制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應研究
——基于我國31個省份的實證研究

龔凱翔，屠年松

(昆明理工大學 管理與經濟學院， 云南 昆明 650093)

一、引言與文獻綜述

改革開放以來，我國經濟增長迅速，創造了世人矚目的“中國奇跡”。但與經濟快速增長相伴的并不是“綠水青山”新顏。相反，“十面霾伏”等環境污染問題正嚴重破壞著我國生態環境，威脅著居民健康。我國迫切需要實現經濟綠色轉型，權衡“經濟增長、資源節約、環境友好、生態文明”的關系，加快生態文明體制改革，推進綠色生態生活方式，提高綠色發展質量，走出一條“創新、協調、綠色、開放、共享”的發展道路，恢復綠水青山，建設美麗中國。

一個十分明顯的現象是制造業偏低的資本利用效率阻礙著綠色發展[1]。以制造業固定資產投資占比為例，由2005年的29.93%緩慢上升至2016年的30.99%，但同期我國制造業增加值占比卻下降至28.95%。制造業的綠色發展效率可見一斑。為提高我國制造業綠色發展效率，本文提出了制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的概念。所謂的“綠水青山”效應是基于習近平總書記“綠水青山就是金山銀山”的兩山論提出的。一方面，保護我國綠水青山，推動綠色經濟發展，發展生態旅游、生態觀光等產業，可以發揮綠水青山本身的經濟效應，形成正向的“綠水青山”效應；而另一方面，盲目破壞綠水青山，繼續粗放式發展經濟，勢必造成較大的綠水青山治理成本，形成負向的“綠水青山”效應。基于此，本文提出“綠水青山”效應指的是以改善經濟發展質量為目標，在推動經濟增長的同時保護生態環境，尤其強調從環境管理角度發展經濟，促進資源節約和環境保護，發揮綠水青山的生態經濟價值，在滿足國民對于“金山銀山”物質追求的同時實現其“綠水青山”生活愿景，實現經濟社會綠色發展。由此，在我國經濟“新常態”背景下，明晰制造業價值鏈攀升是否具有“綠水青山”效應及其特征，厘清政府在這一效應中的作用和角色，對于推進我國制造業價值鏈攀升和實現經濟社會綠色健康發展具有重要意義。

與本文相關的文獻集中在兩個方面。第一是制造業全球價值鏈攀升。目前，關于制造業全球價值鏈的研究集中在兩個方面。其一是全球價值鏈指數測度，按照指標不同可分為4類：一是Koopman等提出的以GVC位置指數為代表的KPWW方法，以某行業在中間產品的提供者和需求者上的相對重要性衡量其國際分工地位[2-3]；而后，Wang 等從生產視角出發對KPWW方法進行改進，研究不同類型生產活動的生產長度[4-5]。二是Antras等提出的等間距行業上游度，以某一產品距最終需求的平均距離衡量其全球價值鏈位置[6]；但周華等基于產品相鄰生產階段間距不同，提出非等間距行業上游度[7]。三是Hausmann等提出的出口復雜度指數[8]；任英華等利用世界投入產出表測算42個國家的出口復雜度，發現全球價值鏈嵌入顯著提高了低出口技術復雜度國家的技術水平[9]。四是Hummels等提出的垂直專業化指數，以進口中間投入在一國出口產品中的占比衡量該國的國際分工地位[10]。其二是制造業價值鏈攀升影響因素，主要從3個層面展開：微觀上，盛斌等構建雙向嵌入的綜合分析框架，認為下游嵌入是我國GVC的主要嵌入方式，并呈異質性空間形態[11]。中觀上，戴翔等從理論和經驗層面上分析制造業服務化對制造業價值鏈攀升的影響，實證發現基于國內服務投入的制造業服務化有利于制造業價值鏈攀升[12]。宏觀上，邱斌等測算了我國24個制造業行業出口復雜度，發現全球生產網絡顯著推動了我國制造業出口復雜度提升[13]。

第二是“綠水青山”效應。習近平總書記提出“綠水青山就是金山銀山”。兩者看似不同，但趙建軍等認為兩者存在相互轉化的可能，而這種轉化的途徑必然是綠色發展[14]。這一結論與李曦輝等類似[15]。從經濟角度看，“綠水青山”要轉化為“金山銀山”就必須將生態環境優勢轉化為生態農業、生態工業、生態旅游等生態經濟的優勢[14]，即發展綠色經濟。關于綠色經濟發展，相關研究集中在兩個方面：綠色經濟效率測度及其影響因素。對于前者，錢爭鳴等認為綠色經濟效率必須考慮資源消費和環境代價，這與弓媛媛的觀點類似[16-17]。而其測算主要有兩類方法：一是以數據包絡法為代表的非參數估計方法。但由于傳統DEA忽略實際產出并不都是期望產出的缺陷，多數學者基于改進的DEA-SBM方法和超效率數據包絡法等方法測算綠色經濟效率[18-19]。二是以隨機前沿分析為代表的參數估計方法[20]。對于后者，張治棟等借助Tobit模型對長江經濟帶108個城市進行實證分析，發現產業結構高級化可有效促進綠色經濟發展[21]；錢龍利用我國地級市層面的工業數據測算綠色經濟效率，實證發現技術進步有利于提高全要素生產率[22]；張英浩等基于超效率模型和空間面板計量模型，研究發現我國外資利用水平對綠色經濟效率呈現顯著負向作用，這驗證了“污染天堂假說”的正確性[23]。部分研究認為政府投資具有的正外部性可促進綠色經濟發展，但會因為過度投資造成無效率支出，扭曲經濟活動，阻礙綠色經濟增長[24]。

回顧已有研究發現，關于制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應研究并不豐富。盡管徐盈之等認為制造業價值鏈攀升對綠色經濟增長具有非線性影響[1]，但制造業價值鏈發展研究幾乎都沒有考慮政府干預的調節作用。基于此，本文借鑒白潔等[20]的方法測算我國2005—2016年的綠色經濟增長效率，構建省級面板數據，實證檢驗制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應及特征，明晰政府干預在制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的影響。

二、理論分析與待檢驗假說

借鑒徐盈之等的分析[1]，我們認為制造業企業初期整體發展水平較低，需要大量要素投入來維持發展和尋求全球價值鏈地位提升，這會增加企業發展負擔，致使制造業全球價值鏈攀升的“綠水青山”效應不明顯。其次，初期企業多數側重于增強技術創新能力，推動技術創新，進而降低環保投入，造成污染排放增加，進一步壓制其價值鏈攀升過程中的“綠水青山”效應。然后，初期制造業企業的價值鏈攀升會直接吸收外商直接投資和國際產能，導致大量劣質投資或落后產能進入生產環節，加劇生產過程污染物排放，造成其“綠水青山”效力低下甚至缺乏。更為重要的是，產品對外貿易會通過規模效應、結構效應和環境效應等造成環境污染，阻礙其“綠水青山”效應提升[25]。Antweiler等在2001年創建的一般均衡模型表明制造業對外貿易的規模效應、結構效應與環境污染呈正相關關系[26]。制造業對外貿易規模越大，產生的污染越多，資本密集型產品越多，勞動密集型產品越少，產生的污染也越多，且這種效應會隨著世界污染品價格上漲而加劇，加劇地區資源過度開發與環境污染，阻礙地區綠色經濟增長，即初期的制造業價值鏈攀升并不存在“綠水青山”效應。

隨著制造業的發展，其規模效應逐漸顯現。這會減少制造業企業進一步完成價值鏈攀升的要素投入，減少生產過程中的污染物排放，推動綠色經濟效率提升，增強其“綠水青山”效應。同時，部分企業的價值鏈攀升由生產要素驅動轉為技術創新驅動，企業通過調整生產系統和引入高新技術，促進新產品研發和舊產品優化，推動企業向市場營銷等高附加值產業鏈轉移，增加單位產品增加值，拉動地區經濟增長。而綠色經濟效率的最終產出目標依然是地區總產值[1]，即制造業價值鏈攀升可通過提高產品附加值和促進綠色增長經濟效率提升的中間環節而形成“綠水青山”效應。其次，外國直接投資通過學習效應、關聯效應和RD本地化從而實現技術溢出，而相關企業隨著技術創新能力提高，通過學習效應、模仿創新和“干中學”效應吸收外國技術溢出，提高自身技術創新能力，優化產品生產過程，減少污染物排放，提高綠色經濟效率，助推制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應形成。然后，隨著制造業價值鏈攀升，企業競爭能力增強，政府或企業會更傾向于引入優質外國資本，增強本地市場整體競爭性，產生市場競爭對低效率企業或落后產能企業的擠出效應。最后，部分企業出于維護自身社會形象、承擔社會責任和促進自身發展的考慮，在一定程度上引進綠色環保技術，降低產品污染排放，并積極參與環保公益，推動節能減排，提高綠色經濟效率，即后期的制造業價值鏈攀升會呈現“綠水青山”效應。

綜上所述，基于制造業企業在不同發展階段對地區綠色經濟發展的不同影響，我們提出待檢驗假說1：

假說1：制造業全球價值鏈攀升的“綠水青山”效應呈非線性特征，具體表現為U型關系。

在制造業全球價值鏈攀升的“綠水青山”效應逐漸顯現的過程中，政府主要從以下兩個方面發揮其調節作用。首先，政府干預在一定程度上會推動企業和社會的環境規制行為，實現“波特假說”，即企業適當的環境規制會刺激其開展研發活動，增強企業科技創新能力。這一方面可提高企業生產力，提升產品質量，增強企業盈利能力，抵消環境保護成本，提高單位產品增加值，提高綠色經濟效率。另一方面，較高的技術水平可優化產品生產過程，提高資本利用率，減少污染物排放，提高綠色經濟效率，加速“綠水青山”效應形成。其次，政府干預本身具有的強制性特征有利于環境保護，促進綠色經濟發展，強化“綠水青山”效應。具體而言，第一，政府可以通過行政手段，提高市場準入門檻，嚴格制定環保節能標準，關閉或淘汰高耗能、高污染產業，推動能源結構調整，促進服務業和高技術產業發展，拉動綠色經濟增長；第二，政府可直接強化污染防治，增加環境保護投資以推動環境污染治理重點工程建設，引領循環經濟發展，促進資源綜合利用，全面推進清潔生產，減少污染物排放，恢復我國的綠水青山；第三，完善相關的法律與政策，形成環境保護約束和激勵機制，在全社會形成建設資源節約型社會和環境友好型社會的共識，從源頭上保護好綠水青山這座金山銀山。

綜上所述，基于政府干預對制造業全球價值鏈攀升的調節效應，我們提出待檢驗假說2：

假說2：政府干預的調節效應將會加速或強化制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應，促進綠色發展。

三、綠色經濟增長效率測度

(一)研究方法

鑒于目前尚無“綠水青山”效應的測度指標和相關學者認為實現“綠水青山”向“金山銀山”轉換的關鍵路徑是綠色發展。本文借鑒北京師范大學經濟與管理研究院、西南財經大學發展研究院、國家統計局中國經濟景氣監測中心共同編制的《2016中國綠色發展指數報告——區域比較》構建的綠色發展指數體系[27]，采用各省市綠色經濟增長效率衡量其綠色發展水平，作為“綠水青山”效應的替代指標，采用SFA模型進行綠色經濟增長效率測算。將函數一般形式表示如下：

Yit=f(xit,β)exp(vit-uit),uit>0

(1)

TEit=exp(-uit)

(2)

其中，Yit為i省第t年的產出；xit為投入變量；f()為確定性前沿產出；β為待估參數；vit為隨機干擾項，服從均值為零的正態分布；uit為非效率項，通常假定其服從截尾正態分布。若uit>0表示技術非效率，此時效率值小于1。

關于前沿生產函數形式，常見有C-D函數和超越對數函數。鑒于超越對數函數的多重共線性問題，本文選擇對數形式的C-D函數，即：

lnYit=α0+α×lnKit+β×Lit+(vit-uit)

(3)

其中，Yit為i省第t年的綠色GDP；Kit和Lit分別為i省第t年的資本投入和勞動投入；α和β分別為資本產出彈性和勞動產出彈性。

(二)變量說明

1.產出變量

當前測算經濟增長效率的產出變量幾乎都是GDP，并未考慮環境因素，本文借鑒白潔等[20]的方法，將各省綠色GDP作為產出變量。公式如下：

GGDPit=EIit×GDPit

(4)

其中，GGDPit為i省第t年的綠色GDP；EIit則是該省第t年的環境指數。測算方法如下：

首先，根據式(5)對工業三廢指標進行無量綱化處理。基于無量綱化后的數值Dijt，采用式(6)到式(11)的熵值法計算各省市環境評分指數Sit，最終按公式(12)將Sit轉換到區間[0,1]，得到EIit。

(5)

(6)

(7)

(8)

Rijt=1-Vijt

(9)

(10)

(11)

其中，Dijt為工業三廢指標無量綱化后的數值；Qijt，max為i省第j個指標的最大值，Qijt,min為i省第j個指標的最小值；而Mijt則是i省份的指標j在第t年的指標集中度；Vijt是指標j在i省第t年的熵值；T為時間跨度，Rijt為i省第j個指標的信息冗余度。為使熵值與信息冗余度負相關而引入了系數k。由此可以得到i省j指標在第t年的權重Wijt，權重Wijt和Dijt的乘積和即為i省第t年的環境指數Sit。

在各省份的環境評分指數基礎上，借鑒白潔等[20]的方法，按公式(12)將Sit轉換到區間[0,1]，得到各省市環境指數EIit。

(12)

2.投入變量

(2)通過對比分析基本查明了沁南區塊F4斷層的性質、走向、落差、傾角等斷層要素：確定了F4為一正斷層；F4正斷層在QN-06V井區附近走向為N72°E，傾向為SSE，F4正斷層落差為205～315 m；QN-06V井位于F4正斷層的斷層帶上，F4正斷層在QN-06V井斷點落差為315 m；QN-06V斷失地層為二疊系中統上石盒子組中下部(P2s2、P2s1)，二疊系下統下石盒子(P1x)，二疊系下統山西組(P1s)中上部大部分地層。

基于式(3)的隨機前沿生產函數，我們選取資本存量和勞動力投入作為投入變量。鑒于現有年鑒中缺乏資本存量數據，我們借鑒張軍等[28]的方法，采用永續盤存法盤存。具體如式(13)：

Kit=Ki,t-1×(1-π)+It

(13)

其中，Kit為i省第t年的資本存量；Kit-1為i省第t-1年的資本存量；It為i省的基期資本存量；π為折舊率。借鑒張軍等[28]的方法，結合本文實際，以2005年為基期，以基期固定資產投資總額除以10%作為初始資本存量，設定折舊率為9.6%。而勞動力投入采用各省年末就業人數來衡量。數據來自于中國統計年鑒。

3.綠色經濟增長效率測算結果

由于前文環境指數測算的原始“工業三廢”數據來自于《中國工業統計年鑒》，同時鑒于《中國工業統計年鑒》目前只更新至2016年，故我們借助Frontier 4.1軟件，測算2005—2016年各省市綠色經濟增長效率。結果發現這期間盡管我國的綠色經濟增長效率較低，呈技術非效率，但整體呈曲折上升趨勢。從圖1可知，整體上我國2016年的綠色經濟增長效率位于最上方，而2005年的綠色經濟增長效率位于最下方。這說明我國2005年到2016年的各省份綠色經濟增長效率曲折上升。其次，從平均綠色經濟增長效率來看，該效率由2005年的0.141 2增長到2016年的0.342 6，雖符合曲折上升態勢，但整體上說明我國綠色經濟增長效率還較低，綠水青山建設任重道遠。最后，從我國綠色經濟增長效率的橫向發展態勢來看，我國綠色經濟增長效率呈由東部沿海向西北內陸遞減的態勢。從圖1可知，東部沿海地區綠色經濟增長效率較高，西部內陸地區增長效率較低。這符合我國經濟發展的整體態勢。

資料來源：作者借助Frontier 4.1測算圖1 綠色經濟增長效率測算結果

四、計量模型與數據說明

(一)計量模型建立

為了研究制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應及特征，基于現有文獻[28-30]，考慮數據可得性，我們選取制造業出口復雜度作為制造業價值鏈攀升的衡量變量，構建如下計量模型：

(14)

考慮到政府干預對制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的加速或強化作用，我們構建計量模型(15)：

GREENGDPit=α0+α1×EXPYit+α2×EXPYit×GOVit+α3×CONTROLit+εit

(15)

其中，GOVit為i省第t年的政府干預指標。

(二)指標選取

1.被解釋變量：“綠水青山”效應

如前所述，采用綠色經濟增長效率作為“綠水青山”效應的替代標量。鑒于測算時采用對數形式的C-D函數，后續不對其取對數。

2.解釋變量：各省制造業出口復雜度指數

依照貿易結構反映生產結構的邏輯，Hausmann等[8]指出一國或地區的出口復雜度可反映該國或地區的全球價值鏈地位，故我們采用各省市制造業出口復雜度衡量其全球價值鏈攀升，測算公式如下：

(16)

(17)

其中，xijt為i省份j行業在第t年的出口額；Xit則是i省第t年的出口額；PGDPit為i省第t年的人均國內生產總值；PRODYjt為j行業在第t年的出口復雜度；EXPYit為i省第t年的出口復雜度。數據來源于國研網對外貿易數據庫。該數據庫采用HS海關編碼，包含22類行業，我們剔除了其中活動物、動物產品行業和植物產品行業等非制造業行業，測算結果如圖2(1)囿于篇幅，僅匯報了北京等部分省市的制造業全球價值鏈地位。。從結果可知，整體上各省市制造業全球價值鏈地位曲折上升，這與前文所述各省市綠色經濟增長效率呈上升趨勢相吻合，初步證實了制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的存在。

資料來源：作者整理測算圖2 部分省市制造業全球價值鏈地位

3.調節變量：政府干預

政府干預調節效應指的是地方政府在制造業價值鏈攀升過程中通過財政手段發揮政府職能，引導制造業價值鏈攀升，加速“綠水青山”效應形成。但政府也可能因過度干預、錯誤干預和不當干預而形成阻礙。因此，我們將政府干預與制造業全球價值鏈地位的交乘項納入計量模型，采用政府財政支出衡量政府干預程度，檢驗政府干預的調節效應。

4.控制變量

1) 產業結構：武建新等指出產業結構合理化與高級化顯著促進我國經濟綠色增長[29]。因此，本文以各省市二、三產業占比衡量產業結構優化，并預測第二產業占比與綠色經濟增長負相關，而第三產業占比與綠色經濟增長效率正相關。

2) 技術進步水平：技術進步可通過以下兩方面加速“綠水青山”效應的形成：第一，技術進步能夠促進資源有效利用，推進資源節約，推動綠色經濟發展。第二，技術進步推動知識外溢，提高人力資本素質，推動綠色消費和生態經濟。因此，本文以各省市專利申請數衡量技術進步水平，預測技術進步結果呈正向。

3) 基礎設施：基礎設施是社會發展的物質指標之一。完善基礎設施可縮短服務時間和距離，緩解信息不對稱，形成規模經濟，促進綠色發展[31]。因此，我們將基礎設施作為控制變量，通過互聯網上網人數來衡量，預測結果為正。

4) 外商投資：部分學者認為外商投資會通過技術培訓和技術授權等方式形成技術溢出，推動外國先進技術與管理經驗擴散，促進綠色發展。也有學者認為外商投資會加劇外國落后產能轉移，形成“污染天堂”。我們將外商投資作為控制變量納入模型，考慮到外商投資對經濟社會的作用存在滯后性，以滯后一期的外商投資企業的投資總額來衡量，預期結果不明確。

5) 教育水平：綠色經濟發展需要強化個人生態環保意識。因此，我們以教育行業年末城鎮單位從業人員衡量居民受教育水平，并將其作為控制變量納入計量模型中[20]，預期結果為正。

(三)數據來源

本文研究時間段為2005—2016年。考慮到數據平穩性，除綠色經濟增長效率外，我們將所有數據對數化處理。出口復雜度數據來自于國研網對外經濟貿易數據庫，其余數據來自于《中國統計年鑒》與各省市年鑒。表1給出了數據描述性統計。

表1 變量描述性統計

五、實證研究

基于以上說明，構建我國31個省市2005—2016年面板數據，實證研究制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應及特征，檢驗政府調節效應的影響。

(一)基準回歸結果

基于研究制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應及特征的模型(14)和檢驗政府干預調節效應的模型(15)，我們根據F檢驗和Hausman檢驗，選取固定效應模型進行主要分析，并給出隨機效應結果，具體如表2。

回歸逐步加入控制變量。表2中第①列到第④列控制了出口復雜度及其平方項，表明制造業價值鏈攀升與綠色經濟增長呈“U”型特征。而第⑤列到第⑧列則控制了出口復雜度及政府干預調節效應，表明政府干預可加速制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的形成或顯現。分開來看，出口復雜度一次項估計結果為-0.460 4，在1%的水平上顯著，表明制造業出口復雜度提升10%，其“綠水青山”效應將下降4.604%；但二次項的估計結果顯著為0.032 7，說明后期制造業價值鏈攀升有明顯的“綠水青山”作用。這說明制造業價值鏈攀升的“綠水青山”呈“U”型特征，驗證了假說1。關于政府干預對制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的加速作用，出口復雜度一次項結果為-0.025 4，在5%的水平上顯著，說明制造業出口復雜度10%的提升會造成“綠水青山”效應下降0.254%。但政府干預調節效應的結果為0.009，在1%的水平上顯著，說明在一定的政府干預下，制造業出口復雜度10%的上升會拉動“綠水青山”效應上升0.09%。這說明政府干預的調節效應在一定程度上可加速制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的形成或顯現，驗證了假說2。

表2 基準回歸

控制變量對我國“綠水青山”也有一定影響。首先，第二產業占比系數為負，說明第二產業尤其是高能耗高污染產業發展阻礙著我國綠色經濟轉型；但第三產業占比系數顯著為正，這說明產業高級化發展可推動“綠水青山”煥發新顏。目前，我國正處于經濟結構轉型的關鍵時期，推進企業重組，淘汰落后產能，發揮生物制藥、新能源等戰略性新興產業和旅游等現代服務業的經濟生態優勢可較好地提升制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應。其次，技術進步估計系數為0.011 2，在1%的水平上通過顯著性檢驗，即技術水平10%的提升會促進“綠水青山”效應0.112%的增長，說明技術進步可優化產品生產過程，提高資本利用效率，增加單位產品附加值，推動企業綠色生產，提高綠色經濟增長效率。但這一正向作用在政府干預調節效應下不顯著，可能的原因在于我國科研基礎、中高端人才和良好的科技生態環境分布不均，整體上東部地區技術能力強于中西部地區，基礎設施的估計結果類似。最后，教育水平和外商直接投資結果為正，說明我國居民素質的提高，環境保護意識的提升和外資先進技術溢出會推動我國環境治理發展，發揮“綠水青山”的生態經濟價值，助力“綠水青山”轉化為“金山銀山”。

(二)地區異質性研究

我國幅員遼闊，地大物博，各地區制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應可能存在地區異質性。因此，我們在文獻基礎上，將31個省份劃分成東中西3個地區，進行地區回歸，探討制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的區域異質性,結果如表3。

表3 分地區回歸

表3第①列、第③列和第⑤列為包含出口復雜度的二次項，而第②列、第④列以及第⑥列包含出口復雜度與政府干預的交乘項。從表3的結果可以看出：制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的U型特征及政府調節效應對“綠水青山”效應的加速作用具有穩健性。

分開來看，對于東部地區，制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應U型特征仍然存在。在考慮政府調節效應后，出口復雜度估計系數為-0.019 4，不顯著，說明在政府調節效應下，東部地區大部分制造業已處于價值鏈較高位置，對綠色經濟效率的阻礙作用不明顯，主要表現為對“綠水青山”效應的加速作用，助力我國綠水青山煥發新顏。對于中部地區，制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應U型特征仍然存在。考慮政府調節效應后，出口復雜度估計系數顯著為-0.044 5，說明制造業價值鏈攀升仍然存在對“綠水青山”效應的阻礙作用。中部地區正處于制造業轉型突破的關鍵期，較大部分省市制造業仍以大量生產要素投入推動發展，資本利用效率較低，污染排放較多，不利于區域綠色發展。西部地區結果與中部地區類似，原因在于西部地區受地理位置等因素限制，基礎設施并不完善，多數企業處于發展初期，價值鏈地位偏低，規模效應不明顯，技術溢出不足，發展中仍以大量生產要素投入來推動價值鏈攀升，資源浪費嚴重，產品附加值較低，“綠水青山”不明顯。控制變量方面與前文差異不大，值得注意的是考慮政府調節效應后的東中部地區技術進步對“綠水青山”效應的提升作用不明顯，而西部地區卻較顯著，可能的原因是東中部地區的技術創新轉化為實用技術存在一定滯后，尤其是政府專利受理時間，故其正向作用不明顯；而西部地區由于自身技術落后，更多是靠技術引進推動技術進步。

(三)內生性問題處理

我們采用面板工具變量方法對模型中的內生性問題進行處理，以核心解釋變量的滯后1期作為工具變量，結果如表4。

表4 內生性處理

表4的結果表明制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應呈U型特征，且一定的政府干預可加速制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應形成。分開來看，對于制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的U型特征而言，出口復雜度一次項結果在1%的水平上顯著為-0.745 0，說明制造業出口復雜度每提升10%，其“綠水青山”效應就下降7.450%，而出口復雜度二次項結果在1%的水平上顯著為0.050 6，出口復雜度10%的提升就會帶來“綠水青山”效應0.506%的優化，說明制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的U型特征是顯著的。對于政府干預調節效應，其結果在1%的水平上顯著為0.010 9，說明一定的政府干預可助推制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應提升0.109%，政府干預對制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的加速作用是穩健的。政府應通過環境規制刺激技術進步，優化生產過程，推動企業綠色生產，發揮“綠水青山”的生態經濟價值，助力“綠水青山”轉化為“金山銀山”。

(四)穩健性檢驗

前文已明確制造業價值鏈攀升的U型“綠水青山”效應，并檢驗了政府干預調節效應的加速作用。為進一步確定制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的U型特征及政府調節作用的穩健性，我們進行穩健性檢驗：首先，以人均綠色GDP作為SFA模型的產出變量測算綠色人均經濟增長效率，記為PGGDP，并以PGGDP作被解釋變量進行回歸分析(2)人均綠色GDP的測算方法類似于綠色GDP，即PGGDPit=EIit×PGDPit，其中EIit為各省份環境指數，PGDPit為各省市人均GDP。；其次，變換估計方法，使用最大似然法進行穩健性檢驗；最后，考慮到北京等4個直轄市的政策優勢，我們剔除4個直轄市進行回歸分析。結果如表5。

表5 穩健性檢驗

表5第①列和第②列是以人均綠色經濟增長效率為被解釋變量的回歸結果，與前文并無明顯差異，說明結果較為穩健。第③和第④列是最大似然估計方法的回歸結果，第⑤和第⑥列是剔除4個直轄市后的估計結果。從結果可知，制造業價值鏈攀升的U型“綠水青山”效應較為穩健，且一定的政府干預仍能夠加速制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的形成。

六、結論與建議

(一)結論

本文基于前人研究，借助SFA模型測算我國31個省份2005—2016年的綠色經濟增長效率，構建2005—2016年省域面板數據研究制造業價值鏈攀升“綠水青山”效應及特征，檢驗政府干預調節效應的作用。研究發現：(1)制造業全球價值鏈攀升的“綠水青山”效應呈非線性特征，具體表現為U型。當制造業位于價值鏈較高位置時，制造業價值鏈地位每提升10%，會帶來“綠水青山”效應0.587%的提升。(2)政府干預可加速制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應的形成。當政府調節效應一定時，制造業價值鏈10%的攀升可推動其“綠水青山”效應提升0.09%。(3)在產業結構方面，第三產業發展顯著促進綠色經濟效率提升，第二產業的作用不明顯，產業高級化發展可加速我國綠水青山煥發新顏。(4)制造業價值鏈攀升的“綠水青山”效應存在地區異質性。在考慮政府調節效應后，東部地區制造業價值鏈攀升對“綠水青山”效應的阻礙作用已不明顯。(5)由于存在政府專利受理的時滯，東部地區的技術進步對綠色發展的積極作用不顯著，而西部地區直接引入技術，其技術進步對綠色發展有明顯作用。(6)外商直接投資通過學習效應、關聯效應和RD本地化實現先進技術溢出，提升我國企業技術水平，發揮“綠水青山”的生態經濟價值，助力“綠水青山”轉化為“金山銀山”。

(二)建議

基于以上研究結論，在我國經濟“新常態”背景下，我們認為我國可從以下幾方面助力綠色發展：第一，堅持綠色發展理念，積極推進綠色節能的生產模式，加快轉換經濟發展方式。在我國經濟綠色轉型的背景下，若仍一味依賴傳統的要素投入推動經濟發展，勢必會造成綠水青山退化與其生態經濟價值的浪費，不利于綠色發展和綠色生態生活方式的形成。綠色轉型的高質量發展要堅持生態優先、綠色發展，通過提高全要素生產率來推動經濟動能轉換，淘汰落后產能，促進可持續發展。第二，重視政府干預的調節效應。在現有條件下，建立更完備的環保支出效率評價體系，將效率值納入官員考核評價體系，注重綠色GDP增長，提升各級環保部門的獨立執行力，增強環保領域的預算獨立，保證環保政策目標和執行不受地方政府總體目標干擾，恢復綠水與青山，助力“綠水青山”向“金山銀山”轉化。第三，完善相關知識產權保護政策，在鼓勵發明創新的同時，在企業和學術機構之間搭建溝通平臺，促進理論研究轉化為實用科技，發揮科學技術對綠色經濟增長效率提升的促進作用，助力我國綠水青山煥發新顏。第四，精簡政府效能，建設高效政府，縮短技術創新與實用技術間的時滯，發揮技術創新的生態價值，推進“綠水青山”轉化為“金山銀山”。