中國區域工業綠色增長指數及其影響因素研究|滬深300指數基金排名

來源:好詞好句 發布時間:2019-07-23 04:38:36 點擊:

  基金項目:國家自然科學基金項目(71203013);教育部人文社會科學研究青年基金項目(11YJC790270);中央高校基本科研業務費專項資金項目;北京師範大學985科學發展觀與經濟可持續發展研究基地項目
  作者簡介:張江雪(1980-),女,河北高邑人,博士、副教授,研究方向為技術經濟、綠色經濟;王溪薇(1986-),女,湖南懷化人,經濟師,研究方向為産業經濟。
  摘要:運用DEA方法測算了2005~2009年我國各地區的工業綠色增長指數,并運用随機效應的面闆Tobit模型分析其影響因素。結果表明:廣東省的工業綠色增長指數平均值最高,甯夏最低;東部地區最高,西部地區最低;東部地區提高幅度最小,中部地區提高幅度最大;地方經濟發展對工業綠色增長有着不顯著的正向影響,重工業化的結構有着不顯著的負向影響,地區科技水平和地方政府對環境保護的支持力度均有着顯著的正向影響。
  關鍵詞:工業綠色增長指數;DEA;面闆Tobit模型
  中圖分類号:F424.1;F206文獻标識碼:A文章編号:1001-8409(2013)10-0092-05
  Research on Measurement and Influencing Factors
  of the Industrial Green Growth Index by Region in China
  ZHANG Jiangxue1, WANG Xiwei1, 2
  (1.School of Economics and Resource Management, Beijing Normal University, Beijing 100875;
  2.State Information Center, Beijing 100045)
  Abstract: This paper, with DEA model, calculates industrial green growth index by region in China from 2005 to 2009, analyzes its influencing factors based on Random-effects Tobit model. The result shows that: the industrial green growth index of Guangdong ranks first, and Ningxia ranks last; that in the east is highest, while that in the west is lowest; the east increases at lowest level, while the mid increases most rapidly. The gap of two regions becomes smaller because the mid pays more attention to environment protection and saving resources.Among the influencing factors, the regional economic development has insignificantly positive effect on industrial green growth index, the proportion of heavy industry has insignificantly negative effect, regional scientific and technological level, and regional government investment in environment protection both have significantly positive effect.
  Key words: industrial green growth index; data envelopment analysis (DEA); random-effects Tobit model
  一、引言
  工業是我國經濟的重要推動力,但主要依靠生産要素的大量投入而非生産率的提升[1],并為此付出了巨大的資源和環境代價,傳統的粗放型增長模式嚴重制約了工業經濟可持續發展。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十二個五年規劃綱要》強調“堅持把建設資源節約型、環境友好型社會作為加快轉變經濟發展方式的重要着力點”,并指出“堅持走中國特色新型工業化道路”,“樹立綠色、低碳發展理念”,“提高生态文明水平”。中共十八大報告又再次強調“大力推進生态文明建設”。因此,轉變經濟增長方式,促進中國工業綠色增長成為我國經濟發展的迫切需要和内在要求。我國工業從依靠資源消耗、環境破壞維持競争力向資源節約型、環境友好型增長方式轉型的核心樞紐,在于全面提升工業經濟的綠色增長。
  國内外從不同層面構建相關指數以衡量國家或地區綠色發展的狀況,比如,Leipert [2]提出在度量經濟進步時,應該進行綠色國民經濟核算,考慮引起環境污染的經濟活動所帶來的負面影響價值,主張從淨投資的核算中減去消耗掉的自然資源儲備價值;Hall和Kerr[3]對美國50個州的環境質量狀态進行了評估;耶魯大學和哥倫比亞大學的研究者發布了世界各國的環境績效指數(Environmental Performance Index-EPI)[4];美國《國家地理》雜志與加拿大GlobeScan公司合作發起了一項名為“綠色指數”的關于消費者環境相關消費行為的全球調查。國内綠色指數的研究也很多,北京師範大學科學發展觀與經濟可持續發展研究基地、西南财經大學綠色經濟與經濟可持續發展研究基地、國家統計局中國經濟景氣監測中心[5~7]對我國各地區的綠色發展指數進行了測度和分析;中國科學院可持續發展戰略研究組[8]評估了30個省、直轄市、自治區的資源環境綜合績效指數;嚴耕等[9,10]推出省域生态文明建設評價指标體系,并進行國際比較,探尋生态文明建設的規律;張江雪、宋濤、王溪薇[11]從宏觀經濟、生态環境、資源能源和生活質量等四個方面對國外綠色指數的相關研究進行述評。   工業作為資源消耗最多、對生态環境破壞程度最為嚴重的産業部門,全國工業增加值占GDP的比重超過40%,工業化的進程不可避免地伴随着對資源的大量消耗和生态環境的嚴重污染。對工業發展的衡量,更不能單純着眼于增長的速度,而要樹立綠色發展的理念,這裡構建“工業綠色增長指數”來衡量我國各地區工業發展過程中對資源的消耗和對生态環境的污染程度,并對其影響因素進行考察,對各地區認清自身的地位,在“十二五”推進節能減排、産業結構調整和加快經濟發展方式轉變具有重要意義。
  二、研究方法與模型
  工業綠色增長指數是工業發展的綠色化程度,綜合考慮工業能耗、環境污染之後的工業發展質量。當前,人們在測度綠色指數時通常都采用構建指标體系并賦予各指标一定的權重進行綜合評分的方法,這種測度方法的最大問題在于具有較強的主觀性。為了避免這種主觀性,本文引入數據包絡分析法研究各地區的工業綠色增長指數。
  (一)數據包絡分析(DEA)
  最基本的DEA模型——CCR模型是由Charnes、Cooper和Rhodes在1978年提出的[12],其後Banker、Charnes和Cooper創建了BCC模型[13]。假定有n個地區,每個地區有m種要素投入xj(j=1,2,…,n)(即:工業生産過程中消耗m1種資源,排放出m2種環境污染物,且m1+m2=m),有s項産出yj,投入和産出矩陣分别定義為X=(x1,…,xn),Y=(y1,…,yn),那麼第j個地區的工業綠色增長指數可以通過求解線性規劃問題來測度,這裡采用投入導向型規模報酬可變的BCC模型,表述如下:
  Minθ0(1)
  s.t.
  nj=1λjxj≤θ0xo(2)
  nj=1λjyj≥yo (3)
  nj=1λj=1 (4)
  λj≥0 (5)
  其中,θ0為第j個省(區、市)的相對有效值,也就是該地區的工業綠色增長指數,當θ0=1時,稱該地區位于綠色工業前沿;λj為權重向量。
  本文試圖從産出、資源消耗和環境污染三個方面對工業綠色增長指數進行測算,但由于資源消耗和環境污染都屬于非期望的負産出,因此,借鑒Korhonen和Luptacik[14]對負産出的處理方法之一,将其作為投入變量,希望其越少越好。以資本、勞動等生産要素作為投入,産值作為産出,用DEA方法測算出的是生産效率。如果把工業生産過程中消耗的資源和排放的污染物作為投入品,把工業增加值作為産出,那麼DEA測度的就是工業綠色增長指數,反映的是單位工業增加值所消耗的資源和對環境造成的污染程度。類似于“技術效率前沿”,本文構建的是“綠色工業前沿”,如果一個地區處于綠色工業前沿,則該地區的工業綠色增長指數為1;離綠色工業前沿越遠,則該地區的工業綠色增長指數就越低。
  (二)面闆Tobit模型
  為了測度不同因素對各地區工業綠色增長指數的影響程度,本文把前面DEA分析得出的工業綠色增長指數作為被解釋變量,以影響因素作為解釋變量建立回歸模型。由于前面DEA模型得出的效率值介于0和1之間,如果直接使用最小二乘法,會因無法完整呈現數據導緻估計存在偏差,所以運用Tobit模型進行分析。由于涉及到面闆數據的非線性回歸,普通的固定效應模型(Fixed-effect model)并不能得到一緻估計量,盡管Heckman和Macurdy[15]認為當年數足夠長時(例如超過8年),這種非一緻性不是很嚴重,但我們數據集的時間跨度隻有5年,因此本文采用随機效應Tobit模型(Random-effects Tobit model)。
  面闆Tobit模型定義如下:
  θjt=f(qjt,β)+vjt (6)
  θjt=θjt,01 (9)
  其中,θjt是第j個省(區、市)第t年的工業綠色增長指數,θjt是與θjt相對應的潛變量;qjt是由p個影響因素構成的向量;β是參數向量;vjt是複合誤差項。
  三、中國各地區工業綠色增長指數差異分析
  (一)變量選擇與數據來源
  正如前文所述,測度各地區工業的綠色增長指數,即在發展地區工業的同時綜合考慮對資源的消耗和對環境的污染。研究對象為31個省(市、區),但由于西藏統計數據部分缺失,故選用除西藏外的30個省(區、市)作為樣本。本文對東、中、西部地區的劃分采用新三分法東部地區包括北京、天津、河北、遼甯、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等11個省(區、市);中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個省(區、市);西部地區包括重慶、四川、貴州、雲南、西藏、陝西、甘肅、青海、甯夏、新疆、廣西、内蒙古等12個省(區、市),由于西藏統計數據部分缺失,所以西部地區的樣本為除西藏外的其餘11個省(區、市)。 ,時間序列為2005~2009年。
  産出變量:用規模以上工業企業的工業增加值代表地區工業增長情況,2005~2007年的數據(當年價)來源于相應年份的《中國工業統計年鑒》,用工業出廠品價格定基指數(2005年=100)縮減為2005年不變價;2008~2009年的工業增加值(可比價)根據中國統計局網站的分地區工業增加值的增長速度計算。
  投入變量:資源消耗用規模以上工業企業的能源消耗指标,該指标根據規模以上工業企業工業增加值、單位工業增加值能耗(規模以上)這兩個指标計算而來;從工業廢水排放總量、工業廢氣排放總量、工業固體廢物産生量這三個方面衡量環境污染程度。數據來源于2006~2010年的《中國統計年鑒》。
  (二)DEA實證結果
  利用Deap2.1軟件,構建投入導向型的BCC模型,對2005~2009年中國各地區工業綠色增長指數進行測算,結果請參見表1。   從各地區來看,工業綠色增長指數最高的是廣東,2005~2009年平均指數值為0.996,其次為上海、北京、天津、江蘇;最低的是甯夏,工業綠色增長指數五年均值僅為0.724。從三大地帶來看,東部地區的工業綠色增長指數最高,5年平均值為0941,西部地區最低,中部地區略高于全國平均水平。這也反映出近年來我國經濟發達地區在發展經濟的同時,兼顧了資源與環境問題,而中西部地區在承接東部地區産業轉移以促進工業增長的同時,不可避免地加大了對資源的消耗和對環境的壓力。
  從2005~2009年各地區工業綠色增長指數的變動趨勢來看,三大地帶均出現上漲趨勢,東部地區從0.921提高到0.962,提高幅度最小,僅為0.041;中部地區提高幅度最大,達到0.055(見圖1)。從各省(區、市)來看,内蒙古從0.816提高到0.917,提高幅度最大,為0.101,其次為江西、吉林、陝西、河南;提高幅度最小的是廣東和新疆,分别隻提高0.012和0.011。這也反映出我國中西部地區雖然工業綠色增長指數較低,但近些年開始注重資源、環境問題,并逐步向東部地區靠近,與東部地區的差距逐漸縮小。
  四、中國各地區工業綠色增長指數的影響因素分析
  地區工業綠色增長受到多種因素的影響,下面運用面闆Tobit模型對不同的影響因素及其影響程度進行實證分析。
  (一)變量選擇與數據來源
  影響工業綠色增長的因素,既包括地區本身的經濟發展水平和工業内部結構,又包括地區科技創新能力、地方政府的環保支持力度等外部環境。
  1地區經濟發展水平:當前,我國總體處在工業化的中期階段,東部沿海地區處在工業化後期階段,個别區域處在後工業化階段[16]。經濟發展水平在一定程度上會對工業綠色增長指數起到促進作用,但工業化階段不同,影響也會有所差異。本文采用地區生産總值這一指标。
  2地區工業結構:地區工業結構直接影響工業企業對資源的消耗和對環境的污染程度,本文采用重工業總産值占工業總産值的比重這一指标。
  平均值0.866 0.876 0.893 0.898 0.914 0.889 3地區科技創新能力:地區科技創新能力決定了工業增長的綠色效率,一般而言,科技創新能力越高,工業對資源和環境的壓力就越小,工業綠色增長指數就越高。本文采用技術市場成交額這一指标。
  4地方政府對環境保護的支持力度:反映地方政府對環境保護的重視和關注程度,直接影響地區工業綠色增長指數。本文采用環境污染治理投資總額這一指标。
  數據來源于曆年的《中國統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》。其中,地區生産總值、技術市場成交額均利用各地區的GDP縮減指數轉換為不變價。
  (二)面闆Tobit模型實證結果
  根據前文選擇的變量,采用下面的随機效應面闆Tobit模型進行回歸:
  IGIjt=β0+β1LnGDPjt+β2ISjt+β3LnTMVjt+β4LnEPIjt+uj+ejt
  其中,IGIjt表示第j個省(區、市)第t年的工業綠色增長指數;LnGDPjt表示第j個省(區、市)第t年的地區生産總值的對數;ISjt表示第j個省(區、市)第t年的重工業總産值占工業總産值的比重;LnTMVjt表示第j個省(區、市)第t年的技術市場成交額的對數;LnEPIjt表示第j個省(區、市)第t年的環境污染治理投資總額的對數;uj為不随時間而改變的個體效應;ejt為随時間和個體而改變的擾動項;β0為截距項;β1、β2、β3、β4為待估參數。
  利用Stata11.0軟件,對模型中的各參數進行估計,結果請參見表2。
  表2随機效應面闆Tobit模型估計參數及結果
  待估參數系數标準差Z統計量P值 ②sigma_u表示個體效應的标準差;sigma_e表示幹擾項的标準差;rho表示個體效應波動占整體波動的比例。
  從表2可以看出,模型拟合效果很好,面闆方差成分對總方差的貢獻為08790,Wald檢驗的卡方統計值為15554,對應的P值為0,這說明4個解釋變量對各地區工業綠色增長指數存在顯著影響。為檢驗随機效應面闆統計量與混合OLS估計量的顯著性差異,對sigma_u =0進行似然比檢驗,檢驗p值為0,因此,不能直接進行混合OLS估計,建立面闆數據模型是非常必要的。
  1地區經濟發展水平對工業綠色增長指數的影響系數為正,但沒有通過顯著性檢驗,也就是說地方經濟發展水平對工業綠色增長有着不顯著的正向影響,單純依靠經濟增長并不能自發地實現工業綠色增長水平的提升。如果能在提高工業增速的同時,兼顧對資源和環境的損害,經濟欠發達地區的工業綠色發展水平也可以很高;經濟發達地區如果為了追求速度的單一目标,忽視資源環境的影響,工業綠色發展水平勢必不會很高。
  2重工業總産值占工業總産值的比重對工業綠色增長指數的影響系數為負,但沒有通過顯著性檢驗,也就是說重工業化的工業結構對工業綠色增長有着不顯著的負向影響,這是因為重工業雖然對能源消耗過多、對環境的壓力很大,但确實帶來工業增速的提高,而工業結構的轉型必将損失增長速度這一短期目标,與此同時将帶來資源利用效率和環境友好程度的改善。
  3地區科技創新能力對工業綠色增長有顯著的正向影響,各地區技術市場成交額越多,科技創新能力越強,對傳統高污染、高能耗、高投入的工藝的改造能力就越強,工業綠色增長水平也就越高。技術市場成交額每提高1倍,工業綠色增長指數增加00057。
  4地方政府對環境保護的支持力度對工業綠色增長有顯著的正向影響,也就是說各環境污染治理投資總額越多,工業綠色增長的程度就越高。環境污染治理投資總額每提高1倍,工業綠色增長指數增加004,彈性系數高于地區科技創新能力。   五、結論與啟示
  本文從産出、能源消耗和環境污染三個角度着手,運用DEA方法測算了2005~2009年我國各地區的工業綠色增長指數,在此基礎上,構建随機效應的面闆Tobit模型,計算了地區經濟發展水平、重工業化的工業結構、地區科技創新能力和地方政府對環境保護的支持力度這四個變量對工業綠色增長指數的影響程度。
  12005~2009年,我國30個省(區、市)工業綠色增長指數平均值最高的是廣東,其次是上海、北京、天津、江蘇,最低的是甯夏;東部地區最高,西部地區最低,反映出我國經濟發達地區在發展經濟的同時,兼顧了資源與環境問題,而中西部地區在承接東部地區産業轉移的同時,不可避免地加大了對資源的消耗和對環境的壓力。但是不可否認,東部地區仍是耗費資源、污染物排放最多的區域。
  2從2005~2009年各地區工業綠色增長指數的變動趨勢來看,三大地帶均出現上漲趨勢,東部地區提高幅度最小,中部地區提高幅度最大,雖然工業綠色增長指數較低,但近些年逐漸關注資源、環境問題,與東部地區的差距逐漸縮小,力争在發展過程中避免東部發達地區“先污染、後治理”的道路,充分利用後發優勢,在經濟取得進步的同時實現綠色發展。
  3在工業綠色增長的影響因素中,地方經濟發展水平有着不顯著的正向影響,重工業化的結構有着不顯著的負向影響,地區科技水平和地方政府對環境保護的支持力度均有着顯著的正向影響。為此,有必要提高地區的科技創新能力,鼓勵綠色技術的開發與應用,促進高新技術産業和傳統産業并肩發展,充分發揮科技作為第一生産力的作用;加大政府對環境污染治理投資的力度,實行污染治理與清潔生産相結合,促進工業的綠色增長。
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