引入人力资本的绿色经济增长会计&以中国省级经济为例_绿色经济论文

引入人力资本的绿色经济增长核算：以中国省份经济为例，本文主要内容关键词为：为例论文,经济增长论文,中国论文,人力资本论文,省份论文，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。

      一、引言及文献综述

      经济增长源泉的探讨至少可以回溯至19世纪亚当·斯密对国民财富原因的理论探索，发端于20世纪中叶的新古典经济增长理论则开创了经济增长核算分析的先河。早期的新古典经济增长核算研究在暗含技术有效使用的前提下，将经济增长源泉分解为投入要素积累（劳动力和资本等）和全要素生产率进步（TFP）两大类别，并对它们的相对贡献大小进行了数量测度。然而，以适宜技术理论为代表的发展经济学理论及众多发展中经济体的经历表明，因技术吸收能力低下而存在着诸如先进技术低效率使用的技术无效率现象。显然，新古典经济增长核算分析对技术使用无效率的忽视，会不可避免地错误估计技术进步在经济增长中的实际作用（Grosskopf，1993）。不仅如此，这些传统的新古典经济增长核算研究也没有将经济增长的环境代价引入核算分析框架，这种忽视污染等副产品的传统生产率测度思路会导致有偏的生产率增长测度（Chung，et al.，1997）。因此，如何对上述新古典经济增长核算理论与实践进行弥补或替代具有重要的理论和现实意义。近年来，国内外学者对此展开了一些有价值的探讨，理论分析模型主要包括新近的新古典经济增长核算扩展模型①和基于生产前沿理论的经济增长核算模型两种（杨文举、龙睿赟，2012），下面对此进行简要回顾。

      新近的新古典经济增长核算模型及其应用研究弥补了传统的新古典经济增长核算研究对环境代价的忽视，但却未能解决经济体间存在的技术效率差异问题。其中，Nanere等（2007）、薛建良和李秉龙（2011）等通过把环境因素等非期望产出与期望产出加权求和来修正传统的期望产出变量，从而弥补了传统的新古典经济增长核算研究对环境代价的忽视，结果发现，修正后的TFP与传统思路下的TFP存在数值差异，而且由于环境价值损失评估方法或环境破坏成本的选择不同也会影响TFP的计算结果。另外，Qi（2005）、Elsadig（2007，2012）、陈诗一（2009）、罗岚（2012）等则从修正投入变量角度完善传统的新古典经济增长核算研究，他们将“三废”排放量（如二氧化碳排放量、生化需氧量、二氧化硫排放量等）和能源投入等以投入变量的形式引入C—D生产函数或超越对数生产函数，进而对经济增长的源泉进行核算分析，结果发现，引入环境变量对TFP和要素投入的经济增长贡献都有不同程度的影响。显然，从正视环境代价的角度而言，上述两组文献都修正了传统的新古典经济增长核算研究。然而，它们都没有将技术效率从TFP中分离，也没有将人力资本、能源投入等纳入核算模型，这不仅会错误估计技术进步和要素投入对经济增长的贡献，而且有悖于“物质平衡原理”。

      基于生产前沿理论的经济增长核算研究有效地将技术效率从TFP中分离开来，但是只有少数文献将环境因素、能源投入或人力资本等纳入分析框架。这类研究以Kumar和Russell（2002）、Henderson和Russell（2005）、Timmer和Los（2005）、杨文举（2006，2010，2011）、杨文举和龙睿赟（2012）、张学良（2010）、史修松和赵曙东（2011）等为代表，他们以Malmquist（或Malmquist-Luenberger，ML）生产率指数为基础，借助数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA），将劳动生产率变化分解为技术效率变化、技术进步和投入要素积累（如资本深化、人力资本积累等）的乘积，从而有效地将技术效率从TFP中分离开来。其中，杨文举（2011）、杨文举和龙睿赟（2012）借助跨期数据包络分析法（Inter-temporal Data Envelopment Analysis，IDEA）和方向性距离函数（Directional Distance Function，DDF），将环境因素纳入分析框架，并将劳动生产率变化分解为绿色技术效率变化、绿色技术进步和资本深化等三部分的乘积，从而解决了传统新古典经济增长核算模型忽视技术效率差异和环境代价的两大缺陷，而且在IDEA思路下尽可能地避免了经验分析中出现技术倒退结论，其不足之处在于未能将能源投入和人力资本等变量纳入分析，这也有悖于“物质平衡原理”。Henderson和Russell（2005）、杨文举（2006）则较好地考虑了人力资本积累的作用，将劳动生产率变化的源泉分解为技术效率变化、技术进步、资本深化和人力资本积累等四大部分，但是却没有将环境因素和中间投入变量引入分析模型，这与可持续发展理念存在一定偏差。显然，与基于索洛扩展模型的绿色经济增长核算研究相比，基于生产前沿理论的经济增长核算研究在考虑技术效率的个体差异方面具有相对优势，而且据其还可以测算出人力资本积累在经济增长中的相对贡献。然而，现有研究尚缺乏对多投入、多产出和技术无效率进行全面考虑的理论及经验分析，而这在经济增长核算研究中具有重要的理论意义和实践价值。

      综上，既有研究在经济增长核算领域进行了一系列极具价值的探索，但仍然存在或多或少的不足而有待完善，特别是都未在同一个框架内将环境因素、人力资本、中间投入与物质资本、劳动力和期望产出等纳入分析，这无疑会导致经验分析结果偏离真实情况。为此，本文在杨文举（2011）、Henderson和Russell（2005）的基础上，尝试构建并应用一个较全面地考虑多投入、多产出和技术无效率的绿色经济增长核算模型，以期为相关研究搭建新的平台。

      二、引入人力资本的绿色经济增长核算模型

      人力资本不仅反映了劳动力质量，而且还是技术吸收能力的重要构成要素，它在经济增长中的重要作用有目共睹。与此同时，环境压力亦是经济增长不可避免的现实因素之一。因此，在经济增长核算分析中理应引入人力资本和环境变量。本文在充分借鉴既有研究的基础上，构建一个包含人力资本、能源投入、环境因素、物质资本、劳动力和期望产出的绿色经济增长核算模型，并将资源、环境约束下的经济增长（用劳动生产率变化表示）源泉分解为技术效率变化、技术进步、资本深化和人力资本积累等四大部分。

      1.基于IDEA-DDF的绿色TFP测度及分解

      绿色TFP是指考虑经济增长的环境代价（或成本）的TFP，它能够同时实现既定投入下的期望产出增加和非期望产出减少的双重目标，这就对其数量测度提出了相应要求。假定经济中的生产技术应满足期望产出可自由处置性、非期望产出弱可处置性、期望产出和非期望产出的零联合性，结合DEA和DDF提出并应用一个考虑环境因素的TFP（即ML生产率指数）测度及其分解模型。该思路在引入方向向量的前提下，较好地解决了既定投入下的期望产出增加和非期望产出减少的双重目标实现问题。

      

      在图1和式（1）中，g=（y，-b）为期望产出和非期望产出变动的方向向量，β为方向性距离函数值，C（y，b）为产出集（y，b）对应的决策单元，P（x）为生产可能性集。在上述方向性向量的界定下，如果点C对应的决策单元以最佳实践技术进行生产的话，那么在既定投入组合下实现的理想产出集是B而非A，其中A是根据传统的Sheperd距离函数得到的理想产出集。显然，当经济体从C变化到A时，期望产出和非期望产出都增加了，这与绿色TFP的测度要求是不一致的；当经济体从C变化到B时，则同时经历了期望产出增加和非期望产出减少。

      

      为在上述思路下测度并分解绿色TFP，首先需要计算出上述距离函数值β，而这可以借助DEA来实现。需要指出的是，运用即期数据来确定生产前沿时，一旦投入（或产出）数据存在奇异值或年际波动较大的情况时，很可能会得出技术倒退结论，而运用跨期数据来确定生产前沿则会尽可能地避免这种现象发生。我们采用式（2）来计算上述距离函数值，其中I为非期望产出个数，M为期望产出个数，N为投入要素个数（包括物质资本、人力资本和中间品投入等），K为决策单元个数，

为t期观测值k′的方向性距离函数。

      

      一旦计算出相应的距离函数值β，即可借鉴Malmquist生产率指数构建一个ML生产率指数，并将其分解为技术效率变化和技术进步两大部分，见式（3）一（5）。其中：ML、EC和TC分别为考虑环境因素的TFP指数、技术效率变化指数和技术进步指数；

为方向性距离函数。在测度各决策单元的ML指数及其分解因子时，需要对相应的四个方向性距离函数值进行计算，其他三个距离函数值的计算类似式（2）。

      

      2.绿色经济增长的四重分解模型

      

      

      三、经验分析：以中国省份经济为例

      1.变量和数据选取

      现有研究一般采用物质资本、劳动力（就业人员数量）、中间投入品（如能源）和人力资本（如人均受教育年限）作为投入变量，采用增加值（或总产值）和“三废”排放量（如二氧化碳、二氧化硫、化学需氧量等）作为产出变量。本文沿袭相关研究做法并考虑数据的可得性，选取地区生产总值（GDP）为期望产出变量，省份工业废气中的二氧化硫排放量（

）作为非期望产出变量，省份年均从业人员数（L）作为劳动力投入变量，省份人均受教育年限（H）作为人力资本投入变量，省份物质资本存量（K）作为物质资本投入变量，省份能源消耗总量（E，按标准煤折算）作为能源投入变量。其中，除物质资本存量和人力资本存量之外的数据都直接来源于中经网和历年《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》及《重庆市统计年鉴》。

      国内官方数据中没有公布物质资本存量数据，相关研究都是通过自主测算而得，主要方法有永续盘存法和资本价格租赁度量法，前者在国际上的使用相对普遍。靖学青（2013）指出，实际应用中为避免折旧率的人为选取差异而影响物质资本存量的测算结果，可以在固定资产折旧额已知的前提下按照式（9）所示的永续盘存法计算物质资本存量数据。其中，K、P、I、D分别代表物质资本存量、投资价格指数、名义投资额和固定资产折旧额，t代表时间。本文以靖学青（2013）测算结果中1995年的省际物质资本存量数据为基础，采用式（9）来估算省际物质资本存量数据，相关基础数据源于《中国国内生产总值核算历史资料1952～2004》和历年《中国统计年鉴》。

      

      由于部分数据在早期缺乏统计（如二氧化硫排放量），所有分析数据的时间跨度选取为1997～2011年。另外，从各种公开的数据中找不到西藏自治区的能耗数据，从而本文的分析对象为除西藏及港澳台外的中国30个省、直辖市、自治区。就某些指标而言，它们在不同年份的统计资料中取值有所不同，我们选取最近年份的数值。所有数据的一般统计描述见表1。

      

      

      各变量取值的较大差异从表1中的数据可见一斑。其中：除人均受教育年限之外，各变量的标准差都接近（甚至大于）其中间值和平均值，这充分表明在1997～2011年间中国各省份的经济发展差异较大，这不仅体现在各省的经济规模和增长速度差异上，也体现在它们对环境的影响差异方面。虽然省际人均受教育年限数据的绝对差距不大，但相对差距却比较大，比如它的最大最小值比就高达1.44。显然，为合理测度中国各省份经济增长源泉的相对贡献，将污染排放物、能源投入和人力资本等引入分析模型具有重要意义。

      2.生产前沿与技术效率

      以本文收集到的中国30个省份1997～2011年的面板数据为样本，计算式（2）得到1997年和2011年的生产前沿构成和所有省份的绿色技术效率值（见图2）。结果表明，中国省份经济增长中普遍存在着技术无效率，省际绿色技术效率差异较大，只有少数省份处于生产前沿上。其中，1997年和2011年的绿色技术效率平均值分别为0.7748和0.7241，而且位于生产前沿上的省份个数分别只有7个和4个，这意味着只有少数省份对相关技术进行了有效使用，其他省份的技术使用都是无效率的。而且绿色技术效率的省际差异较大，1997年和2011年的标准差分别为0.1634和0.1625，是全国年度平均值的21.09%和22.44%，这种省际差异从图2中两条曲线的较大起伏亦可见一斑。

      3.绿色经济增长核算

      根据式（2）—（8）的模型界定，分别计算出中国30个省份在1997～2011年间的技术效率变化、技术进步、资本深化和人力资本积累对劳动生产率变化的贡献值（见表2），其中技术效率变化和技术进步的乘积为全要素生产率变化的相对贡献。

      

      从表2的计算结果可得出以下几点主要结论：

      （1）中国省份经历的是粗放型经济增长，投入要素积累的贡献远大于全要素生产率变动的贡献。在1997～2011年间，由投入要素积累和全要素生产率变动所引致的劳动生产率变动的平均值分别为3.4053和1.1455，前者是后者的2.97倍多，而且所有省份由投入要素积累所引致的劳动生产率变动都无一例外地远大于全要素生产率变动的贡献。

      （2）资本深化、人力资本积累和技术进步都促进了经济增长，但是它们的相对贡献却具有不同程度的差异，而技术效率变化总体上来说却阻碍了经济增长。②其中，资本深化、人力资本积累和技术进步都无一例外地促进了各省的经济增长，由它们所引致的劳动生产率变动的全国平均值分别为2.6320、1.2967和1.2259，前者比后面两大源泉的和还要大，这意味着资本深化是中国省份经济增长的首要源泉，其贡献远大于人力资本积累和技术进步。多数省份（20个）经历了技术效率恶化，其余省份要么是技术效率有所改善，要么一直位于生产前沿上，而且由技术效率变化所引致的劳动生产率变化的全国平均值也只有0.9388，这意味着从全国总体来说技术效率变化阻碍了经济增长，只有少数省份的技术效率变化促进了经济增长。

      （3）中国省份经济增长源泉的相对贡献大小具有较大的省际差异。分析期间内，技术效率变动、技术进步、资本深化和人力资本积累所引致的劳动生产率变动的标准差分别为0.1010、0.1014、0.6788和0.1120，分别占各自平均值的10.76%、8.27%、25.79%和8.64%，显然它们对经济增长贡献作用的省际差异也不一致，从大到小依次为资本深化、技术效率变化、人力资本积累和技术进步。其中，就技术效率变化对经济增长的贡献作用差异而言，其对66.67%的省份经济增长起到了阻碍作用，对20%的省份经济增长起到了促进作用，其余13.33%的省份经济增长没有受到技术效率变化的明显影响。

      4.与不考虑人力资本的核算结果比较

      前文绿色经济增长核算结果表明，分析期间内人力资本积累对所有省份的经济增长都起到了明显的促进作用，这充分印证了本文提出的忽视人力资本会影响经济增长核算结果的观点。但是从中却不能看出忽视人力资本时对其他经济增长源泉相对贡献大小的具体影响程度。为此，下面在不引入人力资本的情况下，仍然按照前述绿色经济增长核算方法对中国各省份进行绿色经济增长核算，结果见图3（限于篇幅，这里没有将具体的计算数值列出）。

      从图3中可以直观地看出，引入人力资本时对资本深化在经济增长中的相对贡献大小具有明显的影响，而对技术效率变化和技术进步以及全要素生产率变动在经济增长中的贡献大小的影响相对不明显。其中，引入人力资本时无一例外地降低了资本深化在经济增长中的相对贡献大小，而对技术效率变化和技术进步在经济增长中的相对贡献大小的影响具有较小的省际差异性。

      

      

      为了进一步验证上述结论，本文对相关变量进行配对T检验，结果见表3。分析结果表明：各组变量的相关系数介于0.6510～0.9480之间，这表明引入人力资本前后的绿色经济增长核算结果是显著正相关的。另外，从T值和相应的显著性水平值来看，KC和KC（H）一组变量的T值为正且在1%的显著性水平上拒绝了原假设，这意味着引入人力资本前后物质资本投入对经济增长的相对贡献大小具有显著的均值差异，具体表现为前者高于后者，这与图3所示结果是一致的；而其余3组变量即使在10%的显著性水平上也未能拒绝原假设，这表明是否引入人力资本对技术效率、技术进步和全要素生产率变化对经济增长的相对贡献大小没有显著性的均值差异，这与图3得出的结论也是一致的。

      为什么一些国家那么富裕而其他国家却如此贫穷？半个多世纪以来，以经济增长核算分析为代表的相关研究从数量分析角度出发，对经济增长的源泉及其相对贡献大小进行了极具价值的探讨。美中不足的是，它们要么忽视了技术效率的个体差异，要么未曾关注经济增长的环境代价，要么对各种投入要素考虑不全，这显然会影响经验分析结论的真实性，而且还可能误导政策建议。为此，本文以Henderson和Russell（2005）、杨文举（2011）、杨文举和龙睿赟（2012）的研究为基础，尝试性地构建并应用一个综合考虑人力资本、物质资本、劳动力、能源、环境因素和期望产出的绿色经济增长核算模型，将技术效率变化和人力资本对经济增长的贡献从中分离出来，从而将资源与环境约束下的经济增长源泉分解为技术效率变化、技术进步、资本深化和人力资本积累等四大部分。本文弥补了既有研究忽视技术效率差异或人力资本的缺陷，为绿色经济增长核算研究搭建了一个新的平台。

      本文结论主要有：第一，中国省际绿色技术效率差异较大，而且存在着普遍的技术无效率现象。第二，中国的经济增长是粗放型的，其中资本深化、人力资本积累和技术进步都起到了较大的促进作用，而技术效率变化总体上来说却阻碍了经济增长。第三，引入人力资本对经济增长核算结果具有不可忽视的影响，它会显著降低资本深化对经济增长的相对贡献大小，但是对技术效率变化和技术进步贡献的取值影响较小且统计不显著。显然，这些经验分析结论不仅说明本文在经济增长核算分析中纳入人力资本具有重要意义，而且还具有较强的政策含义。比如，为促进中国经济发展，必须尽快由粗放型经济增长模式向集约型发展模式转变，这是当前及今后一段时期亟需解决的重要问题。为此，不仅需要进一步加大人力资本投入力度，全面提升劳动力质量，而且还要不断深化科技创新和强化技术吸收能力，逐步提高先进技术的使用效率和科技进步水平，等等。

      ①这些研究在经济增长核算分析中都引入了环境因素，本文作者称之为基于索洛扩展模型的绿色经济增长核算研究。

      ②本文研究中亦采用即期数据来确定生产前沿，结果发现安徽省在分析期间内出现了技术倒退。显然，这进一步印证了采用跨期数据包络分析法的优势所在。

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