和红伟 李竹梅 刘蓉 张子文
摘 要:针对传统全要素生产率测度方法没有考虑二氧化碳排放问题,提出了资源约束、环境规制下的全要素生产率指数。通过与传统全要素生产率比较,表明资源约束、环境规制下的全要素生产率指数与中国碳减排目标相吻合。经过进一步对资源约束、环境规制下的全要素生产率指数的分解,结果显示:技术进步是推动资源约束、环境规制下全要素生产率提高的主要因素。
关键词:资源约束 环境规制 全要素生产率 环境DEA 方向距离函数
中图分类号:F205 文献标识码:A
文章编号:1004-4914(2015)09-016-03
一、研究综述
对资源约束与经济增长关系的关注始于古典经济学时期。马尔萨斯(1798)和李嘉图(1821)先后研究了土地与经济增长的关系,认为土地约束会导致经济零增长。德内拉·梅多斯等在《增长的极限》中对资源消耗影响经济增长进行模拟,得出不可再生资源稀缺导致经济增长持续性差的结论。Thomas Homer-Dixon研究发现,资源约束通过影响技术进步,对经济增长产生间接约束。罗浩(2007)、黎贵才(2011)研究认为资源是制约经济增长的瓶颈,而技术创新是促进经济增长的关键。房林等(2008)通过宏观经济微观分析,引入社会地位和资源两个因素通过传统效用函数,研究了资源约束对经济系统的影响。
新古典经济增长理论认为全要素生产率(TFP)的增长是经济增长的关键。Bjurek(1996)使用从产出和投入两个角度考虑的Malmquist生产率指数作为HMB生产率指数。Fare etal.(1994)将全要素生产率增长分解为效率变化和技术进步两个成分,发展了Malmquist生产率指数。张军等(2003)估计了1952-1998年中国全要素生产率增长率。王兵等(2008)运用Malmquist-Luenberger指数方法测度APEC17个国家和地区1980--2004年包含CO2排放的全要素生产率增长。刘兆征(2009)从能源经济可持续发展视角,运用基于产出导向的、规模报酬不变的非参数DEA-Malmquist 生产率指数法,研究了考虑环境效应的中国制造业全要素能源效率及其变动(提高或降低)根源。
本文将在考虑资源约束和环境规制下运用环境DEA技术(EDT)和方向距离函数(DDF)研究我国主要煤炭资源型地区全要素生产率变化及促进因素。
二、研究方法
(一)环境DEA(Environmental DEA Technology,EDT)
一个地区或国家需要投入的总生产要素为X,(X=(K,L,E,W∈RN+)),K表示资本投入,L为劳动力投入,E为能源投入,W为水资源投入。产出函数为F(X),F(X)=(Y,C),Y为国内生产总值,C为二氧化碳排放。其中,Y为期望产出,C为非期望产出。所有产出集记为T,可以表示为:
T={(K,L,E,W,Y,C):(K,L,E,W)可以生产(Y,C)}(1)
EDT假设所有要素投入(K,L,E,W)与期望产出(Y)是可自由处置的(Free Disposability)。要素投入(K,L,E,W)的自由处置表示为:如果(K,L,E,W,Y,C)∈T并且(K',L',E',W’)≥(K,L,E,W),则(K',L',E',W’,Y,C)∈T。期望产出(Y)是可自由处置,表示为:如果(K,L,E,W,Y,C)∈T并且(Y')≤(Y),那么有(K,L,E,W,Y',C)∈T。
(二)Directional Distance Function,DDF
DDF是在生产可行集T下,根据固定投入,描述产出变量最优比例的一种函数。根据孙传旺(2010)的方法,方向距离函数可以表示如下:
0(K,L,E,W,Y,C;gy-gc)=sup{β:(Y+βgy,C-βgc)∈T(K,L,E,W,Y,C)}(2)
情形一:没有资源约束,并且方向向量沿着纵轴方向,也就是说方向距离函数实际上等价于计算传统的Shephard距离函数。即B=(Y,0)。该情形只有一种期望产出,数学规划式为:
zti≥0,i=1,…,I
情形二:存在资源约束,方向向量g=(Y,-C)要求同比例的增加经济总量来降低二氧化碳排放,并且非期望产出(C)具有弱处置性,数学规划式表示:
zti≥0,i=1,…,I
(三)曼奎斯特一鲁恩博格(Maltnquist一Luenberger)生产率指数
Chung et al.(1997)为评价减少非期望产出情形下的全要素生产率,利用环境DEA技术与方向距离函数,提出了曼奎斯特——鲁恩博格(Malmquist Luenberger)生产率指数(简称MLPI)。考虑资源约束、环境规制时,第i个决策变量的MLPI可以表示为:
全要素生产率MLPI指数可以进一步分解为效率变化(EFFCH)和技术进步变化(TECH)的连乘积:MLPI=EFFCH* TECH
上式中,MLPI>1表示全要素生产率提高,否则为下降。同理,EFFCH>1表示效率改进,否则为恶化,TECH>1表示技术进步,否则为退步。
三、实证分析
(一)样本选择与指标设置
根据第二部分的研究方法,为测算资源约束、环境规制下的全要素生产率,必须构建基于环境DEA技术的方向距离函数。我们收集了2004-2012年中国13个主要煤炭资源型地区的要素投入(包括资本投入(K)、劳动力投入(L)、能源投入(E) (本文以各地区一次能源消费量作为能源投入指标)和水源投入(W))期望产出(国内生产总值(Y))与非期望产出(二氧化碳排放量(C))。
表1给出本文的统计性描述。
(二)不同情形下的全要素生产率比较
1.不同情形下全国生产率全要素的比较。根据第二部分介绍的方法论和设定的两种情形,本节分别测算了中国主要煤炭资源型地区2004年-2012年,在没有考虑资源约束、环境规制与考虑了资源约束、环境规制两种情况下的全要素生产率。本文的计算结果来自于通用代数建模系统(General Algebraic Modeling System,GAMS)22.1版本软件包。
TFPI和CTFPI指标分别表示在没有考虑环境规制和考虑环境规制情形下,2004年-2012年间全国主要煤炭资源型地区平均全要素生产率指数。
从表2得知,中国在该期间12个省的TFPI为0.988,全要素生产率平均每年下降1.2%;CTFPI为1.062,表明全要素生产率平均每年增长6.2%,明显高于不考虑环境规制的情形。从时间段上来看,2007中国提出坏境规制目标,这一政策的出台,表明在2008年—2010年中国经济运行受到的能效与环境约束要比2007年之前更加明显。CTFPI与TFPI在2005前后的显著差异进一步表明了采用传统的全要素生产率测算方法(情形一)无法反映经济增长方式转变对二氧化碳减排的贡献,无法同中国低碳经济的发展目标相适应。
通过分析上图,2004-2012年中国碳强度不断下降,累计的全要素生产率呈上升趋势。比较分析后发现,累计的CTFPI能较好地解释碳强度的变化情况。CTFPI提高,意味着效率得到改进,碳强度就会下降;CTFPI出现降低,碳强度就会上升。
2.环境规制下全要素生产率的分解。
从表3中看到,资源约束、环境规制下全要素生产率分解为效率变化指数(EFFCH)与技术进步指数(TECH),并且技术进步的作用相比效率变化的改进要明显地多。
四、结论
本文运用环境DEA技术(EDT)和方向距离函数(DDF),构建资源约束、环境规制下中国全要素生产率指数,并通过与传统全要素生产率的比较,修正了由于忽视碳排放造成的扭曲。通过分析,本文得到以下主要结论:
本文对中国煤炭资源型地区全要素生产率的测算方法,能够与碳强度目标相吻合,实现对中国全要素生产率较准确的评价。
中国煤炭资源型全要素生产率的改善主要是通过技术进步造成的。
[山西省软科学课题:山西省低碳经济转型绩效评价及对策研究(2013041001-03)和山西省哲学社会科学课题:山西省综合改革实验区低碳转型成熟度评价及对策研究(晋规字2014)和山西省软科学课题:山西省煤层气产业盈利模式创新研究(2015041009-1)资助。]
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(作者单位:太原理工大学经管学院 山西太原 030024)
[作者简介:和红伟,太原理工大学高级会计师,研究方向:财务管理;李竹梅,太原理工大学经管学院副教授,管理学博士,研究方向:绩效评价。]
(责编:贾伟)