資源環境約束下全要素生產率增長研究進展與述評

王定祥,吳代紅,翟 瓊

(西南大學1.經濟管理學院;2.農業教育發展研究中心,重慶市400715;3.重慶師范大學經濟與管理學院,重慶市400331)

資源環境約束下全要素生產率增長研究進展與述評

王定祥1,2,吳代紅1,翟 瓊3

(西南大學1.經濟管理學院;2.農業教育發展研究中心,重慶市400715;3.重慶師范大學經濟與管理學院,重慶市400331)

在資源環境日益成為經濟增長硬約束的背景下,在全要素生產率的分析中,綜合考慮資源環境因素對一國或地區經濟發展質量的影響具有重要的現實意義。本文就資源環境約束下,全要素生產率增長的相關研究成果進行了梳理,分別從環境管制對傳統全要素生產率的影響、環境全要素生產率的分析視角、全要素生產率的測算方法出發,較為系統地總結了國外相關文獻研究的新進展,最后對相關問題作了簡要的評述。

資源環境約束;環境管制;全要素生產率;生產率測算

在保持經濟持續、穩定增長的同時,節約資源、保護環境已成為世界各國可持續發展進程中所面臨的一個不可逾越的根本性難題。因此,資源環境約束下的全要素生產率增長越來越受到學者,乃至政策制定者們的廣泛關注和重視。一方面,作為經濟增長的一個重要引擎,納入環境因素的全要素生產率日益成為衡量國家或地區經濟增長“質”的方面的核心指標。基于此,學界亦開始在生產率分析中納入資源環境因素,以避免不考慮,或者不能正確考慮資源環境約束可能對生產率度量造成的偏誤。而另一方面,隨著全球資源供給日益緊張和環境污染愈演愈烈,資源環境政策早已被提升到各國國家戰略高度,因為在經濟發展實踐中,許多保持較高經濟增長率的亞洲國家往往被質疑其經濟發展到底是投入要素的貢獻,還是技術進步的推動。事實上,資源和環境不僅是經濟增長的內生變量,而且是經濟增長規模與速度即生產“量”化擴張的剛性約束。因此,本文就資源環境約束下,對全要素生產率增長的相關研究成果進行梳理,分別從環境管制對傳統全要素生產率的影響、環境全要素生產率的分析視角、全要素生產率的測算方法三個方面出發,較為系統地總結了國外相關文獻研究的進展,最后對相關問題作了簡要的評述。

一、環境管制對傳統全要素生產率的影響

傳統的新古典經濟學觀點認為,環境管制所產生的社會利益必然會以增加企業的私人成本為代價,環境規制政策通過迫使企業擠占生產投資,以滿足環保要求而引發私人成本增加,暗含環境

管制不僅導致企業重新配置生產資源,而且存在機會成本,在很大程度上會降低企業競爭力(Jaffe et al．)[1]和生產率(Gollop&Roberts;Shadbegian&Gray)[2][3]。從長期來看,環境管制會耗費巨大的社會成本,對國家的經濟發展帶來負面的影響,阻礙全要素生產率的增長(Shadbegian& Gray)[3]。很多學者在此基礎上,從污染減排控制成本出發,其研究結果支持了“環境管制與全要素生產率之間呈負相關關系”的結論。例如,早期的一些研究者承認,在污染減排控制方面支出的增加將導致全要素生產率的下降(Norsworthy et al．)[4]。Repetto et al．[5]認為,環境管制使得生產單位將原本可以用于生產的投入配置到污染治理活動中去,因此這種治理污染的成本包含在生產投入中,使得僅僅用產出增長率減去所有投入的貢獻所得到的全要素生產率將下降。

但是,也有一些學者從促進技術進步的角度提出了相反的觀點,認為環境管制與全要素生產率具有正向關系,最為著名的就是“波特假說”。Porter[6]提出了捍衛環境管制與保護環境的主張,即“波特假說”。他認為適度的環境管制旨在降低環境負面影響,可以激發“創新補償”效應,促使企業進行技術創新或采用創新性技術;雖然可能在短期內增加成本,但在長期內這些創新不僅能夠彌補“遵循成本”,還可以提升企業生產效率,從而抵消由環境保護帶來的成本,并且提升企業競爭力,進而促進技術進步,提高全要素生產率。污染減排與控制支出有助于推動環境創新(Brunnermeier& Cohen)[7]。事實上,技術進步可以直接通過生產技術的改進,包括污染處理技術的改進,或者間接通過降低單位國內生產總值的污染強度或能源消耗,從而降低污染排放和能源使用,最終提高全要素生產率(Fare et al．)[8]。Porter&van der Linde[9]的研究進一步支持了波特的這一觀點,并詳細說明了環境管制如何經由創新而提升企業競爭力的過程。其實,Porter et al．[6]的研究暗含環境管制與技術進步及全要素生產率在時間維度上存在“U”型關系。Groom et al．[10]、Chen&Hardle[11]等對此進行了驗證,也都基本支持了這種“U”型假說。

此外,還有學者認為環境管制會影響“新”的資本形成,從而保持“中立觀”。Barbera&McConnell[12]指出,環境規制所需的減排資金由資源轉移而來,從而對全要素生產率的增長有著直接影響,然而,隨著對購買減排資本的響應,常規投入和生產過程亦會發生變化,從而還具有進一步的間接效應。他們的研究發現,間接影響可以是正面的,也可以是負面的,而環境規制對全要素生產率增長的凈影響是相當小的。Ricci[13]從理論上分析了環境政策對經濟增長的影響渠道,并指出從靜態的角度來看,環境管制政策使得企業因承擔減排責任而增加成本,更高的生產成本意味著資本回報降低,進而使得企業再投資減少,導致其總產出降低,產生負向的直接投入效應;但是從長期來看,技術和關鍵因素如人力資本往往成為內生而有助于潛在產出或全要素生產率的提高,因此,很難預測生產可能性對限制性環境政策作出的反應。

迄今為止,針對環境管制對傳統全要素生產率的影響,也有很多基于各國具體行業數據的實證支持。很顯然,這些來自國家行業數據的實證研究沒有、也不可能達成一致的結論,它們大體上也可分為三類:

(一)環境管制降低全要素生產率

Gollop&Roberts[2]分析并檢驗了環境規制對美國化石燃料發電業效率和全要素生產率的影響,指出二氧化硫氣體的排放會限制電力產業的生產率增長,排放監管強度的加大導致發電成本顯著提高,其原因主要是要增加更為昂貴的低硫燃料的使用,這一轉變使得美國1973－1979年間化石燃料發電產業年均生產率增長降低了0．59個百分點。得出類似結論的還有Yaisawarng& Klein[14]。Boyd&McClelland[15]提出環境管制會導致潛在產出損失,而造成損失的原因主要是減少污染必須的資金投入或從其他產出提供污染治理投入。從美國造紙行業來看,環境制約將減少9%的生產,其中四分之一是污染治理資金制約的結果。同時在柯布－道格拉斯生產率函數框架下,考慮到環境管制成本,美國造紙、鋼鐵和煉油行業的環境全要素生產率有不同程度的降低,暗含各行業對環境減排成本的敏感度不同(Shadbegian&Gray)[3]。Lee[16]通過引入受限成本函數研

究了環境監管對韓國制造業的影響,結果發現環境管制造成了其1982－1993年間年均12%的生產率增長跌幅。

(二)環境管制有助于提高全要素生產率

Karrer-Rueedi[17]的研究表明,康涅狄格州和新澤西州制藥業在1988－1993年間,伴隨著有毒化學品泄漏的下降,其藥品出貨量呈現出上升趨勢。Fare et al．[8]、Ball et al．[18]討論了如何聯合考慮預期與非預期產出或者市場與非市場產出的生產建模,并將模型運用于美國農業部門。總的來說,隨著水污染(農藥與化肥的使用所導致)趨勢的下降,農業全要素生產率將提高。Domazlicky &Weber[19]在給定投入下,同時考慮預期和非預期產出來檢驗了美國有毒化學泄露的趨勢并測算了1988－1993年其化工業生產率增長。結果發現,沒有證據表明環境保護措施會延緩生產率增長,相反,考慮到有毒化學品泄漏,全要素生產率能夠以年均2．4%－6．9%的速度增加。Christoph et al．[20]基于德國制造業的面板數據的研究表明,環保投資作為生產驅動力對生產增長會產生正向沖擊,環境監管有助于生產率增長。Yang et al．[21]利用中國臺灣的工業數據,研究發現環境管制同樣提高了生產率。李樹、陳剛[22]的研究發現,實施嚴格且適宜的環境管制可能會使中國經濟贏得提高環境質量和生產率增長的“雙贏”結果。

(三)環境管制對全要素生產率的影響不明顯或不明確

Brannlund[23]研究了長期以來,環境管制的變化對瑞典制造業生產力發展的潛在效應,卻發現環境管制與其生產率增長沒有明顯的關系。Repetto et al．[5]、Ball et al．[24]等的研究都一致支持“環境因素對農業生產率的影響不大”的結論。Ball et al．[25]也研究了美國農業生產的非預期產出對其農業全要素生產率的影響,得出的主要結論卻是,納入非預期產出的包容性生產率增長程度相對于傳統測度的生產率增長來說最初是更弱,但最終是更強。Becher[26]針對美國制造業的研究發現,環境管制降低了美國制造業的生產率,但是這一效應卻是微不足道的。

事實上,環境管制對全要素生產率增長的影響很難也不可能達到高度的一致性,因為如果所剖析的重點不同,關注的領域不同,選取的投入產出指標不同,得到的環境管制對于全要素生產率的影響機制或路徑甚至相關關系都必然有所不同。但是,認為環境管制對生產率具有負面影響,似乎忽視了環境管制的最本質特征,即通過在減排活動中分散資源可導致環境負外部性產出的減少,也沒有考慮到環保性能改善的正向作用。

二、對環境全要素生產率增長的分析視角

將環境因素納入到生產率的分析框架下,通過測算出環境全要素生產率及其增長,可以測度一個國家(或地區)的環境績效。從現有文獻來看,主要是從以下兩個方面來選擇環境全要素生產率增長的分析視角。

(一)投入、產出視角

通過分析,已有的研究文獻主要從如下兩個不同的思路將環境變量引入到估計的生產模型中:一是將環境變量作為一種投入;二是將環境變量作為具有弱可處置性的“壞”產出。弱可處置性假設減少環境污染需要從“好”產出中轉移資源。在弱可處置性下,當保持投入固定時,“壞”產出的減少只有在同步收縮可預期“好”產出的情況下才能實現。

1.將環境變量作為一種投入要素

在傳統的生產分析框架下,環境規制所引發的污染排放控制成本往往作為一種投入要素納入分析,如Pittman[27]、Haynes et al．[28]、Reinhard et al．[29]。近年來,Hailu&Veeman[30]在對1959－1994年加拿大紙漿和造紙工業的效率進行測度時,仍提議將非預期產出當作投入。他們指出,傳統生產可能集的一個基本條件是可預期的產出和投入均滿足可自由處置的假設,故減少污染產出需要從可預期的產出中轉移投入,換句話說,需增加額外的投入或者犧牲一部分可預期產出。正如

Fare et al．[8]所言,環境管制將本來可以用于生產的投入配置到污染治理活動中,污染減排會擠占生產性投資。因此,污染最終可以以一種投入要素納入生產過程的分析中。Telle&Larsson[31]考慮到環保性能的改善,為了鼓勵企業減少排放,亦將排放作為投入納入到生產率指數的測算。Christoph et al．[20]分析了環保投資、環境和能源支出的生產效益,他們將這些投資與支出視為投入納入生產函數,基于德國制造業的面板數據得出結論:環境和能源支出均對生產增長沒有貢獻,而環保投資作為生產驅動力對生產增長產生正向沖擊,因此,為了兼容經濟目標,如生產率增長,環境監管,應該刺激相關投資。然而,將以“壞”產出度量的環境變量視為投入要素,并不符合物質平衡方式,即物質守恒(Murty&Russell)[32]。

2.將環境變量作為具有弱可處置性的“壞”產出,并將“好”產出(如GDP)和“壞”產出(主要是環境污染,如CO2、SO2等的排放)連同資源利用一起考慮

在分析生產過程中的環境因素影響時,由Fare et al．[33]提出了另一種方法,將環境影響視為具有弱可處置性的“壞”產出,之后被諸如Chung et al．[34]、Ball et al．[24]、Boyd&McClelland[15]、Reig-Martinez et al．[35]、Domazlicky&Weber[19]、Fare et al．[36]等運用。當然,Pittman[37]是第一個嘗試在對生產率測度中引入“壞”產出的,他在威斯康星州造紙廠效率研究中,用污染治理成本作為“壞”產出影子價格的代理指標,以此發展了衡量多產出生產率的CCD指數①Caves,Christenson and Diewert(1982b)超對數生產率指數。。同時他提出“好”、“壞”產出應該非對稱看待,以使“好”產出最大化,“壞”產出最小化。值得指出的是,Fare et al．[36]針對美國燃煤發電廠,以凈發電量、SO2和NOX為產出,連同資本、就業量和煤、油、天然氣耗量一起構建了環境生產函數和環境方向性距離函數,發現兩種方法得到的結果存在較大差異,環境方向性距離函數更具優勢,因為它可以非對稱地對待“好”產出與“壞”產出。

(二)微觀、宏觀視角

在微觀層面上,主要是通過著眼于企業污染排放與生產率關系的研究來檢驗企業對環境規制的反應。對于企業,環境規制會導致企業成本的增加,阻礙企業全要素生產率的提高。Olatubi& Dismukes[38]、Shadbegian&Gray[3]等基于企業數據的研究也都支持環境管制不利于企業生產。但是,Berman&Bui[39]的研究發現,與在美國其他地區的煉油廠相比,位于南加州的煉油廠具有顯著更高的生產率,而相對來說,它們所遵守的環境規定也更為嚴格。Telle&Larsson[31]基于企業環境性能改善的研究,也質疑了環境管制阻礙全要素生產率增長的觀點。結果發現,環境管制對不考慮排放減少的傳統全要素生產率的影響不顯著,而對考慮環境因素的全要素生產率作用顯著,且為正。Fleishman et al．[40]的研究亦發現,環境管制對美國發電廠的污染減排活動和生產率的影響是復雜的,基于SO2和NOX的空氣質量監管對燃煤發電廠和燃氣發電廠的生產率影響效應截然不同。

宏觀層面上,主要體現在國際間的比較,且很多學者都選取了以OECD國家作為研究對象。由于他們考慮的投入與產出變量各不相同,尤其是污染產出變量的選取各有倚重,因而得出的結論也各有千秋。Zofio&Prieto[41]選取的是資本、勞動和CO2作為投入產出變量,利用DEA方法分析了OECD國家制造業在不同CO2排放監管情況下的生產過程及環境效率。Jeon&Sickles[42]以GDP和CO2排放為產出,資本存量、就業和能源使用為投入,測算了17個OECD成員國1980－1990年的生產率增長和包括中國在內的11個亞洲國家1980－1995年的生產率增長。他們的研究將方向性距離函數設定為分段的線性與凸邊界函數,并運用新發展起來的自助法為兩種指數提供了統計解釋,卻發現無論是對OECD成員國,還是亞洲國家來說,考慮了CO2為“壞”產出的全要素生產率增長幾乎沒有變化,環境因素的影響并不明顯。Lindenberger[43]則以資本、勞動和能源作為投入,CO2、SO2和NOX作為產出,同時考察了規模報酬不變和規模報酬可變情況下的全要素生產

率。Yoruk&Zaim[44]計算并比較了1985－1998年間衡量OECD成員國全要素生產率增長的M指數和ML指數,結果發現M指數低估了其生產率增長。對于OECD成員國來說,人均國內生產總值和產業化的閥值均還未突破,其生產率增長仍呈上升趨勢。同時調查研究了有關減少全球排放的國際協議以及具體國家措施對ML生產率指數的影響效應,并通過構建一個可靠的框架評估了其生產率增長的根源。另外,Kumar[45]采用非參數線性規劃的DEA方法估計方向距離函數,導出ML生產率指數,在全球框架下檢驗了41個包括發達和發展中國家1971－1992年的傳統和環境全要素生產率,并分析了決定這些國家環境全要素生產率增長的影響因素。人均國內生產總值較高的國家的環境全要素生產率相對更高,ML指數只與國家開放度正相關,與技術效率、資本勞動比率以及能源密度都成負相關關系。Zhang et al．[46]從中國30個省市區域來看,考慮環境因素的全要素生產率低于傳統全要素生產率,即傳統全要素生產率測算在忽略環境因素的考慮下,高估了中國的全要素生產率增長,而中國環境管制強度遠低于表現最好的區域中達到的水平,環境管制程度的加強有助于提高其生產率增長。殷寶慶[47]的研究表明,環境規制強度與制造業綠色全要素生產率整體上符合“U”型關系,即環境規制強度由弱變強,將對綠色全要素生產率產生先削弱后提升的影響;環境規制強度對綠色全要素生產率的影響在清潔型部門與污染密集型部門存在一定的差異性。鄭麗琳、朱啟貴[48]基于中國1995－2010年省際面板數據的研究發現,納入能源環境因素的全要素生產率年均增長幅度十分有限,并且東中西部地區依次遞減,增長來源也各異。

三、全要素生產率增長的測算方法演進

隨著資源供給的日益緊張以及環境污染問題的愈演愈烈,資源環境因素被逐步納入到經濟生產率的分析框架中來。同時,縱觀已有的研究文獻,不難發現隨著人們對經濟增長認識的持續深入以及計量技術方法與手段的不斷完善,全要素生產率增長的測算方法也歷經變遷,日益精進(見表1)。

傳統的全要素生產率測度,如Fisher指數①Fisher I．,(1922),The Making of Index Numbers．Boston:Houghton Mifflin．和Tornqvist指數②Tornavist L．,(1936),The Bank of Finland's Consumption Price Index．Bank of Finland Monthly Bulletin,10:1-8．均以價格為權數,都需要獲得要素與產出的價格及數量信息,因而主要集中于傳統的投入(如資本和勞動力)和可預期的市場性產出,并沒有考慮生產過程中的資源消耗和產生的非市場性的對社會環境產生負面影響的有害副產品。因為市場性要素信息的易獲得性和計算的簡便性,這種方法被廣為采用。然而,由于生產過程中的資源和環境約束是難以避免的,所以這種傳統方法在測算全要素生產率增長時,必然存在偏差。

鑒于非預期產出或稱之為“壞”產出(即環境污染)的存在,一個可能的方法就是兼顧考慮生產過程的負外部性,以修正傳統指數。然而這種方法需要得到投入、預期產出和非預期產出的價格信息。在這種情況下,一些國外學者使用限制性成本函數來解決一些缺失價格信息的投入要素(比如減排資本)問題(Lau,1976;Halvorsen&Smith;Kumbhakar;Lee)[49][50][51][16],還有的學者是通過計算影子價格來替代生產過程中“非預期”產出的價格(Pittman;Reig-Martinez et al．;Kuosmanen et al．)[37][35][52]。

隨著數據包絡分析方法(DEA)的發展,Fare et al．[53]將Caves et al．③Caves D．W．,Christensen L．R．,Diewert W．E．,(1982a),The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input,Output,and Productivity．Econometrica,50:1393-1414．提出的Malmquist(M)生產率指數發展成為了一種測算全要素生產率的非參數工具,這種工具不需要假設函數形式,只需要數量信息,而不需要價格信息,并且還可以將全要素生產率增長分解為效率變化和技術進步兩個成分。于是,M生產率指數便得到廣泛的運用,如Hailu&Veeland[30]、Ball et al．[25]、Yoruk& Zaim[44]、Telle&Larsson[31]。然而,由于M生產率指數是根據已知樣本構造隨機前沿面,并基于

傳統距離函數計算個體有效距離的,從而無法計算環境負外部性存在下(即如果考慮“壞”產出)的全要素生產率。更確切地說,由于M指數是基于Shepherd①Shephard R．,(1970),The Theory of Costs and Production Functions．Princeton University．距離函數的,而這種距離函數本質上是徑向的,從技術上來說它不允許在減少污染形成的同時,增加“好”產出生產,即無法實現“好”產出提高與“壞”產出降低的耦合,所以,如果同時考慮污染與預期產出,使用Shepherd距離函數就會出現計算問題(Chapple&Harris)[54]。

表1 全要素生產率測度方法演進

在此基礎上,Chung et al．[34]介紹了一種新的方向性距離函數,將M指數擴展為Malmquist-Luenberger(ML)生產率指數,測度預期產出和非預期產出同時存在的全要素生產率。目前利用ML指數來測度環境全要素生產率進行研究的文獻相對來說還比較有限。比較有代表性的文獻有Fare et al．[8]、Domazlicky&Weber[19]、Lindenberger[43]、Yoruk&Zaim[44]、Kumar[45]、Oh&Heshmati[55]、Krautzberger&Wetzel[56]、Zhang et al．[46]、Chen&Hardle[11]。然而,雖然這個指數既考慮了預期產出的增加,也考慮了非預期產出的減少,具有M指數的所有優良性質,但同時它也繼承了M指數的一個缺陷,即必須要在成本最小化或者收益最大化的假設下,對測度角度進行選擇,也即是需要作出基于投入(假設產出不變),還是基于產出(假設投入不變)的選擇。事實上,ML生產率指數的關鍵在于如何確定方向性距離函數,目前絕大多數文獻都運用了傳統徑向的、角度的DEA方法來計算方向性距離函數。然而,當存在投入過度或產出不足時,徑向的DEA效率測度會高估評價對象的效率;而角度的DEA效率測度由于忽視了投入或產出的某一個方面,使得計算結果并不準確。

而由Chambers et al．[57]發展的一種新的非角度,且具有相加結構的生產率測度方法——Luenberger生產率指標彌補了M指數和ML指數的上述缺陷。這個指標不需要對測度角度的選擇,可以同時考慮投入和非預期產出的減少和預期產出的增加,是M和ML指數的一般化(Boussemart et al．)[58]。Luenberger生產率指標是與非徑向、非角度的基于松弛(SBM)且具有相加結構的方向性距離函數相適應的(Fukuyama&Weber;Fare&Grosskopf)[59][60]。同時,由于Luenberger

生產率指標的計算,需要分別在規模報酬不變和規模報酬可變兩種假設下求解線性規劃,為了減少不可行解的數量,通常運用序列DEA方法來實現。Boussemart et al．[58]、Williams et al．[61]、陳詩一[62]、李谷成等[63]、鄭麗琳、朱啟貴[48]等對此進行了應用。

四、結 論

資源環境約束下的全要素生產率增長的研究,促使人們以更加科學、更為寬廣的視野來審視發展問題,為政府制定有效的節能減排政策提供了有力的理論依據,對提升一國或地區經濟發展質量具有重要的現實意義。但是,目前無論是理論分析,還是實證檢驗,環境管制對全要素生產率增長的影響都未能達成一致意見,原因在于人們對環境全要素生產率增長的分析視角不同,采用的測度方法各異。在生產率分析框架中,將環境因素視為生產過程中不可避免的非預期產出(資源投入作為這種非預期產出的主要來源)更具有一般的經濟意義。此外,全要素生產率增長目前還沒有一個普遍認同的測算方法,尚處于不斷探索與完善的過程之中。環境全要素生產率增長在國外已經有了一定的研究,但是,關于資源環境因素的選擇還具有很大的彈性。如何準確地測度環境全要素生產率增長,從而更好地促進經濟發展,為建設資源節約型與環境友好型社會提供政策導向,這些都是今后需繼續研究的問題。

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責任編輯 張穎超

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A

1673-9841(2015)03-0055-09

10．13718/j．cnki．xdsk．2015．03．008

2014-10-05

王定祥,管理學博士,西南大學經濟管理學院、農業教育發展研究中心,教授,博士生導師。

國家社會科學基金重點項目“財政金融服務創新與新型農業經營體系構建的協同機制與模式研究”(13AJY019),項目負責人:王定祥;重慶市人文社會科學重點研究基地項目“農村反貧困中財政金融協同扶貧機制與模式研究”(12SKB019),項目負責人:王定祥;西南大學人文社科基金項目“農村微型金融機構運營管理與風險控制研究”(12XDSKZ005),項目負責人:丁忠民。