政府介入視角下的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與綠色發(fā)展

于 瀟，常 州

（吉林大學(xué)東北亞研究院，吉林 長(zhǎng)春 130012）

一 引言

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了飛躍性的突破。但是在經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的宏大景象背后，粗放式的發(fā)展方式與低質(zhì)量的發(fā)展模式也為未來(lái)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展埋下了隱憂。特別的，在2007年金融危機(jī)之后，世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展范式表現(xiàn)出與以往截然不同的“逆全球化”態(tài)勢(shì)。我國(guó)以往依托人口紅利，以低廉成本博取世界范圍內(nèi)的市場(chǎng)份額發(fā)展方式越來(lái)越受到西方世界經(jīng)濟(jì)封閉化和本地化發(fā)展導(dǎo)向的影響，正在逐漸失去后續(xù)的發(fā)展空間。目前，我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)必須接受產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)，完成由高速發(fā)展形態(tài)到高質(zhì)量發(fā)展形態(tài)的轉(zhuǎn)變。［1］而推動(dòng)原有創(chuàng)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，刺激新興產(chǎn)業(yè)的誕生與成長(zhǎng)，推動(dòng)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)的革新與迭代，同時(shí)降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境與生態(tài)的負(fù)面效應(yīng)，是完成此項(xiàng)挑戰(zhàn)的必由之路。［2］

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在現(xiàn)階段是一個(gè)二象同存，一體兩面的問(wèn)題。自黨的十八大以來(lái)，以綠色發(fā)展為核心的生態(tài)文明體制改革便成時(shí)代的潮流。［3］既要金山銀山又要綠水青山的發(fā)展訴求已經(jīng)得到最大范圍內(nèi)的認(rèn)同，并在逐步付諸實(shí)踐。我國(guó)原有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)模式，注定要以犧牲部分生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定性為代價(jià)來(lái)?yè)Q取外部資本的投入與利潤(rùn)空間。當(dāng)短期的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)再也無(wú)法遮蔽長(zhǎng)期上的逆向影響時(shí)，突破傳統(tǒng)路徑的依賴效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)由單純的以物質(zhì)文明為中心到物質(zhì)文明與生態(tài)文明并重的轉(zhuǎn)變就成為時(shí)代的訴求。而這種以綠色經(jīng)濟(jì)為核心的發(fā)展需求正好與我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型需求不謀而合。提高我國(guó)經(jīng)濟(jì)的綠色生產(chǎn)效率，建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型的增長(zhǎng)范式，就必然要對(duì)現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)方式進(jìn)行改造與重建，就離不開(kāi)對(duì)我國(guó)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行綠色化、環(huán)境友好化的升級(jí)。

在凱恩斯主義經(jīng)濟(jì)學(xué)中，政府干預(yù)是有效調(diào)整市場(chǎng)需求方向，增強(qiáng)市場(chǎng)合意性的有效手段。在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，利用政府的潛在干預(yù)能力對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向做出正確的指導(dǎo)與引領(lǐng)也不失為一條有效的途徑。尤其在我國(guó)，中央政府和各地地方政府在全國(guó)與區(qū)域范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中扮演著至關(guān)重要的角色，政府行為對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展路徑也有著舉足輕重的影響。所以，本文基于我國(guó)目前緊迫的產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型現(xiàn)實(shí)要求，分析地方政府介入對(duì)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展水平對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響，并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

二 文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外學(xué)者分別對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、綠色經(jīng)濟(jì)以及政府干預(yù)做出了大量的研究，取得了十分豐碩的研究成果。學(xué)術(shù)界對(duì)這三者的研究涉及范圍極廣，其中與本文研究最為相關(guān)的三個(gè)面向分別為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響因素與經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展評(píng)價(jià)與測(cè)度以及政府行為與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

（一）產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響因素與經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

可能對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響的因素極多，學(xué)術(shù)界一般認(rèn)為，勞動(dòng)力、技術(shù)是其中最為關(guān)鍵的兩個(gè)因素。從地理經(jīng)濟(jì)學(xué)角度出發(fā)，區(qū)域間勞動(dòng)力在規(guī)模和技術(shù)取向上的差異是造成區(qū)域間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移以及產(chǎn)業(yè)升級(jí)的內(nèi)在推動(dòng)因素。［4］具體而言，勞動(dòng)力是通過(guò)影響當(dāng)?shù)氐墓I(yè)生產(chǎn)效率，進(jìn)而倒逼產(chǎn)業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型。勞動(dòng)力的年齡結(jié)構(gòu)對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響最為明顯，當(dāng)青壯年勞動(dòng)力比例比較重時(shí)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型速度也會(huì)加速。［5］戴翔等的研究就表明我國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型表現(xiàn)出明顯的順從勞動(dòng)力演化的特質(zhì)。人口老齡化程度的加深以及勞動(dòng)力成本的提升是造成產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級(jí)的主要驅(qū)動(dòng)力之一；而勞動(dòng)力技術(shù)水平的提升則為低技術(shù)水平產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和高技術(shù)水平產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展提供了動(dòng)力。脫離勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)而盲目催促或者推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，其結(jié)果往往不盡人意。［6］趙放等提出勞動(dòng)力的增加帶來(lái)人均GDP的增加，但是單一的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)產(chǎn)生勞動(dòng)力的擠出效應(yīng)，需要產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型來(lái)改進(jìn)。［7］崔興華和林明裕就認(rèn)為造成我國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型難的問(wèn)題之一就是轉(zhuǎn)型需求與勞動(dòng)力技術(shù)之間的不匹配。［8］

Sturgeon等認(rèn)為技術(shù)從微觀層面推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)，技術(shù)升級(jí)會(huì)改變企業(yè)的生產(chǎn)方式進(jìn)而產(chǎn)生新的生產(chǎn)模型，改變傳統(tǒng)行業(yè)性質(zhì)，有時(shí)還會(huì)直接催生新的產(chǎn)業(yè)。［9］汪濤武和王燕發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)擴(kuò)大的消費(fèi)者在產(chǎn)品選擇上的聲量，讓生產(chǎn)者針對(duì)消費(fèi)者的個(gè)性化需求進(jìn)行生產(chǎn)，進(jìn)而倒逼了產(chǎn)業(yè)升級(jí)。［10］李永紅和張淑雯確認(rèn)大數(shù)據(jù)技術(shù)能通過(guò)解決運(yùn)行成本過(guò)高、信息不對(duì)稱等問(wèn)題，對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供助力。［11］

（二）綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展評(píng)價(jià)與測(cè)度

綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展評(píng)價(jià)與測(cè)度可以大致分為兩類：第一類，是以經(jīng)典宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的生產(chǎn)要素理論為依托，將環(huán)境當(dāng)做一項(xiàng)生產(chǎn)要素，把污染物當(dāng)做一項(xiàng)不合意的負(fù)面產(chǎn)出納入到生產(chǎn)要素計(jì)算模型中。這種方法也被稱作直接法。孫瑾建立了中國(guó)綠色GDP指標(biāo)測(cè)算方法，以DEA模型為基礎(chǔ)，計(jì)算人均綠色 GDP。［12］Emrouznejad和 Yang就使用 RAM為基礎(chǔ)的全局ML指數(shù)以二氧化碳減排量為標(biāo)的，測(cè)量了我國(guó)燈管制造業(yè)的綠色發(fā)展程度。［13］Shen使用副產(chǎn)品DEA模型來(lái)度量1997年到2014年農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)。［14］Zhang等則改良了ML指數(shù)模型，將ML指數(shù)與超級(jí)松弛模型進(jìn)行了融合，估計(jì)出了中國(guó)30個(gè)省的地毯經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。［15］Wei則提出了一種全局的ML指數(shù)測(cè)度方法，系統(tǒng)地測(cè)量了我國(guó)各省的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度，并運(yùn)用面板自回歸模型分析了綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生相關(guān)因素。［16］

另一類，是以傳統(tǒng)指標(biāo)評(píng)價(jià)法為基礎(chǔ)，尋找涉及綠色發(fā)展的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)而設(shè)置評(píng)價(jià)體系，建立指標(biāo)權(quán)重來(lái)綜合評(píng)定綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。這種方法又被稱作間接法。李曉西在“人類發(fā)展指數(shù)”的基礎(chǔ)上，通過(guò)能源、氣候、土地等6個(gè)資源環(huán)境可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)，構(gòu)建了宏觀的“人類綠色發(fā)展指數(shù)”；［17］陳同峰在綠色GDP的基礎(chǔ)上，加入了綠色產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型速度、深度、效率等指標(biāo)，構(gòu)建了區(qū)域內(nèi)綠色發(fā)展指數(shù)。［18］同直接法比較，間接法的數(shù)理基礎(chǔ)更容易理解，指標(biāo)意義也更加直觀。但是，由于不同文獻(xiàn)在使用間接法對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，會(huì)選取不同的下級(jí)指標(biāo)，間接法在一定程度上缺乏橫向可比較性。

（三）政府行為與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行

中央政府和各級(jí)地方政府的行為會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行產(chǎn)生巨大的沖擊。有時(shí)，地方政府的行為對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有良性引導(dǎo)作用，程宇丹和龔六堂通過(guò)對(duì)1960年到2010年國(guó)家面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析后發(fā)現(xiàn)，政府的舉債行為會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著的正面刺激作用，這種正向推動(dòng)作用在發(fā)達(dá)國(guó)家中尤其突出。［19］我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有更加明顯的政策導(dǎo)向性。王賢彬提出我國(guó)各級(jí)地方政府會(huì)利用在土地處置權(quán)上的壟斷地位，通過(guò)出賣土地的方式來(lái)提高政府財(cái)政預(yù)算，擴(kuò)大基礎(chǔ)投資規(guī)模進(jìn)而拉動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展。［20］實(shí)際上，地方政府領(lǐng)導(dǎo)在政績(jī)上的競(jìng)爭(zhēng)也是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推力之一。［21］陳喜強(qiáng)和鄧麗認(rèn)為我國(guó)中央政府和地方政府聯(lián)合推進(jìn)的區(qū)域一體化戰(zhàn)略就對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有切實(shí)的帶動(dòng)作用，區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量往往與一體化進(jìn)程推薦程度具有正向關(guān)系。［22］Esty認(rèn)為在財(cái)政分權(quán)的管理模式下，政府的監(jiān)管行為能有效地降低當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的排污量，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的綠色發(fā)展。［23］盡管政府的介入是調(diào)整市場(chǎng)的有效手段，但是并不是所有的政府行為產(chǎn)生的外部影響都是符合預(yù)期的。余東華和呂逸楠在分析我國(guó)光伏產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩現(xiàn)象成因之后發(fā)現(xiàn)，政府對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的偏好、過(guò)度的金融扶持力度以及在土地使用費(fèi)用的照顧是造成光伏產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性扭曲的重要原因。［24］王文甫的研究也顯示地方的干預(yù)是造成企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩、投資過(guò)剩的重要誘因。［25］何愛(ài)萍和安夢(mèng)天指出政府行為具有兩面性，一方面政府的環(huán)境規(guī)制行為確實(shí)能降低污染物的排放，提高經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展水平，但是，地方政府競(jìng)爭(zhēng)行為卻會(huì)引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展偏離環(huán)境友好和資源友好的方向，總體而言，地方政府的環(huán)境規(guī)制行為并沒(méi)有抵消掉競(jìng)爭(zhēng)行為帶來(lái)的環(huán)境負(fù)面影響。［26］但是，也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)政府行為的影響受到外部經(jīng)濟(jì)與政治環(huán)境的影響，不同背景下，政府行為影響作用并不相同。萬(wàn)麗娟等指出經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)以及資源儲(chǔ)備的不同會(huì)使得同一類的政府行為對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)產(chǎn)生迥然不同的影響。［27］

三 變量選取與研究設(shè)計(jì)

（一）變量選取

1.綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度

本文選取 Wei（2019）的研究成果用全局Malmquist指數(shù)來(lái)測(cè)量我國(guó)各省級(jí)行政單位的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。具體計(jì)算方法如下：選定方向距離函數(shù)，使用J個(gè)決策單位（DMUs），用N維輸入向量x＝（x1J，x2J，…，xNJ）代入第 J個(gè)決策單位在組織經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中N種生產(chǎn)資料的使用量，用M維輸出向量y＝（y1J，y2J，…，yMJ）代入第 J個(gè)決策單位在組織經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中M種合意的產(chǎn)出物（如商品或者服務(wù)）的產(chǎn)出量，用 K維輸出向量 b＝（b1J，b2J，…，bKJ）代表第J個(gè)決策單位在組織生產(chǎn)中不合意的副產(chǎn)品的產(chǎn)出量，則方向距離函數(shù)（DDF）可以用如下的公式表達(dá)：

其中，P（x）是代表著可能的產(chǎn)出物集合，g＝g（y，b）代表著合意產(chǎn)出與不合意產(chǎn)出經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后組成的方向函數(shù)，β是方向函數(shù)的值，代表著合意產(chǎn)物和不合意產(chǎn)出的邊界區(qū)間。在傳統(tǒng)全局ML指數(shù)構(gòu)建方法中，技術(shù)必須是具有完全效率的，然而當(dāng)技術(shù)出現(xiàn)局限時(shí)，傳統(tǒng)全局ML指數(shù)可能出現(xiàn)測(cè)度失靈的情況。Fukuyama和Weber將松弛模型與全局ML指數(shù)構(gòu)建方法結(jié)合起來(lái)，從而增加了模型對(duì)技術(shù)失靈的包容性。Wei在Fukuyama和Weber的模型基礎(chǔ)上，選擇使用了固定規(guī)模報(bào)酬函數(shù)CRS來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化模型。Wei的模型可用如下的最優(yōu)化方程表示：

在計(jì)算我國(guó)各省綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展全局ML指數(shù)時(shí)，需要使用勞動(dòng)力、資本存量、能源消耗、真實(shí)GDP以及碳排放量作為基礎(chǔ)指標(biāo)。其中，勞動(dòng)力、資本存量以及能源消耗作為生產(chǎn)投入資料，真實(shí)GDP作為合意的產(chǎn)出，碳排放量作為不合意的產(chǎn)出。按照Wei的研究路徑，勞動(dòng)力用城鎮(zhèn)居民就業(yè)總?cè)丝谟?jì)量，由于本文不考慮農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展與轉(zhuǎn)型，故農(nóng)業(yè)人口從業(yè)數(shù)不計(jì)入；資本存量使用永續(xù)存盤法，以2016年為基期，用9.6%的折舊率以及Zhang永續(xù)存盤計(jì)算公式來(lái)確定每個(gè)年度各省的資本存量；將各省的能源消耗量轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)煤的用量作為最終的能源消耗值；用二氧化碳排放量作為各省碳排放量的衡量指標(biāo)，使用IPCC2009年發(fā)布的《國(guó)家溫室氣體清單指南》中的方法，用化石燃料的消耗量來(lái)估算二氧化碳的排放量。

2.政府介入水平測(cè)度

政府會(huì)以直接或間接的方法干預(yù)市場(chǎng)運(yùn)行，是不言而喻的事實(shí)。但是，從構(gòu)建變量角度來(lái)確定政府介入市場(chǎng)的行為，量化政府干預(yù)程度確實(shí)較為困難。政府對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)行為可以分為直接干預(yù)和間接干預(yù)兩種，直接干預(yù)是指政府直接利用自身的財(cái)政自由度對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)或者企業(yè)進(jìn)行資金補(bǔ)貼或者稅費(fèi)調(diào)整。這類型的干預(yù)方式通?？梢灾庇^的用貨幣計(jì)價(jià)。目前，盡管我國(guó)各級(jí)地方政府已經(jīng)公開(kāi)了自己的年度預(yù)算與決算信息，但是從查找到的政府財(cái)務(wù)信息中找到具體相關(guān)項(xiàng)目的投資額依舊十分煩瑣，并且容易出現(xiàn)疏漏。間接干預(yù)是指政府以發(fā)布優(yōu)惠或者限制性政策，優(yōu)惠或者加價(jià)出讓土地所有權(quán)等方式間接對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行扶持或者抑制。一般而言，間接性政府干預(yù)只能通過(guò)虛擬變量的方式來(lái)捕捉，難以做到精確的量化。無(wú)論是直接法或者間接法，政府對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)行為在數(shù)據(jù)上都存在著一定難度。為了能更準(zhǔn)確的捕捉政府對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)行為，以往學(xué)者做出了許多努力。余東華調(diào)換了度量角度，從企業(yè)層面獲取政府直接補(bǔ)貼信息。［24］萬(wàn)麗娟用財(cái)政自由度來(lái)衡量政府可能介入市場(chǎng)的力度。［27］有的學(xué)者從外部角度出發(fā)，用政府壓力作為暗示政府行為的變量。何愛(ài)平認(rèn)為地方政府官員彼此之間的競(jìng)爭(zhēng)是其行為的重要推動(dòng)力，故其使用地方政府經(jīng)濟(jì)發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)壓力來(lái)衡量政府官員的行為。［26］

考慮到本文目的在于測(cè)量政府行為對(duì)我國(guó)各省綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平的影響，直接法并不適合度量政府的介入。原因有二：第一，一般地方政府的財(cái)政支持雖然有環(huán)境保護(hù)支出項(xiàng)目，但是并沒(méi)有扶持產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的支出項(xiàng)目，從政府財(cái)政信息中很難找到體現(xiàn)出政府對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的介入行為；第二，在推動(dòng)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，政府經(jīng)常會(huì)使用行政命令的方式來(lái)刺激企業(yè)進(jìn)行改革，這一部分的數(shù)據(jù)很難通過(guò)貨幣進(jìn)行量化，只能用間接法表示。

在使用間接法對(duì)政府介入行為進(jìn)行度量時(shí)，本文采用兩類方式。第一種，參考何愛(ài)平設(shè)計(jì)的政府競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)，用地方政府綠色發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)來(lái)從外部度量政府的潛在介入行為。相對(duì)績(jī)效是我國(guó)中央政府對(duì)地方政府官員進(jìn)行考查和選拔時(shí)所依仗的重要業(yè)績(jī)指標(biāo)。以往以經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)率為核心的粗放式考查方式也是誘導(dǎo)地方政府官員以環(huán)境安全為代價(jià)換取所管理轄區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要原因。自黨的十八大以來(lái)，建立環(huán)境友好型和資源節(jié)約型社會(huì)成為我國(guó)政府引領(lǐng)發(fā)展的新導(dǎo)向。而環(huán)境管制與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)統(tǒng)籌發(fā)展也代替了單純的GDP增量成了中央政府對(duì)地方政府官員任期業(yè)績(jī)的首要考查對(duì)象。地方政府綠色發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)可用如下的式子表示：

本文設(shè)計(jì)的地方政府綠色發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)，是在繆小林等（2017）提出的經(jīng)濟(jì)趕超水平上改良而來(lái)，用省級(jí)的ML指數(shù)值代替人均GDP值，并保留了繆小林等持有的各省官員對(duì)周邊以及全國(guó)范圍內(nèi)綠色發(fā)展水平存在超高動(dòng)機(jī)的觀點(diǎn)。

第二種，以政府政務(wù)公開(kāi)后的披露信息為主要信息源，通過(guò)對(duì)這些披露信息進(jìn)行分析和量化提煉出政府對(duì)綠色發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的重視程度。具體信息提取方式和量化方法如下：

第一，通過(guò)關(guān)鍵詞篩選方式，從我國(guó)各省以及直轄市人民政府的門戶網(wǎng)站以及中央人民門戶網(wǎng)站提取有關(guān)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的相關(guān)政務(wù)信息。

第二，對(duì)提取信息按照政策法規(guī)、行政命令、資金幫扶、計(jì)劃設(shè)定、會(huì)議、領(lǐng)導(dǎo)談話以及官方媒體宣傳進(jìn)行分類，并對(duì)信息進(jìn)行去重處理。

第三，分年度按權(quán)重對(duì)分類指標(biāo)進(jìn)行量化處理，分別得到政府對(duì)綠色發(fā)展重視水平和政府對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)重視水平。

表1中列出了本文對(duì)中央政府以及各級(jí)地方政府公開(kāi)信息進(jìn)行信息收集以及篩選與歸類時(shí)，所使用的項(xiàng)目與關(guān)鍵詞。

表1 政府信息篩選項(xiàng)目與關(guān)鍵詞

表2給出了本文使用的政府對(duì)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展與產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)重視程度的量化方法。將提取依照表2給出的量化規(guī)則進(jìn)行數(shù)字化。

表2 量化規(guī)則

我國(guó)中央政府從2016年起才強(qiáng)制地方政府進(jìn)行高標(biāo)準(zhǔn)的政府信息披露，這就造成雖然2016年以前的各級(jí)地方政府也會(huì)主動(dòng)進(jìn)行政務(wù)和財(cái)政信息的披露，但是披露的政務(wù)信息可能存在著遺漏，并且信息總量和信息披露程度存在著較大的差別，缺乏橫向比較的意義，統(tǒng)一比較的實(shí)用性。所以，本文選擇從2016年開(kāi)始對(duì)中央和各級(jí)地方政府的披露信息進(jìn)行收集和分類。

3.產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平測(cè)度

用于衡量產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的指標(biāo)有許多。有的從產(chǎn)值角度出發(fā)，用產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比上總產(chǎn)值來(lái)度量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；有的從從業(yè)人口角度發(fā)出，用產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)比總就業(yè)人數(shù)來(lái)度量產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力密集程度；也有用產(chǎn)業(yè)發(fā)展超前系數(shù)來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型方向的。由于本文的樣本時(shí)間起始點(diǎn)為2016年，整個(gè)樣本時(shí)間跨度僅有三年，故本文在選擇我國(guó)各省產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平測(cè)度時(shí)，應(yīng)該更加注意產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的動(dòng)態(tài)信息而非靜態(tài)歷史信息。所以本文選擇Lilien指數(shù)模型來(lái)對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型水平進(jìn)行測(cè)量。Lilien指數(shù)模型是一類基于產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口數(shù)量的測(cè)度產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型速度的方法，其具體計(jì)算方法如下：

其中，Wi是產(chǎn)業(yè)i在樣本期初和期末從業(yè)人口占比的均值，xit是產(chǎn)業(yè)i在時(shí)期t時(shí)從業(yè)人口的綜述，xt是所有產(chǎn)業(yè)在t時(shí)期的從業(yè)人口綜述。CR是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平的正向代表指標(biāo)，CR的值越大說(shuō)明勞動(dòng)力流向所度量產(chǎn)業(yè)的速度越快，進(jìn)而說(shuō)明產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型速度越快。

（二）控制變量選取

參考毛軍有關(guān)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的研究方案，本文選擇固定資產(chǎn)投資（固定資產(chǎn)投資與GDP之比）、人力資本（以人均受教育年限計(jì)算）、技術(shù)發(fā)展速率（年度內(nèi)省內(nèi)發(fā)明專利授權(quán)數(shù)）、居民消費(fèi)水平（使用楚爾鳴和魯旭（2008）的人均消費(fèi)支出代表）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（以人均GDP計(jì)算）、城市化率（用城鎮(zhèn)人口和總?cè)丝诒戎涤?jì)算）、對(duì)外開(kāi)放程度（用各省FDI總額占GDP的比值計(jì)算）。表3中列出本文所使用的變量以及變量名。

表3 變量名稱

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)處理

由于我國(guó)中央政府從2016年開(kāi)始才要求各級(jí)地方政府對(duì)政務(wù)信息公開(kāi)披露，所以2016年以前的政府信息大多是不全面的，為了防止樣本在選取時(shí)存在偏差現(xiàn)象，本文選定2016年作為樣本起始點(diǎn)。最終，本文以2016年到2018年我國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)以及直轄市的數(shù)據(jù)為研究樣本，具體數(shù)據(jù)來(lái)源于wind數(shù)據(jù)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)財(cái)政年鑒》《中國(guó)區(qū)域年鑒》《中國(guó)城市年鑒》以及各省的年鑒以及統(tǒng)計(jì)年鑒，政府信息抓取網(wǎng)站為各省的省級(jí)政府門戶網(wǎng)站以及中央政府門戶網(wǎng)站。網(wǎng)頁(yè)信息抓取使用Python3.6完成，數(shù)據(jù)預(yù)處理以及模型回歸使用R語(yǔ)言3.2.6完成。由于政府介入值水平和其他指標(biāo)之間存在較大的量綱差別，所以本文對(duì)每個(gè)變量進(jìn)行處理。

1.研究設(shè)計(jì)

本文的主要研究問(wèn)題可以分為兩個(gè)部分，第一分部分析政府介入對(duì)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是否具有以及具有何種影響；第二部分分析政府介入是否會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)產(chǎn)生的作用產(chǎn)生影響。本文使用式1和式2對(duì)第一部分問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)。式1為：GML＝gov+GEU+controls+year+e+u，式2為：CR＝gov+GEU+controls+year+e+u，針對(duì)第二部分問(wèn)題，首先使用K-means聚類分析法，將政府介入程度分為兩個(gè)等級(jí)，在按照政府介入程度將樣本分為高介入組和低介入組，對(duì)如下的式3進(jìn)行回歸：CR＝GML+controls+years+e+u

2.實(shí)證結(jié)果分析

表4給出了式1有關(guān)政府介入水平和政府綠色發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)壓力指數(shù)對(duì)區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響的回歸結(jié)果。

表4 式1回歸結(jié)果

觀察表4可知，政府介入程度對(duì)本省產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展水平的影響系數(shù)為0.183，并且在1%的水平上顯著，說(shuō)明政府介入程度越高，區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展水平越高，政府的介入確實(shí)影響了產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展并起到了積極的正面促進(jìn)作用。地方政府綠色發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)前面系數(shù)也為正，為0.024，并且也在1%水平上顯著，說(shuō)明同政府間經(jīng)濟(jì)發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)壓力會(huì)影響地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展一樣，地方政府間綠色發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)壓力也會(huì)對(duì)地方產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展水平產(chǎn)生影響。地方政府間的綠色發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)壓力會(huì)促進(jìn)地方產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展。比較政府介入和地方政府綠色競(jìng)爭(zhēng)壓力前系數(shù)可知，政府的直接介入作用要大于隱性的壓力驅(qū)動(dòng)。在控制變量中，人力資本、技術(shù)發(fā)展速率以及城市化率都對(duì)本省的綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平具有顯著的正向促進(jìn)作用，其中人力資本對(duì)產(chǎn)業(yè)綠色具有最強(qiáng)的推動(dòng)作用。

表5給出了式2有關(guān)政府介入水平和政府綠色發(fā)展壓力指數(shù)對(duì)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響的回歸結(jié)果。

表5 式2的回歸結(jié)果

觀察表5可知，政府介入程度前變量為系數(shù)為0.153，并在1%水平上顯著，政府介入程度對(duì)本身的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平有著積極的正面促進(jìn)作用，政府的行為對(duì)加速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型具有明顯的推動(dòng)作用。政府產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)壓力指數(shù)前系數(shù)為0.013，并在1%的水平上顯著，這說(shuō)明政府產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)壓力同樣也對(duì)本區(qū)域的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型起到了正面的刺激作用。除此之外，人力資本前系數(shù)為0.354，在1%水平上顯著，說(shuō)明人力資本也會(huì)對(duì)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)產(chǎn)生顯著的影響，其影響力甚至強(qiáng)于政府介入程度。技術(shù)發(fā)展速率前系數(shù)為0.211，并且在1%水平上顯著，說(shuō)明技術(shù)發(fā)展速度也是一項(xiàng)對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有關(guān)鍵推進(jìn)作用的因素。不同于產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展水平的回歸方程，城市化率并不能對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生明顯的正面推進(jìn)作用，而居民消費(fèi)水平和對(duì)外開(kāi)放程度在式2中的系數(shù)分別為0.032和0.053，并且都在1%水平上顯著，說(shuō)明兩者都能對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型提供前行動(dòng)力。

本文利用2016年到2018年的政府介入水平的均值的聚類分析結(jié)果，對(duì)全樣本進(jìn)行分類。表6給出對(duì)各省進(jìn)行K-Means聚類分析的結(jié)果。

表6 Kmeans聚類分析結(jié)果

觀察表6可知，依照均值將所有省份分成兩組后，高政府介入水平組的政府介入均值為67.89，而低水平介入組的介入水平僅為45.96，兩者相差21.93。經(jīng)過(guò)對(duì)組成數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，高介入水平組的省份中有84.62%的省份擁有被“點(diǎn)名”的經(jīng)歷，在2016年到2018年中曾被中央政府以不同形式通知要加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型或者綠色發(fā)展。而低水平組中僅有27.78%的省份曾經(jīng)被中央政府下達(dá)過(guò)同樣的要求。K-means聚類分析結(jié)果的解釋高達(dá)86.32%，分組效果較為理想，兩組樣本彼此均值差距明顯，可以用于接下來(lái)的分組檢驗(yàn)。

表7 分組回歸結(jié)果

觀察表7可知，在高政府介入水平組，產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響系數(shù)為0.035，并且在10%水平上顯著，而在低政府介入水平組的產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)前系數(shù)卻為0.115，并且在1%水平上顯著。直觀看來(lái)，低水平組的省份中產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展更能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)而在高水平組中這種推動(dòng)效應(yīng)不明顯。接下來(lái)的似不相關(guān)檢驗(yàn)顯示，GML前系數(shù)在兩組回歸方程中存在著明顯的區(qū)別，也就是說(shuō)低介入水平組中的GML前系數(shù)確實(shí)大于高水平組中GML前系數(shù)。在政府介入水平較低的組別中，產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展更能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。究其原因，政府介入對(duì)于產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型具有不對(duì)稱效應(yīng)。政府主導(dǎo)下的產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展并不完全是以產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的形式完成的。在部分地區(qū)，地方政府為了加快推進(jìn)去污染的進(jìn)程，及早完成中央政府下達(dá)的減排指標(biāo)，會(huì)使用強(qiáng)制干預(yù)行為對(duì)一些重污染高碳排放企業(yè)進(jìn)行整改或者清除，導(dǎo)致在短時(shí)間內(nèi)大量污染企業(yè)降低產(chǎn)能、停業(yè)或者關(guān)閉，減小了污染物和碳的排放，從指標(biāo)上來(lái)看，提高了經(jīng)濟(jì)的綠色程度。但是，新興綠色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展卻沒(méi)有跟上污染產(chǎn)業(yè)企業(yè)停運(yùn)的速度，導(dǎo)致從舊產(chǎn)業(yè)中釋放的勞動(dòng)力并沒(méi)有被新產(chǎn)業(yè)所接受，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型速度并沒(méi)有跟上經(jīng)濟(jì)整體綠色化的速度。這種干預(yù)效果上的不對(duì)稱效應(yīng)是導(dǎo)致政府介入影響產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素。

四 結(jié)論

本文使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)方法收集了從2016年之后的由中央以及各級(jí)地方政府公開(kāi)的政府信息，使用關(guān)鍵詞提取和分類賦權(quán)的方式計(jì)算出每年度政府對(duì)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的直接介入程度指數(shù)。使用松弛DEA模型，計(jì)算我國(guó)各省年度經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展指數(shù)作為產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展程度的指代變量，并利用該指數(shù)進(jìn)一步構(gòu)造出地方政府綠色發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)壓力指數(shù)，用于衡量政府隱性介入程度。選取我國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)以及直轄市從2016年到2018年的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，結(jié)合本文構(gòu)造的變量，運(yùn)用多元回歸分析、K-means聚類分析以及似不相關(guān)回歸分析，研究了政府介入對(duì)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響。本文所得結(jié)論如下：（1）政府直接介入和隱性介入都會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型造成影響，對(duì)兩者都會(huì)產(chǎn)生推動(dòng)作用。在推行綠色發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)升級(jí)的時(shí)代背景下，政府起到了無(wú)可替代的作用。（2）政府介入對(duì)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響存在不對(duì)稱性，政府的行為對(duì)綠色發(fā)展，尤其是去污染化和減少碳排放量方面有著更快的效果，而對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型影響可能會(huì)較慢。（3）政府介入會(huì)扭曲產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系，讓產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展偏離由轉(zhuǎn)型出發(fā)的道路。