张桅 胡艳

摘要 面对粗放式经济发展导致的资源与环境问题，中国提出创新驱动和绿色发展战略。创新型人力资本是创新驱动的动力源泉，提高绿色全要素生产率（GTFP）可以实现资源与环境约束条件下的可持续发展。本文在长三角区域一体化国家战略背景下，基于长三角地区2000—2018年间的面板数据，利用三种权重矩阵分别构建空间杜宾模型，从全区域和分区域两个方面研究创新型人力资本对GTFP的空间效应，探讨创新型人力资本在长三角区域经济一体化绿色发展中的作用。研究结果表明：①各地区创新型人力资本水平和GTFP水平均存在显著差异，长三角东部和南部地区水平较高，西部和北部地区水平较低。②从全区域回归结果来看，增加创新型人力资本投入对GTFP水平提升具有阻碍作用，这可能是由于地区间创新型人力资本的“虹吸效应”、技术创新诱导的“回弹效应”所致。③从分区域的回归结果来看，高GTFP地区依靠创新型人力资本空间溢出效应形成区域增长极，低GTFP地区依靠增加创新型人力资本投入提升自身GTFP水平，由此显示出创新型人力资本可能存在“孤岛效应”。④其他影响因素：财政投资、对外开放度、城镇化率、基础设施等均未显示出对GTFP的促进作用;产业集聚对于高GTFP地区的绿色发展显示出阻碍作用，对于低GTFP地区的绿色发展具有一定促进作用;信息化对全区域GTFP水平提升具有显著促进作用;增强环境规制、减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对GTFP作用不明显。据此提出推动长三角区域经济一体化绿色发展的政策建议：增强创新型人力资本空间外溢扩散效应，发挥高层次人才在绿色技术应用和推广中的作用，构建区域协同创新体系和绿色发展生态环境，实现GTFP區域联动提升。

关键词 创新型人力资本;绿色全要素生产率;长三角;空间分析

中图分类号 F240 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2020）09-0106-15 DOI：10.12062/cpre.20200408

面对几十年的粗放式经济发展模式导致的产能过剩、资源浪费、环境恶化等问题，党的十八届五中全会上将“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念确定为经济发展的指导方针;党的十九大报告中明确指出，推动形成绿色发展方式和生活方式是一场深刻革命，要把践行绿色发展理念放在极端重要的位置;国家“十三五”规划中将节约资源和保护环境作为基本国策，为推动经济由投资驱动转向创新驱动、由高速增长转向高质量发展制定《国家创新驱动发展战略纲要》。2019年末发布的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，再次强调区域协同创新，要求高水平建设长三角生态绿色一体化发展示范区。由此可知，创新驱动和绿色发展已成为中国现代化经济体系的风向标，如何将创新驱动与绿色发展有效结合是当前经济学界的研究热点。创新型人力资本是创新驱动的动力资源，绿色发展就是要在生态环境容量和资源承载力的约束条件下实现经济可持续发展。面对长三角地区新的发展机遇和挑战，作为创新动力资源的创新型人力资本，如何通过提高劳动生产率、增强创新效应助力长三角区域经济一体化绿色发展是值得深入探讨的问题。

1 文献综述

人力资本的核心要素是智力资本，在知识经济时代，智力资本起决定性作用。因此，研究人力资本与经济增长的相关关系更具有现实意义。舒尔茨在提出人力资本理论时就认识到资本具有异质性，并从资本异质性的角度将人力资本分为特定企业工人人力资本和一般人力资本。高质量人力资本创新属性更显著，通过投入可以获得更高的劳动生产率、促进经济高质量增长。国内外学者在研究人力资本高级化过程中提出了创新型人力资本概念。Andrzej[1]认为创新型人力资本有如下表现：利用知识积累形成的智慧思维设计出高效、准确的创新方案，从而克服困难、突破瓶颈，并以智慧的眼光观察周围世界，有效地借助外部手段解决自身问题。国内学者普遍认为，创新型人力资本具有社会稀缺的创新特质，能实现生产要素的高效组合、技术效率的显著提升，以边际报酬递增和产出乘数效应带动经济增长，是推动中国经济发展体制转型的关键[2-3]。由于人力资本是一种无形资产，学术界尚无统一度量方法。如何科学度量人力资本、合理解释投资效益，是值得持续探讨的问题。鉴于创新型人力资本的稀缺性和高级性，许多学者从高等教育入手计量创新型人力资本（或异质性人力资本），所采用的代表性指标有如下几种：高校毕业生人数[4]、高校在校生和毕业生人数之和[5]、受高等教育人口比重[6-7]、受高等教育年限总量[8-9]、高校毕业生工资总额与研发经费之和[10]、受高等教育人口占比乘以高等教育年限[3，10-11]。

为了评价经济增长的质量，经济学家索罗将要素投入约束纳入考核经济绩效的框架之中，提出以全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）衡量一个地区的经济绩效。TFP即技术进步率，描述的是产出增长率超过要素投入增长率的部分，被经济学家广泛运用于新古典增长的核算。但是传统的TFP只考虑了劳动、资本等生产要素的投入约束， 没有考虑到资源及环境的约束，只考虑了GDP“好”产出，没有考虑到生产过程中以牺牲环境为代价的“坏”产出。很显然，这种核算会扭曲对社会福祉和经济绩效的评价。Chung等[12]在研究方向性距离函数时，提出了Malmquist-Luenberger （ML）生产率指数，首次将“坏”产出引入TFP的测度。此后，人们将反映能源消耗和污染物排放的变量纳入衡量经济发展质量的指标体系，形成了绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity， GTFP）概念（少部分学者将其定义为环境全要素生产率，Environmental Total Factor Productivity， ETFP）。

由于GTFP考虑了资源和环境因素约束，体现了绿色发展理念和生态文明要求，能真实地反映出经济发展的质量和效率，因此研究GTFP增长机制及其影响因素，对于指导经济向高质量、高效率的转型发展具有重要意义。从已有文献来看，国内外学者主要从国家或省域层面研究投入因素对GTFP的影响[13-14]，特别关注到科技创新[15]、技术进步[16-17]对GTFP的促进作用。有些学者研究了GTFP的空间溢出及区域差异性，发现GTFP的空间溢出作用在逐渐增强，我国东部经济发达省份GTFP增长显著，而中西部欠发达省份GTFP负增长[17-19]。人力资本是最重要的生产力要素，可以通过科技创新推动技术进步，从而提升GTFP水平，因此人力资本与GTFP的关系引起了人们的研究兴趣：杨文举[20]将人力资本引入绿色经济增长核算模型，研究发现人力资本积累促进绿色经济增长;谭政等[21]在验证GTFP的省际空间学习效应时注意到了人力资本的影响，研究结果表明人力资本投入有助于提升绿色技术效率变动;赵领娣等[22]通过研究人力资本与绿色发展效率的关系，结果发现人力资本水平以及人力资本结构未能发挥提升绿色发展效率的作用;朱金鹤等[23]在研究省域GTFP的影响因素时，发现人力资本对绿色技术效率具有负向作用;殷群等[24]研究发现人力资本水平显著制约了GTFP发展，且人力资本水平对技术效率改善存在显著的负向影响。根据文献研究结果，人力资本对于GTFP或绿色发展效率可能存在正向关系也可能存在负向关系，说明这一问题还处于探讨阶段。

长三角地区是中国创新能力强、经济最具活力的区域。鉴于长三角地区的重要地位，2019年3月全国人大政府工作报告中明确指出，将长三角区域一体化发展上升为国家战略。长三角区域经济一体化发展的目的就是要使全区域在经济上结合起来，生产要素趋于自由流动，形成长三角区域性经济联合体，极大地提高规模经济效益。近年来，长三角区域经济一体化发展及影响机制引起经济学界的关注，人们从科技创新驱动力的空间分布、协同创新、协同发展等方面开展了一系列研究[25-29]。长三角地区的绿色发展问题也受到了广泛关注：曾刚等[30]研究发现长三角地区创新驱动与绿色发展存在着长期稳定的相互促进关系，且创新与绿色资源空间分布层次分明，上海和几个省会城市占据着创新和绿色资源高地，对周围地区具有辐射作用，边缘地区的城市只是在绿色资源方面拥有相对优势;孙燕铭等[31]通过对长三角重要城市的工业GTFP及其分解指标进行测算，发现绿色技术进步率是促进GTFP提升的重要因素，GTFP的空间分布呈现出一定的集聚性和空间关联性，经济发展水平、能源结构对GTFP存在负向抑制作用。与其他投入要素相比，人力资本更具有能动性，在空间上更容易流动，所产生的空间效应会增强经济活动的相互依赖性和协同性。因此，研究人力资本对区域经济一体化发展的空间效应更具有实用价值。汪彦等[32]研究发现长三角城市群人力资本对区域创新具有显著的促进作用，人力资本能够通过空间溢出效应推动长三角城市群的整体创新。

由以上文献梳理可知，在人力资本理论的基础上形成了创新型人力资本概念，在传统TFP理论的基础上形成了GTFP计量体系，人们研究了人力资本与GTFP或绿色发展效率的相关关系，对长三角地区经济发展也给予了较多关注。然而，尚未发现关于创新型人力资本与GTFP的相关报道，也未发现关于长三角地区人力资本与GTFP的相关报道。为弥补现有文献研究的不足，为推进长三角区域经济一体化绿色发展提供新的思路，本文利用长三角地区41个城市2000—2018年间的面板数据，研究创新型人力资本对长三角地区GTFP的空间效应，并在全区域研究的基础上，依据GTFP水平差异分为两个区进行实证分析，进一步探讨创新型人力资本对GTFP的作用机制。

2 创新型人力资本对GTFP的空间作用机理

依据人力资本理论及区域经济增长理论，参考文献研究结果，给出如下创新型人力资本对GTFP的空間作用机理：

GTFP是考虑资源与环境因素约束下的全要素生产率，提升GTFP水平不仅要增加 “好”的产出，还要抑制“坏”的产出。因此，只有通过科技创新、技术进步提高生产要素的综合技术效率，才能在保持经济增长的同时，降低能耗、减少污染，从而提升GTFP水平。根据上述文献梳理可知，一般人力资本不能稳定推动绿色发展。本文认为创新型人力资本可以作为绿色发展的稳定驱动力，因为创新型人力资本创新特质显著，可以通过自主创新、模仿创新等手段开展绿色技术创新及应用，从而挤出能源使用，显著提高能源效率、减少污染排放，最终保持“收益递增”、促进绿色发展。同时，由于创新意味着新的生产函数的建立，而新的生产函数常常具有普适性，因此创新型人力资本在绿色技术创新与应用过程中，在绿色产品的生产与扩散过程中，通过“空间效应”提升本地区和其他地区GTFP水平。

长三角一体化是个在时间和空间上的演变过程，是地区差异化走向区域一体化的过程。那么，创新型人力资本对GTFP是否具有“趋同效应”？提升创新型人力资本水平能否缩小GTFP地区差异？基于此考虑，本文在全区域的基础上，依据GTFP水平将地区分类，探究创新型人力资本在不同地区可能存在的效应差异。本文认为对于高GTFP水平地区，由于经济发展水平一般较高，对人才和资本产生的“虹吸效应”使创新型人力资本存量水平高，创新型人力资本拥有者通过自主创新进行原创性技术开发，可以建立稳定的技术更新体系，持续促进技术变化、推动技术进步、提升GTFP水平，保持地区发展的率先性、竞争力。同时，根据文献报道[33]，随着经济的快速发展，创新型人力资本从集聚走向溢出，从而增强“溢出效应”，促进区域经济绿色发展。对于低GTFP水平地区，一般为欠发达地区，创新型人力资本存量水平偏低，但是增加创新型人力资本投入能产生更大的激励作用[34]，创新型人力资本拥有者通过模仿创新、吸收外溢促进绿色技术应用和扩散，快速提升GTFP水平。由此分析结果可知，创新型人力资本水平提升可以促进高水平地区溢出、激励低水平地区增长，因此增加创新型人力资本投入有利于缩小GTFP地区差异，推动长三角区域一体化绿色发展。

上述讨论的创新型人力资本对GTFP的作用机制可以用图1表示。

3 模型构建

3.1 GTFP测算

3.1.1 测算模型构建

计算GTFP的方法很多，有生产函数法、索罗增长核算法、随机前沿分析法和数据包络分析法。然而在面对多要素投入、多产出的GTFP计算时，包络分析法作为一种非参数方法，具有其他方法无法比拟的优势，比如不固定数据单位、不需要制度假设、不指定具体的生产函数形式等。传统径向、角度 DEA 方法忽略松弛量对于效率测度的影响和随机误差以及外部环境对各主体的影响，而非径向非角度 SBM 模型不仅区分了有效决策单位效率大小，而且解决了投入产出中可能存在非零的松弛问题以及非期望产出问题。因此本文用非径向非角度SBM模型来测度绿色全要素生产率。

3.1.2 测算指标选取

本文选取长三角地区三省一市（上海市、江苏省、浙江省、安徽省）的41个城市（上海、南京、苏州、常州、无锡、南通、徐州、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州、宿迁、杭州、宁波、金华、绍兴、温州、嘉兴、湖州、衢州、舟山、台州、丽水、合肥、芜湖、蚌埠、淮南、马鞍山、淮北、铜陵、安庆、黄山、滁州、阜阳、宿州、六安、亳州、池州、宣城）的统计数据来代表各项指标数值。对于样本期间的选择，考虑到1999年长三角城市经济协调会确定加强区域合作与交流，这标志着长三角区域一体化进入协作层级提升阶段，据此本文选取样本时间跨度为2000—2018年。

根据文献常用做法，计算GTFP所选投入产出指标变量如下：资本投入用固定资本投资额表示，以2000年各城市的固定资产投资额为基期，釆用全国平均水平5%的折旧率，利用国际通用的永续盘存法计算得出。劳动投入用全社会从业人员表示。期望产出用地区生产总值表示，非期望产出包括工业SO2排放量、废水排放量和烟尘排放量。

3.2  空间模型构建

3.2.1 空间权重矩阵构建

为了对研究结果进行稳健性检验，本文利用三种权重矩阵来进行空间计量分析。所构建的权重矩阵如下：

（1）地理距离矩阵（W）。根据地理学第一定律，任何事物都是与其他事物相关的，只不过距离较近的事物比距离较远的事物关联更为紧密。因此本章的地理距离矩阵就是根据两个地区之间的地理距离的倒数来构造的。两个地区之间的地理距离越近，所赋予的权重就越大。具体计算公式如下：

（2）经济距离矩阵（M）。采用常见做法，以人均GDP指标构建经济距离矩阵：

其中，Mij为经济距离矩阵，PGDPj和PGDPi分别表示城市j和城市i的人均GDP。

（3）空间经济距离矩阵（C）。参考文献[35]的基本原理，将地理距离权重和经济距离权重结合起来，构造出空间经济距离权重矩阵，该矩阵综合考虑了空间地理距离特征和经济相关属性。具体表达式如下：

3.2.2 空间杜宾模型构建

根据新古典经济增长模型，构建生产函数

常用的空间计量模型有空间杜宾模型、空间自回归模型、空间自相关模型、空间误差模型等。通过模型拟合优度比较，对比极大似然值log-likelihood和信息准则AIC、BIC等指标，本文选择空间杜宾模型估计人力资本的空间效应。根据式（13）和三种空间权重矩阵，构建不同的空间杜宾模型如下：

4 变量选取与测算

4.1 变量选取说明

（1）被解释变量（GTFP）由SBM模型测算得出。

（2）创新型人力资本（Hc）参考文献[10]做法，利用受高等教育从业人员总工资收入计量创新型人力资本。其中，参考文献[36-37]对各类人员工资的测算结果确定高等教育就业人员工资水平（为全部从业人员平均工资的1.5倍）。

（3）其他影响GTFP的变量。①政府规模（gov） 采用政府财政支出额与GDP比值表示。②外商直接投资规模（FDI） 采用外商直接投资额（将美元折算为人民币）与GDP的比值表示。③进出口规模（im-ex） 采用进出口总额（将美元折算为人民币）与GDP比值表示。④产业集聚度（aggl） 考虑到第二产业是生产型产业，本文选取第二产业总产值计算区位熵，衡量产业集聚水平。⑤城市化水平（urb） 采用各城市历年城镇人口在总人口中所占比重衡量城市化水平。⑥基础设施水平（infra）用各城市公路里程数与各城市土地面积比值来表示。⑦信息化水平（infor） 用城市信息分布密度来衡量，具体做法是将各城市固定电话用户数、移动电话用户数、互联网用户数加总之和与各城市土地面积比值来表示。⑧环境规制 国内外学者主要从环境规制政策措施、环境污染治理投资及环境污染物排放量变化等视角度量环境规制强度。基于数据的可得性和考察的全面性，本文分别从污染物排放量变化和污染物去除率变化两个方面度量环境规制强度：一是污染物排放综合指数（pdi）参考文献[38]做法，用工业三废工业SO2排放量、工业烟尘排放量、工业废水排放量和地区生产总值GDP计算得出，该指数越小，环境规制强度越大。二是污染物去除综合指数（prt）选用各城市的SO2去除率、烟尘去除率和废水达标率，通过熵权法计算得出，该指数越大，环境规制强度越大。

以上各变量数据均来自各城市统计年鉴、中国城市统计年鉴、中国统计年鉴、EPS数据库等，个别缺失数据用插值法计算补充。

4.2 测算结果分析

根据所选变量，测算出2000—2018年间各城市的GTFP和创新型人力资本，分析各城市GTFP和创新型人力资本水平差异及变化情况（因篇幅所限，未列出测算结果表格）。

由测算结果可知，长三角地区GTFP水平存在显著差异。2018年城市GTFP水平最高的为1.589，最低的只有0.180。从总体上来看，排名靠前的城市主要分布在长三角东部和南部地区，排名靠后的城市主要分布在西部和北部地区。根据GDP统计数据，GTFP水平地区分布与GDP水平地区分布相似，说明GTFP水平与地区经济发展水平存在正相关关系。具体来看，GTFP水平显著提高的有上海、南京、无锡、徐州、连云港、湖州、绍兴、台州、合肥、芜湖、马鞍山、宣城、黄山、阜阳、亳州等，由此可知长三角地区多数城市趋向GTFP水平提升。

长三角地区创新型人力资本水平也存在显著差异，2018年城市创新型人力资本存量最高的达到6 874.432亿元，最低的只有141.000億元。从总体上来看，排名靠前的城市主要分布在长三角东部和南部地区，排名靠后的城市主要分布在西部和北部地区，这与GTFP水平地区分布十分相近，说明GTFP水平与创新型人力资本水平存在正向相关性。具体来看，始终位于前列的有上海、杭州、苏州、南京、宁波、无锡、温州、合肥等城市。创新型人力资本水平显著提高的有南通、盐城、宿迁、嘉兴、金华、滁州、蚌埠等城市。

通过比较GTFP和创新型人力资本的变化情况，发现GTFP水平提升不显著，而创新型人力资本存量水平显著提升。例如，排名前十的GTFP指标在2009年为1.012～1.733，在2018年为1.060～1.589，变化不显著;排名前十的创新型人力资本指标在2009年为184.554亿～1 616.143亿元，在2018年为900.199亿～687 4.432亿元，增加了三倍左右。据此得出初步结论：创新型人力资本水平提升对GTFP的作用不显著。

5 空间计量研究

5.1 空间自相关检验

5.1.1 全局自相关检验

在确定是否使用空间计量方法时，首先考察数据是否存在空间依赖性、相关性。检验空间自相关的方法很多，有Morans I指数法、Geary指数法以及Getis-Ord指数法等。运用最为广泛的是Morans I指数法，因此本文用Morans I指数来检验长三角41个城市经济发展水平的空间相关性。Morans I指数的计算公式如下：

根据三种空间权重矩阵，GTFP大部分通过了Morans I指数的检验，可以认为GTFP存在空间相关性。就區域经济活动本身来说，从最开始的“上海经济区”到现在的“长三角地区一体化发展”，是个时间和空间上的演变过程。随着国家有关政策规划的落实，长三角地区的GTFP空间相关性将会不断增强。

5.1.2 局部自相关检验

局部Morans I 指数散点图可以很好地反映空间集聚的特征。下面选取2009年和2018年两个代表性年份，制作GTFP的Morans I指数散点图（见图2），考察长三角地区GTFP的空间自相关性。

Morans I散点图横坐标为z，表示标准化以后的空间单元本身的观测值;纵坐标为Wz，表示相邻单元标准化以后的观测值的平均值。比较两个代表性年份的Morans I散点图的相关性曲线斜率可知，2018年的GTFP空间相关性明显高于2009年。

Morans I散点图四个象限中的数字1～41相对应的城市与上文所述相同。整理的各城市象限分布情况见表1和表2。

对比两个年份的城市分布象限可以看出：

（1）稳居第一象限的城市有无锡、苏州、杭州、绍兴、金华、衢州、丽水，这些城市自身和周边城市的GTFP水平都很高。安徽省没有城市稳居第一象限。

（2）位于第三象限的城市主要是安徽的城市和江苏西部、北部的城市，这些城市自身和相邻城市的GTFP水平都很低。浙江没有城市进入第三象限。

（3）通过比较象限变化情况，可以看出GTFP提升较快的城市有：上海、南京、常州、嘉兴、湖州、台州、芜湖、宣城、阜阳、亳州等。

从总体上来看，浙江省的多数城市GTFP水平较高，安徽省的多数城市GTFP水平较低。江苏省的东部城市GTFP水平较高，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水平提升较快。安徽省会合肥GTFP水平提升不显著，一直位于GTFP偏低水平区。

5.2 空间回归分析

首先对数据进行单位根检验，Hadri LM检验结果显示，所有统计变量的P值均为0，强烈拒绝面板单位根的原假设，即不存在单位根。所以本文计量模型中所有变量均为平稳序列，可以进行计量回归。

5.2.1 全区域回归

基于长三角地区41个城市2000—2018年有关数据，根据三种权重矩阵，把创新型人力资本作为核心变量带入空间杜宾模型进行回归。首先通过豪斯曼检验选择模型，是随机效应模型还是固定效应模型。如果豪斯曼统计量为负数或者P值不显著，则接受随机效应的原假设，反之，则选择固定效应模型。对于使用固定效应模型，选择个体和时间双向固定的模型来进行空间计量回归（包括效应分解回归），以控制计量结果的稳健性。

归纳的回归结果见表3。

5.2.2 分区域回归

根据测算结果，首先，计算各个城市2000—2018年间GTFP的平均值，并以平均值代表GTFP水平由高到低对城市进行排序，位于前20名的城市设为高GTFP水平区（标识为I区），其余21个城市设为低GTFP水平区（标识为II区），然后，分别对两类地区进行回归。归纳的回归结果见表4和表5。

5.2.3 稳健性检验

上文利用三种空间权重矩阵进行回归，从一定程度上检验了回归结果的稳健性。为了进一步解决遗漏变量或测量误差引起的内生性问题，下文选取核心解释变量的滞后一阶作为工具变量代入空间杜宾模型对全区段和分区段进行回归。归纳的回归结果见表6。

由表中数据可以看出创新型人力资本的滞后一阶系数均与上文回归结果一致，因此可以认为从一定程度上克服了核心变量可能存在的内生性问题，回归结果稳健可靠。

5.2.4 回归结果分析

由全区域回归结果可以看出，三种矩阵的主效应和直接效应弹性系数均显著为负，间接效应系数为正但不显著。这一结果说明长三角地区创新型人力资本水平提升在空间上对GTFP增长具有阻碍作用，与本文的预期不符。参考文献的类似报道[22-24]，推测导致这一结果的可能原因如下：第一，高等教育对于创造性思维培育、创新创业实践训练的重视不够，从而导致接受高等教育的劳动者创新实践能力不够强，且不能将积累的知识技能有效地转化为经济绿色发展中所需要的先进科学技术;第二，受教育程度高并不完全意味着环保意识强，高等教育劳动者技术创新的主要目的是提高劳动生产率、促进经济增长，而对于提高资源利用率、降低污染排放量的重视不够，技术创新对经济增长的刺激使生产者使用更多能源，产生更多污染，这种技术创新诱导的“回弹效应”大大抑制了创新型人力资本对于绿色发展效率提升的作用;第三，高层次人才培养与市场需求错位或脱钩，创新型人力资本投入不能完全满足产业结构升级、绿色创新发展的需求，一方面创新型人力资本总体存量水平不够高，另一方面由于“虹吸效应”导致区域内创新型人力资本既存在“供不应求”又存在“供过于求”现象，扩大了地区间创新能力鸿沟。另外，从负向弹性系数大小来看，经济距离矩阵和空间经济距离矩阵的弹性系数绝对值均大于地理距离矩阵的弹性系数，说明对于经济上依赖性越强的地区，创新型人力资本“虹吸效应”越强，经济发展越偏离均衡，创新型人力资本对GTFP的负面影响越大。

分区回归结果显示了不同GTFP水平地区的创新型人力资本空间效应差异。对于高GTFP水平区，创新型人力资本的主效应和直接效应弹性系数均显著为负，这一结果与本文预期不符，说明此类地区自主创新优势不够显著，经济尚未进入可持续发展阶段，高等教育劳动者在绿色“硬技术”和“软技术”的应用和扩散方面尚未充分发挥作用，没有很好地解决经济增长与节能减排的冲突问题;此类地区间接效应显著为正，说明增加创新型人力资本投入可以通过溢出效应间接促进区域绿色发展，这一结果与本文预期一致;从间接效应系数大小来看，创新型人力资本对地理邻近地区的空间溢出更为显著，增加本地区的创新型人力资本投入更有利于邻近地区的GTFP增长。對于低GTFP水平区，主效应和直接效应弹性系数均显著为正，说明增加创新型人力资本投入能推动绿色技术进步，提高生产效率、减少环境污染，显著提升本地GTFP水平，这一结果与本文预期一致;空间间接效应不稳健，说明创新型人力资本的空间溢出效应不明确，低GTFP水平城市不能显著地吸收和转化外部溢出。综上所述，创新型人力资本水平提升可以促进高水平地区溢出、激励低水平地区增长，因此增加创新型人力资本投入有利于缩小GTFP地区差异。

对于其它投入要素对GTFP的影响，依据主要结果进行如下讨论：①政府规模效应不稳健，说明财政投资不能拉动本地区和相邻地区的GTFP增长。这可能与政府财政投入的方向有关，用于绿色能源开发和环境污染治理方面的投资偏少。另外，如果在生产领域的政府财政支出过大，也会造成政府干预过大而影响经济增长质量和效率。②外商直接投资和进出口贸易的效应不稳健，说明对外开放水平的提升不能拉动本地区和相邻地区的GTFP增长。这是因为，一方面对外开放可以通过产品承载和学习模仿获得新产品和新技术，提高生产效率;另一方面过度的对外开放产生的“挤兑”国内市场，造成产品滞销、生产率下降，特别是偏离绿色发展导向的对外开放会增强GTFP的负面影响。③城镇化率的效应不稳健，因为城镇化水平的提高可以提高集约化程度和处理环境污染的能力，但也会增加城镇环境负担、产生更多污染。④产业集聚全区域效应系数不显著，对于高GTFP水平地区的溢出效应系数显著为负，对于低GTFP水平地区的溢出效应系数为正或正向不显著，说明产业集聚具有两面性;对于高GTFP水平地区，经济比较发达，产业规模较大，忽视资源与环境的高速经济增长会对GTFP产生负面影响;而低GTFP水平地区经济欠发达，拥有后发优势，通过学习会在提升产业生产率时更加注意资源与环境。⑤基础设施全区域效应系数不显著，对于高GTFP水平地区存在负向直接效应，低GTFP水平地区存在负向间接效应，说明在进行基础设施建设时没有充分考虑资源与环境问题。⑥信息化水平在全区域回归时直接效应为正，说明提高信息化水平可以降低交易成本、加速要素流动，提高资源配置效率，有利于本地的绿色生产、绿色消费。⑦环境规制的影响，从污染物排放综合指数来看，全区域和分区域回归的主效应、直接效应系数均显著为负，说明减少污染物排放有利于本地GTFP水平提升;从污染去除综合指数来看，除了全区域回归的总效应和间接效应系数为正，其他各效应系数不显著，说明从污染物去除的角度提升GTFP水平不能产生明显效果。

6 主要结论及政策启示

利用三种距离矩阵分别构建空间杜宾模型，实证分析长三角地区创新型人力资本对GTFP的影响，综合各种分析结果，得出如下主要结论：

长三角地区创新型人力资本区域分布不均衡、GTFP水平存在显著差异，发达的长三角东部和南部地区GTFP水平和创新型人力资本水平均较高，欠发达的长三角西部和北部地区GTFP水平和创新型人力资本水平均较低;地区间创新型人力资本的“虹吸效应”、技术创新诱导的“回弹效应”等导致创新型人力资本对区域GTFP表现出阻碍作用;创新型人力资本的“孤岛效应”导致不同地区的绿色经济增长机制不同，高GTFP地区依靠创新型人力资本空间溢出效应形成区域“增长极”，低GTFP水平地区作为“追随者”依靠自身创新型人力资本投入提升GTFP水平。总之，创新型人力资本对GTFP空间外溢扩散效应较弱，尚未形成对区域一体化绿色均衡发展的驱动力。

对于其他投入因素的研究结果表明：财政投资、对外开放度、城镇化率、基础设施等均未显示出对GTFP增长的拉动作用;产业集聚对于高GTFP地区的绿色发展显示出阻碍作用，对于低GTFP地区的绿色发展具有一定拉动作用;信息化水平对全区域GTFP增长具有显著拉动作用，但对于低GTFP地区的作用不显著;增强环境规制、减小污染物排放有利于GTFP水平提升，提高污染物去除率对GTFP增长的作用不明显。

依据以上研究结论，提出如下政策建议：

结合区域一体化绿色发展需求，在加强对创新型人力资本进行针对性、前瞻性培育的同时，注意增强创新型人力资本的流动性、外溢性。利用长三角地区高等教育优势和高科技创新平台优势，建立东西部地区高层次人才联合培养机制，充分发挥长三角科技创新战略智库联盟等组织的作用，构建人才共享、协同创新发展模式。借助长三角区域一体化国家战略的推动力，弱化地区行政壁垒，消除影响人力资源自由流动的体制机制障碍，打造高层次人才生态环境，建立健全统一开放的人力资源市场，增强东部人才高地向西部地区的辐射作用，促进高层次人才在区域内有效流动、优化配置。同时，注意培养树立绿色发展意识，使高层次人才真正成为绿色“硬技术”的创造者、绿色“软技术”的主导者，一方面创新生产技术，降低能耗、减少污染，避免技术创新诱导“回弹效应”;一方面助力长三角区域生态环境协同保护，实现污染联防联控联治，组建并完善环保一体化体系。

对于高GTFP水平地区，要发挥引领带动作用，弱化地区间的“虹吸效应”，注意创新型人力资本由“核心”向边缘的辐射，促进区域协同发展;对于低GTFP水平地区，在注意提高自身创新型人力资本水平的同时，增强外部学习吸收能力，加快GTFP水平提升。

注意构建绿色发展社会环境，政府财政投资以绿色发展为导向，推进城镇化与构建现代化经济体系相结合，基础设施建设与环境保护相结合，对外开放以经济高质量增长为引领;发挥信息化生产力的作用，加速要素流动，提高资源配置效率，推进绿色生产、绿色服务、绿色消费;提高生产集约化程度，增强规模效益，推进加工制造业节能减排。总之，通过增强创新型人力资本外溢扩散效应，构建区域协同创新体系和绿色发展生态环境，实现GTFP区域联动提升，推进长三角区域一体化绿色发展。

（编辑：于 杰）

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