陳偉 李卓航 肖映彤 王雅楠

摘要：城市群作為我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的重要單元和構(gòu)建城鎮(zhèn)協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵主體，探討城市群空間結(jié)構(gòu)對實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展和碳減排的雙贏意義重大。本研究將我國19個城市群作為研究樣本，利用雙向固定效應(yīng)模型實證分析了2006—2019年我國城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響，探討了其作用機制以及城市群空間結(jié)構(gòu)對不同類型城市群的異質(zhì)性影響。結(jié)果表明：我國多數(shù)城市群目前為多中心空間結(jié)構(gòu)，但有向單中心空間結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的趨勢；城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)和綠色發(fā)展指數(shù)之間呈現(xiàn)“N”型關(guān)系；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠在城市群空間結(jié)構(gòu)影響綠色發(fā)展指數(shù)的過程中起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用，科技水平和分工水平能夠起到間接中介作用；城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響存在城市群中心度特征的異質(zhì)性，低中心度城市群向多中心空間結(jié)構(gòu)演變、高中心度城市群向單中心空間結(jié)構(gòu)演變時更有助于降低城市群綠色發(fā)展指數(shù)，實現(xiàn)經(jīng)濟增長與碳減排協(xié)同發(fā)展。

關(guān)鍵詞：城市群；空間結(jié)構(gòu)；碳減排；經(jīng)濟發(fā)展；綠色發(fā)展

【中圖分類號】 F062.1? ? doi：10.3969/j.issn.1674-7178.2023.06.009

【基金項目】陜西省社會科學(xué)基金項目“關(guān)中平原城市群工業(yè)用地轉(zhuǎn)型的驅(qū)動機制與協(xié)同優(yōu)化研究”（2019S001）成果。

引言

隨著我國經(jīng)濟邁向高質(zhì)量發(fā)展階段，妥善處理環(huán)境、資源、經(jīng)濟和社會的發(fā)展關(guān)系，在時間節(jié)點前實現(xiàn)碳達峰、碳中和并推動經(jīng)濟績效提高已成為實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型、推進可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)的重大問題之一[1]。黨的二十大報告提出，以城市群、都市圈為依托構(gòu)建大中小城市協(xié)調(diào)發(fā)展格局。從城市群視角探討如何實現(xiàn)經(jīng)濟增長與碳減排協(xié)同發(fā)展已成為熱點研究話題。目前，城市群空間結(jié)構(gòu)對于經(jīng)濟發(fā)展或碳排放的單獨影響機制有了較為廣泛的研究。然而，學(xué)界對于城市群空間結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟發(fā)展、碳減排兩者之間的關(guān)系尚未達成共識，對城市群的空間結(jié)構(gòu)應(yīng)如何進行調(diào)整，以及能否通過優(yōu)化城市群空間結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展和碳減排的雙贏局面等問題有待進一步研究論證。本研究聚焦提高區(qū)域經(jīng)濟績效和降低碳排放兩大目標(biāo)，構(gòu)建綠色發(fā)展指數(shù)測度經(jīng)濟發(fā)展和碳減排協(xié)調(diào)發(fā)展的程度，實證分析城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響，以期為實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展和碳減排雙贏提供參考。

一、文獻綜述

城市群作為一個多層次的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，具有動態(tài)的空間范圍和發(fā)展過程，學(xué)界常采用單中心或多中心的特征來描述城市群的空間結(jié)構(gòu)[2-3]。目前，對城市群的相關(guān)研究主要集中于城市群空間結(jié)構(gòu)的演化規(guī)律、影響因素等方面[4]。近年來，隨著我國城市化進程的不斷推進，城市群空間結(jié)構(gòu)對我國經(jīng)濟發(fā)展的影響同樣引起了廣泛關(guān)注，但學(xué)界尚未就此達成明確的結(jié)論。一種觀點認(rèn)為，單中心空間結(jié)構(gòu)有利于經(jīng)濟績效的提高。張浩然、衣保中發(fā)現(xiàn)單中心結(jié)構(gòu)能促進區(qū)域全要素生產(chǎn)率的提高[5]。程晨等發(fā)現(xiàn)城市集聚能夠通過極化效應(yīng)、涓滴效應(yīng)和約束效應(yīng)提高經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量[6]。另一種觀點認(rèn)為，多中心空間結(jié)構(gòu)能夠促進經(jīng)濟發(fā)展。于斌斌、郭東發(fā)現(xiàn)多中心空間結(jié)構(gòu)能夠深化城市分工、推動知識溢出，進而提升經(jīng)濟效率[7]。高麗娜以長三角城市群為例研究多中心化發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響，結(jié)果表明多中心結(jié)構(gòu)能夠有效促進該地區(qū)經(jīng)濟的增長[8]。同時，城市群空間結(jié)構(gòu)與環(huán)境污染之間的關(guān)系近年來也被廣泛關(guān)注。城市的空間結(jié)構(gòu)通過改變自然界能量流動過程和物質(zhì)循環(huán)過程等方式對周圍的環(huán)境產(chǎn)生著影響[9-10]，科學(xué)的交通規(guī)劃和合理的空間結(jié)構(gòu)可以減少二氧化碳排放并減輕環(huán)境污染。提高城市群的中心度也可以減少大氣污染[11]，并且這種影響因城市規(guī)模的不同而存在異質(zhì)化差異[12]。韓帥帥等認(rèn)為，多中心城市空間結(jié)構(gòu)通過降低平均通勤時間和汽車數(shù)量，能夠降低碳排放強度[13]。王曉紅等認(rèn)為，多中心空間結(jié)構(gòu)能緩解城市中心生活、環(huán)境壓力，進而促進城市高質(zhì)量發(fā)展[14]。范秋芳等則認(rèn)為，單中心空間結(jié)構(gòu)有助于降低碳排放量，且這一影響具有顯著的門檻特征[15]。此外，張可云等還發(fā)現(xiàn)城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展效率的影響不僅存在顯著的地域異質(zhì)性，還與現(xiàn)階段城市群的發(fā)展水平密切相關(guān)[16]。

實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與碳減排雙贏是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求，而對于經(jīng)濟發(fā)展與碳減排雙贏的測度，目前學(xué)界還在探討。本研究借鑒Tapio脫鉤指數(shù)方法，構(gòu)建了綠色發(fā)展指數(shù)，定量測度城市群經(jīng)濟發(fā)展與碳減排實現(xiàn)雙贏的程度。脫鉤原指兩個或多個物理量之間的相互關(guān)系減小的情況，2002年被經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（Organization for Economic Co-operation and Development， OECD）首次引入經(jīng)濟與環(huán)境的關(guān)系研究[17]，目前已被廣泛用于經(jīng)濟學(xué)的多個研究領(lǐng)域。陸琳憶等基于脫鉤指數(shù)，考察了城市經(jīng)濟增長與綠色發(fā)展水平的動態(tài)演化關(guān)系[18]；廖茂林等采用脫鉤分析方法，對城市群綠色發(fā)展水平與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行了探究[19]；臧宏寬等通過分析京津冀城市群地級以上城市的脫鉤情況，提出了京津冀城市群碳達峰判別方法[20]。已有的研究證明，利用脫鉤指數(shù)方法分析城市群經(jīng)濟發(fā)展與碳減排的協(xié)同關(guān)系具有現(xiàn)實可行性。

綜上所述，現(xiàn)有研究對于城市群空間結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟發(fā)展、碳減排之間的關(guān)系尚未達成一致看法，對不同類型城市群的異質(zhì)性分析以及可能存在的非線性關(guān)系的深入研究較少。因此，本研究通過構(gòu)建綠色發(fā)展指數(shù)來表示城市群經(jīng)濟發(fā)展與碳減排實現(xiàn)雙贏的程度，以探討城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的非線性影響，探究其作用機制并進行異質(zhì)性分析，進而提出對策建議。

二、理論機制分析

如圖1所示，城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響可以從單中心結(jié)構(gòu)的虹吸效應(yīng)，以及多中心結(jié)構(gòu)的借用規(guī)模效應(yīng)和擴散效應(yīng)來分析。兩種空間結(jié)構(gòu)狀態(tài)都能在特定條件下對經(jīng)濟發(fā)展和碳減排的雙贏起到積極作用，而占據(jù)主導(dǎo)地位的效應(yīng)將會決定何種空間結(jié)構(gòu)更有利于實現(xiàn)雙贏發(fā)展。

在單中心結(jié)構(gòu)中，城市集聚水平不斷加深會引發(fā)極化效應(yīng)，以資源配置、規(guī)模擴張和成果轉(zhuǎn)化等方式，引導(dǎo)包括勞動力在內(nèi)的各種要素向發(fā)展水平更高的中心城市集中[21]。隨著中心城市人口不斷增多，人們對于消費品及配套服務(wù)的需求也不斷增長。在旺盛需求的推動下，中心城市的產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴張。通過市場機制的調(diào)節(jié)，中心城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸向著高級化和合理化演變[22]。同時，人力資本要素和創(chuàng)新要素的集聚有利于轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式、激發(fā)城市創(chuàng)新活力、淘汰落后產(chǎn)能，逐漸將要素驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新驅(qū)動，推動區(qū)域轉(zhuǎn)型發(fā)展。此外，通過集聚和示范效應(yīng)，要素的集中也有利于降低先進生產(chǎn)技術(shù)與管理經(jīng)驗的交流成本并提高居民的環(huán)保意識，促進企業(yè)轉(zhuǎn)型升級和減少居民人均碳排放，實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展和碳減排耦合協(xié)調(diào)發(fā)展[23]。

與單中心空間結(jié)構(gòu)相比，多中心空間結(jié)構(gòu)使城市群呈現(xiàn)更為均衡的發(fā)展態(tài)勢，不僅能夠發(fā)揮規(guī)模互借效應(yīng)、實現(xiàn)更大范圍的集聚經(jīng)濟[24]，還有助于城市群內(nèi)不同級別的城市基于各自的狀況進行資源分配、實現(xiàn)合理的分工，通過減輕行政區(qū)劃壁壘效應(yīng)和增強產(chǎn)城融合效應(yīng)來提升城市資源空間配置的效率[25]，緩解由于中心城市規(guī)模過大和資源過度集中帶來的規(guī)模不經(jīng)濟問題。而且，多中心空間結(jié)構(gòu)有助于建立一個緊密相連的城市網(wǎng)絡(luò)，并在該網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部促進各種要素流動，發(fā)揮大城市對中小城市的輻射帶動作用，讓中小城市受益于大城市的溢出效應(yīng)[26-27]。多中心空間結(jié)構(gòu)還可促進大城市與中小城鎮(zhèn)之間的創(chuàng)新共享與合作，在縮小地區(qū)間創(chuàng)新差距的同時，加速創(chuàng)新資源向大城市集聚、推動科技成果轉(zhuǎn)化，逐步實現(xiàn)對外部的溢出效應(yīng)。這樣的合作機制能夠提高中小城市的科技創(chuàng)新水平，推動科技創(chuàng)新更加均衡地發(fā)展[28]。

城市群空間結(jié)構(gòu)的演變主要表現(xiàn)為要素在空間集聚方式的改變，而要素集聚可以通過提高科技水平和分工水平對綠色發(fā)展指數(shù)產(chǎn)生影響。這是因為，要素集聚所帶來的知識外溢和技術(shù)外溢效應(yīng)，有助于消除技術(shù)障礙，促進科技水平的提高[29]；科技水平的提高為提高資源利用效率、推動能源結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化、助力低碳技術(shù)成果轉(zhuǎn)化提供了基礎(chǔ)，使經(jīng)濟高質(zhì)量低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展成為可能。同時，科學(xué)合理的空間結(jié)構(gòu)有利于提高城市群內(nèi)部的分工水平，不僅可以降低企業(yè)經(jīng)營成本、強化集聚效應(yīng)，還能鼓勵企業(yè)采用更多的低碳節(jié)能生產(chǎn)技術(shù)并將非核心業(yè)務(wù)外包，推動治污減排工作的專業(yè)化[30]，實現(xiàn)城市群經(jīng)濟增長與綠色發(fā)展。此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠調(diào)節(jié)城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響。一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化更有利于充分發(fā)揮生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚規(guī)模優(yōu)勢[31]，放大要素集聚帶來的集聚效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)，從整體上提高資源配置效率；另一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化意味著城市的產(chǎn)業(yè)擁有更高的聚合質(zhì)量和協(xié)調(diào)程度[32]，其帶來的產(chǎn)業(yè)集聚與城市群空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化帶來的資源配置效率提升將形成協(xié)同效應(yīng)，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

三、數(shù)據(jù)與方法

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文參照《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》，選擇我國現(xiàn)有的19個城市群作為研究對象。各變量的數(shù)據(jù)主要來源于相應(yīng)年份的中國統(tǒng)計年鑒、中國城市統(tǒng)計年鑒、中國能源統(tǒng)計年鑒和各地級市發(fā)布的統(tǒng)計年鑒，以及年度國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報等資料，其中歷年缺失數(shù)據(jù)根據(jù)線性插值法予以補齊，GDP以2005年作為基期進行折算。從研究區(qū)間來看，城市群空間結(jié)構(gòu)的演變特征選取2005—2019期間數(shù)據(jù)進行分析，由于綠色發(fā)展指數(shù)是本年度與期初的比值，因此實證分析的時間區(qū)間為2006—2019年。在19個城市群中，剔除各縣級市及數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的地級市，最后各城市群包含的城市如表1所示。

（二）變量選取與測算方法

1.因變量：綠色發(fā)展指數(shù)（GDI）

借鑒Tapio、原偉鵬等的研究[33-34]，利用脫鉤指數(shù)理論構(gòu)建綠色發(fā)展指數(shù)，分母為人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的變化量與期初人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值，分子為碳排放量的變化量與期初碳排放量的比值，期初均定為2005年。其中，碳排放量的測算借鑒了吳建新等人的研究[35]，采用將電能、煤氣、液化石油氣和熱能的消耗所產(chǎn)生的碳排放相加的方法，得到各個城市的碳排放量，然后將這些值相加以計算城市群總體的碳排放量。電能消耗所產(chǎn)生的碳排放，可以采用各地區(qū)電網(wǎng)的基準(zhǔn)線排放因子進行計算。煤氣和液化石油氣產(chǎn)生的碳排放可以使用《IPCC2006年國家溫室氣體清單指南》提供的相關(guān)轉(zhuǎn)化因子進行計算。熱能產(chǎn)生的碳排放計算，首先應(yīng)將產(chǎn)生的熱能折算為所需消耗的原煤數(shù)量，然后利用原煤折算為標(biāo)準(zhǔn)煤的系數(shù)得出消耗的能源數(shù)量，最后通過熱能消耗所需的原煤數(shù)量來計算集中供熱所產(chǎn)生的碳排放。

經(jīng)查閱相關(guān)文獻資料可知，2006年至2019年各城市群的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值均大于2005年，增長量為正值。故在本研究中，GDI為負(fù)向指標(biāo)，若GDI>1，則碳排放量的增幅大于經(jīng)濟發(fā)展水平的增幅；若GDI在0～1之間，則經(jīng)濟發(fā)展水平增幅大于碳排放量增幅，可認(rèn)為實現(xiàn)了較低水平的雙贏；若GDI<0，則說明在經(jīng)濟發(fā)展水平提高的同時，碳排放量減少，可認(rèn)為實現(xiàn)了較高水平的雙贏。

[GDI=ΔCE/CEΔpgdp/pgdp]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

2.自變量：城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)（q）

城市群空間結(jié)構(gòu)根據(jù)中心城市的職能不同可分為單中心空間結(jié)構(gòu)和多中心空間結(jié)構(gòu)，本研究借鑒Meijers等的方法[36]，根據(jù)位序—規(guī)模法則來測算城市群的空間結(jié)構(gòu)指數(shù)。計算公式如下：

[lnX=C-qlnR]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

其中，X為測算城市群空間結(jié)構(gòu)所需依靠的各城市的某項具體指標(biāo)，通常利用常住人口數(shù)量或城市地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量。C為常數(shù)項，q為城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)，可以通過線性擬合的方式得到。q的絕對值反映了城市群空間結(jié)構(gòu)的單中心—多中心程度，絕對值越大代表城市群單中心程度越高。R為該城市的指標(biāo)X在城市群中所處的位次。本文借鑒王雅楠等的方法[37]，綜合人口和經(jīng)濟指標(biāo)測算城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)。

[lnNi=C1-qNlnRNi]? ? ? ? ? ? ? （3）

[lnMi=C2-qMlnRMi]? ? ? ? ? ? ?（4）

[q=qN×qM]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

[Ni]、[Mi]分別為城市群中城市i的人口規(guī)模和經(jīng)濟規(guī)模，人口規(guī)模用城市i的常住人口數(shù)量來表示，經(jīng)濟規(guī)模用實際地區(qū)生產(chǎn)總值表示，[C1]、[C2]為常數(shù)。[RNi]和[RMi]為城市i的人口和經(jīng)濟規(guī)模在城市群中的位序，[qN]和[qM]分別為用人口和經(jīng)濟指標(biāo)計算出的城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)，[q]為綜合人口和經(jīng)濟指標(biāo)計算出的城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)。

3.中介變量和調(diào)節(jié)變量

為深入研究其作用機制和影響機制，本文綜合現(xiàn)有文獻，選取科技水平（ST）和分工水平（DL）作為中介變量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）作為調(diào)節(jié)變量?？萍妓嚼盟@專利授權(quán)量的自然對數(shù)來衡量。城市群的功能分工主要表現(xiàn)在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集中在中心城市，而一般制造業(yè)則更多地集中在外圍城市。為合理測度城市群分工水平，綜合齊謳歌和趙勇等的做法[38-39]，利用城市群中“生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員/制造業(yè)從業(yè)人員”與全國“生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員/制造業(yè)從業(yè)人員”之比來衡量，該值越大意味著在全國范圍內(nèi)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在該城市群中相對于制造業(yè)越集中，該城市群的分工水平和功能專業(yè)化程度越高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)主要衡量區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平，用第三產(chǎn)業(yè)的增加值與第二產(chǎn)業(yè)的增加值的比值來表征。

4.控制變量

借鑒范秋芳、程晨、邵帥等的研究[40-42]，選取對外開放水平、政府干預(yù)程度、人力資本水平、貿(mào)易開放度作為本研究的控制變量。其中，對外開放水平可以通過城市群的外商直接投資額占當(dāng)年地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量，政府干預(yù)程度可以通過地方政府的財政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量，人力資本水平利用城市群內(nèi)每百人中的大學(xué)生數(shù)量的自然對數(shù)來衡量，貿(mào)易開放度利用城市群進出口貿(mào)易額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量。

（三）模型構(gòu)建

基于上述的理論分析，本研究選取面板數(shù)據(jù)模型檢驗城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響，基準(zhǔn)模型如下所示：

[GDIij=α0+α1qij+αjControlij+γj+ηi+εij]

（6）

其中，下標(biāo)i表示城市群，j表示年份，[α0]為常數(shù)項，GDI表示城市群的綠色發(fā)展指數(shù)；[qij]為本文的核心解釋變量，表示城市群i在j年的空間結(jié)構(gòu)指數(shù)；[Controlij]表示其他影響城市群綠色發(fā)展指數(shù)的控制變量，[γj]表示時間固定效應(yīng)，[ηi]表示個體固定效應(yīng)，[εij]表示誤差項。

為深入探究可能存在的非線性關(guān)系，將城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的二次方項和三次方項納入模型進行進一步研究。

[? ? ? ? ?GDIij=α0+α1qij+α2qij2+αjControlij+]

[γj+ηi+εij]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（7）

[GDIij=α0+α1qij+α2qij2+α3qij3+αjControlij+γj+ηi+εij]? ? ? ? ? ? ? ? （8）

由于城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響存在較大差異，為進一步探究其影響機制，本研究分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在城市群空間結(jié)構(gòu)影響綠色發(fā)展指數(shù)的過程中可能存在的調(diào)節(jié)效應(yīng)。為此，本研究引入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的交互項，構(gòu)建如下交互項模型：

[GDIij=α0+α1qij+α2ISij+α3qijISij+αjControlij+γj+ηi+εij]? ? ? ? ? ? ? ? ?（9）

為考察城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響過程和作用機制，本研究引入科技水平和分工水平作為中介變量，構(gòu)建中介效應(yīng)模型如下：

[GDI=cq+c1Xit+e1]? ? ? ? ? ? ? ? （10）

[M=aq+a1Xit+e2]? ? ? ? ? ? ? ? ? （11）

[GDI=c'q+bM+c'1Xit+e3]? ? ? ?（12）

其中，c表示城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響系數(shù)；M表示中介變量；a表示城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)對中介變量的影響系數(shù)；b表示中介變量對綠色發(fā)展指數(shù)的影響系數(shù)；[c']表示納入中介變量后城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響系數(shù)，[e1]、[e2]、[e3]表示誤差項。

四、實證研究與結(jié)果分析

（一）城市群空間結(jié)構(gòu)的演變特征

我們首先對19個城市群2005—2019年的空間結(jié)構(gòu)演變特征進行分析，將19個城市群每年的空間結(jié)構(gòu)指數(shù)進行求均值后如表2所示。城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)均值的最小值出現(xiàn)在2005年，最大值出現(xiàn)在2019年，在研究期間內(nèi)城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)從0.580增長至0.772，總體呈現(xiàn)遞增趨勢。根據(jù)空間結(jié)構(gòu)指數(shù)增長速度的大小可以將2005—2019年分為兩個階段，在2005—2011年城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)增速較快，平均每年增長0.022，在2012—2019年城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)增速較慢，平均每年增長0.009，這一趨勢與我國經(jīng)濟發(fā)展及城鎮(zhèn)化建設(shè)的趨勢相一致。

由表3可知，我國城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)總體上呈現(xiàn)“西高東低”的特征，天山北坡城市群、成渝城市群、蘭西城市群為單中心程度較高的幾個城市群，呼包鄂榆城市群、中原城市群、山東半島城市群為單中心程度較低的幾個城市群。從空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的時間演變趨勢來看，我國多數(shù)城市群的單中心程度呈現(xiàn)增長態(tài)勢，少數(shù)保持穩(wěn)定或減少。從各城市群的空間結(jié)構(gòu)指數(shù)差距來看，隨著時間的推移，各城市群的空間結(jié)構(gòu)指數(shù)差距增大。

（二）基準(zhǔn)回歸分析

本研究利用面板數(shù)據(jù)模型對上述模型進行實證分析，Hausman檢驗結(jié)果表明應(yīng)采用雙向固定效應(yīng)模型進行實證分析，結(jié)果如表4所示。模型一的回歸系數(shù)為負(fù)，表明當(dāng)城市群空間結(jié)構(gòu)趨向單中心時，更有利于降低綠色發(fā)展指數(shù)。也就是說，城市群要素集聚帶來的集聚效應(yīng)大于擁擠效應(yīng)。為進一步研究城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)之間是否存在非線性相關(guān)關(guān)系，模型二將城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的二次方項引入模型，模型三將城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的三次方項引入模型，結(jié)果表明三次方項通過了1%的水平上顯著性檢驗，系數(shù)為正，并且該模型的擬合程度較模型一和模型二更高。這說明城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)之間為“N”型關(guān)系，隨著單中心程度的提高，城市群綠色發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)“增加—減少—增加”的變化趨勢，拐點值為0.65和3.45（圖2）。2019年，我國19個城市群的空間結(jié)構(gòu)指數(shù)與拐點值的關(guān)系如表5所示。由于綠色發(fā)展指數(shù)為負(fù)向指標(biāo)，當(dāng)城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)小于0.65時，單中心程度的提高抑制了經(jīng)濟增長和碳減排的協(xié)同發(fā)展。此時城市群的要素集聚未能發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)和集聚經(jīng)濟效應(yīng)的提質(zhì)增速作用，反而由于中心城市人口增加和工業(yè)化水平提高增加了碳排放強度。當(dāng)城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)位于0.65和3.45之間時，要素的集聚將逐漸顯現(xiàn)出規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)和集聚經(jīng)濟效應(yīng)。在這種情況下，更有效的要素市場和更緊密的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)將進一步促進技術(shù)交流和知識溢出，從而推動碳減排和經(jīng)濟增長同向發(fā)展。當(dāng)城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)大于3.45時，此時要素集聚帶來的擁擠效應(yīng)大于集聚效應(yīng)，過度單中心空間結(jié)構(gòu)帶來的交通擁擠、環(huán)境污染等問題使碳排放增速大于經(jīng)濟增長速度，不利于經(jīng)濟增長與碳減排耦合協(xié)調(diào)發(fā)展。

在控制變量中，對外開放水平（K1）、政府干預(yù)程度（K2）均通過了顯著性檢驗，并且在模型一至模型三中系數(shù)符號一致，證明結(jié)果存在穩(wěn)健性。對外開放水平的系數(shù)顯著為負(fù)，表明外資引入可以鼓勵企業(yè)采用更先進的技術(shù)和執(zhí)行更嚴(yán)格的環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)，對于推動經(jīng)濟發(fā)展和減少碳排放具有積極作用[43]。政府干預(yù)程度的系數(shù)顯著為正，反映出政府過度干預(yù)不利于實現(xiàn)經(jīng)濟增長與碳減排的協(xié)同發(fā)展，說明政府應(yīng)充分發(fā)揮市場調(diào)節(jié)的決定性作用。

（三）機制分析

1.調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

為進一步分析城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響機制，本研究在基準(zhǔn)模型中引入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的交互項，得出交互項模型的回歸結(jié)果（表6）。城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的系數(shù)為負(fù)、交互項的系數(shù)為正且兩者都顯著，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)起到了負(fù)向調(diào)節(jié)作用。究其原因在于，一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級往往伴隨著產(chǎn)業(yè)鏈的延伸，會在一定程度上削弱單中心空間結(jié)構(gòu)帶來的集聚效應(yīng)與規(guī)模效應(yīng)，并進一步削弱單中心空間結(jié)構(gòu)的“降碳促增”作用。另一方面，在研究期間內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)相對占比增加的同時，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的絕對量也得到了快速增長，各產(chǎn)業(yè)無序快速增長與減排降碳技術(shù)更新緩慢削弱了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化帶來的減排效應(yīng)。在此情況下，單中心程度的提高更容易引發(fā)過度集聚導(dǎo)致的擁擠效應(yīng)。

2.中介效應(yīng)分析

根據(jù)上述理論分析可以推測，科技水平和分工水平在城市群空間結(jié)構(gòu)影響綠色發(fā)展指數(shù)的過程中起到中介作用。為檢驗中介效應(yīng)是否存在，本研究構(gòu)建中介效應(yīng)模型，采用逐步回歸法進行機制檢驗，回歸結(jié)果如表7所示。模型（1）中城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的系數(shù)顯著為正，說明隨著城市群單中心空間結(jié)構(gòu)的增強，人才、資金等要素逐漸集聚產(chǎn)生了規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)和溢出效應(yīng)，提高了城市群的科技水平。模型（2）中城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)和科技水平的系數(shù)顯著為負(fù)，說明科技水平提高一方面促進了城市群經(jīng)濟的發(fā)展，另一方面也使企業(yè)有機會使用更高技術(shù)水平的設(shè)備，實現(xiàn)了綠色發(fā)展。結(jié)合模型（1）和模型（2）的分析，可以得出科技水平的中介效應(yīng)存在。同樣，以分工水平作為中介變量，城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)作為解釋變量，綠色發(fā)展指數(shù)作為被解釋變量，構(gòu)建中介效應(yīng)模型，檢驗步驟與上文相同。在模型（3）中，空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的系數(shù)顯著為正，說明單中心空間結(jié)構(gòu)能夠提高城市群的分工水平。在模型（4）中，城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)和分工水平的系數(shù)均顯著為負(fù)，表明分工水平的中介效應(yīng)成立。

（四）異質(zhì)性分析

上文將19個城市群作為研究對象進行實證分析，結(jié)果表明城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)與綠色發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)“N”型關(guān)系。我國城市群數(shù)量眾多，內(nèi)部發(fā)展?fàn)顩r差異巨大，對于不同類型的城市群，上述分析結(jié)果是否相同？本研究以計算得到的第一個拐點值0.65為分界點，按照2019年的城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)將19個城市群分為低中心度城市群和高中心度城市群（表8），對兩組城市群分別進行基準(zhǔn)回歸（表9），深入探究空間結(jié)構(gòu)對不同類型城市群綠色發(fā)展指數(shù)的異質(zhì)性影響。在控制了個體效應(yīng)和時間效應(yīng)并加入全部控制變量后，低中心度城市群核心解釋變量的系數(shù)顯著為正，而高中心度城市群核心解釋變量的系數(shù)顯著為負(fù)。這表明低中心度城市群向多中心空間結(jié)構(gòu)演變、高中心度城市群向單中心空間結(jié)構(gòu)演變時更有助于實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展和碳減排雙贏。異質(zhì)性分析的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果相同，也證明了我國城市群空間結(jié)構(gòu)與綠色發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)“N”型關(guān)系這一結(jié)論的可靠性。

（五）穩(wěn)健性檢驗

為驗證上述結(jié)果的可靠性，本研究進行了增加滯后項和替換控制變量的穩(wěn)健性檢驗，檢驗結(jié)果如表10所示。研究結(jié)果表明，城市群空間結(jié)構(gòu)改變能影響經(jīng)濟發(fā)展和碳排放量，而經(jīng)濟發(fā)展與碳排放量同樣也會對城市群空間結(jié)構(gòu)演變產(chǎn)生影響，兩者可能存在雙向因果的內(nèi)生性問題。因此，本研究將綠色發(fā)展指數(shù)的滯后一階項納入模型，核心解釋變量系數(shù)的符號未發(fā)生變化，說明結(jié)果具有穩(wěn)健性。此外，以城市群常住人口的自然對數(shù)值替換貿(mào)易開放度作為新的控制變量進行穩(wěn)健性檢驗，城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的系數(shù)符號并未發(fā)生改變，表明基準(zhǔn)回歸的結(jié)果是有效可靠的。

五、研究結(jié)論和政策建議

本研究從城市群空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化能否實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展和碳減排雙贏的核心問題著手，利用雙向固定效應(yīng)模型實證分析了2006—2019年我國19個城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響及其作用機制，并進行了異質(zhì)性分析，得出結(jié)論如下：第一，成渝城市群和天山北坡城市群為單中心空間結(jié)構(gòu)，其余城市群為多中心空間結(jié)構(gòu)。北部灣城市群、呼包鄂榆城市群、黔中城市群的空間結(jié)構(gòu)逐漸向多中心轉(zhuǎn)變，山東半島城市群、長三角城市群的空間結(jié)構(gòu)基本保持穩(wěn)定，其余城市群向單中心轉(zhuǎn)變。第二，城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)和綠色發(fā)展指數(shù)之間呈現(xiàn)“N”型關(guān)系，隨著單中心程度的提高，綠色發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)“增加—減少—增加”的變化趨勢。在控制變量中，對外開放水平、政府干預(yù)程度能對綠色發(fā)展指數(shù)產(chǎn)生影響。第三，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠在城市群空間結(jié)構(gòu)影響綠色發(fā)展指數(shù)的過程中起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用，科技水平和分工水平能夠起到間接中介作用，城市群空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化可以通過“空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化→科技水平提高→綠色發(fā)展指數(shù)降低”和“空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化→分工水平提高→綠色發(fā)展指數(shù)降低”兩條路徑促進碳減排和經(jīng)濟發(fā)展。第四，城市群空間結(jié)構(gòu)對綠色發(fā)展指數(shù)的影響存在城市群中心度特征的異質(zhì)性，低中心度城市群向多中心空間結(jié)構(gòu)演變、高中心度城市群向單中心空間結(jié)構(gòu)演變時更有助于降低城市群綠色發(fā)展指數(shù)，從而實現(xiàn)經(jīng)濟增長與碳減排協(xié)同發(fā)展。

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：一是各城市群應(yīng)充分打破行政壁壘，結(jié)合自身實際情況選擇不同的發(fā)展方式。目前城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)小于0.65或大于3.45的城市群，應(yīng)實施多中心發(fā)展戰(zhàn)略，加大對中小城市的政策傾斜和資源支持。空間結(jié)構(gòu)指數(shù)位于0.65和3.45之間的城市群，應(yīng)當(dāng)加強核心城市的影響力，發(fā)揮增長極的輻射帶動作用，進而實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。二是充分重視科技水平、分工水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對城市群高質(zhì)量發(fā)展的積極影響，特別是以科技進步引領(lǐng)城市群經(jīng)濟增長和碳減排互動發(fā)展。三是根據(jù)各城市群的發(fā)展?fàn)顩r和內(nèi)部中心度的差異實施差異化的發(fā)展策略。高中心度城市群要依托“中心—外圍”結(jié)構(gòu)，促使周邊城市通過學(xué)習(xí)效應(yīng)獲取知識溢出的正外部性。低中心度城市群要積極向多中心空間結(jié)構(gòu)演變，在推動經(jīng)濟發(fā)展的同時重視環(huán)境保護，避免“竭澤而漁”、惡性發(fā)展。

參考文獻：

[1] 馬遠(yuǎn)：《基于面板模型的城鎮(zhèn)化經(jīng)濟績效區(qū)域分異研究——以新疆為例》[J]，《軟科學(xué)》2012年第5期，第76-80頁。

[2] Paul Krugman， “Increasing Return and Economic Geography” [J]， Journal of Political Economy， 1991， 99（3）： 483-499.

[3] Masahisa Fujita， Paul Krugman and Anthony J. Venables， The Spatial Economy： Cities， Regions， and International Trade [M]， Cambridge， MA： MIT Press， 1999.

[4] 孫斌棟、華杰媛、李琬、張婷麟：《中國城市群空間結(jié)構(gòu)的演化與影響因素——基于人口分布的形態(tài)單中心—多中心視角》[J]，《地理科學(xué)進展》2017年第10期，第1294-1303頁。

[5] 張浩然、衣保中：《城市群空間結(jié)構(gòu)特征與經(jīng)濟績效——來自中國的經(jīng)驗證據(jù)》[J]，《經(jīng)濟評論》2012年第1期，第42-47頁。

[6] 程晨、張毅、陳丹玲：《城市集聚對經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的影響——以長江經(jīng)濟帶為例》[J]，《城市問題》2020年第4期，第4-13頁。

[7] 于斌斌、郭東：《城市群空間結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟效率：理論與實證》[J]，《經(jīng)濟問題探索》2021年第7期，第148-164頁。

[8] 高麗娜：《多中心化與城市群經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系研究——以長三角城市群為例》[J]，《科技進步與對策》2018年第19期，第46-52頁。

[9] Marina Alberti， “The Effects of Urban Patterns on Ecosystem Function” [J]， International Regional Science Review， 2005， 28（2）： 168-192．

[10] Karen C Seto and J Marshall Shepherd， “Global Urban Land-use Trends and Climate Impacts” [J]， Current Opinion in Environmental Sustainability， 2009， 1（1）： 89-95.

[11] 劉凱、吳怡、王曉瑜、王成新：《中國城市群空間結(jié)構(gòu)對大氣污染的影響》[J]，《中國人口·資源與環(huán)境》2020年第10期，第28-35頁。

[12] 冉啟英、朱為利、任思雨：《對外開放、城市蔓延與大氣污染》[J]，《華東經(jīng)濟管理》2021年第6期，第42-52頁。

[13] 韓帥帥、孫斌棟、張婷麟：“Mono-and Polycentric Urban Spatial Structure and PM2.5 Concentrations： Regarding the Dependence on Population Density”[C]，2019年中國地理學(xué)會經(jīng)濟地理專業(yè)委員會學(xué)術(shù)年會摘要集，2019年。

[14] 王曉紅、李宣廷、張少鵬：《多中心空間結(jié)構(gòu)是否促進城市高質(zhì)量發(fā)展？——來自中國地級城市層面的經(jīng)驗證據(jù)》[J]，《中國人口·資源與環(huán)境》2022年第5期，第57-67頁。

[15] 范秋芳、王勁草、王杰：《城市空間結(jié)構(gòu)演化的減排效應(yīng)：內(nèi)在機制與中國經(jīng)驗》[J]，《城市問題》2021年第12期，第87-96頁。

[16] 張可云、張江：《城市群多中心性與綠色發(fā)展效率——基于異質(zhì)性的城鎮(zhèn)化空間布局分析》[J]，《中國人口·資源與環(huán)境》2022年第2期，第107-117頁。

[17] Organization for Economic Co-operation and Development （OECD）， “Indicators to Measure Decoupling of Environmental Pressure From Economic Growth” [R]， Paris： OECD， 2002.

[18] 陸琳憶、胡森林、何金廖等：《長三角城市群綠色發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系——基于脫鉤指數(shù)的分析》[J]，《經(jīng)濟地理》2020年第7期，第40-48頁。

[19] 廖茂林、王國峰：《黃河流域城市群經(jīng)濟增長與綠色發(fā)展水平脫鉤研究》[J]，《城市發(fā)展研究》2021年第3期，第100-106頁。

[20] 臧宏寬、楊威杉、張靜、伍鵬程、曹麗斌、許野：《京津冀城市群二氧化碳排放達峰研究》[J]，《環(huán)境工程》2020年第11期，第19-24頁。

[21] 蔡書凱、倪鵬飛：《極化抑或涓滴：城市規(guī)模對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響》[J]，《經(jīng)濟學(xué)家》2017年第7期，第46-55頁。

[22] 同[6]。

[23] 林永欽、胡欣、毛燕玲：《人口與產(chǎn)業(yè)集聚視角下城市碳足跡影響因素分析》[J]，《生態(tài)經(jīng)濟》2020年第12期，第27-33頁。

[24] 姚常成、宋冬林：《借用規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)外部性與城市群集聚經(jīng)濟》[J]，《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究》2019年第2期，第76-87頁。

[25] 劉勝：《城市群空間功能分工帶來了資源配置效率提升嗎？——基于中國城市面板數(shù)據(jù)經(jīng)驗研究》[J]，《云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2019年第2期，第12-21頁。

[26] 郭琳、吳玉鳴、吳青山、鮑曙明：《多中心空間結(jié)構(gòu)對小城市經(jīng)濟效率的影響及作用機制——基于長三角城市群的經(jīng)驗分析》[J]，《城市問題》2021年第1期，第28-37頁。

[27] 陳旭、張碩：《多中心空間結(jié)構(gòu)是否有助于工業(yè)減排？——來自中國省級數(shù)據(jù)的經(jīng)驗證據(jù)》[J]，《南京財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2021年第1期，第11-21頁。

[28] 黃永春、鄒晨、吳商碩：《區(qū)域空間結(jié)構(gòu)對科技創(chuàng)新的影響機制研究》[J]，《科學(xué)學(xué)研究》2022年第11期，第2065-2076頁。

[29] 朱東波、李紅：《中國產(chǎn)業(yè)集聚的環(huán)境效應(yīng)及其作用機制》[J]，《中國人口·資源與環(huán)境》2021年第12期，第62-70頁。

[30] 王青、李佳馨、郭辰：《城市群功能分工對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響——基于長三角城市群面板數(shù)據(jù)的實證分析》[J]，《企業(yè)經(jīng)濟》2020年第5期，第53-61頁。

[31] 高志剛、趙振晶、韓延玲：《生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響研究——基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的調(diào)節(jié)效應(yīng)》[J]，《資源開發(fā)與市場》2023年第8期，第992-1001頁。

[32] 紀(jì)祥裕：《行政審批制度改革具有產(chǎn)業(yè)升級效應(yīng)嗎？》[J]，《經(jīng)濟與管理研究》2020年第9期，第47-61頁。

[33] P. Tapio， “Towards a Theory of Decoupling： Degrees of Decoupling in the EU and the Case of Road Traffic in Finlan Between 1970 and 2001” [J]， Transport Policy， 2005， 12（2）： 137-151.

[34] 原偉鵬、孫慧、閆敏：《雙重環(huán)境規(guī)制能否助力經(jīng)濟高質(zhì)量與碳減排雙贏發(fā)展？——基于中國式分權(quán)制度治理視角》[J]，《云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2021年第3期，第67-86頁。

[35] 吳建新、郭智勇：《基于連續(xù)性動態(tài)分布方法的中國碳排放收斂分析》[J]，《統(tǒng)計研究》2016年第1期，第54-60頁。

[36] Evert J Meijers and Martjin J Burger， “Spatial Structure and Productivity in US Metropolitan Areas” [J]， Environment and Planning A， 2010， 42（6）： 1383-1402.

[37] Yanan Wang， Yujia Niu， Meng Li Qianyu Yu， and Wei Chen， “Spatial Structure and Carbon Emission of Urban Agglomerations： Spatio-temporal Characteristics and Driving Forces” [J]， Sustainable Cities and Society， 2022， 78：103600.

[38] 齊謳歌、趙勇、白永秀：《城市群功能分工、技術(shù)進步差異與全要素生產(chǎn)率分化——基于中國城市群面板數(shù)據(jù)的實證分析》[J]，《寧夏社會科學(xué)》2018年第5期，第84-95頁。

[39] 趙勇、白永秀：《中國城市群功能分工測度與分析》[J]，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2012年第11期，第18-30頁。

[40] 同[15]。

[41] 同[6]。

[42] 邵帥、張可、豆建民：《經(jīng)濟集聚的節(jié)能減排效應(yīng)：理論與中國經(jīng)驗》[J]，《管理世界》2019年第1期，第36-60頁。

[43] 錢莎莎、高明、黃清煌：《環(huán)境規(guī)制實現(xiàn)了節(jié)能減排與經(jīng)濟增長的雙贏？》[J]，《生態(tài)經(jīng)濟》2019年第1期，第154-160頁。

作者簡介：陳偉，西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院教授。李卓航，西安交通大學(xué)經(jīng)濟與金融學(xué)院碩士研究生。肖映彤，西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院碩士研究生。王雅楠，西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院副教授。

責(zé)任編輯：李? ? 鈞