绿色发展背景下新疆工业生产效率研究

芦 敏 韩桂兰

（新疆财经大学,新疆 乌鲁木齐 830000）

1 研究的背景、目的及现状

党的十九届五中全会提出，推动绿色发展，实现生态文明建设新进步。国家发改委于2012年出台了《关于支持新疆产业健康发展的若干意见》等文件，为新疆工业的绿色发展提供了一系列的政策保障[1]。在中国经济高速增长的同时，长期不健康的增长模式导致了资源枯竭和环境恶化。中国能源消费总量从2011年的38.7亿吨标准煤增加到2020年的49.8亿吨标准煤。能源消耗总量的持续增长，给我国的生态环境带来了沉重的负担。

从理论和方法体系来看，本文对绿色发展背景下的工业生产效率的科学内涵做出准确阐述，以全面科学地甄选指标。从研究内容来看，本文将“绿色理念”有效且合理地纳入测算体系中，力求丰富研究内容，以期促进新疆工业绿色发展，带动新疆整体经济发展，为新疆经济可持续发展提供有力的理论支撑。

国内外学者对工业生产效率与工业生态效率进行了广泛研究，常见的效率测算方法是数据包络分析。Fried等（1996）首次提出三阶段DEA方法，以克服异质条件下的绩效评估问题[2]。蒋硕亮等（2021）运用MinDS距离函数测算了2007—2019年长江经济带三大城市群的工业生态效率，从时间演进趋势分析发现三大城市群的工业生态效率值在2006年附近水平较高，全国范围的碳排放达到最高点导致了该地区工业生态效率的下降，2015年之后又重新上升[3]。李鹏等（2014）运用三阶段DEA模型对我国2010年的工业效率进行了实证分析[4]；黄光球等（2019）将超效率模型与三阶段DEA方法结合，考虑非期望产出因素，分析了我国工业能源效率[5]。卢盛峰（2010）在经典DEA模型的基础上，结合四阶段DEA模型和Mulmquist指数的非参数分析方法，测度了中国农村救济服务供给效率[6]。DEA-Malmquist模型的效率测算与因素分析的研究理论、实证结果都表明，这一方法可以应用到新疆工业生产效率测算中。

郭均鹏等（2006）将一种改进的DEA模型-超效率DEA（SE-DEA）模型拓展到区间投入产出情形[7]；刘鹏凌等（2019）采用超效率DEA模型测算了生产综合技术效率[8]；郭露等（2016）测算了中部六省2003—2013年的工业生态效率，发现效率值的总体水平不高，环境治理与生态效率呈负相关[9]。刘星（2021）利用超效率DEA模型，对湖北省2010—2016年各地级市生态效率进行了计算[10]。超效率DEA模型也可用于新疆工业生产效率的测算，通过两个模型的测算结果可以互相验证效率值排名的可靠性。

2 绿色发展背景下新疆工业生产效率的测度

本文选择新疆14个地州作为研究对象，利用其2010—2019年的面板数据进行分析研究，数据来源为《新疆统计年鉴》。

2.1 指标选择与数据说明

首先对相关文献的指标选取进行汇总，如表1所示。

表1 工业生产效率测算指标选取情况

2.1.1 投入变量

工业固定资产投入数据。由于统计年鉴中未直接给出，可以通过计算各行业在各地州的固定资产投资情况代替工业固定资产投入数据，即工业固定资产投资属于第二产业（不包括建筑业）。

劳动力投入数据。自古以来劳动力都是各项生产活动中不可或缺的一部分，本文选择工业从业人数年平均值作为劳动投入数据，数据来源为《新疆统计年鉴》。

终竭能源投入数据。工业生产活动少不了能源投入，本文选择终竭能源投入总量作为能源投入数据，数据来源为《新疆统计年鉴》。

2.1.2 产出变量

合意产出。用工业生产总值来表示，数据来源为《新疆统计年鉴》。

非合意产出。工业二氧化碳排放量越高，对环境的污染越大，因此用各地州的工业二氧化碳排放量表示非合意产出。

绿色指数。用工业生产总值与工业二氧化碳排放量的比值作为绿色指数，用作DEAP 2.1软件的产出项，可以代替MaxDEA中的非期望产出项。

2.1.3 工业二氧化碳测算

由于各年鉴均缺少新疆各地州工业环境污染（工业二氧化碳等）的具体指标，因此根据2006年IPCC的报告，消耗化石燃料产生二氧化碳排放量的计算公式为：工业二氧化碳排放量=化石燃料消耗量×二氧化碳排放系数。

根据各地州工业消费的能源数据，算出各地州工业二氧化碳的排放量。

2.2 工业生产效率的测度

本文选取Spearman相关检验法，采用STATA对2010—2019年各地州的投入产出数据进行检验，变量均通过了检验，且相关系数较高。

本文采用包含非合意产出SE-SBM模型，对2010—2019年新疆14个地州的工业生产效率进行测度。在此基础上，运用MaxDEA软件对其进行测度，测算的部分结果如表2。

表2 部分年份SE-SBM模型工业生产效率测算结果

从2010—2019年的历年均值的排名可以看出，乌鲁木齐市的生产效率均值最高（0.894），巴音郭楞蒙古自治州其次（0.875）。工业生产效率历年均值低于0.3的地州有2个，分别为哈密市（0.281）、和田地区（0.258）。在2010—2019年，乌鲁木齐市和巴音郭楞蒙古自治州的发展稳定，工业生产效率值较高，发展情况明显优于其他地州。

基于《新疆统计年鉴》中新疆14个地州2010—2019年的面板数据，测算新疆各地州工业生产效率。采用包含DEA-Malmquist模型测算效率，用DEAP 2.1软件进行测算，其中部分年份工业生产效率值如表3。

表3 部分年份DEA-Malmquist模型工业生产效率测算结果

从2010—2019年的历年均值的排名可以看出，乌鲁木齐市、巴音郭楞蒙古自治州、克孜勒苏柯尔克孜自治州的生产效率最高，其生产效率均值均为1。工业生产效率历年均值处于[0.8，0.1）区间的地州有2个，分别为克拉玛依市（0.910）、阿勒泰地区（0.943）。工业生产效率历年均值低于0.3的地州有2个，分别为喀什地区（0.555）和吐鲁番地区（0.590）[15]。在2010—2019年，克孜勒苏柯尔克孜自治州、乌鲁木齐市和巴音郭楞蒙古自治州的发展稳定，工业生产效率值较高，发展情况明显优于其他地州。

由于两种模型的生产效率计算原理并不相同，直接对比效率值的参考价值并不大，因此对两次工业生产效率测算结果的排名进行对比，如图1所示。

图1 工业生产效率历年均值效率排名对比

3 新疆工业生产效率空间演变分析

3.1 工业生产效率的空间特征分析

图2是2013年的莫兰指数（Moran's I）图，从图中可以分析得出2013年新疆各地州之间工业生产效率的差异性较大，且呈现出很强的空间负相关性。新疆各地州的生产效率空间负相关性明显，从总体变化程度来看，新疆整体各地州之间的差异性逐渐变大。

图2 Moran's I散点图

3.2 工业生产效率的区域差异测度及其分解

采用Dagum基尼系数、泰尔熵测度、泰尔平均对数偏差测度对工业生产效率区域差异进行测度，结果如表4。立足全疆范围来看，工业生产效率差异逐渐缩小，这一趋势在2013—2014年最为明显，2010年三大指数的值最高，分别为0.189 8、0.061 2和0.068 4。

表4 2010—2019年各地州工业生产效率差异性测度

和田地区（三大指数计算结果依次为0.218 8、0.078 3和0.078 5）和哈密地区（三大指数计算结果依次为0.204 9、0.067 2和0.073 3）各个年份发展不平衡，其他12个地州近10年发展相对稳定。

4 结论

本文测算了各地州静态的工业生产效率，然后借助探索性空间数据分析方法研究新疆各地州工业生产的空间集聚特征，利用Dagum基尼系数、泰尔熵测度和泰尔平均对数偏差测度探究南、北疆工业生产效率的区域差异大小及来源。研究发现：在新疆14地州中，乌鲁木齐市和克拉玛依市的工业生产效率常年较高，说明这两个地区的经济效益较好且注重绿色发展；而和田地区和喀什地区的工业生产效率相对于其他地州较差，说明这两个地区的工业需要改革，原有的工业模型已经不被时代所认同，想要提高生产效率就要在提高工业产值的同时注重环境保护，二者缺一不可。同时，新疆整体和南北疆工业生产效率发展情况不同，南疆地区差异较大，北疆相对差异较小。在考虑影响因素的同时，不仅要考虑全疆的影响因素，更要具体到南北疆分别探讨影响因素，这样才能找到提高各地州工业生产效率的有效措施。