大运河文化带绿色全要素生产率时空分异研究

2023-12-07刘欣林旭章娩娩

生态经济 2023年12期

刘欣，林旭，章娩娩

（1.扬州大学中国大运河研究院，江苏扬州 225000；2.扬州大学建筑科学与工程学院，江苏扬州 225000）

大运河文化带涉及我国中东部地区8 个省市的86 个城市，是我国人口密集区和重要经济承载区，但随着工业化、城镇化进程不断加快，经济发展不平衡现象日益突出，环境和资源方面的问题日益显著。因此基于“大运河文化带建设战略”的背景，对大运河文化带86 个城市的绿色全要素生产率进行研究，有利于从区域整体层面考察受制于资源与环境的大运河文化带区域经济发展规律，丰富区域经济学的研究内容，拓宽区域研究范畴。

1 研究综述

绿色全要素生产率这一概念是由传统全要素生产率发展而来，全要素生产率（TFP）的概念由BERGER 等[1]首次提出并将其解释为生产力的综合指标。此后，许多学者[2-4]不断补充扩展全要素生产率的核算方法。在国家层面上，早期学者[5]通过核算中国各省份的绿色全要素生产率，从宏观层面研究绿色全要素生产率整体发展趋势。后来的研究者[6]通过时空变量的引入对区域数年间的绿色全要素生产率总体变化趋势及区域差异进行分析，进一步研究绿色全要素生产率提高的主要来源。在区域层面上，学者们[7-12]将时间跨度延伸用以研究区域绿色技术效率和绿色技术进步对区域经济增长差距的影响及其时间演化趋势。

当前对于大运河文化带城市发展的研究主要包括文化保护[13-15]、文化遗产利用[16]、城市发展与承载力相关等方面[17-18]，与区域经济相关的研究较少。当前的区域经济研究中，大多数学者基于珠三角、长三角沿海地区等区域经济增长展开研究，很少有针对大运河文化带相关方面的研究成果。故本文从空间溢出研究角度出发，对大运河文化带经济发展面对的能源环境问题、如何实现区域经济协调发展以及如何提升绿色全要素生产率等提供相关研究对策。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

基于非径向、非角度SBM 方向性距离函数，依据TONE[19]提出的SBM 方向性函数，进一步构建资源环境约束的SBM 方向性函数，具体模型构建如下：

Malmquist-Luenberger 生产率指数：根据SBM 方向性距离函数获取分解指标，由于篇幅限制，表达式参考文献[20]，若绿色全要素生产率ML 指数、技术进步指数（TECH）和技术效率指数（EFFCH）均大于1，则分别说明该城市在该时段相应指标处于上升趋势；相反，若绿色生产率ML 指数、技术进步指数（TECH）和技术效率指数（EFFCH）均小于1，则分别说明该城市单元在该时段对应指标均处于下降趋势。

指数空间计量分析法：空间计量经济学理论认为，邻近地区之间的某些经济是存在相关性的，因此，为了更全面研究我国长江经济带绿色全要素生产率差异，本文采取空间计量模型来研究，具体利用Moran 指数法和热点分析法来研究空间自相关性，利用空间回归模型来探索诸多影响因素的作用。

2.2 研究区域与数据来源

以《大运河文化保护传承利用规划纲要》确定的沿线8 个省份空间范围为参考，研究范围覆盖沿线各省份内的86 个城市。绿色全要素生产率测算指标包括投入、产出与非期望产出三类，如表1 所示。本文资本投入参考张军等[21]的计算方法，能源投入参考王凯风等[22]的研究。期望产出沿用主流的期望产出衡量方法，采用大运河文化带2008—2018 年各城市地区生产总值衡量期望产出，单位为万元。非期望产出参考刘秉镰等[23]的非期望产出指标选取做法，采用工业废水排放量和工业二氧化硫排量表征非期望产出。

表1 绿色全要素生产率影响因素变量选取结果

由于部分省份2019 年的数据还未更新，本文选择的研究时间区间为2008—2018 年，上述绿色全要素绿色生产率测算所需的指标数据主要来自《中国统计年鉴》及各省市统计年鉴等官方数据，缺失年份数据利用SPSS 插值分析法补充。本文中大运河文化带86 个城市绿色全要素生产率测算的投入产出变量统计数据描述分析如表2所示。

表2 绿色全要素生产率影响因素描述性统计表

3 绿色全要素生产率变化趋势

3.1 大运河文化带绿色全要素生产率总体特征

从大运河文化带整体层面来看，大运河文化带绿色全要素生产率（GTFP）近十年来总体呈现上升变化趋势，其变化平均值从2009 年的0.993 4 增长到2010 年的1.042 9。在整个研究样本期内，绿色全要素生产率指数的平均值为1.029 4，期间绿色全要素生产率年平均提升0.4 个百分点。可见，大运河文化带城市群的绿色全要素生产率整体呈现缓慢上升趋势，表明其经济增长由传统的低质量粗放式的外延式增长向内生性集约高效式增长转变，具有明显的提质增效特征。

同时，从图1 和表3 大运河文化带平均ML 指数时间变化序列来看，加入环境污染作为非期望产出指标后，2009—2018 年大运河文化带全要素生产率（TFP）指数远低于绿色全要素生产率指数，说明传统未考虑非期望产出的全要素生产率计算方法隐藏了企业技术进步对外部环境污染物的减排效应，使得实际经济效率计算过高。

图1 2009—2018年大运河文化带GTFP平均值变化趋势图

表3 大运河文化带全要素生产率与绿色全要素生产率测算结果

对研究期内大运河文化带86 个城市的绿色全要素生产率几何均值进行计算，结果见表4。86 个城市绿色全要素生产率得到了改善，均值大于1 的城市占样本的83.72%。由绿色全要素生产率在2009—2018 年期间的几何平均值可知，其年平均增长了2.4 个百分点。所有城市中，指数年平均下降程度最大的城市依次为淄博、铜陵、马鞍，下降幅度分别是4.3%、2.7%、2.7%；指数年均上涨最快的是北京、舟山、青岛，上涨幅度是17.5%、12.5%、8.9%。淄博、铜陵、马鞍等城市作为受环境规制约束的京津冀城市群工业企业的承接城市转移地区，绿色经济发展受到一定程度阻碍。北京具有大量创新技术企业，并对环北京周边的张家口、承德、唐山、邢台、邯郸等城市产生了技术创新空间效应，他们的绿色全要素生产率均高于1。舟山和青岛作为东部沿海旅游城市，现代城市服务业发展快速，经济开放程度高，推动了经济效率的提高。

表4 2009—2018年大运河文化带86个城市绿色全要素生产率指数几何均值

3.2 大运河文化带绿色全要素生产率分解及其时序变化趋势

利用绿色全要素生产率分解得到的技术进步指数（TECH）和绿色技术效率指数（EFFCH）研究2009—2018年期间大运河文化带城市群绿色全要素生产率增长的主要来源和分布特征。大运河文化带2009—2018 年历年绿色全要素生产率ML 指数及其分解指标TECH 指数、EFFCH 指数如表5 和图2 所示。由此可以看出，大运河文化带绿色全要素生产率总体表现为缓慢增长趋势，其中技术进步指变化趋势同绿色全要素生产率，而绿色技术效率指数呈现下降趋势且幅度保持平稳。为了探究绿色技术进步指数和绿色技术效率指数对绿色全要素生产率的作用效应，将绿色全要素生产率及其分解指标变化趋势分阶段分析，具体可以分为以下三个阶段：2008—2011 年为绿色TFP 上升期，在这一时期绿色技术进步指数上升幅度高于绿色技术效率指数下降幅度；2012—2015 年为绿色TFP 低增长期，在这一时期技术效率保持水平，技术进步成为绿色全要素生产率上升的主要源泉；2016—2018 年绿色全要素生产率进入下降时期，在这一时期技术效率指数下降幅度大于技术进步指数，绿色全要素生产率和绿色技术进步指数仍都保持在1 以上，说明技术效率改进对经济发展的贡献较小。实证结果研究表明：绿色技术进步驱动大运河文化带绿色全要素生产率的变化。从历史角度看，在国家高速发展时期引进了国外先进技术充分发挥其优势提高了绿色全要素生产率，但是目前能够利用的后发优势逐渐消失，使得借鉴国外技术发展经济的模式难以为继。同时可以从图2 中发现，2011 年大运河文化带绿色全要素生产率增长幅度达到最高值，而且前后波动也较大，可能原因是我国政府不断地将能源强度纳入国家发展规划当中，约束了单位的GDP 能耗，从而使得绿色全要素生产率在环境规制的约束中有很大的提高，以上也可以看出除了前文提到的先进技术，政府对绿色全要素提高也有着重要影响。

表5 2009—2018年大运河文化带城市群整体GTFP及其分解

4 大运河文化带绿色全要素生产率时空格局

4.1 城市绿色全要素生产率时空差异

选择2009—2018 年大运河文化带绿色全要素生产率ML 数据并利用ArcGIS 的自然断裂法进行可视化展示，将绿色全要素ML 数据按自然断裂法分成高、中、低三级，以揭示大运河文化带GTFP 的空间格局演化特征，如图3所示。

图3 2009—2018年大运河文化带GTFP时空格局演化

图3 （续） 2009—2018年大运河文化带GTFP时空变化趋势

由图3 可知，2009—2018 年，大运河文化带绿色全要素生产率指数处于高水平的城市数量在减少，大多数城市处于中低水平。2009 年仅黄山处于高值区，低值区所占比例为50%。2009—2018 年，每年出现的高值区至多为2 个，低值区与中值区交替相对稳定，这表明大运河文化带绿色全要素生产率指数的变动幅度在减少，差距在不断缩小，有利于大运河文化带城市经济的绿色均衡发展。在研究期内，大运河文化带绿色全要素生产率城市分布数量呈现高—低起伏变化趋势，低值城市数量所占比例从50%降低到20%，且绿色效率中等的城市几乎占据大运河带，这表明大运河文化带城市经济发展对能源的依赖逐渐减弱。

4.2 大运河文化带分区域绿色TFP变化空间异质性

将86 个城市按华北、华东、华中三大行政地理区域进行分组，华北地区包括北京、天津以及河北省区域的11 个城市，华东地区包括江苏、浙江、山东、安徽4 个省份的56 个城市，华中地区为河南省区域内的17 个城市，三大区域城市研究内绿色ML 指数及其分解指标见表6。三大区域绿色GML 指数的变化趋势都经历了先上升后下降再上升的发展阶段，但是同一时间点三大区域绿色全要素生产率的增长趋势存在差异，也表明不同的区域内城市经济绿色转型的模式不同。总体上GTFP 变化幅度为华北＞华东＞华中，其中华东和华中的变化幅度较相似。对比三大区域绿色全要素生产率指数可以发现，从2010 年开始，三大区域全要素生产率开始保持趋势，其中华东地区相较于其他两大区域提前一年从2009 年开始就实现了绿色全要素生产率正向增长。2011—2012 年，三大区域绿色全要素生产率同时下跌，华北区域下降幅度最大。2013年以后，三大区域绿色全要素生产率指数有所复苏。由三大区域分解指标来研究华北、华东、华中三大区域绿色全要素生产率增长动力，我们可以看到三大区域能够提前一年依靠技术进步促进GTFP 正向增长，但是技术效率作为“绿色软技术”对绿色全要素生产率增长贡献微弱。也就是说，如果技术进步成果不能充分转化为企业绿色制造技术，那么在技术创新方面的投入可能会对绿色制造所配置的要素产生“挤出效应”，从而削弱技术进步对绿色全要素生产率增长的推动作用。

表6 2009—2018年城市绿色GML指数及其成分的区域比较

4.3 大运河文化带绿色TFP变化的空间集聚格局

运用空间自相关分析法Moran’s I 指数研究长江经济带GTFP 的空间集聚特征，并验证是否可以构建空间计量模型，若存在空间自相关性，则可以构建空间计量模型。结果如表7 所示，2009—2010 年、2010—2011 年、2013—2016 年、2017—2018 年的Moran’s I 指数均为正值，说明大运河文化带GTFP 增长空间具有空间自相关性。2014—2015 年的Moran’s I 指数为0.053 8，空间正相关性显著，表现为城市GTFP 增长空间集聚特征最显著。2009—2010年的Moran’s I 指数均为正，但是空间集聚特征显著性并不高。因此，对2010—2011 年、2013—2014 年、2014—2015 年、2015—2016 年、2017—2018 年的城市GTFP 进行热点分析，并研究其集聚特征。

表7 大运河文化带GTFP变化的Moran’s I指数

由图4 可知，大运河文化带GTFP 变化呈现局部集聚特征，我们可以看到集聚热点区由大运河文化带中部华中区域向上下游华北和华东两大区域移动，整体上形成“热点—冷点—热点”的“哑铃型”空间格局。2010—2011 年、2013—2014 年这两个时期热点区域主要集中在华中区域部分城市，而冷点区域集中在山东省部分城市，而且华中地区成为GTFP 高增长区域。在2014—2015 年这一时期，京津冀地区成为热点区，是由于2013 年原环境部、发展改革委等六个部门联合发布了《京津冀及周边地区落实大气污染防治行动计划实施细则》，所以导致京津冀区域取代华中区域成为热点区域。同时，这一时期大运河文化带出现“中部坍陷”冷点区，表明经济发展与环境保护的矛盾比较突出。在2015—2016 年和2017—2018 年这两个时期内，国家提出减少能源消耗和环境污染的供给侧结构性改革政策，因此，在能源和环境的约束下，冷点区逐渐收缩，热点区域由具有一定绿色经济基础而不受约束影响的京津冀区域以及华东地区向外扩散。

图4 大运河文化带绿色全要素空间自相关分析

5 结论与建议

5.1 结论

研究采用非径向、非角度SBM 方向函数和Malmquist-Luenberger 生产指数模型，测算了在能源环境约束下，大运河文化带86 个城市的绿色全要素生产率指数及其分解值，评价了大运河文化带生产率的变化趋势；然后结合绿色全要素生产率分解值变化趋势，分析大运河文化带全要素生产率增长的动力来源；最后，研究了大运河文化带绿色全要素生产率空间格局的演变趋势以及空间异质性特征，得出以下结论。

（1）从大运河文化带在2009—2018 年绿色全要素生产率的测算结果来看，一方面，由于环境和能源约束，其绿色全要素生产率处于增长的状态，其中北京、舟山、青岛3 个城市增速最快，北京因具有大量创新技术企业对周边城市产生了技术创新空间效应，舟山和青岛现代城市服务业发展快速，经济开放程度高，推动了经济效率；另一方面，区域经济发展与绿色全要素生产率增长息息相关。测算结果表明，大城市绿色全要素生产率更高，中小城市受大城市污染产业转移的影响，绿色全要素生产率较低。

（2）研究期内，从绿色全要素分解指数变化趋势来看，大运河文化带全要素生产率的动力源泉来自技术进步，技术效率对大运河文化带绿色全要素增长的贡献较小。早期的先进技术一度提升了绿色全要素生产率，而随着技术沉淀和成熟，借鉴技术发展经济的模式难以为继，随着绿色低碳的政策导向，能源制约对新技术的开发与投产提出了更高的要求。因此，提高技术效率并进一步提升技术进步水平是实现绿色全要素生产率增长的关键。

（3）从大运河文化带整体层面来看，其绿色全要素生产率高值区域和低值区域随时间变化范围缩小，处于中值水平的城市数量几乎占据了大运河文化带，表明大运河文化带城市经济发展对能源和环境的依赖减弱了。相邻但不同层级城市绿色全要素生产率指数受产业结构的影响比较大，其中经济发达城市具有绿色全要素生产率增长领先优势。由于地区发展不平衡，不同城市在不同年份的绿色全要素生产率增长空间分布差异较大，经济发达城市的绿色全要素生产率增长相对稳定，欠发达的中小城市的绿色全要素生产率增长波动幅度较大。

（4）大运河文化带绿色全要素生产率几何增长率为华北＞华东＞华中，绿色全要素生产率区域差异来自技术进步指数差异。进一步分析大运河文化带城市GTFP 的空间集聚特征，集聚热点区在大运河文化带整体上形成“热点—冷点—热点”的“哑铃型”空间格局。大运河文化带GTFP 增长热点区由山东省区域城市向京津冀地区转移，在大运河文化带中部处于“冷点塌陷区”，说明国家近几年提出减少能源消耗和环境污染的供给侧结构性改革政策直接影响着地区的经济发展。