2.5影响的我国区域环境全要素生产率研究'> 考虑PM2.5影响的我国区域环境全要素生产率研究

摘要：目前我国正处于经济增速减缓、经济结构优化升级、经济动力转换的新常态时期，如何维持经济增长，同时兼顾环境，成为目前国家发展面临的主要问题。根据经济增长理论，促进一个国家或地区经济增长的因素是要素投入的增加和投入要素利用率的提升即全要素生产率的提高，在雾霾污染严重影响人们生产生活的大背景下，将PM2.5作为具体的污染变量引入到全要素生产率的分析框架中对推进我国供给侧结构性改革，改善环境污染情况，提升人民幸福指数具有重要意义。文章将PM2.5替换传统计算环境全要素生产率方法中的非期望产出指标，利用基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger生产率指数和跨期数据包络分析法（DEA），估算2001-2010年全国29个省市环境全要素生产率水平，并通过环境全要素生产率重心落点及演变轨迹，分析我国各区域环境全要素生产率具体情况及其变化。结果显示只有东部地区的全要素生产率基本上每年都在提高，其他地区都呈现总体下降状态，年均下降1.03%，这与高速增长的经济总量形成鲜明对比，说明这一时期我国经济增长主要以要素投入增加来驱动。环境全要素生产率重心均落在河南省境内，表明各地区环境全要素生产率水平变化程度相差不大，导致重心移动范围不大。最后通过分解Malmquist-Luenberger生产率指数，分析各区域环境全要素生产率变化原因，发现东部地区和东北地区环境全要素生产率提高主要是由技术进步带动的，中、西部地区环境全要素生产率下降分别是技术水平恶化和效率低下引起的。

关键词：PM2.5；环境全要素生产率；Malmquist-Luenberger生产率指数；重心

一、引言

在中央财经领导小组第十二次会议上提出：“在适度扩大总需求的同时，着力加强供给侧结构性改革，着力提高供给体系质量和效率，增强经济持续增长动力。”从经济学角度看，加强供给侧改革的关键在于提高全要素生产率水平，更好地理解和测算全要素生产率对推进我国供给侧改革具有重要意义。

传统的全要素生产率是指“经济中扣除了资本、劳动、能源等全部投入的生产率，这部分生产率提高不是因为投入的增加而是由于技术创新和效率改进所带来的”（李玲，2012，第17页），该项指标考虑生产要素的投入约束，但没有考虑资源环境的约束，可能扭曲对社会福利变化和经济绩效的评价，从而误导政策建议（王兵等，2010，第96页；Hailu等，2000，第252页）。因此，近年来越来越多的学者将资源与环境因素纳入到全要素生产率的分析框架中，称之为环境全要素生产率。不过“对于如何全面、科学地表达一国或地区的环境破坏和资源损耗整体水平，国内外现有研究尚未给出答案，相关研究普遍采用具体污染指标。”（涂正革，2008，第97页）

已有研究中，在环境污染指标的选择方面，有只纳入单一指标的，如涂正革（2009）、田银华（2011）等采用二氧化硫排放量，王兵等（2008）、陈诗一（2010）等采用二氧化碳排放量；也有使用多个指标的，如胡鞍钢等（2008）采用CO2、COD、SO2、废水总排量和固体废弃物总排量，李玲（2012）采用废水、二氧化碳、二氧化硫和固体废物排放量。

在将污染指标引入到全要素生产率模型方面，主要有两种方式，一是将环境污染变量作为投入要素引入模型，如Ramanathan（2005）、Lu et a1.（2006）、陈诗一（2009）、李胜文（2010）等，二是将环境污染变量作为非期望产出引入方向性距离函数中，此类研究较多，如Chung et a1.（1997）、涂正革（2008）、胡鞍钢（2008）、沈可挺和龚健健（2011）等。

在环境全要素生产率估算方法方面，主要运用前沿分析法。前沿分析又分随机前沿分析（SFA）和确定性前沿分析。前者需要先设定一个生产函数形式，将模型分为生产函数项、技术效率项和随机项三部分。如张军等（2009）使用SFA法研究了中国工业38个二级行业的要素配置效应，张弓（2013）使用超越对数形式的生产函数和随机前沿分析模型，寻找绿色全要素生产率比传统全要素生产率低的原因。后者主要是利用数据包络分析法（DEA），测度根据方向性距离函数构建出的Malmquist生产率指数、Luenberger生产率指数或Malmquist-Luenberger（ML）生产率指数。如胡鞍钢等（2008）、吴军（2009）、陈诗一（2010）、沈可挺和龚健健（2011）、田银华等（2011）、李玲（2012）等。

可以看出，目前对环境全要素生产率的探讨已经比较丰富了，但没有学者将大气主要污染物雾霾作为环境污染变量纳入到相关研究当中。首先，从PM2.5作为非期望产出的必要性来说，PM2.5被认为是形成雾霾的根本原因（刘斯达，2015，第61页），近年来雾霾污染导致空气质量日趋恶化，严重危害居民身体健康，影响人们日常生产生活。在这种大背景下，将PM2.5作为具体的污染变量引入环境全要素生产率的分析框架中具有重要意义。其次，从PM2.5作为非期望产出的可行性来说，“以高耗煤为主的能源结构、工业化进程导致的重工业占比过大的产业结构、机动车保有量不断提高的交通运输结构，以及城镇化过程中建筑工地大量扬尘是造成雾霾日趋严重的主要原因”（魏巍贤等，2015，第7页），由此可见雾霾的产生与各产业排放密切相关。最后，从PM2.5作为非期望产出的优势来说，PM2.5既包括人类生产生活中直接产生的固态形式的一次颗粒物，又包括由气态前体污染物通过大气化学反应而生成的二次粒子（高晓梅，2012，第9页），二氧化硫和氮氧化物的排放更是PM2.5产生的主要原因（王诺等，2015，第86页），所以相较于二氧化硫、二氧化碳等指标，PM2.5包含的污染物更多，环境状况的反映更为综合、严格。

综上所述，本文将PM2.5引入环境全要素生产率的计算框架中，采用不需假设函数形式、可以对生产率进行分解的数据包络分析方法，测度2001年至2010年间环境约束下我国各地区的环境全要素生产率情况，并探究其变化原因。