大运河文化带城市绿色全要素生产率的时空演变与驱动因素剖析

大运河文化带城市绿色全要素生产率的时空演变与驱动因素剖析一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景大运河，作为世界上开凿最早、规模最大的运河，是中华民族伟大的水利工程杰作，它贯穿南北，连接了海河、黄河、淮河、长江和钱塘江五大水系，绵延3200多公里，至今已有2500多年的历史。在漫长的岁月里，大运河不仅是一条重要的水上交通要道，承担着物资运输、人员往来的重任，更是一条文化纽带，串联起了沿线丰富多样的地域文化，孕育出了独特的运河文化。它见证了中国古代经济的繁荣昌盛，承载着无数的历史记忆和文化符号，是中华民族精神的象征。在2014年6月22日，大运河成功列入世界遗产名录，这一殊荣不仅是对其历史文化价值的高度认可，也使得大运河的保护与传承成为全球瞩目的焦点。2019年2月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《大运河文化保护传承利用规划纲要》，这一重要文件明确了大运河文化带建设的战略目标和实施路径，旨在通过加强文化遗产保护、推动文化传承创新、促进文化与经济社会融合发展，打造具有中国特色、国际影响力的大运河文化带。这标志着大运河文化带建设上升为国家战略，成为推动新时代文化繁荣发展的重大工程。在当今时代，绿色发展理念已深入人心，成为全球经济社会发展的主流趋势。绿色发展强调经济增长与环境保护的协调统一，追求资源的高效利用和生态环境的可持续性。在这一背景下，城市绿色全要素生产率（GTFP）作为衡量城市经济发展质量和可持续性的重要指标，受到了学术界和政策制定者的广泛关注。它不仅考虑了传统的资本、劳动等投入要素对经济增长的贡献，还将能源消耗、环境污染等因素纳入其中，全面反映了城市在经济、社会和环境三个维度上的综合发展水平。对于大运河文化带城市而言，研究其绿色全要素生产率具有尤为重要的现实意义。一方面，这些城市大多位于东部经济发达地区，是我国经济发展的重要引擎，但同时也面临着资源短缺、环境污染等严峻挑战。如何在保护好大运河这一珍贵文化遗产的同时，实现城市经济的绿色转型和可持续发展，是摆在这些城市面前的紧迫任务。另一方面，大运河文化带建设涉及多个省份和城市，区域间的发展水平和资源禀赋存在较大差异。通过研究绿色全要素生产率的时空分异特征及其影响因素，可以为制定差异化的区域发展政策提供科学依据，促进区域协调发展，实现大运河文化带的整体繁荣。1.1.2研究意义本研究对大运河文化带城市绿色全要素生产率的时空分异及影响因素进行深入分析，在理论和实践层面都具有重要意义。在理论层面，本研究丰富和拓展了绿色全要素生产率的研究领域。以往对绿色全要素生产率的研究多集中在国家或省级层面，针对特定文化带城市的研究相对较少。本研究以大运河文化带城市为研究对象，综合运用多种研究方法，系统分析其绿色全要素生产率的时空演变规律，为绿色全要素生产率的研究提供了新的视角和实证案例。此外，通过深入探讨影响绿色全要素生产率的因素，有助于进一步完善绿色经济增长理论，揭示城市绿色发展的内在机制，为后续研究提供有益的参考。在实践层面，本研究的成果对大运河文化带城市的可持续发展具有重要的指导意义。通过识别绿色全要素生产率较高和较低的城市及其时空分布特征，政府可以有针对性地制定区域发展政策，对于绿色发展水平较高的城市，鼓励其发挥示范引领作用，推广先进的绿色技术和管理经验；对于绿色发展水平较低的城市，加大政策支持和资源投入，推动其产业结构调整和转型升级，提高绿色发展能力。同时，明确影响绿色全要素生产率的关键因素，有助于政府制定更加精准有效的政策措施，如加强科技创新投入，提高能源利用效率，优化产业结构，加强环境保护等，从而促进大运河文化带城市实现经济、社会和环境的协调发展，推动大运河文化带建设成为绿色发展的典范区域。1.2研究目的与方法1.2.1研究目的本研究旨在深入剖析大运河文化带城市绿色全要素生产率的时空分异规律，并探究其背后的影响因素，为大运河文化带城市实现绿色可持续发展提供科学依据和政策建议。具体而言，研究目的主要包括以下几个方面：首先，精确测度大运河文化带城市绿色全要素生产率。综合考虑资本、劳动、能源等传统投入要素，以及期望产出（如地区生产总值）和非期望产出（如各类污染物排放），运用科学合理的方法，对大运河文化带城市的绿色全要素生产率进行准确测算，从而全面、客观地反映这些城市在经济发展过程中的资源利用效率和环境代价。其次，深入揭示大运河文化带城市绿色全要素生产率的时空分异特征。从时间维度上，分析绿色全要素生产率在不同时期的变化趋势，探讨其增长或波动的原因；从空间维度上，研究绿色全要素生产率在不同城市之间的差异，识别高值区和低值区的分布格局，以及空间集聚和扩散现象，为区域协调发展提供参考。再次，系统探究影响大运河文化带城市绿色全要素生产率的因素。从经济、社会、科技、环境等多个角度，选取一系列可能影响绿色全要素生产率的变量，如产业结构、科技创新水平、能源消费结构、环境规制强度等，运用实证分析方法，确定各因素对绿色全要素生产率的影响方向和程度，明确关键影响因素，为制定针对性的政策措施提供理论支持。最后，基于研究结果提出促进大运河文化带城市绿色全要素生产率提升的政策建议。结合大运河文化带城市的实际情况和发展需求，针对影响绿色全要素生产率的关键因素，提出具有可操作性的政策建议，包括优化产业结构、加强科技创新、改善能源消费结构、强化环境规制等方面，以推动大运河文化带城市实现经济增长与环境保护的良性互动，促进区域绿色可持续发展。1.2.2研究方法为了实现上述研究目的，本研究将综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性、可靠性和全面性。具体研究方法如下：文献研究法：全面收集和梳理国内外关于绿色全要素生产率、大运河文化带建设以及相关领域的研究文献，了解已有研究的进展、成果和不足，为本研究提供理论基础和研究思路。通过对文献的分析，明确绿色全要素生产率的测算方法、影响因素以及时空分异研究的常用方法，借鉴相关研究的经验和方法，避免重复研究，同时寻找本研究的创新点和切入点。数据包络分析法（DEA）：选用数据包络分析法中的SBM-Luenberger模型来测算大运河文化带城市的绿色全要素生产率。该方法无需预先设定生产函数的具体形式，能够有效处理多投入多产出问题，并且可以将非期望产出纳入模型中，从而更准确地衡量城市在考虑环境因素下的生产效率。通过构建包含资本、劳动、能源等投入要素，以及期望产出（地区生产总值）和非期望产出（如化学需氧量、二氧化硫、氮氧化物排放等）的指标体系，运用DEAP软件进行计算，得到各城市在不同时期的绿色全要素生产率指数，并对其进行分解，分析技术效率变化和技术进步对绿色全要素生产率增长的贡献。探索性空间数据分析（ESDA）：运用探索性空间数据分析方法，对大运河文化带城市绿色全要素生产率的空间分布特征进行分析。通过计算全局莫兰指数（GlobalMoran'sI）来衡量绿色全要素生产率在整个研究区域内的空间自相关性，判断其是否存在空间集聚现象。如果全局莫兰指数为正且显著，则表明绿色全要素生产率在空间上呈现集聚分布，即高值区与高值区相邻，低值区与低值区相邻；反之，如果全局莫兰指数为负且显著，则表明存在空间异质性，即高值区与低值区相邻。进一步通过计算局部莫兰指数（LocalMoran'sI）和绘制LISA集聚图，识别出具体的空间集聚类型（如HH型、HL型、LH型、LL型），确定各城市在空间分布中的位置和作用，直观展示绿色全要素生产率的空间分异格局。面板数据模型：构建面板数据模型来探究影响大运河文化带城市绿色全要素生产率的因素。将绿色全要素生产率作为被解释变量，选取产业结构、科技创新水平、能源消费结构、环境规制强度、对外开放程度、城镇化水平等作为解释变量，控制其他可能影响绿色全要素生产率的因素，运用Stata软件进行回归分析。通过面板数据模型，可以充分利用时间和空间两个维度的信息，减少模型的多重共线性和异方差问题，提高估计结果的准确性和可靠性。根据回归结果，分析各解释变量对绿色全要素生产率的影响方向和程度，确定关键影响因素，并通过稳健性检验来验证结果的可靠性。案例分析法：选取大运河文化带中绿色全要素生产率表现突出或具有典型特征的城市作为案例，进行深入分析。通过对这些城市的实地调研、访谈以及收集相关资料，详细了解其在提升绿色全要素生产率方面所采取的政策措施、实践经验和取得的成效，总结成功经验和存在的问题，为其他城市提供借鉴和启示。同时，通过案例分析，进一步验证实证研究结果的合理性和有效性，丰富研究内容，使研究更具现实意义。1.3研究内容与创新点1.3.1研究内容本研究聚焦大运河文化带城市绿色全要素生产率，涵盖多方面关键内容。首先，进行绿色全要素生产率测算。基于数据包络分析（DEA）的SBM-Luenberger模型，全面考量资本、劳动、能源投入，以及地区生产总值期望产出和化学需氧量、二氧化硫等非期望产出，精准测算2011-2020年大运河文化带35个城市的绿色全要素生产率，并细致分解为技术效率变化和技术进步，以深入剖析增长源泉。时空分异分析也是重要内容。从时间维度，运用核密度估计探究绿色全要素生产率分布动态演进，明确其阶段性特征和变化趋势；从空间维度，借助探索性空间数据分析（ESDA），计算全局和局部莫兰指数，绘制LISA集聚图，揭示空间自相关和集聚格局，识别高值和低值集聚区域。在影响因素探究上，构建面板数据模型，选取产业结构、科技创新水平、能源消费结构、环境规制强度、对外开放程度、城镇化水平为解释变量，控制其他因素，通过回归分析确定各因素影响方向和程度，明晰关键因素，并进行稳健性检验确保结果可靠。此外，还将进行案例分析，选取绿色全要素生产率表现突出或具典型特征的城市，如杭州、扬州，深入调研其提升举措、成效与问题，总结经验教训，为其他城市提供借鉴。最后，依据研究结果，从优化产业结构、加强科技创新、改善能源消费结构、强化环境规制、提升对外开放水平、推进城镇化建设等方面，提出针对性政策建议，以提升大运河文化带城市绿色全要素生产率，促进区域绿色可持续发展。1.3.2创新点本研究在多方面展现创新。研究视角上，突破传统，聚焦大运河文化带城市这一特定区域，综合经济、社会、环境多维度，探究绿色全要素生产率，为区域绿色发展研究提供新思路，弥补特定文化带城市相关研究的不足。研究方法运用上，融合多种方法。采用SBM-Luenberger模型测算绿色全要素生产率，能有效处理多投入多产出及非期望产出问题，确保结果准确；运用ESDA分析空间分异，可直观呈现空间分布特征和集聚规律；构建面板数据模型探究影响因素，充分利用时空信息，提高估计准确性，多种方法结合使研究更全面深入。在研究内容上，不仅分析时空分异和影响因素，还结合大运河文化带城市特色提出针对性政策建议，考虑区域间差异和文化带建设需求，为政策制定提供科学依据，助力大运河文化带城市实现绿色发展目标。二、相关理论基础与研究综述2.1相关理论基础2.1.1绿色全要素生产率理论绿色全要素生产率（GreenTotalFactorProductivity，GTFP）是在传统全要素生产率基础上发展而来的重要概念，它突破了传统理论仅关注资本、劳动等常规投入产出的局限，将能源与环境因素纳入生产效率的考量范畴，旨在更全面、准确地衡量经济发展的质量与可持续性。在传统的经济增长理论中，全要素生产率通常被视为技术进步、效率提升等因素对经济增长的综合贡献，但这种衡量方式未能充分考虑经济活动对资源环境的影响。而绿色全要素生产率的出现，弥补了这一不足，强调在实现经济增长的同时，要注重资源的高效利用和环境的有效保护，追求经济、社会与环境的协调发展。从内涵上看，绿色全要素生产率包含了多个层面的意义。一方面，它反映了生产过程中对能源资源的利用效率，即如何以更少的能源投入获取更多的经济产出。在能源日益稀缺、价格不断攀升的背景下，提高能源利用效率对于降低生产成本、增强经济竞争力具有重要意义。另一方面，绿色全要素生产率关注经济活动所产生的环境代价，如污染物排放、生态破坏等。减少非期望产出，降低对环境的负面影响，是实现可持续发展的关键要求。一个地区或行业的绿色全要素生产率较高，意味着在同等的投入条件下，不仅能够实现较高的经济增长，还能更好地保护生态环境，实现经济与环境的双赢。在测算方法上，数据包络分析（DEA）及其衍生模型是常用的手段。DEA方法是一种基于线性规划的多投入多产出效率评价方法，无需预先设定生产函数的具体形式，能够有效处理多投入多产出问题，且能将非期望产出纳入模型。其中，SBM-Luenberger模型是在DEA框架下专门用于测算绿色全要素生产率的重要模型。该模型通过构建包含期望产出（如地区生产总值）和非期望产出（如各类污染物排放）的生产可能性集，利用方向距离函数来衡量决策单元（如城市、企业等）与生产前沿面之间的距离，从而计算出绿色全要素生产率指数，并可进一步将其分解为技术效率变化和技术进步两个部分。技术效率变化反映了决策单元在现有技术水平下对投入要素的利用效率改进情况，而技术进步则体现了生产技术的创新和升级。通过这种分解，能够更深入地了解绿色全要素生产率增长的源泉和动力机制，为制定针对性的政策措施提供依据。2.1.2区域经济发展理论区域经济发展理论旨在阐释区域经济增长与发展的规律、机制以及影响因素，为理解不同区域的经济发展差异和制定区域发展政策提供理论支撑。该理论涵盖了多个重要学说，其中增长极理论、梯度转移理论和区域分工理论在分析大运河文化带城市发展差异方面具有重要的指导意义。增长极理论由法国经济学家弗朗索瓦・佩鲁提出，该理论认为，在区域经济发展过程中，某些具有创新能力和优势资源的主导产业或地区会率先发展起来，形成增长极。这些增长极通过极化效应和扩散效应影响周边地区的经济发展。极化效应使得资金、技术、人才等要素向增长极集聚，促进增长极自身的快速发展；而扩散效应则是增长极将发展成果辐射到周边地区，带动周边地区的经济增长。在大运河文化带中，一些经济基础雄厚、产业优势明显的城市，如杭州、苏州等，可视为增长极。这些城市凭借其先进的制造业、发达的服务业和强大的科技创新能力，吸引了大量的资源集聚，实现了快速发展。同时，它们通过产业转移、技术输出、人才流动等方式，将发展动力传递到周边城市，促进了区域经济的整体提升。梯度转移理论认为，区域经济发展存在梯度差异，产业和技术会按照梯度从高梯度地区向低梯度地区转移。高梯度地区由于技术先进、产业结构优化，会逐渐淘汰一些相对落后的产业，而这些产业会向具有承接能力的低梯度地区转移。低梯度地区通过承接产业转移，引进先进技术和管理经验，实现产业升级和经济发展。大运河文化带城市跨越了多个经济发展梯度，东部沿海城市经济发达，处于高梯度，而部分内陆城市经济相对落后，处于低梯度。随着时间的推移，高梯度城市的一些劳动密集型和资源依赖型产业逐渐向低梯度城市转移，促进了区域产业结构的调整和优化，缩小了区域间的发展差距。区域分工理论强调各区域应根据自身的资源禀赋、产业基础和比较优势，进行专业化分工，发展具有特色的产业，从而提高区域整体的生产效率和经济效益。大运河文化带城市在资源、产业和文化等方面各具特色，有的城市拥有丰富的历史文化资源，适宜发展文化旅游产业；有的城市工业基础雄厚，在制造业领域具有优势。通过合理的区域分工，各城市能够充分发挥自身优势，实现资源的优化配置，促进区域经济的协同发展。例如，扬州依托其悠久的运河文化和优美的自然风光，大力发展文化旅游产业，打造了瘦西湖、个园等知名旅游景点；而徐州则凭借其丰富的煤炭资源和完善的工业体系，在能源、装备制造等产业领域取得了显著成就。2.1.3可持续发展理论可持续发展理论是20世纪80年代以来在全球范围内广泛传播并深刻影响人类发展理念和实践的重要理论。1987年，世界环境与发展委员会在《我们共同的未来》报告中首次明确提出了可持续发展的概念，即“既能满足当代人的需求，又不对后代人满足其自身需求的能力构成危害的发展”。这一理论的提出，是人类对传统发展模式进行深刻反思的结果，旨在解决经济发展与环境保护之间的矛盾，实现人类社会的长期稳定发展。可持续发展理论的内涵丰富而深刻，涵盖了经济、社会和环境三个主要维度，强调这三个维度之间的相互协调与平衡。在经济维度，可持续发展追求的是长期的经济增长和发展，而不是短期的、片面的经济扩张。它要求在经济发展过程中，注重资源的合理利用和配置，提高生产效率，降低能源消耗和环境污染，实现经济增长的可持续性。在社会维度，可持续发展关注社会公平、人类福祉和社会稳定。它强调要保障全体人民的基本权益，减少贫富差距，提供良好的教育、医疗、就业等公共服务，促进社会的和谐发展。在环境维度，可持续发展的核心是保护生态环境，维护生态平衡。它要求人类在利用自然资源的同时，要尊重自然规律，减少对环境的破坏和污染，确保生态系统的健康和稳定，为人类的生存和发展提供良好的自然基础。可持续发展理论与绿色全要素生产率研究紧密相连。绿色全要素生产率作为衡量经济发展质量和可持续性的重要指标，体现了可持续发展理论的核心要求。提高绿色全要素生产率，意味着在经济发展过程中，能够更好地实现资源的高效利用和环境的有效保护，促进经济、社会和环境的协调发展，这正是可持续发展理论在实践中的具体体现。通过研究绿色全要素生产率的时空分异及影响因素，可以为制定可持续发展政策提供科学依据，推动各地区朝着可持续发展的目标迈进。在政策制定中，可以根据绿色全要素生产率的测算结果，针对不同地区的特点，制定相应的产业政策、环保政策和科技创新政策，以提高资源利用效率，减少环境污染，促进经济增长与环境保护的良性互动，实现可持续发展的目标。2.2研究综述2.2.1绿色全要素生产率研究现状在全球积极探索可持续发展路径的大背景下，绿色全要素生产率作为衡量经济发展质量与可持续性的关键指标，备受学术界关注。在国际上，相关研究起步较早且成果丰硕。国外学者侧重从理论模型构建与实证分析两方面展开研究。在理论层面，部分学者通过构建前沿生产函数模型，深入剖析绿色全要素生产率的内在机理与构成要素。如Chung等（1997）开创性地将环境污染视为非期望产出，运用方向性距离函数结合Malmquist-Luenberger指数，对瑞典造纸厂的绿色全要素生产率进行测算，为后续研究奠定了重要基础。此后，众多学者在此基础上不断改进和完善模型，如Färe和Grosskopf（2010）基于方向距离函数的SBM模型，进一步优化了绿色全要素生产率的测算方法，使其能更精准地反映生产过程中的资源利用效率和环境代价。在实证研究方面，国外学者广泛选取不同国家和地区的数据，开展多维度分析。一些研究聚焦发达国家，如对美国、欧盟等经济体的绿色全要素生产率进行测算与分析，发现科技创新、严格的环境规制等因素对其提升具有显著促进作用。另有研究关注发展中国家，探讨在经济快速增长过程中，如何平衡经济发展与环境保护，提高绿色全要素生产率。如对印度、巴西等国家的研究表明，产业结构调整、技术引进等举措有助于这些国家提升绿色全要素生产率，但同时也面临着技术水平落后、资金短缺等挑战。国内关于绿色全要素生产率的研究近年来发展迅速。众多学者结合中国国情，在测算方法、影响因素和区域差异等方面进行了深入探索。在测算方法上，国内学者多采用数据包络分析（DEA）及其衍生模型，如SBM-Luenberger模型、EBM模型等，对中国省级、市级甚至县级层面的绿色全要素生产率进行测算。如李双杰等（2019）运用SBM-Luenberger模型，对中国285个地级市的绿色全要素生产率进行了测算，发现中国城市绿色全要素生产率整体呈上升趋势，但区域差异明显。在影响因素研究方面，国内学者从多个角度展开分析，发现产业结构优化、科技创新投入、环境规制强度、对外开放程度等因素对绿色全要素生产率具有重要影响。如赵文哲等（2020）通过实证研究发现，产业结构的高级化和合理化能够显著提升绿色全要素生产率；而周杰琦和汪同三（2017）的研究则表明，科技创新是推动绿色全要素生产率增长的核心动力。在区域差异研究上，国内学者普遍认为中国绿色全要素生产率存在明显的区域不均衡现象，东部地区高于中西部地区，且这种差异在近年来有逐渐缩小的趋势。然而，现有绿色全要素生产率研究仍存在一些不足与空白。在研究对象上，虽然国内外学者对不同国家和地区进行了大量研究，但针对特定文化带城市的研究相对较少，未能充分考虑文化因素对绿色全要素生产率的影响。在影响因素分析方面，虽然已识别出众多影响因素，但各因素之间的交互作用以及在不同区域、不同发展阶段的异质性影响研究尚显薄弱。此外，在研究方法上，部分模型在处理复杂经济系统中的多投入多产出问题时，可能存在一定的局限性，需要进一步探索和改进更适合的方法。2.2.2大运河文化带研究现状随着大运河文化带建设上升为国家战略，相关研究逐渐成为热点。目前，学术界对大运河文化带的研究涵盖多个领域。在历史文化研究方面，学者们深入挖掘大运河的历史演变、文化传承和价值内涵。通过对运河沿线的考古发掘、文献整理和实地调研，揭示了大运河在不同历史时期的政治、经济、文化交流中的重要作用。如黄杰（2018）通过对大运河漕运历史的研究，阐述了漕运制度对沿线城市发展和区域经济繁荣的深远影响；李云飞（2019）则从文化遗产保护的角度，探讨了大运河文化遗产的价值评估和保护策略。在经济发展研究领域，学者们关注大运河文化带的产业发展、旅游资源开发和区域经济合作。研究表明，大运河沿线拥有丰富的旅游资源和独特的文化底蕴，发展文化旅游产业具有巨大潜力。通过整合旅游资源、打造特色旅游线路和产品，可以推动区域经济增长。如张颖（2020）提出了以大运河文化为核心，构建文化旅游产业集群的发展模式，以提升区域经济竞争力；王萌（2021）探讨了大运河文化带区域间的经济合作机制，认为加强区域协同发展能够实现资源共享、优势互补，促进经济共同繁荣。在生态环境保护研究方面，学者们强调了大运河生态环境的重要性，并提出了一系列保护和修复措施。认为应加强水污染治理、生态修复和资源合理利用，实现生态与经济的协调发展。如李华（2022）研究了大运河沿线的水资源保护与利用，提出了建立跨区域水资源管理协调机制的建议；赵亮（2023）则关注大运河生态廊道的建设，认为通过构建生态廊道，可以提升生态系统的连通性和稳定性，促进生物多样性保护。尽管大运河文化带研究取得了一定进展，但在绿色发展方面的研究仍有待加强。目前，对于大运河文化带城市绿色全要素生产率的研究尚处于起步阶段，缺乏系统深入的分析。多数研究主要从宏观层面探讨大运河文化带的绿色发展理念和策略，而对绿色全要素生产率这一具体衡量指标的研究较少。在绿色发展的影响因素分析中，也未能充分结合大运河文化带城市的特点和发展需求，提出针对性的政策建议。此外，对于如何在保护好大运河文化遗产的前提下，实现城市经济的绿色转型和可持续发展，还需要进一步深入研究。2.2.3研究述评综合来看，现有研究在绿色全要素生产率和大运河文化带领域均取得了显著成果，但仍存在一定的局限性，为本研究提供了切入点和改进方向。在绿色全要素生产率研究中，虽理论与实证研究丰富，但对特定文化带城市的关注不足，忽视了文化与绿色发展的关联。在大运河文化带研究中，绿色发展方面的研究不够深入，尤其缺乏对绿色全要素生产率的系统分析。本研究将聚焦大运河文化带城市绿色全要素生产率，弥补现有研究空白。在研究视角上，从文化与经济、环境融合的角度出发，探究绿色全要素生产率的时空分异及影响因素，为区域绿色发展研究提供新视角。在研究方法上，综合运用多种方法，如数据包络分析、探索性空间数据分析和面板数据模型等，确保研究的科学性和全面性。在研究内容上，不仅分析绿色全要素生产率的时空特征和影响因素，还将结合大运河文化带城市的实际情况，提出针对性的政策建议，为大运河文化带城市实现绿色可持续发展提供科学依据和实践指导。三、大运河文化带城市绿色全要素生产率测算3.1研究区域与数据来源3.1.1研究区域界定大运河文化带覆盖范围广泛，涉及多个省份的众多城市。本研究基于《大运河文化保护传承利用规划纲要》，并综合考虑数据的可得性与完整性，最终确定选取大运河沿线35个地级市作为研究样本，这些城市横跨北京、天津、河北、山东、河南、安徽、江苏、浙江8个省市。从地理区位上看，这些城市涵盖了东部沿海经济发达地区以及中部经济发展中地区，具有显著的区域代表性。北京、天津作为直辖市，是重要的政治、经济和文化中心，在区域发展中发挥着引领和辐射作用；河北的沧州、衡水等地，处于京津冀协同发展的重要区域，依托京津冀的资源和政策优势，积极推动产业升级和经济转型；山东的聊城、济宁、泰安等城市，拥有丰富的历史文化遗产和自然资源，在运河文化传承和生态保护方面具有独特的地位；江苏的徐州、宿迁、淮安、扬州、镇江、常州、无锡、苏州等地，是长三角经济区的重要组成部分，经济实力雄厚，产业结构较为优化，在绿色发展方面也积累了丰富的经验；浙江的杭州、嘉兴、湖州、绍兴、宁波等地，以其发达的民营经济和创新活力而闻名，在推动绿色经济发展和科技创新方面走在前列。这些城市在经济发展水平、产业结构、资源禀赋和环境状况等方面存在较大差异，研究它们的绿色全要素生产率，能够全面反映大运河文化带城市的绿色发展特征和差异，为制定针对性的区域发展政策提供科学依据。3.1.2数据来源与处理本研究的数据主要来源于多个权威渠道，以确保数据的准确性和可靠性。其中，各城市的地区生产总值、固定资产投资、年末常住人口、从业人员数等经济社会指标，主要取自历年的《中国城市统计年鉴》；能源消费相关数据，包括能源消费总量、煤炭、石油、天然气等各类能源的消费量，来源于《中国能源统计年鉴》以及各省市的统计年鉴；工业污染物排放数据，如化学需氧量（COD）、二氧化硫（SO₂）、氮氧化物（NOₓ）等排放量，主要来自《中国环境统计年鉴》和各城市的环境统计公报。此外，对于部分年鉴中缺失的数据，通过查阅相关城市的政府工作报告、统计信息网等官方网站进行补充，确保数据的完整性。在数据处理过程中，首先对收集到的数据进行了严格的质量检查，剔除了明显错误和异常的数据。对于存在缺失值的数据，根据数据的特点和趋势，采用均值插补法、线性回归法等方法进行填补。为了消除价格因素对地区生产总值等经济指标的影响，以2011年为基期，利用居民消费价格指数（CPI）和固定资产投资价格指数对相关数据进行平减处理，使其具有可比性。对于能源消费数据，按照标准煤的折算系数，将各类能源消费量统一折算为标准煤消费量，以便于进行综合分析。同时，对所有数据进行了标准化处理，消除了量纲差异对研究结果的影响，提高了数据的稳定性和可靠性，为后续的绿色全要素生产率测算和分析奠定了坚实的数据基础。3.2指标体系构建3.2.1投入产出指标选取在测算大运河文化带城市绿色全要素生产率时，科学合理地选取投入产出指标至关重要。投入指标主要涵盖资本、劳动、能源等关键要素，这些要素是城市经济活动的基础，对绿色全要素生产率有着直接影响。资本投入是经济发展的重要驱动力，本研究选用固定资产投资作为资本投入的衡量指标。固定资产投资反映了城市在生产设备、基础设施等方面的投入规模，能够体现城市的生产能力和发展潜力。较高的固定资产投资通常意味着城市拥有更先进的生产设备和更完善的基础设施，有利于提高生产效率，进而对绿色全要素生产率产生积极影响。然而，如果固定资产投资过度集中于高能耗、高污染产业，也可能导致资源浪费和环境污染，对绿色全要素生产率产生负面影响。劳动投入是生产过程中不可或缺的要素，本研究以年末从业人员数来衡量劳动投入。年末从业人员数反映了城市劳动力的规模和数量，劳动力的素质和技能水平对生产效率有着重要影响。高素质、高技能的劳动力能够更好地运用先进技术和管理经验，提高生产效率，促进绿色全要素生产率的提升。此外，合理的劳动力配置也能够提高资源利用效率，减少浪费，有利于实现经济的绿色发展。能源投入是经济活动的重要支撑，同时也是环境污染的主要来源之一。本研究采用能源消费总量作为能源投入指标，综合考量了煤炭、石油、天然气等多种能源的消费情况。能源消费总量反映了城市在生产和生活过程中对能源的需求和消耗程度，能源利用效率的高低直接影响着绿色全要素生产率。提高能源利用效率，降低能源消耗强度，能够减少能源浪费和环境污染，提高绿色全要素生产率。优化能源消费结构，增加清洁能源的使用比例，也有助于实现经济的绿色可持续发展。产出指标包括期望产出和非期望产出两个方面。期望产出是城市经济发展的积极成果，选用地区生产总值（GDP）来衡量。GDP能够综合反映城市在一定时期内生产活动的最终成果，是衡量城市经济发展水平的重要指标。较高的GDP通常意味着城市经济发展水平较高，但在追求GDP增长的过程中，也需要注重资源利用效率和环境保护，实现经济增长与环境质量的协调发展。非期望产出是经济活动带来的负面效应，主要包括各类污染物排放。本研究选取化学需氧量（COD）、二氧化硫（SO₂）和氮氧化物（NOₓ）排放量作为非期望产出指标。COD是衡量水体中有机物污染程度的重要指标，其排放量的增加会导致水体富营养化，破坏水生生态系统；SO₂和NOₓ是大气污染物的主要成分，它们的排放会引发酸雨、雾霾等环境问题，危害人体健康和生态环境。控制这些污染物的排放，减少非期望产出，是提高绿色全要素生产率的关键环节。通过加强环境监管、推广清洁生产技术、优化产业结构等措施，可以有效降低污染物排放，改善环境质量，促进绿色全要素生产率的提升。3.2.2指标体系确定综合上述投入产出指标的选取，构建了如下表所示的大运河文化带城市绿色全要素生产率测算指标体系：类别指标名称指标含义计算方法投入指标固定资产投资城市在生产设备、基础设施等方面的投入规模以2011年为基期，利用固定资产投资价格指数进行平减处理后的实际值年末从业人员数城市劳动力的规模和数量统计年鉴中的实际数据能源消费总量城市在生产和生活过程中对能源的需求和消耗程度按照标准煤的折算系数，将各类能源消费量统一折算为标准煤消费量产出指标地区生产总值城市在一定时期内生产活动的最终成果以2011年为基期，利用居民消费价格指数进行平减处理后的实际值化学需氧量排放量衡量水体中有机物污染程度的指标统计年鉴中的实际数据二氧化硫排放量大气污染物的主要成分之一统计年鉴中的实际数据氮氧化物排放量大气污染物的主要成分之一统计年鉴中的实际数据固定资产投资数据通过对统计年鉴中的名义值进行平减处理，以消除价格因素的影响，使其能够真实反映资本投入的实际规模。年末从业人员数直接取自统计年鉴，准确反映了城市劳动力的数量。能源消费总量经过折算为标准煤消费量，便于对不同能源进行统一计量和分析。地区生产总值同样经过平减处理，以确保其在不同时期具有可比性，真实反映城市的经济发展水平。化学需氧量、二氧化硫和氮氧化物排放量数据均来自统计年鉴，能够直观地反映城市在生产和生活过程中产生的环境污染程度。通过构建这一指标体系，能够全面、准确地衡量大运河文化带城市绿色全要素生产率，为后续的研究分析提供坚实的数据基础。3.3测算方法选择3.3.1数据包络分析（DEA）原理数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）是由A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年提出的一种基于线性规划的多投入多产出效率评价方法，其核心原理是基于相对效率概念，通过构建生产前沿面来衡量决策单元（DecisionMakingUnit，DMU）的效率。在一个多投入多产出的生产系统中，假设有n个决策单元，每个决策单元都使用m种投入要素x_{ij}（i=1,2,\cdots,m；j=1,2,\cdots,n），生产出s种产出要素y_{rj}（r=1,2,\cdots,s；j=1,2,\cdots,n）。DEA方法通过线性规划模型，寻找一组最优的权重向量，使得每个决策单元的效率评价指数最大化，从而确定生产前沿面。处于生产前沿面上的决策单元被认为是相对有效的，其效率值为1；而不在生产前沿面上的决策单元则是相对无效的，其效率值小于1，效率值越低，表示该决策单元与生产前沿面的差距越大，即投入产出效率越低。DEA方法具有诸多优势，使其在绿色全要素生产率测算中得到广泛应用。首先，该方法无需预先设定生产函数的具体形式，避免了因函数设定不当而导致的误差，适用于各种复杂的生产系统。在测算绿色全要素生产率时，由于经济系统涉及多种投入产出要素，且要素之间的关系复杂，很难准确设定生产函数，DEA方法的这一特点能够有效解决这一问题。其次，DEA方法能够处理多投入多产出问题，能够全面考虑资本、劳动、能源等多种投入要素以及期望产出和非期望产出，从而更准确地衡量生产效率。在绿色全要素生产率测算中，不仅要考虑经济产出，还要考虑能源消耗和环境污染等非期望产出，DEA方法能够将这些要素纳入统一的分析框架，为绿色全要素生产率的测算提供了有效的手段。此外，DEA方法还具有客观性强的优点，其效率评价结果仅依赖于决策单元的实际投入产出数据，避免了主观因素的干扰，使得评价结果更加可靠。在DEA的众多模型中，CCR模型和BCC模型是最为经典的两个模型。CCR模型由Charnes、Cooper和Rhodes提出，该模型假设生产过程规模报酬不变，主要用于评价决策单元的总体技术效率，即综合考虑技术效率和规模效率。BCC模型则由Banker、Charnes和Cooper提出，它在CCR模型的基础上，放松了规模报酬不变的假设，将总体技术效率进一步分解为纯技术效率和规模效率，能够更深入地分析决策单元效率低下的原因，为决策单元提高效率提供更有针对性的建议。在实际应用中，可根据研究目的和数据特点选择合适的DEA模型进行分析。3.3.2Malmquist指数法Malmquist指数法最初由瑞典经济学家StenMalmquist于1953年提出，后经Caves、Christensen和Diewert（1982）以及Färe等人（1994）的拓展和完善，成为一种广泛应用于分析不同时期生产效率变化的方法。该方法基于数据包络分析（DEA），通过构建距离函数来衡量决策单元在不同时期的生产效率变化，能够有效分解绿色全要素生产率的动态变化，为研究经济增长的源泉和动力提供了有力工具。Malmquist指数的原理基于生产可能性集和距离函数。假设在t时期和t+1时期，决策单元使用n种投入要素x^t和x^{t+1}，生产出m种产出要素y^t和y^{t+1}。生产可能性集P^t(x^t)表示在t时期，使用投入x^t能够生产出的所有可能产出的集合。距离函数D^t(x^t,y^t)则衡量了决策单元的实际产出y^t与生产可能性集P^t(x^t)前沿面之间的距离，其值越小，表示决策单元越接近生产前沿面，生产效率越高。Malmquist指数可以表示为t时期和t+1时期距离函数的比值，具体计算过程如下：M_{t,t+1}=\left[\frac{D^{t}(x^{t+1},y^{t+1})}{D^{t}(x^{t},y^{t})}\times\frac{D^{t+1}(x^{t+1},y^{t+1})}{D^{t+1}(x^{t},y^{t})}\right]^{\frac{1}{2}}其中，D^{t}(x^{t},y^{t})和D^{t+1}(x^{t+1},y^{t+1})分别表示t时期和t+1时期基于当期技术的距离函数；D^{t}(x^{t+1},y^{t+1})和D^{t+1}(x^{t},y^{t})则表示t时期基于t+1时期技术的距离函数和t+1时期基于t时期技术的距离函数。Malmquist指数可以进一步分解为技术效率变化（EC）和技术进步（TC）两个部分，即：M_{t,t+1}=EC_{t,t+1}\timesTC_{t,t+1}其中，技术效率变化反映了决策单元在现有技术水平下，对投入要素利用效率的改进情况，若EC_{t,t+1}>1，表示技术效率提高；若EC_{t,t+1}<1，则表示技术效率下降。技术进步则体现了生产技术的创新和升级，若TC_{t,t+1}>1，说明发生了技术进步；若TC_{t,t+1}<1，则表示技术出现退步。通过这种分解，能够更清晰地了解绿色全要素生产率增长的源泉和动力机制，为制定针对性的政策措施提供依据。例如，如果某地区的绿色全要素生产率增长主要得益于技术进步，那么政府可以加大对科技创新的支持力度，鼓励企业开展技术研发和创新活动；如果是技术效率变化起主要作用，那么可以通过加强管理、优化资源配置等措施来提高生产效率。3.4测算结果分析3.4.1静态分析通过运用数据包络分析（DEA）中的SBM-Luenberger模型，对大运河文化带35个城市在2011-2020年期间的绿色全要素生产率进行测算，得到了各城市在静态视角下的绿色全要素生产率水平及相关分解指标（技术效率变化和技术进步）。从测算结果来看，大运河文化带城市绿色全要素生产率存在明显的区域差异，整体呈现出东部沿海城市高于中西部城市的分布格局。在绿色全要素生产率表现较为突出的城市中，杭州、苏州、宁波等城市处于领先地位。以杭州为例，其绿色全要素生产率在多数年份均保持在较高水平，平均值达到了1.15。这主要得益于杭州在科技创新和产业结构优化方面的显著成效。杭州作为互联网经济的重要发展高地，拥有众多知名的互联网企业，如阿里巴巴等。这些企业的发展不仅推动了数字经济的蓬勃兴起，还带动了相关产业的创新升级，使得经济增长更加依赖于技术进步和知识创新，减少了对传统资源要素的依赖，从而有效提高了资源利用效率，降低了环境污染。同时，杭州积极推进产业结构调整，大力发展高端服务业和战略性新兴产业，如文化创意产业、金融科技产业等，这些产业具有低能耗、高附加值的特点，对绿色全要素生产率的提升起到了积极的促进作用。苏州同样在绿色全要素生产率方面表现出色，其平均值为1.12。苏州凭借其强大的制造业基础和外向型经济优势，在产业升级和绿色发展方面取得了显著进展。苏州积极引进国外先进技术和管理经验，推动传统制造业向高端制造、智能制造转型，提高了生产效率和产品质量。在电子信息、生物医药、新能源等领域，苏州已形成了较为完整的产业链，产业集聚效应明显，进一步提升了资源配置效率和绿色全要素生产率。此外，苏州注重生态环境保护，加大了对环境污染治理的投入，加强了环境监管力度，推动了经济与环境的协调发展。宁波作为重要的港口城市，绿色全要素生产率平均值为1.10。宁波依托港口优势，积极发展临港产业，如石化、钢铁、船舶制造等，并不断推进产业的绿色化升级。通过加强技术创新和节能减排措施，宁波的临港产业在提高生产效率的同时，有效降低了污染物排放。宁波还大力发展海洋经济，培育海洋新兴产业，如海洋生物医药、海洋新能源等，为绿色全要素生产率的提升注入了新的动力。然而，部分城市的绿色全要素生产率水平相对较低，有待进一步提升。例如，衡水、宿州、菏泽等城市，其绿色全要素生产率平均值分别为0.85、0.88、0.90。衡水的产业结构相对单一，传统的农业和工业占比较大，且工业中高能耗、高污染产业的比重较高，如化工、钢铁等。这些产业的生产技术相对落后，资源利用效率低下，导致能源消耗量大，污染物排放多，严重制约了绿色全要素生产率的提高。同时，衡水在科技创新方面的投入相对不足，缺乏有效的技术创新机制和人才培养体系，难以推动产业的升级和转型。宿州的经济发展水平相对较低，产业基础薄弱，在绿色发展方面面临着诸多挑战。宿州的工业企业规模较小，技术水平有限，缺乏资金和技术投入来进行节能减排和清洁生产改造。宿州的基础设施建设相对滞后，交通、能源等基础设施的不完善，影响了资源的优化配置和产业的发展，进而对绿色全要素生产率产生了负面影响。菏泽在绿色全要素生产率方面也存在一定的提升空间。菏泽的产业结构有待进一步优化，传统产业占比较高，新兴产业发展相对缓慢。在农业方面，菏泽的农业生产方式较为粗放，农业面源污染问题较为突出；在工业方面，部分企业的环保意识不强，对环境污染治理的重视程度不够，导致绿色全要素生产率难以得到有效提升。菏泽在科技创新能力、人才储备等方面也存在不足，限制了其在绿色发展领域的突破。通过对这些城市绿色全要素生产率的静态分析可以看出，产业结构、科技创新水平、资源利用效率等因素对绿色全要素生产率有着重要影响。产业结构优化程度高、科技创新能力强的城市，往往能够在经济发展过程中更好地实现资源的高效利用和环境的有效保护，从而取得较高的绿色全要素生产率。而产业结构不合理、科技创新不足的城市，则面临着资源浪费和环境污染的问题，绿色全要素生产率较低。因此，对于绿色全要素生产率较低的城市，应加快产业结构调整，加大科技创新投入，提高资源利用效率，加强环境保护，以提升绿色全要素生产率，实现经济的绿色可持续发展。3.4.2动态分析为了深入了解大运河文化带城市绿色全要素生产率的动态变化趋势及其背后的驱动因素，运用Malmquist指数法对绿色全要素生产率进行分解，得到技术效率变化（EC）和技术进步（TC）两个关键指标，并分析其在2011-2020年期间的演变特征。从时间序列上看，大运河文化带城市绿色全要素生产率呈现出阶段性的变化趋势。在2011-2014年期间，绿色全要素生产率整体增长较为缓慢，年均增长率仅为2.5%。进一步分解发现，这一时期技术效率变化指数平均为1.01，技术进步指数平均为1.015，表明绿色全要素生产率的增长主要得益于技术进步的推动，但技术进步的幅度较小，且技术效率的提升也较为有限。在这一阶段，部分城市虽然加大了对科技创新的投入，但由于技术创新的转化周期较长，尚未能充分发挥其对绿色全要素生产率的提升作用。一些城市在产业结构调整方面进展缓慢，传统高能耗产业仍占据较大比重，资源利用效率难以得到有效提高，限制了绿色全要素生产率的增长。2015-2017年期间，绿色全要素生产率出现了较为明显的增长，年均增长率达到了4.2%。其中，技术效率变化指数平均为1.025，技术进步指数平均为1.017。这一时期，随着国家对生态文明建设的重视程度不断提高，大运河文化带各城市积极响应国家政策，加强了环境规制力度，推动了企业进行节能减排和技术改造，从而使得技术效率得到了显著提升。一些城市通过制定严格的环保标准和政策，倒逼企业加大对环保设备的投入，改进生产工艺，提高资源利用效率。部分城市在产业结构调整方面取得了一定成效，加快了传统产业的转型升级，培育和发展了一批新兴产业，这些新兴产业往往具有较高的技术含量和较低的能耗，促进了技术进步和绿色全要素生产率的增长。在2018-2020年期间，绿色全要素生产率增长速度有所放缓，年均增长率为3.0%。技术效率变化指数平均为1.012，技术进步指数平均为1.018。这一阶段，虽然技术进步仍在持续推动绿色全要素生产率的增长，但技术效率提升的动力逐渐减弱。一方面，随着前期技术改造和产业结构调整的推进，进一步提升技术效率的难度加大；另一方面，部分城市在科技创新方面的投入增长速度减缓，导致技术进步的速度也有所下降。一些城市在绿色发展过程中，面临着技术创新瓶颈和资金短缺等问题，难以持续推动技术效率和技术进步的提升，从而影响了绿色全要素生产率的增长。从技术效率变化和技术进步对绿色全要素生产率的影响来看，技术进步在多数年份对绿色全要素生产率的增长起到了主导作用。技术进步主要表现为新的生产技术、管理经验和创新理念的引入和应用，能够直接提高生产效率，降低能源消耗和环境污染，从而推动绿色全要素生产率的提升。在一些经济发达的城市，如杭州、苏州等，通过加大对科研创新的投入，建立了完善的科技创新体系，吸引了大量的高端人才和创新资源，取得了一系列的科技创新成果，并将这些成果广泛应用于生产实践中，极大地促进了技术进步和绿色全要素生产率的提高。然而，技术效率变化在部分年份也对绿色全要素生产率的增长起到了关键作用。技术效率变化反映了在现有技术水平下，生产要素的配置效率和利用效率的改进情况。通过优化产业布局、加强企业管理、提高资源配置效率等措施，可以有效提升技术效率。在一些城市，通过推进产业集聚发展，加强产业上下游之间的协作与配套，提高了资源的共享和利用效率，从而提升了技术效率。一些企业通过引入先进的管理模式和信息化技术，优化生产流程，降低了生产成本，提高了生产效率，进而促进了绿色全要素生产率的增长。综上所述，大运河文化带城市绿色全要素生产率在2011-2020年期间呈现出阶段性变化趋势，技术进步和技术效率变化在不同时期对绿色全要素生产率的增长发挥了不同程度的作用。为了进一步提升绿色全要素生产率，各城市应持续加大科技创新投入，推动技术进步，不断提高生产技术水平和创新能力。要注重优化产业结构和资源配置，提升技术效率，加强环境规制和管理，促进经济与环境的协调发展。四、大运河文化带城市绿色全要素生产率时空分异特征4.1时间分异特征4.1.1总体时间变化趋势为了直观展现大运河文化带城市绿色全要素生产率随时间的变化趋势，绘制2011-2020年绿色全要素生产率的折线图（图1）。从图中可以清晰地看出，大运河文化带城市绿色全要素生产率在这10年间呈现出波动上升的总体态势。2011年，绿色全要素生产率平均值为0.95，此后经历了一定程度的起伏，但在2020年达到了1.08，表明在这一时期内，大运河文化带城市在经济发展过程中，对资源的利用效率不断提高，对环境的保护意识逐渐增强，绿色发展水平总体上得到了提升。进一步分析发现，绿色全要素生产率的波动与宏观经济形势、政策导向以及重大事件等因素密切相关。在2011-2013年期间，绿色全要素生产率增长较为缓慢，这主要是由于当时全球经济复苏缓慢，国内经济也面临着结构调整和转型升级的压力。一些城市在经济发展过程中，仍然依赖传统的高能耗、高污染产业，对绿色发展的重视程度不够，导致绿色全要素生产率提升乏力。2013-2015年期间，绿色全要素生产率出现了明显的下降，这与当时部分城市加大了基础设施建设投资，导致能源消耗大幅增加，同时环境监管力度相对较弱，污染物排放有所上升有关。2015-2017年期间，绿色全要素生产率快速上升，这得益于国家对生态文明建设的高度重视，出台了一系列严格的环保政策和措施，倒逼企业加大环保投入，改进生产工艺，提高资源利用效率。大运河文化带各城市积极响应国家政策，加强了环境规制力度，推动了产业结构的优化升级，从而促进了绿色全要素生产率的快速提升。2017-2020年期间，绿色全要素生产率保持稳定增长，但增长速度有所放缓，这主要是因为随着绿色发展理念的深入贯彻，进一步提升绿色全要素生产率的难度逐渐加大，需要在技术创新、管理创新等方面取得更大的突破。4.1.2阶段性特征分析为了更深入地理解大运河文化带城市绿色全要素生产率的时间变化规律，将2011-2020年划分为三个阶段进行分析，分别为2011-2013年的平稳发展阶段、2013-2017年的调整转型阶段以及2017-2020年的稳定提升阶段。在2011-2013年的平稳发展阶段，绿色全要素生产率整体变化较为平稳，平均值为0.96。这一阶段，大运河文化带城市经济发展仍以传统产业为主，产业结构调整步伐相对缓慢，对绿色发展的投入和关注相对不足。在产业结构方面，制造业中高能耗、高污染的重工业占比较大，如钢铁、化工等产业，这些产业生产技术相对落后，能源利用效率低下，导致绿色全要素生产率难以得到有效提升。在能源消费结构上，煤炭等传统化石能源在能源消费中占据主导地位，清洁能源的使用比例较低，进一步制约了绿色全要素生产率的提高。在这一阶段，部分城市开始意识到绿色发展的重要性，逐渐加大了对环保基础设施建设的投入，如污水处理厂、垃圾处理厂等的建设，为后续的绿色发展奠定了一定基础。2013-2017年是调整转型阶段，绿色全要素生产率呈现出先下降后上升的“V”型变化趋势。2013-2015年期间，绿色全要素生产率出现了明显下降，主要原因在于这一时期一些城市为了追求经济增长速度，过度依赖投资拉动，大规模开展基础设施建设，导致能源消耗大幅增加，环境污染问题也日益突出。一些城市在房地产开发、道路建设等方面投入大量资金，使得建筑材料等行业的需求大增，这些行业往往是高能耗、高污染行业，从而对绿色全要素生产率产生了负面影响。部分企业环保意识淡薄，为了降低生产成本，忽视了环保要求，污染物排放超标，进一步加剧了环境压力。自2015年起，随着国家对生态文明建设的重视程度不断提高，一系列严格的环保政策相继出台，如《环境保护法》的修订、“大气十条”“水十条”“土十条”的发布等，对企业的环境行为进行了严格规范和约束。大运河文化带各城市积极响应国家政策，加大了环境监管执法力度，对污染企业进行整治和关停，推动企业进行节能减排和技术改造，促进了产业结构的优化升级。在这一过程中，一些高能耗、高污染企业逐渐被淘汰，新兴的绿色产业如新能源、节能环保、高端装备制造等得到了快速发展，绿色全要素生产率开始逐步回升。2017年，绿色全要素生产率平均值达到1.02，恢复到了2013年的水平。2017-2020年为稳定提升阶段，绿色全要素生产率保持稳定增长态势，平均值达到1.06。在这一阶段，绿色发展理念已深入人心，大运河文化带城市在产业结构调整、科技创新、能源结构优化等方面取得了显著成效。在产业结构方面，各城市加快了传统产业的转型升级步伐，推动产业向高端化、智能化、绿色化方向发展。以制造业为例，许多城市加大了对智能制造的投入，通过引入先进的生产设备和技术，提高了生产效率，降低了能源消耗和污染物排放。大力发展现代服务业，如金融、物流、文化创意等产业，这些产业具有低能耗、高附加值的特点，对绿色全要素生产率的提升起到了积极的促进作用。在科技创新方面，各城市加大了对科研创新的投入，建立了一批科技创新平台和孵化器，吸引了大量的高端人才和创新资源。通过科技创新，企业不断研发和应用新技术、新工艺、新产品，提高了资源利用效率，推动了绿色全要素生产率的提升。在能源结构优化方面，各城市积极推进能源消费结构的调整，加大了对太阳能、风能、水能等清洁能源的开发和利用力度，降低了对传统化石能源的依赖，进一步促进了绿色全要素生产率的提高。4.2空间分异特征4.2.1全局空间自相关分析为了探究大运河文化带城市绿色全要素生产率在空间上的集聚或分散特征，运用探索性空间数据分析（ESDA）中的全局莫兰指数（GlobalMoran'sI）进行分析。全局莫兰指数的取值范围在[-1,1]之间，当指数值大于0时，表示存在正的空间自相关，即绿色全要素生产率高值区与高值区相邻，低值区与低值区相邻，呈现空间集聚特征；当指数值小于0时，表示存在负的空间自相关，即高值区与低值区相邻，呈现空间分散特征；当指数值等于0时，则表示不存在空间自相关，各城市的绿色全要素生产率在空间上呈随机分布。利用ArcGIS软件，基于2011-2020年大运河文化带35个城市的绿色全要素生产率数据，计算得到各年份的全局莫兰指数（表1）。从计算结果来看，2011-2020年期间，大运河文化带城市绿色全要素生产率的全局莫兰指数均为正值，且通过了5%的显著性水平检验。其中，2011年全局莫兰指数为0.215，2020年为0.268，呈现出逐渐上升的趋势。这表明大运河文化带城市绿色全要素生产率在空间上存在显著的正自相关，即具有明显的空间集聚特征，且这种集聚程度在不断增强。年份全局莫兰指数Z值P值20110.2152.3450.02120120.2232.4120.01820130.2312.4870.01520140.2382.5630.01220150.2452.6380.01020160.2522.7120.00820170.2582.7860.00620180.2632.8510.00520190.2662.9130.00420200.2682.9560.003这种空间集聚现象的形成与多种因素密切相关。一方面，地理位置和区域经济发展水平对绿色全要素生产率的空间分布产生重要影响。大运河文化带横跨多个省份，不同地区的经济基础、产业结构和资源禀赋存在较大差异。东部沿海地区的城市，如杭州、苏州、宁波等，凭借其优越的地理位置、发达的交通网络和雄厚的经济实力，在产业发展、科技创新和环境保护等方面具有明显优势，绿色全要素生产率较高，且这些城市之间相互影响、相互促进，形成了高值集聚区。而中西部地区的一些城市，由于经济发展相对滞后，产业结构不合理，对资源的依赖程度较高，绿色全要素生产率相对较低，形成了低值集聚区。另一方面，政策导向和区域合作也在一定程度上促进了绿色全要素生产率的空间集聚。随着国家对大运河文化带建设的重视，沿线各城市积极响应政策号召，加强了区域间的合作与交流。通过产业转移、技术共享、人才流动等方式，实现了资源的优化配置和优势互补，推动了区域绿色发展水平的提升。一些城市在政策支持下，加大了对环保产业和绿色技术的投入，吸引了相关企业和项目的集聚，进一步提高了绿色全要素生产率，强化了空间集聚效应。4.2.2局部空间自相关分析在全局空间自相关分析的基础上，进一步运用局部莫兰指数（LocalMoran'sI）进行局部空间自相关分析，以识别大运河文化带城市绿色全要素生产率的高值和低值集聚区，并深入分析其形成原因。局部莫兰指数能够衡量每个城市与其周边城市绿色全要素生产率之间的空间关联程度，通过计算局部莫兰指数并绘制LISA集聚图，可以直观地展示不同类型的空间集聚模式。根据局部莫兰指数的计算结果，将大运河文化带城市绿色全要素生产率的空间集聚模式划分为四种类型：HH型（高-高集聚）、HL型（高-低集聚）、LH型（低-高集聚）和LL型（低-低集聚）。HH型表示该城市及其周边城市的绿色全要素生产率均较高，形成高值集聚区；HL型表示该城市绿色全要素生产率较高，但其周边城市绿色全要素生产率较低，呈现出高值被低值包围的现象；LH型表示该城市绿色全要素生产率较低，但其周边城市绿色全要素生产率较高，低值被高值包围；LL型表示该城市及其周边城市的绿色全要素生产率均较低，形成低值集聚区。绘制2020年大运河文化带城市绿色全要素生产率的LISA集聚图（图2），从图中可以清晰地看出，HH型高值集聚区主要集中在长三角地区，包括苏州、无锡、常州、杭州、嘉兴、湖州等城市。这些城市经济发达，产业结构优化程度高，在制造业、服务业等领域具有较强的竞争力。以苏州为例，其制造业以高端装备制造、电子信息、生物医药等产业为主，这些产业具有技术含量高、附加值高、能耗低、污染小的特点，对绿色全要素生产率的提升起到了积极的促进作用。这些城市在科技创新方面投入巨大，拥有众多科研机构和高新技术企业，科技创新能力强，能够不断推动产业升级和技术进步，提高资源利用效率，降低环境污染，从而使得绿色全要素生产率保持在较高水平。长三角地区交通便利，区域一体化程度高，城市之间的经济联系紧密，通过产业协同发展、资源共享和技术交流，进一步强化了高值集聚区的集聚效应。LL型低值集聚区主要分布在大运河文化带的中西部地区，如衡水、宿州、菏泽、聊城等城市。这些城市经济发展水平相对较低，产业结构以传统农业和工业为主，工业中高能耗、高污染产业占比较大，如化工、钢铁、建材等。这些产业生产技术落后，资源利用效率低下，能源消耗量大，污染物排放多，严重制约了绿色全要素生产率的提高。衡水的化工产业在经济中占据较大比重，部分化工企业生产工艺落后，缺乏有效的节能减排措施，导致能源浪费和环境污染问题较为突出。这些城市在科技创新方面投入不足，技术创新能力薄弱，难以推动产业的升级和转型，进一步限制了绿色全要素生产率的提升。中西部地区交通基础设施相对薄弱，区域间的经济联系不够紧密，在资源配置和产业协同发展方面存在一定困难，也不利于绿色全要素生产率的提高。在HL型和LH型集聚区域中，HL型城市数量相对较少，主要分布在高值集聚区的边缘地带，如扬州、镇江等城市。这些城市自身绿色全要素生产率较高，但周边部分城市绿色全要素生产率相对较低。扬州在文化旅游、高端装备制造等产业领域具有一定优势，绿色全要素生产率较高，但周边一些城市产业结构相对单一，经济发展水平较低，导致出现HL型集聚现象。LH型城市数量也不多，主要分布在低值集聚区与高值集聚区的过渡地带，如宿迁、淮安等城市。这些城市绿色全要素生产率较低，但周边有一些经济相对发达、绿色全要素生产率较高的城市，受到周边城市的辐射带动作用相对有限，处于低值被高值包围的状态。4.2.3空间格局演变分析为了深入研究大运河文化带城市绿色全要素生产率空间分布的动态变化，对比2011年和2020年的空间格局，分析其演变特征及背后的驱动因素。从2011-2020年，大运河文化带城市绿色全要素生产率的空间格局发生了一些显著变化。在高值集聚区方面，2011年，HH型高值集聚区主要集中在长三角地区的核心城市，如苏州、无锡、杭州等。随着时间的推移，到2020年，高值集聚区范围有所扩大，嘉兴、湖州等城市也逐渐融入高值集聚区，形成了更为紧密的区域协同发展格局。这一变化主要得益于长三角地区持续推进的区域一体化发展战略，加强了城市之间的产业协同、科技创新合作和资源共享。通过共建产业园区、共享科研成果、优化交通网络等措施，促进了区域内产业的升级和绿色发展水平的提升。长三角地区不断加大对环保产业和绿色技术的支持力度，推动了企业的节能减排和技术创新，进一步提高了绿色全要素生产率，使得高值集聚区的集聚效应不断增强。低值集聚区也呈现出一定的变化。2011年，LL型低值集聚区主要集中在大运河文化带的中西部地区，范围相对较大。到2020年，虽然低值集聚区的核心区域仍然集中在中西部，但整体范围有所缩小。这主要是因为近年来，中西部地区一些城市积极响应国家绿色发展政策，加大了对产业结构调整和环境污染治理的力度。通过淘汰落后产能、引进先进技术和设备、加强环境监管等措施，推动了产业的绿色转型和升级，提高了资源利用效率，降低了污染物排放，从而使得绿色全要素生产率有所提升，低值集聚区的范围相应缩小。一些城市积极承接东部沿海地区的产业转移，借助外部资源和技术，促进了本地经济的发展和绿色全要素生产率的提高。在空间格局演变过程中，产业结构调整、科技创新和政策引导起到了关键作用。产业结构调整是推动绿色全要素生产率空间格局变化的重要因素。高值集聚区的城市通过不断优化产业结构，淘汰高能耗、高污染产业，发展高端制造业、现代服务业和战略性新兴产业，实现了产业的绿色升级，提高了绿色全要素生产率。而低值集聚区的城市在产业结构调整过程中，虽然面临一定的困难，但随着政策的引导和支持，也在逐步推进产业转型，提升绿色发展水平。科技创新是提升绿色全要素生产率的核心动力，也对空间格局演变产生了重要影响。高值集聚区的城市凭借其雄厚的经济实力和丰富的科技资源，加大了对科技创新的投入，建立了完善的科技创新体系，吸引了大量高端人才和创新企业。通过科技创新，这些城市不断推出新技术、新工艺、新产品，提高了资源利用效率，降低了环境污染，进一步巩固和扩大了高值集聚区的优势。低值集聚区的城市也逐渐认识到科技创新的重要性，加大了对科技研发的支持力度，通过引进和消化吸收先进技术，提升自身的技术创新能力，推动绿色全要素生产率的提升，逐步缩小与高值集聚区的差距。政策引导在大运河文化带城市绿色全要素生产率空间格局演变中发挥了重要的推动作用。国家和地方政府出台了一系列支持绿色发展的政策措施，如环保政策、产业政策、科技政策等，对企业的生产经营行为和城市的发展方向产生了重要影响。通过制定严格的环保标准和政策，倒逼企业加大环保投入，改进生产工艺，提高资源利用效率；通过产业政策引导，推动产业结构调整和优化升级；通过科技政策支持，鼓励企业开展科技创新活动，提高技术创新能力。这些政策措施的实施，促进了大运河文化带城市绿色全要素生产率的提升，推动了空间格局的优化和演变。五、大运河文化带城市绿色全要素生产率影响因素分析5.1理论分析与研究假设5.1.1技术创新技术创新在提升绿色全要素生产率方面发挥着核心作用，是推动经济绿色可持续发展的关键驱动力。从生产过程来看，技术创新能够促进生产技术的进步和升级，使企业在生产过程中更有效地利用资源，降低能源消耗和废弃物排放。在制造业领域，通过引入先进的智能制造技术，企业可以实现生产流程的精细化控制，提高原材料的利用率，减少生产过程中的能源浪费和污染物产生。新能源技术的创新发展，如太阳能、风能、水能等清洁能源技术的突破，不仅有助于降低对传统化石能源的依赖，减少碳排放，还为经济发展提供了新的动力源泉。技术创新还能够推动产业结构的优化升级，促进绿色产业的发展。随着技术创新的不断推进，新兴的绿色产业，如节能环保、新能源汽车、资源循环利用等产业得以快速兴起和发展。这些绿色产业具有低能耗、高附加值的特点，对绿色全要素生产率的提升具有积极的促进作用。在节能环保产业中，企业通过研发和应用先进的环保技术和设备，为其他产业提供节能减排解决方案，推动整个经济体系向绿色低碳方向转型。同时，技术创新还能够带动传统产业的绿色改造，促使传统产业采用新技术、新工艺，提高生产效率，降低环境污染，实现产业的绿色升级。基于以上分析，提出研究假设H1：技术创新对大运河文化带城市绿色全要素生产率具有显著的正向影响。5.1.2产业结构产业结构是影响绿色全要素生产率的重要因素之一，其优化升级与绿色全要素生产率的提升密切相关。产业结构优化主要体现在产业结构的高级化和合理化两个方面。产业结构高级化是指产业结构从低附加值、高能耗、高污染的产业向高附加值、低能耗、低污染的产业转变，如从传统的制造业向高端制造业、现代服务业和战略性新兴产业转型。高端制造业具有技术含量高、创新能力强、资源利用效率高的特点，能够有效提高绿色全要素生产率。现代服务业，如金融、物流、科技服务等，不仅能耗低、污染小，还能够为其他产业提供高效的服务支持，促进产业协同发展，提升整体经济的运行效率和绿色发展水平。战略性新兴产业，如新能源、新材料、生物医药等，代表了未来产业发展的方向，具有巨大的发展潜力和创新活力，对绿色全要素生产率的提升具有重要的推动作用。产业结构合理化则强调产业之间的协调发展和资源的优化配置。合理的产业结构能够使各产业之间相互配合、相互促进，形成良好的产业生态，提高资源的利用效率，减少资源浪费和环境污染。在一个产业结构合理的区域，制造业与服务业之间能够实现紧密的协作，制造业的发展能够为服务业提供广阔的市场需求，而服务业的发展又能够为制造业提供高效的物流、金融、技术咨询等服务，促进制造业的升级和发展。产业结构合理化还能够避免产业过度集中带来的资源短缺和环境污染问题，实现经济的可持续发展。基于此，提出研究假设H2：产业结构优化对大运河文化带城市绿色全要素生产率具有显著的正向影响，且产业结构高级化和合理化均能促进绿色全要素生产率的提升。5.1.3环境规制环境规制是政府为了保护环境、促进可持续发展而制定和实施的一系列政策措施，其对绿色全要素生产率的影响机制较为复杂，存在多种观点。传统的“遵循成本理论”认为，环境规制会给企业带来额外的成本负担，如污染治理设备的购置和运行成本、环保税费等，这些成本的增加会挤占企业的生产性投资和研发投入，从而对绿色全要素生产率产生抑制作用。在严格的环境规制下，企业需要投入大量资金用于安装污染处理设备、进行清洁生产改造等，这可能导致企业在短期内减少对技术创新和生产效率提升的投入，进而影响绿色全要素生产率的增长。然而，“波特假说”则提出了不同的观点，认为适当的环境规制能够激发企业的创新动力，通过技术创新和管理创新，企业可以提高生产效率，降低生产成本，实现创新补偿效应，从而对绿色全要素生产率产生促进作用。政府实施严格的环境规制政策，要求企业减少污染物排放，这会倒逼企业加大技术研发投入，寻找更环保、更高效的生产技术和工艺，以满足环境规制的要求。企业在这个过程中，可能会开发出更先进的污染治理技术，提高资源利用效率，降低生产成本，同时还能提升产品的竞争力，实现经济与环境的双赢。在长期内，环境规制的创新补偿效应可能会超过遵循成本效应，对绿色全要素生产