四川省工業綠色全要素生產率及其影響因素

宋垚

[摘要]運用方向性距離函數測算了2006—2015年包含能源消費和環境污染在內的四川省綠色全要素生產率（GTFP），實證研究發現，四川省工業綠色全要素生產率總體呈增長趨勢，但其低于傳統全要素生產率。然后利用Malmquist-Luenberger指數將四川省18個城市分為雙高型城市、單高型城市和雙低型城市三類。實證結果表明：四川省綠色全要素生產率對指標因素影響程度各不相同。技術水平對雙高型城市、雙低型城市的工業綠色全要素生產率起正向顯著作用；不合理的能源結構對綠色全要素生產率起負向顯著作用；環境規制對綠色全要素生產率具有負面效應；外商投資僅僅會對雙高型城市的綠色全要素生產率帶來一定的負面影響。

[關鍵詞]綠色全要素生產率；方向性距離函數；Malmquist-Luenberger生產率指數；四川工業

[DOI]1013939/jcnkizgsc201910053

1問題的提出

以高能耗、高投資和高排放為特征的我國工業 GDP 年均增速一度高達115%，粗放型的工業增長模式導致了嚴重的環境污染和大量的資源消耗，使得我國資源消耗和污染排放已經逼近環境所能承載的極限。四川省的整體經濟發展狀況比較落后，資源型工業占據的比例較大，同時又位于長江上游的關鍵生態功能區。想要打造出一個真正繁榮的四川不但要牢牢落實中央有關綠色發展的相關理念規劃，同時要把它作為提升發展水平的重要機遇，率先占據綠色發展市場。因此，要實現四川省工業的綠色發展，就必須轉變四川省的工業發展方式，以實現工業經濟和環境績效共贏的目的。想要實現這個目標，首先就要從四川工業綠色全要素的生產率方面進行著手，其次找出影響綠色全要素生產率的關鍵因素，從根本上解決四川省工業發展方式轉變的切入難題。

索羅在1957年就首次提出全要素生產率的概念，之后將其列入到傳統投入要素以外的關鍵引擎當中，廣泛地運用在新古典提升的核算領域中。陳詩一（2010）首次提出了將綠色全要素生產率納入工業全行業效率的測算體系當中，采用了工業總產值和二氧化碳排放變量作為非期望產出。然而，學者們關于綠色全要素生產率的非期望產出指標研究存在不同的看法。有的學者將相關產業的廢水、二氧化碳、二氧化硫和固體廢物排放量作為非期望產出，認為其可以更好地反映經濟增長中地質量貢獻（李玲、陶鋒，2011；尹傳斌、蔣奇杰，2017）。也有學者出于經濟可持續發展的角度考慮，對廢水排放量、廢氣排放量、煙塵排放量等六類污染廢棄物進行環境污染綜合評價，然后采用熵值法將其擬合為綜合環境污染指數，將其作為非期望產出指標來進行衡量（胡曉珍、楊龍，2011；李斌、彭星，2013）。還有的學者認為工業廢水、廢氣和固體廢棄物這三類能更好代表工業行業的非期望產出（萬倫來、朱琴，2013；馮志軍、康鑫，2016）。

文章對非期望產出指標的選取采用了工業廢水，工業廢氣中污染較嚴重、比重較大的二氧化硫以及固體廢棄物中的主要成分煙粉塵這三大類，而對于全要素生產率的度量，因為DEA-Malmquist指數法具有無須參數估計、對數據的要求不高等優點， 在近年來被學者們廣泛的應用。鑒于此，文章借鑒前學者的研究方法，采用DEA-Malmquist模型來進行衡量。

2工業綠色全要素生產率的測度

21數據來源與指標選擇

此次課題中所研究的資料是來源《四川省統計年鑒》、國研網以及國泰安數據庫以及國研網。鑒于文章數據的可得性和一致性的要求，四川省有21個地級市，但由于阿壩州、甘孜州和涼山州這三個區域的相關統計數據缺失比較多且數值較小，對統計結果影響不大，因此，基于上述考慮，剔除這三個自治州，最終選取了2006—2015年四川省18個地級市的數據。在此基礎上對2006—2015年的投入產出指標進行下列解釋：

（1）投入指標：①勞動投入，鑒于我國現在的市場經濟制度和收入分配制度的不健全，缺乏必要的統計資料，基于數據的可獲得性及準確性，使用各市的年平均從業人數進行衡量。②資本投入，因為統計資料的局限，對工業單位來說，以上資料比較難獲取，所以使用工業部門固定資產投資去當作固定資本存量的替代變量。經過固定資產投資價格指數平減為以2005年的不變價。③資源投入，各個市區的工業能源消耗總量是非期望產出的關鍵來源，所以采用該指標去進行判斷。

（2）產出指標：選取工業總產值當做“好”產出，并采用工業品出廠價格指數平減為以2005年為基期的可比價。關于非期望產出的衡量，選擇了工業廢水，二氧化硫和煙粉塵排放量來進行衡量。

22測算結果與評價

基于2006—2015年的18個市相關數據，在利用MAXDEA測算出的ML指數。工業綠色全要素生產率及其分解要顯著低于以往的全要素生產率水平，并且工業傳統全要素生產率均值是1098，而綠色全要素生產率則只有1063，所以能夠得出結論，資源消耗以及污染排放使得四川工業績效出現了較大的損失，這表明四川省工業有著很嚴重的通過犧牲環境換取經濟發展的情況。在全要素生產率整體改變狀況上，工業綠色全要素生產率平均提高了63% ，而技術效率提升了 06% ，技術進步提升了57% 。這意味著整個省份的全要素生產率的增長大都是來自技術進步，而綠色全要素生產率的降低也是因為技術倒退所導致的。這表明在資源環境總量限制下，只有依賴技術創新和進步才可以更好地推動工業綠色完成轉型。

根據各地級市傳統生產率的計算結果，將四川省18個地級市大致分為三類，文章的分類依據如下：若傳統全要素生產率和綠色全要素生產率均高于全省平均水平，屬于雙高型城市；若傳統全要素生產率和綠色全要素生產率二者有其一高于全省平均水平，屬于單高型城市；若傳統全要素生產率和綠色全要素生產率均低于全省平均水平，則屬于雙低型城市。

3四川省工業綠色全要素生產率影響因素

31實證模型

文章使用通過調節后的四川省工業綠色全要素生產率當作實證研究的被解釋變量，所選取的解釋變量指標主要有七個，也就是工業總值率、勞動資本率、地區產業結構、環境規制、能源消耗、科技創新水平、外商投資。研究時間為 2006—2015 年，構建模型如下：

ln（GTFP）i，t=β0+β1ln（GIR）+β2ln（LCR）+β3ln（RIS）β4"ln（ER）+β5ln（EC）+β6ln（TIL）+β7ln（TFI）+εi，t（1）

在 式（1）中，變量下標i表示不同地區，下標t表示不同時間。GTFP表示綠色工業全要素生產率，FIR表示工業總值率、LCR表示勞動資本率、RIS為地區產業結構、ER為環境規制、EC為能源消耗、TIL為科技創新水平、TFI為外商投資。 β0，β1，β2，β3，β4，β5，β6，β7均為待估參數， 表示其他沒有觀測到的影響被解釋變量的值。

32變量選擇

為確保數據的穩定性，我們逐一對變量原始值進行了取對數處理，通過Hausman檢驗可以看出，文章適用于固定效應模型。回歸的結果有EVIEWS軟件支持。相關變量解釋如下：

工業總值率使用大中型工業企業總產值占全部工業企業總產值比重進行呈現。勞動資本率采用工業固定資產投資除以從業人員年平均人數表示，其中工業固定資產投資使用工業固定資產投資價格指數平減為以2005年為基期的數值。地區產業結構采用第二產業占地區GDP 比例進行表示。

環境規制考慮到四川省環境保護體制及工業發展現狀，因而采用城鎮污水治理率來進行衡量。能源消耗指標上，根據數據的可得性，我們采用地區能源消費總量表示能源消耗情況的。科技創新水平采用R&D的經費內部支出來衡量。外商投資，文章采用外商實際投資額占地區GDP的比重來進行衡量。

33實證結果分析

我們可以看出，R2值較高，不同方程的回歸系數往往都呈現出顯著水平，同時系數符號和預期比較相同，就整體來看穩健性很高。

雙高型城市的GTFP與工業總值率指標負相關，說明在企業規模不斷擴大、資本不斷積累的過程中，會對環境造成破壞，進而影響綠色全要素生產率的提高；GTFP對地區產業結構形成正反饋，說明第二產業的不斷擴大，其產生的集聚效應和創新效應能顯著提升綠色全要素生產率；而環境規制與GTFP負相關，說明環境規制并沒有產生實質性作用，因為環境規制存在“門檻效應”，當環境治理所獲得創新補償小于治理成本，對綠色全要素生產率起阻礙作用。

單高型城市對于所研究的因素反映不是特別明顯。回歸結果顯示，工業總值率、環境規制、能源消耗、科技創新水平和外商投資對于GTFP的提升并不顯著，且影響系數較小。而勞動資本率對GTFP 產生了顯著的負面效應，表明了大規模生產的企業往往意味著大的污染排放，而綠色發展在生產技術方面的投入較少，則會導致綠色生產率的降低。

雙低型城市中的受工業總值率、勞動資本率因素的影響不是特別顯著。但地區產業結構形成了敏感的正反饋，意味著資本增加、產業結構的擴大，有利于集聚效應和規模效應發揮正面作用。能源消耗、外商投資雖然對綠色全要素生產率沒有產生顯著影響，然而可以看出不合理的能源結構和外資引入也會對環境系統造成損害，進而阻礙綠色生產率的發展。技術創新水平對工業綠色全要素生產率起正向作用，這也間接說明了四川省工業綠色效率增長的主要動力來源于技術的進步。

4政策建議

第一，優化工業結構，降低工業內部能源消耗，構建工業綠色體系。化石燃料的大量燃燒，給環境帶來了極大破壞，會阻礙綠色生產率的發展。因此，抑制高耗能、高污染工業企業的發展，通過提高技術水平和大力開發清潔能源，來推動綠色工業企業的發展是較好的途徑。

第二，構建綠色經濟的考核體系。四川省能源資源消耗巨大，各市之間發展差異大，綠色發展所需的資金、技術、人才正好是四川發展的短板。因此需要不斷完善和推進系統的制度設計和按標準實施，通過下發相應的法律規定，突出企業在低碳工業、生態工業、綠色工業方面的踐行力，實現由“建設生態四川”到“建設美麗繁榮和諧四川”的轉變。

第三，外資的引進需要注重篩選，避免“污染避難所”問題的出現。要高度重視外資選擇，有質量的引進外資，如果只是注重經濟效益的回報，而忽視了潛在的環境破壞的風險，會阻礙環境效率的改善。政府在促進產業結構調整時，更應該注重外資引進的質量，避免污染轉嫁可能性的出現。

參考文獻：

[1]張純洪，劉海英. 地區發展不平衡對工業綠色全要素生產率的影響——基于三階段DEA調整測度效率的新視角[J]. 當代經濟研究，2014（9）：39-45.

[2]武義青，陳俊先.綠色全要素生產率測定的一種新方法——以河北省11個設區市工業為例[J].河北經貿大學學報，2018，39（2）：12-16.