郝國彩 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)濟績效已經(jīng)成為經(jīng)濟發(fā)展的根本要求和必然選擇。本文基于長江經(jīng)濟帶108個城市2003—2013年數(shù)據(jù)，使用非期望產(chǎn)出-超效率SBM模型對綠色經(jīng)濟績效進行了測度，并進行了分區(qū)域比較；依據(jù)經(jīng)濟空間權(quán)重構(gòu)建多種空間計量模型實證檢驗了長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的空間溢出效應(yīng)；運用空間回歸模型偏微分方法對綠色經(jīng)濟績效的影響因素及其溢出效應(yīng)進行了檢驗與分解。研究結(jié)論表明：長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績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)濟發(fā)展水平越高的地區(qū)綠色經(jīng)濟績效越高，經(jīng)濟發(fā)展水平越低的地區(qū)綠色經(jīng)濟績效越低，而且具有高者愈高、低者愈低的演變趨勢。長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績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)濟發(fā)展水平之間存在“U”型關(guān)系，即“環(huán)境庫茲涅茨假說”并不存在。資源稟賦對區(qū)域內(nèi)綠色經(jīng)濟績效提升具有顯著的正向影響效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的經(jīng)濟示范效應(yīng)有助于增強綠色經(jīng)濟績效的區(qū)域間正向溢出。技術(shù)進步對區(qū)域內(nèi)綠色經(jīng)濟績效提升沒有起到應(yīng)有的促進作用，但對區(qū)域間綠色經(jīng)濟績效提升卻起到了顯著的抑制作用。外商直接投資對區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間綠色經(jīng)濟績效提升都具有顯著的負向溢出效應(yīng)，即區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間均存在“污染天堂假說”。長江經(jīng)濟帶“共抓大保護，不搞大開發(fā)”，充分發(fā)揮地區(qū)間、城市間經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)，努力提升技術(shù)進步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商直接投資等因素對綠色經(jīng)濟績效的正向影響作用，有助于促進長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的協(xié)同提升。

關(guān)鍵詞 長江經(jīng)濟帶；綠色經(jīng)濟績效；溢出效應(yīng)；空間回歸模型偏微分方法

中圖分類號 F293

文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1002-2104（2018）05-0075-09 DOI：10.12062/cpre.20171204

建設(shè)長江經(jīng)濟帶是中國新時期一項重大區(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、偏重數(shù)量擴張的發(fā)展方式已經(jīng)難以為繼，在加快推進生態(tài)文明建設(shè)的宏觀背景下，提升綠色經(jīng)濟績效就成為經(jīng)濟發(fā)展的根本要求和必然選擇[1-2]。目前，一方面長江經(jīng)濟帶地域狹長，橫跨我國東、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)進步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等諸多方面均存在較大差異，為長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的協(xié)同提升帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)；另一方面，隨著長江經(jīng)濟帶戰(zhàn)略實施的不斷深化，區(qū)域間的相互聯(lián)系和空間依賴性不斷增強，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)測度長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效并深入揭示、分解其空間溢出效應(yīng)，對于破解長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟發(fā)展的資源環(huán)境約束難題、探尋長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的提升路徑、增強長江經(jīng)濟帶發(fā)展統(tǒng)籌度和整體性、協(xié)調(diào)性、可持續(xù)性具有重要理論價值和現(xiàn)實意義。

綠色經(jīng)濟績效是在考慮資源投入和環(huán)境代價的基礎(chǔ)上，評價一個國家或地區(qū)經(jīng)濟績效的指標(biāo)，已有文獻的相關(guān)研究主要集中在綠色經(jīng)濟績效評價和綠色經(jīng)濟績效影響因素分析兩個方面。①關(guān)于綠色經(jīng)濟績效的評價研究。準(zhǔn)確評價綠色經(jīng)濟績效是研究的基礎(chǔ)，早期關(guān)于綠色經(jīng)濟績效的評價主要從省際、區(qū)域或行業(yè)層面展開[5-6]。近年來，也有少數(shù)學(xué)者基于長江經(jīng)濟帶城市經(jīng)濟績效進行了測度[7]。全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量綠色經(jīng)濟績效的重要方法，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，評價TFP更具優(yōu)勢。目前，在DEA的綠色經(jīng)濟績效評價研究中，有些文獻采用傳統(tǒng)的徑向距離或方向性距離函數(shù)模型，忽視了變量松弛問題[8]；有些文獻采用固定基準(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，測度結(jié)果無法進行跨期比較[9]；還有些文獻忽視了決策單元的技術(shù)邊界差異[10]。②關(guān)于綠色經(jīng)濟績效的影響因素研究。從已有文獻看，綠色經(jīng)濟績效的影響因素主要包括經(jīng)濟因素、資源條件因素、結(jié)構(gòu)因素、對外開放因素、環(huán)境政策因素等[11]，但由于在指標(biāo)測度、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，已有文獻表明區(qū)域經(jīng)濟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)濟績效影響因素的檢驗大多基于傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型或Tobit模型展開，忽視了綠色經(jīng)濟績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)濟績效測度方法對資源環(huán)境約束下長江經(jīng)濟帶的城市全要素生產(chǎn)率（即綠色經(jīng)濟績效）進行科學(xué)測度。其次，在經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣下，分別利用Moran I指數(shù)和Moran散點圖對長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的全局和局域的空間相關(guān)性進行檢驗。再次，構(gòu)建多種空間計量模型就長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的空間溢出效應(yīng)進行檢驗，并根據(jù)空間回歸模型偏微分方法[12]，對綠色經(jīng)濟績效的影響因素及其溢出效應(yīng)進行檢驗與分解。最后，在前文分析基礎(chǔ)上，得出結(jié)論與啟示。

中國人口·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，并以長江經(jīng)濟帶每個城市作為決策單元（DMU）來構(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）增長的指數(shù)，評價經(jīng)濟效率的跨期變動[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測度了DMUo從T時期到T+1時期的TFP的變動。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時期的效率值；ρT+1o（xTo， yg，To， yb，To）是基于T+1時期生產(chǎn)技術(shù)和T時期投入產(chǎn)出值的效率值；ρTo（xT+1o， yg，T+1o， yb，T+1o）是基于T時期生產(chǎn)技術(shù)和T+1時期投入產(chǎn)出值的效率值。MPIT，T+1o=1，表明TFP沒有變化；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散點圖

本文采用Morans I指數(shù)對城市綠色經(jīng)濟績效的全局空間相關(guān)性進行檢驗，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個城市單元的綠色經(jīng)濟績效。Morans I指數(shù)的取值范圍為[-1， 1]。Morans I指數(shù)絕對值表征了全局空間相關(guān)程度的大小，絕對值越大，空間相關(guān)程度則越大；反之，越小。另外，通過繪制Moran散點圖，能夠直觀刻畫長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績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

如果空間計量模型估計結(jié)果中的空間滯后項系數(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個變量的回歸系數(shù)。Sr（W）ij反映區(qū)域j的xr對區(qū)域i被解釋變量的影響，Sr（W）ii反映區(qū)域i的xr對本區(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

長江經(jīng)濟帶包括江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、四川、云南、貴州9個省份和上海、重慶2個直轄市。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，因此本文基于108個城市展開研究（由于篇幅所限，本文不再一一列出）。

1.2.2 數(shù)據(jù)來源及處理

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。在DEA測算中，本文使用的投入要素主要包括資本、勞動、能源。資本投入方面，由于資本存量并無官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)，與已有大多數(shù)文獻一致，本文采用永續(xù)盤存法對資本存量進行估算，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時期的資本存量，It為以不變價衡量的t時期全社會固定資產(chǎn)實際投資，δ為資本折舊率。K0為基期資本存量，I0為基期全社會固定資產(chǎn)實際投資，gi為一定時期內(nèi)全社會固定資產(chǎn)實際投資的幾何平均增長率。由于目前城市全社會固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)沒有相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，本文以2003年基期采用各城市所在省份的全社會固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)對城市固定資產(chǎn)投資進行平減處理。gi依據(jù)2003—2013年各城市全社會固定資產(chǎn)實際投資額的幾何平均增長率計算可得。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行設(shè)定。勞動投入方面，本文采用單位從業(yè)人員、城鎮(zhèn)私營與個體從業(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)沒有統(tǒng)計，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)均來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》。

1.2.3 空間權(quán)重矩陣的設(shè)置

空間計量分析中空間權(quán)重設(shè)置至關(guān)重要[17]，空間關(guān)聯(lián)模式對空間相關(guān)性的檢驗結(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)濟空間權(quán)重兩種矩陣來表征長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的空間關(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)濟空間權(quán)重矩陣。經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣（W2）用于表征各城市經(jīng)濟發(fā)展之間相互影響即“經(jīng)濟距離”對綠色經(jīng)濟績效的影響。W2可以依據(jù)W2=W1E求得，E為城市間經(jīng)濟差異矩陣，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個城市樣本觀測期內(nèi)人均實際GRP（2003為基期）。

2 長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效測度

2.1 投入產(chǎn)出變量的等張性檢驗

決策單元DMU的生產(chǎn)過程滿足等張性假設(shè)是運用DEA模型進行效率和生產(chǎn)率評價的前提，即增加任意一個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)是檢驗投入產(chǎn)出等張性的常用方法[1]，檢驗結(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)過程滿足等張性要求。

2.2 綠色經(jīng)濟績效測度及比較

本文以長江經(jīng)濟帶108個城市為最佳生產(chǎn)前沿面，在規(guī)模報酬可變假設(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，測得了2004—2013年長江經(jīng)濟帶各城市Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)并對其進行累積處理（由于篇幅所限，本文不再報告各城市具體結(jié)果）。累積TFP指數(shù)實際測度了以2003年為基期，2004—2013長江經(jīng)濟帶各城市綠色經(jīng)濟績效的增長狀況。為了避免“大象與螞蟻”之間的排名問題，本文按照經(jīng)濟總量（地區(qū)生產(chǎn)總值）排名將108個城市平均分為高組、中組、低組，圖1反映了長江經(jīng)濟帶不同分組的城市累積TFP指數(shù)的動態(tài)演變趨勢。

由圖1可知，長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟發(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)勢看，樣本觀測期內(nèi)，高組城市累積TFP指數(shù)呈總體增長趨勢，低組城市呈總體下降趨勢，中組城市呈水平波動態(tài)勢。以上結(jié)果表明長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市綠色經(jīng)濟績效也較高，經(jīng)濟發(fā)展水平較低的城市綠色經(jīng)濟績效也較低，而且具有高者越高、低者越低的總體演變趨勢。

圖1 長江經(jīng)濟帶按經(jīng)濟總量分組的累積TFP

指數(shù)動態(tài)演變趨勢

Fig.1 Dynamic evolution trend of cumulative TFP

index grouped by economic amount in the Yangtze

River Economic Belt

3 長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的空間相關(guān)性檢驗

空間相關(guān)性檢驗是區(qū)別選擇傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型和空間計量模型的重要依據(jù)。表1報告了長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的空間相關(guān)性檢驗結(jié)果。為降低分析誤差，我們對累積TFP指數(shù)取對數(shù)，但很多城市的累積TFP指數(shù)小于1，取對數(shù)后為負值，為此本文進一步借鑒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），這表明長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效存在顯著的正向空間依賴性。②從Morans I指數(shù)的演變趨勢看，在地理距離權(quán)重、經(jīng)濟空間權(quán)重下Morans I指數(shù)在波動中均呈總體增長態(tài)勢，樣本觀測期內(nèi)年均增長率分別為14.54%、22.89%，這表明長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的空間依賴性逐漸增強。此外，根據(jù)Moran散點圖（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)濟空間權(quán)重下，108個城市中分別有70、74個城市位于第一、三象限，這表明長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績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大趨勢，這表明經(jīng)濟因素可能在一定程度上增強了長

江經(jīng)濟帶城市間綠色經(jīng)濟績效的空間依賴性。鑒于此，本文將基于經(jīng)濟空間權(quán)重建立空間計量模型就長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的影響因素進行分析。

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

為了確保計量檢驗結(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）三種空間計量模型（如公式10～12所示），在經(jīng)濟空間權(quán)重下分別進行固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)回歸，然后選出較優(yōu)的估計模型并進行實證分析。具體步驟如下：首先進行固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的選擇，模型的AIC值越小，模型的解釋力則越強。其次進行擬合優(yōu)度評價，Log Likelihood 與R2值越大，模型的擬合優(yōu)度越高。最后對SDM 是否可以轉(zhuǎn)化為SAR和SEM進行檢驗，如果檢驗結(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，同時借鑒已有經(jīng)典文獻[5，20]，本文將長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的影響因素設(shè)定如下：①經(jīng)濟發(fā)展水平。綠色經(jīng)濟績效反映資源環(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)濟發(fā)展

表1 長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的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。

水平對綠色經(jīng)濟績效具有重要影響。本文以全市人均地區(qū)生產(chǎn)總值（PGRP，用X1表示）代表經(jīng)濟發(fā)展水平，并以2003年為基期進行處理。為了檢驗環(huán)境污染與經(jīng)濟發(fā)展之間是否存在倒“U”型關(guān)系（即“環(huán)境庫茲涅茨假說”），本文將全市人均地區(qū)生產(chǎn)總值的平方項（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)變化會對綠色經(jīng)濟績效產(chǎn)生重要影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能否促進綠色經(jīng)濟績效提升一般取決于第三產(chǎn)業(yè)占比提升帶來的環(huán)境污染下降與第二產(chǎn)業(yè)占比下降引起的技術(shù)進步效應(yīng)弱化的對比關(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)進步水平。從理論上講，通過增加R&D;投入或政府科技支出提升自主創(chuàng)新能力、或利用市場機制引進先進的管理經(jīng)驗和技術(shù)設(shè)備都有利于提升綠色經(jīng)濟績效，但如果技術(shù)進步轉(zhuǎn)換到環(huán)境污染治理或企業(yè)生產(chǎn)過程的能力不強，則有可能引起技術(shù)進步投入對實際生產(chǎn)的“擠出效應(yīng)”，從而弱化技術(shù)進步對綠色經(jīng)濟績效提升的正向促進作用。由于城市R&D;經(jīng)費沒有相關(guān)統(tǒng)計數(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，資本與勞動比例關(guān)系則不同。資本密集型產(chǎn)業(yè)一般污染相對嚴(yán)重，但同時它也是技術(shù)創(chuàng)新的主導(dǎo)力量；勞動密集型產(chǎn)業(yè)通常污染較輕，但技術(shù)進步效應(yīng)相對弱化。資源稟賦結(jié)構(gòu)變化能否促進綠色經(jīng)濟績效提升取決于技術(shù)進步正面效應(yīng)和環(huán)境污染負面效應(yīng)的對比關(guān)系。本文以資本-勞動比（X5）代表資源稟賦結(jié)構(gòu)。⑤對外開放因素。對外開放是把“雙刃劍”：一方面，對外開放有助于引進先進的生產(chǎn)技術(shù)和管理

理念，從而促進綠色經(jīng)濟績效的提升；另一方面，根據(jù)“污染天堂假說”，由于我國環(huán)境規(guī)制低于發(fā)達國家水平，伴隨著對外開放程度的逐漸提高，外商直接投資可能大量涌入國內(nèi)污染密集型產(chǎn)業(yè)，從而造成城市綠色經(jīng)濟績效低下。本文以當(dāng)年實際使用外資金額（FDI）占地區(qū)生產(chǎn)總值比重（X6）代表對外開放程度。

4.2 空間計量面板數(shù)據(jù)回歸

4.2.1 空間計量模型的估計結(jié)果

表2報告了經(jīng)濟空間權(quán)重下三種空間計量模型的估計結(jié)果。在固定效應(yīng)和隨機效應(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綠色經(jīng)濟績效的影響。為此，接下來將使用空間回歸模型偏微分方法對空間溢出效應(yīng)分解并進行解釋。表3報告了經(jīng)濟空間權(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)濟發(fā)展水平溢出效應(yīng)分解。經(jīng)濟發(fā)展水平及其平方項的直接效應(yīng)系數(shù)分別為0.096、-0.003，均通過了10%顯著性水平檢驗，這一結(jié)果表明綠色經(jīng)濟績效與經(jīng)濟發(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)境污染水平通常會降低綠色經(jīng)濟績效；較低的環(huán)境污染水平有助于提升綠色經(jīng)濟績效[1]。因此，本文近似

表2 經(jīng)濟空間權(quán)重下三種空間計量模型的估計結(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。

認為環(huán)境污染與經(jīng)濟發(fā)展水平之間存在“U”關(guān)系，即不支持“環(huán)境庫茲涅茨假說”。進一步計算得知，拐點位置在14.470萬元（2003年價格，以下同），而觀測期內(nèi)城市人均地區(qū)生產(chǎn)總值的最大值為14.851萬元，這意味著大部分城市均處于倒“U”型拐點的左側(cè)，即城市經(jīng)濟發(fā)展水平對本區(qū)域綠色經(jīng)濟績效具有正向直接影響效應(yīng)。這表明經(jīng)濟發(fā)展水平越高的城市，基礎(chǔ)設(shè)施可能越完善，技術(shù)水平相對越高，環(huán)境治理投入相對越大，從而提升了綠色經(jīng)濟績效。經(jīng)濟發(fā)展水平及其平方項的間接效應(yīng)系數(shù)分別為-0.041、0.003，這表明本城市的綠色經(jīng)濟績效與其它城市的經(jīng)濟發(fā)展水平存在“U”關(guān)系，即近似認為本城市環(huán)境污染與其它城市經(jīng)濟發(fā)展水平之間存在倒“U”關(guān)系，這一結(jié)果支持“環(huán)境庫茲涅茨假說”。進一步計算得知，拐點位置在7.035萬元（2003年價格，以下同），而觀測期內(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”型拐點的左側(cè)，即本城市經(jīng)濟發(fā)展水平對其它城市綠色經(jīng)濟績效具有負向影響效應(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)濟發(fā)展水平吸引了外區(qū)域高質(zhì)量勞動、資本等生產(chǎn)要素從而引起外區(qū)域綠色經(jīng)濟績效的下降；另一方面，經(jīng)濟發(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)濟績效下降。就總效應(yīng)而言，經(jīng)濟發(fā)展水平及其平方項的

表3 經(jīng)濟空間權(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)濟績效與經(jīng)濟發(fā)展水平存在倒“U”關(guān)系，即近似認為環(huán)境污染與經(jīng)濟發(fā)展水平之間存在“U”關(guān)系，即不支持“環(huán)境庫茲涅茨假說”。本地經(jīng)濟發(fā)展水平對外區(qū)域綠色經(jīng)濟績效的負向影響效應(yīng)小于其對本區(qū)域綠色經(jīng)濟績效的正向影響效應(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)升級對本區(qū)域綠色經(jīng)濟績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)升級意味著第三產(chǎn)業(yè)比重上升，第二產(chǎn)業(yè)比重相對下降，從而可能引起環(huán)境污染減弱，經(jīng)濟績效提升。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)升級對外區(qū)域綠色經(jīng)濟績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)濟因素的影響之后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級帶動的地區(qū)間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移弱化，示范效應(yīng)加強，地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級促進了外地區(qū)經(jīng)濟績效的提升?？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)升級對綠色經(jīng)濟績效提升總體表現(xiàn)為正向溢出效應(yīng)。但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對綠色經(jīng)濟績效的三種影響效應(yīng)的顯著性水平均高于10%。

第三，技術(shù)進步溢出效應(yīng)分解。技術(shù)進步的直接效應(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)進步對本區(qū)域綠色經(jīng)濟績效提升沒有起到應(yīng)有的正向直接影響效應(yīng)?？赡艿脑蚴?，一方面，科學(xué)技術(shù)支出費用對本地區(qū)從業(yè)人員、資本存量、全社會用電量等生產(chǎn)要素質(zhì)量的改進可能并未起到應(yīng)有的促進作用，未能有效提升城市綠色經(jīng)濟績效；另一方面，隨著科學(xué)技術(shù)支出費用增加，一定程度上引起了生產(chǎn)投入相對下降，在技術(shù)進步?jīng)]有明顯提升生產(chǎn)要素質(zhì)量的情況下，實際產(chǎn)出下降，從而拉低了經(jīng)濟績效。技術(shù)進步的間接效應(yīng)系數(shù)為-0.147，通過了10%的顯著性水平檢驗，這表明城市技術(shù)進步對外區(qū)域綠色經(jīng)濟績效提升具有顯著的負向溢出效應(yīng)，換言之，本城市技術(shù)進步對其它城市綠色經(jīng)濟績效提升具有一定抑制作用。這可能與本區(qū)域技術(shù)進步帶動經(jīng)濟發(fā)展從而可能引起外區(qū)域高質(zhì)量勞動、資本等生產(chǎn)要素向本地區(qū)跨地區(qū)流動有關(guān)；另外，技術(shù)進步通常存在一定集聚效應(yīng)，可能只有在經(jīng)濟水平相當(dāng)?shù)牡貐^(qū)間對綠色經(jīng)濟績效才存在正向空間溢出效應(yīng)[1]。技術(shù)進步的總效應(yīng)系數(shù)為-0.149，通過了10%的顯著性水平檢驗。以上結(jié)果表明技術(shù)進步對本城市、城市間綠色經(jīng)濟績效提升均沒有起到應(yīng)有的帶動作用，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-勞動比的直接效應(yīng)系數(shù)為0.003，10%顯著性水平下通過了檢驗，表明城市資源稟賦對區(qū)域內(nèi)綠色經(jīng)濟績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。一般來看，資本密集型產(chǎn)業(yè)污染相對嚴(yán)重，從而對綠色經(jīng)濟績效存在一定負面影響，但資本密集型產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進步因素可能抵消并超過了這一影響，從而表現(xiàn)為隨著資源稟賦增加綠色經(jīng)濟績效得以提升。資本-勞動比的間接效應(yīng)系數(shù)為-0.003，通過了10%的顯著性水平檢驗，表明本城市資源稟賦對外區(qū)域綠色經(jīng)濟績效提升具有顯著的負向溢出效應(yīng)。這一結(jié)果可能與跨區(qū)域資本流動和轉(zhuǎn)移有關(guān)，即隨著本區(qū)域資本流入增加，資本-勞動比上升，外區(qū)域資本-勞動比相對下降、資本密集型產(chǎn)業(yè)帶來的環(huán)境污染相對減弱，但其技術(shù)進步因素對綠色經(jīng)濟績效的促進作用可能同時也在減弱，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)濟績效得以下降的現(xiàn)象。資本-勞動比的總效應(yīng)系數(shù)為-0.0001，表明資源稟賦對綠色經(jīng)濟績效的區(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，對外開放溢出效應(yīng)分解。FDI的直接效應(yīng)系數(shù)為-0.010，通過了10%的顯著性水平檢驗，這表明城市外商直接投資對本區(qū)域綠色經(jīng)濟績效提升具有顯著的負向直接影響效應(yīng)，這與涂正革[21]的研究結(jié)論一致，同時也印證了“污染天堂假說”的存在，即我國作為發(fā)展中國家，長江經(jīng)濟帶環(huán)境規(guī)制水平相對較低，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)濟績效。FDI的間接效應(yīng)系數(shù)為-0.012，通過了10%的顯著性水平檢驗，這表明城市外商直接投資對外區(qū)域綠色經(jīng)濟績效提升具有顯著的負向溢出效應(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)濟績效。FDI的總效應(yīng)系數(shù)為-0.022，通過了10%的顯著性水平檢驗。

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：從空間溢出視角對長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的影響因素進行了實證檢驗與效應(yīng)分解。研究結(jié)論表明：長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績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)濟發(fā)展水平越高的城市綠色經(jīng)濟績效越高，經(jīng)濟發(fā)展水平越低的城市綠色經(jīng)濟績效越低，而且具有高者越高、低者越低的演變趨勢。區(qū)域內(nèi)“環(huán)境庫茲涅茨假說”并不存在。資源稟賦對本區(qū)域綠色經(jīng)濟績效提升具有顯著的正向影響效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的經(jīng)濟示范效應(yīng)有助于增強綠色經(jīng)濟績效的區(qū)域間正向溢出。技術(shù)進步對區(qū)域內(nèi)綠色經(jīng)濟績效提升沒有起到應(yīng)有的促進作用，但對外區(qū)域綠色經(jīng)濟績效提升卻起到了顯著的抑制作用。外商直接投資對本區(qū)域、外區(qū)域綠色經(jīng)濟績效提升均具有顯著的負向溢出效應(yīng)，“污染天堂假說”存在。

基于以上研究結(jié)論，未來長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的提升可以重點考慮以下幾個方面：第一，加快改善長江經(jīng)濟帶的生態(tài)環(huán)境。十九大報告指出，長江經(jīng)濟帶建設(shè)應(yīng)以“共抓大保護，不搞大開發(fā)”為導(dǎo)向，推動長江經(jīng)濟帶可持續(xù)發(fā)展。促進生態(tài)環(huán)境修復(fù)，一方面要加強長江中上游地區(qū)，特別是干支流源頭的水土保持和水源保護工作，三峽庫區(qū)的水源涵養(yǎng)工作，修復(fù)水生態(tài)；同時加大沿江的森林保護，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，加大長江流域的人為污染治理，嚴(yán)格工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)過程防止工業(yè)污染，同時重視生活污水和農(nóng)業(yè)污水處理等，從而為長江黃金水道作用的發(fā)揮和金沙江、烏江等地的水電開發(fā)等資源利用提供保障，促進長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的提升。第二，利用空間溢出效應(yīng)促進綠色經(jīng)濟績效協(xié)同提升。按照長江經(jīng)濟帶“一軸、兩翼、三極、多點”的空間布局特點，通過長江流域聯(lián)通上、中、下游的城市，發(fā)揮綠色經(jīng)濟績效較高的城市對較為落后城市的正向溢出效應(yīng)，同時沿支流輻射帶動南北兩側(cè)的城市發(fā)展，加快整個區(qū)域生產(chǎn)要素的流動，并基于成渝城市群、長江中游城市群和長江三角洲城市群整合各地資源，提高生產(chǎn)效率，推動長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的協(xié)同提升。第三，發(fā)揮技術(shù)進步對綠色經(jīng)濟績效協(xié)同提升的正向促進作用。要加快實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略，打造以上海、重慶及其他省會城市為核心的科技創(chuàng)新中心，并根據(jù)本地區(qū)特點量身打造創(chuàng)新示范區(qū)，實現(xiàn)科技成果的就地轉(zhuǎn)化。利用長江流域這個“通道”將先進生產(chǎn)技術(shù)向其他地區(qū)轉(zhuǎn)移，推動生產(chǎn)技術(shù)的不斷融合提高，從而逐步減小各地的技術(shù)進步差異，促進長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的協(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，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對綠色經(jīng)濟績效協(xié)同提升的促進作用。長江經(jīng)濟帶歷來都是我國重要的工業(yè)聚集區(qū)，產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢突出，擁有一大批鋼鐵、汽車、家電、電子信息、航天航空等傳統(tǒng)重工業(yè)和高級制造業(yè)企業(yè)。在提升綠色經(jīng)濟績效過程中，一方面，要結(jié)合未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，以創(chuàng)新驅(qū)動代替要素驅(qū)動進一步發(fā)展高級制造業(yè)，提升產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟效益；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)，積極推動鋼鐵、石化、建材等行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，對傳統(tǒng)行業(yè)進行綠色化改造。同時，積極發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)產(chǎn)品競爭力，并著力加大第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而探索依托長江流域的綠色循環(huán)經(jīng)濟模式。第五，提高長江經(jīng)濟帶的環(huán)境規(guī)制水平，發(fā)揮FDI對綠色經(jīng)濟績效的正向影響作用。加快建立綠色發(fā)展的指標(biāo)體系，對外商采用“負面清單”的管理辦法，嚴(yán)禁高污染、高耗能企業(yè)的進入，同時對于科技含量高、污染小的外資企業(yè)，有針對性地提供優(yōu)惠政策和獎勵機制予以支持，逐步扭轉(zhuǎn)FDI的負向影響，推動長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的提升。

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)計年鑒》，部分指標(biāo)數(shù)據(jù)或沒有公布或缺失嚴(yán)重，因此在資本存量測算、能源投入選擇、非期望產(chǎn)出選擇、技術(shù)進步指標(biāo)選擇等方面可能存在一定局限性。在未來研究中，將從兩個方面進行拓展：第一，擴展評估的污染物類型，加入水污染指標(biāo)，突出水污染對長江流域綠色績效的影響；第二，對長江經(jīng)濟帶綠色經(jīng)濟績效的空間溢出效應(yīng)進行分組考察。一種思路是按照上游、中游、下游進行分組，這種分組能夠?qū)?yīng)污染物排放的流域特點；另一種思路是按照經(jīng)濟體量進行分組，就不同經(jīng)濟總量下城市綠色環(huán)境績效的空間溢出效應(yīng)進行檢驗、分解與比較。

（編輯：李 琪）

參考文獻（References）

[1]劉華軍. 資源環(huán)境約束下中國全要素生產(chǎn)率增長的空間差異及區(qū)域協(xié)調(diào)對策研究 [M]. 北京： 經(jīng)濟科學(xué)出版社， 2016： 218-229. [LIU Huajun. Spatial difference of Chinas total factor productivity growth and countermeasures of regional coordination under resource and environmental constraints [M]. Beijing： Economic Science Press， 2016： 218-229.]

[2]陳志光，李華香，李善同.“十二五”時期我國經(jīng)濟社會發(fā)展的成就與問題[J].山東師范大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2015（5）：101-110. [CHEN Zhiguang， LI Huaxiang， LI Shantong. On achievements and problems of Chinas economic and social development during the ‘12th Five-year Plan period [J]. Journal of Shandong Normal University （humanities and social sciences）， 2015（5）：101-110.]

[3]潘文卿. 中國的區(qū)域關(guān)聯(lián)與經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng) [J]. 經(jīng)濟研究， 2012（1）： 54-65. [PAN Wenqing. Regional linkage and the spatial spillover effects on regional economic growth in China [J]. Economic research journal，2012（1）： 54-65.]

[4]張宗斌，辛靜靜.中國對外直接投資貿(mào)易效應(yīng)區(qū)域差異研究[J].山東師范大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2016（2）：89-96. [ZHANG Zongbin， XIN Jingjing. Study on regional differences of Chinas trade effect from FDI [J]. Journal of Shandong Normal University （humanities and social sciences）， 2016（2）：89-96.]

[5]王兵， 吳延瑞， 顏鵬飛. 中國區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長 [J]. 經(jīng)濟研究， 2010（5）： 95-109.[WANG Bing， WU Yanrui， YAN Pengfei. Environmental efficiency and environmental total factor productivity growth in Chinas regional economies [J]. Economic research journal， 2010（5）： 95-109.]

[6]項目.知識溢出對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)影響的實證研究——一中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)為例[J].山東師范大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2016（4）：130-136. [XIANG Mu. The empirical research on the impact of knowledge spillover on high-tech industry： based on the data of Zhongguancun Self-innovative Demonstration Area[J]. Journal of Shandong Normal University （humanities and social sciences）， 2016（4）：130-136.]

[7]盧麗文， 宋德勇， 李小帆. 長江經(jīng)濟帶城市發(fā)展綠色效率研究 [J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2016（6）：35-42.[LU Liwen， SONG Deyong，LI Xiaofan. Green efficiency of urban development in the Yangtze River Economic Belt [J]. China population，resources and environment， 2016（6）： 35-42.]

[8]TONE K. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis [J]. European journal of operational research， 2001， 130（3）：498-509.

[9]PASTOR J T， LOVELL C A K. A global malmquist productivity index [J]. Economics letters， 2005， 88（2）： 266-271.

[10]OH D H. A metafrontier approach for measuring an environmentally sensitive productivity growth index [J]. Energy economics， 2010， 32（1）： 146-157.

[11]王兵， 唐文獅，吳延瑞，等.城鎮(zhèn)化提高中國綠色發(fā)展效率了嗎？[J].經(jīng)濟評論，2014（4）：38-49.[WANG Bing，TANG Wenshi，WU Yanrui，et al.Does urbanization increase Chinas green development efficiency？ [J].Economic review，2014（4）：38-49.]

[12]LESAGE J P， PACE R K. Introduction to spatial econometrics [M]. Boca Raton： Taylor & Francis Group， 2009： 34-48.

[13]LI H， SHI J F. Energy efficiency analysis on Chinese industrial sectors： an improved super-sbm model with undesirable outputs [J]. Journal of cleaner production， 2014（65）： 97-107.

[14]FRE R， GROSSKOPF S， PASURKA CA. Environmental production functions and environmental directional distance functions [J]. Energy， 2007， 32（7）： 1055-1066.

[15]COOPER W W， SEIFORD L M， TONE K. Data envelopment analysis： a comprehensive text with models， applications， references and dea-solver software [M]. New York： Springer， 2007： 55-63.

[16]吳延瑞. 生產(chǎn)率對中國經(jīng)濟增長的貢獻： 新的估計 [J]. 經(jīng)濟學(xué)（季刊）， 2008（7）： 827-842. [WU Yanrui. The role of productivity in Chinas growth： new estimates [J]. China economic quarterly， 2008（7）： 827-842.]

[17]ANSELIN L， GALLO J L， JAYET H. Spatial panel econometrics [M]. Berlin：Springer， 2008： 20-30.

[18]TOBLER W R. A computer movie simulating urban growth in the detroit region [J]. Economic geography， 1970， 46（2）： 234-240.

[19]MANAGI S， JENA P R. Environmental productivity and Kuznets Curve in India [J]. Ecological economics， 2008， 65（2）： 432-440.

[20]劉華軍， 楊騫. 資源環(huán)境約束下中國TFP增長的空間差異和影響因素 [J]. 管理科學(xué)， 2014， 27（5）： 133-144.[LIU Huajun， YANG Qian. The spatial disparities and influence factors of Chinas total factor productivity growth under the constraints of resource and environment [J]. Journal of management science， 2014， 27（5）： 133-144.]

[21]涂正革. 環(huán)境、資源與工業(yè)增長的協(xié)調(diào)性 [J]. 經(jīng)濟研究， 2008（2）： 93-105. [TU Zhengge. The coordination of industrial growth with environment and resource [J]. Economic research Journal， 2008（2）： 93-105.]

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