資源環境約束下中國TFP增長的空間差異和影響因素

劉華軍，楊 騫

1 山東財經大學 經濟學院，濟南250014

2 山東財經大學 公共管理學院，濟南250014

1 引言

促進區域經濟協調發展是中國的一項長期戰略。隨著資源消耗和環境污染與經濟發展之間的矛盾日益突出，傳統以高投入、高消耗、高排放為特征的粗放型增長方式難以為繼，不斷提升全要素生產率(total factor productivity，TFP)對經濟增長的貢獻逐漸成為加快轉變區域經濟發展方式的必然選擇。當前，中國已提出能源消費強度和消費總量雙控制的節能目標以及CO2和SO2等主要污染物減排目標，并將其作為約束性指標分解到地方政府。隨著區域開放程度的不斷深化，區域間的相互聯系不斷增強，空間溢出效應已經成為區域協調中不可忽視的重要因素［1-3］。在此背景下，研究資源消耗和環境污染雙重約束下TFP 增長的空間差異問題，對于促進區域經濟的協調發展具有重要的理論和現實意義。

2 相關研究評述

2.1 資源環境約束下的TFP 測度

與傳統的TFP 測度不同，資源環境約束下的TFP測度在考慮資本、勞動和能源等諸多投入變量以及GDP等好產出的同時，還必須考慮污染排放這種壞的產出。Chung等［4］提出的方向性距離函數(directional distance function，DDF)通過方向向量的設置成功地將環境污染作為非期望產出進行處理，DDF 逐漸成為考慮非期望產出效率測度的重要工具［5］。同時，由于數據包絡分析(data envelopment analysis，DEA)的諸多優勢，成為計算方向性距離函數的主要方法。目前，采用DDF 模型和ML(malmquist-luenberger)生產率指數成為測度資源環境約束下TFP的最重要的方法之一［6-11］。此外少量研究采用SBM-DDF 模型和Luenberger 生產率指數測度資源環境約束下中國分省工業或區域TFP［12-17］，然而盡管SBM-DDF模型考慮了變量的松弛性問題，但是在線性規劃求解的過程中，相對于DDF，由于增加了更多的約束條件，不可行解的次數大大增加，進而影響了測度結果的準確性［18］。此外，已有研究考慮的污染物不夠全面，田銀華等［6］僅考慮SO2，王兵等［12］忽視了CO2，盡管劉瑞翔等［13］同時考慮了CO2、SO2、廢水和煙塵4種污染物，但是其樣本數據的時間跨度為1995年至2010年，由于環境污染物統計口徑的問題，在2000年之前環境污染排放量僅有工業排放數據，缺少生活污染物排放數據。

2.2 資源環境約束下TFP 增長的空間差異和影響因素研究

目前對資源環境約束下TFP 增長的空間差異研究主要包括兩個方面，即對不同區域TFP 增長的比較［6，18，19］和區域TFP增長趨同［20-24］。在區域TFP增長的比較研究中，除田銀華等［6］采用八大區域的劃分方法外，其他研究大多采取傳統的東、中、西三大區域的劃分方法，同時這些研究也沒有進一步揭示資源環境約束下TFP 增長的區域差異程度及來源。與資源環境約束下TFP的測度及區域差異研究相比，對資源環境約束下TFP 增長影響因素的研究較少。已有少量實證研究表明，經濟發展水平、對外開放程度、技術進步、要素稟賦、產業結構、能源結構、政府干預、環境管理能力、公眾環保意識等因素對資源環境約束下TFP增長有影響［6，12］，但由于在指標測度和計量模型設定等方面的差異而導致研究結論存在不一致，甚至互相矛盾。此外，已有研究均忽視了空間溢出效應，導致實證結果有偏，影響了政策建議的有效性。

本研究在已有研究基礎上，采用DEA的方向性距離函數模型和ML 生產率指數，以資本、勞動和能源作為投入，以地區實際生產總值作為期望產出，以CO2、SO2、化學需氧量(COD)和煙塵4種污染物作為非期望產出，對資源環境約束下中國的區域TFP 進行測度，采用Theil 指數對其空間差異程度進行測度，分別按兩大區域、三大區域、四大區域和八大區域等進行空間分解，以揭示資源環境約束下TFP 增長空間差異的來源。同時，以鄰接空間權重矩陣、地理距離空間權重矩陣和經濟空間權重矩陣表示TFP 增長的空間關聯模式，構建廣義空間計量模型，采用廣義空間面板自回歸兩階段最小二乘法對資源環境約束下區域TFP 增長的影響因素進行實證分析，最終為制定差別化的區域調控政策提供可行的對策建議。

3 研究方法和數據

3.1 資源環境約束下TFP的測度

(1)環境技術。假設生產過程中使用各種要素投入并產生期望產出和非期望產出，借鑒F?re等［25］的環境技術分析框架，本研究構造包含期望產出和非期望產出的生產可能性集合，并將中國每個省作為一個決策單元(DMU)來構造最優的生產前沿面。假設有K個DUM，xk為第k個N 維投入向量，yk為第k個M維期望產出向量，bk為第k個L 維非期望產出向量，k=1，2，…，K。在時期t(t =1，2，…，J)3個向量滿足xt，k=在投入x 和期望產出y 滿足強可處置以及非期望產出b 僅滿足弱可處置時，時期t的生產技術P 可以表示為

(2)DDF模型和ML生產率指數。根據Chung等［4］的研究，第k′個DMU 在時期t的DDF 模型可以表示為

根據Chung等［4］提出的方法，資源環境約束下的TFP 可以通過構造ML 生產率指數進行測度。時期t 與(t+1)之間的ML 生產率指數可表示為

3.2 區域差異測度

本研究使用Theil 指數測度資源環境約束TFP的區域差異程度，并進行空間分解，具體測算方法為

其中，T 為Theil 指數;K 為樣本個數，即所有省份的個數，k=1，2…，K;MLk為第k個樣本的TFP 指數;μ為所有樣本TFP的均值;Tw為地區內差異的Theil 指數;Tb為地區間差異的Theil 指數;h 為子群數，即所有樣本可被分為h個子群，h=1，2，…，H;Kh為第h個子群包含的樣本數;μh為第h個子群TFP的算術平均數;Th為第h個子群的Theil 指數。

3.3 TFP 空間相關性檢驗和空間計量模型設定

(1)Moran 指數和Moran 散點圖。為了明確資源環境約束下區域TFP 增長的空間相關性及其相關程度，本研究采用探索性空間數據分析方法中的Moran 指數［26］對其進行檢驗。Moran 指數的定義如(6)式，即

其中，Moran′s I為Moran 指數;i和j為空間單元，i= 1，2，…，K，j= 1，2，…，K;wi，j為空間權重矩陣元素;MLi為第i個空間單元的TFP 增長;MLj為第j個空間單元的TFP增長;ML為K個空間單元平均的TFP增長。Moran′s I的取值范圍為［-1，1］，其絕對值表征了空間相關程度的大小，絕對值越大表明空間相關程度越大，反之則越小。

(2)計量模型設定。面板空間計量模型通常有空間滯后模型和空間誤差模型，這兩類模型分別針對空間滯后依賴性和空間誤差依賴性。考慮到本研究采用的面板數據可能同時存在兩種類型的空間依賴，因此構建廣義空間面板計量模型［27］，具體模型為

其中，Yk，t為第k個省份時期t資源環境約束下的TFP指數;W 為空間權重矩陣;X為解釋變量;α、η、γ、λ為回歸系數;u 和ε 為擾動項，滿足獨立同分布，期望為0，方差為Sigma2。廣義空間面板計量模型由兩部分組成，(7)式為空間滯后模型，(8)式為空間誤差模型。在估計方法上，本研究選擇廣義空間面板自回歸兩階段最小二乘法，該方法可以用來同時處理空間滯后和空間誤差兩種類型的空間相關性。

3.4 數據和處理

(1)數據來源和處理。本研究使用分省面板數據，考慮到數據的可得性，研究期間為2000年至2011年。①投入。投入要素包括資本、勞動和能源3種，分省資本存量的估算參考單豪杰［28］的方法進行拓展，并以2000年為基期進行平減處理;勞動投入采用分省就業人數;能源投入采用一次能源消費量。②期望產出。采用分省地區生產總值，以2000年為基期進行平減處理。③非期望產出。根據國家十二·五規劃的減排任務，選擇CO2、SO2、COD 和煙塵4種。

(2)空間尺度和區域劃分標準。TFP 增長的空間差異與地域單元的劃分密切相關，由于區域經濟差異在不同的空間層次和空間格局上、在不同的時段上所表現出的特征不同，不同的空間尺度選擇標準下的區域TFP 測度結果往往存在一定的差異。因此與已有研究采用較為單一的空間尺度不同，本研究在區域TFP 增長及其演變趨勢分析中，除考慮全國層面外，還考慮兩大區域、三大區域、四大區域和八大區域，多種空間尺度的選擇有助于本研究從多個層面全面審視資源環境約束下中國區域TFP 增長的空間特征。①兩大區域。分為東部沿海和內陸地區，沿海地區包括北京、天津、河北、遼寧、山東、江蘇、浙江、上海、福建、廣東、海南，其他省份為內陸地區。②三大區域。東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、山東、江蘇、浙江、上海、福建、廣東、海南、廣西，中部地區包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區包括重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。③四大區域。東北地區包括吉林、黑龍江和遼寧，東部地區包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，中部地區包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。④八大區域。北部沿海地區包括山東、河北、北京、天津，南部沿海地區包括廣東、福建、海南，東部沿海地區包括上海、江蘇、浙江，東北地區包括遼寧、吉林、黑龍江，長江中游地區包括湖南、湖北、江西、安徽，黃河中游地區包括陜西、河南、山西、內蒙古，西南地區包括廣西、云南、貴州、四川、重慶，西北地區包括甘肅、青海、寧夏、新疆。

(3)空間權重設置。本研究分別構建鄰接空間權重矩陣、地理距離空間權重矩陣和經濟空間權重矩陣表示資源環境約束下區域TFP 增長之間不同的空間關聯模式。

①鄰接空間權重矩陣。所謂鄰接空間權重矩陣是指如果兩個空間單元之間相鄰，認為二者存在空間相關;反之，不相鄰則不相關。二進制的鄰接空間權重矩陣W1的矩陣元素滿足

②地理距離空間權重矩陣。按照地理距離構造空間權重矩陣符合地理學第一定律［29］，本研究使用地理距離平方的倒數構造地理距離空間權重矩陣。地理距離空間權重矩陣W2的矩陣元素可以表示為

其中，d 為兩省的省會城市之間的球面距離。

③經濟空間權重矩陣。為了考察各地區經濟發展之間相互影響(即經濟距離)對資源環境約束下TFP 增長的影響，本研究建立經濟空間權重矩陣W3，W3=W2E，E為描述地區間差異性的一個矩陣，其矩陣元 素Ei，j和Ei，i表示為

4 資源環境約束下中國全要素生產率增長的空間差異

4.1 資源環境約束下分省TFP 測度結果和空間分布特征

在運用DEA 對資源環境約束下分省TFP 進行測度之前，需要對投入、產出之間的相關關系進行檢驗。表1 給出投入、產出變量之間的相關系數矩陣，相關系數均通過5%的顯著性水平檢驗，說明投入、產出之間滿足DEA的等張性要求。換言之，當投入增長時產出也同時增加，表明前文所構建的方向性距離函數模型對于效率測度是合適的。表2 給出基于DDF模型和ML 生產率指數(累積形式)的分省測度結果。

由表2 可知，在樣本考察期內，北京的累積TFP 指數增長率最大，累積增長超過1.658，而廣西最小，為-0.280;上海的累積TFP 指數增長達1.299，而海南、廣東、天津、浙江和山東的累積TFP 指數增長均在50%以上，福建、江蘇、新疆、遼寧、黑龍江、河北、重慶、青海、湖北、安徽和貴州的累積TFP 指數均呈增長態勢，而四川、江西、寧夏、湖南、山西、陜西、河南、吉林、內蒙古、云南、甘肅和廣西的累積TFP 指數增長為負值。由此可以初步判斷資源環境約束下中國分省TFP 呈現出明顯的空間非均衡性。同時，TFP 增長的空間分布呈現出一定的梯度特征，具體表現為從沿海向內陸逐步遞減的演變態勢。此外，TFP 增長的空間分布并不存在明顯的分界線，地區之間存在交叉重疊現象。換言之，內陸地區的TFP 增長盡管總體上要低于沿海地區，但內陸地區某些省TFP增長率要高于沿海地區的某些TFP 增長率較低的省份。

表1 投入、產出的相關矩陣Table 1 Correlation Matrix of Input and Output

表2 分省累積TFP 指數及排序Table 2 Provincial Cumulative TFP Index and Its Sorting

4.2 不同空間尺度下的區域TFP 增長及其演變趨勢

表3 給出不同空間尺度下ML 生產率指數(累積形式)。

由表3 數據可知，從全國層面看，樣本考察期內全國的TFP 增長整體上呈現遞增態勢，年均增長2.062%。從區域層面看，①在兩大區域中，東部沿海的TFP 在樣本考察期內實現了持續增長，TFP 累積增長指數達到1.647，年均TFP 增長率達到5.881%，明顯高于全國平均水平;內陸地區的TFP 在2004年之前呈增長態勢，此后則呈快速下降態勢，樣本考察期內的累積TFP 指數為0.984，年均增長為-0.148%。②在三大區域中，東部地區的TFP 呈快速增長態勢，累積TFP指數達到1.570，TFP年均增長達到5.178%，超過全國平均水平;西部地區TFP 增長盡管大大低于全國平均水平，但其TFP 也表現為增長，只是增長幅度非常有限，年均增長僅為0.107%;中部地區的TFP 在2005年之前呈低增長態勢，此后逐年衰退，考察期內的累積TFP 指數為0.985，年均增長-0.137%。③在四大區域中，東部地區的TFP 呈快速增長趨勢，樣本考察期內累積TFP 指數達到1.692，年均增長率高達6.290%;東北地區在2007年之前其TFP 呈現小幅增長趨勢，此后則不斷衰退，整個樣本考察期內累積TFP指數僅為1.091，年均增長0.827%;中部地區和西部地區的TFP 則整體上呈現出持續衰退趨勢，它們的累積TFP 指數均小于1，表現為負增長，年均增長分別為-0.181%和-0.221%。④在八大區域中，沿海地區的TFP 增長占據絕對優勢，北部沿海的TFP 呈快速增長態勢，累積TFP 增長最大，年均增長達到6.658%;東部沿海和南部沿海的TFP 也均保持了較高增長趨勢，年均增長分別為6.252%和5.839%;東北地區、西北地區和長江中游的累積TFP 盡管實現了增長，但增長率相對低迷，年均增長分別為0.827%、0.310%和0.085%;而黃河中游和西南地區的TFP總體上呈現持續下降態勢，年均增長分別為- 0.728% 和-0.437%。

表3 累積TFP 指數在不同空間尺度下的測度結果Table 3 Measurement Results of Cumulative TFP Index at Different Spatial Scales

為了考察資源環境約束對TFP 增長測度結果的影響，不考慮資源投入和環境污染產出(其他投入和產出數據完全相同)，采用傳統的DEA 模型和Malmquist 生產率指數對中國分省TFP 進行測度(限于篇幅，沒有報告結果，有需要的讀者可以向作者索取)。測度結果表明，在樣本考察期內，只有5個省的TFP年均增長率低于資源環境約束下的TFP年均增長率，分別是吉林、黑龍江、江蘇、青海和寧夏，而其他25個省的TFP年均增長率均高于考慮資源環境約束下的TFP年均增長率。此外，從全國層面看，不考慮資源環境約束下的TFP年均增長率為0.434%，遠低于資源環境約束下的TFP年均增長率;從區域層面看，在不同的空間尺度標準下，不考慮資源環境約束下的TFP年均增長率低于資源環境約束下的TFP年均增長率的區域只有東北地區。出現這一結果的原因在于，2000年以來中國采取節能減排措施，對于多數地區的TFP 增長產生了促進作用，但對個別地區(如東北地區)TFP的效果并不明顯，這些地區的能源消耗和環境污染對TFP的提高形成了一定的阻礙。

4.3 資源環境約束下TFP的空間差異:基于Theil 指數及其分解

表4 給出資源環境約束下TFP 指數的測度及分解結果，圖1 則直觀地描述了資源環境約束下TFP 空間差異的演變趨勢。由表4 和圖1 可知，①總體上，資源環境約束下TFP 增長的空間差異在2010年之前處于下降態勢，而2011年從下降迅速轉為上升，達到2.965，這也成為整個樣本考察期內Theil 指數的最大值。②從資源環境約束下TFP 增長空間差異的地區分解結果看，兩大區域、三大區域和四大區域劃分標準下，地區內差距是造成總體空間差異的主要來源，而且地區內差距對總體空間差異的貢獻率也遠遠大于地區間差距，盡管地區內差距的貢獻率總體呈下降趨勢。而在八大區域的空間劃分標準下，除2001年、2004年、2009年和2011年外，其他年份的地區內差距對總體空間差異的貢獻均大于地區間差距。

5 資源環境約束下中國全要素生產率增長的影響因素

5.1 資源環境約束下TFP 增長的空間相關性檢驗

在進行影響因素分析之前，需要明確資源環境約束下TFP 增長的空間相關性。采用探索性空間數據分析的Moran 指數進行全局性空間相關性檢驗，表5 給出3種空間關聯模式下Moran 指數的檢驗結果。根據這一結果，在3種空間關聯模式下TFP 增長的Moran 指數基本上都通過了1%的顯著性水平檢驗，說明資源環境約束下TFP 增長存在顯著的空間依賴特征，因此在考察資源環境約束下TFP 增長影響因素時不能忽視TFP 增長在不同區域之間的空間溢出效應。此外，3種空間關聯模式下TFP 增長的空間相關性的演變趨勢大致保持一致，經濟空間權重下TFP 增長的空間相關性大于另外兩種空間權重，說明經濟空間關聯模式下TFP 增長的空間依賴更為突出。

5.2 影響因素及代理變量的選擇

借鑒王兵等［12］和龐瑞芝等［15］的研究，本研究選擇資源環境約束下TFP 增長的影響因素如下。①經濟發展水平(LN(GRPPC))。用2000年不變價的人均地區生產總值的對數表示經濟發展水平，人均地區生產總值對數的平方項LN2(GRPPC)也納入回歸模型，以檢驗環境庫茲涅茨假說，即環境污染與經濟發展之間是否存在倒U 形關系。②結構因素。結構因素主要考察能源結構(ES)、產業結構(IS)和要素稟賦結構(FS)，用煤炭消費量占能源消費總量的比重表示能源結構，用地區工業增加值占地區生產總值的比重表示產業結構，用資本勞動比的對數表示要素稟賦結構。③經濟開放因素。經濟開放因素包括外商直接投資(FDI)和貿易開放度(TOD)，外商直接投資用各省外商直接投資額占當年地區生產總值的比重表示，貿易開放度用各省當年進出口總額占當年地區生產總值的比重表示，引入經濟開放因素是為了檢驗污染天堂假說。④科技創新水平(R＆D)。用各省R＆D 經費內部支出占地區生產總值的比重表示。⑤環境規制力度(REG)。與王兵等［12］和龐瑞芝等［15］一致，用排污費收入占工業增加值的比重表示環境規制。以上數據除前文介紹的數據來源外，產業結構、要素稟賦結構、貿易開放度涉及的相關數據均來源于歷年《中國統計年鑒》，外商直接投資額來源于商務部網站統計資料，R＆D 經費內部支出數據來源于歷年《中國科技統計年鑒》，排污費收入數據來源于歷年《中國環境年鑒》。

圖1 資源環境約束下TFP 增長的總體空間差異Figure 1 Overall Spatial Disparity of TFP Growth under the Constraints of Resource and Environment

表4 TFP的Theil 指數及其分解結果Table 4 Theil Index and Its Decomposition Results of TFP Index

表5 資源環境約束下TFP 增長的Moran 指數Table 5 Moran′s Index of TFP Growth under the Constraints of Resource and Environment

5.3 經驗估計結果及分析

本研究采用廣義空間面板自回歸兩階段最小二乘法對廣義空間面板數據模型進行經驗估計，同時為了便于對比，采用面板數據估計方法對不考慮空間變量的情況進行回歸，表6 給出所有估計結果。根據估計結果，在不考慮空間變量的情況下，Hausman檢驗支持固定效應。根據固定效應的回歸結果，僅有人均地區生產總值對數及其平方項、要素稟賦結構通過了顯著性水平檢驗，其他影響因素在統計上并不顯著。而考慮TFP 增長的空間溢出效應后，各影響因素回歸系數的顯著性水平明顯提高，各種檢驗結果良好。下面根據估計結果依次探討資源環境約束下TFP 增長的各種影響因素及其效應。

表6 經驗估計結果Table 6 Empirical Estimation Results

(1)空間變量。觀察空間變量(WLNTFP)的系數，在3種空間關聯模式下回歸系數均顯著為正。觀察不同空間權重矩陣下空間變量回歸系數的大小，地理距離空間權重和經濟空間權重下空間變量的系數分別為0.513 和0.493，鄰接空間權重下空間變量的回歸系數僅為0.284，明顯低于地理距離空間權重和經濟空間權重。

(2)經濟發展水平。在所有回歸模型中，人均地區生產總值及其平方項的系數均顯著為正，這一結果支持環境庫茲涅茨曲線假說。然而，不論在哪種空間關聯模式下，加入空間變量后人均地區生產總值及其平方項的系數大大降低。其原因是考慮了其他地區TFP 增長對本地區的空間溢出效應，而固定效應回歸沒有考慮其他地區TFP 增長對本地區的正向空間溢出效應，因此放大了本地區經濟發展對資源環境約束下TFP 增長的影響。

(3)結構因素。①能源結構。在所有回歸模型中能源結構的回歸系數均為負值，但在固定效應回歸中能源結構的系數沒有通過顯著性檢驗，加入空間變量后，提升了能源結構回歸系數的顯著性水平。同時，考慮空間溢出效應后，加大了能源結構對TFP增長的負面影響。該結論一方面表明各地區在今后的發展中必須加快發展新型能源，對以煤炭為主的能源結構進行不斷改善，進一步優化能源結構;另一方面也表明，若考慮空間溢出效應，通過改善能源結構提升TFP 增長的任務更為艱巨。②產業結構。在固定效應回歸模型中產業結構的回歸系數為正值，但是在統計上并不顯著。加入空間變量后，在3種空間關聯模式下產業結構的回歸系數均顯著為負，由此表明，隨著中國工業化程度的提高，資源環境約束下的TFP 增長趨于下降。因此一方面需要各地區加快產業結構升級，提高第三產業在地區生產總值中的比重;另一方面，也需要調整工業內部結構，減少高污染、高排放和高耗能產業的比重，堅持走新型工業化道路。③要素稟賦結構。在所有的回歸模型中要素稟賦結構的系數均顯著為負，這與王兵等［12］的結論相反。由于資本密集型產業多屬于重污染產業，而勞動密集型產業多屬于輕污染產業［30］，隨著地區資本勞動比的上升，經濟結構將逐步從重污染向輕污染轉變，降低了資源環境約束下的TFP 增長。同時對比固定效應回歸和空間面板回歸結果可以發現，引入空間變量后，減弱了要素稟賦結構對資源環境約束下TFP 增長的負面效應。④對比空間面板回歸中3個結構因素的系數可以發現，產業結構對資源環境約束下TFP 增長的負面效應最大，能源結構和要素稟賦結構對TFP 增長的負面影響則相對較小。由此表明，不斷調整產業結構是提升資源環境約束下TFP 增長的關鍵。

(4)經濟開放因素。①外商直接投資。在固定效應回歸模型和經濟空間權重矩陣下，外商直接投資的回歸系數為正值，但沒有通過顯著性水平檢驗;在鄰接空間關聯模式和地理距離空間關聯模式下，外商直接投資的回歸系數為負值，在統計上也不顯著。從外商直接投資的回歸結果看，并不支持污染天堂假說。②貿易開放。在所有回歸模型中貿易開放度的回歸系數均為正值，但是在固定效應回歸模型中回歸系數沒有通過顯著性水平檢驗，而在3種空間關聯模式下貿易開放度的回歸系數均顯著為正，表明提升貿易開放水平將有利于提升資源環境約束下的TFP 增長。綜合外商直接投資和貿易開放的回歸結果，均不支持污染天堂假說。

(5)科技創新水平。在所有回歸模型中科技創新水平的回歸系數均為正值，但固定效應回歸中的回歸系數沒有通過顯著性水平檢驗，引入空間變量后提高了科技創新水平回歸系數的顯著性。由此表明，不斷提升科技創新水平將有助于提升資源環境約束下TFP的增長，同時考慮TFP 空間溢出效應后，科技創新水平對TFP 增長的提升效應更為顯著。

(6)環境規制水平。在所有回歸中，環境規制水平的回歸系數均為正值，這與王兵等［12］和龐瑞芝等［15］的結論正好相反。然而在所有回歸中環境規制水平的系數均沒有通過顯著性檢驗，這表明提高排污費收入占工業增加值的比重將有助于提升資源環境約束下的TFP 增長，但是回歸系數在統計上不顯著也說明以排污費收入占工業增加值的比重來衡量環境規制水平可能不夠恰當。因此，未來研究可以考慮環境規制的多種指標和代理變量，全面檢驗環境規制手段和規制強度對資源環境約束下TFP 增長的影響。

6 結論

本研究將資源環境約束納入DEA 分析框架，構建方向性距離函數模型，并在該模型基礎上利用ML 生產率指數測度資源環境約束下中國分省及區域TFP增長，利用Theil 指數對資源環境約束下中國TFP 增長的空間差異進行測度，并按照多種空間尺度進行分解，利用空間面板計量模型和估計技術實證考察資源環境約束下中國TFP 增長的影響因素，得到以下研究結論。

(1)資源環境約束下中國分省TFP 呈現出明顯的空間非均衡特征，總體上呈現出東部沿海高、中西部地區低的梯度分布態勢。在樣本考察期內，TFP 累積增長排名前五位的分別為北京、上海、海南、廣東和天津，廣西、甘肅、云南、內蒙古和吉林則排名靠后。

(2)在2010年之前，全要素生產率增長的空間差異總體上呈下降態勢，但2011年出現了迅速擴大態勢;在二、三、四大區域空間尺度下，地區內差距是造成總體空間差異的主要來源，在八大區域的空間尺度 下，除2001年、2004年、2009年 和2011年 外，其 他年份的地區內差距對總體空間差異的貢獻均大于地區間差距。

(3)在3種空間關聯模式下，資源環境約束下區域全要素生產率增長之間均存在顯著的空間相關性。采用廣義空間面板自回歸最小二乘法對資源環境約束下TFP 增長影響因素的經驗估計結果表明，資源環境約束下TFP 增長存在顯著的正向空間溢出效應，經濟發展水平、貿易開放度和科技創新水平對資源環境約束下TFP 增長存在顯著的促進作用，產業結構、能源結構、要素稟賦結構等結構因素對資源環境約束下TFP 增長存在顯著的負向影響，外商直接投資和環境規制力度對資源環境約束下TFP 增長的影響在統計上并不顯著。

在資源消耗和環境污染對經濟發展約束日益嚴峻的形勢下，不斷提升TFP 對經濟增長的貢獻成為加快轉變區域經濟發展方式的必然選擇，因此未來區域經濟發展之間的不協調將在很大程度上表現為資源環境約束下TFP 增長在區域之間的不協調和不均衡。根據本研究結論，未來的區域協調可以著重考慮以下幾個方面。①進一步開放地區經濟，破除地區之間的壁壘，尤其是打破不同形式的地區壟斷，增強地區之間的交流，加快推進區域經濟一體化進程，以最大限度地發揮地區之間的空間溢出效應對資源環境約束下TFP 增長的促進作用。②加快對高污染、高排放和高耗能行業的治理力度，加快產業結構和工業內部結構調整的步伐，通過結構調整降低“三高”行業在地區生產總值中的比重，進一步優化產業結構，堅持走新型工業化道路。同時，在發展資本密集型產業的過程中，要避免發展高污染、高排放和高耗能產業。要不斷優化能源結構，加快提高新型清潔能源在能源消費中的比重，當然也可以通過引導綠色消費倒逼能源結構的調整。③提升科技創新水平，加大科技創新投入，尤其是通過技術創新對傳統行業進行改造和升級，充分發揮科技創新對提升資源環境約束下TFP 增長的促進作用。④調整環境規制手段和規制強度，針對不同區域、不同部門和不同行業采取多樣化的環境規制政策，以充分發揮環境規制在提升資源環境約束下TFP 增長的積極作用。⑤進一步擴大并深化國際貿易，避免在國際貿易中增加本地環境污染，同時在吸引外商直接投資過程中避免高污染產業進入本地區，力爭使對外因素對資源環境約束下的TFP 提升產生良好的促進作用。

本研究實證考察資源環境約束下中國TFP 增長的影響因素，對于這些因素是否存在空間溢出效應，仍需要進行深入研究，一個可能的方法是采用空間面板Durbin 模型和空間效應分解方法，將影響因素的空間效應分解為直接效應、間接效應和總效應，以此更為細致地考察這些影響因素對TFP 增長是否存在以及存在何種程度的跨區域溢出效應。

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