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冯英娟，吴 迪
(长春理工大学 经济管理学院，吉林 长春 130000)
改革开放以来，我国城镇化建设取得显著成效。截至2021年底，我国城镇化率达到64.72%。城镇化见证了我国经济社会的快速发展。中国城镇化发展模式在促进中国国民经济快速增长的同时造成了资源短缺和产能过剩等问题。城镇化进程在优化经济结构和拉动经济总量的同时也影响绿色经济的发展。十八大以来，党中央提出了“新型城镇化”的概念，指出新型城镇化的核心是人的城镇化，不能盲目追求发展速度而轻视城镇化质量。党的十九大对新型城镇化建设进一步提出了要求，强调要注重生态文明建设，构建区域生态保护治理体系，发展城市群，实施跨区域生态环境保护。近年来学者们提出绿色经济效率的概念，将环境代价纳入传统经济效率测算指标中。提高绿色经济效率对于新时代我国经济高质量发展起着至关重要的作用。《吉林省新型城镇化规划(2014-2020年)》指出要在城镇化进程中融合生态文明的理念，着力提升城镇品质，注重生态型城镇化建设。基于此，本研究利用吉林省2010-2019年9个城市(州)的面板数据，就吉林省新型城镇化水平对绿色经济效率的影响进行分析，对探讨如何实现可持续发展，推动能源、环境和经济融合发展具有一定的现实意义。
学者对于城镇化与绿色经济效率之间的研究体现在城镇化对绿色经济效率的影响关系以及城镇化对绿色经济效率的影响机理2个方面。
在城镇化对绿色经济效率的影响关系研究中，部分文献重点研究城镇化与绿色经济效率的耦合协调性，王玉帅等[1]运用协调度模型研究了2009—2014年华东地区城镇化建设与生态效率之间系统耦合协调度的发展以及变化，发现华东地区二者的耦合匹配度呈波动缓慢上升趋势且各省份之间耦合类型跨度较大。姜亚俊等[2]借助耦合协调度模型指出山东省新型城镇化与生态环境的耦合协调度总体上协调度不高，处于初级阶段。多数研究则关注二者之间的因果关系。任阳军等[3]在其研究中提出，城镇化水平和绿色经济效率在全国层面上存在U型关系，同时不同地区处于U型曲线的不同阶段。钱龙[4]研究表明，随着城市发展水平的提高，其区域绿色经济效率也会呈现出上升趋势，该研究认为城市发展水平高的城市比相对低的城市有更高的绿色经济效率。王亚平等[5]认为在不同区域城镇化对绿色经济效率的影响存在空间异质状况，对东北地区表现为2004年以前城镇化抑制绿色经济效率提升，从2005年则开始起促进作用。范秋芳等[6]提出从全国层面上，新型城镇化水平显著且持续地促进绿色经济效率提升。在城镇化对绿色经济效率的影响机理研究方面，范建双等[7]测度了2000—2014年我国省际层面的绿色经济效率，并从理论分析和实证检验2个角度研究人口城镇化对绿色经济效率的影响效应和作用机理，武宵旭和葛鹏飞[8]以1995—2014年“一带一路”跨国面板数据为研究样本，实证研究发现城市化(城市人口占比)对绿色全要素生产率存在先负后正的直接影响效应，其中城市化以金融结构和金融效率为媒介，加速了绿色全要素生产率的下降。
综上所述，现有文献在新型城镇化对绿色经济效率的影响关系研究中，研究结论多认为，在全国层面上二者之间存在非线性关系，由于不同地区的经济等情况不同，地区之间存在区域异质状况。研究对象多为全国或沿海发达区域，对于欠发达地区的研究较少。本文利用吉林省2010-2019年9个城市(州)的面板数据，对吉林省新型城镇化水平对绿色经济效率的影响进行研究。
绿色经济效率体现了经济增长和生态环境的协调发展，新型城镇化水平对绿色经济效率的影响机制从经济效应、人口效应和社会效应3个方面进行阐述。
从经济效应的角度来看，新型城镇化为绿色经济的发展提供了资本积累，资本的大量积累推动了地区经济发展和技术创新，有利于提高资源的配置效率。在污染处理技术不断提高的同时促使非期望产出排放减少，由此绿色经济效率水平提升。另一方面新型城镇化进程加速了产业的分工和重组，优化了产业间的协同效率，促进产业集聚。产业集聚优化了城市要素资源集聚，为城市产业结构升级提供动力，通过提高产出效益间接提高绿色经济效率。
从人口效应途径来看，一方面城镇化的过程是人口从乡村向城镇转移的过程，人力集聚带来显著的规模经济效应，优化城市空间布局，促进劳动生产力增长[9]。随着城镇化水平的不断提升，人口集聚带来知识溢出效应，从而推动地区经济发展，提高生产力从而提升绿色经济效率。另一方面城镇化进程带来的人口集聚造成了交通拥堵和环境污染等负面效应[10-12]，人口增长导致的城市垃圾、污水会转移到周边的城郊地区，加大城市生态环境的压力，加剧城市环境失衡[13]。因此人口集聚效应对绿色经济效率存在着正向和负向双重影响。
从社会效应角度来看，传统的城镇化过程忽视了与城镇规模相配套的公共服务供给，片面追求城镇化率的增长，而新型城镇化包含了交通、医疗等各个方面的发展，很大程度上改善了公共服务的供给，并通过一定的途径转变为经济效益，这些社会发展为绿色经济效率提升提供了坚实保障。同时新型城镇化强调要推动城乡区域协调发展，不断加强生产要素在城乡之间的配置，优化产业机构，以此提高劳动生产率，提高绿色经济效率[14]。另一方面，城市公共服务的提升需要不断完善城市基础设施，在基础设施建设的过程中不可避免消耗大量的原材料，由此造成环境污染[15]。而基础设施的过度建设也会造成资源浪费，降低绿色经济效率。因此，新型城镇化的社会效应对绿色经济效率也具有双重影响。
3.1 模型设定
为探讨吉林省新型城镇化水平对绿色经济效率的影响，设置经济发展水平、财政支出规模、产业机构、科技投入4个控制变量，建立计量模型：
geeit=a0+a1ulit+a2Xit+εit
(1)
式(1)中，i为吉林省各地级市(州)；
t为年份；
gee表示绿色经济效率；
ul为新型城镇化水平；
Xit为所有的控制变量的集合；
εit代表随机误差项。
3.2 变量说明及测算方法
3.2.1 被解释变量：绿色经济效率(gee)测算指标选取及测算方法
高质量发展是“十四五”时期我国经济社会发展的主题，绿色发展则是我国从经济高速增长转向高质量发展的重要标志。传统的经济效率追求最少投入从而获得最大产出，忽略了发展过程中的资源环境问题而绿色经济效率强调经济、社会和环境的协调发展。目前绿色经济效率的测算方法主要包括随机前沿法(SFA)、基于DEA的指数分析法以及数据包络法(DEA)。其中数据包络法被国内外众多学者采用计算绿色经济效率，传统的数据包络法存在投入指标和产出指标之间存在松弛性的问题。由此Tone[16]提出了SBM模型，在模型中加入松弛变量，弥补了传统DEA的不足，并在此基础上创立了超效率SBM模型，对效率值进一步进行比较，从中选出最优值。基于此，本文选取劳动力投入、资本投入以及能源投入作为投入指标，GDP为期望产出指标，非期望产出选择工业生产过程中的烟尘、工业废水以及二氧化硫排放量三个指标，采用非期望产出、非径向非角度的超效率SBM模型测算吉林省绿色经济效率。具体指标设定见表1，具体模型如下：
s.t.
其中,ρ是DMU的绿色效率值，共有n个决策单元记为DMUj,每个决策单元共有m种投入与q种产出，分别记为xi与yr,si-、sr+、stb-表示投入、期望产出、非期望产出的松弛变量，λ为权重变量。
3.2.2 核心解释变量：新型城镇化水平(ul)测算指标及测算方法
结合新型城镇化内涵并进一步根据相关学者的观点，本文从人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化、生态城镇化以及科技创新城镇化5个方面，选取城镇人口比重、城镇登记失业率等19项指标构建吉林省新型城镇化水平综合评价指标体系，运用熵值法对吉林省新型城镇化水平进行测算。具体指标见表1。
表1 新型城镇化质量与绿色经济效率指标体系
3.2.3 控制变量
①产业结构(is)。采用第三产业产值占GDP比重来表征地区产业结构。第三产业产值增加表示第二产业产值比重会相对减少，各地区对资源的消耗改变进而对绿色经济效率产生影响。②科技投入(sti)。采用城市财政预算的科技支出占GDP的比重来表征科技投入水平。科技投入能够促进科技创新，从而提高资源利用率，降低环境压力，进而对绿色经济效率产生影响。③经济发展水平(el)。本文采用人均GDP来表示经济发展水平。经济发展水平越高，城市的开放空间、绿地、公园以及河流等生态基础设施水平越高，绿色经济效率可能越高。④财政支出规模(fel)。以城市GDP中财政支出所占比重来表示财政支出规模。财政支出规模体现了财政职能发挥作用的强度，政府财政支出可以改善城市生态基础设施、促进制造业不断进行科技创新从而降低资源消耗。同时通过环境规制减少工业污染物排放，从而提高绿色经济效率。
3.3 数据来源与描述性统计
以吉林省9个城市(州)2010-2019年的时间序列数据作为样本，全部数据都来自于历年《吉林统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及吉林省各个市(州)的统计年鉴。在进行回归之前，本文先对相关变量进行描述性统计，对变量进行简单的数理分析，主要包括均值、最大值、最小值以及标准差。各变量的描述统计结果见表2。
表2 变量描述性统计结果
4.1 OLS与2SLS估计结果及分析
表3中列举了吉林省新型城镇化水平对绿色经济效率影响的计量结果。其中第一列为普通最小二乘法(OLS)的回归结果。从中可以看出，核心解释变量ul的回归系数为1.16，在1%的水平上显著。这似乎说明吉林省新型城镇化水平对绿色经济效率的影响是正向明显的，但对这一研究结论需要持谨慎态度，因为如果新型城镇化水平是内生性变量，将会对研究结果的无偏性产生影响。从理论上看，新型城镇化水平和绿色经济效率之间可能存在逆向因果关系，新型城镇化通过推动经济水平增长、促进科技进步、完善公共服务供给等途径提高绿色经济效率，而绿色经济效率的提高反过来也会改善环境污染，提高资源利用率从而提高新型城镇化水平。上述逆向因果关系导致解释变量可能内生性的问题，使得OLS的结果不再有效。因此，为减轻内生性的干扰，本文参考赵冲[17]的做法，工具变量选取自变量ul的一期滞后项，采用两阶段最小二乘法进行回归。经回归可知一阶段回归的F值为80，根据经验，当F统计量大于10时，即可拒绝存在“弱工具变量”的原假设，由于本文回归方程的工具变量与核心解释变量的数量均为一，故不存在工具变量“过度识别”的问题，因此工具变量有效。
表3 回归结果对比
从2次回归的结果来看，OLS和2SLS的核心解释变量ul的回归系数均在1%显著性水平上为正，且在相同的显著性水平上，2SLS回归结果的自变量系数大于OLS回归结果的系数，说明消除内生性的影响后，吉林省新型城镇化水平对绿色经济效率的推动作用更加明显。从回归结果来看，在样本研究的十年间，吉林省新型城镇化水平对绿色经济效率的影响为正且通过了1%水平的显著性检验，这表明吉林省新型城镇化可以有效促进地区绿色经济发展，提高绿色经济效率。
为了检验回归结果的稳健性，采用逐步回归法进行回归，依次引入核心解释变量以及控制变量，分5组进行回归，回归结果见表4。从表4的结果可知，加入控制变量产业结构、科技投入、经济发展水平和财政支出规模后，绿色经济效率的系数大小发生了改变。表明控制变量对吉林省新型城镇化水平和绿色经济效率的互动有一定的约束作用。具体分析如下：①产业结构对绿色经济效率具有负向影响。这可能是因为目前吉林省整体产业结构不合理，传统的第二产业在吉林省经济发展中占据主导地位，经济发展高度依赖自然资源，增大了环境压力，不利于绿色经济效率的提高。②科技投入有助于绿色经济效率的提升。这是因为政府对科技的投入提高了企业在生产过程中的研发效率和技术水平，提高了资源的配置效率，进而提升绿色经济效率。③经济发展水平会促进绿色经济效率的提高，这是因为随着经济发展水平的提高，政府更加注重生态环境的保护，从而促进企业和有关科研机构不断创新发展节能减排技术，提升资源利用效率，推动绿色经济发展。④财政支出规模会制约绿色经济效率的提高，但该影响不显著。
表4 2SLS估计结果
4.2 稳健性检验
为了检验吉林省新型城镇化水平对绿色经济效率的影响所做的回归的稳健性，参考王淑贺和王利军[18]的做法，利用非期望产出DEA模型代替超效率SBM模型计算吉林省绿色经济效率，并对二者关系进行检验，稳健性检验与前文一样选用2SLS模型，检验结果见表5。从表5可以看出，无论是否纳入控制变量，核心解释变量的系数在1%显著性水平上为正，这说明前文研究结论稳健可信，吉林省新型城镇化水平对绿色经济效率的促进效应显著。
表5 稳健性检验结果
5.1 研究结论
本文以2010-2019年吉林省9个市(州)为样本，在测算吉林省新型城镇化水平和绿色经济效率的基础上，利用二阶段最小二乘法研究了新型城镇化水平对绿色经济效率的影响。结果表明：在不解决核心解释变量新型城镇化水平内生性的条件下，新型城镇化显著促进吉林省绿色经济效率的提升；
通过工具变量法解决了核心解释变量新型城镇化的内生性问题后，新型城镇化对绿色经济效率的促进作用更为显著，由此可见吉林省新型城镇化水平的提高可以显著促进绿色经济效率的发展。同时，产业结构、科技投入、经济发展水平等要素作为控制变量逐次加入模型后，核心解释变量的系数均有所变化，表明各控制变量的协同效应也会对新型城镇化与绿色经济效率的关系产生一定影响。
5.2 政策建议
为吉林省今后有效提高绿色经济效率，更好地实现经济绿色健康发展，提出以下政策建议。
(1)在推进吉林省新型城镇化进程中，要秉持以人为本的发展理念，以提升经济社会发展质量为导向。倡导企业进行技术创新的同时提倡绿色消费模式，从源头和末端同时减少资源消耗量，优化能源结构。加强地方政府对学校、医院等基础设施的投资建设以及对教育、医疗、社会保障等公共服务的财政专项支持力度。破除体制障碍，逐步推进农民工市民化，促进城乡一体化协调发展，提高新型城镇化发展质量。
(2)在制定吉林省新型城镇化政策时，应以促进产业结构升级为目标。政府应均衡配置资源使各产业均衡发展，积极改造传统工业，加快新型服务业发展，发展信息技术型产业，推动产业结构合理化、高级化。同时企业也应该积极响应政府绿色发展、产业结构升级的号召，提高自身技术水平和生产效率，促进吉林省绿色经济发展。
吉林省应大力推动科技进步。从实证结果可知，科技投入对绿色经济效率的提高具有显著促进作用，吉林省应继续走科技创新之路，加大科技投入，加大科教财政支出比例，加强人才培养，促进产学研一体化发展。当前吉林省人口外流现象严重，政府应制定优厚的人才引进政策，留住本地毕业生的同时吸引外地优秀人才来吉就业。同时，吉林省还应积极鼓励发展高新技术产业，培育新的区域经济增长点，以应对省内资源性城市资源枯竭的问题。
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