产业结构升级、技术创新与绿色全要素生产率——基于异质性视角的研究
逯进李婷婷
【关键词】绿色全要素生产率产业结构升级技术创新
【作者】逯进青岛大学经济学院，教授；李婷婷青岛大学经济学院，硕士研究生。
一、引言
改革开放后，中国保持了长期高速经济增长，但以“三高一低”为特征的粗放增长模式引发了严重的资源与环境问题，使经济发展的可持续性受到严重挑战。如何在保持经济持续稳定增长的同时，有效降低能源消耗与污染排放，全面构筑绿色发展之路，成为国家发展战略层面的重大议题。近年来，中国以绿色全要素生产率为重要指向的高质量发展体系得以全面推进，与此相契合，以经济结构调整为目标的供给侧结构性改革所涉及的产业结构升级和技术创新两大核心领域，逐步成为加快推进经济绿色高质量发展的重要抓手。
产业结构升级作为经济增长的重要基础，具有“资源转换器”和“污染物控制体”作用（于斌斌，2017），在很大程度上决定着经济发展方向和环境保护质量，进而成为提升绿色全要素生产率的重要途径（原毅军、谢荣辉，2015）。从全球主要经济体绿色发展的一般规律看，产业结构升级往往伴随着“产业结构红利”的持续释放。新旧产业的持续更替使清洁、高效产业逐渐兴起，由此促使全社会资源配置持续优化、生产效率不断提高，进而有效支撑绿色全要素生产率的提升（韩晶等，2019；刘志彪、凌永辉，2020）。聚焦于绿色高质量发展目标，2008年以后中国开始深入推进产业结构升级，借此初步构建起产业、经济与环境三方协同的发展局面，由此激发了绿色全要素生产率的全面提升（柯善咨、赵曜，2014）。然而，部分地区执着于产业结构升级的美好愿景，不断强化对产业结构升级的干预，造成供求结构错配，进而出现一定程度的“结构性减速”，这对绿色全要素生产率产生明显的负面影响（刘志彪、凌永辉，2020）。
技术创新作为提升资源配置效率的手段，可有效降低单位产出能耗，进而在长期内提高绿色全要素生产率水平（Liu等，2016；王林辉等，2020）。尤其是在限定严格的环境红线和排放标准后，将形成更为有效的绿色技术创新激励机制，由此进一步对绿色全要素生产率的提升产生持续的正向支撑（冯志军等，2017；蔡乌赶、周小亮，2017）。然而，“适宜性”理论和“生产率悖论”认为，非适宜的技术创新很难与经济体的发展阶段、要素禀赋结构相匹配，这将减弱技术创新的内在动力，从而不利于绿色全要素生产率水平提升（林毅夫、张鹏飞，2006；孔宪丽等，2015）。此外，“环境悖论”认为，完全以经济增长为导向的技术创新有可能忽视技术创新对资源环境产生的负面影响，由此进一步影响绿色全要素生产率的提高（王文军，2017）。
经典的“统一增长理论”认为，人口作为潜在而重要的约束因素，对迅速而连续的经济增长阶段转型有重要作用（Galor，2005）。因此，在经济增长过程中，特别是经济面临结构转换的关键阶段，人口因素所产生的导向性作用不容忽视。党的十九大报告指出，通过技术创新和产业结构调整实现经济绿色发展的根本出发点是实现人与自然和谐共生，本质是实现人口、资源、环境与经济的协调发展。有研究认为，人口数量、人口质量及人口空间分布等都会对产业结构升级或技术创新产生影响，进而可能影响二者对绿色全要素生产率的作用方式和强度（王金营、刘艳华，2020；尚娟、廖珍珍，2021）。
二、研究方法与数据说明
（一）模型设定
1.基准模型
2.有限混合模型
（二）变量选取
1.被解释变量
本文引入基于SBM方向距离函数的GML指数进行绿色全要素生产率的测算（刘钻扩、辛丽，2018）。其中投入指标包括：（1）劳动力L，以各省年末就业总人数表示；（2）资本投入Z，采用永续盘存法求得的资本存量表示。其中基期资本存量选用张军等（2004）核算的2000年资本存量数据；固定资产投资利用各省固定资产价格平减指数，转换为以2000年为基期的实际值；折旧率δt设定为9.6%（张军等，2004）；（3）能源投入E，以常用的标准煤折算方法折算后的等价值总能源消耗量表示。产出指标包括：（1）期望产出GDP，以各省GDP平减指数折算为以2000年为基期的GDP实际值代表；（2）非期望产出CO2，以2006年联合国政府间气候变化专门委员会提出的CO2计算方法和国家发展改革委能源研究所提供的碳排放系数，对八类主要化石能源的碳排放进行估计（Eggelston等，2006；Benjamin等，2020）。
2.核心解释变量
3.控制变量
环境规制（ers）以环境污染治理费用占GDP比重衡量；能源消费结构（es）以煤炭消费量占能源消费总量比重衡量；基础设施建设（infra）以年末公路里程数与总人口比值衡量；外商直接投资（fdi）以外商投资总额与地区生产总值的比值衡量。
4.伴随变量
依据Flachaire等（2014）的思路，控制变量和伴随变量的作用具有明显差异：控制变量有助于对模型因果关系的准确性进行有效支撑，尽可能准确地限定研究样本的内部变化；而伴随变量作为一组额外的变量纳入模型，其主要作用在于对样本客观分组后，深入解释各组别之间因果关系特征的异质性。本文以人口结构指标作为伴随变量，其中，劳动力以年末劳动总人口的对数值衡量；人力资本以人均受教育年限的对数值衡量；城镇化率以年末城镇人口占常住人口的比重衡量。
本文以2000～2018年中国30个省份为研究对象。数据来自《中国统计年鉴》《中国人口统计年鉴》及各省统计年鉴和统计公报、Wind数据库、EPS数据库。其中城镇化率2000～2005年数据参考林坚（2010）的方法进行校正和补齐，其余少量缺失数据通过线性拟合法补齐。另外，为消除极端值的干扰，对部分数据进行缩尾处理；同时，为减少异方差和统计性偏误，对部分数据进行对数化处理。
三、实证分析
（一）基准回归
由全样本回归结果可知，产业结构升级和技术创新均对绿色全要素生产率有显著影响，具体表现为以下几方面特征。
1.产业结构升级有利于绿色全要素生产率的提高
从产业结构演进的一般规律看，产业结构重心由第一产业向第三产业转移往往伴随着传统产业逐渐被低污染、低耗能和高附加值新兴产业替代，由此不但能提高要素生产效率，还会降低能源消耗强度，从而对绿色全要素生产率产生积极影响（刘赢时等，2018；韩晶等，2019）。从中国的发展实践看，2000～2018年，三次产业单位GDP的CO2排放量逐年下降，且第一产业和第三产业的排放量均远低于第二产业；同时，第三产业与第二产业生产率相近且远高于第一产业。这意味着中国的产业结构升级正稳步推进，污染物排放强度的下降和生产效率的提高将有助于绿色全要素生产率的提升。
2.技术创新有利于绿色全要素生产率的提高
（二）稳健性检验
1.内生性检验
考虑到产业结构升级、技术创新与绿色全要素生产率之间可能存在双向因果关系，本文将产业结构升级及技术创新的滞后一期和差分项作为工具变量引入模型，应用系统GMM检验可能存在的内生性。回归结果显示产业结构升级和技术创新的系数显著性及符号未发生改变，由此证明基准回归结果稳健。
为解决遗漏变量造成的估计偏误，本文借鉴Frank（2005）、干春晖等（2011）的做法，用自变量与因变量的协同项解决控制变量不足造成的内生性问题。同时，考虑到该协同项将可能导致模型出现新的双向因果内生性问题，故进一步根据王桂军等（2020）的做法，将所有的解释变量均视为内生，并引入其滞后项和差分项作为工具变量进行系统GMM回归。估计结果与基准回归基本一致，说明基准回归是稳健的。
2.替换变量
将产业结构升级替换为第三产业增加值与第二产业增加值之比（干春晖等，2011）；技术创新替换成研发经费支出实际值的对数值。替换变量后的回归结果与基准回归结果基本一致，表明基准回归的设定及结果是稳健的。
（三）主观分组分析
为初步验证产业结构升级和技术创新对绿色全要素生产率影响可能存在的异质性特征，本文按地理位置和收入水平将全样本划分为两类子样本分别进行检验。通过比较分样本与全样本回归结果可知，回归系数差异非常明显。进一步通过比较两类分样本的估计结果发现，二者之间的系数也存在明显差异。这意味着主观分组标准不同，产业结构升级和技术创新对绿色全要素生产率的影响存在显著差异。为此，需要进一步考虑以下问题：摒弃主观分组思路，是否可以从客观分组视角观察不同省份产业结构升级和技术创新对绿色全要素生产率影响的模式差异？如果可以实现有效的客观分组，那么每一分组的特征及其决定因素是什么？下面引入有限混合模型，对此加以解析。
（四）有限混合模型
1.最优客观分类
在展开分析之前，需要对全样本回归模型的残差进行检验，以验证样本是否存在客观差异。如果存在，则模型的残差分布将拒绝正态分布假设。残差检验结果显示在1%水平上拒绝原假设，这意味着技术创新、产业结构升级对绿色全要素生产率的影响存在客观异质性，因此可进行客观分组回归。随后，依据AIC、BIC、CAIC、AIC3信息准则，判定产业结构升级和技术创新对绿色全要素生产率影响的模式种类。由结果可知，无论有无伴随变量，最优影响模式均为3种。值得注意的是，带有伴随变量的情况下，信息准则的判定数值及误判偏差均明显小于无伴随变量的情况。这意味着伴随变量的引入明显增强解释变量的回归系数精度。
2.回归结果分析
这里引入最大期望算法（EM）进行三类别有限混合模型最大似然估计。从分组特征看，一方面，模式二中产业结构升级和技术创新的系数值最大，分别为1.2262和0.1765；模式三的系数值最小，分别为-0.3191和0.0523。由经验贝叶斯准则可知，河南、河北、湖南等属于模式一；北京、上海、广东等属于模式二；甘肃、青海、新疆等属于模式三。从这一分类大致可以看出，模式二涵盖了中国经济最发达的省份，而模式一和模式三中各省经济发展水平依次降低。结合上述回归系数值可以发现，经济越发达、产业结构升级和技术创新对绿色全要素生产率的正向作用越强。为了刻画上述特征，本文将3种模式分别定义为“追赶型”“领先型”和“落后型”，且系统判定模式一为基准组。同时“领先型”模式人力资本和城镇化率的系数显著为正，但劳动力的系数不显著；“落后型”模式劳动力和城镇化率的系数显著为正，人力资本系数不显著。这一系列结果表明，人力资本和城镇化率有助于解释为什么部分省份属于“领先型”；而劳动力和城镇化率则有助于说明其他省份属于“落后型”的原因。
上述结果意味着，与“追赶型”相比，“领先型”模式下，城镇化率和人力资本水平提高会促使产业结构升级、技术创新对绿色全要素生产率的正向作用得以加强。原因主要有以下两个方面。
第一，从城镇化发展水平看，与“追赶型”模式相比，“领先型”模式的城镇化率相对较高（平均高于70%），且增速较低。根据“城市S形发展曲线”可知，此时城镇化已进入质量提升阶段（陈明星等，2011），具有明显的“大城市效率”“选择效应”和“集聚效应”等优势。随着这些优势的持续释放，这一阶段的城镇化显现出更高效的发展状态，从而对优质生产要素及高附加值、低污染的高层次产业形成较强的吸纳；而在形成产业和要素空间集聚的同时，加快了企业之间的技术交流与合作。借此，区域技术创新能力及产业结构升级得以持续推进，随之促进了绿色全要素生产率的提高。
第二，从人力资本看，与“追赶型”相比，“领先型”模式人均受教育年限及受高等教育人数占比更高，即这一模式人力资本水平更高、结构更优。考虑到人力资本是技术创新的重要基础，因此“领先型”的技术创新水平相对更高，而这将产生明显的节能减排优势。从微观层面看，一旦企业技术创新能力提升，生产效率不仅随之提升，而且会有效降低其对资源性要素的依赖和污染物排放；同时，企业创新能力普遍提升后，将会强化宏观层面技术创新的优化演进，进而从整体上有效降低能源消耗与污染物排放。受两方面共同作用，这一模式的绿色全要素率将得到不断提高。
与“追赶型”相比，“落后型”模式下，城镇化率提高及劳动力增加时，不但会导致产业结构升级对绿色全要素生产率产生负向影响，还会导致技术创新对绿色全要素生产率的正向促进作用下降。原因主要有以下两个方面。
第二，从劳动力的作用机制看，供给充分时，劳动力成本会维持在较低水平。这使多数企业缺乏由劳动密集型向资本、技术密集型生产方式转换的内生动力，也就无法摆脱劳动力依赖生产模式，继而无法改变要素配置效率和生产效率低下的局面，这对绿色全要素生产率的提高不利。从实际情况看，“落后型”模式中各省人均受教育年限低于“追赶型”，并且高等教育人数占比从2008年以后与“追赶型”的差距越来越大。这意味着“落后型”模式中各省的低层次基础性劳动力比例相对较高。在此状态下，如果一味提升人口城镇化速度，将可能加剧低素质人口的城镇化规模，从而产生消费模式和生产结构的“低端路径锁定”。这不仅导致绿色技术创新氛围的缺失，也阻滞产业结构的绿色转型，最终难以实现绿色全要素生产率水平的提高。
3.模式转换
从各模式历年绿色全要素生产率的均值可以发现，“领先型”模式下的绿色全要素生产率始终处于高位。这表明以“领先型”发展模式为代表，中国绿色高质量发展具有广阔前景。今后进一步力促“追赶型”、特别是“落后型”省份向“领先型”转变，对持续提升中国的绿色全要素生产率具有重要的现实意义。
四、结论与建议
本文应用有限混合模型解析了2000～2018年中国省域产业结构升级和技术创新对绿色全要素生产率的异质性影响特征。主要研究结论为：（1）中国的产业结构升级和技术创新对绿色全要素生产率具有明确的正向影响，且这一影响可被客观划分为3种模式。（2）3种模式中，“领先型”省份的绿色全要素生产率最高，且产业结构升级和技术创新对绿色全要素生产率的促进作用最明显。同时，“领先型”省份的人力资本和城镇化率提高后，会有效促进产业结构升级和技术创新对绿色全要素生产率的提升作用；但“落后型”省份劳动力数量和城镇化水平提高后，反而会阻滞产业结构升级和技术创新对绿色全要素生产率的正向影响。（3）考察期内近一半的省份从“追赶型”和“落后型”转变为“领先型”，人力资本水平和城镇化率的提高是促使这些省份发生模式转换的关键因素。
结合实证结果，本文提出以下建议：（1）“落后型”模式中的青海、新疆、甘肃等西部省份，应以资源环境保护为大局，加快构建与本地区社会经济发展和环境约束相适宜的资源环境友好型产业升级与技术创新体系，避免进入以高度工业化为导向的产业结构升级与技术创新误区。（2）重点提升“落后型”模式的整体人才蓄养能力。各省可根据自身发展定位，制定和完善更有吸引力和保障力的高层次人才引进与安置政策，避免低素质劳动力大规模引入而造成的产业“低端锁定”。在这方面，可通过建立城市扩张约束性目标，适当控制城镇化扩张速度，进而实现人口与绿色发展的高质量协同共进。（3）对于北京、上海、广东等“领先型”省份，由于其产业结构升级、技术创新、城镇化发展、人力资本积累已初步实现了相对合理的协同共进态势，故应依据自身发展定位，秉持制度创新理念，增强政策弹性，吸引高层次人才集聚，推动高质量城镇化发展，以此强化技术创新和产业结构升级对绿色全要素生产率的支撑。
参考文献（略）
原文发表于《中国人口科学》2021年第4期，有删减，转载请注明