国家生态文明试验区经济高质量发展政策效应研究

陈长，顾红，刘颜

（1.贵州大学 公共管理学院，贵州 贵阳 550025；2.贵州大学 经济学院，贵州 贵阳 550025）

生态问题既是全球性的共同问题，也是我国经济社会发展过程中必须正确解决的问题。为应对日益趋紧的资源约束、严重遭受破坏的生态环境，2012年，党的十八大做出“大力推进生态文明建设”的战略决策，正式将生态文明建设纳入“五位一体”总体布局，这既关系到人类福祉，也关乎人类未来的长远大计。2017年10月，党的十九大站在新的历史起点，首次提出我国已进入“高质量发展”新时代，表明我国经济已由高速增长阶段开始转向高质量发展阶段，同时党的十九大报告中提出的“建立健全绿色低碳循环发展的经济体系”为当前和今后高质量发展明确了方向。2020年10月，党的十九届五中全会提出实现生态文明建设推动高质量发展主题，即正确践行生态环境保护和经济发展之间辩证统一的关系，在经济发展的过程中坚守生态保护红线，既要经济发展也要生态环境保护，实现经济社会系统和自然系统的共生性和多元化的发展目标，成功实践金山银山就是绿色青山的“两山论”。

为加快生态文明建设步伐，党的十八届五中全会和“十三五”规划纲要提出设立统一规范的国家生态文明试验区，旨在为我国生态文明建设进程中探索一条适合我国国情和各地区实际发展情况的生态文明制度模式。2016年，福建、江西和贵州被纳入首批国家生态文明试验区。那么，国家生态文明试验区的成立是否提高了试验区的经济高质量发展水平？此问题的问答对于以生态文明建设推动经济高质量发展具有重要现实意义。

1 文献回顾

经济发展与生态环境状况之间的关系逐渐成为一个不可避免的现实问题。工业革命极大加速了人类对自然资源的开发和利用，形成了以工业技术为依托，以物质财富累积为目标的传统发展观，强调资本积累、自然资源的高消耗、高投入甚至不惜破坏生态环境，以此换取经济快速增长。然而，这种不惜牺牲自然资源和破坏生态环境实现经济快速增长的传统发展观必将导致经济增长逼近甚至突破自然资源的承载力[1]。

为此，兼顾经济发展与生态环境之间协调发展的研究早已成为学术界热点问题之一。环境污染、环境规制与经济增长的关系研究可视为生态文明与经济高质量发展的早期成果。1991年，Grossman &Krueger[2]首次验证了人均收入水平对污染排放物倒“U”型的影响作用。1993年，Panayotou[3]正式提出环境库兹涅茨曲线理论，用以解释人均收入水平与生态环境健康状况之间的倒“U”型关系。此外，1995年，Porter &Van Der Linde[4]关于环境规制对经济发展的正面影响研究之中，主张在经济发展的过程之中应当关注环境保护，实现经济增长和环境保护之间的协调发展，正式提出“波特假说”。在经济高质量发展的概念正式提出之前，国内学者与国外学者类似，着重研究环境质量、环境规制对经济增长的影响，如包群和彭水军[5]利用联立方程组验证中国的环境库兹涅兹倒“U”型曲线的存在性。张卫东和汪海[6]利用对比分组的VAR模型分析了我国环境政策对经济增长与环境污染总体关系的影响。孔祥利和毛毅[7]通过实证研究我国东部、中部和西部地区环境规制与经济增长的区域差异性。2017年高质量发展概念正式提出，众多学者开始研究环境规制对经济高质量发展的影响，与研究环境规制对经济增长质量主要不同点在于被解释变量的选取。由于经济高质量发展相较于经济增长具有更加丰富的内涵，所以对经济高质量发展的指标选取不再单纯以人均GDP、人均收入水平等单一指标为标准，而是采用各种综合评价方法进行测度或全要素生产率作为经济高质量发展的指标。如王群勇和陆凤之[8]利用DEAMalmquist指数测算全要素生产率作为经济高质量发展的代理变量，构建面板门槛模型验证了环境规制对经济增长质量存在“单门槛效应”：环境规制强度低于门槛值时其对经济高质量发展影响显著为正。孔凡文和李鲁波[9]使用因子分析法测算京津冀地区经济高质量发展指数作为被解释变量，利用空间Durbin模型分析环境规制、环境宜居性以及两者交互后对经济高质量发展的本地效应及空间溢出效应。万光彩等[10]利用中介变量模型和中介效应模型分析了环境规制、产业转型与安徽经济高质量发展间的关系，结果表明环境规制能够助推产业升级进而带动经济发展。

综上所述，既有文献关于生态文明建设与经济高质量发展的研究主要倾向于环境规制对经济高质量发展的影响，且研究成果颇为丰厚。但在研究方法上，目前关于生态文明建设对经济高质量发展的影响研究还尚未有关于国家生态文明试验区对经济高质量发展的政策效应分析。为此，本文依据Abadie等[11]所使用的合成控制法对试验区经济高质量发展的政策效应进行评估。合成控制法的优点在于能够从除政策试点省份外其余省份中提取信息并进行线性加权构建一个“反事实”的虚拟对照组，减少了因主观选择对照组而带来的影响。

2 研究设计与数据说明

2.1 合成控制法（SCM）

由Abadie &Gardeazabal[12]提出的合成控制法（synthetic control model，SCM）是当前较为有效的政策效应评估方法之一，首次被应用于西班牙Basque地区恐怖活动的经济成本研究，随后被用于研究美国加州控烟法的政策评估[11]。国内运用合成控制法进行相关研究起步时间较晚，从2019年逐渐增加，如田颖[13]对国家创新型产业集群对区域创新的影响研究，张颖[14]等研究自贸区建设对区域经济增长的影响，刘传明[15]对碳排放交易试点对碳减排的政策效应研究等。

合成控制法的基本原理为：通过对除处理组以外的所有控制单位计算出一组能够拟合处理组的最优权重，再根据最优权重对控制单位线性组合拟合出一个虚拟的且与试验组具有相似特征的合成试验组，即构建一个与处理组特质相近的“反事实”处理组，通过分析政策实施后试验组和合成试验组之间的变化差异即为政策效应。其优点是可以在一定程度上避免主观选择控制组带来的内生性问题[16]。

因此，本文运用合成控制法对首批国家生态文明试验区福建、江西和贵州生态文明建设对经济高质量发展成效进行评价，对其余27个省份（西藏和港澳台地区除外）采用合成控制法计算最佳权重并进行线性组合，分别合成为合成福建、合成江西和合成贵州。以福建为例，假设能观测到J+1=28个省份共T年的经济高质量发展水平Yjt，Yjt表示第j个省份第t年的经济高质量发展水平，并假设其在时间点T0正式成为国家生态文明试验区，其余J个省份不受该政策影响，即为控制组或对照组；T0为政策首次执行时间（2016年），满足1≤T0≤T。将定义为第j个省份在t时刻没有成为国家生态文明试验区的经济高质量发展指数，表示第j个省份在t时刻成为国家生态文明试验区后的经济高质量发展指数。因此，表示成为国家生态文明试验区所带来的经济高质量发展成效。假设当t≤T0时，所有省份j满足；当T0≤t≤T时，则满足。因此，试验区试点政策实施前后的经济高质量发展成效可用表示。如果γjt＞0，则国家生态文明试验区的成立提高了试验区经济高质量发展水平；如果γjt＜0，则该政策降低了试验区经济高质量发展水平；如果γjt=0，则该政策对试验区经济高质量发展水平没有影响。可以直接观测，但却无法观测，因此要确定政策效应γjt的大小须先对进行估计，从其余28个控制省份当中合成一个福建作为的“反事实”结果。具体形式如下：

式中：Zj为m×1维列向量，表示第j个省份不受政策影响的控制变量；θt为1×m维参数行向量；δt为时间固定效应，μj表示省份j不可观测的固定效应；λt为不可观测因素的时期效应；εjt为扰动项。通过上式估计，其中，利用未成为国家生态文明试验区的j个省份作为控制组来分别合成2016年以前的3个国家生态文明试验区。考虑一个j维权重向量ω=(ω2,ω3,…,ωj+2)T代表潜在的合成控制组合，对任意的j都满足ωj＞0，且，ωj为第j个控制组省份对合成试验组省份的贡献率，则合成控制变量为：

假定存在最优解向量组 ，满足：

Abadie等[11]已证明通过目标规划进行最优解求解，可以使上式等式左边趋于0，这意味着可以用来近似替代。因此，国家生态文明试验区的成立对经济高质量发展影响的成效估计值为：

对试验区试点政策效果γjt进行估计的难点在于寻找一组最优权重。Abadie等[11]已经证明通过选择最小化X1和X0之间的距离来确定最佳权重ω*。X1表示试验区成立前地区的C×1维预测变量（C为预测变量的个数）；X0是C×J维矩阵，X0的第j列为第j个省份试验区成立之前相应的特征向量。V是一个C×C的对称正半定矩阵。根据Abadie开发的synth程序可以计算得到V，使得|X1-X0W|达到最小，即合成地区尽可能拟合出试验区成立之前的经济高质量发展水平。通过加权后得到的合成地区的经济高质量发展水平，实际上是模拟了试验区未成立前的经济高质量发展水平，即所谓的“反事实”，试验区与其合成地区之间的经济高质量发展水平差异即是国家生态文明试验区成立后对该地区经济高质量发展的影响。

2.2 数据来源与变量说明

本文选取2006—2019年中国30个省份（不含西藏和港澳台地区）共14年的省级面板数据作为研究对象。数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》和考察期内各省份统计年鉴以及国家统计局新版数据库。部分缺失值采用插值法或利用算数平均值进行填补。

（1）被解释变量：本文借鉴罗春婵等[17]的研究方法，根据高质量发展内涵以及国家生态文明试验区的特性，从经济增长、经济稳定、经济创新、经济结构、经济效益以及绿色经济六大维度构建经济高质量发展评价体系，将主成分分析法和主客观赋权法相结合，对中国省际经济高质量发展水平进行测度，并以此作为经济高质量发展的代理变量。

（2）预测变量：经济高质量发展影响因素众多。本文参考现有文献，将选取以下控制变量：对外开放程度（open），采用进出口总额占地区生产总值来衡量[18]；城市化水平（urban），通过城镇人口/总人口测算得到[19]；政府干预程度（igov），采用政府财政支出占GDP比重衡量；科技水平（tech），以R&D经费投入强度来衡量；产业结构优化（indus），通过第三产业增加值占GDP比重进行计算[20]。环境规制（ereg），通过地区生产总值/能源消费总量得到[21]；经济规模（lnecs），采用人均GDP的对数值来衡量[19]；人口密度（lndpop），选取单位面积人口数的对数值来衡量[19]。

各变量的描述性统计结果如表1所示。

表1 描述性统计

3 实证分析

本文实证分析思路如下：（1）运用合成控制法（SCM）初步检验国家生态文明试验区的成立是否会对试验区经济高质量发展产生影响；（2）运用安慰剂检验（Palcebo test）和排序检验（Permutation test）对政策效应进行有效性分析；（3）为了检验国家生态文明试验区试点政策的稳健性，本文进一步使用双重差分模型（DID）继续进行稳健性检验。

3.1 合成试点省份的权重设置

本文以2006—2019年的省际经济高质量发展指数（HQE）作为结果变量，以经济规模、开放程度、人口密度、创新水平等作为预测变量来合成虚拟对照组。根据Abadie等[11]编写的synth指令，运用Stata15.0软件对国家生态文明试验区省份所对应的权重进行计算。各个试验区对应控制组省份的权重如表2所示。

表2 试验区对应控制组省份权重

3.2 实证结果分析

国家生态文明试验区省份与其合成省份的经济高质量发展水平的演变趋势如图1所示，垂直虚线为目标省份成为国家生态试验区的时间，虚线左侧为试验区成立之间的时期，虚线右侧为试验区成立之后的时期。从图1可以看出，福建、江西和贵州的真实经济高质量发展水平与其各自对应合成的省份的经济高质量发展水平在成为试验区之前没有显著差异，都呈现出一定的上升趋势，这表明在国家生态文明试验区成立前，目标省份与其合成目标省份的拟合程度较好；但在国家生态文明试验区成立以后，3个试验区与其各自对应合成省份的经济高质量发展水平出现了较明显的偏离，这表明国家生态文明试验区的成立对当地经济高质量发展水平具有影响作用。

图1 实证结果

具体来看：（1）福建在成为试验区之前与合成福建的经济高质量发展水平拟合程度较高，说明在政策实施之前二者没有明显差异。启动试验区政策后，福建的经济高质量发展水平曲线明显高于合成福建的经济高质量发展水平曲线，这说明福建自成为试验区以来，在经济高质量发展方面取得了显著的成效。（2）江西在成为试验区之前与合成江西的经济高质量发展水平曲线几乎重合，因此能够更好显示政策实施的效果。2016年之前，江西经济高质量发展水平呈现增长趋势。成为试验区之后，其经济高质量发展水平与其合成福建的经济高质量发展水平没有显著差异，而是经过一段时间后才逐步偏离合成福建的经济高质量发展水平曲线，这说明江西在成为试验区之后的政策效应可能存在一定滞后。（3）试验区试点政策实施之前贵州与合成贵州经济高质量发展水平走势基本重合。但成为试验区之后，其经济高质量发展水平明显高于合成贵州的经济高质量发展水平，表明其政策效果明显。上述实证结果初步表明国家生态文明试验区的成立能够促进经济高质量的发展。

值得关注的是，在福建、江西和贵州3个省份中，贵州因试验区试点政策而带来的政策效应是最高的，可能的原因在于贵州作为3个试验区省份当中较不发达的省份，试验区政策使得省内丰富的自然资源得到合理开发和运用，进而在一定程度上释放了贵州的经济高质量发展潜力[22]。而福建作为3个省份当中最发达的省份，其政策效应是最低的，可能原因在于福建本身经济发展状况较好，在经济建设的过程中更加注重生态文明建设，因此在试验区政策实施后其政策效应较低。

3.3 有效性检验

3.3.1 安慰剂检验

上文实证结果显示国家生态文明试验区的成立能够促进当地经济高质量发展水平。为排除试验区经济高质量发展水平的提升是源于某些偶然因素的可能性，而非来源于国家生态文明试验区的成立。因此，为了检验政策效应的有效性，借鉴Abadie等[11]提出的安慰剂检验（Placebo test）对政策效应进行有效性分析，证明上述实证结果中试验区经济高质量发展水平差异来源于国家生态文明试验区试点而非来自某些共同偶然因素。安慰剂检验法基本思路为：选取3个在样本期间没有成为国家生态文明试验区的省份来分别作为福建、江西和贵州的安慰剂，然后同样运用合成控制法对其进行分析，如果发现作为安慰剂的省份与其对应试验区经济高质量发展水平趋势相同，则说明合成控制法得到的结果不可靠，也就不能说明试验区试点政策对经济高质量发展的影响；否则，说明本文结果是有效的。对于“安慰剂”省份的选择遵循对拟合试验区试点省份贡献度最高的控制组省份原则。根据表2中各个试验区对应控制组省份的权重，选取浙江、安徽和甘肃运用合成控制法分别作为福建、江西和贵州的安慰剂检验，结果如图2所示。

图2给出了对3个试验区的安慰剂检验结果。从图中可以看出：浙江与合成浙江、安徽与合成安徽以及甘肃与合成甘肃不论是在试验区试点政策前还是政策后，各自的经济高质量发展水平曲线走势基本重合。可见，与各个实际试验区具有高度相似性的控制组省份在成为假定试验区之后，经济高质量发展水平未受到影响。这一检验证明了前文实证结果分析得到的试验区试点的政策效果并非偶然因素导致。

图2 有效性检验：安慰剂检验

3.3.2 排序检验

进一步地，本文参考Abadie等[11]提出的排序检验（Permutation test）来进一步验证实证结果在统计意义上是否显著。排序检验基本思路为：选取一系列非试验区控制组省份，依次假设其同样在2016年被设立为试验区，再对每个假定试验区依次运用合成控制法得到其“政策效应”（即政策实施后经济高质量发展水平的真实值与合成值之间的误差），进而将实际试验区的“政策效果”与所有假定试验区的“政策效果”进行比较，若实际试验区的政策效果明显大于假定试验区的“政策效果”，则意味着政策效果是显著的。而用于进行排序检验的非试验区控制组的选取原则参考刘乃全和吴友的研究[23]：剔除平均预测标准差RMSPE①参考Abadie等[11]的研究，，其中Y_real代表真实的试验组，Y_synth代表合成的试验组。RMSPE用来衡量SCM是否能对随机选取的控制组进行较好的合成。如果RMPSE值较大，则说明合成控制法不能很好地拟合该试验区省份在2016之前的经济高质量发展水平。高于实际试验区省份RMSPE 2倍的控制组省份，因为如果某个省市在政策实施之前的拟合效果不理想，即RMPSPE值较大，那么即使政策实施后该省市具有显著政策效果也不能说明该政策效果是由于政策实施所带来的。根据此原则，最终为每一个试验区选取进行排序检验的控制组省份个数为：福建16个、江西8个、贵州11个。图3展示了使用排序检验法对福建、江西和贵州进行著性检验的结果。

图3表明，2016年之前，3个试验区经济高质量发展水平的政策效应与其他省市的曲线差距并不明显。但在2016年之后，福建、江西、贵州的经济高质量发展水平的政策效应曲线明显在与各自对应控制组的曲线之上，意味着控制组省份要得到与试验区省份相同的政策效果是小概率事件，这一检验再一次证明了试验区省份的政策效果与控制组省份“政策效果”存在显著差异，从而说明了国家生态文明试验区的成立显著提高了试验区经济高质量发展水平。

图3 有效性检验：排序检验

4 进一步检验

本文进一步参考刘传明等[15]和谢晗进等[24]将合成控制法与双重差分法相结合的方法，采用SCM-DID方法对试验区的政策效应进行进一步稳健性检验。采用SCM-DID能够解决DID模型中主观选择控制组带来的内生性问题。

4.1 合成控制—双重差分法模型的构建

本文采用SCM-DID方法对国家生态文明试验区经济高质量发展的政策效果进行稳健性检验。其基本思想如下：选择合成控制法中计算的权重超过15%的控制组省份作为对照组，以目标省份作为处理组再进行一次双重差分检验。根据上述原则，将福建、江西和贵州3个首批国家生态文明试验区作为试验组，将浙江、安徽、云南、甘肃和宁夏作为对照组，同时试验区成立前为对照组，试验区成立后为试验区。基于此，本文设置了treated和t两组虚拟变量，treated表示组间虚拟变量，试验区省份为1，非试验区省份为0；t表示时间虚拟变量，试验区试点政策实施之前为0，实施之后为1。具体计量模型如下所示：

式中：i表示第i个省份；t表示年份；HQE为被解释变量经济高质量发展指数；时间虚拟变量ttime与组间虚拟变量treatedgroup之间的乘积t×treated为双重差分项，其回归系数β3表示试验区试点政策的净效应；X表示控制变量，包括环境经济规模、环境规制强度、政府干预程度、城镇化率、开放程度、人口密度、科技水平以及产业结构优化。

4.2 稳健性分析

表3报告了SCM-DID的回归结果。OLS(1)表示未加入控制变量的最小二乘法回归结果，OLS(2)表示加入控制变量的最小二乘法回归结果；FE(1)表示未加入控制变量的个体时间双向固定效应回归结果，FE(2)为加入控制变量的个体时间双向固定效应回归结果。我们发现除了OLS(1)的回归结果外，其余回归结果中的β3均为正值且在统计水平上显著，这再次表明国家生态文明试验区对促进经济高质量发展水平具有较强的稳健性。

表3 基于SCM-DID方法的回归结果

5 结论与启示

国家生态文明试验区的最大价值在生态、最大责任在生态、最大潜力也在生态。新时代背景下，我国既面临巨大的发展机遇又面临着多样的风险挑战，做好生态文明建设工作是推进各地区高质量发展的重要一环，而以生态文明建设引领区域经济高质量发展是未来一段时期内我国实现“绿水青山”价值转化的目标追求，因此，推进首批国家生态文明试验区建设不仅是实现这一目标的关键起点，更是后期推动试验区经济高质量发展的基础，这一举措进一步体现了我国始终坚持“保护和发展齐头并进”的可持续发展理念，以生态文明试验区建设的成功实践奋力书写金山银山与绿色青山“两山”转化的完美答卷。为此，本文基于2006—2019年中国省际面板数据，采用合成控制法对国家生态文明试验区的经济高质量发展水平效应进行评估，研究发现：

（1）合成控制法的评估结果表明，福建、江西和贵州成为国家生态文明试验区后经济高质量发展水平具有显著的提升成效。安慰剂检验结果表明，福建、江西和贵州三个试验区省份各自对应“安慰剂”省份，即浙江、安徽和甘肃与合成浙江、合成安徽和合成甘肃的经济高质量发展曲线的走势与实证结果不一致，说明合成控制法得到的“福建、江西和贵州成为国家生态文明试验区后经济高质量发展水平具有显著的提升成效”的结论具有有效性；排序检验结果表明，福建、江西、贵州的经济高质量发展水平的政策效应曲线明显在与各自对应控制组的曲线之上，进一步说明了国家生态文明实验区的成立对经济高质量发展具有显著的促进作用。

（2）通过合成控制法选取权重高于15%的控制组省份作为双重差分模型的对照组，包括浙江、安徽、云南、甘肃和宁夏，再运用双重差分模型对国家生态文明试验区整体成效进行稳健性检验。结果表明，不论是否加入控制变量，β3均为正值且在统计上具有显著性，表明国家生态文明实验区的成立能够显著提高经济高质量发展水平。

生态文明建设的核心是实现经济社会和自然系统互动与反馈的有机平衡。而首批国家生态文明试验区的成立是我国关于生态文明体制机制改革决策部署落地的先行区，旨在探索出一套能够与当地实际情况相匹配的生态文明建设制度模式，总结出一套可复制、可推广的国家生态文明试验区的高质量发展道路，打通绿水青山与金山银山之间的转换渠道，将生态禀赋优势转化为发展优势，加快转动能、调结构、提质量的绿色低碳循环发展的经济高质量发展模式，建立经济社会发展与生态文明建设齐头并进的绿色发展格局。