環境約束下的產業集聚區發展效率評價
——基于Malmquist-Luenberger指數的面板數據分析

(河南理工大學 a.工商管理學院 能源經濟研究中心;b.太行發展研究院,河南 焦作 454000)

環境約束下的產業集聚區發展效率評價
——基于Malmquist-Luenberger指數的面板數據分析

劉戰豫a,b
(河南理工大學 a.工商管理學院 能源經濟研究中心;b.太行發展研究院,河南 焦作 454000)

基于2010—2017年河南省10個裝備制造業的產業集聚區面板數據,采用數據包絡分析法與方向性距離函數處理的全要素生產率指數,測度環境因素包含與否情況下的產業集聚區全要素生產率指數,進一步細分出技術效率變化和技術進步并進行對比分析。通過研究得出,產業集聚區的綠色發展評價能客觀對比建設成效,產業集聚區的綠色發展存在著區位差異,經濟區位較好的產業集聚區綠色全要素生產率相對較高。結合實踐調查,呈現這種差異的根源在于區位優勢帶來的產業集聚差異,建議針對經濟區位帶來的產業集聚區起點不同,政府應分類制定產業集聚區的綠色發展考核標準。

環境約束;產業集聚區;Malmquist-Luenberger指數;數據包絡分析

1 引言

產業集聚區建設是區域經濟發展的重要內容,做好產業集聚區發展評價對引導區域經濟健康發展具有重要意義。產業集聚區在成為區域經濟發展驅動力的同時也給區域環境帶來了相應污染，即產業集聚區的建設過程是合意性產出中伴隨著非合意性產出。Panayotou通過環境庫茲涅茨曲線(EKC)明確了這種關系的必然性,所以在產業集聚區的發展效率評價時應將經濟效益評價和環境污染分析相結合。基于此,本文提出采用環境約束下產業集聚區的全要素生產率分解指數,并對集聚區建設展開了評價。

2 文獻回顧

產業集聚區是指在一定地理區域內的產業集群和共生現象,其地位和作用主要通過產業集聚規模和集聚效應體現。目前我國的產業集聚多表現為同質型規模化擴張,較少形成差異化的內涵提升式發展,因此產業集聚區建設多呈現為經濟的規模化增長和環境負效應的同比例上升[1,2]。當前,在產業集聚區的發展評價上,國內外相關研究成果主要集中在以下方面:①產業集聚區建設對區域經濟發展的影響性評價,主要圍繞產業集聚規模、集聚度、主導產業的影響力、區域經濟的帶動力、對區域經濟增長的貢獻度、固定投資增長與生產總值的貢獻率等[3,4]。②產業集聚區建設帶來的環境污染問題研究,主要集中在工業產業規模化擴張引發的環境負效應、環境治理與產業集聚區發展的績效性分析、重點污染物的監督評價等[5-7]。③產業集聚區建設帶來的區域環境承載力分析,主要集中在產業集聚區的集約化發展與區域環境和資源的有限性容量矛盾,凸顯產業集聚區建設過程中土地、水、礦產等資源的利用率問題[8,9]。④專項產業集聚區的發展評價,以案例研究為主對特色產業集聚區的建設和發展進行專項績效性分析,如文化創意產業集聚區、戰略性新興產業集聚區、生態產業集聚區等[10-12]。⑤產業集聚區建設的均衡性發展評價主要集中在產業集聚區自身建設的科學性和合理性方面,如交通、基礎設施保障、水電供應、物流體系配套等[13]。

在產業集聚區的評價方法選擇方面,國內外相關研究多集中在以下方面:①針對產業集聚區的經濟發展水平,構建多因素評價指標體系,選擇對應的數據,基于時間維度展開面板分析。②基于產業集聚區發展的特定影響,構建單因素評價指標體系,選擇對應的數據,進行數量模型分析。綜合國內外的相關研究,在內容方面,產業集聚區發展評價多集中在產業集聚區建設的經濟影響和社會貢獻等方面,較少開展交叉性發展評價研究,即同時考慮合意產出和非合意產出的發展比較。在研究方法上,主要通過構建評價指標體系,選擇評價模型進行單向對比分析,較少采用約束型評價模型開展限制性發展評價。本文擬采用改進后的數據包絡分析方法,通過對產業集聚區的全要素生產率指數測定,對環境約束下的產業集聚區發展效率評價,揭示環境污染對于產業集聚區發展的影響。

3 方法與模型

Charnes A、Cooper W W等在“相對效率評價”概念基礎上提出數據包絡分析(DEA),其基本原理是：采用數學規劃模型,利用觀察到的有效樣本數據比較決策單元(DMU)的相對效率,對DMU做出有效性評價。由于傳統DEA評價未能有效地體現非合意產出,影響了決策單元評價的全面性,所以Chung等通過構建方向性距離函數(DDF)改進了DMU評價的客觀性,并提出了Malmquist-Luenberger Index(ML)指數。即在給定的資源投入下,既要求“好”產出增長又要求“壞”產出減少[14]。基于ML指數的特點,國內外學者在諸多領域展開了相關應用研究[15]。鑒于此,本文通過構建ML指數測算環境約束下的產業集聚區全要素生產率(TFP)增長及其分解,與傳統DEA的測算結果進行比對,綜合揭示產業集聚區建設發展效率。

按照產業集聚區的建設發展要求,將集聚區的產出分為兩類:合意產出(如工業總產值、就業人數等)和非合意產出(工業生產的負效應,如環境污染等)。包含這兩類產出的生產決策單元(DMU)的所有生產可能性集合,被稱為產業集聚區發展的環境技術,反映環境約束下的DMU生產過程中利用技術所能達到的投入產生關系。

根據產業集聚區的發展,特定DMU組合投入N中的要素x=(x1,…,xn)∈RN,生產出M中的合意產出y=(y1,…,ym)∈RM與T種非合意產出u=(u1,…,ut)∈RT,則環境技術生產可能性集合為:A={(x,y,u):(y,u)∈P(x),x∈RN}。該集合中的投入要素x1≤x2,對應于產出P(x1)?P(x2);(y,u)∈P(x)。同時,合意產出y的產生會伴隨著相應的非合意產出u的產生。

利用DDF對合意產出與非合意產出不同方向的優化進行調整,達到產業集聚區的總量增長與污染減少的雙產出最優目的。按照產出期望調整要求定義方向變量δ=(δy-δu),將y與u做相反方向的調整。即在增加y的同時同比例反向減少u,保證環境約束條件下產業集聚區的工業發展、資源節約與環境保護三者和諧共處。據此,DDF定義為:

(1)

式中,f表示產出組合(y,u)沿方向向量δ能同時擴大和縮小的最大比例,且f≥0。f=0,表示該DMU為優組合;fgt;0,表示該DMU處于生產前沿面內部,且該值越大則距離P(x)前沿邊界越遠。式中的方向性距離函數可按照指定方向實現DMU中投入的最大削減和有效產出的最大擴張,調節過程見圖1。圖1中M為決策單元DMU的實際生產點,δ=(δy,-δu)為方向向量,在δy和δu的共同作用下,M點沿方向向量所確定的方向移動,從而到達N點使決策單元在確定的方向向量下實現有效產出和投入的同比例最大增減。

圖1 方向函數的調節

(2)

式中,λh為密度變量,反映每一截面各DMU賦予的權重。其值為正，表明該技術結構滿足不變規模報酬假設。根據生產率指數構造原理,定義融入環境容量因素的全要素生產率指數(ML-TFP),為排除時期選擇的任意性,使用t期和t+1期全要素生產率指數的幾何平均數。

(3)

根據原理,ML-TFP指數可進一步分解為技術效率指數(ML-EFFCH)和技術進步指數(ML-TECH),ML-TFP表示生產率增長情況，ML-EFFCH表示技術效率改善情況，ML-TECH表示技術進步情況。

(4)

(5)

4 數據采集與處理

2008年河南省政府提出建設產業集聚區,經過一年的規劃發展,在2010年培育出180個省級產業集聚區進行重點建設。為了客觀評定環境約束下的產業集聚區發展效率,剔除不同產業類型對集聚區環境污染問題的干擾,本文從中選擇主導產業同為裝備制造業的10個產業集聚區展開評價。按照建設進程,選擇2010—2016年的產業集聚區數據進行分析,采集產業集聚區發展過程中的合意產出和非合意產出,同時將所有產出轉化為單位面積數據進行對比。數據來源于各地市相關年份的《產業集聚區建設年報》和《污染源環境監管信息》。

4.1 投入指標

產業集聚區的全要素投入與產出指標選擇,借鑒國內李偉、陳靜、吳壽平等學者提出的工業全要素投入和產出指標。本文按照產業集聚區發展效率評價的需要,選取的投入指標主要包括四項:資本投入總量(億元),按照資本存量指標采集;勞動投入總量(人),采用當前從業人員數,未考慮勞動的種類和勞動質量;綜合能源投入總量(萬t標煤),主要包括煤炭、石油、天然氣和電力四種主要能源,按照標準能耗統計數據采集;產業集聚區占地面積(km2),以同期的獲批土地面積為準(表1)。

表1 各產業集聚區占地面積

注:產業集聚區面積按照2010年獲批的占地面積統計。

4.2 產出指標

環境約束下的產業集聚區發展效率提升,即經濟發展的同時各項環境指標得到維系,所以產出變量應分兩類4個指標。其中,合意產出指標1個:產業集聚區的工業總產值Y(億元);非合意產出指標3個:固體廢棄物排放總量(萬t)、工業廢水化學需氧量(COD)排放總量(萬t)和工業廢氣(SO2和NOx等有害氣體)排放總量(m3)。

5 實證研究

采用MaxDEA 5.2軟件包進行數據分析,為對比環境約束下不同產業集聚區發展的投入—產出效率,本文對每一DMU分別測定了考慮環境因素與不考慮環境因素下的全要素生產效率指數及其成分變化情況。其中,考慮環境因素的采用DEA與DDF函數處理的ML-TFP、ML-EFFCH和ML-TECH表示,未考慮環境因素的采用DEA處理的傳統生產率指數表示。由于數據更新,以2014年為節點進行了兩次數據測算,所以本文將其放在一起對比,進一步揭示近年來河南省產業集聚區的發展效率變化(表2、表3)。

表2 2010—2014年各產業集聚區全要素生產率指數及其成分的年際均值

5.1 產業集聚區的全要素生產率動態變化

通過2010—2014年和2010—2016年的兩批次產業集聚區全要素生產率指數與年際均值對比發現,10個省級產業集聚區的全要素生產率均有所提升,尤其是C1、C2、C3和C4提高得最明顯,說明2015年和2016年的10個省級產業集聚區的發展勢頭良好,產業集聚區的整體實力得到提升,鄭州和洛陽所屬的產業集聚區發展速度更快(圖2)。在扣除環境影響因素后,兩批次的產業集聚區全要素生產率指數變化均不顯著。除C2、C3和C4得到了較大提高之外,其他產業集聚區均變化不大,基本保持一致,說明近兩年來地處洛陽和鄭州的產業集聚區在綠色全要素生產率方面得到了較大提高,其他地區的綠色全要素生產率則基本持平(圖3)。

表3 2010—2016年各產業集聚區的全要素生產率指數及年際均值

圖2 近年來全要素生產率變化

圖3 近年來綠色全要素生產率變化

5.2 各產業集聚區的全要素生產率差異

在2010—2016年間,在未考慮環境因素的10個產業集聚區的年均全要素生產率指數都大于1,說明摒棄環境污染問題,以裝備制造業為主導產業的產業集聚區均得到了穩定的發展和提升,這與陳靜等學者對我國28個制造業的全要素生產率研究結論是相符合[16]的。如果考慮環境因素,10個產業集聚區的TFP值明顯降低,尤其是有兩個產業集聚區的年均全要素生產率指數小于1,說明近年來以裝備制造業為主導產業的產業集聚區在快速發展過程中的環保投入有一定滯后。對比環境管制前后的10個產業集聚區全要素生產率整體降低,產業集聚區TFP和ML-TFP均值分別為1.1225和1.0914,降幅達3.11%,說明產業集聚區仍然處于環境保護落后于生產率增長的發展模式。通過對比2014年和2016年的兩批次數據發現，產業集聚區TFP和ML-TFP均值的降幅由3.2%提升到3.1%,說明盡管產業集聚區的環境因素對全要素生產率有所影響,但已逐步得到改善,河南的環境保護政策影響著產業集聚區建設,尤其是鄭州的產業集聚區在環境保護方面提升明顯。

5.3 各產業集聚區的技術進步差異

在2010—2016年間,無論是否考慮環境因素,各產業集聚區的年均技術進步指數均大于1,平均增長幅度在12%以上,充分肯定了吳壽平等學者認為我國產業技術進步率在不斷改善的論斷[17],同時表明河南省在開展中部產業承接轉移的7年時間里,這10個產業集聚區在生產技術水平、工藝和設備等方面實現了較快發展。在強調環境因素時,產業集聚區的TECH和ML-TECH均值分別1.1326和1.1221,降幅為1%,說明這10個產業集聚區在引入生產技術過程中充分考慮了環境影響因素。由于采取了環境保護準入制度,產業集聚區的綠色發展得到保證。對比2014年和2016年的兩批次數據,產業集聚區的TECH和ML-TECH均值分別由1.1309和1.1209提升到1.1326和1.1221,說明近兩年來技術水平、工藝和設備基本保持穩定,鄭州和洛陽的產業集聚區進步較大。

5.4 各產業集聚區的技術效率差異

在2010—2016年間,在不考慮環境因素下的10個產業集聚區的年均技術效率存在差異性,C1、C2、C3、C4、C6和C10的技術效率為1,表明在產業承接轉移過程中技術轉化較好,生產組織、管理和資源協調性在伴隨技術進步的同時也同樣得到提高;C5、C7、C8和C9的技術效率低于1,表明生產技術轉化較差,可能存在人員素質較低、生產組織較差和產能不足等問題。在考慮環境因素時,10個產業集聚區的年均技術效率又有新的變化,C1、C2、C4和C10的技術效率為1,表明這4個產業集聚區在技術引進轉化過程中比較重視環保技術的吸收和利用;C3、C5、C6、C7、C8和C9的技術效率低于1,表明這些產業集聚區對綠色環保技術的吸收和利用程度相對較低。對比2014年和2016年的兩批次數據,產業集聚區的EFFCH和ML-EFFCH均值分別由0.9876和0.9677提升到0.9907和0.9718,技術效率相對穩定,說明這10個裝備制造業的產業集聚區技術水平變化不大。

綜合上述分析,根據對河南省10個產業集聚區的實地調研發現,產業集聚區C1、C2、C3和C4位于洛陽和鄭州,產業集聚區C5和C8位于宜陽和許昌的縣級市,C6、C7、C9和C10分別位于新鄉、南陽、永城和焦作等地級市，這種位置的差異性通過全要素生產率指數及其成分反映較為明顯,地處省會級城市的產業集聚區無論考慮環境因素與否,在技術進步、技術效率和全要素生產率方面都優于地級城市和縣級城市的產業集聚區。同時,地處縣級市的產業集聚區則在全要素生產和其他方面全面落后于省會城市和地級城市的產業集聚區。這種差異性說明產業集聚區的區位性在承接產業轉移過程中已經體現，土地價格和準入門檻限制等因素導致技術條件成熟和管理完善的工業產業落戶在較好的區位城市,進而逐步形成省會級城市、地級市和縣級市的產業集聚區布局差異。

6 結論

本文采用理論分析與實際查證相結合的方法對河南省10個裝備制造業的產業集聚區進行了環境約束下的全要素生產率分析,并對產業集聚區的全要素投入產出分別按照是否考慮環境因素的情況采用傳統DEA與方向性距離函數修正后的指數展開了對比分析。

根據以上分析，本文認為:①方向性距離函數的Malmquist-Luenberger指數對評價環境約束下的產業集聚區發展具有較好的適應性,多方面揭示了河南省近年通過承接東部產業轉移過程中各產業集聚區的建設成效。2010—2016年全要素生產率TFP無論是否考慮環境因素均值都超過1,表明產業集聚區整體發展水平較好。即使考慮區位差異,這些產業集聚區的建設都富有成效。7年來各產業集聚區的生產技術進步指數TECH均值都超過1,說明河南在產業集聚區建設過程中注重入住企業的質量。正是由于嚴格的準入制度,使產業集聚區在發展過程中保持了較好的生產技術水平、工藝和設備;各產業集聚區的生產技術效率存在較大的波動,說明各產業集聚區在發展過程中,前期重視技術、工藝和設備等硬件建設,相對而言軟件方面的投入較弱,如人才隊伍建設和管理水平提升等方面還有待進一步提升,這樣才能充分發揮先進技術的效果。②通過Malmquist-Luenberger指數及其分解,結合產業集聚區的區位,發現產業集聚區的發展受到區位決定論的影響。在調研的河南10個省級示范產業集聚區中,產業集聚區C1、C2、C3和C4分別位于洛陽和鄭州等省會級城市,其全要素生產率指數TFP、生產技術效率EFFCH和生產技術進步指數TECH均較高;比較而言,位于宜陽和許昌縣級市的產業集聚區C5和C8所對應的各項指數均較低,剩下的分別位于新鄉、南陽、永城和焦作等地級市的產業集聚區C6、C7、C9和C10則處于中間。造成這種原因的根源在于：承接產業轉移過程中,技術水平高、實力強的工業企業會選擇經濟區位優勢明顯的地方布局,尤其是類似于裝備制造業的低污染型和非資源型產業集聚區更能反映經濟區位差異的影響,位于經濟區位相對落后的地方很難承接到優勢工業產業。③在產業集聚區的發展評價中,忽略環境因素會低估技術效率指數,可能高估技術進步指數和全要素生產率指數,使政府在調控產業集聚區發展規模過程中忽視環境問題,降低對環保技術投入較多的產業集聚區的發展評價。結合2010—2016年河南省10個裝備制造業產業集聚區的發展指數變化差異,可以看到產業集聚區的發展中包含環保因素,整體的綠色全要素生產率指數在提升,尤其是洛陽和鄭州的產業集聚區在環境治理方面優于其他地區。同時,位于宜陽和許昌的縣域產業集聚區在考慮環境影響后,發展效率明顯低于其他8個產業集聚區。針對產業集聚區建設存在的問題,為保持客觀性,應按照不同的經濟區位分別制定同類型產業集聚區的綠色發展考核標準,以省會級、地市級和縣市級三個梯度制定綠色產業發展政策,以激勵不同起點的產業集聚區在發展過程中關注環境保護。

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EvaluationonDevelopmentEfficiencyofIndustrialAgglomerationAreaUndertheEnvironmentConstraints——EmpiricalAnalysisBasedonPanelDataandSequentialMalmquist-LuenbergerIndex

LIU Zhan-yua,b
(Henan Polytechnic Univesity a.Research Center for Energy Economics,School of Business Administration;b.Taihang Development Research Center,Jiaozuo 454000,China)

Based on the panel data of 10 industrial clusters in Henan Province from 2010 to 2017,using data envelopment analysis of the total factor productivity index method by directional distance function,including measure environmental factors under the condition of total factor productivity index of industrial agglomeration area,further decomposed into technical efficiency change and technological progress.Through the research,the evaluation of green development of industrial parks could be more objective comparison of achievements and development of green industry cluster area existed regional disparity,economic good location of industrial agglomeration area green total factor productivity was relatively high,combining with practical investigation,was now the root of this difference lay in the advantage brought by industrial agglomeration differences,so that it brought to the economic regional industrial agglomeration area,different starting point,the government should formulate the classification of industrial agglomeration area green development evaluation standard.

environment constraints;industrial agglomeration area;Malmquist-Luenberger Index;DEA

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.06.004

F062.9；X320.21

A

1005-8141(2017)06-0661-05

2017-04-13；

2017-05-14

河南省哲學社會科學規劃項目“區域產業集聚的社會風險演化機制及預控研究”(編號:2014CSH013);河南理工大學基本科研業務專項項目(編號:SKJYB2015-15);河南理工大學應用對策專項項目(編號:SKDC2013-01)。

及通訊作者簡介：劉戰豫(1979-),男,河南省焦作人,博士,副教授,研究方向為產業經濟、數量經濟。