袁曉玲，班 斕，楊萬(wàn)平，b

（西安交通大學(xué)a．經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院；b．公共政策與管理學(xué)院，陜西 西安710061）

一、引 言

作為西部大開發(fā)橋頭堡的陜西，2000年以來(lái)經(jīng)濟(jì)獲得了持續(xù)、飛速發(fā)展，保持了年均15%以上的增長(zhǎng)率，同時(shí)陜西也是傳統(tǒng)的老工業(yè)基地，工業(yè)結(jié)構(gòu)以重工業(yè)為主，其中工業(yè)能源消費(fèi)占能源消費(fèi)總量比重超過(guò)50%，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源消費(fèi)的依賴較大。與此同時(shí)，陜西能源消費(fèi)以非潔凈能源——煤炭為主，石油、天然氣、水電等清潔能源所占比重較小。再加上部分企業(yè)節(jié)能意識(shí)不強(qiáng)，技術(shù)和設(shè)備水平較低，在利益驅(qū)使下過(guò)度消耗資源和排放污染物，使得陜西環(huán)境污染問(wèn)題加重，生態(tài)環(huán)境惡化。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的粗放型特征明顯，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式迫在眉睫。包含能源、環(huán)境的綠色全要素生產(chǎn)率（TFP）是判斷轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式最重要的指標(biāo)。故本文以陜西省綠色全要素生產(chǎn)率變動(dòng)及影響因素分析為落腳點(diǎn)，研究陜西省轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式問(wèn)題。

二、文獻(xiàn)綜述

Solow將技術(shù)進(jìn)步引入“Cobb－Douglas”生產(chǎn)函數(shù)，提出了“索洛余值”，即全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，簡(jiǎn) 稱 TFP）的 概 念［1］。測(cè) 度TFP的方法分為兩類：一為參數(shù)方法，包括生產(chǎn)函數(shù)法和隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法；二為非參數(shù)方法，包括指數(shù)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法。自Banker等將DEA方法引入TFP的測(cè)度后，由于其具有不需要對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)、允許無(wú)效率行為存在等優(yōu)點(diǎn)，近來(lái)頗受關(guān)注［2］。

為應(yīng)對(duì)能源危機(jī)頻發(fā)、生態(tài)環(huán)境不斷惡化等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出了大量包含能源、環(huán)境因素的經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)模型［3－4］。在此基礎(chǔ)上，資源和環(huán)境等因素也被引入到TFP的評(píng)價(jià)體系中，包含能源、環(huán)境的TFP被稱為綠色TFP。在測(cè)度綠色TFP時(shí)，對(duì)于能源變量的處理比較簡(jiǎn)單一致，大部分文獻(xiàn)將其看作新的投入要素，如林伯強(qiáng)的研究；對(duì)于環(huán)境變量的處理較為復(fù)雜分歧，陳詩(shī)一將其與能源一樣看作新的投入要素，而胡鞍鋼等將其當(dāng)作非期望產(chǎn)出引入生產(chǎn)函數(shù)，利用DEA 模型進(jìn)行分析［5－7］。

目前運(yùn)用DEA方法進(jìn)行綠色TFP研究的文獻(xiàn)較多，但大都選取單一或多個(gè)指標(biāo)代表環(huán)境要素，如朱承亮等選取CO2排放量和COD；殷寶慶選取工業(yè)廢水、煙塵、粉塵和SO2排放量；鄭麗琳等選取CO2排放量；李玲等選取工業(yè)廢水、廢氣、固體廢物排放量等，其測(cè)量結(jié)果偏差較大［8－11］。而雷明等選用“三廢”總量合成的相對(duì)指標(biāo)代表環(huán)境要素，一定程度上提高了結(jié)果的準(zhǔn)確性［12］。本文選取工業(yè)廢水和工業(yè)廢氣（包括二氧化硫、煙（粉）塵兩類）排放量、工業(yè)固體廢棄物生產(chǎn)量、CO2排放量共5個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用一種將評(píng)價(jià)過(guò)程中可能出現(xiàn)的主觀因素干擾降到最低的評(píng)價(jià)方法——縱向檔次拉開法，核算了代表陜西省整體環(huán)境狀況的污染排放指數(shù)，能夠減小以往研究的誤差，更準(zhǔn)確地代表環(huán)境要素。

已有文獻(xiàn)使用的DEA模型大都是徑向、角度的，徑向模型由于無(wú)法充分考慮投入或產(chǎn)出的非零松弛性，會(huì)高估生產(chǎn)單位的效率，因此度量是不準(zhǔn)確的。角度模型由于需要進(jìn)行測(cè)度角度的選擇，會(huì)忽視投入或產(chǎn)出的某一方面，其結(jié)果也是有偏的。Tone提出了非徑向、非角度的基于松弛的（Slack－Based Measure，簡(jiǎn)稱SBM）效率評(píng)價(jià)模型，通過(guò)將投入和產(chǎn)出松弛量引入目標(biāo)函數(shù)，有效地解決了傳統(tǒng)DEA模型的缺陷［13］。目前，使用SBM模型進(jìn)行綠色TFP的測(cè)度文獻(xiàn)很少，如王兵、齊亞偉等的研究［14－15］。但上述文獻(xiàn)沒有考慮對(duì)多個(gè)完全有效的DMU進(jìn)行排序的問(wèn)題，而本文使用的超效率SBM模型彌補(bǔ)了這一缺陷。本文運(yùn)用非合意產(chǎn)出的、非徑向非角度的超效率SBM模型，計(jì)算了能源、環(huán)境雙重約束下的綠色TFP，彌補(bǔ)了以前研究的缺陷，使綠色TFP的度量更為準(zhǔn)確，豐富了全要素生產(chǎn)理論的發(fā)展，也為衡量陜西省轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式提供了強(qiáng)調(diào)節(jié)能減排的“質(zhì)量型”評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，矯正了以往以GDP為導(dǎo)向的“數(shù)量型”發(fā)展缺陷。另外，基于VAR模型，從長(zhǎng)期協(xié)整與動(dòng)態(tài)脈沖兩個(gè)角度對(duì)影響陜西綠色TFP的因素進(jìn)行了研究，旨在為陜西轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式提供政策建議，也為西部和其他地區(qū)加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式提供一定的參考。

三、陜西省綠色TFP的測(cè)度

（一）非合意產(chǎn)出的非徑向、非角度SBM超效率模型

構(gòu)造一個(gè)包括合意產(chǎn)出與非合意產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性集合的過(guò)程被稱為環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)。在規(guī)模報(bào)酬不變和投入要素可自由處置的條件下，假設(shè)k（k＝1，2，…，K）個(gè)決策單元（DMU）使用n（n＝1，2，…，N）種投入得到m（m＝1，2，…，M）種合意產(chǎn)出和i（i＝1，2，…，I）種非合意產(chǎn)出表示DMU的權(quán)數(shù)，生產(chǎn)可能性集P為：

每種非合意產(chǎn)出至少有個(gè)DMU在產(chǎn)生，每個(gè)DMU至少產(chǎn)生一種非合意產(chǎn)出。故假定：

基于環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)構(gòu)建了非合意產(chǎn)出的非徑向、非角度SBM模型：

綜上所述，非合意產(chǎn)出的非徑向、非角度SBM超效率模型由式（3）和（5）構(gòu)成，先根據(jù)式（3）計(jì)算每個(gè)DMU的效率值，再依據(jù)式（5）計(jì)算效率值等于1的DMU的SBM超效率值。

（二）變量設(shè)定與數(shù)據(jù)處理

本文以陜西省為研究對(duì)象，采用年度時(shí)間序列數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間為1981—2012年，數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》及《陜西省人口統(tǒng)計(jì)年鑒》。假定生產(chǎn)過(guò)程中的投入包括物質(zhì)資本投入、人力資本投入和能源投入，產(chǎn)出包括合意產(chǎn)出GDP和非合意產(chǎn)出污染排放。

物資資本投入。本文利用單豪杰的方法估算了1981—2012年陜西省物質(zhì)資本存量（2000年不變價(jià)）的數(shù)據(jù)。

人力資本投入。本文選取人力資本存量來(lái)表征人力資本投入，且人力資本存量＝平均受教育年限×社會(huì)從業(yè)人員。平均受教育年限運(yùn)用李秀敏的方法估算。

能源投入。采用陜西省1981—2011年的能源消費(fèi)總量（萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）表示能源投入。

合意產(chǎn)出GDP。當(dāng)年價(jià)格包含著價(jià)格變動(dòng)的因素，無(wú)法準(zhǔn)確反映實(shí)際變化狀況，故本文以2000年為基期對(duì)GDP進(jìn)行了平減處理，以1981—2012年陜西省GDP（2000年不變價(jià)）表示合意產(chǎn)出。

非合意產(chǎn)出：污染排放。本文選取工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣（包括二氧化硫、煙（粉）塵兩類）排放量、工業(yè)固體廢棄物生產(chǎn)量、CO2排放量共5個(gè)指標(biāo)［16］，運(yùn)用一種將主觀因素的干擾降到最低的評(píng)價(jià)方法——縱向檔次拉開法［17］68－70，核算了代表陜西省整體環(huán)境狀況的污染排放指數(shù)。

（三）實(shí)證結(jié)果與分析

基于式（3）、式（5），運(yùn)用 Max－DEA軟件，得到陜西省綠色TFP如圖1所示。

圖1 1981—2012年陜西省綠色TFP的測(cè)度結(jié)果圖

從圖1可以看出，陜西省綠色TFP總體表現(xiàn)為增長(zhǎng)趨勢(shì)，大致可以分為兩個(gè)階段：1981—1996年，綠色TFP雖然從1981年的0．369 4增長(zhǎng)到1996年的0．694 8，保持了明顯地增長(zhǎng)趨勢(shì)，但屬于效率缺失階段；1997—2012年為綠色TEP完全有效率或超效率階段，此階段綠色TFP圍繞1上下波動(dòng)，并無(wú)明顯地增長(zhǎng)趨勢(shì)?？偟膩?lái)說(shuō)，陜西省綠色TFP從1981年的不到0．4，效率嚴(yán)重缺失，經(jīng)過(guò)15年的發(fā)展，逐漸演變?yōu)榛敬笥诘扔?，綠色TFP完全有效，說(shuō)明陜西省32年來(lái)的轉(zhuǎn)變發(fā)展方式道路總體還是有效果的，經(jīng)驗(yàn)值得借鑒。

陜西省綠色TFP在西部大開發(fā)中迅速提升，轉(zhuǎn)變發(fā)展方式進(jìn)程逐步加快：1999年以前，陜西省綠色TFP基本上都小于1，年均綠色TFP僅為0．577 0；1999年后，陜西省綠色TFP大都大于等于1，年均綠色TFP上升為0．996 3。究其原因，主要是國(guó)家對(duì)西部地區(qū)在政策、資本、資源、技術(shù)等方面都有傾斜，陜西省在西部大開發(fā)過(guò)程中迅速積累資本，使陜西省的發(fā)展逐步擺脫資本投入不足的限制，綠色TFP不斷提高，轉(zhuǎn)變發(fā)展方式進(jìn)程不斷加快。

四、陜西省綠色TFP的影響因素分析

（一）影響因素變量與數(shù)據(jù)處理

結(jié)合陜西省實(shí)際，本文選取了影響綠色TFP的5個(gè)因素：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)化程度、政府干預(yù)程度及對(duì)外開放程度，樣本區(qū)間為1981—2012年，數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)——工業(yè)總產(chǎn)值比重（PI）。工業(yè)總產(chǎn)值比重＝地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值／地區(qū)GDP。為剔除價(jià)格變動(dòng)因素，利用GDP指數(shù)與工業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)將其折算為以2000年價(jià)格為基期的實(shí)際GDP與實(shí)際工業(yè)總產(chǎn)值。

能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)——煤炭消費(fèi)比重（COE）。煤炭消費(fèi)比重＝煤炭消費(fèi)／能源消費(fèi)總量。

市場(chǎng)化程度——非公有制經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（NL）。非公有制經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平＝1－國(guó)有工業(yè)產(chǎn)值／全部工業(yè)總產(chǎn)值）×100。

政府干預(yù)程度——財(cái)政收入占GDP比重（PR）。財(cái)政收入占GDP比重＝地區(qū)政府財(cái)政收入／地區(qū)GDP。

對(duì)外開放程度——FDI占 GDP比重（PFDI）。FDI占GDP比重＝FDI（美元）×美元對(duì)人民幣匯率／GDP。1981、1982年數(shù)據(jù)缺失，鑒于1983年P(guān)FDI很小，僅為0．000 04，故假定1981、1982年的數(shù)據(jù)為0。

（二）實(shí)證結(jié)果與分析

經(jīng)過(guò)ADF檢驗(yàn)，在1%置信水平下，所有變量均屬于一階單整序列，符合協(xié)整分析的條件?；贚R、FPE、AIC、SEC、HQ等檢驗(yàn)方法，采用滯后階數(shù)為3的VAR模型統(tǒng)計(jì)性質(zhì)良好，而協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪菍?duì)無(wú)約束VAR模型進(jìn)行協(xié)整約束后得到的，故其滯后階數(shù)為2。

1．長(zhǎng)期協(xié)整分析

本文運(yùn)用Johanson的極大似然估計(jì)法，在1%的置信水平下，跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)和最大特征值檢驗(yàn)均表明6個(gè)變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定均衡關(guān)系，且協(xié)整方程為：

上式中，圓括號(hào)內(nèi)數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)差，方括號(hào)內(nèi)數(shù)字為行為t檢驗(yàn)值。經(jīng)檢驗(yàn)，1%置信水平下各變量系數(shù)都是顯著的，協(xié)整方程的殘差項(xiàng)也是平穩(wěn)的，故上述協(xié)整關(guān)系較為穩(wěn)定。

從長(zhǎng)期來(lái)看：工業(yè)產(chǎn)值比重（PI）、煤炭消費(fèi)比重（COE）、非公有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（NL）、財(cái)政收入占GDP比重（PR）和FDI占GDP比重（PFDI）對(duì)綠色TFP（GTFP）都有較大的影響，其中最大的是PFDI，其次是PR、PI、NL，COE最??；PFDI、PR、COE對(duì)GTFP產(chǎn)生負(fù)影響，當(dāng)PFDI提高0．01時(shí)，GTFP降低0．209 049；當(dāng) PR 提高0．01時(shí)，GTFP降低0．099 525；當(dāng) COE 提 高 0．01 時(shí)，GTFP 降 低0．014 051；PI、NL 對(duì) GTFP 產(chǎn)生正影響，當(dāng) PI提高0．01，GTFP提高0．043 818；當(dāng) NL提高0．01時(shí)，GTFP提高0．024 921。

2．動(dòng)態(tài)脈沖響應(yīng)分析

本文選用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)，基于VAR（3）模型得到GTFP的結(jié)果如圖2所示。

圖2 基于VAR（3）模型的GTFP的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

動(dòng)態(tài)脈沖響應(yīng)分析表明：PI的某一沖擊會(huì)給GTFP帶來(lái)同向的沖擊，而且這一沖擊具有顯著的促進(jìn)作用和較長(zhǎng)的持續(xù)效應(yīng)；COE、PR的某一沖擊會(huì)給GTFP帶來(lái)負(fù)面的沖擊，而且這一沖擊具有顯著的阻礙作用和相當(dāng)長(zhǎng)的持續(xù)效應(yīng)，直至第15期這種負(fù)面影響也沒有完全消除；NL的某一沖擊會(huì)在初期給GTFP帶來(lái)負(fù)面的沖擊，但這一負(fù)面影響持續(xù)很小，總的來(lái)說(shuō)，NL的某一沖擊會(huì)在長(zhǎng)期內(nèi)給GTFP帶來(lái)顯著的、持續(xù)的促進(jìn)作用；PFDI的某一沖擊會(huì)在前期給GTFP帶來(lái)正面的沖擊，從第5期開始給GTFP帶來(lái)負(fù)面的沖擊，總的來(lái)說(shuō)正面的沖擊幅度小，持續(xù)時(shí)間短，負(fù)面的沖擊幅度大，持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，負(fù)面的沖擊較為顯著?？傊c協(xié)整分析類似，PI、NL 對(duì) GTFP產(chǎn)生正影響，PR、COE、PFDI對(duì)GTFP產(chǎn)生負(fù)影響，但與其不同的是，這里PR、COE對(duì)GTFP的影響較大，對(duì)PFDI的影響很小。

3．方差分解

方差分解可以評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性，給出對(duì)變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)的相對(duì)重要性，方差分解結(jié)果見圖3。圖3表明：不考慮GTFP自身的貢獻(xiàn)率，COE對(duì)GTFP的貢獻(xiàn)率最大達(dá)到58．6%，其次是PR和PI，其對(duì)GTFP的貢獻(xiàn)率波動(dòng)上升，最大分別達(dá)到10．7%和6．7%左右，而NL及PFDI的貢獻(xiàn)率很小，僅為5．7%和2．0%左右。故從方差分解來(lái)看，COE是GTFP最重要的影響因素，其次是PR和PI，而NL及PFDI對(duì)GTFP的重要性略顯不足。

圖3 GTFP的方差分解圖

五、結(jié)論與建議

本文以迫切需要轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的西部典型省份陜西省為研究對(duì)象，運(yùn)用包含非合意產(chǎn)出的超效率SBM模型，計(jì)算了能源、環(huán)境雙重約束下的綠色TFP。結(jié)果表明陜西綠色TFP總體為增長(zhǎng)趨勢(shì)，說(shuō)明陜西省32年來(lái)的轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式總體還是有效的，經(jīng)驗(yàn)值得借鑒。陜西省綠色TFP在西部大開發(fā)中迅速提升，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式進(jìn)程逐步加快，可見西部大開發(fā)確實(shí)對(duì)提高陜西省綠色TFP和轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式有促進(jìn)作用。

無(wú)論是長(zhǎng)期均衡還是短期動(dòng)態(tài)分析，工業(yè)產(chǎn)值比重（PI）和非公有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（NL）對(duì)GTFP產(chǎn)生正向影響，煤炭消費(fèi)比重（COE）、財(cái)政收入占GDP比重（PR）和FDI占 GDP比重（PFDI）對(duì)GTFP產(chǎn)生負(fù)向影響。

上述結(jié)論在政策層面具有重要意義：1．通過(guò)堅(jiān)持走新型工業(yè)化道路，調(diào)整優(yōu)化工業(yè)結(jié)構(gòu)，以降低工業(yè)內(nèi)部能源消費(fèi)來(lái)提高GTFP；2．通過(guò)加快市場(chǎng)化進(jìn)程，消除非國(guó)有工業(yè)與國(guó)有工業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的不公平性，以促進(jìn)非國(guó)有工業(yè)的發(fā)展，從而提高GTFP；3．降低煤炭消費(fèi)比重是長(zhǎng)期提高GTFP的重要手段，要通過(guò)積極開發(fā)和推廣潔凈煤、煤氣化和煤液化技術(shù)，以加大能源轉(zhuǎn)換力度，逐漸降低煤炭直接利用的比重；4．分析表明，F(xiàn)DI技術(shù)溢出效應(yīng)在陜西省不存在，主要是由于陜西省目前利用外資質(zhì)量很低，故可以通過(guò)提高外資利用質(zhì)量與效率，吸引優(yōu)質(zhì)外資以優(yōu)化外資利用結(jié)構(gòu)來(lái)提高GTFP；5．降低財(cái)政收入比重也是長(zhǎng)期提高GTFP的重要手段，政府可通過(guò)職能轉(zhuǎn)變，建設(shè)服務(wù)型政府，減少對(duì)市場(chǎng)的不必要干涉，從而提高經(jīng)濟(jì)運(yùn)行質(zhì)量，降低PR提高GTFP。

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［9］ 殷寶慶．環(huán)境規(guī)制與我國(guó)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率——基于國(guó)際垂直專業(yè)化視角的實(shí)證［J］．中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2012（12）．

［10］鄭麗琳，朱啟貴．納入能源環(huán)境因素的中國(guó)全要素生產(chǎn)率再估算［J］．統(tǒng)計(jì)研究，2013（7）．

［11］李玲，陶鋒，楊亞平．中國(guó)工業(yè)增長(zhǎng)質(zhì)量的區(qū)域差異研究——基于綠色全要素生產(chǎn)率的收斂分析［J］．經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2013（4）．

［12］雷明，趙欣娜，張明璽．基于環(huán)境負(fù)產(chǎn)出的能效動(dòng)態(tài) Malmquist模型研究［J］．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012（4）．

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［14］王兵，吳延瑞，顏鵬飛．中國(guó)區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2010（5）．

［15］齊亞偉．碳排放約束下我國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的測(cè)度與分解——基于SBM方向性距離函數(shù)和GML指數(shù)［J］．工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2013（5）．

［16］楊萬(wàn)平，班斕．陜西省二氧化碳庫(kù)茲涅茨曲線的形狀、拐點(diǎn)與影響因素［J］．統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2012（3）．

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