郭炳南 唐 利
作为中国最重要的经济轴带,长江经济带生态文明建设与经济可持续发展问题一直受到党中央、国务院的高度重视。2014年国务院首次将长江经济带作为生态文明建设的先行示范带上升为重大国家战略。2018年4月,习近平同志对长江经济带发展提出新要求:长江经济带应该走出一条生态优先、绿色发展的新路子。因此,在环境保护前提下实现长江经济带绿色发展,提升长江经济带的绿色经济效率成为当下学术界关注的重要课题。
伴随着改革开放的伟大实践,中国经济已经深度融入国际价值链分工体系,并逐渐成为全球资本争相投资的主要目的地。中国实际利用外商直接投资从1983年的22.6亿美元,增长到2018年1349.7亿美元,增长了近60倍。外商直接投资与经济增长高度正相关,并得到了众多文献的支持(江小娟[1],1999),但外商直接投资对东道国环境的影响却莫衷一是,究竟是资源的掠夺者,并使之成为发达国家的污染避难所,还是带来了先进的技术,成为环境的守护者?这一问题的答案众说纷纭,且一直在争论着。那么,外商直接投资对长江经济带的绿色经济效率影响几何?外商直接投资在长江经济带绿色发展中扮演何种角色?研究外商直接投资对长江经济带绿色经济效率的影响,对于加深外商直接投资与长江经济带绿色经济发展关系的理解,更好地制定外商直接投资政策,助推长江经济带生态文明建设有重要意义。
与中国经济高速发展几乎同时发生的另一个典型事实是经济集聚。改革开放以来,中国各地区的经济集聚都有不同程度的增加(林伯强、谭睿鹏[2],2019)。经济集聚作为一种经济活动在某一区域内集中的现象与经济增长密切相关,也得到了诸多文献的验证,但作用方向存有争议(张艳、刘亮[3],2007)。
随着中国经济集聚度的不断提升,经济集聚与环境的关系问题也成为近年来学术界研究的热点。那么,经济集聚对长江经济带绿色经济效率存在怎样的影响?这一问题的解答对于当下长江经济带协调产业政策,促进长江经济带绿色经济发展有重要的应用价值。
因此,本文将外商直接投资、经济集聚纳入到一个统一的分析框架,研究外商直接投资、经济集聚对长江经济带地级及以上城市绿色经济效率的影响,并在此基础上提出相应的对策。
1.外商直接投资、经济增长和环境污染。外商直接投资、经济增长和环境污染的研究由来已久,相关文献汗牛充栋。外商直接投资的经济增长效应被多数文献所证实,其与现实情况也大体一致,从各国政府对外商直接投资热烈欢迎的态度甚至于争相出台各类吸引外资的优惠条件中可见一斑。上世纪60年代的外商直接投资“双缺口”理论风靡全球,外商直接投资能够弥补东道国的“资本缺口”和“技术缺口”,加快东道国的资本积累与技术进步,从而促进东道国的经济发展 ( H Chanery and A Strout[4],1966)。Borensz⁃tein,Gregorio and Lee(1998)研究发现,OECD的外商直接投资对69个发展中国家的经济增长作出了巨大贡献,且远高于国内投资作用[5]。沈坤荣(1999)研究了外商直接投资对中国经济增长的效应后发现,每提升一个百分点的外商直接投资,中国的GDP就增加0.286个百分点[6]。
作为全球经济增长的伴生物,环境污染也越发严重,日渐侵蚀人类的健康,并成为国内外学者争相研究的热点。现有文献中关于外商直接投资是否引致了环境污染形成了两种针锋相对的观点:一种是“污染避难所”假说,该假说认为发达国家的环境规制严格以及环保意识强烈,使得外商直接投资成为发达国家污染产业的转移载体,造成东道国的环境恶化。Wagner and Timmins(2009)对德国对外投资FDI的行业数据研究后发现,化学化工行业存在明显的污染避难所效应[7]。史青(2013)基于政府廉洁程度的角度分析了外商直接投资对中国环境污染的影响,研究表明外商直接投资在一定程度加剧了当地的环境污染[8]。Bu and Wagner(2016)指出宽松环境管制的东道国更容易接收污染型行业或较低环保水平行业的外商直接投资,因此外商直接投资在这类国家的污染避难所效应显著[9]。另一种假说称作“污染光环”假说,该假说基于跨国企业的技术与资本优势,认为外商直接投资能够通过技术溢出效应、规模经济效应、竞争效应、人力资本效应等深刻影响东道国企业的技术水平,进而提升生产效率与节约资源,并改善环境质量。污染光环假说在发展中国家得到了更为广泛的传播与验证。Eskel⁃and and Harrison(2003)通过对委内瑞拉、墨西哥等四个国家的数据研究后发现,跨国企业可以比本土企业有更高效地能源利用且更倾向采用清洁能源进行绿色生产[10]。李金凯等(2017)通过面板平滑转移模型研究了FDI对中国环境污染的影响,结果表明,尽管中国的环境标准宽松,但外商直接投资在中国仍然通过示范效应、溢出效应和竞争效应等降低了中国的环境污染,有力地支持了污染光环假说[11]。
2.经济集聚、经济增长和环境污染。上世纪90年代以来,经济活动的集聚现象显著增加,并成为一种普遍的经济现象。经济集聚与经济增长是相伴相生的(Fujita and Thisse[12],2002),得到了新经济地理学、内生经济增长理论与空间经济学等理论的解释 (Krugman and Vernable[13],1995)。随着理论研究的深入,形成了三种主要观点:一种是经济集聚会通过降低企业的各类成本,促进经济增长。经济集聚通过降低经济活动中的运输成本与商业信息成本带来商务交易成本下降(Fan and Scott[14],2003),也会通过减少企业雇佣信息与劳动者搜寻工作的匹配成本以及扩大知识的共享与外溢等,提升企业劳动生产率,带来收益递增,导致经济集聚与经济增长存在显著的正相关(Brulhart and Mathys[15],2008;孙浦阳、韩帅等[16],2013)。另一种观点认为,经济集聚对经济增长没有影响,甚至还有负面影响。如Jones(1995)的研究发现,经合组织(OECD)主要国家经济增长与劳动力集聚存在递减或不变关系[17]。Sbergami(2002)对欧盟国家经济增长与集聚的关系进行实证研究,发现欧盟国家的经济集聚(分为高中低三类技术的行业)对经济增长的影响均为负面影响[18]。这类文献强调了经济集聚存在拥堵效应,经济集聚造成资源利用过度或公共设施拥堵造成企业成本不降反升。除了上述两种相互对立的观点之外,还有部分研究结论介于两者之间,认为经济集聚对经济增长的影响是先扬后抑的。杨扬、余壮雄(2010)探讨了经济集聚与城市经济增长关系,研究发现经济集聚与经济增长存在倒“U”型关系,当经济活动超过了某个临界值,经济集聚将阻碍经济增长[19]。这类观点认为经济集聚的正反向影响取决于正向促进作用与反向拥堵阻碍的合力,当集聚程度超过了资源最优利用范围时,企业成本就会上升,形成对经济增长的阻碍。
同样的,环境污染与经济集聚的关系也相当密切,众多文献对经济集聚与环境污染的关系有过细致的探讨,但研究结论仍存有较大的分歧。一些研究文献认为经济集聚加剧了环境污染,如Verhoef[20](2002)、何雄浪[21](2019);另一类研究文献表明集聚可以改善环境污染。陆铭、冯皓(2014)认为经济活动的集聚度减少了工业增加值的污染排放物[22]。李顺毅、王双进(2014)的研究也认为集聚可以有效化解生态环境与工业发展之间的矛盾,从而改善环境[23]。这类文献普遍认同集聚在技术进步与创新方面的正外部性,从而使得企业更容易进行绿色生产,减少环境污染。与上这两种观点不同的是,有部分学者认为,经济集聚与环境污染不是单一的线性关系,而是非线性关系或存在不确定性,杨仁发(2015)认为经济集聚存在门槛效应,只有超过了门槛值时,经济集聚才会降低环境污染[24]。
3.绿色经济效率。这是一种同时考虑了资源与环境代价,综合评价一个国家或地区经济效率的指标(钱争鸣、刘晓晨[25],2013)。该指标涵盖了资源环境投入与非期望产出,将资源利用与环境代价纳入生产过程中,得到了综合资源利用与环境损失值之后的“经济效率”,即“绿色经济效率”。绿色经济效率注重资源集约利用与环境保护,将环境效益与经济效益有机统一起来,成为评价经济可持续发展的重要指标,受到了学术界越来越多的关注。张文博、邓玲(2017)测算了一带一路节点城市的绿色经济效率,发现绿色经济效率有下降趋势,且与城市规模呈倒“U”关系[26]。王亚平等(2017)研究发现中国城镇化与绿色经济效率呈“U”型关系曲线[27]。
综合上述三个方面的文献,已有文献在以下几个方面尚存在深入改进的空间:第一,现有多数文献侧重于外商直接投资或经济集聚对经济增长或环境污染的影响,鲜有文献同时考察两者对经济增长与环境污染综合的指标“绿色经济效率”的影响,并探讨两者的交互效应;第二,现有文献的研究多集中于中国省级或行业层面,这一处理较为宏观,无法得到更为微观层面的信息,本文基于城市层面的数据则能够更为精确地捕捉到微观信息;第三,已有文献多是以国家整体或省级区域为研究对象,而对于特定的重要流域经济带的研究涉及较少,而长江经济带作为国家重要的生态文明建设示范区,加强对长江经济带绿色经济效率方面的研究有重要价值。本文将外商直接投资与经济集聚纳入同一个分析架构,并引入同时考虑经济增长与环境保护的绿色经济效率指标,选取中国最重要的经济轴带长江经济带的地级及以上城市的面板数据,基于非期望产出超效率SBM模型测算长江经济带108个地级及以上城市的绿色经济效率;利用动态面板系统GMM估计法实证分析外商直接投资与经济集聚对长江经济带城市绿色经济效率的影响;同时,引入外商直接投资与经济集聚的交互项研究两者对长江经济带城市绿色经济效率的交互效应。
1.模型与方法。本文采用非期望产出超效率SBM模型测算长江经济带城市绿色经济效率。通过构造生产可能性集,将每个城市视为单一的生产决策单元DMU,每个DMU有m种投入x,有n种期望产出y和k种非期望产出z,则第j个城市第t期的投入与产出值可以表示为(xj,t,yj,t,zj,t),构建长江经济带城市绿色经济效率的生产可能性集合:
进一步地,构建非期望产出超效率SBM模型:
2.指标与数据。运用非期望产出超效率SBM模型需要用到投入要素、产出与非期望产出等三类指标。其中,投入包括劳动、资本、能源消耗等,劳动用各市年末从业人员数来表示;资本测算借鉴张军等(2004)对省际资本存量估算方法[28],以2004年为基期,折旧率统一为9.6%,基期资本存量采用Young(2000)的假设[29],利用永续盘存法对各城市历年资本存量进行估算,并利用固定资产价格进行平减到2004年不变价;由于中国地级城市层面的煤炭、石油等能源数据不可得,林伯强(2003)认为,电力消费与能源消费存在高度的相关性[30],因此,基于数据可得性,且借鉴李江龙等(2018)的研究[31],采用地级市电力消费数据作为能源消耗的指标。期望产出采用各城市的国内生产总值来表示,并将其调整到2004年不变价。非期望产出主要有三种,工业二氧化硫排放、工业废水排放和工业烟尘排放,其中工业烟尘排放量在2011年之前为烟尘排放量,2011—2016年原始数据中包括了烟尘与粉尘,本文采用2010年烟尘占废尘排放比例进行缩放得到2011—2016年可比口径的烟尘排放数据。本文研究对象为长江经济带11省市(上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州、云南)中的地级及以上城市,截至2018年长江经济带共有110个地级及以上城市,其中,贵州的毕节市与铜仁市的数据大量缺失。因此,本文研究范围为除毕节市与铜仁市之外的108个地级以上城市。此外,为了深入研究长江经济带内部城市的微观表现,按照通常的区域划分,将长江经济带划分为上游、中游与下游区域,上游区域包括云南、贵州、重庆、四川四省市所属城市;中游区域包括湖南、湖北、江西、安徽四省的所属城市;下游区域包括上海、浙江、江苏三省市的所属城市。本文中的原始数据均来源于《中国城市统计年鉴》和EPS数据库。
表1长江经济带城市绿色经济效率均值(2004—2016)
3.测算结果分析。利用非期望产出超效率SBM模型测算长江经济带108个地级及以上城市绿色经济效率值,得到了108个城市2004—2016年间各年度的城市绿色经济效率值,限于篇幅,本文只显示了2004—2016年长江经济带城市绿色经济效率的均值,如表1所示。从表1可以看出,长江经济带绿色经济效率整体均值为0.7129,上游城市均值为0.7199,中游均值为0.6888,下游均值为0.7542,呈现下游绿色经济效率值最大,上游次之,中游最低的分布格局。与以往研究中多次出现的区域变量梯度分布格局不同的是,长江经济带上中下游各个区域的城市绿色经济效率并没有显现区域层级式的梯度格局分布,这可能是由于本文绿色经济效率测算中不但考虑了期望产出GDP的贡献,同时也考量了非期望产出的因素。下游区域城市的经济发展水平高,技术先进,自然而然绿色经济效率较高,上游区域城市尽管经济发展水平稍低,但非期望产出也较低,综合了经济发展水平与非期望产出的条件下,上游城市的绿色经济效率高于中游城市的结果也属意料之中。从单个城市来看,排名靠前的城市为长沙(1.1098)、常德(1.0435)、无锡(1.0339)、自贡(1.0286)、巴中(1.0085)等五个城市,且它们的绿色经济效率处于DEA有效状态,分布于上中下游区域。但从低于0.6效率值的城市来看,上游区域有5个城市,中游区域有11个城市,下游区域没有低于0.6效率值的城市,最低值出现在中游区域,为安徽的淮南市(0.5686),说明了上游与中游区域内部的城市绿色经济效率呈现不均衡状态,尤其是中游区域城市绿色经济效率的提升潜力巨大。
1.模型设定。假定城市生产函数为柯布道格拉斯生产函数,城市绿色经济效率不仅受到资本、劳动、能源投入的影响,还受到经济集聚以及外商直接投资水平的影响,此时的C-D生产函数可以扩展为以下形式:
其中,i表示城市,t表示年份,Y表示产出,AGG表示经济集聚水平,K、L、E分别表示资本、劳动力投入和能源消耗,α,β,τ分别表示资本、劳动力和能源的产出弹性系数,A(·)表示技术进步的效率函数,借鉴施本植(2018)的研究[32],将技术进步的效率函数进一步分离为具体的函数形式,得到下式(4)。
将式(4)带入式(3)中,可以得到下式(5)
式(5)中,Ai0表示初始的技术水平,φi表示外商直接投资的产出弹性,ϕi表示经济集聚的产出弹性。将(5)进一步变形得到城市绿色经济效率,如下式(6):
两边同时取对数可以得到式(7)
本文在式(7)的基础上,进一步加入相关控制变量如政府干预程度(GOV)、城市产业结构(IND)、环境规制水平(ER)等,同时加入经济集聚的二次项,分析经济集聚的非线性影响。此外,考虑外商直接投资与经济集聚可能产生的交互影响,为了验证外商直接投资与经济集聚对绿色经济效率是否存在协同推进效应,本文还引入外商直接投资与经济集聚的交乘项。绿色经济效率GEE在测度过程中会用到资本、劳动以及产出等,可能会与解释变量相关而存在内生性问题。因此,为了消除可能存在的内生性问题,本文采用系统GMM估计法进行估计,计量模型如下:
式(8)与式(9)中,ui表示用于控制不随时间变化的个体异质性,ε为随机扰动项。
2.变量选取与数据来源。被解释变量城市绿色经济效率(GEE)为前文中通过非期望产出超效率SBM模型计算而得。经济集聚(AGG)程度用单位土地面积上的劳动力来度量。外商直接投资一方面带来先进技术与管理经验,并且存在技术外溢效应,提升当地的绿色经济效率,另一面可能成为母国污染产业转移载体,产生污染避难所效应。外商直接投资(FDI)用实际利用外商直接投资额占当地GDP的比重来度量。政府干预程度(GOV)会影响绿色经济效率,政府干预一方面可以提供公共产品,消除市场失灵,从而提升绿色经济效率,另一方面也可能干扰正常的市场资源配置,引起垄断或寻租,降低资源配置效率,从而不利于绿色经济效率的改善。用各个城市地方财政支出占当地GDP的比例来衡量政府干预程度。城市产业结构(IND)用城市第二产业产值比当地GDP来度量,一般来说,第二产业集中了多数污染行业和企业,第二产业比重提升带来的污染就越多,会降低当地的绿色经济效率。环境规制(ER)作为政府干预企业生产行为与污染的行政工具也是影响绿色经济效率的重要因素。适当的环境规制会激励企业进行技术研发,提升企业技术水平与减少污染改善绿色经济效率;但也有研究认为,环境规制会增加企业成本,产生遵循成本,因而降低绿色经济效率。已有文献中多数用环境治理投资额、排污费收入等来表示环境规制水平,局限于城市层面数据可得性,参照林伯强等(2019)的做法[2],使用城市工业固体废物综合利用率来衡量环境规制程度。环境规制强度越高的时候,企业工业固体废物排放综合率就越高,两者有强相关关系。文中所用数据均来源于中国城市统计年鉴及EPS数据库,并对所有时间变量(GDP、财政支出、实际利用外资等)折算到2004年基期。
3.实证检验及结果分析。
(1)整体检验结果分析。表2中(1)-(5)列出了式(8)和(9)的两步法系统GMM估计结果,作为比较,第(6)-(10)列分别报告了两步法差分GMM估计结果。从各列估计结果可知,Arellano-Bond检验表明各模型残差均存在一阶相关和二阶不相关,Sargan检验显示各模型的工具变量有效,因此上述模型系统GMM估计与差分GMM估计是一致的和有效的。
表2第(1)列仅列出了本文的关键解释变量外商直接投资与经济集聚的回归结果,可以发现,外商直接投资的系数为0.339,且在1%的置信水平上显著。这表明外商直接投资对长江经济带城市绿色经济效率有正向效应。经济集聚的二次项为正(18.63),一次项系数为负(-4.591),且1%的置信水平上显著,这说明经济集聚对长江经济带城市绿色经济效率的影响曲线为“U”型。然而,基准模型可能会遗漏重要变量,为此,继续在第(2)-(4)中加入控制变量产业结构、政府干预程度、环境规制水平等。从第(2)-(4)列的回归结果可知,在加了入这些控制变量之后,外商直接投资的系数始终为正,且在1%的置信水平下显著。经济集聚变量的二次项继续为正,一次项系数为负,且在1%的置信水平下显著。这进一步说明了外商直接投资对长江经济带城市绿色经济效率的促进作用,以及经济集聚对长江经济带城市绿色经济效率的影响曲线为“U”型,同时也表明模型的估计结果相当稳健。同时,从式(6)-(10)的差分GMM回归结果对照来看,在系数的显著性与影响方向与系统GMM估计结果有大体一致的结论,进一步验证了结果的稳健,因此本文选取系统GMM估计结果来进行具体分析。
从表2中模型(4)可以发现,外商直接投资系数为1.403,且在1%置信水平下显著,表明外商直接投资通过先进的技术与管理经验,会对当地企业产生技术外溢效应,同时也可能会有要素流动效应以及规模效应、竞争效应促进当地企业生产技术水平提升,提升生产率和降低污染,有利于长江经济带城市绿色经济效率水平改善。进一步证明了外商直接投资在长江经济带不存在“污染避难所效应”,需要积极响应党十九大报告中提出的进一步扩大开放的号召,努力争取更多的外商直接投资到当地投资。经济集聚对城市绿色经济效率的影响呈现“U”型曲线,说明经济集聚对绿色经济效率存在非线性影响,当经济集聚程度较低时,随着它的增加将对长江经济带绿色经济效率产生不利影响;当经济集聚程度超过一定规模时,经济资源配置效率得到进一步优化,它的提高将有利于绿色经济效率。这表明,自入世以来,经济资源不断汇集,在要素资源集约化利用过程中,某种程度上会增加环境污染,降低长江经济带城市绿色经济效率;但是,随着经济资源集聚到某一个阶段,经济集聚的资源节约、效率优化的优势开始显现,经济集聚的提升会进一步促进长江经济带城市绿色经济效率。有文献认为经济集聚可能存在拥堵效应,从而会提升成本,且不利于环境(林伯强等[2],2019),但本文的结果表明,长江经济带城市经济集聚还没有显示拥堵效应,当下仍处于加强经济集聚与提升要素集约利用的阶段,需要进一步提升经济集聚度,发挥其对城市绿色经济效率的正向影响。产业结构水平变量估计系数为-0.035,呈现负影响,且在1%置信水平上显著,表明第二产业占比上升,越不利于长江经济带城市绿色经济效率提升。这主要是由于长江经济带沿线城市第二产业的比重较大,且第二产业集中了大量的污染型企业,造成了第二产业占比上升对长江经济带城市绿色经济效率产生不利影响。政府干预程度的影响系数为-0.055,且在1%的置信水平上显著,表明政府干预不利于城市绿色经济效率提升。因为,政府对经济的过度干预会造成市场信号失真以及资源配置扭曲,甚至于产生多种寻租行为,不利于资源的最优化配置与生产率的改进,从而不利于长江经济带城市绿色经济效率。环境规制水平也表现出负面影响,影响系数为-0.049,且在1%的置信水平显著。环境规制的经济效应一般来说有两种:遵循成本假说与波特假说,而本文的研究结论表明,长江经济带的环境规制影响更多地表现出遵循成本,环境规制不能有效地保护环境,反而加大了企业成本,降低了绿色经济效率。可能由于当下环境规制工具有限,且存在运动式执法,环境规制对企业的技术创新激励效应尚未显现,反而增加了企业的负担,不利于绿色经济效率的提升。
表2 外商直接投资、经济集聚与长江经济带城市绿色经济效率(整体检验):2004—2016
此外,本文引入外商直接投资与经济集聚的交互项,考虑两者对绿色经济效率的交互作用,回归结果在表2模型(5)中。从模型(5)中我们发现,两者交互项系数为110.5,且在1%的置信水平下显著。外商直接投资通过经济集聚有力地提升了长江经济带城市绿色经济效率。外商直接投资的技术溢出效应、规模效应、要素流动效应等通过经济集聚产生“集聚的乘数效应”,进一步放大其影响。一方面外资企业的集聚会带来产业价值链上下游企业的集聚,这些企业会更容易接受外资企业的生产标准,提升了经济集聚的生产率改进效应;另一面经济集聚会降低信息、运输成本,提供更为便利与优惠的外资企业落地条件,促进了外资的集聚,两者相互促进协同推进绿色经济效率改善。
(2)分区域检验结果分析。长江经济带11省市108个地级及以上城市分属于不同的区域,为了更加细致分析外商直接投资、经济集聚对长江经济带不同所属区域城市绿色经济效率的影响是否存在差异,本文分区域对计量模型(8)与(9)利用两步系统GMM估计法进行估计,得到表3所示结果。表3模型(11)-(13)分别是上游、中游与下游城市的计量检验结果,模型(14)-(16)是加入了外商直接投资与经济集聚交互项之后的计量结果。从模型(11)-(16)的结果来看,Arelleno-Bond检验表明各模型的残差不存在二阶序列相关,Sargan检验显示各模型的工具变量有效,说明模型的结果是可靠的。
从模型(11)-(13)来看,上中下游城市的经济集聚二次项系数为正,一次项系统为负,与全样本检验结果一致,经济集聚与绿色经济效率之间存在“U”型曲线关系,在这里便不再赘述。与全样本检验显著不同的是,不同区域的外商直接投资影响有着较大的差异,下游城市外商直接投资影响系数为1.934,且通过1%的显著性水平检验;中游城市外商直接投资影响系数为-0.118,且在10%的置信水平下显著;上游城市外商直接投资影响为正,但不显著。之所以产生了迥异的结果,可能是与不同区域城市利用外资的质量与类型密切联系,下游地区经济发达、竞争激烈,技术水平先进,利用外资质量更高,技术型外资占主导地位,因此这些外资企业会提升绿色经济效率。而中游城市更多地是承接了下游区域转移的产业,对外资质量要求较低,此类外资可能更多地属于资源寻求型企业,从而不利于当地绿色经济效率。同时,由于西部多数城市交通与地理位置不佳,外资对当地经济的影响较小,所以对当地城市绿色经济效率影响不显著。产业结构对上中游城市的影响显著为负,而对下游城市影响不显著,可能是因为下游城市的工业技术发达,第二产业比重提升对环境影响小,所以不显著。政府干预程度在上中游城市显著为负,对下游城市影响不显著,说明下游城市的政府对资源配置扭曲较小,一方面可能是下游城市政府财政支出中的科教支出比重较多,另一方面是由于下游城市市场经济发达,政府的干预行为受到更多的限制,所以下游城市政府干预未对绿色经济效率产生显著影响。环境规制在各个区域都显著为负,与全样本回归结果类似,这里便不再赘述。
从模型(14)-(16)显示的外商直接投资与经济集聚的交互项来看,与全样本检验结果截然不同,上中游城市的交互项影响系数不显著,而下游城市的交互影响显著。说明上中游城市外商直接投资与经济集聚对绿色经济效率未能发挥交互促进作用,在内地扩大开放的背景下,相较于下游城市,上中游城市利用外商直接投资与经济集聚方面还有很大的提升空间。
本文以长江经济带108个地级及以上城市为研究对象,利用2004—2016年间的城市面板数据,使用非期望产出超效率SBM模型测算了长江经济带地级及以上城市的绿色经济效率,并基于两步系统GMM估计法实证研究了外商直接投资、经济集聚对长江经济带整体与分区域城市绿色经济效率的影响,并同时考虑了两者交互项对绿色经济效率的影响。本文研究有以下结论:(1)2004—2016年间,长江经济带城市绿色经济效率均值为0.7129,长江经济带城市绿色经济效率呈现下游城市高,上游城市次之,中游城市低的分布格局,且上游、中游区域城市内部的绿色经济效率差异明显大于下游城市;(2)外商直接投资对长江经济带城市绿色经济效率有促进作用,外资企业存在技术外溢效应有利于城市绿色经济效率的提升;(3)经济集聚对长江经济带城市绿色经济效率影响存在非线性关系,并呈“U”型曲线状。当经济集聚程度较低时,随着它的增加将对绿色经济效率产生不利影响,而当集聚程度跨越某个临界值时,经济集聚的资源节约、效率优化效应开始显现,经济集聚会促进长江经济带城市绿色经济效率的提升;(4)考虑了两者交互项之后,发现外商直接投资会在经济集聚过程中产生“集聚乘数效应”,进一步放大其影响,两者共同促进长江经济带城市绿色经济效率的改善;(5)第二产业结构比重上升、政府干预程度以及环境规制等变量都显著地不利于长江经济带城市绿色经济效率的提升。(6)从分区域的结果来看,不同区域的外商直接投资对城市绿色经济效率的影响有强烈的差异,外商直接投资对下游城市绿色经济效率有促进作用,对上游城市绿色经济效率无显著影响,对中游城市绿色经济效率有消极作用,这种迥异的区域差异来自于外资质量与构成的不同;同时,外商直接投资与经济集聚交互影响在下游城市显著,而在上中游城市并不显著;产业结构与政府干预变量也显现了区域差异。可见,未来长江经济带绿色发展过程中,需要充分考虑不同区域城市绿色经济效率影响因素的异质性。
综合以上研究结论,本文提出以下政策建议:
(1)提升利用外资质量,建立外资与环境保护的联系机制。外商直接投资对长江经济带整体城市绿色经济效率有促进作用,要进一步扩大开放,提升利用外资质量,积极有效地利用外资的先进技术与管理经验,促进外资企业的技术溢出。鉴于长江经济带不同区域城市的外资影响差异,不同城市对外资的管理上需要有针对性,尤其是中游区域城市需要注意外资的行业属性以及对环境的影响。尝试建立外资与环境保护的联系机制,加强外资的分类管理,强化对外资企业生产的环境后果审查,促进外资企业承担环境保护责任,鼓励外资投向环保型领域或高技术产业,并限制污染型外资企业在长江经济带各城市之间转移。
(2)完善制度与环境条件,促进经济集聚。经济集聚对绿色经济效率的影响需要跨越一定的规模,要进一步创造有利于经济集聚的制度与环境条件,放松对劳动力要素、资本要素流动的束缚,加快城市化步伐,彻底解决二元结构壁垒的阻碍。同时,加快集聚环境条件的改善,加强城市基础设施建设,减少经济集聚的交通、信息与通讯等交易成本,促进经济集聚,使得经济集聚的资源优化、成本节约功能得以发挥,提升长江经济带城市绿色经济效率。
(3)加大对外资企业集聚的政策支持。促进外资企业进入经济集聚范畴,促进外资企业上下游相关产业链的形成,从而有利于经济集聚规模与质量的提升。在经济集聚的相关硬件条件与软环境上对外资集聚给予适当的支持,包括财政政策、税收政策以及基础设施条件等,从而更有效地发挥两者的乘数扩大效应,有利于长江经济带城市绿色经济效率的改善。
(4)加大科技投入,减少政府对市场的直接干预。政府干预市场的运行会扭曲资源配置,不利于绿色经济效率,要进一步梳理与减少政府对市场的直接干预,尤其是要减少上中游城市的政府干预。提高财政支出中科技与教育支出的比重,更多地将政府干预转化为政府提供优质的公共物品上来,转向支持与鼓励企业创新与研发。
(5)进一步优化产业结构,协同城市产业政策。大力支持高新技术产业和高附加值产业的发展,积极发展第三产业,注重第二产业的优化升级,利用绿色生产技术,促进产业转型。同时,加强长江经济带不同区域城市之间产业政策的衔接,建立区域间产业促进政策协调联动机制,避免污染产业的跨区转移。
(6)协调长江经济带城市环境执法,适度调整环境规制工具与强度。要采用适宜的环境规制工具,避免运动型执法,保持环境执法的统一性与一致性,尝试建立跨区域的环境执行机制,协调不同区域的城市环境执法,发挥环境规制工具对企业技术创新的激励效应,减少长江经济带城市环境污染,提升绿色经济效率。
注:由于城市层面的数据国家更新出版非常慢,本文的指标涉及数据量比较多,当前,有些指标数据更新到了2017年,但有些指标仍然还在2016年,比如说涉及到非期望产出的城市环境污染数据,目前还找不到,因此,全面到2017年更新有难度。同时考虑到由于数据量非常大,总共有近万个数据,从统计学意义上看,相差1年的数据对于结果几乎没有影响。因此,本文只选用了截止到2016年的数据。