EBM模型所测算的能源效率显示^[8]，能源利用高效率地区在样本期内均保持在较高水平，换言之区域能源效率可能存在惯性，同时为了规避潜在的内生性问题，本文使用动态面板模型的两阶段系统广义矩阵（SYS-GMM）方法^[9]对实证模型加以估计。

表1　经济集聚与能源效率

续表

注：*，**和***分别表示1%，5%和10%的显著性水平。

表1的模型（1）仅检验经济集聚与使用EBM方法测算的能源效率之间的关系，市场接近度、城市密度与能源效率显著正相关，出乎意料的是制造业集聚水平的提高却会降低能源效率。为了得到更加准确的信息，我们进一步考察经济集聚对未涵盖环境质量信息的能源强度倒数（EI）^[10]的影响。如模型（2）所示，市场接近度和城市密度上升均会提高能源强度倒数，并且制造业集聚也会对能源效率改进产生积极的影响。EBM能源效率测算中包含了环境污染，而环境属于公共产品，企业的“搭便车”倾向会抑制减排行为，与之对应能源消耗则需要支付成本，企业有充分的节能激励^[11]。因此，环境的“公地悲剧”是导致模型（1）和（2）中制造业集聚作用方向相左的因素之一。这也佐证了前文的论述，为了推动本地经济增长，政府可能会纵容和漠视企业的污染行为，通过减少对环境污染的监督，客观上降低了企业污染治理成本，实现了吸引企业投资的目的。政府干预越多，以牺牲环境质量为代价的经济增长出现概率越大。作为一致估计，动态面板模型成立的前提是，扰动项的一阶差分仍将存在一阶自相关，但不存在二阶乃至更高阶的自相关。模型（1）和（2）的自相关检验（AR）显示，均不能在10%的显著性水平拒绝一阶和二阶自相关存在，某些重要变量被忽略会导致无法通过了AR检验。此外由于动态面板数据使用了多个工具变量，还需要进行过度识别（Sargan）检验。模型（1）和（2）接受“所有工具变量均有效”的原假设，通过了Sargan检验。

由于存在“拥挤效应”，城市密度与能源效率间可能具有非线性关系，模型（3）和（4）中分别纳入城市密度的二次项。实证结果表明，城市密度与EBM能源效率呈U型变动特征，而与能源强度倒数具有不显著的倒U型关系。造成这一现象的原因在于，大多数国家都会经历“先污染后治理”，当城市化发展到特定高度、居民收入水平较高时环境质量才会得到充分的重视，EBM能源效率会随城市密度先下降后上升。城市化进程中，基础设施建设和使用会消耗大量能源，而城市基础设施具有自然垄断特性，城市密度上升初期，城市人口增加使得基础设施使用频率上升，基础设施平均成本持续下降，内嵌于基础设施的能源利用效率得以提升。当城市密度进一步提高，由于“拥挤效应”的作用，基础设施超负荷运营，城市将不得不扩容，新建大规模基础设施带动能源消耗快速攀升，如果不考虑环境质量能源效率将反转下降。加入城市密度的二次项后，模型（3）和（4）都通过了AR检验和Sargan检验。

模型（5）和（6）中进一步加入控制变量。其中本文最为关注三个层面经济集聚对能源效率的作用方向均为发生变化，并且城市密度与能源强度倒数的倒U形关系通过显著性检验。无论对于EBM能源效率还是能源强度倒数，产业结构高级化、经济开放度以及能源价格均与能源效率显著同方向变动。值得注意的是，以财政支出占GDP比重衡量的政府干预经济指标以及节能减排虚拟变量对EBM能源效率和能源强度倒数表现出相反的作用。相对于环境质量而言，获取单纯的节能指标更为便捷和直观，因此短期内地方政府在节能减排目标约束下更容易通过“拉闸限电”的政府干预控制当期能源消耗，而对于改善公共产品——环境质量则显得力不从心^[12]。政府干预越多造成的扭曲愈显著，对包含环境质量的EBM能源效率的负面影响越大。这也佐证了前文的论述，为了推动本地经济增长，政府可能会纵容和漠视企业的污染行为，通过减少对环境污染的监督，客观上降低了企业污染治理成本，实现了吸引企业投资的目的。政府干预越多，以牺牲环境质量为代价的经济增长出现概率越大。

虽然短期内行政干预手段能够有效节能，但在长期无法根治“能源依赖症”，并且节能和减排也不能被简单地割裂开来。为了进一步考察政府干预的影响，我们在模型（5）的基础上，分别纳入金融发展规模、金融发展效率和中央政府信贷干预与制造业产业集聚的交互项，以控制“政策租”的核心因素金融发展对产业集聚的影响。模型（7）至（9）中，各控制变量的作用方向和显著性均为发生变化，并且节能减排虚拟变量对能源效率依然产生不显著的负面影响。尽管2006年国民经济发展规划纲要首次提出年均5%的节能减排目标，但是为了应对2008年国际金融危机冲击，中央政府相机抉择地推出4万亿刺激经济计划，催生了大批高能耗的“铁、公、基”项目，前后不一致性导致节能减排政策未能发挥应有效果。(www.daowen.com)

表2　经济集聚、金融发展与能源效率

续表

注：*，**和***分别表示1%，5%和10%的显著性水平。

加入金融发展规模与产业集聚的交互项后，制造业产业集聚却能够促进能源效率但却不显著，而交互项的系数显著为负。第305页表1和表2实证结果的对比显示，实证结果印证了之前的推断，借助金融机构贷款影响产业集聚是地方政府主要干预行为。在未控制表征政府干预的金融发展指标时，产业集聚会抑制能源效率提升。由于政府干预的影响，表面的集聚——“企业扎堆”不仅不会产生技术外溢、促进能源效率提升，并且行政干预下扭曲了要素配置、企业节能约束软化以及政府放松对企业污染排放的监管力度，最终反而使得能源效率恶化。尤其值得注意的是，政府干预信贷资源配置后，会导致贷款企业的过度投资（程仲鸣等，2008），引发包括能源在各类资源消耗的激增。控制了金融发展规模指标后，产业集聚能够促进能源效率提升。但是从产业集聚的边际效应来看^[13]，随着金融发展规模的膨胀，潜在的政府干预增加，产业集聚对能源效率的改进效用趋于弱化。

模型（8）检验金融发展效率的作用，金融发展效率和产业集聚交互项与能源效率显著正相关，而产业集聚依然抑制能源效率改进。但在产业集聚水平一定的情况下，较高的金融发展效率有助于提升能源效率。金融发展效率是由本文估算的非国有部门贷款占总贷款比重衡量，国有企业的不良贷款率远高于非国有企业（谭劲松等，2012），因此非国有部门贷款占比越高反映更高金融发展效率。地方政府通过干预信贷资源的配给，为投资于本地的企业提供了可观的“政策租”。黎凯等（2007）发现在财政分权体系下地方政府更易于通过行政干预影响国有企业的长期信贷，而何贤杰等（2008）指出“政治性”贷款造成了银行对国有企业和非国有企业双重信贷标准，来自政府提高资产质量的压力和向非国有企业发放信贷时潜在的政治成本压力迫使银行为了控制贷款风险对非国有企业制定过于严格的信贷标准，国有企业以及与政府关联性强的企业会得到较高的信贷配额和较低的贷款利率。我们有理由认为，金融发展规模的扩张是以在地方政府的干预下国有部门的信贷规模不断挤出非国有部门信贷为基础的。换言之，潜在的地方政府干预越强，金融发展规模指标越高；金融发展效率指标越高，则意味着较低的地方政府干预。加入金融发展效率和产业集聚交互项后，由于不再直接控制政府干预的影响产业集聚又导致能源效率下降，但是金融发展效率越高即政府干预越少，有助于弱化产业集聚对能源效率的不利影响。

中央政府信贷干预与产业集聚的交互项为负，说明从中央政府的信贷干预来看，给定产业集聚水平，中央政府信贷干预的减少会降低道德风险，对能源效率改进产生积极影响（模型（9））。贷款与存款比值越高的地区，意味着依靠本地存款支撑本地贷款的难度越大，相应地这类地区对中央银行有较高的依赖，中央政府的信贷干预越强。此类地区的商业银行发放贷款大都有中央银行“兜底”，为了获取高额的存贷款利差，商业银行倾向于大规模放贷，缺乏对企业贷款风险的必要评估。这一方面使得集聚于当地的贷款企业对于节约包括能源消耗成本在内的各项支出的约束减少，企业缺乏节能减排的动力；另一方面，企业贷款难度降低也会滋生过度投资，并将带动能源消耗攀升。

最后，我们用工业产业集聚替代制造业产业集聚进行稳健性检验。模型（10）至（12）用工业行业从业人员测算工业产业集聚，各变量的作用方向均为发生变化，仅显著性检验有微小的差异。相较于制造业集聚，工业集聚与金融效率的交互项系数绝对值较小，而与中央政府信贷干预交互项系数绝对值更大。工业行业中包含了采掘业，在能源价格逐年走高的背景下，中央政府对能源开采业的控制明显增强，能源开采业的“国进民退”是导致上述结果的可能原因。