徐小鷹　陳宓

摘要：以1999～2018年數(shù)據(jù)為樣本，采用空間自相關(guān)、空間分布和空間面板模型對資源環(huán)境約束下的經(jīng)濟增長效率的空間效應(yīng)進行全面分析。研究結(jié)果表明，大部分省市與其經(jīng)濟水平接近或地理相鄰省市的經(jīng)濟增長效率存在空間集聚效應(yīng)，少部分省市表現(xiàn)出了一定的空間異質(zhì)性。此外，經(jīng)濟增長效率的影響因素呈現(xiàn)出顯著的正向空間溢出效應(yīng)，技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、對外開放和市場化改革可以顯著促進經(jīng)濟增長效率的提升。金融發(fā)展和環(huán)境治理對經(jīng)濟增長效率提升影響不顯著，政府干預(yù)會在一定程度上減緩經(jīng)濟增長效率提升。

關(guān)鍵詞：資源環(huán)境約束;經(jīng)濟增長效率;空間自相關(guān);空間分布

文章編號：2095-5960（2021）03-0025-10;中圖分類號：F124.5，F(xiàn)224;文獻標(biāo)識碼：A

中國自改革開放以來一直保持著經(jīng)濟高速增長的態(tài)勢。2011年以后GDP增長率開始逐年回落，2015年開始連續(xù)五年低于7%的增長水平，經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。從現(xiàn)實情況來看，我國資源約束不斷加劇，環(huán)境問題日益突出，調(diào)整結(jié)構(gòu)和提升能效的壓力逐漸加大，提高經(jīng)濟增長效率已然成為新時代高質(zhì)量發(fā)展背景下我國實現(xiàn)綠色經(jīng)濟增長的客觀要求。對經(jīng)濟增長效率及其影響因素的分析契合我國當(dāng)前綠色發(fā)展的時代背景和高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略要求，可以為政府有效評估我國經(jīng)濟增長狀況及制定并實施更為有效的宏觀調(diào)控政策提供一定的理論支撐，對我國經(jīng)濟的可持續(xù)健康發(fā)展也具有重要意義。鑒于上述研究背景，本文將從空間維度對中國經(jīng)濟增長效率展開以下研究：一是對資源環(huán)境約束下的經(jīng)濟增長效率值進行空間自相關(guān)檢驗和空間集聚效應(yīng)分析;二是對資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效率的影響因素進行空間面板分析，探討各個因素對于不同地區(qū)是否存在空間溢出效應(yīng);三是對空間溢出效應(yīng)加以分解，通過直接效應(yīng)和間接效應(yīng)來識別本地區(qū)自身影響因素對經(jīng)濟增長效率的影響及相鄰地區(qū)影響因素和效率對本地區(qū)經(jīng)濟增長效率的影響。

一、文獻綜述

（一）環(huán)境與經(jīng)濟增長效率之間關(guān)系的定性研究

國外學(xué)者對于環(huán)境與經(jīng)濟增長效率的關(guān)系研究早于國內(nèi)學(xué)者。早在19世紀(jì)初期，國外學(xué)者就開始關(guān)注到環(huán)境與經(jīng)濟之間的問題，到了20世紀(jì)40年代，隨著一系列環(huán)境問題的產(chǎn)生，學(xué)者們正式開展關(guān)于環(huán)境與經(jīng)濟的研究課題。Boulding率先反駁了經(jīng)濟無限增長理論，運用系統(tǒng)方法對環(huán)境和經(jīng)濟展開研究，并提出構(gòu)建可循環(huán)的環(huán)境經(jīng)濟系統(tǒng);[1]Wilfred Beckerman認(rèn)為可僅通過管理手段便可緩解環(huán)境污染和不可再生能源稀缺的問題。[2]隨著對環(huán)境問題認(rèn)識的加深，學(xué)者對兩者間的關(guān)系做了更為深刻的解剖。Bhagawati認(rèn)為經(jīng)濟的發(fā)展可以促進對環(huán)境的保護。[3]Daly認(rèn)為從長遠(yuǎn)看，以破壞環(huán)境為代價的經(jīng)濟增長，是不值得的。[4]至20世紀(jì)末期，我國學(xué)者開始開展環(huán)境與經(jīng)濟課題。1993年，我國學(xué)者劉再興率先提出“協(xié)調(diào)發(fā)展”的發(fā)展戰(zhàn)略思想，構(gòu)建“一環(huán)、三個三角”重點區(qū)域，從而達(dá)成東西互補、南北聯(lián)動的發(fā)展格局，該發(fā)展理論影響重大，成了國家規(guī)劃區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展時的必要準(zhǔn)則。[5]覃成林等認(rèn)為區(qū)域間的經(jīng)濟聯(lián)系日益密切，經(jīng)濟要素相互間的作用也愈來愈突出，經(jīng)濟發(fā)展存在著正向的促進作用，并且經(jīng)濟間的差異也會日益減少，各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展呈可持續(xù)性。[6]王業(yè)強等則認(rèn)為在新常態(tài)模式下，構(gòu)建以創(chuàng)新為驅(qū)動力的模型是經(jīng)濟發(fā)展轉(zhuǎn)型必然要求。[7]

（二）環(huán)境與經(jīng)濟增長效率之間的定量研究

國內(nèi)外學(xué)者對環(huán)境與經(jīng)濟增長效率之間的關(guān)系進行了頗多研究。國外學(xué)者大多數(shù)是在技術(shù)效率的測算中引入環(huán)境這一變量進行研究的。Li采用基于松弛變量的超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型，將污染變量引入模型，并作為非期望產(chǎn)出加以處理，探討了增長效率與環(huán)境資源之間的關(guān)系。[8]Zofio在以往經(jīng)濟增長效率模型中引入內(nèi)生映射向量，對以往的數(shù)據(jù)包絡(luò)模型加以改造，并用以分析非期望產(chǎn)出問題。[9]Atkinson &Tsionas分別采用廣義矩估計法和貝葉斯分析法測算了綠色經(jīng)濟增長效率，根據(jù)SBM模型和DDF模型測算的結(jié)論來對不同模型的優(yōu)缺點加以比較分析，這為綠色增長效率的評估提供的嶄新的思路。[10]Mavi對以往的數(shù)據(jù)包絡(luò)模型加以改造，在模型中引入內(nèi)生映射向量，將二氧化碳視作環(huán)境污染衡量標(biāo)準(zhǔn)，以跨國面板數(shù)據(jù)為樣本，評估了數(shù)十個國家的綠色經(jīng)濟增長效率。[11]

受國外學(xué)者的啟發(fā)，國內(nèi)學(xué)者借鑒其方法來評估包含環(huán)境污染變量的經(jīng)濟效率。其中，一些學(xué)者采用省際數(shù)據(jù)進行了研究：任星等通過構(gòu)建壓力-狀態(tài)-響應(yīng)的資源環(huán)境評價模型，對2006～2014年中原城市群的9個中心城市資源環(huán)境的協(xié)調(diào)性開展評價;[12]李新杰利用環(huán)境經(jīng)濟系統(tǒng)動力學(xué)仿真模型對河南省環(huán)境、經(jīng)濟及人口科技系統(tǒng)的不同發(fā)展路徑進行演化推理，并通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和變異系數(shù)協(xié)調(diào)度評價函數(shù)，對不同發(fā)展路徑下的河南省環(huán)境經(jīng)濟效率和協(xié)調(diào)發(fā)展度進行評價;[13]卓錦新等以窗口分析框架為視角，通過考慮非期望產(chǎn)出的 SBM 模型對2003～2015年間我國30個省份的生態(tài)經(jīng)濟效率進行了動態(tài)測算，并分析了各省市影響生態(tài)經(jīng)濟效率的內(nèi)部要素。[14]祁敖雪等利用耦合協(xié)調(diào)度模型對長三角、京津冀、珠三角這三個城市群的生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟的耦合協(xié)調(diào)度進行計算，通過橫向?qū)Ρ?，為其制定相?yīng)的發(fā)展策略。[15]除此之外，一些學(xué)者采用區(qū)域數(shù)據(jù)進行了研究。楊俊等認(rèn)為中西部地區(qū)年均環(huán)境效率明顯低于東部。[16]朱承亮等認(rèn)為我國西部省份普遍效率偏低，但在某些年份個別西部省份的增長是有效的。[17]宋長青認(rèn)為我國經(jīng)濟增長效率在不同區(qū)域存在明顯差異，且表現(xiàn)出收斂特征。[18]何強認(rèn)為經(jīng)濟增長效率在我國三大區(qū)域顯現(xiàn)出較為明顯的階梯形狀。[19]吳齊以2006～2013年除西藏外的省市數(shù)據(jù)為樣本，采用基于松弛變量的超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)模型測算了各省市的綠色增長效率，研究表明，中西部綠色增長效率明顯低于東部，中西部二者之間的差異不大。[20]

綜上所述，在效率值估算得出的基礎(chǔ)上，雖然很多學(xué)者對資源環(huán)境約束下的經(jīng)濟增長效率進行了研究，但現(xiàn)有的研究文獻局限于采用傳統(tǒng)計量分析方法進行實證分析。傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟方法在研究不同地區(qū)經(jīng)濟增長效率及影響因素時，將不同地區(qū)作為獨立的個體來看待，沒有考慮不同地區(qū)之間地理因素的影響。由于空間位置及其關(guān)聯(lián)性信息的缺失，傳統(tǒng)計量分析方法在實際應(yīng)用中會存在模型設(shè)定的偏差，缺乏對不同區(qū)域經(jīng)濟增長效率影響因素的空間效應(yīng)分析，從而導(dǎo)致實證分析缺乏足夠的科學(xué)性、結(jié)論缺乏解釋力等問題。筆者前期在傳統(tǒng)投入-產(chǎn)出模型基礎(chǔ)上，將勞動、資本、能源三個投入變量、GDP產(chǎn)出變量和CO2、SO2、煙塵和廢水四個非期望產(chǎn)出變量引入到SBM模型中[21]，對資源環(huán)境約束下的經(jīng)濟增長效率進行了測度。本文在前期研究基礎(chǔ)上，首先對資源環(huán)境約束下的經(jīng)濟增長效率進行空間自相關(guān)檢驗和空間集聚效應(yīng)分析，然后對經(jīng)濟增長效率的影響因素進行空間面板計量分析，探討各因素對經(jīng)濟增長效率的作用機制。

二、模型設(shè)定、變量選取與數(shù)據(jù)說明

（一）空間計量模型設(shè)定及效應(yīng)分解

空間相關(guān)性檢驗如果存在空間效應(yīng)，則需要將空間效應(yīng)納入模型中加以研究?？臻g計量模型根據(jù)空間溢出效應(yīng)表現(xiàn)方式的不同，可以分為空間滯后模型（Spatial Lag model，SLM），空間誤差模型（Spatial， error model，SEM）和空間杜賓模型（Spatial Durbin model，SDM）這三種空間計量模型。下面就三種常見的空間計量模型分別進行說明。

1.空間滯后模型也稱為空間自回歸模型，該模型主要用來研究被解釋變量之間的空間相關(guān)性，強調(diào)了被解釋變量的空間溢出效應(yīng)。其基本形式如下：

式（1）中，y代表被解釋變量，X代表解釋變量，Wij代表空間權(quán)重矩陣，αi、ηt和εit分別代表個體固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)和殘差項，ρ代表空間自回歸系數(shù)，其正值表示存在空間溢出效應(yīng)，負(fù)值表示存在離散效應(yīng)。

2.空間誤差模型則強調(diào)空間異質(zhì)性的存在，認(rèn)為變量之間空間相關(guān)性是由區(qū)域間隨機沖擊所導(dǎo)致，沖擊則存在于隨機誤差擾動項中。其基本形式如下：

式（2）中，y代表被解釋變量，X代表解釋變量，Wij代表空間權(quán)重矩陣，αi、ηt和εit分別代表個體固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)和殘差項，空間誤差系數(shù)λ表示空間誤差效應(yīng)是否存在。

3.空間杜賓模型認(rèn)為被解釋變量的觀測值不僅受相鄰區(qū)因變量的影響，還會受相鄰區(qū)域解釋變量的影響，能夠更加準(zhǔn)確地識別出影響被解釋變量的關(guān)鍵因素，全面考察空間單位之間的交互效應(yīng)。在滿足某些條件下，空間杜賓模型可以簡化為空間滯后模型和空間誤差模型。其基本形式如下：

式（3）中，u代表被解釋變量，X代表解釋變量，Wij代表空間權(quán)重矩陣，αi、ηt和εit分別代表個體固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)和殘差項。

在運用空間計量模型進行回歸分析前，首先采用普通OLS模型進行回歸分析，得到LM-Lag、R-LM-Lag、LM-error和R-LM-error四個檢驗統(tǒng)計量，然后根據(jù)其數(shù)值來判斷是否采用空間面板模型。如果能采用空間模型，則將空間杜賓模型作為初始標(biāo)準(zhǔn)進行模型檢驗，并利用Wald檢驗和LR檢驗判斷是否會退化為空間滯后模型和空間誤差模型。最后，根據(jù)似然比檢驗（LR）的統(tǒng)計量選擇采用固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)模型。

Lesage指出，空間計量模型的系數(shù)只能反映影響因素的空間綜合效應(yīng)，但是不能分析細(xì)分出本地區(qū)內(nèi)自變量對因變量的影響，也不能解釋相鄰地區(qū)內(nèi)因變量和自變量對本地區(qū)因變量的影響。[22]針對變量系數(shù)的解釋效力問題，可以將對其回歸系數(shù)分解為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)。直接效應(yīng)強調(diào)本地區(qū)內(nèi)自變量對因變量的影響，間接效應(yīng)則是相鄰地區(qū)因變量及自變量對本地區(qū)因變量的空間溢出作用。

（二）變量處理及數(shù)據(jù)說明

根據(jù)上述理論模型，結(jié)合我國現(xiàn)實經(jīng)濟情況，將前期研究所得到的經(jīng)濟增長效率值作為被解釋變量，將技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、金融發(fā)展、外貿(mào)依存度、市場化程度、政府干預(yù)度和環(huán)境管制八個影響因素作為解釋變量引入模型，見表1。然后選取1999～2018年我國除西藏外30省市的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，在變量選取和數(shù)據(jù)搜集的基礎(chǔ)上對各個影響因素進行描述性統(tǒng)計分析，見表2。各個變量的數(shù)據(jù)來源于各年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》。

三、資源環(huán)境約束下中國經(jīng)濟增長效率的空間效應(yīng)分析

本文在筆者前期測算出資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效率的基礎(chǔ)上[21]，對經(jīng)濟增長效率的空間相關(guān)性檢驗和空間分布分析，了解不同區(qū)域的經(jīng)濟增長效率在空間上的關(guān)聯(lián)度。

（一）全局空間相關(guān)性檢驗

本文分別采用經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣，運用全局莫蘭指數(shù)檢驗中國1999～2018年30個省市的空間自相關(guān)性，檢驗結(jié)果見表3。

表3第二列是采用地理距離權(quán)重矩陣計算得到的全局莫蘭指數(shù)，根據(jù)表3，資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長靜態(tài)效率的全局莫蘭指數(shù)檢驗結(jié)果顯示，1999年至2013年的全局莫蘭指數(shù)均為正，對應(yīng)的P值為均小于0.1，其中，大部分年份的P值小于0.05。2013年以后全局莫蘭指數(shù)變?yōu)樨?fù)，且P值均大于0.1，在統(tǒng)計上均不顯著，這表明2014年以后資源環(huán)境約束下中國經(jīng)濟增長靜態(tài)效率在空間上不存在相關(guān)性。表3第三列給出了采用經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣計算得到的全局莫蘭指數(shù)，所有全局莫蘭指數(shù)均為正，且大部分年份的P值均小于0.1，均能在統(tǒng)計上顯著，根據(jù)經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣的結(jié)果，資源環(huán)境約束下中國經(jīng)濟增長靜態(tài)效率在空間上存在相關(guān)性。經(jīng)濟增長效率在空間上的相關(guān)性可能來自經(jīng)濟效率的空間外溢性，某一地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新有可能被其他地區(qū)模仿吸收，引起地區(qū)間經(jīng)濟增長效率的同步提高。

（二）局部空間相關(guān)性檢驗

根據(jù)上述全局莫蘭指數(shù)的計算結(jié)果，資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長的靜態(tài)效率在空間上存在顯著的相關(guān)性，在此基礎(chǔ)上進一步對中國經(jīng)濟增長效率的局域自相關(guān)性進行檢驗。通過局部空間相關(guān)檢驗可以獲得每個省份的空間集聚類型。課題以2018年為代表，分別采用地理距離權(quán)重矩陣和經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣測算局部莫蘭指數(shù)，結(jié)果如表4所示。

根據(jù)表4局部空間自相關(guān)檢驗可知，在經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣下，大部分省份的局部莫蘭指數(shù)均為正值，這表明大部分省市與其經(jīng)濟相鄰或地理相鄰的省級行政區(qū)的經(jīng)濟增長效率具有空間上的相關(guān)性。少部分省市表現(xiàn)出了一定的空間異質(zhì)性。

（三）經(jīng)濟增長效率的空間分布

通過全局自相關(guān)和局部自相關(guān)檢驗可知，資源環(huán)境約束下中國整體和各省市經(jīng)濟增長靜態(tài)效率在兩種空間權(quán)重矩陣下皆表現(xiàn)了顯著的空間聚集性。接下來，通過對資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長靜態(tài)效率的空間分布格局的分析來進一步考察中國各省市經(jīng)濟增長靜態(tài)效率的局部空間特征。LISA聚集圖把每個省際區(qū)域劃分為四個象限，每個象限的具體意義如表5所示。

圖1和2分別是1999年和2018年經(jīng)濟增長靜態(tài)效率的莫蘭散點圖。圖1給出了采用地理距離權(quán)重矩陣得到的莫蘭散點圖。在1999年，各省份在四個象限間的分布相對較為均衡，屬于高-高集聚、低-低集聚、高-低集聚和低-高集聚類型的省份數(shù)目基本相似。到2018年，經(jīng)濟增長效率的空間分布模式發(fā)生了較大變化，大部分城市集中在第二象限和第三象限，呈現(xiàn)出“低-高”集聚和“低-低”集聚特征。

圖2給出了采用經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣得到的莫蘭散點圖。同樣，在1999年，各省份在四個象限間的分布數(shù)量并不存在明顯的差異，屬于高-高集聚、低-低集聚、高-低集聚和低-高集聚類型的省份數(shù)目基本相似。到2018年，經(jīng)濟增長效率的空間分布模式同樣發(fā)生了較大變化，大部分城市集中在第二象限和第三象限，呈現(xiàn)出“低-高”集聚和“低-低”集聚特征。綜合而言，無論是采用地理距離空間權(quán)重矩陣還是經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣，中國經(jīng)濟增長效率的空間分布模式或空間分布模式的變化基本相同。

莫蘭散點圖僅僅給出了中國經(jīng)濟增長效率空間分布模式的總體情況，無法清晰地觀察各個省份特有的空間分布模式，為此，課題根據(jù)莫蘭散點圖并結(jié)合局部莫蘭指數(shù)的測算結(jié)果，對各省份2018年的空間集聚類型進行了總結(jié)，見表6。

在四個象限中，中國大部分省市都集中在了第二與第三象限，其中第三象限的省際單位最多。資源環(huán)境約束下中國整體經(jīng)濟增長靜態(tài)效率表現(xiàn)出了顯著的空間相關(guān)性，這與經(jīng)濟增長靜態(tài)效率全局自相關(guān)的檢驗結(jié)果保持一致。

具體而言，在兩種權(quán)重矩陣下都位于第四象限的省份有北京、天津、廣東、青海四個省市，說明了其自身經(jīng)濟增長靜態(tài)效率處于較高水準(zhǔn)，但其相鄰省市的效率值較低，因此出現(xiàn)在“高-低”聚集區(qū)內(nèi)。在反地理距離矩陣下，海南位于第四象限，而在反經(jīng)濟距離矩陣下，海南位于第一象限，這是由海南省獨特的地理位置決定的，海南不與任何省份存在實際的空間相連狀態(tài)。不考慮地理距離因素，海南的經(jīng)濟增長靜態(tài)效率位于較高的水平。

在兩種權(quán)重矩陣下，上海、浙江和江蘇穩(wěn)居第一象限。這些省市資源環(huán)境約束下的經(jīng)濟增長效率都保持在較高的水平。這些區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，且位于相鄰的地理位置，因此具有較為接近的經(jīng)濟發(fā)展水平，所以出現(xiàn)在“高-高”聚集區(qū)內(nèi)，經(jīng)濟增長的靜態(tài)效率呈現(xiàn)出協(xié)同發(fā)展的良好態(tài)勢。

在兩種權(quán)重矩陣下，甘肅、新疆、安徽、廣西和福建都位于第二象限。這種“低-高”的空間異質(zhì)性意味著地理位置相近或經(jīng)濟發(fā)展水平相當(dāng)?shù)氖∈械慕?jīng)濟增長靜態(tài)效率都高于這些省市自身的靜態(tài)效率。這表明，當(dāng)?shù)卣梢酝ㄟ^向周邊省市積極學(xué)習(xí)先進的經(jīng)濟增長經(jīng)驗，然后結(jié)合自身省市的客觀條件來實現(xiàn)經(jīng)濟增長效率的逐步提高。

在兩種權(quán)重矩陣下，有一半的省市位于第三象限，這些省市不僅自身經(jīng)濟增長靜態(tài)效率發(fā)展較為滯后，而且其鄰近省市的經(jīng)濟增長靜態(tài)效率同樣緩慢，這種“低一低”的空間相關(guān)性能夠通過溢出效應(yīng)阻礙雙方經(jīng)濟增長效率的提升，這些地區(qū)應(yīng)納入國家實行優(yōu)先管理和重點管理的對象。兩種權(quán)重矩陣下位于此象限的省市大都位于我國中西部地區(qū)，說明了這些省市在經(jīng)濟發(fā)展滯后的同時缺乏對環(huán)境污染的有效控制，經(jīng)濟增長問題和環(huán)境治理問題同樣突出。如果當(dāng)?shù)卣粚Υ爽F(xiàn)狀加以足夠重視并采取積極措施來扭轉(zhuǎn)局面，那么這些省市經(jīng)濟增長的靜態(tài)效率將長期停滯不前。

四、資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效率影響因素的空間效應(yīng)分析

本文將資源環(huán)境約束下的經(jīng)濟增長靜態(tài)效率作為解釋變量，將技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、金融發(fā)展、外貿(mào)依存度、市場化程度、政府干預(yù)度和環(huán)境管制八個影響因素作為被解釋變量，以我國30省市面板數(shù)據(jù)為樣本，對資源環(huán)境約束下我國經(jīng)濟增長效率的影響因素進行空間面板計量分析。

（一）空間計量模型分析

在空間計量模型估計前，將運用Hausman檢驗進行固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型的選取。為判斷究竟采用個體固定、時間固定還是雙固定效應(yīng)模型，進一步采用LR檢驗進行檢驗。檢驗結(jié)果見表7。

根據(jù)表7，Hausman檢驗的結(jié)果表明，P值為0.008，故可以在1%的顯著性水平上拒絕采用隨機效應(yīng)模型的原假設(shè)，因此東部的空間面板模型適合采用固定效應(yīng)。根據(jù)LR檢驗結(jié)果，P值均小于0.05，故可以在5%的顯著性水平上拒絕采用個體固定和時間固定，應(yīng)采用雙固定效應(yīng)。

在確定了雙固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，為了保證估計結(jié)果的穩(wěn)健性，課題將對三類空間模型進行分析和檢驗，并結(jié)合上述空間計量模型識別和選擇的流程圖，選擇最優(yōu)的空間計量模型對資源環(huán)境約束下我國經(jīng)濟增長效率的影響因素進行空間面板計量分析。為了綜合反映經(jīng)濟和地理因素的影響，這里將采用地理經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣進行分析。表8顯示了各個模型的回歸結(jié)果。

表8顯示，從OLS估計以及LM、Robust-LM檢驗結(jié)果可以看出，變量間存在著顯著的空間相關(guān)性，因此課題利用空間模型來考察綠色經(jīng)濟效率的影響因素是非常適用的。首先考慮初始標(biāo)準(zhǔn)化的空間杜賓模型，Wald-spatial-lag檢驗和Wald-spatial-error檢驗在1%的顯著性水平上拒絕SDM退化至SLM和SEM這一假設(shè)。因此，接下來主要對模型（2）即基于雙固定效應(yīng)的空間杜賓模型（SDM-FE）估計結(jié)果進行詳細(xì)分析，并將其他模型的估計結(jié)果作為對照一并列出。

從模型（2）整體回歸系數(shù)來看，在地理經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣下，資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長靜態(tài)效率的空間相關(guān)系數(shù)為0.695，且通過在1%水平下的顯著性檢驗，顯示出顯著的正向空間溢出效應(yīng)。這表明，30省市的自變量會影響本地區(qū)的經(jīng)濟增長靜態(tài)效率;同時，相鄰地區(qū)的因變量或自變量也會對本地區(qū)的經(jīng)濟增長靜態(tài)效率產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)。

從模型（2）的各個自變量的回歸系數(shù)來看，技術(shù)創(chuàng)新和是外貿(mào)依存度的系數(shù)為正，并且在1%水平上高度顯著，說明技術(shù)創(chuàng)新水平的提高以及對外開放貿(mào)易的發(fā)展可以顯著促進地區(qū)經(jīng)濟增長效率的提升。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本和市場化程度的系數(shù)也都為正，并且在5%水平上顯著，這表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級、人力資本的積累及市場化程度的深化都可以在一定程度上提高地區(qū)的經(jīng)濟增長效率。金融發(fā)展和環(huán)境治理的回歸系數(shù)雖然也為正，但兩者的系數(shù)值均較小，并且前者在統(tǒng)計上并不顯著，后者也僅在10%水平上顯著，說明金融發(fā)展和環(huán)境管制與經(jīng)濟增長效率之間存在著正相關(guān)關(guān)系，但強度較為微弱。之所以兩者并沒有顯著促進經(jīng)濟增長效率，可能是受到體制機制方面的約束，因此未來如果想通過提高金融發(fā)展和環(huán)境治理水平來促進地區(qū)的經(jīng)濟增長效率的提升仍舊需要相關(guān)制度建設(shè)方面的完善。政府干預(yù)的系數(shù)為負(fù)，系數(shù)值較大，并且在1%水平上高度顯著，說明政府干預(yù)與經(jīng)濟增長效率之間存在著強烈的負(fù)向關(guān)聯(lián)，平均而言，在控制其他變量的情況下，政府干預(yù)度提高一個單位，會導(dǎo)致經(jīng)濟增長效率降低0.073個單位，因此資源環(huán)境約束下經(jīng)濟效率的提高仍舊要堅持以市場化機制為主導(dǎo)。

（二）穩(wěn)健性檢驗

為驗證上述分析結(jié)果的可靠性，通過變換空間權(quán)重矩陣的方式進行穩(wěn)健性檢驗。采用經(jīng)濟矩陣和地理矩陣替換地理經(jīng)濟矩陣，經(jīng)過LM檢驗、Wald檢驗、LR檢驗及Hausman檢驗，采用偏誤校正時間和個體雙固定效應(yīng)的空間面板杜賓模型來檢驗經(jīng)濟增長效率影響因素的穩(wěn)健性，發(fā)現(xiàn)變量影響效應(yīng)方向和顯著性與上述分析基本吻合。表9列出基于經(jīng)濟矩陣和地理矩陣下的空間模型回歸結(jié)果。由表9可知，在地理經(jīng)濟權(quán)重矩陣之下，空間杜賓模型的系數(shù)為0.695且P值為0.038，表現(xiàn)了顯著的空間相關(guān)性。（三）空間溢出效應(yīng)分解

上述空間計量模型的系數(shù)只能反映影響因素的空間綜合效應(yīng)，但是不能分析細(xì)分出本地區(qū)內(nèi)自變量對因變量的影響，也不能解釋相鄰地區(qū)因變量和自變量對本地區(qū)因變量的影響。接下來將通過直接效應(yīng)和間接效應(yīng)來分析本地區(qū)自身影響因素對經(jīng)濟增長效率的影響及相鄰地區(qū)的影響因素和效率對本地區(qū)經(jīng)濟增長效率的空間溢出效應(yīng)，分析結(jié)果見表10。

從直接效應(yīng)來看，技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、外貿(mào)依存度、市場化程度和環(huán)境治理的直接效應(yīng)都顯著為正，這表明地區(qū)資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效率的提高，得益于該地區(qū)自身這些因素的影響。金融發(fā)展水平直接效應(yīng)為正，但沒有通過10%的顯著性檢驗，這說明，金融發(fā)展對該地區(qū)資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效率有促進作用，但是這種作用不明顯。政府干預(yù)的直接效應(yīng)為負(fù)，說明政府干預(yù)在一定程度會減緩效率提升，這是由于政府干預(yù)對效率的影響因干預(yù)的方向、強度和經(jīng)濟所處的不同發(fā)展階段而有所不同。我國當(dāng)前處于經(jīng)濟高速增長向高質(zhì)量發(fā)展階段的轉(zhuǎn)變中，經(jīng)濟增長正由量的擴張轉(zhuǎn)向質(zhì)的提升，各級政府由以往唯GDP的績效考核制轉(zhuǎn)向綠色發(fā)展考核制，政府對生態(tài)文明建設(shè)日益重視，該領(lǐng)域的宏觀調(diào)控也相應(yīng)增加。因此，在經(jīng)濟總量增速減緩的同時，生態(tài)文明建設(shè)等方面的支出大幅增加，而這類支出對經(jīng)濟增長的促進效應(yīng)在短期內(nèi)得不到體現(xiàn)，從而使得本項目中以政府支出占GDP比重這一代表政府干預(yù)度的變量影響系數(shù)表現(xiàn)出對經(jīng)濟增長效率的減緩，但是從長期來看，這類支出有利于經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展與整體效率提升。

從間接效應(yīng)來看，技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、外貿(mào)依存度、市場化程度和環(huán)境治理的間接效應(yīng)顯著為正，這表明鄰近省市的這些影響因素對該地區(qū)資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效率的提高有顯著的促進作用，存在明顯的空間溢出效應(yīng)。金融發(fā)展水平雖然間接效應(yīng)為正，但是這種促進作用不明顯。政府干預(yù)的間接效應(yīng)顯著為負(fù)，說明鄰近省市的地方政府行為明顯阻礙了該地區(qū)經(jīng)濟增長效率的提升。

從總效用來看，各個影響因素的表現(xiàn)與直接效應(yīng)和間接效應(yīng)基本一致。除了政府干預(yù)的總效應(yīng)為負(fù)，金融發(fā)展的總效用不顯著，其他影響因素的總效用均顯著為正，促進了本地區(qū)資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效率的提升。

五、小結(jié)

本文通過對資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效率的空間相關(guān)性分析可知，大部分省市與其經(jīng)濟相鄰或地理相鄰省市的經(jīng)濟增長靜態(tài)效率存在空間上的相關(guān)性，少部分省市表現(xiàn)出了一定的空間異質(zhì)性。

通過對資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效率的空間分布分析可知，上海、浙江和江蘇穩(wěn)居第一象限，其自身及鄰近省市的經(jīng)濟增長靜態(tài)效率保持在較高水平，經(jīng)濟增長的靜態(tài)效率呈現(xiàn)出協(xié)同發(fā)展的良好態(tài)勢。北京、天津、廣東和青海位于第四象限，其自身經(jīng)濟增長靜態(tài)效率處于較高水準(zhǔn)，但其相鄰省市的效率值較低。甘肅、新疆、安徽、廣西和福建位于第二象限，這種“低-高”的空間異質(zhì)性意味著地理位置相近或經(jīng)濟發(fā)展水平相當(dāng)?shù)氖∈械慕?jīng)濟增長靜態(tài)效率都高于這些省市自身的靜態(tài)效率。剩下有一半的省市位于第三象限，這些省市不僅自身經(jīng)濟增長靜態(tài)效率發(fā)展較為滯后，而且其鄰近省市的經(jīng)濟增長靜態(tài)效率同樣緩慢，這種“低一低”的空間相關(guān)性通過溢出效應(yīng)阻礙了雙方經(jīng)濟增長效率的提升。

通過對資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效應(yīng)影響因素的空間面板計量模型分析結(jié)果可知，資源環(huán)境約束下經(jīng)濟增長效率均顯示出顯著的正向空間溢出效應(yīng)，表明不同省市的各個因素會影響本地區(qū)的經(jīng)濟增長靜態(tài)效率，相鄰地區(qū)的效率或影響因素也會對本地區(qū)的經(jīng)濟增長靜態(tài)效率產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)。技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、對外開放和市場化改革可以顯著促進地區(qū)經(jīng)濟增長效率的提升。金融發(fā)展和環(huán)境治理對經(jīng)濟增長效率的提升影響不顯著，因此若想通過提高金融發(fā)展和環(huán)境治理水平來促進地區(qū)的經(jīng)濟增長效率的提升，則仍舊需要相關(guān)制度建設(shè)方面的完善。

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Analysis on the Spatial Effect of China's Economic Growth Efficiency and Its

Influencing Factors with Resource and Environmental Constraints

XU Xiao-ying，CHEN Mi

（School of Economics， South-Central University for Nationalities， Wuhan， Hubei 430074， China）

Abstract：Based on the data from 1999 to 2018， we adopt spatial autocorrelation， spatial analysis and spatial panel model to conduct a comprehensive analysis of economic growth efficiency with resource and environmental constraints. Research shows that most provinces and cities have a spatial agglomeration effect on economic growth efficiency with their geographically neighboring provinces and cities or provinces and cities with their similar economic level. And a small number of provinces and cities show a certain degree of spatial heterogeneity. In addition， the influencing factors of economic growth efficiency show significant positive spatial spillover effects with technical innovation， industrial structure， human capital， opening up and market-oriented reform significantly promoting the improvement of economic growth efficiency. The impact of financial development and environmental governance on the economic growth efficiency is not considerable， and government intervention has an obvious hindering effect on the improvement of economic growth efficiency.

Key words：resource and environmental constraints; economic growth efficiency; spatial autocorrelation; spatial distribution

責(zé)任編輯：吳錦丹

收稿日期：2020-11-30

基金項目：本文得到國家社會科學(xué)基金“資源環(huán)境約束下中國經(jīng)濟增長效率的測度及提升路徑研究（編號：15CJL014）”和國家留學(xué)基金資助。

作者簡介：徐小鷹（1980—），女，湖北襄陽人，博士，副教授，研究方向為宏觀經(jīng)濟理論與政策;陳宓（1997—），女，湖北利川人，研究生，研究方向為宏觀經(jīng)濟學(xué)。