“能源—环境”约束下的中国区域经济增长绩效评价与模式识别*

李兰冰

“能源—环境”约束下的中国区域经济增长绩效评价与模式识别*

李兰冰

我国绿色全要素生产率不升反降，对经济增长贡献率为负值，表明经济增长严重依赖要素投入，粗放型增长特征明显。效率降低与技术退步是造成绿色全要素生产率下降的共同成因。东部绿色全要素生产率增长，东北、中部和西部地区下降。区域绿色全要素生产率变动与人均地区生产总值之间呈单调递增关系。北京和上海市属于高速增长模式，表现出绝对集约增长特征，技术进步是经济增长主要源泉。天津、江苏、浙江、山东、广东、海南归为低速增长模式，表现出相对集约经济增长特征。江西、辽宁、黑龙江等其他省份呈现出悲惨型成长，属于粗放型经济增长模式。

能源与环境约束;绿色全要素生产率指数;区域经济增长模式;经济增长源泉

一、引言

中国创造了世界瞩目的经济增长奇迹，但是也付出了昂贵的能源与环境代价，能源消耗与环境污染已经由经济增长软约束转变为硬约束。与此同时，中国区域发展的显著不平衡特性凸显，由此引致区域经济增长效率与区域经济增长模式的巨大差异性。寻求环境约束下具有可持续性的区域经济增长效率提升路径，促进区域经济增长方式转型，是中国摆脱两难困境的重要出路。

经济增长经验研究一直是经济学界的一个热点研究领域，主要沿着趋同分析、全要素生产率分析、增长分布分析三个方向展开(郭庆旺，赵志耘，贾俊雪，2005)。其中，全要素生产率是考察区域经济增长绩效的核心指标，已经成为研究经济增长效率、分析经济增长源泉、判断经济增长模式的有效理论工具，其适用性也得到了广泛验证。目前，国内外诸多学者已经在该领域做出了卓有成就的贡献，主要体现出以下三个研究方向:其一，全要素生产率与经济增长惯性的理论思考。如，郑玉歆(1999)对全要素生产率测度和经济增长方式转变的阶段性规律进行了详细讨论;易纲等(2003)提出新兴经济全要素生产率的测算模型。其二，基于总量视角的区域全要素生产率定量研究。如，Färe et．al(1994)应用非参数Malmquist生产率指数分析17个OECD国家1979－1988年期间的生产力状况;张军和施少华(2003)通过统计数据回归分析计算了中国经济的全要素生产率增长率;郭庆旺和贾俊雪(2005)利用4种方法估算我国全要素生产率增长率和经济增长源泉;郑京海和胡鞍钢(2005)、颜鹏飞和王兵(2004)、王志刚等(2006)利用 DEAMalmquist方法和随机前沿模型估算中国省际全要素生产率增长。但是，实现能源消耗或环境污染内生化的研究并不多见:Arcelus＆Arocena(2005)和Lo et．al(2005)在环境污染约束前提下计算了14个OECD国家和10个亚洲国家的全要素生产率增长;Managi＆Kaneko(2006)和Managia＆Jena(2008)计算了中国和印度考虑环境污染效应后的全要素生产率;王兵等(2010)以Chung et al．(1997)和 Chambers et al．(1996)的研究为基础，测度了考虑资源环境因素的中国省际环境全要素生产率、构成及影响因素。其三，基于多层面影响因素的区域全要素生产率考察。如，Griliches(1994)证实研发对全要素生产率具有显著正向促进作用;曹泽和李东(2010)使用面板数据模型考察了创新对我国东、中、西三大区域全要素生产率的影响;李国璋等(2010)考察了人力资本对区域全要素生产率的影响;魏下海(2009)基于分位数回归方法重点考察人力资本和贸易开放度对中国区域全要素生产率的影响;王兵等(2008)考察了环境管制对17个APEC国家和地区1980－2004年全要素生产率增长的影响。

综上所述，有关经济全要素生产率的研究已经经历了从“理论”到“实践”、从“国家”到“区域”的发展过程。区域经济效率评价已经开始考虑能源与污染约束，但区域经济增长源泉与模式的定量化判别仍有待突破“单纯经济导向”，如何兼顾经济增长与环境保护，成为区域经济增长模式评价中亟待解决的关键问题。基于此，本研究试图构造实现能源与污染内生化的区域经济增长效率与区域经济增长模式判别模型，从可持续性经济发展视角出发，探讨我国各区域经济增长效率和增长模式的差异性，并对不同增长模式下的各地区生产力成长及增长模式转变提出对策建议。

二、研究方法与分析框架

本文在全要素生产率的基础上构建绿色全要素生产率指数 GMTI(Green Malmquist TFP Index)。通过对绿色全要素生产率的解构，逐一定量评价要素增长、技术进步和能力实现对经济增长的贡献度，进而实现对经济增长方式的识别。

1．全要素生产率估算方法的选择

全要素生产率的估算方法分为若干类型。第一类是以索罗余值估算法为代表的增长会计法，该方法以新古典经济增长理论为基础，缺点在于需要引入具有较强约束的假设条件、无法进一步分解技术效率与技术进步等。另一类方法是利用经济计量模型估算全要素生产率，较为全面地考虑各种因素影响，但估算过程较为复杂(郭庆旺、贾俊雪，2005)。以数据包络分析法为基础衍生而来的MPI方法(Malmquist TFP Index)，由于不需要设置很强的前提假设，仅需要投入和产出的数量信息，不需要复杂的价格指数信息，且可以对全要素生产率变动进行进一步的解构，因而得到广泛应用。

本研究将能源要素(xe)与环境污染(xp)纳入到区域生产函数中，实现能源要素与环境污染的内生化，构建绿色全要素生产率指数——GMTI。与应用传统MPI评价区域经济增长效率相比，GMTI充分考虑了能源与环境约束，打破了传统的经济导向，兼顾经济与环境保护两个维度，更加体现可持续发展的思想。产出导向型GMPI可以表示为

2．经济增长源泉识别方法

依据郭庆旺，贾俊雪(2005)的处理方法:设Ry，t为产出增长率，RTP，t为技术进步率，CRT，t为能力实现率，Ryx，t为要素投入增长所带来的产出增长率，RTFP，t为全要素生产率增长率，则有:Ry，t=RTP，t+ △CRT，t+Ryx，t;且 RTFP，t=RTP，t+ △CRT，t。上述公式可以理解为:Ry，t=RTFP，t+Ryx，t，换言之，产出增长率等于全要素生产率增长率与要素投入增长带来的产出增长率之和。他们应用HP滤波方法和隐性变量法估算法分别计算了技术进步率(RTP，t)和能力实现率(CRT，t)，保持了两者之间的相加关系。

3．指标选择与数据来源

本研究选取2001－2010年期间我国各省级区域作为决策单位，由于西藏地区数据缺失未予考虑。依据柯布－道格拉斯生产函数，劳动和资本要素是区域经济发展的基本要素。随着能源枯竭与环境污染日益严重，一方面能源作为区域生产要素的合理性得到普遍认可，另一方面，地区生产总值并非区域生产过程的唯一产出，环境污染影响不容忽视。基于此，本研究选择地区就业人口、地区资本存量和地区能源消耗总量作为区域生产投入要素，选择地区生产总值作为区域合意产出，选择我国主要污染物——化学吸氧量和二氧化碳排放量作为区域非合意产出。对于非合意产出的处理，其一可以采用基于非径向、非角度方向性距离函数的Malmquist－Luenberger全要素生产率指数;其二将非合意产出作为投入项处理，应用Malmquist全要素生产率指数，构建GMPI指数。由于第二种处理方法更加有利于区域经济增长源泉与增长模式的判断，因此选择将化学吸氧量和二氧化碳排放量作为投入项处理。综上所述，通过将能源消耗与环境污染作为区域生产过程中的投入要素，实现了能源要素与环境污染的内生化过程，体现了在区域经济效率评价中对能源与环境约束的充分关注与考量。

地区生产总值、就业人口、化学吸氧量和二氧化硫排放量数据来源于《中国统计年鉴》。其中，2006年地区就业人口数据无完整统计数据，以2005与2007年度数据均值作为替代指标;地区生产总值应消除通胀因素影响，转换为以2001年为基期的价值量。此外，地区资本存量数据可采取下述方法进行估算:将从张军等(2004)〔23〕获取的2000年各省资本存量和从《中国统计年鉴》获取的2001－2010年各省固定资本总额，根据资本价格指数转换为以2001年为基期的价值量;依据郭庆旺等(2005)〔1〕考虑5%的资本折旧率。按照“当年资本存量=前一年资本存量×(1－折旧率)+当年固定资本形成总额”的公式计算得到2001－2010年的实际资本存量。

三、区域“绿色”生产力的要素解构、分布差异与成长类型

1．区域绿色全要素生产率的综合评价与要素解构

从全国平均水平来看，我国区域绿色全要素生产率变动率显示出逐渐上升的态势，但始终未超过1，表明绿色生产力有所下降，效率降低与技术退步是共同成因，如表1所示。在我国经济高速增长的背景下，区域绿色生产力不升反降，两者之间的鲜明对比在一定程度上印证了我国经济高增长、高投入、高污染并行的特征。

表1 区域绿色全要素生产率指数及构成(2001－2010年)

比较而言，我国“十一五”期间区域经济增长绩效优于“十五”期间，表明我国对经济结构进行战略性调整的效果正在逐渐显现。如，“十五”期间绿色全要素生产率的年均增长率为0．961，“十一五”期间则达到了0．988，上升了2个百分点。“十五”期间，绿色全要素生产率增长率及其构成因素均小于1，表明该时期绿色全要素生产率下降源于效率萎缩和技术退步共同作用，且效率萎缩源于纯技术效率和规模效率的双重下降。“十一五”期间，绿色全要素生产率增长率及构成指标均高于“十五”。其中:技术变动均值达到0．999，部分年份已经超过1，技术退步已经基本得到遏制;同期，规模效率变动率超过1，规模效率呈现改善趋势。这表明“十一五”期间地区绿色生产力下降主要是由效率下降导致的，而纯技术效率退步又是效率下降的主要根源。

2．区域绿色全要素生产率增长率的分布差异

中国区域经济发展具有典型的不平衡特征。2001－2010年期间，东部是我国四大区域中唯一一个绿色全要素生产率指数大于1的地区，也是唯一一个实现绿色生产力增长的地区。同期，东北、中部和西部三大地区的绿色生产力呈现衰退趋势。具体来看，东北地区表现稍好，区域绿色全要素生产率年均增长率为0．966，表明该地区以3．4%的年均速度衰退;中部和西部地区最差，区域绿色全要素生产率年均增长率为0．949，表明该地区以5．1%的年均速度衰退，如表2所示。

表2 绿色全要素生产率指数的区域差异分布(2001－2010年)

区域绿色全要素生产率变动率与人均地区生产总值之间具有单调递增的关系，如图1所示。经济发达地区，有充足资金进行高耗能设备改造和污染治理，更重要是地区产业结构不断优化升级，实现了产业更高水平发展。经济落后地区，无充足资金进行高耗能设备改造;作为产业转移的承接地，产业结构高度化和高级化水平明显落后于发达地区，劳动密集型或能源密集型产业仍占较高比重，且环境污染治理水平和治理力度较低。

图1 区域绿色全要素生产率变动与人均地区生产总值的关系

3．区域绿色全要素生产率的成长类型

2001－2010年期间，我国各省份绿色全要素生产率年均变动率及分解指标如表3所示。

表3 各省份绿色全要素生产率指数及构成(2001－2010年)

根据各省份绿色全要素生产率增长率的差异(即GMPI指数的大小)，将各地区绿色全要素生产率划分三种成长类型:GMPI≧1．05，高速增长型;1．05 ＞GMPI≧ ＞1．00，低速增长型;GMPI＜1，悲惨增长型，如表4所示。

表4 各省份绿色全要素生产率的成长类型划分

研究发现，北京、上海、天津、江苏、浙江、山东、广东、海南等八个省市属于增长型地区，共同特征在于均位于东部地区，这也再次印证了我国区域经济发展的不平衡性和差异性。具体来看:(1)北京和上海市属高速增长型地区，其绿色全要素生产率的高速增长主要得益于技术进步的强有力推动，同期技术效率水平保持不变;(2)天津、江苏、浙江、山东、广东、海南是低速增长型地区，其中，天津、江苏、浙江、山东、海南等地区的绿色全要素生产率低速增长是技术进步与效率退步共同作用的结果;广东省不同于其他省份，其技术效率水平保持稳定，绿色全要素生产率提升完全得益于技术进步的作用;(3)山西、内蒙古、辽宁等22个省份属于悲惨增长型，即绿色全要素生产率呈现负增长，这些省份表现出“技术”与“效率”的双重衰退，一方面逐渐远离生产前沿，另一方面也没有出现技术追赶效应。

四、各地区绿色经济增长源泉识别与增长模式判断

郭庆旺和贾俊雪(2005)曾指出索洛残差法和隐性变量法在估算全要素生产率时，都暗含着一个重要的假设即认为经济资源得到充分利用，此时，全要素生产率增长就等于技术进步率;两种方法在估算全要素生产率时，都忽略了全要素生产率增长的另一个重要组成部分——能力实现改善，即技术效率提升的影响。绿色Malmquist全要素生产率指数估算，可以有效地将全要素生产率增长分解为技术进步率与效率提升率。基于此，经济增长不仅可以归为要素增长和全要素生产率增长，更是可以进一步细分为要素投入增长、技术进步和技术效率提升三部分。这不仅有助于识别经济增长的源泉，更有助于对经济增长模式的判断。

绿色全要素生产率在2001－2010年期间对我国经济增长的贡献为－18．8%，而要素投入的贡献率高达118．8%。这表明我国经济增长严重依赖要素投入，也预示着我国具有较大的全要素生产率贡献提升空间和潜力。从全要素生产率的构成来看，效率提升和技术进步率分别为－1．5%和－0．9%，对经济增长的贡献率分别为－11．7%和－7．0%。由此可见，我国绿色全要素生产率增长对经济增长贡献较低的原因，一方面在于技术微弱退步，另一方面更在于生产能力利用水平和技术效率低下，资源配置不尽合理。

根据各省份经济增长的源泉不同，将经济增长方式进行不同类别的划分。当绿色全要素生产率贡献度＞50%、要素投入贡献率＜50%时，表现为绝对集约型经济增长;当绿色全要素生产率贡献度大于零且小于或等于50%、要素投入贡献率≥50%时，表现为相对集约型经济增长;当绿色全要素生产率贡献度≤0、要素投入贡献率≥100%时，表现为粗放型经济增长。以绿色全要素生产率的贡献度衡量经济增长集约度，各省份经济增长集约度的排名和经济增长方式判别如表5所示。

表5 各省份经济增长方式判断与集约度排名

北京市经济增长的集约度最高，绿色全要素生产率增长率达到11．9%，对经济增长的贡献度高达97．0%，要素投入的贡献度仅为3%。北京市经济增长主要以全要素生产率提升为拉动力，要素贡献份额十分有限，是典型的绝对集约型经济增长方式。进一步分解全要素生产率，发现北京市效率提升率为0、技术进步率为11．9%，对经济增长贡献度分别为0%和97%。综上所述，北京市经济增长中效率提升、技术进步和要素投入的贡献率分别为0%、97%和3%。北京市高度集约的经济增长方式与产业结构优化升级直接相关，北京市产业结构的高级化与高度化水平明显高于全国平均水平。仅以三次产业结构比例为例，2000 年为3．7%、38%和 58．3%，2010 年时已经调整为 0．9:24．1:75．0，第三产业比重显著提升，服务经济特征显现。此外，北京市文化创意产业、高技术产业、生产性服务业等新产业发展态势良好。

除北京之外，上海也以良好的经济增长绩效，跻身绝对集约型增长方式的行列中。具体来看，上海市经济增长中效率提升、技术进步和要素投入的贡献率分别为0%、54．2%、45．8%。上海市集约型经济增长与产业结构转型升级关系密不可分。上海市产业结构逐渐由以工业主导向以服务业为主导转型，2010年三次产业结构比例为0．7:42:57．3;同期，全国平均水平为10．1:46．7:43．2，仍处于第二产业占主导地位的阶段。此外，劳动生产率、高新产业比重、服务业等均明显领先于全国平均水平。

浙江、海南、山东、江苏、天津、广东的经济增长集约度依次排序为第三位至第八位，均属于相对集约型，共同特征在于绿色全要素生产率对地区经济增长有所贡献、但贡献度较低。如，浙江、海南、山东三省的全要素生产率贡献度在20% －30%之间，具体分别为 26．1%、22．3% 和 20．1%;江苏和天津的全要素生产率贡献度分别为11．6%和11．2%，均略高于10%;广东省的全要素生产率贡献度为5．2%，不足10%。进一步分析全要素生产率的构成发现，上述六大省市的效率提升率均为负值，但技术进步为正值。换言之，技术进步对经济增长有所贡献，但技术效率的衰退对经济增长则产生了一定的阻碍作用。这类省份全要素生产率贡献度的提升空间较大，在继续推动技术进步的同时，更重要地是优化资源配置能力、提高技术效率提升的贡献度。

新疆、福建、江西等共计22个省份表现出粗放型的经济增长方式，其共同特征在于全要素生产率的贡献为负值，要素投入的贡献率大于1。与集约型经济增长的地区相比，这些地区具有要素投入效率低下、资源浪费现象严重的问题。如，江西省要素投入的贡献率为106．6%，换言之地区经济增长1%，要素投入增长1．066%;同期，上海经济增长1%，要素投入增长0．458%，要素投入增长率不足江西省的一半。对于粗放型经济增长的地区而言，只有高额的要素投入增长，才能支撑这些地区经济增长。这些省份的当务之急，就是要通过技术引进、消化、吸收和创新推动技术进步，通过引进先进管理理念和管理方式提高资源管理能力，通过推动产业结构通过合理化、高效化和高度化等途径实现产业优化升级、提高资源配置能力，最终实现经济结构调整和增长方式转变。

五、主要结论与政策建议

本文对能源消耗与环境污染进行内生化处理，藉此系统评价2001－2010年期间我国各省份(西藏由于数据不可得，未予以考察)绿色全要素生产率状况。研究表明，我国绿色全要素生产率总体上呈现负增长，效率降低与技术退步是造成全要素生产率下降的共同成因;绿色全要素生产率对经济增长贡献为负值，表明我国经济增长严重依赖要素投入，仍处于粗放型经济增长阶段。分时段来看，“十一五”期间的区域经济增长绩效优于“十五”期间，这主要是得益于技术进步率的提升，表明我国对经济结构进行战略性调整的效果正在逐渐显现。分地区来看，我国东部绿色全要素生产率有所增长，但东北、中部和西部地区却有所下降，且区域绿色全要素生产率变动与人均地区生产总值之间具有单调递增的关系。分类型来看，根据全要素生产率变动的差异和区域经济增长源泉的不同，将北京和上海市归为高速增长地区，这两个地区的经济增长表现出绝对集约特征，技术进步是区域经济增长的主要源泉;天津、江苏、浙江、山东、广东、海南归为低速增长地区，同时也是相对集约经济增长模式的典型;其他22个省份呈现出悲惨型成长，属于粗放型经济增长模式。

中国正处于由世界大国向世界强国迈进的关键时期，面对经济、资源、环境的巨大压力，以科学发展为主题，以加快转变经济发展方式为主线，已经成为关系我国发展全局的战略抉择。针对中国经济增长方式的转变，提出如下对策建议:第一，加快实施以提高自主创新能力、建设创新型国家为内容的核心发展战略，注重提高引进消化吸收再创新能力、集成创新能力和原始创新能力，加快新技术、新产品和新工艺的研发与推广应用，为我国经济增长方式转型提供重要的支撑与动力。第二，推进产业结构战略性调整和优化升级，鼓励各地区加快传统产业转型升级，因地制宜地发展战略新兴产业和先进制造业，推动服务业特别是现代服务业发展壮大。第三，加快东部沿海地区产业向中西部地区转移的步伐，加速中西部地区新型工业化和城镇化进程。推动东部沿海地区经济转型升级，优化全国产业分工格局，促进区域协调发展。提高中西部地区承接产业转移的能力，严格落实《国务院关于中西部地区承接产业转移的指导意见》中所提出的“坚持因地制宜、加强分类指导”、“坚持节能环保，严格产业准入”等原则，从各地实际情况出发，立足比较优势，合理确定产业承接发展重点，防止低水平重复建设;进一步优化产业空间布局，引导产业集聚，推动重点地区加快发展;加强生态建设，注重环境保护，强化污染防治，严禁污染产业和落后生产能力转入;发展循环经济，推进节能减排，促进资源节约集约利用，提高产业承载能力。

本文定量评价了能源与污染约束条件下的中国区域经济增长绩效、源泉与方式，后续研究可对区域经济增长绩效的影响因素从多变量视角予以探讨，以期对区域经济增长绩效成因有更加深刻的认知。

〔1〕郭庆旺、赵志耘、贾俊雪:《中国省份经济的全要素生产率分析》，《世界经济》2005年第5期。

〔2〕郑玉歆:《全要素生产率的测度及经济增长方式的“阶段性”规律——由东亚经济增长方式的争论谈起》，《经济研究》1999年第5期。

〔3〕易纲、樊纲、李岩:《关于中国经济增长与全要素生产率的理论思考》，《经济研究》2003年第8期。

〔4〕Fare R．，Grosskopf S．，Norris M．，Zhang Z．，Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialized Countries，American Economic Review，1994，84:66 －83．

〔5〕张军、施少华:《中国经济全要素生产率变动:1952－1988》，《世界经济文汇》2003年第2期。

〔6〕郭庆旺、贾俊雪:《中国全要素生产率的估算:1979－2004》，《经济研究》2005 年第6期。

〔7〕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年)》，《经济学季刊》2005年第2期。

〔8〕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》，《经济研究》2004年第12期。

〔9〕王志刚、龚六堂、陈玉宇:《地区间生产效率与全要素生产率增长率分解(1978－2003)》，《中国社会科学》2006年第2期。

〔10〕Arcelus F．J．，Arocena P．，Productivity Cifferences Across OECD Countries in the Presence of Environmental Constraints，The Journal of the Operational Research Society，2005，Vol．56(12):1352 －1362．

〔11〕Lo S．F．，Sheu H．J．，Hu J．L．，Taking CO2 Emissions Into a Country’s Productivity change:the Asian Growth Experience，International Journal of Sustainable Development ＆World Ecology，2005，12:279 －290．

〔12〕Managi S．，Kaneko S．，Economic Growth and the Environment in China:An Empirical Analysis of Productivity，International Journal of Global Environmental Issues，2006，Vol．6(1):89－133．

〔13〕Managia S．，Jena P．R．，Environmental Productivity and Kuznets Curve in India，Ecological Economics，2008，65:432－440．

〔14〕王兵、吴延瑞、颜鹏飞:《中国区域环境效率与环境全要素生产率增长》，《经济研究》2010年第5期。

〔15〕Chung，Y．H．，Fare R．and Grosskopf S．，Productivity and Undesirable Outputs:A Directional Distance Function Approach，Journal of Environmental Management，1997，51:229－ 240．

〔16〕Chambers，R．G．，Fare R．，and Grosskopf S．，Productivity Growth in APEC Countries，Pacific Economic Review，1996，1:181－190．

〔17〕Griliches Z．，Productivity，R＆D，and the Data Constraint，The American Economic Review，1994，Vol．84(1):1 －23．

〔18〕曹泽、李东:《R＆D投入对全要素生产率的溢出效应》，《科研管理》2010年第2期。

〔19〕李国璋、周彩云、江金荣:《区域全要素生产率的估算及其对地区差距的贡献》，《数量经济技术经济研究》2010年第5期。

〔20〕魏下海:《贸易开放、人力资本与中国全要素生产率——基于分位数回归方法的经验研究》，《数量经济技术经济研究》2009年第7期。

〔21〕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》，《经济研究》2008年第5期。

〔22〕Caves，D．W．，Christensen L．R．and Diewert W．E．，The E－conomic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input，Output and Productivity，Econometrica，1982，50:1393－1414．

〔23〕张军、吴桂英、张吉鹏:《中国省际物质资本存量估算:1952－2000》，《经济研究》2004年第10期。

〔责任编辑:清 菡〕

Evaluation of Regional Economic Growth Performance and Growth Model in China:Based on the Energy and Environment Constraints

Li Lanbing

China’s green total factor productivity does not rise to fall instead，and its contribution rate to the economic growth is negative，which indicates the economic growth heavily depends on the large scale input and exhibits the extensive characteristics．The falling of green total factor productivity is caused by the efficiency decline and technique recession commonly．The green total factor productivity of the east area rises，meanwhile those of the central area，the northeast area and the west area falls．A monotone increasing relation exists between the area’s green total factor productivity and per capita GDP．Beijing and Shanghai belongs to the high speed growth pattern，shows absolute intensive growth characteristics and technical progress is the main source of economic growth．Tianjin，Jiangsu，Zhejiang，Shandong，Guangdong，Hainan belongs to the low speed growth pattern，which show relatively intensive economic growth characteristic．Jiangxi，Liaoning，Heilongjiang and other provinces，showing a tragic growth，has extensive economic growth mode．

energy and environment constraints;GMPI;regional economic growth mode;economic growth source

F120．3

A

1001－8263(2013)12－0007－08

李兰冰，南开大学经济学院城市与区域经济研究所副研究员、博士 天津300071

* 本文是中央高校基本科研业务费专项资金项目“我国区域经济增长效率实证考察与提升路径研究——基于环境保护和能源消耗的双重约束”(NKZXA10010)、国家自然科学基金项目“基于‘生态效率－生态全要素生产率’视角的中国区域经济增长效率与提升路经研究”(71103099)的阶段性成果。