珠江—西江经济带绿色全要素生产率及其影响因素分析——基于DEA-Malmquist方法

罗琳，朱本慧

1.2.广西师范大学，广西 桂林 541004

一、引言

2021年是我国实施“十四五”规划的开局之年，党的十九届五中全会明确提出“十四五”时期经济社会发展必须遵循坚持新发展理念，推动绿色发展。绿色发展理念是我国转变经济发展方式的内在要求和必然选择，也是我国经济社会发展必须长期坚持的正确方向（闫莹等，2020）。此外，党的十九大报告中明确指出动力变革、效率变革和质量变革是推动经济高质量发展的重要力量，同时也要打好污染防治攻坚战，提高全要素生产率。在这样的背景下，经济结构转型的重点已变成提高全要素生产率的增长和促进经济发展方式由外延式向内涵式转变（任阳军等，2020）。绿色全要素生产率（GTFP）是在传统的全要素生产率分析中将资源与环境要素纳入到生产率测算中，并考虑了能源消耗和污染物排放的投入产出效率，是实现区域绿色经济和环境共赢发展的重要指标（徐晓红、汪侠，2016）。当前，中国正处于第四次工业革命的前沿，民众对环境改善的要求也越来越高，全面提升绿色全要素生产率将是产业转型升级的重心。因此，分析绿色全要素生产率的影响因素有助于控制环境污染，促进绿色经济发展。

在已有研究中，测度绿色全要素生产率的方法主要有数据包络法（DEA）与索洛余值法。前者适用多投入多产出情况，该方法运用非参数线性规划技术测度最前沿的生产技术和生产者实际生产水平之间的差距，以此度量绿色全要素生产率；而后者适用多投入单产出的情况，该方法则通过变换生产函数形式得出索洛余值来衡量绿色全要素生产率。丁黎黎等（2015）运用熵值法对我国沿海地区资源环境污染指数进行了测算，来判断海洋经济绿色全要素生产率。杨桂元等（2016）运用DEA-Malmquist模型，将基于熵值法测算的环境污染指数和工业“三废”作为非期望产出，进而测算2003—2012年我国省际 GTFP。陈诗一（2009）把二氧化碳作为投入指标，并利用索洛余值法测算了工业全要素生产率进而评价我国的绿色经济。郭辉等（2012）在测算我国1978-2018年的绿色全要素生产率时同样运用扩展索洛模型分析了能源消费与二氧化碳排放之间的关系。在绿色全要素生产率影响因素的相关研究中，沈可挺等（2011）认为绿色全要素生产率的提升不能通过加大研发强度来实现，但屈小娥（2012）的研究结果却与之相反。肖攀等（2013）采用工业产值占 GDP比重的方法来衡量产业结构，认为绿色全要素生产率的提升可以通过改善产业结构来实现。此外，在已有研究中，绿色全要素生产率的影响因素还包括要素配置（刘祎等，2020）、能源结构（陈超凡，2016）、金融发展水平（倪瑛等，2020）以及外商直接投资 （Yoon和Nadvi，2018）等。

现有研究成果详细介绍了测算绿色全要素生产率的方法，在绿色全要素生产率的影响因素分析方面也有一定的基础，但大部分研究选取全国面板数据进行分析，结论存在一定的片面性，且关于珠江—西江经济带市域绿色全要素生产率的测算并不多见。珠江—西江经济带由东部较发达地区和西部欠发达地区组成①，在《珠江—西江经济带发展规划》上升为国家战略后，为加快珠江－西江经济带建设，推动珠江—西江经济带高质量发展并实现绿色转型，提高珠江—西江经济带绿色全要素将是提升该区域可持续发展能力的重要抓手。因此，本文参考前人研究成果，选取珠江—西江经济带11个城市为研究对象，基于DEA—malmquist模型和Tobit模型对该区域绿色全要素生产率及影响因素进行评估分析，为推进经济带绿色发展、加强东西部合作全面对接粤港澳大湾区等国家战略目标的实施提供决策参考。

二、模型、数据和变量说明

（一）DEA-Malmquist模型

本文首先采用投入导向的BCC模型对珠江—西江经济带的绿色全要素生产率进行静态分析，若综合效率值为1则说明DEA有效，表明该经济带具有合理的投入产出；若综合效率值不为1则DEA无效。其中，综合效率值=规模效率/纯技术效率。然后应用Malmquist生产率指数对绿色全要素生产率进行动态分析，Malmquist是以距离函数为投入导向计算投入产出的DEA模型，其公式如下：

通过（1）式可以得出t期到t+1期的ML指数，本文用ML指数来表示TFP（绿色全要素生产率）。

TFP指数表示绿色全要素生产率中规模报酬、技术水平和资源要素配置等综合水平的变化，其值大于1说明绿色全要素生产效率较之前有所提高，反之下降。（1）式中，经济效率指数（effch）能分解成规模效率变化指数（sech）和纯技术效率变化指数（pech），进一步将TFP分解为：

（2）式中，pech为纯技术效率变化，是在规模报酬可变假定下的技术效率变化；tech为技术进步变化，反映生产前沿面的移动对生产率变化的贡献程度；sech为规模效率变化，是规模报酬不变和规模报酬可变对应的技术效率值之比，反映规模经济对生产率的影响。构成TFP指数的某一指标变化比率大于1时，则该指标是生产率水平提高的根源，反之则导致生产率水平的降低。

（二）Tobit模型

Tobit模型是1958年Tobin在研究消费品需求时提出的计量经济模型，也称为受限因变量模型或样本选择模型。基本模型为：y*it=xitβ+ui+εit，其中，若 y*it>0，则 yit=y*it；若 y*it<0，则 yit=0；yit为被解释变量，xit为解释变量，β 为回归参数，ui为个体效应，εit服从分布，i=1，2，……n。被解释变量选取珠江—西江经济带11市的综合效率值，解释变量选取各影响因素，建立Tobit回归模型。因被解释变量的取值范围是0-1，数据受限，若直接用最小二乘法进行回归会出现结果偏差，所以用Tobit模型对其影响因素进行回归分析。

（三）变量选取

DEA-Malmquist模型的投入变量选取资本、劳动和能源消费三个要素，产出变量采用环境污染指数平减后的绿色GDP。具体投入和产出变量的数据来源和处理情况如下。

在投入指标方面：①借鉴陈勇等（2006）的方法，以2007年各市规模以上工业企业固定资产净值为初始的资本存量值，相邻年份固定资产净值差额为投资额，采用逐年累加相应年份固定资产存量作为资本投入的指标。②劳动投入采用各市历年年末工业单位从业人员数来表示。③能源投入采用规模以上工业企业能源消耗量表示。

产出指标方面：①借鉴Song（2019）和胡晓珍等（2011）的思路，采用工业废气排放量、工业烟（粉）尘排放量以及工业废水排放量三个指标构建环境污染指数EPI，并以此作为非期望产出（胡晓珍，2011）。②期望产出用GDP来表示。用期望产出减去非期望产出作为模型的产出指标，其中将GDP以2008年为基期进行平减处理，得到绿色产出GDP。

（四）研究对象及数据来源

本文选取珠江—西江经济带11市 （广州、佛山、肇庆、云浮、南宁、柳州、梧州、贵港、百色、来宾及崇左）为研究对象，以2007-2018年的《中国城市统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《广东统计年鉴》《广西统计年鉴》及各市历年统计年鉴为数据来源。

三、模型估计结果与分析

（一）绿色全要素生产率测算结果及分析

通过DEA模型得到珠江－西江经济带11市的综合效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬（见表1）。由图1可以看出，2007—2018年珠江—西江经济带绿色全要素生产率表现出波动上升的趋势，且综合效率变化受到规模效率和纯技术效率的双重驱动。

表1 珠江—西江经济带11市2007、2010、2013、2018年绿色全要素生产率

图1 2007-2018年珠江—西江经济带绿色全要素生产率

本文从时间和空间两个方面分别分析珠江—西江经济带11市2007年、2010年、2013年、2018年的绿色全要素生产率，结果如表1所示。

1.从时间维度上看，2007年、2010年、2013年、2018年珠江—西江经济带11市的绿色全要素生产率综合效率均值为0.637、0.573、0.717和 0.740。其中，2007-2010 年绿色全要素生产率综合效率下降主要受规模效率下降的影响；2010—2013年绿色全要素生产率综合效率上升受规模效率和纯技术效率的共同影响，但相较于纯技术效率，规模效率对其影响略胜一筹；2013-2018年绿色全要素生产率综合效率仍受规模效率和纯技术效率的共同影响，两者对其影响程度旗鼓相当。2007年，党的十七大首次将环境文明建设作为国家的一项重点战略，要求将环境文明纳入社会建设、政治建设和经济建设的各个方面，从而自2007年起逐渐提高了绿色全要素生产率的规模效率。但是，2008年爆发金融危机以后，使得各地区在其后两年的经济发展缓慢，房地产行业萧条、大量劳动力流失等阻碍了来宾、柳州等地的经济发展，这是珠江—西江经济带在2010年绿色全要素生产率综合效率值降低的原因所在。《粤桂合作特别试验区总体发展规划（2012-2030）》中强调要加强整合两广的资源效益和政策效益，加强产业合作和基础设施的连接，并按照市场化、创新化、机制化的方向保护西江流域环境，使空间规划格局得到进一步优化。因此，2013年珠江—西江经济带综合效率在规模效率和纯技术效率的共同影响逐步提升。

2.从空间维度上看，2007年、2010年、2013年、2018年珠江—西江经济带中广东的绿色全要素生产率综合效率较高，广西则偏低。2007年中DEA有效的城市是广州、佛山、梧州，2010年DEA有效的城市为佛山、梧州，2013年DEA有效的城市为广州、梧州，2018年DEA有效的城市为广州、梧州和崇左。其中，广东的广州、佛山以及广西的梧州、崇左都存在过DEA有效，说明这几个城市的投入与产出适当，剩余的7市始终都没有出现过DEA有效。纯技术效率不足可以通过优化管理体制和改善管理方法等手段加以提高，若纯技术效率小于规模效率则表明效率不足，主要是由纯技术效率不足所导致，应重点从管理层面入手，提升其管理效率；而规模效率代表的是在不考虑管理因素的情况下投入规模是否达到最优。从绿色全要素生产率平均值来看，肇庆、南宁、柳州、贵港、百色及来宾的绿色全要素生产率四年平均水平都超过0.5，而云浮四年的平均绿色全要素生产率仅有0.419。对比纯技术效率平均值与规模效率平均值，低纯技术效率导致低绿色全要素生产率的城市包括肇庆、南宁与柳州，这3个城市的经济发展水平在7市中相对较高，投入规模相对较优，但缺乏良好的管理，因此应着重提高管理水平；低规模效率导致低绿色全要素生产率的城市包括云浮、贵港、百色及来宾，这4个城市规模不大，经济发展相对比较落后，投入规模未达到最优是制约绿色全要素生产率提高的主要原因。

（二）2007-2018年珠江—西江经济带绿色全要素生产率Malmquist指数分析

2007-2018年珠江—西江经济带11市历年的绿色全要素生产率ML指数分析结果如表2所示，其各市绿色全要素生产率ML指数的变动情况如表3所示，通过表2、表3可以对绿色全要素生产率的区域差异和变动特征有更加清楚的了解，从而为区域高质量发展提供不同思路和模式。

表2 2007-2018年11市历年Malmquist指数及分解值

从表2可以看出，2007-2018年珠江—西江经济带绿色全要素生产率表现出波动上升的趋势。其中，2009-2010年的ML为1.134，指数增长幅度最大；2010-2011年ML指数小于1，并开始逐年下降，且2012-2013年下降幅度最大，绿色发展全要素生产率指数仅为0.848。2014-2018年期间每一年的ML指数均大于1，表明绿色全要素生产率有所提高，原因是珠江—西江经济带在建设资源友好型、环境友好型社会的同时，规定了污染物的最高排放值，这对清洁能源的循环利用产生了积极的推动作用，政策效果良好。历年ML指数的均值为1.051（大于1），说明2007-2018年间珠江—西江经济带的绿色全要素生产率得到有效的提高，且指数平均提高5.1%。技术进步指数（techch）和经济效率指数（effch）的均值分别为 1.066（大于 1）、0.986（小于 1），经济效率下降了1.4%而技术进步提高了6.6%，表明在这期间珠江—西江经济带绿色全要素生产率的增长主要受到技术进步的影响，这与国家注重科技创新、实施创新驱动发展息息相关。纯技术效率（pech）的下降和规模效率（sech）的上升体现了珠江—西江经济带11市在发展的不同阶段要素和资源的流动性较高，加之技术的不断创新，使得绿色全要素生产率不断提升。

从表3可以看出，珠江—西江经济带各市的绿色全要素生产率因经济发展、制度因素和自然条件的不同而表现出区域异质性。一方面，2007-2018年间广州、南宁、柳州、贵港、百色5市的Malmquist指数均大于1，表明这5市的绿色全要素生产率在逐渐提高。其中广州市的绿色全要素生产率提升最大为9.3%，广州无论是经济、环境技术还是交通和教育都优于其他城市，因而其绿色全要素生产率处于珠江—西江经济带的最高水平。同时，南宁、柳州等城市也出台了相应的政策措施，大大加快了新旧动能的转换，从而使得绿色全要素生产率实现了较快的增长。另一方面，佛山、肇庆、云浮、梧州、来宾、崇左这6市的绿色全要素生产率呈下降趋势。其中，佛山、肇庆的下降源于规模效率的下降，而云浮、梧州、来宾、崇左下降的原因是由于技术进步的下降，这充分说明这6市的经济水平薄弱、技术创新能力不足，导致治污能力不强、环境污染问题严重。同时，较发达的城市会将污染较大的劳动密集型产业向欠发达地区转移，从而加剧欠发达城市的环境污染，绿色全要素生产率一直保持在较低的水平。

表3 2007-2018年11市各城市Malmquist指数及分解值

四、珠江—西江经济带绿色全要素生产率影响因素分析

（一）变量说明

通过对吴传清（2018）、张峰（2019）、赵明亮（2020）等文献的梳理可知，绿色全要素生产率主要受资本开放程度、技术创新、要素结构、产业结构、金融发展水平和人力资本水平等因素的影响，各变量指标选取如下。

1.资本开放程度（X1）：用当年实际使用外资金额与工业生产总值之比来表示。一方面，资本开放程度的提升会促进外资的进入，从而带来先进技术、大量资金和高素质人才；另一方面，外资的进入也会使污染发展相应的转移，从而提高绿色全要素生产率。

2.技术创新（X2）：用人均 R&D 投入额来表示。增加R&D投入可以有效提高污染治理水平和要素利用效率，节约资源并降低治理成本。

3.要素结构（X3）：用单位能源消耗的技能劳动力数量来表示。

4.产业结构（X4）：用第三产业工业产值与地区GDP的比值来表示。在第三产业发展过程中，高投入、高能耗、高污染会阻碍经济增长，而具有较高附加值的第三产业已成为各地区调整产业结构的主要方向。

5.金融发展水平（X5）：用年末金融机构存贷款余额来表示，部分城市缺失的数据用近5年的年均增长率进行递推处理。

6.人力资本水平（X6）：用普通高等学校在校生人数来表示。经济发展的关键因素之一就是人力资本，人力资本水平越高，劳动生产率越高，从而促进绿色全要素生产率的提升。

本文利用2007-2018年珠江—西江经济带11市的面板数据进行Tobit回归，考虑数据的平滑，各变量均取对数处理，回归结果如表4所示。

表4 珠江—西江经济带11市绿色全要素生产率Tobit回归结果

（二）回归结果及分析

由表4可知，技术创新（X2）、产业结构（X4）、金融发展水平（X5）和人力资本水平（X6）都通过了1%的显著性检验；资本开放程度（X1）通过了10%的显著性检验；要素结构没有通过检验。

1.资本开放程度越高，绿色全要素生产率效果就会越好。一方面，资本开放可以促进外商直接投资，能够带来示范效应、竞争效应和技术外溢效应；另一方面，引进外商直接投资可促进管理经验和技术得以优化，从而提高该地区的自主创新能力。同时，还可以通过人员流动和经验复制，将先进技术和相关管理经验转移到其他地区，以促进邻近地区的技术发展。珠江—西江经济带本地企业的管理能力和技术水平均低于外资企业，因此外资企业的进入会通过技术和管理促进污染控制和清洁技术的推广，改善该地区的环境质量，发展绿色经济。

2.技术创新水平越高，绿色全要素生产率效率也越高。加大科研投入有助于各市污染治理技术的进步，改变生产方式，避免高能耗、高污染，全面改善环境质量提高绿色全要素生产率。

3.要素结构影响并不显著，原因可能是珠江—西江经济带中西部城市（如柳州、贵港）的制造业发展严重依赖能源消费，且能源消费结构不合理，仅仅靠提高人力资本也难以弥补能源分配效率低下的损失。

4.产业结构升级会显著影响绿色全要素生产率的提升。相较于计划经济，市场经济中的要素配置趋于合理，资本和劳动力向生产率高的部门转移，产业结构趋于合理化，产业结构转型释放的“结构红利”能有效促进绿色经济的持续发展。近年来，珠江—西江经济带越来越重视产业结构的转型升级，并加快了其进程，对第二产业的发展规模加以控制，对第三产业发展的大力支持有利于解决环境问题，提升带域内绿色全要素生产率。

5.金融发展水平越高，绿色全要素生产率的提升效果也越明显。金融发展水平越高的地区金融服务能力越强，可为企业提供更多的资金支持，解决企业融资难融资贵的问题，从而能有效推动企业的绿色技术革新和进步。因此提高带域内的金融发展水平有利于促进珠江—西江经济带的绿色生态发展。

6.人力资本投入越多绿色全要素生产率提高越显著。增加人力资本的投入能显著提高劳动者的创新能力和综合素质，从而提高劳动生产率，进而达到提高绿色全要素生产率的目的。

五、结论与建议

本文以珠江—西江经济带11市为样本测度了2007-2018年带域的绿色全要素生产率及其影响因素，得出以下结论：第一，2007年、2010年、2013年、2018年珠江—西江经济带绿色全要素生产率总体呈上升态势；第二，2007-2018年珠江—西江经济带绿色全要素生产率受到经济效率和技术效率的双重影响，但技术效率相较于经济效率影响程度更大；第三，资本开放程度、技术创新、产业结构、金融发展水平与人力资本水平都对绿色全要素生产率产生显著的正向影响，其中人力资本水平影响程度最大。结合研究结论，为提升珠江—西江经济带绿色全要素生产率提出以下具体建议。

第一，积极引进外资，开拓创新空间。一方面，珠江—西江经济带应引入高效益、高质量、低污染的外资企业，避免片面追求经济发展而引入高污染项目，对环境造成严重破坏。另一方面，带域内11市应建立健全法律法规与管理制度，对不遵守环境政策的外资企业实行警告或罚款，提高违法成本，倒逼外资企业优化清洁技术，提高城市绿色发展效率。总之，珠江—西江经济带应不断扩大高水平开放，融入国内与国际双循环以获取更多资源要素与发展机会。这不仅是促进带域高质量经济发展的现实途径，也是开拓新机会的迫切需要。

第二，扩大研发投入，提升科技水平。创新是发展的主要推动力，扩大研发投入将有助于增强珠江—西江经济带的自主创新能力、加速新旧能源的转换和工业结构的改进、促进经济高质量发展。一方面，珠江—西江经济带相关政府部门应积极引进绿色科技创新项目来推动产业发展，并通过专利保护、税收减免、低息贷款等优惠政策激发企业的研发热情，提高企业的创新能力。另一方面，应给予企业一定的资金扶持并建立合理的技术人才流动机制，帮助企业快速实现技术突破，发挥技术在经济内循环中的新动能作用。

第三，调整产业结构，促进绿色发展。当前珠江—西江经济带经济可持续发展的两大任务是产业结构转型升级和节能减排。合理的环境规章制度可能会增加第二产业特别是污染密集型制造业的污染控制和减排成本，这将迫使企业不得不及时调整产业结构、改进生产技术、淘汰落后产能、促进绿色发展。此外，要推动产业组织现代化就必须加强政企联动，打造强大的供应链体系，构建以国内经济为主的大循环格局。

第四，优化金融服务，提升金融支持。首先，珠江—西江经济带要加强与电商平台、金融科技公司、金融机构等的跨平台合作，共享机构间的数据和信息，有序开放政府数据信息。其次，金融部门应鼓励与支持新能源技术、节能技术、环保技术等绿色创新技术的研发，吸引绿色产业风险投资，完善绿色金融体系，扩大绿色产业融资规模，为企业绿色发展提供更多的融资机会和高效的资本配置。最后，建立健全促进企业绿色发展的激励机制以及市场化融资机制，加强对中小企业绿色发展的金融支持，挖掘中小企业和节能环保技术在绿色发展中的巨大潜力，提升经济高质量增长的内生动力。

第五，提升人力资本，提高人才素养。实用技术型人才和高素质专业人才对于珠江—西江经济带工业企业的转型发展具有重要的推动的作用。因此，应完善并加强人才引进管理制度，调整人事组织框架，使人才管理正规化，并建立人才甄选制度避免人才流失。同时，通过人才引进和内部培训，提高人才的技术素养，更好地利用企业产业结构升级推动绿色经济可持续发展。

注：

①珠江—西江经济带包括广东的广州、佛山、肇庆、云浮4市和广西的南宁、柳州、梧州、贵港、百色、来宾、崇左7市