环境管制与全要素生产率增长

1环境管制与全要素生产率增长：APEC的实证研究王兵吴延瑞一、引言环境管制对经济增长的效应日益受到政策制定者和学术界的重视。为了全面控制二氧化碳等温室气体排放，以应对全球气候变暖给人类经济和社会带来不利影响，1992年5月22日联合国政府间谈判委员会就气候变化问题达成了《联合国气候变化框架公约》（简称《气候公约》)，并于1992年6月4日在巴西里约热内卢举行的联合国环境发展大会（地球首脑会议）上通过。在《气候公约》中，工业化国家的承诺同意在本国采取政策和措施，以实现到2000年使本国温室气体排放量降低至1990年水平这一具体目标。截至2007年6月，已有191个国家批准了《气候公约》。在《气候公约》的基础上，联合国气候大会于1997年12月在日本京都通过了《京都议定书》，具体目标是2008年—2012年，工业化国家温室气体排放总量在1990年的基础上平均减少5.2%，发展中国家没有减排义务。截至2007年6月已有174个国家批准了《京都议定书》。环境管制将用于生产的投入配置到污染治理活动中(Fareetal.,2001a)。作为经济增长的一个重要引擎，生产率增长使得整个世界的生活水平在二十世纪有了迅速的提高。大量的研究关注环境管制对于传统全要素生产率的影响(Jaffeetal.，1995)。然而，传统的全要素生产率测度，如Tornqvist指数和Fischer指数，仅仅考虑市场性的“好”产出（GoodOutput）的生产，并没有考虑生产过程中产生的非市场性的“坏”产出（BadOutput），如CO2的排放1。这是因为无法得到“坏”产出的价格。当生产单位面临环境管制的时候，由于治理污染投入的成本包含在测算全要素生产率的投入中，而“坏”产出的下降并没有考虑，便会得到生产率下降的结论(Repettoetal.1997)。因此，传统的全要素生产率的测度方法使得生产率增长的测算出现了偏差。对于“好”产出和“坏”产出的不平衡处理扭曲了对经济绩效和社会福利水平变化的评价，从而误导政策建议(Hailuetal.，2000)。一般上，这些对环境绩效的测度主要是通过对标准的参数和非参数效率分析方法的改进来实现2。与本文研究相关的文献进主要包括运用Malmquist-Luenberger生产率指数进行研究（Chungetal.,1997;Fareetal.,2001a;Lindmarketal.,2003;JeonandSickles,2004;Lindenberger,2004;DomazlickyandWeber,2004;YorukandZaim,2005;Kumar,2006）以及对APEC全要素生产率进行跨国比较研究的文献(Chambersetal.,1996;ChangandLuh,1999;Fareetal.,2001b;Wu,2004)3。本文试图从以下两个方面对现有文献进行拓展。1、在对CO2排放的管制做出不同的假设下，运用Malmquist-Luenberger生产率指数测度并比较APEC17个国家和地区1980-2004年的全要素生产率增长。2、对环境管制下影响全要素生产率增长的因素进行实证研究。1在一些文献中“好”产出称为合意产出（DesirableOutput），“坏”产出称为非合意产出（UndesirableOutput）。2Tyteca(1996)和Scheel（2001)对测度环境效率绩效的方法进行了全面的综述。Coellietal.(2005)对这些标准的方法作了较为全面的介绍。3Ray和Mukherjee（2007）把目前对跨国温室气体排放与经济增长关系研究的文献划分为三类：1、根据环境库兹涅茨曲线理论，主要研究温室气体排放与人均GDP的关系；2、运用指数分解法，需求解释变量对于被解释变量的贡献；3、将“好”产出（GDP）和“坏”产出（污染）连同资源利用一起放在分析框架中，从而测度一个国家的环境绩效。本文应归属于第三类文献。2下面的安排是：第二部分是研究方法的介绍；第三部分是数据处理及实证结果；第四部分影响全要素生产率增长的因素分析；第五部分是结论。二、研究方法及数据处理1.方向距离函数环境保护的目标是减少污染（坏产出），保持经济增长（好产出）。为了将这样的生产过程模型化，我们利用方向距离函数。这个函数是谢泼德（Shephard）产出距离函数的一般化，并且允许产出非比例变化。方向距离函数可以用下式表述：(,,;)sup{:(,)()}oDxybgybgPx(1)g=(gy,gb)是产出能够扩张的方向向量。根据坏产出表现出技术上的强弱可处置性，方向距离函数需要选择不同的方向向量1。本文主要考虑了三种情形：情形1：方向向量是g=(y,0)且在构造生产技术时忽视坏产出情形2：方向向量是g=(y,0)且坏产出在技术上具有弱可处置性情形3：方向向量是g=(y,-b)且坏产出在技术上具有弱可处置性第一种情形意味着没有环境管制。第二种情形表示，在环境管制下，好产出提高而坏产出不变。这似乎和京都议定书关于CO2排放的目标及其的一致(Jeon和Sickles，2004)。第三种情形表示，同比例的增加好产出而减少坏产出。这种情况可以看作支持增长目标和反对增长的环保运动之间的折衷。(Jeon和Sickles2004)。这也是和当前的实践，以及就CO2排放来讲《气候公约》的目标是一致的。我们利用DEA来求解方向距离函数，这需要解下面的线性规划：'''''''',,,,,111(,,;,)Maxs.t.(1),1,,(1),1,,,1,,0,1,,ttktktktktkoKtttkkmkmkKtttkkikikKtttkknknktkDxybybzyymMzbbiIzxxnNzkK(2)线性规划（2）与情形3相对应，而情形1和2仅仅是其特例。方向距离函数的值如果等于零，表明这个国家的生产在生产可性边界上，具有技术效率，否则表示技术无效率。有了方向距离函数，我们便可以构造全要素生产率指数。2.Malmquist-Luenberger生产率指数根据Chungetal.(1997),基于产出Malmquist-Luenberger（ML）t期和t+1期之间的生产率指数为1121111111111[1(,,;)][1(,,;)][1(,,;][1(,,;)]tttttttttttootttttttttttooDxybgDxybgMLDxybgDxybg(3)ML指数可以分解为效率变化（EFFCH)和技术进步指数(TECH)：ML=EFFCH×TECH(4)1Chambersetal.(1996)和Färeetal.(2005)对此进行了详细的讨论。31111111(,,;)1(,,;)ttttttottttttoDxybgEFFCHDxybg(5)1111111211111[1(,,;)][1(,,;)][1(,,;)][1(,,;]tttttttttttootttttttttttooDxybgDxybgTECHDxybgDxybg(6)ML,EFFCH和TECH大于（小于）分别表明生产率增长（下降），效率改善（恶化），以及技术进步（退步）。三、数据处理及实证结果1.数据处理按照上述理论方法，我们需要各个国家和地区1978—2004年的数据。根据数据的可得性，我们主要选择考APEC17个国家和地区：澳大利亚、加拿大、智利、中国、香港、印度尼西亚、日本、韩国、马来西亚、墨西哥、新西兰、秘鲁、菲律宾、新加坡、台湾、泰国和美国。GDP、劳动力和资本的基础数据主要来源于Heston，Summers和Aten的PWT6.2。（1）好产出。好产出选用各个国家或地区以2000年为基期的实际国内生产总值，这主要通过PWT6.2不变价格链式序列人均国内生产总值与样本国家或地区的人口数相乘得到。（2）坏产出。由于CO2的排放量占整个温室气体排放量的80%，因此，我们选择CO2坏产出的指标。CO2排放量的数据来源于世界银行（2007）的世界发展指标数据库，CO2排放量单位为千公吨。（3）劳动投入。本文采用历年各个国家和地区的GDP除以劳均GDP得到劳动力投入的数据。（4）资本投入。详细的处理过程参考王兵、颜鹏飞（2005）。2.实证结果为了研究各国家或地区的全要生产率的动态变化，并寻求变化的源泉，我们计算了每一个国家或地区全要素生产率的逐年变化的情况。为了考察《气候公约》对CO2排放量的可能冲击，在时间上将样本期划分为两个阶段：1978-1991年（《气候公约》签订前）和1992-2004年（《气候公约签订后》）；在空间上，我们将17个国家和地区分为两组：附件I国家（加拿大，美国，日本，澳大利亚，新西兰）和非附件I国家1。其中，非附件I国家可以划分为发展中国家(墨西哥、智利、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、泰国、中国、秘鲁)和东亚新兴工业经济（香港、韩国、新加坡、台湾）。在情形1下（不考虑CO2的排放），平均生产率指数为1.0025，表明在整个样本期内，各个国家和地区的生产率平均每年的增长率为0.25%。平均意义上，生产率的增长主要是由0.2%的效率变化和0.05%的技术进步共同推动的。附件I国家的生产率增长和技术进步率(0.59%和0.49%)高于非附件I国家(0.11%和-0.13%)，但是技术效率的增长率在非附件I国家中更高一些。在情形2下（CO2的排放量保持不变），平均生产率指数为1.0045，高于情形1下的生产率指数。这个发现支持了JeonandSickles(2004)的结果。在他们的研究中，无论是OECD还是亚洲经济，情形2下的平均生产率指数均高于情形1下的生产率指数。平均意义上，生产率的增长主要是由−0.05%的效率变化和0.5%的技术进步共同推动的。同情形1一样，附件I国家的生产率增长和技术进步率(0.84%和1.13%)高于非附件I国家(0.29%和0.24%)，但是技术效率的增长率在非附件I国家中更高一些。1没有考虑《京都议定书》对排放量的影响，主要是由于《京都议定书》生效的时间为2005年2月16日，这已经超出了我们研究的样本期。附件I国家是指《气候公约》附件I所列的国家，主要包括发达国家和地区组织（欧盟）。4情形3下的Malmquist-Luenberger强调了对CO2排放的限制，这是与关注全球变暖是一致的。平均ML生产率指数为1.0039，这比情形1下的生产率指数高，但是比情形2下的生产率指数低，这与Jeon和Sickles(2004)的发现是一致的。平均意义上，生产率的增长源泉是0.01%的技术效率提高和0.38%的技术进步。附件I国家的生产率增长和技术进步率(0.64%和0.89%)高于非附件I国家(0.28%和0.17%)。在APEC中，71%(12/17)的国家和地区表现出了生产率的增长。如果分期来看，《气候公约》签订后，在情形1下，41%(7/17)的APEC国家和地区生产率的增长加快，提高幅度最大的三个国家是印度尼西亚、秘鲁和加拿大。在情形2下，47%(8/17)的APEC国家和地区生产率的增长加快，提高幅度最大的三个国家是秘鲁、新西兰和马来西亚。在情形3下，47%(8/17)的APEC国家和地区生产率的增长加快，提高幅度最大的三个国家是新西兰、马来西亚和墨西哥。3.生产边界的移动—确认“创新者”尽管每年的技术进步率可以计算出来，但是我们不知道每一年哪一个国家或地区使生产边界外移。为了说明哪一个国家或地区是“创新者（Innovator）”，我们需要在技术进步率的基础上引进一些条件。按照Färeetal.(2001a)andKumar(2006)，1111111111111(,,;,)0(,,;,)0ttttttttottttttoTECHDxybybDxybyb(7)如果同时满足上面三个条件，那么这个国家或地区时