王姍姍 屈小娥

(西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西西安710061)

基于環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率變動(dòng)研究

王姍姍 屈小娥

(西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西西安710061)

以2003－2008年中國(guó)制造業(yè)28個(gè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)為樣本，選取行業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額、年末從業(yè)人員數(shù)和能源消費(fèi)為投入指標(biāo)，行業(yè)總產(chǎn)值、SO2排放量為好和壞的產(chǎn)出指標(biāo)，運(yùn)用非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法測(cè)算了考慮環(huán)境效應(yīng)的制造業(yè)行業(yè)全要素能源效率指數(shù);并運(yùn)用Tobit模型研究了全要素能源效率的影響因素。研究結(jié)果顯示:考慮環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)行業(yè)全要素能源效率總體呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，但遠(yuǎn)低于不考慮環(huán)境污染時(shí)制造業(yè)全要素能源效率，技術(shù)進(jìn)步是制造業(yè)全要素能源效率提高的主要原因;分行業(yè)看，重工業(yè)行業(yè)的全要素能源效率顯著高于輕工業(yè)行業(yè)，且行業(yè)內(nèi)部差異顯著;全要素能源效率增長(zhǎng)率較高的行業(yè)主要集中在壟斷程度高、進(jìn)入壁壘高的行業(yè)，增長(zhǎng)率較低的行業(yè)主要是勞動(dòng)密集型行業(yè);外資水平、資本深化和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)輕工業(yè)的全要素能源效率有顯著正向影響，企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)重工業(yè)提高能源效率有積極作用，外資水平提高在一定程度上降低了重工業(yè)的全要素能源效率。

全要素能源效率;環(huán)境效應(yīng);Malmquist指數(shù);Tobit模型

改革開放30多年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)取得了令人矚目的成就，其中制造業(yè)直接創(chuàng)造了國(guó)民生產(chǎn)總值的1/3，占整個(gè)國(guó)民生產(chǎn)的4/5，占出口總額的九成，提供了8000多萬(wàn)個(gè)就業(yè)崗位和1/3的國(guó)家財(cái)政來(lái)源，已成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的主體產(chǎn)業(yè)。制造業(yè)不僅是中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要推動(dòng)力，同時(shí)也是能源消費(fèi)大戶。2001年后，制造業(yè)能源消費(fèi)量急劇增加，到2007年制造業(yè)能源消費(fèi)總量占工業(yè)行業(yè)能源消耗量(175 136．64萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤)的81．7%，占全國(guó)能源消耗量(246 270．15萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤)的58．1%。我國(guó)“豐煤少油”的資源稟賦，決定了當(dāng)前的一次能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是以煤炭為主，其所占比重始終在70%左右波動(dòng)。而全國(guó)CO2排放量的85%、SO2排放量的90%、煙塵排放量的73%都來(lái)自于燃煤［1］。SO2是酸雨形成的主要因素，對(duì)人類健康和生態(tài)環(huán)境都將產(chǎn)生嚴(yán)重的危害。因此能源利用過(guò)程中產(chǎn)生的環(huán)境問(wèn)題已變得越來(lái)越不容忽視，而資源環(huán)境的雙重約束也使得傳統(tǒng)的發(fā)展模式越來(lái)越呈現(xiàn)出不可持續(xù)性。因此研究考慮環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率的變動(dòng)就顯得尤為必要。本文以中國(guó)制造業(yè)28個(gè)行業(yè)為研究對(duì)象，運(yùn)用基于產(chǎn)出導(dǎo)向的、規(guī)模報(bào)酬不變的非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法，基于能源經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展視角，實(shí)證研究了考慮環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率及其變動(dòng)(提高或降低)的根源，其結(jié)果對(duì)于探討資源環(huán)境雙重約束下中國(guó)制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，具有重要的理論及現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外對(duì)于中國(guó)能源效率的問(wèn)題研究目前已經(jīng)取得了豐碩的研究成果，有的已深入到行業(yè)層面。Fisher［2］等通過(guò)對(duì)1997－1999年中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的分析，認(rèn)為1996年以來(lái)中國(guó)能源絕對(duì)使用水平以及能源強(qiáng)度下降的主要原因是由于能源價(jià)格上調(diào)、研發(fā)投入加大和企業(yè)所有制改革。劉紅玫、陶全［3］應(yīng)用Divisia分解法研究了我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)能源密度下降的原因，認(rèn)為行業(yè)內(nèi)生產(chǎn)率變化對(duì)整體能源密度下降的作用比產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的作用大，能源價(jià)格上漲、R＆D活動(dòng)增加、行業(yè)結(jié)構(gòu)變化等都對(duì)行業(yè)內(nèi)部能源效率提高有積極的作用。李廉水、周勇［4］用非參數(shù)的DEA方法評(píng)價(jià)了35個(gè)工業(yè)行業(yè)的能源效率，測(cè)算了技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率對(duì)能源效率的影響，其研究結(jié)果顯示技術(shù)進(jìn)步對(duì)工業(yè)能源效率影響顯著且呈正相關(guān)關(guān)系。杭雷鳴、屠梅曾［5］研究了1985－2003年間我國(guó)制造業(yè)能源強(qiáng)度和能源價(jià)格之間的關(guān)系，認(rèn)為能源價(jià)格上升對(duì)降低總能源強(qiáng)度、石油強(qiáng)度、電力強(qiáng)度和煤炭強(qiáng)度具有積極作用。李力、王鳳［6］采用五種常用的因素分解法，研究了中國(guó)制造業(yè)的能源強(qiáng)度，認(rèn)為能源利用效率提高是我國(guó)制造業(yè)能源強(qiáng)度總體上保持下降趨勢(shì)的主要原因。李未無(wú)［7］研究了我國(guó)35個(gè)工業(yè)行業(yè)能源利用效率與對(duì)外開放的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)對(duì)外開放對(duì)提高能源效率具有積極作用。王秋彬［8］研究了工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)與工業(yè)發(fā)展的區(qū)域性結(jié)構(gòu)對(duì)能源效率的影響，認(rèn)為能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源的稟賦結(jié)構(gòu)、城市形態(tài)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)的調(diào)整對(duì)各區(qū)域能源效率有負(fù)向影響，國(guó)際產(chǎn)業(yè)分工結(jié)構(gòu)對(duì)能源效率有顯著的正向影響。

從以上研究可以看出，這些學(xué)者在研究能源效率時(shí)均沒(méi)有將環(huán)境因素考慮進(jìn)去。能源是經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，然而能源的大量消費(fèi)同時(shí)也是導(dǎo)致環(huán)境污染的主要原因。目前國(guó)內(nèi)將環(huán)境影響納入全要素能源效率研究框架中的文獻(xiàn)還比較少，袁曉玲、張寶山［9］選取基于投入導(dǎo)向的規(guī)模報(bào)酬不變超效率DEA模型，測(cè)算了1995－2006年中國(guó)28個(gè)省區(qū)市包含環(huán)境污染的中國(guó)省際全要素能源效率，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以及資源稟賦對(duì)全要素能源效率有顯著的負(fù)向影響，能源價(jià)格因素與全要素能源效率間呈弱正相關(guān)關(guān)系。汪克亮、楊寶臣［10］測(cè)算2000－2007年包含環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)省際全要素能源效率，并分析比較全國(guó)整體、各省份和三大地區(qū)的能效差異，并采用Tobit模型檢驗(yàn)中國(guó)全要素能源效率的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)全要素能源效率整體水平偏低，各省份、三大地區(qū)的能源效率差異顯著，技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對(duì)提高能源效率有顯著促進(jìn)作用?？紤]環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)全要素能源效率的研究尚處于起始階段，且這些研究多集中在國(guó)家總體層面，較少涉及到制造業(yè)全要素能源效率的研究。

不同于已有的絕大多數(shù)研究中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率的文獻(xiàn)，只考慮好產(chǎn)出，忽視壞產(chǎn)出，本文采用基于產(chǎn)出導(dǎo)向的、規(guī)模報(bào)酬不變的非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的DEAMalmquist指數(shù)法，將能源投入考慮在內(nèi)，同時(shí)將能源消費(fèi)時(shí)產(chǎn)生的SO2視為壞產(chǎn)出，實(shí)證測(cè)算考慮環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率變動(dòng)，并將全要素能源效率變動(dòng)進(jìn)一步分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變動(dòng)，對(duì)技術(shù)效率變動(dòng)再進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變動(dòng)和規(guī)模效率變動(dòng)，以便更深刻的研究中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率變動(dòng)的源泉;其次，利用聚類分析的方法將中國(guó)制造業(yè)28個(gè)行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率分為了高效率、較高效率、一般效率、低效率和極低效率等五大類;最后利用Tobit模型檢驗(yàn)中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率的影響因素，以期為中國(guó)制造業(yè)各行業(yè)根據(jù)自身的行業(yè)性質(zhì)制定有針對(duì)性的節(jié)能降耗目標(biāo)提供科學(xué)的決策依據(jù)。

2 研究方法及指標(biāo)選取

2．1 研究方法

目前，研究生產(chǎn)效率的方法主要有參數(shù)法和非參數(shù)兩種，參數(shù)方法主要包括隨機(jī)前沿法(SFA)和回歸模型法;非參數(shù)方法主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法和指數(shù)法，參數(shù)法需要事先設(shè)定一種具體的函數(shù)形式，以隨機(jī)前沿法應(yīng)用居多;而非參數(shù)法以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法為主。相比較而言，非參數(shù)方法不需要事先設(shè)定具體的函數(shù)形式，可以避免函數(shù)形式設(shè)定錯(cuò)誤而影響結(jié)論的準(zhǔn)確性。本文以制造業(yè)28個(gè)行業(yè)為研究對(duì)象，因?yàn)樾袠I(yè)較多且各行業(yè)間差異較大，不宜設(shè)定統(tǒng)一的函數(shù)形式，故選用非參數(shù)分析方法—即以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析為基礎(chǔ)的DEA-Malmquist指數(shù)法。

Malmquist指數(shù)法首先由 Caves，Christensen and Diewert［11］引入，由Farrell等人進(jìn)一步發(fā)展而來(lái)。具體分為投入型和產(chǎn)出型兩種，前者研究如何在給定產(chǎn)出水平下使投入最小;而后者則研究給定投入要素下，如何使產(chǎn)出最大。本文基于產(chǎn)出角度研究考慮環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率，根據(jù)Farrell［12］等的定義和方法，我們以每個(gè)制造業(yè)行業(yè)作為一個(gè)決策單元，構(gòu)造每一個(gè)時(shí)期制造業(yè)能源效率的最佳實(shí)踐前沿面，把每個(gè)制造業(yè)行業(yè)能源效率同最佳實(shí)踐前沿面進(jìn)行比較，以此對(duì)各決策單元效率變化和技術(shù)進(jìn)步進(jìn)行測(cè)度。假設(shè)K行業(yè)t時(shí)期使用n種投入Xtk，n得到 m 種產(chǎn)出 Ytk，m，則生產(chǎn)技術(shù)前沿就是每一個(gè)給定產(chǎn)出的最小投入集。在固定規(guī)模報(bào)酬(c)、要素強(qiáng)可處置條件下，根據(jù)Farrell(1994)，相對(duì)于單一技術(shù)，基于產(chǎn)出的Malmquist指數(shù)可定義為:

式(1)測(cè)度了時(shí)期t技術(shù)條件下，決策單元從t期到t+1期的技術(shù)效率變化指數(shù)。式(2)測(cè)度了時(shí)期t+1條件下，決策單元從t期到t+1期的技術(shù)效率變化指數(shù)。

為了避免時(shí)期選擇的隨意性，F(xiàn)?rel等運(yùn)用式(1)和式(2)兩個(gè)Malmquist指數(shù)的幾何平均數(shù)來(lái)計(jì)算定向輸出的Malmquist指數(shù)，即:

根據(jù)F?rel等(1994)的研究，技術(shù)效率變化指數(shù)能夠進(jìn)一步分解為純效率變化和規(guī)模效率變化指數(shù)，即:

式(4)中，第一項(xiàng)表示規(guī)模效率變化，第二項(xiàng)表示純技術(shù)效率變化，CRS表示規(guī)模報(bào)酬不變，最后一項(xiàng)表示技術(shù)進(jìn)步變化。全要素能源效率M0的變化可分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變化(純技術(shù)效率變化、規(guī)模效率變化)。技術(shù)效率變化是規(guī)模報(bào)酬不變且要素強(qiáng)可處置條件下的相對(duì)效率變化指數(shù)，它測(cè)度了從t到t+1每個(gè)觀察對(duì)象到最佳實(shí)踐的追趕程度。這個(gè)指標(biāo)值可能大于1，小于1和等于1，分別表示技術(shù)效率提高，技術(shù)效率降低和技術(shù)效率無(wú)變化。技術(shù)進(jìn)步是技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，它測(cè)度了技術(shù)邊界從t到t+1的移動(dòng)，該指數(shù)大于1表示技術(shù)進(jìn)步，等于1技術(shù)無(wú)變化，小于1時(shí)技術(shù)退步。

2．2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)處理

我國(guó)從1998年起工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生變化，2003年起又實(shí)行了新的行業(yè)分類目錄標(biāo)準(zhǔn)，即《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)》(2002)(GD/T4754－2002)，前后行業(yè)劃分存在一定的差異。為保持統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)口徑一致，本文的樣本區(qū)間為2003－2008年，選取資本、勞動(dòng)和能源作為投入變量，制造業(yè)各行業(yè)總產(chǎn)值為好產(chǎn)出，SO2排放量為壞產(chǎn)出，利用DEAMalmquist生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)算中國(guó)制造業(yè)28個(gè)行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率。投入產(chǎn)出變量的界定如下:

(1)好產(chǎn)出。衡量產(chǎn)出的有總產(chǎn)值、增加值和凈產(chǎn)值這三個(gè)指標(biāo)。但是增加值忽略了中間投入品的使用效率;凈產(chǎn)值存在核算范圍和價(jià)值構(gòu)成不一致的問(wèn)題;總產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量則包含了中間投入(如能源)。由于本文考慮了能源消耗，所以選取制造業(yè)各行業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo)，用分行業(yè)工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)(1995=100)平減，單位為億元。

(2)壞產(chǎn)出。以各行業(yè)工業(yè)二氧化硫的排放量作為能源利用的環(huán)境影響代理指標(biāo)。單位為萬(wàn)噸。壞產(chǎn)出表現(xiàn)為負(fù)的社會(huì)效應(yīng)，是一種環(huán)境成本，其值應(yīng)越小越好，是極小型指標(biāo)，這與好產(chǎn)出這一極大型指標(biāo)有所不同，所以有必要對(duì)其進(jìn)行變換。為使模型有合理意義，本文遵循Liang 和 Yeh［13，14］等的做法，令 p 為變換前的壞產(chǎn)出，p'為變換后的壞產(chǎn)出，p'=－p+x，其中x=max(p)+1，這是一種應(yīng)用較為廣泛的壞產(chǎn)出的處理方法。

(3)資本投入。借鑒大多數(shù)學(xué)者的研究方法，本文選取制造業(yè)行業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額作為資本投入指標(biāo)。用分行業(yè)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)(1995=100)進(jìn)行平減，單位為億元。

(4)勞動(dòng)力投入。由于我國(guó)缺少有效勞動(dòng)時(shí)間這方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，故選用制造業(yè)行業(yè)年末從業(yè)人員數(shù)作為勞動(dòng)力投入指標(biāo)，單位為萬(wàn)人。

(5)能源投入。能源投入指標(biāo)用制造業(yè)行業(yè)每年實(shí)際能源消費(fèi)總量表示，單位為萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

本文選取指標(biāo)均為全部國(guó)有及規(guī)模以上非國(guó)有工業(yè)企業(yè)主要指標(biāo)。所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《新中國(guó)五十五年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、中國(guó)資訊行及中宏產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中各相關(guān)年份，數(shù)據(jù)處理分析使用的軟件為 Excel2003、stata10．0、SPSS18．0及 DEAP2．1。

3 考慮環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率測(cè)算及聚類分析

3．1 考慮環(huán)境效應(yīng)的制造業(yè)全要素能源效率平均變動(dòng)及分解

本文計(jì)算了制造業(yè)2003－2008年考慮環(huán)境污染與沒(méi)有考慮環(huán)境污染兩種情況下全要素能源效率平均變動(dòng)及其分解結(jié)果，如表1所示。

從表1中可以看出，2003－2008年考慮環(huán)境效應(yīng)的制造業(yè)平均全要素能源效率為1．047，平均增長(zhǎng)率為4．7%(根據(jù)Frae，全要素能源效率指數(shù)減去1就是增長(zhǎng)率)。而沒(méi)考慮環(huán)境污染的制造業(yè)平均全要素能源效率為1．084，平均增長(zhǎng)率為8．4%，明顯要高于前一種情況。

為了進(jìn)一步分析全要素能源效率變動(dòng)的源泉，本文還將全要素能源效率變動(dòng)分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變動(dòng)，將技術(shù)效率進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。從分解結(jié)果看，考慮環(huán)境污染時(shí)，技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)最大，其平均增長(zhǎng)率為3．0%，其次為技術(shù)效率，平均增長(zhǎng)率為1．7%，從技術(shù)效率的分解來(lái)看，純技術(shù)效率和規(guī)模效率的平均增長(zhǎng)率分別是1．0%和0．7%;不考慮環(huán)境污染時(shí)，制造業(yè)全要素能源效率增長(zhǎng)也主要得益于技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)，其平均增長(zhǎng)率4．8%，其次為技術(shù)效率，平均增長(zhǎng)率為3．5%，而規(guī)模效率的貢獻(xiàn)率為負(fù)，平均增率為－0．3%，這在一定程度上拉低了技術(shù)效率的貢獻(xiàn)率。總的來(lái)說(shuō)，不論是否考慮環(huán)境污染，我國(guó)制造業(yè)全要素能源效率的提高都得益于各種因素共同作用的結(jié)果，但相對(duì)而言，純技術(shù)效率和規(guī)模效率的貢獻(xiàn)較小。

3．2 考慮環(huán)境效應(yīng)的制造業(yè)28個(gè)行業(yè)全要素能源效率的測(cè)算結(jié)果

表2給出了2003－2008年考慮環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)28個(gè)行業(yè)全要素能源效率變化的Malmquist指數(shù)及分解結(jié)果。

由表2可知，制造業(yè)各行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率存在很大差異，高于行業(yè)平均全要素能源效率的有16個(gè)行業(yè)，其中最高的前五個(gè)行業(yè)分別是:有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(1．153)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(1．138)、非金屬礦物制造業(yè)(1．122)、石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)(1．121)和化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)(1．108);低于行業(yè)平均全要素能源效率的有12個(gè)行業(yè)，其中最低的前五個(gè)行業(yè)分別是:家具制造業(yè)(0．93)、文教體育用品制造業(yè)(0．932)、橡膠制品業(yè)(0．952)、印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制(0．958)以及木材加工及木竹藤棕草制品業(yè)(0．970)。前五個(gè)行業(yè)全要素能源效率平均增長(zhǎng)率在10%－20%之間，后五個(gè)行業(yè)全要素能源效率平均增長(zhǎng)率在－7% －3%之間。

由于不同行業(yè)能源消費(fèi)以及產(chǎn)生的環(huán)境污染存在較大差異，本文把中國(guó)制造業(yè)28個(gè)行業(yè)分為輕工業(yè)(16個(gè)行業(yè))和重工業(yè)(12個(gè)行業(yè)，不包括采掘業(yè))。從基于環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率變動(dòng)看，2003－2008年間輕工業(yè)行業(yè)平均全要素能源效率為1．022，平均增長(zhǎng)率2．2%，技術(shù)進(jìn)步是輕工業(yè)全要素能源效率提高的主要原因，純技術(shù)效率的貢獻(xiàn)最小;從重工業(yè)行業(yè)看，行業(yè)平均全要素能源效率為1．083，平均增長(zhǎng)率為8．3%，遠(yuǎn)大于輕工業(yè)行業(yè)，主要原因是得益于技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的共同作用，其平均增長(zhǎng)率分別為5．2%、2．4%和0．7%。

表1 2003－2008年制造業(yè)全要素能源效率平均變動(dòng)及分解結(jié)果Tab．1 The average change in total factor energy efficiency of manufacturing industry and the decomposition from 2003 to 2008

表2 2003－2008年中國(guó)制造業(yè)28個(gè)行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率變動(dòng)及分解Tab．2 Changes of total factor energy efficiency of 28 manufacturing industries and the decomposition considering environmental effects from 2003－2008

3．3 聚類分析

根據(jù)表2中制造業(yè)28個(gè)行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率的得分情況，采用SPSS18．0中的系統(tǒng)聚類，選用歐氏平方距離來(lái)度量類與類之間的相似程度，聚類方法采用組間連接法，對(duì)制造業(yè)各行業(yè)的全要素能源效率進(jìn)行分類，結(jié)果如表3所示。

表3 2003－2008年制造業(yè)28個(gè)行業(yè)全要素能源效率動(dòng)態(tài)聚類分析結(jié)果Tab．3 Dynamic cluster analysis of total factor energy efficiency of 28 manufacturing industries from 2003 to 2008

表3中考慮環(huán)境效應(yīng)的制造業(yè)全要素能源效率所考慮的投入要素為資本、勞動(dòng)、能源，產(chǎn)出為工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)二氧化硫排放量。根據(jù)表3聚類分析的結(jié)果，可將中國(guó)制造業(yè)28個(gè)行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率大致分為五類:

高效率:黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)，石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)等行業(yè)具有較高的全要素能源效率。

較高效率:包括農(nóng)副食品加工業(yè)，飲料制造業(yè)，煙草制品業(yè)，紡織業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)，電氣機(jī)械及器材制造業(yè)。但煙草制品業(yè)并不是未來(lái)發(fā)展的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)［15］。

一般效率:這一類制造業(yè)行業(yè)的全要素能源效率處于中間位置，主要包括食品制造業(yè)，紡織服裝、鞋、帽制造業(yè)，造紙及紙制品業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)，塑料制品業(yè)，金屬制品業(yè)，交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)，儀器儀表及文化、辦公用機(jī)械制造業(yè)。

低效率:包括及皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè)，化學(xué)纖維制造業(yè)，通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)等，其能源消耗大、環(huán)境破壞厲害，全要素能源效率需要進(jìn)一步提高。

極低效率:包括木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè)，家具制造業(yè)，印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制，文教體育用品制造業(yè)，橡膠制品業(yè)這五個(gè)行業(yè)的全要素能源效率最低，屬于高耗能、高污染的行業(yè)。

總體來(lái)看，考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率增長(zhǎng)率較高的行業(yè)主要集中在壟斷程度高、進(jìn)入壁壘高的黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、煙草制品等行業(yè)。這些行業(yè)本具有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行技術(shù)改造研發(fā)與引進(jìn)的能力也比較強(qiáng);其次，由于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)及信息技術(shù)的發(fā)展，尤其是加入世貿(mào)組織后外資企業(yè)進(jìn)入所帶來(lái)的溢出效應(yīng)，也積極推動(dòng)了制造業(yè)各行業(yè)能源領(lǐng)域技術(shù)水平的提高。全要素能源增長(zhǎng)率較低的行業(yè)主要是勞動(dòng)密集型的輕工業(yè)行業(yè)。這些行業(yè)主要以傳統(tǒng)加工業(yè)為主，產(chǎn)業(yè)附加值低，環(huán)境污染較大，知識(shí)和技術(shù)的擴(kuò)散十分有限，其粗放的增長(zhǎng)方式已成為不爭(zhēng)的事實(shí)，而外資企業(yè)進(jìn)入這些行業(yè)主要是看中了我國(guó)廉價(jià)的勞動(dòng)力資源優(yōu)勢(shì)，其帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步在勞動(dòng)密集型行業(yè)間的溢出效應(yīng)較小，所以對(duì)全要素能源效率的貢獻(xiàn)也較小。

4 考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率影響因素的計(jì)量分析

以上運(yùn)用DEA－Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)算了制造業(yè)28個(gè)行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率，發(fā)現(xiàn)各行業(yè)間的差異比較顯著，根據(jù)轉(zhuǎn)型期中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，本文選取以下五個(gè)基本因素來(lái)分析制造業(yè)全要素能源效率的變動(dòng)。各指標(biāo)均換算為以1995年為基期。

(1)研發(fā)投入(β1)。以大中型企業(yè)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出，反映科技創(chuàng)新的貢獻(xiàn)。

(2)企業(yè)規(guī)模(β2)。表示勞動(dòng)力、生產(chǎn)資料和產(chǎn)品在企業(yè)中的集中程度。以制造業(yè)各行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值與企業(yè)單位數(shù)之比衡量企業(yè)規(guī)模對(duì)全要素能源效率的影響。

(3)外資水平(β3)。外資是指國(guó)營(yíng)民營(yíng)企業(yè)私營(yíng)企業(yè)三資政府機(jī)構(gòu)國(guó)營(yíng)企業(yè)外商獨(dú)資企業(yè)國(guó)家機(jī)關(guān)事業(yè)單位大企業(yè)個(gè)體。以三資企業(yè)總產(chǎn)值所占比重表示。

(4)資本深化(β4):是“資本廣化”的對(duì)稱，指在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中，資本積累快于勞動(dòng)力增加的速度，從而資本－勞動(dòng)比率或人均資本量在提高。資本深化一般意味著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中存在著技術(shù)進(jìn)步。以行業(yè)總資產(chǎn)與行業(yè)年末從業(yè)人數(shù)之比表示。

(5)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)(β5):本應(yīng)使用行業(yè)集中度表示，但由于缺乏行業(yè)集中度的統(tǒng)計(jì)資料，本文選擇以行業(yè)企業(yè)單位數(shù)來(lái)表示，企業(yè)單位數(shù)越多說(shuō)明競(jìng)爭(zhēng)越激烈，進(jìn)而也就越有利于刺激企業(yè)提高能源效率。

回歸估計(jì)時(shí)以制造業(yè)各行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率為被解釋變量，以上述五個(gè)因素為解釋變量。因?yàn)槿啬茉葱首钚≈禐?，數(shù)據(jù)被截?cái)啵舨捎闷胀ㄓ?jì)量模型回歸，就會(huì)產(chǎn)生有偏和不一致。故使用限值回歸模型－Tobit模型進(jìn)行回歸。建立Tobit模型如下:

采用Stata10．0軟件中xttobit命令估計(jì)式(7)，估計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4為2003－2008年考慮環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率影響因素的Tobit模型的估計(jì)結(jié)果，由表4可以得出以下主要結(jié)論:

(1)大中型企業(yè)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出對(duì)輕、重工業(yè)的能源效率均存在正向影響，回歸系數(shù)分別為0．225、0．960，但系數(shù)檢驗(yàn)都不顯著。說(shuō)明目前我國(guó)制造業(yè)企業(yè)的科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出并不是考慮了環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率變動(dòng)的主要原因。

(2)企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大對(duì)提高輕、重工業(yè)能源效率水平影響方向不同，且對(duì)輕工業(yè)影響系數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)不顯著，說(shuō)明輕工業(yè)在一定程度上存在能源使用的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。對(duì)重工業(yè)行業(yè)的影響系數(shù)為0．034，且在10%的水平上顯著。能源投入和資本、勞動(dòng)投入一樣，也存在規(guī)模效益，隨著企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大，能源投入必然會(huì)增加，這時(shí)如果企業(yè)科技創(chuàng)新能力也隨規(guī)模擴(kuò)大而同步提高，則有助于企業(yè)更加集約化地使用各種投入要素，提高企業(yè)的能源效率。

表4 Tobit模型回歸結(jié)果Tab．4 Tobit model regression results

(3)外資水平對(duì)輕、重工業(yè)回歸系數(shù)分別為0．171、－0．343，系數(shù)檢驗(yàn)分別在5%和1%的水平上顯著。外商資本進(jìn)入對(duì)輕工業(yè)行業(yè)提高能源效率有一定的促進(jìn)作用，但對(duì)重工業(yè)來(lái)說(shuō)非但沒(méi)有顯著促進(jìn)作用，反而在一定程度上降低了能源效率，尤其是在考慮了環(huán)境污染的情況下。由于西方發(fā)達(dá)國(guó)家實(shí)行相對(duì)于發(fā)展中國(guó)家來(lái)說(shuō)更為嚴(yán)格的環(huán)境管制措施，致使一些高耗能、高污染產(chǎn)業(yè)向我國(guó)及一些發(fā)展中國(guó)家轉(zhuǎn)移，這些企業(yè)大多分布在能耗大、污染重的工業(yè)部門;外商資本進(jìn)入輕工業(yè)行業(yè)多是看中我國(guó)廉價(jià)的勞動(dòng)力資源，這些行業(yè)大多以勞動(dòng)密集型為主，通過(guò)外商帶進(jìn)的先進(jìn)生產(chǎn)、管理技術(shù)，在一定程度上提高了行業(yè)技術(shù)水平，從而直接或間接地提高了我國(guó)的能源效率。

(4)資本深化對(duì)重工業(yè)的影響不顯著，對(duì)輕工業(yè)的影響在1%的水平上顯著，回歸系數(shù)為0．004，說(shuō)明資本深化提高1個(gè)百分點(diǎn)，可以使輕工業(yè)的全要素能源效率提高0．004個(gè)百分點(diǎn)。資本深化是指在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的過(guò)程中，資本積累快于勞動(dòng)力增加的速度，從而使人均資本量提高，資本深化一般意味著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中存在著技術(shù)進(jìn)步。

(5)以行業(yè)內(nèi)企業(yè)單位數(shù)衡量的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)輕、重工業(yè)能源效率的影響方向不同，且對(duì)重工業(yè)的影響不顯著。但對(duì)輕工業(yè)的影響系數(shù)為0．143，系數(shù)檢驗(yàn)在1%的水平上顯著，說(shuō)明行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)量的增加對(duì)提高輕工業(yè)全要素能源效率有一定的促進(jìn)作用。同一行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)量越多，競(jìng)爭(zhēng)就越激烈，也就越會(huì)刺激企業(yè)進(jìn)行技術(shù)改造與發(fā)明等創(chuàng)新活動(dòng)，這在一定程度上對(duì)提高能源效率起到了積極的作用。

5 結(jié)論與啟示

本文以2003－2008年中國(guó)制造業(yè)28個(gè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用基于產(chǎn)出導(dǎo)向的、規(guī)模報(bào)酬不變的非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的DEA－Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法，測(cè)算了考慮環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率指數(shù)，進(jìn)一步將技術(shù)效率指數(shù)分解為純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù);其次使用聚類分析的方法將考慮環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)28個(gè)行業(yè)的全能要素能源效率進(jìn)行了分類;并運(yùn)用Tobit模型研究了全要素能源效率的影響因素。綜合上述的研究結(jié)果，可以得出如下基本結(jié)論:

(1)總體來(lái)看，考慮環(huán)境效應(yīng)的中國(guó)制造業(yè)全要素能源效率總體上呈現(xiàn)出穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，平均增長(zhǎng)率為4．7%，遠(yuǎn)低于不考慮環(huán)境污染時(shí)制造業(yè)全要素能源效率的平均增長(zhǎng)率8．4%。從28個(gè)細(xì)分行業(yè)看，行業(yè)間考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率差異顯著，平均全要素能源效率最高的為有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(1．153)，最低的為家具制造業(yè)(0．93)，相差較大，且行業(yè)間能源效率趨同的可能性極小。從輕、重工業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率變動(dòng)看，在樣本考察期內(nèi)，輕工業(yè)行業(yè)的全要素能源效率平均增長(zhǎng)率2．2%;技術(shù)進(jìn)步是輕工業(yè)全要素能源效率提高的主要原因;重工業(yè)行業(yè)全要素能源效率平均增長(zhǎng)率為8．3%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于輕工業(yè)行業(yè)。

(2)聚類分析的結(jié)果表明考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率增長(zhǎng)率較高的行業(yè)主要集中在壟斷程度高、進(jìn)入壁壘高的黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、煙草制品等行業(yè)，全要素能源增長(zhǎng)率較低的行業(yè)主要是勞動(dòng)密集型的輕工業(yè)行業(yè)。

(3)Tobit模型回歸顯示，外資水平、資本深化和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的提高均可以促進(jìn)輕工業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率的提高，其中影響最大的因素是外資水平;企業(yè)規(guī)模對(duì)重工業(yè)提高能源效率有顯著的正向影響;外資水平對(duì)考慮環(huán)境效應(yīng)的重工業(yè)全要素能源效率沒(méi)有顯著促進(jìn)作用，反而在一定程度上降低了能源效率。

總的來(lái)說(shuō)，要想實(shí)現(xiàn)制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)，不能忽視其行業(yè)能源消費(fèi)、能源利用效率以及污染的排放水平，應(yīng)把能源利用效率低且污染較大的行業(yè)企業(yè)作為節(jié)能減排監(jiān)控重點(diǎn)對(duì)象。在制定行業(yè)節(jié)能減排目標(biāo)時(shí)，應(yīng)綜合考慮各行業(yè)考慮環(huán)境效應(yīng)的全要素能源效率的測(cè)算及影響因素，既要看到行業(yè)之間的差異性，也要兼顧行業(yè)間的異質(zhì)性，這樣才有利于制定出有針對(duì)性、切實(shí)可行的節(jié)能目標(biāo)。同時(shí)，還應(yīng)重視能源科技投入、能源資源的優(yōu)化配置及管理知識(shí)、技能的提高與運(yùn)用。

(編輯:于 杰)

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Research on Total Factor Energy Efficiency Change of China Manufacturing Industry Considering Environmental Effects:Based on DEA-Malmquist Index Empirical Study

WANG Shan-shan QU Xiao-e
(School of Economics and Finance，Xi'an Jiaotong University，Xi'an Shaanxi 710061，China)

The authors selected the panel data of 28 manufacturing industries between 2003 and 2008 as samples，set the index system(including manufacturing industry average balance of net fixed assets，employees counted at the end of the year and energy consumption as input indicators，manufacturing industry output，SO2emissions as good output indicator and bad output indicator)，adopted non-parametric data envelopment analysis DEA-Malmquist exponential method，calculated the total factor energy efficiency indexes of China manufacturing industry on considering the environmental effects，and also studied the influence factors on the total factor energy efficiency by adopting Tobit model．The research indicates that the total factor energy efficiency of China manufacturing industry is in a steady growth trend，but it's below the one without considering the environmental pollution，technology advancement is the primary cause of gains in manufacturing industry total factor energy efficiency．In the aspect of，the total factor energy efficiency of heavy industry is significantly higher than that of light industry:the internal diversity is remarkable;most industries with low total factor energy efficiency growth rate are labor-intensive，those with high growth rate focus on monopolistic industries with higher entry barriers;foreign investment，capital deepening and the market competition are remarkably correlative to the total factor energy efficiency of light industry;expansion of business scale has an active influence on such efficiency of heavy industry，level of foreign investment reduces the total factor energy efficiency of heavy industry in some degree．

the total factor energy efficiency;environmental effects;Malmquist index;Tobit model

F124．6

A

1002－2104(2011)08－0130－08

10.3969/j.issn.1002－2104.2011.08．021

2011－15－28

王姍姍，博士生，主要研究方向?yàn)閿?shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

陜西省社科基金(編號(hào):10E078);西安交通大學(xué)人文社科基金項(xiàng)目(編號(hào):SK2009027);西安交通大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)(編號(hào):SK2010045)。