我國低碳經(jīng)濟(jì)增長的測度和動態(tài)作用機(jī)制——基于非期望DEA和面板VAR模型的分析

雷 明 虞曉雯

?

我國低碳經(jīng)濟(jì)增長的測度和動態(tài)作用機(jī)制——基于非期望DEA和面板VAR模型的分析

雷 明 虞曉雯

（北京大學(xué)光華管理學(xué)院 北京 100871）

本文首先分析低碳經(jīng)濟(jì)的微觀核心要素和宏觀作用機(jī)制，然后利用全局Malmquist-Luenberger指數(shù)方法測算我國1998-2013年低碳經(jīng)濟(jì)增長，最后利用面板VAR模型分析了外商直接投資、對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地方財政支出和能源消費結(jié)構(gòu)對低碳經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)影響。結(jié)果表明對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)是低碳經(jīng)濟(jì)增長的原因，其中對外貿(mào)易的沖擊具有短期負(fù)效應(yīng)和長期正效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理度的沖擊具有短期負(fù)效應(yīng)，能源消費結(jié)構(gòu)不合理度的沖擊則有長期負(fù)效應(yīng)；外商直接投資通過對外貿(mào)易間接作用于低碳經(jīng)濟(jì)增長，具有長期的積極影響；地方財政支出對低碳經(jīng)濟(jì)增長的作用較小，反之則有顯著負(fù)向作用。

全要素生產(chǎn)率Malmquist-Luenberger指數(shù)低碳經(jīng)濟(jì)面板VAR模型

一、引 言

1992年的聯(lián)合國環(huán)境和發(fā)展會議提出了GDP作為度量一個國家可持續(xù)發(fā)展的局限性，之后能更好反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的指標(biāo)成為學(xué)者討論的熱點。當(dāng)今溫室效應(yīng)等環(huán)境污染已成為最具挑戰(zhàn)性的問題，如何考量經(jīng)濟(jì)增長關(guān)乎未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，達(dá)到低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的前提是能夠很好地度量低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而不是僅以GDP單一指標(biāo)考量。低碳經(jīng)濟(jì)即低能耗、低污染、經(jīng)濟(jì)環(huán)境相協(xié)調(diào)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，強(qiáng)調(diào)通過提高效率發(fā)展生產(chǎn)力，促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可持續(xù)性。低碳經(jīng)濟(jì)增長是能源政策、環(huán)境保護(hù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資源投入等因素的融合，其關(guān)鍵是提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量。當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”，其三個新特征經(jīng)濟(jì)減速增效、結(jié)構(gòu)調(diào)整升級和資源配置優(yōu)化都強(qiáng)調(diào)了經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的重要性。十八屆四中全會對全面推進(jìn)依法治國做出頂層設(shè)計，用制度保護(hù)生態(tài)環(huán)境的路徑逐漸明晰，綠色低碳循環(huán)發(fā)展新方式將會在新常態(tài)經(jīng)濟(jì)中進(jìn)一步得到倡導(dǎo)和推廣。如何評估各地區(qū)的低碳經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)、如何宏觀調(diào)控以促進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展，是當(dāng)今政府面臨的現(xiàn)實問題。因此，我們不僅要從低碳模式的視角衡量和核算經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量，更重要的是發(fā)現(xiàn)我國低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的來源和動力，從而尋求未來經(jīng)濟(jì)高速優(yōu)質(zhì)增長的可靠路徑。

現(xiàn)有文獻(xiàn)中與“低碳經(jīng)濟(jì)增長”相關(guān)的概念有“綠色增長”（Reilly, 2012）、“可持續(xù)增長”（Kondyli, 2010）及“能源/環(huán)境效率”等。本文定義的經(jīng)濟(jì)增長績效指標(biāo)與能源/環(huán)境效率的概念更加類似。目前大部分相關(guān)研究基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法，從全要素生產(chǎn)率（TFP）角度研究能源和環(huán)境績效（Hu and Wang, 2006; He et al.,2013; Arabi et al., 2014）。我們發(fā)現(xiàn)，盡管將能源和環(huán)境因素納入經(jīng)濟(jì)增長度量框架中越來越引起學(xué)者的注意，系統(tǒng)地定義和度量低碳經(jīng)濟(jì)增長的研究并不多見。

誕生于20世紀(jì)80年代的內(nèi)生增長理論致力于從經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)本身探求經(jīng)濟(jì)增長的原因，擺脫了新古典模型中長期人均增長率被外生技術(shù)進(jìn)步率決定的束縛，使得分析長期經(jīng)濟(jì)增長成為可能，已有很多學(xué)者從實證角度探索中國經(jīng)濟(jì)增長的來源，如外商直接投資、對外貿(mào)易、財政分權(quán)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。近年來學(xué)者開始關(guān)注我國全要素生產(chǎn)率增長的來源（如劉舜佳，2008; 魏下海，2009; 鄭麗琳和朱啟貴，2013）。盡管如此，目前關(guān)注低碳經(jīng)濟(jì)增長作用機(jī)制的研究仍不多見。當(dāng)然有些研究利用計量模型檢驗了一些經(jīng)濟(jì)變量的作用，但多數(shù)僅關(guān)注單期下全要素生產(chǎn)率的影響因素，而未能挖掘關(guān)鍵經(jīng)濟(jì)變量與低碳經(jīng)濟(jì)增長的因果關(guān)系和動態(tài)效應(yīng)。我們認(rèn)為宏觀調(diào)控行為對經(jīng)濟(jì)增長的作用需要一定時間來逐漸顯現(xiàn)，因此在研究低碳經(jīng)濟(jì)增長來源時不能忽略這種時滯效應(yīng)。

總結(jié)來看，現(xiàn)有文獻(xiàn)并不能解決以下問題：（1）如何定義和度量低碳經(jīng)濟(jì)增長；（2）如何動態(tài)分析低碳經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)制。本文旨在結(jié)合模型和實證方法解決這些問題。本文首先分析低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的微觀核心要素和宏觀作用機(jī)制，并利用DEA和Malmquist-Luenberger指數(shù)測算我國1998～2013年低碳經(jīng)濟(jì)增長。最后對低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的六個經(jīng)濟(jì)變量—低碳經(jīng)濟(jì)增長、外商直接投資、對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地方財政支出和能源消費結(jié)構(gòu)建立了PVAR（Panel Vector Autoegression，面板向量自回歸）模型，并對該系統(tǒng)進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析、方差分解分析及面板Granger因果檢驗，分析我國低碳經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)作用機(jī)制。

二、低碳經(jīng)濟(jì)的核心要素和作用機(jī)制

劉偉（2010）從兩個方面闡述經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，一是在微觀上投入要素配置方式的優(yōu)化，即提高全要素生產(chǎn)率，二是宏觀上尋求增長的均衡性和公平性。根據(jù)此思路，本文從微觀視角分析低碳經(jīng)濟(jì)增長的核心要素，然后我們從宏觀視角分析低碳經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)制。核心要素的分析有助于定義低碳經(jīng)濟(jì)，作用機(jī)制的分析則可以揭示低碳經(jīng)濟(jì)增長的潛在來源。

本文首先利用系統(tǒng)分析思想，基于全要素生產(chǎn)率從四個維度即能源、資源、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境，定義低碳經(jīng)濟(jì)的核心要素。系統(tǒng)分析是一種檢驗一個系統(tǒng)中不同元素件的相互影響以及該系統(tǒng)長期運作方式的方法（Kondyli, 2010）。低碳經(jīng)濟(jì)四個維度中的元素及其指標(biāo)的分析如下。

（1）能源維度。能源維度包括能源消費的計劃、能源資源的管理以及能源效率法發(fā)展的科技革新。盡管能源消費是生產(chǎn)過程所需的一種資源，為了強(qiáng)調(diào)能源在低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的重要性，我們將其作為低碳經(jīng)濟(jì)增長績效指標(biāo)的一個獨立的維度。能源作為生產(chǎn)過程的一個重要生產(chǎn)要素，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的同時，也不可避免地產(chǎn)生了以二氧化碳為主的溫室氣體排放。

（2）資源維度。生產(chǎn)要素是在社會生產(chǎn)經(jīng)營活動中用于生產(chǎn)最終產(chǎn)品以滿足人們需求的各種社會資源，西方經(jīng)濟(jì)學(xué)將生產(chǎn)要素劃分為勞動、土地和資本，本文主要考慮勞動和資本這兩個生產(chǎn)要素。勞動投入是生產(chǎn)過程中投入的包括體力和智力在內(nèi)的人力資本，用從業(yè)人員總數(shù)表示。度量資本投入的合適指標(biāo)為資本存量，即一個經(jīng)濟(jì)社會在某一時點上的資本總量。

（3）經(jīng)濟(jì)維度。經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一個利用稀缺資源生產(chǎn)產(chǎn)品和服務(wù)以創(chuàng)造財富并提高人們生活水平的持續(xù)過程(Malizia, 1994)。從宏觀經(jīng)濟(jì)角度而言，國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）是度量經(jīng)濟(jì)增長和社會福利的一個重要指標(biāo)。依靠大量資金、資源和勞動要素投入而帶動的GDP增長過度消耗能源和污染環(huán)境，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)、能源和環(huán)境不能協(xié)調(diào)發(fā)展，低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中，高績效的發(fā)展方式并不是以GDP增長作為唯一目的。

（4）環(huán)境維度。環(huán)境對經(jīng)濟(jì)活動績效和人們生活水平有重要的作用（Kondyli, 2010）?；茉吹倪^度消耗不僅產(chǎn)生大量以二氧化碳為主體的溫室氣體，還導(dǎo)致了諸如空氣污染和植被破壞等環(huán)境問題。發(fā)展經(jīng)濟(jì)必須以環(huán)境保護(hù)、減少碳排放為基礎(chǔ)。

潘家華等（2010）從四個方面分析了低碳經(jīng)濟(jì)的作用機(jī)制，即發(fā)展階段、低碳技術(shù)、消費模式、資源稟賦，F(xiàn)oxon（2011）分析可持續(xù)低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型路徑時提出了一個包含五個要素的框架，分別為生態(tài)系統(tǒng)、技術(shù)、組織、商業(yè)戰(zhàn)略和消費實踐。本文結(jié)合以上分析思路，從政府政策、技術(shù)進(jìn)步、資源稟賦和外貿(mào)外資四個方面分析低碳經(jīng)濟(jì)的宏觀作用機(jī)制。

（1）政府政策。研究表明公共性基礎(chǔ)設(shè)施資本能夠提高長期經(jīng)濟(jì)增長率，因此公共投資政策的研究重點應(yīng)當(dāng)是其推進(jìn)長期經(jīng)濟(jì)增長的作用，（婁洪，2004）。市場失靈引起環(huán)境污染，科斯定理指出政府必須在“環(huán)境市場”上有所作為，從而達(dá)到保持環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展相協(xié)調(diào)的目標(biāo)。低碳經(jīng)濟(jì)模式下，包括節(jié)約能源和保護(hù)環(huán)境支出在內(nèi)的地方財政支出，可能有利于我國經(jīng)濟(jì)的長期可持續(xù)性增長。

（2）技術(shù)進(jìn)步。技術(shù)進(jìn)步推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷，這個過程中不同產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率水平間存在巨大差異，投入要素從低生產(chǎn)率的部門向高生產(chǎn)率的部門流動可以促進(jìn)社會生產(chǎn)率水平的提高，由此而來的“結(jié)構(gòu)紅利”可以維持經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長（Peneder，2002）。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變是發(fā)展中國家促進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求（干春暉等，2011），第一、第二產(chǎn)業(yè)的能源耗用和環(huán)境污染的密集度遠(yuǎn)大于第三產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變也意味著經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性增長的實現(xiàn)。

（3）資源稟賦。資源稟賦是發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的重要因素，能源資源稟賦可以從能源總量和能源結(jié)構(gòu)分析（潘家華等，2010）。能源消費的增長意味著能源密集度高的產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，然而能源消費的大幅增長，卻不一定能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提升，更可能對低碳經(jīng)濟(jì)增長有阻礙作用。能源消費結(jié)構(gòu)更值得關(guān)注，因為能源消費結(jié)構(gòu)與低碳經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究更有利于發(fā)現(xiàn)調(diào)整結(jié)構(gòu)、促進(jìn)增長的優(yōu)化路徑。

（4）外貿(mào)外資。在開放經(jīng)濟(jì)下，一國經(jīng)濟(jì)的增長不僅取決于內(nèi)部技術(shù)進(jìn)步、政策戰(zhàn)略等，還依賴于與其他國家的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，即外商直接投資（FDI）和對外貿(mào)易。作為資本存量、知識和技術(shù)的綜合體，F(xiàn)DI在彌補國內(nèi)儲蓄缺口、改善對外貿(mào)易狀況及推動經(jīng)濟(jì)增長等方面發(fā)揮了重要的作用。對外貿(mào)易是經(jīng)濟(jì)增長的發(fā)動機(jī)，有利于國內(nèi)資源配置效率的提高和技術(shù)效率的進(jìn)步。然而根據(jù)“污染天堂假說”，污染密集產(chǎn)業(yè)的企業(yè)傾向于建立在環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)相對較低的國家或地區(qū)。因此外貿(mào)外資的發(fā)展不一定能促進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)增長。

三、我國低碳經(jīng)濟(jì)增長的測算及分析

基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法，可以同時模擬多種產(chǎn)出和多種投入的生產(chǎn)過程，同時不必假定生產(chǎn)前沿面生產(chǎn)函數(shù)的形式，因此避免了參數(shù)化方法有可能導(dǎo)致模型設(shè)定誤差和隨機(jī)干擾項正態(tài)分布假定無法滿足的缺陷。我們發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)基于此方法評估全要素生產(chǎn)率增長時，雖然考慮了勞動投入、能源消耗、經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境排放因素，但忽略了諸如造林綠化等的資源環(huán)境保護(hù)措施，因此不能全面刻畫低碳經(jīng)濟(jì)增長。雷明和虞曉雯（2013）在其關(guān)于低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的研究中，將“造林面積”作為非期望投入納入評估系統(tǒng)，提出“碳循環(huán)全要素生產(chǎn)率”。借鑒該思路，本文定義低碳經(jīng)濟(jì)增長（LCEG, Low Carbon Economic Growth）為勞動力、能源、GDP、碳排放和造林面積的函數(shù)：

定義了低碳經(jīng)濟(jì)增長率之后，我們將介紹用于測算LCEG的全局Malmquist-Luenberger指數(shù)模型，并對樣本數(shù)據(jù)的來源進(jìn)行說明，然后測算和分析1998-2013年我國30個省份的低碳經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率變動。

（一）全局Malmquist-Luenberger指數(shù)模型

與傳統(tǒng)Malmquist指數(shù)相比，Malmquist-Luenberger指數(shù)可以計算存在非期望產(chǎn)出時的全要素生產(chǎn)率變化；同時，全局技術(shù)前沿下的指數(shù)與當(dāng)期技術(shù)前沿相比，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。因此本文采用基于方向距離函數(shù)的全局Malmquist-Luenberger（GML）生產(chǎn)率指數(shù)。

在傳統(tǒng)的能源環(huán)境投入產(chǎn)出框架中，將期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出同時納入到生產(chǎn)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(jìn)來。具體來說，假設(shè)有個決策單元，在每一個時期（t=1, … , T），每個決策單元使用種傳統(tǒng)投入=（1t, … ,x），和種非期望投入=（1t, … ,z），生產(chǎn)出種期望產(chǎn)出=（1t, … ,y），同時排放種非期望產(chǎn)出=（1t, … ,b）。假設(shè)生產(chǎn)可行集滿足閉集、有界、期望產(chǎn)出和投入可自由處置、零結(jié)合公理以及聯(lián)合弱可處置等性質(zhì)，則低碳經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)技術(shù)表示為：

基于生產(chǎn)技術(shù)函數(shù)，我們可以通過方向距離函數(shù)計算每個決策單元到最優(yōu)生產(chǎn)前沿的距離，這是計算全要素生產(chǎn)率指數(shù)的基礎(chǔ)。Fukuyama和Weber等（2009）將松弛測度引入到傳統(tǒng)方向性距離函數(shù)中，提出方向性SBM模型。我們基于其基礎(chǔ)模型，引入非期望投入和非期望產(chǎn)出，如式（2）：

（2）

其中0,0,0和0分別為0的維傳統(tǒng)投入、R維非期望投入、維期望產(chǎn)出、維非期望產(chǎn)出向量，（g,g,g,g,g）表示傳統(tǒng)投入減少、非期望投入增加、期望產(chǎn)出增加、非期望產(chǎn)出減少的方向性向量，（s,s,s,s）為投入冗余、非期望投入或缺、期望產(chǎn)出或缺和非期望產(chǎn)出冗余的向量。

為了估算距離函數(shù)值，我們選取如下的方向向量以標(biāo)準(zhǔn)化投入和產(chǎn)出松弛變量：

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(zhì)，如非負(fù)，為零與Pareto-Koopman有效等價，傳遞不變性和單位不變性等（Fukuyama和Weber，2009）。

第t期和第t+1期之間的GML生產(chǎn)率指數(shù)定義并分解為：

全局ML指數(shù)分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TP(Technical Progress)和技術(shù)效率改變指數(shù)TEC(Technical Efficiency Change)，前者代表前沿面改變效應(yīng)，后者代表前沿面追趕效應(yīng)。

（二）樣本數(shù)據(jù)說明

本文利用中國30個省、市、自治區(qū)（基于數(shù)據(jù)可得性原因，未包括西藏）1998～2013年面板數(shù)據(jù)測算碳減排成本及低碳轉(zhuǎn)型進(jìn)程指數(shù)。所有數(shù)據(jù)均由歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境年鑒》、《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《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)投入變量有三個：勞動投入，用各省份歷年從業(yè)人員數(shù)表示；能源投入，采用分地區(qū)能源消費總量數(shù)據(jù)；資本存量，采用“永續(xù)存盤法”估計，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(yīng)的公式計算，其中用固定資本形成總額代替投資指標(biāo)，以2000年為基期利用每年固定資產(chǎn)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。非期望投入變量為各省份歷年每年新增造林面積，是通過人工措施形成或恢復(fù)森林、林木、灌木林的總面積。期望產(chǎn)出變量選用各個省份以2000年為基期的實際地區(qū)生產(chǎn)總值。非期望產(chǎn)出變量為二氧化碳排放量，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(yīng)的能源標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)以及碳排放系數(shù)的乘積估算，其中能源標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)來自國家標(biāo)準(zhǔn)（GB2589-81），能源碳排放系數(shù)來自國家發(fā)改委能源所。

（三）測算結(jié)果分析

本文發(fā)現(xiàn)2003和2007是低碳經(jīng)濟(jì)增長率變動的兩個拐點，并且從2003年開始到2007年是我國經(jīng)濟(jì)高速增長的時期，每年的經(jīng)濟(jì)增長率超過10%，而2007年之后經(jīng)濟(jì)增速放緩，節(jié)能減排的工作提上日程并初見成效；同時2008年金融危機(jī)爆發(fā)，波及我國各省。因此我們將研究時期分為三個時間段：1998～2002年、2003～2007年及2008～2013年，每個時間段內(nèi)取測算結(jié)果的均值，如表1所示。

我們發(fā)現(xiàn)，以全局Malmquist-Luenberger指數(shù)所測算的我國低碳經(jīng)濟(jì)增長率在1998～2002年和2008～2013年兩個個階段分別增長了0.2和0.6個百分點，而在2003～2007年這個階段下降了0.6個百分點。分階段來看，1998～2002年期間，平均來看我國低碳經(jīng)濟(jì)增長率的提升是技術(shù)效率提高和技術(shù)進(jìn)步的雙重作用；23個省份的低碳經(jīng)濟(jì)增長率有所提升，但整體來看各個省份生產(chǎn)率變動幅度很小。說明這個階段我國基本保持了均衡的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資源環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)，綜合經(jīng)濟(jì)增長幅度有限。2003～2007年期間，我國低碳經(jīng)濟(jì)增長率的降低主要是由技術(shù)退步導(dǎo)致，而這個階段我國技術(shù)效率有所提升；除了天津和上海外，其他28個省份的低碳經(jīng)濟(jì)增長率都有所下降，整體來看該階段低碳經(jīng)濟(jì)增長率變動幅度比前階段大。這個階段，我國經(jīng)濟(jì)空前高速發(fā)展，但諸如鋼鐵、煤炭等能耗密集度高的產(chǎn)業(yè)發(fā)展過快，高能耗、重污染、低質(zhì)量的增長模式使得經(jīng)濟(jì)、能源和環(huán)境不能協(xié)調(diào)發(fā)展，低碳視角下出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)倒退。2008～2013年期間，我國低碳經(jīng)濟(jì)增長率的提升主要歸功于技術(shù)進(jìn)步，期間技術(shù)效率有所下降；20個省份的低碳經(jīng)濟(jì)增長率有所提升，該階段生產(chǎn)率變動幅度與前階段大致相當(dāng)。這個階段我國低碳經(jīng)濟(jì)增長率有明顯增長，經(jīng)歷了經(jīng)濟(jì)高速增長同時資源過度消耗、環(huán)境嚴(yán)重破壞之后，我國加快了產(chǎn)業(yè)升級和調(diào)整結(jié)構(gòu)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展。

表1 1998-2013年不同階段各省份低碳經(jīng)濟(jì)增長率及其分解

1998-20022003-20072008-2013 廣西1.0021.0050.9970.9961.0020.9950.9980.9931.005 海南1.0001.0001.0000.9991.0000.9991.0011.0001.001 重慶1.0021.0070.9950.9961.0020.9941.0090.9981.011 四川1.0151.0001.0150.9871.0000.9871.0171.0001.017 貴州1.0031.0110.9920.9921.0000.9920.9990.9971.002 地區(qū)LCEGLCTECLCTPLCEGLCTECLCTPLCEGLCTECLCTP 云南1.0001.0001.0000.9961.0000.9961.0051.0001.005 陜西1.0061.0070.9990.9890.9950.9940.9940.9891.005 甘肅1.0051.0041.0010.9921.0010.9910.9970.9941.003 青海1.0001.0001.0000.9971.0000.9971.0031.0001.003 寧夏1.0001.0030.9970.9961.0000.9960.9940.9960.999 新疆1.0081.0061.0020.9941.0060.9880.9940.9871.008 全國平均1.0021.0011.0020.9941.0020.9921.0060.9981.008

四、低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)PVAR模型的實證結(jié)果和分析

VAR（Vector Autoregression，向量自回歸）模型是一種動態(tài)聯(lián)立方程模型，把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后項的函數(shù)，可以通過正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)分離出一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響程度；克服了傳統(tǒng)聯(lián)立方程模型受制于經(jīng)濟(jì)理論不完善而帶來的諸如內(nèi)生變量和外生變量的劃分、估計和推斷等復(fù)雜問題。PVAR（Panel Data Vector Autoregression，面板向量自回歸）方法由Holtz-Eakin（1988）提出，除兼具VAR模型和面板數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點外，通過引入個體效應(yīng)和時點效應(yīng)變量分別捕捉了個體差異和不同截面受到的共同沖擊，同時，采用廣義矩估計（GMM）的PVAR模型放松了對樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計分布特征的要求，具有比較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

本文第二部分分析了低碳經(jīng)濟(jì)的宏觀作用機(jī)制，在實證分析中我們考慮五個宏觀經(jīng)濟(jì)變量——地方財政支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)以及外商直接投資和對外貿(mào)易——分別代表政府政策、技術(shù)進(jìn)步、資源稟賦和外貿(mào)外資這四個作用機(jī)制。本文利用1998-2013年各省份的面板數(shù)據(jù)，對低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的六個變量建立PVAR模型，我們將上一部分測算的低碳經(jīng)濟(jì)增長率轉(zhuǎn)化為以1988年為基期的累積增長率，其他數(shù)據(jù)由歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》及各地區(qū)統(tǒng)計年鑒整理獲得。

因此，本文使用的PVAR模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式見式（4）：

其中，y是包含六個變量｛,,,,,｝的向量，是低碳經(jīng)濟(jì)增長，表示外商直接投資占GDP比重，表示進(jìn)出口貿(mào)易總額占GDP比重，表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理度[①]，表示地方財政支出規(guī)模占GDP的比重，是用煤炭消費占比表示的能源消費結(jié)構(gòu)。我們假設(shè)每一個截面的基本結(jié)構(gòu)相同，采用固定效應(yīng)模型，引入反映個體異質(zhì)性的變量以克服該假設(shè)對參數(shù)的限制；我們引入反映個體時點效應(yīng)的變量ui,t，以體現(xiàn)在同一時點的不同截面上可能受到的共同沖擊；i,t為隨機(jī)擾動，假設(shè)其服從正態(tài)分布。由于數(shù)據(jù)的自然對數(shù)變換并不改變原來的協(xié)整關(guān)系，且能使其趨勢線性化，消除時間序列的異方差現(xiàn)象，所以對、、、進(jìn)行自然對數(shù)變換，分別用、、和表示。

（一）面板平穩(wěn)性檢驗

變量的非平穩(wěn)性在回歸分析中可能導(dǎo)致偽回歸現(xiàn)象，使回歸結(jié)果出現(xiàn)大的偏差，甚至無效。為保證面板單位根檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用LLC、Fisher ADF和HT檢驗三種方法，其檢驗原假設(shè)為面板存在單位根，結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，除個別情形外，檢驗結(jié)果拒絕了變量非平穩(wěn)的假設(shè)，按照多數(shù)原則，可以認(rèn)為、、、、和EnergyStruc這六個變量是平穩(wěn)的，可以進(jìn)行面板向量自回歸分析。

表2 面板數(shù)據(jù)各變量單位根檢驗結(jié)果

注：*、**和***分別表示統(tǒng)計值在10%、5%和1%的水平上顯著。

（二）面板向量自回歸估計結(jié)果

為了估計PVAR(6)系統(tǒng)，我們利用AIC、BIC和HQIC三個準(zhǔn)則判斷該模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，這些準(zhǔn)則一般依據(jù)信息量取得最小的準(zhǔn)則確定模型的階數(shù)，結(jié)果見表3?？梢钥闯?，三種信息量的結(jié)果一直表明滯后階數(shù)應(yīng)選取為1，即最優(yōu)滯后階數(shù)為滯后一階。

表3 面板VAR最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

在估計PVAR模型時通常需要先消除樣本中的固定效應(yīng)，為了避免一般均值差分方法可能會產(chǎn)生的偏誤，本文采用向前均值差分方法，即Helmert轉(zhuǎn)換。向前均值差分通過消除每個個體每一期未來觀測值的均值，實現(xiàn)了轉(zhuǎn)換變量和滯后回歸系數(shù)之間的正交變換，進(jìn)而與誤差項無關(guān)。我們利用GMM估計得到了低碳經(jīng)濟(jì)增長、FDI、對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地方財政支出與能源消費結(jié)構(gòu)之間的PVAR模型的參數(shù)估計結(jié)果，如表4所示。對于低碳經(jīng)濟(jì)增長率對數(shù)（）方程，滯后一期的對外貿(mào)易對數(shù)（）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（）及能源消費結(jié)構(gòu)（）的估計系數(shù)均顯著為負(fù)，表明上一年對外貿(mào)易的增加、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理度的增大及煤炭消費占比的增大會顯著地引起下一年低碳經(jīng)濟(jì)增長率增長率的下降。說明對外貿(mào)易對我國低碳經(jīng)濟(jì)增長反而起到了阻礙作用，這與我國長期以低成本的資源和人口紅利吸引大批高能耗、高污染的制造企業(yè)在華生產(chǎn)而產(chǎn)品銷往國外的現(xiàn)實有關(guān)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)的不合理度引起低碳經(jīng)濟(jì)增長符合人們直觀的認(rèn)識。再結(jié)合其他五個方程，我們發(fā)現(xiàn)雖然滯后一期的FDI對數(shù)（）對低碳經(jīng)濟(jì)增長率對數(shù)沒有顯著影響，但它通過顯著影響對外貿(mào)易而間接影響低碳經(jīng)濟(jì)增長，同時滯后一期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的不合理度對FDI有顯著的負(fù)向影響；滯后一期的地方財政支出對數(shù)（）對低碳經(jīng)濟(jì)增長率沒有顯著作用，而滯后一期的低碳經(jīng)濟(jì)增長率反而能顯著地負(fù)向影響地方財政支出。

表4 面板VAR模型參數(shù)估計結(jié)果

注：括號中為估計值的標(biāo)準(zhǔn)差，*、**和***分別表示統(tǒng)計值在10%、5%和1%的水平上顯著。

（三）脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)（Impulse Response Function, IRF）是描述一個內(nèi)生變量對誤差的反應(yīng)，也即隨機(jī)擾動項的一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對其他變量當(dāng)前和未來取值的影響軌跡，能比較直觀刻畫出變量之間的動態(tài)交互作用和效應(yīng)，并由此判斷變量間的時滯關(guān)系。為了直觀地刻畫低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各變量間相互的動態(tài)時滯關(guān)系，本文給予每個變量一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊并使用Monte Carlo方法模擬500次，得到每個變量的沖擊對各變量之后的0~10期的作用。圖1列示了六個變量脈沖響應(yīng)函數(shù)的曲線圖，橫軸表示沖擊反應(yīng)的響應(yīng)期數(shù)，最大滯后期數(shù)為10，縱軸表示變量對沖擊的響應(yīng)程度；虛線表示反應(yīng)為0，中間的實現(xiàn)表示各期內(nèi)對沖擊反應(yīng)的大小，上下線表示95%的置信區(qū)間。

圖1 基于面板VAR（6）系統(tǒng)的低碳經(jīng)濟(jì)變量間的沖擊相應(yīng)圖

注：變量的進(jìn)入順序是、、、、和，進(jìn)行了500次蒙特卡洛模擬。橫軸表示沖擊的滯后期數(shù)（年），中間曲線為脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，上下兩側(cè)為95%置信區(qū)間。

本文分析低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的三種動態(tài)交互效應(yīng)：（1）直接效應(yīng)（Direct Effects），即、、、和五個變量的滯后項對的影響；（2）強(qiáng)化效應(yīng)（Reinforcement Effects），即六個變量的滯后項對其各自當(dāng)期的影響；（3）反饋效應(yīng)（Feedback Effects），即的滯后項對其他五個變量的影響。

直接效應(yīng)。我們關(guān)注第一行第2到6列的脈沖響應(yīng)圖，即低碳經(jīng)濟(jì)增長率（）對其他五個經(jīng)濟(jì)變量的沖擊的響應(yīng)。可以看出，面對FDI的一個正交化沖擊，低碳經(jīng)濟(jì)增長率在第1年有一個較小的負(fù)響應(yīng)，第2年之后變?yōu)檎憫?yīng)，這種正響應(yīng)有所上升，到第5年達(dá)到高峰，而后逐漸下降直到收斂于零，這在一定程度上反應(yīng)了FDI的引進(jìn)在長期對低碳經(jīng)濟(jì)增長有積極的影響；面對對外貿(mào)易的一個正交化沖擊，低碳經(jīng)濟(jì)增長率始終保持在一種負(fù)的響應(yīng)狀態(tài)，前年有所上升后逐漸下降，最終收斂于零，表示短期和長期來看對外貿(mào)易的增長對低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展有阻礙作用，這自然和我國不合理的對外貿(mào)易結(jié)構(gòu)有關(guān)；對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理度的一個正交化沖擊，低碳經(jīng)濟(jì)增長率的反應(yīng)較小，短期內(nèi)呈現(xiàn)出微小的負(fù)響應(yīng)，之后收斂于零；面對地方財政支出的一個正交化沖擊，低碳經(jīng)濟(jì)增長率短期內(nèi)沒有反應(yīng)，第3年之后始終保持一種較小的正響應(yīng)狀態(tài)，說明地方財政支出短期內(nèi)對低碳經(jīng)濟(jì)增長沒有明顯作用，而長期則會表現(xiàn)出積極影響；對于能源消費結(jié)構(gòu)的一個正交化沖擊，低碳經(jīng)濟(jì)增長率保持了一種負(fù)的響應(yīng)狀態(tài)，前年有所上升，第2年達(dá)到峰值后開始下降，第8年收斂于零。

強(qiáng)化效應(yīng)。我們分析對角線上的脈沖響應(yīng)圖，即六個變量對其自身沖擊的響應(yīng)。我們發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)變量的強(qiáng)化效應(yīng)呈現(xiàn)類似的趨勢，即逐漸減小且最終收斂至零的正響應(yīng)。具體來說，低碳經(jīng)濟(jì)增長率對其自身的沖擊在當(dāng)年迅速反應(yīng)，并呈現(xiàn)越來越小的趨勢，直到第4年逐漸收斂于零；面對其自身的一個正交化沖擊，F(xiàn)DI僅在短期內(nèi)呈現(xiàn)較明顯的反應(yīng)，到第2年已經(jīng)收斂至零；對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地方財政支出和能源消費結(jié)構(gòu)對其各自自身的沖擊也表現(xiàn)出相同的響應(yīng)，分別在第9年、第10年、第10年和第6年收斂于零。

反饋效應(yīng)。我們分析第一列的第2到6行，即其他五個經(jīng)濟(jì)變量對低碳經(jīng)濟(jì)增長率的正交化沖擊的響應(yīng)。給低碳經(jīng)濟(jì)增長率一個正交化沖擊，F(xiàn)DI呈現(xiàn)出短期內(nèi)先增后減且很快收斂于零的負(fù)響應(yīng)狀態(tài)；對外貿(mào)易2年內(nèi)呈現(xiàn)微小的負(fù)響應(yīng)，之后則是先增后減的輕微正響應(yīng)，整體來看響應(yīng)的程度很小；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)先增后減且最終在第10年收斂于零的正響應(yīng)；地方財政支出則出現(xiàn)先增后減最終收斂于零的負(fù)響應(yīng)；能源消費結(jié)構(gòu)只有在當(dāng)期有明顯的負(fù)響應(yīng)，第1年之后即收斂于零，呈現(xiàn)基本沒有響應(yīng)的狀態(tài)。

總體來看，F(xiàn)DI和地方財政支出的沖擊對低碳經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生正向的影響，對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)的沖擊則對其產(chǎn)生負(fù)向的影響，其中FDI、對外貿(mào)易和能源消費結(jié)構(gòu)的沖擊帶來的影響較為明顯且持續(xù)，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和地方財政支出的沖擊帶來的影響則不具有持續(xù)效應(yīng)。反之，低碳經(jīng)濟(jì)增長的沖擊在短期內(nèi)對FDI、對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地方財政支出和能源消費結(jié)構(gòu)都有負(fù)向的影響，而長期來看對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的反應(yīng)則轉(zhuǎn)為正向。也就是說，低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的直接效應(yīng)和反饋效應(yīng)并不對稱。

（四）方差分解分析

方差分解是將任意一個內(nèi)生變量的預(yù)測均方誤差分解成系統(tǒng)中各變量的隨機(jī)沖擊所做的貢獻(xiàn)，計算每個變量沖擊所貢獻(xiàn)的百分比大小，從而評估一個變量的沖擊對另一個變量的影響程度。為了更精確地考察低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各變量之間的相互影響程度，本文通過進(jìn)行方差分解，得PVAR(6)系統(tǒng)中各方程的沖擊反應(yīng)對各內(nèi)生變量波動的貢獻(xiàn)度，表5給出了第1、5、10和15個預(yù)測期低碳經(jīng)濟(jì)增長的誤差方差分解結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn)，（1）15年的方差分解已經(jīng)基本穩(wěn)定，因此具有研究意義；（2）低碳經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測誤差的波動主要來自于其自身、對外貿(mào)易、能源消費結(jié)構(gòu)，而FDI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和地方財政支出對預(yù)測誤差波動的解釋較小。

表5 面板VAR模型個內(nèi)生變量預(yù)測誤差的方差分解

（五）面板Granger因果關(guān)系檢驗

上述脈沖響應(yīng)函數(shù)可以說明每個內(nèi)生變量對其他變量沖擊的響應(yīng)變化趨勢，為了進(jìn)一步揭示個內(nèi)生變量之間是否存在顯著的因果關(guān)系，我們對低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的六個變量進(jìn)行PVAR模型框架下的Granger因果檢驗。結(jié)果顯示對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)是低碳經(jīng)濟(jì)增長的原因。另外，根據(jù)其他變量作為結(jié)果變量時的檢驗結(jié)果，F(xiàn)DI與對外貿(mào)易具有單向Granger因果關(guān)系，也就是說FDI是通過對外貿(mào)易作用于低碳經(jīng)濟(jì)增長的間接原因；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)與FDI具有單向Granger因果關(guān)系，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)不僅是低碳經(jīng)濟(jì)增長的直接原因，還可以通過FDI間接影響低碳經(jīng)濟(jì)增長；低碳經(jīng)濟(jì)增長與地方財政支出具有單向Granger因果關(guān)系，即我們可以認(rèn)為低碳經(jīng)濟(jì)增長是地方財政支出的原因。

表6 面板VAR模型低碳經(jīng)濟(jì)增長率與其他變量的Granger因果檢驗

五、結(jié)論與政策建議

本文主要目的是研究我國低碳經(jīng)濟(jì)增長的測度和作用機(jī)制，分析了外商直接投資、對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地方財政支出和能源消費結(jié)構(gòu)對低碳經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)影響。本文首先將勞動、能源和資本投入、植樹造林、經(jīng)濟(jì)增長和碳排放納入統(tǒng)一的評估框架，利用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)測算我國1998～2013年低碳經(jīng)濟(jì)增長率增長，并將其分解為技術(shù)效率提升和技術(shù)進(jìn)步兩個指數(shù)。我們發(fā)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)增長率在1998～2002年和2008～2013年兩個階段都有所增長，而在2003～2007年有所下降，這是因為我國在這個階段過度依賴高能耗、重污染的增長模式，經(jīng)濟(jì)、能源和環(huán)境不能協(xié)調(diào)發(fā)展，雖然GDP年均增長率保持在10%以上，但低碳視角下全要素生產(chǎn)率下降。近年來，隨著產(chǎn)業(yè)升級、結(jié)構(gòu)調(diào)整的低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的加快，近年來我國低碳經(jīng)濟(jì)增長率有了明顯的增長，經(jīng)濟(jì)增長開始往又好又快的模式轉(zhuǎn)變。

本文構(gòu)建了低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的面板VAR模型，從脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解分析和Granger因果關(guān)系檢驗角度對低碳經(jīng)濟(jì)增長的來源和效果進(jìn)行了詳細(xì)的分析。本文的主要結(jié)論有：（1）滯后一期的對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)的不合理性對低碳經(jīng)濟(jì)增長有顯著的負(fù)向作用，前者符合“污染天堂假說”，后兩者符合人們的直觀理解；（2）FDI的沖擊會引起低碳經(jīng)濟(jì)增長短期內(nèi)出現(xiàn)較小的負(fù)響應(yīng)和長期內(nèi)先升后降的正響應(yīng)；對外貿(mào)易和能源消費結(jié)構(gòu)的沖擊則會使低碳經(jīng)濟(jì)增長保持負(fù)的響應(yīng)狀態(tài)；而低碳經(jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和地方財政支出沖擊的響應(yīng)較??；（3）從方差分解來看，低碳經(jīng)濟(jì)增長主要受自身、對外貿(mào)易和能源消費結(jié)構(gòu)的影響；（4）對外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)是低碳經(jīng)濟(jì)增長的原因，F(xiàn)DI是通過對外貿(mào)易產(chǎn)生作用的間接原因，同時產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費結(jié)構(gòu)還可以通過外商直接投資傳遞影響，另外低碳經(jīng)濟(jì)增長是地方財政支出的原因。綜合實證結(jié)果，低碳經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的動態(tài)作用機(jī)制見圖3。

本文關(guān)于低碳經(jīng)濟(jì)增長作用機(jī)制的研究為政策制定者尋找低碳轉(zhuǎn)型的發(fā)展路徑提供了理論基礎(chǔ)，并就提高我國低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型提出以下建議。

圖2 各經(jīng)濟(jì)變量促進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)制及傳導(dǎo)路徑上的時滯效應(yīng)

第一，我國進(jìn)出口貿(mào)易的結(jié)構(gòu)存在不合理性，出口方面不能以廉價的勞動力和能源成本的比較優(yōu)勢取勝，不能以過度消耗能源、污染環(huán)境為代價出口碳密集度高的產(chǎn)品創(chuàng)造財富，而應(yīng)長遠(yuǎn)計議，提高科技研發(fā)水平從而向有需求的國家出口高新技術(shù)產(chǎn)品。同時，進(jìn)口方面不能過度引進(jìn)和依賴高精技術(shù)、設(shè)備等，而應(yīng)著重引進(jìn)有利于自主創(chuàng)新、促進(jìn)科研水平的資源，致力于本國人力資本的形成，從而促進(jìn)我國自主研發(fā)的能力。

第二，我國外資引進(jìn)應(yīng)不僅僅關(guān)注“量”還要重點關(guān)注“質(zhì)”，轉(zhuǎn)變引進(jìn)外資戰(zhàn)略。摒棄以利用我國廉價勞動力和寬松的環(huán)境政策為目的的外資注入，而是有選擇地引進(jìn)人力資本、創(chuàng)新資源和技術(shù)水平較高的跨國公司資本，鼓勵其在中國投入高新技術(shù)研發(fā)，并達(dá)成長期戰(zhàn)略合作。通過引進(jìn)優(yōu)質(zhì)外資，達(dá)到增加資本形成、創(chuàng)造就業(yè)、改進(jìn)資源配置效率和生產(chǎn)效率、提高管理水平等效應(yīng)，從而推動我國地區(qū)經(jīng)濟(jì)“又好又快”地發(fā)展。

第三，當(dāng)前我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在不合理性，同時我國也面臨著從制造業(yè)為主轉(zhuǎn)向服務(wù)業(yè)為主的階段，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整應(yīng)是各地政府進(jìn)行產(chǎn)業(yè)改革的重點。各地區(qū)應(yīng)結(jié)合自身情況制定適合的政策以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化和升級。另外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級需要人力資本的配合，目前我國目標(biāo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與勞動力結(jié)構(gòu)不匹配，因此各地政府應(yīng)通過鼓勵專業(yè)培訓(xùn)和資格培訓(xùn)等提高人力資本，從而促進(jìn)我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的長期優(yōu)化。

1. 陳詩一：《中國各地區(qū)低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型進(jìn)程評估》[J]，《經(jīng)濟(jì)研究》2012年第8期。

2. 干春暉，鄭若谷，余典范：《中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對經(jīng)濟(jì)增長和波動的影響》[J]，《經(jīng)濟(jì)研究》2011年第5期。

3. 雷明，虞曉雯：《地方財政支出、環(huán)境規(guī)制與我國低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型》[J]，《經(jīng)濟(jì)科學(xué)》2013年第5期。

4. 劉偉：《實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)關(guān)鍵在于轉(zhuǎn)變發(fā)展方式》[J]，《經(jīng)濟(jì)研究》2010年第12期。

5. 劉舜佳：《國際貿(mào)易、FDI和中國全要素生產(chǎn)率下降—基于1952-2006年面板數(shù)據(jù)的DEA和協(xié)整檢驗》[J]，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2008年第11期。

6. 婁洪：《長期經(jīng)濟(jì)增長中的公共投資政策——包含一般擁擠性公共基礎(chǔ)設(shè)施資本存量的動態(tài)經(jīng)濟(jì)增長模型》[J]，《經(jīng)濟(jì)研究》2004年第3期。

7. 潘家華，莊貴陽，鄭艷，朱守先，謝倩漪：《低碳經(jīng)濟(jì)的概念辨識及核心要素分析》[J]，《國際經(jīng)濟(jì)評論》2010年第4期。

8. 魏下海：《貿(mào)易開放、人力資本與全要素生產(chǎn)率的動態(tài)關(guān)系—基于非參數(shù)Malmquist指數(shù)與VAR方法》[J]，《世界經(jīng)濟(jì)研究》2009年第3期。

9. 吳延瑞：《生產(chǎn)率對中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)：新的估計》[J]，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》2008年第3期。

10. 張軍，吳桂英，張吉鵬：《中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952—2000》[J]，《經(jīng)濟(jì)研究》2004年第10期。

11. 鄭麗琳，朱啟貴：《納入能源環(huán)境因素的中國全要素生產(chǎn)率再估算》[J]，《統(tǒng)計研究》2013年第7期。

12. Arabi Behrouz, Munisamy Susila, Emrouznejad Ali, Shadman Foroogh. “Power Industry Restructuring and Eco-efficiency Changes: A New Slacks-based Model in Malmquist-Luenberger Index Measure” [J],, 2014,68:132-145.

13. Arrow J. K., Chenery B. H., Minhas S. B., Solow M. R., 1961,“Capital-labor Substitution and Economic Efficiency” [J],, Volum 43, No.3, pp. 225-250.

14. Foxon J.“Timothy. A Coevolutionary Framework for Analysing a Transition to a Sustainable Low Carbon Economy” [J].2011,70: 2258-2267.

15. Fukuyama H, William L. Weber.“A Directional Slacks-based Measure of Technical Inefficiency” [J]., 2009 (43): 274-287.

16. He Feng, Zhang Qingzhi, Lei Jiasu, Fu Weihui, Xu Xiaoning.“Energy Efficiency and Productivity Change of China's Iron and Steel Industry: Accounting for Undesirable Outputs” [J],, 2013,54: 204-213.

17. Holtz -Eakin D., W. Newey, H. Rosen.“Estimating Vector Autoregressions with Panel Data” [J]., 1998, 56(6):1371-139.

18. Hu J., Wang S.Total-factor Energy Efficiency of Regions in China[J]. Energy Policy, 2006, 17:3206-3217.

19. Kondyli Julia.“Measurement and Evaluation of Sustainable Development: A Composite Indicator for the Islands of the North Aegean Region, Greece” [J]., 2010, 30:347–356.

20. Lucas, Robert E. Jr. “On the Mechanics of Economic Development” [J]., 1998, 22(1): 3-42.

21. Malizia EE.“A Redefinition of Economic Development” [J]. Economic Development Review 1994;Spring.

22. Peneder M. Structural,“Change and Aggregate Growth” [R]. WIFO Working Paper, 2002, Austrian Institute of Economic Research,Vienna.

23. Reilly M. John.“Green Growth and the Efficient Use of Natural Resources” [J].2012, 34: S85–S93.

24. Romer, Paul M. 1990.“Endogenous Technological Change” [J]., 98(5): S71-S102.

（M）

*本文得到國家發(fā)展與改革委員會“低碳發(fā)展宏觀戰(zhàn)略研究”項目、北京大學(xué)光華管理學(xué)院院長科研基金的資助。