碳排放、全要素生产率与“金砖国家”合作发展，本文主要内容关键词为：生产率论文,要素论文,金砖论文,国家论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
引言
为遏制气候变暖，实现温室气体减排，国际社会正在制定从减排额度、补偿机制到各种实施机制的规则，我们把这些统称为全球气候变化规则。围绕全球气候变暖问题，在全球范围内的规则制定已经开始，这种有约束的规则将会对全球经济的结构和发展方式产生前所未有的影响，而且日益表现为政治行为的渗入，而且围绕全球气候变化规则争议的核心是经济利益的分配和成本的分担，大多数发展中国家经济发展都处于工业化阶段，而工业的重型化一般认为是环境恶化的重要原因，未来气候变化规则不仅为清洁能源和低碳经济的发展创造制度环境，更主要的是将重塑全球产业结构的形态和布局，在一定程度上将决定各国在未来国际分工中的地位，发达国家将成为全球气候变化规则的净受益者，但对于大多数发展中国家，尤其是金砖国家影响深远。尽管金砖国家的国内自然环境存在很大差异，如森林、人口、能源等，但有一点是共通的，即他们都是全球工业化进程的后来者，未来将面临工业化与气候变化规则之间的矛盾，矛盾带来挑战，同时也带来机遇，尤其是金砖国家之间的合作机遇。金砖国家本身经济发展周期具有相似性①，而且中俄、中巴和俄印之间的经济互动往来已呈规模，在能源贸易、清洁能源、环保技术等很多经济领域可以开展合作，因此，研究不同环境管制下金砖国家全要素生产率增长情况，判断工业化进程中全要素生产率主要的贡献的因素，既有助于各国对于本国工业化下一阶段的政策制定，也有助于金砖国家在能源贸易、清洁能源、环保技术等领域的合作发展，同时对于气候变化规则、欧盟的国际航空碳排放费等一系列政治议题金砖国家也可以开展深度合作。
文献综述
Caves et al.②依据Farrell(1957)的研究，在假设技术是有效率的背景下，率先定义了Malmquist生产率指数，这种指数的优点是不需要价格信息。Fare et al.③将其扩展到了存在技术无效率的情形，并且发展了一个可以将全要素生产率增长分解为效率变化和技术进步两个成分的Malmquist生产率指数，这种双重分解特点是可以解释不同国家和地区增长模式的差异。Chung et al.④提出了Malmquist-Luenberger生产率指数，这个指数的特点是可以测度存在“坏”产出时的全要素生产率。
对于环境管制的影响，Jaffe et al.⑤已经作了研究，应用Malmquist-Luenberger生产率指数的也比较多(Chung et al.，1997；Fare et al.，2001；Lindmark et al.，2003；Jeon and Sickles，2004；Lindenberge，2004；Domazlickyand Weber，2004；Yoruk and Zaim，2005；Kumar，2006)，尤其是王兵等⑥在是否考虑 
排放的三种情形下，运用Malmquist-Luenberger生产率指数测度并比较了在1980～2004年间APEC的全要素生产率增长，同时对环境管制下全要素生产率增长的因素进行实证研究。此外，国内进行全要素生产率与环境约束关系研究的文献主要有：涂正革等⑦利用非参数成本前沿模型研究了中国工业增长模式；涂正革(2008)根据我国30个省市地区要素资源投入、工业产出和污染排放数据，计算各地区环境技术效率，衡量环境和工业增长的协调性。陈诗一⑧研究了以高能耗和高排放为特征的中国工业的可持续发展问题，认为中国工业整体上实现了以技术驱动为特征的集约型增长方式转变；陈诗一⑨基于方向性距离函数对改革以来中国工业全要素生产率进行了重估，发现考虑环境约束的生产率比不考虑环境约束要小很多。
本文想利用Malmquist-Luenberger生产率指数方法探讨金砖国家的节能减排、能源效率与其经济合作之间的关系，首先按照Malmquist-Luenberger生产率指数法计算金砖国家1992～2008年的数据，然后，探讨和验证两种情形下(是否考虑排放)全要素生产率增长的影响因素，最后研究金砖国家在节能减排方面的经济合作。
金砖五国能源消耗和碳排放情况
1.金砖国家经济发展和能源消耗情况分析
(1)金砖国家经济发展。总体来看，金砖国家经济潜力较大，经济发展较快。巴西经济位居拉美之首，同时是世界原料的重要基地；印度经济以年平均5.6％的速度增长了近20年，而且印度软件业发达；俄罗斯拥有丰富的石油和天然气资源，石油产业贡献了俄罗斯50％的出口贸易产值和40％的国家收入；南非的工业产值占非洲的40％，消费能力占非洲的50％，GDP是整个非洲大陆GDP的25％。而中国作为世界第二大经济体，经济保持长期高速发展，2010年中国进出口总额已占世界的9.7％。
(2)金砖国家能源消耗。由于金砖国家经济发展迅速，由此带来的能源需求一直保持较快增长速度，中国尤其如此。特别说一下，表2数据来自世界银行WDI数据库，其中能源使用量是指初级能源在转化为其他最终用途的燃料之前的使用量，等于国内产量加上进口量和存量变化，减去出口量和供给从事国际运输的船舶和飞机的燃料用量所得的值。从表2中我们可以很清楚地看出：金砖国家能源使用量可以分为两个阶段，在1992～2001年间增长率很缓慢，俄罗斯甚至为负；而到了2001年后，金砖国家能源消耗增长势头很猛，主要是其赶上了新一轮经济上升周期、大力发展经济导致能源消耗量上升较快的缘故。
2.金砖国家排放情况分析
经济的发展带来大量废物的排放，国际上一般用排放量来衡量排放的指标，尤其是1997年12月在日本京都通过了《京都议定书》，掀起了全球关注温室气体(主要是)的热潮。通过表3我们可以清楚地看出，除了俄罗斯，因为前苏联解体导致经济下滑，排放量还没有达到其建国时的水平，其他金砖国家2008年的排放量都已经是1992年的2倍左右，中国和印度甚至大大超过两倍。
研究方法
第一个公理叫做零结合公理(Null-jointness Axiom)或者副产品公理(Byproducts Axiom)。这个公理意味着一个国家如果没有“坏”产出，就没有“好”产出，或者说，有“好”产出就一定有“坏”产出，从而将环境因素纳入到分析框架中。第二个公理叫做产出弱可处置性公理(Weak Disposability of Outputs Axiom)，即“好”产出和“坏”产出同比例减少，仍然在生产可行性集中。这个公理意味着，若要减少“坏”产出就必须减少“好”产出，表明污染的减少是有成本的，从而将环境管制的思想纳入到分析框架中。
条件(5a)表示每一种“坏”产出至少有一个国家或地区生产，条件(5b)表示每一个国家或地区至少生产一种“坏”产出。
尽管环境技术的构造有利于概念的解释，但是却无助于计算，为了计算环境管制下的生产率，下面我们介绍方向性距离函数。
1.方向性距离函数
环境管制的目标是减少污染(“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，我们需要引入方向性距离函数，这个函数是谢泼德(Shephard)产出距离函数的一般化。基于产出的方向性距离函数可以用下式表述：
是产出扩张的方向向量。根据“坏”产出表现出技术上的强弱可处置性，方向性距离函数需要选择不同的方向向量。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不考虑“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”产出保持不变。第三种情形表示，存在更加严格的环境管制，要求同比例的增加“好”产出而减少“坏”产出。我们利用DEA来求解方向性距离函数，这需要解下面的线性规划：
线性规划(7)与情形3相对应，而情形1和情形2仅仅是其特例。方向性距离函数的值如果等于零，表明这个国家的生产在生产可能性边界上，具有技术效率，否则表示技术无效率。有了方向性距离函数，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Chung et al.(1997)，基于产出的Malmquist-Luenberger(ML)t期和t+1期之间的生产率指数为：
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)。在每一种不同的情形下，有不同的方向性距离函数，因此，就有三个生产率指数。每一种生产率指数的计算需要解四个线性规划，从而求四个方向性距离函数。其中两个线性规划求解当期方向性距离函数，另外两个线性规划求解混合方向性距离函数。在计算混合方向性距离函数时，如果t+1期的投入产出值在t期的技术下是不可行的，则线性规划无解。为了减少计算ML指数不可行解的数量，本文运用序列DEA的方法，即每一年的参考技术由当期及其前所有可得到的投入产出值决定。根据上述方法，本文测度了金砖国家1992～2008年的生产率指数、效率变化指数及技术进步指数。
实证研究及结果
1.数据处理
依照上述方法，我们搜集了金砖国家1992～2008年的“好”产出、“坏”产出和投入数据。“好”产出和投入的基础数据主要来源于世界银行WDI数据库。
(1)“好”产出。“好”产出选用各个国家或地区实际GDP，这些数据来源于World Bank(2012) WDI数据库。
(2)“坏”产出。由于的排放量占整个温室气体排放量的80％，因此，我们选择的排放量作为“坏”产出的指标。排放量的数据来源于World Bank(2012) WDI数据库，排放量单位为百万吨。
(3)劳动投入。本文采用世界银行测算的GDP除以人均GDP得到劳动力投入的数据，这些数据来源于World Bank(2012) WDI数据库。
(4)资本投入。资本数据按照王兵、颜鹏飞⑩的方法得到。历年投资数据来源于World Bank(2012) WDI数据库。因为折旧率王兵等采用发达国家7％和发展中国家4％，我们采用4％的标准，即认定金砖国家都是发展中国家。
关于样本数据的描述，主要统计情况在表4中。我们发现：1992年以来，金砖国家经济都有很高的增长率。但是，我们也看到，在这些经济体中，高速的经济增长也伴随着资本存量和排放量的迅速增长，相对于APEC国家(不管是其中的发达经济体还是发展中经济体，排除时间因素(11)的年限为1980～2004年)，金砖国家经济增长和资本增长都非常快。因为俄罗斯的因素(1992年建国)导致金砖国家1980～1991年数据缺失，所以没有办法判断气候公约对于降低排放量具有积极的影响，但是通过表4可以看出APEC国家在1992—2004年间，排放量平均增长率下降。
2.实证结果分析
根据上述的研究方法及所得到的数据，运用DEAP2.1软件得到两种类型的全要素生产率指数及其成分的结果。第一种是没有考虑环境管制，其实质是生产率增长文献中的传统的Malmquist生产率指数。另外一种是考虑一个国家和地区在环境管制下排放量保持不变，同时使“好”产出(GDP)尽可能地提高。表5是1992～2004年全要素生产率指数及其成分的平均增长率(表中PI表示全要素生产率指数，EC表示效率变化，TP表示技术进步)。为了与APEC比较，我同样列出了王兵(12)的计算数据。
在不考虑排放的情况下，表5中金砖国家总体平均全要素生产率指数为1.002，这表明五个国家的全要素生产率平均每年的增长率为0.2％。从平均意义上来看，全要素生产率的增长主要是由1.2％的技术效率推动的，而技术进步则出现恶化。通过与APEC国家比较，尤其是与APEC发达经济体比较，我们可很明显发现金砖国家的全要素生产率的推动因素是不同的，这与金砖国家的经济增长中大量依赖能源消耗的粗放型经济发展模式有关，较少依赖技术进步。分国家看，中国、俄罗斯、巴西、印度和南非的全要素生产率增长率为-0.84％、5.6％、-0.71％、-1.79％和0.76％，主要原因是技术进步恶化。而通过表5，王兵等(13)描述APEC发达经济体全要素生产率增长、技术进步率和效率变化(0.71％、0.91％和-0.2％)，技术进步对全要素生产率增长的贡献要大于效率变化。
在考虑排放的情况下，金砖国家总体平均全要素生产率指数为0.968，这表明五个国家的全要素生产率平均每年的增长率为-3.2％。从结构上来看，全要素生产率的下降是由-2.8％的技术效率和-0.4％的技术进步导致，而技术效率则出现恶化。通过与APEC国家比较，我们可看出APEC国家发达经济体的技术进步贡献率在提升，而较不考虑排放的情况金砖国家则出现技术效率突然恶化。这主要还是与金砖国家经济发展中能效比较低有关。分国家看，中国、俄罗斯、巴西、印度和南非的全要素生产率增长率全为负数，分别为-7.3％、-0.91％、-0.83％、-3.66％和0.81％，主要原因还是技术进步恶化。而通过表5，王兵等(14)描述APEC国家的全要素生产率指数较不考虑排放全部出现下降，发达经济体技术进步加快，而发展中经济体技术进步恶化。
在选择特定方向向量的基础上，方向性距离函数测度观测值与生产可能性边界的距离，因此，全要素生产率的增长取决于一个国家或地区的投入—产出组合的变化以及与这个国家或地区投入—产出观测值附近的生产可能性边界的形状(15)。因此，与忽视环境管制相比，在考虑环境管制的条件下，我们期望排放量的增长率越低及GDP增长率越高的国家和地区，相对来说具有更高的全要素生产率增长率。在数据验证过程中，金砖国家没有发现这种情况，而王兵等(16)则用APEC整体数据也没有发现这个规律，但有符合这一规律的个别国家(排放量的增长率在3％以下)：澳大利亚、加拿大、墨西哥、秘鲁、美国。
是否考虑排放的情况下金砖国家全要素生产率的因素分析
前面分析了金砖国家全要素生产率绩效，下面这部分将分是否考虑排放两种状况分析金砖国家全要素生产率的影响因素。尽管全要素生产率不是一个国家经济增长和福利唯一的决定因素，但是，全要素生产率的分析有助于我们理解一个国家的经济发展、生活水平和国家竞争力，尤其对于我们寻找金砖国家合作发展的共同因素，推动金砖国家经济合作非常重要。所以，在是否考虑排放情况下，分析哪些因素影响金砖国家全要素生产率增长就显得非常重要。
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：
在(12)式中，我们设定PI表示生产率指数(作为因变量)，
代表影响生产率增长的因素(作为解释变量)，
是被估计参数，u是标准白噪声(截距项)。对于是否考虑排放，两种情况的生产率指数都用到方程(12)中。解释变量包括，不变价格的人均GDP的对数(lnPGDP)，工业增加值占GDP的份额的对数(lnINDUS)，资本/劳动比的对数(ln(K/L))，人均能源使用量的对数(lnEPC)，开放度的对数(开放度采用贸易开放度lnOPEN)。所有数据均来自世界银行WDI数据库(World Bank，2012)。
表6给出了固定效应和随机效应两种情况下的回归结果。Hausman检验表明对两个生产率指数的回归分析均应选择固定效应模型。通过表6，我们发现人均GDP、资本/劳动比和人均能源使用量的系数都具有统计显著性，其他的估计系数超过10％水平显著。人均GDP与生产率指数正相关，这反映了金砖国家的追赶效应，与Yoruk和Zaim(2005)研究OECD中发现的规律一样。工业增加值占GDP的份额系数为正，说明一个国家工业化程度越高生产率增长越快，这与王兵等(2008)研究APEC的数据相反，这可能是金砖国家中经济发展水平的差异性与APEC国家相比较小的缘故。资本/劳动比的系数是负的，这说明资本消耗能源的比率超过技术在资本中的使用，与金砖国家整体处于粗放型经济发展模式有关。开放度与生产率指数的关系在两种情况下是不一样的，一般来说开放度可以作为制度和政策框架的代理变量，贸易量越大会导致环境的不适应，生产率指数会相对下降，所以一般认为是负相关，实证结果不支持是否与观测量不足有关，有待于以后进一步研究。最后，人均能源使用量和生产率指数均是负相关的，这也与该指标和对环境的影响度大有关，一般认为环境的不适应效应来源于能源消耗量的提高。
结论
本文利用Malmquist-Luenberger生产率指数方法探讨金砖国家的节能减排、能源效率与其经济合作之间的关系，首先按照Malmquist-Luenberger生产率指数法计算了金砖国家1992～2008年的数据，然后，探讨和验证两种情形下(是否考虑排放)全要素生产率增长的影响因素，我们发现：
(1)在不考虑排放的情况下，金砖国家的生产率平均每年的增长率为0.2％。从平均意义上来看，全要素生产率的增长主要是由1.2％的技术效率推动，而技术进步则出现恶化。而在考虑排放的情况下，金砖国家生产率平均每年的增长率为3.2％。从结构上来看，全要素生产率的下降是由-2.8％的技术效率和-0.4％的技术进步导致，而技术效率则出现恶化。
(2)在是否考虑排放的情况下，影响全要素生产率增长的因素有以下关系：人均GDP与生产率指数正相关；工业增加值占GDP的份额系数为正；资本/劳动比的系数为负；开放度与生产率指数的关系在两种情况下是不一样的：在不考虑排放情况下为负，在考虑排放情况下为正；人均能源使用量与生产率指数均是负相关的。
通过前面几个部分的分析，我们可以看出：金砖国家整体正处于经济快速发展时期，经济的快速增长带来了能源消耗的上升，必然导致其CO[，2]排放的增多、环境的恶化，而且导致全要素生产率下降的主要因素是技术进步的恶化，这就要求五国需要：一方面，加快结构调整，促进环境、资源与工业增长协调发展。金砖国家经济发展多属于工业化阶段，而工业经济结构尤其是工业的重型化是环境技术效率下降的重要原因。另一方面，加大技术研发和技术引进的投入强度。(17)一般来说，自主研发和技术引进会显著地提高环境工业协调性，这需要金砖国家内部的大力合作。(18)
但是我们也发现：节能减排和经济发展、资源利用的矛盾其实也激发了五国合作的潜在动力。首先，金砖国家内部资源型国家占据多数，而金砖国家本身的经济发展周期具有相似性(19)，可以在五国内部先行建立自贸区，以能源贸易作为切入点完全是有可能的，目前中俄的能源项目已经在开展之中。其次，金砖国家有关于清洁能源、环保技术等很多领域的交流。中俄两国的技术水平较高，且中国又是能源进口大国，因此以五国内部的技术交流作为支撑模式完全可以在政府或者商业层面上运作，比如中巴民用飞机和气象卫星的合作已经在开展之中。(20)最后，在节能减排的全球议题中，五国可以作为整体出现，抵制一些西方国家以碳排放问题作为政治和经济要挟的企图，比如从2012年1月1日起正式开征国际航空碳排放费等一系列问题。
注释：
①蒋昭乙.金砖国家合作发展与经济周期同步性.国际商务，2012(2)。
②Caves D W,Christensen L R,Diewert W E.The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input,Output and Productivity.Econometrica,50,1982:1393-1414.
③Fare R,Grosskopf S,Norris M,Zhang Z.Productivity Growth,Technical Progress,and Efficiency Change in Industrialized Countries.American Economic Review,84,1994:66-83.
④Chung Y H,Fare R,Grosskopf S.Productivity and Undesirable Outputs:A Directional Distance Function Approach.Journal of Environmental Management,51,1997:229-240.
⑤Jaffe A B,Peterson S,Portney P,Stavins R.Environmental Regulation and the Competitiveness of U.S.Manufacturing:What Does the Evidence Tell Us?.Journal of Economic Literature,33,1995:132-163.
⑥王兵，吴延瑞，颜鹏飞.环境管制与全要素生产率增长：APEC的实证研究.经济研究，2008(5)。
⑦涂正革，肖耿.非参数成本前沿模型与中国工业增长模式研究.经济学（季刊），2007，7(1)。
⑧陈诗一.能源消耗、二氧化碳排放与中国工业的可持续发展.经济研究，2009(4)。
⑨陈诗一.中国的绿色工业革命：基于环境全要素生产率视角的解释.经济研究，2010(11)。
⑩(11)王兵，吴延瑞，颜鹏飞.环境管制与全要素生产率增长：APEC的实证研究.经济研究，2008(5)。
(12)王兵，吴延瑞，颜鹏飞.环境管制与全要素生产率增长：APEC的实证研究.经济研究，2008(5)。
(13)王兵，吴延瑞，颜鹏飞.环境管制与全要素生产率增长：APEC的实证研究.经济研究，2008(5)。
(14)(15)(16)王兵，吴延瑞，颜鹏飞.环境管制与全要素生产率增长：APEC的实证研究.经济研究，2008(5)。
(17)董德利，李维梁.低碳经济、国际规则与中国的选择.现代经济探讨，2011(12)。
(18)李海涛，毛旻铮.气候政治博弈背景下的中国战略选择.南京政治学院学报，2011(2)。
(19)蒋昭乙.金砖国家合作发展与经济周期同步性.国际商务，2012(2)。
(20)生延超.“金砖四国”技术创新模式的比较研究.亚太经济，2011(3)。
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