我國省際區(qū)域生態(tài)效率的空間收斂性研究

吳義根 馮開文 曾 珍

(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100083；2.池州學(xué)院 商學(xué)院，安徽 池州 247000)

綠色發(fā)展已經(jīng)成為“十三五”五大發(fā)展理念之一，黨的十九大明確要求必須樹立和踐行“綠水青山就是金山銀山”的理念。改革開放以來，我國經(jīng)濟獲得了較快發(fā)展，這種增長背后是資源要素的過度消耗和環(huán)境的嚴重污染。以“高投入、高消耗和高污染”為特征的數(shù)量型增長已經(jīng)不符合綠色發(fā)展的要求，影響了生態(tài)文明建設(shè)的成效。黨的十八大和十八屆三中全會提出建立反映資源稀缺，體現(xiàn)生態(tài)價值和代際補償?shù)氖褂弥贫龋瑢⑸鷳B(tài)文明建設(shè)提到前所未有的高度。黨的十八屆五中全會確立綠色發(fā)展理念，需要大力發(fā)展生態(tài)文明建設(shè)，構(gòu)建“資源節(jié)約、環(huán)境友好型”的社會，黨的十九大提出，要堅持節(jié)約資源和保護環(huán)境的基本國策，實行最嚴格的生態(tài)環(huán)境保護制度，形成綠色發(fā)展方式和生活方式。顯然，經(jīng)濟發(fā)展不能依靠資源投入和環(huán)境破壞來換取，而應(yīng)通過生態(tài)效率的改善來實現(xiàn)。在資源豐度和環(huán)境承載力有限的前提下，實現(xiàn)資源、環(huán)境和經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展顯得尤為必要和關(guān)鍵，而生態(tài)效率反映了它們之間的協(xié)調(diào)程度。因此，生態(tài)效率的提升關(guān)系到生態(tài)文明建設(shè)的好壞。從縮小區(qū)域發(fā)展差距的視角來看，對我國省際生態(tài)效率的區(qū)域差異和收斂性進行研究，這對認識資源環(huán)境約束下區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異的來源和評價區(qū)域生態(tài)效率發(fā)展政策的合理性有非常重要的意義。

利用非參數(shù)DEA評價生態(tài)效率的文獻很多，概括起來主要有4類：超效率DEA模型，如，王恩旭等[1]利用超效率DEA模型測算全國30個省的生態(tài)效率；三階段DEA模型，如，鄧波等[2]利用三階段DEA模型測算了我國2008年31個省的生態(tài)效率；網(wǎng)絡(luò)DEA模型，如，查建平等[3]利用方向性距離函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)DEA分析了成都市26家風景區(qū)的生態(tài)效率；基于PCA和DEA組合模型，如，吳義根等[4]利用全局主成分分析和超效率DEA模型測算了安徽省16個地級市的生態(tài)效率。就收斂理論而言，其發(fā)展速度非常迅速，并已滲透到環(huán)境領(lǐng)域，例如研究碳排放的收斂性等，但目前應(yīng)用于生態(tài)效率的研究文獻卻很少。Camarero等[5]利用DEA模型測算了2002—2012年歐盟國家的生態(tài)效率，認為其存在“俱樂部收斂”。張煊等[6]構(gòu)建基于矩陣型結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò) DEA 模型對我國省際間生態(tài)經(jīng)濟效率進行測算并檢驗其斂散性。汪克亮等[7]利用2004—2012年的面板數(shù)據(jù)，在環(huán)境壓力約束下利用DEA模型測算了長江經(jīng)濟帶的省份的生態(tài)效率，并未發(fā)現(xiàn)存在σ收斂、β絕對收斂，而孫欣等[8]利用2003—2013年面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)長江經(jīng)濟帶的生態(tài)效率σ收斂呈現(xiàn)“整體收斂，局部發(fā)散”，上中下游區(qū)域均存在σ收斂、β絕對收斂，收斂的結(jié)論明顯不一致。

目前來看，已有文獻在一定程度上證實了使用非參數(shù)DEA測算生態(tài)效率的可行性和有效性，也為本研究厘清我國省際生態(tài)效率的收斂性趨勢提供了重要的參考。但同時可以清楚地看到，已有文獻對生態(tài)效率的收斂性研究還不充分，并且關(guān)于區(qū)域生態(tài)效率收斂性研究的結(jié)論存在較大差異。此外，文獻中絕大多數(shù)的收斂研究都假定各區(qū)域經(jīng)濟相互獨立，這與經(jīng)濟的現(xiàn)實不相符，當一個地區(qū)受沖擊時，會波及鄰近地區(qū)甚至更遠地區(qū)。尤其技術(shù)擴散影響區(qū)域經(jīng)濟收斂，而技術(shù)擴散顯然涉及區(qū)域之間要素聯(lián)動。也就說忽視區(qū)域之間各因素的交互，會影響對收斂結(jié)果的判斷。基于此，本研究在已有文獻的基礎(chǔ)上做出了一點邊際貢獻：1)首先利用全局主成分分析法，將測算中的各類污染轉(zhuǎn)換成污染指數(shù)，解決污染物之間可能存在的多重共線性，然后利用超效率DEA解決多個有效決策單元排名問題，并且效率值可以超過1，為后續(xù)的收斂性分析提供便利。2)為了避免要素的空間流動帶來的空間相關(guān)性對收斂性研究的影響，將空間相關(guān)性引入到生態(tài)效率的收斂性模型中，避免遺漏變量對估計結(jié)果的影響，從而能夠?qū)ξ覈〖壣鷳B(tài)效率的空間收斂性做出更為準確的判斷。

1 理論分析與模型構(gòu)建

1.1 區(qū)域生態(tài)效率空間收斂的理論分析

生態(tài)效率的提升與區(qū)域經(jīng)濟基礎(chǔ)和發(fā)展的軟環(huán)境息息相關(guān)。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的差異會帶來資源稟賦累積不同，進而會使區(qū)域生態(tài)效率產(chǎn)生差異，這種差異會逐漸收斂。從微觀層面來看，一方面企業(yè)為了確保自身利益最大化，會在資源要素成本上升和環(huán)境規(guī)制趨緊的背景下，增加研發(fā)投入，通過技術(shù)創(chuàng)新提升管理水平，減少資源消耗，提升資源利用效率，從而帶動生態(tài)效率的提升。另一方面，隨著生活水平的提高，環(huán)保意識也會增強，為了提高生活質(zhì)量，個人會逐漸偏好清潔型生活，從而有助于生態(tài)效率的提升。從產(chǎn)業(yè)角度來看，一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會趨同化，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變的規(guī)律是最終形成“三、二、一”的產(chǎn)業(yè)格局，第三產(chǎn)業(yè)的占比越大越有助于生態(tài)效率的提升。另一方面，隨著化石能源資源的稀缺，能源消費結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，清潔能源的使用越來越多，這種替代明顯會提升生態(tài)效率。從宏觀層面來看，一方面，日益嚴重的環(huán)境問題會促使政府采取更加嚴格的環(huán)境規(guī)制，倒逼企業(yè)進行“資源節(jié)約、環(huán)境友好型”技術(shù)的創(chuàng)新。另一方面，政府也會給從事環(huán)境友好型技術(shù)的研發(fā)和創(chuàng)新的企業(yè)和科研機構(gòu)更多補貼，利用新技術(shù)和新工藝促進資源的高效利用，降低污染物的排放，促進生態(tài)效率水平的提升。

空間要素的流動也會促進區(qū)域生態(tài)效率的收斂，主要表現(xiàn)在其伴隨區(qū)域間學(xué)習能力的異質(zhì)性和資源要素的流動性而改變。由于區(qū)域的資源稟賦不同，區(qū)域的集聚效應(yīng)和擴散效應(yīng)存在差異。一方面，資本和勞動力等要素在擁有比較優(yōu)勢的區(qū)域會產(chǎn)生大量積聚，過度集聚會使要素產(chǎn)生“擁擠效應(yīng)”，導(dǎo)致環(huán)境壓力加大，生態(tài)效率下降，會促使資源向鄰近地區(qū)轉(zhuǎn)移。另一方面，政府的區(qū)域政策會引領(lǐng)各種創(chuàng)新要素向落后地區(qū)集聚，從而帶動區(qū)域內(nèi)生因素的發(fā)展?jié)撃埽兄谏鷳B(tài)效率的空間收斂。另外，區(qū)域生態(tài)效率高的省份具有較強的學(xué)習能力，能夠創(chuàng)造和吸納更多知識，造成區(qū)域生態(tài)效率差異變大，同時擴散效應(yīng)也會帶動鄰近地區(qū)的發(fā)展，再加上人才過度集聚和政府政策調(diào)控，這種差距會逐步縮小。區(qū)域生態(tài)效率的差異因為學(xué)習效應(yīng)、擴散效應(yīng)和政府政策的調(diào)控而逐步收斂，其效果取決于多方力量空間交互的綜合效應(yīng)。

1.2 基于超效率DEA模型的區(qū)域生態(tài)效率測度

DEA模型可以識別有效決策單元和無效決策單元，對于有效的決策單元不能進一步區(qū)分好壞。為了實現(xiàn)對有效決策單元的排序問題，Andersen等[9]提出了SE-DEA模型，解決了多個有效決策單元的評價，實現(xiàn)了排序，而且計算出來的效率值可以超過1，避免了因變量受限的問題，為后續(xù)的收斂性回歸分析奠定基礎(chǔ)[10]。對于無效的決策單元，得出的結(jié)果仍與傳統(tǒng)DEA一致，而有效決策單元的生產(chǎn)前沿面后移，通過投入比例增加維持效率不變，增加的投入比例為超效率。評價模型如式(1)，

(1)

式中：xi為投入變量，ym為產(chǎn)出變量，θ為超效率值，si-為投入松弛變量，sk+為產(chǎn)出松弛變量，λj表示有效決策單元中組合比例，n為決策單元個數(shù)。

1.3 區(qū)域生態(tài)效率收斂的空間計量模型

借助新古典增長理論的收斂假說，區(qū)域生態(tài)效率收斂是指生態(tài)效率較低的地區(qū)增速高于生態(tài)效率水平較高地區(qū)。實證分析方法主要包括σ收斂和β收斂。

1.3.1生態(tài)效率的σ收斂

(1)

(2)

如果區(qū)域生態(tài)效率的標準差和變異系數(shù)逐漸減小，則認為存在σ收斂。

1.3.2生態(tài)效率的β收斂

生態(tài)效率的β收斂包括絕對收斂和條件收斂，絕對收斂是指隨著時間的后移，各省份的生態(tài)效率值會收斂于一個穩(wěn)態(tài)值。而條件收斂假定各個區(qū)域之間經(jīng)濟特征存在差異，因而穩(wěn)態(tài)值也應(yīng)該有差異。由于空間杜賓模型更具普遍性，可以退化成空間滯后模型和空間誤差模型，所以論文選定空間杜賓模型作為基礎(chǔ)模型，區(qū)域生態(tài)效率的β絕對收斂方程如式(3)，

(3)

其中：右邊第一項反映了因變量的空間交互效應(yīng)，ρ為間滯后回歸系數(shù)，wij為表示行標準化的空間權(quán)重矩陣的第i行和第j列的元素。ui空間效應(yīng)，vt表示時間效應(yīng)，εi,t為隨機誤差項。

區(qū)域生態(tài)效率的β條件收斂考慮不同區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平的差異，以及區(qū)域政策尤其是環(huán)境規(guī)制方面的差異。因此，在β絕對收斂方程基礎(chǔ)上加上控制變量即可，如式(4)所示，Xi,t表示控制變量。

(4)

式(3)和(4)中，如果β顯著為負，表明區(qū)域生態(tài)效率水平較低的省份比生態(tài)效率水平高的省份有更快的增長率，表明存在β收斂，反之，則不收斂。

1.3.3空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

(5)

2 生態(tài)效率的空間差異分析

2.1 2004—2015年我國生態(tài)效率的測度

生態(tài)效率強調(diào)以更少的資源投入和更低的環(huán)境成本獲取更大的經(jīng)濟效益[11]，本研究據(jù)此選擇投入和產(chǎn)出系統(tǒng)。衡量環(huán)境污染類的投入指標[4,12]包括：廢水排放量、SO2排放量、工業(yè)粉(煙)塵排放量、固體廢棄物產(chǎn)生量；資源消耗類指標包括：能源消耗總量、用水總量、城市建設(shè)用地面積、耕地面積；使用從業(yè)人數(shù)和資本存量來反映社會投入。產(chǎn)出指標采用各省的GDP來衡量。其中資本存量指標采用單豪杰[13]估算方法展期，由于環(huán)境消耗類指標可能存在多重共線性，于是采用全局主成份分析計算得出環(huán)境污染指數(shù)。由于各類污染物排放量屬于非合意產(chǎn)出，其特點是越小越好，依據(jù)現(xiàn)有文獻作為投入指標并進行相關(guān)處理[14]。各指標數(shù)據(jù)均來自《國家數(shù)據(jù)庫》和《中國統(tǒng)計年鑒》，考慮到西藏的特殊政治經(jīng)濟地位和資源稟賦條件，以及數(shù)據(jù)可得性，研究中沒有包括西藏。其中GDP使用對應(yīng)的指數(shù)進行了平減，基年為2004年，各指標變量的統(tǒng)計性描述如表1。

表1 我國省域生態(tài)效率測算指標的描述性統(tǒng)計分析Table 1 Descriptive statistical analysis of provincial eco-efficiency measurement indicators inChina

表1(續(xù))

2.2 我國區(qū)域生態(tài)效率的空間差異分析

從時間維度來看，我國區(qū)域生態(tài)效率整體趨勢是上升的，均值由2004年0.671上升至2015年的0.844，增長了26%，年均增長2.1%。從空間維度來看，各省2004—2015年的均值如圖1所示，基本呈現(xiàn)出東部地區(qū)生態(tài)效率較高，中部次之，西部最低。從圖中可以看出，我國省域生態(tài)效率的差異很大，寧夏的生態(tài)效率為0.303，最低，最高省份為天津，達到了1.064，并且在三大區(qū)域內(nèi)部，其差異也很大。

圖1 2004—2015年我國省域生態(tài)效率均值變化情況Fig.1 The mean change ofprovincial eco-efficiency in China from 2004-2015

為了更好的呈現(xiàn)生態(tài)效率的區(qū)域差異，突出時空二維特征，利用ArcView GIS3.3畫出了2004和2015年空間分布圖，如圖2。以2004和2015年為例，從時間軸來看，區(qū)域紅黃綠色區(qū)域面積擴大，這說明生態(tài)效率總體上逐漸改善，雖然省域顏色差距很大，而且未能明顯縮小，但代表高水平的生態(tài)效率的顏色的區(qū)域在擴大，說明大部分區(qū)域之間的差距在縮小，表現(xiàn)出收斂的趨勢，但仍需要進行收斂性檢驗。

圖2 2004、2015年我國省域生態(tài)效率的空間分布情況Fig.2 The spatial distribution of provincial eco-efficiency in China in 2004 and 2015

3 生態(tài)效率的空間收斂性分析

從時空兩個維度的分析，可以看出我國省域的生態(tài)效率大部分區(qū)域的差異在縮小，有收斂的趨勢，接下來利用定量分析的方法探討σ收斂和β收斂的情況。

3.1 σ收斂分析

根據(jù)式(1)和(2)分別計算出全國、東部、中部和西部的生態(tài)效率標準差和變異系數(shù)，所得到的結(jié)果繪制成圖3和4。從圖3中標準差的變化趨勢可以看出，中部地區(qū)和西部地區(qū)生態(tài)效率的標準差變動不大，略有上升，全國和東部地區(qū)生態(tài)效率的標準差變動趨勢基本一致，相對較大。從圖4中變異系數(shù)的變動趨勢來看，中部地區(qū)和西部地區(qū)的變異系數(shù)波動最小，相對穩(wěn)定，三大區(qū)域和全國的生態(tài)效率標準差和變異系數(shù)表現(xiàn)出類似變化，波動中略有上升，顯然全國和三大區(qū)域的生態(tài)效率不存在σ收斂。

圖3 全國、東部、中部和西部生態(tài)效率的標準差Fig.3 Standard deviation of eco-efficiency across China, east, central and western regions

3.2 β絕對收斂分析

3.2.1空間相關(guān)性檢驗

空間計量模型的使用依賴空間單元變量之間的交互效應(yīng)，需要對變量的空間相關(guān)性進行檢驗，常見的檢驗方法為莫蘭指數(shù)法，利用軟件Stata/MP14.2對區(qū)域生態(tài)效率等指標進行了空間相關(guān)性檢驗。結(jié)果如表2所示，基于Queen一階鄰近權(quán)重矩陣Wq和距離倒數(shù)平方權(quán)重矩陣Wd均驗證了生態(tài)效率2004—2015年的莫蘭指數(shù)均為正數(shù)且通過了顯著性檢驗，生態(tài)效率表現(xiàn)出空間依賴性，呈現(xiàn)正的空間相關(guān)性。這也說明在模型設(shè)定中考慮空間相關(guān)性是合理的，應(yīng)該在模型中考慮空間效應(yīng)[15]。究其原因，中國各區(qū)域經(jīng)濟增長模式和發(fā)展方式相似，普遍存在資源消耗大、環(huán)境污染高和產(chǎn)出低的現(xiàn)實，資源、環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展不協(xié)調(diào)，這種相似性導(dǎo)致了空間依賴性存在。

圖4 全國、東部、中部和西部生態(tài)效率的變異系數(shù)Fig.4 Variablecoefficient of eco-efficiency across the country, east, central and west

表2 省域生態(tài)效率 Moran’s I 檢驗統(tǒng)計量Table 2 The statistics of Moran's I test of provincial eco- efficiency

3.2.2空間計量模型選擇

為了檢驗區(qū)域生態(tài)效率的β絕對收斂，需要選擇合適的空間計量模型。由于空間計量模型存在滯后項，OLS的估計結(jié)果有偏，采用MLE對方程(3)進行估計。利用Hausman檢驗、似然值以及赤池信息準則來判斷，檢驗結(jié)果如表3所示，應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。另外，采用Wald檢驗識別空間杜賓模型是否退化成空間滯后或是空間誤差模型。Wald檢驗的估計值1.27，P值為0.260>0.1，在10%的顯著性水平都不能拒絕H0:λ=0原假設(shè)，杜賓模型退化成空間滯后模型。類似的，Wald檢驗估計值為4.25，其P值為0.034<0.05，在5%顯著性水平上拒絕H0:λ+ρβ=0原假設(shè)，杜賓模型不能退化成空間誤差模型。根據(jù)上述的檢驗結(jié)果，選擇空間滯后模型(SAR)較好，結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型選擇Table 3 The selection of fixed effect and random effect model

為了對SAR模型中個體效應(yīng)、時間效應(yīng)和雙向固定效應(yīng)進行合理選擇，根據(jù)似然值和AIC、BIC原則確定雙向固定效應(yīng)模型較好，于是在下面的分析中采用雙向固定效應(yīng)的空間滯后模型。

3.2.3分地區(qū)生態(tài)效率空間β絕對收斂

雖然全國和三大區(qū)域的生態(tài)效率不存在σ收斂，但不能說明全國以及三大區(qū)域的生態(tài)效率不存在β絕對收斂。利用權(quán)重矩陣Wq和Wdj，采用空間滯后模型對全國和三大區(qū)域的β絕對收斂進行回歸分析，結(jié)果如表4。通過比較兩種權(quán)重矩陣回歸下模型的參數(shù)及其顯著性，結(jié)果基本一致，參數(shù)值相差無幾，故選擇的模型是穩(wěn)定和可靠的。下面的討論以基于Queen一階鄰近權(quán)重矩陣回歸結(jié)果為例，從全國層面來看，β值為-0.469且在1%的顯著性水平上通過檢驗，說明生態(tài)效率與其增長率之間是反向關(guān)系，表明全國層面生態(tài)效率存在β絕對收斂，說明我國省域生態(tài)效率會收斂于一個共同的水平。東中西部的β值均為負值，除西部在5%的顯著性水平上通過檢驗，其他兩個區(qū)域均通過了1%的顯著性檢驗，表現(xiàn)出了β絕對收斂，說明3個子區(qū)域內(nèi)部的生態(tài)效率差距也在縮小，落后地區(qū)向領(lǐng)先地區(qū)“追趕效應(yīng)”是存在的。 但也可以清楚地看到，全國和三大區(qū)域的收斂速度不同(1)收斂的速度是依據(jù)公式v=-ln(1+β) 計算得出。，分別為：0.633，1.284， 0.403，0.124，東部最快，中部次之，西部最慢。

表4 兩種權(quán)重矩陣下的分區(qū)域SAR模型估計結(jié)果Table 4 The estimation results of regional SAR model under two weight matrices

3.3 β條件收斂分析

3.3.1控制變量的選擇和數(shù)據(jù)來源

β條件收斂考慮了各個區(qū)域經(jīng)濟、資源和環(huán)境的特征和穩(wěn)態(tài)值不同，因此每個區(qū)域?qū)⑹諗坑谧陨淼姆€(wěn)態(tài)水平。因此需要在回歸模型中加入影響區(qū)域生態(tài)效率的控制變量，根據(jù)已有文獻的研究，區(qū)域城鎮(zhèn)化水平(URB)、對外依存度(OPEN)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(IND)、市場化程度(MAR)、富裕度(AGDP)、環(huán)境規(guī)制(AECP)和科技創(chuàng)新(ASTL)均影響了生態(tài)效率的提升[4,12,16]。

隨著城鎮(zhèn)化的不斷深入，區(qū)域人口向城市集聚，這種集聚有利于資源和能源消費的集約化，同時由于內(nèi)部人群的學(xué)習效應(yīng)和專業(yè)化協(xié)作，有利于提高投入的產(chǎn)出效應(yīng)。城鎮(zhèn)化采用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎貋肀硎?。對外依存度采用進出口貿(mào)易總額在GDP中所占比重來表示，對外依存度高的區(qū)域通過外貿(mào)獲取更先進的技術(shù)，有利于在更大范圍內(nèi)整合資源，提高投入產(chǎn)出效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)采用二、三產(chǎn)業(yè)增加值在GDP總值中所占比重(第二產(chǎn)業(yè)比重占0.4，第三產(chǎn)業(yè)比重占0.6)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化意味著降低原來依靠資源投入向依靠知識和人力資本轉(zhuǎn)變來發(fā)展經(jīng)濟，降低對資源和環(huán)境的影響。市場化程度采用個體和私營企業(yè)從業(yè)人員數(shù)占總?cè)丝诒戎貋砗饬浚从沉私?jīng)營環(huán)境通過市場之手引導(dǎo)、利用競爭來倒逼企業(yè)接受“資源節(jié)約、環(huán)境友好”的生產(chǎn)模式。富裕度反映了收入水平高低，目前經(jīng)濟增長方式屬于數(shù)量型增長，即過度依賴資源和環(huán)境的消耗來實現(xiàn)，隨著收入水平的提高，人們可能會更偏向環(huán)境改善和資源節(jié)約型增長。環(huán)境規(guī)制變量采用人均工業(yè)污染治理投資額，人均工業(yè)污染治理投資越多，環(huán)境污染壓力越小，越能促進生態(tài)效率提升?？萍紕?chuàng)新使用每萬人國內(nèi)專利申請授權(quán)量來表示，反映了一個地區(qū)科技創(chuàng)新能力和技術(shù)水平，科技創(chuàng)新對生態(tài)效率有正向促進作用。

所有β條件收斂分析數(shù)據(jù)主要來自《中國國家數(shù)據(jù)庫》和《中國統(tǒng)計年鑒》，進出口貿(mào)易總額采用人民幣匯率均價進行折算，工業(yè)污染治理投資采用GDP平減值是進行了平減，基年為2004，統(tǒng)計性描述如表5所示。

表5 β條件收斂實證分析變量的統(tǒng)計性描述Table 5 The statistical description of β conditional convergence empirical analysis variables

3.3.2空間計量模型選擇

為了檢驗β條件收斂，加入了7個控制變量，利用方程(4)進行估計。模型選擇需要確認：固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)；空間杜賓模型是否退化成空間滯后或空間誤差模型。檢驗結(jié)果如表6，結(jié)果顯示應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型，瓦爾德檢驗結(jié)果顯示杜賓模型退化成空間滯后模型(SAR)。然后根據(jù)似然值和赤池信息準則，選擇雙向固定效應(yīng)SAR模型來進行估計。

表6 參數(shù)估計的型選擇Table 6 Selection of parameter estimation model

3.3.3分地區(qū)生態(tài)效率空間β條件收斂分析

利用兩種權(quán)重矩陣，運用雙向固定效應(yīng)的空間滯后模型分別對全國和三大區(qū)域的β條件收斂進行了檢驗，結(jié)果如表7。表中兩種權(quán)重矩陣的回歸的對應(yīng)模型的各個參數(shù)和似然值都非常接近，說明模型是比較穩(wěn)定的和可靠的。下面的分析以空間權(quán)重矩陣Wq回歸的結(jié)果為例，就SAR模型來說，全國、東中西部收斂系數(shù)都在1%的顯著性水平上通過檢驗，且<0，說明全國已經(jīng)東中西部都存在β條件收斂。隨著經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、對外依存度、市場化程度等調(diào)整，經(jīng)過很長一段時間，全國以及各個地區(qū)的生態(tài)效率均將達到各自收斂的水平。從收斂系數(shù)的絕對值來看，東部地區(qū)最大，中部次之，西部最小，全國以及東中西部的收斂速度分別為：0.612，1.505，0.408，0.198，說明東部地區(qū)的生態(tài)效率最先收斂于穩(wěn)態(tài)水平，其次是中部地區(qū)和西部地區(qū)。

表7 兩種權(quán)重矩陣下的分區(qū)域SAR模型估計結(jié)果Table 7 Estimated results of regional SAR models under two weight matrices

表7(續(xù))

就全國來看，城鎮(zhèn)化率和市場化程度通過了顯著性檢驗，且系數(shù)為正，這說明城鎮(zhèn)化和市場化程度對生態(tài)效率的提升有促進作用。就三大區(qū)域來說，東部地區(qū)的人口城鎮(zhèn)化進程顯著為正，系數(shù)較大，說明東部地區(qū)人口的城鎮(zhèn)化有利于資源的集聚、規(guī)模效應(yīng)的發(fā)揮，提高了資源的利用效率，促進了生態(tài)效率的改善。東部地區(qū)的市場化系數(shù)為正，但未能通過顯著性檢驗，中部地區(qū)顯著為負，西部地區(qū)顯著為正。東部地區(qū)的市場化程度高帶來了較好的經(jīng)營環(huán)境，有利于各種要素集聚，市場化程度越高競爭機制越能形成淘汰機制，會阻止高耗能和高污染企業(yè)進入，同時移出本區(qū)域不具備比較優(yōu)勢的要素，但這種機制的作用尚不明顯。中部地區(qū)承接了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的重任，實現(xiàn)了中部崛起，但對生態(tài)效率產(chǎn)生了負向影響，原因一方面可能在于其吸納的資源要素偏向于高耗能和重污染，以及自身的優(yōu)質(zhì)資源外移。另一方面市場化程度高的區(qū)域移出的不具備比較優(yōu)勢的資源要素進入中部地區(qū)，而這些資源清潔度可能比較低。西部地區(qū)市場化程度提高改善了經(jīng)營的環(huán)境，但相對東部和中部的企業(yè)而言，吸引力有限，更多是吸納了周邊的創(chuàng)新資源，正是這種創(chuàng)新資源有效彌補西部地區(qū)技術(shù)和管理上的缺乏，導(dǎo)致資源利用效率明顯提升，環(huán)境壓力減小，促進了生態(tài)效率的改善。東部地區(qū)的對外開放度對生態(tài)效率影響為正，但不顯著，而中部地區(qū)顯著為正，主要是因為東部地區(qū)對外開放帶來的創(chuàng)新資源對資源利用效率的提升空間越來越小，中部地區(qū)對創(chuàng)新資源帶來的技術(shù)溢出明顯改善了資源的利用效率，加大幅度促進了環(huán)境改善。西部地區(qū)影響為負，系數(shù)較小且不顯著，可能是西部地區(qū)外貿(mào)商品中偏向資源消耗多和環(huán)境污染大的商品，目前這種影響還未顯現(xiàn)，值得注意。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對生態(tài)效率的影響系數(shù)為負，東部和中部通過了顯著性檢驗。雖然經(jīng)濟發(fā)展在轉(zhuǎn)型，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在優(yōu)化，但目前來看，全國仍然是第二產(chǎn)業(yè)為主，其特征就是資源消耗高、環(huán)境污染重。雖然產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化帶來技術(shù)創(chuàng)新，但企業(yè)的逐利行為導(dǎo)致創(chuàng)新偏向于盈利而不是環(huán)保，從系數(shù)上可以看到的東部、中部系數(shù)較大，而且通過了顯著性檢驗，西部影響則不明顯。

富裕度采用人均GDP來衡量的，只有東部地區(qū)和西部地區(qū)通過了顯著性檢驗。東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平越高，GDP的“錦標賽”給政府更多競爭壓力，抑制了政府的環(huán)境規(guī)制水平，從而對生態(tài)效率產(chǎn)生了負向影響。而西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平提升，帶來的資源要素和技術(shù)的創(chuàng)新，提高了資源的利用效率，促進了生態(tài)效率改善。中部地區(qū)雖未能通過顯著性檢驗，但經(jīng)濟發(fā)展水平提升的負向影響開始顯現(xiàn)。工業(yè)污染治理投資都未能通過顯著性檢驗，可能是因為投資力度相對于經(jīng)濟體總量是杯水車薪，企業(yè)為了自身利益最大化，可能也會把很多治理設(shè)備閑置不用?？萍紕?chuàng)新對生態(tài)效率的影響僅僅西部地區(qū)顯著為負，盡管科技成果不斷增多，但出于經(jīng)濟利益的考慮，政府和個體不愿意投資環(huán)境友好型技術(shù)，而更偏愛產(chǎn)生效益的技術(shù)研發(fā)，不利于生態(tài)效率提升。東部和中部地區(qū)雖未能通過檢驗，但隨著經(jīng)濟發(fā)展水平不斷提升，人們會珍惜生活的環(huán)境，意識的轉(zhuǎn)變可能導(dǎo)致研發(fā)投向的轉(zhuǎn)變，這種影響肯定是積極的。

4 結(jié)論與啟示

生態(tài)效率是在資源環(huán)境約束下對經(jīng)濟增長質(zhì)量的反映。在當前綠色發(fā)展理念下，對生態(tài)效率收斂性特征的研究是實現(xiàn)綠色發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展的重要切入點，有助于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和兩型社會建設(shè)。本研究利用超效率DEA模型，利用2004—2015中國省際面板數(shù)據(jù)，運用空間計量經(jīng)濟學(xué)的方法對區(qū)域生態(tài)效率的收斂性情況進行了檢驗。結(jié)果表明：其一，區(qū)域生態(tài)效率整體上逐漸改善，均增長2.1%，區(qū)域差異較大，但大部分區(qū)域的差異在縮小，表現(xiàn)出了收斂的趨勢。其二，在考慮空間互相關(guān)的情況下，我國省際生態(tài)效率存在β絕對收斂和條件收斂，生態(tài)效率在東中西部地區(qū)均產(chǎn)生俱樂部趨同現(xiàn)象。就全國來看，收斂速度分別為0.633 和0.612，在考慮地區(qū)經(jīng)濟等因素差異后，收斂速度略有下降。就三大區(qū)域來看，絕對收斂速度為：1.284， 0.403，0.124，條件收斂速度為：1.505，0.408，0.198，考慮區(qū)域經(jīng)濟特征差異后，東部和西部收斂速度明顯加快，中部略有提高。其三，從全國來看，影響生態(tài)效率收斂的因素主要為城鎮(zhèn)化和市場化，均對生態(tài)效率產(chǎn)生了正向影響。從三大俱樂部來看，城鎮(zhèn)化、對外依存度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化、富裕度和科技創(chuàng)新等對生態(tài)效率提升的影響存在區(qū)域差異。城鎮(zhèn)化提高促進了東部地區(qū)生態(tài)效率的改善，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對東中部地區(qū)生態(tài)效率提升產(chǎn)生了壓力，市場化程度提升了市場的競爭程度，增加了環(huán)境壓力，對生態(tài)效率產(chǎn)生了負向影響。經(jīng)濟發(fā)展水平對東部地區(qū)生態(tài)效率產(chǎn)生了負向影響，而對西部地區(qū)則產(chǎn)生了正向影響。科技創(chuàng)新能力提升對西部地區(qū)生態(tài)效率產(chǎn)生了積極的作用。

基于對綠色發(fā)展的收斂性分析，和對以上結(jié)論的仔細推敲，提出以下幾方面的建議：

1)穩(wěn)步推進新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，發(fā)揮創(chuàng)新資源的集聚和規(guī)模效應(yīng)。在城鎮(zhèn)化的過程中，進一步以資源節(jié)約和環(huán)境友好為導(dǎo)向，鼓勵節(jié)能低耗消費品的開發(fā)與推廣，推動城市的綠色發(fā)展；建立生態(tài)標桿競爭機制，約束資源過度集聚造成利用效率下降和環(huán)境污染問題；利用空間內(nèi)部的學(xué)習機制和城市對鄉(xiāng)村資源使用效率的帶動，加強城鄉(xiāng)聯(lián)動，更大空間內(nèi)發(fā)揮城鎮(zhèn)化對綠色發(fā)展績效的促進作用。

2)穩(wěn)步推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，利用知識和技術(shù)提升資源的使用效率。目前來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中的高級化并沒有發(fā)揮要素嵌入和科技引領(lǐng)的作用，“資源節(jié)約和環(huán)境友好”型的新業(yè)態(tài)尚未成型，原有粗放增長尚未改變。中西部在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移時要避免“高投入、高污染、低產(chǎn)出”的非清潔型企業(yè)入住，優(yōu)先承接有利于知識和智力輸入的企業(yè)，提升區(qū)域的內(nèi)生發(fā)展能力，降低生態(tài)效率的區(qū)域差異。

3)穩(wěn)步推進市場軟環(huán)境的建設(shè)，提升區(qū)域吸附創(chuàng)新資源的能力。一方面，三大區(qū)域應(yīng)該提升自身市場軟環(huán)境建設(shè)，提高吸附能力；另一方面，利用生態(tài)標桿對吸附的創(chuàng)新資源進行過濾，利用市場機制淘汰有悖于綠色發(fā)展的項目。

4)加大環(huán)境污染治理投資，引導(dǎo)環(huán)境友好型技術(shù)創(chuàng)新開發(fā)利用。改變唯GDP論，增加綠色標桿，在經(jīng)濟發(fā)展過程中，要引導(dǎo)環(huán)境友好型技術(shù)的推廣和使用，增加環(huán)境污染治理投資，雙管齊下，使資源、環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)起來?？紤]空間相關(guān)性的存在，要建立區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展的聯(lián)動機制，提高知識、技術(shù)等創(chuàng)新資源的輻射和擴散效應(yīng)，縮小與生態(tài)效率高的區(qū)域創(chuàng)新差距。