沈智揚(yáng)，邵安琪，陳雪麗

（1.北京理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100081；2.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院 新聞與傳播研究所，北京 100021）

改革開(kāi)放四十多年以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了喜人成績(jī)。然而，這些成就背后是對(duì)資源投入的長(zhǎng)期依賴，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)自然資源和生態(tài)環(huán)境也承受了巨大壓力[1]。習(xí)近平在主持中共中央政治局第三十六次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)，要貫徹新發(fā)展理念，堅(jiān)定不移走生態(tài)優(yōu)先、綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展道路，著力推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型[2]。為推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展，實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰碳中和”的目標(biāo)，需要在資源和環(huán)境的雙重約束下，轉(zhuǎn)變資源利用方式，不斷提高資源利用效率[3]。

優(yōu)化資源配置是提高資源利用效率的主要途徑，與促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境發(fā)展密切相關(guān)?！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，要“破除制約要素合理流動(dòng)的堵點(diǎn)，矯正資源要素失衡錯(cuò)配，從源頭上暢通國(guó)民經(jīng)濟(jì)循環(huán)”[4]。在這一背景下，資源配置的有效性日益成為備受政策制定者與學(xué)界關(guān)心的重點(diǎn)話題。

由于省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有不均衡性，中國(guó)資源配置存在明顯的地區(qū)差異[5]。為研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展初始狀態(tài)相似省份之間資源配置的差異是否會(huì)逐漸消失，本文利用俱樂(lè)部收斂（Club Convergence）理論考察了省域資源配置扭曲的差異性以及變化特征，以期有針對(duì)性地為政府出臺(tái)相應(yīng)的政策提供理論支持?；贐y-Production模型，本文測(cè)算了中國(guó)各省域綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力并對(duì)其加以分解，考察各省域資源配置狀況及其錯(cuò)配程度，分析要素配置扭曲的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程。

一、文獻(xiàn)綜述

近年來(lái)，中國(guó)的綠色增長(zhǎng)問(wèn)題引起學(xué)界的廣泛關(guān)注和熱烈討論，大量文獻(xiàn)從不同角度探索中國(guó)綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力?？傮w而言，大多文獻(xiàn)是通過(guò)濾波法統(tǒng)計(jì)分解趨勢(shì)構(gòu)建綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力的指標(biāo)體系，如張連城和韓蓓[6]、高鐵梅和梁云芳[7]、王子博[8]等利用HP濾波、ARIMA模型、Kalman濾波等進(jìn)行測(cè)度。然而，較少有文獻(xiàn)基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法對(duì)該議題進(jìn)行研究，即便該方法的數(shù)據(jù)可得性較強(qiáng)且有相關(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)作為支持[9]。

糾正資源錯(cuò)配是釋放經(jīng)濟(jì)潛力重要途徑，目前較為流行的資源錯(cuò)配測(cè)算方法主要有參數(shù)模型與非參數(shù)模型兩類。參數(shù)方法函數(shù)形式的設(shè)定方法較為豐富：基于Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，鄭振雄和劉艷彬[10]利用制造業(yè)的面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)要素價(jià)格扭曲程度是否會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著影響，他們發(fā)現(xiàn)扭曲的要素價(jià)格即資源錯(cuò)配會(huì)放大經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的成果并積累潛在風(fēng)險(xiǎn)。劉名遠(yuǎn)和林民書[11]利用空間面板計(jì)量模型研究了中國(guó)要素價(jià)格扭曲程度與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的利益實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，認(rèn)為中國(guó)資源錯(cuò)配處于并保持在較高水平，不完善的價(jià)格機(jī)制使得中西部地區(qū)成為要素輸出區(qū)域，帶來(lái)了直接的利益損失。

Hsien和Klenow[12]通過(guò)設(shè)定利潤(rùn)函數(shù)測(cè)算了印度和中國(guó)的資源配置扭曲程度，指出若消除錯(cuò)配問(wèn)題，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可獲得大幅提升。韓劍和鄭秋玲[13]基于Hsieh和Klenow模型研究了中國(guó)行業(yè)內(nèi)及行業(yè)間的資源扭曲程度，并測(cè)算了各省域的資源錯(cuò)配差異，指出從動(dòng)態(tài)來(lái)看，國(guó)內(nèi)行業(yè)內(nèi)資源扭曲呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，行業(yè)間則緩慢改善；從靜態(tài)來(lái)看，行業(yè)內(nèi)資源錯(cuò)配所導(dǎo)致的產(chǎn)出缺口遠(yuǎn)高于行業(yè)間；分地域來(lái)看，東部地區(qū)的資源錯(cuò)配明顯低于中西部地區(qū)。

陶小馬等[14]運(yùn)用成本函數(shù)測(cè)算了中國(guó)工業(yè)部門的資源價(jià)格和配置的扭曲程度，并度量了資源的價(jià)格彈性以及資源間替代彈性，其研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)的價(jià)格管制制度與不完善的市場(chǎng)導(dǎo)致能源的價(jià)格機(jī)制無(wú)法正常發(fā)揮作用，存在嚴(yán)重扭曲現(xiàn)象。袁鵬和楊洋[15]采用影子成本模型衡量了中國(guó)資源錯(cuò)配情況及技術(shù)、結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)效率，指出資源配置扭曲會(huì)阻礙效率的改善，增加經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本，阻礙經(jīng)濟(jì)效率的提升。

近年來(lái)，還有一些學(xué)者基于生產(chǎn)函數(shù)模型，通過(guò)生產(chǎn)前沿面構(gòu)建的測(cè)算潛在產(chǎn)出與資源配置情況。如基于參數(shù)化隨機(jī)前沿分析法，郝楓和趙慧卿[16]衡量了生產(chǎn)可行性邊界，對(duì)中國(guó)資源利用與配置效率進(jìn)行估算并分析，得出中國(guó)長(zhǎng)期存的資源配置扭曲問(wèn)題導(dǎo)致了效率的損失的結(jié)論。趙自芳和史晉川[17]采用制造業(yè)面板數(shù)據(jù)考察了資源錯(cuò)配對(duì)技術(shù)效率損失的影響程度，得出了若消除要素配置扭曲，可提高中國(guó)近30%的總產(chǎn)出的結(jié)論。姚戰(zhàn)琪[18]研究了跨產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)和要素配置的影響作用，指出糾正扭曲的資源配置可對(duì)中國(guó)生產(chǎn)率的提高做出巨大貢獻(xiàn)，并提出相關(guān)政策建議。

通過(guò)梳理上述文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，雖然目前已有較多文獻(xiàn)評(píng)估了中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力與資源錯(cuò)配狀況，但是已有文獻(xiàn)仍存在一些不足，彌補(bǔ)這些不足正是本文的貢獻(xiàn)與創(chuàng)新所在：第一，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用參數(shù)方法進(jìn)行測(cè)算，存在函數(shù)形式的設(shè)定對(duì)結(jié)果影響較大、限制條件較多、靈活性較差等缺點(diǎn)，本文采用非參數(shù)估計(jì)方法計(jì)算綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力與資源錯(cuò)配的研究，在一定程度上彌補(bǔ)了相關(guān)文獻(xiàn)在這方面的空白。第二，本文基于整體型方向性距離函數(shù)進(jìn)行測(cè)算，既避免了由于各省域?qū)嶋H生產(chǎn)狀況的差異而對(duì)結(jié)果可比性造成的影響，還可對(duì)總體結(jié)果進(jìn)行分解，以進(jìn)一步測(cè)算各省域在不同時(shí)點(diǎn)的效率水平和資源錯(cuò)配情況。第三，與多數(shù)文獻(xiàn)測(cè)量某一時(shí)點(diǎn)或某一區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力與資源錯(cuò)配不同，本文測(cè)度了2000—2018年中國(guó)整體及其各省域的綠色增長(zhǎng)潛力和資源錯(cuò)配成程度。

二、研究方法

（一）綠色生產(chǎn)技術(shù)的設(shè)定

為研究中國(guó)綠色增長(zhǎng)潛力和資源錯(cuò)配問(wèn)題，本文借鑒Murty等[19]的方法，通過(guò)引入非期望產(chǎn)出，將環(huán)境外部性納入績(jī)效評(píng)價(jià)，對(duì)綠色生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)行設(shè)定。假定每個(gè)生產(chǎn)單位采用M種清潔投入（xm）和N種致污投入（xn）可以生產(chǎn)出I種期望產(chǎn)出（yi）；采用N種致污投入（xn）可以生產(chǎn)出污染環(huán)境的J種非期望產(chǎn)出（zj）。各省份生產(chǎn)技術(shù)可由式（1）表示

其中，f(.)和g(.)是連續(xù)可微函數(shù)；生產(chǎn)集T滿足凸性（Convexity）、封閉性（Closed set）及規(guī)模報(bào)酬可變（Variable returns to scale，VRS）；T1滿足自由處置性公理（Free disposability）①自由處置性用公式可以表示為：若 (y,z)∈T(x)且y ≤y那么( y′,z)∈ T(x)。若既定壞產(chǎn)出（z）在可行技術(shù)下伴隨的好產(chǎn)出（y），那么所有較此較小的壞產(chǎn)出一定伴隨著小于或等于y的好產(chǎn)出；也就是說(shuō)可以自由地減少產(chǎn)出而不用付出代價(jià)。；T2滿足有代價(jià)的處置性公理（Costly disposability）②有代價(jià)處置性公理又稱為弱處置性公理，可以表示為：若( y,z)∈T(x)并且0 ≤θ≤1，那么( θ y,θz)∈ T(x)。也就是說(shuō)好產(chǎn)出與壞產(chǎn)出是同比例減少的，即想減少壞產(chǎn)出必須以減少好產(chǎn)出為代價(jià)。等假設(shè)。

假設(shè)整個(gè)中國(guó)由K個(gè)省份構(gòu)成，在單一生產(chǎn)可行性集T的基礎(chǔ)上，第k個(gè)省份的生產(chǎn)可行性集可表示為Tk。本文假定綠色生產(chǎn)技術(shù)規(guī)模報(bào)酬可變，參考Shen等[20]的研究，整體生產(chǎn)可行性集TChina為各省份生產(chǎn)技術(shù)之和，可表示為個(gè)體生產(chǎn)技術(shù)Tk的K倍。

（二）整體型方向性距離函數(shù)的設(shè)定

方向性距離函數(shù)（Directional Distance Function，DDF）可衡量各個(gè)被評(píng)估單元（Decision Making Unit，DMU）與生產(chǎn)前沿面之間的差距，但DDF一般是以DMU自身為參照，不同DMU的效率水平不可直接比較，因此決策者難以得到必要的參考信息。為解決這一問(wèn)題，本文創(chuàng)新性地將整個(gè)中國(guó)作為統(tǒng)一方向，即每個(gè)省份不再以自身為參照，而是以所有省份整體作為參考進(jìn)行比較，不僅避免了各個(gè)省份由于要素分配、勞動(dòng)力數(shù)量和質(zhì)量等方面的差異影響增長(zhǎng)潛力的可比性，還可計(jì)算出更為科學(xué)的允許累加的效率值，從而估計(jì)出各省域?qū)θ珖?guó)增長(zhǎng)潛力的貢獻(xiàn)。本文所使用的方向性距離函數(shù)可以用式（3）表示

其中，x=(xm,xn)，參照向量為；目標(biāo)函數(shù) β、 μ和 η為投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的無(wú)效率值，表示在投入既定的前提下，好產(chǎn)出與壞產(chǎn)出的增長(zhǎng)潛力，當(dāng)某省無(wú)效率值為1%時(shí)，表示該省在投入不變的情況下，其產(chǎn)出水平可提高總期望產(chǎn)出的1%，減少同比例的總非期望產(chǎn)出。

（三）綠色增長(zhǎng)潛力和資源錯(cuò)配

參考Zhu等[21]的研究思路，技術(shù)無(wú)效率（Technical Inefficiency, TI）可以被定義為DMU與生產(chǎn)可行性邊界之間的距離，通常被理解為通過(guò)更高效利用投入被評(píng)估單位可能帶來(lái)產(chǎn)出增長(zhǎng)，即資源利用增長(zhǎng)潛力。

如圖1所示，在清潔投入為XA、致污投入為XA′的情況下，被評(píng)估對(duì)象A的期望產(chǎn)出為YA，非期望產(chǎn)出為ZA。 該點(diǎn)與前沿面Y=F(x)和Z=G(x)上最佳產(chǎn)出的距離，分別代表經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的改進(jìn)空間和環(huán)境污染的減排空間，即資源利用的改善潛力（TI）。一般而言，距離越大，TI越大，增長(zhǎng)潛力也就越大。TI反映了各省通過(guò)合理利用資源提高產(chǎn)出的程度，可以由式（4）表示

圖1 雙重維度下綠色增長(zhǎng)潛力分析

根據(jù)前文假設(shè)，總增長(zhǎng)潛力（Overall Inefficiency, OI）可以由式（5）表示

其中，中國(guó)綠色增長(zhǎng)潛力衡量了各省實(shí)際生產(chǎn)水平與理想狀態(tài)間的差距，1%的中國(guó)綠色增長(zhǎng)潛力意味著全中國(guó)綠色增長(zhǎng)可提高1%，即投入不變的前提下，全國(guó)GDP可以同樣的比例有所提高或碳排放可以減少同樣的比例。中國(guó)綠色增長(zhǎng)潛力可視為各省增長(zhǎng)潛力之和，但此做法忽略了資源配置狀況的影響，因此借鑒Boussemart等[22]的建議，本文引入結(jié)構(gòu)無(wú)效率（Structural Inefficiency，SI）衡量資源配置狀況。

如圖2所示，被評(píng)估對(duì)象A和B都在等產(chǎn)量線L(YA)=L(YB)上，期望產(chǎn)出增加到最大，非期望產(chǎn)出收縮到最小，資源利用改進(jìn)空間為0。根據(jù)式（2），本文將A、B看作整體（A+B）后，得到整體生產(chǎn)前沿面L(YA+YB)。因?yàn)锳、B皆不可獨(dú)自提升其資源利用效率，所以A+B整體仍存在的這部分增長(zhǎng)潛力是由于A、B改善資源配置所致的，即投入既定，通過(guò)改善資源配置水平，產(chǎn)出仍存在的增長(zhǎng)空間。本文將這部分增長(zhǎng)潛力定義為SI，可由式（6）表示

圖2 資源錯(cuò)配分析

值得注意的是，當(dāng)SI＜0時(shí)，被評(píng)估單元雖高于生產(chǎn)前沿面，但為達(dá)到最優(yōu)生產(chǎn)水平，應(yīng)將部分資源移動(dòng)到稀缺地區(qū)，從而提高中國(guó)整體期望產(chǎn)出水平，減少非期望產(chǎn)出。因此，本文定義當(dāng)SI＞0時(shí)，被評(píng)估單元資源配置不足；當(dāng)SI＜0時(shí)，該被評(píng)估單元資源過(guò)度配置；資源錯(cuò)配程度為結(jié)構(gòu)無(wú)效率的絕對(duì)值，衡量被評(píng)估單元與最優(yōu)資源配置狀態(tài)的偏差程度。

本文假定生產(chǎn)可行性集由兩個(gè)子生產(chǎn)可行性集構(gòu)成，即從經(jīng)濟(jì)和環(huán)境兩個(gè)維度對(duì)增長(zhǎng)潛力進(jìn)行分解，則OI最終可以被分解為

（四）非參數(shù)估計(jì)

本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析估計(jì)整體型方向性距離函數(shù)，該方法可以由線性規(guī)劃求解得出。假設(shè)投入不變，最大化期望產(chǎn)出和最小化非期望產(chǎn)出的目標(biāo)函數(shù)分別為 μ和 η。借鑒Murty等[19]的建議，本文利用加權(quán)法計(jì)算被評(píng)估目標(biāo)函數(shù)且由于本文假定經(jīng)濟(jì)與環(huán)境對(duì)效率值的貢獻(xiàn)是相同的，所以賦予經(jīng)濟(jì)維度與環(huán)境維度的增長(zhǎng)潛力 μ和 η以相同的權(quán)重（50%）。

在規(guī)模報(bào)酬可變的假定下，資源利用的增長(zhǎng)潛力TI可通過(guò)式（8）計(jì)算得出

其中，λ和 σ 為構(gòu)建生產(chǎn)前沿面的參考系數(shù)；I為期望產(chǎn)出指標(biāo)，J為非期望產(chǎn)出指標(biāo)；M為清潔投入指標(biāo)，N是致污投入指標(biāo)；μ和 η分別為經(jīng)濟(jì)維度與環(huán)境維度的無(wú)效率值。

總增長(zhǎng)潛力OI可以由式（9）計(jì)算得出，經(jīng)濟(jì)維度和環(huán)境維度的權(quán)重同樣被設(shè)定為50%。

根據(jù)式（6），本文可以用OI與TI的差值測(cè)算出資源配置的增長(zhǎng)潛力（SI），繼而度量中國(guó)各省域資源錯(cuò)配程度。

三、變量與數(shù)據(jù)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2000—2018年中國(guó)30個(gè)省份的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，數(shù)據(jù)來(lái)源于2001—2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》①鑒于數(shù)據(jù)可得性，本文選取中國(guó)大陸30個(gè)省份的數(shù)據(jù)作為樣本，不包含西藏、香港、澳門和臺(tái)灣。。

（二）變量選擇

借鑒Shen等[23]、汪鋒和解晉[24]的方法，本文選取資本存量、就業(yè)人數(shù)和能源消耗量作為投入變量，選取地區(qū)生產(chǎn)總值和CO2排放量作為產(chǎn)出變量，變量的相關(guān)說(shuō)明如下：

1.投入變量

1）資本存量：采用“永續(xù)盤存法”進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式為

其中，Kt為 第t年的實(shí)際資本存量；Kt-1為第t-1年的實(shí)際資本存量；It為以2000年為基期計(jì)算的第t年的投資量；δ為資本折舊率；借鑒張軍等[25]的做法，選用9.6%的折舊率進(jìn)行計(jì)算，單位為億元。

2）勞動(dòng)投入：選取總就業(yè)人數(shù)作為衡量勞動(dòng)投入的變量，單位為萬(wàn)人。

3）致污投入：選取能源消耗量作為致污投入變量 準(zhǔn)煤得出，單位為萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

2.產(chǎn)出變量

1）期望產(chǎn)出：選擇地區(qū)生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出，為剔除通貨膨脹影響，本文以2000年不變價(jià)為基期進(jìn)行平減，單位為億元。

2）非期望產(chǎn)出：選擇CO2排放量為非期望產(chǎn)出，通過(guò)碳排放系數(shù)法對(duì)其進(jìn)行估算。CO2的主要來(lái)源是煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料、天然氣這八大類能源的消耗，根據(jù)《省級(jí)溫室氣體清單編制指南（試行）》的做法，CO2排放量計(jì)算公式如下

其中，s表示能源種類；Es表示第s種能源消費(fèi)量；N CVs代 表第s種能源單位熱值；C EFs代表第s種能源單位熱值含碳量；C OFs代表第s種能源碳的氧化因子①單位熱值NCV（Net Calorific Value）數(shù)據(jù)來(lái)源于2018年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》附錄4，單位熱值含碳量CEF (Carbon Emission Factors)和碳的氧化因子COF (Carbon Oxidation Factors)數(shù)據(jù)來(lái)源于《省級(jí)溫室氣體清單編制指南（試行）》。，單位為萬(wàn)噸。

3.投入與產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析（表1）

表1 各變量描述性分析（2000—2018年）

四、實(shí)證分析與結(jié)果統(tǒng)計(jì)

由圖3a和表2可知，樣本期內(nèi)中國(guó)總體綠色增長(zhǎng)潛力（OI）為41.42%，這表明中國(guó)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大的改進(jìn)空間。其中，衡量資源利用水平的技術(shù)效率改進(jìn)空間（TI）為26.94%（占比65.04%），衡量資源配置水平的結(jié)構(gòu)效率改進(jìn)空間（SI）為14.48%（占比34.96%）。雖然推進(jìn)資源合理利用仍可促進(jìn)產(chǎn)出的較大增長(zhǎng)，但OI、TI和SI的年均變化率分別為-0.31%、0.13%和-0.44%，故本文認(rèn)為資源配置效率的不斷改善（SI持續(xù)下降）推動(dòng)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)總體效率的提升（OI持續(xù)下降）。

圖3 中國(guó)綠色增長(zhǎng)潛力總體變化與分解（2000—2018年）

表2 中國(guó)省域平均綠色增長(zhǎng)潛力分解（2000—2018年） 單位：%

圖3b顯示，2000年中國(guó)經(jīng)濟(jì)總增長(zhǎng)潛力（OI-Eco）約為30%，表明中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大的改進(jìn)空間，而環(huán)境問(wèn)題尚不嚴(yán)重，其增長(zhǎng)潛力（OI-Env）為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力的半數(shù)。伴隨中國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，總體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力持續(xù)下滑，而環(huán)境總增長(zhǎng)潛力呈現(xiàn)一定的上漲趨勢(shì)，并于2016年后超越前者，成為中國(guó)綠色發(fā)展面臨的主要制約因素。目前，環(huán)境資源的合理利用和配置是驅(qū)動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)總增長(zhǎng)潛力改善的重要?jiǎng)恿Α?/p>

圖3c顯示，中國(guó)資源利用的增長(zhǎng)潛力（TI）呈現(xiàn)相對(duì)平穩(wěn)的趨勢(shì)，整個(gè)樣本期內(nèi)均維持在較高水平（約27%）。其中，經(jīng)濟(jì)資源利用的增長(zhǎng)潛力（TI-Eco）從2000年的13.31%下滑至2018年的11.12%，表明不同省份之間存在一定的追趕效應(yīng)，促使“落后者”逐步縮短同“最佳者”的距離。例如，江蘇和浙江的經(jīng)濟(jì)資源利用增長(zhǎng)潛力年均變化率處于所有省份的前列，分別為-0.04%和-0.02%，排名位居第2位和第4位，但這兩個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)資源利用增長(zhǎng)潛力均值分別為0.30%和0.29%，明顯落后于其他省份（分別排在第19和20名）。環(huán)境資源利用的增長(zhǎng)潛力（TI-Env）在樣本期間內(nèi)輕微上揚(yáng)，未表現(xiàn)出明顯的追趕效應(yīng)。

圖3d顯示，資源配置的增長(zhǎng)潛力（SI）持續(xù)下降，年均變化率為-0.44%。其中，經(jīng)濟(jì)資源的合理配置水平（SI-Eco）從2000年的17.14%下降至2018年的8.33%，降幅達(dá)51.43%，這一結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)資源配置的改善，很大程度上推動(dòng)了樣本期內(nèi)整體資源配置增長(zhǎng)潛力的下降。然而，2000—2008年環(huán)境資源配置水平（SI-Env）有所上升，表明不合理配置的環(huán)境資源阻礙了結(jié)構(gòu)增長(zhǎng)潛力的下降。

以上結(jié)果表現(xiàn)，伴隨經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，近年來(lái)中國(guó)碳排放增加迅速，環(huán)境污染問(wèn)題日益突出。無(wú)論是整體改進(jìn)空間，亦或是資源利用或配置方面，環(huán)境資源的增長(zhǎng)潛力均處于上揚(yáng)趨勢(shì)，表明CO2排放等環(huán)境污染阻礙了中國(guó)綠色效率的提高，這與其他一些文章得出的結(jié)論是相似的[26-27]。

由表2可知，分省域來(lái)看，整個(gè)樣本期內(nèi)中國(guó)總增長(zhǎng)潛力最大的前五個(gè)省份分別是山西（4.04%）、內(nèi)蒙古（2.94%）、河北（2.66%）、遼寧（2.32%）和新疆（2.20%），其增長(zhǎng)潛力之和為14.16%，約占全國(guó)的1/3。這說(shuō)明，如果這些省份能夠充分利用并合理配置經(jīng)濟(jì)和環(huán)境資源，可削減整個(gè)中國(guó)1/3的無(wú)效率值。其中，山西整體效率改進(jìn)空間最大，主要是受較高的資源利用改進(jìn)空間（2.91%）驅(qū)動(dòng)（占比71.87%）；內(nèi)蒙古、河北與山西類似，也存在較大的技術(shù)效率改進(jìn)空間（分別為2.04%和2.15%）。遼寧和新疆整體效率較低則是受資源未充分利用（1.18%和1.20%）和資源配置不合理（1.02%和1.12%）的雙重因素所致。

廣東（-1.55%）、江蘇（-0.09%）、浙江（0.20%）、福建（0.45%）和上海（0.52%）的綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)處于全國(guó)前列。值得注意的是，江蘇（-0.09%）和廣東（-1.55%）的總增長(zhǎng)潛力為負(fù)值，表明這些省份存在超效率現(xiàn)象。這些省份的生產(chǎn)技術(shù)高于生產(chǎn)可行性前沿面，是績(jī)效表現(xiàn)超過(guò)全國(guó)平均水平的先進(jìn)省，即使再等比例地增加相同比例的投入，這些省份仍能在該整體生產(chǎn)可行性集中保持有效。這兩個(gè)省份主要由資源的超效率配置驅(qū)動(dòng)。與江蘇和廣東類似，浙江和福建兩省的總增長(zhǎng)潛力也主要是由較好的資源配置水平（-0.50%和0.30%）拉動(dòng)。上?？傇鲩L(zhǎng)潛力主要是受較高的資源利用增長(zhǎng)潛力（0.40%，占比76.28%）的影響。

此外，大部分省份資源利用的增長(zhǎng)潛力大于資源配置的改善空間（福建、北京、重慶、天津、海南、安徽、青海、云南、寧夏除外），這意味著充分利用經(jīng)濟(jì)和環(huán)境資源仍是大部分省份縮小總增長(zhǎng)潛力的主要途徑。

本文將各省份資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力劃分為0～0.5%（高）、0.5～1%（較高）、1～1.5%（較低）及＞1.5%（低）4個(gè)等級(jí)，結(jié)果如表3所示。

表3 各省份平均資源錯(cuò)配程度表（2000—2018年）

從表3可以看出，中國(guó)高資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力區(qū)域包括寧夏和廣東兩個(gè)省份，資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力較高的省份為新疆、江蘇、遼寧、山西、云南、海南和青海。其中，廣東（1.58%）和江蘇（1.06%）是中國(guó)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，吸引了較多的資本、勞動(dòng)力和能源配置，造成了一定的資源閑置狀況。遼寧（1.12%）處于東北地區(qū)，是中國(guó)老牌工業(yè)基地，其計(jì)劃經(jīng)濟(jì)完善，體能龐大，過(guò)去又主要靠大中型國(guó)有企業(yè)發(fā)展，因而調(diào)整資源配置的能力較弱，是中國(guó)資源配置水平較差的地區(qū)之一。寧夏（1.53%）、青海（1.45%）、海南（1.32%）、云南（1.22%）、山西（1.14%）和新疆（1.02%）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于下游（2018年這些省份的GDP分別排在全國(guó)的第29、30、28、23、24和25名）且受地理位置限制，其吸引資源流入的能力較弱，資源投入情況不容樂(lè)觀。尤其是寧夏，該省資源缺口最大，若能進(jìn)一步緩解當(dāng)?shù)氐馁Y源不足問(wèn)題，可以拉動(dòng)總產(chǎn)出增長(zhǎng)1.53%，碳排放也會(huì)減少相同比例。

上海（0.12%）、四川（0.18%）、湖北（0.19%）、湖南（0.30%）、福建（0.30%）、山西（0.32%）、江西（0.48%）及北京（0.49%）等省份的資源錯(cuò)配程度較低，在地理位置優(yōu)勢(shì)或政策優(yōu)勢(shì)的推動(dòng)下，這些省份不僅在經(jīng)濟(jì)發(fā)展上取得較大進(jìn)步，還具備了與之相應(yīng)的高水平資源配置能力。

圖4為運(yùn)用Kernel核密度估計(jì)方法得到的2000年和2018年中國(guó)資源錯(cuò)配程度的核密度圖。與2000年相比，2018年的密度函數(shù)中心向左移動(dòng)且波峰高度上升，這表明在樣本期內(nèi)大多數(shù)省份的資源錯(cuò)配程度呈改善趨勢(shì)。密度分布曲線出現(xiàn)由寬峰向尖峰演變的趨勢(shì)，波寬變小，波峰的左翼和右翼皆有縮小，表明各省資源錯(cuò)配程度分布趨于聚集，差異逐漸減小，地區(qū)之間的追趕效應(yīng)明顯。

圖4 2000年與2018年資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力核密度分布狀況圖

為檢驗(yàn)各省資源錯(cuò)配的差異隨時(shí)間推移是在擴(kuò)大還是在縮小，以及未來(lái)是否會(huì)趨于平衡發(fā)展，本文利用收斂理論進(jìn)行探討[28]。目前有許多實(shí)證結(jié)果表示，各省并不一定收斂于同一個(gè)穩(wěn)態(tài)水平，而是初始狀態(tài)相似的省份間存在收斂趨勢(shì)[29]。因此，本文利用俱樂(lè)部收斂檢驗(yàn)初始條件相似的省份，其資源錯(cuò)配的離散程度是否隨時(shí)間推移而降低?；赑hillips和Sul[30]的研究，本文首先對(duì)樣本整體的收斂性進(jìn)行檢驗(yàn)，若存在收斂，說(shuō)明中國(guó)整體資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力差異逐漸縮??；若不存在整體收斂，則繼續(xù)檢驗(yàn)是否存在俱樂(lè)部收斂。

中國(guó)省際資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力的俱樂(lè)部收斂結(jié)果如表3和表4所示。表3中資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力整體收斂檢驗(yàn)的異方差穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)量（-25.84）小于臨界值，表明在5%的顯著性水平上拒絕中國(guó)30個(gè)省份資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力存在整體收斂的假設(shè)，但這并不能排除各個(gè)省份間存在俱樂(lè)部收斂趨勢(shì)。進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，30個(gè)省份中存在5個(gè)收斂俱樂(lè)部和1個(gè)非收斂小組，如表5所示。

表4 資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力的俱樂(lè)部收斂檢驗(yàn)結(jié)果① 借鑒張軍等[25]的做法，在檢驗(yàn)過(guò)程中使用異方差自相關(guān)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤對(duì)系數(shù)進(jìn)行單側(cè)t檢驗(yàn)。如果異方差穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)量小于-1.65，則拒絕存在收斂的假設(shè)，反之，則接受假設(shè)。

表5 資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力的俱樂(lè)部收斂

收斂俱樂(lè)部1包括山東、廣東、寧夏、青海、海南、河南、云南、新疆和江蘇9個(gè)省份；內(nèi)蒙古、山西、貴州、重慶、遼寧、安徽、甘肅、天津、吉林、黑龍江、北京、浙江和四川共13個(gè)省份收斂于俱樂(lè)部2，異方差穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)量大于臨界值（0.09）。收斂俱樂(lè)部3、4和5的異方差穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)量分別為-0.59，6.31和-0.50，均大于臨界值，表明在5%的顯著性水平下接受收斂俱樂(lè)部存在的假設(shè)。上述靜態(tài)分析表明，中國(guó)省際資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力存在5個(gè)收斂類型和1個(gè)發(fā)散類型。

為了進(jìn)一步研究這五個(gè)類型間資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力的動(dòng)態(tài)變化特征，圖5展示了其資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力相對(duì)于平均值的變化幅度和變化趨勢(shì)。其中，資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力較大的類型，相對(duì)轉(zhuǎn)移路徑值大于1；資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力較小的類型，相對(duì)轉(zhuǎn)移路徑值小于1。由圖5可看出，各類型間的相對(duì)轉(zhuǎn)移路徑存在較大差異，其中收斂俱樂(lè)部1在整個(gè)樣本期間一直處于較高水平且呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。收斂俱樂(lè)部2包含的省份占了樣本整體的1/3以上，對(duì)全國(guó)資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力的高低具有至關(guān)重要的影響，其相對(duì)轉(zhuǎn)移路徑值在樣本期內(nèi)處于下滑趨勢(shì)，從高于1的水平下滑至低于1的水平。收斂俱樂(lè)部3、4和5在整個(gè)時(shí)期內(nèi)的相對(duì)轉(zhuǎn)移路徑值均小于1，這三種類型的地區(qū)的資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力均低于全國(guó)的平均水平，相對(duì)轉(zhuǎn)移路徑均呈現(xiàn)平穩(wěn)的下滑趨勢(shì)，說(shuō)明其資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力較平均水平隨著時(shí)間的推移在降低。由此可見(jiàn)，為改善中國(guó)資源配置扭曲的狀況，各省應(yīng)該以收斂俱樂(lè)部3、4和5的地區(qū)作為標(biāo)桿，逐步優(yōu)化本地區(qū)的資源配置結(jié)構(gòu)，緩解資源配置過(guò)度或不足的狀況。

圖5 各俱樂(lè)部的平均相對(duì)轉(zhuǎn)移路徑

五、結(jié)論與政策建議

通過(guò)構(gòu)建包含整體型方向性距離函數(shù)的By-Production模型，本文研究了2000—2018年中國(guó)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增長(zhǎng)潛力，并衡量了各個(gè)省份資源錯(cuò)配的變動(dòng)趨勢(shì)和地區(qū)差異，結(jié)果表明：

第一，中國(guó)總綠色增長(zhǎng)潛力呈改進(jìn)趨勢(shì)，這主要是由地區(qū)間資源配置持續(xù)優(yōu)化所致；平均總增長(zhǎng)潛力為41.42%，其中資源利用的增長(zhǎng)潛力為26.94%，表明資源的合理利用對(duì)促進(jìn)綠色發(fā)展具有不可忽視的重要作用。此外，在樣本期內(nèi)經(jīng)濟(jì)維度的增長(zhǎng)潛力呈下滑趨勢(shì)，環(huán)境維度的各項(xiàng)指標(biāo)卻有逐年上升的趨勢(shì)，表明中國(guó)經(jīng)濟(jì)資源利用趨于有效，但環(huán)境問(wèn)題卻呈現(xiàn)了日益嚴(yán)重之勢(shì)。

第二，中國(guó)各個(gè)省份的資源錯(cuò)配水平差異明顯，多數(shù)省份的錯(cuò)配表現(xiàn)為配置不足。其中，廣東和江蘇兩地的資源過(guò)度配置問(wèn)題嚴(yán)重，寧夏、青海和海南等地資源配置缺乏，導(dǎo)致這些省份資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力明顯高于其他省份。上海、四川和湖北等省份的資源錯(cuò)配改進(jìn)空間較低，說(shuō)明資源得到了相對(duì)合理的配置與使用。

第三，中國(guó)資源錯(cuò)配增長(zhǎng)潛力呈改善趨勢(shì)，整體不存在收斂，但是存在5個(gè)收斂俱樂(lè)部和1個(gè)非收斂小組。其中，俱樂(lè)部1的資源錯(cuò)配程度明顯高于其他小組，是緩解中國(guó)資源錯(cuò)配狀況的主要著力點(diǎn)所在；收斂俱樂(lè)部2的資源配置水平在樣本期內(nèi)不斷改善。收斂俱樂(lè)部3、4和5的資源錯(cuò)配改進(jìn)空間在樣本期均低于全國(guó)的平均水平，其相對(duì)轉(zhuǎn)移路徑呈現(xiàn)平穩(wěn)的下滑趨勢(shì)，在中國(guó)緩解資源配置過(guò)度或不足的問(wèn)題方面發(fā)揮了一定的標(biāo)桿作用。

根據(jù)上述研究結(jié)果，本文得出如下政策建議：

第一，建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)體系，推進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。各個(gè)省份不僅要發(fā)展經(jīng)濟(jì)，更要融入綠色發(fā)展理念，保持良好生態(tài)環(huán)境，應(yīng)對(duì)資源環(huán)境的制約，這是減少碳排放、推進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的必由之路。各省要加快由增加要素投入向注重環(huán)境改善的轉(zhuǎn)變，把生態(tài)效益、經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益統(tǒng)一起來(lái)，在發(fā)展經(jīng)濟(jì)和保護(hù)環(huán)境之間進(jìn)行權(quán)衡與選擇，尋求平衡點(diǎn)，既要金山銀山，也要綠水青山。

第二，深化市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)及其相關(guān)改革。大力推進(jìn)“放管服”改革，向市場(chǎng)、向社會(huì)、向基層放權(quán)，通過(guò)簡(jiǎn)政放權(quán)激發(fā)市場(chǎng)主體活力和內(nèi)生動(dòng)力，最大限度減少對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)，保障價(jià)格機(jī)制正常發(fā)揮作用，穩(wěn)步提升勞動(dòng)、資本及能源等生產(chǎn)要素的配置效率。

第三，加強(qiáng)各省之間的合作交流，實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、互利共贏。一些表現(xiàn)較好的省份，如可以發(fā)揮示范帶動(dòng)作用，分享相關(guān)經(jīng)驗(yàn)供其他省份參考借鑒，促進(jìn)“低扭曲省份”的資源配置技術(shù)向“高扭曲省份”的有效擴(kuò)散，促進(jìn)落后地區(qū)利用后發(fā)優(yōu)勢(shì)，縮小與先進(jìn)地區(qū)的發(fā)展差異。

第四，因地制宜，制定差異化政策。各地政府應(yīng)立足省情，采用差別化手段，而不應(yīng)將某一政策強(qiáng)制運(yùn)用到全國(guó)各地。處于同一收斂俱樂(lè)部的地區(qū)可共同探討制定拓寬要素流通渠道，減少要素配置障礙，促進(jìn)資源在地區(qū)間自由流動(dòng)、均衡配置的政策建議。