張紅梅（教授），張 寧

一、引言

目前，我國(guó)進(jìn)入增速換擋期、調(diào)整陣痛期和前期政策消化期“三期疊加”階段。而我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)依然由大量要素投入和大規(guī)模投資所驅(qū)動(dòng)，經(jīng)濟(jì)紅利中全要素生產(chǎn)率所占份額較少，粗放式經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式?jīng)]有得到根本性改變，這一狀況已經(jīng)不能適應(yīng)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

黨的十九大報(bào)告指出，必須堅(jiān)定不移地貫徹“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享”的五大發(fā)展理念，逐步健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展的現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系。所謂綠色低碳循環(huán)發(fā)展的現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系，就是經(jīng)濟(jì)發(fā)展要努力擺脫以往“物耗高、能源高、污染高”等經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，逐步邁向“勞動(dòng)生產(chǎn)率提高、污染排放減少、資源消耗下降和可持續(xù)發(fā)展能力增強(qiáng)”階段，換言之就是綠色全要素生產(chǎn)率的持續(xù)改善。

在已有研究中，對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)度主要以索洛余值法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）為主。其中前者適合多投入單產(chǎn)出的形式，將通過(guò)生產(chǎn)函數(shù)形式變換得到的索洛余值作為綠色全要素生產(chǎn)率；后者適合多投入多產(chǎn)出的形式，運(yùn)用非參數(shù)線性規(guī)劃技術(shù)測(cè)度生產(chǎn)者的實(shí)際生產(chǎn)水平和最前沿生產(chǎn)技術(shù)的距離來(lái)度量綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）。

陳詩(shī)一[1]采用二氧化碳作為投入要素，利用超越對(duì)數(shù)分行業(yè)生產(chǎn)函數(shù)和索洛余值法估算了我國(guó)工業(yè)全要素生產(chǎn)率，并進(jìn)行了綠色增長(zhǎng)核算。郭輝等[2]運(yùn)用擴(kuò)展索洛模型估算了我國(guó)1978 ～2008 年能源消費(fèi)和二氧化碳排放約束下的綠色全要素生產(chǎn)率。胡曉珍等[3]和楊桂元等[4]分別將熵值法擬合的環(huán)境污染綜合指數(shù)和工業(yè)“三廢”作為經(jīng)濟(jì)的非期望產(chǎn)出納入非參數(shù)DEA-Malmquis 指數(shù)函數(shù)。而丁黎黎等[5]通過(guò)熵值法構(gòu)建“資源與環(huán)境損耗指數(shù)”，測(cè)算了資源環(huán)境雙重因素下我國(guó)沿海11 個(gè)地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率。

在綠色全要素生產(chǎn)率影響因素研究方面，屈小娥[6]認(rèn)為研發(fā)強(qiáng)度能有效提升綠色全要素生產(chǎn)率，而沈可挺等[7]的研究結(jié)果與之相反。屈小娥[6]、肖攀等[8]分別采用第三產(chǎn)業(yè)和工業(yè)產(chǎn)值占GDP 比重衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率具有提升作用。除此之外，對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素還有外商直接投資[9，10]、貿(mào)易開(kāi)放程度[11]、能源結(jié)構(gòu)[12]、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[13]。

以上述研究為基礎(chǔ)，本文將能源因素和環(huán)境污染因素納入傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的研究體系框架中，運(yùn)用超效率SBM 模型測(cè)算我國(guó)省域綠色全要素生產(chǎn)率，并借助標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、重心模型等方法，探究2006 ～2015年我國(guó)省域綠色全要素生產(chǎn)率的時(shí)間演變趨勢(shì)和空間遷移趨勢(shì)，以厘清綠色全要素生產(chǎn)率的時(shí)間和空間演化特征。同時(shí)利用空間杜賓模型探究綠色全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)，以期為我國(guó)的經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型提供借鑒。

二、研究方法與變量說(shuō)明

1.超效率SBM模型。數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）是由著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes、Cooper、Rhodes在1978年最先提出的，該方法是評(píng)價(jià)具有多個(gè)輸入和多個(gè)輸出的決策單元（DMU）間相對(duì)效率的非參數(shù)分析方法[14]。它主要是將每一個(gè)評(píng)價(jià)樣本作為一個(gè)DMU，對(duì)于每一個(gè)DMU 都存在各自的投入和產(chǎn)出，通過(guò)對(duì)投入和產(chǎn)出數(shù)值進(jìn)行數(shù)據(jù)線性規(guī)劃，以確定由投入和產(chǎn)出構(gòu)成的最優(yōu)解所形成的相對(duì)有效的生產(chǎn)前沿面。然后，通過(guò)分析決策單元與相對(duì)有效的生產(chǎn)前沿面之間的距離來(lái)判斷DMU的效率值。

學(xué)者Tone 在2002 年提出了一種基于松弛變量評(píng)價(jià)DMU相對(duì)效率的非徑向DEA模型，即SBM模型[15]。該模型將松弛變量納入目標(biāo)函數(shù)，使其效率值不再是使效益比例最大化，而變?yōu)槭箤?shí)際利潤(rùn)最大化。

同年，Tone為了彌補(bǔ)原始SBM模型不能將所有DMU 效率值進(jìn)行統(tǒng)一排序的缺陷，進(jìn)一步提出了超效率SBM模型。該模型假設(shè)存在n個(gè)DMU，每個(gè)DMU的評(píng)價(jià)體系由m個(gè)投入、r1個(gè)期望產(chǎn)出和r2個(gè)非期望產(chǎn)出三個(gè)部分組成，向量形式為x∈Rm，yd∈Rr1，yu∈Rr2；X、Yd、Yu是矩陣，且X=［x1…xn］∈Rm×n，假設(shè)以上的變量數(shù)據(jù)均為正值，則超效率SBM模型構(gòu)建如下所示：

2.標(biāo)準(zhǔn)差橢圓。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓是分析空間分布方向性特征的經(jīng)典方法之一，使用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓可以從全局和空間兩個(gè)角度定量解釋經(jīng)濟(jì)要素空間分布的中心性、方向性、空間形態(tài)等整體性特征。該方法主要通過(guò)橢圓的空間分布范圍以及中心、長(zhǎng)軸、短軸、方位角等基本參數(shù)定量描述經(jīng)濟(jì)屬性空間分布特征。SDE基本參數(shù)的計(jì)算公式如下：

中心：

X軸標(biāo)準(zhǔn)差：

Y軸標(biāo)準(zhǔn)差：

方位角：

其中：（xi，yi）為研究對(duì)象中心地理位置的經(jīng)緯度坐標(biāo)分別表示各點(diǎn)距離區(qū)域重心的相對(duì)坐標(biāo)表示加權(quán)平均重心；wi表示權(quán)重；n 表示研究對(duì)象的個(gè)數(shù)；θ為橢圓的方位角，表示正北方向順時(shí)針旋轉(zhuǎn)到橢圓長(zhǎng)軸所形成的夾角；σx和σy分別為沿x軸的標(biāo)準(zhǔn)差和沿y軸的標(biāo)準(zhǔn)差。

3.空間計(jì)量模型。

（1）空間相關(guān)性檢驗(yàn)?？臻g相關(guān)性檢驗(yàn)采用Moran 在1950 年提出的Moran's I 指數(shù)來(lái)檢驗(yàn)變量是否存在區(qū)域關(guān)聯(lián)性與空間依賴性。Moran's I 指數(shù)定義為：

Yi為第i個(gè)省份的指標(biāo)值，n為省份總數(shù)，Wij為鄰接距離空間權(quán)重矩陣。一般來(lái)說(shuō)，Moran's I 指數(shù)的取值范圍為［-1，1］。若Moran's I＞0，表明變量在空間上表現(xiàn)出正相關(guān)；若Moran's I＜0，表明變量在空間上表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)；若Moran's I=0，表明變量在空間上表現(xiàn)出隨機(jī)性，不存在空間相關(guān)性。

（2）空間Durbin 計(jì)量模型。常用的空間計(jì)量分析模型主要有空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。SLM模型側(cè)重于考察被解釋變量的空間溢出效應(yīng)，因此模型中包含被解釋變量的空間滯后項(xiàng)；SEM模型側(cè)重于考察因遺漏變量所造成的空間依賴性，因此模型中包含誤差項(xiàng)的空間滯后項(xiàng)。但是SLM模型和SEM模型都沒(méi)有考慮解釋變量之間的空間相關(guān)性，且有可能遺漏不可觀測(cè)變量的影響。LeSage、Pace[16]提出的SDM 模型綜合了SEM和SLM的優(yōu)點(diǎn)，既能夠考慮被解釋變量和解釋變量的空間依賴性，又能夠考慮隨機(jī)誤差沖擊的空間影響。因此，為了驗(yàn)證綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）的空間溢出效應(yīng)，本文將采用SDM 模型表達(dá)式：

式中，yit是觀測(cè)單位i 在時(shí)間t 上的被解釋變量是一個(gè)1×N階的外生變量，表示解釋變量矩陣的第i 行；β是一個(gè)固定且未知的k×1 階參數(shù)向量；k為解釋變量個(gè)數(shù)；μi對(duì)應(yīng)空間效應(yīng)；vt則對(duì)應(yīng)時(shí)間效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，且

（3）直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)分解。許多實(shí)證研究使用一個(gè)或者多個(gè)空間回歸模型的點(diǎn)估計(jì)來(lái)檢驗(yàn)是否存在空間溢出效應(yīng)。然而，LeSage、Pace[16]認(rèn)為利用點(diǎn)估計(jì)檢驗(yàn)溢出效應(yīng)可能存在偏誤，而且不同模型設(shè)定中變量的變化影響了偏微分方程。因此，為準(zhǔn)確估計(jì)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響程度，LeSage 和Pace 通過(guò)偏微分方法將SDM 模型中的參數(shù)向量θ分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。空間杜賓模型的向量形式可以表示為：

上式中：直接效應(yīng)就是偏微分矩陣右邊矩陣對(duì)角線的元素的均值；間接效應(yīng)是這個(gè)矩陣非對(duì)角線元素對(duì)應(yīng)行或列的均值；總效應(yīng)是這個(gè)矩陣的所有元素平均值，其數(shù)值等于直接效應(yīng)加上間接效應(yīng)。

4.變量選取和數(shù)據(jù)來(lái)源。本文以2006 ～2015年我國(guó)內(nèi)地30個(gè)省市（由于數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，剔除西藏地區(qū)）為研究樣本，選取資本、勞動(dòng)和能源消費(fèi)三種要素作為超效率SBM模型的投入變量，以經(jīng)過(guò)環(huán)境污染指數(shù)調(diào)整的相對(duì)綠色GDP作為超效率SBM模型的產(chǎn)出變量。具體投入和產(chǎn)出變量的數(shù)據(jù)來(lái)源和處理情況如下所示：

（1）投入指標(biāo)方面。①勞動(dòng)投入采用各省市歷年就業(yè)人員數(shù)來(lái)表示，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。②資本投入用固定資產(chǎn)存量衡量，此數(shù)據(jù)無(wú)法直接獲得，需進(jìn)行計(jì)算。本文主要借鑒張軍等[17]采用的永續(xù)盤存法計(jì)算資本投入：Kit=Kit-（11-δ）+Iit。其中Kit為研究樣本i 地區(qū)t 時(shí)期的固定資本存量，Kit-1為i 地區(qū)t-1 時(shí)期的資本存量，δ表示固定資本折舊率（取值9.6%），Iit為樣本i地區(qū)第t期的實(shí)際固定資本形成總額，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。③能源投入采用能源消耗總量表示，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（2）產(chǎn)出指標(biāo)方面。通過(guò)熵值法構(gòu)建環(huán)境污染指數(shù)EPI 來(lái)表示非期望產(chǎn)出部分[10]，在此基礎(chǔ)上用期望產(chǎn)出GDP減去環(huán)境污染的產(chǎn)出部分，其中將GDP以2006 年為基期進(jìn)行平減處理，得到綠色產(chǎn)出EDP?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，參考胡曉珍等[18]的研究方法，選取工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)煙（粉）塵排放量代表非期望產(chǎn)出的指標(biāo)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。

三、綠色全要素生產(chǎn)率的時(shí)空演變

1.綠色全要素生產(chǎn)率的時(shí)間演變。

（1）GTFP和TFP比較分析。運(yùn)用DEA-SOLVER Pro5 軟件基于非徑向超效率SBM 模型測(cè)算規(guī)模報(bào)酬可變條件下2006 ～2015 年30 個(gè)省市的綠色全要素生產(chǎn)率GTFP。同時(shí)，本文也測(cè)算出不考慮非期望產(chǎn)出、以傳統(tǒng)GDP為產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率TFP進(jìn)行比較分析，結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 2006 ～2015年GTFP和TFP均值比較

從表1 中可以看出，30 個(gè)省市考慮非期望產(chǎn)出GTFP 效率值要低于不考慮非期望產(chǎn)出TFP 效率值。結(jié)合現(xiàn)實(shí)情況，可認(rèn)為不考慮環(huán)境投入和環(huán)境代價(jià)的全要素生產(chǎn)率TFP 出現(xiàn)虛高現(xiàn)象，綠色全要素生產(chǎn)率GTFP能夠更真實(shí)客觀地反映我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步。

（2）GTFP 時(shí)間演變趨勢(shì)分析。從全國(guó)范圍來(lái)看，在2006 ～2015 年期間，全國(guó)地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率從0.7299 增長(zhǎng)到0.8244，總體而言呈現(xiàn)出波動(dòng)上升趨勢(shì)。從區(qū)域分布來(lái)看，東、中、西部地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率也呈現(xiàn)出波動(dòng)上升趨勢(shì)，且東部地區(qū)遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)。從時(shí)間段來(lái)看，不論是全國(guó)還是三大地區(qū)均呈現(xiàn)出2011年前快速上升、2011年后輕微下降趨勢(shì)。這主要是因?yàn)樵诮ㄔO(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)和節(jié)能減排的目標(biāo)下，我國(guó)不僅對(duì)排放污染物設(shè)定了最高限值，而且大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)、積極推動(dòng)節(jié)能清潔資源的利用，從而取得了一定的政策效果。

從省域來(lái)看，2006 ～2015 年我國(guó)綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢(shì)，且存在著顯著的省際差異。綠色全要素生產(chǎn)率保持較高水平的省市主要有北京、上海、江蘇、山東、廣東、青海和海南等，其中北京、上海為直轄市，江蘇、山東、廣東位于東部沿海地區(qū)，這些省市經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚、環(huán)境技術(shù)先進(jìn)、教育資源豐富、交通便利，因而綠色全要素生產(chǎn)率處于全國(guó)最高水平，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)的“雙贏”。與此同時(shí)，大部分中西部省市綠色全要素生產(chǎn)率雖然處于上升趨勢(shì)，但是十年間的效率值仍然低于1，處于較低水平。這主要是因?yàn)橹形鞑渴∈薪?jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較為薄弱，技術(shù)人才引進(jìn)、技術(shù)創(chuàng)新能力以及治污設(shè)備等方面的不足，導(dǎo)致環(huán)境技術(shù)落后于東部沿海地區(qū)。同時(shí)中西部省市還需要承接?xùn)|部省市帶來(lái)的重污染、高投入、勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，從而進(jìn)一步加重了環(huán)境污染，導(dǎo)致綠色全要素生產(chǎn)率持續(xù)處于較低水平。

圖1 區(qū)域GTFP時(shí)間演變趨勢(shì)分析

圖2 省域GTFP時(shí)間演變趨勢(shì)分析

2.綠色全要素生產(chǎn)率的空間演變。2006 ～2015年我國(guó)省域綠色全要素生產(chǎn)率空間格局表現(xiàn)出明顯的演化趨勢(shì)，具體表現(xiàn)為向西偏南移動(dòng)，且空間分布呈現(xiàn)逐漸擴(kuò)散的趨勢(shì)。本文主要從重心分布范圍和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓兩個(gè)方面定量分析我國(guó)省域綠色全要素生產(chǎn)率空間差異的演變趨勢(shì)。

（1）從重心分布范圍來(lái)看，綠色全要素生產(chǎn)率在空間分布上的重心可看做標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的重心。綠色全要素生產(chǎn)率重心均分布于湖北和河南境內(nèi)，說(shuō)明在東西方向上位于我國(guó)東部地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率要平均高于西部地區(qū)。從重心遷移軌跡來(lái)看（如圖3），在東→西方向上，2006 ～2009年綠色全要素生產(chǎn)率重心呈現(xiàn)出明顯的向東移動(dòng)趨勢(shì)，在2009年之后綠色全要素生產(chǎn)率重心又開(kāi)始向西移動(dòng)，向西移動(dòng)總距離要大于向東移動(dòng)總距離；在北→南方向上，總體呈現(xiàn)出先往北移動(dòng)再往南移動(dòng)的趨勢(shì)，且向南移動(dòng)總距離要大于向北移動(dòng)總距離?？傮w來(lái)看，我國(guó)綠色全要素生產(chǎn)率重心先偏東南再偏西北然后偏向西南，在樣本研究期間內(nèi)綠色全要素生產(chǎn)率重心總位移為13.0226Km，其中向西總移動(dòng)27.8299Km，向南總移動(dòng)46.7543Km。

圖3 2006 ～2015年綠色全要素生產(chǎn)率空間重心變化

2006 ～2009年重心向東南偏移主要是由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速的東部沿海地區(qū)環(huán)保意識(shí)增強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式向集約型轉(zhuǎn)變，資源浪費(fèi)和污染下降導(dǎo)致綠色全要素生產(chǎn)率快速提升。受國(guó)家的西部大開(kāi)發(fā)和中部崛起等政策的推動(dòng)，中西部地區(qū)為追求經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，注重發(fā)展高污染高投入的產(chǎn)業(yè)，造成大量污染物排放和能源消耗過(guò)度，這一系列問(wèn)題阻礙了社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益增長(zhǎng)，致使生產(chǎn)效率低下。

2009 ～2015 年重心向西北和西南偏移，這主要是因?yàn)閲?guó)家大力推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)和綠色發(fā)展，并逐漸將西北地區(qū)和西南地區(qū)列入生態(tài)文明建設(shè)的行列中，致使西北和西南地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量不斷提升。同時(shí)，加強(qiáng)資源節(jié)約和管理、加大環(huán)境保護(hù)力度及促進(jìn)生態(tài)保護(hù)和修復(fù)等一系列措施的不斷提出，間接地促進(jìn)了這些地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

（2）從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓來(lái)看，2006 ～2015年綠色全要素生產(chǎn)率標(biāo)準(zhǔn)差橢圓主要位于東中部的大部分地區(qū)，在研究期間內(nèi)橢圓向東偏移且分布范圍逐年擴(kuò)大。橢圓周長(zhǎng)由2006 年的68.5967 上升至2015 年的72.4374、橢圓面積由2006年的364.6525擴(kuò)展至2015年的408.2780，橢圓形狀逐漸接近于正圓，說(shuō)明我國(guó)的綠色全要素生產(chǎn)率逐漸趨于擴(kuò)散。從方位角θ來(lái)看，轉(zhuǎn)角呈現(xiàn)出縮小的趨勢(shì)，2006 ～2015年轉(zhuǎn)角變化了6.4696，這說(shuō)明綠色全要素生產(chǎn)率空間分布格局由偏東北→西南向正北→正南方向轉(zhuǎn)動(dòng)了6.4696。從長(zhǎng)短軸變化來(lái)看（如圖4），長(zhǎng)短軸總體上是延長(zhǎng)的，長(zhǎng)軸標(biāo)準(zhǔn)差由2006年的12.3104Km延長(zhǎng)至2015年的12.8879Km，短軸標(biāo)準(zhǔn)差由2006年的9.4293Km延長(zhǎng)至2015 年的10.0843Km。雖然總體變動(dòng)幅度較小，但是表明綠色全要素生產(chǎn)率空間分布在長(zhǎng)軸和短軸方向上有分散的趨勢(shì)，即表示綠色全要素生產(chǎn)率在北→南、東→西方向呈現(xiàn)出擴(kuò)散態(tài)勢(shì)。

圖4 重心移動(dòng)距離和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長(zhǎng)短軸變化

四、綠色全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)

1.模型設(shè)定與影響因素選擇。為了檢驗(yàn)綠色全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)和影響因素，本文運(yùn)用空間杜賓模型進(jìn)行回歸分析。選取的解釋變量如下：

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（EDL）：一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平直接影響該地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率，提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將顯著提升綠色全要素生產(chǎn)率。選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)值表示，預(yù)期為正。

（2）能源結(jié)構(gòu)（ES）：隨著工業(yè)化進(jìn)程的加快，以能源消耗為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸形成，然而煤炭是主要的污染環(huán)境的來(lái)源，造成生態(tài)環(huán)境被破壞。選取折算為標(biāo)準(zhǔn)煤的煤炭消費(fèi)量占能源消費(fèi)量的比重表示，預(yù)期為負(fù)。

（3）人力資本（HC）：人力資本是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要因素之一，可促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步，從而為綠色全要素生產(chǎn)率提升提供支撐。選取普通高等學(xué)校在校生人數(shù)表示，預(yù)期為正。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）：合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步將有助于綠色全要素生產(chǎn)率的提升，反之亦然。選取第二產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)值的比重表示，預(yù)期不確定。

（5）基礎(chǔ)設(shè)施（INF）：基礎(chǔ)設(shè)施的改善能為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供便利的外部環(huán)境，從而降低經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換，間接地促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。選取城市道路人均占有面積表示，預(yù)期為正。

（6）環(huán)境規(guī)制（ER）：環(huán)境規(guī)制對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在“遵循成本”和“創(chuàng)新補(bǔ)償”兩種觀點(diǎn)，兩種觀點(diǎn)從不同的角度說(shuō)明了環(huán)境規(guī)制對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率起到正向影響。選取排污費(fèi)收入占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重表示，預(yù)期為正。

上述變量所涉及數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站、《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。

本文以綠色全要素生產(chǎn)率為被解釋變量，以上述6 個(gè)影響因素為解釋變量，構(gòu)建的空間杜賓模型如下：

2.空間相關(guān)性檢驗(yàn)。根據(jù)超效率SBM 模型測(cè)算的綠色全要素生產(chǎn)率，利用Matlab 2017a 按照Moran's I 指數(shù)定義公式計(jì)算出2006 ～2015 年綠色全要素生產(chǎn)率的Moran's I值及Z值，如表2所示。

表2顯示：2006 ～2015年，我國(guó)綠色全要素生產(chǎn)率Moran's I值在鄰接距離權(quán)重矩陣下均為正值，且通過(guò)了1%或5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，表明我國(guó)各省域綠色全要素生產(chǎn)率存在顯著的空間相關(guān)性。

空間聯(lián)系局部相關(guān)性的Moran's I 指數(shù)散點(diǎn)圖是衡量觀測(cè)單元屬性與周邊單元相近或差異程度的一種方法。為了進(jìn)行簡(jiǎn)單的對(duì)比分析，本文僅給出2006 年和2015 年各省市綠色全要素生產(chǎn)率的局部空間散點(diǎn)圖，如圖5所示。

圖5 2006年和2015年綠色全要素生產(chǎn)率Moran's I散點(diǎn)圖

從圖5可以看出，局部Moran's I散點(diǎn)圖將30個(gè)省市綠色全要素生產(chǎn)率劃分為四個(gè)象限，其中大部分省市的局部Moran's I指數(shù)值位于第一象限（代表綠色全要素生產(chǎn)率較高的地區(qū)，其相鄰地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率也較高，即高值與高值的空間相關(guān)）和第三象限（代表綠色全要素生產(chǎn)率較低的地區(qū)，其相鄰地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率也較低，即低值與低值的空間相關(guān)），這說(shuō)明我國(guó)各省市的綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出空間集聚效應(yīng)。綜合全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)和局部空間相關(guān)性檢驗(yàn)，需要建立空間計(jì)量模型來(lái)探討綠色全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)。

3.空間計(jì)量模型選擇與估計(jì)。通過(guò)構(gòu)建混合OLS、空間固定、時(shí)間固定、空間和時(shí)間雙固定模型的非空間面板模型來(lái)選擇空間計(jì)量模型的類別，主要通過(guò)拉格朗日乘數(shù)（LM）進(jìn)行檢驗(yàn)。表3 中，空間固定和空間時(shí)間雙固定模型中的殘差平方和δ2、回歸平方和R2和對(duì)數(shù)似然值Log-like 均大于混合OLS和時(shí)間固定相對(duì)應(yīng)的δ2、R2和Log-like，以上結(jié)果表明空間固定和時(shí)間雙固定模型是最優(yōu)的。時(shí)間和空間LR 檢驗(yàn)均通過(guò)了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，拒絕了時(shí)間固定和空間固定的混合非顯著性的原假設(shè)，故應(yīng)采取空間時(shí)間雙固定模型[19]?？臻g時(shí)間雙固定模型均在1%或5%的顯著性水平上通過(guò)了LM檢驗(yàn)或穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)。

表3 非空間面板模型拉格朗日乘數(shù)（LM）檢驗(yàn)

對(duì)上述構(gòu)建的空間杜賓模型進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，該模型拒絕隨機(jī)效應(yīng)原假設(shè)，因此選擇固定效應(yīng)的空間杜賓模型更加有效。由于空間時(shí)間雙固定模型測(cè)算的直接估計(jì)系數(shù)存在一定的偏誤[20]，因此表4同時(shí)給出了空間時(shí)間雙固定模型的誤差修正參數(shù)估計(jì)。

表4中模型估計(jì)結(jié)果的R2值均大于0.9，說(shuō)明空間時(shí)間雙固定效應(yīng)空間杜賓模型擬合程度較好。同時(shí)Wald 檢驗(yàn)均在1%的顯著性水平上拒絕了θ=0 和θ+ρβ=0的原假設(shè)，表明SDM 模型不能簡(jiǎn)化為SLM或SEM 模型，SDM 模型是最優(yōu)選擇。模型估計(jì)中的ρ空間滯后變量解釋為正（0.6253），且通過(guò)了1%顯著性水平上的檢驗(yàn)，說(shuō)明綠色全要素生產(chǎn)率存在著顯著的空間溢出效應(yīng)，即本地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提升可以促進(jìn)周邊地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率提升。這一現(xiàn)象的合理解釋為：隨著區(qū)域間經(jīng)濟(jì)一體化的推進(jìn)，地理位置相鄰接的地區(qū)可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)資源在地區(qū)間流動(dòng)，進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)和知識(shí)等要素的擴(kuò)散；同時(shí)地區(qū)之間的高級(jí)經(jīng)濟(jì)要素可實(shí)現(xiàn)共享和優(yōu)化配置，從而在地區(qū)之間產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)等現(xiàn)象。

表4 SDM模型估計(jì)結(jié)果

4.空間效應(yīng)分解。上述分析主要是為了確定空間時(shí)間雙固定效應(yīng)的空間杜賓模型的適用性。根據(jù)LeSage、Pace[16]的觀點(diǎn)，SDM 模型采用點(diǎn)估計(jì)的方式分析存在一定的偏誤，即回歸結(jié)果不能代表展示的偏回歸系數(shù)。因此，本文運(yùn)用偏微分方式將空間效應(yīng)分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，具體結(jié)果見(jiàn)表5。

由表5 可知，本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)該地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率存在顯著的正向直接影響，即快速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有助于該地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。一般來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，相應(yīng)的環(huán)境保護(hù)投入力度就越大，從而有利于綠色全要素生產(chǎn)率的提升。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)要大于其他影響因素的系數(shù)，這表明現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是提升綠色全要素生產(chǎn)率的主要路徑。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的間接效應(yīng)顯著為負(fù)，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在一定的“虹吸效應(yīng)”，引起周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)資源、人才、資金等經(jīng)濟(jì)要素向本地區(qū)聚集，提升本地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率，抑制周邊地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提高。

表5 空間效應(yīng)分解結(jié)果

能源結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率起到抑制作用。這種情形與我國(guó)現(xiàn)狀相符合，2015 年我國(guó)的能源消費(fèi)總量達(dá)到42.99 億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，其中煤炭消費(fèi)占能源消費(fèi)總量的比重高達(dá)63.7%，清潔能源所占比重較低，可見(jiàn)我國(guó)仍以煤炭為主要消費(fèi)能源，且能源消費(fèi)存在嚴(yán)重不平衡的現(xiàn)象，從而加劇了生態(tài)環(huán)境的破壞、抑制了生產(chǎn)率的提升。不僅如此，能源結(jié)構(gòu)的間接效應(yīng)顯著為負(fù)，即本地區(qū)煤炭消費(fèi)總量的增加還會(huì)抑制周邊地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提高。

人力資本對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響顯著為正，并且通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，每提高一單位的人力資本投入，本地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率效率值就提升0.28%。其原因在于，人力資本投入的增加可以顯著提高勞動(dòng)者的綜合素質(zhì)、創(chuàng)新能力和整個(gè)社會(huì)的知識(shí)積累，從而提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、促進(jìn)知識(shí)外溢或擴(kuò)散，進(jìn)而提高綠色全要素生產(chǎn)率。人力資本的間接效應(yīng)顯著為正，說(shuō)明本地區(qū)的人力資本對(duì)周邊地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)為正，對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率具有負(fù)向作用，這與理論預(yù)期不符。目前我國(guó)大部分地區(qū)仍以制造業(yè)為主，而我國(guó)的制造業(yè)多是以高能耗高污染為主，科技含量高的工業(yè)產(chǎn)業(yè)占比較低，不利于綠色全要素生產(chǎn)率的提升。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的間接效應(yīng)不顯著，對(duì)其周邊地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率不存在溢出效應(yīng)。

環(huán)境規(guī)制對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)為正，表明環(huán)境規(guī)制對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了積極影響，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的加大對(duì)考慮環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了推動(dòng)作用。這主要是由于嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制將促使本地區(qū)產(chǎn)業(yè)率先發(fā)展與環(huán)境兼容的創(chuàng)新技術(shù)，并且促使傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝向環(huán)保型、節(jié)能型生產(chǎn)工藝轉(zhuǎn)型，從而達(dá)到環(huán)境清潔與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)雙贏。這就驗(yàn)證了“波特假說(shuō)”的存在，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展體系下，環(huán)境規(guī)制能夠促使一個(gè)地區(qū)從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展考慮主動(dòng)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。環(huán)境規(guī)制的間接效應(yīng)顯著為正，說(shuō)明環(huán)境規(guī)制具有明顯的外溢效應(yīng)。

五、結(jié)論與啟示

1.結(jié)論。本文參考已有的研究成果，收集了2006 ～2015 年我國(guó)30 個(gè)省市（除西藏）的投入和產(chǎn)出指標(biāo)，通過(guò)熵值法擬合環(huán)境污染指數(shù)并得出相對(duì)綠色GDP，運(yùn)用超效率SBM非參數(shù)分析方法對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。在此基礎(chǔ)上，考察了我國(guó)省域綠色全要素生產(chǎn)率的時(shí)空演變特征和空間溢出效應(yīng)。研究結(jié)果表明：

（1）與綠色全要素生產(chǎn)率比較，未考慮環(huán)境因素的傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)虛高現(xiàn)象。

（2）綠色全要素生產(chǎn)率從全國(guó)、地區(qū)和省域來(lái)看均呈現(xiàn)出波動(dòng)上升趨勢(shì)。

（3）綠色全要素生產(chǎn)率重心遷移呈現(xiàn)先偏東南移動(dòng)，再偏西北移動(dòng)，最后偏向西南移動(dòng)，總體呈現(xiàn)出向西偏南的遷移趨勢(shì)。

（4）標(biāo)準(zhǔn)差橢圓表現(xiàn)出綠色全要素生產(chǎn)率的空間分布格局不斷擴(kuò)散態(tài)勢(shì)。方位角呈現(xiàn)出不斷縮小的趨勢(shì)，表明綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)東北→西南的空間分布格局，并存在向正北→正南不斷轉(zhuǎn)動(dòng)的趨勢(shì)。

（5）綠色全要素生產(chǎn)率存在著顯著的空間溢出效應(yīng)，即本地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提升可促進(jìn)周邊地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率提升。同時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源消耗、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施和環(huán)境規(guī)制對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率存在不同程度的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)影響，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是現(xiàn)階段提升綠色全要素生產(chǎn)率的主要路徑。

2.啟示。結(jié)合上述結(jié)論和我國(guó)當(dāng)前狀況，本文提出以下建議：

（1）對(duì)于東部地區(qū)，政府要加大資金的支持力度，促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新；對(duì)于中西部地區(qū)，政府需要合理地引導(dǎo)政府、金融資金的流向，鼓勵(lì)銀行信貸向技術(shù)研發(fā)項(xiàng)目?jī)A斜、向低污染低能耗企業(yè)傾斜，通過(guò)資金支持加快企業(yè)技術(shù)升級(jí)，促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新，進(jìn)而推動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。

（2）改變以往的傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的核算方法，將資源消耗和環(huán)境代價(jià)納入核算體系中，通過(guò)相對(duì)綠色GDP把經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資源環(huán)境結(jié)合起來(lái)，為經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型提供新型可持續(xù)發(fā)展模式。同時(shí)，各省市應(yīng)該始終保持生態(tài)文明建設(shè)的戰(zhàn)略高度，加大環(huán)保力度，倡導(dǎo)循環(huán)經(jīng)濟(jì)、技術(shù)經(jīng)濟(jì)和綠色經(jīng)濟(jì)，并結(jié)合自身的環(huán)境稟賦特征，制定適合本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境規(guī)制政策。