中国城市生态效率空间溢出的驱动机制：见贤思齐VS见劣自缓

黄建欢，方　霞，黄必红

(1.湖南大学经济与贸易学院，湖南　长沙　410079；2.亚洲开发银行研究院，日本　东京)

一、引言

中国经济高速发展遗留下的环境问题使得我国提升生态效率*德国学者Schaltegger和Sturm(1990)将经济绩效和环境影响联系起来提出了Eco-efficiency(国内译为“生态效率”)的概念。世界可持续发展工商业联合会将之界定为：“提供能满足人类需要和提高生活质量的有价格竞争优势的产品和服务，并使整个生命周期的生态影响和资源强度逐渐降低到和地球的预计承载力相一致的水平”。生态效率实际上是资源和环境约束下的投入产出效率，这一概念反映了一个区域利用最少的资源消耗、最低的环境代价生产最多的产出和服务的能力。的任务极为紧迫，而近几年许多城市频发的灰霾天气给环境治理敲响了警钟。中国的生态文明水平指数在全球排名倒数第二[1]，与经济总量排名形成鲜明对比。一些基于省域数据的实证研究表明东部地区的生态效率显著高于中西部，且近年来差距呈加大趋势[2-4]。党的十九大高度重视生态文明建设，提出构建人与自然命运共同体，提出“绿水青山就是金山银山”理念，其本质就是要提高资源利用效率，减少环境污染，提高生态效率。低生态效率意味着资源的严重浪费和环境污染物的大量产生，这一方面不仅影响本区域的可持续发展，另一方面还将通过空间溢出效应影响周边区域的发展。低生态效率的城市是区域生态文明建设的短板和瓶颈，为了提高区域和整个中国的生态文明水平，大力推进生态文明建设，必须提高这些城市的生态效率。在现实世界中，区域在空间中不是孤立的，会与其他区域，特别是与邻近区域相互影响，产生空间溢出效应。因此，如何引导高效率区域发挥积极的溢出效应，带动低效率区域实现生态效率的提升是亟待解决的现实问题。

竞争是区域间相互作用的常见机制[5-8]。例如，“晋升锦标赛”[9]理论认为地方政府间激烈的晋升竞争推动了地区经济持续增长，表现为“逐顶竞争”。另一方面，地方政府在环境规制方面则存在着“逐底竞争”现象[10-11]。在绿色发展中，地区间的生态效率是否存在邻近竞争机制?有何特征?这种竞争机制如何驱动生态效率产生空间溢出效应？学术界并未给出明确答案。现有文献大多从生产率[12-13]、环境效率[14-15]、能源效率[16-17]、生态效率[18-19]等视角实证研究省份间的空间溢出问题，但是对城市生态效率空间溢出的驱动机制的研究还较少。此外，对空间溢出问题的现有研究要么未考虑环境约束，要么只是基于省域数据，而且在研究空间溢出效应时侧重于揭示其存在性和方向，极少涉及驱动机制的分析。关于生产效率、环境效率等空间溢出的研究也均是基于产业结构、外商直接投资、城市化等因素间接观察效率溢出，无法直接观察效率空间溢出情况。一个区域的效率及其增长受到周边各个区域效率水平的影响，其中区域之间尤其是邻居之间的竞争是空间溢出极为重要的驱动因素。因此非常有必要利用全国范围内的大样本数据，从更微观的城市层面考察生态效率空间溢出的整体情况和城市间竞争关系，探寻引导高生态效率区域发挥积极溢出效应以带动低生态效率区域协同发展的路径。

鉴于此，本文以我国2003-2013年191个地级市的数据为研究对象，从区域邻近竞争的角度出发，观察城市间生态效率溢出情况，同时结合不同地理阈值探讨驱动生态效率空间溢出的模式及对生态效率提升的影响。研究发现：见贤思齐和见劣自缓这两种邻近竞争模式均能驱动效率溢出，但见贤思齐产生的正向空间溢出仅在有限的空间范围内发挥作用，而见劣自缓产生的负向空间溢出受距离的影响较小；邻近距离为150km时，见贤思齐产生的高位压力每增加1个单位，生态效率增长率会提高7.8%，而见劣自缓产生的低位吸力每增加1个单位，生态效率增长率会降低35.7%；全国城市主要受到邻近生态效率较低城市负向空间溢出的影响，即邻近竞争中见劣自缓效应更显著。进一步分析发现，相对于环境保护非重点城市，环境保护重点城市更能受到邻近生态效率较高的城市影响，表现出一定的见贤思齐特征；东部城市与中西部城市、资源型城市与非资源型城市邻近竞争模式仍以见劣自缓为主。

与既有文献相比，本文的贡献主要表现在以下三个方面：首先，研究生态效率空间溢出的驱动机制，不仅丰富了有关效率空间溢出的文献，而且为研究效率空间溢出的驱动机制提供新思路。其次，区分驱动效率溢出的两个方向——见贤思齐和见劣自缓，并利用空间滞后项的相对差异来衡量空间溢出的影响，有助于考察城市间的互动竞争关系和理解这种互动竞争关系怎样通过溢出效应来影响生态效率。最后，从城市层面微观数据研究生态效率空间溢出，提供了新的经验证据，为提升生态效率的实践决策提供更丰富的支持。

二、见贤思齐与见劣自缓：空间溢出的邻近竞争机制分析

众多文献研究表明，效率的空间溢出效果与地理距离有关，相邻地区间有显著的溢出效应[20-21]。而区域间竞争形式的差异也会对空间溢出产生一定的影响。现阶段关于地区竞争的研究主要集中于经济或者环境方面。在“经济锦标赛”的作用下，各个地方政府表现出较强的“逐顶竞争”倾向，推动经济的持续高速发展。而区域竞争在环境规制方面显现出不同的特点。国外的研究表明，地方政府在制定本区域的环境规制政策时会受到相邻地方政府“逐底竞争”行为和“标尺竞争”行为[22-24]的影响。我国的省级面板数据表明，由于财政分权以及以经济增长为目标的考核机制的存在，地方政府在制定环境政策时存在攀比式竞争，并未解决实际环境问题[25]，甚至存在明显的“逐底竞争”倾向，虽然近年来由于政绩考核机制的调整促使各省市的环境规制行为逐步由“逐底竞争”向“逐顶竞争”转变[26]。经济竞争与环境规制竞争是非常紧密相关的，在一些情况下，经济竞争能够刺激地方政府放松环境规制竞争，同时放松环境规制又是地区经济竞争的一个潜在的工具[27]。在绿色发展背景下，有必要探讨兼顾经济与环境的生态效率在区域间的竞争模式。不同的邻近竞争模式，必然对区域自身的发展产生不同的影响，由此产生的外溢性也具有差异。

与邻近城市相比，本城市的生态效率或者落后于邻近城市，或者领先于邻近城市*若细化生态效率的测度，两地生态效率相等的情况是极为罕见的，故本文暂不考虑。。两地效率差异会对本市产生不同的空间溢出效应。当邻近城市的生态效率比本城市高，意味着本区域生态文明建设水平落后于周边区域。随着经济发展水平的提高，实现社会福利最大化要求中央对地方的治理从“为增长而竞争”转变为“为和谐而竞争”[28]，生态效率的不断提高则是和谐竞争最重要的特征之一。在绿色发展战略中，领导干部的政绩评价不仅仅包括GDP的增长，同时还应包含环境保护，突出科学发展导向*2013年中组部印发《关于改进地方党政领导班子和领导干部政绩考核工作的通知》，提出了不以GDP论英雄的考评要求，政绩考核突出科学发展导向。2015年8月中共中央办公厅、国务院办公厅发布《党政领导干部生态环境损害责任追究办法(试行)》要求国家决策和行为应以生态文明建设要求为指针，环境保护不仅要成为国家意志，而且要成为党的意志。，而生态效率是能够体现经济增长与环境保护的综合评价指标。在恰当的激励机制下，地方政府为了缩小本地与邻近城市的生态效率差异，得到因环境改善而获得的政治晋升，在“见贤思齐”的效应下会以生态效率较高的城市为标杆，提高其在经济发展过程中的技术水平和资源利用效率，改善环境质量，提升生态效率。当生态效率的差异越大，地方政府改善本地区生态效率的积极性越强时，溢出效应的影响可能就会越大，从而发挥后发优势，提高城市间正向的空间溢出，促进生态效率整体提高。基于以上分析，本文提出：

假说1：见贤思齐假说。见贤思齐即向贤能的人学习并努力通过各种方式达到贤能者的水平。本文中，见贤思齐是指生态效率低于周边区域的落后城市，在意识到自身的劣势后，利用政策或后发优势提高经济水平和改善环境质量，从而加速提升生态效率的现象。简言之，落后城市受到了生态效率较高的邻近城市的正向溢出效应的影响，生态效率增速可能因生态效率差异而上升，本文形象地称之为“高位压力”。具体而言，本文预期一个城市的生态效率落后于周边城市越多，即生态效率差异越大，则高位压力的影响越明显，对本城市生态效率增速的正向影响也越大。

当邻近城市的生态效率比本市低，意味着本市生态文明建设水平上优于周边区域，本市可能有意或无意地放慢提升生态效率的步伐，体现为由制度或心理原因导致的惰性，以及与城市发展相悖的凝滞现象[29]。当这种惰性体现在生态效率竞争上时，最直接的表现就是本城市会放缓提高本辖区的生态效率，或任其按照原来的模式发展。另一方面，本辖区的经济与环境的综合效益已相对较好，而继续提高本辖区的生态效率，地方政府则需要从技术、市场等各个方面付出更多努力，投入更多资源，保持现有的稳定发展策略似乎更符合地方政府利益。基于与激励相关的政治经济学行为理论，地方政府要实现从单纯追求GDP增长到协调经济环境可持续发展的职能转变，需要有行之有效的内部动力机制，例如晋升[30]。但是，如果激励机制不当，或者晋升的指标体系过于复杂，评价因素过多，激励的效果就会随之降低[9]，或出现地方政府以经济竞争为主，忽略环境保护，最终导致生态效率下降。基于此，本文提出：

假说2：见劣自缓假说。见劣自缓是指领先者意识到自己的领先优势后，因骄傲自满、继续提升难度大等主客观原因，缺乏继续进步的积极性，放松对自己的要求，发展速度因此而降低甚至落后。本文中，见劣自缓是指生态效率高于周边区域的先进城市，在意识到自身的领先优势后，加速提升生态效率的积极性可能会下降，甚至适度放松环境管制，从而出现生态效率增速放慢乃至落后的现象。简言之，先进城市受到了生态效率较低的邻居城市的负向溢出影响，生态效率增速可能因此而下降，本文形象地称之为“低位吸力”。具体来说，本文预期一个城市的生态效率高出周边城市的效率越多，生态效率差异越大，则低位吸力的影响越明显，对生态效率增速负向影响越大。

三、实证研究设计：样本数据、变量测度和计量模型

(一)样本选取与数据来源

根据数据可得性，本文选择2003-2013年中国191个地级市作为研究样本。这些样本城市2003年和2013年地区生产总值均占全国城市的82%以上，年末总人口占全国城市的72%以上，具有全国代表性。具体数据来源于《中国城市统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》以及各省市历年的统计年鉴。

(二)因变量测度

本文以生态效率的跨期变化(RE)作为因变量，衡量生态效率提升效应。生态效率的测度借鉴黄建欢[31]提出的 Meta-US-SBM模型(全称为Metafrontier, Undesirable outputs and Super Slacks-Based Measure)，即同时考虑共同前沿面和坏产出的超效率SBM模型。模型简要说明如下。

(1)

Meta-US-SBM模型不仅考虑了异质性技术，而且解决了跨期可比性和前沿面上决策单元的区分等问题，相对更为全面和准确。采用MaxDEA 6 软件测算效率，为全面和准确地测度生态效率，应尽可能考虑各种投入变量和产出变量，有关变量说明如下。

好产出，选用各个城市的实际地区生产总值，换算为2010年不变价。坏产出，主要考虑环境污染物，选用了4个指标：CO2排放量*城市层面的碳排放数据利用省级煤炭，原油，初级天然气和一次电力的份额衡量的一次能源消费总量标准单位来计算，有关省级能源初级消费量的数据来自《中国能源统计年鉴》。、SO2排放量、废水排放总量、烟(粉)尘排放量。为避免高相关性和奇异值的影响，利用熵权法构建环境污染指数，以之作为坏产出指标综合反映环境约束。其取值可标准化到0-100之间，越大(小)意味着污染物排放越多(少)。资本投入，采用城市固定资本存量数。本文中城市固定资本存量数据根据柯善咨和向娟[32]的方法测算，由湖南大学经济与贸易学院经济数据研究中心提供。劳动投入，采用各城市历年从业人员数作为代理变量。土地投入，采用各城市建成区面积作为代理变量。能源投入，采用各城市所有一次能源的消费量(换算为标准煤)，其数据来自Huang et al.[33]。

(三)生态效率空间溢出的测度方法

每个城市都会接收到邻近城市的空间溢出，但是总体上本市生态效率主要受到两类城市的影响，生态效率比本市高的城市和生态效率比本市低的城市。这两类城市对本市产生的空间溢出具有差别。邻近城市生态效率比本市高，说明本市的生态效率表现较差，周边城市会对本市产生高位压力，促使本市提升生态效率并达到较高的水平；邻近城市生态效率比本市低，说明本市的生态效率具有优势，周边城市会对本市产生低位吸力，导致本市提高生态效率的积极性降低，因而使得生态效率增速放缓乃至下降。本文识别并测度这两种高位压力和低位吸力对本市生态效率的空间溢出影响，特别的当一个城市与其他城市的效率一样高时，我们将其归为高位压力。

高位压力(SOH)。邻近范围内，所有生态效率相对较高*本文研究时固定每一个样本城市，生态效率相对较高，具体的含义是与样本城市相比较，邻近城市的生态效率较高。生态效率相对较低则是相反，与样本城市相比较，邻近城市的生态效率较低。的城市对本市总的空间溢出加权值。具体模型如下所示：

ifYj(t-1)≥Yi(t-1),j∈τi

(2)

(3)

i、j代表城市，t代表时期，τi代表i城市的某一邻近距离范围内所有城市。Ji代表一定邻近范围内比i城市生态效率高的所有城市集合。本文构建模型的假设是各个城市会对不同邻近地理距离的城市生态效率差异做出反应。j表示邻近范围内比i城市生态效率高的所有城市。Y代表生态效率，Wij是j城市与i城市生态效率差异对i城市溢出的空间权重。Dij是i城市与j城市之间的地理距离，两城市之间的地理距离以城市的经纬度计算，本文设计了不同距离的邻近范围。Popj是邻近j城市年末总人口。为了避免内生性问题，当期指标由上期的数据计算所得。

低位吸力(SOL)。邻近范围内，生态效率相对较低的城市对本市总的空间溢出加权值。具体模型如下所示：

(4)

(5)

公式(4)和公式(2)，公式(5)和公式(3)中字母解释大致相同，但公式(5)中的字母j表示邻近范围内比i城市生态效率低的所有城市。

(四)控制变量选取

①环境规制(Re_so2)。已有研究发现政府环境规制对区域生态效率具有促进作用[26][34]。许多学者将省级污染治理费用支出作为环境规制的代理变量。但城市层面该数据不可得，本文采用工业二氧化硫去除率* 工业二氧化硫去除率的具体公式是：工业二氧化硫去除率=1-(工业二氧化硫排放量/工业二氧化硫产生量)。反映环境规制水平。②产业结构(Sec_gdp)。本研究采用第二产业产值占GDP的比值作为代理变量。③科技水平(Sci)。省域层面上已有文献运用科研(R&D)经费投入、发明专利占比、大中型工业企业R&D人员投入占比等多个代理变量来衡量区域科技水平，但城市层面这些数据无法获得，本文采用科学研究、技术服务和地质勘查业从业人员占年末单位从业人员的比重来衡量科技水平。④人口集聚特征(Pop)。本研究采用人口密度反映人口集聚特征。

(五)计量模型

为了观察空间溢出对生态效率增长的影响机制，本文采用以下计量模型：

Yi(t)/Yi(t-1)=α0+β1SOHit+β2SOLit+θiXit+ηi+λt+εit

(6)

式(6)中Y表示生态效率，Yi(t)/Yi(t-1)为生态效率增长率(RE)，衡量生态效率变化的程度，SOH和SOL则是上文提及的高位压力和低位吸力，α0为截距项，Xit为上述控制变量，ηi为城市个体效应，λt为时间效应，εit为随机误差项。上述模型主要讨论不同竞争模式产生的空间溢出对生态效率提升的影响。β1和β2分别是高位压力和低位吸力的系数，其正负号代表其影响的方向。如果β1为正，说明高位压力产生的空间溢出能够促进本市提升生态效率，邻近竞争显现出见贤思齐的特点。如果β2为负，则说明低位吸力产生的空间溢出会阻碍本市提升生态效率，邻近竞争显现出见低自缓的特点。变量的描述性统计见表1。

四、实证结果

(一)全国城市生态效率分析

图1为生态效率跨期变化图，由图1可知，中国城市生态效率* 全国城市生态效率值是由样本城市的平均值计算而成。在11年间变化较小，城市的生态效率提升不明显，与刘丙泉等[2]研究结果一致。分地区观察表明东部地区和中西部地区*国家七五规划(1986-1990)将中国划分为3个经济区域，东部、中部和西部。东部地区由北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南组成；中部地区由山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南和广西组成；西部地区由有四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。城市生态效率虽有波动，但提升不明显，与全国城市的情况一致。这种情况说明绿色发展中，现有区域间竞争可能并没有发挥应有的作用，生态效率未得到有效提升。

表1　150km邻近范围内全样本变量描述性统计

注：研究样本数量实际为2101，但变量RE是当期值与上期值的比，测算SOH和SOL的生态效率和空间权重矩阵均为上一期数据，故观测值报告的是1910。

图1　2003-2013年城市生态效率跨期变化曲线图

图2-图5是2013年邻近距离为150km和300km时城市高位压力、低位吸力的地图，从图中可知中国各城市生态效率区域差异明显，受高位压力影响较大的区域主要是东部沿海地区、四川成都地区、京津冀地区，受低位吸力影响较大的区域也主要集中于沿海地区，这一情况说明生态效率的溢出效应集中在沿海，而内地溢出效应本身就比较弱，不管是高位压力还是低位吸力。邻近距离为150km时，德阳市、天津市、自贡市等城市高位压力值较高，均在0.45以上，资阳市、厦门市、北京市等城市低位吸力值较高。邻近距离为300km时，高位压力影响最大的城市是自贡市、天津市、台州市，低位吸力影响最大的城市是资阳市、北京市、厦门市。邻近距离为150km时城市所受到的高位压力影响大于300km距离内城市受到高位压力的影响，低位吸力的影响在这两个地理距离中差异不明显。生态效率是否存在邻近竞争，高位压力与低位吸力对生态效率的提升有何种影响？为了厘清其中原因，下面本文将基于面板数据估计模型，对城市间生态效率空间溢出的邻近竞争效应进行实证分析。在实证分析之前，检查了各个变量之间相关性，检验结果显示各个变量间的相关系数都小于0.6，表明变量之间共线性程度不高，在可以接受的范围。

图2　150km高位压力(2013年)

图3　150km低位吸力(2013年)

图4　300km高位压力(2013年)

(二)邻近竞争效应全样本分析

面板数据可用固定效应或随机效应模型估计，究竟是采用哪种模型，则应根据 Hausman检验的结果来确定。通过Hausman检验判别，并结合所研究问题的特征，本文采用固定效应模型。为了观察城市之间的距离逐步扩大时, 城市间的相互作用情况，我们设定不同邻近距离阈值的权重矩阵，每相隔 50km进行一次回归，将不同距离阈值连续回归得到的结果记录下来。距离阈值由50km开始，只考虑在样本城市阈值内的邻近城市，当两个城市距离在设定的阈值范围内时，其距离为两城市的经纬度坐标的真实距离。模型估计结果见表2。

由表2可知，高位压力在100km、150km、200km的邻近范围内显著为正，在150km的邻近范围内其系数通过了1%的显著性检验，低位吸力的系数在所有邻近范围内通过了1%的显著性水平检验，且系数显著为负。实证结果证明了生态效率的邻近竞争机制存在，但是其运作机制具有差异性。高位压力仅仅在100km、150km、200km的邻近范围内显著为正，说明这种高位压力产生的正向空间溢出只在一定的邻近范围内才能发挥积极作用。而低位吸力所产生的负向空间溢出随距离的衰减不明显，说明这种低位吸力所产生的负向空间溢出影响的范围大且持久。这个结果与张浩然等[35]研究相似，城市间溢出效应在空间范围上受限，但并不是严格服从距离衰减规律。表1的结果同时证明了假说1和假说2，邻近竞争中见贤思齐和见劣自缓模式都存在，这两种模式都能驱动生态效率溢出。见贤思齐产生的正向空间溢出在150km的邻近范围内作用效果最显著，而见劣自缓产生的负向空间溢出受距离的影响较小。邻近距离为150km时，高位压力每增加1个单位，生态效率增长率会提高7.8%。而低位吸力每增加1个单位，生态效率增长率会降低35.7%。可以发现高位压力的影响虽然显著为正，但影响幅度很小，低位吸力的影响幅度是高位压力的4倍多！这说明高位压力和低位吸力的影响在方向和力度上均不对称，低位吸力的影响不仅为负，而且影响程度要大得多。这意味着如果本市的生态效率处于优势地位，则本城市主要受到邻近生态效率较低城市的影响，本市是否提升生态效率将以邻近生态效率较低城市作为参照。因此这种邻近竞争的选择会减缓本市生态效率的改善，使得邻近竞争机制显现出一种“见劣自缓”的特点，这可能是我国整体生态效率提升缓慢的原因之一。在绿色发展中，这种邻近竞争机制没有发挥应有的作用，一方面可能是国家虽然重视环境保护，但并没有将环境保护、生态效益与地方政府官员的政治晋升直接联系起来，中央政府对地方政府官员的考核主要以GDP的增长为主，环境等为辅，使得拥有经济主体、利益主体和管理主体的“三位一体”的地方政府可能更加关心本区域内的经济发展状况，而忽略环境的保护与治理，甚至为经济发展付出巨大的环境代价。另一方面可能的解释是经济转型期，城市受到资源、资金、产业结构等条件限制，持续发展的动力不足，提升生态效率的能力受到限制。生态效率是经济发展与环境保护的综合表现，只有经济与环境协调发展，生态效率才会处于较高的水平。而见劣自缓的竞争模式下，城市受到负向的空间溢出影响大，生态效率的提升不明显。

图5　300km低位吸力(2013年)

变量50km100km150km200km250km300kmRERERERERERESOH0.0470.087**0.078***0.060*0.0200.022(0.92)(2.17)(2.76)(1.94)(0.76)(0.81)SOL-0.428***-0.371***-0.357***-0.371***-0.385***-0.387***(-3.39)(-6.13)(-7.71)(-7.81)(-9.25)(-9.45)Re_so20.033**0.028**0.030**0.030**0.027**0.028**(2.46)(2.15)(2.43)(2.41)(2.27)(2.35)Sec_gdp0.287***0.245***0.196***0.185***0.188***0.186***(4.49)(4.27)(3.55)(3.36)(3.14)(3.11)Sci0.2580.2870.3440.3340.3190.318(1.12)(1.21)(1.25)(1.24)(1.21)(1.21)Pop3.479***3.398***3.358***3.349***3.324***3.321***(4.22)(5.96)(6.07)(6.13)(5.87)(5.96)常数项0.677***0.715***0.750***0.762***0.772***0.775***(12.45)(15.71)(17.19)(17.29)(16.70)(16.96)个体效应控制控制控制控制控制控制时间效应控制控制控制控制控制控制调整的R20.1640.1970.2270.2310.2350.237观测值191019101910191019101910

注：*、**、***分别代表在10%、5%和1%的水平上显著； 括号内为t值。

(三)稳健性检验

为了检验前述结论的稳健性，本文还做了以下检验。首先，文章在选用空间权重矩阵时，采用人口距离矩阵，在稳健性分析中则采用经济距离矩阵，使用新的空间权重矩阵重新测算结果，详细结果如表3所示。表3中高位压力与低位吸力对生态效率增长的影响结果与本文一致，各控制变量的回归系数与采用人口距离矩阵回归系数差异较小。其次，为了控制因生态效率测量误差而引起最终结果的不稳健性，本文采用同时考虑非期望产出和超效率以及全局参比的GB-US-SBM模型[36]重新测量生态效率，结果发现测量结果并未导致前述研究结论发生显著的方向性变化，说明前述回归分析结论是稳健的。限于篇幅未披露采用GB-US-SBM模型稳健性检验的结果。

表3　稳健性检验

注：*、**、***分别代表在10%、5%和1%的水平上显著； 括号内为t值。

五、不同区位、资源和政策条件下的分组观察

为了更进一步分析邻近竞争模式的条件差异性，观察不同区位、资源禀赋和环境政策下的邻近城市间的竞争模式，需要选择最适合的距离范围进行分析。柯善咨[37]着重研究了100公里距离内的扩散回流与市场区作用。借鉴已有研究，本文选择高位压力效果最显著的150km为阈值，从三个角度分别将191个样本城市进行分组，考察生态效率邻近竞争模式的差异性。首先，考虑到区位不同，经济发展水平差异较大，生态效率的竞争方式和溢出机制也可能不同，故将样本区分两组：经济相对发达的东部为一组，经济相对落后的中西部地区城市为另一组，样本数分别为 71和120 ；其次，考虑到资源禀赋不同，城市的竞争意识和产业结构可能存在巨大差异，故将所有城市划分为资源型城市和非资源型城市两类，以《国务院关于印发全国资源型城市可持续发展规划(2013-2020年)的通知》中全国资源型城市名单整理而成。最后，根据环境政策的不同，将所有城市分为环境保护重点城市*环境保护重点城市其实际上是大气污染防治重点城市，国务院根据城市总体规划、城市环境保护规划目标、城市大气环境质量状况三个方面来划定大气污染防治重点城市。国务院明确规定直辖市、省会城市、沿海开放城市和重点旅游城市四类城市应当列入大气污染防治重点城市。除此之外的城市，由国务院根据实际情况划定。2010年与2011-2013年间环境保护重点城市中7个城市(嘉兴市、台州市、威海市、佛山市、中山市、三亚市、大庆市)略有变动，囿于数据的可获取性和连续性，本文采用117个环境保护重点城市。和环境保护非重点城市，环境保护重点城市是根据中国环境年鉴里所列的城市整理而成，估计结果如表3所示。

(一)区位条件与生态效率空间溢出

表4结果显示东、中西部高位压力对生态效率增长的影响不显著，低位吸力则均在1%显著性水平上通过了检验，且系数显著为负。当低位吸力增加1个单位，东部地区城市生态效率增长率减少47.8%，中西部地区城市生态效率增长率减少30.6%。这表明东、西部地区生态效率的提升均受到低位吸力产生的空间负向溢出效应的影响，即见劣自缓是邻近竞争的主要特点。东部地区出现见劣自缓的原因可能是由于东部地区城市的生态效率一直处于领先水平，而随着城市规模的扩大，人口的急剧增加，城市各种资源的消耗，使得城市持续发展的动力不足，提升生态效率的难度加大，因此放缓生态效率提升速度。而中西部地区城市生态效率提升不明显，一方面有可能是长期以来粗放式的发展导致生态效率偏低，短期内无法改善这种粗放式的发展模式，因此提升生态效率的难度较大；另一方面则是由于中西部地区城市在生态效率的竞争中表现出见劣自缓的溢出效应。

表4　150km邻近范围内分区域分条件子样本回归结果

注：*、**、***分别代表在10%、5%和1%的水平上显著； 括号内为t值。

(二)资源禀赋与生态效率空间溢出

资源型城市与非资源型城市的高位压力与生态效率增长率均呈现正相关关系，其系数分别为0.079、0.085，低位吸力与生态效率增长率则均为负相关。高位压力产生的正向空间溢出与低位吸力产生的负向空间溢出同时存在，说明见贤思齐与见劣自缓这两种邻近竞争模式在资源型城市与非资源型城市中都是存在的。资源型城市与非资源型城市不仅受到生态效率较低城市的影响，同时也受到了生态效率较高城市对其产生高位压力的影响。资源型城市低位吸力的系数比非资源型城市系数小，原因可能是近年来政府对资源型城市可持续发展高度关注，多次印发全国资源型城市可持续发展规划，重视资源型城市可持续发展的调整与环境保护，同时加大对资源型城市转型的支持力度，使得资源型城市有动力关注生态效率较高的城市，而生态效率提升是当地政府重视绿色发展的最好体现。非资源型城市的高位压力系数较资源型城市高可能是由于其经济转型压力小，环境污染程度较低，更加关注综合收益。这类城市可能并不需要降低环境规制的标准来提高经济效益，反而常常在技术革新、人力资本、工业集聚、市场改革方面提高经济效益[38]。

(三)环境政策与生态效率空间溢出

环境保护重点城市的高位压力与生态效率增长率呈现正相关，其系数为0.088，即高位压力每增加1个单位，环境保护重点城市的生态效率增长率提高8.8%。低位吸力与生态效率增长率为负相关，低位吸力每增加1个单位，其生态效率增长率减少36.6%。但是，环境保护非重点城市的高位压力与生态效率增长率的关系不显著，低位吸力与生态效率增长率表现为负向关系。这说明环境保护重点城市的邻近竞争模式具有见贤思齐和见劣自缓的特点，环境保护重点城市能够受到生态效率较高城市对其空间溢出的影响，但是总体上受到生态效率较低城市负向空间溢出更大。而环境保护非重点城市的邻近竞争体现了见劣自缓的特点。环境保护重点城市与环境保护非重点相比，受到生态效率相对较高城市的影响较大，能够见贤思齐，而环境保护非重点城市只能见劣自缓。这种邻近竞争差异产生的原因在于环境保护重点城市是由中央政府确定的，受到来自中央政府更多关注与重视，生态环境更好的城市地方政府官员晋升机会变大，受到很强的激励，所以这类城市必须在环境保护方面有所作为。在保证经济稳定发展的前提下，这类城市比环境保护非重点城市更注重环境污染的治理，提高生态效益。因此环境保护重点城市会更容易受到生态效率较高城市的影响。

六、结论与政策启示

本文研究驱动生态效率空间溢出的邻近竞争机制，并实证检验其作用效果，为深入分析生态效率的区域差异和提升途径提供了新思路。研究发现：①我国生态效率存在地区间的邻近竞争效应，邻近竞争模式同时表现出见贤思齐和见劣自缓的特点。两种竞争模式都能驱动生态效率空间溢出，但是对生态效率增长率的影响范围、方向及幅度具有显著的差异。见劣自缓产生的空间溢出对生态效率提升的负向影响明显。②邻近范围为150km时，东部和中西部地区城市的邻近竞争模式均为见劣自缓；资源型城市与非资源型城市同时显现出见贤思齐和见劣自缓的特点；与环境保护非重点城市相比，环境保护重点城市更能以生态效率较高城市为竞争对象，受邻近区域中生态效率较高城市的积极影响更显著。综合全文研究发现，主要启示如下：

(1)为提高区域生态效率，既要加强正向空间溢出，更要注重减少负向空间溢出。本研究发现见贤思齐的积极效果没有预期中显著，但见劣自缓效应的负面效果却相对更显著，因此必须高度重视见劣自缓产生的负向空间溢出。一些城市长期未突破旧发展模式的路径制约，关键可能在于官员们将重点放在GDP增长方面，而缺乏足够压力和动力去提升和改善环境质量。本文建议以生态效率为核心构建新的考核体系和约束机制，促使地方政府在邻近竞争中向生态效率较高的城市看齐。另一方面，对于生态效率较低的城市，政府应当重点考察其生态效率低的原因，通过政策优惠、技术或资金支持等方式，促进当地在发展经济的同时降低污染和排放。具体措施如下：加强效率约束，要求各区域在年度统计报告中全面披露土地资源、人力资源、水资源和矿产资源的利用效率，公布各类污染物对应的经济产出效率情况；将相关效率指标整合到区域发展考核体系中，明确环境指标如PM2.5的观测范围、COD、SO2、CO2的排放标准和排放量的要求等；调整政绩考核周期，减少地方政府短视行为，将发展重点从提高经济增长速度转向的长期绿色协调发展。

(2)提升地区生态效率时需要采取差别化约束的策略。鼓励各区域根据资源禀赋和经济社会特征进行机制优化和结构调整，探索各自特色的生态效率提升途径和绿色发展模式，根据区域薄弱环节设定相应调整目标并实施针对性措施。在资源型城市中，有目的地发展和培育一批重点城市、标杆城市，并给予国家层面的荣誉，促进资源型城市积极提高生态效率。同时对于资源型城市中生态效率相对较低者，要合理分析存在问题和原因，提高资源利用效率和环境保护的力度，促进其产业结构合理调整与转型，提高资源型城市整体的生态效率水平。国家和上级政府的肯定和关注能产生一种提高生态效率的外部激励，因此，政府可以继续实行这种政策，或对于生态效率较高的城市授予“模范城市”等称号，使得上级政府激励与地方政府间压力共同促进地方政府努力提高本区生态效率。

(3)政府需重视区域间生态效率差异而非绝对值，发挥效率竞争的见贤思齐作用，积极自主地提高本区域的生态效率。邻近竞争中见贤思齐和见劣自缓是生态效率空间溢出的重要驱动机制，但不是唯一的驱动机制，加强正向空间溢出提升生态效率，还需从其他方面着手，如加强空间溢出的基础设施条件建设，提高以高铁、铁路为代表的地区间交通便利性；提高以互联网、电话普及为代表的通讯便利性；推动市场一体化，减少空间溢出的成本。充分发挥不同驱动机制的作用，整体提升正面的空间溢出效应，提高区域的整体生态效率。

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