長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的溢出效應(yīng)及其分解

郝國(guó)彩 徐銀良 張曉萌 陳明華

摘要 生態(tài)文明視域下提升綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本要求和必然選擇。本文基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市2003—2013年數(shù)據(jù)，使用非期望產(chǎn)出-超效率SBM模型對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效進(jìn)行了測(cè)度，并進(jìn)行了分區(qū)域比較；依據(jù)經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重構(gòu)建多種空間計(jì)量模型實(shí)證檢驗(yàn)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的空間溢出效應(yīng)；運(yùn)用空間回歸模型偏微分方法對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響因素及其溢出效應(yīng)進(jìn)行了檢驗(yàn)與分解。研究結(jié)論表明：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的空間分布并不均衡，具有顯著的空間依賴和空間集聚特征。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效越高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低的地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效越低，而且具有高者愈高、低者愈低的演變趨勢(shì)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效存在顯著的空間溢出效應(yīng)。區(qū)域內(nèi)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間存在“U”型關(guān)系，即“環(huán)境庫(kù)茲涅茨假說(shuō)”并不存在。資源稟賦對(duì)區(qū)域內(nèi)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升具有顯著的正向影響效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的經(jīng)濟(jì)示范效應(yīng)有助于增強(qiáng)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的區(qū)域間正向溢出。技術(shù)進(jìn)步對(duì)區(qū)域內(nèi)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升沒(méi)有起到應(yīng)有的促進(jìn)作用，但對(duì)區(qū)域間綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升卻起到了顯著的抑制作用。外商直接投資對(duì)區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升都具有顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)，即區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間均存在“污染天堂假說(shuō)”。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶“共抓大保護(hù)，不搞大開(kāi)發(fā)”，充分發(fā)揮地區(qū)間、城市間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)，努力提升技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商直接投資等因素對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的正向影響作用，有助于促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的協(xié)同提升。

關(guān)鍵詞 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶；綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效；溢出效應(yīng)；空間回歸模型偏微分方法

中圖分類號(hào) F293

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2018）05-0075-09 DOI：10.12062/cpre.20171204

建設(shè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶是中國(guó)新時(shí)期一項(xiàng)重大區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略。隨著資源環(huán)境約束的不斷加大，高投入、高消耗、偏重?cái)?shù)量擴(kuò)張的發(fā)展方式已經(jīng)難以為繼，在加快推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的宏觀背景下，提升綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效就成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本要求和必然選擇[1-2]。目前，一方面長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地域狹長(zhǎng)，橫跨我國(guó)東、中、西部三大地區(qū)，區(qū)域間生態(tài)環(huán)境、資源稟賦、技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等諸多方面均存在較大差異，為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的協(xié)同提升帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)；另一方面，隨著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略實(shí)施的不斷深化，區(qū)域間的相互聯(lián)系和空間依賴性不斷增強(qiáng)，空間溢出效應(yīng)已經(jīng)成為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展中不可忽視的重要因素[3-4]。在此背景下，科學(xué)測(cè)度長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效并深入揭示、分解其空間溢出效應(yīng)，對(duì)于破解長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的資源環(huán)境約束難題、探尋長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的提升路徑、增強(qiáng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展統(tǒng)籌度和整體性、協(xié)調(diào)性、可持續(xù)性具有重要理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效是在考慮資源投入和環(huán)境代價(jià)的基礎(chǔ)上，評(píng)價(jià)一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)績(jī)效的指標(biāo)，已有文獻(xiàn)的相關(guān)研究主要集中在綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效評(píng)價(jià)和綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效影響因素分析兩個(gè)方面。①關(guān)于綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的評(píng)價(jià)研究。準(zhǔn)確評(píng)價(jià)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效是研究的基礎(chǔ)，早期關(guān)于綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的評(píng)價(jià)主要從省際、區(qū)域或行業(yè)層面展開(kāi)[5-6]。近年來(lái)，也有少數(shù)學(xué)者基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)績(jī)效進(jìn)行了測(cè)度[7]。全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的重要方法，而DEA方法不需要設(shè)定基本函數(shù)形式，可以考慮多種投入和產(chǎn)出，評(píng)價(jià)TFP更具優(yōu)勢(shì)。目前，在DEA的綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效評(píng)價(jià)研究中，有些文獻(xiàn)采用傳統(tǒng)的徑向距離或方向性距離函數(shù)模型，忽視了變量松弛問(wèn)題[8]；有些文獻(xiàn)采用固定基準(zhǔn)技術(shù)，按照當(dāng)期的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)造生產(chǎn)前沿，測(cè)度結(jié)果無(wú)法進(jìn)行跨期比較[9]；還有些文獻(xiàn)忽視了決策單元的技術(shù)邊界差異[10]。②關(guān)于綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響因素研究。從已有文獻(xiàn)看，綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響因素主要包括經(jīng)濟(jì)因素、資源條件因素、結(jié)構(gòu)因素、對(duì)外開(kāi)放因素、環(huán)境政策因素等[11]，但由于在指標(biāo)測(cè)度、數(shù)據(jù)選擇、模型設(shè)定等方面的差異而導(dǎo)致影響方向、大小等研究結(jié)論存在不一致，甚至互相矛盾；此外，已有文獻(xiàn)表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間存在顯著的空間溢出效應(yīng)[3-4]，但關(guān)于城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效影響因素的檢驗(yàn)大多基于傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型或Tobit模型展開(kāi)，忽視了綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效及其影響因素的空間溢出效應(yīng)，未能將空間溢出效應(yīng)予以分解，從而導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果有偏，影響了政策建議的有效性。

為了克服已有研究局限，本文將首先在環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)和DEA框架下，基于非期望產(chǎn)出-超效率SBM模型，結(jié)合Meta-frontier、Global-DEA方法，構(gòu)建城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效測(cè)度方法對(duì)資源環(huán)境約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的城市全要素生產(chǎn)率（即綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效）進(jìn)行科學(xué)測(cè)度。其次，在經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣下，分別利用Moran I指數(shù)和Moran散點(diǎn)圖對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的全局和局域的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。再次，構(gòu)建多種空間計(jì)量模型就長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，并根據(jù)空間回歸模型偏微分方法[12]，對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響因素及其溢出效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)與分解。最后，在前文分析基礎(chǔ)上，得出結(jié)論與啟示。

中國(guó)人口·資源與環(huán)境 2018年 第5期

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 方法

1.1.1 非期望產(chǎn)出-超效率SBM模型

本文運(yùn)用Li等[13]的DEA方法構(gòu)建考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型（Super-efficiency SBM Model with Undesirable Outputs）。借鑒Fre等[14]的環(huán)境技術(shù)分析框架，構(gòu)造包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性集合，并以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶每個(gè)城市作為決策單元（DMU）來(lái)構(gòu)造最優(yōu)的生產(chǎn)前沿面。在非參數(shù)框架下，構(gòu)建一個(gè)非徑向、非角度的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)（MPI）用以表征全要素生產(chǎn)率（TFP）增長(zhǎng)的指數(shù)，評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)效率的跨期變動(dòng)[15]。具體如式（1）所示。

MPIT，T+1o=ρTo（xT+1o，yg，T+1o，yb，T+1o）ρTo（xTo，yg，To，yb，To）·ρT+1o（xT+1o，yg，T+1o，yb，T+1o）ρT+1o（xTo，yg，To，yb，To）1/2 （1）

MPIT，T+1o測(cè)度了DMUo從T時(shí)期到T+1時(shí)期的TFP的變動(dòng)。其中，ρTo（xTo， yg，To， yb，To）、ρT+1o（xT+1o， yg，T+1o， yb，T+1o）分別表示DMU0在T、T+1時(shí)期的效率值；ρT+1o（xTo， yg，To， yb，To）是基于T+1時(shí)期生產(chǎn)技術(shù)和T時(shí)期投入產(chǎn)出值的效率值；ρTo（xT+1o， yg，T+1o， yb，T+1o）是基于T時(shí)期生產(chǎn)技術(shù)和T+1時(shí)期投入產(chǎn)出值的效率值。MPIT，T+1o=1，表明TFP沒(méi)有變化；若MPIT，T+1o<1，表明TFP下降；若MPIT，T+1o>1，表明TFP提高。

1.1.2 Morans I指數(shù)和Moran散點(diǎn)圖

本文采用Morans I指數(shù)對(duì)城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的全局空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，如式（2）所示。其中，、S2分別為均值和方差，n為城市單元總數(shù)，wij為空間權(quán)重矩陣，xi為第i個(gè)城市單元的綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效。Morans I指數(shù)的取值范圍為[-1， 1]。Morans I指數(shù)絕對(duì)值表征了全局空間相關(guān)程度的大小，絕對(duì)值越大，空間相關(guān)程度則越大；反之，越小。另外，通過(guò)繪制Moran散點(diǎn)圖，能夠直觀刻畫(huà)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的局域空間集聚特征。

Morans I=n∑ni=1∑nj=1wij（xi-）（xj-）∑ni=1∑nj=1wij∑ni=1（xi-）2

=∑ni=1∑nj=1wij（xi-）（xj-）S2∑ni=1∑nj=1wij （2）

1.1.3 空間溢出效應(yīng)分解方法

如果空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果中的空間滯后項(xiàng)系數(shù)顯著不為零，那么回歸系數(shù)不能直接用于解釋自變量的空間溢出效應(yīng)，為了解決這一問(wèn)題，LeSage和Pace[12]提出了空間回歸模型偏微分方法（Spatial Regression Model Partial Derivatives）。

y=αtn+ρWy+βX+θWX+ε（3）

（In-ρW）y=αtn+βX+θWX+ε（4）

y=∑kr=1Sr（W）xr+V（W）tnα+V（W）ε（5）

y1

y2

…

yn=∑kr=1

Sr（W）11Sr（W）12…Sr（W）1n

Sr（W）21Sr（W）22

………

Sr（W）1nSr（W）2n…Sr（W）nn

x1r

x2r

…

xnr+V（W）ιnα+V（W）ε（6）

yi=∑kr=1[Sr（W）i1x1r+Sr（W）i2x2r+…+

Sr（W）inxnr]+V（W）ιnα+V（W）iε （7）

yixjr=Sr（W）ij （8）

yixir=Sr（W）ii （9）

其中，Sr（W）=V（W）（Inβr+Wθr），V（W）=（In-ρW）-1=In+ρW+ρ2W2+…，In是n階單位矩陣、ιn為N×1階單位矩陣；xr為第r個(gè)解釋變量，r=1，2，…， k，βr為解釋變量xr的回歸系數(shù)，θr為WX的第r個(gè)變量的回歸系數(shù)。Sr（W）ij反映區(qū)域j的xr對(duì)區(qū)域i被解釋變量的影響，Sr（W）ii反映區(qū)域i的xr對(duì)本區(qū)域被解釋變量的影響，后者稱為直接效應(yīng)，前者稱為間接效應(yīng)，兩者相加則為總效應(yīng)。直接效應(yīng)即為解釋變量對(duì)被解釋變量的區(qū)域內(nèi)溢出，而間接效應(yīng)即為解釋變量對(duì)被解釋變量的區(qū)域間溢出。

1.2 數(shù)據(jù)與處理

1.2.1 區(qū)域劃分與城市選擇

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶包括江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、四川、云南、貴州9個(gè)省份和上海、重慶2個(gè)直轄市。由于2011年以后，貴州省畢節(jié)、同仁兩市才有數(shù)據(jù)可查且巢湖市數(shù)據(jù)不再統(tǒng)計(jì)，因此本文基于108個(gè)城市展開(kāi)研究（由于篇幅所限，本文不再一一列出）。

1.2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

出于數(shù)據(jù)平行性和可得性方面的考慮，本文研究基于2003—2013年城市面板數(shù)據(jù)展開(kāi)。在DEA測(cè)算中，本文使用的投入要素主要包括資本、勞動(dòng)、能源。資本投入方面，由于資本存量并無(wú)官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，與已有大多數(shù)文獻(xiàn)一致，本文采用永續(xù)盤(pán)存法對(duì)資本存量進(jìn)行估算，具體公式如下：Kt=（1-δ）Kt-1+It，K0=I0（gi+δ）。其中，Kt和Kt-1分別表示t、t-1時(shí)期的資本存量，It為以不變價(jià)衡量的t時(shí)期全社會(huì)固定資產(chǎn)實(shí)際投資，δ為資本折舊率。K0為基期資本存量，I0為基期全社會(huì)固定資產(chǎn)實(shí)際投資，gi為一定時(shí)期內(nèi)全社會(huì)固定資產(chǎn)實(shí)際投資的幾何平均增長(zhǎng)率。由于目前城市全社會(huì)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)沒(méi)有相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，本文以2003年基期采用各城市所在省份的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)城市固定資產(chǎn)投資進(jìn)行平減處理。gi依據(jù)2003—2013年各城市全社會(huì)固定資產(chǎn)實(shí)際投資額的幾何平均增長(zhǎng)率計(jì)算可得。關(guān)于折舊率的設(shè)定，本文借鑒吳延瑞[16]的做法，不同省份設(shè)定不同的折舊率，而各城市折舊率依據(jù)所在省份的折舊率進(jìn)行設(shè)定。勞動(dòng)投入方面，本文采用單位從業(yè)人員、城鎮(zhèn)私營(yíng)與個(gè)體從業(yè)人員之和作為代表。能源投入方面，由于城市煤炭、石油等傳統(tǒng)能源數(shù)據(jù)沒(méi)有統(tǒng)計(jì)，部分城市煤氣、液化石油氣數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重，因此本文采用全社會(huì)用電量近似反映能源投入狀況。期望產(chǎn)出方面，采用各城市地區(qū)生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出，并以 2003年為基期進(jìn)行平減處理。非期望產(chǎn)出方面，本文選取工業(yè)廢水、工業(yè)二氧化硫、工業(yè)煙（粉）塵排放三種污染物作為非期望產(chǎn)出[7]。數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.2.3 空間權(quán)重矩陣的設(shè)置

空間計(jì)量分析中空間權(quán)重設(shè)置至關(guān)重要[17]，空間關(guān)聯(lián)模式對(duì)空間相關(guān)性的檢驗(yàn)結(jié)果具有直接影響，出于穩(wěn)健性的考慮，本文選擇地理距離權(quán)重和經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重兩種矩陣來(lái)表征長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的空間關(guān)聯(lián)模式。

第一，地理距離權(quán)重矩陣。根據(jù)地理學(xué)第一定律[18]，距離較近的事物通常比距離較遠(yuǎn)的事物聯(lián)系更為緊密。本文使用地理距離平方的倒數(shù)來(lái)構(gòu)造地理距離權(quán)重矩陣。假定d為城市間球面距離，那么地理距離權(quán)重矩陣（W1）的矩陣元素wij=1/d2，i≠j；wij=0，i=j。

第二，經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣。經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣（W2）用于表征各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間相互影響即“經(jīng)濟(jì)距離”對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響。W2可以依據(jù)W2=W1E求得，E為城市間經(jīng)濟(jì)差異矩陣，其矩陣元素Eij=1/|yi-yj|，i≠j；Eij=0，i=j。其中，yi、yj分別為第i、 j個(gè)城市樣本觀測(cè)期內(nèi)人均實(shí)際GRP（2003為基期）。

2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效測(cè)度

2.1 投入產(chǎn)出變量的等張性檢驗(yàn)

決策單元DMU的生產(chǎn)過(guò)程滿足等張性假設(shè)是運(yùn)用DEA模型進(jìn)行效率和生產(chǎn)率評(píng)價(jià)的前提，即增加任意一個(gè)DMU的投入量，則其產(chǎn)出量也必須相應(yīng)增加或至少不能減少。皮爾遜相關(guān)系數(shù)是檢驗(yàn)投入產(chǎn)出等張性的常用方法[1]，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在1%顯著性水平下，所有投入產(chǎn)出變量之間均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，這表明所有DMU生產(chǎn)過(guò)程滿足等張性要求。

2.2 綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效測(cè)度及比較

本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市為最佳生產(chǎn)前沿面，在規(guī)模報(bào)酬可變假設(shè)下，基于非期望產(chǎn)出-超效率SBM模型，結(jié)合Meta-frontier、Global-DEA方法，測(cè)得了2004—2013年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)并對(duì)其進(jìn)行累積處理（由于篇幅所限，本文不再報(bào)告各城市具體結(jié)果）。累積TFP指數(shù)實(shí)際測(cè)度了以2003年為基期，2004—2013長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的增長(zhǎng)狀況。為了避免“大象與螞蟻”之間的排名問(wèn)題，本文按照經(jīng)濟(jì)總量（地區(qū)生產(chǎn)總值）排名將108個(gè)城市平均分為高組、中組、低組，圖1反映了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶不同分組的城市累積TFP指數(shù)的動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)。

由圖1可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展高、中、低組的城市累積TFP指數(shù)存在明顯的梯度效應(yīng)。其中高組城市累積TFP指數(shù)始終大于中組、低組城市；除2005年以外，中組城市累積TFP指數(shù)均高于低組城市。從總體演變態(tài)勢(shì)看，樣本觀測(cè)期內(nèi)，高組城市累積TFP指數(shù)呈總體增長(zhǎng)趨勢(shì)，低組城市呈總體下降趨勢(shì)，中組城市呈水平波動(dòng)態(tài)勢(shì)。以上結(jié)果表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效也較高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效也較低，而且具有高者越高、低者越低的總體演變趨勢(shì)。

圖1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶按經(jīng)濟(jì)總量分組的累積TFP

指數(shù)動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)

Fig.1 Dynamic evolution trend of cumulative TFP

index grouped by economic amount in the Yangtze

River Economic Belt

3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

空間相關(guān)性檢驗(yàn)是區(qū)別選擇傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型和空間計(jì)量模型的重要依據(jù)。表1報(bào)告了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果。為降低分析誤差，我們對(duì)累積TFP指數(shù)取對(duì)數(shù)，但很多城市的累積TFP指數(shù)小于1，取對(duì)數(shù)后為負(fù)值，為此本文進(jìn)一步借鑒Managi等[19]的做法，在累積TFP指數(shù)的基礎(chǔ)上加1后再取對(duì)數(shù)。

由表1可以發(fā)現(xiàn)：①在10%顯著性水平上，基于地理距離權(quán)重的Morans I指數(shù)顯著為正；經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重下2004—2013年Morans I指數(shù)也顯著為正（10%顯著性水平），這表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效存在顯著的正向空間依賴性。②從Morans I指數(shù)的演變趨勢(shì)看，在地理距離權(quán)重、經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重下Morans I指數(shù)在波動(dòng)中均呈總體增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，樣本觀測(cè)期內(nèi)年均增長(zhǎng)率分別為14.54%、22.89%，這表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的空間依賴性逐漸增強(qiáng)。此外，根據(jù)Moran散點(diǎn)圖（由于篇幅所限未列出）可以發(fā)現(xiàn)：在地理距離權(quán)重、經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重下，108個(gè)城市中分別有70、74個(gè)城市位于第一、三象限，這表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的空間分布是非均質(zhì)的，存在高度的空間集聚特征。經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重下的Morans I指數(shù)均大于地理距離權(quán)重下的Morans I指數(shù)，而且這種差距呈逐漸擴(kuò)大趨勢(shì)，這表明經(jīng)濟(jì)因素可能在一定程度上增強(qiáng)了長(zhǎng)

江經(jīng)濟(jì)帶城市間綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的空間依賴性。鑒于此，本文將基于經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重建立空間計(jì)量模型就長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響因素進(jìn)行分析。

4 空間溢出效應(yīng)及其分解

4.1 影響因素及代理變量選擇

為了確保計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，我們選擇空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間 Durbin 模型（SDM）三種空間計(jì)量模型（如公式10～12所示），在經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重下分別進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)回歸，然后選出較優(yōu)的估計(jì)模型并進(jìn)行實(shí)證分析。具體步驟如下：首先進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的選擇，模型的AIC值越小，模型的解釋力則越強(qiáng)。其次進(jìn)行擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)，Log Likelihood 與R2值越大，模型的擬合優(yōu)度越高。最后對(duì)SDM 是否可以轉(zhuǎn)化為SAR和SEM進(jìn)行檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果顯著拒絕“SDM可以轉(zhuǎn)化為SAR”或“SDM可以轉(zhuǎn)化為SEM”的原假設(shè)，則選擇 SDM。

SAR模型： y=α+ρWy+βX+ε （10）

SEM模型： y=α+βX+ε，ε=λWε+v （11）

SDM模型： y=α+ρWy+βX+θWX+ε （12）

出于數(shù)據(jù)的考慮，同時(shí)借鑒已有經(jīng)典文獻(xiàn)[5，20]，本文將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響因素設(shè)定如下：①經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效反映資源環(huán)境約束下生產(chǎn)決策單位的投入產(chǎn)出關(guān)系，而不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下資源利用、環(huán)境污染、以及投入產(chǎn)出關(guān)系差異較大，因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展

表1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的Morans I指數(shù)及顯著性

Tab.1 Morans I index and its significance of green

economic performance in the Yangtze River Economic Zone

注：10%顯著性水平上顯著。

水平對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效具有重要影響。本文以全市人均地區(qū)生產(chǎn)總值（PGRP，用X1表示）代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并以2003年為基期進(jìn)行處理。為了檢驗(yàn)環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間是否存在倒“U”型關(guān)系（即“環(huán)境庫(kù)茲涅茨假說(shuō)”），本文將全市人均地區(qū)生產(chǎn)總值的平方項(xiàng)（X2）引入了模型。②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素。不同產(chǎn)業(yè)的資源利用效率和管理效率不同，技術(shù)進(jìn)步水平和污染排放水平也不同，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化會(huì)對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效產(chǎn)生重要影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能否促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升一般取決于第三產(chǎn)業(yè)占比提升帶來(lái)的環(huán)境污染下降與第二產(chǎn)業(yè)占比下降引起的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)弱化的對(duì)比關(guān)系。本文以全市第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值比重（X3）反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況。③技術(shù)進(jìn)步水平。從理論上講，通過(guò)增加R&D;投入或政府科技支出提升自主創(chuàng)新能力、或利用市場(chǎng)機(jī)制引進(jìn)先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)設(shè)備都有利于提升綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效，但如果技術(shù)進(jìn)步轉(zhuǎn)換到環(huán)境污染治理或企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的能力不強(qiáng)，則有可能引起技術(shù)進(jìn)步投入對(duì)實(shí)際生產(chǎn)的“擠出效應(yīng)”，從而弱化技術(shù)進(jìn)步對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升的正向促進(jìn)作用。由于城市R&D;經(jīng)費(fèi)沒(méi)有相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，本文以全市科學(xué)技術(shù)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重（X4）近似代表技術(shù)進(jìn)步水平。④資源稟賦結(jié)構(gòu)因素。城市資源稟賦不同，資本與勞動(dòng)比例關(guān)系則不同。資本密集型產(chǎn)業(yè)一般污染相對(duì)嚴(yán)重，但同時(shí)它也是技術(shù)創(chuàng)新的主導(dǎo)力量；勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)通常污染較輕，但技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)相對(duì)弱化。資源稟賦結(jié)構(gòu)變化能否促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升取決于技術(shù)進(jìn)步正面效應(yīng)和環(huán)境污染負(fù)面效應(yīng)的對(duì)比關(guān)系。本文以資本-勞動(dòng)比（X5）代表資源稟賦結(jié)構(gòu)。⑤對(duì)外開(kāi)放因素。對(duì)外開(kāi)放是把“雙刃劍”：一方面，對(duì)外開(kāi)放有助于引進(jìn)先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和管理

理念，從而促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的提升；另一方面，根據(jù)“污染天堂假說(shuō)”，由于我國(guó)環(huán)境規(guī)制低于發(fā)達(dá)國(guó)家水平，伴隨著對(duì)外開(kāi)放程度的逐漸提高，外商直接投資可能大量涌入國(guó)內(nèi)污染密集型產(chǎn)業(yè)，從而造成城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效低下。本文以當(dāng)年實(shí)際使用外資金額（FDI）占地區(qū)生產(chǎn)總值比重（X6）代表對(duì)外開(kāi)放程度。

4.2 空間計(jì)量面板數(shù)據(jù)回歸

4.2.1 空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果

表2報(bào)告了經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重下三種空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果。在固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)下，SDM模型的AIC值小于SAR和SEM模型的相應(yīng)數(shù)值；SDM模型的Log Likelihood值和R2大于SAR和SEM模型的相應(yīng)數(shù)值；顯著拒絕“SDM可以轉(zhuǎn)化為SAR”和“SDM可以轉(zhuǎn)化為SEM”的原假設(shè)。這一結(jié)果表明SDM模型優(yōu)于SAR和SEM模型。如果就SDM模型兩種效應(yīng)估計(jì)結(jié)果比較而言，固定效應(yīng)模型則更優(yōu)。另外，10%顯著性水平上SDM（固定效應(yīng)）模型的ρ值顯著不為零。根據(jù)LeSage和Pace[12]，表2中的回歸系數(shù)不能直接用于解釋各變量對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響。為此，接下來(lái)將使用空間回歸模型偏微分方法對(duì)空間溢出效應(yīng)分解并進(jìn)行解釋。表3報(bào)告了經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重下SDM固定效應(yīng)模型的空間溢出效應(yīng)分解結(jié)果。

4.2.2 空間溢出效應(yīng)分解

第一，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平溢出效應(yīng)分解。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及其平方項(xiàng)的直接效應(yīng)系數(shù)分別為0.096、-0.003，均通過(guò)了10%顯著性水平檢驗(yàn)，這一結(jié)果表明綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間存在倒“U”關(guān)系，而作為非期望產(chǎn)出，較高的環(huán)境污染水平通常會(huì)降低綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效；較低的環(huán)境污染水平有助于提升綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效[1]。因此，本文近似

表2 經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重下三種空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果

Tab.2 Estimation results of three spatial econometric models under economic spatial weights

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%顯著性水平上顯著。

認(rèn)為環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間存在“U”關(guān)系，即不支持“環(huán)境庫(kù)茲涅茨假說(shuō)”。進(jìn)一步計(jì)算得知，拐點(diǎn)位置在14.470萬(wàn)元（2003年價(jià)格，以下同），而觀測(cè)期內(nèi)城市人均地區(qū)生產(chǎn)總值的最大值為14.851萬(wàn)元，這意味著大部分城市均處于倒“U”型拐點(diǎn)的左側(cè)，即城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)本區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效具有正向直接影響效應(yīng)。這表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的城市，基礎(chǔ)設(shè)施可能越完善，技術(shù)水平相對(duì)越高，環(huán)境治理投入相對(duì)越大，從而提升了綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及其平方項(xiàng)的間接效應(yīng)系數(shù)分別為-0.041、0.003，這表明本城市的綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效與其它城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在“U”關(guān)系，即近似認(rèn)為本城市環(huán)境污染與其它城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間存在倒“U”關(guān)系，這一結(jié)果支持“環(huán)境庫(kù)茲涅茨假說(shuō)”。進(jìn)一步計(jì)算得知，拐點(diǎn)位置在7.035萬(wàn)元（2003年價(jià)格，以下同），而觀測(cè)期內(nèi)96.630%的人均地區(qū)生產(chǎn)總值低于這一數(shù)值，這意味著大部分城市處于倒“U”型拐點(diǎn)的左側(cè)，即本城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)其它城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效具有負(fù)向影響效應(yīng)，但這一影響的顯著性水平高于10%?？赡艿脑蚴牵环矫姹镜剌^高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平吸引了外區(qū)域高質(zhì)量勞動(dòng)、資本等生產(chǎn)要素從而引起外區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的下降；另一方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市可能迫于環(huán)境污染壓力，將污染較為嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到鄰域地區(qū)，從而引起外區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效下降。就總效應(yīng)而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及其平方項(xiàng)的

表3 經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重下基于SDM固定效應(yīng)模型的

溢出效應(yīng)分解結(jié)果

Tab.3 Decomposition results of spillover effects under

economic spatial weights based on SDM fixed

effect model

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%顯著性水平上顯著；括號(hào)內(nèi)數(shù)值代表t值。

影響系數(shù)分別為0.055、-0.000 4，表明綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在倒“U”關(guān)系，即近似認(rèn)為環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間存在“U”關(guān)系，即不支持“環(huán)境庫(kù)茲涅茨假說(shuō)”。本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)外區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的負(fù)向影響效應(yīng)小于其對(duì)本區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的正向影響效應(yīng)，因此導(dǎo)致總效應(yīng)表現(xiàn)為正向影響效應(yīng)。

第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)溢出效應(yīng)分解。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)系數(shù)為0.001，這一結(jié)果表明城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)本區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升具有顯著的正向直接影響效應(yīng)，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)意味著第三產(chǎn)業(yè)比重上升，第二產(chǎn)業(yè)比重相對(duì)下降，從而可能引起環(huán)境污染減弱，經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升。間接效應(yīng)系數(shù)為0.001，這一結(jié)果表明城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)外區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升具有顯著的正向溢出效應(yīng)，一種可能的解釋是，權(quán)重選擇考慮了經(jīng)濟(jì)因素的影響之后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)帶動(dòng)的地區(qū)間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移弱化，示范效應(yīng)加強(qiáng)，地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)促進(jìn)了外地區(qū)經(jīng)濟(jì)績(jī)效的提升?？傂?yīng)系數(shù)為0.002，這一結(jié)果表明城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升總體表現(xiàn)為正向溢出效應(yīng)。但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的三種影響效應(yīng)的顯著性水平均高于10%。

第三，技術(shù)進(jìn)步溢出效應(yīng)分解。技術(shù)進(jìn)步的直接效應(yīng)系數(shù)為-0.002，但這一影響的顯著性水平高于10%，這表明城市技術(shù)進(jìn)步對(duì)本區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升沒(méi)有起到應(yīng)有的正向直接影響效應(yīng)?？赡艿脑蚴牵环矫?，科學(xué)技術(shù)支出費(fèi)用對(duì)本地區(qū)從業(yè)人員、資本存量、全社會(huì)用電量等生產(chǎn)要素質(zhì)量的改進(jìn)可能并未起到應(yīng)有的促進(jìn)作用，未能有效提升城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效；另一方面，隨著科學(xué)技術(shù)支出費(fèi)用增加，一定程度上引起了生產(chǎn)投入相對(duì)下降，在技術(shù)進(jìn)步?jīng)]有明顯提升生產(chǎn)要素質(zhì)量的情況下，實(shí)際產(chǎn)出下降，從而拉低了經(jīng)濟(jì)績(jī)效。技術(shù)進(jìn)步的間接效應(yīng)系數(shù)為-0.147，通過(guò)了10%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明城市技術(shù)進(jìn)步對(duì)外區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升具有顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)，換言之，本城市技術(shù)進(jìn)步對(duì)其它城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升具有一定抑制作用。這可能與本區(qū)域技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展從而可能引起外區(qū)域高質(zhì)量勞動(dòng)、資本等生產(chǎn)要素向本地區(qū)跨地區(qū)流動(dòng)有關(guān)；另外，技術(shù)進(jìn)步通常存在一定集聚效應(yīng)，可能只有在經(jīng)濟(jì)水平相當(dāng)?shù)牡貐^(qū)間對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效才存在正向空間溢出效應(yīng)[1]。技術(shù)進(jìn)步的總效應(yīng)系數(shù)為-0.149，通過(guò)了10%的顯著性水平檢驗(yàn)。以上結(jié)果表明技術(shù)進(jìn)步對(duì)本城市、城市間綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升均沒(méi)有起到應(yīng)有的帶動(dòng)作用，其作用發(fā)揮仍有巨大的上升空間。

第四，資源稟賦溢出效應(yīng)分解。資本-勞動(dòng)比的直接效應(yīng)系數(shù)為0.003，10%顯著性水平下通過(guò)了檢驗(yàn)，表明城市資源稟賦對(duì)區(qū)域內(nèi)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升具有顯著的正向直接影響效應(yīng)，這與王兵等[5]的研究結(jié)論一致。一般來(lái)看，資本密集型產(chǎn)業(yè)污染相對(duì)嚴(yán)重，從而對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效存在一定負(fù)面影響，但資本密集型產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步因素可能抵消并超過(guò)了這一影響，從而表現(xiàn)為隨著資源稟賦增加綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效得以提升。資本-勞動(dòng)比的間接效應(yīng)系數(shù)為-0.003，通過(guò)了10%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明本城市資源稟賦對(duì)外區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升具有顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)。這一結(jié)果可能與跨區(qū)域資本流動(dòng)和轉(zhuǎn)移有關(guān)，即隨著本區(qū)域資本流入增加，資本-勞動(dòng)比上升，外區(qū)域資本-勞動(dòng)比相對(duì)下降、資本密集型產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的環(huán)境污染相對(duì)減弱，但其技術(shù)進(jìn)步因素對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的促進(jìn)作用可能同時(shí)也在減弱，從而出現(xiàn)隨著本區(qū)域資源稟賦增加外區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效得以下降的現(xiàn)象。資本-勞動(dòng)比的總效應(yīng)系數(shù)為-0.0001，表明資源稟賦對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的區(qū)域間溢出效應(yīng)稍大于區(qū)域內(nèi)溢出效應(yīng)，但這一總影響效應(yīng)的顯著性水平高于10%。

第五，對(duì)外開(kāi)放溢出效應(yīng)分解。FDI的直接效應(yīng)系數(shù)為-0.010，通過(guò)了10%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明城市外商直接投資對(duì)本區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升具有顯著的負(fù)向直接影響效應(yīng)，這與涂正革[21]的研究結(jié)論一致，同時(shí)也印證了“污染天堂假說(shuō)”的存在，即我國(guó)作為發(fā)展中國(guó)家，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶環(huán)境規(guī)制水平相對(duì)較低，隨著貿(mào)易自由化的發(fā)展，外商直接投資逐漸流入城市污染密集型產(chǎn)業(yè)，從而降低了城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效。FDI的間接效應(yīng)系數(shù)為-0.012，通過(guò)了10%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明城市外商直接投資對(duì)外區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升具有顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)，其原因可能在于外商直接投資形成了跨區(qū)域的污染密集型產(chǎn)業(yè)鏈條從而產(chǎn)生了跨區(qū)域的污染溢出，從而降低了外區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效。FDI的總效應(yīng)系數(shù)為-0.022，通過(guò)了10%的顯著性水平檢驗(yàn)。

5 研究結(jié)論與啟示

與已有研究相比較，本文研究特色在于：從空間溢出視角對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響因素進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)與效應(yīng)分解。研究結(jié)論表明：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的空間分布并不均衡，具有顯著的空間依賴和空間集聚特征。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效越高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低的城市綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效越低，而且具有高者越高、低者越低的演變趨勢(shì)。區(qū)域內(nèi)“環(huán)境庫(kù)茲涅茨假說(shuō)”并不存在。資源稟賦對(duì)本區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升具有顯著的正向影響效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的經(jīng)濟(jì)示范效應(yīng)有助于增強(qiáng)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的區(qū)域間正向溢出。技術(shù)進(jìn)步對(duì)區(qū)域內(nèi)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升沒(méi)有起到應(yīng)有的促進(jìn)作用，但對(duì)外區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升卻起到了顯著的抑制作用。外商直接投資對(duì)本區(qū)域、外區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升均具有顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)，“污染天堂假說(shuō)”存在。

基于以上研究結(jié)論，未來(lái)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的提升可以重點(diǎn)考慮以下幾個(gè)方面：第一，加快改善長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的生態(tài)環(huán)境。十九大報(bào)告指出，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)應(yīng)以“共抓大保護(hù)，不搞大開(kāi)發(fā)”為導(dǎo)向，推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶可持續(xù)發(fā)展。促進(jìn)生態(tài)環(huán)境修復(fù)，一方面要加強(qiáng)長(zhǎng)江中上游地區(qū)，特別是干支流源頭的水土保持和水源保護(hù)工作，三峽庫(kù)區(qū)的水源涵養(yǎng)工作，修復(fù)水生態(tài)；同時(shí)加大沿江的森林保護(hù)，充分發(fā)揮其生態(tài)屏障作用，修復(fù)物種多樣性。另一方面，加大長(zhǎng)江流域的人為污染治理，嚴(yán)格工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程防止工業(yè)污染，同時(shí)重視生活污水和農(nóng)業(yè)污水處理等，從而為長(zhǎng)江黃金水道作用的發(fā)揮和金沙江、烏江等地的水電開(kāi)發(fā)等資源利用提供保障，促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的提升。第二，利用空間溢出效應(yīng)促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效協(xié)同提升。按照長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶“一軸、兩翼、三極、多點(diǎn)”的空間布局特點(diǎn)，通過(guò)長(zhǎng)江流域聯(lián)通上、中、下游的城市，發(fā)揮綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效較高的城市對(duì)較為落后城市的正向溢出效應(yīng)，同時(shí)沿支流輻射帶動(dòng)南北兩側(cè)的城市發(fā)展，加快整個(gè)區(qū)域生產(chǎn)要素的流動(dòng)，并基于成渝城市群、長(zhǎng)江中游城市群和長(zhǎng)江三角洲城市群整合各地資源，提高生產(chǎn)效率，推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的協(xié)同提升。第三，發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效協(xié)同提升的正向促進(jìn)作用。要加快實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略，打造以上海、重慶及其他省會(huì)城市為核心的科技創(chuàng)新中心，并根據(jù)本地區(qū)特點(diǎn)量身打造創(chuàng)新示范區(qū)，實(shí)現(xiàn)科技成果的就地轉(zhuǎn)化。利用長(zhǎng)江流域這個(gè)“通道”將先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)向其他地區(qū)轉(zhuǎn)移，推動(dòng)生產(chǎn)技術(shù)的不斷融合提高，從而逐步減小各地的技術(shù)進(jìn)步差異，促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的協(xié)同發(fā)展。第四，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、調(diào)整與升級(jí)，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效協(xié)同提升的促進(jìn)作用。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶歷來(lái)都是我國(guó)重要的工業(yè)聚集區(qū)，產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)突出，擁有一大批鋼鐵、汽車(chē)、家電、電子信息、航天航空等傳統(tǒng)重工業(yè)和高級(jí)制造業(yè)企業(yè)。在提升綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效過(guò)程中，一方面，要結(jié)合未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)代替要素驅(qū)動(dòng)進(jìn)一步發(fā)展高級(jí)制造業(yè)，提升產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益；另一方面，整合傳統(tǒng)重工業(yè)，關(guān)停高污染、高耗能產(chǎn)業(yè)，積極推動(dòng)鋼鐵、石化、建材等行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行綠色化改造。同時(shí)，積極發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，并著力加大第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而探索依托長(zhǎng)江流域的綠色循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式。第五，提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的環(huán)境規(guī)制水平，發(fā)揮FDI對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的正向影響作用。加快建立綠色發(fā)展的指標(biāo)體系，對(duì)外商采用“負(fù)面清單”的管理辦法，嚴(yán)禁高污染、高耗能企業(yè)的進(jìn)入，同時(shí)對(duì)于科技含量高、污染小的外資企業(yè)，有針對(duì)性地提供優(yōu)惠政策和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制予以支持，逐步扭轉(zhuǎn)FDI的負(fù)向影響，推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的提升。

需要指出的是，目前城市口徑的數(shù)據(jù)主要源于《城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分指標(biāo)數(shù)據(jù)或沒(méi)有公布或缺失嚴(yán)重，因此在資本存量測(cè)算、能源投入選擇、非期望產(chǎn)出選擇、技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)選擇等方面可能存在一定局限性。在未來(lái)研究中，將從兩個(gè)方面進(jìn)行拓展：第一，擴(kuò)展評(píng)估的污染物類型，加入水污染指標(biāo)，突出水污染對(duì)長(zhǎng)江流域綠色績(jī)效的影響；第二，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色經(jīng)濟(jì)績(jī)效的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分組考察。一種思路是按照上游、中游、下游進(jìn)行分組，這種分組能夠?qū)?yīng)污染物排放的流域特點(diǎn)；另一種思路是按照經(jīng)濟(jì)體量進(jìn)行分組，就不同經(jīng)濟(jì)總量下城市綠色環(huán)境績(jī)效的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)、分解與比較。

（編輯：李 琪）

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Spillover effect and decomposition of green economic performance of the city

in the Yangtze River Economic Belt

HAO Guo-cai XU Yin-liang ZHANG Xiao-meng CHEN Ming-hua

（School of Economics， Shandong University of Finance and Economics， Jinan Shandong 250014， China）

Abstract The promotion of green economic performance in the perspective of ecological civilization has become the fundamental requirement and inevitable choice of economic development. Based on the data of 108 cities in the Yangtze River Economic Belt for 2003-2013， this paper measures the performance of green economy with the undesirable output super efficiency SBM model， and makes comparisons in different regions. Then， we test the spatial spillover effect of the green economic performance of the Yangtze River Economic Belt by building a variety of spatial econometric models based on the economic space weight， and use the partial differential method of spatial regression model to test and decompose the influence factors and spillover effects of green economic performance. The conclusion of the study shows that， the spatial distribution of green economic performance in Yangtze River Economic Belt is not balanceable， with significant spatial dependence and spatial agglomeration. We find that the higher the level of economic development， the higher the performance of green economy is， and the lower the level of economic development， the lower the green economic performance is. There is a significant spatial spillover effect on the green economic performance of the Yangtze River Economic Belt， and there is a ‘U relationship between the environmental pollution in the region and the level of economic development， which means that the environmental Kuznets hypothesis does not exist. Whats more， resource endowment has a significantly positive effect on the promotion of green economic performance in the region. The economic demonstration effect of industrial structure upgrading helps to enhance the inter-regional spillover of green economic performance. Technological progress has not played a positive role in promoting the performance of green economy in the region， but it has played a significant role in improving the performance of inter regional green economy. FDI has a significantly negative effect on the promotion of regional and inter-regional spillover of green economic performance； therefore， ‘pollution heaven hypothesis really exists in both regions and regions. Moreover， Yangtze River Economic Belt should take measure of ‘total protection and no more large development， and give full play to the spatial spillover effect of economic growth in the region and the city， to promote technology progress， industrial structure， foreign direct investment and other positive effects on the performance of the green economy. Just in this way， we can promote the green economic performance in Yangtze River Economic Belt.

Key words Yangtze River Economic Belt； green economic performance； spatial spillover； partial derivatives of spatial regression model