福建省异质性产业节能减排的绿色技术路径选择

张新红　杨静怡

摘 要：根据不同产业生产要素使用特征，将福建省36个工业行业划分为资源密集型、劳动密集型和资本密集型，并基于SBM-DDF模型分别测算三类异质性产业的节能效率及潜力、减排效率及潜力;进一步地，采用超越对数生产函数的随机前沿分析方法测算各异质性产业的要素产出弹性、要素替代弹性以及生产技术进步的要素偏向程度，并结合节能、减排效率分析，给出福建省异质性产业的绿色技术路径。研究发现：福建省大部分工业行业的节能效率和减排效率并不理想，存在着较大的节能和减排潜力;工业部门目前技术进步要素偏向程度为劳动和能源要素的双重依赖;三类异质性产业技术进步方向的路径优化分别为：资源密集型是劳动、资本、能源、环境，劳动密集型是劳动、能源、环境、资本，资本密集型是资本、劳动、环境、能源。

关键词：节能效率;减排效率;技术进步要素偏向;随机前沿分析;异质性产业

作者简介：张新红，华侨大学经济与金融学院教授，经济学博士，主要研究方向：低碳经济与统计分析，经济计量分析（E-mail： zxhhcz@hqu.edu.cn）。杨静怡，华侨大学经济与金融学院研究生，主要研究方向：数量经济（福建 泉州 362021）。

基金项目：福建省软科学项目“福建省绿色低碳发展的机制效应与最优路径选择研究”（2017R0065）;国家社会科学基金重点项目“宏观调控理论创新研究”（16AJL004）。

中图分类号：F124.5文献标识码：A

文章编号：1006-1398（2019）03-0064-16

一 引 言

改革开放四十年来，中国经济增长取得举世瞩目的成就。与1978年相比，2016年实际GDP增长了30倍。然而，中国经济增长主要是大量要素投入和大规模投资所驱动，经济红利中全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）所占份额较少，其粗放式经济发展模式没有得到根本性转变。把生态文明建设融入经济、政治、文化和社会建设，形成“五位一体”的总体布局，进而建设美丽中国，实现中华民族的永续发展，已成为中国可持续发展的主题。节能减排是中国内生增长、科学发展的必然结果，也是能源环境管理和经济发展方式转型的客观要求和重要途径。它能够为经济主体创造环境和绿色经济双赢的可能，同时实现能源环境管理和经济发展目标。党的十八大报告也从新的历史起点出发，做出了“推进生态文明建设”的战略决策，把绿色发展理论纳入“十三五”规划的五大发展理念之一，提出创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念。

福建省是我国东南沿海经济大省，海峡西岸经济区的主体，也是国内最早提出“生态省”战略构想的省份之一。2014年3月，国务院出台《关于支持福建省深入实施生态省战略加快生态文明先行示范区建设的若干意见》 （国发（2014）12号），意味着其经济发展基础、生态条件受到国家认可，研究该区域的节能减排系统符合当下的政策要求，对其生态文明的先行示范有现实意义。同时，福建省是能源短缺地区，能源消费高且节能形势严峻，2014年在国家节能减排报告中福建省被列为一级预警，能源消费面临的环境容量瓶颈制约也已显现。当前，福建省的产业结构仍不够合理，工业依然主导福建省，节能减排工作的展开仍然要在工业部门重点部署。因此，对福建省工业各异质性产业的节能减排及绿色技术路径选择的研究具有更加重要的意义。

二 文献综述

近年来，节能减排成为了学术界关注的热点之一。学者们将焦点放在了如何提高能源效率的方面林伯强：《节能减排：能源经济学理论和政策实践》，《国际石油经济》2008第7期，第23—31页。

张新红、何丹：《福建省城市全要素能源效率研究》，《华侨大学学报（哲学社会科学版）》2017年第2期，第51—60页。。随着环境污染日趋严峻，越来越多学者将环境因素纳入效率分析，大多研究基于DEA模型。于鹏飞等运用超效率DEA方法，从宏观角度对我国节能减排效率进行测算，得出我国节能减排效率近些年来虽有所提高，但整体水平较低，提升的潜力很大于鹏飞、李悦、高义学：《基于DEA模型的国内各地区节能减排效率研究》，《中国人口·资源与环境》2010年第3期，第39—42页。;杜春丽基于DEA模型和理论，从非期望产出的角度出发，对我国钢铁产业生态效率进行评价及节能减排潜力的研究，发现该产业存在严重的投入拥挤和产出不足，节能减排潜力巨大杜春丽：《基于DEA的我国钢铁企业节能减排潜力研究》，《工业技术经济》2011年第7期，第101—107页。;段文斌、刘大勇、余泳泽将产业异质性纳入分析框架，以随机前沿生产模型为基础对节能效率和减排效率进行测算，指出各类产业应当选择合理的技术手段提升其节能减排效率段文斌，刘大勇，余泳泽：《异质性产业节能减排的技术路径与比较优势——理论模型及实证检验》，《中国工业经济》2013年第4期，第69—81页。。

依靠技术进步提升节能减排效率的观点，已成为学术界的共识，得到大量论证Boucekkine R and A  Pommeret. Energy Saving Technical Progress and Optimal Capital Stock： The Role of Embodiment. Economic Modelling， 2004，（21），pp.429-444.

陈诗一：《节能减排与中国工业的双赢发展：2009—2049》，《经济研究》2010年第3期，第129—143页。

余泳泽：《我国节能减排潜力、治理效率与实施路径研究》，《中国工业经济》2011年第5期，第58—68页。

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》，《经濟研究》2014年第9期，第34—47页。。技术进步在现实经济环境中并非中性，即在技术进步的过程中会表现出对一些要素的偏好和对一些要素的偏离，如果技术进步偏好于“清洁型”的非能源要素，将有利于实现经济增长与环境保护的双赢目标。为了实现节能减排目标又不制约经济发展，要求在研究技术进步要素有偏向的同时与不同要素的产出弹性以及要素间的替代弹性相联系，这是研究节能减排技术路径的重点所在。

综上所述，首先，关于节能减排效率测算的研究中，越来越多的学者将非期望产出以较为合理的方式纳入到模型中，但大多测算的效率值为节能减排两个方面的综合效率值，节能减排效率包含节约能源与排放减少两个方面，宽泛意义上，污染排放的减少与能源消耗的降低是正相关的，但实际上并不完全等同，分别有其各自的形成特质与影响关系Ugur S，R San. Energy Consumption，Economic Growth，and Carbon Emission：Challenges Faced by an EU Candidate Member. Ecological Economics，2009，68（6），pp：1667-1675.。其次，关于节能减排的技术进步路径研究，多在技术进步中性的假设下进行，同时，为了实现节能、减排的目标，异质性产业的技术选择与技术发展路径也需要进一步挖掘。最后，已有研究多是对省际、行业节能减排效率进行测算，分析比较宽泛，深入到决策单元内部，寻找非有效来源成为值得关注的问题，因此对各省份下辖的地级市各行业的行业内部进行考察显得十分必要。本文的主要研究在于：一方面，对节能和减排效率加以区分，并对福建省工业行业的节能效率及潜力和减排效率及潜力进行测算分析;另一方面，对福建省工业进行异质性产业划分，对各异质性产业生产过程中的要素产出弹性、要素替代弹性以及生产技术进步偏向的“绿色”程度进行准确测算，为各异质性产业选择技术进步方向的最优绿色路径。

三 福建省工业异质性产业节能效率与减排效率测算

（一）福建省工业异质性产业分类

根据《国民经济行业分类标准（2002版）》（GB/T4754—2002）中的划分标准，将工业门类划分为3个大类、39个中类以及191个小类，本文所研究的工业分行业是针对39个工业二位码中类。根据《福建统计年鉴》（2006—2015）中提供的规模以上工业企业的相关数据，每年的年度数据按照行业分组会有细微差别，考虑到研究所使用的数据的精准性，将无数据的行业进行剔除，并将性质相近的行业进行整合，做出如下调整：将“石油和天然气开采业”“其它采矿业”剔除;2005—2011年行业分组中的“交通运输设备制造业”从2012年开始被拆分为“汽车制造业”和“铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业”，为了保持数据的一致性，将“汽车制造业”和“铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业”合并为“交通运输设备制造业”;2005—2011年行业分组中的“橡胶制品业”和“塑料制品业”从2012年开始被合并为“橡胶和塑料制品业”，将两个行业的数据进行合并处理，最终将福建省整合为36个工业行业。

本文将产业异质性纳入到技术进步对节能减排效率的影响分析中。国际上分析产业差异的分类主要包括：国民经济行业分类、联合国产业分类、资源密集产业分类陈秀山、张可云：《区域经济理论》 ，北京： 商务印书馆，2003年。。结合节能减排特征，本文采用资源密集产业分类法。资源密集产业分类法是根据不同的产业在其生产过程中对于资源的依赖程度差异进行划分的一种方法。韩燕和钱春海采用资源密集分类方法将中国工业行业划分为资源密集型、劳动密集型、技术密集型和资本密集型产业韩燕、钱春梅：《FDI对我国工业部门经济增长影响的差异性——基于要素密集度的行业分类研究》，《南开经济研究》2008年第6期，第143—152页。;熊妍婷和黄宁在资源密集分类方法的基础上，将技术密集型歸入资本密集型，分析对外开放对节能效率的影响机制熊妍婷、黄宁：《对外开放与工业行业能源技术效率——基于随机前沿模型的分析》，《当代财经》2010年第9期，第89—97页。。本文参考熊妍婷和黄宁提出的分类标准和产业类型，将福建省36个工业行业划分为资源密集型产业、劳动密集型产业和资本密集型产业三类，所包含的工业行业分别为9个、12个和15个。

（二）节能效率与减排效率的测算方法

本文借鉴余泳泽的方法使用基于投入导向和产出导向的DEA模型分别对福建省工业及各异质性产业的节能效率及潜力、减排效率及潜力进行测算。由于传统的径向DEA模型对无效率的测度仅包含所有投入要素同比例扩大或缩减，而对于无效DMU来说，其当前状态与处在生产前沿面上的强有效目标值之间的差距除了等比例改进的部分外，还包括松弛改进的部分。为解决测算结果中未包含松弛部分而导致测算结果不准确的问题，本文引入Tone Kaoru提出的Slack Based Measure（SBM）模型Tone K.A slacks——based measure of efficiency in data envelopment analysis.European journal of operational research，2001，130（3），pp.32-41.。

此外，模型中包含二氧化碳这种非期望产出，部分学者使用MLT（乘法逆转换）法或通过单调递减函数形式对污染物进行处理并测算，这会造成测算结果与实际情况存在较大的偏差。为了解决这一问题，本文引入方向性距离函数（Directional Distance Function，DDF），并以被评价DMU的投入产出数值作为该DMU向生产前沿面上投影的方向向量，这样就可以很好地解决包含非期望产出的效率评价问题。

基于以上两个方面的考虑，本文最终采用投入导向的SBM-DDF模型对节能效率和节能潜力进行测算，模型表达形式如（1）式;采用产出导向的SBM-DDF模型对福建省工业分行业的减排效率及减排潜力进行测算，模型表达形式如式（2）。

其中，x表示每个测评单元的N种投入，y表示M种期望产出，b表示K种非期望产出，则（xti，yti，bti）为第i个工业行业t时期的投入产出数据，g=（-gx，gy，-gb）为方向向量，（sxn，sym，sbk）为投入和产出到达效率前沿面的松弛向量，λti表示每个横截面观测值的权重。当方向向量（-gx，gy，-gb）和松弛向量（sxn，sym，sbk）存在相同的测度单位时，可以将松弛变量标准化。

（三）变量选取及数据说明

为保证数据的完整性和统计口径的一致性，选取2005—2014年福建省36个工业行业的面板数据作为样本，含有价格因素的变量全部平减为2005年不变价格。

1.工业产出（Y）。本文采用规模以上各行业的工业总产值作为工业产出指标。

2.工业资本投入（K）。以资本存量作为工业资本投入的代理指标。现有研究中大部分学者使用永续盘存法对资本存量进行估算，但估算的结果较大程度上由资本折旧率和初期资本存量来决定，这将会造成由于选取的折算率不准确导致测算过程中出现偏差。为了尽量减少这种偏差，本文选择规模以上工业企业固定资产净值年末数近似代替资本存量。

3.工业劳动力投入（L）。采用规模上工业行业年均从业人员人数作为劳动投人量的替代变量。

4.工业能源投入（E）。根据《福建统计年鉴》中统计的规模以上工业企业主要能源产品消费量，本文选取原煤、洗精煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油和电力作为能源投入，并依据《综合能耗计算通则》中“各种能源折标准煤系数”，折算成万吨标准煤为单位的各工业行业能源消费总量对能源投入予以度量。

5.工业二氧化碳排放非期望产出（C）。根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的计算方法，对样本行业的碳排放量进行估算。各类能源的碳排放量为其实物消耗量与对应的碳含量、低位发热量、碳氧化因子及分子量之积。本文共考虑原煤、洗精煤、焦炭、汽油、煤油、柴油和燃料油这7种化石能源种类。各类碳含量的数值来源于《2006年国家温室气体清单指南》，低位发热量来自《中国统计年鉴》，氧化因子数据来源于国家气候变化对策协调小组办公室及国家发改委能源研究所，分子量比率设定为44/12。

（四）测算结果及分析

利用模型（1）和（2）我们分别测算出2005—2014年福建省36个工业行业的节能效率及潜力、减排效率及潜力，结果报告于表1。

从表1我们可以看出：

1.从节能效率情况来看，福建省各工业行业的节能效率普遍偏低，平均值仅为41.35%，36个工业行业中只有8个工业行业的节能效率值高于50%。资本密集型工业中的 “石油加工、炼焦及核燃料加工业”的效率值为86%， 资源密集型的“燃气生产和供应业” 效率值为80%，节能效率相对较高;资源密集型中的“煤炭开采和洗选业”效率值仅有14%，节能效率最低。总体来说，资本密集型处于领先位置，其次是资源密集型，劳动密集型位于最后。

2.从节能潜力情况来看，福建省所有规模以上工业行业年均节能潜力约为4486万吨标准煤，其中潜力较大的行业分别为“电力、热力生产和供应业”“纺织业”“造纸及纸制品业”“非金属矿物制品业”“化学原料及化学制品制造业”和“黑色金属冶炼及压延加工业”，这些工业行业的年均节能潜力均超过了100万吨标准煤。与此相对应，这些工业行业的节能效率分布于21%～54%之间，拥有较大的节能空间。但是，节能效率最低的“煤炭开采和洗选业”其节能潜力值并没有预期的高，年均节能潜力仅为45.34万吨标准煤。

3.从减排效率来看，福建省全工业行业减排效率均值为56.68%。减排效率最低的是资源密集型工业的“水的生产和供应业”，只有17%;减排效率相对较高的是“石油加工、炼焦及核燃料加工业”（92%）和“燃气生产和供应业”（84%）;从整体减排效率来看，从前到后依旧是资本密集型工业、资源密集型工业、劳动密集型工业。相比于节能效率的情况，减排效率无论是全工业行业还是以50%为分界线的分布情况都相对较好，36个工业行业中有23个工业行业的减排效率要高于50%，其中有14个工业行业的减排效率更是高于平均值56.68%。

4.从减排潜力来看，福建省工业行业年均减排潜力约为14484万吨二氧化碳。年均减排潜力大于1000万吨二氧化碳的工业行业有4个，按照减排潜力由大到小依次为：“电力、热力生产和供应业”“非金属矿物制品业”“黑色金属冶炼及压延加工业”“化学原料及化学制品制造业”，它们减排效率分别为76%、41%、70%和51%;而减排效率最低的是“水的生产和供应业”，其减排潜力仅为23.32万吨二氧化碳。由此可见，减排效率和减排潜力之间并不存在相关关系，并非减排效率越低（高）减排潜力就越大（小）。

四 福建省工业异质性产业绿色技术路径选择

（一） 模型设定与研究方法

1.基本模型设定

Aigner et al、Meeusen & Van den Broeck于1977年分别独立提出随机前沿生产函数Aigner D ，C A K Lovell & P Schmidt.Formulation and estimation of stochastic frontier production function models，Journal of Econometrics 1977，6（1），pp. 53-66.。最初提出的模型仅针对截面数据，后发展为适用于面板数据的模型形式，即：

yit=f（xit，α）exp（vit，uit）

（3）

其中，i（i=1，2，3，…，n）代表各截面單位;t（t=1，2，3，…，T）代表时间，是用来测度技术变化的时间趋势项;y代表产出;f（xit，α）为生产前沿面，x表示投入要素向量，α为待估参数向量;v是随机误差项，即一个白噪声过程，假定v～N（0，σ2v

其中，i代表工业行业，t为年份，Y为行业产出，L、K、E分别代表劳动投入、资本投入和能源投入，C为环境投入，以各个工业行业二氧化碳排放量作为环境投入的替代指标。

现实中生产者很难达到生产函数的前沿水平，主要是受到随机噪声v和技术无效率u这两个因素的影响。根据Battese & Coelli对技术无效率项uit的设定Battese G E &  T J Coelli. Fronter production functions，technical efficiency and panel data：With application to paddy farmers in India. Journal of Productivity Analysis. 1992，3（1）， pp.149-165.，uit=uiexp]并且假定ui～N+（μ，σ2u），这违反了OLS的经典假设，不能采用OLS进行参数估计。根据Battese & Coelli的建议，随机前沿生产函数可以采用最大似然估计得到所有参数的估计值，并令γ=σ2u/（σ2u+σ2v）（0γ1），它表示在随机扰动项中技术无效率所占的比重。当γ值越接近1时，说明误差主要来源于生产中的技术无效率u，即生产单位的实际产出与前沿产出之间的差距主要由技术无效率引起，就越适合采用随机前沿模型;当γ值越接近0时，说明实际产出与生产前沿产出之间的差距主要来源于不可控的随机因素，则无需使用随机前沿模型进行估计。

2.环境生产技术进步偏向

技术进步要素偏向是指技术进步过程中要素边际产出变化的速率。Diamond提出了技术进步要素偏向指数的计算Diamond P A.Disembodied technical change in a two-sector model ，Review of Economic Studies. 1965， 32（2），pp.161- 168.：

其中，Fit表示由技术进步所带来的要素i的边际产出增量。Diamond提出的技术进步要素偏向指数（DBiasij）的含义是：由技术进步所带来的投入要素i和投入要素j的边际产出增长率之差。若DBiasij>0，则技术进步带来的要素i的边际产出增长率大于要素j的边际产出增长率 ，称为技术进步偏向i，生产活动倾向于节约j;DBiasij<0时，表示技术进步引起的投入要素j的边际产出增长率大于i的边际产出增长率，技术进步偏向于要素j，生产活动倾向于节约i;DBiasij=0时，表示中性技术进步。

由式（5）可进一步推导出更为具体的技术进步偏向指数的计算：

同样可以得到其余五个技术进步偏向指数。

3.环境生产要素产出弹性与替代弹性

（1）要素产出弹性

要素产出弹性是分析经济增长绩效、特征以及可持续发展等问题的重要参数。根据产出弹性的定义εj=lnY/lnj，结合本文所使用的超越对数生产函数形式，可得到各要素的产出弹性：

（2）环境生产要素替代弹性

要素替代弹性是衡量要素之间替代关系强弱的核心指标，现有文献中对超越对数生产函数的要素替代弹性的测度方法仍有较大争议。特别是多要素生产函数之下，任意两种生产要素之间替代弹性的测度比较复杂，本文采用郝枫的研究方法郝枫：《超越对数函数要素替代弹性公式修正与估计方法比较》，《数量经济技术经济研究》2015年第4期，第88—105页。，即直接替代弹性（Direct Elasticity of Substitution，DES） ：

DES具有对称性，其值域为整个实数轴：当取值在（-∞，0）时，要素i与j之间是互补关系;在（0，+∞）时，要素i与j之间是替代关系。

通过将式（11）求微分并化簡后得到超越对数生产函数的要素替代弹性DES公式：

（二）实证结果及分析

1.模型设定检验

（1）随机前沿生产模型有效性检验。原假设H0 ∶γ=0。如果原假设成立，则σ2u=0，模型中不存在u，表示该生产点已经位于生产的前沿面上，无需采用随机前沿生产模型;若拒绝原假设，则意味着明显存在技术的无效率使用，应该采用随机前沿生产模型。

（2）随机前沿生产函数形式检验。

若原假设成立，则技术结构是线性的，不再包含要素交互项，生产函数形式选择C-D生产函数形式。

以上假设检验均使用广义似然率统计量进行检验，即LR=-2ln，其中L（H0）、L（H1）分别是原假设H0和备择假设H1的对数似然函数值。在原假设“约束条件成立”的条件下，LR∝x2（m），m为约束条件个数，如果LR>x2α（m），拒绝原假设，否则接受原假设。各检验结果如表2所示。

第（1）项检验结果可知γ=0.959，且通过了1%的显著性水平检验，拒绝原假设，说明明显存在技术的无效率使用，应该采用随机前沿生产模型;第（2）项假设检验结果显示拒绝原假设，说明C-D生产函数无法准确表达生产函数的意义，采用超越对数生产函数更为合理;第（3）项假设检验结果可知，福建省工业行业生产过程中存在技术进步，而且为非中性的;第（4）项假设检验结果显示，拒绝uit服从半正态分布的原假设，说明uit服从截断正态分布。综上所述，本文采用超越对数生产函数的随机前沿模型对福建省工业行业进行研究是合理的。

2.超越对数生产函数参数估计结果

对本文使用的超越对数生产函数式（4）的参数的估计结果如表3所示。由表3可知，绝大多数参数是显著的，表明模型具有很强的解释力。从估计结果具体来看，投入要素劳动、资本和能源的系数均为正值，说明这些投入要素均对工业产出有正向影响，而代表环境要素投入的二氧化碳排放量系数是负值，说明环境污染排放对工业产出具有负向影响。总体方差（σ2=σ2v+σ2u）反映了生产波动情况受到技术无效率因素和随机因素的影响，其值为σ2=0.385，表明技术无效率项和误差项的波动幅度较小。γ=0.959且在1%水平上显著，说明组合误差项中的变异95.9%来源于生产的技术无效率，随机误差带来的影响很小仅占4.1%。因此，采用随机前沿模型比采用其他模型能够更好刻画福建省各工业行业生产的特征及其变化情况。

3. 环境生产要素产出弹性

2005—2014年福建省工业行业各要素的产出弹性计算结果汇总于表4，三类异质性工业行业要素产出弹性计算结果汇总于表5。

由表6和表7可以看出，劳动与能源是替代关系，劳动与环境间，除了资本密集型产业为微弱互补关系外，其余也呈替代关系，意味着生产过程中增加劳动投入可以减少能源和环境的消耗，也说明政府实行能源与环境政策后，不仅降低了能耗和污染排放，还可以增加劳动就业水平。

国际上对资本与能源之间关系的研究分析发现，超过40%估计结果是资本与能源之间是互补关系，而剩下60%的实证研究结果为替代关系，其中60%替代弹性小于1，即为弱替代关系。本文对福建省工业及各异质性产业的实证研究结果表明，资本与能源是替代关系，资本与环境是互补关系。因此，刺激投资，可以在一定程度上节约能源，但也必然会增加对环境要素的需求，二氧化碳排放量增多，环境污染会日益加重。

能源与环境表现为互补关系。在当前广泛应用化石燃料的背景下，能源要素投入量的提升必然产生更多的污染排放，使环境遭受进一步损害。在三类工业异质性产业中，资本密集型产业的能源要素投入，会带来比其他两类产业更多的环境污染。关于能源与环境间的互补关系，在IPCC（2006）中给出的二氧化碳排放量的核算方法也同样说明了能源消耗与二氧化碳排放之间的正向关系。

5.环境生产技术进步要素偏向

（1）福建省工业环境生產技术进步要素偏向

根据表4中超越对数生产函数各参数的估计结果及式（10），我们计算出2005—2014年间福建省工业部门任意两种生产投入要素的环境技术进步要素偏向指数，结果报告于表8。

从样本期间整体来看，资本—环境技术进步偏向指数接近于0，所以技术进步对资本要素和环境要素的偏好程度无显著差别。在绝大多数年份中，劳动要素是技术进步最为偏好的生产要素，偏好程度排在第二位的是能源要素，技术进步对资本要素和环境要素的偏好程度较低。现有的大多数以中国工业部门为研究对象的文献结论多为技术进步偏向资本要素杨振兵、邵帅、杨莉莉：《中国绿色工业变革的最优路径选择——基于技术进步要素偏向视角的经验考察》，《经济学动态》2016年第1期，第76—89页。。但关于福建省工业技

术进步偏向型这一问题，本文与陈晓玲、连玉君的研究结论一致陈晓玲、连玉君：《资本-劳动替代弹性与地区经济增长——德拉格兰德维尔假说的检验》，《经济学》2012年第12期，第93—118页。，即福建省技术进步类型不同于大多数省份，福建省为劳动偏向型技术进步。Acemoglu根据研究指出Acemoglu  D et al. Environment and directed technical change， American Economic Review，2002，102（1），pp.13-66.，生产活动中技术进步偏向哪一种要素取决于两个效应：价格效应和规模效应。价格效应指的是生产过程中的技术进步偏向于提高相对昂贵且比较稀缺的投入要素的边际生产率，即技术进步偏向于使用稀缺的生产要素;规模效应指的是生产过程中的技术进步更偏向于提高更为富裕的投入要素的边际生产率，即技术进步偏向于使用价格相对便宜的生产要素。这两种效应可为本文的研究结果做出相对合理的解释，在劳动、资本、能源和环境这四种投入要素中，福建省能源属于数量相对稀缺的要素，并且随着生产过程中对能源的使用特别是对化石能源的使用，能源会越发紧缺;而福建省劳动力相对充裕，样本期内劳动市场连续几年出现供大于求的情况，劳动要素属于数量丰裕且价格低廉的生产要素。因此，在福建省工业部门技术进步的过程中，表现出了对能源和劳动这两种具有明显“价格特点”要素的双重偏好。

（2） 福建省工业各异质性产业环境生产技术进步要素偏向

进一步地对福建省工业部门36个细分行业的技术进步要素偏向指数进行测算，测算结果报告于表9。

从福建省行业层面来看，劳动和能源依然是技术进步过程中偏好程度高的两种生产要素。具体来看，资源密集型行业中，绝大多数技术进步过程中要素的偏好顺序为：能源、劳动、环境、资本;劳动密集型和资本密集型行业中，大部分技术进步偏好顺序为劳动、能源、环境、资本。

特别地，有5个行业的技术进步不偏向环境和能源投入，分别是劳动密集型行业中的非金属矿采选业（G4）和非金属矿物制品业（G22），资本密集型行业中的化学原料及化学制品制造业（G18）、黑色金属冶炼及压延加工业（G23）和废弃资源综合利用业（G33）。在技术进步的过程中优先使用劳动和资本而节约能源和环境要素，说明这些行业的技术进步方式已经摆脱了对能源和环境的依赖，符合能源和环境双重制约下的绿色发展方式，这对于福建省工业部门的绿色可持续发展具有重要的指引和表率作用。

非金属矿采选业（G4）、非金属矿物制品业（G22）、黑色金属冶炼及压延加工业（G23）和废弃资源综合利用业（G33）这4个行业的技术进步更偏向于使用劳动要素而非资本要素，这不仅可以促进就业，还可以进一步减少由于投资导致的资本存量增加而带来的环境污染，其现有的技术进步要素偏向路径是应当效仿的绿色发展路径，对于其他行业的技术进步方式的转变具有借鉴意义。

（三）福建省工业各异质性产业绿色发展的最优技术路径

进一步地，本文结合工业各异质性产业的要素产出弹性、要素替代弹性、技术进步要素偏向测算结果和节能、减排效率分析，从技术进步要素偏好角度，为工业各异质性产业选择绿色发展最优技术路径。

1.资源密集型产业对能源的消耗占到了整个工业部门的一半，二氧化碳排放占比45.1%，而工业生产总值仅仅占工业部门总产值的13.2%，因此资源密集型行业具有“高能耗”“重污染”“低产出”的特征。通过本文的分析可知，福建省大部分资源密集型行业对能源要素依赖性强，能源效率低下，直接导致了其粗放型的发展模式;此外，资本产出弹性大，能源与资本间的替代作用明显，意味着生产过程中增加资本投入可以减少能源的消耗;而技术进步却偏离对资本要素的使用，不利于节约能源投入量和行业本身的发展;劳动要素与环境要素呈替代关系，当政府强制实施环境政策后，不仅可以减少二氧化碳减排，保护环境保护，还可以促进就业。因此，从技术进步要素偏好的角度，将资源密集型产业绿色发展技术路径调整为：劳动—资本—能源—环境。

2.劳动密集型产业的工业生产总值占福建省工业总产出的38.5%，能源消耗量和二氧化碳排放量均占整个工业部门的约四分之一。福建省大部分劳动密集型产业偏好劳动要素，行业性质本身决定其在生产活动中需要依靠大量的劳动力投入，此时劳动力作为一种“清洁”要素有利于环境保护。因此，从技术进步要素偏好的角度，将劳动密集型产业绿色发展技术路径调整为：劳动—能源—环境—资本。

3.资本密集型产业是工业部门中为福建省创收最多的一类行业，工业生产总值占工业部门总产值的48.3%，能源消耗比例和二氧化碳排放比例均占工业部门总量约四分之一，节能效率和减排效率均为最高，是相对“清洁”的一类行业。大部分资本密集型行业技术进步过程中表现出对劳动要素偏好，与其他两类工业产业不同，环境要素与劳动要素出现投入量同升同降的互补效果，这意味着若强行减少环境要素投入量会造成一定程度的失业，甚至影响到行业经济产出。资本密集型行业包含了大量技术密集型企业，更加需要大量的资本投入以及清洁生产技术的研发、引进和改造，需要依靠规模经济来控制能源消耗和污染排放。因此，从技术进步要素偏向的角度，将资本密集产业绿色发展技术路径调整为：资本—劳动—环境—能源。

五 结 论

本文利用2005—2014年福建省36个二位码工业行业相关数据，采用数据包络分析方法中的SBM-DDF模型对节能效率及潜力、减排效率及潜力进行测度;进一步采用超越对数生产函数形式的随机前沿模型对福建省工业各异质性产业的环境生产要素产出弹性、要素替代弹性、有偏技术进步进行测算分析，并结合节能、减排效率分析，为各异质性产业选择最优绿色发展技术路径选，主要结论如下：

（一）关于福建省工业节能减排效率

福建省工业部门中大部分行业的节能效率和减排效率普遍偏低，具有较大的节能潜力和减排潜力。在三类异质性产业中，资本密集型产业的节能减排状况较好，较差的是劳动密集型产业。

（二）关于福建省工业技术进步要素偏向

不同于中国大多数省份的资本偏向型技术进步，福建省的技术进步为劳动偏向型，且福建省工业部门的技术进步更是表现为对劳动要素和能源要素这两种具有明显“价格特点”要素的双重依赖。从三类异质性产业来看，绝大部分资源密集型产業技术进步要素偏向能源要素;大部分劳动密集型产业和资本密集型产业技术进步偏向劳动要素。

（三）三类异质性产业最优绿色发展技术路径

资源密集型产业应重视增加资本要素投入，强化自主技术创新，提高能源利用率，进一步降低环境要素的使用，提升减排效率，从技术进步要素偏好的角度，将资源密集型产业绿色发展路径调整为：劳动—资本—能源—环境;劳动密集型产业应重视环境效率的提升，降低对环境要素的偏好程度，提升劳动利用率，降低“非清洁”资本要素偏好，从技术进步要素偏好的角度，将劳动密集型产业绿色发展路径调整为：劳动—能源—环境—资本;资本密集型产业应重点提升资本要素的效率以及技术进步中对资本要素的偏好，提升能源要素效率的同时减少对其偏好，从技术进步要素偏好的角度，将资本密集型产业绿色发展路径调整为：资本—劳动—环境—能源。

Green Technology Path Choices of Heterogeneous Industriesfor Energy Saving & Emission Reduction in Fujian

ZHANG Xin-Hong， YANG Jing-Yi

Abstract： According to the characteristics of production factors， 36 industries in Fujian Province are divided into resource-intensive， labor-intensive and capital-intensive industries， and energy-saving efficiency and potential， emission reduction efficiency and potential of three types of heterogeneous industries are estimated respectively based on SBM-DDF model; furthermore， stochastic frontier analysis method beyond logarithmic production function is used to measure the factor output elasticity， factor substitution elasticity and the factor bias degree of production technology progress of heterogeneous industries， and the green technology path of heterogeneous industries in Fujian Province is given based on the analysis of energy saving and emission reduction efficiency. It is found that the energy-saving efficiency and emission reduction efficiency of most industrial sectors in Fujian Province are not ideal， and there is a great potential for energy-saving and emission reduction. The technological progress of the industrial sector in Fujian is characterized by the dual dependence on labor and energy; the path optimization of technological progress in three types of heterogeneous industries are as follows： resource-intensive is labor， capital， energy and environment; labor-intensive is labor， energy， environment and capital; capital-intensive is capital， labor， environment and energy.

Keywords： energy-saving efficiency; efficiency of emission reduction; bias of technology progress; stochastic frontier Analysis;  heterogeneous industies