紀建悅 遲宇航 尹興民

1.中國海洋大學 經(jīng)濟學院 青島266100 2.中國海洋大學海洋發(fā)展研究院 青島 266100

中國幅員遼闊，不僅擁有960 萬平方千米的陸地面積，同時擁有300 萬平方千米可管轄的海洋國土。進入21世紀后，隨著中國經(jīng)濟發(fā)展與外貿(mào)需求的不斷增長，黨中央適時提出“海洋強國”重大戰(zhàn)略目標，將海洋經(jīng)濟提升到國家戰(zhàn)略高度。海洋交通運輸業(yè)作為海洋經(jīng)濟的重要組成部分，承擔中國90%以上的外貿(mào)貨物運輸量，產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得了舉世矚目的成就，2005—2019 年增加值從945.6 億元增至6 427 億元，在國內(nèi)運輸與國際貿(mào)易中發(fā)揮著不可替代的作用，有效支持了海洋經(jīng)濟的迅速發(fā)展。然而不容忽視的是，在海洋交通運輸業(yè)經(jīng)濟效益不斷提升的同時，由此帶來的環(huán)境問題也日益嚴重，經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染的矛盾愈加凸顯。交通運輸部在2020年出臺的《關于大力推進海運業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》中明確提出，要加快形成海洋交通運輸業(yè)高質(zhì)量發(fā)展體系，促進海洋交通運輸向綠色低碳環(huán)保方向發(fā)展[1]。因此，本文將環(huán)境因素納入海洋交通運輸業(yè)效率評價體系，構(gòu)建考慮非期望產(chǎn)出的SBM-GML 指數(shù)模型，測度中國11 個沿海省份海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，進而利用α 檢驗、絕對β 檢驗與條件β 檢驗對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進行收斂性分析，對揭示地區(qū)海洋交通運輸業(yè)增長差異，推進區(qū)域海洋交通運輸業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展有著重要的理論與現(xiàn)實意義。

綠色全要素生產(chǎn)率作為衡量地區(qū)經(jīng)濟增長質(zhì)量與環(huán)境管理效率的重要標志，近年來受到學者的廣泛關注[2]。綠色全要素生產(chǎn)率強調(diào)經(jīng)濟效益與環(huán)境友好的統(tǒng)一，從投入產(chǎn)出角度出發(fā)，將自然資源作為投入要素，經(jīng)濟效益作為期望產(chǎn)出，環(huán)境污染作為非期望產(chǎn)出，用來反映經(jīng)濟發(fā)展過程中對生態(tài)環(huán)境的影響[3]。目前國內(nèi)關于綠色全要素生產(chǎn)率的研究方法較為多樣，王兵等運用SBM 方向性距離函數(shù)與Luenberger 生產(chǎn)率指標測度環(huán)境約束下中國30個省份綠色全要素生產(chǎn)率及其成分，并對其影響因素進行探究[4]；崔和瑞等利用隨機前沿分析與馬爾科夫鏈方法對中國36個工業(yè)行業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率動態(tài)演變特征及收斂趨勢進行評價[5]；汪克亮等通過構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型與面板分位數(shù)模型分析了經(jīng)濟趕超、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型對綠色全要素生產(chǎn)率的影響[6]；尚娟等基于中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，利用熵值法與DDF-GML 指數(shù)測算中國新型城鎮(zhèn)化和綠色全要素生產(chǎn)率水平，其次運用系統(tǒng)GMM 模型考察新型城鎮(zhèn)化對綠色全要素生產(chǎn)率的影響[7]。

現(xiàn)階段具體到海洋交通運輸業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究相對較少，多數(shù)學者從交通運輸業(yè)角度出發(fā)進行分析，采用數(shù)據(jù)包絡分析方法逐年建立生產(chǎn)前沿面，對交通運輸業(yè)全要素生產(chǎn)率進行測算。余思勤等把擴展的Malmquist 指數(shù)法引入交通運輸業(yè)全要素生產(chǎn)率測算，并通過指數(shù)分解分析中國交通運輸業(yè)生產(chǎn)率變化原因[8]；劉玉海等基于非參數(shù)DEA 法和Malmquist 指數(shù)對中國道路運輸業(yè)運輸效率進行測算[9]；高錫榮等構(gòu)建投入導向的多階段可變規(guī)模報酬DEA 模型測度中國鐵路運輸業(yè)全要素生產(chǎn)率[10]。但隨著綠色發(fā)展理念的推廣，全要素生產(chǎn)率的高低已然不能反映經(jīng)濟增長與可持續(xù)發(fā)展水平[11]，更多學者將非期望產(chǎn)出納入交通運輸業(yè)全要素生產(chǎn)率測算體系。在非期望產(chǎn)出指標選擇上，多數(shù)學者將碳排放量作為交通運輸業(yè)非期望產(chǎn)出指標[12-14]，在考慮非期望產(chǎn)出測度交通運輸業(yè)全要素生產(chǎn)率方面，多采用超效率SBM 模型與Global Malmquist-Luenberger（GML）指數(shù)測算交通運輸業(yè)全要素生產(chǎn)率變化率[15-16]。

同時，關于交通運輸業(yè)全要素生產(chǎn)率的收斂性分析也多從傳統(tǒng)分析方法展開。彭志敏等綜合運用DEA-Malmquist 指數(shù)法構(gòu)建中國交通運輸業(yè)全要素生產(chǎn)率測算體系，并使用α 收斂與變異系數(shù)研究其收斂性[17]；李瑋等通過絕對收斂與隨機收斂性分析中國省域交通運輸業(yè)碳排放量收斂性[18]；唐建榮等通過絕對β 收斂模型對中國交通運輸業(yè)等6 個行業(yè)碳排放效率進行收斂性分析[19]。

綜上所述，現(xiàn)有研究對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測算較少，且缺少對于其收斂性的考察?；诖?，本文以效率提升與綠色發(fā)展作為海洋交通運輸業(yè)研究的切入點，構(gòu)建環(huán)境約束下的海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率分析框架，同時探討其收斂性，以期對中國海洋交通運輸業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供有益啟示。

1 研究方法與數(shù)據(jù)說明

1.1 SBM-GML指數(shù)模型

目前常用的綠色全要素生產(chǎn)率測算方法主要有隨機前沿分析法（SFA）和數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA），其中DEA 方法由于無需考慮投入產(chǎn)出指標間的函數(shù)關系，且不需要對變量間關系進行事先假定，排除了主觀因素的影響，在效率評價中被廣泛應用[20]。Tone 在2001年首次提出SBM 標準模型，但無法對多個有效決策單元進行比較[21]，隨后提出的超效率SBM 模型[22]彌補了這一缺陷，但兩種模型均未將非期望產(chǎn)出納入指標分析中。鑒于此，本文參照Tone 的研究[23]，選擇包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進行測算。假設有m個決策單元DMU(K= 1,2,…,m)，每個決策單元有n種投入xi（ki=1,2,…,m）、t種產(chǎn)出，其中將產(chǎn)出分為t1種期望產(chǎn)出ydk(d= 1,2,…,t1)、t2種非期望產(chǎn)出yuk(u= 1,2…,t2)，基于模型進行判斷：

其中，ρ表示決策單元的效率值且能大于1，因而能對相同有效決策單元進行比較，sgi，s+d，s-u分別表示松弛向量，λ表示權(quán)重向量。根據(jù)（1）式可以計算出各決策單元在一定技術(shù)水平下的技術(shù)效率水平，但并不能反映出全要素生產(chǎn)率變化在海洋交通運輸業(yè)中的作用[24]。為此，部分學者參照Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)[25]，形成了考慮環(huán)境因素的ML 指數(shù)[26]與GML 指數(shù)[27]。在OH[27]研究的基礎上，本文構(gòu)造從第t到第t+1期以產(chǎn)出為導向的GML指數(shù)模型，定義為：

其中，若GMLt,t+1＞1，表明從第t到第t+1 期海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長；若GMLt,t+1＜1，說明從第t到第t+1 期海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率下降；若GMLt,t+1= 1，則表明第t到第t+1 期海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率不變。GML 指數(shù)可以分解為綠色技術(shù)效率（GEC）與綠色技術(shù)進步（GTC）兩個部分。

GEC與GTC進一步闡述了GML 指數(shù)變動的主要原因，GECt,t+1表示從第t期到第t+1 期海洋交通運輸業(yè)綠色技術(shù)效率變動的程度，GTCt,t+1表示從第t期到第t+1期海洋交通運輸業(yè)綠色技術(shù)進步變動的程度。當GECt,t+1與GTCt,t+1大于1 時，分別對應第t期到第t+1 期海洋交通運輸業(yè)綠色技術(shù)效率提高和綠色技術(shù)進步；當GECt,t+1與GTCt,t+1小于1 時，分別對應第t期到第t+1 期海洋交通運輸業(yè)綠色技術(shù)效率降低和綠色技術(shù)退步。

1.2 收斂性檢驗模型

現(xiàn)有研究中收斂性檢驗的方法主要分為絕對收斂性檢驗與條件收斂性檢驗[28]。絕對收斂性檢驗分為α收斂性檢驗和絕對β 收斂性檢驗，其中α 收斂性檢驗考察的是研究對象隨時間變化的水平趨勢，主要采用標準差、變異系數(shù)和基尼系數(shù)進行衡量[29]，若標準差隨時間變化而逐漸縮小，則認為存在α 收斂，反之不存在；絕對β 收斂性檢驗是用來考察研究對象能否從低水平地區(qū)向高水平地區(qū)演進，從而達到共同穩(wěn)態(tài)值，若β值小于0，則說明存在絕對β收斂，低水平地區(qū)與高水平地區(qū)向同一個穩(wěn)態(tài)水平發(fā)展。α 收斂性檢驗與絕對β 收斂性檢驗的主要區(qū)別在于前者未考慮研究對象的初始水平和不同地區(qū)的初始要素結(jié)構(gòu)，而后者則假設不同地區(qū)間具有相同的初始要素結(jié)構(gòu)[30]。條件收斂性檢驗主要指條件β 收斂性檢驗，是在考慮不同地區(qū)特征基礎上允許地區(qū)差異的存在，考察各地區(qū)最終是否趨向于不同的穩(wěn)態(tài)水平?；诖?，為研究各地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率差異，本文將分別采用α 收斂性檢驗、絕對β 收斂性檢驗和條件β收斂性檢驗對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進行收斂性分析。

1.2.1 α收斂性檢驗

為研究中國沿海省份海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率是否會隨時間推移而逐漸縮小，本文借鑒于偉等的研究方法[31]，通過計算變異系數(shù)對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進行α檢驗，模型為：

其中，GTFPi,t表示第i省份在第t年的海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，表示沿海省份海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率在第t年的平均水平，CVt表示海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的相對差異程度。若CVt+1＜CVt，則說明沿海省份海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率存在α 收斂，反之則說明沿海省份海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率差異出現(xiàn)逐年擴大的趨勢，即不存在α收斂。

1.2.2 絕對β收斂性檢驗

絕對β 收斂是指海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率較低地區(qū)對較高地區(qū)存在“追趕效應”，最終趨于相同穩(wěn)態(tài)。本文借鑒張子龍等的研究方法[30]，構(gòu)建絕對β收斂性檢驗模型為：

其中，GTFPi,T表示研究期第i省份的海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，GTFPi,0表示基期第i省份的海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，T表示研究期與基期的時間跨度，α與β表示待估參數(shù)，εi,t表示隨機誤差項。若得到β＜0 且通過顯著性檢驗，說明海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率較低地區(qū)對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率較高地區(qū)有追趕效應，即存在絕對β收斂，反之則說明不存在絕對β收斂。借鑒潘文卿[32]與彭國華[33]的計算方法，還可以估算出收斂達到的穩(wěn)態(tài)值γ、收斂速度λ以及達到收斂所需要的半生命周期T，模型表示為：

其中，t表示研究期的時間跨度，取值為13。

1.2.3 條件β收斂性檢驗

條件β 收斂性檢驗假設不同地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平存在差異，進而導致不同地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率最終會趨于不同的穩(wěn)態(tài)水平，同時區(qū)域間的絕對差距將會一直存在，本文借鑒區(qū)域收斂影響因素的現(xiàn)有研究[34-36]，在絕對β 收斂性檢驗中加入穩(wěn)態(tài)控制變量，構(gòu)建條件β收斂性檢驗模型為：

其中，GTFPi,t+1和GTFPi,t分別表示第i省份在第t+1 期和第t期的海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，α，β與δj為待估參數(shù)。若β＜0且通過顯著性檢驗，則存在條件β 收斂，反之則不存在條件β 收斂。Xj,t+1表示穩(wěn)態(tài)控制變量，εi,t表示隨機誤差項。

1.3 變量選擇

本文以2005—2019 年中國11 個沿海省份海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率為研究對象，各省級單位的投入變量主要從勞動力投入、能源投入與資本投入3 個方面考慮，分別以海上交通運輸業(yè)從業(yè)人員[8]、海洋交通運輸能源消耗量、沿海交通建設固定資產(chǎn)投資額表示[37]。海洋交通運輸業(yè)期望產(chǎn)出變量為海洋交通運輸業(yè)增加值，非期望產(chǎn)出變量為海洋交通運輸業(yè)各種污染物排放，由于SO2、氮氧化物、揮發(fā)性有機物等大氣污染物難以獲得相關數(shù)據(jù)進行計算，同時參照已有文獻的研究[12,38-39]，本文以海洋交通運輸業(yè)碳排放量表示非期望產(chǎn)出，具體計算步驟如下。

（1）計算各省份交通運輸碳排放量

考慮到中國沿海省份能源消耗表數(shù)據(jù)不一致，同時缺少電力平均低位發(fā)熱量及碳排放系數(shù)數(shù)據(jù)，因此本文將不同類能源分開計算以保證結(jié)果的準確性。

其中，Ci表示第i省份的交通運輸業(yè)碳排放總量，Eij與Uiq分別表示第i省份交通運輸業(yè)第j類與第q類能源消耗，F(xiàn)j表示第j類能源的平均低位發(fā)熱量，αj表示第j類能源的碳排放系數(shù)，βj表示第j類能源的碳氧化率，Ui表示第i省份交通運輸業(yè)的電力消耗，λ表示電力折標準煤參考系數(shù)，μ表示標準煤的碳排放系數(shù)，這里采用李志學等所計算得出的0.613 98[40]。平均低位發(fā)熱量與能源折標準煤參考系數(shù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》，碳排放系數(shù)數(shù)據(jù)來源于《省級溫室氣體清單編制指南（試行）》，具體數(shù)值如表1和表2所示。

表1 各類能源平均低位發(fā)熱量和碳排放系數(shù)

表2 各類能源折標準煤系數(shù)

（2）計算各省份海洋交通運輸業(yè)碳排放量

其中，MCi表示第i省份海洋交通運輸?shù)奶寂欧帕?，Qi表示第i省份海洋交通運輸?shù)呢浳镏苻D(zhuǎn)量，β為海洋交通運輸旅客運輸轉(zhuǎn)化為貨物運輸?shù)霓D(zhuǎn)化系數(shù)，這里取值為鄭林昌等所提出的0.125[41]，Pi表示第i省份海洋交通運輸?shù)穆每椭苻D(zhuǎn)量，Ti表示第i省份交通運輸?shù)闹苻D(zhuǎn)總量，Ci表示第i省份交通運輸?shù)奶寂欧趴偭俊?/p>

1.4 數(shù)據(jù)來源

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文收集2005—2019 年中國11 個沿海省份數(shù)據(jù)，研究范圍不包括港澳臺地區(qū)，數(shù)據(jù)來源于《中國交通運輸統(tǒng)計年鑒》《分省統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國交通年鑒》《中國海洋統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》以及Wind數(shù)據(jù)庫，部分缺失數(shù)據(jù)通過插值法補齊。

2 海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異分析

本文通過Max DEA Solver7.0 軟件，運用SBMGML 指數(shù)法計算得到海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，在此基礎上分解出綠色技術(shù)效率與綠色技術(shù)進步指數(shù)，從地區(qū)差異特征與省域差異特征兩方面對沿海各省份海洋交通運輸業(yè)區(qū)域差異進行分析。

2.1 地區(qū)差異特征

為了更好地把握中國沿海地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的宏觀區(qū)域差異，本文根據(jù)海洋交通運輸業(yè)地區(qū)分布與產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況，并參照國家對于沿海經(jīng)濟帶的劃分方法，將沿海地區(qū)海洋交通運輸業(yè)分為環(huán)渤海地區(qū)（包括遼寧、天津、河北、山東）、長三角地區(qū)（包括江蘇、浙江、上海）和泛珠三角地區(qū)（包括福建、廣東、廣西、海南），如圖1所示。其中，長三角地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相較于其他地區(qū)較高，說明該地區(qū)海洋交通運輸業(yè)發(fā)展較為成熟，同時增長幅度較大，從效率分解來看，主要是由于綠色技術(shù)效率指數(shù)升高引起的，說明該地區(qū)對海洋交通運輸業(yè)的綜合管理能力與技術(shù)利用能力不斷增強；環(huán)渤海地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率處于穩(wěn)定增長水平，綠色技術(shù)效率與綠色技術(shù)進步指數(shù)變動不明顯，說明環(huán)渤海地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率尚存發(fā)展?jié)摿?；珠三角地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展水平最低且增長緩慢，這主要受綠色技術(shù)效率與綠色技術(shù)進步頻繁變動的影響，說明珠三角地區(qū)在海洋交通運輸業(yè)綠色技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)管理能力上尚存在改善空間。雖然三大地區(qū)間海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平差異較大，但總體來看還是呈現(xiàn)出逐步提升的良好趨勢。

圖1 中國海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率及其分解

2.2 省域差異特征

從微觀省域情況分析，本文總結(jié)中國沿海省份海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率運算結(jié)果，根據(jù)總體平均值進行劃分，得到結(jié)果如圖2 所示。同時為了更好地擬合中國沿海省份海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異情況，本文將各省份海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率分解為綠色技術(shù)效率指數(shù)與綠色技術(shù)進步指數(shù)，以1 為臨界值作為劃分標準，構(gòu)建海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間分布框架，各省份以行政簡稱代替，得到沿海省份海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間分布圖，如圖3 所示。根據(jù)數(shù)值大小情況可分為4 種類型，坐標軸第一象限為綠色技術(shù)效率與綠色技術(shù)進步指數(shù)均大于1 的雙高區(qū)域（HH），第二象限為綠色技術(shù)效率小于1 且綠色技術(shù)進步指數(shù)大于1 的低高區(qū)域（L-H），第三象限為綠色技術(shù)效率與綠色技術(shù)進步指數(shù)均小于1的雙低區(qū)域（L-L），第四象限為綠色技術(shù)效率大于1 且綠色技術(shù)進步指數(shù)小于1的高低區(qū)域（H-L）。

圖2 中國沿海地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率比較

圖3 中國海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)分解空間分布圖

結(jié)合圖2 和圖3 進行分析，天津、上海、浙江、廣州相較于其它沿海省份處于效率領先水平，且保持逐年增長態(tài)勢，同時位于指數(shù)分解空間分布圖的第一象限，即綠色技術(shù)效率與綠色技術(shù)進步指數(shù)均大于1，說明該地區(qū)海洋交通運輸業(yè)技術(shù)研發(fā)水平與技術(shù)推廣水平均處于良好狀態(tài)，主要由于其充分發(fā)揮區(qū)位優(yōu)勢，促進海陸協(xié)調(diào)發(fā)展，形成高效運輸模式，利用本地區(qū)先進的技術(shù)創(chuàng)新能力推動海洋交通運輸業(yè)發(fā)展；遼寧、山東、江蘇、廣西效率水平總體穩(wěn)中有升且一直保持有效狀態(tài)，同時位于指數(shù)分解空間分布圖的第一象限，說明該地區(qū)海洋交通運輸業(yè)技術(shù)研發(fā)水平與技術(shù)推廣水平處于良好狀態(tài)，但相較于海洋交通運輸業(yè)發(fā)達省份在管理能力與航運技術(shù)上仍有較大提升空間；福建和河北效率水平波動明顯，在指數(shù)分解空間分布圖中位于第三象限，即綠色技術(shù)效率小于1 且綠色技術(shù)進步小于1，說明該地區(qū)海洋交通運輸業(yè)技術(shù)推廣利用水平與技術(shù)研發(fā)水平均處于較低水平，主要由于其缺乏航運科技支持企業(yè)，技術(shù)創(chuàng)新能力不足；海南處于發(fā)展低效水平，資源投入高，產(chǎn)出效率低，在指數(shù)分解空間分布圖中位于第二象限，即綠色技術(shù)進步指數(shù)大于1但綠色技術(shù)效率小于1，說明該地區(qū)海洋交通運輸業(yè)技術(shù)研發(fā)能力強但技術(shù)推廣利用水平與之不相匹配，主要受早期經(jīng)濟體量小、資源環(huán)境承載力差與資源利用率低等因素的制約[42]?？傮w上，近年來各地區(qū)不斷發(fā)展港口經(jīng)濟，提升航運物流能力，使海運業(yè)效率保持良好增長態(tài)勢。

3 海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率收斂性分析

通過Stata SE 15.1軟件，運用絕對收斂性檢驗和條件收斂性檢驗模型，分別對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進行α收斂性檢驗、絕對β收斂性檢驗和條件β收斂性檢驗，進而分析海洋交通運輸業(yè)的收斂特征。

3.1 α收斂性檢驗

根據(jù)α 收斂檢驗方法模型，本文計算了研究期內(nèi)中國沿海地區(qū)以及三大海洋經(jīng)濟區(qū)的海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變異系數(shù)，得到結(jié)果如圖4 所示。從中國沿海地區(qū)整體層面來看，海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變異系數(shù)波動較大，大致呈現(xiàn)“N”型分布，具有先發(fā)散后收斂再發(fā)散的特征，整體不存在明顯的收斂現(xiàn)象，說明在研究期內(nèi)中國沿海地區(qū)海洋交通運輸業(yè)發(fā)展差距較大，區(qū)域發(fā)展并不協(xié)調(diào)；從區(qū)域?qū)用鎭砜?，三大海洋?jīng)濟區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率在研究期內(nèi)均未出現(xiàn)顯著α 收斂，環(huán)渤海地區(qū)變異系數(shù)呈現(xiàn)波動上升的趨勢，區(qū)域差異不斷擴大，長三角地區(qū)與泛珠三角地區(qū)變異系數(shù)與沿海地區(qū)變異系數(shù)變動相似，均呈現(xiàn)“N”型分布，具有先發(fā)散后收斂再發(fā)散的特征。為更好地驗證該結(jié)論，本文采用絕對β收斂性檢驗模型進行再次分析。

圖4 海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率α收斂檢驗

3.2 絕對β收斂性檢驗

絕對β 收斂性檢驗表明隨著時間推移，在各地區(qū)經(jīng)濟基礎與資源稟賦等條件完全相同的情況下，區(qū)域內(nèi)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率能否逐漸收斂到同一穩(wěn)態(tài)水平。根據(jù)絕對β 收斂性檢驗模型，本文得到檢驗結(jié)果如表3 所示。從整體層面來看，沿海地區(qū)的檢驗回歸系數(shù)β 大于0，并通過在1%水平下的顯著性檢驗，這說明海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長差異在全國范圍逐漸擴大，不存在絕對收斂趨勢，與α 收斂性檢驗結(jié)果相符，發(fā)散速度為每年3.819%，穩(wěn)態(tài)值為-0.022，半生命周期為18.1 年。從區(qū)域?qū)用鎭砜矗h(huán)渤海地區(qū)、長三角地區(qū)與泛珠三角地區(qū)的檢驗回歸系數(shù)β 均大于0，并都通過在1%水平下的顯著性檢驗，說明在研究期內(nèi)三大海洋經(jīng)濟區(qū)均未出現(xiàn)絕對收斂特征，海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率內(nèi)部差距逐漸擴大，發(fā)散速度分別為3.949%、3.011%、4.72%，穩(wěn)態(tài)值分別為-0.082、0.021、0.013，半生命周期為17.5年、23.0年、14.7年。通過絕對β收斂性檢驗結(jié)果可以認為，中國沿海地區(qū)及三大海洋經(jīng)濟區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率區(qū)域增長差異將持續(xù)擴大。

表3 海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率絕對β收斂檢驗結(jié)果

3.3 條件β收斂性檢驗

條件β 收斂性檢驗是在絕對β 收斂性檢驗的基礎上，考慮地區(qū)不同特征因素的差異后，區(qū)域內(nèi)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率是否會收斂到各自的穩(wěn)態(tài)水平，而不是相同的穩(wěn)態(tài)水平。因此，本文選取經(jīng)濟發(fā)展水平（Eco）、外貿(mào)水平（For）、貨運距離（Fre）[37]、碼頭長度（Whf）和工業(yè)化水平（Inl）[43]5 個影響因素作為穩(wěn)態(tài)控制變量，具體說明如表4所示。

表4 海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率條件β收斂穩(wěn)態(tài)控制變量說明

條件β 收斂性檢驗結(jié)果如表5 所示，與絕對β 收斂性檢驗結(jié)果類似，在研究期內(nèi)，沿海地區(qū)及三大區(qū)域海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率均未呈現(xiàn)顯著的收斂趨勢，β 系數(shù)均為正，說明中國海洋交通運輸業(yè)均衡綠色發(fā)展的目標在短期內(nèi)難以實現(xiàn)，同時由于控制變量的加入，造成模型運算結(jié)果相較于表3 差異顯著，全國和三大區(qū)域的條件β 收斂性檢驗模型的R2均有所提高，表明條件β 收斂性檢驗比絕對β 收斂性檢驗更具有解釋能力[44]。

表5 海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率條件β收斂檢驗結(jié)果

從經(jīng)濟發(fā)展水平和對外貿(mào)易水平來看，人均可支配收入與進出口額占國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的比重對沿海地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素收斂的影響并不顯著，說明地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展水平與對外貿(mào)易水平的差異對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率差異的影響無法判斷，需要后續(xù)研究考證。

從貨運距離來看，貨物運輸距離的增加對沿海地區(qū)整體海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率收斂具有顯著抑制作用，其中對環(huán)渤海地區(qū)和長三角地區(qū)影響分別在10%和5%水平上顯著，但對泛珠三角地區(qū)影響并不顯著。這主要由于環(huán)渤海地區(qū)與長三角地區(qū)的部分省份（直轄市）會受到內(nèi)河航運的制約，船舶不斷?？慨a(chǎn)生大量能源消耗，不利于海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提高，而上海、天津則因其遠洋貿(mào)易的發(fā)展，有效避免了短途內(nèi)河航運的影響，遠洋航運的增加會提高貨運距離，進而減少能源消耗，帶來海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提高，由此導致區(qū)域內(nèi)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率差距不斷拉大。

從碼頭長度來看，碼頭長度的增加對環(huán)渤海地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率收斂具有顯著的抑制作用，這主要由于環(huán)渤海地區(qū)不同省份海洋交通運輸業(yè)生產(chǎn)要素的利用能力不同，當碼頭長度作為生產(chǎn)要素投入增加時，部分省份受制于當?shù)匾乩眯逝c技術(shù)水平的制約，導致海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平增長不明顯，而天津則得益于先進生產(chǎn)技術(shù)與科技人才的集聚，生產(chǎn)要素投入的增加會大大提高本地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，因此增加碼頭長度會使區(qū)域內(nèi)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率差距不斷擴大。

從工業(yè)化水平來看，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比增加對沿海地區(qū)與長三角地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率收斂具有顯著的促進作用，對環(huán)渤海地區(qū)與泛珠三角地區(qū)影響并不顯著。究其原因在于海洋交通運輸業(yè)隸屬第二產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比密切相關，適當增加第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比有利于縮小地區(qū)間海洋交通運輸業(yè)差異，而長三角地區(qū)發(fā)展是以服務業(yè)為主的第三產(chǎn)業(yè)推動模式，工業(yè)化水平的提高有利于促進海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平低的省份對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平較高的省份的追趕效應，進而對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率收斂起到促進作用。

4 研究結(jié)論

本文通過收集2006—2019 年中國11 個沿海省份的面板數(shù)據(jù)，運用SBM-GML 指數(shù)模型對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進行測算并分解，同時將沿海省份劃分為環(huán)渤海地區(qū)、長三角地區(qū)和泛珠三角地區(qū)，從時間演進特征與區(qū)域差異特征兩方面比較地區(qū)差異，然后分別利用α 檢驗、絕對β 檢驗與條件β 檢驗對海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進行收斂性分析，得到主要結(jié)論如下。

總體來看，中國海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率整體保持逐年增長的態(tài)勢，同時出現(xiàn)一定的波動性。在區(qū)域?qū)用嫔希袊Ｑ蠼煌ㄟ\輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異明顯，海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平由長三角地區(qū)、環(huán)渤海地區(qū)和泛珠三角地區(qū)依次遞減，其中綠色技術(shù)效率指數(shù)升高是引起長三角地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化的主要原因，而環(huán)渤海地區(qū)綠色技術(shù)效率與綠色技術(shù)進步變動不明顯導致其海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率處于平穩(wěn)增長狀態(tài)，珠三角地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率水平最低且增長速度緩慢，這主要受綠色技術(shù)效率與綠色技術(shù)進步交替變動的制約。在收斂性分析上，中國11 個沿海省份及環(huán)渤海地區(qū)、長三角地區(qū)、泛珠三角地區(qū)海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率均未呈現(xiàn)顯著的絕對收斂與條件收斂趨勢，表明中國海洋交通運輸業(yè)均衡發(fā)展的目標短期難以實現(xiàn)，地區(qū)間海洋交通運輸業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率差距將長期存在。