碳排放約束下地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚的效率與趨同研究

劉滿鳳，謝晗進(jìn)（江西財(cái)經(jīng)大學(xué).協(xié)同創(chuàng)新中心;.信息管理學(xué)院，江西 330013）

碳排放約束下地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚的效率與趨同研究

劉滿鳳a，謝晗進(jìn)b
（江西財(cái)經(jīng)大學(xué)a.協(xié)同創(chuàng)新中心;b.信息管理學(xué)院，江西 330013）

文章基于環(huán)境DEA技術(shù)，測(cè)算了2000—2014年有碳排放約束和無(wú)碳排放約束下中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚效率，檢驗(yàn)了集聚效率的趨同性，分析了影響集聚效率的因素。研究結(jié)果表明：有碳排放約束下的聚集效率高于無(wú)碳排放約束下的聚集效率，說(shuō)明實(shí)施碳排放政策對(duì)提高經(jīng)濟(jì)聚集效率具有促進(jìn)作用；我國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)集聚效率有趨于各自穩(wěn)定水平的趨勢(shì)。在影響聚集效率的因素中，對(duì)外開(kāi)放水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平和區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新對(duì)集聚效率的提升有正向作用，而財(cái)政支出占比、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)強(qiáng)度和城市化率對(duì)集聚效率有負(fù)向作用。

環(huán)境DEA技術(shù)；集聚效率；經(jīng)濟(jì)區(qū)；趨同；影響因素

0 引言

從19世紀(jì)末以來(lái)，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間集聚現(xiàn)象一直是經(jīng)濟(jì)地理學(xué)家和經(jīng)濟(jì)學(xué)家關(guān)注的焦點(diǎn)。Marshall(1890)最早對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚現(xiàn)象作了系統(tǒng)的分析，他強(qiáng)調(diào)在某一特定區(qū)位，一類特定產(chǎn)業(yè)的集聚有利于生產(chǎn)率的提高，并指出了導(dǎo)致特定產(chǎn)業(yè)地方化外部性的三種渠道：勞動(dòng)力市場(chǎng)蓄水池、中間投入品的共享和知識(shí)溢出。產(chǎn)業(yè)集聚所形成的向心力吸引著生產(chǎn)要素空間上的聚集，使得運(yùn)輸成本降低，知識(shí)和信息流動(dòng)更加頻繁，不斷推動(dòng)經(jīng)濟(jì)在區(qū)域范圍持續(xù)增長(zhǎng)。然而，伴隨著不斷提高的產(chǎn)業(yè)集聚水平而來(lái)的是環(huán)境污染和擁擠成本等負(fù)外部性的出現(xiàn)，并由此產(chǎn)生了集聚不經(jīng)濟(jì)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，適度的集聚規(guī)模成為了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。

本文認(rèn)為測(cè)算集聚效率能夠評(píng)判目前我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中產(chǎn)業(yè)的聚集效應(yīng)是否與經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度相匹配。最早引入集聚水平測(cè)算效率的是Ciccone（1996）[1]，近年來(lái)國(guó)內(nèi)學(xué)者陳得文、苗建軍（2012）[2]將集聚水平作為投入要素，應(yīng)用DEA模型測(cè)算了中國(guó)區(qū)域集聚效率。目前，集聚效率的測(cè)算研究較少，但集聚效率重要性已經(jīng)受到許多學(xué)者關(guān)注[3-4]，而考慮環(huán)境因素的集聚效率測(cè)算則更為鮮見(jiàn)。中國(guó)政府已經(jīng)提出到2020年單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2005年下降40%～45%，并將其作為約束性指標(biāo)納入到國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展長(zhǎng)期規(guī)劃中，這表明今后中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將面臨碳排放約束。因此，本文將采用污染物作為投入要素處理，將碳排放約束條件納入集聚效率測(cè)算中，采用環(huán)境DEA技術(shù)測(cè)算區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚效率，重點(diǎn)研究在碳排放約束條件下各地區(qū)適度的經(jīng)濟(jì)集聚規(guī)模，經(jīng)濟(jì)集聚趨同現(xiàn)象以及經(jīng)濟(jì)集聚效率的影響因素。

1 碳排放約束下我國(guó)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)集聚效率測(cè)算

1．1 環(huán)境DEA技術(shù)

本文考慮碳排放約束的影響，在生產(chǎn)過(guò)程中將其作為投入要素處理，建立線性規(guī)劃模型：

式中，Ati表示t時(shí)期i地區(qū)集聚水平；Kit表示t時(shí)期i地區(qū)勞均資本存量；Cit表示t時(shí)期i地區(qū)勞均二氧化碳排放量；Yit表示t時(shí)期i地區(qū)勞均GDP。變量取值及說(shuō)明如下：

（1）地區(qū)集聚水平（A）：用各地區(qū)勞動(dòng)力總量除以相應(yīng)地區(qū)行政面積。

（2）勞均資本存量（K）：用各地區(qū)資本存量除以相應(yīng)地區(qū)勞動(dòng)力總量。資本存量計(jì)算參照張軍（2004）[6]介紹的永續(xù)盤(pán)存法計(jì)算而得。

（3）勞均二氧化碳排放量（C）：用各地區(qū)二氧化碳排放總量除以相應(yīng)地區(qū)勞動(dòng)力總量。二氧化碳排放量計(jì)算方法參考2007年政府間氣候變化專門(mén)委員會(huì)（IPCC）第四次評(píng)估報(bào)告中提供的二氧化碳排放量核算方法，選取九大類能源消費(fèi)種類（煤炭、焦炭、原油、柴油、燃料油、天然氣、煤油、原油和電力）的能源消費(fèi)量與相應(yīng)的能源轉(zhuǎn)換系數(shù)和碳排放系數(shù)乘積得到二氧化碳排放量。

（4）勞均地區(qū)生產(chǎn)總值（Y）：用各地區(qū)生產(chǎn)總值除以相應(yīng)地區(qū)勞動(dòng)力總量。

1．2 集聚效率分析

根據(jù)測(cè)算集聚效率的方法，本文收集2000—2014年中國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)（除西藏和港、澳、臺(tái)地區(qū)）的要素投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，其中勞動(dòng)力總量用“年末從業(yè)人口數(shù)”表示，資本存量及地區(qū)生產(chǎn)總值均以2000年不變價(jià)格計(jì)算而得。將集聚水平數(shù)據(jù)和勞均形式的變量數(shù)據(jù)在基于CRS假設(shè)下通過(guò)DEAP2.1軟件計(jì)算得出集聚效率，得到有碳排放約束下和無(wú)碳排放約束下的中國(guó)集聚效率，如圖1所示。

圖1有碳排放約束下經(jīng)濟(jì)集聚的效率與無(wú)碳排放約束下經(jīng)濟(jì)集聚的效率

由圖1可知，整體而言，我國(guó)經(jīng)濟(jì)集聚效率呈逐年遞減狀態(tài)，2010年后有所回升。在有碳排放約束條件下我國(guó)經(jīng)濟(jì)集聚效率高于無(wú)碳排放約束條件下的經(jīng)濟(jì)集聚效率，這說(shuō)明實(shí)施節(jié)能減排政策對(duì)提高區(qū)域集聚效率有顯著作用，今后還將繼續(xù)推行節(jié)能減排政策，加大對(duì)污染的控制力度。具體地，各省市經(jīng)濟(jì)集聚效率的測(cè)算結(jié)果如表1所示。

表1 我國(guó)各地區(qū)在有碳排放約束下的集聚效率

由表1可知，在我國(guó)30個(gè)省市中，除寧夏、貴州、山西和陜西集聚效率處于0.7以下，其余省市均高于0.7，集聚效率整體呈現(xiàn)有效。但從2000—2014年發(fā)展趨勢(shì)看，北京、天津和上海在有碳排放約束下的集聚效率呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)。這說(shuō)明了控制碳排放，節(jié)能減排政策在發(fā)達(dá)省市產(chǎn)生了明顯的促進(jìn)作用。

進(jìn)一步，根據(jù)國(guó)家相關(guān)部門(mén)和學(xué)術(shù)界一致認(rèn)同的分法，將全國(guó)30個(gè)省直轄市細(xì)分為八大區(qū)域作為新的研究框架，研究八大區(qū)域的集聚效率。八大區(qū)域分別為：北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)（河北、天津、北京、山東）、南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)（福建、廣東、海南）、東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)（浙江、江蘇、上海）、黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)（內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南）、西北經(jīng)濟(jì)區(qū)（青海、甘肅、寧夏、新疆）、東北經(jīng)濟(jì)區(qū)（黑龍江、吉林、遼寧）、西南經(jīng)濟(jì)區(qū)（云南、貴州、四川、重慶、廣西）和長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)（湖北、湖南、安徽、江西）。

其中，東北經(jīng)濟(jì)區(qū)、長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)和南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)屬于經(jīng)濟(jì)聚集高效率區(qū)域，集聚效率均高于0.85。北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)和東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)屬于經(jīng)濟(jì)聚集中等效率區(qū)域，集聚效率均高于或等于0.8。經(jīng)濟(jì)聚集效率較低區(qū)域包括西南經(jīng)濟(jì)區(qū)、黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)和西北經(jīng)濟(jì)區(qū)，但集聚效率均高于0.7。高效率區(qū)域主要集中在我國(guó)東、中部地區(qū)，這些省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，集聚水平高，環(huán)境污染也較為嚴(yán)重，合適的減排政策可以減少非期望產(chǎn)出，更加注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量，從而可以發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的有效促進(jìn)作用。與集聚效率高的區(qū)域相比，西南、西北和黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)呈現(xiàn)出較低的集聚效率，原因在于西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚水平不高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較落后，目前階段實(shí)施較嚴(yán)格的碳排放約束在一定程度上會(huì)減速經(jīng)濟(jì)發(fā)展，降低經(jīng)濟(jì)集聚性，從而影響集聚效率的提高。

2 經(jīng)濟(jì)集聚效率的趨同性分析

趨同檢驗(yàn)有助于研究碳排放約束下中國(guó)區(qū)域集聚效率的收斂或發(fā)散情況。若地區(qū)間的集聚效率存在趨同性，則表明碳排放約束條件有利于縮小集聚不經(jīng)濟(jì)地區(qū)與集聚經(jīng)濟(jì)地區(qū)之間的差異。若不存在趨同性，則表明目前節(jié)能減排政策會(huì)擴(kuò)大兩地區(qū)間集聚效率的差距，意味著需要對(duì)節(jié)能減排政策進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。文獻(xiàn)中有關(guān)趨同性分析的方法一般有：σ趨同、絕對(duì)β趨同和條件β趨同。

2．1 σ趨同檢驗(yàn)

σ趨同是通過(guò)計(jì)算變異系數(shù)來(lái)反映不同地區(qū)之間集聚效率隨時(shí)間推移呈收斂或發(fā)散的情況。若變異系數(shù)逐漸變小，則表示集聚效率正在收斂，趨于σ趨同。反之，則表示集聚效率呈現(xiàn)發(fā)散。變異系數(shù)計(jì)算公式為：

式中：σt為t時(shí)期變異系數(shù)，n為觀察地區(qū)數(shù)量，θi，t為t時(shí)期i地區(qū)集聚效率，θˉ為集聚效率平均值。根據(jù)公式（2）計(jì)算出2000—2014年全國(guó)及八大區(qū)域碳排放約束下集聚效率的σ值。如圖2所示，全國(guó)的集聚效率變異系數(shù)緩慢遞增。具體地，分析八大區(qū)域的收斂性，由圖2可知，北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)與東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)集聚效率變異系數(shù)變化趨勢(shì)類似，在2005年以前集聚效率存在收斂性，但2005年后經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)地區(qū)間差異逐漸擴(kuò)大，至2013年起再次趨向收斂特征。南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)于2003—2005年存在收斂性，而之后表現(xiàn)為集聚效率變異系數(shù)逐步增加，呈現(xiàn)趨異。西北經(jīng)濟(jì)區(qū)整體呈現(xiàn)擴(kuò)散趨勢(shì)。黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)集聚效率于2009年之前表現(xiàn)為地區(qū)間差異持續(xù)擴(kuò)大，而2009年后呈現(xiàn)無(wú)規(guī)律波動(dòng)，但變異程度始終保持在2009年水平。西南經(jīng)濟(jì)區(qū)整體較為震蕩，但在2005—2009年間有收斂趨勢(shì)。東北經(jīng)濟(jì)區(qū)在2008年前持續(xù)遞增，而2009年出現(xiàn)較大收斂趨勢(shì)，之后保持一定的穩(wěn)定狀態(tài)。除此之外，長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)整體較平穩(wěn)。

圖2 σ趨同檢驗(yàn)結(jié)果

2．2 絕對(duì)β趨同檢驗(yàn)

絕對(duì)β趨同是檢驗(yàn)集聚效率較低的地區(qū)是否存在追趕集聚效率較高地區(qū)的趨勢(shì)。絕對(duì)β趨同回歸方程為：

根據(jù)公式（3）對(duì)全國(guó)和八大區(qū)域進(jìn)行絕對(duì)β趨同檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。全國(guó)集聚效率存在絕對(duì)β趨同，結(jié)果較顯著。北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)、東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)和長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)的回歸結(jié)果均顯著存在絕對(duì)β趨同，這說(shuō)明三個(gè)區(qū)域內(nèi)集聚效率較低的地區(qū)效率提高較快，有追趕效率較高地區(qū)的趨勢(shì)。東北經(jīng)濟(jì)區(qū)、西南經(jīng)濟(jì)區(qū)和黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)的檢驗(yàn)結(jié)果雖然收斂，但結(jié)果不顯著。西北經(jīng)濟(jì)區(qū)的回歸系數(shù)顯著為正，即β＞0，說(shuō)明這些區(qū)域內(nèi)集聚效率呈現(xiàn)發(fā)散趨勢(shì)，地區(qū)間聚集效率差距進(jìn)一步擴(kuò)大。由于南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)地區(qū)集聚效率幾乎都達(dá)到1，即南部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)聚集效率已都處于效率最高水平，故不需要做趨同檢驗(yàn)。

2．3 條件β趨同檢驗(yàn)

條件β趨同是考慮了不同地區(qū)的特征，檢驗(yàn)每個(gè)地區(qū)的集聚效率是否收斂于各自的穩(wěn)定水平。通過(guò)面板數(shù)據(jù)模型檢驗(yàn)條件β趨同，回歸方程為：

表2 絕對(duì)β趨同檢驗(yàn)結(jié)果

采用個(gè)體固定效應(yīng)模型分析，其中，c是固定效應(yīng)項(xiàng)，對(duì)應(yīng)著不同地區(qū)各自的穩(wěn)定條件。β是回歸系數(shù)，若β顯著為負(fù)表明存在條件β收斂，反之則不存在條件β收斂。

根據(jù)公式（4）計(jì)算出的全國(guó)和八大區(qū)域條件β趨同檢驗(yàn)結(jié)果，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，全國(guó)集聚效率存在顯著的條件β趨同。八大區(qū)域的回歸結(jié)果除黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)和西北經(jīng)濟(jì)區(qū)外，均顯示存在條件β趨同，僅北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)、南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)、東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)、東北經(jīng)濟(jì)區(qū)和長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)結(jié)果略為顯著，說(shuō)明這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)聚集效率有趨于各自穩(wěn)定水平的特征。

表3 條件β趨同檢驗(yàn)結(jié)果

綜上分析，我國(guó)碳排放約束下的經(jīng)濟(jì)集聚效率不存在σ趨同，存在絕對(duì)β趨同和條件β趨同，但條件β趨同檢驗(yàn)結(jié)果較絕對(duì)β趨同檢驗(yàn)結(jié)果略顯著，這表明我國(guó)集聚效率在當(dāng)前情況下，較低集聚效率地區(qū)具有較高增長(zhǎng)速度，較高集聚效率地區(qū)具有較低增長(zhǎng)速度，且未來(lái)趨勢(shì)是趨同于各區(qū)域穩(wěn)定水平；北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)、東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)和長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)既存在顯著的絕對(duì)β趨同，也存在顯著的條件β趨同，說(shuō)明這三類地區(qū)與全國(guó)情況基本相似；南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)和東北經(jīng)濟(jì)區(qū)僅存在條件β趨同，表明這兩類經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)部地區(qū)間差異存在較大差異且難以在未來(lái)發(fā)展中追趕上集聚效率較高區(qū)域，但仍然能夠趨于自身特點(diǎn)的穩(wěn)定水平；西北經(jīng)濟(jì)區(qū)存在絕對(duì)β趨同，表明西北經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)各地區(qū)間能夠優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，形成收斂；黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)和西南經(jīng)濟(jì)區(qū)不存在趨同。由此看到，中等聚集效率的地區(qū)呈現(xiàn)出全面趨同的趨勢(shì)，高聚集效率的地區(qū)呈現(xiàn)趨同于自身穩(wěn)定水平的趨勢(shì)，而低聚集效率地區(qū)仍呈現(xiàn)的是一種發(fā)散狀態(tài)。

3 地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚效率影響因素的空間計(jì)量分析

3．1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

通過(guò)計(jì)算Moran I指數(shù)檢驗(yàn)區(qū)域集聚效率是否存在空間相關(guān)性。Moran I指數(shù)計(jì)算公式為：

式中，n是中國(guó)30個(gè)省直轄市；wij是空間權(quán)重，采用ROOK一階空間權(quán)值矩陣（區(qū)域i和區(qū)域j相鄰時(shí)，wij=1；區(qū)域i和區(qū)域 j不相鄰時(shí)，wij=0）；θi和θj分別表示區(qū)域i和區(qū)域j的集聚效率；θˉ是均值；S2是方差。若Moran'sI＞0，則表示區(qū)域集聚效率存在空間正相關(guān)，即高集聚效率地區(qū)聚集在一起、低集聚效率地區(qū)聚集在一起。若Moran'sI＜0，則區(qū)域集聚效率存在空間負(fù)相關(guān)，即高集聚效率與低集聚效率地區(qū)相鄰、低集聚效率與高集聚效率地區(qū)相鄰。若Moran'sI=0，則表示高集聚效率與低集聚效率地區(qū)隨機(jī)分布，不存在空間相關(guān)性。

根據(jù)公式（5）計(jì)算2000—2014年我國(guó)碳排放約束下集聚效率的Moran I指數(shù)以檢驗(yàn)空間相關(guān)性，結(jié)果如圖3所示。2000—2014年我國(guó)集聚效率均存在空間正相關(guān)性，即高集聚效率區(qū)域聚集在一起，低集聚效率區(qū)域聚集在一起。但是，整體而言，我國(guó)集聚效率的正相關(guān)性逐漸減弱，雖然2009年正相關(guān)性有所提高，但依然沒(méi)有改變MoranI指數(shù)下降的趨勢(shì)，這與我國(guó)各省市自身發(fā)展特點(diǎn)以及節(jié)能減排政策息息相關(guān)，說(shuō)明各地區(qū)更注重自身特色的發(fā)展，在節(jié)能減排中因地制宜，各有側(cè)重。這再一次證明了我國(guó)集聚效率存在β趨同，即我國(guó)各省市集聚效率有趨于同一水平的趨勢(shì)，即低效率地區(qū)具有高增長(zhǎng)而高效率地區(qū)具有低增長(zhǎng)的特點(diǎn)，最終會(huì)使得集聚效率趨于自身穩(wěn)定水平，從而導(dǎo)致了各地區(qū)集聚效率的空間分布趨于隨機(jī)性。

圖3全國(guó)集聚效率Moran I指數(shù)

3．2 變量選擇

除了上述空間區(qū)位影響之外，還有其他因素影響我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚效率的高低，不僅要考慮對(duì)集聚水平的影響因素，也要考慮對(duì)污染物排放、治理等因素[7，8]。解釋變量包括：①對(duì)外開(kāi)放水平（Ope）：用地區(qū)出口總量占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示；②政府財(cái)政支出狀況（Gov）：用地區(qū)政府財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重表示；③產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Str）：用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重表示；④基礎(chǔ)設(shè)施水平（Inf）：用地區(qū)擁有的公路、鐵路等運(yùn)輸線路總里程表示；⑤區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新（Ino）：用研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出表示；⑥能源消費(fèi)強(qiáng)度（Eng）：用每萬(wàn)元GDP能源消耗總量表示；⑦城市化率（Cty）：用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤硎?。被解釋變量為各地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚效率A。

3．3 空間計(jì)量模型

經(jīng)過(guò)空間相關(guān)性檢驗(yàn)表明我國(guó)30個(gè)省市集聚效率之間存在空間相關(guān)關(guān)系，則不能采用傳統(tǒng)OLS估計(jì)方法，而必須采用空間計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)。

（1）空間滯后模型（SAR）

主要考察相鄰地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)集聚效率水平是否會(huì)互相影響。其模型表達(dá)式為：

式中：LnA為集聚效率；WLnA為空間滯后被解釋變量；W為N×N空間權(quán)值矩陣；ρ為空間回歸系數(shù)；Xk為影響集聚效率的解釋變量。

（2）空間誤差模型（SEM）

當(dāng)一些決定集聚效率的因素沒(méi)有被考慮到解釋變量中時(shí)，則需要采用空間誤差模型。其模型形式為：

式中λ為N×1階被解釋變量向量的空間誤差系數(shù)，存在于擾動(dòng)誤差項(xiàng)中，衡量相鄰地區(qū)間被忽略的具有空間相關(guān)性的集聚效率的誤差對(duì)集聚效率的影響。

3．4 結(jié)果分析

由表4可知，空間回歸系數(shù)ρ和空間誤差系數(shù)λ結(jié)果均顯著，說(shuō)明選擇空間模型進(jìn)行估計(jì)是準(zhǔn)確的。其中，SEM模型的Log Likelihood值大于SAR模型且系數(shù)估計(jì)更為顯著，故選擇SEM模型分析更合適。再?gòu)募坌矢饔绊懸蛩毓烙?jì)結(jié)果分析。

表4 空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果

空間計(jì)量模型檢驗(yàn)結(jié)果表明：對(duì)外開(kāi)放水平（Ope）雖然為正數(shù)，對(duì)外開(kāi)放程度越大，對(duì)集聚效率的影響是正面的，即開(kāi)放程度越高，區(qū)域間à流越頻繁，要素流動(dòng)性越大，集聚水平對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用越顯著，但結(jié)果不顯著，檢驗(yàn)效果有待進(jìn)一步觀察。政府財(cái)政支出（Gov）的回歸結(jié)果對(duì)集聚效率有負(fù)面抑制作用，這表明我國(guó)財(cái)政支出產(chǎn)生一定的消極作用，應(yīng)適當(dāng)控制政府調(diào)控行為，適時(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)市場(chǎng)引導(dǎo)以及對(duì)市場(chǎng)予以支撐的作用，增強(qiáng)市場(chǎng)活力，促進(jìn)“雙引擎”驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和集聚效率提升。第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重（Str）既是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要支撐，又是污染物排放的主要來(lái)源，結(jié)果顯示第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重越大，集聚效率越低，即目前隨著工業(yè)化程度的進(jìn)一步提高，集聚的效率已經(jīng)開(kāi)始遞減。因?yàn)楣I(yè)化程度越高，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，污染越嚴(yán)重，使聚集效應(yīng)呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)?；A(chǔ)設(shè)施水平（Inf）衡量了區(qū)域間運(yùn)輸成本和相互影響的程度，結(jié)果顯示對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚產(chǎn)生正向效應(yīng)，說(shuō)明基礎(chǔ)設(shè)施水平越高，越能提高經(jīng)濟(jì)的聚集效率。區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新（Ino）的提高可以有效促進(jìn)集聚效率的提高，原因在于技術(shù)創(chuàng)新投入不僅提升了地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，還提高了污染物排放的控制能力以及處理能力，除此之外，區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力的提高有助于區(qū)域間資源配置優(yōu)化，提高集聚水平，從而提高集聚效率。能源消費(fèi)強(qiáng)度（Eng）越大，能源利用率就越低，這種非可持續(xù)、非低碳環(huán)保的發(fā)展方式必然對(duì)集聚效率產(chǎn)生反作用。城市化率（Cty）的提高，所帶來(lái)是人口的集聚加劇，住房、基礎(chǔ)設(shè)施的需求進(jìn)一步增加，從而導(dǎo)致污染物增加，降低集聚效率。

4 結(jié)論

本文研究在CRS假設(shè)下，引入碳排放約束條件并且通過(guò)將碳排放量作為投入要素，結(jié)合環(huán)境DEA技術(shù)方法測(cè)算了我國(guó)2000—2014年區(qū)域集聚效率。結(jié)果表明，有碳排放約束下的集聚效率高于無(wú)碳排放約束下的集聚效率，說(shuō)明了節(jié)能減排政策對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)集聚效率的提高具有促進(jìn)作用。我國(guó)各地區(qū)在碳排放約束條件下的集聚效率較高，低效率地區(qū)有追趕高效率的趨勢(shì)，但考慮地區(qū)自身特點(diǎn)會(huì)趨于自身穩(wěn)定集聚效率水平。在八大區(qū)域中，南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)和東北經(jīng)濟(jì)區(qū)存在條件β趨同；北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)、東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)和長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)與全國(guó)情況相似，同時(shí)存在絕對(duì)β趨同和條件β趨同；西北經(jīng)濟(jì)區(qū)僅存在絕對(duì)β趨同；黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)和西南經(jīng)濟(jì)區(qū)不存在趨同。進(jìn)一步分析影響集聚效率的因素發(fā)現(xiàn)，集聚效率存在明顯的空間集聚現(xiàn)象，區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施水平、技術(shù)創(chuàng)新能力能有效提高區(qū)域的聚集效率；而政府過(guò)度干預(yù)、第二產(chǎn)業(yè)比重、能源消費(fèi)強(qiáng)度和城市化進(jìn)程則會(huì)顯著地降低區(qū)域的聚集效率。

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（責(zé)任編輯/劉柳青）

F207

A

1002-6487（2016）24-0122-04

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（71263020）；國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大招標(biāo)項(xiàng)目（15ZDC021）；江西省自然科學(xué)基金資助

項(xiàng)目（20142BAB201009）；江西省科技落地計(jì)劃項(xiàng)目（KJLD12064）；江西省高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重大招標(biāo)項(xiàng)目（ZDGG201305）

劉滿鳳（1964—），女，江西吉安人，博士，教授，研究方向：產(chǎn)業(yè)聚集與知識(shí)擴(kuò)散、區(qū)域經(jīng)濟(jì)與環(huán)境評(píng)價(jià)。

謝晗進(jìn)（1988—），男，江西南昌人，碩士研究生，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)與環(huán)境評(píng)價(jià)。