中国区域经济增长效率与碳减排技术效率的测度——兼论其协调性，本文主要内容关键词为：效率论文,经济增长论文,中国论文,区域论文,技术论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F205 文献标识码：A 文章编号：1008-2972(2014)04-0020-10 近三十年来，中国经济获得了高速的发展，以国内生产总值计，到2010年中国已经成为全球第二大经济体，与此同时工业化尤其是重工业化也迎来了新的增长高峰，其不可避免地造成了资源的高消耗、能源的高消费、碳排放的高增长以及其他污染物如二氧化硫、COD、粉尘等排放的增长。参照美国能源部的数据，中国在2005年也已经成为全球第一大碳排放国家，占全球碳排放的22.35%左右。一方面，碳排放等环境污染物的增加对中国经济、社会与环境的可持续发展产生了越来越大的压力，世界银行发展报告(2006)估计环境污染将每年侵蚀掉8%到12%的GDP；另一方面，随着全球气候变暖受到越来越多的关注，碳减排成为全球社会新的重要议题，作为全球碳排放最大的国家之一的中国也受到了越来越多的国际压力，2009年中国政府主动承诺到2020年碳排放强度比2005年下降40%到50%。因此，如何正确认识碳减排与经济增长的关系是中国经济由粗放型增长到集约型增长、由忽略环境增长到环境友好型增长转变的关键。 要认识经济增长与环境污染之间的关系，需要构建有效的生产分析框架。现有包括非期望产出的生产分析框架主要有两种形式：一是将非期望产出直接引入到生产函数之中；另一种是将非期望产出通过一定的变形，将其倒数形式或者负数形式引入到生产函数之中。第一种方法是基于非期望产出的弱可处理性原则，也即非期望产出的减少是有成本的，这种观点符合物质平衡规律和基本的生产理论。[1]第二种方法是认为非期望产出可以通过一定的变形转换成正向的变量，从而能够以强处理性原则来满足期望产出和变形后的非期望产出都增加的情况。[4] 在非期望产出被先验地认为弱可处理的情况下，环境技术效率指标的构建可以分为两种情况：一是在保证投入固定，期望产出增加和非期望产出降低的情况下来构建环境技术效率指标。[1-3,5]另一种方法是在保证投入和非期望产出不变，期望产出增加的情况下来构建环境技术效率指标。[6]在非期望产出被先验地认为是强可处理的情况，环境技术效率指标的构建也可以分为两种情况；一是在保证投入和非期望产出的变形(如倒数或者负数)不变，而期望产出增加的情况下来计算环境技术效率；第二种方法是在保证投入固定，非期望产出的变换形式和期望产出都增加的情况下来测度环境技术效率。[6] 在模型构建方面，基于Luenberger(1992)提出的短缺函数(Shot Function)，[7]Chung等(1997)构造了方向性距离函数(Directional Distance Function)，并在投入固定、期望产出增加和非期望产出降低条件下来建立环境技术效率。[1]Tone(2001)基于SBM(Slacks-Based Model)模型提出了一种采用投入松弛和产出松弛来测度环境技术效率的方法。[8]Portela等(2004)提出了一个考虑非期望产出的RDM(Range Directional Model)模型来测度环境技术效率，这种方法保证了测度结果不随样本单元和变量转换的变化而变化，从而能够更好地适应于非期望产出的负数形式的引入，然而由于RMD模型主要依靠距离生产前沿最远的样本点来测度样本的效率，并不能在样本比较中产生一个有效的效率值和排名。[9]Sharp等(2007)在RDM模型基础上提出了修正的SBM模型(MSBM)，MSBM模型继承了RDM模型的优点，同时将投入松弛和产出松弛考虑在效率测算中，从而获得了更为有效的测度结果。[10]Kerstens和Woestyne(2011)提出了更为一般的Farrell距离生产函数(Generalized Proportional Distance Function，GPDFM)，从而能够将负的投入或者产出引入到效率测度过程中。[11]Sahoo等(2011)基于GPDFM生产框架，结合SBM模型，在假设非期望产出强可处理的条件下提出了一种新的效率测度方法，并采用1995年到2004年22个经济合作发展组织(OECD)成员国的数据进行实证研究，结果发现GPDFM模型的结果介于MSBM模型和RDM模型之间，但是基于所有模型的效率排名并没有变化，因此可以采用任何一种DEA模型来进行环境技术效率的分析。[6] 基于上述理论与方法，大量的文献考察了环境约束下中国整体、中国工业和鄱阳湖地区经济发展的实际情况，[12-15]并讨论环境污染对全要素生产率的影响，然而既有研究是将期望产出与非期望产出综合起来计算环境全要素生产率，并不能区分期望产出增加与非期望产出降低的效率。本文从以下几个方面来展开分析：(1)在方向性距离函数(DDF)的基础上来构建非径向方向性距离函数(Non-Radial DDF)，从而能够使生产技术满足期望产出尽可能增加和非期望产出尽可能降低，并尝试建立经济增长效率指标和碳减排技术效率指标；(2)由于经济持续增长和碳排放持续降低是实现可持续发展的重要条件，因此本文利用逼近理想解法(TOPSIS)[16]建立了经济增长与碳减排的协调度指标；(3)采用中国29个省1998年到2010年的数据进行实证研究，分析中国经济增长与碳减排的实际情况，并提出对应的政策建议。 二、经济增长效率与碳减排技术效率分析框架 本文基于方向性距离函数构建包括碳排放在内的生产前沿，然后采用非径向DEA模型分别测算经济增长效率和碳减排技术效率，并且基于TOPSIS方法建立经济增长与碳减排的协调度指标。 (一)非径向方向性距离函数
生产技术T表示投入x可以生产期望产出
和非期望产出
，并且满足如下要求：(1)零结合性(No Free Lunch)，即在非期望产出生产为零的条件下，期望产出也不会生产；(2)有界性(Boundedness)，在一定条件下，期望产出和非期望产出是有限的；(3)强可处理性(Strong Disposable)，投入、期望产出可以获得生产前沿以下的任何生产点；(4)弱可处理性(Weak Disposable)，即非期望产出的降低是有成本的；(5)凸性(Convexity)，即生产技术符合边际产量递减规律。[5] Shephard(1970)创造性地提出了产出距离函数(Output Distance Function)，[17]将非期望产出如碳排放作为非期望产出引入到模型中：
表示在当前技术水平下，期望产出和非期望产出可以按照同等比例来增加或者降低。 由于Shephard产出距离函数并不能满足经济发展尤其是经济与环境协调发展的目标，因此Chung等(1997)提出了方向距离函数：[1]
表示在当前技术水平下，生产方式可以转向增加期望产出降低非期望产出的形式，从而满足经济与环境协调发展的状况。 尽管方向性距离函数解决了期望产出增加和非期望产出降低的情况，但是其并不能反映实际经济活动中期望产出和非期望产出的真实变化，因此本文构建了非径向方向性距离函数(NDDF)：
其中，
表示扩展的方向性距离函数，
表示期望产出增加的权重，
表示非期望产出降低的权重，NDDF距离函数可以反映在现有技术约束下非期望产出尽可能降低而期望产出尽可能增加的情况，同时另一方面权重的确定又可以在经济活动过程中引入人们的预期，从而使得生产效率的测度更加符合人类自身的意愿。
图1 三种生产函数对比 图1表述了Shepard距离函数(DS)、方向性距离函数(DF)和非径向方向性距离函数(DG)的具体情况，从中我们可以发现当将期望产出从
提高到
时，Shepard距离函数则需要将非期望产出从
增加到S，而方向性距离函数则可以将非期望产出降低到F，使其符合人们的预期和生产技术的发展，而NDDF距离函数则更加富有弹性，它根据经济体的实际情况可以保持非期望产出不变，也可将非期望产出降低到
或者更低的
点，从而其包容性更强，更能满足生产技术发展的要求。 (二)经济增长效率与碳减排技术效率 以中国29个省、市和自治区等①为生产决策单元(DMU)，每个DMU采用劳动(L)、资本(K)作为投入变量，采用地区生产总值(Y)和二氧化碳排放量(C)作为产出变量，然后基于非径向方向性距离函数建立如下的CRS-DEA模型：
通过上式，我们可以得到第j个生产决策单元的最佳地区生产总值和最佳碳排放，因此经济增长效率和碳减排技术效率可以定义如下：
DNDEE和UDNEE分别表示经济增长效率和碳减排技术效率，并且都是介于0和1之间的一个数值。DNDEE表示在当前技术条件下地区生产总值与最佳地区生产总值之间的相对距离，当DNDEE趋于1时表明地区经济增长效率较高，而趋于0则表明地区经济增长效率较低；UDNEE表明最佳的碳排放与地区实际碳排放之间的距离，1-UDNEE则表明了地区的碳减排空间，当UDNEE趋于1时表明地区碳减排技术效率较高，碳排放量趋于最佳碳排放量，而当UDNEE趋于0时表明地区碳减排技术效率较低，碳排放在经济发展过程中并没有得到有效的重视和治理。 (三)经济增长与碳减排协调度指标的构建 Fare等(2007)用“没有不冒烟的火”形象地描述了在没有非期望产出(如碳排放)产生的同时，期望产出也将不会被生产，[3]但是经济发展也没有像Shephard产出距离函数描述的那样悲观，非径向方向性距离函数提出了一种新的生产技术来满足在期望产出尽可能增加的同时非期望产出尽可能地降低，从而能够提出允许经济发展在“生更大的火”的同时“冒更少的烟”的分析框架。但是在实际经济发展过程中，由于地区经济发展水平、产业技术、产业结构等方面存在较大的差异，从而不同地区或者同一地区的不同发展阶段在处理经济增长与碳减排的关系上并未达成一致。然而从可持续发展的角度来看，对于一个地区来说经济增长和碳减排都是至关重要的，因此关注经济增长效率与碳减排技术效率之间的协调性是一个至关重要的问题。经济增长效率与碳减排技术效率均是在现有技术水平约束下实际的资源配置与最优的资源配置之间的差距，因此经济增长效率与碳减排技术效率之间的协调性并没有违背“没有不冒烟的火”的原则，而是指在现有的技术水平下实际经济增长水平与最高经济增长水平的距离和实际碳排放水平与最低碳排放水平之间的距离的协调。从而经济增长效率与碳减排技术效率之间的协调性是技术约束下的协调，而不是绝对意义上的协调。 最后，在Hwang和Yoon(1981)提出的逼近理想解法(TOPSIS)[16]的基础上，本文构建方向性协调度指标来衡量经济增长和碳减排的协调性，即利用经济增长效率对否定理想解的相对接近度、碳减排技术效率对否定理想解的相对接近度来构造协调度指标：
其中：DDEE为经济增长效率到理想解的距离，DUDEE为碳减排技术效率到理想解的距离，UDDEE为经济增长效率到否定理想解的距离，UDUDEE为碳减排技术效率到否定理想解的距离。H为经济增长与碳减排的相对协调度，它是一个介于0和1之间的数据。当H=0.5时表示经济增长与碳减排协调发展；1＞H＞0.5表示第i个省份处于碳减排滞后于经济增长的不协调状态；而当0.5＞H＞0表示第i个省份处于经济增长滞后于碳减排的不协调状态。 三、中国省级碳排放与经济增长 (一)数据来源与变量说明 本文所采用的是中国1998年到2010年29个省级面板数据，共计包括13年的序列、30个截面和390个样本点，所有数据均来自《中国统计年鉴》、《中国人口与就业统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。 对于物质资本存量，基于永续盘存法，采用张军等(2004)[18]的研究结果，以固定资本形成总额为计算对象，以隐含固定资产投资价格指数为价格缩减指数，以固定资产经济折旧率为9.6%来计算中国1998年到2010年的物质资本存量：
其中：i为第i个省，j为第j年，K为物质资本存量，I为全社会固定资产投资，δ为经济折旧率。 对于劳动力，本文采用年底全社会就业劳动数来进行测度；对于地区生产总值，本文采用以1998年为基期的地区生产总值来进行刻画。 对于二氧化碳排放，结合《中国统计年鉴》的划分将所有的能源种类包括在内，其中有原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、其他焦化产品、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、其他石油制品和天然气共计17种，采用IPCC(2006)公布的数据来计算碳排放量：
(二)中国区域碳排放与经济增长现状 由于碳排放强度可以在一定程度上反映碳排放与经济增长之间的关系，从相关数据中可以发现：全国和分地区的碳排放强度在1998年到2002年显著下降，但是从2002年到2006年则有一定的抬头。结合国家发展改革委员会地区司气候办(2006)的数据，本文认为在这期间由于经济的高速增长并且低碳经济没有得到应有的重视，并且本文发现这期间各个省份均迎来了新一轮的工业化尤其是重工业化的热潮，如全国层面的第二产业占比增加了3.16个百分点，各省的平均值则增长了5.85个百分点，从而导致了这期间的碳排放强度不降反升的状况，然而随着国家节能减排政策的实施，各个地区的碳排放强度在2006年之后明显改善；从分地区的差异来看，东部地区的碳排放强度最低，而中部地区和西部地区的碳排放强度在1998年到2008年之间并没有太大差距，但是中部地区在2008年之后的下降幅度最大，因而西部地区成为碳排放强度最高的区域。 四、中国省际经济增长效率与碳减排技术效率的测量 (一)中国省际经济增长效率的空间变化 1998年到2010年中国各省的经济增长效率的空间变化为：②(1)从全国层面来看，中国总体的经济增长效率在不断下降，说明中国尚未实现从粗放型增长到集约型增长的转变，经济增长更多地依赖于资源的投入，而技术则出现了不进反退的境地；另一方面标准差的持续下降也反映了区域内各个省份的经济增长效率的差异性在不断拉大，说明中国的经济增长存在显著的日益拉大的区域不平衡现象。(2)从区域划分来看：东部地区的经济增长效率最高，并且在样本期内没有明显变化，中部和西部地区的经济增长效率较低，并且有明显的下降趋势。(3)从东部省份的变化来看，除天津、海南、河北和山东之外，所有省份的经济增长效率均有所增长，说明东部地区的大多数省份都正处于从粗放型经济发展模式向集约型经济发展模式转变的阶段，技术已经逐渐成为其经济发展的新动力。(4)从中部地区的变化来看，所有省份的排名均有明显的下降，说明相对于全国平均水平，中部省份的经济增长正在进一步粗放化，技术有明显的不进反退现象。(5)从西部地区的变化来看，其经济增长效率均处于较低的水平，但是并没有出现明显的下降，并且在2007年之后其经济增长效率有微弱的增长，说明西部地区由于经济发展的长期落后，其经济增长也主要源于资源的大规模投入，技术并没有成为地区经济发展的动力。 结合中国正在发生的大规模的产业转移现象，随着东部地区的经济发展达到一定阶段，劳动力成本的不断增加、资本的快速流动和技术的快速发展促进了东部地区产业向中西部地区转移，但是产业转移主要依托于中西部地区的劳动力成本优势和资源优势，转移产业也主要集中于劳动密集型、能源矿产开发和农产品加工等对技术要求不高的产业，其一方面对东部地区的产业结构优化起到了一定的作用；另一方面产业转移并没有为中西部地区带来有效的技术溢出，不能促进其地区经济由粗放型向集约型转变，反而冲击了中西部地区劳动力成本、资本投资和技术发展的相对比较优势，加速了中西部地区的粗放化经济增长模式。 (二)中国省际碳减排技术效率的空间变化 1998年到2010年中国各省碳减排技术效率变化为：③(1)全国平均水平从1998年到2010年有一定的上升趋势，但是其仍处于较低水平，以2010年来看，全国平均的碳减排效率为0.82，说明在现有的技术水平下，中国仍有18%的碳减排空间。(2)东、中、西部地区的碳减排技术效率均有所增加，其中东部最高、中部次之、西部最低，并且东部地区和中部地区的碳减排效率的标准差均有一定的下降，而西部地区则有所上升，说明东部地区和中部地区的碳排放效率差异在不断降低，而西部地区的差距则有扩大的趋势。(3)就东部各省份而言，除上海和广东持续保持领先之外，其他省份均有较大程度的好转，其中值得一提的是北京在2010年成为碳减排的最佳实践者，这主要得益于北京市长期推动的产业结构转型和污染型企业的转移政策。(4)中西部地区除湖南和江西之外，其他省份的碳减排技术效率也有微弱的好转现象，而湖南和江西在样本期内碳减排技术效率则持续恶化。 (三)中国省际碳减排技术效率与经济增长效率的协调性分析 1.中国省际碳减排技术效率与经济增长效率的对比分析 图2报告了中国区域经济增长效率与碳减排技术效率的变化状况，从中可以发现：(1)整体上经济增长效率与碳减排技术效率的差异在不断减小，说明我国经济在快速发展的同时也在一定程度上兼顾了碳减排的责任，从而中国的经济发展正在趋向“又好又快发展”。(2)西部地区的经济增长效率与碳减排技术效率的差距最小，并且到2010年碳减排技术效率已经超过经济增长效率，说明在产业转移的过程中，西部地区的产业结构得到了一定程度的优化，碳排放正在趋于减少，然而西部地区的经济增长效率和碳减排技术效率仍然处于较低的水平，从另一方面也表明西部地区的经济增长和碳减排还有较大的空间。(3)中部地区的经济增长效率与碳减排技术效率的差异最大，这是因为中部地区作为中国资源储备相对丰富和资源开采技术较为成熟的地区，其资源密集型产业在产业结构中占据较大的优势，从而导致了碳减排技术效率的相对低下。(4)东部地区经济增长效率与碳减排技术效率的差异较低，并且差距降低的幅度最大，由于东部地区具有较好的经济基础，并且产业结构正处于不断优化的阶段，环境污染尤其是碳排放成为经济社会发展日益关注的一个重要议题，因此其经济发展模式正从粗放型模式向集约型模式转变，并将会成为中国经济增长与碳排放协调发展的地区。
图2 中国区域经济增长效率与碳减排效率对比 2.中国省际经济增长效率与碳减排技术效率的协调性分析 根据方向性协调度指标测度了中国区域经济增长效率与碳减排技术效率的协调度，图3描述了该协调度的变化。从中可以发现：(1)从全国平均水平而言，1998年到2010年协调度指标均在0.6以上，说明在中国存在显著的碳减排滞后于经济增长的现象，并且协调度在样本期内有一定的增长，说明碳减排滞后于经济增长的现象在经济发展过程中并没有获得新的改变。(2)中部地区的协调度指标最高、东部次之、西部最低，并且中西部地区在2002年到2006年的变化呈现出显著的倒“U”型关系，随着西部大开发和中部崛起战略等大规模的国家政策支持促进了中西部地区经济的快速发展，但是另一方面并没有对碳减排政策进行有效的执行，从而导致了中西部地区在经济发展的同时并没有有效地控制地区的碳减排，另一方面东部地区的产业转移现象也促进了中西部地区工业化水平的提高，从而导致其碳减排不增反降。然而，自2006年以来中国实行了强有力的“区域限批”、“流域限批”和“行业限批”等政策，从而为地区碳减排工作提供了坚实的法律保障，促进地区经济增长和碳减排趋于协调。
图3 中国区域经济增长效率与碳减排技术效率协调性分析 表1报告了中国省际经济增长与碳减排协调性的动态变化情况，从中我们发现，在1998年有上海、广东、福建、江西、新疆和青海等七个地方处于协调状态，其他省份则均处于经济增长领先于碳减排的状态；对于新疆和青海，其在样本期内均处于协调状态，这主要是由新疆和青海的经济发展水平较低以及工业化程度较低造成的；对于陕西、江西、福建、上海和广东等五个在样本期初处于协调状态的省份，其在样本期内均存在显著的从协调发展到碳减排滞后于经济增长的趋势，说明在经济发展过程中这些省份忽视了对碳减排的关注，而过分地注重经济增长的效果；对于在1998年处于不协调的省份，辽宁、湖北等在初期碳减排严重滞后于经济增长的省份出现了从不协调到协调过渡的现象，而初期不协调程度较低的省份如内蒙古自治区、甘肃、河南等其不协调程度在进一步加深，从另一侧面也反映了不同地区的经济增长与碳减排的协调性程度有趋同的趋势，在产业转移的大背景下尽管存在着资本密集型企业、劳动密集型企业和污染密集型企业等从东部向中西部转移，但是客观上也促进了落后地区的经济增长和产业结构升级以及产业技术的提高，从而导致不同地区的经济增长与碳减排的协调度呈现出趋同的趋势。
本文通过扩展Chung等(1997)[1]提出的方向性距离函数来构建非径向方向性距离函数，并提出了经济增长技术效率和碳减排技术效率，然后利用TOPSIS方法建立了经济增长与碳减排协调度指标，采用中国29个省1998年到2010年的省级面板数据进行实证研究，结论如下： 从经济增长效率来看，总体上中国的经济增长效率有一定的下降，说明在当前的经济发展过程中并没有实现从粗放型增长到集约型增长的转变，经济增长还主要依赖于资源的投入。东部地区正在从粗放型经济增长模式向集约型经济增长模式转变，但是中西部地区仍然处于粗放型经济增长阶段，并且在产业转移大背景下，中西部地区的经济增长模式有进一步粗放化的趋势。 从碳减排技术效率来看，在逐步融入低碳发展的大背景下，中国总体的碳减排技术效率较低，碳减排依然有较大的空间；东部地区的碳减排技术效率最高、中部次之、西部最低；碳减排技术效率相对于经济增长效率有较大的差距，表明我国在经济发展过程中有过于注重经济增长的迹象，但是碳减排技术效率与经济增长技术效率的差距正在不断减小，从而预示着碳减排与经济增长协调发展的美好前景。 从经济增长与碳减排发展的协调性来看，总体上中国经济发展与碳减排协调度从1998年到2010年有一定的上升，说明在经济增长过程中碳减排并没有受到应有的重视；中部地区的协调度指标最高、东部次之、西部最低，本文认为这主要是中部地区由于较为丰富的自然资源和较为成熟的自然资源开采技术从而导致中部地区工业化程度尤其是重工业化程度相对于东西部较高，而西部地区由于其经济发展水平较低，碳减排的压力较小，但是西部地区的碳减排技术效率最低，从而其碳减排空间最大。 最后，本文的结论表明中国存在显著的碳减排滞后于经济增长的现象，并且经济发展模式并没有从粗放型增长转向集约型增长，从而为经济—环境协调发展带来了较大的压力。因此，本文认为中国应该加大人力资本投资，促使经济发展由粗放型增长向集约型增长转变；提高能源利用效率；加大对产业转移的管理，避免东部地区高污染高耗能产业转向中西部地区，从而实现东中西部地区共同的产业技术升级和产业结构优化。 ①受限于数据的可得性，香港、澳门、台湾、西藏和宁夏等五个地区并未在本文的研究范围之内。 ②限于篇幅，图表未予列示，有需要可与作者联系索取。 ④本文将协调度值位于[0.45，0.65]之间的省份认定为经济增长与碳减排协调发展的地区。
标签：经济增长论文; 碳排放论文; 经济模型论文; 经济论文; 环境经济论文; 中国模式论文; 地区经济发展论文; 中国东部论文; 生产效率论文; 中西部地区论文;
中国区域经济增长效率与碳减排技术效率的测度--兼论其协调性_经济增长论文
下载Doc文档