現城市產業專業化與多樣化對經濟增長的影響因城市而異，有正有負。宋振東等[17]以陜西省32個行業為研究對象，發現專業化集聚和多樣化集聚對當期產業產出有分別顯著的正向和負向影響。而孫祥棟等[18]則認為專業化與多樣化對經濟增長的作用分別呈現U型和倒U型。程中華[19]研究發現多樣化比專業化更能提升技術創新，但在低端產業及中大型國企中，反而是專業化更有利于技術創新。通過以上文獻的梳理發現，關于產業集聚和能源效率兩者之間的影響多集中在一般性研究，即考慮較為單一的產業集聚，結合產業集聚的發展現狀，已有學者開始研究專業化集聚和多樣化集聚不同模式對能源效率影響的區別，雖然早有學者研究專業化和多樣化集聚，但早期主要考慮到對經濟增長和技術創新的影響，并未考慮到對能源效率的影響，所以相關成果有限。顯然經濟增長和技術創新對能源效率也會有影響，因此在這方面的研究還可以進一步深化完善。因此，本文將在現有研究基礎上，探究產業專業化集聚和多樣化集聚對能源效率影響的作用機制，通過構建計量模型進行實證檢驗，分析兩類產業集聚模式與能源效率的關系，并且對比這種影響的差異。

2 理論機制分析

本文認為提高能源效率是期望以較少的能源投入帶來更多的經濟產出。具體地，能源要素投入的減少，產出的提升都意味著能源效率的提高。由此，在產業集聚相關理論，包括成本理論、基礎設施共享理論和知識溢出理論的基礎上，分析探討專業化和多樣化兩種產業集聚影響能源效率的傳導機制，即專業化集聚和多樣化集聚如何影響能源要素的投入和經濟產出，最終影響能源效率。專業化集聚和多樣化集聚都會通過規模效應，技術進步效應影響能源效率，不同的是，專業化集聚還存在擁擠效應和逆向選擇效應，多樣化集聚則另外存在要素替代效應，將其梳理總結如圖1所示。

圖1 產業集聚對區域能源效率的作用機理圖

2.1 專業化集聚與區域能源效率

規模效應。生產同類產品的企業在一個地區集聚，有利于要素在各個企業之間的合理配置，有利于企業共享基礎設施，降低生產運輸等成本，大量同類機構的集聚也有助于提高交流、模仿的機會，并且達到生產要素的最優分配比例，最終形成較大的市場規模，產生規模經濟效應，由此導致能源和資本等投入要素消耗會隨之降低，因此可以提升能源效率。但也有學者如李君華[20]認為最早涉及擁擠效應的Von thunen，就提出高價地租與生活成本會導致廠商在區位選擇上離開市中心。這正是擁擠效應最直接的表現，擁擠效應產生的主要原因在于過度集中，如人口過多使道路交通擁擠，會增加企業的運輸成本，產生要素的浪費，抑制規模效應的發揮，反而不利于能源效率的提升。

技術進步效應。根據波特提出的競爭優勢理論，企業的集聚可以使產業獲得國家競爭優勢。具體到產業集聚中涉及的單個企業、集聚區等經濟主體，專業化集聚的企業之間，生產相似產品，企業為獲取利益而提高自身產品的市場份額，互相之間會產生競爭，不斷尋求創新，增加技術創新的投資，此外產業集聚在運輸成本、基礎設施共享上的節約也可以使企業有額外的資本進行科技研發。企業集聚也有利于互相學習生產和管理技術，這種同類企業的產業集聚帶來的知識溢出被稱為MAR外部性，認為同類產業的集聚便于集聚企業之間進行面對面交流，促進學習、模仿和知識溢出，專業化程度越高，馬歇爾集聚外部性帶來的效益就越大，會推動技術進步，但技術進步也可分為不同種類。一種是能源節約型，如新能源方面的技術，一方面能節約能源消耗，另一方面提高能源的實際利用率，還可能減少污染的產生，總的來說可以直接提高能源效率；一種是能源消耗型，如生產過程中設備的技術進步，這種技術進步提高生產效率，在市場未飽和的時候，企業選擇不斷增加產量，可能反過來提高能源需求，產生技術回彈效應，最終降低能源效率；還有一種中性技術進步，能源要素投入和其他要素投入成同比例增長，對能源效率無太大影響。

2.2 多樣化集聚與區域能源效率

多樣化集聚同樣會通過規模效應、技術進步效應影響能源效率。具體地，在規模效應方面，不同類別企業如上下游企業的集聚，可以減少運輸上的金錢成本和時間成本，上下游企業在信息上的傳遞也可以更快更有效，減少談判成本，所以多樣化集聚同樣會促進產業經濟的發展，形成規模效應，進而提升能源效率。而如果集聚區企業間相關性較低，各自發展，僅僅是在地理上集中，則很難實現規模效應。

多樣化集聚還通過要素替代效應影響能源效率，雖然無關性企業形成的多樣化集聚不利于知識溢出，但也有其優勢——有助于分散風險，實現穩定的投入。當一個產業部門受到經濟危機或公共安全等其他外部沖擊時，多樣化集聚地區可以通過發展其他不相關的產業部門來分散風險，外部沖擊不會通過產業鏈傳導到這些不相關的產業。另一方面，產業多樣化也使得企業擁有更多的投入選擇，當某一上游產品的價格出現波動時，可以選擇其他產業的替代產品作為新的投入來源。無論是發展其他產業，還是選擇其他原材料，多樣化集聚都通過替代效應，維護生產的正常進行，同時帶來要素投入和經濟產出的增加。

3 實證分析

3.1 數據來源

本文數據使用的是2008-2017年中國30個省份的省際面板數據，根據行政區劃分以及可獲得的數據情況，在此剔除了香港特別行政區、澳門特別行政區、臺灣省以及西藏自治區。數據主要來源于國家統計局網站公布的歷年《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國科技統計年鑒》以及我國各省份的《統計年鑒》。

3.2 變量選取

3.2.1被解釋變量

全要素能源效率(TFEE)：傳統的DEA模型大都屬于徑向和角度的度量，沒有充分考慮到投入產出的松弛型問題，因此度量的效率值是有偏的，因此本文參考Tone[21]提出的SBM模型(Slack Based Measure)。全國30個省份為30個決策單元DMU(Decision Making Unit)，當前要測量的DMU記為DMUk，每個DMU包括m種投入xi(1,2,…,m)，q種產出yr(1,2,…,q)，具體的形式如下：

s.t.Xλ+s-=xk

Yλ-s+=yk

λ,s-,x+≥0

(1)

能源投入：學者普遍以能源消耗量表示，考慮到能源種類較多，因此參考郭勁光等[14]的做法，選取生產生活當中消耗占比重較大的煤炭、原油、天然氣以及電力四種能源，按照折算系數統一折算為萬噸標準煤為單位②，最后加總代表地區的能源投入。

勞動力投入：學者們對勞動投入指標的衡量各異，有人認為勞動力的工作時間更為合理，但限于數據缺乏，以各省年末單位從業人數作為勞動力的代理指標。

資本投入：學者使用的方法基本一致，通常采用資本存量衡量，具體的測算方法也參考學者普遍采用的“永續盤存法”。具體參照單豪杰[22]的方法，計算公式如下：

Kj,t=(1-δj,t)Kj,i-1+Ij,t

(2)

式中，Kj,t表示j省第t年的資本存量，δj,t表示j省第t年的固定資產資本折舊率，Kj,i-1表示j省第t-1年的資本存量，Ij,t表示j省第t年的固定資產投資額。在實際操作中，由于單豪杰測算數據中未將重慶市單獨列出，所以本文只借鑒其測算方法，令δj,t=δ=10.96%，以2008年為基期重新測算資本存量以衡量資本投入。

經濟產出：能源作為要素投入，最終創造經濟產出，所以選擇各省市年末的地區生產總值(GDP)，并同樣以2008年為基期以各省市GDP平減指數折算來消除價格因素的影響。

3.2.2解釋變量

核心解釋變量——專業化產業集聚(SI)和多樣化產業集聚(DI)，分別用以衡量地區產業集聚的專業化水平和多樣化水平。(1)專業化集聚，以各行業的就業量測算區位熵，再按行業在全國的比重進行加權衡量，具體公式如下：

(3)

式中，i表示行業，j表示地區，P、Pi、Pj、Pij分別表示總就業量、i行業就業量、j地區就業量以及地區的就業量，Aij=Pij/Pi表示j地區i行業的就業與全國i行業總就業的比值，以此為權重，Hij正是經典的區位熵，SIj的值越大，代表專業化程度越高。

(2)多樣化集聚，衡量多樣化集聚最常用的方法是赫希曼-赫芬達爾指數(Hirshman-Herfindahl Index，HHI)的倒數：

(4)

即為HHI指數的倒數，指地區的產業多樣化指數，當某地區完全專業化時，達到最小值1，為了方便地區之間的比較，在此基礎上，參考孫曉華和周玲玲[23]的方法，定義相對多樣化集聚指數為：

(5)

DIj即代表j地區的相對多樣化程度，DIj的值越大，代表該地區多樣化程度越高，產業種類越多且均衡。

控制變量——地區的經濟發展水平(GDP)，經濟發展水平代表著一個地區的經濟環境，以及該地區為進行科技創新可獲取的資源情況，好的經濟增長環境是能源效率提高的基礎，本文使用以2008年為基期各地區實際GDP衡量。

社會研發和發展投入(RD)，技術進步是影響能源效率的重要因素，可以在相同產出下減少能源投入或在相同投入下增加產出，但會引致回彈效應，反而增加能源消費，使得技術進步對能源效率的最終影響具有不確定性，本文選擇R&D人員折合全時人員(人年)衡量。

產業結構(IS)，由于各產業對能源需求是有所差異的，因此產業結構的變動將會影響能源效率，本文使用第三產業與第二產業的比值衡量。

所有制結構(OS)，一般認為國有企業具有更強的政策執行能力，能夠有效落實政府關于環境保護和能源節約的政策，從而對能源效率產生正向的影響，本文以各地區國有企業的資產規模與規模以上工業企業的資產規模比值衡量。

要素結構(FS)除能源要素外，生產當中勞動力的投入至關重要，借鑒蔡烏趕和周小亮[24]的處理方式，取兩者比例即能源消費量比勞動力人數衡量要素結構。樣本變量的統計特征描述如表1所示。

表1 各變量描述性統計分析

3.3 模型構建

由于全要素能源效率使用SBM模型測算，效率值是介于0～1的受限變量，使用傳統OLS混合方法直接進行回歸結果存在偏差，因此使用處理受限因變量的面板Tobit模型。考慮到固定效應的Tobit模型通常難以得到一致且無偏的估計值，同時根據實際操作中的LR檢驗結果(LR值報告在表2中)，應使用隨機效應Tobit模型，為了減少數據波動，同時考慮回歸系數的經濟學解釋，對部分數據做對數化處理，具體模型如下：

TFEEit=α0+α1LNSIit+α2LNDIit+αn∑Xit+εit+μi

(6)

式中，TFEEit代表i地區t年份的全要素能源效率，α0為常數項，LNSIit和LNDIit代表核心解釋變量專業化集聚與多樣化集聚，Xit代表其他控制變量，εit代表隨機擾動項，μi代表省份的個體效應。

3.4 實證檢驗與結果分析

3.4.1基礎回歸結果

根據理論分析，專業化集聚和多樣化集聚影響能源效率的規模效應可能發展為擁擠效應，而且多樣化集聚的外部性發揮存在前期的交流成本，可能存在非線性關系，因此，在回歸分析中進一步引入了產業集聚的二次項變量，具體的回歸結果見表2。

表2 專業化、多樣化集聚影響區域能源效率的Tobit隨機效應面板估計結果

根據估計結果，專業化集聚對能源效率表現為負向的抑制作用，產業過于專業化反而不利于提高能源效率，結合理論分析，可能存在擁擠效應或逆向選擇效應。多樣化集聚與能源效率呈現U型關系，即隨著多樣化集聚程度的上升，對能源效率的作用先抑制后促進，當多樣化水平低時，企業相關性也相應較低，隨著各類企業的集聚，相互之間逐漸產生相關性，因此只有當多樣化集聚達到一定水平才可以更好的發揮Jacobs外部性，從而提高能源效率。

經濟發展水平顯著促進能源效率的提升，這與預期一致，好的經濟發展水平可以提供各方面優質的資源和環境，有利于能源效率的提高。所有制結構的結果與預期一致，國有企業具有更強的政策執行能力，能夠有效實現提升能源效率的政策目標。要素結構同樣表現出顯著的促進效果，單位能源的就業人數越多，越有利于能源效率的提高，可見人力資本潛力，提高人力資本可以有效提升能源效率。社會研發和發展投入的回歸結果則顯著抑制能源效率的提升。可能的原因在于技術進步帶來的回彈效應，或是帶來勞動力節約型的技術進步，能源消耗相對產出增加的更多，不利于能源效率提升。產業結構同樣表現為對能源效率顯著的抑制作用，本文使用的是第三產業與第二產業的比重衡量產業結構，當第二產業比重較低時，一方面不利于工業總產值的提升，影響經濟產出，另一方面在第三產業中，也存在如物流業的高能源消費產業，由此導致對能源效率的抑制。

3.4.2影響機制檢驗

為了進一步探究專業化和多樣化產業集聚對能源效率的影響存在差異的原因，依據前文理論部分的分析，分別使用經濟發展水平、社會研發和發展投入以及要素結構作為規模效應、技術進步效應和要素替代效應的代理變量，引入三者與產業集聚的交互項，在理論機制分析的基礎上構建計量模型如下：

TFEEit=β0+β1LNSIit+β2LNSIit*LNGDPit+β3LNSIit*LNRDit+λi+εit

(7)

TFEEit=β0+β1LNDIit+β2LNDIit*LNGDPit+β3LNDIit*LNRDit+β4LNDIit*FSit+λi+εit

(8)

同樣使用隨機效應Tobit模型分析，回歸結果如表3所示。可以看到專業化集聚存在顯著的擁擠效應和技術溢出效應，且擁擠效應的系數大于技術溢出效應，使得專業化集聚對能源效率的影響為負，此外，由于逆向選擇效應相關變量選取存在困難，因此尚未進行檢驗，在以后的研究中有待進一步考察。多樣化集聚存在顯著的規模效應和要素替代效應，均有利于能源效率的提升，而技術溢出效應系數為負且不顯著，一個可能仍然是存在著交流成本，企業之間有磨合期，前期技術溢出效應并不顯著，只有多樣化集聚水平到一定程度，才能帶來有效的知識溢出，進而提升能源效率，同時多樣化集聚系數也為負，因此在幾種效應的共同影響下，最終呈現與能源效率的U型關系。

表3 專業化、多樣化集聚影響區域能源效率的間接效應

4 結論和政策建議

我國經濟步入新常態，能源供需矛盾凸顯，因此提高能源利用效率是必要的，在此背景下，研究專業化集聚和多樣化集聚與區域能源效率的關系有著理論意義和現實意義。本文首先在理論上分析了專業化和多樣化集聚影響能源效率的傳導機制，隨后使用2008-2017年30個省份的面板數據進行隨機效應Tobit模型的計量分析，并進一步驗證前文的理論機制，探討兩種產業集聚模式影響能源效率的差異。研究結果表明：(1)專業化產業集聚不利于能源效率的提高，存在顯著的技術溢出效應，但由于同類企業集聚產生的擁擠效應，在地理，資源和人口上都會造成生產生活的不便，從而表現為對能源效率的抑制作用。(2)多樣化產業集聚對能源效率的影響則呈現U型，存在顯著的規模效應和要素替代效應，技術溢出效應不顯著，在集聚初期，企業規模小，互相之間不熟悉，甚至存在不相關的企業，難以發揮Jacobs外部性，知識溢出效應達不到預期，在經歷了前期的磨合交流后，才能實現多樣化的知識碰撞和跨行業的知識溢出。(3)經濟發展水平、所有制結構以及要素結構均顯著促進能源效率。社會研發和發展投入和產業結構則表現為對能源效率顯著的抑制作用。根據結論，本文提出以下幾點建議：

第一，適度發展產業專業化集聚，不盲目追求過度集聚。應合理安排集聚區企業數量和地理位置等，與基礎設施建設相結合，發揮成本優勢和資源共享優勢，避免不必要的擁擠。適當鼓勵發展多樣化集聚，結合地區特色，發展特色產業等，提高多樣化水平。

第二，扶持集聚區中小企業發展，打造企業交流合作平臺。由于專業化集聚顯著的技術溢出效應，因此應有效發揮其優勢，加強企業間交流，促進知識溢出。對于多樣化集聚區，政府應當給予中小企業支持，組織企業間的交流合作，搭建學習交流平臺，開拓企業家視野，為企業間交流合作創造良好的營商環境，幫助企業度過前期磨合，節省交流成本。

第三，注重第三產業內部的優化升級。根據研究結果，第三產業比重的上升抑制能源效率，第三產業的發展中仍然有一些是高能源消費的部門，特別如交通運輸業，物流業的快速發展在創造GDP的同時也消耗量大量的能源。因此節約能源、減少排放也不應局限第二產業，也應注意調整第三產業的內部結構。

注釋：

① 能源消費彈性系數衡量一個國家能源效率和經濟發展質量，指某一年度國家能源消費增長與國民經濟增長兩者之間的比率關系，即為取得一個百分點的GDP增長，需消費多少個百分點的能源。

② 標準煤折算系數參考中國科學院，原煤：0.7143千克標準煤/千克；原油：1.4286千克標準煤/千克；天然氣：1.33千克標準煤/立方米；電力：0.1229千克標準煤/千瓦小時。