環(huán)境因素對(duì)長(zhǎng)三角工業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

□文/韓 霜

（南京財(cái)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(kāi)放以來(lái)，我國(guó)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展上取得了舉世矚目的成就，而工業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)最為顯著，工業(yè)經(jīng)濟(jì)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)，也是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)生產(chǎn)力發(fā)展水平的重要標(biāo)志。但在取得顯著成就的同時(shí)，也為此付出了巨大的資源、環(huán)境代價(jià)。在2010年世界環(huán)境績(jī)效指數(shù)排名中，我國(guó)在163個(gè)國(guó)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(wèn)題已經(jīng)嚴(yán)重影響到我國(guó)可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。為此，政府明確提出要把環(huán)保工作作為轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的重要手段，如《國(guó)家環(huán)境保護(hù)“十二五”規(guī)劃》已提出了具體的減排指標(biāo)。

長(zhǎng)三角作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最活躍的地區(qū)之一，已是整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。現(xiàn)階段，如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)“又好又快”發(fā)展，是長(zhǎng)三角亟待解決的重大課題。然而，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展尤其重要。本文運(yùn)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(zhǎng)三角地區(qū)工業(yè)投入與產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證研究長(zhǎng)三角地區(qū)三省市工業(yè)部門(mén)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率變化值，并實(shí)證分析環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度、外商直接投資等對(duì)考慮了環(huán)境因素的生產(chǎn)率增長(zhǎng)水平的影響。鑒于長(zhǎng)三角在我國(guó)經(jīng)濟(jì)中的地位，研究其工業(yè)部門(mén)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率對(duì)于全國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)乃至于整個(gè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展都有著非常重要的啟示意義。

二、文獻(xiàn)綜述

全要素生產(chǎn)率是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要指標(biāo)，也是研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的一個(gè)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(jì)學(xué)界的熱點(diǎn)之一。

在全要素生產(chǎn)率的測(cè)算中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者使用的方法有：索洛殘差法、增長(zhǎng)核算法以及Malmquist-DEA法。索洛殘差法是由美國(guó)經(jīng)濟(jì)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(dòng)投入的科布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，并且引入技術(shù)進(jìn)步作為外生變量。索洛殘差法被大量學(xué)者用于測(cè)算國(guó)家或地區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，Tuan Ng Zhao（2009）采用索洛殘差法，對(duì)我國(guó)長(zhǎng)三角15市和珠三角8市1978～2004年間的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算。但是，索洛模型有其自身的局限性，因此測(cè)算的準(zhǔn)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(zhǎng)核算法來(lái)計(jì)算全要素增長(zhǎng)率的頻率較低。因?yàn)槿羰沁\(yùn)用增長(zhǎng)核算法，通常會(huì)使用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，雖然該生產(chǎn)函數(shù)更具一般性，測(cè)算結(jié)果也更加準(zhǔn)確、科學(xué)，但是測(cè)算難度也相對(duì)較大。孫琳琳、任若恩（2005）使用增長(zhǎng)核算法測(cè)算了我國(guó)1981～2002年間的全要素生產(chǎn)率，研究結(jié)果顯示：我國(guó)在改革開(kāi)放后的全要素生產(chǎn)率波動(dòng)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(zhǎng)核算法對(duì)我國(guó)1978～2007年間的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算，研究得出了類(lèi)似的結(jié)論：即我國(guó)在九十年代后期全要素增長(zhǎng)率出現(xiàn)了下滑的趨勢(shì)。Malmquist-DEA法避免了較強(qiáng)理論的約束，可以較容易地測(cè)算出全要素生產(chǎn)率，是主流的測(cè)算方法，很多學(xué)者運(yùn)用此方法對(duì)我國(guó)或者部分省市的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算（鄭京海、胡鞍鋼，2005；郭慶旺、趙志耘等，2005）。

但是，以上對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算時(shí)都沒(méi)有考慮污染排放對(duì)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(lèi)市場(chǎng)性的“好”產(chǎn)出，卻忽視了生產(chǎn)過(guò)程中非市場(chǎng)性的“壞”產(chǎn)出。王兵等（2008）研究指出，用“好”產(chǎn)出的增長(zhǎng)率減去所投入的貢獻(xiàn)，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(méi)有考慮環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率的測(cè)算結(jié)果會(huì)出現(xiàn)偏差。然而，要把環(huán)境因素納入經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的考核體系，就面臨著這樣一個(gè)問(wèn)題：即污染物作為“壞”產(chǎn)出與“好”產(chǎn)出是不一樣的，因?yàn)槠錄](méi)有價(jià)格，這也正是傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率測(cè)度方法無(wú)法解決的一個(gè)問(wèn)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(jià)格信息，但依然沒(méi)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(píng)價(jià)問(wèn)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(jiǎn)稱(chēng)ML生產(chǎn)率指數(shù)）。該指數(shù)不僅繼承了Malmquist指數(shù)測(cè)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(shí)還考慮了環(huán)境因素，要求“壞”產(chǎn)出不斷減少。近年來(lái)，隨著環(huán)境問(wèn)題的日益突出，運(yùn)用ML生產(chǎn)率指數(shù)實(shí)證分析全要素生產(chǎn)率的研究逐漸增多。王兵等（2008）運(yùn)用ML生產(chǎn)率指數(shù)法測(cè)度了1980～2004年APEC17個(gè)國(guó)家和地區(qū)包含CO2排放的全要素生產(chǎn)率，認(rèn)為在考慮環(huán)境管制后，APEC的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)水平得到提高，且技術(shù)進(jìn)步是其增長(zhǎng)的源泉。楊俊、邵漢華（2009）引入考慮了“壞”產(chǎn)出的ML指數(shù)，測(cè)算了1998～2007年我國(guó)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(zhǎng)及其分解。研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)西部地區(qū)在工業(yè)化過(guò)程中存在較嚴(yán)重的資源浪費(fèi)與生產(chǎn)環(huán)境破壞，而東部地區(qū)則有力地促進(jìn)了我國(guó)工業(yè)“又好又快”發(fā)展。

通過(guò)現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理，國(guó)內(nèi)外學(xué)者都是基于不同的測(cè)算方法對(duì)我國(guó)整體地區(qū)全要素的測(cè)算，而所得結(jié)論都傾向于東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)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(guó)長(zhǎng)三角三省市為研究對(duì)象，測(cè)算其在2000～2010年間工業(yè)部門(mén)考慮了環(huán)境因素的ML指數(shù)并進(jìn)行比較。

三、研究方法與數(shù)據(jù)說(shuō)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(huì)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(gè)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(dá)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（各省）使用 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(gè)時(shí)期 t＝1，2，…T，第 k＝1，2…，K個(gè)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(gè)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(jià)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(shuō)明沒(méi)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(shuō)明投入和“好”產(chǎn)出浪費(fèi)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(gè)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(kuò)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(zhǎng)、“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(gè)與生產(chǎn)環(huán)境前沿緊密聯(lián)系的概念，當(dāng)觀測(cè)點(diǎn)在生產(chǎn)環(huán)境前沿時(shí)，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(shuō)明距離環(huán)境生產(chǎn)前沿越近，即在給定的資源投入下，實(shí)際“好”產(chǎn)出與最大“好”產(chǎn)出、實(shí)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(jìn)一步分解為技術(shù)進(jìn)步和效率變化。

ML指數(shù)可以分解為技術(shù)進(jìn)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(zhǎng)（下降）、技術(shù)效率改善（惡化）、前沿技術(shù)進(jìn)步（退后），每一種生產(chǎn)率的變化需要解四個(gè)線性規(guī)劃，包括兩個(gè)當(dāng)期環(huán)境技術(shù)效率和兩個(gè)混合環(huán)境技術(shù)效率。

按照上述方法，本文測(cè)定了2000～2010年間長(zhǎng)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(jìn)步和效率變化值。

（二）數(shù)據(jù)說(shuō)明

1、數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明。本文的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2011年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》、《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》、《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》。本文以2000～2010年長(zhǎng)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(biāo)，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(biāo)，詳細(xì)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(jià)格指數(shù)折算成2000年的不變價(jià)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小；二氧化硫也是國(guó)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(fèi)量密切相關(guān)，同時(shí)該數(shù)據(jù)也比較容易獲得。

（3）勞動(dòng)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(dòng)力投入指標(biāo)。

（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(biāo)，并以各省市固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)折算成2000年的不變價(jià)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(biāo)。主要有以下考慮：一方面能源消耗是一個(gè)綜合性指標(biāo)；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(zhǎng)三角投入產(chǎn)出增長(zhǎng)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(jì)。根據(jù)表1數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)，總體而言，我國(guó)長(zhǎng)三角地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是依靠高投入、高能耗來(lái)推動(dòng)高產(chǎn)出的。在2000～2010年間，長(zhǎng)三角地區(qū)的工業(yè)總產(chǎn)值平均以19.97%的增長(zhǎng)速度高速增長(zhǎng)。與此同時(shí)，勞動(dòng)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(zhǎng)。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(qiáng)，本文選取的二氧化硫指標(biāo)在長(zhǎng)三角地區(qū)體現(xiàn)出逐漸減少的趨勢(shì)，在2000～2010年間以-0.83%的平均速度降緩。

從各省市來(lái)看，上海的工業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)速度最高，其平均增速高達(dá)21.28%。另外，上海的能源投入份額以及SO2排放份額都是長(zhǎng)三角三個(gè)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(shuō)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(gè)省比較而言，江蘇更顯示出高投入、高耗能的態(tài)勢(shì)，其能源投入份額、SO2排放份額占據(jù)了長(zhǎng)三角地區(qū)的一半以上。值得說(shuō)明的是，長(zhǎng)三角地區(qū)總體體現(xiàn)出污染物的排放量放緩的趨勢(shì)，但浙江省的二氧化硫排放量卻仍以2.52%的平均速度增長(zhǎng)著。可見(jiàn)，長(zhǎng)三角地區(qū)在經(jīng)濟(jì)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(shí)證分析

本文計(jì)算了2000～2010年長(zhǎng)三角三省市的Malmquist-Luengerber生產(chǎn)率指數(shù)及其分解，并對(duì)各省市的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均得到長(zhǎng)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(jì)算結(jié)果，我們可知長(zhǎng)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(jìn)步為10.75%。由此表明，長(zhǎng)三角地區(qū)在過(guò)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(jìn)步。（表2）

本文根據(jù)表1的計(jì)算結(jié)果，分別把各省市在2000～2010年間的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行平均，得到了各個(gè)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(zhǎng)三角的三個(gè)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(dāng)，分別為1.0715、1.0752。從分解的因素來(lái)看，上海的技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率也處于最高，達(dá)到了14.76%，遠(yuǎn)高于江蘇的技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率7.74%，以及浙江的技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)率8.61%。另外，從效率改變值來(lái)看，江蘇與浙江的效率改變值均為負(fù)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(shuō)明，我國(guó)長(zhǎng)三角地區(qū)在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張過(guò)程中，存在著以犧牲環(huán)境和資源為代價(jià)。總體而言，在三個(gè)省市中，江蘇、浙江的增長(zhǎng)方式要比上海的增長(zhǎng)方式相對(duì)粗放一些。（表3）

表3 長(zhǎng)三角地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)率指數(shù)及分解

從時(shí)間上來(lái)看，如圖1所示，2000～2010年間長(zhǎng)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(duì)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(shì)，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(dá)到高峰。在2000年，上海迎來(lái)全要素生產(chǎn)率的高增長(zhǎng)，這主要由于其一系列的工業(yè)重點(diǎn)項(xiàng)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(xiàng)目投產(chǎn)情況也較為樂(lè)觀，新增產(chǎn)值達(dá)到了189億元、利稅59億元。由此可見(jiàn)，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(dá)到了全要素生產(chǎn)率的一個(gè)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(dá)到了一個(gè)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(kāi)局之年，開(kāi)始了新一輪的工業(yè)投資，如將投資 2，500億元重點(diǎn)推進(jìn)“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(dòng)的效率得以逐漸提高。（圖1）

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

另外，為了檢驗(yàn)環(huán)境因素對(duì)于工業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算的影響，本文同時(shí)還計(jì)算了長(zhǎng)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(cè)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(zhǎng)三角地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)11.1%，技術(shù)效率為-2.4%，而技術(shù)進(jìn)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(shuō)明，長(zhǎng)三角地區(qū)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的時(shí)候，也以犧牲了生態(tài)環(huán)境為代價(jià)。因此，環(huán)境因素會(huì)顯著影響工業(yè)生產(chǎn)效率增長(zhǎng)水平的測(cè)算，不考慮環(huán)境因素會(huì)高估工業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。

五、結(jié)論

本文利用2000～2010年長(zhǎng)三角省級(jí)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(jìn)行比較。主要得出以下幾點(diǎn)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(jiàn)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(jìn)步增長(zhǎng)率以及效率改變值都要高于江蘇和浙江。由此可見(jiàn)，江蘇、浙江的增長(zhǎng)方式要比上海的增長(zhǎng)方式相對(duì)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(cè)算結(jié)果表明，在考慮了環(huán)境因素時(shí)，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(shuō)明，長(zhǎng)三角地區(qū)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的時(shí)候，也以犧牲了生態(tài)環(huán)境為代價(jià)，環(huán)境因素會(huì)顯著影響工業(yè)生產(chǎn)效率增長(zhǎng)水平的測(cè)算，不考慮環(huán)境因素會(huì)高估工業(yè)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。

綜上，要想順利實(shí)現(xiàn)《國(guó)家環(huán)境保護(hù)“十二五”規(guī)劃綱要》提出的重要目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)“又好又快”的發(fā)展，即使作為我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的長(zhǎng)三角地區(qū)，也還有很長(zhǎng)一段路要走。政府應(yīng)該著重加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制方面的工作，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)“又好又快”的發(fā)展。

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

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

［3］鄭京海，胡鞍鋼.中國(guó)改革時(shí)期省級(jí)生產(chǎn)率增長(zhǎng)變化的實(shí)證分析（1979～2001年）［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2005.1.

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