在考虑环境约束情形下,我国地区工业全要素生产率增长率8.04%,其中技术进步率为9.30%,效率变化为-1.17%,主要是由技术进步推动。从全国来看,只有黑龙江和贵州的ML指数值小于1,但是与这两个省份相对应的技术进步指数值均大于1,主要是因为效率恶化很严重;从地区差异来看,我们发现,东部地区ML值高于中、西部地区,西部地区ML值高于中部地区,并且三大地区ML值均大于1,但是,三大地区均呈现效率恶化,东部地区效率变化率比较低(-0.14%),中部地区效率变化为-2.05%,西部环境约束下区域工业技术效率与生产率及其影响因素实证研究区效率变化为-2.20%。由此可见,在三大地区中,中西部地区效率恶化较为严重,即中西部地区的工业增长与环境保护处于失衡状态。涂正革(2008)发现,1998—2005年,无论从静态还是动态指标观察,我国中西部地区的环境保护与工业增长都处于失衡状况,而东部沿海发达地区的工业发展与环境关系较为和谐,也支持了我们的实证结果。一个可能的原因就是中西部地区由于缺乏资金改造高污染生产设备,工业集中在污染程度较大的行业,并且治理污染的技术水平较低(Huetal.,2005)。综上所述,我们认为,东部地区工业发展与环境更加协调。“西部大开发”战略实施之后,我国西部地区工业经济虽然增长迅速,但是西部地区工业化过程中环境污染问题更加严重,增长模式趋向“粗放”。

　　与忽视环境约束相比,在考虑环境约束的情形下,有19个省份(天津、辽宁、上海、福建、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、广西、贵州、陕西、甘肃、青海、宁夏),ML指数值低于传统测量时的ML指数值;有10个省份(北京、河北、江苏、浙江、山东、广东、重庆、四川、云南、新疆),ML指数值高于传统测量时的Malmquist-Luenberger指数值,在这10个省份中,有3个省份(北京、江苏和山东)的工业COD和工业SO2的年平均增长率均为负,有5个省份(河北、浙江、广东、四川、云南)的工业COD为负值,仅有2个省份(重庆和新疆)的工业COD和工业SO2的年平均增长率均为正。因此,通过以上分析,我们可以发现,将坏产出纳入到模型中,生产率的测量值普遍低于传统的测量(忽略坏产出,只考虑市场性产出)。

　　2.历年全要素生产率指数及其分解

　　为了考察环境约束下工业全要素生产率的波动,我们给出了1998—2007年历年工业的全要素生产率指数及其成分的平均增长率,具体见表4。

　　在考虑两种坏产出的情形下,各个时间段的ML值均大于1,说明从1998年至2007年,我国规模以上工业企业均出现了生产率的提高,但生产率的提高是由技术进步推动的(各个阶段的TP值均大于1),只有1999-2000、2001-2002、2003-2004、2006-2007这四个时间段出现了效率的改善。从生产率变动趋势来看,从1999年到2003年,全国工业全要素生产率处于上升趋势,2003年到2005年,我国工业全要素生产率逐年下降,这一研究结果与吴军(2009)的研究结果基本一致。一个可能的原因是“十一五”中后期我国经济发展模式的逆转,钢铁、水泥、电解铝、煤炭等行业发展过快,重新转向低质量、低效益、低就业、高能耗和污染高排放的增长模式,2005年重工业占工业总产值的比重高达69%,显现出过度工业化的特征。

　　五、技术效率和生产率的影响因素分析

　　分析了我国地区工业全要素生产率的变动情况和区域特征,同时也测算了考虑环境因素下,我国地区工业的技术效率及环境规制成本。这一部分将分析影响环境效率和环境全要素生产率的因素。

　　研究主要是根据生产率相关决定理论、前人的研究以及自己的思考来确定这些因素。①在某些情况下,这些因素的选择还要受到数据可得性的限制。我们选用的影响因素指标有:1.发展水平:用不变价格的人均GDP(GDPPC)的对数表示,人均GRP对数的平方也包含在回归方程中,主要是考察环境效率、环境生产率和人均GRP之间的二次型关系;2.外商直接投资:用外商直接投资占GRP的比重(FDI)表示;3.结构因素:资本—劳动比的对数(KL)表示要素禀赋结构;4.工业增加值占GRP的份额(GYH)表示产业结构。5.折合为标准煤以后的煤炭消费量占能源消费量的比重(NYJG)表示能源结构。6.人口的密度(RKMD)代表自然地理条件因素的影响。在模型中,我们还加入滞后一期的生产率或者技术效率值,用来表示前一期的生产率或者是技术效率对当期的生产率或技术效率的影响。

　　环境约束下区域工业技术效率与生产率及其影响因素实证研究内生性。动态GMM估计分为差分GMM和系统GMM。ArellanoandBover(1995)提出的,BlundellandBond(1998)改进的SYS-GMM估计量可以同时利用变量水平变化和差分变化的信息,比差分GMM更有效,具有更好的有限样本性质,在经验研究中已经有非常广泛的运用(Roodman2006)。GMM估计又分为一步和两步GMM估计,Bondetal.(2001)认为在有限样本条件下,两步GMM估计量的标准误会严重向下偏倚,进而在经验应用中通常使用一步GMM估计量。因此,我们选用一步系统GMM估计,分别对影响生产率的因素和影响技术效率的因素进行统计分析,并且我们采用年度虚拟变量来控制横截面相依性。

　　在上述两个模型中,Sargantest所对应的p值支持了工具变量的选取是有效的。AR(2)为二阶序列相关检验,其所对应的p值也表明模型通过残差项的二阶序列相关性检验。F统计量具有检验联合统计显著的功能,在我们的模型中,F统计量对应的p值都等于零,说明从整体上来看,模型是显著的。

　　在模型TFP和模型TEF中,我们发现,一阶滞后变量所对应的系数均为正并且都显著,说明上一期的生产率或技术效率为正,可以促进下一期的生产率的增长和技术效率的提高。如我们预期,代表发展水平的GDPPC对地区工业生产率和技术效率的系数显著为正,一个地区发展水平会对这个地区工业生产率和技术效率产生正的影响。王群伟、周鹏和周德群(2010)在对我国二氧化碳排放绩效进行影响因素分析时也有类似的结论,认为GDPPC对我国二氧化碳排放绩效指数有显著的正影响。GDPPC的平方项对工业全要素生产率和技术效率有显著的负向作用。这个结论和王兵、吴延瑞和颜鹏飞(2010)的结论不一致,一个可能的解释是,我们的研究对象是地区工业,选取的样本区间是1998—2007,在我们的样本区间内,2002年之后,重工业加速发展,经济越发达的地区,重工业化现象越明显,污染也就越严重,经济发展到一定程度,环境全要素生产率和环境效率会下降。当然,这也需要我们在未来增加样本期的长度,从而对经济发展与环境效率和生产率的关系做进一步的研究。研究中FDI对全要素生产率的影响为负,但是并不显著;FDI对环境效率有显著的负向作用,这个结论与涂正革(2008)的结论相一致,他发现,FDI企业投资规模的增长并没有带来环境效率的整体水平提高,FDI规模每增长1%,环境技术效率反而下降3.2个百分点。

　　反映要素禀赋的资本—劳动比KL对技术效率有显著的负作用,这和我们的预期是一致的。涂正革(2008)认为若KL上升,说明该地区经济结构正从劳动密集型向资本密集型转化,而资本密集型产业和劳动密集型产业分别倾向于重污染产业和轻污染产业。王兵、吴延瑞和颜鹏飞(2010)也发现资本—劳动比对环境效率有显著的负向作用,这在一定程度上支持了我们的结论。在这里,资本—劳动比KL与地区工业全要素生产率具有正相关关系,但是不显著。GYH指标反映了我国产业结构,对于地区工业全要素生产率有显著的负影响。这表明,随着我国工业化程度的提高,环境约束下的工业全要素生产率将下降,也进一步说明污染来自工业化。这一结论也和王兵、吴延瑞和颜鹏飞(2010)的发现是一致的。因此,我国需要加快工业经济结构升级,深化产权结构改革,进一步强化新型工业化道路,要在保护环境的大前提下,实现工业经济的稳步发展。能源结构(NYJG)对于环境效率和工业全要素生产率具有显著的负影响。在今后的发展中,我国需要大力发展新型能源,不断改善以煤炭为主的能源结构,从而优化能源结构对于节能减排的影响。人口密度(RKMD)对工业全要素生产率的系数显著为正,与环境效率不相关。这表明产业升级带动的就业方向更加理性以及人们对于环境条件的要求提高;人口越是密集,对于政府控制环境质量的力度的压力就越大,重污染企业的规划就越是可能远离人口密集区(陈昭等,2008)。

　　此外,为了检验GMM估计的可靠性,我们采用Bondetal.(2001)所提出的检验方法,即将滞后变量的GMM估计值与混合截面OLS和固定效应的估计值相比较。混合OLS估计通常高估滞后项的系数,而固定效应估计一般会低估滞后项的系数,GMM估计值如介于二者之间,则GMM估计是可靠的、有效的。

　　六、结论

　　伴随着我国经济的快速发展以及日异严峻的环境问题,环境因素对生产率的影响已经受到密切环境约束下区域工业技术效率与生产率及其影响因素实证研究注。我们运用序列DEA方法和Malmquist-Luenberger生产率指数法测量环境约束下1998—2007年29个省市的工业的技术效率、环境管制所导致的生产率损失量(环境管制成本)及工业全要素生产率,并运用动态GMM估计方法对影响技术效率和生产率的因素进行实证分析。

　　通过区分强可处置性和弱可处置性技术,分别计算了我国区域工业的技术效率及环境管制成本,我们发现:我国环境技术效率呈现东、中、西依次递减,并且技术效率越高的地区,环境管制成本越低。在研究期内,我们发现,考虑了环境因素之后,全要素生产率降低了,说明环境约束对生产率的提高造成了一定的影响。我国地区工业全素生产率的提高主要是由技术进步推动的,效率改善不明显。从地区差异来看,我们发现,在不考虑环境因素时,西部地区平均全要素生产率增长最快,东部次之,中部最低。但是,如果从效率改善率来看,东部地区效率改善值始终是最高的。在考虑环境因素时,东部地区ML值高于中、西部地区,西部地区ML值高于中部地区,虽然三大地区均出现效率恶化,但从程度上而言,中西部地区效率恶化较为严重,即中西部地区的工业增长与环境保护处于失衡状态。我们还考察了分阶段我国地区工业平均生产率的变化、效率的变化以及技术进步率。

　　我们对影响我国地区环境约束下工业的技术效率和全要素生产率进行了实证分析。分析表明,对环境技术效率来说,滞后一期的效率指数值、代表发展水平的人均GDP、FDI、反映要素禀赋的资本—劳动比、能源结构对环境技术效率有显著的影响,值得一提的是,资本劳动比对技术效率有显著的负作用;对生产率来说,滞后一期的生产率指数值、代表发展水平的人均GDP、代表我国产业结构的工业化指标对生产率有显著的影响,能源结构对我国地区工业全要素生产率有显著的负作用,人口密度对我国地区工业全要素生产率有显著的正作用。这些研究均表明,我国地区工业应当继续加强经济增长模式的转变,加快工业经济结构升级,深化产权结构改革,进一步强化新型工业化道路,实现集约型增长,以促进工业增长和环境的协调发展,要大力发展新型能源,在保护环境的前提下,实现工业经济的稳步发展。

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