我國產業結構調整與綠色經濟效率的實證分析
——以“一帶一路”戰略經濟區16個省份為例

葉仁道，張 勇

（杭州電子科技大學 經濟學院，浙江 杭州 310018）

我國產業結構調整與綠色經濟效率的實證分析
——以“一帶一路”戰略經濟區16個省份為例

葉仁道，張 勇

（杭州電子科技大學 經濟學院，浙江 杭州 310018）

文章以“一帶一路”戰略經濟區16個省份為例，采用全局超效率方向性距離函數和全局M almquist-Luenberger指數測算其綠色經濟效率。在此基礎上，運用基于動態面板數據模型的系統矩估計方法，研究產業結構調整對綠色經濟效率的影響。結果表明，綠色經濟效率存在區域差異性，其增長主要源于前沿技術進步。產業結構合理化表現為社會經濟結構趨于均衡，產業結構高級化則表現為勞動生產率和生產技術水平的提高，前者與綠色經濟效率呈負向關系，后者則與綠色經濟效率呈正向關系。此外，城市化水平和對外開放水平亦對我國綠色經濟效率具有顯著影響。

綠色經濟效率；產業結構；G M L指數；SY S-G M M；動態面板數據模型

一、引言

當前，我國正處于產業結構調整的關鍵時期，產能過剩、環境污染等問題依舊嚴峻。這與“十三五”規劃建議中提出的綠色發展理念相悖，在一定程度上制約了我國綠色經濟的發展?！耙粠б宦贰睉鹇缘耐七M，可以有效緩解產能過剩和環境污染等問題，從而助推產業結構調整進程，有利于我國經濟發展方式綠色化。因此，以“一帶一路”戰略經濟區為例，研究產業結構調整對綠色經濟的影響，對我國綠色經濟的發展具有指導意義。然而，現有對綠色經濟的衡量指標并不統一，諸如綠色發展指數、綠色GDP和綠色經濟效率等。本文在綜合考慮資源利用和環境損失后[1]，選取綠色經濟效率作為衡量我國綠色經濟發展狀況的指標。

現有關于產業結構對綠色經濟效率影響的研究主要包括兩個方面。一是將產業結構作為控制變量展開實證分析；二是將產業結構作為核心變量，探討其對綠色經濟效率的直接影響。例如，錢爭鳴和劉曉晨[1]、班斕和袁曉玲[2]、吳旭曉[3]均將產業結構作為控制變量，分別采用空間面板數據模型、Tobit回歸模型、灰色關聯分析模型研究發現，第二產業產值占GDP比重對綠色經濟效率具有抑制作用。于偉和張鵬[4]則以第三產業增加值占GDP比重測度產業結構，進而，利用空間杜賓模型研究表明，產業結構調整對綠色經濟效率具正向作用。

綜上所述，現有研究主要采用單一指標對產業結構進行測度，且將產業結構作為核心變量，探究其對綠色經濟效率直接影響的文獻仍屬鮮見。鑒于此，本文以2005—2014年我國“一帶一路”戰略經濟區16個省份數據為例，利用全局超效率方向性距離函數（DDF）和全局Malmquist-Luenberger（GML）指數測算其綠色經濟效率值。其次，選取產業結構合理化和產業結構高級化兩項指標測度我國產業結構。在此基礎上，將綠色經濟效率定義為被解釋變量，產業結構測度指標定義為核心解釋變量，構建動態面板數據模型，并運用系統矩估計（SYS-GMM）方法進行統計分析。

二、綠色經濟效率

（一）綠色經濟效率測算方法

現有研究主要采用參數型隨機前沿分析（SFA）模型、未考慮非期望產出的數據包絡（DEA）模型和考慮非期望產出的DEA模型測算我國綠色經濟效率。其中，SFA模型結果易受生產函數形式的影響，且僅適用于多投入單產出問題。未考慮非期望的DEA模型雖解決了多投入多產出問題，但其將環境因素視為投入要素，無法滿足環境約束下期望產出最大化分析要求。非期望DEA模型在考慮污染排放的負外部性后，將環境因素定義為“壞”產出，滿足了實際生產的內在需求。但其只能測算靜態效率，不具有全局性、動態性。為了科學合理地測度我國綠色經濟效率，本文構建基于產出導向的全局超效率DDF和GML指數模型[5]。

1.生產可能性集和方向性距離函數。本文將“一帶一路”戰略經濟區16個省份視為生產決策單元（DMU）。假設生產過程中每個DMU使用3種投入要素，C、L和 E 分別表示資本、勞動和能源。產生“好”產出和“壞”產出EPCI∈R+，GRP和EPCI分別表示地區生產總值和環境污染綜合指數。在滿足生產可能性集四大假設條件下[5]，其生產可能性集為 P（x）=可生產出

在原標準GML指數模型上增加條件k≠q，即可得到用于測算綠色經濟效率的全局超效率DDF[6]。第q個DMU的全局超效率DDF的線性規劃問題可表述為：

其中，m表示投入要素個數，T表示時期數，K表示DMU個數，表示第 t期第 k個 DMU觀察值的權重。β則表示期望產出的增長與非期望產出同比例減少的最大比例。

2.全局 Malmquist-Luenberger指數。由式（1），可計算各DMU的綠色經濟效率，亦可得到第q個DMU第t期與第（t+1）期之間的GML綠色經濟效率指數：

其中，若GECH和GTCH大于1，則分別表示效率改善和技術進步；反之，則分別表示效率惡化和技術退步。

（二）數據來源與說明

本文選取2005—2014年我國“一帶一路”戰略經濟區16個省份為研究對象，數據資料均來自于《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》。資本投入以各省份固定資產投資額表示，勞動投入以各省份年末從業人員人數表示，能源投入則以各省份折算成標準煤的能源消費總量表示。期望產出以各省份地區生產總值表示，并換算成以2005年為基期的不變價GDP。將各省份工業“三廢”排放量定義為環境因素，對其采用主成分賦權法得到環境污染綜合指數，并將該指數定義為非期望產出。

（三）綠色經濟效率的測算及結果分析

利用式（1）和上述投入產出要素，可測算2005—2014年我國“一帶一路”戰略經濟區16個省份的綠色經濟效率值，結果見表1。由表1可知，上海、浙江、福建和廣東的綠色經濟效率均處于有效前沿面上（效率值大于1）。這是因為上海、浙江和廣東具有以服務經濟為主的產業結構特征，其科技創新能力較強。此外，上海自貿實驗區的引領作用，浙江“互聯網+”等新業態和新產品的迅猛發展，廣東振興實體經濟政策的不斷推進，亦促進了各自綠色經濟效率的提高。福建則在擁有良好生態環境基礎和嚴格環保標準的基礎上，積極建設生態文明先行示范區，確保了環境質量持續保持良好，從而推動了綠色經濟效率的增長。東北和西部欠發達地區的綠色經濟效率較低，均未達到有效水平。這是因為東北地區以重工業為主，技術創新水平不足，資源開發過度且利用率較低，經濟仍以粗放型經濟增長模式為主。西部地區則是因為大開發戰略的不斷推進，大批資源消耗型、勞動密集型產業向該地區轉移，能源利用率低，生態環境破壞嚴重。

表1 2005—2014年我國“一帶一路”戰略經濟區綠色經濟效率

利用式（2）和式（3），可以得到綠色經濟效率增長指數（GGML）、技術效率指數（GECH）和技術進步指數（GTCH），結果見表 2。由表 2可知，2005—2014年東部沿海地區綠色經濟效率增長指數為1.017 5，表明該地區綠色經濟效率的年均增長率為1.75%，該增長全部來自于2.68%的技術進步。東北地區的綠色經濟效率增長指數最大，且是由1.61%的效率改進和1.07%的技術進步共同推動。相反，西部地區綠色經濟效率的年均增長率呈下降趨勢，年下降幅度為0.4%。從分解結果來看，技術進步是推動綠色經濟效率增長的主要動力，技術效率改進的貢獻并不明顯，甚至出現負增長。

表2 三大區域平均綠色經濟效率增長指數及其分解

三、實證分析

（一）模型構建

眾所周知，優化產業結構有利于推動生產技術進步、提高能源利用效率、改善生態環境，從而促進我國綠色經濟效率的增長。為測度產業結構優化水平，本文選取了產業結構合理化（Rat）和產業結構高級化（Adv）兩項指標?；诖?，將上述產業結構測度指標定義為核心解釋變量，綠色經濟效率（TGEE）定義為被解釋變量，構建如下動態面板數據模型：

其中，i和t分別表示省份和年份，TGEE表示綠色經濟效率，Rat表示產業結構合理化，Adv表示產業結構高級化，Z表示控制變量，αi表示地區固定效應，μt表示時間固定效應，εit表示服從正態分布的隨機干擾項。

（二）變量選取

產業結構合理化采用改進的產業結構偏離指數來衡量，其公式為：

其中，Y為總產出，L為總勞動投入，i表示產業，n為產業部門數。SR值越小，說明經濟越接近均衡狀態，產業結構越合理[7]。

產業結構高級化則采用付凌暉[8]的結果來度量。首先，以三次產業增加值比重構造向量x0=（x1，0，x2，0，x3，0）。進而，分別計算 x0與三次產業向量的夾角 θ1、θ2和 θ3。具體為：

本文引入經濟發展水平、對外開放水平和城市化水平作為控制變量，以減少遺漏變量對自變量效應的干擾。其中，以各省份人均GDP的對數表示經濟發展水平（lnCGDP），各省份年末城鎮人口比重表示城市化水平（UL），各省份實際利用外資額占GDP比重表示對外開放水平（FDI）。為了探討經濟發展水平與綠色經濟效率的關系，模型中還引入人均GDP對數的平方項。

（三）模型估計與結果分析

對于式（4），由于存在綠色經濟效率的滯后項，故易造成嚴重的內生性問題。而SYS-GMM能很好解決內生性問題，亦能克服差分矩估計（DIF-GMM）出現的弱工具變量問題。因此，本文選擇SYS-GMM方法對式（4）進行參數估計，具體結果見表 3。由表 3可知，AR（1）檢驗拒絕原假設，AR（2）檢驗接受原假設，表明回歸方程不存在二階序列相關；同時，Sargan檢驗亦接受原假設，表明SYS-GMM中工具變量是有效的。

表3 模型（4）系統GMM估計結果

由表3可知，滯后期綠色經濟效率、產業結構合理化、產業結構高級化、經濟發展水平、城市化水平和對外開放水平，均顯著影響我國“一帶一路”戰略經濟區16個省份的綠色經濟效率。其中，滯后期綠色經濟效率與當期綠色經濟效率的變動方向一致，說明前期綠色經濟效率的增加會提高當期綠色經濟效率。產業結構高級化對綠色經濟效率的促進作用最大，其每提高1%，綠色經濟效率增加3.202 6%。對外開放水平的促進作用次之，其每提高1%，綠色經濟效率增加0.081%。與此相反，產業結構合理化指數越大，產業結構越失衡，從而抑制綠色經濟效率的提高。城市化水平對綠色經濟效率亦具有一定的抑制作用。此外，實證結果表明，當人均GDP較低時，經濟發展水平對綠色經濟效率存在遞減效應。當經濟水平發展到一定程度時，便會促進綠色經濟效率的提高，即經濟發展水平與綠色經濟效率呈“U型”關系。

四、結論

本文采用超效率DDF和GML指數，對2005—2014年我國“一帶一路”戰略經濟區16個省份的綠色經濟效率進行測算。在此基礎上，運用基于動態面板數據模型的SYS-GMM方法，研究產業結構調整角度下我國綠色經濟效率的影響因素。結果表明，綠色經濟效率具有區域差異性，東部沿海地區均處于有效前沿面上，東北和西部地區則均未達到有效水平。各地區綠色經濟效率增長的源動力是技術進步，技術效率則是現階段制約我國綠色經濟效率增長的主要因素。產業結構合理化指數越低，說明產業結構越均衡，各產業間的要素配置越合理，越有利于提高綠色經濟效率。產業結構越高級，則說明技術水平和能源利用率越高，亦有利于促進綠色經濟效率的增長?，F階段我國處于城市化加速階段的基本國情，說明城市化水平對綠色經濟效率的抑制作用在一段時期內不會改變?？茖W技術和資金會隨著對外開放水平的提高得到改善，綠色經濟效率亦會因此而提高。本研究結果有利于尋求提高綠色經濟效率的有效途徑，從而推進我國綠色經濟的發展，實現經濟可持續增長。

[1]錢爭鳴，劉曉晨.中國綠色經濟效率的區域差異與影響因素分析[J].中國人口·資源與環境，2013，23（7）：104-109.

[2]班斕，袁曉玲.中國八大區域綠色經濟效率的差異與空間影響機制[J].西安交通大學學報（社會科學版），2016，36（3）：22-30.

（責任編輯：D 校對：L）

[3]吳旭曉.區域綠色經濟效率演化及其影響因素研究[J].商業研究，2014，56（9）：27-33.

[4]于偉，張鵬，2016.城市化進程、空間溢出與綠色經濟效率增長——基于2002-2012年省域單元的空間計量研究[J].經濟問題探索（1）：77-82.

[5]Oh D H.A Global Malmquist-Luenberger Productivity Index[J].Journal of Productivity Analysis，2010，34（3）：183-197.

[6]Ray S C.The Directional Distance Function and Measurement of Super-Efficiency：An Application to Airlines Data[J].Journal of the Operational Research Society，2008，59（6）：788-797.

[7]韓永輝，黃亮雄，鄒建華.中國經濟結構性減速時代的來臨[J].統計研究，2016，33（5）：23-33.

[8]付凌暉.我國產業結構高級化與經濟增長關系的實證研究[J].統計研究，2010，27（8）：79-81.

（責任編輯：C 校對：L）

F121.3

A

1004-2768（2017）07-0060-04

2017-05-05

國家統計局課題（2015LZ14）；國家自然科學基金（11401148）；浙江省社科規劃之江青年課題（16ZJQN017YB）；浙江省大學生科技創新活動計劃（新苗計劃）資助項目（2016R407073）；杭州電子科技大學研究生科研創新基金項目（CXJJ2016001）

葉仁道（1981-），男，浙江溫州人，博士，杭州電子科技大學經濟學院教授、博士生導師，研究方向：數理統計、經濟統計；張勇（1992-），男，安徽合肥人，杭州電子科技大學經濟學院碩士研究生，研究方向：經濟統計。