政府质量、科技创新与绿色GDP

姜琪 王越

摘 要：

通过构建嵌入政府质量和科技创新因素的经济增长模型，利用中国30个省份2004～2017年的平衡面板数据，实证检验政府质量、科技创新对绿色GDP发展的影响。研究发现：中国绿色GDP存在显著的空间集聚性及明显的区域差异性。在经济权重矩阵影响下，不同地区的政府效率、市场化程度、公平程度和腐败程度对绿色GDP的影响不同，其中政府效率、公平程度能有效促进经济发展较好地区的绿色GDP增长，却会抑制比较落后地区绿色GDP的增长;市场化程度对大部分地区绿色GDP呈现促进作用;腐败程度对地区绿色GDP增长呈阻碍作用。科技创新对各地区绿色GDP均起到积极的促进作用。因此，提升绿色GDP发展水平不仅需要提高地方政府质量，为绿色GDP发展提供符合实际的政策指导意见，还需激活企业科技创新能力，为绿色GDP发展提供有力科技保障。

关键词：

绿色GDP;政府质量;科技创新;空间Durbin模型

文章编号：2095-5960（2020）06-0087-13;中图分类号：F283

文献标识码：A

一、问题提出

随着全球性环境恶化、资源紧缺与经济增长放缓等问题的日益凸显，有“真实国民财富总量”之稱的绿色GDP引起世界各国政府的重视和关注。中国之前粗放式的经济发展方式，资源消耗高、能源利用率低、环境污染严重，对自然生态系统造成了很大程度的破坏。地方政府官员受“晋升锦标赛”影响，为了引进外资，实施相对宽松的环境约束，致使环境污染持续恶化。[1]当前，中国经济由高速增长转向高质量发展，绿色GDP不但体现了“高质量发展”的重要内涵，也是地方政府“深化供给侧结构性改革，促进新旧动能转换，实现经济高质量发展”的重要工具。与传统GDP相比，绿色GDP从根本上纠正了传统GDP对环境和生态成本的“忽略”和“漠然”，剔除了传统GDP产生及增加过程中所消耗的环境资源成本，不仅能反映国民经济增长的净效应，也可体现环境污染与资源损耗成本，对破解“先污染、后治理”的思维惯性、解决新旧动能转换“成长烦恼”、引领经济发展方式实现根本性转变，具有积极作用。忽略环境因素测量经济增长效率和经济产出，不能反映经济社会发展的真实情况，甚至会误导未来经济政策的制定。[2]

经济高质量发展的关键和直接动力在于科技创新，而科技创新与政府质量又密切相关，因为后者是科技创新的制度保障，直接关系到政策执行与落实程度、资源的配置效率。政府质量不但直接影响科技创新，也会间接影响经济发展的方向和方式，最终影响绿色GDP。很多学者意识到政府质量和科技创新对地区经济增长的重要影响，并进行了有益探索。罗斯坦认为影响一个国家科技创新发展的根本原因在于国家或地方政府的质量和效率。[3]政府质量与技术创新是地区经济增长的直接驱动力，政府可以通过政策补贴影响企业高新技术发展，直接激励企业技术创新。[4]另外，科技创新能否真正促进绿色GDP增长，关键在于地方政府对经济相关政策的支持和落实程度。[5]已有文献对本文具有重要的借鉴意义，但存在一定局限：一是大部分都未考虑到环境损耗与生态因素，二是对政府质量和科技创新影响地区经济发展的机制分析不够细致，尤其缺乏空间效应的分析。鉴于此，本文在改进绿色GDP核算方法的基础上，探究政府质量、科技创新对绿色GDP的影响机制及空间效应，这不但有益于解开经济发展与环境质量之间良性互动的“密钥”，为促进经济快速步入高质量发展轨道提供理论支持，而且有益于完善绿色GDP理论，统筹区域协调发展，推动省际绿色GDP的提升。本文可能的创新在于：第一，改进了传统绿色GDP核算的指标体系，选择了更具可量化性和可获得性的指标数据，使绿色GDP指标核算更具实用性，并进一步将其作为被解释变量进行效应分解和区域分解，以探究真实的国民财富和经济社会发展差异;第二，分析了政府质量、科技创新对地区绿色GDP的影响机制、空间效应和区域差异，为区域协调发展战略和政策的制定提供有益的启示。

二、概念界定与机制分析

政府质量和科技创新是提升绿色GDP的关键因素。本部分在对绿色GDP进行概念界定的基础上，分析政府质量、科技创新对绿色GDP的影响机制，尤其二者在空间上的溢出效应，从而为中国省际绿色GDP的影响因素及空间效应实证检验提供理论基础。

（一）绿色GDP概念界定

绿色GDP是对传统GDP的修正和改进，体现着人类对生态文明、人与自然可持续发展的永恒追求。1993年，联合国与世界银行首次提出绿色GDP概念，并推出综合环境与经济核算体系（SEEA）。接着，经济合作与发展组织（OECD）提出了绿色GDP是为保障资源环境满足经济社会可持续发展的观点。对绿色GDP的界定，国内学者也进行了长期探索研究。目前，主要有两种方向：一是编制绿色GDP投入产出核算表，即在不改变GDP总量的情况下，构建经济、环境投入产出模型[6][7];二是进行绿色GDP总量研究，从传统GDP中扣除自然资源耗减价值和环境治理投资。[8][9]黄虹和许祺认为在国民经济核算中减去能源损耗等环境投入，不仅能弥补传统GDP忽略生态成本的缺陷，还有利于提升社会绿色财富。[10]本文综合考虑已有核算方法，基于数据的可得性和指标的合理性，采用如下方法核算绿色GDP：

绿色GDP=传统GDP―环境污染造成的经济损失―环境治理投资―资源耗减价值

（二）政府质量对绿色GDP增长的影响机制分析

政府质量是一个综合性概念，不同学者对其理解和定义有所不同。Fukuyama明确指出政府质量是政府制定政策、监督政策以及提供服务的能力。[11]王永杰和曹静认为政府质量是政策制定、执行和提升公众满意度的过程。政府在经济社会发展中拥有主导力量，决定着资源优化配置效率和政策的执行程度，能直接影响一个国家经济发展的质量。[12]本文认为政府质量是政府宏观经济治理能力和水平的主要反映，具体到对绿色GDP增长的影响，主要为权衡地方政府能否合理地设定绿色GDP的预期增长目标，并在指定时限内全面地取得预期结果以满足绿色经济发展和绿色GDP增长的水平，故政府质量主要是经济视域下的地方政府质量，分别从政府效率、市场化程度、公平程度和腐败程度四个方面进行衡量。[13]

政府效率是指政府机构能以较低的成本实现经济稳定、市场高效运作的能力，反映了一个政府整体的管理能力与水平。在经济层面中，政府一定程度上与企业存在共通利益，为了吸引外资会降低环境质量标准，采取“逐底竞争”的发展策略，这势必会加重环境的恶化程度。鲁永刚和张凯提出产业结构优化依赖于政府效率的提升，制度环境与政府效率的好坏对资源存在差异性影响。[14]万伦来等从财政支出角度实证检验了地区间政府竞争对生态环境造成的负向影响。[15]政府负有提升经济质量、改善社会福利、优化环境质量的责任，但绿色发展水平不是当前考核地方官员政绩的主要指标，加之政府职能转变落后于现代社会发展体系，使得地方政府在实施环境保护政策时往往与预期效果存在较大偏差。此外，地方政府不计环境损失与经济成本造成的财政资金浪费严重、资源配置效率低下等问题，在长期发展过程中会降低经济增长质量，抑制绿色GDP增长。从空间相关性来看，政府行为会让污染企业往其他区域转移，通常由环境标准较高地区迁移至标准较低地区。[16]地方政府之间的博弈和竞争行为会扩大环境影响的范围，呈现出明显的空间溢出效应。[17]王鹏和尤济红发现政府对于整体工业加强环境政策会对其他地区的绿色发展起到显著的正向作用，政府間的竞争也逐渐青睐清洁型的绿色发展竞争模式。[18]环境问题的外部性不能由市场单一解决，需要政府的共同参与和管理，环境问题不止涉及生态，更影响到经济与社会领域。从经济和社会角度来看，摆脱地区间的“逐底竞争”，破除以往以牺牲环境为代价的发展模式，有利于促进当地政府关注产业结构，改善经济发展困境，进入“逐优竞争”，获得更好的绿色发展。当环境问题成为政府间竞争的标准时，一个地区环境质量的上升就会使周边地区受益，形成向上竞争的氛围，逐步实现工业文明向绿色高质量文明发展的目标。因此，在无严格政策约束和以经济增长数量为主要目标的制度环境下，政府效率对绿色GDP有明显的消极作用，对区域间绿色GDP呈正向作用。

政府影响经济增长的数量与质量大都间接通过市场来起作用，因此市场化程度是评价政府质量的重要指标之一。市场化通过促进工业集聚程度、优化产业结构影响绿色经济的发展水平，而我国不同区域的市场化进程与工业集聚程度存在发展差异，绿色经济的增长质量实际取决于市场化程度，当市场化程度较低时，工业集聚会降低绿色经济的增长质量。[19]阚大学和吕连菊实证发现市场要素的扭曲降低了行业发展规模、能源利用效率，并通过影响投资和出口规模，增加环境污染程度，粗放式的发展难以支撑绿色GDP的高质量增长。[20]杨继生和徐娟从环境外部性角度说明了市场化既无力遏制企业享受环境红利，也无法实现环境资源的合理配置。[21]在市场化调控下，厘清企业生产与环境污染间的利益关系，对去产能、调结构有重要作用。从空间影响来看，市场化与地方保护引致的环境污染状况抑制了地区间环境福利绩效的提升。[22]国内市场分割也会制约资源的优化配置，降低企业的劳动生产率，造成其他区域工业绿色发展质量的持续下降。林伯强和杜克锐发现减轻市场中要素扭曲能提升本地及其他地区10%的能源效率，减少1亿多吨的能源浪费现象。在市场化渐进式改革中，各级政府为了吸引投资，拉动GDP增长，对土地、劳动力、资本等资源要素的配置进行了一定程度的干预，造成了要素流动的障碍，并加速了市场的扭曲现象。[23]同时，要素市场扭曲、资源配置的低效等通过阻碍产品的自由流动、能源资源利用效率，加重了粗放式经济模式的弊端，损害了区域生态环境。地区政府间为了政治晋升、促进招商引资，也会放松环境标准，当其他地区实施良好的市场秩序时，可能会产生劣币驱逐良币现象，损害邻近地区的绿色发展利益，不利于区域间绿色GDP的增长。

罗斯坦认为公平化程度是政府质量的基本，其核心在于公平的获取权力、行使权力。[3]杨继生和徐娟指出政府保障社会不同行为主体间的公平分配能有效减少企业滥用资源行为，提高能源使用效率，提升居民生活水平，减缓污染程度。[21]钟茂初认为公平性是协调区域间生态利益关系的关键，解决污染权利的公平配置和责任分担问题，能有效推动各地区生态环境的和谐发展。[24]环境问题的公平性不仅涉及各经济主体间的受益公平也涉及不同地区间的分配公平。能源的稀缺性一直制约着我国经济的进一步发展，西部作为能源资源较丰富的地区，一直承担着东部地区工业原料加工厂的角色，污染成本的转移也使西部承受着更重的环境污染，工业产值与污染的不公平感拉大了区域间的发展差距。政府在资源环境上的不合理配置，扩大了企业的污染行为，造成了极大的环境负担。因此，打造高质量（公平）的政府，推动均衡发展，一方面能通过合理配置资源与要素，缩小地区间的经济发展差距，避免城市虹吸效应的消极影响;另一方面也能通过加强收入分配公平，吸引人才，促进绿色GDP的增长。

腐败程度表现为公职人员滥用权力，谋取私利。Kolstad 和Wiig认为降低透明度会增加政府腐败的可能性，进而导致出现“资源诅咒”现象。[25]李子豪和刘辉煌提出腐败一方面通过阻碍环境政策实施直接降低环境质量，另一方面通过抑制经济增长间接加剧环境恶化程度。[26]在环境政策实施过程中，高污染型企业主动寻租，寻求政策优惠，政府通过弱化环境保护政策的约束条件给予企业回报，增加了环境污染程度。晋盛武和吴娟认为腐败会通过弱化经济增长拉大收入差距，减少内需，加剧当地的环境污染，同时也会引致其他地区环境政策管理的低效，影响区域绿色增长。[27]中国一直受到腐败问题和环境问题的困扰，腐败问题的存在削弱了环境政策监督和执行的力度，扭曲了收入水平，促使地区间市场竞争更加激烈。同时，地方政府更容易受到企业的影响，政企之间的合谋会引发腐败，使政府无暇顾及环境污染问题，影响了环境公共品的质量，进而恶化了区域间绿色经济的发展水平。无论从近期还是长期来看，腐败都不利于绿色经济的增长，不但破坏经济收益分配，丧失民众公信力，还会阻碍市场正常运行秩序，导致要素市场扭曲，抑制绿色GDP增长。综上，提出政府质量影响绿色GDP增长的命题1。

H1a：政府效率在以经济增长速度为目标的政府考核机制下，会加重环境污染问题，直接抑制区域内绿色GDP增长，但会促进区域间绿色GDP增长;

H1b：忽略环境和资源损耗的情况下，市场化程度可能会通过降低环境监管标准吸引投资，阻碍本地区及其他地区绿色GDP的增长;

H1c：公平化程度能缩小地区间经济发展差距，推动区域责任共担，实现各地区绿色GDP的协调发展;

H1d：腐败程度不利于培育良好的营商环境，对本地区及其他地区的绿色GDP增长有负向阻碍作用。

（三）科技创新对绿色GDP增长的影响机制分析

近年来，随着中国环境污染问题的日益突出，科技创新对绿色GDP的重要性已被各级政府和社会各界形成共识。Grover从宏观经济领域角度提出科技创新在一定程度上会提升绿色经济水平，没有科技创新的进步就无法真正形成可持续发展的绿色经济。[28]林伯强和杜克锐实证发现科技进步是提升能源效率的根本动力，能有效优化产业结构。[29]李伟娜从产业结构高级化、异质性等方面衡量科技创新与绿色经济，研究发现产业结构调整是发展绿色经济的重要组成部分，实施创新驱动发展道路可以精准调整现存产业结构模式，改善第二产业尤其是重工业对环境质量的影响。[30]张江雪等发现，我国自主创新对工业绿色发展有正向促进作用，且自主研发对绿色产业增长指数的影响大于国内外技术引进，此外，国外技术引进在一定程度上还会带来环境污染问题。[31]科技创新能力是提升经济绿色发展的主要驱动力，未来应加大对创新的资金投入和高新技术的持续引进[32][33]，并提高环境保护政策对污染型企业的约束力度，让创新驱动发展战略由国家意愿变成企业行为，通过科技成果转化，提升企业利润，实现市场价值。[34]环境要素对科技创新和绿色经济的重要性逐渐受到更多专家的关注。[35]

中国各地区的技术创新发展不是相互独立存在的，当两地区的经济发展产生相互需求时，创新效应会跨越省域界线。地理位置与经济往来使得本地区科技发展会对其他地区的绿色发展产生集聚或扩散效应，从而有助于本地区及其他地区经济的绿色发展。Fritsch和Franke认为地区间的技术交流、资本流动等有利于促进邻近地区的技术活动产生绿色溢出效应。[36]王彩明和李健利用2005～2015年企业面板数据，发现科技创新活动的空间溢出效应显著，其中，对东部地区的绿色发展效应高于中西部地区。[37]肖仁桥等基于绿色创新价值视角进行实证分析，发现技术创新、政府支持对相邻地区的绿色GDP产出有积极影响。[38]科技创新一方面能通过改善企业效率，提升要素生产率，推动高新技术产业发展，促进各地区绿色经济的增长;另一方面也可以通过提高能源利用率，促进形成相邻地市命运共同体，减少污染的集聚效应，缩小地区间发展差距，提升绿色GDP的发展水平。在市场经济体制下，经济发展方向依赖于科技创新，一个国家或地区想要在国际中获得核心竞争力，需及时转变要素驱动经济发展模式，通过创新驱动不断创造新技术、新市场，实现经济由粗放型向集约型方向转变。企业的创新行为有利于提升自主创新能力，降低企业发展成本，通过优化产业结构，提高技术投入产出率，减缓环境压力，提升地区整体环境质量，实现绿色经济高质量发展。中国经济总量已位居世界第二，完全有能力转变高耗能、高产出的产业结构，实施绿色经济增长模式。综上，提出科技创新影响绿色GDP增长的命题2。

命题2：科技创新不仅能优化经济主体行为，还能提高能源资源利用效率，加快产业结构优化升级，对本地区及区域间绿色GDP增长有促进作用。

（四）影响绿色GDP增长的控制变量

实物资本、人力资本也是影响绿色GDP增长的重要因素，因此，本文将其作为控制变量。一个国家投入充足资本改善环境质量的同时，优质的环境条件也会吸引高质量人才、资本等关键要素，提升地区的核心竞争力，在一定程度上增强绿色经济的增长质量。技术人才与地区创新发展水平直接相关，并通过影响技术研发、市场竞争推动我国经济的绿色增长。黄虹和许祺实证发现人力资本短期内会挤占公共资源，阻碍绿色GDP发展，但长期过程中，会促进一个地区绿色GDP的发展水平。[10]高质量的人力资本具有创新潜力，能改变地区劳动力结构，促进第三产业发展，激发绿色经济活力。

三、自相关分析与数据解释

本部分基于中国30个代表性省份（不含西藏和港澳台地区）2004～2017年相关数据构建3种空间权重矩阵，并对绿色GDP进行空间自相关分析。

（一）空间自相关分析

在确定运用空间计量模型进行实证检验之前，必须先识别中国各省份绿色GDP是否存在空间自相关性。为此，本文基于标准化的邻接权重矩阵、地理权重矩阵和经济权重矩阵，使用莫兰指数（Morans I）检验绿色GDP的全局空间依赖性和局部空间依赖性。表1为全局空间依赖性的检验结果，我们发现：第一，莫兰指数在三种空间权重矩阵下均呈正值，且大部分通过了1%的显著性水平检验，表明中国省际绿色GDP存在正向空间依赖，即呈现高—高集聚和低—低集聚的空间集聚特征。第二，自2012年，莫兰指数开始呈下降趋势，表明各地区绿色GDP整体上看空间依赖性明显，但近年来趋势有所减弱。第三，经济权重矩阵的莫兰指数值高于邻接权重矩阵和地理权重矩阵，说明经济相似地区之间的空间依赖性最大。

由于全局空间自相关检验具有一定局限性，只限于反映整体上的空间依赖性，无法具体分析各省份的空间自相关性，因此，我们进一步利用Moran指数散点图检验省际绿色GDP的局部空间集聚特征和形态。Moran散点图的四个象限对应省际绿色GDP的四种空间集聚特征，横坐标表示某省份的绿色GDP，纵坐标表示该省份绿色GDP的滞后值。通过对比三种不同空间权重矩阵下的局部Moran散点图（见图1～图3），发现中国省际绿色GDP存在明显空间集聚效应。其中，绿色GDP發展水平高的省份均位于东部地区（北京、上海、天津、江苏、浙江、福建、山东），这些省份之间具有正向空间溢出，对周边地区的绿色发展有辐射带动作用，呈现高—高集聚;绿色GDP发展水平较低的省份大多位于中、西部地区（山西、重庆、四川、宁夏、青海、云南等地），其相邻省份的绿色GDP水平也较低，呈现低—低集聚。在邻接权重矩阵下，绿色GDP的Morans I散点值在第一象限的比例占到23.3%，在第三象限的比例是56.7%;在地理权重矩阵下，绿色GDP的Morans I散点值在第一象限的比例为23.3%，在第三象限的比例为50%;在经济权重矩阵下，绿色GDP的Morans I散点值在第一象限的比例为26.7%，在第三象限的比例为63.3%，且图中斜线的斜率为正。此结果再次说明了省际绿色GDP的格局分布与相对位置、地理距离和地区经济发展水平存在相关关系，存在正向空间集聚效应。由于篇幅所限，本文只给出基于三种空间权重矩阵的2017年中国省际绿色GDP局部Morans I散点图。

（二）空间权重矩阵的设定

（1）邻接权重矩阵。邻接权重矩阵的设定是以省份是否相邻为标准（相邻为1，不相邻为0），创建对角线为0的N×N维对称空间矩阵。相邻标准参照自然资源部的中国标准地图。

（2）地理距离权重矩阵。地理距离权重矩阵是根据两省之间地理距离的倒数进行权重设定，两省间距离越近，权重越大，反之则相反。

（3）经济空间权重矩阵。经济空间权重矩阵为地理距离权重矩阵与经济空间矩阵的乘积。经济权重矩阵的主对角线为0，非对角线值为E=1|Yi-Yj|（i≠j），Y为各省人均名义GDP的平均值。地理空间权重矩阵与经济空间权重矩阵均已经过标准化处理。

（三）变量选择与数据来源

（1）人均绿色GDP（AGGDP）。对于绿色GDP的核算，至今没有统一的标准。目前，很多学者采用联合国颁布的SEEA核算体系，即绿色GDP等于名义GDP减去资源耗减价值和环境污染价值。结合以往研究及指标的合理性，本文计算人均绿色GDP的公式为：

其中，EL表示环境污染造成的经济损失，EI表示环境治理投资，RV表示资源耗减价值，P代表各省人口数。资源耗减价值为能源消耗量（原煤、原油、天然气和电力）与每吨标准煤的乘积。数据来源于历年《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》。

（2）政府质量（G）。政府质量指标参考王锋正等、姜琪等学者的相关研究[5] [13]，将政府效率、市场化程度、公平程度和腐败程度4个指标作为政府质量的子因素。政府效率（eff）为政府财政支出占地区生产总值的比重;市场化程度（mar）用生产要素投资的市场化占全社会固定投资表示，投资的市场化包括利用外资、自筹投资和其他投资;公平程度（jus）用城镇与农村人均可支配收入比重表示;腐败程度（cor）为公职人员职务犯罪立案数量与公职人员总数的比值，其中职务犯罪包括贪污贿赂和渎职侵权两项。数据来源于历年《中国统计年鉴》和《中国检察年鉴》。

（3）科技创新（A）。科技创新对提升生产效率，加快新旧动能转换具有重要作用。科技创新一般始于制度创新之前，地方政府对创新的重视、支持力度和一个地区科技创新的发展水平直接影响着地区绿色GDP的发展程度。该变量用人均专利产品授权数表示。数据来源于历年《中国统计年鉴》。

（4）资本存量（K）。资本形成总额是支撑中国经济快速增长的基础。该变量按照单豪杰测度资本存量的方法，以2000年为基期，折旧率为10.96%，测算2004～2017年30个省份的人均资本存量。数据来源于历年《中国统计年鉴》。

（5）人力资本存量（L）。根据我国国情，促进经济绿色发展不仅要依赖资本存量的增长，还应重视教育水平，培养创造性人才，通过学习行为提高科技创新能力，因此人力资本存量用就业人员平均受教育年限作为代理变量。计算公式为：

L=1×Hw+6×Hx+9×Hc+12×Hg+15×Hd+16×Hb+19×Hy

H代表劳动力受教育程度的构成份额。其中，下标w—y分别表示文盲、小学、初中、高中、大专、本科和研究生阶段，并依次将各个受教育阶段的累计受教育年份设为1年、6年、9年、12年、15年、16年和19年。由于未受过教育的劳动人员仍有一定知识和技能，将文盲的教育年限设为0年不符合实际情况，故本文将文盲年份设为1年。数据来源于历年《中国统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。

四、空间分析与区域差异对比

在绿色GDP满足空间自回归要求的基础上，本文利用2004～2017年中国30个代表性省份的面板数据，采用极大似然估计（ML）对空间杜宾模型进行溢出效应分解与分地区差异分解，从省际层面分析政府质量、科技创新等因素对绿色GDP的溢出效应。

（一）模型设定

在柯布—道格拉斯生产函数基础上，加入政府质量指标G。为了消除波动与量纲影响，进行对数处理，具体形式如下：

从式中可看出，在实物资本和人力资本增长乏力时，科技创新水平能刺激经济增长。此外，政府作为社会的主导者，对促进经济增长质量和引导经济绿色发展具有重要作用。空间计量模型分为空间自回归模型、空间误差模型和空间Durbin模型，本文根据赤池准则（AIC）与极大似然值的估计结果综合选择空间Durbin模型为最终的解释模型。此外，空间Durbin模型不仅可以表示解释变量对本地区被解释变量的影响，还可以表示对其他地区被解释变量的影响。将人均绿色GDP作为被解释变量，政府效率、市场化程度、公平程度、腐败程度、科技创新作为主要解释变量，实物资本存量、人力资本存量作为控制变量，根据空间Durbin模型的基本形式，设定如下计量模型：

其中，W为因变量的空间权重矩阵，WlnGGDPit为因变量绿色GDP的空间滞后项，Wlneffit为政府效率的空间滞后项，Wlnmarit为市场化程度的空间滞后项，Wlnjusit为公平程度的空间滞后项，Wlncorit为腐败程度的空间滞后项，WlnAit为科技创新的空间滞后项，WlnKit为资本存量的空间滞后项，WlnLit为人力资本的空间滞后项，εit为随机扰动项，it分别表示我国各省份和年份，空间计量结果如表2。

（二）省际空间Durbin模型回归结果分析

从估计结果中的极大似然估计值和R2值两个方面来看，邻接权重矩阵、地理权重矩阵和经济权重矩阵的固定效应均大于随机效应;从AIC值来看，固定效应小于随机效应，说明固定效应的解释能力更强，因此，在三种空间权重矩阵下均选择固定效应进行估计结果分析。根据表2的回归结果，在三种空间权重矩阵下，Rho值大于零，且均通过了1%的显著性水平检验，证明了选择空间Durbin模型的合理性。在表示政府质量的四个变量中，政府效率、市场化程度、腐败程度与绿色GDP之间呈现负相关关系，公平程度与绿色GDP之间为正相关关系，这验证了命题1的合理性。对比三种空间权重矩阵的回归结果，政府效率的系数均显著为负，表明地方政府以“GDP唯上”模式下的政府效率越高，反而会成为制约绿色GDP增长的因素。市场化程度依据拟合优度选择邻接权重矩阵的估计结果，在邻接权重矩阵中，市场化程度的回归系数为负，且估计系数不显著，支持了命题H1b。表明市场开放程度低，产业结构不合理，重工业和传统产业占比过高，新兴产业和生产性服务业集聚程度低。目前，受地方保护主义的影响，我国要素市场发展不充分，存在扭曲现象，影响资源有效配置和产业结构转型升级，制约绿色GDP的高质量增长。公平程度在三种矩阵中与绿色GDP均为正相关关系，验证了命题H1c的合理性。地区、城乡间公平化是促进绿色经济高质量发展的潜在动力。中国现阶段根据不同地区地理条件、区位优势，因地制宜地提出不同的经济发展战略，有利于缩小地区间经济增长差距，保护各地区经济朝着高质量、绿色發展，是提高绿色GDP水平的重要因素。腐败程度与绿色GDP之间为负相关关系，在邻接与地理权重矩阵中不显著，在经济权重矩阵中通过了10%的显著性水平检验，支持了本文命题H1d。表明地方政府官员在主动或被动寻租中，容易因关注经济增长而忽略环境利益，阻碍绿色GDP发展。科技创新能显著促进绿色GDP的发展，与命题2相符。这意味着科技创新对绿色GDP增长有战略支撑和引领作用，创新推动技术进步进而增强了企业国际竞争力，提升了资源使用效率，有助于为绿色GDP增长提供不竭动力。从控制变量来看，资本存量在三种矩阵中的估计系数为正，且均通过了1%的显著性水平检验。一方面，企业经营规模和技术水平的提高促进了产业价值链的升级，推动了绿色GDP的增长;另一方面，地区政府、企业资本存量越多，越会挖掘市场潜力，投入大量资金发展高新技术、低能耗产业，提升绿色GDP发展水平。人力资本水平对绿色GDP呈现显著的正向作用，人力资本水平越高，公众对本地区环境质量的要求也越高。人力资本积累是经济持续发展的源泉，其中，高素质劳动力的增长是绿色经济高质量发展的主要推动力，推动教育改革带来的高素质人才，对发展高新技术，实现产业化，提升绿色GDP有重要作用。

为进一步探讨政府质量、科技创新对绿色GDP发展的溢出效应，本文運用空间Durbin模型向量偏微分的方法，将各指标对绿色GDP发展的影响效应进行分解，分解结果如表3所示。其中直接效应表示各变量对本地区绿色GDP的影响，间接效应表示各变量对其他地区绿色GDP的影响以及是否存在空间效应，总效应为两者共同的空间溢出效应。

从表3的分解结果来看，在地理权重矩阵和经济权重矩阵中，政府效率的直接效应在5%的水平上显著为负，在邻接权重矩阵中不显著，且在经济权重矩阵下的溢出效应最大。若地区政府只关注经济增速，忽略环境效益，在长期发展中，这种低效、粗放式的发展模式会抑制本地区绿色GDP的增长。在间接效应中，政府效率的溢出效应在三种权重矩阵中均显著为正，这表明政府效率能通过区域间的空间关联模式提升邻近省份的绿色GDP水平，验证了命题H1a。原因可能在于，政府间进行环境考核竞争时，一个地区的高强度环境监管会使区域内污染型企业外迁，而邻近地区为了避免污染升级，相应也会加强本地区的环境政策力度，从而倒逼邻近省份的绿色发展。从分解结果来看，间接效应大于政府效率对绿色GDP的直接效应，因此政府效率对绿色GDP的总体效应为正。市场化程度在直接效应和间接效应中的溢出效应为正，在间接效应中通过了1%的显著性水平检验，否定了命题H1b的后半部分。原因可能在于，随着市场化改革的不断推进，地区间交流日益深化，绿色发展相对落后的地区通过学习发达地区的技术提升了本地区绿色经济的水平，在全面开放状态下，发达地区的溢出效应能显著促进邻近省份的绿色GDP增长。公平程度在三种矩阵下的直接效应为正，但并不显著。政府提高区域、城乡公平化水平，能增加政府决策公信力，同时也有利于提升地区创新活力，推动绿色GDP发展。从区域间溢出效应看，公平程度的溢出效应为正，与命题H1c相符。这恰好可以解释北京与邻近省份间人才、资金等资源的流动现象，北京市公平化程度高，区位优势好，会推动周边地区政府的政策优化，吸引资源集聚，在一定程度上能带动邻近省份绿色经济的协调发展。在三种空间权重矩阵下，腐败程度对绿色GDP的直接效应、间接效应和总效应均显著为负，支持了命题H1d。腐败行为会破坏市场公平，增加企业额外经济成本，引发垄断行为，降低企业创新积极性，导致无论在区域内还是区域间，腐败均会阻碍绿色GDP的发展。科技创新的直接效应在三种权重矩阵中显著为正，政府加大对自主创新产业的支持力度，有利于激发企业科研热情，吸引高精尖人才，同时市场一体化也促进了技术等生产要素的自由流动，有助于地区间合作交流，实现创新驱动绿色经济的提高。从间接效应看，科技创新在经济权重矩阵中的溢出效应为正，支持了本文命题2。表明科技创新发展快、水平高的省份或城市更易于形成高新技术产业集聚效应，会带动周边落后省份的经济发展，促进人才及资金的流动，提升其他省份的绿色GDP增长空间。

从控制变量的空间溢出效应看，资本存量在三种空间权重矩阵下的直接效应、间接效应、总效应均为正，在直接效应、总效应中通过了1%的显著性水平检验，但间接效应不显著。对高新产业进行财政支持，能加速产业结构转型升级，减少能源消耗，无论对本地区绿色GDP还是对邻近省份的绿色GDP都有促进作用。在三种权重矩阵下，人力资本对绿色GDP的直接效应、间接效应和总效应大都显著为正，且人力资本对绿色GDP的间接效应大于直接效应，这表明人力资本具有较强的流动性，会流入经济发达、环境质量较高的省份。

（三）区域差异对比检验

鉴于我国各地区资源要素、经济发展差异较大，可能导致不同地区各要素对绿色GDP发展的影响存在明显区域差异性，故本文按照国务院发展研究中心《地区协调发展的战略和政策》报告，将全国30个省份划分为八大经济区域（分别为东北地区、北部沿海、东部沿海、南部沿海、黄河中游、长江中游、西南地区、西北地区），分地区进行空间Durbin模型回归，具体实证结果如表4所示。

表4的回归结果表明，政府效率在东部、南部、西北地区的回归系数为正，大都通过了显著性检验，东北、北部、黄河中游、长江中游及西南地区的系数为负，均通过了1%的显著性水平检验，这表明地区之间存在明显的区域差异。可能的原因在于，相对于其他地区，东部及南部沿海地区经济发达，营商环境优，政府为企业服务意识强、效率高，对绿色GDP发展正向激励明显;东北、北部及西南等地区产业结构偏重于传统工业，市场机制不完善，营商环境较差，对绿色GDP的发展动力不足。市场化程度在南部、黄河中游、西南及西北地区呈现正向溢出效应，且大都通过了1%的显著性水平检验，其余四个地区为负向溢出效应。黄河中游、西南及西北地区得益于我国近年来扶持政策加大，生产要素流通便利，加快了市场发展速度，优化了产业结构，促进了绿色GDP增长。东北、长江中游等地区当前应借助新兴产业为传统产业赋能，改造旧动能，拓宽绿色经济发展思路。公平程度在北部、东部、南部、黄河中游及西北地区的系数为正，在东北、长江中游、西南地区为负值。公平化程度以城镇与农村人均可支配收入比重来衡量，这切合东、北部等地高于东北、西部地区的现实。缓解这个问题，需要在国家层面完善财政转移支付等政策，帮扶东北、西南地区发展绿色经济。腐败程度在东北、北部、南部等六个地区中与绿色GDP之间为负相关关系，且大都通过了10%的显著性水平检验，东部、长江中游地区呈显著的正相关关系。不论八个经济区的腐败程度高低，都会损害经济活动的公平和效率，降低政府的公信力，阻碍绿色GDP的良性发展。科技创新与绿色GDP均为正相关关系，且东北地区的回归系数最小。我国北、东及南部等地经济环境较好，有利于形成科技、人才积聚效应，通过提升工业生态效率，提高绿色GDP水平。东北地区现呈现经济增长乏力，高新技术研发落后的处境，导致东北地区产业优化效率较低，难以有效推进绿色GDP增长。资本存量在七大地区中对绿色GDP呈现1%的显著正相关，在长江中游地区为负相关，这启示我们既要注重资本对绿色经济发展的拉动作用，也要重视生态资本对绿色经济发展的理论研究。人力资本在八个经济区内均为正值，人力资本带来的高素质劳动力及大量教育资源，有利于提升企业的竞争力和创新力，促进绿色GDP的发展。

五、结论与政策建议

本文创新性地引入与绿色GDP緊密相关的政府质量和科技创新两大关键变量，与绿色GDP联动融入国家绿色发展推进战略，探寻绿色GDP增长的动力和阻力。研究发现：中国绿色GDP存在显著的空间集聚性及明显的区域差异性。在经济权重矩阵影响下，不同地区的政府效率、市场化程度、公平程度和腐败程度对绿色GDP的影响不同，其中政府效率、公平程度能有效促进经济发展较好地区的绿色GDP增长，但会抑制比较落后地区绿色GDP的增长;市场化程度对大部分地区绿色GDP呈现促进作用;腐败程度对地区绿色GDP增长呈阻碍作用。科技创新对各地区绿色GDP均起到积极的促进作用。从地区差异来看，政府效率、市场化程度对经济社会发展较好的东部、南部等地绿色GDP的作用高于发展比较落后的东北、长江中游地区;公平程度对北部、东部、南部等地绿色GDP的作用大于东北、长江地区;地方政府主导下的投资并没有对提高市场化程度起到应有的促进作用，这是因为某些地方政府还有“唯GDP论英雄”情结，出现错位、缺位现象，导致腐败程度阻碍了市场机制发展和绿色GDP的增长。科技创新对绿色GDP的增长起到积极促进作用。基于以上研究结论，提出如下政策建议。

第一，创新完善各级政府协同推进落实机制。依法建立跨区域生态保护和环境污染防治等新的协调联动治理制度，清晰区分中央与地方各级政府权责，提高政府效率和公平化水平。在国家层面，出台生态保护与修复市场化鼓励政策，制定绿色GDP绩效考核指标体系、激励约束机制和相应的法律法规。在省际层面，对于西北、西南等经济较不发达地区，政府应提供相应的政策扶持和优惠，完善市场机制和社会保障机制，精准承接东部产业转移，在降低资源消耗的同时做好稳定经济增长和就业保障问题。对于东部、南部等经济较为发达地区，积极利用技术优势，鼓励与西部地区点对点产业合作，加大环境管理力度和企业排污惩罚，做好源头联合防控，缩小发展差距，共建生态文明常态化。

第二，实际考虑区域发展差异，制定区域发展战略。东部、北部及长江流域等地区继续推进市场开放，促进资源高效配置和要素自由流动，增强市场联动效应，实行严格的环境政策，虽然短期内可能会影响经济增长，但在长期发展过程中，会激发企业的创新热情，催生新兴产业和高新技术产业的快速发展。黄河、长江中游地区作为连接东、西两区域的枢纽地带，具有独特的区位优势，应利用高速公路网建设新型现代物流体系，打造战略性绿色新产业。东北地区转型难度大，必须从根本上改变以往的经济发展模式，提高政府透明度，建立多层次、全方位的社会保障体系，加大第二产业向第三产业倾斜力度，着力发展现代服务业，优化就业空间结构，提高公平化程度。西北、西南地区继续推进西部大开发战略，利用“一带一路”与长江经济带的引领作用加深与各地区的合作与联系，注重国内、国际两个市场，培育符合西部地区发展的特色和新兴产业，以推动绿色发展协同治理。

第三，完善科技创新保障机制，建立市场导向的绿色科技创新体系。支持以企业为主组建一批国家级、省级绿色科技实验室。改进科技创新评价体系，建立科技创新风险保障基金，完善科技创新普惠性金融支持制度，进一步降低企业研发成本。允许科研人员技术参股及参与企业项目收益分红等，打通科研机构、人员科技创新成果向企业转移通道的“最后一公里”。大力推进东、北部地区自主研发，鼓励企业与各地高校、科研院所等共建产学研全产业链融合的技术创新与应用体系，为战略科技人才培育提供有力支撑。西南、西北等其他地区可以借鉴或利用东部地区成熟的技术和人才队伍，发挥特殊资源优势，加大绿色前沿引领技术与应用基础研究的资金支持，推动高污染型企业的转型升级，促进科技成果转化。

第四，不断完善地方政府组织实施绿色GDP的动力机制。地方各级政府应是组织实施绿色GDP的责任主体。我国幅员辽阔，各省份生态资源禀赋、环境污染程度、市场化程度和国际化程度等都不同，在完善相应的绿色GDP绩效指标考核办法，将考核结果纳入地方各级政府经济社会发展综合考核和党政“一把手”年度绩效考核的同时，应赋予地方各级政府更多环境治理责任和自主权，让地方官员放开手地开展创造性工作。支持各省市利用大数据技术，建立绿色GDP综合管理平台等。最大限度地凝聚社会各界共识，形成共同推进绿色GDP的合力。

参考文献：

[1]韩晶，张新闻.绿色增长是影响官员晋升的主要因素么？——基于2003～2014年省级面板数据的经验研究[J].经济社会体制比较，2016（5）：12～24.

[2]余泳泽，杨晓章，张少辉.中国经济由高速增长向高质量发展的时空转换特征研究[J].数量经济技术经济研究，2019（6）：3～21.

[3][瑞典]博·罗斯坦.政府质量执政能力与腐败、社会信任和不平等[M].蒋小虎，译.北京：新华出版社，2012.

[4]陈昭，刘映曼.政府补贴、企业创新与制造业企业高质量发展[J].改革，2019（8）：140～151.

[5]王锋正，姜涛，郭晓川.政府质量、环境规制与企业绿色技术创新[J].科研管理，2018，39（1）：26～33.

[6]雷明，赵欣娜.可持续发展下的绿色投入产出核算应用分析——基于中国2007绿色投入产出表[J].经济科学，2011（4）：16～27.

[7]廖明球.绿色GDP投入产出模型研究[M].北京：首都经济贸易大学出版社，2012：35.

[8]沈晓艳，王广洪，黄贤金.1997～2013年中国绿色GDP核算及时空格局研究[J].自然资源学报，2017（10）：1639～1650.

[9]郑丽琳，汪雷，戴炜.安徽省绿色经济增长时空变化及影响因素研究[J].华东经济管理，2018（1）：18～26.

[10]黄虹，许祺.人口流动、产业结构转变对上海市绿色GDP的影响研究[J].中国软科学，2017（4）：94～108.

[11]Fukuyama. What is Governance？[J]. Governance，2013，26（3）：347～368.

[12]王永杰，曹静.文化与制度因素对政府质量感知的影响研究——基于中国大陆与中国台湾地区的比较[J].公共管理学报，2015（3）：45～56，156～157.

[13]姜琪.政府质量、文化资本与地区经济发展——基于数量和质量双重视角的考察[J].经济评论，2016（2）：58～73.

[14]鲁永刚，张凯.资源依赖、政府效率与经济发展质量[J].经济与管理研究，2019（1）：3～13.

[15]万伦来，刘翠，郑睿.地方政府财政竞争的生态效率空间溢出效应[J].经济与管理评论，2020（1）：148～160.

[16]Hongbin Cai，Yuyu Chen，Qing Gong. Polluting the Neighbor： Unintended Consequences of China's Pollution Reduction Mandates[J]. Journal of Environmental Economics and Management，2016（76）：86～104.

[17]李胜兰，初善冰，申晨.地方政府竞争、环境规制与区域生态效率[J].世界经济，2014（4）：88～110.

[18]王鹏，尤济红.中国环境管制效果的评价研究——基于工业绿色发展的一个空间视角[J].经济社会体制比较，2016（5）：25～42.

[19]原毅军，谢荣辉.产业集聚、技术创新与环境污染的内在联系[J].科学学研究，2015（9）：1340～1347.

[20]阚大学，吕连菊.要素市场扭曲加剧了环境污染吗——基于省级工业行业空间动态面板数据的分析[J].财贸经济，2016（5）：146～159.

[21]杨继生，徐娟.环境收益分配的不公平性及其转移机制[J].经济研究，2016（1）：155～167.

[22]宋马林，金培振.地方保护、资源错配与环境福利绩效[J].经济研究，2016（12）：47～61.

[23]林伯强，杜克锐.要素市场扭曲对能源效率的影响[J].经济研究，2013（9）：125～136.

[24]钟茂初.绿色发展理念融入区域协调发展战略的对策思考[J].区域经济评论，2018（5）：84～88+2.

[25] Kolstad I，Wiig A. Is Transparency the Key to Reducing Corruption in Resource～rich Countries？[J]. World Development，2009（3）：521～532.

[26]李子豪，刘辉煌.腐败加剧了中国的环境污染吗——基于省级数据的检验[J].山西财经大学学报，2013（7）：1～11.

[27]晋盛武，吴娟.腐败、经济增长与环境污染的库兹涅茨效应：以二氧化硫排放数据为例[J].经济理论与经济管理，2014（6）：28～40.

[28]Grover R B. Green Growth and Role of Nuclear Power： A Perspective from India [J].Energy Strategy Reviews，2013（4）：225～260.

[29]林伯强，杜克锐.理解中国能源强度的变化：一个综合的分解框架[J].世界经济，2014（4）：69～87.

[30]李伟娜.产业结构调整对环境效率的影响及政策建议[J].经济纵横，2017（3）：54～58.

[31]張江雪，蔡宁，毛建素，等.自主创新、技术引进与中国工业绿色增长——基于行业异质性的实证研究[J].科学学研究，2015（2）：185～194，271.

[32]盛馥来，诸大建. 绿色经济：联合国视野中的理论、方法与案例[M].北京：中国财政经济出版社，2015.

[33]周宾.区域经济高质量发展的驱动力效率分解与TFP变化收敛性分析[J].经济与管理评论，2020（2）：133～148.

[34]Enrico Cagno， Andres Ramirez-Portilla， Andrea Trianni. Linking Energy Efficiency and Innovation Practices： Empirical Evidence from the Foundry Sector[J]. Energy Policy，2015（8）：240～256.

[35]王丽霞，陈新国，姚西龙.环境规制政策对工业企业绿色发展绩效影响的门限效应研究[J].经济问题，2018（1）：78～81.

[36]Fritsch M， Franke G.Innovation， Regional Knowledge Spillovers and R&D Cooperation[J].Research Policy，2004（2）：245～255.

[37]王彩明，李健.中国区域绿色创新绩效评价及其时空差异分析——基于2005～2015年的省际工业企业面板数据[J].科研管理，2019（6）：29～42.

[38]肖仁桥，宋莹，钱丽.企业绿色创新产出及其空间溢出效应研究——基于两阶段价值链视角[J].财贸研究，2019（4）：71～83.

Government Quality， Technological Innovation and Green GDP

- based on provincial spatial overflow and spatio-temporal difference comparison

JIANG Qi， WANG Yue

（School of Public Administration， Shandong University of Finance and Economics， Jinan，Shandong 250014， China）

Abstract：

By constructing an economic growth model embedded with government quality and scientific and technological innovation factors， and using the balanced panel data of 30 Chinese provinces from 2004 to 2017， the paper empirically tested the impact of government quality and scientific and technological innovation on the development of Green GDP. The results show that China's Green GDP has significant spatial agglomeration and regional differences. Under the influence of economic weight matrix， government efficiency， degree of marketization， degree of equity and degree of corruption in different regions have different influences on Green GDP. Among them， government efficiency and degree of equity can effectively promote the growth of Green GDP in regions with good economic development， but inhibit the growth of Green GDP in relatively backward regions. The degree of marketization promotes Green GDP in most regions. The level of corruption hinders the growth of Green GDP in the region. Scientific and technological innovation plays a positive role in promoting Green GDP in all regions. Therefore， to improve the development level of Green GDP， we not only need to improve the quality of local governments and provide practical policy guidance for Green GDP development， but also need to activate enterprises' ability of scientific and technological innovation to provide strong scientific and technological guarantee for Green GDP development.

Key words：

green GDP;government quality;science and technology innovation;space durbin model