黄河流域城市经济高质量发展研究

郑红斌

（兰州大学经济学院 甘肃兰州 730000)

改革开放尤其自2001年中国加入世界贸易组织以来，我国经济快速发展，创造了令人瞩目的增长奇迹。然而，中国经济快速增长依赖大量资源投入，同时产生大量污染物，给人民群众健康带来不利影响。习近平总书记强调，绿水青山就是金山银山，要推动黄河流域生态保护和高质量发展。因此，文章顺应当前要求，综合考虑经济、社会和生态环境效益，对2007—2019年黄河流域城市经济高质量发展效率进行测度分析，并分析其影响因素。

关于经济高质量发展的研究，郑凯（2021）探析了新时代经济高质量发展的实践路径，关成华（2019）、袁晓玲（2019）分别就经济高质量发展的现状、短板问题进行了论述，高志刚（2020）比较了我国沿边省区的经济高质量发展水平，杨丹（2020）就黄河流域经济高质量发展面临的难题进行了分析，王松茂（2020）对我国“一带一路”相关地区旅游高质量发展情况进行了研究，冯梅（2021）、原伟鹏（2021）、凌连新（2021）分别对北京、西北地区和粤港澳大湾区经济高质量发展进行了评价，湛泳（2022）运用数据包络分析法构建绿色全要素生产率测度城市高质量发展。目前关于经济高质量发展的研究，目标区域多为省级行政区，对黄河流域研究也是如此，关于黄河流域城市尺度经济高质量发展研究较为缺乏。本文综合考虑经济、社会、生态环境效益，测算2007—2019年黄河流域城市经济高质量发展效率，分析流域上中下游效率异质性，并进一步分析黄河流域城市经济高质量发展效率影响因素，而后根据研究结果提出政策建议。

一、研究设计

（一）研究范围

黄河流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南、山东9个省区，流域涉及66个地级行政区、340个县级行政区，流域面积79.5万平方公里。在尽量准确反映流域各地经济高质量发展效率的基础上，考虑数据可得性，本文采用地级城市数据研究黄河流域经济高质量发展效率。在黄河流域66个地级行政区当中，果洛藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州、玉树藏族自治州、黄南藏族自治州、海北藏族自治州、海南藏族自治州、海东市、阿坝羌族自治州、甘南藏族自治州、临夏回族自治州数据较多缺失，因此，这10个市州不在本文研究范围，本文研究共包括56个城市。山东省莱芜市于2019年1月并入济南市，本文在研究过程中将莱芜市2018年以前历年相关数据与济南市对应数据进行合并，将二者作为一个城市处理。本文研究中将56个城市划分为上游、中游、下游三个群组，上游地区包含从西宁至呼和浩特（含）的20个城市，中游地区包含从呼和浩特至郑州（含）的21个城市，下游地区包含从郑州至东营的15个城市。

（二）研究方法

1.考虑非期望产出的超效率SBM模型

当前对效率进行测算的各项研究，以采用随机前沿模型（SFA）的参数法和数据包络分析（DEA）的非参数法为主。使用参数法需要对生产函数进行参数假设，往往难以做出合适的假设。因此，现在一般选取非参数法的DEA进行效率测算。DEA方法最早有CCR、BCC等初级模型，后来历经多次改进，学者们提出了考虑非期望产出的超效率SBM模型，该模型的具体形式如下：

模型假设有N个决策单元，m种投入Xi(x1k,x2k,…,xmk)，p种 期 望 产 出Yr(y1k,y2k,…,ypk)，q种非期望产出Bt(b1k,b2k,…,bqk)，ρ*为各城市经济高质量发展效率分别表示投入变量、期望产出变量和非期望产出变量的松弛变量，zj为约束条件。

2.影响因素的回归模型

针对本文研究问题，构建实证模型，具体形式如式（2-2)：

其中下标i、t分别表示城市和年份，HQEEit表示经济高质量发展效率，Popdenit表示人口密度，lnEconomicit表示经济发展水平，sqlnEconomicit表示经济发展水平的二次项，Finssrit表示城市政府财政自给率，lnTSit表示政府财政科技支出，lnGLit表示经济发展中政府主导水平，ISit表示产业结构，ηi表示城市个体效应，μt表示时间效应，εit为残差项。

（三）指标选取

1.超效率SBM模型投入产出变量与指标选取

（1）投入方面，考虑资本、劳动和土地三个变量，分别选用资本存量、城镇单位从业人员期末人数、城市建设用地面积进行衡量。

（2）期望产出方面，考虑经济、社会和生态环境产出三个变量，选用各城市第二与第三产业增加值之和衡量经济产出；用各城市城镇居民平均工资表征社会产出；用各城市公园绿地面积表征生态环境产出。

（3）非期望产出方面，主要考虑环境污染，用熵值法将工业烟（粉）尘排放量、工业二氧化硫排放量和工业废水排放量合成为一个综合的污染指数来具体表征环境污染。对于有年份价格差异的数据均进行相应平减。相关变量和指标体系的描述性统计如表1所示。

表1 模型估计结果

2.影响因素变量与指标选取

将黄河流域现实情况和已有研究结果相结合，初步选取影响黄河流域经济高质量发展效率的因素为人口密度（Popden）、经济发展水平（Economic）、财政状况（Finssr）、科技支出（TS）、政府主导（GL）、产业结构（IS）。具体指标选取上，以城市建成区常住人口密度作为指标衡量人口密度；选取人均GDP为指标具体表征经济发展水平，考虑到经济发展水平对经济高质量发展效率可能存在非线性影响，加入其二次项；选取城市财政一般预算收入与财政一般预算支出的比值为具体指标表示财政状况；选取城市科学技术支出额衡量科技支出；选取政府财政一般预算支出占GDP的比例来表征政府主导力度；选取城市第三产业增加占GDP的比例具体衡量产业结构。

（四）数据来源

超效率SBM模型投入产出指标的数据来源于历年《中国城市统计年鉴》，其中，平减当年新增投资进行时用到的固定资产投资价格指数来源于各省区历年统计年鉴。投入产出指标中的资本以及各种污染物排放量，年鉴中只有全市数据，因此采用全市数据，其余指标数据为市辖区数据。影响因素各变量指标中，城市常住人口数据来源于各省区历年统计年鉴以及部分城市的历年国民经济和社会发展统计公报，其余数据来源于历年《中国城市统计年鉴》，影响因素各指标均为市辖区数据。数据缺失值以插值法或移动平均法进行补全。

二、实证结果分析

（一）黄河流域城市经济高质量发展效率的测算结果分析

黄河流域城市经济高质量发展效率变化趋势如图1所示。为展示黄河流域整体和上中下游相互之间的效率差异，本文在图中区分出了黄河流域整体、黄河上游、黄河中游、黄河下游四部分。

图1 2007—2019年黄河流域城市经济高质量发展效率趋势

从流域整体来看，城市经济高质量发展效率历经了一个波动上升的过程。

从2007年的0.587最终上升至2019年的0.697，研究期间流域城市整体的经济高质量发展效率均值为0.571。分阶段来看，流域城市经济高质量发展效率在2007—2010年处于相对稳定状态，2011—2015年大幅下降，2016—2019年迅速上升并超越2007年的初值，效率大幅度上升。2008年爆发金融危机，对经济社会造成不利冲击，但得益于当时较快的经济增长速度和政府的经济刺激调控，经济高质量发展效率保持平稳。2010年以后，经济刺激的正面效应逐渐减弱，经济增长乏力、环境污染加剧等负面效果渐渐凸显，因此，2011年后经济高质量发展效率逐步下降。2016年后国家开始深入推动供给侧结构性改革，领导干部绩效考核中弱化GDP作用，加大民生和生态环境的考核中权重，矫正了劳动、资本、土地、制度等要素配置扭曲，各地政府注重追求经济社会结构优化的内涵式发展，故2016后，黄河流域城市经济高质量发展效率大幅度上升。

从黄河流域上、中、下游划分角度，上游、中游、下游三大区域经济高质量发展效率变化趋势与黄河流域整体效率变化趋势基本保持一致，在2007—2010年围绕均值上下波动，2011—2015年大幅下降，2016—2019年快速上升。三大区域中，黄河上游经济高质量发展效率最高，从2007年的0.737变化为2019年的0.782，微小上升，研究期间效率平均值达0.691。其次是下游，效率从2007年的0.541变化为2019年的0.714，上升幅度巨大，研究期间效率平均值为0.529。最低是中游，效率从2007年的0.476变化为2019年的0.602，上升幅度较大，但研究期间效率总体平均值仅为0.485。黄河上游地区生态环境良好，其发展得益于低投入、低排放的特征，污染较为轻微，经济高质量发展效率较高。黄河下游地区经济比较发达，自2016年来大力推进供给侧改革，经济高质量发展效率得到大幅提升。黄河中游地区生态环境脆弱，能源蕴藏丰富，发展中要素投入高，污染排放高，经济高质量发展效率水平较低。

（二）黄河流域城市经济高质量发展效率影响因素分析

1.模型回归结果分析

根据效率测算结果可知，黄河流域上游、中游、下游之间效率存在较明显的差异，因此本文分别对黄河流域整体、黄河上游、黄河中游、黄河下游进行面板回归分析。分组回归分析中，本文分别对每组回归进行豪斯曼检验，以确定每组适用于随机效应模型或固定效应模型。根据检验结果，黄河流域整体和黄河上游拒绝随机效应的原假设，适合选用固定效应模型。黄河中游和黄河下游则接受随机效应的原假设，因此选用随机效应模型。回归过程借助stata15.0软件，结果如表1所示。

从黄河流域整体的结果来看：（1）人口密度（Popden）的估计系数在1%的水平上显著，这表明人口密度的增大可以显著提升经济高质量发展效率。（2）经济发展水平（lnEconomic、sqlnEconomic）一次项系数在1%水平上显著为负、二次项系数在1%水平上显著为正，这表明经济发展水平对经济高质量发展效率的影响效果是U型的，开始时会抑制经济高质量发展效率，后期则起促进作用。（3）财政状况（Finssr）估计系数在10%的水平上显著，但是系数符号为负，这表明以财政自给率为指标的财政情况的提高对经济高质量发展效率起抑制作用。（4）科技支出（lnTS）回归系数在1%水平上显著为正，表明黄河流域整体的科技支出促使经济高质量发展效率得到提升。（5）政府主导（lnGL）的回归系数为负，且在1%的水平上显著，这表明政府支出占GDP比例的提高对经济高质量发展效起抑制作用。（6）产业结构（IS）回归系数为正，但是不显著，这表明产业结构高级化没有显著提升黄河流域城市整体的经济高质量发展效率。

从黄河流域上、中、下游的分组结果来看：（1）人口密度（Popden）对黄河流域上游和中游经济高质量发展效率的作用效果与流域整体保持一致，均起显著的正向作用，但对黄河下游影响不显著。（2）经济发展水平（lnEconomic、sqlnEconomic）对黄河上游、中游、下游经济高质量发展效率的影响方向与流域整体一致，均为“U”型趋势关系，在中游和下游这种影响则是不显著的。（3）财政状况（Finssr）对黄河中游和下游经济高质量发展效率的影响与对黄河流域整体影响一致，均为显著负向作用，对上游的影响则不显著。（4）科技支出（lnTS）对黄河中游经济高质量发展效率的影响显著为正，与对流域整体影响一致，对上游和下游的影响则不显著。（5）政府主导（lnGL）对黄河中游和下游经济高质量发展效率的影响显著为负，对黄河上游的影响不显著。（6）产业结构（IS）对黄河下游地区呈显著正向影响，对黄河上游、中游地区影响不显著。

2.稳健性检验

用财政一般预算支出与财政一般预算收入的比值替代原有指标表征财政状况，用第三产业增加值与第二产业增加值之比替代第三产业增加值占GDP之比表示产业结构，其他指标保持不变，进行稳健性检验。所得结论基本与前文一致。

三、结论与启示

本文使用考虑非期望产出的超效率SBM模型，测算了黄河流域城市经济高质量发展效率，并运用面板回归模型分析了黄河流域整体和上游、中游、下游效率影响因素。研究发现：（1）黄河流域城市经济高质量发展效率整体水平较低，上中下游之间效率差异明显，上游效率最高，下游次之，中游最低；（2）从流域整体的经济高质量发展效率影响因素来看，人口密度和科技支出促进了效率提升，财政状况和政府主导则表现出抑制作用，经济发展水平则是先抑制、后促进的影响，呈现出一种“U”型走势；（3）从影响因素的区域异质性看，人口密度促进上游与中游效率提升，产业结构提升了下游效率。

本文研究结论对提升黄河流域城市经济高质量发展效率具有一定的政策启示：（1）黄河流域城市经济高质量发展效率整体水平较低，流域各地应贯彻新发展理念，构建新发展格局，推动高质量发展，尤其注意提升流域中游效率；（2）黄河流域各地应当持续推动经济发展水平提升，加大科技支出，降低地方政府对土地财政的依赖，发挥市场在配置资源中的决定性作用，减少政府的行政干预，提升经济高质量发展效率；（3）因地制宜，分类施策，黄河流域上游、中游应加快推进新型城镇化，推动人口向城区转移，合理提高城区人口密度，下游应加快产业升级步伐，上中下游共同努力，推动黄河流域生态保护和高质量发展走向深入。