本文關鍵詞：地方財政支出、環(huán)境規(guī)制與我國低碳經(jīng)濟轉型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

地方財政支出、環(huán)境規(guī)制與我國低碳經(jīng)濟轉型 投稿：何渹渺

 

 

改革開放30多年來，中國經(jīng)濟以GDP年平均增長率超過9%的速度增長，同時，中國能源消費總量從1978年的6億噸標準煤上升到2012年的36.2億噸標準煤，成為僅次于美國的世界第二能源消費大國�；剂系拇罅渴褂脤е�2011年中國碳排放量占世界總量的2…

一引言中國是世界上人口最多的國家，人口問題是社會主義初級階段長期面臨的問題，是關系經(jīng)濟社會發(fā)展的關鍵性要素。上世紀70年代以來，中國逐步推行了計劃生育政策。限制生育率的人口政策，加上與此同時社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，使中國在短期內經(jīng)歷了顯著的人口轉型，總和…

中圖分類號：F120.3文獻標識碼：A文章編號：1002-8102(2013)11-0005-082007年3月開始的全球金融危機，標志著完全以發(fā)達經(jīng)濟體為主導的全球化舊格局已漸入遲暮；在未來的全球發(fā)展中，發(fā)展中經(jīng)濟體和新興經(jīng)濟體可望發(fā)揮更大的作用。…

 

作者：雷明虞曉雯

經(jīng)濟科學 2014年02期

　　改革開放30多年來，中國經(jīng)濟以GDP年平均增長率超過9%的速度增長，同時，中國能源消費總量從1978年的6億噸標準煤上升到2012年的36.2億噸標準煤，成為僅次于美國的世界第二能源消費大國�；剂系拇罅渴褂脤е�2011年中國碳排放量占世界總量的28%。①在美國耶魯大學和哥倫比亞大學聯(lián)合發(fā)布的2012年世界環(huán)境績效指數(shù)(EPI，Environmental Performance Index)排名中，中國在163個國家和地區(qū)中位列116位。另外，亞洲開發(fā)銀行和清華大學于2013年1月14日聯(lián)合發(fā)布《中華人民共和國國家環(huán)境分析》報告稱，中國500個大型城市中，只有不到1%的城市達到世界衛(wèi)生組織空氣質量標準。

 

　　長期以來唯GDP的評價考核體系導致我國一些地區(qū)追求高投入、高產出的不可持續(xù)、粗放的經(jīng)濟增長方式，我國經(jīng)濟高速增長很大程度是以過度消耗能源和污染環(huán)境為代價的，目前已經(jīng)走到了調整結構、轉型升級的十字路口(陳詩一，2012)。為改變資源耗竭、能源價格飆升以及環(huán)境污染惡化的狀況，保證經(jīng)濟持續(xù)、穩(wěn)定的增長，中國需要通過技術和制度創(chuàng)新、產業(yè)轉型、新能源開發(fā)等多種方式實現(xiàn)經(jīng)濟模式轉型(李濤，2013)，并在“十二五”規(guī)劃中要求以科學發(fā)展為主題，以加快轉變經(jīng)濟發(fā)展為主線，建設資源節(jié)約型和環(huán)境友好型的低碳經(jīng)濟社會。即低碳型社會經(jīng)濟的增長不過度依賴資金、能源等要素的大量投入，而是依靠全要素生產率(TFP)的增長。因此考核和測度低碳經(jīng)濟模式下我國全要素生產率的增長成為當今學術界關注的重點。目前對低碳全要素生產率的測度綜合考慮了勞動、能源和資本的投入、經(jīng)濟增長和二氧化碳排放(碳源)，但忽略了低碳經(jīng)濟轉型中的另外一個重要因素：碳匯。近年來為保護生態(tài)環(huán)境，中央政府鼓勵造林綠化、退耕還林，各地區(qū)也積極響應，造林綠化的工程逐年增加。如果在考核各地區(qū)經(jīng)濟增長質量時，僅考慮碳排放的減少量，必然會導致地方拉閘限電等強制手段，也會影響各地區(qū)造林綠化的積極性，不利于我國經(jīng)濟發(fā)展模式的轉型。因此，有必要將形成碳匯的造林綠化等要素納入評估體系，形成更加公平和有效的全要素生產率增長考核方法。

 

　　地方政府在我國低碳經(jīng)濟轉型中起著不可忽視的作用。地方政府實施中央節(jié)能減排政策的方式和程度，影響著我國低碳經(jīng)濟轉型的進程。從職能角度看，地方政府可以從兩方面提升低碳經(jīng)濟的增長，一是財政支出的規(guī)模和結構，二是環(huán)境規(guī)制的方式和力度。研究表明，不同公共支出規(guī)模及不同支出結構調整政策都會具有不同的經(jīng)濟增長效應(馬拴友，2003)，地方政府關于財政支出的決策直接影響當?shù)氐馁Y源配置，從而對經(jīng)濟增長產生作用。地方政府環(huán)境規(guī)制政策反映其改善環(huán)境的努力程度，一般認為環(huán)境規(guī)制的短期效應是企業(yè)成本的提升和效率的下降，然而長遠來看，嚴格的環(huán)境規(guī)制能促進企業(yè)創(chuàng)新從而提升生產效率。另外地區(qū)之間的效仿和競爭使得相鄰地區(qū)不再是獨立的經(jīng)濟個體，不同地區(qū)的財政支出、環(huán)境規(guī)制會對其他地區(qū)產生影響。本文旨在深入探討地方財政支出和環(huán)境規(guī)制在我國低碳經(jīng)濟全要素生產率增長中的作用，并關注是否存在空間溢出效應。

 

　　本文首先基于數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)和Malmquist-Luenberger指數(shù)方法測算了我國低碳經(jīng)濟模式下碳循環(huán)全要素生產率增長，然后利用空間面板模型分析了地方財政支出、環(huán)境規(guī)制與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長的關系及空間溢出效應。

 

　　二、中國低碳經(jīng)濟轉型與碳循環(huán)全要素生產率增長的測算

 

　　1.低碳經(jīng)濟和碳循環(huán)

 

　　“低碳經(jīng)濟”的概念最早由英國政府在2003年發(fā)表的題為“我們未來的能源——創(chuàng)建低碳經(jīng)濟”的《能源白皮書》中提出。低碳經(jīng)濟的概念一經(jīng)提出，各國紛紛效應。學術界關于低碳經(jīng)濟的研究也不斷發(fā)展和豐富。中國作為世界第二大經(jīng)濟體，在哥本哈根會議前夕根據(jù)《巴里行動計劃》相關規(guī)定，主動提出到2020年在2005年基礎上單位GDP碳排放強度下降40%-45%的行動目標，體現(xiàn)出中國選擇低碳經(jīng)濟、可持續(xù)發(fā)展道路的決心。

 

　　那么中國如何實現(xiàn)從傳統(tǒng)經(jīng)濟增長方式向低碳經(jīng)濟模式的轉型呢？

 

　　低碳經(jīng)濟發(fā)展指標應該是一個綜合性指標，與經(jīng)濟增長、能源消耗、技術水平、資源環(huán)境等多種因素相關，應該根據(jù)各地區(qū)不同發(fā)展情況制定不同的節(jié)能減排目標，以加快我國整體上的低碳經(jīng)濟模式轉型進程。然而目前學術界對低碳經(jīng)濟轉型并沒有統(tǒng)一定義，更很少涉及對這種轉型進程的量化評估和測算。在此方面，陳詩一(2012)基于Luenberger全要素生產率指數(shù)方法，從全要素生產率對經(jīng)濟增長的貢獻率角度對改革以來我國各省的低碳經(jīng)濟轉型進程進行了評估和預測。全要素生產率分析是新古典經(jīng)濟學研究經(jīng)濟增長經(jīng)驗、判斷經(jīng)濟轉型的一個重要方法。我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究評估全要素生產率增長時，充分考慮到了人類經(jīng)濟活動中化石燃料燃燒等帶來的能源消耗和二氧化碳排放(碳源)，考核了能源消耗和環(huán)境污染的減少量，卻忽略了各經(jīng)濟體為節(jié)能減排而積極做出的努力和潛在成果，如植樹造林以擴大森林覆蓋率(碳匯)等，仍不能十分客觀地評估各地區(qū)低碳經(jīng)濟績效，難以促進各地區(qū)為低碳經(jīng)濟轉型做出努力。因此，與現(xiàn)有文獻提出的“環(huán)境全要素生產率”或“綠色全要素生產率”等不同，本文提出同時考慮碳源和碳匯的“碳循環(huán)全要素生產率”，用碳循環(huán)全要素生產率客觀度量我國及各省區(qū)低碳經(jīng)濟轉型中的經(jīng)濟增長質量。

 

　　“碳循環(huán)”是環(huán)境和氣象科學領域的概念，指碳元素在大氣、海洋及包括植物和土壤的陸地生態(tài)系統(tǒng)三個主要貯存庫之間的流動。研究表明，全球碳循環(huán)的動態(tài)變化與氣候變化及人類活動影響有著密切關系(Watson等，2000)。人類已經(jīng)意識到過度排放帶來問題的嚴重性，并提出很多方法降低大氣中的二氧化碳濃度，其中植樹種草，保護發(fā)展森林資源并提高森林覆蓋面積，是增強二氧化碳吸收能力的有力措施(王凱雄，2001)。20世紀70-80年代以來，大力植樹造林，森林蓄積量不斷提升，并超過了同期木材采伐、薪柴采集、災害干擾等的負面影響(楊慶媛，2010)，評估我國低碳轉型進程不能忽略我國在造林綠化、形成碳匯方面做出的努力；而且我國不同地區(qū)造林綠化程度不同，忽略了這種林業(yè)碳匯，會對各地區(qū)的低碳經(jīng)濟效率測度有失全面和公平。因此，本文在現(xiàn)有研究綜合考慮勞動資本、能源消耗、經(jīng)濟發(fā)展和碳排放的基礎上，將造林綠化也作為一個評估變量，形成“碳循環(huán)”全要素生產率增長的測算體系。

 

　　研究中因林業(yè)固碳總量的估算方法復雜，難以直接測算凈排碳量，本文不計算各地區(qū)林業(yè)碳匯的具體數(shù)量，而以每年新增的“造林面積”變量代替林業(yè)碳匯作為一個評估要素。那么“造林面積”這個變量在評價系統(tǒng)中是投入變量還是產出變量呢？從現(xiàn)實情況來講，造林綠化作為林業(yè)碳匯，吸收人類生產過程中過量的二氧化碳排放，該變量更多地體現(xiàn)出投入要素的意義。然而，這個變量卻與傳統(tǒng)的投入變量不同：在其他傳統(tǒng)投入(如資本、勞動、能源投入)和產出(GDP和碳排放)相同的情況下，造林面積越大的決策單元越有效率。所以，本文參照現(xiàn)有研究將環(huán)境污染作為非期望產出的處理方法，將“造林面積”作為非期望投入要素。進一步從現(xiàn)實來看，營林后的固碳作用并非僅僅體現(xiàn)在造林的當期，而更多體現(xiàn)在后期。因此將“造林面積”作為動態(tài)要素更符合實際情況，具體處理方法將會在本文下面的指數(shù)方法中介紹。本文提出的碳循環(huán)效率及全要素生產率測算方法，不僅考慮了傳統(tǒng)的資本、勞動、能源投入及經(jīng)濟產出，還考慮了人類活動的碳源和林業(yè)的碳匯作用，一定程度解決了僅考慮生產過程所引起的有偏。

 

　　2.動態(tài)全局Malmquist-Luenberger指數(shù)及分解

 

　　利用全要素生產率增長指標，測度低碳經(jīng)濟轉型下我國經(jīng)濟增長績效動態(tài)演變規(guī)律，需要先構建可行性的生產技術邊界(技術前沿)，每一個省份被看作一個決策單元，然后利用距離函數(shù)計算每個決策單元與技術前沿之間的距離，并將這種距離作為無效率水平，最后在此基礎上利用指數(shù)測算全要素生產率增長。

 

　　在傳統(tǒng)的能源環(huán)境投入產出框架中，將期望產出和非期望產出同時納入到生產可能性集合中，本文根據(jù)實證研究需求，還將非期望投入納入進來，并將非期望投入進行動態(tài)化處理�；谀Ｐ偷目伤阈�，本文僅考慮具有跨期效應的動態(tài)要素，即將該變量上一期產出作為下一期的投入(Tone等，2010)。

 

　　

 

　　

 

　　圖1 考慮具有跨期效應的非期望投入的生產過程

 

　　非徑向非角度的基于松弛測度的方法率先由Tone(2001)提出，用以解決傳統(tǒng)DEA模型基于徑向和角度測度效率的缺陷。Fukuyama等(2009)進一步將松弛測度引入到方向性距離函數(shù)中，提出方向性松弛非效率模型。我們基于其基礎模型，引入非期望產出和具有跨期效應的非期望投入，用如下模型計算方向性距離函數(shù)：

 

　　

 

　　

 

　　其原因為該方向向量下的距離函數(shù)已經(jīng)被證明滿足一些很好的性質，如非負，為零與Pareto-Koopman有效等價，傳遞不變性和單位不變性等(Fukuyama等，2010)。

 

　　Fare等(1994)首先提出將Malmquist指數(shù)分解為技術效率和技術進步的分解方法，此后該指數(shù)被用于測算不同領域的全要素生產率增長。Chung等(1997)基于方向性距離函數(shù)，將Malmquist指數(shù)拓展為Malmquist-Luenberger(ML)指數(shù)，之后Oh(2010)研究并分解了全局技術條件下的Malmquist-Luenberger(GML)指數(shù)。與當期技術前沿相比，全局技術前沿下的指數(shù)同時具有無需采用幾何平均形式、可避免線性規(guī)劃無可行解和滿足指數(shù)的可傳遞性等優(yōu)勢，因此，本文基于全局視角進行研究。另外從動態(tài)要素的引入來看，雷明等(2012)介紹了將動態(tài)要素引入傳統(tǒng)Malmquist指數(shù)，構建并分解動態(tài)Malmquist(DM)指數(shù)的方法�；谝陨涎芯浚覀兌x第t期到第t+1期的動態(tài)全局Malmquist-Luenberger(DGML)指數(shù)為：

 

　　

 

　　其中，x為投入要素，y為期望產出要素，b為非期望產出要素，z是動態(tài)要素，即上期產出作為下期投入的動態(tài)要素。動態(tài)全局Malmquist-Luenberger指數(shù)可以分解動態(tài)技術進步指數(shù)(DTP)和動態(tài)技術效率改變指數(shù)(DTEC)，前者代表前沿面改變效應，后者代表前沿面追趕效應。

 

　　為了將動態(tài)效應從指數(shù)中剝離出來，我們進一步將動態(tài)技術進步指數(shù)(DTP)分解為：

 

　　

 

　　其中等式右側(a)部分為傳統(tǒng)GML中第t期到第t+1期的技術進步指數(shù)(TP)，是不考慮動態(tài)要素的跨期效應下的技術水平改變指數(shù)(即動態(tài)要素僅作為一種投入)。(b)部分則為從動態(tài)技術進步指數(shù)(DTP)中剝離出來的動態(tài)效應(DE)，是動態(tài)要素對全局技術前沿影響與其對當期技術前沿影響之比的變動程度。傳統(tǒng)指數(shù)的分解中，全要素生產率增長來自于前沿面追趕效應和移動效應，并將后者籠統(tǒng)地看作技術進步，而本文提出動態(tài)指數(shù)分解后，前沿面改變效應變?yōu)閭鹘y(tǒng)技術進步和動態(tài)效應兩部分，這種分解方法更加細化了前沿面移動效應，從而能更加細致地分析全要素生產率增長的來源。

 

　　綜上所述，從第t期到第t+1期的動態(tài)Global Malmquis-Luenberger指數(shù)可分解為②：

 

　　

 

　　考慮了動態(tài)要素跨期影響的動態(tài)全局Malmquist-Luenberger指數(shù)(DGMLI)是由動態(tài)純技術效率改變指數(shù)(DPTEC)、動態(tài)規(guī)模效率改變指數(shù)(DSEC)、傳統(tǒng)技術進步指數(shù)(TP)和動態(tài)效應指數(shù)(DE)共同決定。

 

　　3.碳循環(huán)全要素生產率增長的測算

 

　　本文對中國低碳經(jīng)濟下全要素生產率的估算，主要集中在1998-2011年的14年，研究對象為我國除港澳臺及西藏地區(qū)以外的30個省或直轄市。所有數(shù)據(jù)均由歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》及各地區(qū)統(tǒng)計年鑒整理獲得。傳統(tǒng)投入包括三種生產要素：勞動力、資本存量和能源消費量，其中資本存量的估計采用“永續(xù)存盤法”，1998年初始資本存量從張軍等(2004)的研究成果中獲取，其他年份利用相應的公式計算，其中用固定資本形成總額代替投資指標，以2000年為基期利用每年固定資產投資價格指數(shù)平減；折舊率采用吳延瑞(2008)提出的各省份不同的數(shù)值；非期望投入為造林面積，同時在計算過程中將其作為跨期動態(tài)變量，即上期的數(shù)據(jù)作為本期的非期望投入，本期的數(shù)據(jù)作為期望產出；期望產出選用各個省份以2000年為基期的實際地區(qū)生產總值；非期望產出為二氧化碳排放量。由于我國未直接公布碳排放數(shù)據(jù)，本文根據(jù)IPCC(2006)方法，以煤炭、汽油、柴油、煤油、燃料油、天然氣六種一次能源的消耗量與相應的能源標準煤折算系數(shù)以及碳排放系數(shù)的乘積估算，其中能源標準煤折算系數(shù)來自國家標準(GB2589-81)，能源碳排放系數(shù)來自國家發(fā)改委能源所。

 

　　為了對比不同經(jīng)濟模式下的我國各地區(qū)的全要素生產率增長，本文測算了三種情形下的全要素生產率指數(shù)及其分解指數(shù)，其中情形一為碳循環(huán)TFP，即將造林面積作為動態(tài)非期望投入變量、基于本文提出的動態(tài)全局ML指數(shù)測算的結果；情形二為碳排放TFP，即不考慮林業(yè)碳匯、基于傳統(tǒng)ML指數(shù)測算的結果；情形三為能源經(jīng)濟TFP，即不考慮非期望產出碳排放、基于傳統(tǒng)ML指數(shù)測算的結果。樣本期間三種情形下各地區(qū)全要素生產率增長及其來源的測算結果見表1③，其中每個地區(qū)的指數(shù)為樣本期間的幾何平均值，全國的結果為全部地區(qū)結果的幾何平均值。

 

　　如表1所示，平均來看，能源經(jīng)濟模式下，1998-2011年期間我國的全要素生產率保持穩(wěn)定，沒有明顯上升和下降，其中技術效率的提升(0.21%)促進了能源經(jīng)濟全要素生產率的增長，而技術進步率卻有所下降(-0.21%)并抑制了全要素生產率的增長；碳排放模式下，在純能源經(jīng)濟模式的基礎上考慮了碳排放之后，研究期間我國的全要素生產率呈現(xiàn)負增長，平均每年的增長率為-0.14%，主要是受技術進步率下降(-0.4%)的影響，而期間技術效率水平有所提升(0.25%)；碳循環(huán)模式下，在碳排放模式的基礎上又考慮了各地區(qū)造林綠化的要素，研究期間我國的全要素生產率呈現(xiàn)正向增長，平均每年的增長率為0.01%，仍是技術效率水平提升(0.13%)的結果，技術進步率和造林綠化的跨期動態(tài)效應均有所下降。整體來看，我國全要素生產率的增長是技術效率提升的結果，而技術進步率的下降對其有抑制作用，這與現(xiàn)有研究(如葉祥松等，2011)的結果類似。

 

　　對比情形二和三的結果可以看出，與忽略環(huán)境負產出的經(jīng)濟發(fā)展模式相比，考慮了碳排放之后的全要素生產率增長有所下降。這與現(xiàn)實狀況相符，過去的十幾年間我國過于重視經(jīng)濟的增長，經(jīng)濟持續(xù)的高速增長是以高能耗、重污染為代價的，能源消費結構的不合理性導致單位GDP能耗高于發(fā)達國家的水平，因此將與一次能源消耗密切相關的工業(yè)碳排放納入評估系統(tǒng)后，我國全要素生產率增長的幅度必然會下降。目前環(huán)境負產出已經(jīng)得到學術界的廣泛重視，因此我們更關注的是情形一和二的對比，即近年來我國為節(jié)能減排做出的努力是否能有效提升全要素生產率。我們的研究結果表明，與僅考慮碳排放的模式相比，將各地區(qū)綠化造林面積納入評估系統(tǒng)后，我國平均全要素生產率由下降轉變?yōu)樵鲩L，并且平均增長幅度高于能源經(jīng)濟模式(情形三)。尤其是對山東、湖南、重慶和青海地區(qū)，考慮了綠化造林因素后，樣本期間其平均全要素生產率發(fā)生扭轉。這可以在一定程度上肯定我國近年來加大力度造林綠化的經(jīng)濟效益，綠化造林的確能夠有效提升全要素生產率的增長幅度，加快我國低碳經(jīng)濟轉型的進程。

 

　　

 

　　三、地方財政支出、環(huán)境規(guī)制與低碳經(jīng)濟增長的理論分析

 

　　1.地方財政支出與低碳經(jīng)濟增長

 

　　財政支出與經(jīng)濟增長關系的研究早在19世紀末就已經(jīng)開展。近年來，隨著空間計量經(jīng)濟工具的不斷完善和新經(jīng)濟地理學的不斷發(fā)展，財政支出對經(jīng)濟增長和全要素生產率增長的空間差異性和空間溢出影響逐漸受到關注。Pereirad等(2003)、Cohen等(2004)、Jeffery等(2007)分析基礎設施建設與相鄰地區(qū)經(jīng)濟增長的空間溢出效應，Lloyd-Ellis(2000)、Viaene等(2006)則研究了公共教育支出對相鄰地區(qū)經(jīng)濟增長的空間溢出效應。目前國內對財政支出對經(jīng)濟增長和全要素生產率增長的空間溢出效應的研究相對較少，并且主要集中在基礎設施建設對經(jīng)濟增長的空間溢出效應，如魏下海(2010)、劉秉廉等(2010)、劉生龍等(2010)、張浩然等(2012)。此外，駱永民(2008)和曾淑婉(2013)分別發(fā)現(xiàn)我國的財政分權和財政支出對經(jīng)濟增長有空間溢出效應。

 

　　然而上述研究僅關注地方財政支出規(guī)模與結構對純經(jīng)濟增長的影響，即使是分析財政支出與全要素生產率的關系，也只是基于傳統(tǒng)資本勞動投入—經(jīng)濟產出的分析框架，而少有涉及財政支出與能源環(huán)境全要素生產率增長的關系。隨著能源價格提升、環(huán)境不斷惡化，高能耗、高排放的經(jīng)濟模式不再適用，考慮了能源消耗和環(huán)境污染等低碳因素的低碳經(jīng)濟模式才是未來的發(fā)展道路。因此，僅關注純經(jīng)濟增長或傳統(tǒng)全要素生產率是不夠的，以下重點分析地方財政支出與低碳經(jīng)濟模式下全要素生產率增長的關系。

 

　　2.環(huán)境規(guī)制與低碳經(jīng)濟增長

 

　　環(huán)境規(guī)制的經(jīng)濟績效是理論界關注的一個重點，關于環(huán)境規(guī)制與生產效率的關系現(xiàn)有文獻存在三種觀點。一種觀點認為在技術、資源配置和消費者需求不變的靜態(tài)條件下，環(huán)境規(guī)制將通過提高生產成本和對生產性投資的擠出效應等，造成產業(yè)生產率和利潤率的下降。另一種觀點認為，設計恰當?shù)沫h(huán)境規(guī)制政策能通過為企業(yè)提供技術改進的信息和動力，激勵被規(guī)制的企業(yè)進行技術創(chuàng)新，產生創(chuàng)新補償效應，從而提高企業(yè)的生產效率和國際競爭力。該觀點由Micheal Porter等(1995)提出，被稱為“波特假說”。第三種觀點則認為，環(huán)境規(guī)制對產業(yè)績效的影響有多種效應并存，并且還受到產業(yè)狀況和特點、環(huán)境規(guī)制政策的適用性和質量等很多因素的影響，二者的關系是不確定的。

 

　　另外也有學者重點關注環(huán)境規(guī)制與全要素生產率的關系。早期的文獻主要研究環(huán)境規(guī)制對傳統(tǒng)全要素生產率的影響，其中全要素生產率的測算未將環(huán)境負產出考慮在內。近年來綜合考慮能源消耗和環(huán)境污染的全要素生產率增長成為該領域關注的重點，如張成等(2010)、葉祥松等(2011)、李玲等(2011)以及陳德敏等(2012)。與上述研究不同的是，本文在測度全要素生產率增長時，不僅考慮環(huán)境污染排放，還考慮了造林綠化等減少大氣含碳量的碳匯，以研究環(huán)境規(guī)制對我國低碳經(jīng)濟轉型的作用。

 

　　地方政府的環(huán)境規(guī)制政策不僅對本地區(qū)的低碳經(jīng)濟發(fā)展產生作用，還可能對相鄰地區(qū)產生溢出效應。雖然環(huán)境污染的空間溢出作用得到很多學者的關注和認可，但環(huán)境規(guī)制的溢出效應卻尚未被關注(李郁芳等，2007)。研究表明，一個地區(qū)環(huán)境污染治理投入的增加會顯著改善周邊地區(qū)環(huán)境質量(Anselin，2001)，同時，地區(qū)間環(huán)境規(guī)制政策的差異還會引發(fā)生產要素跨地區(qū)的流動。環(huán)境規(guī)制作為一種公共品，具有很大的跨區(qū)外部性，不同地區(qū)的環(huán)境規(guī)制政策會影響到企業(yè)彼此的行為和居民的福利，從而影響到節(jié)能減排的推進和低碳經(jīng)濟轉型的進程。然而現(xiàn)有文獻忽略了環(huán)境規(guī)制對經(jīng)濟增長和全要素生產率的空間溢出效應。因此本文除了研究環(huán)境規(guī)制對本地區(qū)全要素生產率增長的影響，還關注其對其他地區(qū)全要素生產率增長的空間溢出作用，為中央和地方政府制定環(huán)境規(guī)制政策、促進我國低碳經(jīng)濟轉型提供理論依據(jù)。

 

　　四、地方財政支出、環(huán)境規(guī)制對碳循環(huán)TFP增長的空間回歸估計

 

　　1.空間自相關分析

 

　　空間計量回歸之前首先要判斷地區(qū)變量間是否存在空間相關性，目前一般使用Moran(1950)提出的空間自相關指數(shù)Moran I，其定義為：

 

　　

 

　　

 

　　大于0表示經(jīng)濟行為或變量存在空間正相關性，小于0表示存在負相關性，其絕對值越大表示空間相關程度越大。本文采用一般相鄰標準，根據(jù)各省、直轄市和自治區(qū)所處的地理位置，構造出相鄰結構并得到空間權重矩陣，其中相鄰的地區(qū)對應的元素為1，否則為0。我國各省份的空間權重矩陣見張賢等(2007)。Moran I指數(shù)是針對截面數(shù)據(jù)模型提出的，不能直接用于面板數(shù)據(jù)。根據(jù)何江等(2006)，本文用分塊對角矩陣代替以上公式中的空間權重矩陣，將Moran I檢驗擴展到面板數(shù)據(jù)分析中，并利用Stata 11.0計算了碳循環(huán)全要素生產率增長率的Moran I統(tǒng)計量。

 

　　結果發(fā)現(xiàn)，面板數(shù)據(jù)下碳循環(huán)TFP增長率的Moran I統(tǒng)計量為0.216，其臨界值為6.593，在1%的顯著性水平下拒絕了不存在空間自相關性的原假設。因此Moran I檢驗表明，考察的年份內我國碳循環(huán)TFP增長率在空間分布上具有顯著的正相關關系，說明全國各省區(qū)低碳經(jīng)濟增長的空間分布并不是表現(xiàn)出完全隨機狀態(tài)，相鄰地區(qū)呈現(xiàn)出特性相類似的空間聯(lián)系結構。具體來說，低碳經(jīng)濟模式下全要素生產率增長的省區(qū)趨于靠近全要素生產率同樣增長的省區(qū)，反之也成立；碳循環(huán)全要素生產率增長和下降的省區(qū)趨于呈現(xiàn)空間集群的現(xiàn)象。因此研究中，應選擇利用空間計量模型分析碳循環(huán)全要素生產率與關鍵自變量的統(tǒng)計關系。

 

　　2.空間面板計量模型

 

　　空間計量經(jīng)濟學所研究的空間相關性包括空間自相關和空間差異性。前者指相鄰地區(qū)間樣本觀測值缺乏獨立性，經(jīng)濟聯(lián)系客觀存在，而后者指不同地區(qū)間經(jīng)濟聯(lián)系存在空間上的測量誤差，是由于單位的一致性而產生的空間效應在地區(qū)層面上的非均一性(Anselin，1998)。與這兩種空間效應相對應的空間計量模型分別是空間自回歸模型(SAR)或空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)。面板回歸模型根據(jù)誤差成分可以分為固定效應和隨機效應，與多數(shù)現(xiàn)有文獻相同，本文使用空間固定效應模型，其原因是當樣本回歸分析局限于一些特定個體時，固定效應模型是更好的選擇(Baltagi，2001)。另外，空間面板模型控制兩類非觀測效應，一是空間固定效應，反映隨地區(qū)變化而不隨時間變化的變量對穩(wěn)態(tài)水平的影響；二是時間固定效應，反映隨時間變化而不隨地區(qū)變化的變量對穩(wěn)態(tài)水平的影響(王火根等，2007)。因此在固定效應下，空間面板自回歸和空間面板誤差模型的形式為：

 

　　空間面板自回歸(SAR)模型：

 

　　

 

　　本文所關注的是地方財政支出、環(huán)境規(guī)制對碳循環(huán)全要素生產率增長的空間溢出效應，以本文測算的碳循環(huán)TFP增長率(CCTFP)為因變量，并且轉換成以初始年份1998年為基期的TFP增長率值。地方財政支出結構以各地區(qū)分項支出占比表示。由于2007年政府收支科目改革，取消了“基本建設支出”等，2007年之后的支出結構不能與之前的完全對等，因此我們選取2007年前后基本不變的分項支出科目；并參考趙文哲等(2009)，財政支出結構分別為科技支出占比(fiscalexp1，包括企業(yè)挖潛改造和科技三項費用)、農業(yè)支出占比(fiscalexp2，包括農業(yè)綜合開發(fā)、支援農業(yè)生產建設及農林部門事業(yè)費)、工業(yè)交通和商業(yè)部門事業(yè)費支出占比(fiscalexp3)、文教科衛(wèi)支出(fiscalexp4)。環(huán)境規(guī)制以各地區(qū)工業(yè)污染治理投資完成額(envireg11)、排污費征收(envireg12)兩個變量表示，另外在回歸中納入以下與全要素生產率增長有關的控制變量：外資利用率(FDI，外商直接投資占GDP比重)、對外開放度(trade，進出口貿易總額占GDP比重)、能源結構(energy，煤炭消費量占能源消費總量的比重)、產業(yè)結構(indus，第二產業(yè)產值占GDP比重)以及公眾素質(edu，就業(yè)人口平均教育年限④)。以上數(shù)據(jù)來源于各年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及各省市歷年《統(tǒng)計年鑒》。

 

　　因此，本文將待估計的空間面板自相關模型(SAR)設定為：

 

　　

 

　　可以看出，地區(qū)的全要素生產率不僅受本地區(qū)地方財政支出和環(huán)境規(guī)制的影響，而且受其他地區(qū)全要素生產率的影響。而同時其他地區(qū)的地方財政支出和環(huán)境規(guī)制通過對其全要素生產率的影響，進一步將作用“疊加”到地區(qū)i的全要素生產率上�？臻g自相關系數(shù)ρ綜合反映了相鄰省份解釋變量的影響力。如果空間相關性由模型以外的因素決定，則應利用空間誤差模型，本文將待估計的空間面板誤差模型(SEM)設定為：

 

　　

 

　　3.空間回歸估計與結果分析

 

　　在進行回歸之前，首先要對空間自回歸模型和空間誤差模型進行選擇。如前所述，LM統(tǒng)計量不僅可以用于空間相關性的判斷，而且Anselin等(1991)利用蒙特卡洛模擬證明，LMerr和LMsar及其穩(wěn)健形式統(tǒng)計量還有助于空間計量模型(空間誤差模型和空間自相關模型)的選擇。另外，對于固定效應空間面板模型，可以分為混合(無固定效應)、空間固定、時間固定和空間時間雙固定四種情況，在進行回歸前應該首先判斷哪種固定效應模型適用于所研究的樣本數(shù)據(jù)。因此我們利用Matlab 7.0⑤工具分別計算了這四種情況下的LMsar和LMsem統(tǒng)計量，以選擇空間面板回歸模型及固定效應。

 

　　

 

　　由表2可得，在混合(無固定效應)、空間固定和空間時間雙固定效應下，兩個統(tǒng)計量均在1%的水平上顯著，在時間固定效應下，兩個統(tǒng)計量在5%的水平上顯著，說明拒絕了不存在空間自相關和空間誤差項的原假設；另外，這四種固定效應情況下，LMsar和LMerr統(tǒng)計量的大小和顯著性均差異不大，基本都是空間面板自回歸模型略優(yōu)于空間面板誤差模型。因此我們將兩種模型的回歸結果都報告出來以進一步比較和分析。

 

　　關于回歸模型方法的選擇，由于空間回歸模型中包含空間滯后誤差項，OLS估計是有偏且不一致的，因此不適合用來估計空間計量模型。極大似然估計法在空間計量模型的估計中應用廣泛(Anselin，1998)。我們利用Matlab 7.0分別估計了上述固定效應下的空間面板模型，1998-2011年低碳經(jīng)濟全要素生產率的空間面板回歸具體結果見表3。

 

　　從表3的回歸結果可以看出，SAR模型的空間自回歸系數(shù)ρ和SEM模型的空間誤差回歸系數(shù)λ均在1%或5%的顯著性水平下顯著，進一步說明空間效應的確在地方財政支出、環(huán)境監(jiān)管和低碳經(jīng)濟全要素生產率增長中發(fā)揮了作用。因此如果忽略不同地區(qū)之間潛在的空間相關性，估計結果會出現(xiàn)偏誤。面板SAR模型和面板SEM模型的擬合優(yōu)度和對數(shù)似然值相差不大，進一步比較不同固定效應，發(fā)現(xiàn)對于SAR和SEM模型，都是空間時間雙固定模型的對數(shù)似然值最大。因此我們將面板SAR雙固定模型和面板SEM雙固定模型的回歸結果結合起來分析地方財政支出和環(huán)境規(guī)制對低碳經(jīng)濟全要素生產率增長的空間溢出效應。另外我們發(fā)現(xiàn)，不同固定效應下的回歸估計系數(shù)的大小和顯著性存在差異，但差異不大，并且符號基本保持一致，說明本文采用的空間面板模型回歸結果比較穩(wěn)定。

 

　　

 

　　

 

　　從地方政府財政支出結構來看，回歸結果顯示，第一，科技支出占比與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長呈正相關，并且其經(jīng)濟效果非常明顯，該項支出投入占財政支出的比例每增長1%就會使低碳經(jīng)濟全要素生產率提高0.2%左右。這說明加大科技投入能促進我國低碳經(jīng)濟轉型，發(fā)揮科技的引導和支撐作用是發(fā)展低碳經(jīng)濟的有效路徑之一。發(fā)展低碳經(jīng)濟的核心是技術、制度和觀念的創(chuàng)新，這必然要求企業(yè)以低污染、低排放、低資源消耗的方式進行生產經(jīng)營，使得那些沒有自主知識產權、以物質資源消耗為主、處于價值鏈低端的企業(yè)受到越來越多的制約。地方政府科技投入能顯著促進和支持企業(yè)推進節(jié)能評估、清潔生產、廢棄物綜合利用、利用信息技術改造提升傳統(tǒng)生產流程與設備等，企業(yè)能源消耗和污染排放的減少、生產效率的提升，促進了我國低碳經(jīng)濟的轉型與增長。因此，發(fā)展低碳經(jīng)濟是一種倒逼機制，使得高消耗、高污染的粗放型企業(yè)必須抓住產業(yè)結構轉型、低碳產業(yè)興起的時機，開展低碳設計、開發(fā)低碳產品。這個過程中地方政府的科技投入起到關鍵性的促進作用。第二，農業(yè)支出占比與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長負相關，并且該項支出投入占比每增長1%會導致低碳經(jīng)濟全要素生產率下降0.1%左右。也就是說，地方政府加大農業(yè)支出反而會不利于低碳經(jīng)濟轉型，這說明我國的農業(yè)還處在“高碳農業(yè)”向“低碳農業(yè)”轉變的階段，還未實現(xiàn)農業(yè)的低碳化。低碳經(jīng)濟不僅是工業(yè)的發(fā)展方向，其與農業(yè)也有緊密的聯(lián)系。IPCC第四次評估報告(2007)指出，農業(yè)是溫室氣體的第二大來源，農業(yè)源溫室氣體排放占全球人為排放的13.5%。我國高消耗、高排放、高污染的傳統(tǒng)農業(yè)仍占主導，地方政府在農業(yè)發(fā)展方面的財政支出尚沒有改善農業(yè)的高碳屬性。因此在未來的發(fā)展中，地方政府應改善農業(yè)投入的結構和方向，推廣節(jié)約、環(huán)保的環(huán)境友好型農業(yè)技術，創(chuàng)新能源技術，提高農業(yè)中能源利用效益和清潔能源比重，以現(xiàn)代農業(yè)科技建立低消耗、低污染的農業(yè)生產系統(tǒng)。第三，工業(yè)交通和商業(yè)部門事業(yè)費支出占比與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長正相關，并且該項支出占比每增長1%會使低碳經(jīng)濟全要素生產率提高0.1個百分點。說明地方政府在這一方面的支出能有效促進我國低碳經(jīng)濟的轉型。工業(yè)、交通部門是節(jié)能減排控制和管理的重點領域，地方政府可以通過加大工業(yè)交通部門的環(huán)境管制、完善其能效標準，來調整產業(yè)結構、促進低碳產業(yè)發(fā)展。地方政府運用傾向性的財政政策，引導、鼓勵和扶持工業(yè)、交通和商業(yè)部門中低碳產業(yè)的發(fā)展，能促進我國低碳經(jīng)濟轉型。第四，文教科衛(wèi)支出占比與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長呈負相關關系，并且與其他三個分項支出相比，該項支出對低碳經(jīng)濟增長的經(jīng)濟效果最小。前三項財政支出對低碳經(jīng)濟增長有直接的關系，而該項支出能間接影響低碳經(jīng)濟轉型。地方政府在文教科衛(wèi)方面的支出并沒有提升低碳經(jīng)濟全要素生產率增長，說明我國地方政府在開展全民氣候變化宣傳教育、提高公眾節(jié)能減排意識等方面仍需加強。該項支出對低碳經(jīng)濟增長的影響雖然是間接性的，但卻是長遠性的。

 

　　從環(huán)境規(guī)制方面看，工業(yè)污染治理投資完成額和排污費征收兩個變量與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長均呈負相關關系，并且從回歸結果來看，前者的作用更顯著。說明我國工業(yè)污染治理投資存在效率低下問題，過度強調投資完成額數(shù)量的提升而不改變投資結構，難以促進我國低碳經(jīng)濟轉型。我國環(huán)境規(guī)制手段仍呈現(xiàn)低效率和無效果的狀態(tài)，環(huán)境規(guī)制還處于抑制企業(yè)生產效率提升的階段，需要進一步調整工業(yè)污染治理投資方向和結構，鼓勵和促進企業(yè)環(huán)保技術創(chuàng)新，促進我國低碳經(jīng)濟轉型。

 

　　在控制變量方面，外資利用率與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長呈顯著的正相關關系，即FDI的不斷引進能有效加速我國低碳經(jīng)濟轉型，這也與我國不斷調整外商直接投資方向，鼓勵高科技、低能耗產業(yè)發(fā)展的政策有關：對外開放度與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長正相關，但統(tǒng)計上不顯著；能源結構，即煤炭消費占比，與低碳經(jīng)濟增長顯著負相關，這與現(xiàn)實情況是一致的，過度依賴煤炭消耗的增長是非持續(xù)的，長期以來嚴重阻礙了我國低碳經(jīng)濟轉型；公眾素質與低碳經(jīng)濟增長負相關，這可能因為就業(yè)人員平均受教育年限與低碳經(jīng)濟增長之間的關系復雜，不存在直接影響的關系；產業(yè)結構與低碳經(jīng)濟增長顯著負相關，這也與現(xiàn)實一致，高耗能和高污染的工業(yè)過度發(fā)展，雖然會有效提高地區(qū)經(jīng)濟的增長，，但會嚴重阻礙低碳經(jīng)濟轉型。

 

　　本文基于數(shù)據(jù)包絡分析和動態(tài)全局Malmquist-Luenberger指數(shù)方法對我國1998-2011年低碳經(jīng)濟下碳循環(huán)全要素生產率增長進行測算，其中將造林面積作為動態(tài)非期望投入納入評價體系，并將測算結果與傳統(tǒng)能源經(jīng)濟TFP增長、碳排放TFP增長進行對比。相對于傳統(tǒng)核算方法，本文提出的全要素生產率增長測算方法能更公平和全面地反映我國低碳經(jīng)濟增長的質量。然后利用空間面板模型實證分析了地區(qū)財政支出規(guī)模與結構、環(huán)境規(guī)制政策在我國低碳經(jīng)濟全要素生產率增長中的作用及其空間溢出效應。

 

　　通過對我國低碳經(jīng)濟全要素生產率的測算、對地方財政和環(huán)境規(guī)制在低碳經(jīng)濟增長中作用的分析，有以下主要結論：

 

　　第一，與僅考慮碳排放的模式相比，將各地區(qū)綠化造林面積納入評估系統(tǒng)后，我國平均全要素生產率由下降轉變?yōu)樵鲩L，并且平均增長幅度高于能源經(jīng)濟模式。這可以在一定程度上肯定我國近年來加大力度造林綠化的經(jīng)濟效益，綠化造林的確能夠有效提升全要素生產率的增長幅度，加快我國低碳經(jīng)濟轉型的進程。

 

　　第二，科技支出占比與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長呈正相關關系，并且其經(jīng)濟效果非常明顯，該項支出投入占財政支出的比例每增長1%就會使低碳經(jīng)濟全要素生產率提高0.2%左右，說明加大科技投入能促進我國低碳經(jīng)濟轉型，發(fā)揮科技的引導和支撐作用是我國發(fā)展低碳經(jīng)濟的有效路徑之一；農業(yè)支出占比與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長負相關，這說明我國的農業(yè)還處在“高碳農業(yè)”向“低碳農業(yè)”轉換的階段，還未實現(xiàn)農業(yè)的低碳化；工業(yè)交通和商業(yè)部門事業(yè)費支出占比與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長正相關，地方政府運用傾向性的財政政策引導、鼓勵和扶持工業(yè)、交通和商業(yè)部門中低碳產業(yè)的發(fā)展，能促進我國低碳經(jīng)濟轉型；文教科衛(wèi)支出占比與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長呈負相關關系，并且與其他三個分項支出相比，該項支出對低碳經(jīng)濟增長的經(jīng)濟效果最小。

 

　　第三，工業(yè)污染治理投資完成額和排污費征收兩個變量與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長均呈負相關關系，說明我國工業(yè)污染治理投資存在效率低下問題，過度強調投資完成額數(shù)量的提升而不改變投資結構難以促進我國低碳經(jīng)濟轉型。

 

　　第四，外資利用率與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長呈正相關關系，即FDI的不斷引進和進出口貿易的提升能有效加速我國低碳經(jīng)濟轉型，這與我國不斷調整外商直接投資方向，鼓勵高科技、低能耗產業(yè)發(fā)展的政策有關；對外開放度與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長正相關，但統(tǒng)計上不顯著；能源結構，即煤炭消費占比，與低碳經(jīng)濟增長顯著負相關，這與現(xiàn)實情況是一致的，過度依賴煤炭消耗的增長是非持續(xù)的，長期下去只能阻礙我國低碳經(jīng)濟轉型；產業(yè)結構與低碳經(jīng)濟增長負相關，產業(yè)結構與低碳經(jīng)濟增長顯著負相關，這也與現(xiàn)實一致，高耗能和高污染的工業(yè)過度發(fā)展，雖然會有效加快地區(qū)經(jīng)濟的增長，但會嚴重阻礙低碳經(jīng)濟轉型；公眾素質與低碳經(jīng)濟全要素生產率增長呈負相關。

 

　　①數(shù)據(jù)來源于全球氣候變化研究領域最具權威的學術機構(英國丁鐸爾氣候變化研究中心的“全球碳計劃”2012年度研究)，該研究成果在線發(fā)表于世界頂級學術期刊《自然》雜志的《自然·氣候變化》�？�。

 

　�、谛枰f明的是，動態(tài)技術效率改變指數(shù)DTEC還可以進一步分解為純技術效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)，但這不是本文研究和關注的重點，并且在實證中也無需細分技術效率變動的來源。因此本文不展示相關結果，感興趣的讀者可以向作者索取。

 

　�、塾捎谄拗�，表1略去各個地區(qū)每年的具體數(shù)據(jù)，感興趣的讀者可以向作者索要。

 

　�、芷渲行W按6年計算，初中按9年計算，高中按12年計算，大專按15年計算，大學以上按16年計算，同時為了減少異方差，估計時取了自然對數(shù)。

 

　�、葸@里的檢驗和后文中的空間計量模型的Matlab相關程序均來自LeSage編寫的Spatial Econometrics工具包，可從網(wǎng)站下載。

 

作者介紹：雷明，虞曉雯，北京大學光華管理學院（北京 100871）。

 

改革開放30多年來，中國經(jīng)濟以GDP年平均增長率超過9%的速度增長，同時，中國能源消費總量從1978年的6億噸標準煤上升到2012年的36.2億噸標準煤，成為僅次于美國的世界第二能源消費大國�；剂系拇罅渴褂脤е�2011年中國碳排放量占世界總量的2…

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本文編號：176547