基于节能减排的中国省级工业技术效率研究

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1、基于节能减排的中国省级工业技术效率研究摘要在考虑能源与碳排放的共同生产前沿分析框架下，运用基于DEA的非径向非角度的SBM模型测算中国1998-2010年省级工业技术效率，并分析了地区工业技术效率差异及其影响因素。测算结果发现，忽略能源与碳排放约束的传统效率测算结果高估了工业技术效率，地区工业环境效率均呈现上升趋势，但全国工业环境效率总体水平偏低，东部工业环境效率明显高于西部与中部。基于面板数据的Tobit随机效应模型回归结果显示，工业环境效率与人均收入呈U型曲线关系，财政分权、企业所有制结构及出口活动对工业环境效率有负面影响，其中，财政分权的负面影响最为显著；外商直接投资、研发强度及

2、进口基本上促进了工业环境效率的改善，“波特假说”得到了实证支持，“污染天堂假说”未能得到证实。基于节能减排和环境效率增进的工业增长转型，不仅需要考虑环境技术创新、能源结构调整、外资进入等问题，更需要切实关注财政分权、地方政府政绩考核及国有企业产权改革等体制性因素的影响，只有从深层次上打破体制性瓶颈，才能真正促进企业节能减排和工业转型升级。关键词SBM模型；技术效率；非期望产出；节能减排;共同前沿生产函数中图分类号F205文献标识码A文章编号1002-2104(2013)01-0025-08doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2013.01.004改革开放以来，中国

3、国民经济快速发展，在1978-2010年期间，实际GDP年平均增长率高达9.51%①，创造了世界经济发展史上的“中国奇迹”。随着中国工业化和城市化快速发展，能源消耗与碳排放也日益增加，中国已成为仅次于美国的全球第二大能源消费国和碳排放增量最多的国家。工业是中国实体经济增长的主要来源，也是能源消耗与人为碳排放的主体，工业创造了中国40%的GDP,却消耗了全国68%的能源，排放了全国83%的C02[1],工业生产具有高能耗高排放的粗放式特征，工业无疑是节能减排的核心领域，促进工业生产模式由要素扩张型转变为效率增进型，对实现工业可持续包容性增长具有重要的战略意义。然而，中国地域辽阔，不同地区

4、的资源禀赋、经济基础和工业发展水平存在较大差异，科学测度能源与碳排放约束下的工业技术效率及其区域差异，客观评价不同地区工业节能减排潜力及其影响因素，有助于因地制宜实施减排政策，推动地区工业增长方式转型。1相关研究评述传统的生产效率测算方法只是基于资本投入、劳动投入与期望产出，忽略了能源投入和污染排放等非期望产出或坏产出(UndesirableorBadOutput)的约束，测算结果被证实存在偏误［2］,不能准确反映真实的生产效率水平。在现代经济学中，考虑非期望产出的生产效率通常借助生产前沿来测算，以生产前沿边界作为评价生产效率的参照，那些沿着生产前沿边界的生产者被认为是技术有效的(生产

5、效率等于1),生产前沿边界以下的生产者被认为是技术无效的(生产效率小于1)。生产前沿边界的确定是环境技术效率测算的关键，根据估计方法的不同，可分为确定性生产前沿边界和随机性生产前沿边界，前者利用数据包络分析法(DEA)测算，后者利用随机前沿分析法(SFA)估计，两种方法的演进可参阅Zhou等［3］和魏楚等［4］所做的文献综述。DEA方法和SFA方法各有优缺点，SFA方法能考虑统计噪音和随机因素的影响，但需要就模型设定和随机干扰项的正态分布进行强假设，且不宜扩展到包含非期望产出的多产出生产过程，DEA方法能比较方便地拟合含有非期望产出的多产出生产活动，能避免SFA的强假设偏误，在环境效率

6、评价中应用广泛。经典的DEA模型基于传统的Shepherd距离函数进行效率测算，由于未考虑碳排放的负外部性，而是把碳排放等非期望产出与期望产出等同对待，不能对节能减排约束下的生产效率进行合理评价oChung等⑸运用方向性距离函数，能同时考虑期望产出的增加和非期望产出的减少，较好地解决了考虑非期望产出的效率评价问题，但无法剔除投入产出松弛所造成的非效率成分，当存在投入产出的松弛性问题时可能高估效率水平［5］。基于松弛变量的测度模型(SlacksbasedMeasure,SBM)［7］将松弛变量纳入目标函数，是一种基于非径向非角度的效率度量方法，可避免因径向与角度选择性差异导致的偏差，考虑

7、非期望产出的SBM模型［8］较好地拟合能源与碳排放约束的实际工业生产过程及节能减排的可持续发展要求，能有效地测度含非期望产出的工业生产效率。近些年来，国内外不少学者运用非参数DEA对能源与碳排放约束的生产效率进行测度，但大多基于宏观层面分析或跨国比较研究，Zaim和Taskin［9］.Zhou等［10］利用DEA方法对0ECD国家碳排放效率进行比较研究，刘明磊、朱磊和范英［11］及李涛和傅强［12］对中国省际碳排放效率进行了评价，陈诗一［1］运