绿色经济效率转变下的资源环境论文范文

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一、资源环境约束对绿色经济效率的作用机制

(一)资源环境约束下生产可能性边界的界定图1资源环境约束下的生产可能性边界当只有期望产出时，根据产出最大化原理，生产可能性边界是凸向原点的，而当考虑资源环境约束时，生产可能性边界应由期望产出与非期望产出共同构成。根据环境库兹涅茨曲线，环境污染物与经济发展水平呈“倒U型”关系，因此，假设期望产出与非期望产出构成的生产边界用函数g=f(b)所示，其中g表示期望产出，b表示非期望产出①，则该生产边界具有以下特征:(1)当且仅当b=0时，g=f(0)=0。在资源环境约束下，期望产出与非期望产出是相伴共生的，即期望产出的产生伴随着非期望产出。(2)g''''=f''''(b)0，期望产出对非期望产出是单调不减的。非期望产出的产生归因于资源投入和环境破坏，而不计资源约束和环境质量的“高投入”型生产能够提高“好产出”的总量，这也符合希望“好产出”越多越好的经济学基本假定。

(二)改善绿色经济效率的理论机制如图1所示，假设在初期，经济总体的生产可能性边界为曲线g=f(b)，某经济体由于生产要素配置不合理等原因，生产水平处于A点(期望产出水平为g0，非期望产出为b0)。该经济体为实现利润最大化，在现有生产要素投入和生产技术条件下，通过改善管理效率、生产技术或排污技术就可使生产规模扩大到A1和A2之间的任一点B上，实现微观技术效率的提高。宏观经济体内部各企业提高微观经济效率的同时，也改善了总体的市场环境，使初期的生产可能性边界向外推移到曲线g=fn(b)，促使企业微观技术效率得到进一步改善，从而实现总体市场运行效率的不断提高。值得注意的是，微观技术效率的改善点B的位置决定了该经济体的发展模式。若B点接近于A2点，表明经济发展以尽可能提高经济总量为主，不顾资源约束和环境质量的改善，而若B点接近于A1点，则表明经济是在保证总量稳定的前提下尽可能降低对资源和环境的依赖性。但对微观企业而言，资源和环境的依赖具有很强的外部性。为实现利润最大化，它们在改善微观效率时往往倾向于A2点。在资源环境约束条件下，经济的持续发展需要期望产出尽可能高而非期望产出尽可能少，因此，政府实施有效的资源环境保护政策是必要的。通过环境管制使非期望产出控制在b2水平，企业就会面对经济增长和实现减排目标的“双重”压力，在保持生产要素投入不变的条件下，促使其生产技术和排污技术得到改善，也实现了宏观资源配置效率的提高。当生产可能性边界达到曲线g=fn(b)时，通过进一步实施环境管制，控制非期望产出在b4水平，使生产水平由B点提高到C点，从而实现宏观资源配置效率的持续提高。于是，一个经济体在技术条件不变时，资源环境约束条件下提高绿色经济效率取决于微观技术效率、市场运行效率和宏观资源配置效率的改善，其增长路径是由A点向C点的移动。

二、绿色经济效率的测算方法和区域特征

(一)绿色经济效率的测算方法其中，EFFCH测度了从t期到t+1期地区i对生产前沿面的追赶程度。TECH测度了生产前沿从t期到t+1期的移动情况，衡量相邻两期的生产技术变化程度，代表了生产过程中技术进步或创新的程度。GMI大于1的部分，即为该地区从t期到t+1期的绿色经济效率增长率。选取除港澳台及西藏以外的30个省(或自治区、直辖市)作为生产决策单元，以2000—2010年省际年度数据为样本数据，数据资料来源于历年《中国统计年鉴》和《新中国六十年统计资料汇编》。投入产出变量如下:1)将资本存量、劳动人口和资源消耗作为投入要素。劳动人口数等于当年和上年年末就业人数的平均。资源消耗量等于折算成标准煤后的能源消耗总量②。资本存量采用永续盘存法计算，以2000年为基期，初始资本存量的计算、折旧率的估计以及固定资本投资价格指数的计算均借鉴张军等的做法［26］③。2)将地区生产总值作为期望产出，以2000年为基期用各地区的居民消费价格指数进行平减。3)将各地区工业废气④、废水、固体废弃物的排放量作为污染物，利用熵值法得到污染综合指标，作为非期望产出。

(二)绿色经济效率的区域特征表1给出了2000—2010年两种情形下经济效率的平均增长率。情形I是考虑资源环境约束下的经济效率增长率，即绿色经济效率增长率，全国平均水平为3．47%;而情形II是未考虑资源环境约束的经济效率增长率，全国平均水平为2．5%，与郑京海和胡鞍钢的计算结果［27］类似。显然，情形I的增长率高于情形II，表明资源环境管制对改善经济效率有积极作用。表2给出了2000—2010年各地区绿色经济效率的平均增长率及各项分解。在样本期间内，全国绿色经济效率的改善主要是由技术进步推动的，这与董敏杰等的结论［23］一致。从东中西各地区来看，绿色经济效率增长率东部最高、西部次之、中部最低，且东部地区的增长率显著高于其他地区，从效率增长的各项来源看，技术进步也是提高各地区绿色经济效率的源泉。

三、绿色经济效率的空间演化模式

(一)绿色经济效率的空间相关性空间计量经济学中一般采用Moran指数判断某一属性是否具有空间相关性，其表达式为:表3给出2000—2010年全国绿色经济效率的空间相关Moran指数及其检验P值。计算时权重矩阵采用简单的二元相关矩阵，若两省市相邻则取值为1，否则取值为0。①由表3可知，绿色经济效率在区域间呈现显著的空间正相关，而且相关程度有随时间递增的趋势。受梯度发展模式和空间战略的影响，各地区经济效率通过“极化效应”和“涓滴效应”产生空间联系［13］，而要素、环境污染物也具有很强的空间关联性［28］，因此，在资源环境约束下，各地区绿色经济效率具有空间正相关性。

(二)模型设定收敛性分析有助于研究我国绿色经济效率的空间演化模式。经济学上的收敛分析一般采用β收敛或σ收敛，前者针对的是总产出增量，后者则是针对总产出存量。本文研究提高绿色经济效率的问题，因此采用β收敛分析绿色经济效率增长率的演变情况。结合样本数据的特点，采用空间面板的滞后固定效应模型和空间面板的误差固定效应模型。β收敛分为绝对收敛和条件收敛。绝对β收敛假设经济体初始禀赋仅存在资本水平差异，各地区在收敛后具有相同的稳态条件，即，若存在绝对β收敛，落后地区有追赶发达地区的趋势。空间绝对β收敛的检验模型为:式中，α为常数项，gi，T为地区i从初期到T期的年均绿色经济效率增长率，β是收敛系数，若β显著为负，则表示存在空间绝对β收敛，绿色经济效率低的地区会追赶绿色经济效率高的地区。条件β收敛认为经济体存在初始禀赋和社会经济特征的差异，因此各地区在收敛后的稳态也不同，它们会向各自的稳态收敛。空间条件β收敛的具体表述为:式中，α为常数项，gi．t为地区i从t－1到t期的年均绿色经济效率增长率，β是收敛系数，若β显著为负，则表示存在空间条件β收敛，各地区绿色经济效率会趋向于各自的稳定值。另外，为检验资源环境约束下改善绿色经济效率的理论机制的实际效果，设定模型(6)和模型(7)中的控制变量Dj为:1)反映各地区经济发展状况(SCALE)和技术改进状况(R＆D)的变量，分别由人均GDP和各地区专利授权数量占总人口的比重表示;2)反映市场运行环境的变量，由经济开放度()和产业结构(HEAVY)作为变量，其中经济开放度用各地区进出口贸易总额占生产总值的比重表示，产业结构用第二产业对地区生产总值的贡献度表示;3)反映宏观环境政策(WRZL)的变量，由各地区污染治理投资占生产总值的比重表示。所需数据来源于历年《中国统计年鉴》①。

(三)估计结果采用Elhorst提供的空间计量模块分地区估计模型(4)—(7)，估计结果见表4和表5。本文还将空间模型与OLS模型、普通面板模型进行了对比，发现空间模型的拟合优度和似然比均优于OLS模型和普通面板模型，说明样本数据更适合于空间模型。由表4和表5可知，在资源环境约束下，无论是空间滞后模型还是空间误差模型，空间相关系数ρ/φ都显著为正，说明绿色经济效率有显著的空间正相关性，呈现局部集聚特征，这也进一步说明了缺乏考虑空间相关因素的固定效应模型是不可靠的。由于空间滞后模型和空间误差模型两类模型对参数的估计较一致，因此下面结合两个模型进行分析。由表4可知，全国绿色经济效率的空间绝对β收敛系数显著为负，表明存在显著的空间绝对收敛，绿色经济效率低的地区会追赶绿色经济效率高的地区，最终会趋向于稳定状态。而东、中、西三大地区内部的β系数也显著为负，说明在各个区域内绿色经济效率存在俱乐部收敛的现象，这与林伯强和黄光晓对区域碳排放的收敛性研究得出的结论［30］一致。由表5可知，空间条件收敛系数β在全国及各地区均显著为负，表明绿色经济效率存在空间条件β收敛，各地区绿色经济效率存在各自的稳定水平，且收敛于相应的稳态。与吴军的研究［16］相比，考虑空间关联后，全国、东部和中部地区的绿色经济效率收敛系数绝对值变大，而西部地区变小，表明空间关联性促使效率形成集聚，加快了东部和中部地区收敛速度。在控制变量上:1)全国范围内，经济发展水平和技术创新的系数均显著为正，验证了微观技术效率改善绿色经济效率这一机制的存在。经济增长仍能拉动绿色经济效率不断提升，微观企业扩大生产规模对提高效率具有正向作用，研发创新带来的技术变革是每个地区提高微观效率的源泉，尤其对中部地区而言，科技创新具有显著的推动作用。2)市场开放程度系数为负，但不显著，而产业结构系数显著为负，部分验证了改善市场运行效率对绿色经济效率的作用机制。根据回归结果，全国范围内第二产业比重每降低1个百分点，绿色经济效率增长率将提高0．4个百分点，但在中西部地区，加大第二产业的比重对提高绿色经济效率却有一定的拉动作用，可能原因是中西部地区经济水平整体较低，第二产业仍是拉动经济增长的支柱产业。3)污染治理系数在全国范围内为负，但不显著，说明政府采取的环境管制措施没能达到预期的改善效果，陈玉桥也得出了类似结论［9］。宏观资源配置效率对绿色经济效率没有起到预期作用，可能的原因是:一方面各省历年来的污染治理投资额占地区生产总值的比重都较低(小于0．5%)，且相邻年份变动较大，环境管制的实施具有一定的政策应对性，即，加强环境管制则增加污染治理投资，放松环境管制则降低污染治理投资;另一方面，传统观念认为环境质量和经济增长是一种此消彼长的关系，而且环境污染对微观主体具有很强的外部性，因此企业在污染治理、节能减排方面往往处于被动地位，缺乏积极主动性。这就使得环境治理缺乏持续性、连贯性，未能达到预期改善绿色经济效率的效果。

四、结论

本文结合非参数DEA模型和空间计量模型分析了资源环境约束下改善绿色经济效率的理论机制、区域特征以及空间收敛模式，得出的主要结论有:1)由期望产出与非期望产出共同构成的生产可能性边界具有不同于传统生产可能性边界的三个特征。2)绿色经济效率的提高取决于微观和宏观两个层面的改善，即改善微观技术效率、市场运行效率和宏观资源配置效率，而实证检验显示微观技术效率和市场运行效率的作用显著。3)资源环境约束下全国绿色经济效率平均增长率为3．47%，高于未考虑非期望产出的情形，资源环境管制对改善绿色经济效率有积极作用。绿色经济效率增长率具有区域差异，东部最高、西部次之、中部最低，且东部地区显著高于其他地区。4)绿色经济效率具有显著的空间正相关性，呈现局部集聚，在东中西部分别具有空间绝对β收敛和空间条件β收敛，即低效率省市会追赶高效率省市。但是在中国梯度发展模式下，经济发展水平存在区域差异，绿色经济效率会收敛于各自的稳态。在中国改革的新时期，各项经济改革政策都应重视资源环境因素，在资源环境约束下寻求提高绿色经济效率的空间。提高绿色经济效率需从微观、宏观两个层面出发，结合中国的梯度发展模式和区域的空间收敛特征，首先，通过改善微观企业的生产效率、节能效率、管理效率、排污效率促进地区经济发展和技术改进;其次，国家应提供良好的市场运行环境，合理吸引外资，扶持新兴产业的发展;最后，积极配合实施资源环境政策，保证资源环境管制的连贯性和有效性。

作者：钱争鸣刘晓晨单位：厦门大学经济学院教授厦门大学经济学院博士研究生