资源型城市可持续发展影响因素的实证分析

郭存芝+罗琳琳+叶明

收稿日期：2014-04-21

作者简介：郭存芝，博士，教授，主要研究方向为资源与环境经济学。

基金项目：国家社会科学基金项目“我国资源型城市可持续发展影响因素及其影响机制的实证分析”（编号：13BTJ026）；江苏高校优势学科建设工程资助项目。

摘要本文选择有代表性的33个资源型城市2006-2011年的面板数据为样本，以生态效率反映可持续发展状况，在借助因子分析等方法测算资源效率、环境效率进而计算生态效率的基础上，建立面板数据模型，通过实证检验经济发展水平、产业结构、科技进步、出口依存度、环境改善投入力度、环境资源区位竞争力、城市规模、城市类型等因素对资源型城市生态效率的影响，以及这些因素对决定生态效率的两个重要方面——资源效率、环境效率的影响，实证分析资源型城市可持续发展影响因素。实证结果显示，除科技进步外，上述因素对资源型城市可持续发展都有显著影响，其中：经济发展水平在99%的置信度下有正向影响，出口依存度在95%的置信度下有负向影响，城市规模在99%的置信度下有正向影响，城市类型在95%的置信度下有显著影响，与预期一致；第三产业比重在90%的置信度下有负向影响，环境改善投入力度在95%的置信度下有负向影响，与预期存在较大差异；科技进步的影响统计上不显著，但表现为负相关，与预期不相符。文中进一步分析了产生这一结果的原因，有针对性地提出了对策建议。

关键词资源型城市；可持续发展；影响因素；面板数据；实证分析

中图分类号 F061.3；F290文献标识码A文章编号1002-2104（2014）08-0081-09doi:103969/jissn1002-2104201408011

2013年12月份公布的《全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020）》明确，我国拥有资源型城市262座，占全国城市总数的40%。资源型城市的可持续发展，是国民经济持续健康协调发展的重要组成部分和前提保障。长期以来，作为基础能源和重要原材料的供应地，资源型城市为我国经济社会发展做出了突出贡献。但由于过度强调资源产出、忽视生态环境保护、缺乏统筹规划和资源衰减等原因，资源型城市发展过程中积累了许多矛盾和问题：经济结构失衡、失业和贫困人口较多、接续替代产业发展乏力、生态环境破坏严重、维护社会稳定压力较大等。资源型城市可持续发展面临严峻挑战，加快转变经济发展方式的任务十分艰巨。本文在评价资源型城市可持续发展状况的基础上，对可持续发展影响因素进行实证分析，为资源型城市可持续发展研究与决策提供参考。

1文献综述

伴随着资源型城市发展瓶颈的出现和政府对资源型城市可持续发展问题的重视，我国资源型城市的可持续发展引起了相关专家学者的广泛关注，研究成果不断涌现。大体上说，现有研究可分为两大类：一类是以定性分析为主，基于特征和问题分析的资源型城市可持续发展对策研究［1-8］，例如，张友祥等［7］认为,我国资源型城市转型与可持续发展是一项复杂的系统工程,需要处理好城市转型与可持续发展所涉及的各要素之间的关系,既包括以中央政府为主导统筹解决的诸如政府财力支持与长效机制建设的关系,也包括以地方政府为主导协调处理的诸如资源型产业与非资源型产业的关系；杜辉［8］从资源型城市可持续发展保障的策略转换与制度构造的视角出发，指出了应当改变以政策为导向的传统路径,代之以法律为主导的法制化路径，尝试以关键性矛盾为核心建构《资源型城市可持续发展条例》。另一类是以定量分析为主，基于评价指标体系构建的资源型城市可持续发展评价研究和少量的预警、调控研究［9-22］，例如，陈晨等［11］运用调整后的生态足迹模型计算西部9个典型资源型城市的生态足迹及其生态承载力，对各城市资源利用程度和生态环境可持续发展状况进行评价与分析，提出了减少生态足迹需求和增强生态承载力供给的政策建议；朱爱琴等［22］基于生命周期理论，构建了资源型城市优化调控潜力测评指标体系，测评了大庆市的生命周期优化调控潜力，并从提升发展理念、发展基础、主导动力、核心功能与保障能力等五个方面构建了大庆市生命周期优化调控潜力提升机制。

评价资源型城市可持续发展状况，需要综合考虑资源、环境、经济等的协调发展，现有文献使用的方法包括层次分析法［9-10］、生态足迹法［11，23］、物质流分析法［12,24］、能值分析法［13,25］、支持向量法［14-15］、DEA法［16-17］、模糊综合评价［18-19］、因子分析法［20-21］等。不同评价方法各有特色，同一方法在具体应用上也存在较大差异［26］。资源型城市普遍存在资源开发与经济社会发展、生态环境保护不平衡、不协调的矛盾，这决定了综合考虑资源效率、环境效率的生态效率指标是资源型城市可持续发展的合适度量［20，27］，使得借助因子分析、DEA等方法测算生态效率或其它类似效率指标来评价资源型城市可持续发展的做法得到了广泛认可［17，20］。

包括资源型城市在内，任何区域的可持续发展，一方面与其地理区位、资源禀赋、气候特征、人口密度等基础性条件有关，另一方面主要取决于思想观念、资源环境制度、经济发展水平、产业结构、科技进步、对外开放等社会经济因素［28-30］。所以，相关实证研究对区域可持续发展影响因素的考虑主要集中于上述基础条件和社会经济因素，虽然不同文献使用的研究方法和样本数据各不相同，结论也存在一定的差异。例如，綦良群等［31］采用层次分析法实证确立了大庆经济可持续发展的主要影响因素：三次产业比例、石油天然气资源、工业内部产值比例、石油采出量占储量之比、石油储采比、科技进步对经济增长贡献率、高科技产业占总产业的比重、国内生产总值、草原资源等，认为经济结构、资源总量、科技进步等对科学制订大庆的可持续发展规划和战略具有重要的现实意义；张淑英等［32］以我国31个省市自治区2010年的数据为样本，采用Tobit模型，实证分析了工业生态效率的影响因素，研究发现，地区人均生产总值和地理位置对生态效率的改善有积极正向作用，而地区生产总值占全国GDP比重和对外经济不利于生态效率的提高；李海东等［33］以我国30个省市自治区2006-2009年的面板数据为样本，采用固定影响模型，实证分析了生态效率的影响因素，结果表明：产业结构、环境政策、治污力度、地区科技水平对生态效率的改善有积极、显著的影响，经济发展速度对生态效率的提高有消极影响，地区开放水平对生态效率的改善没有显著影响。

总体上看，现有研究针对性较强，指导意义较大，但尚有一些问题没有得到充分重视：定量分析的范围较窄，没有与定性分析发现的问题、提出的建议很好地相互印证；定量分析以统计方法为主，其他方法使用较少，缺少严格的计量方法的实证研究；对资源型城市可持续发展评价结果的解读，限于定性的原因剖析，没有进一步的实证研究。参考相关文献，结合相关资源与环境经济学原理，本文以生态效率反映可持续发展状况，在借助因子分析等方法测算资源效率、环境效率进而计算生态效率的基础上，实证分析经济发展水平、产业结构、科技进步、出口依存度、环境改善投入力度、环境资源区位竞争力、城市规模、城市类型等因素对资源型城市可持续发展的影响。

2研究设计

2.1资源型城市可持续发展评价

本文通过生态效率反映资源型城市可持续发展状况，在对资源型城市可持续发展影响因素的分析中，除分析生态效率的影响因素外，分析决定生态效率的两个重要方面——资源效率、环境效率的影响因素，以求得到比较全面的分析结果。所以，先使用因子分析法评价资源效率、环境效率，然后参考张妍等［34］的研究思想与方法，对资源效率和环境效率的平方和求平方根计算得到生态效率，具体如下：

（1）评价指标确定。结合数据的可得性，资源方面，考虑水、电、气的使用量，包括工业用水总量、生活用水总量、工业用电总量、生活用电总量、工业等非生活用气总量、生活用气总量；环境方面，按照国家“十一五”、“十二五”规划纲要明确提出的节能减排总量控制目标要求，以化学需氧量（COD）、氨氮（NH3-N）排放量反映工业废水、生活污水排放，以二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOX）排放量反映工业废气、生活及其他非工业废气排放，同时引入工业固体废物排放量。

（2）资源效率、环境效率的计算。首先计算各单项资源、环境指标的效率值，如表1所示。再利用因子分析法提取单项资源效率值和环境效率值的公共因子，并用式（1）所示的归一化计算办法对公共因子作标准化处理，得到资源效率、环境效率。

a′i=(ai-mini ai)/(maxiai-mini ai)（1）

（3）生态效率的计算。计算资源效率和环境效率的平方和，再对计算结果求平方根，得到生态效率。

2.2资源型城市可持续发展影响因素的表示

本文实证分析经济发展水平、产业结构、科技进步、出口依存度、环境改善投入力度、环境资源区位竞争力、城市规模、城市类型等因素对资源型城市可持续发展的影响。结合相关资源与环境经济学原理，同时考虑数据的可得性，经济发展水平用人均GDP表示；产业结构用第三产业产值比重表示；科技进步用科技竞争力指数表示；出口依存度用出口总额占GDP的比重表示；环境改善投入力度用环境改善投入指数表示；环境资源区位竞表1单项资源、环境效率值的计算

Tab.1Calculation of resource and environmental efficiencys unit values

项目

Item效率指标

Efficiency index计算办法

Computing method资

源

使

用水工业用水效率

生活用水效率工业增加值①/工业用水总量②

年末人口数量③/生活用水总量④电工业用电效率

生活用电效率工业增加值/工业用电总量⑤

年末人口数量/生活用电总量⑥气工业等非生活用气效率

生活用气效率地区生产总值⑦/工业等非生活用气总量⑧

年末人口数量/生活用气总量⑨环

境

污

染废水工业废水COD排放效率

生活污水COD排放效率

工业废水NH3-N排放效率

生活污水NH3-N排放效率工业增加值/工业废水COD排放量⑩

年末人口数量/生活污水COD排放量

工业增加值/工业废水NH3-N排放量

年末人口数量/生活污水NH3-N排放量废气工业废气SO2排放效率

生活及其他非工业废气SO2排放效率

工业废气NOX排放效率

生活及其他非工业废气NOX排放效率工业增加值/工业废气SO2排放量

年末人口数量/生活及其他非工业废气SO2排放量

工业增加值/工业废气NOX排放量

年末人口数量/生活及其他非工业废气NOX排放量固体废物工业固体废物排放效率工业增加值/工业固体废物排放量注：表中数字①、②等是指标序号，下同。为避免表述的烦琐，下文样本数据部分各指标用序号表示。

争力用环境资源区位竞争力指数表示；城市规模用年末总人口数表示；城市类型以《全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020）》中的划分为依据，包括成长型、成熟型、衰退型和再生型四种类型，用虚拟变量表示。

2.3样本数据

本文以2006-2011年为研究期，结合数据可得性，选择有代表性的33个地级以上资源型城市（见表2）为研究对象进行实证分析。

样本数据中，指标①(市辖区)、③、④、⑤、⑥、⑦、⑧、

表233个样本城市的基本情况

Tab.2Basic information of 33 sample cities

城市

City类型

Type城市

City类型

Type城市

City类型

Type唐山再生型吉林成熟型焦作衰退型邯郸成熟型牡丹江成熟型韶关衰退型大同成熟型徐州再生型攀枝花成熟型阳泉成熟型湖州成熟型泸州衰退型长治成熟型马鞍山再生型曲靖成熟型临汾成熟型淄博再生型铜川衰退型包头再生型枣庄衰退型宝鸡成熟型赤峰成熟型济宁成熟型咸阳成长型鞍山再生型泰安成熟型延安成长型抚顺衰退型洛阳再生型石嘴山衰退型本溪成熟型平顶山成熟型克拉玛依成熟型⑨、、的数据来源于相关年份的《中国城市统计年鉴》；指标②、⑩、、、、、、、、的数据来源于相关年份的《中国环境年鉴》；指标①(全市)的数据来源于相关省市相关年份的统计年鉴或统计公报；指标的数据来源于相关年份的《中国区域经济统计年鉴》；指标、、的数据来源于相关年份的《中国城市竞争力年鉴》。其中，指标④、⑤、⑥、⑧、⑨因无法找到全市数据使用市辖区数据，并在对应单项效率值的计算中做到分子、分母统计口径的一致，其他均使用全市数据；指标⑧、⑨包括煤气（人工、天然气）和液化石油气，按照1 kg液化石油气折算1.288 9 m3天然气的折算系数将液化石油气折算为天然气进行加总（依据目前广泛使用的原国家经委、国家统计局在《1986年重点工业、交通运输企业能源统计报表制度》中规定的各种能源的折算系数，1 kg液化石油气可折算为1.714 3 kg标准煤，1 m3天然气可折算为1.330 0 kg标准煤，能够算得：液化石油气折算为天然气的折算系数是1.288 9 m3/kg）。

对于个别数据的缺失，根据相近年份的情况予以补全，例如赤峰市2009年的生活用煤气数据缺失，使用该市2008、2010年该指标的算术平均值补全。对于个别明显有误的数据，根据相近年份的情况予以矫正，例如2010年的《中国环境年鉴》显示：石嘴山2009年生活及其他非工业氮氧化物排放量为5 987 t，是该市2006-2011年其他各年该污染物排放量600 t左右的约10倍，明显存在问题，可能是数据录入过程中出现了错误，矫正为599 t。

2.4计量模型

面板数据模型主要包括混合模型、变截距模型、变系数模型三种类型，其中变截距模型、变系数模型都又分为固定影响与随机影响两种情况。这里采用33个资源型城市6年的数据进行分析，时间较短而截面单位较多，可以认为存在个体差异，不存在结构变化，因此首先决定使用变截距模型。至于固定影响与随机影响的选择，可通过Hausman检验进行判别，但实际应用中往往根据研究问题的特征来决定，如果仅对样本本身的个体差异进行分析，应当使用固定影响模型；如果用样本推断总体的个体差异，则应使用随机影响模型。这里想通过样本城市把握资源型城市的一般规律，显然选择随机影响模型更加合适。为此，本文选用随机影响变截距模型进行实证分析。

由于本文使用生态效率反映资源型城市可持续发展状况，生态效率是资源效率、环境效率的综合体现，但资源效率与环境效率之间没有必然联系，同一城市的资源效率与环境效率排名可能存在较大差异。为了取得比较全面深入的分析结果，本文除了分析资源型城市生态效率的影响因素之外，还分析决定资源型城市生态效率的两个重要方面——资源效率、环境效率的影响因素。本文要建立的计量模型有3个，模型的一般形式如下：

Yit=βX+γD+μi+εit

其中：Y为因变量，在实证分析生态效率影响因素的模型中为生态效率、在实证分析资源效率影响因素的模型中为资源效率、在实证分析环境效率影响因素的模型中为环境效率；X、D为自变量的矩阵,X=［1,X1it，X2it，X3it，X4it、X5it、X6it、X7it］T,D=［D1it,D2it,D3it］T,X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、分别表示经济发展水平、产业结构、科技进步、出口依存度、环境改善投入力度、城市规模、环境资源区位竞争力，D1、D2、D3是区分城市类型的虚拟变量，取值如下：

D1it＝1第i个城市是成长型城市

0第i个城市不是成长型城市

D2it＝1第i个城市是成熟型城市

0第i个城市不是成熟型城市

D3it＝1第i个城市是衰败型城市

0第i个城市不是衰败型城市

β、γ为待估参数行向量，β＝［β0,β1,β2,β3,β4,β5,β6,β7］，γ＝［γ１,γ2,γ3］；μ、ε为随机扰动项；i、t分别为截面、时间下标。

3实证结果

3.1资源型城市可持续发展评价结果

依据前述方法，借助SPSS软件，测算2006-2011年33个样本城市的资源效率、环境效率、生态效率，限于篇幅这里只给出生态效率计算结果如表3所示。其中，测算资源效率、环境效率时，对载荷矩阵进行方差最大正交旋转，使因子的实际意义易解释。

表3显示，成长型城市的生态效率较高，例如延安的生态效率测算结果在2006-2011年都高达1.2左右，在样本城市中遥遥领先；成熟型、衰退型城市的生态效率较低，例如攀枝花2011年，牡丹江2007年的生态效率测算结果仅分别为0.034 1，0.054 7，远低于其它样本城市各年的一般水平，但总体上看，研究期内成熟型、衰退型城市的生态效率有一定的上升趋势；再生型城市的生态效率在研究期内有明显的上升趋势，例如唐山、包头的的生态效率测算结果分别由2006年的0.319 4，0.080 3上升到了2011年的0.953 5，0.409 7。这一测算结果较为客观，一方面显示了不同类型资源型城市的生态效率差异，与相关文献的分析基本一致；另一方面也显示了资源型城市相关转型政策的效果。

进一步查看资源效率、环境效率测算结果发现：无论是资源效率，还是环境效率，在不同年份之间相关性都较强；资源效率与环境效率之间有一定的相关性，但不存在必然联系，一些城市的资源效率与环境效率测算结果差异较大。以赤峰市为例，在2006-2011年的6年中，资源效率有5年为1，居全国首位，有1年为0.803 9，居全国第二；环境效率在2011年最高，为0.441 4，在2006年最低，为0.133 3，总体上位列全国中等水平。由此可见，在实证分析生态效率的影响因素的同时，进一步实证分析资源效率、环境效率的影响因素，十分必要。

3.2资源型城市可持续发展影响因素的实证结果

以经济发展水平、产业结构、科技进步、出口依存度、环境改善投入力度、城市规模、环境资源区位竞争力、以及城市类型为自变量，分别以生态效率、资源效率、环境效率为因变量，从生态效率的影响因素、资源效率的影响因素、环境效率的影响因素三个方面，建立随机影响变截距面板数据模型，实证分析资源型城市可持续发展的影响因素。

实证中需要考虑变量的内生性、多重共线性问题以及随机误差项的异方差性、序列相关性问题。对于变量的内生性问题，由于模型中没有滞后因变量做自变量，且城市类型虚拟变量明显不与因变量存在双向因果关系，这里需要注意的只是因变量与经济发展水平、产业结构、科技进步、出口依存度、环境改善投入力度、环境资源区位竞争力、城市规模7个自变量是否存在双向因果关系。本文首先在pool中对各因变量以及上述7个自变量做单位根检验，发现均不存在单位根，进而进行Granger因果关系检验，检验结果显示，总体上看各因变量对上述7个自变量的影响较弱，即变量的内生性问题不严重。考虑到克服变量内生性问题的一般方法——广义拒估计（GMM）通常需要用滞后变量做工具变量，而本文的样本数据时间跨度较短，GMM的使用会损失相对较多的自由度，反而对实证结果产生较大影响，本文对变量的内生性问题不做处理。对于自变量的多重共线性问题，本文利用方差扩大因子（VIF）进行了检验，检验结果显示，VIF值最大为2.478 4，各模型不存在严重的多重共线性问题。限于篇幅，这里不具体显示单位根检验、Granger因果关系检验、VIF检验的结果。为减少随机误差项中可能存在的异方差性、序列相关性问题，本文使用可行的广义最小二乘法（FGLS）估计模型。实证结果如表4所示。

由表4可见，三个模型方程显著性检验的F值都较大，在99%的置信度下显著，拟合效果较好；并且，各模型中大多数自变量对因变量的影响与相关文献的实证结果一致，与资源、环境经济学的相关分析相符，或者与我国资源型城市的发展现状吻合。这说明，模型对变量之间关系的描述基本正确，分析结果可靠。表3生态效率测算结果

Tab.3Results of ecoefficiency index measurement

年份

Year200620072008200920102011唐山0.319 4 0.406 0 0.454 5 0.338 1 0.543 6 0.953 5 邯郸0.240 3 0.341 6 0.524 7 0.620 4 0.521 0 0.378 7 大同0.109 2 0.153 0 0.143 6 0.216 6 0.321 6 0.409 6 阳泉0.126 4 0.142 6 0.108 2 0.260 3 0.217 1 0.612 5 长治0.109 3 0.150 1 0.182 0 0.222 2 0.145 8 0.316 9 临汾0.206 6 0.207 7 0.284 0 0.337 2 0.270 1 0.385 8 包头0.080 3 0.141 0 0.157 5 0.475 2 0.333 3 0.409 7 赤峰0.814 9 1.035 4 1.089 2 1.089 9 1.055 3 1.093 1 鞍山0.204 6 0.206 6 0.269 1 0.436 1 0.495 2 0.441 0 抚顺0.158 7 0.185 7 0.236 4 0.311 2 0.306 6 0.544 5 本溪0.155 9 0.166 9 0.354 9 0.394 6 0.462 5 0.401 8 吉林1.345 7 0.251 9 0.295 9 0.388 7 0.365 0 0.370 0 牡丹江0.077 8 0.054 7 0.103 2 0.628 9 0.491 4 0.446 3 徐州0.293 9 0.346 0 0.494 1 0.650 3 0.617 8 0.730 9 湖州0.338 0 0.359 6 0.463 6 0.486 9 0.475 0 0.521 5 马鞍山0.129 3 0.150 3 0.207 4 0.261 7 0.200 0 0.409 6 淄博0.283 9 0.457 4 0.519 3 0.737 9 0.638 8 0.604 0 枣庄0.509 9 0.534 1 0.566 1 0.804 9 0.667 2 0.814 1 济宁0.364 7 0.457 5 0.640 9 0.702 7 0.761 6 0.583 9 泰安0.344 2 0.508 2 0.890 2 1.025 8 0.761 9 0.731 3 洛阳0.295 2 0.359 6 0.616 9 0.742 5 0.624 4 0.527 3 平顶山0.201 6 0.350 3 0.525 2 0.557 7 0.396 7 0.490 2 焦作0.133 5 0.200 0 0.353 1 0.425 2 0.375 7 0.552 4 韶关0.774 0 0.789 8 0.967 7 0.986 7 0.487 9 0.105 5 攀枝花0.446 1 0.205 0 0.714 5 0.569 9 0.699 9 0.034 1 泸州0.299 6 0.398 1 0.538 3 0.562 9 0.383 9 0.376 5 曲靖0.467 9 0.673 6 0.524 6 0.870 4 0.522 7 0.621 9 铜川0.503 4 0.804 0 0.708 0 1.035 7 0.857 1 0.725 5 宝鸡0.340 4 0.278 6 0.473 9 0.668 9 0.532 1 0.590 7 咸阳0.510 8 0.568 5 0.690 7 0.720 8 0.684 7 0.795 6 延安1.216 8 1.239 8 1.231 5 1.261 5 1.173 9 1.127 5 石嘴山0.139 7 0.185 2 0.184 1 0.226 5 0.299 3 0.343 0 克拉玛依0.746 5 0.584 3 0.810 2 0.661 8 0.603 3 0.957 8

实证结果显示，经济发展水平对生态效率以及决定生态效率的两个重要方面资源效率、环境效率都在99%的置信度下有显著的正向影响，这说明随着经济发展水平的提高，资源型城市的资源集约化利用和环境污染防治水平提高，可持续发展能力增强；产业结构对环境效率在90%的置信度下有显著的负向影响，对生态效率、资源效率的影响虽然统计上不显著，也表现为负相关，与预期不相符，究其原因，可能在于我国资源型城市第三产业发展相对滞后，第三产业发展对资源型城市可持续发展的促进作用有限，不足以弥补第二产业粗放经营的负面影响，而第三产业相对发达的城市也是经济增长较快、可持续发展状况相对较差的城市；科技进步对生态效率、资源效率、环境效率的影响虽然统计上不显著，但都表现为负相关，这说明商业利益驱动使得我国资源型城市在对待科技进步的问题上没有做到兴利除弊，没有把科技进步与资源持续利用、环境保护很好地结合起来；出口依存度对生态效率、资源效率分别在95%、99%的置信度下有显著的负向影响，对环境效率的影响虽然统计上不显著，也表现为负相关，这说明出口产品附加值低、资源环境代价大是资源型城市存在的一个问题；环境改善投入力度对生态效率、环境效率都在95%的置信度下有显著的负向影响，对资源效率的影响虽然统计上不显著，也表现为负相关，与预期不相符，究其原因，可能与我国资源型城市环境改善投入不足、从源头上节约资源和控制污染的力度不够有关，废弃物综合利用、污染物去除环境改善投入可以对可持续发展产生一定的正向影响，但作用有限，改善可持续发展状况的最有效途径应当是资源的集约利用和污染物产生量的减少；城市规模对生态效率、资源效率、环境效率都在99%的置信度下有显著的正向影响，说明与城市规模对应的人口素质、制度建设等因素能对资源型城市可持续发展产生积极影响；资源环境区位竞争力对生态效率、资源效率的影响不显著，对环境效率在95%的置信度下有显著的正向影响，说明区位优势没有带来资源的集约利用但对环境保护有促进作用；城市类型对生态效率、资源效率、环境效率的影响普遍显著，体现了资源开发处于不同阶段的城市的可持续发展能力的差异。

4结论与建议

4.1基本结论

本文结合数据可得性选择有代表性的33个资源型城市2006-2011年的面板数据，以生态效率反映可持续发展状况，在借助因子分析等方法测算生态效率的基础上，建立面板数据模型，较为全面地实证分析了资源型城市可持续发展影响因素，得出基本结论如下：

(1)经济发展水平对资源型城市可持续发展有显著的正向影响，说明随着经济发展水平的提高，资源型城市有效利用资源、保护环境的能力与意识会增强，可持续发展状况得以改善；

(2)产业结构对资源型城市可持续发展有负向影响，与预期不相符，究其原因，可能在于我国资源型城市一定程度地存在以牺牲环境为代价换取经济增长的状况，第三产业发展相对滞后，第三产业发展对资源型城市可持续发展的促进作用有限，不足以弥补第二产业粗放经营的负面影响，而第三产业相对发育的城市也是经济增长较快、生态效率相对低下的城市，表现为环境效率与第三产业产值占比呈反方向变动关系；

表4资源型城市可持续发展影响因素的实证结果

Tab.4Results of empirical analysis of factors influencing the sustainable development of resourcebased cities

因变量

Dependent variable生态效率

Ecoefficiency资源效率

Resource

efficiency环境效率

Environmental

efficiency经济发展水平X10.077 9***0.030 0***0.071 3***产业结构X2-0.003 4-0.001 3-0.004 6*科技进步X3-0.082 9-0.016 9-0.053 2出口依存度X4-3.587 4**-3.894 2***-0.970 6自变量环境改善投入力度X5

城市规模X6-0.616 1**

0.000 6***-0.218 8

0.000 4***-0.484 6**

0.000 4***环境资源区位竞争力X70.098 3-0.083 40.000 2**D10.654 0***0.517 0**0.437 6***城市类型D20.192 2**0.201 4**0.072 3D30.308 4**0.297 8**0.145 5*F14.896 4***12.063 8***12.648 8***注：*** 、** 、* 分别表示在99%、95%、90%置信度下显著。

(3)科技进步对资源型城市可持续发展的影响统计上不显著，但表现出了负相关关系，与预期不相符，究其原因，可能在于科技进步是一把双刃剑，商业利益驱动使得我国资源型城市在对待科技进步的问题上没有做到兴利除弊，没有把科技进步与资源持续利用、环境保护很好地结合起来；

(4)出口依存度对资源型城市可持续发展有显著的负向影响，说明出口产品附加值低、资源环境代价大是资源型城市存在的一个问题；

(5)环境改善投入力度对资源型城市可持续发展有显著的负向影响，与预期不相符，究其原因，可能与我国资源型城市环境改善投入不足、从源头上节约资源和控制污染的力度不够有关，而环境改善投入力度较大的城市往往也是资源消耗、污染排放较多的城市。废弃物综合利用、污染物去除环境改善投入可以对可持续发展产生一定的正向影响，但作用有限，改善可持续发展状况的最有效途径应当是资源的集约利用和污染物产生量的减少；

(6)城市规模资源型城市可持续发展有显著的正向影响，说明与城市规模对应的人口素质、制度建设等因素能对资源型城市可持续发展产生积极影响；

(7)资源环境区位竞争力对资源效率的影响不显著，对环境效率有显著的正向影响，说明区位优势没有带来资源的集约利用但对环境保护有促进作用；

（8）城市类型对生态效率、资源效率、环境效率的影响普遍显著，体现了资源开发处于不同阶段的城市的可持续发展能力的差异。

4.2对策建议

针对上述实证结论，结合资源环境经济学原理和我国实际，本文提出促进我国资源型城市可持续发展的对策建议如下：

第一，大力发展第三产业，优化第二产业内部结构。解除资源型城市对资源的过分依赖，发展信息产业、旅游业、服务业等新兴产业，提高第三产业在国民经济中所占份额。在大力发展第三产业的同时，优化第二产业内部结构，改造和提升传统产业，培育新的经济增长点，有效改变资源型城市第二产业粗放经营的状况。

第二，处理好科技进步与资源持续利用、环境保护的关系，有效发挥科技进步对实现可持续发展的杠杆作用。在科技成果向生产力转化的过程中，充分考虑资源持续利用、环境保护问题。不仅要关注具有较好商业前景的科技进步，更要重视有利于生态平衡、资源集约利用和环境保护的科技进步，坚决杜绝会对可持续发展带来负面影响的科技进步，实现生产和生活方式的可持续性。

第三，合理调整出口产品结构，减轻出口贸易对资源型城市可持续发展的影响。合理调整出口产品结构，防止国外高消耗、高污染企业向国内转移，十分必要。

第四，在提高废物综合利用率、污染物去除率的同时，提高资源的集约利用程度，减少污染物的产生量。资源型城市不仅要从事后处理的角度重视废物综合利用、污染物去除等，更要从源头控制的角度致力于改进工艺、改变产品结构、使用高新技术等，有效提高资源的集约利用程度，减少污染物产生量。

第五，完善制度建设，加大相关制度规章执行力度，为资源型城市可持续发展提供制度保障。例如，建立和完善资源使用权出让制度、资源收益分配制度、生态环境补偿制度、绿色GDP核算制度、绿色创新激励制度等。通过制度规章引导和规范相关责任主体行为，促进资源型城市可持续发展。

第六，强化社会公众特别是相关决策人员的可持续发展意识，落实科学发展观。加强宣传教育，使社会公众牢固树立并践行以科学发展观为指导的正确的生活消费观，使相关决策人员牢固树立并践行以科学发展观为指导的正确的政绩观，有力促进资源型城市可持续发展。

（编辑：刘照胜）

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［34］张妍,杨志峰. 北京城市物质代谢的能值分析与生态效率评估［J］. 环境科学学报,2007,27(11):1892-1899.［Zhang Yan,Yang Zhifeng. Energy Analysis of Urban Material Metabolism and Evaluation of Ecoefficiency in Beijing［J］.Acta Scientiae Circumstantiae,2007,27(11):1892-1899.］

Empirical Analysis of Factors Influencing the Sustainable

Development of Resourcebased Cities

GUO CunzhiLUO LinlinYE Ming

(School of Economics，Nanjing University of Finance and Economics， Nanjing Jiangsu 210023，China)

AbstractThis paper, selecting 33 representative resourcebased citiespanel data in 2006-2011 as sample, shows the status of sustainable development by measuring ecoefficiency index. After ecoefficiency index is computed based on the measurement of resource efficiency and environmental efficiency calculated by factor analysis method, panel data model is established. The model, taking the level of economic development, industrial structure, technological progress, export dependence, investment in environmental improvement, regional competitiveness, city scale, and city type as independent variables, empirically tests independent variablesinfluence on resourcebased cities ecoefficiency as well as two important factors, resource and environmental efficiency. The results indicate that except for technological progress, all aforementioned independent variables have a significant effect on the sustainable development of resourcebased cities. Results that the level of economic development has a positive influence under the confidence level of 99%, export dependence has a negative influence under the confidence level of 95%,city scale has a positive influence under the confidence level of 99%, and city type has a positive influence under the confidence level of 95% are consistent with the expectation. However, results that industrial structure has a negative influence under the confidence level of 90%, investment in environmental improvement has a negative influence under the confidence level of 95% are quite different from the expectation. Technological progress is not statistically significant and shows a negative correlation, this is also quite different from the expectation. Finally, reasons for the results are discussed, and some suggestions are put forward.

Key wordsresourcebased cities; sustainable development; influencing factors; panel data; empirical analysis

［28］陈玉和. 影响矿区可持续发展的因素分析及评价初探［J］. 山东科技大学学报:自然科学版,2002,21(1):94-98.［Chen Yuhe. Analysis and Evaluation of Factors Affecting the Sustainable Development of Mining Area［J］.Journal of Shandong University of Science and Technology:Natural Science Edition,2002,21(1):94-98.］

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Empirical Analysis of Factors Influencing the Sustainable

Development of Resourcebased Cities

GUO CunzhiLUO LinlinYE Ming

(School of Economics，Nanjing University of Finance and Economics， Nanjing Jiangsu 210023，China)

AbstractThis paper, selecting 33 representative resourcebased citiespanel data in 2006-2011 as sample, shows the status of sustainable development by measuring ecoefficiency index. After ecoefficiency index is computed based on the measurement of resource efficiency and environmental efficiency calculated by factor analysis method, panel data model is established. The model, taking the level of economic development, industrial structure, technological progress, export dependence, investment in environmental improvement, regional competitiveness, city scale, and city type as independent variables, empirically tests independent variablesinfluence on resourcebased cities ecoefficiency as well as two important factors, resource and environmental efficiency. The results indicate that except for technological progress, all aforementioned independent variables have a significant effect on the sustainable development of resourcebased cities. Results that the level of economic development has a positive influence under the confidence level of 99%, export dependence has a negative influence under the confidence level of 95%,city scale has a positive influence under the confidence level of 99%, and city type has a positive influence under the confidence level of 95% are consistent with the expectation. However, results that industrial structure has a negative influence under the confidence level of 90%, investment in environmental improvement has a negative influence under the confidence level of 95% are quite different from the expectation. Technological progress is not statistically significant and shows a negative correlation, this is also quite different from the expectation. Finally, reasons for the results are discussed, and some suggestions are put forward.

Key wordsresourcebased cities; sustainable development; influencing factors; panel data; empirical analysis

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Empirical Analysis of Factors Influencing the Sustainable

Development of Resourcebased Cities

GUO CunzhiLUO LinlinYE Ming

(School of Economics，Nanjing University of Finance and Economics， Nanjing Jiangsu 210023，China)

AbstractThis paper, selecting 33 representative resourcebased citiespanel data in 2006-2011 as sample, shows the status of sustainable development by measuring ecoefficiency index. After ecoefficiency index is computed based on the measurement of resource efficiency and environmental efficiency calculated by factor analysis method, panel data model is established. The model, taking the level of economic development, industrial structure, technological progress, export dependence, investment in environmental improvement, regional competitiveness, city scale, and city type as independent variables, empirically tests independent variablesinfluence on resourcebased cities ecoefficiency as well as two important factors, resource and environmental efficiency. The results indicate that except for technological progress, all aforementioned independent variables have a significant effect on the sustainable development of resourcebased cities. Results that the level of economic development has a positive influence under the confidence level of 99%, export dependence has a negative influence under the confidence level of 95%,city scale has a positive influence under the confidence level of 99%, and city type has a positive influence under the confidence level of 95% are consistent with the expectation. However, results that industrial structure has a negative influence under the confidence level of 90%, investment in environmental improvement has a negative influence under the confidence level of 95% are quite different from the expectation. Technological progress is not statistically significant and shows a negative correlation, this is also quite different from the expectation. Finally, reasons for the results are discussed, and some suggestions are put forward.

Key wordsresourcebased cities; sustainable development; influencing factors; panel data; empirical analysis