王姍姍 屈小娥
(西安交通大學(xué)經(jīng)濟與金融學(xué)院,陜西西安710061)
基于環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)全要素能源效率變動研究
王姍姍 屈小娥
(西安交通大學(xué)經(jīng)濟與金融學(xué)院,陜西西安710061)
以2003-2008年中國制造業(yè)28個行業(yè)面板數(shù)據(jù)為樣本,選取行業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額、年末從業(yè)人員數(shù)和能源消費為投入指標(biāo),行業(yè)總產(chǎn)值、SO2排放量為好和壞的產(chǎn)出指標(biāo),運用非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法測算了考慮環(huán)境效應(yīng)的制造業(yè)行業(yè)全要素能源效率指數(shù);并運用Tobit模型研究了全要素能源效率的影響因素。研究結(jié)果顯示:考慮環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)行業(yè)全要素能源效率總體呈現(xiàn)穩(wěn)步增長趨勢,但遠低于不考慮環(huán)境污染時制造業(yè)全要素能源效率,技術(shù)進步是制造業(yè)全要素能源效率提高的主要原因;分行業(yè)看,重工業(yè)行業(yè)的全要素能源效率顯著高于輕工業(yè)行業(yè),且行業(yè)內(nèi)部差異顯著;全要素能源效率增長率較高的行業(yè)主要集中在壟斷程度高、進入壁壘高的行業(yè),增長率較低的行業(yè)主要是勞動密集型行業(yè);外資水平、資本深化和市場競爭對輕工業(yè)的全要素能源效率有顯著正向影響,企業(yè)規(guī)模的擴大對重工業(yè)提高能源效率有積極作用,外資水平提高在一定程度上降低了重工業(yè)的全要素能源效率。
全要素能源效率;環(huán)境效應(yīng);Malmquist指數(shù);Tobit模型
改革開放30多年來,我國經(jīng)濟取得了令人矚目的成就,其中制造業(yè)直接創(chuàng)造了國民生產(chǎn)總值的1/3,占整個國民生產(chǎn)的4/5,占出口總額的九成,提供了8000多萬個就業(yè)崗位和1/3的國家財政來源,已成為國民經(jīng)濟運行的主體產(chǎn)業(yè)。制造業(yè)不僅是中國工業(yè)經(jīng)濟增長的主要推動力,同時也是能源消費大戶。2001年后,制造業(yè)能源消費量急劇增加,到2007年制造業(yè)能源消費總量占工業(yè)行業(yè)能源消耗量(175 136.64萬t標(biāo)準煤)的81.7%,占全國能源消耗量(246 270.15萬t標(biāo)準煤)的58.1%。我國“豐煤少油”的資源稟賦,決定了當(dāng)前的一次能源消費結(jié)構(gòu)是以煤炭為主,其所占比重始終在70%左右波動。而全國CO2排放量的85%、SO2排放量的90%、煙塵排放量的73%都來自于燃煤[1]。SO2是酸雨形成的主要因素,對人類健康和生態(tài)環(huán)境都將產(chǎn)生嚴重的危害。因此能源利用過程中產(chǎn)生的環(huán)境問題已變得越來越不容忽視,而資源環(huán)境的雙重約束也使得傳統(tǒng)的發(fā)展模式越來越呈現(xiàn)出不可持續(xù)性。因此研究考慮環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)全要素能源效率的變動就顯得尤為必要。本文以中國制造業(yè)28個行業(yè)為研究對象,運用基于產(chǎn)出導(dǎo)向的、規(guī)模報酬不變的非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法,基于能源經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展視角,實證研究了考慮環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)全要素能源效率及其變動(提高或降低)的根源,其結(jié)果對于探討資源環(huán)境雙重約束下中國制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,具有重要的理論及現(xiàn)實意義。
國內(nèi)外對于中國能源效率的問題研究目前已經(jīng)取得了豐碩的研究成果,有的已深入到行業(yè)層面。Fisher[2]等通過對1997-1999年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的分析,認為1996年以來中國能源絕對使用水平以及能源強度下降的主要原因是由于能源價格上調(diào)、研發(fā)投入加大和企業(yè)所有制改革。劉紅玫、陶全[3]應(yīng)用Divisia分解法研究了我國大中型工業(yè)企業(yè)能源密度下降的原因,認為行業(yè)內(nèi)生產(chǎn)率變化對整體能源密度下降的作用比產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的作用大,能源價格上漲、R&D活動增加、行業(yè)結(jié)構(gòu)變化等都對行業(yè)內(nèi)部能源效率提高有積極的作用。李廉水、周勇[4]用非參數(shù)的DEA方法評價了35個工業(yè)行業(yè)的能源效率,測算了技術(shù)進步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率對能源效率的影響,其研究結(jié)果顯示技術(shù)進步對工業(yè)能源效率影響顯著且呈正相關(guān)關(guān)系。杭雷鳴、屠梅曾[5]研究了1985-2003年間我國制造業(yè)能源強度和能源價格之間的關(guān)系,認為能源價格上升對降低總能源強度、石油強度、電力強度和煤炭強度具有積極作用。李力、王鳳[6]采用五種常用的因素分解法,研究了中國制造業(yè)的能源強度,認為能源利用效率提高是我國制造業(yè)能源強度總體上保持下降趨勢的主要原因。李未無[7]研究了我國35個工業(yè)行業(yè)能源利用效率與對外開放的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)對外開放對提高能源效率具有積極作用。王秋彬[8]研究了工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)與工業(yè)發(fā)展的區(qū)域性結(jié)構(gòu)對能源效率的影響,認為能源消費結(jié)構(gòu)、能源的稟賦結(jié)構(gòu)、城市形態(tài)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)的調(diào)整對各區(qū)域能源效率有負向影響,國際產(chǎn)業(yè)分工結(jié)構(gòu)對能源效率有顯著的正向影響。
從以上研究可以看出,這些學(xué)者在研究能源效率時均沒有將環(huán)境因素考慮進去。能源是經(jīng)濟和社會發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ),然而能源的大量消費同時也是導(dǎo)致環(huán)境污染的主要原因。目前國內(nèi)將環(huán)境影響納入全要素能源效率研究框架中的文獻還比較少,袁曉玲、張寶山[9]選取基于投入導(dǎo)向的規(guī)模報酬不變超效率DEA模型,測算了1995-2006年中國28個省區(qū)市包含環(huán)境污染的中國省際全要素能源效率,認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)以及資源稟賦對全要素能源效率有顯著的負向影響,能源價格因素與全要素能源效率間呈弱正相關(guān)關(guān)系。汪克亮、楊寶臣[10]測算2000-2007年包含環(huán)境效應(yīng)的中國省際全要素能源效率,并分析比較全國整體、各省份和三大地區(qū)的能效差異,并采用Tobit模型檢驗中國全要素能源效率的影響因素,研究發(fā)現(xiàn)中國全要素能源效率整體水平偏低,各省份、三大地區(qū)的能源效率差異顯著,技術(shù)進步、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對提高能源效率有顯著促進作用。考慮環(huán)境效應(yīng)的中國全要素能源效率的研究尚處于起始階段,且這些研究多集中在國家總體層面,較少涉及到制造業(yè)全要素能源效率的研究。
不同于已有的絕大多數(shù)研究中國制造業(yè)全要素能源效率的文獻,只考慮好產(chǎn)出,忽視壞產(chǎn)出,本文采用基于產(chǎn)出導(dǎo)向的、規(guī)模報酬不變的非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的DEAMalmquist指數(shù)法,將能源投入考慮在內(nèi),同時將能源消費時產(chǎn)生的SO2視為壞產(chǎn)出,實證測算考慮環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)全要素能源效率變動,并將全要素能源效率變動進一步分解為技術(shù)進步和技術(shù)效率變動,對技術(shù)效率變動再進一步分解為純技術(shù)效率變動和規(guī)模效率變動,以便更深刻的研究中國制造業(yè)全要素能源效率變動的源泉;其次,利用聚類分析的方法將中國制造業(yè)28個行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率分為了高效率、較高效率、一般效率、低效率和極低效率等五大類;最后利用Tobit模型檢驗中國制造業(yè)全要素能源效率的影響因素,以期為中國制造業(yè)各行業(yè)根據(jù)自身的行業(yè)性質(zhì)制定有針對性的節(jié)能降耗目標(biāo)提供科學(xué)的決策依據(jù)。
2.1 研究方法
目前,研究生產(chǎn)效率的方法主要有參數(shù)法和非參數(shù)兩種,參數(shù)方法主要包括隨機前沿法(SFA)和回歸模型法;非參數(shù)方法主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法和指數(shù)法,參數(shù)法需要事先設(shè)定一種具體的函數(shù)形式,以隨機前沿法應(yīng)用居多;而非參數(shù)法以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法為主。相比較而言,非參數(shù)方法不需要事先設(shè)定具體的函數(shù)形式,可以避免函數(shù)形式設(shè)定錯誤而影響結(jié)論的準確性。本文以制造業(yè)28個行業(yè)為研究對象,因為行業(yè)較多且各行業(yè)間差異較大,不宜設(shè)定統(tǒng)一的函數(shù)形式,故選用非參數(shù)分析方法—即以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析為基礎(chǔ)的DEA-Malmquist指數(shù)法。
Malmquist指數(shù)法首先由 Caves,Christensen and Diewert[11]引入,由Farrell等人進一步發(fā)展而來。具體分為投入型和產(chǎn)出型兩種,前者研究如何在給定產(chǎn)出水平下使投入最小;而后者則研究給定投入要素下,如何使產(chǎn)出最大。本文基于產(chǎn)出角度研究考慮環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)全要素能源效率,根據(jù)Farrell[12]等的定義和方法,我們以每個制造業(yè)行業(yè)作為一個決策單元,構(gòu)造每一個時期制造業(yè)能源效率的最佳實踐前沿面,把每個制造業(yè)行業(yè)能源效率同最佳實踐前沿面進行比較,以此對各決策單元效率變化和技術(shù)進步進行測度。假設(shè)K行業(yè)t時期使用n種投入Xtk,n得到 m 種產(chǎn)出 Ytk,m,則生產(chǎn)技術(shù)前沿就是每一個給定產(chǎn)出的最小投入集。在固定規(guī)模報酬(c)、要素強可處置條件下,根據(jù)Farrell(1994),相對于單一技術(shù),基于產(chǎn)出的Malmquist指數(shù)可定義為:
式(1)測度了時期t技術(shù)條件下,決策單元從t期到t+1期的技術(shù)效率變化指數(shù)。式(2)測度了時期t+1條件下,決策單元從t期到t+1期的技術(shù)效率變化指數(shù)。
為了避免時期選擇的隨意性,F(xiàn)?rel等運用式(1)和式(2)兩個Malmquist指數(shù)的幾何平均數(shù)來計算定向輸出的Malmquist指數(shù),即:
根據(jù)F?rel等(1994)的研究,技術(shù)效率變化指數(shù)能夠進一步分解為純效率變化和規(guī)模效率變化指數(shù),即:
式(4)中,第一項表示規(guī)模效率變化,第二項表示純技術(shù)效率變化,CRS表示規(guī)模報酬不變,最后一項表示技術(shù)進步變化。全要素能源效率M0的變化可分解為技術(shù)進步和技術(shù)效率變化(純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化)。技術(shù)效率變化是規(guī)模報酬不變且要素強可處置條件下的相對效率變化指數(shù),它測度了從t到t+1每個觀察對象到最佳實踐的追趕程度。這個指標(biāo)值可能大于1,小于1和等于1,分別表示技術(shù)效率提高,技術(shù)效率降低和技術(shù)效率無變化。技術(shù)進步是技術(shù)進步指數(shù),它測度了技術(shù)邊界從t到t+1的移動,該指數(shù)大于1表示技術(shù)進步,等于1技術(shù)無變化,小于1時技術(shù)退步。
2.2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)處理
我國從1998年起工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計口徑發(fā)生變化,2003年起又實行了新的行業(yè)分類目錄標(biāo)準,即《國民經(jīng)濟行業(yè)分類標(biāo)準》(2002)(GD/T4754-2002),前后行業(yè)劃分存在一定的差異。為保持統(tǒng)計數(shù)據(jù)口徑一致,本文的樣本區(qū)間為2003-2008年,選取資本、勞動和能源作為投入變量,制造業(yè)各行業(yè)總產(chǎn)值為好產(chǎn)出,SO2排放量為壞產(chǎn)出,利用DEAMalmquist生產(chǎn)率指數(shù)測算中國制造業(yè)28個行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率。投入產(chǎn)出變量的界定如下:
(1)好產(chǎn)出。衡量產(chǎn)出的有總產(chǎn)值、增加值和凈產(chǎn)值這三個指標(biāo)。但是增加值忽略了中間投入品的使用效率;凈產(chǎn)值存在核算范圍和價值構(gòu)成不一致的問題;總產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量則包含了中間投入(如能源)。由于本文考慮了能源消耗,所以選取制造業(yè)各行業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo),用分行業(yè)工業(yè)品出廠價格指數(shù)(1995=100)平減,單位為億元。
(2)壞產(chǎn)出。以各行業(yè)工業(yè)二氧化硫的排放量作為能源利用的環(huán)境影響代理指標(biāo)。單位為萬噸。壞產(chǎn)出表現(xiàn)為負的社會效應(yīng),是一種環(huán)境成本,其值應(yīng)越小越好,是極小型指標(biāo),這與好產(chǎn)出這一極大型指標(biāo)有所不同,所以有必要對其進行變換。為使模型有合理意義,本文遵循Liang 和 Yeh[13,14]等的做法,令 p 為變換前的壞產(chǎn)出,p'為變換后的壞產(chǎn)出,p'=-p+x,其中x=max(p)+1,這是一種應(yīng)用較為廣泛的壞產(chǎn)出的處理方法。
(3)資本投入。借鑒大多數(shù)學(xué)者的研究方法,本文選取制造業(yè)行業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額作為資本投入指標(biāo)。用分行業(yè)固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)(1995=100)進行平減,單位為億元。
(4)勞動力投入。由于我國缺少有效勞動時間這方面的統(tǒng)計數(shù)據(jù),故選用制造業(yè)行業(yè)年末從業(yè)人員數(shù)作為勞動力投入指標(biāo),單位為萬人。
(5)能源投入。能源投入指標(biāo)用制造業(yè)行業(yè)每年實際能源消費總量表示,單位為萬噸標(biāo)準煤。
本文選取指標(biāo)均為全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)主要指標(biāo)。所有數(shù)據(jù)均來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、《新中國五十五年統(tǒng)計資料匯編》、中國資訊行及中宏產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫中各相關(guān)年份,數(shù)據(jù)處理分析使用的軟件為 Excel2003、stata10.0、SPSS18.0及 DEAP2.1。
3.1 考慮環(huán)境效應(yīng)的制造業(yè)全要素能源效率平均變動及分解
本文計算了制造業(yè)2003-2008年考慮環(huán)境污染與沒有考慮環(huán)境污染兩種情況下全要素能源效率平均變動及其分解結(jié)果,如表1所示。
從表1中可以看出,2003-2008年考慮環(huán)境效應(yīng)的制造業(yè)平均全要素能源效率為1.047,平均增長率為4.7%(根據(jù)Frae,全要素能源效率指數(shù)減去1就是增長率)。而沒考慮環(huán)境污染的制造業(yè)平均全要素能源效率為1.084,平均增長率為8.4%,明顯要高于前一種情況。
為了進一步分析全要素能源效率變動的源泉,本文還將全要素能源效率變動分解為技術(shù)進步和技術(shù)效率變動,將技術(shù)效率進一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。從分解結(jié)果看,考慮環(huán)境污染時,技術(shù)進步的貢獻最大,其平均增長率為3.0%,其次為技術(shù)效率,平均增長率為1.7%,從技術(shù)效率的分解來看,純技術(shù)效率和規(guī)模效率的平均增長率分別是1.0%和0.7%;不考慮環(huán)境污染時,制造業(yè)全要素能源效率增長也主要得益于技術(shù)進步的貢獻,其平均增長率4.8%,其次為技術(shù)效率,平均增長率為3.5%,而規(guī)模效率的貢獻率為負,平均增率為-0.3%,這在一定程度上拉低了技術(shù)效率的貢獻率??偟膩碚f,不論是否考慮環(huán)境污染,我國制造業(yè)全要素能源效率的提高都得益于各種因素共同作用的結(jié)果,但相對而言,純技術(shù)效率和規(guī)模效率的貢獻較小。
3.2 考慮環(huán)境效應(yīng)的制造業(yè)28個行業(yè)全要素能源效率的測算結(jié)果
表2給出了2003-2008年考慮環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)28個行業(yè)全要素能源效率變化的Malmquist指數(shù)及分解結(jié)果。
由表2可知,制造業(yè)各行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率存在很大差異,高于行業(yè)平均全要素能源效率的有16個行業(yè),其中最高的前五個行業(yè)分別是:有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(1.153)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(1.138)、非金屬礦物制造業(yè)(1.122)、石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)(1.121)和化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)(1.108);低于行業(yè)平均全要素能源效率的有12個行業(yè),其中最低的前五個行業(yè)分別是:家具制造業(yè)(0.93)、文教體育用品制造業(yè)(0.932)、橡膠制品業(yè)(0.952)、印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制(0.958)以及木材加工及木竹藤棕草制品業(yè)(0.970)。前五個行業(yè)全要素能源效率平均增長率在10%-20%之間,后五個行業(yè)全要素能源效率平均增長率在-7% -3%之間。
由于不同行業(yè)能源消費以及產(chǎn)生的環(huán)境污染存在較大差異,本文把中國制造業(yè)28個行業(yè)分為輕工業(yè)(16個行業(yè))和重工業(yè)(12個行業(yè),不包括采掘業(yè))。從基于環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率變動看,2003-2008年間輕工業(yè)行業(yè)平均全要素能源效率為1.022,平均增長率2.2%,技術(shù)進步是輕工業(yè)全要素能源效率提高的主要原因,純技術(shù)效率的貢獻最小;從重工業(yè)行業(yè)看,行業(yè)平均全要素能源效率為1.083,平均增長率為8.3%,遠大于輕工業(yè)行業(yè),主要原因是得益于技術(shù)進步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的共同作用,其平均增長率分別為5.2%、2.4%和0.7%。
表1 2003-2008年制造業(yè)全要素能源效率平均變動及分解結(jié)果Tab.1 The average change in total factor energy efficiency of manufacturing industry and the decomposition from 2003 to 2008
表2 2003-2008年中國制造業(yè)28個行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率變動及分解Tab.2 Changes of total factor energy efficiency of 28 manufacturing industries and the decomposition considering environmental effects from 2003-2008
3.3 聚類分析
根據(jù)表2中制造業(yè)28個行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率的得分情況,采用SPSS18.0中的系統(tǒng)聚類,選用歐氏平方距離來度量類與類之間的相似程度,聚類方法采用組間連接法,對制造業(yè)各行業(yè)的全要素能源效率進行分類,結(jié)果如表3所示。
表3 2003-2008年制造業(yè)28個行業(yè)全要素能源效率動態(tài)聚類分析結(jié)果Tab.3 Dynamic cluster analysis of total factor energy efficiency of 28 manufacturing industries from 2003 to 2008
表3中考慮環(huán)境效應(yīng)的制造業(yè)全要素能源效率所考慮的投入要素為資本、勞動、能源,產(chǎn)出為工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)二氧化硫排放量。根據(jù)表3聚類分析的結(jié)果,可將中國制造業(yè)28個行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率大致分為五類:
高效率:黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè),有色金屬冶煉及壓延加工業(yè),非金屬礦物制品業(yè),化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè),石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)等行業(yè)具有較高的全要素能源效率。
較高效率:包括農(nóng)副食品加工業(yè),飲料制造業(yè),煙草制品業(yè),紡織業(yè),通用設(shè)備制造業(yè),專用設(shè)備制造業(yè),電氣機械及器材制造業(yè)。但煙草制品業(yè)并不是未來發(fā)展的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)[15]。
一般效率:這一類制造業(yè)行業(yè)的全要素能源效率處于中間位置,主要包括食品制造業(yè),紡織服裝、鞋、帽制造業(yè),造紙及紙制品業(yè),醫(yī)藥制造業(yè),塑料制品業(yè),金屬制品業(yè),交通運輸設(shè)備制造業(yè),儀器儀表及文化、辦公用機械制造業(yè)。
低效率:包括及皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè),化學(xué)纖維制造業(yè),通信設(shè)備、計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)等,其能源消耗大、環(huán)境破壞厲害,全要素能源效率需要進一步提高。
極低效率:包括木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè),家具制造業(yè),印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制,文教體育用品制造業(yè),橡膠制品業(yè)這五個行業(yè)的全要素能源效率最低,屬于高耗能、高污染的行業(yè)。
總體來看,考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率增長率較高的行業(yè)主要集中在壟斷程度高、進入壁壘高的黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、煙草制品等行業(yè)。這些行業(yè)本具有較強的經(jīng)濟實力,企業(yè)內(nèi)部進行技術(shù)改造研發(fā)與引進的能力也比較強;其次,由于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)及信息技術(shù)的發(fā)展,尤其是加入世貿(mào)組織后外資企業(yè)進入所帶來的溢出效應(yīng),也積極推動了制造業(yè)各行業(yè)能源領(lǐng)域技術(shù)水平的提高。全要素能源增長率較低的行業(yè)主要是勞動密集型的輕工業(yè)行業(yè)。這些行業(yè)主要以傳統(tǒng)加工業(yè)為主,產(chǎn)業(yè)附加值低,環(huán)境污染較大,知識和技術(shù)的擴散十分有限,其粗放的增長方式已成為不爭的事實,而外資企業(yè)進入這些行業(yè)主要是看中了我國廉價的勞動力資源優(yōu)勢,其帶來的技術(shù)進步在勞動密集型行業(yè)間的溢出效應(yīng)較小,所以對全要素能源效率的貢獻也較小。
以上運用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測算了制造業(yè)28個行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率,發(fā)現(xiàn)各行業(yè)間的差異比較顯著,根據(jù)轉(zhuǎn)型期中國工業(yè)經(jīng)濟的特點,本文選取以下五個基本因素來分析制造業(yè)全要素能源效率的變動。各指標(biāo)均換算為以1995年為基期。
(1)研發(fā)投入(β1)。以大中型企業(yè)科技活動經(jīng)費內(nèi)部支出,反映科技創(chuàng)新的貢獻。
(2)企業(yè)規(guī)模(β2)。表示勞動力、生產(chǎn)資料和產(chǎn)品在企業(yè)中的集中程度。以制造業(yè)各行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值與企業(yè)單位數(shù)之比衡量企業(yè)規(guī)模對全要素能源效率的影響。
(3)外資水平(β3)。外資是指國營民營企業(yè)私營企業(yè)三資政府機構(gòu)國營企業(yè)外商獨資企業(yè)國家機關(guān)事業(yè)單位大企業(yè)個體。以三資企業(yè)總產(chǎn)值所占比重表示。
(4)資本深化(β4):是“資本廣化”的對稱,指在經(jīng)濟增長過程中,資本積累快于勞動力增加的速度,從而資本-勞動比率或人均資本量在提高。資本深化一般意味著經(jīng)濟增長中存在著技術(shù)進步。以行業(yè)總資產(chǎn)與行業(yè)年末從業(yè)人數(shù)之比表示。
(5)市場競爭(β5):本應(yīng)使用行業(yè)集中度表示,但由于缺乏行業(yè)集中度的統(tǒng)計資料,本文選擇以行業(yè)企業(yè)單位數(shù)來表示,企業(yè)單位數(shù)越多說明競爭越激烈,進而也就越有利于刺激企業(yè)提高能源效率。
回歸估計時以制造業(yè)各行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率為被解釋變量,以上述五個因素為解釋變量。因為全要素能源效率最小值為0,數(shù)據(jù)被截斷,若采用普通計量模型回歸,就會產(chǎn)生有偏和不一致。故使用限值回歸模型-Tobit模型進行回歸。建立Tobit模型如下:
采用Stata10.0軟件中xttobit命令估計式(7),估計結(jié)果如表4所示。
表4為2003-2008年考慮環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)全要素能源效率影響因素的Tobit模型的估計結(jié)果,由表4可以得出以下主要結(jié)論:
(1)大中型企業(yè)科技活動經(jīng)費內(nèi)部支出對輕、重工業(yè)的能源效率均存在正向影響,回歸系數(shù)分別為0.225、0.960,但系數(shù)檢驗都不顯著。說明目前我國制造業(yè)企業(yè)的科技活動經(jīng)費內(nèi)部支出并不是考慮了環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)全要素能源效率變動的主要原因。
(2)企業(yè)規(guī)模的擴大對提高輕、重工業(yè)能源效率水平影響方向不同,且對輕工業(yè)影響系數(shù)統(tǒng)計檢驗不顯著,說明輕工業(yè)在一定程度上存在能源使用的規(guī)模不經(jīng)濟問題。對重工業(yè)行業(yè)的影響系數(shù)為0.034,且在10%的水平上顯著。能源投入和資本、勞動投入一樣,也存在規(guī)模效益,隨著企業(yè)規(guī)模擴大,能源投入必然會增加,這時如果企業(yè)科技創(chuàng)新能力也隨規(guī)模擴大而同步提高,則有助于企業(yè)更加集約化地使用各種投入要素,提高企業(yè)的能源效率。
表4 Tobit模型回歸結(jié)果Tab.4 Tobit model regression results
(3)外資水平對輕、重工業(yè)回歸系數(shù)分別為0.171、-0.343,系數(shù)檢驗分別在5%和1%的水平上顯著。外商資本進入對輕工業(yè)行業(yè)提高能源效率有一定的促進作用,但對重工業(yè)來說非但沒有顯著促進作用,反而在一定程度上降低了能源效率,尤其是在考慮了環(huán)境污染的情況下。由于西方發(fā)達國家實行相對于發(fā)展中國家來說更為嚴格的環(huán)境管制措施,致使一些高耗能、高污染產(chǎn)業(yè)向我國及一些發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移,這些企業(yè)大多分布在能耗大、污染重的工業(yè)部門;外商資本進入輕工業(yè)行業(yè)多是看中我國廉價的勞動力資源,這些行業(yè)大多以勞動密集型為主,通過外商帶進的先進生產(chǎn)、管理技術(shù),在一定程度上提高了行業(yè)技術(shù)水平,從而直接或間接地提高了我國的能源效率。
(4)資本深化對重工業(yè)的影響不顯著,對輕工業(yè)的影響在1%的水平上顯著,回歸系數(shù)為0.004,說明資本深化提高1個百分點,可以使輕工業(yè)的全要素能源效率提高0.004個百分點。資本深化是指在經(jīng)濟增長的過程中,資本積累快于勞動力增加的速度,從而使人均資本量提高,資本深化一般意味著經(jīng)濟增長中存在著技術(shù)進步。
(5)以行業(yè)內(nèi)企業(yè)單位數(shù)衡量的市場競爭對輕、重工業(yè)能源效率的影響方向不同,且對重工業(yè)的影響不顯著。但對輕工業(yè)的影響系數(shù)為0.143,系數(shù)檢驗在1%的水平上顯著,說明行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)量的增加對提高輕工業(yè)全要素能源效率有一定的促進作用。同一行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)量越多,競爭就越激烈,也就越會刺激企業(yè)進行技術(shù)改造與發(fā)明等創(chuàng)新活動,這在一定程度上對提高能源效率起到了積極的作用。
本文以2003-2008年中國制造業(yè)28個行業(yè)面板數(shù)據(jù)為樣本,運用基于產(chǎn)出導(dǎo)向的、規(guī)模報酬不變的非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法,測算了考慮環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)全要素能源效率指數(shù)、技術(shù)進步和技術(shù)效率指數(shù),進一步將技術(shù)效率指數(shù)分解為純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù);其次使用聚類分析的方法將考慮環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)28個行業(yè)的全能要素能源效率進行了分類;并運用Tobit模型研究了全要素能源效率的影響因素。綜合上述的研究結(jié)果,可以得出如下基本結(jié)論:
(1)總體來看,考慮環(huán)境效應(yīng)的中國制造業(yè)全要素能源效率總體上呈現(xiàn)出穩(wěn)步增長趨勢,平均增長率為4.7%,遠低于不考慮環(huán)境污染時制造業(yè)全要素能源效率的平均增長率8.4%。從28個細分行業(yè)看,行業(yè)間考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率差異顯著,平均全要素能源效率最高的為有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(1.153),最低的為家具制造業(yè)(0.93),相差較大,且行業(yè)間能源效率趨同的可能性極小。從輕、重工業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率變動看,在樣本考察期內(nèi),輕工業(yè)行業(yè)的全要素能源效率平均增長率2.2%;技術(shù)進步是輕工業(yè)全要素能源效率提高的主要原因;重工業(yè)行業(yè)全要素能源效率平均增長率為8.3%,遠遠高于輕工業(yè)行業(yè)。
(2)聚類分析的結(jié)果表明考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率增長率較高的行業(yè)主要集中在壟斷程度高、進入壁壘高的黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、煙草制品等行業(yè),全要素能源增長率較低的行業(yè)主要是勞動密集型的輕工業(yè)行業(yè)。
(3)Tobit模型回歸顯示,外資水平、資本深化和市場競爭的提高均可以促進輕工業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率的提高,其中影響最大的因素是外資水平;企業(yè)規(guī)模對重工業(yè)提高能源效率有顯著的正向影響;外資水平對考慮環(huán)境效應(yīng)的重工業(yè)全要素能源效率沒有顯著促進作用,反而在一定程度上降低了能源效率。
總的來說,要想實現(xiàn)制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo),不能忽視其行業(yè)能源消費、能源利用效率以及污染的排放水平,應(yīng)把能源利用效率低且污染較大的行業(yè)企業(yè)作為節(jié)能減排監(jiān)控重點對象。在制定行業(yè)節(jié)能減排目標(biāo)時,應(yīng)綜合考慮各行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率的測算及影響因素,既要看到行業(yè)之間的差異性,也要兼顧行業(yè)間的異質(zhì)性,這樣才有利于制定出有針對性、切實可行的節(jié)能目標(biāo)。同時,還應(yīng)重視能源科技投入、能源資源的優(yōu)化配置及管理知識、技能的提高與運用。
(編輯:于 杰)
References)
[1]劉兆征.我國發(fā)展低碳經(jīng)濟的必要性及政策建議[J].中共中央黨校學(xué)報,2009,(12):54 -57.[Liu Zhaozheng.The Necessity and Policy Suggestion of China's Development of Low-Carbon Economy[J].Journal of the Party School of the Central Committee of C.P.C,2009(12):54 -57.]
[2]Fisher-Vanden K,Jefferson G H,Liu H M,et al.What is Driving China's Decline in Energy Intensity?[J].Resource and Energy Economics,2004,26(1):77 -97.
[3]劉紅玫,陶全.大中型工業(yè)企業(yè)能源強度下降的動因探析[J].統(tǒng)計研究,2002,(9):30 -34.[Liu Hongmei,Tao Quan.Decline in Energy Intensity and Medium-sized IndustrialEnterprises,the Motives Analysis[J].Statistical Research Journal,2002,(9):30 -34.]
[4]李廉水,周勇.技術(shù)進步能提高能源效率?[J].管理世界,2006,(10):82 - 89.[Li Lianshui,Zhou Yong.Technological Advances Can Improve Energy Efficiency[J].Management World Journal,2006,(10):82 -89.].
[5]杭雷鳴,屠梅曾.能源價格對能源強度的影響——以國內(nèi)制造業(yè)為例[J].?dāng)?shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2006,(12):93 -100.[Hang Leiming,Tu Meizeng.Impact of Energy Prices on Energy Intensity:Taking Domestic Manufacturing for Example[J].Journal of Economic and Technical Economic Studies,2006,(12):93 -100.]
[6]李力,王鳳.中國制造業(yè)能源強度因素分解研究[J].?dāng)?shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2008,(10):66 - 74.[Li Li,Wang Feng.China's Manufacturing Industry Decomposition of Energy Intensity Factor[J].Quantitative Economics and Technical Economics Studies,2008,(10):66 -74.]
[7]李未無.對外開放與能源利用效率:基于35個工業(yè)行業(yè)的實證研究[J].國際貿(mào)易問題,2008,(6):7 -15.[Li Weiwu.Opening-up and Energy Efficiency:Based on 35 Industrial Sectors of the Empirical Study[J].International Trade,2008,(6):7 -15.]
[8]王秋彬.工業(yè)行業(yè)能源效率與工業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級——基于2000-2006年省際面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].?dāng)?shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2010,(10):49 - 63.[Wang Qiubin.Industrial Energy Efficiency and Industrial Structure Upgrading[J].Quantitative Economics and Technical Economics Studies,2010,(10):49 -63.]
[9]袁曉玲,張寶山,楊萬平.基于環(huán)境污染的中國全要素能源效率研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2009,(2):76 -86.[Yuan Xiaoling,Zhang Baoshan,Yang Wanping.The Total Factor Energy Efficiency Measurement of China Based on Environmental Pollution[J].China Industrial Economics,2009,(2):76 -86.]
[10]汪克亮,楊寶臣,楊力.考慮環(huán)境效應(yīng)的中國省際全要素能源效率研究[J].管理科學(xué),2010,(12):100-111.[Wang Keliang,Yang Baochen,Yang Li.China's Provincial Total-factor Energy Efficiency Considering Environmental Effects[J]. Journalof Management Science,2010,(12):100 -111.]
[11]Caves D W, Christensen L R, Diewert W E. Multi-lateral Compositions of Output,Input and Productivity Using Superlative Index Numbers[J].Economic Journal,1982,9(2):273 -286.
[12]Fare R, Grosskopf S, Norrism, et al. Productivity Growth,TechnicalProgress,and Efficiency Change in Industrialized Countries[J].American Economic Review,1994,84(1):66 -83.
[13]Liang L,Li Y J,Li S B.Increasing the Discriminatory Power of DEA in the Presence of the Undesirable Outputs and Large Dimensionality of Data Sets with PCA[J].Expert System with Applications,2009,36(3):5895-5899.
[14]Yeh T L,Chen T Y,Lai P Y.A Comparative Study of Energy Utilization Efficiency between Taiwan and China[J].Energy Policy,2010,38(5):1 -8.
[15]王秋彬.工業(yè)行業(yè)能源效率與工業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級——基于2000-2006年省際面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].?dāng)?shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2010,(10):49 - 63.[Wang Q B.Industrial Energy Efficiency and Industrial Structure Upgrading[J].Quantitative Economic and Technical Economic Studies,2010,(10):49 -63.]
[16]Miketa A,Mulder P.Energy Productivity across Developed and Developing Countries in 10 Manufacturing Sectors:Patterns of Growth and Convergence[J].Energy Economics,2005,27(3):429-453.
[17]宮俊濤,孫林巖.中國制造業(yè)省際全要素生產(chǎn)率變動分析[J].?dāng)?shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2008,(4):97 -130.[Gong Juntao,Sun Linyan.China's Manufacturing Industry Inter-provincial Analysis of Changes in Total Factor Productivity[J].Quantitative Economics and Technical Economics Studies,2008,(4):97 -130.]
[18]沈能.中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率地區(qū)空間差異的實證研究[J].中國 軟 科 學(xué),2006,(6):101 -110.[Shen Neng.China's Manufacturing Total Factor Productivity Differences between Regions of Space Empirical Study[J].China Soft Science Journal,2006,(6):101 -110.]
[19]萬興,范金,胡漢輝.江蘇制造業(yè)TFP增長、技術(shù)進步及效率變動分析——基于SFA和DEA方法的比較[J].系統(tǒng)管理學(xué)報,2007,(5):1 - 10.[Wan Xing,F(xiàn)an Jin,Hu Hanhui.Jiangsu Manufacturing TFP Growth,Technological Progress and Efficiency Change Analysis:based on the Comparison of SFA and DEA Methods[J].System Management Journal,2007,(5):1 -10.]
[20]涂正革.資源、環(huán)境與工業(yè)增長的協(xié)調(diào)性[J].經(jīng)濟研究,2008,(2):93 - 105.[TuZhengge.CoordinationofResources,Environment and Industrial Growth[J].Economic Research Journal,2008,(2):93 -105.]
[21]徐盈之,趙豫.中國信息制造業(yè)全要素生產(chǎn)率變動、區(qū)域差異與影響因素[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2007,(10):45 -52.[Xu Yingzhi,Zhao Yu.China's Information Industry Total Factor Productivity Changes,Regional Differences and Influencing Factors[J].China Industrial Economy Journal,2007,(10):45 -52.]
Research on Total Factor Energy Efficiency Change of China Manufacturing Industry Considering Environmental Effects:Based on DEA-Malmquist Index Empirical Study
WANG Shan-shan QU Xiao-e
(School of Economics and Finance,Xi'an Jiaotong University,Xi'an Shaanxi 710061,China)
The authors selected the panel data of 28 manufacturing industries between 2003 and 2008 as samples,set the index system(including manufacturing industry average balance of net fixed assets,employees counted at the end of the year and energy consumption as input indicators,manufacturing industry output,SO2emissions as good output indicator and bad output indicator),adopted non-parametric data envelopment analysis DEA-Malmquist exponential method,calculated the total factor energy efficiency indexes of China manufacturing industry on considering the environmental effects,and also studied the influence factors on the total factor energy efficiency by adopting Tobit model.The research indicates that the total factor energy efficiency of China manufacturing industry is in a steady growth trend,but it's below the one without considering the environmental pollution,technology advancement is the primary cause of gains in manufacturing industry total factor energy efficiency.In the aspect of,the total factor energy efficiency of heavy industry is significantly higher than that of light industry:the internal diversity is remarkable;most industries with low total factor energy efficiency growth rate are labor-intensive,those with high growth rate focus on monopolistic industries with higher entry barriers;foreign investment,capital deepening and the market competition are remarkably correlative to the total factor energy efficiency of light industry;expansion of business scale has an active influence on such efficiency of heavy industry,level of foreign investment reduces the total factor energy efficiency of heavy industry in some degree.
the total factor energy efficiency;environmental effects;Malmquist index;Tobit model
F124.6
A
1002-2104(2011)08-0130-08
10.3969/j.issn.1002-2104.2011.08.021
2011-15-28
王姍姍,博士生,主要研究方向為數(shù)量經(jīng)濟學(xué)。
陜西省社科基金(編號:10E078);西安交通大學(xué)人文社科基金項目(編號:SK2009027);西安交通大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(編號:SK2010045)。