丁曉慧
山東外事職業(yè)大學(xué)? 摘 要:綠色全要素生產(chǎn)率的提高在數(shù)字經(jīng)濟(jì)崛起下,仍存在較大提升空間。在新常態(tài)階段經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的發(fā)展趨勢(shì)下,本文嘗試采用DEA方法對(duì)2001—2018 年中國(guó)各省際綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算,并依據(jù)最后結(jié)果對(duì)我國(guó)外商直接投資和財(cái)政支出兩方面因素與綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行實(shí)證性分析。得出主要結(jié)論:(1)我國(guó)不同地域間綠色全要素生產(chǎn)率區(qū)別較小,且增長(zhǎng)速度緩慢。(2)外商直接投資和財(cái)政支出兩種因素能夠正面影響綠色全要素生產(chǎn)率,且效果顯著;加入交互項(xiàng)后,外商直接投資和財(cái)政支出則負(fù)面影響綠色全要素生產(chǎn)率,但綠色全要素生產(chǎn)率的邊際效應(yīng)呈現(xiàn)遞增效果。(3)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值在我國(guó)東中西部地區(qū)均呈現(xiàn)顯著促進(jìn)作用,對(duì)外貿(mào)易則起到抑制作用。最后根據(jù)結(jié)果提出我國(guó)提高綠色全要素生產(chǎn)率的建議。
關(guān)鍵詞:財(cái)政支出;外商直接投資;綠色全要素生產(chǎn)率
中圖分類號(hào):F740 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-0298(2020)12(a)-097-05
2015年起自提高全要素生產(chǎn)率成為政府工作報(bào)告內(nèi)容,如今已經(jīng)被認(rèn)為是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型的一種重要推動(dòng)力。當(dāng)前面對(duì)產(chǎn)業(yè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型契機(jī),消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)的崛起,會(huì)有大量數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景倒逼供給端或者產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈重構(gòu),帶來(lái)全要素生產(chǎn)率的巨大提升空間。新基建的發(fā)展也將對(duì)產(chǎn)業(yè)的制造轉(zhuǎn)型帶來(lái)基礎(chǔ)變革,引起TFP的提高。目前中國(guó)不同地區(qū)的資源稟賦和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)展不平衡,對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展帶來(lái)不利影響,更影響了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)性。
現(xiàn)在國(guó)內(nèi)對(duì)GTFP影響因素的研究一般聚焦在財(cái)政因素、技術(shù)因素、對(duì)外因素、經(jīng)濟(jì)因素、金融因素、環(huán)境規(guī)制因素等方面,因?yàn)檠芯壳腥朦c(diǎn)和方法的不同,研究結(jié)論也不盡相同。根據(jù)前人已有的研究,本文試圖從外商直接投資與財(cái)政支出對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響角度入手,采用DEA方法測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率,之后對(duì)外商直接投資和財(cái)政支出進(jìn)行理論機(jī)制回歸分析,并進(jìn)行穩(wěn)健性和內(nèi)生性的處理。最后根據(jù)研究結(jié)果提出相關(guān)的建議。
1 測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率
1.1 研究方法和模型
DEA (數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)是一種測(cè)量生產(chǎn)效率的線性模型,采用這種典型的非參數(shù)方法估算綠色全要素生產(chǎn)率,優(yōu)點(diǎn)是無(wú)需對(duì)生產(chǎn)函數(shù)形式和分布作出假設(shè),避免較強(qiáng)的理論約束。通過(guò)將 DEA方法和 Malmquist指數(shù)結(jié)合起來(lái),可以考查兩個(gè)不同時(shí)期全要素生產(chǎn)率變化(tfpch)的Malmquist指數(shù)。
1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理
本文選取各省地區(qū)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出指標(biāo),勞動(dòng)和資本投入作為投入指標(biāo)。由于數(shù)據(jù)的可獲得性,故選取除西藏、香港、澳門和臺(tái)灣之外的30省 (區(qū)、市)作為決策單元。樣本數(shù)據(jù)為各省市區(qū)2001—2018年的面板數(shù)據(jù)。
(1)期望產(chǎn)出指標(biāo):將各省各年度的地區(qū)生產(chǎn)總值根據(jù)GDP 折算指數(shù)分別按照2000年為基期計(jì)算GDP。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2019)。
(2)非期望產(chǎn)出指標(biāo):根據(jù)以往相關(guān)研究將二氧化碳排放量作為非期望產(chǎn)出的指標(biāo),本文由于數(shù)據(jù)可獲得性,選擇工業(yè)三廢污染物、二氧化硫和粉塵的排放作為替代指標(biāo)。
(3)勞動(dòng)指標(biāo):采用各省的就業(yè)人數(shù)作為人力資本投資。
(4)資本指標(biāo):本文以常用的永續(xù)盤存法測(cè)算的物質(zhì)資本存量作為資本指標(biāo)。永續(xù)盤存法的公式為:
(4)
在式 (4)中,K代表存量資本,t表示不同時(shí)間段;I表示固定資產(chǎn)投資總額,本文采用固定資本形成額作為代替;P表示固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù),并以2000年為基期進(jìn)行計(jì)算。通過(guò)采用 (張軍,2004)測(cè)算的2000年不變價(jià)的資本存量作為基期存量資本;折舊率采用9.6%。固定資本形成額來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2019),固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。
(5)能源指標(biāo):選擇年能源消耗總量作為能源投入指標(biāo),選取采用標(biāo)準(zhǔn)煤折算后的能源消費(fèi)量。經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中能源消費(fèi)是產(chǎn)生非期望產(chǎn)出的主要來(lái)源。表1對(duì)2001—2018年投入和產(chǎn)出變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析。
1.3 實(shí)證結(jié)果及分析
本文利用DEAP2.1軟件,計(jì)算2001—2018年中國(guó)各省份 Malmquist指數(shù)及其分解,結(jié)果如表2所示。
由表2得出,時(shí)間趨勢(shì)上,中國(guó)的省際綠色全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)總體來(lái)看是呈上升趨勢(shì)。在2001—2017年,除了2009年和2011年有下滑現(xiàn)象之外,其余年份均保持穩(wěn)定。2018年各省的綠色全要素生產(chǎn)率有很大幅度的上升。區(qū)域差異上,西部地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率高于中部地區(qū)和東部地區(qū)。單獨(dú)從各個(gè)省份來(lái)看,北京、上海、陜西的綠色全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)較大,河北和甘肅綠色全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)較低,其余各省的數(shù)值差異不大。
2 實(shí)證分析
2.1 模型構(gòu)建
式 (5)中,i表示各個(gè)省份,t表示時(shí)間 (年),GTFP代表綠色全要素生產(chǎn)率,F(xiàn)DI代表外商直接投資額,GOV代表政府財(cái)政支出,X代表控制變量,主要包括科技投入、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)密度和貿(mào)易。
2.2 變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明
2.2.1 被解釋變量
綠色全要素生產(chǎn)率,數(shù)據(jù)來(lái)源于筆者測(cè)算 (見表2)。
2.2.2 主要解釋變量
(1)外商直接投資(FDI),以外商直接投資額占GDP比重表示。外商直接投資作用于各地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率,主要方式包括產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、技術(shù)關(guān)聯(lián)和知識(shí)溢出效應(yīng)。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。(2)政府財(cái)政支出 (GOV),以地方財(cái)政一般支出(2007年之前為財(cái)政支出,2007年及之后為一般預(yù)算支出)表示。政府財(cái)政支出能夠改善生產(chǎn)、生活設(shè)施,能夠間接改善環(huán)境和提高生產(chǎn)率。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。
2.2.3 控制變量
(1)科技投入 (RD),選用RD投入表示??萍纪度肱c綠色全要素生產(chǎn)率之間存在正向提升關(guān)系,主要邏輯在于加大科技投入將產(chǎn)生技術(shù)外溢,引起環(huán)境治理能力和資源配置效率的提升。因此,本文采用RD衡量科技投入水平。(2)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè) (INF)。以公路、鐵路和內(nèi)河航運(yùn)里程之和除以人口表示。交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)能夠?qū)G色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生阻礙,主要在于它很大程度上與環(huán)境污染有關(guān)。本文選取各地區(qū)人均道路面積來(lái)測(cè)量基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。(3)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 (GDP),采用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值表示。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響綠色全要素生產(chǎn)率的重要宏觀因素。本文將最有代表性的GDP 數(shù)據(jù)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)算的依據(jù)。(4)經(jīng)濟(jì)密度 (ED),用單位面積上的人口數(shù)量表示。經(jīng)濟(jì)密度越高,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平就越高,同時(shí)對(duì)環(huán)境影響也可能越大。(5)貿(mào)易 (TRADE),選用省際貿(mào)易額表示。在技術(shù)溢出效應(yīng)中,貿(mào)易也是其中方式之一,對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率會(huì)產(chǎn)生影響。以上數(shù)據(jù)全部來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。
2.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析與相關(guān)性檢驗(yàn)
(1)根據(jù)變量作描述性統(tǒng)計(jì)分析,如表3所示,作出數(shù)據(jù)的觀測(cè)值各數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值和中位數(shù)。(2)根據(jù)數(shù)據(jù)作各變量之間的相關(guān)系數(shù),如表4所示。
2.4 實(shí)證結(jié)果與分析
全樣本回歸結(jié)果。本文以30個(gè)省區(qū)市為樣本, 采用面板回歸模型回歸分析外商直接投資和政府財(cái)政支出對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響,回歸結(jié)果如表5所示。
模型 (1)到模型 (4)采用混合回歸法,模型 (5)采用固定效應(yīng)回歸法。經(jīng)過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果采用固定效應(yīng)模型。模型 (1~4)分別是綠色全要素生產(chǎn)率對(duì)外商直接投資、財(cái)政支出、兩者交互項(xiàng),以及加入控制變量進(jìn)行回歸。采用回歸分析方法,可以發(fā)現(xiàn)綠色全要素生產(chǎn)率與變量之間的互動(dòng)關(guān)系及其變化是如何的。從回歸結(jié)果來(lái)看,外商直接投資和財(cái)政支出兩個(gè)因素均對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率提升起數(shù)據(jù)提升作用,加入兩者交互項(xiàng)后,外商直接投資和財(cái)政支出對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)阻礙作用,而兩者對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的邊際效應(yīng)呈現(xiàn)遞增效果。同時(shí),也可以看出國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用,而經(jīng)濟(jì)密度和交通設(shè)施情況及對(duì)外貿(mào)易對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響為阻礙作用。
為了保證回歸的穩(wěn)健性,本文采用廣義可行的極大似然估計(jì)方 (FGLS)對(duì)方程進(jìn)行回歸?;貧w同樣采用全樣本回歸的方式,如表6所示。
通過(guò)表6可以看出,外商直接投資和財(cái)政支出對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)顯著促進(jìn)作用,兩者交互項(xiàng)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的邊際效應(yīng)為正。兩者交互后,兩者對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響變?yōu)橐种谱饔茫砻骰貧w結(jié)果具有穩(wěn)健性。
為進(jìn)一步了解東中西部地區(qū)外商直接投資和財(cái)政支出對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響,為此,采用固定效應(yīng)模型對(duì)東中西部地區(qū)分區(qū)域進(jìn)行回歸,如表7所示。
由表7可知,模型 (1)到模型 (3)分別為東中西部地區(qū)回歸結(jié)果。結(jié)果表明:在東部地區(qū),外商直接投資和政府性采購(gòu)支出對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率均產(chǎn)生顯著影響,外商直接投資和政府財(cái)政支出均起到抑制作用。兩者交互項(xiàng)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的邊際效應(yīng)遞增。在中部地區(qū),外商直接投資對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率起到抑制作用但不顯著,財(cái)政支出產(chǎn)生顯著負(fù)向作用,兩者交互項(xiàng)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的邊際效應(yīng)遞增。在西部地區(qū),外商直接投資和政府財(cái)政支出對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的顯著抑制作用,兩者交互項(xiàng)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的邊際效應(yīng)遞增。
3 結(jié)論與建議
本文通過(guò)2001—2018年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)測(cè)算省際綠色全要素生產(chǎn)率,并實(shí)證分析外商直接投資、財(cái)政支出與綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系。結(jié)果表明:(1)在地區(qū)分布上綠色全要素生產(chǎn)率存在較小差異,呈現(xiàn)西部地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率水平較高,中部和東部地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率水平較低的現(xiàn)象;在時(shí)間維度上則表現(xiàn)為受到金融危機(jī)的影響下降,其余年份增長(zhǎng)速度緩慢。2018年有較大的提高。(2)在全國(guó)和東部地區(qū),外商直接投資對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率起到促進(jìn)效應(yīng);財(cái)政支出起到正項(xiàng)促進(jìn)效應(yīng)。(3)在加入交互項(xiàng)后,外商直接投資和財(cái)政支出對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響變?yōu)橐种疲瑑烧邔?duì)綠色全要素生產(chǎn)率的邊際效應(yīng)遞增。(4)對(duì)外貿(mào)易在全國(guó)和東中西部地區(qū)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)顯著抑制作用,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值則呈現(xiàn)促進(jìn)作用。
基于上述結(jié)論,提出如下政策建議:
一是注重均衡發(fā)展。要推動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)從空間不平衡向空間均衡發(fā)展,仍要首先提升技術(shù)創(chuàng)新,但要注意技術(shù)效率的提升,城市整體技術(shù)水平要兩者兼顧,同時(shí)不同地區(qū)技術(shù)發(fā)展要均衡。創(chuàng)新能力較弱地區(qū)可以加大科技研發(fā)投資力度, 引進(jìn)關(guān)鍵技術(shù)和前沿技術(shù),而創(chuàng)新能力較好的地區(qū)應(yīng)發(fā)揮科技領(lǐng)頭羊作用,鼓勵(lì)技術(shù)外溢促進(jìn)其他地區(qū)技術(shù)水平的提升。同時(shí),各地區(qū)要提高資源統(tǒng)籌管理并加強(qiáng)資源管理模式創(chuàng)新,想方設(shè)法提高技術(shù)效率,減少科技資源浪費(fèi)。
二是城市化格局需明確調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間方向以協(xié)調(diào)發(fā)展。中西部等城市化發(fā)展較慢的地區(qū),應(yīng)由其注重政策和制度配套創(chuàng)新,加快推進(jìn)城市人口與技術(shù)等要素集聚。當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要方向,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與資源稟賦的同步協(xié)調(diào),資源在空間分布上的協(xié)調(diào),將推動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的空間均衡。
三是深化市場(chǎng)化改革,最大限度地發(fā)揮城市化、市場(chǎng)化協(xié)調(diào)互動(dòng)作用,進(jìn)一步提升綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)空間均衡。由其經(jīng)濟(jì)相對(duì)較弱地區(qū),要改善營(yíng)商環(huán)境,改革市場(chǎng)要素流通環(huán)境,市場(chǎng)化程度越高,協(xié)調(diào)發(fā)展速度也越快。
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