黃建歡 許和連

摘要：利用改進的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型測度2000年以來30個?。ㄊ校┛缙诳杀鹊纳鷳B(tài)效率，考察其時空演變特征， 基于空間杜賓模型分析各類因素影響生態(tài)效率的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：區(qū)域生態(tài)效率呈空間集聚態(tài)勢，具有路徑依賴特征；專利授權(quán)總數(shù)和資本勞動比以及外商直接投資均具有積極的直接效應(yīng)，且對鄰近區(qū)域具有正向空間溢出效應(yīng)；城鎮(zhèn)化的各類效應(yīng)均不顯著，以原燃料和動力價格指數(shù)代表的價格機制、企業(yè)研發(fā)人力投入占比反而對本地生態(tài)效率有顯著負向影響。本文建議：以生態(tài)效率為核心建立區(qū)域考核約束機制，在提升城鎮(zhèn)化質(zhì)量、改革資源價格形成機制、優(yōu)化創(chuàng)新投入結(jié)構(gòu)等的同時，還需重視各類機制和結(jié)構(gòu)的協(xié)同創(chuàng)新，進行系統(tǒng)化設(shè)計和差異化改革。

關(guān)鍵詞：綠色發(fā)展；生態(tài)效率；空間杜賓模型；空間溢出效應(yīng)；效率錦標賽

[中圖分類號] X32，F(xiàn)22，F(xiàn)20 [文獻標識碼] A [文章編號]

Regional Eco-efficiency in China： Spatial Analysis and Promotion Mechanism

HUANG Jian-huan， XU He-lian

（School of Economics and Trade， Hunan University， Changsha 410079， China）

Abstract： This paper measures the eco-efficiency of 30 provinces in China since 2000， observing its spatial-temporal characteristics， and exploring the influential mechanism with spatial Durbin model. The findings are as following： firstly， provincial eco-efficiency presents spatial agglomeration which shows the characteristic of path dependence； secondly， the number of all patents， capital-labor ratio and foreign direct investment show directly positive effect on the eco-efficiency significantly， as well as positive spillover effects on the surrounding area. However， urbanization does not play the expected positive impact. The price mechanism of the market， represented by the raw fuel and power prices index， shows significantly negative effect to local eco-efficiency unexpectedly， so does the ratio of enterprise R&D; investment of manpower to the regional manpower. Based on Promotion Tournament model， this paper puts forward some suggestion. To increase eco-efficiency， it should replace economic growth "championship" with efficiency "championship". And when improving the quality of urbanization， adjusting the resource price mechanism and optimizing of regional innovation investment structure， much attention should be paid to collaborative innovation on the mechanism optimization and structural readjustment， with systematic reform design and thorough consideration of regional differences.

Key Words： green development； eco-efficiency； spatial Durbin model； spatial spillover effects； efficiency championship

一 引言

近年來霧霾在中國許多城市持續(xù)出現(xiàn)，表面上是嚴重的環(huán)境問題，實則根源于落后的發(fā)展模式和長期偏低的區(qū)域發(fā)展質(zhì)量。霧霾的出現(xiàn)敲響了區(qū)域發(fā)展轉(zhuǎn)型的警鐘，凸顯了走綠色發(fā)展道路、建設(shè)生態(tài)文明的高度重要性。在此背景下相關(guān)研究備受學(xué)界關(guān)注，生態(tài)效率就是其中一個熱點問題。自從德國學(xué)者Schaltegger和 Sturm[1]提出生態(tài)效率（Eco-efficiency， GE）這一概念后，世界可持續(xù)發(fā)展工商業(yè)聯(lián)合會、經(jīng)濟合作組織等予以高度關(guān)注和積極推廣，學(xué)術(shù)界則圍繞生態(tài)效率展開了大量研究。已有文獻分別從微觀的企業(yè)層面[2][3]、中觀的行業(yè)層面[4][5]和宏觀的區(qū)域?qū)用鎇6]開展了大量研究。從宏觀層面看，人們關(guān)注的重點是以更少的資源實現(xiàn)經(jīng)濟繁榮并更少地排放污染物[7]。因此在區(qū)域?qū)用?，生態(tài)效率是全面考慮勞動力、資本、能源和土地等各種投入和各種產(chǎn)出尤其是環(huán)境污染產(chǎn)出時的投入產(chǎn)出效率[8]。生態(tài)效率不僅反映了區(qū)域綠色發(fā)展水平，還從“環(huán)境友好”和“資源節(jié)約”等角度綜合反映了區(qū)域發(fā)展質(zhì)量，從效率層面反映了資源、環(huán)境和經(jīng)濟復(fù)雜系統(tǒng)的協(xié)調(diào)程度以及生態(tài)文明水平。因此非常有必要深入研究區(qū)域生態(tài)效率的影響因素及其提升問題。

在環(huán)境和經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展問題日益突出的背景下，近年來研究中國區(qū)域生態(tài)效率的文獻呈快速增長態(tài)勢[9][10][11][12][13][14]。已有文獻從不同角度提出了生態(tài)效率的測度方法，研究了中國各區(qū)域生態(tài)效率的典型特征和影響因素，獲得了豐富結(jié)論，但也有待深入和完善。有兩個方面值得予以重視。一方面，現(xiàn)有文獻大多使用標準的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型（DEA）和面板數(shù)據(jù)測度效率，有效率決策單元的效率得分均為1，相互之間無法加以區(qū)分，而且據(jù)此計算得到的效率跨期增長可能為零，這不一定符合實際情況 。而不準確的評價結(jié)果可能導(dǎo)致偏差乃至誤導(dǎo)政策措施。另一方面，實踐中區(qū)域生態(tài)效率存在著空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，研究時必須考慮這一特征。許多區(qū)域變量存在空間相關(guān)性時采用空間計量模型來分析可能更為合適[15]。然而現(xiàn)有研究很少利用地理信息系統(tǒng)和探索性空間分析等工具系統(tǒng)分析區(qū)域生態(tài)效率的空間集聚和時空演變特征，也很少利用空間計量方法并分析空間溢出效應(yīng)等機理，因而難以為有關(guān)制度調(diào)整和政策創(chuàng)新提供全面可靠的依據(jù)。有鑒于此，本文從兩個方面拓展現(xiàn)有文獻。其一，利用全面識別且跨期可比的方法測度區(qū)域生態(tài)效率，在此基礎(chǔ)上觀察其空間集聚和時空演變特征以及影響因素。其二，從城鎮(zhèn)化、價格機制、技術(shù)創(chuàng)新及其結(jié)構(gòu)等方面選取代理變量，利用空間杜賓模型分析各因素影響區(qū)域生態(tài)效率的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，以探索利用哪些因素和機制及其協(xié)同創(chuàng)新提升生態(tài)效率。

二 效率測度方法、空間計量模型和變量設(shè)定

（一）區(qū)域生態(tài)效率的測度

在測度投入產(chǎn)出效率時，前沿面分析方法是常用的分析工具，包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA[16][17]和隨機前沿分析[18]。其中DEA方法是一種非參數(shù)方法，通過規(guī)劃求解測算決策單元（Decision making unit，DMU）的投入產(chǎn)出效率。該方法具有同時處理多投入多產(chǎn)出、客觀賦權(quán)、可以進行效率分解、不需假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)形式等諸多優(yōu)點，故應(yīng)用十分廣泛。為根據(jù)觀測對象特征全面而準確地測度投入產(chǎn)出效率，人們不斷對DEA模型進行改進，形成了眾多模型，研究中需結(jié)合實際情況來選取。實踐中經(jīng)常采用面板數(shù)據(jù)來測算效率，為使評價結(jié)果具備跨期可比性，必須選取相同的參考技術(shù)。許多文獻采用當(dāng)期DEA分別測算每期的效率[19]，進而直接或者取其幾何均值后進行統(tǒng)計觀察和回歸分析，然而，基于不同參考技術(shù)的評價結(jié)果之間不具備跨期可比性，這可能導(dǎo)致嚴重誤判。一些文獻采用序貫參比法來測度生產(chǎn)率增長指數(shù)，如Malmquist-Luenberger指數(shù)[19]，但仍存在一些不足。例如，可能出現(xiàn)無可行解現(xiàn)象[17]；所測度的指數(shù)反映的是生產(chǎn)率的增長而非生產(chǎn)率本身 。Huang et al. [20]在測算生態(tài)效率時給出了一個綜合性DEA模型解決了前述問題。該模型具有兩個特點：第一，結(jié)合全局參比法解決了跨期可比性和無可行解等重要問題。第二，既考慮了環(huán)境污染物這種壞產(chǎn)出，還考慮了超效率模型以區(qū)分前沿面上有效率的決策單元。因其模型可以提供跨期可比并且識別所有DMU效率的評價結(jié)果，故本文采用其模型測度生態(tài)效率并簡述如下。

（三）生態(tài)效率的影響因素分析與代理變量選取

（1）城鎮(zhèn)化。城鎮(zhèn)化是農(nóng)村人口轉(zhuǎn)化為城鎮(zhèn)人口的過程，也是人口、工業(yè)和服務(wù)業(yè)向城鎮(zhèn)集聚的過程。統(tǒng)計顯示，2000年至2012年中國人口城鎮(zhèn)化率從36.22%快速增加到52.57%，但與發(fā)達國家（85%以上）相比還有很大提升空間?？焖俪擎?zhèn)化創(chuàng)造了大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施、城鎮(zhèn)住宅的投資需求和消費需求，推動了中國經(jīng)濟持續(xù)快速增長，提升了土地等資源的集約化利用水平（王一鳴，2010）。但另一方面也帶來了系列問題，例如，能源等資源消耗量快速增加、城市交通擁擠、污染物排放量巨大、生態(tài)環(huán)境惡化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡等。前者對生態(tài)效率具有積極作用，而后者則相反。實踐中城鎮(zhèn)化對生態(tài)效率的影響是兩者的混合，本文預(yù)期前者的積極作用更為顯著，即城鎮(zhèn)化對生態(tài)效率具有正向影響。借鑒曹裕等[24]，用人口城鎮(zhèn)化率（城鎮(zhèn)人口占該地區(qū)總?cè)丝诘谋壤┳鳛榇碜兞俊?/p>

（2）價格機制。根據(jù)市場經(jīng)濟理論，價格機制在資源配置中發(fā)揮著重要作用，能源等資源價格的上漲將增加資源使用成本，將使得人們充分利用資源，竭力提高資源利用效率，因此可以預(yù)期資源的市場價格與生態(tài)效率之間具有正向關(guān)系。然而相關(guān)實證文獻對此關(guān)注不多。考慮到企業(yè)是區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)活動、節(jié)能減排的最大主體，本文采用原材料、燃料動力購進價格指數(shù)作為代理變量，該指標反映了工業(yè)企業(yè)作為生產(chǎn)投入，而從物資交易市場和能源、原材料生產(chǎn)企業(yè)購買原材料、燃料和動力產(chǎn)品時，所支付的價格水平變動趨勢和程度。

（3）外資利用。以外商直接投資（FDI）為代表的境外資本從外部給區(qū)域發(fā)展提供動力和支持，不僅提供了經(jīng)濟生產(chǎn)建設(shè)所需資本和技術(shù)，還提供了就業(yè)和GDP。然而FDI也可能帶來環(huán)境污染。一些學(xué)者認為FDI惡化了區(qū)域環(huán)境質(zhì)量[25][26]，但也存在相反觀點[27][28]。但已有文獻大都以環(huán)境污染或GDP而非以生態(tài)效率為因變量，僅反映了某個產(chǎn)出變量的影響。為全面觀察FDI對區(qū)域發(fā)展的影響，參考王兵等 [17]，本文用FDI相對規(guī)模（外商直接投資占GDP比重）作為代理變量進行實證考察，并預(yù)期該因素對生態(tài)效率具有積極影響。

（4）技術(shù)創(chuàng)新及其結(jié)構(gòu)。區(qū)域技術(shù)水平和創(chuàng)新能力的提升不僅有助于提升生產(chǎn)效率和資源利用率，還可能有助于降低環(huán)境污染，進而提升生態(tài)效率。一些文獻用研究與發(fā)展（R&D;）經(jīng)費投入來反映技術(shù)創(chuàng)新或技術(shù)進步。然而從經(jīng)費投入到技術(shù)創(chuàng)新完成并應(yīng)用于實踐之間有較長時滯，當(dāng)期R&D;經(jīng)費投入對當(dāng)期的生產(chǎn)率貢獻可能甚微。而專利作為技術(shù)開發(fā)的高端成果，獲得授權(quán)時一般已投入實踐應(yīng)用，可以直接促進經(jīng)濟增長和效率提升。專利授權(quán)數(shù)量更能直接反映一個區(qū)域當(dāng)期的技術(shù)水平和創(chuàng)新能力，故本文用發(fā)明、實用新型和外觀設(shè)計三類專利的授權(quán)總數(shù)作為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的代理變量。并且，考慮到發(fā)明專利是最具創(chuàng)新價值和技術(shù)含量的專利類型，其比重越高意味著區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量越高，故引入發(fā)明專利占當(dāng)年專利數(shù)量比重以反映創(chuàng)新結(jié)構(gòu)。另外，作為追求效益最大化的經(jīng)濟體，企業(yè)會高度重視R&D;投入的經(jīng)濟效益，以取得比其他科研機構(gòu)更好的產(chǎn)出效率。當(dāng)區(qū)域內(nèi)工業(yè)企業(yè)R&D;投入占比較高時，其科研活動及其成果對本地企業(yè)的產(chǎn)出應(yīng)該有更直接和有效的貢獻，進而有利于生態(tài)效率的提升。因此引入大中型工業(yè)企業(yè)R&D;人員投入占比這個指標，反映企業(yè)在R&D;方面的人力投入占本地R&D;人力投入的比重，以反映區(qū)域技術(shù)研發(fā)投入結(jié)構(gòu)對生態(tài)效率的影響。本文預(yù)期這三個變量均與生態(tài)效率具有正向關(guān)系。

（5）稟賦結(jié)構(gòu)。資本和勞動力是重要的稟賦資源。有研究表明，資本密集型企業(yè)的技術(shù)進步可能抵消其對環(huán)境效率的負面影響[17]。較高的資本勞動比意味著資本對勞動的高水平替代，暗示著更高水平的自動化和工業(yè)化生產(chǎn)，因此有助于提高經(jīng)濟產(chǎn)出進而提升生態(tài)效率。本文用資本勞動比作為稟賦結(jié)構(gòu)的代理變量，并預(yù)期影響方向為正。

（6）能源結(jié)構(gòu)。不同的能源產(chǎn)生的環(huán)境污染具有顯著差異。中國的能源消費以煤炭為主，其他能源占比不高，這種能源結(jié)構(gòu)可能會影響污染物的排放進而影響生態(tài)效率。鑒于省級清潔能源的統(tǒng)計數(shù)據(jù)尚不可得，而電力消費占能源消費總量的比重在一定程度上反映了清潔能源占能源消費的比重，故引入該變量作為代理變量。預(yù)期該變量具有正向影響。

（7）產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)。私人企業(yè)家往往會重視經(jīng)濟效益而忽視環(huán)境保護。而國有企業(yè)與產(chǎn)權(quán)虛化的國有產(chǎn)權(quán)相聯(lián)系，經(jīng)營效率相對較低，區(qū)域內(nèi)國有企業(yè)比重過大甚至?xí)でY源配置[19]，不利于提升經(jīng)濟產(chǎn)出；但另一方面，與之相比，國有企業(yè)可能更注重環(huán)境保護，因為環(huán)境保護程度的提升會體現(xiàn)為管理者的成果，但環(huán)境保護成本實際上由國家承擔(dān)。故難以判斷產(chǎn)權(quán)因素對生態(tài)效率的影響方向。本文用國有企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值比重作為代理變量。

（8）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)?；?、能源和鋼鐵等重工業(yè)經(jīng)常被認為是重要的污染源，然而正是這些行業(yè)貢獻了大部分經(jīng)濟產(chǎn)出。因此難以簡單從邏輯上論證區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中重工業(yè)占比是否有利于生態(tài)效率提升。以往文獻大都利用經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中工業(yè)增加值占比來考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對環(huán)境效率的影響，得出具有負向影響的結(jié)論和加速發(fā)展服務(wù)業(yè)的建議[17]。本文利用重工業(yè)總產(chǎn)值占區(qū)域工業(yè)總產(chǎn)值比重為代理變量，從另一個角度來考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

以上共考慮了10個自變量，除專利授權(quán)總數(shù)外，其他指標均為比率指標。數(shù)據(jù)來源同前。有關(guān)變量簡稱和描述性統(tǒng)計請看表1。

三 區(qū)域生態(tài)效率的時空演變與空間集聚

表2同時給出了全部樣本、2000年和2010年兩個年份的生態(tài)效率描述性統(tǒng)計結(jié)果. 圖1給出了各個年度截面的生態(tài)效率均值變化情況.

綜合表2和圖1可知：11年間全國的生態(tài)效率先下降后上升，2010年效率水平高于觀察期初 （2000年） ，2005年為相對低位。受2008年美國金融危機影響，中國經(jīng)濟增長放緩， 但生態(tài)效率總體上仍保持上升態(tài)勢， 說明中國正向綠色發(fā)展轉(zhuǎn)變。

測算表明，各個年度截面區(qū)域生態(tài)效率的Morans I指數(shù)均大于0.2（其中2010年截面的Morans I指數(shù)達0.3799），且在5%水平下顯著，說明區(qū)域生態(tài)效率具有顯著的空間自相關(guān)性，研究中不可忽視其空間關(guān)聯(lián)。Morans I散點圖（圖2）反映了一個?。ㄊ校┑纳鷳B(tài)效率與周邊區(qū)域生態(tài)效率的空間加權(quán)值之間的關(guān)系。本文中空間權(quán)重矩陣采用鄰接矩陣，即若兩個省市i和j相鄰則權(quán)重wij=1，反之則為0。時期t某省生態(tài)效率的狀態(tài)可以分為集聚和非集聚兩大類。前者可分為高值集聚（HH）和低值集聚（LL）。HH（LL）表示該區(qū)域GE相對較高（低）且其周邊區(qū)域GE加權(quán)值也較高（低），與圖1第I（III）象限對應(yīng)。非集聚亦可細分為兩種狀態(tài)，分別與第II和IV象限對應(yīng)，記為LH和HL。

圖1 各區(qū)域生態(tài)效率變化 （2000-2010） 圖2 Morans I散點圖 （2010）

圖3 生態(tài)效率集聚圖 （2000年） 圖4 生態(tài)效率集聚圖 （2010年）

注： 利用ARCGIS軟件繪制。西藏和臺灣等地缺乏數(shù)據(jù)，在圖中顯示為空白區(qū)域 （NA） .

Morans I散點圖無法反映樣本的空間位置。為觀察空間集聚情況，用地圖（圖3、4）代替散點圖來直觀地觀察生態(tài)效率的集聚效應(yīng)及其跨期變化。由圖3可知：2000年生態(tài)效率高值集聚的省份位于東南部，僅有福建、廣東和海南3個?。淮蟛糠质》萏幱诘椭导蹱顟B(tài)，共有18個，占全部樣本的60%。而圖4顯示2010年生態(tài)效率的高值集聚區(qū)域仍在東部沿海地區(qū)，與2000年相比新增了6個（新增北京、天津、上海、江蘇和浙江以及山東），低值集聚的省份降低到15個，但仍占樣本的50%；在第II和第IV象限的非集聚區(qū)域僅6個，而在第I和第III象限的集聚區(qū)域占樣本的80%。由此得出兩個結(jié)論。一是區(qū)域生態(tài)效率呈空間集聚態(tài)勢。大部分東部沿海省市處于高值集聚狀態(tài)，而大多數(shù)中西部地區(qū)則處于低值集聚狀態(tài)，東部和中西部區(qū)域出現(xiàn)明顯分化。二是集聚狀態(tài)具有較強的路徑依賴性。2000年至2010年期間生態(tài)效率高值集聚的變化方向是從廣東為代表的東南部地區(qū)沿著海岸線由南向北拓展，且高值集聚的省份均能保持該狀態(tài)，而低值集聚的省份始終在中西部區(qū)域，這說明各省生態(tài)效率狀態(tài)具有高度穩(wěn)定性，即具有路徑依賴特征。

四 各因素影響生態(tài)效率的空間計量分析

本文檢驗發(fā)現(xiàn)，各年度GDP、FDI和環(huán)境污染指數(shù)等變量的Morans I指數(shù)值均大于0.1，均在10%水平下顯著，說明各省市的主要經(jīng)濟和環(huán)境變量均存在空間正相關(guān)性，有必要考慮空間計量模型。為選擇合適的計量模型，先以當(dāng)期生態(tài)效率為因變量進行最小二乘法（OLS）回歸，結(jié)果見表3第（1）列。LM統(tǒng)計量顯示，空間自變量影響和空間誤差項的影響在1%水平下均顯著存在，故需進一步估計SDM模型并利用Wald統(tǒng)計量檢驗假設(shè)H10： 和H20： ，以判斷SDM是否可以弱化為空間滯后模型或空間誤差模型。表3第（3）列顯示，兩個檢驗的Wald統(tǒng)計量均在1%水平下顯著，表明空間面板模型的最終形式應(yīng)采用更廣義的SDM。Hausman檢驗顯示應(yīng)采用隨機效應(yīng)模型（因P值大于臨界值）。表3第（3）列報告了SDM模型的回歸結(jié)果 。其中空間滯后系數(shù) 在10%水平下顯著為正（0.21），說明一個區(qū)域的生態(tài)效率與周邊區(qū)域生態(tài)效率的空間加權(quán)值正相關(guān)，即區(qū)域生態(tài)效率存在正向的空間溢出效應(yīng)，這印證了前文生態(tài)效率呈空間集聚態(tài)勢的發(fā)現(xiàn)，也說明必須考慮空間關(guān)聯(lián)才能準確估計各影響因素與生態(tài)效率之間的關(guān)系。

許多實證研究采用一個或多個空間模型的點估計方法來考察空間溢出效應(yīng)。LeSage and Pace[22]（2009）指出點估計容易產(chǎn)生錯誤，建議從求解偏微分的角度得到自變量發(fā)生變化時對相鄰區(qū)域產(chǎn)生的平均溢出效應(yīng)，然后進行統(tǒng)計檢驗。這為度量和檢驗空間溢出效應(yīng)提供了更有效的思路和更堅實基礎(chǔ)[23]。考慮到某個區(qū)域的自變量發(fā)生變化，既影響該區(qū)域的因變量，還可能影響相鄰區(qū)域的因變量，LeSage and Pace[22]將前者定義為直接效應(yīng)（Direct effect），后者定義為間接效應(yīng)（Indirect effect），反映了空間溢出效應(yīng)，兩者加總得到總效應(yīng)。參考已有文獻[14，15]，本文通過考察這三類效應(yīng)來分析各因素影響生態(tài)效率的方向、程度和機制。

表4第（1）至（3）列報告了以當(dāng)期生態(tài)效率為因變量時基于SDM測度的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)以及總效應(yīng)。觀察可知：

①城鎮(zhèn)化對生態(tài)效率的影響不顯著。在10%的顯著性水平下，變量Urban的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)為負但均不顯著，表明觀測期間城鎮(zhèn)化的速度雖快，但發(fā)展質(zhì)量并不高，并未有效提升生態(tài)效率、促進區(qū)域綠色發(fā)展。

②價格機制未發(fā)揮積極有效的作用。變量Price的直接效應(yīng)顯著為負，間接效應(yīng)和總效應(yīng)為負但不顯著，這說明價格機制并未有效發(fā)揮資源配置功能，甚至具有負向影響。這與前文基于經(jīng)典市場理論得出的預(yù)期相反。其原因可能在于，在中國重要的原料、燃料和動力價格并非由市場內(nèi)生形成，而主要由政府部門決定，如石油和電力的價格。在此背景下原料、燃料和動力價格指數(shù)具有更強的外生性，往往被扭曲而無法反映真實的市場供求關(guān)系，也就難以發(fā)揮價格杠桿作用。盡管近年來中國已實施一系列能源價格體制改革，但仍未從根本上解決問題。

③FDI具有顯著而積極影響。變量FDI_GDP的直接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正，暗示著一個區(qū)域內(nèi)FDI占比提升有利于本地生態(tài)效率增長。本文發(fā)現(xiàn)印證了王兵等[17]的結(jié)果，還進一步指出了空間溢出效應(yīng)的存在性和顯著性及其影響方向。這一發(fā)現(xiàn)說明，從區(qū)域發(fā)展質(zhì)量層面看，“污染天堂”假說在中國并不成立，應(yīng)肯定FDI對區(qū)域生態(tài)效率的積極作用。

④技術(shù)創(chuàng)新是區(qū)域生態(tài)效率的重要影響因素。變量Patent的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)以及總效應(yīng)顯著為正，這說明一個區(qū)域的技術(shù)水平和創(chuàng)新能力不但對本地產(chǎn)生積極而顯著的影響，同時也通過空間溢出效應(yīng)對鄰近區(qū)域產(chǎn)生積極影響，即存在擴散效應(yīng)。發(fā)明專利占全部專利比重的直接效應(yīng)為正但不顯著，間接效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著為正，這暗示發(fā)明專利有助于提升本地和周邊區(qū)域的生態(tài)效率。但意外地，變量S_indus_R&D;的直接效應(yīng)顯著為負，總效應(yīng)也為負，說明區(qū)域內(nèi)企業(yè)R&D;人員投入占比越高，其生態(tài)效率反而越低。這一實證發(fā)現(xiàn)與預(yù)期相反，暗示著企業(yè)R&D;活動的效率并不比其他主體如高校和科研單位的效率高。進一步分別以GDP和EI為因變量回歸分析發(fā)現(xiàn)，變量S_indus_R&D;與GDP和EI均顯著正相關(guān)（限于篇幅未披露有關(guān)結(jié)果）。因EI越高表示污染物排放越多，這暗示著企業(yè)在開展R&D;工作時，更傾向于增加經(jīng)濟產(chǎn)出而較少考慮降低環(huán)境污染，綜合起來反而不利于生態(tài)效率提升。

⑤稟賦結(jié)構(gòu)與生態(tài)效率具有顯著正向聯(lián)系。變量K/L的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)以及總效應(yīng)顯著為正，說明資本勞動比不但對本地產(chǎn)生積極而顯著的影響，還通過空間溢出效應(yīng)對鄰近區(qū)域產(chǎn)生積極影響。這一結(jié)果符合預(yù)期，但與王兵等[17]的結(jié)論不一致，差異可能源于效率測算和回歸模型設(shè)定，他們均未利用超效率模型區(qū)分前沿面DMU，未考慮空間關(guān)聯(lián)。

⑥電力消費比重的提升有助于提升生態(tài)效率。變量S_eli直接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正，間接效應(yīng)為正但不顯著，暗示著提升電力消費占比、優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)可發(fā)揮積極而顯著的作用。

最后，產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響均不明顯。變量S_soe和S_hi的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)以及總效應(yīng)為正但均不顯著，說明產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)和重工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對生態(tài)效率提升的積極影響不明顯，但也未發(fā)現(xiàn)兩類結(jié)構(gòu)具有負面影響的證據(jù)。因此，通過“國退民進”調(diào)整產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)未必能夠提升發(fā)展質(zhì)量，簡單地降低重工業(yè)比重也未必能優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、提升生態(tài)效率。

為了檢驗前述結(jié)論的穩(wěn)健性，本文還做了以下考察。首先，與點估計的情況進行比較（見表3）。其次，利用滯后一期自變量以避免內(nèi)生性問題（見表3中（2）（4）列和表4中（7）-（9）列）。再次，城鎮(zhèn)化是一個綜合性變量，可能對其他變量產(chǎn)生影響，因此去掉變量Urban重新進行回歸分析（見表4中（4）-（6）列）。再其次，改用其他的空間權(quán)重矩陣， 如區(qū)域間距離的倒數(shù)。最后，考慮到變量S_indus_R&D;的符號與預(yù)期差異較大，該數(shù)據(jù)可能存在異常，去掉該變量后重新進行回歸。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這些因素改變并未導(dǎo)致前述研究結(jié)論發(fā)生顯著的方向性變化， 說明前述回歸分析結(jié)論是穩(wěn)健的。限于篇幅未披露后兩個穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果。

五 研究啟示和建議

本文基于生態(tài)效率考察了中國省級行政區(qū)域的綠色發(fā)展水平和生態(tài)文明程度，利用探索性空間分析方法和地理信息系統(tǒng)等工具研究發(fā)現(xiàn)：大多數(shù)省份處于生態(tài)效率低值集聚狀態(tài)，區(qū)域生態(tài)效率呈現(xiàn)出路徑依賴特征，仍未走出“黑色發(fā)展”的舊模式?？紤]到生態(tài)效率具有明顯的空間關(guān)聯(lián)特征，本文進一步利用空間計量模型從機制、結(jié)構(gòu)等方面進一步考察了各類因素對生態(tài)效率的影響。根據(jù)研究發(fā)現(xiàn)就生態(tài)效率的提升機制創(chuàng)新和策略優(yōu)化提出如下啟示和建議。

第一，將生態(tài)效率作為區(qū)域發(fā)展的考核指標，形成促進區(qū)域綠色發(fā)展的外在壓力。一些中西部省份長期未突破舊發(fā)展模式的路徑制約，關(guān)鍵可能在于官員們將重點放在GDP增長方面，而缺乏足夠壓力和動力去提升和改善現(xiàn)有路徑，而不在于模式很難轉(zhuǎn)變。因此區(qū)域生態(tài)效率的“路徑依賴”只是一種表象。借鑒晉升錦標賽理論[29]的思想，建議以生態(tài)效率為核心構(gòu)建新的考核體系和約束機制，利用“效率錦標賽”形成競爭壓力，加速實現(xiàn)綠色發(fā)展。

第二，加大力度調(diào)整機制和結(jié)構(gòu)，探尋提升生態(tài)效率的內(nèi)生動力來源。首先，本文發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化的積極影響并不顯著，暗示著過去的快速城鎮(zhèn)化質(zhì)量和效率偏低。因此建議在城鎮(zhèn)化中強調(diào)效率激勵和約束，以解決城鎮(zhèn)化創(chuàng)新動力不足等問題。其次，價格機制對生態(tài)效率具有顯著的負向影響，說明相關(guān)價格機制仍被扭曲，故有必要盡快進一步深化能源等資源價格形成機制改革， 下決心大力推動石油和電力等價格的市場化，使得原料、燃料和動力價格反映真實的市場供求關(guān)系。再次，區(qū)域中企業(yè)研發(fā)人力投入占比的提升反而具有顯著的負向影響， 暗示著企業(yè)在研發(fā)投入方面的低效率和實際投入不足， 可能側(cè)重于經(jīng)濟效益而忽視了環(huán)境保護。因此必須深化改革，建立和完善排污權(quán)等制度，使企業(yè)真正承擔(dān)環(huán)境污染的成本，使之在技術(shù)研發(fā)中充分考慮環(huán)境保護因素。再其次，技術(shù)創(chuàng)新和FDI以及資本勞動比不僅對本地發(fā)展具有積極促進作用，而且對周邊區(qū)域具有積極的空間溢出作用，是區(qū)域發(fā)展的重要動力。因此在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式時， 仍需進一步擴大開放，發(fā)揮FDI的積極作用。并且，加大技術(shù)進步和自主創(chuàng)新的投入，積極提升發(fā)明專利比重以優(yōu)化專利結(jié)構(gòu)，在技術(shù)創(chuàng)新政策方面對發(fā)明創(chuàng)造類的專利尤其是低環(huán)境污染的技術(shù)創(chuàng)新予以傾斜，將與新能源、資源高效利用、清潔生產(chǎn)、環(huán)境監(jiān)測和污染綜合治理等有關(guān)的技術(shù)優(yōu)先列入技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化計劃。最后，不必過于強調(diào)國有企業(yè)和重工業(yè)的不足，而應(yīng)綜合權(quán)衡，重在提供公平競爭的市場環(huán)境和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)發(fā)展?？傊?，只有綜合利用外部壓力的推動和內(nèi)生動力的拉動，才能突破舊發(fā)展模式的制約，加速推進綠色發(fā)展。

第三，基于協(xié)同創(chuàng)新思想進行系統(tǒng)化設(shè)計，鼓勵各區(qū)域走差異化的綠色發(fā)展道路。一方面，一個?。ㄊ校┦且粋€復(fù)雜巨系統(tǒng)，區(qū)域生態(tài)效率是一個涉及到資源、環(huán)境和經(jīng)濟三大子系統(tǒng)的綜合性概念，單一的機制優(yōu)化或結(jié)構(gòu)調(diào)整未必能夠發(fā)揮出最佳效果，還需基于協(xié)同創(chuàng)新的思想進行系統(tǒng)化設(shè)計。例如，圍繞產(chǎn)業(yè)鏈上下游，充分發(fā)動政府、企業(yè)、科研機構(gòu)和金融等各類主體共同推進技術(shù)創(chuàng)新；鼓勵建設(shè)各類創(chuàng)新平臺和聯(lián)盟，打破區(qū)域、行業(yè)和產(chǎn)權(quán)的界限建設(shè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)平臺；通過企業(yè)互助機制的建設(shè)、環(huán)境保護標準的規(guī)范、產(chǎn)業(yè)發(fā)展路線圖的繪制和產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃的編制以及產(chǎn)業(yè)政策體系的完善，多管齊下治理重污染和低效率產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級等問題；在能源價格逐步市場化的同時，利用財政稅收等杠桿改善能源產(chǎn)品之間比價，利用價格杠桿加大力度鼓勵開發(fā)和使用綠色清潔能源。另一方面，中國地區(qū)差異巨大，應(yīng)充分考慮區(qū)域的差異性和自主性，給予地方政府更多探索空間，以市場化、規(guī)范化和可持續(xù)化為原則，鼓勵各區(qū)域根據(jù)資源稟賦和經(jīng)濟社會特征進行機制優(yōu)化和結(jié)構(gòu)調(diào)整，探索各自特色的生態(tài)效率提升途徑和綠色發(fā)展模式。

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