基于物質流分析的陜西省環境全要素生產率研究

石璐璐　趙敏娟

摘要：運用物質流分析方法得到了陜西省陜北、關中、陜南３個地區的投入變量和產出變量，將自然資源投入、勞動力、資本作為投入變量，以ＧＤＰ和污染物作為產出變量，分別測算并對比了不考慮環境影響和考慮環境影響情形下的環境全要素生產率。結果表明，不考慮環境影響時（情形１），陜北的ＴＦＰ指數最高；考慮環境影響時，陜北和關中的環境全要素生產率相對情形１出現了下降，而陜南則出現上升。不考慮環境影響的ＴＦＰ指數可能高估或低估了一個地區真實的生產率水平，而環境全要素生產率能更準確地衡量一個地區的發展水平。

關鍵詞：物質流分析；全要素生產率；Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ指數；方向性距離函數；陜西省

中圖分類號：Ｆ１２４．５ 文獻標識碼：Ａ 文章編號：0439－８114（２０12）24－5836-05

近年來，隨著資源的開發和國家能源重化工基地建設的推進，陜西省的社會經濟發展步入快車道。但是由于目前陜西省的大多數能源化工項目是屬于“高投入、高能耗、高污染”的資源型項目，伴隨經濟的高速增長，資源利用效率低下、環境污染嚴重等問題不斷凸顯出來。而作為資源富集區的陜西省，資源開發、利用是必然選擇，但要實現陜西經濟發展、資源開發和環境保護三者之間的協調，經濟發展的方式迫切需要向“低投入、低能耗、低污染”轉型，建設并實現資源節約型和環境友好型的“兩型社會”。這就要求一方面要提高全要素生產率對經濟增長的貢獻率，另一方面要降低經濟活動對環境造成的負面影響，正確評價環境影響下的全要素生產率就顯得尤為重要。

１ 文獻綜述

王兵等［１］對ＡＰＥＣ（亞洲太平洋經濟合作組織）成員國中１７個國家和地區１９８０～２００４年包含ＣＯ２排放的全要素生產率增長及成分進行了測度。他們首先運用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ指數方法分別估計了“對ＣＯ２的排放沒有管制”、“ＣＯ２排放水平保持不變”和“ＣＯ２排放水平在降低”３種情形下的生產率指數及其成分，再對影響環境管制下全要素生產率增長的因素進行了實證檢驗。涂正革［２］則運用中國３０個省市地區的要素資源投入、工業產出和污染排放統計數據，計算了各地區環境技術效率，衡量環境與工業增長的協調性，并對環境技術效率的差異進行了回歸分析。吳軍［３］將環境因素納入全要素生產率（ＴＦＰ）分析框架中，運用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ指數測算分析了環境約束下中國１９９８～２００７年地區工業ＴＦＰ增長及成分構成并對其進行了收斂性檢驗。結果顯示，在環境因素約束下，最快且波動幅度較大的是西部地區，增長最慢且較為平穩的是中部地區，東部地區則介于二者之間；技術進步是各地區工業ＴＦＰ增長的主要源泉，東部地區是推動環境技術創新的主要地區。陳詩一［４］基于方向性距離函數重新估算了改革開放以來中國工業全要素生產率，發現考慮環境約束的實際全要素生產率比傳統的不考慮環境因素的全要素生產率估算值低了很多，與主要文獻結果間的對比也佐證了這一點。王兵等［５］運用ＳＢＭ方向性距離函數和Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ生產率指標測度了中國３０個省份１９９８～２００７年考慮資源環境因素下的環境效率、環境全要素生產率及其成分，并對影響環境效率和環境全要素生產率增長的因素進行了實證研究。結果顯示，ＳＯ２和ＣＯＤ的過度排放是環境無效率的主要來源；環境ＴＦＰ增長率均高于市場ＴＦＰ的增長率。

以上研究均是在傳統全要素生產率的基礎上引入了環境因素，其研究對象大多為工業行業ＴＦＰ生產率或省際之間的ＴＦＰ生產率差異。而本研究將在上述研究的基礎上，運用物質流分析方法得到陜西省陜北、關中、陜南３個地區的自然資源投入和污染物產出，并將其引入到全要素生產率的框架中，運用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ生產率指數方法測算這３個地區以及陜西全省的環境全要素生產率，對陜西省在環境約束下的經濟增長的地區差異作出評價，從而更好地了解陜西省的經濟發展狀況，為陜西省今后的經濟發展提供一定的參考借鑒。

２ 方法與模型

２．１ 物質流分析（ＭＦＡ）

物質流分析是建立在工業代謝和社會代謝理論基礎之上的，以重量單位取代貨幣單位，追蹤物質從自然界開采到進入人類經濟系統，流經經濟系統各個環節，最終回歸自然環境的一種研究方法。物質流分析方法的基本觀點是，人類活動所產生的環境影響很大程度上取決于進入經濟系統的自然資源和物質的數量與質量，以及從經濟系統排入環境的廢物的數量與質量［6］。前者對環境產生擾動，引起環境退化，后者引起環境污染。

本研究以２０００～２００９年的陜西經濟系統為研究對象，運用ＭＦＡ方法考察這一時期的陜西省經濟系統的物質投入與環境影響情況，并將其作為指標納入到全要素生產率框架中。直接物質輸入量（ＤＭＩ）是歐盟推薦的經濟系統物質流分析導則中表征經濟系統物質輸入的主要指標，是指所有具有經濟價值的直接進入經濟生產和消費活動的物質，包括區域內部直接物質輸入和進口物質輸入兩部分［7］，本研究選取直接物質輸入（ＤＭＩ）表征陜西經濟系統的資源投入。生產過程輸出（ＤＰＯ）指經濟系統運行中所產生的各類排放至自然環境中的廢棄物，包括水體污染物、大氣污染物和固體污染物，它通常被視為一個國家或地區的主要的環境沖擊指標，本研究擬選取生產過程輸出（ＤＰＯ）表征陜西經濟系統的環境影響，即“壞”產出。

本研究將用非參數方法來構造中國工業的環境生產前沿和相關的指數，基本思路是通過包絡所有的樣本點得出環境生產前沿面，進而利用方向性距離函數計算出環境技術效率和Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ生產率指數。

如果生產可能性集合Ｐ（ｘ）滿足如下條件：

（１）閉集和凸集；

３ 數據來源

本研究選取自然資源、資本、勞動力為投入要素，ＧＤＰ、污染物分別為“好”的產出和“壞”的產出，數據來源如下。

３．１ 投入變量

２）勞動力。本研究選取每年的就業人口數即為勞動力投入量。

３）資本。資本存量的估算過程復雜，大多研究采用永續盤存法。但由于統計資料所限，本研究選取固定資產凈值年平均余額，以２０００年為基期利用固定資產投資指數進行平減，從而得到各年的資本投入量。

３．２ 產出變量

１）ＧＤＰ。本研究將利用ＧＤＰ指數，以２０００年為不變價格對各年的ＧＤＰ進行平減，從而得到各年的ＧＤＰ數值。

２）生產過程輸出ＤＰＯ。①廢氣，包括ＳＯ２、工業煙塵、生活煙塵和工業粉塵的排放量；②固體廢棄物；③耗散性物質。

由于年鑒及其他統計資料中的數據并不能完全滿足物質流計算的需要，所以通過物質流計算出的最終的投入和輸出值都是小于其實際值的。

４ 模型結果分析

５ 結論與討論

本研究利用陜北、陜南、關中３個地區以及陜西省的資源投入、勞動力、資本作為投入變量，以利用價格平減原則得到的ＧＤＰ和污染物排放量作為產出變量，對不考慮環境狀況和考慮環境狀況兩種情形下陜西省的ＴＦＰ指數分別進行測算，結果表明，在不考慮環境狀況時，陜北地區的ＴＦＰ指數遠高于關中和陜南地區；在考慮環境狀況時，陜北地區和關中的環境全要素生產率相對于不考慮環境狀況的全要素生產率出現了下降，其中陜北下降的幅度比較大，關中下降的幅度較小，僅有陜南的環境全要素生產率高于不考慮環境狀況下的全要素生產率。這一結果的可能解釋是陜北具有比較發達的煤炭工業，在帶來經濟高速增長的同時，也造成了嚴重的環境影響。而陜南本身的自然環境比較優越，環境自身處理污染的能力比較強，以及區域工業的環境影響相對較小，其環境全要素生產率比一般的全要素生產率顯著提高。可見，不能單純地追求一般全要素生產率的增長，更重要的是要提高環境全要素生產率，促進經濟的可持續發展［12］。提高環境全要素生產率可以通過以下渠道來實現：一是加大環保知識宣傳，提高企業的環境保護意識；二是制定嚴格的污染排放標準，增強環境管制效果；三是因地制宜，選擇與地區經濟發展相一致的技術路線，促進技術效率的提高和技術進步。

通過本次研究可知，考察一個地區的環境全要素生產率時，是否考慮環境的影響其結果有著明顯的不同。不考慮環境影響的ＴＦＰ指數存在高估或低估地區真實的生產率水平的可能。所以，在考察一個地區的生產率水平時，只有將環境因素納入研究范圍，才可能獲得更為全面和準確的衡量結果。

參考文獻：

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［２］涂正革．環境、資源與工業增長的協調性［Ｊ］．經濟研究，２００８（２）：９３－１０３．

［３］吳 軍．環境約束下中國地區工業全要素生產率增長及收斂分析［Ｊ］．數量經濟技術經濟研究，２００９（１１）：１７－２７．

［４］陳詩一．中國的綠色工業革命：基于環境全要素生產率視角的解釋（１９８０～２００８）［Ｊ］．經濟研究，２０１０，（１１）：２３－３６，６０．

［５］王 兵，吳延瑞，顏鵬飛．中國區域環境效率與環境全要素生產率增長［Ｊ］．經濟研究，２０１０（５）：９５－１０９．

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