中国绿色工业变革的最优路径选择，本文主要内容关键词为：中国论文,最优论文,路径论文,工业论文，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 技术进步是决定经济增长的长久动力，而技术进步过程对于要素投入的使用偏好往往存在差异，即技术进步是有方向的。如果技术进步提高了某要素的边际产出，那么就意味着生产过程是偏好于使用该要素的。早在1932年，Hicks就已经按照技术进步能否提高要素的边际产出，将技术进步的方向区分为有助于提高劳动边际产出的资本节约型技术进步、有助于提高资本边际产出的劳动节约型技术进步，以及中性技术进步三种类型。 自工业革命以来，人类社会经济飞速发展，民众生活水平不断提高，但随之而来的能源短缺和环境污染问题也日趋严重。尤其是温室效应气体的过量排放，被认为是造成气候变暖和厄尔尼诺现象等灾害问题的罪魁祸首。因此，如何在生产过程中提高能源使用效率、促进清洁型技术进步，对于整个人类社会的可持续发展具有重要意义。理论层面，Acemoglu et al.(2012)通过有偏技术进步的理论模型，证明了在适当条件下，可以诱发清洁型的技术进步。经验研究方面，学者们就中国绿色工业革命和绿色技术进步议题开展了诸多讨论，代表性文献有陈诗一(2010)和景维民、张璐(2014)等。然而，尽管现有研究对中国生产技术进步的要素偏向进行了广泛的探讨(戴天仕、徐现祥，2010；雷钦礼，2013；陆雪琴、章上峰，2013)，但尚未有学者对纳入环境要素的绿色技术进步要素偏向问题进行考察。虽然王班班、齐绍洲(2014)将能源纳入超越对数成本函数，对中国工业行业的技术进步偏向进行了测算，但并未将环境因素纳入考察范围。显然，在将能源和环境要素同时纳入生产过程的条件下，对绿色生产技术的描述才更加贴近现实情况，对于中国生产方式的绿色革命实践也更具决策参考价值。 现有研究将环境要素纳入生产过程的处理方式主要分为两种：一种作为与资本、劳动类似的生产性投入(Koop，1998；Ramanathan，2005)，另一种则将环境污染作为非期望产出，与期望产出(如GDP)结合并利用方向性距离函数等非参数分析方法开展经验研究(Watanabe et al.，2007；王兵等，2010；Fan et al.，2015)。尽管上述两种方式对环境要素的处理均具有一定的合理性，但是后者是基于非参数化的数据包络分析(DEA)方法，因而只能测算全要素生产效率及其分解指标，却不能像参数化的随机前沿分析(SFA)方法那样考察要素间的替代弹性及生产技术进步的绿色偏向程度①。因此，我们参考陈诗一(2009)和匡远凤、彭代彦(2012)的做法，选择将环境要素作为生产性投入，并将最重要的温室气体——二氧化碳排放作为环境要素的代理变量，对我国工业部门技术进步偏向的“绿色”程度进行经验考察，并对工业生产技术“绿色”升级的最优路径进行探讨。 相对于现有研究，本文可能的贡献在于：一方面，将能源、环境同时作为生产性投入纳入超越对数随机前沿生产函数，并在充分考虑不同因素对技术无效率影响的基础上，对中国工业生产过程中的要素产出弹性、要素替代弹性、环境全要素生产率与生产技术进步偏向的“绿色”程度进行了准确测算；另一方面，提出工业技术进步方向的最优路径是劳动—资本—能源环境，这一路径的实施可以同时用于治理产能过剩、能源短缺与环境污染问题。研究发现：①中国工业部门生产技术进步偏向于资本、偏离劳动，由此造成的盲目投资与消费能力不足恶化了产能过剩现象；②尽管能源强度约束政策的预期节能目标如期实现，但却使得技术进步更加偏好使用环境要素投入，导致环境污染问题日趋严峻；③资本与能源、环境等生产要素的互补关系，造成产能过剩、能源短缺与环境污染并行；④劳动与能源、环境的替代关系说明适当的能源与环境政策有可能实现节能减排与促进就业的“双重红利效应”。 二、模型设定与研究方法 (一)基本模型设定 Aigner et al.(1977)、Meeusen & Van den Broeck(1977)分别独立提出随机前沿生产函数。最初的模型是针对横截面数据的，后来发展为面板数据形式：
其中，i(i=1，2，…，N)代表各截面单位，t(t=1，2，…，T)代表时间，为测度技术变化的时间趋势变量；y表示产出；
为生产前沿面，x表示投入要素向量，β是待估参数向量；v为一般意义上的随机误差项，假定
且与u相互独立，用来表示统计误差和各种随机的环境因素对前沿产量的影响；u≥0为一个服从非负截尾正态分布的单边误差项，为随时间变动的技术非效率项，衡量相对前沿的生产效率水平。 在构建具体的生产函数之前，首先需要考虑的一个重要问题是如何将作为环境要素的碳排放纳入生产函数。由于良好的自然环境质量可以通过快速大量地吸纳降解环境污染物而为社会经济生产活动提供必要的生态资本服务，以有利于经济产出水平的提高；而生态资本的过度使用(即环境污染过度排放)使其经济功能明显减退，从而负向作用于经济生产活动，约束产出水平的增加，使人类社会步入非持续发展状态。即使当人类意识到自然环境作为经济活动的基本生态资本的重要性而采取必要保护措施对其进行保护时，经济单位也会付出必要的减排成本而使其生产期望产出的投入水平相对降低，从而使经济产出活动受到环境负外部性的约束。出于上述考虑，本文与大多数采用SFA方法的文献一样(Vaninsky，2010；Zhou et al.，2012；Wang et al.，2013；陈诗一，2009；李胜文等，2010；朱承亮等，2011)，将碳排放作为投入要素进行处理。从某种意义上讲，以碳排放为代表的环境污染因为会直接影响作为社会生态成本的环境质量，可以被视为生产活动的一种特殊投入被考虑在生产函数之内，而我们只能对其加以控制，以尽量减少环境负外部性，降低社会总体的外部成本。这样的设定同时符合“投入更少，产出更多”的经济资源优化配置理念和“排放更少、增长更快”的可持续发展理念，从而具有一定的合理性。正如陈诗一(2009)所指出的，无论是否存在环境规制，社会生产系统均会受到过度污染排放的约束性影响而付出必要的成本，因此完全可将环境污染视为一种特殊的生产投入。当然，这种设定也基于SFA生产函数单一产出特性的限制，以及DEA方法无法计算要素替代弹性和技术进步偏向的局限。 对于C—D生产函数与CES生产函数，超越对数成本生产函数能反映各要素之间的替代关系，放宽了技术中性的假设，可以揭示经济系统的更多特征(涂正革、肖耿，2005)，因此本文采用更具技术优势的超越对数函数计算环境生产效率，函数形式如(2)式所示。
其中，
为行业产出，i为行业，t为年份，K为资本投入，L为劳动力投入，E为能源投入，C为环境投入，我们采用工业行业二氧化碳排放量作为环境投入的替代指标。 现实中生产者很难达到生产函数的前沿水平，其主要受随机噪声和技术无效率这两个因素的影响。由于v是一个白噪声过程，期望值为零，因此生产者的技术效率(technical efficiency，TE)可由样本中生产者产出的期望与随机前沿的期望比值来确定(Kumbhakar & Lovell，2000)，即：
由于(3)式所反映的技术效率刻画了能源和环境投入及其与其他要素之间的替代关系，以及时间因素等条件下的实际生产过程的有效程度，我们将其作为环境生产技术效率的度量指标。根据Battese & Coelli(1992)对生产无效率项的设定，
，并且假定
服从非负断尾正态分布，即
。由于上述随机前沿模型的设定违反了最小二乘法(OLS)的经典假设，不能采用OLS进行模型的参数估计。根据Battese & Coelli(1992)的建议，可以令
，γ表示随机扰动项中技术无效率所占的比重，利用极大似然法得到所有的估计量，同时还可以根据γ的值判断方差中生产无效率方差所占的比重。γ接近于1时，说明误差主要来源于u，即生产单位的实际产出与前沿产出之间的差距主要由技术无效所引起。因此，γ的估计值还可以作为检验模型设定是否合理的一项依据。 (二)技术无效率方程 根据Battese & Coelli(1995)模型，将环境生产技术效率的影响因素嵌入生产无效率方程。
其中，EXP表示出口学习效应，CI表示行业竞争强度，KL表示要素结构资本化程度，RD表示研发投入强度，ERS表示环境规制强度。 1.出口学习效应(EXP)。现有研究发现出口有利于提升生产率，有利于提升生产技术水平(Clerides et al，1998)，即出口必然对全要素生产率产生影响。因此，采用行业出口交货值与销售产值的比值来表示。 2.行业竞争强度(CI)。竞争有利于提升要素配置效率，而且激烈的行业竞争还会降低企业利润，激励企业进行成本控制并减少对稀缺要素的投入，这也会影响要素的投入水平，进而影响全要素生产率。考虑到现有研究通常采用PCM(Price-costmargin)表示市场结构，其值越大表示市场垄断势力越强，竞争强度越弱。因此，用PCM的倒数来表示行业竞争强度，具体的计算方法为： lih=(VAI-LC)/Y (6) 其中，LC为劳动力成本(用工资总额来度量)，Y为工业总产值，VAI为工业增加值。因为lih值越高，表示行业垄断程度越强，其值越低意味着行业竞争程度越高，所以参考杨振兵(2015)的做法，构造了如下竞争强度指数： CI=1/lih (7) 3.要素结构资本化程度(KL)。古典经济学中的一个重要假设，就是资本的边际产出随着资本存量的增加而下降，即稻田条件(Inada Condition)，可见要素富集程度对其边际产出具有重要影响。并且，现有研究指出，要素禀赋可以通过要素积累的“数量效应”与配置结构的“结构效应”来提升工业企业的生产率(张军等，2009)，进一步也对要素的边际产出产生影响。因此，生产要素的资本化程度必然对全要素生产效率产生影响。我们采用资本存量与劳动的比值来表示要素结构资本化程度。 4.研发投入强度(RD)。研究与开发活动有助于促进技术进步，提升环境生产效率(Bointner，2014)，所以企业的研发投入强度是创新活动的重要影响因素。参考Bointner(2014)，我们采用行业自主研发投入与行业产值的比值度量研发投入强度。 5.环境规制强度(ERS)。面对经济发展过程中环境问题日益严峻的事实，政府的环境规制行为已经成为工业企业生产决策的重要影响因素。“波特假说”认为适当的环境规制强度可以促进技术进步，有利于提升企业的竞争力和生产率(Porter & Van der Linde，1995)。然而，环境规制强度的增加，通常会增加企业的运营成本，从而对工业企业的生产要素投入选择，以及生产效率等均产生不可忽视的影响。为更加准确地刻画环境规制强度，参考杨振兵等(2015)的研究方法，并从环境治理投入与产出双重角度来构造环境规制强度的度量指标。 第一，将不同的污染物排放进行标准化，从而保证不同行业间污染程度的可比性。
其中，
为第i行业第j种污染物的排放量，max(
)和min(
)为各项指标在行业i中的最大值和最小值，
为指标的标准化值。 第二，计算各指标的调整系数(
)。由于不同行业的性质差异较大，行业间“三废”的污染排放比重相差较大，即使属于同一行业，不同污染物的排放强度也存在着较大的差异。使用调整系数可以近似地反映出这种污染特性的差异，其计算方法如(9)式：
上式的含义是行业i的污染物j的单位产值排放(
)与某污染物j的单位产值排放的行业平均水平(
)之比。 第三，计算行业i的整体污染排放强度
。由于污染物排放较高的行业未必具有较高的环境规制强度，不能排除污染排放较高是由较低环境规制强度所致的可能性，我们对该指标(
)用单位产值的污染治理设施运行费用进行修正：
其中，UPTC表示行业单位产值的污染治理设施运行费用。新的环境规制强度指标具有新的意义：相比较于传统的单一投入型(如单位产值的污染设施运行费用)与产出型(如单位产值的污染排放量)环境规制指标，我们计算的环境规制强度不仅取决于政府环境治理投入的增加，还考虑了污染排放量的减少，反映了“投入”与“产出”的双重环境规制效果。 (三)环境全要素生产率增长率 按照Kumbhakar(2000)，全要素生产率增长率可由(11)式计算：
由于(11)式所反映的全要素生产率刻画了在考虑能源和环境投入约束，以及能源环境要素与其他要素之间替代关系等条件下的实际生产过程的效率水平。因此，参考现有文献(匡远凤、彭代彦，2012)，将TFEG定义为环境全要素生产率的增长率。 根据Kumbhakar(2000)，技术进步率TC定义为控制了要素投入后技术前沿随时间推移而变化的速率：
式中，
表示由技术进步所带来的要素j(要素投入n，q∝j)边际产出的增量②，所以Diamond技术进步要素偏向指数(
)的含义为由技术进步所带来的要素投入n的边际产出增长率和要素投入q边际产出增长率之差。若
＞0，则技术进步引起的n边际产出增长率大于q边际产出增长率，称为技术进步偏向n，生产活动倾向于节约q。相反，
＜0表明技术进步引起的q边际产出增长率大于n边际产出增长率，技术进步偏向于q，生产活动倾向于节约n。当然，
=0则表示中性技术进步。 由(15)式，可以进一步得到更为具体的技术进步偏向指数的计算思路：
(五)要素替代弹性 现有研究对超越对数生产函数要素替代弹性的测算方法仍然存在较大争议③，并且存在较为普遍的误用现象。按照定义，要素替代弹性是给定产出不变时，要素结构相对变化与要素边际替代率相对变化的比值。以要素投入n与q为例，要素替代弹性公式为：
根据郝枫(2015)的研究方法，要素直接替代弹性具有对称性，通过将(21)式求微分并逐步化简，可以求得最终的要素替代弹性计算公式：
由此，可以计算出四种要素投入(K，L，E，C)之间任意两种要素的替代弹性
。当
＞0时，二者为替代关系；当
＜0时，二者为互补关系。 (六)数据说明 为保证数据的完整性和统计口径的一致性，选取2001～2012年中国36个工业行业的面板数据作为样本，由于统计口径变动原因，其他采矿业、工艺品及其他制造业、废弃资源和废旧材料回收加工业三个行业未列入。各行业按照统计年鉴的先后顺序依次用代码S1～S36标记。各工业行业的投入产出数据来自《中国工业经济统计年鉴》《新中国60年统计资料汇编》《中国劳动统计年鉴》《中国能源统计年鉴》，含有价格因素的变量全部平减为2000年不变价格序列。 1.工业产出(Y)。由于环境全要素生产率主要反映的是具有中间投入品属性的要素利用效率情况，且碳排放主要来源于具有中间投入品属性的能源要素，参考现有文献的做法(陈诗一，2010；Shao et al，2011；Fan et al，2015)，我们采用各行业的工业总产值作为工业产出指标。 2.工业资本投入(K)。不失一般性，以资本存量作为工业资本投入的代理指标。我们参考陈诗一(2011)的做法，用永续盘存法对资本存量进行估算，其中，
。显然，与大多数现有研究采用固定不变的折旧率相比，由统计数据推算得到的逐年变化的折旧率更加贴近现实，在此基础上估算得到的资本存量也更为准确。 3.工业劳动力投入(L)。囿于数据的可得性，与现有文献一致，采用各工业行业年均从业人数作为劳动投入量的替代变量。 4.工业能源投入(E)。不失一般性，我们以万吨标准煤为单位的各工业行业能源消费总量对能源投入予以度量。 5.工业二氧化碳排放(C)。根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的计算方法，对样本行业的碳排放量进行估算。各类能源的碳排放量为其实物消耗量与对应的碳含量、低位发热量、碳氧化因子及分子量之积。我们考虑了17种主要化石能源种类，包括原煤、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、天然气。各类能源的碳含量数值来源于《2006年国家温室气体清单指南》第2卷能源表1.3中碳含量缺省值一栏的数据，低位发热量取自《中国能源统计年鉴》，氧化因子数据来源于国家气候变化对策协调小组办公室及国家发展和改革委员会能源研究所，分子量比率设定为44/12。 三、结果及讨论 (一)模型设定检验 1.原假设
设定。(1)随机前沿生产模型是否有效。原假设
：γ=0。如果原假设成立，则
，模型中不存在
，表明生产点已经位于生产前沿曲线上，根本无须采用随机前沿分析；如果拒绝原假设，则意味着明显存在技术的无效率使用。
2.检验结果。由前文第(1)项检验结果(见表2)可知，γ值为0.972且在1％的水平上显著，说明原假设不成立，技术无效率情况明显存在，有必要采用随机前沿分析方法。第(2)项与第(3)项检验结果如表1所示，其中第(2)项检验结果显示拒绝原假设，说明C—D生产函数无法准确表达生产函数的意义，采用超越对数生产函数更为合理。第(3)项检验的结果使我们相信，中国工业行业生产过程中存在技术进步，而且是非中性的。而第(4)项检验的结果则显示(见表2)，均值μ服从截断正态分布且技术无效率具有时变性。总体而言，我们采用基于超越对数生产函数的随机前沿模型是合理的。 (二)生产函数估计结果 由(2)式的参数估计结果(如表2所示)可知，绝大多数参数是显著的，且很多是在1％的水平上显著，说明模型具有很强的解释力。从模型整体的诊断性指标和生产无效率的检验结果来看，极大似然估计值和单侧LR检验值同样表明模型的解释力较为理想。总体方差
反映了生产波动情况受到随机因素和无效率因素的影响，其值为0.223，表明误差项和无效率项存在非常小的波动幅度。γ值为0.972且在1％的水平上显著，说明组合误差项的变异主要来自于技术非效率，随机误差项带来的影响也很小(2.8％)。因此，选用随机前沿模型比一般的模型能够更好地刻画各工业行业生产的生产特征及其变化情况。 从技术无效率方程的影响因素来看，各个因素的影响效果也都符合预期。EXP的符号显著为负，说明出口对技术无效率具有正向影响，即出口对于环境生产效率具有积极影响④。这说明贸易往来可以提高环境生产技术效率水平，验证了“出口学习效应”的存在性，与现有的研究结论一致(邱斌等，2012)。CI的符号显著为负，说明行业内部的激烈竞争对环境生产技术效率具有积极影响。激烈的行业竞争可以促进资源的有效配置，提高环境生产效率。KL的系数显著为正，说明要素结构的资本化程度对环境生产技术效率具有消极影响。这与现有研究结论一致，如张军等(2009)研究发现具有较低资本劳动比值的轻工业相对于重化工业拥有更高的生产率增长和累计水平、技术进步增长、技术效率变化和要素配置效率增长。这同时意味着盲目投资加速了资本化程度，反而导致了环境生产效率的降低。RD的系数显著为负，说明创新投入比重对环境生产技术效率具有积极影响。这是因为增加创新投入比重可以提升生产技术水平，以达到要素节约降低成本的目标(张杰、周晓艳，2011)。这提升了环境生产效率。ERS的系数显著为负，说明政府环境规制利于提升环境生产技术效率。按照“波特假说”，适当的环境规制水平可以提升企业生产率和竞争力。因此，在当前适宜的环境规制强度下，有利于提升环境生产效率，这也与现有研究结论一致(Jaffe &Palmer，1997；陈诗一，2010；张成等，2011；蒋伏心等，2013；李树、陈刚，2013；李斌等，2013)。
(三)要素产出弹性与环境全要素生产效率增长率 要素产出弹性与全要生产效率的计算结果报告于表3。从要素产出弹性的大小来看，资本产出弹性最高，劳动次之，能源与环境投入的产出弹性相对较小。资本的产出弹性最高，意味着单位资本增加带来产出增长最快，因此，中国工业部门当前产出由资本驱动。这一结论与现有研究相同(杨莉莉等，2014)。同时，这是当前中国工业企业普遍通过增加投资的方式来实现产出增长，扩大生产规模获取市场势力的原因之一。由于产能过剩的根源在于盲目投资(林毅夫等，2010；韩国高等，2011)，因此，中国工业行业较高的资本产出弹性也是导致产能过剩的重要原因之一。能源与环境的产出弹性相对较低，环境的产出弹性为负，说明依靠能源和环境投入增加产出是无益的，这也说明能源集约化生产、环境友好型生产方式转变的必要性。 各个生产要素产出弹性的动态变化轨迹，与中国能源和环境政策的实施效果高度一致。2006年“十一五”规划发展纲要提出能源强度削减目标后，能源要素的产出弹性由正转负，说明能源要素相对减少依然增加了相对产出，这意味着强制性的能源约束造成能源节约的同时提升了产出水平。而样本区间内各个阶段的环境产出弹性始终为负，说明环境投入的增加必然引起产出水平的下降，二氧化碳排放对工业产出具有严重的负效应。如果生产过程中减少环境投入，将会引起产出水平的上升。但需要注意的是，环境产出弹性虽然一直为负，绝对值却在下降。如果未来环境产出弹性不再为负，工业企业提升产出水平的同时增加二氧化碳排放，那么企业自主减排动力将更低，环境污染也将更严重。 从整体来看，样本区间内环境全要素生产效率增长均大于0，说明中国工业部门环境全要素生产率在逐年进步，实现了要素配置效率的逐步提升。“十五”期间环境全要素生产率增长为16.2％，“十一五”期间环境全要素生产率增长为19.2％，而“十二五”开局两年环境全要生产率增长达到25.6％，说明在中央能源和环境指导政策的约束下，中国工业部门环境全要素生产率实现了快速提升。从环境全要素生产率决定因素的角度来看，技术进步率的数量级数远远大于规模效率与技术效率变化，因此中国工业行业环境生产过程的全要素生产率主要由技术进步率决定，规模效率与技术效率变化对环境全要素生产效率的影响相对较小⑤。
图1 中国工业36行业要素产出弹性与环境全要素生产效率增长率 从图1可以明显看出，在中国工业部门36个行业中，除少数行业外，几乎所有行业的资本产出弹性都是最高的，这进一步验证了中国工业产出由资本驱动的事实。但石油加工、炼焦及核燃料加工业(S18)、化学原料及化学制品制造业(S19)、非金属矿物制品业(S24)、黑色金属冶炼及压延加工业(S25)等四个行业能源产出弹性最高。这意味着这些行业的产出水平由能源驱动，强制性的节能目标实施(如“十一五”规划纲要中提出的“能源强度约束政策”)对该行业的产出水平冲击最大。 此外，在36个行业之中，有23个行业的能源产出弹性为负，这意味着强制性的国家能源控制指标的实施，可以实现“节约能源”与“增加产出”的双赢。这进一步说明2006年“十一五”规划发展纲要中提出的“能源强度约束政策”在改进工业生产方式中取得了巨大成功。当然，依然有13个行业的能源产出弹性为正(S1，S5，S6，S10，S15，S18，S19，S22，S24，S25，S26，S27，S28)，尤其是前文提到的4个能源产出弹性较高的行业，需要改进生产方式，在生产过程中摆脱对能源投入的过度依赖，实现低能耗高产出的生产路径。 类似地，在36个行业中，有28个行业环境产出弹性为负，这意味着国家碳规制政策⑥的实施可以同时实现减少“二氧化碳排放”与“增加产出”。这说明国家碳规制政策在实现工业生产方式由粗放式向集约式转变过程中取得了巨大成功。而剩余8个二氧化碳产出弹性为正的行业分别为黑色金属矿采选业(S3)、有色金属矿采选业(S4)、烟草制品业(S9)、印刷业和记录媒介的复制(S16)、化学纤维制造业(S21)、电力、热力的生产和供应业(S34)、燃气生产和供应业(S35)、水的生产和供应业(S36)。其中，电力、燃气与水的生产及供应业生产过程中高度依赖环境投入，需要及时改变生产方式，调整要素投入结构，降低生产过程中二氧化碳排放量。 (四)环境生产要素替代弹性 观察资本与其他三种投入要素的替代关系(如表4中前三列所示)，资本和劳动是替代关系，与能源是互补关系，与环境投入也是互补关系。因此，在国家大范围的投资刺激政策发挥作用时，必然增加对能源与环境等要素投入的需求，同时也意味着二氧化碳排放量增多。投资是资本存量积累的主要途径，邵帅等(2010)在研究中发现投资规模对碳排放总量具有显著的促进作用，因此，资本存量的增加很可能引起环境投入的增加，二者互补的关系十分明显。
劳动与能源是替代关系，与环境投入亦为替代关系，意味着生产过程中增加劳动投入，可以减少能源和环境的消耗。劳动与能源、环境的替代关系说明当政府强制性的能源与环境政策实施后，不但可以降低能源消耗与污染排放，还可以增加劳动雇用水平。现有研究指出，能源税和碳税均有节能减排与增加就业的“双重红利效应”(Bosello & Carraro，2001；Benton & Jacobsen，2007；Strand，1998；陆旸，2011；赵连阁等，2014)，证明劳动与能源、劳动与环境投入之间具有明显的替代关系。 能源与环境之间是互补关系。在当前化石燃料被广泛应用的背景下，能源消耗量的提升必然产生更多的污染排放，对环境造成更多的损害，同样意味着环境投入的增加。因此，能源与环境投入互补关系也较为明显。IPCC(2006)给出的二氧化碳测算方法，也说明了能源消耗量与二氧化碳的正向关系。 (五)生产技术进步的要素偏向 通过(17)～(19)式，我们计算出了任意两种生产投入的环境技术进步要素偏向指数，并报告于表5。 从样本区间整体来看(如表5所示)，生产技术进步引起的资本边际产出增长率最高，环境次之，之后是能源，劳动边际产出增长率最低。由此可见，与劳动和能源相比，生产技术更加偏向于资本和环境投入，这意味着生产过程中倾向于使用资本和环境等投入要素。戴天仕、徐现祥(2010)和雷钦礼(2013)等均考察了只考虑资本与劳动两种生产要素时的生产技术偏向，发现中国生产技术总体偏向于资本，而本文将两种要素拓展到了四种生产投入，生产技术进步方向依然偏向于资本。根据Acemoglu(2002)的研究，生产技术要素偏向决定于“价格效应”与“规模效应”。前者指技术进步可能倾向于提高相对昂贵且比较稀缺的生产要素的边际生产率，使生产技术偏向于稀缺要素。后者指技术进步偏向于提高更为丰裕的生产要素的边际生产率，即技术偏向于相对便宜的生产要素，这给予本文的研究结果合理的解释。在四种要素投入中，资本属于价格昂贵并相对稀缺的要素，而环境则不但具有公共物品的特征(具有非竞争性和非排他性)，而且其价格成本最低，尤其在政府环境规制强度较弱的情况下，环境要素的使用成本几乎是零。因此，具有鲜明“价格特征”的资本和环境，是工业生产技术进步过程中偏好使用的要素。首先，工业生产过程中为获取生产比较优势，技术进步偏向于价格昂贵且相对稀缺的资本；其次，为了降低成本扩大规模获取垄断势力，技术进步偏向于价格成本最低的环境投入。
进一步来讲，本文的研究结论很好的挖掘了产能过剩与环境污染、劳动力收入份额偏低等现象的根源。现有研究指出，当前产能过剩现象的原因之一在于盲目投资(林毅夫等，2010；韩国高等，2011)。但更深层的原因在于，资本的边际产出增长率快速增长，导致生产技术偏向于资本，这就使工业企业生产过程中偏好使用资本。由于投资是提升资本存量的主要途径，因此当经济低迷时政府的财政刺激政策首选投资。当外部需求严重不足时，这种严重过剩产能会集中表现出来。而技术进步偏离劳动，说明劳动边际产出增长率最低，这也已经被多位学者证实是当前劳动收入份额偏低的重要原因(陈宇峰等，2013；王林辉等，2013)，更进一步地抑制了需求增长，恶化了产能过剩(邓明，2014)。所以，当技术进步偏向于劳动大于资本时，一方面提升了劳动者收入水平，另一方面降低了投资速度，从而可以很好地治理产能过剩现象。技术偏向程度中排在第二位的是环境要素，说明除了资本，工业企业生产更加倾向于环境投入，由于环境要素具有非竞争性和非排他性，工业企业充分利用环境投入可以扩大生产规模，迅速占领市场并获取垄断势力。进一步，这也是当前环境污染逐步恶化的根源。 分时段来看，环境生产技术进步要素偏向的动态变化与政策实施高度一致。如图2所示，尽管生产过程中技术进步要素偏向程度最高的为资本，但是排在第二位与第三位的要素却呈现出动态变化特征。我们发现，2006年能源强度约束政策实施以前，对于能源与环境两种要素而言，生产技术进步更加偏向于能源；而能源强度约束政策实施以后，在国家强制性的能源节约战略实施以后，工业企业生产过程中不再偏好使用能源，而是更加偏好于使用环境投入。这意味着中国能源强度约束政策在控制能源投入方面虽然取得了一定的成功，但是单位能源的污染排放并没有下降，而且使生产技术进步更加倾向于使用环境投入。尤其需要说明的是，尽管2009年末中国同样制定了碳排放约束目标，但是显然，在本文研究的样本区间以内，该政策并没有改变环境在技术进步中的作用，说明碳规制政策具有一定的时滞效应，其影响效果尚有待于通过后续跟踪研究予以考察。
图2 中国工业技术进步要素偏向次序 注：要素偏向次序大于0意味着技术进步偏向于该要素，小于0意味着偏离该要素，同时次序的绝对值表示偏向或者偏离程度。
从行业层面来看(如表6所示)，资本依然是技术进步过程中偏好程度最高的生产要素。在偏好程度第二位的要素中，有22个行业生产技术偏好于环境投入，有11个行业的生产技术偏好于能源投入。这说明，中国目前的工业生产技术方式依然存在较大的弊病，低能耗、清洁型的技术进步方式依然没有实现。尽管前文研究发现总体上环境的产出弹性为负，但是中国工业生产技术进步却依赖于环境和能源投入，这不利于环境保护、能源节约与工业可持续发展。张杰、周晓燕(2011)研究发现中国目前的技术创新多数着重于成本降低能力和同质性生产规模扩大能力的获取，而环境和能源作为生产要素投入中价格相对低廉的要素，导致工业企业在技术进步过程中更加偏好于使用环境和能源投入。 仅有3个行业的技术进步不偏向能源和环境投入，石油和天然气开采业(S2)、化学原料及化学制品制造业(S19)、黑色金属冶炼及压延加工业(S25)等三个行业技术进步偏好程度最高的要素为资本，其次是劳动，最后才是环境和能源，这对于工业部门的绿色可持续发展具有重要的指引和表率作用。尽管化学原料及化学制品制造业(S19)、黑色金属冶炼及压延加工业(S25)的产出对能源依赖性较高，但是其在生产技术过程中优先使用资本跟劳动，技术进步方式并不偏好于使用能源和环境，这对于其他行业改进技术进步方式具有借鉴作用，对当前中国工业绿色生产技术革命也具有重要的指引作用。需要说明的是，这几个行业潜在产能过剩压力并不会降低。由于技术进步偏向资本的程度依然大于劳动，劳动收入份额无法提升，盲目投资依然有增无减，这虽然利于能源节约与环境保护，但是无益于产能过剩治理。因此，我们可以总结出实现中国绿色工业变革最优的技术进步路径，即要素偏向程度从高到低应该为：劳动、资本、能源、环境⑦。在此技术进步路径之下，不但可以提升劳动者收入水平增加需求，还可以降低投资速度，从根本上治理产能过剩。此外，该路径还旨在降低能源需求，减少污染排放。因此，在这样一条理想的技术进步路径下，可以同时节约产能过剩、能源短缺与环境污染等问题。 四、结论与政策含义 在当前产能过剩、能源约束与环境污染多重压力下，启动绿色发展模式、优化生产技术进步方式对于环境保护与中国工业可持续发展具有重要的意义。本文以资本、劳动、能源、环境作为要素投入，基于超越对数生产函数的随机前沿分析方法测算了2001～2012年中国工业部门要素产出弹性、环境全要素生产率增长、要素替代弹性与技术进步的要素偏向，得出如下结论： 第一，资本产出弹性最高，劳动次之，能源与环境投入的产出弹性相对较小，甚至为负。中国工业生产由资本主导，能源政策实施后，能源的产出弹性由正转负，说明能源强度约束政策实现了能源节约与增加产出的双赢；环境对产出具有严重的负效应，政府减少二氧化碳排放可以增加产出水平。 第二，中国工业环境全要素生产效率增长主要由技术进步率决定，且在样本区间内呈现不断增长的趋势，说明中国工业生产要素的配置效率在不断优化。资本与劳动是替代关系，与能源和环境是互补关系，说明盲目、过量的投资会导致产能过剩、能源短缺和环境污染问题并发；劳动与能源是替代关系，与环境也是替代关系，因此政府的能源与环境政策可以实现节能减排与促进就业的“双重红利效应”；能源和环境投入是互补关系，在现有能源结构背景下，能源消耗量增多必然对环境造成更多的损害。 第三，生产技术进步引起的资本边际产出增长率最高，劳动边际产出增长率最低，技术进步偏向于资本程度最高，劳动最低。生产技术进步对能源与环境投入的偏好受政策影响效果明显，能源强度约束政策实施后，技术进步偏向环境投入程度高于能源。生产技术进步倾向于使用资本与环境，不利于产能过剩治理与环境保护；优先使用劳动和资本，才是中国降低能耗、保护环境和工业部门可持续发展的长久之路。 工业生产方式的变革最终决定于技术进步路径，技术进步过程中摆脱对环境和能源的依赖尤为重要，正是因为技术进步过程倾向于使用价格低廉的能源与环境，造成了当前能源供不应求与环境污染问题。因此，需要提升环境与能源的使用成本，迫使工业企业在生产过程中自主转型，优化技术进步方向。碳税、能源税在一定程度上有助于提升环境能源使用成本，也将有助于改善生产方式，优化技术进步方向。政府应在企业技术创新过程中发挥引导作用，使工业企业摆脱对环境和能源的使用偏好。 方向性的指令政策(如能源约束政策、碳规制政策等)对于中国工业生产方式转变具有重要指引作用。因此，后续政策的出台，以及辅助政策的有效执行对于优化环境生产技术进步方向和转变中国工业经济增长方式具有重要意义。政府可以充分利用劳动与能源、环境之间的替代效应，在节约能耗、保护环境和促进就业方面做到统筹优化。最优的生产技术偏向资本，将无益于消化过剩产能。而若是偏向劳动，一方面可以降低投资数量，另一方面可以提升劳动力收入水平，从两条途径共同治理产能过剩。因此，中国绿色工业变革最优的技术偏好路径为：劳动、资本、能源、环境。当然，即使对于发达国家来讲，偏向于资本已既成事实，优化技术进步路径十分艰难。 注释： ①DEA方法可以处理多投入多产出的数据类型，不必设定具体的模型形式，而SFA方法只能处理多投入单产出的数据类型，通过设定并估计具体的模型形式来测算各种技术、效率指标。因此，两种方法各有利弊和适用范围，但对于本文测算要素替代弹性和技术进步偏向的研究目的而言，非参数化的DEA方法显然是无能为力的。 ②需要说明的是，前文中的技术进步率衡量技术前沿随时间变化的速率，而技术前沿体现潜在的最优产出水平的变化(并非实际的)。技术进步要素偏向指的是技术进步过程中要素边际产出变化的速率，重在突出要素边际产出的变化，并非潜在的最优产出水平，反映的是要素边际产出增长率的差异。作者在此对审稿专家的意见表示感谢。 ③郝枫(2015)总结了一些研究中关于替代弹性公式的误用现象，并详细推导了具有对称性的要素替代弹性的计算公式，本文在此不再赘述。 ④由于各个影响因素的系数符号是对无效率的影响效果，因此当符号为正时，意味着对环境生产技术效率具有消极影响，类似地，系数为负时，意味着具有积极影响。 ⑤现有研究已经用随机前沿分析(SFA)对环境全要素生产效率进行了深入探讨(匡远凤、彭代彦，2012)，因此本文不再详细讨论。 ⑥2009年11月，国务院总理温家宝主持召开国务院常务会议，决定到2020年我国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40％～45％，作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划。该项碳规制政策对于降低二氧化碳排放具有重要意义。 ⑦我们之所以将资本放到能源之前，是因为中国的能源种类单一，强大的能源需求是今后制约经济发展的主要问题，而随着近些年资本加速积累(戴天仕、徐现祥，2010)，资本稀缺性将逐渐下降。
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