張純洪，劉海英，b

（吉林大學(xué)a.商學(xué)院；b.數(shù)量經(jīng)濟研究中心，長春130012）

地區(qū)發(fā)展不平衡對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響——基于三階段DEA調(diào)整測度效率的新視角

張純洪a，劉海英a，b

（吉林大學(xué)a.商學(xué)院；b.數(shù)量經(jīng)濟研究中心，長春130012）

摘要：將地區(qū)發(fā)展不平衡因素作為不可控變量，并將其納入三階段DEA調(diào)整模型，可測得不包含地區(qū)發(fā)展不平衡因素的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。對計算結(jié)果進行分析，結(jié)果表明，地區(qū)發(fā)展不平衡因素帶來了地區(qū)工業(yè)的“追趕效應(yīng)”和綠色技術(shù)進步，促進了工業(yè)經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率增長，但這種增長是以地區(qū)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率差距擴大為代價。從長期發(fā)展來看，如果放任地區(qū)工業(yè)不平衡發(fā)展，并以此形成路徑依賴，則地區(qū)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的差距會持續(xù)擴大。

關(guān)鍵詞：綠色全要素生產(chǎn)率；地區(qū)發(fā)展不平衡；收斂

一、引　言

改革開放以來，中國工業(yè)經(jīng)濟在大規(guī)模投資驅(qū)動下獲得了高速增長，同時也使得環(huán)境污染問題愈發(fā)突出。國內(nèi)外一些學(xué)者在分析我國全要素生產(chǎn)率時，已經(jīng)開始把環(huán)境因素納入到全要素生產(chǎn)率的測算中，有些研究也將其稱之為綠色全要素生產(chǎn)率或環(huán)境全要素生產(chǎn)率。［1］［2］［3］［4］這些研究都得到了相同的結(jié)果，即傳統(tǒng)不考慮環(huán)境因素的中國經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率被高估。綠色全要素生產(chǎn)率作為環(huán)境績效的表征，是經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要訴求指標(biāo)，對其影響因素的考察無疑也是研究的熱點。包括上述文獻在內(nèi)，近年來對綠色全要素生產(chǎn)率影響因素的研究，大多是通過傳統(tǒng)計量模型分析而展開。這類研究設(shè)計大體遵循如下步驟：首先測度綠色全要素生產(chǎn)率，然后將其作為被解釋變量，將區(qū)位因素、結(jié)構(gòu)差異、貿(mào)易依存度等地區(qū)發(fā)展不平衡因素作為解釋變量，通過計量模型分析，最后得到某種單一發(fā)展不平衡因素對環(huán)境績效產(chǎn)生的影響。但是應(yīng)該注意到，對于地區(qū)發(fā)展不平衡的全部綜合因素究竟會對綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生何種影響，這類研究顯然缺乏一致性判斷?；诖耍疚臄M基于方向性距離函數(shù)方法，在測度中國工業(yè)經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率基礎(chǔ)上，將地區(qū)發(fā)展不平衡因素納入到三階段DEA模型中，來揭示地區(qū)發(fā)展不平衡因素對綠色全要素生產(chǎn)率及其收斂性所產(chǎn)生的影響。

定稿日期：2014－07－11

二、研究方法論

1.綠色全要素生產(chǎn)率曼奎斯特－盧恩伯格（ML）指數(shù)構(gòu)建

在傳統(tǒng)DEA模型方法的基礎(chǔ)上，將污染排放作為非合意產(chǎn)出因素，可以構(gòu)造一個同時包含合意產(chǎn)出和非合意產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性集，即環(huán)境技術(shù)。［5］在此理論范疇下，我們引入方向性距離函數(shù)測度考慮非合意產(chǎn)出因素下的技術(shù)效率，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)造到期間表征綠色全要素生產(chǎn)率的ML指數(shù)，公式如下：

進一步，ML指數(shù)同樣也可以分解為效率變化指數(shù)（EFFCH）和技術(shù)進步指數(shù)（TECH）兩部分：

在上式中，EFFCH測度時期t到t＋1每個觀察對象到最佳邊界的追趕（catching－up）程度，TECH衡量了技術(shù)邊界從時期t到t＋1之間的移動。ML、EFFCH和TECH大于（小于）1，分別表示綠色全要素增長率增長（下降）、技術(shù)效率改善（惡化）和技術(shù)進步（退步）。

2.三階段DEA模型

三階段DEA模型是由Fried等提出的一種新的效率評價模型。［6］該方法最大的特點是將非經(jīng)營因素對效率的影響過濾去除，使得測得的效率值能更加真實地反映決策評價單元的效率水平。

三階段DEA模型中，第一階段運用環(huán)境約束下的DEA模型，把非合意產(chǎn)出納入。第一階段得出每個DMU效率的同時，也得到每個DMU各個投入的差額值（slacks），即投入的冗余。該投入冗余同時受到內(nèi)部管理、外部環(huán)境和隨機誤差的影響。

第二階段運用隨機前沿分析方法（SFA）把地區(qū)發(fā)展不平衡因素納入到基于投入冗余的隨機前沿分析模型。假設(shè)模型中有多個地區(qū)發(fā)展不平衡因素。則SFA回歸模型表示為：

其中，Smj＝xmj－Xmλ，表示第一階段中第j個DMU的第m個投入變量的冗余值。Zj表示第j個DMU的地區(qū)發(fā)展不平衡因素。βm為地區(qū)發(fā)展不平衡變量的參數(shù)估計值。umj表示隨機干擾，表示管理無效率。

第三階段，將第二階段得到的調(diào)整后的投入值和原始產(chǎn)出值再次帶入方向性距離函數(shù)評價效率模型，獲得剔除地區(qū)發(fā)展不平衡因素后的效率，然后構(gòu)建基于綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)。

三、變量選擇及描述性統(tǒng)計

鑒于2008年以后地區(qū)工業(yè)增加值的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，本文選取了1993～2008年我國29個省、市、自治區(qū)的工業(yè)投入、產(chǎn)出和反映地區(qū)發(fā)展不平衡的變量，具體如下：

1.投入變量

（1）資本投入（K）。本文選取“固定資產(chǎn)凈值年平均余額”作為資本投入，根據(jù)各年度各地區(qū)的“固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)”把相應(yīng)的資本投入調(diào)整至以1993年為基期的水平。

（2）勞動投入（L）。勞動以“年平均就業(yè)人數(shù)”作為勞動投入指標(biāo)，單位為萬人。

2.產(chǎn)出變量

（1）合意產(chǎn)出（Y）。本文以各地區(qū)的“工業(yè)增加值”作為合意產(chǎn)出，并以各地區(qū)相應(yīng)年度的“工業(yè)產(chǎn)品出廠價格指數(shù)”平減至1993年不變價格。

（2）非合意產(chǎn)出（環(huán)境因素）。本文以工業(yè)廢水排放中化學(xué)需氧量（COD）和工業(yè)廢氣中的二氧化硫（SO2）代表工業(yè)非合意產(chǎn)出，單位為萬噸。我國水體中有100多種污染物，從目前水體中污染現(xiàn)狀看，最主要的代表物就是COD。我國空氣中SO2污染也較為嚴重，空氣SO2二級濃度標(biāo)準(zhǔn)為每立方米60微克，是國家要求城市必須達到的標(biāo)準(zhǔn)，也是保護人體健康的最低標(biāo)準(zhǔn)，但我國有40%以上的城市達不到國家的二級標(biāo)準(zhǔn)，是國家空氣污染最需要解決的問題之一。并且工業(yè)廢水排放中COD和工業(yè)廢氣中的SO2是我國環(huán)境規(guī)制中主要的污染物和控制對象。鑒于此，文章選取有代表性的工業(yè)廢水排放中COD和工業(yè)廢氣中SO2作為工業(yè)非合意產(chǎn)出。

3.地區(qū)發(fā)展不平衡變量

（1）區(qū)位因素。本文將我國29個省、市、自治區(qū)按傳統(tǒng)的經(jīng)濟地理劃分方法劃分為東、中、西三個地區(qū)。其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南；中部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)包括四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、西藏。

（2）各地區(qū)國有工業(yè)生產(chǎn)總值比例。該指標(biāo)代表了國有工業(yè)在各個地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值中所占的比例，以此來反應(yīng)每個地區(qū)的市場化程度。國有工業(yè)生產(chǎn)總值所占比例越小，則表示當(dāng)?shù)厥袌龌潭仍礁摺?/p>

（3）各地區(qū)進出口總額與地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值比值。該指標(biāo)代表了不同地區(qū)經(jīng)濟對外開放程度的差異。

（4）各地區(qū)財政預(yù)算支出與地區(qū)工業(yè)增加值之比。該指標(biāo)既反映了不同地區(qū)政府介入經(jīng)濟活動的程度，又反映了各個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的不平衡程度，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的政府具有更大的財政預(yù)算支出能力。

從表1可以看出，中國東、中、西部都表現(xiàn)出較高的工業(yè)經(jīng)濟增長率。具體而言，東部地區(qū)達到平均水平14.32%的高增長率；中部次之；西部地區(qū)因國家政策和地理位置因素的影響稍微落后，但平均也達到11.70%的水平。從圖1也可以看出全國工業(yè)平均增長率不斷增長，2007年工業(yè)增加值平均增長率達到25%，雖然在2008年有所降低，但也在15%以上。

表1　投入產(chǎn)出變量及地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)增長率的描述性統(tǒng)計

中國工業(yè)高速發(fā)展的同時也伴隨著環(huán)境污染問題的不斷惡化。隨著工業(yè)化進程的不斷推進，我國工業(yè)廢氣中SO2的排放量也在較高的水平?！熬盼濉焙汀笆濉逼陂g，SO2排放量一直在較高的增長水平，從“十一五”規(guī)劃以來，SO2排放量有所降低。盡管SO2排放量在1999年出現(xiàn)短暫的拐點，但是從2000年開始又出現(xiàn)較高的增長率。“十一五”規(guī)劃實施的第一年，SO2排放量首次出現(xiàn)持續(xù)負增長，節(jié)能減排政策已經(jīng)初見成效。工業(yè)COD盡管波動較大，但是近年來也可以看出其增長率呈下降趨勢。盡管如此，中國的污染排放依然沒有達到環(huán)境庫茲涅茨曲線理論的拐點，［8］環(huán)境問題已經(jīng)成為一個重要的民生問題，直接影響到中國經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。

四、實證結(jié)果分析

1.三種不同情形下的地區(qū)工業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度及對比

情形1：不考慮環(huán)境污染非合意產(chǎn)出因素條件下，應(yīng)用Onfront軟件，首先計算基于傳統(tǒng)投入產(chǎn)出變量下各年度的地區(qū)工業(yè)相對技術(shù)效率，然后構(gòu)建曼奎斯特全要素生產(chǎn)率指數(shù)并進行分解。

情形2：考慮二氧化硫和工業(yè)COD兩種合意產(chǎn)出因素，采用方向性距離函數(shù)方法，運行DEA－solver軟件計算環(huán)境技術(shù)效率，然后構(gòu)建曼奎斯特－盧恩伯格綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)并進行分解。

情形3：將地區(qū)發(fā)展不平衡因素作為影響地區(qū)環(huán)境技術(shù)效率的不可控因素，運用三階段DEA方法，剔除地區(qū)發(fā)展不平衡因素對投入產(chǎn)出績效的影響。具體采用Frontier Version 4.1軟件，在方向性距離函數(shù)測度環(huán)境技術(shù)效率基礎(chǔ)上，分別在各年度對投入冗余進行隨機前沿分析，地區(qū)發(fā)展不平衡變量的系數(shù)為負時，表示增加該地區(qū)發(fā)展不平衡變量的值，有利于減少投入冗余，更有利于個體決策單元效率的提高。反之，則不利于減少投入冗余。表2列出了2008年地區(qū)發(fā)展不平衡因素對投入松弛變量的回歸結(jié)果。

表2　2008年投入松弛變量的隨機前沿分析（SFA）估計結(jié)果

表2中的區(qū)位因素對資本和勞動松弛的影響系數(shù)都為正。對于勞動松弛而言，A1系數(shù)小于A2系數(shù)，且都小于A1和A2系數(shù)之和，這樣相比較而言，中部比東部更不利于勞動投入冗余的減少，西部最差。而對于資本松弛變量而言，則發(fā)現(xiàn)東部比中部更不利于減少投入冗余。2008年國有工業(yè)生產(chǎn)總值比例的SFA回歸系數(shù)為負值，表明非市場化程度更容易促使投入冗余減少，但從1993～2008年總體上看，不同的年份國有工業(yè)生產(chǎn)總值比例對當(dāng)年的勞動和資本投入的影響并不相同，也有相當(dāng)?shù)哪攴莸南禂?shù)為正。進出口總額占比大小反映了一個地區(qū)對外開放程度，在2008年的SFA回歸模型中，進出口總額占比對勞動和資本投入松弛的回歸系數(shù)都為負值，可見較高的對外開放程度有利于投入冗余的減少。而財政預(yù)算支出比例的回歸系數(shù)都為正值，說明政府直接或間接過度介入經(jīng)濟并不利于投入產(chǎn)出績效的提高，而且其他大部分年份進出口總額占比和財政預(yù)算支出比例對投入松弛的影響與2008年結(jié)果相同，即較高的對外開放程度有利于投入冗余的減少，而較強的政府介入不利于投入冗余的減少。

根據(jù)公式（3）重新調(diào)整投入變量，重復(fù)情形2中環(huán)境技術(shù)效率測度的步驟，構(gòu)建曼奎斯特－盧恩伯格綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)并進行分解。上述三種情形下全要素生產(chǎn)率的最終測度及其成分分解結(jié)果見表3。

表3　1993－2008年各地區(qū)全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其成分的平均增長率

從情形1可以看出，全國總體平均全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.0793，表明各個地區(qū)全要素生產(chǎn)率平均每年的增長率為7.93%。東、中、西部的工業(yè)全要素生產(chǎn)率平均增長率分別為8.08%、6.50%、9.33%。其中西部地區(qū)工業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長水平最快，其次為東部，中部最慢。從全要素生產(chǎn)率分解結(jié)果來看，全國和東、中、西部地區(qū)的工業(yè)全要素增長率主要來源于技術(shù)進步，各地區(qū)技術(shù)效率僅呈現(xiàn)出一點點改善。

在情形2中，考慮環(huán)境約束后，全國工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.066，低于情形1下的全要素生產(chǎn)率指數(shù)，這說明傳統(tǒng)不考慮環(huán)境因素的中國工業(yè)全要素生產(chǎn)率被高估。造成這一結(jié)果的可能原因在于中國工業(yè)增長引致了環(huán)境污染問題。自1998年以來，中國工業(yè)化結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了重化工業(yè)化趨勢，而且我國在推進重化工業(yè)化進程中具有明顯的粗放型特點，使得工業(yè)增長模式很難擺脫對高能耗、高污染的路徑依賴。也正是因為環(huán)境污染問題的存在，使得情形2中環(huán)境約束條件下各地區(qū)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)增長率相對較低。進一步分析發(fā)現(xiàn)，東、中、西部各地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)也低于情形1情況，但與情形1下計算結(jié)果有所不同，東部工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長最快，其次為中部和西部。

在情形3中，剔除了地區(qū)發(fā)展不平衡因素對工業(yè)增長績效的影響，測得的全國平均綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)為1.0454，比情形2下降2.06個百分點，東、中、西部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長率分別為6.41%、5.24%、0.95%，同樣比情形2分別下降0.54，1.13和5.33個百分點。這一方面說明，剔除地區(qū)發(fā)展不平衡因素的影響后，工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了下降，另一方面說明，地區(qū)發(fā)展不平衡因素在一定意義上促進了中國工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提高，而且西部地區(qū)提高幅度最為明顯，說明地區(qū)差距確實能夠促進綠色全要素生產(chǎn)率的增長。

2.綠色全要素生產(chǎn)率的收斂性分析

全要素生產(chǎn)率的收斂分析一般涉及到σ收斂、絕對β收斂和條件β收斂三種類型，其中σ收斂在于分析全要素生產(chǎn)率的標(biāo)準(zhǔn)差分布狀況，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)差隨時間逐漸減小則說明經(jīng)濟體存在σ收斂，各經(jīng)濟體的全要素生產(chǎn)率越來越接近，差距逐漸減少。

絕對β收斂指每一個經(jīng)濟體的全要素生產(chǎn)率會達到完全相同的增長速度和增長水平。條件β收斂考慮了經(jīng)濟體各自的不同特征和條件，各個經(jīng)濟體會向自己的穩(wěn)態(tài)水平趨近。絕對β收斂和條件收β斂都向穩(wěn)態(tài)水平趨近，但絕對β收斂中所有的經(jīng)濟體的穩(wěn)態(tài)水平是相同的，而條件β收斂具有各自的穩(wěn)態(tài)水平。兩種收斂的檢驗方程形式分別為：

其中，（7）式中TFPi，l和TFPi，T分別表示第i個經(jīng)濟體基期和末期的全要素生產(chǎn)率。式中的β值為負值，表示存在絕對β收斂，各經(jīng)濟體向相同的穩(wěn)態(tài)趨近。（8）式中，TFPi，t和TFPi，t＋1分別為第i個經(jīng)濟體t期和t＋1期的全要素生產(chǎn)率。式中的β值若為負值，則表示存在條件β收斂，各經(jīng)濟體向各自的穩(wěn)態(tài)趨近。

情形2和情形3中綠色全要素生產(chǎn)率的對比分析顯示，地區(qū)發(fā)展不平衡相對來說更有利于落后地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長，這說明地區(qū)發(fā)展不平衡確實是全要素生產(chǎn)率收斂的重要外因。然而，在目前收斂分析研究文獻中，全要素生產(chǎn)率指標(biāo)均采用情形1或情形2的計算結(jié)果，這類研究其實并沒有剝離出地區(qū)發(fā)展不平衡因素對全要素生產(chǎn)率收斂性的影響，其研究結(jié)論并不能真實反映地區(qū)工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長本身的內(nèi)在收斂性?；诖?，本文擬對剔除地區(qū)發(fā)展不平衡因素影響的地區(qū)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的收斂性進行分析。具體依次對情形3的地區(qū)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進行各類收斂性分析，實證結(jié)果如圖1和表4。

圖1顯示了全國和東、中、西部地區(qū)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的σ收斂情況。從各地區(qū)的工業(yè)綠色全要素標(biāo)準(zhǔn)差來看，全國、東部和西部地區(qū)都出現(xiàn)比較大的波動，而中部則波動較小。尤其是在2005年，全國、東部和西部出現(xiàn)比較大的波動。以2001年為界，1994～2001年全國表現(xiàn)出收斂的趨勢，但從2001年以后則波動比較劇烈。東部地區(qū)在2004年之前表現(xiàn)出先發(fā)散后收斂的趨勢，除去2005年極值的影響之后又出現(xiàn)收斂特征。中部綠色全要素生產(chǎn)率波動的標(biāo)準(zhǔn)差不大，沒有明顯的發(fā)散和收斂的特征。在1994～2001年期間，西部地區(qū)出現(xiàn)收斂的趨勢，但之后全要素生產(chǎn)率標(biāo)準(zhǔn)差波動較大，直到2005年以后才又出現(xiàn)收斂的趨勢。

圖1　全國和東、中、西部工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的標(biāo)準(zhǔn)差

表4　絕對收斂和條件收斂分析結(jié)果

表4描述了絕對β收斂和條件β收斂的分析結(jié)果。從表4中可以看出全國及三大地區(qū)工業(yè)全要素生產(chǎn)率都表現(xiàn)出絕對收斂的趨勢，而且全國及三大地區(qū)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率均出現(xiàn)條件β收斂的現(xiàn)象，且各地區(qū)的估計系數(shù)均在1%水平顯著，表明東、中、西部地區(qū)中的各省份都朝著自己的穩(wěn)態(tài)水平趨近。

五、研究結(jié)論和啟示

本文首先將地區(qū)工業(yè)中的二氧化硫和工業(yè)COD作為非合意產(chǎn)出因素，運用方向性距離函數(shù)方法，測算了地區(qū)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，然后運用三階段DEA模型，獲得了地區(qū)發(fā)展不平衡因素對地區(qū)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率及其分解成分的影響。測度結(jié)果表明，和傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率相比，考慮污染排放的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相對更低，說明傳統(tǒng)不考率環(huán)境因素的工業(yè)經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率被高估。此外，當(dāng)剔除地區(qū)發(fā)展不平衡因素影響后，我們發(fā)現(xiàn)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率在不同地區(qū)均發(fā)生了不同程度下降，這從另一個側(cè)面證明，地區(qū)發(fā)展不平衡因素確實會促進綠色全要素生產(chǎn)率的增長。從全要素生產(chǎn)率變化的構(gòu)成來看，無論基于哪一種情形，其增長均主要來自于技術(shù)進步，技術(shù)效率變化對全要素生產(chǎn)率的貢獻并不明顯，尤其是剔除地區(qū)發(fā)展不平衡因素影響后發(fā)現(xiàn)，中部和西部地區(qū)的技術(shù)效率竟然出現(xiàn)了下降，這也從側(cè)面說明，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展越不平衡，越容易出現(xiàn)“追趕效應(yīng)”。本文的研究結(jié)果也發(fā)現(xiàn)，地區(qū)發(fā)展不平衡會促進綠色技術(shù)進步，或者說地區(qū)工業(yè)相對越落后，其綠色技術(shù)進步的潛力也越大。進一步的收斂性分析也表明，剔除地區(qū)發(fā)展不平衡因素影響后的綠色全要素生產(chǎn)率，在全國三大地區(qū)均表現(xiàn)出絕對收斂的趨勢，這與其他學(xué)者認為西部欠發(fā)達地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率不存在收斂的研究結(jié)論相互矛盾，而這一矛盾的結(jié)果恰恰說明，地區(qū)發(fā)展越不平衡，綠色全要素生產(chǎn)率越不易出現(xiàn)收斂特征。

基于此，我們認為，地區(qū)發(fā)展不平衡因素確實在一定意義上促進地區(qū)出現(xiàn)“追趕效應(yīng)”和綠色技術(shù)進步，帶來工業(yè)經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的總量增長，然而，這種增長是以地區(qū)差距越來越大為代價的，顯然是不可持續(xù)的，這可以從剔除地區(qū)發(fā)展不平衡因素的西部地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率絕對收斂這一研究結(jié)果得到證實。而且，無論剔除地區(qū)發(fā)展不平衡因素與否，中國各個地區(qū)均出現(xiàn)條件收斂的研究結(jié)論也表明，無論是否存在地區(qū)差距，每個地區(qū)經(jīng)濟的內(nèi)在發(fā)展都有趨于自身穩(wěn)態(tài)的趨勢。但是也應(yīng)當(dāng)看到，條件收斂不僅不意味著地區(qū)差距消除，反倒是意味著差距進一步趨于“穩(wěn)定”，因為地區(qū)經(jīng)濟只有絕對收斂才能縮小地區(qū)差距，從這個意義上看，地區(qū)發(fā)展不平衡確實會對中國工業(yè)經(jīng)濟長期可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生潛在的不利影響。

由于綠色全要素生產(chǎn)率是在傳統(tǒng)投入產(chǎn)出效率基礎(chǔ)上施加了環(huán)境約束，落后地區(qū)如若具有相對更高的綠色全要素生產(chǎn)率增長，意味著其不僅具有較高的傳統(tǒng)投入產(chǎn)出效率，而且也必然在踐行節(jié)能減排的工業(yè)增長模式。地區(qū)發(fā)展不平衡易于產(chǎn)生“追趕效應(yīng)”，會帶來技術(shù)效率的提升從而帶動綠色全要素生產(chǎn)率增長，這說明“追趕效應(yīng)”能夠縮小地區(qū)間差距。盡管如此，如果這種“追趕效應(yīng)”不具有絕對收斂的長期性質(zhì)，則地區(qū)發(fā)展不平衡因素所導(dǎo)致的綠色全要素生產(chǎn)率提升只會在短時期內(nèi)掩蓋地區(qū)間差距；而從長期來看，如果放任地區(qū)不平衡發(fā)展模式，并以此形成地區(qū)工業(yè)增長的路徑依賴，則地區(qū)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的差距將會進一步擴大，不發(fā)達地區(qū)將會被進一步鎖定在高污染和高耗能增長模式的“穩(wěn)態(tài)”，而這并不利于工業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級。

參考文獻

［1］王兵，吳延瑞，嚴鵬飛.環(huán)境管制與全要素生產(chǎn)率增長：APEC的實證研究［J］.經(jīng)濟研究，2008，（5）.

［2］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）.

［3］李小勝，安慶賢.環(huán)境管制成本與環(huán)境全要素生產(chǎn)率研究［J］.世界經(jīng)濟，2012，（12）.

［4］李玲，陶鋒.中國制造業(yè)最優(yōu)環(huán)境規(guī)制強度的選擇—基于綠色全要素生產(chǎn)率的視角［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2012，（5）.

［5］Fare，R.et al.Environmental Production Functions and Environmental Directional Distance Functions［J］.Energy Economics，2007，32（7）.

［6］Fried，H.O.et al.Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Data Envelopment Analysis［J］.Journal of Productivity Analysis，2002，17（1－2）.

［7］Jondrow，J.On the Estimation of Technical Inefficiency in the Stochastic Frontier Production Function Model［J］.Journal of E-conometrics，1982，19（2－3）.

［8］張成，于同申，郭路.環(huán)境規(guī)制影響了中國工業(yè)的生產(chǎn)率嗎——基于DEA與協(xié)整分析的實證檢驗［J］.經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理，2010，（3）.

責(zé)任編輯：黎貴才

作者簡介：張純洪（1978－），女，吉林九臺人，吉林大學(xué)商學(xué)院副教授，管理學(xué)博士，主要從事環(huán)境規(guī)制與綠色技術(shù)創(chuàng)新研究；劉海英（1972－），男，吉林松原人，吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟研究中心教授，博士生導(dǎo)師，主要從事可持續(xù)發(fā)展研究。

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（71373101）；國家社科基金項目（12CJL057）；教育部重點研究基地重大項目（13JJD790010）；吉林省高校優(yōu)秀青年科研人才“春苗培育計劃（科學(xué)前沿2012QY093）”

收稿日期：2014－06－03

中圖分類號：F404.3

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1005－2674（2014）09－039－07