環境規制影響全要素能源效率的實證研究——基于波特假說的分解驗證

王 騰,嚴 良*,何建華,鄭世剛

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環境規制影響全要素能源效率的實證研究——基于波特假說的分解驗證

王 騰1,2,嚴 良1,2*,何建華2,鄭世剛2

(1.中國地質大學(武漢)資源環境經濟研究中心,湖北武漢 430074；2.中國地質大學(武漢)經濟管理學院,湖北武漢430074)

通過搜集中國2000~2014年數據,運用DEA-Malmquist指數測算中國30個省域全要素能源效率,并進一步分解求得技術水平、純技術效率和規模效率.為驗證環境規制與全要素能源效率間波特假說是否存在,分別運用環境規制對規模效率、純技術效率、技術水平和全要素能源效率進行面板門限回歸.結果表明:技術水平退步是我國全要素能源效率下降的主要原因.環境規制對規模效率的影響為負,波特假說不成立.環境規制與純技術效率存在單門限效應,且環境規制在不同區間對純技術效率的影響均為正,波特假說始終成立.環境規制與全要素能源效率和技術水平均存在單門限效應,當環境規制強度低于0.0002時,環境規制對全要素能源效率和技術水平的影響為正,此時波特假說成立;而當環境規制強度超過0.0002時,環境規制對全要素能源效率和技術水平影響為負,此時波特假說不成立.因此,政府制定環境規制政策需要考慮到環境規制強度對規模效率、純技術效率和技術水平效果的差異.

環境規制；全要素能源效率；波特假說；DEA-Malmquist指數；門限回歸

隨著我國工業化進程深入推進,大量能源消耗產生了一系列生態環境問題,如溫室效應、全國性霧霾天氣、地下水大面積污染等,這給我國可持續發展帶來嚴峻挑戰.波特[1]指出:合適的環境規制將刺激企業開展創新活動,提高企業競爭力,達到保護環境與提高競爭力的雙贏.波特假說為政府制定治理環境污染的法律法規提供了理論支撐.但目前,我國能源利用過程產生的環境問題已制約到經濟社會的良好發展.因此,探討環境規制影響能源效率的機理對實現我國可持續發展意義重大.

目前,環境規制與能源效率間的關系已引起學者們的關注.環境規制對能源效率的影響研究大致可以歸納為3類:一是“抑制論”,環境規制提高了企業的經營成本,不利于能源效率的改善[2].二是“促進論”,環境規制通過技術創新的中介效應提高了能源效率[3-4].三是“非線性論”,一方面,環境規制與能源效率兩者間可能呈“倒U型”關系,隨著環境規制強度不斷提高,能源效率先升高后降低[5];另一方面,環境規制與能源效率也可能是“U”型關系,在“U”型拐點左邊,環境規制的遵循成本效應起主導作用,而在“U”型拐點右邊,環境規制的創新補償效應則居主導地位[6].

綜觀已有研究,發現現有成果中關于環境規制影響能源效率的結論差異明顯,甚至出現彼此矛盾的現象.因此,厘清環境規制影響能源效率的機理,對于充分發揮波特假說的創新補償效應,實現生態環境與能源效率的雙贏意義重大.鑒于此,本文在研究視角上,將能源效率分解為技術水平、純技術效率和規模效率,分別探索環境規制對能源效率及其各子部分的影響機理;在研究方法上,運用門限回歸模型對環境規制與能源效率間關系進行模擬,有效避免兩者間“非正即負”、“倒U型”或“U型”等關系的簡單推論;在研究結論上,門限模型能精確計算環境規制影響能源效率的門檻值,為制定環境政策以提高能源效率提供數據支撐.

1 能源效率測算

1.1 DEA-Malmquist指數及其分解

F?re等將Malmquist指數[7]與DEA方法相結合,提出Malmquist指數的非參數線性規劃方法,DEA-Malmquist生產率指數逐漸應用于多個領域.與其他測算投入產出的研究方法相比,DEA-Malmquist指數能夠動態比較不同時期全要素生產率的變化情況,彌補了靜態DEA處理面板數據的不足;此外,將全要素生產率指數進一步分解為技術水平、純技術效率和規模效率,明確各部分對全要素生產率變化的貢獻程度.

根據F?re的思想,在規模報酬不變(CRS)條件下,DEA-Malmquist生產率指數具體如下:

若放松對規模報酬不變的假定,在規模報酬可變(VRS)條件下,全要素生產率可以進一步分解為技術水平指數、規模效率指數和純技術效率指數的乘積[8],即

式中:M為規模報酬可變條件下的全要素生產率;為規模效率,反映規模變化對生產率的影響;為純技術效率,體現為現有技術條件下要素可自由流動時技術效率的變化;為技術水平,即技術條件可變時生產前沿面的移動程度.

1.2 投入產出指標

本文搜集2000~2014年中國30個省級行政區(香港、澳門、臺灣以及西藏等地區由于數據原因未予考慮)面板數據為樣本,具體投入產出指標如下:

投入指標:①能源投入.選取2000~2014年各地區能源消費總量作為衡量能源投入的測量指標.②勞動投入.選取2000~2014年各地區社會從業人員總量作為計算勞動投入的指標.③資本投入.基于資本在使用過程中存在折舊問題,借鑒學者張軍[9]的方法計算我國資本投入,計算方法為:

產出指標:①期望產出.選取2000~2014年各地區國內生產總值作為期望產出的衡量指標.為剔除價格因素的影響,使用各地區GDP平減指數將原始數值按可比價格換算成實際GDP(2000年作為基期).②非期望產出.由于研究重心各有側重,目前學術界對非期望產出的衡量指標尚未形成統一認知.曾賢剛[11]選用CO2衡量非期望產出;汪克亮等[12]、Li等[13]傾向于選用CO2和SO2等大氣污染排放量作為非期望產出的指標;吳琦等[14]則綜合考慮污染物對生態環境的危害,選取CO2、SO2、煙塵、工業粉塵、化學需氧量、氨氮以及工業固廢排放量等指標以衡量非期望產出;根據物理屬性,能源在使用過程中會同時產生固態、液態和氣態等3種形態的污染物,借鑒學者臧傳琴等[15]的變量選擇方法,從全面性和簡潔性視角,選擇“工業三廢”排放量作為非期望產出的衡量指標.

此外,在數據統計過程中存在著單個投入產出指標在某地區某一年份出現缺失情況,取前后兩年平均值補齊.

1.3 測算結果與分析

基于投入要素的數量,能源效率可以分為單要素能源效率和全要素能源效率.早期學者主要將能源要素作為唯一投入測算能源效率,即單要素能源效率.Hu等[16]指出:僅僅依靠能源要素投入是無法合成產出,需同時考慮到能源、勞動、資本等其他生產要素,即全要素能源效率.根據前文介紹的研究方法以及搜集的投入產出數據,計算得到中國及其30個省級行政區全要素能源效率、技術水平、技術效率、純技術效率及規模效率,具體結果如表1、表2所示.

表1 中國2000~2014年全要素能源效率及分解

從表1可知,2000~2014年我國全要素能源效率指數均小于1,說明我國能源利用效率整體呈現下降趨勢;全要素能源效率指數均值為0.8462,較2000年下降了15.3802%,說明我國能源利用與經濟發展、環境保護間矛盾呈惡化趨勢.根據DEA-Malmquist指數分解結果,我國技術效率指數在部分年份小于1,而在其他年份則大于1,表明我國純技術效率在2000~2014年出現一定程度的波動;但總體而言,2000~2014年技術效率指數均值為0.9963,且各年份技術效率值與1十分接近,表明波動幅度不大.可以認為: 2000~2014年間我國技術效率總體上較穩定,變動幅度不大.而純技術效率指數和規模效率指數作為技術效率指數的分解指標,在變化趨勢上與技術效率指數類似.因此,這一結論也得到純技術效率指數和規模效率指數的支持.反觀技術水平指數,2000~2014年平均值為0.8489,說明我國技術水平從2000~2014年下降了15.1149%.技術水平退步是導致我國全要素能源效率下降的主要原因.

表2 2000~2014年中國30個省市全要素能源效率及其分解

從表2可知,我國30個省級行政區全要素能源效率指數均小于1,說明我國這些省份全要素能源效率出現下降現象.其中,山西、甘肅和內蒙古作為全要素能源效率下降最嚴峻的3個省份,全要素能源效率分別下降21.3072%、20.6795%、20.5862%.山西、甘肅、黑龍江作為我國資源大省,其豐富的礦產資源為地區經濟發展做出了突出貢獻,但豐富的礦產資源也造成這些區域能源的低效利用.將全要素能源效率分解為技術水平和技術效率,發現我國30個省份均出現了不同程度技術退步情況,且與全要素能源效率下降趨勢相對應,山西、甘肅和內蒙古這3個省份技術退步現象最嚴重.因此,提高該地區技術水平成為促進全要素能源效率的重要途徑.進一步將技術效率指數分解為純技術效率指數和規模效率指數,發現以北京、河北為代表的12個省份,純技術效率得到提升,而以內蒙古、重慶為代表的14個省市,純技術效率表現出下降趨勢;以寧夏、陜西為代表的10個省市,規模效率得到改善,而以吉林、天津為代表的16個省市,規模效率出現惡化.但總體而言,純技術效率和規模效率波動區間均在1附近,表明純技術效率和規模效率提高或者降低的程度不太明顯.

2 環境規制與全要素能源效率:實證研究

2.1 門限回歸模型介紹

門限回歸模型的基本思想是當變量達到某一臨界值時,該變量將從一種運動方式迅速躍變至另一種運動機制.在實際數據處理中以臨界值為界,將樣本值劃分成不同區間,對各自區間進行回歸并比較回歸系數的不同.從統計上,門限回歸模型是對變量進行分組檢驗的非線性計量經濟學模型.Hansen[17]基于殘差平方和最小化原則確定門限值,并采用自舉法對門限效應的假設進行顯著性檢驗,確保門限模型的可靠性.

2.1.1 模型設定 以單門限回歸模型為例,其模型設定的一般形式為:

(5)

2.1.2 假設檢驗 模型原假設為不存在門限效應,備擇假設為存在門限效應.設為存在門限效應時計算求得的殘差平方和,而為不存在門限效應時計算求得的殘差平方和,基于殘差平方和最小化原則,構建統計量,通過自舉法獲得F統計量的漸進分布,進而求得其值.

若值足夠小,則拒絕原假設選擇備擇假設,認為至少存在一個門限值.此時需要將單門限回歸模型推廣到雙門限回歸模型甚至多門限回歸模型中,多門限回歸模型在模型設定與假設檢驗與單門限回歸模型相似,估計時以此類推,直到無法拒絕原假設為止.

2.2 測量指標

被解釋變量分別為全要素能源效率、技術水平、純技術效率和規模效率,數據來源于DEA- Malmquist計算結果.門限變量為環境規制(hjgz).本文選用工業污染治理完成投資占區域生產總值比重作為環境規制的衡量指標.

控制變量包括:①經濟發展水平(gdp).經濟發展通過增加研發及教育投入以提高全要素能源效率.本文選取國內生產總值作為衡量經濟發展水平的指標.②產業結構(cyjg).以重工業為主的粗放式發展模式是造成我國能源效率低下的重要原因.因此,降低第二產業在國民經濟中所占比重,提高第三產業對經濟體貢獻將有助于改善全要素能源效率.本文將第二產業增加值占國內生產總值比重作為產業結構的測量指標.③資源稟賦(zybf).資源詛咒理論表明,資源越豐裕的區域,資源利用過程中的浪費情況越普遍.本文借鑒學者胡援成和肖德勇[18]的做法,選用采掘業固定資產投資占全社會固定資產投資的比例作為資源稟賦的指標.④所有制結構(syzjg).國有經濟在社會經濟中比重較高,市場配置資源的能力得不到發揮,能源利用效率相對較低.其測量指標為國有及國有控股工業企業工業銷售產值與規模以上工業企業工業銷售產值的比值.⑤對外開放程度(kfcd).經濟體在與外界貿易往來過程中可以通過學習對方完善的管理體系、豐富的管理經驗以及借助技術共享或技術溢出等方式提升自身能源利用效率.本文選用進出口貿易總額與國內生產總值比值作為度量對外開放程度的指標.

以環境規制為門限變量,分別構建環境規制與全要素能源效率、技術水平、純技術效率和規模效率的門限回歸模型為:

(7)

(8)

2.3 結果與討論

基于前文分析,分別以全要素能源效率、技術水平、純技術效率和規模效率作為被解釋變量,環境規制為門限變量,經濟發展水平、產業結構、資源稟賦、所有制結構和對外開放程度為控制變量,通過搜集2001~2014年我國30個省份樣本數據,進行面板門限回歸分析.回歸結果表明,環境規制對全要素能源效率、技術水平與純技術效率均存在單門限效應,且在0.05顯著性水平下通過檢驗;而環境規制對規模效率則不存在門限效應(表3).

表3 面板門限回歸模型估計結果

注:*<0.1,**<0.05,***<0.01.

2.3.1 環境規制對規模效率的影響 環境規制對規模效率不存在門限效應.通過對環境規制與規模效率進行線性回歸,發現工業污染治理完成投資額占國內生產總值比重每提高1%,規模效率將下降10.1164%,且在0.05水平下通過顯著性檢驗.因此,環境規制與規模效率的波特假說不成立.對此可能解釋是:隨著環境規制強度提高,企業為維持其最大化利潤,更傾向于使用價格便宜、生產率低的生產要素代替價格昂貴、生產率高的生產要素,如使用更多勞動力要素代替高技術含量的生產設備,從而出現規模效率下降現象.

2.3.2 環境規制對純技術效率的影響 環境規制對純技術效率存在單門限效應,其門限值為0.0044,在0.01的顯著性水平下通過檢驗.當環境規制強度低于0.0044時,工業污染治理完成投資額在國民經濟中的比重每增加1%,純技術效率將提高8.7590%;當環境規制強度高于0.0044時,工業污染治理完成投資額在國民經濟中的比重每增加1%,環境規制對純技術效率貢獻下降到1.3214%,環境規制與純技術效率的波特假說成立.弱環境規制一方面促使企業進一步改進其管理流程以提高能源利用效率,另一方面企業可以從外部引入先進技術或通過與先進企業開展合作以獲得技術溢出等方式改善技術效率.而當環境規制強度超過0.0044,基于邊際效益遞減原理,通過改進管理流程獲得技術改善的效果趨于減弱;在技術水平既定條件下,企業獲得外部技術和技術溢出的可能性越來越低,環境規制對純技術效率的促進作用愈發減弱.

2.3.3 環境規制對技術水平的影響 環境規制與技術水平存在單門檻效應,門限值為0.0002,通過0.05顯著性水平.當環境規制強度小于0.0002時,環境規制對技術水平的彈性系數為1495.85;當環境規制強度大于0.0002,環境規制對技術水平的彈性系數-9.6007.當環境規制低于0.0002時,雖然企業在該階段需支付一定數額污染防治成本,但企業仍有富余資本和人才可用于技術研發,而創新成功的高額回報足以彌補污染治理成本和創新成本,因此在該區間環境規制促進了技術水平,波特假說成立.在環境規制較高時,環境排放高標準大大提高了環境污染的遵循成本,環境技術高標準降低了企業創新成功率,創新補償恐不足以覆蓋其成本,此時環境規制對技術水平關系為負作用,波特假說不成立.

2.3.4 環境規制對全要素能源效率的影響 環境規制與全要素能源效率存在門檻效應,其門限值為0.0002,在0.05水平下通過顯著性檢驗.而在環境規制強度低于0.0002時,工業污染治理完成投資額在國民經濟中比重每增加1%,環境規制對全要素能源效率的彈性為1453.759,說明環境規制有利于全要素能源效率的提高,波特假說成立;當環境規制強度大于0.0002時,即工業污染治理完成投資額在國民經濟中的比重每增加1%,環境規制對全要素能源效率的彈性為-6.9621,環境規制則會抑制全要素能源效率的改進,波特假說不成立.總的來說,當環境規制強度較小時,環境規制更多表現為技術水平的促進以及技術效率的改善,創新補償將高于遵循成本,此時環境規制對全要素能源效率的影響為正.當環境規制強度超過0.0002時,環境規制同時降低技術水平、技術效率以及規模效率,遵循成本起主導作用,此時環境規制對全要素能源效率的影響為負.

需要指出,實證結果表明提高經濟中第二產業比重將有助于提升全要素能源效率,這與前文的理論分析相悖.對這一有趣結論的可能解釋是:產業結構優化不僅產業結構高級化,還包括產業結構合理化,而產業結構合理化是指根據已有的技術水平、資源稟賦、消費傾向,通過調整不合理的產業結構,實現生產要素的優化配置,確保各產業的協調可持續發展.在我國工業化發展初期,工業行業主要以勞動密集型的采掘業為主,能源利用效率較低;但隨著經濟發展,工業行業中資本密集型或知識密集型的高端制造業得以發展完善,全要素能源效率隨之提高.此外,理論分析中資源稟賦對全要素能源效率的抑制作用未能得到數據的驗證,相反,數據表明資源越豐裕的區域,全要素能源效率越高.這一結論可能與指標變量選取有關,本文選擇采掘業固定資產投資占全社會固定資產投資比例作為衡量資源稟賦的指標,提高采掘業固定資產投資比例,將促使該行業擁有更多資本密集型設備,從而有助于全要素能源效率的提高.

2.4 建議

提高技術水平是改善我國全要素能源效率的重點.一方面,政府在財政和稅收方面制定優惠政策,如低息貸款、稅收補貼等,降低企業技術創新成本;另一方面,引導企業與科研機構開展合作,通過優勢互補提高技術創新成功率.

政府制定環境規制政策,需要考慮到環境規制強度對技術水平、純技術效率和規模效率效果的差異.針對規模效率,應該降低環境規制,具體來說,可以通過加快經濟發展以降低工業污染治理完成額在國民經濟中的比重;針對純技術效率,為保證環境規制發揮更大功效,應將工業污染治理完成額占國民經濟的比重控制在0.0044以下;針對全要素能源效率和技術水平,應將工業污染治理完成額在國民經濟中的比例應控制在0.0002以下.

3 結論

3.1 我國全要素能源效率整體呈下降趨勢. 2000~2014年,我國全要素能源效率下降了15.3802%,說明我國能源利用與經濟發展、生態環境間關系不僅沒有得到改善,反而呈現惡化趨勢.

3.2 環境規制與規模效率呈負向關系,環境規制強度提高1%,規模效率將下降10.1164%;環境規制對純技術效率存在單門限效應,門限值為0.0044;環境規制與技術水平也存在單門檻效應,門限值為0.0002.

3.3 環境規制與全要素能源效率存在門檻效應,其門限值為0.0002.當環境規制強度低于0.0002時,環境規制有利于提高全要素能源效率;當環境規制強度大于0.0002時,環境規制則會抑制全要素能源效率的改善.

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河北省保定市作為農業大市，一直重視農村的普法教育工作，并取得了豐碩的成果。該市涿州市、蠡縣、徐水區獲評全國“六五”普法先進縣，徐水區麒麟店村獲評國家級民主法治示范村。該市構建了“條塊結合，縱橫相容”的大普法格局，建立“四級六層”（市、縣、鄉、村四級，市、縣、鄉、村、組、“十戶普法宣傳員”六層）普法網絡，在農村普法教育轉型過程中積累了很多經驗。全市共建立各類基層法治工作站1170個，構建“心連心”式普法。基層矛盾處結率達61%，群眾滿意率達98%。其中涿州市建立“一鄉鎮一法庭”工作制度和人民陪審員“倍增計劃”，實現矛盾就地化解，零距離法律服務。

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An empirical study on the effect of environmental regulation on total factor energy efficiency——Decomposition verification based on Potter hypothesis.

WANG Teng1,2, YAN Liang1,2*, HE Jian-hua2, ZHENG Shi-gang2

(1.Research Center of Resources and Environmental Economics, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China；2.School of Economics and Management, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China).

The total factor energy efficiency of China's 30provincial administrative regions during 2000~2014was estimated based on DEA-Malmquist index. Then the total factor energy efficiency was decomposed into technical level, pure technical efficiency and scale efficiency. To testify the Potter hypothesis, the panel threshold regression model was adopted to simulate the environmental regulation on total factor energy efficiency, technical level, scale efficiency and pure technical efficiency. Results showed that technical level regression constituted a major cause for the decline of total factor energy efficiency in China. Environmental regulation exerted a negative influence on the scale efficiency, indicating Potter hypothesis as invalid. Single threshold existed between environmental regulation and pure technical efficiency, and there was a positive impact at different intervals, revealing the existence of Porter hypothesis. The impact of environmental regulation on total factor energy efficiency and technical level was positive when the environmental regulation was less than 0.0002, and the Porter hypothesis was correspondingly valid. Otherwise, it didn't stand. Therefore, government should formulate environmental regulation policy after considering varied effect on technical level, pure technical efficiency and scale efficiency.

environmental regulation；total factor energy efficiency；Potter hypothesis；DEA-Malmquist index；threshold regression

X24,F062.1

A

1000-6923(2017)04-1571-08

2016-07-26

教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目(12JZD034);國家社會科學基金項目(12BJL074)

王 騰(1988-),男,湖北鄂州人,中國地質大學(武漢)博士研究生,主要從事資源環境經濟.發表論文8篇.

* 責任作者, 教授, ylyzb@cug.edu.cn

, 2017,37(4)：1571~1578