中國區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)研究

□李衛(wèi)兵，梁榜

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中國區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)研究

□李衛(wèi)兵，梁榜

本文利用SBM方向性距離函數(shù)和Malmquist-Luenberger指數(shù)測算了2001-2014年我國30個(gè)省(市)的綠色全要素生產(chǎn)率及其分解成分，并利用三種加權(quán)方式分別測度了全國及東、中、西部三大區(qū)域內(nèi)相鄰省(市)綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)，然后分析了相鄰省(市)之間綠色全要素生產(chǎn)率的高低和地理距離的遠(yuǎn)近對(duì)其溢出效應(yīng)的影響。實(shí)證結(jié)果表明，就全國范圍而言，基于三種加權(quán)方式下相鄰省(市)之間的綠色全要素生產(chǎn)率都存在顯著、正向的溢出效應(yīng)，綠色全要素生產(chǎn)率主要從較高的省(市)向較低的省(市)溢出，并且地理距離近的省(市)的綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)大于距離遠(yuǎn)的省(市)；分區(qū)域來看，三大地區(qū)內(nèi)相鄰省(市)之間綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)存在明顯的區(qū)域差異，并且東部地區(qū)內(nèi)相鄰省(市)之間的溢出效應(yīng)最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。

綠色全要素生產(chǎn)率； 溢出效應(yīng)； 區(qū)域差異

一、引言和文獻(xiàn)綜述

黨的十八屆五中全會(huì)明確強(qiáng)調(diào)，必須牢固樹立并切實(shí)貫徹創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享的發(fā)展理念。其中，綠色發(fā)展是建立在生態(tài)環(huán)境容量和資源承載力的約束條件下，以效率、和諧、可持續(xù)為目標(biāo)的經(jīng)濟(jì)增長和社會(huì)發(fā)展方式。要實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展，就需要轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，同時(shí)全面推進(jìn)節(jié)能減排、低碳發(fā)展和循環(huán)發(fā)展，使得經(jīng)濟(jì)增長和資源消耗、二氧化碳排放脫鉤。為將資源環(huán)境約束納入經(jīng)濟(jì)增長的分析框架中，綠色全要素生產(chǎn)率(Green Total Factor Productivity，GTFP)這一概念應(yīng)運(yùn)而生。GTFP是將能源、環(huán)境因素納入經(jīng)濟(jì)增長分析框架中對(duì)傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的修正，是轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的主要?jiǎng)恿1]。因此，綠色全要素生產(chǎn)率的增長對(duì)我國綠色發(fā)展具有決定性影響。值得注意的是，我國GTFP的增長和綠色發(fā)展具有明顯的區(qū)域差異[2]，這種較大的區(qū)域差異顯然不利于實(shí)現(xiàn)“十三五”時(shí)期的綠色、協(xié)調(diào)發(fā)展的目標(biāo)?？紤]不同區(qū)域的技術(shù)、知識(shí)和制度存在著溢出效應(yīng)，那么含義更為廣泛的綠色全要素生產(chǎn)率可能也存在著區(qū)域間的溢出效應(yīng)，因此，在現(xiàn)階段研究綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)的程度、方向及影響因素對(duì)于我國縮小GTFP的空間差異并實(shí)現(xiàn)綠色、協(xié)調(diào)發(fā)展無疑有著極為重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率測算方法沒有考慮資源、能源消耗的同時(shí)會(huì)帶來“壞”產(chǎn)出，這種忽略資源、環(huán)境約束的重要影響而進(jìn)行的生產(chǎn)效率測算存在嚴(yán)重偏差，在此基礎(chǔ)上對(duì)經(jīng)濟(jì)績效和社會(huì)福利的評(píng)價(jià)可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)性結(jié)論[3]。幸運(yùn)的是，已有許多學(xué)者開始將資源、環(huán)境因素納入生產(chǎn)率的測算框架中并已取得重大進(jìn)展。例如，Chung et al.[4]和F?re et al.[5]以距離函數(shù)為基礎(chǔ)，提出了方向性距離函數(shù)，并創(chuàng)造性地提出Malmquist-Luenberger(ML)生產(chǎn)率指數(shù)。該指數(shù)不僅可以測度存在非期望產(chǎn)出時(shí)的全要素生產(chǎn)率，還能進(jìn)一步分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和技術(shù)效率指數(shù)。隨后，Tone首度提出非徑向、非角度的基于松弛的(Slack-based Measure，SBM)測度方法[6]，并在效率測算評(píng)價(jià)中得到廣泛應(yīng)用[2][7][8]。F?re & Grosskopf[8]與Fukuyama & Weber[9]在Tone的基礎(chǔ)上進(jìn)一步將方向性距離函數(shù)和SBM效率測度方法相結(jié)合，不僅能從多角度對(duì)效率進(jìn)行測算和評(píng)價(jià)，還能衡量投入或產(chǎn)出存在非零松弛時(shí)所產(chǎn)生的影響，使得綠色全要素生產(chǎn)率的測算更加科學(xué)、準(zhǔn)確。

全要素生產(chǎn)率的內(nèi)涵和來源十分廣泛，主要包括技術(shù)進(jìn)步、知識(shí)創(chuàng)新和制度創(chuàng)新等。理論和實(shí)證研究表明，技術(shù)、知識(shí)和制度都存在溢出效應(yīng)。一般來說，技術(shù)溢出包括直接的技術(shù)傳遞和間接的國際貿(mào)易兩種途徑。技術(shù)傳遞也就是新技術(shù)的傳播，主要以研發(fā)作為傳遞的主體[10]。由于不同區(qū)域之間往往存在緊密的經(jīng)濟(jì)、文化交流，新研發(fā)的技術(shù)可以從一個(gè)地區(qū)傳遞到其他地區(qū)，從而可以在多個(gè)地區(qū)得到利用，而且研發(fā)技術(shù)的一方可以獲得更大的利潤并進(jìn)一步促進(jìn)研發(fā)[11]。直接的技術(shù)傳遞會(huì)受到區(qū)域之間地理距離的影響，隨著距離的增加，不同地區(qū)的研究機(jī)構(gòu)、高校、企業(yè)之間的交流會(huì)減少，從而減少技術(shù)的傳遞[12][13]。國際貿(mào)易可以間接影響國際技術(shù)溢出，其影響途徑可以分為直接影響技術(shù)溢出的靜態(tài)途徑和對(duì)技術(shù)溢出產(chǎn)生間接影響的動(dòng)態(tài)途徑[14]。靜態(tài)途徑主要包括資本品進(jìn)口、中間品種類的增加、與國外企業(yè)的合作：先進(jìn)生產(chǎn)設(shè)備等資本品嵌入了先進(jìn)技術(shù)，是國際貿(mào)易技術(shù)溢出最直接的途徑[15][16]；國際貿(mào)易能增加中間投入品的種類從而促進(jìn)技術(shù)溢出，而在最終產(chǎn)品的生產(chǎn)中投入更高質(zhì)量的進(jìn)口中間品，有利于一國技術(shù)水平的提升[17]；通過與外國企業(yè)建立多種形式的合作關(guān)系，本國的合作伙伴可以學(xué)習(xí)到國外企業(yè)先進(jìn)的技術(shù)、管理模式和經(jīng)驗(yàn)[18]。動(dòng)態(tài)途徑主要是由國際貿(mào)易產(chǎn)生的競爭效應(yīng)、“干中學(xué)”效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)：國際貿(mào)易的開展引起更激烈的市場競爭，由此促進(jìn)各種市場資源的合理和更優(yōu)分配，從而有助于技術(shù)溢出；國際貿(mào)易存在“干中學(xué)”效應(yīng)，不僅給予技術(shù)落后國模仿技術(shù)前沿國的機(jī)會(huì)，而且可以通過對(duì)新產(chǎn)品的演示和推銷等過程促進(jìn)技術(shù)的間接外溢[19]；國際貿(mào)易技術(shù)溢出的另一個(gè)動(dòng)態(tài)途徑是規(guī)模效應(yīng)，產(chǎn)品市場的擴(kuò)大導(dǎo)致規(guī)模經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)效率提高，有利于技術(shù)進(jìn)步和溢出。

知識(shí)溢出是不同主體之間通過直接或間接方式進(jìn)行交流、互動(dòng)并由此所發(fā)生的無意識(shí)的知識(shí)動(dòng)態(tài)傳播過程，它受主體特征、產(chǎn)業(yè)與區(qū)位以及區(qū)域環(huán)境等多方面因素的影響[20]。按照主體之間交流、互動(dòng)形式的不同，可大致分為以下幾種溢出機(jī)制：知識(shí)人才流動(dòng)、研發(fā)合作、企業(yè)家創(chuàng)業(yè)等。具體而言，不同空間范圍內(nèi)的知識(shí)人才流動(dòng)是隱性知識(shí)溢出的主要途徑，知識(shí)人才在與周圍群體發(fā)生交流、互動(dòng)的過程中既有利于促進(jìn)新知識(shí)的創(chuàng)造，又加快了不同群體之間知識(shí)傳播、擴(kuò)散的速度[21]。具有穩(wěn)定合作關(guān)系的產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的建立有利于企業(yè)技術(shù)人才、高校研究人員以及企業(yè)家在各種正式的學(xué)術(shù)研討會(huì)或非正式交流的過程中實(shí)現(xiàn)異質(zhì)性知識(shí)的交換，從而促進(jìn)知識(shí)的溢出和擴(kuò)散[22]。企業(yè)聚集的區(qū)域往往是大量隱性知識(shí)的集聚地，那些擁有創(chuàng)意或?qū)＠钠髽I(yè)家就可以通過與不同的群體進(jìn)行交流、互動(dòng)或與他人合作來有效吸收這些企業(yè)聚集區(qū)域的隱性知識(shí)，從而有利于企業(yè)的創(chuàng)立[20]。

制度的含義十分廣泛，既包括國家制度、地方政府制度、產(chǎn)權(quán)制度等正式制度，又包含政策、規(guī)則等非正式制度。從理論上講，不同國家或地區(qū)之間的制度也存在溢出效應(yīng)，比如制度的相互學(xué)習(xí)、借鑒或模仿等，但制度的溢出往往是一種潛移默化、過程細(xì)微且循序漸進(jìn)的過程，不易顯性描述和定量化。從正式制度來說，國家間近鄰效應(yīng)的存在，使得某個(gè)國家的制度受鄰國制度水平的重要影響，并且其空間溢出的強(qiáng)度與兩個(gè)國家間的距離成反比[23]。地方政府之間的制度溢出效應(yīng)是較明顯的，由于制度欠缺的地區(qū)總是存在通過模仿制度完備地區(qū)的制度以降低制度創(chuàng)新和優(yōu)化的成本的激勵(lì)，導(dǎo)致地方政府普遍的“搭便車”行為，產(chǎn)生直接“拿來”的制度溢出。產(chǎn)權(quán)制度的“鄰里模仿效應(yīng)”和“示范效應(yīng)”是明顯且穩(wěn)健的，并且地方政府為了更好地發(fā)展經(jīng)濟(jì)，鄰里之間往往會(huì)相互學(xué)習(xí)和模仿，從而進(jìn)一步強(qiáng)化了產(chǎn)權(quán)制度的空間外部性[24]。非正式制度也存在溢出效應(yīng)，比如地理、制度鄰近導(dǎo)致了政策移植的發(fā)生，有利于中央、國內(nèi)區(qū)域組織及地方政府的政策知識(shí)在區(qū)域之間的相互溢出[25]。此外，近鄰地區(qū)可通過直接訪問獲取較大的信息交換，而且近鄰地區(qū)政策的變化特別直接，也更容易獲得[26]。

從上述對(duì)文獻(xiàn)的梳理可以看出，現(xiàn)有文獻(xiàn)僅僅從技術(shù)、知識(shí)或制度等層面獨(dú)立地分析其溢出效應(yīng)，但未能把全要素生產(chǎn)率作為一個(gè)整體來系統(tǒng)地考量其溢出效應(yīng)，而全要素生產(chǎn)率是一個(gè)綜合指標(biāo)，它涵蓋了技術(shù)、知識(shí)、制度等因素，因此將全要素生產(chǎn)率作為一個(gè)整體來闡釋并測度其溢出效應(yīng)顯然更合理、更有意義。此外，考慮資源環(huán)境因素后的綠色全要素生產(chǎn)率的內(nèi)涵比傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率更加豐富，也更能體現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的動(dòng)力機(jī)制，因此現(xiàn)階段將GTFP作為一個(gè)整體來系統(tǒng)地研究其溢出效應(yīng)無疑是一個(gè)全新的視角。

為了彌補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)的缺陷，本文試圖在如下方面有所創(chuàng)新：(1)運(yùn)用SBM方向性距離函數(shù)和ML指數(shù)測算我國各省份及直轄市的綠色全要素生產(chǎn)率并進(jìn)行分解，然后基于三種加權(quán)方式測度全國范圍內(nèi)相鄰省(市)間綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)的大??；(2)考慮相鄰省(市)中綠色全要素生產(chǎn)率的高低和地理距離的遠(yuǎn)近對(duì)GTFP溢出效應(yīng)的影響，來說明我國相鄰省(市)之間綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)大小、方向及影響因素；(3)從區(qū)域角度出發(fā)，將30個(gè)省(市)分別歸入東、中、西部三大地區(qū)，基于三種加權(quán)方式分別測算三大區(qū)域內(nèi)部相鄰省(市)GTFP的溢出效應(yīng)，以此來說明溢出效應(yīng)的區(qū)域差異。

二、研究方法與數(shù)據(jù)說明

(一)研究方法

1．方向性距離函數(shù)

(1)

考慮環(huán)境因素后產(chǎn)出的可能前沿由環(huán)境技術(shù)給出，在此基礎(chǔ)上引入方向性距離函數(shù)，即對(duì)于某省(市)p′而言，第t期的方向性距離函數(shù)可通過求解下述線性規(guī)劃得到：

(2)

2．Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指標(biāo)

在上述求解SBM方向性距離函數(shù)的基礎(chǔ)上，可進(jìn)一步構(gòu)造ML生產(chǎn)率指數(shù)。根據(jù)Chung et al.的方法[4]，在t期到t+1期之間的ML生產(chǎn)率指標(biāo)為：

(3)

ML指數(shù)可以進(jìn)一步分解為技術(shù)效率指數(shù)(EFF)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TECH)：

(4)

(5)

(6)

(二)變量說明與數(shù)據(jù)處理

根據(jù)上述模型中綠色全要素生產(chǎn)率的測算要求，我們需要中國各省(市)2000—2014年的期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出和投入數(shù)據(jù)?？紤]數(shù)據(jù)的可得性和完整性，我們選取除西藏以外的中國大陸30個(gè)省(市)作為決策單元樣本，投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》以及部分地方統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)。

1．投入變量

2．產(chǎn)出變量

綠色全要素生產(chǎn)率不僅考慮傳統(tǒng)生產(chǎn)效率測算中的期望產(chǎn)出，還加入資源消耗產(chǎn)生的非期望產(chǎn)出，即構(gòu)建同時(shí)包含期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的雙產(chǎn)出模型。期望產(chǎn)出，也稱“好”產(chǎn)出，通常用實(shí)際GDP來衡量。為剔除通脹影響，本文利用GDP平減指數(shù)將各省(市)各年的名義GDP進(jìn)行折算得到以2000年為基期的實(shí)際GDP。非期望產(chǎn)出，也稱“壞”產(chǎn)出，其指標(biāo)選擇具有較大彈性，國內(nèi)外尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。學(xué)者們選取的非期望產(chǎn)出指標(biāo)主要包括二氧化硫[31]、工業(yè)“三廢”[32]、二氧化硫與化學(xué)需氧量[2](Chemical Oxygen Demand，COD)、二氧化硫與二氧化碳[33]等。與其他污染物相比，二氧化硫和COD主要在工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生并受到各國的嚴(yán)密監(jiān)測，而生活排放量相對(duì)較小，它們與經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程密切相關(guān)[7]，在現(xiàn)有文獻(xiàn)中也較為常用，因此本文將這兩個(gè)指標(biāo)作為非期望產(chǎn)出。

三、綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)分析

(一)綠色全要素生產(chǎn)率及其分解

綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)可以進(jìn)一步分解為技術(shù)效率指數(shù)(EFF)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TECH)，其中EFF用來分析各省(市)與生產(chǎn)邊界的相對(duì)位置變化，而TECH可用來分析生產(chǎn)邊界的移動(dòng)。利用前述模型可測算2001—2014年我國30個(gè)省(市)的GTFP、TECH以及EFF，我們將全國30個(gè)省(市)分成東、中、西部三大地區(qū)*按照慣例，文中的東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)包括四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、內(nèi)蒙古和廣西。，結(jié)果見表1和圖1。限于篇幅，表中只列出了2001-2014年的幾何平均值。

表1 中國各地區(qū)2001-2014年平均綠色全要素生產(chǎn)率及其分解

圖1 2001-2014年中國每年綠色全要素生產(chǎn)率及其分解

根據(jù)表1，就全國整體而言，2001-2014年GTFP的平均增長率為9.4%，其中技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的平均增長率為9.9%，表明技術(shù)進(jìn)步是GTFP提升的主要源泉；而技術(shù)效率指數(shù)卻為-0.5%，這反映出我國技術(shù)利用效率下降和環(huán)境管理的無效率。分區(qū)域來看，中部地區(qū)GTFP的平均增長率最高，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低；技術(shù)進(jìn)步的平均增長率也是中部地區(qū)最高，西部地區(qū)最低，東部地區(qū)介于二者之間。一個(gè)可能的解釋是中部地區(qū)已初步進(jìn)入技術(shù)趕超階段，我們認(rèn)為后發(fā)的中部地區(qū)可以通過充分發(fā)揮本地區(qū)的學(xué)習(xí)能力和技術(shù)吸收能力，有效吸收來自發(fā)達(dá)地區(qū)的技術(shù)溢出效應(yīng)，最終實(shí)現(xiàn)技術(shù)收斂。而西部地區(qū)由于缺乏資金改造高污染生產(chǎn)設(shè)備，治理污染的技術(shù)水平較低，技術(shù)進(jìn)步仍然比較緩慢。此外，三大地區(qū)的技術(shù)效率指數(shù)都有所下降，但中部地區(qū)的技術(shù)效率下降幅度最大，西部地區(qū)次之，而東部地區(qū)的技術(shù)效率下降幅度最小，這表明中部地區(qū)在大力推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步以實(shí)現(xiàn)技術(shù)趕超的同時(shí)技術(shù)利用效率卻較低。

根據(jù)圖1，我們可以依據(jù)GTFP和TECH的增長趨勢將樣本期劃分為兩個(gè)階段：2001—2007年和2008—2014年。其中，2001—2007年我國GTFP的年均增長率不斷提高，這是因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步增長幅度在加大；而2008—2014年GTFP的年均增長率呈下降趨勢，尤其是2008年及隨后的兩年間GTFP和TECH年均增長率大幅下降，其原因在于全球金融危機(jī)導(dǎo)致企業(yè)利潤率下降，進(jìn)而導(dǎo)致研發(fā)投入不足和技術(shù)進(jìn)步減緩。2012年以來，我國GTFP年均增長率進(jìn)一步下降，其原因在于越來越嚴(yán)重的環(huán)境污染造成企業(yè)生產(chǎn)成本和環(huán)境治理成本上升，新生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)的促進(jìn)效應(yīng)在短期內(nèi)難以凸顯，最終導(dǎo)致綠色全要素生產(chǎn)率有所下降。

(二)綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)實(shí)證分析

基于上述三種加權(quán)方式，我們將溢出效應(yīng)模型設(shè)定如下：

GTFPit=γwWijGTFP-i,t-1+Xitβw+εit

(7)

GTFPit=γdDijGTFP-i,t-1+Xitβd+εit

(8)

GTFPit=γeEijGTFP-i,t-1+Xitβe+εit

(9)

表2 綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果(全國)

注：括號(hào)中的數(shù)值為對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**、***分別代表在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著，下同

控制變量Xit選擇如下：(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(EDL)：用各省(市)人均GDP的對(duì)數(shù)來表示，并折算成以2000年為基期不變價(jià)格，人均GDP對(duì)數(shù)的平方項(xiàng)也加入到控制變量之中，主要為了驗(yàn)證GTFP的庫茲涅茨曲線是否存在。(2)人力資本(HC)：人力資本積累直接影響一國或地區(qū)的創(chuàng)新能力和對(duì)先進(jìn)技術(shù)吸收、擴(kuò)散的速度，對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的提高產(chǎn)生積極影響，本文用普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)占總?cè)丝诒戎貋肀硎尽?3)自主創(chuàng)新(SI)：自主創(chuàng)新能力的提高可以推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)進(jìn)步會(huì)直接提高要素投入的產(chǎn)出效率，從而促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的增長，本文選擇研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度作為自主創(chuàng)新的衡量指標(biāo)。(4)結(jié)構(gòu)因素：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)用第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重來表示，稟賦結(jié)構(gòu)(ES)則用資本-勞動(dòng)比的對(duì)數(shù)表示。(5)外商直接投資(FDI)：利用外商直接投資占GDP比重來表示，主要是檢驗(yàn)“污染天堂”假說。

基于上述模型，我們可以測度全國范圍內(nèi)相鄰省(市)之間綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)，經(jīng)Hausman檢驗(yàn)，本文選擇固定效應(yīng)模型，估計(jì)結(jié)果如表2所示。表2中(1)、(2)和(3)列分別給出相鄰省(市)GTFP的算術(shù)平均加權(quán)、地理距離加權(quán)和經(jīng)濟(jì)距離加權(quán)3種加權(quán)方式下溢出效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果。由表2可知，三種加權(quán)方式下相鄰省(市)GTFP的溢出效應(yīng)分別為0.4539、0.4426和0.4001。實(shí)證結(jié)果顯示，不管采用哪種加權(quán)方式，某省(市)的綠色全要素生產(chǎn)率都會(huì)受到相鄰省(市)綠色全要素生產(chǎn)率的顯著、正向影響，即我國相鄰省(市)之間綠色全要素生產(chǎn)率具有正向溢出效應(yīng)，三種不同的加權(quán)方式進(jìn)行的回歸結(jié)果一致表明模型的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的。

控制變量方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高顯著促進(jìn)了綠色全要素生產(chǎn)率的增長，人均實(shí)際GDP對(duì)數(shù)的平方項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，表明GTFP與人均收入之間存在倒“U”形關(guān)系，即綠色全要素生產(chǎn)率的庫茲涅茨曲線得到了驗(yàn)證，這與大多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)果一致。FDI對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)為負(fù)，但并不顯著，表明在樣本期內(nèi)綠色全要素生產(chǎn)率未支持“污染天堂”假說。結(jié)構(gòu)因素中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)GTFP有顯著的正向影響，這與我國當(dāng)前“推進(jìn)三大產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)”的經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略是相得益彰的；稟賦結(jié)構(gòu)的系數(shù)為負(fù)，但并不顯著。自主創(chuàng)新和人力資本對(duì)GTFP均表現(xiàn)出顯著的正向促進(jìn)作用，表明通過自主創(chuàng)新帶動(dòng)技術(shù)進(jìn)步可以提高綠色全要素生產(chǎn)率；人力資本的積累可以提高本地區(qū)的創(chuàng)新能力和學(xué)習(xí)吸收先進(jìn)技術(shù)的速度，在一定程度上可以促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提高。

(三)相鄰省(市)中GTFP高低及地理距離遠(yuǎn)近對(duì)溢出效應(yīng)影響的比較分析

上述分析表明我國相鄰省(市)之間GTFP存在顯著的正向溢出效應(yīng)，而綠色全要素生產(chǎn)率的溢出主要包括技術(shù)溢出、知識(shí)溢出與制度溢出等渠道，已有文獻(xiàn)充分說明技術(shù)、知識(shí)或者制度的溢出效應(yīng)受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理距離的影響，因此我們猜想：(1)某省(市)相鄰省份中GTFP較高的省份與GTFP較低的省份對(duì)其溢出效應(yīng)可能不同；(2)某省(市)相鄰省份中地理距離最近的省份與地理距離最遠(yuǎn)的省份對(duì)其溢出效應(yīng)也可能不同。為分析上述兩個(gè)因素對(duì)GTFP溢出效應(yīng)大小的影響，我們?cè)O(shè)定如下兩個(gè)模型：

GTFPit=γhmax_GTFP-i,t-1+γlmin_GTFP-i,t-1+Xitβhl+εit

(10)

GTFPit=γnnear_GTFP-i,t-1+γffar_GTFP-i,t-1+Xitβnf+εit

(11)

表3 相鄰省(市)的GTFP高低、距離遠(yuǎn)近對(duì)GTFP溢出效應(yīng)影響的回歸結(jié)果

式中，max_GTFP-i,t-1和min _GTFP-i,t-1分別是除i外其他與i相鄰的省(市)滯后一期GTFP的最高值和最低值，γh和γl分別為相應(yīng)的溢出效應(yīng)系數(shù)；near_GTFP-i,t-1和far _GTFP-i,t-1則分別是除i外其他與i相鄰的省(市)中地理距離最近和最遠(yuǎn)的省(市)所對(duì)應(yīng)的滯后一期GTFP，γn和γf同樣是對(duì)應(yīng)的溢出效應(yīng)系數(shù)；其他設(shè)定和上述模型相同。經(jīng)Hausman檢驗(yàn)選擇固定效應(yīng)模型，表3中(1)列給出相鄰省(市)中GTFP的高低對(duì)溢出效應(yīng)影響的估計(jì)結(jié)果，(2)列則給出地理距離的遠(yuǎn)近對(duì)GTFP溢出效應(yīng)影響的估計(jì)結(jié)果。

由表3可知，某省(市)的相鄰省(市)中GTFP最高的省(市)對(duì)該省(市)GTFP的溢出效應(yīng)是顯著、正向的，為0.2043；GTFP最低的省(市)對(duì)該省(市)GTFP的溢出效應(yīng)系數(shù)僅為0.1219，而且并不顯著。本文的回歸結(jié)果說明，綠色全要素生產(chǎn)率在相鄰省(市)之間主要由高向低溢出，即從GTFP較高的省份向GTFP較低的省份溢出，其原因可能是技術(shù)(或知識(shí))主要是由技術(shù)(或知識(shí))領(lǐng)先的地區(qū)向落后的地區(qū)擴(kuò)散和溢出，而制度不完善的地區(qū)也會(huì)主動(dòng)向制度完備的地區(qū)模仿和學(xué)習(xí)。

同樣的，某省(市)的相鄰省(市)中地理距離最近的省份對(duì)該省(市)GTFP存在顯著、正向的溢出效應(yīng)，系數(shù)γn為0.2509，而地理距離最遠(yuǎn)的省份對(duì)該省(市)GTFP的溢出效應(yīng)同樣是顯著、正向的，但溢出效應(yīng)系數(shù)γf僅為0.1076，也就是說在控制其他變量的情況下，相鄰省(市)中地理距離較近的省(市)對(duì)該省(市)GTFP的溢出效應(yīng)大于地理距離較遠(yuǎn)的省(市)對(duì)該省(市)的溢出效應(yīng)，我們的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與前文的理論預(yù)測相符，這表明綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)的大小受到相鄰省(市)之間的地理距離的顯著影響。

四、綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)的區(qū)域差異分析

(一)東、中、西部三大地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)測度

上文度量的是全國范圍內(nèi)(除西藏外)30個(gè)省(市)整體的溢出效應(yīng)，但考慮我國同一區(qū)域(如東部、中部或西部)內(nèi)各省(市)的技術(shù)水平、知識(shí)存量以及制度文化等比較相近，而區(qū)域之間則存在較大差異，因此東、中、西部各自區(qū)域內(nèi)相鄰省(市)之間GTFP的溢出效應(yīng)可能不同。鑒于此，我們將分別測算三大地區(qū)內(nèi)相鄰省(市)之間綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)，相鄰省(市)的GTFP值同樣采取三種不同的加權(quán)方式進(jìn)行加權(quán)。這里需要說明的是，我們只考慮東、中、西部三大地區(qū)各自區(qū)域內(nèi)相鄰省(市)之間的溢出效應(yīng)，而不考慮區(qū)域之間的相互影響?；谌N加權(quán)方式的模型設(shè)定如下：

GTFPit,k=γw,kWij,kGTFP-i,t-1,k+Xit,kβw,k+εit

(12)

GTFPit,k=γd,kDij,kGTFP-i,t-1,k+Xit,kβd,k+εit

(13)

GTFPit,k=γe,kEij,kGTFP-i,t-1,k+Xit,kβe,k+εit

(14)

表4 東、中、西部地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)估計(jì)結(jié)果匯總

回歸結(jié)果見表4，其中(1)—(3)列分別給出相鄰省(市)滯后一期GTFP的算術(shù)平均加權(quán)、地理距離加權(quán)和經(jīng)濟(jì)距離加權(quán)三種加權(quán)方式下東部地區(qū)的溢出效應(yīng)估計(jì)結(jié)果，(4)—(6)列給出上述三種加權(quán)方式下中部地區(qū)溢出效應(yīng)估計(jì)結(jié)果；(7)—(9)列則給出三種加權(quán)方式下西部地區(qū)的溢出效應(yīng)估計(jì)結(jié)果。表4顯示，三種不同的加權(quán)方式下東部地區(qū)內(nèi)相鄰省(市)間GTFP均存在顯著、正向的溢出效應(yīng)，系數(shù)分別為0.2688、0.2730和0.3161；中部地區(qū)內(nèi)相鄰省(市)之間GTFP也存在顯著、正向的溢出效應(yīng)，系數(shù)分別為0.2553、0.2482和0.2552；西部地區(qū)內(nèi)相鄰省(市)間GTFP也都存在顯著并且正向的溢出效應(yīng)，但系數(shù)明顯小于中、東部地區(qū)，分別為0.0148、0.0492和0.0318。

(二)東、中、西部三大區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)差異分析

為了對(duì)東、中、西部三大區(qū)域內(nèi)相鄰省(市)之間綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)進(jìn)行比較，我們將基于三種加權(quán)方式下對(duì)三大地區(qū)內(nèi)的GTFP溢出效應(yīng)系數(shù)進(jìn)行匯總，如表5所示。我們發(fā)現(xiàn)，不管采用哪種加權(quán)方式，我國東、中、西部三大區(qū)域內(nèi)相鄰省(市)GTFP的溢出效應(yīng)都表現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異，并且在三種加權(quán)方式下都是東部區(qū)域內(nèi)相鄰省(市)綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。

表5 東、中、西部三大地區(qū)內(nèi)GTFP溢出效應(yīng)

考慮全要素生產(chǎn)率主要包括技術(shù)、知識(shí)和制度等因素，并且技術(shù)、知識(shí)和制度溢出會(huì)對(duì)全要素生產(chǎn)率溢出產(chǎn)生重要影響，本文認(rèn)為東、中、西部三大區(qū)域內(nèi)省(市)的技術(shù)水平、知識(shí)存量以及制度政策等的不同是GTFP溢出效應(yīng)產(chǎn)生區(qū)域差異的主要原因。與中、西部地區(qū)相比，東部地區(qū)有著得天獨(dú)厚的地理?xiàng)l件，再加上改革開放以來國家政策的大力扶持和對(duì)外貿(mào)易的迅速發(fā)展，使得東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展一直處于領(lǐng)先水平。具體來說，在對(duì)外貿(mào)易過程中，國際技術(shù)溢出效應(yīng)發(fā)揮重要作用，東部地區(qū)始終能最先引進(jìn)和吸收來自發(fā)達(dá)國家或地區(qū)的先進(jìn)技術(shù)；寬松的政策環(huán)境加上有利的招商引資政策更是吸引了國外大量資本和技術(shù)的流入，使得東部地區(qū)內(nèi)省(市)的技術(shù)水平和知識(shí)存量很高。此外，人口是人力資本的載體，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時(shí)吸引了大量的人口流入，越來越多的高學(xué)歷、高技術(shù)人群向北上廣等地區(qū)流動(dòng)，這就促進(jìn)了東部地區(qū)內(nèi)的人力資本積累，有效地吸收了省(市)間的知識(shí)溢出，從而進(jìn)一步推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。較高的技術(shù)水平和知識(shí)存量儲(chǔ)備加快了東部地區(qū)內(nèi)省(市)間技術(shù)和知識(shí)的溢出速度，由此促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率較大的溢出效應(yīng)。此外，改革開放以來，向東部地區(qū)傾斜的國家發(fā)展戰(zhàn)略使得東部地區(qū)對(duì)制度的實(shí)際利用效率以及由此帶來的經(jīng)濟(jì)績效要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于中、西部地區(qū)，如東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)制度在向市場經(jīng)濟(jì)體制方向改革時(shí)演進(jìn)的速度、完善和發(fā)展的程度以及與其配套的各種制度都要遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于中、西部地區(qū)，使得東部地區(qū)內(nèi)省(市)之間在經(jīng)濟(jì)協(xié)作、制度政策配合、資源配置效率等方面具有較大的優(yōu)勢。更重要的是，優(yōu)勢制度的正外溢效應(yīng)使得東部地區(qū)的技術(shù)水平、知識(shí)存量、生產(chǎn)效率得到提高，從而進(jìn)一步促進(jìn)GTFP溢出。

可以看到，盡管中部區(qū)域內(nèi)省(市)之間的溢出效應(yīng)比東部地區(qū)小，但是差異并不大。前文已經(jīng)指出，中部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步主要靠引進(jìn)和吸收發(fā)達(dá)國家或地區(qū)(如東部地區(qū))的先進(jìn)技術(shù)，但是技術(shù)水平和知識(shí)儲(chǔ)備在絕對(duì)量上還遠(yuǎn)沒有東部地區(qū)多，而且地區(qū)內(nèi)省份的人口流入數(shù)量和流動(dòng)速度還達(dá)不到東部地區(qū)的水平。此外，我們認(rèn)為盡管中部地區(qū)已初步表現(xiàn)出技術(shù)追趕的趨勢，綠色全要素生產(chǎn)率的年均增長率也在不斷提高，但是由于中部地區(qū)引進(jìn)技術(shù)的消化吸收不足，導(dǎo)致技術(shù)利用效率較低，加上R&D存量和R&D投入強(qiáng)度不足，自我創(chuàng)新能力較弱，從而不能主動(dòng)有效地推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。因此，以上這些方面都對(duì)中部地區(qū)內(nèi)綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)有限制作用。

與東、中部地區(qū)相比，西部地區(qū)內(nèi)相鄰省(市)綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)較小并且不如東、中部地區(qū)明顯。借鑒Hu et al.的術(shù)語[34]，我們將這種現(xiàn)象稱為西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“雙重惡化”，即西部地區(qū)不僅綠色全要素生產(chǎn)率的增長率低于東、中部地區(qū)，而且區(qū)域內(nèi)相鄰省(市)綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)同樣遠(yuǎn)低于東、中部地區(qū)。由于地理位置、經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件、制度政策安排和歷史等方面的原因，西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較東、中部地區(qū)而言比較落后，地區(qū)內(nèi)的技術(shù)水平、知識(shí)儲(chǔ)備以及人力資本積累等都較低，其技術(shù)進(jìn)步的途徑主要靠吸收學(xué)習(xí)東、中部地區(qū)的先進(jìn)技術(shù)，地區(qū)內(nèi)的人力資本積累較少導(dǎo)致知識(shí)存量較低，知識(shí)溢出效應(yīng)不明顯。此外，人力資本積累較少和R&D投入強(qiáng)度不足會(huì)導(dǎo)致技術(shù)吸收能力比較薄弱，技術(shù)溢出效應(yīng)不足，使得西部地區(qū)內(nèi)相鄰省(市)綠色全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)與東、中部相比并不明顯。

五、結(jié)論和政策啟示

本文基于SBM方向性距離函數(shù)，運(yùn)用Malmquist-Luenberger指數(shù)測度了2001—2014年我國30個(gè)省(市)的綠色全要素生產(chǎn)率及其分解成分，并通過分區(qū)域?qū)Ρ群蟀l(fā)現(xiàn)綠色全要素生產(chǎn)率存在區(qū)域差異，即中部地區(qū)平均增長率最高，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低。在此基礎(chǔ)上，我們基于三種加權(quán)方式分別測度了全國范圍內(nèi)相鄰省(市)GTFP的溢出效應(yīng)，結(jié)果表明相鄰省(市)之間的GTFP存在顯著、正向的溢出效應(yīng)。隨后，我們分析了相鄰省(市)綠色全要素生產(chǎn)率的高低和地理距離的遠(yuǎn)近對(duì)GTFP溢出效應(yīng)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)GTFP主要從綠色全要素生產(chǎn)率較高的省(市)向較低的省(市)溢出，而且地理距離近的省(市)的GTFP溢出效應(yīng)超過地理距離遠(yuǎn)的省(市)。最后，我們基于三種加權(quán)方式分別測度了東、中、西部各自區(qū)域內(nèi)相鄰省(市)GTFP的溢出效應(yīng)，結(jié)果表明三大地區(qū)內(nèi)相鄰省(市)之間GTFP的溢出效應(yīng)存在明顯的區(qū)域差異，其中東部地區(qū)內(nèi)相鄰省(市)之間GTFP的溢出效應(yīng)最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。

本文的政策含義在于：(1)技術(shù)、知識(shí)溢出在一定程度上對(duì)我國綠色全要素生產(chǎn)率的溢出發(fā)揮顯著的促進(jìn)作用，各地區(qū)應(yīng)盡可能加大技術(shù)引進(jìn)力度，提高技術(shù)引進(jìn)質(zhì)量，同時(shí)加大教育投資力度和研發(fā)投入強(qiáng)度，進(jìn)一步提高企業(yè)的自主創(chuàng)新能力和人力資本積累，從而通過推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)我國各省(市)綠色全要素生產(chǎn)率的增長和溢出。(2)綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)的區(qū)域差異表明下一步我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃應(yīng)充分考慮各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的聯(lián)動(dòng)性和協(xié)調(diào)性，鼓勵(lì)技術(shù)先進(jìn)和制度完善的地區(qū)把技術(shù)和制度分享給其他落后地區(qū)，同時(shí)落后地區(qū)在引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和制度時(shí)應(yīng)積極引進(jìn)那些最能夠發(fā)揮本地區(qū)生產(chǎn)潛力并與自身現(xiàn)有生產(chǎn)力水平、吸收能力相匹配的技術(shù)與制度。(3)我國省際綠色全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異表明我們要打破行政規(guī)劃的限制，鼓勵(lì)和支持各地區(qū)開展多種形式的區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)作和技術(shù)、人才交流與互動(dòng)，積極調(diào)動(dòng)各地區(qū)的主動(dòng)性和創(chuàng)造性，探索各具特色、符合本地條件和資源環(huán)境承載力的發(fā)展模式，從而共同推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)、綠色發(fā)展，形成東中西相互促進(jìn)、優(yōu)勢互補(bǔ)、共享發(fā)展的新格局。

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責(zé)任編輯 胡章成

A Study on the Spillover Effect of Regional Green Total Factor Productivity in China

LI Wei-bing, LIANG Bang,HUST

This paper applies SBM directional distance function and Malmquist-Luenberger indicator to measure GTFP and its decomposition components of 30 provinces (cities) in China over the period 2001 to 2014, and implements 3 weighted methods to calculate the spillover effects of GTFP of the whole country, east China, central China and west China. Besides, we analyze the influence of GTFP level and geographical distance of neighboring provinces (cities) on the spillover effect. All three weighted methods on country level show that there is a significant and positive spillover effect of GTFP among the neighboring provinces (cities), and we find that the spillover is mainly from provinces (cities) with higher GTFP to lower ones and is greater among provinces (cities) with short distance than those with long distance. As for region level, the spillover effect of GTFP among neighboring provinces (cities) explicitly illustrates regional differences, which in east China is the largest, followed by the central, and smallest in the west.

green total factor productivity; spillover effect; regional differences

李衛(wèi)兵，華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師；梁榜，華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士生

國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“區(qū)域智力資本溢出、綠色TFP的空間差異與我國綠色發(fā)展的空間均衡研究”(16BJL058)；華中科技大學(xué)自主創(chuàng)新研究基金項(xiàng)目“中國區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率溢出效應(yīng)研究”(5003310002)

2017-03-24

F061.3；F062.2

A

1671-7023(2017)04-0056-11