張 成 郭炳南 于同申

（1．南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 南京210023；2．江蘇科技大學(xué) 公共管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江212003；3．中國人民大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京100872）

一、引言

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展，年均GDP增長率高達(dá)9．8%。但是，中國的經(jīng)濟(jì)增長，尤其是20世紀(jì)90年代末的經(jīng)濟(jì)增長主要是由要素投入和犧牲環(huán)境推動(dòng)的，這種粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式給我們帶來經(jīng)濟(jì)增長喜悅的同時(shí)，也帶來了嚴(yán)重的環(huán)境問題和能源供求的緊張局面。日益惡化的生態(tài)環(huán)境和越發(fā)緊張的能源供求局面，迫使中國政府愈發(fā)重視“節(jié)能減排”工作。不論是哥本哈根會(huì)議上，中國政府作出的要在2020年將二氧化碳排放強(qiáng)度比2005年下降40%～45%的鄭重承諾，還是國民經(jīng)濟(jì)“十二五”規(guī)劃中提出的單位GDP能耗降低16%的約束目標(biāo)，都體現(xiàn)了中國作為一個(gè)大國的責(zé)任、風(fēng)范和決心。然而，我國還有大量的貧困人口有待脫貧，社會(huì)福利水平較低，同時(shí)城市化和工業(yè)化目標(biāo)尚未實(shí)現(xiàn)，這就意味著我國在推進(jìn)“節(jié)能減排”的同時(shí)，還必須考慮經(jīng)濟(jì)的增長問題［1］。因此，中國如何才能在節(jié)能減排和經(jīng)濟(jì)增長的雙重任務(wù)中尋求最優(yōu)均衡，根據(jù)政府的GDP能耗約束性目標(biāo)在地區(qū)間、行業(yè)間進(jìn)行合理分解成為中國目前迫切需要解決的問題之一，這也是當(dāng)前學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)之一。

從國內(nèi)已有文獻(xiàn)來看，魏楚等基于全要素生產(chǎn)率框架，估算了中國各地區(qū)的節(jié)能潛力，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)北京、上海和廣東三省份位于效率前沿面，而其余省份在2006年和2007年可分別節(jié)約113 931和123 530萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，節(jié)能潛力分別高達(dá)39．4%和39．0%，且節(jié)能潛力呈現(xiàn)西中東遞減格局［2］。余泳澤使用類似的方法，構(gòu)建了基于投入導(dǎo)向的節(jié)能潛力模型，發(fā)現(xiàn)以各地區(qū)2003～2008年數(shù)據(jù)為樣本時(shí)，天津、上海、廣東、海南和青海五省份為效率前沿面，且年均節(jié)能潛力達(dá)79 827萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤［3］。也有學(xué)者以行業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，測算各行業(yè)的節(jié)能潛力，如韓一杰和劉秀麗運(yùn)用超效率DEA模型對2005～2007年間的中國各地區(qū)鋼鐵行業(yè)的全要素能源效率進(jìn)行了測算，并計(jì)算了相應(yīng)的節(jié)能潛力，他們發(fā)現(xiàn)天津、河北、江蘇、浙江、安徽、江西和廣東七省市構(gòu)成了效率前沿面，并由此測算出2007年各地區(qū)電力節(jié)能潛力高達(dá)758．73億千瓦時(shí)，化石能源節(jié)能潛力高達(dá)8 560．70萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤［4］。

現(xiàn)有文獻(xiàn)大多止步于能源潛在節(jié)約量的測算上，鮮見有學(xué)者進(jìn)一步研究產(chǎn)值能耗的改進(jìn)空間，但有較多學(xué)者研究了影響產(chǎn)值能耗的潛在因素。如戴彥德等曾指出要想在過去的“十一五”期間完成單位GDP能耗降低20%的目標(biāo)，要多途徑全面推進(jìn)，工業(yè)是重點(diǎn)，結(jié)構(gòu)調(diào)整是關(guān)鍵，要多層次、全方位推進(jìn)節(jié)能規(guī)制和政策建設(shè)，更要組織落實(shí)節(jié)能降耗重大行動(dòng)［5］。柴建等基于我國歷年30部門能源投入占用產(chǎn)出表，考慮了國民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值、能源直接消耗技術(shù)、最終需求結(jié)構(gòu)和最終需求總量等因素，建立了我國單位GDP能耗的投入占用產(chǎn)出因素分析模型，從宏觀和微觀層面揭示了我國十年來單位GDP能耗變化的成因［6］。董鋒等則使用面板協(xié)整技術(shù)研究了各因素對中國各省區(qū)單位GDP能耗的差異化影響，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對單位GDP能耗的負(fù)影響東北最大，中部最小，西部為正影響；技術(shù)進(jìn)步對單位GDP能耗的負(fù)影響東部最大，西部其次，中部最低；對外開放程度對單位GDP能耗的負(fù)影響西部最大，東北最小，中部則為正影響［7］。類似相關(guān)文獻(xiàn)都為豐富與產(chǎn)值能耗相關(guān)的研究做出了不同的貢獻(xiàn)。

在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，本文略作推進(jìn)，擬進(jìn)一步研究工業(yè)增加值能耗的改進(jìn)空間。具體研究時(shí)，本文以2011年江蘇省縣級數(shù)據(jù)為例，在可比較的口徑上使用工業(yè)增加值能耗指標(biāo)，但在測算其改進(jìn)空間時(shí)，則是先基于SBM超效率模型框架間接求得能源和產(chǎn)出的松弛變量，再將其轉(zhuǎn)化成工業(yè)增加值能耗改進(jìn)空間。和已有文獻(xiàn)相比，本文的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是計(jì)算出各地區(qū)的工業(yè)增加值能耗改進(jìn)空間，并基于二維矩陣圖，給出四種發(fā)展路徑；二是使用Tobit模型研究影響工業(yè)增加值能耗改進(jìn)空間的可能因素，而不僅僅停留在分析效率水平的影響因素上。

二、實(shí)證分析

在追求節(jié)能減排的目標(biāo)時(shí)，可以有兩種思路：一種是在滿足產(chǎn)出要求的基礎(chǔ)上力圖實(shí)現(xiàn)投入要素的最大節(jié)約，另一種則是在充分利用投入要素的基礎(chǔ)上追求產(chǎn)出的最大擴(kuò)張。在本文中，我們同時(shí)采取這兩種思路。鑒于傳統(tǒng)CCR和BCC模型在錐性和徑向性等假設(shè)上的嚴(yán)格界定，導(dǎo)致實(shí)踐中的效率評價(jià)存在諸多偏差，而Tone創(chuàng)立的SBM模型，通過將松弛變量引入目標(biāo)函數(shù)，較好地解決了投入和產(chǎn)出的松弛性問題［8］，但該種SBM模型和CCR、BCC一樣，存在無法對多個(gè)同時(shí)有效的決策單元（即效率評價(jià)值為1）進(jìn)行排序的不足，Tone進(jìn)一步構(gòu)造了SBM超效率模型，從而解決了多個(gè)有效決策單元的排序問題［9］。

本文以2011年江蘇省縣級截面數(shù)據(jù)為樣本，在計(jì)算超效率模型時(shí)，我們選取各地區(qū)工業(yè)增加值作為產(chǎn)出；選取資本、勞動(dòng)和能源作為投入，其中資本數(shù)據(jù)用工業(yè)資產(chǎn)總計(jì)度量，勞動(dòng)用工業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)度量，能源用工業(yè)綜合能源消費(fèi)量（標(biāo)準(zhǔn)煤）表示，部分地區(qū)沒有提供直接的數(shù)據(jù)，我們根據(jù)各種單位能源與煤炭能源的熱量比值進(jìn)行了轉(zhuǎn)換。所用數(shù)據(jù)大部分是根據(jù)2012年《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》、分市統(tǒng)計(jì)年鑒整理和計(jì)算而得，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于江蘇省各級政府的公報(bào)和直接向地方政府統(tǒng)計(jì)局索取而得。

（一）工業(yè)增加值能耗改進(jìn)空間的估算

本文使用江蘇省2011年的縣級數(shù)據(jù)，根據(jù)基于投入和產(chǎn)出導(dǎo)向的SBM超效率DEA模型，得到各自的效率值，并根據(jù)投入或產(chǎn)出的冗余量，計(jì)算出工業(yè)增加值能耗的改進(jìn)空間。在計(jì)算時(shí)，采用DEA SOLVER Pro5軟件，具體的結(jié)果見表1。并且，本文主要根據(jù)規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)對工業(yè)增加值能耗的改進(jìn)空間進(jìn)行估算，原因在于如果采取規(guī)模報(bào)酬可變的假設(shè)一般需要決策單元是單個(gè)企業(yè)，而在地區(qū)間進(jìn)行比較時(shí)，地區(qū)往往由多個(gè)企業(yè)構(gòu)成，此時(shí)一個(gè)總體經(jīng)濟(jì)規(guī)模較小的地區(qū)，往往被賦予了規(guī)模報(bào)酬遞增的特性，而一個(gè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模較大的地區(qū)，則被賦予了規(guī)模報(bào)酬遞減的特性，但兩個(gè)地區(qū)中單個(gè)企業(yè)的規(guī)模特性可能相同或恰好相反。為此，本文認(rèn)為在比較地區(qū)間的效率時(shí)，使用規(guī)模報(bào)酬可變的假設(shè)可能會(huì)適得其反。

根據(jù)表1報(bào)告的結(jié)果，在使用基于投入的規(guī)模報(bào)酬不變的超效率DEA模型時(shí)，溧陽市、東海縣、灌云縣、灌南縣、射陽縣、揚(yáng)中市、沭陽縣和泗洪縣的超效率值均大于1，表明這八個(gè)地區(qū)處于效率前沿面，其中，射陽縣的效率（3．030 9）最高，意味著射陽縣在產(chǎn)出不變的情況下，即使將投入擴(kuò)大至3．03倍，依然能夠處于有效率的前沿水平?；谶@八個(gè)前沿面地區(qū)的投入和產(chǎn)出，可以進(jìn)一步評價(jià)其余地區(qū)的效率水平，可以看出，除前沿面外，效率水平相對較高的三個(gè)地區(qū)為泗陽縣、高淳縣和海門市，他們?nèi)舴謩e將投入減少3．56%、5．06%和5．74%即可達(dá)到前沿面水平；相對較低的三個(gè)地區(qū)依次為邳州市、連云港市區(qū)和蘇州市區(qū)，分別需要將投入減少61．85%、64．43%和71．99%方可達(dá)到有效率的前沿水平。同時(shí)，雖然不建議使用規(guī)模效率可變的假設(shè)，但本文還是給出了規(guī)模效率可變時(shí)的超效率值，可以看出，效率前沿面地區(qū)新增了南京市區(qū)、高淳縣、溧水縣、無錫市區(qū)、昆山市、海門市、鎮(zhèn)江市區(qū)和淮安市八個(gè)地區(qū)。雖然規(guī)模效率不變和可變時(shí)的超效率值有所差異，但總體保持了一致性，兩效率的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0．856。

基于八個(gè)前沿面地區(qū)的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，可以求得其余地區(qū)在三種要素投入上的冗余量。能源投入上的冗余有兩種類型：一種是為了達(dá)到資本、勞動(dòng)和能源的最佳比值關(guān)系，決策單元可以節(jié)約的能源投入量；第二種是和前沿面相比，能源和資本、勞動(dòng)要素可以同比率節(jié)約的投入量。為便于分析，本文不再對這兩種類型的冗余量進(jìn)行區(qū)分。將能源投入冗余量進(jìn)行扣除，可以得到和前沿面相比，其他地區(qū)在工業(yè)增加值能耗上的理想狀態(tài)及相應(yīng)的改進(jìn)率。相對而言，連云港市區(qū)的工業(yè)增加值能耗改進(jìn)空間最大，具備從1．819 2降低至0．350 1的潛力，改進(jìn)率高達(dá)80．75%；其次為江陰市和蘇州市區(qū)，改進(jìn)率亦分別高達(dá)79．28%和78．48%。而高淳縣和溧水縣的改進(jìn)空間最小，分別具備0．67%和2．34%的改進(jìn)率。容易發(fā)現(xiàn)，某地區(qū)工業(yè)增加值能耗越大，往往具備較大的改進(jìn)空間，但這一關(guān)系并非絕對，如南京市區(qū)的工業(yè)增加值能耗高達(dá)3．311 3噸／萬元，遠(yuǎn)高于連云港市區(qū)的1．819 2噸／萬元，但南京市區(qū)的改進(jìn)率為53．14%，遠(yuǎn)低于連云港市區(qū)的80．75%，原因就在于兩地區(qū)的前沿面地區(qū)并不一致①，南京市區(qū)的前沿面地區(qū)為溧陽市和灌南縣，它們的工業(yè)增加值能耗水平本身就相對較高，從而制約了南京市區(qū)的改進(jìn)率，而連云港市區(qū)的前沿面地區(qū)則為工業(yè)增加值能耗相對較低的東海縣。

同時(shí)，為了和前文結(jié)果作對比，我們還使用了基于產(chǎn)出的規(guī)模報(bào)酬不變的超效率DEA模型，具體結(jié)果亦見表1。此時(shí)，前沿面地區(qū)和基于投入的規(guī)模報(bào)酬不變時(shí)總體保持了一致性，但前沿面地區(qū)內(nèi)部的排序有所調(diào)整，如基于投入時(shí)的最具效率的三個(gè)地區(qū)依次為射陽縣、揚(yáng)中市和灌云縣，但基于產(chǎn)出時(shí)最具效率的三個(gè)地區(qū)依次為射陽縣、揚(yáng)中市和泗洪縣。至于其余地區(qū)的效率水平，兩種假設(shè)下的結(jié)果基本保持一致，Pearson相關(guān)系數(shù)高達(dá)0．923，但依舊存在排序局部有調(diào)整的現(xiàn)象。進(jìn)一步觀察基于產(chǎn)出的規(guī)模效率可變時(shí)的相關(guān)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)此時(shí)的效率前沿面地區(qū)的構(gòu)成及其余地區(qū)的效率值和基于投入的規(guī)模效率可變時(shí)的結(jié)果亦保持了一致性。表1還報(bào)告了基于產(chǎn)出的規(guī)模報(bào)酬不變時(shí)的工業(yè)增加值能耗水平理想值及改進(jìn)率，可以看出，此時(shí)的理想值及改進(jìn)率和基于投入的相關(guān)結(jié)果高度相關(guān)（改進(jìn)率的Pearson相關(guān)系數(shù)為0．875），相對而言，基于產(chǎn)出時(shí)的改進(jìn)空間要小于基于投入時(shí)的對應(yīng)結(jié)果，且各地區(qū)改進(jìn)率的排序亦有所差異。不過，總體結(jié)果保持了一定的穩(wěn)健性。

（二）降低工業(yè)增加值能耗的實(shí)現(xiàn)路徑

前文分析了江蘇省各地區(qū)的超效率值和工業(yè)增加值能耗改進(jìn)空間，需要注意的是，雖然工業(yè)增加值能耗是指導(dǎo)各地經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的一個(gè)重要指標(biāo)，但并不是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的全部，蘇南和蘇北經(jīng)濟(jì)上的巨大差異性，客觀上要求我們必須努力尋求差異化的發(fā)展路徑。

為了更好地刻畫江蘇省各個(gè)地區(qū)工業(yè)部門勞均工業(yè)增加值和單位工業(yè)增加值能耗的空間分布，我們給出了一個(gè)二維矩陣圖，在分類時(shí)，勞均工業(yè)增加值和單位工業(yè)增加值能耗均根據(jù)平均值進(jìn)行分類，其中勞均工業(yè)增加值的均值為22．234萬元／人，單位工業(yè)增加值能耗的均值為0．884噸／萬元，從而將58個(gè)地區(qū)劃分成高勞均工業(yè)增加值—低工業(yè)增加值能耗（組A）、高勞均工業(yè)增加值—高工業(yè)增加值能耗（組B）、低勞均工業(yè)增加值—高工業(yè)增加值能耗（組C）和低勞均工業(yè)增加值—低工業(yè)增加值能耗（組D）四組。

圖1 工業(yè)增加值能耗和勞均工業(yè)增加值的狀態(tài)矩陣圖

可以看出，組A實(shí)現(xiàn)了工業(yè)部門經(jīng)濟(jì)增長和生產(chǎn)節(jié)能的雙贏，該組包括無錫市區(qū)、溧水縣和海門市等14個(gè)地區(qū)，其中東?？h的勞均工業(yè)增加值居于本組首位（29．457萬元／人），揚(yáng)中市的單位工業(yè)增加值能耗則相對最低（0．106噸／萬元）。這些地區(qū)是其他地區(qū)學(xué)習(xí)的榜樣，在未來的發(fā)展中，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)保持其在勞均產(chǎn)出和能耗節(jié)約上的領(lǐng)先地位，尋求經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境保護(hù)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

組B在工業(yè)部門的經(jīng)濟(jì)增長上取得了不錯(cuò)的成績，但在能源消耗方面則不甚理想。該組包括南京市區(qū)、宜興市和鎮(zhèn)江市區(qū)等14個(gè)地區(qū)，其中溧陽市的勞均工業(yè)增加值高達(dá)34．298萬元／人，居于本組乃至整個(gè)江蘇省的首位，豐縣的單位工業(yè)增加值能耗在組內(nèi)最低，但仍然高達(dá)0．911噸／萬元，是組A揚(yáng)中市的9倍之多，南京市區(qū)的工業(yè)增加值能耗更是高達(dá)3．311，高居省內(nèi)首位。這類地區(qū)在未來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)推進(jìn)能源的節(jié)約，可以從基于投入的角度考慮，如何在保持產(chǎn)出的前提下，盡量提高能源使用效率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，將能源投入量降低至省內(nèi)前沿面水平，從而有效改善組B各地區(qū)在工業(yè)增加值能耗上的劣勢地位。

活性炭內(nèi)部含有豐富的孔隙結(jié)構(gòu)，各種孔對活性炭吸附性能的貢獻(xiàn)有著很大的差異。一般認(rèn)為，大孔容積在0.2～0.8 cm3/g，比表面積小于0.5 m2/g；中孔容積介于0.1～0.5 cm3/g，比表面積在20～70 m2/g，不超過總面積的5%；微孔容積介于0.2～0.6 cm3/g，比表面積在400～1 000 m2/g，甚至更高，占總面積的95%以上[7]。

組D和組B的現(xiàn)狀恰好相反，組D雖然在單位工業(yè)增加值能耗上和組A一樣處于較低水平，但其勞均工業(yè)增加值在低位徘徊。組D包括高淳縣、吳江市和泗陽縣等23個(gè)地區(qū)。雖然我們將這23個(gè)地區(qū)分成一類，但組內(nèi)差距是較為明顯的，如高郵市的勞均工業(yè)增加值僅為11．866萬元／人，而南通則為22．204萬元／人，約為高郵的2倍。總體來看，該組地區(qū)在未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，應(yīng)當(dāng)注重從產(chǎn)出角度考慮，重點(diǎn)思考如何在維持能源投入量小幅或同幅增長的情況下，努力提高產(chǎn)出水平，在實(shí)現(xiàn)勞均工業(yè)增加值增長的同時(shí)，客觀上也進(jìn)一步強(qiáng)化他們在工業(yè)增加值能耗上的優(yōu)勢地位。

組C的境地相對最為尷尬，不僅在勞均工業(yè)增加值上的成績不如意，而且在工業(yè)增加值能耗上的現(xiàn)狀亦不理想。組C包括新沂市、連云港市區(qū)和儀征市等7個(gè)地區(qū)。在選擇未來的發(fā)展模式時(shí)，組C若選擇C→B→A的發(fā)展軌跡，即先依靠大量投入能源追求經(jīng)濟(jì)增長來實(shí)現(xiàn)勞均工業(yè)增加值的快速增長，然后再追求工業(yè)增加值能耗降低，則沒有逃離傳統(tǒng)的“先污染后治理”的模式，和我國的可持續(xù)發(fā)展模式亦有所違背。組C若選擇C→D→A的發(fā)展軌跡，即先追求工業(yè)增加值能耗的快速降低，然后再實(shí)現(xiàn)勞均工業(yè)增加值增長，這種模式雖然從能源投入角度符合我國節(jié)能減排趨勢，但將相對較低的勞均工業(yè)增加值現(xiàn)狀放到后期去解決，似乎也不利于“先富帶動(dòng)后富”理論的實(shí)現(xiàn)，對工業(yè)部門的大量低收入者而言，也是一種不公平。因此，擺在組C面前的路，似乎只有C→A的跳躍式發(fā)展軌跡，這雖然是一個(gè)難題，但同時(shí)也是一個(gè)重大的機(jī)遇，組C地區(qū)應(yīng)當(dāng)同時(shí)從投入和產(chǎn)出的角度考慮，適度降低能源的投入量，努力提高工業(yè)的產(chǎn)出能力，實(shí)現(xiàn)工業(yè)增加值能耗的有效降低；還應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步發(fā)展服務(wù)業(yè)特別是高端服務(wù)業(yè)，將工業(yè)部門邊際產(chǎn)出能力低下的從業(yè)人員轉(zhuǎn)移到其他產(chǎn)業(yè)中去，實(shí)現(xiàn)人力資源的有效配置；同時(shí)，大力推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化道路，亦是流轉(zhuǎn)工業(yè)部門剩余勞動(dòng)力及實(shí)現(xiàn)新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的有效途徑。

（三）工業(yè)增加值能耗改進(jìn)空間的影響因素

前文我們研究了江蘇省各地區(qū)工業(yè)部門的超效率值及相應(yīng)的工業(yè)增加值能耗改進(jìn)空間與實(shí)現(xiàn)路徑，這里引入多元回歸分析來進(jìn)一步分析具體有哪些因素會(huì)對他們造成影響。根據(jù)效率值與工業(yè)增加值能耗改進(jìn)率特征，應(yīng)當(dāng)建立Tobit模型來進(jìn)行研究，因?yàn)槿绻蜃兞繑?shù)據(jù)是部分連續(xù)分布或部分離散分布時(shí)，傳統(tǒng)的OLS估計(jì)將會(huì)有偏且不一致，而基于極大似然估計(jì)原理的Tobit技術(shù)則可以解決這一問題。具體構(gòu)建的Tobit模型見式（3）。

因變量Y包括EI、EO、ImproveI和ImproveO四個(gè)，其中EI和EO分別表示基于投入和產(chǎn)出的規(guī)模報(bào)酬不變時(shí)的超效率值；ImproveI和ImproveO分別表示基于投入和產(chǎn)出的規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)時(shí)估算的工業(yè)增加值能耗改進(jìn)率；Service表示服務(wù)業(yè)與工業(yè)的比值，以此來刻畫服務(wù)業(yè)特別是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對工業(yè)的外部性作用，用第三產(chǎn)業(yè)增加值與工業(yè)增加值的比值度量；State為國有企業(yè)比重，以此來研究國有企業(yè)是否會(huì)帶來不同的影響，用國有企業(yè)增加值占工業(yè)增加值的比重衡量；Scale為企業(yè)平均規(guī)模，用工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總計(jì)除以企業(yè)個(gè)數(shù)衡量；Light為輕工業(yè)比重，以區(qū)分輕工業(yè)和重工業(yè)對因變量的影響，用輕工業(yè)增加值占工業(yè)增加值的比重度量；Fdi為外商直接投資強(qiáng)度，以此來分析相應(yīng)的技術(shù)溢出效應(yīng)、市場竊取效應(yīng)和污染轉(zhuǎn)移效應(yīng)，用外商直接投資額與工業(yè)增加值的比值衡量；Patent為專利申請強(qiáng)度，來研究科研強(qiáng)度的不同是否會(huì)引致不同的影響，用專利授權(quán)數(shù)除以工業(yè)增加值表示；同時(shí)，為了考慮區(qū)域因素的影響，我們構(gòu)建了虛擬變量V，南京、無錫、蘇州、鎮(zhèn)江和常州五個(gè)蘇南城市用1表示，其他地區(qū)則取0；μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

表2報(bào)告了Tobit模型的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，當(dāng)以EI為因變量時(shí)，服務(wù)業(yè)與工業(yè)的比值、輕工業(yè)比重、專利申請強(qiáng)度和區(qū)域虛擬變量的系數(shù)為正，但只有輕工業(yè)比重和區(qū)域虛擬變量的系數(shù)通過了顯著性檢驗(yàn)，前者說明隨著輕工業(yè)比重的提高，能夠降低單位產(chǎn)出對能源的依存度，從而在整體上提高效率水平，后者說明蘇南相對于蘇中和蘇北而言具備更高的效率水平。服務(wù)業(yè)與工業(yè)比值的提高雖能增強(qiáng)工業(yè)部門的效率水平，但其影響并不顯著，可能的原因是本文使用第三產(chǎn)業(yè)來度量服務(wù)業(yè)，但并不是每種服務(wù)業(yè)都能夠?qū)I(yè)產(chǎn)生顯著的外部性，相對而言只有生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)才具備顯著的外部性，同時(shí)，該結(jié)果也傳遞出一種信號：江蘇省各地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)比重仍相對較低或其與工業(yè)部門的耦合效果仍未有效打通，如何改善這一現(xiàn)狀將是未來工業(yè)和服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的一個(gè)趨勢；專利申請強(qiáng)度之所以未能對工業(yè)部門效率產(chǎn)生顯著影響，一方面可能是由于各地區(qū)的產(chǎn)學(xué)研格局仍相對分散，專利未能及時(shí)有效地市場化，另一方面也可能是專利會(huì)對效率水平帶來正負(fù)兩種影響，雖然生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步能夠提高資本、勞動(dòng)和能源的生產(chǎn)率，但這種技術(shù)若是能源偏好型的，則會(huì)導(dǎo)致能源的大量投入，從而對整體效率水平產(chǎn)生負(fù)向的影響，相對而言，正向影響要大于負(fù)向影響，但這種領(lǐng)先優(yōu)勢并非顯著性的。

國有企業(yè)比重、企業(yè)平均規(guī)模和外商直接投資強(qiáng)度的系數(shù)為負(fù)，且國有企業(yè)比重和外商直接投資強(qiáng)度變量通過了顯著性檢驗(yàn)。從而說明國有企業(yè)的效率水平明顯低于其他所有制企業(yè)，但值得注意的是這絕不是盲目推行私有化的充分理由，合理的做法應(yīng)當(dāng)著眼于如何提高國有企業(yè)的效率，而不是簡單盲目的否定［10］。企業(yè)平均規(guī)模的擴(kuò)大往往可能導(dǎo)致監(jiān)督、協(xié)調(diào)和管理成本的不斷上升，同時(shí)也注意到，國有企業(yè)的規(guī)模往往較大，所以客觀導(dǎo)致了企業(yè)規(guī)模越大的地區(qū)，效率水平往往相對較低，在未來如何避免國有企業(yè)的不足，讓國有企業(yè)和其他所有制企業(yè)依靠規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)來實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的良好發(fā)展將是努力的一個(gè)方向。雖然外商直接投資的技術(shù)溢出效應(yīng)能夠提升內(nèi)資企業(yè)的傳統(tǒng)效率水平，但FDI往往是污染、能源密集型的，從而導(dǎo)致涵蓋能源要素的效率水平趨于下降。為了檢驗(yàn)以上結(jié)果的穩(wěn)健性，我們以EO為因變量展開了類似的檢驗(yàn)，各變量的影響方向和以EI為因變量時(shí)保持了一致，但個(gè)別變量的系數(shù)大小和顯著性水平有所變更，總體而言，兩個(gè)模型的結(jié)果較為類似。

表2 Tobit模型回歸結(jié)果

同時(shí)，我們分別以ImproveI和ImproveO為因變量，檢驗(yàn)其影響因素。容易發(fā)現(xiàn)，這兩個(gè)模型的結(jié)果亦較為類似，服務(wù)業(yè)與工業(yè)的比值、輕工業(yè)比重、專利申請強(qiáng)度和區(qū)域虛擬變量的系數(shù)均為負(fù)，表明這些因素的增強(qiáng)，能夠降低工業(yè)增加值能耗改進(jìn)率，某地區(qū)的工業(yè)增加值能耗改進(jìn)率越低，說明該地區(qū)的工業(yè)增加值能耗水平越接近于前沿有效水平，但只有服務(wù)業(yè)與工業(yè)的比值和區(qū)域虛擬變量能夠通過顯著性檢驗(yàn)。而國有企業(yè)比重、企業(yè)平均規(guī)模和外商直接投資強(qiáng)度的系數(shù)為負(fù)，且至少在一個(gè)模型中通過了顯著性檢驗(yàn)，說明這些影響因素相對越大，越能夠提升工業(yè)增加值能耗改進(jìn)率，越能夠讓工業(yè)增加值能耗偏離前沿有效水平。

三、結(jié)論與政策建議

本文以江蘇省2011年的縣級數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用SBM超效率模型測算了各地區(qū)工業(yè)部門的效率水平，進(jìn)而得到工業(yè)增加值能耗的改進(jìn)空間，文章還結(jié)合工業(yè)增加值能耗和勞均工業(yè)增加值變量，探討了各地區(qū)未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)施路徑，并使用Tobit方法研究了影響各地區(qū)效率水平和工業(yè)增加值能耗改進(jìn)率的可能因素，得到如下結(jié)論：

在規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)下，不論是基于投入還是產(chǎn)出，溧陽市、東?？h、灌云縣、灌南縣、射陽縣、揚(yáng)中市、沭陽縣和泗洪縣八地區(qū)處于效率前沿面，為其他地區(qū)三要素協(xié)調(diào)發(fā)展提供了典范。在工業(yè)增加值改進(jìn)空間上，基于投入的超效率模型結(jié)果顯示，連云港市區(qū)、江陰市和蘇州市區(qū)的潛在改進(jìn)率最大，分別為80．75%、79．28%和78．48%，說明這三個(gè)地區(qū)離效率前沿面水平較遠(yuǎn)，而高淳縣和溧水縣的改進(jìn)空間最小，分別具備0．67%和2．34%的改進(jìn)率。基于產(chǎn)出的超效率模型的結(jié)果和前一結(jié)果總體保持了高度一致性。

不同組別的經(jīng)濟(jì)發(fā)展軌跡是不同的，高勞均工業(yè)增加值—低工業(yè)增加值能耗組在未來的發(fā)展中，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)保持其在勞均產(chǎn)出和能耗節(jié)約上的領(lǐng)先地位，尋求經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境保護(hù)的協(xié)調(diào)發(fā)展；高勞均工業(yè)增加值—高工業(yè)增加值能耗組應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)推進(jìn)能源的節(jié)約，可以從基于投入的角度考慮，如何在保持產(chǎn)出的前提下，盡量降低能源投入量。低勞均工業(yè)增加值—低工業(yè)增加值能耗組應(yīng)當(dāng)注重從產(chǎn)出角度考慮，重點(diǎn)思考如何在維持能源投入量小幅或同幅增長的情況下，努力提高產(chǎn)出水平。低勞均工業(yè)增加值—高工業(yè)增加值能耗組的境地最為困難，應(yīng)當(dāng)同時(shí)從投入和產(chǎn)出的角度考慮，實(shí)現(xiàn)跳躍式發(fā)展。

服務(wù)業(yè)與工業(yè)的比值、輕工業(yè)比重和專利申請強(qiáng)度相對越大，越能夠提高投入產(chǎn)出的效率水平，降低工業(yè)增加值能耗改進(jìn)率，意味著越能夠讓工業(yè)增加值能耗接近前沿有效水平。而國有企業(yè)比重、企業(yè)平均規(guī)模和外商直接投資強(qiáng)度的提高，則會(huì)降低效率水平，提高工業(yè)增加值能耗改進(jìn)率，使工業(yè)增加值能耗越發(fā)偏離前沿有效水平。同時(shí)，相對而言，蘇南地區(qū)具備區(qū)位優(yōu)勢，在工業(yè)增加值能耗上更為接近前沿有效水平。但各變量的顯著性水平在不同模型間有一定的差異。

結(jié)合研究結(jié)果，我們嘗試提出以下政策建議：（1）應(yīng)當(dāng)根據(jù)各地區(qū)的特點(diǎn)，因地制宜地選擇最優(yōu)的發(fā)展模式，避免一刀切式的節(jié)能減排思路，上文對江蘇省各地區(qū)的四組劃分則為相關(guān)工作的開展提供了一個(gè)思路。（2）結(jié)合服務(wù)業(yè)與工業(yè)比值和輕工業(yè)比重的提高對降低工業(yè)增加值能耗的積極作用，我們一方面應(yīng)重點(diǎn)提升金融、物流、研發(fā)、信息服務(wù)、文化創(chuàng)新等高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)比重，在獲取服務(wù)業(yè)增長的同時(shí)，能夠反哺工業(yè)，提高工業(yè)生產(chǎn)效率，助推制造業(yè)攀升全球價(jià)值鏈的高端［11］，實(shí)現(xiàn)積極的“去工業(yè)化”進(jìn)程；另一方面，鑒于美國“過度去工業(yè)化”后的“再工業(yè)化”進(jìn)程，江蘇工業(yè)內(nèi)部，在關(guān)停并轉(zhuǎn)一批污染環(huán)境、浪費(fèi)資源、設(shè)備落后、產(chǎn)能低下的企業(yè)和產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，應(yīng)大力發(fā)展高端制造業(yè)，提高產(chǎn)能效率［10］，促進(jìn)高工業(yè)增加值能耗地區(qū)逼近前沿有效水平。（3）鑒于江蘇省的FDI對增加工業(yè)增加值能耗的負(fù)向作用，我們要杜絕盲目追求FDI的數(shù)量，應(yīng)注重FDI的國別屬性、產(chǎn)業(yè)偏好和經(jīng)營導(dǎo)向等內(nèi)在特征，因地制宜地引入更能促進(jìn)當(dāng)?shù)貎?nèi)資企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和節(jié)能減排技術(shù)進(jìn)步的外資，如可以重點(diǎn)引進(jìn)英國、法國、德國、日本、新加坡和韓國的以內(nèi)銷為導(dǎo)向的綠色資本［10］，達(dá)到緩解資金短缺、提升技術(shù)、節(jié)約能源和保護(hù)環(huán)境的共贏。

注釋：

①由于各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、要素偏好有較大差異，為客觀全面地選取前沿面地區(qū)，往往會(huì)綜合考慮三種投入要素的綜合效率，溧陽市和灌南縣雖然在能源生產(chǎn)率上不具備領(lǐng)先優(yōu)勢，但在資本和勞動(dòng)生產(chǎn)率上的優(yōu)異表現(xiàn)，使其依然成為了前沿面地區(qū)。

［1］張成，陸旸，郭路，于同申．環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度和生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2011，（2）：113—124．

［2］魏楚，杜立民，沈滿洪．中國能否實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)：基于DEA方法的評價(jià)與模擬［J］．世界經(jīng)濟(jì)，2010，（3）：141—160．

［3］余泳澤．我國節(jié)能減排潛力，治理效率與實(shí)施路徑研究［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011，（5）：58—68．

［4］韓一杰，劉秀麗．基于超效率DEA模型的中國各地區(qū)鋼鐵行業(yè)能源效率及節(jié)能減排潛力分析［J］．系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)，2011，（3）：287—298．

［5］戴彥德，周伏秋，朱躍中，熊華文．實(shí)現(xiàn)單位GDP能耗降低20%目標(biāo)的途徑和措施建議［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2007，（4）：29—37．

［6］柴建，郭菊娥，席酉民．我國單位GDP能耗的投入占用產(chǎn)出影響因素分析［J］．管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2009，（5）：140—148．

［7］董鋒，龍如銀，周德群，李曉暉．產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，技術(shù)進(jìn)步，對外開放程度與單位GDP能耗——基于省級面板數(shù)據(jù)和協(xié)整方法［J］．管理學(xué)報(bào)，2012，（4）：603—610．

［8］Tone K．ASlacks－based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis［J］．European Journal of Operational Research，2001，（3）：498—509．

［9］Tone K．ASlacks－based Measure of Super－efficiency in Data Envelopment Analysis［J］．European Journal of Operational Research，2002，（1）：32—41．

［10］張成，蔡萬煥，于同申．區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長與碳生產(chǎn)率：基于收斂及脫鉤指數(shù)的分析［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2013，（5）：18—30．

［11］黃永春，鄭江淮，楊以文，祝呂靜．中國“去工業(yè)化”與美國“再工業(yè)化”沖突之謎解析：來自服務(wù)業(yè)與制造業(yè)交互外部性的分析［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2013，（3）：18—30．