環(huán)境因素對長三角工業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

□文/韓 霜

（南京財經(jīng)大學(xué)江蘇產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院 江蘇·南京）

一、引言

改革開放以來，我國在經(jīng)濟發(fā)展上取得了舉世矚目的成就，而工業(yè)經(jīng)濟的增長最為顯著，工業(yè)經(jīng)濟是國民經(jīng)濟的主導(dǎo)，也是衡量一個國家或地區(qū)生產(chǎn)力發(fā)展水平的重要標志。但在取得顯著成就的同時，也為此付出了巨大的資源、環(huán)境代價。在2010年世界環(huán)境績效指數(shù)排名中，我國在163個國家和地區(qū)中位居121位，比2009年下滑了16位。環(huán)境污染、資源匱乏以及生態(tài)破壞等問題已經(jīng)嚴重影響到我國可持續(xù)發(fā)展的目標。為此，政府明確提出要把環(huán)保工作作為轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的重要手段，如《國家環(huán)境保護“十二五”規(guī)劃》已提出了具體的減排指標。

長三角作為我國經(jīng)濟增長最活躍的地區(qū)之一，已是整個國民經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎?，F(xiàn)階段，如何促進經(jīng)濟增長方式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)經(jīng)濟“又好又快”發(fā)展，是長三角亟待解決的重大課題。然而，加快經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展尤其重要。本文運用考慮了環(huán)境因素的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)，采用2000～2010年長三角地區(qū)工業(yè)投入與產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)，實證研究長三角地區(qū)三省市工業(yè)部門的環(huán)境全要素生產(chǎn)率變化值，并實證分析環(huán)境規(guī)制強度、外商直接投資等對考慮了環(huán)境因素的生產(chǎn)率增長水平的影響。鑒于長三角在我國經(jīng)濟中的地位，研究其工業(yè)部門的環(huán)境全要素生產(chǎn)率對于全國工業(yè)經(jīng)濟乃至于整個經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展都有著非常重要的啟示意義。

二、文獻綜述

全要素生產(chǎn)率是衡量經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的重要指標，也是研究經(jīng)濟增長方式的一個重要視角。因此，目前關(guān)于全要素生產(chǎn)率的研究已成為了經(jīng)濟學(xué)界的熱點之一。

在全要素生產(chǎn)率的測算中，國內(nèi)外學(xué)者使用的方法有：索洛殘差法、增長核算法以及Malmquist-DEA法。索洛殘差法是由美國經(jīng)濟學(xué)家Solow首創(chuàng)，在此模型中，產(chǎn)出函數(shù)被設(shè)定為包括了資本、勞動投入的科布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，并且引入技術(shù)進步作為外生變量。索洛殘差法被大量學(xué)者用于測算國家或地區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長，Tuan Ng Zhao（2009）采用索洛殘差法，對我國長三角15市和珠三角8市1978～2004年間的全要素生產(chǎn)率進行了測算。但是，索洛模型有其自身的局限性，因此測算的準確性也受到一些學(xué)者的質(zhì)疑。相比其他兩種方法，使用增長核算法來計算全要素增長率的頻率較低。因為若是運用增長核算法，通常會使用超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，雖然該生產(chǎn)函數(shù)更具一般性，測算結(jié)果也更加準確、科學(xué)，但是測算難度也相對較大。孫琳琳、任若恩（2005）使用增長核算法測算了我國1981～2002年間的全要素生產(chǎn)率，研究結(jié)果顯示：我國在改革開放后的全要素生產(chǎn)率波動幅度較大，并在九十年代后期增速較緩。另外，李賓、曾志雄（2009）也采用增長核算法對我國1978～2007年間的全要素生產(chǎn)率進行了測算，研究得出了類似的結(jié)論：即我國在九十年代后期全要素增長率出現(xiàn)了下滑的趨勢。Malmquist-DEA法避免了較強理論的約束，可以較容易地測算出全要素生產(chǎn)率，是主流的測算方法，很多學(xué)者運用此方法對我國或者部分省市的全要素生產(chǎn)率進行了測算（鄭京海、胡鞍鋼，2005；郭慶旺、趙志耘等，2005）。

但是，以上對全要素生產(chǎn)率進行測算時都沒有考慮污染排放對于生產(chǎn)率的影響，也就是研究只考慮了工業(yè)總產(chǎn)出等這類市場性的“好”產(chǎn)出，卻忽視了生產(chǎn)過程中非市場性的“壞”產(chǎn)出。王兵等（2008）研究指出，用“好”產(chǎn)出的增長率減去所投入的貢獻，而不考慮“壞”產(chǎn)出的影響，那么傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率即沒有考慮環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率的測算結(jié)果會出現(xiàn)偏差。然而，要把環(huán)境因素納入經(jīng)濟運行的考核體系，就面臨著這樣一個問題：即污染物作為“壞”產(chǎn)出與“好”產(chǎn)出是不一樣的，因為其沒有價格，這也正是傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率測度方法無法解決的一個問題。Fare et al.（1994）采用的謝潑德距離函數(shù)基于徑向DEA分析方法不需要價格信息，但依然沒有考慮環(huán)境約束；Chambers et al.（1996）和Chung et al.（1997）在謝潑德距離函數(shù)的基礎(chǔ)上首次采用方向性距離函數(shù)法，較好地解決了污染物等非期望產(chǎn)出的效率評價問題，從而得到了廣泛的應(yīng)用。另外，他們還在方向性距離函數(shù)基礎(chǔ)上構(gòu)建了Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)（簡稱ML生產(chǎn)率指數(shù)）。該指數(shù)不僅繼承了Malmquist指數(shù)測算全要素生產(chǎn)率要求“好”產(chǎn)出不斷增加的良好性質(zhì)，同時還考慮了環(huán)境因素，要求“壞”產(chǎn)出不斷減少。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。王兵等（2008）運用ML生產(chǎn)率指數(shù)法測度了1980～2004年APEC17個國家和地區(qū)包含CO2排放的全要素生產(chǎn)率，認為在考慮環(huán)境管制后，APEC的全要素生產(chǎn)率增長水平得到提高，且技術(shù)進步是其增長的源泉。楊俊、邵漢華（2009）引入考慮了“壞”產(chǎn)出的ML指數(shù)，測算了1998～2007年我國地區(qū)工業(yè)考慮了環(huán)境因素情況下的全要素生產(chǎn)率增長及其分解。研究發(fā)現(xiàn)，我國西部地區(qū)在工業(yè)化過程中存在較嚴重的資源浪費與生產(chǎn)環(huán)境破壞，而東部地區(qū)則有力地促進了我國工業(yè)“又好又快”發(fā)展。

通過現(xiàn)有文獻的梳理，國內(nèi)外學(xué)者都是基于不同的測算方法對我國整體地區(qū)全要素的測算，而所得結(jié)論都傾向于東部地區(qū)的經(jīng)濟要優(yōu)于西部地區(qū)“又好又快”的發(fā)展。因此，本文試圖縮小研究的視角，以我國長三角三省市為研究對象，測算其在2000～2010年間工業(yè)部門考慮了環(huán)境因素的ML指數(shù)并進行比較。

三、研究方法與數(shù)據(jù)說明

（一）研究方法

1、環(huán)境技術(shù)。工業(yè)生產(chǎn)除了產(chǎn)出一般“好”產(chǎn)品以外，還會產(chǎn)出廢水、廢氣、廢棄固體等“壞”產(chǎn)品，F(xiàn)are et al.（2007）構(gòu)造了一個既包括“好”產(chǎn)出，又包括“壞”產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性集，即環(huán)境技術(shù)的函數(shù)表達式：

集合P（x）是指使用N種要素投入所生產(chǎn)出M種“好”產(chǎn)出和I種“壞”產(chǎn)出的所有組合。在本文中，假設(shè)所有決策單元（各?。┦褂?N 種要素投入（x1，x2，…xN）∈R+N，生產(chǎn)出 M 種“好”產(chǎn)出（y1，y2，…yN）∈R+M和I種“壞”產(chǎn)出（b1，b2，…bI）∈R+I，則在每一個時期 t＝1，2，…T，第 k＝1，2…，K個省份投入產(chǎn)出組合為（xk，t，yk，t，bk，t）。生產(chǎn)可能性集P（x）滿足下面四個特性：

（1）閉集和凸集

（2）聯(lián)合弱可處置性：如果（y，b）∈P（x）且 0≤θ≤1，則（θy，θb）∈P（x）。這表示減少“壞”產(chǎn)出是要付出代價的，在要素投入水平給定的情況下，要減少“壞”產(chǎn)出，必然占用原本生產(chǎn)“好”產(chǎn)出的那部分資源，導(dǎo)致好產(chǎn)出水平也相應(yīng)地減少。

（3）零結(jié)合性：如果（y，b）∈P（x），且b＝0，則y＝0。說明沒有任何污染的生產(chǎn)是不可能的，滿足“壞”產(chǎn)出水平為零的唯一條件就是“好”產(chǎn)出水平也為零。

（4）投入和“好”產(chǎn)出的可處置性：如果（y，b）∈P（x） 且 y′≤y 或者x′≥x，則（y′，b）∈P（x），P（x′）?P（x），說明投入和“好”產(chǎn)出浪費在一般情況下總可能存在。

2、方向性距離函數(shù)。Chung et al.（1997）、Fare etal.（2001）根據(jù)短缺函數(shù)思想，構(gòu)建了方向性距離函數(shù)，這個函數(shù)是謝潑德距離函數(shù)的一般化，具體形式為：

g＝（gy，gb）表示產(chǎn)出擴張的方向向量。如果向量 g＝（y，-b），則表示同比例的增加好產(chǎn)出而減少壞產(chǎn)出，β表示“好”產(chǎn)出增長、“壞”產(chǎn)出減少的最大可能性程度。

3、環(huán)境技術(shù)效率。在上述定義下，環(huán)境技術(shù)效率（ETE）可以表示為：

環(huán)境技術(shù)效率是一個與生產(chǎn)環(huán)境前沿緊密聯(lián)系的概念，當觀測點在生產(chǎn)環(huán)境前沿時，方向性距離函數(shù)值為0，環(huán)境技術(shù)效率為1。環(huán)境技術(shù)效率越大，說明距離環(huán)境生產(chǎn)前沿越近，即在給定的資源投入下，實際“好”產(chǎn)出與最大“好”產(chǎn)出、實際“壞”產(chǎn)出與最小“壞”產(chǎn)出的差距越小。

4、Malmquist-Luengerber生產(chǎn)率指數(shù)。基于環(huán)境技術(shù)效率函數(shù)，參照Chambers et al.（1996）和Chung et al.（1997）的方法，就可以定義t期到t+1期的生產(chǎn)率指數(shù)（ML），并可以進一步分解為技術(shù)進步和效率變化。

ML指數(shù)可以分解為技術(shù)進步（TECH）和效率變化（EFFCH）：

ML、EFFCH、TECH大于或者小于 1分別表示全要素生產(chǎn)率增長（下降）、技術(shù)效率改善（惡化）、前沿技術(shù)進步（退后），每一種生產(chǎn)率的變化需要解四個線性規(guī)劃，包括兩個當期環(huán)境技術(shù)效率和兩個混合環(huán)境技術(shù)效率。

按照上述方法，本文測定了2000～2010年間長三角地區(qū)考慮了環(huán)境因素的工業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)、技術(shù)進步和效率變化值。

（二）數(shù)據(jù)說明

1、數(shù)據(jù)來源及說明。本文的數(shù)據(jù)主要來源于2011年《中國統(tǒng)計年鑒》、《上海統(tǒng)計年鑒》、《江蘇統(tǒng)計年鑒》、《浙江統(tǒng)計年鑒》。本文以2000～2010年長三角三省市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)為基本研究單元，以地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)二氧化硫排放量為產(chǎn)出指標，以固定資產(chǎn)凈值、全部從業(yè)人員人數(shù)、工業(yè)能源消耗量為投入指標，詳細處理情況如下：

（1）“好”產(chǎn)出。本文以各地區(qū)的工業(yè)總產(chǎn)值為“好”產(chǎn)出，并以各省市的工業(yè)品出廠價格指數(shù)折算成2000年的不變價格。

（2）“壞”產(chǎn)出。本文選擇工業(yè)二氧化硫作為“壞”產(chǎn)出，主要有以下原因：與其他污染物相比，二氧化硫主要產(chǎn)生于工業(yè)生產(chǎn)中，而生活中的排放比例極??；二氧化硫也是國家“十二五”規(guī)劃綱要中所列舉的主要污染物之一；二氧化硫和要素投入中的能源消費量密切相關(guān)，同時該數(shù)據(jù)也比較容易獲得。

（3）勞動投入。本文選擇各省市規(guī)模以上企業(yè)年平均從業(yè)人員人數(shù)作為勞動力投入指標。

（4）資本投入。本文選擇固定資產(chǎn)凈值年平均余額作為資本投入指標，并以各省市固定資產(chǎn)價格指數(shù)折算成2000年的不變價格。

（5）能源投入。本文選擇各地區(qū)歷年的工業(yè)能源消耗量作為能源投入指標。主要有以下考慮：一方面能源消耗是一個綜合性指標；另一方面能源消耗與工業(yè)二氧化硫的排放規(guī)模密切相關(guān)。

表1 2000～2010年長三角投入產(chǎn)出增長率以及能源投入份額、SO2排放份額

2、數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計。根據(jù)表1數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計，總體而言，我國長三角地區(qū)的經(jīng)濟增長是依靠高投入、高能耗來推動高產(chǎn)出的。在2000～2010年間，長三角地區(qū)的工業(yè)總產(chǎn)值平均以19.97%的增長速度高速增長。與此同時，勞動力投入、資本投入、能源消耗也分別以2.68%、14.45%、8.47%的平均速度增長。而污染排放物方面，隨著技術(shù)水平的提升以及環(huán)境規(guī)制的加強，本文選取的二氧化硫指標在長三角地區(qū)體現(xiàn)出逐漸減少的趨勢，在2000～2010年間以-0.83%的平均速度降緩。

從各省市來看，上海的工業(yè)總產(chǎn)值增長速度最高，其平均增速高達21.28%。另外，上海的能源投入份額以及SO2排放份額都是長三角三個省市中占比最少的，并且上海二氧化硫的排放量遞減速度也是最大的，十年間的增速平均為-3.22%。由此可以說明，上海地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展較為良好。就江蘇與浙江兩個省比較而言，江蘇更顯示出高投入、高耗能的態(tài)勢，其能源投入份額、SO2排放份額占據(jù)了長三角地區(qū)的一半以上。值得說明的是，長三角地區(qū)總體體現(xiàn)出污染物的排放量放緩的趨勢，但浙江省的二氧化硫排放量卻仍以2.52%的平均速度增長著?？梢?，長三角地區(qū)在經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展方面在各省市間也是存在差距的。（表1）

四、實證分析

本文計算了2000～2010年長三角三省市的Malmquist-Luengerber生產(chǎn)率指數(shù)及其分解，并對各省市的計算結(jié)果進行加權(quán)平均得到長三角地區(qū)Malmquist-Luengerber生產(chǎn)率指數(shù)及其分解，具體結(jié)果如表2所示。根據(jù)表2的計算結(jié)果，我們可知長三角地區(qū)在2000～2010年間，考慮了環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率為10.11%，其中效率改變?yōu)?5.2%，技術(shù)進步為10.75%。由此表明，長三角地區(qū)在過去的11年間，考慮了環(huán)境要素的全要素生產(chǎn)率的改變主要是依靠技術(shù)進步。（表2）

本文根據(jù)表1的計算結(jié)果，分別把各省市在2000～2010年間的計算結(jié)果進行平均，得到了各個省市的Malmquist-Luengerber生產(chǎn)率指數(shù)以及其分解的值。根據(jù)表3我們可知，長三角的三個省市中，上海在期間考慮了環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率值最高，并明顯高于江蘇省與浙江省。而江蘇與浙江兩省的考慮了環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率值比較相當，分別為1.0715、1.0752。從分解的因素來看，上海的技術(shù)進步增長率也處于最高，達到了14.76%，遠高于江蘇的技術(shù)進步增長率7.74%，以及浙江的技術(shù)進步增長率8.61%。另外，從效率改變值來看，江蘇與浙江的效率改變值均為負值，分別為-4.3%、-9.0%，而上海在期間的效率改變值為0。由此可以說明，我國長三角地區(qū)在經(jīng)濟擴張過程中，存在著以犧牲環(huán)境和資源為代價。總體而言，在三個省市中，江蘇、浙江的增長方式要比上海的增長方式相對粗放一些。（表3）

表3 長三角地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)率指數(shù)及分解

從時間上來看，如圖1所示，2000～2010年間長三角各省市的全要素生產(chǎn)率變化有增有減，其中浙江省在這11年間的全要素生產(chǎn)率值變化相對平穩(wěn)，而上海市的全要素生產(chǎn)率值的變化最顯突兀。根據(jù)上海的全要素生產(chǎn)率變化趨勢，我們可以非常容易地觀察到在2000年、2005年左右，其全要素生產(chǎn)率曾一度達到高峰。在2000年，上海迎來全要素生產(chǎn)率的高增長，這主要由于其一系列的工業(yè)重點項目的完工。資料顯示，1999年上海在此前三年竣工的工業(yè)技術(shù)項目投產(chǎn)情況也較為樂觀，新增產(chǎn)值達到了189億元、利稅59億元。由此可見，正是由于之前工業(yè)投資的成效，才導(dǎo)致了上海在2000年達到了全要素生產(chǎn)率的一個高峰。然而，繼2000年之后，上海全要素生產(chǎn)率又逐漸下降，并在2003年左右達到了一個低谷，最后又在2005年左右重新回到高峰。導(dǎo)致其變化的原因，上海在“十五”的開局之年，開始了新一輪的工業(yè)投資，如將投資 2，500億元重點推進“1+3+9”工業(yè)園區(qū)的建設(shè)。而在“十五”的收尾之年，投資逐漸竣工，工業(yè)生產(chǎn)活動的效率得以逐漸提高。（圖1）

表2 長三角工業(yè)Malmquist-Luengerber生產(chǎn)率指數(shù)及其分解

另外，為了檢驗環(huán)境因素對于工業(yè)全要素生產(chǎn)率測算的影響，本文同時還計算了長三角地區(qū)在忽略了環(huán)境因素情形下全要素值及其分解，測算結(jié)果如表3所示。我們可知，在不考慮環(huán)境因素的情況下，2000年至2010年長三角地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長11.1%，技術(shù)效率為-2.4%，而技術(shù)進步為13.5%。就各省市而言，在忽略了環(huán)境因素的情況下，上海、江蘇和浙江的工業(yè)全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)出一定的提高。由此說明，長三角地區(qū)在促進經(jīng)濟增長的時候，也以犧牲了生態(tài)環(huán)境為代價。因此，環(huán)境因素會顯著影響工業(yè)生產(chǎn)效率增長水平的測算，不考慮環(huán)境因素會高估工業(yè)生產(chǎn)率的增長。

五、結(jié)論

本文利用2000～2010年長三角省級工業(yè)面板數(shù)據(jù)，采用考慮了“壞”產(chǎn)出的Malmquist-Luengerber生產(chǎn)率指數(shù)，估算了上海、江蘇、浙江的ML生產(chǎn)率指數(shù)及其分解，并與忽略環(huán)境因素影響下的工業(yè)全要素生產(chǎn)率進行比較。主要得出以下幾點結(jié)論：首先，2000～2010 年間，上海、江蘇、浙江的環(huán)境全要素生產(chǎn)率分別為1.1476、1.0715、1.0752，可見上海的 ML 指數(shù)要略高于其余兩省。并且就其分解因素，上海市的技術(shù)進步增長率以及效率改變值都要高于江蘇和浙江。由此可見，江蘇、浙江的增長方式要比上海的增長方式相對粗放一些；其次，本文還比較了忽略了環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率，即傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率。測算結(jié)果表明，在考慮了環(huán)境因素時，上海、江蘇和浙江的工業(yè)全要素生產(chǎn)率都略有下降。由此說明，長三角地區(qū)在促進經(jīng)濟增長的時候，也以犧牲了生態(tài)環(huán)境為代價，環(huán)境因素會顯著影響工業(yè)生產(chǎn)效率增長水平的測算，不考慮環(huán)境因素會高估工業(yè)生產(chǎn)率的增長。

綜上，要想順利實現(xiàn)《國家環(huán)境保護“十二五”規(guī)劃綱要》提出的重要目標，實現(xiàn)經(jīng)濟“又好又快”的發(fā)展，即使作為我國工業(yè)經(jīng)濟較為發(fā)達的長三角地區(qū)，也還有很長一段路要走。政府應(yīng)該著重加強環(huán)境規(guī)制方面的工作，促進經(jīng)濟增長方式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)經(jīng)濟“又好又快”的發(fā)展。

［1］許小雨.長三角全要素生產(chǎn)率的測算及影響因素分析［D］.南京大學(xué)，2011.

［2］孫琳琳，任若恩.中國資本投入和全要素生產(chǎn)率的估算［J］.世界經(jīng)濟，2005.12.

［3］鄭京海，胡鞍鋼.中國改革時期省級生產(chǎn)率增長變化的實證分析（1979～2001年）［J］.經(jīng)濟學(xué)（季刊），2005.1.

［4］郭慶旺，賈俊雪.中國全要素生產(chǎn)率的估算：1979～2004［J］.經(jīng)濟研究，2005.6.