四川省工业绿色全要素生产率及其影响因素

宋垚

[摘要]运用方向性距离函数测算了2006—2015年包含能源消费和环境污染在内的四川省绿色全要素生产率（GTFP），实证研究发现，四川省工业绿色全要素生产率总体呈增长趋势，但其低于传统全要素生产率。然后利用Malmquist-Luenberger指数将四川省18个城市分为双高型城市、单高型城市和双低型城市三类。实证结果表明：四川省绿色全要素生产率对指标因素影响程度各不相同。技术水平对双高型城市、双低型城市的工业绿色全要素生产率起正向显著作用；不合理的能源结构对绿色全要素生产率起负向显著作用；环境规制对绿色全要素生产率具有负面效应；外商投资仅仅会对双高型城市的绿色全要素生产率带来一定的负面影响。

[关键词]绿色全要素生产率；方向性距离函数；Malmquist-Luenberger生产率指数；四川工业

[DOI]1013939/jcnkizgsc201910053

1问题的提出

以高能耗、高投资和高排放为特征的我国工业 GDP 年均增速一度高达115%，粗放型的工业增长模式導致了严重的环境污染和大量的资源消耗，使得我国资源消耗和污染排放已经逼近环境所能承载的极限。四川省的整体经济发展状况比较落后，资源型工业占据的比例较大，同时又位于长江上游的关键生态功能区。想要打造出一个真正繁荣的四川不但要牢牢落实中央有关绿色发展的相关理念规划，同时要把它作为提升发展水平的重要机遇，率先占据绿色发展市场。因此，要实现四川省工业的绿色发展，就必须转变四川省的工业发展方式，以实现工业经济和环境绩效共赢的目的。想要实现这个目标，首先就要从四川工业绿色全要素的生产率方面进行着手，其次找出影响绿色全要素生产率的关键因素，从根本上解决四川省工业发展方式转变的切入难题。

索罗在1957年就首次提出全要素生产率的概念，之后将其列入到传统投入要素以外的关键引擎当中，广泛地运用在新古典提升的核算领域中。陈诗一（2010）首次提出了将绿色全要素生产率纳入工业全行业效率的测算体系当中，采用了工业总产值和二氧化碳排放变量作为非期望产出。然而，学者们关于绿色全要素生产率的非期望产出指标研究存在不同的看法。有的学者将相关产业的废水、二氧化碳、二氧化硫和固体废物排放量作为非期望产出，认为其可以更好地反映经济增长中地质量贡献（李玲、陶锋，2011；尹传斌、蒋奇杰，2017）。也有学者出于经济可持续发展的角度考虑，对废水排放量、废气排放量、烟尘排放量等六类污染废弃物进行环境污染综合评价，然后采用熵值法将其拟合为综合环境污染指数，将其作为非期望产出指标来进行衡量（胡晓珍、杨龙，2011；李斌、彭星，2013）。还有的学者认为工业废水、废气和固体废弃物这三类能更好代表工业行业的非期望产出（万伦来、朱琴，2013；冯志军、康鑫，2016）。

文章对非期望产出指标的选取采用了工业废水，工业废气中污染较严重、比重较大的二氧化硫以及固体废弃物中的主要成分烟粉尘这三大类，而对于全要素生产率的度量，因为DEA-Malmquist指数法具有无须参数估计、对数据的要求不高等优点， 在近年来被学者们广泛的应用。鉴于此，文章借鉴前学者的研究方法，采用DEA-Malmquist模型来进行衡量。

2工业绿色全要素生产率的测度

21数据来源与指标选择

此次课题中所研究的资料是来源《四川省统计年鉴》、国研网以及国泰安数据库以及国研网。鉴于文章数据的可得性和一致性的要求，四川省有21个地级市，但由于阿坝州、甘孜州和凉山州这三个区域的相关统计数据缺失比较多且数值较小，对统计结果影响不大，因此，基于上述考虑，剔除这三个自治州，最终选取了2006—2015年四川省18个地级市的数据。在此基础上对2006—2015年的投入产出指标进行下列解释：

（1）投入指标：①劳动投入，鉴于我国现在的市场经济制度和收入分配制度的不健全，缺乏必要的统计资料，基于数据的可获得性及准确性，使用各市的年平均从业人数进行衡量。②资本投入，因为统计资料的局限，对工业单位来说，以上资料比较难获取，所以使用工业部门固定资产投资去当作固定资本存量的替代变量。经过固定资产投资价格指数平减为以2005年的不变价。③资源投入，各个市区的工业能源消耗总量是非期望产出的关键来源，所以采用该指标去进行判断。

（2）产出指标：选取工业总产值当做“好”产出，并采用工业品出厂价格指数平减为以2005年为基期的可比价。关于非期望产出的衡量，选择了工业废水，二氧化硫和烟粉尘排放量来进行衡量。

22测算结果与评价

基于2006—2015年的18个市相关数据，在利用MAXDEA测算出的ML指数。工业绿色全要素生产率及其分解要显著低于以往的全要素生产率水平，并且工业传统全要素生产率均值是1098，而绿色全要素生产率则只有1063，所以能够得出结论，资源消耗以及污染排放使得四川工业绩效出现了较大的损失，这表明四川省工业有着很严重的通过牺牲环境换取经济发展的情况。在全要素生产率整体改变状况上，工业绿色全要素生产率平均提高了63% ，而技术效率提升了 06% ，技术进步提升了57% 。这意味着整个省份的全要素生产率的增长大都是来自技术进步，而绿色全要素生产率的降低也是因为技术倒退所导致的。这表明在资源环境总量限制下，只有依赖技术创新和进步才可以更好地推动工业绿色完成转型。

根据各地级市传统生产率的计算结果，将四川省18个地级市大致分为三类，文章的分类依据如下：若传统全要素生产率和绿色全要素生产率均高于全省平均水平，属于双高型城市；若传统全要素生产率和绿色全要素生产率二者有其一高于全省平均水平，属于单高型城市；若传统全要素生产率和绿色全要素生产率均低于全省平均水平，则属于双低型城市。

3四川省工业绿色全要素生产率影响因素

31实证模型

文章使用通过调节后的四川省工业绿色全要素生产率当作实证研究的被解释变量，所選取的解释变量指标主要有七个，也就是工业总值率、劳动资本率、地区产业结构、环境规制、能源消耗、科技创新水平、外商投资。研究时间为 2006—2015 年，构建模型如下：

ln（GTFP）i，t=β0+β1ln（GIR）+β2ln（LCR）+β3ln（RIS）β4"ln（ER）+β5ln（EC）+β6ln（TIL）+β7ln（TFI）+εi，t（1）

在 式（1）中，变量下标i表示不同地区，下标t表示不同时间。GTFP表示绿色工业全要素生产率，FIR表示工业总值率、LCR表示劳动资本率、RIS为地区产业结构、ER为环境规制、EC为能源消耗、TIL为科技创新水平、TFI为外商投资。 β0，β1，β2，β3，β4，β5，β6，β7均为待估参数， 表示其他没有观测到的影响被解释变量的值。

32变量选择

为确保数据的稳定性，我们逐一对变量原始值进行了取对数处理，通过Hausman检验可以看出，文章适用于固定效应模型。回归的结果有EVIEWS软件支持。相关变量解释如下：

工业总值率使用大中型工业企业总产值占全部工业企业总产值比重进行呈现。劳动资本率采用工业固定资产投资除以从业人员年平均人数表示，其中工业固定资产投资使用工业固定资产投资价格指数平减为以2005年为基期的数值。地区产业结构采用第二产业占地区GDP 比例进行表示。

环境规制考虑到四川省环境保护体制及工业发展现状，因而采用城镇污水治理率来进行衡量。能源消耗指标上，根据数据的可得性，我们采用地区能源消费总量表示能源消耗情况的。科技创新水平采用R&D的经费内部支出来衡量。外商投资，文章采用外商实际投资额占地区GDP的比重来进行衡量。

33实证结果分析

我们可以看出，R2值较高，不同方程的回归系数往往都呈现出显著水平，同时系数符号和预期比较相同，就整体来看稳健性很高。

双高型城市的GTFP与工业总值率指标负相关，说明在企业规模不断扩大、资本不断积累的过程中，会对环境造成破坏，进而影响绿色全要素生产率的提高；GTFP对地区产业结构形成正反馈，说明第二产业的不断扩大，其产生的集聚效应和创新效应能显著提升绿色全要素生产率；而环境规制与GTFP负相关，说明环境规制并没有产生实质性作用，因为环境规制存在“门槛效应”，当环境治理所获得创新补偿小于治理成本，对绿色全要素生产率起阻碍作用。

单高型城市对于所研究的因素反映不是特别明显。回归结果显示，工业总值率、环境规制、能源消耗、科技创新水平和外商投资对于GTFP的提升并不显著，且影响系数较小。而劳动资本率对GTFP 产生了显著的负面效应，表明了大规模生产的企业往往意味着大的污染排放，而绿色发展在生产技术方面的投入较少，则会导致绿色生产率的降低。

双低型城市中的受工业总值率、劳动资本率因素的影响不是特别显著。但地区产业结构形成了敏感的正反馈，意味着资本增加、产业结构的扩大，有利于集聚效应和规模效应发挥正面作用。能源消耗、外商投资虽然对绿色全要素生产率没有产生显著影响，然而可以看出不合理的能源结构和外资引入也会对环境系统造成损害，进而阻碍绿色生产率的发展。技术创新水平对工业绿色全要素生产率起正向作用，这也间接说明了四川省工业绿色效率增长的主要动力来源于技术的进步。

4政策建议

第一，优化工业结构，降低工业内部能源消耗，构建工业绿色体系。化石燃料的大量燃烧，给环境带来了极大破坏，会阻碍绿色生产率的发展。因此，抑制高耗能、高污染工业企业的发展，通过提高技术水平和大力开发清洁能源，来推动绿色工业企业的发展是较好的途径。

第二，构建绿色经济的考核体系。四川省能源资源消耗巨大，各市之间发展差异大，绿色发展所需的资金、技术、人才正好是四川发展的短板。因此需要不断完善和推进系统的制度设计和按标准实施，通过下发相应的法律规定，突出企业在低碳工业、生态工业、绿色工业方面的践行力，实现由“建设生态四川”到“建设美丽繁荣和谐四川”的转变。

第三，外资的引进需要注重筛选，避免“污染避难所”问题的出现。要高度重视外资选择，有质量的引进外资，如果只是注重经济效益的回报，而忽视了潜在的环境破坏的风险，会阻碍环境效率的改善。政府在促进产业结构调整时，更应该注重外资引进的质量，避免污染转嫁可能性的出现。

参考文献：

[1]张纯洪，刘海英. 地区发展不平衡对工业绿色全要素生产率的影响——基于三阶段DEA调整测度效率的新视角[J]. 当代经济研究，2014（9）：39-45.

[2]武义青，陈俊先.绿色全要素生产率测定的一种新方法——以河北省11个设区市工业为例[J].河北经贸大学学报，2018，39（2）：12-16.