環境約束下中國與世界主要國家技術效率和生產率的測度與比較

程時雄，陳利鵬

（1.湖北大學 商學院，武漢 430062；2.湖北大學 開放經濟研究中心，武漢 430062）

一、引言

改革開放以來，中國憑借高速的經濟增長率實現了經濟社會的跨越式發展，一躍成為世界第二大經濟體。然而，對于中國經濟快速增長的動力和源泉一直以來存在著較大爭議，以“克魯格曼質疑”為代表的觀點認為大規模的資本積累和密集的勞動力投入是中國等東亞國家經濟增長的主要源泉，而非技術進步和效率提升。這一觀點并未得到學術界的普遍認同，學者們后續的研究探討呈現多樣化的結論，其中較具代表性的觀點認為中國的經濟增長在不同時期的特征有所不同，隨著改革開放的推進，中國經濟增長逐漸由要素驅動轉變為生產率驅動，“增長奇跡”是高投入增長和高效率增長的共同作用結果。新古典經濟學表明，生產要素投入量的增加和全要素生產率的提升是經濟增長的直接原因，隨著中國經濟增速放緩、經濟進入“新常態”及資源的稀缺性逐漸顯現，無論過去增長動力和源泉如何，想要在未來保持中高速增長，提高經濟增長質量，全要素生產率的提升都將是未來發展的重要方向。但是，傳統的全要素生產率測度方法并沒有考慮生產過程中的污染物等“非期望產出”，從而使得測算結果偏離真實的經濟增長績效，扭曲了社會福利水平的評價，甚至會政策誤導。

近年來，一些學者開始嘗試將資源或環境因素納入到效率與生產率的分析框架之中，以考慮環境因素后的全要素生產率重新核算中國的經濟增長績效，但有關中國與其他國家環境約束下效率與生產率的比較研究還不夠豐富。面對國際國內環境保護與經濟增長的矛盾日益嚴峻，測算環境約束下中國與世界主要國家間的技術效率與全要素生產率，并將不考慮環境約束下的情況作為對比，分析中國與世界主要國家間的相對效率水平及差異，探究造成生產率變動與差異的具體原因，有利于中國向綠色發展方式轉變，對中國邁向高質量可持續發展具有重要的理論和現實意義。

二、文獻綜述

隨著環境污染所導致的負外部性引起人們的重視，逐漸有學者開始將環境因素納入效率與生產率的分析框架中，重新對中國的經濟增長績效進行分析，相關研究可以從測度方法和研究對象兩個方面展開。

第一，測度方法方面。現有研究主要采用參數的隨機前沿分析（SFA）和非參數的數據包絡分析（DEA）（通常與Malmquist 指數結合）等方法對考慮環境因素的效率與生產率進行測算。其中，DEA 方法由于無需設定具體的生產函數形式，可以同時模擬多重投入和產出及能將非期望產出納入分析框架，并且可以對生產率進行分解而被廣泛應用，在評價考慮環境因素后中國的效率與生產率也取得了顯著性成果（陳超凡，2016；馮志軍等，2017；Xia 和Xu，2020；陳黎明等，2020；陳浩等，2020；趙娜等，2021），但這些研究大都主要基于SBM（slack based measure）模型和ML（Malmquist-Luenberger）生產率指數方法所展開。盡管SBM 模型解決了傳統DEA 方法中的松弛性問題和非期望產出問題，但該模型所測算的效率值結果介于0～1，無法對效率值為1 的有效單元進行進一步區分。同時，ML 指數在測度跨期距離函數時可能存在線性規劃無可行解和難以進行跨期比較等問題。因此，學者們逐漸使用超效率SBM 模型和GML（global Malmquist-Luenberger）指數等作進一步改進（Li 和Shi，2014；Oh，2010），但是同時將這兩種方法相結合來考慮環境約束下中國的效率與生產率的研究較少。

第二，研究對象方面。現有文獻主要集中于中國省區（郭四代等，2018；Xia 和Xu，2020；陳黎明等2020；孫亞男和楊名彥，2020；趙娜等，2021）、城市（吳建新和黃蒙蒙，2016；藺鵬和孟娜娜，2021；余奕杉和衛平，2021；李慧和余東升，2022）及行業層面（Shi 和Li，2019；滕澤偉，2020；崔和瑞等，2021；劉亦文等，2021）的研究，僅有少量涉及國別層面（Du 和Lin，2017；Wang et al，2021），并且國別層面的研究多以能源視角進行展開，以考慮環境約束與否為視角的比較研究較少。

通過文獻梳理可以發現，目前有關環境約束下中國效率與生產率的分析已經得到較為廣泛的關注，但在研究方法上，現有研究采用的效率評價模型難以對同時位于生產前沿面上的決策單元實現進一步的區分，在全要素生產率動態變化測度上，一般的ML 指數難以解決線性規劃無解或跨期比較等問題。因此，如何準確度量各國的技術效率與生產率并且進行可比較研究是值得關注的重點。在研究視角上，現有研究多以分析中國單一主體為主，針對中國與其他國家環境約束下效率與生產率的比較研究還不夠豐富。與其他國家相比，中國在其經濟快速增長的同時，環境約束下的技術效率水平如何？環境約束下的全要素生產率動態變化又是怎樣？及造成這種差異的源泉在哪？對于這些問題的研究可以明確中國與不同經濟體間的相對效率差異及來源，可為進一步推進中國的綠色轉型提供指引。

基于此，本文可能的邊際貢獻在于：第一，研究方法上，構建包含非期產出的超效率SBM 模型測度環境約束下的技術效率，同時結合全局參比的GML 指數度量環境全要素生產率的動態變化，科學解決了有效決策單元難以區分、難以進行跨期比較等問題。第二，研究視角上，以國際比較為切入點，對中國與世界主要國家環境約束下的技術效率與生產率進行全面和系統的測度，從靜態和動態兩個方面比較分析中國與世界主要國家環境約束下的相對效率差異，彌補了國別層面相關研究的不足。第三，數據處理上，在測度環境約束下各國技術效率與生產率的基礎上，同時將不考慮環境約束下的技術效率與生產率情形作為對比分析，有利于科學評價中國經濟增長與環境污染之間的聯系。

三、研究設計

（一）測度模型

1.非期望產出-超效率SBM 模型

Tone（2004）提出含非期望產出的SBM（slack based measure）模型并沒有很好地解決傳統DEA 模型中可能存在多個決策單元同時位于生產前沿面的問題，因而無法對效率值為1 的有效單元進行有效評價與比較。為實現進一步區分，本文借鑒Li 和Shi（2014）的研究構建包含非期望產出的超效率SBM 模型。

假設現有N個決策單元（DMU），每個單元包含α個投入要素（X）、β1個期望產出（Yg）和β2個非期望產出（Yb）三種要素，λ∈Rn為權重向量。則定義包含非期望產出的環境技術生產可能集為

含非期望產出的SBM 模型則可用式（2）表示：

其中：向量S=(S-，Sg，Sb)分別為投入要素（X）、期望產出（Yg）和非期望產出（Yb）的松弛變量。目標函數ρ*為的環境效率值，當且僅當S-=0，Sg=0，Sb=0，即ρ*=1，此時含非期望產出的才是有效率的。

但是，利用式（2）計算出的結果可能會出現多個DMU的環境效率值為1 的情形，進一步構建含非期望產出的超效率SBM 模型，對于ρ*=1 的DMU做如下處理：

其中：δ*為有效單元在超效率模型進一步測算的效率值分別為被評價單元投入、期望產出、非期望產出的投影值（目標值）。

2.Global Malmquist Luenberger 指數

Malmquist 生產率指數自Fare et al（1994）提出后便到了廣泛應用，但該指數并不能直接考慮環境污染等非期望產出，基于此，Chung et al（1997）引入方向性距離函數的概念，提出了一個可以解決含非期望產出的生產率指數用以測度環境全要素生產率，即ML（Malmquist-Luenberger）指數，但是一般的ML 指數仍存在著線性規劃無可行解和不能進行跨期比較等問題。Oh（2010）采用GML（global Malmquist-Luenberger）指數方法，成功解決了上述問題。因此，借鑒前人的研究，構建GML 指數如下：

其中：x、y、b分別為投入變量、期望產出變量和非期望產出變量；GMLt，t+1為一國生產率由t到t+1 時期的變動情況。與ML 指數分解類似，GML 指數也可以將生產率變動來源分解為技術效率變化（GEC）和技術進步變化（GTC）：

其中：D(x，y，b)為方向性距離函數，上標t為以當期為基準；上標G為以全局為基準；TE為當期技術效率；BPG為當期與全局技術前沿的“最佳實踐者差距（best practice gap，BPG）”。若GMLt，t+1、GECt，t+1和GTCt，t+1均大于1，則分別表示全要素生產率、技術效率和技術進步提高，反之則下降。

（二）變量選取及數據來源

1.變量選取

投入變量。第一，勞動投入。從嚴格意義上講，在生產活動過程中由于勞動力的年齡、受教育程度及專業技能等的差異，勞動力指標選取時應當綜合考慮數量和質量兩個因素。但是在現有的數據庫和統計體系下，各國對勞動投入衡量的標準不一。因此，參考大多數研究，使用各國就業總人數作為勞動投入代理變量。第二，資本投入。參考現有研究，使用各國實際資本存量作為資本投入的代理變量。現有統計指標并未直接提供資本存量數據，使用永續盤存法來對實際資本存量進行估算，具體計算公式如下：Kit=( 1-d)Kit-1+Iit，其中，Kit為國家i在t期的資本存量；Iit為不變價投資額；d為折舊率。基期資本存量的計算借鑒Young（2003）的做法，采用基期資本投入除以10%表示；折舊率借鑒王兵和顏鵬飛（2007）的研究，確定為7%；不變價投資額使用各國以1990 年為基期的不變價資本形成總額表示。第三，能源投入。在傳統的效率與生產率分析框架中，能源作為中間投入指標通常不會被納入到生產函數中，但在考慮環境約束下，能源消耗作為二氧化碳（CO2）及其他溫室氣體等污染物的主要來源，學者們通常也將能源等資源納入測算框架，以更準確地衡量考慮環境約束之后的效率與生產率。因此本文也將各國的能源消費總量作為投入指標之一，選取各國一次能源消耗總量作為其代理變量。

產出變量。第一，期望產出。與大多數研究文獻一樣，選取GDP 來表示期望產出，為提高比較研究的可行性與可信度，按照購買力平價法進行折算，使用各國以1990 年為基期的不變價GDP 數據。第二，非期望產出。關于非期望產出的選擇，具有較大的彈性，多數文獻直接使用CO2排放量作為環境污染的代理變量，并不能準確衡量生產過程中所排放的污染量，特別是在國別比較視角下，不同國家因發展模式、發展階段的不同，CO2與溫室氣體排放總量的差距程度不一。因此，除CO2排放量外，本文還將甲烷（CH4）、氧化亞氮（N2O）、氫氟碳化合物（HFCS）、全氟碳化合物（PFCS）及六氟化硫（SF6）等溫室氣體排放量納入非期望產出，以溫室氣體排放總量作為環境污染的代表變量，更為準確的衡量各國生產活動所造成的污染情況。

2.樣本選擇與數據來源

本文的數據全部來源于世界銀行發展指標數據庫（WDI）和經濟合作與發展組織（OECD）經濟、能源（economy、energy）統計數據庫。根據數據的可得性、完整性及準確性，所選取的樣本時間為1991—2016 年，剔除數據缺失較為嚴重的國家后，選取來自世界各大洲共45 個國家，并根據聯合國組織公布的2022 年《世界經濟形式與展望》將45 個國家劃分為發達國家和發展中國家，其中發達國家有：澳大利亞、奧地利、比利時、加拿大、丹麥、芬蘭、法國、德國、希臘、匈牙利、愛爾蘭、意大利、日本、荷蘭、新西蘭、挪威、波蘭、葡萄牙、新加坡、斯洛文尼亞、西班牙、瑞典、瑞士、以色列、英國、美國26 個國家；發展中國家有：巴西、智利、中國、哥倫比亞、厄瓜多爾、印度、印度尼西亞、土耳其、馬來西亞、墨西哥、尼日利亞、巴基斯坦、秘魯、菲律賓、俄羅斯、南非、泰國、烏拉圭、越南19 個國家。

四、測度結果分析

（一）環境效率測度結果

基于上述所構建的含非期望產出的超效率SBM 模型，分析比較所選45 個樣本國家1991—2016 年間的環境效率情況，并將不考慮環境約束下的技術效率作為對比，結果見表1 和表2。

表1 1991—2016 年世界主要國家技術效率測度結果表①由于篇幅限制，僅報告中國和總效率排名前后五位國家。

表2 1991—2016 年世界主要國家環境效率測度結果表

從國別來看，各國的技術效率和環境效率值存在著差異，特別是在部分國家（如美國、瑞典、中國、印度等）差異較為明顯。其中，越南、南非、中國、印度等國在不考慮環境約束下的技術效率測度結果中排名比較靠前，而一旦考慮資源環境因素后，這些國家的效率值均出現不同程度的下降，排名也隨之下降。與之相反，瑞士、日本、法國、丹麥、德國、意大利、瑞典等國的環境效率值整體上大于技術效率值，說明這些國家的相對效率在考慮資源環境情況后反而更高了，并且在環境約束下，丹麥、德國、意大利的環境效率均值接近于1，瑞士、日本、法國的環境效率均值顯著大于1，表明這些國家的環境效率處于技術的前沿面，是環境效率的主要推動國。具體而言，如果不考慮環境約束，技術效率最高的國家依次為美國、瑞士、波蘭、挪威、英國，斯洛文尼亞、尼日利亞、印度尼西亞、俄羅斯和泰國等居于末位；如果考慮環境約束，環境效率最高的國家依次為美國、瑞士、英國、挪威、日本，印度、馬來西亞、印度尼西亞、泰國和俄羅斯等居于末位。可以看到，無論考慮環境約束與否，美國、瑞士、挪威、英國等國都有著較高的技術效率，而印度尼西亞、俄羅斯、泰國等的技術效率始終處于靠后水平。但是，也有部分國家在兩種情況下所得到的結果差異較大，其中，以瑞典為代表的發達國家和以中國為代表的發展中國家所測得的結果及排名差異最為明顯，瑞典在不考慮環境約束下測得的技術效率值為0.7898，排名第31 位，在環境約束下測度的效率值為0.9086，排名上升至第15 位。中國則在不考慮環境約束下測得的技術效率值為0.8844，排名第16 位，而在環境約束下的數值為0.6696，排名下降至第40 位。通過以上分析可以發現，考慮環境約束與否會對技術效率帶來不同程度的影響，傳統的技術效率測度未考慮非期望產出會造成明顯偏誤。

從發達國家與發展中國家的比較來看，在不考慮環境約束條件下，樣本中發達國家的技術效率均值為0.9551，已較為接近技術前沿，發展中國家的技術效率均值為0.8078，相對技術前沿面還有一定距離，說明總體上發達國家的技術效率已達到較高水平，發展中國家與發達國家的技術效率相比還有一定的差距，這也意味著發展中國家在技術效率上還存在較大的追趕空間。考慮環境約束之后，發達國家的環境效率均值為0.9081，發展中國家的環境效率均值為0.7667，整體上發達國家的環境效率仍像技術效率一樣高于發展中國家。但值得注意的是，發達國家與發展中國家技術效率水平在考慮環境約束后都出現了下降，發達國家的環境效率開始遠離技術前沿面，發展中國家的環境效率與技術前沿面的距離進一步擴大。這表明總體上無論是發達國家還是發展中國家的技術效率在考慮環境因素后都出現了效率損失，忽略環境因素的技術效率評價可能會被高估。其原因可能是發達國家與發展中國家在生產過程中均普遍存在著資源利用不足和污染治理成效低下的問題，并且發展中國家的這一現象更為突出。

（二）中國的環境效率測度結果分析

基于以上分析可以看到，中國作為最大的發展中國家，在不考慮環境約束與考慮環境約束下的技術效率呈現較大的差異。為進一步分析造成這種差異的具體原因，繪制了中國1991—2016年技術效率和環境效率隨時間變化的趨勢圖，如圖1 所示。

圖1 1991—2016 年中國技術效率和環境效率變化趨勢圖

從圖1 中可以看出，對技術效率而言，在1991—2002 年間，中國的技術效率進步較為明顯，在樣本國中的排名也在不斷上升，且在2000—2002 年這一時期，已經較為接近技術前沿。這說明伴隨我國改革開放的不斷深化及市場經濟體制改革的發展，中國的技術效率在此期間實現了較大提高。但在隨后的2002—2007 年期間，我國的技術效率呈現一定程度的先下降后上升的趨勢，可能的原因主要是我國在2001 年加入世界貿易組織之后，一躍成為世界大工廠，進出口貿易量迅速擴大，同時物質資本投入相對有了大幅度的提高，但由于勞動力及生產技術的提升需要一定的時間，市場資源結構的不匹配，進而導致技術效率出現下降。但隨著市場不斷趨于成熟，技術效率在2005—2007 年后有所改進。另外可以看到自2008 年后中國的技術效率出現了明顯的下降，可能的原因是隨著2008 年全球金融危機的爆發，各國的經濟發展都受到了不同程度的影響，使得整體的技術效率呈現下行趨勢，但是中國的技術效率下降更為嚴重，主要是因為金融爆發危機后，中國出臺了4 萬億元的投資項目來應對經濟硬著陸風險，資本形成總額結構發生了顯著變化，更多的投資與信貸流入了基建與房地產行業，而這些行業通常具有跨期時間長和資本回報率低等特點，在一定程度上造成了技術效率的下降。

環境效率的變化則與技術效率有著明顯不同，如圖1 所示，在考慮環境因素后中國的技術效率顯著下降，整個研究期間總體呈現波動上升趨勢，但變動起伏相對較為平緩。同期在所選樣本國家的排名中，中國的環境效率一直處于靠后水平，說明與它國相比，中國整體的環境績效仍需進一步提高。分時期來看，中國環境效率相對技術效率的差距呈現先擴大后縮小的趨勢。1991—2002 年，我國的技術效率出現了較大幅度的提升，但在這一時期環境效率的上升幅度卻較小，這主要與這一階段中國的發展模式息息相關，20 世紀90年代初，中國的經濟體制改革初步確立，市場化進程不斷加快，同時政府績效考核主要以經濟增長水平為主，地方政府官員熱衷于GDP 等相關經濟指標的排名，環境管制力度相對寬松，環境成本也因地方政府的縱容而人為壓低（周黎安，2007），高速的經濟增長直接帶來了嚴重的環境污染和能源消耗，這種粗放型增長模式使得環境效率難以實現質的提升。2002—2008 年，環境效率雖然與技術效率變動情形類似，也呈現先下降后上升的趨勢，但總體環境效率水平的波動幅度較小。而在2008 年金融危機爆發后，與技術效率變動情況不同的是，中國的環境效率水平仍然較為平穩，僅出現了小幅下降，并且在2015 年后又出現改善的趨勢。可能的原因是隨著中國對資源環境保護的重視，以犧牲資源環境為代價的經濟發展模式有所改善，中國自“十五”開始便不斷強調可持續發展的必要性，2006 年開始推出節能減排政策，首次在“十一五規劃綱要”中將節能減排作為約束性目標，提出了“十一五”期間單位GDP 能耗降低20%左右，主要污染排放總量減少10%的目標，并在“十二五”期間進一步提出單位GDP 能耗降低16%左右，主要污染物排放總量減少8%～10%等約束性指標，同時為了切實實現節能減排與可持續發展目標，采取了一系列的經濟、法律甚至必要的行政手段，環境管制的力度不斷提升（錢爭鳴和劉曉晨，2015），因而使得環境效率與技術效率的差距逐漸縮小，并且近年來呈現趨同的態勢，這也表明近年來我國的經濟發展與節能減排協同發展已經有所成效。但需要注意的是，無論是技術效率還是環境效率，中國當前的總體效率水平維持在0.65～0.70，這與先進發達國家效率水平相比仍比較低，還存在進一步提升的空間。

（三）環境全要素生產率測度及其分解

技術效率度量的是各國與當期生產前沿面的距離關系，表明了各國對已有資源的利用程度，是一種靜態分析指標。而全要素生產率是一種動態分析，對之進行考察可以清晰各國環境全要素生產率的變動情況及其來源。在上述利用含非期望產出的超效率SBM 模型對45 個世界主要國家環境效率的分析的基礎上，進一步使用GML 指數測度考慮環境約束下各國的環境全要素生產率變化及其分解情況。同時將不考慮環境約束時的各國全要素生產率及其分解情況作為對比，結果見表3。

表3 1991—2016 年世界主要國家全要素生產率TFP 和環境TFP 指數變化均值及其分解②由于篇幅限制，僅報告金磚五國和七國集團。

國別而言，從不考慮環境約束下的全要素生產率變化測度結果來看：第一，樣本45 個國家中，只有智利（0.9930）、厄瓜多爾（0.9973）、秘魯（0.9952）、波蘭（0.9966）、南非（0.9951）、烏拉圭（0.9894）、越南（0.9760）7 個國家的全要素生產率指數小于1，說明只有這些國家的生產率在研究期間總體呈現下降的趨勢，而其他國家生產率均呈現增長趨勢。其中，美國的年均全要素生產率增長最高，為2.54%，中國的全要素生產率則以年均0.66%的速度增長。第二，從全要素生產率的分解情況來看，不同國家全要素生產率增長的來源有所不同，如美國的技術效率指數為1.0094，技術進步指數為1.0159，表明該國全要素生產率的增長既來源于技術效率的提升又來源于技術進步的提高，而日本、瑞士和挪威等國的技術效率指數小于1，技術進步指數大于1，表明這些國家全要素生產率的上升主要來源于技術進步。與此相反，哥倫比亞［技術效率指數（EC）=1.0024，技術進步指數（TC）=0.9975］、厄瓜多爾（EC=1.0031，TC=0.9942）和菲律賓（EC=1.0186，TC=0.9958）等國的技術進步指數均小于1，而技術效率指數均大于1，表明這些國家的全要素生產率上升主要源于技術效率的改進而非技術進步；考慮環境約束后，從環境全要素生產率變化的測度結果來看：第一，只有法國、德國、尼日利亞、烏拉圭、新加坡、印度尼西亞、斯洛文尼亞、丹麥、泰國、馬來西亞、瑞典、芬蘭12 國環境全要素生產率的變化指數大于1，呈現進步性變化，其余國家均呈現出下降趨勢。這其中，下降幅度最大的為美國，環境全要素生產率年均下降10.38%，中國環境全要素生產率下降幅度也較大，年均下降達到7.11%。第二，從環境全要素生產率的分解結果來看，環境全要素生產率的變化主要受技術進步指數的變化影響，在環境全要素生產率指數大于1 的12 個國家中，除芬蘭、新加坡、烏拉圭等技術效率的改進對其環境全要素生產率有促進作用外，其余國家環境全要素生產率的改進主要源于技術進步的貢獻。而在環境全要素生產率小于1 的國家中，除日本、意大利的技術進步指數大于1 外，其余國家的技術進步指數均小于1，這表明無論是發達國家還是發展中國家，環境技術進步是影響環境全要素生產率增長的主要因素。

從發達國家與發展中國家的比較來看，在1991—2016 年整個樣本期間，不考慮環境約束下發達國家和發展中國家的全要素生產率指數均值分別為1.0075 和1.0066，均大于1，表明總體上發達國家和發展中國家在此期間的全要素生產率均呈現增長態勢。而考慮環境約束后發達國家和發展中國家的環境全要素生產率指數均值分別為0.9821 和0.9737，均小于1，這意味著在考慮環境約束后全要素生產率變化的轉變為下降態勢，說明總體上無論是發達國家還是發展中國家普遍存在著以犧牲資源和環境換取增長的現象。從其分解情況來看，發達國家和發展中國家在考慮環境約束和不考慮環境約束下的全要素生產率來源有較大差異。對于不考慮環境約束下全要素生產率的分解，在發達國家中，技術效率指數為1.0004，技術進步指數為1.0071，這表明發達國家全要素生產率的增長主要來源于技術進步的貢獻。而在發展中國家中，技術效率指數為1.0060，技術進步指數為1.0006，這與發達國家有著明顯不同，發展中國家整體全要素生產率增長主要來源于技術效率的改善，技術進步的推動作用較小。原因可能是由于經濟發展水平的不同，發達國家整體層面更加重視研發投入和科技創新，在技術進步方面一直保持著優勢，而發展中國家整體層面由于在技術創新處于相對劣勢地位，往往呈現出對發達國家技術層面的追趕態勢，因而其全要素生產率的提升主要來源于技術效率的改進。對于考慮環境因素時環境全要素生產率的分解，發達國家的環境技術效率指數為0.9987，環境技術進步指數為0.9834，發展中國家的環境技術效率指數為0.9990，環境技術進步指數為0.9747，這表明總體上無論是發達國家還是發展中國家，技術效率與技術進步指數的下降均影響了環境全要素生產率的改善，但技術效率指數接近于1，影響程度相對較小，因而技術進步指數的下降是制約發達國家和發展中國家環境全要素生產率改善的主要因素，并且這一因素對發展中國家的影響程度更大。

（四）中國環境全要素生產率測度及其分解

為明確中國全要素生產率的變化及其來源情況，進一步分析比較1991—2016 年中國考慮環境約束與不考慮環境約束下全要素生產率的變動及其分解情況，結果見表4 和如圖2、圖3 所示。

圖3 1991—2016 年中國TFP 與環境TFP 動態變化趨勢

從整體上看，中國的全要素生產率指數均值為1.0066，環境全要素生產率指數均值為0.9289，表明在此期間若不考慮環境約束，中國全要素生產率以年均0.66%的速度增長，而在考慮環境因素后，中國的環境全要素生產率則轉變為以年均7.11%的速度下降，這一結果與劉華軍等（2018）的研究結果類似。劉華軍等（2018）的研究發現，中國的全要素生產率在綠色發展背景下未升反降，且年均下降4.36%。不過本文的全要素生產率在考慮環境因素后以更快的速度下降，可能的原因主要有兩點：第一，與以往研究不同，本文所使用的“非期望產出”用溫室氣體排放總量來衡量，其不僅包含了CO2排放量，還包含了甲烷、氧化亞氮、氫氟碳化合物、全氟碳合化物及六氟化硫等多種污染排放物，更為全面的反映一國在經濟發展活動中所造成的環境污染情況。根據世界銀行的數據顯示，中國在1991—2016 年間溫室氣體排放總量是CO2排放總量的1.26 倍，相對他國而言，溫室氣體總量高出CO2排放量的差距更大，這就使得在用溫室氣體排放量作為非期望產出時拉大了我國的負向產出，因而在一定程度上影響環境全要素生產率下降。第二，本文將所考察的樣本時期進行了擴展，整個研究樣本時期橫跨26 年，而在發展的早期，我國存在著嚴重的“重經濟增長，輕環境保護”的思想，經濟的快速增長很大程度上是以犧牲資源環境為代價的，因而造成了環境管理的無效率，雖然近年來隨著國家對環保的重視這一情況有所好轉，但在總體上仍會拉低環境全要素生產率的增長。從總體分解情況來看，考慮環境約束與否時全要素生產率變動的來源也有所不同，根據表4 可以看到，不考慮環境約束時技術效率指數和技術進步指數均大于1，說明中國全要素生產率的增長來源于技術效率和技術進步的雙輪驅動，而在環境約束下，技術效率指數為1.0011，技術進步指數為0.9279，因而環境全要素生產率的下降主要是受技術進步指數的下降所導致，一般而言，環境技術進步可以直接通過提升一國的污染處理能力或降低生產活動過程中的能源消耗，以到達降低能源使用和污染排放，從而提升環境全要素生產率的目的，但在研究期間我國的環境技術進步指數小于1，環境技術進步率呈下降趨勢，這表明總體上我國在環境技術進步方面的發展還有所欠缺。

表4 1991—2016 年中國TFP 與環境TFP 指數變化趨勢及其分解

分階段來看，不考慮環境約束時，中國全要素生產率在1991—2007 年一直保持著增長趨勢，但自2008 年后開始呈現小幅下降的態勢，并且1991—2007 年全要素生產率的增長主要源于技術效率和技術進步的共同提升，而在2008 年后技術效率開始出現下降，而技術進步改進的程度較小，進而導致全要素生產率開始出現下降；在考慮環境約束后，環境全要素生產率雖然在整體上呈現下降態勢，但是其降幅隨時間推移呈現出較大波動，如圖2 所示，環境全要素生產率的變化趨勢與環境技術進步指數的變化情形類似，也就是說環境全要素生產率的變動主要來源于技術進步的變動，技術進步是制約中國環境全要素生產率的主要因素。1991—2000 年，中國的環境全要素生產率一直呈現較大幅度的下降態勢，2001—2006 年，中國的環境全要素生產率下降幅度開始出現好轉，并自2006 年之后，除2008—2009 年受全球金融危機影響環境全要素生產率降幅超過4%以外，其他年間的降幅均保持在1%～2%。中國環境全要素生產率指數的這種變化趨勢是和國際國內經濟環境和政策變化密切相關的，在1991—2000 年間，隨著改革開放的深化和我國工業化、城市化進程的加快，此時的發展模式具有明顯“高產出、高耗能、高污染”的粗放型經濟增長特征，因而在考慮環境因素后全要素生產率出現明顯下降。在2001 年之后，中國成功加入世界貿易組織，中國的進出口貿易量及外商直接投資進一步擴大，大量的勞動力和自然資源投入到生產市場，溫室氣體排放總量進一步上升，導致環境全要素生產率一直呈現下降趨勢。而從2006 年開始，我國相繼出臺各種環境保護政策，如首次將節能減排作為約束性目標加入發展規劃綱要，黨的十八大以來我國重點強調經濟建設與生態文明建設的融合，特別是創新驅動發展戰略的實施，環境技術進步明顯好轉等，使得我國經濟發展模式逐漸由粗放型經濟增長向集約型增長模式轉變，因而環境全要素生產率變化有所好轉。

圖2 1991—2016 年中國環境全要素生產率變化趨勢及其分解

圖3 是1991—2016 年我國的考慮環境約束和不考慮環境約束下全要素生產率的動態變化曲線，通過對比可以發現，兩種情形的差距隨時間變化呈現先擴大后縮小的趨勢，1991—2007 年忽略環境因素的全要素生產率一直高于環境全要素生產率，尤其是在前十年，中國的全要素生產率一直在增長，環境全要素生產率卻在不斷下降，這與我國在發展早期存在著“高產出、高耗能、高污染”的粗放型經濟增長模式有關。但是自2007 年后，二者的差距開始縮小，到2013 年，環境全要素生產率變化已經來到不考慮環境約束的全要素生產率變化之上，這表明近年來以犧牲資源環境以促進經濟增長的模式有所好轉。同時值得注意的是，盡管近年來環境全要素生產率的變化有所好轉，但仍呈現一定的下降趨勢，并且這種下降主要來源于技術進步指數的下降，而在不考慮環境因素的全要素生產率變化中，技術進步指數近年來是呈現進步性變化并且對全要素生產率的促進作用是在不斷上升的，可能的原因是伴隨中國創新驅動發展戰略的發展，中國的技術進步已經取得了一定幅度的提升，但在環境技術進步方面仍存在一定的不足。

五、結論與政策啟示

本文基于生產理論框架，運用世界主要45 個國家層面的投入產出面板數據，使用含非期望產出的超效率SBM 模型和GML 指數測算了環境約束下中國與世界主要國家技術效率與生產率的變動情況，在此基礎上對環境全要素生產率變化來源進行分解，探究造成生產率變動與差異的具體原因，同時將不考慮環境約束時的情況作為對比。通過本文的分析，可以將研究結論歸納為以下幾點：

首先，與不考慮環境約束時的情形相比，考慮環境約束后的技術效率與全要素生產率水平整體下降明顯，忽略一國在經濟發展過程中所造成的環境污染損失，會導致技術效率與生產率被高估。其次，對中國而言，在考慮環境因素后的技術效率水平顯著下降，總效率排名從所選樣本國家中的第16 位下降至第40 位。從時間趨勢上看，研究期間的技術效率一直高于環境效率，并隨時間推進二者的差距呈現先擴大后縮小，且近年來有逐漸趨同的態勢。但是，與發達國家相比，無論是技術效率還是環境效率，當前的總體水平仍不夠高，還存在進一步提升的空間。最后，從全要素生產率的動態變化及其分解情況來看，在不考慮環境因素下，中國的全要素生產率變化呈現增長的趨勢，并且這種增長趨勢來源于技術效率和技術進步的雙輪驅動。而在考慮環境約束后，中國的環境全要素生產率變化轉變未下降趨勢，從其分解來看，環境全要素生產率的變化情形與環境技術進步指數的變化情形相一致，技術進步率的下降是制約中國環境全要素生產率的增長的主要因素。

針對上述研究結論，為提高我國考慮環境因素后的技術效率與全要素生產率，提出如下對策建議。

首先，借鑒先進發達國家經驗，加強環境技術應用與推廣。與先進發達國家相比，我國的環境技術應用與推廣程度相對較低，政府可通過一定的財政激勵措施，同時積極展開宣傳與培訓，引導企業在生產活動中使用環境保護型技術，減少環境污染排放，進而提高技術效率水平。其次，加強綠色技術研發投入與創新，提高綠色技術進步率。我國當前的環境全要素生產率提升主要來自技術效率的改進，技術進步的貢獻作用較小。這表明當前中國在創新驅動發展背景下，技術進步雖已經取得了一定的提升，但在綠色技術進步方面還有所欠缺。因此，應加大有關清潔能源生產和污染治理與減排等方面的技術研發投入，促進綠色技術創新水平進一步提升，最終形成依靠技術進步和效率改進雙輪驅動的環境全要素生產率增長模式。