基于生态足迹的区域绿色技术效率及其影响因素研究

2014-02-10王志平陶长琪沈鹏熠

中国人口·资源与环境 2014年1期

王志平　陶长琪　沈鹏熠

1文献综述

20世纪50、60年代，发达国家发生多起重大环境污染事件，政府开始引导开发解决环境污染问题的技术。相关技术逐步经历了无废工艺、清洁生产、污染预防等概念演化。1994年，布郎（E·Brawn）和韦尔德（D·Weld）提出“绿色技术”的概念，获得学界广泛关注。绿色技术是指遵循生态原理和生态经济规律，节约资源和能源，避免、消除或减轻生态环境污染和破坏的技术。它承载着一种新型的人与自然的关系，强调发展经济的同时，维护自然生态平衡。绿色技术效率，也即在经济生产过程中，在降低环境污染与节约自然资源的前提下，以既定的投入，争取最大产出；或者在产出既定的条件下，争取最小的投入。

研究表明：只有效率不断得到改善的集约型增长才是可持续的[1]。在对效率的研究中，学者们逐步纳入环境、资源因素。杨龙、胡晓珍[2]通过构建环境污染指数，测算DEA效率，认为仅东、中部存在绿色经济效率的俱乐部收敛；张江雪、朱磊[3]以非期望的工业废气排放作为投入

变量，测度了基于绿色增长的工业创新效率，认为东西部分别存在规模报酬递减、递增现象；涂正革[4]以工业煤炭消耗作为资源投入，以SO2排放作为产出指标，采用SBM方法，对各地区环境技术效率进行评价。这些对绿色技术效率的分析，多为单独从环境约束或者生态能源角度进行研究，缺少从资源、环境角度对绿色技术效率进行整体上的综合考察。

以能源投入作为资源利用效率考核的主要指标具有积极的现实意义，但衡量经济产出的本质尺度是向消费者提供最终服务的质量和价值，而不简单局限于生产出的物质数量。生态足迹是从消费的角度考察自然资源使用量的简单指标，受到越来越多的研究关注。以生态足迹表征自然资源投入，为衡量经济发展中资源利用效率提供了可能性。对于环境问题，本文认为，简单地以单个指标（如：工业废气排放或者SO2排放）来考察环境治理虽然使用便捷但显得片面。以绿色GDP核算理论为指导，本文通过构建绿化指数（ECI）来修正传统的产出指标。对资源、环境进行以上综合处理的基础上，本文使用效率的前沿方法来进行绿色技术效率测度与分析。

2资源使用与绿化指数的测度

2.1生态足迹（Ecological Footprint，简称EF）的概念及其测度

生态足迹概念是由加拿大经济学家William Rees等[5]提出，并由其博士生Wackernagel完善。生态足迹的测算思路为：①把消费划分为不同的项目Ci；相对应的生产力为Yi，也即单位生态生产性土地上生产第i项消费项目的年平均能力；由此得到第i项消费占用的生态生产性土地的公顷数Ai（Ai=Ci/Yi）。②生态生产性土地一般分为可耕地、牧草地、林地、建筑用地、水域、化石能源地六类；对应乘以均衡因子（equivalence factors）后加总得到一个简单指标。第i类均衡因子由全球i类生态生产性土地平均生态生产力除以全球各类平均生态生产力得到。本文采用的均衡因子源于Wackernagel[5]对中国生态足迹测算的取值，利用《新中国60年统计资料汇编》，《中国生态足迹报告》等资料估算了2001-2010年29个省市区的人均生态足迹。

东、中、西部人均生态足迹分别为：5.92、4.49、4.34公顷/人。这显然是由我国区域经济发展的梯度格局所决定的：东部地区较高的经济发展与消费水平使得生产、生活具有较高的生态资源占用；而中西部地区则相反。随着经济总量的增长，各区域对生态影响的深度与广度都在强化。东、中、西部人均生态足迹不断增长，增长率分别为7.39%、7.29%、9.74%。西部较高的增长数值可解释为：其一，在“西部大开发”战略影响下，西部经济在快速赶超的同时，对生态资源的占用也在快速增长；其二，先发地区较高的经济发展水平与社会经济发展要求会加大西部地区生态输出，这在一定程度上加剧了西部人均生态足迹的增长。

2.2绿化指数及相对绿色GRP产出

在国民经济核算理论中，绿色GDP是一个可反映自然资源消耗及生态环境破坏的理想产出指标。王金南等[6]认为，由于技术、观念以及制度方面的障碍，获取完全意义上的绿色GDP指标只能是一个长期的核算目标。借鉴绿色GDP核算的思想，本文参考国家统计局中国经济景气监测中心[7]、朱承亮、岳宏志等[8]处理方法，以绿化指数对传统产出指标进行调整得到绿色GRP产出。具体做法为：先通过构建出绿化指数指标体系（X1-X7），采用因子方法提炼出公因子F，再通过公式1转换为绿化指数（ECI），来表征各地区环境治理水平。再以ECI对GRP进行调整，得到相对绿色产出。其中，X1为废水排放达标率；X2为固体废物处置率；X3为SO2去除率；X4为烟尘去除率；X5为粉尘去除率；X6为三废综合利用产品产值占污染投资比重；X7为环境污染治理投资总额占GRP比重。数据来源于2001-2011年《中国统计年鉴》。

ECI=0.5+0.5×[F-min{F}]/[max{F}-min{F}]（1）

测算结果表明，东、中、西部地区ECI水平分别为0.895、0.817、0.724。这表明经济相对发达的东中部地区具有更多的资源和能力进行环境治理，绿化指数表现出较高的水平。东、中、西部地区ECI的年平均变化率分别为-0.014%、0.45%、1.17%，也即ECI水平较低的西部具有赶超特征，而相对发达的东部地区ECI水平有相对下降的趋势。东、中、西部地区ECI标准差系数的年平均变化率分别为2.35%、-3.65%、5.05%，西部ECI差异幅度不断增大，东部地区ECI差异水平有所增加，而中部各省ECI差异不断减小。而经过ECI调整的相对绿色GRP，数值比传统GRP更小，各地区差异幅度有所降低。

3基于SFA的绿色技术效率测度模型及其影响因素

3.1技术效率（TE）的测度模型

在测算生态足迹及绿色GRP的基础上，采用随机前沿生产函数模型（SFA）测算绿色技术效率。结合本文情况，随机前沿生产函数模型表达型式见公式2。

其中，Yit为i地区在t年的相对绿色GRP的对数值，i取1到29，代表除重庆、西藏以外的29个省级行政单位；t取1到10，代表2001到2010年。Xit为投入向量，包括受教育年数调整得到的有效劳动力L，使用永续盘存法得到的资本存量K[9]，以及生态足迹EF。vit-uit为复合残差项，vit为第i个省份在第t年生产过程的随机误差，包括测量误差以及各种不可控的随机因素，包含于确定性前沿产出，也即前沿产出要受随机因素影响。uit为第i个省份在第t年生产无效率项，为非负随机变量，uij和vij的分布是独立的，都和回归的解释变量无关。γ=σ2u/（σ2u+σ2v），若γ≠0，则说明使用随机前沿生产函数模型是合理的。由于存在复合残差项，OLS估计失效，使用极大似然法（ML）得到的估计量是有效的，且截距项为一致估计量。生产函数f采用超越对数形式，因此公式2具体表现为公式3。

3.2绿色技术效率的影响因素

在文献中，有两种方法经常被建议用来对效率的影响因素进行估计。第一种是两步法，先估计出随机前沿的生产函数，再对无效率项与外生变量建立回归方程重新估计；第二种方法称作一步法，将环境影响直接纳入分析框架，所有的任务可以一步完成。王泓仁[10]利用蒙特卡罗模拟方法证实了一步估计优于两步估计。本文使用一步法，采用Battese & Coelli（1995）的模型[11]，对公式3有：

其中，Zit为效率影响因素构成的向量，η为参数向量。本文从不同层面对区域绿色技术效率影响因素进行考察，包括技术层面、制度层面、产业层面。

（1）技术层面。技术研发（Z11）一般包括人力资本及R&D投入两方面。基于本文对有效劳动力L作为结构变量已经进行了处理，因此仅考察R&D投入影响。R&D经费投入有利于微观企业技术效率的增进以及区域资源节约、环境保护，本文以R&D经费内部支出（标准化数据）作为代理指标；技术引进（Z12）可以避开研发风险，对提高区域技术效率和发展的质量具有更加现实意义，本文以相应年份《中国科技统计年鉴》的各地区技术市场技术流向金额作为代理指标；技术溢出（Z13）可表现为MAR知识溢出、Jacobs知识溢出、Porter知识溢出，对区域技术能力具有重要影响[12]，本文采用VerspagenCaniёls模型测度结果

作为表征指标。

（2）制度层面。对外开放作为我国一项基本的制度设计，对区域技术效率具有重大影响。外资给当地带来先进的技术与管理经验的同时，是否存在着产业转移导致的环境、资源问题。张彦博[13]认为，FDI的环境效应是把“双刃剑”，对资金引入地区绿色技术水平的影响具有不确定性。本文对外商直接投资占GRP比重（Z21）对外资影响予以考察；国际经济交流过程中，发达国家较高的环境标准到底是产生正向引领作用，还导致后发地区变成“污染的天堂”[14]？本文以出口占GRP比重（Z22）表征对外贸易的影响；“国退民进”有助于全社会经济效率的提高，但市场的非理性、盲目性会导致环境问题的产生[15]，本文以工业总产值中非国企比重（Z23）反映各地区民营资本活跃度及市场化程度。

（3）产业层面。基于工业在国民经济中的主导作用，工业也是资源消耗及环境污染的主要来源，本文以各地区工业总产值占GRP比重（Z31）表示资源利用强度；产业污染治理度（Z32）：以环境治理投资总额占GRP比重表示各地区环境污染治理力度；产业结构影响度（Z33）：以第三产业占GRP比重反映服务业对地区绿色技术效率可能造成的影响。

4绿色技术效率区域特征及其影响因素分析

4.1绿色技术效率的估计结果

为了实现相对理想的实证效果，本文进行了比较选择。模型1采用了各省年生态足迹总量（单位：万hm2）；模型2采用每万人生态足迹量（单位：hm2/万人）。使用软件Frontier4.1，结果见表1。两个模型的γ值都在0.97以上，因此使用SFA模型是合理的。从变量数据的匹配性来说，模型1更吻合一致；但从各个参数的显著性与结果的稳健性来看，模型2大部分参数都更显著，因此模型2相对效果更好。

4.2绿色技术效率的区域特征

（1）与传统技术效率的比较。图1标识了我国各区域绿色技术效率。为方便对比，本文采用与王志平[9]类似的分析格式。区域绿色技术效率历年均值东、中、西部分别为：0.499、0.282、0.191，仍然表现依次递减格局，但效率值明显低于传统技术效率。在资源、环境因素的作用下，东部效率水平有所下降，而中西部效率水平有明显提升。这表明东部经济的繁荣是以大量生态资源占用和消耗为支撑，而中西部地区则成为发展经验与成熟技术学习的受益者。尤其是中部地区，虽然ECI水平低于东部，但受生态资源投入的影响，绿色技术效率比传统技术效率水平更高，表明中部地区对资源投入的相对节约。

（2）区域绿色技术效率的发展变化。纵向来看，东部地区绿色技术效率的略微下降趋势与中西部地区效率水平的不断上升形成反差。东、中、西部绿色技术效率年增长率分别为0.036%、0.078%、0.1%。较低的区域效率增长率，既表明技术效率相对稳定的特征；也反映了效率逐步累积的特点。水平较低的中、西部地区具备相对更高的绿色技术效率增长率，从而逐步实现赶超目标。东、西、中部绿色技术效率标准差系数分别为0.545、0.512、0.375，这反映了对外开放程度较高的沿海地区所面临的

4.3绿色技术效率的影响因素分析

影响因素的估计结果见表1的效率方程。根据SFA模型，对影响绿色技术效率的变量，负的参数值表示具有正的边际效应，而正参数值则相反。

（1）技术层面影响分析。模型2表明，技术研发、技术引进、技术溢出对区域绿色技术效率分别具有显著的正、负、正的影响。一般而言，引进成熟的技术能够提升自身的技术水平及生产效率，但这是建立在一定的技术与管理能力基础上的：既需要克服技术贸易壁垒的制约，有效引进适宜当地经济发展水平的绿色技术；还需要依托自身的技术储备和能力，有效地进行技术的消化、吸收和改造，才能为我所用。只有有针对性地引进与地区经济发展水平及资源环境条件相适应的技术，才能真正起到提升区域绿色技术效率水平的作用，否则会起到负面的影响。研发经费正的边际效应表明：我国创新资源投入整体上提高了各地区技术水平，对节约生态资源、保护环境起到积极的作用。技术溢出一般强调地理邻近的影响，但也有研究[16]表明地理邻近既不是技术溢出的充分条件，也不是必要条件。对我国而言，交通通讯基础设施的充分发展大大加速了人员、物质与信息的流动，加速了区域间多维邻近下创新互动，这对影响技术溢出的关键因素——缄默知识的传播起到积极的促进作用。

（2）制度及产业层面影响分析。出口依存度、民营资本活跃度对绿色技术效率都有正向影响，且统计显著。实证结果不支持“污染避难所”的理论，而是认为：国际环境标准以及国际市场的竞争压力有利于我国绿色技术水平提高。虽然生态输出会加大地区生态足迹，但综合而言，出口依存度促使地区绿色技术效率达到更高的水准；民营资本的提升有利于提高市场的运作效率，但在政策监管不力的情况下，市场无法有效解决资源环境外部性问题，这就使得该指标对绿色技术效率仅产生有限的正影响。外资对各地绿色技术效率具有负的影响，但统计上并不显著。产业层面，工业比重对区域绿色技术效率有负面影响。第二产业的发展增加了资源消耗，造成生态足迹剧烈增加。当第二产业内部处于产业链高端的部分（如高新技术产业）所占比例增加时，对生态资源的占用会减小，将有利于绿色技术效率提升，这表明工业结构有较大的优化空间。产业污染治理对绿色技术效率的负面影响，反映了污染治理未能有效地嵌入经济生产，其对生产的约束效应与挤出效应未得到有效克服。与预期相反，服务业比重具有较大的负的边际效应，这与生态足迹投入指标有关：第三产业发展对城市化作用日益突出，较高的服务业比重往往意味着较高的城市化水平。这可能导致过度的环境资源负荷（比如大量的汽车尾气排放导致较大的碳足迹、高消费水平等），较高的生态资源占用及较大的生态足迹投入，降低了绿色技术效率。这解释了三大直辖市绿色技术效率相对较低的原因。

5结论与启示

以绿色技术及绿色GDP核算理论为指导，本文把环境、资源因素纳入到SFA模型，利用随机前沿超越对数生产函数测算出各地区2001-2010年绿色技术效率；并从技术、制度、产业三个层面对绿色技术效率的影响因素进行解析，得到以下结论：

第一，与传统技术效率比较，我国绿色技术效率整体水平较低，虽然表现出上升的趋势，但绿色技术效率值变化缓慢、呈现逐步累积的特点；绿色技术效率仍然表现为东高西低的区域特征；与传统技术效率比较，东部效率值有所下降，而中西部效率值有所上升；尤其是中部地区，生态资源投入相对节约的特征明显。这表明东部发达地区应进一步优化结构，加大资源利用效率，引领中西部的学习效应及绿色技术效率的提高。

第二，我国创新资源投入整体上提高了各地区技术水平，对节约生态资源、保护环境起到积极的作用；技术引进必须以自身的技术储备和能力为依托，进行消化、吸收和改造，才能真正提升区域绿色技术效率水平，否则会起到负面的影响；技术溢出对区域绿色技术效率显著重要影响，反映了我国便捷高效的交通通讯基础设施的充分发展，有效促进了多维邻近下创新互动。

第三，出口导致的生态输出会加大地区生态足迹，但国际环境标准以及国际竞争有利于我国绿色技术水平提高。民营资本的提升有利于提高市场的运作效率，但在制度不严、缺乏监管的情况下，资源与环境的外部性使得该指标对绿色技术效率仅产生有限影响，只有严格的制度保障才能有效解决“市场失灵”问题。

第四，工业比重对区域绿色技术效率的负面影响，说明我国工业发展过程中资源的利用效率有待提高。而服务业比重对区域绿色技术效率产生的较大负面影响，则可能与城市化过程中过度的环境资源负荷与较高的生态资源占用有关。只有坚持结构优化、强化环境资源政策，才能逐步提高各地区绿色技术效率水平。

（编辑：尹建中）

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