1、“双碳”目标下三大流域产业转型升级与绿色全要素生产率提升田泽，斯洪诚，任阳军，毛春梅（河海大学商学院；公共管理学院，南京）收稿日期：基金项目：国家社会科学基金重点项目（）；国家社会科学基金后期资助项目（）；江苏省创新支撑计划软科学研究项目（）；中央高校基本科研业务专项资助项目（和）作者简介：田泽，河海大学商学院教授、博士生导师，主要从事低碳经济政策研究；任阳军，河海大学商学院讲师，主要从事管理定量分析；毛春梅，河海大学公共管理学院教授、博士生导师，主要从事资源与环境管理研究。摘要：产业转型升级是提升绿色全要素生产率和实现“双碳”目标的重要驱动力。研究结果表明：长江流域、珠江流域和黄河流域绿色全
2、要素生产率水平依次递减，多数省份是由于技术效率未得到改善而抑制绿色全要素生产率增长；三大流域产业转型升级水平并不同步，产业结构整体向合理化的方向发展，但产业结构高级化发展并不理想；三大流域分别处于不同发展阶段，绿色全要素生产率与产业转型升级的互动关系也因地区差异而存在不同，长江流域和黄河流域的绿色全要素生产率提升分别受到产业结构高级化和产业结构合理化的影响，珠江流域的绿色全要素生产率提升对产业结构合理化有促进作用。为实现三大流域“双碳”目标下的产业转型升级，需要促进技术效率增长，提升产业结构高级化水平，因地制宜推动优势产业高质量发展。关键词：双碳目标；三大流域；产业结构；绿色全要素生产率；模型
3、中图分类号：文献标识码：文章编号：（）一、引 言年，中国在联合国大会上正式向全世界做出“年前实现碳达峰、年前实现碳中和”的庄严承诺，凸显了在应对全球气候变化上一个负责任大国的决心与担当。年月，习近平总书记在中共中央政治局第三十六次集体学习时就推进双碳工作做出重要部署，指出推进产业优化升级，加强数字经济与绿色低碳产业深度融合，加快步入低碳、循环的经济高质量发展道路。而绿色全要素生产率被认为是反映“双碳”目标下社会经济发展质量的重要指标，其测算范围同时涵盖了经济增长水平和资源环境效益，相较于传统的全要素生产率，能够更全面客观地代表地区经济发展质量，符合绿色发展的时代要求，以绿色全要素生产率衡量地区
4、绿色转型程度也是学界的普遍做法。产业转型升级是高质量经济增长方式转变的关键举措，以产业转型加快绿色全要素生产率提升是推动地区绿色转型的重要保障。我国主要流域南北纵向可分为黄河、长江和珠江三大流域，长江流域是我国黄金水道，也是我国经济发展和增长的领跑者；珠江流域水力资源和矿产资源丰富，下游地区经济发达；黄河流域是中国重要的生态屏障和经济地带，承载着“一带一路”“西部大开发”等重大国家战略。三大流域涉及二十几个省份，是中国经济社会发展的重要引擎和参与国际竞争的重要平台，在建设社会主义现代化国家和完成“双碳”目标中具有举足轻重的战略地位。但对我国经济高质量发展而言，三大流域绿色生态发展“不均衡、不充
5、分”问题始终存在，制约着各流域产业转型升级。面对新一轮全球产业科技变革，三大流域抓住机遇调整经济结构和转变产业发展模式，以产业转型升级促进绿色经济增长是实现“双碳”目标的重要路径之一。“碳达峰、碳中和目标既是我国向世界做出的庄严承诺，也是一场广泛而深刻的经济社会变革，绝不是轻轻松松就能实现的”。目前中国已经踏上了建设社会主义现代化的第二个百年新征程，而“双碳”目标将贯穿整个新发展阶段。基于此，在“双碳”目标下探究三大流域产业转型升级与绿色全要素生产率的互动关系对于高质量经济发展具有重要意义。产业结构与绿色发展的相互关系是近年来学界的研究热点。多数学者以格罗斯曼和克鲁格（-）提出的环境库兹涅兹曲
6、线作为研究基础。岛田（）研究发现，日本产业结构转型升级将会促进环境绿色发展。林等（）研究发现，产业结构优化升级有利于生态环境的正向改变。宋（）对能源经济型城市研究发现，产业转型升级与绿色发展具有显著正相关关系。闫（）基于调查分析发现，低碳发展必须与产业结构优化升级紧密结合。徐国权等以江苏省为研究对象，测算发现产业结构转型将会促进经济发展与碳排放脱钩。原嫄和周洁运用模型研究发现，产业结构合理化总体上能抑制碳排放。目前学界对于产业转型升级与全要素生产率的关系研究分为两类。第一类观点认为产业转型升级对全要素生产率具有推动作用。波茨沃斯和柯林斯（）对比了中国和印度的经济增长模式，认为中国全要素生产率提
7、升的原因之一是产业转型升级。郑和吴（）研究发现产业结构转型是中国经济效率提升的原因之一。张凌洁和马立平认为产业结构升级对全要素生产率的促进作用关键在于数字经济的发展。单婧和张文闻以粤港澳大湾区为研究对象，分析结果表明产业结构转型显著促进了全要素生产率提升。另一类观点认为产业转型升级并不一定利于生产效率的提升，德弗里斯等（）研究国际经济现象时发现，产业结构调整有可能会造成该国生产效率降低。王等（）研究发现区域性的产业转型升级对经济增长可能存在抑制效应。余泳泽等运用面板模型测算发现，生产性服务业的发展抑制全要素生产率的提升。朱旭强和王志华以苏、闽、粤为研究对象，发现产业结构升级对于全要素生产率提升
8、现象的解释力较弱。国内外学者关于产业转型升级对绿色全要素生产率的影响主要分为两类。一是研究产业转型升级对绿色全要素生产率的促进作用。部分学者认为，产业结构优化升级缓和了经济增长和环境污染的矛盾，总体上有助于提升绿色全要素生产率。杨等（）运用 指数研究发现，产业结构升级推动生产要素的有效利用，显著促进绿色全要素率提升。运用 指数模型测算绿色全要素生产率是目前较为流行的方法，赵等（）运用此方法分析发现，黄河流域产业结构升级显著促进了城市的绿色发展。李莎运用空间杜宾模型和门槛效应模型对中国省份数据进行分析，研究发现产业结构优化升级显著促进绿色全要素生产率增长。二是产业转型升级与绿色全要素生产率的不确
9、定性关系。梁等（）运用 指数模型研究发现，产业结构升级与绿色全要素生产率之间是难以拟合的非线性关系，随着曲线范围的变化，产业结构升级对绿色全要素生产率的促进或抑制效应会交替发生。朱风慧和刘立峰运用模型和空间计量模型测算了个地级市产业结构变化与绿色全要素生产率之间的相关关系，认为产业结构变化和绿色全要素生产率之间具有显著的区域性差异。综上所述，现有研究成果为探讨“双碳”目标下产业转型升级与绿色全要素生产率提升的互动关系提供了有益借鉴。但是，目前以下几个方面有待进一步扩展研究：围绕产业转型升级与绿色全要素生产率之间的影响关系依然存在较大分歧，产业转型升级与绿色全要素生产率之间的区域性差异是形成分“
10、双碳”目标下三大流域产业转型升级与绿色全要素生产率提升歧的重要原因；研究对象主要集中在国家级或省级层面，以三大流域作为研究对象的文献较少；研究方法多采用空间模型、方法或相关改进模型的结合，对产业转型升级与绿色全要素生产率的增长路径缺乏分析。基于此，本文运用 模型和模型对我国长江、黄河和珠江三大重点流域产业转型升级与绿色全要素生产率的互动关系进行实证分析，以期全面分析三大流域产业转型升级与绿色全要素生产率的发展情况，并为政策设计提供依据。二、研究设计（一）指标构建产业转型升级本文根据已有研究，将以产业结构合理化和产业结构高级化来衡量产业转型升级。产业结构合理化。目前学界普遍承认产业结构合理化能够
11、衡量地区各个产业之间资源要素配置的合理化程度。我们参考干春晖等的处理方法，其公式为：（）（）（）表示产值，表示就业人数，表示产业，表示产业部门数。当时，经济达到均衡，等于零。当不为零时，说明产业结构不均衡，由此可看出为一个负向指标。产业结构高级化。产业结构高级化是指产业结构从低级形式向高级形式演变的过程，是一国或地区经济取得实质性进展的重要标志。一般来说，产业结构高级化指标可以是用非农产业的比重、产业结构层次系数、第三产业与第二产业的比值、结构变动指数、高新技术产业比重等指标来衡量。本文采用第三产业与第二产业产值的比值来衡量产业结构高级化程度，命名为。绿色全要素生产率传统径向模型的效率水平出现
12、偏差的主要原因在于忽视了松弛性问题。托内（）提出了基于松弛变量的模型，效率评价模型的特点是非角度、非径向的，可以解决由于产出或投入角度选择的差异而导致的偏差问题。托内后来又扩展了超效率模型，并建立了一个能够处理非期望产出的非径向非角度超效率模型。本文参考魏等（）的研究思路，模型具体形式如下：()（），|（）其中，是观察样本的数量，是非期望产出超效率模型的效率，和分别是投入、期望产出和非期望产出，是权重向量，和分别是期望产出和非期望产出的松弛向量。（）指数。采用 （）生产率指数可以测度涵盖了非期望产出的效率，但帕斯特和洛弗尔（）指出，指数不具备循环累乘性和不年第期可传递性，只能对临近生产期的生产
13、率进行有效预测，无法测算生产率指数的长期变化趋势。随后他们提出了指数，各决策单元的所有考察时期作为基准构建生产前沿面，这样在满足循环性的同时，又不会产生无解的情况，且允许计算指数时存在技术退步。公式如下：（，）（，）（，）（）（，）（，）（）（，）（，）（，）（，）（）（）其中，为效率函数。为技术效率变化指数，为基数进步指数。由于全局参考集里包含了“”决策单元，因此可以构建 指数，该指数同时具备传递性和循环累乘性，且不存在模型无可行解等问题。当大于时，说明绿色全要素生产率提高；当大于时，说明决策单元通过技术效率推动绿色全要素生产率提升；当大于时，说明决策单元通过技术进步推动绿色全要素生产率提升
14、。绿色全要素生产率测算。本文主要选择资本、劳动与能源消耗为投入要素。固定资本存量参考张军等的计算方式。劳动力指标选取三大流域 年期间年末就业人数作为劳动力投入。能源消耗总量作为能源消耗投入指标。期望产出利用地区生产总值来表示，具体以年地区生产总值为基期采用指数平减法计算得到。非期望产出利用工业废水排放量、工业固体废物产生量、二氧化碳排放量、工业二氧化硫排放量来表示。表三大流域绿色全要素生产率投入产出指标选取一级指标二级指标具体数据投入资本要素劳动力要素能源要素固定资本存量年末单位从业人员全社会能源消耗总量产出期望产出非期望产出地区生产总值工业二氧化硫排放量工业固体废物产生量工业废水排放量二氧化
15、碳排放量（二）模型构建本文运用面板向量自回归模型（模型）对三大流域产业转型升级与绿色全要素生产率之间的关系进行实证检验。是基于时间序列数据的模型在面板数据层面的拓展，在一定程度上降低了向量自回归模型对时间序列长度的限制要求，可以更好地将所有样本个体对模型参数的估计包括其中，能同时达到分析变量之间的相互关系与得出各个变量受到其他变量冲击时的响应结果的双重目标。模型构建如下：，（）（）式中，表示省份，表示时间，为滞后阶数，为省份固定效应的列向量，为截距列向量，为滞后内生变量的估计系数，为模型的随机扰动项。，为随时间和地区变化的内生变量，包括产业结构高级化、产业结构合理化和绿色全要素生产率变动指数。
16、，为各内生变量的滞后期。表“双碳”目标下三大流域产业转型升级与绿色全要素生产率提升为变量描述性统计。表变量描述性统计变量符号黄河流域均值长江流域均值珠江流域均值绿色全要素生产率 产业结构高级化 产业结构合理化 （三）数据来源考虑到数据可得性，本文的时间跨度为 年。数据主要来源于中国统计年鉴国民经济和社会发展统计公报、地方统计局网站和其他相关网站，对少量缺失数据采取了线性插补法。三、实证结果及分析（一）绿色全要素生产率计算结果本文运用软件，结合绿色全要素生产率指数公式进行测算，结果如表所示。总体来看，黄河流域各省份绿色全要素生产率指数排名接近；长江流域各省份绿色全要素生产率指数，处于三大流域靠前层次，仅安徽绿色全要素生产率指数略小；珠江流域指数差别较大，广东和湖南指数排名靠前，余下省份排名靠后。黄河流域、长江流域及珠江流域均值分别为.、.、.。长江流域绿色全要素生产率明显高于黄河流域与珠江流域。从各省份绿色全要素生产率指数具体值来看，排名第一为上海，指数为.；排名最后为广西，指数为.。可见总体上三大流域绿色全要素生产率差异较小。从流域及省份指数排名来看，黄河流域除河南省排名第外，其余省份