王斌會，張 欣

（1.暨南大學管理學院；2.暨南大學經(jīng)濟學院，廣東廣州 510632）

近年來，不同學者對技術進步的偏向性研究逐漸增多。偏向型技術進步是指在生產(chǎn)過程中，決策者由于技術進步導致在生產(chǎn)過程中對要素投入、產(chǎn)出的選擇具有偏向性［1］。以工業(yè)為標的，研究產(chǎn)業(yè)技術進步的偏向性，有助于改善生產(chǎn)要素稟賦，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，通過調(diào)整要素投入產(chǎn)出，優(yōu)化資源合理配置，提高全要素生產(chǎn)率水平［2］,所以結(jié)合國際環(huán)境，在經(jīng)濟“新常態(tài)”下，研究工業(yè)產(chǎn)業(yè)的偏向型技術進步顯得尤為重要。工業(yè)的快速發(fā)展伴隨著產(chǎn)業(yè)的污染排放，經(jīng)濟如何能夠高質(zhì)量、強韌性的發(fā)展，成為了學者探討的問題，伴隨著國家出臺的環(huán)境規(guī)制政策，工業(yè)綠色化成為工業(yè)發(fā)展的核心導向，在新時代下，必須將污染排放作為工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個重要指標。本文基于我國工業(yè)資本、能源、勞動三者要素稟賦，綜合測度偏向型技術進步，分析角度從傳統(tǒng)的資本與勞動偏向性、技能勞動與非技能勞動偏向性轉(zhuǎn)移到工業(yè)技術進步對資本、能源、勞動的偏向性，同時加入產(chǎn)出對環(huán)境污染的偏向性研究，更全面分析了基于生產(chǎn)率增進視角下是否偏向于節(jié)約能源，對工業(yè)經(jīng)濟的持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

1 文獻綜述

技術進步作為拉動經(jīng)濟增長的一個主要因素，近年來成為經(jīng)濟領域?qū)W者的重點研究對象，當探討當代技術進步的經(jīng)濟效益時，新古典經(jīng)濟增長理論對技術進步的外生假設已經(jīng)不再適用，生產(chǎn)要素資本與勞動間要素替代彈性為1 的假定沒有考慮技術進步的偏向性特征［3］，也不符合科學的經(jīng)驗研究。關于偏向型技術進步的研究，Hicks［4］在《工資理論》中曾提出，投入要素之間存在替代關系，當存在技術進步后，各要素的需求比例會發(fā)生變動，即技術進步發(fā)生偏向性生產(chǎn)，形成了偏向型技術進步的研究 基 礎，20 世 紀60 年 代，Kennedy［5］、Ahmad［6］對技術進步的偏向方向以及相關理論進行了研究，但是缺乏相應的模型演繹與微觀基礎，此后30 年，技術進步偏向性理論研究發(fā)展緩慢；21 世紀初，Acemoglu［7］以內(nèi)生技術進步理論為基礎，探究了該理論的數(shù)理模型與微觀基礎，進一步發(fā)展了該理論，形成了各國學者的研究熱潮。

關于工業(yè)偏向型技術進步的研究，國內(nèi)外學者在模型的選擇，研究標的，指標選擇，分析方向上各有不同側(cè)重點。偏向型技術進步的測度方法即模型選擇上大致可分為標準化供給面系統(tǒng)法、隨機前沿分析法、數(shù)據(jù)包絡分析法，標準化供給面法基于CES 生產(chǎn)函數(shù)，李小平等人［8］利用CES 生產(chǎn)函數(shù)，分析了資本深化和有偏技術進步對全要素生產(chǎn)率增長率的交互影響，郭沛等［9］基于1998—2017 年要素增強型CES 生產(chǎn)函數(shù)，測度了特定要素間的替代彈性，魏巍［10］基于CES 生產(chǎn)函數(shù)，測算了珠三角、長三角地區(qū)的技術進步偏向型指數(shù)；隨機前沿分析法是基于可變替代彈性的一種超越對數(shù)函數(shù)，CES法對技術進步偏向性的研究跨期長，要素替代彈性為常數(shù)不符合實際經(jīng)驗，隨機前沿分析法可以解決CES 生產(chǎn)函數(shù)的這個缺點［11］，Shao 等［12］利用超越對數(shù)函數(shù)，測算了上海1994—2011 年32 個工業(yè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，而得出技術進步偏向使用能源與資本節(jié)約的結(jié)論,但該模型的缺點在于超越對數(shù)函數(shù)參數(shù)過多，會導致顯著的多重共線性［13］；數(shù)據(jù)包絡分析法是一種非參數(shù)分析法，無需設定參數(shù)模型，更為穩(wěn)健，Chung 等人［14］將技術進步分解為產(chǎn)出偏向型技術進步OBTC，投入偏向型技術進步IBTC，技術規(guī)模變化MATC，通過指數(shù)的變動與邊際要素替代率和產(chǎn)出比例變動組合分析。李靜等［15］基于FDM 方向距離函數(shù)分析了農(nóng)業(yè)技術進步的產(chǎn)出偏向與其影響因素，發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)技術進步產(chǎn)出偏向綠色產(chǎn)出，城鄉(xiāng)收入差距，農(nóng)業(yè)人力資本水平等因素的提高有利于提升農(nóng)業(yè)技術進步綠色產(chǎn)出偏向程度。在研究標的上，張意翔等［16］基于偏向型技術進步比較了產(chǎn)權結(jié)構(gòu)對區(qū)域能源效率影響的異質(zhì)性；余東華等［17］探討了資本深化與有偏技術進步對全要素生產(chǎn)率的交互影響；李靜等［18］基于1999—2015年的面板數(shù)據(jù)，具體分析了綠色技術進步偏向?qū)σ赝度?、產(chǎn)出的影響以及技術進步的動態(tài)變動和區(qū)域分布，但僅按行業(yè)測算分析了綠色生產(chǎn)率并進行分解，研究方向更偏重于水能源，沒有加入能源該投入要素進行全面分析區(qū)域要素投入與產(chǎn)出偏向性。楊翔等［19］對考慮能源投入和環(huán)境污染的技術進步指數(shù)進行分解，并分析了影響偏向性技術進步的關鍵因素，但僅將環(huán)境污染中的CO2作為非期望產(chǎn)出，在實際不能很好的反映工業(yè)污染排放的全面情況。

目前對技術進步的偏向性研究較多，但在方法上，較少人運用方向距離函數(shù)進行全面分析，在研究內(nèi)容上，很少考慮能源投入要素，并且將環(huán)境污染指標涵蓋廢水、廢棄、廢物排放來進行分析，此外僅有少數(shù)文獻在考慮工業(yè)能源和其他要素之間的偏向性的同時對偏向型技術進步進行綜合測度；在綠色工業(yè)方面，也少有學者橫向或縱向地從技術進步對生產(chǎn)率增進的角度來研究其是否偏向于節(jié)約能源。

與現(xiàn)有的研究相比，筆者的創(chuàng)新點可總結(jié)為以下3 個方面：首先是指標的選擇，使用SBM 方向距離函數(shù)，選擇資本、勞動、能源3 種投入要素，并選擇環(huán)境污染指數(shù)作為非期望產(chǎn)出指標，多數(shù)學者研究綠色工業(yè)TFP 過程中，選擇單一指標作為環(huán)境污染指標，本文采用熵值法，選用考慮工業(yè)污染廢水、廢物、廢氣綜合指標即環(huán)境污染指數(shù)作為非期望產(chǎn)出指標，更符合實際問題；其次是模型選擇上，本文采用無需指定函數(shù)具體形式的非徑向、非參數(shù)分析法，避免了一些約束性假說與約束，結(jié)果更具有說服力；最后是研究視角更為系統(tǒng)全面，研究數(shù)據(jù)更新，更加貼近現(xiàn)狀。多數(shù)研究僅從要素投入視角或產(chǎn)出偏向性單一性視角出發(fā)，本文研究標的為工業(yè)偏向型技術進步，通過兩個視角全面分析技術進步的偏向性特征，此外從時間和區(qū)域兩個角度分析了不同指數(shù)的動態(tài)演變和區(qū)域特征。

2 研究方法介紹

2.1 模型選擇

在工業(yè)生產(chǎn)過程中，存在環(huán)境污染的問題，該非期望產(chǎn)出記為B、期望產(chǎn)出記為Y，采用方向距離函數(shù)與Malmquist 結(jié)合，本文（生產(chǎn)決策單元）DMU 選擇我國30 個省、自治區(qū)、直轄市，選擇工業(yè)的固定資產(chǎn)凈值、平均勞動人數(shù)、能源消耗作為資本、勞動、能源投入指標，DMU 使用N種投入要素X=X1,…,Xn,N=3，期望和非期望產(chǎn)出Y、B分別由“工業(yè)增加值”“環(huán)境污染指數(shù)”表示，y=(y1,…,y1)、b=(b1,…,b1)，數(shù)據(jù)選擇2008 年到2018 年，t=1,2,…,T，其中T=11，每個省份為k=1,2,…,K，K=30。通過以上規(guī)范，k省t時期的投入與產(chǎn)出值可表示為(xk,t,yk,t,bk,t)，用P(X)表示產(chǎn)出集，生產(chǎn)可能性集表示如公式一：

其 中y=(y1,…,y1)、b=(b1,…,b1)、為DMU截面觀測值的權重，若權重求和為一，且單個權重大于等于0，則說明規(guī)模報酬可變，若僅限定單個權重非負，則表示規(guī)模報酬不變。在徑向DEA 模型中，對無效率程度的測量只包括所有投入產(chǎn)出等比例變動的比例，SBM 模型同時從投入產(chǎn)出兩個要素對無效率狀況進行測量，因此稱為非導向模型。把考慮非期望產(chǎn)出的SBM 方向性距離函數(shù)D1表示如下：

在公式二中，gx、gy、gb分別表示投入減少的方向向量、期望產(chǎn)出增加的方向向量、非期望產(chǎn)出減少的方向向量；為投入松弛向量，表示為投入過度的量，sy、sb分別為期望產(chǎn)出松弛向量、非期望產(chǎn)出松弛向量，表示為好的產(chǎn)出不足與非期望產(chǎn)出過度的量。

2.2 Malmquist-Luenberger 指數(shù)

Chung 等人在Malmquist 指數(shù)模型的基礎上，考慮了包含壞產(chǎn)出的距離函數(shù)，并將其得出的指數(shù)稱為Malmquist-Luenberger 生產(chǎn)率指數(shù)。分別表示t期和t+1 期的方向距離函數(shù)，則模型如下：

分解得：

即 ML=EFFCH×TECH

將TECH 進一步分解得

即TECH=MTECH×BTECH

TECH 分解法借鑒Fare 的方法，把技術變化指數(shù)分解得到中性技術進步變化指數(shù)和偏向型技術進步變化指數(shù)。公式中ML,EFFCH,TECH,MTECH,BTECH指數(shù)表示的均為t期到t+1 期的變化率水平，變化率指數(shù)大于1，說明該項指標較上期增大，增長率為指數(shù)值減1，當指數(shù)變化率結(jié)果小于1，說明該項指標較上期下降，下降率為“1-指數(shù)值”。

2.3 要素偏向性測度

為了更直觀方便的觀察研究技術進步對要素的偏向性程度，借鑒weber 等人［20］的思路，構(gòu)建要素偏向系數(shù)biaspq（其中p、q分別表示為兩種替代要素），根據(jù)要素邊際替代率，聯(lián)系偏向型技術進步指數(shù)與要素偏向度之間的相關關系，得出要素偏向結(jié)果，具體公式如下：

表1 偏向型技術進步指數(shù)與biaspq 對應規(guī)則

2.4 產(chǎn)出偏向性測度

通過等式5 可知，全要素生產(chǎn)率變動率可以分解為EC 與TC，其中TC 除可分解為MTECH 和BTECH 外，還可以分解為MATC、IBTC、OBTC 三個部分，公式如下。

MATC 為技術規(guī)模變動指數(shù)，技術進步的規(guī)模變動。IBTC 為投入偏向型技術進步，OBTC 反映的是技術進步對不同產(chǎn)出的偏向性促進作用，當產(chǎn)出有且僅有一個時候，該變動指數(shù)數(shù)值始終為1［18］。

圖1 表示了本文模型中的產(chǎn)出可能集與各方向向量，可通過圖形判斷產(chǎn)出技術進步偏向性。本文模型中構(gòu)建了兩個產(chǎn)出指標（期望產(chǎn)出工業(yè)增加值、非期望產(chǎn)出環(huán)境污染指數(shù)）分用字母yg、yb表示。在下圖中，p1（x）為t1 時期的生產(chǎn)可能集，p2（x）表示在兩產(chǎn)出邊際轉(zhuǎn)化率不變的情況下，t2 時期產(chǎn)出可能集的外移，為?？怂怪行?；gt1、gt2分別表示為兩個時期技術進步促進工業(yè)生產(chǎn)的改進方向（增加yg，減少非期望產(chǎn)出yb）。A點表示DMU 在t1 時期產(chǎn)出組合中的一個非效率點，產(chǎn)出方向距離函數(shù)值為AB/OB，在t2 時期，假設DMU 產(chǎn)出組合點為點F，且生產(chǎn)可能集變?yōu)閜4（x）,根據(jù)公式10，產(chǎn)出距離函數(shù)值為FG/OF，將各數(shù)值帶入方程，得到，由圖形中生產(chǎn)可能集向貼合yg的方向移動，可以得出，跨期產(chǎn)出中期望產(chǎn)出對非期望產(chǎn)出的邊際轉(zhuǎn)化率大于1，技術進步偏向于生產(chǎn)yg，結(jié)合OBTC 指數(shù)，可以得出當OBTC<1,MRTyg>1,產(chǎn)出偏向型技術進步偏向于生產(chǎn)yg的結(jié)論。結(jié)合該規(guī)律，本文通過計算產(chǎn)出的邊際轉(zhuǎn)化率，結(jié)合軟件測算得出的OBTC 數(shù)值，可以得出技術進步對產(chǎn)出的偏向性水平。

圖1 兩產(chǎn)出模型下生產(chǎn)可能集變動圖

3 指標選擇

在指標選擇上，本文借鑒了王班班等［21］、楊翔等人［19］關于工業(yè)技術進步測度時的投入指標選取內(nèi)容，以工業(yè)增加值作為期望產(chǎn)出指標［22］，同時融合了環(huán)境污染中的三廢排放量生成環(huán)境污染指數(shù)作為模型的非期望產(chǎn)出指標，具體的投入產(chǎn)出指標選擇內(nèi)容如表2 所示。

表2 模型投入產(chǎn)出指標選擇

4 數(shù)據(jù)來源與處理：

4.1 數(shù)據(jù)來源

本文選擇2008—2018 年11 年的中國30 個省級行政單位（由于數(shù)據(jù)缺失，去除西藏、港澳臺的數(shù)據(jù)）的工業(yè)相關數(shù)據(jù)進行收集并處理。所有數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局平臺等。

4.2 數(shù)據(jù)處理

（1）工業(yè)固定資產(chǎn)凈值：已剔除累計折舊，根據(jù)2000—2018 年固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)對數(shù)據(jù)進行平減（以2000 年為基期）。

（2）工業(yè)增加值：期望產(chǎn)出較常用的是地區(qū)生產(chǎn)總值，工業(yè)生產(chǎn)總值，工業(yè)增加值等，由于工業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)缺失較為嚴重，以工業(yè)增加值作為期望產(chǎn)出指標［22］。工業(yè)增加值以貨幣形式表現(xiàn)，所以以2000 年至2018 年生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)進行平減（以2000 年作為基期）。

（3）環(huán)境污染指數(shù)：環(huán)境污染作為非期望產(chǎn)出，沒有明確的指標表示，因此，本文采用熵值法，構(gòu)建環(huán)境污染指數(shù)綜合反映DMU 的環(huán)境污染情況，具體處理方法如下：選擇工業(yè)廢水排放量、工業(yè)SO2（廢氣）排放量，工業(yè)煙塵（廢物）排放量作為初始指標。

數(shù)據(jù)標準化處理

計算指標xij比重

計算環(huán)境污染指數(shù)Pi：

Pi綜合考量了環(huán)境污染中廢水、廢棄、廢物的排放，該項指標越大，說明環(huán)境污染越嚴重，非期望產(chǎn)出越大。

表2 中指標數(shù)據(jù)均按照以上來源與數(shù)據(jù)處理方式進行，表3 為工業(yè)投入產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計。

表3 投入產(chǎn)出指標描述性統(tǒng)計

5 實證分析

5.1 我國工業(yè)產(chǎn)業(yè)ML 指數(shù)及分解指標

ML、EC、TC 分別代表全要素生產(chǎn)率變動指數(shù)、效率變動指數(shù)，和技術進步變動指數(shù)，含義為從t期到t+1 期各指標的變動幅度，為動態(tài)指標變量，若指標大于1，則表示較上期增長，小于1 則相反。為了解工業(yè)全要素生產(chǎn)率變動情況，并深度分解指標與分析內(nèi)因，利用公式ML=EC×TC 將ML 指標進行分解。其中各年份指標均用30 個DMU 進行幾何平均得到，數(shù)據(jù)如表4 所示。通過上表分析，可以發(fā)現(xiàn)，從2000—2018 年18 年的ML 均大于1，即說明工業(yè)全要素生產(chǎn)率年年遞增，但是遞增幅度不穩(wěn)定，2007—2008 年增長最為迅速，19.7%，2013 年到2018 年，工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率保持在3.36%水平，2000 年到2018 年指數(shù)大于1，但整體呈現(xiàn)下降趨勢，說明我國工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率在逐步放緩。

表4 我國不同年份ml 指數(shù)及其分解

表4 （續(xù)）

效率變化指數(shù)EC 較技術進步變化指數(shù)相比，整體偏小，說明工業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長以技術進步拉動為主，效率改善驅(qū)動為輔助，甚至在2011—2017 年期間，EC 均小于1，說明效率水平下降阻礙了全要素生產(chǎn)率的增長，但由于對應當年的技術進步增長率較高，彌補了效率水平下降的負面影響。

表5 為我國工業(yè)全要素生產(chǎn)率變動率、效率變動指數(shù)、技術進步變動指數(shù)從2000 年到2018 年的幾何平均值。從表5 中可以得出，我國不同省份工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率增長幅度不盡相同，西部地區(qū)增長率最高，平均增長率為15.19%，四川、陜西近20 年平均增長率最高，拉動了西部均值；中部地區(qū)工業(yè)全要素生產(chǎn)率平均增長率為10.2%，主要以湖北帶動；東部地區(qū)ML 指數(shù)最低，2000 年到2018年平均增長率為6.47%，該結(jié)果與東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較中西部地區(qū)高的社會現(xiàn)象相矛盾，深究內(nèi)在經(jīng)濟內(nèi)涵可以發(fā)現(xiàn)：首先是該指標衡量的是2000 年到2018 年的工業(yè)全要素生產(chǎn)率變動率的幾何平均值，東部地區(qū)的一線城市雖經(jīng)濟發(fā)展水平較高，但近年來經(jīng)濟增速放緩，增長速度較部分中西部地區(qū)低；其次該指數(shù)模型考慮環(huán)境污染的非期望產(chǎn)出，所以產(chǎn)出水平要衡量增加產(chǎn)出后對環(huán)境的污染狀況，北京、上海、廣東地區(qū)雖然工業(yè)發(fā)展水平較為迅速，但發(fā)展過程中的環(huán)境污染非期望產(chǎn)出也導致了整體的指數(shù)低于中西部工業(yè)欠發(fā)達地區(qū)。

表5 我國不同省份2000—2018 年ML 指數(shù)及其分解

表5 （續(xù)）

5.2 以要素投入視角分析技術進步偏向性

分析表6 可以發(fā)現(xiàn)，該研究結(jié)果與部分學者不一致，如李小平于2019 年研究得出，在不同年份上，要素偏向性總體表現(xiàn)為密集使用資本要素，偏向強弱整體表現(xiàn)為資本大于能源大于勞動。經(jīng)過本文與其他研究對比可以發(fā)現(xiàn)，本文的模型中，以環(huán)境污染指標作為非期望產(chǎn)出，對期望產(chǎn)出向量與非期望產(chǎn)出向量以1：1 作為權重，在不同時期，資本與勞動，資本與能源的要素邊際替代率均大于1，即說明工業(yè)產(chǎn)業(yè)中密集使用的資本該要素，但偏向型技術進步指數(shù)BTC 整體小于1，說明對資本的偏向性使用成為了技術退步的原因。聯(lián)系實際可以得出，由于資本投入導致工業(yè)規(guī)模擴大，環(huán)境污染狀況加劇，其對生產(chǎn)效率的影響遠大于資本要素投入對期望產(chǎn)出的影響，最終表現(xiàn)為對資本要素的非偏向性。

表6 中國工業(yè)技術進步的年度要素偏向性變化

表6 （續(xù)）

通過表6 數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，我國工業(yè)生產(chǎn)過程中，不同年份對要素的偏向程度不盡相同，但有一點可以發(fā)現(xiàn)，從2009 年至今，資本要素的偏向性由最后一順位變到了第一二順位，能源要素的偏向性由第一順位變到了第二三順位，說明技術進步的偏向性逐步向使用資本要素，節(jié)約能源要素轉(zhuǎn)化，這可能與國家推行的節(jié)約能源，保護環(huán)境等國家相關政策有關，也從側(cè)面說明了我國的環(huán)境治理與能源政策成效顯著。

筆者將30 個省份不同年份的BTC 和MRS 進行幾何平均，經(jīng)過計算得出30 個DMU 的bias 與要素偏向性順位，結(jié)果如表7 所示。在2000 年至2018 年，東部地區(qū)與中部地區(qū)，西部地區(qū)的偏向型技術進步方向不同，東部地區(qū)技術進步偏向性順序為資本大于能源大于勞動，中部與西部地區(qū)技術進步偏向性順序為勞動大于能源大于資本，這充分說明，資本在不同地區(qū)，對產(chǎn)出的作用不同，在東部地區(qū)，工業(yè)企業(yè)對資本的偏向使用能夠使得工業(yè)增加值增加，并且能夠抵消工業(yè)資本擴張對環(huán)境的不利影響，而在中西部地區(qū)，資本的環(huán)境的負面作用大于資本要素的投入對期望產(chǎn)出的作用，過多的資本投入導致技術退步，此外，考慮到中西部地區(qū)的資本要素稀缺性，整體技術進步偏向于使用勞動與能源。

錢娟［23］通過CES 生產(chǎn)函數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，能源節(jié)約偏向型技術進步對CO2排放之間存在“倒U 型”曲線關系。分析表7 可以發(fā)現(xiàn)，我國三個地區(qū)技術進步對能源的偏向性都處在第二順位，所以我國應該充分引導技術進步偏向能源節(jié)約，不斷提高能源節(jié)約型技術進步。

表7 我國各省份2000—2018 年工業(yè)技術進步的要素偏向性

5.3 產(chǎn)出視角下產(chǎn)出偏向性測度

由圖2 可知，ML 指數(shù)常年均大于1，但有逐步下降的趨勢，說明工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長速度放緩；TC 與ML 指數(shù)波動趨勢一致，說明工業(yè)全要素生產(chǎn)率主要靠技術進步拉動，上述規(guī)律對2007 年至2009年不適用，分析內(nèi)因可以發(fā)現(xiàn)，2007 年至2009 年由于全球金融危機影響，我國工業(yè)受到影響，TC 指數(shù)急劇下降到0.853，ML 指數(shù)依靠技術效率水平拉動增長。2012 年以后，TC 指數(shù)超過了ML 指數(shù)，說明技術效率成為了阻礙工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的原因；此外，可以看出IBTC 與OBTC 兩個變化指數(shù)均在數(shù)值1 附近，比較穩(wěn)定，IBTC 曲線整體在OBTC 的上方，說明投入偏向型技術進步對工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的推動作用比產(chǎn)出偏向型技術進步更大；相比之下，MATC 指數(shù)波動明顯，并且波動趨勢與TC 相一致，說明技術進步主要依靠技術規(guī)模變化，而非投入產(chǎn)出偏向型技術進步，這個圖也從側(cè)面凸顯了規(guī)模變化在工業(yè)生產(chǎn)過程中舉足輕重的地位，這與我國工業(yè)早期企業(yè)擴大生產(chǎn)規(guī)模實現(xiàn)產(chǎn)出增加以及效率改善相一致。

圖2 ML 指數(shù)及各分解指標走勢

通過前文的分析可以發(fā)現(xiàn)，我國工業(yè)產(chǎn)業(yè)在技術進步的要素偏向性上，出現(xiàn)波動不定的情況，具體原因在于要素的投入對產(chǎn)出的影響是兩面性的，判斷產(chǎn)出水平是偏向于增加期望產(chǎn)出，還是增加非期望產(chǎn)出就顯得尤為重要。

OBTC 表示為產(chǎn)出偏向型技術進步，即保證在產(chǎn)出既定的情況下，不同產(chǎn)出的技術變化幅度，OBTC的大小可以反映出技術進步對不同產(chǎn)出的促進作用。

如表8 所示，我國工業(yè)在2000 至2018 年，產(chǎn)出偏向性技術進步指數(shù)整體小于1，期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出的邊際轉(zhuǎn)化率不同時期均大于1（2016—2017 年除外），結(jié)合產(chǎn)出偏向型技術進步的產(chǎn)出可能集，理論判定，可以得出結(jié)論：2000 年至2003年我國工業(yè)產(chǎn)出偏向型技術進步偏向于生產(chǎn)非期望產(chǎn)出，即偏向于增加污染排放；2003 年至今，除了2007 年至2009 年三年的經(jīng)濟不穩(wěn)定期，其余年份的產(chǎn)出偏向型技術進步都是偏向于促進期望產(chǎn)出，即增加工業(yè)增加值，減少環(huán)境污染，這也說明了我國技術進步的發(fā)展逐步偏向于減少環(huán)境污染，國家的環(huán)境治理政策已見成效。

表8 不同時期產(chǎn)出偏向性

表9 可以直觀的看出產(chǎn)出偏向型技術進步對不同產(chǎn)出的偏向性，以上數(shù)據(jù)均為各省份2000 年至2018 年的幾何平均值。將30 個DMU 按照地域劃分為東部、中部和西部，通過數(shù)據(jù)對比可以發(fā)現(xiàn)，東部和中部的整體產(chǎn)出偏向型技術進步偏向于生產(chǎn)期望產(chǎn)出，非偏向增加環(huán)境污染，而西部地區(qū)則相反；具體分析各個省份可以發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)偏向于生產(chǎn)期望產(chǎn)出的最多，中部地區(qū)略有下降，西部地區(qū)最少，即西部地區(qū)更傾向于通過排放更多的污染物來增加偏向型技術進步及全要素生產(chǎn)率，拉動工業(yè)經(jīng)濟增長。將表9結(jié)合表8中不同時期動態(tài)的各項指標，可以發(fā)現(xiàn)，近年來，產(chǎn)出偏向性向著Yb 的方向驅(qū)動，結(jié)合現(xiàn)實背景，現(xiàn)代技術水平的不斷進步、擴散以及創(chuàng)新，國家對環(huán)境治理的政策不斷驅(qū)動，西部地區(qū)也逐步向東部發(fā)達地區(qū)靠攏，工業(yè)向偏向增加期望產(chǎn)出，減少污染排放的方向發(fā)展。

表9 各地區(qū)產(chǎn)出偏向性（2000—2018）

通過圖3 的直觀對比可以發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)工業(yè)技術進步偏向減少污染排放的DMU 占比最多，為81.82%，西部地區(qū)技術進步偏向增加非期望產(chǎn)出的DMU 最多，為90.91%，雖然該數(shù)據(jù)為2000 年到2018 年的幾何平均值，但是可以說明西部地區(qū)對于工業(yè)技術進步的要求有待提高，增加對環(huán)境污染問題的重視，不斷提高能源節(jié)約型技術進步，加大投資進而不斷產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，縮小與東部地區(qū)的差異。

圖3 不同地區(qū)產(chǎn)出偏向性的DMU 占比

6 結(jié)論與政策建議

6.1 結(jié)論

（1）通過表1、2 可以看出，我國不同年份的工業(yè)全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均大于1，說明我國工業(yè)產(chǎn)業(yè)保持連年增長的狀態(tài)，但是增長幅度逐步放緩。同年數(shù)據(jù)對比可以發(fā)現(xiàn)，TC 較EC 大，且均大于1，說明工業(yè)以技術進步推動為主，效率改善推動為次要拉動工業(yè)發(fā)展的因素。其次，我國工業(yè)全要素生產(chǎn)率變化存在區(qū)域差異，呈現(xiàn)出中西部部分省份拉動型，東部地區(qū)增長率較為平緩，四川、陜西、湖北等中西部省份近18 年平均增長速度較為迅速，拉動了整體中西部ML 指數(shù)。

（2）從要素的投入角度分析，可以得出:我國偏向型技術進步指數(shù)大多小于1，又因為技術進步指數(shù)均大于1，說明技術進步依靠中性技術進步推動，對要素的不同投入的偏向性導致了技術退步，結(jié)合邊際替代率水平的變化，得出不同年份的要素投入偏向性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)了由于不同年份要素對期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出的不同比例的影響，導致要素偏向性產(chǎn)生波動，結(jié)合區(qū)域視角，可以發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)技術進步的偏向性是資本大于能源大于勞動，中西部地區(qū)偏向于勞動大于能源大于資本，不同的原因可以追溯到其一，工業(yè)產(chǎn)業(yè)中，資本要素的稀缺性導致要素價格變高，生產(chǎn)者傾向于用更加便宜的勞動，能源替代資本投入，其二，在中西部地區(qū)，工業(yè)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)技術水平較為落后，沒有形成完善的工業(yè)環(huán)境治理體系，資本的投入使得工業(yè)活動生產(chǎn)擴張，擴張帶來的非期望產(chǎn)出水平大于期望產(chǎn)出水平，形成了東西部之間較大的差異。

（3）從TC 的分解視角來看，如圖3 所示，可以得出結(jié)論：TC 與MATC 波動趨勢一致，說明技術進步主要靠規(guī)模技術進步推動（2007—2008 年金融危機，經(jīng)濟市場不穩(wěn)定，剔除考慮范圍），投入偏向型技術進步與產(chǎn)出偏向型技術進步變化指數(shù)數(shù)值在1 上下擺動，整體來看，投入偏向型技術進步整體在產(chǎn)出偏向型技術進步指數(shù)上方，及IBTC 對技術進步的作用大于OBTC 對技術進步的作用。

6.2 政策建議

（1）提高工業(yè)生產(chǎn)效率水平。通過分析可知，工業(yè)全要素生產(chǎn)率依靠技術進步拉動，效率改善對工業(yè)生產(chǎn)過程中的作用并沒有完全發(fā)揮，有改進的空間。工業(yè)企業(yè)應加大對生產(chǎn)效率水平的改進與規(guī)制，指定合理完善的生產(chǎn)制度，明晰生產(chǎn)流程，減少生產(chǎn)過程中的資源浪費，提高工業(yè)生產(chǎn)過程中用工要素的重復利用率，減少工業(yè)生產(chǎn)過程中對要素投入的依賴。

（2）加大對工業(yè)高技術投入，技術創(chuàng)新。我國工業(yè)發(fā)展主要依賴于技術進步的推動，提高技術進步水平成為拉動我國第二支柱產(chǎn)業(yè)的首要任務。長期以來，我國工業(yè)處在重視生產(chǎn)，輕視研發(fā)的階段，重視模仿，輕視創(chuàng)新，許多工業(yè)企業(yè)停留在跟進模仿階段，產(chǎn)業(yè)技術支撐不了工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型，工業(yè)要想持續(xù)優(yōu)化改善就需要引進高技術產(chǎn)品，改善產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，拓展與發(fā)掘中高端市場，轉(zhuǎn)型升級，進行創(chuàng)新驅(qū)動。

（3）加大要素市場化配置。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，由于資本、勞動、能源、技術等要素的市場流動性較差，區(qū)域間對要素的投入已經(jīng)形成較大的差別，不利于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與形成完善的工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，市場功能難以發(fā)揮作用。政府應該以價格為主導，努力構(gòu)建機制健全的要素市場，不斷改革要素市場化配置，鼓勵資本、技術引進政策。

（4）健全工業(yè)環(huán)境治理體系，適應“新時代”經(jīng)濟發(fā)展。雖然近些年技術進步偏向于生產(chǎn)期望產(chǎn)出，減少污染排放，但是資本擴張帶來的工業(yè)廠商的規(guī)模擴張，中西部地區(qū)部分省份偏向于產(chǎn)出污染排放，不利于產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。我國應重視工業(yè)化環(huán)境治理體系的建設，加大環(huán)境規(guī)制，促進工業(yè)產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。