朱承亮，安立仁，師 萍，岳宏志

(西北大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，陜西 西安 710127)

一、引言及相關(guān)文獻(xiàn)回顧

改革開放以來，我國經(jīng)濟進(jìn)入高速發(fā)展的快車道;進(jìn)入21 世紀(jì)以后，我國經(jīng)濟繼續(xù)保持穩(wěn)步高速增長;目前，我國GDP 超日本正式成為世界第二大經(jīng)濟體。自西部大開發(fā)戰(zhàn)略實施以來，我國西部地區(qū)經(jīng)濟增長也取得了令人矚目的成績。1998－2008年間，按1990年可比價格計算的西部地區(qū)GDP 總量呈逐年增長趨勢，由1998年的8130.36億元增長到2008年的30110.67 億元。此期間，西部地區(qū)勞動力和資本投入水平呈現(xiàn)增長趨勢，人力資本存量水平由1998年的130375.83 萬人增長到2008年的153872.88 萬人，按1990年可比價格計算的資本存量由1998年的3509.25 億元增長到2008年的12853.21 億元。在已有的研究中我們注意到，關(guān)于西部地區(qū)經(jīng)濟增長的定量評價大多僅關(guān)注其經(jīng)濟增長的總量和速度，沒有(正確)考慮或者忽略了西部地區(qū)在經(jīng)濟增長過程中的資源環(huán)境代價問題。事實上，西部地區(qū)在帶來令人矚目經(jīng)濟成績的同時，也付出了巨大的資源環(huán)境代價，且其經(jīng)濟增長的資源環(huán)境約束在進(jìn)一步強化。西部地區(qū)在經(jīng)濟增長過程中所消耗的能源總量由1998年的33749 萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤增長到2008年的82151 萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。與此同時，西部地區(qū)在保持經(jīng)濟增長的同時也帶來了環(huán)境污染問題。1998－2008年間，西部地區(qū)SO2排放量從1998年的666.4 萬噸迅速增長到2006年的929.7 萬噸。由于“十一五”規(guī)劃中對減排目標(biāo)的約束，SO2排放量在2006年出現(xiàn)了拐點，從而逐步下降到2008年的848.3 萬噸;而COD 排放量從1998年的372.135 萬噸也曲折性地增長到2006年的404.588 萬噸，COD 排放量在2006年也出現(xiàn)了拐點，逐步下降到了2008年的378.205 萬噸。

我們知道，僅僅從GDP 總量角度評價一個地區(qū)的經(jīng)濟增長績效具有一定局限性，因為對一個地區(qū)經(jīng)濟增長績效的評價，不僅要看其經(jīng)濟增長數(shù)量方面，更要注重其經(jīng)濟增長質(zhì)量方面。因此，為了準(zhǔn)確客觀地評價西部大開發(fā)戰(zhàn)略實施以來西部地區(qū)經(jīng)濟增長績效，應(yīng)當(dāng)要考慮西部地區(qū)在經(jīng)濟增長過程中的資源環(huán)境約束。在保持經(jīng)濟增長的同時，節(jié)約資源、保護環(huán)境、實現(xiàn)經(jīng)濟的又好又快發(fā)展是中國“十二五”期間經(jīng)濟發(fā)展所面臨的最緊迫任務(wù)之一。為了實現(xiàn)能源－經(jīng)濟－環(huán)境的可持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展，政府實施了一系列的環(huán)境保護政策，比如在“十一五”規(guī)劃中，我國確定了主要污染物排放總量削減10%的約束性指標(biāo)。本文運用1998－2008年西部地區(qū)面板數(shù)據(jù)對節(jié)能減排約束下西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率進(jìn)行研究，有利于正確評估西部地區(qū)經(jīng)濟增長績效，有利于認(rèn)清西部地區(qū)經(jīng)濟增長過程中的資源環(huán)境代價，為“資源節(jié)約型、環(huán)境友好型”社會的實現(xiàn)、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式提供建議和參考，從而最終有利于西部地區(qū)經(jīng)濟的又好又快發(fā)展。

長期以來，關(guān)于中國經(jīng)濟績效的考察主要從生產(chǎn)率或者效率的角度進(jìn)行研究，如鄭京海和胡鞍鋼(2005)［1］，王志剛等(2006)［2］，朱承亮等(2009)［3］對我國經(jīng)濟增長績效進(jìn)行了實證研究。這些研究得出了很多有意義的結(jié)論，但是，他們都忽略了資源環(huán)境約束對我國經(jīng)濟增長績效的影響。忽略資源消耗和環(huán)境污染的經(jīng)濟績效測度不利于經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。國外學(xué)者在將資源環(huán)境因素納入績效測算研究方面有突破性進(jìn)展。Chung 等(1997)［4］在測度瑞典紙漿廠的生產(chǎn)率時引入了一個方向性距離函數(shù)，并且在該函數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了Malmquist－ Luenberger(ML)生產(chǎn)率指數(shù)，該指數(shù)在測算TFP 時不僅要求期望產(chǎn)出(如GDP 等“好產(chǎn)出”)不斷增加，同時還要求非期望產(chǎn)出(如SO2和COD 等“壞產(chǎn)出”)不斷減少。從此以后，運用考慮了非期望產(chǎn)出的ML 生產(chǎn)率指數(shù)的實證研究逐漸增多，如Jeon 和Sickles，2004［5］;Yoruk 和 Zaim，2005［6］;Kumar，2006［7］等。強調(diào)增長與資源環(huán)境的協(xié)調(diào)，轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，是中國經(jīng)濟潛力持續(xù)開發(fā)的關(guān)鍵(袁富華，2010［8］)。但是，將環(huán)境因素納入到效率測算框架的研究國內(nèi)并不多見。雖然近年來不少學(xué)者在這方面做了有益探索，但是已有的研究成果大多是基于工業(yè)行業(yè)角度的研究(如涂正革，2008［9］;涂正革和肖耿，2009［10］;陳詩一，2010［11］)，僅少數(shù)研究成果是基于區(qū)域角度的研究(如胡鞍鋼等，2008［12］;李靜，2009［13］;王兵等，2010［14］;朱承亮等，2011［15］)。

從中國經(jīng)濟增長績效研究現(xiàn)狀來看，研究者在資源約束方面分歧較小，均將其納入投入要素考慮，而涉及到環(huán)境約束時分歧較大，主要思路有兩個:一是將污染變量作為投入要素來處置，明顯的這與現(xiàn)實生產(chǎn)過程不符，環(huán)境污染具有產(chǎn)出特征，應(yīng)當(dāng)作為生產(chǎn)過程的副產(chǎn)品來處理;因而第二種思路是將污染變量作為產(chǎn)出要素來處置，但是不少研究者沒有考慮到污染的負(fù)外部性，仍然把它和好產(chǎn)出同樣對待，這樣在效率測度過程中仍沒有正確考慮環(huán)境約束的影響。事實上，環(huán)境污染不僅要看作是生產(chǎn)過程中的副產(chǎn)品，而且應(yīng)當(dāng)被看作是具有負(fù)外部性的非期望產(chǎn)出，要和期望產(chǎn)出共同引入生產(chǎn)過程，并且在效率測算框架中要將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出進(jìn)行嚴(yán)格區(qū)分。將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出同時納入效率測算模型且進(jìn)行嚴(yán)格區(qū)分的現(xiàn)有處理方法可以分為以下幾類:一是 Seiford 和 Zhu(2002)［16］提出的“逆產(chǎn)出模型”，但該模型只能在規(guī)模報酬可變(VRS)條件下求解效率，從而限制了其適用性;二是Scheel(2001)［17］和Zhu(2003)［18］提出的“倒數(shù)法模型”，但該模型與將非期望產(chǎn)出作為投入處理的模型一樣都不符合現(xiàn)實邏輯，從而也限制了其適用性;三是在Chung等(1997)［4］等提出的方向性距離函數(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展的ML 生產(chǎn)率指數(shù)模型，該模型較好地解決了考慮非期望產(chǎn)出的效率評價問題，從而得到廣泛采用，如胡鞍鋼等，2008［12］;涂正革，2008［9］;王兵等，2008［19］;陳詩一，2010［11］等。事實上，DEA測度效率的模型可以分成四類(Cooper 等，2007［20］):徑向的和角度的、徑向的和非角度的、非徑向的和角度的、非徑向的和非角度的。其中，徑向(radial)是指投入或者產(chǎn)出按照同比例變動，徑向的DEA 模型不能充分考慮到投入和產(chǎn)出的松弛性問題，而角度(oriented)是指基于投入或產(chǎn)出角度的假設(shè)。上述的基于方向性距離函數(shù)的ML 生產(chǎn)率指數(shù)模型屬于徑向的DEA 模型，這樣不能充分考慮到投入和產(chǎn)出的松弛性問題，因而度量的效率值也是有偏的。此外，李靜(2009)［13］采用考慮非期望產(chǎn)出的SBM 模型對中國區(qū)域環(huán)境效率進(jìn)行了測度，雖然，該模型屬于非徑向和非角度DEA 模型，但是該模型是在規(guī)模報酬不變(CRS)的條件下給出的，從而也限制了其適用性。為了科學(xué)合理地測度考慮非期望產(chǎn)出的西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率問題，針對上述考慮非期望產(chǎn)出模型的缺陷與不足，本文構(gòu)建了基于產(chǎn)出角度的SBM－Undesirable 模型，從而既正確考慮了非期望產(chǎn)出，又充分考慮到投入和產(chǎn)出的松弛性問題。

與現(xiàn)有類似研究相比，本文主要在以下方面作了拓展:第一，將資源環(huán)境約束納入效率測度框架，從而更加科學(xué)地考察西部地區(qū)經(jīng)濟增長績效;第二，從勞動力投入指標(biāo)來看，采用注重勞動力質(zhì)量的且考慮“干中學(xué)”效應(yīng)的滯后性人力資本指標(biāo)，而非一般意義上的勞動力數(shù)量指標(biāo);第三，從研究方法上來看，本文構(gòu)建了基于產(chǎn)出角度的SBM－Undesirable 模型測度資源環(huán)境約束下的西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率，該模型不僅將資源環(huán)境約束正確地納入到了效率測算，而且還能規(guī)避類似研究方法的不足，從而有效地避免了效率測度偏差;第四，基于環(huán)境經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)理論，本文從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)及效率、環(huán)境治理強度及能力等方面考察了效率影響因素。

二、經(jīng)濟增長效率界定及模型構(gòu)建

(一)經(jīng)濟增長效率界定

圖1 基于產(chǎn)出角度的經(jīng)濟增長效率示意圖

本文所謂的經(jīng)濟增長效率指的是基于產(chǎn)出角度的經(jīng)濟增長的技術(shù)效率。技術(shù)效率是指在技術(shù)進(jìn)步不變條件下的現(xiàn)有資源的最優(yōu)利用能力，從產(chǎn)出角度來看是指在一定投入下生產(chǎn)單元實際產(chǎn)出與理想的最大可能性產(chǎn)出的比率(Leibenstein，1 966［21］)。本文將我國的各省市區(qū)看作是投入一定要素進(jìn)行生產(chǎn)活動產(chǎn)生一定產(chǎn)出的生產(chǎn)單元，從而構(gòu)造每一個時期的生產(chǎn)前沿面。經(jīng)濟增長效率取值區(qū)間為［0，1］，當(dāng)效率值為1 時，表明現(xiàn)有技術(shù)得到了充分發(fā)揮，實際產(chǎn)出在生產(chǎn)前沿面上，此時要想提高效率則要考慮從提高技術(shù)進(jìn)步角度出發(fā)使生產(chǎn)前沿面上移;當(dāng)效率值小于1 時，越接近于1 說明效率越高，越接近于0 說明效率越低，說明實際產(chǎn)出不在生產(chǎn)前沿面上，兩者之間的距離是由于現(xiàn)有技術(shù)沒有得到充分發(fā)揮而引起的，此時應(yīng)采取措施使在現(xiàn)有技術(shù)水平下技術(shù)效率得到提高。

現(xiàn)有關(guān)于效率測度的文獻(xiàn)，依是否考慮非期望產(chǎn)出的情形，可以分為以下三類。情形1:僅考慮期望產(chǎn)出，忽略了非期望產(chǎn)出;情形2:雖考慮了非期望產(chǎn)出，但將非期望產(chǎn)出和期望產(chǎn)出同等看待，并沒有進(jìn)行有效區(qū)分;情形3:正確考慮非期望產(chǎn)出，這種情形將非期望產(chǎn)出和期望產(chǎn)出進(jìn)行有效區(qū)分。這三種情形的區(qū)分見圖1 所示。

圖中，f(X)表示生產(chǎn)前沿面，X 表示投入，橫坐標(biāo)表示非期望產(chǎn)出Yb，縱坐標(biāo)表示期望產(chǎn)出Yg。某生產(chǎn)單元因各種因素影響(如管理上的無效等)使得其最終只能達(dá)到A 點。

情形1:不考慮非期望產(chǎn)出時

情形2:沒有正確考慮非期望產(chǎn)出時

情形3:正確考慮非期望產(chǎn)出時

此時，A 點的最優(yōu)點應(yīng)為沿著路徑AC 移動而到達(dá)處于生產(chǎn)前沿面上的C 點，此時C 點的最優(yōu)期望產(chǎn)出為，且最優(yōu)非期望產(chǎn)出減少到了，即，但。

對于情形2 和情形3 的經(jīng)濟增長效率表述，不僅要考慮期望產(chǎn)出的增加程度，更重要的是還要考慮非期望產(chǎn)出的減少程度。特別的，情形2 時的處在生產(chǎn)前沿上的最優(yōu)非期望產(chǎn)出增加了，因而此情形時的效率測度違背了現(xiàn)實期望非期望產(chǎn)出減少的邏輯。

綜上所述，本文所研究的經(jīng)濟增長效率指的是正確考慮資源環(huán)境約束(情形3)的基于產(chǎn)出角度的經(jīng)濟增長的技術(shù)效率。

(二)模型構(gòu)建

針對現(xiàn)有文獻(xiàn)在測度資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效率時的缺陷與不足，本文在Tone(2003)［22］考慮非期望產(chǎn)出的SBM 模型基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于產(chǎn)出角度SBM－Undesirable 模型。本文將每一個省份看作一個DMU 來構(gòu)造每一個時期的最佳生產(chǎn)前沿面。假設(shè)有n 個DMU，且每個DMU 具有一個投入向量，記為x∈Rm，每個DMU 具有兩個產(chǎn)出向量，一個為期望產(chǎn)出向量，記為yg∈Rs1，另一個為非期望產(chǎn)出向量，記為yb∈Rs2。則可以定義如下矩陣:X =［x1，L L，xn］∈Rm×n、Yg=［y1g，……，，其中，X ＞0，Yg ＞0，Yb ＞0?？梢詫⑸a(chǎn)可能性集(P)定義為:

根據(jù)Tone(2003)［22］提出的SBM 模型的處理辦法，本文構(gòu)建的基于產(chǎn)出角度的SBM－Undesirable 模型如下:

上述模型中s 表示投入、產(chǎn)出的松弛量，λ 表示權(quán)重向量，其中，當(dāng)λ≥0 時表示規(guī)模報酬不變(CRS)，當(dāng)∑λ =1 時表示規(guī)模報酬可變(VRS)。目標(biāo)函數(shù)ρ∈［0，1］，當(dāng)且僅當(dāng)ρ =1 時，被評價的DMU 是有效率的，否則DMU 無效。需要說明的是，該模型是一個非線性規(guī)劃模型，可以根據(jù)Charnes 和Cooper(1962)［23］的辦法將其轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃模型再對其進(jìn)行求解。本模型與類似模型相比，不僅正確考慮了非期望產(chǎn)出問題，還具有以下優(yōu)點:一是解決了投入產(chǎn)出的松弛性問題，二是充分考慮到規(guī)模報酬不變(CRS)和規(guī)模報酬可變(VRS)兩種情形。當(dāng)不考慮資源環(huán)境約束時，此時只需將上述模型中涉及非期望產(chǎn)出向量的yb 部分略去即可，此時的模型為不考慮非期望產(chǎn)出的基于產(chǎn)出角度的SBM 模型。

基于研究目的需要，根據(jù)是否考慮資源環(huán)境約束以及兩種規(guī)模報酬假設(shè)，本文設(shè)定四個模型進(jìn)行效率測度，分別為模型1(忽略資源環(huán)境約束、CRS)，模型2(忽略資源環(huán)境約束、VRS)，模型3(考慮資源環(huán)境約束、CRS)，模型4(考慮資源環(huán)境約束、VRS)。

三、變量設(shè)定及數(shù)據(jù)處理

本文以1998－2008年為研究時間段，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。文中四川省的數(shù)據(jù)包括重慶市，西藏由于數(shù)據(jù)不全故不在考察范圍之內(nèi)。因此，本文所指的西部地區(qū)包括貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、四川和內(nèi)蒙古等10個省份。

(一)投入產(chǎn)出變量

投入包括勞動投入、資本投入和資源投入，產(chǎn)出包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，具體變量說明如下:

1．勞動投入。類似文獻(xiàn)中對于勞動投入一般采用年均從業(yè)人員指標(biāo)表示。雖然從業(yè)人員數(shù)據(jù)提供了勞動力的增長，但不包含任何有關(guān)勞動力質(zhì)量的信息。低素質(zhì)的勞動力在經(jīng)濟增長中的重要性下降，而人力資本的重要性上升(王小魯?shù)龋?009［24］)，此外考慮到“干中學(xué)”效應(yīng)帶來的人力資本存量增加，因此，本文采用滯后3年的人力資本存量表示勞動投入。本文將從業(yè)人員的受教育程度劃分為4 類(大學(xué)教育、高中教育、初中教育和小學(xué)教育)，且把各類受教育程度的平均累計受教育年限分別界定為16年、12年、9年和6年。在計算人力資本存量指標(biāo)時，采用岳書敬和劉朝明(2006)［25］的受教育年限方法，即使用平均教育年限和勞動力數(shù)量的乘積來表示人力資本存量，其中，勞動力數(shù)量用各省份歷年從業(yè)人員數(shù)量表示，由于各省經(jīng)濟發(fā)展水平不同，這里平均受教育年限用各省份總?cè)丝谄骄芙逃晗薇硎尽?/p>

2．資本投入。資本投入采用年均資本存量(億元)指標(biāo)來表征。當(dāng)前一般采用“永續(xù)盤存法”來估算資本存量。在眾多類似研究中，單豪杰(2008)［26］的成果比較具有代表性，數(shù)據(jù)也比較全面，因此，本文所使用的1998－2008年的資本存量數(shù)據(jù)直接采用其測算結(jié)果。此外，2007年和2008年資本存量數(shù)據(jù)依據(jù)其估算方法推算而來。單豪杰(2008)的資本存量數(shù)據(jù)是以1952年為基期的，為了研究的可比性，本文將各省份歷年的資本存量全部按照1990年的可比價格進(jìn)行了折算。

3．資源投入。采用能源消費量(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)表示，這里假定能源消費為非期望產(chǎn)出的主要來源，因此，當(dāng)采用不考慮非期望產(chǎn)出的SBM 模型測度效率時，投入中則不包括資源投入項。

4．期望產(chǎn)出。由于投入要素中包含了具有中間投入品性質(zhì)的能源要素，因此，期望產(chǎn)出采用GDP(億元)指標(biāo)來表示，且將其全部按照1990年的可比價格進(jìn)行了折算。

5．非期望產(chǎn)出。現(xiàn)有文獻(xiàn)中關(guān)于非期望產(chǎn)出指標(biāo)的表征問題沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，基于數(shù)據(jù)的可得性以及我國“十一五”規(guī)劃和“十二五”規(guī)劃中規(guī)定的主要污染排放物主要是指SO2和COD，因此，本文選擇SO2排放量(萬噸)和COD 排放量(萬噸)作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)。

(二)影響因素變量

面對經(jīng)濟發(fā)展過程中日趨強化的資源環(huán)境約束，我國政府將節(jié)能減排作為約束性指標(biāo)首次寫入了國家“十一五”規(guī)劃。在低碳發(fā)展理念的指導(dǎo)下，各地政府在經(jīng)濟發(fā)展過程中以節(jié)能減排為重點，采取了一系列措施來完成節(jié)能減排任務(wù)。由于第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)在資源投入和污染排放方面的差異，各地政府把“退二進(jìn)三”為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整作為節(jié)能減排工作的主要措施之一。此外，在我國一次能源消費結(jié)構(gòu)中，煤炭的比重占到約70%，由于不同能源品在能耗、污染排放等方面的差異，因此對以煤炭為主體的能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化也是各地政府完成節(jié)能減排工作的措施之一。當(dāng)前我國的能源形勢不容樂觀，一方面能源供需矛盾凸顯，另一方面存在能源效率問題(魏楚，沈滿洪，2007［27］)，各地政府將提高能源效率作為節(jié)能減排工作的重中之重。此外，緩解我國經(jīng)濟發(fā)展中的資源環(huán)境約束，需要加強各方面的治理工作，從政府角度看要加大對環(huán)境污染治理的投資，提高環(huán)境治理強度;從企業(yè)角度看要加強研發(fā)力度，提高環(huán)境治理能力。類似研究大多僅考慮到了經(jīng)濟發(fā)展中的污染排放，卻沒有考慮到污染治理。事實上，我國政府在對環(huán)境保護問題重視的同時，也加大了環(huán)境保護力度，且對環(huán)境保護的投資也取得了較為明顯的效果。可見在考察我國經(jīng)濟增長效率時，只考慮污染排放而忽略污染治理是不全面的。綜上分析，從環(huán)境經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)理論及現(xiàn)實背景出發(fā)，本文主要從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源結(jié)構(gòu)及能源效率、環(huán)境治理強度及能力等方面考察我國經(jīng)濟增長效率影響因素。

1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Industry)。用工業(yè)總產(chǎn)值占GDP 比重衡量，且將其按照1990年的可比價格進(jìn)行折算。

2.能源結(jié)構(gòu)(ENST)。以折合為標(biāo)準(zhǔn)煤以后的煤炭消費量占能源消費量的比重表示。

3.能源效率(ENEF)。以消耗單位能源所實現(xiàn)的GDP 來衡量，單位為萬元/噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

4.環(huán)境治理強度(Intensity)。用工業(yè)環(huán)境污染投資總額占GDP 比重來刻度，且將其按照1990年的可比價格進(jìn)行了折算。需要說明的是，考慮到在環(huán)境污染治理投資中會涉及到技術(shù)研發(fā)等活動，使其投資效果會有一定時滯性，因此環(huán)境治理強度變量采取了滯后1年處理。

5．環(huán)境治理能力(Capacity)。用工業(yè)SO2去除率衡量，工業(yè)SO2去除率等于工業(yè)SO2去除量比上工業(yè)SO2去除量與排放量之和。

四、實證結(jié)果及分析

根據(jù)上述研究方法和面板數(shù)據(jù)，本文對我國西部地區(qū)10 個省份1998－2008年間的經(jīng)濟增長效率及其影響因素進(jìn)行了估計，具體實證分析結(jié)果如下。

(一)經(jīng)濟增長效率分析

表1 和圖2 分別給出了1998－2008年期間四種模型測度的我國西部地區(qū)各省份經(jīng)濟增長效率均值及年均效率水平變化趨勢。我們發(fā)現(xiàn)，在忽略資源環(huán)境約束時，CRS 假設(shè)下的西部地區(qū)平均效率水平為0.481，而VRS 假設(shè)下的西部地區(qū)平均效率水平為0.655;在考慮資源環(huán)境約束時，CRS假設(shè)下的西部地區(qū)平均效率水平為0.677，而VRS假設(shè)下的西部地區(qū)平均效率水平為0.758。可見，在同一種情形下CRS 和VRS 下的效率水平差異明顯，VRS下的效率水平要高于CRS下的效率水平。一般的，當(dāng)兩種技術(shù)假設(shè)下得到不同的結(jié)果時，應(yīng)當(dāng)選擇VRS 假設(shè)下的結(jié)果(Zheng 等，1998［28］)，因此，文章后續(xù)效率分析主要是對VRS假設(shè)下的效率結(jié)果進(jìn)行分析。

表1 西部地區(qū)各省份經(jīng)濟增長效率值:1998－2008年

1998－2008年間，西部地區(qū)經(jīng)濟增長在忽略資源環(huán)境約束時，VRS 假設(shè)下的平均效率水平為0.655，而在考慮資源環(huán)境約束時，VRS 假設(shè)下的平均效率水平為0.758。可見，忽略資源環(huán)境約束時的年均效率水平要低于考慮資源環(huán)境約束時的效率水平(見圖2)。這與胡鞍鋼等(2008)［12］結(jié)論一致，從他們的研究中可以發(fā)現(xiàn)無論是考慮單一環(huán)境因素還是考慮兩環(huán)境因素組，考慮環(huán)境約束之后全國的效率均值均高于忽略環(huán)境因素的全國效率均值。

圖2 西部地區(qū)年均效率水平比較圖

圖3 經(jīng)濟增長效率區(qū)域差異(模型4)

1998－2008年間，考慮資源環(huán)境約束VRS 下的我國西部地區(qū)經(jīng)濟增長平均效率水平為0.758，這表明在現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)步不變及不增加現(xiàn)有要素投入的前提下，西部地區(qū)經(jīng)濟增長平均效率還有24.2%的提升空間，即還有部分省份未達(dá)到生產(chǎn)前沿。

從分區(qū)域來看，1998－2008年期間我國經(jīng)濟增長效率區(qū)域差異明顯。在考慮資源環(huán)境約束VRS 下，考察期內(nèi)平均效率水平的區(qū)域分布為:東部沿海＞東北老工業(yè)基地＞全國平均＞西部地區(qū)＞中部地區(qū)，見圖3 所示。從總體上看，區(qū)域效率差異同區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平相適應(yīng)，東部地區(qū)和東北老工業(yè)基地的效率值均在全國平均水平之上，而中西部地區(qū)的效率值均在全國平均水平之上。但我們注意到，與胡鞍鋼等(2008)［12］、李靜(2009)［13］的中部地區(qū)效率高于西部地區(qū)的結(jié)論相比，我們得出了中部地區(qū)的效率低于西部地區(qū)的結(jié)論，研究結(jié)論的差異性可能與研究方法的不同有關(guān)，這也可能得益于西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實施。西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實施促進(jìn)了西部地區(qū)經(jīng)濟增長，在縮小西部地區(qū)與中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差距方面起到了積極作用，促使中國區(qū)域經(jīng)濟從趨異轉(zhuǎn)向收斂(劉生龍等，2009［29］)，且在全國平均TFP增長率處于下滑趨勢的情況下，西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實施使得西部地區(qū)TFP 增長率從1992－1999年期間的－0.9% 上升到2000－2007年期間的1.2%(朱承亮等，2009［30］)。可見，相關(guān)研究初步佐證了“西部大開發(fā)戰(zhàn)略對西部地區(qū)經(jīng)濟增長追趕效應(yīng)起到促進(jìn)作用”的觀點，但其中的機理仍有待進(jìn)一步研究。

表2 給出了不同模型下測度的1998－2008年間全國范圍內(nèi)的最佳實踐省份?？紤]資源環(huán)境約束VRS 下的最佳實踐省份包括北京、天津、上海、福建、廣東、海南、遼寧、云南、青海九個省份，這些省份每年均處在生產(chǎn)前沿，說明這些省份在現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)步不變及不增加現(xiàn)有要素投入的前提下，經(jīng)濟增長效率值達(dá)到了最大值1，此時要想提高這些處在生產(chǎn)前沿上的省份的效率值則要考慮從提高技術(shù)進(jìn)步角度出發(fā)使生產(chǎn)前沿面上移。從最佳實踐省份構(gòu)成來看，除了有包括傳統(tǒng)意義的處于東部地區(qū)的天津、上海省份以外，還包括處于西部地區(qū)的云南、青海等省份，這和胡鞍鋼等(2008)［12］的研究結(jié)果類似，他們在考慮COD 和SO2排放時發(fā)現(xiàn)，1999－2005年間的最佳實踐省份包括上海、江蘇、遼寧、安徽、湖北、海南、貴州、云南和西藏九個省份。1998－2008年間在考慮資源環(huán)境約束VRS 下，西部地區(qū)除云南和青海兩省份處于生產(chǎn)前沿以外，其余各省份經(jīng)濟增長效率均有待進(jìn)一步改善，效率改善空間由大至小分別為:貴州39.1%、陜西和廣西均為36.7%、內(nèi)蒙古36.1%、甘肅34.4%、新疆31.1%、四川23.5%、寧夏4.7%。

表2 1998－2008年期間最佳實踐省份

圖4 1998年西部各省份經(jīng)濟增長效率

圖5 2003年西部各省份經(jīng)濟增長效率

圖6 2008年西部各省份經(jīng)濟增長效率

圖4－ 圖6 分別給出了1998年、2003年和2008年考慮資源環(huán)境約束VRS 下的西部地區(qū)各省份經(jīng)濟增長效率的雷達(dá)圖，從中我們能夠更加清楚直觀地看到西部地區(qū)各省份經(jīng)濟增長效率水平的動態(tài)變化。我們可以發(fā)現(xiàn)，寧夏、青海和云南三個省份經(jīng)濟增長效率值在1998年、2003年和2008年均達(dá)到了最大值1，內(nèi)蒙古、貴州和陜西三個省份經(jīng)濟增長效率呈現(xiàn)緩慢上升趨勢，新疆經(jīng)濟增長效率呈現(xiàn)先升后降趨勢，而廣西和四川經(jīng)濟增長效率均呈現(xiàn)先降后升趨勢，甘肅經(jīng)濟增長效率則呈現(xiàn)下降趨勢。

(二)效率影響因素分析

為檢驗產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源效率、環(huán)境治理等影響因素對西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率的影響，我們構(gòu)建了如下面板數(shù)據(jù)回歸模型:

TE=α+∑βz+ε

其中，TE 表示經(jīng)濟增長效率，α 為截距項，z 表示影響因素，分別為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、能源效率、環(huán)境治理強度以及環(huán)境治理能力，β 為被估計參數(shù)，ε 為隨機誤差。表3 給出了分別采用隨機效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型的考慮資源環(huán)境約束VRS下西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率影響因素的估計結(jié)果。從表3 可見，兩個模型所測度的各影響因素的影響方向是一致的，影響幅度也大致相當(dāng)，但Hausman檢驗表明，對于西部地區(qū)的回歸分析應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型，因此表3 中隨機效應(yīng)模型所估計的結(jié)果僅作為參考。

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率具有促進(jìn)作用，但不顯著。這表明在節(jié)能減排約束下通過“退二進(jìn)三”為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整能夠改善經(jīng)濟增長效率。但截止至2009年底，西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第二產(chǎn)業(yè)仍占有絕對比重，平均占比為45.9%，部分省份第二產(chǎn)業(yè)比重在50%以上，例如內(nèi)蒙古52.5%、陜西51.9%、青海53.2%，西部地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)平均比重為40.7%?？梢?，西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整任重而道遠(yuǎn)，仍需加大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整力度。

表3 考慮資源環(huán)境約束VRS 下西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率影響因素估計結(jié)果

(2)能源結(jié)構(gòu)對西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率具有顯著抑制作用，這和王兵等(2010)［14］研究結(jié)論一致。現(xiàn)階段，就全國而言，煤炭消費量在總體能源消費量中仍占到65%左右的比重，而在西部地區(qū)這一比重更高。1998－2008年間，西部地區(qū)能源消費結(jié)構(gòu)中煤炭消費量占到72.26%，遠(yuǎn)高于全國平均比重。西部地區(qū)雖在煤炭等資源方面具有優(yōu)勢，但以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)是導(dǎo)致環(huán)境污染問題的重要原因，因此，在節(jié)能減排約束下西部地區(qū)應(yīng)當(dāng)不斷改善以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)，不斷發(fā)展新能源。

(3)能源效率對西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率具有顯著抑制作用。在現(xiàn)階段以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)情形下，西部地區(qū)雖具有較為優(yōu)越的資源優(yōu)勢，但其能源效率相對于其他區(qū)域而言是最低的，屬于能源低效區(qū)(魏楚和沈滿洪，2007［27］)。1998－2008年間，全國能源效率平均水平為4038.133元/噸標(biāo)準(zhǔn)煤，而西部地區(qū)能源效率平均水平僅為2778.773 元/噸標(biāo)準(zhǔn)煤，遠(yuǎn)低于全國平均水平?？梢?，在節(jié)能減排約束下提高能源效率對西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率的改善具有重要意義。

(4)環(huán)境治理強度對西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率具有促進(jìn)作用，但不顯著。中國在經(jīng)濟發(fā)展過程中付出了巨大的環(huán)境代價，由于政府的高度重視，加大了環(huán)境污染治理力度，并且產(chǎn)生了積極效果。但政府的環(huán)境治理投資強度仍較低，1998－2008年間西部地區(qū)對工業(yè)環(huán)境污染的投資僅占地區(qū)生產(chǎn)總值的0.246%，可見，加大政府的環(huán)境治理強度對于西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率的提高具有重要意義。

(5)環(huán)境治理能力對西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率具有顯著促進(jìn)作用。在考察期內(nèi)，西部地區(qū)SO2去除率不斷提高，從1998年的16.25% 提高到2008年的41.64%，企業(yè)的環(huán)境治理能力不斷增強。可見，提高工業(yè)SO2去除率、加強企業(yè)的環(huán)境治理能力對于節(jié)能減排約束下的西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率具有促進(jìn)作用，應(yīng)當(dāng)在今后的節(jié)能減排中充分發(fā)揮企業(yè)的積極性。

五、結(jié)論與啟示

基于西部地區(qū)經(jīng)濟增長過程中資源環(huán)境約束的日趨強化以及類似研究的局限性，本文在構(gòu)建基于產(chǎn)出角度的SBM－ Undesirable 模型基礎(chǔ)上，對資源環(huán)境約束下西部地區(qū)10 個省份1998－2008年間的經(jīng)濟增長效率進(jìn)行了測度，且考察了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)及效率、環(huán)境治理強度及能力等因素對效率的影響。研究發(fā)現(xiàn):忽略資源環(huán)境約束時的年均效率水平要低于考慮資源環(huán)境約束時的效率水平;資源環(huán)境約束VRS 下的西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率平均水平為0.758;從分省來看，除云南和青海處于生產(chǎn)前沿以外，其余各省份經(jīng)濟增長效率均有待進(jìn)一步改善;從分區(qū)域來看，西部地區(qū)經(jīng)濟增長效率水平低于全國平均水平，但略高于中部地區(qū)，這可能得益于西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實施;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境治理強度及環(huán)境治理能力對經(jīng)濟增長效率具有促進(jìn)作用，而能源結(jié)構(gòu)和能源效率對經(jīng)濟增長效率具有顯著抑制作用。

在低碳經(jīng)濟背景下，面對日趨強化的資源環(huán)境約束，正確科學(xué)地測度節(jié)能減排約束下的經(jīng)濟增長效率具有重要的理論和現(xiàn)實意義。西部地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展過程中，應(yīng)重視經(jīng)濟增長效率的提高，應(yīng)重視資源環(huán)境代價問題，要樹立綠色、低碳的發(fā)展理念，以節(jié)能減排為重點，加強以“退二進(jìn)三”為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，提高能源效率，逐步改變以煤炭為主的能源消費結(jié)構(gòu)。同時加強環(huán)境治理，提高政府的環(huán)境治理強度和企業(yè)的環(huán)境治理能力，在節(jié)能減排中充分發(fā)揮企業(yè)的積極性，這樣才能有利于西部地區(qū)能源－ 經(jīng)濟－ 環(huán)境的和諧統(tǒng)一，有利于經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，從而有利于西部地區(qū)經(jīng)濟又好又快可持續(xù)發(fā)展。

［1］鄭京海，胡鞍鋼.中國改革時期省際生產(chǎn)率增長變化的實證分析(1979－2001年)［J］.經(jīng)濟學(xué)(季刊)，2005，4(2):263－296.

［2］王志剛，龔六堂，陳玉宇.地區(qū)間生產(chǎn)效率與全要素生產(chǎn)率增長率分解(1978－2003)［J］.中國社會科學(xué)，2006，(2):55－66.

［3］朱承亮，岳宏志，李婷.中國經(jīng)濟增長效率及其影響因素的實證分析:1985－2007年［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2009，(9):53－63.

［4］Chung Y H，F(xiàn)are R，Grosskopf S.Productivity and Undesirable Outputs:A Directional Distance Function Approach［J］.Journal of Environmental Management，1997，51 (3):229－240.

［5］Jeon B M，Sickles R C.The Role of Environmental Factors in Growth Accounting［J］.Journal of Applied Econometrics，2004，19:567－591.

［6］Yoruk B，Zaim O.Productivity Growth in OECD Countries:A Comparison with Malmquist Index ［J］.Journal of Comparative Economics，2005，33:401－420.

［7］Kumar S.Environmentally Sensitive Productivity Growth:A Global Analysis Using Malmquist－Luenberger Index［J］.Ecological Economics，2006，56:280－293.

［8］袁富華.低碳經(jīng)濟約束下的中國潛在經(jīng)濟增長［J］.經(jīng)濟研究，2010，(8):79－89.

［9］涂正革.環(huán)境、資源與工業(yè)增長的協(xié)調(diào)性［J］.經(jīng)濟研究，2008，(2):93－104.

［10］涂正革，肖耿.環(huán)境約束下的中國工業(yè)增長模式研究［J］.世界經(jīng)濟，2009，(11):41－54.

［11］陳詩一.中國的綠色工業(yè)革命:基于環(huán)境全要素生產(chǎn)率視角的解釋(1980－2008)［J］.經(jīng)濟研究，2010，(11):21－34.

［12］胡鞍鋼，鄭京海，高宇寧等.考慮環(huán)境因素的省級技術(shù)效率排名(1999－2005)［J］.經(jīng)濟學(xué)(季刊)，2008，7(3):933－960.

［13］李靜.中國區(qū)域環(huán)境效率的差異與影響因素研究［J］．南方經(jīng)濟，2009，(12):24－34.

［14］王兵，吳延瑞，顏鵬飛.中國區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長［J］.經(jīng)濟研究，2010，(5):95－109.

［15］朱承亮，岳宏志，師萍.環(huán)境約束下的中國經(jīng)濟增長效率研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2011，(5):3－20.

［16］Seiford L M，Zhu J.Modeling Undesirable Factors in Efficiency Evaluation［J］.European Journal of Operation Research，2002，142:16－20.

［17］Scheel H.Undesirable Outputs in Efficiency Evaluations［J］.European Journal of Operation Research，2001，132:400－410.

［18］Zhu J.Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking:Data Envelopment Analysis with Spreadsheets and DEA Excel Solver［M］.Boston:Kluwer Academic Publishers，2003.

［19］王兵，吳延瑞，顏鵬飛.環(huán)境管制與全要生產(chǎn)率增長:APEC 的實證研究［J］.經(jīng)濟研究，2008，(5):19－32.

［20］Cooper W W，Seiford L M，Tone K.Data Envelopment Analysis［M］.Boston:Kluwer Academic Publishers，2007.

［21］Leibenstein H.Allovative Efficiency vs“X－efficiency”［J］.American Economic Review，1966，(56):392－415.

［22］Tone K.Dealing with Undesirable Outputs in DEA:A Slacks－based Measure (SBM)Approach［R］.GR IPS Research Report Series，I－2003－0005.

［23］Charnes A，Cooper W W.Programming with Linear Fractional Function［J］.Naval Research Logistic Quarterly，1962，15:330－334.

［24］王小魯，樊綱，劉鵬.中國經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)換和增長可持續(xù)性［J］.經(jīng)濟研究，2009，(1):4－16.

［25］岳書敬，劉朝明.人力資本與區(qū)域全要素生產(chǎn)率分析［J］.經(jīng)濟研究，2006，(4):90－96.

［26］單豪杰.中國資本存量K 的再估算:1952－2006年［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2008，(10):17－31.

［27］魏楚，沈滿洪.能源效率及其影響因素:基于DEA 的實證分析［J］.管理世界，2007，(8):66－76.

［28］Zheng J，Liu X，Bigsten A.Ownership Structure and Determinants of Technical Efficiency:An Application of Data Envelopment Analysis to Chinese Enterprises (1986－1990)［J］． Journal of Comparative Economics，1998，26(3):465－484.

［29］劉生龍，王亞華，胡鞍鋼.西部大開發(fā)成效與中國區(qū)域經(jīng)濟收斂［J］.經(jīng)濟研究，2009，(9):94－104.

［30］朱承亮，岳宏志，李婷.基于TFP 視角的西部大開發(fā)戰(zhàn)略實施績效評價［J］.科學(xué)學(xué)研究，2009，27(11):1662－1667.