石風光

（安陽師范學院 經(jīng)濟學院，河南 安陽 455000）

中國省區(qū)綠色經(jīng)濟增長源泉及其收斂性的空間計量

石風光

（安陽師范學院 經(jīng)濟學院，河南 安陽 455000）

文章利用基于方向性環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)的綠色經(jīng)濟增長核算框架，將中國省區(qū)2000-2015年的經(jīng)濟增長分解為環(huán)境技術(shù)進步（MLTC）、環(huán)境技術(shù)效率（MLEC）、環(huán)境管制（EPC）、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)（IES）和要素投入（INP）五個部分，進而對各增長源泉進行了空間σ和空間β收斂檢驗。研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境全要素生產(chǎn)率雖是拉動中國省區(qū)經(jīng)濟增長的重要力量，但總體來看，其對經(jīng)濟增長的貢獻要小于要素投入，而環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)對中國省區(qū)經(jīng)濟增長的影響相對較小。研究還表明，中國省區(qū)經(jīng)濟增長源泉具有顯著的空間相關(guān)性，通過空間σ和空間β收斂檢驗發(fā)現(xiàn)，環(huán)境技術(shù)進步、環(huán)境技術(shù)效率、環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)所貢獻的經(jīng)濟增長均存在不同程度的空間發(fā)散趨勢，而要素投入所貢獻的經(jīng)濟增長則存在顯著的空間收斂趨勢。進一步的分析發(fā)現(xiàn)，要素投入是縮小我國省際經(jīng)濟差距的主要力量。

環(huán)境全要素生產(chǎn)率；環(huán)境管制；產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)；綠色經(jīng)濟增長源泉；空間收斂性

一、引言及文獻綜述

當前，我國經(jīng)濟發(fā)展已進入新常態(tài)，經(jīng)濟發(fā)展方式正從追求規(guī)模速度的粗放型增長向注重質(zhì)量和效率的集約型增長轉(zhuǎn)變，經(jīng)濟增長的動力也正從資本、勞動、資源等要素向技術(shù)創(chuàng)新、結(jié)構(gòu)優(yōu)化和改革紅利轉(zhuǎn)變。在當前我國經(jīng)濟發(fā)展的重要轉(zhuǎn)型時期，通過考慮資源環(huán)境因素來研究地區(qū)經(jīng)濟增長源泉，分析其對地區(qū)差距的影響，對于研判地區(qū)發(fā)展模式，尋求地區(qū)轉(zhuǎn)型發(fā)展路徑，進而實現(xiàn)我國總體經(jīng)濟的全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展意義重大。

探究經(jīng)濟增長源泉必須要對全要素生產(chǎn)率（TFP）進行估算。最初的全要素生產(chǎn)率測算采用的是索洛余值法，相關(guān)研究如Chow（1993）［1］、Zheng et al（2009）［2］、王小魯?shù)龋?009）［3］。而索洛余值法也有一些缺陷，如測算全要素生產(chǎn)率時無視環(huán)境污染，同時又假定生產(chǎn)者的技術(shù)都是有效的，這都會造成估計結(jié)果的偏差。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（data envelopment analysis，DEA）和隨機前沿分析法（stochastic frontier approach，SFA）等生產(chǎn)率測算方法的產(chǎn)生克服了索洛余值法的缺陷，同時，它們還可以將全要素生產(chǎn)率作進一步的分解，因而被廣泛應(yīng)用。相關(guān)研究如顏鵬飛等（2004）［4］、鄭京海和胡鞍鋼（2005）［5］、岳書敬等（2006）［6］、王志平（2010）［7］等，但上述研究在測算全要素生產(chǎn)率時仍然沒有考慮到環(huán)境污染這種“壞”產(chǎn)出。Pittman（1983）第一次通過引入“壞”產(chǎn)出測算出生產(chǎn)效率后，眾多學者紛紛效仿，相關(guān)研究如涂正革、肖耿（2009）［8］、王兵等（2010）［9］、劉瑞翔和安同良（2012）［10］、王恕立（2015）［11］等。傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的測算采用的是Shepard距離函數(shù)，而測算包含“壞”產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率時，它卻無能為力。為解決這一問題，Chung 等（1997）［12］提出了方向性距離函數(shù)這一新的函數(shù)形式。它不但不需要價格信息，同時可以實現(xiàn)增加“好”產(chǎn)出時減少“壞”產(chǎn)出，并且還可以將利用其構(gòu)造的ML生產(chǎn)率指數(shù)作進一步的分解。

要客觀準確地測算地區(qū)經(jīng)濟增長源泉，就必須在考慮能源投入和環(huán)境污染的條件下進行環(huán)境全要素生產(chǎn)率的估算，在此基礎(chǔ)上再進行經(jīng)濟增長的分解，但相關(guān)研究文獻并不多見，僅有涂正革和肖耿（2009）［8］、劉瑞翔（2013）［13］等。上述文獻對經(jīng)濟增長核算問題進行了有價值的探索，然而相關(guān)研究仍有進一步改進的空間。如上述研究的非期望產(chǎn)出均沒有包括固體廢棄物，另外，上述文獻主要分析了各增長源泉對地區(qū)經(jīng)濟增長或工業(yè)增長的貢獻和影響，方向性環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)由期望產(chǎn)出y、非期望產(chǎn)出b、要素投入x及方向性距離函數(shù)xt,yt,bt;yt,-bt)構(gòu)造而成，它們共同決定了生產(chǎn)者的前沿產(chǎn)出。而沒有基于空間視角檢驗各增長源泉的收斂性及其對中國省際經(jīng)濟差距的影響。

本文在借鑒相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，試圖在以下方面開展探索性研究：（1）在考慮資本、勞動和能源投入以及期望產(chǎn)出GDP和非期望產(chǎn)出“三廢”的條件下，利用方向性環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)及綠色經(jīng)濟增長核算方法，將中國省區(qū)經(jīng)濟增長分解為環(huán)境技術(shù)進步、環(huán)境技術(shù)效率、環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)及要素投入五個部分并進行相關(guān)分析。（2）在選定適當?shù)目臻g權(quán)重矩陣對各經(jīng)濟增長源泉進行空間相關(guān)性檢驗的基礎(chǔ)上，利用空間σ和空間β收斂檢驗方法檢驗各增長源泉的空間收斂性，并分析它們對中國省際經(jīng)濟差距的影響。

二、中國省區(qū)經(jīng)濟增長源泉的分解

（一）研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)與經(jīng)濟增長源泉的分解

在參考技術(shù)P(x)下，生產(chǎn)者的方向性環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)可表示為：

利用方向性環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)，并借鑒Kumar和Rus?sell（2002）提出的經(jīng)濟增長分解思路［14］，可將產(chǎn)出作如下分解：

（2）式把前沿產(chǎn)出分解為環(huán)境技術(shù)效率（MLEC）、環(huán)境技術(shù)進步（MLTC）、環(huán)境管制（EPC）、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)（IES）以及要素投入（INP）等5個部分的貢獻。其中，環(huán)境技術(shù)效率（MLEC）與環(huán)境技術(shù)進步（MLTC）乘積為ML生產(chǎn)率指數(shù)。其中，環(huán)境技術(shù)效率（MLEC）改善表示生產(chǎn)者加快了對環(huán)境生產(chǎn)前沿的追趕速度，環(huán)境技術(shù)進步（MLTC）則意味著環(huán)境生產(chǎn)前沿的上移。環(huán)境管制（EPC）體現(xiàn)了環(huán)境約束對經(jīng)濟增長所產(chǎn)生的效應(yīng)，即Ft+1(xt+1,yt+1,bt+1;g）與Ft+1(xt+1,yt,bt;g)的差異。產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)（IES）的產(chǎn)出效應(yīng)是指在方向向量和“壞”產(chǎn)出不變，“好”產(chǎn)出提高，或“壞”產(chǎn)出與“好”產(chǎn)出的比例不變，而方向向量優(yōu)化這兩種條件下的環(huán)境生產(chǎn)前沿的不下降［8］，即Ft+1(xt+1,yt+1,bt;g）與Ft+1(xt+1,yt,bt;g)之差。INP反映了在固定的技術(shù)結(jié)構(gòu)和技術(shù)效率條件下，要素投入發(fā)生變化時對前沿產(chǎn)出所產(chǎn)生的影響。

2.數(shù)據(jù)來源

本文研究對象為中國大陸的30個省區(qū)（未包括西藏），同時，將其分為東部、中部、西部和東北四大區(qū)域。本文的考察時段為2000-2015年，模型所使用的變量及數(shù)據(jù)來源介紹如下：

本文的期望產(chǎn)出用GDP數(shù)據(jù)表示，并以2000年為基期進行了折算，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于各年《中國統(tǒng)計年鑒》。胡曉珍等（2011）［15］以環(huán)境污染綜合指數(shù)作為非期望產(chǎn)出，我們也借鑒該方法，選擇SO2、COD和固體廢棄物等污染變量計算出的環(huán)境污染綜合指數(shù)作為非期望產(chǎn)出，相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。本文的投入因素為物質(zhì)資本存量、勞動力和能源消耗量。其中，物質(zhì)資本存量用永續(xù)盤存法測算，數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年份《中國統(tǒng)計年鑒》，并且以2000年為基期進行了平減。勞動力為各省區(qū)全社會從業(yè)人員數(shù)，數(shù)據(jù)來自《中國勞動統(tǒng)計年鑒》。能源消費總量用萬噸標準煤衡量，數(shù)據(jù)來源于歷年《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

（二）計算結(jié)果分析

采用基于方向性環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)的經(jīng)濟增長核算模型，本文對中國省區(qū)2000-2015年的經(jīng)濟增長進行分解，以探尋省區(qū)經(jīng)濟增長的動力和源泉，并分析各種源泉對省區(qū)經(jīng)濟增長的影響效應(yīng)。計算結(jié)果見表1所列。

表1數(shù)據(jù)顯示，全國范圍看，與環(huán)境全要素生產(chǎn)率相關(guān)的經(jīng)濟增長率為4.86%，其對經(jīng)濟增長的貢獻份額為40.42%。根據(jù)計算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，環(huán)境全要素生產(chǎn)率構(gòu)成對經(jīng)濟增長的貢獻差異較大，其中由環(huán)境技術(shù)進步引致的經(jīng)濟增長率為6.21%，其對經(jīng)濟增長的貢獻度為51.72%，而由環(huán)境技術(shù)效率引致的經(jīng)濟增長率為-1.36%，其對經(jīng)濟增長的貢獻度為-11.32%。這一結(jié)果說明，技術(shù)進步是中國省區(qū)經(jīng)濟增長的重要驅(qū)動力，而全國省區(qū)環(huán)境技術(shù)效率的普遍下滑則拉低了環(huán)境全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟增長的貢獻額。通過計算還發(fā)現(xiàn)，就全國而言，與環(huán)境管制相關(guān)的經(jīng)濟增長率為0.74%，其占經(jīng)濟增長總量的比重為6.16%。當前我國的節(jié)能環(huán)保技術(shù)水平和污染治理水平都比較低，而且各地區(qū)的環(huán)境污染治理管理體制和協(xié)調(diào)機制還不健全，加強環(huán)境管制，加大污染治理力度是有一定難度的，需要投入大量的人力、物力和財力，這至少會在短期內(nèi)抑制地區(qū)產(chǎn)出，這即環(huán)境管制對經(jīng)濟增長的約束效應(yīng)，這實際上也反映出了環(huán)境污染治理效率的高低。在未來，我國的污染治理能力提高了，相關(guān)管理體制完善了，治污對產(chǎn)出的負效應(yīng)就會減少、消失，甚至變?yōu)檎?yīng)，但在當前還不會大面積出現(xiàn)這種情況。表1數(shù)據(jù)表明，我國環(huán)境管制總體上促進了經(jīng)濟增長，在我國當前的現(xiàn)實情況下，這意味著污染物的排放也增加了，我國的環(huán)境管制總體上講并不嚴厲。由表1可以看到，產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)所引致的經(jīng)濟增長率為-1.04%，其對總體經(jīng)濟增長的貢獻度為-8.66%。產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)的優(yōu)化意味著節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)比重的提高，或者污染產(chǎn)業(yè)比重下降，這都會使有效產(chǎn)出增加，污染排放減少。因此，根據(jù)以上分析可以知道，我國當前的產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)狀況不容樂觀，高污染產(chǎn)業(yè)比重較高，以至妨礙了產(chǎn)出的有效增長。本文研究結(jié)果還顯示，要素投入所引致的經(jīng)濟增長率為7.46%，其貢獻的經(jīng)濟增長比重為62.09%。通過與環(huán)境全要素生產(chǎn)率、環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)所貢獻的經(jīng)濟增長份額的比較，可以發(fā)現(xiàn)，要素投入是推動中國省區(qū)經(jīng)濟增長的首要力量，其次是反映經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的環(huán)境全要素生產(chǎn)率的作用，而環(huán)境管制和產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)對中國省區(qū)經(jīng)濟增長的影響相對較小。因此，可以得出這樣的結(jié)論，即中國經(jīng)濟增長仍然是粗放型的要素驅(qū)動型增長，經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的任務(wù)依然艱巨。

表1數(shù)據(jù)顯示，我國西部地區(qū)的經(jīng)濟增長速度最快，年平均增長率為12.28%，然后是東部，年平均增長率為11.87%，接著是中部，年平均增長率為11.85%，增長最慢的是東北，年平均增長率為11.83%。從環(huán)境全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟增長貢獻的地區(qū)比較來看，東部地區(qū)最高，為75.16%，其次是東北地區(qū)，為35.25%，再次是西部地區(qū)，為21.48%，最低的是中部地區(qū)，為21.00%。而四大地區(qū)中要素投入對經(jīng)濟增長貢獻率最大的是中部，為94.33%，然后是東北和西部，分別為71.30%和65.83%，最后是東部，為35.84%。由此可見，東部地區(qū)經(jīng)濟增長主要靠環(huán)境全要素生產(chǎn)率推動，其采取的是一種可持續(xù)的增長模式。表1數(shù)據(jù)顯示，中部、西部和東北三個地區(qū)的要素投入對其經(jīng)濟增長的貢獻度均在65%以上，說明這三大地區(qū)采取了不可持續(xù)的經(jīng)濟增長模式。

就環(huán)境管制效應(yīng)來看，其對東北地區(qū)經(jīng)濟增長的貢獻度最高，為16.74%，其次是西部地區(qū)，為11.10%，而東部地區(qū)和中部地區(qū)相差不大，分別為0.63%和0.58%。這說明東北和西部地區(qū)的環(huán)境管制較為寬松，以環(huán)境污染為代價的經(jīng)濟增長較快，而東部和中部的環(huán)境管制較為嚴格，其引致的經(jīng)濟增長非常有限。

表1 2000-2015年我國各地區(qū)的經(jīng)濟增長率及增長源泉的分解 %

由表1可以看到，僅有西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長起到正向效應(yīng)，但這種效應(yīng)很小，其對經(jīng)濟增長的貢獻率僅為1.59%，相對于其他因素的貢獻是微不足道的。但這說明西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在趨于優(yōu)化，地區(qū)發(fā)展更注意環(huán)保和可持續(xù)性。就其他三個地區(qū)來看，東北地區(qū)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)使經(jīng)濟增長率下降最多，為2.76個百分點，這主要是遼寧的產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長的負效應(yīng)太大所致，其次是中部地區(qū)，下降1.89個百分點，最后是東部地區(qū)，下降1.38個百分點?？梢?，東北地區(qū)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)已成為一個不可忽視的阻礙地區(qū)經(jīng)濟增長的因素，而中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)所產(chǎn)生的負效應(yīng)與其在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移時的短視性、盲目性有關(guān)。東部雖是我國經(jīng)濟發(fā)展水平最高的地區(qū)，但其高耗能、高污染、低效率的產(chǎn)業(yè)仍在一定范圍內(nèi)存在。

三、中國省區(qū)經(jīng)濟增長源泉的空間收斂性分析

（一）空間σ收斂分析

1.空間σ收斂分析方法

空間σ收斂是將每一地區(qū)某時段的GDP增長（取對數(shù)形式）進行如下回歸：

在公式（3）中引入標準空間權(quán)重矩陣W可得到如下一階空間滯后面板數(shù)據(jù)模型：

其中，yt=[y1t,y2t,…,yNt]′，β為自相關(guān)系數(shù)，上述一階空間滯后模型殘差項εit的標準差即為σ，也即所謂的空間標準差，可通過觀察其數(shù)值的變化情況來判斷地區(qū)經(jīng)濟增長的斂散性。

2.經(jīng)濟協(xié)動空間權(quán)重矩陣

空間權(quán)重矩陣的計算是空間計量的關(guān)鍵步驟。當前，許多研究所采用的空間權(quán)重矩陣為地理空間權(quán)重矩陣或經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣。其中，地理空間權(quán)重矩陣又主要包括空間鄰接權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣，而經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣則為地理空間權(quán)重矩陣與以考察期內(nèi)每個地區(qū)產(chǎn)出均值在所有地區(qū)產(chǎn)出均值之和中所占比重為對角元的矩陣的乘積。這兩類矩陣都考慮了地理因素，但地理因素是事先確定的，是不隨時間變化的，從而忽略了權(quán)重矩陣的內(nèi)生性問題。同時，由于當前信息經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的迅猛發(fā)展以及交通運輸?shù)谋憬莞咝?，使得地理因素對地區(qū)間經(jīng)濟聯(lián)系的影響越來越小。為此，我們將摒棄傳統(tǒng)的包含地理因素的矩陣，通過考慮地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)動性來設(shè)計一種新型的具有內(nèi)生性特征的空間權(quán)重矩陣—經(jīng)濟協(xié)動空間權(quán)重矩陣。其思想是將所有地區(qū)的產(chǎn)出與其他地區(qū)的產(chǎn)出進行回歸，那么每個地區(qū)的產(chǎn)出都會作為內(nèi)生變量而存在，那么來自該內(nèi)生變量的隨機擾動項就會對其他地區(qū)產(chǎn)出產(chǎn)生沖擊。將每次回歸的隨機擾動項標準差取倒數(shù)作為元素形成協(xié)動矩陣，然后將其與地區(qū)產(chǎn)出比重為對角元的矩陣相乘，得到的結(jié)果就是經(jīng)濟協(xié)動空間權(quán)重矩陣。具體計算過程如下：

不同的權(quán)重矩陣意味著不同的空間關(guān)聯(lián)范圍和空間關(guān)聯(lián)強度，從而也會有不同的估計結(jié)果。如何設(shè)計出具有內(nèi)生性的，并且能夠體現(xiàn)區(qū)域之間作用的非對稱性的科學合理的空間權(quán)重矩陣將是空間計量所面臨的一個挑戰(zhàn)。在現(xiàn)有的技術(shù)條件下，為了保證所選擇的空間權(quán)重矩陣能夠較好地反映地區(qū)間的空間聯(lián)系，從而盡可能避免在后續(xù)研究中出現(xiàn)偽回歸，本文同時利用地理權(quán)重矩陣（空間鄰接矩陣）、經(jīng)濟權(quán)重矩陣、協(xié)動權(quán)重矩陣以及經(jīng)濟協(xié)動權(quán)重矩陣對相關(guān)變量的Moran指數(shù)進行測算，通過比較Moran指數(shù)大小及其顯著性來驗證所選擇的矩陣的可靠性。由于環(huán)境技術(shù)進步、環(huán)境技術(shù)效率、環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)及要素投入都是經(jīng)濟增長率的分解結(jié)果，同時由于版面有限，因而不再分別測算這些分解成分的Moran指數(shù)，而僅選取2001年、2007年和2015年三個時期測算中國省區(qū)經(jīng)濟增長率的Moran指數(shù)值，本文運用Matlab7.10軟件中的Spatial econometric模塊進行相關(guān)空間計量分析，結(jié)果見表2所列。

表2 不同權(quán)重矩陣下的中國省區(qū)經(jīng)濟增長率的Moran指數(shù)

由表2結(jié)果可以看到，利用協(xié)動權(quán)重矩陣和經(jīng)濟協(xié)動權(quán)重矩陣所計算出的經(jīng)濟增長率的Moran指數(shù)值，要比利用地理權(quán)重矩陣和經(jīng)濟權(quán)重矩陣計算所得到的值總體上大，并且更為顯著，這一特點在經(jīng)濟協(xié)動權(quán)重矩陣計算結(jié)果上更為突出。這說明，和其他權(quán)重矩陣相比，經(jīng)濟協(xié)動權(quán)重矩陣能更好地反映地區(qū)經(jīng)濟內(nèi)在的空間聯(lián)系，因而用它進行相關(guān)空間計量分析可以較大程度地避免偽回歸。

3.變量的空間相關(guān)性檢驗

在進行經(jīng)濟增長源泉的空間收斂性檢驗之前，我們先利用上述經(jīng)濟協(xié)動空間權(quán)重矩陣來檢驗相關(guān)變量的空間相關(guān)性。

圖1給出了2001-2015年中國30個省區(qū)相關(guān)變量的Moran’I檢驗結(jié)果。圖1結(jié)果表明，2001-2015年中國30個省區(qū)經(jīng)濟增長率及各經(jīng)濟增長源泉的Moran’I均為正值，且都通過了5%的顯著性檢驗。這說明各省區(qū)的經(jīng)濟增長及增長源泉的變化并非表現(xiàn)出完全隨機的狀態(tài)，而是表現(xiàn)出很強的空間相關(guān)性。進一步的局部空間相關(guān)性檢驗發(fā)現(xiàn)，各變量的高值集聚區(qū)分布在東部發(fā)達地區(qū)，而低值集聚區(qū)則主要集中于中西部欠發(fā)達地區(qū)。這從另外一個角度說明了我國省區(qū)的經(jīng)濟增長表現(xiàn)出較強的空間集聚效應(yīng)。因而，在研究我國省區(qū)經(jīng)濟增長的收斂性問題時，考慮空間因素的影響是十分必要的。

圖1 GDP增長率及分解成分的Moran指數(shù)

4.變量的空間σ收斂檢驗結(jié)果分析

利用空間σ收斂檢驗方法以及經(jīng)濟協(xié)動空間權(quán)重矩陣，本文計算出了GDP增長率及各經(jīng)濟增長源泉的空間標準差進行空間σ收斂檢驗，相關(guān)結(jié)果如圖2所示。

圖2 GDP增長率及分解成分的空間σ收斂

由圖2可以看到，2001-2015年，中國省區(qū)GDP增長的空間標準差盡管在有些年份出現(xiàn)了波動，但總體來說，中國省際經(jīng)濟差距呈現(xiàn)縮小趨勢，空間標準差由2001年的0.033下降到2015年的0.010。由圖2可知，環(huán)境技術(shù)進步和環(huán)境技術(shù)效率的空間標準差均呈現(xiàn)波浪式上升的變化態(tài)勢，這說明，環(huán)境技術(shù)進步和環(huán)境技術(shù)效率引致的經(jīng)濟增長總體上都是呈現(xiàn)發(fā)散趨勢的。通過進一步觀察可以發(fā)現(xiàn)，環(huán)境技術(shù)進步和環(huán)境技術(shù)效率的空間標準差除2006-2008年外，在其他年份均表現(xiàn)出相同的波動趨勢，并且除2008年外，環(huán)境技術(shù)效率空間標準差均低于相應(yīng)年份的環(huán)境技術(shù)進步標準差。這說明，各省區(qū)技術(shù)前沿外移的差異必然會反映到省區(qū)實際產(chǎn)出與理想產(chǎn)出比率差異對省際經(jīng)濟增長的影響上，從而使得環(huán)境技術(shù)效率對省際經(jīng)濟增長差距的影響緊隨環(huán)境技術(shù)進步的變化。從圖2還可以看到，環(huán)境管制的空間標準差呈現(xiàn)穩(wěn)步上升態(tài)勢，由2001年的0.067上升至2015年的0.152，這意味著由該因素引致的省際經(jīng)濟增長差異在逐步擴大。產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)的空間標準差波動幅度較大，2003-2009年總體呈波動式下降態(tài)勢，2009年以后則又出現(xiàn)大幅的起落，該因素引致的經(jīng)濟增長的省際差異變化趨勢并不明朗。圖2顯示，要素投入的空間標準差總體呈現(xiàn)下降趨勢，由2001年的0.060下降為2015年的0.019，下降幅度較大，這說明要素投入貢獻的經(jīng)濟增長總體上是收斂的。通過比較可以發(fā)現(xiàn)，要素投入空間標準差的變化趨勢和GDP增長空間標準差的變化趨勢非常接近。這一結(jié)果并非是偶然的，通過前面的分析可以知道，中國省區(qū)經(jīng)濟增長主要靠要素投入驅(qū)動，要素投入引致的經(jīng)濟增長差異必然會主導總體經(jīng)濟增長的差異，所以二者必然會有相近的變化趨勢。以上只是從σ收斂檢驗的角度對各經(jīng)濟增長源泉的收斂性進行初步分析，上述結(jié)論是否可靠還需要進一步通過相關(guān)變量的空間β收斂分析進行檢驗。

（二）空間β收斂分析

1.空間β收斂分析方法

本文將利用動態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模型來研究中國省區(qū)經(jīng)濟增長源泉的收斂性。動態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模型能夠反映滯后的被解釋變量對被解釋變量的影響，使得相關(guān)計量結(jié)果更為客觀可靠。根據(jù)空間自相關(guān)形式，動態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模又可分為動態(tài)空間滯后（DSAR）面板數(shù)據(jù)模型和動態(tài)空間誤差（DSEM）面板數(shù)據(jù)模型，其具體形式如下：

其中，Yt為各空間單元的被解釋變量在第t時期的觀測值組成的N×1向量；Xt為解釋變量觀測值所構(gòu)成的 N×K矩陣。 δ和 β為模型的參數(shù)，μ=(μ1,…,μN)′、ψt=(ψ1t,…,ψNt)′和 εt=(ε1t,…,εNt)為隨機干擾項。ρ、λ為空間自相關(guān)系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣。

Maudos等人（2000）建立了基于截面回歸的絕對β收斂模型進行實證分析［16］，本文借鑒這種思路，利用經(jīng)濟協(xié)動空間權(quán)重矩陣W*建立基于面板數(shù)據(jù)的動態(tài)空間滯后和動態(tài)空間誤差β收斂模型，其形式如下：

其中，gt為經(jīng)濟增長源泉所貢獻的增長率，lnyi0為初始產(chǎn)出對數(shù)值，α為常數(shù)項，β為回歸參數(shù)。利用公式（10）和（11）就可以檢驗各種經(jīng)濟增長源泉空間收斂性。

2.β收斂模型的空間相關(guān)性檢驗

中國省區(qū)經(jīng)濟增長源泉的β收斂檢驗究竟是選擇動態(tài)空間滯后模型還是選擇動態(tài)空間誤差模型，這個問題必須要考慮。這個問題的解決可以通過模型的Moran’I檢驗、拉格朗日乘數(shù)形式LMerr、LMlag以及R-LMerr（穩(wěn)健的LMerr）和R-LMlag（穩(wěn)健的LM?lag）檢驗來實現(xiàn)。利用上述檢驗方法，本文對中國省區(qū)的GDP增長收斂模型以及各經(jīng)濟增長源泉的收斂模型進行空間相關(guān)性檢驗，結(jié)果見表3所列。

表3 模型的空間相關(guān)性檢驗

由表3結(jié)果可以看到，六個模型的Moran’I均為正數(shù)，并且均通過了顯著性水平為5%的顯著性檢驗，這意味著以上模型均存在顯著的空間相關(guān)性。進一步的LM檢驗發(fā)現(xiàn)，GDP、IES收斂模型的LMerr（RLMerr）在1%的水平上均比LMlag（R-LMlag）顯著，這說明GDP、IES的收斂性采用動態(tài)空間誤差模型進行檢驗比較好。表3還顯示，MLTC、MLEC、INP收斂模型的LMerr和LMlag均在1%的水平上顯著，但其RLMerr在1%的水平上均比R-LMlag顯著，這意味著在進行MLTC、MLEC、INP收斂性檢驗時，選擇動態(tài)空間誤差模型是比較合適的。由表3還可以發(fā)現(xiàn)，EPC收斂模型的LMlag（R-LMlag）在10%的水平上均比LMerr（R-LMerr）顯著，說明EPC的收斂性采用動態(tài)空間滯后模型進行檢驗比較恰當。

3.經(jīng)濟增長源泉的空間β收斂結(jié)果分析

根據(jù)模型的Moran’I和LM檢驗結(jié)果，本文除對環(huán)境管制（EPC）貢獻的經(jīng)濟增長采用空間滯后模型進行收斂性檢驗外，其他變量貢獻的經(jīng)濟增長全部采用空間誤差模型進行收斂性檢驗，所采用的回歸方法為無條件極大似然估計法，相關(guān)結(jié)果見表4所列。

表4 中國省區(qū)經(jīng)濟增長源泉的空間β收斂檢驗結(jié)果

續(xù)表4

由表4可知，各模型的空間自相關(guān)系數(shù)（ρ和λ）至少通過了5%的顯著性檢驗，這說明我國省區(qū)經(jīng)濟增長具有較強的空間依賴性和集聚效應(yīng)，包含空間因素的經(jīng)濟增長收斂性研究才能真實反映各增長源泉對地區(qū)經(jīng)濟差距的影響效應(yīng)。表4顯示，除環(huán)境技術(shù)效率收斂模型外，其他模型四種回歸的β參數(shù)符號均有差異。這主要是因為面板數(shù)據(jù)是二維數(shù)據(jù)，樣本在不同維度的相關(guān)性是有差異的，不同的固定效應(yīng)決定著變量之間不同的相關(guān)性，從而導致了回歸參數(shù)大小以及符號的差異。回歸結(jié)果中的無固定效應(yīng)意味著所有省區(qū)的經(jīng)濟增長速度都是相同的，并且不隨時空變化發(fā)生改變，顯然這有悖于現(xiàn)實。通過比較另外三種固定效應(yīng)的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，各模型在時間空間雙向固定條件下的R2、log-likelihood都是最大的，σ2是最小的，δ均是顯著的，這說明雙向固定效應(yīng)的回歸結(jié)果是最好的。在進行空間計量時還必須要考慮遺漏變量檢驗問題。遺漏變量是空間計量較為棘手的問題，而空間滯后被解釋變量的引入則使這一問題得到了一定程度的緩解。為了進一步解決遺漏變量問題，需要對每個模型的殘差進行Moran’I檢驗。這種檢驗基于這一思想，即如若模型遺漏了重要解釋變量，則模型殘差必然會產(chǎn)生顯著的空間自相關(guān)性。反過來，如若模型殘差沒有顯著的空間自相關(guān)性，則意味著模型沒有重要變量遺漏。由表4結(jié)果可以看到，無固定效應(yīng)模型、空間固定效應(yīng)模型和時間固定性效應(yīng)模型的殘差都存在一些Moran值較大，同時p值又均小于0.05的情況，這說明這些模型在回歸時存在一定程度的變量遺漏問題。由表4結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，所有的時空固定效應(yīng)模型殘差的Moran值均沒有超過0.1，同時其相應(yīng)的p值均大于0.2，這說明模型回歸殘差不存在顯著的空間自相關(guān)性，因而該類模型不存在重要變量遺漏問題。綜上所述可以看出，在四類回歸模型中，雙向固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果是最為可靠和穩(wěn)健的。這同時也意味著在進行空間面板回歸時，需要同時考慮個體差異和時間變化對個體異質(zhì)性的影響，僅考慮任何一個方面都會造成估計結(jié)果的偏差。進一步比較R2、log-likelihood、σ2可以發(fā)現(xiàn)，以省區(qū)經(jīng)濟增長（GDP）、環(huán)境技術(shù)進步（MLTC）、環(huán)境技術(shù)效率（MLEC）以及要素投入（INP）四個變量作為被解釋變量的收斂模型的時間固定效應(yīng)回歸結(jié)果總體上要優(yōu)于空間固定效應(yīng)結(jié)果，而環(huán)境管制（EPC）和產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)（IES）的空間固定效應(yīng)結(jié)果則優(yōu)于時間固定效應(yīng)結(jié)果。這說明時間因素對省區(qū)經(jīng)濟增長（GDP）、環(huán)境技術(shù)進步（MLTC）、環(huán)境技術(shù)效率（MLEC）以及要素投入（INP）收斂性的影響較大，而個體差異對環(huán)境管制（EPC）和產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)（IES）收斂性的影響較大。

下面本文將根據(jù)雙向固定效應(yīng)回歸結(jié)果進行中國省區(qū)經(jīng)濟增長源泉的收斂性分析。由表4結(jié)果可以看到，2000-2015年中國省區(qū)經(jīng)濟增長的收斂系數(shù)為-0.092，并且通過了5%的顯著性檢驗，這說明在此期間中國省際經(jīng)濟增長差距總體上是趨于縮小的，這一結(jié)論和前面GDP的空間σ收斂分析結(jié)果基本上是一致的。這一結(jié)論說明，我國自2000年以來實施的西部大開發(fā)戰(zhàn)略和中部崛起計劃，在加快我國中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展，縮小省際差距方面已發(fā)揮顯著作用，我國地區(qū)差距擴大的勢頭得到有效遏制。由表4還可知，我國省區(qū)環(huán)境技術(shù)進步和環(huán)境技術(shù)效率所貢獻經(jīng)濟增長的收斂系數(shù)分別為0.166和0.189，并且均通過了至少10%的顯著性檢驗，這意味著我國環(huán)境全要素生產(chǎn)率所貢獻經(jīng)濟增長的省際差距是趨于擴大的，環(huán)境全要素生產(chǎn)率差異是導致省際經(jīng)濟差距擴大的一個重要因素。這也與前面相應(yīng)變量的空間σ收斂分析結(jié)論是一致的。對這一結(jié)論的解釋是，科技和管理是推動經(jīng)濟增長的重要動力，而我國東部發(fā)達地區(qū)又是技術(shù)創(chuàng)新的活躍地區(qū)和“人才洼地”，由于各種技術(shù)壁壘和體制障礙，東部先進的節(jié)能環(huán)保技術(shù)和管理經(jīng)驗較難擴散到中西部落后地區(qū)并有效發(fā)揮作用，從而使得地區(qū)經(jīng)濟增長差距持續(xù)擴大。表4結(jié)果顯示，環(huán)境管制的收斂系數(shù)為0.287，且在10%的顯著性水平上通過檢驗，這說明其對中國省際經(jīng)濟差距的擴大有較顯著的促進作用，這和其空間標準差的變動趨勢大體一致。這一結(jié)果主要是由我國各地區(qū)的環(huán)境污染管制的嚴厲程度差異較大所導致，這種差異可以從環(huán)境管制在四大地區(qū)經(jīng)濟增長的貢獻中看出。從表4還可以觀察到，產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)對中國省際經(jīng)濟差距具有不顯著的擴散效應(yīng)，這恰恰也是其空間標準差具有不明確變化趨勢的另一種反映。由上文分析已經(jīng)知道，總的來看，產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)對我國省區(qū)經(jīng)濟增長具有較小的負向影響，而我國多數(shù)省區(qū)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)狀況又較為相似，即高耗能高污染產(chǎn)業(yè)比重高，節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)比重低，這樣產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)差異對我國省區(qū)經(jīng)濟增長差距的影響就會十分有限。由表4還可以看出，要素投入的收斂系數(shù)為-1.828，并通過5%的顯著性檢驗，這說明要素投入對中國省際經(jīng)濟增長的收斂性具有很強的促進作用，這同時也進一步印證了中國省區(qū)GDP和要素投入都具有空間σ收斂趨勢的結(jié)論。對這一結(jié)果的解釋是，為了促進我國地區(qū)經(jīng)濟的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，國家改變了“東部偏向”的投資策略，不斷加大對中西部地區(qū)的投資和政策傾斜，使得中西部地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，產(chǎn)業(yè)技術(shù)改造不斷加強，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)逐步優(yōu)化，從而增強了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的活力和后勁，使得我國東中西部地區(qū)經(jīng)濟差距日趨縮小。由于我國經(jīng)濟增長是要素驅(qū)動型的，要素投入對經(jīng)濟增長的貢獻額最大，所以其產(chǎn)生的經(jīng)濟收斂效應(yīng)要遠大于其他經(jīng)濟增長源泉所產(chǎn)生的擴散效應(yīng)，從而決定了整體經(jīng)濟增長呈現(xiàn)收斂效應(yīng)。

四、研究結(jié)論與政策建議

本文利用基于方向性環(huán)境生產(chǎn)函數(shù)的綠色經(jīng)濟增長核算模型，將中國省區(qū)2000-2015年的經(jīng)濟增長分解為環(huán)境技術(shù)進步、環(huán)境技術(shù)效率、環(huán)境管制、產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)和要素投入等五個部分，并進行相關(guān)分析。在此基礎(chǔ)上，進一步利用空間σ和空間β收斂檢驗方法檢驗了各經(jīng)濟增長源泉的空間收斂性及其對我國省際經(jīng)濟差距的影響，研究發(fā)現(xiàn)：

（1）總的來看，要素投入是中國省區(qū)經(jīng)濟增長的主要源泉，其對經(jīng)濟增長的貢獻率為62.09%，其次是環(huán)境全要素生產(chǎn)率的拉動，其對經(jīng)濟增長的貢獻率為40.42%，而環(huán)境管制和產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)對中國省區(qū)經(jīng)濟增長的影響較小，其對經(jīng)濟增長貢獻率分別為6.16%和-8.66%。因而，中國經(jīng)濟增長仍然是粗放的要素驅(qū)動型增長，經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展任重道遠。

（2）我國四大區(qū)域間的經(jīng)濟增長源泉存在較大差異。東部省區(qū)的經(jīng)濟增長主要靠環(huán)境全要素生產(chǎn)率拉動，其對經(jīng)濟增長的貢獻率高達75.16%，是集約型的增長模式。而中部、西部和東北省區(qū)的經(jīng)濟增長則主要依靠要素投入來維持，其經(jīng)濟增長貢獻度分別為94.33%、65.83%和71.30%，屬于粗放式的增長模式。另外，環(huán)境管制對東部和中部省區(qū)經(jīng)濟增長的貢獻率均沒有超過1%，而對西部和東北省區(qū)經(jīng)濟增長的貢獻率則分別高達11.10%和16.74%，這說明我國不少省區(qū)還存在以污染換增長的情況。就與產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)有關(guān)的經(jīng)濟增長來看，除西部省區(qū)略有提高外，東部、中部和東北省區(qū)均下降1.3個百分點以上，這說明我國多數(shù)省區(qū)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)還不合理，仍需要進一步優(yōu)化升級。

（3）通過對中國省區(qū)經(jīng)濟增長源泉的Moran’I檢驗發(fā)現(xiàn)，中國省區(qū)各經(jīng)濟增長源泉的變化具有很強的空間相關(guān)性。進一步的空間σ和空間β收斂檢驗發(fā)現(xiàn)，中國省區(qū)經(jīng)濟增長的空間標準差由2001年的0.033下降為2015年的0.010，其相應(yīng)的 β收斂系數(shù)為-0.092，這意味著中國省區(qū)經(jīng)濟增長存在顯著的空間收斂性。經(jīng)濟增長源泉的空間收斂檢驗表明，環(huán)境技術(shù)進步與環(huán)境技術(shù)效率所貢獻的經(jīng)濟增長均呈現(xiàn)較顯著的空間發(fā)散趨勢；環(huán)境管制和產(chǎn)業(yè)環(huán)境結(jié)構(gòu)所貢獻的經(jīng)濟增長也均具有空間發(fā)散趨勢，但前者顯著，后者不顯著；要素投入所貢獻的經(jīng)濟增長呈現(xiàn)顯著的空間收斂趨勢，因其是推動經(jīng)濟增長的首要因素，所以其給經(jīng)濟增長帶來的收斂效應(yīng)超過了其他增長源泉帶來的發(fā)散效應(yīng)，從而使總體經(jīng)濟增長趨向收斂。

以上結(jié)論有很重要的政策含義。一是國家為了縮小地區(qū)經(jīng)濟差距，在增加中西部省區(qū)要素投入的量，實現(xiàn)“投入平衡”的同時，還應(yīng)注重提高要素投入效率，特別是要著力提高環(huán)境全要素生產(chǎn)率，縮小省際環(huán)境全要素生產(chǎn)率差距。從本文分析可以看出，近年來，中國省區(qū)經(jīng)濟增長以及省際經(jīng)濟差距的縮小，“投入平衡”功不可沒。但隨著社會的發(fā)展科技的進步，要素投入對經(jīng)濟增長的貢獻必定會讓位于全要素生產(chǎn)率，到那時，靠“投入平衡”縮小地區(qū)經(jīng)濟差距將不會再有太大實效，省際間的環(huán)境全要素生產(chǎn)率差異將決定著省際經(jīng)濟增長差距。為此，為了實現(xiàn)中國省區(qū)經(jīng)濟的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，各省特別是落后省區(qū)必須要進一步深化改革，破除經(jīng)濟發(fā)展中的各種體制機制障礙，堅持創(chuàng)新發(fā)展，綠色發(fā)展，協(xié)調(diào)發(fā)展，著力提高地區(qū)環(huán)境全要素生產(chǎn)率，為地區(qū)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展提供持久動力。二是各地區(qū)要立足本地實際，不斷調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，積極培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，尋求地區(qū)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的突破口。同時也要注意加強生態(tài)環(huán)境保護，不斷健全生態(tài)環(huán)境的管理制度，將生態(tài)環(huán)境改善情況納入企業(yè)考核和政府政績評價中。本文分析表明，我國不少省區(qū)甚至包括一些東部省區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級緩慢，產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出效率低下，部分省區(qū)甚至為了追求眼前經(jīng)濟增長放松了對環(huán)境的管制，只要GDP，不要綠色GDP。這種短視行為或可以實現(xiàn)經(jīng)濟的一時增長，但在當前資源、環(huán)境壓力日益加大，國家強調(diào)“供給側(cè)改革”，并越來越重視提高經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量和效益的大背景下，這一行為將難以為繼，未來經(jīng)濟增長最終還是要回歸到發(fā)展新技術(shù)，發(fā)展新產(chǎn)業(yè)，全面提高環(huán)境全要素生產(chǎn)率上來。

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Source of Green Economic Growth and Spatial Measurement of Its Convergence in Chinese Provincial-level Administrative Areas

SHI Feng-guang
（School of Economics,Anyang Normal University,Anyang 455000,China）

By using the green economic growth accounting framework based on the directional environmental production function,this pa?per decomposes the economic growth of Chinese provincial-level administrative areas from 2000 to 2015 into environmental technology progress(MLTC),environmental technology efficiency(MLEC),environmental regulation(EPC),industrial environment structure(IES)and factor input(INP),and then tests the spatial σ ce convergence and the spatial β convergence of each growth source.The study finds that al?though environmental TFP is an important force to drive economic growth at provincial-level in China,on the whole,its contribution to eco?nomic growth is less than factor input,whereas environmental regulation and industrial environment structure have less impacts on the eco?nomic growth at provincial-level in China.The study also shows that the sources of economic growth at provincial-level in China have a significant spatial correlation.Through the spatial σ convergence test and the spatial β convergence test,the paper finds that there are dif?ferent degrees of spatial divergent trend of economic growth contributed by environmental technology progress,environmental technology efficiency,environmental regulation and industrial environment structure,whereas economic growth contributed by factor input has a sig?nificant spatial convergence trend,which is the main force to narrow the economic gap between provinces in China by further analysis.

environmental TFP;environmental regulation;industrial environment structure;sources of green economic growth;spatial con?vergence

F061.5；F062.2

A

1007-5097（2017）12-0091-09

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.12.012

2017-03-07

河南省哲學社會科學規(guī)劃項目（2015BJJ037）；國家自然科學基金項目（U1304708）；河南省高等學校青年骨干教師資助計劃項目（2015GGJS-005）；教育部人文社會科學重點研究基地重大項目（16JJD790063）

石風光（1975-），男，江蘇沛縣人，副教授，管理學博士，副院長，研究方向：經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)管理。

［責任編輯：張 兵］