楊愷鈞，王文軒

（河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211106）

0 引言

“一帶一路”倡議由習(xí)近平總書記提出，已上升為國(guó)家三大戰(zhàn)略之一，成為高質(zhì)量發(fā)展的重要著手點(diǎn)。“一帶一路”倡議涉及的省市區(qū)多，經(jīng)濟(jì)體量大，工業(yè)發(fā)展迅速，有力地支撐了我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展。在貿(mào)易保護(hù)主義復(fù)蘇、中美貿(mào)易摩擦加劇的國(guó)際環(huán)境和國(guó)內(nèi)改革進(jìn)入深水區(qū)的內(nèi)部環(huán)境下，對(duì)“一帶一路”沿線省份的工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源環(huán)境效率及分解進(jìn)行研究，有助于探索工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和工業(yè)能源合理消費(fèi)的路徑，對(duì)推動(dòng)我國(guó)工業(yè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展、擺脫能源制約和貿(mào)易困境具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。在市場(chǎng)在資源配置中起“決定性作用”的今天，政府干預(yù)在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中的地位依舊不可或缺。能源消費(fèi)總量大，環(huán)境污染較為嚴(yán)重，政府干預(yù)提高市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率的同時(shí)，能否進(jìn)而提高能源環(huán)境效率？現(xiàn)階段，能源利用效率亟待提高，而公共產(chǎn)品的分配與使用離不開政府的決策與導(dǎo)向。財(cái)政分權(quán)后地方政府財(cái)權(quán)擴(kuò)大，為了提高本地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平與物質(zhì)發(fā)展，不可避免會(huì)與相鄰地區(qū)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)。此類地方政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)能否對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的提升創(chuàng)造良性條件？不斷創(chuàng)新進(jìn)行科學(xué)技術(shù)水平的提高才能帶來能源利用效率的提升，僅憑企業(yè)自身這條技術(shù)研發(fā)之路卻顯得復(fù)雜漫長(zhǎng)。那么如果地方政府給予創(chuàng)新方面的支持，會(huì)否對(duì)能源利用效率帶來影響？工業(yè)能源環(huán)境效率的低下給周圍環(huán)境帶來持續(xù)壓力，近年來環(huán)境保護(hù)問題一直是政府工作的重點(diǎn)，為此各地政府出臺(tái)一系列環(huán)境規(guī)制政策對(duì)企業(yè)進(jìn)行約束。此時(shí)政府的環(huán)保偏向行為影響企業(yè)的同時(shí)又能否影響能源環(huán)境效率？因此探討地方政府經(jīng)濟(jì)干預(yù)、經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)、創(chuàng)新偏向和環(huán)保偏向行為對(duì)能源環(huán)境效率的影響，對(duì)地方政府在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下找準(zhǔn)定位和服務(wù)方向，更好地發(fā)揮地方政府的積極作用有重要意義。

本文以2010—2020年“一帶一路”沿線省市區(qū)工業(yè)為研究對(duì)象，測(cè)算“一帶一路”沿線省市區(qū)工業(yè)能源環(huán)境效率，對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率與地方政府經(jīng)濟(jì)干預(yù)、經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)、創(chuàng)新偏向和環(huán)保偏向之間的內(nèi)在聯(lián)系展開研究，探討不同地方政府行為對(duì)能源環(huán)境效率的影響。本文采用改進(jìn)的非徑向方向距離函數(shù)進(jìn)行能源效率測(cè)算。該模型不僅克服了徑向DEA模型的缺陷，能如實(shí)反映實(shí)際生產(chǎn)狀況、提高測(cè)算的精確性，還能通過對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重予以合理分配，在全要素框架下加強(qiáng)能源投入與其他投入的區(qū)分度，著重考察能源與產(chǎn)出的變動(dòng)關(guān)系，從而測(cè)算出真正的能源效率。Tobit模型類型為因變量受限制模型，被解釋變量通常為片斷值、切割值。此模型利用極大似然法進(jìn)行估計(jì)，能夠很好地避免參數(shù)估計(jì)不一致或有偏問題。由于DEA模型（包括且不限于超效率DEA模型）所得的效率結(jié)果取值在［0，＋∞］，是典型的受限被解釋變量，因而與Tobit模型具有天然的適配性。因此得出的工業(yè)能源環(huán)境效率值將作為被解釋變量帶入Tobit模型中用于考察4種地方政府行為對(duì)能源環(huán)境效率的影響。從研究區(qū)域和背景來看，目前未曾有文獻(xiàn)以我國(guó)“一帶一路”沿線省份為著眼點(diǎn)對(duì)工業(yè)全要素能源效率進(jìn)行研究，而沿線省市區(qū)作為我國(guó)對(duì)外連接的窗口，研究意義重大。從研究視角來看，當(dāng)前有關(guān)地方政府行為的研究主要集中在地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)、政府環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度上，極少存在對(duì)地方政府創(chuàng)新偏好的研究，且針對(duì)地方政府行為對(duì)能源環(huán)境效率影響方面的研究文獻(xiàn)少之又少。據(jù)此，本文從地方政府的經(jīng)濟(jì)干預(yù)、經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)、創(chuàng)新偏好、環(huán)保偏好4個(gè)維度衡量地方政府的行為，從行為強(qiáng)度分組和時(shí)間段分組全面考察“一帶一路”沿線省市區(qū)地方政府行為對(duì)能源環(huán)境效率的影響。

1 文獻(xiàn)評(píng)述

1.1 地方政府行為對(duì)能源環(huán)境效率的影響

1.1.1 地方政府干預(yù)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)能源環(huán)境效率的影響

從已有研究來看，有一些學(xué)者認(rèn)為適宜的政府干預(yù)能夠提高市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行效率，進(jìn)而有利于提高能源環(huán)境效率。如陳崢（2017）發(fā)現(xiàn)雖然政府補(bǔ)貼對(duì)提高全要素能源效率具有消極作用，但政府處罰能促進(jìn)全要素能源效率的提升。高達(dá)等（2022）得出結(jié)論，長(zhǎng)三角城市政府干預(yù)與合作促進(jìn)了市場(chǎng)一體化，明顯提高了城市能源效率。劉那日蘇等（2022）高度肯定政府干預(yù)為黃河流域的綠色全要素生產(chǎn)率提高做出的突出貢獻(xiàn)。同樣也有許多學(xué)者發(fā)現(xiàn)如果地方政府只注重短期政府干預(yù)手段的實(shí)施，很有可能不利于當(dāng)?shù)啬茉喘h(huán)境效率的提升（周敏等，2019）。聶雷等（2021）也表示政府干預(yù)程度越高，給綠色全要素生產(chǎn)率造成的負(fù)面影響越大。江洪等（2022）認(rèn)為過高或過低強(qiáng)度的政府干預(yù)有抑制能源效率提升的趨向，適度的經(jīng)濟(jì)干預(yù)有利于能源效率的提高。

有關(guān)地方政府競(jìng)爭(zhēng)方面的研究，不同學(xué)者也持有不同觀點(diǎn)。孫國(guó)鋒等（2017）發(fā)現(xiàn)政府過度競(jìng)爭(zhēng)對(duì)區(qū)域生態(tài)效率影響消極，同時(shí)周邊地區(qū)的生態(tài)效率及其解釋變量還能對(duì)本地區(qū)生態(tài)效率產(chǎn)生影響，即存在空間外溢的可能。楊航（2016）得出結(jié)論，地方政府的經(jīng)濟(jì)干預(yù)會(huì)明顯抑制所屬省市的出口技術(shù)復(fù)雜度，這種扭曲效應(yīng)不利于提高工業(yè)能源效率，東部和中部地區(qū)效應(yīng)更加顯著。周敏等（2019）發(fā)現(xiàn)地方政府之間激烈的競(jìng)爭(zhēng)行為會(huì)擠占節(jié)能減排以及社會(huì)福利等方面的支出，從而很難提高當(dāng)?shù)氐哪茉喘h(huán)境效率。馬流星等（2021）認(rèn)為地方政府競(jìng)爭(zhēng)行為能夠緩解財(cái)政分權(quán)抑制全要素生產(chǎn)率提升的負(fù)面影響。宋曉玲等（2022）通過研究發(fā)現(xiàn)，政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)制造業(yè)綠色發(fā)展存在負(fù)面影響，而創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)存在正面影響。劉儒等（2022）同樣得出結(jié)論，地方政府競(jìng)爭(zhēng)對(duì)綠色發(fā)展效率的提高存在抑制作用。

1.1.2 地方政府創(chuàng)新與環(huán)保對(duì)能源環(huán)境效率的影響

許多學(xué)者探討了工業(yè)創(chuàng)新研發(fā)、工業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源環(huán)境效率的影響并取得豐碩的研究成果，但關(guān)于地方政府創(chuàng)新對(duì)能源環(huán)境效率影響的相關(guān)研究卻相對(duì)較少，更多的研究則是有關(guān)政府創(chuàng)新補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)研發(fā)的影響。陳書偉等（2022）基于相關(guān)上市公司數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，地方政府補(bǔ)貼等地方政府行為對(duì)企業(yè)綠色創(chuàng)新績(jī)效會(huì)產(chǎn)生重要的積極影響。周凌燕等（2021）運(yùn)用Tobit模型，以30個(gè)省份為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)證，結(jié)果表明政府科技投入能夠一定程度上提升綠色發(fā)展水平。宋馬林等（2021）利用PVAR模型實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，政府提供的創(chuàng)新支持的確促進(jìn)了能源生態(tài)效率的提升。徐敏等（2022）發(fā)現(xiàn)政府行為對(duì)綠色創(chuàng)新效率存在積極作用，同時(shí)其與企業(yè)研發(fā)投入存在明顯倒“U”關(guān)系。同時(shí)張?jiān)谛竦龋?020）認(rèn)為目前政府對(duì)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的意識(shí)尚有欠缺，應(yīng)繼續(xù)加大科研資金投入。

大量學(xué)者從地方政府環(huán)境規(guī)制角度入手研究其對(duì)全要素能源效率的影響。楊慧慧（2019）運(yùn)用PVAR方法實(shí)證發(fā)現(xiàn)，命令控制型環(huán)境管制方式對(duì)能源效率的提高可以起到正向促進(jìn)作用。葉紅雨等（2022）利用偏向性技術(shù)模型得到的非正式環(huán)境規(guī)制對(duì)能源效率有直接提高作用。馬駿等（2022）使用非期望SBM模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展效率進(jìn)行測(cè)度，發(fā)現(xiàn)合理的環(huán)境規(guī)制政策可以發(fā)揮出其對(duì)能源效率的正面影響。李穎等（2019）發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制與工業(yè)全要素能源效率之間存在一種“U”型關(guān)系；穆獻(xiàn)中等（2022）同樣發(fā)現(xiàn)了這種“U”型關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)當(dāng)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度達(dá)到一定程度時(shí)就能扭轉(zhuǎn)先前的不利關(guān)系。錢敏等（2021）認(rèn)為提高FDI與環(huán)境規(guī)制水平能夠?qū)Α耙粠б宦贰蹦茉蠢眯势鸬秸蛲苿?dòng)作用。

總結(jié)以上文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前有關(guān)地方政府行為的研究主要集中在地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)、政府環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度上，且多是研究某一種地方政府行為，鮮少與其他地方政府行為進(jìn)行聯(lián)系做交叉研究。對(duì)地方政府創(chuàng)新偏好方面的研究較少，針對(duì)能源環(huán)境效率方面的研究文獻(xiàn)不多。據(jù)此，本文從地方政府的經(jīng)濟(jì)干預(yù)、經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)、創(chuàng)新偏好、環(huán)保偏好4個(gè)維度衡量地方政府行為對(duì)能源環(huán)境效率的影響。鑒于此，提出如下假設(shè)：

H1：總體上來看，地方政府的經(jīng)濟(jì)干預(yù)與經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)不利于提高工業(yè)能源環(huán)境效率，而創(chuàng)新偏好和環(huán)境保護(hù)有利于提高能源環(huán)境效率。

H2：當(dāng)考慮不同強(qiáng)度的地方政府經(jīng)濟(jì)干預(yù)分組時(shí)，低強(qiáng)度與高強(qiáng)度下其余3種地方政府行為對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的影響會(huì)存在差異。

1.2 DEA模型回顧和梳理

通過對(duì)全要素能源效率相關(guān)論文中的DEA模型進(jìn)行回顧和梳理，發(fā)現(xiàn)以下問題值得注意，即模型使用不統(tǒng)一，傳統(tǒng)徑向的DEA模型仍在被大量使用。雖然DEA模型已由徑向發(fā)展到非徑向，但是目前尚有文獻(xiàn)仍是以徑向DEA模型來研究全要素能源效率。冉啟英等（2015）、高明（2016）采用DDF模型計(jì)算全要素能源效率，張成芬等（2022）使用DEA模型對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)算，張宵等（2023）構(gòu)建DEA-BCC模型分別測(cè)算高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的兩子系統(tǒng)創(chuàng)新效率。使用早期的DEA模型可能很難真實(shí)反映生產(chǎn)實(shí)際，影響能源效率的測(cè)算精度。近年來，也有學(xué)者認(rèn)為SBM模型中所有要素的縮減或擴(kuò)張對(duì)效率變量都有貢獻(xiàn)，得到的能源效率結(jié)果其實(shí)是整個(gè)經(jīng)濟(jì)的綜合效率（杜克銳等，2018），即在“勞動(dòng)、指標(biāo)、能源3種投入，期望和非期望2種產(chǎn)出”的框架下，計(jì)算所得的效率究竟是 “全要素能源效率”還是“能源約束下的全要素生產(chǎn)率”，還值得仔細(xì)推敲。因此，為使全要素能源效率與“能源約束下的全要素生產(chǎn)率”進(jìn)行區(qū)分，本文采用改進(jìn)的非徑向方向距離函數(shù)進(jìn)行能源效率測(cè)算。該模型不僅克服了徑向DEA模型的缺陷，能如實(shí)反映實(shí)際生產(chǎn)狀況、提高測(cè)算的精確性，還能通過對(duì)各項(xiàng)變量的權(quán)重予以合理分配，在全要素框架下加強(qiáng)能源投入與其他投入的區(qū)分度，著重考察能源與產(chǎn)出的變動(dòng)關(guān)系，從而測(cè)算出真正的能源效率。此外，采用“全局生產(chǎn)技術(shù)集”對(duì)“當(dāng)期生產(chǎn)技術(shù)集”存在跨期不可比、容易造成“技術(shù)被動(dòng)倒退”的缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)，同時(shí)，該生產(chǎn)技術(shù)集具有更容易滿足DEA模型對(duì)決策單元數(shù)量要求的優(yōu)點(diǎn)。

2 研究方法

2.1 非徑向方向距離函數(shù)

本文工業(yè)能源環(huán)境效率測(cè)算模型采用非徑向方向距離函數(shù)（NDDF），此模型克服了DDF的“松弛偏差”弊端（李政等，2018），更加符合生產(chǎn)實(shí)際。同時(shí)，NDDF在全要素變量選取中仍能測(cè)算某單一投入要素的效率值，Zhang等（2014）利用這一優(yōu)點(diǎn)將測(cè)算所得的全要素能源效率稱為“能源環(huán)境效率”。

將資本（K）、勞動(dòng)（L）、技術(shù)進(jìn)步（R）、能源（E）作為投入要素，工業(yè)產(chǎn)值（Y）為期望產(chǎn)出，CO2和SO2（CS）作為非期望產(chǎn)出，生產(chǎn)技術(shù)可作如下定義，

若綜合考察11年間17個(gè)決策單元，在規(guī)模報(bào)酬不變時(shí)，可將上述生產(chǎn)技術(shù)表述為

式中：K為資本；L為勞動(dòng)；R為技術(shù)進(jìn)步；E為能源；Y為期望產(chǎn)出；CS為非期望產(chǎn)出；t為年份；i為省份；λ為變量系數(shù)。

公式（2）使用的是Oh（2010）提出的全局生產(chǎn)技術(shù)集，即生產(chǎn)前沿面是由考察期內(nèi)所有決策單元的樣本點(diǎn)組成的。相比于當(dāng)期生產(chǎn)技術(shù)集，減少了技術(shù)水平“被動(dòng)倒退”的可能性，提升了測(cè)算的精確度。

構(gòu)造的NDDF為

式中：WT為6種投入產(chǎn)出要素的權(quán)重；G＝（-gK，-gL，-gR，-gE，gY，-gCS），為方向向量，表示沿著gY方向增加期望產(chǎn)出，并沿著-gK、 -gL、-gR、-gE、-gCS方向減少投入和非期望產(chǎn)出；β＝（βK，βL，βR，βE，βY，βCS），為松弛向量，代表投入產(chǎn)出可以增加和減少的比例，由于β的不同變量可以有不同的取值，從而打破了DDF類模型同比例放松投入產(chǎn)出變化的限制。

為了突出對(duì)能源效率的關(guān)注，與能源約束下的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行區(qū)分，應(yīng)在資本、勞動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步投入保持不變的情況下，考察能源與兩種產(chǎn)出的變動(dòng)情況，即資本、勞動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步投入可變動(dòng)程度為0，能源投入與期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出根據(jù)Zhang等（2014）、林伯強(qiáng)等（2015）等觀點(diǎn)各以1／3權(quán)重進(jìn)行變動(dòng)①在無法得知其他先驗(yàn)信息的情況下，對(duì)全要素框架中考察的指標(biāo)平等對(duì)待是比較合理的做法，因此將3種考察要素的權(quán)重均分。，此時(shí)的權(quán)重向量為WT＝（0，0，0，1／3，1／3，1／3），方向向量為G＝（0，0，0，-gE，gY，-gCS）。結(jié)合公式（2）與公式（3），構(gòu)建全局非徑向方向距離函數(shù) （global non-radial directional distance function，GNDDF），為

模型的經(jīng)濟(jì)含義是在資本、勞動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步投入既定與能源投入最小化的情況下，使期望產(chǎn)出最大化以及非期望產(chǎn)出最小化。模型設(shè)置符合生產(chǎn)者的意愿，且避免了與全要素生產(chǎn)率相混淆。線性規(guī)劃求解后可得具體的松弛變量代入到公式（5），即可得到第i個(gè)決策單元第t年的全局環(huán)境能源效率。

式中：ρ為所求效率；β*為松弛變量。

求解后的ρ在0與1之間，且越接近1，表明效率越高。若等于1，則表明該決單元此時(shí)正好處于生產(chǎn)前沿面上，達(dá)到DEA有效。

2.2 Tobit模型

Tobit模型類型為因變量受限制模型，被解釋變量通常為片斷值、切割值。Tobit模型利用極大似然法進(jìn)行估計(jì)，能夠很好地避免參數(shù)估計(jì)不一致或有偏問題。由于DEA模型（包括且不限于超效率DEA模型）所得的效率結(jié)果取值在［0， ＋∞］之間，是典型的受限被解釋變量，因而與Tobit模型具有天然的適配性。自學(xué)術(shù)界研究全要素能源效率相關(guān)領(lǐng)域之始，經(jīng)過學(xué)術(shù)先賢的研究總結(jié)，逐漸形成了DEA＋Tobit兩階段回歸的研究范式，并在這一領(lǐng)域得到認(rèn)可和廣泛使用。近年來，在DEA模型更新?lián)Q代的同時(shí)，眾多學(xué)者開始用面板Tobit模型代替普通的Tobit模型進(jìn)行實(shí)證研究，以求得到更加精準(zhǔn)的結(jié)論，岳立等 （2018）使用面板Tobit模型檢驗(yàn)了“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”沿線26國(guó)的綠色全要素能源效率的影響因素；李根等（2019）同樣運(yùn)用該模型分析了我國(guó)30個(gè)省份制造業(yè)全要素能源生態(tài)效率的影響因素。參考這些學(xué)者的做法，本文同樣使用面板Tobit模型進(jìn)行實(shí)證分析，模型如公式（6）所示。

式中：Yit為被解釋變量；為對(duì)應(yīng)的潛變量；Xit為自變量；β0為常數(shù)項(xiàng)；βt為相關(guān)系數(shù)變量；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3 “一帶一路”沿線省市區(qū)工業(yè)能源環(huán)境效率

利用非徑向方向距離函數(shù)對(duì)“一帶一路”沿線省市區(qū)工業(yè)能源環(huán)境效率進(jìn)行測(cè)度，得出的工業(yè)能源環(huán)境效率值將作為被解釋變量代入Tobit模型中，用于考察4種地方政府行為對(duì)能源環(huán)境效率的影響。

3.1 變量選取與說明

1）資本投入。本文參考吳延瑞（2008）估算的各省市折舊率來確定資本投入，單位為億元，采用固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)以2007年為基期進(jìn)行平減，保證考察期內(nèi)數(shù)據(jù)的可比性。

2）勞動(dòng)力投入。綜合考慮勞動(dòng)力數(shù)量與質(zhì)量比較適應(yīng)高質(zhì)量發(fā)展的要求，本文以當(dāng)年平均工業(yè)從業(yè)人員數(shù)量作為勞動(dòng)力投入，單位為萬人。

3）能源投入。本文選取工業(yè)生產(chǎn)中主要使用的8種直接燃燒的一次能源與2種間接能源，分別是：原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電力、熱力。使用《2020年中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》提供的能源折合標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)統(tǒng)一折合為標(biāo)準(zhǔn)煤，單位為萬t。

4）研發(fā)投入。參考楊愷鈞等（2019）以規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R＆D經(jīng)費(fèi)作為技術(shù)進(jìn)步的投入要素，單位為億元。參照楊志江等（2017），設(shè)定R＆D經(jīng)費(fèi)價(jià)格指數(shù)＝0.55×消費(fèi)價(jià)格指數(shù)＋0.45×固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。

5）期望產(chǎn)出：綠色工業(yè)增加值。參考楊愷鈞等（2019），使用工業(yè)增加值減去大氣污染治理費(fèi)用后的綠色工業(yè)增加值作為期望產(chǎn)出，再用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減為2010年不變價(jià)，單位為億元。

6）非期望產(chǎn)出：大氣污染物和CO2排放量。大氣污染物包括SO2、氮氧化物、煙塵和粉塵，單位為萬t。

8種一次能源的CO2排放量根據(jù)《能源消耗引起的溫室氣體排放計(jì)算工具指南（2.1版）》的指導(dǎo)，用公式（7）進(jìn)行測(cè)算。

式中：Mi為能源實(shí)際使用量；HVi為燃料基于重量或體積的熱值；OXi為燃燒過程中的氧化率；Ci為燃料基于熱值的碳含量值；44／12為C和CO2的轉(zhuǎn)換因子；10-6為g與t的轉(zhuǎn)換。

熱力和電力的CO2排放量則根據(jù)《指南（2.1版）》提供的各省熱力、電力碳排放因子計(jì)算得出，單位為萬t。

本文變量選取涉及的數(shù)據(jù)主要來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（2010—2020）》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、17個(gè)省市區(qū)2010—2020年統(tǒng)計(jì)年鑒和《2020年中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。一次能源的碳排放因子和熱力、電力碳排放因子來自《能源消耗引起的溫室氣體排放計(jì)算工具指南（2.1版）》。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，各項(xiàng)變量的統(tǒng)計(jì)性信息見表1。

表1 投入產(chǎn)出變量的統(tǒng)計(jì)性信息Table 1 Statistical information of input／output variables

表2展示了各要素之間的相關(guān)性。由此可以看出，技術(shù)進(jìn)步和傳統(tǒng)投入要素一樣，均與兩種產(chǎn)出顯著相關(guān)，且與期望產(chǎn)出的相關(guān)性大于與非期望產(chǎn)出的相關(guān)性。因此，技術(shù)進(jìn)步在統(tǒng)計(jì)上也適合納入投入產(chǎn)出變量選取，參與DEA模型的運(yùn)算。

3.2 “一帶一路”沿線省市區(qū)工業(yè)能源環(huán)境效率的測(cè)算結(jié)果

3.2.1 總體分析

基于2010—2020年17個(gè)省市區(qū)（西藏?cái)?shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故不包含）工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)，使用MATLAB軟件對(duì)各省市區(qū)工業(yè)能源環(huán)境效率進(jìn)行測(cè)算。據(jù)《推動(dòng)共建絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶和21世紀(jì)海上絲綢之路的愿景與行動(dòng)》，上海、浙江、福建、廣東、海南5省為21世紀(jì)海上絲綢之路（以下簡(jiǎn)稱“一路”），其余12省市區(qū)歸屬于絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶（以下簡(jiǎn)稱“一帶”）的范疇。各省市區(qū)11年間工業(yè)能源環(huán)境效率值如表3所示。

表3 2010—2020年“一帶一路”沿線省市區(qū)工業(yè)能源環(huán)境效率值Table 3 2010 to 2020 industrial energy environmental efficiency of“the Belt and Road”provinces／cities

觀察表3可知，存在不少省份的效率值與期初能源環(huán)境效率值相比出現(xiàn)上升或下降趨勢(shì)，呈現(xiàn)出較大的波動(dòng)，其原因可能與規(guī)模效率有關(guān)。在工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)過程中，碳、二氧化硫等工業(yè)廢棄物排放量時(shí)刻影響著規(guī)模效率的高低。本省份每年工業(yè)能源的集約使用量不同，控制工業(yè)廢棄物排放量不同，使得規(guī)模效率出現(xiàn)變化，導(dǎo)致該省的能源環(huán)境效率值出現(xiàn)波動(dòng)。依據(jù)表3，總體來看，工業(yè)能源環(huán)境效率呈現(xiàn)“海上絲綢之路＞沿線平均水平＞絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的態(tài)勢(shì)。海上絲綢之路省份中上海和廣東的效率最好，能源環(huán)境效率在基期為1，盡管期間波動(dòng)較大，最終在2020年重新實(shí)現(xiàn)了效率有效。浙江和福建的效率緊隨其后，然而，雖然福建的能源環(huán)境效率在基期完全有效，但在之后的10年里一直呈現(xiàn)下降趨勢(shì)且較為嚴(yán)重，到2020年效率值僅為0.598。關(guān)于部分省份如上海、福建、廣東等能源環(huán)境效率值下降，其原因可能與邊際報(bào)酬遞減與產(chǎn)能過剩有關(guān)。這段時(shí)期我國(guó)PPI指數(shù)呈現(xiàn)連年負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì)，延緩了制造業(yè)發(fā)展進(jìn)程，以上部分省份工業(yè)領(lǐng)域核心行業(yè)存在相當(dāng)明顯的產(chǎn)能過剩與庫存堆積問題，投入連年增加但期望產(chǎn)出卻增值有限，導(dǎo)致工業(yè)能源環(huán)境效率的下降。海南由于其工業(yè)規(guī)模較小，其能源環(huán)境效率在5省市中排名墊底，效率值一直在0.6～0.4的水平徘徊。絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶各省市區(qū)的效率同樣分為3檔。第一檔是工業(yè)基礎(chǔ)較好的黑龍江、內(nèi)蒙古、廣西3省區(qū)，其能源環(huán)境效率值相對(duì)較高，在2010年達(dá)到DEA有效后，其余年份的效率值基本上都高于0.6；遼寧、吉林和重慶的效率值處于第二檔水平，大部分年份的效率值均在0.4以上；其余6省市區(qū)的效率欠佳，位于第三檔，尤其是青海、寧夏兩省的效率值始終在0.2～0.3浮動(dòng)，考慮到這些省份地區(qū)偏遠(yuǎn)且工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，其效率有待進(jìn)一步提高。

3.2.2 分支線分析

考慮到地理位置、地區(qū)經(jīng)濟(jì)狀況等存在較大差異，進(jìn)一步將“一帶一路”沿線省市區(qū)劃為4條支線：東南線，包括上海、浙江、福建、廣東、海南5?。粬|北線，包括內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江4??；西南線，包括重慶、廣西、云南3省市；西北線，包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆5省區(qū)。沿線所有省市區(qū)平均水平及四大支線的工業(yè)能源環(huán)境效率11年間的變化趨勢(shì)如圖1所示。

圖1 2010—2020年四大支線及沿線平均工業(yè)能源環(huán)境效率Fig.1 2010 to 2020 average industrial energy environmental efficiency of“the Belt and Road”and its four side lines

觀察圖1可知，從效率值大小來看，各支線的工業(yè)能源環(huán)境效率依“東南線＞西南線＞東北線＞平均水平＞西北線”的次序分布。從變動(dòng)趨勢(shì)來看，各支線及沿線平均水平的變動(dòng)趨勢(shì)基本一致，呈現(xiàn) “先降后升”的波動(dòng)變化。具體來看，以2014年為分界點(diǎn)，可將整體變動(dòng)趨勢(shì)分為兩段。

第一段，2010—2014年，沿線省市區(qū)工業(yè)能源環(huán)境效率整體呈現(xiàn)“先降后升”的變化態(tài)勢(shì)。其中處于“波谷”的年份為2012年，2010—2012年除東北線先增后減外其余諸線整體均呈下降趨勢(shì)，2012年觸底反彈后逐年遞增，于2014年達(dá)到高峰；其中西南線效率于2013年、2014年超過東南線并處于領(lǐng)先位置。各線效率于2013年出現(xiàn)上升，可能與年初政府簡(jiǎn)政放權(quán)的提出與不斷推進(jìn)有關(guān)。地方政府服務(wù)社會(huì)的職能越發(fā)凸顯，工業(yè)企業(yè)在較為寬松的發(fā)展中對(duì)外交流日益頻繁，對(duì)外能源合作、技術(shù)合作的開展有助于提高能源環(huán)境效率。

第二段，2014—2020年，亦存在整體“先降后升”的波動(dòng)變化。各支線的工業(yè)能源環(huán)境效率于2014—2018年均呈現(xiàn)緩步下降趨勢(shì)，其中西南線與東北線多有重合，東南線效率整體高于其余支線并于2018年實(shí)現(xiàn)效率值的“扭降轉(zhuǎn)升”，其余三大支線省市區(qū)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在2019年。2018年2月國(guó)家能源局發(fā)布能源工作指導(dǎo)意見，提出加強(qiáng)能源系統(tǒng)整體優(yōu)化，強(qiáng)調(diào)更加注重提高能源系統(tǒng)效率。從結(jié)果來看，各路支線工業(yè)能源環(huán)境效率均于2018—2019年停止下降并出現(xiàn)回升，并且隨著改革的深入，2020年回升幅度有進(jìn)一步擴(kuò)大的趨勢(shì)。

4 地方政府行為對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的影響

4.1 模型建立

參考岳立等（2018）和李根等（2019）的做法，本文使用面板Tobit模型進(jìn)行實(shí)證分析，模型如公式（8）所示。

式中：Yit為被解釋變量，即工業(yè)能源環(huán)境效率（EEFit）；Yit*為對(duì)應(yīng)的潛在變量；GEIit、GECit、GIPit、GEPit為核心解釋變量，分別為地方經(jīng)濟(jì)政府干預(yù)、地方政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)、地方政府創(chuàng)新偏向、地方政府環(huán)保偏向，代表不同的地方政府行為；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)；Xit為控制變量（考慮到變量遺漏會(huì)產(chǎn)生內(nèi)生性問題，增加Xit作為控制變量）。

4.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

4.2.1 被解釋變量

工業(yè)能源環(huán)境效率（EEF），即為“一帶一路”沿線省市區(qū)工業(yè)能源環(huán)境效率的測(cè)算結(jié)果，見3.2部分。

4.2.2 核心解釋變量

1）地方政府經(jīng)濟(jì)干預(yù)（GEI）。參考張治棟等（2019）的研究，在政府財(cái)政支出中扣除了教育、科學(xué)、文化傳媒與環(huán)境保護(hù)支出，并借鑒田紅宇等（2019）的研究，構(gòu)建商指數(shù)，剔除人口規(guī)模差異和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，具體操作如公式（9）所示。GEI越大，表明地方政府經(jīng)濟(jì)干預(yù)的強(qiáng)度越高。

2）地方政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)（GEC）。借鑒吳勛等（2019）的做法，使用外商直接投資表示地方政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)，并且參考田紅宇等（2019）的研究，構(gòu)建商指數(shù)，剔除人口規(guī)模差異和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，具體計(jì)算方法見公式（10）。GEC越大，表明地方政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)的強(qiáng)度越高。

3）地方政府創(chuàng)新偏向（GIP）。長(zhǎng)期來看，地方政府直接或間接的創(chuàng)新活動(dòng)會(huì)形成“補(bǔ)償”機(jī)制，進(jìn)而對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展造成影響。本文借鑒李政等（2018）的研究，將地方政府的教育支出和科學(xué)技術(shù)支出之和占地方政府財(cái)政總支出的比重設(shè)為地方政府創(chuàng)新偏向。

4）地方政府環(huán)保偏向（GEP）。高質(zhì)量發(fā)展背景下，參考李政等（2018）的研究，以地方財(cái)政環(huán)境保護(hù)支出占地方財(cái)政總支出（扣除教育和科學(xué)技術(shù)支出后）的比重表示地方政府環(huán)保偏向。

4.2.3 控制變量

1）能源消費(fèi)結(jié)構(gòu) （ECS）。參考岳立等（2018）、李根等（2019）的研究，用工業(yè)煤炭能源消費(fèi)量占工業(yè)能源消費(fèi)總量的比重表示能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，數(shù)值越大，表明能源生產(chǎn)越依靠能耗較高的煤炭資源。

2）地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnPGDP）。參考周敏等（2019）的研究，使用人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為控制變量，數(shù)值越大，說明該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度越高?？紤]到該變量原始數(shù)據(jù)較大，故對(duì)其做取對(duì)數(shù)處理。

3）工業(yè)發(fā)展規(guī)模（IC）。借鑒東童童（2017）的做法，從工業(yè)行業(yè)出發(fā)，用工業(yè)增加值占比衡量工業(yè)發(fā)展規(guī)模，并將其設(shè)為控制變量，數(shù)值越大，代表工業(yè)行業(yè)的規(guī)模越大。

4）對(duì)外開放程度（OPE）。本文研究區(qū)域是“一帶一路”沿線省份，使用該變量作為控制變量符合地區(qū)特性。參照汪東芳等（2019）等的研究，使用貨物進(jìn)出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示對(duì)外開放程度（OPE），數(shù)值越大，說明對(duì)外開放的程度越高。

4.2.4 數(shù)據(jù)來源

實(shí)證分析數(shù)據(jù)主要來自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫缺失的數(shù)據(jù)以“一帶一路”沿線17個(gè)省市的統(tǒng)計(jì)年鑒（2010—2020年）為補(bǔ)充。FDI數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫（吉林省2017年FDI數(shù)據(jù)缺失，以該省近3年FDI的平均增長(zhǎng)率估算得出）。待各項(xiàng)變量整理完畢之后，運(yùn)用STATA 15.1對(duì)其進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，具體信息見表4。

表4 回歸模型中各變量的描述性統(tǒng)計(jì)信息Table 4 Descriptive statistical information of variables in regression model

4.3 地方政府行為對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率影響的檢驗(yàn)

4.3.1 總體樣本回歸檢驗(yàn)

基于2010—2020年“一帶一路”沿線省份面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用STATA 15.1軟件在面板Tobit模型下進(jìn)行回歸，考察4種地方政府行為對(duì)能源環(huán)境效率的影響，回歸結(jié)果如表5所示。

表5 2010—2020年總體樣本回歸結(jié)果Table 5 Regression results of 2010 to 2020 total samples

從總體樣本來看：地方政府經(jīng)濟(jì)干預(yù)（GEI）和地方政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)（GEC）對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響；地方政府創(chuàng)新偏向（GIP）和地方政府環(huán)保偏向（GEP）的提高有利于促進(jìn)工業(yè)能源環(huán)境效率。這驗(yàn)證了假設(shè)1內(nèi)容的正確性。具體來看，2種負(fù)面影響有所不同。GEI對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的負(fù)面影響較大，系數(shù)為-0.272 8，即不考慮其他變量變化，地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的干預(yù)每提高1個(gè)單位，會(huì)對(duì)工業(yè)能源環(huán)境造成27.28%的負(fù)面影響。GEC對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的負(fù)面影響則較小，系數(shù)為-0.076 2，即不考慮其他變量變化，地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的干預(yù)每提高1個(gè)單位，會(huì)對(duì)工業(yè)能源環(huán)境造成7.62%的負(fù)面影響。兩者的負(fù)面影響大小不同，原因在于地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的直接干預(yù)容錯(cuò)率低、機(jī)會(huì)成本高，一旦不適當(dāng)行政決策被推行，會(huì)在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)造成影響；地方政府的經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)具有兩面性，惡性競(jìng)爭(zhēng)會(huì)造成經(jīng)濟(jì)資源的浪費(fèi)，而適當(dāng)?shù)慕?jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)則會(huì)加速人才、經(jīng)濟(jì)資源的流動(dòng)，提高各項(xiàng)資源的利用率。從本文的實(shí)證結(jié)果來看，“一帶一路”沿線省市區(qū)的地方政府應(yīng)當(dāng)適當(dāng)減少政府干預(yù)，減少惡性競(jìng)爭(zhēng)，通過經(jīng)濟(jì)的良性競(jìng)爭(zhēng)來提高工業(yè)能源效率。

地方政府創(chuàng)新偏向（GIP）和地方政府環(huán)保偏向（GEP）對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的正面影響都比較顯著，系數(shù)均在2以上，說明地方政府對(duì)創(chuàng)新環(huán)境和生態(tài)環(huán)境的維護(hù)可能會(huì)成倍地“反哺”給工業(yè)能源環(huán)境效率。地方政府直接或間接的創(chuàng)新活動(dòng)激發(fā)了社會(huì)其他創(chuàng)新主體如各大高校、研究所以及大規(guī)模企業(yè)的創(chuàng)新活力和創(chuàng)造精神。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制倒逼各界創(chuàng)新主體進(jìn)一步提高體創(chuàng)新活動(dòng)的效率，同時(shí)地方政府通過所得稅優(yōu)惠和政府補(bǔ)貼的方式，為這些創(chuàng)新主體提供了安定舒適的創(chuàng)新環(huán)境，加強(qiáng)了創(chuàng)新成果的產(chǎn)出和轉(zhuǎn)化。隨著政府職能的轉(zhuǎn)變，地方政府一方面會(huì)通過稅收減免等方式鼓勵(lì)工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，另一方面會(huì)直接加大環(huán)境保護(hù)的財(cái)政支出。兩方共同作用下，非期望產(chǎn)出將逐漸減少，工業(yè)企業(yè)對(duì)環(huán)境造成的負(fù)面影響逐漸削弱。政府環(huán)境補(bǔ)償機(jī)制將會(huì)發(fā)揮顯著作用，期望產(chǎn)出增加和工業(yè)污染排放減少能顯著促進(jìn)能源效率的提高。

簡(jiǎn)單看一下控制變量的回歸結(jié)果。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ECS）的系數(shù)顯著為負(fù)，表明“一帶一路”沿線省市區(qū)以煤炭為主的工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不利于能源環(huán)境效率的提高。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnPGDP）的系數(shù)也顯著為負(fù)，結(jié)合“一帶一路”現(xiàn)實(shí)情況，可能由于能源環(huán)境效率的增長(zhǎng)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的增長(zhǎng)存在背離趨勢(shì)，在大部分考察期中，各省市區(qū)能源環(huán)境效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平卻不斷提高。工業(yè)發(fā)展規(guī)模（IC）和對(duì)外開放程度（OPE）的回歸系數(shù)均顯著為正，在持續(xù)推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展時(shí)代背景下，會(huì)格外要求工業(yè)企業(yè)合理擴(kuò)張，實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展，對(duì)外開放程度越高，說明沿線省市區(qū)對(duì)外交流越緊密，能在互通有無中學(xué)習(xí)國(guó)外先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)，在激烈的國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中面臨著巨大的挑戰(zhàn)，也會(huì)倒逼沿線省份工業(yè)企業(yè)加強(qiáng)創(chuàng)新，提高能源環(huán)境效率。

4.3.2 分強(qiáng)度回歸檢驗(yàn)

地方政府經(jīng)濟(jì)干預(yù)行為不僅會(huì)隨著時(shí)間推移發(fā)生改變，在此過程中也會(huì)對(duì)其他3種地方政府行為產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響能源環(huán)境效率。據(jù)此，本文將地方政府經(jīng)濟(jì)干預(yù)（GEI）按強(qiáng)度進(jìn)行分組①將地方政府經(jīng)濟(jì)干預(yù)指標(biāo)按降序進(jìn)行排序，然后取中位數(shù)分成高低兩類樣本組。，在不同干預(yù)行為強(qiáng)度視角下考察其余3種地方政府行為對(duì)能源環(huán)境效率的影響，面板Tobit回歸結(jié)果如表6所示。

表6 不同地方政府經(jīng)濟(jì)干預(yù)強(qiáng)度分組下的回歸結(jié)果Table 6 Grouping regression results under different local governmental economic intervention intensities

本回歸檢驗(yàn)驗(yàn)證了假設(shè)2的說法，并且發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)胤秸?jīng)濟(jì)干預(yù)（GEI）強(qiáng)度下降時(shí)，有助于激發(fā)其余3種地方政府行為對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的積極影響。當(dāng)?shù)胤秸?jīng)濟(jì)干預(yù)強(qiáng)度較高時(shí)，地方政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)（GEC）的回歸系數(shù)為-0.057 7，此時(shí)對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率造成的影響仍然消極。但當(dāng)干預(yù)強(qiáng)度較低時(shí)，地方政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)（GEC）對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的影響顯著為正，且回歸系數(shù)增加到0.210 1。其原因可能是GEI強(qiáng)度下降，減少了行政主體決策失誤的發(fā)生幾率，地方政府之間的惡性經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)得到抑制，同時(shí)良性經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)得以顯露，有助于吸引外部高質(zhì)量的人才資源、科技資源和其他經(jīng)濟(jì)資源，更好地助力工業(yè)發(fā)展和能源使用。地方政府創(chuàng)新偏向（GIP）對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的作用會(huì)增強(qiáng)但不顯著，分析其原因可能與工業(yè)活動(dòng)的創(chuàng)新主體有關(guān)。從指標(biāo)選取來看，GIP面向經(jīng)濟(jì)社會(huì)，反映的是對(duì)社會(huì)創(chuàng)新環(huán)境的保護(hù)傾向，而工業(yè)行業(yè)只是經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的組成部分之一。加強(qiáng)GIP有助于營(yíng)造良好的創(chuàng)新氛圍，繼而有助于工業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)。但工業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的直接主體始終是工業(yè)企業(yè)自身而非地方政府，地方政府營(yíng)造的外在創(chuàng)新氛圍只是起到輔助作用而非直接作用。因此，工業(yè)企業(yè)應(yīng)當(dāng)抓住政策機(jī)遇，提高創(chuàng)新活動(dòng)的轉(zhuǎn)化率。地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)干預(yù)的強(qiáng)度由高轉(zhuǎn)低時(shí)，地方政府環(huán)保偏向（GEP）對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的影響會(huì)顯著地由負(fù)轉(zhuǎn)為正。結(jié)合李穎等（2019）的論述，其原因可能是適當(dāng)降低地方政府的經(jīng)濟(jì)干預(yù)強(qiáng)度有助于GEP跨越“U”型關(guān)系的拐點(diǎn)。地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)干預(yù)的強(qiáng)度下降時(shí)，有助于推動(dòng)地方政府的職能轉(zhuǎn)變，具體表現(xiàn)為地方政府通過稅收減免等方式鼓勵(lì)工業(yè)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，同時(shí)直接加大環(huán)境保護(hù)的財(cái)政支出。兩方合力可使工業(yè)企業(yè)逐漸減少對(duì)環(huán)境造成的負(fù)面影響，期望產(chǎn)出增加和工業(yè)污染排放減少能顯著促進(jìn)能源效率的提高?？傮w來看，分強(qiáng)度回歸檢驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了中央政府提出簡(jiǎn)政放權(quán)、轉(zhuǎn)變政府職能等一系列政策的科學(xué)性。

4.3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了加強(qiáng)總體回歸的可靠性，本文補(bǔ)充了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。借鑒惠煒等（2016）的做法，將2010年的樣本剔除，重新代入面板Tobit模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表7所示。

表7 剔除1年后的總體回歸結(jié)果Table 7 Overall regression results excluding 1 year

表7展示的信息與表5中的內(nèi)容幾乎一致，回歸系數(shù)的大小比較接近，回歸符號(hào)則完全一樣，顯著性也基本一致。綜合來看，本次穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果與總體樣本回歸結(jié)果基本一致，加強(qiáng)了本文實(shí)證分析的穩(wěn)健性。

5 結(jié)論與政策建議

利用GNDDF模型測(cè)算、分解與分析“一帶一路”沿線省份工業(yè)能源環(huán)境效率，并選取4種地方政府行為分別進(jìn)行總體回歸、分強(qiáng)度回歸與穩(wěn)健性檢驗(yàn)，驗(yàn)證地方政府行為對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的影響，得出以下結(jié)論。

1）工業(yè)能源環(huán)境效率呈現(xiàn)“海上絲綢之路＞沿線平均水平＞絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”的次序分布；將“一帶一路”沿線省市區(qū)劃為4條支線后發(fā)現(xiàn)，各支線的工業(yè)能源環(huán)境效率依“東南線＞西南線＞東北線＞平均水平＞西北線”的次序分布。從變動(dòng)趨勢(shì)來看，各支線及沿線平均水平的變動(dòng)趨勢(shì)基本一致，呈現(xiàn)“先降后升”的波動(dòng)變化。

2）Tobit模型下進(jìn)行總體回歸發(fā)現(xiàn)，地方政府經(jīng)濟(jì)干預(yù)（GEI）和地方政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)（GEC）對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響；地方政府創(chuàng)新偏向（GIP）和地方政府環(huán)保偏向（GEP）的提高有利于提升工業(yè)能源環(huán)境效率。關(guān)于控制變量的回歸結(jié)果，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ECS）和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)；工業(yè)發(fā)展規(guī)模（IC）和對(duì)外開放程度（OPE）的回歸系數(shù)均顯著為正。

3）對(duì)比分強(qiáng)度檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)胤秸?jīng)濟(jì)干預(yù)強(qiáng)度下降時(shí)，地方政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)（GEC）對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的影響由負(fù)轉(zhuǎn)為正且顯著；地方政府創(chuàng)新偏向（GIP）對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的作用會(huì)增強(qiáng)但不顯著；地方政府環(huán)保偏向（GEP）對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的影響同樣顯著地由負(fù)轉(zhuǎn)為正。這說明適當(dāng)降低地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)強(qiáng)度，有助于激發(fā)其余3種地方政府行為對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的積極影響。

根據(jù)本文的研究結(jié)果與結(jié)論，提出以下政策建議。

1）加強(qiáng)區(qū)域聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。從能源環(huán)境效率測(cè)算來看，“一帶”能源環(huán)境效率大于“一路”。提高自身能源環(huán)境效率，應(yīng)與本省具體條件相結(jié)合。如東部省份的工業(yè)可發(fā)揮其技術(shù)和經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，研發(fā)和利用先進(jìn)的生產(chǎn)設(shè)備提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，加強(qiáng)對(duì)大氣污染物的治理，增加大氣污染物的回收效率；內(nèi)陸工業(yè)企業(yè)要注意關(guān)注東部地區(qū)的工業(yè)和能源發(fā)展動(dòng)態(tài)，做好技術(shù)溝通，充分發(fā)揮出追趕效應(yīng)；靠近西北的區(qū)域可發(fā)揮其毗鄰中東的地理位置優(yōu)勢(shì)，在能源使用上加強(qiáng)“一帶一路”能源合作，與能源、礦產(chǎn)豐富的沿線國(guó)家開展能源貿(mào)易往來。

2）放管結(jié)合，保持地方政府的良性競(jìng)爭(zhēng)。文中實(shí)證發(fā)現(xiàn)，地方政府經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)工業(yè)能源環(huán)境效率的影響呈現(xiàn)積極作用，表明應(yīng)當(dāng)在減少地方政府干預(yù)的情況下合理鼓勵(lì)地方政府之間的良性競(jìng)爭(zhēng)，使其占據(jù)主導(dǎo)地位。對(duì)此，一方面，在決策源頭上修正地方政府跨區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的行為機(jī)制；另一方面，在決策實(shí)行時(shí)，堅(jiān)持放管結(jié)合，避免競(jìng)爭(zhēng)惡化。當(dāng)?shù)胤秸婕翱鐓^(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)時(shí)，可通過中央部委統(tǒng)一部署、逐級(jí)指導(dǎo)分?jǐn)倹Q策和執(zhí)行的任務(wù)量，減少地方政府爭(zhēng)奪資源配置的空間。

3）依法行政，優(yōu)化地方政府的服務(wù)職能。從本文實(shí)證結(jié)果來看，地方政府在技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)境保護(hù)等方面的作為有助于提高工業(yè)能源環(huán)境效率，這并非讓地方政府直接承擔(dān)科技創(chuàng)新和環(huán)境保護(hù)的責(zé)任，而是通過優(yōu)化其職能，為工業(yè)行業(yè)的發(fā)展減少阻力，營(yíng)造氛圍，如地方政府通過加大對(duì)工業(yè)企業(yè)研發(fā)投入補(bǔ)貼的方式直接減少工業(yè)研發(fā)的成本等。在環(huán)境保護(hù)層面，可以和金融部門合作開發(fā)“綠色債券”，開放和鼓勵(lì)碳交易。

4）引進(jìn)外來先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)管理減排。本文實(shí)證結(jié)果也表明擴(kuò)大對(duì)外開放程度有助于提高能源環(huán)境效率。鑒于此，沿線省份的工業(yè)需要堅(jiān)持對(duì)外開放不動(dòng)搖，在互通有無中學(xué)習(xí)先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)“管理減排”。具體來說，沿線省市區(qū)的工業(yè)企業(yè)可以通過改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)減少大氣污染物和溫室氣體的排放，利用技術(shù)手段回收可重復(fù)利用的大氣污染物和CO2，合理規(guī)劃清潔能源消費(fèi)比例，以此提高能源環(huán)境效率。