中國環境生產效率與環境全要素生產率的關聯分析
一、引言
經濟增長和減少污染是當今人們關注的重點。在改革開放的過程中，中國經濟在取得快速增長的同時，也帶來了較為嚴重的環境污染問題。《2010年中國環境狀況公報》顯示中國地表水污染較重，七大水系都出現了一定程度的污染，特別是氣溫不斷升高，自1997年以來已經連續出現了14個氣溫偏高年份，彰顯了溫室氣體排放過多所產生的不良后果。而在最新出爐的2012年全球環境績效指數(EPI，Environmental Performance Index)排名中，中國在132個國家中名列第116位，環境情況顯然不容樂觀。但是，不管怎樣，中國的工業化和城市化步伐不會停止，因為畢竟發展是第一要務，以上出現的環境問題只有在發展的過程中才能得到徹底地解決。重要的是我們應該盡早地把對環境的消耗納入到我們經濟增長核算的范疇，讓人們充分認識到環境的消耗對經濟增長績效的影響，進而促使人們在發展經濟的同時關注和重視環境問題。
中國經濟的快速增長已引起了眾多學者對中國經濟增長績效的關注。在已有的文獻中，大量關于中國經濟增長績效問題的研究主要是在沒有考慮經濟增長可能對環境產生較大損耗的情況下進行的，即他們主要是從基于沒有考慮環境因素的傳統效率和生產率角度來考察中國經濟增長的績效和可持續性的。在這些研究中，從方法上來看主要分為Solow的增長核算法(如Chow，1993;Borensztein & Ostry，1996;Wang & Yao，2003;Zheng et al.，2009;王小魯等，2009)和包括DEA與SFA的生產前沿分析方法(如顏鵬飛等，2004;鄭京海和胡鞍鋼，2005;岳書敬等，2006;王志剛等，2006;吳延瑞，2008;王志平，2010)。近年來，才出現了一些在考慮環境因素下的對我國生產效率和全要素生產率進行研究的文獻，比如胡鞍鋼等(2008)和李靜(2009)在考慮環境因素的情況下基于當期DEA的方法對我國區域的生產效率狀況進行了探討，王兵等(2010)和田銀華等(2011)則運用序列DEA方法對在環境約束下的我國區域全要素生產率進行了進一步的研究，而陳詩一(2009)在考慮排放的情況下對我國工業分行業進行了綠色經濟增長核算。
從以上可見，對我國經濟增長中的生產效率和全要素生產率進行研究的成果是豐富的。但在以上研究中，大部分是在沒有考慮經濟增長對環境產生損耗的情況下進行的，即他們并沒有考慮經濟增長所可能帶來的環境影響，因而會扭曲對社會福利變化和經濟績效的評價，并可能在政策建議上產生誤導(Hailu et al.，2000)。而在以上對環境影響加以考慮的文獻中，除了陳詩一(2009)是利用基于擴展新古典增長模型的Solow余值法對我國工業分行業的綠色經濟增長進行了研究之外，其他對我國綠色經濟增長進行研究的文獻基本上都是基于DEA方法而展開的，采用SFA方法進行的相關研究似乎還很少出現。另外，從方法論的角度來看，上述基于Solow余值的增長核算法，由于不能考慮生產過程中的無效率以及它的準確性，得建立在一些很強的假設條件之上(如完全競爭和利潤最大化等)，這些不足之處都可能使其結論有偏(鄭京海等，2005)。而對于DEA方法，其不但具有對測量誤差和極端值特別敏感的缺陷之外，另外的一個重要問題是以上用DEA方法進行分析的文獻(包括當期DEA及序列DEA)中，他們對省際生產率的分解基本上都是建立在Fre et al. (1994)的方法之上的。然而該文對生產率的分解方法由于其對技術進步的測算是基于虛擬的規模報酬不變(CRS)前沿，而不是實際的規模報酬可變(VRS)前沿面的移動得到的，通常會產生一向上偏誤的技術變化值和向下偏誤的規模效率變化值(Grifell-Tatje et al.，1999);而一些試圖擺脫上述分解有偏的研究(如王兵等，2010)在基于VRS前沿來測算技術進步時，又遇到了很多的“不可行解”問題，即在該方法下不能求出技術進步的值。對于以上兩難困境，Ray et al. (1997)認為基于顯性的超越對數距離函數方法可以很好地解決。對于傳統的SFA方法，其對于生產率的分解因子——技術進步和規模變化也因不滿足“費雪理想指數”(Fisher Ideal Index)的特點，從而也可能在分解中會帶來潛在的有偏誤的結論(Orea，2002)。另外以上所有文獻的樣本期都為2008年之前，缺乏對2009年全球性的金融危機對我國產出及生產率影響方面的研究。
有鑒于以上情況，本文準備在以下幾個方面對現有文獻進行拓展：(1)嘗試在SFA的框架下納入環境因素來對我國的綠色經濟增長狀況進行分析;(2)在廣義馬姆奎斯特指數與隨機前沿生產函數相結合的模型框架下，放松規模報酬不變假定，對我國區域的生產率及其各成分進行研究;在此框架下，能有效克服DEA對全要素生產率分解的偏誤或無可行解問題，同時也能避免傳統SFA分解中的非“費雪理想指數”問題，從而有利于對樣本期內我國的生產率及其各成分形成更準確的認識;(3)把樣本期延展到2009年，由此可以對全球性的金融危機對我國生產率的影響進行判斷。
本文下面的安排是：第二部分是研究方法和模型介紹;第三部分是對本文所用數據和變量的說明及處理;第四部分是對納入環境因素后我國的環境生產效率和環境全要素生產率進行實證分析，并對一些相關問題展開討論;第五部分是文章結論與政策含義。
二、研究方法和模型
在本文中，為了實現在SFA分析框架下納入環境因素來比較精確地對我國的生產效率及其全要素生產率進行研究，我們引入Balk(2001)和Orea(2002)對生產率的分解方法，即在生產技術呈現規模報酬可變的情形下，就產出導向角度而言，根據生產率變化的不同來源，可以把全要素生產率(TFP)從時期t到時期t+1的變化分解為四個部分，即：
TFP變化=生產效率變化×技術變化×規模效率變化×產出組合效應
(Wang & Schmidt,2002)。在本文中我們主要關注具有代表性的反映地區稟賦特征和體制發展狀況的基礎設施與市場化程度這兩個外生變量對中國省份生產效率的影響，而δ為非效率方程中的系數待估計值。
在(2)式參數技術情況下，我們可以計算各DMU的生產效率、效率變化、技術進步、規模效率變化和產出組合效應等數值，即可求得(1)式中的TEC、TC、SEC和OME等分解因子的值。首先對于形如(2)式所示的單產出情形，Balk(2001)和Orea(2002)等的研究表明它的產出組合效應的值等于1，即其對TFP的變化沒有影響。此時計算(1)式中的前三個因子可
以包含TFP的總變化情況，在本文中我們的研究就是這種情形。再是對于每個DMU的生產效率，我們可以用其在t時期存在生產非效率時實際產出的期望值與其同期完全生產有效時產出的期望值之間的比率來確定，即第i個DMU在t時期的生產效率可以被定義為：
另外，對于第i個DMU從時期t到時期t+1的技術變化指數，根據Fuentes et al.(2001)、Orea(2002)和科埃利等(2008)等人的研究，在非中性技術變化的情況下，技術變化值會隨著投入向量的不同而發生變化，因而需取相鄰時期t和t+1的技術變化指數的幾何均值。在此考慮下，我們可以依據以下式子計算得到技術變化指數(TC)的值：
值得說明的是，根據Fuentes et al.(2001)、Orea(2002)和科埃利等(2008)的方法，上面的(4)式、(5)式和(6)式都可以由隨機前沿生產函數(2)式通過構造超越對數形式的距離函數方法推導得出，同時也可得到它們分別對應著(1)式中的全要素生產率變化(TFPC)的三個分解因子TEC、TC和SEC的值。②顯然，由(5)式和(6)式所得到的分解因子都是滿足“費雪理想指數”要求的，并且它們都是建立在VRS基礎上得出的值，即是基于實際而非虛擬前沿面得到的，所以其對技術變化與規模效率變化等的分解是準確的。同時我們的研究也表明其沒有出現“不可行解”的問題，這些都說明我們的方法具有較大的優勢。這樣，我們就可以在放松規模報酬不變的假定下，采用上述廣義馬姆奎斯特指數與超越對數隨機前沿生產函數相結合的方法，以對我國在考慮環境因素下的生產效率及其全要素生產率的變化狀況進行探究和分析。
三、數據和變量
根據我們的研究目的和數據的可獲得性，在本文中用到包括1995-2009年的除西藏以外的中國大陸30個省區市(后文統稱為省份)的有關他們各自產出、投入以及反映其地區稟賦特征和體制狀況等變量的數據，其中重慶按照大多數人的做法，我們也把它合并到四川省進行分析。有關上述所有變量的基礎數據主要來源于歷年《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》和《中國勞動統計年鑒》。對于以上變量的處理及解釋如下：
產出使用各省份以2000年為基期的實際地區生產總值(GRP)。勞動投入我們使用有效勞動的形式，即用各省份歷年的一、二、三產業的總就業人數與各省份就業人員的平均受教育年限的乘積來表示勞動的投入數量，對于缺失年份的就業人員平均受教育年限數據，則根據陳釗等(2004)的方法進行了補齊。資本投入沒有現存的數據資料可以使用，需要進行估算，在本文中我們使用大多數學者所采用的“永續盤存法”來進行估算。具體來說，我們利用了張軍等(2004)的研究成果得到1995-2000年各省份的資本存量數據，然后我們按照其同樣的方法延展得到2001-2009年各省份的資本存量數據，再把得到的數據都統一調整為以2000年為基期的相應值。而對于反映地區稟賦特征的基礎設施狀況，我們借鑒吳延瑞(2008)的做法，用各省份每十平方千米土地上的公路長度與鐵路長度的幾何平均值來表征;對于反映體制發展狀況的市場化指數，我們采用了樊綱等(2010)年提供的數據，但對于1995-1996年和2008-2009年四年的未可得數據我們同樣依據陳釗等(2004)的方法進行了補充。而環境投入是本文引入的新變量，下面著重說明。
本文還引入環境變量這一投入類型，用以考察在考慮環境因素的情況下對我國省份生產效率及其全要素生產率增長所可能產生的影響。當前，對環境因素的考慮主要有兩種方式：一是將對環境造成影響的污染排放物作為投入要素，與資本和勞動投入一樣一起引入生產函數，只不過是一種未支付的投入，這方面的代表文獻比如有Koop(1998)、Ramanathan(2005)、陳詩一(2009)等;二是把污染排放看作非期望產出，和期望產出(好產出)一道引入生產過程，利用方向性距離函數來對其進行分析，比如有Watanabe et al.(2007)、王兵等(2010)、陳詩一(2010)等。在本文中，我們采取第一種把污染排放物看作投入要素的處理方法，并且考慮到排放作為“溫室效應”的主要誘因，其排放量已經成為世人對環境問題關注的重點。由此，在本研究中我們把這一污染排放作為環境投入要素納入到我們的分析模型當中，以此來進行我國的綠色經濟增長分析。而對于我國各省份的排放數據，因為其不能直接從各種統計資料中獲得，所以必須進行估算。本文中對排放的估算參照了陳詩一(2009)的方法，以各省份歷年所消耗的煤炭、石油和天然氣三種消耗量較大的一次能源為基準來估算其各自的排放量。③
四、模型估計和經驗分析
(一)模型估計結果
表1報告了運用Frontier 4.1計量軟件用極大似然法估計得出的在考慮環境因素下的隨機前沿生產函數的參數估計結果(模型2)，同時為了較為全面地研究在考慮環境因素下的綠色經濟增長與不考慮環境因素的傳統經濟增長下的我國經濟增長績效的差別，在本文中我們也對不考慮環境因素的沒有包含排放這一環境投入要素的兩投入模型進行了估計(模型1)。
從表1中兩模型的估計結果可以看出本文所選擇的超越對數形式的隨機前沿模型表現良好。對模型1和模型2所對應的柯布—道格拉斯(CD)生產函數模型適用性檢驗的似然比檢驗統計量LR的值分別高達61.32和99.32，表明我們所選擇的超越對數形式的生產函數是比CD生產函數更適合的模型。兩個模型的共35個回歸系數中，只有5個在10%的顯著性水平下不顯著(其中有一個在15%的水平下顯著)，而其他解釋變量的說明能力都極強(基本上都在1%水平下顯著)。同時它們的單邊偏誤似然比都較大，表明兩模型的隨機誤差部分都符合混合卡方分布，而由它們的方差參數γ的值都接近于1，且非常顯著表明，無論是在考慮還是不考慮環境因素下我國的省份經濟中都存在著普遍的生產無效現象。所有這些說明了，我們運用能夠考慮生產無效應的超越對數隨機前沿分析方法，來對我國的綠色生產率變動狀況進行研究是必要的和可靠的。
另外，從以上估計結果中，我們可以看出在兩個模型里，非效率方程中表征省份市場化發展程度的市場化指數(z2)的系數估計值都顯著為負，表明市場經濟體制的推進有著明顯地促進省份生產效率提高的作用，并且在考慮環境因素的情況下這種作用似乎更明顯(模型2中該估計值的絕對值更大)。這些說明我國的落后省份要想提高生產效率以及改進環境質量，下大力氣推動市場經濟體制的健全是很
有必要的。但基礎設施(z1)在兩個模型中的系數估計值都表現為正(盡管模型2中的不太顯著)，即以公路和鐵路為代表的基礎設施的增多還在某種程度上加重了非效率的存在。對于這種現象，可能表明基礎設施建設由于是大量投資所形成的，其效能將在未來很長的時期內存在，短期內則由于占用投資太多等原因而表現出對生產效率提高的阻礙作用，但在經過較長時間后，其應該是有利于提高生產效率和改善環境的。④
(二)經驗結果分析
根據第二部分介紹的方法和前面的模型估計結果，我們可以對我國的環境生產效率及環境全要素生產率進行比較全面的分析。⑤同時為了更為清晰地了解在考慮環境因素下的我國綠色經濟增長的績效，我們把不考慮與考慮環境因素的兩種不同情況結合起來進行分析。再者也依照部分學者(如王兵等，2010)的劃分方法，把考察的樣本時間劃分為兩個不同的子時期：1995-2002年和2003-2009年。⑥在空間上，則按照大多數學者的劃分方法也把我國分為東、中、西三大區域(見圖1)進行研究，以便于發現區域經濟增長中的不同模式。
1.環境生產效率分析
表2報告了分時期的中國三大區域與全國省份的兩種平均生產效率水平以及省際效率差異狀況。從整體上來看，不管在哪個時期及哪個區域在考慮環境因素的情況下它們的平均生產效率都要低于在不考慮環境因素下的平均生產效率。如就全國而言，其傳統生產效率在整個樣本期內平均為0.7041，而環境生產效率為0.6454，顯然前者比后者高出很多，東、中、西部地區也有類似情況。這一現象表明排放等環境污染對我國的效率造成了損失，這與一些已有的不考慮與考慮非期望產出的DEA方法得出的結論是相似的(如Watanabe et al.，2007;王兵等，2010)。同時由各時期變異系數可以看出，盡管環境生產效率小于傳統生產效率，但省際之間的效率差異在通常情況下卻是前者大于后者(中部有些例外)，表明在考慮環境因素的情況下，我國省份間因為在排放上的較大差異而表現出了更大程度上的生產效率差別。以上情況說明從保護環境的層面上來看環境生產效率，應該說是一個比傳統生產效率更能合理反映省份實際生產效率水平狀況的指標。
從區域比較的角度來看，在整個樣本期及分時期中，都有東部的平均傳統生產效率和環境生產效率大于中、西部的相應值，而中部又大于西部的值，說明西部地區無論是在何種生產效率下，其都處于落后地位，而且中、西部與東部的差距還有不斷拉大的趨勢。比如就環境生產效率而言，在1995年，東、西部平均值的差距為0.1099，2003年為0.1426，到2009年則已擴大到了0.2073;同樣1995年東、中部平均值的差距僅為0.0516，到2009年也擴大到了0.1065。另外經我們進一步的比較發現，就這些地區的傳統生產效率與環境生產效率而言，整個分析時期中東部地區的環境生產效率平均比其傳統生產效率低出0.0522，而中、西部地區的這一差距分別為0.0746和0.0574。這表明中、西部地區因為排放問題而帶來了更大的效率水平的下降，這似乎表明屬于我國落后地區的中、西部可能存在著更為嚴重的環境問題。事實上經計算發現，東、中、西部地區在1995-2009年間的碳強度分別為每萬元GDP平均排放2.85噸、4.59噸和5.08噸，顯然中、西部地區的排放強度要明顯大于東部地區的排放強度，因而在考慮生產對環境造成不良影響的情況下，這兩地區與東部地區的環境生產效率差距相比傳統生產效率差距更大。
最后，有必要說明的是，我國各省份在不考慮與考慮環境因素下的兩種效率水平中的表現如何?他們的排序是否發生了變化?對于這些問題的回答有助于我們了解各地區環境因素對產出影響的強弱(胡鞍鋼等，2008)。為此，我們作出了1995-2009年間我國29個省份歷年傳統生產效率平均值與歷年環境生產效率平均值的柱形圖(見圖1)，從左至右分別是東部、中部和西部省份。從圖中可以直觀地看出我國省份兩種生產效率的梯次變化狀況，東部最高，西部最低，同時每一省份的環境生產效率通常都要低出其傳統生產效率較多，而省際之間的差異則更是相當明顯。環境生產效率中排在前面的省份為福建、廣東、上海、江蘇和天津，都為東部省份。環境生產效率靠后的省份為貴州、陜西、云南、寧夏和新疆，全部為西部省份。相比傳統生產效率，環境生產效率排名提前的省份主要有江蘇、浙江、內蒙古和甘肅，而環境生產效率排名落后的省份有湖北、黑龍江、遼寧和河南等。為了進一步確定各省份在兩種生產效率中的排序是否發生了較大的變化，我們對省份兩種生產效率值進行了Kendallτ相關性檢驗。檢驗結果顯示，Kendallτ相關系數為0.833且在0.05的水平下顯著，表明排序發生了一定的變化但總體上兩者呈較強的正相關性，這或許表明那些具有較高傳統生產效率的省份也可能有著更強的治理污染排放的能力。
2.環境全要素生產率及其分解
環境生產效率度量的是在既定的時期中各省份與相應前沿生產邊界的距離關系，表明了各省份對已有資源的利用程度，是一種靜態的分析，其并不能體現生產率在經濟動態增長中的作用大小。而環境全要素生產率是一種動態分析，對之進行考察可以把握環境全要素生產率本身的變動狀況及其來源以及它們對綠色經濟動態增長的貢獻大小等。表3報告了分時期的中國不同區域傳統全要素生產率與環境全要素生產率及其各來源的平均變化指數情況，由表中數據可以看出：
首先，在1995-2009年的整個樣本時期內，全國傳統全要素生產率年均增長率為0.22%，低于環境全要素生產率年均增長率0.85%，它們分別只占同期實際GDP年均增長率11.39%的1.92%和7.43%，反映了近些年來我國經濟粗放型增長的現實。以上估計的年均生產率的增長率與一些已有的類似文獻的度量值也是相近的(如岳書敬等，2006;王兵等，2010;田銀華等，2011),只是本文相比前述文獻其估計值相對還要稍低一些，原因應主要在于本文把研究的時間延展到了2009年(前面幾篇文獻都沒有納入)，而2008年、2009年由于受到國際金融危機的強烈沖擊，我國的生產率出現了劇烈的下跌(見圖2)，這是本文的發現之一。另外值得一提的是，本文估算的環境全要素生產率要大于傳統全要素生產率，這與王兵等(2010)用DEA方法對我國的研究得到的結論相似;對于這一現象，王兵等(2010)認為這可能與環境管制促進技術進步的“波特假說”在中國得到初步驗證有關，
我們認為除此之外應該還有一些其它原因，下文對此將作出進一步的討論。
其次，就全要素生產率增長的來源而言，一個可能與直覺相反的是，在我們的研究中得到了我國三大區域都出現了普遍的技術倒退現象，這與已有的大部分相關研究是不同的。但是我們認為就省級層面的DMU而言，在它們普遍存在著資本過快深化的過程中，這一現象的出現是難免的(后文也將對此作出專門的討論)。本研究的又一個發現是可能由于前述的所謂前沿技術的倒退，我國三大區域的省份都發生了明顯的“追趕效應”，即到傳統或環境前沿技術邊界的距離都越來越小(效率變化指數大于1)，其成為了推動我國傳統或環境全要素生產率增長的最主要源泉，這與許多已有的研究也是不同的。許多基于產出導向的DEA方法(如鄭京海等，2005;王兵等，2010;田銀華等，2011)和SFA方法(如王志剛等，2006;王志平，2010)都得到技術進步是生產率增長的最主要源泉，而生產效率變化的貢獻很小甚至為負;出現這種較大差異的原因，我們認為主要是由于上述DEA方法是基于虛擬的CRS前沿而不是實際的VRS前沿面，來確定技術進步從而高估技術變化指數所造成的(Grifell-Tatje et al.，1999);⑦而上述基于SFA方法的技術進步值又不符合“費雪理想指數”的原則，因而也可能會產生有偏的結論(Orea，2002)，當然我們的樣本期不同可能也是原因之一。另外本研究的一個很重要發現是規模效應在我國的三大區域中呈現出了顯明的區域特征，東部在兩種生產率情形中的兩個子時期中其規模變化指數都小于1，表明該區域省份的生產規模已普遍處于了規模不經濟的階段，因而東部省份在今后尋求減排以及其他前沿技術的進步比追求通過大量增加投入而帶來規模的擴大更顯得尤為重要;而中、西部地區的規模效應都顯著為正，表明這兩個區域都還處于規模經濟階段，而西部地區的規模變化指數又普遍大于中部地區，表明西部地區比中部地區可能又處于更為明顯的規模經濟階段。
圖2是1995-2009年間我國的傳統全要素生產率與環境全要素生產率的動態變化曲線。從圖2可以看出，在一般的年份中都是環境全要素生產率增長高于傳統全要素生產率增長，并且它們的差距經歷了一個由大變小再變大的過程，而其中的2004年和2005年出現了傳統全要素生產率增長大于環境全要素生產率增長的相反情況，2003年則兩者相當接近。對于以上情況，經我們進一步研究發現，2003-2005年之所以出現彼此相當接近或相反的情形，與排放在這三年中出現了急劇的上升態勢是緊密相連的。經計算發現以上三年的排放增速，全國平均分別為14.67%、15.93%和16.24%，都大于相應年份的GDP增長速度(依次為12.11%、13.41%和13.10%)，而其他年份都是排放增速小于GDP增速，這些情況表明我國環境全要素生產率的增減情況與表明環境污染程度的排放強度是密切相關的。
在1995-2002年間，隨著我國政府對環境問題的重視，期間關閉了大量小煤礦、小火電等企業，同時現代企業制度的引入以及煤炭等資源價格的市場化改革和非國有工業的快速發展提高了能源等稀缺資源在行業間的配置效率，這些都有力地促進了這一時期的節能減排工作，使的排放增長減速甚至下降(陳詩一，2009)，正是由于以上原因使得這一時期的環境全要素生產率增長明顯大于傳統全要素生產率。而在2003年后，由于我國的重化工業化趨勢再度顯現，房地產和汽車等工業的快速發展以及基礎設施投資力度的持續加大等都極大地帶動了采掘業、石油、建材和機械設備制造等重化工業行業的急劇膨脹，使得中國的排放再次大幅增長，這就出現了最初幾年的排放增速甚至大于GDP增速的情況，結果是導致了我國的環境全要素生產率增長小于傳統全要素生產率的出現。2006年后，隨著我國“十一五”規劃提出把能源強度降低20%和主要污染排放物總量減少10%的節能減排約束性指標，以及2007年《中國應對氣候變化國家方案》等政策的出臺以來，我國的排放又出現了一定的增速放緩趨勢(比如2009年增速下降到5.60%，但仍處于相對較高的水平)，而環境全要素生產率增長也回到了較高于傳統全要素生產率增長的狀態。
以上情況一方面說明了前述環境全要素生產率增長的變動與排放密切關系，表明環境全要素生產率具有比傳統全要素生產率更為豐富的內涵，把排放作為投入要素來進行綠色經濟增長分析與把其作為非期望產出一樣具有可行性，其能夠比較敏感地反映出對環境的消耗強弱所帶來的在經濟增長質量上的差異。另一方面也在某種程度上表明了，之所以在第一個子時期以及2006年以來都有環境全要素生產率增長大于傳統全要素生產率的現象發生，其與這些時期里節能減排工作的大力推進密不可分，表明在這些時期里，我國在實現經濟增長的同時也帶來了一定的環境治理成效，這種成效的取得從社會的角度來說便是增進了人們的福利(Hailu et al.，2000)。由此可以得到環境全要素生產率在更大程度上體現出的是綠色經濟增長的績效，而且其增長率越大于傳統生產率增長，則表明綠色經濟增長的績效越明顯，這應該可以作為我們衡量經濟增長中環境保護程度的一條重要標準。據此從圖2可以看出，盡管2006年以來我國已拉開了新一輪綠色經濟增長的序幕，但相比第一子時期其效果相對來說還要差許多，這與陳詩一(2010)對我國工業行業的研究具有相似的結論。當然從上面也可以看出上述環境治理成效的取得，既有環境管制促進減排技術進步的“波特假說”在我國初步發生作用的成分，但在中國這樣一個處在轉型中的國家它可能在更大程度上受到了現代企業制度的健全、資源價格的市場化改革以及產業結構的轉變等重大事項的影響，而當前減排難度的加大，應該說在很大程度上與上述我國還在延續的以大量投資驅動的重化工業化現象有關。
圖2 中國傳統與環境全要素生產率的動態變化趨勢(1995-2009)
圖3 中國環境全要素生產率增長的分解(1995-2009)
圖3是整個樣本時期中我國環境全要素生產率增長的來源分解情況，其表明了我國的環境全要素生產率增長可以分解為技術變化、效率變化和規模變化等幾個來源。從總體上來看，正如前文所看到的表示前沿技術變動的技術變化在整個樣本時期內呈現出了較為平緩的下降趨勢，而環境生產效率變化則表現出較為明顯的對生產率增長的正效應，規模變化在總體上對環境全要素生產
率的影響為正但很微弱。但如前文所言，規模效應在我國的三大區域中呈現出了較為明顯的區域特征，其在中、西部對環境全要素生產率增長表現出較強的正效應。
最后，值得說明的是，本研究中得出我國省級層面的所謂前沿技術出現了較為平緩的倒退現象，這和已有的大部分相關研究(包括DEA和SFA方法)是相異的，僅有顏鵬飛等(2004)基于投入導向的當期DEA方法得到了和我們有些相似的結論。關于前沿技術，一些學者(如林毅夫等，2003;Henderson et al.，2005)認為從理論上來說，由于依據“過去掌握的技術不會遺忘”的假定，現實中也就不可能出現技術倒退的現象。對于這一認識，我們認為從微觀層面(比如公司、企業)來說，或許其具有較強的合理性，但在以省份或國家作為DMU的宏觀層面上，其就不再是那么絕對了。因為依據前沿分析方法的思想，前沿技術的進步與否是由DMU(本文中為省份)中的最佳實踐者的投入—產出數據所構建的最佳實踐面的外移還是內陷所決定的，只有當最佳實踐者的產出—投入比有所增大的情況下，最佳實踐面才會外移，進而引致技術進步的出現，相反則是技術的倒退。而在我們的分析時期內，如表4所示是我國部分年份各省份平均意義上的各投入與產出的增長變化情況，以及根據我們的模型估計得到的在不考慮與考慮環境因素下的各投入要素的產出彈性系數分配情況。由表4可以看出，我國的資本增長率在所有的年份都要高出GDP增長率幾個百分點，且到近期這一勢頭更加明顯，這一情況表明我國存在著明顯的資本過度深化現象(張軍，2002)，在資本占支配地位的情況下(由表中資本的產出彈性系數可以看出)，資本投入的過快增長，必然會帶來省級層面的產出—投入比普遍下降的結果。事實上，經我們計算發現，包括我國東部省份在內的所有省份都無一例外地在1995-2009年間出現了產出—資本比逐年以較快速度下降的情形(僅上海等極少數省份的少許年份例外)。在這種情況下，以最佳實踐者的產出—投入比所支撐的最佳實踐面的外移已然不可能，而由它的逐年內陷所導致的所謂前沿技術的倒退則就不可避免了。
五、結論與政策含義
本文在引入二氧化碳()排放這一環境投入要素的情況下，利用廣義馬姆奎斯特指數與隨機前沿生產函數相結合的模型方法，在放松規模報酬不變假定的情況下，對我國在考慮環境因素下的生產效率及其全要素生產率的增長與分解進行了研究。本文的主要結論及隱含的政策含義為：
(1)我國省份環境生產效率普遍低于傳統生產效率并且效率水平省際差異增大，同時省份間兩種生產效率下的排序有一定的差異但總體上呈現出較強的正相關性，而中、西部與東部區域間的兩種效率水平差距都有所拉大。實現經濟增長和環境質量的“雙贏”是綠色經濟增長的內在要求，通過省份的環境生產效率來衡量其資源環境的利用水平更能合理地反映省份經濟增長的質量。當前我國區域間兩種生產效率水平差距的拉大反映了不同區域省份在可持續發展能力上所存在的較大差異，同時省份間兩種生產效率水平的排序所具有的較強正相關性也要求我們必須對屬于我國落后地區的中、西部省份給予更多政策、技術與資金上的扶持，它們才有可能增強自身的資源利用和環境保護能力并最終縮小區域間的生產效率水平差異。
(2)通常年份中環境全要素生產率增長要高于傳統全要素生產率增長，表明這些年份中我國以經濟增長和節能減排為雙重目標的綠色經濟增長取得了一定的成效，但近年來的增長績效相比1995-2002年時期還有較大差距，說明提高我國當前及今后的綠色經濟增長績效還有很多事情要做;兩種生產率對中國經濟增長的貢獻率在樣本時期內總體上都不超過10%且后一時期有所下降，表明我國經濟的增長在近些年來主要是以要素的積累特別是以資本的快速深化所帶動的事實。因此今后具有挑戰性的問題將是如何在使節能減排加快推進的同時又能夠跳出經濟增長過度依賴于資本快速深化的圈子，以真正實現經濟的又好又快增長。
(3)我國各區域兩種生產率增長的主要來源都是由生產效率的提高而不是由所謂的前沿技術進步所引致的，這一結論雖與已有研究存在較大差異但其同樣能夠由我國省份普遍存在的資本過快深化現象得到解釋，同時由資本的過快深化所可能帶來的工業重型化傾向也是排放增加的重要源頭，因而從前沿技術進步以及環境質量改善的角度也要求我們改變主要以資本為驅動力的經濟增長方式。同時我國三大區域分別處在規模經濟的不同階段，呈現出了明顯的區域特征，其中東部省份大多已處在了規模不經濟的階段，因而對于這些省份來說，通過資源利用效率的提高以及先進技術的引進、開發和使用從而帶動全國前沿技術的進步比增加投入擴大規模顯得更為重要。
作者感謝匿名審稿人的寶貴意見。文責自負。
注釋：
①關于(1)式中的符號及其含義和表達式的更多說明可參見Orea(2002)和科埃利等(2008)。
②有關(4)、(5)、(6)三式的來源以及它們與(1)式中相應部分關系的數學推導較為繁瑣，限于篇幅沒有列出，若有需要可向作者索取。
③有關本文中變量數據的統計描述，由于篇幅限制略去，讀者若有需要，可向作者索要全套數據。
④感謝審稿人對此提出的解釋，由于生產效率是一種年度(短期)分析，考慮到基礎設施發揮作用的長期性和滯后性，所以在短期的分析中，出現其不利于改善生產效率的情況是符合邏輯的。
⑤在本文中，我們把不考慮環境因素下的生產效率與全要素生產率分別稱為傳統生產效率和傳統全要素生產率，而把考慮環境因素下的則分別稱為環境生產效率和環境全要素生產率。
⑥這樣劃分子時期除了如王兵等(2010)所依據的2003年以來我國經濟開始了新一輪的高速增長之外，還在于2003年也是我國的排放在經歷一個增長停頓期后轉而進入一個新的快速增長期的轉折點(見陳詩一，2009)。
⑦王兵等(2010)雖然是通過VRS前沿面來確定技術進步的，但他們把較多的無可行解視為0的處理方式以及基于序列DEA的方法，都有可能高估技術進步對生產率的貢獻而壓低生產效率變化的貢獻。
使用微信“掃一掃”功能添加“谷騰環保網”
