中国战略性新兴产业绿色全要素生产率增长的要素源泉及动态演化

王珏　秦文晋

关键词：战略性新兴产业；绿色全要素生产率；要素源泉；动态演化

一、引言

战略性新兴产业是引导未来经济社会发展的重要力量，推动战略性新兴产业发展是实现碳达峰碳中和目标、构建新发展格局的重要举措。党的二十大报告指出，“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。”《“十四五”工业绿色发展规划》指出，“加快发展新能源、新材料等战略性新兴产业，带动整个经济社会的绿色低碳发展。”当前，我国战略性新兴产业发展取得长足进步，但在“双碳”背景下面临实现高质量发展的紧迫任务以及产业间要素配置不均所带来的现实难题（黄海霞和张治河，2015）。那么，“双碳”目标约束下我国战略性新兴产业发展的总体质量如何？造成不同产业之间差异的要素成因是什么？推动战略性新兴产业发展的路径是什么？对于上述问题的回答，本文以綠色全要素生产率（Green Total Factor Productivity，GTFP）指标评价战略性新兴产业高质量发展水平，并进一步深入探究GTFP 增长的内在动力，以准确把握我国战略性新兴产业GTFP 增长的要素源泉与演化规律。基于上述拓展，不仅为战略性新兴产业高质量发展综合评价提供多维的视角，也为“十四五”时期，贯彻落实绿色发展理念、激发战略性新兴产业发展活力、探索建立中国特色绿色低碳产业发展路径提供决策参考。

随着加快鼓励和培育战略性新兴产业发展政策的相继出台，众多学者围绕战略性新兴产业效率、全要素生产率等诸多方面开展研究。毫无疑问，这些研究为本文的研究奠定了良好的基础。依据本文的研究内容，将从以下三个方面对战略性新兴产业全要素生产率的研究进行梳理和回顾。（1）战略性新兴产业的研究范围。由于我国提出发展战略性新兴产业相对较晚，尚未建立完善的战略性新兴产业统计体系和相应的数据库。肖兴志和谢理（2011）等认为高技术产业涵盖了战略性新兴产业大部分领域，可以采用高技术产业作为战略性新兴产业的替代。吕岩威和孙慧（2014）、申俊喜和杨若霞（2017）等认为战略性新兴产业覆盖范围更广，采用高技术产业作为替代无法反映整个战略性新兴产业全局。任保全等（2016）、王欢芳等（2020）等从微观经济主体企业视角出发，选取属于战略性新兴产业的上市公司数据作为研究样本。黄海霞和张治河（2015）、伍先福等（2020）进一步选取属于战略性新兴产业的样本行业作为研究对象。上述研究，无疑为评价战略性新兴产业发展提供了多维视角和有益的启示。（2）战略性新兴产业全要素生产率的测度及分解。由于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）无需设定生产函数，也无需要素价格信息，且不受投入产出指标单位影响，因此战略性新兴产业全要素生产率测度中得到广泛应用（蔺鹏和孟娜娜，2021）。在DEA 框架下，任保全和王亮亮（2014）、任保全等（2016）、王欢芳等（2020）采用Malmquist 生产率指数分别测度了2006—2011 年、2006—2014 年、2012—2017 年中国战略性新兴产业全要素生产率，并将全要素生产率分解为技术效率、纯技术效率、技术进步率和规模效率四个部分，以此揭示战略性新兴产业发展的深层次原因。此外，齐峰（2015）、申俊喜和杨若霞（2017）、王哲等（2017）采用同样的方法，分别对2005—2011 年、2007—2015 年、2008—2015 年全国层面或区域层面战略性新兴产业全要素生产率进行测度和分解。然而，上述文献在实现对战略性新兴产业全要素生产率科学测度的前提下，仅从技术效率或技术进步角度回答战略性新兴产业全要素生产率变动的潜在成因，却未能从来源角度进一步深入剖析导致战略性新兴产业全要素生产率增长的要素成因。（3）战略性新兴产业全要素生产率测度中投入产出变量选取。作为数据驱动的多投入多产出的绩效评价方法，投入产出指标的选取至关重要。在投入产出指标选取上，劳动、资本作为投入指标在众多战略性新兴产业效率、全要素生产率测度中达成普遍共识（杨源源等，2018；伍先福等，2020）。能源投入在工业、制造业、服务业GTFP 测度和评价中得到广泛应用（陈诗一，2010；殷宝庆，2012；庞瑞芝和邓忠奇，2014），而在战略性新兴产业全要素生产测度过程中应用较少。此外，诸多研究表明，在全要素生产率的实际测度中若忽视生产过程产生的环境污染，将会高估对于经济绩效的真实评价，甚至产生误导性政策建议（Hailu et al. 2000；王兵等，2010；王恕立等，2015；卞元超等，2018），对于战略性新兴产业全要素生产率的测度，亦是如此。

综上所述，已有文献实现对于中国战略性新兴产业全要素生产率的定量估计和评价，但忽视了战略性新兴产业在发展过程产生的环境污染，导致高估对于战略性新兴产业发展质量的真实评价。大多研究基于Malmquist 生产率指数，实现对战略性新兴产业全要素生产率的测度和分解，但仅基于技术进步或技术效率视角，亟待基于更细密层次进一步深入挖掘全要素生产率变动背后的要素成因。与已有研究相比，本文在DEA 框架下，将投入导向SBM 方向性距离函数和Luenberger 生产率指数相结合，充分借助Luenberger 生产率指数在全要素生产率测度和多层次分解上的优势，从产业整体层面、分项产业层面识别中国战略性新兴产业GTFP 增长的要素源泉，并进一步揭示其分布形态及动态演化规律。本文的边际贡献主要体现在以下三个方面：第一，在高质量发展背景下，将能源消耗和二氧化碳排放约束，纳入战略性新兴产业全要素生产率的测度及分析框架，实现对战略性新兴产业GTFP 增长的科学评价。第二，在实现战略性新兴产业投入要素生产率评价与全要素生产率评价相统一的前提下，深入揭示全要素劳动生产率、全要素资本生产率及全要素能源生产率对战略性新兴产业GTFP 增长的贡献，有效诠释中国战略性新兴产业的要素源泉。第三，充分考虑战略性新兴产业发展政策可能导致GTFP 演进的阶段性特征，从产业整体层面和分项产业层面，揭示政策支持前和政策支持后战略性新兴产业GTFP 及其要素源泉的分布动态演化规律。

（三）指标选取和数据说明

根据《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》（国发〔2010〕32 号）的要求，《战略性新兴产业分类（2018）》将战略性新兴产业界定为“以重大技术突破和重大发展需求为基础，对经济社会全局和长远发展具有重大引领带动作用，知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好的产业”。主要包括：新一代信息技术产业、高端装备制造产业、新材料产业、生物产业、新能源汽车产业、新能源产业、节能环保产业、数字创意产业、相关服务业九大领域。基于数据的完整性和可得性，本文借鉴吕岩威和孙慧（2013）、吕岩威和孙慧（2014）、黄海霞和张治河（2015）、刘华军等（2019）、杨骞等（2020）、伍先福等（2020）对于战略性新兴产业的分类研究，以大口径统计为原则，建立了与《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）的对应关系，主要选取计算机、通信和其他电子设备制造业，通用设备制造业，专用设备制造业，电气器械和器材制造业，交通运输设备制造业，化学原料和化学制品制造业，非金属矿物制品业，有色金属冶炼及压延加工业，化学纤维制造业，医药制造业，燃气生产和供应业，电力、热力生产和供应业，水的生产和供应业，废弃资源综合利用业14 个大类行业作为研究对象。其中，2011 年后交通运输设备制造业统计口径发生变化，本文将铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业和汽车制造业两个行业合并为交通运输设备制造业进行处理。2003—2011 年废弃资源和废旧材料回收加工业、2012—2016 年废弃资源综合利用业，两个时段统计名称虽然发生变化，但统计范畴尚未发生变化，因此本文将统计名称统一。由于2011 年后仪器仪表及文化办公用机械制造业，统计范畴减少文化办公用机械制造业，称之为仪表仪器制造业，变动较大，本文予以剔除。此外，考虑到2017 年《中国汽车工业年鉴》开始公布新能源汽车相关的统计资料，数字创意产业、相关服务业等尚未形成完善的统计体系，因此，本文并未考虑新能源汽车产业、数字创意产业和相关服务业。

考虑到工业企业统计范围进行了三次调整①，为实现统计口径的一致性，增强数据指标的可比性，本文参考陈诗一（2011）、杜龙政等（2019）的研究，将全年平均从业人员、资本存量、工业总产值处理为全部工业口径的数据。本文的投入产出指标选取具体如下：

（1）劳动投入（L）。劳动力质量和时间更能体现劳动力价值，但受到现有统计资料的限制，本文参考任保全等（2016）文献的做法，选取各分行业全年平均从业人员数作为劳动投入的代理变量。其中，对于2003—2016 年各行业全年平均从业人员数据来源于《中国工业经济统计年鉴》《中国工业统计年鉴》及《中国经济普查年鉴》。

（2）资本投入（K）。采用永续盘存法计算资本存量，主要涉及基期资本存量的确定、折旧率的选择和新增固定资产投资额计算。对于基期资本存量，本文采用2003 年全口径固定资产净值作为基期资本存量。借鉴陈诗一（2011）、王家庭等（2019）选择可变折旧率，折旧率的计算公式为本年折旧t=累计折旧t—累计折旧t-1，折旧率t=本年折旧t/固定资产原值t-1；对于新增固定资产投资额，采用本年固定资产原值减去上年固定资产原值计算得出，并参考李小平和朱钟棣（2005）、钱学锋等（2011）、陈丰龙等（2012）的研究構建分行业固定资产投资价格指数①，将分行业全口径的当年价投资额除上分行业固定资产投资价格指数得以消除价格因素的影响。最后，通过资本存量t=可比价全部口径投资额t+（1-折旧率t）×资本存量t-1 估算出分行业资本存量。2003—2016 年分行业固定资产原值、固定资产净值数据来源于《中国工业经济统计年鉴》《中国工业统计年鉴》，2003—2007 年分行业本年折旧来源于《中国工业经济统计年鉴》，2008—2016 年本年折旧通过《中国工业统计年鉴》中的分行业累计折旧计算得出。

（3）能源投入②（E）。采用分行业能源消费量作为能源投入的代理变量。各行业2003—2016年能源消费量（万吨标准煤）数据来源于《中国能源统计年鉴》，考虑到《中国能源统计年鉴》会根据历次经济普查结果进行数据修订，以最新年份的分行业能源消费量数据为准。

（4）期望产出。采用工业总产值（Y）作为期望产出。陈诗一（2010）、李斌等（2013）认为能源消费具有明显的中间投入品特征，应该选择包含中间投入的工业总产值而非工业增加值。由于本文考虑能源投入作为中间投入品，因此选取工业总产值作为期望产出的代理变量，并根据分行业工业生产者出厂价格指数折算以2003 年为不变价格。2003—2011 年工业总产值数据来源于《中国工业经济统计年鉴》；2011 年以后统计资料中并未公布分行业工业总产值数据。本文借鉴王家庭等（2019）的做法，通过本年工业总产值=工业销售产值-上年存货+本年存货，得出2012—2016 年分行业工业总产值。其中，2003—2010 年分行业工业生产者出厂价格指数来源于《中国城市（镇）生活与价格年鉴》，2011—2016 年分行业工业生产者出厂价格指数来源于《中国统计年鉴》；2012—2016 年分行业工业销售产值、存货等数据来源于《中国工业统计年鉴》。

（5）非期望产出。采用二氧化碳排放量（CO2）作为非期望产出。中国政府提出2030 年前实现“碳达峰”和2060 年前实现“碳中和”的目标，面临前所未有的二氧化碳排放约束。因此，本文采用二氧化碳排放量指标作为环境污染的代理变量，并且参考陈诗一（2009）的做法，选取工业消耗量较大的原油、煤炭和天然气三种一次性能源核算二氧化碳排放量①。

（四）描述性统计分析

表2 报告了2003—2016 年中国战略性新兴产业投入产出变量的年均增长率、资源使用量份额及污染排放量份额。如表2 所示，从投入变量的年均增长率来看，新一代信息技术产业的劳动、资本、能源投入年均增长率均高于其他五大产业。从产出变量的年均增长率来看，节能环保产业总产值年均增长率最高且CO2 排放量年均增长率最低。从能源使用量份额看，新能源产业、新材料产业及生物产业的能源使用量份额所占比重相对较高，分别达到22.21%、29.94%、37.20%，三者合计占到整个战略性新兴产业能源使用量的89.35%。从CO2 排放量所占份额看，新能源产业的CO2 排放量所占比例最大，占据战略性新兴产业CO2 排放量的73.42%。综上分析，中国战略性新兴产业发展不仅存在投入规模和经济产出增长速度的差异，也存在污染排放上的差异。

三、中国战略性新兴产业绿色全要素生产率增长的整体分析

本文将投入导向SBM 方向性距离函数和Luenberger 生产率指数相结合，科学测度2003—2016年中国战略性新兴产业GTFP 增长率。自2009 年下半年，政府正式提出发展战略性新兴产业，随之一系列加快鼓励和培育产业发展政策相继出台，为推动战略性新兴产业发展提供强有力支撑（杨继东和刘诚，2021）。为此，本文将整个样本时期划分为2003—2008 年和2009—2016 年两个时段，分别考察政策支持前和政策支持后中国战略性新兴产业GTFP 增长的演变趋势。

（一）战略性新兴产业GTFP增长的产业层面分析

历经十余年发展，2003—2016 年中国战略性新兴产业GTFP 累积实现29.28%的增长。由此可见，中国战略性新兴产业在规模不断壮大、总产值占国民经济总量份额不断增加的基础上，GTFP实现一定程度提升。如图1 所示，2003—2016 年战略性新兴产业GTFP 总体呈现增长态势，年均增长率达到2.25%，该数值与齐峰（2015）得出的战略性新兴产业全要素生产率年均增长3.4%的结果相比低一些，究其原因不仅在于研究样本期间、模型设定不同所导致，而且可能与本研究充分考虑战略性新兴产业发展过程中产生的环境污染密切相关。从中国战略性新兴产业GTFP 增长的逐年演变趋势看，受到全球经济危机的影响，2007—2008 年战略性新兴产业GTFP 迅速下滑，2009—2011 年则呈现逐渐上升态势，2011—2013 年也经历大幅度下滑和小幅度回升，此后年间均呈现出相对平稳的变化趋势。从战略性新兴产业发展政策支持前（2003—2008 年）和政策支持后（2009—2016 年）两个时段对比来看，政策支持前，中国战略性新兴产业GTFP 年均增长率为2.12%；政策支持后，战略性新兴产业GTFP 年均增长率为2.34%；政策支持后相较政策支持前，战略性新兴产业GTFP 实现0.22%增长。2011 年则呈现逐渐上升态势，2011—2013 年也经历大幅度下滑和小幅度回升，此后年间均呈现出相对平稳的变化趋势。从战略性新兴产业发展政策支持前（2003—2008 年）和政策支持后（2009—2016 年）两个时段对比来看，政策支持前，中国战略性新兴产业GTFP 年均增长率为2.12%；政策支持后，战略性新兴产业GTFP 年均增长率为2.34%；政策支持后相较政策支持前，战略性新兴产业GTFP 实现0.22%增长。

如图2 所示2003—2016 年中国战略性新兴产业的效率改善和技术进步累积增长率分别达到8.48%、20.8%，技术进步成为驱动中国战略性新兴产业GTFP 增长的核心动力，这与任保全和王亮亮（2014）、王欢芳等（2020）得出的技术进步增长率对战略性新兴产业全要素生产率贡献最大的研究结论一致。由此可见，中国战略性新兴产业在发展的过程中，科学技术革新不断推动着产业生产边界的移动，而效率改善程度则明显相对较弱。因此，在当前乃至未来产业发展过程中重视科技创新的同时，也要进一步强化要素资源的合理配置意识，以期充分发挥技术进步与效率改善的双重推动作用，进而形成强大合力实现战略性新兴产业GTFP 提升。从效率改善和技术进步的逐年演变趋势看，技术进步与效率改善总体波动幅度较大，如图2 所示。2003—2016 年中国战略性新兴产业GTFP 年均增长率达到2.25%，效率改善和技术进步的年均增长率分别达到0.65%、1.60%。从战略性新兴产业政策支持前（2003—2008 年）和政策支持后（2009—2016 年）兩个时段对比来看，技术进步的作用进一步突显，而效率改善却有所恶化。其中，效率改善的年均增长率由政策支持前的3.29%降至政策支持后的-1.00%，技术进步年均增长率则由-1.17%达到3.33%。

（二）战略性新兴产业GTFP增长的分项产业层面分析

基于产业整体层面的分析，仅能从宏观视角把握中国战略性新兴产业GTFP 增长水平，亟待基于各分项产业层面，进一步剖析战略性新兴产业布局体系下各分项产业之间的发展差异。如表3 所示，2003—2016 年六大分项战略性新兴产业GTFP 均实现不同程度的增长。其中，尤以新一代信息技术产业GTFP 年均增长率最高，达到4.08%；高端装备制造产业GTFP 相对较高，年均增长率为2.80%；其他分项产业GTFP 年均增长率相对较低，不足2.00%。从政策支持前（2003—2008 年）和政策支持后（2009—2016 年）对比来看，除新能源产业外，其他分项产业GTFP 均实现一定程度的提升，其中尤以节能环保产业GTFP 增长最为明显，其次为新一代信息技术产业。从战略性新兴产业GTFP 增长的来源探析，可以发现整个样本时期，技术进步成为推动新一代信息技术、高端装备制造、新材料、生物及新能源产业GTFP 增长的主要力量，而效率改善对于节能环保产业GTFP提升作用更加明显。通过政策支持前（2003—2008 年）和政策支持后（2009—2016 年）的对比可以看到，节能环保产业技术进步和效率改善均实现一定程度提升；对于其他分项产业而言，技术进步对于GTFP 增长的促进作用愈发突显，效率改善却明显恶化，这为“十四五”时期战略性新兴产业GTFP 提升找准薄弱点。

四、中国战略性新兴产业绿色全要素生产率增长的要素源泉评价

在经济增长过程中生产要素与技术进步相互交织，要素绩效成为经济增长的内源性因素（李兰冰和刘秉镰，2015）。对于战略性新兴产业而言，高素质的劳动力、高效率的资本利用率及能源利用率同样是战略性新兴产业发展的内源性因素。为此，本文基于要素绩效评价视角，为中国战略性新兴产业GTFP 的提升，提供要素视角的成因诠释。

（一）战略性新兴产业GTFP 增长的要素源泉分解

图3 是2003—2016 年中国战略性新兴产业GTFP 增长的要素源泉及逐年演变趋势。在整个样本时期，战略性新兴产业全要素劳动生产率、全要素能源生产率及全要素资本生产率累积增长率分别达到52.21%、20.86%、14.77%，依次成为推动中国战略性新兴产业GTFP 增长的主要要素成因。此外，2003—2016 年全要素劳动生产率、全要素能源生产率及全要素资本生产率年均增长率分别达到4.02%、1.60%、1.14%，对中国战略性新兴产业GTFP 增长的贡献分别达到59.44%、23.75%、16.81%。通过政策支持前（2003—2008 年）和政策支持后（2009—2016 年）两大时段对比来看，政策支持后全要素劳动生产率、全要素能源生产率相较政策支持前分别实现0.94%、0.43%的增长，成为绩效改善明显的生产要素；与之相反，全要素资本生产率则以年均0.73%的速度下滑，成为掣肘战略性新兴产业GTFP 增长的生产要素。由此分析，充分考虑战略性新兴产业发展政策所带来的影响，全要素资本生产率尚未充分发挥有效作用，全要素劳动生产率及全要素能源生产率实现不同程度的提升。

为充分发挥全要素劳动生产率、全要素资本生产率及全要素能源生产率对战略性新兴产业GTFP 增长的促进作用，本文从效率改善和技术进步角度深入剖析推动要素绩效变动的潜在成因。在整个样本时期，技术进步成为劳动、能源及资本绩效改善的主要驱动力量，2003—2016 年劳动、能源及资本技术进步的累积增长率分别为31.73%、17.51%、13.14%；劳动、能源、资本效率改善的累积增长率分别为20.48%、3.35%、1.62%，如图4 所示。其中，尤以劳动所发挥的技术进步率最高，年均增长率达到2.44%，其次为能源、资本的技术进步，年均增长率分别为1.35%、1.01%。反观，效率改善程度相对较弱，劳动、能源及资本效率改善年均增长率分别为1.58%、0.26%、0.12%。此外，通过政策支持前（2003—2008 年）和政策支持后（2009—2016 年）两个时段对比来看，劳动、资本、能源效率改善均呈现出明显下滑态势，与之相反，技术进步实现逐步提升。其中，能源、资本、劳动技术进步分别实现5.78%、4.52%、3.21%的增长。通过上述分析，可以得出技术进步成为推动中国战略性新兴产业要素绩效提升的主要动力结论，反观效率改善存在不同程度的恶化。

（二）分项战略性新兴产业要素源泉的整体性特征

人才是发展壮大战略性新兴产业的首要资源，那么全要素劳动生产率的提升必将加速推动中国战略性新兴产业的发展步伐。通过分析可以得出，在整个样本时期，新一代信息技术产业全要素劳动生产率年均增长率达到4.68%，位居六大分项战略性新兴产业之首，这主要得益于技术进步的推动作用。与之相反，新材料产业全要素劳动生产率相对较低，年均增长率为3.20%，未充分发挥技术进步和效率改善对于全要素劳动生产率的促进作用。这从一定程度上反映出各分项产业在全要素劳动生产率及其增长动能之间的差异，无论是新一代信息技术产业、高端装备制造产业、新材料产业、生物产业、新能源产业还是节能环保产业都是国家重点扶持的新兴产业，充分发挥人才创造活力、实现全要素劳动生产率的持续增长成为重大现实问题。由此，积极探索分项产业劳动效率改善和技術进步的协同提高，成为今后发展的主攻方向。

高投资为战略性新兴产业发展注入源源不断的活力，全要素资本生产率的提升必将成为推动中国战略性新兴产业发展的重要引擎。2003—2016 年，中国战略性新兴产业资本投入年均增长率达到14.50%，然而各分项产业全要素资本生产率并未实现高速增长。通过分析可以发现，在整个样本时期，六大分项战略性新兴产业的全要素资本生产率均呈现出正向增长，但年均增长率并未实现加速增长。其中，新一代信息技术产业全要素资本生产率年均增长率相对较高，为2.45%；高端装备制造产业、新材料产业全要素资本生产率年均增长率均低于1.60%，生物产业、新能源产业及节能环保产业全要素资本生产率年均增长率不足1.00%。这在一定程度上反映出新一代信息技术产业、高端装备制造产业、新材料产业、生物产业、新能源产业、节能环保产业在资本投入及利用过程中存在明显不足。

能源为战略性新兴产业发展提供了充足的动力，全要素能源生产率的提升必将掀起中国战略性新兴产业新一轮发展机遇。在整个样本时期，六大分项战略性新兴产业全要素能源生产率均呈现正向增长。其中，以新一代信息技术产业全要素能源生产率年均增长率最高，为5.12%，其中效率改善和技术进步的年均增长率分别为0.00%、5.12%；其次为高端装备制造产业全要素能源生产率，年均增长率为3.12%，效率改善和技术进步年均增长率分别为1.07%、2.05%。此外，新材料产业、生物产业、新能源产业、节能环保产业全要素能源生产率之间的年均增长率相差不大但增长动能之间存在明显差异，技术进步成为推动新材料产业、生物产业、新能源产业的主要力量，效率改善对于促进节能环保产业全要素能源生产率增长更加明显。简而言之，中国分项战略性新兴产业全要素能源生产率并未实现整体提升，如何加快能源利用技术变革和效率改善提升，成为今后发展的重要方向。

（三）分项战略性新兴产业要素源泉的阶段性特征

从分项产业全要素劳动生产率的阶段性特征看，除新能源产业全要素劳动生产率有所下滑外，新一代信息技术产业、高端装备制造产业、新材料产业、生物产业及节能环保产业的全要素劳动生产率均有所上升，这主要归因于技术水平的显著提升。因此，在《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》《新材料产业“十三五”发展规划》等诸多产业规划和扶植政策下，一方面要加大高精尖人才的培养力度，为实现技术创新提供人才支撑；另一方面要持续推进人才发展体制机制创新，为实现人才要素资源的合理配置提供制度保障。

从分项产业全要素资本生产率的阶段性特征看，节能环保产业全要素资本生产率实现0.26%的增长，得益于效率改善的提升；而效率改善的大幅下滑抵消了技术进步所带来的促进作用，使得新能源产业全要素资本生产率呈现负增长。此外，新一代信息技术产业、高端装备制造产业、新材料产业的全要素资本生产率存在不同程度的下降，这主要归因于资本利用技术进步和效率改善的持续恶化。正如《关于扩大战略性新兴产业投资 培育壮大新增长点增长极的指导意见》等政策必将为战略性新兴产业发展提供强有力的资金支持，但也要正视战略性新兴产业均为前沿技术领域，具有资金需求量大、回报周期长等诸多特点，使得在强调加大资本投入的同时不能忽视资本投入的持续性和合理性。

从分项产业全要素能源生产率的阶段性特征看，新一代信息技术产业、高端装备制造产业、节能环保产业、新材料产业及生物产业全要素能源生产率分别实现1.41%、1.03%、0.36%、0.06%、0.05%的增长，这主要来源于技术水平显著提升。与之相反，新能源产业全要素能源生产率下降0.31%，这主要归因于效率改善的大幅下滑削弱了技术进步所带来的推动作用，可见要正确认识发展战略性新兴产业与提升全要素能源生产率之间的关系，既要立足国内外新能源发展趋势和前沿技术，将发展战略性新兴产业作为实现能源革命的重要途径，也要以实现节能减排与产业高质量发展为重要目标。

五、中国战略性新兴产业绿色全要素生产率增长的动态演化

基于中国战略性新兴产业GTFP 及其要素源泉的分析，仅能回答中国战略性新兴产业的发展水平如何以及推动GTFP 增长要素源泉的演变趋势，却无法对产业整体发展状况做出准确的判断。为了充分掌握中国战略性新兴产业GTFP 增长的整体状况，本文借鉴Quah（1997）、李国平和陈晓玲（2007）等的研究，采用随机核密度估计方法，揭示中国战略性新兴产业GTFP 及其要素源泉的动态演化特征。

中国战略性新兴产业GTFP 增长的演化特征，如图5 所示。政策支持前（2003—2008 年）战略性新兴产业GTFP 增长呈现出典型的“多峰”特征，等密度线分别位于正45 度对角线两侧，表明t 时期的战略性新兴产业GTFP 增长率在t+1 时期有着向上跃进的概率，同时也存在向下转移的风险。政策支持后（2009—2016 年）战略性新兴产业GTFP 增长的分布呈现“多峰”，且波峰更加陡峭；正45 度对角线穿过等密度线，且等密度线均平行于X 轴。对于分布在正45 度对角线上方部分的等密度线平行于X 轴，在t+1 时期有着向上跃进的概率，且趋于稳定在中高增速水平；对处于正45 度对角线下方部分的等密度线平行于X 轴，说明中高及高增速水平战略性新兴产业GTFP存在向下转移的概率且倾向于稳定在某一中低增速水平区间。

效率改善及技术进步的演化特征，如图6 所示。政策支持前（2003—2008 年）效率改善及技术进步增长均呈现出典型的“双峰”分布，等密度线分布在正45 度对角线两侧。进一步分析可发现，效率改善及技术进步增长存在发生逆反的可能，主要表现为在t 时期呈现衰退的效率改善、技术进步在t+1 时期存在正向增长的概率；同时，在t 时期呈现正向增长的效率改善、技术进步反而存在下降的风险。政策支持后（2009—2016 年）效率改善及技术进步增长呈现“多峰”分布，低增长水平的效率改善和技术进步在t+1 时期存在向上转移的概率，中高增速水平的效率改善和技术进步趋向于保持原有的增长惯性，高增速水平的效率改善和技术进步存在向下转移的概率。通过政策支持前后对比，可以发现政策支持后不同增速水平下的战略性新兴产业效率改善和技术进步在t+1时期均趋向于稳定在某一水平区间，即存在俱乐部收敛。

全要素劳动生产率、全要素资本生产率及全要素能源生产率增长的演化特征，如图7 所示。

政策支持前（2003—2008 年）全要素劳动生产率、全要素能源生产率呈现“多峰”分布；全要素资本生产率呈现“双峰”分布，正45 度对角线穿过等密度线。进一步分析可以发现，全要素劳动生产率及全要素能源生产率存在发生逆转的概率，即t 时期低增速水平在t+1 时期存在向高增速水平跃进的概率，高增速水平存在着向低增速水平转移的概率；而全要素资本生产率向上转移或向下转移的趋势并行发生。政策支持后（2009—2016 年）全要素劳动生产率、全要素资本生产率及全要素能源生产率所呈现“多峰”分布特征更加突显，低增速水平的全要素劳动生产率、全要素资本生产率及全要素能源生产率存在向上跃进的概率，中高增速水平则保持原来增长惯性或发生向下转移的趋势，高增速水平均存在向下转移的趋势。

六、结论与政策建议

战略性新兴产业是引导未来经济社会发展的重要力量，GTFP 的提升关乎中国战略性新兴产业发展的未来。本文基于2003—2016 年战略性新兴产业相关投入产出数据，将投入导向SBM 方向性距离函数和Luenberger 生产率指数相结合对中国战略性新兴产业GTFP 进行科学测度，并借助Luenberger 生产率指数具有的多层次分解优势，从要素绩效视角出发，揭示全要素劳动生产率、全要素资本生产率及全要素能源生产率对中国战略性新兴产业GTFP 提升的贡献，为中国战略性新兴产业高质量发展提供丰富的证据和有益的启示。本文研究结论如下：

（1）中国战略性新兴产业GTFP 增长率总体偏低，但政策支持后相比政策支持前实现提升。从产业整体层面来看，2003—2016 年中国战略性新兴产业GTFP 年均增长率为2.25%，其中效率改善和技术进步的年均增长率分别达到0.65%、1.60%。政策支持后与政策支持前相比，战略性新兴产业GTFP 实现0.22%的提升，这主要来源于技术进步的推动作用，而效率改善却存在明显恶化。从分项产业层面来看，2003—2016 年六大分项战略性新兴产业GTFP 均实现不同程度的增长，效率改善对于节能环保产业GTFP 提升作用更加明显，而技术进步成为推动新一代信息技术、高端装备制造、新材料、生物及新能源产业GTFP 增长的主要力量。通过政策前后对比，除节能环保产业技术进步和效率改善均实现一定程度提升外，对于其他分项产业而言，技术进步对于GTFP 增长的促进作用愈发突显，效率改善却存在明显恶化。

（2）全要素劳动生产率、全要素能源生产率、全要素资本生产率依次成为中国战略性新兴产业GTFP 增长的要素源泉。从产业整体层面来看，三种要素绩效叠加成为战略性新兴产业GTFP 增长的主要成因，全要素劳动生产率、全要素能源生产率及全要素资本生产率年均增长率分别达到4.02%、1.60%、1.14%，对于中国战略性新兴产业GTFP 增长的贡献分别达到59.44%、23.75%、16.81%。进一步分析，可以发现劳动所带来的技术进步增长最高，年均增长率达到2.44%，而劳动、资本及能源利用效率改善程度相对较弱。从分项产业层面看，六大分项产业的全要素劳动生产率、全要素资本生产率及全要素能源生产率尚未实现高速增长，存在巨大的提升空间；将政策支持前和政策支持后GTFP 的增长进行对比发现，技术进步发挥主要推动作用，效率改善却有所下滑，导致分项战略性新兴产业要素生产率尚未充分发挥有效作用。

（3）中国战略性新兴产业GTFP 增長呈现典型的“多峰”分布特征；政策支持后，处于高增速水平的战略性新兴产业GTFP 存在下滑的风险。通过分析，发现相较政策支持前，政策支持后处于低增速水平的中国战略性新兴产业GTFP 增长率、全要素劳动生产率、全要素资本生产率及全要素能源生产率增长率存在着“向上跃进”的概率，中高增速水平的惯于保持原有增长水平或存在向下转移趋势，而处于高增速水平的均存在“向下转移”的风险。

基于上述研究结论，本文得出如下的政策启示：

（1）加快推动战略性新兴产业高质量发展，培育壮大经济发展新动能。本文研究结果表明，2003—2016 年中国战略性新兴产业GTFP 年均增长率为2.25%，有着巨大的提升潜力。在“十四五”关键时期，要立足新发展阶段、贯彻新发展理念，聚焦重点产业发展质量。深入贯彻落实《关于扩大战略性新兴产业投资 培育壮大新增长点增长极的指导意见》中，加快新一代信息技术产业提质增效、加快生物产业创新发展步伐、加快高端装备制造产业补短板、加快新材料产业强弱项、加快新能源产业跨越式发展、加快节能环保产业试点等举措。

（2）强化要素资源合理配置和企业技术创新，推动产业实现可持续发展。本文研究结果表明，战略性新兴产业发展过程中全要素劳动生产率、全要素资本生产率、全要素能源生产率。尚未充分发挥有效力量，亟待从技术进步和效率改善角度寻求新突破。战略性新兴产业是以重大技术突破和重大发展需求为基础，具有劳动力质量要求高、资本投入持续性强、能源利用程度要求高等诸多特点。因此，要充分发挥市场在资源配置中的决定性力量；要更好发挥政府在推动战略性新兴产业发展中的作用，加大创新型人才培养力度，健全中长期资金投资的有效机制，加快推动能源利用技术革命浪潮，推动战略性新兴产业实现可持续发展。

（3）充分激发战略性新兴产业发展潜力，促进产业发展迈向新阶段。本文研究结果表明，2003—2016 年中国战略性新兴产业GTFP 存在两极化特征。同时，政策支持后，处于低增速水平的战略性新兴产业GTFP 有着“向上转移”的趋势，而高增速水平反而存在“向下转移”的风险。当前，战略性新兴产业正处于激烈技术变革、高度竞争的成长阶段，政策在战略性新兴产业发展中发挥着重要的作用，加大政策倾斜力度在不同程度上促进了战略性新兴产业发展，在进一步促进低水平及中高水平产业GTFP 提升的同时，也要防范高增速水平产业发展陷入“下滑”陷阱。