控制变量。能源生态效率的影响因素涉及多方面，为了更加真实地反映环境规制与能源生态效率之间的关系，本文主要选择了对外开放度、政府干预、人口规模、人力资本与科研投入作为控制变量。
6 结论与政策建议
6.1 结论
本文利用30个省份2005-2019年区间的面板数据，使用超效率SBM模型对各省份的能源生态效率进行了测度并对其特征进行了分析，使用熵值法测算的综合值衡量环境规制水平并对其时间与地区特征进行了分析，并利用Tobit模型研究了环境规制对于能源生态系效率的整体影响及作用机制，研究结论如下：
（1）从整体来看，中国的能源生态效率呈现出了一个先下降后上升的趋势。从区域来看，四大区域的能源生态效率水平差距较大，其中东部地区在研究区间内一直处于最高水平，中部地区的能源生态效率在研究区间内的大部分年份都处于四大区域的最低水平；从变化趋势来看，东部地区与东北地区的能源生态效率在研究区间内有所下降，而中部地区与西部地区的能源生态效率在研究区间大多处于上升状态，且西部地区的增速是四大区域中最快的。各省份分开来看，各省份的能源生态效率值整体呈现出两极分化的趋势，仅有少数省份的能源生态效率高于中国能源生态效率。
（2）环境规制能够显著促进能源生态效率的提升，从控制变量来看，对外开放度能够显著促进能源生态效率的提升，政府干预则抑制了能源生态效率的提升，人口规模对于能源生态效率的提升具有抑制作用，人力资本显著促进了能源生态效率的提升，研发投入强度对于能源生态效率的影响是正向的，但是并不显著。正式环境规制促进了能源生态效率的提升，而非正式环境规制对于能源生态效率呈现负向影响，但是并不显著。异质性分析则表明环境规制对能源生态效率的影响在2005-2011年区间内是抑制的而在2012-2019年区间内是促进的，呈现出先抑制后促进的情况。
（3）环境规制能够通过提高清洁能源的消耗占比从而促进能源生态效率的提升；环境规制能够通过提升第三产业与第二产业的比值来提升能源生态效率；环境规制能够通过促进产业集聚来提升能源生态效率；环境规制能够促进绿色技术创新从而提升能源生态效率。
参考文献（略）
