一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距經(jīng)歷了縮小—擴(kuò)大一縮小的演進(jìn)過(guò)程，20世紀(jì)80年代，落后地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提高對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)收斂的形成產(chǎn)生了更為重要的影響(董先安，2004)，20世紀(jì)90年代，中國(guó)市場(chǎng)化進(jìn)程中勞動(dòng)力市場(chǎng)扭曲導(dǎo)致的要素配置效率差異是這一時(shí)期區(qū)域差距擴(kuò)大的深層原因(蔡昉、王德文等，2001)，十六屆三中全會(huì)(2003)之后，中國(guó)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)在統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展的背景下向高位趨同，這也是改革開(kāi)放以來(lái)一系列經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略和政策長(zhǎng)期作用的結(jié)果(劉樹(shù)成、張曉晶，2007)。國(guó)內(nèi)外研究者對(duì)20世紀(jì)90年代中國(guó)區(qū)域差距的擴(kuò)大給予了廣泛關(guān)注，到21世紀(jì)初進(jìn)入高峰期①(金相郁、武鵬，2011)�？傮w來(lái)說(shuō)，相關(guān)研究主要集中在區(qū)域差距的演變趨勢(shì)和影響因素，以及不同經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的區(qū)域差距等方面。中國(guó)區(qū)域差距的影響因素主要包括物質(zhì)資本、人力資本等生產(chǎn)要素的積累和全要素生產(chǎn)率(TFP)②，有人認(rèn)為要素投入差異是我國(guó)地區(qū)差距的主要決定因素(李國(guó)璋、周彩云，2010)，也有研究指出，全要素生產(chǎn)率差異才是我國(guó)地區(qū)差距的主要決定因素(彭國(guó)華，2005;李靜、孟令杰等，2006;郭慶旺、趙志耘等，2005)。

現(xiàn)階段，中國(guó)區(qū)域間工業(yè)發(fā)展差距是經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的主要原因，而全要素生產(chǎn)率在區(qū)域工業(yè)差距中扮演重要角色(曾先峰，2010)。傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率分析僅僅考慮勞動(dòng)、資本等生產(chǎn)要素，沒(méi)有考慮伴隨工業(yè)發(fā)展的環(huán)境污染問(wèn)題及其約束。近年來(lái)，隨著人們對(duì)環(huán)境污染關(guān)注度的提高③，有些學(xué)者開(kāi)始通過(guò)Malmquist-Luenberger指數(shù)④在中國(guó)區(qū)域生產(chǎn)率分析中納入環(huán)境因素，不過(guò)，他們使用的是全社會(huì)(或工業(yè))總投入和產(chǎn)出，只是加入了環(huán)境污染這一“壞”產(chǎn)出，所測(cè)算的并不是嚴(yán)格意義上的環(huán)境全要素生產(chǎn)率，只能稱作考慮環(huán)境因素的市場(chǎng)全要素生產(chǎn)率。我們將兩項(xiàng)“壞”產(chǎn)出COD和的去除量⑤作為“好”產(chǎn)出，并選用工業(yè)企業(yè)污染治理投入，基于DEA的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)來(lái)測(cè)度中國(guó)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率，以彌補(bǔ)該指數(shù)無(wú)法測(cè)度“壞”產(chǎn)出的缺陷。

在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，分析中國(guó)區(qū)域差距和全要素生產(chǎn)率(含考慮環(huán)境因素的)的較多，而將兩者結(jié)合起來(lái)，分析其相互影響的較少，僅李靜(2009)、王俊能等(2010)、楊俊等(2010)分析了人均GRP和工業(yè)比重等因素對(duì)環(huán)境效率的影響，胡曉珍等(2011)將環(huán)境污染綜合指數(shù)作為經(jīng)濟(jì)的非理想產(chǎn)出納入非參數(shù)DEA—Malmquist指數(shù)模型，測(cè)度并分析了我國(guó)的綠色Malmquist指數(shù)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差距的影響及其時(shí)間演化趨勢(shì)，王兵(2010)全面分析了中國(guó)環(huán)境效率、環(huán)境全要素生產(chǎn)率及其成分，并對(duì)影響環(huán)境效率和環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的因素進(jìn)行了實(shí)證研究。他們的研究結(jié)論各異，并不都支持王兵(2008)在分析APEC 17個(gè)國(guó)家和地區(qū)時(shí)得出的結(jié)論，即人均GDP和生產(chǎn)率指數(shù)之間具有倒“U”型關(guān)系。那么，我國(guó)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率和人均GRP、工業(yè)比重之間相互關(guān)系如何，是否存在倒“U”型關(guān)系，這種關(guān)系對(duì)區(qū)域差距和環(huán)境污染問(wèn)題又有什么影響和啟示?這將是本文研究的重點(diǎn)。

本文下面的安排是：第二部分介紹研究方法以及數(shù)據(jù)處理，第三部分對(duì)測(cè)算的環(huán)境全要素生產(chǎn)率進(jìn)行實(shí)證分析和檢驗(yàn)，第四部分是主要結(jié)論和政策含義。

二、研究方法與數(shù)據(jù)

(一)環(huán)境全要素生產(chǎn)率測(cè)度方法

相關(guān)研究對(duì)全要素生產(chǎn)率測(cè)度方法的介紹差別較大，對(duì)其分類也持不同意見(jiàn)⑥，F(xiàn)are等(1994)構(gòu)建的基于DEA的Malmquist指數(shù)法屬于非參數(shù)前沿生產(chǎn)函數(shù)法⑦，在實(shí)證研究中為學(xué)者們普遍采用。該方法具有以下優(yōu)點(diǎn)：第一，在計(jì)算過(guò)程中相當(dāng)于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一階差分，消除了各地區(qū)同方向的變化，弱化了數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)測(cè)算結(jié)果的影響，同時(shí)，不需要價(jià)格資料，避免了價(jià)格信息不對(duì)稱所引起的問(wèn)題;第二，不需要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，也不需要成本最小化和利潤(rùn)最大化的條件，避免了研究者的主觀判斷對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響;第三，可以利用多數(shù)投入與產(chǎn)出變量，也可以實(shí)現(xiàn)有關(guān)全要素生產(chǎn)率的各種分解，使得結(jié)果更加豐富。

上式即為Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，記為T(mén)FP，它度量了決策單元從t期到t+1期整體生產(chǎn)率的變化程度。第一項(xiàng)EFFCH代表了技術(shù)效率的改變，若EFFCH>1，則決策單元更靠近生產(chǎn)可能性邊界，相對(duì)技術(shù)效率提高，EFFCH又可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)PECH和規(guī)模效率指數(shù)SECH的乘積。第二項(xiàng)TECHCH代表了技術(shù)水平的改變，說(shuō)明生產(chǎn)可能性邊界的移動(dòng)，若TECHCH>1，則生產(chǎn)技術(shù)出現(xiàn)創(chuàng)新和進(jìn)步。

(二)樣本及數(shù)據(jù)說(shuō)明

在政治高度集中、經(jīng)濟(jì)地方分權(quán)的體制下，中國(guó)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)基本上體現(xiàn)為行政區(qū)經(jīng)濟(jì)，由于數(shù)據(jù)限制，大部分區(qū)域差距和全要素生產(chǎn)率研究都以省級(jí)行政單位作為分析對(duì)象，本文選取中國(guó)大陸28個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)1992-2009年的匯總工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析⑩，計(jì)算環(huán)境全要素生產(chǎn)率的投入產(chǎn)出指標(biāo)及其數(shù)據(jù)處理如下：

1.投入指標(biāo)。勞動(dòng)投入選用工業(yè)企業(yè)專職環(huán)保人員數(shù)，該項(xiàng)數(shù)據(jù)和其他投入產(chǎn)出原始數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，資本投入為工業(yè)污染治理資本存量，按以下方法得到：首先，根據(jù)全國(guó)的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，將工業(yè)污染治理項(xiàng)目本年完成投資合計(jì)按1991年不變價(jià)折算，再按張軍(2004)的做法，將基年1992年的數(shù)據(jù)除以10%作為該省市的初始資本存量(11)，然后，參照萬(wàn)東華(2009)，取固定資產(chǎn)折舊率為7.3%，最后根據(jù)永續(xù)盤(pán)存法計(jì)算得到各省市歷年的工業(yè)污染治理資本存量。

2.產(chǎn)出指標(biāo)。如前所述，相關(guān)研究基本上都以GRP和工業(yè)增加值等指標(biāo)作為“好”產(chǎn)出，以COD和排放量等工業(yè)污染指標(biāo)作為“壞”產(chǎn)出，通過(guò)M—L指數(shù)來(lái)測(cè)算中國(guó)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率，我們嘗試把工業(yè)廢水中COD和工業(yè)去除量作為產(chǎn)出，采用Malmquist指數(shù)方法計(jì)算，以更加直觀地反映環(huán)境投入產(chǎn)出效益。為了消除人口密度或城市化水平差異的影響，我們將以上投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)除以各省市歷年的年底總?cè)丝跀?shù)，得到人均數(shù)(12)。

三、實(shí)證分析與檢驗(yàn)

利用第二部分介紹的研究方法和數(shù)據(jù)，我們通過(guò)DEAP2.1軟件測(cè)算了環(huán)境全要素生產(chǎn)率，按照不同區(qū)域劃分方法進(jìn)行歸類比較，并分析環(huán)境全要素生產(chǎn)率的影響因素，從不同側(cè)面反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的影響。

(一)環(huán)境全要素生產(chǎn)率及其動(dòng)態(tài)變化

現(xiàn)有涉及區(qū)域的研究大部分都將中國(guó)分為東、中、西三大經(jīng)濟(jì)區(qū)進(jìn)行對(duì)比，

這種縱向經(jīng)濟(jì)區(qū)劃割裂了生態(tài)位勢(shì)較低而經(jīng)濟(jì)位勢(shì)較高的東部地區(qū)與生態(tài)位勢(shì)較高而經(jīng)濟(jì)位勢(shì)較低的西部地區(qū)的互補(bǔ)互利關(guān)系，將生態(tài)環(huán)境貢獻(xiàn)區(qū)和生態(tài)環(huán)境受益區(qū)隔離開(kāi)來(lái)，在區(qū)域利益分配機(jī)制上存在著重大缺陷，相應(yīng)地也帶來(lái)了日益嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題(孫紅玲，2008)。我們按照孫紅玲(2005)，把中國(guó)分為泛珠三角、泛長(zhǎng)三角和大環(huán)渤海“三大塊”，然后將各省市歷年的環(huán)境全要素生產(chǎn)率按縱向“三大部”和橫向“三大塊”(13)分別進(jìn)行歸類，求其均值和變異系數(shù)以進(jìn)行比較。

從表1可以看出，全國(guó)各省市1992-2009環(huán)境全要素生產(chǎn)率平均增長(zhǎng)率為15.3%，“三大部”中的最大值18.1%(中部)比最小值12.8%(西部)高5.3個(gè)百分點(diǎn)，而“三大塊”中的最大值17.2%(大環(huán)渤海)與最小值13.9%(泛珠三角)僅相差3.3個(gè)百分點(diǎn)，在環(huán)境全要素生產(chǎn)率平均增長(zhǎng)率這一指標(biāo)上，橫向“三大塊”的區(qū)劃也符合孫紅玲(2008)的研究結(jié)論，即相比縱向“三大部”，其各經(jīng)濟(jì)區(qū)處于相對(duì)均衡的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，所分擔(dān)的生態(tài)環(huán)境建設(shè)責(zé)任也基本相當(dāng)。1995-1996年，全國(guó)各省市的環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率平均達(dá)到60%，其中“三大部”中的中部為64.5%，“三大塊”中的泛珠三角為79.8%，對(duì)全國(guó)均值的貢獻(xiàn)較大，并且在1995年前后，全國(guó)增長(zhǎng)率的平均值較大。在2005-2006年，全國(guó)平均出現(xiàn)了3.6%的負(fù)增長(zhǎng)，其中“三大部”中的西部平均負(fù)增長(zhǎng)13.6%，“三大塊”中的泛長(zhǎng)三角平均負(fù)增長(zhǎng)29%，對(duì)全國(guó)平均值的向下拉動(dòng)作用較強(qiáng)。除了這幾個(gè)年度之外，其他年份保持10%-20%左右的平均增長(zhǎng)率，波動(dòng)不大。

表2中最后一行是全國(guó)各省市和各經(jīng)濟(jì)區(qū)歷年環(huán)境全要素生產(chǎn)率均值的變異系數(shù)(14)，而不是各列的平均值，數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)各省市歷年均值的差距并不大，變異系數(shù)僅為0.06，而縱向“三大部”之間和橫向“三大塊”之間的差異更小，分別為0.02和0.01，不過(guò)縱向間差距還是大于橫向間差距，縱向“三大部”中，中部各省市歷年均值的差距最大，橫向“三大塊”中，泛珠三角差距最大。第一列是全國(guó)各省市歷年環(huán)境全要素生產(chǎn)率的變異系數(shù)，雖有波動(dòng)，整體上差距在縮小，第二、三列是兩類區(qū)劃中各大經(jīng)濟(jì)區(qū)歷年均值的變異系數(shù)，后續(xù)各列是各經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)各省市歷年的變異系數(shù)，可以明顯地看出，無(wú)論哪種區(qū)劃，一級(jí)經(jīng)濟(jì)區(qū)之間的差距遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于全國(guó)各省市之間，以及各大經(jīng)濟(jì)區(qū)“俱樂(lè)部”內(nèi)各省市之間的差距，而橫向經(jīng)濟(jì)區(qū)之間的差距在大部分年份小于縱向經(jīng)濟(jì)區(qū)之間的差距，特別是“十一五”以來(lái)。

為了和相關(guān)研究進(jìn)行對(duì)比，我們?cè)诒?中列出各省市年度平均環(huán)境全要素生產(chǎn)率及其分解，可以看出，1992-2009年增長(zhǎng)率先逐年提高，到1995-1996年達(dá)到1.517，后在波動(dòng)中趨于下降，“十一五”期間又開(kāi)始逐年提高。各省市歷年平均環(huán)境全要素生產(chǎn)率平均增長(zhǎng)率為9.1%，綜合技術(shù)效率平均增長(zhǎng)6.3%，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)平均增長(zhǎng)2.6%，可見(jiàn)，綜合技術(shù)效率的貢獻(xiàn)更大，其中純技術(shù)效率平均增長(zhǎng)4.5%，規(guī)模效率平均增長(zhǎng)1.8%，這說(shuō)明環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要依靠純技術(shù)效率的提高，各省市向生產(chǎn)可能性邊界靠近，相對(duì)技術(shù)效率提高，但中國(guó)的工業(yè)企業(yè)規(guī)模依然較小，對(duì)其貢獻(xiàn)度不夠(15)。同時(shí)，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)增長(zhǎng)率較小，生產(chǎn)可能性邊界的移動(dòng)幅度不大，環(huán)境保護(hù)技術(shù)創(chuàng)新力度不夠，這與陳詩(shī)一(2010)的結(jié)論不同，但是，“十一五”以來(lái)，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)增長(zhǎng)率逐年上升，和環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率保持相同變動(dòng)趨勢(shì)，而其他幾個(gè)指數(shù)則逐年下降，說(shuō)明近年技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)份額在提高，而其他指數(shù)的則相應(yīng)下降。

(二)環(huán)境全要素生產(chǎn)率影響因素分析

參考現(xiàn)有研究中全要素生產(chǎn)率影響因素的選擇(16)，并限于數(shù)據(jù)的可得性，我們選取以下指標(biāo)進(jìn)行分析：(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。用1991年不變價(jià)人均GRP的對(duì)數(shù)來(lái)表示，同時(shí)，回歸方程中還考慮人均GRP對(duì)數(shù)的平方項(xiàng)，來(lái)檢驗(yàn)環(huán)境全要素生產(chǎn)率和人均GRP之間可能存在的二次曲線關(guān)系。為了便于回歸結(jié)果的解釋，我們將生產(chǎn)率也相應(yīng)取對(duì)數(shù)(17);(2)外貿(mào)依存度。用按經(jīng)營(yíng)單位所在地分進(jìn)出口總額占GRP比重(DDFT)來(lái)表示，進(jìn)出口總額數(shù)據(jù)需用人民幣基準(zhǔn)匯價(jià)年度平均值轉(zhuǎn)化為人民幣，再將其按1991年不變價(jià)進(jìn)行折算。(3)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。用1991年不變價(jià)工業(yè)增加值占GRP比重(IAV)來(lái)表示。考慮到工業(yè)增加值比重和人均GRP之間可能存在著交互效應(yīng)(interaction effect)，我們?cè)诜匠讨刑砑觾烧叩慕换ロ?xiàng)進(jìn)行檢驗(yàn)(18)。(4)區(qū)域因素。用人口密度的對(duì)數(shù)(LNDP)表示，人口密度為年底總?cè)丝跀?shù)與面積的比(19)。我們利用面板數(shù)據(jù)回歸以下方程：

這說(shuō)明人均GRP和生產(chǎn)率指數(shù)之間具有倒“U”型關(guān)系，而對(duì)綜合技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的回歸也證實(shí)這種關(guān)系，并且前者的統(tǒng)計(jì)顯著性更高，整體貢獻(xiàn)更大，這和前文的分析保持一致。這種倒“U”型關(guān)系和環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線并不矛盾，轉(zhuǎn)折點(diǎn)上環(huán)境污染程度最高，但環(huán)境污染治理效率增長(zhǎng)率也最高。這里人均GRP的轉(zhuǎn)折點(diǎn)為3019.36，除安徽、廣西、貴州、云南和甘肅以外，其他23個(gè)省市均已越過(guò)轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)入環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率下降的右半段，這意味著環(huán)境監(jiān)管和治理的機(jī)會(huì)成本將使中國(guó)的節(jié)能減排任務(wù)更加艱巨(袁鵬、程施，2011)，也意味著區(qū)域差距的縮小可以帶來(lái)生產(chǎn)率增長(zhǎng)差距的縮小，這是因?yàn)樵娇拷a(chǎn)邊界，地區(qū)生產(chǎn)率增長(zhǎng)越低，因此出現(xiàn)了后者對(duì)前者的追趕(Lall et al., 2002)，近年來(lái)我國(guó)區(qū)域差距和生產(chǎn)率增長(zhǎng)率差距的共同變動(dòng)趨勢(shì)是很好的例證。這種倒“U”型關(guān)系和王兵(2008)對(duì)APEC國(guó)家的研究結(jié)論一致，與Yoruk和Zaim(2005)關(guān)于OECD國(guó)家U型關(guān)系的結(jié)論相反，這可能是因?yàn)槲覈?guó)各省市之間、APEC各成員之間初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差距都較大，在樣本期內(nèi)大部分成員經(jīng)歷了生產(chǎn)率由遞增向遞減的轉(zhuǎn)折，而OECD各成員的發(fā)展水平更加接近。

工業(yè)比重的系數(shù)為-4.5385，它度量了人均GRP為0時(shí)工業(yè)比重對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的偏效應(yīng)，而這是沒(méi)有意義的�？紤]到人均GRP和工業(yè)比重的交互效應(yīng)，我們?cè)谌司鵊RP的均值處求得工業(yè)比重對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的偏效應(yīng)β=+8.066039=-0.5224，可見(jiàn)仍然為負(fù)值，工業(yè)化程度的提高導(dǎo)致環(huán)境

全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的下降，但負(fù)向影響沒(méi)有之前那么大，綜合技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的情況類似，同樣是前者與環(huán)境全要素生產(chǎn)率的結(jié)果更接近。很多研究也證實(shí)了這種負(fù)向影響(李靜、饒梅先，2011;胡玉瑩，2010)，但他們都沒(méi)有考慮上述交互效應(yīng)，使回歸結(jié)果有很大偏誤。我們的結(jié)果表明，當(dāng)前我國(guó)工業(yè)發(fā)展雖然還沒(méi)有走出以資源消耗、環(huán)境污染為代價(jià)的粗放模式，但近年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和環(huán)境全要素生產(chǎn)率的提升具有一致性，同時(shí)，區(qū)域差距縮小，后發(fā)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高導(dǎo)致的環(huán)境管制，也在一定程度上抵消了工業(yè)比重提高對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的負(fù)面影響，這符合環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的環(huán)境偏好論以及涂正革(2008)的結(jié)論。另外，外貿(mào)依度對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率有顯著正向影響，這支持了“污染天堂”假說(shuō)(王兵，2010)，人口密度代表的區(qū)域因素也對(duì)其有顯著正向促進(jìn)作用，這和一些研究使用地區(qū)虛擬變量得出的結(jié)論保持一致�！　∷摹⒅饕Y(jié)論和政策含義

我們通過(guò)基于DEA的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)得到了中國(guó)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率及其分解，發(fā)現(xiàn)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要依靠純技術(shù)效率的提高，各省市最大限度地向生產(chǎn)可能性邊界靠近，純技術(shù)效率繼續(xù)提升的空間已經(jīng)不大，規(guī)模效率增長(zhǎng)率較低，對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)度不夠。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)增長(zhǎng)率相對(duì)較小，生產(chǎn)可能性邊界的移動(dòng)幅度不大，環(huán)境保護(hù)技術(shù)創(chuàng)新力度不夠，但是，“十一五”以來(lái)，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)增長(zhǎng)率對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)份額在提高，其他指數(shù)則相應(yīng)下降。所以，中國(guó)需要轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，依靠技術(shù)創(chuàng)新和進(jìn)步，以及品牌企業(yè)規(guī)模效應(yīng)的培育來(lái)促進(jìn)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，使其逐步在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和區(qū)域差距縮小中起主導(dǎo)作用。我國(guó)“十一五”以來(lái)的實(shí)踐及其成效也說(shuō)明了這一發(fā)展路徑的合理性。

我們將各省市歷年的環(huán)境全要素生產(chǎn)率按照縱向“三大部”和橫向“三大塊”進(jìn)行歸類比較，發(fā)現(xiàn)縱向“三大部”中平均增長(zhǎng)率最高的是中部(18.1%)，橫向“三大塊”中最高的是大環(huán)渤海(17.2%)，“三大部”中，中部各省市歷年均值的差距最大，“三大塊”中泛珠三角差距最大，總體上縱向間差距還是大于橫向間差距�？梢�(jiàn)，從環(huán)境全要素生產(chǎn)率的角度來(lái)看，相比縱向“三大部”，橫向“三大塊”各經(jīng)濟(jì)區(qū)處于相對(duì)均衡的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，所分擔(dān)的生態(tài)環(huán)境建設(shè)責(zé)任也基本相當(dāng)。目前，以縱向區(qū)域劃分為載體的區(qū)域發(fā)展總體戰(zhàn)略及其配套規(guī)劃和政策在執(zhí)行時(shí)遇到一系列體制機(jī)制障礙和問(wèn)題，所以，橫向經(jīng)濟(jì)區(qū)劃及其協(xié)調(diào)互動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、財(cái)政橫向分配等制度基礎(chǔ)的設(shè)計(jì)為區(qū)域差距問(wèn)題和生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的解決提供了一個(gè)很好的思路，對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、生態(tài)補(bǔ)償和主體功能區(qū)的最終形成等也有一定的啟示。

對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率影響因素的回歸結(jié)果顯示，人均GRP和生產(chǎn)率指數(shù)之間具有倒“U”型關(guān)系，這種倒“U”型關(guān)系和環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線并不矛盾，轉(zhuǎn)折點(diǎn)上環(huán)境污染程度最高，但環(huán)境污染治理效率增長(zhǎng)率也最高。除安徽、廣西、貴州、云南和甘肅以外，在樣本期內(nèi)大部分省市經(jīng)歷了生產(chǎn)率由遞增向遞減的轉(zhuǎn)折，這意味著環(huán)境監(jiān)管和治理的機(jī)會(huì)成本將使中國(guó)的節(jié)能減排任務(wù)更加艱巨，而環(huán)境保護(hù)的投入產(chǎn)出彈性較小(李勝文、李新春，2010)，區(qū)域差距的縮小帶來(lái)了生產(chǎn)率增長(zhǎng)差距的縮小。工業(yè)化程度的提高導(dǎo)致環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的下降，而外貿(mào)依存度對(duì)其有正向影響，中國(guó)的“世界工廠”依然沒(méi)有走出以資源消耗、環(huán)境污染為代價(jià)的粗放增長(zhǎng)模式，但負(fù)向影響沒(méi)有相關(guān)研究中的那么大，后發(fā)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高帶來(lái)的政府環(huán)境管制力度加強(qiáng)，以及居民環(huán)境偏好的提升部分抵消了其負(fù)向影響。根據(jù)王兵(2008)對(duì)APEC的研究，工業(yè)份額與生產(chǎn)率指數(shù)之間具有U型關(guān)系，我們對(duì)中國(guó)28個(gè)省市的回歸證實(shí)了這一點(diǎn)。

在中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)向高位趨同的背景下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和環(huán)境全要素生產(chǎn)率之間的倒“U”型關(guān)系能否轉(zhuǎn)向?yàn)镹型曲線關(guān)系(20)，即進(jìn)入生產(chǎn)率隨經(jīng)濟(jì)水平的提高而遞增的階段?各省市工業(yè)增加值比重繼續(xù)提升的空間已不大，新型工業(yè)化道路對(duì)未來(lái)的生產(chǎn)率增長(zhǎng)會(huì)有什么影響?同時(shí)，外貿(mào)依存度和人口密度對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率有顯著正向影響，那么本地市場(chǎng)效應(yīng)和價(jià)格指數(shù)效應(yīng)等新經(jīng)濟(jì)地理因素在環(huán)境全要素生產(chǎn)率和區(qū)域差距中又扮演著什么角色?這些都值得進(jìn)一步研究。

注釋：

①見(jiàn)金相郁，武鵬(2010)的整理。

②這兩項(xiàng)因素被新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論視為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉，也被廣泛用來(lái)解釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。

③據(jù)《2007年全國(guó)公眾環(huán)境意識(shí)調(diào)查報(bào)告》顯示，公眾對(duì)環(huán)境污染的關(guān)注度高居第四位，僅次于醫(yī)療、就業(yè)和收入差距問(wèn)題。

④Tornqvist指數(shù)、Fischer指數(shù)和Malmquist指數(shù)等傳統(tǒng)測(cè)度方法僅考慮“好”產(chǎn)出，M-L指數(shù)同時(shí)考慮“好”產(chǎn)出的增加和“壞”產(chǎn)出的減少。

⑤《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年規(guī)劃綱要》將COD和作為主要污染物進(jìn)行控制，要求“十二五”期間工業(yè)廢水中COD排放量和工業(yè)排放量分別減少8%，相關(guān)研究也通常將兩者作為“壞”產(chǎn)出。

⑥郭慶旺等(2005)將TFP測(cè)度方法分為2類：增長(zhǎng)會(huì)計(jì)法和經(jīng)濟(jì)計(jì)量法;傅勇等(2009)分為3類：增長(zhǎng)核算法、時(shí)間參數(shù)法和前沿生產(chǎn)函數(shù)法;章祥蓀等(2008)則將其分為4類：增長(zhǎng)核算法、生產(chǎn)函數(shù)法、隨機(jī)前沿分析法，以及數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Malmquist指數(shù)法);Coelli等(2005)將其分為4類：代數(shù)指數(shù)法、增長(zhǎng)核算法(索洛余值法)、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法(SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)，段文斌等(2009)的分類類似。

⑦還有參數(shù)前沿生產(chǎn)函數(shù)法，其又可以分為確定性前沿和隨機(jī)性前沿。

⑧見(jiàn)章祥蓀，貴斌威.中國(guó)全要素生產(chǎn)率分析：Malmquist指數(shù)法評(píng)述與應(yīng)用[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008, (6).

⑨Lovell將構(gòu)成CRS生產(chǎn)可能集的前沿技術(shù)稱為基準(zhǔn)技術(shù)，即為了計(jì)算TFP而定義的參照技術(shù)，將構(gòu)成VRS生產(chǎn)可能集的前沿技術(shù)稱為最佳實(shí)踐技術(shù)，即現(xiàn)實(shí)中存在的前沿技術(shù)。

⑩以下簡(jiǎn)稱28個(gè)省市。中國(guó)大陸31個(gè)省級(jí)行政單位中，西藏的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，青海2001-2006年的工業(yè)去除量數(shù)據(jù)缺失，重慶納入四川，所以本文考慮28個(gè)省市�！吨袊�(guó)環(huán)境年鑒》從1990年開(kāi)始

編制，但1992年之后才比較規(guī)范完備，故本文的樣本區(qū)間為1992-2009。年鑒中各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)以匯總工業(yè)企業(yè)為主，而工業(yè)也是環(huán)境的主要污染源，本文計(jì)算環(huán)境全要素生產(chǎn)率的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)均是各省市歷年的匯總工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)。

(11)實(shí)際上，如果參照一些研究中的做法，假設(shè)基年的工業(yè)污染治理項(xiàng)目本年完成投資合計(jì)與基年固定資產(chǎn)投資合計(jì)的比，等于基年工業(yè)污染治理資本存量與基年社會(huì)資本存量的比，便可以根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒中的投資數(shù)據(jù)和一些學(xué)者估算的社會(huì)資本存量數(shù)據(jù)得到基年工業(yè)污染治理資本存量，根據(jù)比較，數(shù)據(jù)相差不大，而只要口徑一致，基年的工業(yè)污染治理資本存量數(shù)據(jù)并不是太重要，任何一種合理假設(shè)都是可取的。

(12)其中勞動(dòng)力數(shù)據(jù)為工業(yè)企業(yè)專職環(huán)保人員數(shù)占總?cè)丝诘谋戎亍?/p>

(13)東部11個(gè)省市，中部8個(gè)省市，西部12個(gè)省市的“三大部”經(jīng)濟(jì)區(qū)劃較為常見(jiàn);“三大塊”中的泛珠三角包括粵、閩、瓊、湘、鄂、贛、桂、渝、云、貴、川、藏12個(gè)省市，泛長(zhǎng)三角包括滬、蘇、浙、皖、豫、陜、甘、寧、青、疆10個(gè)省市，大環(huán)渤海包括京、津、遼、魯、冀、晉、吉、黑、蒙9個(gè)省市，詳見(jiàn)孫紅玲的系列文章，當(dāng)然，其合理性尚待檢驗(yàn)。如前文所述，本文僅考慮28個(gè)省市，故文中各相應(yīng)經(jīng)濟(jì)區(qū)不包括渝、藏和青。我國(guó)當(dāng)前區(qū)域發(fā)展總體戰(zhàn)略的東、中、西和東北的區(qū)劃中，東北所占份額太少，和橫向三分不具有可比性，本文不采用。

(14)反映絕對(duì)差距的極差、極均差、平均差和標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)，以及反映相對(duì)差距的極值比率、極均值比率、平均差系數(shù)、變異系數(shù)、基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)等指標(biāo)，都曾用來(lái)研究我國(guó)的區(qū)域差距，也有一些學(xué)者用收斂假說(shuō)來(lái)進(jìn)行實(shí)證分析，其中變異系數(shù)是最常用的指標(biāo)，見(jiàn)金相郁，武鵬(2010)的整理。

(15)根據(jù)前文介紹，環(huán)境全要素生產(chǎn)率(TFP)=綜合技術(shù)效率(EFFCH)×技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TECHCH)，其中，綜合技術(shù)效率(EFFCH)=純技術(shù)效率(PECH)×規(guī)模效率(SECH)。

(16)Loko&Diouf(2009)對(duì)決定全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的因素進(jìn)行了詳細(xì)的探討。另見(jiàn)王兵(2008, 2010)，李靜(2009)，王俊能等(2010)，楊俊等(2010)等的研究。

(17)實(shí)際上，回歸結(jié)果顯示，取對(duì)數(shù)后各解釋變量的顯著性也大大提高。

(18)因?yàn)榛貧w方程中含有人均GRP對(duì)數(shù)的平方項(xiàng)，為了在LNGRPPC和IAV均值水平下得到人均GRP對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的影響，我們?cè)诨貧w時(shí)用(LNGRPPC-8. 066039)2代替LNGRPPC2，用LNGRPPC·(IAV-0.6111936)代替LNGRPPC·IAV，這樣，LNGRPPC的系數(shù)就變成了在均值水平上的偏效應(yīng)。其中，8.066039和0.6111936分別是LNGRPPC和IAV的均值。

(19)除人均GRP來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)外，以上原始數(shù)據(jù)均來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

(20)實(shí)際上，我們?cè)诨貧w時(shí)加入人均GRP對(duì)數(shù)的三次方來(lái)檢驗(yàn)N型曲線關(guān)系，結(jié)果出現(xiàn)了完全共線性，未通過(guò)檢驗(yàn)。

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