王睿 劉春曉 蘇霞 闊威
摘要:環(huán)渤海地區(qū)是中國工業(yè)產業(yè)聚集度最高的區(qū)域,為探明其工業(yè)綠色發(fā)展狀況,本文基于全局超效率SBM模型和Luenberger生產率指數(shù)分析2011年~2017年環(huán)渤海地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展效率的靜態(tài)水平、動態(tài)變化及技術創(chuàng)新對工業(yè)綠色發(fā)展的貢獻,并采用廣義可行最小二乘法分析自主創(chuàng)新、創(chuàng)新交流及技術學習三類技術創(chuàng)新對工業(yè)綠色發(fā)展效率的影響。研究表明,環(huán)渤海各地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展效率差異顯著;三類技術創(chuàng)新均對工業(yè)綠色發(fā)展效率產生顯著的正向效應,其中,自主創(chuàng)新的影響程度最高。
關鍵詞:環(huán)渤海地區(qū);工業(yè)綠色發(fā)展效率;技術創(chuàng)新
中圖分類號:F427 文獻識別碼:A文章編號:
2096-3157(2020)13-0095-03
一、引言
工業(yè)產業(yè)一直以來都是我國國民經濟的支柱,實行工業(yè)綠色發(fā)展對提高我國經濟發(fā)展質量意義重大。長期以來,我國工業(yè)尚未擺脫粗放發(fā)展模式,工業(yè)綠色發(fā)展須從源頭入手,即對粗放型生產模式進行綠色改造。科學技術是工業(yè)生產和工業(yè)經濟增長的核心,利用技術創(chuàng)新驅動工業(yè)綠色轉型是實現(xiàn)工業(yè)綠色發(fā)展的最佳路徑。環(huán)渤海地區(qū)是中國工業(yè)產業(yè)聚集度最高的區(qū)域、中國的重化工業(yè)基地,同時也是中國經濟的第三大增長點,探究該地區(qū)的工業(yè)綠色發(fā)展狀況及提升路徑具有重要意義。
目前學者們大多用工業(yè)綠色發(fā)展效率來研究工業(yè)綠色發(fā)展狀況。工業(yè)綠色發(fā)展效率指在一定資源環(huán)境條件限制下,工業(yè)投入要素和工業(yè)非期望產出所能減少、工業(yè)期望產出所能增加的最大化程度?,F(xiàn)有關于工業(yè)綠色發(fā)展效率的研究主要聚焦于測算工業(yè)綠色發(fā)展效率和分析工業(yè)綠色發(fā)展效率的影響因素。在研究范圍上,學者們主要側重于全國、省域、經濟帶,又或從不同的工業(yè)行業(yè)入手,針對有重要戰(zhàn)略發(fā)展意義的重工業(yè)區(qū)環(huán)渤海地區(qū)的探討十分鮮見;在研究方法上,學者們普遍運用改進的DEA模型測算工業(yè)綠色發(fā)展效率,結合Malmquist指數(shù)等研究其動態(tài)變化,并采用灰色關聯(lián)模型等分析其影響因素[1-4],現(xiàn)有研究大多從傳統(tǒng)要素的投入產出視角來研究工業(yè)綠色發(fā)展效率的提升路徑,分析技術創(chuàng)新的影響效果,但分析技術創(chuàng)新的貢獻權重的文獻較少;從研究角度看,學者們在研究影響因素時多從投入或產出這兩個角度對技術創(chuàng)新予以衡量,但對技術創(chuàng)新這一因素的分析較為粗略,多用一個代理變量來衡量,無法為從這一路徑提高工業(yè)綠色發(fā)展效率提供具體的方向。
針對以上三個問題,本文采用全局超效率SBM模型和Luenberger指數(shù)對2011年~2017年環(huán)渤海地區(qū)五省(區(qū))二市的工業(yè)綠色發(fā)展效率進行動靜分析;從Luenberger指數(shù)中萃取純技術進步效率,從技術創(chuàng)新產出角度,考察技術創(chuàng)新對工業(yè)綠色發(fā)展效率提升的貢獻程度;采用全面可行廣義最小二乘法,從技術創(chuàng)新投入角度,分析自主創(chuàng)新、創(chuàng)新交流、技術學習三種類型的技術創(chuàng)新對工業(yè)綠色發(fā)展的影響,力求探明實現(xiàn)中國工業(yè)綠色轉型的最佳技術創(chuàng)新投入方式。
二、研究方法與數(shù)據來源
1研究方法
DEA是一種基于被評價對象間相比較的非參數(shù)技術效率分析方法,目前廣泛應用于測算工業(yè)綠色發(fā)展效率的方法。該方法的原理是在已知輸入、輸出及生產活動集合的條件下,構造生產可能集,通過比較決策單元生產活動點與包絡線的位置來對決策單元的有效性進行分類。本文基于方向性距離函數(shù)SBM-DDF模型,構建超效率DEA模型測度工業(yè)綠色發(fā)展效率。
Luenberger生產率指數(shù)在計算過程中能夠同時考慮到投入和產出兩端的變化,而無需選擇測度角度,使結果更具一般性。本文基于SBM-DDF模型計算t期到t+1期之間的Luenberger指數(shù),以此來表示各地區(qū)各時期的工業(yè)綠色全要素生產率。
2指標體系與數(shù)據來源
對上述模型涉及的指標建立評價指標體系。投入要素分為勞動、資本和能源三類,代理變量分別為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產原價及工業(yè)能源終端消費總量;期望產出選用工業(yè)總產出,代理變量為工業(yè)增加值;非期望產出為工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣、工業(yè)固廢,代理變量分別為工業(yè)廢水排放總量、工業(yè)二氧化硫排放總量和工業(yè)煙塵排放總量。由于2011年規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計標準發(fā)生較大調整,為保證數(shù)據可比性,本文將研究時限設定為2011年~2017年。數(shù)據來源于2012年~2018年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。
三、現(xiàn)狀分析
1工業(yè)綠色發(fā)展靜態(tài)效率
本文基于全局超效率SBM模型采用MaxDEA測算了2011年~2017年環(huán)渤海地區(qū)五省(區(qū))二市的年均工業(yè)綠色發(fā)展效率,結果顯示,總體來看,環(huán)渤海地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展效率呈下降趨勢,地域差距較大。環(huán)渤海地區(qū)整體的工業(yè)綠色發(fā)展效率從2011年的08443下降至2017年的06227,降幅為26%。其中,天津工業(yè)綠色發(fā)展效率位于第一,北京緊隨其后,兩地區(qū)連續(xù)7年工業(yè)綠色發(fā)展效率值均大于1,屬于DEA效率有效區(qū),說明這兩個直轄市在發(fā)展工業(yè)生產時不忘以保護環(huán)境為前提。內蒙古綜合排名第三,在2011年~2016年,內蒙古均處于效率有效狀態(tài),僅次于北京和天津,然而在2017年,內蒙古的工業(yè)綠色發(fā)展效率出現(xiàn)驟降,從10714降至03545,究其原因在于其2017年的期望產出有所下滑,但其工業(yè)三廢在2017年也出現(xiàn)明顯的下降,內蒙古還需在工業(yè)綠色轉型之路上繼續(xù)探索,做到既保護環(huán)境又維持工業(yè)經濟發(fā)展。河北、山西、山東、遼寧仍采取粗放型生產模式,工業(yè)綠色發(fā)展效率值不到06且有不同程度的下滑,與前三個地區(qū)的效率值之間出現(xiàn)斷層,拉低環(huán)渤海地區(qū)的平均工業(yè)綠色發(fā)展水平。
2動態(tài)變化及技術創(chuàng)新貢獻度
為探討環(huán)渤海地區(qū)的工業(yè)綠色發(fā)展的動態(tài)變化,本文測算了環(huán)渤海地區(qū)各?。▍^(qū)市)2011年~2017年的工業(yè)綠色全要素生產率及其分解項,如表 1所示。
從地域角度分析,北京與天津不僅效率值高,效率值提升速度也較快,分別達到01157和00316。可見北京和天津兩個地區(qū)由于經濟發(fā)展水平高、創(chuàng)新能力強,在技術水平、人力資源等方面都具有優(yōu)勢,能引領環(huán)渤海其余地區(qū)加速工業(yè)綠色發(fā)展。值得注意的是,山東省雖然工業(yè)綠色發(fā)展效率較低,但效率提升速度快,僅次于北京和天津,說明其工業(yè)行業(yè)出現(xiàn)了綠色改進,從分解項看,山東省的工業(yè)綠色發(fā)展效率的提升主要得益于技術進步,新型綠色技術的研發(fā)與應用推動了該地區(qū)工業(yè)的綠色生產。河北、山西、內蒙古和遼寧的工業(yè)綠色全要素生產率均為負,工業(yè)綠色轉型之路道阻且長,無論是技術創(chuàng)新還是規(guī)模體系都有很大提升空間。
環(huán)渤海地區(qū)工業(yè)綠色全要素生產率及其分解如表2所示。從時間角度分析,環(huán)渤海地區(qū)整體的綠色改進速度提升顯著,從2011年~2012年的-00298提升至了2016年~2017年的00261。具體來看,環(huán)渤海地區(qū)的技術進步指數(shù)呈現(xiàn)先下降再上升的“凹”型分布,其他三項指數(shù)變化規(guī)律不明顯。為進一步探明技術創(chuàng)新的貢獻狀況,本文借鑒Managi & Ranjan(2008)的方法,對生產率各分解項的所有數(shù)值加1%以調整負值,計算技術創(chuàng)新對工業(yè)綠色發(fā)展的貢獻權重,如表2所示。
結果顯示,純技術進步的貢獻權重也呈現(xiàn)“凹”型分布,在2016年~2017年間,技術創(chuàng)新的貢獻程度超過50%,2011年~2017年年平均貢獻權重達3267%,對工業(yè)綠色發(fā)展效率的提高貢獻最大,這表明技術創(chuàng)新已成為工業(yè)綠色轉型的重要驅動力,也證明了我國近年來以技術升級改造為著力點推進工業(yè)綠色發(fā)展是個正確的選擇。同時,技術規(guī)模變化發(fā)揮著重要作用,年平均貢獻權重達2471%,但動態(tài)來看,技術規(guī)模效益有減小的趨勢,為加速工業(yè)綠色轉型,環(huán)渤海地區(qū)需加大清潔生產等綠色技術創(chuàng)新成果在工業(yè)領域的推廣及應用,使技術規(guī)模效益跟上技術創(chuàng)新的步伐。此外,由于管理和制度改善帶來的純效率改進和規(guī)模效率變化也促進了工業(yè)綠色發(fā)展效率的提高。
四、技術創(chuàng)新對工業(yè)綠色發(fā)展效率的影響分析
1變量說明與模型構建
為探明實現(xiàn)中國工業(yè)綠色轉型的最佳投入方式,本文借鑒萬倫來等與蔡寧等的方法,將技術創(chuàng)新劃分為自主創(chuàng)新、創(chuàng)新交流和技術學習三種類型,代理變量分別為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的R&D經費內部支出與技術改造經費支出之和、購買國內技術經費及引進技術經費支出與消化吸收經費支出之和。數(shù)據來源于2018年~2012年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》,為減弱數(shù)據的異方差性以準確進行回歸估計,本文將變量對數(shù)化。
基于變量說明,構建模型如下:
Ei,t=αi+β1lnEIRi,t+β2lnEPDi,t+β3lnEAAi,t+εi,t
其中,Ei,t表示第i個地區(qū)第t年的工業(yè)綠色發(fā)展效率,lnEIRi,t、lnEPDi,t、lnEAAi,t分別表示第i個地區(qū)第t年的自主創(chuàng)新、創(chuàng)新交流以及技術學習,αi為截距項,βi為待估參數(shù),εi,t為誤差項。基于Hausman檢驗結果,選擇固定效應模型,采用全面可行廣義最小二乘法(FGLS)進行估計。
2計量結果分析
回歸顯示,自主創(chuàng)新、創(chuàng)新交流及技術學習三種類型的技術創(chuàng)新的回歸系數(shù)分別為06810、00696和04932,均在1%的置信水平上顯著,回歸方程擬合效果較好。三類技術創(chuàng)新的回歸系數(shù)均大于0,說明技術創(chuàng)新有助于工業(yè)綠色發(fā)展。其中,自主創(chuàng)新的影響效果最為明顯,說明企業(yè)是技術創(chuàng)新進程中的主角,工業(yè)綠色發(fā)展效率的提高主要依賴于企業(yè)自身的技術創(chuàng)新,加大自主創(chuàng)新投入是加速綠色轉型的最佳路徑之一。技術學習的影響系數(shù)排第二,說明學習引進國外先進的綠色技術對國內工業(yè)綠色發(fā)展也十分關鍵,在自主創(chuàng)新尚未涉及的領域,采用技術引進的方式可為本土技術創(chuàng)新奠定基礎,快速提高本土創(chuàng)新水平,加速清潔、綠色的生產技術在國內工業(yè)行業(yè)的應用。相比之下,創(chuàng)新交流的影響程度較弱,雖然創(chuàng)新交流是企業(yè)從外部引進技術的重要通道,但可能由于技術應用受到生產設備、資本投入、人力資源等的局限,創(chuàng)新交流對工業(yè)綠色發(fā)展的影響效果甚微。
五、結論
本文對2011年~2017年環(huán)渤海地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展效率及其動態(tài)變化進行分析,測算了技術創(chuàng)新對工業(yè)綠色全要素生產率的貢獻權重,并使用面板回歸模型分析了自主創(chuàng)新、創(chuàng)新交流及技術學習三種類型的技術創(chuàng)新投入對工業(yè)綠色發(fā)展效率的影響,得出以下結論:
1環(huán)渤海地區(qū)整體工業(yè)綠色發(fā)展并不理想,效率普遍偏低。地域差異明顯,北京和天津效率值最高,始終保持在DEA有效狀態(tài),是環(huán)渤海地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展的領導者。內蒙古的工業(yè)綠色發(fā)展效率出現(xiàn)異常波動,但其效率值整體較高。其余地區(qū)工業(yè)綠色發(fā)展效率較低,有很大的提升空間。
2縱向分析,環(huán)渤海地區(qū)整體的工業(yè)綠色發(fā)展效率處于提升狀態(tài),技術創(chuàng)新是工業(yè)綠色發(fā)展的核心驅動力,技術規(guī)模效應也在一定程度上促進了工業(yè)綠色發(fā)展。橫向分析,北京和天津的效率值增長速度最快,山東受技術進步帶動潛力較大,其余地區(qū)效率值出現(xiàn)下滑。
3面板分析的回歸結果表明,自主創(chuàng)新、創(chuàng)新交流及技術學習均對工業(yè)綠色發(fā)展效率的提升具有顯著正向作用。其中,自主創(chuàng)新是技術創(chuàng)新驅動綠色改造的主要渠道,技術學習在加速工業(yè)綠色轉型過程中也發(fā)揮著關鍵作用,創(chuàng)新交流對工業(yè)綠色效率影響程度較弱,需加大本土創(chuàng)新的應用力度。
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作者簡介:
1王睿,中國礦業(yè)大學管理學院學生。
2劉春曉,中國礦業(yè)大學管理學院學生。
3蘇霞,中國礦業(yè)大學管理學院學生。
4闊威,中國礦業(yè)大學資源與地球科學學院學生。