長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率測(cè)算與收斂性分析

于善波 張軍濤

摘? ?要：基于SBM-GML模型，以2005—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶省級(jí)面板數(shù)據(jù)為樣本，測(cè)算長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率，并對(duì)其收斂性進(jìn)行了分析。研究結(jié)果表明：長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率在樣本期內(nèi)有效，雖然表現(xiàn)出短期波動(dòng)，但是整體而言，波動(dòng)幅度不大，并且在2010年之后呈逐年遞增態(tài)勢(shì)。其中，技術(shù)效率是提高省域綠色全要素生產(chǎn)率的主要原因，規(guī)模效率不高影響了省域綠色全要素生產(chǎn)率的水平。同時(shí)，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率不存在顯著的α收斂，但是存在絕對(duì)β收斂。即省域綠色全要素生產(chǎn)率在時(shí)間序列上并不具有延續(xù)性，省域綠色全要素生產(chǎn)率低的省份存在向綠色全要素生產(chǎn)率高的省份的“追趕效應(yīng)”，并將最終以相同的穩(wěn)態(tài)趨于均衡。為此，要堅(jiān)定不移貫徹新發(fā)展理念，倡導(dǎo)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展;提高規(guī)模效率，突出城市聚集效應(yīng)，充分發(fā)揮城市群在帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和轉(zhuǎn)型中的作用;在具體政策制定上，要注重省域發(fā)展的差異性，做到精準(zhǔn)施策。

關(guān)鍵詞：綠色全要素生產(chǎn)率;SBM-GML模型;收斂性;長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展

中圖分類號(hào)：F127? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?文章編號(hào)：1003-7543（2021）04-0068-10

以高投資、高能耗和高排放為特征的發(fā)展模式不利于我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。長江經(jīng)濟(jì)帶在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)，面臨著資源環(huán)境的約束，特別是工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加速推進(jìn)，帶來了空氣污染、水污染、垃圾圍城等問題。2019年，長江經(jīng)濟(jì)帶城鎮(zhèn)化率達(dá)到60.60%，按照國際經(jīng)驗(yàn)來看，已經(jīng)進(jìn)入社會(huì)矛盾的多發(fā)期，同時(shí)環(huán)境承載壓力逐漸加大。在“共抓大保護(hù)、不搞大開發(fā)”成為長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市發(fā)展共識(shí)的背景下，推動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展、實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為破解環(huán)境污染難題、提升可持續(xù)發(fā)展能力的重要抓手[1]。那么，長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市綠色發(fā)展效率如何？各省市之間綠色發(fā)展效率的差異又有多大？這些問題亟待回答，對(duì)于客觀評(píng)估長江經(jīng)濟(jì)帶省域發(fā)展?jié)摿哂兄匾睦碚搩r(jià)值和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

一、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

經(jīng)濟(jì)增長與資源環(huán)境之間的關(guān)系，一直以來都是學(xué)術(shù)界探討的熱點(diǎn)。如何在資源環(huán)境承載能力范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)又好又快的發(fā)展，是我們面臨的現(xiàn)實(shí)性問題。長期以來，我國經(jīng)濟(jì)的高速增長是以較大的資源耗費(fèi)和環(huán)境污染為代價(jià)的。為了更好地發(fā)展經(jīng)濟(jì)，就需要提高綠色全要素生產(chǎn)率。這是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。綠色增長模式強(qiáng)調(diào)的是低資源消耗、低污染排放，以及經(jīng)濟(jì)增長與資源消耗、污染排放的脫鉤[2]。這種發(fā)展模式是對(duì)以往經(jīng)濟(jì)發(fā)展思路的改變，也是未來經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的趨勢(shì)。

就長江經(jīng)濟(jì)帶而言，長江經(jīng)濟(jì)帶在近20年來的發(fā)展歷程中，雖然顯著提高了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平，城市發(fā)展規(guī)模亦有所提升，但也面臨著綠色增長動(dòng)力不足的困境[3]。學(xué)術(shù)界對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶實(shí)現(xiàn)資源環(huán)境約束下的高質(zhì)量發(fā)展問題進(jìn)行了深入探討，現(xiàn)有文獻(xiàn)中，學(xué)者們普遍認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展，就需要轉(zhuǎn)變現(xiàn)有發(fā)展思路，促進(jìn)綠色與發(fā)展協(xié)調(diào)推進(jìn)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境良性互動(dòng)。

現(xiàn)有關(guān)于省域綠色全要素生產(chǎn)率的文獻(xiàn)中，江艷婷等認(rèn)為，技術(shù)效率改善是提高我國省域綠色全要素生產(chǎn)率的重要原因，而技術(shù)進(jìn)步則成為其滯后因素[4];陳黎明等測(cè)算得出，地理鄰接是區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率空間溢出的主要途徑，其增長主要依靠技術(shù)進(jìn)步[5];任陽軍等指出，雖然區(qū)域全要素生產(chǎn)率存在空間溢出效應(yīng)，但是技術(shù)效率的改善是區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率提升的主要原因，技術(shù)變化則起負(fù)向作用[6]。具體到長江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率的研究中，多數(shù)文獻(xiàn)都是將研究焦點(diǎn)放在地級(jí)市層面。韓晶等指出，長江經(jīng)濟(jì)帶沿線城市綠色發(fā)展水平在時(shí)序上呈現(xiàn)“M”型的上升路徑，綠色發(fā)展水平逐年提高[7];李汝資等認(rèn)為，長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色全要素生產(chǎn)率變化在局部熱點(diǎn)區(qū)域表現(xiàn)為上游、中游、下游“啞鈴”型分布，且由下游地區(qū)逐步轉(zhuǎn)移至上游地區(qū)[8]。也有文獻(xiàn)將研究的樣本界定在省級(jí)層面，但是測(cè)算的是農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率[9]和工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率[10]。在具體模型選擇上，涉及SYS-GMM估計(jì)方法[2]、方向性距離函數(shù)（DDF）[3]、ESDA方法[11]等。

綜上所述，現(xiàn)有關(guān)于長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)算并不多見，且較少將非期望產(chǎn)出作為分析要素納入模型，造成了計(jì)算省域綠色全要素生產(chǎn)率時(shí)容易出現(xiàn)偏差。因此，需要對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行更為深入的分析，以客觀反映長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市綠色發(fā)展過程中存在的問題。基于此，本文的邊際貢獻(xiàn)在于基于SBM-GML指數(shù)模型，測(cè)算了長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率，并分析了其是否存在α收斂和絕對(duì)β收斂，進(jìn)一步探討了省域發(fā)展的內(nèi)在機(jī)制，明確了各省域發(fā)展間的差距。

二、模型設(shè)定、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說明

（一）模型設(shè)定

在計(jì)算全要素生產(chǎn)率的過程中，已有學(xué)者開始關(guān)注將資源、環(huán)境等要素考慮在內(nèi)[12];即通過加入反映能源消耗和污染物排放的變量來衡量綠色發(fā)展[13]。這種思路由Pittman等首次將污染作為非期望產(chǎn)出置于生產(chǎn)函數(shù)中[14]，隨后，Chung等也將污染排放列入非期望產(chǎn)出用以研究其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的作用[15]，而我國較早提出綠色全要素生產(chǎn)率的學(xué)者是李俊等，他們?cè)谘芯恐屑尤肓朔从抄h(huán)境變化的變量[16]。目前針對(duì)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算主要包括索羅余值法、DEA方法和SFA方法。索羅余值法和DEA方法在模型運(yùn)算時(shí)的思路是，將污染排放以生產(chǎn)投入的形式參與計(jì)算，它無法模擬污染排放的產(chǎn)出形態(tài)。這催生了方向性距離函數(shù)（DDF）的出現(xiàn)，其可以解決非期望產(chǎn)出與期望產(chǎn)出的方向性問題，但仍需要基于徑向性和角度性的假設(shè)要求[17]，同時(shí)，其對(duì)無效DMU的測(cè)量?jī)H包含投入、產(chǎn)出變量的比例變動(dòng)，而忽略了非零松弛項(xiàng)的改進(jìn)[18]。為克服這一局限，F(xiàn)ukuyama等將DDF與SBM綜合后提出方向性SBM的概念，并得到了全局方向性SBM模型[19]。

（二）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說明

根據(jù)模型選擇以及研究問題需要，本文在參考江艷婷等[4]、陳黎明等[5]、任陽軍等[6]的研究的基礎(chǔ)上，選取勞動(dòng)力、資源、資本三個(gè)要素作為投入指標(biāo)。其中，用全部從業(yè)人員數(shù)作為勞動(dòng)力投入要素，用土地資源（建成區(qū)面積）、水資源（供水總量）作為資源投入要素，用固定資產(chǎn)投資總額作為資本投入要素;而用地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、地方政府財(cái)政收入和社會(huì)消費(fèi)品零售總額三個(gè)指標(biāo)刻畫期望產(chǎn)出;選用工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)廢水排放量三個(gè)指標(biāo)反映非期望產(chǎn)出。

在時(shí)間跨度的選擇上，早在20世紀(jì)90年代長江經(jīng)濟(jì)帶就已經(jīng)被納入國家戰(zhàn)略，其中最具有代表意義的是1990年國務(wù)院批準(zhǔn)的《長江流域綜合利用規(guī)劃簡(jiǎn)要報(bào)告》。2005年，江蘇省、安徽省、江西省、湖北省、湖南省、四川省、云南省、上海市和重慶市共同簽訂了《長江經(jīng)濟(jì)帶合作協(xié)議》，這也為后續(xù)長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展奠定了較好的基礎(chǔ)。為考察較長時(shí)期內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性等原則，本文選取的數(shù)據(jù)為2005—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省市的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》等。針對(duì)部分缺失數(shù)值，本文根據(jù)《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，采取均值插補(bǔ)方式得到。

三、長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率的空間差異分析

由GML指數(shù)公式，可以計(jì)算得到長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率（見表1，下頁）。由表1可知，2005年以來，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率的均值為1.0322，整體而言，均為有效。但是，也表現(xiàn)出了波動(dòng)性，其中在2009年之前，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)“V”型分布，低點(diǎn)出現(xiàn)在2009年，僅為0.9884。而在2010年之后，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)緩慢遞增態(tài)勢(shì)，雖有短期波動(dòng)，但是浮動(dòng)不大。這主要是因?yàn)椋?008年全球性金融危機(jī)波及了我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展，受金融危機(jī)影響，長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度趨緩，產(chǎn)出效率不高。而伴隨著經(jīng)濟(jì)逐漸恢復(fù)，以及政府對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的認(rèn)知不斷深化，綠色發(fā)展效率逐年增強(qiáng)。特別是在2013年之后，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率遞增態(tài)勢(shì)明顯。這主要是由于長江經(jīng)濟(jì)帶作為區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略被正式提出，各省市發(fā)展思路已經(jīng)發(fā)生變化，這也成為長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率逐年遞增的原因。從影響全要素生產(chǎn)率的因素來看，技術(shù)效率是影響省域綠色全要素生產(chǎn)率的主要原因。

表2（下頁）顯示了沿線各省市綠色全要素生產(chǎn)率及分解情況。2005年以來，長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市GML指數(shù)均大于1。從區(qū)域來看，下游地區(qū)的上海市最高，為1.2034，而上游地區(qū)的貴州省最低，為1.0036。具體而言，11個(gè)省市又表現(xiàn)出了較為突出的三極分布，即長江經(jīng)濟(jì)帶下游、中游、上游地區(qū)呈現(xiàn)一定的差異。從三大地區(qū)的省域綠色全要素生產(chǎn)率分解因素來看，也表現(xiàn)出了較強(qiáng)的地區(qū)差異性。三大地區(qū)中，長江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)的省域綠色全要素生產(chǎn)率要總體高于中游和上游地區(qū)。

就地區(qū)差異而言，圖1（下頁）反映了長江經(jīng)濟(jì)帶上游、中游和下游地區(qū)的省域綠色全要素生產(chǎn)率情況。數(shù)據(jù)顯示，下游地區(qū)省域綠色全要素生產(chǎn)率要高于上游和中游地區(qū)，各省市綠色全要素生產(chǎn)率均有效，即三個(gè)地區(qū)的省域綠色全要素生產(chǎn)率均大于1，其中，下游地區(qū)省域綠色全要素生產(chǎn)率為1.1208，上游地區(qū)為1.0211，而中游地區(qū)為1.0383。具體分因素來看，技術(shù)效率是推動(dòng)省域綠色全要素生產(chǎn)率變化的主要原因，這表現(xiàn)出了和全國同步的趨勢(shì)，也表明在樣本期內(nèi)，三個(gè)地區(qū)的技術(shù)效率水平不高，應(yīng)該在未來發(fā)展過程中更加關(guān)注投入產(chǎn)出效率，更加關(guān)注可持續(xù)發(fā)展與資源環(huán)境約束之間的關(guān)系，在有限的資源要素投入下，實(shí)現(xiàn)各投入要素的產(chǎn)出最大化。

四、長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要生產(chǎn)率的收斂性分析

新古典增長模型認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最終狀態(tài)是趨于穩(wěn)定的，即必然存在收斂。長江經(jīng)濟(jì)帶實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展，就需要對(duì)其內(nèi)部發(fā)展差距作出更為細(xì)致的分析。前文已經(jīng)證實(shí)，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率存在地區(qū)差異，但是，這種地區(qū)間的差異是否會(huì)伴隨著時(shí)間的變化而產(chǎn)生變動(dòng)值得進(jìn)一步探討。為了更加清晰闡明長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率的省際差異，以及未來是否會(huì)趨于平衡發(fā)展，有必要計(jì)算其收斂性。

現(xiàn)有文獻(xiàn)認(rèn)為，計(jì)算收斂性主要集中在α收斂、絕對(duì)β收斂和條件β收斂三種形式上[21—22]，三種計(jì)算方法因其側(cè)重點(diǎn)不同而產(chǎn)生不同結(jié)果。

（一）α收斂性分析

α收斂能夠闡明長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率在時(shí)間趨勢(shì)上的變化情況，也能夠反映其離散程度。如果伴隨著時(shí)間的變化，該指標(biāo)數(shù)值降低，則表明長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率存在收斂性，否則為發(fā)散。本文在趙磊[23]研究的基礎(chǔ)上，利用標(biāo)準(zhǔn)差來計(jì)算長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要生產(chǎn)率是否存在收斂性。同時(shí)，為了研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，本文也計(jì)算了變異系數(shù)。圖2（下頁）顯示，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率并沒有出現(xiàn)隨時(shí)間變化而下降的趨勢(shì)。反而，α收斂隨著時(shí)間的變化而逐漸遞增，大致呈現(xiàn)“W”型分布，在2006年和2009年達(dá)到了最低值，分別為0.2189和0.1789。其余年份，尤其是2010年之后，呈現(xiàn)逐年遞增趨勢(shì)。由此可見，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率并不存在顯著的α收斂。為更好地驗(yàn)證該結(jié)論，從變異系數(shù)的角度來看，也未出現(xiàn)隨時(shí)間變化而縮小的趨勢(shì)。

從長江經(jīng)濟(jì)帶上中下游地區(qū)的橫向?qū)Ρ葋砜?，圖3（下頁）顯示，三大地區(qū)省域綠色全要素生產(chǎn)率并不存在α收斂。無論是上游地區(qū)、中游地區(qū)，還是下游地區(qū)，其標(biāo)準(zhǔn)差波動(dòng)都較大，說明長江經(jīng)濟(jì)帶各省市發(fā)展水平并不穩(wěn)定。這種不穩(wěn)定性，表明長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的認(rèn)知還存在偏差，對(duì)綠色轉(zhuǎn)型的認(rèn)知還不夠深入。政策的非延續(xù)性及對(duì)資源環(huán)境的利用程度存在不同，導(dǎo)致長江經(jīng)濟(jì)帶的省域綠色發(fā)展出現(xiàn)波動(dòng)，這種波動(dòng)主要是由于沒有恰當(dāng)處理好經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與資源環(huán)境保護(hù)之間的關(guān)系。盡管長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省市基礎(chǔ)和資源環(huán)境不同，發(fā)展速度和規(guī)模也存在差異，但是這種差異并沒有能夠在樣本期內(nèi)伴隨著時(shí)間的推移而趨于穩(wěn)定，各省份之間差異仍然存在。

（二）絕對(duì)β收斂性分析

目前，學(xué)術(shù)界將β收斂分為絕對(duì)β收斂和條件β收斂，條件β收斂主要分析不同樣本是否收斂于各自的穩(wěn)定水平，本文不予闡述。

絕對(duì)β收斂主要是為了研究某一變量是否在一定的時(shí)期內(nèi)存在相同的發(fā)展趨勢(shì)，是否將趨于最終穩(wěn)態(tài)發(fā)展。本文引用絕對(duì)β收斂，主要是為了探明長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率是否會(huì)向同一穩(wěn)態(tài)水平趨同。從目前來看，長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的綠色全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出了差異性，這種差異性既有資源稟賦的原因，但更多的是長久以來積累的內(nèi)在體制機(jī)制問題。如果通過測(cè)算長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率存在絕對(duì)β收斂，則意味著綠色全要素生產(chǎn)率低的省份存在向綠色全要素生產(chǎn)率高的省份的“追趕效應(yīng)”[24]。這種“追趕效應(yīng)”，意味著二者將趨于相同的穩(wěn)態(tài)均衡水平。本文在Barro等[21]的文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步測(cè)算長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率是否存在絕對(duì)β收斂，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

表3（下頁）數(shù)據(jù)顯示，從全國來看，省域綠色全要素生產(chǎn)率的β值小于0，這說明長江經(jīng)濟(jì)帶各省市的省域綠色全要素生產(chǎn)率存在絕對(duì)β收斂，也就是說，各省市之間的增長差距在不斷縮小。而從三大區(qū)域來看，上游、中游和下游地區(qū)的β值都小于0，即存在絕對(duì)β收斂。也就是說，存在省域綠色全要素生產(chǎn)率由較低省份向較高省份趨同的“追趕效應(yīng)”。從穩(wěn)態(tài)值來看，上游地區(qū)的穩(wěn)態(tài)值最高，為0.1316，而中游地區(qū)的穩(wěn)態(tài)值最低，為0.0037。從收斂速度和半生命周期數(shù)值來看，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率的絕對(duì)收斂速度為0.0374%，半生命周期為18.54年。而下游地區(qū)、中游地區(qū)和上游地區(qū)的絕對(duì)收斂速度分別為0.0498%、0.0323%和0.0265%，半生命周期分別為13.92年、21.24年和26.16年。根據(jù)收斂速度來看，上游地區(qū)的追趕速度更快。但是，半生命周期指標(biāo)顯示，上游地區(qū)的絕對(duì)收斂趨勢(shì)較弱，而下游地區(qū)的絕對(duì)收斂趨勢(shì)最強(qiáng)。這主要是由于上游地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較為薄弱，發(fā)展速度、水平和質(zhì)量較中游地區(qū)和下游地區(qū)而言相對(duì)緩慢，在發(fā)展速度上雖然有很好的潛力，但是絕對(duì)收斂的速度要相對(duì)較低。該結(jié)果也同時(shí)表明，長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省市之間雖然存在地區(qū)差異，但是，這種差異將在不斷的波動(dòng)中趨于共同發(fā)展。這主要是因?yàn)樵趪姨岢鲩L江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略之后，沿線省市之間的聯(lián)系度增強(qiáng)，長江沿線的協(xié)同發(fā)展意識(shí)不斷增強(qiáng)，且互補(bǔ)性也較以往有了很大提高。各省份之間的聯(lián)系日益緊密，為推動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶共同發(fā)展發(fā)揮了重要作用。雖然各省市之間的差異依然存在，但是伴隨著長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)，各省市之間的協(xié)作不斷增強(qiáng)，必然進(jìn)一步縮小各省市之間的差距，這也是表3中長江經(jīng)濟(jì)帶各省市存在絕對(duì)β收斂的原因。

五、研究結(jié)論與政策建議

本文針對(duì)現(xiàn)有定量化模型在測(cè)算省域全要素生產(chǎn)率時(shí)的局限，基于SBM—GML模型對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率和收斂性進(jìn)行了測(cè)算，得到了以下結(jié)論：第一，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率在樣本期內(nèi)有效，雖然表現(xiàn)出短期波動(dòng)，但是整體而言波動(dòng)幅度不大，省域綠色全要素生產(chǎn)率呈逐年遞增態(tài)勢(shì)。同時(shí)，技術(shù)效率是影響省域綠色全要素生產(chǎn)率的主要原因，而規(guī)模效率指數(shù)拉低了省域綠色全要素生產(chǎn)率。第二，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)較為明顯的地區(qū)差異，下游地區(qū)總體優(yōu)于中游和上游地區(qū)。經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)，省域綠色全要素生產(chǎn)率越高。第三，長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色全要素生產(chǎn)率并不存在顯著的α收斂，但是存在絕對(duì)β收斂。即省域綠色全要素生產(chǎn)率在時(shí)間序列上并不具有延續(xù)性，但是，省域綠色全要素生產(chǎn)率低的省份存在向綠色全要素生產(chǎn)率高的省份的“追趕效應(yīng)”，并將最終以相同的穩(wěn)態(tài)趨于均衡。然而，這種“追趕效應(yīng)”并不代表長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展已經(jīng)找到自身合適的收斂路徑。

基于上述結(jié)論，提出如下政策建議：

第一，貫徹新發(fā)展理念，推動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶省域綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展作為我國重大區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，是提振區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和推動(dòng)未來綠色轉(zhuǎn)型的重要舉措。要繼續(xù)堅(jiān)持以新發(fā)展理念為指導(dǎo)，深入推動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展，在堅(jiān)守生態(tài)優(yōu)先的前提下，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)為引領(lǐng)，打造創(chuàng)新協(xié)同共同體，不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)提檔升級(jí)，大力發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè)，支持工業(yè)企業(yè)開展綠色轉(zhuǎn)型試點(diǎn)，強(qiáng)化工業(yè)技術(shù)改造。

第二，提高規(guī)模效率，突出城市集聚效應(yīng)，發(fā)揮城市群在帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長中的作用。目前，長江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)已經(jīng)形成以長三角城市群為代表的城市規(guī)模效應(yīng)，但中游地區(qū)規(guī)模效應(yīng)并沒有得到充分展現(xiàn)，上游地區(qū)規(guī)模效應(yīng)也不顯著。為此，長江經(jīng)濟(jì)帶沿線城市群應(yīng)該突出更強(qiáng)的輻射能力和影響力，這樣才能夠在更大范圍內(nèi)調(diào)動(dòng)資源，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。要加快中心城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型步伐，探尋新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，發(fā)揮中心城市的示范引領(lǐng)作用，在繼續(xù)保持技術(shù)進(jìn)步的前提下，形成更大規(guī)模的城市群高質(zhì)量發(fā)展。圍繞不同地區(qū)的規(guī)劃，促進(jìn)協(xié)調(diào)發(fā)展，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展，為長江經(jīng)濟(jì)帶轉(zhuǎn)型發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

第三，注重地區(qū)異質(zhì)性，精準(zhǔn)施策。不同省市的差異化發(fā)展必然要求未來經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展采取不同的發(fā)展方案。這就要求長三角城市群在推進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶轉(zhuǎn)型發(fā)展中起到示范作用，要著眼于國內(nèi)外兩大市場(chǎng)，做強(qiáng)城市功能，充分發(fā)揮技術(shù)外溢效應(yīng)，增強(qiáng)國際競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)，真正將發(fā)展融入國際競(jìng)爭(zhēng)中，參與國際市場(chǎng)分工和新科技研發(fā)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)一體化和技術(shù)轉(zhuǎn)移，推動(dòng)企業(yè)走出去。長江中游城市群應(yīng)加強(qiáng)武漢城市圈、環(huán)長株潭城市群、環(huán)鄱陽湖城市群的融合發(fā)展，積極與長三角、成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈對(duì)接聯(lián)動(dòng)。要充分借助“一帶一路”倡議，加快內(nèi)陸開放型經(jīng)濟(jì)高地建設(shè)，進(jìn)一步擴(kuò)大武漢市作為經(jīng)濟(jì)中心的輻射帶動(dòng)作用，完善口岸布局，增開國際客貨運(yùn)航線。同時(shí)，要充分將人力資本優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為人才優(yōu)勢(shì)，增強(qiáng)科技創(chuàng)新能力，提高產(chǎn)業(yè)附加值，增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力。成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈要正視目前發(fā)展中存在的短板和優(yōu)勢(shì)，結(jié)合資源稟賦，在筑牢長江上游生態(tài)屏障的基礎(chǔ)上，借鑒長江經(jīng)濟(jì)帶中游或下游地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)，加快推進(jìn)國家重要科技創(chuàng)新中心建設(shè)，進(jìn)一步提高現(xiàn)代化治理能力和治理體系建設(shè)，優(yōu)化市場(chǎng)營商環(huán)境，提高市場(chǎng)運(yùn)行效率，努力承接長江經(jīng)濟(jì)帶中游地區(qū)和下游地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，在突出品牌和特色的基礎(chǔ)上，形成獨(dú)具發(fā)展優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)業(yè)。

參考文獻(xiàn)

[1]黃慶華，時(shí)培豪，胡江峰.產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展：長江經(jīng)濟(jì)帶107個(gè)地級(jí)市例證[J].改革，2020（1）：87-99.

[2]姜旭，盧新海，龔夢(mèng)琪.土地出讓市場(chǎng)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與城市綠色全要素生產(chǎn)率——基于湖北省的實(shí)證研究[J].中國土地科學(xué)，2019（5）：50-59.

[3]王偉，孫芳城.金融發(fā)展、環(huán)境規(guī)制與長江經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率增長[J].西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2018（1）：129-137.

[4]江艷婷，余華銀.中國省域綠色全要素生產(chǎn)率空間分布差異及影響因素研究[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2020（5）：17-24.

[5]陳黎明，王俊昊，趙婉茹，等.中國區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素及其空間特征[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2020（4）：122-132.

[6]任陽軍，汪傳旭，俞超.中國區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)研究[J].軟科學(xué)，2019（4）：40-43.

[7]韓晶，陳曦.長江經(jīng)濟(jì)帶沿線城市綠色發(fā)展水平時(shí)空演變特征[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2021（1）：24-34.

[8]李汝資，劉耀彬，王文剛，等.長江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色全要素生產(chǎn)率時(shí)空分異及區(qū)域問題識(shí)別[J].地理科學(xué)，2018（9）：1475-1482.

[9]吳傳清，宋子逸.長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測(cè)度及影響因素研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2018（17）：35-41.

[10]胡立和，商勇，王歡芳.工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化的實(shí)證分析——基于長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)[J].湖南社會(huì)科學(xué)，2019（4）：108-114.

[11]鄭垂勇，朱曄華，程飛.城鎮(zhèn)化提升了綠色全要素生產(chǎn)率嗎？——基于長江經(jīng)濟(jì)帶的實(shí)證檢驗(yàn)[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2018（5）：110-115.

[12]MARTIN L W. WEITZMAN M L. On the welfare significance of national product in a dynamic economics[J]. Quarterly Journal of Economics， 1974（1）： 156-162.

[13]石敏俊，劉艷艷.城市綠色發(fā)展：國際比較與問題透視[J].城市發(fā)展研究，2013（5）：140-145.

[14]PITTMAN R W. Multilateral productivity comparisons with undesirable outputs[J]. The Economic Journal， 1983（93）： 933-960.

[15]CHUNG Y H， F？魧RE R， GROSSKPF S. Productivity and undesirable outputs： a directional distance function approach[J]. Journal of Environmental Management， 1997（3）： 229-240.

[16]李俊，徐晉濤.省際綠色全要素生產(chǎn)率增長趨勢(shì)的分析——一種非參數(shù)方法的應(yīng)用[J].北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2009（4）：139-146.

[17]岳鴻飛，徐穎，周靜.中國工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率及技術(shù)創(chuàng)新貢獻(xiàn)測(cè)評(píng)[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2018（4）：52-61.

[18]楊愷鈞，毛博偉，胡菡.長江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)全要素能源效率——基于包含碳排放的SBM與GML指數(shù)模型[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2016（6）：54-62.

[19]FUKUYAMA H. WEBER W L. A directional slacks-based measure of technical inefficiency [J].? Socio-Economic Planning Sciences，2009（4）： 274-287.

[20]OH DH. A global Malmquist-luenberger productivity index[J]. Journal of Productivity Analysis， 2010， 34（3）： 183-197.

[21]BARRO R J， MANKIW N G. SALA-I-MARTIN X. Capital mobility in neoclassical models of growth[J]. The American Economic Review， 1995（1）： 103-115.

[22]BARRO R J， SALA-I-MARTIN X. Technological diffusion， convergence， and growth[J]. Journal of Economic Growth， 1997， 2（1）：1-26.

[23]趙磊.中國旅游全要素生產(chǎn)率差異與收斂實(shí)證研究[J].旅游學(xué)刊，2013（11）：12-23.

[24]韓海彬，趙麗芬.環(huán)境約束下中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長及收斂分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2013（3）：70-76.

（責(zé)任編輯：文豐安）