武 戈，張如玉

（江南大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 無(wú)錫 214122）

現(xiàn)階段長(zhǎng)三角地區(qū)力求經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)，發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)減少環(huán)境污染和能源消耗，促進(jìn)長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)資源合理配置、要素適當(dāng)流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展進(jìn)步。為了能以更少的資源消耗、更低的環(huán)境代價(jià)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)可持續(xù)地發(fā)展，必須關(guān)注環(huán)境因素，促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提升，對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行合理評(píng)價(jià)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。因此，本文嘗試以綠色全要素生產(chǎn)率為研究切入點(diǎn)，分析長(zhǎng)三角綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)來(lái)源，探究長(zhǎng)三角地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素，尋求綠色生產(chǎn)率提升的策略。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)算，F(xiàn)are 等（1989）[1]提出的產(chǎn)出角度的方向性距離函數(shù)，考慮了“非期望產(chǎn)出”的效率評(píng)價(jià)，但沒(méi)有考慮投入產(chǎn)出的松弛性問(wèn)題。Tone（2001）[2]提出的SBM 模型可以解決該問(wèn)題，SBM 模型基于松弛測(cè)度，包含“非期望產(chǎn)出”的非徑向、非角度，但是SBM 模型不能解決投入和產(chǎn)出都存在徑向和非徑向關(guān)系的情況。Tone 和Tsutsui（2010）[3]提出的EBM 模型同時(shí)包含徑向和非徑向兩類(lèi)距離函數(shù)，能在一定程度上彌補(bǔ)傳統(tǒng)DEA 模型和SBM 模型的缺陷。

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者在測(cè)算全要素生產(chǎn)率時(shí)，普遍將以上的模型與生產(chǎn)率指數(shù)結(jié)合運(yùn)用。Oh（2010）[4]提出的Global Malmquist-Luenberger（GML）指數(shù)，將全局參比Malmquist 指數(shù)與包含壞產(chǎn)出的方向距離函數(shù)進(jìn)行結(jié)合測(cè)算生產(chǎn)率。郭慶旺等（2005）[5]利用非參數(shù)DEA-Malmquist 指數(shù)方法估算中國(guó)各省份1979—2003 年間的全要素生產(chǎn)率。李斌等（2016）[6]等選用基于SBM 方向距離函數(shù)的ML 指數(shù)測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率。李斌等（2013）[7]采用非徑向非角度SBM 效率測(cè)度模型結(jié)合ML 生產(chǎn)率指數(shù)來(lái)測(cè)算分行業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率。朱文濤等（2019）[8]利用SBM 模型及ML 指數(shù)測(cè)算2003—2015 年中國(guó)29 個(gè)省份綠色全要素生產(chǎn)率。郭海紅等（2018）[9]基于EBM 函數(shù)和ML 指數(shù)測(cè)算省際及區(qū)域的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。劉曉潔和劉洪（2018）[10]結(jié)合EBM模型和Malmquist-Luenberger 生產(chǎn)率指數(shù)，研究2000—2016年中國(guó)30 個(gè)省份的綠色全要素生產(chǎn)率。

大部分學(xué)者的研究表明綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要源于技術(shù)進(jìn)步[11-13]，少數(shù)學(xué)者的研究表明技術(shù)效率改進(jìn)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)更大[14]。

關(guān)于綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素研究，多數(shù)學(xué)者從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)進(jìn)步、人力資本、政府干預(yù)、能源結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易開(kāi)放、環(huán)境規(guī)制等角度考察對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響[15-17]。

二、綠色全要素生產(chǎn)率測(cè)算方法與模型構(gòu)建

（一）EBM 模型

EBM 模型同時(shí)包含徑向和非徑向兩類(lèi)距離函數(shù)，既考慮了非期望產(chǎn)出，又可以解決傳統(tǒng)DEA 模型和SBM 方向距離函數(shù)存在的缺陷。具體如下：

γ* 代表最佳效率值；xik，yrk，bpk為第i 個(gè)決策單元的第k 種投入、第r、p 種期望和非期望產(chǎn)出；λ 為線(xiàn)性組合系數(shù)；θ 為徑向規(guī)劃參數(shù)；εx表示非徑向部分的重要程度分別表示第i 種投入要素、r 種期望產(chǎn)出、p 種非期望產(chǎn)出的松弛量和權(quán)重。

（二）GML 指數(shù)

GML 指數(shù)將所有各期的總和作為參考集，可以進(jìn)行跨期比較?？煞纸鉃榧夹g(shù)進(jìn)步指數(shù)（TC）和技術(shù)效率指數(shù)（EC）：

三、變量設(shè)定

2011 年國(guó)務(wù)院撤銷(xiāo)了安徽省的地級(jí)市巢湖，本研究的決策單元為上海市、江蘇省、浙江省、安徽省（除巢湖）在內(nèi)的三省一市的41 個(gè)地級(jí)市。

（一）投入指標(biāo)

1.勞動(dòng)投入。以各城市年末單位從業(yè)人員數(shù)、私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員數(shù)的總和衡量勞動(dòng)投入。

2.資本投入。以資本存量來(lái)衡量資本投入。資本存量運(yùn)用永續(xù)盤(pán)存法進(jìn)行計(jì)算，公式為：

其中，δ 為折舊率，Iit為t 年城市i 現(xiàn)價(jià)的固定資產(chǎn)投資，dit為固定資產(chǎn)投資的省級(jí)價(jià)格指數(shù)。參考張軍等（2004）[18]、單豪杰等（2008）[19]的研究，令折舊率等于9.6%。

3.能源投入。城市層面缺少一次能源消費(fèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，采用各城市用電量來(lái)衡量生產(chǎn)率產(chǎn)出的能源消耗。

（二）產(chǎn)出指標(biāo)

1.期望產(chǎn)出：選擇以樣本基期的不變價(jià)格計(jì)算的各城市地區(qū)生產(chǎn)總值。

2.非期望產(chǎn)出：根據(jù)環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)的可得性及其經(jīng)濟(jì)含義，非期望產(chǎn)出選擇工業(yè)廢水、工業(yè)二氧化硫、工業(yè)煙（粉）塵排放量。

上述指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

四、測(cè)算結(jié)果分析

本文運(yùn)用MaxDEA 軟件采用考慮非參數(shù)混合徑向（EBM）與Global Malmquist-Luenberger（GML）指數(shù)結(jié)合來(lái)測(cè)算長(zhǎng)三角41 個(gè)城市2003—2018 年的綠色全要素生產(chǎn)率。

（一）綠色全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)率分析

表1 為長(zhǎng)三角41 個(gè)城市綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)在2003—2018 年的幾何均值。從長(zhǎng)三角地區(qū)整體層面看，長(zhǎng)三角綠色全要素生產(chǎn)率在2003—2018年幾何平均值為1.013，由于比1 大，說(shuō)明長(zhǎng)三角地區(qū)整體處于生產(chǎn)前沿面上，整體的效率在提高，年均上升了1.3 個(gè)百分點(diǎn)。由城市GML 指數(shù)幾何均值看，長(zhǎng)三角地區(qū)29 個(gè)城市的綠色全要素生產(chǎn)率大于1，占比達(dá)到樣本城市總數(shù)的70.73%，說(shuō)明長(zhǎng)三角大部分城市2003—2018 年實(shí)現(xiàn)了綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

表1 長(zhǎng)三角地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)2003—2018 年的幾何均值

（二）長(zhǎng)三角城市GML 指數(shù)增長(zhǎng)動(dòng)力分析

表2 為長(zhǎng)三角地區(qū)2003—2018 年間總體平均綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解。由表2 可知，綠色全要素增長(zhǎng)率總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但增長(zhǎng)率差異較大，且有部分年份出現(xiàn)下降的趨勢(shì)。計(jì)算可得GML、TC 指數(shù)的幾何年均增長(zhǎng)率分別為1.33%、1.88%，EC 指數(shù)下降0.54%。

表2 長(zhǎng)三角地區(qū)總體平均綠色全要素生產(chǎn)率及其分解指數(shù)

具體來(lái)說(shuō)，2003—2006 年GML 指數(shù)持續(xù)增長(zhǎng)，這主要是受到技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)的影響，但技術(shù)效率持續(xù)下降；2006—2007 年GML 指數(shù)為1.016，上升了1.65%，技術(shù)效率增加了6.22%，但技術(shù)進(jìn)步下降了4.31%，技術(shù)效率是主要影響因素；2007—2018 年GML、TC 和EC 在1 上下小幅波動(dòng)，但GML 和TC變化方向始終保持一致。2017—2018 年GML 指數(shù)為1.095，上升了9.54%，技術(shù)效率下降0.20%，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)增加了9.76%。由此可見(jiàn)樣本期內(nèi)長(zhǎng)三角城市綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)動(dòng)力主要來(lái)自技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)效率改進(jìn)的貢獻(xiàn)相對(duì)較小。

圖1 所示是2003—2018 年長(zhǎng)三角地區(qū)GML、TC 和EC 的變化趨勢(shì)。從折線(xiàn)圖的變化趨勢(shì)看，TC 與GML 的變動(dòng)趨勢(shì)保持大體一致，再次表明長(zhǎng)三角地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要由技術(shù)進(jìn)步所推動(dòng)。

圖1 2003—2018 年長(zhǎng)三角地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率及其分解指數(shù)變化趨勢(shì)

五、長(zhǎng)三角綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素分析

（一）變量選取與模型構(gòu)建

本文在借鑒國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合長(zhǎng)三角地區(qū)現(xiàn)狀，選取以下變量作為被解釋變量進(jìn)行回歸分析。

1.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（InPGDP）。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比較高的城市有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生正向影響。但是經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的同時(shí)往往會(huì)消耗大量的能源，加重環(huán)境污染，對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)面影響。本文選用人均GDP 來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。

2.人力資本（InEDU）。人力資本是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要源泉。正規(guī)的學(xué)校教育是產(chǎn)生人力資本的主要途徑，本文選用勞動(dòng)力受教育程度，即普通高等學(xué)校在校人數(shù)來(lái)衡量各城市的人力資本水平。

3.外商投資（FDI）。外商投資可以提高本地生產(chǎn)效率，也可能加重環(huán)境污染，對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響具有不確定性，本文采用外商直接投資實(shí)際使用額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例衡量外商投資水平。

4.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響資源在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的運(yùn)行效率，對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)體的能源消耗具有強(qiáng)大的調(diào)節(jié)作用。本文選取第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 比重來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。

5.環(huán)境治理能力（ER）。環(huán)境治理一方面可以減少污染物的排放；另一方面由于環(huán)境治理會(huì)在一定程度上抑制生產(chǎn)率的提高。本文選用固體廢物利用率來(lái)衡量環(huán)境治理能力的水平。

6.能源結(jié)構(gòu)（ES）。工業(yè)能源的消耗是中國(guó)環(huán)境污染的主要來(lái)源，調(diào)整能源結(jié)構(gòu)是城市生態(tài)可持續(xù)發(fā)展的必然要求。考慮到城市數(shù)據(jù)的可得性，選取工業(yè)用電量占城市總用電量的比例作為能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的衡量指標(biāo)。

7.技術(shù)進(jìn)步（InPT）。技術(shù)進(jìn)步可以提高生產(chǎn)率和能源利用率，但如果技術(shù)在發(fā)展初期為污染性技術(shù)，會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面影響。本文用各城市專(zhuān)利授權(quán)數(shù)量衡量技術(shù)進(jìn)步水平。

8.政府干預(yù)（GOV）。政府的干預(yù)也會(huì)影響綠色全要素生產(chǎn)率。本文用地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)支出與GDP 的比值衡量各地政府的干預(yù)程度。

基于以上因素分析，本文構(gòu)建如下計(jì)量模型：

其中，i=1，2…，41，表示長(zhǎng)三角地區(qū)41 個(gè)城市，t 表示年份；CGTFPit、CGECit和CGTCit為被解釋變量，分別代表i 地區(qū)在第t 年的累積綠色全要素生產(chǎn)率、累積綠色技術(shù)效率以及累積綠色技術(shù)進(jìn)步；αit為常數(shù)項(xiàng)，β1～β8為各解釋變量的回歸系數(shù)，μit表示不可觀測(cè)的個(gè)體效應(yīng)，εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

本文使用面板數(shù)據(jù)采用隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）進(jìn)行回歸，為保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)一步采用全面FGLS 模型進(jìn)行回歸。表3 顯示RE 模型、全面FGLS模型回歸結(jié)果。

表3 RE 模型、全面FGLS 模型回歸結(jié)果

（二）實(shí)證結(jié)果分析

從模型的回歸結(jié)果可以看出，大部分變量系數(shù)相近、影響相同，個(gè)別變量的顯著度有所差異，全面FGLS 模型的回歸結(jié)果更加顯著，本文將根據(jù)全面FGLS 模型（4）～ 模型（6）的回歸結(jié)果分析長(zhǎng)三角綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)CGTFP 具有促進(jìn)作用，對(duì)CGTC具有抑制作用。對(duì)綠色技術(shù)效率具有正向影響，但影響不顯著。

人力資本對(duì)CGTFP 具有顯著的正向影響，對(duì)CGEC 和CGTC 具有負(fù)向影響，但綠色技術(shù)進(jìn)步未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

外商投資對(duì)CGTC 和CGEC 未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響通過(guò)了10%的顯著性水平檢驗(yàn)，總體來(lái)看，外商投資在一定程度上抑制了CGTFP。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)雖然對(duì)CGTC 具有顯著的促進(jìn)作用，但對(duì)CGTFP 具有更加顯著的抑制作用。對(duì)綠色技術(shù)效率也具有負(fù)向影響，但并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。總體來(lái)看，現(xiàn)行的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)政策還是抑制了CGTFP的提升。

環(huán)境治理能力未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。指標(biāo)的選取不能很好地反映環(huán)境治理能力和CGTFP 之間的關(guān)系，仍需深入分析。

能源結(jié)構(gòu)對(duì)CGTFP 具有顯著的促進(jìn)作用，對(duì)CGEC 和CGTC 的影響不顯著。這一結(jié)果肯定了當(dāng)前長(zhǎng)三角地區(qū)在能源結(jié)構(gòu)方面的調(diào)整成效，有效促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的綠色可持續(xù)發(fā)展。

技術(shù)進(jìn)步對(duì)CGEC 具有顯著的正向影響，對(duì)CGTFP 和CGTC 的影響不顯著。技術(shù)進(jìn)步作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要源泉，可以大幅提高CGEC。

政府干預(yù)對(duì)CGTFP 和CGEC 具有顯著的正向影響，對(duì)CGTC 具有顯著的負(fù)面影響。

六、研究結(jié)論與政策啟示

（一）研究結(jié)論

本文通過(guò)EBM-GML 指數(shù)測(cè)度長(zhǎng)三角地區(qū)41個(gè)城市綠色全要素生產(chǎn)率，全面探究長(zhǎng)三角地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。

從動(dòng)態(tài)演變角度分析，樣本期內(nèi)長(zhǎng)三角地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率整體層面呈上升趨勢(shì)，增長(zhǎng)幅度不大。增長(zhǎng)動(dòng)力主要來(lái)自技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)效率改進(jìn)的貢獻(xiàn)相對(duì)較小。雖然長(zhǎng)三角地區(qū)城市的技術(shù)創(chuàng)新能力不斷提高，但技術(shù)效率增長(zhǎng)不足，需要進(jìn)一步改善。

從影響因素角度分析，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資本、能源結(jié)構(gòu)、政府干預(yù)等因素促進(jìn)長(zhǎng)三角綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，外商投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)抑制長(zhǎng)三角綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。

（二）政策啟示

1.長(zhǎng)三角一體化發(fā)展過(guò)程中，各個(gè)城市之間可以加強(qiáng)人才交流和互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)人力資本均衡合理分布，以適應(yīng)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平。在提升人力資本的同時(shí)，要重視高質(zhì)量人才的引進(jìn)，提高綠色技術(shù)效率。對(duì)于在人才流動(dòng)過(guò)程中可能出現(xiàn)的一些障礙，從長(zhǎng)三角一體化發(fā)展的角度出發(fā)，對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)在醫(yī)療、教育、住房等基礎(chǔ)方面實(shí)施協(xié)同發(fā)展，促進(jìn)人才跨城市流動(dòng)，使人力資本在資源配置的過(guò)程中均衡協(xié)調(diào)發(fā)展。

2.為了實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)三角地區(qū)綠色協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，在建立績(jī)效評(píng)價(jià)體系過(guò)程中，不能僅僅考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，還需要重點(diǎn)關(guān)注能源消耗和環(huán)境污染。要建立一定的激勵(lì)和適當(dāng)?shù)膽土P機(jī)制，讓各個(gè)城市和企業(yè)有動(dòng)力改善環(huán)境質(zhì)量，追求綠色GDP。積極優(yōu)化調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，促進(jìn)能源體系的低碳化，提高城市綠色全要素生產(chǎn)率。

3.長(zhǎng)三角各個(gè)城市在積極引入外商投資的過(guò)程中，不能只追求外商投資帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)利益，還需要考慮引入的外商投資在環(huán)境和能源方面的問(wèn)題。調(diào)整招商引資的工作思路，引導(dǎo)外商直接投資更多的流入高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門(mén)，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，對(duì)高污染高能耗部門(mén)設(shè)置一定的環(huán)境規(guī)制成本，盡可能降低能源消耗和減少污染排放，提高綠色生產(chǎn)率。

4.長(zhǎng)三角一些城市目前仍然存在較多的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不足。上海、南京、杭州、蘇州和合肥等核心城市可以進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提升自身產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，還可以與周邊輻射城市形成互補(bǔ)關(guān)系，促使各城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，在推進(jìn)長(zhǎng)三角一體化的進(jìn)程中實(shí)現(xiàn)整體產(chǎn)業(yè)分布更優(yōu)格局，提升綠色全要素生產(chǎn)率，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)協(xié)同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色可持續(xù)提升。