石風(fēng)光

(安陽(yáng)師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南 安陽(yáng) 455000)

中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉及其影響因素
——基于線性和非線性面板數(shù)據(jù)模型的分析

石風(fēng)光

(安陽(yáng)師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南 安陽(yáng) 455000)

利用綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核算模型，將影響中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉分解為環(huán)境技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境技術(shù)效率、環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)和要素投入五個(gè)部分，在此基礎(chǔ)上利用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型和面板平滑轉(zhuǎn)換模型分析了各增長(zhǎng)源泉的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，要素投入和環(huán)境全要素生產(chǎn)率是中國(guó)省區(qū)主要的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉，環(huán)境管制和產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)對(duì)中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響較?。患夹g(shù)創(chuàng)新能力、FDI水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平和對(duì)外開(kāi)放水平的提高可以顯著提升省區(qū)環(huán)境全要素生產(chǎn)率，而提升污染治理強(qiáng)度和基礎(chǔ)設(shè)施水平則會(huì)顯著抑制環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)；提高技術(shù)創(chuàng)新能力和污染治理強(qiáng)度有助于產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，F(xiàn)DI水平、能源強(qiáng)度和大中型企業(yè)產(chǎn)值比重的提高則有助于促進(jìn)要素投入產(chǎn)出效應(yīng)的提升；各因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉的影響具有顯著的非線性特征，且在不同體制下的邊際效應(yīng)差異較大。

方向性環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)； 環(huán)境全要素生產(chǎn)率； 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)； 動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型；面板平滑轉(zhuǎn)換模型

一、引言及文獻(xiàn)評(píng)述

改革開(kāi)放30多年以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)，現(xiàn)已成為經(jīng)濟(jì)總量?jī)H次于美國(guó)的世界第二大經(jīng)濟(jì)體，經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得的巨大成就為世界所矚目。中國(guó)在取得可喜的經(jīng)濟(jì)發(fā)展成就同時(shí)，也付出了巨大的資源環(huán)境代價(jià)。在當(dāng)前大力發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)、強(qiáng)化生態(tài)環(huán)境保護(hù)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的大背景下，探討中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉及其影響因素，對(duì)于提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展十分必要。

新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為，要素投入和全要素生產(chǎn)率是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要源泉。其中，估計(jì)全要素生產(chǎn)率對(duì)于理解經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉至關(guān)重要，這方面的相關(guān)研究文獻(xiàn)也比較多，如顏鵬飛等(2004)、鄭京海等(2005)、岳書(shū)敬等(2006)、郭玉清等(2010)、史修松等(2011)、吳振球等(2014)。然而上述文獻(xiàn)主要利用非參數(shù)方法對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算，并未考慮資源環(huán)境約束問(wèn)題，即沒(méi)有考慮能源投入和環(huán)境污染等“壞”產(chǎn)出。Chung et al.(1995)引入了能夠增加期望產(chǎn)出同時(shí)又減少環(huán)境污染的函數(shù)形式——方向性距離函數(shù)，并利用方向性距離函數(shù)構(gòu)建了Malmquist-Luenberger 生產(chǎn)率指數(shù)(ML生產(chǎn)率指數(shù))，而該指數(shù)可以進(jìn)一步被分解為環(huán)境技術(shù)進(jìn)步和環(huán)境技術(shù)效率變化兩個(gè)部分。利用這種方法測(cè)算環(huán)境全要素生產(chǎn)率的研究比較多，如王兵等(2008)、楊俊等(2009)、葉祥松等(2011)、李小勝等(2012) 、朱承亮(2014)等。而在測(cè)算環(huán)境全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用綠色增長(zhǎng)核算框架對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉進(jìn)行分解的研究，目前則只有涂正革等(2009)、陳詩(shī)一(2009)和劉瑞翔(2013)等少數(shù)文獻(xiàn)。

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉影響因素的文獻(xiàn)，主要集中在全要素生產(chǎn)率影響因素研究上。如戴平生(2009)利用空間面板數(shù)據(jù)模型研究了中國(guó)省區(qū)工業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素；肖攀等(2013)利用一般面板數(shù)據(jù)模型和空間面板數(shù)據(jù)模型分析了中國(guó)城市環(huán)境全要素生產(chǎn)率的影響因素；李小勝等(2015)利用空間面板Tobit模型對(duì)中國(guó)省區(qū)環(huán)境規(guī)制下的全要素生產(chǎn)率影響因素進(jìn)行了分析；黃永春等(2015)利用Tobit模型對(duì)中國(guó)東部、中部、西部三大區(qū)域的環(huán)境全要素生產(chǎn)率影響因素進(jìn)行了估計(jì)；陳超凡(2016)利用一般面板數(shù)據(jù)模型和動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型分析了中國(guó)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響因素。上述文獻(xiàn)對(duì)全要素生產(chǎn)率這一經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉的重要影響因素進(jìn)行了有益的探索，但都沒(méi)能夠很好地刻畫(huà)出面板數(shù)據(jù)的截面異質(zhì)性特征，更沒(méi)能在計(jì)量分析中反映各因素對(duì)全要素生產(chǎn)率的非線性影響。除全要素生產(chǎn)率外，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉還有投入因素、結(jié)構(gòu)因素和環(huán)境因素等方面因素，目前鮮有這方面的研究。有鑒于此，本文擬構(gòu)建一個(gè)綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核算模型，將2000—2013年中國(guó)省區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉分解為環(huán)境技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境技術(shù)效率、環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)和要素投入等五個(gè)部分，進(jìn)而利用線性的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型和非線性的面板平滑轉(zhuǎn)換模型分析中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉的影響因素。

二、中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉分析

(一)研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1．Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)及分解

在借鑒Luenberger (1992，1995)的短缺函數(shù)思想基礎(chǔ)上，F(xiàn)are et al.(2001)構(gòu)造了如下形式的方向性距離函數(shù):

(1)

其中：P(x)為生產(chǎn)可能性集合；g=(y,-b)是產(chǎn)出擴(kuò)張方向向量，其含義是在給定投入x的條件下,“好”產(chǎn)出y和“壞”產(chǎn)出b分別成比例地?cái)U(kuò)大和縮??；β為方向性距離函數(shù)值，表示“好”產(chǎn)出y增長(zhǎng)、“壞”產(chǎn)出b減少的最大可能數(shù)量。

基于方向性距離函數(shù)，Chung et al.(1995)提出了包含非期望產(chǎn)出因素的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)(即環(huán)境全要素生產(chǎn)率)。而利用兩個(gè)時(shí)期的ML生產(chǎn)率指數(shù)的幾何平均值，可以消除時(shí)期選擇的隨意性，從而得到全要素生產(chǎn)率的變化，即：

(2)

通過(guò)這種方法，環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)ML可以被分解為環(huán)境技術(shù)進(jìn)步(MLTC)和環(huán)境技術(shù)效率變化(MLEC)兩個(gè)部分。

2．環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉的分解

生產(chǎn)者在參考技術(shù)下的方向性環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)為：

(3)

由此可知，方向性環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)造出了由期望產(chǎn)出y、非期望產(chǎn)出b、要素投入x、環(huán)境技術(shù)P(x)以及方向向量g所決定的前沿產(chǎn)出。

根據(jù)方向性距離函數(shù)與環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)的關(guān)系，借鑒Kumar et al.(2002)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉分解思路，可以將產(chǎn)出進(jìn)行如下五重分解：

(4)

式(4)把前沿產(chǎn)出分解為環(huán)境技術(shù)效率(MLEC)的貢獻(xiàn)、環(huán)境技術(shù)進(jìn)步(MLTC)的貢獻(xiàn)、環(huán)境管制(EPC)的貢獻(xiàn)、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)(IES )的貢獻(xiàn)以及要素投入(INP)的貢獻(xiàn)等五個(gè)部分。其中，環(huán)境技術(shù)效率(MLEC)與環(huán)境技術(shù)進(jìn)步(MLTC)乘積為環(huán)境全要素生產(chǎn)率，即ML生產(chǎn)率指數(shù)。在考慮環(huán)境因素后，傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率被分解為MLEC、MLTC、EPC和IES四個(gè)部分。

在上述產(chǎn)出的分解結(jié)果中，環(huán)境技術(shù)效率(MLEC)改善意味著生產(chǎn)者對(duì)環(huán)境生產(chǎn)前沿的追趕速度加快；環(huán)境技術(shù)進(jìn)步(MLTC)則表現(xiàn)為環(huán)境生產(chǎn)前沿的向上移動(dòng)；環(huán)境管制(EPC)反映了環(huán)境管制對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的約束效應(yīng)，即在環(huán)境技術(shù)結(jié)構(gòu)、要素投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不變時(shí)，污染物的排放對(duì)前沿產(chǎn)出的影響，實(shí)際上也就是Ft+1(xt+1,yt+1,bt+1;g)與Ft+1(xt+1,yt,bt;g)的差異；產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)(IES )反映了產(chǎn)出結(jié)構(gòu)(“好”產(chǎn)出與“壞”產(chǎn)出的比例)變化對(duì)前沿產(chǎn)出的影響，即Ft+1(xt+1,yt+1,bt;g)與Ft+1(xt+1,yt,bt;g)之差；INP反映了在技術(shù)結(jié)構(gòu)和技術(shù)效率不變條件下，要素投入變化對(duì)前沿產(chǎn)出的效應(yīng)。

3.數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究對(duì)象為中國(guó)大陸除西藏之外的30個(gè)省、自治區(qū)和直轄市，根據(jù)研究需要將這30個(gè)省區(qū)劃分為東部、中部、西部和東北四大地區(qū)*東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等10省區(qū)，中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南等6省區(qū)，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等11省區(qū)，東北地區(qū)包括遼寧、吉林和黑龍江等3省區(qū)。；研究具體時(shí)段為2000—2013年。本文所使用的變量及相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源具體情況如下：

本文的期望產(chǎn)出用GDP數(shù)據(jù)表示，并按照2000年的價(jià)格水平進(jìn)行平減，相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》；借鑒胡曉珍等(2011)的方法，本文將環(huán)境污染綜合指數(shù)作為非期望產(chǎn)出，其值由SO2、COD和固體廢棄物產(chǎn)生量計(jì)算而得，相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》；本研究所使用的投入變量為物質(zhì)資本存量、勞動(dòng)力和能源消耗量，其中物質(zhì)資本存量用永續(xù)盤(pán)存法計(jì)算而得，相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》；勞動(dòng)力為各省區(qū)全社會(huì)從業(yè)人員數(shù)目，數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》；各省區(qū)能源消費(fèi)總量用萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤衡量，數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(二)中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉分解結(jié)果分析

上文將中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了五重分解。為了便于觀察和分析，本文繪制出了2000—2013年中國(guó)四大地區(qū)相應(yīng)增長(zhǎng)源泉所貢獻(xiàn)增長(zhǎng)率的分布圖，圖中每個(gè)地區(qū)相應(yīng)變量的值為該地區(qū)所有省區(qū)的平均值，結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知，在四大地區(qū)中，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度最快，為12.288%，其他三個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度基本持平，約為11.850%。接下來(lái)對(duì)每個(gè)增長(zhǎng)源泉所貢獻(xiàn)的增長(zhǎng)率進(jìn)行地區(qū)間的比較分析。在環(huán)境技術(shù)進(jìn)步方面，東部地區(qū)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)的增長(zhǎng)率最高，為9.351%；其次是東北地區(qū)的6.122%，而中部地區(qū)和西部地區(qū)則大體相當(dāng)，約為4.350%。在環(huán)境技術(shù)效率方面，所有地區(qū)環(huán)境技術(shù)效率的增長(zhǎng)率均為負(fù)，這意味著環(huán)境技術(shù)效率在全國(guó)范圍內(nèi)普遍惡化，以至于妨礙了經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)。分地區(qū)看，東部地區(qū)的環(huán)境技術(shù)效率惡化并不太嚴(yán)重，其他三個(gè)地區(qū)則比較嚴(yán)重，因?yàn)榄h(huán)境技術(shù)效率惡化導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)降速超過(guò)1.722%。上述各地區(qū)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步和環(huán)境技術(shù)效率所貢獻(xiàn)的增長(zhǎng)率之和，即為該地區(qū)環(huán)境全要素生產(chǎn)率對(duì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)。在環(huán)境管制方面，東部地區(qū)、中部地區(qū)環(huán)境管制貢獻(xiàn)的增長(zhǎng)率均在0.1%以下，而西部地區(qū)和東北地區(qū)相應(yīng)指標(biāo)則均在1.3%以上，說(shuō)明中國(guó)東部地區(qū)、中部地區(qū)環(huán)境管制要嚴(yán)于西部地區(qū)、東北地區(qū)。除西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)略有促進(jìn)外，其他地區(qū)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)均妨礙了地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，說(shuō)明中國(guó)多數(shù)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)還不盡合理，高污染、高耗能產(chǎn)業(yè)比重過(guò)高。圖1還表明，中部地區(qū)要素投入所貢獻(xiàn)的增長(zhǎng)率最高，為11.194%，東北地區(qū)和西部地區(qū)分別為8.456%和8.108%，最低的東部地區(qū)僅為4.282%。從全國(guó)總的情況來(lái)看，要素投入仍然是第一位的增長(zhǎng)源泉，其貢獻(xiàn)的增長(zhǎng)率高達(dá)7.484%；其次是全要素生產(chǎn)率的作用(環(huán)境技術(shù)進(jìn)步和環(huán)境技術(shù)效率的貢獻(xiàn)之和)，其貢獻(xiàn)的增長(zhǎng)率為4.848%；然后是環(huán)境管制的貢獻(xiàn)，其引致的增長(zhǎng)率為0.733%；最后是產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)的作用，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)為-1.043%。

圖1 中國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉所貢獻(xiàn)增長(zhǎng)率(%)

三、中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉的影響因素分析

(一)中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉影響因素的線性分析

1.動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建及指標(biāo)的選取

動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型可以反映出被解釋變量的動(dòng)態(tài)變化特征，而且可以通過(guò)控制固定效應(yīng)克服變量遺漏問(wèn)題和反向因果性問(wèn)題，因而在實(shí)證分析中得到廣泛應(yīng)用，本文也擬利用這種模型。在具體的研究過(guò)程中，擬用五種經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉作為被解釋變量，通過(guò)建立動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型來(lái)分析各種因素對(duì)它們的影響。由于計(jì)算出來(lái)的五種增長(zhǎng)源泉均是以指數(shù)形式表現(xiàn)出來(lái)的，只是反映了相應(yīng)指標(biāo)鄰近年份的變化，并不能反映各指標(biāo)的實(shí)際水平，所以擬采用各增長(zhǎng)源泉指數(shù)的累計(jì)值而不是當(dāng)年值作為被解釋變量，以更好地解決統(tǒng)計(jì)量的顯著性問(wèn)題。同時(shí)參考其他相關(guān)研究文獻(xiàn)，最終選用以下指標(biāo)作為解釋變量：(1)技術(shù)創(chuàng)新能力(RD)，用研發(fā)投入占GDP比重表示；(2)FDI水平(FDI)，用實(shí)際利用外資占GDP比重表示；(3)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)(SE)，用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重表示；(4)能源強(qiáng)度(EI)，用各省能源消費(fèi)總量與GDP比值表示；(5)污染治理強(qiáng)度(PTI)，用污染治理成本與GDP比值表示；(6)基礎(chǔ)設(shè)施水平(INF)，用每平方公里面積的公路、鐵路總長(zhǎng)度表示；(7)對(duì)外開(kāi)放水平(OPE)，用進(jìn)出口總額與GDP比值表示；(8)所有制結(jié)構(gòu)(OWN)，用國(guó)有企業(yè)和國(guó)有控股企業(yè)產(chǎn)值占GDP比重表示；(9)規(guī)模結(jié)構(gòu)(SCA)，用大中型企業(yè)總產(chǎn)值占GDP比重表示。

利用上述變量可建立如下形式的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型：

(5)

其中：Yit為被解釋變量，代表五種經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉；μi和vt分別為時(shí)間和地區(qū)變量；εit為回歸誤差項(xiàng)。模型中解釋變量相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》，變量樣本觀測(cè)值的統(tǒng)計(jì)描述如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2.動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)結(jié)果分析

GMM方法是常用的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)方法，這一方法不需要隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的準(zhǔn)確分布信息，同時(shí)允許隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)存在序列相關(guān)性和異方差性，估計(jì)結(jié)果也比較穩(wěn)健可靠，能夠解決傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中的很多問(wèn)題。為此，本文將使用GMM方法對(duì)中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，估計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉影響因素的GMM回歸結(jié)果

注：表中模型(Ⅰ)、模型(Ⅱ)、模型(Ⅲ)、模型(Ⅳ)、模型(Ⅴ)分別表示以環(huán)境技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境技術(shù)效率、環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)、要素投入為被解釋變量的回歸模型；表中數(shù)據(jù)為兩步差分GMM估計(jì)結(jié)果；***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。

由表2結(jié)果可知，五個(gè)模型系數(shù)的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)的Wald值都在1%的水平上顯著，這說(shuō)明本文設(shè)定的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合是有統(tǒng)計(jì)意義的，回歸方程整體上是有效的。此外還可以看到，每個(gè)模型被解釋變量的滯后項(xiàng)回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，這說(shuō)明每個(gè)被解釋變量的變化會(huì)受到自身慣性的顯著影響。由于模型(Ⅰ)和模型(Ⅱ)的被解釋變量同屬環(huán)境全要素生產(chǎn)率的主要構(gòu)成部分，為了便于分析，接下來(lái)對(duì)模型(Ⅰ)和模型(Ⅱ)的回歸結(jié)果同時(shí)進(jìn)行說(shuō)明。模型(Ⅰ)和模型(Ⅱ)回歸結(jié)果表明，技術(shù)創(chuàng)新能力對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的提升有顯著的促進(jìn)作用，而對(duì)環(huán)境技術(shù)效率的提升作用則不明顯，這與現(xiàn)實(shí)情況是相符的。FDI與環(huán)境技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境技術(shù)效率之間均呈現(xiàn)出了顯著的正向相關(guān)性，這是因?yàn)橥馍讨苯油顿Y會(huì)帶來(lái)資金，也會(huì)帶來(lái)先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，從而促進(jìn)中國(guó)技術(shù)水平和技術(shù)效率的全面提升。表2結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)于環(huán)境技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境技術(shù)效率的促進(jìn)作用并不顯著。模型(Ⅰ)和模型(Ⅱ)回歸結(jié)果還表明，能源強(qiáng)度僅與環(huán)境技術(shù)進(jìn)步顯著相關(guān)，并且這種關(guān)系是反向的，即單位產(chǎn)出的能源投入越多，在生產(chǎn)中所采用的節(jié)能環(huán)保技術(shù)越落后。污染治理強(qiáng)度與環(huán)境技術(shù)進(jìn)步具有顯著反向關(guān)系，而與環(huán)境技術(shù)效率則具有顯著正向關(guān)系。污染治理強(qiáng)度的加大，說(shuō)明當(dāng)前企業(yè)采用的技術(shù)并不是節(jié)能環(huán)保的，而治污也會(huì)占用企業(yè)大量的資金，從而可能會(huì)影響研發(fā)投入。污染治理會(huì)使企業(yè)在相同投入的情況下，增加“好”產(chǎn)出，減少“壞”產(chǎn)出，從而提高環(huán)境技術(shù)效率。表2的結(jié)果表明，提升基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)提高環(huán)境技術(shù)進(jìn)步和環(huán)境技術(shù)效率具有顯著的促進(jìn)作用，主要因?yàn)榛A(chǔ)設(shè)施水平越高，越能為技術(shù)創(chuàng)新能力、技術(shù)創(chuàng)新效率、生產(chǎn)管理效率等提高創(chuàng)造更好的外部條件。由表2結(jié)果可知，對(duì)外開(kāi)放水平對(duì)環(huán)境技術(shù)效率沒(méi)有顯著影響，而對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步則具有顯著正向影響。這主要因?yàn)檫M(jìn)口會(huì)產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)，同時(shí)貿(mào)易開(kāi)放使得國(guó)內(nèi)企業(yè)面臨更多的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力，促使更多企業(yè)進(jìn)行重組以及技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，進(jìn)而對(duì)地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生積極影響。表2回歸結(jié)果顯示，所有制結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步?jīng)]有顯著影響，對(duì)環(huán)境技術(shù)效率則具有顯著反向影響。這可能是因?yàn)橹袊?guó)國(guó)有企業(yè)的改革正處于攻堅(jiān)期和深水區(qū)，國(guó)有企業(yè)還沒(méi)有形成完全適應(yīng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)要求的管理體制和經(jīng)營(yíng)機(jī)制，從而阻礙了企業(yè)技術(shù)效率的有效提升。模型(Ⅰ)和模型(Ⅱ)結(jié)果還表明，規(guī)模結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境技術(shù)效率均具有顯著反向影響。對(duì)這一現(xiàn)象的解釋是，大企業(yè)的自身特點(diǎn)決定了創(chuàng)新效率一般不及小企業(yè)，而企業(yè)規(guī)模過(guò)大也會(huì)降低生產(chǎn)管理效率。

由模型(Ⅲ)回歸結(jié)果可知，九個(gè)解釋變量中僅有經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、污染治理強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)產(chǎn)生了顯著影響。作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉，環(huán)境管制實(shí)際上表現(xiàn)為加強(qiáng)環(huán)境管制對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的約束效應(yīng)，也可以理解為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)某種程度上是由于放松環(huán)境管制而產(chǎn)生的。接下來(lái)分析該四個(gè)變量的影響效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)(工業(yè)比重)對(duì)環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)具有顯著正向影響。這是因?yàn)榭傮w上中國(guó)的環(huán)境管制并不嚴(yán)格，而一些工業(yè)企業(yè)又是主要的排污單位，這些企業(yè)比重的上升必然會(huì)增強(qiáng)環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)。同樣能源強(qiáng)度對(duì)環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)也具有顯著正向影響。在環(huán)境管制較為寬松、企業(yè)的節(jié)能環(huán)保技術(shù)總體上比較落后的情況下，能源強(qiáng)度的增強(qiáng)則意味著以犧牲環(huán)境為代價(jià)的產(chǎn)出增多。環(huán)境污染治理強(qiáng)度與環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)之間呈現(xiàn)顯著的反向變化關(guān)系，這是因?yàn)榧哟蟓h(huán)境污染治理強(qiáng)度意味著環(huán)境管制更加嚴(yán)厲，將會(huì)降低以犧牲環(huán)境為代價(jià)的產(chǎn)出。另外，基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)也具有顯著反向影響，這主要是因?yàn)椋毫己玫幕A(chǔ)設(shè)施會(huì)為環(huán)境治理提供更好的外部條件，從而有助于提高環(huán)境治理效率。

模型(Ⅳ)回歸結(jié)果表明，僅有技術(shù)創(chuàng)新能力、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和環(huán)境污染治理強(qiáng)度四個(gè)變量對(duì)產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)的產(chǎn)出效應(yīng)有顯著影響。加大研發(fā)投入會(huì)推動(dòng)新技術(shù)應(yīng)用，促進(jìn)新產(chǎn)業(yè)和新業(yè)態(tài)的快速成長(zhǎng)，從而有利于地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改善，并提高產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)的產(chǎn)出效應(yīng)?？傮w上，目前中國(guó)的工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)還比較落后，生產(chǎn)效率較低，環(huán)境污染也較為嚴(yán)重，在這種情況下，工業(yè)比重的提高、能源強(qiáng)度的加大必然會(huì)阻礙產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)產(chǎn)出效應(yīng)的改善。環(huán)境污染治理強(qiáng)度對(duì)產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)產(chǎn)出效應(yīng)具有顯著的正向影響，其回歸系數(shù)高達(dá)10.461，這是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)最主要的促進(jìn)因素。因?yàn)榧哟蟓h(huán)境污染治理強(qiáng)度會(huì)迫使地方政府大力發(fā)展節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，從而提升產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)的產(chǎn)出效應(yīng)。由模型(Ⅴ)的回歸結(jié)果可知，僅有FDI水平、能源強(qiáng)度和規(guī)模結(jié)構(gòu)對(duì)要素投入有顯著的影響。FDI和能源都是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要力量，促進(jìn)要素投入產(chǎn)出效應(yīng)的作用不言而喻。大中型企業(yè)實(shí)力雄厚，是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主力軍，也是地區(qū)要素投入的重要來(lái)源，規(guī)模結(jié)構(gòu)的改善顯然有助于提升地區(qū)要素投入水平和產(chǎn)出效應(yīng)。

為了檢驗(yàn)表2中五個(gè)模型回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，利用LLC、IPS、ADF-Fisher等面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)方法來(lái)檢驗(yàn)上述五個(gè)模型面板殘差的平穩(wěn)性，結(jié)果如表3所示。

表3 動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型殘差平穩(wěn)性檢驗(yàn)

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值為相應(yīng)參數(shù)的p值。

五個(gè)模型面板殘差單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示，所有模型的全部統(tǒng)計(jì)量的值均在1%顯著性水平上拒絕原假設(shè)，即五個(gè)模型面板殘差是平穩(wěn)的，上文五個(gè)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的回歸結(jié)果是可靠的。

(二)中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉影響因素的非線性分析

1.面板平滑轉(zhuǎn)換模型

面板平滑轉(zhuǎn)換模型(PSTR)最早是由González et al. ( 2005) 提出的非線性模型，是面板門(mén)限回歸模型(PTR)的一般形式，這一模型不但可以刻畫(huà)出面板數(shù)據(jù)的截面異質(zhì)性，而且可以通過(guò)引入一個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)使模型的系數(shù)呈現(xiàn)出連續(xù)變化的過(guò)程，從而使體制能夠得以連續(xù)、平滑地轉(zhuǎn)換。而PSTR模型可以表示為：

(6)

(7)

其中：m通常取1或2，當(dāng)m=1時(shí)，轉(zhuǎn)換函數(shù)含有一個(gè)位置參數(shù)c。

g1(qit;γ,c)=(1+exp(-γ(qit-c)))-1

(8)

若γ>0，當(dāng)轉(zhuǎn)換函數(shù)g1(qit;γ,c)=0時(shí)，式(6)為低體制；當(dāng)g1(qit;γ,c)=1時(shí)，式(6)為高體制。轉(zhuǎn)換函數(shù)值在0和1之間平滑轉(zhuǎn)換時(shí)，模型則在兩種體制之間平滑轉(zhuǎn)換。若γ→+∞，則PSTR模型轉(zhuǎn)化為PTR模型；若qit=c或γ→0，則g1(qit;γ,c)=0.5，PSTR模型則轉(zhuǎn)化為線性固定效應(yīng)模型。

當(dāng)m=2時(shí)，轉(zhuǎn)換函數(shù)含有兩個(gè)位置參數(shù)，此時(shí)轉(zhuǎn)換函數(shù)為：

g2(qit;γ,c1c2)=1+exp(-γ(qit-c1)(qit-c2))-1

(9)

2.模型的設(shè)定與變量選擇

PSTR模型的被解釋變量分別為五個(gè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉變量，利用的解釋變量數(shù)目和動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型數(shù)目一樣，共9個(gè)。參考涂正革(2008)和賀勝兵(2009)的研究，選擇解釋變量中的所有制結(jié)構(gòu)(OWN)和規(guī)模結(jié)構(gòu)(SCA)作為轉(zhuǎn)換變量。模型公式如下：

Yit=μi+Z1+g(qit;γ,c)Z2

(10)

Z1=β11RD+β21FDI+β31SE+β41EI+β51PTI+β61INF+β71OPE+β81OWN+β91SCA

(11)

Z2=β12RD+β22FDI+β32SE+β42EI+β52PTI+β62INF+β72OPE+β82OWN+β92SCA

(12)

3.模型的非線性檢驗(yàn)

在對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)之前，需要對(duì)其進(jìn)行截面異質(zhì)性檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)各影響因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉是否具有非線性關(guān)系，然后根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果確定面板平滑轉(zhuǎn)換模型的具體形式。首先對(duì)模型進(jìn)行線性檢驗(yàn)，即對(duì)原假設(shè)H0∶r=0(模型為線性模型)和備擇假設(shè)H1∶r=1(模型為非線性模型)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)所使用的統(tǒng)計(jì)量為L(zhǎng)M、LMF、LRT。表4中的線性檢驗(yàn)結(jié)果表明，LM、LMF、LRT統(tǒng)計(jì)量均顯著拒絕了各影響因素與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉具有線性關(guān)系的假說(shuō)，即各影響因素與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉之間存在顯著的非線性關(guān)系，采用面板平滑轉(zhuǎn)換模型是合適的。其次在線性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，還需要進(jìn)一步進(jìn)行“剩余非線性檢驗(yàn)”，以確定模型中轉(zhuǎn)換函數(shù)的個(gè)數(shù)，最終采用統(tǒng)計(jì)量LM、LMF、LRT對(duì)H0∶r=1和H1∶r=2進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)表4中“剩余非線性檢驗(yàn)”中的LM、LMF、LRT統(tǒng)計(jì)量的取值及相應(yīng)的p值，可以斷定在兩個(gè)不同轉(zhuǎn)換變量的PSTR模型中，轉(zhuǎn)換函數(shù)的最優(yōu)個(gè)數(shù)均為1，即相應(yīng)的面板平滑轉(zhuǎn)換模型均為兩體制模型。

表4 模型的非線性檢驗(yàn)

注：表中模型(A)、模型(B)、模型(C)、模型(D)、模型(E)分別表示以環(huán)境技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境技術(shù)效率、環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)、要素投入為被解釋變量的模型；括號(hào)內(nèi)數(shù)值為相應(yīng)參數(shù)的p值。

4.模型估計(jì)結(jié)果分析

利用上述方法，分別以所有制結(jié)構(gòu)(OWN)和規(guī)模結(jié)構(gòu)(SCA)作為轉(zhuǎn)換變量對(duì)面板平滑轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行估計(jì)。在估計(jì)中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)轉(zhuǎn)換變量為規(guī)模結(jié)構(gòu)時(shí)，運(yùn)算中出現(xiàn)了奇異矩陣和矩陣不滿秩的情況，以至無(wú)法計(jì)算出模型參數(shù)。這可能是由于規(guī)模結(jié)構(gòu)并不能把模型區(qū)分為不同體制，從而導(dǎo)致模型出現(xiàn)嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。為此，本文只選擇所有制結(jié)構(gòu)為轉(zhuǎn)換變量進(jìn)行面板平滑轉(zhuǎn)換模型的估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表5所示。

表5結(jié)果和圖2—圖6表明，多數(shù)變量在統(tǒng)計(jì)意義上是顯著的，且所有的模型都僅有一個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)，并對(duì)應(yīng)一個(gè)位置參數(shù)，因而，所有的模型都是兩體制模型。由表5模型(A)結(jié)果可知β11+β12>0,這說(shuō)明所有制結(jié)構(gòu)(OWN)和研發(fā)投入的環(huán)境技術(shù)進(jìn)步彈性呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，也就意味著在其他條件不變情況下，所有制結(jié)構(gòu)值(工業(yè)比重)較高的地區(qū)研發(fā)投入對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)效應(yīng)更為顯著。表5結(jié)果顯示，所有制結(jié)構(gòu)在模型(A)中存在單門(mén)檻，其值c=0.124。當(dāng)?shù)貐^(qū)所有制結(jié)構(gòu)值小于門(mén)檻值時(shí)，中國(guó)省區(qū)研發(fā)投入對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步有著不太顯著的抑制作用；而超過(guò)門(mén)檻值后，研發(fā)投入對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的抑制作用就會(huì)減弱，甚至最終轉(zhuǎn)變?yōu)榇龠M(jìn)作用。由表5和圖2可以看到，模型(A)的轉(zhuǎn)換速度參數(shù)γ=5.601，數(shù)值比較小，說(shuō)明隨著OWN值的提高，轉(zhuǎn)換函數(shù)將呈現(xiàn)平穩(wěn)漸進(jìn)式的變化過(guò)程。由模型(A)的轉(zhuǎn)換函數(shù)圖可以看到，隨著轉(zhuǎn)換變量OWN的變化，研發(fā)投入的環(huán)境技術(shù)進(jìn)步彈性將在高低體制間平滑轉(zhuǎn)換，一旦OWN值超過(guò)門(mén)檻值，模型將趨于高體制，而研發(fā)投入的環(huán)境技術(shù)進(jìn)步彈性指數(shù)也將穩(wěn)定在7.401左右。另外還發(fā)現(xiàn)，模型(A)的390個(gè)觀測(cè)值均高于門(mén)檻值，這說(shuō)明相關(guān)變量對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的影響主要反映在非線性估計(jì)參數(shù)上。由表5結(jié)果還可以看到，外商直接投資水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的影響效應(yīng)比較相似，即線性回歸的參數(shù)值顯著為正，非線性回歸的參數(shù)值顯著為負(fù)。相應(yīng)的參數(shù)和分別為β21+β22=4.411>0、β31+β32=1.834>0，這說(shuō)明外商直接投資水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與環(huán)境技術(shù)進(jìn)步呈正相關(guān)。隨著國(guó)有企業(yè)產(chǎn)值比重的提升，外商直接投資水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的反向影響會(huì)減弱，通過(guò)平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)的作用分別從-34.198、-9.950轉(zhuǎn)變?yōu)?.411、1.834。能源強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的影響效應(yīng)與外商直接投資水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的影響效應(yīng)恰好相反，這說(shuō)明能源強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施水平與環(huán)境技術(shù)進(jìn)步呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，隨著國(guó)有企業(yè)產(chǎn)值比重的提升，能源強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的正向影響會(huì)減弱，并通過(guò)平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)的作用最終轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)值。由表5結(jié)果還可以看出，污染治理強(qiáng)度、所有制結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的反向影響會(huì)通過(guò)國(guó)有企業(yè)產(chǎn)值比重的提高而有所減弱，而對(duì)外開(kāi)放水平對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的正向影響也會(huì)由于國(guó)有企業(yè)產(chǎn)值比重的提高而有所減弱。表5結(jié)果還顯示，規(guī)模結(jié)構(gòu)的線性和非線性回歸參數(shù)均不顯著，這說(shuō)明中國(guó)省區(qū)規(guī)模結(jié)構(gòu)和環(huán)境全要素生產(chǎn)率之間并無(wú)密切關(guān)系。

注：表中模型(A)、模型(B)、模型(C)、模型(D)、模型(E)分別表示以環(huán)境技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境技術(shù)效率、環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)、要素投入為被解釋變量的模型；***、**、*分別表示在1%、 5% 、10%水平上顯著；括號(hào)內(nèi)數(shù)值為相應(yīng)參數(shù)的t值。

下面對(duì)環(huán)境技術(shù)效率影響因素進(jìn)行分析，即模型(B)回歸結(jié)果進(jìn)行分析。由表5結(jié)果可知，令模型(B)發(fā)生非線性轉(zhuǎn)換的位置參數(shù)c=0.567，且模型(B)位于低體制和高體制的觀測(cè)值的個(gè)數(shù)分別有274個(gè)和116個(gè)，所占比例分別為70%和30%，表明大多數(shù)觀測(cè)值位于低體制。模型(B)的平滑轉(zhuǎn)換速度參數(shù)γ=32.382，轉(zhuǎn)換速度較快，具體轉(zhuǎn)換過(guò)程如圖3所示。模型(B)中，各因素對(duì)環(huán)境技術(shù)效率的影響因所有制結(jié)構(gòu)的變化而呈現(xiàn)出各種變化，為了便于分析，將具有類(lèi)似轉(zhuǎn)換過(guò)程的影響因素一并進(jìn)行描述。當(dāng)所有制結(jié)構(gòu)處于低體制下，研發(fā)投入水平、能源強(qiáng)度的提高對(duì)環(huán)境技術(shù)效率的影響系數(shù)分別為15.202、0.017，只是前者顯著，后者不顯著；當(dāng)所有制結(jié)構(gòu)處于高體制狀態(tài)下，研發(fā)投入水平、能源強(qiáng)度對(duì)環(huán)境技術(shù)效率的影響系數(shù)分別轉(zhuǎn)變?yōu)?3.481、-0.176，并且均在1%水平下顯著。當(dāng)所有制結(jié)構(gòu)處于低體制下，F(xiàn)DI、污染治理強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施水平均對(duì)環(huán)境技術(shù)效率具有不顯著的反向影響，而在高體制下，三者對(duì)環(huán)境技術(shù)效率均具有顯著正向影響。在兩種體制下，對(duì)外開(kāi)放水平、所有制結(jié)構(gòu)均對(duì)環(huán)境技術(shù)效率產(chǎn)生了反向影響，前者僅在高體制下顯著，后者僅在低體制下顯著。模型(B)結(jié)果表明，在兩體制下規(guī)模結(jié)構(gòu)都對(duì)環(huán)境技術(shù)效率產(chǎn)生了正向影響，其影響僅在低體制下顯著。模型(B)結(jié)果還表明，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境技術(shù)效率的影響在兩體制下均不顯著。

就模型(C)回歸結(jié)果來(lái)看，令模型(C)發(fā)生非線性轉(zhuǎn)換的位置參數(shù)c=0.448，模型(C)位于低體制和高體制的觀測(cè)值的個(gè)數(shù)分別為184個(gè)和206個(gè)，所占比例分別為47%和53%，表明大多數(shù)觀測(cè)值位于高體制。模型(C)的平滑轉(zhuǎn)換速度參數(shù)γ=14102，轉(zhuǎn)換速度非?？?，轉(zhuǎn)換函數(shù)值在c=0.448處發(fā)生了突變，此時(shí)平滑轉(zhuǎn)換模型轉(zhuǎn)化為面板門(mén)限回歸模型，具體情況如圖4所示。模型(C)結(jié)果還顯示，F(xiàn)DI、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、規(guī)模結(jié)構(gòu)在兩體制下均對(duì)環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)有促進(jìn)作用，只是FDI僅在高體制下顯著，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、規(guī)模結(jié)構(gòu)僅在低體制下顯著。能源強(qiáng)度在低體制下對(duì)環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)具有顯著促進(jìn)作用，隨著所有制結(jié)構(gòu)變量取值超過(guò)位置參數(shù)，其對(duì)環(huán)境管制產(chǎn)出效應(yīng)的促進(jìn)作用會(huì)顯著減弱，并最終維持在較低的正向水平上?；A(chǔ)設(shè)施水平、所有制結(jié)構(gòu)在兩體制下均對(duì)環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)產(chǎn)生反向影響，只有基礎(chǔ)設(shè)施水平在低體制下的作用顯著，而所有制結(jié)構(gòu)的作用在高體制下顯著。模型(C)結(jié)果還表明，研發(fā)投入、環(huán)境污染治理強(qiáng)度、對(duì)外開(kāi)放對(duì)環(huán)境管制產(chǎn)出效應(yīng)的影響在兩體制下均不顯著。

圖2 模型(A)轉(zhuǎn)換函數(shù)

圖3 模型(B)轉(zhuǎn)換函數(shù)

圖4 模型(C)轉(zhuǎn)換函數(shù)

圖5 模型(D)轉(zhuǎn)換函數(shù)

圖6 模型(E)轉(zhuǎn)換函數(shù)

模型(D)結(jié)果顯示，其發(fā)生非線性轉(zhuǎn)換的位置參數(shù)c=0.687，模型(D)位于低體制和高體制的觀測(cè)值的個(gè)數(shù)分別為337個(gè)和53個(gè)，所占比例分別為86%和14%，表明大多數(shù)觀測(cè)值位于低體制。模型(D)的平滑轉(zhuǎn)換速度參數(shù)γ=10.429，轉(zhuǎn)換速度較快，其相應(yīng)轉(zhuǎn)換函數(shù)如圖5所示。在低體制下，模型(D)中的研發(fā)投入、基礎(chǔ)設(shè)施、對(duì)外開(kāi)放水平會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)改善產(chǎn)生顯著促進(jìn)作用，而FDI、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)則會(huì)產(chǎn)生顯著抑制作用，其他變量在低體制下并不顯著。在高體制狀態(tài)下，F(xiàn)DI、基礎(chǔ)設(shè)施、對(duì)外開(kāi)放、所有制結(jié)構(gòu)均對(duì)產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)改善起到抑制作用，而經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和規(guī)模結(jié)構(gòu)則均起到促進(jìn)作用，其他變量作用不明顯。

由模型(E)結(jié)果可知，其發(fā)生非線性轉(zhuǎn)換的位置參數(shù)c=0.582，模型(E)位于低體制和高體制的觀測(cè)值的個(gè)數(shù)分別為280個(gè)和110個(gè)，所占比例分別為72%和28%，說(shuō)明大多數(shù)觀測(cè)值位于低體制。模型(E)的平滑轉(zhuǎn)換速度參數(shù)c=14.963，轉(zhuǎn)換速度快于模型(D)，其相應(yīng)轉(zhuǎn)換函數(shù)如圖6所示。在低體制下，模型(E)中的FDI、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、所有制結(jié)構(gòu)對(duì)要素投入產(chǎn)出效應(yīng)的增長(zhǎng)有顯著促進(jìn)作用，而基礎(chǔ)設(shè)施和對(duì)外開(kāi)放水平則呈現(xiàn)出顯著抑制作用，其他變量影響不顯著。在高體制下，模型(E)中的FDI、環(huán)境污染治理強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施、對(duì)外開(kāi)放、所有制結(jié)構(gòu)對(duì)要素投入產(chǎn)出效應(yīng)的增長(zhǎng)具有明顯促進(jìn)作用，而研發(fā)投入、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、規(guī)模結(jié)構(gòu)則具有明顯的抑制作用。

四、結(jié)論與啟示

本文基于方向性環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核算模型，將2000—2013年中國(guó)省區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉分解為環(huán)境技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境技術(shù)效率、環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)和要素投入五個(gè)部分，在此基礎(chǔ)上分析了各增長(zhǎng)源泉對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)及差異，同時(shí)利用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型和面板平滑轉(zhuǎn)換模型對(duì)各增長(zhǎng)源泉的影響因素進(jìn)行線性和非線性分析，得出如下研究結(jié)論：(1)總體上，要素投入是中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要源泉，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍然是要素驅(qū)動(dòng)型增長(zhǎng)。環(huán)境技術(shù)進(jìn)步是中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)另一個(gè)重要源泉，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用在東部省區(qū)尤為顯著。中國(guó)省區(qū)普遍存在技術(shù)效率惡化的狀況，這阻礙了地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。環(huán)境管制對(duì)中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響較小。除西部省區(qū)外，其它地區(qū)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出不同程度的惡化，以致拉低了地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但這種影響很小。(2)技術(shù)創(chuàng)新能力、FDI水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平、對(duì)外開(kāi)放水平均對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步有顯著推動(dòng)作用，而能源強(qiáng)度、污染治理強(qiáng)度、規(guī)模結(jié)構(gòu)與環(huán)境技術(shù)進(jìn)步呈反向變化關(guān)系。FDI水平、污染治理強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施水平均能顯著地促進(jìn)地區(qū)環(huán)境技術(shù)效率的提升，而所有制結(jié)構(gòu)和規(guī)模結(jié)構(gòu)則起到相反作用。當(dāng)前經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度提升了環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)，提升污染治理強(qiáng)度和基礎(chǔ)設(shè)施水平則會(huì)抑制環(huán)境管制的產(chǎn)出效應(yīng)。技術(shù)創(chuàng)新能力和污染治理強(qiáng)度的提升會(huì)優(yōu)化地區(qū)產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)，目前中國(guó)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和較高的能源強(qiáng)度則會(huì)直接導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)的惡化。FDI水平、能源投入、規(guī)模結(jié)構(gòu)的優(yōu)化均能顯著提升要素投入的產(chǎn)出效應(yīng)。(3)以所有制結(jié)構(gòu)為轉(zhuǎn)換變量的PSTR模型具有顯著的非線性特征，每個(gè)模型均是兩體制模型，其位置參數(shù)分別為0.124、0.567、0.448、0.687和0.582，轉(zhuǎn)換速度參數(shù)分別為5.601、32.382、14102、10.429和14.963。在環(huán)境技術(shù)進(jìn)步影響因素模型中，隨著轉(zhuǎn)換函數(shù)的變化，技術(shù)創(chuàng)新能力、FDI水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步由負(fù)向影響逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著的正向影響，而能源強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施、對(duì)外開(kāi)放對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的正向影響則逐漸減弱，污染治理強(qiáng)度、所有制結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的反向影響會(huì)大幅減弱。在環(huán)境技術(shù)效率影響因素模型中，隨著轉(zhuǎn)換函數(shù)的變化，技術(shù)創(chuàng)新能力、能源強(qiáng)度對(duì)環(huán)境技術(shù)效率的影響由最初的正向變?yōu)轱@著的負(fù)向，而FDI水平、污染治理強(qiáng)度、基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)環(huán)境技術(shù)效率的影響則由負(fù)變正。對(duì)外開(kāi)放、所有制對(duì)環(huán)境技術(shù)效率的影響則始終為負(fù)。在環(huán)境管制影響因素模型中，轉(zhuǎn)換函數(shù)的變化會(huì)使FDI水平、能源強(qiáng)度、所有制結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境管制產(chǎn)生顯著影響，其中前兩者影響為正，后者為負(fù)。在產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)影響因素模型中，轉(zhuǎn)換函數(shù)的變化會(huì)使FDI水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平、對(duì)外開(kāi)放、所有制結(jié)構(gòu)對(duì)產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，而經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、規(guī)模結(jié)構(gòu)則存在顯著正向影響。在要素投入產(chǎn)出效應(yīng)影響因素模型中，轉(zhuǎn)換函數(shù)的變化會(huì)使所有影響因素對(duì)要素投入產(chǎn)出效應(yīng)產(chǎn)生顯著影響，其中研發(fā)投入、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、規(guī)模結(jié)構(gòu)的影響為負(fù)，其它為正。

上述研究結(jié)論可以留給我們一些有關(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要啟示：

(1)要素投入是拉動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，在適度擴(kuò)大地區(qū)投資規(guī)模的同時(shí)，要瞄準(zhǔn)方向和需求，注重投資的精準(zhǔn)性和有效性。要提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率，必須重視研發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新；要進(jìn)一步完善技術(shù)創(chuàng)新體系，降低研發(fā)成本，提高創(chuàng)新效率；各地區(qū)還應(yīng)注重加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)步伐，加大環(huán)境整治力度，提升對(duì)外開(kāi)放水平，吸引資金投入，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供良好的軟環(huán)境和硬環(huán)境；各地區(qū)在發(fā)展中必須要重視生態(tài)環(huán)境建設(shè)，堅(jiān)決摒棄“以環(huán)境換發(fā)展”的觀念，在堅(jiān)持綠色發(fā)展理念和堅(jiān)守硬的環(huán)境約束下，實(shí)現(xiàn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

(2)要發(fā)揮好各種因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，就必須要解決好國(guó)有企業(yè)改革和發(fā)展問(wèn)題，因此要改革產(chǎn)權(quán)制度，完善組織結(jié)構(gòu)，提高管理效率和創(chuàng)新效率，堅(jiān)持走集約發(fā)展、綠色發(fā)展和轉(zhuǎn)型發(fā)展之路。國(guó)有企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)平穩(wěn)運(yùn)行的重要依托，在提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力、改善公共財(cái)政結(jié)構(gòu)、優(yōu)化地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量方面作用顯著，但也存在企業(yè)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題、組織結(jié)構(gòu)問(wèn)題以及粗放型的發(fā)展方式帶來(lái)的不良影響等問(wèn)題。要進(jìn)一步改善國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境，改革國(guó)有企業(yè)的體制機(jī)制，完善國(guó)有企業(yè)各種體制機(jī)制，唯此各種因素才會(huì)更好地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

陳超凡. 2016. 中國(guó)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率及其影響因素：基于ML生產(chǎn)率指數(shù)及動(dòng)態(tài)面板模型的實(shí)證研究[J]. 統(tǒng)計(jì)研究(3):53-62.

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(責(zé)任編輯 張 坤)

Source of Economic Growth and Its Influencing Factors in Provinces of China: On Linear and Nonlinear Panel Data Model

SHI FengGuang

(School of Economics, Anyang Normal University, Anyang 455000)

By using green economic growth accounting model, the provincial economic growth is decomposed into the progress of environmental technology, environmental technology efficiency, environmental regulation and industrial structure of the environment, on which the paper analyzes factors affecting the source of economic growth by using dynamic panel data model and panel smooth transition model . The study found that the factor input and TFP are the main source of economic growth, environmental regulation and industrial environment structure have little influence on economic growth of provinces in China. The improvement of technological innovation capability, FDI, the level of infrastructure and opening level to the outside world can improve provincial environmental TFP significantly, and the improvement of pollution governance strength and the level of infrastructure has a significant inhibitory effect on the production of environmental regulation. The improvement of technology innovation ability and pollution control intensity can help optimize the structure of industry environment, the improvement of FDI, energy intensity and output value proportion of large and medium-sized enterprises can enhance the level of output effect of factor inputs. The effect of every factor on economic growth source has significant nonlinear characteristics, and its marginal effect difference is bigger under different system.

directional environmental production function; environmental TFP; economic growth; dynamic panel data model; panel smooth transition model

2016-08-05

石風(fēng)光(1975-)，男，江蘇沛縣人，博士，安陽(yáng)師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授。

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“環(huán)境因素對(duì)中國(guó)省際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差距的影響效應(yīng)及政策選擇”(U1304708)；河南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“河南省工業(yè)綠色化發(fā)展績(jī)效評(píng)價(jià)與提升對(duì)策研究”(2015BJJ037)；河南省高等學(xué)校青年骨干教師資助計(jì)劃資助項(xiàng)目“環(huán)境視角下的中國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率評(píng)價(jià)及提升對(duì)策研究”(2015GGJS-005)。

F061.5

A

1001-6260(2017)02-0009-12

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.02.002