基于环境与资源双重约束的我国区域经济增长效率研究

邹朋飞+谢国斌

摘 要：改革开放以来我国经济快速发展，取得了举世瞩目的成就，但也带来了环境恶化、资源短缺等严重问题。在考虑能源和环境的双重约束后，我国经济增长效率从高到低依次为东部、东北、中部和西部地区；共同技术比率从高到低依次为东部、西部、中部和东北地区；东部地区可通过提高自主创新能力、调整产业结构等进一步提高经济增长效率，而东北和中西部地区存在较大技术改善空间，可通过提高技术水平来改善经济增长效率。

关键词：Metafrontier分析框架；SBM-Undesirable模型；经济增长效率

作者简介：邹朋飞，江西财经大学科技金融研究中心专职研究员，货币银行系副主任，副教授，博士（后）（江西 南昌 330013）

谢国斌，江西财经大学金融学院硕士研究生（江西 南昌 330013）

一、引 言

改革开放以来我国经济快速发展，GDP年均增长率接近10%，经济总量跃居世界第二。在经济增长取得了举世瞩目的成就的同时，经济的快速发展也给环境和资源带来了巨大的压力。空气污染日益严重，目前已经接近人们能够承受的极限。2013年秋季以来，全国大部分城市上空雾霾重重，就连四面环海的“中国空气最干净”城市——三亚，一些市民也戴上了口罩。中国最大的500个城市中，只有不到1%达到了世界卫生组织推荐的空气质量标准；世界上污染最严重的10个城市之中有7个在中国。{1}

2013年中央经济工作会议强调我国经济发展要“全面认识持续健康发展和生产总值增长的关系”，“要强化环保、安全等标准的硬约束，加大执法力度，对破坏生态环境的要严惩重罚”。最近几年，我国的中央经济工作会议都强调要“稳增长、转方式、调结构”，要“全面深化经济体制改革”。上述问题的核心实质上就是如何处理经济发展与资源和环境的关系问题。或者说，在环境和资源的双重约束下如何提高我国经济增长效率问题。

本文考虑资源和环境的双重约束，在Metafrontier分析框架下运用SBM-Undesirable模型测度了包含非合意产出情形下我国各省2000～2012年的经济增长效率，分析比较了各省各年度的经济增长效率及其变化情况。另外，本文根据地域差异、要素禀赋特征，以及国家区域发展政策，把我国分为东部、东北、中部和西部4个区域，{2}分析了这4个区域在资源和环境约束下的经济增长效率的变化趋势。

二、文献综述

一直以来，国内外学者对经济增长及其效率进行了诸多有益的研究与探索。国外在这方面的研究经历了从单产出到多产出的变化，并伴随着研究方法的不断进步和考虑的影响因素渐趋全面。V·Kerry Smith和V·Krutilla（1979）探讨了资源和环境对经济增长的抑制作用{3}；Batese和Coelli（1992）等使用前人得出的生产函数分析了技术效率对产出的影响{4}；Rolf F？覿re等（1994）使用Malmquist指数法分析了技术进步和效率改变对OECD国家生产效率的影响，得出美国生产效率的提高主要是因为技术进步等结论{5}；Tone（2001）为了更准确地测度效率值而将松弛变量引入并构建SBM-DEA模型，{6}并与Tsutsui（2006）在该模型的基础上提出了SBM-Undesirable模型处理包含非合意性产出的情形。

在借鉴国外研究方法的基础上，国内的研究也有了很大发展。国内关于经济增长效率的研究主要集中在三个方向。一是使用随机前沿分析法，吴诣民等（2004）通过测算大致得出我国整体经济增长效率不高，改进也不明显，东部、中部、西部之间存在明显差异，增长效率依次降低；{7}朱承亮等（2011）在考虑环境污染的前提下构建绿色GDP来测算经济增长效率，得出了我国经济增长效率水平偏低，存在区域差异的结论。{8}二是使用数据包络分析法，岳书敬等（2009）在考虑环境因素的前提下，构建绿色GDP，测算出了我国不同行业的增长效率，认为我国不同行业的经济增长效率差距较大，中国工业增长效率还存在较大的改善空间{9}；袁晓玲和伯云云（2010）测度了我国29个省份1978～2007年的区域经济发展效率，发现我国区域经济发展效率呈倒U型变化趋势，且省际间效率差异较大{10}。三是Malmquist指数法，于君博（2006）测算了技术效率，认为我国不同时期经济增长模式和效率呈现出差异{11}。上述研究从不同方法、不同行业等角度对中国的经济增长效率进行了测算和分析，但仍有不足之处。首先是研究方法，没有考虑投入和产出变量的松弛性问题；然后是指标的选择和使用，绿色GDP的构建和环境污染指标的选择是否合理。

与上述研究相比，本文有两个特点：（1）将我国划分为东部、东北、中部和西部4个区域，这是因为这4个区域在资源禀赋、环境承受力和技术创新等方面存在较大差异，因此它们面临的生产可能性边界肯定不同。如果强行将所有地区都纳入同一生产可能性前沿，则其测度出的生产效率必定存在一定的误差。本文采用Metafrontier分析框架，分别对东部、东北、西部和中部地区构建生产可能性前沿，并对这4个地区构建了一个统一的生产前沿，这使得测度出的经济增长效率更精确，更具有可比性。（2）经济增长效率测算采用SBM-Undesirable模型，并构造环境综合污染指数而不是简单使用二氧化碳或二氧化硫等单个数据指标，将环境和能源的双重约束纳入经济增长效率评价体系，力图得到更健康的经济发展效率。

三、方法与数据

1. Metafrontier分析框架

自20世纪20年代美国经济学家P·Douglas和数学家C·Cobb合作提出了Cobb-Doyglas生产函数理论后，新的研究成果不断出现，如距离函数（Shephard，1953）、确定性前沿生产函数（Sato & Chy，1968）和超越对数生产函数（Christensen & Jorgenson，1971）等。发展至今，国内外许多学者在评价生产效率问题时多使用Metafrontier分析框架，即首先根据相关的标准将决策单元（Decision Make Unit，简称DMU）划分为不同的群组，然后使用一定的方法构建一个生产前沿面，通过测算实际产出与生产前沿面的距离来评价效率的高低。

ODonnell等（2008）通过产出集合（output sets）和产出距离函数（output distance funtions）定义了共同边界（metafrontier）、群组边界（groupfrontiers）和技术效率（technical efficiencies）。{12}x∈R+M和y∈R+N分别表示真实的投入和产出向量，共同技术集合Tmeta={（x，y）：x≥0；y≥0；x可以生产y}，则在可行技术下的可能生产集合为P（x）={y；（x，y）∈T}，该集合的上界即为共同边界，记为Pmeta（x），那么根据经典的效率理论，此时实际的P（x）与Pmeta（x）的距离Dmeta（x，y）就等价于共同技术效率（Technical efficiency with respect to the metafrontiers，MTE），可表示为：

共同技术效率（MTE）是以共同边界为基准得出的距离函数值，可以反映DMU在整体中投入产出的效率水平，可用于跨群组之间的效率比较，本文称之为综合效率或经济增长效率。

同理，根据各区域在地域和要素禀赋上的不同，将所有的生产决策单元分成K个群组时，对应有TK和PK（X），则群组技术效率（Technical efficiency with respect to the groupfrontiers，GTE）为：

由于共同边界包络了所有的群组边界，所以Dk（x，y）≥Dmeta（x，y），由此可定义共同技术比率（Metatechnology ratio，MTR），其计算公式如下：

MTR越高，反映其技术缺口越小，即其实际的生产技术水平越接近于其潜在的生产技术水平。技术水平与上述技术效率的区别在于，技术效率的提高不仅可以通过技术水平的提高来实现，还可以通过优化资源配置、产业结构调整等实现。

2. SBM-Undesirable模型

在Metafrontier分析框架的基础上，我们可以利用投入和产出数据，采用数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）估计出群组边界和共同边界，并据此测算出生产效率。DEA是前沿生产函数中的一种非参数估计方法，其特点是不需要提前确定函数关系，只要获得投入和产出的数据就可以分析DMU是否技术有效。Tone（2001）为了更准确地测度效率值，引入投入和产出的松弛变量并提出了SBM-DEA模型，然而该模型并不能处理包含非合意性产出情形下的效率评价问题。为此，Tone和Tsutsui（2006）在该模型的基础上又提出了SBM-Undesirable模型，从而有效解决了包含非合意性产出情形的效率评价问题。

为了使研究与现实情况保持一致，本文将使用可对合意产出Yg和非合意产出Yb赋予权重的SBM-Undesirable模型，该模型将产出分为合意性产出和非合意性产出，则生产可能集定义为：P={（x，Yg，Yb）|x≥X？姿，Yg≤Yg？姿，Yb≥Yb？姿，L≤e？姿≤U，？姿≥0}，其中？姿是一个非负权重向量，L和U是该向量的下界和上界，具体表示为：

其中sb，sg，s-分别表示非合意性产出、合意性产和投入的松弛变量，s1和s2分别表示sg、sb中的元素个数，s=s1+s2，W1=sw1/（w1+w2），W2=sw2/（w1+w2），w1和w2分别表示对合意性产出和非合意性产出所赋予的权重。在模型（4）的约束条件下，当且仅当？籽*=1时，即sb=0，s-=0，sg=0时，DMU才是有效的。由于模型（4）是非线性规划模型，可利用Charnes-Cooper转化方法转换成线性规划模型进行求解。本文在实际操作中使用DEA-SLOVER Pro软件中的Undesirable output子程序对包含非合意性产出的效率进行测算。在测算包含非合意性产出的效率时，结合我国过去重经济发展轻环境保护的实际情况，将合意性产出和非合意性产出的比重分别设置为0.7和0.3。

3. 指标选取与数据来源

根据数据的可得性，本文选取我国31个省份在2000～2012年的投入和产出数据作为研究样本。根据地域差异和各自要素禀赋的不同，以及党中央、国务院相关的区域发展政策，将研究样本分为东部、东北、中部、西部4个群组。在我国，伴随经济的增长，污染也愈发严重，因此将环境污染作为非合意性产出。同时，水、能源、原材料短缺问题越来越严重，资源约束是影响经济发展的一个重要因素，{13}因此能源消耗也应该成为效率评价方面必要的投入指标，本文将能源消耗量作为一个投入指标。具体的投入产出变量如下：

（1）合意性产出。合意性产出指经济活动中符合人们生产目的的产出。本文参照已有的研究，采用各省以2000年为基期按照居民消费价格指数（CPI）计算得到的实际GDP作为代理变量。

（2）非合意性产出。非合意性产出指经济活动带来的负的外部性，如空气污染、噪音等。国内外相关文献多使用二氧化碳或二氧化硫等作为污染指标，如岳书敬和刘富华（2009）使用二氧化硫作为非合意性产出，刘玉海和武鹏（2011）将二氧化碳作为衡量APEC地区非合意性产出的指标，{14}这是不够全面也不准确的，而杨林等（2012）使用工业废气、工业废水和工业固体废物构建了综合污染指数作为衡量环境污染程度的指标。{15}本文借鉴杨林等的研究方法，选用各省的工业废气、废水和固体废物构建环境污染指数作为非合意性产出的代理变量，三种污染物的权重由它们与GDP的相关系数确定，依次为0.35、0.45和0.2。环境污染指数Mit=0.35Mit1+0.45Mit2+0.2Mit3，其中Mit1、Mit2、Mit3分别表示地区i在第t年时的工业废气、废水、固体废物标准化处理之后的数据。

（3）能源投入。本文选用各省历年能源消耗总量作为代理变量。

（4）劳动投入。本文选用各省历年从业人员数作为代理变量。

（5）资本投入。本文选用各省的实际资本存量作为代理变量。研究我国省际资本存量的文献有很多，使用的方法主要是永续盘存法，其计算公式是：Kit=Kit-1（1-？啄it）+Iit。其中，Kit是指第i个地区第t年的实际资本存量，Iit为不变价格投资额，？啄it为经济折旧率。因此，只要得到基期资本存量并选择适当的经济折旧率，就可以计算出各省历年的实际资本存量。张军等（2004）在估算各省资本存量的研究中较为典型，{16}其采用的经济折旧率为9.6%，还给出了2000年当年价格衡量的各省固定资本存量。本文借鉴张军等人的研究方法，将经济折旧率确定为9.6%，并且使用其计算得到的2000年各省固定资本存量作为基期资本存量，各省不变价投资以2000年为基期，根据固定资本投资价格指数对固定资本形成总额进行平减计算得到。

四、经济增长效率实证结果分析

1. 各区域投入产出的变化与差异分析

表1给出了2000～2012年我国各地区投入与产出的平均变化率。4大区域的合意产出（实际GDP）的平均变化率从高到低依次为中部、西部、东部和东北地区，而从非合意产出（环境污染指数）的变化率来看，4大区域从高到低依次为东部、中部、西部和东北地区。可见，实际GDP增长率的排序与污染物排放量增长率的排序不一致。内生经济增长理论认为发达地区比欠发达地区的增速更缓，这可以部分解释东部GDP增长率排序靠后的原因。具体来看，唯一在样本期间环境污染指数出现下降的是北京，这主要是因为北京为了举办2008年奥运会，环境治理力度很大。

从投入来看，能源消耗增长率从高到低依次为西部、中部、东部和东北地区，与实际GDP增长率的排序较为一致，反映出二者之间存在着密切的联系；资本存量的变化率从高到低依次为东北、中部、西部和东部地区，劳动投入增长率从高到低依次为东部、东北、中部和西部地区，其中，东部地区劳动投入增长率达到了其他区域的2倍左右，资本存量和劳动投入的增长与实际GDP增长率的排序不一致，但反映出中西部地区对资本的需求更为旺盛，东部地区对劳动力的需求更旺盛，而东北地区的资本和劳动的投入增长率排序都比较靠前，这与国家实施振兴东北的战略有密切的关系。

根据内生经济增长理论可知，依赖增加要素投入的经济增长是不可持续的。结合表1的数据可以看到，虽然我国的经济取得很大的发展，但这是建立在高能耗高污染的条件下取得的，因而迫切地需要改变经济增长方式，提高经济增长效率。

2. 各区域的经济增长效率分析

表2给出了可以反映我国各区域和各省份历年的经济增长综合效率的MTE。从表2的测算结果来看，在将非合意产出纳入产出效率评价框架后，4大区域的共同技术效率的平均值从高到低的排序为东部、东北、中部和西部地区。除了东北地区，其他各区域的共同技术效率均呈现下降趋势。结合表1可知，在样本期间，我国各区域的经济虽然获得了快速增长，但依然是依靠高消耗高污染，导致经济增长效率没有提高的迹象。

在东部地区，MTE表现的最好和最差的分别是广东省和河北省，对应的平均效率值分别为0.977和 0.525，这说明与所有样本共同边界的技术效率相比广东省还有2.3%的效率改善空间，而河北省还有47.5%的巨大提升空间，两者相差较大。在东北地区的各省，其MTE的平均值都在0.55左右，所以从全国来看，东三省的生产效率还有很大的改善空间；同时数据也说明东北三省经济发展状况大体一致，为本文将其划为一个区域提供了支持。在中部地区中，与所有样本共同边界的技术效率相比，MTE表现最佳的江西和最差的山西在生产效率上分别还有35.2%和49.6%的改善空间。而在西部地区中，MTE表现最佳的是西藏，均值保持了0.95以上的水平，西藏能有如此表现，这主要得益于国家政策的支持以及东部地区的技术和产业转移，使其实现了跨越式发展，而表现最差的是贵州省，MTE均值只有0.354，由此可以看出西部地区各省的共同技术效率差异较大，这也就导致了西部地区的MTE平均值在4大区域中最差。

另外，与前面的分析进行比较可知，经济增长效率的排序与GDP增长率的排序不一致，其中东部的GDP增长率排序靠后，而经济增长效率排序第一，原因是东部的经济基数较大同时经济增长方式更为健康。

3. 各区域的共同技术比率分析

表3给出了2000～2012年我国各地区历年的共同技术比率（MTR）。从表3共同技术比率的均值来看，MTR从高到低的排序为东部、西部、中部和东北地区。从样本期间的变化趋势来看，东部一直处于前沿水平，MTR没有太大变化，而东北的MTR呈现出先升后降的趋势，中部的MTR主要呈现出下降趋势，而西部地区的MTR先降后升。东部地区的MTR平均值高达0.983，技术缺口最小，基本上代表我国的前沿技术水平，这是因为东部地区是我国改革开放的前沿阵地，开放程度高，技术引进与创新能力强。比较发现，在生产效率方面西部地区往往都是最落后的，但从共同技术比率来看，西部地区又排在了第二，好于中部地区。原因是，西部地区实际GDP的产出落后于其他地区，但其使用的资源相对而言更少，工业化程度较低，环境污染小，且国家的西部大开发政策，西部地区可以自由承接和学习东部的先进技术，并主动承接东部地区产业转移、发展特色优势产业、实施产业结构调整。

另外，全国的共同技术比率在数值上表现出下降趋势，这主要是因为各区域之间的技术水平的提高速度和产业升级的速度不同，使得各区域之间的差距不断扩大，进而拉低了整体的平均水平。

4. 各区域的群组技术效率差异分析

表4给出了2000～2012年我国各地区历年的群组技术效率（GTE），GTE是以群组边界为基准得出的距离函数值，可以反映DMU在各自群组中投入产出的效率水平，适用于群组内部DMU之间的比较。

具体来看，东部地区的群组技术效率呈下降趋势，其中北京的群组技术效率不断提升，广东在东部群组中一直处于前沿水平；在东北地区，表现最差的是黑龙江，但其GTE在样本期间呈现出不断上升的趋势；中部和西部地区的群组技术效率都呈现上升趋势，说明该区域内的省份都有健康向上的发展态势，其中西部的内蒙古、西藏都有良好的表现，但结合表1的投入产出变化可知，其经济增长率好于绝大部分其他省份，污染指数的平均增长率也较大，能源消耗增长率远高于平均水平，资本投入的增长率更是其他地区的2倍左右，因此，这些地区的经济发展除了是技术效率和技术水平提高的结果，更多地是依赖能源消耗和资本的大量投入，甚至牺牲环境，这也是我国“粗放型”经济发展的一个缩影。

五、结论与建议

文章考虑环境和资源的双重约束，在Metafrontier分析框架下，运用SBM-Undesirable模型测算了我国各省包含非合意性产出的生产效率，并比较分析了其变化。研究结果显示，共同技术效率从高到低的排序为东部、东北、中部和西部地区；共同技术比率从高到低的排序为东部、西部、中部和东北地区；我国经济增长效率总体水平偏低，各区域差异明显，存在很大的改善空间。

基于上述研究，我们认为：首先，整体而言，各省区应该在发展经济的同时要更多地考虑资源和环境的双重约束，要放弃先污染后治理的经济发展传统思维，促进经济环境和谐发展。而实现这一目标的关键是要转变经济增长方式，大力发展新兴产业和服务业，充分利用税收（例如污染税、资源税）和信贷等政策手段促进经济资源环境的协调发展。其次，各省区要充分认识自己的资源要素禀赋特征，找准自己的经济增长发力点，执行差异化协同化发展战略。鉴于各区域的经济增长主要动力的分化趋势，建议东部地区积极引进国外先进技术和提高自主创新能力，进一步提高资源配置的市场化水平；东北和中西部地区存在较大的技术改善空间，但在提高技术水平的同时，东北和中部地区应注重从提高资源配置效率、优化产业结构等方面来改善经济增长效率；而西部地区现阶段最直接有效的途径是学习和承接东部的技术和发展经验，逐步提高技术水平，推动产业升级。最后，4大区域的经济梯队式的发展格局已基本成型，经济增长效率已经存在明显的区域差异，为避免日后经济发展过程中资源配置的“马太效应”愈演愈烈造成区域差异更加显著，国家要进一步推进中部崛起、西部大开发和振兴东北老工业基地等战略的实施，努力实现各地区的资源优化整合，逐步缩小区域经济发展的不平衡。

注 释：

①张庆丰：《迈向环境可持续的未来——中华人民共和国国家环境分析》，北京：中国财政经济出版社，2012年，第5-113页。

②国家统计局：《东西中部和东北地区划分方法》，http：//www.stats.gov.cn/ztjc/zthd/sjtjr/dejtjkfr/tjkp/201106/t20110613_71947.htm，2011年6月13日.

③V Kerry Smith，John V Krutilla：“Resource and Environmental Constraints to Growth”，American Journal of Agricultural Economics，Vol.61，1979.

④G E Battese，Coelli：“Frontier Production Functions，Technical Efficiency and Panel Data：with Application to Paddy Farmers in India”，Journal of Productivity Analysis，Vol.3，1992.

⑤Rolf F？覿re，Shawna Grosskopf，Mary Norris，Zhongyang Zhang：“Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialized Countries”，The American Economic Review，Vol.84，1994.

⑥Kaoru Tone ：“A Slacks-based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis”，European Journal of Operational Research，Vol.130，2001.

⑦吴诣民、张凌翔：《我国区域技术效率的随机前沿模型分析》，《统计与信息论坛》2004年第3期。

⑧朱承亮：《环境约束下的中国经济增长效率研究》，《数量经济技术经济研究》2011年第5期。

⑨岳书敬、刘富华：《环境约束下的经济增长效率及其影响因素》，《数量经济技术经济研究》2009年第5期。

⑩袁晓玲、仲云云：《我国区域经济发展效率的时空变化及影响因素分析——基于超效率DEA模型的实证分析》，《商业经济与管理》2010年第7期。

{11}于君博：《前沿生产函数在中国区域经济增长技术效率测算中的应用》，《软科学》2006年第11期。

{12}C J ODonnell，D S P Rao，G E Battese：“Metafrontier Frameworks for the Study of Firm-level Efficiencies and Technology Ratios ”，Empirical Economics，Vol.34，2008.

{13}刘加林：《环境约束视角下我国绿色经济增长区域差异性影响研究——基于省级动态面板数据分析》，《湘潭大学学报》（哲学社会科学版）2013年第2期。

{14}刘玉海、武鹏：《能源消耗、二氧化碳排放与区域经济增长效率——基于APEC视角的面板数据分析》，《山西财经大学学报》2011年第10期。

{15}杨林、高宏霞：《环境污染与经济增长关系的内在机理研究——基于综合污染指数的实证分析》，《软科学》2012年第11期。

{16}张军、吴桂英、张吉鹏：《中国省际物质资本存量估算》，《经济研究》2004年第10期。

具体来看，东部地区的群组技术效率呈下降趋势，其中北京的群组技术效率不断提升，广东在东部群组中一直处于前沿水平；在东北地区，表现最差的是黑龙江，但其GTE在样本期间呈现出不断上升的趋势；中部和西部地区的群组技术效率都呈现上升趋势，说明该区域内的省份都有健康向上的发展态势，其中西部的内蒙古、西藏都有良好的表现，但结合表1的投入产出变化可知，其经济增长率好于绝大部分其他省份，污染指数的平均增长率也较大，能源消耗增长率远高于平均水平，资本投入的增长率更是其他地区的2倍左右，因此，这些地区的经济发展除了是技术效率和技术水平提高的结果，更多地是依赖能源消耗和资本的大量投入，甚至牺牲环境，这也是我国“粗放型”经济发展的一个缩影。

五、结论与建议

文章考虑环境和资源的双重约束，在Metafrontier分析框架下，运用SBM-Undesirable模型测算了我国各省包含非合意性产出的生产效率，并比较分析了其变化。研究结果显示，共同技术效率从高到低的排序为东部、东北、中部和西部地区；共同技术比率从高到低的排序为东部、西部、中部和东北地区；我国经济增长效率总体水平偏低，各区域差异明显，存在很大的改善空间。

基于上述研究，我们认为：首先，整体而言，各省区应该在发展经济的同时要更多地考虑资源和环境的双重约束，要放弃先污染后治理的经济发展传统思维，促进经济环境和谐发展。而实现这一目标的关键是要转变经济增长方式，大力发展新兴产业和服务业，充分利用税收（例如污染税、资源税）和信贷等政策手段促进经济资源环境的协调发展。其次，各省区要充分认识自己的资源要素禀赋特征，找准自己的经济增长发力点，执行差异化协同化发展战略。鉴于各区域的经济增长主要动力的分化趋势，建议东部地区积极引进国外先进技术和提高自主创新能力，进一步提高资源配置的市场化水平；东北和中西部地区存在较大的技术改善空间，但在提高技术水平的同时，东北和中部地区应注重从提高资源配置效率、优化产业结构等方面来改善经济增长效率；而西部地区现阶段最直接有效的途径是学习和承接东部的技术和发展经验，逐步提高技术水平，推动产业升级。最后，4大区域的经济梯队式的发展格局已基本成型，经济增长效率已经存在明显的区域差异，为避免日后经济发展过程中资源配置的“马太效应”愈演愈烈造成区域差异更加显著，国家要进一步推进中部崛起、西部大开发和振兴东北老工业基地等战略的实施，努力实现各地区的资源优化整合，逐步缩小区域经济发展的不平衡。

注 释：

①张庆丰：《迈向环境可持续的未来——中华人民共和国国家环境分析》，北京：中国财政经济出版社，2012年，第5-113页。

②国家统计局：《东西中部和东北地区划分方法》，http：//www.stats.gov.cn/ztjc/zthd/sjtjr/dejtjkfr/tjkp/201106/t20110613_71947.htm，2011年6月13日.

③V Kerry Smith，John V Krutilla：“Resource and Environmental Constraints to Growth”，American Journal of Agricultural Economics，Vol.61，1979.

④G E Battese，Coelli：“Frontier Production Functions，Technical Efficiency and Panel Data：with Application to Paddy Farmers in India”，Journal of Productivity Analysis，Vol.3，1992.

⑤Rolf F？覿re，Shawna Grosskopf，Mary Norris，Zhongyang Zhang：“Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialized Countries”，The American Economic Review，Vol.84，1994.

⑥Kaoru Tone ：“A Slacks-based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis”，European Journal of Operational Research，Vol.130，2001.

⑦吴诣民、张凌翔：《我国区域技术效率的随机前沿模型分析》，《统计与信息论坛》2004年第3期。

⑧朱承亮：《环境约束下的中国经济增长效率研究》，《数量经济技术经济研究》2011年第5期。

⑨岳书敬、刘富华：《环境约束下的经济增长效率及其影响因素》，《数量经济技术经济研究》2009年第5期。

⑩袁晓玲、仲云云：《我国区域经济发展效率的时空变化及影响因素分析——基于超效率DEA模型的实证分析》，《商业经济与管理》2010年第7期。

{11}于君博：《前沿生产函数在中国区域经济增长技术效率测算中的应用》，《软科学》2006年第11期。

{12}C J ODonnell，D S P Rao，G E Battese：“Metafrontier Frameworks for the Study of Firm-level Efficiencies and Technology Ratios ”，Empirical Economics，Vol.34，2008.

{13}刘加林：《环境约束视角下我国绿色经济增长区域差异性影响研究——基于省级动态面板数据分析》，《湘潭大学学报》（哲学社会科学版）2013年第2期。

{14}刘玉海、武鹏：《能源消耗、二氧化碳排放与区域经济增长效率——基于APEC视角的面板数据分析》，《山西财经大学学报》2011年第10期。

{15}杨林、高宏霞：《环境污染与经济增长关系的内在机理研究——基于综合污染指数的实证分析》，《软科学》2012年第11期。

{16}张军、吴桂英、张吉鹏：《中国省际物质资本存量估算》，《经济研究》2004年第10期。

具体来看，东部地区的群组技术效率呈下降趋势，其中北京的群组技术效率不断提升，广东在东部群组中一直处于前沿水平；在东北地区，表现最差的是黑龙江，但其GTE在样本期间呈现出不断上升的趋势；中部和西部地区的群组技术效率都呈现上升趋势，说明该区域内的省份都有健康向上的发展态势，其中西部的内蒙古、西藏都有良好的表现，但结合表1的投入产出变化可知，其经济增长率好于绝大部分其他省份，污染指数的平均增长率也较大，能源消耗增长率远高于平均水平，资本投入的增长率更是其他地区的2倍左右，因此，这些地区的经济发展除了是技术效率和技术水平提高的结果，更多地是依赖能源消耗和资本的大量投入，甚至牺牲环境，这也是我国“粗放型”经济发展的一个缩影。

五、结论与建议

文章考虑环境和资源的双重约束，在Metafrontier分析框架下，运用SBM-Undesirable模型测算了我国各省包含非合意性产出的生产效率，并比较分析了其变化。研究结果显示，共同技术效率从高到低的排序为东部、东北、中部和西部地区；共同技术比率从高到低的排序为东部、西部、中部和东北地区；我国经济增长效率总体水平偏低，各区域差异明显，存在很大的改善空间。

基于上述研究，我们认为：首先，整体而言，各省区应该在发展经济的同时要更多地考虑资源和环境的双重约束，要放弃先污染后治理的经济发展传统思维，促进经济环境和谐发展。而实现这一目标的关键是要转变经济增长方式，大力发展新兴产业和服务业，充分利用税收（例如污染税、资源税）和信贷等政策手段促进经济资源环境的协调发展。其次，各省区要充分认识自己的资源要素禀赋特征，找准自己的经济增长发力点，执行差异化协同化发展战略。鉴于各区域的经济增长主要动力的分化趋势，建议东部地区积极引进国外先进技术和提高自主创新能力，进一步提高资源配置的市场化水平；东北和中西部地区存在较大的技术改善空间，但在提高技术水平的同时，东北和中部地区应注重从提高资源配置效率、优化产业结构等方面来改善经济增长效率；而西部地区现阶段最直接有效的途径是学习和承接东部的技术和发展经验，逐步提高技术水平，推动产业升级。最后，4大区域的经济梯队式的发展格局已基本成型，经济增长效率已经存在明显的区域差异，为避免日后经济发展过程中资源配置的“马太效应”愈演愈烈造成区域差异更加显著，国家要进一步推进中部崛起、西部大开发和振兴东北老工业基地等战略的实施，努力实现各地区的资源优化整合，逐步缩小区域经济发展的不平衡。

注 释：

①张庆丰：《迈向环境可持续的未来——中华人民共和国国家环境分析》，北京：中国财政经济出版社，2012年，第5-113页。

②国家统计局：《东西中部和东北地区划分方法》，http：//www.stats.gov.cn/ztjc/zthd/sjtjr/dejtjkfr/tjkp/201106/t20110613_71947.htm，2011年6月13日.

③V Kerry Smith，John V Krutilla：“Resource and Environmental Constraints to Growth”，American Journal of Agricultural Economics，Vol.61，1979.

④G E Battese，Coelli：“Frontier Production Functions，Technical Efficiency and Panel Data：with Application to Paddy Farmers in India”，Journal of Productivity Analysis，Vol.3，1992.

⑤Rolf F？覿re，Shawna Grosskopf，Mary Norris，Zhongyang Zhang：“Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialized Countries”，The American Economic Review，Vol.84，1994.

⑥Kaoru Tone ：“A Slacks-based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis”，European Journal of Operational Research，Vol.130，2001.

⑦吴诣民、张凌翔：《我国区域技术效率的随机前沿模型分析》，《统计与信息论坛》2004年第3期。

⑧朱承亮：《环境约束下的中国经济增长效率研究》，《数量经济技术经济研究》2011年第5期。

⑨岳书敬、刘富华：《环境约束下的经济增长效率及其影响因素》，《数量经济技术经济研究》2009年第5期。

⑩袁晓玲、仲云云：《我国区域经济发展效率的时空变化及影响因素分析——基于超效率DEA模型的实证分析》，《商业经济与管理》2010年第7期。

{11}于君博：《前沿生产函数在中国区域经济增长技术效率测算中的应用》，《软科学》2006年第11期。

{12}C J ODonnell，D S P Rao，G E Battese：“Metafrontier Frameworks for the Study of Firm-level Efficiencies and Technology Ratios ”，Empirical Economics，Vol.34，2008.

{13}刘加林：《环境约束视角下我国绿色经济增长区域差异性影响研究——基于省级动态面板数据分析》，《湘潭大学学报》（哲学社会科学版）2013年第2期。

{14}刘玉海、武鹏：《能源消耗、二氧化碳排放与区域经济增长效率——基于APEC视角的面板数据分析》，《山西财经大学学报》2011年第10期。

{15}杨林、高宏霞：《环境污染与经济增长关系的内在机理研究——基于综合污染指数的实证分析》，《软科学》2012年第11期。

{16}张军、吴桂英、张吉鹏：《中国省际物质资本存量估算》，《经济研究》2004年第10期。