中国工业绿色全要素生产率的空间差异

林新文 章雅婕

[摘 要] 绿色全要素生产率是评价工业生产效率与绿色化程度的主要测评指标，通过超效率DEA视窗模型考察了中国30个省市2011-2015年的工业绿色全要素生产率，并分析其空间差异。研究结果表明：沿海及南部各省份的绿色全要素生产率普遍较高;中部各省份的绿色全要素生产率有望提高;西部及北部各省份的绿色全要素生产率普遍偏低，其生产效率与绿色化程度亟待提高。

[关键词] 工业;绿色要全素生产率;超效率DEA视窗模型

[中图分类号] F741[文献标识码] A[文章编号] 1009-6043（2019）09-0065-02

一、引言

随着新一轮工业革命的兴起，工业的发展成为全球经济的竞争焦点。2018年中国工业增加值为305160.2亿元，同比增长了6.1%，占国内生产总值的33.9%，却消耗了将近70%的能源;工业绿色发展方面，工业污染的排放虽然有降低趋势，但下降速度缓慢，不能匹配经济发展的需求。在新时代中国特色社会主义市场经济体制下，为了实现将中国经济融入世界经济的目标，提升中国工业在全球产业链中的位置，2019年政府工作报告中提出“加强工业、燃煤、机动车三大污染源治理，改革创新环境治理方式”、“对于传统工业要强化其工业基础和技术创新能力，加快建设制造强国”。因此，分析我国各省市的工业绿色全要素生产率，促进工业绿色高质量发展是我国现阶段的重要任务。

在经济体制改革和工业转型升级的大背景下，绿色全要素生产率被作为评价工业生产效率与绿色化程度的重要测评指标。绿色全要素生产率是在考虑了绿色发展因素的情况下，用来衡量一个地区或企业的资源投入及绿色产出效率[1]。本文通过超效率DEA视窗模型考察了中国30个省市2011-2015年的工业绿色全要素生产率，并根据实证结果分析其空间差异，对推动我国产业绿色发展有一定的借鉴意义。

二、模型设定与变量选取

（一）超效率DEA模型

本文采用的超效率DEA模型是基于包含非期望产出的超效率SBM方向距离函数，并根据其来测量中国各省市的工业绿色全要素生产率。超效率SBM方向距离函数与普通的DEA方向距离函数相比突破了效率值为1的界限，能够更好地区分各省市工业的真实效率值;包含的非期望产出考虑了绿色发展因素，更为全面地考察各省市工业的绿色全要素生产率。以包含非期望产出的超效率SBM方向距离函数测量出的绿色全要素生产率更为合理。

其中，xri为投入变量，yti为期望产出量，bti为非期望产出量，s-、s+和sb-分别为各地区工业投入变量、期望产出量和非期望产出量的松弛量，n、q和k表示投入和产出的数目，i用以区分各地区，Gtfp为评价的效率值，即各地区的绿色全要素生产率。2011年后规模以上的工业企业要求其主营业务收入超过2000万元，因此，本文采用《中国能源统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》中2011-2015年的各省市数据，参考杨汝岱的做法[2]，投入采用各省市工业真实的资本存量、从业人员年平均数和能源消耗量，各省市的真实资本存量采用永续盘存法进行估算，如下：

Kt'为t年真实资本存量，Kt为t年固定资产原值，δt为折旧率，以t年的折旧额除以t-1年的资产原值;Pit为t年的固定资产投资价格指数（以2011年为基期）。期望产出采用以2011年为基期的工业生产者出厂价格指数平减过的各省市的工业销售产值，非期望产出为各省市的工业“三废”量，包括工业固体废物产生量、工业废水排放量、工业二氧化硫排放量。

（二）DEA视窗分析

DEA视窗分析最早由美国统计学家Charnes于1985年提出，本文主要研究各省市工业的绿色全要素生产率，不仅需要进行内部横向静态比较，还需要对同一地区工业在不同年份间进行纵向动态比较，因此采用超效率DEA视窗模型[3]。剔除数据缺失严重的西藏地区，计算了中国30个省市的工业绿色全要素生产率。本文采用MaxDEA软件测算各省市的工业绿色全要素生产率，由于各个省市的工业规模差别过大，采用规模报酬可变（VRS）的方法计算。研究的样本宽度为1，每一个决策单元在5个窗口上都会有一个效率值，为每个省市当年的绿色全要素生产率。若Gtfp結果小于1，则表明绿色全要素生产率较低，缺乏效率;若Gtfp结果大于1，则表示测算的绿色全要素生产率越高，该地区效率值越高。

三、绿色全要素生产率空间差异分析

通过上文的超效率DEA视窗模型的测度，得出了各省市工业绿色全要素生产率的统计结果如下表所示。

结合测算结果通过分析可知，北京、天津、上海和重庆四个直辖市中，只有重庆的绿色全要素生产率较低，其余三个直辖市的绿色全要素生产率较高，表明其生产效率及绿色化程度较高;沿海省份中山东、广东和海南三省的绿色全要素生产率超过了1，其中海南的效率值最高，表明其生产过程中的生产效率高、所耗的能源低、产生的污染少;南部地区中江西和江苏二省的绿色全要素生产率超过1，但福建和浙江二省的绿色全要素生产率低于1，表明南部地区的工业发展水平参差不齐，需要国家对其进行宏观干预;中部地区大部分省份的绿色全要素生产率也接近于1，表明这些省份的工业发展水平有望提高，进行工业转型升级短期内就能提高其绿色全要素生产率;西部地区和北部地区的山西、内蒙古、黑龙江、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆等省的绿色全要素生产率均低于0.5，表明这些省份的生产效率和绿色化程度有待提高。

四、结论及建议

本文通过对30个省市的2011-2015年工业绿色全要素生产率的分析，测算结果与现阶段各省市工业经济发展水平相符，四个直辖市中只有重庆的绿色全要素生产率较低，东南沿海地区省份的绿色全要素生产率普遍较高，中部省份的绿色全要素生产率有望提高，西部和北部大部分省份的绿色全要素生产率严重偏低，亟需推动其工业转型升级，提高其绿色全要素生产率。根据以上结论，提出以下建议：

一是东南地区及沿海地区需继续发挥其区位优势，利用其所处高科技产业聚集与港口交通便利的特点，通过科技创新及外贸出口推动其绿色全要素生产率提高。此外，将该地区内劳动密集型行业转移到西北部地区，弥补其人口不断流失造成的劳动力不足。

二是中部地区应借鉴东南发达地区的经验，借助东南发达地区技术创新带来的溢出效应，进行技术改革，进一步处理污染物，促进其绿色化发展。人才培育与结构转型也是提高其绿色全要素生产率的重要手段，通过培育人才改变其发展模式，生产高质量、高效益与高环保的产品，提高其经济效益与生产水平。

三是西部及北部地区应利用好国家的优惠政策，吸引人才到这些地区帮助其发展，吸收东南地区转移而来的劳动密集型行业，留住本地区的劳动力。并利用现有的先进技术进行产品的更新换代，扩大销售产值，注重绿色生产，逐步提高绿色全要素生产率。

[参考文献]

[1]蔡乌赶，周小亮.中国环境规制对绿色全要素生产率的双重效应[J].经济学家，2017（9）：27-35.

[2]杨汝岱.中国制造业企业全要素生产率研究[J].经济研究，2015（2）：61-74.

[3]张恒，周中林，郑军.长江三角洲城市群科技服务业效率评价——基于超效率DEA模型及视窗分析[J].科技进步与对策，2019，36（5）：46-53.

[责任编辑：潘洪志]