环境视角下的中国省际经济差距来源分析

石风光

●区域发展

环境视角下的中国省际经济差距来源分析

石风光

（安阳师范学院经济学院，河南安阳 455000）

文章用考虑能源环境因素的绿色经济增长核算模型，将中国省区经济增长分解为环境技术进步、环境技术效率、环境管制、产业环境结构和要素投入等五个部分，进一步利用核密度方法、时变参数方法、脉冲响应函数和方差分解方法分析了五种增长源泉对中国省际经济差距的影响效应及作用机制，研究发现：要素投入是拉动中国省区经济增长的主要力量，环境技术进步和环境管制对经济增长的贡献率较低，而环境技术效率和产业环境结构的总体恶化则阻碍了中国省区经济的增长；2000年以来，中国省际经济差距总体呈现缩小趋势，要素投入是促使中国省际经济差距趋于缩小的唯一因素，而其他因素都在不同程度上拉大了中国省际经济差距。其中，环境管制对省际经济差距的扩大作用最显著，其次是环境技术效率和环境技术进步的作用，而产业环境结构对地区差距的扩大作用最小。

方向性环境生产函数；环境全要素生产率；环境管制；产业环境结构；省际经济差距

一、引言及文献综述

改革开放30多年来，我国经济持续高速增长，创造了世界经济增长的奇迹。然而在这种高速增长的背后，我国地区经济差距问题也非常突出。尽管2000年以来国家实施的“西部大开发”战略、“中部崛起”计划在一定程度上扭转了我国地区经济差距持续扩大的态势，但地区差距问题并没有得到根本解决。地区差距过大会影响总体经济效率，同时也会引发一系列的社会问题，而要解决地区经济差距问题，就必须从经济增长核算入手，搞清楚地区经济增长的源泉是什么？经济增长源泉对地区差距的影响有多大？这样才能够有的放矢，制定实现地区经济协调可持续发展的政策措施。

按照新古典经济增长理论的思想，经济增长源泉大体可分为两类：要素投入和全要素生产率，其中全要素生产率的估计是经济增长核算的重要环节，同时也是经济学家关注和研究的热点。全要素生产率的估计方法大致可分为参数方法（如索洛余值法和随机前沿分析方法）和非参数方法（如DEA方法）。参数方法需要对生产函数及误差分布函数做出先验性假定，这可能会因为模型设定的偏误而导致错误的结果。而非参数方法则避免了函数设定偏误问题，同时又可以对全要素生产率作进一步的分解，便于探寻其增长来源，因而这种方法在测算全要素生产率和进行经济增长核算时更具优势（Kumar和Russell，2002）［1］，采用这一方法的相关研究较多，如颜鹏飞和王兵（2004）［2］、郑京海和胡鞍钢（2005）［3］、岳书敬和刘朝明［4］（2006）、郭玉清和姜磊（2010）［5］、史修松和赵曙东（2011）［6］、吴振球（2014）［7］、罗良文等（2016）［8］、王惠和王树乔（2016）［9］等。上述文献对全要素生产率测算和经济增长源泉分解进行了一些有益的探索，但他们均没有考虑资源环境约束对经济发展的影响。我国近些年来在取得举世瞩目的经济发展成就的同时，也付出了巨大的资源环境代价。在当前国家大力倡导建设资源节约型环境友好型社会、实现经济转型发展的大背景下，从资源环境视角研究全要素生产率和经济增长源泉问题具有重大的现实意义。Shepard距离函数常用于测度传统全要素生产率，但它无法解决包含环境污染这种“坏”产出的全要素生产率测算问题。Chung等（1997）在测算全要素生产率时首次引入了方向性距离函数这种新的函数形式［10］，这种方法不但可以允许增加期望产出的同时减少环境污染，而且坚持了不需要价格信息这个传统距离函数方法的优点。他们还利用方向性距离函数构建了Malmquist-Luenberger生产率指数（ML生产率指数），该指数可以进一步被分解为技术进步和技术效率变化两个部分。在方向性距离函数基础上，将环境污染作为非期望产出测算全要素生产率的研究比较多，相关研究如王兵等（2008）［11］、杨俊和邵汉华（2009）［12］、叶祥松和彭良燕（2011）［13］、李小胜和安庆贤（2012）［14］、朱承亮（2014）［15］、李小胜和张焕明（2016）［16］、陈超凡（2016）［17］等。

在资源环境约束条件下，进行经济增长核算，并探究各经济增长源泉对地区经济差距影响效应的相关研究较为罕见，当前仅有朱承亮（2014）［15］、石风光（2014）［18］等为数不多的文献。朱承亮（2014）［15］运用基于方向性距离函数的ML生产率指数估算了资源环境约束下的中国全要素生产率，同时分析了地区经济差距的演变轨迹及来源。研究发现，要素投入是造成地区经济差距的主要原因，但其作用在不断下降，而全要素生产率在地区差距中的作用在不断增强。石风光（2014）［18］利用绿色经济增长核算模型测算了中国省区经济增长源泉，并分析了各增长源泉对中国省际经济差距的影响。研究发现，绿色技术效率是中国省际经济差距主要影响因素，其次为资本深化和绿色技术进步的作用，而人力资本对中国省际经济差距的影响最小。上述文献为探究中国地区经济差距的来源提供了很好的借鉴，但相关研究仍可以进一步拓展。朱承亮（2014）［15］用方差分解法研究了要素投入及绿色全要素生产率构成对中国地区经济差距的贡献，其分解成分中没有包含环境管制和产业结构等重要因素。同时，其研究方法也仅计算出了各因素对地区经济差距的贡献额，而没有给出各增长源泉对地区经济差距的作用机制和具体动态过程。石风光（2014）［18］的研究没有考虑能源消耗这种重要的投入因素，“坏”产出也没有包含固体废弃物这种污染物，同时，其增长源泉也同样没有包含环境管制和产业结构因素。另外，朱承亮（2014）［15］、石风光（2014）［18］的研究均没有考虑相关变量的空间相关性，在当前地区经济联系日益密切的情况下，利用空间计量方法从空间视角来研究中国省际经济差距来源问题将具有十分重要的意义。

鉴于以上研究不足，本文拟在能源环境约束条件下，构建一个基于方向性环境生产函数的绿色经济增长核算框架，利用其将省区经济增长分解为环境全要素生产率（包括环境技术进步、环境技术效率）、环境管制、产业环境结构和要素投入等几个部分，然后采用空间计量方法建立相关变量的空间标准差，利用其进行中国省际经济差距来源的状态空间模型分析、脉冲响应和方差分解分析，以探索各经济增长源泉对中国省际经济差距的影响机制及作用过程，从而为缩小中国地区经济差距，实现区域的协调可持续发展提供一些政策层面的借鉴和思路。

二、中国省区经济增长源泉的分解

（一）研究方法与数据来源

1.环境技术与方向性距离函数

经济活动通常会伴有污染物的产生，环境技术是一种既包括“好”产出，又包括“坏”产出的生产可能性集合：

P(x)为决策单元（省份）使用N种投入x=(x1,…,xN)所得到的M种“好”产出以及I种“坏”产出b=(b1,…,bI)∈RI+的生产可能性集合。环境技术在既定条件下给出了环境产出的可能前沿，但传统的Shephard距离函数无法计算生产可能性集合P(x)。Fare等（2001）借鉴Luenberger（1992、1995）的短缺函数思想，通过构造方向性距离函数解决了这一问题［19］：

其中，g=(y,-b)是产出扩张方向向量，其含义是在给定投入x的条件下，好产出y和“坏”产出b分别成比例地扩大和收缩，β为方向性距离函数值，表示好产出y增长、“坏”产出b减少的最大可能数量。

2.Malmquist-Luenberger生产率指数及分解

Chung等（1997）基于方向性距离函数提出了考虑非期望产出的Malmquist-Luenberger生产率指数（即环境全要素生产率）［10］。可以通过使用两个时期的ML生产率指数的几何平均值消除时期选择的随意性，从而得到全要素生产率的变化，即：

通过这种方法，环境全要素生产率指数ML就可以被分解为环境技术进步（MLTC）和环境技术效率变化（MLEC）两个部分。

3.环境生产函数与经济增长源泉的分解

生产者在参考技术P(x)下的方向性环境生产函数为：

方向性环境生产函数构造出了由期望产出y、非期望产出b、要素投入x、环境技术P(x)以及方向向量g所决定的前沿产出。

根据方向性距离函数与环境生产函数的关系并借鉴Kumar和Russell（2002）的经济增长源泉分解思路［1］，可以将产出进行如下五重分解：

式（5）把前沿产出分解为环境技术效率（MLEC）的贡献、环境技术进步（MLTC）的贡献、环境管制（EPC）的贡献、产业环境结构（IES）的贡献以及要素投入（INP）的贡献等5个部分。其中，环境技术效率（MLEC）与环境技术进步（MLTC）乘积为环境全要素生产率，即ML生产率指数。在考虑环境因素后，传统的全要素生产率被分解为MLEC、MLTC、EPC和IES四个部分。

在上述产出的分解结果中，环境技术效率（MLEC）改善意味着生产者对环境生产前沿的追赶速度加快，环境技术进步（MLTC）则表现为环境生产前沿的向上移动。EPC反映了环境管制对经济增长的约束效应，即在环境技术结构、要素投入、产业结构不变时，污染物的排放对前沿产出的影响，实际上也就是Ft+1(xt+1,yt+1,bt+1;g）与Ft+1(xt+1,yt,bt;g)的差异。产业环境结构（IES）反映了产出结构（“好”与“坏”产出的比例）变化对前沿产出的影响，即Ft+1(xt+1,yt+1,bt;g）与Ft+1(xt+1,yt,bt;g)之差。INP反映了在技术结构和技术效率不变条件下，要素投入变化对前沿产出的效应。

4.数据来源

本文研究范围为中国大陆除西藏之外的30个省、自治区和直辖市。同时，还将这30个地区划分为东部、中部、西部和东北四大区域。为了便于行文，将这些省、自治区和直辖市统称为省区。本文研究时期为2000-2014年，计量模型所使用的变量及数据来源介绍如下：

本文用GDP数据表示期望产出，并以2000年为基期进行了折算，相关数据来源于各年《中国统计年鉴》。借鉴胡晓珍等（2011）的方法［20］，选择利用SO2、COD和固体废弃物产生量计算出的环境污染综合指数作为非期望产出，相关数据来自《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。本研究所使用的投入变量为物质资本存量、劳动力和能源消耗量。其中，物质资本存量利用永续盘存法进行测算，相关数据来源于历年《中国统计年鉴》，并且也均以2000年为基期进行了平减。劳动力为各省区全社会从业人员数，数据来自《中国劳动统计年鉴》。各省区能源消费总量用万吨标准煤衡量，数据来源于历年《中国能源统计年鉴》。

（二）中国省区经济增长源泉分解结果分析

利用经济增长源泉的分解方法，对中国省区经济增长进行了五重分解，结果见表1所列。

表1 2001-2014年中国省区经济增长分解结果

由表1结果可以看出，2001-2014年我国省区经济增长率平均为29.3%，其中东北三省增长最快，平均增长率为33.8%，其次是西部和中部省区，平均增长率分别为30.6%和27.9%，增长最慢的是东部省区，平均增长27.5%。中西部地区经济持续快速增长并超过东部，使得我国地区经济差距总体呈现缩小趋势。从经济增长的来源来看，无论是在全国范围，还是在四大区域中，要素投入和环境技术进步都是主要的增长源泉。其中，东部省区要素投入对经济增长的贡献在四大区域中是最小的，其相应的环境技术进步对经济增长的贡献却是最大的，这说明我国东部省区的技术创新能力较强，技术创新对经济增长的拉动效应日益凸显。我国中西部省区要素投入和环境技术进步对经济增长的贡献率基本持平，但它们的环境技术进步的经济增长贡献率在四大区域中处于最低水平，这说明我国中西部省区的技术创新缓慢，其对经济增长的促进作用非常有限。由表1结果可知，我国东北地区的要素投入和环境技术进步对经济增长的贡献在四大地区中均比较高，这说明东北三省的经济正处于转型发展的过渡时期，传统的粗放式增长已难以为继。从表1结果还可以看到，环境管制也是促进我国省区经济增长的一个因素，但其贡献率比较低，平均增长率为0.8%。通过比较可知，东部和中部省区环境管制的产出水平相同且处于最低水平，而西部省区和东北三省环境管制的产出水平则相对较高，这说明我国西部和东北省区经济增长的环境约束效应较小。表1结果显示，无论在全国还是四大区域，环境技术效率均呈现恶化态势，其已成为妨碍我国省区经济增长的主要因素。就产业环境结构而言，除西部省区外，其他地区的产业环境结构均导致了省区经济增长的下降。这说明我国多数省区甚至包括东部的一些省区的产业结构还不合理，高污染、高耗能的产业比重大，产业亟待转型升级。

三、中国省区经济增长源泉贡献产出的分布分析

β收敛分析是当前进行地区经济增长收敛性检验较常使用的方法，但该方法无法反映经济增长的多重稳态和多峰收敛，而核密度方法则能很好地弥补β收敛分析的这一不足。核密度方法使用核密度估计量来估计横截面的分布，其原理如下：

设p维随机向量X的密度函数为f(x)=f(x1,∙∙∙,xn), X1,X2,∙∙∙,Xn为它的一个独立同分布的样本，则f(x)的核估计为：

其中K（·）为核函数，h为带宽。核函数的形式很多，其中Epanechnikov核函数比较常用：

其中Sp=2πp2Γ(p/2)。当p=1时，K(u)=0.75(1-u2)I(|u|≤1)，其中I（·）为显性函数，若括号内的不等式成立，取值为1，否则取值为0。其样本形式为：

为了真实刻画经济增长的收敛状况，采用上述核密度方法估计期初和期末的产出分布，同时用期初产出与经济增长的五个分解成分分别相乘，得到各增长源泉贡献产出的分布，通过产出分布形态的变化来分析各经济增长源泉对地区经济差距的影响效应，相关结果如图1所示。

图1 2000-2014年中国省区经济增长源泉贡献产出的核密度分布

由图1可以看到，与2000年中国省区的产出分布（Y2000）相比，2014年的产出分布（Y2014）有所收敛，产出分布的主峰有所提高并向高产出方向大幅移动，这说明2000-2014年中国各省区的产出都实现了增长，并且省区间经济增长差距也有所缩小。图1显示，环境技术进步所贡献产出的分布（Y2000× MLTC）分散程度较大，但其主峰却位于较高产出水平上，这说明环境技术进步虽是拉动中国省区经济增长的重要力量，但其省际差距也是较大的。环境技术效率所贡献产出的分布（Y2000×MLEC）主峰与2000年中国省区的产出分布（Y2000）主峰相比左移并有所下降，同时峰体也有所变宽，这意味着中国省区环境技术效率的普遍恶化拉低了中国省区经济的增长，同时还导致了中国省际经济差距的扩大。环境管制所贡献产出分布（Y2000×EPC）的主峰与2000年中国省区的产出分布（Y2000）主峰相比有所下降和右移，同时整个分布的跨距也有所扩大，这说明环境管制在促进中国省区经济增长的同时，还会拉大省际经济差距。进一步观察可以发现，产业环境结构所贡献产出的分布（Y2000×IES）形态与2000年中国省区的产出分布（Y2000）基本相同，只是主峰出现了左移和下降，这意味着中国省区当前的产业环境结构阻碍了地区经济增长，但这一因素对中国省际经济差距的影响不大。由图1还可以看到，要素投入所贡献产出的分布（Y2000×INP）出现了非常显著的收敛，其分布的主峰高度和右移幅度在所有的产出分布中是最大的。这意味着在所有的分解成分中，要素投入对中国省区经济增长的贡献最大，同时也是促使中国省区经济增长趋向收敛的唯一力量。

四、中国省际经济差距来源的时变参数分析

（一）经济增长源泉空间标准差的度量

将地区某时段的GDP增长（取对数形式）进行如下回归：

在公式（9）中引入标准空间权重矩阵W可得到如下一阶空间滞后面板数据模型：

其中，yt=[y1t,y2t,…,yNt]'，β为自相关系数，上述一阶空间滞后模型残差项εit的标准差即所谓的空间标准差，可通过观察其数值的变化情况来判断地区经济增长的敛散性。空间权重矩阵的计算是空间计量的重要环节，本文拟采用一种新型的空间权重矩阵—经济协动空间权重矩阵进行空间标准差的运算，其具体计算过程如下：

其中，变量Yi,t，Yj,t分别为i地区和j地区的GDP，ε为随机干扰项，，n为地区总数，W和W*分别为协动矩阵和经济协动空间权重矩阵。

通过利用上述经济协动空间权重矩阵计算发现，2001-2014年中国省区经济增长率及各经济增长源泉的Moran’I均为正值，且都通过了5%的显著性检验。这说明各省区的相关指标的变化并非处于随机状态，而是表现出一定程度的空间相关性。为此，用各增长源泉考虑空间相关性的标准差来研究其对中国省际经济差距的影响显得十分必要。

（二）变量的平稳性检验与协整检验

利用一阶空间滞后面板数据模型和经济协动空间权重矩阵计算出了中国省区GDP增长及其五个分解成分的空间标准差，分别用dY（GDP增长率空间标准差）、SMLTC（环境技术进步空间标准差）、SMLEC（环境技术效率空间标准差）、SEPC（环境管制空间标准差）、SIES（产业环境结构空间标准差）和SINP（要素投入空间标准差）来表示，限于篇幅，本文不再给出相关计算数值。在利用上述空间标准差进行中国省际经济差距来源的计量分析之前，需要对相关变量进行平稳性检验，以防止出现伪回归，结果见表2。表2结果表明，6个变量的原序列是不平稳的，但它们的一阶差分序列的ADF检验值至少在5%的显著性水平上通过检验，这说明它们的一阶差分序列是平稳的，从而6个变量均是I（1）序列，因而可以对这些变量进一步做协整检验，结果见表3、表4所列。

表2 变量的平稳性检验

表3和表4结果表明，迹检验和最大特征值检验均在5%显著性水平上拒绝没有协整关系的原假设，6个变量至少存在1个协整关系。由上述检验可以看出，尽管6个变量是不平稳的，但它们都是一阶单整的，并且存在协整关系，因而可以利用状态空间模型和脉冲响应及方差分解方法研究中国省区经济增长源泉对中国省际经济差距的影响。

表3 迹统计量协整检验结果

表4 最大特征值协整检验结果

（三）回归参数的滤波序列分析

利用相关变量，我们建立如下形式的状态空间模型：

量测方程：

状态方程：

SV1、SV2、SV3、SV4和SV5分别为变量SMLTC、SMLEC、SEPC、SIES和SINP的时变参数，它们的值能够反映出各增长源泉对省际经济差距的影响随着时间的推移所发生的变化。在初始值的影响下，前几期的时变参数往往难以客观反映变量之间的互动关系，为此，从2006年开始分析各增长源泉对省际经济差距的动态影响，结果如图2所示。

图2 经济增长源泉回归参数的滤波序列

由图2可以看到，环境技术进步时变参数SV1由2006年的最高值0.832陡然下降至2007年的0.135，然后总体保持这一水平至2009年，而2010年又下降至接近0的水平后保持稳定。环境技术效率时变参数SV2的变化和环境技术进步时变参数SV1的变化过程非常相似，由2006年的最高值1.842下降至0.280左右的水平。环境管制时变参数SV3的变化趋势和SV1、SV2基本一致，只是其最大值与最小值的差距达到了3.50。产业环境结构时变参数SV4的变化情况与前三者均不相同，其值由2006年的-0.351上升至2007年的0.430，然后连续下降至2010年的0.093后基本保持稳定。由图2可知，要素投入时变参数SV5在整个考察期内均为负值且总体呈上升趋势，其值由2006年的最低值-3.844上升至2010年以后的-0.310左右的水平。总体比较5种经济增长源泉的时变参数大小及变化趋势可以发现，要素投入是缩小中国省际经济差距的唯一因素，其他增长源泉总体上都导致了中国省际经济差距的扩大，可以通过其时变参数平均值的比较来判断它们对中国省际经济差距影响的大小。环境技术进步时变参数SV1、环境技术效率时变参数SV2、环境管制时变参数SV3、产业环境结构时变参数SV4、要素投入时变参数SV5的平均值为分别为0.176、0.323、0.646、0.075、-0.791，因而可知，要素投入对中国省际经济差距的影响最大（缩小作用），其次按大小分别是环境管制、环境技术效率、环境技术进步和产业环境结构的影响（扩大作用），并且这些影响都会随着时间的推移逐渐变小。由上述分析可以看到，经济增长源泉对中国省际经济差距的影响和前面的核密度分析结论基本上是一致的。

五、中国省际经济差距来源的脉冲响应和方差分解分析

为进一步印证核密度和时变参数分析结果并确保研究结论的可靠性，本文继续进行中国省际经济差距来源的脉冲响应和方差分解分析。

（一）脉冲响应分析

脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）用来研究系统中某个变量对其他变量随机扰动项一个标准差冲击的动态响应路径。用此方法，得到了中国省际经济差距对经济增长源泉的脉冲响应函数，结果如图3所示。由图3可以看到，来自环境技术进步（SMLTC）的一个标准差冲击使省际经济差距的脉冲响应值持续扩大至第4期的0.001 8，此后连续下降至第11期接近0的水平。这一结果说明，环境技术进步的地区差距在前期会对省际经济增长差距的扩大起到促进作用，随着时间的推移，这种效应会有所减弱。对这一现象的解释是，技术创新往往在一些发达地区产生，技术创新在应用于生产之后，会对地区经济发展产生巨大的推动力，从而拉大了与缺乏技术创新或技术创新不活跃地区的发展差距。随着时间的推移，技术会产生扩散效应，原来的先进技术已逐渐转变为普遍技术，其对地区经济差距的扩大作用会趋于减弱。来自环境技术效率（SMLEC）的一个标准差冲击使省际经济差距的脉冲响应值持续扩大至第5期的0.003 6，此后，也逐渐减弱至接近0的水平。

图3 省际经济差距对经济增长源泉的脉冲响应

这意味着，环境技术效率的地区差异也会对地区经济差距产生正向影响，这种影响效应也经历了先强后弱的变化过程。环境技术效率反映了生产单位对现有环境技术的利用程度，其主要受管理水平、管理方法、经济体制、市场结构、产权制度等因素的影响。发达地区之所以具有很高的生产率和经济发展水平，除其技术创新的贡献外，能够与技术创新相适应并能充分释放技术潜能的先进制度、体制和管理因素也功不可没，在某些时候其对地区发展的影响甚至会超过技术水平。当前，我国各领域的制度体制改革在全面深入开展，再加上管理的扩散效应，环境技术效率对我国省际经济差距的扩大作用必然会先强后弱。

由表3还可以看到，省际经济差距对环境管制（SEPC）冲击的响应也经历了由小到大的过程。这是因为我国东部地区的环境管制较为严厉，环境约束可能会在短期内造成地区个别部门产出的下降，但这种约束也会迫使企业不断采用更为先进高效的节能环保技术发展生产，同时良好的生态环境也会对地区经济发展产生良好的外部效应，从而加快地区经济的发展。而落后省区为了承接发达地区的产业转移，加快地区经济发展，可能会放松对环境管制的要求，但这也会使地区发展背负更大的资源环境压力，使得经济发展呈现低速低效甚至难以为继的局面，从而进一步拉大了与发达地区经济发展的差距。当前，在国家倡导经济转型发展的大背景下，我国落后省区为摆脱这一困局，经济发展已逐步走向了创新发展、绿色发展之路，从而使环境管制在拉大省际经济差距方面的效应有所下降，这表现为环境管制脉冲响应值在第4期之后的下降。另外，图3显示，我国省际经济差距对环境管制（SEPC）冲击的响应值总体上要大于相应时期对环境技术进步和环境技术效率冲击的响应值。这说明，环境管制对中国省际经济差距的影响要大于环境技术进步和环境技术效率。由图3还可以观察到，省际经济差距对产业环境结构（SIES）一个标准差冲击的响应值由第1期接近0的水平持续扩大至第3期的0.001 7，此后又下降至略低于0的水平。对这一状况的解释是，我国东部发达地区的产业环境结构要优于中西部落后地区，落后地区在通过承接东部产业转移促进本地经济发展的同时，东部地区产业结构会实现更加迅速高效的转型升级，从而使东西部地区间的经济发展差距进一步拉大。随着时间的推移，资源环境的压力迫使中西部地区走向转型发展之路，技术创新不断显现，产业结构持续优化，经济发展内生动力日益增强，地区间的产业环境结构差异不断缩小，甚至成为缩小地区经济差距的一支不可忽视的力量。

图3表明，省际经济差距对要素投入（SINP）一个标准差冲击的响应值全部为负，这说明要素投入对中国省际经济差距起到缩小作用。具体来看，省际经济差距对要素投入冲击的响应值在第1期和第2期仅分别为-0.000 4和-0.000 5，此后，响应值连续下降至第6期的-0.003 6，而后又继续上升到第11期接近0的水平。要素投入对我国省际经济差距的这种影响效应可以从国家发展战略层面进行解释。我国在早期实行的是“非平衡”发展战略，要素投入的“东部偏向”使我国地区经济差距不断扩大。国家为了缩小地区经济发展差距，实现区域经济的协调发展，又实施了“西部大开发”战略和“中部崛起”计划，加大了对中西部地区的投资力度。由于要素投入对经济增长的拉动存在滞后效应，所以其在第1和第2期产生的缩小省际经济差距的作用较为有限。从第3期开始，要素投入缩小省际经济差距的作用开始充分发挥，到第6期达到最大，而第6期之后这种作用又逐渐减弱。这主要是因为我国近年来大力倡导注重质量和效率的集约型发展方式，鼓励地区依靠技术创新、结构优化、改革红利和提高全要素生产率来激发经济增长的内生动力，而不是主要依靠加大要素投入来拉动经济增长，2011年以来，我国对中西部地区的固定资产投资增速以较大的幅度放缓就很好地说明了这一点。

（二）方差分解分析

方差分解是描述系统动态变化的一种方法，它表示当系统的某个变量受到不同结构冲击后，以变量的预测误差方差百分比的形式来反映不同内生变量冲击的重要性。由图4的方差分解结果可以看到，中国省际经济差距变化受自身波动冲击的影响，在第1期之后，其贡献率逐步下降，第8期后基本保持在37%左右的水平。除此之外，各经济增长源泉波动的冲击对中国省际经济差距变化也产生不同程度的影响。其中，在第5期之前，环境管制对省际经济差距的影响是主要的，第5期之后，要素投入则成为主要影响因素。通过计算发现，环境管制对省际经济差距变动的平均贡献率为17.55%，而要素投入的平均贡献率为19.50%，因而，总的来说，要素投入对中国省际经济差距的影响是最大的。图4表明，环境技术效率变动的贡献率在各个时期均大于环境技术进步，而环境技术进步的贡献率在第8期之前大于产业环境结构，而在第8期之后，产业环境结构的贡献率则超过了环境技术进步。但总的来看，产业环境结构的平均贡献率为2.78%，而环境技术进步的平均贡献率为4.05%，可见环境技术进步对省际经济差距的影响大于产业环境结构。环境技术效率贡献率在经历了第2期和第3期两个上升阶段后，呈现下降趋势，在第8期之后基本维持在9%左右的水平上。环境技术进步在上升至第2期的4.5%后，基本保持这一水平。产业环境结构贡献率总体呈缓慢上升趋势，在第11期达到4.72%的最高水平。以上利用脉冲响应和方差分解方法得出的研究结论可以与核密度和时变参数的分析结果相互印证，这表明本文得出的有关中国省际经济差距来源的研究结论是稳健的可靠的。

图4 省际经济差距的方差分解

六、结论与政策建议

（一）研究结论

本文利用基于方向性环境生产函数的绿色经济增长核算方法，将中国省区经济增长分解为环境技术进步、环境技术效率、环境管制、产业环境结构和要素投入等五个部分，在此基础上，进一步利用核密度方法、时变参数方法以及脉冲响应函数和方差分解方法分析了五种增长源泉对中国省际经济差距的影响效应，研究结论如下：

（1）要素投入是我国省区经济增长的主要源泉，环境技术进步和环境管制对我国省区经济增长也具有一定的促进作用，但贡献率较低。研究还发现，我国多数省区的环境技术效率和产业环境结构呈现恶化趋势，以致妨碍了省区经济的增长。

（2）核密度分析发现，中国省际经济差距总体呈现缩小趋势，环境技术进步、环境技术效率、环境管制均拉大了中国省际经济差距，而产业环境结构则对省际经济差距的影响较小。作为推动中国省区经济增长的首要力量，要素投入成为促使中国省区经济增长趋向收敛的唯一因素。

（3）状态空间模型的分析结果表明，要素投入的时变参数始终为负，说明其对中国省际经济差距具有缩小作用；其他四种增长源泉的时变参数均值为正，说明它们总体上均扩大了中国省际经济差距，其作用的大小顺序为环境管制、环境技术效率、环境技术进步和产业环境结构，上述所有增长源泉对中国省际经济差距的影响会随着时间的推移逐渐减弱。

（4）脉冲响应分析发现，中国省际经济差距对要素投入冲击的响应值全部为负，而对其他增长源泉冲击的响应值则基本上为正。方差分析结果表明，省际经济差距对来自自身冲击的影响最大，平均贡献率为45.89%，其次是要素投入和环境管制的冲击，平均贡献率分别为19.50%和17.55%，接着是环境技术效率和环境技术进步冲击的影响，平均贡献率分别为10.23%和4.05%，而产业环境结构冲击对省际经济差距的影响最小，平均贡献率仅为2.78%。各增长源泉对中国省际经济差距的影响效应与核密度分析、时变参数分析结果基本一致。

（二）政策建议

上述结论在促进我国地区经济增长、缩小省际经济差距方面蕴含着重要的政策含义。

通过分析可知，当前要素投入在促进我国省区经济增长、缩小省际经济差距方面具有较为显著的成效。为了更好地发挥要素投入的这一功能，国家在适度增加中西部地区投资规模的同时，应更注重投资的方向、质量和效益，努力形成市场化、可持续的投入机制和运营机制，将有限资本投入发展前景好、关联性强、带动性强的行业和领域，以提高投资的精准性、有效性，从而助推地区经济的稳定增长和结构的有效调整。

我国省区的环境全要素生产率差异是导致省际经济差距扩大的重要因素，为此，我国省区特别是落后省区必须大力倡导技术创新，加大自主研发和技术引进的投入力度，建立健全多层次的技术创新体系，同时要不断加强对企业技术设备的改造，以提高生产技术水平和设备的性能，减少能源浪费和环境污染。市场化改革有利于打破各种要素和资源的流动壁垒，促进技术的扩散和资源配置效率的改善，这也有利于环境全要素生产率水平的提高。因而，要提高环境全要素生产率就必须继续深化改革，完善社会主义市场经济体制，培育市场功能，增强市场在配置资源中的决定性作用，增强市场机制对技术进步和节能降耗的激励和“倒逼”效应，从而为技术创新、管理创新、业态创新和产品创新提供良好的外部环境和条件。

另外，各省区还要牢固树立“绿水青山就是金山银山”和环境就是民生的思想，坚决摒弃以环境换发展的短视行为，加大化解过剩产能、整治环境污染和构建绿色循环低碳产业体系的力度，充分发挥好良好生态环境对经济发展的外部效应，努力实现经济发展和环境改善的双赢。为此，必须要通过明晰资源产权，推行排污权交易制度，并把资源节约利用与环境保护纳入企业评价与政府政绩考核体系等途径不断健全资源环境管理制度，以促进经济、资源、环境的良性互动与协调发展。我国省区特别是中西部省区也要进一步加大经济结构调整的力度，立足本地优势，大力发展资源消耗低、环境污染少、附加值高的高技术产业、服务贸易产业和特色旅游产业，以促进地区产业环境结构的优化升级和持续改善。

注释：

①其中东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南10省市，中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南等6省，西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等地区，东北地区包括辽宁、吉林和黑龙江3省。

［1］Kumar Subodh，Russell Robert R.Technological Change，Technological Catch-up，and Capital Deepening：Relative⁃Contributions to Growth and Convergence［J］.American Economic Review，2002，92（3）：527-548.

［2］颜鹏飞，王兵.技术效率技术进步与生产率增长基于DEA的实证分析［J］.经济研究，2004（12）：55-65.

［3］郑京海，胡鞍钢.中国改革时期省际生产率增长变化的实证分析（1979-2001）［J］.经济学（季刊），2005（2）：263-296.

［4］岳书敬，刘朝明.人力资本与区域全要素生产率分析［J］.经济研究，2006（4）：90-127.

［5］郭玉清，姜磊.中国地区经济差距扩散的源泉：资本深化还是效率改进?［J］.数量经济技术经济研究，2010（7）：38-52.

［6］史修松，赵曙东.中国经济增长的地区差异及其收敛机制（1978-2009）［J］.数量经济技术经济研究，2011（1）：51-62.

［7］吴振球，王建军，李华磊.改革开放以来经济增长方式渐进式转换：测度、源泉及其差异［J］.数量经济技术经济研究，2014（6）：3-19.

［8］罗良文，潘雅茹，陈峥.基础设施投资与中国全要素生产率——基于自主研发和技术引进的视角［J］.中南财经政法大学学报，2016（1）：30-37.

［9］王惠，王树乔.FDI、技术效率与全要素生产率增长——基于江苏省制造业面板数据经验研究［J］.华东经济管理，2016（1）：19-25.

［10］Chung Y，Färe R，Grosskopf S.Productivity and undesirable outputs：A directional distance function approach［J］. Journal of Environmental Management，1997，51（3）：229-240.

［11］王兵，吴延瑞，颜鹏飞.环境管制与全要素生产率增长：APEC的实证研究［J］.经济研究，2008（5）：19-32.

［12］杨俊，邵汉华.环境约束下的中国工业增长状况研究［J］.数量经济技术经济研究，2009（9）：64-78.

［13］叶祥松，彭良燕.我国环境规制下的规制效率与全要素生产率研究：1999-2008［J］.财贸经济，2011（2）：102-109.

［14］李小胜，安庆贤.环境管制成本与环境全要素生产率研究［J］.世界经济，2012（12）：23-40.

［15］朱承亮.中国地区经济差距的演变轨迹与来源分解［J］.数量经济技术经济研究，2014（6）：36-54.

［16］李小胜，张焕明.中国碳排放效率与全要素生产率研究［J］.数量经济技术经济研，2016（8）：64-79.

［17］陈超凡.中国工业绿色全要素生产率及其影响因素——基于ML生产率指数及动态面板模型的实证研究［J］.统计研究，2016（3）：53-62.

［18］石风光.基于绿色增长核算方法的中国省际经济差距来源分析［J］.统计与信息论坛，2014（11）：23-29.

［19］Fare R，Grosskopf Shawna，Pasurka Carl.Accounting for Air Pollution Emissions in Measuring State Manufacturing Productivity Growth［J］.Journal of Regional Science，2001，41：381-409.

［20］胡晓珍，杨龙.中国区域绿色全要素生产率增长差异及收敛分析［J］.财经研究，2011（4）：123-134.

［责任编辑：欧世平］

An Analysis on the Sources of China’s Inter-provincial Economic Disparity from the Perspective of Environment

SHI Feng-guang

(School of Economics,Anyang Normal University,Anyang 455000,China)

By using the green economic growth accounting model considering energy and environment factors,the paper decomposes the economic growth of Chinese provinces into environmental technology progress,environmental technology efficiency,environmental regulation,industrial environment structure and factor input.The paper further analyzes the effect and mechanism of five kinds of growth sources on regional economic disparities in China by employing the kernel density method, the variable parameter method,the impulse response function and the variance decomposition method.The study finds that: The factor input is the main driving force of the provincial economic growth in China,the contribution rates of environmental technology progress and environmental regulation to economic growth are relatively low,and the overall deterioration of environmental technology efficiency and industrial environment structure hinders Chinese economic growth.Since 2000,the over⁃all regional economic disparities in China show a narrowing trend,the factor input is the only factor to prompt Chinese provincial economic disparity tending to narrow,while other factors have widened inter-provincial economic disparity in China in different degrees.Among them,the widening effect of environmental regulation on inter-provincial economic disparity is the most significant,followed by environmental technology efficiency and environmental technology progress,and the role of industrial environment structure is the least.

directional environmental production function;environmental TFP;environmental regulation;industrial environment structure;inter-provincial economic disparity

F127；F205

A

1007-5097（2016）12-0053-10

10.3969/j.issn.1007-5097.2016.12.009

2016-06-30

国家自然科学基金项目（U1304708）；河南省哲学社会科学规划项目（2015BJJ037）;河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目（2015GGJS-005）

石风光（1975-），男，江苏沛县人，副教授，管理学博士，副院长，研究方向：经济与产业管理。