睢黨臣 張 揚(yáng)，2

(1.陜西師范大學(xué) 國際商學(xué)院，西安 710119；2.甘肅政法大學(xué) 西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心，蘭州 730070)

提要： 黃河流域作為我國重要的生態(tài)安全屏障和經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域，多年來其經(jīng)濟(jì)活動(dòng)向沿黃中心城市集聚現(xiàn)象明顯。因此，探討黃河流域城市經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響，對于理清流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的城市空間集聚邏輯進(jìn)而促進(jìn)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。首先在梳理相關(guān)研究的基礎(chǔ)上分析了城市經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響邏輯；其次采用超效率SBM模型測算黃河流域城市綠色發(fā)展效率指數(shù)并構(gòu)建了沿黃60個(gè)城市2006—2018年的面板數(shù)據(jù)樣本；最后選用空間誤差模型(SEM)實(shí)證分析了流域內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響效應(yīng)。結(jié)果表明：(1)黃河流域沿線城市綠色發(fā)展效率普遍較低的同時(shí)呈現(xiàn)出上、中、下游地區(qū)差異明顯且依次提升的特點(diǎn)；(2)流域內(nèi)綠色發(fā)展效率和經(jīng)濟(jì)集聚水平均呈現(xiàn)出高-高集聚和低-低集聚的空間依賴性特征，且下游地區(qū)以高-高集聚為主，中上游地區(qū)則以低-低集聚為主；(3)流域內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響隨著集聚程度的增加呈現(xiàn)出先抑制后促進(jìn)的U形特征，且多數(shù)城市經(jīng)濟(jì)集聚并未越過拐點(diǎn)；(4)流域內(nèi)上、中、下游三大地區(qū)間經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響存在明顯的差異性。

引 言

黃河流域是指沿黃分布的青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東9個(gè)省(區(qū))形成的區(qū)域。該區(qū)域西接昆侖、北抵陰山、南倚秦嶺、東臨渤海，橫跨東、中、西部，是我國重要的生態(tài)安全屏障和經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域。改革開放以來，黃河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得重大成就。1978—2020年間該區(qū)域的地區(qū)生產(chǎn)總值年均增長率高達(dá)9.4%，經(jīng)濟(jì)總量增長近56.2倍。然而，長期以來追求高速增長造成的資源過度開發(fā)、生態(tài)環(huán)境惡化、經(jīng)濟(jì)效率低下等問題日益凸顯，已成為新發(fā)展階段黃河流域乃至全國生態(tài)安全和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主要威脅和障礙。為此，習(xí)近平總書記先后多次考察調(diào)研黃河流域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展?fàn)顩r，并于2019年在鄭州召開的黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會上將黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展確定為國家重大戰(zhàn)略。經(jīng)過兩年的調(diào)研論證，2021年10月7日中共中央、國務(wù)院聯(lián)合印發(fā)了《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》(以下簡稱《綱要》)，這標(biāo)志著黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展這一重大國家戰(zhàn)略正式進(jìn)入落地實(shí)施階段。

黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵在于流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率的提升。提升經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率的核心是在資源、環(huán)境和要素投入成本盡可能小的同時(shí)實(shí)現(xiàn)盡可能大的經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果。黃河流域當(dāng)前面臨的資源過度開發(fā)和生態(tài)惡化等環(huán)境問題歸根結(jié)底是經(jīng)濟(jì)發(fā)展問題，需要在資源節(jié)約和生態(tài)環(huán)境改善的前提下實(shí)現(xiàn)流域內(nèi)居民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的權(quán)利。因此，唯有提升經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率才能在資源節(jié)約、生態(tài)環(huán)境改善和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間達(dá)到平衡。

城市是現(xiàn)代社會人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要空間載體。區(qū)域內(nèi)以人口和要素向城市集中為主要特征的城市經(jīng)濟(jì)集聚過程對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率提升具有重要影響?！毒V要》也指出要破除黃河流域內(nèi)資源要素跨地區(qū)跨領(lǐng)域流動(dòng)的障礙，促進(jìn)生產(chǎn)要素高效流動(dòng)，增強(qiáng)沿黃城市群經(jīng)濟(jì)和人口承載能力。實(shí)質(zhì)上，伴隨著我國的城市化進(jìn)程，黃河流域的人口、資本和資源等生產(chǎn)要素也的確在向沿黃中心城市集中，即黃河流域呈現(xiàn)出明顯的城市經(jīng)濟(jì)集聚現(xiàn)象。統(tǒng)計(jì)顯示，改革開放以來黃河流域省區(qū)層面常住人口的城鎮(zhèn)化率由1978年的10.3%躍升至2020年的59.6%。經(jīng)濟(jì)集聚理論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)集聚既會產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)、溢出效應(yīng)等促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長，同時(shí)其又會產(chǎn)生擁堵效應(yīng)、污染避難所效應(yīng)和資源詛咒效應(yīng)等反過來抑制區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。那么，對于經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率提升至關(guān)重要的黃河流域，其城市經(jīng)濟(jì)集聚產(chǎn)生的綜合效應(yīng)情況將如何影響流域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率？能否推動(dòng)流域內(nèi)資源節(jié)約、生態(tài)環(huán)境改善和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的進(jìn)一步平衡？探討這些問題，對于深入理解經(jīng)濟(jì)集聚與綠色發(fā)展效率之間的內(nèi)在聯(lián)系、推動(dòng)沿黃城市群高標(biāo)準(zhǔn)高質(zhì)量建設(shè)、構(gòu)建黃河流域經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率提升動(dòng)力系統(tǒng)，促進(jìn)生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論和政策意義。

一、研究進(jìn)展

(一)綠色發(fā)展內(nèi)涵和衡量指標(biāo)測度相關(guān)研究

自英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家皮爾斯在其《綠色經(jīng)濟(jì)藍(lán)皮書》中提出綠色發(fā)展的概念以來，很多學(xué)者都對綠色發(fā)展內(nèi)涵進(jìn)行了闡釋和延展。如Stéphane Hallegatte等[1]提出，綠色發(fā)展是指在不減緩增長的情況下，使增長更加節(jié)約資源、更清潔、更具有可恢復(fù)性；胡鞍鋼和周紹杰[2]提出綠色發(fā)展就是在充分認(rèn)識“經(jīng)濟(jì)-自然-社會”三者交互機(jī)制的基礎(chǔ)上，通過機(jī)制設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)三大系統(tǒng)間的正向交互機(jī)制，極力避免負(fù)向交互機(jī)制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展；王海芹和孟望生等[3-4]均提出綠色發(fā)展是在資源節(jié)約和環(huán)境改善基礎(chǔ)上的經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，是資源、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的平衡狀態(tài)?？梢?，雖然不同研究在闡釋綠色發(fā)展內(nèi)涵時(shí)表述有所差異，但是都有一個(gè)共性：綠色發(fā)展要注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展中人與自然的和諧關(guān)系。因此，筆者認(rèn)為綠色發(fā)展就是在資源節(jié)約和環(huán)境改善基礎(chǔ)上的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，綠色發(fā)展效率則是資源、環(huán)境成本和要素投入成本既定條件下能實(shí)現(xiàn)的最大經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果?；诖?，絕大多數(shù)研究都采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法將資源和環(huán)境投入納入不同的線性規(guī)劃模型構(gòu)建并測度經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率指數(shù)作為綠色發(fā)展水平的衡量指標(biāo)。如趙領(lǐng)娣等[5]使用該方法將環(huán)境污染視為非期望產(chǎn)出納入SBM模型構(gòu)建了中國省級層面的綠色發(fā)展效率指數(shù)；張澤義、劉楊等[6-7]同樣使用該方法下的SBM模型分別構(gòu)建了中國城市和城市群的綠色發(fā)展效率指數(shù)；再如林伯強(qiáng)、李江龍、孟望生等[8-10]還使用該方法分別將能源和環(huán)境污染視為投入和非期望產(chǎn)出納入全局參比的NDDF模型構(gòu)建了中國省級和地市級層面的綠色發(fā)展效率指數(shù)。隨著長江經(jīng)濟(jì)帶、京津冀等地區(qū)相繼成為國家重大戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)法聚焦這些區(qū)域構(gòu)建并測度綠色發(fā)展效率指數(shù)的研究也逐漸增多。如陳明華等[11]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)法測度長江經(jīng)濟(jì)帶城市層面的經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率指數(shù)；卜洪運(yùn)和陳紅娟等[12-13]先后采用這一方法測度了京津冀地區(qū)城市層面的綠色發(fā)展效率指數(shù)。當(dāng)然，也有少量研究嘗試采用指標(biāo)評價(jià)法和熵權(quán)法構(gòu)建綠色發(fā)展水平的衡量指數(shù)。如趙細(xì)康、郝淑雙[14-15]均采用指標(biāo)評價(jià)法分別構(gòu)建廣東省21個(gè)地市和中國省級層面的綠色發(fā)展水平衡量指數(shù)；熊曦和冷夢思等[16-17]則采用熵權(quán)法分別估計(jì)了長江經(jīng)濟(jì)帶中游和上游城市群的綠色發(fā)展水平。

(二)經(jīng)濟(jì)集聚對區(qū)域綠色發(fā)展效率影響相關(guān)研究

經(jīng)濟(jì)集聚是指人口、資本和資源等生產(chǎn)要素在空間上的集中。傳統(tǒng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)集聚帶來的規(guī)模效應(yīng)、溢出效應(yīng)等正外部性會促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長，對此，許多學(xué)者在不同的區(qū)域范圍內(nèi)進(jìn)行了實(shí)證研究。如Brülhart等[18]采用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)GMM方法證實(shí)了歐洲這一區(qū)域范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)集聚對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用；范劍勇、張艷、孫浦陽等[19-21]均采用中國城市層面的面板數(shù)據(jù)證實(shí)了經(jīng)濟(jì)集聚帶來的正外部性會促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。隨著研究的深入，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響呈現(xiàn)出較為復(fù)雜的變化特點(diǎn)。如劉修巖等[22]發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效率的促進(jìn)作用發(fā)生在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初級階段，而當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平突破一定的門檻后，經(jīng)濟(jì)集聚會對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效率產(chǎn)生負(fù)面影響；陶永亮等[23]還發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)集聚程度只有在合理區(qū)間范圍內(nèi)才能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，而當(dāng)集聚程度過高時(shí)會抑制經(jīng)濟(jì)增長，即經(jīng)濟(jì)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響存在非線性變化的特征。隨著能源短缺和環(huán)境污染問題日益凸顯，越來越多的研究開始關(guān)注經(jīng)濟(jì)集聚對區(qū)域節(jié)能減排的影響。如周侃等[24]基于中國339個(gè)城市化學(xué)需氧量和氨氮排放數(shù)據(jù)的研究顯示，經(jīng)濟(jì)集聚具有顯著的減排作用且這種作用在中小城市比大城市更明顯；劉滿鳳等[25]通過Herfindahl指數(shù)、Gini指數(shù)和地理集中度測度我國省級層面經(jīng)濟(jì)集聚度與污染集聚度的研究顯示，經(jīng)濟(jì)集聚加速了污染的集聚；張可[26]在構(gòu)建一個(gè)包含污染外部性空間經(jīng)濟(jì)理論模型的基礎(chǔ)上采用中國285個(gè)地級市數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)集聚對區(qū)域污染排放強(qiáng)度的影響呈倒U形變化特征；邵帥等[27]以中國省級數(shù)據(jù)為樣本采用動(dòng)態(tài)空間面板杜賓模型的研究顯示，當(dāng)經(jīng)濟(jì)集聚水平達(dá)到一定閾值后，其具有節(jié)能和減排的雙重效應(yīng)?？梢?，經(jīng)濟(jì)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和節(jié)能減排都具有重要影響，而常規(guī)經(jīng)濟(jì)增長和節(jié)能減排正是構(gòu)成區(qū)域綠色發(fā)展效率變化的核心要素。為此，部分研究將上述兩方面研究加以整合，專門考察了經(jīng)濟(jì)集聚對區(qū)域綠色發(fā)展效率的影響。如林伯強(qiáng)[28]以地級市面板數(shù)據(jù)為樣本研究了中國國家整體范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響情況，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響效應(yīng)隨著集聚程度的增加呈現(xiàn)倒U形變化特征。

綜合來看，已有文獻(xiàn)對綠色發(fā)展水平衡量指標(biāo)的構(gòu)建與測度、經(jīng)濟(jì)集聚影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和節(jié)能減排等方面的研究取得了豐碩成果，而對經(jīng)濟(jì)集聚如何影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率這一問題上的研究還有待進(jìn)一步充實(shí)，并且專門聚焦黃河流域考察其城市經(jīng)濟(jì)集聚如何影響本區(qū)域經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率的研究更是鮮見。為此，本文嘗試將黃河流域城市經(jīng)濟(jì)集聚與綠色發(fā)展效率納入同一分析框架，在梳理已有研究的基礎(chǔ)上總結(jié)歸納出流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響機(jī)理，并采用空間面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)一步驗(yàn)證分析流域內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響，以期在豐富經(jīng)濟(jì)集聚影響區(qū)域綠色發(fā)展效率相關(guān)研究的同時(shí)，為推進(jìn)沿黃中心城市高水平建設(shè)和全流域經(jīng)濟(jì)綠色高質(zhì)量發(fā)展提供理論和政策啟示。

二、理論機(jī)制

經(jīng)濟(jì)集聚是人口、資源等生產(chǎn)要素和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在空間范圍內(nèi)的集中。城市經(jīng)濟(jì)集聚是指某一區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)要素以產(chǎn)業(yè)為依托向城市的集中。城市經(jīng)濟(jì)集聚是現(xiàn)代社會工業(yè)化和城市化進(jìn)程的必然結(jié)果，其對區(qū)域綠色發(fā)展效率具有重要的影響。

首先，經(jīng)濟(jì)集聚通過規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)知識溢出效應(yīng)帶來的正外部性提升區(qū)域綠色發(fā)展效率。規(guī)模效應(yīng)亦稱規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，指由于生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大引起的經(jīng)濟(jì)效益增加的現(xiàn)象；技術(shù)知識溢出效應(yīng)是指集聚在一起的不同經(jīng)濟(jì)主體間通過相互模仿、借鑒和學(xué)習(xí)行為而產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效率提升現(xiàn)象。區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)集聚產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和技術(shù)知識溢出效應(yīng)可從微觀企業(yè)層面、中觀產(chǎn)業(yè)層面和區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)整體層面加以理解。企業(yè)層面，區(qū)域內(nèi)不同企業(yè)在空間上的集聚會加劇競爭。當(dāng)企業(yè)面臨較大生存競爭壓力時(shí)，一方面，會通過加快生產(chǎn)技術(shù)改造與研發(fā)進(jìn)度、加速向同類企業(yè)學(xué)習(xí)和模仿等提升企業(yè)生產(chǎn)效率；另一方面，會通過積極尋求與其上下游企業(yè)的合作與兼并將交易成本內(nèi)部化的同時(shí)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，進(jìn)而降低成本并提升生產(chǎn)效率。這些都將推動(dòng)區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率的提升。產(chǎn)業(yè)層面，區(qū)域內(nèi)不同產(chǎn)業(yè)在空間上的集聚會增加集聚地產(chǎn)業(yè)的多樣性和異質(zhì)性。集聚地產(chǎn)業(yè)多樣性和異質(zhì)性的增加，一方面，會誘發(fā)不同產(chǎn)業(yè)間加速匹配與整合深化并延長產(chǎn)業(yè)鏈，進(jìn)而降低產(chǎn)業(yè)鏈上不同企業(yè)間的交易成本，提升產(chǎn)業(yè)鏈上不同產(chǎn)業(yè)間企業(yè)的社會分工和專業(yè)化水平，最終提升區(qū)域內(nèi)所有集聚產(chǎn)業(yè)的整體效率；另一方面，會加速產(chǎn)業(yè)鏈上上下游產(chǎn)業(yè)間的縱向技術(shù)溢出行為，延長產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈進(jìn)而提升整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)創(chuàng)新融合度，最終提升區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈的整體發(fā)展效率。宏觀經(jīng)濟(jì)層面，勞動(dòng)力是生產(chǎn)要素的同時(shí)又是消費(fèi)者，因此區(qū)域內(nèi)勞動(dòng)力在空間上的集聚會同時(shí)形成并擴(kuò)大統(tǒng)一的勞動(dòng)力市場和消費(fèi)市場。統(tǒng)一且規(guī)模巨大的勞動(dòng)力和消費(fèi)市場，一方面，有利于企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模進(jìn)而分?jǐn)偛⒔档蛦挝划a(chǎn)品的固定成本；另一方面，有利于企業(yè)等生產(chǎn)主體降低勞動(dòng)力雇傭和產(chǎn)品銷售時(shí)的搜尋匹配和運(yùn)輸成本，這些都將通過降低成本的方式提升區(qū)域內(nèi)所有經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體的生產(chǎn)效率。與此同時(shí)，區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體集聚還通過共享基礎(chǔ)設(shè)施、污染處理設(shè)施等降低生產(chǎn)主體的成本。此外，區(qū)域內(nèi)多種經(jīng)濟(jì)主體(企業(yè)、高校、科研院所等)的集聚會促進(jìn)相互交流和學(xué)習(xí)進(jìn)而產(chǎn)生知識技術(shù)溢出效應(yīng)。比如，企業(yè)與政府、高校、科研院所在空間上的集聚更易于建立分工協(xié)作的政產(chǎn)學(xué)研合作機(jī)制，共同突破技術(shù)創(chuàng)新的瓶頸，實(shí)現(xiàn)公平高效的系統(tǒng)創(chuàng)新機(jī)制，勞動(dòng)力的集中還有利于加強(qiáng)勞動(dòng)者之間的交流，加速知識和技能傳播等，這些都將有利于區(qū)域內(nèi)綠色發(fā)展效率的提升。

其次，經(jīng)濟(jì)集聚還通過擁堵效應(yīng)、污染避難所效應(yīng)和資源詛咒效應(yīng)帶來的負(fù)外部性抑制區(qū)域經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率。擁堵效應(yīng)是指大量經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體集聚在區(qū)域中心城市后，由于城市空間資源的拓展未能及時(shí)匹配經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體的需要而造成的過分擁堵現(xiàn)象，這種擁堵現(xiàn)象會阻礙區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率。比如，短期內(nèi)企業(yè)和人口向區(qū)域中心城市的集聚，在城市空間、土地等資源有限的情況下會出現(xiàn)搶奪資源、惡性競爭等現(xiàn)象，這種現(xiàn)象會進(jìn)一步推高土地租金和房價(jià)，造成交通擁堵、資源和能源短缺等城市病問題，這些問題將引起勞動(dòng)力生存成本上升進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)的勞動(dòng)雇傭成本、企業(yè)租金和能源投入等生產(chǎn)成本的增加，在一定程度上擠占集聚企業(yè)的技術(shù)改造升級和研發(fā)創(chuàng)新投入，進(jìn)而不利于其綠色生產(chǎn)效率的提升。污染避難所效應(yīng)是指環(huán)境規(guī)制相對較弱的區(qū)域會吸引污染密集型企業(yè)或產(chǎn)業(yè)向該區(qū)域中心城市集聚進(jìn)而造成區(qū)域環(huán)境污染加劇的現(xiàn)象。一般而言，收入水平越高、經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度也越高。相較長江流域和東南沿海區(qū)域，黃河流域整體發(fā)展相對滯后，在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展國家重大戰(zhàn)略提出之前，該區(qū)域的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度相對較弱，這種情況會使黃河流域城市在經(jīng)濟(jì)集聚過程中吸引發(fā)達(dá)區(qū)域轉(zhuǎn)型困難、科技創(chuàng)新不足的高污染高耗能產(chǎn)業(yè)向本區(qū)域中心城市轉(zhuǎn)移，最終不利于黃河流域經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展。資源詛咒效應(yīng)是指原本作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利條件的豐富自然資源稟賦反而成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展阻礙的現(xiàn)象。黃河流域擁有豐富的自然資源，素以中國能源流域著稱，因此，黃河流域城市經(jīng)濟(jì)集聚的主要特征是以自然資源開發(fā)產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)形成的產(chǎn)業(yè)集聚。這種以自然資源開發(fā)產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)進(jìn)行的城市經(jīng)濟(jì)集聚，一方面，會對制造業(yè)形成擠出，而制造業(yè)往往比自然資源開發(fā)產(chǎn)業(yè)具有更高的技術(shù)含量、更頻繁的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)和更多高技能勞動(dòng)力；另一方面，自然資源屬于“意外之財(cái)”的特性使得利于生產(chǎn)者的制度往往容易被利于“搶占者”的制度所取代，進(jìn)而不利于區(qū)域綠色發(fā)展效率提升。

可見，黃河流域內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)集聚的過程中，集聚會產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)、知識和技術(shù)溢出效應(yīng)等，這些效應(yīng)將促進(jìn)流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率提升，與此同時(shí)，短期來看集聚還會帶來擁堵效應(yīng)、環(huán)境避難所效應(yīng)和資源詛咒效應(yīng)等，而這些效應(yīng)往往會抑制流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率的提升。因此，在某一時(shí)間點(diǎn)上，黃河流域城市經(jīng)濟(jì)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率的影響存在不確定性，需要視其帶來的正負(fù)兩方面的效應(yīng)作用大小對比加以確定。具體而言，如果城市經(jīng)濟(jì)集聚產(chǎn)生的規(guī)模效應(yīng)、知識和技術(shù)溢出效應(yīng)對綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用超過了擁堵效應(yīng)、環(huán)境避難所效應(yīng)和資源詛咒效應(yīng)對綠色發(fā)展效率的抑制作用，則黃河流域的城市經(jīng)濟(jì)集聚表現(xiàn)為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率的狀態(tài)，反之則反。當(dāng)然，這種狀態(tài)會隨著集聚程度的變化呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化的狀態(tài)，具體情況需要通過實(shí)證分析加以確定。

三、黃河流域地級市綠色發(fā)展效率測度

(一)測度方法與指標(biāo)構(gòu)建

基于理論分析可知，黃河流域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)集聚會對經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率產(chǎn)生影響，具體影響情況須采用空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析。為此，需要通過適當(dāng)?shù)姆椒?gòu)建黃河流域城市層面經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率的衡量指標(biāo)。鑒于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法在構(gòu)建決策單元效率衡量評價(jià)指標(biāo)時(shí)無須估計(jì)參數(shù)，無須對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理等諸多方面的優(yōu)勢，本文采用該方法構(gòu)建黃河流域城市的經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率指數(shù)。

采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法構(gòu)建經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率指數(shù)過程中，線性規(guī)劃模型的選擇至關(guān)重要。相比之下，SBM(slack based model)模型作為一種非徑向距離函數(shù)，雖然滿足了綠色發(fā)展效率衡量中須納入污染物這一非期望產(chǎn)出的要求，也很好地解決變量松弛性問題，但作為一種相對效率的評價(jià)指標(biāo)，如果同時(shí)出現(xiàn)多個(gè)城市綠色發(fā)展效率處在前沿面(即多個(gè)城市綠色發(fā)展效率指數(shù)均為1)，則SBM模型無法對這些城市的綠色發(fā)展效率進(jìn)行比較和排序，也會影響到后續(xù)實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確性。而超效率模型能夠很好地解決這一問題。因此，本文借鑒Tone[29]的做法，采用超效率的SBM模型來構(gòu)建2006—2018年黃河流域城市綠色發(fā)展效率指數(shù)。

(二)測度結(jié)果評價(jià)

黃河流域城市綠色發(fā)展效率指數(shù)構(gòu)建中涉及投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出三類變量，其變量選取、衡量指標(biāo)和相關(guān)數(shù)據(jù)處理過程見表1，數(shù)據(jù)來源為歷年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。

表1 黃河流域城市綠色發(fā)展效率衡量指數(shù)構(gòu)建涉及的變量、指標(biāo)及數(shù)據(jù)說明

本文借助MaxDEA軟件將上述變量及其衡量指標(biāo)帶入超效率SBM模型，最終構(gòu)建并計(jì)算出2006—2018年黃河流域沿線60個(gè)城市的綠色發(fā)展效率指數(shù)。由計(jì)算結(jié)果①可得如下結(jié)論。

第一，黃河流域沿線城市的綠色發(fā)展效率普遍較低。各城市在樣本期內(nèi)綠色發(fā)展效率指數(shù)的平均值顯示，流域內(nèi)僅濟(jì)南和東營這兩個(gè)城市的綠色發(fā)展效率指數(shù)的平均值大于1，處于有效率的狀態(tài)，絕大多數(shù)城市的綠色發(fā)展效率平均值小于1，處于相對無效率的狀態(tài)，甚至忻州、定西和晉城等城市平均值分別僅為0.11、0.12和0.13，處于極低水平。第二，樣本期內(nèi)黃河流域的綠色發(fā)展效率呈現(xiàn)先降低后上升的變化趨勢。本文分別計(jì)算黃河全流域和上、中、下游三大地區(qū)所含城市綠色發(fā)展效率指數(shù)的歷年平均值并做趨勢圖(見圖1)發(fā)現(xiàn)：全流域和上、中、下游三大地區(qū)的綠色發(fā)展效率歷年平均值在2006—2015年呈現(xiàn)略微下降的趨勢，在2016—2018年呈現(xiàn)上升趨勢，這說明樣本期內(nèi)黃河流域的綠色發(fā)展效率以2015年為界呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢。這一趨勢可能與中央持續(xù)推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)和綠色發(fā)展理念的效果開始顯現(xiàn)有關(guān)。第三，流域內(nèi)上、中、下游三大地區(qū)間綠色發(fā)展效率的差異明顯。由圖1明顯可以看出，流域內(nèi)在綠色發(fā)展效率的表現(xiàn)上呈現(xiàn)出下游地區(qū)明顯高于中游地區(qū)，中游地區(qū)明顯高于上游地區(qū)的特征。這也與其他關(guān)于黃河流域綠色發(fā)展效率測度文獻(xiàn)的結(jié)果具有一致性。究其原因，下游地區(qū)河南和山東的城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中更多依賴于制造業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新密集型產(chǎn)業(yè)且經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚，中游地區(qū)內(nèi)蒙古和陜西的城市憑借其豐富的能源資源則在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中更加偏重于能源產(chǎn)業(yè)，而上游地區(qū)甘青寧的城市在偏重能源資源產(chǎn)業(yè)的同時(shí)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱和生態(tài)環(huán)境脆弱的特點(diǎn)使其綠色發(fā)展效率更低。此外，從差異的演變程度看，樣本初期流域內(nèi)下游綠色發(fā)展效率最高，且上、中、下游三大地區(qū)間綠色發(fā)展效率的差異較小；到樣本末期，上游和中下游間綠色發(fā)展效率的差距進(jìn)一步拉大，在一定程度上出現(xiàn)了中、下游趨同，且與上游分化的特征。

圖1 黃河全流域、上游、中游以及下游地區(qū)

四、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

(一)回歸模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)模型

理論分析顯示城市經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率具有重要影響，因此，本文參照林伯強(qiáng)和譚睿鵬[28]的做法，構(gòu)建分析黃河流域城市經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率影響效應(yīng)估計(jì)的計(jì)量模型。具體如下：

ρ=b0+b1agg+b2agg2+cX+ε

(1)

其中，ρ為綠色發(fā)展效率；agg為經(jīng)濟(jì)集聚程度，X表示一組控制變量，b0為常數(shù)項(xiàng)；b1、b2、c為各變量的待估參數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.空間計(jì)量模型

首先，某一地區(qū)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展受本地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)影響的同時(shí)，還可能受到鄰近地區(qū)綠色發(fā)展的影響。本文選用全局莫蘭指數(shù)(Global Moran’s I)模型來檢驗(yàn)黃河流域的綠色發(fā)展效率是否存在相鄰城市間的空間依賴性，以此來判斷本文的研究能否適用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析。全局莫蘭指數(shù)模型設(shè)定如下：

(2)

其中，n為流域內(nèi)的城市數(shù)量；wij表示流域內(nèi)相鄰兩個(gè)城市i和j的空間權(quán)重；ρi為城市i的綠色發(fā)展效率，該指數(shù)主要用來判斷鄰近城市間綠色發(fā)展效率ρ的空間相關(guān)性。Moran’s I介于-1至1之間，其絕對值越接近1，空間相關(guān)性越強(qiáng)；若Moran’s I大于0，說明綠色發(fā)展效率存在空間正相關(guān)；若Moran’s I小于0，則說明綠色發(fā)展效率存在空間負(fù)相關(guān)；若Moran’s I等于0，則說明綠色發(fā)展效率呈現(xiàn)空間隨機(jī)性。

考慮到黃河流域內(nèi)城市之間的鄰接程度不高且其綠色發(fā)展效率依賴程度主要取決于地理距離，因此本文選用地理距離權(quán)重矩陣來刻畫黃河流域城市間綠色發(fā)展效率的依賴程度。地理學(xué)第一定律認(rèn)為距離越近，事物間關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，因此本文設(shè)定如下反距離空間權(quán)重矩陣wij：

(3)

其次，經(jīng)濟(jì)事物間往往存在空間上的依賴性，黃河流域內(nèi)不同城市間的綠色發(fā)展效率間更是如此。本文在檢驗(yàn)黃河流域綠色發(fā)展效率空間依賴性的基礎(chǔ)上，設(shè)定并選擇合適的空間計(jì)量模型估計(jì)黃河流域城市經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響。常用的空間計(jì)量模型有空間誤差模型(SEM)、空間自回歸模型(SAR)和空間杜賓模型(SDM)三種?？臻g誤差模型(SEM)主要考慮隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的空間依賴關(guān)系，即主要探討與某地區(qū)相鄰地區(qū)的不可觀測誤差沖擊對這一地區(qū)綠色發(fā)展效率的影響，其模型為

(4)

式(4)中，λ為空間誤差自相關(guān)系數(shù)，W表示空間權(quán)重矩陣，i和t分別表示黃河流域內(nèi)對應(yīng)的城市i和年份t，μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

空間自回歸模型(SAR)主要考慮被解釋變量的空間依賴關(guān)系，即主要探討與某地區(qū)相鄰地區(qū)的綠色發(fā)展效率對這一地區(qū)綠色發(fā)展效率的影響，其模型為

(5)

式(5)中，δ為空間自回歸系數(shù)。

空間杜賓模型(SDM)綜合考慮了被解釋變量、解釋變量和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的空間依賴性，其模型為

εit=λWεit+μit

(6)

式(6)中，θ1、θ2為解釋變量的空間滯后回歸系數(shù)。

在具體分析時(shí)，需要進(jìn)行拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)(LM)以選擇合適的空間計(jì)量模型。拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來選擇空間計(jì)量模型的重要方法，通過觀察比較LM-Lag、Robust LM-Lag、LM-Error和Robust LM-Error這四個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來判斷分析對象的樣本數(shù)據(jù)適合哪種空間計(jì)量模型。具體判斷標(biāo)準(zhǔn)如下：如果LM-Lag和LM-Error統(tǒng)計(jì)量均不顯著，則說明本文分析對象不適合采用空間計(jì)量模型，此時(shí)選用普通計(jì)量模型估計(jì)即可；如果兩者均顯著，則說明本文分析對象適用于空間杜賓模型；如果LM-Lag統(tǒng)計(jì)量顯著的同時(shí)LM-Error統(tǒng)計(jì)量不顯著，則表明本文分析對象更適用空間自回歸模型；如果LM-Error統(tǒng)計(jì)量顯著的同時(shí)LM-Lag統(tǒng)計(jì)量不顯著，則表明分析對象更適用空間誤差模型。

(二)變量與數(shù)據(jù)介紹

被解釋變量——綠色發(fā)展效率，該變量的衡量指標(biāo)為本文采用超效率SBM模型所構(gòu)建的綠色發(fā)展效率指數(shù)。

核心解釋變量——經(jīng)濟(jì)集聚。經(jīng)濟(jì)集聚反映的是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在空間上的集中程度。經(jīng)濟(jì)集聚通常使用規(guī)模和密度兩類指標(biāo)加以衡量，一般而言密度指標(biāo)更能反映城市的集聚特征。本文借鑒任曉松等[32]的研究，采用各城市市轄區(qū)非農(nóng)產(chǎn)值與市轄區(qū)建成區(qū)面積的比值這一經(jīng)濟(jì)密度刻指標(biāo)刻畫城市經(jīng)濟(jì)集聚程度。

控制變量——引入影響綠色發(fā)展效率的因素作為上述模型的控制變量，分別為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ln pgdp)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(ind)、科教投入(te)和就業(yè)結(jié)構(gòu)(emp)。(1)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是其綠色發(fā)展效率的基礎(chǔ)，會對綠色發(fā)展效率產(chǎn)生重要影響，其衡量指標(biāo)為城市市轄區(qū)人均地區(qū)生產(chǎn)總值的自然對數(shù)。(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化是指第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的過程會大幅度降低地區(qū)的能源投入和污染排放，有助于綠色發(fā)展效率的提升。為此，采用各城市市轄區(qū)第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的衡量指標(biāo)。(3)科教投入會通過影響新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和人才培養(yǎng)，進(jìn)而影響地區(qū)的綠色發(fā)展效率，其衡量指標(biāo)為城市市轄區(qū)科學(xué)技術(shù)和教育支出之和占一般公共預(yù)算的比重。(4)地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)作為能源消費(fèi)的重要影響因素會對地區(qū)綠色發(fā)展效率產(chǎn)生重要影響，其衡量指標(biāo)為城市市轄區(qū)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重。

由于在測算綠色發(fā)展效率時(shí)，2006年以前地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，根據(jù)數(shù)據(jù)可得性，本文以2006—2018年黃河流域沿線8省(區(qū))60個(gè)城市構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)為樣本②；樣本中各類指標(biāo)數(shù)據(jù)均以2006年為基期計(jì)算的實(shí)際值；數(shù)據(jù)來源為《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》以及相關(guān)城市的國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展公報(bào)。

五、實(shí)證結(jié)果

(一)空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

首先，黃河流域內(nèi)城市層面的綠色發(fā)展效率和經(jīng)濟(jì)集聚具有顯著的空間依賴性。筆者分別計(jì)算了綠色發(fā)展效率和經(jīng)濟(jì)集聚在黃河流域的全局莫蘭指數(shù)(見表2)。結(jié)果顯示，樣本期內(nèi)黃河流域綠色發(fā)展效率和經(jīng)濟(jì)集聚的全局莫蘭指數(shù)均大于0且分別在10%和5%的顯著性水平上顯著。這說明流域內(nèi)的綠色發(fā)展效率和經(jīng)濟(jì)集聚在空間分布上呈集聚狀態(tài)，即綠色發(fā)展效率較高的城市往往與綠色發(fā)展效率高的城市相鄰近，綠色發(fā)展效率較低的城市與綠色發(fā)展效率較低的城市相鄰近；經(jīng)濟(jì)集聚水平較高的城市也往往與經(jīng)濟(jì)集聚水平較高的城市相鄰近；經(jīng)濟(jì)集聚水平較低的城市則往往與經(jīng)濟(jì)集聚水平較低的城市相鄰近，但經(jīng)濟(jì)集聚的全局莫蘭指數(shù)在2006—2018年樣本期內(nèi)呈現(xiàn)出依次降低的趨勢，說明經(jīng)濟(jì)集聚狀態(tài)在逐年減弱。這一趨勢與黃河流域經(jīng)濟(jì)占全國經(jīng)濟(jì)比重下降息息相關(guān)。

表2 綠色發(fā)展效率和經(jīng)濟(jì)集聚的全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)

其次，黃河流域內(nèi)綠色發(fā)展效率以正相關(guān)的城市占據(jù)主導(dǎo)地位，且以中上游地區(qū)的低-低集聚和下游地區(qū)的高-高集聚為主。為進(jìn)一步考察流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率的具體空間集聚特征，筆者繪制了樣本初期(2006年)、中期(2010年和2014年)和末期(2018年)流域城市層面經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率的局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖③。由圖形可知，流域內(nèi)分布在莫蘭散點(diǎn)圖第一象限和第三象限的城市居多，且落入第三象限的城市最多。具體來看，黃河下游的濟(jì)南、青島、淄博、東營和泰安等城市在觀測年份中一直處于莫蘭散點(diǎn)圖的第一象限，說明綠色發(fā)展效率呈現(xiàn)出高-高集聚的空間特征；而大部分處于黃河中上游的城市如定西、隴南、平?jīng)觥⒐淘?、中衛(wèi)、長治、晉城、晉中、運(yùn)城、臨汾、呂梁、商洛、開封、新鄉(xiāng)、商丘和焦作等城市在觀測年份中則一直處于第三象限，說明綠色發(fā)展效率呈現(xiàn)出低-低集聚的空間特征；從省域?qū)哟握w來看，呈現(xiàn)出了“山東高值區(qū)居多，而青海、甘肅、寧夏低值區(qū)連綿分布”的特征。這說明黃河流域內(nèi)綠色發(fā)展效率正相關(guān)的城市占據(jù)主導(dǎo)地位，且中上游地區(qū)以低-低集聚為主，下游地區(qū)以高-高集聚為主。

(二)空間計(jì)量分析

1.空間計(jì)量模型選擇

通過空間自相關(guān)分析可知，黃河流域的綠色發(fā)展效率和經(jīng)濟(jì)集聚均存在空間依賴性，即黃河流域經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響分析適用于空間計(jì)量模型。本文在地理距離空間權(quán)重矩陣下采用拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)和穩(wěn)健拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果(見表3)顯示，LM-Error、Robust LM-Error和LM-Lag均在1%的顯著性水平上顯著，但Robust LM-Lag不顯著，這說明空間誤差效應(yīng)比空間滯后效應(yīng)更顯著，即采用空間誤差模型更適合本文數(shù)據(jù)特點(diǎn)。接著，本文對空間誤差模型進(jìn)行Huasman檢驗(yàn)以確定應(yīng)該采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。Huasman檢驗(yàn)結(jié)果顯示，其P值為0.02，說明在5%的顯著性水平上拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，因而選擇固定效應(yīng)的空間誤差模型更合理。最后，還須對模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。利用似然比檢驗(yàn)(LR)來判斷SEM模型是否會退化為SDM或SAR模型。結(jié)果顯示，似然比檢驗(yàn)值(LR值)均在1%的顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，說明SEM模型不會退化為SDM或SAR模型。因此，本文將選擇固定效應(yīng)的空間誤差模型(SEM)進(jìn)行回歸分析。

表3 空間計(jì)量模型LM檢驗(yàn)

2.空間計(jì)量結(jié)果與分析

本文在地理距離空間矩陣下選取固定效應(yīng)的空間誤差模型對黃河流域城市經(jīng)濟(jì)集聚影響綠色發(fā)展效率的情況進(jìn)行了回歸估計(jì)(見表4)，由結(jié)果可知：第一，黃河流域城市綠色發(fā)展效率存在明顯的空間誤差溢出效應(yīng)。表4中模型(1)(全流域空間誤差模型)估計(jì)結(jié)果顯示，模型的空間誤差系數(shù)λ在1%的顯著性水平下顯著，這說明黃河流域城市綠色發(fā)展效率存在顯著的空間誤差溢出效應(yīng)，即一個(gè)城市的綠色發(fā)展效率不僅受到本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科教投入等因素的影響，還受到周圍鄰近地區(qū)不可觀測因素的影響，這就意味著黃河流域各城市在推動(dòng)綠色發(fā)展的進(jìn)程中，不僅要考慮自身的經(jīng)濟(jì)集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的影響，還要同時(shí)考慮其周邊鄰近城市綠色發(fā)展以及其他不可觀測經(jīng)濟(jì)活動(dòng)因素的影響。此外，黃河流域作為一個(gè)區(qū)域整體須在協(xié)同推進(jìn)流域內(nèi)各城市間綠色發(fā)展上發(fā)揮更加積極的協(xié)調(diào)作用。

第二，黃河流域經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響隨著集聚程度的增加呈現(xiàn)出先抑制后促進(jìn)的U形特征，且流域內(nèi)大部分城市的經(jīng)濟(jì)集聚程度并未越過拐點(diǎn)。表4中模型(1)的估計(jì)結(jié)果顯示，模型核心解釋變量經(jīng)濟(jì)集聚的系數(shù)顯著為負(fù)，且其二次項(xiàng)系數(shù)顯著為正。這說明流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)集聚水平較低時(shí)，集聚對綠色發(fā)展效率的影響主要表現(xiàn)為抑制作用；當(dāng)集聚水平提高到一定程度后，經(jīng)濟(jì)集聚會表現(xiàn)出對綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用。出現(xiàn)這一特征的原因在于，經(jīng)濟(jì)集聚水平較低時(shí)，經(jīng)濟(jì)集聚的過程面臨集聚經(jīng)濟(jì)成本高、技術(shù)瓶頸多、產(chǎn)業(yè)能耗和污染排放大等難題，使得經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響主要表現(xiàn)為污染避難所效應(yīng)、資源詛咒效應(yīng)和擁堵效應(yīng)等負(fù)外部性；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)集聚達(dá)到一定程度后，經(jīng)濟(jì)集聚則主要表現(xiàn)為規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)知識溢出效應(yīng)等正外部性進(jìn)而顯現(xiàn)出對綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用，這一結(jié)論也與邵帥等[27]的研究結(jié)論一致。此外，由計(jì)算可知，黃河流域經(jīng)濟(jì)集聚影響綠色發(fā)展效率U形特征的拐點(diǎn)值發(fā)生在經(jīng)濟(jì)集聚度為10.5處。本文將黃河流域各城市歷年的經(jīng)濟(jì)集聚水平與此拐點(diǎn)值作比較發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)城市的經(jīng)濟(jì)集聚水平小于拐點(diǎn)值，即處于U形曲線的左側(cè)。以2018年為例，黃河流域60個(gè)沿線城市中，僅有包頭、延安、淄博和東營4個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)集聚水平越過了拐點(diǎn)，而其余城市的經(jīng)濟(jì)集聚水平均在拐點(diǎn)左側(cè)，這說明流域內(nèi)大部分城市的經(jīng)濟(jì)集聚程度還未越過拐點(diǎn)，因此，黃河流域需要進(jìn)一步提高經(jīng)濟(jì)集聚水平以盡早實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率由抑制向促進(jìn)轉(zhuǎn)變。

第三，黃河流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性。黃河流域內(nèi)上、中、下游不同地區(qū)間在經(jīng)濟(jì)集聚水平和綠色發(fā)展效率等方面均存在較大差異，由此可知經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響在流域內(nèi)不同地區(qū)間也存在異質(zhì)性。為此，本文進(jìn)一步將黃河流域劃分為上、中、下游三大地區(qū)并分別以三大地區(qū)為樣本估計(jì)經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響效應(yīng)。由表4可見，模型(3)和(4)的估計(jì)結(jié)果中主要解釋變量經(jīng)濟(jì)集聚的一次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，二次項(xiàng)系數(shù)顯著為正，模型(2)中主要解釋變量經(jīng)濟(jì)集聚的一次項(xiàng)系數(shù)和二次項(xiàng)系數(shù)均不顯著。這說明在黃河流域上、中、下游三大地區(qū)間經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響存在明顯的差異性。具體而言，在中游和下游地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率影響仍然保持了U形特征，即隨著經(jīng)濟(jì)集聚水平的增加，集聚對綠色發(fā)展效率的影響呈現(xiàn)出先抑制后促進(jìn)的特征；同時(shí)，通過計(jì)算中游和下游經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率影響U形曲線的拐點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，中游地區(qū)的拐點(diǎn)出現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)集聚度為7.6時(shí)，而下游地區(qū)的拐點(diǎn)則出現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)集聚度為2時(shí)，也就是說，在經(jīng)濟(jì)集聚程度較低的階段黃河下游地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率作用就可能實(shí)現(xiàn)由抑制向促進(jìn)的轉(zhuǎn)變；而相比之下，在中游地區(qū)這一轉(zhuǎn)變可能需要等到集聚程度較高的階段才能實(shí)現(xiàn)。此外，上游地區(qū)當(dāng)前還未顯現(xiàn)出集聚對綠色發(fā)展效率的影響作用，這可能與上游地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)集聚還處在非常低的水平有關(guān)。

表4 基于混合固定效應(yīng)的空間誤差模型(SEM)回歸結(jié)果

第四，在全流域范圍內(nèi)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、科教投入以及地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)提升均能促進(jìn)綠色發(fā)展效率提升。表4模型(1)估計(jì)結(jié)果顯示，控制變量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ln pgdp)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(ind)、科教投入(te)以及地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)(emp)的系數(shù)均顯著為正，這說明在全流域范圍內(nèi)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、科教投入和地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化均能顯著促進(jìn)黃河流域城市綠色發(fā)展效率提升。流域內(nèi)不同地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、科教投入以及就業(yè)結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展效率的作用也存在一定差異，具體為：就業(yè)結(jié)構(gòu)變化在三大地區(qū)范圍能均能提升綠色發(fā)展效率；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級則在上中游地區(qū)能有效促進(jìn)綠色發(fā)展效率，而在下游地區(qū)未顯現(xiàn)出綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用，這可能與下游地區(qū)已經(jīng)完成了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有關(guān)；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在中游和下游地區(qū)能有效促進(jìn)綠色發(fā)展效率提升；科教投入對綠色發(fā)展效率的促進(jìn)作用在中游地區(qū)較為明顯。

六、結(jié)論與啟示

區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典理論認(rèn)為，某一區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)在地理空間上的集聚對其經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的影響。黃河流域作為我國重要的生態(tài)安全屏障和經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域，伴隨著我國城鎮(zhèn)化發(fā)展的進(jìn)程，多年來其人口、資本和資源等生產(chǎn)要素也出現(xiàn)了明顯向沿黃中心城市集中的經(jīng)濟(jì)集聚現(xiàn)象。對經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率提升至關(guān)重要的黃河流域，其發(fā)生的城市經(jīng)濟(jì)集聚現(xiàn)象將如何影響流域經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展效率？是否推動(dòng)了流域內(nèi)資源節(jié)約、生態(tài)環(huán)境改善和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的進(jìn)一步平衡？探討這些問題，對于深入理解流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)集聚與綠色發(fā)展效率的內(nèi)在聯(lián)系、促進(jìn)全流域經(jīng)濟(jì)綠色高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論和政策意義。為此，本文首先在梳理相關(guān)研究的基礎(chǔ)上分析了城市經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響邏輯；其次，采用超效率SBM模型構(gòu)建并測算黃河流域地級市綠色發(fā)展效率指數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了面板數(shù)據(jù)樣本；最后，利用空間誤差模型實(shí)證分析了黃河流域經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響效應(yīng)，最終得出如下結(jié)論與啟示。

第一，2006年以來黃河流域沿線城市的綠色發(fā)展效率普遍較低，且在2015年后整體出現(xiàn)了上升趨勢，這種變化與以習(xí)近平同志為核心的黨中央持續(xù)推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)和綠色發(fā)展理念的效果開始顯現(xiàn)有關(guān)。與此同時(shí)，黃河流域內(nèi)上、中、下游三大地區(qū)間綠色發(fā)展效率差異明顯，具體呈現(xiàn)出上、中、下游由低到高的變化特征，且這種差異還呈現(xiàn)出由樣本初期的下游與中上游分異、中游與上游低位趨同，向樣本末期的中下游與上游分異、中下游高位趨同轉(zhuǎn)變，這也預(yù)示著黃河上游地區(qū)各城市要進(jìn)一步加快推進(jìn)綠色發(fā)展效率提升，提高人口和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的承載力，以盡快實(shí)現(xiàn)與中、下游地區(qū)的趨同發(fā)展。

第二，就黃河流域整體而言，綠色發(fā)展效率和經(jīng)濟(jì)集聚均呈現(xiàn)出明顯的空間依賴性。綠色發(fā)展效率呈現(xiàn)出高-高集聚和低-低集聚分布特征；同樣地，經(jīng)濟(jì)集聚水平也呈現(xiàn)出高-高集聚和低-低集聚的分布特征。此外，從不同地區(qū)來看，黃河中游和上游地區(qū)城市在綠色發(fā)展效率和經(jīng)濟(jì)集聚水平的分布上主要以低-低集聚為主；下游地區(qū)城市在綠色發(fā)展效率和經(jīng)濟(jì)集聚水平的分布上則主要以高-高集聚為主。因此，上游地區(qū)要以提升所在地區(qū)中心城市經(jīng)濟(jì)集聚水平和綠色發(fā)展效率為突破口，推動(dòng)所在地區(qū)城市綠色發(fā)展效率由低-低集聚向高-高集聚態(tài)勢轉(zhuǎn)變。

第三，黃河流域城市綠色發(fā)展效率存在空間誤差溢出效應(yīng)的同時(shí)，經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響隨著集聚程度的增加呈現(xiàn)出先抑制后促進(jìn)的U形特征。一方面，流域內(nèi)某一城市的綠色發(fā)展效率不僅受到本地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚等因素的影響，還受到周圍鄰近地區(qū)不可觀測因素的影響。這預(yù)示著黃河流域各城市在推動(dòng)綠色發(fā)展的進(jìn)程中，不僅要考慮自身的經(jīng)濟(jì)集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化等因素，還須同時(shí)考慮與其周邊鄰近城市綠色發(fā)展及其他經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的協(xié)同發(fā)展。另一方面，雖然黃河流域內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響隨著集聚程度的增加呈現(xiàn)出先抑制后促進(jìn)的U形特征，但是現(xiàn)階段流域內(nèi)絕大多數(shù)城市的經(jīng)濟(jì)集聚水平還處在抑制綠色發(fā)展效率的階段。因此，應(yīng)進(jìn)一步推動(dòng)黃河流域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)向沿黃中心城市集聚，進(jìn)而形成大、中、小城市布局合理、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)緊密且分工協(xié)調(diào)趨于完善的城市群，通過發(fā)展城市群以盡快實(shí)現(xiàn)更多城市經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響由抑制向促進(jìn)轉(zhuǎn)變。

第四，黃河流域內(nèi)上、中、下游三大地區(qū)間經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響存在明顯的差異性。雖然在中游和下游地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率的影響隨著集聚程度增加都呈現(xiàn)出先抑制后促進(jìn)的U形曲線變化特征，但是下游地區(qū)U形曲線拐點(diǎn)對應(yīng)的集聚水平相對中游地區(qū)更低，也就是說，在經(jīng)濟(jì)集聚水平相對較低的階段，下游地區(qū)就能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)集聚對綠色發(fā)展效率由抑制向促進(jìn)轉(zhuǎn)變。相比之下，在中游地區(qū)這一轉(zhuǎn)變可能需要等到集聚程度較高的階段才能實(shí)現(xiàn)。此外，由于上游地區(qū)城市的經(jīng)濟(jì)集聚水平仍處在非常低的水平致使當(dāng)前還未顯現(xiàn)出集聚對綠色發(fā)展效率的明顯影響作用，這預(yù)示著黃河中、上游地區(qū)的中心城市在提高經(jīng)濟(jì)集聚水平的同時(shí)，應(yīng)進(jìn)一步在經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展要素流動(dòng)和城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上做好規(guī)劃和頂層設(shè)計(jì)，以促使經(jīng)濟(jì)集聚更快地顯現(xiàn)正外部性進(jìn)而提升區(qū)域綠色發(fā)展效率。

注 釋：

①限于篇幅，文中未公布計(jì)算結(jié)果，具體結(jié)果筆者留存?zhèn)渌鳌?/p>

②根據(jù)水利部黃河水利委員會的劃分，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省區(qū)，共涉及69個(gè)地區(qū)(州、盟、市)。本文將已納入長江經(jīng)濟(jì)帶的四川省的城市剔除，并考慮行政區(qū)劃調(diào)整和部分州(盟)的數(shù)據(jù)難度大等因素，最終選取黃河流域8省(區(qū))的沿線的60個(gè)城市為研究樣本，并將其劃分為上、中、下游三大地區(qū)。其中，上游地區(qū)為青海、甘肅、寧夏三省(區(qū))的城市；中游地區(qū)為內(nèi)蒙古、山西、陜西三省(區(qū))城市；下游地區(qū)為河南、山東兩省的城市。

③限于篇幅，這一散點(diǎn)圖未在文中呈現(xiàn)，筆者留存?zhèn)渌鳌?/p>