基于DEA-Tobit模型的工业绿色转型测评及其影响因素研究——以长三角地区为例

傅为忠 黄小康

(合肥工业大学 管理学院，安徽 合肥 230009)

基于DEA-Tobit模型的工业绿色转型测评及其影响因素研究
——以长三角地区为例

傅为忠 黄小康

(合肥工业大学 管理学院，安徽 合肥 230009)

从工业绿色转型的角度，基于长三角地区2000-2013年的面板数据，运用DEA模型测算工业绿色转型效率，并运用Tobit模型分析其影响因素。并提出，为促进工业绿色转型，要不断优化工业结构，加大科技创新，建立新型工业体系，形成示范效应。

工业绿色转型；DEA模型；Tobit模型；长三角

一、前 言

当前中国经济正处于新常态，面临经济增速放缓、经济结构调整、生态环境承载力接近上限等众多矛盾和挑战，解决这些矛盾和挑战是中国顺利实现全面建成小康社会，以及生态文明建设目标的关键任务。我国工业长期粗放型发展，使国内资源消耗强度大，资源对外依存度不断提高，生态环境硬约束日趋强化，这对加快转变工业发展方式形成了“倒逼机制”。为了破解这一发展困局，国家将“生态文明建设”提高到了国家战略高度，把工业发展提升到绿色发展高度，在工业转型升级的进程中，建设新型工业的生态文明制度体系，用制度保护生态环境；在实施“新型工业化、城镇化、信息化、农业现代化”的进程中，进而提出了“绿色化”发展的重要指导思想，通过推进科技含量高、资源消耗低、环境污染少的“绿色化”生产方式，带动工业的绿色发展，形成经济社会发展新的增长点。在这种背景下，研究工业绿色转型就十分必要。

与绿色转型效率密切相关的研究课题主要涉及到绿色全要素生产率的研究。周五七和聂鸣[1]运用Malinquist-Luenberger指数方法测度包含二氧化碳排放的绿色全要素生产率增长及其成分。吴英姿和闻岳春[2]利用SML指数方法测算了1995-2009年我国工业绿色生产率，研究发现我国工业绿色生产率先升后降，其增长的主要动力来自绿色技术进步。关于工业绿色转型的研究，张江雪和王溪薇[3]运用DEA-CCR模型测算我国各省2005-2009年的工业绿色增长指数，但是把工业生产过程中排放的污染物作为投入并不合理。彭星和李斌[4]把工业绿色全要素生产率对工业经济增长的贡献率作为工业绿色转型的衡量指标，研究贸易开放和FDI对工业绿色转型影响。

本文在既有研究的基础上，对工业绿色转型的测评研究分为两个阶段。第一阶段,综合考虑工业污染排放，运用熵值法处理工业“三废”得到一个环境污染综合指数，作为非期望产出的指标，并采用DEA-SBM模型测度的工业环境效率与DEA-CCR模型测度的经济效率的比值作为工业绿色转型效率进行测算；第二阶段,运用面板Tobit模型检验外部环境要素对工业绿色转型效率的影响。最后，根据所得结论提出工业绿色转型的政策建议。

二、模型、数据和变量说明

（一）模型设定

以DEA模型计算得出的工业绿色转型效率为因变量，以选取的影响因素指标为自变量，本文构建的面板Tobit模型为

（二）数据来源

本文以2000-2013年长三角地区（江苏、浙江、上海、安徽）为样本，基础数据均来源于《江苏统计年鉴》、《浙江统计年鉴》、《上海统计年鉴》、《安徽统计年鉴》。

（三）变量说明

1.工业绿色转型效率测度指标选取如下：

（1）劳动投入：选取工业从业人数作为指标。

（2）资本存量：选取工业固定资产净值作为指标。工业固定资产净值的计算借鉴周五七和聂鸣的做法[1]。

（3）能源消费量：选取工业能源消费总量作为指标。

（4）期望产出：选取工业总产值作为指标。

（5）非期望产出：选取环境污染综合指数作为指标。为综合度量各省的工业环境效率，本文利用熵值法将工业“三废”综合成环境污染综合指数。

2.工业绿色转型效率的影响因素指标选取如下:

（1）地方经济发展水平：以人均GDP的对数表示——LNRJGDP。

（2）国有企业比重：以国有及国有控股企业资产占GDP的比重表示——PSOE。

（3）工业资本深化：以工业固定资产净值与工业从业人数比值的对数表示——LNICD。

（4）工业污染治理：以工业污染治理项目本年完成投资额的对数表示——LNIPI。

（5）产业结构：以工业比重表示——PI。

（6）科技创新能力：以R&D经费支出表示——LNRD。

（7）对外开放程度：以外商投资和港澳台商投资工业企业资产及货物进出口总额之和占GDP的比重表示——OPEN。

三、实证分析

（一）工业绿色转型效率测度

本文先利用熵值法将工业废水排放量、工业废气排放量及工业固体废弃物排放量综合成环境污染综合指数，具体测算结果如表1所示。

表1 环境污染综合指数描述统计

运用MAXDEA6.4求解工业经济效率、工业环境效率、工业绿色转型效率，具体测算结果如表2所示。

表2 相关效率值描述统计

在表2中可以得到2000-2013年长三角地区经济效率平均值为0.73，考虑非期望产出后，2000-2013年长三角地区环境效率平均值仅为0.30，2000-2013年长三角地区工业绿色转型效率值为0.38。江苏省的经济效率、环境效率、工业绿色转型效率平均值都是最大的，江苏省处于工业的生产前沿；浙江省的环境效率值较大；上海市的经济效率值较大，而其工业转型效率值不高；安徽省的经济效率、环境效率、工业绿色转型效率平均值都是最小的。

（二）工业绿色转型效率的影响因素分析

本文运用Stata12.1软件，对（1）式的各参数进行估计，结果如表3所示。

从表3可以看出，模型拟合效果很好，面板方差成分对总方差的贡献为0.8965, 卡方检验统计值为125.39，对应的P值为0，这说明7个解释变量对各地区工业绿色转型效率存在显著影响。

表3 长三角地区工业绿色转型效率影响因素的Tobit回归结果（2000-2013年）

回归结果表明，地方经济发展水平与工业绿色转型效率具有显著的正向关系，回归系数值最大，为0.4054。国有及国有控股企业的比重对工业绿色转型效率的影响系数为正，回归系数值为0.0834，但没有通过显著性检验，即国有企业比重对工业绿色转型有着不显著的正向影响。工业资本深化与工业绿色转型显著负相关，回归系数值为-0.3673，工业绿色转型不能依赖资本要素推动。工业污染治理对工业绿色转型效率的影响系数为负，回归系数值为-0.0158，但没有通过显著性检验。工业比重与工业绿色转型显著负相关，回归系数值最大，为-1.2346。科技创新能力与工业绿色转型效率具有显著的正向关系，回归系数值为0.3238。对外开放程度对工业绿色转型效率的影响系数为负，回归系数值为-0.0507，但没有通过显著性检验。

四、结论与建议

本文基于长三角地区2000-2013年的面板数据，构建DEA-Tobit模型对工业绿色转型效率进行测度，并分析了其影响因素。长三角地区工业绿色转型效率平均值普遍不高，仅为0.38，最高的是江苏，其次是浙江、上海，最低的是安徽，在工业绿色转型的影响因素中，地方经济发展水平、科技创新能力的提高对工业绿色转型起积极的推动作用，国有及国有控股企业的比重有着不显著的正向影响，工业资本深化、工业比重对工业绿色转型产生显著的负向影响，工业污染治理、对外开放程度有着不显著的负向影响。

基于上述结论，本文提出如下建议。

首先，长三角地区是我国耗费资源、污染物排放最多的区域，要实现工业绿色转型还有很长的路要走，但能源与环境的严重制约将使得工业绿色转型刻不容缓。江苏、浙江、上海要向世界级城市群迈进，引领带动乃至辐射全国，要不断优化自身工业结构，加大环境治理的力度以及大力推广节能减排技术，高起点综合考虑工业绿色转型。安徽后加入长三角，经济发展水平还较落后，要借鉴江苏的经验，推动技术创新，避免走“先污染后治理”的道路，充分利用后发优势，在经济取得进步的同时实现工业绿色转型。

其次，有必要提高地区的经济发展水平和加大科技创新能力的提升，建立新型工业体系，大力提升企业的自主创新能力尤其是大中型工业企业，以此带动中小型企业转型升级，在工业绿色转型过程中，不能依赖走“先污染后治理”的道路来转型，要严格限制并逐渐减少乃至禁止污染较大的项目，推进绿色工业体系建设，提高绿色工业比重，支持绿色工业的资本深化。

最后，长三角地区要实现工业绿色转型，走出一条“科技含量高，经济效益好，资源消耗低，环境污染少”的发展之路，必须要选择工业绿色发展模式，坚持低碳、循环和可持续发展，要全面建立支撑工业绿色化发展的科技平台体系，以技术创新体系为支撑，优化调整工业结构，引导产业有序转移，实现产业布局的绿色化，构建科学合理的产业发展格局，以绿色环保为宗旨，加强能源监察和环境质量监管，推行高效率、低消耗、可循环和少排放的绿色基地模式，力争在工业绿色发展模式上形成示范效应，这对我国工业绿色转型具有重要意义。

[1]周五七,聂鸣.低碳转型视角的中国工业全要素生产率增长——基于1998—2010年行业数据的实证分析[J].财经科学,2012(10).

[2]吴英姿,闻岳春.中国工业绿色生产率、减排绩效与减排成本[J].科研管理,2013(2).

[3]张江雪,王溪薇.中国区域工业绿色增长指数及其影响因素研究[J].软科学,2013(10).

[4]彭星,李斌.贸易开放、FDI与中国工业绿色转型——基于动态面板门限模型的实证研究[J].国际贸易问题,2015(1).

F427

A

1003-1154（2016）01-0112-03

10.3969/j.issn.1003-1154.2016.01.036

教育部人文社科规划项目“区域集群式创新能力评价研究”（12YJA630031）；安徽省六安市经济和信息化委员会委托项目“六安市工业绿色发展规划”（JS2014AHDS0029）.