張桅 胡艷

摘要?面對粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)致的資源與環(huán)境問題，中國提出創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和綠色發(fā)展戰(zhàn)略。創(chuàng)新型人力資本是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力源泉，提高綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）可以實(shí)現(xiàn)資源與環(huán)境約束條件下的可持續(xù)發(fā)展。本文在長三角區(qū)域一體化國家戰(zhàn)略背景下，基于長三角地區(qū)2000—2018年間的面板數(shù)據(jù)，利用三種權(quán)重矩陣分別構(gòu)建空間杜賓模型，從全區(qū)域和分區(qū)域兩個(gè)方面研究創(chuàng)新型人力資本對GTFP的空間效應(yīng)，探討創(chuàng)新型人力資本在長三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化綠色發(fā)展中的作用。研究結(jié)果表明：①各地區(qū)創(chuàng)新型人力資本水平和GTFP水平均存在顯著差異，長三角東部和南部地區(qū)水平較高，西部和北部地區(qū)水平較低。②從全區(qū)域回歸結(jié)果來看，增加創(chuàng)新型人力資本投入對GTFP水平提升具有阻礙作用，這可能是由于地區(qū)間創(chuàng)新型人力資本的“虹吸效應(yīng)”、技術(shù)創(chuàng)新誘導(dǎo)的“回彈效應(yīng)”所致。③從分區(qū)域的回歸結(jié)果來看，高GTFP地區(qū)依靠創(chuàng)新型人力資本空間溢出效應(yīng)形成區(qū)域增長極，低GTFP地區(qū)依靠增加創(chuàng)新型人力資本投入提升自身GTFP水平，由此顯示出創(chuàng)新型人力資本可能存在“孤島效應(yīng)”。④其他影響因素：財(cái)政投資、對外開放度、城鎮(zhèn)化率、基礎(chǔ)設(shè)施等均未顯示出對GTFP的促進(jìn)作用;產(chǎn)業(yè)集聚對于高GTFP地區(qū)的綠色發(fā)展顯示出阻礙作用，對于低GTFP地區(qū)的綠色發(fā)展具有一定促進(jìn)作用;信息化對全區(qū)域GTFP水平提升具有顯著促進(jìn)作用;增強(qiáng)環(huán)境規(guī)制、減小污染物排放量有利于GTFP水平提升，但是提高污染物去除率對GTFP作用不明顯。據(jù)此提出推動(dòng)長三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化綠色發(fā)展的政策建議：增強(qiáng)創(chuàng)新型人力資本空間外溢擴(kuò)散效應(yīng)，發(fā)揮高層次人才在綠色技術(shù)應(yīng)用和推廣中的作用，構(gòu)建區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新體系和綠色發(fā)展生態(tài)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)GTFP區(qū)域聯(lián)動(dòng)提升。

關(guān)鍵詞?創(chuàng)新型人力資本;綠色全要素生產(chǎn)率;長三角;空間分析

中圖分類號?F240?文獻(xiàn)標(biāo)識碼?A?文章編號?1002-2104（2020）09-0106-15?DOI：10.12062/cpre.20200408

面對幾十年的粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式導(dǎo)致的產(chǎn)能過剩、資源浪費(fèi)、環(huán)境惡化等問題，黨的十八屆五中全會(huì)上將“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”五大發(fā)展理念確定為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指導(dǎo)方針;黨的十九大報(bào)告中明確指出，推動(dòng)形成綠色發(fā)展方式和生活方式是一場深刻革命，要把踐行綠色發(fā)展理念放在極端重要的位置;國家“十三五”規(guī)劃中將節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境作為基本國策，為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)由投資驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展制定《國家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略綱要》。2019年末發(fā)布的《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，再次強(qiáng)調(diào)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新，要求高水平建設(shè)長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)。由此可知，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和綠色發(fā)展已成為中國現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的風(fēng)向標(biāo)，如何將創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與綠色發(fā)展有效結(jié)合是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)學(xué)界的研究熱點(diǎn)。創(chuàng)新型人力資本是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力資源，綠色發(fā)展就是要在生態(tài)環(huán)境容量和資源承載力的約束條件下實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。面對長三角地區(qū)新的發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)，作為創(chuàng)新動(dòng)力資源的創(chuàng)新型人力資本，如何通過提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、增強(qiáng)創(chuàng)新效應(yīng)助力長三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化綠色發(fā)展是值得深入探討的問題。

1?文獻(xiàn)綜述

人力資本的核心要素是智力資本，在知識經(jīng)濟(jì)時(shí)代，智力資本起決定性作用。因此，研究人力資本與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)關(guān)系更具有現(xiàn)實(shí)意義。舒爾茨在提出人力資本理論時(shí)就認(rèn)識到資本具有異質(zhì)性，并從資本異質(zhì)性的角度將人力資本分為特定企業(yè)工人人力資本和一般人力資本。高質(zhì)量人力資本創(chuàng)新屬性更顯著，通過投入可以獲得更高的勞動(dòng)生產(chǎn)率、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長。國內(nèi)外學(xué)者在研究人力資本高級化過程中提出了創(chuàng)新型人力資本概念。Andrzej[1]認(rèn)為創(chuàng)新型人力資本有如下表現(xiàn)：利用知識積累形成的智慧思維設(shè)計(jì)出高效、準(zhǔn)確的創(chuàng)新方案，從而克服困難、突破瓶頸，并以智慧的眼光觀察周圍世界，有效地借助外部手段解決自身問題。國內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)為，創(chuàng)新型人力資本具有社會(huì)稀缺的創(chuàng)新特質(zhì)，能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素的高效組合、技術(shù)效率的顯著提升，以邊際報(bào)酬遞增和產(chǎn)出乘數(shù)效應(yīng)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，是推動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展體制轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵[2-3]。由于人力資本是一種無形資產(chǎn)，學(xué)術(shù)界尚無統(tǒng)一度量方法。如何科學(xué)度量人力資本、合理解釋投資效益，是值得持續(xù)探討的問題。鑒于創(chuàng)新型人力資本的稀缺性和高級性，許多學(xué)者從高等教育入手計(jì)量創(chuàng)新型人力資本（或異質(zhì)性人力資本），所采用的代表性指標(biāo)有如下幾種：高校畢業(yè)生人數(shù)[4]、高校在校生和畢業(yè)生人數(shù)之和[5]、受高等教育人口比重[6-7]、受高等教育年限總量[8-9]、高校畢業(yè)生工資總額與研發(fā)經(jīng)費(fèi)之和[10]、受高等教育人口占比乘以高等教育年限[3，10-11]。

為了評價(jià)經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量，經(jīng)濟(jì)學(xué)家索羅將要素投入約束納入考核經(jīng)濟(jì)績效的框架之中，提出以全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）衡量一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)績效。TFP即技術(shù)進(jìn)步率，描述的是產(chǎn)出增長率超過要素投入增長率的部分，被經(jīng)濟(jì)學(xué)家廣泛運(yùn)用于新古典增長的核算。但是傳統(tǒng)的TFP只考慮了勞動(dòng)、資本等生產(chǎn)要素的投入約束， 沒有考慮到資源及環(huán)境的約束，只考慮了GDP“好”產(chǎn)出，沒有考慮到生產(chǎn)過程中以犧牲環(huán)境為代價(jià)的“壞”產(chǎn)出。很顯然，這種核算會(huì)扭曲對社會(huì)福祉和經(jīng)濟(jì)績效的評價(jià)。Chung等[12]在研究方向性距離函數(shù)時(shí)，提出了Malmquist-Luenberger （ML）生產(chǎn)率指數(shù)，首次將“壞”產(chǎn)出引入TFP的測度。此后，人們將反映能源消耗和污染物排放的變量納入衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的指標(biāo)體系，形成了綠色全要素生產(chǎn)率（Green Total Factor Productivity， GTFP）概念（少部分學(xué)者將其定義為環(huán)境全要素生產(chǎn)率，Environmental Total Factor Productivity， ETFP）。

由于GTFP考慮了資源和環(huán)境因素約束，體現(xiàn)了綠色發(fā)展理念和生態(tài)文明要求，能真實(shí)地反映出經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效率，因此研究GTFP增長機(jī)制及其影響因素，對于指導(dǎo)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量、高效率的轉(zhuǎn)型發(fā)展具有重要意義。從已有文獻(xiàn)來看，國內(nèi)外學(xué)者主要從國家或省域?qū)用嫜芯客度胍蛩貙TFP的影響[13-14]，特別關(guān)注到科技創(chuàng)新[15]、技術(shù)進(jìn)步[16-17]對GTFP的促進(jìn)作用。有些學(xué)者研究了GTFP的空間溢出及區(qū)域差異性，發(fā)現(xiàn)GTFP的空間溢出作用在逐漸增強(qiáng)，我國東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份GTFP增長顯著，而中西部欠發(fā)達(dá)省份GTFP負(fù)增長[17-19]。人力資本是最重要的生產(chǎn)力要素，可以通過科技創(chuàng)新推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，從而提升GTFP水平，因此人力資本與GTFP的關(guān)系引起了人們的研究興趣：楊文舉[20]將人力資本引入綠色經(jīng)濟(jì)增長核算模型，研究發(fā)現(xiàn)人力資本積累促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)增長;譚政等[21]在驗(yàn)證GTFP的省際空間學(xué)習(xí)效應(yīng)時(shí)注意到了人力資本的影響，研究結(jié)果表明人力資本投入有助于提升綠色技術(shù)效率變動(dòng);趙領(lǐng)娣等[22]通過研究人力資本與綠色發(fā)展效率的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)人力資本水平以及人力資本結(jié)構(gòu)未能發(fā)揮提升綠色發(fā)展效率的作用;朱金鶴等[23]在研究省域GTFP的影響因素時(shí)，發(fā)現(xiàn)人力資本對綠色技術(shù)效率具有負(fù)向作用;殷群等[24]研究發(fā)現(xiàn)人力資本水平顯著制約了GTFP發(fā)展，且人力資本水平對技術(shù)效率改善存在顯著的負(fù)向影響。根據(jù)文獻(xiàn)研究結(jié)果，人力資本對于GTFP或綠色發(fā)展效率可能存在正向關(guān)系也可能存在負(fù)向關(guān)系，說明這一問題還處于探討階段。

長三角地區(qū)是中國創(chuàng)新能力強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)最具活力的區(qū)域。鑒于長三角地區(qū)的重要地位，2019年3月全國人大政府工作報(bào)告中明確指出，將長三角區(qū)域一體化發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略。長三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展的目的就是要使全區(qū)域在經(jīng)濟(jì)上結(jié)合起來，生產(chǎn)要素趨于自由流動(dòng)，形成長三角區(qū)域性經(jīng)濟(jì)聯(lián)合體，極大地提高規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益。近年來，長三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展及影響機(jī)制引起經(jīng)濟(jì)學(xué)界的關(guān)注，人們從科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的空間分布、協(xié)同創(chuàng)新、協(xié)同發(fā)展等方面開展了一系列研究[25-29]。長三角地區(qū)的綠色發(fā)展問題也受到了廣泛關(guān)注：曾剛等[30]研究發(fā)現(xiàn)長三角地區(qū)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與綠色發(fā)展存在著長期穩(wěn)定的相互促進(jìn)關(guān)系，且創(chuàng)新與綠色資源空間分布層次分明，上海和幾個(gè)省會(huì)城市占據(jù)著創(chuàng)新和綠色資源高地，對周圍地區(qū)具有輻射作用，邊緣地區(qū)的城市只是在綠色資源方面擁有相對優(yōu)勢;孫燕銘等[31]通過對長三角重要城市的工業(yè)GTFP及其分解指標(biāo)進(jìn)行測算，發(fā)現(xiàn)綠色技術(shù)進(jìn)步率是促進(jìn)GTFP提升的重要因素，GTFP的空間分布呈現(xiàn)出一定的集聚性和空間關(guān)聯(lián)性，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、能源結(jié)構(gòu)對GTFP存在負(fù)向抑制作用。與其他投入要素相比，人力資本更具有能動(dòng)性，在空間上更容易流動(dòng)，所產(chǎn)生的空間效應(yīng)會(huì)增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的相互依賴性和協(xié)同性。因此，研究人力資本對區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展的空間效應(yīng)更具有實(shí)用價(jià)值。汪彥等[32]研究發(fā)現(xiàn)長三角城市群人力資本對區(qū)域創(chuàng)新具有顯著的促進(jìn)作用，人力資本能夠通過空間溢出效應(yīng)推動(dòng)長三角城市群的整體創(chuàng)新。

由以上文獻(xiàn)梳理可知，在人力資本理論的基礎(chǔ)上形成了創(chuàng)新型人力資本概念，在傳統(tǒng)TFP理論的基礎(chǔ)上形成了GTFP計(jì)量體系，人們研究了人力資本與GTFP或綠色發(fā)展效率的相關(guān)關(guān)系，對長三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展也給予了較多關(guān)注。然而，尚未發(fā)現(xiàn)關(guān)于創(chuàng)新型人力資本與GTFP的相關(guān)報(bào)道，也未發(fā)現(xiàn)關(guān)于長三角地區(qū)人力資本與GTFP的相關(guān)報(bào)道。為彌補(bǔ)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究的不足，為推進(jìn)長三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化綠色發(fā)展提供新的思路，本文利用長三角地區(qū)41個(gè)城市2000—2018年間的面板數(shù)據(jù)，研究創(chuàng)新型人力資本對長三角地區(qū)GTFP的空間效應(yīng)，并在全區(qū)域研究的基礎(chǔ)上，依據(jù)GTFP水平差異分為兩個(gè)區(qū)進(jìn)行實(shí)證分析，進(jìn)一步探討創(chuàng)新型人力資本對GTFP的作用機(jī)制。

2?創(chuàng)新型人力資本對GTFP的空間作用機(jī)理

依據(jù)人力資本理論及區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長理論，參考文獻(xiàn)研究結(jié)果，給出如下創(chuàng)新型人力資本對GTFP的空間作用機(jī)理：

GTFP是考慮資源與環(huán)境因素約束下的全要素生產(chǎn)率，提升GTFP水平不僅要增加 “好”的產(chǎn)出，還要抑制“壞”的產(chǎn)出。因此，只有通過科技創(chuàng)新、技術(shù)進(jìn)步提高生產(chǎn)要素的綜合技術(shù)效率，才能在保持經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)，降低能耗、減少污染，從而提升GTFP水平。根據(jù)上述文獻(xiàn)梳理可知，一般人力資本不能穩(wěn)定推動(dòng)綠色發(fā)展。本文認(rèn)為創(chuàng)新型人力資本可以作為綠色發(fā)展的穩(wěn)定驅(qū)動(dòng)力，因?yàn)閯?chuàng)新型人力資本創(chuàng)新特質(zhì)顯著，可以通過自主創(chuàng)新、模仿創(chuàng)新等手段開展綠色技術(shù)創(chuàng)新及應(yīng)用，從而擠出能源使用，顯著提高能源效率、減少污染排放，最終保持“收益遞增”、促進(jìn)綠色發(fā)展。同時(shí)，由于創(chuàng)新意味著新的生產(chǎn)函數(shù)的建立，而新的生產(chǎn)函數(shù)常常具有普適性，因此創(chuàng)新型人力資本在綠色技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用過程中，在綠色產(chǎn)品的生產(chǎn)與擴(kuò)散過程中，通過“空間效應(yīng)”提升本地區(qū)和其他地區(qū)GTFP水平。

長三角一體化是個(gè)在時(shí)間和空間上的演變過程，是地區(qū)差異化走向區(qū)域一體化的過程。那么，創(chuàng)新型人力資本對GTFP是否具有“趨同效應(yīng)”？提升創(chuàng)新型人力資本水平能否縮小GTFP地區(qū)差異？基于此考慮，本文在全區(qū)域的基礎(chǔ)上，依據(jù)GTFP水平將地區(qū)分類，探究創(chuàng)新型人力資本在不同地區(qū)可能存在的效應(yīng)差異。本文認(rèn)為對于高GTFP水平地區(qū)，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一般較高，對人才和資本產(chǎn)生的“虹吸效應(yīng)”使創(chuàng)新型人力資本存量水平高，創(chuàng)新型人力資本擁有者通過自主創(chuàng)新進(jìn)行原創(chuàng)性技術(shù)開發(fā)，可以建立穩(wěn)定的技術(shù)更新體系，持續(xù)促進(jìn)技術(shù)變化、推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、提升GTFP水平，保持地區(qū)發(fā)展的率先性、競爭力。同時(shí)，根據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道[33]，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，創(chuàng)新型人力資本從集聚走向溢出，從而增強(qiáng)“溢出效應(yīng)”，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。對于低GTFP水平地區(qū)，一般為欠發(fā)達(dá)地區(qū)，創(chuàng)新型人力資本存量水平偏低，但是增加創(chuàng)新型人力資本投入能產(chǎn)生更大的激勵(lì)作用[34]，創(chuàng)新型人力資本擁有者通過模仿創(chuàng)新、吸收外溢促進(jìn)綠色技術(shù)應(yīng)用和擴(kuò)散，快速提升GTFP水平。由此分析結(jié)果可知，創(chuàng)新型人力資本水平提升可以促進(jìn)高水平地區(qū)溢出、激勵(lì)低水平地區(qū)增長，因此增加創(chuàng)新型人力資本投入有利于縮小GTFP地區(qū)差異，推動(dòng)長三角區(qū)域一體化綠色發(fā)展。

上述討論的創(chuàng)新型人力資本對GTFP的作用機(jī)制可以用圖1表示。

3?模型構(gòu)建

3.1?GTFP測算

3.1.1?測算模型構(gòu)建

計(jì)算GTFP的方法很多，有生產(chǎn)函數(shù)法、索羅增長核算法、隨機(jī)前沿分析法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。然而在面對多要素投入、多產(chǎn)出的GTFP計(jì)算時(shí)，包絡(luò)分析法作為一種非參數(shù)方法，具有其他方法無法比擬的優(yōu)勢，比如不固定數(shù)據(jù)單位、不需要制度假設(shè)、不指定具體的生產(chǎn)函數(shù)形式等。傳統(tǒng)徑向、角度 DEA 方法忽略松弛量對于效率測度的影響和隨機(jī)誤差以及外部環(huán)境對各主體的影響，而非徑向非角度 SBM 模型不僅區(qū)分了有效決策單位效率大小，而且解決了投入產(chǎn)出中可能存在非零的松弛問題以及非期望產(chǎn)出問題。因此本文用非徑向非角度SBM模型來測度綠色全要素生產(chǎn)率。

3.1.2?測算指標(biāo)選取

本文選取長三角地區(qū)三省一市（上海市、江蘇省、浙江省、安徽?。┑?1個(gè)城市（上海、南京、蘇州、常州、無錫、南通、徐州、連云港、淮安、鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州、宿遷、杭州、寧波、金華、紹興、溫州、嘉興、湖州、衢州、舟山、臺(tái)州、麗水、合肥、蕪湖、蚌埠、淮南、馬鞍山、淮北、銅陵、安慶、黃山、滁州、阜陽、宿州、六安、亳州、池州、宣城）的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來代表各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)值。對于樣本期間的選擇，考慮到1999年長三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會(huì)確定加強(qiáng)區(qū)域合作與交流，這標(biāo)志著長三角區(qū)域一體化進(jìn)入?yún)f(xié)作層級提升階段，據(jù)此本文選取樣本時(shí)間跨度為2000—2018年。

根據(jù)文獻(xiàn)常用做法，計(jì)算GTFP所選投入產(chǎn)出指標(biāo)變量如下：資本投入用固定資本投資額表示，以2000年各城市的固定資產(chǎn)投資額為基期，釆用全國平均水平5%的折舊率，利用國際通用的永續(xù)盤存法計(jì)算得出。勞動(dòng)投入用全社會(huì)從業(yè)人員表示。期望產(chǎn)出用地區(qū)生產(chǎn)總值表示，非期望產(chǎn)出包括工業(yè)SO2排放量、廢水排放量和煙塵排放量。

3.2 ?空間模型構(gòu)建

3.2.1?空間權(quán)重矩陣構(gòu)建

為了對研究結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文利用三種權(quán)重矩陣來進(jìn)行空間計(jì)量分析。所構(gòu)建的權(quán)重矩陣如下：

（1）地理距離矩陣（W）。根據(jù)地理學(xué)第一定律，任何事物都是與其他事物相關(guān)的，只不過距離較近的事物比距離較遠(yuǎn)的事物關(guān)聯(lián)更為緊密。因此本章的地理距離矩陣就是根據(jù)兩個(gè)地區(qū)之間的地理距離的倒數(shù)來構(gòu)造的。兩個(gè)地區(qū)之間的地理距離越近，所賦予的權(quán)重就越大。具體計(jì)算公式如下：

（2）經(jīng)濟(jì)距離矩陣（M）。采用常見做法，以人均GDP指標(biāo)構(gòu)建經(jīng)濟(jì)距離矩陣：

其中，Mij為經(jīng)濟(jì)距離矩陣，PGDPj和PGDPi分別表示城市j和城市i的人均GDP。

（3）空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣（C）。參考文獻(xiàn)[35]的基本原理，將地理距離權(quán)重和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重結(jié)合起來，構(gòu)造出空間經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，該矩陣綜合考慮了空間地理距離特征和經(jīng)濟(jì)相關(guān)屬性。具體表達(dá)式如下：

3.2.2?空間杜賓模型構(gòu)建

根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)增長模型，構(gòu)建生產(chǎn)函數(shù)

常用的空間計(jì)量模型有空間杜賓模型、空間自回歸模型、空間自相關(guān)模型、空間誤差模型等。通過模型擬合優(yōu)度比較，對比極大似然值log-likelihood和信息準(zhǔn)則AIC、BIC等指標(biāo)，本文選擇空間杜賓模型估計(jì)人力資本的空間效應(yīng)。根據(jù)式（13）和三種空間權(quán)重矩陣，構(gòu)建不同的空間杜賓模型如下：

4?變量選取與測算

4.1?變量選取說明

（1）被解釋變量（GTFP）由SBM模型測算得出。

（2）創(chuàng)新型人力資本（Hc）參考文獻(xiàn)[10]做法，利用受高等教育從業(yè)人員總工資收入計(jì)量創(chuàng)新型人力資本。其中，參考文獻(xiàn)[36-37]對各類人員工資的測算結(jié)果確定高等教育就業(yè)人員工資水平（為全部從業(yè)人員平均工資的1.5倍）。

（3）其他影響GTFP的變量。①政府規(guī)模（gov） 采用政府財(cái)政支出額與GDP比值表示。②外商直接投資規(guī)模（FDI） 采用外商直接投資額（將美元折算為人民幣）與GDP的比值表示。③進(jìn)出口規(guī)模（im-ex） 采用進(jìn)出口總額（將美元折算為人民幣）與GDP比值表示。④產(chǎn)業(yè)集聚度（aggl） 考慮到第二產(chǎn)業(yè)是生產(chǎn)型產(chǎn)業(yè)，本文選取第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值計(jì)算區(qū)位熵，衡量產(chǎn)業(yè)集聚水平。⑤城市化水平（urb） 采用各城市歷年城鎮(zhèn)人口在總?cè)丝谥兴急戎睾饬砍鞘谢健＂藁A(chǔ)設(shè)施水平（infra）用各城市公路里程數(shù)與各城市土地面積比值來表示。⑦信息化水平（infor） 用城市信息分布密度來衡量，具體做法是將各城市固定電話用戶數(shù)、移動(dòng)電話用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)加總之和與各城市土地面積比值來表示。⑧環(huán)境規(guī)制 國內(nèi)外學(xué)者主要從環(huán)境規(guī)制政策措施、環(huán)境污染治理投資及環(huán)境污染物排放量變化等視角度量環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度?；跀?shù)據(jù)的可得性和考察的全面性，本文分別從污染物排放量變化和污染物去除率變化兩個(gè)方面度量環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度：一是污染物排放綜合指數(shù)（pdi）參考文獻(xiàn)[38]做法，用工業(yè)三廢工業(yè)SO2排放量、工業(yè)煙塵排放量、工業(yè)廢水排放量和地區(qū)生產(chǎn)總值GDP計(jì)算得出，該指數(shù)越小，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度越大。二是污染物去除綜合指數(shù)（prt）選用各城市的SO2去除率、煙塵去除率和廢水達(dá)標(biāo)率，通過熵權(quán)法計(jì)算得出，該指數(shù)越大，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度越大。

以上各變量數(shù)據(jù)均來自各城市統(tǒng)計(jì)年鑒、中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒、中國統(tǒng)計(jì)年鑒、EPS數(shù)據(jù)庫等，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)用插值法計(jì)算補(bǔ)充。

4.2?測算結(jié)果分析

根據(jù)所選變量，測算出2000—2018年間各城市的GTFP和創(chuàng)新型人力資本，分析各城市GTFP和創(chuàng)新型人力資本水平差異及變化情況（因篇幅所限，未列出測算結(jié)果表格）。

由測算結(jié)果可知，長三角地區(qū)GTFP水平存在顯著差異。2018年城市GTFP水平最高的為1.589，最低的只有0.180。從總體上來看，排名靠前的城市主要分布在長三角東部和南部地區(qū)，排名靠后的城市主要分布在西部和北部地區(qū)。根據(jù)GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，GTFP水平地區(qū)分布與GDP水平地區(qū)分布相似，說明GTFP水平與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在正相關(guān)關(guān)系。具體來看，GTFP水平顯著提高的有上海、南京、無錫、徐州、連云港、湖州、紹興、臺(tái)州、合肥、蕪湖、馬鞍山、宣城、黃山、阜陽、亳州等，由此可知長三角地區(qū)多數(shù)城市趨向GTFP水平提升。

長三角地區(qū)創(chuàng)新型人力資本水平也存在顯著差異，2018年城市創(chuàng)新型人力資本存量最高的達(dá)到6 874.432億元，最低的只有141.000億元。從總體上來看，排名靠前的城市主要分布在長三角東部和南部地區(qū)，排名靠后的城市主要分布在西部和北部地區(qū)，這與GTFP水平地區(qū)分布十分相近，說明GTFP水平與創(chuàng)新型人力資本水平存在正向相關(guān)性。具體來看，始終位于前列的有上海、杭州、蘇州、南京、寧波、無錫、溫州、合肥等城市。創(chuàng)新型人力資本水平顯著提高的有南通、鹽城、宿遷、嘉興、金華、滁州、蚌埠等城市。

通過比較GTFP和創(chuàng)新型人力資本的變化情況，發(fā)現(xiàn)GTFP水平提升不顯著，而創(chuàng)新型人力資本存量水平顯著提升。例如，排名前十的GTFP指標(biāo)在2009年為1.012～1.733，在2018年為1.060～1.589，變化不顯著;排名前十的創(chuàng)新型人力資本指標(biāo)在2009年為184.554億～1 616.143億元，在2018年為900.199億～687 4.432億元，增加了三倍左右。據(jù)此得出初步結(jié)論：創(chuàng)新型人力資本水平提升對GTFP的作用不顯著。

5?空間計(jì)量研究

5.1?空間自相關(guān)檢驗(yàn)

5.1.1?全局自相關(guān)檢驗(yàn)

在確定是否使用空間計(jì)量方法時(shí)，首先考察數(shù)據(jù)是否存在空間依賴性、相關(guān)性。檢驗(yàn)空間自相關(guān)的方法很多，有Morans I指數(shù)法、Geary指數(shù)法以及Getis-Ord指數(shù)法等。運(yùn)用最為廣泛的是Morans I指數(shù)法，因此本文用Morans I指數(shù)來檢驗(yàn)長三角41個(gè)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間相關(guān)性。Morans I指數(shù)的計(jì)算公式如下：

根據(jù)三種空間權(quán)重矩陣，GTFP大部分通過了Morans I指數(shù)的檢驗(yàn)，可以認(rèn)為GTFP存在空間相關(guān)性。就區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)本身來說，從最開始的“上海經(jīng)濟(jì)區(qū)”到現(xiàn)在的“長三角地區(qū)一體化發(fā)展”，是個(gè)時(shí)間和空間上的演變過程。隨著國家有關(guān)政策規(guī)劃的落實(shí)，長三角地區(qū)的GTFP空間相關(guān)性將會(huì)不斷增強(qiáng)。

5.1.2?局部自相關(guān)檢驗(yàn)

局部Morans I 指數(shù)散點(diǎn)圖可以很好地反映空間集聚的特征。下面選取2009年和2018年兩個(gè)代表性年份，制作GTFP的Morans I指數(shù)散點(diǎn)圖（見圖2），考察長三角地區(qū)GTFP的空間自相關(guān)性。

Morans I散點(diǎn)圖橫坐標(biāo)為z，表示標(biāo)準(zhǔn)化以后的空間單元本身的觀測值;縱坐標(biāo)為Wz，表示相鄰單元標(biāo)準(zhǔn)化以后的觀測值的平均值。比較兩個(gè)代表性年份的Morans I散點(diǎn)圖的相關(guān)性曲線斜率可知，2018年的GTFP空間相關(guān)性明顯高于2009年。

Morans I散點(diǎn)圖四個(gè)象限中的數(shù)字1～41相對應(yīng)的城市與上文所述相同。整理的各城市象限分布情況見表1和表2。

對比兩個(gè)年份的城市分布象限可以看出：

（1）穩(wěn)居第一象限的城市有無錫、蘇州、杭州、紹興、金華、衢州、麗水，這些城市自身和周邊城市的GTFP水平都很高。安徽省沒有城市穩(wěn)居第一象限。

（2）位于第三象限的城市主要是安徽的城市和江蘇西部、北部的城市，這些城市自身和相鄰城市的GTFP水平都很低。浙江沒有城市進(jìn)入第三象限。

（3）通過比較象限變化情況，可以看出GTFP提升較快的城市有：上海、南京、常州、嘉興、湖州、臺(tái)州、蕪湖、宣城、阜陽、亳州等。

從總體上來看，浙江省的多數(shù)城市GTFP水平較高，安徽省的多數(shù)城市GTFP水平較低。江蘇省的東部城市GTFP水平較高，西部和北部城市GTFP水平偏低。上海、南京等城市前期GTFP水平偏低，后期GTFP水平提升較快。安徽省會(huì)合肥GTFP水平提升不顯著，一直位于GTFP偏低水平區(qū)。

5.2?空間回歸分析

首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，Hadri LM檢驗(yàn)結(jié)果顯示，所有統(tǒng)計(jì)變量的P值均為0，強(qiáng)烈拒絕面板單位根的原假設(shè)，即不存在單位根。所以本文計(jì)量模型中所有變量均為平穩(wěn)序列，可以進(jìn)行計(jì)量回歸。

5.2.1?全區(qū)域回歸

基于長三角地區(qū)41個(gè)城市2000—2018年有關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)三種權(quán)重矩陣，把創(chuàng)新型人力資本作為核心變量帶入空間杜賓模型進(jìn)行回歸。首先通過豪斯曼檢驗(yàn)選擇模型，是隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型。如果豪斯曼統(tǒng)計(jì)量為負(fù)數(shù)或者P值不顯著，則接受隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，反之，則選擇固定效應(yīng)模型。對于使用固定效應(yīng)模型，選擇個(gè)體和時(shí)間雙向固定的模型來進(jìn)行空間計(jì)量回歸（包括效應(yīng)分解回歸），以控制計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性。

歸納的回歸結(jié)果見表3。

5.2.2?分區(qū)域回歸

根據(jù)測算結(jié)果，首先，計(jì)算各個(gè)城市2000—2018年間GTFP的平均值，并以平均值代表GTFP水平由高到低對城市進(jìn)行排序，位于前20名的城市設(shè)為高GTFP水平區(qū)（標(biāo)識為I區(qū)），其余21個(gè)城市設(shè)為低GTFP水平區(qū)（標(biāo)識為II區(qū)），然后，分別對兩類地區(qū)進(jìn)行回歸。歸納的回歸結(jié)果見表4和表5。

5.2.3?穩(wěn)健性檢驗(yàn)

上文利用三種空間權(quán)重矩陣進(jìn)行回歸，從一定程度上檢驗(yàn)了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。為了進(jìn)一步解決遺漏變量或測量誤差引起的內(nèi)生性問題，下文選取核心解釋變量的滯后一階作為工具變量代入空間杜賓模型對全區(qū)段和分區(qū)段進(jìn)行回歸。歸納的回歸結(jié)果見表6。

由表中數(shù)據(jù)可以看出創(chuàng)新型人力資本的滯后一階系數(shù)均與上文回歸結(jié)果一致，因此可以認(rèn)為從一定程度上克服了核心變量可能存在的內(nèi)生性問題，回歸結(jié)果穩(wěn)健可靠。

5.2.4?回歸結(jié)果分析

由全區(qū)域回歸結(jié)果可以看出，三種矩陣的主效應(yīng)和直接效應(yīng)彈性系數(shù)均顯著為負(fù)，間接效應(yīng)系數(shù)為正但不顯著。這一結(jié)果說明長三角地區(qū)創(chuàng)新型人力資本水平提升在空間上對GTFP增長具有阻礙作用，與本文的預(yù)期不符。參考文獻(xiàn)的類似報(bào)道[22-24]，推測導(dǎo)致這一結(jié)果的可能原因如下：第一，高等教育對于創(chuàng)造性思維培育、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐訓(xùn)練的重視不夠，從而導(dǎo)致接受高等教育的勞動(dòng)者創(chuàng)新實(shí)踐能力不夠強(qiáng)，且不能將積累的知識技能有效地轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展中所需要的先進(jìn)科學(xué)技術(shù);第二，受教育程度高并不完全意味著環(huán)保意識強(qiáng)，高等教育勞動(dòng)者技術(shù)創(chuàng)新的主要目的是提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，而對于提高資源利用率、降低污染排放量的重視不夠，技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的刺激使生產(chǎn)者使用更多能源，產(chǎn)生更多污染，這種技術(shù)創(chuàng)新誘導(dǎo)的“回彈效應(yīng)”大大抑制了創(chuàng)新型人力資本對于綠色發(fā)展效率提升的作用;第三，高層次人才培養(yǎng)與市場需求錯(cuò)位或脫鉤，創(chuàng)新型人力資本投入不能完全滿足產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、綠色創(chuàng)新發(fā)展的需求，一方面創(chuàng)新型人力資本總體存量水平不夠高，另一方面由于“虹吸效應(yīng)”導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新型人力資本既存在“供不應(yīng)求”又存在“供過于求”現(xiàn)象，擴(kuò)大了地區(qū)間創(chuàng)新能力鴻溝。另外，從負(fù)向彈性系數(shù)大小來看，經(jīng)濟(jì)距離矩陣和空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣的彈性系數(shù)絕對值均大于地理距離矩陣的彈性系數(shù)，說明對于經(jīng)濟(jì)上依賴性越強(qiáng)的地區(qū)，創(chuàng)新型人力資本“虹吸效應(yīng)”越強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展越偏離均衡，創(chuàng)新型人力資本對GTFP的負(fù)面影響越大。

分區(qū)回歸結(jié)果顯示了不同GTFP水平地區(qū)的創(chuàng)新型人力資本空間效應(yīng)差異。對于高GTFP水平區(qū)，創(chuàng)新型人力資本的主效應(yīng)和直接效應(yīng)彈性系數(shù)均顯著為負(fù)，這一結(jié)果與本文預(yù)期不符，說明此類地區(qū)自主創(chuàng)新優(yōu)勢不夠顯著，經(jīng)濟(jì)尚未進(jìn)入可持續(xù)發(fā)展階段，高等教育勞動(dòng)者在綠色“硬技術(shù)”和“軟技術(shù)”的應(yīng)用和擴(kuò)散方面尚未充分發(fā)揮作用，沒有很好地解決經(jīng)濟(jì)增長與節(jié)能減排的沖突問題;此類地區(qū)間接效應(yīng)顯著為正，說明增加創(chuàng)新型人力資本投入可以通過溢出效應(yīng)間接促進(jìn)區(qū)域綠色發(fā)展，這一結(jié)果與本文預(yù)期一致;從間接效應(yīng)系數(shù)大小來看，創(chuàng)新型人力資本對地理鄰近地區(qū)的空間溢出更為顯著，增加本地區(qū)的創(chuàng)新型人力資本投入更有利于鄰近地區(qū)的GTFP增長。對于低GTFP水平區(qū)，主效應(yīng)和直接效應(yīng)彈性系數(shù)均顯著為正，說明增加創(chuàng)新型人力資本投入能推動(dòng)綠色技術(shù)進(jìn)步，提高生產(chǎn)效率、減少環(huán)境污染，顯著提升本地GTFP水平，這一結(jié)果與本文預(yù)期一致;空間間接效應(yīng)不穩(wěn)健，說明創(chuàng)新型人力資本的空間溢出效應(yīng)不明確，低GTFP水平城市不能顯著地吸收和轉(zhuǎn)化外部溢出。綜上所述，創(chuàng)新型人力資本水平提升可以促進(jìn)高水平地區(qū)溢出、激勵(lì)低水平地區(qū)增長，因此增加創(chuàng)新型人力資本投入有利于縮小GTFP地區(qū)差異。

對于其它投入要素對GTFP的影響，依據(jù)主要結(jié)果進(jìn)行如下討論：①政府規(guī)模效應(yīng)不穩(wěn)健，說明財(cái)政投資不能拉動(dòng)本地區(qū)和相鄰地區(qū)的GTFP增長。這可能與政府財(cái)政投入的方向有關(guān)，用于綠色能源開發(fā)和環(huán)境污染治理方面的投資偏少。另外，如果在生產(chǎn)領(lǐng)域的政府財(cái)政支出過大，也會(huì)造成政府干預(yù)過大而影響經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量和效率。②外商直接投資和進(jìn)出口貿(mào)易的效應(yīng)不穩(wěn)健，說明對外開放水平的提升不能拉動(dòng)本地區(qū)和相鄰地區(qū)的GTFP增長。這是因?yàn)?，一方面對外開放可以通過產(chǎn)品承載和學(xué)習(xí)模仿獲得新產(chǎn)品和新技術(shù)，提高生產(chǎn)效率;另一方面過度的對外開放產(chǎn)生的“擠兌”國內(nèi)市場，造成產(chǎn)品滯銷、生產(chǎn)率下降，特別是偏離綠色發(fā)展導(dǎo)向的對外開放會(huì)增強(qiáng)GTFP的負(fù)面影響。③城鎮(zhèn)化率的效應(yīng)不穩(wěn)健，因?yàn)槌擎?zhèn)化水平的提高可以提高集約化程度和處理環(huán)境污染的能力，但也會(huì)增加城鎮(zhèn)環(huán)境負(fù)擔(dān)、產(chǎn)生更多污染。④產(chǎn)業(yè)集聚全區(qū)域效應(yīng)系數(shù)不顯著，對于高GTFP水平地區(qū)的溢出效應(yīng)系數(shù)顯著為負(fù)，對于低GTFP水平地區(qū)的溢出效應(yīng)系數(shù)為正或正向不顯著，說明產(chǎn)業(yè)集聚具有兩面性;對于高GTFP水平地區(qū)，經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模較大，忽視資源與環(huán)境的高速經(jīng)濟(jì)增長會(huì)對GTFP產(chǎn)生負(fù)面影響;而低GTFP水平地區(qū)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)，擁有后發(fā)優(yōu)勢，通過學(xué)習(xí)會(huì)在提升產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率時(shí)更加注意資源與環(huán)境。⑤基礎(chǔ)設(shè)施全區(qū)域效應(yīng)系數(shù)不顯著，對于高GTFP水平地區(qū)存在負(fù)向直接效應(yīng)，低GTFP水平地區(qū)存在負(fù)向間接效應(yīng)，說明在進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)時(shí)沒有充分考慮資源與環(huán)境問題。⑥信息化水平在全區(qū)域回歸時(shí)直接效應(yīng)為正，說明提高信息化水平可以降低交易成本、加速要素流動(dòng)，提高資源配置效率，有利于本地的綠色生產(chǎn)、綠色消費(fèi)。⑦環(huán)境規(guī)制的影響，從污染物排放綜合指數(shù)來看，全區(qū)域和分區(qū)域回歸的主效應(yīng)、直接效應(yīng)系數(shù)均顯著為負(fù)，說明減少污染物排放有利于本地GTFP水平提升;從污染去除綜合指數(shù)來看，除了全區(qū)域回歸的總效應(yīng)和間接效應(yīng)系數(shù)為正，其他各效應(yīng)系數(shù)不顯著，說明從污染物去除的角度提升GTFP水平不能產(chǎn)生明顯效果。

6?主要結(jié)論及政策啟示

利用三種距離矩陣分別構(gòu)建空間杜賓模型，實(shí)證分析長三角地區(qū)創(chuàng)新型人力資本對GTFP的影響，綜合各種分析結(jié)果，得出如下主要結(jié)論：

長三角地區(qū)創(chuàng)新型人力資本區(qū)域分布不均衡、GTFP水平存在顯著差異，發(fā)達(dá)的長三角東部和南部地區(qū)GTFP水平和創(chuàng)新型人力資本水平均較高，欠發(fā)達(dá)的長三角西部和北部地區(qū)GTFP水平和創(chuàng)新型人力資本水平均較低;地區(qū)間創(chuàng)新型人力資本的“虹吸效應(yīng)”、技術(shù)創(chuàng)新誘導(dǎo)的“回彈效應(yīng)”等導(dǎo)致創(chuàng)新型人力資本對區(qū)域GTFP表現(xiàn)出阻礙作用;創(chuàng)新型人力資本的“孤島效應(yīng)”導(dǎo)致不同地區(qū)的綠色經(jīng)濟(jì)增長機(jī)制不同，高GTFP地區(qū)依靠創(chuàng)新型人力資本空間溢出效應(yīng)形成區(qū)域“增長極”，低GTFP水平地區(qū)作為“追隨者”依靠自身創(chuàng)新型人力資本投入提升GTFP水平?？傊?，創(chuàng)新型人力資本對GTFP空間外溢擴(kuò)散效應(yīng)較弱，尚未形成對區(qū)域一體化綠色均衡發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力。

對于其他投入因素的研究結(jié)果表明：財(cái)政投資、對外開放度、城鎮(zhèn)化率、基礎(chǔ)設(shè)施等均未顯示出對GTFP增長的拉動(dòng)作用;產(chǎn)業(yè)集聚對于高GTFP地區(qū)的綠色發(fā)展顯示出阻礙作用，對于低GTFP地區(qū)的綠色發(fā)展具有一定拉動(dòng)作用;信息化水平對全區(qū)域GTFP增長具有顯著拉動(dòng)作用，但對于低GTFP地區(qū)的作用不顯著;增強(qiáng)環(huán)境規(guī)制、減小污染物排放有利于GTFP水平提升，提高污染物去除率對GTFP增長的作用不明顯。

依據(jù)以上研究結(jié)論，提出如下政策建議：

結(jié)合區(qū)域一體化綠色發(fā)展需求，在加強(qiáng)對創(chuàng)新型人力資本進(jìn)行針對性、前瞻性培育的同時(shí)，注意增強(qiáng)創(chuàng)新型人力資本的流動(dòng)性、外溢性。利用長三角地區(qū)高等教育優(yōu)勢和高科技創(chuàng)新平臺(tái)優(yōu)勢，建立東西部地區(qū)高層次人才聯(lián)合培養(yǎng)機(jī)制，充分發(fā)揮長三角科技創(chuàng)新戰(zhàn)略智庫聯(lián)盟等組織的作用，構(gòu)建人才共享、協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展模式。借助長三角區(qū)域一體化國家戰(zhàn)略的推動(dòng)力，弱化地區(qū)行政壁壘，消除影響人力資源自由流動(dòng)的體制機(jī)制障礙，打造高層次人才生態(tài)環(huán)境，建立健全統(tǒng)一開放的人力資源市場，增強(qiáng)東部人才高地向西部地區(qū)的輻射作用，促進(jìn)高層次人才在區(qū)域內(nèi)有效流動(dòng)、優(yōu)化配置。同時(shí)，注意培養(yǎng)樹立綠色發(fā)展意識，使高層次人才真正成為綠色“硬技術(shù)”的創(chuàng)造者、綠色“軟技術(shù)”的主導(dǎo)者，一方面創(chuàng)新生產(chǎn)技術(shù)，降低能耗、減少污染，避免技術(shù)創(chuàng)新誘導(dǎo)“回彈效應(yīng)”;一方面助力長三角區(qū)域生態(tài)環(huán)境協(xié)同保護(hù)，實(shí)現(xiàn)污染聯(lián)防聯(lián)控聯(lián)治，組建并完善環(huán)保一體化體系。

對于高GTFP水平地區(qū)，要發(fā)揮引領(lǐng)帶動(dòng)作用，弱化地區(qū)間的“虹吸效應(yīng)”，注意創(chuàng)新型人力資本由“核心”向邊緣的輻射，促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展;對于低GTFP水平地區(qū)，在注意提高自身創(chuàng)新型人力資本水平的同時(shí)，增強(qiáng)外部學(xué)習(xí)吸收能力，加快GTFP水平提升。

注意構(gòu)建綠色發(fā)展社會(huì)環(huán)境，政府財(cái)政投資以綠色發(fā)展為導(dǎo)向，推進(jìn)城鎮(zhèn)化與構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系相結(jié)合，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與環(huán)境保護(hù)相結(jié)合，對外開放以經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長為引領(lǐng);發(fā)揮信息化生產(chǎn)力的作用，加速要素流動(dòng)，提高資源配置效率，推進(jìn)綠色生產(chǎn)、綠色服務(wù)、綠色消費(fèi);提高生產(chǎn)集約化程度，增強(qiáng)規(guī)模效益，推進(jìn)加工制造業(yè)節(jié)能減排?？傊?，通過增強(qiáng)創(chuàng)新型人力資本外溢擴(kuò)散效應(yīng)，構(gòu)建區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新體系和綠色發(fā)展生態(tài)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)GTFP區(qū)域聯(lián)動(dòng)提升，推進(jìn)長三角區(qū)域一體化綠色發(fā)展。

（編輯：于?杰）

參考文獻(xiàn)

[1]RASZKOWSKI A. The strategy of local development as a component of creative human capital development process[R]. Wroclaw： Wroclaw University of Economics， 2015：135-143.

[2]姚樹榮. 論創(chuàng)新型人力資本[J]. 財(cái)經(jīng)科學(xué)， 2001（5）：10-14.

[3]景躍軍， 劉曉紅. 創(chuàng)新型人力資本與我國經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系研究（1990—2010）[J]. 求索， 2013（1）：218-221.

[4]倪超， 孟大虎. 人力資本、經(jīng)濟(jì)增長與空間溢出效應(yīng)——基于我國1978—2015年省級面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）， 2017，32（6）：113-122.

[5]白勇. 我國創(chuàng)新型人力資本技術(shù)效率研究[J]. 商業(yè)研究， 2016（4）：156-163.

[6]劉智勇， 張瑋. 創(chuàng)新型人力資本與技術(shù)進(jìn)步：理論與實(shí)證[J]. 科技進(jìn)步與對策， 2010，27（1）：138-142.

[7]彭偉輝. 異質(zhì)性創(chuàng)新人力資本對企業(yè)價(jià)值鏈的影響——基于我國制造業(yè)上市公司的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 財(cái)經(jīng)科學(xué)， 2019（4）：120-132.

[8]張根明， 陳才， 曹裕， 等. 創(chuàng)新型人力資本對經(jīng)濟(jì)增長影響的實(shí)證研究——基于存量與水平的視角[J]. 科技進(jìn)步與對策， 2010（3）：137-141.

[9]王艷濤， 谷曉莉. 教育人力資本對區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新影響的實(shí)證研究[J]. 科技管理研究， 2019（5）：1-7.

[10]黃健柏， 謝良， 鐘美瑞. 我國創(chuàng)新型人力資本與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證研究[J].科技進(jìn)步與對策， 2009（1）：1-4.

[11]趙莎莎. R&D資本、異質(zhì)型人力資本與全要素生產(chǎn)率——基于空間相關(guān)性和區(qū)域異質(zhì)性的實(shí)證分析[J]. 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討， 2019（3）：44-56.

[12]CHUNG Y H， FARE R， GROSSKOPF S. Productivity and undesirable outputs： a directional distance function approach[J]. Journal of environmental management， 1997，51（3）：229-240.

[13]AHMED E M. Green TFP intensity impact on sustainable east Asian productivity growth[J].Economic analysis & policy， 2012（1）：67-78.

[14]CUI H R， WANG H R，ZHAO Q Z.Which factors stimulate industrial green total factor productivity growth rate in China？ an industrial aspect[J]. Greenhouse gases： science & technology， 2019（3）：505-518.

[15]秦臻， 倪艷， 孫亞杰. 湖北省綠色全要素生產(chǎn)率測算及影響因素分析[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策， 2019（12）： 139-142.

[16]胡立和， 商勇， 王歡芳. 工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化的實(shí)證分析-基于長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)[J]. 湖南社會(huì)科學(xué)， 2019（4）：109-114.

[17]劉華軍， 李超. 中國綠色全要素生產(chǎn)率的地區(qū)差距及其結(jié)構(gòu)分解[J]. 上海經(jīng)濟(jì)研究， 2018（6）：35-47.

[18]任陽軍， 汪傳旭， 俞超. 中國區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)研究[J]. 軟科學(xué)， 2019（4）： 40-43.

[19]徐曉紅， 汪俠. 中國綠色全要素生產(chǎn)率及其區(qū)域差異——基于30 個(gè)省面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2016（6）：91-98.

[20]楊文舉. 引入人力資本的綠色經(jīng)濟(jì)增長核算： 以中國省份經(jīng)濟(jì)為例[J]. 財(cái)貿(mào)研究， 2015（2）：1-8.

[21]譚政， 王學(xué)義. 綠色全要素生產(chǎn)率省際空間學(xué)習(xí)效應(yīng)實(shí)證[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2016， 26（10）：17-24.

[22]趙領(lǐng)娣，張磊，徐樂，等.人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與綠色發(fā)展效率的作用機(jī)制[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2016，26（11）：106-114.

[23]朱金鶴， 王雅莉. 中國省域綠色全要素生產(chǎn)率的測算及影響因素分析——基于動(dòng)態(tài)GMM方法的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 新疆大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)·人文社會(huì)科學(xué)版）， 2019，47（2）：1-15.

[24]殷群， 李子文. 創(chuàng)新溢出如何影響我國省際環(huán)境全要素生產(chǎn)率——基于DEA-ESDA方法的實(shí)證分析[J]. 科技進(jìn)步與對策， 2019，36（24）：45-54.

[25]王振， 盧曉菲. 長三角城市群科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力的空間分布與分層特征[J]. 上海經(jīng)濟(jì)研究， 2018（10）：71-81.

[26]范金， 張強(qiáng)， 落成. 長三角城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的演化趨勢與對策建議[J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)， 2018（12）：70-77.

[27]柴攀峰， 黃中偉. 基于協(xié)同發(fā)展的長三角城市群空間格局研究[J]. 經(jīng)濟(jì)地理， 2014，34（6）：75-79.

[28]張安馳， 范從來. 空間自相關(guān)性與長三角區(qū)域一體化發(fā)展的整體推進(jìn)[J]. 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討， 2019（8）： 15-24.

[29]胡艷， 潘婷， 張桅. 一體化國家戰(zhàn)略下長三角城市群協(xié)同創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)研究[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）， 2019（5）：99-106.

[30]曾剛， 曹賢忠， 王豐龍，等. 長三角區(qū)域一體化發(fā)展推進(jìn)策略研究——基于創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)與綠色發(fā)展的視角[J]. 安徽大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）， 2019（1）：148-156.

[31]孫燕銘， 孫曉琦. 長三角城市群工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測度及空間分異研究[J]. 江淮論壇， 2018（6）： 60-67.

[32]汪彥， 華鋼， 曾剛. 人力資本對長三角城市群區(qū)域創(chuàng)新影響的實(shí)證研究——基于空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型[J]. 南京社會(huì)科學(xué)， 2018（5）：27-35.

[33]宋濤，榮婷婷.人力資本的集聚和溢出效應(yīng)對綠色生產(chǎn)的影響分析[J]. 江淮論壇，2016（3）：46-53.

[34]夏萬軍， 余功菊. 我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡性研究[J]. 安徽師范大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版）， 2018（4）：111-121.

[35]FINGLETON B， GALLO J.L. Estimating spatial models with endogenous variables， a spatial lag and spatially dependent disturbances： finite sample properties[J]. Papers in regional science， 2008，87（3）：319-339.

[36]彭競. 中國教育回報(bào)率的城市差異及原因分析[D]. 大連： 東北財(cái)經(jīng)大學(xué)， 2011.

[37]張世偉， 諾敏， 趙芳. 中國教育發(fā)展對勞動(dòng)收入差距的影響[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究， 2017（4）：68-77.

[38]宋德勇，楊秋月. 環(huán)境規(guī)制與人力資本在破解資源詛咒中的作用[J]. 城市問題， 2019（9）：62-73.