李 平，丁世豪
(1.中国社会科学院 数量经济与技术经济研究所 北京 100732；
2.上海大学 经济学院 上海 200444)
高消耗、高投入的发展方式带动了中国经济的迅猛增长，但也衍生出诸多深层次问题[1]。根据《BP世界能源统计年鉴》，2017年中国占全球能源消费的23.2%和全球CO2排放总量的27.6%，是世界上最大的能源消费国和碳排放国；
同时，《全球环境绩效指数》显示，2018年中国整体得分仅为50.74，在全球180个经济体中排名120位，空气质量排名177位。由此可见，中国经济发展面临能源消耗过大和环境污染严重的双重压力。
制造业是中国国民经济的支柱产业，其能源消费量平均每年占中国能源消费总量的57.4%，同时也是环境污染的主要来源。随着工业化的不断推进，制造业在未来一定时期内的能源消费需求会继续攀升，且以煤炭为主的能源消费结构将导致环境约束进一步趋紧。然而，“富煤、贫油、少气”的能源禀赋决定了短期内中国的能源格局不会改变，通过优化能源结构解决制造业的能源环境问题以实现节能减排的空间不大。在此情形下，提高能源效率才是经济、能源与环境协同发展的最现实、最重要的路径[2]。
技术进步是能源效率长期提高的关键动力[3]。在开放经济条件下，技术进步不仅依赖于国内自主研发，还主要来源于进口贸易渠道的国际技术溢出[4]，而进口技术溢出效应的方向与强度主要取决于进口方的吸收能力[5]。对于作为世界第二大进口国的中国而言，如果能够借助进口技术溢出促进技术进步，进而推动制造业能源效率持续改善，不但可以缓解当前的能源与环境压力，而且有助于实现制造业集约式发展。那么，中国制造业是否具备了相应的吸收能力？进口贸易是否对能源效率产生了正向的技术溢出效应？吸收能力如何影响进口技术溢出与能源效率的关系？为回答上述问题，本文以2004—2017年中国制造业为样本，从行业层面实证检验进口技术溢出对能源效率影响的吸收能力门限效应。
既有文献偏向于从国内研发的角度考察技术进步与能源效率的关系，对进口技术溢出的作用关注较少。本文将在以下几个方面区别于既有研究：第一，引入吸收能力要素，分析了进口技术溢出对能源效率影响的理论机制。第二，重点关注进口技术溢出与能源效率的非线性关系，考察了吸收能力对进口技术溢出与能源效率关系的调节作用，并进一步运用面板门限模型检验进口技术溢出对能源效率影响的吸收能力门限效应。第三，在拓展分析中，分别从市场结构与产品结构角度检验了进口贸易对能源效率的技术溢出效应。
与本文相关的文献主要分为两大部分：一部分是关于进口技术溢出的研究，另一部分是关于进口额或进口依存度与能源效率关系的研究。第一部分的文献较为丰富，根据研究的侧重点可将其分为三大类。第一类研究主要就进口技术溢出的存在性进行讨论，其研究结论存在一定分歧。Coe等(1995)[4]认为一国能够通过进口贸易获取正向的技术溢出效应，并首次证实了进口技术溢出对生产率增长具有显著的促进作用，Falvey等(2004)[6]的研究支持了这一观点，指出公共及私人的国外R&D都显著促进了进口国的经济增长。但是，Funk(2001)[7]发现进口技术溢出与TFP之间不存在长期协整关系，进口技术溢出效应并不显著，Acharya等(2008)[8]也对进口技术溢出的存在性提出质疑，并通过研究表明进口技术溢出对技术水平产生了负向影响。
第二类研究侧重于对技术溢出渠道的拓展。国际技术溢出的来源具有多样性，针对第一类研究的争议，有学者提出可能是由于遗漏了其他技术溢出变量所导致的，于是引入了出口贸易、FDI及OFDI等变量，主要就多维技术溢出渠道下的进口技术溢出效应进行考察。但是，其研究结论也呈正反两派。Tang等(2008)[9]发现，与其他技术溢出变量相比，进口技术溢出的回归系数较大，依然是技术进步的重要促进因素；
Hejazi等(1999)[16]的研究表明，随着其他技术溢出渠道的引入，进口技术溢出的作用系数大大缩小，其显著性也有所降低；
王英和刘思峰(2008)[11]发现，在多维技术溢出渠道下，进口贸易未能对生产率产生显著的技术溢出效应。
第三类研究重点关注了进口技术溢出的约束因素。Keller(2004)[12]认为，只有进口方具备一定的技术吸收能力，才能产生正向的进口技术溢出效应。部分学者以此为主线进行了后续研究，在实证中对吸收能力指标的选取较为宽泛，多以对外开放程度、知识产权保护政策、人力资本、信息化发展水平作为吸收能力的代理变量[13-14]。所运用的研究方法主要分为两种：一是根据吸收能力对样本进行分组回归，发现不同组别的回归结果有所差别，由此得出吸收能力差异会导致不同的进口技术溢出效应的结论[15]；
二是构建吸收能力与进口技术溢出的交互项变量，根据其回归系数判断吸收能力对进口技术溢出的促进或抑制作用[16]。
第二部分的文献则将进口贸易视为能源效率的影响因素之一，主要探讨进口额或进口依存度与能源效率的关系，但将进口技术溢出与能源效率直接关联起来的研究并不多见。林伯强等(2015)[17]运用Tobit模型实证分析了对外贸易对能源效率的影响作用，得出了进口贸易额显著促进了能源效率提高的结论，但刘叶(2018)[18]的研究表明，进口贸易总量与能源效率并不存在显著的相关关系。之所以出现上述截然相反的结论，可能是由样本选择与考察期不同所导致，但更重要的原因可能在于未将吸收能力纳入考察范畴，忽略了进口贸易对能源效率产生技术溢出效应的条件性。
梳理文献可以发现，既有研究尚存在以下不足：第一，有关进口技术溢出效应的研究主要考察了进口技术溢出对生产率、经济增长、技术水平、创新绩效的影响，并未将视野聚焦于能源效率，进口技术溢出对能源效率的影响机制分析相对缺乏。第二，关于探讨进口贸易与能源效率之间关系的研究，主要基于进口规模而非技术溢出的角度，且侧重于考察二者的线性关系，对可能存在的非线性关系的关注不足，也较少从市场和产品的细分维度检验进口贸易对能源效率技术溢出效应的差异性。第三，传统的考察非线性关系的方法存在一定缺陷，分样本回归法所选取的样本分离点由外生设定，导致样本分组标准的主观性较强，构建交互变量法不能捕捉进口技术溢出效应的方向及强度的变化特征，无法检验进口技术溢出的吸收能力门限效应。
(一)进口技术溢出与全要素能源效率
进口技术溢出源于进口方的技术需求动机，而技术需求动机既包括技术投资动机，也包括技术消费动机。由于技术投资动机的驱使，进口方更注重借助进口技术溢出培养自身的长期技术创新能力，在此前提下，进口技术溢出主要通过学习效应和竞争效应两种机制实现技术进步，从而促进能源效率提高。就学习效应看，进口产品往往蕴含着国外专业技术知识以及相应研发成果，进口国可以通过模仿学习实现技术获取，甚至可以在此基础上进行二次创新[12]，进口贸易由此成为技术升级的催化剂，进而改善能源效率。就竞争效应看，国内厂商为了提高其市场竞争力及市场收益，则会加大自主研发力度进行技术创新，进口厂商为了维持其优势地位，也会对既有技术进行改进，且国内供应商为了扩大或维持原有的市场，会尽可能地通过逆向工程等方式破解蕴藏在进口产品中的研发知识，获取相应的技术并使之本土化[19]，从而有助于能源效率提升。
但是，在技术消费动机下，进口方更偏重对进口溢出的技术知识在短期生产中的直接投入使用。如此，进口技术溢出所产生的挤出效应和锁定效应会阻碍技术进步，对能源效率具有抑制作用。挤出效应主要表现在对生产和研发挤出两个方面。在基于比较优势的国际分工格局下，进口产品的价格往往低于国内同质产品的价格，而为了节约生产与研发的成本，资金会更多地投于进口，如此将挤占国内生产及自主研发的空间，容易导致进口国陷入为了出口而进口的贸易模式[20]，无助于能源效率的改善。同时，由于进口规模扩大存在报酬递增及自我增强等机制，通过进口获取技术优势的方式可能会锁定进口国的技术创新路径[21]，形成对先进国家的技术依赖，且为了保证产出的性能与质量，行业所进口的产品需要与其上下游行业的投入品相匹配，由此可能引发连锁式的行业进口依赖，将极大地削弱自身的创新能力，进一步固化国内产业结构和形态，导致高端产业供给不足和低端产能无序扩张，不利于能源效率的提高。
上述分析表明，进口技术溢出过程中不仅产生了有助于技术进步的学习效应与竞争效应，还产生了无助于技术进步的挤出效应与锁定效应。这四种机制的同时存在，导致进口技术溢出效应的方向并不明确。因此，进口技术溢出是否能促进能源效率改善，取决于上述四种机制的综合作用结果，如果学习效应与竞争效应之和大于挤出效应与锁定效应之和，则进口技术溢出对能源效率具有促进作用；
反之，进口技术溢出对能源效率表现为抑制作用。
(二)进口技术溢出、吸收能力与全要素能源效率
吸收过程是进口技术溢出的重要环节。技术溢出是一个系统化的过程，无论以哪种渠道引进国外技术，都只是提供了技术溢出的可能性或潜力。换言之，虽然进口贸易带来了蕴含着先进技术知识的国际产品，为发展中国家的技术获取提供了可能，但这些技术知识并非完全是显性的，而真正能驱动技术水平提高的是隐藏在显性知识背后的隐性技术知识，对隐性技术知识的获取主要依赖于技术吸收能力[22]。Mowery等(1995)[23]将吸收能力界定为一种以过程为导向的动态能力，这一过程包括对外来技术的消化吸收和对所吸收技术的内部改造。Zahra等(2002)[24]认为Mowery等(1995)[23]所定义的吸收能力是一种潜在的吸收能力，只有对消化改造的技术知识的进行整合应用，才能将潜在吸收能力转变为现实吸收能力。Lane等(2006)[25]对吸收能力的界定与Zahra等(2002)[25]较为接近，认为吸收能力主要包括对外部技术知识进行转化式学习和利用式学习的过程。因此，吸收能力是对技术知识消化改造和整合应用的动态能力。
在进口技术溢出机制中，究竟是学习效应与竞争效应占优势，还是挤出效应与锁定效应居于主导地位，主要取决于吸收能力的强弱。换言之，吸收能力是决定技术溢出效应的方向和强度的重要因素。由于贸易中的信息不完全以及产品中大量缄默知识的存在，生产技术或制造工艺所需的相关必要知识只是部分地包含在进口产品中，多数技术诀窍的获取依然需要以吸收能力为基础[26]。如果进口方的吸收能力不足，即使通过对产品的使用或观察、研究蓝图和专利等“逆向工程”，也未必能成功破解进口产品中的技术信息[27]，挤出效应和锁定效应凸显，进口技术溢出与能源效率呈负相关关系；
如果进口方具备相应的吸收能力，则意味着其消化吸收和模仿创新能力较强，学习效应和竞争效应占主导地位，进口方容易对嵌套在产品中的知识进行剖析并获取相应的技术，进口技术溢出与能源效率呈正相关关系。
进口技术溢出对能源效率的影响可能具有非线性或阶段性线性特征。无论是对于国家，还是对于地区或行业而言，其吸收能力是动态变化的[24]，因此，进口技术溢出效应会随吸收能力的变化而变化。同时，从进口技术溢出对能源效率的影响的方向与强度看，可能存在吸收能力的门限效应。当未能突破最低吸收能力的约束时，无法充分利用有效的进口技术溢出机制，从而导致进口技术溢出效应为负，或者较小，也可能并不明显；
而当吸收能力达到或跨越一定的门限水平时，才能充分发挥学习效应和竞争效应，进口技术溢出对能源效率呈现出明显的正向效应。
(一)制造业行业分类
本文以制造业为研究对象，需要收集各行业的进口贸易数据，而国内并无该数据的官方统计，这就涉及到基于国内与国际行业的对应关系对制造业进行重新划分：首先，将《国民经济行业分类(GB/T 4754-2002)》与《国民经济行业分类(GB/T 4754-2011)》进行对应，个别行业予以合并或剔除，初步得到27个两位数制造业行业。其次，将国内27个两位数制造业行业与《国际标准产业分类体系》(ISIC Rev.3)中23个两位数制造业行业对应，对部分行业进行归并处理，共得到20个两位数制造业行业。最后，将上述20个制造业行业与《商品名称及编码协调制度》对应，剔除未发生进口贸易的废弃资源和废旧材料回收加工业和进口量过少的烟草制造业。经整理共得出18个制造业行业：食品加工制造业、纺织业、服装鞋帽制品业、木材加工制品业、家具及其他制造业、造纸及纸制品业、印刷及记录媒介复制业、石油加工业、化学工业、橡胶塑料制品业、非金属矿物制品业、金属冶炼加工业、金属制品业、机械设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电子通信设备制造业、仪器仪表制造业。
(二)变量选取
1.被解释变量
全要素能源效率(tfee)。采用包含非合意产出的超效率SBM模型测算全要素能源效率，其投入产出指标说明如下。
资本投入。由于固定资产在使用过程中会发生损耗，应该选取扣除磨损(折旧)后的净值指标，因此，本文借鉴周五七(2016)[28]的研究，以固定资产净值作为资本投入指标，并采用永续盘存法估算各行业资本存量，单位为亿元。相关数据来自《中国工业统计年鉴》。
劳动投入。理论上，劳动投入应综合考虑劳动时间、质量、人数等因素，但由于国内并无全面的官方统计，按该方法在数据获取上较为困难，因此，本文以制造业各行业全部从业人员年平均人数表示劳动投入，单位为万人。相关数据来自《中国工业统计年鉴》。
能源投入。由于能源品种存在差异，不能直接加总，因此，本文利用折标煤系数将各类能源消费量进行折算后加总，以分行业能源消费总量作为能源投入指标，单位为万吨标准煤。相关数据来自《中国能源统计年鉴》。
合意产出。早期研究以工业增加值或工业总产值表示合意产出，但由于中国统计局对制造业细分行业的上述两个指标统计分别截至2007年、2011年，与本文的考察期不符。因此，考虑到数据口径的一致性和可获得性，本文借鉴Liu and Wang(2008)[29]的研究，以主营业务收入作为合意产出的指标，单位为亿元。相关数据来自《中国统计年鉴》。
非合意产出。选用CO2、SO2以及烟尘排放量作为非合意产出的指标。由于目前中国无CO2排放的官方统计，因此采用IPCC(联合国政府间气候变化专门委员会)提供的方法，基于能源消费量和碳排放系数对CO2排放量进行估算；
SO2及烟尘排放量数据来自《中国环境统计年鉴》，缺失年份数据以线性插值法补齐，单位为万吨。
2.核心解释变量
进口技术溢出(sf)。Coe和Helpman(1995)[4]将进口技术溢出定义为贸易伙伴国的R&D资本存量的进口份额加权平均值，但Lichtenberg等(1998)[30]认为，如果将两个国家进行合并，以C-H方法所测度的进口技术溢出便会增加，可能存在总量偏误，并基于弱化总量偏误的角度重新构造了权重，在其设定中，c国从j国的进口技术溢出为：
sfit=∑(imijt/gdpjt)sdjt
(1)
在式(1)中，imijt代表i行业对j国在t时期的进口额，gdpjt代表j国在t时期的国内生产总值，sdjt表示j国在t时期的国内R&D资本存量，sfit表示i行业在t时期通过进口贸易渠道获取的国外技术溢出。关于sdjt的测算，首先，以2003年为基期，以基期R&D投入为基础确定基期R&D资本存量：
sdj 0=Ij 0/(gj+η)
(2)
sdj 0即j国基期的R&D资本存量，Ij 0表示j国基期的R&D投入，gj表示j国R&D投入的年均增长率，η为折旧率。基于贸易持续性及数据可得性，选取了77个进口来源国(1)2004—2017年，中国制造业对这些国家的进口额平均每年占中国制造业总进口额的76%，因此，样本具有代表性。在此基础上，综合经济合作与发展组织、国际货币基金组织、联合国开发计划署、世界银行等机构的划分标准，将样本国分为27个发达国家和50个发展中国家。发达国家为：日本、韩国、新加坡、以色列、英国、法国、德国、意大利、荷兰、比利时、奥地利、爱尔兰、卢森堡、丹麦、挪威、芬兰、瑞士、瑞典、希腊、匈牙利、葡萄牙、西班牙、冰岛、美国、加拿大、澳大利亚、新西兰；
发展中国家为：阿根廷、亚美尼亚、阿塞拜疆、保加利亚、波黑、白俄罗斯、巴西、哥伦比亚、哥斯达黎加、古巴、塞浦路斯、捷克、厄瓜多尔、埃及、爱沙尼亚、克罗地亚、印度、伊朗、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、科威特、斯里兰卡、立陶宛、拉脱维亚、摩尔多瓦、马达加斯加、墨西哥、马其顿、马耳他、蒙古、马来西亚、巴基斯坦、巴拿马、菲律宾、波兰、巴拉圭、罗马尼亚、俄罗斯、沙特阿拉伯、塞尔维亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、泰国、塔吉克斯坦、突尼斯、土耳其、乌克兰、乌拉圭、乌兹别克斯坦、南非。，并借鉴Coe等(1995)[4]、Henry(2009)[31]的研究，分别将发达国家、发展中国家的折旧率设定为5%、10%。然后，以永续盘存法进行估算国外R&D资本存量：
sdjt=(1-η)sdj(t-1)+Ijt
(3)
其中，Ijt为j国t时期的R&D投入，sdjt即j国t时期的R&D资本存量。相关数据来源于TradeMap数据库及世界银行WDI数据库。
3.控制变量
国内R&D投入(rd)。国内自主R&D是技术进步的主要来源之一，R&D投入越多，对技术进步的促进作用越强。Geller等(2006)[32]在对OECD国家的节能措施进行总结时发现，国内R&D投入与能源效率呈正相关关系。本文以各行业R&D经费支出作为衡量国内R&D投入的指标，数据来源于《中国科技统计年鉴》。
产权结构(pc)。公有产权属性决定了国有企业的管理方式和激励制度异于非国有企业，在所有产权类型的企业中，国有企业的能源效率普遍处于较低水平[33]。本文选取国有及国有控股企业的主营业务收入占各行业主营业务收入比重作为产权结构的衡量指标，数据来源于《中国统计年鉴》。
能源消费结构(ec)。相对于其他能源而言，煤炭的利用率较低，且所产生的污染较为严重，因此，煤炭在能源消费总量中所占比重越大，能源效率越低。本文选取各行业煤炭消费量与能源消费总量之比表示能源消费结构，数据来源于《中国能源统计年鉴》。
环境规制强度(er)。Bi等(2014)[34]认为环境规制可以降低能耗，并减少环境的负外部性，有助于能源效率的改善。一般而言，环境规制越严格，企业的污染治理支出越多，即环境规制强度与污染治理成本呈正相关。本文借鉴李小平等(2012)[35]的研究，选取各行业废水、废气治理设施运行费用衡量环境规制强度，数据来源于《中国环境统计年鉴》。
消化改造能力(xg)。Mowery等(1995)[22]强调吸收能力是一个将隐性技术知识进行消化并加以改造的动态能力[23]，消化吸收经费支出越多，就越能更好地学习并获取外来技术，而技术改造经费支出越多，就越有可能实现技术突破和创新，从而提升能源效率。本文选取各行业消化吸收与技术改造经费支出衡量消化改造环节的吸收能力，数据来源于《工业企业科技活动统计年鉴》。
整合应用能力(rh)。消化改造能力是一种潜在的吸收能力，只有对技术知识进行整合应用才能将潜在吸收能力转变为现实吸收能力[24]。较高的人力资本有利于外部技术的掌握和应用，是发展中国家吸收技术溢出的决定性因素[36]。本文选取各行业R&D人员占全部从业人员比重来衡量整合应用环节的吸收能力，数据来源于《中国科技统计年鉴》。
上述主要变量的描述统计如表1所示。
表1 主要变量描述性统计
(三)模型设定
本文首先构建多元线性回归模型进行基准回归，初步考察进口技术溢出对能源效率影响的方向与强度：
lntfeeit=α0+α1lnsfit+α2lnXit+uit
(4)
其次，为了考察进口技术溢出和能源效率是否存在非线性关系，在基准回归的基础上，分别引入进口技术溢出与消化改造能力、整合应用能力的交互项，以检验吸收能力对进口技术溢出与能源效率之间关系的调节作用：
lntfeeit=β0+β1lnsfit+β2lnsfit·lnxgit+
β3lnXit+vit
(5)
lntfeeit=γ0+γ1lnsfit+γ2lnsfit·lnrhit+
γ3lnXit+ωit
(6)
最后，由于引入交互项的方法只是简单刻画了非线性关系的表象，并未就吸收能力对进口技术溢出与能源效率之间关系的影响路径加以解释，也无法对吸收能力的门限值进行估计。因此，为了深入考察进口技术溢出与能源效率的非线性关系，分别以消化改造能力、整合应用能力作为门限变量，构建面板门限模型，考察进口技术溢出对能源效率的影响是否存在基于吸收能力的门限效应，并对吸收能力的门限值进行估计：
lntfeeit=θ0+θ1lnXit+θ2lnsfit·I(lnxgit≤ζ1)+θ3lnsfit·I(ζ1
(7)
lntfeeit=θ0+θ1lnXit+θ2lnsfit·I(lnrhit≤λ1)+θ3lnsfit·I(λ1
(8)
在以上各式中，i、t分别表示行业、时期，X包含各控制变量，u，v，，δ，φ均为随机误差项，I为示性函数，，λ分别表示门限值。
对面板数据进行回归通常采用三种方法，即混合回归、随机效应回归或固定效应回归。根据LM和Hausman检验结果，固定效应回归优于另外两种方法，因此，检验报告中展示的是固定效应回归结果。
(一)基准回归
表2报告了基准回归结果，其中，模型1仅包含核心解释变量，模型2-模型7在模型1的基础上控制了能源效率的其他影响因素，逐次加入各项控制变量。回归结果显示，进口技术溢出对能源效率呈现显著的正向影响，即进口技术溢出明显改善了能源效率。这表明,进口技术溢出所带来的学习效应与竞争效应可能大于挤出效应和锁定效应，促进了技术进步，从而提升了制造业的能源效率。
表2 基准回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为相应的标准误。
关于控制变量的解释，国内R&D投入的系数显著为正，表明国内R&D投入越多，越有助于技术进步，从而提高行业能源效率。消化改造能力与整合应用能力的系数均显著为正，表明消化吸收与技术改造经费支出越多、R&D人员所占比重越大，则行业的吸收能力越强，越能促进能源效率改善。产权结构的回归系数显著为负，表明国有及国有控股企业在制造业中所占比重越高，能源效率水平越低。能源消费结构的回归系数为负，说明煤炭在能源消费总量中所占比重越大，越不利于能源效率的提高，但该变量并未通过显著性水平检验，表明现阶段通过能源消费结构改革以改善能源效率并非最为直接有效的途径，这与林伯强(2012)[37]的观点一致。环境规制强度的回归系数为负，表明提高环境规制强度并无助于能源效率改善，对此可能的解释为，环境规制强度越大，行业的污染治理投入越多，生产成本上涨会促使行业选择减少生产，进而抑制能源效率的提高[38]，但该变量未能通过显著性检验，这可能是环境规制的滞后性导致能源效率对当期环境规制不敏感。
(二)引入交互项回归
在基准回归中，进口技术溢出对能源效率的促进作用得以验证，为了进一步考察吸收能力对进口技术溢出效应的方向与强度的影响，将进口技术溢出与吸收能力的交互项引入模型进行回归。为了避免多重共线性，本文对进口技术溢出、消化改造能力、整合应用能力进行中心化处理，并取其交互项逐次加入模型7。
表3报告了引入交互项的回归结果。模型8的结果显示，进口技术溢出与消化改造能力的回归系数均显著为正，且二者交互项的系数也显著为正，表明消化改造能力对能源效率不仅存在主效应，也存在调节效应，即消化改造能力明显促进了进口技术溢出对能源效率的改善作用。模型9的结果显示，整合应用能力的回归系数显著为正，且与进口技术溢出的交互项系数也显著为正，表明整合应用能力对能源效率的主效应和调节效应同时存在，提高整合应用能力，将有助于进口技术溢出正向效应的发挥。上述分析表明，进口技术溢出对能源效率的促进作用不仅取决于自身，还会受到吸收能力的影响，这从侧面反映了进口技术溢出与能源效率之间可能并非单一的线性关系。在模型7-模型9中，主要考虑到行业的异质性特征，可能会存在随个体变化的遗漏变量，于是采用了控制个体效应的固定效应模型，但未能对时间效应加以控制，因此，在模型10-模型12中考虑了时间效应，采用双向固定效应模型进行回归。通过结果对比可以发现，核心解释变量与各控制变量的系数符号及显著性基本未发生变化。
表3 引入交互项的回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为相应的标准误。
(三)面板门限模型检验
引入交互项回归只是初步验证了进口技术溢出与能源效率的非线性关系的存在性，需进一步运用面板门限模型检验进口技术溢出对能源效率影响的门限效应。首先，对门限效应的存在性进行检验，表4报告了以消化改造能力为门限变量的门限效应检验结果。检验结果显示，进口技术溢出对能源效率的影响存在消化改造能力的单一门限效应，消化改造能力的门限值为2.488。
表4 基于消化改造能力的门限效应检验
其次，对面板门限模型进行回归。根据表5的门限效应估计结果，当制造业行业的消化改造经费支出低于门限值时，进口技术溢出的回归系数为正，且通过了1%的显著性检验；
当消化改造经费支出高于门限值时，进口技术溢出在1%的水平下显著，且其回归系数符号未发生变化，但系数值由0.093增大为0.138。这表明，受到消化改造能力的影响，进口技术溢出与能源效率呈现阶段性线性关系，当消化改造能力未跨越门限值时，进口技术溢出越多，能源效率越高；
当消化改造能力跨越了门限值后，进口技术溢出对能源效率的促进作用更强。在本文252个消化改造能力观测值中，有214个观测值在门限值以下，仅有38个观测值高于门限值。从行业分布来看，仅有化学工业、金属冶炼加工业、交通运输设备制造业三个行业的消化改造能力跨越了门限值，而大部分行业的消化改造能力仍然较低，其进口技术溢出对能源效率的促进作用微弱。
表5 基于消化改造能力的门限效应回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。
表6报告了以整合应用能力为门限变量的门限效应检验结果，结果显示，进口技术溢出对能源效率的影响存在整合应用能力的单一门限效应，整合应用能力的门限值为-6.012。
表6 基于整合应用能力的门限效应检验
根据表7的门限效应回归结果，当制造业行业的R&D人力资本低于门限值时，进口技术溢出的回归系数显著为负；
当R&D人力资本高于门限值时，进口技术溢出的回归系数显著为正。这表明受到整合应用能力的影响，进口技术溢出与能源效率之间呈现非线性关系，当整合应用能力未跨越门限值时，进口技术溢出明显抑制了能源效率改善，当整合应用能力跨越门限值后，进口技术溢出对能源效率表现为显著的促进作用。在本文252个整合应用能力观测值中，仅有24个观测值在门限值以下，从行业分布来看，大部分行业的整合应用能力跨越了门限值，但石油加工业与电子通信设备制造业的整合应用能力依然低于门限值，可能导致的后果即进口技术溢出的挤出效应与锁定效应机制凸显，无益于能源效率的提升。
表7 基于整合应用能力的门限效应回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。
(四)稳健性检验
为了验证基准回归与引入交互项回归结果的稳健性，本文进行了一系列稳健性检验。在第Ⅰ组检验中，替换了被解释变量指标。考虑到在测算能源效率时，是否考虑环境因素可能会导致不同的测算结果。一般来说，与产出端仅包含合意产出的能源效率相比，产出端同时包含合意及非合意产出的能源效率值相对较小，因此，采用不包含非合意产出的能源效率替换包含非合意产出的能源效率指标，重新对模型进行回归。
在第Ⅱ组检验中，替换了核心解释变量指标。根据《商品名称及编码协调制度》(HS 1996)与《按广泛经济类别分类》(BEC)的对应关系，将产品分为中间品、消费品与资本品(2)根据BEC产品划分标准，中间品包括111(食品和饮料，初级，主要用于工业)、121(食品和饮料，加工，主要用于工业)、21(未另归类的工业用品，初级)、22(未另归类的工业用品，加工)、31(燃料和润滑剂，初级)、322(燃料和润滑剂，加工，不包括汽油)、42(资本货物零配件，运输设备除外)、53(运输设备零配件)；
资本品包括41(资本货物，运输设备除外)、521(运输设备，工业)；
消费品包括112(食品和饮料，初级，主要用于家庭消费)、122(食品和饮料，加工，主要用于家庭消费)、522(运输设备，非工业)、61(未另归类的消费品，耐用品)、62(未另归类的消费品，半耐用品)、63(未另归类的消费品，非耐用品)。，由于与消费品相比，中间品及资本品蕴含着大量的技术知识，是进口技术溢出的主要来源，因此，在进口数据中剔除消费品，重新估算了中间品与资本品的进口技术溢出，并以此替代原核心解释变量，再次进行实证检验。表8报告了运用上述三种方法进行稳健性检验的回归结果，与基准回归结果对比，核心解释变量与控制变量的显著性及回归系数符号基本一致，表明前文所的基本结论，即“进口技术溢出显著促进了能源效率”，“受吸收能力的调节作用，进口技术溢出与能源效率之间存在非线性关系”具有较好稳健性。
在第Ⅲ组检验中，对可能存在的内生性问题进行了处理。虽然前文得出了进口技术溢出能够显著促进行业能源效率的结论，但也应考虑到可能存在能源效率较高的行业倾向于通过进口贸易获取技术溢出的情形，即进口技术溢出与能源效率之间可能存在内生性。如此则会导致估计结果偏差，因此，选取进口技术溢出的滞后一期作为工具变量，采用IV-GMM方法进行重新检验。
接下来，分别以不包含非合意产出的能源效率作为被解释变量、以中间品与资本品进口技术溢出作为核心解释变量，对面板门限模型进行稳健性检验。表9的检验结果与表6、表8的回归结果基本一致，表明“进口技术溢出对能源效率的影响存在吸收能力门限效应”这一结论具有较好的稳健性。
(一)基于进口市场结构的分析
由于不同国家的R&D资本存量不同，中国对不同国家的进口规模也不尽相同，因此，来自不同国别市场的进口技术溢出效应可能存在较大差别。一般来说，全球R&D资本存量主要集中于发达国家，且中国对发达国家的进口规模大于对发展中国家的进口规模，与发展中国家相比，发达国家是中国进口技术溢出的主要来源，因此，来自发达国家的进口技术溢出可能对中国制造业能源效率具有促进作用，而来自发展中国家的进口技术溢出与能源效率的关系有待进一步检验。根据表10基于市场结构的分析报告，发达国家组的回归结果与全样本回归较为一致，来自发达国家的进口技术溢出显著提升了能源效率，消化改造能力与整合应用能力显著促进了来自发达国家的进口技术溢出效应；
而来自发展中国家的进口技术溢出并未对能源效率表现出显著的改善作用，但消化改造能力与整合应用能力均正向调节了来自发展中国家的进口技术溢出与能源效率的正相关关系。
表8 稳健性检验1
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为相应的标准误。
表9 稳健性检验2
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为相应的标准误。
表10 基于进口市场结构的回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为相应的标准误。
(二)基于进口产品结构的分析
中间品与资本品是国外R&D资本存量的主要载体，但二者所蕴含的技术知识含量不尽相同，且制造业各行业的进口产品结构差别较大，在本文划分的18个行业中，所有行业均进口中间品，但仅有家具及其他制造业、石油加工业、金属冶炼加工业、金属制品业、机械设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电子通信设备制造业、仪器仪表制造业9个行业进口资本品，因此，来自不同种类产品的进口技术溢出效应可能具有差异性。根据表11基于进口产品结构的回归结果，中间品进口技术溢出对能源效率具有显著的促进作用，消化改造能力与整合应用能力均有助于中间品进口技术溢出效应的发挥；
而资本品进口技术溢出未能明显改善能源效率，但消化改造能力与整合应用能力正向调节了资本品进口技术溢出与能源效率的相关关系。对于资本品回归结果的解释，可能是由于资本品的技术知识含量较高，且这些技术知识不断复杂化，国外对其实施更为严格的知识产权保护，不利于进口方的模仿学习，同时，所进口的资本品无需再经过加工即可投入生产，往往转化为资本存量，也难以对能源效率产生显著的技术溢出效应。
表11 基于进口产品结构的回归结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著，括号内为相应的标准误。
本文选取中国制造业2004—2017年面板数据，从行业层面实证考察了进口技术溢出对全要素能源效率的影响，并构建吸收能力与进口技术溢出的交互项，考察了吸收能力对进口技术溢出与能源效率之间关系的影响。在此基础上，进一步运用面板门限模型，以吸收能力为门限变量，检验了进口技术溢出对全要素能源效率影响的门限效应。得出以下结论：第一，进口技术溢出显著促进了能源效率改善。第二，进口技术溢出与能源效率之间存在非线性关系，消化改造能力和整合应用能力对进口技术溢出效应均具有显著促进作用。第三，进口技术溢出对能源效率的影响存在基于吸收能力的门限效应，但门限效应因吸收能力的异质性而存在差异。当消化改造能力低于门限值时，进口技术溢出对能源效率的促进作用较为微弱；
当消化改造能力跨越门限值后，进口技术溢出对能源效率表现出较强的促进作用。当整合应用能力低于门限值时，进口技术溢出显著抑制了能源效率；
当整合应用能力跨越门限值后，进口技术溢出与能源效率呈显著的正相关关系。第四，来自发达国家的进口技术溢出显著提升了能源效率，而来自发展中国家的进口技术溢出并未对能源效率表现出显著的改善作用。中间品进口技术溢出对能源效率具有显著的促进作用，而资本品进口技术溢出未能明显改善能源效率。
根据本文研究可以得出以下政策启示：第一，继续实施积极的进口促进战略。从技术进步的视角看，国内自主研发与进口技术溢出是能源效率得以改善的两大主线，在促进能源效率方面，进口技术溢出的作用未必亚于成本高、风险大的进口技术溢出，因此，在重视国内自主研发的同时，应适当扩大进口规模，优化进口结构，加强对有助于节能环保的先进技术设备及关键零部件的进口。第二，加大消化吸收及技术改造经费投入，着重培养消化改造能力。从吸收过程看，由进口贸易传导的国际技术溢出只有被充分消化吸收并转化为内部所有，才有助于能源效率的提升，因此，应适当加大消化吸收以及技术改造经费投入力度，提高消化改造能力，对消化吸收的外部技术加以改造，使之本土化。第三，加强人力资本积累，提高整合应用能力。只有具备一定的整合应用能力，进口技术溢出才能对能源效率表现出显著的正向效应，研发人员是基础研究和关键技术得以应用的根本，因此，应充分重视高素质研发人员的引入，实现人力资本积累，突破整合应用能力门限。
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