黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究

鄭紅斌

（蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 甘肅蘭州 730000)

改革開(kāi)放尤其自2001年中國(guó)加入世界貿(mào)易組織以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，創(chuàng)造了令人矚目的增長(zhǎng)奇跡。然而，中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)依賴大量資源投入，同時(shí)產(chǎn)生大量污染物，給人民群眾健康帶來(lái)不利影響。習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)，綠水青山就是金山銀山，要推動(dòng)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展。因此，文章順應(yīng)當(dāng)前要求，綜合考慮經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)環(huán)境效益，對(duì)2007—2019年黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率進(jìn)行測(cè)度分析，并分析其影響因素。

關(guān)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究，鄭凱（2021）探析了新時(shí)代經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)踐路徑，關(guān)成華（2019）、袁曉玲（2019）分別就經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)狀、短板問(wèn)題進(jìn)行了論述，高志剛（2020）比較了我國(guó)沿邊省區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，楊丹（2020）就黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展面臨的難題進(jìn)行了分析，王松茂（2020）對(duì)我國(guó)“一帶一路”相關(guān)地區(qū)旅游高質(zhì)量發(fā)展情況進(jìn)行了研究，馮梅（2021）、原偉鵬（2021）、凌連新（2021）分別對(duì)北京、西北地區(qū)和粵港澳大灣區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行了評(píng)價(jià)，湛泳（2022）運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法構(gòu)建綠色全要素生產(chǎn)率測(cè)度城市高質(zhì)量發(fā)展。目前關(guān)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究，目標(biāo)區(qū)域多為省級(jí)行政區(qū)，對(duì)黃河流域研究也是如此，關(guān)于黃河流域城市尺度經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究較為缺乏。本文綜合考慮經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)環(huán)境效益，測(cè)算2007—2019年黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率，分析流域上中下游效率異質(zhì)性，并進(jìn)一步分析黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率影響因素，而后根據(jù)研究結(jié)果提出政策建議。

一、研究設(shè)計(jì)

（一）研究范圍

黃河流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東9個(gè)省區(qū)，流域涉及66個(gè)地級(jí)行政區(qū)、340個(gè)縣級(jí)行政區(qū)，流域面積79.5萬(wàn)平方公里。在盡量準(zhǔn)確反映流域各地經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率的基礎(chǔ)上，考慮數(shù)據(jù)可得性，本文采用地級(jí)城市數(shù)據(jù)研究黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率。在黃河流域66個(gè)地級(jí)行政區(qū)當(dāng)中，果洛藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州、玉樹(shù)藏族自治州、黃南藏族自治州、海北藏族自治州、海南藏族自治州、海東市、阿壩羌族自治州、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州數(shù)據(jù)較多缺失，因此，這10個(gè)市州不在本文研究范圍，本文研究共包括56個(gè)城市。山東省萊蕪市于2019年1月并入濟(jì)南市，本文在研究過(guò)程中將萊蕪市2018年以前歷年相關(guān)數(shù)據(jù)與濟(jì)南市對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，將二者作為一個(gè)城市處理。本文研究中將56個(gè)城市劃分為上游、中游、下游三個(gè)群組，上游地區(qū)包含從西寧至呼和浩特（含）的20個(gè)城市，中游地區(qū)包含從呼和浩特至鄭州（含）的21個(gè)城市，下游地區(qū)包含從鄭州至東營(yíng)的15個(gè)城市。

（二）研究方法

1.考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型

當(dāng)前對(duì)效率進(jìn)行測(cè)算的各項(xiàng)研究，以采用隨機(jī)前沿模型（SFA）的參數(shù)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的非參數(shù)法為主。使用參數(shù)法需要對(duì)生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行參數(shù)假設(shè)，往往難以做出合適的假設(shè)。因此，現(xiàn)在一般選取非參數(shù)法的DEA進(jìn)行效率測(cè)算。DEA方法最早有CCR、BCC等初級(jí)模型，后來(lái)歷經(jīng)多次改進(jìn)，學(xué)者們提出了考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型，該模型的具體形式如下：

模型假設(shè)有N個(gè)決策單元，m種投入Xi(x1k,x2k,…,xmk)，p種 期 望 產(chǎn) 出Yr(y1k,y2k,…,ypk)，q種非期望產(chǎn)出Bt(b1k,b2k,…,bqk)，ρ*為各城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率分別表示投入變量、期望產(chǎn)出變量和非期望產(chǎn)出變量的松弛變量，zj為約束條件。

2.影響因素的回歸模型

針對(duì)本文研究問(wèn)題，構(gòu)建實(shí)證模型，具體形式如式（2-2)：

其中下標(biāo)i、t分別表示城市和年份，HQEEit表示經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率，Popdenit表示人口密度，lnEconomicit表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，sqlnEconomicit表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二次項(xiàng)，F(xiàn)inssrit表示城市政府財(cái)政自給率，lnTSit表示政府財(cái)政科技支出，lnGLit表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展中政府主導(dǎo)水平，ISit表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，ηi表示城市個(gè)體效應(yīng)，μt表示時(shí)間效應(yīng)，εit為殘差項(xiàng)。

（三）指標(biāo)選取

1.超效率SBM模型投入產(chǎn)出變量與指標(biāo)選取

（1）投入方面，考慮資本、勞動(dòng)和土地三個(gè)變量，分別選用資本存量、城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員期末人數(shù)、城市建設(shè)用地面積進(jìn)行衡量。

（2）期望產(chǎn)出方面，考慮經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)環(huán)境產(chǎn)出三個(gè)變量，選用各城市第二與第三產(chǎn)業(yè)增加值之和衡量經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出；用各城市城鎮(zhèn)居民平均工資表征社會(huì)產(chǎn)出；用各城市公園綠地面積表征生態(tài)環(huán)境產(chǎn)出。

（3）非期望產(chǎn)出方面，主要考慮環(huán)境污染，用熵值法將工業(yè)煙（粉）塵排放量、工業(yè)二氧化硫排放量和工業(yè)廢水排放量合成為一個(gè)綜合的污染指數(shù)來(lái)具體表征環(huán)境污染。對(duì)于有年份價(jià)格差異的數(shù)據(jù)均進(jìn)行相應(yīng)平減。相關(guān)變量和指標(biāo)體系的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 模型估計(jì)結(jié)果

2.影響因素變量與指標(biāo)選取

將黃河流域現(xiàn)實(shí)情況和已有研究結(jié)果相結(jié)合，初步選取影響黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率的因素為人口密度（Popden）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Economic）、財(cái)政狀況（Finssr）、科技支出（TS）、政府主導(dǎo)（GL）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）。具體指標(biāo)選取上，以城市建成區(qū)常住人口密度作為指標(biāo)衡量人口密度；選取人均GDP為指標(biāo)具體表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，考慮到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率可能存在非線性影響，加入其二次項(xiàng)；選取城市財(cái)政一般預(yù)算收入與財(cái)政一般預(yù)算支出的比值為具體指標(biāo)表示財(cái)政狀況；選取城市科學(xué)技術(shù)支出額衡量科技支出；選取政府財(cái)政一般預(yù)算支出占GDP的比例來(lái)表征政府主導(dǎo)力度；選取城市第三產(chǎn)業(yè)增加占GDP的比例具體衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

（四）數(shù)據(jù)來(lái)源

超效率SBM模型投入產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中，平減當(dāng)年新增投資進(jìn)行時(shí)用到的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)來(lái)源于各省區(qū)歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。投入產(chǎn)出指標(biāo)中的資本以及各種污染物排放量，年鑒中只有全市數(shù)據(jù)，因此采用全市數(shù)據(jù)，其余指標(biāo)數(shù)據(jù)為市轄區(qū)數(shù)據(jù)。影響因素各變量指標(biāo)中，城市常住人口數(shù)據(jù)來(lái)源于各省區(qū)歷年統(tǒng)計(jì)年鑒以及部分城市的歷年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，其余數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，影響因素各指標(biāo)均為市轄區(qū)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)缺失值以插值法或移動(dòng)平均法進(jìn)行補(bǔ)全。

二、實(shí)證結(jié)果分析

（一）黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率的測(cè)算結(jié)果分析

黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率變化趨勢(shì)如圖1所示。為展示黃河流域整體和上中下游相互之間的效率差異，本文在圖中區(qū)分出了黃河流域整體、黃河上游、黃河中游、黃河下游四部分。

圖1 2007—2019年黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率趨勢(shì)

從流域整體來(lái)看，城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率歷經(jīng)了一個(gè)波動(dòng)上升的過(guò)程。

從2007年的0.587最終上升至2019年的0.697，研究期間流域城市整體的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率均值為0.571。分階段來(lái)看，流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率在2007—2010年處于相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)，2011—2015年大幅下降，2016—2019年迅速上升并超越2007年的初值，效率大幅度上升。2008年爆發(fā)金融危機(jī)，對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)造成不利沖擊，但得益于當(dāng)時(shí)較快的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度和政府的經(jīng)濟(jì)刺激調(diào)控，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率保持平穩(wěn)。2010年以后，經(jīng)濟(jì)刺激的正面效應(yīng)逐漸減弱，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力、環(huán)境污染加劇等負(fù)面效果漸漸凸顯，因此，2011年后經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率逐步下降。2016年后國(guó)家開(kāi)始深入推動(dòng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，領(lǐng)導(dǎo)干部績(jī)效考核中弱化GDP作用，加大民生和生態(tài)環(huán)境的考核中權(quán)重，矯正了勞動(dòng)、資本、土地、制度等要素配置扭曲，各地政府注重追求經(jīng)濟(jì)社會(huì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的內(nèi)涵式發(fā)展，故2016后，黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率大幅度上升。

從黃河流域上、中、下游劃分角度，上游、中游、下游三大區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率變化趨勢(shì)與黃河流域整體效率變化趨勢(shì)基本保持一致，在2007—2010年圍繞均值上下波動(dòng)，2011—2015年大幅下降，2016—2019年快速上升。三大區(qū)域中，黃河上游經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率最高，從2007年的0.737變化為2019年的0.782，微小上升，研究期間效率平均值達(dá)0.691。其次是下游，效率從2007年的0.541變化為2019年的0.714，上升幅度巨大，研究期間效率平均值為0.529。最低是中游，效率從2007年的0.476變化為2019年的0.602，上升幅度較大，但研究期間效率總體平均值僅為0.485。黃河上游地區(qū)生態(tài)環(huán)境良好，其發(fā)展得益于低投入、低排放的特征，污染較為輕微，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率較高。黃河下游地區(qū)經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)，自2016年來(lái)大力推進(jìn)供給側(cè)改革，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率得到大幅提升。黃河中游地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，能源蘊(yùn)藏豐富，發(fā)展中要素投入高，污染排放高，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率水平較低。

（二）黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率影響因素分析

1.模型回歸結(jié)果分析

根據(jù)效率測(cè)算結(jié)果可知，黃河流域上游、中游、下游之間效率存在較明顯的差異，因此本文分別對(duì)黃河流域整體、黃河上游、黃河中游、黃河下游進(jìn)行面板回歸分析。分組回歸分析中，本文分別對(duì)每組回歸進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，以確定每組適用于隨機(jī)效應(yīng)模型或固定效應(yīng)模型。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，黃河流域整體和黃河上游拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，適合選用固定效應(yīng)模型。黃河中游和黃河下游則接受隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，因此選用隨機(jī)效應(yīng)模型。回歸過(guò)程借助stata15.0軟件，結(jié)果如表1所示。

從黃河流域整體的結(jié)果來(lái)看：（1）人口密度（Popden）的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著，這表明人口密度的增大可以顯著提升經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率。（2）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnEconomic、sqlnEconomic）一次項(xiàng)系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)、二次項(xiàng)系數(shù)在1%水平上顯著為正，這表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率的影響效果是U型的，開(kāi)始時(shí)會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率，后期則起促進(jìn)作用。（3）財(cái)政狀況（Finssr）估計(jì)系數(shù)在10%的水平上顯著，但是系數(shù)符號(hào)為負(fù)，這表明以財(cái)政自給率為指標(biāo)的財(cái)政情況的提高對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率起抑制作用。（4）科技支出（lnTS）回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明黃河流域整體的科技支出促使經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率得到提升。（5）政府主導(dǎo)（lnGL）的回歸系數(shù)為負(fù)，且在1%的水平上顯著，這表明政府支出占GDP比例的提高對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效起抑制作用。（6）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）回歸系數(shù)為正，但是不顯著，這表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化沒(méi)有顯著提升黃河流域城市整體的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率。

從黃河流域上、中、下游的分組結(jié)果來(lái)看：（1）人口密度（Popden）對(duì)黃河流域上游和中游經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率的作用效果與流域整體保持一致，均起顯著的正向作用，但對(duì)黃河下游影響不顯著。（2）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lnEconomic、sqlnEconomic）對(duì)黃河上游、中游、下游經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率的影響方向與流域整體一致，均為“U”型趨勢(shì)關(guān)系，在中游和下游這種影響則是不顯著的。（3）財(cái)政狀況（Finssr）對(duì)黃河中游和下游經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率的影響與對(duì)黃河流域整體影響一致，均為顯著負(fù)向作用，對(duì)上游的影響則不顯著。（4）科技支出（lnTS）對(duì)黃河中游經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率的影響顯著為正，與對(duì)流域整體影響一致，對(duì)上游和下游的影響則不顯著。（5）政府主導(dǎo)（lnGL）對(duì)黃河中游和下游經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率的影響顯著為負(fù)，對(duì)黃河上游的影響不顯著。（6）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）對(duì)黃河下游地區(qū)呈顯著正向影響，對(duì)黃河上游、中游地區(qū)影響不顯著。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

用財(cái)政一般預(yù)算支出與財(cái)政一般預(yù)算收入的比值替代原有指標(biāo)表征財(cái)政狀況，用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比替代第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP之比表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，其他指標(biāo)保持不變，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。所得結(jié)論基本與前文一致。

三、結(jié)論與啟示

本文使用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型，測(cè)算了黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率，并運(yùn)用面板回歸模型分析了黃河流域整體和上游、中游、下游效率影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：（1）黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率整體水平較低，上中下游之間效率差異明顯，上游效率最高，下游次之，中游最低；（2）從流域整體的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率影響因素來(lái)看，人口密度和科技支出促進(jìn)了效率提升，財(cái)政狀況和政府主導(dǎo)則表現(xiàn)出抑制作用，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則是先抑制、后促進(jìn)的影響，呈現(xiàn)出一種“U”型走勢(shì)；（3）從影響因素的區(qū)域異質(zhì)性看，人口密度促進(jìn)上游與中游效率提升，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)提升了下游效率。

本文研究結(jié)論對(duì)提升黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率具有一定的政策啟示：（1）黃河流域城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率整體水平較低，流域各地應(yīng)貫徹新發(fā)展理念，構(gòu)建新發(fā)展格局，推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展，尤其注意提升流域中游效率；（2）黃河流域各地應(yīng)當(dāng)持續(xù)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升，加大科技支出，降低地方政府對(duì)土地財(cái)政的依賴，發(fā)揮市場(chǎng)在配置資源中的決定性作用，減少政府的行政干預(yù)，提升經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率；（3）因地制宜，分類(lèi)施策，黃河流域上游、中游應(yīng)加快推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化，推動(dòng)人口向城區(qū)轉(zhuǎn)移，合理提高城區(qū)人口密度，下游應(yīng)加快產(chǎn)業(yè)升級(jí)步伐，上中下游共同努力，推動(dòng)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展走向深入。