王文普

（1.山東大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 濟(jì)南 250100；2.南通大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南通 226019）

一、引言

經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)化改革極大地推動(dòng)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)高速增長(zhǎng)，但大規(guī)模和快速的工業(yè)化與城市化使污染和環(huán)境破壞加劇，資源環(huán)境約束矛盾更為突出，環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的不協(xié)調(diào)問(wèn)題更為嚴(yán)重。盡管我國(guó)的污染排放強(qiáng)度有所降低，但從絕對(duì)數(shù)來(lái)看，污染物排放量仍處于高位運(yùn)行。環(huán)境污染不僅損害人們的健康，影響資源的使用效率，甚至影響到我國(guó)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)。

近年來(lái)，對(duì)于我國(guó)污染排放量居高不下的形成機(jī)理的研究上，主要以轉(zhuǎn)軌過(guò)程中體制缺陷所引起的環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)行為扭曲來(lái)解釋。這類(lèi)研究關(guān)注到我國(guó)分權(quán)改革的負(fù)激勵(lì)。中國(guó)經(jīng)濟(jì)的成功轉(zhuǎn)型很大程度上歸因于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的分權(quán)改革。[1]一些學(xué)者認(rèn)為，分權(quán)改革為地方政府圍繞經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)提供了動(dòng)力，因?yàn)榈胤浇?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)直接關(guān)系到本地的財(cái)政收入與就業(yè)，也影響到官員的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)定。[2]在環(huán)境保護(hù)方面，有些學(xué)者則提出，經(jīng)濟(jì)分權(quán)改革扭曲了地方政府的環(huán)境規(guī)制行為，省際間競(jìng)相降低環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)的競(jìng)爭(zhēng)是引起我國(guó)環(huán)境污染水平處于高位的一個(gè)重要原因。特別在經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后地區(qū)，為了爭(zhēng)奪外部資源，地方政府有可能會(huì)降低環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)、容忍污染企業(yè)以作為“招商引資”的一個(gè)重要手段。對(duì)于那些高能耗、高污染的企業(yè)來(lái)說(shuō)，這在很大程度上降低了企業(yè)的遵規(guī)成本，實(shí)質(zhì)上將企業(yè)的遵規(guī)成本外部化。高污染行業(yè)生產(chǎn)中的環(huán)境污染成本被嚴(yán)重外部化，導(dǎo)致了這些行業(yè)過(guò)度的產(chǎn)能投資，進(jìn)一步加劇環(huán)境污染。這種競(jìng)相實(shí)施較松環(huán)境規(guī)制的現(xiàn)象，就是所謂扭曲的環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)行為或環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)。①

從現(xiàn)有的經(jīng)驗(yàn)研究來(lái)看，有關(guān)直接檢驗(yàn)環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的研究不多。少數(shù)經(jīng)驗(yàn)研究的結(jié)果也是模糊的。Potoski（2001）比較了美國(guó)“清潔空氣法”頒布前后空氣污染狀況，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，各州間沒(méi)有出現(xiàn)明顯的環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象，甚至有些州制定的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)高于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)。[3]與Postoski（2001）的相反，國(guó)內(nèi)的一些學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)了環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)的證據(jù)。楊海生等（2008）利用空間計(jì)量模型檢驗(yàn)了我國(guó)省際間環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)，結(jié)果顯示，各省之間為了爭(zhēng)奪流動(dòng)性要素和強(qiáng)化本轄區(qū)資源而展開(kāi)了相互攀比式的環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)：鄰近省區(qū)加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)管，本轄區(qū)也實(shí)施比較嚴(yán)格的環(huán)境監(jiān)管；周邊省區(qū)環(huán)境規(guī)制減弱，本轄區(qū)環(huán)境監(jiān)管也較弱。[4]崔亞飛和劉小川（2010）從稅收競(jìng)爭(zhēng)的角度檢驗(yàn)了省際稅收競(jìng)爭(zhēng)與環(huán)境污染的關(guān)系。他們發(fā)現(xiàn)，地方政府為了維護(hù)已有的稅收收入和擴(kuò)寬稅基，爭(zhēng)取經(jīng)濟(jì)考核和政治競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，對(duì)那些產(chǎn)值大、利稅高、污染排放大的工業(yè)企業(yè)的二氧化硫排放采取了松的環(huán)境監(jiān)管與防治策略。[5]

環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵在于靜態(tài)地看待環(huán)境規(guī)制與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系，認(rèn)為環(huán)境規(guī)制不可避免地給企業(yè)帶來(lái)額外負(fù)擔(dān)，從而損害了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率。本文關(guān)注的是環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響性質(zhì)與方向，試圖通過(guò)中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)以下幾個(gè)問(wèn)題：首先，環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)會(huì)不會(huì)妨礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率；如果有，這種影響有多大？其次，這種影響是否是由環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)引起的。最后，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)方法將全要素生產(chǎn)率分解為前沿技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率，估計(jì)環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)對(duì)全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成的具體影響。

二、環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)與勞動(dòng)生產(chǎn)率的省際比較

生產(chǎn)率是反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的一個(gè)常用指標(biāo)。為了直觀地描述省際間環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的影響，我們比較中國(guó)31個(gè)省的勞動(dòng)生產(chǎn)率變化。我們使用每工人產(chǎn)出(GDP/W)來(lái)近似地測(cè)度省級(jí)水平的勞動(dòng)生產(chǎn)率。圖1描繪了1992年和2008年各省的勞動(dòng)生產(chǎn)率相對(duì)于全國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率②的比值。從圖1可以看出，1992年31個(gè)省份中有13個(gè)省的勞動(dòng)生產(chǎn)率高于全國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率，其中，東部所占比例近77%。到2008年有17個(gè)省的勞動(dòng)生產(chǎn)率高于全國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率，比1992年提高了近31個(gè)百分點(diǎn)，其中，東部各省的勞動(dòng)生產(chǎn)率均超過(guò)全國(guó)平均水平；而低于全國(guó)平均勞動(dòng)生產(chǎn)率的省份都在中西部地區(qū)。從縱向比較來(lái)看，1992-2008年間，勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)最快的省份是上海，其次是江蘇。在考察期內(nèi)，25個(gè)省份的勞動(dòng)生產(chǎn)率均出現(xiàn)上升，北京、海南、貴州、寧夏、新疆和云南有所下降。

圖1 省級(jí)GDP/W（全國(guó)=1）

為了比較省際間的環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)，需要測(cè)度環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。文獻(xiàn)中常見(jiàn)的衡量方法有兩種：投入型和產(chǎn)出型。前者與環(huán)保努力有關(guān)，如環(huán)境R&D支出、污染減排與控制支出等，后者反映環(huán)境規(guī)制的結(jié)果。Quiroga等（2007）認(rèn)為產(chǎn)出型環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度指標(biāo)優(yōu)于投入型指標(biāo)，因?yàn)楫a(chǎn)出型指標(biāo)不僅考慮了環(huán)境規(guī)制的嚴(yán)厲程度，也考慮了環(huán)境規(guī)制的執(zhí)行、各種補(bǔ)貼或抵消某些嚴(yán)厲規(guī)制效應(yīng)的環(huán)境政策。[6]所以，我們選取單位產(chǎn)出污染物排放量（SO2和工業(yè)COD）來(lái)表示環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。這隱含地假設(shè)單位排放量越小，則表明環(huán)境規(guī)制越嚴(yán)厲。選擇SO2和工業(yè)COD這兩種污染物，主要是基于以下考慮：酸雨是我國(guó)的一個(gè)重要的環(huán)境問(wèn)題，而SO2是形成酸雨一個(gè)主要污染物；隨著我國(guó)快速工業(yè)化和城市化，水的使用量不斷上升，水污染也是一個(gè)重要的環(huán)境問(wèn)題；它們也是我國(guó)環(huán)境污染控制中最重要的兩個(gè)指標(biāo)，并且有比較完整的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。所以，選取單位產(chǎn)出SO2和工業(yè)COD排放量可能會(huì)比較好地反映各省的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，也可以較好地反映各省之間的環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)狀況。

圖2和圖3表明了單位產(chǎn)出的SO2和工業(yè)COD的排放量。圖2顯示，總體上看，1992-2008年間，單位產(chǎn)出SO2排放量出現(xiàn)下降的有12個(gè)省市，其中東部有北京、江蘇、遼寧、山東和天津5個(gè)省市，占41.7%；中部有安徽、黑龍江、吉林和山西4省，占33.3%；西部有內(nèi)蒙古、四川和陜西，占25%。橫向比較看，1990年中有13個(gè)省的SO2/GDP高于全國(guó)水平，其中東部占15.4%，中部占30.8%，西部占53.8%。到2008年仍有13個(gè)省的SO2/GDP高于全國(guó)水平，并均出現(xiàn)在中西部地區(qū)，其中，中部占15.4%，比1992年下降了近15個(gè)百分點(diǎn)；西部占84.6%，比1992年增加了近51個(gè)百分點(diǎn)。這表明東部各省和中部部分省的SO2排放強(qiáng)度均出現(xiàn)了下降，而西部的SO2排放強(qiáng)度出現(xiàn)明顯的上升。這也似乎表明，東中部的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度有明顯的提高，特別是東部各省。

圖2 各省SO2/GDP（全國(guó)=1）

由圖3可知，1990年單位產(chǎn)出的工業(yè)COD排放超過(guò)全國(guó)水平的地區(qū)有14個(gè)，其中東部占21.4%，西部占21.4%，中部占57.2%。到2008年工業(yè)COD排放強(qiáng)度超過(guò)全國(guó)水平的地區(qū)有12個(gè)，均出現(xiàn)在中西部，其中西部占66.7%，比1992年提高了45.3%；中部占33.3%，比1992年減少了23.9%。1992-2008年間，有22個(gè)地區(qū)的工業(yè)COD/GDP出現(xiàn)了下降，其中西部?jī)H為云南、貴州和西藏等3個(gè)省區(qū)，東中部各省的工業(yè)COD排放強(qiáng)度均出現(xiàn)下降。這說(shuō)明，東中部各省對(duì)工業(yè)COD的規(guī)制強(qiáng)度有明顯的加強(qiáng)，而西部大部分省區(qū)對(duì)工業(yè)COD的規(guī)制強(qiáng)度出現(xiàn)明顯的下降。

圖3 各省COD/GDP（全國(guó)=11）

總之，考察期內(nèi)，SO2排放強(qiáng)度和工業(yè)COD排放強(qiáng)度從東部到中部再到西部呈階梯式遞減趨勢(shì)，這意味著東中部各省的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度在逐漸增強(qiáng)，而西部各省的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度有不斷下降的態(tài)勢(shì)。這些似乎都說(shuō)明環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)不僅表現(xiàn)在省際間，而且也呈現(xiàn)出在區(qū)域間的特征。

圖4描繪了1992-2008年的單位污染排放強(qiáng)度與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間的散點(diǎn)圖和簡(jiǎn)單擬合關(guān)系?？v軸為勞動(dòng)生產(chǎn)率的對(duì)數(shù)，橫軸分別表示單位產(chǎn)出SO2和工業(yè)COD排放量的對(duì)數(shù)，實(shí)線表示單位產(chǎn)出排放強(qiáng)度與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間的擬合關(guān)系。從散點(diǎn)圖和擬合關(guān)系看，單位污染物的排放強(qiáng)度與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間存在負(fù)向關(guān)系，表明較高的污染排放強(qiáng)度，則有較低的勞動(dòng)生產(chǎn)率。這也意味著環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)并不利于勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，即環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)并不一定會(huì)改善經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率。

圖4 單位污染排放強(qiáng)度與勞動(dòng)生產(chǎn)率的擬合關(guān)系

三、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的測(cè)度與分析

生產(chǎn)率分析是研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的一個(gè)重要手段。上述使用勞動(dòng)生產(chǎn)率來(lái)近似表示各省的生產(chǎn)率水平，以初步分析省際間環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。然而，勞動(dòng)生產(chǎn)率指標(biāo)比較單一，不能全面地度量各省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況。目前對(duì)生產(chǎn)率的研究已經(jīng)由對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率、資本生產(chǎn)率等的單純測(cè)算發(fā)展到對(duì)全要素生產(chǎn)率（TFP）的測(cè)算。全要素生產(chǎn)率更能從整體上反映一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的生產(chǎn)率狀況，尤其對(duì)TFP增長(zhǎng)率的分解能更好地度量要素效率的改善和技術(shù)進(jìn)步程度。[7]我們將使用數(shù)據(jù)包絡(luò)方法來(lái)測(cè)算各省的全要素生產(chǎn)率并對(duì)其進(jìn)行分解。

1.生產(chǎn)率的測(cè)算方法

由于中國(guó)各省的生產(chǎn)率差異明顯，不宜設(shè)定同一的生產(chǎn)函數(shù)形式，運(yùn)用非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法來(lái)測(cè)算Malmquist指標(biāo)比較合適。Malmquist指數(shù)不僅反映生產(chǎn)率的變化，而且反映生產(chǎn)率變化的原因，因?yàn)樯a(chǎn)率變化被分解為兩部分：追趕效應(yīng)（效率變化）和最佳實(shí)踐前沿面的移動(dòng)（技術(shù)變化）。本文運(yùn)用Fare等（1994）[8]建議的規(guī)模報(bào)酬不變的產(chǎn)出型Malmquist指數(shù)來(lái)測(cè)算省級(jí)水平的全要素生產(chǎn)率（TFP）。

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)是估計(jì)兩個(gè)時(shí)期的一個(gè)“決策單位”的生產(chǎn)率變化，屬比較靜態(tài)分析；與其他計(jì)量方面相比，該方法不需要事先設(shè)定具體生產(chǎn)函數(shù)形式和行為目標(biāo)。

2.生產(chǎn)率的測(cè)算結(jié)果分析

在計(jì)算各省的Malmquist指數(shù)時(shí)，我們選取各省GDP作為產(chǎn)出，各省年中就業(yè)人員和固定資產(chǎn)存量作為投入變量。資本存量的計(jì)算是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。目前，常用的資本存量度量方法是永續(xù)盤(pán)存法和資本租賃價(jià)格法。近年來(lái)，一些學(xué)者對(duì)中國(guó)各省的資本存量進(jìn)行了測(cè)算，然而測(cè)算結(jié)果不盡相同，無(wú)法獲得公認(rèn)的結(jié)果。結(jié)合已有數(shù)據(jù)，我們用全社會(huì)固定資產(chǎn)形成額表示當(dāng)年的投資變量，使用永續(xù)盤(pán)存法計(jì)算各地的資本存量Kit=Iit+(1-δ)Kit-1，其中Iit為當(dāng)年的固定資產(chǎn)投資，δ為固定資產(chǎn)折舊率，取δ=5%。初始資本存量的計(jì)算采用穩(wěn)態(tài)法。參照Hulten和Isaksson（2007）[11]的做法，假設(shè)各省經(jīng)濟(jì)處于穩(wěn)態(tài)時(shí)的資本產(chǎn)出比。穩(wěn)態(tài)時(shí)的資本產(chǎn)出比k=i(g+δ)，其中k=K/Y為資本產(chǎn)出比，i=I/Y為投資產(chǎn)出比，g為穩(wěn)態(tài)GDP（真實(shí)值）增長(zhǎng)。這里選取考察期內(nèi)的投資產(chǎn)出比和GDP增長(zhǎng)率的年平均值作為穩(wěn)態(tài)值，從而計(jì)算出各省的初始資本產(chǎn)出比，然后計(jì)算作為各省的初始資本存量（1992年）。各省GDP和固定資產(chǎn)投資按1995年價(jià)格計(jì)算。固定資產(chǎn)投資使用各省的固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。

近年來(lái)，因教育程度的提高、工資和社保成本增加，產(chǎn)業(yè)部門(mén)對(duì)非熟練勞動(dòng)力需求下降、對(duì)技術(shù)工人需求上升。這些變化預(yù)示著非熟練勞動(dòng)力在經(jīng)濟(jì)中的重要性下降，人力資本的重要性上升。[12]為了考慮這種影響和作為比較，我們?cè)賹⑷肆Y本作為另一種投入，重新計(jì)算Malmquist生產(chǎn)率。人力資本的計(jì)算使用平均受教育年限作為替代。這是用“教育成就”作為衡量人力資本水平的指標(biāo)。[13]令popil、poppr、popju、popse和popcol分別表示文盲半文盲、小學(xué)、初中、高中、大專(zhuān)及以上受教育人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比重，則平均受教育年限③為

計(jì)算結(jié)果顯示，1992年各地平均受教育年限為5.23年，標(biāo)準(zhǔn)離差為0.96；2008年平均為7.07年，標(biāo)準(zhǔn)離差為1.001。1992-2008年平均受教育年限增長(zhǎng)率為1.95%。

表1報(bào)告了不含人力資本和包含人力資本的各省Malmquist生產(chǎn)率及其分解的年平均值。表1顯示，引入人力資本因素后，效率變化受到的影響甚微，而技術(shù)變化所受的影響比較大。31個(gè)省區(qū)中有19個(gè)Malmquist生產(chǎn)率值有所下降，有12個(gè)省區(qū)的Malmquist生產(chǎn)率值有所增加。Malmquist指數(shù)值下降主要是由于人力資本因素降低了技術(shù)變化值。盡管人力資本也有助于改善效率，但這種影響并不明顯，例如廣東，引入人力資本變量后，效率值略有增加（從1.043升至1.044），技術(shù)變化值由1.125下降到1.062。Malmquist指數(shù)值上升得益于人力資本促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步，例如，在包含人力資本因素時(shí)，遼寧的效率值沒(méi)有變化，而技術(shù)變化從1.212升至1.223，提高了近1個(gè)百分點(diǎn)。

這里，我們以包含人力資本因素Malmquist生產(chǎn)率為例進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。從效率變化平均值來(lái)看，共有17個(gè)省區(qū)效率變化大于1，其中，東部有6個(gè)、占35.3%，中部有7個(gè)、占41.2%，西部有4個(gè)、占23.5%；效率值最高為江蘇、吉林和江西，但多數(shù)省份的效率變化值較小，說(shuō)明效率高的省與效率低的省之間的效率差距逐漸縮小。從技術(shù)變化值來(lái)看，技術(shù)變化平均值均大于1，表明在考察期內(nèi)各省的技術(shù)進(jìn)步有所提升；然而，技術(shù)變化值在省際間有較大的變化，這在一定程度上表明了省際間的技術(shù)進(jìn)步存在較大的差距。表1中最后一行表明，1992-2008年間，Malmquist生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)了18.1%，技術(shù)進(jìn)步提高了15.4%，而效率改進(jìn)增加了2.4%。

對(duì)TFP增長(zhǎng)進(jìn)行分解后，可以清楚地看出，31個(gè)省區(qū)中，技術(shù)變化高于效率變化的省區(qū)有26個(gè)，占比為83.9%。也就是說(shuō)，各省的生產(chǎn)率增長(zhǎng)的大部分是通過(guò)技術(shù)進(jìn)步（由最佳實(shí)踐決策單元組成的生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)），而不是通過(guò)效率改善，表明各省生產(chǎn)率的提高主要來(lái)自于技術(shù)進(jìn)步。下面的計(jì)量分析將使用包含人力資本因素的TFP測(cè)算結(jié)果。

四、環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率影響的經(jīng)驗(yàn)估計(jì)

1.模型設(shè)定

要估計(jì)環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)對(duì)生產(chǎn)率的影響，參照Barla和Perelman（2005）[14]的分析框架，將模型設(shè)定為：

其中，PIit表示第i省在t年的Malmquist生產(chǎn)率增長(zhǎng)率（TFP）、效率變化率（EC）和技術(shù)變化率（TC），lnSO2和lnCOD分別表示單位產(chǎn)出SO2或工業(yè)COD排放量的對(duì)數(shù)，以反映環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)對(duì)生產(chǎn)率的影響，取滯后1期是避免污染物排放強(qiáng)度與誤差項(xiàng)的同期相關(guān)性。時(shí)間效應(yīng)（ηt）用年度虛擬變量來(lái)表示，以捕捉共同的技術(shù)效應(yīng)，μi表示各省的固定效應(yīng)，eit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

控制變量Xit。根據(jù)生產(chǎn)率研究文獻(xiàn)，技術(shù)效率是影響生產(chǎn)率的主要因素，取滯后一期的技術(shù)效率水平來(lái)捕捉技術(shù)追趕過(guò)程的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，以反映技術(shù)模仿和技術(shù)擴(kuò)散是生產(chǎn)率增長(zhǎng)的一個(gè)重要源泉。由于前一期技術(shù)效率值較低的省區(qū)可能從技術(shù)效率值較高的省獲益，因而預(yù)期其對(duì)生產(chǎn)率和效率有負(fù)向影響。

R&D活動(dòng)是影響生產(chǎn)率的另一個(gè)潛在來(lái)源。在考察期各省的R&D支出數(shù)據(jù)存在較多的缺失，我們選取科技經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出占當(dāng)期GDP的比重(ST/GDP)it來(lái)表示R&D活動(dòng)對(duì)生產(chǎn)率的影響。R&D支出不僅能夠產(chǎn)生新的知識(shí)和信息，也能增強(qiáng)企業(yè)的吸收能力，進(jìn)而促進(jìn)知識(shí)和技術(shù)的擴(kuò)散。因而預(yù)期R&D支出將有助于改善生產(chǎn)率，然而當(dāng)期的R&D支出最初可能會(huì)對(duì)生產(chǎn)率有抑制作用。

外資活動(dòng)是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的又一個(gè)可能途徑。中國(guó)是目前世界上最主要的FDI接受?chē)?guó)之一。一些研究發(fā)現(xiàn)，外資企業(yè)的生產(chǎn)率高于國(guó)內(nèi)企業(yè)，進(jìn)而對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)提高生產(chǎn)率產(chǎn)生了示范效應(yīng)。[12]外

資活動(dòng)影響生產(chǎn)率主要通過(guò)兩種途徑：一個(gè)是外資通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)而提高生產(chǎn)率，另一個(gè)是外資的大量流入可能會(huì)削弱內(nèi)資企業(yè)自主研發(fā)和創(chuàng)新能力。有些學(xué)者認(rèn)為，在中國(guó)，外資企業(yè)對(duì)內(nèi)資部門(mén)的溢出效應(yīng)主要體現(xiàn)在人員流動(dòng)上，用外資部門(mén)就業(yè)人員數(shù)占就業(yè)人員比例來(lái)反映外資活動(dòng)的影響。[15]我們選取各省的實(shí)際利用外投資占當(dāng)期GDP的比重(FDI/GDP)it來(lái)捕獲外資活動(dòng)的影響。

表1 平均Malmquist生產(chǎn)率及其分解

新技術(shù)總是體現(xiàn)在購(gòu)置的新設(shè)備中，新增投資也可能提高生產(chǎn)率。我們用投資占資本存量之比[Δ(I/K)it]的變化來(lái)捕捉這種效應(yīng)。然而，投資也可能對(duì)新的環(huán)境規(guī)制做出反應(yīng)，這個(gè)變量還可以捕捉到環(huán)境規(guī)制之外的某些效應(yīng)。

工業(yè)增長(zhǎng)不僅是各省經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的主要發(fā)動(dòng)機(jī)，而且工業(yè)也傾向于污染密集型。[16]為了反映工業(yè)結(jié)構(gòu)的作用，使用工業(yè)增加值占當(dāng)期GDP的比重（Ind）來(lái)表示。Inpop表示人口密度的對(duì)數(shù)，人口密度為各省年中人口數(shù)除以其土地面積，以控制規(guī)模效應(yīng)。

本分析所使用的環(huán)境數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)環(huán)境年鑒》，其余來(lái)自《新中國(guó)五十五年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。數(shù)據(jù)的真實(shí)值以1995年價(jià)格計(jì)算。表2報(bào)告了主要變量描述統(tǒng)計(jì)量。

表2 主要變量的描述統(tǒng)計(jì)量

2.結(jié)果分析

我們估計(jì)的樣本區(qū)間為1992-2008年中國(guó)31個(gè)省級(jí)的面板數(shù)據(jù)。估計(jì)面板數(shù)據(jù)時(shí)，首先需要確定使用的估計(jì)方法。使用Hausman設(shè)定檢驗(yàn)來(lái)確定使用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。其次，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)是跨期指數(shù)，上期的生產(chǎn)率變化影響當(dāng)期的生產(chǎn)率變化，這將可能產(chǎn)生跨期跨截面的序列相關(guān)問(wèn)題。動(dòng)態(tài)模型通過(guò)包含滯后的因變量以消除序列相關(guān)。如果因變量和自變量都是一階非平穩(wěn)的，那么，靜態(tài)回歸可以解釋為因變量和自變量之間存在協(xié)整關(guān)系。根據(jù)這種解釋?zhuān)绻Ｐ褪菍?duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生過(guò)程的正確表述，那么殘差應(yīng)是平穩(wěn)的。因而，殘差平穩(wěn)性檢驗(yàn)也是一個(gè)重要的模型設(shè)定檢驗(yàn)。我們使用Maddala和Wu（1999）[17]建議的Fisher面板單位檢驗(yàn)以檢驗(yàn)殘差的平穩(wěn)性，進(jìn)而確定我們所使用的回歸模型設(shè)定是否合適。最后，截面依存性檢驗(yàn)。面板數(shù)據(jù)很可能表現(xiàn)出顯著的截面依存性，這種依存性可能產(chǎn)生于共同沖擊、不可觀測(cè)的因素(這些因素最終為誤差項(xiàng)的組成部分)、以及空間依存性等因素。如果誤差項(xiàng)在截面間存在相關(guān)，那么將使固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型的推斷功效大大降低。因而，對(duì)回歸殘差進(jìn)行Pesaran的CD檢驗(yàn)。最后，作為比較目的和驗(yàn)證初步分析，我們也估計(jì)了環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。

表3報(bào)告了包含人力資本的生產(chǎn)率及其分解的估計(jì)結(jié)果和有關(guān)檢驗(yàn)。在勞動(dòng)生產(chǎn)率的估計(jì)中，滯后一期的SO2和COD排放強(qiáng)度的系數(shù)均為負(fù)，這驗(yàn)證了初步擬合結(jié)果，即勞動(dòng)生產(chǎn)率與SO2排放強(qiáng)度和COD的強(qiáng)度之間存在負(fù)相關(guān)，表明減少SO2和COD的排放強(qiáng)度對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率有正向作用，盡管統(tǒng)計(jì)上不顯著。這意味著競(jìng)相降低環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)的競(jìng)爭(zhēng)會(huì)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制效應(yīng)。然而，殘差的單位根檢驗(yàn)表明，殘差序列存在單位根，說(shuō)明該估計(jì)的結(jié)果有可能是不可靠的。

表3 估計(jì)結(jié)果

接下來(lái)，重點(diǎn)討論Malmquist生產(chǎn)率的估計(jì)結(jié)果。在TFP估計(jì)中，滯后一期的SO2變量系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明提高環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度將有助于TFP的增長(zhǎng)，然而這種影響沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這意味著競(jìng)相降低環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)的競(jìng)爭(zhēng)并非是提高全要素生產(chǎn)率的“良策”。降低SO2排放強(qiáng)度對(duì)TFP的影響是兩部分疊加的結(jié)果：一方面，降低SO2排放強(qiáng)度促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步，這支持Porter假說(shuō)，即污染減排將會(huì)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。另一方面，降低SO2排放強(qiáng)度也改善了效率。當(dāng)SO2排放強(qiáng)度每降低1個(gè)百分點(diǎn)，那么效率和技術(shù)進(jìn)步將分別提高0.021個(gè)百分點(diǎn)和0.016個(gè)百分點(diǎn)，進(jìn)而生產(chǎn)率將增加0.03個(gè)百分點(diǎn)。這些結(jié)果表明，提高SO2的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度不僅能促進(jìn)生產(chǎn)率增長(zhǎng)，而且也改善了效率并促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步。然而，這些影響在通常顯著水平上均不顯著，其可能的原因在于，一是我國(guó)對(duì)SO2的控制是以脫硫改造為重點(diǎn)的投資項(xiàng)目。這雖有助于提高資源的使用效率，但是這些項(xiàng)目建成后或運(yùn)行效率低下或無(wú)法正常運(yùn)行，達(dá)不到預(yù)期的脫硫效果。二是對(duì)SO2排放收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)偏低。我國(guó)在擴(kuò)大SO2排放收費(fèi)范圍和提高收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。然而，與SO2治理成本相比，收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)重偏低，從而激勵(lì)企業(yè)主動(dòng)采用新技術(shù)設(shè)備和進(jìn)行技術(shù)改造的動(dòng)力不強(qiáng)。三是環(huán)境監(jiān)管能力薄弱，還往往遭遇地方保護(hù)的阻力。在配合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整過(guò)程中，我國(guó)實(shí)施了“上大壓小”的策略，淘汰關(guān)閉一批技術(shù)落后、污染嚴(yán)重、資源浪費(fèi)的企業(yè)?！熬盼濉逼陂g，我國(guó)關(guān)閉了8.4萬(wàn)家小企業(yè)?！笆晃濉逼陂g，全國(guó)關(guān)停小火電機(jī)組超過(guò)7000萬(wàn)千瓦。但由于各地把經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為“優(yōu)先”戰(zhàn)略，特別是中西部地區(qū)。加之，在環(huán)境執(zhí)法中常常遭遇地方保護(hù)的干擾，使得該項(xiàng)政策難以落實(shí)到位。這一現(xiàn)象與觀察到的事實(shí)基本相符：在考察期內(nèi)，SO2排放強(qiáng)度下降出現(xiàn)在東部各省和中部部分省區(qū)，而西部各省的SO2排放強(qiáng)度均有明顯上升。

與降低SO2排放強(qiáng)度的效果相反，工業(yè)COD強(qiáng)度每降低1%，效率變化率和技術(shù)變化率將分別會(huì)減少0.011個(gè)百分點(diǎn)和0.042個(gè)百分點(diǎn)，生產(chǎn)率增長(zhǎng)率降低0.051百分點(diǎn)。工業(yè)COD的減排對(duì)效率和技術(shù)進(jìn)步的影響統(tǒng)計(jì)上不顯著，但是二者疊加作用的結(jié)果對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)率有顯著的不利影響，盡管顯著水平比較低，僅為10%。然而，考察期內(nèi)工業(yè)COD的排放強(qiáng)度在絕大部分省中均出現(xiàn)下降。據(jù)此，我們認(rèn)為，提高工業(yè)COD排放強(qiáng)度對(duì)生產(chǎn)率及其構(gòu)成的不利影響，不是由于省際間競(jìng)相降低環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)果，而是在于：一是我國(guó)的工業(yè)廢水污染治理主要集中于末端治理而不是過(guò)程防治。二是與SO2收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)一樣，工業(yè)廢水收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)也低于治理成本，使得企業(yè)寧愿受罰，而不愿意對(duì)生產(chǎn)設(shè)備和工藝技術(shù)的更新改造。三是“退二進(jìn)三”策略意在促使企業(yè)搬遷時(shí)實(shí)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)或技術(shù)改造，然而因“違法排放”處罰成本比較低，使得部分污染嚴(yán)重的企業(yè)不過(guò)是進(jìn)行污染遷移。

與預(yù)期的一樣，滯后一期的TE對(duì)效率增長(zhǎng)的系數(shù)顯著為負(fù)，這驗(yàn)證了追趕效應(yīng)的存在。離最佳生產(chǎn)前沿面越遠(yuǎn)的省份在下一時(shí)期將有較大的技術(shù)效率改進(jìn)。滯后一期的TE對(duì)TFP和技術(shù)進(jìn)步均有顯著的促進(jìn)作用。

R&D活動(dòng)對(duì)改善效率有顯著的負(fù)向影響，對(duì)技術(shù)進(jìn)步有不顯著的正向作用。二者綜合作用的結(jié)果對(duì)生產(chǎn)率的影響統(tǒng)計(jì)上不顯著。這可能與科技活動(dòng)支出的作用存在較長(zhǎng)的滯后效應(yīng)有關(guān)。此外，從科技經(jīng)費(fèi)支出構(gòu)成來(lái)看，勞動(dòng)費(fèi)支出的比重過(guò)大，使得科技經(jīng)費(fèi)被“人頭費(fèi)”所擠占，實(shí)際用于科研生產(chǎn)活動(dòng)的部分并不多。

新增投資將提高生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率。新增投資每提高1%，生產(chǎn)率增長(zhǎng)將增加2.15%。新增投資不僅有利于推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，而且也顯著地改善了效率。新增投資不僅直接地改善了效率，而且能夠通過(guò)學(xué)習(xí)效應(yīng)增強(qiáng)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而提高了生產(chǎn)率。

外資活動(dòng)對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步有顯著的正向影響，盡管外資活動(dòng)對(duì)效率變化有不顯著的正向影響。這與多數(shù)FDI的研究結(jié)論相同，外商投資企業(yè)通過(guò)人員培訓(xùn)與流動(dòng)、示范效應(yīng)等途徑對(duì)本土企業(yè)產(chǎn)生積極的影響，也可能通過(guò)企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)，促使本土企業(yè)改善內(nèi)部管理。

工業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)效率變化有不利影響，而對(duì)技術(shù)變化和生產(chǎn)率變化有正向作用，這些影響均沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這表明工業(yè)結(jié)構(gòu)變化也是生產(chǎn)率增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步的一個(gè)推動(dòng)因素。規(guī)模因素對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)和技術(shù)變化有顯著的負(fù)影響，而對(duì)效率變化有不顯著負(fù)的影響。

此外，Brusch-Pagan的隨機(jī)效應(yīng)未能拒絕固定效應(yīng)方差為零的零假設(shè)，殘差的CD檢驗(yàn)表明，殘差不存在截面依存性；單位根檢驗(yàn)也顯示，拒絕了殘差是非平穩(wěn)的零假設(shè)。這些檢驗(yàn)結(jié)果表明，上述估計(jì)可能是合理的。

3.敏感性分析

估計(jì)中包含high·lnSO2it-1和high·lnCODit-1兩個(gè)交叉項(xiàng)，以捕捉高污染組對(duì)環(huán)境規(guī)制行為的影響。表4給出了穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。殘差的CD檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均未能拒絕了截面獨(dú)立的零假設(shè)，Maddala-Wu（1999）[17]的單位根檢驗(yàn)則拒絕了殘差是非平穩(wěn)的零假設(shè)，這進(jìn)一步表明模型的設(shè)定是恰當(dāng)?shù)?。與表3的結(jié)果相比，主要變量的符號(hào)和顯著性均未出現(xiàn)顯著的改變，說(shuō)明基本回歸結(jié)果可能是比較可靠的。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

下面主要討論環(huán)境變量。表4顯示，對(duì)于低污染組來(lái)說(shuō)，SO2排放強(qiáng)度每降低一個(gè)百分點(diǎn)，效率變化和技術(shù)變化將分別提高0.024和0.031個(gè)百分點(diǎn)，而生產(chǎn)率增長(zhǎng)將增加0.054個(gè)百分點(diǎn)，這時(shí)TFP中SO2變量系數(shù)統(tǒng)計(jì)上顯著，但是顯著水平比較?。粚?duì)高污染組而言，SO2排放強(qiáng)度每減少1%，效率變化增加0.017個(gè)百分點(diǎn)，技術(shù)變化和生產(chǎn)率增長(zhǎng)將分別提高0.069%和0.084%。這表明，提高SO2的規(guī)制強(qiáng)度對(duì)高污染組的效率改善稍有不利的影響，然而更有利于促進(jìn)高污染組的技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率的提高。這意味著，提高環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度不僅不會(huì)抑制本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，反而會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率。

由于交叉項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，與低污染組相比，提高工業(yè)COD的規(guī)制強(qiáng)度將促進(jìn)高污染組的生產(chǎn)率增長(zhǎng)以及效率的改善和技術(shù)進(jìn)步。如果高污染地區(qū)的工業(yè)COD的排放強(qiáng)度每減少1%，相對(duì)于低污染地區(qū)而言，高污染地區(qū)的效率變化和技術(shù)進(jìn)步將增加0.012個(gè)百分點(diǎn)和0.01個(gè)百分點(diǎn)，從而生產(chǎn)率增加0.03個(gè)百分點(diǎn)?？梢?jiàn)，即使在高污染地區(qū)，加強(qiáng)對(duì)工業(yè)COD的減排也能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的提高。然而，這些影響在統(tǒng)計(jì)上均不顯著。正如上面分析，工業(yè)COD減排總體上對(duì)生產(chǎn)率及其構(gòu)成的不利影響，其原因不是嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制所引起的，而是在于當(dāng)前的工業(yè)廢水治理策略上。

五、主要結(jié)論

作為發(fā)展中國(guó)家，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)化改革推進(jìn)了經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展，但同時(shí)也帶來(lái)了一些負(fù)面影響，其中環(huán)境污染就是比較突出的問(wèn)題之一。本文以SO2和工業(yè)COD為例，運(yùn)用1992-2008年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)包絡(luò)方法測(cè)算了各省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率，研究發(fā)現(xiàn)，在考察期內(nèi)，Malmquist生產(chǎn)率年平均增長(zhǎng)了18.1%，其中，技術(shù)進(jìn)步和效率變化分別提高了15.4%和2.4%；31個(gè)省區(qū)中有26個(gè)省的技術(shù)變化高于效率的變化，表明多數(shù)省的生產(chǎn)率的提高主要來(lái)自于技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)。省際間的比較結(jié)果表明，SO2和工業(yè)COD的排放強(qiáng)度從東部到中部再到西部呈現(xiàn)階梯式遞減趨勢(shì)，說(shuō)明東中部各省的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度在逐漸增強(qiáng)，而西部各省的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度有不斷下降的態(tài)勢(shì)。同時(shí)也表明環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度差異不僅表現(xiàn)在省際間，而且也呈現(xiàn)出區(qū)域特征。

我們還檢驗(yàn)了環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)對(duì)生產(chǎn)率及其構(gòu)成的具體影響。估計(jì)結(jié)果表明，SO2減排競(jìng)爭(zhēng)不僅有助于改善效率，而且促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。與SO2的減排效應(yīng)相反，工業(yè)COD減排競(jìng)爭(zhēng)對(duì)效率、技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率的增長(zhǎng)都存在負(fù)作用，這種負(fù)影響不是由于省際間競(jìng)相降低環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)果，而是治污策略上的“誤配”造成的。此外，我們也發(fā)現(xiàn)，在高污染地區(qū)，提高對(duì)SO2和工業(yè)COD的減排強(qiáng)度也能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的提高。但是這些影響統(tǒng)計(jì)上均不顯著。這些結(jié)果意味著，省際間環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)不僅不會(huì)促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，反而會(huì)阻礙本地經(jīng)濟(jì)的良性發(fā)展。

本文的結(jié)論對(duì)于我國(guó)環(huán)境污染治理具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)含義。第一，省際間環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)并非是發(fā)展本地經(jīng)濟(jì)的“良策”。利用較低的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)來(lái)取得經(jīng)濟(jì)發(fā)展等目的往往“南轅北轍”。第二，加大SO2治理力度，提高SO2的治理效率。特別要以脫硫項(xiàng)目建設(shè)為主線，改變脫硫設(shè)施運(yùn)行效率低下的狀況。脫硫設(shè)施的高效運(yùn)行不僅有利于提高資源的使用率，增加企業(yè)收益，同時(shí)也降低SO2排放。第三，調(diào)整工業(yè)廢水治理策略，加快由末端治理向過(guò)程控制轉(zhuǎn)變。第四，提高排污收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)污染企業(yè)從被動(dòng)治理向主動(dòng)治理轉(zhuǎn)變。最后，加大環(huán)境執(zhí)法監(jiān)督和處罰力度，提高污染者的違法成本，使環(huán)境治理政策得以有效實(shí)施。

注 釋?zhuān)?/p>

①環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)行為的扭曲是指為了發(fā)展經(jīng)濟(jì)等目的而降低環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)行松的環(huán)境監(jiān)管等的行為。本文稱(chēng)之環(huán)境規(guī)制競(jìng)爭(zhēng)或環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)。為行文方便，我們交替使用這些術(shù)語(yǔ)。

②以全國(guó)平均水平作為基準(zhǔn)，取全國(guó)GDP/W=1。

③受教育年數(shù)，取文盲半文盲為1年，小學(xué)為5年、初中為8年、高中及中等教育為11年、大專(zhuān)及其以上取15年。

④高污染組有19個(gè)省，包括重慶、甘肅、廣西、貴州、河北、河南、湖北、湖南、吉林、江西、遼寧、內(nèi)蒙古、寧夏、四川、山東、陜西、山西、新疆和云南，低污染組包括安徽、北京、福建、廣東、黑龍江、海南、江蘇、青海、上海、天津、西藏和浙江等12個(gè)省。

[1]王永欽，等.中國(guó)的大國(guó)發(fā)展道路：論分權(quán)式改革的得失[J].經(jīng)濟(jì)研究，2007，(1).

[2]陸 銘，等.收益遞增、發(fā)展戰(zhàn)略與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的分割[J].經(jīng)濟(jì)研究，2004，(1).

[3]Potoski M. Clean Air Federalism：Do States Race to the Bottom?[J].Public Administration Review，2001，61(3)：335-342.

[4]楊海生，陳少凌，周永章.地方政府競(jìng)爭(zhēng)與環(huán)境政策：來(lái)自中國(guó)省份數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].南方經(jīng)濟(jì)，2008，(6).

[5]崔亞飛，劉小川.中國(guó)省級(jí)稅收競(jìng)爭(zhēng)與環(huán)境污染：基于1998-2006年面板數(shù)據(jù)的分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2010，(4).

[6]Quiroga M.&T.Sterner&M.Persson.Have Countries with Lax Environmental Regulations a Comparative Advantage in Polluting Industries?[R].RFF DP07-08，2007.

[7]宮俊濤，孫林巖，李 剛.中國(guó)制造業(yè)省際全要素生產(chǎn)率變動(dòng)分析：基于非參數(shù)Malmquist指數(shù)方法[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)研究，2008，(4).

[8]Fare R.,S.Grosskopf,M.Norris&Z.Zhang.Productivity Growth,Technical Progress,and Efficiency Change in Industrialized Countries[J].American Economic Review，1994，84(1)：66-83.

[9]DiewertE.W.&D.Lawrence.Measuring New Zealand’s Productivity[R].Treasury Working paper，1999.

[10]OECD.Measuring Productivity：Measurement of Aggregate and Industry-level productivity[R].OECD Manual，2001.

[11]Hulten,C.R.&A.Isaksson.Why Development Levels Differ:The Sources of Differential Economic Growth in a Panel of High and Low Income Countries[R].NBER WP No.13469，2007.

[12]王小魯，樊 綱，劉 鵬.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)換和增長(zhǎng)可持續(xù)性[J].經(jīng)濟(jì)研究，2009，(1).

[13]Barro R.J.&J.W.Lee.International Data on Educational Attainment:Updates and Implications[J].Oxford Economic Papers，2001，(53)：541-563.

[14]Barla P.&S.Perelman.Sulphur Emissions and Productivity Growth in Industrialised Countries[J].Annals of Public&Cooperative Economics，2005，76(2)：275-300.

[15]曹容寧.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的外資與內(nèi)資：一個(gè)計(jì)量檢驗(yàn)的實(shí)證分析[J].江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，(3).

[16]呂 政.我國(guó)工業(yè)化進(jìn)程中面臨的主要矛盾[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2005，(12).

[17]Maddala,G.S.&Wu Shaowen.A Comparative Study of Unit Root Tests With Panel Data and A New Simple Test[J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics，1999，61：631-652.