長江經濟帶產業結構升級與綠色全要素生產率研究

李根忠 朱洪亮

(1.三江學院 法商學院,江蘇 南京 210012；2.南京大學 工程管理學院,江蘇 南京 210093)

在過去40年里，高投入的粗放型發展模式讓中國經濟實現了高速增長。在這種路徑依賴作用下，傳統“三高”產業給中國經濟增長帶來重要作用的同時，能源的過度消耗及環境污染又成為當今制約中國經濟可持續增長的重要因素。而產業結構轉換有助于改善不利因素帶來的影響，推進產業結構向綠色產業體系協調發展，成為推動經濟高質量增長的新驅動力。因此，充分考慮非期望產出的綠色全要素生產率(GTFP)逐漸成為考察長江經濟帶綠色發展水平的關鍵性指標。影響綠色全要素生產率的因素有很多，準確把握產業結構轉換對綠色全要素生產率的影響將有助于充分認識長江經濟帶各區域綠色產業發展水平，能夠為各地區產業政策調整提供理論支持。

近年來，國內外學者圍繞產業結構與綠色全要素二者之間的關系進行了深入研究。吳文杰、王曉娟利用Moore指數對產業結構變遷程度進行測算后發現，產業結構升級可以提升綠色全要素生產率[1]。OTSUKA et al認為產業聚集可以通過勞動力、技術溢出和中間產品三者之間的聯系提升綠色全要素生產率[2]。劉瑩利用DEA與馬姆奎斯指數對長三角區域綠色要素進行測算，并從動態和靜態兩個方面分析了產業結構轉換對綠色貢獻效率[3]。馬達來利用MSBM模型測算出長江經濟帶的低碳經濟增長效率，并指出產業結構能夠顯著提升低碳經濟增長效率[4]。莊遠、吳正利用DEA模型測算后指出以工業產業優化結構可以有效促進工業綠色全要素生產率的提升[5]。王燕、孫超通過門限回歸模型研究指出產業協同對綠色全要素生產率的影響呈現出U型[6]，但是林伯強、譚睿鵬則認為其兩者之間存在倒U型[7]。曾起艷等運用門檻模型分析后發現產業結構對綠色全要素生產率具有非線性影響機制[8]。關于綠色全要素測算的方法最早是由瑞典經濟學家斯坦馬爾奎斯特在1953年提出，后被定義為Malmquist指數，至今該方法被很多學者運用到研究中并取得一系列成果。袁茜、吳利華利用非期望產出的SBM-Mundesirable模型對我國東部、中部、西部三大區域的綠色效率進行了橫向比較，并在此基礎上評價出綠色效率的影響因素[9]。張彰等基于DEA模型基礎從財政分權及政府行為的角度支出二者對綠色要素生產率增長具有正向的影響機制[10]。馮海波、葛小南基于R&D投入經濟增長模型，從R&D投入對綠色全要素生產率有輻射擴撒和外溢效益[11]。

綜上所述，雖然現階段的研究從不同角度分析了產業結構與綠色全要素生產率的關系，但多數是選取全國面板數據進行的測算研究，其存在一定片面性。長江經濟帶產業結構升級對綠色全要素生產率的影響是否存在“倒U”假說，需要進一步研究。

1 模型設計與數據說明

1.1 模型設計

(1) SBM方向性距離函數

本研究借鑒王兵等研究方法[12]，假定把各省市當作一個生產決策單位，使用N種投入x=(x1,…,xn)后可以得到M種產出y=(y1,…,ym),則在t=1,……,T時期,第k=1,…,K個省或市的投入與產出值為(xk,t,yk,t)。運用DEA分析設定成生產技術模型：

(1)

(2) Malmquist—Luenberger指數

Malmquist—Luenberger指數簡稱為ML指數，與傳統的Malmquist指數相比它可以同時考慮投入的減少和產出的增加，并且各變量無需等比例變動。根據Chambers et al.(1996)[13]對模型等應用，t期和t+1期之間的ML指數為：

(2)

與Malmquist生產率指標類似，把ML指數進一步分解后得到以下公式：

LTFP=LPEC+LPTP+LSEC+LTPSC

其中，LPEC代表純效率變化、LPTP代表純技術進步，而LSEC和LTPSC分別代表規模效率變化和技術規模變化。

每一時期的ML指數計算，需要在CRS和VRS兩種假設下分別解出四個線性規劃,從而得出八個SBM方向性距離函數。

1.2 數據選取與說明

長江經濟帶各省市綠色全要素生產率的發展水平受其他生產投入變量的影響而改變。因此，在考察綠色全要素生產率的時候需要將資本投入、勞動投入數量、經濟效益(GDP)、非期望產出、產業結構升級(R)作為變量指標考慮在內。具體數據說明如下：

① 資本投入(FIN)。本研究運用Goldsmith的永續盤存法對資本進行測算，其計算公式為：

(3)

② 勞動力數量。勞動力對區域經濟增長的影響可分解為勞動力規模、勞動效率與勞動力結構等。本次選取長江經濟帶9省2市2008-2019年年末城鄉就業人員總數作為該區域勞動力投入數量，為了數據更加準確性就不再考慮勞動力的質量問題。相關基礎數據來源于2008-2019年長江經濟帶9省2市的《統計年鑒》及各省市經濟統計年報。

④ 產業結構升級(R)。根據配第-克拉克產業結構演變規律可得公式(4)，

(4)

其中，1≤r≤3，y值為第i產業產值比重，r的數值越大則表明產業結構升級的速度就越快。

⑤ 非期望產出(EE)。非期望產出只要是指“三廢”，本研究選取僅廢水排放總量作為非期望產出值。對于廢水排放總量在《中國環境統計公報》中有直接統計指標，也對廢水中包含的鉛、汞、鎘、砷、氮、磷等做出統計，但本研究不再對其做具體細分，僅選用廢水排放的總量將其作為水資源利用的非期望產出。

⑥ 交互項(R×EE)。交互項可以說明產業結構升級和能源消耗對綠色全要素生產率的影響，可以消除變量之間的內生性問題。

2 實證結果與分析

2.1 綠色全要素生產率測算結果

考慮非期望產出的SBM方向性距離函數計算出的綠色全要素生產率是一項靜態指標，而ML指數是一個動態指標。它既可以測算一段時間內的技術進步，又可以測算技術效率。而將兩者做進一步分解后可以得到純技術進步等4個指標(見表1)。本研究運用MaxDea7.0軟件，基于SBM方向性距離函數，構造考慮環境要素的長經濟帶各省市的綠色全要素生產率指數，測度各省市綠色全要素生產率發展水平的高低與最優產業結構的差距，進一步運用ML指數從時間趨勢測算并分析各省市GTFP(綠色全要素生產率)動態變化及其構成(見表1)。

由表1可以看出在2008—2019年，長江經濟帶GTFP的均值為0.096 6，技術效率貢獻0.067 7，技術進步貢獻0.078 4，規模效率變化貢獻-0.000 5，技術規模變化貢獻-0.038 4。可見，長三角經濟帶GTFP增長的主要驅動力來自于技術進步和技術效率。從ML指數變化來看，長江經濟帶經濟GTFP整體上呈現波動式增長態勢。在2010～2014年長江經濟帶綠色全要素生產率實現了較快增長，漲幅為80.25%，這可能與2012年“供給側結構性改革”戰略和黨的十八大以后對生態環境的高度重視有關。2015—2018年長江經濟帶GTFP雖然略有下降，但是2018—2019年GTFP再次出現增長態勢，這可能與2018年國家提出的以科技創新驅動產業轉型升級政策有關。

表1 2008—2019年長江經濟帶GTFP指數變化

表2 2008—2019年長角經濟帶綠色全要素生產率指數

從長江經濟帶區域層面看，根據SBM模型對長江經濟帶各省市的綠色全要素生產率進行測算，測算結果(見表2)2008—2019年平均GTFP指數從高到低次序為下游、中游和上游，而且技術效率(MLEFFCH)變動指數均高于技術進步(MLTECH)指數，但是只有下游的技術效率均值是有效的。另外，只有上海、重慶的GTFP值大于1說明有效，且技術進步值大于技術效率值，說明生產技術進步對GTFP增長的貢獻大于技術效率。

2.2 回歸檢驗與分析

本研究采用被解釋變量作為綠色全要素生產率(GTFP)，解釋變量為產業結構升級(R),控制變量為資本投入(FIN)、勞動投入(Hc)、合意產出(GDP)、外商投資(FDI)以及廢水排放總量(EE)。構建模型公式如下：

(5)

式(5)中，t和i分別代表地區和時，α代表截面效應，α1、α2、α3、α4和αn分別代表各變量系數，control代表控制變量，μit隨機誤差項。在數據處理方面為了消除異方差所帶來的計算結果影響，故對各變量數據進行處理后取對數(見表3)。

表3 變量的描述性統計

本檢驗選取長江經濟帶9省2市的面板數據作為研究樣本，但是由于面板數據分析存在隨機效應模型、固定效應模型以及混合效應模型，三種不同的模型計算出的結果存在差異。鑒于此，經Hausman檢驗后發現[13]，在隨機條件下P值小于0.01，故認為應該選擇固定效應模型進行回歸檢驗。其檢驗結果如下(見表4)。

由表4可以得出以下結論，第一，模型(1)、(2)、(3)、(4)的回歸結果全部可以通過顯著性檢驗，而且系數大于零，說明產業結構升級能夠促進綠色全要素生產率增長。當前中國經濟正處于“熊彼特式創新”時期，通過轉方式、調結構擺脫“三高產業”帶來的經濟增長制約因素，使其要素配置達到最優。第二，如果把產業結構和污水排放量都放入模型(3)時，顯著性水平會明顯下降，回歸系數變小。如果在模型(4)中加入交換項后，顯著性明顯增加。能源提升不僅可以節約能源消耗，促進綠色全要素生產率提升，而且可以提高中國高質量經濟增長。實現能源效率提升的途徑就是通過技術創新、產業結構轉型升級來改變投入與產出的關系，充分發揮外商投資的金融渠道，使其帶來的技術溢出效應最大。

2.3 穩定性檢驗

通過表4的回歸結果說明了產業結構對綠色全要素生產率有促進作用。但是由于每個變量指標的測量方式存在殘差不一，因此本研究在做穩定性檢驗時候要對各個變量指標的測量方式做一個替換后檢驗是否有顯著性。

表4 2008—2019年長角經濟帶綠色全要素生產率回歸結果

由于長江經濟帶跨度9省2市，因此存在綠色生產率發揮水平存在區域間差異。為了更好地檢驗其穩定性本研究把長江經濟帶分為上游、中游和下游三大區域后分別進行檢驗，以此增加表3回歸結果的可靠性。如果把產業結構升級的測量方式改變為第二、第三產業的比重和以及其他控制變量的測量方式后，可以得出穩定性檢驗回歸結果(見表5)。表5顯示的結果表明綠色全要素生產率在上游、中游和下游存在差異。上游(模型1、2)和下游(模型1、3)在1%的顯著性下能夠通過顯著性檢驗，說明在上游和下游產業結構對提升綠色全要素生產率是有效的。而中游(模型2、3)產業結構對綠色全要素生產率沒有通過回歸檢驗，但是中游地區的能源效率在10%顯著性下通過了檢驗，說明中游地區對能源消耗的依賴度依然很高，產業中的三高問題依舊嚴峻。

表5 2008—2019年長角經濟帶分區域綠色全要素生產率穩定性檢驗回歸結果

3 結論與政策建議

3.1 結論

本研究選取2008—2019年長江經濟帶9省2市的數據，圍繞產業結構升級對綠色要素增長效率的影響進行實證研究。其研究結果顯示，產業結構升級對綠色全要素生產率提升存在正向作用。如果把能源效率和產業結構升級以及兩者交互項考慮進去的話，從回歸的系數來看，能源效率遠不如產業結構升級帶來的促進作用大。雖然上游、中游、下游三個地區都通過顯著性檢驗，但是下游比上游表現得更加明顯，這是因為上游與下游經濟存在差距，科技創新力度不夠。

3.2 政策建議

第一，以制度創新聚集科技研發人才。產業結構升級無非就是科技轉化成生產動力的過程，而這個過程需要人才積極參與其中。人才的去留取決于一個地區或一個企業的人才制度是否符合“人才紅利”政策。因此，要積極破除落后的人才引進機制，打破人才束縛壁壘，實現人力資本要素市場的供給與需求達到平衡與最優配置。

第二，以社會資本給產業研發注入資金活力。科技研發是構建自主可控先進制造業的必要途徑，要實現科技研發的順利進行，研發資金是基礎條件。應該充分發揮社會資本市場作用，積極完善引入社會資本機制，實現以政府為引導，以企業為核心，以社會資本為動能的新性“政企社”融資模式。

第三，制定合理的產業結構升級路徑。不同區域具有不同的區位優勢，充分發揮自身優勢不僅可以有助于減少能源消耗及污染，而且可以鼓勵各產業積極參與全球價值鏈分工。目前，中國經濟由高速轉向高質量發展模式，由過去的廉價勞動力市場優勢轉變為國內市場規模優勢，這意味著產業結構也需要朝著這個優勢的方面進行調整，逐步實現國內國際雙循環的發展新格局。