环境约束下的产业集聚区发展效率评价——基于Malmquist-Luenberger指数的面板数据分析

(河南理工大学 a.工商管理学院 能源经济研究中心;b.太行发展研究院,河南 焦作 454000)

环境约束下的产业集聚区发展效率评价
——基于Malmquist-Luenberger指数的面板数据分析

刘战豫a,b
(河南理工大学 a.工商管理学院 能源经济研究中心;b.太行发展研究院,河南 焦作 454000)

基于2010—2017年河南省10个装备制造业的产业集聚区面板数据,采用数据包络分析法与方向性距离函数处理的全要素生产率指数,测度环境因素包含与否情况下的产业集聚区全要素生产率指数,进一步细分出技术效率变化和技术进步并进行对比分析。通过研究得出,产业集聚区的绿色发展评价能客观对比建设成效,产业集聚区的绿色发展存在着区位差异,经济区位较好的产业集聚区绿色全要素生产率相对较高。结合实践调查,呈现这种差异的根源在于区位优势带来的产业集聚差异,建议针对经济区位带来的产业集聚区起点不同,政府应分类制定产业集聚区的绿色发展考核标准。

环境约束;产业集聚区;Malmquist-Luenberger指数;数据包络分析

1 引言

产业集聚区建设是区域经济发展的重要内容,做好产业集聚区发展评价对引导区域经济健康发展具有重要意义。产业集聚区在成为区域经济发展驱动力的同时也给区域环境带来了相应污染，即产业集聚区的建设过程是合意性产出中伴随着非合意性产出。Panayotou通过环境库兹涅茨曲线(EKC)明确了这种关系的必然性,所以在产业集聚区的发展效率评价时应将经济效益评价和环境污染分析相结合。基于此,本文提出采用环境约束下产业集聚区的全要素生产率分解指数,并对集聚区建设展开了评价。

2 文献回顾

产业集聚区是指在一定地理区域内的产业集群和共生现象,其地位和作用主要通过产业集聚规模和集聚效应体现。目前我国的产业集聚多表现为同质型规模化扩张,较少形成差异化的内涵提升式发展,因此产业集聚区建设多呈现为经济的规模化增长和环境负效应的同比例上升[1,2]。当前,在产业集聚区的发展评价上,国内外相关研究成果主要集中在以下方面:①产业集聚区建设对区域经济发展的影响性评价,主要围绕产业集聚规模、集聚度、主导产业的影响力、区域经济的带动力、对区域经济增长的贡献度、固定投资增长与生产总值的贡献率等[3,4]。②产业集聚区建设带来的环境污染问题研究,主要集中在工业产业规模化扩张引发的环境负效应、环境治理与产业集聚区发展的绩效性分析、重点污染物的监督评价等[5-7]。③产业集聚区建设带来的区域环境承载力分析,主要集中在产业集聚区的集约化发展与区域环境和资源的有限性容量矛盾,凸显产业集聚区建设过程中土地、水、矿产等资源的利用率问题[8,9]。④专项产业集聚区的发展评价,以案例研究为主对特色产业集聚区的建设和发展进行专项绩效性分析,如文化创意产业集聚区、战略性新兴产业集聚区、生态产业集聚区等[10-12]。⑤产业集聚区建设的均衡性发展评价主要集中在产业集聚区自身建设的科学性和合理性方面,如交通、基础设施保障、水电供应、物流体系配套等[13]。

在产业集聚区的评价方法选择方面,国内外相关研究多集中在以下方面:①针对产业集聚区的经济发展水平,构建多因素评价指标体系,选择对应的数据,基于时间维度展开面板分析。②基于产业集聚区发展的特定影响,构建单因素评价指标体系,选择对应的数据,进行数量模型分析。综合国内外的相关研究,在内容方面,产业集聚区发展评价多集中在产业集聚区建设的经济影响和社会贡献等方面,较少开展交叉性发展评价研究,即同时考虑合意产出和非合意产出的发展比较。在研究方法上,主要通过构建评价指标体系,选择评价模型进行单向对比分析,较少采用约束型评价模型开展限制性发展评价。本文拟采用改进后的数据包络分析方法,通过对产业集聚区的全要素生产率指数测定,对环境约束下的产业集聚区发展效率评价,揭示环境污染对于产业集聚区发展的影响。

3 方法与模型

Charnes A、Cooper W W等在“相对效率评价”概念基础上提出数据包络分析(DEA),其基本原理是：采用数学规划模型,利用观察到的有效样本数据比较决策单元(DMU)的相对效率,对DMU做出有效性评价。由于传统DEA评价未能有效地体现非合意产出,影响了决策单元评价的全面性,所以Chung等通过构建方向性距离函数(DDF)改进了DMU评价的客观性,并提出了Malmquist-Luenberger Index(ML)指数。即在给定的资源投入下,既要求“好”产出增长又要求“坏”产出减少[14]。基于ML指数的特点,国内外学者在诸多领域展开了相关应用研究[15]。鉴于此,本文通过构建ML指数测算环境约束下的产业集聚区全要素生产率(TFP)增长及其分解,与传统DEA的测算结果进行比对,综合揭示产业集聚区建设发展效率。

按照产业集聚区的建设发展要求,将集聚区的产出分为两类:合意产出(如工业总产值、就业人数等)和非合意产出(工业生产的负效应,如环境污染等)。包含这两类产出的生产决策单元(DMU)的所有生产可能性集合,被称为产业集聚区发展的环境技术,反映环境约束下的DMU生产过程中利用技术所能达到的投入产生关系。

根据产业集聚区的发展,特定DMU组合投入N中的要素x=(x1,…,xn)∈RN,生产出M中的合意产出y=(y1,…,ym)∈RM与T种非合意产出u=(u1,…,ut)∈RT,则环境技术生产可能性集合为:A={(x,y,u):(y,u)∈P(x),x∈RN}。该集合中的投入要素x1≤x2,对应于产出P(x1)⊆P(x2);(y,u)∈P(x)。同时,合意产出y的产生会伴随着相应的非合意产出u的产生。

利用DDF对合意产出与非合意产出不同方向的优化进行调整,达到产业集聚区的总量增长与污染减少的双产出最优目的。按照产出期望调整要求定义方向变量δ=(δy-δu),将y与u做相反方向的调整。即在增加y的同时同比例反向减少u,保证环境约束条件下产业集聚区的工业发展、资源节约与环境保护三者和谐共处。据此,DDF定义为:

(1)

式中,f表示产出组合(y,u)沿方向向量δ能同时扩大和缩小的最大比例,且f≥0。f=0,表示该DMU为优组合;fgt;0,表示该DMU处于生产前沿面内部,且该值越大则距离P(x)前沿边界越远。式中的方向性距离函数可按照指定方向实现DMU中投入的最大削减和有效产出的最大扩张,调节过程见图1。图1中M为决策单元DMU的实际生产点,δ=(δy,-δu)为方向向量,在δy和δu的共同作用下,M点沿方向向量所确定的方向移动,从而到达N点使决策单元在确定的方向向量下实现有效产出和投入的同比例最大增减。

图1 方向函数的调节

(2)

式中,λh为密度变量,反映每一截面各DMU赋予的权重。其值为正，表明该技术结构满足不变规模报酬假设。根据生产率指数构造原理,定义融入环境容量因素的全要素生产率指数(ML-TFP),为排除时期选择的任意性,使用t期和t+1期全要素生产率指数的几何平均数。

(3)

根据原理,ML-TFP指数可进一步分解为技术效率指数(ML-EFFCH)和技术进步指数(ML-TECH),ML-TFP表示生产率增长情况，ML-EFFCH表示技术效率改善情况，ML-TECH表示技术进步情况。

(4)

(5)

4 数据采集与处理

2008年河南省政府提出建设产业集聚区,经过一年的规划发展,在2010年培育出180个省级产业集聚区进行重点建设。为了客观评定环境约束下的产业集聚区发展效率,剔除不同产业类型对集聚区环境污染问题的干扰,本文从中选择主导产业同为装备制造业的10个产业集聚区展开评价。按照建设进程,选择2010—2016年的产业集聚区数据进行分析,采集产业集聚区发展过程中的合意产出和非合意产出,同时将所有产出转化为单位面积数据进行对比。数据来源于各地市相关年份的《产业集聚区建设年报》和《污染源环境监管信息》。

4.1 投入指标

产业集聚区的全要素投入与产出指标选择,借鉴国内李伟、陈静、吴寿平等学者提出的工业全要素投入和产出指标。本文按照产业集聚区发展效率评价的需要,选取的投入指标主要包括四项:资本投入总量(亿元),按照资本存量指标采集;劳动投入总量(人),采用当前从业人员数,未考虑劳动的种类和劳动质量;综合能源投入总量(万t标煤),主要包括煤炭、石油、天然气和电力四种主要能源,按照标准能耗统计数据采集;产业集聚区占地面积(km2),以同期的获批土地面积为准(表1)。

表1 各产业集聚区占地面积

注:产业集聚区面积按照2010年获批的占地面积统计。

4.2 产出指标

环境约束下的产业集聚区发展效率提升,即经济发展的同时各项环境指标得到维系,所以产出变量应分两类4个指标。其中,合意产出指标1个:产业集聚区的工业总产值Y(亿元);非合意产出指标3个:固体废弃物排放总量(万t)、工业废水化学需氧量(COD)排放总量(万t)和工业废气(SO2和NOx等有害气体)排放总量(m3)。

5 实证研究

采用MaxDEA 5.2软件包进行数据分析,为对比环境约束下不同产业集聚区发展的投入—产出效率,本文对每一DMU分别测定了考虑环境因素与不考虑环境因素下的全要素生产效率指数及其成分变化情况。其中,考虑环境因素的采用DEA与DDF函数处理的ML-TFP、ML-EFFCH和ML-TECH表示,未考虑环境因素的采用DEA处理的传统生产率指数表示。由于数据更新,以2014年为节点进行了两次数据测算,所以本文将其放在一起对比,进一步揭示近年来河南省产业集聚区的发展效率变化(表2、表3)。

表2 2010—2014年各产业集聚区全要素生产率指数及其成分的年际均值

5.1 产业集聚区的全要素生产率动态变化

通过2010—2014年和2010—2016年的两批次产业集聚区全要素生产率指数与年际均值对比发现,10个省级产业集聚区的全要素生产率均有所提升,尤其是C1、C2、C3和C4提高得最明显,说明2015年和2016年的10个省级产业集聚区的发展势头良好,产业集聚区的整体实力得到提升,郑州和洛阳所属的产业集聚区发展速度更快(图2)。在扣除环境影响因素后,两批次的产业集聚区全要素生产率指数变化均不显著。除C2、C3和C4得到了较大提高之外,其他产业集聚区均变化不大,基本保持一致,说明近两年来地处洛阳和郑州的产业集聚区在绿色全要素生产率方面得到了较大提高,其他地区的绿色全要素生产率则基本持平(图3)。

表3 2010—2016年各产业集聚区的全要素生产率指数及年际均值

图2 近年来全要素生产率变化

图3 近年来绿色全要素生产率变化

5.2 各产业集聚区的全要素生产率差异

在2010—2016年间,在未考虑环境因素的10个产业集聚区的年均全要素生产率指数都大于1,说明摒弃环境污染问题,以装备制造业为主导产业的产业集聚区均得到了稳定的发展和提升,这与陈静等学者对我国28个制造业的全要素生产率研究结论是相符合[16]的。如果考虑环境因素,10个产业集聚区的TFP值明显降低,尤其是有两个产业集聚区的年均全要素生产率指数小于1,说明近年来以装备制造业为主导产业的产业集聚区在快速发展过程中的环保投入有一定滞后。对比环境管制前后的10个产业集聚区全要素生产率整体降低,产业集聚区TFP和ML-TFP均值分别为1.1225和1.0914,降幅达3.11%,说明产业集聚区仍然处于环境保护落后于生产率增长的发展模式。通过对比2014年和2016年的两批次数据发现，产业集聚区TFP和ML-TFP均值的降幅由3.2%提升到3.1%,说明尽管产业集聚区的环境因素对全要素生产率有所影响,但已逐步得到改善,河南的环境保护政策影响着产业集聚区建设,尤其是郑州的产业集聚区在环境保护方面提升明显。

5.3 各产业集聚区的技术进步差异

在2010—2016年间,无论是否考虑环境因素,各产业集聚区的年均技术进步指数均大于1,平均增长幅度在12%以上,充分肯定了吴寿平等学者认为我国产业技术进步率在不断改善的论断[17],同时表明河南省在开展中部产业承接转移的7年时间里,这10个产业集聚区在生产技术水平、工艺和设备等方面实现了较快发展。在强调环境因素时,产业集聚区的TECH和ML-TECH均值分别1.1326和1.1221,降幅为1%,说明这10个产业集聚区在引入生产技术过程中充分考虑了环境影响因素。由于采取了环境保护准入制度,产业集聚区的绿色发展得到保证。对比2014年和2016年的两批次数据,产业集聚区的TECH和ML-TECH均值分别由1.1309和1.1209提升到1.1326和1.1221,说明近两年来技术水平、工艺和设备基本保持稳定,郑州和洛阳的产业集聚区进步较大。

5.4 各产业集聚区的技术效率差异

在2010—2016年间,在不考虑环境因素下的10个产业集聚区的年均技术效率存在差异性,C1、C2、C3、C4、C6和C10的技术效率为1,表明在产业承接转移过程中技术转化较好,生产组织、管理和资源协调性在伴随技术进步的同时也同样得到提高;C5、C7、C8和C9的技术效率低于1,表明生产技术转化较差,可能存在人员素质较低、生产组织较差和产能不足等问题。在考虑环境因素时,10个产业集聚区的年均技术效率又有新的变化,C1、C2、C4和C10的技术效率为1,表明这4个产业集聚区在技术引进转化过程中比较重视环保技术的吸收和利用;C3、C5、C6、C7、C8和C9的技术效率低于1,表明这些产业集聚区对绿色环保技术的吸收和利用程度相对较低。对比2014年和2016年的两批次数据,产业集聚区的EFFCH和ML-EFFCH均值分别由0.9876和0.9677提升到0.9907和0.9718,技术效率相对稳定,说明这10个装备制造业的产业集聚区技术水平变化不大。

综合上述分析,根据对河南省10个产业集聚区的实地调研发现,产业集聚区C1、C2、C3和C4位于洛阳和郑州,产业集聚区C5和C8位于宜阳和许昌的县级市,C6、C7、C9和C10分别位于新乡、南阳、永城和焦作等地级市，这种位置的差异性通过全要素生产率指数及其成分反映较为明显,地处省会级城市的产业集聚区无论考虑环境因素与否,在技术进步、技术效率和全要素生产率方面都优于地级城市和县级城市的产业集聚区。同时,地处县级市的产业集聚区则在全要素生产和其他方面全面落后于省会城市和地级城市的产业集聚区。这种差异性说明产业集聚区的区位性在承接产业转移过程中已经体现，土地价格和准入门槛限制等因素导致技术条件成熟和管理完善的工业产业落户在较好的区位城市,进而逐步形成省会级城市、地级市和县级市的产业集聚区布局差异。

6 结论

本文采用理论分析与实际查证相结合的方法对河南省10个装备制造业的产业集聚区进行了环境约束下的全要素生产率分析,并对产业集聚区的全要素投入产出分别按照是否考虑环境因素的情况采用传统DEA与方向性距离函数修正后的指数展开了对比分析。

根据以上分析，本文认为:①方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数对评价环境约束下的产业集聚区发展具有较好的适应性,多方面揭示了河南省近年通过承接东部产业转移过程中各产业集聚区的建设成效。2010—2016年全要素生产率TFP无论是否考虑环境因素均值都超过1,表明产业集聚区整体发展水平较好。即使考虑区位差异,这些产业集聚区的建设都富有成效。7年来各产业集聚区的生产技术进步指数TECH均值都超过1,说明河南在产业集聚区建设过程中注重入住企业的质量。正是由于严格的准入制度,使产业集聚区在发展过程中保持了较好的生产技术水平、工艺和设备;各产业集聚区的生产技术效率存在较大的波动,说明各产业集聚区在发展过程中,前期重视技术、工艺和设备等硬件建设,相对而言软件方面的投入较弱,如人才队伍建设和管理水平提升等方面还有待进一步提升,这样才能充分发挥先进技术的效果。②通过Malmquist-Luenberger指数及其分解,结合产业集聚区的区位,发现产业集聚区的发展受到区位决定论的影响。在调研的河南10个省级示范产业集聚区中,产业集聚区C1、C2、C3和C4分别位于洛阳和郑州等省会级城市,其全要素生产率指数TFP、生产技术效率EFFCH和生产技术进步指数TECH均较高;比较而言,位于宜阳和许昌县级市的产业集聚区C5和C8所对应的各项指数均较低,剩下的分别位于新乡、南阳、永城和焦作等地级市的产业集聚区C6、C7、C9和C10则处于中间。造成这种原因的根源在于：承接产业转移过程中,技术水平高、实力强的工业企业会选择经济区位优势明显的地方布局,尤其是类似于装备制造业的低污染型和非资源型产业集聚区更能反映经济区位差异的影响,位于经济区位相对落后的地方很难承接到优势工业产业。③在产业集聚区的发展评价中,忽略环境因素会低估技术效率指数,可能高估技术进步指数和全要素生产率指数,使政府在调控产业集聚区发展规模过程中忽视环境问题,降低对环保技术投入较多的产业集聚区的发展评价。结合2010—2016年河南省10个装备制造业产业集聚区的发展指数变化差异,可以看到产业集聚区的发展中包含环保因素,整体的绿色全要素生产率指数在提升,尤其是洛阳和郑州的产业集聚区在环境治理方面优于其他地区。同时,位于宜阳和许昌的县域产业集聚区在考虑环境影响后,发展效率明显低于其他8个产业集聚区。针对产业集聚区建设存在的问题,为保持客观性,应按照不同的经济区位分别制定同类型产业集聚区的绿色发展考核标准,以省会级、地市级和县市级三个梯度制定绿色产业发展政策,以激励不同起点的产业集聚区在发展过程中关注环境保护。

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EvaluationonDevelopmentEfficiencyofIndustrialAgglomerationAreaUndertheEnvironmentConstraints——EmpiricalAnalysisBasedonPanelDataandSequentialMalmquist-LuenbergerIndex

LIU Zhan-yua,b
(Henan Polytechnic Univesity a.Research Center for Energy Economics,School of Business Administration;b.Taihang Development Research Center,Jiaozuo 454000,China)

Based on the panel data of 10 industrial clusters in Henan Province from 2010 to 2017,using data envelopment analysis of the total factor productivity index method by directional distance function,including measure environmental factors under the condition of total factor productivity index of industrial agglomeration area,further decomposed into technical efficiency change and technological progress.Through the research,the evaluation of green development of industrial parks could be more objective comparison of achievements and development of green industry cluster area existed regional disparity,economic good location of industrial agglomeration area green total factor productivity was relatively high,combining with practical investigation,was now the root of this difference lay in the advantage brought by industrial agglomeration differences,so that it brought to the economic regional industrial agglomeration area,different starting point,the government should formulate the classification of industrial agglomeration area green development evaluation standard.

environment constraints;industrial agglomeration area;Malmquist-Luenberger Index;DEA

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.06.004

F062.9；X320.21

A

1005-8141(2017)06-0661-05

2017-04-13；

2017-05-14

河南省哲学社会科学规划项目“区域产业集聚的社会风险演化机制及预控研究”(编号:2014CSH013);河南理工大学基本科研业务专项项目(编号:SKJYB2015-15);河南理工大学应用对策专项项目(编号:SKDC2013-01)。

及通讯作者简介：刘战豫(1979-),男,河南省焦作人,博士,副教授,研究方向为产业经济、数量经济。