杨 薇

（1.中共肇庆市委党校 经济教研室，广东 肇庆 526000；2.华南师范大学 经济管理学院，广东 广州 510631）

一、引言

改革开放42年来，我国经济发展迅速，年均增长速度超过10%[1]，2021年经济总量已超过100万亿元，位居世界第二位。但是，在经济迅速增长的同时，我国能源消耗总量也迅速增加。2000年以来，我国年均能源消耗超过50亿吨，占全球能源消耗总量的30%以上，并且能源的年均消耗总量增长4%左右，能源的生产与需求差量逐步增加，尤其是石油资源和天然气资源，如果按照我国当前的能源消耗趋势，至2025年我国能源总体缺口将超过15亿吨标准煤，石油的缺口则更大[2]。2020年中央政府提出碳中和和碳达峰目标，科学规划我国各类能源使用量，保障能源经济的稳定发展。新常态时期，我国经济发展速度下降，如果大规模降低能源消费量，则必然会降低我国能源经济总量，抑制我国整体经济增长，为此中央政府出台了一系列的环境规制政策，并且大力鼓励科技创新。科技创新能够有力地提升能源使用效率。依靠科技创新手段能够开发风能、核能等清洁能源，既能保障能源经济发展，同时污染物排放量也将大大降低。环境规制能够倒逼企业改善生产设备，优化生产条件，倒逼企业扩大研发投入，提升企业技术水平，由此降低企业生产中的污染排放量[3]。本文对科技赋能、环境规制与能源经济效率的关联性进行了实证检验，以期为我国能源经济发展政策制定提供参考。

二、文献综述

通过梳理研究文献发现，我国学者关于科技赋能、环境规制和能源经济方面的研究并不多，本文选取其中若干文献进行简要综述。于洋基于能源、经济和环境的关系，从“可持续发展三角”和“能源不可能三角”组成的“双三角”理论框架角度对电力能源的碳达峰和碳中和路径进行理论分析，认为环境规制能够促进能源经济发展，推动经济发展水平提高[4]。陈丹临以长江三角地区为例，采用层次分析法探究开放环境下，科技、环境与能源系统的耦合协调度，结果显示长三角地区耦合协调度呈波动上升趋势，耦合协调度由2002年的0.5上升到2012年的0.65，其中上海市、浙江省等地区的耦合协调度水平明显高于其他地区，并提出了加快产业结构调整，构建现代农业、现代服务业体系等政策建议[5]。李国柱等使用北京、天津以及河北等地区2006—2017年面板数据，构建面板数据模型对其能源经济、环境规制与科技创新的耦合协调性进行分析，结果显示科技创新、环境规制与能源经济之间存在明显的耦合关系，各子系统发展趋势良好，耦合得分大部分达到0.8以上[6]。杨志清使用主成分分析和熵值法对河南省的科技、环境与能源系统的发展进行评价，结果显示2005—2011年河南省的科技、环境与能源系统发展并不协调，2012年耦合协调度明显提升，说明河南省的科技、环境与能源协调发展逐步向好[7]。现有研究多采用实证分析探究科技、环境与能源之间的关联性，但研究中多使用耦合模型，对能源经济效率的度量多使用单一指标，评价并不准确。本文使用DEA-Malmqusit模型测算能源经济发展的全要素生产率，以衡量能源经济效率，并采用Tobit模型探究我国的科技赋能、环境规制与能源经济效率的关联性。

三、能源经济效率测算

（一）DEA-Malmqusit模型介绍

传统的DEA模型只能对不同决策单元的某一时期效率值进行测算，这样得到的结果仅在同一年份不同截面之间可以进行比较，不同年份的同一截面之间难以比较[8]，而DEA-Malmqusit模型能够对面板数据进行同一测算，因此各截面之间的结果可以跨时间段进行比较分析，其模型方程如下：

其中，tfp表示全要素生产率，当tfp大于1时，表示全要素生产率上升，反之表示全要素生产率下降，xt+1与yt+1表示第t+1期的投入与产出，分别为对应时期技术条件下的产出距离函数，其中下标c表示规模报酬不变[9]。

（二）投入与产出指标设置

为准确度量能源经济效率，本文使用deap软件测算能源经济的全要素生产率，参考彭松[10]的做法，选取投入和产出变量如表1所示。

表1 投入与产出变量

本文的投入变量是能源经济发展的需要变量，分别是能源消费总量、从业人员总数、固定资产折旧，分别使用标煤或者标油折算、能源行业从业人员数量、年度固定资产折旧率衡量[11]。产出变量包括非期望产出和期望产出，分别使用年度二氧化碳排放量、年度二氧化硫排放量、年度工业和生活烟尘排放量、年度工业粉尘排放量、年度工业固废排放量、年度能源经济产值衡量[12]。

（三）能源经济效率测算结果

基于上述投入和产出变量，使用deap软件测算能源经济的全要素生产率，即能源经济效率，结果如表2所示。

表2 2013—2021年31个省份能源经济效率测算结果

续表

表2显示，我国能源经济效率整体上处于较低水平，2013年至2021年，能源经济效率呈平稳状态，2013年和2021年均为0.994。从个体来看，我国31个省份的能源经济效率存在较大的异质性，2021年，北京、广东、福建等地的能源经济效率相对较高。而青海、甘肃、宁夏等地的能源经济效率相对较低，主要原因在于这些地区的经济发展水平相对较低，其科技发展水平较弱，对能源经济发展的作用有限[13]，同时这些地区仍处于经济发展增长阶段，地方政府对环境的重视程度有限，环境规制的强度和深度有限，影响了能源经济发展的质量和效果。从东、中、西部三大地区来看，我国能源经济效率呈由东向西逐步递减趋势，东部地区的能源经济效率明显高于全国整体水平，中部地区的能源经济效率基本与全国持平，西部地区的能源经济效率基本低于全国平均水平[14]。

四、实证模型构建与结果分析

（一）变量选取与数据来源

为探究我国的科技赋能、环境规制与能源经济效率的关联性，本研究构建面板Tobit模型，探究三者之间的关联性，使用能源经济效率作为被解释变量，使用XL表示，将科技赋能作为核心解释变量，使用地区年度专利申请数量衡量，用KJ表示。将环境规制作为核心解释变量，使用政府年度环境保护支出占财政支出的比值衡量[15]，用HJ表示。参考现有学者做法，使用地区经济发展水平、教育水平、城镇化水平、市场化水平作为控制变量[16]，分别使用PGDP、JY、CZ、SC表示。数据均来源于国家统计局，时间跨度为2013年至2021年，个别年份数据缺失，使用插值法进行了补充。

（二）变量相关性检验

对各变量进行相关性检验，结果如表3所示。

表3 变量相关性检验结果

表3显示，KJ与XL之间的相关系数为0.482，且在1%的水平上显著，表明科技赋能与能源经济效率之间为明显的正相关关系，即科技赋能能够促进能源经济效率水平提升。HJ与XL之间的相关系数为0.105，且在1%的水平上显著，表明环境规制与能源经济效率之间为明显的正相关关系，即环境规制能够促进能源经济效率水平提升。各控制变量之间的相关系数均低于0.6，说明模型不存在多重共线性。

（三）Tobit模型回归结果

使用stata软件进行Tobit回归分析，结果如表4所示。

表4显示，KJ的回归系数为0.072，P值为0，说明回归系数在1%的水平上显著，表明科技赋能与能源经济效率之间为明显的正相关关系，即科技发展水平提升，能够有效带动能源经济效率水平提升，具体而言就是科技发展水平提升1个单位，能够促进能源经济效率提升0.072个单位。科技发展水平提高，能够有效提升煤炭、石油等能源的使用效率，同时科技发展水平提升能够推动风能、核能等清洁能源使用，由此推动能源经济效率水平提升。HJ的回归系数为0.008，P值为0，说明回归系数在1%的水平上显著，表明环境规制与能源经济效率之间为明显的正相关关系，即环境规制水平提升，能够有效带动能源经济效率水平提升，具体而言就是环境规制水平提升1个单位，能够促进能源经济效率提升0.008个单位。环境规制是改进地区环境水平的重要手段，通过有效的环境规制可以倒逼企业改善生产行为，由此推动企业改进技术水平，从而推动能源经济效率提高。

控制变量中，PGDP的回归系数为0.005，P值为0.083，说明回归系数在10%的水平上显著，表明地区经济发展水平与能源经济效率之间为明显的正相关关系，即地区经济发展水平提升，能够有效带动能源经济效率水平提升，具体而言就是地区经济发展水平提升1个单位，能够促进能源经济效率提升0.005个单位。JY的回归系数为0.007，P值为0.022，说明回归系数在5%的水平上显著，表明教育水平与能源经济效率之间为明显的正相关关系，即地区教育水平提升，能够有效带动能源经济效率水平提升，具体而言就是教育水平提升1个单位，能够促进能源经济效率提升0.007个单位。CZ的回归系数为0.004，P值为0.001，说明回归系数在1%的水平上显著，表明地区城镇化水平与能源经济效率之间为明显的正相关关系，即城镇化水平提升，能够有效带动能源经济效率水平提升，具体而言就是地区城镇化水平提升1个单位，能够促进能源经济效率提升0.004个单位。SC的回归系数为0.027，P值为0.011，说明回归系数在5%的水平上显著，表明市场化水平与能源经济效率之间为明显的正相关关系，即市场化水平提升，能够有效带动能源经济效率水平提升，具体而言就是市场化水平提升1个单位，能够促进能源经济效率提升0.027个单位。

（四）异质性分析

为进一步探究不同地区的科技赋能、环境规制对能源经济效率的异质性影响，本文分东中西部三大地区进行回归分析，结果如表5所示

表5 东中西部三大地区回归结果

表5显示，东中西部三大地区的KJ回归系数分别为0.051、0.036、0.014，回归系数至少在10%的水平上显著，东部地区的回归系数最大，说明不同地区的科技赋能均对能源经济效率具有正向影响，其中东部地区的科技水平较高，对能源经济效率影响相对较大。HJ的回归系数分别为0.086、0.077和0.058，均在1%的水平上显著，说明三大地区的环境规制对能源经济效率具有显著的正向促进作用。

五、结论与政策建议

（一）结论

（1）整体上我国能源经济效率处于较低水平且表现为由东部向西部逐步递减趋势，31个省份的能源经济效率存在较大的异质性，北京、广东、福建等地的能源经济效率相对较高，而青海、甘肃、宁夏等地的能源经济效率相对较低。

（2）科技发展水平提升能够有效带动能源经济效率提升，科技发展水平提升1个单位，能够促进能源经济效率提升0.072个单位。

（3）环境规制水平提升能够有效带动能源经济效率提升，环境规制水平提升1个单位，能够促进能源经济效率提升0.008个单位。

（4）东中西部三大地区中，东部地区的科技赋能、环境规制对能源经济效率的影响最明显，西部地区的影响相对较弱。

（二）政策建议

（1）提升科技水平。实证分析表明，科技发展水平对能源经济效率具有显著的正向影响。因此，各地政府要大力推动科技创新，增加在科技创新领域的投入力度，助力企业节能减排[17]。

（2）加强环境规制。环境规制是地方政府改善地区环境的重要手段，也是影响能源经济效率的重要因素，各地政府要不断改进环境规制手段，精准实施环境规制，助力能源经济效率提升。

（3）优化能源经济结构。我国不同地区的能源经济效率存在较大程度的异质性，相关地区要加速调整能源使用结构，增加清洁能源的使用率。