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        要素錯(cuò)配:解開資源型城市轉(zhuǎn)型困境之謎

        2022-11-02 05:28:52劉小玲唐卓偉孫曉華于潤(rùn)群
        關(guān)鍵詞:資源型要素程度

        劉小玲,唐卓偉,孫曉華,于潤(rùn)群,3

        (1.大連海事大學(xué)航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,遼寧 大連 116024;2.大連理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,遼寧 大連 116024;3.大連交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,遼寧 大連 116028)

        資源型城市是中國(guó)重要的能源與原材料供應(yīng)基地,是中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長(zhǎng)的堅(jiān)實(shí)后盾。資源型城市立足自身資源稟賦,逐步形成了以礦產(chǎn)能源開采加工為主體的重型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),在城市建設(shè)初期有力地推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而中國(guó)資源型城市的建設(shè)受計(jì)劃經(jīng)濟(jì)影響較深,且資源型產(chǎn)業(yè)本身具備自然壟斷特性,因此資源型城市普遍市場(chǎng)化水平較低,存在著行政干預(yù)力量較大、要素配置扭曲等問(wèn)題。而資源型城市過(guò)往的發(fā)展高度依賴資源型產(chǎn)業(yè),隨著資源持續(xù)開采面臨枯竭,如果接續(xù)產(chǎn)業(yè)因生產(chǎn)要素配置不足而導(dǎo)致培育受阻,則資源型城市后續(xù)發(fā)展空間十分有限。這些城市在早期開發(fā)過(guò)程中,缺乏環(huán)保意識(shí)與可持續(xù)發(fā)展意識(shí),生態(tài)環(huán)境遭到嚴(yán)重破壞,資源能源的開采利用和粗加工也伴隨著高能耗和大量的碳排放,城市轉(zhuǎn)型面臨巨大的挑戰(zhàn)和困難。在中國(guó)不斷優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)的新形勢(shì)下,資源型城市如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型是中國(guó)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展必須要面對(duì)的重要問(wèn)題,而尋找造成資源詛咒困境的內(nèi)在原因,成為新時(shí)期推進(jìn)資源型城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵。

        1 文獻(xiàn)綜述

        國(guó)內(nèi)外關(guān)于資源型城市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型問(wèn)題的研究較為豐富。學(xué)術(shù)界的研究主要集中在資源型城市轉(zhuǎn)型問(wèn)題形成原因[1-2]、轉(zhuǎn)型發(fā)展階段[3-5]及轉(zhuǎn)型困難[6-7]等,并總結(jié)了資源型城市轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)[8-9]以及如何進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)[10-12]等建議。隨著中國(guó)工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的進(jìn)程不斷深化,中國(guó)資源型城市的“資源詛咒”現(xiàn)象開始顯現(xiàn),學(xué)者們對(duì)此進(jìn)行了大量而深入的探討。楊繼瑞等[13]認(rèn)為資源型城市之所以面臨發(fā)展困境在于其過(guò)分依靠自然資源開采,并養(yǎng)成了粗加工單一經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的產(chǎn)業(yè)路徑依賴。馮宗憲等[14]指出中國(guó)“荷蘭病”的現(xiàn)象比較普遍,繁榮的資源型產(chǎn)業(yè)會(huì)過(guò)度占有資本和勞動(dòng)力,抬高要素使用成本,經(jīng)實(shí)證發(fā)現(xiàn)資源產(chǎn)業(yè)對(duì)制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資具有明顯的擠出效應(yīng),但對(duì)勞動(dòng)力的供給基本沒(méi)有影響。

        面對(duì)中國(guó)資源型城市轉(zhuǎn)型的種種問(wèn)題和現(xiàn)狀,不同學(xué)者已提出大量解決方案。孫毅等[15]指出產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)變是資源型城市實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)雙贏的必由之路,徐君等[16]構(gòu)建了低碳化的戰(zhàn)略框架并提出生態(tài)文明視域下資源型城市低碳轉(zhuǎn)型的路徑,楊丹輝等[17]指出要通過(guò)綠色化、智能化轉(zhuǎn)型,推動(dòng)資源型產(chǎn)業(yè)與非資源型產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。針對(duì)資源型城市為實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型而做的各種嘗試及其效果,學(xué)者們也設(shè)計(jì)出各種指標(biāo)體系進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。白雪潔等[18]采用壞產(chǎn)出動(dòng)態(tài)SBM模型測(cè)算了資源衰退型城市的轉(zhuǎn)型效率,并進(jìn)一步定量地刻畫了其減排空間、節(jié)能潛力,并指出外資流量、科教支持有助于城市轉(zhuǎn)型;李汝資等[19]利用有隸屬函數(shù)性質(zhì)的分段函數(shù)模型將資源型城市轉(zhuǎn)型的不同階段進(jìn)行劃分,并構(gòu)建起基于轉(zhuǎn)型階段的指標(biāo)體系評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)型效果,發(fā)現(xiàn)在綜合考察城市經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、環(huán)境污染治理等方面后,石油類資源型城市轉(zhuǎn)型效果更優(yōu)。

        從要素錯(cuò)配的視角出發(fā),研究地區(qū)間發(fā)展水平差異是學(xué)術(shù)界近年研究的熱點(diǎn)。Hsieh等[20]指出,要素市場(chǎng)扭曲會(huì)對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響,而全要素生產(chǎn)率又決定著人均產(chǎn)出和國(guó)家總體產(chǎn)出水平[21]。Restuccia等[22]從企業(yè)視角出發(fā),發(fā)現(xiàn)企業(yè)資源錯(cuò)配會(huì)影響其自身生產(chǎn)率,而正是企業(yè)間的生產(chǎn)率差異造成了國(guó)與國(guó)之間的產(chǎn)出差異。從對(duì)中國(guó)問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)研究來(lái)看,中國(guó)要素錯(cuò)配的現(xiàn)象十分普遍。龔關(guān)等[23]測(cè)算了中國(guó)制造業(yè)的資源配置效率,發(fā)現(xiàn)如果資本和勞動(dòng)要素得到有效的配置,中國(guó)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率可大幅提高。馬穎等[24]認(rèn)為,中國(guó)行業(yè)間的人力資本錯(cuò)配使行業(yè)實(shí)際產(chǎn)出低于最優(yōu)產(chǎn)出,阻礙了中國(guó)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的提高。張杰等[25]指出要素市場(chǎng)扭曲對(duì)中國(guó)企業(yè)R&D投入具有明顯的抑制效應(yīng),要素市場(chǎng)扭曲會(huì)同時(shí)抑制本土和外資企業(yè)的R&D投入。闞大學(xué)等[26]采用空間動(dòng)態(tài)面板模型,研究發(fā)現(xiàn)要素市場(chǎng)扭曲加劇了環(huán)境污染,且環(huán)境污染存在空間溢出效應(yīng),同時(shí)要素扭曲對(duì)勞動(dòng)和資本密集型行業(yè)影響較大,容易加劇其污染。林伯強(qiáng)等[27]指出要素扭曲可通過(guò)鎖定粗放增長(zhǎng)模式、鼓勵(lì)尋租、限制地區(qū)間專業(yè)化分工等途徑來(lái)阻礙中國(guó)能源效率的提升。

        在現(xiàn)有文獻(xiàn)中,有關(guān)資源型城市轉(zhuǎn)型的研究多從產(chǎn)業(yè)角度理解發(fā)展困難,將分析重點(diǎn)落在轉(zhuǎn)型方案的設(shè)計(jì)上,鮮有文獻(xiàn)從要素錯(cuò)配視角破題,從理論上系統(tǒng)闡釋資源型城市形成轉(zhuǎn)型困境的原因。而有關(guān)要素錯(cuò)配的文獻(xiàn)一般從經(jīng)濟(jì)整體或者三次產(chǎn)業(yè)等角度考察要素錯(cuò)配問(wèn)題,較少?gòu)募?xì)分行業(yè)層面探討要素錯(cuò)配對(duì)經(jīng)濟(jì)效率的作用。與現(xiàn)有研究不同,該研究將要素錯(cuò)配和效率損失的討論納入到增長(zhǎng)核算框架,建立一個(gè)測(cè)算多行業(yè)間要素錯(cuò)配的理論模型,在度量要素錯(cuò)配和經(jīng)濟(jì)效率的基礎(chǔ)上,實(shí)證檢驗(yàn)資源型城市要素錯(cuò)配對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響。該研究的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在兩個(gè)方面:①?gòu)慕?jīng)濟(jì)產(chǎn)出、能源消耗和污染排放三個(gè)維度,豐富了資源型城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵,利用改進(jìn)后的方向距離函數(shù)測(cè)算了資源型城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型效率,并進(jìn)一步分解為產(chǎn)出效率、能源效率和環(huán)境效率。②將能源要素納入到生產(chǎn)函數(shù)中,構(gòu)建了旨在分析要素錯(cuò)配對(duì)地區(qū)生產(chǎn)效率影響的理論模型,不僅從投入端分析要素錯(cuò)配程度,而且從行業(yè)層面出發(fā)推導(dǎo)出要素錯(cuò)配影響整體轉(zhuǎn)型的過(guò)程,破解資源型城市的轉(zhuǎn)型困境。

        2 模型構(gòu)建

        該部分旨在構(gòu)建一個(gè)含有要素錯(cuò)配的多行業(yè)增長(zhǎng)模型,用以說(shuō)明要素錯(cuò)配在產(chǎn)出損失、能源消耗以及環(huán)境保護(hù)等方面如何影響資源型城市轉(zhuǎn)型。Syrquin[28]的研究最早將全要素生產(chǎn)率TFP的增長(zhǎng)分解為兩部分,一部分來(lái)自行業(yè)TFP的增長(zhǎng),一部分來(lái)自要素的配置效應(yīng),而Aoki[29]進(jìn)一步考察了行業(yè)間的要素錯(cuò)配,利用完全競(jìng)爭(zhēng)模型,使用勞動(dòng)和資本稅收來(lái)刻畫資本配置的扭曲程度。因此該研究將Aoki等[29]和陳永偉等[30]分析框架結(jié)合起來(lái),將其構(gòu)造為一個(gè)探討資源型城市多行業(yè)中要素錯(cuò)配如何影響行業(yè)與經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的理論框架。

        2.1 基本設(shè)定

        假設(shè)同一個(gè)行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)均擁有相同的生產(chǎn)函數(shù),這樣可將行業(yè)的生產(chǎn)問(wèn)題簡(jiǎn)化為一個(gè)代表性企業(yè)的生產(chǎn)問(wèn)題,而不同行業(yè)間則假定擁有相異的生產(chǎn)函數(shù)。資本K、勞動(dòng)力L、能源E三要素是各企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)所必需的三種要素,并且市場(chǎng)中的所有企業(yè)均是價(jià)格接受者,接受市場(chǎng)給定的價(jià)格。參考Hsieh等[20]的做法,行業(yè)i中的企業(yè)均被給定一個(gè)扭曲的價(jià)格,且扭曲具體表現(xiàn)為從價(jià)稅:資本的價(jià)格為(1+τKi)pK,勞動(dòng)力的價(jià)格為(1+τLi)pL,能源的價(jià)格為(1+τEi)pE,其中pK、pL、pE是完全競(jìng)爭(zhēng)條件下不存在要素配置扭曲時(shí)的資本、勞動(dòng)、能源要素對(duì)應(yīng)的價(jià)格,τKi、τLi、τEi分別表示i行業(yè)中企業(yè)所面臨的各要素扭曲“稅”。

        假設(shè)i行業(yè)代表性企業(yè)具有Cobb-Douglas型的生產(chǎn)函數(shù),故行業(yè)i的代表性企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為:

        其中:Yi表示產(chǎn)出,Ki、Li、Ei分別表示投入的資本、勞動(dòng)和能源的量。參數(shù)βKi、βLi、βEi分別表示三類要素對(duì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)比例。假設(shè)βKi+βLi+βEi=1,即生產(chǎn)函數(shù)具有規(guī)模報(bào)酬不變的性質(zhì)。

        在假設(shè)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格不存在扭曲、各要素都是外生給定的條件下,企業(yè)的利潤(rùn)函數(shù)為:

        其中:pYi是行業(yè)i的產(chǎn)品價(jià)格。則利潤(rùn)最大化的一階條件為:

        假定各行業(yè)所生產(chǎn)的產(chǎn)量?jī)r(jià)格為1,其決定了可被計(jì)價(jià)表示的全社會(huì)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)量Y,表達(dá)式為

        根據(jù)前文假設(shè),F(xiàn)(·)滿足規(guī)模報(bào)酬不變,故

        由歐拉定理可得,社會(huì)各個(gè)行業(yè)的產(chǎn)值直接加總等于全部經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值,即

        假設(shè)在每個(gè)考察期內(nèi),資本、勞動(dòng)、能源等要素的投入量為定值且外生,故而資源約束條件的表達(dá)式如下:

        在達(dá)到競(jìng)爭(zhēng)均衡時(shí),任一行業(yè)i的產(chǎn)出總值與全社會(huì)總產(chǎn)值之比表示為其所占份額,即si=piYi/Y,再考慮其加權(quán)后的要素貢獻(xiàn)值為在考慮要素配置扭曲的多部門競(jìng)爭(zhēng)時(shí),均衡條件下行業(yè)K、L和E的相對(duì)扭曲系數(shù)可表示成:

        該研究通過(guò)式(10)、式(11)和式(12)表現(xiàn)要素價(jià)格扭曲系數(shù),并將要素使用成本扭曲和要素錯(cuò)配聯(lián)系起來(lái)。以資本為例,式(10)中分子Ki K為實(shí)際資本投入額占總資本投入額的比例,分母則表示資本實(shí)現(xiàn)有效配置時(shí)資本投入額的理論占比,兩者的比值即為資本錯(cuò)配的程度。

        2.2 要素錯(cuò)配對(duì)產(chǎn)出效率的影響

        在實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)均衡后,進(jìn)一步構(gòu)建產(chǎn)出和要素價(jià)格扭曲兩者間的聯(lián)系。由式(1)和式(10)、式(11)和式(12)式可知,在競(jìng)爭(zhēng)均衡下行業(yè)i的產(chǎn)出可表示為

        取對(duì)數(shù)變形,有

        其中:行業(yè)i的產(chǎn)出水平既取決于要素使用數(shù)量及行業(yè)生產(chǎn)率,也和該行業(yè)要素使用成本的扭曲情況緊密相關(guān)。因此當(dāng)保持要素?cái)?shù)量及行業(yè)生產(chǎn)率既定時(shí),要素使用成本的扭曲狀況發(fā)生任何改變都將直接影響產(chǎn)出水平。在此基礎(chǔ)上,將進(jìn)一步討論該效應(yīng)。

        2.2.1 產(chǎn)出的分解

        由于前文已經(jīng)對(duì)要素價(jià)格的相對(duì)扭曲進(jìn)行了設(shè)定和推導(dǎo),因此對(duì)要素配置效應(yīng)繼續(xù)分解,即配置效應(yīng)包括僅僅份額變動(dòng)帶來(lái)的貢獻(xiàn)和要素價(jià)格扭曲變動(dòng)的貢獻(xiàn)。

        在具體推導(dǎo)中,假定整個(gè)經(jīng)濟(jì)在任意一期都實(shí)現(xiàn)了均衡,則經(jīng)濟(jì)從t期到t+1期總產(chǎn)值的變動(dòng)差值為ΔlnYt=lnYt+1-lnYt,其中,Δ是差分算子,即Δxt=xt+1-xt,則ΔlnYt可以分解為:

        有別于Syrquin的初始核算框架,要素的配置效應(yīng)可以分解為第二、三項(xiàng)兩個(gè)部分。具體來(lái)看,第二項(xiàng)是僅僅產(chǎn)出份額變動(dòng)帶來(lái)的變化,它的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義是要素在各行業(yè)間的重新配置對(duì)于“加總技術(shù)”的影響。第三項(xiàng)是各行業(yè)要素價(jià)格扭曲程度變動(dòng)所引起變化。帶有扭曲的價(jià)格使要素不能最優(yōu)地配置在行業(yè)間,因此只要價(jià)格的扭曲程度下降,要素就會(huì)重新流動(dòng)以趨近最優(yōu)配置,進(jìn)而提升TFP和經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值。此外,由于前文已經(jīng)設(shè)定了生產(chǎn)函數(shù)為Cobb-Douglas加總生產(chǎn)函數(shù),因此第三項(xiàng)的另一種解釋為產(chǎn)出缺口的變動(dòng),后續(xù)會(huì)進(jìn)行說(shuō)明。

        2.2.2 產(chǎn)出缺口的估計(jì)

        產(chǎn)出缺口,即實(shí)際產(chǎn)出和資源有效配置(不存在要素配置扭曲)時(shí)產(chǎn)出之間的缺口。利用加總的C-D函數(shù),可以將產(chǎn)出缺口表示為各行業(yè)資源相對(duì)扭曲系數(shù)的函數(shù)。實(shí)際產(chǎn)出與有效產(chǎn)出之間的比值可以表示為各行業(yè)資源扭曲系數(shù)的函數(shù),即

        其中:Yefficient表示理想狀態(tài)下的經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出,(Y Yefficient)t表示t時(shí)期實(shí)際經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與無(wú)要素扭曲配置下的理想產(chǎn)出之比。假設(shè)各行業(yè)在整個(gè)工業(yè)中的相對(duì)產(chǎn)出比例sit不變,則在t+1時(shí)期類似可得

        從而,

        等式右邊為式(15)中的第三項(xiàng)。根據(jù)式(18)可以得到一些直觀解釋:以資本要素為例,考慮保持其他條件不變,僅讓行業(yè)i的資本扭曲“稅”τKi下降,則根據(jù)定義,Δlnλ^Ki>0。由于扭曲“稅”的減少,行業(yè)i使用資本的成本下降,而成本的降低會(huì)鼓勵(lì)行業(yè)增加對(duì)資本的占有以擴(kuò)大生產(chǎn),由(15)式可得該直接作用的大小約為sit βKiΔlnλ^Ki。而扭曲稅的減少也會(huì)產(chǎn)生外部性,讓剩余行業(yè)使用資本的成本變相增加,進(jìn)而迫使其他行業(yè)減少資本使用,縮減產(chǎn)量。由此可得命題1。

        命題1:在其他條件相同的情況下,要素錯(cuò)配越嚴(yán)重,資源型城市產(chǎn)出損失越多,產(chǎn)出效率越低。

        2.3 要素錯(cuò)配對(duì)能源效率的影響

        能源等資源的開發(fā)利用不僅帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),同時(shí)也伴隨著環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出,因此能源使用效率的高低或單位能源的產(chǎn)出量大小不僅關(guān)乎經(jīng)濟(jì)效率,也對(duì)環(huán)境問(wèn)題有著巨大影響。該部分在借鑒已有研究基礎(chǔ)上[31],嘗試提出一個(gè)分析框架,旨在研究行業(yè)間要素錯(cuò)配通過(guò)何種方式影響能源效率,進(jìn)而間接對(duì)環(huán)境產(chǎn)生影響。仍沿用前文C-D生產(chǎn)函數(shù),但簡(jiǎn)化為兩行業(yè)的生產(chǎn)函數(shù),一個(gè)行業(yè)具有高技術(shù)低能耗的生產(chǎn)特點(diǎn),一個(gè)具有低技術(shù)高能耗的生產(chǎn)特點(diǎn),行業(yè)中的企業(yè)均為價(jià)格接受者。

        定義行業(yè)代表性企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為:

        假設(shè)產(chǎn)品市場(chǎng)的價(jià)格不存在扭曲,企業(yè)的利潤(rùn)函數(shù)為:

        其中:pY是產(chǎn)品價(jià)格,pY是外生給定的,能源要素的市場(chǎng)價(jià)格為p、資本的價(jià)格為r,勞動(dòng)的價(jià)格為w。對(duì)利潤(rùn)函數(shù)求一階條件得到能源要素需求函數(shù):

        構(gòu)建一個(gè)能源效率函數(shù),在任一期內(nèi)勞動(dòng)要素總量L、資本要素總量K及能源要素總量E均為外生給定,經(jīng)濟(jì)體能源效率達(dá)到最優(yōu)時(shí)的能源配置為下式:

        結(jié)合E1、E2的約束條件,利用拉格朗日乘數(shù)法,可得:

        對(duì)E1、E2求偏導(dǎo)并聯(lián)立,可得

        根據(jù)能源要素需求函數(shù),對(duì)其求全微分可得:

        能源要素的錯(cuò)配主要由能源價(jià)格扭曲引起,如果假設(shè)能源市場(chǎng)是一個(gè)完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng),那么兩行業(yè)將面臨相同的市場(chǎng)價(jià)格(即P1=P2),從而式(26)會(huì)變?yōu)槭剑?4),即市場(chǎng)機(jī)制下的能源要素配置是有效率的,滿足經(jīng)濟(jì)體能源效率最優(yōu)條件,技術(shù)水平與能源要素占有水平成正比,即低能耗高技術(shù)的企業(yè)應(yīng)該占有更多能源要素。但是,當(dāng)能源要素價(jià)格存在扭曲時(shí),換言之兩個(gè)行業(yè)面臨不同的市場(chǎng)價(jià)格(P1≠P2)時(shí),式(26)和式(24)將并不相同,即兩個(gè)行業(yè)達(dá)到均衡狀態(tài)時(shí)要素配置將不同于效率最優(yōu)條件下的配置。以P1>P2情況為例,即高能耗企業(yè)占有了低價(jià)能源要素,使E1≤E2的情況實(shí)現(xiàn),這和式(24)效率最優(yōu)狀態(tài)相悖,造成整體能源效率損失。由此可得:

        命題2:在其他條件相同的情況下,要素錯(cuò)配越嚴(yán)重,資源型城市能源效率越低,環(huán)境效率越低,總體轉(zhuǎn)型效率也越低。

        3 實(shí)證研究設(shè)計(jì)

        3.1 計(jì)量模型

        根據(jù)前文的模型構(gòu)建和研究假設(shè),該部分構(gòu)建下面的計(jì)量經(jīng)濟(jì)方程:

        其中:tranfit表示資源型城市的轉(zhuǎn)型效率;DisKit,DisLit,DisEit代表要素錯(cuò)配程度,分別為資源型城市i在t年的資本、勞動(dòng)和能源的錯(cuò)配程度;Xit是控制變量集合,包括城市的對(duì)外開放、汽車保有量、政府干預(yù)程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及研發(fā)投入水平等變量;μi和νt分別表示城市固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng);下標(biāo)i表示城市,t表示年份。α1、α2、α3是該研究的關(guān)注重點(diǎn),刻畫了要素錯(cuò)配程度對(duì)資源型城市轉(zhuǎn)型效率的影響。若其顯著為負(fù),則說(shuō)明要素錯(cuò)配程度的提高阻礙了資源型城市的轉(zhuǎn)型;反之則說(shuō)明提高要素錯(cuò)配程度有利于資源型城市的轉(zhuǎn)型。為了進(jìn)一步考察要素錯(cuò)配方向?qū)Y源型城市轉(zhuǎn)型效率的影響,式(28)中引入要素錯(cuò)配程度與要素錯(cuò)配方向的交互項(xiàng),其中Dircetit表示資源型城市i在t年某一要素的錯(cuò)配方向,Discit表示某一種要素的錯(cuò)配程度。式(29)中的解釋變量納入了城市轉(zhuǎn)型效率的滯后一期項(xiàng)和滯后二期項(xiàng),采用與式(27)及式(28)回歸方法不同的動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行回歸估計(jì)以緩解內(nèi)生性問(wèn)題。

        3.2 變量設(shè)定

        該研究的被解釋變量是資源型城市的轉(zhuǎn)型效率。資源型城市的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型關(guān)鍵在于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型,由以資源產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)向培育第三產(chǎn)業(yè)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)以及新興產(chǎn)業(yè)等替代產(chǎn)業(yè)方向轉(zhuǎn)變。在這一過(guò)程中,通過(guò)要素的合理配置實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、能源、生態(tài)等可持續(xù)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變。因此,資源型城市要想實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)與“高質(zhì)量綠色”增長(zhǎng),必然包含三個(gè)基本維度:附加值增長(zhǎng)、節(jié)約能源和降低污染[32]。該研究將中國(guó)每個(gè)地級(jí)市看作一個(gè)復(fù)雜的投入產(chǎn)出系統(tǒng),在考慮能源和環(huán)境的因素下評(píng)價(jià)各地級(jí)市在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中的投入產(chǎn)出效率,即以最小的資本、勞動(dòng)和能源投入實(shí)現(xiàn)最快的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境友好,在節(jié)能減排的目標(biāo)下保持經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng),因此將城市的投入產(chǎn)出效率界定為轉(zhuǎn)型效率[13]。該研究將借鑒孫曉華等[33]的計(jì)算方法,利用改進(jìn)后的方向距離函數(shù)(DDF)[34-35],分別從勞動(dòng)、資本和能源投入以及期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出五個(gè)維度對(duì)各資源型城市的轉(zhuǎn)型效率進(jìn)行測(cè)算。

        該研究在投入要素方面除了勞動(dòng)和資本投入之外,特別選取了能源投入量,以考察各城市對(duì)能源的利用效率。在產(chǎn)出方面,選取污染排放指標(biāo)作為非期望產(chǎn)出,以GDP作為期望產(chǎn)出。變量選擇過(guò)程具體如下:

        在勞動(dòng)投入方面,該研究選擇各城市職工平均在崗人數(shù)作為勞動(dòng)投入;資本投入方面,該研究選擇固定資產(chǎn)投資作為資本投入,并采用以往文獻(xiàn)較為常用的永續(xù)盤存法估算實(shí)際資本存量[36];能源投入方面,該研究選取工業(yè)用電量作為衡量指標(biāo)[37-39]。

        在期望產(chǎn)出方面,該研究擬用實(shí)際GDP來(lái)衡量城市是否實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的轉(zhuǎn)型目標(biāo),通過(guò)對(duì)歷年名義GDP進(jìn)行平減可得實(shí)際GDP。對(duì)于非期望產(chǎn)出,主要考慮工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的非期望產(chǎn)出,包括土地污染、水污染、重金屬污染、固體廢棄物污染、大氣污染等。因?yàn)槿狈?shù)據(jù)無(wú)法對(duì)重金屬污染和土地污染進(jìn)行量化,該研究將選用工業(yè)廢水、工業(yè)二氧化硫和工業(yè)煙塵三種污染排放物的排放量作為非期望產(chǎn)出。通過(guò)熵值法將“工業(yè)三廢”進(jìn)行無(wú)量綱化的處理,分別計(jì)算出各個(gè)年份每種污染物的權(quán)重系數(shù),并根據(jù)各年之間三種污染物的數(shù)值比例,得到以2003年為基期歷年各城市可比量的綜合污染排放指數(shù)。該研究使用MATLAB軟件進(jìn)行編程和運(yùn)算,參考王昀等[32]和孫曉華等[33]的做法,分別在(1/9,1/9,1/9,1/3,1/3)和(0,0,1/3,1/3,1/3)兩種權(quán)重設(shè)定下,得到中國(guó)各資源型城市2003—2018年的轉(zhuǎn)型效率tranf和trane。其中,第一種權(quán)重表示投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出三者間有著相同的重要程度,故各自權(quán)重為1/3;而投入中三類要素同等重要,故進(jìn)一步分解為1/9。第二種權(quán)重表示能源投入、期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出有同等重要性,重點(diǎn)考察目標(biāo)為能源投入與環(huán)境產(chǎn)出效率,資本和勞動(dòng)投入為非考察對(duì)象,不占權(quán)重。在測(cè)算轉(zhuǎn)型效率(tranf和trane)的框架基礎(chǔ)上,固定勞動(dòng)和資本要素投入,將DDF方法計(jì)算出的前沿面的方向向量分別投影到能源消耗、GDP和污染排放方向上,對(duì)應(yīng)著在能源節(jié)約、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境友好三個(gè)方向上將其進(jìn)一步分解得到相應(yīng)效率,即從能源效率(e),產(chǎn)出效率(y)和環(huán)境效率(env)三個(gè)方面分別考察資源型城市是如何受要素錯(cuò)配影響的。

        該研究的核心解釋變量是資源型城市的要素錯(cuò)配程度,具體為三種指標(biāo):Disk、Disl、Dise,其分別表示資本要素錯(cuò)配程度、勞動(dòng)要素錯(cuò)配程度和能源要素錯(cuò)配程度。在理想的完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中,要素可以無(wú)摩擦地自由流動(dòng)、配置,要素價(jià)格與要素的邊際產(chǎn)品價(jià)值相等;而由于市場(chǎng)不完善或其他非市場(chǎng)因素干預(yù)了要素價(jià)格確定,要素價(jià)格偏離要素的邊際產(chǎn)品價(jià)值,而市場(chǎng)難以自我調(diào)節(jié),則要素配置無(wú)法實(shí)現(xiàn)完全競(jìng)爭(zhēng)下的最優(yōu)狀態(tài),產(chǎn)生效率損失,此時(shí)就出現(xiàn)了要素錯(cuò)配。為測(cè)度錯(cuò)配程度,本部分利用前文的C-D生產(chǎn)函數(shù),結(jié)合式(10)、式(11)、式(12),依據(jù)Aoki[24]的核算框架測(cè)算要素錯(cuò)配系數(shù),將其減1再取絕對(duì)值即可得到要素錯(cuò)配程度。要素錯(cuò)配方向?yàn)樘摂M變量,三種要素錯(cuò)配方向?qū)?yīng)的指標(biāo)為dk,dl和de,將要素錯(cuò)配系數(shù)與1進(jìn)行比較以得到具體的要素錯(cuò)配方向:系數(shù)小于1為要素配置不足,分別記為dk1,dl1和de1;系數(shù)大于1為要素配置過(guò)度,分別記為dk2,dl2和de2。

        為了控制其他因素對(duì)城市轉(zhuǎn)型效率的影響,借鑒已有的理論和文獻(xiàn)[40-42],主要控制變量設(shè)置如下。

        政府干預(yù)(dis):地方政府可以影響環(huán)境保護(hù)等公共產(chǎn)品的供給,并通過(guò)財(cái)政手段能在一定程度上影響城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)。該研究采用扣除教育和科學(xué)事業(yè)支出后的財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來(lái)衡量政府干預(yù)程度。

        貿(mào)易依存(trade):對(duì)外貿(mào)易有助于促進(jìn)城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),因此采用進(jìn)出口貿(mào)易總額與城市的地區(qū)生產(chǎn)總值作為代理變量。

        汽車保有量(car):城市中日益增多的汽車會(huì)產(chǎn)生大量尾氣,成為空氣的重要污染源之一,同時(shí)也消耗著大量的石油資源,對(duì)城市環(huán)保和能耗有著直接的影響。該研究直接使用各個(gè)城市的民用汽車保有量來(lái)刻畫該變量。

        產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(ind):在三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中,資源型城市的工業(yè)尤其是采礦業(yè)往往會(huì)被優(yōu)先發(fā)展,這為資源型城市帶來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)也不可避免地消耗大量能源、產(chǎn)生大量污染,因此資源型城市的轉(zhuǎn)型離不開產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級(jí)。因此該研究使用采礦業(yè)與勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)之比當(dāng)作產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理變量。

        研發(fā)投入(rd):研發(fā)投入高的城市往往創(chuàng)新能力更強(qiáng),由此產(chǎn)生的科技進(jìn)步能帶來(lái)更高效環(huán)保的技術(shù),進(jìn)而促進(jìn)資源型城市順利地轉(zhuǎn)型升級(jí)。該研究以科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘査業(yè)與勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)之比來(lái)衡量研發(fā)投入。

        3.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

        3.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

        該研究選取2005—2018年中國(guó)114個(gè)資源型城市的面板數(shù)據(jù),來(lái)研究要素錯(cuò)配對(duì)資源型城市轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響。根據(jù)《全國(guó)資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013—2020年)》(下稱《規(guī)劃》)對(duì)資源型城市的界定,全國(guó)共有262個(gè)資源型城市,其中地級(jí)行政區(qū)126個(gè)。由于縣級(jí)市、縣以及市轄區(qū)在級(jí)別、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、影響力等方面與地級(jí)行政區(qū)存在明顯差異,因此該研究以地級(jí)行政區(qū)為研究對(duì)象。在126個(gè)地級(jí)行政區(qū)中,該研究剔除了關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重的樣本,刪除了考察期間發(fā)生過(guò)行政區(qū)劃變動(dòng)的樣本,最終獲得研究樣本城市114個(gè)。在這114個(gè)城市中,按城市地理區(qū)位可分為東部(20個(gè))、中部(37個(gè))、西部(36個(gè))和東北部(21個(gè))四類;按《規(guī)劃》中對(duì)資源型城市的劃分,可分為成長(zhǎng)型(14個(gè))、成熟型(62個(gè))、衰退型(23個(gè))和再生型(15個(gè))四類。文中原始數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市統(tǒng)計(jì)年鑒,以及各市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

        3.3.2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

        由于統(tǒng)計(jì)偏差等原因,原始數(shù)據(jù)可能存在異常觀測(cè)值,由此會(huì)影響到最終的回歸結(jié)果。為了盡可能地降低信息損失,該研究對(duì)要素錯(cuò)配程度數(shù)據(jù)進(jìn)行了縮尾處理,根據(jù)要素錯(cuò)配程度的計(jì)算特點(diǎn)選擇在右側(cè)90%分位處做離群值處理,對(duì)于大于90%分位的數(shù)用90%分位的值賦值,以在保留原有數(shù)據(jù)樣本量的基礎(chǔ)上避免異常值的干擾。在處理極端值之后,該研究的主要指標(biāo)及其描述統(tǒng)計(jì)值均在表1中進(jìn)行了說(shuō)明。

        表1 主要變量的描述統(tǒng)計(jì)

        圖1展示了資源型城市不同轉(zhuǎn)型效率水平的區(qū)間特征。將轉(zhuǎn)型效率劃分為高中低三個(gè)水平,0.3以下為低效率水平,0.3至0.7為中效率水平,0.7至1.0為高效率水平。圖1顯示了不同效率水平城市在總體中的占比,80%以上的資源型城市集中在中效和低效區(qū)間,且高效區(qū)的城市占比并未呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的趨勢(shì),說(shuō)明中國(guó)資源型城市整體轉(zhuǎn)型效率水平有待提高,升級(jí)空間較大。

        圖1 資源型城市轉(zhuǎn)型效率區(qū)間分布

        4 實(shí)證結(jié)果分析

        4.1 基準(zhǔn)結(jié)果

        該研究以2005—2018年城市層面的面板數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行回歸,得到表2所示的結(jié)果。所有列均控制了城市固定效應(yīng),列(2)、列(3)、列(5)、列(6)加入城市層面的控制變量,列(3)、列(6)控制了年份固定效應(yīng)??紤]到所有指標(biāo)是城市層面的,回歸模型中均使用城市聚類效應(yīng)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行修正??梢钥闯觯瑹o(wú)論是否加入控制變量,要素錯(cuò)配程度的系數(shù)均顯著為負(fù),分別通過(guò)1%和5%的顯著性檢驗(yàn)。這表明,在不考慮模型內(nèi)生性存在的情況下,資源型城市要素錯(cuò)配程度與其轉(zhuǎn)型效率顯著負(fù)相關(guān),即各要素錯(cuò)配程度越高,城市轉(zhuǎn)型效率越低,要素錯(cuò)配對(duì)于資源型城市的轉(zhuǎn)型存在明顯的抑制作用。

        表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

        在兩種外生權(quán)重設(shè)定下,勞動(dòng)要素錯(cuò)配程度對(duì)轉(zhuǎn)型效率的影響均是最大的。由列(3)可知,在同時(shí)考慮資本、勞動(dòng)和能源投入的轉(zhuǎn)型效率上,資本錯(cuò)配對(duì)轉(zhuǎn)型效率的影響是高于能源錯(cuò)配的。而列(6)表明,在只考慮能源投入的轉(zhuǎn)型效率上,能源錯(cuò)配對(duì)資源型城市轉(zhuǎn)型的影響顯著提升,資本錯(cuò)配程度的影響系數(shù)則略微下降。以列(3)為例,城市的勞動(dòng)要素錯(cuò)配程度每提高1個(gè)單位,城市的轉(zhuǎn)型效率則平均會(huì)下降0.067,資本錯(cuò)配對(duì)應(yīng)下降0.038,能源錯(cuò)配對(duì)應(yīng)下降0.025。勞動(dòng)要素在資源型城市轉(zhuǎn)型中扮演了更重要的角色,其原因在于:能源要素對(duì)資源型產(chǎn)業(yè)更為重要而對(duì)其他行業(yè)影響較小,因此能源要素對(duì)全社會(huì)的產(chǎn)出影響較小而更多的是產(chǎn)生非期望產(chǎn)出以影響環(huán)境,對(duì)轉(zhuǎn)型效率的影響更多集中在環(huán)境方面;資源型城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理,同樣需要大量固定投資的其他制造業(yè)先天發(fā)育不足,工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)單一,盡管存在資源型產(chǎn)業(yè)資本配置過(guò)度的現(xiàn)象,但是由于其他制造業(yè)體量過(guò)小,服務(wù)業(yè)對(duì)資本要素需求不大,總體來(lái)看對(duì)其他行業(yè)產(chǎn)出的擠出相對(duì)有限,但是資源型產(chǎn)業(yè)資本配置過(guò)度的確對(duì)環(huán)境有明顯影響;勞動(dòng)要素對(duì)各行業(yè)有較大影響,資源型城市早期的采掘業(yè)自動(dòng)化水平較低,仍需雇傭大量人工進(jìn)行開挖采掘,因此勞動(dòng)要素的配置狀況會(huì)對(duì)整個(gè)城市的產(chǎn)出產(chǎn)生直接而明顯的影響,同時(shí)人力資本的積累也會(huì)影響技術(shù)水平的提高,間接地影響能效和生產(chǎn)效率,進(jìn)而作用于產(chǎn)出和環(huán)境績(jī)效。

        為了探索要素錯(cuò)配的不同方向?qū)Τ鞘修D(zhuǎn)型效率的影響,表3報(bào)告了要素錯(cuò)配程度與要素錯(cuò)配方向虛擬變量交叉項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果??梢钥吹剑胍劐e(cuò)配方向異質(zhì)性的設(shè)定并沒(méi)有改變回歸的基本結(jié)果,要素錯(cuò)配估計(jì)系數(shù)的方向與顯著性也基本保持一致,對(duì)資源型城市轉(zhuǎn)型效率的影響仍基本顯著為負(fù)。只有在資本配置不足時(shí),要素錯(cuò)配的估計(jì)系數(shù)不顯著,可能是在這種情況下,資本要素配置不足與配置過(guò)度的樣本量相差較大、配置不足的數(shù)量較少所致,由表1可知,資本配置方向的均值1.787,大多數(shù)城市在大部分時(shí)間均是資本要素配置過(guò)度的狀態(tài)。由列(2)、列(3)、列(5)、列(6)可知,在兩種不同權(quán)重設(shè)定的轉(zhuǎn)型效率情形下,無(wú)論是勞動(dòng)要素還是能源要素,配置過(guò)度估計(jì)系數(shù)的絕對(duì)值均大于配置不足的,即要素配置過(guò)度對(duì)城市轉(zhuǎn)型效率的影響大于要素配置不足對(duì)轉(zhuǎn)型效率的影響??傮w上,要素配置方向?qū)Τ鞘修D(zhuǎn)型效率的影響與理論預(yù)期及前文實(shí)證分析結(jié)果一致,要素錯(cuò)配對(duì)資源型城市轉(zhuǎn)型具有抑制效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的,具有可信度。

        表3 要素錯(cuò)配方向與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型效率的回歸結(jié)果

        4.2 內(nèi)生性問(wèn)題討論及解決

        資源型城市要素錯(cuò)配與轉(zhuǎn)型效率之間可能存在反向因果關(guān)系,即轉(zhuǎn)型效率較低的資源型城市為了發(fā)展,有可能加強(qiáng)對(duì)某一要素的依賴,進(jìn)一步加劇要素錯(cuò)配程度;同時(shí),盡管該研究控制了一系列控制變量,模型仍可能存在遺漏變量問(wèn)題或要素錯(cuò)配程度存在測(cè)量誤差,因此基準(zhǔn)模型內(nèi)生性問(wèn)題的存在使得上述結(jié)論可能存在偏誤。針對(duì)模型的內(nèi)生性問(wèn)題,該部分將采用工具變量法進(jìn)行回歸以保持結(jié)論的穩(wěn)健性:①該研究采用各要素的要素錯(cuò)配程度滯后一期作為工具變量,進(jìn)而使用兩階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行回歸估計(jì)。該研究所構(gòu)建的工具變量符合相關(guān)性和排他性兩個(gè)基本原則:一方面,資源型城市自身上一期的要素錯(cuò)配程度與當(dāng)期的錯(cuò)配程度存在高度相關(guān)性是顯然的;另一方面,資源型城市當(dāng)期的轉(zhuǎn)型效率無(wú)法影響過(guò)去的要素錯(cuò)配程度,故要素錯(cuò)配程度的滯后值與誤差項(xiàng)不相關(guān),也滿足外生性的要求。②在采用要素錯(cuò)配程度的滯后值作為工具變量的基礎(chǔ)上,該研究在解釋變量中納入被解釋變量城市轉(zhuǎn)型效率的滯后1~2期構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型,再利用要素錯(cuò)配程度滯后1~2期作為工具變量,運(yùn)用系統(tǒng)GMM模型進(jìn)行估計(jì)[43-44]。在采用兩階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行工具變量回歸時(shí)所用變量與樣本與基準(zhǔn)回歸中的設(shè)定保持一致。

        4.2.1 工具變量法

        表4報(bào)告了以要素錯(cuò)配程度滯后一期作為工具變量的兩階段最小二乘法(2SLS)回歸結(jié)果。第一階段的回歸結(jié)果表明,不同權(quán)重轉(zhuǎn)型效率下的F統(tǒng)計(jì)量均遠(yuǎn)大于經(jīng)驗(yàn)值10,要素錯(cuò)配程度滯后一期滿足工具變量的基本要求。進(jìn)一步,第二階段回歸結(jié)果顯示,列(4)資本要素錯(cuò)配程度回歸系數(shù)在5%的水平下通過(guò)檢驗(yàn),系數(shù)為負(fù),其余各要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)均在1%的顯著水平下為負(fù),這表明考慮模型內(nèi)生性后,各要素錯(cuò)配程度越高,城市轉(zhuǎn)型效率越低,緩解各要素的錯(cuò)配程度會(huì)有助于資源型城市的轉(zhuǎn)型。同時(shí),勞動(dòng)要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)絕對(duì)值仍然是最大的,而資本要素和能源要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)比較接近,這與基準(zhǔn)回歸中的結(jié)果比較接近,回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。因此,在考慮要素錯(cuò)配和資源型城市轉(zhuǎn)型之間可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題后,采用工具變量法進(jìn)行兩階段最小二乘法回歸所得分析結(jié)論與前文一致,要素錯(cuò)配會(huì)顯著阻礙資源型城市的轉(zhuǎn)型。

        表4 全樣本2SLS回歸估計(jì)結(jié)果

        4.2.2 動(dòng)態(tài)面板回歸

        在使用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計(jì)時(shí)要求模型中的擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān),但對(duì)擾動(dòng)項(xiàng)進(jìn)行差分后通常存在一階自相關(guān),因此要接受擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)這一假設(shè),需要保證差分后的擾動(dòng)項(xiàng)不能存在二階自相關(guān),可以通過(guò)比較表5中AR2統(tǒng)計(jì)量P值的大小來(lái)判斷有無(wú)二階自相關(guān);動(dòng)態(tài)面板模型不僅需要檢驗(yàn)擾動(dòng)項(xiàng)的二階自相關(guān),還需要檢驗(yàn)工具變量選取的合理性,因此表5中還展示了Sargan統(tǒng)計(jì)量的P值,可以用來(lái)判斷動(dòng)態(tài)面板模型中工具變量的選擇是否合理。通過(guò)系統(tǒng)GMM模型的回歸,具體結(jié)果見表5。無(wú)論是同時(shí)考慮資本、勞動(dòng)和能源投入的轉(zhuǎn)型效率還是只考慮能源投入的轉(zhuǎn)型效率,AR2統(tǒng)計(jì)量P值均大于0.1,可以顯著拒絕擾動(dòng)項(xiàng)差分存在二階自相關(guān)的假設(shè),而Sargan統(tǒng)計(jì)量的P值均大于0.2,表明模型選取的工具變量不存在過(guò)度識(shí)別,可以接受所有工具變量都有效的假設(shè),因此系統(tǒng)GMM的估計(jì)是有效的。

        表5 動(dòng)態(tài)面板回歸估計(jì)結(jié)果

        表5表明,在控制了城市層面特征變量的條件下,各要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)均為負(fù)且均在1%的水平上顯著,說(shuō)明在考慮模型的內(nèi)生性問(wèn)題后,要素錯(cuò)配對(duì)城市轉(zhuǎn)型效率依然有顯著的負(fù)向影響,與基準(zhǔn)回歸結(jié)論“要素錯(cuò)配對(duì)于資源型城市的轉(zhuǎn)型存在明顯的抑制作用”一致。進(jìn)一步與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果進(jìn)行比較,在考慮內(nèi)生性后,不同要素的錯(cuò)配程度對(duì)資源型城市轉(zhuǎn)型效率的影響力大小出現(xiàn)變化。在系統(tǒng)GMM模型中,在解釋變量中納入轉(zhuǎn)型效率的滯后項(xiàng)后,各要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)均顯著變小,尤其是勞動(dòng)和能源要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)變動(dòng)幅度較大。以表5中同時(shí)考慮資本、勞動(dòng)和能源投入的轉(zhuǎn)型效率(tranf)為例,資本要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)由-0.038變化至-0.028,勞動(dòng)要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)絕對(duì)值由0.067減小至0.018,能源要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)絕對(duì)值由0.025減至0.009,也導(dǎo)致資本要素錯(cuò)配對(duì)城市轉(zhuǎn)型的負(fù)向影響變?yōu)樽畲蟆?/p>

        總體來(lái)看,盡管加入新的解釋變量后原有各要素錯(cuò)配程度的解釋力下降了,但是在考慮內(nèi)生性后根據(jù)模型回歸結(jié)果分析所得的研究結(jié)論依然保持了穩(wěn)健性。

        4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        4.3.1 剔除再生型城市樣本

        該研究的研究對(duì)象為資源型城市,而資源型城市的特點(diǎn)表現(xiàn)為以本地區(qū)礦產(chǎn)、森林等自然資源開采、加工產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),在四類資源型城市中,再生型資源城市基本擺脫了資源依賴,城市的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)已經(jīng)發(fā)生改變,城市的經(jīng)濟(jì)決策和城市規(guī)劃可能與同類城市迥異,城市的發(fā)展模式和發(fā)展方向與傳統(tǒng)的資源型城市也已有明顯不同,因此樣本中包含再生型城市可能會(huì)影響該研究的回歸結(jié)果。為了消除再生型城市樣本帶來(lái)的干擾,該研究根據(jù)《全國(guó)資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013—2020年)》所列再生型城市,將樣本期內(nèi)所有相關(guān)城市剔除,以進(jìn)一步加強(qiáng)該研究回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。具體剔除的城市包括:宿遷市、淄博市、唐山市、麗江市、葫蘆島市、馬鞍山市、徐州市、南陽(yáng)市、臨沂市、鞍山市、洛陽(yáng)市、盤錦市、張掖市、包頭市、通化市,共計(jì)15個(gè)城市,剔除后樣本城市剩余99個(gè)。以2005—2018年剩余99個(gè)資源型城市的面板數(shù)據(jù)重新進(jìn)行雙向固定效應(yīng)的回歸,回歸結(jié)果報(bào)告于表6列(1)、列(2)。對(duì)比基準(zhǔn)結(jié)果后發(fā)現(xiàn),列(2)的資本要素錯(cuò)配程度在5%置信水平下通過(guò)檢驗(yàn),其余要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著為負(fù),且按照回歸系數(shù)絕對(duì)值大小排序,依次為勞動(dòng)要素錯(cuò)配程度、資本要素錯(cuò)配程度以及能源要素錯(cuò)配程度,這與前文基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致,實(shí)證結(jié)果比較穩(wěn)健,這說(shuō)明要素錯(cuò)配會(huì)明顯制約資源型城市的轉(zhuǎn)型發(fā)展,并且各類資源型城市應(yīng)當(dāng)重視對(duì)勞動(dòng)要素錯(cuò)配的緩解。

        4.3.2 替換被解釋變量

        該研究在用DDF方法測(cè)算資源型城市的轉(zhuǎn)型效率時(shí),選取了實(shí)際地區(qū)生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出。地區(qū)生產(chǎn)總值等于各產(chǎn)業(yè)增加值之和,是所有常駐單位在一定時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)活動(dòng)的最終成果,以其作為期望產(chǎn)出能較全面地反映資源型城市的生產(chǎn)情況。但是資源型城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展有一定的特殊性,這些城市通常高度依賴資源的開采和加工,隸屬于工業(yè)門類的資源型產(chǎn)業(yè)往往是城市的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),因此資源型城市工業(yè)發(fā)展得好壞決定了城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。在以往關(guān)于城市生產(chǎn)效率的研究中,也有學(xué)者選取工業(yè)總產(chǎn)值作為期望產(chǎn)出的指標(biāo)。工業(yè)總產(chǎn)值是以貨幣形式表現(xiàn)的工業(yè)企業(yè)在一定時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)的已出售或可供出售工業(yè)產(chǎn)品總量,反映一定時(shí)間內(nèi)工業(yè)生產(chǎn)的總規(guī)模和總水平。為了從不同角度反映要素錯(cuò)配對(duì)城市轉(zhuǎn)型的影響,同時(shí)為了減少因指標(biāo)選取而造成的偏誤,該研究借鑒孫曉華的做法,選取工業(yè)總產(chǎn)值更替地區(qū)生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出,重新測(cè)算資源型城市的轉(zhuǎn)型效率。由于相關(guān)年鑒自2017年起不再統(tǒng)計(jì)工業(yè)總產(chǎn)值這一指標(biāo),因此各城市工業(yè)生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2005至2016年。在缺乏各城市工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)的情況下,利用省工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)作為替代對(duì)各資源型城市的工業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行平減。依舊在兩種權(quán)重(1/9,1/9,1/9,1/3,1/3)和(0,0,1/3,1/3,1/3)設(shè)定下,重新計(jì)算分別得到轉(zhuǎn)型效率trg和treg。

        以2005—2016年114個(gè)資源型城市的面板數(shù)據(jù)重新進(jìn)行雙向固定效應(yīng)的回歸,表6的列(3)、列(4)匯報(bào)了采用trg和treg為被解釋變量的回歸結(jié)果??梢钥闯觯校?)、列(4)的能源要素錯(cuò)配程度分別在10%和5%置信水平下通過(guò)檢驗(yàn),其余各要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)仍在1%的水平下顯著為負(fù),驗(yàn)證了城市要素錯(cuò)配對(duì)城市轉(zhuǎn)型的抑制效應(yīng),即增加城市要素錯(cuò)配程度會(huì)降低城市的轉(zhuǎn)型效率,表明了該研究的主要結(jié)論是穩(wěn)健的。比較表2基準(zhǔn)回歸的列(3)、列(6)和表6的列(3)、列(4)后還可以發(fā)現(xiàn),替換被解釋變量的回歸系數(shù)絕對(duì)值要比原基準(zhǔn)回歸的小許多,這說(shuō)明要素錯(cuò)配對(duì)城市的整體產(chǎn)出影響更大,而以資源型產(chǎn)業(yè)為代表的相關(guān)工業(yè)產(chǎn)業(yè)受到要素錯(cuò)配的影響更小,部分產(chǎn)業(yè)可能甚至?xí)蛞劐e(cuò)配成為相對(duì)受益者。

        4.3.3 使用不同的回歸方法

        由于轉(zhuǎn)型效率的取值范圍為0到1,存在大量城市轉(zhuǎn)型效率為1的樣本,被解釋變量擁有歸并數(shù)據(jù)的特征,因此該研究使用Tobit模型進(jìn)一步檢驗(yàn)要素錯(cuò)配對(duì)城市轉(zhuǎn)型的影響。另外,轉(zhuǎn)型效率的高低僅由轉(zhuǎn)型效率數(shù)值的大小反映,因而同比例擴(kuò)大或縮小數(shù)倍數(shù)值并不會(huì)增添或減少信息,不會(huì)改變效率高低的排序,因此當(dāng)統(tǒng)一對(duì)轉(zhuǎn)型效率乘以100取整后,得到新的被解釋變量tranfp和tranep,此時(shí)的轉(zhuǎn)型效率數(shù)值有了計(jì)數(shù)變量的特點(diǎn),計(jì)數(shù)多則意味著效率高,可以采用計(jì)數(shù)模型進(jìn)行回歸。tranf和trane的均值和標(biāo)準(zhǔn)差在乘以100后基本上與tranf和trane的均值和標(biāo)準(zhǔn)差一致,同時(shí)由于被解釋變量的方差和期望顯然不一致,因此該研究使用負(fù)二項(xiàng)回歸模型來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。以2005—2018年114個(gè)資源型城市的面板數(shù)據(jù)分別進(jìn)行Tobit回歸和負(fù)二項(xiàng)回歸,兩種回歸模型的結(jié)果分別報(bào)告于表6的列(5)、列(6)和列(7)、列(8)。在采用了不同的模型進(jìn)行回歸后,要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為負(fù),要素錯(cuò)配仍然顯著地抑制了城市轉(zhuǎn)型,這與基準(zhǔn)回歸結(jié)果完全一致,進(jìn)一步表明了該研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

        表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

        4.4 異質(zhì)性檢驗(yàn)

        4.4.1 轉(zhuǎn)型效率分解

        根據(jù)前文的分析,資源型城市在只考慮能源投入的轉(zhuǎn)型效率上與非資源型城市的效率水平相比,差距更為明顯,更能體現(xiàn)資源型城市生產(chǎn)效率較低而非期望產(chǎn)出較多的特征,因此該研究分別對(duì)114個(gè)資源型城市的只考慮能源投入的轉(zhuǎn)型效率進(jìn)行分解,進(jìn)一步得到各資源型城市2005—2018年在產(chǎn)出增長(zhǎng)、能源消耗和環(huán)境友好三個(gè)方向上的生產(chǎn)效率,即產(chǎn)出效率(y),能源效率(e)和環(huán)境效率(env)。表7報(bào)告了要素錯(cuò)配與轉(zhuǎn)型效率各分解部分的回歸結(jié)果??梢钥闯?,不論是否通過(guò)顯著性檢驗(yàn),要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)均為負(fù)值,且僅有列(1)的資本要素錯(cuò)配程度回歸系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),可知要素錯(cuò)配對(duì)資源型城市的產(chǎn)出效率、能源效率和環(huán)境效率均產(chǎn)生了顯著的抑制作用。

        表7 轉(zhuǎn)型效率分解的回歸結(jié)果

        對(duì)于產(chǎn)出效率而言,資本錯(cuò)配與其呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系但并不顯著,而勞動(dòng)錯(cuò)配和能源錯(cuò)配則在1%的置信水平下通過(guò)檢驗(yàn),表明勞動(dòng)錯(cuò)配和能源錯(cuò)配會(huì)顯著抑制城市產(chǎn)出效率的提升,并且勞動(dòng)錯(cuò)配的抑制作用尤為明顯,這可能是因?yàn)椋耗茉村e(cuò)配對(duì)產(chǎn)出的影響更局限于資源型產(chǎn)業(yè),其他行業(yè)對(duì)能源的依賴較小,僅需保證正常使用便可正常運(yùn)轉(zhuǎn),更多占有能源也不會(huì)明顯增大產(chǎn)出;與此能源要素相反,勞動(dòng)要素的錯(cuò)配則會(huì)影響整個(gè)社會(huì)的產(chǎn)出,一方面資源型產(chǎn)業(yè)無(wú)法吸引高素質(zhì)勞動(dòng)者以進(jìn)行人力資本積累,相關(guān)行業(yè)的生產(chǎn)效率無(wú)法有效提高,勞動(dòng)要素的邊際產(chǎn)量較少;另一方面相關(guān)人才會(huì)流入到其他行業(yè),尤其金融業(yè)、公共服務(wù)業(yè),造成勞動(dòng)配置過(guò)度,最終使整個(gè)社會(huì)的產(chǎn)出效率下降。對(duì)于能源效率和環(huán)境效率而言,各要素錯(cuò)配程度的回歸系數(shù)均顯著為負(fù),表明要素錯(cuò)配會(huì)阻礙城市能源效率和環(huán)境效率的提升。在所有要素中,勞動(dòng)要素錯(cuò)配程度回歸系數(shù)的絕對(duì)值依然是最大的,這表明勞動(dòng)要素錯(cuò)配對(duì)城市轉(zhuǎn)型的影響最大,這與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致,進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)緩解勞動(dòng)要素錯(cuò)配對(duì)城市轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要性。

        4.4.2 不同地理區(qū)域

        中國(guó)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的現(xiàn)象十分突出,東部、中部、西部三大區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平差異極大,因而不同地區(qū)的資源型城市有著各自的發(fā)展歷史和特點(diǎn),將114個(gè)資源型城市按照所在省份分為東部、中部、西部和東北部,來(lái)檢驗(yàn)要素錯(cuò)配對(duì)城市轉(zhuǎn)型效率的差異化影響。表8和表9分別報(bào)告了分區(qū)域情況下兩種轉(zhuǎn)型效率的回歸結(jié)果。

        表8 分區(qū)域回歸結(jié)果一

        表9 分區(qū)域回歸結(jié)果二

        可以看出,無(wú)論在東中部、東北,還是西部城市,要素錯(cuò)配程度對(duì)城市轉(zhuǎn)型效率的影響系數(shù)均為負(fù)值。其中,東部城市只有能源錯(cuò)配顯著地抑制了轉(zhuǎn)型效率的提升;中部城市的勞動(dòng)錯(cuò)配和能源錯(cuò)配會(huì)同時(shí)制約著城市的轉(zhuǎn)型;西部城市各要素錯(cuò)配均會(huì)對(duì)城市的轉(zhuǎn)型產(chǎn)生顯著的負(fù)影響;對(duì)于同時(shí)考慮資本、勞動(dòng)和能源的轉(zhuǎn)型效率而言,東北城市只有能源要素的錯(cuò)配會(huì)對(duì)城市的轉(zhuǎn)型效率產(chǎn)生抑制作用,對(duì)于只考慮能源投入的轉(zhuǎn)型效率而言,資本要素錯(cuò)配也會(huì)有明顯的抑制效應(yīng)。特別需要注意的是,西部地區(qū)和東北地區(qū),尤其是東北地區(qū),資本要素錯(cuò)配對(duì)城市轉(zhuǎn)型效率的抑制作用要明顯高于其他地區(qū),而勞動(dòng)要素錯(cuò)配程度的影響系數(shù)反倒并不顯著??赡艿脑蛟谟冢阂环矫嬗捎趧澐趾髺|北地區(qū)城市數(shù)量是最少的,過(guò)少的樣本量導(dǎo)致估計(jì)系數(shù)不顯著;另一方面,東北的資源型城市開發(fā)較早,東北作為老工業(yè)基地城市化、工業(yè)化水平較高,工業(yè)化發(fā)展處在相對(duì)較高階段,并不單純依靠采掘資源等低端產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)城市發(fā)展,而且由于城市存在大量的國(guó)有企業(yè),導(dǎo)致勞動(dòng)要素的內(nèi)部流動(dòng)并不如東部地區(qū)頻繁,不會(huì)導(dǎo)致各行業(yè)產(chǎn)出變動(dòng)過(guò)大,因此勞動(dòng)要素錯(cuò)配程度的影響系數(shù)反倒減小。

        5 結(jié)論與政策建議

        面臨日益強(qiáng)化的資源環(huán)境約束,資源型城市的轉(zhuǎn)型升級(jí)問(wèn)題已經(jīng)成為關(guān)注和討論的熱點(diǎn)問(wèn)題。在有序推進(jìn)碳達(dá)峰、碳中和以及深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的背景下,該研究從要素錯(cuò)配的全新視角,探討了資源型城市陷入經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型困境的內(nèi)在原因。在此基礎(chǔ)上,該研究重點(diǎn)研究了三個(gè)主要問(wèn)題。一是科學(xué)識(shí)別了資源型城市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型效率;二是梳理了要素錯(cuò)配在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源消耗以及環(huán)境保護(hù)等方面影響資源型城市轉(zhuǎn)型的作用機(jī)理;三是實(shí)證檢驗(yàn)了要素錯(cuò)配對(duì)資源型城市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的影響。得到以下主要結(jié)論。

        (1)基于Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建了旨在分析要素錯(cuò)配對(duì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型效率的理論分析框架,提出要素錯(cuò)配影響經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機(jī)制:行業(yè)間的要素錯(cuò)配通過(guò)抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)降低資源型城市的產(chǎn)出效率和環(huán)境效率;用途間的能源錯(cuò)配通過(guò)鼓勵(lì)企業(yè)使用能源對(duì)技術(shù)進(jìn)行替代降低了能源效率和環(huán)境效率。而能源等要素在產(chǎn)業(yè)間的錯(cuò)配會(huì)擠占替代產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需要素,抑制城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),引發(fā)能源效率和環(huán)境效率的損失,阻礙資源型城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

        (2)基于中國(guó)114個(gè)資源型城市2005—2018年的面板數(shù)據(jù)來(lái)研究要素錯(cuò)配對(duì)資源型城市轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響。采用固定效應(yīng)模型得到基準(zhǔn)回歸,發(fā)現(xiàn)資源型城市要素錯(cuò)配程度與轉(zhuǎn)型效率呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,無(wú)論是要素配置過(guò)度還是配置不足,要素錯(cuò)配對(duì)于資源型城市的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型均存在明顯的抑制作用,且勞動(dòng)錯(cuò)配抑制作用尤為明顯。在緩解內(nèi)生性問(wèn)題和進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后,主要實(shí)證結(jié)果仍未發(fā)生變化。來(lái)自東、中、西和東北地區(qū)的異質(zhì)性檢驗(yàn)顯示,要素錯(cuò)配對(duì)資源型城市轉(zhuǎn)型效率的影響因所處區(qū)域不同存在差異。

        根據(jù)上述研究結(jié)論,可以得到三個(gè)方面的政策建議:①國(guó)家層面,應(yīng)統(tǒng)籌推進(jìn)自然資源資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)制度改革,增強(qiáng)市場(chǎng)糾錯(cuò)主體地位,明晰在占有、使用、處置資源的過(guò)程中的權(quán)力界定,避免發(fā)生權(quán)力尋租,發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用;同時(shí),要建立健全補(bǔ)償機(jī)制,發(fā)揮政府兜底作用,完善資源開發(fā)前的環(huán)境服務(wù)支付費(fèi)制度,打造資源開發(fā)過(guò)程的邊開發(fā)邊修復(fù)模式,形成開發(fā)完成后資源型地區(qū)的生態(tài)恢復(fù)制度。②在城市層面,要引導(dǎo)要素流動(dòng)以建設(shè)多元化的產(chǎn)業(yè)體系,依靠接替產(chǎn)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)為城市發(fā)展賦能,激發(fā)資源型城市發(fā)展內(nèi)生動(dòng)力;加強(qiáng)高素質(zhì)勞動(dòng)要素的培養(yǎng)、引進(jìn),雙措并舉,提高勞動(dòng)要素的配置效率。③產(chǎn)業(yè)層面,地方政府應(yīng)利用綠色財(cái)政,使用轉(zhuǎn)型扶持資金支持資源型企業(yè)引進(jìn)開發(fā)新工藝,打通堵點(diǎn)補(bǔ)充斷點(diǎn),實(shí)現(xiàn)技術(shù)補(bǔ)鏈,輔助龍頭企業(yè)突破關(guān)鍵技術(shù)和環(huán)節(jié)的缺失和瓶頸,實(shí)現(xiàn)資源的深加工,提升產(chǎn)品附加值;而且,要扶持龍頭企業(yè)建立產(chǎn)業(yè)集群,并購(gòu)重組整合資源,發(fā)揮規(guī)模效應(yīng),打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游,完成縱向產(chǎn)業(yè)鏈對(duì)接,實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)資源型產(chǎn)業(yè)的改造提升。

        該研究的不足之處在于,限于數(shù)據(jù)獲取來(lái)源,選取工業(yè)用電量作為能源消耗的衡量指標(biāo),利用工業(yè)廢水、工業(yè)二氧化硫和工業(yè)煙塵三種污染排放物衡量污染排放,得到的綜合污染排放指數(shù)不包括固體廢棄物污染等,可能無(wú)法全面地表征非期望產(chǎn)出。同時(shí),選擇各城市職工平均在崗人數(shù)衡量勞動(dòng)投入,沒(méi)有充分考慮勞動(dòng)者素質(zhì)之間的差異,而隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái),高素質(zhì)勞動(dòng)力蘊(yùn)含的人力資本對(duì)于資源型城市轉(zhuǎn)型發(fā)展的作用可能更為明顯。在未來(lái)研究中,隨著各界對(duì)數(shù)據(jù)要素資本的重視和數(shù)據(jù)獲取渠道的逐步完善,上述問(wèn)題有望得到有效解決。

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