高质量发展导向下产业结构优化对区域绿色全要素生产率的影响

选取全国30个省份的省级面板数据，在考虑能源投入和环境污染的情况下，运用基于SBM方向距离函数的ML指数法测算各省绿色全要素生产率，进一步构建空间滞后模型，考察产业结构优化与绿色全要素生产率之间的关系。研究发现：产业结构优化对绿色全要素生产率有促进作用，且产业结构高级化比合理化对绿色全要素生产率的影响更为显著；产业结构优化具有空间溢出效应，本地区的产业结构优化会显著提升临近地区绿色全要素生产率。因此，各省要进一步提高产业结构高级化与合理化的水平，推动产业结构优化，不断促进我国绿色全要素生产率的增长。

长期以来，我国经济增长呈现“高投入、高耗能、高污染”的特征，在取得巨大经济成就的同时，对生态环境造成了严重破坏。生态环境部发布的《2017年中国生态环境状况公报》显示，在我国338个地级及以上城市中，环境空气质量超标的城市占70.7%；在223个地级市行政区5100个地下水监测点中，地下水质量为较差级和极差级的监测点分别占51.8%和14.8%，区域生态环境现状不容乐观。如何推动经济的可持续发展，是我国急需解决的问题之一。党的十八届五中全会提出“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念，将绿色发展首次列为国家战略，强调在发展经济的同时要进一步关注环境，促进经济和环境的协调友好发展。在经济新常态下，经济的发展不仅要重视“量”的增长，更要注重“质”的提高，因此积极转变经济发展方式，实现新旧动能的转换，提高资源环境约束下的全要素生产率，将是我国经济持续健康发展的必然选择。作为衡量经济发展质量的重要指标，绿色全要素生产率克服了传统全要素生产率指标不能反映自然资源投入与环境污染的局限，有助于对经济增长绩效做出更为科学的判断。经济的可持续发展离不开产业结构的转型升级，随着供给侧改革的不断深入，我国的供给结构不断调整，但是供给结构和需求结构仍然存在着不匹配的问题，这就要求我们进一步优化产业结构，促进经济增长方式的转变，推动经济的高质量发展。在“调结构、转方式”的背景下，准确把握产业结构优化对绿色全要素生产率的影响，将有助于我们充分认识各地区绿色经济发展现状，为产业政策调整提供理论支撑与科学依据。

一、研究综述

近年来国内外学者对产业结构与全要素生产率两者间的关系进行了深入的研究。国外学者采用了多种指标来衡量产业结构的变迁，据此来研究产业结构的调整对于全要素生产率的影响。Berthélemy通过对非洲多数国家在1960—1996年期间内的经济增长进行研究，认为产业间的结构调整带动了非洲国家的全要素生产率的上升，促进当地经济的快速发展。［1］Fagerberg针对全球39个国家和地区的制造业进行研究，结果发现，一般而言，产业结构的调整不利于生产率水平的提高。［2］Timmer.M，A.Szirmai对亚洲四个国家展开研究分析，认为产业结构优化对韩国的全要素生产率的增长有促进作用，对其他国家全要素生产率的促进作用不显著。［3］Sinhg.L对促进韩国1970—2000年间制造业发展的因素进行分析，认为在20世纪70年代，产业结构的变动促进了生产率的提高，但是在70年代后，产业结构的调整对于生产率的促进作用并不明显。［4］Bosworth通过对中国和印度两个国家在1978年至2004年内的经济增长方式进行比较研究，发现中国产业结构的改变显著地提升了全要素生产率，促进了经济的进一步发展。［5］Richard R.Nelson和Howard Pack对于亚洲地区国家的研究表明，技术进步和产业结构的改变是亚洲地区全要素生产率提高的主要因素。［6］Gaaitzen等针对中国、俄罗斯、印度等国家近三十年的经济发展进行研究，发现中国的产业结构改变是推动国内全要素生产率上升的主要动力。［7］

国内学者基于国内外研究基础，从不同角度分析了产业结构的调整对全要素生产率的影响。余泳泽、刘冉以三次产业、工业和服务业结构升级作为我国产业结构升级的代理变量，认为三次产业和工业结构升级显著地促进了全要素生产率的提升。［8］曾起艳、曾寅初等构建了产业结构高级化的指标，运用门槛模型进行计量分析，发现产业结构对全要素生产率具有非线性影响机制，“结构红利”具有最佳范围。［9］于斌斌运用泰勒指数的倒数，第三产业增加值和第二产业增加值的比值作为产业结构合理化和高级化的指标，运用空间动态面板模型，发现产业结构的调整会压缩全要素生产率的提高空间，并且产业结构升级对不同规模的城市具有不同的影响。［10］吴文洁、王晓娟通过Moore指数计算了产业结构变迁程度，发现积极的产业结构优化调整可以显著提高全要素生产率。［11］

为了克服传统全要素生产率不能反映自然资源投入与环境污染的局限，许多学者开始采用绿色全要素生产率来衡量经济的发展质量与速度，并对影响绿色全要素生产率的因素进行分析。产业结构与绿色全要素生产率间的关系是学者研究的重点内容。刘华军、李超等构建产业结构高级化和合理化的指标，研究发现产业结构合理化会对绿色全要素生产率的增长产生促进作用，而产业结构高级化会对绿色全要素生产率的增长产生抑制作用。［12］刘赢时、田银华计算了产业结构的高级化程度，并在模型中加入能源效率和产业结构高级化的交叉项，研究发现产业结构升级对绿色全要素生产率具有正向的推动作用，并且能源效率与产业结构高级化的协同作用也与绿色全要素生产率存在正相关关系。［13］

综上所述，现阶段的研究已经从多角度分析了产业结构与地区全要素生产率的关系，但是主要针对产业结构优化和绿色全要素生产率之间关系的研究尚不多见，且现有的文献对绿色全要素生产率的溢出效应关注较少。笔者选取我国30个省、市、区（西藏除外）2000—2016年的面板数据，利用非参数方法中的ML指数对各省的绿色全要素生产率进行测度，采用产业结构合理化和高级化两项指标来衡量产业结构的优化，运用空间滞后模型对绿色全要素生产率的空间溢出效应进行实证研究。

二、研究设计

（一）模型设计

现有研究较少关注地理位置对于经济变量的影响，空间计量的方法将地理因素也纳入模型中，进一步揭示经济变量之间的相关关系。选用考虑了空间依赖性的空间滞后模型（SAR），将被解释变量的滞后项作为解释变量加入模型中进行回归，构建空间滞后模型：

其中，y是绿色全要素生产率，X是解释变量，W为空间权重矩阵，ε为误差项。

（二）确定空间权重矩阵

现有的文献中，常构造的权重矩阵有三种，分别是：地理权重矩阵、经济权重矩阵和经济地理权重矩阵。由于经济权重矩阵和经济地理权重矩阵要依靠各省份的经济水平来进行设定，具有一定的内生性，所以选择地理权重矩阵来进行研究。地理权重矩阵又可以分为邻接权重矩阵和距离权重矩阵。邻接权重矩阵在设定时的主要标准是区域间是否有相邻的边界，而距离权重矩阵是根据地区间的地理距离设定的矩阵。笔者选择邻接权重矩阵为研究。

根据各省份是否具有相邻的边界来设定邻接权重矩阵。Wij为：

（三）变量说明

在核心变量的构建上，选取了产业结构合理化和产业结构高级化两项指标来表示产业结构的优化。选取变量如下。

区域绿色全要素生产率（GTFP）。绿色全要素生产率是将生产造成的环境污染作为非期望产出纳入全要素生产率的计算模型内估算得出的生产率指标，它既可以衡量经济的发展速度，还可以衡量发展质量。运用SBM模型下ML指数法测算了2000—2016年的各省的绿色全要素生产率的增长率，衡量区域的绿色全要素生产率的增长水平。计算ML指数的方法参考Chung［14］的研究，具体公式为：

其中，ML为绿色全要素生产率的增长率，t表示时间，D表示生产单元，x、y、b分别为投入要素、期望产出和非期望产出。将30个省份分别看做30个生产单位，投入要素包括：（1）资本：选取各省份每年的资本存量来衡量。采用单豪杰［15］的计算方法来估算。根据永续盘存法，δ是固定资产折旧率为10.96%，计算得出了以2000年为基期的各省的实际资本存量。（2）劳动：以各省份每年年末的就业总人数来衡量。（3）能源：以各省份每年消耗的资源换算成标准煤来表示能源消耗。期望产出用以2000年为基期进行平减后的各省份每年GDP数据衡量。非期望产出用各省份工业固体废物排放量衡量。固体废物是工业生产的主要污染物之一，且工业污染是造成环境污染的主要原因，所以选取地区工业固体废物排放量来表示各省环境污染的具体状况。通过运用Max DEA软件，测算出30个省份2000—2016年的绿色全要素生产率。

区域产业结构合理化指数。产业结构合理化具有丰富的内涵，它要求在区域一定的经济基础上，地区的供给结构和需求结构相匹配，产业与产业之间的协调性强，产业间内部的各部门协调性较好，资源和要素得到合理利用，产生良好的经济效益。运用结构偏离度构建产业结构合理化的指数，产业结构合理化指数越靠近0，说明产业结构合理化程度越高，经济越接近均衡状态。

区域产业结构高级化指数。产业结构高级化是，第一产业比重占优势逐步向第二产业比重占优势、第三产业比重占优势的趋势转变，产业由劳动密集型向资金密集型、技术密集型发展，产品生产时运用较高的生产技术，产品具有较大的附加值。借鉴付凌晖的方法来测度产业结构升级，具体的算法为首先根据三次产业划分将GDP分为3个部分,每一个部分增加值占GDP的比重作为空间向量中的一个分量，从而构成一组3维向量X0=（X1，0，X2，0，X3，0），然后分别计算X0与产业由低层次到高层次排列的向量X1=(1，0，0)，X2=(0，1，0)，X3=(0，0，1)的夹角θ1、θ2、θ3：［16］

产业结构升级指数的计算公式为：

区域经济水平，用区域人均GDP表示。地区的经济水平会对绿色全要素生产率产生重要的影响。地区经济水平的提高，可以促使企业扩大生产规模，并在生产过程中形成规模效应，还可以促进企业进行技术创新，从而提高资源的利用效率和行业要素生产率。

区域技术水平，用区域单位GDP能源消耗量表示。区域的技术水平影响地区的发展水平，技术水平高的地区可以带动当地的经济快速发展。不仅如此，技术进步有助于企业在生产过程中应用新型环保技术，减少生产过程中消耗的能源与污染物的排放，对绿色全要素生产率产生影响。

区域对外开放水平，用货物进出口总额占GDP比重衡量地区对外开放程度。对外开放对绿色全要素生产率具有正反两方面的影响，一方面，对外开放可以拉动国内经济的增长，改善产品需求结构，促进各地企业学习国外先进的生产技术和管理方式，提高地区的全要素生产率。另一方面，由于我国贸易出口产品仍以工业制造业产品为主，对外开放虽然促进了当地经济的增长，但也对当地的环境造成了破坏，降低了绿色全要素生产率。

区域科研投入水平，用地区科技研发支出占当地GDP的比重表示。经济的持续良好发展离不开科技创新。科技创新是生产效率、生产技术提高的动力。科技投入水平的提高，可以促使地区科技水平的提升，从而转变生产方式，提升产品的质量，增加产品的附加值，降低能源的消耗，同时促使我国在生产中使用清洁能源，进一步减少污染，提高地区的绿色全要素生产率。

本文将区域人均GDP数据取自然对数来消除异方差。表1说明了解释变量和被解释变量的信息。

表1 变量的描述性统计

由表1可以看出，各省份的指标差异较为明显。LnGDP偏度的绝对值最小为0.1345，平均值为-8.4601，样本在均值以下分布较多，整体呈现左偏态分布。GTFP数据和EI数据集中度较高，其他变量数据较为分散。

三、实证分析

（一）空间相关性

在使用空间计量模型前，首先要对被解释变量和解释变量的空间相关性进行检验，笔者选用全局莫兰指数对产业结构高级化指数和产业结构合理化指数进行检测空间关联性。经检验，产业结构高级化指数和产业结构合理化指数在1%的显著性水平上显著，Moran’s I 统计量均大于0，说明产业结构高级化指数和产业结构合理化指数在空间上也呈正相关关系。产业结构高级化指数的Moran’s I 统计量相比于产业结构合理化的统计量大，说明产业结构合理化指数在空间上的关联性更强。选用Geary’c指数对GTFP进行空间关联性检验，结果如表2。经检验，大部分年份各省的绿色全要素生产率的增长率通过了10%的显著性检验，Geary’c统计量小于1，说明GTFP在空间上呈现正相关关系。

表2 空间显著性检验结果

（二）回归结果及讨论

笔者利用豪斯曼检验来判定该模型适用固定效应模型还是随机效应模型，根据检验结果可以确定应该采用随机效应模型。运用stata14.对模型进行回归，采用偏微分效用分解法把空间效应分解为直接效应、间接效应和总效应，结果如表3所示。

表3 回归结果

产业结构优化升级对于绿色全要素生产率的影响分为产业结构合理化和产业结构高级化对于绿色全要素生产率的影响两部分。

1.产业结构合理化对绿色全要素生产率的影响。从回归结果可以看出，产业结构合理化的直接效应、间接效应和总效应均显著。本地产业结构合理化指数降低一个单位，即产业结构合理化程度增强，会使得本地区绿色全要素生产率的增长率提高0.0217单位，相邻地区的绿色全要素生产率的增长率提高0.0178单位，总体使得绿色全要素生产率的增长率提高0.0394个单位。回归结果表明，我国产业结构合理化对绿色全要素生产率具有促进作用，证明了“结构红利”的存在。我国从计划经济体制转向市场经济体制，要素的配置逐渐趋于合理，资本、劳动向生产率高的部门转移，产业结构的合理化可以促使全要素生产率的较快提高，产业结构的调整可以继续释放结构红利。我国产业结构合理化的调整，不仅表现在产业与产业间的要素合理配置层面上，还表现在产业间各个部门的相互协调发展的调整上，使得二、三产业部门间的要素配置更加合理，产业间和产业内各部门的协调性增加促进了绿色全要素生产率的提高。

地区产业结构合理化水平提高会对临近区域的绿色全要素生产率增长率产生正溢出作用，这是因为一个地区的产业结构趋于优化，使得该地区各产业的生产效率提高，通过示范和带动作用促使临近地区的技术水平、管理水平提升，从而推动其他地区绿色全要素生产率的提高。

2.产业结构高级化对绿色全要素生产率的影响。从回归结果可以看出，产业结构高级化的直接效应、间接效应和总效应均显著。一个地区的产业结构高级化指数每增加一个单位会使得本地区绿色全要素生产率的增长率提高0.0544单位，相邻地区的绿色全要素生产率的增长率提高0.0430单位，总体使得绿色全要素生产率的增长率提高0.0974个单位。产业结构的高级化使得要素向第三产业转移，第三产业内部高新技术部门生产产品的附加值较高，第三产业的生产率相对于第二产业较高。除此之外，第三产业部门生产产品时采用高新技术，排放的污染物较少，资金和劳动向第三产业流动会使得绿色全要素生产率的增长率提高。

区域产业结构高级化程度的增加会造成相邻地区的绿色全要素生产率提高，这是因为相邻地区的区位优势和自然禀赋相同，造成了相邻省份所聚集的产业和部门趋同，产业结构相似。当一个地区的产业结构由低级向高级转化时，会促使临近地区产业结构优化，产生正溢出效应，使得其他地区的绿色全要素生产率增长率提高。

3.经济发展水平对绿色全要素生产率的影响。地区经济发展水平与绿色全要素生产率呈负相关关系，人均GDP每增长1%，当地绿色全要素生产率增长率降低0.0180个单位，临近地区绿色全要素生产率增长率下降0.0142。这可能是由于现阶段各地区在大力发展经济时，仍然较多关注GDP的增长，而对于环境保护的监管力度不足，对企业有关环境方面的规制不够严格，抑制了地区的绿色全要素生产率的提高。

4.对外开放水平对绿色全要素生产率的影响。对外开放水平与绿色全要素生产率呈负相关关系，货物进出口总额占GDP比重每提高1%，绿色全要素生产率增长率总体上降低0.0270个单位。这可能是由于两方面原因造成的，一是地区企业对于国外转移至国内的新技术吸收能力不强，导致对外开放所引进的新技术无法有效发挥溢出效应，难以带动地区绿色全要素生产率的提高，二是地区出口企业在生产时注重经济效益，而忽略了环境保护，阻碍了地区的绿色全要素生产率增长率的提高。

5.科研投入水平对绿色全要素生产率的影响。地区科研投入水平和绿色全要素生产率增长率呈正相关关系，科技研发支出占GDP的比重每增加1%，绿色全要素生产率的增长率总体上增加0.3516个单位。科技投入增加，使得生产部门在生产过程中采用新的技术。技术减少生产过程给环境带来的破坏。一个地区科研水平的提高也会带动相邻地区采用更有效、更环保的生产方式，促进其绿色全要素生产率的提高。

四、结论

通过DEA方法对2000—2016年我国30个省份估算出地区绿色全要素生产率的基础上，构建产业结构优化的两项指标即产业结构高级化和产业结构合理化，运用空间滞后模型，对产业结构优化对绿色全要素生产率的影响进行研究，发现：（1）绿色全要素生产率具有空间溢出效应，地区绿色全要素生产率的增长能够显著促进周边临近地区的绿色全要素生产率的提高。（2）产业结构合理化和产业结构高级化对绿色全要素生产率的增长均具有促进作用，并且能够通过空间溢出使相邻地区的绿色全要素生产率提高，从模型的回归结果中可以发现，产业结构高级化对绿色全要素生产率的影响大于产业结构合理化对绿色全要素生产率的影响。（3）在现阶段，地区科研水平对绿色全要素生产率的提高有促进作用，而地区经济水平、对外开放水平对绿色全要素生产率的提高有抑制作用。

根据上述结论，提出如下建议。第一，合理规划与引导地区产业发展。产业结构的优化不仅会对本地区绿色全要素生产率产生正效应，同时也会通过空间溢出效应提升邻近地区绿色全要素生产率，因此，产业结构的调整优化应依据地区发展状况与行业自身特点而定，既要重视产业内部的协调与升级，也要注重产业间的调整，避免地区间的产业同构与恶性竞争，从而使产业结构调整优化能够充分释放“结构红利”，推动地区绿色全要素生产率的提高。第二，加快发展第三产业，尤其是生产性服务业的发展。生产性服务业作为提供中间产品的产业，具有产业关联性强、知识技术密集、产品附加值高等特征。因此，在现阶段大力发展生产性服务业等第三产业，能够促使产业结构继续优化，进而提升我国绿色经济的发展水平。第三，提高地区科研投入水平并进一步推进市场化进程，通过提高生产过程中的技术水平与资源配置效率，促进我国经济发展转型，进而提升我国绿色经济的发展水平。高新技术产业与生产性服务业应充分利用传统基础设施和新型基础设施，以工业互联网、大数据、物联网等技术打破行政地区束缚，各地根据区位优势选择产业发展方向，政府需对企业环境治理成本予以适当弥补。［24］