揚子江城市群綠色全要素生產率的測度及分解研究

李根忠 周榮榮

摘 ?要：基于揚子江城市群8市2010年至2019年的面板數據，運用GML指數模型和SBM超效率模型，對揚子江城市群的綠色全要素生產率進行測算，并在此基礎上檢驗了政府財政支出與綠色全要素生產率增長的門檻效應。結果表明：政府財政支出與綠色全要素生產率的增長存在門檻效應，政府財政支出對綠色全要素生產率的增長起推動作用，但隨著政府財政支出比例的增加這種正向推動力逐漸減弱。

關鍵詞：揚子江城市群;綠色全要素生產率;SBM超效率模型;區域協調

一、問題提出與文獻綜述

黨的十九大提出要推進綠色發展，建立健全低碳循環發展的經濟體系。綠色發展是現代化經濟體系的生態環境基礎，是國民財富增長的重要形式。建立綠色經濟發展體系是實現經濟高質量增長、徹底改變傳統粗放型產業結構的重要驅動力。綠色發展能夠有效構建區域協調發展新機制，將區域協調發展和城市化戰略提升到新的戰略高度。揚子江城市群無論是在地理優勢上還是經濟發展基礎上都具有明顯的綜合競爭力優勢，具備建設城市群的良好基礎和條件。然而，區域內產業結構依然是以傳統產業為主導地位，與“綠色發展”目標之間存在一定的距離，經濟增長需要大量要素投入和大規模投資驅動。從揚子江城市群各市之間的主導產業比較來看，除省會南京以外的其他七市核心產業優勢依然是以制造業為主導產業。此外，各市重污染企業大多臨江設立，揚子江段承載和淤積著來自長江中上游的污染物。生態環境脆弱、承載力不足是揚子江城市群發展面臨的無法回避的嚴峻現實。因此，面對環境污染嚴重以及資源制約趨緊的嚴峻勢態，既要注重經濟發展的質量，又要開拓經濟增長新模式。在經濟建設中降低能耗和污染排量以確保綠色全要素生產率水平是全面推進生態文明建設的重要一步。因此，正確把握在落實創新驅動戰略和生態文明建設的大環境下，研究揚子江城市群綠色全要素生產率及其與政府財政支出之間的關系具有很強的現實意義和緊迫性。

國內外學者對于綠色全要素生產率測算的研究眾多，研究方法主要分為參數法和非參數法兩大類。運用參數法需要投入變量、產出變量的具體價價格數據，而污染物的價格難以確定，因此，運用參數法得到的測算結果易出現偏差。基于數據包絡分析法的發展成果，Fare et al.（1994）將DEA與Caves et al.的Malmquist指數方法相結合并得到了非參數核算方法。[1]Hailu&Veeland（2000）運用Shephard距離函數和Malmquist生產率指數進行測算全要素生產率。[2]因為Shephard（DF）距離函數是徑向的，并不支持在期望產出上升的同時非期望產出降低。Chung et al.（1997）在Shephard基礎之上，提出了方向性距離函數（DDF）與Malmquist-Luenberger指數。[3]該模型需要選擇投入或產出的測度角度，影響該指數的準確性。Tone（2001）提出了不用選擇角度的SBM模型，擬合了所有觀測值，避免了投入產出不足的問題，然而約束條件的增加可能使測算結果無可行解。[4]

在國內，學者大多是圍繞綠色全要素生產率的影響因素從不同的角度進行研究。張偉（2001）運用“多投入—多產出”的DEA模型對長三角城市圈的全要素生產率進行了實證分析，發現能源的過度使用會導致能源使用技術增長率降低，增加財政支出有助于減少技術增長率的減少程度。[5]葉初升等（2016）通過研究發現農業財政支出從長期來看有助于農業生產率的提高，應加大對農業的財政支持以促進農業經濟綠色增長。[6]肖銳等（2017）運用受限面板Tobit回歸模型考察財政支持對農業綠色生產率的影響，發現財政支持對促進農業綠色生產率的提高有積極影響。[7]張建偉（2019）認為在綠色全要素生產率的衰退區域進行財政分權有助于對綠色全要素生產率產生顯著的反向抑制作用。[8]王燕等（2020）認為高科技產業與知識密集型產業協調聚集對綠色全要素生產率的影響呈現倒U型。[9]張國慶（2020）基于SBM方面距離函數的ML指數法對全國30個省份的綠色全要素生產率進行測算后發現，優化產業結構對綠色全要素生產率有促進作用。[10]呂琪睿（2020）在選取長江經濟帶11個省市的面板數據對綠色要素增長率的影響因素進行了動態和靜態測算后指出技術變動是綠色要素生產率增長的主要動力。[11]莊遠等（2020）基于DAE模型測算認為綠色全要素生產率的提升可以促進江蘇工業產業走出發展瓶頸。[12]

通過對相關文獻的梳理可以發現，目前有關綠色全要素生產效率測算及其影響因素的研究大多數是圍繞產業協調、技術進步與綠色全要素生產率之間的關系展開的，多是運用SBM模型與Malmquist-Luenberger指數相結合的方法測算綠色全要素生產效率。該方法易出現無可行解的問題，忽略了財政支出對提升綠色全要素的重要性。

本文在明確揚子江城市群污染排放現狀和投入產出特點的基礎上構建包含非期望產出的SBM超效率模型并運用GML指數法對揚子江城市群的綠色全要素生產率做實證研究，得出揚子江城市群綠色全要素生產率的測算結果?；跍y算結果，對政府財政支出與綠色全要素生產率增長的關系做門檻效益檢驗，揭示兩者的影響機制。

二、研究方法與模型

（一）非期望產出的SBM超效率模型

基于Tone（2003）定義的包含非期望產出的SBM模型與Andersen & Petersen提出的“超效率”模型，構建包含非期望產出的SBM超效率模型如下：

其中，表示權重向量;分別表示投入要素、期望產出要素與非期望產出要素;、、分別表示三種要素的松弛變量;分別表示三類要素的數量;表示決策單元實際投入與產出與生產技術前沿面最接近的點。

（二）Malmquist-Luenberger指數模型

結合Pastor&Lovell（2005）提出的全局式生產指數（Global Malmquist）與Chung等人將包含壞產出的方向距離函數應用于Malmquist模型得到的Malmquist-Luenberger指數模型[13]，構建GML指數模型。

其中，、分別表示全局方向性距離函數和當期方向性距離函數; 表示期到期綠色全要素生產率的相對變化率指數;表示技術效率變動指數，反映生產系統從期到期向全局前沿面接近的程度;表示技術進步指數，反映生產系統的生產技術從期到期的變化程度。

（三）面板門檻回歸模型

為了考察政府財政支出對揚子江綠色全要素生產率的非線性影響，本文利用Hansen（1999）提出的門檻回歸模型做回歸分析。[14]以單一門檻模型為例，模型方程式如下：

表示控制變量;表示門檻變量;表示待估門限值;為示性函數;表示隨機干擾項。

門檻效應檢驗需先確定門檻個數，通過最小化的OLS殘差值得到門檻值并進行檢驗，最后根據門檻值劃分門檻變量的區間。

三、揚子江城市群綠色全要素生產率實證分析

（一）指標選擇和數據來源

本文在現有的文獻基礎上結合所要研究的內容，選取2010—2019年揚子江城市群各市的統計公報來測算綠色全要素生產率。有關期望產出與非期望產出、投入要素的具體指標說明（見表1）。

固體廢棄物 環境污染綜合指數：廢水排放總量、二氧化硫排放量和固體廢棄物產生量的數值。

為檢驗門限效應，設置政府財政支出比例q（政府財政支出/地區生產總值）為門限變量，并設置貿易開放水平X1（進出口總額/地區生產總值）、能源消費結構X2（煤炭消耗量/能源消耗總量）和產業結構X3（第三產業增加值/地區生產總值）3個控制變量。

（二）實證結果分析

從整體來看，如表2所示，揚子江城市群中除南京外的綠色全要素生產率均值大于1，說明地區整體經濟生產是有效率的。其中，作為經濟強市，蘇州市社會生產的效率在8市中是最高的。與其相比較而言，省會南京市的綠色全要素生產率在2010年至2015年均低于1，說明水污染、大氣污染等非期望產出較高，經濟發展呈無效率狀態，整體平均綠色生產要素效率最低。

（三）GML指數測算結果分析

如表3所示，揚子江城市群中各市的綠色全要素生產率整體上呈現出波動性上升趨勢，平均增長率為2.59%。2010—2012年期間各市綠色全要素生產率均下降，平均降幅達1.90%。從整體的均值來看，除無錫和蘇州市之外，揚子江城市群包含的其他6個市的綠色全要素生產率總體是增長態勢。其中，南京市的GML指數最高，說明南京市的經濟增長正從無效率狀態向有效率狀態快速轉變。常州和蘇州的GML指數年均值分列第二位和第三位，說明常州市與蘇州市不僅關注經濟的增長速度，同樣也重視經濟的發展質量。而鎮江市的綠色全要素生產率增長動力稍顯不足，雖然生產是有效的，但GML指數顯示其研究期內的綠色全要素生產率是略呈下降趨勢的，即沒有處理好經濟與環境的矛盾問題。

從綠色全要素生產率的各項分解來看，如表4所示，揚子江城市群綠色全要素生產率的波動性上升趨勢主要受技術進步的影響。2010年至2019年揚子江城市群技術進步的平均增幅為1.018%，技術效率變動的平均增幅為1.010%。揚子江城市群各市的平均技術效率變動指數只有南京、蘇州、揚州和泰州較高，技術效率增幅超過1%，鎮江市、常州市和南通市的技術效率變動指數小于1。按平均技術效率變動指數大小得到的各市排序與按綠色全要素生產率GML指數得到的排序較不符，因此，研究期內技術效率變動對揚子江城市群綠色全要素生產率的變動影響較小，而綠色全要素生產率的變動受其技術進步的影響較大。

（四）門檻效應檢驗

門檻效應的實證檢驗主要分三個步驟進行，第一步是檢驗面板數據是否具有門檻效應，第二步是估計具體的門檻值，第三步是對門檻回歸結果進行分析。為了確定面板門檻模型的具體形式，需要對是否存在門檻效應進行檢驗，對模型（4）的門檻數量進行估計。運用格柵搜索法設置的網格計算的網格數為100個，Bootstrap自舉抽樣次數設定為500次，得到的各門檻個數假設的F統計值和P值如表4所示。

模型的單一門檻和三重門檻的假設均沒有通過F統計值檢驗，P值分別為0.160和0.758;雙重門檻假設對應的P值為0.042，在5%的臨界值水平上顯著。根據模型雙重門檻假設得到的門檻估計值為0.078和0.112，對應的置信區間如表3、表4中所示。

（5）

（五）檢驗結果分析

根據表6的模型估計結果，2010年至2019年揚子江城市群政府財政支出對綠色全要素生產率的增長起到了正面推動作用，但不同水平的政府財政支出比例對綠色全要素生產率增長的正面影響大小存有不同。根據門檻效應的檢驗結果，將揚子江城市群的政府財政支出比例劃分成三個水平。當政府財政支出比例小于7.79%時，財政支出對綠色全要素生產率的影響力最大，且政府財政支出比例每上升1個百分點，綠色全要素生產率的增長率上升10.25個百分點;當政府財政支出比例處于7.79%與11.19%之間時，其對綠色全要素生產率GML指數的影響下降，政府財政支出比例每上升1個百分點，綠色全要素生產率GML指數僅上升7.12個百分點;當政府財政支出比例大于11.19%時，其對綠色全要素生產率GML指數的影響系數進一步減小至4.90。

目前，揚子江城市群政府財政支出比例的上升拉動了綠色全要素生產率的增長，一定程度地提高政府財政支出比例有利于社會生產效率的提高。財政支出是政府把社會資源重新配置的基本途徑。在資源重新配置的過程中，政府可將有限的社會資源進行合理地分配以促進經濟的增長和社會財富的增加，完善社會基礎設施的建設以及民生保障體系建設，從而增進全民福利。政府財政支出的增加使得政府能更有效地發揮宏觀調控作用。對綠色產業、高新技術產業等經濟效益良好、發展前景廣闊、環境友好的產業提供扶持，調整不合理的產業結構，有助于實現經濟的高質量發展。此外，將財政支出用于地區的環境污染治理以控制日益嚴峻的環境污染問題和減少生產過程產生的非期望產出，同樣有利于提高地區的綠色全要素生產率。

能源消費結構對揚子江城市群綠色全要素生產率GML指數的影響系數為0.48，且這一正向影響在10%的水平上顯著。能源結構的合理化使得區域開展同樣的生產活動可以使用較少的能源、產生較少的污染物，減輕區域的能源壓力和環境壓力，促進區域經濟的可持續發展。貿易開放水平對揚子江城市群綠色全要素生產率GML指數的影響系數為0.17，即貿易開放水平每上升1%則綠色全要素生產率的增長率上升0.15%。而且，貿易開放水平越高，產業升級和技術進步的步伐越快，越能發揮區域資源的比較優勢，提高經濟的國際競爭力，推動綠色全要素生產率增長。但這種推動作用可能受到其他未知因素的影響，因此在檢驗中并不顯著。

產業結構的調整升級對揚子江城市群綠色全要素生產率的增長起顯著的推動作用，影響系數為0.01。第三產業增加值在GDP中的占比提高意味著區域產業結構的高端化?；诘谌a業的特點，產業結構的優化可以使區域經濟發展的相對資源投入和污染產出下降，有助于區域經濟的綠色增長。

四、研究結論

本文利用2010年至2019年揚子江城市群所含8市的面板數據，借鑒包含非期望產出的SBM超效率模型和GML指數方法，得到近10年間揚子江城市群的綠色全要素生產率及其增長率。根據測算結果，從揚子江城市群綠色全要素生產率的均值來看，除了鎮江市之外的其他各市均大于1，說明區域經濟生產總體是有效率的。揚子江城市群綠色全要素生產率的增長速度呈波動性上升趨勢，研究期內年平均增長率為2.59%，這一增長趨勢的形成主要受區域技術進步的影響，受技術效率變動的影響較小。

利用揚子江城市群綠色全要素生產率GML指數測算結果，以政府財政支出比例為門檻變量，以經濟發展水平、對外開放水平和能源消費結構為控制變量做門檻效應檢驗。檢驗的結果表明，政府財政支出的比例與綠色全要素生產率的增長存在雙門檻效應，政府財政支出對綠色全要素生產率的增長有推動作用。隨著政府財政支出比例的上升，政府財政支出對綠色全要素生產率增長的正向影響力度逐步下降，影響變化趨勢大致可以分為三個階段。在第一階段，當政府財政支出比例p≤7.79%的時候，財政支出對綠色全要素生產率增長的影響力最大，影響系數為10.25。在第二階段，7.79%<政府財政支出比例（p值）≤11.19%時，政府財政支出對綠色全要素生產率GML指數的影響下降，影響系數由第一階段的10.25降至7.12。在第三階段，當（p值）政府財政支出比例>11.19%時，政府財政支出對綠色全要素生產率GML指數的影響系數進一步減小至4.90。此外，能源消費結構、產業結構等因素均與綠色全要素生產率的增長呈正相關關系。

五、政策建議

（一）推進體制改革，打破區域要素流動壁壘

綠色全要素生產率對揚子江城市群的經濟發展總體來說是有效率的，且綠色全要素生產率呈上升趨勢。從單個市級行政單位來看，由于經濟存在區域間差距導致部分城市財政支出較少，綠色全要素生產率的增長動力不足，區域各市的綠色發展不協調。需要進一步增加財政支出，加大城市間交通建設，縮小公共服務差距。以“去行政化”打破行政區間經濟要素自由流動、資源配置的壁壘，促進區域各市間的合作。產業結構不合理的城市應加快產業結構的調整，以人才引進助力產業結構轉型升級。具體做法就是要求各市區發揮區位資源優勢和人才優勢，以人才提升綠色全要素生產率。

（二）構建轉移支付的財政制度

政府財政支出比例對揚子江城市群綠色全要素生產率的增長有積極影響，提高政府財政支出比例有利于社會生產效率的提高。將有限的財政資源用于扶持綠色產業、高新技術產業等兼顧經濟效益與環境效益的產業有助于實現綠色經濟的高質量發展。加大對地區環境污染的治理投資，減輕環境壓力，鼓勵企業使用清潔能源和開發降低污染排放量的新工藝，可以推動揚子江城市群經濟的可持續健康發展。在產業發展面臨生態破壞壓力、主要行業產業相對過剩和總體經濟增速放緩的大背景下，應該增加財政支出，通過綠色科技創新提高增長貢獻率，加快研發傳統產業綠色化改造的關鍵技術，深入實施綠色金融工程以此提升綠色金融服務實體經濟的效率。要拋棄過去依靠資源投入和犧牲生態環境的經濟增長方式，要更加重視高質量的經濟發展，積極發展“兩低一高”產業以推進區域經濟與生態的協調發展。揚子江城市群城市間存在經濟發展的異質性，財政支付能力各不相同。因此，要進一步深化財政體制改革，構建區域間的轉移支付制度。

（三）推進產業體系向綠色發展轉型

揚子江城市群區域間不同企業因技術水平、資源條件、環保政策執行力度導致環境被污染程度有所不同，在節能和排污指標消減量分配與協調上存在強烈的利益博弈和“搭便車”動機，這使得有效的政策在執行中大打折扣。提升產業結構綠色轉型效率有必要針對這一難題，進行反思和借鑒國內外的經驗和教訓，尋求新思路、新辦法。要以綠色經濟發展為核心構建綠色產業體系，并以實現經濟高質量增長為目標而充分利用現代技術手段增強科技創新對產業綠色結構轉型的能力。要從經濟角度出發解決提高環保政策效益的釋放效益問題，建立在適合的環境資源承載能力上以最小資源環境代價去實現產業結構向綠色轉型發展的目標。以生態環境與綠色經濟協同發展為核心，區分區域環境資產的公共屬性與經濟屬性，并依據揚子江城市群區域“生產—生活—生態”空間閾值和空間布局確定未來產業發展規劃。

參考文獻：

[1]Fare R， Grosskopf S， Norris M， etc. Productivity growth， technical progress and efficiency change in industrialized countries. The American Economist[J]. 1994（84）：66-83

[2]Hailu，Veeman T S.Environmentally sensitive productivity