中国林产工业绿色全要素生产率测算——基于制造业31个分行业的面板数据

沈伟航，武婧妤，宁攸凉，王登举

(中国林业科学研究院 林业科技信息研究所，北京 100091)

改革开放40 a来，中国制造业发展取得举世瞩目的成就，林产工业也实现了快速发展。我国已经成为名副其实的林产工业大国，然而，我国林产工业发展长期依赖高投入、高产出和高污染为特征的粗放型生产方式，不可避免地加剧了自然资源浪费和环境污染问题，不利于美丽中国的建设。要扭转这一态势，关键在于转变经济增长方式，推动全要素生产率(total factor productivity，简称TFP)持续增长，加快实现林产工业高质量发展。

近年来，在大力倡导绿色经济的发展背景下，越来越多的学者在全要素生产率(TFP)分析框架中纳入了环境因素，从而将传统TFP拓展到绿色全要素生产率(green total factor productivity，简称GTFP)，以更合理地反映经济增长的质量和发展潜力。目前对制造业GTFP的研究较丰富，在投入产出指标选择上，GTFP将污染排放等环境产出也纳入考核体系，通过研究生产过程中劳动力、资本和能源投入与工业产值、“三废”污染和CO2排放等产出的关系，分析行业GTFP增长的趋势变化[1-3]。在GTFP测算方法上，考虑到生产过程的复杂性和投入产出的多样性，学者们主要选择数据包络分析(data envelopment analysis，简称DEA)法研究GTFP增长的情况，并结合ML指数(malmquist-luenberger，简称ML指数)对GTFP的增长动力进行分析，也有学者通过设立超越对数生产函数分析行业GTFP增长的变化[1-4]。

从林产工业而言，以往研究主要集中在对传统TFP指数测算及其分解上。在TFP指数测算方面。有研究者对林产工业传统TFP增长的时空演变进行分析，发现我国林产工业TFP指数普遍偏低[5]，也有研究者测算了木材加工业、家具制造业和造纸业等林产工业分行业TFP指数，结果显示2001-2009年家具制造业和造纸业TFP指数有所提高，木材加工业TFP指数变化较平稳，但均具有较大的波动性[6]。在TFP指数分解方面，有研究者将传统TFP指数分解为技术变化指数和效率变化指数，发现技术进步是林产工业传统TFP增长的主要动力，各地区林产工业技术变化指数的差距，造成了传统TFP指数存在明显的区域性差异。由于林产工业经营模式与管理水平还在融合升级，效率变化未增反减，对林产工业传统TFP指数增长的推动作用微弱，甚至有所阻碍[7-8]。

综上所述，对于制造业而言，关注其GTFP测算的研究逐步增多；但对林产工业而言，关于GTFP测算的研究极为匮乏。因此，本研究以制造业31个分行业为生产决策单元，测算林产工业GTFP，考察林产工业GTFP在制造业分行业中处于什么水平。该研究将既有利于丰富林产工业GTFP研究成果，也有利于为其他行业GTFP测算提供文献基础和方法学参考。

1 材料与方法

1.1 生产决策单元

测算GTFP指数首先要确定生产决策单元。由于林产工业是制造业的基本部门，基于行业比较分析视角，研究选择制造业31个分行业为生产决策单元，其中，林产工业包括木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业，家具制造业和造纸及纸制品业3个分行业。本研究时间为2012-2019年。

一般学者将31个制造业分行业划分为劳动力密集型、资本密集型和技术密集型3类行业[9-10]。林产工业3个分行业均属于劳动力密集型行业。鉴于研究以林产工业为重点，因此，将林产工业3个分行业又单列成一类。

1.2 测算方法

采用基于数据包络分析(data envelopment analysis，简称DEA)法的ML生产率指数法测算林产工业和制造业分行业的GTFP。之所以选择该方法，是因为相较于生产函数法、随机前沿分析法等参数法，DEA法可以处理多投入多产出，且无须建立生产函数；另外，相较于Malmquist指数，ML生产率指数法能有效处理非期望产出或坏产出的问题。

借鉴Chung等[11]的思路，基于产出角度，t期到t+1期ML生产率指数表达式为：

(1)

式中，x表示要素投入，y、b分别表示期望产出和非期望产出，D0表示距离函数。ML>1表示该行业GTFP指数增长；ML<1表示该行业GTFP指数下降。

ML指数可进一步分解为纯效率变化(pure efficiency change，简称PEC)和规模效率变化(scale on efficiency change，简称SEC)、纯技术变化(pure technical change，简称PTC)和规模技术变化(scale on technical change，简称STC)4部分[12-13]。

(2)

式中，纯效率变化(PEC)通过比较相邻2期生产决策单元相对于前沿的距离反映效率改善对投入产出的影响；规模效率变化(SEC)通过比较相邻2期投入在同一生产前沿上的距离，反映规模报酬对投入产出的影响；纯技术变化(PTC)通过比较相邻2期生产前沿的移动反映技术进步对投入产出的影响；规模技术变化(STC)通过比较某期投入在2期生产前沿上的距离，反映规模报酬对投入产出的影响。

1.3 指标选取和数据来源

1.3.1 投入指标选取 1)固定资产投资额(亿元)。为消除价格变化的影响，对固定资产投资额价值变量做了相应的处理。具体过程：首先确定以2012年为基期，计算固定资产投资定期价格指数；然后用前者除固定资产投资额。所涉及指标数据来自《中国统计年鉴》。2)从业人员(万人)。采用年平均人数的时期统计方法表示，相比较年末人数的时点统计方法，时期数更符合生产投入的实际情况，该指标数据来自《中国统计年鉴》。3)能源消费总量(万t)。将能源消费折算为标准煤计算，该指标数据来自《中国能源统计年鉴》。

1.3.2 产出指标选取 1)行业增加值(亿元)，表示期望产出指标。相较于包含中间投入成本的行业产值更适合测算行业生产率。李媛恒等[14]用历年行业增加值增速计算各行业年增加值，并用“工业行业分工业生产者出厂价格指数”对增加值按2012年不变价格折算。该指标数据来自国家数据库。2)CO2排放量(万t)，表示非期望产出指标。CO2是能源投入过程中产生的主要物质，是全球温室效应的主要诱因，在生产过程中具有非期望产出的代表性。通过行业消耗的煤炭、原油和天然气总量估算CO2排放量[4]，如式(3)，其中i代表能源种类，E为能源消耗量，NCV为一次能源平均低位发热量，CEF为碳排放系数，COF为碳氧化因子(表1)。行业能源消费总量数据来源于《中国能源统计年鉴》。

(3)

表1 能源碳排放估算参数

1.4 指标变量描述性统计

如表2所示，2012-2019年制造业31个行业固定资产投资额、全部从业人员与能源消费总量均值分别为5 575.14亿元、272.90万人与8 001.85万t煤；行业增加值与CO2排放量分别为7 815.2亿元与1.68亿t。各行业投入产出差异明显，金属制品、机械和设备修理业投入少产出小，计算机、通信和其他电子设备制造业劳动力投入最多，实现了最高的经济产出；化学原料和化学制品制造业资本投入仅次于非金属矿物制品业、能源消费仅次于黑色金属冶炼和压延加工业，行业增加值紧靠计算机、通信和其他电子设备制造业，但同时也是CO2排放量次高的行业。

表2 指标变量描述性统计

2 结果与分析

2.1 林产工业GTFP增长总体水平分析

由表3可知，中国林产工业2012-2019年GTFP指数均值为1.016，其中纯效率变化(PEC)、规模效率(SEC)、纯技术变化(PTC)、规模技术变化(STC)指数均值分别为1.000、1.000、1.022、0.994。表明中国林产工业GTFP总体呈增长趋势，转型升级速度在加快。这主要得益于纯技术变化的改善，而规模效率停滞和规模技术退化反而成为阻碍其增长的主要因素。

在制造业分行业中，中国林产工业GTFP处于中等水平。2012-2019年，中国林产工业GTFP指数均值低于制造业其他两大类别行业均值(劳动力密集型、资本密集型行业GTFP指数均值分别为1.018、1.024)，也低于制造业(1.020)的平均水平，在制造业中处于不利位置，其发展模式可能不符合高质量发展要求。从林产工业GTFP指数分解项来看，纯技术效率水平偏低和规模技术退化是林产工业GTFP指数增速低于劳动力密集型行业、资本密集型行业和技术密集型行业的主要原因。林产工业相对于劳动力密集型行业技术创新能力不足、生产效率不高，2019年林产工业全员劳动、资本、能源经济产出率和能源污染产出率比2012年分别增加了99.04%、-20.46%、-61.97%、-16.38%，而劳动力密集型行业该类指标分别增加了126.22%、-7.83%、-47.23%、-41.39%，即劳动力密集型行业相对于林产工业实现了更高的劳动和资本经济产出率，以及更低的能源污染产出率。但纯技术进步对林产工业GTFP增长的促进作用明显，一个可能的重要原因是，近年来环保督察倒逼企业淘汰落后产能，加快转型升级，整合有竞争优势的企业，实现林产工业高质量发展。2019年林产工业规模以上企业22 063家，较2012年增加了1 878家，一方面林产工业行业升级有利于新技术转化为生产力，另一方面资源流向高效益企业推动GTFP的提高。更深层次，林产工业有效发明专利数占制造业的比重由2012年的1.13%提高到2019年的1.44%，新产品新技术的研发是林产工业纯技术进步的内在因素。

表3 2012-2019年林产工业及制造业分行业的GTFP指数及其分解项均值

从林产工业3个分行业看，2012-2019年木材加工业、家具制造业与造纸业GTFP指数均值分别为1.016、1.031与1.000，在制造业分行业分别位居第12、第6与第23位，其中造纸业偏离了产业高质量发展的要求。相对于木材加工业和家具制造业，造纸业GTFP指数偏低在于较高的CO2排放量，2019年3个行业CO2排放量比2012年分别下降87.17%、74.72%、18.44%，可见造纸业污染排放管控力度不足是制约行业发展的重要因素。而新技术的出现促进了纯技术进步，2012-2019年家具制造业(PTC为1.051)年均有效发明专利数为3 422件，而木材加工业(PTC为1.010)只有2 269件，劳动力密集型行业中GTFP指数较高的食品制造业、饮料制造业和文教用品制造业同样得益于较高的纯技术进步，其年均有效发明专利数分别为7 092、2 902件和6 177件。与资本密集型行业和技术密集型行业中纯技术进步较高的行业相比，林产工业3个行业该差距较明显，技术研发投入对纯技术进步有一定的影响，2012-2019年金属加工业、化学制品制造业和汽车制造业年均R&D经费投入分别为58.77、46.39、43.8万元/人，而木材加工业、家具制造业和造纸业为36.29、26.1、48.15万元/人。

2.2 林产工业GTFP增长趋势分析

由表4可知，中国林产工业GTFP增长变化和制造业总体保持一致，呈现明显阶段性特点。2012-2015年GTFP指数保持小幅增长，但2016年起GTFP增幅明显提高。从林产工业GTFP指数分解项看，纯技术变化与GTFP指数变化趋势较为一致，这表明在多数年份，纯技术变化影响着林产工业GTFP增长趋势，而规模效应对林产工业效率变化和技术变化的作用间接影响林产工业GTFP指数的波动趋势。一方面，林产工业企业转型升级有效地规避了限伐政策带来的不利影响，实现了企业技术交流创新，资源合理配置，促进了纯技术进步；另一方面，林业企业内部经营理念较为传统，行业发展步伐缓慢，大部分企业经营规模较小，生产效益差，纯效率改善不佳。

从制造业3类行业看，2012-2019年劳动力密集型行业和资本密集型行业GTFP增长均处于上升趋势，而技术密集型行业GTFP指数呈波动下降趋势。从行业GTFP指数分解项看，纯技术变化率减缓和规模效应作用下降是行业GTFP指数增速减缓，甚至出现负增长的主要原因，但纯技术进步仍是行业发展的不竭动力。经济新常态下，各企业技术创新遭遇瓶颈，技术进步缓慢甚至出现技术退步现象，同时管理体制面临挑战，经营效率低下，是当前国内制造业普遍需要解决的问题。

从林产工业3个分行业看，家具制造业GTFP指数波动幅度较大，整体呈波动上升趋势，纯技术进步是影响家具制造业GTFP指数波动的主要原因，同时对GTFP增长贡献率相对较高。木材加工业GTFP指数逐年增长，纯效率改善和纯技术进步促进了GTFP增长，而作为林产工业改革的主要阵营，整合后产生的规模效应在技术进步和技术效率的成效暂未显现，难以为木材加工业GTFP增长提供新的动力。造纸业GTFP指数及其分解项变化趋于稳定，GTFP增长无明显变化，但是纯技术进步是其GTFP增长主要动力。

表4 2012-2019年林产工业及制造业分类别的GTFP指数和传统TFP指数

2.3 林产工业GTFP和传统TFP增长比较

由表4可知，中国林产工业GTFP增速低于传统TFP，在不考虑能源消费和CO2排放等条件下，林产工业及制造业分行业传统TFP指数相对于GTFP指数普遍较高，其中2012-2019年资本密集型行业和技术密集型行业年均传统TFP指数分别为1.244、1.157，增长趋势明显，但增速逐渐减缓。传统TFP指数测算忽视了经济生产活动对环境的影响，可解释为生产过程中未考虑环境治理投入费用，高估了行业发展的经济效益。

从林产工业传统TFP指数分解项看，技术进步仍是传统TFP指数增长的主要动力，而纯技术退步和规模效率下降减缓了传统TFP指数的增长。

中国制造业GTFP指数的行业间差距相对传统TFP指数较低。为考察分行业传统TFP指数和GTFP指数变化趋势，引入变异系数变量。从林产工业和制造业看，2012-2019年林产工业传统TFP指数和GTFP指数变异系数均值分别为0.11、0.007，均高于制造业变异系数均值(分别为0.077、0.003)。一方面，林产工业相对制造业TFP指数变动幅度更大，投入产出不稳定；另一方面，GTFP指数相对传统TFP波动幅度较平滑，能更真实地反映生产过程中行业发展的整体趋势。

从林产工业3个分行业看，2012-2019年木材加工业、家具制造业和造纸业年均传统TFP指数分别为1.182、1.097、1.114，家具制造业由于消费市场低迷，企业生产规模收缩，经济效益相对较差。2012-2019年除木材加工业GTFP指数呈下降趋势外，家具制造业和造纸业均呈上升趋势，从传统TFP指数分解项看，木材加工业、家具制造业和造纸业技术效率年均值分别为1.064、0.994、1.004，技术进步年均值分别为1.11、1.104、1.11，效率水平偏低削弱了技术进步的促进作用，不利于林产工业持续稳定发展，其中效率变化下降是造成木材加工业传统TFP指数下降的主要原因。

3 结论与讨论

研究基于行业视角，选择制造业31个行业作为生产决策单元，将能源消耗和CO2排放纳入投入产出体系，采用ML生产率指数对中国林产工业GTFP增长进行测算，得出以下结论。

中国林产工业GTFP指数在制造业分行业处于中等水平，与陈诗一[15]，李玲等[16]测算结果一致，但造纸业作为重污染行业，GTFP指数处制造业末尾，不符合绿色经济发展要求，节能减排和推动绿色转型任务十分艰巨，而木材加工业和家具制造业作为林产工业传统行业，竞争优势和经济效益较差，行业发展节奏缓慢，但在禁伐减伐政策下，产能落后企业被淘汰，产业加速转型升级，所以近几年木材加工业和家具制造业GTFP指数在劳动力密集型行业中处于较高水平。

中国林产工业GTFP指数呈先下降后增长的趋势。在环境规制下，企业经营活动逐渐趋于绿色生产，GTFP指数整体上呈先下降后上升趋势，与李媛恒等[14]结果一致，但与王文等[17]发现有偏差，主要原因在于其研究的对象是中国工业A股上市公司，该类企业生产效益较好，不能体现行业发展的整体趋势。其中林产工业发展模式总体上可能逐渐偏离高质量发展目标，规模效应无法发挥作用，产业结构和经营方式亟待改进。

中国林产工业GTFP增长的主要动力仍是纯技术进步，而纯效率下降减缓了GTFP增长。林产工业近年来实施的整合转型促进了规模效应推动技术进步，实现资源合理配置，提高了企业生产效率，同时R&D经费等持续投入提高了纯技术进步的贡献程度，但与制造业其他行业不同，林产工业纯效率改善明显过低，原因可能是林业企业经营管理模式与要素生产方式不对称。

传统TFP指数相对GTFP指数过高的估算了制造业的经营发展现状，与王留鑫等[18]、宁攸凉等[19]结论一致，而且GTFP指数波动幅度相对更小，稳定性更好。同时，在推进经济绿色发展和生态文明建设上，GTFP指数更能真实地反映造纸业等重污染行业的发展状况[20-21]。

通过分析，针对林产工业高质量发展提出以下建议：1)促进技术进步，积极推动林产工业技术创新及科技成果转化应用，在继续整合产业资源、优化现有经营模式的基础上，加大基础技术创新与核心产品能力升级的研发投入，突破关键领域技术开发应用，增强企业创新竞争力，同时政府应完善支持企业技术创新的金融政策，鼓励构建产业创新平台，扩大产学研合作深度，推进科技成果转化为实际生产力。2)提高技术效率，鼓励林业企业整合提升优化重组，推动建立健全现代化企业体系，完善符合市场需求的用工制度，促进固定资产投资实现合理配置。3)加强节能减排，促进林产工业绿色发展，一方面政府应积极推动林产工业供给侧改革，严格管控高排放、高耗能的企业，加大资金支持企业节能改造的力度，重点培养绿色高效建设项目；另一方面，企业应加大节能技术的研发，调整能源结构、降低能源消耗、提高能源利用效率，实现企业绿色发展，并积极做好末端回收治理工作，强化节能减排管理。