长江经济带产业结构升级与绿色全要素生产率研究

李根忠 朱洪亮

(1.三江学院 法商学院,江苏 南京 210012；2.南京大学 工程管理学院,江苏 南京 210093)

在过去40年里，高投入的粗放型发展模式让中国经济实现了高速增长。在这种路径依赖作用下，传统“三高”产业给中国经济增长带来重要作用的同时，能源的过度消耗及环境污染又成为当今制约中国经济可持续增长的重要因素。而产业结构转换有助于改善不利因素带来的影响，推进产业结构向绿色产业体系协调发展，成为推动经济高质量增长的新驱动力。因此，充分考虑非期望产出的绿色全要素生产率(GTFP)逐渐成为考察长江经济带绿色发展水平的关键性指标。影响绿色全要素生产率的因素有很多，准确把握产业结构转换对绿色全要素生产率的影响将有助于充分认识长江经济带各区域绿色产业发展水平，能够为各地区产业政策调整提供理论支持。

近年来，国内外学者围绕产业结构与绿色全要素二者之间的关系进行了深入研究。吴文杰、王晓娟利用Moore指数对产业结构变迁程度进行测算后发现，产业结构升级可以提升绿色全要素生产率[1]。OTSUKA et al认为产业聚集可以通过劳动力、技术溢出和中间产品三者之间的联系提升绿色全要素生产率[2]。刘莹利用DEA与马姆奎斯指数对长三角区域绿色要素进行测算，并从动态和静态两个方面分析了产业结构转换对绿色贡献效率[3]。马达来利用MSBM模型测算出长江经济带的低碳经济增长效率，并指出产业结构能够显著提升低碳经济增长效率[4]。庄远、吴正利用DEA模型测算后指出以工业产业优化结构可以有效促进工业绿色全要素生产率的提升[5]。王燕、孙超通过门限回归模型研究指出产业协同对绿色全要素生产率的影响呈现出U型[6]，但是林伯强、谭睿鹏则认为其两者之间存在倒U型[7]。曾起艳等运用门槛模型分析后发现产业结构对绿色全要素生产率具有非线性影响机制[8]。关于绿色全要素测算的方法最早是由瑞典经济学家斯坦马尔奎斯特在1953年提出，后被定义为Malmquist指数，至今该方法被很多学者运用到研究中并取得一系列成果。袁茜、吴利华利用非期望产出的SBM-Mundesirable模型对我国东部、中部、西部三大区域的绿色效率进行了横向比较，并在此基础上评价出绿色效率的影响因素[9]。张彰等基于DEA模型基础从财政分权及政府行为的角度支出二者对绿色要素生产率增长具有正向的影响机制[10]。冯海波、葛小南基于R&D投入经济增长模型，从R&D投入对绿色全要素生产率有辐射扩撒和外溢效益[11]。

综上所述，虽然现阶段的研究从不同角度分析了产业结构与绿色全要素生产率的关系，但多数是选取全国面板数据进行的测算研究，其存在一定片面性。长江经济带产业结构升级对绿色全要素生产率的影响是否存在“倒U”假说，需要进一步研究。

1 模型设计与数据说明

1.1 模型设计

(1) SBM方向性距离函数

本研究借鉴王兵等研究方法[12]，假定把各省市当作一个生产决策单位，使用N种投入x=(x1,…,xn)后可以得到M种产出y=(y1,…,ym),则在t=1,……,T时期,第k=1,…,K个省或市的投入与产出值为(xk,t,yk,t)。运用DEA分析设定成生产技术模型：

(1)

(2) Malmquist—Luenberger指数

Malmquist—Luenberger指数简称为ML指数，与传统的Malmquist指数相比它可以同时考虑投入的减少和产出的增加，并且各变量无需等比例变动。根据Chambers et al.(1996)[13]对模型等应用，t期和t+1期之间的ML指数为：

(2)

与Malmquist生产率指标类似，把ML指数进一步分解后得到以下公式：

LTFP=LPEC+LPTP+LSEC+LTPSC

其中，LPEC代表纯效率变化、LPTP代表纯技术进步，而LSEC和LTPSC分别代表规模效率变化和技术规模变化。

每一时期的ML指数计算，需要在CRS和VRS两种假设下分别解出四个线性规划,从而得出八个SBM方向性距离函数。

1.2 数据选取与说明

长江经济带各省市绿色全要素生产率的发展水平受其他生产投入变量的影响而改变。因此，在考察绿色全要素生产率的时候需要将资本投入、劳动投入数量、经济效益(GDP)、非期望产出、产业结构升级(R)作为变量指标考虑在内。具体数据说明如下：

① 资本投入(FIN)。本研究运用Goldsmith的永续盘存法对资本进行测算，其计算公式为：

(3)

② 劳动力数量。劳动力对区域经济增长的影响可分解为劳动力规模、劳动效率与劳动力结构等。本次选取长江经济带9省2市2008-2019年年末城乡就业人员总数作为该区域劳动力投入数量，为了数据更加准确性就不再考虑劳动力的质量问题。相关基础数据来源于2008-2019年长江经济带9省2市的《统计年鉴》及各省市经济统计年报。

④ 产业结构升级(R)。根据配第-克拉克产业结构演变规律可得公式(4)，

(4)

其中，1≤r≤3，y值为第i产业产值比重，r的数值越大则表明产业结构升级的速度就越快。

⑤ 非期望产出(EE)。非期望产出只要是指“三废”，本研究选取仅废水排放总量作为非期望产出值。对于废水排放总量在《中国环境统计公报》中有直接统计指标，也对废水中包含的铅、汞、镉、砷、氮、磷等做出统计，但本研究不再对其做具体细分，仅选用废水排放的总量将其作为水资源利用的非期望产出。

⑥ 交互项(R×EE)。交互项可以说明产业结构升级和能源消耗对绿色全要素生产率的影响，可以消除变量之间的内生性问题。

2 实证结果与分析

2.1 绿色全要素生产率测算结果

考虑非期望产出的SBM方向性距离函数计算出的绿色全要素生产率是一项静态指标，而ML指数是一个动态指标。它既可以测算一段时间内的技术进步，又可以测算技术效率。而将两者做进一步分解后可以得到纯技术进步等4个指标(见表1)。本研究运用MaxDea7.0软件，基于SBM方向性距离函数，构造考虑环境要素的长经济带各省市的绿色全要素生产率指数，测度各省市绿色全要素生产率发展水平的高低与最优产业结构的差距，进一步运用ML指数从时间趋势测算并分析各省市GTFP(绿色全要素生产率)动态变化及其构成(见表1)。

由表1可以看出在2008—2019年，长江经济带GTFP的均值为0.096 6，技术效率贡献0.067 7，技术进步贡献0.078 4，规模效率变化贡献-0.000 5，技术规模变化贡献-0.038 4。可见，长三角经济带GTFP增长的主要驱动力来自于技术进步和技术效率。从ML指数变化来看，长江经济带经济GTFP整体上呈现波动式增长态势。在2010～2014年长江经济带绿色全要素生产率实现了较快增长，涨幅为80.25%，这可能与2012年“供给侧结构性改革”战略和党的十八大以后对生态环境的高度重视有关。2015—2018年长江经济带GTFP虽然略有下降，但是2018—2019年GTFP再次出现增长态势，这可能与2018年国家提出的以科技创新驱动产业转型升级政策有关。

表1 2008—2019年长江经济带GTFP指数变化

表2 2008—2019年长角经济带绿色全要素生产率指数

从长江经济带区域层面看，根据SBM模型对长江经济带各省市的绿色全要素生产率进行测算，测算结果(见表2)2008—2019年平均GTFP指数从高到低次序为下游、中游和上游，而且技术效率(MLEFFCH)变动指数均高于技术进步(MLTECH)指数，但是只有下游的技术效率均值是有效的。另外，只有上海、重庆的GTFP值大于1说明有效，且技术进步值大于技术效率值，说明生产技术进步对GTFP增长的贡献大于技术效率。

2.2 回归检验与分析

本研究采用被解释变量作为绿色全要素生产率(GTFP)，解释变量为产业结构升级(R),控制变量为资本投入(FIN)、劳动投入(Hc)、合意产出(GDP)、外商投资(FDI)以及废水排放总量(EE)。构建模型公式如下：

(5)

式(5)中，t和i分别代表地区和时，α代表截面效应，α1、α2、α3、α4和αn分别代表各变量系数，control代表控制变量，μit随机误差项。在数据处理方面为了消除异方差所带来的计算结果影响，故对各变量数据进行处理后取对数(见表3)。

表3 变量的描述性统计

本检验选取长江经济带9省2市的面板数据作为研究样本，但是由于面板数据分析存在随机效应模型、固定效应模型以及混合效应模型，三种不同的模型计算出的结果存在差异。鉴于此，经Hausman检验后发现[13]，在随机条件下P值小于0.01，故认为应该选择固定效应模型进行回归检验。其检验结果如下(见表4)。

由表4可以得出以下结论，第一，模型(1)、(2)、(3)、(4)的回归结果全部可以通过显著性检验，而且系数大于零，说明产业结构升级能够促进绿色全要素生产率增长。当前中国经济正处于“熊彼特式创新”时期，通过转方式、调结构摆脱“三高产业”带来的经济增长制约因素，使其要素配置达到最优。第二，如果把产业结构和污水排放量都放入模型(3)时，显著性水平会明显下降，回归系数变小。如果在模型(4)中加入交换项后，显著性明显增加。能源提升不仅可以节约能源消耗，促进绿色全要素生产率提升，而且可以提高中国高质量经济增长。实现能源效率提升的途径就是通过技术创新、产业结构转型升级来改变投入与产出的关系，充分发挥外商投资的金融渠道，使其带来的技术溢出效应最大。

2.3 稳定性检验

通过表4的回归结果说明了产业结构对绿色全要素生产率有促进作用。但是由于每个变量指标的测量方式存在残差不一，因此本研究在做稳定性检验时候要对各个变量指标的测量方式做一个替换后检验是否有显著性。

表4 2008—2019年长角经济带绿色全要素生产率回归结果

由于长江经济带跨度9省2市，因此存在绿色生产率发挥水平存在区域间差异。为了更好地检验其稳定性本研究把长江经济带分为上游、中游和下游三大区域后分别进行检验，以此增加表3回归结果的可靠性。如果把产业结构升级的测量方式改变为第二、第三产业的比重和以及其他控制变量的测量方式后，可以得出稳定性检验回归结果(见表5)。表5显示的结果表明绿色全要素生产率在上游、中游和下游存在差异。上游(模型1、2)和下游(模型1、3)在1%的显著性下能够通过显著性检验，说明在上游和下游产业结构对提升绿色全要素生产率是有效的。而中游(模型2、3)产业结构对绿色全要素生产率没有通过回归检验，但是中游地区的能源效率在10%显著性下通过了检验，说明中游地区对能源消耗的依赖度依然很高，产业中的三高问题依旧严峻。

表5 2008—2019年长角经济带分区域绿色全要素生产率稳定性检验回归结果

3 结论与政策建议

3.1 结论

本研究选取2008—2019年长江经济带9省2市的数据，围绕产业结构升级对绿色要素增长效率的影响进行实证研究。其研究结果显示，产业结构升级对绿色全要素生产率提升存在正向作用。如果把能源效率和产业结构升级以及两者交互项考虑进去的话，从回归的系数来看，能源效率远不如产业结构升级带来的促进作用大。虽然上游、中游、下游三个地区都通过显著性检验，但是下游比上游表现得更加明显，这是因为上游与下游经济存在差距，科技创新力度不够。

3.2 政策建议

第一，以制度创新聚集科技研发人才。产业结构升级无非就是科技转化成生产动力的过程，而这个过程需要人才积极参与其中。人才的去留取决于一个地区或一个企业的人才制度是否符合“人才红利”政策。因此，要积极破除落后的人才引进机制，打破人才束缚壁垒，实现人力资本要素市场的供给与需求达到平衡与最优配置。

第二，以社会资本给产业研发注入资金活力。科技研发是构建自主可控先进制造业的必要途径，要实现科技研发的顺利进行，研发资金是基础条件。应该充分发挥社会资本市场作用，积极完善引入社会资本机制，实现以政府为引导，以企业为核心，以社会资本为动能的新性“政企社”融资模式。

第三，制定合理的产业结构升级路径。不同区域具有不同的区位优势，充分发挥自身优势不仅可以有助于减少能源消耗及污染，而且可以鼓励各产业积极参与全球价值链分工。目前，中国经济由高速转向高质量发展模式，由过去的廉价劳动力市场优势转变为国内市场规模优势，这意味着产业结构也需要朝着这个优势的方面进行调整，逐步实现国内国际双循环的发展新格局。