考慮碳排放的中國輕工產業綠色生產率及影響因素研究

蘭梓睿 孫振清

摘要 將輕工產業碳排放量作為非期望產出納入全要素生產率模型，利用數據包絡分析模型以及方向性距離函數，測算了2007—2016年我國輕工產業16個細分行業綠色全要素生產率增長情況，分析了輕工產業綠色生產率行業差異，并通過對輕工業綠色生產率的分解發現：全部行業和以農產品為原料與非農產品為原料兩大類行業組技術效率指數總體上呈現出圍繞著“1”上下波動的趨勢，都經歷了一個被拉伸的W型變動軌跡;技術進步指數走勢線基本一致，均呈現出一條被拉伸的N型變動軌跡。還可以得到技術進步因素是輕工產業各行業綠色全要素生產率增長的主要驅動力，以農產品為原料輕工行業技術效率明顯低于非農產品原料輕工行業，而農產品原料行業技術進步指數略高于非農產品原料行業。利用系統GMM等計量方法從輕工業細分行業角度對我國輕工產業綠色生產率增長以及分解項綠色技術效率、技術進步的影響因素進行實證檢驗，發現行業規模因素與輕工產業行業層面綠色生產率和技術效率負相關，與技術進步正相關，但是在統計學上都表現為不顯著;稟賦結構因素對輕工業各行業綠色生產率增長及其分解項的影響是負向顯著的;產權結構因素與輕工業行業層面綠色生產率及分解項顯著正相關;能源結構因素對輕工業各行業綠色生產率以及分解項產生了顯著的負面影響;研發水平因素對輕工產業綠色生產率及其分解項產生了顯著的正向作用;外資規模因素對輕工業各行業綠色生產率以及分解項的影響是不顯著的。

關鍵詞 輕工產業;碳排放;全要素生產率;數據包絡分析

我國工業化進程中，輕工產業是工業不可缺少的組成部分，在我國經濟和社會發展過程中發揮了中流砥柱的作用。一方面輕工產業是我國國民經濟中重要的支柱產業，促進了我國經濟繁榮發展，同時它也是外匯出口第一大產業[1]，具有較強的國際競爭力;另一方面，輕工產品大部分會直接成為人民生活消費的必需品，輕產業發展水平關系著我國人民物質文化生活水平。因此，輕工產業綠色發展、低碳轉型不僅可以推動我國工業節能減排進程的加快，從而促進我國應對氣候變化能力的提高，更早完成碳排放減排目標;還可以倒逼我國居民消費方式的低碳轉型，成為生產方式綠色化與居民消費方式綠色化的橋梁[2]。此外，輕工產業在我國制造強國戰略“中國制造2025”中具有不容忽視的地位，該戰略規定了2025年前規模以上工業企業單位工業增加值能耗相比2015年下降幅度達到34%以及單位工業增加值CO2排放量相比2015年下降幅度達到40%等要求。上述要求體現了我國輕工產業實現綠色發展、低碳轉型的重要性，同時也對輕工產業在降低能耗、減少碳排放量提出了更高的要求。

在應對全球氣候變暖、節能減排背景下，輕工產業實現綠色發展、低碳轉型并不是一味追求綠色低碳而限制輕工產業的工業增長，應該改變輕工產業以往由要素驅動的投入導向型的粗放發展方式，走一條由創新驅動的效率導向型的低碳發展道路，在能耗降低與碳排放減少約束下促進輕工產業綠色全要素生產率對輕工產業工業增長的貢獻，使綠色技術進步與技術效率成為輕工產業綠色發展、低碳轉型的重要驅動力。所以，在全球綠色發展、低碳轉型大環境下，考慮能源消耗降低與碳排放減少的雙重約束下對我國輕工產業綠色全要素生產率的科學評價，并積極探索我國輕工產業綠色全要素增長的驅動力、行業差異性以及路徑選擇，是一項既具有理論創新又具有實踐意義的重要課題。

1 文獻述評

從產業層面研究綠色全要素生產率的文獻較多，主要針對某項產業（比如工業、農業等）綠色全要素生產率測度以及產業綠色全要素生產率的影響因素（如單因素或多項因素等）分析。具體說，許多學者從工業角度研究綠色全要素生產率，如吳英姿和聞岳春[3]對1995—2009年中國工業綠色全要素生產率進行了測算，并估計了碳排放減排成本，由于綠色技術進步的推動，綠色全要素生產率呈現出先上升后下降的趨勢而減排成本則呈現上下浮動的上升;周五七和武戈[4]從中國各省市的角度出發估算了中國工業綠色生產率并得到技術進步促進了工業綠色生產率的增長而技術效率則抑制其增長;孟祥林和張寧[5]考察了近三十年的中國制造業發展狀況，并測度了其子行業綠色全要素生產率，促進綠色生產率增長的因素主要是技術進步，而抑制其增長的是規模效率因素等。中國的農業資源豐富，而且農業產量也很大，故有不少國內學者對農業綠色全要生產率進行了研究，如吳傳清、宋子逸[6]主要針對長江經濟帶農業展開研究，測度了1997—2015年綠色全要素生產率，發現綠色生產率雖然有上升的趨勢但低于全國水平等結論;王留鑫等[7]對1998—2014年我國省際層面農業綠色全要生產率進行了測算，由于碳排放量等因素的加入農業綠色生產率低于傳統全要素生產率。對其余產業綠色全要素生產率研究的較少，如唐建榮等[8]、劉戰豫和孫夏令[9]對分別對我國物流產業綠色全要素進行了核算，而丁黎黎等[10]學者對我國海洋經濟產業綠色全要素生產率進行了估算，發現推動綠色生產率增長的動力是技術進步等。

從產業角度綠色全要素生產率影響因素主要從兩個方面展開研究的，一是產業綠色全要素生產率單影響因素角度，如肖銳和陳池波[11]在測算了1995—2014年我國各省市農業綠色全要素生產率基礎上，實證分析了財政支持對農業綠色生產率有促進作用;屈小娥等[12]實證檢驗了制造產業多數行業的產業集聚對其全要素生產率的增長有促進作用;沈裕謀與張亞斌[13]研究了信息化和工業融合對工業化綠色全要素生產率的影響，發現兩化融合質量制約工業全要生產率的提升。二是從產業綠色全要素生產率多影響因素出發，如師博等[14]通過研究發現加大技術創新的投入以及競爭激烈的市場環境下可以直接促進制造業綠色全要素生產率的增長等結論;劉英基[15]細化了制度因素和科研開發因素，分析了這些細化因素對工業綠色全要生產率的影響作用;另外有部分學者將環境規制因素與其他因素（創新因素[16]、研發因素[17]以及行業異質性[18]等）相結合分析了對工業綠色生產率的影響。

通過以上文獻的研究發現，對于產業綠色全要素生產率的研究主要集中在工業、農業等大部類產業，很少有專門的針對輕工產業綠色生產率的研究，即使涉及輕工產業部分也是作為工業的分支，更沒有輕工產業細化行業的研究。另外從文獻中可知產業綠色全要素生產率影響因素指標的選取應依據具體產業的特點篩選，如輕工產業一般是勞動密集型產業，那么行業勞動力數量因素應被采納。

隨著我國經濟增長與資源環境之間矛盾進一步加劇，部分學者也開始關注輕工產業的環境問題，將環境因素納入輕工行業的研究中，如廈門大學林伯強團隊[19-23]

對輕工產業以及具體行業能源效率方面進行研究，涉及了輕工產業與重工產業能源消耗的對比研究、輕工產業能源技術利用效率，但遺憾的是其他研究只局限于幾個輕工行業。木材加工業方面，黃登良等[24]學者將碳排放因素納入全要素生產率方法中，以發達國家與發展中國家為例，測算了木材加工業生產率，發現考慮碳排放情況發達國家生產率明顯高于發展中國家;鄭義等[25]以39個國家為例，采用面板數據模型實證分析碳排放約束背景下技術創新促進了木材加工業國際競爭力。造紙業方面，楊加猛等[26]以江蘇省造紙業為例，運用環境庫茲尼茨曲線的計量方法實證分析了環境污染指標與造紙業產量呈現“N”型等;馮楓等[27]實證分析了造紙業產品出口貿易與碳排放之間的關系，發現出口貿易對于造紙業碳排放減排是一把“雙刃劍”;許華與劉佳華[28]將造紙業綠色技術創新指標進行分解，實證檢驗了分解后的技術創新指標與環境規制的關系，發現環境規制對造紙業新產品開發經費影響最大。上述文獻雖然將環境指標納入輕工產業經濟發展的研究中，但是并沒有系統地以輕工產業細分行業為例實證研究該產業綠色發展情況。

所以，本研究在上述研究基礎上，繼續對輕工產業環境問題進行研究，將碳排放指標納入全要素生產率分析框架中，從行業角度測算輕工產業綠色全要素生產率增長情況，并實證分析輕工產業細分行業綠色生產率的影響因素，從而提出輕工產業綠色發展和低碳轉型路徑和政策措施。

2 輕工產業各行業綠色全要素生產率測算

2.1 模型構建

以我國輕工產業十六個細分行業為生產決策單元，假設決策單元的非零要素投入向量集為x=（x1，x2，x3，...，xN）∈R+N，期望產出（好產出）向量集為y=（y1，y2，y3，...，yM）∈R+M，非期望產出（壞產出）向量集z=（z1，z2，z3，...，zK）∈R+K，碳排放約束下生產技術可以用以下公式表示：

2.2 變量選擇與數據處理

測算輕工產業綠色全要素生產率需要輕工產業投入產出數據，涉及輕工產業定義界定和行業分類等問題，本研究的輕工產業定義采用國家統計局給出的定義，是指主要提供生活方面的消費品以及制作手工工具的工業，按照以上對輕工業的定義并結合《國民經濟行業分類標準》（GB/T4754-2011、2017）中列舉的兩位數行業，有時候也稱中類行業，確定了本研究中輕工產業所包含的16種兩位數細分行業（見表1）。需要說明的是，《國民經濟行業分類標準》（GB/T4754）在1984年公布了第一版，之后分別在1994年、2002年、2011年和2017年進行了修訂，而本研究涉及的輕工業在2011年和2017年兩位數行業分類并沒有變化，所以參考了《國民經濟行業分類標準》2011年和2017年版本。

為了研究輕工產業綠色全要素生產率的行業差異，將輕工產業分為以農產品為原料和非農產品為原料兩類，并附上編號如表1。

除了確定輕工產業細分行業，綠色全要素生產率測算還需要投入和產出變量，并做出相應的處理。輕工產業行業投入變量選擇行業勞動力數量、資本存量和能源消耗量，行業產出變量分為期望產出（好產出）和非期望產出（壞產出），輕工產業行業工業總產值作為期望產出，而碳排放量代表非期望產出。相關變量具體數據主要來源于歷年的《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》和《中國輕工業年鑒》等。表2對輕工產業綠色全要素生產率測算所需的投入產出變量進行了簡單的統計描述。由于數據可獲得性限制，本文所使用的數據不包括西藏和港澳臺地區數據。

2.3 綠色全要素生產率測算結果分析

采用方向性距離函數和全局DEA的GML指數分解法，基于2007—2016年我國輕工產業16個細分行業投入產出數據，得到我國輕工產業綠色全要素生產率增長情況及其分解，并且對輕工產業不同細分行業和行業分組分別進一步研究，探究其綠色全要素生產率增長來源。需要說明的是，全要素生產率及其分解表示了一個動態的過程，分析了相鄰年份的綠色全要素生產率、技術效率和技術進步，下文表中為了方便表達，將相鄰年份的末年表示相鄰時期，如2007—2008年簡寫成2008年。

2.3.1 輕工產業整體分析

2008—2016年我國輕工產業綠色全要生產率指數（GML）總體上分為兩個階段，一是2008—2013年期間指數不斷上升的趨勢，直到最高點1.096;第二階段2014—2016年，指數呈現出斷崖式下降，降至0.983，隨后幾年穩定在1左右。考察期內輕工產業綠色生產率變化主要取決于技術進步（GMLTC），技術進步指數走勢基本與全要素生產率一致，尤其是2007—2012年期間，兩條指數趨勢線幾乎重合在一起。然而，技術效率指數線只有在2012—2014年期間有個小波動，達到峰值為1.052，其余時間幾乎保持不變的狀態。綜上所述，2007—2012年期間，技術進步推動輕工產業綠色生產率增長，隨后主要是技術進步和技術效率共同作用于全要素生產率，呈現出斷崖式下降的特征。

假設2008年生產率及分解值的初始值為1，輕工產業全部行業累積綠色全要素生產率指數、累積技術效率指數和累積技術進步指數的變化軌跡。不難發現，累積綠色生產率指數和累積技術進步指數除了少數年份在1以下，其余年份都大于1，主要呈現出先上升達到峰值后下降的趨勢，并且在下降階段累積技術進步指數都要小于累積綠色生產率，可以說明累積綠色生產率持續下降的主要原因之一是輕工產業技術進步持續惡化。然而，累積技術效率指數在考察期間一直大于1，并保持穩步上升的態勢，說明輕工產業技術效率不斷改善，但是在后一階段與累積綠色生產率走勢背離表示技術效率的改善并不能影響輕工產業綠色生產率繼續增長。

2.3.2 輕工產業細分行業分析

基于輕工產業16個細分行業投入產出面板數據，將碳排放量作為非期望產出，計算出2008—2016年輕工產業細分行業綠色全要素生產率指數（GML）以及進一步將其分解為輕工產業技術效率指數（GMLEC）和技術進步指數（GMLTC），其中表3～5分別描述了輕工產業細分行業綠色全要生產率指數、技術效率指數和技術進步指數的態勢和平均值。

從表3可以發現，輕工產業各行業綠色生產率的平均值都大于1，說明輕工產業綠色生產率總體上呈現出不斷增長的態勢，其中文教體育制品業（L12）、印刷媒介復制業（L11）和煙草制品業（L4）等碳排放量較少的行業綠色生產率增長最快，平均增長率達到5%以上，然而造紙業（L10）和紡織服裝業（L6）等行業綠色生產率較低，平均增長率低于2%。另一方面，雖然細分行業綠色生產率平均值都為正，但是縱觀各行業不同年份綠色生產率增長率大致都呈現出正負交替，說明輕工產業各細分行業綠色生產率增長率還不穩定，其中2008年到2016年期間皮革毛皮制品業（L1）和印刷媒介復制業（L11）等行業表現突出，僅出現一次負增長率，而酒飲料制造業（L3）、紡織業（L5）和化學纖制品業（L14）由于行業性質以及所屬高能耗行業等原因，綠色生產率表現不佳出現四次負增長率，其余行業出現負增長率有兩到三次。

表4和表5描述了輕工產業細分行業綠色生產率增長的驅動力，即技術效率因素和技術進步因素。表中可以容易看出，輕工產業全部細分行業技術進步指數增長率平均值都為正，說明輕工產業各行業總體上保持了技術進步的態勢，但是從時間序列角度看，綠色生產率增長率呈現出正負交替，并不穩定。從另一個因素技術效率看，大部分行業技術效率指數平均值大于1，但是增長率不高，其中農副產品加工業（L1）、煙草制品業（L4）、皮革毛皮制品業（L7）和造紙業（L10）技術效率指數等于1，紡織服裝業（L6）和家具制造業（L9）效率指數小于1，這表明輕工產業各行業技術效率總體上有不斷改善的趨勢但是力度較小，需要進一步加強。所以，我國輕工產業大部分行業綠色生產率增長主要是由技術進步因素推動的，技術效率因素總體上抑制了輕工產業綠色生產率的增長，這一結論對碳排放峰值約束下的我國輕工產業綠色轉型有著重要的啟示意義。

2.3.3 輕工產業行業分組分析

上述研究將輕工產業16個細分行業混合一起分析，很難識別各細分行業在考慮碳排放背景下綠色全要素生產率的特征和差異，所以按照輕工產業生產過程中使用原料不同將其進一步分類，分為以農產品為原料行業和以非農產品為原料行業兩大類，這樣更有利于從生產源頭出發，追溯生產過程使用原料不同導致各行業綠色生產率的差異。

從行業綠色全要素生產率指數（GML）變化趨勢分析，可以看出全部行業以及兩大類行業綠色生產率整體上都是一個先上升后下降的過程，差異是增長和下降幅度不同。具體可以分三個階段：一是2008—2011年期間，三條指數趨勢線緩慢增長，全樣本行業和農產品為原料行業綠色生產率幾乎重合一起，非農產品原料行業綠色生產率最低;第二階段是2011—2014年期間，農產品原料行業和全部行業指數線緩慢下降，而非農產品原料行業綠色生產率先增長超過了全部行業和農產品原料行業生產率，達到峰值后開始下降，這個階段三者差距增大;最后一個階段為2014—2016年，三條指數線緩慢上升，差距呈現縮小的趨勢。

從技術效率指數（GMLEC）變動態勢可以看出，無論輕工產業兩大類還是全部行業，技術效率指數總體上呈現出圍繞著1上下波動的趨勢，都經歷了一個被拉伸的“W”型變動軌跡。2011年之前，三者之間較穩定且差距較小，隨后三者差距越來越大，以非農產品原料輕工行業波動最大。在觀測期內，輕工產業全部行業組和不同行業分組三者技術效率缺乏穩定性，并不能直觀地體現技術效率改善或是惡化，所以需要進一步對技術效率指數影響因素進行研究。

從行業分組以及全部行業技術進步指數（GMLTC）角度分析，全部行業以及兩大類行業組指數走勢線基本一致，三者之間差距較小甚至部分年份幾乎重合一起，均呈現出一條被拉伸的“N”型變動軌跡。2008—2012年期間，三者技術進步指數不斷上升，輕工產業全部行業組以及兩大行業分組保持了繼續增長的技術進步;但是2012年三者技術進步指數達到峰值后均不斷下降，尤其到2014年以后三者技術進步指數小于1，首次出現了技術退步的情況。

表6描述的是輕工產業全部行業組以及不同行業分組綠色生產率和分解值的平均指數和累積指數，2007年到2016年期間我國輕工產業綠色全要素生產率年平均增長了4.19%，累積指數增長實現了37.74%。從綠色全要素生產分解因素角度分析，輕工產業全部行業技術效率指數增長幅度較小，年均僅增長0.85%，累積增幅也不高只有7.66%的增長率，其中以農產品原料行業和非農產品原料行業年均增長率分別為0.58%和1.44%，累積指數達到5.26%和12.94%;輕工產業全部行業技術進步指數年均實現了3.33%的增長率，累積指數增長率達到29.95%，其中以農產品原料行業和非農產品原料行業累積增幅分別達到了30.38%和29.00%。以上分析可以看出，技術進步因素是我國輕工產業各行業綠色全要素生產率增長的主要驅動力，以農產品為原料輕工行業技術效率明顯低于非農產品原料輕工行業，而農產品原料行業技術進步指數略高于非農產品原料行業。

3 輕工產業各行業綠色全要素生產率影響因素

在借鑒國內外文獻關于綠色全要素生產率影響因素的研究成果基礎上，結合了我國輕工產業各行業經濟、能源和碳排放等方面發展特征，還考慮到我國輕工產業各行業數據的可獲得性，最后選擇了行業規模、稟賦結構、產權結構、能源結構、研發水平和外資規模等因素作為實證模型中解釋變量，并且利用上文測算出的輕工產業各行業綠色生產率、技術效率和技術進步作為被解釋變量，研究時間為2008—2016年，進一步研究我國輕工產業各行業綠色生產率及其分解變量的影響因素及程度。

3.1 方法與模型

將輕工產業各行業綠色全要生產率設置為多元組合的形式，如下：

然而，以上這些傳統的靜態面板模型并沒有設定主體經濟行為的慣性，即前一期的輕工產業行業綠色全要素生產率對后期綠色生產率的影響，所以為了檢驗輕工產業行業綠色生產率增長指數是否存在慣性，需要將滯后的輕工產業綠色生產率作為解釋變量納入模型。另外，傳統的靜態面板模型可能會產生變量之間的內生性，為了消除變量間內生性造成的檢驗結果誤差，本研究運用廣義矩估計（GMM）動態面板模型對輕工產業行業層面綠色生產率及分解變量進行實證分析。

動態面板模型估計中有兩種常用且重要的方法為差分GMM（DIF-GMM）和系統GMM（SYS-GMM）。具體說，GMM估計方法是在估計方程中加入工具變量，其目的是在一定程度上消除了解釋變量之間的內生性。然而在學者們在進一步的研究中發現差分GMM估計很容易被弱工具變量影響而增大誤差，在有限的樣本條件下，系統GMM估計在水平方程工具變量中納入了被解釋變量的一階差分滯后項，相對于差分GMM，將產生更小的偏誤性。因此，本研究將在一般靜態面板模型（9）～（11）基礎上，構建了輕工產業行業層面綠色生產率以及技術效率技術進步的系統GMM模型，見公式（12）～（14）。

3.2 變量選擇及數據描述

被解釋變量是我國輕工產業各行業綠色生產率指數（GML）以及分解變量技術效率指數（GMLEC）、技術進步指數（GMLTC），具體數值見上文計算結果。實證模型中關注的解釋變量，即綠色生產率及分解的影響因素變量選擇見表7。主要變量描述性統計分析見表7。

選取2008—2016年我國輕工產業16個兩位數細分行業面板數據作為研究對象，對輕工產業各行業綠色全要生產率及其分解變量的影響因素進行檢驗，其中計算增長率指標時需要2007年數據。相關數據來源于各年份的《中國統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》《中國能源統計年鑒》和《中國輕工業年鑒》等。

3.3 實證結果與分析

首先，將各變量基礎數據做取對數處理，這樣可以保證數據的平穩性;再者，在靜態面板模型基礎上利用固定效應模型、隨機效應模型和混合效應模型進行回歸，從而對GMM模型穩健性進行了檢驗;最后根據系統GMM方程（12）～（14）分別得到輕工產業行業層面綠色生產率以及分解的動態面板模型的估計結果。實證分析過程中運用了STATA 14.1計量軟件，利用兩步估計對GMM方程進行迭代，其估計結果在穩健性標準誤（Robust）條件下得到。

總體來看，實證結果中，固定效應、隨機效應和混合效應的回歸結果分析，R2數值普遍都較小，但是各變量的回歸系數大多呈現出顯著水平，而且系數正負與預期較吻合，整體上模型具有較強的穩健性。另外，分別進行了AR（2）檢驗（殘差二階序列相關性檢驗）、Wald檢驗（系數聯合顯著性檢驗）和Sargan檢驗（判斷選擇的工具變量是否有效）。從模型結果分析，殘差序列相關檢驗表明不存在序列相關性，系數的聯合檢驗證明了計量模型總體上顯著性較高，Sargan檢驗表明模型中的工具變量有效。再者，通過靜態面板模型與動態面板模型分別估計出的系數正負大致相同，進一步表明模型具有穩健性、選取變量較合理。從系統GMM模型結果看，我國輕工產業行業層面綠色生產率以及分解的滯后項都具有較大的正顯著性，可以表明輕工產業行業層面綠色生產率前后期具有較強的關聯性，進一步說明前期積累的輕工產業綠色生產率對后期起到了示范和溢出效應，并形成了一種可持續性的發展。

從輕工產業行業層面綠色生產率影響因素估計結果分析，可以得到以下結論。

（1）行業規模。行業規模對輕工產業行業層面的綠色全要素生產率影響并不顯著，即輕工產業各行業綠色生產率的提高與輕工業企業規模大小并沒有直接關系。規模較大的輕工產業企業往往會在環保技術與設備革新和研發方面投入大量資金，但是規模較大企業在生產過程中也往往需要消耗大量能源并產生更多的污染物;而規模較小的輕工業企業資金實力弱，但是該類型企業生產過程中所需能耗以及污染物的排放也相對較少。

（2）稟賦結構?；貧w系數為負數表明稟賦結構因素對輕工產業行業層面的綠色生產率總體上的影響是負向的，且具有顯著性。一方面，輕工產業各行業一般以勞動密集型行業為主，資本深化水平較弱，而勞動密集型行業往往技術水平較低，阻礙了輕工產業綠色技術的研發與應用，進而對環境與資源帶來了負面影響;另一方面，我國輕工產業資本積累往往以直接投資為主并且推動了輕工產業的快速發展，但是此階段的資本勞動比提高主要由粗放的輕工業規模的擴大推動的，然而粗放的擴大輕工業規模也進一步導致了環境和生態的惡化，所以需要完善我國輕工產業各行業環境規制體系，為輕工業綠色發展提供健全的政策措施支持和引導。

（3）產權結構。產權結構因素對輕工產業行業層面的綠色全要素生產率的影響是正向且顯著的。由于國有企業改革進一步地深入，生態環境惡化倒逼國有企業綠色轉型，在綠色發展中尋求新的增長點和提高國際競爭力。國有企業不僅可以借助規模經濟優勢促進綠色生產率的提高，還可以充分發揮技術改革成本低的優勢進一步推動環保技術研發、加大投入環保治理資金，所以該因素在一定程度上促進了輕工產業行業層面綠色生產率的提高。

（4）能源結構。實證結果表明在動態面板模型中的能源結構因素對輕工產業行業層面綠色生產率的影響是負向顯著的。輕工產業各行業生產過程中所消耗的化石能源以煤炭消耗為主，而煤炭消耗量占能源消耗總量的40%左右，不僅消耗了大量的不可再生能源，也向生態環境中排放了大量的污染物，進而對輕工產業行業層面綠色生產率帶來了負面影響。但同時，相對于重工產業能源結構，輕工產業煤炭消耗占比遠遠優于重工業，這在很大程度上降低了其對生態環境的負面影響。

（5）研發水平?；貧w結果顯示，研發水平因素對輕工產業行業層面的綠色生產率產生了正向顯著的影響。輕工產業各行業包括技術創新在內的研發水平直接制約著輕工產業綠色轉型的進程，特別是綠色環保技術的研發與創新。雖然輕工產業各行業現有的研發水平促進了輕工產業綠色生產率的提高，但是總體上看，綠色環保技術在輕工產業的推廣和應用潛力依然很大，也是未來輕工產業綠色發展和低碳轉型工作中的關鍵突破點。

（6）外資規模。外資規模因素對輕工產業行業層面綠色生產率的影響是正向的，但是并不顯著。伴隨著我國自貿區試點的快速發展，直至2014年，我國外資規模領先于世界其他各國，外商投資結構也得到優化，部分低端以勞動密集型行業為主的輕工產業逐步轉移到低收入國家，而其他具有戰略性且潛力較大的輕工業吸引了大量外資注入，這無疑對我國輕工產業行業結構調整和綠色發展起到了正向作用。但是從輕工產業所吸引的外資質量來說，處于普遍偏低的情況，所以外資規模對輕工產業行業層面綠色生產率提高的促進作用并不顯著。

從輕工產業行業層面技術效率和技術進步的影響因素估計結果分析，可以得到以下結論。

首先，從輕工產業行業層面技術效率實證結果來看，產權結構因素、研發水平因素同行業技術效率顯著正相關，表明輕工產業各行業中國有企業比重的提高以及研發水平的提升有利于我國輕工產業各行業技術效率的改善，顯然，國有企業可以利用規模經濟、研發成本低等優勢提高行業技術效率，而行業研發水平高低直接制約著行業技術效率的改善進程;稟賦結構因素與行業技術效率顯著負相關，說明資本深化水平提高并不能促進技術效率改進，這可能與前期粗放式的資本積累密不可分;能源結構因素與行業技術效率同樣顯著負相關，表明煤炭能耗占比提高不利于行業技術效率的改善，一方面化石能源中煤炭本身碳排放系數較高，煤炭消耗增多會帶來更多的污染，另一方面可能與輕工產業各行業煤炭利用率低有關;行業規模因素、外資規模因素同行業技術效率呈現負向相關，但是影響并不顯著，說明擴大輕工產業各行業企業規模以及吸引更多外商投資并不能改善行業技術效率，需要更多關注輕工產業企業發展路徑和外商投資質量。

再者，從輕工產業行業層面技術進步角度分析，稟賦結構因素、能源結構因素同行業技術進步顯著負相關，表明資本勞動比與煤炭消耗占比的提高加速了行業技術退步，一方面需要控制輕工產業行業煤炭消耗量并提高能源利用率，另一方面需要規范行業資本深化路徑，優化輕工產業各行業稟賦結構;產權結構因素與行業技術進步顯著正相關，說明輕工產業各行業中國有企業比重的提高推動行業技術進步，碳排放峰值約束倒逼國有企業綠色轉型，生產過程低碳化，進而促進了輕工行業綠色技術進步;研發水平因素同行業技術進步呈現顯著正相關，顯然，輕工產業各行業研發經費投入的增加必然會提高該行業整體的技術水平，從而推動了輕工行業技術進步;行業規模因素、外資規模因素對行業技術進步有正向影響，但是影響并不顯著，說明輕工產業各行業企業規模擴大以及吸引更多的外商投資可以加快行業技術進步的進程。

4 結論與政策建議

本文從輕工產業細分行業角度測算了我國輕工產業綠色全要素生產率增長情況，并且將綠色生產率分解為綠色技術進步與技術效率更進一步分析綠色生產率增長的驅動力;在此基礎上對我國輕工產業行業層面綠色生產率增長以及分解項綠色技術效率、技術進步的影響因素做了實證檢驗。研究發現，我國輕工產業綠色全要生產率指數總體上先不斷上升然后指數呈現出斷崖式下降，技術進步指數走勢基本與全要素生產率一致，技術效率指數除個別年份有小波動，其余時間幾乎保持不變的狀態，還發現我國輕工產業大部分行業綠色生產率增長主要是由技術進步因素推動的，技術效率因素總體上抑制了輕工產業綠色生產率的增長。從細分行業和行業組分析，全部行業以及兩大類行業組技術效率指數總體上呈現出圍繞著1上下波動的趨勢，都經歷了一個被拉伸的W型變動軌跡，技術進步指數走勢線基本一致均呈現出一條被拉伸的N型變動軌跡，還可以得到技術進步因素是輕工產業各行業綠色全要素生產率增長的主要驅動力，以農產品為原料輕工行業技術效率明顯低于非農產品原料輕工行業，而農產品原料行業技術進步指數略高于非農產品原料行業。

考慮碳排放約束下的我國輕工產業行業綠色全要素生產率以及分解項的影響因素，可以得到：行業規模因素與輕工產業行業層面綠色生產率和技術效率負相關，與技術進步正相關，但是在統計學上都表現為不顯著，稟賦結構因素對輕工業各行業綠色生產率增長及其分解項的影響是負向顯著的，產權結構因素與輕工業行業層面綠色生產率及分解項顯著正相關，能源結構因素對輕工業各行業綠色生產率以及分解項產生了顯著的負面影響，研發水平因素對輕工產業綠色生產率及其分解項產生了顯著的正向作用，外資規模因素對輕工業各行業綠色生產率以及分解項的影響是不顯著的。

基于上述研究結論，應從輕工產業綠色發展政策出發，完善輕工業環境規制體系。輕工產業各行業綠色發展、低碳轉型始終離不開政策措施的支持和引導，所以制定輕工業各行業綠色發展政策以及進一步完善輕工業環境規制體系尤為重要。首先，輕工產業綠色發展政策措施不能以一概全，需要細化到具體輕工業每個行業以及每個生產過程，從宏觀層面的輕工產業綠色供應鏈、綠色工業園區等到微觀層面的輕工業綠色工廠、綠色產品等每個流程制定綠色生產規范和發布包括碳排放量在內的相關環境標準，對輕工業生產全過程實施綠色生產標準認證。其次，由于技術進步因素是我國輕工產業各行業綠色全要素生產率增長的主要驅動力，應制定相關激勵機制引導輕工產業各行業提升技術進步水平，尤其是以非農產品為原料輕工行業;同時應提高技術效率因素對輕工業各行業綠色生產率的作用。再者，輕工產業環境規制標準不應是靜態的、統一的，需要根據輕工產業每個細分行業的特點及發展趨勢制定合理的環境規制標準，同時每個行業環境規制標準也不能被隨意地提高而要被設計為連續的、滾動的，從而將可持續地促進輕工產業綠色發展。最后，從環境規制工具角度分析，不應將其設計為“命令型”“控制型”等強硬性質的規制工具，而是“引導型”“激勵型”等溫和性質的多樣化手段，從而更好地引導輕工業企業主動實施綠色生產、綠色技術創新研發等綠色轉型措施。

（編輯：王愛萍）

參考文獻

[1]王彥敏.我國傳統輕工業產業升級與結構調整中的政府功能探析[J].中國行政管理，2011（8）：88-91.

[2]金涌.綠色創新： 輕工產業持續發展的金鑰匙[J].輕工學報，2016，31（1）：1-5.

[3]吳英姿，聞岳春. 中國工業綠色生產率、減排績效與減排成本[J]. 科研管理，2013，34（2）：105-111.

[4]周五七，武戈. 低碳約束的工業綠色生產率增長及其影響因素實證分析[J]. 中國科技論壇，2014（8）：67-73.

[5]孟祥寧，張林. 中國裝備制造業綠色全要素生產率增長的演化軌跡及動力[J]. 經濟與管理研究，2018，39（1）：105-115.

[6]吳傳清，宋子逸. 長江經濟帶農業綠色全要素生產率測度及影響因素[J]. 科技進步與對策，2018，35（17）：35-41.

[7]王留鑫，姚慧琴，韓先鋒. 碳排放、綠色全要素生產率與農業經濟增長[J]. 經濟問題探索，2019（2）：142-149.

[8]唐建榮，杜聰，李曉靜. 中國物流業經濟增長質量實證研究——基于綠色全要素生產率視角[J]. 軟科學，2016，30（11）：10-14.

[9]劉戰豫，孫夏令. 中國物流業綠色全要素生產率的時空演化及動因分析[J]. 軟科學，2018，32（4）：77-81.

[10]丁黎黎，朱琳，何廣順. 中國海洋經濟綠色全要素生產率測度及影響因素[J]. 中國科技論壇，2015（2）：72-78.

[11]肖銳，陳池波. 財政支持能提升農業綠色生產率嗎？——基于農業化學品投入的實證分析[J]. 中南財經政法大學學報，2017（1）：18-24.

[12]屈小娥，胡琰欣，趙昱鈞. 產業集聚對制造業綠色全要素生產率的影響——基于長短期行業異質性視角的經驗分析[J]. 北京理工大學學報（社會科學版），2019，21（1）：27-36.

[13]沈裕謀，張亞斌. 兩化融合對中國工業綠色全要素生產率的影響研究[J]. 湖南科技大學學報（社會科學版），2014，17（3）：70-77.

[14]師博，姚峰，李輝. 創新投入、市場競爭與制造業綠色全要素生產率[J]. 人文雜志，2018（1）：26-36.

[15]劉英基. 制度質量、知識資本與工業綠色生產效率提升[J]. 科技進步與對策，2018，35（11）：77-83.

[16]謝榮輝. 環境規制、引致創新與中國工業綠色生產率提升[J]. 產業經濟研究，2017（2）：38-48.

[17]陶鋒，王余妃. 環境規制、研發偏向與工業綠色生產率——“波特假說”再檢驗[J]. 暨南學報（哲學社會科學版），2018（5）：45-60.

[18]陳超凡，韓晶，毛淵龍. 環境規制、行業異質性與中國工業綠色增長——基于全要素生產率視角的非線性檢驗[J]. 山西財經大學學報，2015，40（3）：65-80.

[19]LI J L，LIN B Q. Ecological total-factor energy efficiency of Chinas heavy and light industries：which performs better？[J]. Renewable and sustainable energy review，2017，72（1）：83-94.

[20]LI J L，LIN B Q. Rebound effect by incorporating endogenous energy efficiency： a comparison between heavy industry and light industry[J]. Applied energy，2017，200（1）：347-357.

[21]LIN B Q，TIAN P. energy conservation in Chinas light industry sector： evidence from inter-factor and inter-fuel substitution[J]. Journal of cleaner production，2017，200（1）：125-133.

[22]LIN B Q，TIAN P. The energy rebound effect in Chinas light industry： a translog cost function approach[J]. Journal of cleaner production，2016，112（1）：2793-2801.

[23]TIAN P，LIN B Q. Regional technology gap in energy utilization in Chinas light industry sector：non-parametric meta-frontier and sequential DEA Methods[J]. Journal of cleaner production，2018，128（1）：880-889.

[24]黃登良，汪鵬，謝麗團，等. 低碳約束下木材加工業全要素生產率研究[J]. 林業經濟問題，2015，35（4）：348-353.

[25]鄭義，林恩惠，劉燕娜. 技術創新對木材加工業低碳貿易競爭力的影響[J]. 林業經濟問題，2015，35（1）：38-43.

[26]楊加猛，饒永志，蔡志堅，等. 江蘇造紙業經濟增長與環境污染關系的實證分析[J]. 華東經濟管理，2014，28（11）：17-20.

[27]馮楓，黃和亮，張佩，等. 中國紙產品貿易的碳減排效應研究[J]. 林業經濟問題，2014，34（3）：223-228.

[28]許華，劉佳華. 環境規制對我國造紙行業綠色技術創新的影響研究[J]. 中國造紙，2017，36（12）：67-73.

[29]CHUNG Y H，FARE R，GROSSKOPF S. Productivity and undesirable outputs： a directional distance function approach[J]. Journal of environmental management，1997，51（3）：229-240.