制造業集聚、異質性投資與黃河流域能源環境效率

岳 立 高先巧

（蘭州大學經濟學院，蘭州 730000）

引 言

二十大報告指出“實現碳達峰碳中和是一場廣泛而深刻的經濟社會系統性變革。立足我國能源資源稟賦，堅持先立后破，有計劃分步驟實施碳達峰行動。完善能源消耗總量和強度調控，重點控制化石能源消費，逐步轉向碳排放總量和強度‘雙控’ 制度。深入推進能源革命，加快規劃建設新型能源體系，堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業化。加快建設制造強國”。在綠色發展的要求下，通過提高能源環境效率來追求低碳經濟轉型，實現生態環境改善與能源消耗之間的平衡，已成為地區高質量發展進程中一個緊迫的問題。黃河流域能源資源十分豐富，中下游的石油、煤炭和天然氣，在全國占有非常重要的地位，但存在資源開發與生態環境保護矛盾以及產業同構現象明顯，缺乏較強競爭力新興產業集群。雖然黃河流域能源資源密集，但是作為我國重要的工業基地，其資源環境承載能力弱，生態環境風險隱患突出。沿黃各地區產業存在低質低效問題，并且支撐高質量發展的資金外流嚴重，要素資源缺乏。基于此，厘清黃河流域制造業集聚與能源環境效率的關系以及各類投資的作用對促進沿黃河各城市高質量發展、防范化解生態環境風險具有重要意義。

現有文獻對產業集聚與能源效率的關系進行了較豐富的實證研究，但結果存在不同。一些研究認為產業集聚有利于能源效率的提高，典型的有Qu 等（2020）［1］通過動態空間計量模型實證分析表明金融集聚對能源效率具有積極影響。但也有一些研究認為產業集聚抑制了能源效率的改進，如張平淡和屠西偉（2022）［2］發現制造業集聚對能源效率存在負向影響。除此之外，相關文獻還認為產業集聚同能源效率存在非線型關系。其中，Wu 和Lin （2021）［3］通過面板門檻模型識別出鋼鐵行業聚集與能源服務效率之間的非線性關系。由于能源消耗過程中產生的污染排放并非局部環境問題，會通過大氣、河流、交通、集聚等自然因素或經濟機制對鄰近區域造成影響［4］。在研究方法上，若忽略區域間存在的空間相關性和溢出效應，選擇普通面板模型進行估計，會導致估計結果出現偏差。因此，有必要引入考慮空間效應的計量模型進行實證分析。大多文獻集中于中國對外投資或外商直接投資對能源的影響。如屈小娥等（2018）［5］運用面板門檻模型，驗證了中國對外直接投資對能源環境效率的影響具有單門檻特征；景守武和陳紅蕾（2018）［6］運用系統GMM證明了外商直接投資對能源環境效率存在正向影響；Li 等（2019）［7］研究得到外商直接投資可以增強能源強度收斂；Wang 等（2021）［8］構建動態空間計量模型，探索了外國直接投資通過提高能源強度間接影響碳排放的機制。在當前文獻中關于內資、外商投資與港澳臺投資對能源環境效率的綜合研究鮮見。研究不同類型投資通過制造業集聚對能源環境效率影響的異同，有助于認識不同投資與環境保護的統一，驗證各類投資是否通過制造業集聚存在跨區域污染效應。

1 模型設定、變量與數據來源

1.1 模型設定

1.1.1 空間Tobit 杜賓模型

由于能源環境效率會受到本地區和鄰近地區制造業集聚的共同影響，目前學者研究產業集聚與能源效率的實證關系多使用空間杜賓模型，但由于能源環境效率是取值范圍在［0，1］之間的截斷數據，使用普通的空間杜賓模型會導致估計量不一致。因此，本文構建空間Tobit 杜賓模型，設定如下：

其中，因變量EEEit表示區域i在t年的能源環境效率，自變量Aggit表示區域i在t年的制造業集聚水平，CV是控制變量集，μ是隨機擾動項的空間誤差，W代表空間權重矩陣。ρ是空間滯后項系數，反映因變量的空間相關性。λ是擾動項空間誤差系數，反映誤差結構中存在的空間依賴性即區域間的空間關聯。

1.2 變量選擇

（1） 被解釋變量：能源環境效率。能源環境效率可以理解為每單位的經濟要素投入創造更多的經濟產出和更少的污染排放的水平，能夠較好刻畫經濟增長與環境、氣候治理平衡發展程度［9］。本文選取年末第二產業從業人數表征勞動力投入。通過固定資產投資價格指數，以2006 年為基期，對當年固定資產總投資規模進行調整，使用永續盤存法估算城市每年資本存量作為資本投入。能源涵蓋城市消耗的3 種能源，即天然氣、液化石油氣和電力，各城市一次能源的消費量按照能源折標準煤系數換算成統一能源單位作為能源投入［5，10］。期望產出是以2006 年不變價格下通過工業生產者價格指數進行平減的實際工業生產總值，非期望產出包括工業廢水排放、工業二氧化硫排放、工業煙粉塵排放以及二氧化碳排放。其中二氧化碳排放量通過碳排放系數進行估算［11］。非徑向方向距離函數［12，13］表示為：

本文投入產出效率的指標包括3 種投入，1 項期望產出，4 項非期望產出，具體見表1。假設投入、期望產出和非期望產出對效率的影響同等重要，選取權重向量為w＝（1／9，1／9，1／9，1／3，1／12，1／12，1／12，1／12）T。

表1 效率投入產出指標

（2） 解釋變量：制造業集聚（Agg）。在產業集聚研究中，區位熵可以消除區域規模的差異，反映產業部門的專業化程度，衡量一個產業部門在區域生產結構中相對于國家水平的相對優勢［15］。本文采用區位熵測度各城市的制造業集聚水平，其測算方法具體如下：

本文使用就業人數作為衡量制造業集聚的區位熵指標。其中，eij為j城市制造業就業人數；ej為j城市年末單位從業人員數；ei為全國制造業就業人數；e為全國總就業人數。

（3） 機制變量：本文選取規模以上內資企業工業總產值與內資投資企業數量的比值來衡量內資投資水平（DI）；用規模以上外商投資企業工業總產值與外商投資企業數量的比值來衡量外商投資水平（FI）；用規模以上港澳臺商投資企業工業總產值與港、澳、臺商投資企業數的比值來衡量港、澳、臺商投資水平（HI）。

（4） 控制變量：環境規制（Regu）：使用工業固體廢物綜合利用率來衡量環境規制［16］。產業結構（Str）：用第三產業占GDP 比重衡量產業結構［17］。政府支持（Gov）：用政府科技支出占財政一般預算內支出的比重代表政府支持創新的力度［18］，比重越大，表明該地區越重視科技發展。基礎設施水平（Inf）：用人均城市道路面積衡量城市基礎設施建設程度［19］。

鑒于部分地區數據獲取困難，本文剔除了數據缺失嚴重的州、盟，最終以黃河流域56 個地級市2006～2021 年的數據為樣本。具體描述性統計結果見表2。本文初始數據主要來源于《中國城市統計年鑒》，部分數據整理自各地級市的統計年鑒，為保證數據的完整性，少量殘缺數據使用線性插值法填補；國家就業人數、工業生產者價格指數、GDP 平減指數來源于國家統計局；能源折標準煤參考系數來源于《中國能源統計年鑒》。

表2 描述性統計

2 實證估計與結果分析

2.1 基準結果

2.1.1 空間相關性檢驗

通過莫蘭散點圖可以看出（見圖1），多數城市分布在第一象限與第四象限，自變量與因變量均存在空間正相關性，呈現“高高” 集聚、“低低” 集聚的現象。能源環境效率2006 年空間正相關性強于2021 年，說明能源環境效率的空間輻射作用呈現波動下降趨勢。制造業集聚2006 年空間正相關性弱于2021 年，說明制造業集聚的空間輻射作用呈現波動上升趨勢?；诘乩砭嚯x權重矩陣的全局莫蘭檢驗結果顯示（見表3），除2012 年能源環境效率的莫蘭指數在10%水平上顯著外，2006～2011 年、2013～2021 年能源環境效率的莫蘭指數均在5%水平上顯著為正；2006～2021 年制造業集聚莫蘭指數均在在5%水平上顯著為正。以上表明模型的核心變量具有很強的正空間依賴性。因此，本文有必要構建空間計量模型進行實證分析。

圖1 能源環境效率、制造業集聚莫蘭散點圖

2.1.2 回歸結果分析

模型1 為混合回歸模型，模型2 為空間Tobit杜賓模型。與普通面板回歸結果相比，制造業集聚對能源環境效率的影響存在顯著的空間外溢效應。地理距離權重矩陣下空間相關系數ρ在統計上高度顯著，進一步驗證了能源環境效率空間依賴性的存在。從模型2 的結果可知（見表4），制造業集聚對能源環境效率的影響一次項系數在5%的顯著性水平上為正，二次項系數在1%的顯著性水平上為負，兩者在統計上存在倒U 型曲線關系，拐點為4.29。這說明本地區制造業集聚水平小于4.29 時，集聚區內基礎設施日漸完善，企業間的聯系逐漸密切，降低了交易成本，縮短了知識傳播渠道，有利于本地區能源環境效率的提高；本地區制造業集聚水平超過4.29 后，城市制造業逐漸向過度集聚演變，集聚水平超越最優規模，同行業過度競爭、環境污染等擁擠效應會引致制造業向外轉移，并且為避免技術泄漏，制造業企業可能會減少外部合作，阻斷知識和技術溢出渠道，不利于本地區能源環境效率的提高。因為地區之間地理空間相鄰，制造業集聚產生的知識溢出會對鄰地產生影響。從空間溢出效應來看，w×Agg的估計系數為負且通過了1%的顯著性水平檢驗，w×Agg2的估計系數為正且通過了5%的顯著性水平檢驗，周邊地區制造業集聚與本地區的能源環境效率在統計上存在正U 型關系，拐點為5.1。這說明鄰地的制造業集聚水平小于5.1 時可能會存在搶占本地區制造業集聚發展的資源，遂不利于本地區能源環境效率的提高；鄰地制造業集聚水平發展超過5.1 時可能會分擔一部分本地區制造業過度集聚引致的資源擁擠，從而有利于本地區能源環境效率的提高。

2.2 內生性處理

為試圖減輕本文模型可能存在的內生性所造成的潛在估計偏差，參考袁華錫等（2022）［20］、Jin和Lee （2013）［21］的研究，使用將各解釋變量及其空間滯后項作為工具變量進行模型估計的廣義空間兩階段最小二乘法（GS2SLS）來處理模型內生性（見表4 模型3）。對于核心變量，參數估計結果并未發生明顯改變，與基準分析基本保持一致。

2.3 穩健性檢驗

（1） 重新測度被解釋變量。將NDDF 中權重向量設置為w＝（0，0，1／3，1／3，1／12，1／12，1／12，1／12）T，分解出勞動與資本投入的無效率項來度量能源環境效率［22］；（2） 更換核心解釋變量。利用赫芬達爾指數（HHI）對制造業集聚進行重新測算［23］；（3） 更換空間權重矩陣。通過構造鄰接矩陣、經濟矩陣、經濟地理矩陣進行穩健性分析［24］。從穩健性結果來看，無論是重新設置權重向量、改變集聚測度方法還是替換空間矩陣并沒有改變本文主要發現，證實了上文基準結果是穩健的。限于篇幅，結果表略。

2.4 機制分析

本文進一步從內資、港澳臺投資、外資3 個角度來檢驗異質性投資對能源環境效率的影響（見表5）。模型4 報告了各類型投資與能源環境效率的經濟關系，模型5 報告了各類型投資和制造業集聚對能源環境效率是否存在共同影響的檢驗結果。模型4 結果顯示，總體上內資、港澳臺投資、外資均在1%的水平上顯著對能源環境效率存在積極的直接影響。其中內資影響最大，外資次之，港澳臺投資影響最小。模型5 結果顯示內資與制造業集聚共同對能源環境效率在1%的顯著性水平上存在倒U 型經濟影響，表明內資與制造業集聚的共同影響先是有利于能源環境效率的提高，然后可能會因為投資過度集聚導致產業過度競爭而造成能源環境效率的降低。可見，要持續保持內地投資目前積極的優勢，調整內地投資的產業結構，將資金更多投向新興制造業，推動清潔生產，以此來強化制造業集聚對能源環境效率的積極作用；港澳臺投資與制造業集聚共同對能源環境效率存在顯著的正U 型經濟影響，表明港澳臺投資與制造業集聚的共同影響先是不利于能源環境效率的提高，跨過門檻值之后，變為積極影響?？赡艿脑蛟谟诟郯呐_投資通過制造業集聚存在一定的跨區域污染效應；外商投資與制造業集聚共同對能源環境效率存在顯著的線性影響，表明外商投資的增加和制造業集聚程度的提高對能源環境效率會產生正向影響。這意味著制造業集聚對能源環境效率的積極作用會隨著外商投資的增大得到加強。相比于港澳臺投資，內資、外商投資與制造業集聚能發揮正向作用可能由于更加注重制造業環境規制的要求與地區的環境監管、有相對成熟的環保理念和先進的環保技術，可以在促進制造業發展的同時減少能源使用和污染物排放。

表5 機制分析結果

2.5 區域異質性分析

本文將涉及的黃河流域56 個城市根據位置劃分為3 個子樣本①：上游、中游和下游。同樣使用空間Tobit 杜賓模型進行區域異質性分析，結果見表6。上游空間相關系數ρ在1%的水平上負顯著，說明上游地區能源環境效率空間差異大，呈現“高低”、“低高” 集聚，但制造業集聚與能源環境效率依然存在正U 型關系，拐點為7.27。從非空間計量來看，平方項系數不顯著，制造業集聚與能源環境效率不存在非線性關系。中游空間相關系數ρ在1%的水平上顯著為正，制造業集聚對能源環境效率存在顯著的倒U 型影響，拐點為4.5。從空間溢出效應來看，鄰地制造業集聚對本地能源環境效率存在顯著的正U 型影響，與基準結果一致。下游的空間相關系數ρ在1%的水平上顯著為正，但制造業集聚與能源環境效率之間不存在顯著的經濟關系。對比不同河段制造業集聚對能源環境效率的影響拐點來看，中游拐點值比上游拐點值小。其拐點存在差異可能的原因是地理條件、資源稟賦、制造業基礎、區域分工與協同發展等方面存在不同。上游城市生態環境脆弱，主要功能是涵養水源，以原材料加工、農牧業等傳統產業為主。中游城市產業基礎較好，主要布局著能源、化工、建材等加工制造業，制造業集聚水平高，同等水平的制造業在中游集中能較早的越過拐點，促進能源環境效率的提高，在上游反而會阻礙能源環境效率的發展。綜上，制造業集聚對黃河流域能源環境效率的影響存在區域異質性。其原因可能是上游制造業集聚水平較低，城市之間相隔較遠，中間由山地相連，城市聚集產生的大氣污染很難向其他城市擴散，所以制造業集聚對能源環境效率在空間上呈現負顯著。中游地勢相對平緩，集聚水平較高，城市分布較為緊密，制造業集聚生產活動排放的大氣污染物容易向鄰近區域擴散，導致制造業集聚對能源環境效率在空間上的影響顯著。下游是地上懸河，平原地區受懸河、洪水威脅，分布低山丘陵，不適合大規模制造業集聚。

表6 區域異質性結果

3 結論與建議

3.1 研究結論

提高能源環境效率是推動黃河流域綠色低碳發展和能源轉型的重要內容，分析制造業集聚與能源環境效率的非線性關系，以及3 種類型投資發揮的作用，對于有序推進制造業降碳、減污、擴綠、增長協同具有重要的現實意義。本文以2006～2021 年黃河流域56 個城市數據為例，運用非徑向方向距離函數對能源環境效率進行測算，構建空間Tobit 杜賓模型識別了制造業集聚、3 種類型投資與能源環境效率的經濟關系，并采用3 種不同方式對模型進行穩健性檢驗。結論如下：

本地區制造業集聚和能源環境效率存在倒U型關系，鄰近地區的制造業集聚對本地的能源環境效率具有正U 型空間溢出效應。機制分析發現，不同投資在制造業集聚與能源環境效率的經濟關系中發揮著不一樣的作用。內資發揮著正向作用，同制造業集聚與能源環境效率存在倒U 型經濟關系。港澳臺投資同制造業集聚對能源環境效率發揮著正U 型影響；外資同制造業集聚與能源環境效率存在正的線性關系。分河段的異質性分析發現，上游、中游和下游均顯示能源環境效率存在顯著的空間相關性，相比于中、下游，上游能源環境效率存在負空間關聯。上游制造業集聚與能源環境效率存在正U 型關系。中游制造業集聚對能源環境效率存在倒U 型影響。下游城市制造業集聚對能源環境效率的影響不顯著。

3.2 政策啟示

（1） 基于制造業集聚對能源環境效率的影響存在拐點。制造業企業應加強科技研發，重視清潔生產技術的投資，切實推動能源低碳技術在制造業中的運用，加快制造業綠色轉型；另外，政府應合理規劃制造業布局，將集聚規模控制在合理范圍，避免盲目無效的制造業扎堆，造成資源擁擠，把制造業生產活動限定在資源環境可承受范圍內；加大對科學技術的投資，發展新興制造業，推動清潔生產，走綠色、可持續發展之路。

（2） 不同類型資本在制造業集聚與能源環境效率之間發揮了作用，政府在招商引資的過程中應合理利用各類型投資的優勢。加強國際、地區間的合作，并鼓勵外商投資企業順應本地經濟發展趨勢，更多投向高端制造、智能制造和綠色制造，助推能源轉型升級，支持內資、港澳臺投資企業探索制造業清潔生產的新模式。

（3） 由于各河段制造業集聚與能源環境效率的經濟關系存在差異，黃河流域應關注制造業集聚的區域差異化發展。增強流域內可持續高質量發展動力，緊密結合各河段比較優勢，鼓勵更多制造業生產活動聚集在中游，促進上、中、下游各區域合理分工，以生態保護為前提優化調整制造業空間布局，鞏固壯大流域內實體經濟根基，在關注制造業對經濟增長的帶動的同時還要重視其對能源環境效率的改進。

注釋：

①本文涉及的黃河流域56 個城市包括上游20 個城市：巴彥淖爾、白銀、包頭、定西、鄂爾多斯、固原、呼和浩特、蘭州、隴南、平涼、慶陽、石嘴山、天水、烏海、烏蘭察布、吳忠、武威、西寧、銀川、中衛；中游21 個城市：寶雞、焦作、晉城、晉中、臨汾、洛陽、呂梁、三門峽、朔州、太原、銅川、渭南、西安、咸陽、忻州、延安、陽泉、榆林、運城、長治、鄭州；下游15 個城市：安陽、濱州、德州、東營、菏澤、鶴壁、濟南、濟寧、開封、聊城、臨沂、濮陽、泰安、新鄉、淄博。其余州、盟因數據獲取困難，未納入本文研究中。