周五七

（江南大學 商學院，江蘇 無錫 214122）

效率增進與技術(shù)進步對綠色生產(chǎn)率增長的影響
——來自中國36個兩位數(shù)工業(yè)行業(yè)的實證

周五七

（江南大學 商學院，江蘇 無錫 214122）

利用全局DEA及Malmquist－Luenberger指數(shù)，測度1998—2010年中國工業(yè)行業(yè)綠色TFP及其分解成份，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：工業(yè)綠色TFP增長的動力主要來自技術(shù)進步，技術(shù)效率整體上拖累了工業(yè)綠色TFP增長；工業(yè)碳生產(chǎn)率不斷提升，技術(shù)效率對工業(yè)碳生產(chǎn)率增長的促進作用強于技術(shù)進步的促進作用，且重工業(yè)的技術(shù)效率與技術(shù)進步對碳生產(chǎn)率增長的促進效應高于輕工業(yè)。因此，除了發(fā)揮技術(shù)進步對工業(yè)行業(yè)碳生產(chǎn)率增長的促進作用外，更需要重視提升技術(shù)效率對工業(yè)行業(yè)碳生產(chǎn)率增長的推動作用。

全局DEA；Malmquist－Luenberger指數(shù)；技術(shù)效率；技術(shù)進步；碳生產(chǎn)率

一、引 言

在溫室氣體排放全球治理構(gòu)架下，碳排放空間已成為一種新的戰(zhàn)略資源和稀缺資源。各國基于不同的政治意愿和國家利益，在碳排放絕對減排與碳排放強度減排等方面存在尖銳的分歧，以美國為首的傘形集團國家以及以中國、印度和巴西等為代表的新興經(jīng)濟體國家，大多傾向于碳排放強度降低的減排方案。中國政府于2009年提出了碳排放強度減排目標，即到2020年單位GDP的碳排放量比2005年下降40%～45%，《中國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十二個五年規(guī)劃綱要》進一步提出單位GDP碳排放降低17%的目標。中國正處于快速工業(yè)化發(fā)展進程中，工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型主要表現(xiàn)為碳排放強度的下降，工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型對實現(xiàn)中國低碳經(jīng)濟轉(zhuǎn)型具有重要的戰(zhàn)略意義。

碳生產(chǎn)率在數(shù)值上等于碳排放強度的倒數(shù)，是指每單位CO2排放所帶來的經(jīng)濟產(chǎn)出，這一指標整合了經(jīng)濟增長與碳排放控制的雙重目標，能反映經(jīng)濟增長與碳排放脫鉤及低碳經(jīng)濟轉(zhuǎn)型進展狀況。如果把適宜人類生存的大氣中CO2濃度視為一種自然資本，碳排放過程可以視為一種自然資本消耗，當代人對這種自然資本的過度消耗會影響人類未來可持續(xù)發(fā)展。當人們將CO2排放空間視為這樣的一種生態(tài)資本，碳生產(chǎn)率相當于一種單要素生產(chǎn)率，只有提高碳生產(chǎn)率，才能控制經(jīng)濟增長對這種自然資本的消耗速度，維持經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展。因此，自20世紀90年代以來，在全球氣候變化加劇和氣候全球治理的背景下，碳生產(chǎn)率繼勞動生產(chǎn)率、資本生產(chǎn)率和能源生產(chǎn)率之后，成為了學者關(guān)注的又一研究熱點［1］。

考慮碳排放約束的綠色生產(chǎn)率增長主要有兩種研究視角：一是將碳排放作為一種要素投入即所謂的自然資本，測算該要素投入的生產(chǎn)率即碳生產(chǎn)率［2］348－365［3］；另一種是將碳排放作為一種弱可處置性非期望產(chǎn)出（Undesirable Output），利用數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）測算環(huán)境約束的全要素生產(chǎn)率（TFP）［4－5］。為便于表述，筆者將這種考慮環(huán)境約束的TFP統(tǒng)一稱為綠色TFP?，F(xiàn)有研究針對碳排放約束的綠色TFP及單一碳生產(chǎn)率的測算較多，但對兩者之間相互關(guān)系的研究較少，故以中國工業(yè)細分行業(yè)為樣本，測算碳排放約束下工業(yè)綠色TFP指數(shù)及其分解成份，比較技術(shù)效率與技術(shù)進步對工業(yè)綠色TFP增長的貢獻差異，進一步檢驗技術(shù)效率與技術(shù)進步對工業(yè)碳生產(chǎn)率影響的差異，剖析其對工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的政策涵義。

二、基于全局DEA的技術(shù)效率與技術(shù)進步測算

（一）環(huán)境約束的綠色TFP測度方法

考慮環(huán)境約束的綠色TFP研究中，較為前沿的處理方法是將環(huán)境污染視為弱處置性的非期望產(chǎn)出①需要指出和說明的是，一些學者對Mulmquist指數(shù)測算中規(guī)模報酬不變的假定的合理性存在爭議，也有實證研究采取其他形式的理想化指數(shù)，如Tornqvist指數(shù)、Hicks－Moorsteen指數(shù)來測算綠色TFP［6－8］。，利用方向性距離函數(shù)和 Mulmquist－Luenberger指數(shù)進行測算，這種方法同時兼顧了經(jīng)濟增長與環(huán)境友好，較好地擬合了能源與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的要求，在國內(nèi)外綠色TFP的實證研究中得到了廣泛運用［9－11］。基于上述方法測度綠色TFP，需要利用足夠多的生產(chǎn)決策單元來構(gòu)造生產(chǎn)前沿面，進而求解相應的線性規(guī)劃。目前，生產(chǎn)前沿面的構(gòu)建方法主要有當期 DEA（Contemporaneous，DEA）、窗式 DEA（Window，DEA）、序列 DEA（Sequential，DEA）和全局DEA（Global，DEA）。

當期DEA基于當期橫截面數(shù)據(jù)構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，容易導致不同時期的生產(chǎn)前沿面及技術(shù)進步出現(xiàn)不連續(xù)性，甚至在動態(tài)分析中可能得出技術(shù)退步的反常結(jié)論。

序列DEA以當期及以前所有時期的投入產(chǎn)出決定參考技術(shù)集，由于每期參考技術(shù)集的構(gòu)建都包含了過去的投入產(chǎn)出信息，在動態(tài)分析中可有效避免技術(shù)退步的情形，也有利于減少線性規(guī)劃無可行解的情形，但不能徹底消除非可行解的問題。同時，不同時期生產(chǎn)前沿面的構(gòu)建方法存在細微差異，如第一期生產(chǎn)前沿面的構(gòu)建相當于當期DEA，最后一期生產(chǎn)前沿面的構(gòu)建則相當于全局DEA，導致生產(chǎn)前沿面的構(gòu)建標準并不完全統(tǒng)一。

窗式DEA以當期及其前兩期投入產(chǎn)出構(gòu)造當期參考技術(shù)集，被認為是當期DEA與序列DEA的折衷，由于窗式DEA采用視窗內(nèi)的數(shù)據(jù)構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，伴隨著老的數(shù)據(jù)從視窗中退出，同時有新的數(shù)據(jù)進入視窗，避免了當期DEA中可能出現(xiàn)的技術(shù)退步，又有利于構(gòu)建光滑的生產(chǎn)前沿面。同時，窗式DEA也能減少非可行解的問題，正是因為具有上述優(yōu)點，窗式DEA在不少實證研究中得到了廣泛應用，但是窗式DEA和序列DEA一樣，都不能徹底消除非可行解的問題，即在求解混合期方向性距離函數(shù)時，若本期的投入產(chǎn)出在前期的生產(chǎn)技術(shù)下不可行，可能仍然存在無可行性解。

全局DEA以樣本對象所有投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)造的全局生產(chǎn)技術(shù)集作為不同時期的唯一共同生產(chǎn)前沿面，可以避免因基準生產(chǎn)前沿面變動而導致不同時點的效率與生產(chǎn)率難以準確比較的問題。由于全局DEA的參照技術(shù)固定不變，基于全局DEA的GML（Global Malmquist－Luenberger）指數(shù)就無須采取幾何平均數(shù)形式，可以避免因幾何平均形式導致不可傳遞性的不足，Oh證明了GML指數(shù)能滿足可傳遞性要求、又可避免線性規(guī)劃無可行性解的優(yōu)點［12］。

已有的實證研究大多使用序列DEA或窗式DEA方法，使用全局DEA的測算文獻較少，基于上述分析，下文將把碳排放視為弱處置性非期望產(chǎn)出，將其與能源投入對應地納入全要素分析框架下的DEA測度模型，使用全局DEA方法測算碳排放約束下的工業(yè)綠色TFP指數(shù)，并將其分解為環(huán)境技術(shù)效率指數(shù)與技術(shù)進步指數(shù)，比較分析環(huán)境技術(shù)效率與技術(shù)進步在不同工業(yè)行業(yè)綠色TFP增長中的作用差異，檢驗技術(shù)效率與技術(shù)進步對工業(yè)碳生產(chǎn)率增長的影響差異。

（二）綠色TFP測算與分解模型

為了避免線性規(guī)劃無可行性解，選擇全局DEA方法構(gòu)建生產(chǎn)前沿面，基于全局DEA的GML指數(shù)分解如下：

其中TE表示生產(chǎn)決策單元的技術(shù)有效性；BPG（Best Practice Gap）表示生產(chǎn)決策單元當前生產(chǎn)前沿與全局生產(chǎn)前沿的差距，相鄰時期BPG的比值反映生產(chǎn)決策單元的環(huán)境技術(shù)進步。計算GML需要求解四個線性規(guī)劃及四個方向性距離函數(shù)值，求解同期方向性距離函數(shù)值的線性規(guī)劃可寫成（s＝t，t＋1）：

求解式（3）中基于全局生產(chǎn)技術(shù)集的方向性距離函數(shù)值的線性規(guī)劃，則要寫成下面的形式（s＝t，t＋1）：

（三）樣本與數(shù)據(jù)

考慮數(shù)據(jù)可得性與可比性，樣本區(qū)間設為1998—2010年，由于不同歷史時期工業(yè)行業(yè)分類標準有變化，1998—2002年適用《國民經(jīng)濟行業(yè)分類和代碼》（GB／T4754－94），2003—2010年適用《國民經(jīng)濟行業(yè)分類標準》（GB／T4754－2002），這兩個行業(yè)分類標準均將工業(yè)劃分為三個門類（采礦業(yè)、制造業(yè)以及電力、熱力、燃氣及水的生產(chǎn)和供應業(yè)），但每一門類中的大類、中類和小類行業(yè)劃分有細微變動，大類、中類和小類對應的行業(yè)通常也被稱為兩位數(shù)、三位數(shù)和四位數(shù)行業(yè)①比如在制造業(yè)門類對應的三類行業(yè)劃分中，交通運輸設備制造業(yè)對應的大類編號是37，該大類中包含的鐵路運輸設備制造業(yè)屬于中類，對應的行業(yè)編號是371；該中類又包含鐵路機車車輛及動車組制造業(yè)這一小類，對應的行業(yè)編號是3711，大類、中類和小類對應的行業(yè)編號分別為兩位數(shù)、三位數(shù)和四位數(shù)，因此，對應的行業(yè)相應地也被稱為兩位數(shù)行業(yè)、三位數(shù)行業(yè)和四位數(shù)行業(yè)。。GB／T4754－94共有37個兩位數(shù)工業(yè)行業(yè)，GB／T4754－2002共有39個兩位數(shù)工業(yè)行業(yè)，為了保證工業(yè)行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的連續(xù)性，本文選取兩個分類標準共有的36個兩位數(shù)工業(yè)行業(yè)作為樣本對象。為便于分析工業(yè)綠色TFP增長的行業(yè)特征與差異，本文采用《中國統(tǒng)計年鑒》的劃分方法將其分為輕工業(yè)與重工業(yè)兩組，具體的行業(yè)分組及其編碼如表1所示。

表1 36個兩位數(shù)工業(yè)行業(yè)分組及行業(yè)編碼表

投入指標選取從業(yè)年均人數(shù)、資本存量和行業(yè)能源消費量；產(chǎn)出指標包括期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出；由于含中間投入性質(zhì)的能源，選用行業(yè)總產(chǎn)值代表期望產(chǎn)出；非期望產(chǎn)出用CO2排放表示，其中資本存量的測算借鑒相關(guān)文獻的做法，以1998年行業(yè)固定資產(chǎn)凈值作為初始資本存量，以價格平減后的固定資產(chǎn)凈值差額作為投資額，將平減后的行業(yè)固定資產(chǎn)凈值與投資額逐年累加即得資本存量［14］；行業(yè)CO2排放利用IPCC推薦的參考方法估算。由于工業(yè)能源消耗與碳排放是按全部工業(yè)企業(yè)核算，而其他要素投入與產(chǎn)出則按規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計，為保證投入產(chǎn)出統(tǒng)計口徑的一致，本文將投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)由規(guī)模企業(yè)口徑調(diào)整至全部工業(yè)企業(yè)口徑。數(shù)據(jù)估算中所使用的基礎數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國經(jīng)濟普查年鑒》和《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》。

（四）測算結(jié)果分析

利用全局DEA方法構(gòu)造生產(chǎn)前沿，測算細分行業(yè)GML指數(shù)，并將其進一步分解為技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)，表2報告了1999—2010年各細分行業(yè)技術(shù)效率指數(shù)（GMLEC）與技術(shù)進步指數(shù)（GMLTC）的期末累積值，下文分別將其記為CGMLEC、CGMLTC。從表2中易見，大多數(shù)工業(yè)行業(yè)的技術(shù)效率累積指數(shù)小于1，說明這些行業(yè)環(huán)境技術(shù)效率呈惡化趨勢，累計降幅達到5．66%，其中輕工業(yè)與重工業(yè)技術(shù)效率分別累積下降7．35%、3．54%；技術(shù)進步指數(shù)持續(xù)上升，實現(xiàn)了23．52%的累積增幅，其中輕工業(yè)與重工業(yè)行業(yè)技術(shù)進步分別累積增長28．54%、17．23%。由此可見，推動中國工業(yè)行業(yè)綠色TFP持續(xù)增長的動力主要來自技術(shù)進步，輕工業(yè)行業(yè)綠色技術(shù)進步幅度超過了重工業(yè)行業(yè)，但輕工業(yè)行業(yè)技術(shù)效率下降幅度也超過了重工業(yè)行業(yè)。

表2 技術(shù)效率累積指數(shù)（CGMLEC）和技術(shù)進步累積指數(shù)（CGMLTC）表

下面主要分析工業(yè)生產(chǎn)率累積指數(shù)（CGML）、技術(shù)效率累積指數(shù)（CGMLEC）和技術(shù)進步累積指數(shù)（CGMLTC）的動態(tài)變化，其演化軌跡如圖1。

圖1 工業(yè)綠色生產(chǎn)率累積指數(shù)及其分解成份變化圖

從圖1可見，CGML呈持續(xù)上升趨勢；CGMLTC也表現(xiàn)出持續(xù)上升趨勢，但近年來上升的勢頭有所減弱；CGMLEC在2006年以前呈持續(xù)下降趨勢，2006年以后轉(zhuǎn)變成上升趨勢，由于樣本期間大多數(shù)年份技術(shù)效率指數(shù)均小于1，導致累積指數(shù)始終在1以下，即工業(yè)技術(shù)效率持續(xù)多年惡化。由此可見，推動工業(yè)綠色TFP增長的動力主要來自行業(yè)技術(shù)進步，行業(yè)技術(shù)效率整體上拖累了工業(yè)綠色TFP增長，盡管近幾年來工業(yè)行業(yè)技術(shù)效率出現(xiàn)不斷改善的傾向。

三、效率增進與技術(shù)進步對工業(yè)碳生產(chǎn)率的影響

（一）工業(yè)行業(yè)碳生產(chǎn)率變遷特征

工業(yè)碳生產(chǎn)率是指工業(yè)CO2排放量與工業(yè)實際產(chǎn)值的比率（萬元／噸），工業(yè)產(chǎn)值以工業(yè)品出廠價格指數(shù)折算為1998年可比價；圖2描繪了工業(yè)行業(yè)碳生產(chǎn)率指數(shù)的年度演化軌跡，從圖2中可見各個工業(yè)行業(yè)碳生產(chǎn)率指數(shù)雖有波折變化，但絕大多數(shù)行業(yè)（采掘業(yè)除外）碳生產(chǎn)率指數(shù)在樣本期間均大于1，說明工業(yè)行業(yè)碳生產(chǎn)率是不斷提升的。

（二）效率增進與技術(shù)進步對碳生產(chǎn)率的影響

下面分別以技術(shù)效率指數(shù)與技術(shù)進步指數(shù)為解釋變量，以碳生產(chǎn)率指數(shù)為被解釋變量，利用面板數(shù)據(jù)模型進行回歸分析，試圖檢驗技術(shù)效率與技術(shù)進步是否促進了工業(yè)碳生產(chǎn)率的提高；技術(shù)效率與技術(shù)進步分別在其中發(fā)揮了怎樣的作用，哪一個發(fā)揮的作用更大；對促進基于碳生產(chǎn)率增長的工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型有怎樣的政策意義。為了便于模型更好地識別解釋變量的細微變化對被解釋變量的影響效應，借鑒相關(guān)文獻的處理方法，模型中所有的變量都采用累積指數(shù)形式，即被解釋變量采用碳生產(chǎn)率累積指數(shù)（CCPI），解釋變量分別為技術(shù)效率累積指數(shù)（CGMLEC）和技術(shù)進步累積指數(shù)（CGMLTC）［5，15］。

圖2 工業(yè)行業(yè)碳生產(chǎn)率變化趨勢圖

先對模型形式設定檢驗，再對全部行業(yè)、輕工業(yè)行業(yè)和重工業(yè)行業(yè)的樣本進行檢驗，結(jié)果見表3。從表3中可看出，相關(guān)統(tǒng)計量的檢驗結(jié)果均強烈拒絕了模型形式設定的原假設，即模型顯著存在個體固定效應，而個體固定效應模型優(yōu)于混合OLS回歸模型，同時隨機效應模型優(yōu)于混合OLS回歸模型，但豪斯曼檢驗結(jié)果表明個體固定效應模型優(yōu)于隨機效應模型，因此針對三個不同的樣本對象，應該優(yōu)先采用個體固定效應模型。

表3 模型設定檢驗的統(tǒng)計量結(jié)果表

根據(jù)模型形式設定檢驗結(jié)果，表4報告了針對全部行業(yè)、輕工業(yè)行業(yè)、重工業(yè)行業(yè)的個體固定效應模型估計結(jié)果，即無論是全樣本行業(yè)還是子樣本行業(yè)，技術(shù)效率、技術(shù)進步均與工業(yè)碳生產(chǎn)率顯著正相關(guān)，且這種正相關(guān)關(guān)系表現(xiàn)出了兩個特點：一是技術(shù)效率與碳生產(chǎn)率的相關(guān)系數(shù)高于技術(shù)進步與碳生產(chǎn)率的相關(guān)系數(shù)；二是重工業(yè)行業(yè)的相關(guān)系數(shù)高于輕工業(yè)行業(yè)的相關(guān)系數(shù)。

表4 基于面板數(shù)據(jù)的固定效應模型估計結(jié)果表

表4的模型估計結(jié)果只考慮了行業(yè)個體固定效應而沒有包含時間效應，考慮到針對時間效應存在性的F檢驗結(jié)果強烈拒絕了“無時間效應”的原假設，因此模型中應當包括時間固定效應。表5進一步報告了同時考慮個體固定效應和時間固定效應即雙向固定效應模型的估計結(jié)果，考慮本文的研究目標，表5中沒有給出雙向固定效應中時間虛擬變量的系數(shù)估計值及相應的統(tǒng)計量值。

表5 面板雙向固定效應模型估計結(jié)果表

表5基于雙向固定效應模型的估計結(jié)果表明，無論是全樣本行業(yè)還是子樣本行業(yè)，工業(yè)碳生產(chǎn)率與技術(shù)效率、技術(shù)進步顯著正相關(guān)，且工業(yè)碳生產(chǎn)率與技術(shù)效率的相關(guān)系數(shù)高于工業(yè)碳生產(chǎn)率與技術(shù)進步的相關(guān)系數(shù)，重工業(yè)碳生產(chǎn)率與技術(shù)效率（技術(shù)進步）的相關(guān)系數(shù)高于輕工業(yè)碳生產(chǎn)率與技術(shù)效率（技術(shù)進步）的相關(guān)系數(shù)，即技術(shù)效率改進比技術(shù)進步對工業(yè)碳生產(chǎn)率增長的促進作用更大，技術(shù)效率（技術(shù)進步）對重工業(yè)行業(yè)碳生產(chǎn)率的影響比其對輕工業(yè)行業(yè)碳生產(chǎn)率的影響更大。

考慮到面板數(shù)據(jù)可能存在異方差及自相關(guān)問題，專門對此進行了進一步檢驗，檢驗結(jié)果表明①限于篇幅，本文此處沒有報告異方差及自相關(guān)等檢驗結(jié)果，相關(guān)數(shù)據(jù)備索。：無論是全部樣本行業(yè)還是重工業(yè)或輕工業(yè)行業(yè)，均存在顯著的組間異方差、組內(nèi)自相關(guān)和組間截面相關(guān)的問題，故進一步采用面板FGLS模型進行估計，估計結(jié)果如表6所示，與雙向固定效應模型估計結(jié)果相比較，F(xiàn)GLS模型中技術(shù)效率對碳生產(chǎn)率的影響效應有所下降，技術(shù)進步對碳生產(chǎn)率的影響效應則有所上升，但系數(shù)估計值的標準差顯得更小，其系數(shù)估計結(jié)果相對更有效，因此下文分析以FGLS模型的估計結(jié)果為準。

表6 面板FGLS模型估計結(jié)果表

基于面板數(shù)據(jù)的FGLS模型估計結(jié)果表明，環(huán)境技術(shù)效率、技術(shù)進步均對工業(yè)碳生產(chǎn)率增長有顯著的正向促進作用，但環(huán)境技術(shù)效率改進對碳生產(chǎn)率增長的促進作用強于技術(shù)進步對碳生產(chǎn)率增長的促進作用，因此在發(fā)揮行業(yè)技術(shù)進步對碳生產(chǎn)率增長的促進作用外，更需要進一步增強行業(yè)技術(shù)效率改進對碳生產(chǎn)率增長的促進作用。另外，重工業(yè)的環(huán)境技術(shù)效率、技術(shù)進步對碳生產(chǎn)率增長的促進效應均高于輕工業(yè)，因此重工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率對碳生產(chǎn)率增長有更明顯的促進效應，重工業(yè)綠色生產(chǎn)率增長對工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型起著至關(guān)重要的作用。

四、結(jié)論與啟示

考慮到現(xiàn)有研究對碳排放約束下的全要素生產(chǎn)率或單一碳生產(chǎn)率測算較多，但對兩者之間的相互關(guān)系與內(nèi)在聯(lián)系進行系統(tǒng)研究的較少，本文在分別測算工業(yè)行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)和碳生產(chǎn)率指數(shù)的基礎上，運用工業(yè)細分行業(yè)面板數(shù)據(jù)模型，側(cè)重檢驗了工業(yè)行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)的分解成份對工業(yè)行業(yè)碳生產(chǎn)率的影響效應，豐富了工業(yè)生產(chǎn)率增長的研究內(nèi)容，對中國實現(xiàn)基于碳排放強度下降的工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型目標同樣具有現(xiàn)實指導意義，對制定工業(yè)行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型政策及實施措施也有一定的參考價值。

利用全局DEA方法及GML指數(shù)測算了工業(yè)行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)，并將其分解為技術(shù)效率指數(shù)與技術(shù)進步指數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，推動工業(yè)行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長的動力主要來自行業(yè)技術(shù)進步，盡管近幾年來工業(yè)技術(shù)效率出現(xiàn)了不斷提高的趨勢，但在所考察的樣本期間，工業(yè)技術(shù)效率整體上仍然拖累了綠色全要素生產(chǎn)率增長。工業(yè)細分行業(yè)碳生產(chǎn)率的測算結(jié)果表明，絕大多數(shù)工業(yè)行業(yè)（采掘業(yè)除外）平均碳生產(chǎn)率指數(shù)均大于1，說明工業(yè)行業(yè)碳生產(chǎn)率整體上呈不斷上升的趨勢，顯示出工業(yè)行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型不斷進步的發(fā)展傾向。

技術(shù)效率與技術(shù)進步對工業(yè)碳生產(chǎn)率增長均有顯著促進作用，且重工業(yè)的技術(shù)效率與技術(shù)進步對碳生產(chǎn)率的促進效應均高于輕工業(yè)，因此需要進一步加強重工業(yè)行業(yè)技術(shù)效率與技術(shù)進步對工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的引導作用，同時要大力提高輕工業(yè)行業(yè)技術(shù)效率與技術(shù)進步對工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的促進作用。技術(shù)效率對碳生產(chǎn)率增長的促進作用強于技術(shù)進步的促進作用，這是因為中國工業(yè)經(jīng)濟粗放式增長，工業(yè)生產(chǎn)普遍面臨能源效率與管理效率低下的情形，技術(shù)效率對碳生產(chǎn)率增長的促進效應更容易顯現(xiàn)。考慮到低碳技術(shù)創(chuàng)新與技術(shù)進步具有一定的不確定性，且研發(fā)周期長、推廣應用慢、商業(yè)化成本高，因此短期內(nèi)發(fā)揮技術(shù)效率改進對工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的促進作用尤應引起政府和企業(yè)的重視，制約工業(yè)行業(yè)環(huán)境技術(shù)效率改進的因素有待今后進一步的研究。

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The Effect of Efficiency Improvement and Technological Progress on Green Productivity Growth：An Empirical Analysis for 36 Sub-industrial Sectors in China

ZHOU Wu-qi
（School of Business，Jiangnan University，Wuxi 214122，China）

Global DEA approach and Malmquist-Luenberger index are applied to measure subindustrial green TFP growth and its components in presence of energy and carbon emissions．From the result of calculating，it is concluded that industrial green TFP growth is mainly driven by technological progress and drawn back by efficiency change．It is also found that the sub-industrial carbon productivity shows a constantly rising trend．The different impact of technical efficiency and technological progress is confirmed by empirical test on the rising sub-industrial carbon productivity．The impact of efficiency change is stronger than that of technological progress on industrial carbon productivity and the impact of technical efficiency and technological progress on the carbon productivity of weight industry is stronger than that of light industry．Therefore，Low-carbon technological progress should be strengthened to promote the subindustrial carbon productivity growth，while more attention should be paid to exert the role of technical efficiency in promoting sub-industrial carbon productivity．

global DEA；Malmquist-Luenberger index；technical efficiency；technological progress；carbon productivity

F224．3

A

1007－3116（2014）04－0063－07

2013－11－01；修復日期：2014－01－12

教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金項目《碳排放約束下長三角經(jīng)濟轉(zhuǎn)型軌跡及其區(qū)域聯(lián)動效果研究》（12YJAZH160）；江南大學自主科研計劃及中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目《基于地區(qū)結(jié)構(gòu)的中國低碳經(jīng)濟轉(zhuǎn)型績效評估》（ZUSRP11467）

周五七，男，安徽樅陽人，副教授，研究方向：低碳經(jīng)濟，技術(shù)創(chuàng)新與環(huán)境政策。

book=69,ebook=154

（責任編輯：郭詩夢）