何大梽，郭益敏

(重庆工商大学 a.长江上游经济研究中心；b.数学与统计学院；重庆 400067)

引言

在经历了改革开放以来三十多年的高速经济增长后，我国东、中、西部形成了适应各自地区实际情况的产业结构，同时这也在很大程度上决定了三大区域之间在经济发展、环境污染、居民受教育程度等方面的差距。但“十二五”以来，我国经济进入转型发展的新常态，原有的产业结构布局已经不能再适应新时期的经济发展理念。因此，东、中、西部三大区域之间的产业结构重新布局、调整、分配已成为亟待解决的问题。从实际情况来看，我国三大区域发展不平衡，总的来说，由西到东经济发展水平依次提高，生态环境的污染程度也由西向东逐渐加重。东部经济水平最高，污染最严重很大程度上是因为其率先开始并完成工业化，在其地区总产出的构成当中，制造业所占比重上升，初级产业所占比重下降；在制造业产出构成中，重型制造业所占比重上升，轻型制造业所占比重下降。中、西部地区由于地理位置以及政府相关政策的影响，经济没有得到真正的发展。结合我国的实际情况，产业转移实际上是对三大区域之间产业结构的布局进行一次重新洗牌，如东部发达地区可以将传统产业向中西部地区转移，从而率先完成产业结构升级，为先进制造业、新兴产业和高端服务业提供发展空间；中西部地区在接手传统产业布局发展的同时更要注重对生态环境的保护。而如何来衡量产业转移的好坏，那就需要着手于对产业转移效率的研究。本文研究东、中、西三大区域的产业转移效率概况，并进行相互之间的比较；此外，针对我国对环境保护问题的愈发重视，本文还将探讨产业转移过程中对废气排放的影响。

本文结构如下：第一部分为文献综述；第二部分为模型构建；第三部分为实证分析；第四部为结论和讨论。

一、文献综述

生产效率，通常理解为在单位要素投入下所能生产出的产品数量。但如何去测量效率，却一直是一个富有争论的问题。事实上，关于效率的衡量，国外学者在很早以前就开始致力于找到一套行之有效的方法，但由于对该问题理论方面的忽视，尽管他们考虑了大多数甚至所有企业的投入要素和产出品，却仍然以失败告终。因此，在很长一段时间里，国外学者们用劳动的平均生产率来表示生产效率。直到Farrel(1957)提出“有效边界面”这一概念之后，关于生产效率的衡量才有了较大的发展。不过，虽然他的研究提供了一个估计所谓“前沿效率函数”的可能性，致力于理论与实际的相结合，但是最后却没有完全成功实现。遵循这一理论，随后的效率研究中又有了进一步的发展。其中影响最大的就是Aigner et al.(1977)对参数随机效率边界的发展以及Charnes et al.(1978)对数据包络分析模型(Data Envelopment Analysis，DEA)这一概念的提出。DEA是一种基于相对效率的多投入多产出效率评价方法。其基本思路为将每一个决策单元(Decision Making Units，DMU)作为一个评价单位，确定有效生产前沿面，通过各DMU与有效生产前沿面的距离来对同一类型的各决策单元的相对有效性进行评定和排序。由于DEA模型不要求设定具体的函数形式，可以避免因函数的错误设定所带来的模型偏误等问题，同时具有在避免主观因素的干扰、简化算法和减少误差方面的优越性，因此该方法在越来越多的文献中得以采用。

关于产业结构的研究在国内外都已十分丰富，国内的相关文献大多是围绕产业结构升级(优化)、经济增长和技术进步这一大的框架来进行的。事实上，这类研究的千篇一律也反映了我国在经济发展过程中的一种必然趋势，即随着改革的不断深化，产业结构升级(优化)将成为我国在新阶段发展经济的关键所在，而技术进步是产业结构升级(优化)的又一关键所在(吕铁等，1999)。因此，产业结构、经济增长与经济发展三者之间的联系成为了学者们争相研究的重点。黄茂兴等(2009)以我国1991—2007年31个省(市)的面板数据为例，分析了技术选择、产业结构升级与经济增长之间的关系，认为合理的技术选择能够促进产业结构升级，实现经济快速增长；蔡昉等(2009)在金融危机背景以及大国假设下，通过延伸雁阵模型的解释和预测范围，分析了适应新时期经济发展的产业结构和技术选择；肖兴志等(2012)量化研究了中国经济运行过程中重大事件对实际产业结构偏离和最优产业结构程度的影响，为政府在制定和调整产业结构目标、优化资源配置和推动产业结构升级方面提供可操作的工具。随着环保意识的增强，经济增长已经不再是唯一的目标，产业结构改变对生态环境的影响也越来越受到重视。然而学者们对二者的研究切入点却各有不同，有的从产业能源效率入手，以能源生产率的高低来反映各地区产业结构的合理性以及对环境的影响程度，如马海良等(2011)运用DEA-Malmquist生产指数法对我国三大经济区域(长三角、珠三角和环渤海区)的产业能源效率进行了研究，发现能源效率的改善在很大程度上依赖于全要素生产率(TFP)的提高；有的从工业生产过程中废气排放的角度，将废气排放程度与技术进步关联起来，如林永生等(2013)将我国工业废气减排的具体原因分解为规模效应、结构效应和技术效应三个方面，分别研究各个方面对废气排放的影响，发现废气减排主要归功于技术效应和结构效应；而有的直接从验证产业结构和环境污染之间的关系入手，如胡飞(2011)运用1999—2009年的省际面板数据，实证分析了我国东、中部地区产业结构升级、对外贸易和环境污染之间的关系，发现产业结构升级与环境污染之间有负向关系，但作用有限；肖挺(2014)选用1998—2012年数据为样本分析了产业结构调整对我国二氧化硫排放的影响，研究结果表明：产业结构均衡化对于工业二氧化硫的排放有着明显的抑制作用，而结构优化只能缓解东部地区的二氧化硫排放，对于中、西部地区反而加剧了其严重性；郭子琪等(2015)的研究发现，产业结构是影响地区环境不平等的最为重要的因素：产业结构升级不仅具有减污减排，提高环境质量的直接效应，还会促进产业技术升级从而减少污染废弃物排放的间接效应。与将产业结构同其他相关因素相结合的研究不同，有些学者倾向于就产业结构本身进行研究，何德旭等(2008)从研究我国产业结构变动效应的角度出发，剖析了推动我国产业结构升级的内外因素并提出“以高新技术产业为驱动力，以现代服务业和现代制造业为发展的两个车轮，带动产业升级”的未来目标和方向；黄亮雄等(2013)从产业结构的调整幅度、调整质量和调整路径三个维度，构建了产业结构变动幅度指数、高度化生产率指数、高度化复杂率指数和相似度指数来评价我国自1999年以来的产业结构调整，为近年来中国产业结构调整的概况做出了系统性的基础考察。由于实际情况的不同，国外在相关方面的研究要早于国内，而国外文献对产业结构的研究大多也是考虑技术进步或创新能力在产业结构升级或优化的过程中所产生的影响(Dasgupta P et al.，1980；Ray S C et al.，1997；Brynjolfsson E et al.，2000)。对于产业结构效率的研究，近年来也逐渐增多，如任艳玲等(2006)运用DEA模型详细研究了1996—2003年我国工业生产效率水平及其变迁情况，发现我国工业增长的质量在不断得到改善，但在提高产业运行效率上还有很大的发展空间；张唯实(2010)利用我国1995—2008年29个省(市)的面板数据，通过构建DEA-Tobit模型，分析了全要素能源效率、产业结构和区域发展差异这三者之间的关系，发现产业结构不仅是能源效率由西向东逐步提升的原因，也是导致区域差异的重要因素。

虽然DEA模型已经发展成熟，但在国内外用于产业转移效率研究的文献并不算多。结合我国现阶段的实际发展情况，本文运用DEA模型和Malmquist生产指数法对我国产业转移效率进行研究以及探讨对废气排放(二氧化硫、烟尘)的影响，为我国东、中、西三大区域的产业结构优化升级和环境保护提供相应的科学依据。

二、模型构建

(一)DEA模型和Malmquist生产率指数法

1.数据包络分析法(DEA)

DEA是一种基于相对效率的多投入多产出，对各DMU的效率进行评价的方法。该方法Charnes et al.(1978)首次提出，经过几十年的发展与运用，模型得到了不断丰富和完善。本文采取Banker et al.(1984)提出的以投入为主导的BBC模型，表示如下：

λj,s-,s+≥0,n=1,2…N

TE=PTE×SE

2.Malmquist生产率指数法

Malmquist指数最早由Malmquist(1953)提出，主要应用于动态效率变化的研究。Caves et al.(1982)首次将其运用于生产率指数变化的测算，这一尝试使得Malmquist理论有了进一步的发展，但却在之后的很长一段时间没有得到推广。直到Fare et al.(1994)将这一理论与DEA模型相结合，该理论才得到了广泛的应用。

Fare et al.定义的Malmquist指数相邻时期投入产出的距离函数之比：

TFP变动又可以分解为技术效率变动和技术变动两部分，其中技术效率变动又可以进一步分解为纯技术效率变动和规模效率变动。为此，Ray和Desli(1997)提出了RD分解法已经得到学术界的广泛应用，分解如下：

M0(xt,yt,xt+1,yt+1)=

TECHCH×PECH×SECH

其中，TECHCH为技术变动；PECH为纯技术效率变动，即剔除规模变化影响的技术效率变动；SECH为规模效率变动，即规模变化对生产效率的影响；TFP可以表示为这三者的乘积。如果TFP大于 1，表明综合生产率水平有所改善；若小于 1，则表明生产率水平恶化。构成TFP指数的某一变化比率大于 1 时，表明其是生产率水平提高的原因； 反之，则是生产率恶化的原因。

(二)系统广义矩估计(SYS-GMM)

为了探究产业转移效率对废气排放的影响，我们构建如下面板回归模型：

lnYit=β0+β1TLit+β2TSit+β3TFPit+β4MTLit+β5MTSit+εit

其中Yit表示i省在第t年的二氧化硫排放量或烟尘排放量，TLit为i省在第t年的产业结构优化，TSit表示i省在第t年的产业结构升级，TFPit表示i省在第t年的全要素生产率，MTLit表示i省在第t年技术进步下的结构优化，MTSit表示i省在第t年技术进步下的结构升级，εit为随机误差项。为了避免潜在的回归偏误，同时考虑到产业转移对废气排放影响的时滞性，本文将在模型中加入因变量的滞后项，采用广义矩估计法(GMM)来提出测量误差，但动态面板模型中固定效应和随机效应对系数的估计会产生偏误和不一致，最终本文采取由Arellano and Bover(1995)提出的SYS-GMM法。

三、实证分析

(一)数据来源与指标选取

根据数据的可得性，本文数据为2005—2014年我国29个省(市)(西藏和黑龙江除外)的面板数据。所有原始数据分别来自国家统计局官方网站、中国各省(市)统计年鉴和EPS全球统计数据/分析平台。

1.投入和产出指标

传统的生产投入指标为土地、资本和劳动三要素，结合实际，本文的投入指标分别为土地开发面积(S)、固定资产总投资(K)以及地区三产业从业人员总数(L)；产出要素为地区人均GDP。

2.产业转移指标

从动态角度上讲，产业转移可以分为两个部分：优化和升级。产业结构的优化通常用产业结构的偏离系数来表示，产业结构偏离系数即各产业增加值的比重与相应的劳动力比重的差异程度。但是，该系数忽略了产业之间的异质性(Zhou X，2013)，现实生活中的不同产业在经济总量当中的比重是不同的，为了强调这一点，本文采用泰尔指数(Theil，1967)来反映产业结构的优化程度，计算公式为：

其中，Yi表示第i个产业的生产总值，Li表示从事第i个产业的人数，Y表示所有产业的生产总值。对于产业结构升级，本文用三产业生产总值占二产业生产总值的比重(IS)来表示。

3.技术进步指标

对于技术进步的衡量，还未形成统一的共识。在已有的文献中已经使用了技术进步分别用专利授权数、R&D经费投入、研发人员数等变量来代替。结合本文的研究，选用Solow(1956)提出的全要素生产率(TFP)来表示技术进步，并用DEA-Malmquist生产率指数法来计算。

4.废气指标

废气指标分布为2005—2014年各省二氧化硫(SO2)和烟尘(DUST)的排放量。

样本数据的统计描述见表1。

表1 样本统计描述

(二)模型结果及分析

1.DEA模型结果分析

为了便于分析比较，将模型中的29个省(市)分为东、中、西部三大区域，其中东部区域包括京、津、冀、辽、吉、沪、苏、浙、闽、鲁、粤、琼；中部地区包括晋、皖、赣、豫、鄂、湘；西部地区包括内蒙古、桂、渝、川、贵、云、陕、甘、青、宁、新。利用DEAP2.1软件，分别计算2005—2014年我国东、中、西部三大区域的综合效率，纯技术效率和规模效率，计算结果见表2。

表2 东、中、西部产业转移效率分项平均值和规模报酬情况

从上表可知，东部地区的综合效率处于较高水平且高于中、西部地区，但其综合效率值却不稳定，由2005年的0.914降到2014年的0.727，在中间过程中还有一定的起伏波动；中、西部地区的综合效率则处在一般水平，分布在0.35～0.78，其中中部地区最高的为2005年的0.777，最低为2012年的0.373，西部地区最高的为2005年的0.744，最低为2012年的0.434，它们在中间过程的起伏波动十分相似，如图1。在研究时期内，东部地区综合效率达到最优的省份为2～7个，占总量的16.7%～58.3%；而中部地区综合效率达到最优的省份为0～1个，只占总量的0～16.7%；西部地区综合效率达到最优的省份为1～2个，占总量的9%～18.2%。

图1 东、中、西部产业转移综合效率

对于产业转移纯技术效率，总体看中、西、东依次上升。从变化趋势来看，三个区域都是总体呈下降趋势，但东部区域下降趋势比较平缓，由2005年的0.952到2014年的0.860；中部区域下降趋势最陡峭，由2005年的0.797到2014年的0.426，如图2。

图2 东、中、西部产业转移纯技术效率

比较三个区域的规模效率可得，中部地区的规模效率最高，其次是东部地区，最后是西部地区，如图3。三个区域分别在2005—2012年总体呈下降趋势，其中中部地区下降趋势最平稳，由0.973到0.908，下降了6.7%；西部地区下降最快，由0.914到0.742，下降了18.8%。而2012—2014年都有了一定程度的上升，东部地区上升最快，由0.811到0.852，上升了5%。虽然中部地区产业转移规模效率高于西部地区，但西部地区达到综合效率最优的省份数量却高于中部地区。

图3 东、中、西部产业转移规模效率

总体看来，东部地区的产业转移效率要高于中西部地区，而中部地区则略高于西部地区。从规模报酬角度看，东部地区综合效率达到最优，即规模报酬不变的省份明显多于中西部地区，但规模报酬递减的省份也多于其他区；西部地区规模报酬递增的省份则远远高于中东部地区。

2.基于Malmquist生产率指数的整体分析

利用DEA 2.1软件分别计算我国2005—2014年29个省(市)技术效率变化(effch)、技术变化(techch)、纯技术效率变化(pech)、规模效率变化(sech)以及Malmquist生产率变化(ftpch)，进行整体(表3)与不同类型变化(表4)趋势分析。

表3表明，2005—2014年间我国产业Malmquist生产率指数在2007—2009和2010—2013这5年间小于1，其他时间段均大于1，其均值为0.962，表明研究期内生产率总体上呈下降趋势，下降速度为3.8%。技术变动的均值小于1，纯技术效率变动和规模效率变动的均值均大于1。由均值得出，技术变动呈下降趋势，降速为4.1%，而纯技术效率变动呈增长趋势，增速为0.4%，规模效率变动报酬不变。这表明了纯技术效率改进是我国产业生产率增长的主要驱动因素。而在Malmquist生产率指数小于1的五个时间段里，技术变动下降最大，表明技术改进不足是影响我国产业生产率恶化的主要原因。此外，规模效率变动均值虽然有所上升，但在研究期内有三个时间段是下降的，表明我国产业生产规模效率也需要进一步提高。总体看来，各分项指数均表现波动变化，纯技术效率变动对Malmquist生产率指数提升贡献较大，而技术变动拖累了生产率变化的提升。表4表明了我国三大区域Malmquist生产率指数及其分解值，总体来说，东、中、西部地区全要素生产率都呈不同程度的下降趋势，其中东中部地区主要受到技术变动和规模效率变动的拖累，西部地区则主要受到技术变动的拖累。

3.SYS-GMM回归分析

通过STATA14.0软件进行SYS-GMM回归，结果见表5和表6。

表3 我国整体生产率指数及其分项平均值

表4 我国三大区域生产率指数及其分项平均值

表5 二氧化硫回归结果

续表Model1Model2Model3Model4Model5MTS=TS×TFP-0.0568***(-3.37)-0.117***(-2.83)-0.0714***(-5.45)-0.109***(-5.83)-0.106***(-5.25)L.MTS-0.0212(-1.23)L2.MTS-0.0411**(-2.26)L3.MTS0.0197(1.35)AR(1)-2.222***-1.246***-2.867***-2.788***-2.939***AR(2)-0.642-1.50.112-0.216-0.738Hansen25.3617.3826.4925.1726.6N203116203203232

注：*、**、***分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著。

表6 烟尘回归结果

续表Model1Model2Model3Model4Model5Hansen24.6726.4325.4927.2927.49N203203232232232

注：*、**、***分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著。

由两表中回归结果来看，产业结构优化、升级以及全要素生产率对废气排放的影响都有着不同的时滞性。从两表中的模型1可以看出，二氧化硫和烟尘的排放与TL的二阶滞后项有显著的负向关系，表明TL要在大概两年后才会对废气的排放有所缓解，但影响程度不同，即L2.TL每提高一个单位，二氧化硫和烟尘排放分别减少0.688%和1.017%。从模型2中又可以看出，二氧化硫的排放与TS的滞后5阶有显著的负向关系，烟尘的排放则与TS的滞后3阶有显著的负向关系，表明对于二氧化硫，TS要在大概五年后才会对其有所影响，而对于烟尘则只需三年，影响程度分别会减少0.278%和1.489%。由此可知，对于同一性质的不同污染物来说，产业结构的升级和优化对其的滞后影响程度都不同，但是，它们对于废气的排放都有一定的抑制作用，只是或快或慢、或多或少的问题。而从现实情况来考虑，产业转移是一个实现节能减排的重要方式，产业结构的特征决定了能源消耗结构的特征，产业结构的优化和升级无疑会提高能源消耗的效率，从而减少企业生产过程中的废气排放。

在模型3和模型4中，笔者分别考虑了技术进步下的产业结构优化MTL和技术进步下的产业结构升级MTS对废气排放的影响。通过模型1和模型2得出，产业结构升级和优化最终都会使废气的排放减少，但是，由于时滞性和影响程度的不同，虽然会减少废气的排放，但由于过长的时滞和微小的影响，导致了节能减排效率的低下。因此，我们在TL和TS分别加入TFP的影响，从表中得出，MTL依然是其二阶滞后项对二氧化硫有显著影响，但影响程度反而低于TL，这与Khazzoom J D(1980)提出的技术进步的反弹效应相符，即当能源消耗的增加高于能源消耗的减少时，二氧化硫的排放增加；MTL对烟尘的负向影响相对于TL来说，虽然影响程度由1.017降到0.328，但却将时滞缩短了一年；MTS对两种废气排放的负向影响也相对TS来说有所下降，但却分别将时滞缩短了3年和2年。因此，在很大程度上，技术进步对于产业结构优化和升级都有一定的促进作用，在产业转移的过程中起着“催化剂”的作用。

在两表的模型5中，可以看到TFP的二阶滞后项对废气排放也有着显著的负向影响，其中对二氧化硫排放的影响为减少0.035 7，对烟尘排放的影响为减少0.102%。技术进步始终伴随着生产效率的提高，生产效率的提高会使得能源消耗减少，一般来讲，知识密集型和技术密集型企业有着比其他类型企业更低水平的废气排放量。

四、结论和讨论

本文通过DEA模型和Malmquist生产指数法对我国东、中、西部的产业转移效率从动静两个方面进行了分析研究，同时，运用SYS-GMM模型探讨了产业转移对废气排放的影响。研究表明，静态上看，东部地区在综合效率和纯技术效率方面都普遍高于中西部地区，而规模效率则是中部地区最高。总的来说，东部地区产业转移效率要高于中西部地区，中西部地区由于在改革开放初期与东部地区已经形成差异较大的人均收入、城市化水平和工业规模导致了其产业转移效率相对较低。全国总体看来，综合效率、纯技术效率和规模效率在2005—2012年都有不同程度的下滑趋势，2012—2014年则有所好转。动态上看，全国整体动态纯技术效率变动对Malmquist生产率指数提升贡献较大，而技术变动拖累了生产率变化的提升。而对于我国三大区域Malmquist生产率指数及其分解值，总体来说，东、中、西部地区全要素生产率都呈不同程度的下降趋势，其中东部地区主要受到技术变动和规模效率变动的拖累，西部地区则主要受到技术变动的拖累。此外，产业转移和技术进步分别对废气排放也有显著的抑制作用，但对于不同种类的废气所产生影响的时滞和程度不同；技术进步在很大程度上能够缩短产业转移对废气排放所产生影响的时间，提高产业转移过程中对废气治理的效率。

因此，在我国实现产业转移效率虽然在研究期内有不同程度的起伏波动，但总体上趋于好转，而在这一过程中，技术进步发挥着不可替代的作用。但又由于我国东部与中西部差异性较大的实际情况，因此在面对这一问题时又要区别对待。综合实力较强的东部要充分利用技术优势，继续发挥技术进步对生产率的促进作用，率先实现产业结构升级；中西部地区则要充分发挥规模优势，不断加强和优化地区资源配置和利用的管理与协调，同时注重对生态环境的保护和治理，从而更好地促进我国产业的转移和结构的调整。

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