广东省市际工业绿色全要素生产率变动及影响因素研究

马晓明　张泽宜

摘要：文章以广东省21市工业为研究对象，利用考虑非期望产出的方向性距离函数和Malmquist-Luenberger生产率指数核算了广东省21市工业2005年-2014年包含能源消费与环境污染的绿色全要素生产率（GTFP），发现广东省工业GTFP在研究时段内综合表现为下降，但整体为增长趋势，表明广东省工业发展现状不容乐观；基于动态面板数据模型对广东省21市工业GTFP的可能影响因素进行了研究，结果表明：GTFP有显著的动态性和延续性，人均GDP、外商投资份额、地区产业结构、资本劳动力比和固定资本投资均对GTFP有促进作用，环境规制强度对GTFP的影响不显著，但有一定促进作用。

关键词：绿色全要素生产率；方向性距离函数；动态面板数据模型；广东省

一、 引言

全要素生产率所代表的经济增长中的质量贡献的提高是转变经济发展方式的关键。本文聚焦于广东省工业发展实际，将能源消耗和污染物排放纳入生产率分析框架，核算2005年～2014年十年间广东省二十一市工业发展的绿色全要素生产率（GTFP），通过分析计算结果，探求过去十年内广东省工业发展的真实质量，进而在认识广东省工业发展真实状况的基础上，基于动态面板数据模型寻求影响其GTFP的关键因素，从而为其未来实现与环境和谐发展，走质量效率型集约式增长道路提供可行的政策建议。

二、 文献综述

全要素生产率（Total Factor Productivity，以下简称为“TFP”）又称为“索洛余值”，是由美国经济学家罗伯特·索洛（Robert M.Solow）将技术进步引入“Cobb-Douglas”生产函数提出的一个概念。经济的发展依赖于生产要素投入的增加和生产效率的提升，而TFP是指在各种要素投入水平既定的条件下所达到的额外生产效率。为了应对能源危机与生态环境恶化等现实问题，经济学家将资源和环境等因素引入到TFP的评价体系中，包含能源和环境的TFP即为绿色TFP（GTFP）。

基于不同的现实状况与研究目标，学者们或从工业分行业、或就工业某一子行业等多样的研究角度对中国工业TFP的增长问题进行了研究。本文以广东省工业为研究对象，从广东省下辖21个市级行政单位的视角，测算其工业GTFP，由于市级行政单位具有相对独立完整的政策体系和资源禀赋，对广东省工业分地区进行研究，有助于更加客观、全面地评估其整体增长的质量，从而为广东省工业转变发展方式提供强调节能减排的“质量型”评价标准，促进广东省工业部门实现资源节约、环境保护和经济增长三者的统筹发展。

TFP的测度主要分为参数方法和非参数方法，现有文献中以使用非参数方法中的数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法为主。DEA模型适用于有多种投入和产出的效率分析问题，可以忽略各投入与产出变量的计量单位并对所得结果进行分解，因而可以对研究对象进行更为系统深入的分析评价，找出其生产率的主要影响因素。基于DEA模型，较为研究者所认可的是利用方向性距离函数和Malmquist-Luenberger生产率指数来计算GTFP，而对于污染物排放（即“bad output”，本文译为“非期望产出”）的考量，不同学者进行了不同的选择。殷宝庆选取工业废水、烟尘、粉尘和SO2排放量；吴军选取SO2排放量和COD；陈诗一选取CO2排放量，不同选择使得测度结果偏差较大。

本文研究中采用基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger生产率指数来对能源环境约束下的广东省工业发展进行描述，同时结合数据可得性，选取广东省各市工业废水、工业废气、工业烟（粉）尘和工业固体废物共4个指标作为非期望产出，以求尽可能全面准确地测度广东省工业的GTFP。

三、 广东省工业绿色全要素生产率的测度

1. 方向性距离函数（DDF）和Malmquist-Luenberger（ML）生产率指数。本文选取基于DDF的ML生產率指数这一研究方法，以期得到广东省工业真实的技术和效率变化情况。计算ML生产率指数的一般思路为：首先通过DEA方法估算出目标经济体的有效生产前沿面，然后比对每一个生产决策单元（DMU）与有效生产前沿面，进而由DDF计算出经济体中每个DMU与有效生产前沿面的距离，最后根据两期的DDF计算出ML生产率指数。

2. 变量设定与数据处理。本文研究对象为广东省工业，从广东省下辖21市工业发展状况切入，以2005年～2014年各市工业投入与产出数据构造数据库，数据来源于《广东统计年鉴》及广东省21市的统计年鉴，同时参考研究时间段内各年度《中国统计年鉴》。假设生产过程中的投入包括资本投入、劳动和能源投入，产出包括以工业总产值表征的期望产出和污染物排放等非期望产出。

资本投入。本文采用永续盘存法（PIM）估算了广东省21市2005年～2014年工业生产的资本存量（2000年不变价）。

劳动力投入。本文以广东省21市工业从业人员年末人数来表征劳动力投入。

能源投入。研究中采用各市工业的单位工业增加值能耗与各市规模以上工业增加值相乘计算得到各市规模以上工业增加能耗水平，以此来表征各市在工业发展过程中的能源投入。

期望产出工业总产值。由于在研究中考虑了中间投入品性质的能源要素，因而本文产出指标使用工业总产值而非工业增加值。这里基于统计年鉴中数据的可得性，选取各市规模以上工业总产值作为产出指标，并以2000年为基期对其进行平减处理。

非期望产出污染物排放。本文选取广东省各市工业生产产生的工业废水、工业废气、工业烟（粉）尘、工业固体废物作为非期望产出。

3. 实证结果与分析。基于式（1）、（2）、（3），运用Max-DEA软件，计算得到广东省21市工业GTFP。

分析计算结果发现，在2014年，广东省21市中共有韶关、梅州、茂名3座城市的工业GTFP出现下降，其中韶关、茂名两市相对2006年的GTFP下降情况有所改善，而梅州市2006年GTFP下降2%，但在2014年下降情况加剧，为6.8%。从整个研究时段来看，共有9座城市GTFP降低，7座城市工业GTFP增长率为0，21市中只有5座城市工业GTFP提高。个别城市如清远GTFP波动幅度较大，其在2008年GTFP为1.225，增长率达到22.5%，这主要是由于当年生产效率大幅改善，为14.9%；同时技术进步增长率也有较大提高，达到6.5%。潮州和揭阳两市的GTFP在2007年出现较大幅度波动，分析原因在于两市2007年的非期望产出均出现大幅增加。

对2006年～2014年间广东省21市的工业GTFP求取平均值并分解为技术进步项和效率进步项，分析结果发现，2006年～2014年期间佛山、广州、惠州三市的GTFP增长率最高，分别为2.9%、2.1%和2%；对于佛山和广州，效率提高与技术进步均是GTFP增长来源，但技术进步的贡献显著大于效率提高，而惠州市工业生产的效率下降，GTFP的增长全部来源于技术进步。排名第五的江门市效率提高的增长率为0.1%，技术进步的增长率为0.7%，仍然以技术进步为主要驱动，使得GTFP增长率达0.8%。综合来看，技术进步为GTFP增长的动因，21市中共有六市出现技术退步，而效率降低的有九市。整体来看，研究时段内广东省工业GTFP略微下降，增长率为-0.3%，原因在于工业生产的效率降低，效率下降速率为0.4%，而技术进步增速为0.2%；同时广东省工业GTFP在2006年、2007年均表现为下降，但从2008年开始增长，中间仅有2011年出现下降情况，故整体趋势表现为增长。

四、 广东省工业GTFP的影响因素分析

1. 影响因素变量与数据处理。结合本文研究对象实际，综合考虑数据可得性、准确性与连续性，选取如下七个广东省工业GTFP的可能影响因素进行分析研究，样本区间为2008年～2014年，数据来源于《广东统计年鉴》及各市統计年鉴。

人均GDP（LGDP）——利用《广东统计年鉴》提供的广东各市人均地区生产总值指数（2000=100）对广东省21市人均地区生产总值进行平减，得到2000年不变价的广东省各市人均GDP。

外商投资份额（DFDI）——DFDI=FDI（美元）×美元对人民币汇率/GDP。

地区产业结构（DIAV）——广东省21市规模以上工业增加值占当年地区GDP的百分比，反映当地工业经济在整体经济中所占比重。

资本劳动力比（K/L）——工业固定资产投资/劳动力投入。

固定资本投资（FI）——各市当年度工业发展的资本存量（2000年不变价）。

能源投入（EI）——各市工业发展所消耗的能源总量。

环境规制强度（EC）——以各市城镇污水处理率来表示广东省各市的环境规制强度。

2. 实证结果与分析。本文研究中采用动态面板数据模型对上述可能影响因素进行分析，考虑到被解释变量GTFP值过小，而大部分解释变量的值均较大，故这里对LGDP、FI和EI取自然对数lnx后引入模型方程进行计算，以避免结果发生扭曲，计算结果如下：

由上述结果可知，人均GDP、外商投资份额、地区产业结构、资本劳动力比、固定资本投资、环境规制强度均对GTFP有正向影响，其中人均GDP和固定资本投资的影响较大。外商投资份额、地区产业结构和资本劳动力比的影响次之，环境规制强度的影响最小。此外，GTFP具有显著的动态性和延续性，其前期值对当期值具有正向影响，前期值每增长1%，则当期值增长0.148 236 3%。

五、 结论与建议

本文以广东省工业为研究对象，运用基于方向性距离函数的ML生产率指数对广东省21市的工业GTFP进行测算，结果表明广东省工业整体发展形势不容乐观，技术进步是广东省工业GTFP增长的源动力。

广东省21市工业GTFP具有显著的动态性和延续性，其前期值对当期值有显著正向影响。同时，人均GDP、外商投资份额、地区产业结构、资本劳动力比、固定资本投资和环境规制强度均对GTFP有积极的正向影响，其中人均GDP和固定资本投资的影响最为显著。

基于上述结论，在政策层面提出以下建议：（1）因地制宜制定经济发展政策和战略，广东省应做好统筹规划，实现各市工业发展的协调配合，避免资源重复投入和浪费；（2）积极推进工业生产技术进步，从而提高各市工业GTFP；（3）调整产业结构，加强区域合作，促进资源优化配置，逐步消除工业发展带来的地区经济与环境的不平衡、不协调；（4）着力改善人民生活质量，提高人均GDP；（5）继续推进改革开放，提高地区工业发展中外商直接投资的比例；（6）加大固定资本投入，促进工业绿色转型。最后，有必要继续展开深入研究，推动GTFP成为评估经济发展质量的重要标准。

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[6] 李玲，陶锋.污染密集型产业的绿色全要素生产率及影响因素——基于SBM方向性距离函数的实证分析[J].经济学家，2011，（12）：32-39.

作者简介：马晓明（1962-），男，汉族，黑龙江省齐齐哈尔市人，北京大学深圳研究生院环境与能源学院教授、博士生导师，研究方向为环境规划与管理、环境金融、碳交易；张泽宜（1989-），男，汉族，山西省吕梁市人，北京大学深圳研究生院环境与能源学院硕士生，研究方向为环境金融。

收稿日期：2016-10-06。