基于行業要素稟賦的中國工業綠色增長收斂性研究

胡可征

摘 ? 要：工業行業的綠色增長是我國當前發展綠色經濟、推動地區綠色轉型的重要抓手，而不同類型工業行業綠色增長的穩態特征，特別是其收斂性特點，是當前工業綠色發展需要研究的重要問題。本文通過對工業行業綠色全要素生產率的測算和行業要素稟賦的聚類劃分，對2007-2016年36個工業行業的綠色增長收斂性特征進行了研究。研究結果表明，整體上中國工業綠色增長尚未形成統一的增長路徑，不同要素稟賦的行業綠色發展有其各自的穩態特征，但稟賦特征相近的工業行業具有顯著的收斂特質，即中國工業的綠色增長表現出明顯的“俱樂部收斂”特點。因此，工業綠色發展必須要堅持差異化的政策制定原則，根據不同類型工業行業增長的慣性特征和收斂路徑制定相關政策措施。

關鍵詞：綠色全要素生產率;聚類劃分;收斂檢驗;絕對-收斂檢驗;條件-收斂檢驗

一、文獻綜述

工業行業綠色增長的收斂性指不同工業行業之間的綠色發展水平差異隨時間縮小或擴大的趨勢變動特征，其中包含了工業行業之間綠色發展的趨同性或互異性基本特質，同時也是對行業綠色增長是否具有穩態狀態的基本判斷。

在經濟學流派史上，伴隨著新古典經濟增長理論的完善，收斂分析理論也隨之應運而生。根據新古典增長模型對增長率差異的闡述，若一國的經濟水平遠低于其穩態水平則其經濟增長的速率越快，且伴隨著人均資本水平越接近穩態水平，則其人口資本的增長率將越趨近于零。收斂理論便是基于新古典增長模型這一典型結論演變而來，現普遍應用于經濟或產業增長趨同性或異質性的研究。

收斂理論通常將收斂性分為兩類，即α-收斂和β-收斂。如果所研究樣本的產出水平或指標的標準差隨時間呈現下降趨勢，則稱出現α-收斂。如果初期產出水平較低的樣本比初期產出水平較高的樣本，在研究期內具有更快的產出增長變動率，即樣本的產出增長率與其初始水平之間顯著負相關，則成為出現β-收斂。從概念定義上看，α-收斂是對產出存量或指標靜態水平的描述，β-收斂則是從產出變化率上對變動增量的評估。β-收斂是α-收斂的必要非充分條件（Sala-I-Martin，1995）。伴隨著進一步研究的深入，Sala-I-Martin等學者將β-收斂進一步分為絕對β-收斂和條件β-收斂，其中絕對β-收斂是指不用考慮個體特征，隨著時間的推移所研究的樣本個體最終都將沿著各自的收斂路徑，達到穩態并具有相同的穩態水平;條件β-收斂則是在考慮了個體的特征和條件后，所研究的個體沿著各自的收斂增長路徑達到穩態，但個體間的穩態水平存在永久性的差距。絕對β-收斂和條件β-收斂均表示所研究的樣本對象朝著穩態的水平發展，但條件β-收斂將體現了不同行業的個性穩態差異。1996年，Galor提出“俱樂部收斂”的理論，所謂“俱樂部收斂”是指在研究的經濟系統內部或研究對象中，具有相似結構特質的組群趨于收斂，而組群之間不存在收斂現象。

近年來，很多學者利用收斂理論及其分析方法對中國經濟發展的地區差異性進行了分析。蔡昉（2000）對中國省際間的經濟增長進行了收斂分析，認為中國省際之間存在條件β-收斂，條件包括地區因素、人力資本、貿易依存等。部分學者從行業層面進行收斂性分析。例如，李小平等（2005）通過計算工業各行業的生產率增長，發現工業行業的生產率尚不具備收斂趨勢，走勢以發散為主。對于經濟綠色發展及工業綠色全要素生產率收斂性的問題，當前的學術研究雖不多見，但近年來已有學者開始涉足此領域。例如，胡曉珍（2011）利用熵值法賦權擬合環境污染的綜合指數，并對29個省的綠色全要素生產率進行收斂性分析，研究發現只有東部地區的經濟綠色增長具有俱樂部收斂的特征，并在考慮投資率、勞動增長率等因素后具備條件β-收斂。

在上述文獻綜述的基礎上，本文將在以下兩個方面對現有研究進行創新和開拓。首先，利用基于松馳變量的方向性距離函數和跨期計算的Luenberger指數評估工業綠色全要素生產率。此法的優點是既解決了傳統CCR/BCC模型和Shephard距離函數中無法體現污染排放負向作用的問題，又解決了方向性距離函數（DDF）由于存在投入或產出松弛時的測算失準問題。而Luenberger指數則從動態增長的角度，衡量工業行業綠色發展水平的變動情況。其次，利用聚類分析和單因素方差分析，以工業行業的投入要素稟賦為依據進行行業劃分，以此突出行業的異質性特征，更有針對性地對工業行業的收斂性問題進行研究。

二、工業綠色全要素生產率的測算與聚類劃分

（一）工業行業對象的選擇

本文以2007-2016年兩位數工業行業的增長數據為研究對象。在此期間，國家統計局的《國民經濟行業分類》對工業行業的劃分采取過兩套標準，分別為GB/T4754-2011和GB/T4754-2002。為保證數據的連貫性以及行業統計口徑的一致性，本文以《國民經濟行業分類》GB/T4754-2011中的41個大類工業行業為基礎，去掉“開采輔助活動”、“金屬制品、機械和設備修理業”;將2012年以后的“汽車制造”和“鐵路、船舶、航空航天與其他運輸設備制造業”重新歸為“交通運輸制造業”;將2011年以前的“橡膠制品業”和“塑料制品業”合并為橡膠和塑料制品業，進而保證這些行業在前后兩套標準中的統計口徑統一;同時，再去掉名目中的“其他制造業”、“其他采礦業”，最終選擇按兩位數工業分類劃分的36個規模以上工業行業為研究對象。

（二）綠色全要素生產率測算的模型及指標

在測度工業行業綠色發展水平時，本文考慮將資源與環境要素納入工業投入產出的度量框架，以此度量工業的綠色增長水平，利用基于松弛變量的方向距離函數（SBM-DDF）和在此函數下生產的Luenberger生產率指數，計算36個工業行業的綠色全要素生產率。具體模型設計思路如下：

工業行業綠色全要素生產率的投入產出變量選取如下：勞動力投入采用36個工業行業規模以上年平均用工人數作為代理變量;資本投入參考陳詩一（2011）等學者的方法，利用永續盤存法，采用差異化的固定資產折舊率進行估算;能源資源投入是本研究有別于傳統生產要素投入產出框架，從而構建綠色全要素生產率的重要變動之一，采用以上工業行業能源消費總量作為具體指標，以萬噸標準煤為單位;因為將能源投入作為生產要素加以考慮，而能源資源具有明顯的中間品屬性，其所對應產出應為包含中間投入成本的工業總產值而非工業增加值，因此本文選用規模以上工業企業主營業務收入作為期望產出，并用工業行業生產者生產價格指數PPI進行平減;非期望產出是本文有別于傳統生產率計算的另一重要區別。結合SBM方向性距離函數對非期望產出的處理功能，本文以工業行業生產中各類污染物的排放總量作為基礎數據，具體選取“規模以上工業行業的廢水排放總量”、“工業廢氣排放總量”和“一般工業固體廢棄物的產生量”三種污染物指標。為了更加綜合地體現工業行業的污染排放特征，本文運用傅京燕（2010）方法，將三種污染物排放量進行統一的標準化與綜合處理，構建污染排放強度綜合指標。相關統計數據選自對應年份的《中國統計年鑒》、《中國工業統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《中國環境統計年報》。

（三）工業行業的聚類劃分

為了進一步突出行業的異質性特征，以此進行更有針對的收斂性分析，通過聚類劃分對現有的36個工業行業進行分類。聚類分析是根據數據變量的相似性，判斷樣本在特征上的親疏程度。根據聚類分析原理，選用36個工業行業的勞動力、資本和能源投入三個變量的相似性進行分析，以確定是否需要剔除相似變量或將三者一同使用。通過SPSS軟件，利用皮爾森相關系數對三者的相似性進行檢驗，結果如相似矩陣（表1）所示，三種變量之間無明顯相似關系，即可一同作為分類依據參與計算。

本文選用組內聯接方式，即把兩類組別中所有個體距離都考慮在內，進行Q型聚類分析，再利用歐式距離進行測度。所得結果的樹狀圖1如下：

Q聚類樹狀圖給出了36個工業行業初步的分類結果。但當前仍無法判斷三種變量對聚類分析所起的具體作用。因此，為了更加客觀地判斷此分類結果對應的稟賦特征，對研究變量進行單因素方差分析。

從檢驗結果看，圖2所示的Q聚類樹形圖分類由工業行業的能源投入指標顯著貢獻。在此標準分類下，非金礦采等13個工業行業與其他行業單獨分離，因此，結合能源指標的顯著作用，本文定義以上13個工業行業為資源密集型行業。用同樣的方式對剩下的23個行業進行Q聚類的再劃分，結果如圖2所示。

從結果看，勞動與資本變量在分類結果的判斷中均表現出一定的顯著性貢獻，但勞動的顯著性特征更加明顯。即將農副加工等16個行業定義為勞動密集型產業。剩下的醫藥制品等7大行業基本包含在國家統計局的《高技術產業統計分類目錄》當中，因此將這七大行業定義為技術密集型行業。

經過聚類劃分的36個工業行業分類結果表2所示：

三、工業行業綠色增長的收斂性分析

根據收斂性分析的相關理論，本文采用α收斂檢驗、絕對β-收斂檢驗、條件β-收斂檢驗三種方式進行檢驗。

（一）α收斂檢驗

通過計算三類工業行業不同年份的綠色全要素生產率標準差，對36個工業行業和三大組別進行收斂性分析。圖3呈現了2006-2015年工業行業整體和各行業組群綠色全要素生產率的標準差變動趨勢圖。從圖中的結果看，36個工業行業整體、資源密集型工業行業、勞動密集型工業行業、技術密集型工業行業綠色全要素生產率標準差的時序演變趨勢在樣本期內基本一致，大致呈現倒“V”型，且均以2013年為分水嶺。從2009年起至2013年，三組工業行業及工業總體的標準差呈現上升趨勢，即組內行業綠色全要素生產率出現快速發散，行業之間的綠色發展水平差距逐漸拉大。而2013以后，工業行業的綠色發展水平在聚類組群和整體中均表現出明顯的下降，即行業內部的差距開始縮小，綠色全要素生產率快速收斂。從收斂的速度看，技術密集型行業與勞動密集型行業的收斂速度相近，且明顯快于資源密集型行業的收斂速度。這一現象說明，相比于技術密集型和勞動密集型行業，資源密集型工業行業具有更強的行業慣性，產業綠色化轉型需要更長的時間和周期。

（二）絕對β-收斂檢驗

GTFP的絕對β-收斂檢驗假設研究樣本具有相同或相近的經濟條件，其綠色全要素生產率會隨著時間最終達到穩態并具備相同的穩態水平。其中的一個重要的收斂現象是不同樣本個體的綠色全要素生產率的變動率與其初始水平呈顯著負相關關系，這也是學界判斷絕對β-收斂的主要辦法。因此，本文使用如下模型對所研究的樣本組進行絕對β-收斂檢驗，見公式（5）。

從回歸的結果看，資源密集型行業、勞動密集型行業和技術密集型行業的系數分別在1%，1%和5%的顯著性水平下顯著為負，且回歸方程分別通過了F統計量聯合分布檢驗和杜賓-沃森統計量的檢驗，調整后的回歸平方和與總離差平方和的比值也較大，即回歸可解釋的比例較大，模型系數和形式比較精確。因此，三類行業均存在絕對β-收斂，這一結果可與σ收斂的檢驗結果相互印證。同時，在36個工業行業的整體收斂性檢驗中，其系數和整個回歸模型均未通過顯著性檢驗，說明行業整體并不存在絕對β-收斂，三類行業具備“俱樂部收斂”的特征。如對σ收斂的解釋，三大行業群組表現出了綠色增長的收斂特性，表明與綠色生產相關的技術改造，生產管理制度的完善，國家層面的節能減排政策等，在行業組群內部發揮了整體性的均衡作用。然而，根據“俱樂部收斂”的特點，36個工業行業整體上尚未具備綠色增長收斂的統一路徑，這表明在不同類型的行業之間在綠色技術應用、創新，綠色生產管理，政策實施條件上還存在差異，不同特征行業的綠色發展所需要的條件不同。

（三）條件β-收斂檢驗

條件β-收斂是行業基于自身的特點，沿著各自的收斂路徑達到穩態的過程，且收斂后的穩態水平各不相同。因此條件β-收斂檢驗的構建，除了需要綠色全要素生產率指標外，還需使用與行業特質相關，且對綠色全要素生產率有一定影響的指標作為條件。本文選用行業的主營業務收入和能源產出率作為收斂分析的行業條件。其中主營業務收入包含了行業運行的大量市場信息，可充分反映行業的市場需求與經濟效益，本文對各行業主營業務收入進行可比價計算并做對數處理。能源產出率重點從綠色屬性的角度對行業特征進行條件界定，表示行業單位能源消耗所對應的產值，是對行業集約化生產與資源消耗屬性的重要判斷。該指標同樣既可反映36個行業在資源消耗和生產方式上的異質性，也對綠色全要素生產率指標產生影響。

在條件變量選定的基礎上，可構建條件β-收斂檢驗的回歸方程。除了在回歸方程中加入反映個體特征的條件變量外，條件β-收斂與絕對β-收斂回歸方程的最大不同是需要使用動態回歸。因各行業有不同的穩態水平，因此系數不再是基期的綠色全要素生產率水平，而是需要計算t期GTFP的變動率與t-1期GTFP水平之間的回歸關系。可見方程公式（6），經過數學變形，可得到如公式（7）所示的動態面板回歸方程。為防止出現內生性問題和過度識別問題，本文使用GMM法進行動態回歸，并對方程進行Sargan檢驗?；貧w結果見表4。

從回歸的結果看，在加入了行業主營業務收入和能源產出率的控制變量后，三類行業仍然表現出了較顯著的收斂特質。對于36個總體行業而言，回歸的系數結果也開始出現了顯著的負值，這在一定程度上說明了中國工業總體上可能存在綠色增長的穩態和其收斂的一般路徑。但從回歸的整體性上看，36個工業行業的動態面板模型的聯合檢驗并沒有通過Sargan檢驗，這說明回歸模型可能存在過度識別的統計問題，即還不能從系數的統計顯著性得出經濟上的顯著性。因此，不能確定中國工業整體是否滿足條件β-收斂。

四、主要結論及政策建議

綜上分析，可以對我國工業行業綠色增長的收斂性和一般規律總結如下：

第一，從整體上講中國工業綠色增長呈現明顯的發散狀態，即我國工業的綠色發展尚未形成統一的增長路徑。不同稟賦異質性行業的綠色發展有其各自的方式與特征，但可以初步預見工業行業的綠色增長存在著各自的穩態水平，并會自發地向穩態狀態靠攏。

第二，稟賦特征相同的工業行業具備綠色增長的收斂特征和一般規律，且收斂的路徑條件與穩態水平比較接近，其綠色增長路徑表現出一定的趨同性，即中國工業的綠色增長表現出明顯的“俱樂部收斂”特點。

第三，資源密集型行業的慣性明顯強于技術密集型和勞動密集型行業，其綠色發展和收斂速度明顯慢于二類，因此資源密集型行業的綠色發展需要更多的時間和更長的周期。

第四，在考慮能源消耗和環境污染后，2013年成為工業行業綠色發展的收斂性拐點，2013年以前，各行業的綠色生產水平差異逐漸拉大擴散，2013年后行業綠色生產的水平開始向穩態方向發展，行業間差異逐漸縮小。

基于上述結論，對我國未來工業的進一步綠色發展特別是相關政策的制定提出以下建議和啟示。第一，對于工業的綠色發展必須要堅持差異化的政策制定原則。不同類型工業行業綠色發展的特征和路徑各不相同，需要把握行業的特征規律制定相關政策措施。第二，資源密集型行業的綠色轉型應是整個工業綠色轉型的重點，因而有必要集中核心資源，抓重點推進。資源密集型工業行業的增長具有明顯的慣性，因此對該類行業的綠色轉型要預留出額外的時間和緩沖余地，不可操之過急，需要循序漸進。第三，充分發揮技術密集型和勞動密集型工業行業在綠色轉型中的帶動作用。特別是對于勞動密集型行業，其可以在較短的時間內得到快速“綠化”，以此拉動工業整體的綠色化水平。

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Abstract：Industrial green growth is an important starting point for the development of green economy and promotion of regional green transformation in China.The steady-state characteristics of green growth of different types of industry， especially the convergence characteristics， are important issues to be studied in the need of current industrial green development. This paper studies the convergence characteristics of green growth in 36 industrial sectors from 2007 to 2016 by measuring green total factor productivity and clustering industrial factor endowments. The results show that， the green growth of Chinas industry has not formed a unified growth path， and the green development of industry with different factor endowments has their own steady-state characteristics，but the industries with similar endowments have significant convergence characteristics，that is，the green growth of Chinas industry shows obvious “club convergence”characteristics.Therefore， the green development of industry must adhere to the policy-making principle of differentiation， and formulate relevant policy measures according to the inertia characteristics and Convergence Path of different types of industrial growth.

Keywords：green TFP， clustering， convergence test， absolute convergence test， conditional convergence test

責任編輯、校對：李美嬋