中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間不平衡及其成因解析

劉華軍 李超 彭瑩 賈文星

摘 要：基于非期望產(chǎn)出SBM模型測度Malmguist生產(chǎn)率指數(shù)，揭示中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間不平衡特征，進一步探究其成因，結(jié)果表明：東部地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率增長較快，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)相對較慢。從結(jié)構(gòu)組成因素看，“十五”時期和“十二五”時期技術(shù)進步的差距是導致不同地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率增長差異的主要原因，而“十一五”時期則以技術(shù)效率為主。從外部影響因素看，縮小城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和市場化在地區(qū)間的不平衡可以有效促使不同地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率實現(xiàn)均衡發(fā)展。

關(guān)鍵詞： 綠色全要素生產(chǎn)率；空間不平衡；二次指派程序

中圖分類號：F124 文獻標識碼： A文章編號：1003-7217（2018）05-0116-06

一、引 言

堅持綠色發(fā)展是發(fā)展觀的一場深刻革命。當前，中國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，綠色是高質(zhì)量發(fā)展的主色調(diào)。在新階段，提高綠色全要素生產(chǎn)率是轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的戰(zhàn)略重點，也是推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。然而，不同地區(qū)在資源稟賦、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、發(fā)展動能等方面的分化跡象日益明顯，不僅加劇了綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間不平衡，也給新時期區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展帶來了新的壓力和挑戰(zhàn)?；谏鲜霰尘?，全面揭示綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間不平衡特征，準確識別綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的成因，可以為高質(zhì)量發(fā)展階段采取有效措施實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供重要的理論依據(jù)和決策支持。

從現(xiàn)有研究進展看，部分文獻基于DEA模型對綠色全要素生產(chǎn)率的測算結(jié)果分析了中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的區(qū)域差距，如匡遠鳳和彭代彥（2012）、王兵和黃人杰（2014）研究結(jié)果表明東部地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率增長率高于中西部地區(qū)，且呈現(xiàn)區(qū)域差距擴大的空間特征[1，2]。部分文獻則采用變異系數(shù)、核密度估計方法揭示了綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間差異及其分布形態(tài)演進，如李蘭冰和劉秉鐮（2015）發(fā)現(xiàn)綠色全要素生產(chǎn)率增長的分布形態(tài)由單極化向雙峰演進，落后地區(qū)趕超先進地區(qū)的難度趨于加大[3]。此外，多數(shù)研究運用計量模型分析了綠色全要素生產(chǎn)率增長的影響因素，如王兵等（2010）、劉贏時等（2018）、Mao和Sheng（2017）等的研究發(fā)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、勞均資本、市場化、全球化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對綠色全要素生產(chǎn)率增長存在顯著影響 [4-6]。上述研究為考察綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡提供了豐富的證據(jù)和有益的啟示，但僅僅分析了其空間不平衡特征及變化趨勢，尚未進一步揭示造成綠色全要素生產(chǎn)率增長空間非均衡的成因，難以為綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間格局優(yōu)化提供實證依據(jù)。

本文的研究落實到中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間不平衡及其成因解析上，邊際學術(shù)貢獻是基于非期望產(chǎn)出SBM模型測度Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)，揭示中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間非均衡特征，進一步從綠色全要素生產(chǎn)率增長的結(jié)構(gòu)組成因素和外部影響因素兩個層面，利用QAP方法從全樣本、分時期和逐年三個層次實證考察導致中國綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的成因，為新時期實現(xiàn)綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間均衡發(fā)展提供科學依據(jù)。

二、研究方法與數(shù)據(jù)說明

（二）二次指派程序（QAP）

本文設(shè)定的關(guān)系數(shù)據(jù)計量模型如下：

二次指派程序（Quadratic Assignment Procedure，QAP）作為一種基于隨機置換的非參數(shù)檢驗方法，能夠很好地解決關(guān)系數(shù)據(jù)模型的自相關(guān)和多重共線性問題[10]。QAP基于置換矩陣中的元素，通過比較兩個矩陣中的每個元素給出矩陣之間的相關(guān)系數(shù)，并對系數(shù)進行非參數(shù)檢驗，具體包括QAP相關(guān)分析和QAP回歸分析兩部分[11，12]。

（三）變量選擇與數(shù)據(jù)說明

采用2001-2015年中國大陸30個省份（不包括西藏）的年度數(shù)據(jù)，以綠色全要素生產(chǎn)率增長的地區(qū)差距作為被解釋變量，以地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、資本積累、勞動力、市場化、城市化、全球化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的地區(qū)差距作為解釋變量，各變量的衡量指標與數(shù)據(jù)來源如下：

（1）被解釋變量。采用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測算綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP），并構(gòu)建綠色全要素生產(chǎn)率增長的地區(qū)差距矩陣。其中，資本、勞動和能源為要素投入，參照永續(xù)盤存法測算資本存量代表資本投入，采用就業(yè)人數(shù)代表勞動投入，采用能源消費總量代表能源投入；以2000年不變價格的實際地區(qū)生產(chǎn)總值為期望產(chǎn)出；工業(yè)廢水、工業(yè)廢氣和工業(yè)固體廢棄物為非期望產(chǎn)出。

（2）解釋變量。基于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、資本積累、勞動力、市場化、城市化、全球化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的衡量指標，構(gòu)建各變量的地區(qū)差距矩陣。其中，采用以2000年為基期的人均地區(qū)生產(chǎn)總值代表地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平（PGDP），采用人均資本存量代表資本積累（K），借鑒余永澤（2017）的勞動力處理方法得到各省份的有效勞動力來代表勞動力（L）[13]，采用國民經(jīng)濟研究所公布的市場化指數(shù)代表市場化（MA），采用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎卮沓鞘谢–I），采用地區(qū)進出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重代表全球化（OP），采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)（SR）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)（SH）代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，具體核算分別借鑒韓永輝等（2016）和劉偉等（2008）的做法[14，15]。以上相關(guān)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫、《新中國六十年匯編》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》以及各省份統(tǒng)計年鑒。

三、中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間不平衡

（一）中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間分布

為了直觀地展示中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間特征，繪制了2001-2015年中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的分布圖，如圖1所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，整個樣本考察期內(nèi)，中國綠色全要素生產(chǎn)率增長呈現(xiàn)東部較快、中部次之、西部相對較慢的空間非均衡特征。具體而言，綠色全要素生產(chǎn)率平均增長率達到4%以上的省份有3個，介于2%～4%的省份有5個，介于0%～2%的省份有16個，綠色全要素生產(chǎn)率平均增長率為負值的有6個省份。從三大區(qū)域的平均分布來看，綠色全要素生產(chǎn)率增長較高的省份主要位于東部地區(qū)，如天津、海南，中部地區(qū)多數(shù)省份的綠色全要素生產(chǎn)率也呈現(xiàn)不同程度的增長，但整體增長幅度低于東部地區(qū)。相比而言，新疆、內(nèi)蒙古、寧夏等西部地區(qū)省份的綠色全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)下降趨勢。

（二）中國綠色全要素生產(chǎn)率增長空間分布的時間演變

通過上述分析，我們對整個樣本期內(nèi)中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間分布特征有了一個直觀的認識，為了進一步展示綠色全要素生產(chǎn)率增長的變化趨勢，將2001-2015年全國以及東部、中部、西部地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率繪制折線圖，如圖2所示。從全國層面看，中國綠色全要素生產(chǎn)率增長整體呈現(xiàn)波動中上升的趨勢。從三大區(qū)域看，一方面，不同地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率的平均增長率雖然呈現(xiàn)一定幅度的波動，但從整體走勢看，增長速度有所增加。另一方面，2011年之前，東部、中部和西部地區(qū)之間綠色全要素生產(chǎn)率增長的相對差異較大，且變化趨勢不一，2011年之后，三大地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率平均增長速度的變化趨勢基本一致，地區(qū)之間的增長率差異也不斷縮小。通過上述分析可以發(fā)現(xiàn)，盡管2011年之后東部、中部和西部地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率增長的相對差異不斷縮小，但空間非均衡特征依然存在。

四、中國綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡成因

上述分析表明，中國綠色全要素生產(chǎn)率增長存在明顯的空間非均衡特征，進一步地，基于綠色全要素生產(chǎn)率增長的結(jié)構(gòu)組成因素和外部影響因素，分別從全樣本、分時期和逐年三個層次，探尋造成綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的成因，從而為采取有效措施實現(xiàn)綠色全要素生產(chǎn)率增長空間均衡發(fā)展提供科學依據(jù)。

（一）結(jié)構(gòu)組成因素

根據(jù)QAP相關(guān)分析結(jié)果，綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間不平衡與技術(shù)進步、技術(shù)效率的相關(guān)系數(shù)均為正，且通過了5%的顯著性檢驗，這意味著技術(shù)進步、技術(shù)效率與綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間不平衡存在顯著的相關(guān)關(guān)系。以下將進行QAP回歸分析，以揭示技術(shù)進步、技術(shù)效率對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的影響及其變動情況。

1. 全樣本考察。表1第2～3列報告了整個考察期的QAP回歸結(jié)果。相比傳統(tǒng)的OLS回歸結(jié)果，QAP回歸結(jié)果報告了未標準化回歸系數(shù)和標準化回歸系數(shù)。由于標準化回歸系數(shù)不受觀測值量綱的影響，本文重點比較標準化回歸系數(shù)的相對大小，以考察不同解釋變量對被解釋變量影響強度的差異[16]。從表1可知，技術(shù)進步和技術(shù)效率的標準化回歸系數(shù)分別為0.603和0.457，且均通過了1%的顯著性檢驗，說明縮小技術(shù)進步、技術(shù)效率的地區(qū)差距有助于促使綠色全要素生產(chǎn)率增長從空間不平衡向空間均衡發(fā)展。相比技術(shù)效率，技術(shù)進步對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的影響強度是技術(shù)效率的1.33倍（0.603/0.457），意味著技術(shù)進步在綠色全要素生產(chǎn)率空間不平衡中扮演主要角色，但技術(shù)效率的作用也不容忽視。

2. 分時期考察。表1第4-9列報告了分時期的QAP回歸結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)：三個時期技術(shù)進步和技術(shù)效率的標準化回歸系數(shù)均為正，且通過了1%的顯著性檢驗，表明技術(shù)進步和技術(shù)效率對綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間不平衡存在重要影響。從變化趨勢看，技術(shù)進步的回歸系數(shù)由“十五”時期的0.767下降到“十一五”時期的0.718，又上升到“十三五”時期的0.981，而技術(shù)效率的回歸系數(shù)則從“十五”時期的0.437上升到“十一五”時期的1.058，后下降到“十三五”時期的0.906。通過對比不同時期技術(shù)進步和技術(shù)效率的標準化回歸系數(shù)發(fā)現(xiàn)：“十五”時期技術(shù)進步對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的影響強度是技術(shù)效率的1.76倍（0.767/0.437），“十一五”時期下降到0.68倍（0.718/1.058），“十二五”時期上升為1.08倍（0.981/0.906），表明“十五”時期和“十二五”時期導致綠色全要素生產(chǎn)率增長表現(xiàn)出空間不平衡特征的原因更多體現(xiàn)為不同地區(qū)技術(shù)進步的差距，而“十一五”時期的空間不平衡則主要來源于技術(shù)效率的差距。

3. 逐年考察。由逐年考察的QAP回歸結(jié)果可知，2001-2005年和2011-2015年技術(shù)進步對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的影響強度大于技術(shù)效率，而在2006-2010年小于技術(shù)效率，這與分時期考察結(jié)果一致。技術(shù)進步對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的影響強度呈現(xiàn)先下降后上升態(tài)勢，技術(shù)效率對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的影響強度出現(xiàn)先上升后下降趨勢，且二者影響強度的相對差異不斷擴大。上述結(jié)果表明，在推動綠色全要素生產(chǎn)率增長從空間不平衡向空間均衡發(fā)展的過程中，需要同時促進技術(shù)進步和技術(shù)效率在不同地區(qū)間的均衡發(fā)展。

（二）外部影響因素

基于QAP相關(guān)分析結(jié)果，綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間差異與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、勞動力、市場化、城市化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化等變量之間的相關(guān)系數(shù)為正，而與資本積累、全球化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化等變量之間的相關(guān)系數(shù)表現(xiàn)為負，除勞動力和全球化外，其他變量均通過了1%的顯著性檢驗。以下將進行QAP回歸分析，以考察地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平等外部因素對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的影響及其變動情況。

1. 全樣本考察。表2第2～3列報告了全樣本時期的QAP回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)：城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和市場化的標準化回歸系數(shù)為正，且通過了10%的顯著性檢驗，表明縮小這些因素在地區(qū)間的不平衡可以有效促使不同地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率實現(xiàn)均衡發(fā)展。資本積累和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的標準化回歸系數(shù)顯著為負，可能的原因是：第一，在資本邊際報酬遞減規(guī)律作用下，東部地區(qū)可能會較早地出現(xiàn)資本邊際報酬遞減現(xiàn)象，而中西部地區(qū)由于資本邊際報酬遞減現(xiàn)象發(fā)生得相對較遲從而促進綠色全要素生產(chǎn)率相對更快增長，若這種差距保持一定的時間，不同地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率增長將趨于均衡發(fā)展。第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與綠色全要素生產(chǎn)率增長之間存在倒U型關(guān)系，東部地區(qū)率先實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化進而導致綠色全要素生產(chǎn)率增長放緩，而中西部地區(qū)正處于上升階段，其綠色全要素生產(chǎn)率增長相對較快，若產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化發(fā)展的地區(qū)差距越大，那么不同地區(qū)間綠色全要素生產(chǎn)率增長的差距可能會越小。從影響強度看，上述因素對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的影響強度從高到低依次是城市化（1.406）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化（0.855）、資本積累（0.511）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（0.510）和市場化（0.059）。此外，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和勞動力的回歸系數(shù)為正，全球化的回歸系數(shù)為負，但均不顯著。

2. 分時期考察。表2第4-9列報告了分時期的QAP回歸結(jié)果。一方面，三個時期城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和市場化的回歸系數(shù)均為正，且通過了10%的顯著性水平檢驗。其中，城市化的回歸系數(shù)最大，其次是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，市場化最低。對比不同時期三者的回歸系數(shù)，城市化對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的影響在不同時期均最為突出，且三者影響強度的相對差異呈現(xiàn)下降趨勢。另一方面，在不同時期資本積累和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的回歸系數(shù)均為負，且通過了5%的顯著性水平檢驗。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對綠色全要素生產(chǎn)增長空間不平衡的影響強度高于資本積累，但兩者對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡影響強度的相對差異呈現(xiàn)先下降后上升趨勢。此外，在不同時期地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和勞動力的回歸系數(shù)均為正，全球化的回歸系數(shù)均為負，但未通過顯著性檢驗。

3. 逐年考察。由逐年考察回歸結(jié)果可知，城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和市場化對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡均存在正向影響，而資本積累、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化表現(xiàn)為負向影響，這與全樣本和分時期的實證結(jié)果一致。在影響強度的變化趨勢上，城市化和市場化對綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的影響強度出現(xiàn)下降態(tài)勢，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化呈現(xiàn)上升態(tài)勢。從影響強度的大小看，城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和資本積累始終是綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的主要驅(qū)動力量。

五、研究結(jié)論與政策建議

本文以2001-2015年中國30個省份為樣本數(shù)據(jù)，揭示了中國綠色全要素生產(chǎn)率增長的空間非均衡特征，并利用QAP分析方法從結(jié)構(gòu)組成因素和外部影響因素兩個層面實證考察了中國綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的成因。結(jié)果表明：（1）中國綠色全要素生產(chǎn)率增長呈現(xiàn)明顯的空間非均衡特征，東部地區(qū)增長較快，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)相對較慢。從演變趨勢看，2011年之后不同地區(qū)間綠色全要素生產(chǎn)率增長率的相對差異呈縮小態(tài)勢。（2）從結(jié)構(gòu)組成因素看，全樣本時期技術(shù)進步在綠色全要素生產(chǎn)率空間不平衡中扮演主要角色，分時期和逐年結(jié)果表明，“十五”時期和“十二五”時期技術(shù)進步的差距是導致綠色全要素生產(chǎn)率增長表現(xiàn)出空間不平衡特征的主要原因，而“十一五”時期則主要來源于技術(shù)效率的地區(qū)差距。（3）從外部影響因素看，縮小城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和市場化在地區(qū)間的不平衡可以有效促使不同地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率均衡發(fā)展。從分時期和逐年的回歸結(jié)果看，城市化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和資本積累始終是綠色全要素生產(chǎn)率增長空間不平衡的主要驅(qū)動力量。

基于上述結(jié)論，提出如下政策建議：一是既要強化創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，又要注重技術(shù)效率在不同地區(qū)間的均衡提升。在推動綠色全要素生產(chǎn)率增長從空間不平衡向空間均衡發(fā)展的過程中，增加各地區(qū)應逐漸擺脫技術(shù)進步或技術(shù)效率的單輪驅(qū)動模式，向技術(shù)進步和技術(shù)效率雙輪驅(qū)動轉(zhuǎn)型，促進技術(shù)進步和技術(shù)效率在不同地區(qū)間均衡發(fā)展。一方面，科技創(chuàng)新能力相對落后地區(qū)應從自身實際情況出發(fā)，加大科技研發(fā)投資，創(chuàng)新與引進關(guān)鍵技術(shù)和先進技術(shù)，同時技術(shù)發(fā)展先進地區(qū)要繼續(xù)發(fā)揮科技創(chuàng)新引領(lǐng)作用，通過技術(shù)外溢促進地區(qū)之間技術(shù)水平的深度融合。另一方面，各地區(qū)要提高資源管理能力以及創(chuàng)新資源管理模式，提高技術(shù)效率，避免科技投入資源的隱形損耗。二是推動形成協(xié)調(diào)發(fā)展的城市化格局，明確調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間方向。城市往往是高素質(zhì)人才和技術(shù)創(chuàng)新活動的聚集地，加快推進城市化建設(shè)，尤其中西部等城市化發(fā)展相對較慢的地區(qū)，需要通過政策引導和制度創(chuàng)新加快推進。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要任務，充分注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與資源稟賦的協(xié)調(diào)耦合，平衡資源在各地區(qū)間的配置，推動綠色全要素生產(chǎn)率增長實現(xiàn)空間均衡發(fā)展。三是在推進綠色全要素生產(chǎn)率增長實現(xiàn)空間均衡發(fā)展的同時，落后地區(qū)要積極吸引資本等優(yōu)勢資源，加快推進市場化改革，從而最大限度地發(fā)揮城市化、市場化協(xié)調(diào)發(fā)展對于綠色全要素生產(chǎn)率增長空間均衡發(fā)展的作用。

參考文獻：

[1] 匡遠鳳，彭代彥. 中國環(huán)境生產(chǎn)效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率分析[J]. 經(jīng)濟研究，2012（7）：62-74.

[2] 王兵，黃人杰. 中國區(qū)域綠色發(fā)展效率與綠色全要素生產(chǎn)率：2000-2010[J]. 產(chǎn)經(jīng)評論，2014（1）：16-35.

[3] 李蘭冰，劉秉鐮. 中國區(qū)域經(jīng)濟增長績效、源泉與演化： 基于要素分解視角[J]. 經(jīng)濟研究，2015（8）：58-72.

[4] 王兵，吳延瑞，顏鵬飛. 中國區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長[J]. 經(jīng)濟研究，2010（5）：95-109.

[5] 劉贏時，田銀華，羅迎. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、能源效率與綠色全要素生產(chǎn)率[J]. 財經(jīng)理論與實踐，2018（1）：1-18.

[6] Mao Q， Sheng B. The impact of tariff reductions on firm dynamics and productivity in China： does market-oriented transition matter [J]. China Economic Review， 2017， 45（3）：168-194.

[7] Tone K. Dealing with undesirable outputs in DEA： a slacks-based measure（SBM） approach[R]. GRIPS Research Report Series， 2003.

[8] Fre R， Grosskopf S. Malmquist productivity indexes and fisher ideal indexes[J]. The Economic Journal， 1992， 102（410）： 158-160.

[9] Krackhardt D. Predicting with networks：nonparametric multiple regression analysis of dyadic data[J]. Social Networks， 1988， 10（4）： 359-381.

[10]Scott J P. Social network analysis： a handbook[M]. London： Sage Publications Ltd， 2017.

[11]劉華軍，彭瑩，裴延峰，等. 全要素生產(chǎn)率是否已經(jīng)成為中國地區(qū)經(jīng)濟差距的決定力量[J]. 財經(jīng)研究，2018（6）：50-63.

[12]羅能生，曾克強.社會資本、區(qū)域差異與全要素生產(chǎn)率——基于DEA方法的實證研究[J].河南師范大學學報（哲學社會科學版），2018（1）：29-37.

[13]余泳澤. 異質(zhì)性視角下中國省際全要素生產(chǎn)率再估算： 1978-2012[J]. 經(jīng)濟學（季刊），2017（3）：1051-1072.

[14]韓永輝，黃亮雄，鄒建華. 中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)性減速時代的來臨[J]. 統(tǒng)計研究，2016（5）：23-33.

[15]劉偉，張輝，黃澤華. 中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度與工業(yè)化進程和地區(qū)差異的考察[J]. 經(jīng)濟學動態(tài)，2008（11）：4-8.

[16]Borgatti S P， Everett M G ， Freeman L G . Ucinet for windows： software for social network analysis[M]. Harvard： Analytic Technologies， 2002.

（責任編輯：漆玲瓊）