環境約束下長三角經濟效率及全要素生產率增長—基于Luenberger指數的實證分析

■ 段海嘯（1、河海大學商學院 2、河海大學產業經濟研究所 南京210098

問題的提出

近年來，長三角地區社會經濟高速發展，已經名副其實的成為強力推動我國經濟發展的三大增長極之一（張慧文，2010）。2013年長三角地區生產總值（GRP）占全國GDP的23%，GRP增速12.2%，高于全國GDP平均增速。除此之外，長三角經濟圈對我國內陸地區尤其是中部省份的區域經濟也具有較強的帶動作用和外溢效應（潘文卿，2008）。然而隨著經濟快速發展，長三角的環境問題也日益顯現。長三角地區單位面積污染物排放強度已經達到了全國平均水平的5倍，揮之不去的霧霾以及水體污染問題已迫在眉睫。因此，如果不考慮環境承載力，僅將生產總值作為唯一指標考察長三角的發展績效，則既缺乏全面性，也不符合我國近年來提倡的科學發展觀。究竟長三角在考慮環境因素后的經濟效率情況如何？經濟增長的來源更多的是“量”的增加還是“質”的提升？本文試圖從環境約束下的全要素生產率視角對以上問題進行探索。

目前，國內外學者將環境因素納入分析框架對經濟增長績效進行研究的成果已較為豐富。國外研究主要圍繞國家層面的環境全要素生產率測算比較展開。Kaneko et al（2004）對中國1987-2001年間基于省域數據的全要素生產率研究中發現，中國的環境管理出現惡化，全要素生產率增長中的環境產出下降了27%；Tzouvelekas et al（2007）基于面板數據研究了23個經合組織成員國（OECD）在環境約束下的全要素生產率增長，認為不考慮環境因素的傳統估計方法會低估全要素生產率增長；國內研究按研究對象不同主要分為省級層面的比較研究和行業內的比較研究。如陳詩一（2009）、王兵（2010）、李玲（2011）和潘丹（2013）等分別以我國工業、火電行業、污染密集型產業以及農業為研究對象，測度了以上產業在環境約束下的全要素生產率以及技術進步和效率改善，并進行了省際比較，從中觀經濟層面將我國和諧社會構建中的產業發展、資源節約以及環境保護聯系在一起。盡管如此，現有研究大部分仍過于宏觀，從市域數據著手研究我國長三角環境全要素生產率的文獻仍然鳳毛麟角。因此，本文的研究目的即在考慮環境因素影響下從市域數據角度出發，測算長三角的環境效率和環境全要素生產率增長并進行分析，并對現有文獻進行擴展。

研究方法

（一）環境技術的線性規劃形式

..

本文首先根據Fare（2007）的方法構造包含長三角所有樣本城市（DMU）的生產可能性集合。假設每一個DMU的投入向量為期望產出向量非期望產出向量在某一時點的投入產出值為(xn，ym，bp)。

為解決資源環境條件約束下的聯合生產問題，環境技術在生產可能性集合滿足閉集和有界集，投入和期望產出要素具有強可處置性，各種環境污染物作為非期望產出具有弱可處置性，以及期望和非期望產出符合零結合公理等假設條件下可模型化為如下的線性規劃形式：

圖1 長三角環境效率及分解

圖2 2005-2012年長三角樣本城市平均環境無效率及其分解

上式中λtw是每個投入產出要素的權重變量。約束條件表示此時所有樣本城市構成的生產前沿面是處在規模報酬可變（VRS）下的前沿面。如無此限制，假設所有經濟體都在最優規模下經營，則生產前沿面為在規模報酬不變（CRS）下的前沿面。

（二）方向性距離函數

資源環境約束下的全要素生產率增長要求在保證經濟增長的同時盡可能實現能源消耗的降低和污染物排放的減少，傳統的Shephard距離函數因為具有產出同比例增減的特性，從而不利于問題的研究。因此本文引入方向性距離函數，一則可以對環境效率做出評價，二則可以將其分解，找出導致環境無效的原因。根據Fukuyama&Weber（2009）和王兵（2010），本文定義資源和環境約束下的基于松弛向量的方向性距離函數（SBM）為：

表1 樣本城市環境全要素生產率指數及其分解

（三）Luenberger生產率指數及分解

本文采用差分形式的Luenberger指數對全要素生產率增長進行測度。1996年Chambers等在計算亞太經合組織（APEC）成員國生產率增長時定義了跨期的Luenberger生產率指數。本文根據Grosskopf（2003）的分解框架進行多項式分解后得到t期到t+1期的Luenberger生產率指數的公式為：

公式中①式為effch，表示純效率變化；②式為techch，代表純技術變化；③式為pech，表示規模效率變化；④式為sech，代表技術規模變化。通過對Luenberger生產率指數做如上分解，可以通過在八個條件下解方向性距離函數，得出環境全要素生產率增長及其來源。

樣本和指標選取

本文分別選取江蘇、浙江和上海三個省市的上海、南京、杭州、蘇州、無錫、常州、鎮江、南通、揚州、寧波、嘉興、紹興和湖州等城市為研究樣本。具體指標選取如下：

勞動。作為投入要素之一的勞動應該用每個決策單元一定時期的全社會勞動工時來計算，但是《中國統計年鑒》并未將各省勞動工時數據給出，為研究帶來一定困難。因此，本文用全社會從業人員數代替勞動工時作為勞動要素投入。

資本。測算全要素生產率所用的資本應該是各決策單元在一定時期資本總額的平均值。本文采用永續盤存法，運用估算資本存量時被廣泛采用的公式（7）來估算各年資本存量：

上式中Kt-1代表t-1期決策單元的資本存量，δ代表每年存量資本的折舊率，It代表t年的全社會固定資本投資。可知，要得到Kt的值需要已知基年資本存量，折舊率δ以及每年固定資本投資額I。目前文獻中對上述未知量的取值以及對資本存量的估算各不相同，測算出的資本存量K也差距較大。本文選擇張軍（2004）的方法來確定上述變量。即基期資本存量K等于當年投資額I除以10%，折舊率δ取9.16%。每年的投資總額經過固定資產投資指數調整變為可比價后帶入公式計算，即可得到每年的資本存量。本文在測算城市生產率時所選擇基期為2005年。

資源。本文將各種能源消耗折算成標準煤后的數量作為資源投入指標。

期望產出。本文選擇決策單元當年的地區生產總值作為期望產出。地區生產總值為按基期的可比價格持續計算得到的相對數值。

非期望產出。要測算經濟發展中的環境全要素生產率增長，環境污染物排放指標應能較好反映出在經濟發展中各行各業排放入環境的污染物總和。但受制于數據的可獲得性，本文將最能綜合反映空氣污染的二氧化硫（SO2）排放量和最能綜合反映水體污染的化學需氧量（COD）排放量作為非期望產出指標納入模型。

數據處理及實證分析

（一）環境效率及其分解

本文采取由全部樣本城市的投入產出數據構建生產技術前沿面的方法。經過實證驗算后發現，在“過去掌握的技術不被遺忘”假定條件下（Henderson，2001；林毅夫，2003），通過序列DEA的方法能夠將不可行解降低至10%左右，并且出現不可行解的決策單元隨著年份的不同而有所差異。因此，本文用序列DEA的方法對樣本城市的投入產出數據進行處理（本文數據處理采用matlab2012軟件）。

長三角地區環境效率。從2005年到2012年間，長三角環境非效率值逐年降低（見圖1），說明長三角地區整體環境效率處于持續改善的過程中。從指標分解來看，長三角環境無效率的主要原因是其具有較高的SO2排放非效率值以及資本投入非效率值。如果按傳統的變量同比變化來解釋，長三角城市圈要達到環境有效需要減少5.4%的人員投入，6.6%的資本投入，5.8%的能源消耗以及8.3%的SO2排放和5%的COD排放。長三角在資本投入和COD排放方面的無效率值最高，揭示出區域內資本過度深化已成為環境無效率的重要因素。因此，淘汰落后產能，提高資本使用效率，控制污染物排放等措施的執行會在很大程度上提高長三角的環境效率。

在樣本城市層面，環境效率最高的3個城市依次為常州、湖州和無錫，而環境效率最低的3個城市依次為南京、杭州和蘇州（見圖2）。環境效率高的城市均具有較低的污染排放非效率值和較低的單位能耗，而環境效率低的城市均呈現出高能耗和高排放的特點。能源的消耗和對環境的透支具有消費理論中的“棘輪效應”，即增長容易，下降困難，并且能源過量消耗和環境破壞會對經濟的可持續發展留下較大隱患。正如近年來籠罩在我國長三角地區上空的霧霾，即是多年來粗放型經濟發展方式所導致的惡果。目前花費在治理污染方面的投入可認為是以前年份為支撐經濟快速增長而對環境的透支。但是本文的研究也顯示出一個樂觀的結果，即所有城市的污染物排放非效率和能源投入非效率值都呈現逐年下降趨勢。

（二）全要素生產率指數及其分解

t期到t+1期的Luenberger指數的含義為從t期到t+1期全要素生產率的增長。本文分別在如下兩種條件下構建生產可能性集合進行測算：

TPset為只投入資本K、勞動力L，產出生產總值Y的生產可能性集合，其計算出的全要素生產率指數，本文稱為傳統全要素生產率指數；EPset為投入資本K、勞動力L和資源E，產出生產總值Y、SO2和COD的生產可能性集合，其計算出的全要素生產率指數為加入資源環境約束下的全要素生產率指數，本文稱為環境全要素生產率指數。

兩種條件下所有樣本城市全要素生產率均出現幅度不等的提高。傳統全要素生產率的提升主要來自于技術進步，而在資源環境約束下則變為技術進步或效率進步混合驅動（見表1）。傳統全要素生產率增長最快的3個城市依次為無錫、上海和鎮江，無錫在2005年到2012年間，累積技術進步達到34.6%，上海為32.2%，鎮江為28.9%。全要素生產率增長最慢的3個城市為揚州、嘉興和杭州。三個城市的累積技術進步率分別為18.3%、16.9%和22%。可見，技術進步是推動全要素生產率增長的主要力量。

在加入環境因素進行分析后，從2005年到2012年環境全要素生產率增長率最高的3個城市為無錫、紹興和南通。在EPset下大多數城市環境全要素生產率情況發生了變化，并且推動環境全要素生產率增長的主要因素也發生了改變，由單純的技術進步推動變為技術進步和效率進步雙重驅動。其中，上海、蘇州、無錫等為效率改善推動型，嘉興為技術進步推動型，其他城市環境全要素生產率增長則為技術進步和效率改善混合推動。

另外，所有樣本城市在TPset下的全要素生產率指數均小于在EPset下測算出的值，這和王兵（2010）以及白雪潔（2009）得出的結論相同，即支持波特關于“環境管制促進生產率提升”的假說。但是從分解指標來看，卻存在一些差異。在加入資源環境約束后，樣本城市純技術變化均出現下降而純效率變化出現較大增加。純效率進步和規模效率增加的一個可能解釋是在約束條件增強后，即資源環境等管制增強時，企業成本增大，導致一些規模小，效率低的中小企業和小作坊退出市場，從而提升了純效率和規模效率。在加入約束條件后純技術變化出現降低的情況，可能是由于在環境管制與技術效率存在的“U”型關系中，本文所選樣本目前仍處于U型曲線的下降階段，即隨著環境管制變嚴，技術效率降低。在達到最低點后，技術效率將會隨著環境管制繼續變嚴格而出現上升。

結論

本文在2005年到2012年長三角市域數據的基礎上，分析了長三角地區環境效率以及環境全要素生產率增長情況。首先，從環境效率值看，長三角城市環境效率由高到低依次為常州、湖州和無錫。導致長三角環境無效的兩個主要因素是SO2排放非效率以及資本投入非效率值偏高，說明長三角除面臨SO2排放過多的問題外，還出現了較為突出的資本投入無效率，應注意控制資本的過度深化，提高資本的利用效率。另外，從2005年到2012年間，長三角各樣本城市單位生產總值能耗以及單位生產總值污染物排放均實現了較大幅度的下降，這與國家近年來加大對經濟發展質量的重視程度有關。

其次，從Luenberger生產率指數看，在TPset下，長三角全要素生產率年均增長率最高的城市分別為無錫、上海和鎮江。所有樣本城市全要素生產率增長都由技術進步作為主要推動因素。在EPset下，全要素生產率增長最快的為無錫、紹興和南通。樣本城市全要素生產率增長變為由效率改善和技術進步雙重驅動，且效率改善的貢獻大于技術進步。環境全要素生產率指數比起無約束時出現上升，也主要來自于生產效率改善而不是技術進步。因此結論支持“波特假說”中環境管制可能提高生產效率的論斷，但不支持“波特假說”中關于環境管制刺激技術進步的論斷，說明長三角地區現階段環境管制并沒有促進技術進步，仍應繼續加大環保產業投入，鼓勵環保技術研發以及推廣應用，持續深化集約型經濟轉型實踐。

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