王 燕 謝蕊蕊

(1.南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展研究院，天津300071;2.南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津300071)

能源環(huán)境約束下中國(guó)區(qū)域工業(yè)效率分析

王 燕1謝蕊蕊2

(1.南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展研究院，天津300071;2.南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津300071)

目前，我國(guó)工業(yè)化進(jìn)程進(jìn)入中后期階段，資源短缺、環(huán)境污染成為制約工業(yè)發(fā)展的主要瓶頸。由此，國(guó)家把建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)放在工業(yè)化、現(xiàn)代化發(fā)展戰(zhàn)略的突出位置，在考察工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)，能源環(huán)境因素就不容忽視。為此，本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，引入方向性距離函數(shù)和Malmquist-Luenberger指數(shù)法對(duì)能源和環(huán)境因素約束下的我國(guó)2001－2009年區(qū)域工業(yè)效率和綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了考察，對(duì)區(qū)域之間考慮環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率和不考慮環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了比較。研究結(jié)果表明，我國(guó)工業(yè)全要素生產(chǎn)率逐年提高，其中技術(shù)進(jìn)步的作用顯著高于效率提高;非期望產(chǎn)出的引入在一定程度上降低了我國(guó)工業(yè)的投入產(chǎn)出效率，不考慮能源環(huán)境約束過(guò)高的估計(jì)了我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng);在年份變化上，循環(huán)經(jīng)濟(jì)和新能源發(fā)展卓有成效，考慮能源環(huán)境約束下的區(qū)域工業(yè)全要素生產(chǎn)率逐年提高;在區(qū)域比較上，東部地區(qū)工業(yè)不僅在技術(shù)和投入產(chǎn)出效率方面領(lǐng)先于中部和西部地區(qū)，在污染治理方面也領(lǐng)先于中西部。

環(huán)境效率;非期望產(chǎn)出;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析;ML指數(shù)

工業(yè)是污染環(huán)境和消耗能源的主要源頭產(chǎn)業(yè)，迄今為止，典型的工業(yè)化國(guó)家都未能避免先高消耗高污染后節(jié)約治理的發(fā)展軌跡。我國(guó)雖然從20世紀(jì)80年代起就萌發(fā)了不再走發(fā)達(dá)國(guó)家彎路的思想，但事實(shí)證明，在我國(guó)全面構(gòu)筑完整工業(yè)體系的同時(shí)，由于沒(méi)有及時(shí)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式和建立有效的環(huán)境保護(hù)配套措施，環(huán)境污染成為工業(yè)發(fā)展的副產(chǎn)品已經(jīng)是不爭(zhēng)的事實(shí)。即使在我國(guó)政府越來(lái)越重視資源環(huán)境問(wèn)題的21世紀(jì)，工業(yè)污染問(wèn)題仍然沒(méi)有得到很好的遏制，從2000年－2009年我國(guó)工業(yè)能源消費(fèi)和“三廢”產(chǎn)出情況可以明顯看出，能源消費(fèi)量、廢水、廢氣產(chǎn)生量(固體廢物由于可以重復(fù)利用獲得經(jīng)濟(jì)價(jià)值，每年的排放量不斷減少)均呈逐年上升趨勢(shì)，相應(yīng)的年均增長(zhǎng)速度為 8.63%、2.11%、13.6%。不能否認(rèn)，能源過(guò)度消費(fèi)和廢氣大量排放是工業(yè)可持續(xù)發(fā)展最大的天敵，因此，本文在下面的實(shí)證分析中選擇廢氣作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)，能源作為投入約束指標(biāo)。

如果不轉(zhuǎn)變這種大規(guī)模“濫用資源－制造產(chǎn)品－排放污染”的粗放式生產(chǎn)方式，當(dāng)2020年我國(guó)經(jīng)濟(jì)總量在2000年基礎(chǔ)上再翻兩番時(shí)，工業(yè)污染負(fù)荷也會(huì)在2000年基礎(chǔ)上成倍放大，工業(yè)廢氣排放量將增加19倍多。因此，在當(dāng)前我國(guó)工業(yè)化快速推進(jìn)的重要階段，如何處理好資源環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，成為我國(guó)現(xiàn)代化建設(shè)進(jìn)程中面臨的重要課題，并已納入我國(guó)政府提出的“走新型工業(yè)化道路”以及“轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式”的戰(zhàn)略框架之中。

1 研究背景

傳統(tǒng)的生產(chǎn)效率衡量方法一般都只考慮期望產(chǎn)出，盡管非期望產(chǎn)出作為一個(gè)很重要的因素，研究人員在進(jìn)行研究時(shí)都有想到，但是由于非期望產(chǎn)出一般都是一些非市場(chǎng)性的東西，如廢水、廢氣、廢物等，它們的價(jià)格或者說(shuō)影子價(jià)格不可知，因此這些非期望產(chǎn)出或者說(shuō)負(fù)產(chǎn)出都被忽略了。DEA作為一種非參數(shù)效率法，在計(jì)算評(píng)價(jià)單位的效率時(shí)不需要各種投入和產(chǎn)出的價(jià)格，但它衡量的效率值是投入一定時(shí)產(chǎn)出可以增加的比例或者產(chǎn)出一定時(shí)投入減少的比例，因此在同時(shí)考慮非期望產(chǎn)出時(shí)無(wú)法應(yīng)用。這種忽略導(dǎo)致了傳統(tǒng)的效率衡量方法存在一定的偏差，它可能會(huì)高估了評(píng)價(jià)單位的效率。

為了更精確的衡量評(píng)價(jià)單位的效率，研究人員在研究考慮非期望產(chǎn)出時(shí)的效率時(shí)，對(duì)這些方法做出各種改進(jìn)。根據(jù)他們對(duì)非期望產(chǎn)出的可處置性的規(guī)定，可以分為四類。第一類是投入處理法，即將非期望產(chǎn)出作為要素投入來(lái)考慮，出發(fā)點(diǎn)是因?yàn)榉瞧谕a(chǎn)出的減少會(huì)減少用于增加期望產(chǎn)出的投入。如Rheinhard等人用這種投入處理法的DEA模型分析了荷蘭牛奶場(chǎng)的環(huán)境效率［1］。Hailu和Veeman也采用該種方法分析了加拿大造紙工業(yè)的環(huán)境績(jī)效［2］。這種方法存在的問(wèn)題是分不清楚哪些投入用于期望產(chǎn)出的增加，哪些投入用于非期望產(chǎn)出的減少，并且由于污染物和資源投入并不能保持一定的同比例關(guān)系，因而這種效率評(píng)價(jià)方法不能反映實(shí)際的生產(chǎn)過(guò)程［3］。第二種方法是產(chǎn)出處理法，即對(duì)非期望產(chǎn)出值通過(guò)函數(shù)f(b)=v－b(v是一個(gè)足夠大的向量用以保證轉(zhuǎn)化后的非期望產(chǎn)出變?yōu)檎龜?shù))進(jìn)行平移。通過(guò)這種變換，將越小越好的非期望產(chǎn)出變?yōu)樵酱笤胶?。第三種方法是假定非期望產(chǎn)出給定，用期望產(chǎn)出的實(shí)際產(chǎn)量和最大產(chǎn)量之比衡量效率，即期望產(chǎn)出增加而非期望產(chǎn)出保持不變［4－5］。第四種方法即為 Y.H.Chung等提出的方向性距離函數(shù)和Malmquist-Luenberger指數(shù)法［6］。該方法同時(shí)衡量了期望產(chǎn)出與最大期望產(chǎn)出的差距以及非期望產(chǎn)出與最小非期望產(chǎn)出的差距，因此可以按照決策者的意愿設(shè)定效率改進(jìn)的方向，具有很大的實(shí)用性。Baris.K運(yùn)用基于方向距離函數(shù)的Malmquist-Luenberger指數(shù)法衡量了OECD國(guó)家的考慮污染的生產(chǎn)力增長(zhǎng)狀況［7］。胡鞍鋼等運(yùn)用方向距離函數(shù)法對(duì)考慮環(huán)境因素下的省級(jí)技術(shù)效率進(jìn)行了重新排名［8］。楊俊、邵漢華運(yùn)用 Malmquist-Luenberger指數(shù)法對(duì)環(huán)境約束下的中國(guó)省級(jí)工業(yè)增長(zhǎng)狀況進(jìn)行了分析［9］。

本文對(duì)考慮能源和環(huán)境因素的中國(guó)區(qū)域工業(yè)效率進(jìn)行了研究，在靜態(tài)方面通過(guò)考慮環(huán)境因素的方向技術(shù)效率和不考慮環(huán)境的一般距離函數(shù)的比較，得出了各區(qū)域的環(huán)境績(jī)效;在動(dòng)態(tài)方面，通過(guò)考慮環(huán)境因素的Malmquist-Luenberger指數(shù)與不考慮環(huán)境因素的Malmquist指數(shù)的比較，得到了環(huán)境績(jī)效指數(shù);并對(duì)區(qū)域之間以及不同年份之間考慮環(huán)境因素的效率和不考慮環(huán)境因素的效率進(jìn)行了比較。

2 模型和方法

2.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和Malquist生產(chǎn)率指數(shù)

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是1978年由Charnes、Copper、Rhodes提出的進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)的模型。其基本思路是通過(guò)對(duì)投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)的綜合分析確定有效生產(chǎn)前沿面，并根據(jù)各DMU與有效生產(chǎn)前沿面的距離狀況，確定各DMU的效率［10］。

假設(shè)有N個(gè)DMU，每個(gè)DMU以M種投入生產(chǎn)S種期望產(chǎn)出和W種非期望產(chǎn)出。投入用M*1的向量x表示，期望產(chǎn)出用S*1的向量y表示，非期望產(chǎn)出以W*1的向量b表示，在不考慮非期望產(chǎn)出時(shí)，技術(shù)集合被定義為:

產(chǎn)出集合可以定義為:

定義在產(chǎn)出集合P(x)上的距離函數(shù)為:

此時(shí)，以產(chǎn)出為導(dǎo)向的技術(shù)效率為:

為了進(jìn)一步衡量跨期的動(dòng)態(tài)生產(chǎn)效率，F(xiàn)are等人提出了考察兩個(gè)相鄰時(shí)期生產(chǎn)率變化的Malmquist生產(chǎn)力變動(dòng)指數(shù)方法［11］，將 t到 t+1 期(t=1，2，...，T)的產(chǎn)出導(dǎo)向Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)定義為:

該Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)(簡(jiǎn)稱M指數(shù))可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)(MEFFCH)和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)(MTECH)的乘積:

2.2 方向距離函數(shù)與Malmquist-Luenberger指數(shù)

在上述方法的基礎(chǔ)上，為了能同時(shí)衡量期望產(chǎn)出增加和非期望產(chǎn)出減少時(shí)的效率情況，Shephard提出了方向性距離函數(shù)的概念［12］。其計(jì)算方法如下:

在同時(shí)考慮期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出時(shí)，公式1可改寫(xiě)為:

其中P'(x)={y:x能生產(chǎn)出(y，b)}為同時(shí)考慮期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出時(shí)的產(chǎn)出集合。

在公式3中納入方向向量gy和gb，則形成方向距離函數(shù):

這里，假定期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出按照相同的比例擴(kuò)張和收縮，β就是期望產(chǎn)出增長(zhǎng)和非期望產(chǎn)出減少的比例。其中β*gy代表期望產(chǎn)出增加的數(shù)量，β*gb代表非期望產(chǎn)出減少的數(shù)量。

此時(shí)，由方向距離函數(shù)可以得到包含非期望產(chǎn)出的技

術(shù)效率為:

在同時(shí)考慮期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的情況下，我們就可以用方向距離函數(shù)替代產(chǎn)出距離函數(shù)來(lái)衡量全要素生產(chǎn)率，Y.H.Chung(1997)把該指數(shù)命名為 Malmquist-Luenberger生產(chǎn)力指數(shù)(簡(jiǎn)稱ML指數(shù)):

ML指數(shù)同樣可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)(MLEFFCH)和技術(shù)變化指數(shù)(MLTECH):

其中:

2.3 環(huán)境績(jī)效和環(huán)境指數(shù)

假設(shè)圖1描述了兩種產(chǎn)出情況下的生產(chǎn)可能性曲線(PPC)，其中PPC0為不包含非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性曲線，PPC1為包含非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性曲線，由于PPC1包含非期望產(chǎn)出，生產(chǎn)集合所受到的限制較為嚴(yán)格，因此PPC1位于PPC0的下面。對(duì)于 DMU A來(lái)說(shuō)，其相對(duì)于PPC0的效率為:TE1=OA/OC;其相對(duì)于PPC1的效率為:TE0=OA/OB。由于考慮非期望產(chǎn)出后，生產(chǎn)可能性曲線從PPC0向內(nèi)移動(dòng)到PPC1，因此環(huán)境績(jī)效即為:W(b)=OB/OC=TE1/TE0，即環(huán)境績(jī)效為不包含非期望產(chǎn)出的效率與包含非期望產(chǎn)出的效率的比。

動(dòng)態(tài)的環(huán)境指數(shù)變化也可以用同樣的方法。假設(shè)從t期到t+1期，不包含非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性曲線由PPC0移動(dòng)到了PPC0‘，包含非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性曲線由PPC1移動(dòng)到了PPC1，Mt+1t為不考慮非期望產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率的增加，M為考慮非期望產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率的增加，由以上環(huán)境績(jī)效的定義可知W(b)t=OB/OC，。則環(huán)境指數(shù)即為考慮非期望產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率的增加與不考慮費(fèi)期望產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率的增加。

圖1 環(huán)境績(jī)效和環(huán)境指數(shù)Fig.1 Environment Performance and Environment index

3 數(shù)據(jù)處理和實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)處理

本文選擇了我國(guó)31個(gè)省級(jí)區(qū)域作為DMU，研究期為2001年－2009年，選取各省工業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額、年均從業(yè)人員數(shù)量以及能源消耗作為投入指標(biāo)，選取了各省工業(yè)總產(chǎn)值作為期望產(chǎn)出指標(biāo)，廢氣排放量作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)，其中工業(yè)總產(chǎn)值根據(jù)工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)將當(dāng)年價(jià)的工業(yè)總產(chǎn)值折算為2001年的不變價(jià)。投入、產(chǎn)出指標(biāo)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中固定資產(chǎn)凈值年平均余額參照J(rèn)efferson等人的做法進(jìn)行了價(jià)格折算［13］。

3.2 環(huán)境效率靜態(tài)分析

根據(jù)公式16，17，得出我國(guó)各省份考慮環(huán)境因素以及不考慮環(huán)境因素的效率及其排名，可以看出:

(1)從年度均值來(lái)看，能源、環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)最好的省份是上海和廣東，其ETC的年度均值為1，這說(shuō)明九年來(lái)這兩個(gè)省份的ETC都處于生產(chǎn)前沿面上。東部三個(gè)板塊的ETC均值都高于其他區(qū)域，其中東部沿海在八個(gè)板塊中最高。ETC最低的區(qū)域是東北板塊和長(zhǎng)江中游地區(qū)。東北地區(qū)是我國(guó)的老工業(yè)基地，在國(guó)家振興東北老工業(yè)基地的號(hào)召下，其重工業(yè)的發(fā)展對(duì)環(huán)境造成了很大的破壞;長(zhǎng)江中游地區(qū)是我國(guó)輕工業(yè)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)，污染排放也比較多。從考慮環(huán)境約束和不考慮環(huán)境約束的比較來(lái)看，排名變化最大的是內(nèi)蒙古、廣西和西藏，其在加入環(huán)境約束后排名分別增加了17、17和21，這三個(gè)省份在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，能源節(jié)約和污染治理卓有成效。而吉林、四川兩個(gè)省份在考慮環(huán)境約束后，排名分別下降了12、9，這兩個(gè)省份工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展造成了比較大的能源環(huán)境壓力。

(2)從2009年的數(shù)據(jù)來(lái)看，金融危機(jī)后，在國(guó)家實(shí)行的保增長(zhǎng)、保就業(yè)、擴(kuò)內(nèi)需政策下，對(duì)環(huán)境的保護(hù)較之前出現(xiàn)了放松，在污染減排工作上出現(xiàn)了松懈，因此ETC較之中間年份稍有下降。根據(jù)該年份考慮環(huán)境約束和不考慮環(huán)境約束的效率結(jié)果，可以把31個(gè)省份分為以下5類，如表1:

表1 區(qū)域經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展分類狀況Tab.1 Coordinated development state of economy and environment

可見(jiàn)，經(jīng)濟(jì)與環(huán)境高度協(xié)調(diào)的僅有天津和廣東，它們都是我國(guó)東部沿海經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)。東部其他省份也基本位于經(jīng)濟(jì)與環(huán)境較協(xié)調(diào)的地區(qū)，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展不協(xié)調(diào)和極不協(xié)調(diào)的地區(qū)大部分在西部。可見(jiàn)西部與沿海地區(qū)的差距，不僅表現(xiàn)為產(chǎn)出的效率低，其能源環(huán)境壓力也不容小覷。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展極不協(xié)調(diào)的8個(gè)省份中，貴州、西藏、陜西、甘肅、寧夏和新疆6個(gè)省份主要是由于經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)，其不考慮環(huán)境約束的效率比較低，相反在考慮環(huán)境約束后，排名都有所進(jìn)步;而其他的兩個(gè)省份山西和黑龍江，在不考慮環(huán)境約束時(shí)效率比較靠前，考慮環(huán)境約束后，排名退步很大，這兩個(gè)省份的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)尚好，但在發(fā)展的過(guò)程中污染物排放較多。

(3)從2001與2009年的數(shù)據(jù)比較來(lái)看，隨著國(guó)家對(duì)環(huán)境保護(hù)的日漸重視，2009年的環(huán)境效率較之2001年有了很大的進(jìn)步，北京、河北、天津、內(nèi)蒙古、海南、西藏、寧夏進(jìn)步明顯，2001年其環(huán)境效率距離前沿面尚存在一定的距離，而2009年這幾個(gè)省份都位于生產(chǎn)前沿面上。這里需要指出的是DEA方法計(jì)算的是相對(duì)指標(biāo)，一個(gè)DMU處于生產(chǎn)前沿上并不意味著其環(huán)境效率沒(méi)有改善的空間，工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程已經(jīng)達(dá)到了令人滿意的資源節(jié)約和環(huán)境保護(hù)水平，而是相對(duì)其他省份來(lái)說(shuō)其ETC較高而已。應(yīng)該看到，我國(guó)在生產(chǎn)技術(shù)和污染治理方面與發(fā)達(dá)國(guó)家相比還存在很大的差距，因此，包括這些處于前沿面的省份在內(nèi)的所有區(qū)域都要繼續(xù)加強(qiáng)資源環(huán)境管制力度，使得生產(chǎn)企業(yè)能夠進(jìn)一步的提高技術(shù)，減少污染排放。

3.3 環(huán)境效率的動(dòng)態(tài)分析

3.3.1 M指數(shù)和ML指數(shù)的區(qū)域比較

從表2可以看出，東部板塊不受環(huán)境約束的M指數(shù)和考慮環(huán)境因素的ML指數(shù)增速都高于其他板塊，2001－2009北部沿海、東部沿海和南部沿海不考慮環(huán)境因素的TFP平均增速分別為15.5%、8%、18.8%，技術(shù)進(jìn)步是快速增長(zhǎng)的主要原因。在考慮到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)排放的負(fù)產(chǎn)出時(shí)，東部三個(gè)板塊的 ML指數(shù)僅為4.4%、3.5%、1.8%，可以看出在衡量工業(yè)全要素生產(chǎn)率時(shí)，不考慮環(huán)境因素過(guò)高估計(jì)了生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，分別過(guò)高估計(jì)了11.1%、4.5%、17%，占到了不考慮環(huán)境因素的TFP指數(shù)的72%、56%、90%。南部沿海過(guò)高估計(jì)的最多，這說(shuō)明南部沿海雖然工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)比較快，但是在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)，對(duì)環(huán)境的污染也最大，負(fù)產(chǎn)出最多。

中部的兩個(gè)板塊黃河中游和長(zhǎng)江中游地區(qū)在不考慮環(huán)境因素時(shí)TFP平均增速也很高，黃河中游地區(qū)的M指數(shù)高達(dá)17.2%，僅次于南部沿海板塊。長(zhǎng)江中游的M指數(shù)也有12.4%，超過(guò)了東部沿海地區(qū)。這說(shuō)明中部地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)較高，原因在于近幾年，東部土地、勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素價(jià)格上漲導(dǎo)致部分產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到中部生產(chǎn)要素相對(duì)低廉的地區(qū)。當(dāng)考慮到環(huán)境約束時(shí)，中部?jī)蓚€(gè)板塊的ML指數(shù)分別為5.4%、4.1%，不考慮環(huán)境約束的M指數(shù)分別過(guò)高估計(jì)了69%、67%，中部地區(qū)在承接?xùn)|部的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的同時(shí)也承接了經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境的污染。

東北三省不考慮環(huán)境約束的TFP平均增速也達(dá)到10.7%，東北三省作為我國(guó)的老工業(yè)基地工業(yè)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)也比較不錯(cuò)。其考慮負(fù)產(chǎn)出的ML指數(shù)平均為6.2%，不考慮環(huán)境約束的M指數(shù)也過(guò)高估計(jì)了全要素生產(chǎn)率的42%。

西部的大西南和大西北兩個(gè)板塊不考慮環(huán)境約束的M指數(shù)分別為8.9%、13.6%，國(guó)家的西部大開(kāi)發(fā)政策使得西部工業(yè)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，但發(fā)展的同時(shí)也對(duì)環(huán)境造成了很大的破壞，考慮負(fù)產(chǎn)出的ML指數(shù)僅為3%、5.7%，M指數(shù)過(guò)高的估計(jì)了66%、58%。

3.3.2 ML 指數(shù)的分解

從表2中可以看到，我國(guó)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)很大一部分是由于技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)的，在ML指數(shù)的分解中，東部三個(gè)板塊的技術(shù)進(jìn)步率分別為3.5%、4.1%、0.4%，解釋了79.5%、117%、22.2%的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。其中東部沿海投入產(chǎn)出效率出現(xiàn)了下降，年均下降了0.6%，這可能是由于投資驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)導(dǎo)致大量投入的擁擠，造成部分投入浪費(fèi)。中部的黃河中游和長(zhǎng)江中游地區(qū)在考慮環(huán)境約束后平均技術(shù)進(jìn)步率為5.3%和3.7%，分別解釋了全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的98%、90%，技術(shù)進(jìn)步對(duì)中部?jī)蓚€(gè)板塊的全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)最大。東北地區(qū)技術(shù)進(jìn)步也解釋了ML指數(shù)的90%。而西部的大西南和大西北投入產(chǎn)出效率都出現(xiàn)了下降，年均下降分別達(dá)0.4%、1%，但由于技術(shù)進(jìn)步，其全要素生產(chǎn)率才出現(xiàn)了增長(zhǎng)，技術(shù)進(jìn)步解釋了其ML指數(shù)的113%、121%。3.3.3 ML 指數(shù)的動(dòng)態(tài)變動(dòng)

表2 2001－2009區(qū)域全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)率及其分解Tab.2 Average growth rate per annum and decomposition of TFP(2001－2009)

從表3可以看出，第一，2001－2009年來(lái)我國(guó)考慮環(huán)境約束的全要素生產(chǎn)率不斷增長(zhǎng)，表現(xiàn)在ML指數(shù)基本都在1以上。增速最高的是03－04年的東部和中部地區(qū)，這兩個(gè)地區(qū)該年份的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)幾乎達(dá)到了15%。第二，九年來(lái)我國(guó)環(huán)境約束的TFP增長(zhǎng)率波動(dòng)較大，四個(gè)板塊除了個(gè)別年份外，變動(dòng)趨勢(shì)也基本保持一致，這表明我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)在一定程度上受到國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)狀況和政策的影響。中部和西部的變動(dòng)趨勢(shì)最類似，其增長(zhǎng)幅度變動(dòng)除了05－06年基本保持一致。第三，04年以前的ML指數(shù)增速明顯超過(guò)了04年之后的幾年，ML指數(shù)大幅下挫跟04年之后SO2排放的顯著增長(zhǎng)有關(guān)的。2005年我國(guó)的SO2排放量大幅增加，全國(guó)平均增長(zhǎng)率達(dá)到16%多，負(fù)產(chǎn)出的大幅增加導(dǎo)致考慮環(huán)境約束的TFP指數(shù)明顯下降。而05年之后，國(guó)家對(duì)環(huán)境保護(hù)的逐漸重視，導(dǎo)致環(huán)境污染物排放出現(xiàn)下降的趨勢(shì)，因此ML指數(shù)增幅逐漸加大，但07－08年增幅又出現(xiàn)了下降，這可能是由于國(guó)際金融危機(jī)的影響，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及其增長(zhǎng)的質(zhì)量都出現(xiàn)了下滑。

表3 2001－2009區(qū)域ML指數(shù)動(dòng)態(tài)變化表Tab.3 Dynamic change of ML index(2001 －2009)

4 結(jié)論

工業(yè)一方面是創(chuàng)造人類財(cái)富的支柱產(chǎn)業(yè)，另一方面也是給人類社會(huì)帶來(lái)嚴(yán)峻環(huán)境污染問(wèn)題的潛在殺手。本文首先回顧了DEA模型在評(píng)價(jià)包含非期望產(chǎn)出的效率的幾種方法，通過(guò)引入方向性距離函數(shù)，對(duì)我國(guó)區(qū)域工業(yè)在考慮非期望產(chǎn)出時(shí)的效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，從研究結(jié)果可以看出:

(1)非期望產(chǎn)出的存在降低了我國(guó)工業(yè)的投入產(chǎn)出效率。環(huán)境污染對(duì)我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)造成了很大的損失，不含工業(yè)廢氣時(shí)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)因?yàn)楣I(yè)廢氣產(chǎn)出的引入變得下降。因此可以說(shuō)，我國(guó)的工業(yè)經(jīng)濟(jì)效率和環(huán)境效率具有很大的不一致性，不考慮非期望產(chǎn)出的過(guò)高的估計(jì)了我國(guó)區(qū)域工業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

(2)從區(qū)域比較的結(jié)果來(lái)看，東部地區(qū)工業(yè)不僅在技術(shù)和投入產(chǎn)出效率方面領(lǐng)先于中部和西部地區(qū)，在污染治理方面也領(lǐng)先于中西部，因此中西部地區(qū)不僅要引進(jìn)東部的技術(shù)，也要引進(jìn)東部治理污染的政策和體制，使得中西部地區(qū)能在工業(yè)不斷發(fā)展的同時(shí)，環(huán)境得到改善。

(3)從年份變化來(lái)看，隨著國(guó)家對(duì)能源環(huán)境問(wèn)題的日益重視，新能源和循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展卓有成效，表現(xiàn)在考慮能源環(huán)境約束的全要素生產(chǎn)率不斷增長(zhǎng)。因此應(yīng)繼續(xù)大力發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，真正把我國(guó)建設(shè)成為資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)，真正解決環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在的矛盾。

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Regional Industrial Efficiency Analysis under Energy and Environment Constraint

WANG Yan1XIE Rui-rui2
(1.College of Economic and Social Development，Nankai University，Tianjin 300071，China;2.School of Economics，Nankai University，Tianjin 300071，China)

Currently，the industrialization is developing into mid-late stage in China.The major obstacles which constrain the development of Chinese industry are the lack of resources and environmental pollution.To break the bottleneck，it is the first priority to build a resource-saving and environmental-friendly society in our industrialization and modernization strategy，which means factors such as energy and environment can not be neglected when we are analyzing the growth of industrial economy.To testify our theory，we introduce the directional distance function and Malmquist-Luenberger index into the data envelop analysis(DEA)method.By using the adjusted DEA method，we analyzed the regional industrial efficiency and the green total-factor productivity under energy and environmental constrains from 2001 to 2009 in China.We compared the regional total-factor productivities by taking environmental constrain into consideration and not taking environmental constrain into consideration.Our research results indicates:(1)The industrial total factor productivity is growing annually in China，and the effect caused by technology development is more obvious than that caused by productivity improvement.(2)The introduction of undesirable outcomes reduce the input-output efficiency of Chinese industry，which means we overestimate the growth of our industrial economy if we do not take environmental constrains into consideration.(3)The development of recycling economy and new energy is prosperous now in China，and the total-factor productivities of regional industry are increasing annually.(4)Compared with the central region and western region of China，the industries in the east China are more advanced in technology and input-output efficiency，and also advanced in the field pollution control.

environment efficiency;undesirable output;data envelopment analysis;Malmquist-Luenberger index

F061.1

A

1002－2104(2012)05－0114－06

10.3969/j.issn.1002－2104.2012.05.019

2011－12－03

王燕，教授，博導(dǎo)，主要研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)、物流管理。

謝蕊蕊，博士，主要研究方向?yàn)閰^(qū)域產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析、物流產(chǎn)業(yè)分析。

本文為國(guó)家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目“中國(guó)特色新型工業(yè)化研究”(編號(hào):07AJY017);南開(kāi)大學(xué)文科科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目“中國(guó)先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略與創(chuàng)新機(jī)制研究”(編號(hào):NKC0852)和“新型工業(yè)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建及區(qū)域比較研究”(編號(hào):NKC0841)的階段性成果。

(編輯:溫武軍)