一、考虑碳排放的工业全要素生产率估算与分析
(一)模型方法
估算TFP常用的方法有Tornqvist指数、Fisher指数和Malmquist指数等，因Malmquist指数无需价格信息以及不需设定函数形式等优点得到更为广泛的应用。然而Malmquist指数不能估算环境规制下的全要素生产率，Chung，etal［5］在测算瑞典纸浆厂的TFP时构建了Malmquist-Luenberger指数，用来测度存在非期望产出时的TFP。
(二)数据处理
基于本研究的目的和数据的可获性，本文拟考察广东工业两位数行业考虑CO2排放的全要素生产率，所需产出和投入的基础数据来源于历年广东统计年鉴和广东工业统计年鉴，考察期为2000～2010年。由于煤炭采掘业和其它采矿业在2004年以后年统计数据为0且此前这两个行业占广东省工业的比例也非常小，因此，这两个行业的研究意义不大。废弃资源和废旧材料回收加工业2003年后才成为新的统计行业，故我们把它合并归入工艺品及其他制造业。这样，本文实际采用的是广东省36个工业行业2000～2010年的数据。期望产出用2000年为基期的工业企业的实际工业增加值表示。非期望产出用行业CO2排放量表示，通过能耗数据和CO2排放参数计算各行业CO2排放量。投入变量，我们选择了劳动投入和资本投入。劳动投入用分行业从业人员平均人数表示，资本投入用资本存量表示。这里采用最常用的永续盘存法来计算各行业的资本存量，首先确定2000年的资本存量，其次计算折旧率，折旧率等于当年折旧与上年固定资产原值的比值，再次计算每年实际新增固定资产投资。按照永续盘存法估算资本存量的公式为:Kt=It+(1－δt)×Kt－1。其中，δ为折旧率;K为资本存量;I为实际新增固定资产投资;t和t－1分别代表当期和前期。
(三)全要素生产率变动分析
根据上述模型和数据，使用Maxdea5．2软件估算了两种模型下的广东工业分行业全要素生产率指数及其成分。模型1表示不考虑CO2排放，模型2表示将CO2排放作为非期望产出，下文将重点讨论模型2。1．考虑CO2排放的工业TFP与传统生产率的比较均速度，模型2的估算结果显示广东省工业全行业考虑CO2排放的全要素生产率年平均增长4．62%，效率变化年均增长－0．57%，技术进步率年均增长5．22%。模型1不考虑CO2排放时效率变化年均增长4．11%，技术进步年均增长7%，生产率年均增长11．4%，两种模型生产率的增长均主要来源于技术进步。考虑CO2排放时效率变化由原来年均增长4．11%变为负增长，技术进步也略有下降，生产率增长的速度下降接近7%。可见，碳排放的约束大大降低了全要素生产率的增长速度。这是因为投入要素除了用于生产期望产出外还有一部分被用于减少非期望产出，因此生产率增长更慢。2．分行业全要素生产率分析表2为36个行业简单增长核算及基于模型1和2的估算结果，表中数据均为几何平均增长速度。可见，无论是效率变化、技术进步还是生产率，绝大部分行业模型1的结果都比模型2大，其中黑色金属矿采选业、造纸及纸制品业、石油炼焦加工业、橡胶制品业、塑料制品业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业等行业模型1和2的估算结果相差10%以上。而通信设备、计算机及其它电子设备制造业等高科技行业以及家具制造业、医药制造业等轻工业的估算结果则相差不大。可见，考虑CO2排放的全要素生产率对高能耗、密集排放的行业冲击很大，而对高科技和一些轻工业则影响不大。模型2中，高投入和高排放的重化工业、电力、热力的生产和供应业等的生产率增长率较低，实际工业增加值增长和技术进步缓慢。说明它们在低碳转型中面临着巨大的挑战，也是政府实施产业结构调整、节能减排的关键所在，而这些行业大部分都是基础性行业，因此不应简单地对这些行业限制或者取缔，而应该从设备更新换代、引进先进技术、节能减排等方面下功夫。相反，通信设备、计算机及其它电子设备制造、电气机械及器材制造和仪器仪表及文化、办公用机械制造业等高新技术或轻工行业生产率增长高、实际工业增加值增长快、技术进步迅速。表2的最后一列是考虑CO2排放的TFP增长占实际工业增加值增长的贡献率③。由表2可见，贡献率较高的有通信设备计算机及其它电子设备制造业、电气机械及器材制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、化学原料及化学制品制造业、皮革毛皮羽绒及其制品业和家具制造业，其中烟草制品业最高达57．4%，说明这些行业的发展进入了依靠技术进步、集约发展的模式。石油加工、炼焦加工业、非金属矿物制品业、塑料制品业和电力、热力的生产与供应业等高能耗、密集排放的行业贡献率较低，说明这些行业的发展仍然依靠资源的大量投入，尚未摆脱粗放型的发展模式。生产率贡献率为负的行业是黑色金属矿采选业、石油和天然气开采业，分别为－4%和－49．4%。可见高能耗、高排放的重化工产业对整体工业全要素生产率的拖累作用，而以通信设备计算机及其它电子设备制造业为代表的高新技术产业则对整体工业TFP的提高起到了的推动作用。图1考虑CO2排放广东工业全行业全要素生产率MLECH/MLTCH/MLPI变化趋势3．考虑CO2排放的广东工业全要素生产率的变化趋势如图1所示，代表追赶效应的效率变化从2000年到2003年有逐年攀升的趋势，2003年以后有所回落而后趋于平稳。代表创新能力的技术进步在2002年达到最高值1．1469之后不断下降;技术进步均大于1表明技术持续创新，广东工业的TFP由技术进步主导增长。TFP在2003年达到峰值1．1077之后亦逐年下降，近年趋于相对平稳。究其原因，我们认为这与本世纪初中国加入WTO密切相关，广东是中国对外开放的前沿，外贸经济大省，入世后高速增长的技术引进和FDI使其TFP在本世纪初逐年攀升，虽然技术进步有所下降但总的生产率还是保持上升趋势。2003以后追赶效应逐渐消失，效率变化下降趋于平稳;技术进步的下降直接导致了总的生产率不断下降。与此同时，广东工业加速发展且再度出现重型化特征，加上环境规制不力，导致工业能耗和污染排放迅速上升，尤其是重化工等行业考虑碳排放因素的全要素生产率比较低，进而拖累了整体工业全要素生产率的增长。
(四)生产可能性边界移动行业的识别
为了识别生产可能性边界真正移动的行业，下文参考Fre，etal［7］的方法，要求方向性距离函数满足以下三个条件，即在给定的两期跨度，如果某行业满足:MLTECHt+1t＞1;Dt0→(xt+1，yt+1，bt+1;yt+1，－bt+1)＜0;Dt+10→(xt+1，yt+1，bt+1;yt+1，－bt+1)=0，则表明该行业从t期到t+1期技术前沿发生了移动。第一个条件MLTECHt+1t＞1表明生产可能边界向着更多的期望产出和更少的非期望产出方向移动，即给定相同的投入向量，t+1期比t期生产出更多的实际工业增加值而更少的CO2排放量。从表2可以看出模型1除了石油和天然气开采业、石油加工炼焦及核燃料加工业和电力热力的生产及供应业外全都大于1，而模型2除了石油和天然气开采业外全大于1;可见除了以上三个行业外，其它行业都满足第一个条件。第二个条件表示t+1期的生产集(xt+1，yt+1，bt+1;yt+1，－bt+1)是在t期的生产可能性边界以外;也就是说，t期的技术水平用t+1期的投入是生产不出t+1期的产出的。因此，用方向性距离函数估算(xt+1，yt+1，bt+1;yt+1，－bt+1)的值相对于t期的参考技术小于0。第三个条件表示生产可能性边界移动的行业必须位于t+1期的生产可能性边界上。只要同时满足以上条件，则表明该行业从t期到t+1期技术前沿发生移动。表3报告了模型1和2两年跨期的识别结果。由表3可见，在考察期内，模型1中生产可能边界发生移动的行业有通信设备计算机及其它电子设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、燃气生产和供应业、烟草制品业、石油加工炼焦及核燃料加工业和非金属矿物制品业。将CO2作为非期望产出的模型2中，只有通信设备计算机及电子设备制造业和烟草制品业发生了生产可能边界的移动。可见，如果不考虑CO2排放的约束，就会把石油加工炼焦及核燃料加工业、非金属矿物制品业、仪器仪表及文化办公用机械制造业和燃气生产和供应业当作“创新”行业;而考虑CO2排放的影响，有助于对技术进步和生产率的评估，从而识别真正的创新行业。考察期内通信设备计算机及电子设备制造业每年的生产可能性边界都发生了移动，其工业增加值占广东工业的比例很大(约25%)，而技术进步率和生产率指数增长在36个行业中分别排在第一和第二。可见，该行业对广东省工业TFP增长的贡献最大，除此之外，烟草制品业生产可能性边界也发生了移动，表明通信设备计算机及电子设备制造业和烟草制品业是推动广东工业前沿技术进步的主要力量。
二、全要素生产率影响因素分析
目前关于TFP增长的影响因素的研究已有不少，其中Loko和Diouf［17］的研究较为系统和全面。概括而言，现有的研究主要从宏观经济因素如通货膨胀水平、政府财政支出，经济开放度如外贸依存度和对外资的利用(FDI)，劳动力的质量和劳动者受教育程度，结构因素包括禀赋结构、所有制结构以及能源消费结构，以及政府的环境管理能力等多方面分析了影响全要素生产率增长的各种因素。本文拟在上述研究的基础上，重点考虑影响工业行业TFP的因素并结合广东外向型经济发展的特点及数据的可得性，选取行业开放度(open)、外资的利用(capital)、能源消费结构(energy)、国有企业比重(structure)以及行业劳动者平均工资(salary)等五个因素作为解释变量，构建面板数据模型;采用回归方法检验并分析广东工业行业TFP增长的主要影响因素。(1)在经济全球化的今天，经济开放度高的国家可更大程度上受益于国际间的技术扩散，有利于促进本国生产率增长;这在Grossman＆Helpman［18］，Barro＆Sala-i-Martin［19］，Edwards［20］等的研究中均得到证实。鉴于我们考察的是工业行业的TFP增长，故选取行业开放度这一变量，用某行业出口交货值与其工业产值的比值表示。(2)FDI对生产率的影响比较复杂:一方面，FDI趋向于通过技术扩散、知识的溢出、先进流程和管理的引进等提高东道国全要素生产率，促进经济的增长［21］;另一方面，“污染避难所”假说认为环境规制较严厉的发达国家倾向于通过资本输出的方式向环境规制相对宽松的发展中国家和地区转移污染密集产业，该假说已被许多学者证明在中国成立［22］。本文拟检验FDI对广东工业行业TFP增长的“外溢效应”和“污染避难所”效应。外资的利用直接用工业行业FDI实际使用量表示。(3)在对环境全要素生产率的研究中能源消费结构是不可或缺的考察因素之一，我国能源消费主要以煤炭为主，优化能源消费结构明显对环境全要素生产率有正面影响。因为不同类型能源的碳排放系数差异很大，故各行业不同的能源消费结构直接影响到考虑碳排放的全要素生产率的高低。能源消费结构用某行业原煤消费占行业总能源消费比例表示。(4)现有研究表明所有制结构的变动对我国现阶段的TFP有直接的影响，主流观点认为我国公有制经济技术创新、管理制度创新能力以及资源配置效率相对低下，对生产率有负面影响。因此，我们选取国有企业比重这一变量，考察国有企业对广东工业行业TFP增长的关系;用行业国有控股工业产值与行业工业总产值的比例表示。(5)劳动力质量和劳动者受教育程度是经济增长的一个重要因素，Loko和Diouf［17］认为劳动力的质量会直接影响生产率的增长。由于劳动力质量和受教育程度的分行业数据缺失，本文拟用行业劳动者平均工资作为替代变量，考察劳动者激励对生产率的影响。因为某行业平均工资水平较高意味着可吸引更多优秀人才就业，故该行业劳动者素质相对较高，对行业生产率的提高有积极作用。
三、结论与政策启示
本文运用Malmquist-Luenberger指数与Malmquist指数分别估算和比较了广东省工业分行业考虑CO2排放和不考虑CO2排放两种情形下的全要素生产率，研究发现，技术进步是TFP变化的主要来源，考虑CO2排放的TFP较传统生产率要低，且对能耗高、排放密集的行业冲击很大;同时这些行业TFP的增长对实际工业增加值贡献率很低甚至为负值，拖累了广东工业整体TFP的提高。但考虑CO2排放对高科技和轻工业行业影响较小，其TFP较高并对广东工业TFP的增长起到了拉动作用。然而，2003年以来考虑CO2排放的TFP有不断下降的趋势，这可能主要是由于广东工业再度重型化和政府环境规制不力所致。对影响全要素生产率因素的实证分析表明:不考虑CO2排放时行业开放度、外资的利用与TFP存在正相关关系，国有企业比重、工人平均工资与TFP存在负相关关系;考虑CO2排放时行业开放度、外资的利用与TFP存在正相关关系，能源消费结构、国有企业比重、工人平均工资与TFP存在负相关关系。据上述研究结论可得到以下几点政策启示:首先，优化产业结构是提高TFP实现低碳发展的关键。要优先发展高科技行业，降低高能耗、高排放行业的比重。但这并不意味着简单地淘汰高排放、低效率等落后行业;因为许多TFP增长率低的行业都是基础工业行业，如石油加工炼焦及核燃料加工业等，没有这些基础工业的发展，整体工业将无法正常运行。因此，应该有区别地进行调整，对污染严重的企业特别是效率低下的小工厂要严格执行整改甚至关停;对上述基础性行业则应把重点放在设备更新换代、引进清洁生产技术和工艺等方面，以实现节能减排和行业升级。其次，政府要加大环境规制的力度。对重点排放企业严加监管，对不符合排放要求的企业坚决整改，绝不再走“先污染后治理”的老路子。再次，坚持外向型经济发展模式。进一步提高经济的开放度，大力引进吸收国外清洁生产技术和环境管理经验;拓展国际环境合作，积极运用清洁发展机制，开发清洁能源、优化能源消费结构，促公司战略管理论文进工业发展的低碳转型，以实现广东工业全要素生产率的提升和经济的可持续发展。
作者：陈红蕾 覃伟芳 吴建新 单位：暨南大学
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