基于行业要素禀赋的中国工业绿色增长收敛性研究

胡可征

摘   要：工业行业的绿色增长是我国当前发展绿色经济、推动地区绿色转型的重要抓手，而不同类型工业行业绿色增长的稳态特征，特别是其收敛性特点，是当前工业绿色发展需要研究的重要问题。本文通过对工业行业绿色全要素生产率的测算和行业要素禀赋的聚类划分，对2007-2016年36个工业行业的绿色增长收敛性特征进行了研究。研究结果表明，整体上中国工业绿色增长尚未形成统一的增长路径，不同要素禀赋的行业绿色发展有其各自的稳态特征，但禀赋特征相近的工业行业具有显著的收敛特质，即中国工业的绿色增长表现出明显的“俱乐部收敛”特点。因此，工业绿色发展必须要坚持差异化的政策制定原则，根据不同类型工业行业增长的惯性特征和收敛路径制定相关政策措施。

关键词：绿色全要素生产率;聚类划分;收敛检验;绝对-收敛检验;条件-收敛检验

一、文献综述

工业行业绿色增长的收敛性指不同工业行业之间的绿色发展水平差异随时间缩小或扩大的趋势变动特征，其中包含了工业行业之间绿色发展的趋同性或互异性基本特质，同时也是对行业绿色增长是否具有稳态状态的基本判断。

在经济学流派史上，伴随着新古典经济增长理论的完善，收敛分析理论也随之应运而生。根据新古典增长模型对增长率差异的阐述，若一国的经济水平远低于其稳态水平则其经济增长的速率越快，且伴隨着人均资本水平越接近稳态水平，则其人口资本的增长率将越趋近于零。收敛理论便是基于新古典增长模型这一典型结论演变而来，现普遍应用于经济或产业增长趋同性或异质性的研究。

收敛理论通常将收敛性分为两类，即α-收敛和β-收敛。如果所研究样本的产出水平或指标的标准差随时间呈现下降趋势，则称出现α-收敛。如果初期产出水平较低的样本比初期产出水平较高的样本，在研究期内具有更快的产出增长变动率，即样本的产出增长率与其初始水平之间显著负相关，则成为出现β-收敛。从概念定义上看，α-收敛是对产出存量或指标静态水平的描述，β-收敛则是从产出变化率上对变动增量的评估。β-收敛是α-收敛的必要非充分条件（Sala-I-Martin，1995）。伴随着进一步研究的深入，Sala-I-Martin等学者将β-收敛进一步分为绝对β-收敛和条件β-收敛，其中绝对β-收敛是指不用考虑个体特征，随着时间的推移所研究的样本个体最终都将沿着各自的收敛路径，达到稳态并具有相同的稳态水平;条件β-收敛则是在考虑了个体的特征和条件后，所研究的个体沿着各自的收敛增长路径达到稳态，但个体间的稳态水平存在永久性的差距。绝对β-收敛和条件β-收敛均表示所研究的样本对象朝着稳态的水平发展，但条件β-收敛将体现了不同行业的个性稳态差异。1996年，Galor提出“俱乐部收敛”的理论，所谓“俱乐部收敛”是指在研究的经济系统内部或研究对象中，具有相似结构特质的组群趋于收敛，而组群之间不存在收敛现象。

近年来，很多学者利用收敛理论及其分析方法对中国经济发展的地区差异性进行了分析。蔡昉（2000）对中国省际间的经济增长进行了收敛分析，认为中国省际之间存在条件β-收敛，条件包括地区因素、人力资本、贸易依存等。部分学者从行业层面进行收敛性分析。例如，李小平等（2005）通过计算工业各行业的生产率增长，发现工业行业的生产率尚不具备收敛趋势，走势以发散为主。对于经济绿色发展及工业绿色全要素生产率收敛性的问题，当前的学术研究虽不多见，但近年来已有学者开始涉足此领域。例如，胡晓珍（2011）利用熵值法赋权拟合环境污染的综合指数，并对29个省的绿色全要素生产率进行收敛性分析，研究发现只有东部地区的经济绿色增长具有俱乐部收敛的特征，并在考虑投资率、劳动增长率等因素后具备条件β-收敛。

在上述文献综述的基础上，本文将在以下两个方面对现有研究进行创新和开拓。首先，利用基于松驰变量的方向性距离函数和跨期计算的Luenberger指数评估工业绿色全要素生产率。此法的优点是既解决了传统CCR/BCC模型和Shephard距离函数中无法体现污染排放负向作用的问题，又解决了方向性距离函数（DDF）由于存在投入或产出松弛时的测算失准问题。而Luenberger指数则从动态增长的角度，衡量工业行业绿色发展水平的变动情况。其次，利用聚类分析和单因素方差分析，以工业行业的投入要素禀赋为依据进行行业划分，以此突出行业的异质性特征，更有针对性地对工业行业的收敛性问题进行研究。

二、工业绿色全要素生产率的测算与聚类划分

（一）工业行业对象的选择

本文以2007-2016年两位数工业行业的增长数据为研究对象。在此期间，国家统计局的《国民经济行业分类》对工业行业的划分采取过两套标准，分别为GB/T4754-2011和GB/T4754-2002。为保证数据的连贯性以及行业统计口径的一致性，本文以《国民经济行业分类》GB/T4754-2011中的41个大类工业行业为基础，去掉“开采辅助活动”、“金属制品、机械和设备修理业”;将2012年以后的“汽车制造”和“铁路、船舶、航空航天与其他运输设备制造业”重新归为“交通运输制造业”;将2011年以前的“橡胶制品业”和“塑料制品业”合并为橡胶和塑料制品业，进而保证这些行业在前后两套标准中的统计口径统一;同时，再去掉名目中的“其他制造业”、“其他采矿业”，最终选择按两位数工业分类划分的36个规模以上工业行业为研究对象。

（二）绿色全要素生产率测算的模型及指标

在测度工业行业绿色发展水平时，本文考虑将资源与环境要素纳入工业投入产出的度量框架，以此度量工业的绿色增长水平，利用基于松弛变量的方向距离函数（SBM-DDF）和在此函数下生产的Luenberger生产率指数，计算36个工业行业的绿色全要素生产率。具体模型设计思路如下：

工业行业绿色全要素生产率的投入产出变量选取如下：劳动力投入采用36个工业行业规模以上年平均用工人数作为代理变量;资本投入参考陈诗一（2011）等学者的方法，利用永续盘存法，采用差异化的固定资产折旧率进行估算;能源资源投入是本研究有别于传统生产要素投入产出框架，从而构建绿色全要素生产率的重要变动之一，采用以上工业行业能源消费总量作为具体指标，以万吨标准煤为单位;因为将能源投入作为生产要素加以考虑，而能源资源具有明显的中间品属性，其所对应产出应为包含中间投入成本的工业总产值而非工业增加值，因此本文选用规模以上工业企业主营业务收入作为期望产出，并用工业行业生产者生产价格指数PPI进行平减;非期望产出是本文有别于传统生产率计算的另一重要区别。结合SBM方向性距离函数对非期望产出的处理功能，本文以工业行业生产中各类污染物的排放总量作为基础数据，具体选取“规模以上工业行业的废水排放总量”、“工业废气排放总量”和“一般工业固体废弃物的产生量”三种污染物指标。为了更加综合地体现工业行业的污染排放特征，本文运用傅京燕（2010）方法，将三种污染物排放量进行统一的标准化与综合处理，构建污染排放强度综合指标。相关统计数据选自对应年份的《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国环境统计年报》。

（三）工业行业的聚类划分

为了进一步突出行业的异质性特征，以此进行更有针对的收敛性分析，通过聚类划分对现有的36个工业行业进行分类。聚类分析是根据数据变量的相似性，判断样本在特征上的亲疏程度。根据聚类分析原理，选用36个工业行业的劳动力、资本和能源投入三个变量的相似性进行分析，以确定是否需要剔除相似变量或将三者一同使用。通过SPSS软件，利用皮尔森相关系数对三者的相似性进行检验，结果如相似矩阵（表1）所示，三种变量之间无明显相似关系，即可一同作为分类依据参与计算。

本文选用组内联接方式，即把两类组别中所有个体距离都考虑在内，进行Q型聚类分析，再利用欧式距离进行测度。所得结果的树状图1如下：

Q聚类树状图给出了36个工业行业初步的分类结果。但当前仍无法判断三种变量对聚类分析所起的具体作用。因此，为了更加客观地判断此分类结果对应的禀赋特征，对研究变量进行单因素方差分析。

从检验结果看，图2所示的Q聚类树形图分类由工业行业的能源投入指标显著贡献。在此标准分类下，非金矿采等13个工业行业与其他行业单独分离，因此，结合能源指标的显著作用，本文定义以上13个工业行业为资源密集型行业。用同样的方式对剩下的23个行业进行Q聚类的再划分，结果如图2所示。

从结果看，劳动与资本变量在分类结果的判断中均表现出一定的显著性贡献，但劳动的显著性特征更加明显。即将农副加工等16个行业定义为劳动密集型产业。剩下的医药制品等7大行业基本包含在国家统计局的《高技术产业统计分类目录》当中，因此将这七大行业定义为技术密集型行业。

经过聚类划分的36个工业行业分类结果表2所示：

三、工业行业绿色增长的收敛性分析

根据收敛性分析的相关理论，本文采用α收敛检验、绝对β-收敛检验、条件β-收敛检验三种方式进行检验。

（一）α收敛检验

通过计算三类工业行业不同年份的绿色全要素生产率标准差，对36个工业行业和三大组别进行收敛性分析。图3呈现了2006-2015年工业行业整体和各行业组群绿色全要素生产率的标准差变动趋势图。从图中的结果看，36个工业行业整体、资源密集型工业行业、劳动密集型工业行业、技术密集型工业行业绿色全要素生产率标准差的时序演变趋势在样本期内基本一致，大致呈现倒“V”型，且均以2013年为分水岭。从2009年起至2013年，三组工业行业及工业总体的标准差呈现上升趋势，即组内行业绿色全要素生产率出现快速发散，行业之间的绿色发展水平差距逐渐拉大。而2013以后，工业行业的绿色发展水平在聚类组群和整体中均表现出明显的下降，即行业内部的差距开始缩小，绿色全要素生产率快速收敛。从收敛的速度看，技术密集型行业与劳动密集型行业的收敛速度相近，且明显快于资源密集型行业的收敛速度。这一现象说明，相比于技术密集型和劳动密集型行业，资源密集型工业行业具有更强的行业惯性，产业绿色化转型需要更长的时间和周期。

（二）绝对β-收敛检验

GTFP的绝对β-收敛检验假设研究样本具有相同或相近的经济条件，其绿色全要素生产率会随着时间最终达到稳态并具备相同的稳态水平。其中的一个重要的收敛现象是不同样本个体的绿色全要素生产率的变动率与其初始水平呈显著负相关关系，这也是学界判断绝对β-收敛的主要办法。因此，本文使用如下模型对所研究的样本组进行绝对β-收敛检验，见公式（5）。

从回归的结果看，资源密集型行业、劳动密集型行业和技术密集型行业的系数分别在1%，1%和5%的显著性水平下显著为负，且回归方程分别通过了F统计量联合分布检验和杜宾-沃森统计量的检验，调整后的回归平方和与总离差平方和的比值也较大，即回归可解释的比例较大，模型系数和形式比较精确。因此，三类行业均存在绝对β-收敛，这一结果可与σ收敛的检验结果相互印证。同时，在36个工业行业的整体收敛性检验中，其系数和整个回归模型均未通过显著性检验，说明行业整体并不存在绝对β-收敛，三类行业具备“俱乐部收敛”的特征。如对σ收敛的解释，三大行业群组表现出了绿色增长的收敛特性，表明与绿色生产相关的技术改造，生产管理制度的完善，国家层面的节能减排政策等，在行业组群内部发挥了整体性的均衡作用。然而，根据“俱乐部收敛”的特点，36个工业行业整体上尚未具备绿色增长收敛的统一路径，这表明在不同类型的行业之间在绿色技术应用、创新，绿色生产管理，政策实施条件上还存在差异，不同特征行业的绿色发展所需要的条件不同。

（三）条件β-收敛检验

条件β-收敛是行业基于自身的特点，沿着各自的收敛路径达到稳态的过程，且收敛后的稳态水平各不相同。因此条件β-收敛检验的构建，除了需要绿色全要素生产率指标外，还需使用与行业特质相关，且对绿色全要素生产率有一定影响的指标作为条件。本文选用行业的主营业务收入和能源产出率作为收敛分析的行业条件。其中主营业务收入包含了行业运行的大量市场信息，可充分反映行業的市场需求与经济效益，本文对各行业主营业务收入进行可比价计算并做对数处理。能源产出率重点从绿色属性的角度对行业特征进行条件界定，表示行业单位能源消耗所对应的产值，是对行业集约化生产与资源消耗属性的重要判断。该指标同样既可反映36个行业在资源消耗和生产方式上的异质性，也对绿色全要素生产率指标产生影响。

在条件变量选定的基础上，可构建条件β-收敛检验的回归方程。除了在回归方程中加入反映个体特征的条件变量外，条件β-收敛与绝对β-收敛回归方程的最大不同是需要使用动态回归。因各行业有不同的稳态水平，因此系数不再是基期的绿色全要素生产率水平，而是需要计算t期GTFP的变动率与t-1期GTFP水平之间的回归关系。可见方程公式（6），经过数学变形，可得到如公式（7）所示的动态面板回归方程。为防止出现内生性问题和过度识别问题，本文使用GMM法进行动态回归，并对方程进行Sargan检验。回归结果见表4。

从回归的结果看，在加入了行业主营业务收入和能源产出率的控制变量后，三类行业仍然表现出了较显著的收敛特质。对于36个总体行业而言，回归的系数结果也开始出现了显著的负值，这在一定程度上说明了中国工业总体上可能存在绿色增长的稳态和其收敛的一般路径。但从回归的整体性上看，36个工业行业的动态面板模型的联合检验并没有通过Sargan检验，这说明回归模型可能存在过度识别的统计问题，即还不能从系数的统计显著性得出经济上的显著性。因此，不能确定中国工业整体是否满足条件β-收敛。

四、主要结论及政策建议

综上分析，可以对我国工业行业绿色增长的收敛性和一般规律总结如下：

第一，从整体上讲中国工业绿色增长呈现明显的发散状态，即我国工业的绿色发展尚未形成统一的增长路径。不同禀赋异质性行业的绿色发展有其各自的方式与特征，但可以初步预见工业行业的绿色增长存在着各自的稳态水平，并会自发地向稳态状态靠拢。

第二，禀赋特征相同的工业行业具备绿色增长的收敛特征和一般规律，且收敛的路径条件与稳态水平比较接近，其绿色增长路径表现出一定的趋同性，即中国工业的绿色增长表现出明显的“俱乐部收敛”特点。

第三，资源密集型行业的惯性明显强于技术密集型和劳动密集型行业，其绿色发展和收敛速度明显慢于二类，因此资源密集型行业的绿色发展需要更多的时间和更长的周期。

第四，在考虑能源消耗和环境污染后，2013年成为工业行业绿色发展的收敛性拐点，2013年以前，各行业的绿色生产水平差异逐渐拉大扩散，2013年后行业绿色生产的水平开始向稳态方向发展，行业间差异逐渐缩小。

基于上述结论，对我国未来工业的进一步绿色发展特别是相关政策的制定提出以下建议和启示。第一，对于工业的绿色发展必须要坚持差异化的政策制定原则。不同类型工业行业绿色发展的特征和路径各不相同，需要把握行业的特征规律制定相关政策措施。第二，资源密集型行业的绿色转型应是整个工业绿色转型的重点，因而有必要集中核心资源，抓重点推进。资源密集型工业行业的增长具有明显的惯性，因此对该类行业的绿色转型要预留出额外的时间和缓冲余地，不可操之过急，需要循序渐进。第三，充分发挥技术密集型和劳动密集型工业行业在绿色转型中的带动作用。特别是对于劳动密集型行业，其可以在较短的时间内得到快速“绿化”，以此拉动工业整体的绿色化水平。

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Abstract：Industrial green growth is an important starting point for the development of green economy and promotion of regional green transformation in China.The steady-state characteristics of green growth of different types of industry， especially the convergence characteristics， are important issues to be studied in the need of current industrial green development. This paper studies the convergence characteristics of green growth in 36 industrial sectors from 2007 to 2016 by measuring green total factor productivity and clustering industrial factor endowments. The results show that， the green growth of Chinas industry has not formed a unified growth path， and the green development of industry with different factor endowments has their own steady-state characteristics，but the industries with similar endowments have significant convergence characteristics，that is，the green growth of Chinas industry shows obvious “club convergence”characteristics.Therefore， the green development of industry must adhere to the policy-making principle of differentiation， and formulate relevant policy measures according to the inertia characteristics and Convergence Path of different types of industrial growth.

Keywords：green TFP， clustering， convergence test， absolute convergence test， conditional convergence test

責任编辑、校对：李美婵