技術效率對產業空間布局的經濟、生態均衡性影響

束 慧， 王 文 平

(1.東南大學 經濟管理學院， 江蘇 南京211189； 2.南京郵電大學 理學院， 江蘇 南京 210023)

技術效率對產業空間布局的經濟、生態均衡性影響

束 慧1,2， 王 文 平1

(1.東南大學 經濟管理學院， 江蘇 南京211189； 2.南京郵電大學 理學院， 江蘇 南京 210023)

文章構建了項目層面的產業空間布局調整模型，利用離散隨機變量方法仿真產業產出、排放的空間分布，并借助環境基尼系數評估布局的經濟、生態均衡性。結果表明，技術效率以產業結構為基礎，通過技術效率的產業間差異、空間差異以及技術效率水平的提高影響產業空間布局的經濟、生態均衡性；低、中、高能耗產業比例均衡且和對應的技術效率水平相協同的地區，具有較高的經濟、生態均衡性，更易出現高產出、低排放的結果；技術效率水平的提高能有效降低產業結構失衡所導致的區域經濟、生態非均衡性。

產業布局優化；技術效率；經濟、生態均衡性

產業空間布局優化是促進經濟、生態均衡的一類重要政策措施，而產業特征是制定產業政策的重要參考因素。產業特征的內容豐富，如產業能耗、產業污染強度、產業經濟效益等，這些特征都是產業技術效率的具體表現。分析技術效率對區域產業空間布局優化的作用渠道和機制；探討技術效率的空間差異性、產業差異性對區域產業空間布局的經濟、生態均衡性的影響；在給定的區域產業布局下，研究技術效率水平的提高對區域經濟、生態協調性的效用，在當前可持續發展背景下，這些問題的研究都具有現實意義。

近年來，很多學者認識到產業技術效率對促進經濟、生態均衡性的重要作用，先后進行了很多具有重要價值的研究。這類研究的一個主要方法是采用非參數方法(數據包絡分析法等)測算產業技術效率，分析其在促進經濟增長和環境保護中的貢獻率[1][2][3]。然而，非參數方法無法反應具體的產業生產過程，研究成果大都為地區、國家的相關結論[4]。事實上，產業空間布局優化是更注重實踐的研究，區域產業空間布局優化主要由各級政府機構指導實施，其政策制定對象是區域內的實體產業，“產業”內涵則是微觀的，具體到每個產業項目。因此，非參數方法在產業空間布局研究中的作用無法體現。技術效率的另一主要研究方法——參數估計方法有效彌補了這一不足。傅曉霞和吳利學[5]，范凌鈞等[6]先后運用生產函數法(隨機前沿法)從不同行業、不同地區的角度測算產業技術效率，分析其在促進地區經濟增長、體現不同地區經濟發展水平差異中的作用，但這些文獻都未涉及產業技術效率與產業空間布局優化實踐之間的具體關系。

產業空間布局優化的研究也是多元化的。一類產業空間布局優化研究的方法是以區域生態資源承載力為主要依據，結合地理信息系統等工具方法，研究區域的產業空間布局[7][8]。這類研究側重于產業布局的地理空間呈現，具有直觀、可視化等特點，但與具體的產業布局政策的聯系上則稍顯薄弱。Zhao[9],Raja[10]等人以產業選址的市場和政策因素為布局決定因素，以微觀產業項目數據為基礎，利用計量模型分析了區域、國家層面的產業聚集方式。雖然上述研究中未涉及產業本身的特征因素，但該類方法為低碳經濟背景下的產業空間布局優化和具體的產業特征間建立起了橋梁。

本文運用微觀的產業項目層面的區域產業集聚模型，借助隨機變量仿真、隨機前沿法等方法，設計一種模擬區域產業空間布局調整優化的仿真分析路徑。該研究路徑下，實現技術效率特征和具體的產業空間布局優化實踐的結合，并借此探討技術效率對區域產業產出、污染排放空間分布的作用方式，分析技術差異性、技術進步對區域經濟、生態的空間均衡性的影響。

一、區域產業空間布局調整模型構建

1.區域產業項目空間分布

(1)

(2)

2.區域產業產出及污染排放空間分布

產業項目選址序列提供了區域產業項目空間分布，但尚不能反應區域產業產出和產業污染排放的空間分布。在給定資本、勞動等生產要素的前提下，決定產業產出的關鍵因素就是技術效率。為能體現區域差異，本文采用Battese和Coelli提出的隨機前沿生產函數模型估計技術效率[12]：

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

3.產業空間布局均衡性的評價

二、模型應用與分析

為了平衡區域間的經濟差異，江蘇省從2003年開始積極推進蘇南產業向蘇北轉移項目，由省政府牽頭，每年舉辦一次“蘇北投資貿易洽談會”。文章運用第二部分的模型和方法仿真預測這些遷移項目的產業產出、污染排放空間分布模式。研究的樣本數據主要來自于該系列洽談會2006～2012年間頒布的項目數據，涉及制造業所有29類行業。依據行業間的能耗相似程度(萬元工業產值原煤消耗量)將行業合并整理為8大類。基于樣本數據，利用Minitab統計軟件，以A-D檢驗統計量和似然比p 值為標準擬合每類行業的遷移項目資本規模密度曲線。基于每個行業的密度曲線，根據既有樣本數據的遷移項目數量，分別仿真生成各自的產業遷移項目資本規模序列。

1.產業空間布局優化模型擬合

區域產業空間布局影響因素的選擇參考了傳統的區域產業集聚影響因素[9][10]，主要分為市場因素和政策因素兩大類。在市場因素中主要考慮了目的地現有產業產值(對應各產業類型)、目的地經濟發展水平(人均GDP)、基礎設施水平(人均公路里程)、產業用地成本(工業用地價格)；在政策因素部分則主要考慮了遷入地產業聚集政策(是否遷入地優先發展項目、遷出地與遷入地共建的產業園區數量)、環保政策(遷入地環保標準，工業三廢排放達標量)，并充分考慮了產業類型的影響。樣本數據主要來自于蘇北五市的統計年鑒、歷年的《江蘇省城市地價動態監測報告》和“蘇北發展網”。運用Stata11.0軟件給出分行業的模型的擬合估計，估計標準為卡方檢驗，準R2(PseudoR2)值，模型估計、選擇概率結果見表1。

表1 產業項目選址概率

注：A1-食品、飲料制造與農副食品加工業,A2-紡織業與服裝行業,A3-醫藥制造、化學纖維和化學原料、石油煉焦業,A4-塑料、橡膠制品業,A5-非金屬礦物制造業,A6-黑、有色金屬冶煉和壓延業,A7-通用、專用、儀器儀表等傳統機械制造業,A8-電器機械和通信、電子設備制造業；1-徐州，2-連云港，3-淮安，4-鹽城，5-宿遷。

2.產業技術效率與產業結構特征分析

(1)產業結構與產業技術效率聚類。按行業的單位產值能耗數據，將產業分成低能耗(A1，A7，A8)、中等能耗(A2，A4)、高能耗(A3，A5，A6)三種能耗等級產業，以表1中各類產業選擇概率作為產業結構聚類依據，對城市進行觀測值聚類(見圖1)。聚類結果分為第三類：第一類為結構均衡型產業發展城市(淮安)，三類產業選擇均衡，且對高能耗、低技術依賴的行業進行了嚴格限制。第二類為粗放型結構失衡城市(鹽城)，傳統高能耗行業選址概率最高，而低能耗行業和技術依賴行業選址概率都很低。第三類為低、中能耗型發展城市(其他)，注重低能耗產業的引進，但同時一些勞動密集型或者技術依賴型產業引進相對落后。城市各產業的技術效率主要運用Frontier4.1軟件估計。各城市產業數據來自于蘇北五市的2006～2012年統計年鑒，產業產出為各行業歷年的工業總產值；勞動力取值為各行業的年均從業人數；資本要素采用各行業的固定資產原價；所有樣本數據按本文的行業分類取均值，技術效率估計結果見圖2。按三類能耗產業類型，計算對應的技術效率均值，對城市進行了技術效率聚類分析(見圖3)。

圖1 各城市產業結構聚類

(2)產業結構與產業技術效率協同度。運用歐幾里得距離度量各城市產業結構與技術效率間的協同程度(見表2)。產業結構均衡城市的協同程度最好，D值最低；而粗放型結構失衡城市的協同程度最弱，D值最高0.36。

圖2 產業技術效率估計

圖3 各城市產業技術效率水平聚類注：1—徐州，2—連云港，3—淮安，4—鹽城，5—宿遷；行業A4和A6運用普通最小二乘法估計。

城市產業結構分類低能耗技術相對水平TL中等能耗技術相對水平TM高能耗技術相對水平TH低能耗結構比例SL中等能耗結構比例SM高能耗結構比例SH結構與技術協同度D1I30.360.440.200.440.280.280.192I30.350.410.240.480.330.180.173I10.310.380.310.370.330.300.084I20.330.400.270.120.330.550.365I30.260.420.330.350.390.260.12

3.技術效率影響下的產業空間布局預測和評價

在上文的產業項目規模、選址序列仿真以及技術效率估計結果基礎上，按式(4)～(9)的方法計算出各城市的產業產出與排放、前沿產出與前沿產出排放序列，并以此為基礎計算對應的區域環境基尼系數序列，擬合出各自的密度函數。

(1)技術效率對產業產出、污染排放空間分布的影響。運用ArcGIS9.3給出了現有技術水平以及前沿產出水平下的區域遷入產業產出和BOD污染排放的空間分布預測(圖中數據為仿真序列均值)，以及相應的產出和BOD排放的Pearson相關系數(如圖4和圖5所示)。

圖4 現有技術效率水平下的遷入產業空間布局及BOD污染排放空間分布

圖5 前沿產出水平下的遷入產業空間布局及BOD污染排放空間分布

產業結構均衡，技術水平協同度高的城市的產出與污染排放統計相關性高于其他城市，相比現有技術效率水平，其前沿產出的絕對水平和相對水平都顯著提高，且在整個區域中的排放相對水平降低；而粗放型結構失衡城市的產出與污染排放相關性明顯偏小，其前沿產出的相對水平卻降低，而排放水平仍然是最高的。

圖6 地區間現有技術水平下的產出分布與前沿產出分布的統計規律對比

圖7 地區間現有產業技術水平與前沿產出水平下的BOD污染排放統計規律對比

(2)技術效率對各城市產業產出、污染排放的統計分布規律的影響。遷移產業產出和污染排放的密度函數代表了區域內產業空間布局的統計特征(見圖6和圖7)。產業結構均衡，技術水平協同度高的城市，產業產出和污染排放的統計分布規律優于粗放型結構失衡城市，其高產出、低排放區間密度特征明顯；低、中能耗型發展城市，其產業產出沒有呈現明顯的厚尾特征(圖6中的S1區域)，但其前沿產出分布則相反(圖6中的S2區域)；不同技術水平下的產業污染排放分布規律的差異性不如產出分布規律的差異性明顯。

(3)技術效率對區域經濟、生態均衡性指標的影響。不同技術水平下的經濟、生態均衡性統計規律如圖8和表3所示。現有技術水平下的區域環境基尼系數的分布是尖峰、厚尾特征，這樣的分布較易產生極端值，而前沿產出水平下的基尼系數曲線則相對呈現出的是寬峰特征(圖8中J區域)。基尼系數分布函數曲線更加驗證了這一特征，在基尼系數的各個區間上，前沿產出水平下的分布函數值始終大于現有技術水平函數值，表明了前沿產出水平下基尼系數趨低的統計規律。

圖8 現有技術水平與前沿產出水平下的區域經濟、生態均衡性統計規律對比

結構均衡型城市的綠色貢獻系數僅次于低能耗產業結構比例最高的城市(2-連云港)，而粗放型結構失衡城市的貢獻率最低；現有技術水平下的區域環境基尼系數的置信區間超出了警戒限0.4，而前沿產出水平下的區域環境基尼系數則始終控制在“相對合理”的區間范圍內。

表3 不同技術水平下的城市綠色貢獻系數和區域經濟、生態

均衡性

注：I1-D1—結構均衡，技術協同高，I2-D3—粗放型結構失衡，技術協同低，I3-D2—低、中能耗型,技術協同中等。

三、結論及建議

在產業集聚理論框架下，本文將市場因素和政策因素融合在產業空間布局優化決策過程中，通過生產函數將產業空間布局和產業技術效率聯系起來，借助于計算機仿真等工具和方法，分析了不同技術效率水平下的區域產業經濟產出、污染排放的空間分布規律，并在經濟、生態均衡性原則下進行了評價分析。

本文的研究提供了一種新的研究產業特征和產業空間布局間關系的量化分析路徑，研究結果揭示了產業技術效率對產業空間布局的影響方式：即技術效率是以區域產業結構為基礎，以產業的經濟效益特征(生產要素投入與經濟產出)、環境效益特征(產業能耗與產業污染排放)為橋梁，通過技術效率的產業間差異、空間差異性以及技術水平的提高加以作用體現。一方面，技術效率、產業結構對經濟、生態均衡性的影響是相互依賴的。以產業能耗特征為產業結構的度量標準，均衡的能耗產業結構，與之相協同的技術效率水平，能有效提升區域內的各行政主體的產業綠色貢獻系數，平衡區域整體的經濟、生態效益。另一方面，技術效率水平的提高能降低產業結構失衡對區域經濟、生態均衡的副作用。前沿產出水平下的經濟發展和環境保護間的矛盾在粗放型結構失衡城市顯著降低，并將區域整體環境基尼系數控制在合理范圍內，技術進步為區域整體經濟、生態均衡性提供了基本保障。本文的研究為地方產業空間布局優化提供了非常有價值的政策啟示：

(1)地方產業空間布局的優化調整需要做到產業結構與產業技術水平相協同。在一些承接產業遷移的地區，梳理本地區固有的產業優勢，從產業能耗、產業經濟效益著手，盡量承接易于被本地區所消化吸收的產業項目，進而可以充分挖掘遷移產業潛力，提升產業的經濟效益，控制產業污染水平。

(2)為保障地方經濟可持續發展，需要實行包容性的產業政策。有利于低碳經濟發展的產業結構是多樣化的，發展低碳經濟不能對一些能耗高的行業采取一刀切的產業政策，應著重于高能耗行業的控制和監管，提高其技術水平；加大對本地區高技術、低能耗行業的培養和鼓勵，穩定地區傳統和優勢行業的建設規模。

(3)以產業能耗特征為產業結構優化的控制指標，控制高能耗產業的產能，加大對低能耗、高技術依賴型產業的培育和鼓勵，平衡區域產業結構，促進各類產業技術效率的協同提高，可以使得經濟產出和環境污染排放間的統計相關性更加緊密，從而有利于提升產業政策、環境政策的效力。

(4)產業技術進步是實現可持續發展目標的基本支撐，加大對產業主體的技術支持不僅能提升地方經濟利益，還能促進環境效益。產業技術發展，不僅要關注產業的經濟效益正產出和傳統生產要素之間的關系，還需要關注產業的環境污染排放負產出和能源等要素投入之間的關系，拓展產業技術效率的發展內涵，夯實可持續發展的基礎。

[1] 涂正革,肖耿.環境約束下的中國工業增長模式研究[J].世界經濟,2009，5(11):41-54.

[2] 孫傳旺,劉希穎,林靜.碳強度約束下中國全要素生產率測算與收斂性研究[J].金融研究,2010,360(6):17-32.

[3] 王琴,孟令杰.碳匯視角下中東部農業環境全要素生產率估算[J].大連理工大學學報(社會科學版),2014,(4):6-11.

[4] 陳詩一.中國的綠色工業革命:基于環境全要素生產率視角的解釋(1980～2008)[J].經濟研究,2010,(11):21-34,58.

[5] 傅曉霞，吳利學. 技術效率、資本深化與地區差異——基于隨機前沿模型的中國地區收斂分析[J].經濟研究,2006，(10):52-61.

[6] 范凌鈞,李南,陳燕兒.中國高技術產業技術效率區域差異的實證分析[J].系統工程,2011,29(2)：56-62.

[7] 黃麗華,王亞男,韓笑. 黃河中上游能源化工區重點產業發展戰略土地資源承載力評價[J]. 環境科學研究,2011,24(2):243-250.

[8] 陳誠,陳雯,趙海霞. 江蘇沿江地區生態保護與產業分布空間匹配格局分析[J]. 地理研究,2011,30(2): 269-277.

[9] ZHAO N,LIU Y,CHEN J. Regional industrial production’s spatial distribution and water pollution control: a plant level aggregation method for the case of a Small region in China [J]. Science of the Total Environment,2009,407(17): 4946-4953.

[10] RAJA C,JULIE L G. Predicting land use allocation in France: a spatial panel data analysis [J]. Ecological Economics,2012，(92)：114-125.

[11] HENSHER D A,JOHNSON L W. Applied Discrete Choice Modeling[M]. New York:Taylor & Francis,1981.49-52.

[12] BATTESE G E,COELLI T J. Frontier production functions, technical efficiency and panel data: with application to paddy farmers in india[J].Journal of Productivity Analysis,1992，3(1-2):153-169.

[13] HEMAMALA H,PAUL M,MANJULA S,etal. The Industrial Pollution Projection System[S].The World Bank Policy Research Department, Environment, Infrastructure, and Agriculture Division,1995,(3):35-60.

[14] 肖偉華,秦大庸,李瑋等.基于基尼系數的湖泊流域分區水污染物總量分配[J].環境科學學報,2009,29(8)：1765-1771.

[15] 王金南,逯元堂,周勁松，等.基于GDP 的中國資源環境基尼系數分析[J].中國環境科學,2006,26(1):111-115.

[16] 曹洪剛,陳凱,佟昕. 中國省域碳排放的空間溢出與影響因素研究——基于空間面板數據模型[J]. 東北大學學報(社會科學版),2015,(6):573-578.

Effects of Technical Efficiency on the Economic-Ecology Equilibrium of Industry Space Layout

SHU Hui1,2, WANG Wenping1

( 1.School of Economics and Management, Southeast University, Nanjing 211189, China;2.College of Science, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China )

The function of technical efficiency in industrial spatial layout optimization is discussed in this paper and a regional industrial layout adjustment model at project level is established. The spatial layout of regional industrial projects and the distribution of emissions are predicted using discrete random variable simulation method. The environmental Gini coefficient is taken as the evaluation index of economic-ecology equilibrium. Results show that, on the basis of regional industrial structure, industrial technical efficiency has an impact on the industrial space layout equilibrium through industrial and geographical differences and technological progress. Classifying industry type according to energy consumption characteristics, those areas with a balanced industrial structure and coordinating technology efficiency level can effectively balance the industrial economicand environmental benefits, and are prone to get high output and low emission results. Improving industry technical efficiency can reduce the economic-ecology disequilibrium of space layout caused by the imbalance of industrial structure.

industrial layout adjustment; technology efficiency; economic-ecology equilibrium

2015-03-02;

2015-07-20

國家社會科學基金重大招標項目：“我國產業生態經濟系統優化及運行機制研究”(12&ZD207)；國家自然科學基金項目：“基于產業—生態活動網絡共生優化的遷移集群綠色重建與運行機制研究”(71273047)、“基于資源嵌入-流動-聚合網絡重構的蛻變期企業轉型研究”(71172044)；高等學校博士點基金項目：“面向蛻變期企業轉型的活動網絡建模與優化研究”(20120092110039)

束慧(1981-)，男，江蘇大豐人，講師，東南大學經濟管理學院博士研究生，主要從事產業空間布局研究，E-mail:shuhui8112@163.com；王文平(1966-)，女，山東日照人，教授，博士生導師，博士，主要從事產業生態化、戰略管理研究。

F403.3

A

1008-407X(2016)01-0017-08