中国省际环境全要素生产率及其影响因素分析
2014-10-17李小胜余芝雅安庆贤
李小胜+余芝雅+安庆贤
摘要
改革开放以来中国经济取得到了快速发展，但与此同时，我国很多环境污染指标在世界排名也显著提高。那么中国的经济增长是否是造成环境污染的原因？经济增长对环境一定是有害的吗？也就是环境库兹涅茨曲线在中国是否存在？围绕着这些问题国内外学者进行了大量有益的探讨。但是很多文献都是利用人均收入和人均排放关系来识别是否存在环境库兹涅茨曲线。这种方法的缺点是没有认清这两者都是生产过程的产出，是生产过程中的投入导致产出的结果。忽略生产过程中的投入和产出组合的效率变化，只研究两个产出之间的关系会影响传统的环境库兹涅茨曲线检验基础，也妨碍环境效率影响因素的识别。正是循着这个方向，很多学者构建了一个综合的环境绩效指标。通过研究环境绩效指标与人均收入之间的关系来识别是否存在环境库兹涅茨曲线。基于此，本文利用中国30个省份1997-2011年经济增长和污染排放数据，利用考虑环境的数据包络模型研究了环境全要素生产率指数及其分解。研究发现：考虑环境因素的全要素生产率指数年均增长2.94%，环境全要素生产率指数的增长主要来自技术进步指数。影响环境全要素生产率指数的空间面板Tobit回归模型表明，人均收入对环境全要素生产率增长产生正向的作用，这表明经济发展水平越高，经济与环境的协调性越好。人均收入的平方项系数为负，表明环境全要素生产率的库兹涅茨曲线存在。对外开放水平高导致环境全要素生产率的下降。技术进步始终是环境全要素生产率增长的积极原因。
关键词 距离函数；环境全要素生产率；空间面板Tobit回归
中图分类号 F124 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2014）10-0017-07 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2014.10.004
改革开放以来我国经济取得到了快速发展，按照可比价计算1978-2011年我国经济年均增长速度达到9.7%，2010年中国经济取代日本成为世界上第二大经济体。但与此同时，我国很多环境污染指标在世界排名也显著提高。目前中国的多个城市环境污染在世界的排名都是靠前的。在人均收入取得较快速度增长的同时人们对环境的要求随之越来越高，国际社会对中国的环境指责和准备针对中国出口产品征收环境税等要求日益增多。那么中国的经济增长是否是造成环境污染的原因？经济增长对环境一定是有害的吗？也就是环境库兹涅茨曲线在中国是否存在？围绕着这些问题国内外学者进行了大量有益的探讨。
Grossman和Krueger[1]研究了北美贸易协定对环境的影响，他们发现多种污染物与人均收入之间存在一种倒“U”型关系。几乎同时Panayotou等[2]人也得到了类似的结果，并且Panayotou首次将这种倒“U”型关系称之为环境库兹涅茨曲线。随后很多学者对不同国家的环境污染指标与经济增长进行计量检验，得到的结论几乎是喜忧参半，一部分学者支持环境库兹涅茨曲线存在，另一部分学者不支持环境库兹涅茨曲线的结论。同样，国内很多学者对特定的环境污染指标与经济增长之间的关系，利用不同的计量方法设定后进行检验，如包群等[3]、蔡昉等[4]、李小胜等[5]，他们得到的结论和国外的研究结论是基本一致的。Jobert等[6]认为环境污染指标与经济增长指标之间的关系如何，这主要受到污染指标的选取、解释变量的选取、数据处理、计量方法选择和函数的形式设定等不同而不同。目前这一观点基本受到了认可。
但遗憾的是，上述文献都是利用人均收入和人均排放关系来识别是否存在环境库兹涅茨曲线。这种方法的缺点是没有认清这两者都是生产过程的产出，是生产过程中的投入组合导致产出的结果。忽略生产过程中的投入和产出组合的效率变化，只研究两个产出之间的关系会影响传统的环境库兹涅茨曲线检验基础，也妨碍环境效率影响因素的识别[7]。正是循着这个方向，很多学者构建了一个综合的环境绩效指标。Zaim和Taskin[7]采用双曲线型的效率测度方法，对OECD国家的环境效率进行测量。Zhou等[8] 基于环境生产技术构建了环境导向的距离函数，研究了1997-2004年世界前18个碳排放大国的CO2排放全要素生产率，并利用DEA技术从“多投入和多产出”的角度研究环境效率，这种方法比传统的利用“单投入单产出”更加全面和客观[8]。国内王群伟等[9]采用与Zhou等[8]相同的方法构造环境效率指数，并且利用面板回归和面板协整模型分析了环境效率的影响因素。
上述的文献都注意到应用全要素的角度来度量环境效率，但是有些研究中没有考虑能源投入问题，实际上很多污染指标是与能源使用有一定的关系。其次，很多研究中的非期望产出只采用一种污染指标作为非期望产出，代表性有可能不够。为了避免这种遗漏变量问题，本文将能源消费看成与资本投入和劳动投入一样，是一种重要的投入要素。对于期望产出，本文和通常的文献一样将各地区的生产总值作为代表。但是非期望产出，本文采用SO2排放和CO2排放这两种污染指标。最后，上面的文献一个重要缺陷是对环境全要素生产率指数和环境效率指数等的影响因素测量，采用的都是普通线性回归或面板回归的方法。本文正是考虑了上述研究的这些问题，借助Zhou等[8]测定环境全要素生产率指数和环境效率的研究方法。首先，得到我国省际之间环境全要素生产率指数及其分解；其次，应用空间面板Tobit模型对影响环境全要素生产率指数的因素进行研究；最后，是本文的实证结果分析和一些政策建议。
公式（7）表示地区i利用t+1时期的投入和产出量，以t时期的技术为参照，而计算的效率大小。同样还有三个距离函数可以通过上面的规划问题求得，这些距离函数只需将约束条件中的上标时间进行更换就能得到。
2 数据来源
根据环境导向的距离函数设置和环境全要素生产率计算要求，我们需要资本存量、从业人员、能源消费和地区生产总值以及非期望产出SO2和CO2排放的数据。对地区资本存量我们采用永续盘存法进行核算，可以用公式Kit=Kit-1（1-δ）+Iit来表示，其中δ表示折旧率，本文认为折旧率为10%，这也是很多文献采用的折旧率。投资数据很多文献都采用的是固定资本形成总额数据，本文也采用该指标，这个指标直接从中国统计年鉴上可以找到。投资品的价格指数我们采用固定资产投资价格指数来表示。由于1997年前部分地区的很多数据不全，本文只研究了1997-2011年中国除西藏、港、澳、台地区的30个省份情况。对于期初的资本存量，由于我们研究的期限是1997-2011年，采用1997年的固定资本形成总额除以折旧率10%和1997-2011年各省份GDP的平均增长速度得到，这样就得到了以1997年为基期的资本存量数据，单位为亿元。劳动力本文采用年底就业人员数的平均值表述，单位为万人。能源消费数据来自《中国能源统计年鉴》，单位是万 t标准煤。好产出用各地区的地区生产总值表示，单位为亿元，按照年鉴中提供的地区生产总值发展速度指数折算成不变价。中国各种统计年鉴中没有CO2排放量的直接统计数据，本文采用肖明月、方言龙的核算方式得到，单位为万 t[10]。SO2排放的数据直接来自《中国环境统计年鉴》，单位为万 t。
3 环境全要素生产率分析
根据我们收集整理的中国30个省份1997-2011年数据，以及环境导向的距离函数公式（7）等，我们能得到四种距离函数。在得到距离函数后，可以根据公式（4）得到1998-2011年的环境全要素生产率指数及其分解的技术效率指数和技术进步指数。通过分析我们发现绝大多数省份这些年环境全要素生产率是上升趋势的，特别是广东、贵州、湖南上升的趋势比较明显。但是我们也发现部分省份的环境全要素生产率出现下降的趋势，例如安徽省和天津市，但占总省份的数目不多。环境全要素生产率上升的阶段，也是我国“十一五”和“十二五”时期政府对节能减排工作的重视阶段，这个时期我国多数省份也都经历经济结构调整过程，产业结构逐渐趋向合理，资源利用效率逐渐提高，环境保护意识日益增强。
虽然环境全要素生产率虽然是上升的，但是波动还是比较剧烈的，从最高的1.847 4，到最低的0.372 5。从表1中各个省份的1998-2011年的平均值情况来看其波动的特征也比较明显。30个省份环境全要素生产率指数（MCPI）在1998-2011年年均增长为2.94%，北京的环境全要素生产率在这30个省是增长最快，年均增长22.27%，其次是江苏年均增长18.36%，和排名第一的北京相差3.91个百分点。湖北、上海、广东、海南、福建、河北、浙江、天津这八个省份的环境全要素生产率也是年均增长率在10%以上。部分省份也出现了环境全要素生产率的下降，例如，湖南、江西、内蒙古等地区，但从总的趋势看，这些省份的环境全要素生产率还是上升趋势的。从这些平均值我们也总结出一个现象，环境全要素生产率比较低或者出现下降的省份，多数是中、西部地区，如山西、内蒙古、吉林、黑龙江等；而经济发达地区的环境全要素生产率不约而同的出现了上升。随着发达地区环境保护意识增强和处罚力度的加大，省份间产业发生转移的现象比较普遍，一些能源消耗多、污染排放大、低效率行业逐渐被转移到中西部地区。这种现象导致中国总的环境污染排放并没有下降的趋势。从表1我们还得到一个非常有意义的现象，我国环境全要素生产率的上升主要来自技术进步的提高，技术效率的贡献几乎没发生变化。这种现象表明各地区提高技术进步的同时应该在效率方面下功夫，只有效率提高了才是一种内涵式的发展方式。
为了理解各省份环境全要素生产率波动的原因，我们从时间维度来理解波动的原因。随着这些年中国环境保护的重视以及中国加入一些国际性的环境保护协定的要求，我国环境全要素生产率整体上有了较大的提高。虽然各省份的波动比较大，但是逐年的环境全要素生产率总体上也是上升趋势的。表2显示我国环境全要素生产率从1998年的0.868 8上升到2011年的1.132 5。特别是进入21世纪后的这11年只有2003和2005年发生了环境全要素生产率的下降，其余年份，年均的增长速度都在6%以上。从时间维度来看环境全要素生产率的增长也主要来自技术进步。从上面的分析我们可以看出整体上中国的经济增长速度和环境质量之间的协调性越来越好。
产率的提高随着人均收入的提高也是有一定的极限，是否到了零界点与经济的发展水平是相关的。其次，经济结构的系数为-0.155 1，表明经济结构的变化导致环境全要素生产率的下降，这一点与我国的当前现实经济是密切相关的。数据显示我国2005年后的重工业化的倾向日益严重，由于重化工业是能源消耗密集型行业，随着排放的污染气体增多，对中国的环境全要素生产率起到一定的阻碍作用，这一结论与采用基于投入产出表的两级分解技术得到的结论是一致的。对外开放水平对环境全要素生产率的影响系数为-0.002 5，产生阻碍作用。技术进步对环境全要素生产率的作用系数为0.033，且在5%的显著性水平下显著，技术进步的符号符合理论的预期，一方面技术的进步有效的降低了能源的消耗，而能源的消耗与污染的排放是直接相关的。另一个方面技术的进步会导致污染控制技术和清洁生产技术的大量应用，随之环境全要素生产率出现上升情况。
从上面的四个模型分析我们可以看到，虽然各个模型估计的系数都是符合经济理论意义的，但是空间面板Tobit模型有效的考虑了空间效应和截断分布情况，得到的结果更为可靠。最重要的是模型的显著性比前面的三个模型都提高了，特别是技术进步在前面的模型中都不是很显著，随着空间效应的引入，这个变量的显著性发生了明显的改变。
5 结论与政策含义
通过环境导向的距离函数，我们计算了环境全要素生产率指数及其分解。从上面的分析看，无论是从省份分析，还是从时间维度分析，1998-2011中国的环境全要素生产率指数都是上升的。影响环境全要素生产率因素的空间面板Tobit回归模型分析表明，经济增长因素对环境全要素生产率产生正向的作用，该系数显著，且系数值较大，是促进环境全要素生产率指数上升的主要力量。人均收入的平方项对环境全要素生产率的影响系数为负，表明对于环境全要素生产率的库兹涅茨曲线存在。以工业产值占GDP比重表示的经济结构指标，对环境全要素生产率指数的作用为负，工业化降低了环境全要素生产率指数的上升。对外开放水平高并没有导致环境全要素生产率的上升，反而起到了消极的作用。技术进步是促进环境全要素生产率指数增长的重要因素之一。
从上面的分析我们可以看出，技术进步无论是在全要素生产率构成中，还是影响环境全要素生产率指数分析中都表明是主要力量和因素。这给我们的启示是：①今后应该继续加大技术进步的力度，技术进步一方面能加快经济发展的速度，另一方面能够减少能源消费，减少污染排放，是提高环境全要素生产率的主要渠道。②东部和经济发达省份在保持环境全要素生产率继续增长的同时，应进一步发挥区位优势，在推动技术创新的同时继续引进国际上环保的生产技术，借鉴国外的先进管理经验，保证自身的环境全要素生产率稳步提高，从而产生辐射带动西部地区技术和管理经验的提高。西部地区在模仿和创新的同时，在世界产业转移的过程中不能一味追求GDP的上升，今后更应该注重是否满足节能环保要求，发展适宜性的技术和产业。③对外开放水平并没有带来我国环境全要素生产率的上升，这与我国长期处于在国际分工中价值链的低端，生产的是一些“高污染、高能耗、高排放”的产品有一定的关系，我国出口的产品主要是一些资源消耗大的产品，今后应该通过税收和行政手段控制这些行业的出口，扭转这种局面。④工业化阻碍环境全要素生产率的提高。我国新一轮工业化对环境全要素生产率产生了严重的负面影响。所以只有合理的经济结构才能真正的降低环境污染，提高效率，走上可持续发展和绿色的经济发展道路。
（编辑：田 红）
参考文献（References）
[1]Grossman G M，Krueger A B.Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement[R].NBER Working Paper， No. 3914，1991.
[2]Panayotou T. Empirical Tests and Policy Analysis of Environmental Degradation at Different Stages of Economic Development[J].Technology and Employment Programme， Geneva，1993，16（5）：68-85.
[3]包群，彭水军，阳小晓.是否存在环境库兹涅茨倒U型曲线？[J].上海经济研究， 2005，（12）：3-13.[Bao Qun，Peng Shuijun，Yang Xiaoxiao. The Existence of Environmental Kuznets Inverted U Curve[J]. Shanghai Economic Review， 2005，（12）：3-13.]
[4]蔡昉，都阳，王美艳.经济发展方式转变与节能减排内在动力[J].经济研究，2008，（6）： 21-29.[Cai Fang，Dou Yang，Wang Meiyan. The Political Economy of Emission in China：Will a Low Carbon Growth Be Incentive Compatible in Next Decade and Beyond？ [J]. Economic Research Journal，2008，（6）： 21-29.]
[5]李小胜，宋马林，安庆贤.中国经济增长对环境污染影响的异质性研究[J].南开经济研究，2013，（5）：96-114.[Li Xiaosheng，Song Malin， An Qingxian. The Heterogeneity Research of the Impact of Chinas Economic Growth on Environmental Pollution[J]. Nankai Economic Studies，2013，（5）：96-114.]
[6]Jobert T，Karanfil F，Tykhonenko A. Environmental Kuznets Curve for Carbon Dioxide Emissions： Lack of Robustness to Heterogeneity？ [R].Working Paper，2012.
[7]Zaim O， Taskin F. A Kuznets Curve in Environmental Efficiency：An Application on OECD Countries[J].Environmental & Resource Economics，2000，（17）：21-36.
[8]Zhou P， Ang B W， Han J Y. Total Factor Carbon Emission Performance：A Malmquist Index Analysis[J].Energy Economics，2010，32：194-201.
[9]王群伟，周鹏，周德群.我国二氧化碳排放绩效的动态变化、区域差异及影响因素[J].中国工业经济，2010，（1）：45-54.[Wang Qunwei，Zhou Peng， Zhou Dequn. Research on Dynamic Carbon Dioxide Emissions Performance：Regional Disparity and Affecting Factors in China[J]. China Industrial Economics，2010，（1）：45-54.]
[10]肖明月，方言龙.FDI对中国东部地区碳排放的影响[J].中央财经大学学报，2013，（7）：9-64.[Xiao Mingyue，Fang Yanlong. The Impact of FDI on Carbon Emissions in the Eastern Region of China [J].Journal of Central University of Finance & Economics，2013，（7）：9-64.]
[11]Anselin L. Spatial Econometrics： Methods and Models[M]. Kluwer，1988.
Influencing Analysis on Chinese Provincial Environmental Total Factor Productivity
LI Xiaosheng1 YU Zhiya1 AN Qingxian2
（1.Department of Statistics， Anhui University of Finance and Economics， Bengbu Anhui 233030， China；
2. School of Management， University of Science and Technology of China， Hefei Anhui 230026， China）
Abstract Since the reform and openingup， Chinese economy obtained a rapid development. But at the same time， many environmental pollutions indexes of China increased significantly among the world ranking. Whether Chinese economic growth is one of the causes of environmental pollution？ Is economic growth harmful to the environment？ Does the environmental Kuznets curve exist in China？ Based on these problems， domestic and foreign scholars carried out many beneficial discussion. But a lot of studies only use per capita income and per capita emissions to recognize the existence of environmental Kuznets curve. The disadvantage of this method is that it considers the process from the aspects of production outputs， which are consequences of the combination of inputs. Thus， it ignores the efficiency change in the production process. Only studying the relationship between the two kinds of outputs will affect the base of judging environmental Kuznets curve， and also hinder the recognition of the environmental factors. According to this proposition， many scholars have constructed a comprehensive index of environmental performance. Recognizing the existence of environmental Kuznets curve by studying the relationship between environmental performance indicators and per capita income. Based on the panel data of 30 provinces in China from the year 1997 to 2011， an environmental data envelopment analysis model was applied in this paper to analyze the environmental TFP index and its decomposition. It is found that the average annual growth of TFP index considering environmental factors increased 2.94%， the environmental TFP growth was mainly from technological progress. The analysis of Spatial Panel Tobit regression model affecting the environmental TFP factors showed that per capita income had the positive effect on the growth of environmental total factor productivity， which suggested that the higher the level of economic development， the better the coordination of economy and environment. Squared coefficient of per capita income was negative， indicating that the environmental TFP Kuznets Curve existed. High level of openingup led to a decline in the environmental total factor productivity. And technological progress is always the positive cause for environmental TFP growth.
Key words distance function； environmental TFP； spatial panel tobit regression
[11]Anselin L. Spatial Econometrics： Methods and Models[M]. Kluwer，1988.
Influencing Analysis on Chinese Provincial Environmental Total Factor Productivity
LI Xiaosheng1 YU Zhiya1 AN Qingxian2
（1.Department of Statistics， Anhui University of Finance and Economics， Bengbu Anhui 233030， China；
2. School of Management， University of Science and Technology of China， Hefei Anhui 230026， China）
Abstract Since the reform and openingup， Chinese economy obtained a rapid development. But at the same time， many environmental pollutions indexes of China increased significantly among the world ranking. Whether Chinese economic growth is one of the causes of environmental pollution？ Is economic growth harmful to the environment？ Does the environmental Kuznets curve exist in China？ Based on these problems， domestic and foreign scholars carried out many beneficial discussion. But a lot of studies only use per capita income and per capita emissions to recognize the existence of environmental Kuznets curve. The disadvantage of this method is that it considers the process from the aspects of production outputs， which are consequences of the combination of inputs. Thus， it ignores the efficiency change in the production process. Only studying the relationship between the two kinds of outputs will affect the base of judging environmental Kuznets curve， and also hinder the recognition of the environmental factors. According to this proposition， many scholars have constructed a comprehensive index of environmental performance. Recognizing the existence of environmental Kuznets curve by studying the relationship between environmental performance indicators and per capita income. Based on the panel data of 30 provinces in China from the year 1997 to 2011， an environmental data envelopment analysis model was applied in this paper to analyze the environmental TFP index and its decomposition. It is found that the average annual growth of TFP index considering environmental factors increased 2.94%， the environmental TFP growth was mainly from technological progress. The analysis of Spatial Panel Tobit regression model affecting the environmental TFP factors showed that per capita income had the positive effect on the growth of environmental total factor productivity， which suggested that the higher the level of economic development， the better the coordination of economy and environment. Squared coefficient of per capita income was negative， indicating that the environmental TFP Kuznets Curve existed. High level of openingup led to a decline in the environmental total factor productivity. And technological progress is always the positive cause for environmental TFP growth.
Key words distance function； environmental TFP； spatial panel tobit regression
[11]Anselin L. Spatial Econometrics： Methods and Models[M]. Kluwer，1988.
Influencing Analysis on Chinese Provincial Environmental Total Factor Productivity
LI Xiaosheng1 YU Zhiya1 AN Qingxian2
（1.Department of Statistics， Anhui University of Finance and Economics， Bengbu Anhui 233030， China；
2. School of Management， University of Science and Technology of China， Hefei Anhui 230026， China）
Abstract Since the reform and openingup， Chinese economy obtained a rapid development. But at the same time， many environmental pollutions indexes of China increased significantly among the world ranking. Whether Chinese economic growth is one of the causes of environmental pollution？ Is economic growth harmful to the environment？ Does the environmental Kuznets curve exist in China？ Based on these problems， domestic and foreign scholars carried out many beneficial discussion. But a lot of studies only use per capita income and per capita emissions to recognize the existence of environmental Kuznets curve. The disadvantage of this method is that it considers the process from the aspects of production outputs， which are consequences of the combination of inputs. Thus， it ignores the efficiency change in the production process. Only studying the relationship between the two kinds of outputs will affect the base of judging environmental Kuznets curve， and also hinder the recognition of the environmental factors. According to this proposition， many scholars have constructed a comprehensive index of environmental performance. Recognizing the existence of environmental Kuznets curve by studying the relationship between environmental performance indicators and per capita income. Based on the panel data of 30 provinces in China from the year 1997 to 2011， an environmental data envelopment analysis model was applied in this paper to analyze the environmental TFP index and its decomposition. It is found that the average annual growth of TFP index considering environmental factors increased 2.94%， the environmental TFP growth was mainly from technological progress. The analysis of Spatial Panel Tobit regression model affecting the environmental TFP factors showed that per capita income had the positive effect on the growth of environmental total factor productivity， which suggested that the higher the level of economic development， the better the coordination of economy and environment. Squared coefficient of per capita income was negative， indicating that the environmental TFP Kuznets Curve existed. High level of openingup led to a decline in the environmental total factor productivity. And technological progress is always the positive cause for environmental TFP growth.
Key words distance function； environmental TFP； spatial panel tobit regression
