基于循環經濟模式的我國工業技術效率提升研究

摘要：本文以能耗、資本和勞動作為生產要素投入，將工業增加值作為產出指標，在全國2005-2008年間分省數據的基礎上，運用DEA和SFA模型，研究了我國各省市工業技術效率的水平及變遷情況，同時也對影響技術效率變遷和省際差異的因素進行了探討。結果發現我國30個省市工業的技術效率值這些年來穩定上升，但是大多數省份技術非效率狀態還十分明顯。

關鍵詞：循環經濟；技術效率；數據包絡分析；隨機前沿分析

中圖分類號：F403.6 文獻標識碼：B

一、引言

循環經濟是在可持續發展的思想指導下，按照清潔生產的方式，對能源及其廢棄物實行綜合利用的生產活動過程。其特征是自然資源的低投入、高利用和廢棄物的低排放，從而從根本上解決長期以來環境與發展之間的尖銳矛盾。鑒于我國環境污染和資源短缺問題的日益突出，要實現社會、經濟、環境的可持續發展，發展循環經濟是最佳模式。對此，不論學術界還是社會各階層都已達成共識沒有異議。然而，我國引入循環經濟已有一段時間，相對于循環經濟的重要性和意義探討層面，循環經濟實踐對我國的經濟社會的影響程度還有待深入研究和探討。

技術效率是用來衡量技術在穩定使用（沒有技術進步或創新）過程中，生產者獲得的最大產出的能力。自從20世紀90年代技術效率的測算方法引入我國，國內學者已開始熟練地使用SFA和DEA來測算宏觀和微觀經濟體的效率情況，可是他們在測算效率值時選用的投入變量大多都是傳統的資本和勞動雙投入，在能源日益緊缺、環境保護壓力巨大的今天，更應該考察在能源約束和環境約束下，即循環經濟的模式下的技術效率情況，這樣得出的結論更符合實際也更有政策指導意義。本文就以能耗、資本和勞動作為生產要素投入變量（用能耗指標來體現循環經濟的作用），將工業增加值作為產出變量，在全國2005-2008年間省際數據的基礎上，運用數據包絡分析（DEA）和基于對數型柯布—道格拉斯生產函數的隨機前沿分析（SFA）模型詳細研究了我國各省市工業技術效率的水平及變遷情況，用技術效率的提升程度來反映循環經濟實踐對我國經濟社會的影響程度，為循環經濟的深入推廣提供實證基礎。

二、文獻綜述

國內對于循環經濟和技術效率方面的研究有很多，諸大建（2003）［1］從循環經濟的概念內涵、發展意義、基本原則、系統結構等方面進行了理論分析，認為不管如何看待循環經濟本質內涵，3R原則（減量化原則、再利用原則、再循環原則）都是循環經濟的基本要點。趙國杰（2006）［2］、唐德才（2006）［3］等諸多研究者從具體行業或不同產業內循環經濟的運用進行了分析。汪上（2006）［4］對循環經濟發展模式中的企業行為進行了探討，分析了循環經濟發展中的微觀經濟主體行為。王輝等（2005）［5］提出了不同行為主體在發展循環經濟中的作用，他們認為政府應肩負營造發展循環經濟大環境的主導作用，企業行為的轉變是發展循環經濟的關鍵，公眾的積極參與是發展循環經濟的基礎。鐘太洋（2006）［6］等研究構建了循環經濟評價指標體系，范圍涉及從宏觀的區域循環經濟評價到中觀的生態工業園區的評價，再到微觀的基于循環經濟發展的企業績效評價。顏鵬飛和王兵（2004）［7］運用DEA的方法測度了1978-2001年中國30 個省的技術效率、技術進步及曼奎斯特生產率指數，并且對人力資本和制度因素同技術效率、技術進步和生產率增長的關系進行了實證檢驗。何楓（2004）等［8］在對數型柯布-道格拉斯生產函數的基礎上，運用隨機前沿分析（SFA）模型對我國改革開放以來20年間的技術效率變遷進行了測算并得出結論：整體來看，我國平均技術效率水平在20年中呈現出穩步上升趨勢；從區域的角度來看，東部沿海地區的平均技術效率水平要高出中部地區約15%，或高出西部地區約33%。崔國平（2009）［9］運用隨機前沿分析技術（SFA）從產業層面詳細研究了1996-2005 年期間我國制造業各行業的技術效率水平以及產權、市場競爭、規模等因素對技術效率提高的貢獻，結果表明我國產業的平均技術效率水平仍然是比較低的。何楓和陳榮（2008）［10］以2001年至2006年的中國家用電器行業上市公司為樣本，運用隨機前沿模型從內外部兩方面實證分析了管理層激勵對公司效率的影響。朱波和宋振平（2009）［11］運用隨機前沿分析方法對選取的我國74只開放式基金的績效評價問題進行了考察，測算結果表明，我國開放式基金存在顯著的技術非效率。

目前我國理論界對循環經濟的研究大多還都處于定性的研究階段，主要闡述討論循環經濟的內涵原則和立法等，偶爾有定量研究也是用效率測試方法測算出全國各省市的循環經濟效率值，但在構建效率主函數時用的投入指標單一，一般都是經典的資本和勞動投入，無法真正體現出在技術效率提升方面循環經濟發揮的作用。隨著工業化進程對能源等資源消耗的加大，特別是受不可再生能源供給的限制和能源價格的影響，能源利用問題已引起廣泛關注，而且在探討循環經濟時不能漏掉能耗這個日益重要的變量，所以本文就把能耗列入投入指標中，并以此來反映循環經濟對技術效率的影響。針對目前文章普遍對效率的變遷和省際差異的影響因素研究不足（一般僅僅是列出各個省各年度的技術效率值，對其影響因素探討很少），本文分別用DEA和SFA兩種方法測算技術效率值，對兩種模型的分析結果進行對比、相互佐證，這樣使結果更有說服力。同時對影響技術效率變遷和省際差異的因素進行深入細致的探討，實證分析和定性分析相結合，彌補了不足。

三、數據變量與模型

目前，測量技術效率有兩種常用方法：一種是非參數方法，另一種是參數方法。在非參數方法中，數據包絡分析（Data envelopment analysis）是最典型代表，也得到了最廣泛的應用。它的優點是無須估計生產函數，從而避免了因錯誤的函數形式帶來的問題，但它需要大量的個體數據，而且對算法的要求很高。另外在估計生產前沿時由于只需要邊際附近的數據，這造成其結果受異常點的影響非常較大，穩定性較差，而且它沒有考慮信息的度量誤差和隨機因素。參數方法通常是先估計一個生產函數，且考慮到該生產函數中誤差項目的復合結構及其分布形式，并根據誤差項的分布假設不同，采用相應的技術方法來估計生產函數中的各個參數。參數方法的最大優點是通過估計生產函數對個體的生產過程進行了描述，從而使對技術效率的估計得到了控制［12］。參數方法中的最典型代表是隨機前沿分析（Stochasticf rontier analysis），近年來SFA 模型得到了更加深入的發展，它不僅可以測算樣本總體及其個體中的技術效率水平狀態，而且還能夠就那些影響技術效率的因素作進一步剖析和測算。為了更充分地利用這兩種測算方法的優點，彌補其各自的不足，本文將同時采用隨機前沿分析方法（SFA）和數據包絡分析方法（DEA），并對兩個方法得出的測算值進行對比，相互佐證，提高結論的說服力。

本文將構建中國工業技術效率評價模型，根據2005-2008年我國30個省市的投入與產出面板數據，測算各省市工業的技術效率，具體考察各省市工業生產非效率現狀與生產有效狀態之間的差距。

（一）指標的選取及數據的處理

由于2005年之前的統計年鑒沒有各省市單位工業增加值能耗這個統計指標，考慮到能耗數據的可得性，本文用2005-2008四年的面板數據。在樣本數據來源方面，本文所有數據均來自于2005-2008年的《中國統計年鑒》和《中國經濟統計年鑒》，經過篩選及考慮到數據的可得性，本文選擇全國30個省市（不包含西藏、香港、澳門和臺灣）的工業數據，共120個有效觀察值。在數據處理方面本文選用2005年的價格為基期，對以后各年的工業增加值、固定資產凈值進行了調整。

1．投入指標。（1）資本投入：該變量以各省市歷年固定資產凈值指標衡量，單位為萬元。為保證數據可比性，所有數據都按照年鑒中的固定資產投資價格指數換算為2005年不變價。（2）勞動投入：本文選用的勞動投入為工業從業人數，單位為萬人。（3）能源投入：為了更好的反映循環經濟在效率提升方面的作用，本文引入能耗指標，改變傳統的資本勞動投入模型，由于2006、2007、2008年的工業增加值能耗是以2005年的工業增加值計算的，故不需對能耗進行價格調整。

2．產出指標。由于工業總產值有中間投入的重復計算，不能夠準確反映凈產出，所以本文選用工業增加值作為產出指標。單位為萬元。同樣，為保證數據可比性，所有數據都按照年鑒中的各個省的工業品出廠價格指數換算為2005年不變價。

3．效率解釋變量。本文的SFA模型中的效率函數的控制變量為四個，分別為第二產業占GDP的比重、工業固體廢物利用率、外資占GDP比重和貿易占GDP比重。

（1）第二產業占GDP的比重：工業是能耗大戶，相比于其他產業而言能耗更多，第二產業占GDP的比重越高，表明該省市工業在整個經濟構成中比重越大，相應能耗就越高。同時，該比值越高表示該地區第三產業越不發達，也就是說現代化的服務業和金融業不夠繁榮，而第三產業尤其是服務業的比重是衡量一個國家和地區經濟發展水平和富裕程度的標準。所以，在一定程度上，較高的第二產業占GDP的比重就表示較低的經濟發展水平和競爭力水平，也就表現為較低的人均GDP。人均GDP越低，表示該地區越不富有，該地方居民文化素質普遍也較低，環境保護意識相對也較弱，消費者也不會自覺選用環保低能耗的產品綠色消費，這樣也無法從需求方抑制高能耗的產品供給。

（2）工業固體廢物利用率：在測算循環經濟的作用時，不能不考慮工業固體廢物利用率這個指標，它集中反映了循環經濟3R原則中的“再利用”原則（Reuse）的踐行程度，通過這個指標可以很清楚地看到各省市推行循環經濟的力度和效果。工業固體廢物利用率是通過各個省每年的工業固體廢物利用量除以工業廢物產生量得出的相對指標，它比工業固體廢物利用量這個絕對指標更具有可比意義。

（3）外商投資占GDP的比重：對外開放30 多年來，我國的外商投資規模持續擴大，外資的引入不僅彌補了企業資金來源不足，同時，隨著我國市場競爭加劇，國內企業競爭力提高，外商為了贏得競爭，也不得不逐步把高新技術轉移到我國市場，我國企業也獲得更多的學習機會，外商投資的技術擴散效應逐漸提高。引進的國外的先進技術和設備推動了中國相關工業的技術進步，加快了產業結構和產品結構的調整步伐，而且，外商投資業帶來了先進的管理理念，這些都對工業技術效率的提升有積極的促進作用［13］。但是由于外商投資主要集中在較易污染環境的工業，而我國正處于工業化的發展階段，環境標準制定較低，極有可能促使外商將污染產業轉移到我國，造成環境污染加劇。在環境約束日益明顯的今天，這也有可能會對我國工業的技術效率產生負面影響［14］。

（4）進出口貿易占GDP的比重：一個國家的外貿依存度是通過進出口貿易占GDP的比重來測算的，改革開放以來，我國一直大力發展對外貿易，尤其是自2001年加入世界貿易組織后，我國的對外貿易依存度節節攀升，已成為世界貿易大國，這說明中國參與全球一體化的程度加深以及中國經濟與世界經濟相互依賴關系的增強，我國的進出口外貿發展為我國創造了大量就業崗位，積累了巨大物質財富，是改革開放取得的偉大成就之一。

（二）隨機前沿分析(SFA)模型

1．SFA模型的構建。鑒于以上分析，本文首先運用隨機前沿分析模型來測算和分析我國工業的技術效率及其變遷。本文根據attese and Coelli(1992) ［15］模型的基本原理模型中采用有良好包容性和靈活性的超越對數型柯布—道格拉斯生產函數，具體如下：

上述模型式(1)中的i和t分別表示省際序號和年份，βit為一組待估計參數。Vit為隨機誤差項，它表示隨機因素對產出的影響，常假設服N(0，σ2v)從分布；Uit為技術無效率項，它通常為非負，常假設服從N(u，σ2u)正半部截斷分布，并與隨機誤差項Vit相互獨立。Yit表示第i個省份第t年的產出，這里用工業增加值表示，Kit表示第i個省份第t年的資本投入，這里用固定資產凈值指標；Lit表示第i個省份第t年的勞動投入，這里用從業人員年平均人數代替；Eit是本文的新增投入變量，它表示第i個省份第t年的工業能耗。式（2）為效率函數，它主要用于非效率的因素分析，其中的in/gdp、wu、fi/gdp、tr/gdp分別表示第二產業占GDP的比重、工業固體廢物利用率、外資占GDP的比重和貿易占GDP的比重。本文主要考慮第二產業占GDP比重、工業固體廢物利用率、外資占GDP比重和貿易占GDP比重等因素，δit為待估系數，表示上述個因素對技術非效率的影響，取正值表示對技術效率有負的影響，取負值表示對技術效率有正的影響。式（3）的TEit反映的是樣本中第i 個省份在第t 時期內的技術效率水平。顯然如果Uit = 0，則TEit= 1，即處于技術效率狀態，此時決策單元的生產點位于生產前沿面上；相反，如果Uit>0，則0

2．SFA實證結果與分析。本文以工業增加值為被解釋變量，基于剔除價格因素后的2005-2008年全國30個省市的面板數據，采用froniter4.1測算了2005-2008年全國30個省市工業的技術效率值，同時軟件結果也給出了第二產業占GDP的比重、工業固廢利用率、外資占GDP比重和貿易占GDP比重這四個控制變量的系數值（見表1）。

由表1可以看出，隨著循環經濟在我國的逐步推廣，尤其是2005年以來，我國各省市工業的技術效率值一直在穩步上升，技術效率改善的趨勢明顯，這說明這些年大力推廣的循環經濟已初顯成效，清潔生產和廢物回收利用已貫穿在很多重工業生產中，綠色消費和低碳生活也逐漸成為公民的習慣和選擇。另外，我國以循環經濟理念建設的生態城市天津、上海和北京，隨著清潔生產和節能減排的深入推進，它們的效率值也越來越趨近于生產前沿面上。尤其是像河北、遼寧、吉林、浙江、廣東、陜西、河南等這些工業省市，相比于甘肅、青海、寧夏新疆等省份，它們的效率值增幅更快，效率提升也最明顯，這主要是因為循環經濟目前在我國發展的階段大多還處于工業廢物的回收利用等末端治理上，效果還主要體現在工業生產領域。這就解釋了為什么以工業為經濟支柱的省份的效率值提升速率比第三產業（尤其是金融業和服務業）發達的省市快，以上數據表明了我國各省市大力發展循環經濟大幅度提升了我國工業的技術效率。

值得注意的是，SFA方法評價的各省市的技術效率是根據自身的投入產出情況測算的，不同于DEA方法橫向比較技術效率的情況。所以SFA效率值是自身的絕對效率而不是相對效率，其在縱向上具有可比性。

(三)數據包絡分析（DEA）分析

DEA方法主要是采用數學規劃模型，通過對每一個決策單元投入和產出數據的分析，測算出其綜合效率，其中包括反映投入產出結構的技術效率和總體的規模效率，從而評價具有多輸入多輸出的決策單元之間的相對有效性。它的顯著特點是不需要考慮投入與產出之間的函數關系，不需要預先估計參數、任何權重假設，避免了主觀因素，直接通過產出與投入之間加權和之比，計算決策單元的投入產出效率。

1．DEA實證結果分析與討論。本文采用DEA中的Malmquist指數模型分析樣本省市的面板數據，揭示其全要素生產生產率動態變化情況（見表2）。

由表2可以看到，天津、上海、廣東的技術效率值最高，貴州、甘肅、寧夏的效率值較低，該結果跟SFA顯示的結果大體一致，而且，除了江蘇、云南和新疆三省，在2005-2008年，大多數省市的技術效率值也是有一個明顯的提高趨勢。

需要說明的是，DEA方法測出的各行業各年度的技術效率是一種水平的比較，即具有同類投入產出經濟單元橫向的比較，所以即使某些省市或者某些年份的投入產出效率差距較大，它們之間的技術效率值或許會相差很小，如2005-2008年上海工業的SFA效率均值與天津工業的SFA效率值分別為0.9059和 0.7999，相差很遠，但是在DEA效率測算中，上海與天津的技術效率值都為1。而有的即使某些省市或者某些年份的投入產出效率差距較小，它們之間的技術效率值也會相差很大，如2005-2008年山西工業的SFA效率均值與內蒙古工業的SFA效率值相差不多，分別為 0.3207和0.4115，可是他們的DEA效率值卻是0.5675和0.9415。這些現象說明用DEA得出的技術效率值的縱向可比性較弱，需要SFA來彌補這一不足。

2．SFA與DEA效率值比較。由圖1可以看出，雖然各個省市2005-2008年的DEA測算值均值和SFA測算值均值不盡相同，但各省市的效率值排名次序卻未發生大的變動。這說明，在本文的效率測算方面，DEA和SFA取得了較一致的結果。綜合兩種方法的測算結果，SFA過濾掉了隨機因素的影響，具有較好的穩定性，而 DEA涵蓋了一切因素對對我國工業技術效率的影響，因此，其比SFA具有更好的靈敏性，其測算結果可以獲取SFA方法無法撲捉的波動性特征，它們相互補充和佐證，更能提高實證結論的說服力。

四、結論

循環經濟在中國已經推廣多年，為了檢驗循環經濟對中國經濟尤其是工業領域技術效率提升方面的影響，本文分別運用SFA和DEA模型對全國除西藏、香港、澳門和臺灣外的30個省市的工業的技術效率進行了實證分析，結果發現，SFA和DEA分別測算出來的效率值上升趨勢一致，而且SFA與DEA分別對應的30個省市的排名順序也大體一樣，各省市工業的技術效率值逐年上升的趨勢穩定且明顯，但整體水平還偏低，西部及中部地區還有很大的上升空間；可以縱向比較且準確反映技術效率值的各省市SFA值具有明顯的地區差異，上海、天津、廣東名列三甲且效率值趨近于1，山西、貴州、青海、甘肅等的效率值則不盡如人意。

綜上所述，循環經濟在我國各省市的推廣確實能有效地提高工業的技術效率，而技術效率反映了要素投入的使用效率，在一定的投入水平下，提高技術效率能夠通過拓展產出的增長空間，進而促進經濟增長。因此，在全國尤其是工業城市堅定不移、全面均衡地推進循環經濟，大力提倡清潔生產和節能減排，是使我國工業的技術效率和能源利用效率持續提升的重要保證，是我國經濟實現可持續發展的必然選擇。

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（責任編輯：石樹文）