經(jīng)合組織國家綠色生產(chǎn)力的總體增長情況研究

【摘要】本文基于Luenberger生產(chǎn)力指數(shù)測算二氧化碳排放量，用以衡量30個經(jīng)合組織成員國在1971—2011年間的綠色生產(chǎn)力。提出技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率變化和結(jié)構(gòu)效率變化的綠色生產(chǎn)力增長的分解方法。結(jié)果表明，經(jīng)合組織有效的環(huán)境政策促進(jìn)了綠色增長，但是傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率指標(biāo)低估了這部分綠色增長。最近二十年，綠色生產(chǎn)力增長主要依賴于科技進(jìn)步。

【關(guān)鍵詞】綠色生產(chǎn)力??結(jié)構(gòu)無效率??Luenberger生產(chǎn)率指標(biāo)??非期望產(chǎn)出

一、文獻(xiàn)綜述

Fre等人（1994）使用非參數(shù)方法分析了17個經(jīng)合組織國家1979-1988的生產(chǎn)率增長。Young（1992，1994，1995），Kim和Lau（1994）對東亞經(jīng)濟(jì)體的發(fā)展階段進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率增長的作用有限。然而，這些以往關(guān)于全要素生產(chǎn)率增長或下降的研究仍有改進(jìn)的空間。

首先，最初的文獻(xiàn)忽略了生產(chǎn)過程中的非期望產(chǎn)出（如碳排放），無法為可持續(xù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供基礎(chǔ)。Mahlberg和Sahoo（2011）通過對Luenberger生產(chǎn)率指標(biāo)進(jìn)行非徑向分解，分析了22個經(jīng)合組織國家的環(huán)境生產(chǎn)率。他們將生產(chǎn)率變化分為效率變化和技術(shù)進(jìn)步，其中生產(chǎn)率增長主要依賴于后者。Ananda和Hampf（2015）認(rèn)為，在生產(chǎn)率測量中包含非期望產(chǎn)出（從而導(dǎo)致的）這一影響是顯著的。第二，即使最近的一些論文考慮到污染排放，但其中有一組論文在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上將非期望產(chǎn)出建模作為了傳統(tǒng)的輸入。Seiford和Zhu（2002）。第三，大多數(shù)文獻(xiàn)強(qiáng)調(diào)國家級的技術(shù)效果和技術(shù)進(jìn)步，但忽視了經(jīng)合組織成員等國家集團(tuán)在總水平上的結(jié)構(gòu)效果。Boussemart（2015）等人把這種結(jié)構(gòu)效率的概念運(yùn)用到了中國地區(qū)的實驗中。本篇文章的貢獻(xiàn)在于將結(jié)構(gòu)性效率變化作為經(jīng)合組織國家總水平生產(chǎn)力指標(biāo)的一個新組成部分。

距離函數(shù)通常與弱可處置假設(shè)一起使用，以期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出來尋找基準(zhǔn)。Woo等人（2015）運(yùn)用DEA方法和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對31個經(jīng)合組織國家2004至2011年的可再生能源環(huán)境效率進(jìn)行了研究。他們的研究結(jié)果顯示，經(jīng)合組織國家在環(huán)境效率方面存在地域差異。美國的經(jīng)合組織平均環(huán)境效率最高，歐洲的經(jīng)合組織標(biāo)準(zhǔn)偏差最大。他們發(fā)現(xiàn)全球金融危機(jī)影響了美國的效率變化。

這些論文有著不同的特點：大部分的研究都是運(yùn)用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)來論證，但是也有一些研究采用了Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行測量。Malmquist-Luenberger指數(shù)的核心思想是利用Malmquist指數(shù)的比值分解來分析。我們進(jìn)一步提出了用一種替代方法用來模擬定向距離函數(shù)，該函數(shù)顯示了聚合的相關(guān)屬性，在我們?yōu)榘咐械乃袊叶歼x擇了相同的方向，該方向定義為總投入產(chǎn)出向量。因此，可以認(rèn)為一組國家的效率變化只是個別國家效率變化的總和。

二、方法論

（一）弱可處置性技術(shù)和方向性距離函數(shù)

對于如何處理生產(chǎn)活動中產(chǎn)生的非期望產(chǎn)出的問題，文獻(xiàn)中有兩種主要的替代方法來解決這個問題。首先，可以將非期望產(chǎn)出建模為輸入，以便在最優(yōu)情況下使其數(shù)量最小化。其次，可以在生產(chǎn)可能性集合上引入額外的經(jīng)濟(jì)公理，例如弱可處置性假設(shè)。

將通過式（8）計算得到的LPI分量以加法形式表示，可以直接將其理解為增長率且大小近似等于生產(chǎn)率指標(biāo)的對數(shù)。國家層面的LPI指標(biāo)是效率變化（EC）和技術(shù)進(jìn)步（TP）的總和。雖然這種分解在個別層面上考慮了EC和TP，但它仍然忽略了國家在整體層面上的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

總體效率變化（OE）揭示了t和t+1時期總體效率得分之間的演化過程。因此，基于CRS技術(shù)的總水平LPI可以定義為OE和TP之和：

（9）

此外，OE可以不斷分解為技術(shù)效率變化（TE）和結(jié)構(gòu)效率變化（SE）。

TE是個體技術(shù)效率得分的時間變化（這句翻譯結(jié)果有待討論），而SE記錄了結(jié)構(gòu)成分隨時間的變化。后者是在投入和產(chǎn)出方面同時衡量的全球混合效應(yīng)，被解釋為各國投入和產(chǎn)出分配的異質(zhì)性。TFP分解過程中的個別混合效應(yīng)可以在Balk（2001）、Lovell（2003）或Zofio（2007）中找到。雖然后者是根據(jù)所評估的DMUs的觀察輸入/輸出組合在個別層面計算的，但我們的結(jié)構(gòu)效應(yīng)是在集團(tuán)級別計算并取決于綜合生產(chǎn)計劃的輸入/輸出組合。然后，我們使用對偶性（聚合生產(chǎn)計劃中的影子價格）來計算每個國家對這種全球混合效應(yīng)的貢獻(xiàn)，即對這種影子價格體系的配置效率。

后一種效應(yīng)是通過前兩種成分上的差異推導(dǎo)出來的：

（10）

最后，我們可以通過三個隨時間的變化要素來估計整個群體的生產(chǎn)率增長：LPIt，t+1=TEt，t+1+SEt，t+1+TPt，t+1???????????????（11）

（三）通過對原始和對偶DEA模型的線性規(guī)劃估計LPI分量

LPI的每個分量可以通過線性程序（LP）估計，各個級別的原始方向距離函數(shù)由以下線性程序構(gòu)成。

個體技術(shù)下的原始方向距離函數(shù)：

（LP0）

其中λ是強(qiáng)度變量的向量，而δ是一個標(biāo)量，用于測量所有DMUsk中評估的DMUk周期內(nèi)好的輸出的最大擴(kuò)展和非期望產(chǎn)出的減少。最佳得分δ表示為所選方向向量g的百分比。

（LP0）是CRS技術(shù)下的傳統(tǒng)DEA模型，它既滿足輸入和輸出的自由可處置性，又滿足輸出的弱可處置性。在這種方法中，非期望產(chǎn)出的價格可以是正值也可以是負(fù)值。由于我們總認(rèn)為污染是一個社會成本，我們通過將（LP0）中的等號改為（LP1）中的不等式“≤”，明確地將負(fù)面價格強(qiáng)加給不良輸出。個體技術(shù)下的定向距離函數(shù)：

（LP1）

在（LP1）中，我們可以獲得國家k'的技術(shù)無效率性，為了獲得總體水平的效率，下面的（LP2）被證明：聚合技術(shù)下的定向距離函數(shù)

（LP2）

因此，總體水平的結(jié)構(gòu)無效率可以從總效率低下（LP2）和技術(shù)無效率總和（LP1）之間的差異中得出（Briec等，2003;FreandZelenyuk，2003）。我們處理數(shù)量和技術(shù)效率低下時存在的這種差異，但是當(dāng)使用Koopmans（1957）證明的價格和利潤函數(shù)時，這種差異就消失了。直觀地說，精確聚合適用于價格和數(shù)量方面線性的優(yōu)質(zhì)函數(shù)，而凸函數(shù)則不然。

或者，總體效率可以從（LP3）計算出來，LP3是（LP2）的對偶函數(shù)。

（LP3）

在聚合技術(shù)下的雙向距離函數(shù)中πv，πw和πx分別代表期望產(chǎn)出，非期望產(chǎn)出和投入的影子價格。

（LP3）主要是獲得每個國家對總體低效率的影響大小。?然后，我們可以得到每個國家?k?總體和結(jié)構(gòu)低效率情況如下：

（12）

我們也提供了一些模型，通過禁用相關(guān)原始模型和對偶模型中非期望產(chǎn)出的相應(yīng)約束，在不包含非期望產(chǎn)出的情況下，將綠色生產(chǎn)率指標(biāo)與傳統(tǒng)生產(chǎn)率指標(biāo)進(jìn)行比較。例如，（LP4）通過刪除非期望產(chǎn)出的約束，與（LP1）相對應(yīng)。

（LP4）

三、數(shù)據(jù)和結(jié)果

（一）數(shù)據(jù)

該數(shù)據(jù)庫來自賓夕法尼亞大學(xué)世界數(shù)據(jù)庫和國際能源署。這個數(shù)據(jù)涵蓋了1971至2011年的30個經(jīng)合組織國家，分為三個地區(qū)：美洲（4個國家：加拿大、智利、墨西哥和美國）、亞洲-大洋洲（5個國家：澳大利亞、以色列、日本、韓國和新西蘭）和歐洲（21個國家：奧地利、比利時、瑞士、德國、丹麥、西班牙、芬蘭、法國、英國、希臘、匈牙利、愛爾蘭、冰島、意大利、盧森堡、荷蘭、挪威、波蘭、葡萄牙、瑞典和土耳其）。其余4個經(jīng)合組織國家（捷克、愛沙尼亞、斯洛伐克和斯洛文尼亞），由于缺乏現(xiàn)有數(shù)據(jù)沒有列入。我們使用兩種投入，一種期望產(chǎn)出，另一種非期望產(chǎn)出，即：股本、勞動力、實際國內(nèi)生產(chǎn)總值和二氧化碳排放。股本采用永續(xù)盤存法，按當(dāng)前購買力平價（以2005年美元計）計算。?勞動力是30個經(jīng)合組織國家以百萬計就業(yè)人數(shù)。?實際國內(nèi)生產(chǎn)總值按當(dāng)前購買力平價（以2005年美元計）計算的產(chǎn)出。這三個投入和一個期望產(chǎn)出來自格羅寧根大學(xué)提供的賓夕法尼亞大學(xué)世界數(shù)據(jù)庫8.1（Feenstra等，2015）。非期望產(chǎn)出（碳排放）是基于數(shù)百萬噸燃料燃燒的部門方法（國際能源機(jī)構(gòu)，2014年）。

表1顯示了投入和產(chǎn)出的平均增長率。從表1可以看出，GDP增長是由經(jīng)合組織亞洲-大洋洲國家?guī)拥?，其資本存量增長率（3.80%）和碳排放增長率（1.38%）也是最高的。美洲經(jīng)合組織國家吸引了更多的勞動力，保持了1.23%的最高增長率。經(jīng)合組織歐洲國家的碳排放趨勢最低（僅為-0.22%）。

表1??投入產(chǎn)出變量年均增長率?1990-2014年

（二）結(jié)果與討論

技術(shù)低效率衡量的是所觀察到的生產(chǎn)計劃與其最佳實踐之間的差距，而結(jié)構(gòu)低效率部分則通過總體低效率和技術(shù)低效率得分之間的差異進(jìn)行估算。在經(jīng)合組織美洲國家在2004年趕上這一水平之前，經(jīng)合組織歐洲占主要的比重。從1997年到2009年，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（0ECD）美洲在結(jié)構(gòu)效率低下方面占主導(dǎo)地位，這導(dǎo)致所有經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織國家的結(jié)構(gòu)效率變化呈下降趨勢。對于經(jīng)合組織亞洲和大洋洲而言，與其他兩個集團(tuán)相比，它們在技術(shù)和結(jié)構(gòu)效率低下方面的演變相對穩(wěn)定。我們注意到經(jīng)合組織歐洲的結(jié)構(gòu)性低效率得分在2008年歐洲債務(wù)危機(jī)期間顯示出增長趨勢。但是，我們注意到經(jīng)合組織亞洲?-?大洋洲在1997年亞洲金融危機(jī)期間的結(jié)構(gòu)性低效率評分方面沒有類似的進(jìn)展。Woo等（2015）認(rèn)為環(huán)境效率受到全球金融危機(jī)的影響。在我們的研究結(jié)果中，我們無法確定結(jié)構(gòu)性低效率是否與相關(guān)的金融危機(jī)有直接關(guān)系。從圖3-5中，我們還發(fā)現(xiàn)經(jīng)合組織美洲地區(qū)出現(xiàn)了顯著的低效率波動，這主要是由于美國在1998-2009年期間不再作為一個衡量基準(zhǔn)。相對于其他國家來說，美國在整個樣本中的權(quán)重是巨大的，因此其定向低效率得分很高，并且對經(jīng)合組織美國的得分演變有顯著影響。

四、結(jié)論和進(jìn)一步的工作

我們嘗試在30個經(jīng)合組織（OECD）成員國中采用一種將碳排放指標(biāo)納入其中的Luenberger生產(chǎn)率指標(biāo)來衡量生產(chǎn)力。根據(jù)我們的實證結(jié)果，可以得出幾個結(jié)論。

（1）傳統(tǒng)的生產(chǎn)率指標(biāo)不考慮碳排放，從而低估了經(jīng)合組織國家在樣本期內(nèi)由于有效和高效的環(huán)境保護(hù)政策所帶來的綠色增長。與此同時，綠色生產(chǎn)率指標(biāo)在2008年金融危機(jī)后保持不變，而傳統(tǒng)指標(biāo)則出現(xiàn)了顯著下降。這種綠色生產(chǎn)績效的動力來自于經(jīng)合組織環(huán)境狀況的改善，并且這可以成為理性思考經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境成本之間該如何權(quán)衡的一項證據(jù)。在我們的結(jié)論中，不僅像美國和英國這樣的工業(yè)化國家，而且一些工業(yè)化程度較低的國家也可以作為經(jīng)合組織的基準(zhǔn)，如墨西哥，新西蘭。?我們認(rèn)為，政策制定者和決策者應(yīng)該將環(huán)境變量納入衡量經(jīng)濟(jì)績效的指標(biāo)中，比如生產(chǎn)率的提高。

（2）從1971年到2000年，綠色生產(chǎn)力的增長主要歸功于技術(shù)和結(jié)構(gòu)效率的提高，而技術(shù)進(jìn)步則貢獻(xiàn)了樣本期內(nèi)的剩余部分。我們認(rèn)為，政府可以制定適當(dāng)?shù)恼撸ㄈ鐚＠ǎ┮灾С旨夹g(shù)的擴(kuò)散和采用，從而使綠色技術(shù)可以從領(lǐng)導(dǎo)者身上轉(zhuǎn)移到追隨者身上。

（3）研究結(jié)果揭示了經(jīng)合組織在生產(chǎn)率演變方面存在重大結(jié)構(gòu)性影響。如果經(jīng)合組織國家能夠更均勻地投入或產(chǎn)出，這一結(jié)構(gòu)組成部分將能提高生產(chǎn)力增長的潛在改進(jìn)空間。從1997年至2009年結(jié)構(gòu)效率的下降主要是因為經(jīng)合組織美洲地區(qū)這一組成部分的下降。而經(jīng)合組織的結(jié)構(gòu)組成可以伴隨著經(jīng)濟(jì)組織中的動態(tài)演化，各國可以通過降低超國家層面的結(jié)構(gòu)性效率來提高生產(chǎn)率。國際組織和政府間組織可以在非國家層面建立有利的經(jīng)濟(jì)環(huán)境政策。

本篇文章，大多數(shù)樣本國家都是發(fā)達(dá)國家，我們無法確定其他發(fā)展中國家的生產(chǎn)力演化是否也是由它們的環(huán)境條件驅(qū)動的。為了進(jìn)一步確定可持續(xù)發(fā)展創(chuàng)新的價值，今后可能開展的工作可以計算另外的發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家的間接增長和碳減排成本。政府間環(huán)境管理在全球環(huán)境治理中扮演著越來越重要的角色，環(huán)境績效與碳排放協(xié)議之間的正相關(guān)關(guān)系，對于分析新國際條約和政府間談判的潛在影響將至關(guān)重要。未來的研究也可以在全球范圍內(nèi)進(jìn)一步擴(kuò)展到參與條約的國家。

參考文獻(xiàn)：

[1]Ananda，?J.，?Hampf，?B.，?2015.?Measuring?environmentally?sensitive?productivity?growth：an?application?to?the?urban?water?sector.?Ecol.?Econ.?116，?211–219.

[2]?Boussemart，?J.-P.，?Leleu，?H.，?Shen，?Z.，?2015.?Environmental?growth?convergence?amongChinese?regions.?China?Econ.?Rev.?34，?1–18.

[3]?Kapelko，?M.，?Horta，?I.M.，?Camanho，?A.S.，?Oude?Lansink，?A.，?2015.?Measurement?of?inputspecific?productivity?growth?with?an?application?to?the?construction?industry?in?Spainand?Portugal.?Int.?J.?Prod.?Econ.?166，?64–71.

[4]?Woo，?C.，?Chung，?Y.，?Chun，?D.，?Seo，?H.，?Hong，?S.，?2015.?The?static?and?dynamicenvironmental?efficiency?of?renewable?energy：?a?Malmquist?index?analysis?of?OECDcountries.?Renew.?Sustain.?Energy?Rev.?47，?367–376.

[5]王克強(qiáng)，武英濤，劉紅梅.中國能源開采業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度框架與實證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2013（6），127-140.

[6]顧阿倫，滕飛，馮相昭.主要部門污染物控制政策的溫室氣體協(xié)同效果分析與評價[J].中國人口·資源與環(huán)境，2016，26（2），10-17.

作者簡介：韋政偉（1984-），男，壯族，廣西南寧人，學(xué)歷：博士在讀，單位（或?qū)W校）：中國政法大學(xué)商學(xué)院世界經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)2018級博士，研究方向：中國涉外經(jīng)濟(jì)。