考虑环境因素的省级技术效率排名(1999-2005)

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胡鞍钢 (进入专栏)   郑京海   高宇宁   张宁   许海萍  

  

  摘要:近年来,一些生产率模型已经开始考虑环境因素的影响。本文在中国省级数据的基础上,采用以方向性距离函数为表述的全要素生产率模型,对省级生产率绩效度量中的"技术效率"指标在考虑了环境因素的情况下进行重新排名。我们的研究经验表明,本文所使用的模型,既考虑环境因素的影响,又继承了传统生产率分析技术的系统性和结构性框架,相对于目前流行的直观的绿色GDP 推算方法有着较为广泛的应用前景。

  关键词:技术效率,方向性距离函数,环境保护

  

  *胡鞍钢,清华大学公共管理学院;郑京海,哥德堡大学经济学系;高宇宁,剑桥大学土地经济系;张宁,香港中文大学经济学系;许海萍,浙江大学环境与资源学院。通信作者及地址:郑京海,Box 640,S240530,Gteborg,Sweden;E2mail :Jinghai.Zheng @economics.gu.se.本文为清华大学公共管理学院产业发展与环境治理研究中心(CIDEG )资助的《环境因素对中国省际生产率的影响》应急课题而作,作者们感谢陈玲博士以及薛澜教授的支持和鼓励。

  

  本文采用省级数据并应用方向性距离函数生产率模型对中国30个省市自治区的"技术效率"在考虑了环境因素的情况下进行重新排名。近年来,距离函数模型(如DEA 方法)已经被许多作者用来测算省级生产的技术效率和全要素生产率的增长(如郑京海和胡鞍钢,2005;Zheng and Hu ,2006),但这类模型给出的技术效率排名没有考虑到环境因素的影响。另外根据最近公布的世界银行数据推算的中国绿色GDP 时间序列数据,在传统的增长核算框架下进一步推算出的绿色TFP 指标也还无法准确反映环境因素的影响,而采用省级数据和方向性距离函数模型有以下几个优点:

  一是省级横断面数据中的许多变量存在着很大的地区差异,因此观察到各省在增长模式上的差别及其对环境影响的可能性会更大。二是方向性距离函数模型在测算绿色TFP 时不需要污染排放的价格数据。三是方向性距离函数在测算技术效率时采用的标准是,在给定投入的情况下,鼓励正常产出向生产前沿方向增加,同时又奖励污染排放向污染最小化前沿方向的减少,这比之直接采用绿色GDP 数据通过Solow 余值法来估算绿色TFP 更具生产经济学含义。近年来,国际上采用方向性距离函数模型考察环境因素对生产率绩效测算影响的研究在逐渐增加,而国内在这方面的应用研究还不多。我们在此进行一个初步的尝试,采用CO2、COD、SO2、废水总排量和固体废弃物总排量作为环境指标。

  本文首先以传统的增长核算方法对各省市自治区的经济增长方式进行分类。其次用标准的DEA 方法在不考虑环境因素的情况下对省级技术效率进行排名,并试图找出经济增长方式与技术效率排名之间的关系。最后我们采用方向性距离函数模型来考察环境因素如何影响各省的技术效率排名,以及考虑环境因素的技术效率度量与经济增长方式之间的关系。全文以下分六个部分:在第一部分,我们通过世界银行在中国经济总量数据的基础上所做的工作介绍研究背景,并对有关绿色GDP 测算的文献做一个简短的综述;在第二部分,在不考虑环境因素的情况下,我们对省级数据进行增长核算并对不同地区的增长模式进行分类;第三部分介绍本文采用的环境数据及背景情况;第四部分引入以方向性距离函数来表述的以及以DEA 方法来实现的技术效率估算模型;第五部分对采用不同模型的经验估算结果进行分析;最后我们在第六部分给出一些尝试性的结论。

  

  六、结论

  

  伴随着中国的经济发展,环境因素对于GDP 的影响已经越来越受到关注。本文采用以方向性距离函数为表述的全要素生产率模型,对于中国各地区的生产率绩效度量中的"技术效率"指标在考虑了环境因素的情况下进行了分析。

  从估算结果来看,在测算时期内,东部地区考虑了环境因素的技术效率最高,中部地区次之,西部地区最低。在考虑单一环境因素的估计中,地区技术效率分布呈现出技术效率越高的项目地区差距往往也较小的情况,这说明环境因素对于技术效率的影响存在梯度,越是影响小,容易解决的项目(像废水)各地区的技术、投入差距就小,技术效率差距就越小;反之影响大、难于解决的项目(像SO2和固体废弃物)各地区的技术、投入差距就大,技术效率差距就大。另一方面,测算期内,中部地区对东部地区不断追赶,技术效率水平提高,差距缩小,而西部地区技术效率水平下降,和东部地区的差距不断拉大。这说明在"西部大开发"战略实施以后,西部地区虽然增长迅速,但是却忽视了效率的提高,增长模式趋向"粗放".

  从技术效率的排名来看,在考虑与忽略环境因素情况下的差异反映了各地区环境因素对于产出影响的强弱。此外考虑单一环境因素和考虑两环境因素组的技术效率排名则基本比较接近,而技术效率排名在时间维度上的变化一般都远远小于在不同环境因素(组)之间的差异,这说明环境因素对技术效率排名的影响是比较稳定的同时在各地区在不同环境因素之间具有比较明显的偏向。

  从生产前沿分析来看,考虑了环境因素的前沿面构成,除了有传统意义的高技术效率地区,如上海、江苏,还包括像辽宁、安徽、云南等在考虑各类环境因素下的高技术效率地区,这也表明,在排除了环境因素的影响下,可以更清晰地认识地区生产率绩效的特征。同时,在不同环境因素的估计中,还有部分地区在考虑特定的环境因素(组)的估计中,处于了生产前沿面。

  山西在和固体废弃物有关的四个组合,海南和贵州在和SO2有关的四个组合中的三个都处于生产前沿,这也说明特定地区的生产率绩效与该地区的环境因素特征有直接的关系,这为未来地区生产率绩效分析提供了可以借鉴的途径和工具。

  本文另外一个重要的结论就是认为各地区考虑环境因素的技术效率的进步与地区增长模式具有重要的关联,一个地区增长模式越是接近"集约式",其技术效率的进步就越快;反之,一个地区增长模式越是接近"粗放式",其技术效率的进步就越慢,这一结论对于指导地区经济增长道路的选择具有重要的指导作用。实际上在近年来中国总体TFP 增长放缓的大背景下,扭转地区经济普遍的"粗放式"增长模式,提高地区技术效率的进步,对于保持中国长期可持续增长具有重要的意义。当然,进一步的工作就是要以定量的方法,来找出其他影响技术效率进步的因素以及影响地区增长模式的影响因素,从而为地区经济增长提供更为充分的政策分析。

  

  来源:《经济学》(季刊)2008年第3期



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