（生产管理知识）环境管
制与全要素生产率增长
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：
(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：
(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。
-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
(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)
(5)
(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。
（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
1 Chambers et al. (1996)和 Färe et al. (2005)对此进行了详细的讨论。
要通过 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，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%。平均意义上，生产率的增长主要是由%
的效率变化和%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(%和
%)高于非附件I国家(%和%)，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，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−%的效率变化和%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(%和%)高于非附件I国家(%和%)，但是技术效率的
增长率在非附件I国家中更高一些。
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，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%
的技术效率提高和%的技术进步。附件I国家的生产率增长和技术进步率(%和%)
高于非附件I国家(%和%)。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)，
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）。
(7)
如果同时满足上面三个条件，那么这个国家或地区时期到期间使得生产可能性边界外移。按
照上述条件，在情形1下，美国移动生产边界19次，台湾移动生产边界11次。在情形2下，美
国移动生产边界20次，香港和台湾分别移动边界17次。在情形3下，香港、台湾和美国分别
移动生产边界17次、16次和13次。总体上来说，共有8个国家至少移动生产边界1次。并且，
我们发现1997-1998年仅仅有1个国家移动生产边界（主要是由于东亚金融危机），2000-2001
年没有国家移动边界（世界经济衰退）。这也支持了Färeetal.(2001a)的观点，他们认为商
业周期和既定年份移动生产边界的国家数目存在一定关系。
四、影响环境全要素生产率的因素分析
上一部分分析了APEC国家和地区的生产率绩效，这一部分将分析环境管制下，影响全要
素生产率增长的因素。并没有正式的理论作为确定影响生产率增长因素的依据。研究者经常
根据前人的研究以及自己的思考来确定这些因素。在某些情况下，这些因素的选择还要受到
数据可得性的限制。同样的，本研究也要受到这些因素的制约。
为了检验生产率增长和影响其因素的关系，我们利用面板数据回归下面的方程：
(8)
PI表示生产率指数（因变量），zi代表影响生产率增长的因素（解释变量），−i’是被估计
参数，u是标准白噪声。为了考虑环境管制，情形2和情形3的生产率指数用到方程(8)中。解
释变量包括，不变价格的人均GDP(GDPPC)，工业增加值占GDP的份额(IND)，前一年的技术效
率(TIt-1)，资本—劳动比(KL)，人均能源耗费量(EPC)，开放度(OPEN)和虚拟变量(UNFCCC)（签
订《气候公约》的国家和时期为1）。人均GDP和工业增加值份额的平方也包含在回归方程中，
主要是考察生产率指数和这些变量之间的二次型关系。人均GDP和开放度的数据来源于
。工业增加值占GDP的份额和人均能源耗费量的数据来源于世界发展指标数据库
(WorldBank，2007)。
Hausman检验表明两个回归均应选择固定效应模型。所有的系数都具有统计显著性。人
均GDP和生产率指数正相关，并且人均GDP的平方的系数为负，这说明人均GDP和生产率指数
之间具有倒U型关系，拐点大约为$39003(情形2)或者$38235(情形3)。因此，一旦APEC国家
和地区的人均GDP达到拐点的水平，生产率增长将下降。这可能反映了APEC中落后国家的追
赶效应。这与Yoruk和Zaim(2005)发现OECD中U型的关系相反，这可能主要是由于OECD中各个
国家的发展水平更加接近。工业份额与生产率指数负相关，然而工业份额的平方的系数则为
正，表明两者之间具有U型的关系，拐点大约22%(情形2)或者18%(情形3).因此，一旦一个国
家和地区的工业份额超过这些拐点，生产率增长将加快。Yoruk和Zaim(2005)发现在OECD中
具有相同的现象。这种现象可能是由于一个国家工业化程度越高生产年率增长越快的事实。
生产率指数和滞后一年的技术效率是正相关的，而资本—劳动比的系数是负的。这两个
关系说明APEC中趋同现象的存在。越靠近生产边界的国家和地区相对于距边界较远的国家和
地区来说，生产率增长越低，因此出现了后者对前者的追赶()。Kumar(2006)
的研究也支持了趋同的假说。
最后，开放度和人均能源耗费和生产率指数均是负相关的。开放度可以作为制度和政策
框架的代理变量，并且获取裹进贸易对生产率增长的信息(，Taskin和
Zaim2001，Kumar2006)。这个结果说明环境的不合意效应可能来源于贸易量的提高和人均能
源的耗费量。另外，在两种情况下，虚拟变量的系数均是负的，且具有统计显著性。这与Yoruk
和Zaim(2005)的结果相矛盾，他们的研究表明OECD国家《气候公约》的签订对生产率增长具
有正的冲击。
五、结论
由于没有考虑生产过程中的“坏”产出，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。本文在对CO2排放的管制做出不同的假设下，运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，并对环境管
制下影响全要素生产率增长的因素进行实证研究。
我们发现，如果不考虑环境管制，APEC的生产率平均每年的增长率为%。然而，如果政
策的目标是保持CO2排放量不变，生产率的增长率为%或者%，并且主要是由于技术进
步的推动。因此，从平均意义上讲，环境管制提高了APEC的生产率增长水平。其他的研究也
支持了我们的发现1。本文也发现17个国家和地区中，有8个国家和地区至少移动边界1次。
我们也考察了，在两种环境管制下，影响全要素生产率增长的因素。结果发现，人均 GDP
和生产率指数正相关，并且人均 GDP的平方的系数为负；工业业份额与生产率指数负相关，
然而工业份额的平方的系数则为正；生产率水平和技术效率同向变化，与劳均资本反向变化，
这意味着趋同假设的存在；人均能源消耗和国家的开放度与生产率增长负相关，签订气候协
定的虚拟变量与生产率水平显著负相关。
当然，本文并没有考虑其他的温室气体以及污染物，从而影响了评价各个国家和地区环
境效率生产率的准确性，这将是下一步研究的方向。
参考文献
[1]王兵,颜鹏飞.技术效率、技术进步与东亚经济增长[J].经济研究,2007,(5).
[2]Chung,.,ä(1997),‘ProductivityandUndesirableOutput
s:ADirectionalDistanceFunctionApproach’,JournalofEnvironmentalManagement51,229
–240.
[3]Fare,Rolf,Grosskopf,Shawna,Pasurka,Carl,
e,41,381–409.
（作者单位：暨南大学经济学院、西澳大学经济学系）
1 例如， Boyd et al. (1999)， Ball et al. (2001) 和 Jeon 和 Sickles (2004)。
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