财富水平与能源偏向型技术进步——来自地区面板数据的经验证据

董直庆，刘 备，蔡玉程

(1.华东师范大学 中国现代城市研究中心,上海 200241；2.华东师范大学 经济与管理学部,上海 200241；3.吉林大学 商学院，吉林 长春 130012)

一、引言

自改革开放以来中国经济实现了高速发展，按照世界银行的划分标准，已经从低收入国家迈入中等收入国家。但工业化时期高投入与高消耗的经济增长模式，导致资源过快消耗与资源约束趋紧，财富收入主体与污染对象的错位也引发环境质量恶化。环境承载力急剧下降，导致经济进入发展与环境保护的两难困境。党的十九大报告重点强调生态文明建设和生态环境保护，倡议建设人与自然和谐共生的现代化。而提升能源效率和降低能源消费强度能够兼顾经济增长、资源与环境保护多重目标，是现阶段经济可持续发展和经济转型升级的关键[1]。

史丹提出为从源头上解决生态环境问题，应积极推进能源结构向清洁化和低碳化方向发展，这是绿色发展的关键一环[2]。张宗成和周猛基于我国高增长与低能源消费并存的事实，探究影响我国能源消费的因素，发现产业结构和能源结构优化会降低能源消费弹性系数[3]。然而，吕明元和陈维宣从结构演进方向视角，探究产业结构升级对能源效率的影响，却发现产业结构高级化与能源效率存在正向关系，产业结构合理化和能源效率存在负向关系[4]。Bretschger认为解决能源消费引致的环境污染问题关键在于技术进步[5]。一般来说，技术进步引发的能源效率提高会降低能源消费强度，在一定程度上控制能源消费总量。但技术进步在提高能源效率后，也可能引发能源价格下降形成收入效应，从而增加能源消费，形成能源回弹效应[6]。刘源远和刘凤朝基于省级面板数据对我国能源回弹效应做了地区异质性检验，结果发现东、中、西部能源回弹效应存在递减趋势[7]。虽然技术进步具有能源回弹效应，但是我国整体上能源回弹效应并不高，技术进步引发的能效改善最终可以节约能源[8]。

可见，生产中若使用能源节约型技术, 在产出与其他生产要素不变时，可以有效降低能源消耗量[9]。即当技术进步偏向于更少的使用能源时，技术进步能够化解经济增长和环境保护的“两难困境”，实现绿色经济增长；而当技术进步偏向于使用能源时，技术进步会加剧经济增长与环境保护之间的矛盾[10]。Welsch 和Ochsen基于德国1976—1994年数据分析能源消费的决定性因素，发现德国的技术进步具有能源节约性，且能源节约型技术进步和贸易均能有效降低能源强度[11]。王班班和齐绍洲利用中国36个行业的数据分析不同要素的偏向效应，发现技术进步有偏性引致的要素替代是影响能源强度的主要因素[12]。陈晓玲等基于要素替代和有偏性技术进步视角分析工业行业的能源强度，发现多数行业呈现资本和能源偏向型技术进步，能源偏向型技术进步可以显著降低资本密集型行业的能源强度[13]。

前沿研究也开始关注技术进步偏向性的影响因素，涉及要素价格、要素禀赋、制度环境、贸易和结构等因素[14-16]。Acemoglu认为要素相对价格和要素禀赋的变化对技术进步偏向性产生影响，并形成价格效应与规模效应，两种效应的大小取决于替代弹性，他进一步研究了离岸外包贸易对发展中国家技术进步偏向性的影响，结果发现离岸外包与技术进步方向呈现倒“U”型关系[14]。沈春苗和郑江淮基于全球价值链分工的视角，研究了制度环境与技能偏向性的关系，结果发现制度环境的改善对于技能偏向性技术进步具有促进作用[17]。杨飞在测算中国技能偏向性的基础上，发现市场化程度的提升可以显著提高技能偏向性的强度[18]。上述的相关研究还停留在资本与劳动、技能与非技能要素层面，对于技术进步在能源与资本要素之间偏向问题的研究还处于初级阶段，若涉及能源偏向型技术进步也仅集中于测算及特征分析方面[19-20]，对能源偏向型技术进步的影响研究涉足较少，特别是对于地区富裕程度对节能技术的筛选作用更是鲜有文献涉及。

随着经济发展水平的提高，技术进步是偏向使用还是节约能源，即财富是否具有节能技术筛选作用？如果有，是什么机制引致对节能技术的选择?据此，首先本文拟引入包含资本、劳动和能源要素的双层嵌套CES生产函数，通过供给面标准化系统方程，采用广义非线性最小二乘法估计要素替代弹性等参数，测算技术进步的能源偏向性指数；其次，基于面板数据模型来考察财富的节能技术筛选效应，以检验是否存在“为富不仁”现象；最后，从内在需求、外在压力、产业依赖三个视角，探讨富裕地区的节能技术筛选机制，进一步讨论产业集聚方式对节能技术筛选的异质性调节作用。

二、技术进步能源偏向性的测算方法

(一)技术进步能源偏向性指标设计

根据Hicks技术进步偏向性的定义[21]，考察要素投入不变条件下技术进步引发的要素相对边际产出的变化率，并结合Acemoglu技术进步偏向性的研究设计[22]，将能源作为一种投入要素，采用资本与能源先聚合再与劳动聚合的双层嵌套CES生产函数[24-25]，构建能源偏向性指数。其中K是资本投入，E是能源投入。AK表示资本的生产效率，AE表示能源的生产效率，α和βK分别为劳动与资本的贡献份额，ε为能源与资本的替代弹性，σ表示资本与能源聚合后与劳动之间的替代弹性。

(1)

其中能源与资本的边际产出比为：

(2)

为此，参考王林辉等的技术进步技能偏向性指数的设计思路[25]，将技术进步能源偏向性指数(Energy-Biased Technological progress, Teb)定义为：

(3)

若Tebit>0时，技术进步偏向于能源，其值越大，表明技术进步偏向于能源的程度越高，即技术进步为能源使用型；若Tebit<0时，技术进步偏向于资本，其值越小，表明技术进步越偏向于资本，即技术进步为能源节约型；若Tebit=0，表明技术进步呈现无偏性。能源与资本的边际产出分别为：

(4)

(5)

在完全竞争市场上，能源与资本的边际产出之比：

(6)

因此，将式(6)带入偏向性公式(3)，得到技术进步能源偏向性指数：

(7)

为了估计技术进步能源偏向性指数，本文采用标准化系统法，运用广义非线性最小二乘法，求得各要素替代弹性，进而测算技术进步能源偏向性指数。对双层嵌套CES生产函数进行标准化，令

得到如下的四个标准化系统方程：

(8)

(9)

(10)

(11)

以上(8)(9)(10)(11)即为标准化系统的四个方程。

(二)数据来源说明

测算技术进步能源偏向性指数需要国内生产总值、资本、劳动与能源数据，以及资本、劳动、能源的要素份额等数据。具体指标设计如下：

(1)经济总产出，借鉴已有文献的方法[26-27]，本文采用国内生产总值衡量总产出，为了消除价格因素的影响，以2000年为基期的GDP平减指数进行平减。(2)劳动力投入，参考董直庆等的方法[28]，选择各地区从业人员数来衡量。(3)能源消费量(万吨标准煤)，采用各地区能源消费总量，全国数据由地区数据加总获得。(4)资本存量，2002—2005年资本存量数据源于复旦大学中国社会主义市场经济研究中心数据库，2006—2015年数据参考张军的方法[29]，根据永续盘存法Kt=Kt-1(1-δt)+It计算, 其中It为经过价格平减的固定资产投资实际值,δt=9.6%为折旧率。(5)劳动份额与资本份额，收入法核算GDP包含劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧、营业盈余。不同于以往文献将生产税净额以2∶1的比例分配给资本和劳动[28]，本文参考刘慧慧和雷钦礼的做法，将生产税净额按照劳动者报酬占劳动者报酬、固定资产折旧与营业盈余之和的比重分配给劳动者份额；按照固定资产折旧占固定资产折旧、劳动者报酬与营业盈余之和的比重分配给资本份额[30]。因此劳动份额=(劳动报酬+分配得到的生产税净额部分)/GDP，资本份额=(固定资产折旧+营业盈余+分配得到的生产税净额部分-能源份额)/GDP。(6)能源份额，由于我国并未公布综合能源价格，国内学者一般采用《中国物价年鉴2006》中公布的煤炭、汽油、柴油、电力价格，以消费量为权重，计算当年的能源价格，再以各年能源的生产者购进价格环比指数计算当年能源价格。这种方法会高估能源份额，因为综合能源价格中包含了资本租金与劳动工资。而Hassler和Krusell认为，相比于资本与劳动，能源份额基本都位于5%以下[31]。因此，本文借鉴刘慧慧和雷钦礼的做法，采用将能源份额样本算术均值维持在5%的方法调整能源份额[32]。上述数据均来源于《中国能源统计年鉴》《中国统计年鉴》以及各省市历年的统计年鉴，本文所选取的样本为2002—2015年中国30个地区的平衡面板数据(鉴于数据可得性，在30个地区中不包括中国港澳台与西藏地区)。

(三)参数估计

在双层嵌套CES生产函数(1)下，采用广义非线性最小二乘法对标准化系统方程进行估计，见表1。从表1的FGNLS参数估计结果可知，所有参数均保持1%以上的显著性水平，规模因子Λ接近于1，贴近理论值。由要素增进型技术进步的技术效率增长参数υL>υE>0>υK可知，劳动增进型技术效率和能源增进型技术效率随时间不断提升，但资本效率不断下降，这与刘慧慧等研究结果相一致[30]。劳动份额参数α的估计结果为0.55，和劳动在国民收入中的份额大致相同。对于资本份额的βK的比重偏低，原因在于随着工业化进程的加快，能源消费量逐渐增大，对资本的挤出作用增强。根据ρ与θ值分别为-0.607、-0.151，计算劳动和能源与资本聚合下的外层替代弹性为σ=0.6223(普遍处于[0.22,0.87])、能源与资本间的内层替代弹性为ε=0.869(普遍处于[0.32,0.87])。根据技术进步偏向性的定义，由于能源与资本之间的替代弹性均小于1，因此技术进步在能源与资本间呈现资本偏向型，即能源节约型技术进步，资本与能源组合与劳动间呈现劳动节约型，即资本偏向型技术进步。

表1 参数估计结果

图1 技术进步能源偏向性指数

将上述参数带入(7)式得到技术进步能源偏向性指数，见图1。从图1中可以发现我国技术进步能源偏向性指数均为负值，但其值逐渐增大，表示当前我国技术进步为资本偏向的程度在逐渐减小，即在2002—2015年我国技术进步虽然更能促进资本的边际产出，但是技术进步偏向资本的强度在不断减小。可能的原因是，在全国层面上，过度投资与产能过剩现象严重，粗放型的增长使得资本效率降低。同时，随着技术水平的提高，技术研发显著提高能源效率的同时也提升了能源的边际产出。

三、财富节能技术选择效应的检验

为检验财富水平较高的地区是否更偏向于使用节能的技术，即检验富裕地区是为富更仁还是为富不仁，为此本文首先设定如下的计量方程：

(1)

其中，Tebit表示第i个地区t年的技术进步能源偏向性指数，由于前面测算的偏向性技术进步是本年度与上年度相比的增长率，因此为了与解释变量对应，换算出与基期相比的累计值。核心解释变量lnpgdp代表地区富裕程度，借鉴传统影响能源消费的IPAT模型，选择人均GDP作为富裕程度的代理变量[32-33]。以2000年为基期，使用各地区GDP平减指数计算得到各省区市的真实GDP，再除以人口数，并取其对数值以消除异方差的影响。υi为反映地区差异的变量，μt为反映时间差异的变量，εit为随机扰动项。ctrlit表示控制变量，具体包括：(1)市场化程度。市场化程度决定技术创新效率，市场化程度越高，市场制度越完善，越有助于科技资源的优化配置，提升技术效率与推动科技创新。但市场化程度越高，市场竞争越激烈，企业出于生存压力，越倾向于选择传统的非节能技术。本文选择的市场化程度指标mkt，来源于王小鲁等的中国市场化指数报告[34]。(2)人力资本。人力资本是技术创新的主体，决定技术创新的广度与深度，因此也引入人力资本作为控制变量。本文采用平均受教育年限法来表征人力资本水平，将未受过教育、小学教育、初中教育、高中教育和大专及以上教育年限分别设定为0、6、9、12和16年, 就业人员中不同受教育程度所占比重与教育年限相乘得出各省历年的平均受教育年限。(3)能源与资本要素。技术进步偏向性在一定程度上受要素禀赋的影响[22]，为此，本文用能源消费量的对数值(lne)表示能源禀赋，用人均资本的对数值(lnkl)表示资本禀赋。(4)研发投入。本文选取各省研发经费支出占GDP的比重(rd)作为研发投入变量。

回归结果见表2。在表2中分别采用双向固定效应(FE)、极大似然估计(MLE)以及可以消除组内自相关、组间异方差和同期相关等问题的全面可行广义最小二乘法(FGLS)，探讨财富水平对技术进步能源偏向性的影响，同时加入能源要素、资本要素、市场化程度、人力资本水平、研发投入等控制变量，分析各变量对技术进步能源偏向性的影响，结果见模型1—3。此外，选择能源消费强度ey(单位GDP的能源消费量)作为技术进步能源偏向性的替代变量，进行稳健性检验，回归结果见模型4—6。模型1—3的回归结果显示，地区财富水平对技术进步能源偏向性水平的作用效应至少在5%的显著性水平上为负，表明地区财富水平越高，越有助于技术进步转向节能方向，富裕地区并没有呈现“为富不仁”的现象，而是随着经济增长水平的提高和财富的积累，技术进步朝节约能源方向偏向。模型4—6的结果显示，地区财富水平对能源强度的作用在1%显著性水平上为负，也验证了地区财富积累越多，越有助于降低能源的消耗。同时，能源要素对技术进步能源偏向性具有正向影响，而劳均资本对技术进步能源偏向性影响与之相反，表明地区能源要素越丰裕，技术进步越偏向于使用该要素，这与Acemoglu关于要素对技术进步偏向性的规模效应相吻合[22]。市场化程度对能源偏向性具有正向作用，表明市场制度环境越完善，越引起技术进步朝能源偏向，原因在于市场化程度越高，市场竞争越激烈，企业基于成本与利润考虑，更愿意研发与使用非节能的传统技术，因而技术进步越偏向于使用能源。人力资本对技术进步能源偏向性具有负向影响，表明随着地区人均受教育水平的提高，技术进步的能源偏向性水平在逐渐减弱，资本偏向程度在不断增强。研发支出对于能源偏向性的影响在不同回归方法中，结果并不稳健。

表2 全国层面财富水平对技术进步能源偏向性影响效应

我国经济地区发展不平衡，东、中、西部发展水平呈现递减关系(1)参照国家统计局的划分标准，剔除西藏，本文将我国30个省级行政区划分为三大经济区域：辽宁、河北、北京、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南属于东部地区，共11个省市；黑龙江、吉林、山西、河南、安徽、江西、湖北和湖南属于中部地区，共8个省份；新疆、内蒙古、甘肃、宁夏、青海、陕西、四川、重庆、贵州、云南和广西属于西部地区，共11个省市和自治区。这也是本文对区域进行考察所采用的划分方案。，根据中国统计年鉴数据显示，2015年全国居民人均可支配收入21966元，东部地区为28223.3元，中部为18442.1元，西部地区为16868.1元。从居民人均可支配收入排名看，排在后五位的是西藏、甘肃、贵州、云南、青海，均为西部省份；排在前5位的是上海、北京、浙江、江苏、广东，均为东部省(市)。因此本文以东、中、西部划分富裕程度，东部富裕程度最高,中部地区处于中等,西部地区最低。

进一步分析三大地区的财富程度对技术进步能源偏向性的影响，再次验证富裕地区对改善环境质量是否承担了更多的社会责任，回归结果见表3。表3采用面板数据双向固定效应模型，分地区检验结果显示，东、中、西部地区的财富水平的影响存在较为明显的区域差异。具体来说，东、中、西部的财富水平的影响系数分别为-0.4219、-0.2305、0.3027，意味着东部地区财富水平的提升更能降低技术进步能源偏向强度，中部次之，西部转而加剧了能源偏向强度。即从地区富裕程度视角来看，东、中、西部财富的节能技术选择效应依次减弱，呈现“为富更仁”现象，即富裕地区更多使用节约能源的技术。此外，东部和西部的其他控制变量与全样本结果类似，而中部地区呈现逆要素禀赋的特征，可能的原因在于中部地区要素禀赋规模效应并未发挥作用[35]。

表3 分地区财富水平对技术进步能源偏向性的影响

四、财富节能技术选择效应的调节机制检验

(一)财富节能技术选择的调节机制：内在需求

根据前文的讨论，财富具有节能技术选择效应，那么我们进一步思考，产生这一选择的机制是什么。一般而言，地区经济发展水平越高，居民对生活品质的要求也会提高。已有研究指出收入对环境保护意识具有积极影响，即随着收入水平的提升，居民的环保意识增强，对节能环保产品的需求也会增加[36]。Halkos 和Matsiori认为越富有的人，环境保护的支付意愿更高，更注重环境质量[37]。为此，我们思考：居民对生活品质的内在需求，是否可以助推财富的节能技术选择呢？故先从居民生活品质追求出发，探讨财富的技术筛选作用是否通过对高生活品质追求来实现。选择各省公共图书馆业机构数(libit)表征地区居民的生活品质。参考杨志江和朱桂龙的机制检验模型[38]，结合方程(1)，同时引入财富水平和各省公共图书馆业机构的交互项，构建方程(2)，探究居民生活品质追求对财富的节能技术选择效应的调节作用。

(2)

与方程(1)相比，方程(2)增加了财富水平(lnpgdpit)和各省份居民生活品质追求的变量(libit)的交互项。若lnpgdpit和(lnpgdpit)×libit的系数均为负，意味着财富水平具有节能技术的筛选作用，居民生活品质提升对财富的节能技术选择具有促进作用。若lnpgdpit的系数不显著或者显著为正，而(lnpgdpit)×libit的系数显著为负，表明财富节能技术的选择效应取决于居民对生活品质的追求；若(lnpgdpit)×libit的系数不显著，意味着居民生活品质追求没有改变财富水平对节能技术的作用。若(lnpgdpit)×libit的系数显著为正，表明居民生活品质追求反而加剧了财富选择能源使用型技术。检验结果见表4。

表4模型1结果显示，在全样本内财富水平与居民对生活品质追求的交互项在1%的显著性水平上为负，即居民对高品质生活的追求显著增强了财富节能技术筛选作用，助推了节能技术的研发与使用。而模型2—4分区域回归结果表明，东部地区的结果吻合了全样本的结果。一方面，随着财富积累，居民生活品质的提升会改变消费方式，如降低非节能产品的需求，增加节能与环保产品的购买意愿，促使企业生产环保产品；另一方面，居民对高品质生活的追求会间接改变企业的生产方式，促进企业使用节能技术进行生产，因而技术进步倾向于朝节能方向发展，推动经济发展方式的绿色转型。中部地区交互项的系数不显著，西部地区交互项系数为正，即促进技术进步朝能源使用方向发展，表明经济发展水平越低的地区，居民环境意识越淡薄，因此居民对生活品质追求并未形成财富的节能技术筛选效应。

表4 财富节能技术选择的调节机制检验(一)

(二)财富节能技术选择的调节机制：外在环境规制压力

孙早和屈文波探究环境规制对能源消费的影响，发现环境规制不仅对降低能源消费具有直接效应，而且可以通过倒逼清洁技术创新，形成对能源消费的间接效应[39]。黄清煌和高明利用面板分位数回归，发现环境规制确实促进了地区节能减排效率的改善，但是存在地区异质性和非对称性[40]。另外，还有学者考察排污费、公众参与等不同类型环境规制对环境质量的影响，证实了环境规制的作用[41]。为此，我们将从外部压力的视角，考察财富的节能技术选择是否会受环境规制的影响。由此，我们将进一步探究环境规制对财富水平的节能技术选择效应的调节作用。由此，在方程(1)的基础上，将调节机制的计量方程设定如下：

(3)

其中环境规制的指标erit使用《中国环境年鉴》中各省法规、地方行政规章与环境标准数之和。由于2011年法规与地方行政标准等数据缺失，因此，以当年备案的环境标准数替代。由于当年颁布的法律法规在其后年度也会发挥作用，故本文选择法律法规的累计值表征环境规制的程度。该值越大，表明地区的环境规制强度越大。中国各省市的要素禀赋、经济发展水平与环境质量存在差异，环境规制的程度也存在显著的差别，因此基于这样一种“拟自然”的环境，探析财富水平与环境规制耦合对节能技术选择的作用具有重要意义。检验结果见表5。

表5模型1是针对全样本数据的回归结果，财富水平和环境规制的交互项在1%水平上显著为负，表明在全国层面，财富水平越高，环境规制、研发与应用节约能源的技术水平越高。首先，环境规制可以促使企业将生产过程和污染控制相结合，推动清洁技术创新，可以从源头上降低能源消费。其次，环境规制将扩大“第三方治理”规模，监督企业增加环保设备的使用，诱致节能技术的开发与研究。模型2—4分地区回归结果具有较大的差异性，具体来说，东部地区和西部地区财富水平和环境规制的交互项系数不显著；中部地区财富水平和环境规制的交互项系数在1%的显著性水平上为负，这表明在中部地区环境规制有助于提升财富的节能技术筛选效应。

表5 财富节能技术选择的调节机制检验(二)

(三)财富节能技术选择的调节机制：财富的产业来源

上面的研究结果显示，中部地区与全国样本检验结果相同，即财富积累越多，经济发展水平越高，越能通过环境规制使技术进步转向节能方向；而东部与西部地区财富未能通过环境规制筛选节能技术。我们进一步推测，财富技术筛选的这一地区差异，是否依赖于财富的产业来源。已有研究多是探讨资源依赖对经济增长的影响或经济增长效率的影响[42-43]，而探究资源依赖性对节能技术选择的影响研究较少。自然地，我们思考财富的产业来源，即财富是来源于资源型产业还是非资源型的产业，进而影响节能技术的选择。为此，在方程(1)的基础上，将调节机制的计量方程设定如下：

(4)

其中，fedit为非资源产业依赖度，参考邵帅等采用采矿业从业人数占总从业人数的比重衡量资源产业依赖度[48]，则非资源产业依赖度选择非采矿业从业人数占总从业人数的比重，数据来源《各省市统计年鉴》。中国不同地区资源差异明显，且地区经济发展不平衡，为此检验不同资源依赖程度的财富对于节能技术选择的影响。检验结果如表6。

表6结果模型1显示，财富水平与非资源产业依赖度的交互项在1%的显著性水平上为负，表明财富越来源于非资源产业，越有助于财富的节能技术选择，越能加快产业结构升级和推进经济可持续发展。模型2—4可知，东部地区和中部地区的财富水平与非资源产业依赖的交互项均显著为负，且东部地区系数的绝对值大于中部地区，表明财富越来源于非资源产业，财富的节能技术选择越明显。而西部地区财富水平与非资源产业依赖度的交互项系数并不显著。根据“环境避难所”理论，西部地区经济发展水平偏低，往往承接发达地区的污染转移产业，资源产业依赖强度高，企业基于利润最大化的目标，多使用传统的非节能技术，即非资源型产业发展未形成财富的节能技术选择效应。为此，在西部大开发的过程中要转变思路，发展以信息技术等非能源产业依赖的市场导向型策略。

表6 财富节能技术选择的调节作用检验(三)

以上东部和中部实证结果均显示来自非资源产业的财富更具节能技术选择。我们进一步思考，非资源依赖型产业的不同集聚方式是否会对东中部节能技术选择产生影响。产业集聚具有专业化集聚与多样化集聚两种方式，而不同集聚类型可能发挥异质性作用[47]。为此，在方程(4)的基础上，引入非资源依赖度与不同集聚方式的交互项，以探究东、中部非资源产业集聚过程中不同集聚方式对技术进步方向的影响。

(5)

(6)

表7中模型1—4结果显示，财富水平与非资源产业依赖的交互项在5%的显著性水平上为负值，表明前文结论稳健。在东部地区非资源产业依赖度与多样化的交互项在5%的显著性水平上为负，而与专业化的交互项在5%的显著性水平上为正，即东部地区非资源产业的多样化集聚更有利于选择节约能源的技术；而中部地区非资源产业专业化集聚更有利于选择节约能源的技术。可能的原因是，东部地区经济发展水平较高，非资源产业多样化集聚有利于加快知识溢出，具有差异化与互补性的知识更有利于碰撞出创新思维的火花；而中部地区与东部地区相反，非资源产业以专业化集聚的方式，即实现“抱团取暖”更有助于加快区域内知识与技能的近距离传播，提高节能技术消化、模仿与吸收效率，促进节能技术选择。

表7 异质性非资源产业集聚方式对财富的节能技术选择的影响

五、结论

本文利用双层嵌套CES生产函数设计技术进步能源偏向性指数，构建供给面四方程标准化系统，运用广义非线性最小二乘法，估计能源和资本的替代弹性，测算我国技术进步的能源偏向性指数；结合地区面板数据，验证财富是否具有节能技术选择效应，并从居民内在需求、外在环境规制、财富的产业来源三个视角，分别检验这三种因素对财富节能技术选择效应的调节作用。研究发现：(1)我国技术进步整体上呈现资本偏向与能源节约的特征，但是资本偏向的强度有下降趋势。财富具有节能技术筛选效应，即财富水平的提高会使技术进步朝节约能源方向发展。分地区样本来看，东、中、西部财富的节能技术选择效应依次减弱，即经济发展水平的提升并没有出现“为富不仁”现象，而是呈现“富有责任”。(2)财富的积累通过居民高品质生活追求与环境规制对财富的技术选择形成调节作用。居民对高品质生活的追求和环境规制显著增强了财富节能技术筛选作用，助推了节能技术的研发与使用。一方面，随着财富的不断积累，居民生活品质的提升会改变消费方式，如降低非节能产品的需求，增加节能环保产品的购买意愿，促使企业生产环保产品，而且居民对高品质生活的追求会间接改变企业的生产方式，促进企业使用节能技术生产，因而技术进步倾向于朝节能方向发展，推动经济发展方式的绿色转型。另一方面，外在环境规制作为一种“硬约束”，可以促使企业将生产过程和污染控制相结合，可以从源头上降低能源消费，且环境规制将扩大“第三方治理”规模，监督企业增加环保设备的使用，诱发节能技术的开发与研究。(3)在全国层面上，来自非资源产业的财富更有利于助推节能技术的选择，可见不断加快产业结构升级不仅是推进可持续发展的重要手段，也是促进节能技术选择的重要方式，进而可以加快缓解经济增长与环境污染的“两难处境”。东部地区以非资源产业多样化集聚、中部地区以非资源产业专业化集聚推动节能技术发展，而西部地区承接发达地区的产业转移，来源于非资源型产业的财富并未形成节能技术选择效应。