【原创】中国工业环境全要素生产率的来源分解 ——基于要素投入
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【原创】中国工业环境全要素生产率的来源分解 ——基于要素投入
时间:1970-01-01 08:00来源:未知 作者:admin 点击:

  原标题:【原创】中国工业环境全要素生产率的来源分解 ——基于要素投入与污染治理的分析

  【摘要】:本文将基于松弛的效率损失测度法与卢恩伯格生产率指数相结合,通过将工业环境全要素生产率指数按照投入要素与产出进行分解,测算中国工业环境全要素生产率的来源。结果发现:(1)中国工业环境全要素生产率2001-2007年有所提高,但受国际金融危机的影响,在2008年下降;(2)工业环境全要素生产率的来源中,投入利用生产率的贡献约占1/3,污染治理生产率的贡献约占2/3,表明加强污染治理可以有效提升工业环境全要素生产率;(3)投入生产率的来源中,资本利用生产率的贡献大致占1/6,劳动利用生产率的贡献大致占5/6,表明劳动生产技术的进步是提高工业环境全要素生产率的有效措施;(4)污染治理生产率的来源中,COD治理生产率的贡献大致占2/3,SO2治理生产率的贡献大致占1/3,表明优先加强COD治理能更有效提升工业环境全要素生产率。

  【关键词】:工业环境全要素生产率;基于松弛的效率损失测度法;卢恩伯格生产率指数

  对中国工业环境全要素生产率的测算有助于更深刻的了解中国经济快速增长的动力。传统的全要素生产率的核算方法并没有考虑环境因素,难以反映全要素生产率的真实含义。在国内环境问题凸显、政府对环境问题日益重视的背景下,将环境因素纳入到全要素生产率的分析框架非常有必要。

  对于全要素生产率的测算,传统的研究主要采用成本收益法、参数化的计量模型等方法。对于多投入多产出的环境问题而言,这些方法并不合适:成本收益法在不同投入要素与产出的权重选择上存在着主观性问题,参数化的计量模型受制于先验的方程形式与分布假设。数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)则较好的避免了这些问题,由于可以方便地将污染物引入分析框架,近年来DEA被广泛用来分析环境资源问题。

  基于DEA的全要素生产率测算法多是建立在生产效率测算基础之上的:生产效率反映的是静态状况,将不同时期的效率指标进行组合计算,可以得到动态的全要素生产率指标。随着效率测算方法的改进,全要素生产率测算方法也相应改进。早期测算生产效率的方法是谢波德产出距离函数(Shepard Output Distance Function,SDF),与此相对应的全要素生产率测度指标为姆奎斯特生产率指数(Malmquist Productivity Index,MI)(Färe et al.,1994;Ray & Desli,1997),郑京海、刘小玄与Arne Bigsten(2002)、林毅夫与刘培林(2003)、颜鹏飞与王兵(2004)、王兵与颜鹏飞(2006)、郑京海与胡鞍钢(2005)、杨文举(2006)、涂正革与肖耿(2006)、章祥荪与贵斌威(2008)使用这一方法测算了中国的劳动生产率与全要素生产率。

  由于没有考虑非合意产出,并且存在“基于投入”或“基于产出”的径向选择问题,MI难以用于分析环境全要素生产率。后来的方向性距离函数(Directional Distance Function Approach,DDF)可以假设合意产出增加和非合意产出同比例缩小,被许多研究用来测算环境生产效率,全要素生产率的测度指数也随之改进为曼姆奎斯特-卢恩伯格生产率指数(Malmquist-Luernberger Productivity Index,MLI)。运用ML指数,Färe et al. (2001)测算了1974-1986年美国制造业全要素生产率,Boyd, Tolley & Pang(2002)测算了美国器皿玻璃行业的FTP变化,Jeon & Sickles(2004)测算1980-1990年OECD和亚洲国家的生产率指数,Yoruk & Zaim(2005)测算了1983-1998年间OECD国家全要素生产率情况,Kumar (2006)考测算了41个发达国家和发展中国家全要素生产率,有一种日常等待,2019年全年历史开奖记录,Yu et al.(2008) 测算了1995-1999年台湾地区四个主要机场的生产率,王兵、吴延瑞、颜鹏飞(2008)测算了APEC国家的FTP变化。针对中国的情况,Kaneko & Magani(2004)、Magani & Kaneko(2006)、陈诗一(2010)使用这种方法测算了中国的环境全要素生产率,杨俊、邵汉华(2009)利用此方法考察了考虑环境因素后的工业全要素生产率增长状况,周建、顾柳刘(2009)与陈茹、王兵、卢金勇(2010)则分别用此方法测算了上海以及东部地区的工业生产率增长状况。

  MI及其变体LMI均是基于比值(ratio)的测算方法,这种方法适合考察总产出的变化情况,但对于诸如利润的“差值”变量,则难以反映其变化状况。Chambers(1996、2002)、Chambers、Färe & Grosskopf(1996)则提出了一种基于差值(difference)的全要素生产率测算指数,被称为卢恩伯格生产率指数(Luenberger Productivity Index,LI),Managi & Kaneko(2006、2009)与Fuji,Kaneko & Managi(2009)将其扩展,在其中加入了非合意产出因素,用以测度中国的环境全要素生产率。

  无论是采用MI、LMI法还是LI法,前述研究测算的环境全要素生产率都是投入与非合意产出同时变化时的情形。尽管许多研究都对环境全要素生产率进行了分解,但多是按技术进步与技术效率进行分解,或者按纯效率变化、纯技术进步、规模效率变化和技术规模变化进行分解,鲜有文献测算各种要素,如投入的利用技术进步与技术利用效率提升、污染治理技术进步与技术利用效率提升对环境全要素生产率的贡献。

  本文试图在这方面有所突破,以测算中国工业环境全要素生产率的来源。在环境生产效率测算方面,除了可以利用DDF测算距离函数外,Tone(2001、2002)、Morita、Hirokawa & Zhu(2005),Zhou、Ang & Poh(2006)、Färe & Grosskopf(2010)、Tone & Tsutsui(2010)等利用了另外一种方法——基于松弛量的方法(Slack-based Measure, SBM),Fukuyama & Weber(2009)则进一步提出了基于松弛量的效率损失测算方法(Slacks-based Inefficiency,SBI)。除了具有非径向和非角度等特点外,SBI还是一种具有可加结构的测度方法,这种可加性为将生产效率值按要素与产出分解提供了可能性,王兵、吴延瑞、颜鹏飞(2010)采用这种方法将中国的环境生产效率损失因素分解为劳动力使用效率损失、资本使用效率损失、能源使用效率损失与污染治理效率损失。另外,基于差值的LI同样具有可加性,如果以通过SBI测算的环境生产效率损失值为基础测算LI,则全要素生产率指标同样具有可加性,这就为将全要素生产率按要素与产出分解提供了可能性。

  文章结构安排如下:第一部分首先介绍中国的工业环境全要素生产率的测算及分解方法,第二部分介绍数据来源及处理方式,第三部分介绍计算结果,第四部分为结论及政策含义。

  低,因此,综合考虑合意产出与非合意产出时,C与D的生产效率未必低于E。根据生产可能性集的单调性、凸性以及合意产出与非合意产出的“零联合”处置(Chung, Färe & Grosskopf,1997)等假设,此时的生产可能性集为包络线OCDEF与x轴之间的部分,而包络线OCDEF即为生产可能性前沿面。

  显然,在非合意产出“弱处置”时,C、D、E是有效率的,而位于生产可能性前沿面之内的A则是低效率的。那么,怎样衡量单位A的效率损失呢?这就需要首先测算产出损失。产出损失的测算有多种方法,按照逻辑顺序,主要有谢波德产出距离函数(SDF)、方向性距离函数(DDF)、基于松弛量的方法(SBM)与基于松弛量的效率损失测度法(SBI)四种方法。这里主要介绍第四种方法,即基于松弛量的效率损失测度法。

  根据Fukuyama & Weber(2009),同时考虑投入与合意产出的效率损失函数为:

  产出,并使用工业品出厂价格总指数进行平减为2000年不变价。工业总产值2004年数据来源于《中国经济普查年鉴2004》,其余年份来源于中经网;工业品出厂价格总指数来源于国研网。

  (2)非合意产出。污染物包括许多种类,各研究选用的指标差异较大。Watanabe & Tanaka(2007)和涂正革(2008)选择的是SO2;胡鞍钢等(2008)选取了废水、工业固体废弃物排放总量、COD、SO2、CO2排放总量五个指标;Managi & Kaneko(2006)除了选择“三废”排放量之外,还考虑了工业废水中的COD、六价铬、铅以及工业废气中的SO2、工业烟尘、工业粉尘的排放量,王兵等(2010)、王兵与王丽(2010)选取的是COD与SO2。与王兵等(2010)、王兵与王丽(2010)一样,考虑到我国环境保护“十一五规划纲要”提出的“确保到2010年二氧化硫、化学需氧量比2005年削减10%”目标,同时各省市自治区在制定本地区的污染减排计划时,也都设定了二氧化硫与化学需氧量总量控制目标(吴舜泽等,2009),我们选择SO2和COD作为非合意产出指标。

  (3)生产要素投入。多数研究所采用的生产要素投入为资本存量与从业人员。与这些研究相比,我们在生产要素投入的选取上主要有两点区别。一方面,除资本存量与从业人员外,我们增加了中间投入。这是因为,多数研究的合意产出为国内生产总值、地区生产总值或工业增加值,对应的生产要素投入中没有使用中间投入,尽管部分研究在生产要素投入中包括了能源或资源投入(Watanabe & Tanaka,2007;涂正革,2009;周建、顾柳刘,2009;王兵等,2010),也仅是假设其为非合意产出的主要来源(王兵等,2010)。我们的合意指标为工业总产值,因此在生产要素投入中应包括中间投入,而中间投入本身已经包括了能源或资源投入,因此我们没有再加入单独的能源或资源投入。中间投入由工业总产值与工业增加值的差额部分计算而得,并经工业品出厂价格总指数进行平减为2000年不变价。其中,工业增加值数据与工业品出厂价格总指数均来源于国研网。

  另一方面,在估测资本存量时,多数研究(周建、顾柳刘,2009;王兵等,2010;陈茹等,2010)采用的是张军等(2004)的永续盘存法。这种方法对数据的要求较高,需要有初始年份的资本存量、各年份的固定资产投资额以及固定资产投资价格指数,并需要对折旧率进行估测。由于统计资料限制,对于工业部门而言,上述数据难以获取,一般采用工业部门固定资产净值作为固定资本存量的替代变量(杨俊、邵汉华,2009)。固定资产净值为固定资产原值与累计折旧的差额,其计算方法实质上与永续盘存法的思路一致。本文使用的工业部门固定资产净值来源于统计数据应用系统数据库,并经固定资产投资价格指数平减为2000年不变价,后者来源于国研网。

  表1表1是计算而得的2000-2008年全国各省份环境生产效率损失值的平均值。显然,效率损失值越大,环境效率水平越低。从表1可以看出,各年份的产出效率损失值IEy为0,环境生产效率损失值IE主要来源于投入使用效率损失IEx与污染治理效率损失IEb,这意味着,对存在环境生产效率损失的省份而言,效率损失的原因主要在于投入利用效率以及污染排放治理效率过低。这些省份要提高环境生产效率,关键在于提高投入利用效率以及污染排放治理效率,也即,在保持工业产出不变的情况下,减少投入并降低污染排放量。这与王兵等(2010)的研究结论基本一致。在2000-2008年整个考察区间内,环境生产效率损失值为0.209,其中投入使用效率损失值为0.067,污染治理效率损失值为0.143,这意味着,约30%的环境生产效率损失来源于投入使用效率损失,约70%的环境生产效率损失来源于污染治理效率损失。在投入效率损失中,资本效率损失的贡献大致占1/3,劳动效率损失的贡献大致占2/3;在污染治理效率损失值中,COD排放效率损失与SO2排放效率损失的因素大致各半。

  从时间变化趋势来看,2000-2004年,全国的环境生产效率损失值在0.211-0.238之间波动,其中投入使用效率损失值IEx在0.060-0.077之间波动,污染治理效率损失值IEb在0.151-0.161之间波动;2005-2007年,生产效率损失值IE快速下降,大致位于0.16-0.19之间,这得益于投入使用效率损失值与污染治理效率损失值的同时下降,而污染效率损失值下降的贡献更大。2008年,受国际性金融危机的影响,投入使用效率损失值与污染治理效率损失值同时提高,导致环境生产效率损失急剧上升,与2000-2003年的水平基本相当。

  分区域来看,东部地区的环境生产效率损失值为0.073,其中投入效率损失值为0.022,污染治理效率损失值为0.052,均远低于其他地区(表2),这与王兵等(2010)的结论基本一致。因此,东部地区不仅在劳动和资本使用方面效率较高,而且在污染治理方面技术也处于领先地位。东北地区与西部地区的环境生产效率损失接近,分别为0.222与0.256,中部地区的环境生产效率损失值较其他地区更高,为0.345。从分区域的效率损失分解也可以看出,环境生产效率损失值主要来源于污染治理效率损失。

  具体到污染治理效率损失值,考察期内的平均值为0.143。从时间变化趋势来看,2001-2007年,污染治理效率损失值基本呈下降趋势,2001-2003年保持在0.160左右,2004年下降至0.151,2005-2007年进一步下降,2007年为0.126,2008年因为国际金融危机的影响则提高到0.140。COD排放效率损失值与SO2排放效率损失值在2001-2007年也基本呈下降趋势,分别从0.079与0.078降低到0.060与0.052,在2008年则提高至0.071与0.069。分区域来看,东部地区、东北地区、中部地区与西部地区的污染治理效率损失值分别为0.052、0.148、0.227与0.178,这表明,中西地区的生产技术落后是全面落后,不仅表现在劳动和资本的使用方面,而且体现在污染排放的控制与治理方面。

  率的贡献大致占5/6,表明劳动生产技术的进步对投入利用生产率的提高非常关键。从效率提高与技术进步的角度来看,投入利用生产率的提高主要来源于技术进步。分区域来看,东部地区、东北地区、中部地区与西部地区的投入利用生产率分别为0.014、0.014、0.009与0.011,差异并不明显。

  具体到污染治理生产率,考察期内的平均值为0.021。从时间变化趋势来看,2001-2007年的污染治理生产率基本呈“V”型变化趋势,2001-2005年从0.041下降到0.005,2006年与2007年则分别提高到0.039与0.055,到2008年则下降为-0.033。从要素构成来看,COD治理生产率的贡献大致占2/3,SO2治理生产率的贡献大致占1/3。从效率提高与技术进步的角度来看,污染治理生产率的提高主要来源于技术进步。分区域来看,东部地区、东北地区、中部地区与西部地区的污染治理生产率分别为0.037、0.005、0.015与0.014,区域差异要远大于投入利用生产率。在技术进步方面,中部与西部地区要落后于东部与东北地区,这显然是因为,在污染治理技术进步方面,东部地区往往扮演“先进者”的角色,其他地区更多的是扮演“学习者”的角色,这与杨俊和邵汉华(2009)、王兵和王丽(2010)、吴军等(2010)等研究的结论相似。

  本文将基于松弛的效率损失测度法与卢恩伯格生产率指数相结合,通过将工业环境全要素生产率指数按照投入要素与产出进行分解,测算中国工业环境全要素生产率的来源。结果发现:

  中国工业环境全要素生产率2001-2007年有所提高,但受国际金融危机的影响,在2008年 有所下降。工业环境全要素生产率提高主要来源于技术进步。分区域来看,东部地区工业环境全要素生产率最高,中部与西部次之,东北地区最低。

  图3更为直接的展示了中国工业环境全要素生产率的来源。其中,投入利用生产率的贡献约占1/3,污染治理生产率的贡献约占2/3。具体到投入利用生产率,资本利用生产率的贡献大致占1/6,劳动利用生产率的贡献大致占5/6,这表明劳动生产技术的进步对投入利用生产率的提高非常关键。污染治理生产率中,COD治理生产率的贡献大致占2/3,SO2治理生产率的贡献大致占1/3。

  希望政府强化环境政策(薛进军、荒山裕行、彭近新,2002,pp.116)。在污染治理资金有限的条件下,将资金投入COD治理可能会取得更好的经济效益。李钢、马岩、姚磊磊(2010)也持相似观点,他们发现,中国废水(包括了COD)环境管制效益乘数远大于废气环境管制效益乘数,2007年两者相差近30倍。

  分区域来看,东部地区往往扮演“先进者”的角色,东北、中部与西部地区更多的是扮演“追赶者”的角色。与东部地区相比,其他地区的生产技术落后是全面落后:不仅表现在技术进步方面,而且表现在技术利用效率方面;不仅表现在劳动利用生产率方面,而且表现在污染治理生产率方面。考虑到东北地区、中部地区与西部地区的资本利用效率与SO2治理技术利用率更低,在这些地区推广先进的资本利用技术与SO2治理技术,有助于全国工业环境全要素生产率的提升。

  资本利用技术的推广可以从两方面入手。一是实体投资方面的产业转移,通过产业转移带动资金利用技术的推广。考虑到这些地区的配套产业还不够完善(李钢、郭朝先、沈可挺,2009),产业转移不仅要鼓励单个企业的跨区域投资,而且要协调生产关联度较高的企业之间的整体投资策略,实际操作中可以先从对配套产业要求较低的产业开始,尝试由政府或行业协会出面组织座谈会。二是资金的跨区域流动,通过资金流动带动先进技术的推广。在有条件的地区逐步培育自己的民间金融机构,借鉴发达地区民间金融机构的经营管理模式,鼓励发达地区的民间金融机构在中西部地区开设分支机构。

  SO2治理技术的推广途径除了加强各地区的技术交流外,还可以尝试建立跨区域的排放权交易市场。相关实证研究发现,SO2边际处理成本在各省间存在较大差异(杨金田等,2004;Xu, Hyde & Ji,2010)。这主要是因为,当经济较发展水平较高、生产技术较先进时,重置给定资源来减排的空间越来越小,减少污染排放的代价较高(Lee, Park & Kim,2002);而经济发展水平较低、生产技术较为落后时,减少污染排放的代价较低。在跨区域的排放权交易市场中,由污染治理代价相对较低的企业(主要位于欠发达地区)向污染治理代价相对较高的企业(主要位于发达地区)出售污染排放配额,实质上是扩大了发达地区相对先进的SO2治理技术的使用范围,促进了先进治理技术在全国范围内的的推广使用。

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