城市群视角下绿色全要素生产率的空间异质性研究

一、前言

当前，我国经济进入高质量发展阶段，绿色发展作为经济高质量发展的重要特征一直备受关注，做为测度“资源-环境-经济”协调发展的主要指标，绿色全要素生产率（GTFP）的测算方法与分析已经成为学界研究的热点问题。研究表明，要提升绿色全要素生产率在可持续经济增长中的作用，关键是要促进产业的转型升级（Restuccia 等，2008；Hsieh 等，2009）。生产性服务业作为促进产业技术进步和创新的重要行业，同时作为智能制造发展的推动力，是我国及国际增长的重要抓手。因此，对生产性服务业绿色全要素生产率的研究具有重要的理论价值与现实意义。

绿色全要素生产率是将环境污染纳入传统的全要素生产率测算体系，以此衡量经济增长的可持续性。就全要素生产率的测算方法而言，学界主要有三种方法：索洛增长核算法、随机前沿分析法（SFA）和数据包络分析法（DEA）。其中，学者多采用核算法（包括C-D 生产函数法、对偶法等）研究全要素生产率的增长情况（Woo，1998；Brandt，2010），但该方法对于规模报酬不变与技术进步为希克斯中性的假设过于苛刻，可能与事实不符；还有学者利用SFA 分析方法测算全要素生产率并进行分解（Mohtadi，1996；陈诗一，2009），但是SFA 需要假定具体的函数形式且模型基本假设复杂、对投入产出数据要求过高，容易出现系统性偏差等问题；DEA 分析方法能解决决策单元的多投入产出问题，且无需考虑生产函数分布具体形式，受到学者们的青睐（陈超凡，2016；李媛恒，2020）。因此，本文选用DEA-Malmquist 指数法来对细分行业绿色全要素生产率进行测算。

就生产性服务业全要素生产率的研究而言，现有文献主要从全国和区域两个层面对细分行业展开研究。全国层面上，有学者利用DEA-Malmquist 指数法测算了全国31 个省市的生产性服务业面板数据（王恕立等，2012；王美霞，2013）；区域层面上，有学者从三大区域、城市群和经济带角度分别进行了测算（李小胜等，2014）；也有部分学者仅针对细分行业选取生产性服务业中的个别细分行业进行全要素生产率的测算（刘军跃等，2018）。

综合现有文献研究成果，可以发现，在研究视角上仍有较大的拓展空间。多数文献仅从单一视角展开，鲜有综合绿色全要素生产率、城市群、生产性服务业细分行业等三个视角的研究。基于此，本文在测算多个地区、多个细分行业GTFP 的框架下，以四大城市群为视角，从区域间和区域内两个维度对其时空异质性进行分析，并重点探讨了中心城市GTFP 的演变特征，为完善我国区域“资源-环境-经济”协调发展、推动产业转型升级提供政策建议。

二、生产性服务业绿色全要素生产率的测度

（一）测度方法。本文涉及多投入、多产出问题，且考虑到不同细分行业GTFP（经济效率）的变动情况，我们采用非参数DEA-Malmquist 指数法，对我国四大城市群内代表省市的5 个生产性服务业细分行业的GTFP 进行测算。值得注意的是，在将环境污染因素即“非期望产出”纳入经济效率的研究框架时，应考虑其对经济效率带来的负向影响；因此，考虑将非期望产出取倒数后作为期望产出来处理（Scheel，2001）。综上，本文构建如下从至期的Malmquist 指数（Mi）：

进一步，将Geffch和Gtechch分解为：

式（1）中Mi代表绿色全要素生产率（GTFP）的变化，可分解为绿色技术效率变化指数Geffch和绿色技术进步指数Gtechch，其中，Geffch衡量了决策单元与当期生产前沿边界的差距大小，Gtechch表示两个时期内生产前沿边界的移动。Geffch可进一步分解为绿色纯技术效率变化指数Gpech和绿色规模效率变化指数Gsech，如式（2）所示。通常情况下，对于某个单元或者地区，GTFP 的测算值大于1，表示t至t+1期间GTFP 是增长的，反之衰退；Geffch的测算值大于1，表示绿色技术效率提高的，反之下降；Gtechch的测算值大于1，表示绿色技术提升，反之绿色技术衰退。

（二）变量设计与数据来源。本文的样本时期是2004-2017 年，研究对象为四大城市群，考虑到城市群内县域数据的可得性，选择省（市、区）层面的行业投入与产出数据进行研究，数据来源于《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》及9 个省市的统计年鉴。此外，根据《指导意见》和《规划》的要求，以及《国民经济行业分类》中涉及生产性服务业的相关内容，同时考虑到数据的可得性与统计口径的一致性，最终选取了涵盖信息技术、金融和环保等领域的5 个具有代表性的子行业，分别为“交通运输、仓储及邮电”、“信息传输、计算机服务和软件业”、“金融业”、“租赁和商务服务业”以及“水利、环境和公共设施管理业”。对于个别缺失值采用均值插补的方式进行补齐，鉴于个别数据连续缺失，故采用非平衡面板数据处理方法进行数据处理。

1.产出变量的设计。期望产出。本文选择按照行业分类计算的行业实际产值进行产出指标的刻画，具体的计算是将各行业产值（干春晖等，2009）利用GDP 价格指数进行平减（基期为2003 年），最终得到生产性服务业中5 个行业在2004-2017 年间的行业实际产值。对于缺少细分行业GDP 价格指数的省市，采用各省市服务业的GDP 价格指数进行替代。

非期望产出。在对非期望产出的指标进行选取时，有学者采用单一污染物排放量（庞瑞芝等，2014；兰梓睿等，2020）；还有学者综合考虑多种污染物排放量作为非期望产出（李玲等，2012；徐晓红，2020）。考虑到生产性服务业属于服务业，而服务业的污染物排放量和对环境的负面影响要远小于工业，加之缺少地区分行业污染物排放量的相关数据，因此，本文参考庞瑞芝等（2014）的做法，采用如下式子计算地区分行业SO2 排放量：

2.投入变量的设计。投入指标——资本、劳动和能源消耗三个指标，分别采用资本存量、有效劳动力和万吨标准煤进行刻画。

能源投入。考虑到本文是对绿色全要素生产率的测度，因此需将能源消耗和污染物排放考虑在内。由于缺少细分行业的相关数据（除北京外），本文采用各地区子行业的总产值占各地区总产值的比重来估算细分行业的能源消耗。

资本投入。借鉴大多数学者测算资本存量的方法（张军等，2004；陈黎明，2020），采用永续盘存法对细分行业资本存量进行估算。关于折旧率的选取，不同于采用单一固定的折旧率（王恕立，2012；尹向飞，2019），本文充分考虑折旧率在地区上的差异，即采用各地区服务业的折旧率作为最终所需的折旧率指标，这样比采用统一的资本折旧率更能体现出不同省份资本折旧率的差异且更贴合现实。

劳动投入。劳动投入包括劳动者数量和质量两个方面，其中，劳动者数量具体是指各行业的全社会就业人员数。由于现有数据库难以直接得到各行业的就业人员数，故根据各行业城镇单位就业人员数占比进行折算：

行业的发展离不开科技，而科技的进步离不开人员素质的提升。劳动者素质采用各地区分行业就业人员本科及以上学历占比（下称有效劳动力）来衡量，但由于无法直接获取该指标，故采用“各地区就业人员本科以上学历占比”与“按行业全国就业人员本科及以上学历占比”之积进行替换。

三、行业绿色全要素生产率的空间异质性

从区域间和区域内两个维度探究行业绿色全要素生产率（GTFP）的异质性。其中，地区间主要是对交通运输业和水利环境业进行分析，地区内则以分析城市群及其内部中心城市的主要行业为主。

对各地区2004-2017年的行业GTFP数值进行展示（表1）。总的来看，样本期间中国四大城市群行业GTFP 存在明显的区域不平衡现象。从城市群角度看，京津冀城市群各行业GTFP均为负增长，其中交通运输业的下降幅度最小，为6.9%，水利、环境和公共设施管理业次之，为15.1%，金融业下降幅度最大，高达36.6%；长三角城市群除金融业GTFP 增长为负外，其他行业均呈现正增长变化趋势。其中，交通运输业增长最迅速，达17.2%；珠三角城市群各行业GTFP 值均大于1 且相较于其他城市群较为突出，尤其是在租赁和商务服务业，GTFP 年均增长率高达40.2%；成渝城市群的交通运输业和金融业GTFP 均增速较快，分别为28.6%和21.4%。

表1 各地区生产性服务业细分行业GTFP 数值（2004-2017 年）

从行业角度看，交通运输业GTFP 增长最快的是成渝城市群，GTFP 年均增长率为28.6%，其中四川发展最为迅速，高达31.2%。处于第二位的是珠三角城市群，GTFP 年均增长率为22.4%。处于最后的是京津冀城市群，GTFP 值小于1，年均增长率为-6.9%；信息传输、计算机服务和软件业GTFP在珠三角城市群和长三角城市群的增长态势较好，分别为18.5%和2.4%，而在京津冀城市群为负，年均下降20.9%；金融业GTFP 在各个城市群的数值均较低，尤其是在京津冀和长三角城市群，呈现负增长；租赁和商务服务业GTFP 在珠三角城市群增长最快，GTFP 年均增长率为40.2%。长三角城市群次之，为10.3%，其中，浙江增长较为迅速，达24.8%，而上海的GTFP 平均每年以4.7%的速度下降；水利、环境和公共设施管理业GTFP 依然是在长三角和珠三角城市群呈现出良好的增长态势，分别为24.1%和6.3%。

（一）地区间GTFP 变化情况分析

为考察四大城市群间各行业GTFP 的动态变化情况，选取不同时间段对各行业地区间相关效率变化的差异进行研究。

以经济发展规划的时间划分为依据将样本期分为三个时间段：2006-2010年（“十一五”时期）、2011-2015年（“十二五”时期）和2016-2017 年（“十三五”前中期），分别计算各个阶段相关效率变化的均值。其中，在计算各城市群的行业GTFP 增长及其分解项变化时，是以地区分行业实际GDP 为权重，对四大城市群内各省份相关效率变化指标进行加权平均。最终得到城市群间GTFP 分阶段分解结果，具体见表2。

全要素生产率增长情况。受篇幅所限，此处仅展示交通运输业和水利环境业的计算结果。从交通运输业来看，京津冀城市群在2006-2010 年的GTFP 年均增长率为正，在2011-2015 年和2016-2017 年两个时间段为负，且2011-2015 年下降幅度较大，这可能是受雾霾严重的影响。长三角、珠三角和成渝城市群在2016-2017 年GTFP 增长率都为负，在2006-2010 年和2011-2015 年都为正，从绿色技术进步和绿色技术效率的分解来看，这主要得益于绿色技术进步。其中，长三角城市群在2006-2010 年绿色技术进步约为34%，技术效率变化为-0.3%。说明“十一五”阶段技术效率改善乏力，但由于技术进步远超技术效率的下降，因而促进了GTFP 的增长；从水利、环境和公共设施管理业来看，京津冀城市群在三个阶段的GTFP 增长率均为负，且下降幅度依次增大。从绿色技术进步和绿色技术效率的分解来看，主要是技术的退步导致GTFP 下降。长三角城市群在2016-2017年的GTFP 增长率为负，在2006-2010 年和2011-2015 年均为正。珠三角城市群在三个阶段的GTFP 增长率经历了“正-负-正”的变化过程，其中，2016-2017 年的增长幅度较大，为53%。从绿色技术进步和绿色技术效率的分解来看，主要是技术进步促进了GTFP 的增长。

表2 城市群间生产性服务业细分行业GTFP 分阶段分解情况

总的来说，“十一五”和“十二五”时期，各行业在大部分地区的GTFP 年均增长率为正，且珠三角城市群增长幅度最大，长三角城市群次之，京津冀城市群表现较弱。“十三五”前中期，各行业在大部分地区的GTFP 有不同程度的下降。此外，绿色技术进步是促进行业GTFP 增长的主要原因，这与陈艳莹等（2011）的研究结论相似。

（二）地区内GTFP 变化情况分析

为探究各城市群不同行业发展水平的差异，同时，为比较各中心城市对其所在城市群的影响，本文绘制了反映三个时间段四大城市群及其中心城市行业GTFP 变动情况的图1。由图1 不难发现，地区内行业GTFP 在时序演变上存在明显差异。京津冀城市群随着时间的推移，各行业GTFP 值逐渐接近。具体来看，交通运输业GTFP 在研究时段中呈现“V”型演变格局，北京的变化趋势与之相同，但数值要低于京津冀整体水平。水利、环境和公共设施管理业呈现下降趋势，且下降幅度逐渐减小。北京的变化趋势同样与京津冀整体变化趋势相似，数值也较为接近。其他三个行业均呈现倒“V”型演变格局，北京的变化情况与之吻合。其中，北京的租赁和商务服务业变化幅度最大，呈现较陡的倒“V”型变化趋势；长三角城市群各行业在不同时间段上的GTFP 变化较大。交通运输业、软件业和金融业三个行业在“十一五”阶段差异较大，但在“十二五”阶段和“十三五”前中期较接近。租赁和商务服务业变动最大，呈现倒“V”型演变格局，在“十二五”阶段远超其他行业，GTFP 年均增长率超过50%。上海的金融业以及租赁和商务服务业与长三角城市群整体变动趋势相同，为倒“V”型，但数值低于其所在城市群整体水平；珠三角城市群在“十一五”阶段各行业GTFP值均较大，在后面阶段大部分行业出现不同程度的下降，而水利、环境和公共设备管理业GTFP 在“十三五”前中期则出现了较大幅度的增长，且显著大于其他行业；成渝城市群的交通运输业和金融业GTFP在三个阶段依次呈现下降趋势，且金融业GTFP 值远大于交通运输业的。重庆这两个行业的GTFP 值基本都低于成渝城市群整体水平，其中，金融业的GTFP 与整体水平相差较大。

图1 地区内行业GTFP 变动情况

四、结论与启示

本文运用DEA-Malmquist 生产指数法测算了2004-2017 年期间中国四大城市群细分行业的绿色全要素生产率（GTFP），在此基础上，从区域间和区域内两个维度对其时空异质性进行了分析，并进一步探究了GTFP 与经济增长的非线性作用机理。结论如下：

样本期内行业绿色全要素生产率在地区间和地区内均存在较大差异。从区域间差异来看，“十一五”和“十二五”阶段，各行业在大部分地区的GTFP 年均增长率为正，且珠三角城市群增长幅度最大，长三角城市群次之，京津冀城市群表现较弱；“十三五”前中期，各行业在大部分地区的GTFP 均有不同程度的下滑。从GTFP 的分解项来看，绿色技术进步是促进行业GTFP 提升的主要因素；城市群内部省市的行业GTFP 的变动在空间上呈现一定的集聚性，且中心城市存在明显辐射带动作用。从区域内差异来看，随着时间的推移，京津冀城市群各行业GTFP 呈现趋同现象；长三角城市群各行业在不同时间段上的GTFP 存在较大差异；珠三角城市群在“十一五”期间各行业GTFP 值均较大，后期大部分行业开始出现不同程度的下滑，而水利、环境和公共设备管理业GTFP 在“十三五”前中期则出现了较大幅度的提升，且显著高于其他行业；成渝城市群的交通运输业和金融业GTFP 在三个阶段依次呈现下滑态势，且金融业GTFP 远高于交通运输业。

针对上述研究结论，本文提出三点政策建议：第一，推进区域“资源-环境-经济”协调绿色发展。依据各区域环境和经济发展实际状况，制定差异化的绿色发展战略；建立健全长效的环境污染监管机制，精准有效打击环境污染行为，防止环境污染问题反弹。第二，建立绿色技术创新体系。一方面，生产性服务业应加强研发投入和人才输入，企业主体应增强与高校或科研院所的联系，促进产学研深度融合；另一方面，生产性服务业在融合信息技术、互联网、大数据等手段创新发展的同时，可引进清洁环保技术，以实现资源的最大化利用和绿色技术进步率的提升。第三，强化人才培养。可通过加大教育投入和提高院校教育质量两个方面，进一步提高劳动者的专业素养，为生产性服务业发展提供人力支撑。