供給側改革視角下京津冀工業(yè)能源強度及其影響因素研究

王 韶 華，何 美 璇，張 偉，劉 熙 寧

(1.燕山大學經(jīng)濟管理學院，河北 秦皇島 066004；2.燕山大學區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展研究中心，河北 秦皇島 066004；3.東北大學秦皇島分校經(jīng)濟學院，河北 秦皇島 066004)

0 引言

“綠色化”概念在《關于加快推進生態(tài)文明建設的意見》中首次被提出，利用五大發(fā)展理念之一的“綠色”引領發(fā)展是新時代我國生態(tài)文明建設的治本之策。在提前實現(xiàn)2020年減排目標后，我國又做出在2030年前實現(xiàn)“碳達峰”、在2060年前實現(xiàn)“碳中和”的減排承諾。當前，我國能源消費產(chǎn)生的碳排放約占碳排放總量的85%，能源轉型迫在眉睫。京津冀作為國家重點戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域，能源消費總量和碳排放總量分別約占全國的10%和20%，其中又以工業(yè)部門占比最大，因此京津冀工業(yè)節(jié)能減排對我國實現(xiàn)減排目標尤為重要。京津冀地理位置相近，工業(yè)聯(lián)系密切，在供給側改革背景下，探究工業(yè)能源強度影響因素的空間效應是實現(xiàn)京津冀協(xié)同發(fā)展的必然要求。

對能源強度的既有研究主要關注能源強度的影響因素，研究方法主要包括分解方法、回歸分析等，其中分解方法基于研究目的又可分為結構分解法和指數(shù)分解法。結構分解法主要基于投入產(chǎn)出表對能源強度的驅動因素進行分析，如馬曉微等將能源強度分解為結構效應和效率效應[1]，張俊榮等主要研究投入產(chǎn)出各種系數(shù)對北京市能源強度的影響[2]。指數(shù)分解法中應用較廣泛的有拉氏分解法和迪氏分解法，例如：韓松等采用對數(shù)平均迪氏指數(shù)法分析了結構效應、技術進步、城市化、規(guī)模效應等對能源強度的貢獻[3，4]；楊正東等認為兩種方法所得結論基本一致[5]，但拉氏分解法分解后會存在殘差，影響解釋力；為彌補上述缺陷，李玉婷等采用完全分解的改進拉氏指數(shù)構建能源強度因素分解模型[6]。由于分解方法存在計算結果不準確、解釋力度不足等缺陷[7]，且該方法相對固定的分析框架限制了其應用范圍，故采用回歸分析方法進行實證分析的研究逐漸增多，如研究投資動機、創(chuàng)新類型、財稅政策、金融壓力等對能源強度的傳導機制[8-11]以及能源強度的空間溢出效應[12，13]。

由于研究設計、研究對象、數(shù)據(jù)攫取等不同，以上研究所得結論不盡相同，一般認為經(jīng)濟發(fā)展、技術進步、FDI等的貢獻較顯著，但隨著我國經(jīng)濟進入“新常態(tài)”，需求側因素對能源強度的影響將隨之減小，供給側結構性改革的實施將使供給側因素的影響凸顯，但由于供給側結構性改革的概念邏輯與分析框架尚不完善，鮮有針對供給側因素與能源強度關系的系統(tǒng)研究。另一方面，在京津冀協(xié)同發(fā)展背景下，區(qū)域間經(jīng)濟聯(lián)系加強[14]，聯(lián)防聯(lián)控機制日益完善，但對京津冀工業(yè)能源強度空間溢出效應的研究較少。鑒于此，本文立足京津冀協(xié)同發(fā)展、供給側結構性改革、節(jié)能減排等現(xiàn)實背景，在揭示供給側要素對工業(yè)能源強度影響關系的基礎上，利用探索性空間分析構建空間計量模型，探討影響因素的空間效應，以期通過節(jié)能減排與供給側改革的深度融合切實降低京津冀工業(yè)能源強度，推動京津冀協(xié)同發(fā)展取得新進展。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 京津冀工業(yè)能源強度供給側影響因素與數(shù)據(jù)來源

供給側改革是涉及要素、產(chǎn)業(yè)和制度3個層面的經(jīng)濟變革，對工業(yè)發(fā)展影響深遠。黃群慧基于“問題—原因—對策”梳理出關于供給側結構性改革的概念邏輯和分析框架[15]；楚明欽認為供給側改革應重視創(chuàng)新要素以緩解制造業(yè)產(chǎn)能過剩[16]；魏鵬認為供給側改革需要合理的制度以提高要素使用效率[17]；楊勇等論證了要素市場化會提高工業(yè)全要素生產(chǎn)率[18]；郭學能等認為供給側結構性改革是通過調整供給側對應的要素配置和改革制度以優(yōu)化經(jīng)濟結構[19]；鄧仲良等認為要素在產(chǎn)業(yè)和空間上的錯配導致區(qū)域經(jīng)濟差異，要因地制宜發(fā)展工業(yè)體系[20]；高培勇等認為高質量發(fā)展需要社會高質量和制度高質量保障[21]。綜合以上分析，我國供給側改革的經(jīng)濟機制是要素質量的提高，并且需要以制度作為保障，供給側因素主要包括勞動力、資本、土地(資源)、科技創(chuàng)新、制度等[22]，本文分別用勞動生產(chǎn)率、投資強度、能源結構、科技創(chuàng)新強度、環(huán)境規(guī)制強度表征，基于科學性、數(shù)據(jù)可獲得性等原則，構建2000-2017年京津冀工業(yè)能源強度及其供給側影響因素的面板數(shù)據(jù)，分析其對京津冀工業(yè)能源強度的影響。

(1)工業(yè)能源強度。即單位工業(yè)增加值的能源消費，用工業(yè)能源消費與工業(yè)增加值的比值表示，分別通過2018年《北京統(tǒng)計年鑒》《天津統(tǒng)計年鑒》和《河北經(jīng)濟年鑒》獲取。

(2)勞動生產(chǎn)率。勞動力對工業(yè)能源強度的影響主要體現(xiàn)在勞動生產(chǎn)率的提高，包括勞動者素質[23]和技術裝備水平的提升，勞動生產(chǎn)率的提高在一定程度上可改善能源效率，降低單位產(chǎn)出的能源消費。勞動生產(chǎn)率用工業(yè)增加值與工業(yè)部門從業(yè)人數(shù)之比表示，通過歷年《天津統(tǒng)計年鑒》和《河北經(jīng)濟年鑒》匯總采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)從業(yè)人數(shù)，可得2000-2017年天津市和河北省工業(yè)從業(yè)人數(shù)，《北京統(tǒng)計年鑒》中缺少分行業(yè)從業(yè)人數(shù)，但有規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)從業(yè)人數(shù)和工業(yè)增加值，故用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)勞動生產(chǎn)率反映北京市工業(yè)勞動生產(chǎn)率。

(3)投資強度。資本對工業(yè)能源強度的影響主要體現(xiàn)在投資強度的變化，其受工業(yè)化進程的影響較大，隨著工業(yè)化的實現(xiàn)，工業(yè)投資比重和能源強度逐漸下降[24]。投資強度用工業(yè)部門全社會固定資產(chǎn)投資占全社會固定資產(chǎn)投資的比重表示，2000-2017年京津冀全社會固定資產(chǎn)投資總額以及采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)等分行業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資額源于歷年《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》。

(4)能源結構。能源結構對工業(yè)能源強度的影響主要體現(xiàn)在能源消費結構的變化，其在我國能源強度各階段主要影響因素中始終居主導地位[4]。能源結構用工業(yè)原煤消費量占工業(yè)能源消費量的比重表示，2000-2017年京津冀工業(yè)原煤消費量源于2001-2018年《中國能源統(tǒng)計年鑒》，并通過系數(shù)(0.7143 kgce/kg)折算成標準煤。

(5)科技創(chuàng)新強度。供給側改革就是通過加大創(chuàng)新等高端要素的投入，降低對傳統(tǒng)要素的依賴，科技創(chuàng)新不僅直接影響能源強度，還通過調節(jié)其他影響因素對能源強度產(chǎn)生間接影響[25]。科技創(chuàng)新強度用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出與主營業(yè)務收入之比表示，2000-2017年京津冀規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出源于歷年《中國科技統(tǒng)計年鑒》，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務收入源于歷年《北京統(tǒng)計年鑒》《天津統(tǒng)計年鑒》《河北經(jīng)濟年鑒》。

(6)環(huán)境規(guī)制強度。供給側改革的重心就是保證高端要素有效供給的制度改革，制度對工業(yè)能源強度的直接影響體現(xiàn)在環(huán)境規(guī)制方面[26]，在能源市場體制建立前，環(huán)境規(guī)制可有效限制高污染、低效能源的使用，也可在一定程度上促進企業(yè)生產(chǎn)工藝的改進[27]。環(huán)境規(guī)制強度用工業(yè)污染治理項目完成投資與工業(yè)增加值(為剔除價格變動的影響，以2000年不變價進行折算)之比表示，2000-2003年京津冀工業(yè)污染治理項目完成投資額源于相應年份《中國環(huán)境年鑒》，2004-2017年數(shù)據(jù)源于相應年份《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。

1.2 研究方法

1.2.1 探索性空間數(shù)據(jù)分析 為描述京津冀工業(yè)能源強度的空間分布特征，本文運用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法對京津冀工業(yè)能源強度進行全局和局部空間相關性檢驗，進而分析其空間相關性和差異性。

(1)全局空間相關性檢驗。本文應用全局莫蘭指數(shù)(式(1))檢驗工業(yè)能源強度是否存在全局空間相關性，其取值范圍為[-1，1]：指數(shù)趨于1，表示測度值的低值和高值在空間上分別集聚，空間正相關性越強；指數(shù)趨于-1，表示測度值的低值和高值在空間上相互集聚，空間負相關性越強；指數(shù)趨于0，表示測度值在空間上隨機分布。

(1)

(2)局部空間相關性檢驗。應用局部莫蘭指數(shù)(式(2))描述各區(qū)域單元工業(yè)能源強度的空間分布特征，并依此繪制LISA圖。局部莫蘭指數(shù)的取值范圍為[-1，1]：指數(shù)趨于1，表示測度值的相似值(高高—低低)在空間上集聚；指數(shù)趨于-1，表示測度值的非相似值(高低)在空間上集聚。

(2)

1.2.2 空間計量模型 應用空間計量模型分析供給側因素對京津冀工業(yè)能源強度的影響效應，模型表達式為：

(3)

式中：y、LP、FIS、ES、TI、ER分別表示工業(yè)能源強度、勞動生產(chǎn)率、投資強度、能源結構、科技創(chuàng)新強度、環(huán)境規(guī)制強度；i(j)為省域；t為年；β0為常數(shù)；ρ為空間滯后系數(shù)；β1，β2，…，β5和λ1，λ2，…，λ5為相關解釋變量的系數(shù)，后者用以度量相鄰區(qū)域的解釋變量對被解釋變量的邊際影響；Λ為空間誤差系數(shù)，反映相鄰區(qū)域單元的隨機沖擊波對本區(qū)域單元的影響；u為隨機誤差項。如果ρ、λ、Λ均為0，則該模型簡化為一般模型；如果ρ、λ均為0，則該模型為空間誤差模型(SEM)；如果λ、Λ均為0，則該模型為空間滯后模型(SLM)；如果Λ為0，則該模型為空間杜賓模型(SDM)，即在空間滯后模型的基礎上考慮了解釋變量的空間交互作用。

1.2.3 變系數(shù)面板計量模型 為分析京津冀兩兩共同降耗的效果，進一步驗證供給側要素對京津冀工業(yè)能源強度的影響，分別建立京冀、京津和津冀的面板計量模型，為體現(xiàn)空間效應，將空間滯后項直接作為自變量加入模型。

yit=β0it+ρitWijyit+β1itLPit+β2itFISit+β3itESit+
β4itTIit+β5itERit+uit

(4)

式中：由于兩個區(qū)域不存在相對距離，W采用0-1矩陣。若i=0，則該模型為時點變系數(shù)模型；若t=0，則該模型為地點變系數(shù)模型；若i=0且t=0，則該模型為一般面板模型。

2 京津冀工業(yè)能源強度的空間演變

利用GeoDa軟件計算2000-2017年京津冀工業(yè)能源強度的全局莫蘭指數(shù)(表1)，莫蘭指數(shù)始終小于-0.3，并全部通過1%水平的顯著性檢驗，說明京津冀具有空間相關性，且空間差異較大。其中，2000-2001年差異較大，2002-2004年差異逐漸減小，自2005年差異逐漸增大，但增速放緩。

表1 京津冀工業(yè)能源強度Moran′s I值Table 1 Moran′s I of industrial energy intensity in Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration

結合圖1發(fā)現(xiàn)京津冀工業(yè)能源強度的空間格局演變存在3個階段：1)2000-2001年“北京高耗期”，北京市屬于H-L集聚區(qū)，津冀屬于L-H集聚區(qū)。石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)等基礎加工行業(yè)能源消費占工業(yè)能源總量的70%以上，但工業(yè)增加值占比在20%以下。2)2002-2003年“能耗轉換期”，北京市和河北省均屬于H-H或H-L集聚區(qū)，天津市屬于L-H集聚區(qū)。河北省處于基礎重工業(yè)快速發(fā)展期，六大高耗能行業(yè)能源消費總量迅速上升，占規(guī)模以上工業(yè)能源消費總量的比重維持在90%以上，但工業(yè)增加值占比在50%以下；天津市工業(yè)化進程快于河北省，處于重化工業(yè)階段，規(guī)模經(jīng)濟效益明顯，工業(yè)能源強度低于北京市和河北省。3)2004-2017年“河北高耗期”，只有河北省屬于H-L集聚區(qū)，其工業(yè)能源強度低于京津。該階段河北省處于重化工業(yè)快速擴張期，六大高耗能行業(yè)能源消費年均增速約3.8%，使得工業(yè)能源強度始終處于較高水平；而北京市和天津市的石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、化學原料和化學制品制造業(yè)等能源消費總體呈下降趨勢，其中北京市2010年黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)較2009年降低約93.8%，使得每萬元工業(yè)增加值的能源消費降至1 t標準煤以下，天津市隨著工業(yè)結構優(yōu)化升級，自2012年工業(yè)能源強度降至1 t標準煤/萬元以下。呈現(xiàn)以上空間格局的主要原因在于：早期河北省工業(yè)化程度較低，相比北京市和天津市能源需求低；隨著京津冀工業(yè)生產(chǎn)率逐漸提高，北京市逐步進入“后工業(yè)化時代”，能耗較高的企業(yè)開始向周邊地區(qū)轉移，并且由于北京市和天津市發(fā)展程度較高，對能源的需求降低較快，而河北省承接了較多高能耗企業(yè)，自身發(fā)展程度相對較低，工業(yè)能源強度相對較高，同時這些企業(yè)逐漸形成產(chǎn)業(yè)集聚，導致河北省集聚效應增強。

圖1 2000-2017年京津冀工業(yè)能源強度LISA集聚圖Fig.1 LISA cluster map of industrial energy intensity in Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration from 2000 to 2017

3 京津冀工業(yè)能源強度的供給側因素分析

3.1 整體空間計量分析

一般情況下，數(shù)據(jù)涉及所有研究對象，則固定效應模型比隨機效應模型更合適。通過Stata軟件分別估計SLM模型和SEM模型的空間固定效應、時間固定效應、時間和空間雙固定效應后，發(fā)現(xiàn)時間固定效應的SEM模型參數(shù)顯著性較佳，而SLM模型參數(shù)顯著性均不佳，說明存在被忽略的影響作用。由此，通過實驗各變量的空間交互作用，發(fā)現(xiàn)在時間固定效應的基礎上，引入技術創(chuàng)新強度和環(huán)境規(guī)制強度的空間交互作用后，參數(shù)顯著性較佳，同時模型發(fā)展為SDM模型。本文僅列出時間固定效應SDM模型和SEM模型的估計結果(表2)。

SDM模型和SEM模型估計參數(shù)的影響方向一致，說明模型結果具有穩(wěn)健性。另外，SDM模型的擬合優(yōu)度R2和最大似然值LogL均明顯高于SEM模型，而赤池系數(shù)AIC和葉貝斯系數(shù)BIC均明顯低于SEM模型，說明SDM模型擬合優(yōu)度高于SEM模型，解釋力更強。從表2中SDM模型的估計結果可以看出：

表2 空間滯后模型和空間誤差模型估計結果Table 2 Estimation results of SDM and SEM

(1)空間滯后系數(shù)ρ的估計值為負(-0.6685)，并通過1%的顯著性水平檢驗，說明京津冀工業(yè)能源強度具有較強的空間依賴性和負空間溢出效應，意味著京津冀的工業(yè)能源強度相互影響，不僅受本區(qū)域勞動生產(chǎn)率、投資強度、能源結構、科技創(chuàng)新強度和環(huán)境規(guī)制強度的影響，還通過空間效應受其他區(qū)域工業(yè)能源強度及其影響因素的沖擊，原因可能是，京津為實現(xiàn)節(jié)能減排目標，將高耗能、高污染、低產(chǎn)出產(chǎn)業(yè)向河北遷移。

(2)勞動生產(chǎn)率與工業(yè)能源強度呈顯著的負相關關系(-0.0343)，但關系較微弱，且未形成空間效應，說明京津冀勞動生產(chǎn)率的提高對工業(yè)能源強度具有抑制作用，但京津冀尚未形成合理的工業(yè)分工，產(chǎn)品、勞務聯(lián)系不明顯。

(3)投資強度與工業(yè)能源強度呈顯著的正相關關系(0.0168)，但關系較微弱，且未形成空間效應，說明京津冀工業(yè)資本投入強度的下降在一定程度上促進了工業(yè)能源強度的降低，原因可能是京津冀工業(yè)結構趨于優(yōu)化，但京津冀尚未形成明顯的工業(yè)投資聯(lián)系。

(4)能源結構與工業(yè)能源強度呈顯著的負相關關系(-0.0274)，但關系較微弱，說明降低京津冀工業(yè)煤炭消費比重無法有效抑制工業(yè)能源強度，原因可能是津冀工業(yè)在京津冀工業(yè)中起主導作用，但兩地工業(yè)結構不合理，高耗能產(chǎn)業(yè)比重較高，對煤炭消費的依賴性較強，減少煤炭消費雖在一定程度上會降低能源消費總量，但同時會明顯影響工業(yè)增加值的提升。

(5)科技創(chuàng)新強度與工業(yè)能源強度呈顯著的負相關關系(-2.7332)，且關系較強，說明京津冀R&D研發(fā)投入取得一定成果，有效抑制了工業(yè)能源強度；科技創(chuàng)新具有較強的負空間溢出效應(-3.9975)，說明某區(qū)域的科技創(chuàng)新成果同時能夠有效抑制其他區(qū)域的工業(yè)能源強度，這主要得益于企業(yè)間技術擴散，促使京津冀總體工業(yè)能源強度下降。

(6)環(huán)境規(guī)制強度與工業(yè)能源強度呈顯著的負相關關系(-3.2623)，且關系較強，說明環(huán)境規(guī)制可有效抑制工業(yè)能源強度；制度具有較強的負空間溢出效應(-4.6312)，說明某區(qū)域的環(huán)境規(guī)制能有效抑制其他區(qū)域的工業(yè)能源強度，原因可能是京津冀高耗能、高污染行業(yè)高集中度、高相似率、高溢出效應等特征使得京津冀環(huán)境規(guī)制趨于統(tǒng)一。

3.2 局部面板計量分析

由于非變系數(shù)面板模型擬合效果不佳，考慮京津冀發(fā)展差異較大，進行變系數(shù)面板模型擬合。最終，構建了京冀以投資強度為變系數(shù)的時點變系數(shù)模型、京津以科技創(chuàng)新強度和環(huán)境規(guī)制強度為變系數(shù)的地點變系數(shù)模型、津冀全變系數(shù)的地點變系數(shù)模型，3個模型的參數(shù)估計全部通過顯著性檢驗(表3-表5)。通過對比3個變系數(shù)模型和空間計量模型結果發(fā)現(xiàn)：

表3 京冀變系數(shù)模型估計結果Table 3 Estimation results of variable coefficient model for Beijing-Hebei

表4 京津變系數(shù)模型估計結果Table 4 Estimation results of variable coefficient model for Beijing-Tianjin

表5 津冀變系數(shù)模型估計結果Table 5 Estimation results of variable coefficient model for Tianjin-Hebei

(1)投資強度作為京冀模型的時點變系數(shù)，其回歸系數(shù)趨于0，一方面說明京冀資本投入對工業(yè)能源強度的影響不穩(wěn)定，可能由于國家資本占比較高，受行政主導的影響較大；另一方面說明京冀資本投入對工業(yè)能源強度的影響效應趨于微弱，原因可能是工業(yè)結構趨于合理，高耗能產(chǎn)業(yè)比重不斷降低。科技創(chuàng)新強度和環(huán)境規(guī)制強度作為京津模型的地點變系數(shù)，說明京津的科技創(chuàng)新強度和環(huán)境規(guī)制強度對工業(yè)能源強度的影響具有差異性；而作為津冀全變系數(shù)的地點變系數(shù)模型，說明每個供給側因素對工業(yè)能源強度的影響明顯不同，表明津冀發(fā)展極不協(xié)調。

(2)空間計量模型中，京津冀的工業(yè)能源強度此消彼長，不能實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展；局部計量模型中，作為空間溢出效應的體現(xiàn)，將工業(yè)能源強度作為自變量加入模型，京冀和津冀模型中工業(yè)能源強度系數(shù)為負，說明京冀和津冀的工業(yè)均無法實現(xiàn)協(xié)同降耗；但京津模型中工業(yè)能源強度系數(shù)為正，說明京津工業(yè)能夠實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。導致以上結果的原因在于河北省工業(yè)化進程嚴重滯后于京津，京津高耗能產(chǎn)業(yè)向河北省轉移。

(3)與空間計量模型相比：1)京冀模型中：勞動生產(chǎn)率和科技創(chuàng)新強度的影響方向與空間計量模型相同，原因可能是京冀的工業(yè)投資受政府調控的影響較大；能源結構的影響方向與其相反，原因可能是京冀的工業(yè)結構調整成效顯著，工業(yè)發(fā)展對煤炭消費的依賴性明顯降低；環(huán)境規(guī)制強度的影響方向與其相反，原因可能是強有力的環(huán)境規(guī)制雖減少了工業(yè)能源消費，但同時嚴重影響工業(yè)增加值的提升。2)京津模型中：勞動生產(chǎn)率和能源結構的影響方向與其相同；投資強度的影響方向與其相反，原因可能是京津工業(yè)化程度較高，高新技術工業(yè)比重較高，對能源消耗較少，減少投資對降低能耗的貢獻小于對減少工業(yè)增加值的影響；天津科技創(chuàng)新強度的影響方向與其相反，原因可能是過高的環(huán)境規(guī)制強度促使企業(yè)加強科技創(chuàng)新強度，加重了工業(yè)企業(yè)負擔，嚴重影響工業(yè)增加值的提升；北京環(huán)境規(guī)制強度的影響方向與其相反，原因可能是北京的高耗能、高污染企業(yè)比重較低，放松管制對工業(yè)增加值的提升貢獻明顯。3)津冀模型中：投資強度的影響方向與其相同，但津冀間工業(yè)投資強度差異性顯著；天津勞動生產(chǎn)率的影響方向與其相反，原因可能是資本密集型技術促進了天津工業(yè)部門全員勞動生產(chǎn)率的提高，降低了勞動力對能源消費的替代作用；河北能源結構的影響方向與其相同，原因可能是河北工業(yè)化進程緩慢，重化工業(yè)比重較高，對煤炭消費的依賴性較強，降低煤炭消費嚴重影響工業(yè)增加值的提升；河北科技創(chuàng)新強度的影響方向與其相反，原因可能是科技創(chuàng)新主要集中于節(jié)能減排，一定程度上忽略了工業(yè)增加值；天津環(huán)境規(guī)制強度的影響方向與其相反，原因可能是天津工業(yè)結構趨于合理，放松管制在一定程度上會釋放工業(yè)企業(yè)活力。

4 結論與建議

本文利用2000-2017年京津冀面板數(shù)據(jù)，基于京津冀工業(yè)能源強度空間演變的特征分析，分別構建空間計量模型和變系數(shù)面板模型，從整體和局部角度對京津冀工業(yè)能源強度與其供給側因素的數(shù)量關系進行分析，結論如下：1)京津冀工業(yè)能源強度總體呈下降趨勢，經(jīng)歷了“北京高耗期”“能耗轉換期”和“河北高耗期”3個階段，前兩個時期較短，“河北高耗期”持續(xù)時間較長。2)京津冀工業(yè)能源強度聯(lián)系緊密，但具有負空間溢出效應。供給側因素中投資強度無法抑制工業(yè)能源強度，勞動生產(chǎn)率和能源結構對工業(yè)能源強度的抑制效果不佳，環(huán)境規(guī)制強度和科技創(chuàng)新強度能夠有效抑制工業(yè)能源強度，并具有空間溢出效應。3)京冀、津冀無法實現(xiàn)共同降耗，而京津可實現(xiàn)共同降耗。京冀模型中，能源結構和環(huán)境規(guī)制強度與空間計量模型的影響方向相反；京津模型中，資本、天津市的科技創(chuàng)新和北京市的環(huán)境規(guī)制強度與空間計量模型的影響方向相反；津冀模型中，天津市的勞動生產(chǎn)率、能源結構和環(huán)境規(guī)制強度以及河北省的科技創(chuàng)新強度與空間計量模型的影響方向相反。相對而言，環(huán)境規(guī)制強度在工業(yè)化進程較落后的地區(qū)降耗作用顯著，而科技創(chuàng)新強度在這些地區(qū)的降耗效果較差；降低煤炭消費比重并不能有效抑制工業(yè)化進程較落后地區(qū)的能源強度；減少工業(yè)投資不利于降低工業(yè)化程度較高地區(qū)的能源強度；資本密集型技術的大規(guī)模使用可降低勞動力對能源消費的替代，不利于能源強度的進一步降低。

根據(jù)上述結論，提出以下建議：1)有效降低河北省能耗是京津冀協(xié)同降耗的關鍵，協(xié)同降耗既要注重京津冀的內(nèi)部聯(lián)系，也要注重京津冀與其他地區(qū)的聯(lián)系。一方面，應增強京津高端產(chǎn)業(yè)轉移的自覺性，促進京津冀產(chǎn)業(yè)分工與合作，發(fā)揮經(jīng)濟輻射作用，帶動周邊地區(qū)協(xié)同發(fā)展；另一方面河北省必須轉換觀念，提升融入性，合理布局產(chǎn)業(yè)，提高產(chǎn)業(yè)配套能力，有針對性地建立產(chǎn)業(yè)承接平臺，加快推進產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級。2)堅持以供給側結構性改革為主線，因地制宜地降低工業(yè)能源強度。注重資本密集型技術與能源節(jié)約型技術相結合，同時通過提高人力資本水平提升工業(yè)勞動生產(chǎn)率；優(yōu)化投資結構，減少高耗能工業(yè)部門投資，增加高新技術產(chǎn)業(yè)投資；調整能源消費結構與優(yōu)化工業(yè)結構相結合，降低工業(yè)發(fā)展對低效能源的依賴；協(xié)調科技創(chuàng)新與環(huán)境規(guī)制間的關系，科技創(chuàng)新在聚焦節(jié)能減排技術的同時兼顧產(chǎn)出，對不同工業(yè)部門有針對性地綜合應用命令控制型、經(jīng)濟激勵型和自愿意識型環(huán)境規(guī)制，為企業(yè)減負，釋放企業(yè)發(fā)展活力。