R&D的节能减排效应分析——来自中国省际面板数据的经验研究

杨志江，钟优慧

（韶关学院经济管理学院，广东韶关512005）

R&D的节能减排效应分析
——来自中国省际面板数据的经验研究

杨志江，钟优慧

（韶关学院经济管理学院，广东韶关512005）

运用基于跨期生产前沿的方向性距离函数测度了中国省际1998-2013的节能减排效率，并实证检验了R&D对节能减排效率的影响。研究发现，节能减排效率的提高主要取决于节能效率，要达到节能减排的双重目的，关键在于促进能源节约；R&D对节能减排效率、节能效率和减排效率均有显著正影响，且R&D在促进节能效率与减排效率的提高上具有一致性；R&D对节能减排效率的促进作用也依赖于环境规制，在环境规制强度高的地区或时期，R&D对节能减排效率的促进作用更大。

R&D；节能减排；环境规制；方向距离函数

一、引言

目前中国是世界第一大能源消耗国和温室气体排放量最大的国家，由此产生的能源环境问题不仅影响到人们的身体健康，也威胁到经济社会的可持续发展。能源不足和环境恶化已成为国家和社会极为关注和急需解决的问题。近几年，党和国家几乎在所有经济发展的政策文件中，均提出要促进节能减排。节能减排目标更是被纳入到国家五年发展规划，成为了各级政府部门的工作重点和硬性任务。然而，节能减排是一个复杂的系统工程，需要行之有效的策略，更需要有效的突破口。

技术进步是地区实现节能减排的重要途径。理论上，作为技术进步的主要来源，R&D（研究与试验发展）①也应是推进节能减排的重要动力。R&D活动带来的清洁型生产技术可以推实现绿色技术进步，进而通过减少生产过程中的能源消耗和污染排放而能具有节能减排效应。实际上，不是以节能减排为目的的一般R&D活动所带来的中性技术进步，也能降低单位产出的能源投入量和污染排放量。然而，由于存在“能源回弹效应”②以及R&D活动带来的可能是高能耗或污染密集型生产技术等原因，R&D在实际生产中可能并没有节能减排效效果。那么，中国当前的R&D是否具有节能减排效应？R&D对节能和减排的积极效应是否具有一致性？环境规制是否又有利于提高R&D的节能减排效应？本文试图通过实证检验R&D与节能减排效率的关系来对这些问题进行解答。中国作为最大的发展中国家，决定着节能减排主要是依靠提高节能减排效率来实现。许多文献对技术进步与节能效率（或减排效率）之间的关系进行了分析。齐志新和陈文颖[1]、陈诗一[2]等是运用因素分解法进行考察，而陈军和徐士元[3]、李廉水和周勇[4]、李世祥和成金华[5]、张伟和吴文元[6]、张伟等[7]是运用计量经济学方法进行研究。在运用计量模型分析的文献中，少数文献选用R&D投入或产出作为技术进步衡量指标验证了R&D对节能效率（或减排效率）的影响。这些研究都只是测度了节能效率或减排效率，很少有文献将两者结合起来进行定量测算，更没有文献分析两者之间的相互关系。另外，关于技术进步与节能效率（或减排效率）关系的实证研究文献颇为丰富，但详细探究R&D与节能效率（或减排效率）关系的文献较少，更鲜有文献进一步分析环境规制如何影响R&D与节能效率（或减排效率）的关系。本文的贡献在于：运用基于跨期生产前沿的方向性距离函数测度了中国省际1998-2013的节能减排效率、节能效率和减排效率，并对三种效率之间的关系进行了相关分析；运用Tobit计量方法，对R&D与节能减排效率之间的关系进行了经验研究；根据环境规制强度对样本进行分组，并通过分组检验考察了中国目前实施的环境规制政策如何影响R&D与节能减排效率之间的关系。

二、省际节能减排效率测算

（一）测算模型

为适应节能减排的约束性要求，达到能源投入和污染排放减少的双重目的，本文结合方向性距离函数和跨期生产前沿DEA模型对节能减排效率进行测度。为验证R&D对节能效率和减排效率的影响是否具有一致性，本文对节能效率和减排效率也分别进行了测算。假设有J个决策单元DMU（省份），每一个决策单元在生产过程中投入资本（k）、劳动力（l）和能源（e）三种生产要素，生产出期望产出（y）和非期望产出（b）。其中，期望产出是指经济产出（如GDP），而非期望产出是指污染物排放（如SO2）。参照张伟和吴文元[7]、杨志江和文超祥[8]等文献，本文构建基于跨期生产前沿的方向性距离函数（Inter-temporal Frontier DDF，IFDDF）测度节能减排效率（θ1），模型形式为：

其中，节能减排方向性距离函数反映了一个地区在现行技术条件下保持资本投入、劳动投入和经济产出不变时，能源投入和非期望产出可同时缩减的最大可能比例。构建的测度节能效率（θ2）的方向性距离函数模型为：

其中，节能方向性距离函数反映地区在现行技术条件下保持劳动投入、资本投入和产出（包括期望产出和非期望产出）不变时，能源投入可缩减的最大可能比例。构建的测度减排效率（θ3）的方向性距离函数模型为：

其中，减排方向性距离函数反映地区在现行技术条件下保持投入（包括资本、劳动力和能源）和期望产出不变时，非期望产出可缩减的最大可能比例。模型（1）-（3）中，N表示非导向，I表示投入导向，O表示产出导向；j*和t*分别代表受评决策单元的地区和时期。

（二）投入产出变量与数据说明

在测算模型（1）-（3）中，借鉴Watanabe and Tanaka[10]和涂正革[11]的做法，非期望产出（b）选用二氧化硫（SO2）排放量表示。SO2既是造成大气污染的主要污染物，也是中国主要污染物总量控制指标之一。由于《中国统计年鉴》从1998年才开始提供地区二氧化硫排放量数据，所以本文实证研究样本选定为1998-2013年中国29个省份的面板数据。西藏的数据多有缺失或不足，分析中将其略去，并将重庆市数据合并至四川省。期望产出（y）采用各省GDP表示，并用地区生产总值指数调整为1998年不变价格。由于劳动力素质和劳动时间的数据较难获得，劳动力（l）仅用历年各省份的从业人数表示。资本投入（k）采用年均资本存量进行衡量。1998-2000年各省份的资本存量数据直接采用张军等[9]的测算结果，2001-2013年各省份的资本存量也是根据其给出的方法推算得到，各年资本存量都调整为1998年不变价格。由于各省份的能源消费结构存在差异，能源投入（e）采用以折算成标准煤的能源消费量表示。资本存量、劳动力、期望产出和非期望产出的计算数据来源于《中国统计年鉴》，能源投入的数据来源于《中国能源统计年鉴》。

（三）测算结果

将中国大陆各省份作为DMU，计算得到历年各省份的节能减排效率（θ1）、节能效率（θ2）和减排效率（θ3）。限于篇幅，表1只列出了各省份θ1、θ2和θ3的平均值，图1只绘制出全国整体θ1、θ2和θ3（平均值）的变化趋势。从表1可以看出，不管是θ1、θ2还是θ3，效率较高的省份主要集中在东部地区，效率较低的省份主要集中在中部或西部地区，中部和西部效率水平比较接近。从图1来看，θ1和 θ2的演变趋势较为一致，尤其是2006年以后，θ2的快速上升有力拉动了θ1提高，而θ3在整个样本期间的变化幅度相对较小。

为分析节能减排效率、节能效率和减排效率之间的相互关系，我们进一步计算了所有样本的θ1、θ2和θ3之间的Spearman相关系数。通过分析相关系数发现：

第一，θ2与θ3之间的相关系数达到0.853，即两者高度线性相关。这说明如果地区具有更高的节能效率（节能空间），也应该具有更高的减排效率（减排空间），即地区能源投入的浪费程度越高，SO2等污染物的过量排放程度也越高。因此，为减少污染物排放，就应该减少能源消耗。例如，广东、北京、上海、福建、海南、江苏、浙江和天津等地区具有较高的θ2，于是这些地区也具有较高的θ3，样本期间这些地区的平均θ2、平均θ3排名都在全国前10位；宁夏、山西、甘肃、贵州、内蒙古、新疆、青海和云南等地区的θ2较低，导致θ3也比较低，样本期间这些地区的平均θ2、平均θ3排名都在全国后10位。从变化趋势来看，地区平均θ2、平均θ3总体呈“1998-2003年波动下降，2004-2013年持续上升”的演化态势，尤其从2006年开始，平均θ2、平均θ3的上升趋势愈加明显。地区平均θ2、平均θ3的上升趋势明显，这应该是由于从2006年开始国家对环境保护的重视程度明显提高，实施了一系列促进节能减排的政策措施。

图11998 -2013年节能减排效率、节能效率和减排效率的变化趋势

表1 样本期间各省份θ1、θ2和θ3的平均值

第二，θ2与θ1之间的相关系数达到0.940，而θ3与θ1之间的相关系数仅为0.696，表明θ2与θ1高度线性相关，而θ3与θ1只是显著相关。这说明，相对于减排效率而言，节能减排效率的提高更取决于节能效率，即要达到能源消费和污染排放同时减少的目的，关键在于有效地实现能源节约。例如，河北、辽宁、吉林、黑龙江、湖北和青海等地区由于θ2排名相对于θ3比较靠后，导致θ1的排名也比较靠后；江西、广西、陕西由于θ2排名相对于θ3比较靠前，导致θ1的排名也比较靠前；基本上没有地区由于θ2排名相对于θ3靠前或靠后，而导致θ1的排名也靠前或靠后。

三、计量分析

（一）解释变量及数据说明

R&D是本文研究的核心变量。对于R&D的度量，通常采用R&D强度或R&D存量来衡量。这两个衡量指标各具优缺点，我们都加以考虑。按照通常做法，R&D强度采用R&D经费投入与GDP的比值来度量。R&D存量采用“永续盘存法”估算，并借鉴王班班和齐绍洲[12]对R&D价格指数、R&D存量折旧率和基期R&D存量的处理方法，计算得到以1998年不变价格表示的各省份1998-2013年R&D资本存量。

在控制变量选择上，主要借鉴已有文献确定，加入的关键控制变量包括产业结构（CYJG）、能源结构（NYJG）、外商直接投资（FDI）、产权结构（CQJG），其中产业结构采用地区第三产业产值占GDP的比值衡量，能源结构采用能源终端消费中非煤炭能源所占比重衡量，外商直接投资选取外商直接投资额与GDP的比值衡量，产权结构选取非国有经济在工业总产值中所占的比重衡量。以上各变量的数据中，产业结构、产权结构的数据来源于《中国统计年鉴》，外商直接投资的数据来源于各个省份的《统计年鉴》，技术创新的数据来源于《中国科技统计年鉴》，能源结构的数据来源于《中国能源统计年鉴》。

（二）计量模型

DEA模型测算的技术效率值是处于0～1之间的双截尾数据，如果直接采用最小二乘法进行回归分析，会给参数估计带来偏误，本文选择Tobit模型作为估计方法。对面板数据的计量分析，采用固定效应的Tobit回归模型通常不能得到一致、无偏的估计值，因此本文采用随机效应Tobit模型进行回归分析。基于上文变量的说明，构建如下随机效应Tobit模型：

其中，θjt表示上文测度的第j省份第t年的节能减排效率（θ）1、节能效率（θ）2或减排效率（θ）3，为对应的隐藏变量，符合计量回归模型的经典假设；R&D、CYJG、NYJG、FDI、CQJG表示设定的各解释变量，其中R&D是本文关心的核心变量，R&D存量取其对数值；uj代表未观察的个体效应，εjt代表随机干扰项。

（三）计量结果分析

对计量模型（4）进行多重共线性检验，结果显示Pearson相关系数均小于0.432，解释变量的方差膨胀因子也小于10，这表明不必过多担心存在多重共线性问题。运用Tobit模型得到的全国整体估计结果如表2所示。可以看出，不管R&D是用强度指标衡量还是用存量指标衡量，不管是θ1、θ2还是θ3，R&D的系数估计值都为正，且在1%水平上显著。估计结果支持中国当前的R&D促进了节能减排效率提高（具有节能减排效应）的结论，即R&D投入强度高或存量大的地区具有较高的节能减排效率。因此，尽管存在“能源回弹效应”，中国R&D支出的节能减排效应是显著存在的，这在一定程度上表明R&D所引致的技术进步具有绿色偏向。R&D与θ2、θ3都显著正相关，说明R&D在促进节能效率与减排效率提高上具有一致性，即R&D既有利于促进节能，也有利于促进减排。R&D在用存量指标衡量时得到的系数估计值比用强度指标衡量时得到的估计值大，主要是由于存量指标反映了R&D投资的滞后效应。

从控制变量来看，CYJG的系数估计值显著为正，这说明中国第三产业的发展有利于提升节能减排效率。当前中国第三产业发展相对滞后，而工业化程度还在不断提高，这将对节能减排效率的提升产生不利影响。NYJG的系数估计值为正且多数在1%水平上显著，说明非煤炭能源所占比重的上升有助于改善节能减排效率。现阶段中国仍以煤炭为主要能源，而煤炭使用是大气污染的主因。因此，加快新型能源发展，优化以煤炭为主的能源结构，是各地区完成节能减排目标的重要途径。FDI的系数估计值多数显著为正，这说明对外开放有利于中国的节能减排，与罗掌华和杨志江[13]的研究结果相一致。CQJG的系数估计值多数显著为负，即非国有经济的发展在一定程度上阻碍了节能减排效率的提升，这可能是由于不断深化的国企改革使国有企业的生产率已不低于私营企业[14]。

四、环境规制是否有利于提高R&D对节能减排效率的促进作用

经过本文前面的计量分析，我们验证了R&D有利于提高节能减排效率。当然，R&D对节能减排效率的促进作用还会受到环境规制的影响。当地区的生产技术呈现出比较明显的非绿色偏向时，合理制定与实施的环境规制可以改变技术进步的偏向，最终使生产技术走上绿色偏向的演变路径[15]。因此，环境规制如果能够强化技术进步的绿色偏向，那必然有利于提高R&D对节能减排效率的促进作用。那么，本文中国的环境规制是否有利于提高R&D对节能减排效率的促进作用呢？根据环境规制强度的高低，本文将样本划分为高规制强度地区（或时期）和低规制强度地区（或时期），并通过比较不同样本下R&D系数估计值的差别来考察环境规制对R&D与节能减排效率关系的影响。参照SoniaBenKheder[16]的做法，采用GDP/Energy衡量环境规制强度，该指标可以反映出环境规制政策实施的真实效果。计算发现，2006-2013年期间地区平均环境规制强度呈快速递增趋势，且明显高于1998-2005年，于是将2006-2013年界定为高规制强度时期，其他年份为低规制强度时期；北京、广东、浙江、江苏、福建、上海、天津、山东、海南、江西、广西和安徽等12个省份的规制强度都高于全国平均值，于是将这些省份界定为高规制强度地区，而其他省份为低规制强度地区。

表2 全国整体检验结果

表3汇报了分组检验的结果③。结果显示：在R&D用强度指标衡量的情况下，低规制强度时期的R&D系数估计值为负，低规制强度地区的R&D系数估计值为正但不显著，而高规制强度时期（或地区）的R&D系数估计值都为正，且在10%水平下显著；在R&D用存量指标衡量的情况下，低规制强度时期的R&D系数估计值仍为负，低规制强度地区的R&D系数估计值显著为正，高规制强度时期（或地区）的R&D系数估计值都显著为正，而且高规制强度地区的R&D系数估计值明显大于低规制强度地区的R&D系数估计值。上述研究结果表明在环境规制强度越高的地区或时期，R&D对节能减排效率具有更大的促进作用，即支持环境规制有利于提高R&D对节能减排效率的促进作用。环境规制强度较高，企业面临的节能减排约束较为严厉，这一方面会刺激企业加强治污R&D投入，以期通过污染的末端治理来促进污染减排，另一方面也会刺激企业加强节能R&D投入，以期通过清洁技术的研发与应用来实现能源节约和污染的“源头控制”，进而能够满足政府较高的节能减排要求。如果对企业的节能减排约束比较宽松，达到节能减排要求较为容易，环境规制可能只能刺激企业增加治污投入和简单改进生产工艺，这反而会挤占治污或节能技术研发的资金，降低企业节能减排技术的研发力度和预期水平，这样，环境规制反而可能削弱R&D对节能减排效率的促进作用。

表3 分组检验结果

五、结论与建议

基于方向性距离函数和跨期生产前沿DEA模型，本文测度了中国省际1998-2013年的节能减排效率、节能效率和减排效率，对R&D与节能减排效率之间的关系进行了实证检验，并进一步通过分组检验考察了环境规制对R&D与节能减排效率关系的影响。我们主要得到以下研究结论:（1）地区具有更高的节能效率，也具有更高的减排效率，且要达到能源消费和污染排放同时减少的目的，关键在于有效地实现能源节约；（2）R&D促进了节能减排效率的提升，且R&D在促进节能效率与减排效率提高上具有一致性；（3）环境规制有利于提高R&D对节能减排效率的促进作用，在环境规制强度高的地区或时期，R&D具有更大的节能减排效应。

上述结论引起中国节能减排政策的思考：与过去主要依靠行政手段来推动节能减排相比，通过环规制政策来刺激创新主体加强技术创新，充分发挥技术创新对节能减排的积极效应，才是真正有效的策略与突破口。特别是结构调整的积极效应正在逐渐减弱的情况下，节能减排将只能主要依靠技术进步的推动来实现。因此，地区积极地推动技术创新，提高技术进步水平，这样能够有效地激发节能减排的潜能，更好地完成节能减排的目标任务。

在政策层面上，首先要继续完善技术创新财税扶持政策，营造有利于技术创新的制度环境（例如健全自主创新产品政府采购制度、完善科技成果转化激励制度和大力发展风险投资和创业投资等），从供给和需求两方面激励企业从事更多的技术创新活动；其次，要制定合理的环境规制政策，在积极推进环境保护费税改革的同时，加大环境监督与惩处力度，以资源环境成本内部化为目标，形成创新倒逼机制，促使企业更多依靠技术创新来获取竞争优势。总之，技术创新不仅是推动经济增长的主要动力，更是推动节能减排的主导力量，有效发挥创新对节能减排的积极作用，对于促进创新驱动发展战略的实施，实现环境保护和经济发展的“双赢”目标，推动中国经济社会可持续发展都具有重要的战略意义。

注释：

①R&D指在科学技术领域为增加知识总量以及运用这些知识去创造新的应用而进行的系统的、创造性的活动，包括基础研究、应用研究、试验发展三类活动。

②邵帅等（2013）对能源回弹效应的含义进行了详细阐述，并证实了中国确实存在“能源回弹效应”。

③R&D对θ1、θ2和θ3的影响具有一致性，限于篇幅，表3只给出了R&D对θ1影响的分组检验结果。各控制变量的估计结果与表2中对应的估计结果基本接近，在此也没有进行赘述。

[1]齐志新，陈文颖.结构调整还是技术进步?——改革开放后中国能源效率提高的因素分析[J].上海经济研究，2006（6）：8-16.

[2]陈诗一.中国碳排放强度的波动下降模式及经济解释[J].世界经济，2011（4）：124-143.

[3]陈军，徐士元.技术进步对中国能源效率的影响：1979—2006[J].科学管理研究，2008，26（1）：9-13.

[4]李廉水，周勇.技术进步能提高能源效率吗？——基于中国工业部门的实证检验[J].管理世界，2006（10）：82-89.

[5]李世祥，成金华.中国工业行业的能源效率特征及其影响因素——基于非参数前沿的实证分析[J].财经研究，2009，35（7）：134-143.

[6]张伟，吴文元.基于环境绩效的长三角都市圈全要素能源效率研究[J].经济研究，2011（10）：95-109.

[7]张伟，朱启贵，李汉文.能源使用、碳排放与我国全要素碳减排效率[J].经济研究，2013（10）：138-150.

[8]杨志江，文超祥.中国绿色发展效率的评价与区域差异[J].经济地理，2017（3）：10-18.

[9]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952-2000[J].经济研究，2004（10）：35-44.

[10]Watanabe M.，K.Tanaka.Efficiency Analysis of Chinese Industry：a Directional Distance Function Approach[J].Energy Policy，2007，35（12）：6323-6331.

[11]涂正革.环境、资源与工业增长的协调性[J].经济研究，2008（2）：93-105.

[12]王班班，齐绍洲.有偏技术进步、要素替代与中国工业能源强度[J].经济研究，2014（2）：115-127.

[13]罗掌华，杨志江.我国能源技术效率的实证分析[J].科学管理研究，2015，33（6）：28-31.

[14]张晨，张宇.国有企业是低效率的吗[J].经济学家，2011（2）：16-25.

[15]景维民，张璐.环境管制、对外开放与中国工业的绿色技术进步[J].经济研究，2014（9）：34-47.

[16]Sonia Ben Kheder，Natalia Zugravu.The Pollution Haven Hypothesis：a Geographic Economy Model in a Competitive Study[R].FEEM Working Papers April，2008.

The Effect of R&D on Energy-saving and Emission-reduction：Empirical Research Based on Chinese Provincial Panel Data

YANG Zhi-jiang，ZHONG You-hui
（School of Economic and Management，Shaoguan University，Shaoguan，Guangdong 512005）

The paper employs directional distance function and DEA model of inter-temporal frontier to estimate efficiency of energy-saving and emission-reduction，and investigates the relationship between R&D and efficiency of energy-saving and emission-reduction by using the data on the China’s provinces during 1998-2013.The results indicate that improving the efficiency of energy-saving and emission-reduction mainly depends on improving the efficiency of energy-saving；R&D has significantly positive effects on efficiency of energy-saving and emission-reduction by using two different estimation models，and the positive effect of R&D is consistent in improving energy-saving efficiency and emission-reduction efficiency；the positive effect of R&D depends on environmental regulation intensity，and the estimated coefficient of R&D in high-intensity area or period is higher than that in low-intensity area or period.

innovation；energy-saving and emission-reduction；environmental regulation；directional distance functions

F120.4

A

1671－9743（2017）04－0024－07

2017-03-20

教育部人文社会科学研究规划基金项目“创新的节能减排效应分析：基于环境全要素生产率的分析框架”（14YJC630169）；广东省教育厅青年创新人才类项目“创新驱动与经济增长质量——基于珠三角地区面板数据分析”（2016WQNCX133）。

杨志江，1978年生，男，湖南浏阳人，副教授，研究方向：技术创新与区域经济学。