徐永慧，鄧宏圖

（1.廣州航海學(xué)院航運(yùn)經(jīng)貿(mào)學(xué)院，廣東廣州 510725；2.廣州大學(xué)新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中心，廣東廣州 510006）

當(dāng)前，中國(guó)已經(jīng)進(jìn)入要素投入邊際報(bào)酬降低和人口紅利消失的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段[1-2]，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式應(yīng)當(dāng)如何轉(zhuǎn)變以及如何理解這種變化是擺在當(dāng)前的重要問題。根據(jù)新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)增長(zhǎng)理論[3]，一個(gè)經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的初始動(dòng)力來源于自然資源稟賦。隨著物質(zhì)資本的逐漸積累，人均資本存量和技術(shù)進(jìn)步?jīng)Q定了人均產(chǎn)出，但在資本報(bào)酬遞減規(guī)律的作用下物質(zhì)資本積累無法長(zhǎng)期維持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。如果一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的勞動(dòng)力足夠豐富，可以在很大程度上延緩資本報(bào)酬遞減規(guī)律的作用，此即“人口紅利”[4]。由于自然資源、物質(zhì)資本積累和人口紅利這三種經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力最終都會(huì)出現(xiàn)邊際效用遞減現(xiàn)象，因此，人均產(chǎn)出的持續(xù)增長(zhǎng)必須向依靠技術(shù)進(jìn)步或全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）提高轉(zhuǎn)變。黨的二十大報(bào)告明確提出“要堅(jiān)持以推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展為主題……，著力提高全要素生產(chǎn)率”，而“綠色化、低碳化是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)”。這是中國(guó)政府對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的客觀研判，意味著納入了環(huán)境約束的綠色全要素生產(chǎn)率（Green Total Factor Productivity，GTFP）將成為我國(guó)推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的持續(xù)動(dòng)力源泉。

2000—2021年，我國(guó)常住人口城市化率由36.33%大幅提升到64.72%，作為承載發(fā)展目標(biāo)轉(zhuǎn)變的主要空間，城市在實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展方面更需要做好引領(lǐng)者和先行者角色。因此，本文以地級(jí)及以上城市為研究對(duì)象展開GTFP 的重新測(cè)算和經(jīng)濟(jì)解釋，這在當(dāng)下有著極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

目前，已有眾多學(xué)者就中國(guó)城市（綠色）TFP展開核算研究，總結(jié)來看，可分為兩個(gè)交叉的前后時(shí)期。

早期中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)主要目標(biāo)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而非經(jīng)濟(jì)發(fā)展，相應(yīng)的城市TFP研究忽視了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中的負(fù)面產(chǎn)出問題。研究結(jié)論的差異表現(xiàn)在：一是不同研究對(duì)城市TFP所得核算結(jié)果差異甚大，如金相郁[5]、劉秉鐮和李清彬[6]分別得出1990—2003 年、1990—2006 年TFP 的年均增速分別為8.3%、2.8%；二是對(duì)增長(zhǎng)來源的識(shí)別不同，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以技術(shù)效率為主要驅(qū)動(dòng)力[7-9]還是以技術(shù)進(jìn)步為主要驅(qū)動(dòng)力[10-11]，學(xué)界并未獲得共識(shí)；三是對(duì)區(qū)域分布格局的判斷不同，存在東中西TFP依次遞減[12]、東西中依次遞減[13]等不同判斷。

2012年之后我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速開始逐漸由高速向中高速轉(zhuǎn)變，黨的十九大報(bào)告對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的研判標(biāo)志著我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，不再單純追求經(jīng)濟(jì)增速，而更注重經(jīng)濟(jì)均衡、創(chuàng)新、生態(tài)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等多重發(fā)展目標(biāo)。越來越多的學(xué)者在測(cè)算我國(guó)城市生產(chǎn)率時(shí)將環(huán)境約束納入考量，展開了對(duì)城市GTFP 的特征化事實(shí)分析。肖攀等[14]測(cè)算了2003—2010年我國(guó)286個(gè)地級(jí)及以上城市的GTFP，得到GTFP的年均增速為1.1%，其區(qū)域分布表現(xiàn)出“東部＞西部＞中部”的特征。李衛(wèi)兵和涂蕾[15]測(cè)算了我國(guó)274 個(gè)地級(jí)市2003—2014 年的GTFP，得到的年均增速為2.28%，GTFP區(qū)域分布表現(xiàn)出“東部＞中部＞西部”的特征。盧麗文等[16]測(cè)算了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市2003—2013年的綠色全要素生產(chǎn)率，提出GTFP 存在“中部塌陷”的現(xiàn)象。趙明亮等[17]對(duì)黃河流域65 個(gè)城市2001—2017年的GTFP進(jìn)行測(cè)算，發(fā)現(xiàn)“十三五”以來上中下游城市的GTFP 增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)普遍更好。陳浩等[18]將城市能源和土地要素約束納入考量，發(fā)現(xiàn)2004—2017 年城市GTFP 增長(zhǎng)趨勢(shì)表現(xiàn)出正、負(fù)、正的三階段特征，其空間分布表現(xiàn)出高增長(zhǎng)區(qū)域由西向中、東不斷擴(kuò)大的特點(diǎn)。從中可以看出，現(xiàn)有學(xué)者對(duì)城市GTFP在增長(zhǎng)水平、時(shí)空特征等方面的研判存在一定共識(shí)，但類似于對(duì)城市TFP的核算研究，已有文獻(xiàn)所得結(jié)論仍在不同側(cè)面存在相當(dāng)大的差異。

本文認(rèn)為導(dǎo)致不同學(xué)者對(duì)城市TFP 或GTFP的研判存在差異的主要原因有四個(gè)：指標(biāo)的選擇和處理方式不同意味著投入產(chǎn)出體系不同；城市樣本的不同會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)前沿面不同；不同時(shí)期城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度和增長(zhǎng)模式會(huì)有差異，從而測(cè)算出的結(jié)果也會(huì)不同；核算方法不同。因此有必要對(duì)城市GTFP展開重新測(cè)算，在充分澄清上述可能原因的前提下，對(duì)城市GTFP的增長(zhǎng)及其時(shí)空異質(zhì)性展開經(jīng)濟(jì)解釋。

進(jìn)一步，已有大量學(xué)者以城市GTFP的核算為基礎(chǔ)展開經(jīng)濟(jì)解釋或誘因分析，一些學(xué)者從城市GTFP 增長(zhǎng)的技術(shù)分解項(xiàng)視角做出其主要增長(zhǎng)來源是技術(shù)效率或技術(shù)進(jìn)步的研判[15，17，19]，但此類研究中少有學(xué)者將核心關(guān)注點(diǎn)放在由規(guī)模效應(yīng)變化帶來的GTFP增長(zhǎng)上，而生產(chǎn)規(guī)模的變化在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中卻是客觀存在的，實(shí)際上，生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張本身會(huì)帶來依附于投資和人力學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的“干中學(xué)”效應(yīng)，由此會(huì)形成提高GTFP 的一個(gè)額外重要來源。在技術(shù)分解角度下，這種規(guī)模變化帶來的生產(chǎn)效率提升也被歸并到了上述GTFP 增長(zhǎng)的兩個(gè)分解項(xiàng)中[20]。還有學(xué)者從經(jīng)濟(jì)社會(huì)視角展開對(duì)城市GTFP 增長(zhǎng)關(guān)鍵誘因的識(shí)別，包括環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度[21]、數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平[22-23]、智慧城市政策[24]等。此類研究中尤其需要關(guān)注的是，諸多經(jīng)典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論和增長(zhǎng)模型均肯定了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)生產(chǎn)率提高有重要影響[25-26]，并得到了大量學(xué)者對(duì)中國(guó)城市研究的實(shí)證支持①[27-28]，但其中少有從新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)業(yè)選擇視角對(duì)城市GTFP 增長(zhǎng)的時(shí)空特征進(jìn)行經(jīng)濟(jì)解釋的研究?；谛陆Y(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段下稟賦結(jié)構(gòu)不同，從而由其決定的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有內(nèi)生性差異[29]。因此，本文探究由稟賦結(jié)構(gòu)決定的產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)是否成為城市GTFP 增長(zhǎng)及其時(shí)空異質(zhì)性的重要誘因等問題。

相比于既有研究，本文可能的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：第一，對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)測(cè)算結(jié)論的不一致性進(jìn)行了有充分?jǐn)?shù)據(jù)支持的解釋；第二，在技術(shù)分解視角下，本文關(guān)注規(guī)模效應(yīng)對(duì)城市GTFP 增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)及其變化，從而為既有研究提供補(bǔ)充，推進(jìn)城市GTFP核算研究的全方位開展；第三，從新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)業(yè)選擇視角對(duì)城市GTFP 增長(zhǎng)及其時(shí)空異質(zhì)性做出經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋，拓展新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論適用性，為高質(zhì)量發(fā)展階段我國(guó)城市GTFP的改善提供產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑建議。

二、測(cè)算方法和指標(biāo)數(shù)據(jù)重構(gòu)

（一）測(cè)算方法

傳統(tǒng)的索洛殘差法將資本和勞動(dòng)投入之外影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的所有因素都?xì)w到TFP，該方法假定所有生產(chǎn)者在技術(shù)上充分有效（均在生產(chǎn)前沿面上生產(chǎn)），但正如法雷利（Farrell）[30]所言，大部分生產(chǎn)者并沒有處于生產(chǎn)前沿上，存在技術(shù)無效率，故索洛殘差法的假定不符合經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)。前沿分析方法則允許生產(chǎn)者存在技術(shù)無效率，從而將TFP（GTFP）增長(zhǎng)分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的增長(zhǎng)。目前廣為流行的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和隨機(jī)前沿分析都屬于前沿技術(shù)分析方法，二者都可以得到GTFP及其分解項(xiàng)，其中數(shù)據(jù)包絡(luò)分析為非參數(shù)方法，不需要考慮生產(chǎn)函數(shù)的形式，相比于隨機(jī)前沿分析，具備避免模型誤設(shè)、方法簡(jiǎn)捷、構(gòu)成項(xiàng)易于分解、易于展開經(jīng)濟(jì)解讀以及能更好地處理包括污染數(shù)據(jù)的多產(chǎn)出情形的優(yōu)點(diǎn)，因此，本文以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析作為主要方法來核算城市GTFP，并以索洛殘差法和隨機(jī)前沿分析做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

具體而言，本文以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析軟件為工具，選擇基于非徑向、非角度的松弛測(cè)度方向性距離函數(shù)的曼奎斯特-盧恩伯格（SBM-ML）指數(shù)對(duì)我國(guó)城市GTFP 變化進(jìn)行測(cè)算。借鑒索菲奧（Zofio）[20]的研究，基本分解關(guān)系式如下：

SBM-ML 指數(shù)=技術(shù)效率×技術(shù)進(jìn)步=（純技術(shù)效率×規(guī)模效率）×（純技術(shù)進(jìn)步×技術(shù)規(guī)模）

其中，兩項(xiàng)分解下的技術(shù)進(jìn)步反映了生產(chǎn)前沿面的外移幅度，技術(shù)進(jìn)步大于1意味著當(dāng)期相比于前一期實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)可能性邊界的外移，即“增長(zhǎng)效應(yīng)”；技術(shù)效率反映了被評(píng)價(jià)生產(chǎn)單元向生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)幅度，技術(shù)效率大于1 意味著實(shí)現(xiàn)了“追趕效應(yīng)”。盧恩伯格指數(shù)兩項(xiàng)分解得到的技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率可能包括規(guī)模效應(yīng)，四項(xiàng)分解則明確將規(guī)模效應(yīng)剝離出來得到純技術(shù)進(jìn)步和純技術(shù)效率，分解出來的規(guī)模效率、技術(shù)規(guī)模分別反映規(guī)模擴(kuò)張帶來的資源配置效率的變化和生產(chǎn)可能性邊界的移動(dòng)②。由此可進(jìn)一步定義生產(chǎn)率分解下的總規(guī)模效應(yīng)指數(shù)，以反映規(guī)模擴(kuò)張通過資源配置效率和前沿技術(shù)進(jìn)步（或者說“追趕效應(yīng)”和“增長(zhǎng)效應(yīng)”）兩個(gè)機(jī)制對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的總效應(yīng)，如下所示：

從而得到SBM-ML指數(shù)的三項(xiàng)分解式如下：

（二）投入產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)重構(gòu)

1.期望產(chǎn)出

地區(qū)生產(chǎn)總值是通用的期望產(chǎn)出指標(biāo)，絕大多數(shù)文獻(xiàn)用實(shí)際值，少數(shù)研究直接采用名義地區(qū)生產(chǎn)總值，認(rèn)為投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)均采用名義值的情況下價(jià)格的影響會(huì)抵消[31-32]。但考慮到投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)適用的價(jià)格指數(shù)并不一致，為抵消價(jià)格的可能影響，本文仍選擇采用剔除物價(jià)變動(dòng)后的實(shí)際值。由于缺乏城市級(jí)別的地區(qū)生產(chǎn)總值平減指數(shù)，這類研究大多數(shù)以省級(jí)地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)（上年=100）對(duì)各城市的名義地區(qū)生產(chǎn)總值進(jìn)行折算。但是這種處理方法忽略了城市間價(jià)格水平的差異，如省會(huì)城市物價(jià)水平通常要高于地級(jí)市物價(jià)水平。本文利用各城市2005年名義地區(qū)生產(chǎn)總值和歷年地區(qū)生產(chǎn)總值的不變價(jià)增速來得到實(shí)際地區(qū)生產(chǎn)總值（億元，2005年為基期），即國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、三次產(chǎn)業(yè)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)增加值、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和國(guó)民總收入絕對(duì)數(shù)按現(xiàn)價(jià)計(jì)算，增長(zhǎng)速度按不變價(jià)格計(jì)算。

2.非期望產(chǎn)出：工業(yè)“三廢”

基于我國(guó)城市層面污染物數(shù)據(jù)的可得性，本文選擇工業(yè)廢水排放量（萬噸）、工業(yè)二氧化硫排放量（噸）、工業(yè)煙（粉）塵排放量（噸）三項(xiàng)指標(biāo)來代理非期望產(chǎn)出。值得提及的是，中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒上只給出全市范圍的污染產(chǎn)物數(shù)據(jù)，考慮到工業(yè)活動(dòng)大部分集中在市轄區(qū)而非市轄縣（市），我們認(rèn)為這種誤差不會(huì)太大。

3.投入：勞動(dòng)力

勞動(dòng)力以城鎮(zhèn)所有就業(yè)人員（萬人）來代理，采用城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員、城鎮(zhèn)私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員兩個(gè)指標(biāo)加總得到。值得注意的是，私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員是我國(guó)城鎮(zhèn)勞動(dòng)力的重要構(gòu)成，計(jì)算發(fā)現(xiàn)2003—2018年城市私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員數(shù)量占到城鎮(zhèn)所有就業(yè)人員的比重在逐漸提升，到2018 年這一比重已經(jīng)超過50%，私營(yíng)和個(gè)體單位在吸納就業(yè)方面發(fā)揮了重要作用，已經(jīng)成為城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要來源。例如2020年新冠肺炎疫情期間地?cái)偨?jīng)濟(jì)興起，地?cái)偨?jīng)濟(jì)從業(yè)人員是城鎮(zhèn)就業(yè)人員的一部分。

4.投入：資本

在新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型中，資本投入指的是能形成生產(chǎn)力的資本存量。鑒于城市資本存量核算的困難，部分學(xué)者直接利用各城市的固定資產(chǎn)投資流量來代理資本投入，大部分學(xué)者則采用永續(xù)盤存法來估算資本存量，基本公式如下：

其中，Kit為城市i在t期的資本存量，具體取決于基期資本存量K0、折舊率δ和投資I。參數(shù)設(shè)定的不同導(dǎo)致得到的資本存量序列Kit也會(huì)有差異。

第一，基期資本存量的確定。借鑒萊恩斯多夫和蓋爾（Reinsdorf &Cover）[33]通過數(shù)學(xué)關(guān)系式推導(dǎo)的方法來估算基期資本存量。

記g為I的平均增速，那么I-1=I0/(1+g)，該年的投資在基期仍留在資本存量中的數(shù)量為：

同理，I-2=I0/(1+g)2

該年的投資在基期仍留在資本存量中的數(shù)量為：

匯總基期前的所有時(shí)期投資可得到：

這里我們將g取2003—2007 年5 年的投資增速平均值。

第二，折舊率參考現(xiàn)有學(xué)者針對(duì)中國(guó)的研究結(jié)果。如柯善咨[34]、柯善咨和趙耀[35]在計(jì)算中國(guó)縣市城市資本存量時(shí)將折舊率設(shè)為5%，本文參考他們的研究，亦將折舊率設(shè)為5%。

第三，形成實(shí)際生產(chǎn)能力的投資增加才會(huì)帶來資本存量的增加，現(xiàn)有文獻(xiàn)在估算全國(guó)和省際資本存量時(shí)，投資I多采用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額[36-38]、固定資本形成總額[39]、新增固定資產(chǎn)[40]三個(gè)序列。從定義上看，后兩個(gè)投資序列能更好地代理凈投資。我國(guó)城市層面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺少固定資本形成總額指標(biāo)，新增固定資產(chǎn)數(shù)據(jù)也只有一半?。▍^(qū)、市）進(jìn)行了公布，但所有省份均公布了城市層面的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額指標(biāo)，因此，在估算我國(guó)城市層面的資本存量時(shí)，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要采用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額指標(biāo)。也有少數(shù)學(xué)者如王藝明等[41]、伍先福[42]以各城市固定資產(chǎn)投資額作為權(quán)重對(duì)全?。▍^(qū)、市）的固定資本形成額進(jìn)行加權(quán)，以得到城市層面的固定資本形成額。這種處理方法需要假設(shè)同一省份各城市的資本形成率一致。綜上，本文仍采用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額序列（I）為基礎(chǔ)指標(biāo)，用省（區(qū)、市）際固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)將其折算為實(shí)際值（萬元，2005年為基期）。進(jìn)一步，固定資產(chǎn)項(xiàng)目具有典型的建設(shè)周期，但現(xiàn)有生產(chǎn)率核算文獻(xiàn)中考慮固定資產(chǎn)建設(shè)周期的并不多。本文借鑒柯善咨和向娟[40]、徐淑丹[43]等的研究，考慮三年的建設(shè)周期，定義新的投資序列：I'=(It+It+1+It+2)/3，以此作為新增投資。

還有些學(xué)者嘗試納入土地要素，本文納入建成區(qū)面積后發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)率指數(shù)變化幅度很小?？紤]到土地是我國(guó)地方政府收入的重要來源之一，猜測(cè)城市土地要素帶來的直接或間接收入最終被作為資本投入用于城市生產(chǎn)和建設(shè)中，即土地投入可能已經(jīng)被反映在資本投入中，本文在測(cè)算中不再納入土地指標(biāo)。

（三）研究時(shí)期和研究樣本的選擇

根據(jù)數(shù)據(jù)可得性，研究時(shí)期定為2003—2018年③。以上數(shù)據(jù)主要來自2004—2019 年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。目前公布的我國(guó)城市數(shù)據(jù)有市和市轄區(qū)兩種統(tǒng)計(jì)范圍，其中，“全市”是指地級(jí)以上城市的整個(gè)行政區(qū)域，“市轄區(qū)”包括城區(qū)、郊區(qū)，不包括市轄縣（市）。本文集中研究城市化區(qū)域的生產(chǎn)率，因此，以市轄區(qū)作為研究對(duì)象，以上指標(biāo)除了非期望產(chǎn)出，其他均是市轄區(qū)統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。此外，由于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》自2017 年開始不再公布各城市的固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)，2017、2018年的各城市固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)來自各?。▍^(qū)、市）的統(tǒng)計(jì)年鑒。在數(shù)據(jù)收集過程中發(fā)現(xiàn)，湖北等五個(gè)省沒有公布轄下城市2017 年的市轄區(qū)數(shù)據(jù)，黑龍江等十個(gè)省沒有公布轄下城市2018年的市轄區(qū)數(shù)據(jù)，但所有城市全市范圍的固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)均是可得到的，對(duì)此我們假設(shè)這些城市市轄區(qū)的投資增速等于全市的投資增速，據(jù)此估計(jì)這些城市市轄區(qū)的固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)。由于市轄區(qū)通常是城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要區(qū)域，這種估算不會(huì)帶來太大的偏差。

研究樣本自2018 年地級(jí)及以上的298 個(gè)城市（279 個(gè)地級(jí)市、15 個(gè)副省級(jí)市、4 個(gè)直轄市）中選取，剔除缺失數(shù)據(jù)較多或數(shù)據(jù)趨勢(shì)不明從而難以進(jìn)行插補(bǔ)的城市，確定可用的樣本為264個(gè)地級(jí)及以上城市，占我國(guó)地級(jí)及以上城市的比重達(dá)88.6%。由于2017 年、2018 年部分城市的工業(yè)“三廢”數(shù)據(jù)有所缺失且難以插補(bǔ)，將這些城市剔除后，2017、2018年真正能夠采用的研究樣本分別為238個(gè)城市、195個(gè)城市。

三、測(cè)算結(jié)果和分析

（一）城市GTFP的時(shí)間演進(jìn)特征

表1 和 圖1 給出2004—2018 年間我國(guó)城市GTFP 及其分解項(xiàng)的均值和時(shí)間演進(jìn)趨勢(shì)。整體來看，我國(guó)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍表現(xiàn)出依賴資本、勞動(dòng)力等要素投入的粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式。2004—2018年我國(guó)城市GTFP的年均增速為0.7%，相比于同期我國(guó)城市地區(qū)生產(chǎn)總值的平均不變價(jià)增速（超過10%）④，GTFP 的貢獻(xiàn)較為有限。其增長(zhǎng)模式和增長(zhǎng)趨勢(shì)表現(xiàn)出以下基本特征：

圖1 我國(guó)GTFP及其分解項(xiàng)的時(shí)間趨勢(shì)

表1 我國(guó)城市GTFP及其構(gòu)成

1.城市GTFP增長(zhǎng)模式由總規(guī)模效應(yīng)主導(dǎo)到進(jìn)入轉(zhuǎn)型期

2004—2018年總規(guī)模效應(yīng)、純技術(shù)效率、純技術(shù)進(jìn)步的年均增速分別為1.8%、1.4%、-2.5%（見表1）?？傄?guī)模效應(yīng)對(duì)GTFP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)最大，這意味著中國(guó)城市生產(chǎn)中存在較強(qiáng)的“干中學(xué)”效應(yīng)，在要素累積和生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張的過程中內(nèi)生地引發(fā)生產(chǎn)率的提升。但值得注意的是，2004—2014 年間總規(guī)模效應(yīng)增速穩(wěn)定并呈現(xiàn)攀升態(tài)勢(shì)，2015 年以來總規(guī)模效應(yīng)下降明顯（見圖1）。由于“干中學(xué)”效應(yīng)會(huì)隨著技術(shù)差距的縮小而迅速下降，最終呈現(xiàn)出收益遞減的特征[44]，總規(guī)模效應(yīng)的這一演變特征從生產(chǎn)率的視角反映出中國(guó)城市生產(chǎn)已經(jīng)進(jìn)入“干中學(xué)”效應(yīng)衰減的階段，從而GTFP增長(zhǎng)模式應(yīng)由生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張帶來的規(guī)模效應(yīng)轉(zhuǎn)向依賴純技術(shù)效率和純技術(shù)進(jìn)步的提升，而后兩者更多取決于組織或制度創(chuàng)新以及技術(shù)變革。

純技術(shù)效率和純技術(shù)進(jìn)步在大多數(shù)年份呈現(xiàn)出此消彼長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)（見圖1），因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步發(fā)生后對(duì)資源進(jìn)行重新配置以適應(yīng)新技術(shù)是需要成本的，而要素配置達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)時(shí)也容易產(chǎn)生一種慣性，弱化對(duì)技術(shù)進(jìn)步的需求。比如中等規(guī)模的企業(yè)若一直處于盈利狀態(tài)，則不愿意投資于技術(shù)改進(jìn)，即便是在廣東，1990—2007年之間的高污染行業(yè)始終未得到根本性改變，2007年之后，政府驅(qū)動(dòng)下的污染整治、“騰籠換鳥”才逐漸成為主流。遵循上述邏輯，總規(guī)模效應(yīng)的構(gòu)成項(xiàng)技術(shù)規(guī)模和規(guī)模效率增長(zhǎng)基本也呈現(xiàn)出此消彼長(zhǎng)的關(guān)系。但總規(guī)模效應(yīng)指標(biāo)的演變則更為平穩(wěn)、變動(dòng)規(guī)律更鮮明，從而使我們能夠更為清晰地捕獲生產(chǎn)規(guī)模變化在城市生產(chǎn)率增長(zhǎng)中的貢獻(xiàn)，這也正是本文明確定義總規(guī)模效應(yīng)指標(biāo)的價(jià)值。

2.研究時(shí)期的階段劃分

從GTFP 增長(zhǎng)趨勢(shì)特征來看（見圖1），整個(gè)研究時(shí)期可劃分為兩個(gè)階段⑤：GTFP 增速震蕩下滑階段（2004—2014 年），GTFP 增速明顯上升階段（2015—2018 年）。從生產(chǎn)率的增長(zhǎng)模式來看，第一個(gè)階段的GTFP增長(zhǎng)主要是總規(guī)模效應(yīng)拉動(dòng)，純技術(shù)進(jìn)步和純技術(shù)效率的總效應(yīng)小于1；第二個(gè)階段的GTFP 提升源于純技術(shù)進(jìn)步和純技術(shù)效率的增長(zhǎng)，總規(guī)模效應(yīng)小于1。

從經(jīng)濟(jì)視角解讀，早期中國(guó)經(jīng)濟(jì)呈高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，重增長(zhǎng)目標(biāo)下城市生態(tài)環(huán)境問題也越發(fā)嚴(yán)重，多重因素疊加下導(dǎo)致GTFP 增速波動(dòng)下降；2012 年以后整體經(jīng)濟(jì)逐漸進(jìn)入中高速增長(zhǎng)階段，2014年習(xí)近平主席首次以新常態(tài)來描述中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新階段，城市作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要承載體也開始了提質(zhì)增效的轉(zhuǎn)型之路，不再盲目追求擴(kuò)張而重在資源配置效率的提升和技術(shù)創(chuàng)新。GTFP在2015年后的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)和增長(zhǎng)模式變化正反映出“新常態(tài)”“高質(zhì)量發(fā)展”這些新理念下我國(guó)城市經(jīng)濟(jì)質(zhì)量在逐步提升。階段的劃分正意味著對(duì)不同時(shí)期的生產(chǎn)率核算研究結(jié)論不易直接進(jìn)行比較，必須充分考慮時(shí)期的可比性。

（二）城市GTFP的空間特征

將研究樣本劃分為東、中、西三大區(qū)域，其構(gòu)成如圖2所示，整體來看，樣本的區(qū)域分布較為均衡。

圖2 我國(guó)分區(qū)域樣本構(gòu)成

表2 給出2004—2018 年東、中、西三大區(qū)域的GTFP 及其構(gòu)成的年均增速，三大區(qū)域的GTFP 增長(zhǎng)表現(xiàn)為“東部＞西部＞中部”，這與魏麗莉和侯宇琦[45]等的核算結(jié)論較為一致。圖3 進(jìn)一步從GTFP 累積增長(zhǎng)率的視角展現(xiàn)區(qū)域異質(zhì)性⑥，其結(jié)果仍與表2保持一致。由圖3還可以看到，各區(qū)域的GTFP 累積增長(zhǎng)率演進(jìn)趨勢(shì)仍支持之前的兩階段劃分：2014年之前各區(qū)域GTFP水平呈現(xiàn)提升到增長(zhǎng)日漸乏力的特征，意味著中國(guó)的確到了轉(zhuǎn)換經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的關(guān)口；2015年之后三大區(qū)域的GTFP水平都開始了新一輪的提升，從生產(chǎn)率視角證實(shí)了新常態(tài)以來的一系列調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)方式的宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展起到了顯著成效。

表2 2004—2018年我國(guó)東中西三大區(qū)域的GTFP及其構(gòu)成

圖3 我國(guó)分區(qū)域GTFP累積增速（2003年=1）

對(duì)三大區(qū)域的GTFP增長(zhǎng)異質(zhì)性，本文首先從GTFP 變化的三項(xiàng)技術(shù)分解視角做出解讀，繼而借助GTFP 累積增速從產(chǎn)業(yè)選擇視角做出經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋，并進(jìn)一步深入探究各區(qū)域內(nèi)部的城市GTFP增長(zhǎng)異質(zhì)性。

1.技術(shù)分解視角下的解釋

第一，就東部而言，東部城市集聚了最多的優(yōu)質(zhì)資源，但整個(gè)研究期間東部城市的純技術(shù)效率最低。在發(fā)展的早期，東部地區(qū)（如珠三角）有大量勞動(dòng)密集型技術(shù)，承載這類技術(shù)者多是高污染行業(yè)。2008年金融危機(jī)后，珠三角、長(zhǎng)三角地區(qū)開始推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，改變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，但前期對(duì)環(huán)境的影響仍有待消化，加上轉(zhuǎn)型升級(jí)是一個(gè)漸進(jìn)過程，因之，考慮環(huán)境約束情形下東部地區(qū)在純技術(shù)效率上反而既弱于中部地區(qū)，也弱于西部地區(qū)。這一結(jié)論看起來跟東部地區(qū)市場(chǎng)化水平較高從而資源配置效率理應(yīng)較高的理論邏輯不相吻合，對(duì)此本文嘗試從非綠色生產(chǎn)技術(shù)到綠色生產(chǎn)技術(shù)的轉(zhuǎn)換來解釋。由于綠色生產(chǎn)技術(shù)具有一定的公共品屬性，將其“外部性”內(nèi)部化的主要?jiǎng)恿κ钦沫h(huán)境規(guī)制和產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策和消費(fèi)者需求升級(jí)后對(duì)綠色產(chǎn)品的自發(fā)需求選擇，因此，市場(chǎng)化帶來的資源配置效率提升應(yīng)該更大程度上體現(xiàn)于關(guān)注投入產(chǎn)出效率的TFP，而非具有較強(qiáng)生產(chǎn)外部性（環(huán)境約束或資源消耗）的GTFP。本文進(jìn)一步計(jì)算不考慮環(huán)境約束的TFP分解下的純技術(shù)效率，發(fā)現(xiàn)純技術(shù)效率的區(qū)域異質(zhì)性在2004—2014年表現(xiàn)為“東部＞西部＞中部”，在2015—2018 年表現(xiàn)為“西部＞中部＞東部”。這說明在經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)階段，東部市場(chǎng)化改革進(jìn)程和水平均優(yōu)于中西部，資源配置效率的確較高；但新常態(tài)以來東部以純技術(shù)效率反映的資源配置效率卻有相當(dāng)程度的下降，其原因是技術(shù)變革和生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)換會(huì)帶來要素的重新配置和調(diào)整性扭曲，由于東部地區(qū)率先開始推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)以改變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，由此在短期內(nèi)會(huì)出現(xiàn)強(qiáng)于中西部地區(qū)的要素調(diào)整性扭曲。但一旦形成與新技術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適應(yīng)的要素配置結(jié)構(gòu)，此種扭曲會(huì)逐漸消失并最終被更有效率的資源配置方式替代。在宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)轉(zhuǎn)換下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)換帶來的要素調(diào)整性扭曲是必然的，而東部將最早經(jīng)歷要素配置調(diào)整性扭曲過程。類似的，鑒于經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的差異性，東部城市率先進(jìn)入了“干中學(xué)”效應(yīng)衰減階段，表現(xiàn)出了特殊情境下總規(guī)模效應(yīng)偏低的“轉(zhuǎn)型或過渡特征”。與此同時(shí)，東部創(chuàng)新要素集聚使得其純技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)表現(xiàn)明顯優(yōu)于中西部，對(duì)GTFP的拖累較小，因此，兼顧環(huán)境約束的東部城市的GTFP 仍舊如其經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段一樣走在三大區(qū)域的最前面。

第二，就中西部而言，創(chuàng)新資源不足導(dǎo)致西部城市的純技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)最差，但后發(fā)優(yōu)勢(shì)下“干中學(xué)”效應(yīng)較強(qiáng)，技術(shù)規(guī)模年均增長(zhǎng)1.77%、規(guī)模效率年均增長(zhǎng)1.06%⑦，最終總規(guī)模效應(yīng)增長(zhǎng)2.83%（見表2），成為西部城市GTFP高于中部城市的主要原因。中部城市的GTFP 最低，基本原因在于，中部地區(qū)離東部地區(qū)更近，東部的技術(shù)外溢和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型最先滲入中部地區(qū)，但有個(gè)事實(shí)必須注意：中部地區(qū)承接?xùn)|部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)往往是勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，純技術(shù)進(jìn)步非常有限，如果加進(jìn)綠色環(huán)保的考量，恰恰因?yàn)橐M(jìn)了較多“勞動(dòng)密集型”產(chǎn)能而導(dǎo)致綠色技術(shù)進(jìn)步的內(nèi)生需求較弱。本文的區(qū)域異質(zhì)性核算結(jié)果支持盧麗文等[16]提出的GTFP增長(zhǎng)“中部坍塌”現(xiàn)象。

2.產(chǎn)業(yè)選擇視角下的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋

由于工業(yè)歷來是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要引擎，污染等非期望產(chǎn)出也主要源于工業(yè)生產(chǎn)過程，本文嘗試從各區(qū)域的工業(yè)化進(jìn)程來解釋GTFP 變化的區(qū)域異質(zhì)性。東部地區(qū)工業(yè)化已發(fā)展到一個(gè)較高水準(zhǔn)，尤其長(zhǎng)三角、珠三角地區(qū)，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)、智能制造技術(shù)逐漸替代傳統(tǒng)制造技術(shù)，盡管產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的過程仍未完成，東部地區(qū)仍有著充足的資源和政策優(yōu)勢(shì)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變。西部地區(qū)為三大區(qū)域中發(fā)展最慢的，工業(yè)化相對(duì)處于更早階段，制造業(yè)（主要指第二產(chǎn)業(yè)）不如中部、東部集中，環(huán)境問題還不是特別嚴(yán)重，此外，西部相對(duì)東中部具有后發(fā)優(yōu)勢(shì)，在新的環(huán)保技術(shù)的作用下，可以盡可能地規(guī)避“先污染后治理”的老路，加之我國(guó)環(huán)保規(guī)制日益強(qiáng)化，多重有利因素疊加在一起，使得西部GTFP好于中部地區(qū)（城市）⑧。中部地區(qū)正處于工業(yè)化高漲期，在地緣上與東部接壤，最先承接了更多的東部的傳統(tǒng)工業(yè)和過剩產(chǎn)能，第二產(chǎn)業(yè)占比不斷提高，這些情況導(dǎo)致中部地區(qū)的GTFP 既低于東部地區(qū)，更低于西部地區(qū)。

3.各區(qū)域內(nèi)部的城市GTFP異質(zhì)性

在識(shí)別并解讀出以上區(qū)域異質(zhì)性的前提下，本文進(jìn)一步探究屬同一區(qū)域的城市之間的GTFP水平異質(zhì)性。此研究問題的出發(fā)點(diǎn)源于新階段區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的政策取向?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》明確提出“促進(jìn)大中小城市和小城鎮(zhèn)協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)、特色化發(fā)展”。協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)意味著城市增長(zhǎng)動(dòng)力與所屬區(qū)域的增長(zhǎng)動(dòng)力應(yīng)基本保持一致，參差不齊、偏差過大則可能意味著區(qū)域內(nèi)各城市發(fā)展各自獨(dú)立、缺乏合作。本文采用GTFP累積增長(zhǎng)率的標(biāo)準(zhǔn)差衡量離散程度，圖4 顯示，東、中、西三大區(qū)域GTFP 水平的標(biāo)準(zhǔn)差表現(xiàn)出西、中、東依次降低的特點(diǎn)。經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)的GTFP 水平穩(wěn)定性越強(qiáng)，暗含隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的提升，各要素對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)或城市實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的路徑會(huì)漸趨穩(wěn)定，也即經(jīng)濟(jì)韌性比較強(qiáng)的情形下，生產(chǎn)率也會(huì)形成相對(duì)穩(wěn)定的增長(zhǎng)路徑或形成一定的路徑依賴，從而城市間GTFP的離散程度會(huì)表現(xiàn)出相對(duì)穩(wěn)定的特點(diǎn)。相比較而言，處于較低發(fā)展階段的城市經(jīng)濟(jì)韌性比較弱，但也面臨著塑造GTFP增長(zhǎng)路徑、提升GTFP 的重大機(jī)遇和挑戰(zhàn)。進(jìn)一步，西部的標(biāo)準(zhǔn)差不僅明顯高于中部、東部，還表現(xiàn)出一定的上升趨勢(shì)，顯見，雖然西部城市在GTFP 上的整體表現(xiàn)優(yōu)于中部，但其GTFP水平的穩(wěn)定性較弱且有所惡化，這意味著西部各城市在協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)方面表現(xiàn)較差，遠(yuǎn)沒有形成區(qū)域內(nèi)部城市之間的分工協(xié)作和擴(kuò)散效應(yīng)。西部各城市能否真正“彎道超車”，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展在更大程度上取決于其各自的未來發(fā)展模式，而這依賴于當(dāng)?shù)卣畬?duì)提升城市綠色全要素生產(chǎn)率機(jī)制的科學(xué)認(rèn)識(shí)以及高質(zhì)量發(fā)展階段的產(chǎn)業(yè)選擇政策。

圖4 我國(guó)各區(qū)域GTFP累積增長(zhǎng)率的標(biāo)準(zhǔn)差

綜上，城市GTFP變化的區(qū)域異質(zhì)性與區(qū)域所處的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段并不完全一致。

（三）城市GTFP和TFP的比較分析

表3 和圖5 給出了對(duì)城市GTFP 和TFP 的比較分析，以探究將環(huán)境約束納入生產(chǎn)率核算框架的價(jià)值。由表3 可見傳統(tǒng)TFP 的年均增速低于GTFP，圖5 顯示傳統(tǒng)TFP 曲線在大多數(shù)年份都位于GTFP曲線的下方。這反映出城市傳統(tǒng)TFP的增長(zhǎng)弱于GTFP 的增長(zhǎng)，即考慮到環(huán)境約束后，我國(guó)城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)績(jī)效表現(xiàn)更佳，這就證實(shí)了在關(guān)注多重發(fā)展目標(biāo)的高質(zhì)量階段不考慮環(huán)保因素會(huì)低估當(dāng)前評(píng)估體系下的實(shí)際城市發(fā)展績(jī)效。從技術(shù)分解項(xiàng)來看，GTFP 的純技術(shù)進(jìn)步和總規(guī)模效應(yīng)大于傳統(tǒng)TFP，前者因?yàn)殡S著收入水平的提高，人們對(duì)綠色技術(shù)的需求強(qiáng)化，后者則因?yàn)榫G色產(chǎn)業(yè)在發(fā)展階段上滯后于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，其“干中學(xué)”效應(yīng)更強(qiáng)。而由于綠色技術(shù)會(huì)導(dǎo)致之前按傳統(tǒng)技術(shù)安排生產(chǎn)的要素的重新配置，因此GTFP的純技術(shù)效率要低于TFP的純技術(shù)效率。

圖5 2004—2018年我國(guó)城市GTFP和TFP的時(shí)間演進(jìn)趨勢(shì)比較

表3 2004—2018年我國(guó)城市GTFP和TFP的均值比較

從經(jīng)濟(jì)視角解讀城市傳統(tǒng)TFP 低于GTFP 的這一特點(diǎn)，這意味著我國(guó)城市生產(chǎn)中存在“波特雙贏假說”，即環(huán)境規(guī)制促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，也意味著我國(guó)城市已經(jīng)進(jìn)入環(huán)境庫茲涅茨曲線的后半段，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展伴隨著環(huán)境保護(hù)的改進(jìn)。目前已經(jīng)有部分學(xué)者對(duì)此做出驗(yàn)證，吳明琴等[46]以1992—2009年我國(guó)280個(gè)重點(diǎn)城市為研究對(duì)象，驗(yàn)證了存在環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“雙贏”。史貝貝等[47]以1994—2010年我國(guó)286個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象，驗(yàn)證了環(huán)境規(guī)制對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的促進(jìn)作用，且微觀層面主要通過提高企業(yè)生產(chǎn)率實(shí)現(xiàn)。還有些學(xué)者利用非城市層面數(shù)據(jù)得到的結(jié)論亦為本文所得結(jié)論提供了佐證，如王國(guó)印和王動(dòng)[48]利用1999—2007 年省際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了主張環(huán)境規(guī)制促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的“波特假說”存在區(qū)域異質(zhì)性。頡茂華等[49]以2008—2013 年重污染行業(yè)的24 家公司為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制能促進(jìn)企業(yè)的環(huán)保研發(fā)投入，但對(duì)非環(huán)保研發(fā)投入無實(shí)質(zhì)影響。從技術(shù)角度解讀，降低污染的生產(chǎn)方式變革也屬于技術(shù)進(jìn)步，倘若綠色生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步在整體技術(shù)進(jìn)步中占有較大份額，那么，考慮了綠色技術(shù)進(jìn)步的GTFP增長(zhǎng)來源中技術(shù)進(jìn)步的總貢獻(xiàn)就會(huì)更大，也將拉動(dòng)GTFP實(shí)現(xiàn)更快增長(zhǎng)，而這正符合我國(guó)城市現(xiàn)況。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.不同的生產(chǎn)率核算方法

由于索洛殘差法無法得到GTFP 變化，故通過檢驗(yàn)在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析框架下采用相同模型設(shè)定得到的TFP 變化數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性來推論GTFP 變化的穩(wěn)健性。圖6給出了采用索洛殘差法、隨機(jī)前沿分析、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析得到的城市TFP變化的時(shí)間趨勢(shì)，從數(shù)值來看，傳統(tǒng)的索洛殘差法包含的內(nèi)涵最為廣泛從而得到的TFP增長(zhǎng)水平最高，考慮了技術(shù)非效率的隨機(jī)前沿分析與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析所得的TFP變化則更為接近，這就驗(yàn)證了核算方法的差異是現(xiàn)有研究對(duì)城市生產(chǎn)率增長(zhǎng)水平的判斷存在差異的原因之一。就波動(dòng)態(tài)勢(shì)而言，未考慮隨機(jī)因素的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和索洛殘差法得到的TFP 變化的波動(dòng)幅度很大，隨機(jī)前沿分析方法得到的TFP變化更為穩(wěn)定，這反映出國(guó)內(nèi)外不可控的隨機(jī)因素會(huì)在一定程度上夸大我國(guó)城市全要素生產(chǎn)率的變化幅度⑨。由于隨機(jī)前沿分析得到的TFP 變化幅度較小，我們進(jìn)一步將其繪制在右軸，如圖7所示，可以更清晰地看出這三種方法得到的城市TFP 變化的時(shí)間演進(jìn)軌跡基本保持一致。也就是說，本文通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析得到的我國(guó)城市TFP 變化數(shù)據(jù)基本是穩(wěn)健的，這就意味著采用相同模型設(shè)定得到的上述GTFP變化數(shù)據(jù)也是穩(wěn)健的⑩。

圖6 不同核算方法下我國(guó)城市全要素生產(chǎn)率變化的差異性分析

圖7 不同核算方法下我國(guó)城市TFP變化的趨勢(shì)分析

2.不同的城市樣本

圖8 給出264 個(gè)城市樣本（2004—2016 年）、238 個(gè)城市樣本（2004—2017 年）、195 個(gè)城市樣本（2004—2018 年）三種情形下我國(guó)城市整體GTFP的時(shí)間演進(jìn)趨勢(shì)?？梢钥闯?016年之前三個(gè)序列演變軌跡基本一致，這意味著2017和2018年城市樣本個(gè)數(shù)的減少不會(huì)對(duì)上文的主要判斷造成大的偏誤。此外，某些年份（如2004—2008年）三個(gè)序列的GTFP 升降幅度有明顯差異，這說明所選取研究樣本的不同的確是現(xiàn)有文獻(xiàn)測(cè)算出的城市GTFP 整體平均增速結(jié)果不一致的原因之一。總的來說，對(duì)于樣本數(shù)量差距不大且足以代表大多數(shù)城市的情形，本文認(rèn)為城市樣本的差異基本不會(huì)帶來趨勢(shì)偏誤，但的確會(huì)帶來一定程度上的增速平均值大小方面的偏誤。鑒于此，本文也對(duì)2004—2016年城市樣本均為264個(gè)城市的相關(guān)結(jié)果（包括GTFP 的構(gòu)成、趨勢(shì)等）進(jìn)行了計(jì)算和分析，基本與上文所得結(jié)論保持一致，并沒有明顯的偏差，從而排除了本文研究期間內(nèi)可能來自樣本不同的結(jié)果異質(zhì)性問題。

圖8 我國(guó)不同城市樣本情況下GTFP測(cè)算結(jié)果的比較

四、城市GTFP的增長(zhǎng)機(jī)制：規(guī)模效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)選擇視角

生產(chǎn)率測(cè)算分析顯示規(guī)模效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)選擇是解釋城市GTFP 增長(zhǎng)機(jī)制及其時(shí)空異質(zhì)性的重要因素，文本從實(shí)證角度對(duì)此展開了檢驗(yàn)。

（一）模型設(shè)計(jì)和變量選取

本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)面板計(jì)量模型：

其中，被解釋變量為城市綠色全要素生產(chǎn)率；關(guān)鍵解釋變量一是城市規(guī)模指標(biāo)（Scale），以城區(qū)人口來代理，二是工業(yè)化進(jìn)程指標(biāo)（Industry），構(gòu)建第二產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)指標(biāo)來代理；Xijt為若干控制變量；ci、ct為個(gè)體、時(shí)間固定效應(yīng)；εit為擾動(dòng)項(xiàng)。

這里重點(diǎn)介紹產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)指標(biāo)的構(gòu)建。巴拉薩（Balassa）[50]提出了顯示性比較優(yōu)勢(shì)指數(shù)，計(jì)算方法是一個(gè)國(guó)家某種商品出口額占其出口總值的份額與該類商品全球出口額占全球出口總額的份額的比率。若該指數(shù)大于1，說明該國(guó)的該商品在國(guó)際市場(chǎng)上具有比較優(yōu)勢(shì)，值越大反映該國(guó)的該商品國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)。自此該指數(shù)被廣泛用于衡量某一產(chǎn)業(yè)在全球或某一區(qū)域的比較優(yōu)勢(shì)。這里我們以全國(guó)作為參照地區(qū)，構(gòu)建如下城市產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)指數(shù)：

我國(guó)城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以二、三產(chǎn)業(yè)為主要構(gòu)成，就研究時(shí)期而言，二者占城市地區(qū)生產(chǎn)總值比例的樣本均值始終超過90%，城市在第二產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)和第三產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)上可能存在此消彼長(zhǎng)的關(guān)系，故主要計(jì)算了城市第二產(chǎn)業(yè)的比較優(yōu)勢(shì)指數(shù)。若城市i的第二產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)指數(shù)大于1，說明相比于全國(guó)，城市i在第二產(chǎn)業(yè)上具有比較優(yōu)勢(shì)。

控制變量X依據(jù)上述城市GTFP 測(cè)算分析所得立論和經(jīng)驗(yàn)研究，選取以2014 年為節(jié)點(diǎn)的階段虛擬變量、區(qū)域虛擬變量、人力資本、研發(fā)、基礎(chǔ)設(shè)施、收入水平為變量。具體變量說明和數(shù)據(jù)來源見表4。

表4 變量說明和數(shù)據(jù)來源

（二）回歸結(jié)果及分析

對(duì)于2004—2018 年我國(guó)264 個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行面板固定效應(yīng)回歸，所得估計(jì)結(jié)果見表5。其中，模型（1）為基準(zhǔn)回歸結(jié)果，模型（2）至模型（6）為考慮階段差異和區(qū)域差異的回歸結(jié)果。進(jìn)一步，為避免模型（2）至模型（6）中分時(shí)期和分樣本回歸帶來的樣本量減少問題，模型（7）納入時(shí)空虛擬變量與城市規(guī)模、工業(yè)化水平的交互項(xiàng)進(jìn)行綜合考察。

表5 我國(guó)城市GTFP的增長(zhǎng)機(jī)制回歸結(jié)果

1.階段虛擬變量分析

在5%的顯著性水平下，階段虛擬變量的系數(shù)估計(jì)值基本均顯著為正，從而為上述關(guān)于GTFP增長(zhǎng)變化的兩階段劃分提供了實(shí)證層面的支持。

2.城市規(guī)模變量分析

模型（1）和模型（7）顯示，城市規(guī)模對(duì)GTFP 的總效應(yīng)顯著為正。城市規(guī)模大通常意味著城市存在區(qū)位、物質(zhì)資本、政策利好等諸多優(yōu)勢(shì)，規(guī)模擴(kuò)張意味著這些潛在優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)為了現(xiàn)實(shí)優(yōu)勢(shì)，從而成功吸引了產(chǎn)業(yè)和人口集聚，這會(huì)帶來更充分的專業(yè)化分工以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展更低的交易成本，從而提高資源配置效率，尤其是在生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張的早期，與生產(chǎn)前沿的較大技術(shù)差距使得城市生產(chǎn)能夠充分利用“技術(shù)紅利”。但理論上，在城市規(guī)模不斷擴(kuò)張的過程中，對(duì)生產(chǎn)率的影響存在由邊際遞增效應(yīng)向邊際遞減效應(yīng)的轉(zhuǎn)換，這意味著提升生產(chǎn)率的城市生產(chǎn)存在最優(yōu)規(guī)模邊界。超越了與城市承載能力相配套的最優(yōu)邊界，城市規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)張容易引起擁擠、住房緊張、生產(chǎn)秩序混亂等“城市病”的出現(xiàn)，其對(duì)生產(chǎn)率的影響就表現(xiàn)為生產(chǎn)擴(kuò)張無法帶來資源配置效率提高，技術(shù)差距的縮小也會(huì)使得“技術(shù)紅利”消失。模型（2）至模型（6）中分時(shí)期和分區(qū)域估計(jì)顯示，城市規(guī)模的正效應(yīng)呈現(xiàn)隨時(shí)間減弱且西部影響系數(shù)高于中東部的特點(diǎn)，這恰好反映了我國(guó)城市生產(chǎn)可能已經(jīng)越過提升生產(chǎn)率的最優(yōu)水平從而進(jìn)入邊際遞減的階段，但對(duì)于依然存在后發(fā)優(yōu)勢(shì)的西部城市仍可以利用規(guī)模擴(kuò)張實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)率提升。模型（7）城市規(guī)模和時(shí)空虛擬變量的交互項(xiàng)雖然不限制，但系數(shù)估計(jì)值仍支持模型（2）至模型（6）的結(jié)果。

3.工業(yè)化進(jìn)程變量分析

模型（1）中第二產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)對(duì)全樣本的影響同樣顯著為正，說明工業(yè)發(fā)展不僅是城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要引擎，也是城市GTFP 提升的重要?jiǎng)右?。模型?）和模型（3）的分階段估計(jì)結(jié)果以及模型（7）顯示第二產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)的效應(yīng)在新常態(tài)以來有所弱化，這與我國(guó)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)是一致的，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)進(jìn)入服務(wù)業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的階段，未來具有第三產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)的城市將走在發(fā)展前列，從發(fā)展趨勢(shì)看第二產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)對(duì)城市生產(chǎn)率的提升效應(yīng)有可能逐漸被第三產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)替代。而模型（4）至模型（6）的分區(qū)域估計(jì)結(jié)果以及模型（7）中工業(yè)化和區(qū)域虛擬變量的交互項(xiàng)顯示，工業(yè)化對(duì)東、中、西的效應(yīng)呈現(xiàn)依次遞減的特點(diǎn)，這也與三大區(qū)域的產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程相吻合，2000年后東部已經(jīng)最大程度地從結(jié)構(gòu)演進(jìn)和工業(yè)化進(jìn)程中獲益，中西部從工業(yè)化進(jìn)程中獲得的生產(chǎn)率提升效應(yīng)相對(duì)較小。

4.控制變量分析

就控制變量而言，教育、研發(fā)對(duì)城市GTFP 均有顯著正效應(yīng)。就區(qū)域差距而言，教育對(duì)東部地區(qū)的效應(yīng)最大，研發(fā)對(duì)西部地區(qū)的效應(yīng)最大，推斷原因在于本文采用的是政府研發(fā)經(jīng)費(fèi)。政府研發(fā)費(fèi)用主要撥給有創(chuàng)新意圖但實(shí)力不足的高新技術(shù)企業(yè)，而真正憑借技術(shù)革新拉動(dòng)生產(chǎn)性前沿的大企業(yè)往往實(shí)力較強(qiáng)，加上逆向選擇、尋租活動(dòng)等問題的存在，反而拿不到或不需要政府研發(fā)撥款。相比于西部，東部發(fā)達(dá)地區(qū)更多地依賴市場(chǎng)而非政府推進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，因此，政府研發(fā)對(duì)西部地區(qū)的作用更大。

以實(shí)有城市道路面積代理的基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)生產(chǎn)率的影響系數(shù)為負(fù)。理論上，道路面積越大，反映城市交通越便捷、基礎(chǔ)設(shè)施越完善，能夠促進(jìn)資源配置效率的提升并吸引人才，引發(fā)創(chuàng)新，但該指標(biāo)一定程度上也可以反映城市發(fā)達(dá)程度，對(duì)于已經(jīng)處于生產(chǎn)前沿的大型城市，進(jìn)一步推動(dòng)技術(shù)革新的邊際成本更高、難度更大。同時(shí)道路面積越大也可能意味著城市的相對(duì)落后，由于土地資源豐富才導(dǎo)致用于道路的土地面積大。鑒于基礎(chǔ)設(shè)施等并非本文的核心考察對(duì)象，對(duì)此不展開深入討論。

人均收入的影響并不顯著。盡管經(jīng)濟(jì)實(shí)力為城市創(chuàng)新科技進(jìn)步而提升生產(chǎn)率提供了強(qiáng)有力支撐，但在經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到一定階段后城市無法單純依賴地區(qū)生產(chǎn)總值的持續(xù)增長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)率提升，促進(jìn)或制約綠色生產(chǎn)率的因素更可能在環(huán)保、公平、協(xié)調(diào)發(fā)展等質(zhì)量指標(biāo)而非收入水平的高低。因此，若盲目引入高耗能的低端產(chǎn)業(yè)，雖然一時(shí)可以提高當(dāng)?shù)厥杖胨?，但?huì)對(duì)城市GTFP產(chǎn)生消極影響。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在馬克思分析框架內(nèi)，資本有機(jī)構(gòu)成及其變化與生產(chǎn)方式演進(jìn)具有本質(zhì)性聯(lián)系，就是說，資本有機(jī)構(gòu)成的改變會(huì)直接、間接導(dǎo)致生產(chǎn)方式演進(jìn)，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正是生產(chǎn)方式的具體表現(xiàn)。按照馬克思的原意，資本有機(jī)構(gòu)成是生產(chǎn)資料消耗和勞動(dòng)力消耗的比例，本文以市轄區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)口徑的資本有機(jī)構(gòu)成指標(biāo)來反映工業(yè)化進(jìn)程。具體是，由市轄區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的固定資產(chǎn)合計(jì)（萬元）、流動(dòng)資產(chǎn)合計(jì)（萬元）得到生產(chǎn)資料消耗，其中，折舊率取5%。由在崗職工工資總額（萬元）得到勞動(dòng)力消耗，構(gòu)建如下工業(yè)企業(yè)口徑下的資本有機(jī)構(gòu)成指標(biāo)?：

表6 給出以資本有機(jī)構(gòu)成指標(biāo)來反映工業(yè)化進(jìn)程所得估計(jì)結(jié)論，與表5基本保持一致。

表6 我國(guó)城市GTFP的增長(zhǎng)機(jī)制回歸結(jié)果（以資本有機(jī)構(gòu)成反映工業(yè)化進(jìn)程）

五、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

在對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理的基礎(chǔ)上，重構(gòu)投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用SBM-ML 指數(shù)測(cè)算2004—2018 年我國(guó)264 個(gè)城市的GTFP 變化，在此基礎(chǔ)上對(duì)導(dǎo)致現(xiàn)有文獻(xiàn)核算結(jié)論不一致的四個(gè)關(guān)鍵原因（投入產(chǎn)出指標(biāo)、研究樣本、研究時(shí)期和研究方法）提供了有數(shù)據(jù)支撐的解釋，并從規(guī)模效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)選擇視角對(duì)城市GTFP 變化的時(shí)空異質(zhì)性和增長(zhǎng)模式展開經(jīng)濟(jì)解釋和實(shí)證檢驗(yàn)。主要研究結(jié)論如下：

1.我國(guó)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量逐步提升

納入環(huán)境約束的城市GTFP增長(zhǎng)在2004—2014年間呈現(xiàn)震蕩下滑態(tài)勢(shì)、2015—2018 年間呈明顯攀升態(tài)勢(shì)，由此反映出新常態(tài)、高質(zhì)量發(fā)展新理念下我國(guó)城市經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的確在逐步提升。在規(guī)模效應(yīng)、純技術(shù)效率和純技術(shù)進(jìn)步三項(xiàng)技術(shù)分解結(jié)構(gòu)下，城市GTFP 增長(zhǎng)主要由規(guī)模效應(yīng)驅(qū)動(dòng)，但新常態(tài)以來我國(guó)城市在逐步進(jìn)入“干中學(xué)”效應(yīng)衰減階段，由要素投入帶來規(guī)模效應(yīng)從而拉動(dòng)生產(chǎn)率提升的模式難以持續(xù)，GTFP 增長(zhǎng)模式已經(jīng)進(jìn)入由純技術(shù)效率和純技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型期。

2.我國(guó)GTFP增長(zhǎng)的空間分布表現(xiàn)出“東部＞西部＞中部”的特征

我國(guó)東部城市的GTFP 高增長(zhǎng)源于豐富的創(chuàng)新資源帶來的技術(shù)進(jìn)步，其工業(yè)化已發(fā)展到較高水平，充分享受了工業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)帶來的生產(chǎn)率增長(zhǎng)紅利；西部城市的GTFP增長(zhǎng)源于較強(qiáng)的規(guī)模效應(yīng)，其工業(yè)化相對(duì)處于更早階段從而環(huán)境問題還不是特別嚴(yán)重，新的環(huán)保技術(shù)和環(huán)境規(guī)制政策使得西部相對(duì)東中部具有后發(fā)優(yōu)勢(shì)。但西部城市尚未形成穩(wěn)定的GTFP增長(zhǎng)路徑，區(qū)域內(nèi)部的城市GTFP 離散程度較大且有惡化趨勢(shì)，因此，能否真正“彎道超車”，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，在更大程度上取決于各自的未來發(fā)展模式；中部城市則因?yàn)檎幱诠I(yè)化高漲期，在地緣上與東部接壤，最先承接了更多的東部傳統(tǒng)工業(yè)和過剩產(chǎn)能，其GTFP表現(xiàn)反而不如西部。

3.我國(guó)城市GTFP增長(zhǎng)機(jī)制研究的實(shí)證支持

我國(guó)城市GTFP增長(zhǎng)的機(jī)制研究進(jìn)一步為GTFP增長(zhǎng)變化的兩階段劃分提供了實(shí)證支持。實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了城市規(guī)模和工業(yè)化不僅是城市GTFP提升的關(guān)鍵誘因，還在一定程度上促使了城市GTFP 上述時(shí)空特征的形成。除此之外，研究還發(fā)現(xiàn)教育資源和研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)城市GTFP 增長(zhǎng)表現(xiàn)出越來越重要的作用。

（二）政策建議

基于本研究結(jié)論，提出以下政策建議：

1.從規(guī)模視角構(gòu)建大中小城市協(xié)調(diào)發(fā)展格局

我國(guó)城市生產(chǎn)已經(jīng)進(jìn)入“干中學(xué)”效應(yīng)衰減階段，依賴規(guī)模擴(kuò)張改善GTFP不可持續(xù)。當(dāng)下應(yīng)認(rèn)清這一現(xiàn)象，科學(xué)確定各級(jí)城市規(guī)模，尤其要加快轉(zhuǎn)變超大特大城市的GTFP增長(zhǎng)模式。

2.實(shí)施差異化產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑

當(dāng)前階段改善城市GTFP，中部和東部城市應(yīng)更注重組織或制度創(chuàng)新以及技術(shù)變革，并將其與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整結(jié)合起來，以促進(jìn)純技術(shù)效率和純技術(shù)進(jìn)步。西部城市仍可以充分利用規(guī)模擴(kuò)張帶動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)，在高質(zhì)量發(fā)展的大環(huán)境下將綠色生產(chǎn)技術(shù)與工業(yè)化發(fā)展結(jié)合起來以實(shí)現(xiàn)“彎道超車”。

3.教育和研發(fā)作用越來越重要

教育和研發(fā)有助于人力資本積累和創(chuàng)新氛圍的打造，在推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展中的作用越來越重要。以城市群、都市圈為依托，引導(dǎo)大城市的教育、研發(fā)等優(yōu)質(zhì)公共資源向鄰近的中小城市延伸，可激發(fā)中小城市發(fā)展活力，促進(jìn)大中小城市在高質(zhì)量發(fā)展方面協(xié)調(diào)均衡發(fā)展。

注釋：

①此類研究針對(duì)的生產(chǎn)率既包括單一的要素生產(chǎn)率，也包括綜合的全要素生產(chǎn)率。鑒于研究出發(fā)點(diǎn)，本文則以綠色全要素生產(chǎn)率為研究對(duì)象。

②如果生產(chǎn)的規(guī)模收益不變，就不存在規(guī)模收益變化對(duì)資源配置效率和前沿技術(shù)進(jìn)步的影響，即SEEC=SETC=1或者說EC=PEC、TC=PTC是成立的，不變規(guī)模報(bào)酬設(shè)定和可變規(guī)模報(bào)酬設(shè)定下的核算結(jié)果是一致的；反之，若存在規(guī)模收益遞增或遞減，技術(shù)效率和純技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步和純技術(shù)進(jìn)步就不會(huì)是一致的。

③具體而言，主要基于工業(yè)“三廢”數(shù)據(jù)的可得性。城市層級(jí)的工業(yè)“三廢”數(shù)據(jù)自2003 年開始公布，2019 年后的“三廢”數(shù)據(jù)（尤其是工業(yè)廢水排放量）卻僅半數(shù)可得。由于供給側(cè)改革、污染規(guī)制強(qiáng)化等宏觀原因，新常態(tài)以來的工業(yè)“三廢”數(shù)據(jù)因沒有表現(xiàn)出足夠的規(guī)律性而難以自行插補(bǔ)，因此，本文選擇2003年、2018年作為研究的起點(diǎn)和終點(diǎn)。

④根據(jù)《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》公布的各城市市轄區(qū)歷年地區(qū)生產(chǎn)總值的不變價(jià)增速自行計(jì)算。

⑤本文核算出的GTFP演進(jìn)趨勢(shì)與陳浩等人的觀點(diǎn)表現(xiàn)出一定的一致性。陳浩等根據(jù)趨勢(shì)變化進(jìn)行了更細(xì)化的三階段劃分，依次為正向增長(zhǎng)階段（2004—2008）、負(fù)向增長(zhǎng)階段（2009—2015）、正向增長(zhǎng)階段（2016—2017年）。本文的兩階段劃分則更多立足于生產(chǎn)率分解視角下的總規(guī)模效應(yīng)貢獻(xiàn)變化和中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)換視角下的經(jīng)濟(jì)解釋。

⑥曼奎斯特指數(shù)屬于環(huán)比變動(dòng)指數(shù)。令2003年為基期，利用前面年份的生產(chǎn)率指數(shù)相乘可得到以2003 年為基期的GTFP累積增長(zhǎng)率。相比于以SBM-ML 指數(shù)反映的生產(chǎn)率增長(zhǎng)，由此計(jì)算的GTFP 累積增長(zhǎng)率更具有反映生產(chǎn)率水平的意義。以東部為例，存在如下關(guān)系：東部第t年的生產(chǎn)率水平值=東部2003年的生產(chǎn)率水平值×第t年的GTFP 累積增長(zhǎng)率。因此，在缺少各區(qū)域2003 年的生產(chǎn)率水平值的情況下，仍可由GTFP 累積增長(zhǎng)率看到其生產(chǎn)率水平值的變化情況。

⑦鑒于研究目的，四項(xiàng)分解情形下得到的技術(shù)規(guī)模和規(guī)模效率并未給出，可向作者索取。

⑧需要注意到，無論何類地區(qū)，均要經(jīng)過工業(yè)化諸階段，西部地區(qū)的工業(yè)化如果不汲取東部地區(qū)早期工業(yè)化的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，亦有可能在低端產(chǎn)業(yè)上大量布局，以圖發(fā)揮本地資源稟賦優(yōu)勢(shì)（如勞動(dòng)力、土地相對(duì)便宜），這就可能重蹈東部先污染后治理的老路。這種產(chǎn)業(yè)選擇有其內(nèi)在動(dòng)因，但是，西部地區(qū)在高質(zhì)量發(fā)展的大環(huán)境下亦可能繞開發(fā)達(dá)地區(qū)走過的老路而致力于綠色發(fā)展，這需要引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)以實(shí)現(xiàn)“彎道超車”。

⑨研究過程中發(fā)現(xiàn)無效率項(xiàng)（u）在復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)（v-u）中占比較小，這意味著對(duì)我們的城市樣本而言，忽略隨機(jī)因素并不會(huì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率核算造成過大的偏誤。

⑩值得提及的是，盡管隨機(jī)前沿分析也可以進(jìn)行綠色生產(chǎn)率核算和分解，但研究過程中我們發(fā)現(xiàn)隨機(jī)前沿模型的合理性高度依賴無效率項(xiàng)u的分布函數(shù)，只有當(dāng)假定無效率項(xiàng)u服從指數(shù)分布時(shí)，似然比檢驗(yàn)才在統(tǒng)計(jì)上支持建立隨機(jī)前沿模型。而數(shù)據(jù)包絡(luò)分析得到的生產(chǎn)率分解項(xiàng)也更易于進(jìn)行經(jīng)濟(jì)解讀。權(quán)衡以上利弊我們?nèi)赃x擇以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法作為主要核算方法。

?計(jì)算過程中采用的均是剔除物價(jià)變動(dòng)的實(shí)際值。具體是，將固定資產(chǎn)合計(jì)（萬元）以省際固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)折算為實(shí)際值（2005年為基期），流動(dòng)資產(chǎn)合計(jì)（萬元）和在崗職工工資總額（萬元）以省際城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（2005年=100）折算為實(shí)際值（2005年為基期）。