環(huán)境約束下的中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率及其影響因素研究＊——基于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期的經(jīng)驗研究

袁天天，石 奇，劉玉飛

（1.南京財經(jīng)大學 產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院，江蘇 南京 210003；2.南京財經(jīng)大學 財政與稅務(wù)學院，江蘇 南京 210046）

目前，中國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的重要一面，就是促使經(jīng)濟增長由主要依靠資金和物質(zhì)要素投入向依靠全要素生產(chǎn)率的帶動轉(zhuǎn)變。新古典經(jīng)濟增長理論還認為，經(jīng)濟長期可持續(xù)增長的唯一動力是全要素生產(chǎn)率的提高，因此，全要素生產(chǎn)率成為了國內(nèi)外眾多專家研究經(jīng)濟發(fā)展的重要工具?？v觀中國經(jīng)濟的發(fā)展歷程不難發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)已成為我國經(jīng)濟發(fā)展的主導力量，但“高投入，高消耗，高排放”的發(fā)展方式制約了制造業(yè)部門的可持續(xù)發(fā)展，也直接影響著我國區(qū)域經(jīng)濟增長的速度與質(zhì)量。針對目前我國制造業(yè)有關(guān)效率的研究中所忽視的環(huán)境污染的影響，本文運用考慮了環(huán)境因素的Malmquist－Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)，采用2001－2009年中國制造業(yè)31個兩位數(shù)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，基于能源經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的視角，實證研究了中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率及其變動的根源。本研究將經(jīng)濟增長方式與環(huán)境因素聯(lián)系起來，對于探討資源環(huán)境雙重約束下中國制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論及現(xiàn)實意義。

一、文獻綜述

20世紀80年代以來，國內(nèi)涌現(xiàn)出眾多的有關(guān)生產(chǎn)率問題的研究成果，其中對制造業(yè)部門生產(chǎn)率的測算更是受到了格外的關(guān)注。通過對現(xiàn)有文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，我國制造業(yè)生產(chǎn)率的早期研究多數(shù)側(cè)重于傳統(tǒng)生產(chǎn)率的測度，也就是忽略了各種環(huán)境污染對行業(yè)生產(chǎn)率的影響。這類研究可以歸納為以下四點：第一，在制造業(yè)總體層面探討我國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動及趨勢［1－3］；第二，從區(qū)域、企業(yè)或行業(yè)的微觀層面測算生產(chǎn)率水平并分析趨勢［4－6］；第三，深入分析中國制造業(yè)生產(chǎn)率變動的影響因素［7－9］；第四，探析我國經(jīng)濟增長與制造業(yè)生產(chǎn)率的提升之間的關(guān)系［10－12］。上述研究存在的不足之處在于，在測算制造業(yè)全要素生產(chǎn)率時，主要側(cè)重于測算生產(chǎn)過程中的“好”產(chǎn)出，而沒有考慮生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的諸如廢氣、廢水和固體廢物等之類的“壞”產(chǎn)出的影響?，F(xiàn)實中，工業(yè)生產(chǎn)過程中所產(chǎn)生的各種“壞”產(chǎn)出會對社會環(huán)境產(chǎn)生負效應，從而給整個經(jīng)濟帶來顯著的外部成本。因此，運用上述研究成果對現(xiàn)實經(jīng)濟進行指導容易產(chǎn)生偏差和失誤。把環(huán)境污染因素看作具有負外部效應的“壞”產(chǎn)出，并同“好”產(chǎn)出一并引入到生產(chǎn)過程，還要追溯到Chung等人提出的方向性距離函數(shù)法（Directional Distance Function，簡稱DDF）［13］之后，運用該方法來分析環(huán)境污染在制造業(yè)生產(chǎn)過程中的制約作用可以顯得更為科學合理，并且能夠較好地解決“壞”產(chǎn)出的效率評價問題?；诖?，一系列的評價方法又相繼被學者們構(gòu)建出來。例如Malmquist－Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)（簡稱ML生產(chǎn)率指數(shù)），它不僅具有Malmquist指數(shù)所具有的良好性質(zhì)，而且其在考慮了“好”產(chǎn)出提高的同時，還要求“壞”產(chǎn)出的不斷減少。

近年來，隨著環(huán)境問題的日益突出，運用ML生產(chǎn)率指數(shù)實證分析全要素生產(chǎn)率的研究逐漸增多。Fare等人以美國制造業(yè)1974－1986年的數(shù)據(jù)為例，運用ML生產(chǎn)率指數(shù)法測算了其全要素生產(chǎn)率，研究結(jié)果表明，在考慮環(huán)境因素下所測算的全要素生產(chǎn)率年均增長速度要高于忽略環(huán)境因素時的測算值［14］。與此結(jié)論相類似，Yoruk和Zaim分別用考慮環(huán)境污染等“壞”產(chǎn)出的Malmquist－Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)和不考慮環(huán)境污染等“壞”產(chǎn)出的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分別測度并比較了經(jīng)合組織（OECD）國家的生產(chǎn)率，研究發(fā)現(xiàn)前者的測算值要高于后者［15］。國內(nèi)方面，王兵等運用ML生產(chǎn)率指數(shù)法測度了1980－2004年APEC 17個國家和地區(qū)包含CO2排放的全要素生產(chǎn)率，認為在引入環(huán)境管制之后，APEC國家的全要素生產(chǎn)率增長水平得到了提升，且從分解指標來看，技術(shù)進步是生產(chǎn)率水平提升的主要動力［16］。在此基礎(chǔ)上，田銀華等采用序列Malmquist－Luenberger指數(shù)法估算了1998－2008年中國各省環(huán)境約束下的全要素生產(chǎn)率，實證分析結(jié)果表明全要素生產(chǎn)率增長對我國經(jīng)濟增長的貢獻不足10%，反映了我國經(jīng)濟粗放增長的現(xiàn)實，同時他們也得到技術(shù)進步是我國全要素生產(chǎn)率增長的重要源泉，而技術(shù)效率則呈現(xiàn)出下降的態(tài)勢［17］。吳軍在全要素生產(chǎn)率（TFP）分析框架中加入環(huán)境影響因素，通過ML指數(shù)測度分析了基于環(huán)境約束的我國1998－2007年地區(qū)工業(yè)TFP增長及其分解，并檢驗了其收斂性［18］。陳詩一基于方向性距離函數(shù)對改革以來中國工業(yè)TFP進行了重新估算，發(fā)現(xiàn)正確考慮環(huán)境約束的實際TFP比傳統(tǒng)不（正確）考慮環(huán)境因素的估算值低了很多［19］。以上綜述表明，環(huán)境約束和環(huán)境規(guī)制被學者們更多地用來研究對全要素生產(chǎn)率的影響，而且這將使得所估算的全要素生產(chǎn)率更具有生產(chǎn)經(jīng)濟學的含義［20］。

然而，由于選取樣本的差異，分析周期的差別，以及研究視角的不同等因素的影響，實證過程中即使運用相同的方法，最終得出的結(jié)論也難免會出現(xiàn)不一致的情況，這也使得后續(xù)的研究存在較大的探索空間?，F(xiàn)有文獻為我們提供了很好的分析路徑，本文試圖從以下兩個方面進行深入拓展：首先，運用中國制造業(yè)2001－2009年31個兩位數(shù)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)重新估計考慮環(huán)境因素影響情況下的全要素生產(chǎn)率及其分解，同時與在不考慮環(huán)境因素的情況下用傳統(tǒng)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測算結(jié)果進行比較；其次，注重考察資本深化、行業(yè)規(guī)模、科技投入和環(huán)境污染等現(xiàn)實因素對全要素生產(chǎn)率增長的影響。

二、數(shù)據(jù)和方法

（一）數(shù)據(jù)來源及處理

本研究選取的時間跨度是2001－2009年，各項指標數(shù)據(jù)均選自于相應年度的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》。為確?！秶窠?jīng)濟行業(yè)分類標準》（2002）實施前后統(tǒng)計數(shù)據(jù)口徑的一致，本研究剔除了“工藝品及其他制造業(yè)”和“廢氣資源和廢舊材料回收加工業(yè)”兩個行業(yè)，即我們的研究對象是中國制造業(yè)31個兩位數(shù)行業(yè)。涉及到的變量有：工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)SO2排放量、固定資產(chǎn)凈值年平均余額、全部從業(yè)人員人數(shù)和能源消耗，所有價值量數(shù)據(jù)都平減為2001年為基年的可比價序列。本文中所使用的投入產(chǎn)出變量定義如下：

1.產(chǎn)出指標。其一，“好”產(chǎn)出。對于產(chǎn)出變量指標的選擇，部分學者選用工業(yè)增加值，還有學者選用工業(yè)總產(chǎn)值，我們根據(jù)陳詩一［19］的作法，由于一般經(jīng)濟增長方程中含有中間投入品性質(zhì)的能源要素，為此將含有中間投入成本的工業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標。其二，“壞”產(chǎn)出。“壞”產(chǎn)出表現(xiàn)為負的社會效應，是一種環(huán)境成本。對于如何全面科學地表達一國或者一個地區(qū)的環(huán)境污染水平，目前尚未有一個統(tǒng)一的標準。參照相關(guān)文獻的作法，本文選取工業(yè)SO2排放量來表征環(huán)境污染水平。

2.投入指標。資本和勞動為大量文獻所使用的傳統(tǒng)投入要素，我們在此選取固定資產(chǎn)凈值年平均余額和全部從業(yè)人員年平均人數(shù)分別作為資本和勞動力的投入指標。參考以往文獻的一致作法，本文中能源因素作為投入指標處置。本文采用各行業(yè)煤炭消耗量代表能源變量。因為，一方面煤炭消耗直接關(guān)系到SO2排放量；另外一方面煤炭資源是不可再生資源，其使用效率關(guān)系到能否真正意義上保護環(huán)境，節(jié)約資源。

為了分析比較環(huán)境因素對不同制造業(yè)行業(yè)的影響效果，本文將中國制造業(yè)分為輕、重工業(yè)兩個類別分別加以考慮。一般認為，與輕工業(yè)相比較而言，重工業(yè)的生產(chǎn)方式和高排放與高耗能更為相關(guān)。因此，本文按照2001－2009年中國制造業(yè)各行業(yè)能源消費總量的平均值由高到低的序列，將我國31個制造業(yè)行業(yè)劃分為高、低能耗兩個類別（其中高能耗組15個行業(yè)，低能耗組16個），并以此作為重、輕工業(yè)的代表。各組別制造業(yè)的投入產(chǎn)出指標的描述性統(tǒng)計量，見表1。

表1 制造業(yè)各投入產(chǎn)出指標的描述性統(tǒng)計量（2001－2009）

從表1中不難發(fā)現(xiàn)，就工業(yè)總產(chǎn)值、全部從業(yè)人員年平均人數(shù)兩項指標來看，重工業(yè)分別是輕工業(yè)的3.3倍和2.2倍，但是其余三項指標的行業(yè)差異卻十分顯著，其中，重工業(yè)類的固定資產(chǎn)凈值年平均余額是輕工業(yè)類的4.8倍，其能源消耗的平均水平是輕工業(yè)類的13.2倍，而二氧化硫排放量差異最大，倍數(shù)達到了34.9倍之多，重工業(yè)類遠遠高于輕工業(yè)類。這些數(shù)據(jù)表明，中國高投資、高能耗和高排放的發(fā)展方式并沒有帶來預期中工業(yè)總產(chǎn)值的高增長，這似乎表明重工業(yè)行業(yè)的生產(chǎn)率水平應該不是很高。此外，從標準差的數(shù)據(jù)來看，重工業(yè)類的各項指標的數(shù)值都遠遠高于輕工業(yè)類，尤以能源消耗和二氧化硫排放量為甚，前者分別是后者的24.4倍和70倍。基于這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)，可以看出中國重工業(yè)行業(yè)的資本投入、能源消耗水平和二氧化硫排放量不但水平高，并且波幅變動也較大。

（二）研究方法

目前，估算全要素生產(chǎn)率的方法有指數(shù)法、索羅殘差法和前沿生產(chǎn)函數(shù)法三種。指數(shù)法以全要素生產(chǎn)率的基本定義為依據(jù)進行估算，例如Abramowitz提出了代數(shù)指數(shù)法（Arithmetic Index Number Approach，AIN），其基本思想是把全要素生產(chǎn)率表示為產(chǎn)出數(shù)量指數(shù)與所有投入要素加權(quán)指數(shù)的比率［21］。該類方法非常直觀地體現(xiàn)了全要素生產(chǎn)率的內(nèi)涵，但對于不同的投入與產(chǎn)出指標，存在著指數(shù)公式的選擇問題。1957年索洛以生產(chǎn)函數(shù)形式給出了生產(chǎn)率測度的公式，第一次將技術(shù)進步因素納入到經(jīng)濟增長模型中。他認為全要素生產(chǎn)率是指各要素如資本和勞動等投入之外的技術(shù)進步和能力實現(xiàn)等導致的產(chǎn)出增加，是剔除要素投入貢獻后所得到的殘差，這一概念即為后來被稱為的“索洛殘差”，之后索羅殘差法在生產(chǎn)率估算中開始流行開來。

根據(jù)索羅殘差法測算出來的全要素生產(chǎn)率，研究者和政策制定者可以分析各種要素對經(jīng)濟增長的貢獻，識別經(jīng)濟增長是效率型增長還是投入型增長，從而為制定和評價長期經(jīng)濟政策提供基礎(chǔ)。但是運用索羅殘差法估算TFP也存在缺陷，它需首先確認投入指標的產(chǎn)出彈性，然后通過CD生產(chǎn)函數(shù)或者超越對數(shù)函數(shù)進行回歸，這就隱含假定了生產(chǎn)在技術(shù)上是充分有效的，從而忽略了全要素生產(chǎn)率增長的另一個重要組成部分——技術(shù)效率提升的影響。

前沿生產(chǎn)函數(shù)法較好地解決了這一問題，該方法又分隨機性和確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)兩種。隨機性前沿生產(chǎn)數(shù)法需先驗假定效率隨時間的變化而變化，而且它無法同時模擬“好”產(chǎn)出和“壞”產(chǎn)出兩種情況并存的生產(chǎn)過程，只能擬合出單產(chǎn)出的生產(chǎn)過程，因此該方法對于本研究不適用。確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)又分為兩種估計方法，即參數(shù)估計和非參數(shù)估計。參數(shù)估計法的特點是需要設(shè)定總量生產(chǎn)函數(shù)的形式，然后通過回歸分析估計相關(guān)參數(shù)，求得全要素生產(chǎn)率及其增長率。而非參數(shù)估計法的最大特點是無須對生產(chǎn)系統(tǒng)輸入輸出之間進行明確的生產(chǎn)函數(shù)表達式的假定，而采用線性規(guī)劃的方法求得生產(chǎn)率的相對變化。兩者中以非參數(shù)法更為常用，典型的就是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，簡稱 DEA）方法。DEA模型能夠避免參數(shù)化模型有可能產(chǎn)生的模型設(shè)定誤差和隨機干擾項正態(tài)分布假定不能滿足的缺陷；其次，該模型能同時模擬多產(chǎn)出、多投入的生產(chǎn)過程，對“好”產(chǎn)出和“壞”產(chǎn)出也能分別進行處理［24］。因此，綜上所述，本研究選用基于方向性距離函數(shù)的 Malmquist－Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)法來測算環(huán)境約束下的中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率。關(guān)于ML生產(chǎn)率指數(shù)法的更多技術(shù)細節(jié)，可以參見 Chung等［13］。

三、實證分析

（一）基于環(huán)境約束的中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率變化分析

中國制造業(yè)31個行業(yè)各投入的產(chǎn)出變量的換算結(jié)果，見表2。

表2 基于ML模型的制造業(yè)各指標增長核算分析（2001－2009）

續(xù)表2

表2是中國制造業(yè)31個行業(yè)各投入產(chǎn)出變量的核算結(jié)果情況，其中 MIPL、MLECH、MLTCH分別為運用基于方向性距離函數(shù)的ML生產(chǎn)率指數(shù)法的所測量的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率和規(guī)模效率結(jié)果，全要素生產(chǎn)率貢獻份額的計算方法參照吳延瑞［23］以及陳詩一［19］。

由表2可以看出，各行業(yè)的差異較為明顯，工業(yè)總產(chǎn)值的增長率由水的生產(chǎn)和供應業(yè)的9%到通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)的29%不等；所估算的全要素生產(chǎn)率指數(shù)處于煙草加工業(yè)的0.937到通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)的1.130之間；生產(chǎn)效率指數(shù)也在印刷業(yè)記錄媒介的復制行業(yè)的0.921到交通運輸設(shè)備制造業(yè)的1.053之間變動；而技術(shù)進步率則全部處于增長的狀態(tài)，從電力、熱力的生產(chǎn)和供應業(yè)的1.000 175（保留3位小數(shù)，表中值為1.000）到電通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)的1.115不等。那些產(chǎn)出增長慢以及全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進步不快甚至為負的行業(yè)基本上都是高能耗的勞動密集型的制造行業(yè)，如造紙及紙制品業(yè)、紡織業(yè)、家具制造業(yè)、木材加工及竹藤棕草制品業(yè)、文教體育用品制造業(yè)、印刷業(yè)記錄媒介的復制、紡織服裝鞋帽制造業(yè)、皮革毛皮羽毛（絨）及其制品業(yè)等，這說明對中國傳統(tǒng)勞動密集型制造業(yè)行業(yè)進行節(jié)能減排和升級轉(zhuǎn)型改造已十分必要。而工業(yè)總產(chǎn)值和全要素生產(chǎn)率增長以及技術(shù)進步率較快的行業(yè)都是輕工業(yè)和高新技術(shù)行業(yè)，例如通信設(shè)備計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)、電氣機械及器材制造業(yè)、交通運輸設(shè)備制造業(yè)、儀器儀表及文化辦公用機械制造業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)等之類的，從這也可以看出信息技術(shù)等高新技術(shù)行業(yè)在工業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級中的重要性。除了造紙及紙制品業(yè)、紡織業(yè)、家具制造業(yè)、木材加工及竹藤棕草制品業(yè)、文教體育用品制造業(yè)、印刷業(yè)記錄媒介的復制、紡織服裝鞋帽制造業(yè)、皮革毛皮羽絨及其制品業(yè)、煙草加工業(yè)這9個行業(yè)外，其余行業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長均為正，且所有行業(yè)都處于技術(shù)進步的狀態(tài)，這又進一步說明了中國制造業(yè)生產(chǎn)率的提高主要是由技術(shù)進步而非生產(chǎn)效率引起。生產(chǎn)效率變化為正的行業(yè)主要集中于交通運輸設(shè)備制造業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)、化學纖維制造業(yè)、儀器儀表文化辦公用機械制造業(yè)、通信設(shè)備計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、電氣機械及器材制造業(yè)等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，同樣凸顯出高新技術(shù)行業(yè)在新型工業(yè)化進程中的重要性。此外，從各行業(yè)生產(chǎn)率的貢獻份額上也可以看出，沒有一個行業(yè)的生產(chǎn)率貢獻度超過50%，所有行業(yè)還是表現(xiàn)為要素驅(qū)動型的粗放型增長，貢獻度超過40%的行業(yè)有電氣機械及器材制造業(yè)、通信設(shè)備計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)和儀器儀表文化辦公用機械制造業(yè)；全要素生產(chǎn)率負增長的行業(yè)對產(chǎn)出的貢獻也為負，其中，煙草加工業(yè)的生產(chǎn)率貢獻度最低，達到－48.46%。從各投入指標的角度看，資本存量和能源消耗的平均增長率要明顯高于勞動就業(yè)的平均增長率，這表明在當下要素驅(qū)動型的工業(yè)增長模式中，資本和能源要素發(fā)揮了主要的作用。

（二）環(huán)境因素對中國制造業(yè)生產(chǎn)效率測度的影響

本部分通過測算沒有考慮環(huán)境因素和將環(huán)境污染作為“壞”產(chǎn)出情況下的全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解，以檢驗環(huán)境因素對中國制造業(yè)生產(chǎn)效率的影響。見表3。

表3 兩種模型所測量的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率和技術(shù)進步指數(shù)的平均發(fā)展速度（2001－2009）

表3所示的即是兩種模型所估算得到的2001年以來我國制造業(yè)全行業(yè)的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)的平均發(fā)展速度，權(quán)重分別為各行業(yè)的工業(yè)增加值份額。

從表3估算結(jié)果可以看出，在正確考慮了SO2排放量和能源消耗的情況下，中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長4.49%，技術(shù)效率指數(shù)年均增長0.59%，技術(shù)進步指數(shù)年均提高3.83%。估算結(jié)果說明，“十五”以來，我國制造業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率所獲得的較大改善主要是歸功于技術(shù)進步而非技術(shù)效率的提高。事實上，在表3中由Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法所估算的全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進步率的變化方向都變正為負，分別為－7.96%和－9.88%，都一致地小于 ML生產(chǎn)率指數(shù)法的對應結(jié)果；而Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法所測得的技術(shù)效率增長情況為2.57%，高于環(huán)境約束下所測得的0.59%的增長速率。由此，可以初步得出一個結(jié)論，即考慮環(huán)境管制后，中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長水平會得到提高，而且其技術(shù)進步和技術(shù)效率也會提高。

進一步地，為了檢驗使用ML生產(chǎn)率指數(shù)法所測度的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率和技術(shù)進步指數(shù)是否在統(tǒng)計上顯著大于由Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法所測度的對應估算值，本文參照Kumar等人的方法進行了t統(tǒng)計量檢驗［24］。檢驗結(jié)果如表3所示，由Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法所測得的全要素生產(chǎn)率估計值在統(tǒng)計量上要顯著小于ML指數(shù)法的估算結(jié)果，同時，傳統(tǒng)方法估算的技術(shù)進步指數(shù)也要顯著小于ML指數(shù)法對應的估算值，二者都通過了1%水平下的顯著性檢驗，但是這兩個模型所測量的技術(shù)效率值并沒有顯著的差異。因此，在考慮環(huán)境管制后，所測得的全要素生產(chǎn)率要高于不考慮環(huán)境因素的估算值，且技術(shù)進步是其增長的源泉，但是生產(chǎn)效率的估算差異不顯著。本文的這一發(fā)現(xiàn)支持了Jeon和Sickles［25］、王兵等［16］、葉 祥 松 和 彭 良 燕［26］以 及 王 昆［27］的 結(jié)果。

四、基于環(huán)境約束的全要素生產(chǎn)率影響因素的計量分析

前文在環(huán)境約束的條件下，對中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動進行了分析，這里將分析環(huán)境約束下全要素生產(chǎn)率變動的影響因素。到目前為止，理論界并沒有正式的理論作為確定影響生產(chǎn)率增長因素的依據(jù)，因此，本文的研究主要是在前人的研究基礎(chǔ)上加上自己的思考來確定這些因素的?？紤]到通過ML指數(shù)法測得的生產(chǎn)率指數(shù)有一個最低界限值0，數(shù)據(jù)出現(xiàn)截斷，在此情況下用一般的線性回歸方法可能會得到負的擬合值，從而影響分析結(jié)果。因此，這里采用擅長處理限值因變量的Tobit模型，來檢驗生產(chǎn)率增長和影響其因素的關(guān)系，模型如下。

式中：MLPI表示經(jīng)由ML生產(chǎn)率指數(shù)法所測算的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)（被解釋變量）。為了考慮環(huán)境管制，解釋變量包括資本深化（ZBSH）、行業(yè)規(guī)模（HYGM）、研發(fā)投入（YFTR）和環(huán)境污染（HJWR）。綜合已有文獻，各解釋變量說明以及各因素對生產(chǎn)率所可能產(chǎn)生的影響見表4、表5。

表4 Tobit模型解釋變量說明

表5 各制造行業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素分析結(jié)果

從分析表5中的Tobit回歸結(jié)果，我們可以得出以下主要結(jié)論。

第一，資本深化對生產(chǎn)率的影響。資本深化對輕工業(yè)具有正向的促進作用，且其在5%的水平上顯著，這與張軍［28］、楊俊等［29］認為的過早的資本深化不利于生產(chǎn)率增長的研究結(jié)果相左。本文認為對于制造業(yè)輕工業(yè)行業(yè)來說，在其資本深化階段，企業(yè)通過加大投入，引入先進的生產(chǎn)技術(shù)，從而促進自身的技術(shù)進步和全要素生產(chǎn)率的提升。而本文同時得出，資本深化對重工業(yè)的影響不顯著，且具有負效應，這與我們的預期不一致。我們認為中國制造業(yè)的重工業(yè)行業(yè)大都屬于資本密集型產(chǎn)業(yè)，而該類產(chǎn)業(yè)傾向于重污染產(chǎn)業(yè)［30］，隨著資本－勞動比的上升，其對環(huán)境效率的負面影響抵消了技術(shù)進步所引致的全要素生產(chǎn)率的提高。因此，中國一方面要繼續(xù)堅定不移地走產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的道路，另一方面，要大力發(fā)展先進制造業(yè)，以降低中國在工業(yè)化進程中對環(huán)境的負面影響。

第二，行業(yè)規(guī)模對生產(chǎn)率的影響。行業(yè)規(guī)模的擴大對提高輕、重工業(yè)生產(chǎn)率水平的影響方向不同。研究結(jié)果顯示，行業(yè)規(guī)模對輕工業(yè)的影響具有不顯著的負效應，說明中國輕工業(yè)行業(yè)在一定程度上存在著規(guī)模不經(jīng)濟的問題。與之相反，行業(yè)規(guī)模對重工業(yè)行業(yè)具有正向的促進作用，且在10%水平上顯著。這一點與我們的預期相同，說明中國重工業(yè)行業(yè)規(guī)模的擴大有利于形成規(guī)模效益，進而在行業(yè)科技創(chuàng)新能力的提高和集約化使用投入要素等方面得到保證。

第三，研發(fā)投入對生產(chǎn)率的影響。結(jié)果顯示，研發(fā)投入的增加對我國輕、重工業(yè)的生產(chǎn)率均存在正向影響，雖然結(jié)果與我們的預期相同，但是其系數(shù)檢驗都不顯著。說明中國制造業(yè)行業(yè)研發(fā)投入的增加并沒有真正有效地促進技術(shù)進步，中國雖然是制造業(yè)大國，但制造業(yè)行業(yè)的增長嚴重依靠“高投入，高消耗，高排放”的粗放型增長方式，因此中國制造業(yè)需要進一步加強產(chǎn)學研合作，提高技術(shù)成果轉(zhuǎn)化率。

第四，環(huán)境污染對生產(chǎn)率的影響。與眾多研究結(jié)果以及本文的預期相同的是，環(huán)境污染不利于輕工業(yè)行業(yè)的生產(chǎn)率的提高，研究結(jié)果表明環(huán)境污染與輕工業(yè)生產(chǎn)率負相關(guān)，但系數(shù)檢驗不顯著。而與之相反的是，中國重工業(yè)行業(yè)的生產(chǎn)率水平隨著工業(yè)SO2排放量的增多而提高，這在一方面驗證了我國經(jīng)濟發(fā)展方式存著“高投入，高消耗，高排放”的問題，另一方面也促使我們深刻認識到，如果不盡快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式，不把過高的資源消耗降下來，中國經(jīng)濟雖然一時可以增長很快，但走不好，也走不遠。加快轉(zhuǎn)變增長方式，走科學發(fā)展之路，已成為我們內(nèi)在的迫切要求。

五、結(jié) 論

在生產(chǎn)過程中，若不考慮環(huán)境管制問題，傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率的測度方法會使得生產(chǎn)率增長的測算出現(xiàn)偏差。本文運用Malmquist－Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)對2001－2009年間中國制造業(yè)31個兩位數(shù)行業(yè)在環(huán)境約束下的全要素生產(chǎn)率指標及其分解進行了估算，并比較了不考慮環(huán)境因素影響情形下的全要素生產(chǎn)率增長情況；其次運用Tobit模型研究了環(huán)境約束下全要素生產(chǎn)率的影響因素。綜合上述的研究成果，可以得出以下基本結(jié)論。

第一，總體來看，考慮環(huán)境因素的中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率各項指標都呈現(xiàn)出增長趨勢，其中全要素生產(chǎn)率年均增長4.49%，生產(chǎn)效率年均增長0.59%，年均技術(shù)進步率為3.83%。實證分析表明，對于產(chǎn)出增長率、全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進步指數(shù)都不高甚至為負的行業(yè)大都是諸如造紙及紙制品業(yè)、紡織業(yè)等高能耗的勞動密集型的制造行業(yè)；而工業(yè)總產(chǎn)值和全要素生產(chǎn)率增長以及技術(shù)進步率較快的行業(yè)都是諸如通信設(shè)備計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)之類的高新技術(shù)行業(yè)，這表明了大力發(fā)展先進制造業(yè)在今后中國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級中的重要性。

第二，相比較不考慮環(huán)境因素而言，在正確考慮環(huán)境管制的情形下，中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率會得到提高，而且對生產(chǎn)率的增長作出主要貢獻的還是技術(shù)進步而非生產(chǎn)效率的提高。

第三，表象上資本深化，行業(yè)規(guī)模擴大，研發(fā)投入增多，環(huán)境污染減少，會對我國制造業(yè)行業(yè)生產(chǎn)效率的提升起到很大的作用，但是本文的實證分析否定了這一觀點。通過將制造業(yè)進行輕、重工業(yè)的劃分，其Tobit回歸結(jié)果表明，資本深化對輕工業(yè)具有正向的促進作用，而對重工業(yè)的影響不顯著，且具有負效應；行業(yè)規(guī)模對輕工業(yè)的影響具有不顯著的負效應，對重工業(yè)行業(yè)具有顯著的正向的促進作用；研發(fā)投入的增加對我國輕、重工業(yè)的生產(chǎn)率均存在正向影響；值得警惕的是，中國重工業(yè)行業(yè)的生產(chǎn)率水平仍然隨著工業(yè)SO2排放量的增多而提高，說明中國依然未能擺脫“高投入，高消耗，高排放”的粗放型發(fā)展方式。

綜合來看，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式，加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級已是現(xiàn)階段提高我國可持續(xù)發(fā)展能力的必然要求。未來中國制造業(yè)的發(fā)展應擺脫以加工貿(mào)易為主導的制造業(yè)的發(fā)展道路，著眼于提高技術(shù)轉(zhuǎn)化成果，通過提升自主研發(fā)能力促進生產(chǎn)率的增長。與此同時，政府在制定發(fā)展戰(zhàn)略目標時，應充分考慮到不同行業(yè)的差異屬性，以降低萬元GDP能耗，提高能源使用效率為出發(fā)點，制定出切實可行的節(jié)能減排目標，實現(xiàn)社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。

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