城鎮化、公共支出與中國環境全要素生產率*——基于省際面板數據的實證檢驗

胡建輝 李 博 馮春陽

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城鎮化、公共支出與中國環境全要素生產率*——基于省際面板數據的實證檢驗

胡建輝1李 博2馮春陽1

（1．中央財經大學經濟學院 北京 100081）（2．中國農業大學人文與發展學院 北京 100094）

本文運用考慮非期望產出的SBM方向性距離函數與Luenberger生產率指標方法測度了資源環境約束下中國30個省份2005—2013年的環境全要素生產率，并就公共支出政策在城鎮化作用于環境全要素生產率過程中的影響效應與機制進行了實證研究。結果表明：單純依靠規模化形式的城鎮化發展對增進東西部地區環境全要素生產率的作用效果不明顯，但對中部地區環境全要素生產率的提高卻有積極作用；僅僅依靠擴大政府干預程度和規模對三大區域環境全要素生產率的提高并無益處，而從結構安排上看，提高福利性公共支出占比對增進東部地區環境全要素生產率的影響不明顯，但卻明顯有利于西部地區環境全要素生產率的改進，增加投資性領域的公共支出對增進中部地區環境全要素生產率的效果更為顯著；在城鎮化作用于環境全要素生產率的過程中，東西部地區的公共支出結構產生了顯著的“援助”效應，而中部地區的公共支出結構卻扮演了不明顯的“攫取”角色；除中部地區以外，東西部地區的環境全要素生產率增長并不支持“環境庫茲涅茨曲線”假說，經濟結構和人口年齡結構對三大區域的環境全要素生產率均有不同程度的影響。

城鎮化 公共支出 環境全要素生產率 Luenberger生產率指標

一、引 言

改革開放以來，我國經濟保持了年均9%以上的快速增長，GDP總量已躍居世界第二位，但隨著經濟發展逐步進入新常態，經濟增長的原動力，諸如政府主導的投資和人口紅利等已逐步減弱。基于這一背景，作為一種重要的改革紅利——以“人”為核心的新型城鎮化逐步成為推動我國未來經濟增長的新型動力之一。新型城鎮化固然是一個由市場內在動力不斷推動發展的過程，但也是一個需要政府做好引導和服務的過程。全要素生產率作為一種衡量地區經濟發展績效的重要指標，有效的考慮了勞動和資本等生產要素的投入約束，但遺憾的是其并沒有將資源和環境的約束納入分析框架。資源和環境在可持續發展中不僅是經濟發展的內生變量，而且是經濟發展速度與規模的硬性約束，如果不考慮因經濟發展而可能帶來的環境影響，則會扭曲對社會福利變化和經濟發展績效的評價，進而會誤導政策建議（Hailu e tal.，2000）。

在新型城鎮化戰略實施過程中，城鎮化的規模經濟效應和社會福利效應的充分發揮離不開公共支出政策的作用。以市場有效邊界理論為基礎，政府公共支出對市場失靈領域的干預在多大程度上為宜？在城鎮化作用于環境全要素生產率的過程中，公共支出政策到底扮演怎樣的角色以及具有怎樣的區域特征？為保證在新型城鎮化建設過程中順利實現城鄉基礎設施一體化和社會公共服務均等化，公共支出的規模和結構應該做出怎樣的優化調整？這些問題的解答對于以“人”為核心的新型城鎮化的有序推進具有重要的理論意義和現實意義。

二、文獻回顧

在轉型發展新階段，新型城鎮化建設日益成為增進我國社會全要素生產率的重要推動力，公共支出在其中的重要作用也日益受到人們的廣泛關注。關于城鎮化、公共支出和全要素生產率三者之間關系的研究，國內外學者均取得了豐碩的研究成果。

在城鎮化與公共支出關系方面，國外學者關注的重點在于城市蔓延對公共支出的影響，得出三種結論：一是城市蔓延對公共支出成本具有正效應，城市中某些區域的低密度居住特征會導致公共服務供給的不經濟性，由此造成公共支出的浪費（Carruthers，2002）。二是城市蔓延對公共支出成本具有負效應，隨著人口居住密度的不斷增高，公共服務的成本將出現上升（Ladd，1994）。三是城市蔓延與公共支出之間的關系仍無定論，仍存在一定的含糊性和爭議（Hortas-Rico et al.，2010）。而國內學者在這方面的研究主要集中于兩點：一是城市蔓延與公共支出的關系（牛煜虹等，2013）。二是城鎮化進程中農民工市民化的成本問題（丁萌萌等，2014）。

在城鎮化與全要素生產率關系方面，國外學者的研究側重于產業集聚、人口集聚以及基于技術創新角度的城鎮化對生產率的影響。對產業集聚與生產率關系的研究存在兩種觀點：一是產業的空間集聚對生產率有促進作用（Brulhart et al.，2007）。二是產業集聚與生產率增長之間沒有顯著關系（Rice et al.，2006）。對人口集聚與生產率關系的研究，認為人口集聚程度對經濟增長具有門檻效應（Brülhart et al.，2009）。對基于技術創新視角的城鎮化與生產率關系的研究，認為城鎮化是推動經濟增長的重要因子（Henderson，2000）。與此相似，國內學者的研究也主要集中于這三個方面。對產業集聚與生產率關系的研究，支持派認為集聚經濟對勞動生產率有促進作用（朱英明，2009），條件派認為在某些條件下集聚經濟與勞動生產率有正相關關系（高麗娜，2012）。對人口集聚與生產率關系的研究，認為人口聚集度的上升能夠提高勞動生產率，但存在地區差異（陳心穎，2015）。對基于技術創新視角的城鎮化與生產率關系的研究，認為城市化通過創新中介效應可以顯著提高全要素生產率（魏下海等，2010）。

在公共支出與全要素生產率關系方面，國外學者較多的關注了公共投資和公共教育支出等財政性支出的經濟增長效應，共有兩種觀點：一是認為政府公共支出的擴大能夠促進經濟增長（Aurora，2004）。二是認為政府公共支出對經濟增長有負向效應（Pritchett，2001）。國內學者對公共支出與全要素生產率之間關系的研究也存在較大分歧，有的認為政府公共支出對經濟增長方式轉變或是農村經濟發展等有正向效應（唐穎等，2014）；有的認為公共支出經濟增長效應的發揮是有條件的，這取決于公共支出規模的大小（楊友才等，2009）；有的認為政府公共支出不是經濟增長的原因（鐘正生等，2006）。

從以上研究來看，國內外學者更多的是對城鎮化、公共支出與全要素生產率兩兩之間關系展開的分析，而對三者之間關系的綜合研究，尤其是對公共支出在城鎮化作用于全要素生產率過程中的影響效應與機制的考察卻鮮有人涉及。雖然薛鋼等（2015）在這方面做了開創性的工作，但仍存在兩點不足之處：一是所做考察只是一種整體層面的探究，在城鎮化對全要素生產率的影響中缺乏對公共支出政策作用的區域特征分析。二是城鎮化對全要素生產率的影響并沒有考慮資源環境的約束。因此，本文基于已有研究的不足，采用2005-2013年的省際面板數據對資源環境約束下的全要素生產率進行測度，并就公共支出在城鎮化作用于環境全要素生產率過程中的影響效應與機制以及區域特征進行實證分析。①

三、研究方法

（一）環境技術及其邊界的構建

由于傳統的投入產出分析沒有將污染排放對生產率的影響納入考慮范圍，而在資源環境約束日益緊迫的背景下，污染排放勢必會對生產率產生重要影響。基于這一事實，Fare et al.（2007）把期望產出和非期望產出同時納入生產可能性集當中，提出了一種叫環境技術的概念。假設每一個決策單元使用種投入，生產出種期望產出，并排放種非期望產出。在生產可能性集的一系列假設條件，比如投入與期望產出為可自由處置，聯合弱可處置性和零結合公理等得到滿足的情況下，可運用數據包絡分析方法將環境技術模型化為：

在（1）式中，、和分別為在構建生產可能性邊界過程中需要的期望產出數據、非期望產出數據和投入數據；為權重向量。此外，若上式中加入（表示元素全為1的向量）的約束條件，那么該生產技術為規模報酬可變（VRS），否則為規模報酬不變（CRS）。

（二）環境全要素生產率的測度

傳統DEA模型從徑向和角度兩方面對效率進行度量，但沒有將投入產出變量的松弛性納入考慮范圍，導致效率值不夠準確。Fukuyama et al.（2009）為得到更為準確的效率測度結果，將Tone于2004年提出的能夠處理非期望產出的SBM模型與方向性距離函數相結合，得到如下考慮資源環境約束的SBM方向性距離函數：

按照Grosskopf（2003）和王兵等（2011）的分析思路，根據研究需要我們還可以把Luenberger生產率指標進一步分解為純效率變化（）、規模效率變化（）、純技術變化（）和技術規模變化（）。①

在式（4）中，當五種指標值均大于（小于）0時，分別表示生產率提高（下降）、純效率改進（惡化）、規模效率改進（惡化）、技術進步（退步）和技術偏離規模報酬不變路徑（向規模報酬不變路徑移動）。Luenberger生產率指標的計算需要在CRS和VRS兩種假設下分別求解四個線性規劃，得到八個方向性距離函數。為了盡可能減少Luenberger生產率指標不可行解的數量，本文使用序列DEA方法對Luenberger生產率指標進行計算，該種方法即指每一年的參考技術均由當期和其前期所有可利用的投入產出值決定。

四、中國環境全要素生產率的測度與評價

（一）變量選取與數據說明

本文使用省際面板數據對中國環境全要素生產率進行測算與評價，時間跨度為2005-2013年，所用基礎數據來自于《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《中國環境年鑒》和各地方統計年鑒。②考慮到數據的可獲得性，本文的研究對象確定為剔除香港、澳門、臺灣和西藏后的30個省市，同時為了確保數據統計口徑的一致性，將重慶市相關數據并入四川省。此外，構建科學合理的投入和產出指標體系是運用Luenberger生產率指標對全要素生產率的動態變化進行準確有效評價的前提，關于投入、期望產出和非期望產出的相關指標及數據處理作如下說明：

1、投入變量。本文假定生產過程中需要三種投入要素，分別為：資本存量、勞動力和能源。由于資本存量計算過程較為復雜，本文根據單豪杰（2008）的資本存量估算方法，用固定資本形成總額構造當年資本存量，并以1995年為基期用固定資本形成價格指數對資本存量進行平減處理。對勞動力投入的衡量，本文選擇年末社會從業人口數乘以人口平均受教育年限作為勞動力投入的替代指標。由于各個地區的要素稟賦不同，使得各個地區在能源消費規模和結構方面有較大差異，為了更科學合理的衡量不同地區的能源投入情況，本文將煤炭、天然氣、電力、石油和熱力等能源消費量統一轉換成以“萬噸標準煤”為單位的最終能源消費量。

2、期望產出變量。作為衡量地區經濟發展績效的重要指標，地區生產總值指標被國內外學者廣泛使用。本文參照Ramakrishnan等（2006）的做法，選用“各地區GDP”作為期望產出的衡量指標用來反映各地區年度經濟發展狀況，并利用GDP平減指數以2000年為基期對各年的名義國內生產總值進行平減處理。

3、非期望產出變量。二氧化碳排放總量作為一項使用較為廣泛的產出指標，本文借鑒李斌等（2013）的做法，使用“二氧化碳排放總量”作為非期望產出的衡量指標。出于二氧化碳排放量數據獲得性的考慮，本文依據政府間氣候變化專門委員會（IPCC）提供的碳排放量計算方法，使用煤炭、焦炭、天然氣、燃料油、汽油、煤油和柴油七種化石能源為基準并通過估算加總得到2005-2013年中國各省的二氧化碳排放量。

（二）測度結果和評價

基于2005-2013年30個省市的投入產出數據，本文運用考慮非期望產出的SBM方向性距離函數和Luenberger生產率指標方法，并基于VRS的假設前提測算了我國省際層面的環境全要素生產率。此外，為了便于考察考慮非期望產出和不考慮非期望產出情況下全要素生產率的差異性，表1和表2中同時給出了傳統和環境兩種全要素生產率的變動指數，具體測度結果見表1和表2。

表1 2005-2013年各省份的傳統和環境全要素生產率變動指數

注：表中Malmq代表不考慮環境因素的傳統全要素生產率變動指數，LTFP代表環境全要素生產率變動指數；由于SBM方向性距離函數具有可加性，表中數值為算數平均值。

如表1所示，從區域整體看，不管哪個地區它們的環境全要素生產率的平均增長率都要低于傳統全要素生產率的平均增長率。如就東部地區而言，其傳統全要素生產率在整個樣本期內平均增長了16.5%，而環境全要素生產率僅平均增長6.0%，顯而易見前者要比后者高出很多，類似的情況從中西部地區的測算結果中也可以觀察到。這一現象表明二氧化碳排放等環境污染對我國的全要素生產率造成了損失，這與匡遠鳳等（2012）對考慮和不考慮非期望產出情形的全要素生產率進行研究后所得出的結論基本一致。但是，具體來看，三大區域中各個省份的傳統全要素生產率和環境全要素生產率之間的差異并不具有一致性，廣東、河南和四川等省份的環境全要素生產率的平均增長率要大于傳統全要素生產率的平均增長率，這與其它省份的情況截然相反。究其原因，王兵等（2010）認為這一現象很可能與環境管制促進技術進步的“波特假說”在這些省份得到初步驗證有關，但其并沒有給出更進一步的解釋。環境全要素生產率的增長速度快于傳統全要素生產率的增長速度說明這些省份的節能減排工作取得了實質性效果，其在取得經濟增長的同時也實現了良好的環境治理成效，綠色經濟增長的影子依稀可見。可是，這種環境治理成效的取得固然有環境管制倒逼減排技術進步在這些省份初步發生作用的成份，但基于目前我國正處于經濟轉型期的事實，它在更大程度上可能得益于產業結構轉變、現代企業制度健全以及資源價格的市場化改革等政策措施作用的發揮。

表2 2005-2013年每年的傳統和環境全要素生產率變動指數

注：表中Malmq代表不考慮環境因素的傳統全要素生產率變動指數，LTFP代表環境全要素生產率變動指數；由于SBM方向性距離函數具有可加性，表中數值為算數平均值。

如表2所示，從時間維度看，整個樣本期內，三大區域年度間的環境全要素生產率的平均增長率均不同程度小于傳統全要素生產率的平均增長率，說明不考慮環境因素的影響會高估經濟發展的實際表現，進而會扭曲對社會福利變化和經濟績效的評價。基于上述分析，從環境保護的視角看，應該說環境全要素生產率是一個比傳統全要素生產率更能合理反映區域間實際經濟發展績效狀況的指標。由于環境全要素生產率的動態變化與碳排放密切相關，表明環境全要素生產率比傳統全要素生產率有著更為豐富的內涵，將碳排放作為一種非期望產出能夠比較敏感的反映出因環境消耗的強弱所造成的經濟增長質量的差異。

從區域差異視角看，整個樣本期內，西部地區的傳統和環境全要素生產率的平均增長率最高，九年間分別增長27.8%和8.0%，東部地區次之，九年間分別增長16.5%和6.0%，中部地區的傳統和環境全要素生產率增長最慢，九年間僅分別增長7.7%和1.0%。在西部大開發戰略深入實施過程中，西部地區較好的扮演了“追趕者”的角色，在國家傾斜政策的扶持下已充分認識到經濟發展與環境保護相互協調的重要性，正努力依靠經濟轉型減少經濟增長的代價，通過提高經濟發展質量實現經濟的可持續發展。東部地區雖然在傳統和環境全要素生產率增長指標方面落后于西部地區，但基于東部率先發展戰略背景下的經濟發展水平仍遠遠領先于中西部地區，是中西部地區追趕的對象。中部地區的經濟發展速度和勢頭不僅慢于東部地區，也明顯滯后于西部地區，這種表現有力印證了“中部塌陷”存在的事實，這從側面也反映出中部地區調整經濟發展思路，加快自身改革步伐，實現崛起已迫在眉睫。基于這種區域間的對比，可以看出我國的全要素生產率增長等經濟發展表現呈現十分明顯的區域特征，每個區域現在都處在特定的發展階段，這進一步表明從區域差異角度研究城鎮化、公共支出和環境全要素生產率三者之間的關系是十分必要的，具有重要的現實意義。

五、實證分析

（一）變量選取與數據說明

鑒于所測得的環境全要素生產率指數是一種環比改進指數，為保持數據的一致性，本文選用2006-2013年30個省市的省際面板數據進行城鎮化、公共支出和環境全要素生產率之間關系的實證研究。所用數據均來源于歷年的《中國統計年鑒》、《中國人口和就業統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》以及各省市所對應的地方統計年鑒。關于面板數據模型指標的選取和數據處理作如下說明：

1、被解釋變量

全要素生產率是對社會生產效率總體改進情況進行科學測度的綜合指標，本文選擇上文測得的環境全要素生產率指數作為被解釋變量。由于環境全要素生產率指數衡量的只是生產效率在各年度間的環比改進情況，為了全面真實的反映當年的經濟發展狀況，本文以初始年份為基礎，將社會生產效率的環比改進指數換算成定比改進指數。

2、主要解釋變量

作為新常態背景下制度紅利釋放的一部分，新型城鎮化的發展可能會依靠人力資本的優化和要素資源配置效率的改進來促進全要素生產率的提高。因此，本文借鑒周澤炯等（2013）的做法，選用“分地區年末城鎮常住人口占總人口的比重”來表征城鎮化水平。

公共支出政策作為政府優化公共產品配置結構，矯正市場失靈以補償微觀經濟主體活動正外部性的重要手段，對城鎮化的發展和全要素生產率的提高均有重要影響。結合經濟逐步進入新常態以及財政收入和簡政放權擴大的事實，使用公共支出的相對規模刻畫公共支出行為及其影響更為合適。基于此，本文參照薛鋼等（2015）的做法，選用“公共支出在地區GDP中所占比重”來表征公共支出規模，選用“福利性公共支出在公共支出中所占比重”來表征公共支出結構。為保持數據統計口徑的一致性，福利性公共支出主要從教育、文化體育與傳媒、社會保障和就業、醫療衛生與計劃生育和環境保護五個方面進行考慮。

3、控制變量

對控制變量的選擇，本文主要考慮人均收入水平、經濟結構和人口年齡結構三種因素。其中，借鑒梁俊等（2015）的做法，選用“消脹后的地區生產總值除以各地區年末總人口”來表征人均收入水平；沿用李小勝等（2014）的做法，選用“非農產業總產值占地區GDP的比重”來表征經濟結構；參照齊明珠（2013）的做法，選用“15-64歲年齡人口在地區總人口中的比重”來表征人口年齡結構。

（二）模型設定

根據上述有關被解釋變量、主要解釋變量和控制變量的選取情況，并結合本文研究目的，將實證模型設定如下：

（三）實證檢驗

1、基準回歸分析

經Hausman檢驗后發現，表3中用于基準回歸的模型（1）-（7）均適宜采用隨機效應方法進行估計，在使用Sosa-Escudero and Bera（SEB）檢驗規則對隨機效應模型做序列相關檢驗時，發現模型（4）和（6）并不存在序列相關，而其余模型的序列相關均顯著存在。因此，本文直接選用GLS方法對模型（4）和（6）進行估計，而選用包含AR（1）干擾項的GLS方法對其余模型進行估計。對于使用固定效應方法的模型（8）和（9）而言，運用Wald檢驗和Wooldridge一階自相關檢驗規則檢驗后發現面板數據顯著存在異方差和序列相關，故選用Driscoll-Kraay標準差方法對其進行估計。①

由表3可知，僅考慮城鎮化水平和環境全要素生產率的關系時，東西部地區的城鎮化水平對環境全要素生產率的影響不顯著，而中部地區的城鎮化水平在5%水平下對環境全要素生產率產生了顯著正向影響。究其原因，隨著改革開放的深入，三大區域的改革、人口和資源三種紅利得以逐步釋放，以“制度改革”為顯著特點的城鎮化有效提高了資源配置效率和環境全要素生產率。可是，當經濟體制改革逐漸進入深水區和攻堅期，東西部地區已有經濟體制的深層矛盾逐步凸顯，利益博弈此消彼長，由人口紅利所帶來的經濟邊際效應呈下降態勢。此外，諸如人口老齡化和生態環境破壞等社會問題集中顯現，進一步遏制了城鎮化對提升經濟增長質量和效益的積極作用。而中部地區已有經濟體制的深層矛盾雖已顯現，但其對經濟發展績效提升的阻礙作用仍小于制度改革的促進作用，使得城鎮化發展對環境全要素生產率的改進繼續保持正向影響。

在就公共支出政策對環境全要素生產率的影響進行分析時發現，在其它條件不變的情形下，東部地區的公共支出規模對環境全要素生產率的作用系數為正，且在5%水平下顯著，而中西部地區的公共支出規模對環境全要素生產率的影響系數均為負，且至少通過了5%的顯著性檢驗。由此看出，就東部地區而言，公共支出規模顯著促進了環境全要素生產率的提高，但對中西部地區來說，公共支出規模對環境全要素生產率的提高產生了明顯的抑制作用。因此，對東部地區來說，政府可以適當增加對經濟的干預程度，但不能取代市場對資源配置的決定性作用，對中西部地區來講，政府干預則應讓位于市場機制，充分發揮市場在促進科技進步和經濟發展過程中的巨大作用，加快中西部地區的經濟社會發展步伐。東西部地區的公共支出結構對環境全要素生產率的影響系數均為正，但并不顯著，說明對東西部地區而言，公共支出結構對環境全要素生產率的影響不明顯。中部地區的公共支出結構對環境全要素生產率的作用系數為負，且在1%水平下顯著，說明公共支出結構對中部地區環境全要素生產率的提高存在顯著負向效應，中部地區可以適當提高投資性公共支出的比重，充分發揮投資性公共支出對環境全要素生產率的提升效應。

表3 城鎮化與環境全要素生產率：基準回歸

注：表中，*、**和***分別表示在10%、5%和1%顯著性水平下顯著；表中第2列至第8列各參數估計值下的括號中為Z統計量值，第9列和第10列各參數估計值下的括號中為T統計量值。

從其它控制變量看，就人均收入水平而言，在考慮公共支出政策的作用時，中部地區人均收入水平的估計系數至少在10%水平下顯著為正，而其平方項的系數顯著為負，說明中部地區的環境全要素生產率增長與人均收入水平之間存在倒U型關系，符合“環境庫茲涅茨曲線”假說，這與楊俊等（2009）對中國地區工業TFP增長進行研究時得到的結論相一致。但在此情形下，東西部地區的環境全要素生產率增長并不支持環境庫茲涅茨曲線”假說。

就經濟結構而言，東部地區的經濟結構對環境全要素生產率的作用系數至少在10%水平下顯著為負，說明經濟結構對東部地區環境全要素生產率的提高有明顯負向影響，東部地區應對經濟結構進行優化調整，大力發展第三產業，尤其是現代服務業，依靠技術創新促進高污染、高能耗的“高碳型”工業實現清潔化轉型。而中西部地區的經濟結構對環境全要素生產率的影響并不顯著。

就人口年齡結構而言，東部地區的人口年齡結構對環境全要素生產率的影響系數為正，但不顯著。中部地區的人口年齡結構對環境全要素生產率的作用系數至少在5%水平下顯著為負，說明人口年齡結構對中部地區環境全要素生產率的改進有顯著負面影響，其原因可能是中部地區作為我國勞動力輸出的重要區域，大部分中青年均選擇到經濟發達的東部沿海地區工作，在家留守的多是少年和老年人口，使得人力資本存量大為降低，限制了人力資本外溢作用的發揮。西部地區的人口年齡結構對環境全要素生產率的影響系數至少在5%水平下顯著為正，說明人口年齡結構對西部地區環境全要素生產率的提高產生了顯著的促進作用，這些年中央和地方兩級政府對西部地區人口教育的重視和大量財政資金的投入大大提高了該地區的人力資本水平，使得人力資本對經濟增長和全要素生產率提高的外溢作用得到有效發揮。

2、公共支出政策的作用分析

通過加入公共支出規模和公共支出結構與城鎮化水平的交乘項，可以就公共支出政策在城鎮化作用于環境全要素生產率過程中的影響效應和機制作進一步考察，具體結果如表 4所示。

表4 城鎮化與環境全要素生產率：公共支出的作用

注：表中，*、**和***分別表示在10%、5%和1%顯著性水平下顯著；表中第3列各參數估計值下的括號中為Z統計量值，第2列和第4列至第10列各參數估計值下的括號中為T統計量值。

由表4可知，僅就公共支出規模對城鎮化的“援助”或“攫取”效應進行分析時，東西部地區的城鎮化水平對環境全要素生產率的影響系數在1%水平下顯著為負，說明城鎮化的規模化形式發展對東西部地區環境全要素生產率的改進有顯著抑制作用，在追求經濟發展績效時，東西部地區應當調整城鎮化的發展思路，適當控制城鎮化的發展速度，不斷提高城鎮化的發展質量。中部地區的城鎮化水平對環境全要素生產率的影響系數在10%水平下顯著為正，說明中部地區城鎮化的發展對該地區環境全要素生產率的提高擁有顯著的正向效應，現有城鎮化的發展進程應當保持。控制了公共支出規模與城鎮化水平的交乘影響后，東部地區公共支出規模對環境全要素生產率的影響由正向變為負向，且依然顯著，說明在公共支出政策與城鎮化水平交乘影響的作用下，公共支出規模對環境全要素生產率的增進產生了負面影響。中西部地區公共支出規模對環境全要素生產率仍然保持負向效應。此外，三大區域的公共支出規模與城鎮化水平的交乘項至少在5%水平下顯著為負，說明在城鎮化影響環境全要素生產率的過程中，公共支出規模扮演了“攫取之手”的角色，在城鎮化的發展進程中要想提高資源環境約束下的全要素生產率，單純依靠擴大政府干預程度的做法并不可取，必須對公共支出規模做出相應動態調整，城鎮化進程需要合理有效的公共支出政策予以配套才能實現經濟的可持續發展。

將公共支出結構對城鎮化的“援助”或“攫取”效應納入考慮范圍，控制了公共支出結構與城鎮化水平的交乘影響后，東西部地區的城鎮化水平對環境全要素生產率的提高仍然保持顯著負向影響，而中部地區的城鎮化水平對提高環境全要素生產率仍然保持明顯正向效應。就公共支出結構本身看，東部地區的公共支出結構對增進環境全要素生產率有不顯著的正向作用，說明提高福利性公共支出占比對東部地區環境全要素生產率的積極影響并不明顯。中部地區的公共支出結構對環境全要素生產率的提高至少在10%的水平下有顯著負向效應，說明增加投資性領域公共支出對促進中部地區環境全要素生產率的提高更為有利。西部地區的公共支出結構對提高環境全要素生產率至少在10%水平下有顯著正向效應，說明增加福利性領域公共支出對西部地區環境全要素生產率的增進會產生明顯促進作用。就公共支出結構與城鎮化水平交乘項看，東西部地區的公共支出結構在城鎮化對環境全要素生產率的影響作用中扮演了“援助之手”的角色，提高福利性公共支出比重可以協助城鎮化更好的發揮增進環境全要素生產率的積極效用，而中部地區的公共支出結構在城鎮化作用于環境全要素生產率的過程中產生了不顯著的“攫取”效應。

（四）穩健性檢驗

基于確保估計結果有效性的考慮，文中不僅采取變量控制和面板模型設定形式檢驗措施，還對城鎮化水平這一主要解釋變量進行重新選取——用“各地區城鎮戶籍人口占總人口比重”表征，以此進一步檢驗模型估計結果的穩健性。結果表明，絕大多數解釋變量的符號、系數和顯著性與文中所得結果都非常接近，并無較大變化，文中所得結論基本穩健。

六、基本結論與政策建議

本文在資源環境約束條件下，運用考慮非期望產出的SBM方向性距離函數與Luenberger生產率指標相結合的方法測算了我國省際層面的環境全要素生產率，并基于面板數據模型就公共支出政策在城鎮化作用于環境全要素生產率過程中的影響效應與機制進行了探究。本文的主要結論及隱含的政策含義如下：

（1）對東西部地區來說，單純依靠規模化形式的城鎮化發展對增進環境全要素生產率的作用效果不明顯，但對中部地區來說，城鎮化發展對環境全要素生產率的提高擁有正向影響。除中部地區以外，東西部地區的環境全要素生產率增長并不支持“環境庫茲涅茨曲線”假說。東部地區經濟結構對環境全要素生產率的提高具有顯著負向影響，而中西部地區經濟結構對環境全要素生產率的影響并不明顯。東西部地區的人口年齡結構對環境全要素生產率的改進分別表現出不顯著和顯著的促進作用，與此相反，中部地區的人口年齡結構對環境全要素生產率的提高具有明顯的負面效應。

（2）考慮到公共支出政策的“援助”和“攫取”效應，僅僅依靠擴大政府干預程度和規模對三大區域環境全要素生產率的提高并沒有益處。從結構安排上看，東西部地區的公共支出結構對環境全要素生產率的增進分別表現出不顯著和顯著的促進作用，而中部地區的公共支出結構對環境全要素生產率的提高具有顯著的負向效應，提高福利性公共支出占比對增進東部地區環境全要素生產率的影響不明顯，但卻明顯有利于西部地區環境全要素生產率的改進，增加投資性領域的公共支出對中部地區環境全要素生產率提高的影響更為顯著。從側面表明，城鎮化發展對環境全要素生產率正向作用的有效發揮離不開公共支出政策的優化調整。

（3）東西部地區的公共支出結構在城鎮化對環境全要素生產率的影響作用中扮演了“援助之手”的角色，提高福利性公共支出比重可以協助城鎮化更好的發揮增進環境全要素生產率的積極效用，而中部地區的公共支出結構在城鎮化作用于環境全要素生產率的過程中產生了不顯著的“攫取”效應。

1. 陳心穎：《人口集聚對區域勞動生產率的異質性影響》[J]，《人口研究》2015年第1期。

2. 丁萌萌、徐滇慶：《城鎮化進程中農民工市民化的成本測算》[J]，《經濟學動態》2014年第2期。

3. 唐穎、趙文軍：《公共支出與我國經濟增長方式轉變》[J]，《財貿經濟》2014年第4期。

4. 魏下海、王岳龍：《城市化、創新與全要素生產率增長——基于省際面板數據的經驗研究》[J]，《財經科學》2010年第3期。

5. 薛鋼、陳思霞、蔡璐：《城鎮化與全要素生產率差異：公共支出政策的作用》[J]，《中國人口·資源與環境》2015年第3期。

6. 楊友才、賴敏暉：《我國最優政府財政支出規模——基于門檻回歸的分析》[J]，《經濟科學》2009年第2期。

7. 朱英明：《區域制造業規模經濟、技術變化與全要素生產率：產業集聚的影響分析》[J]，《數量經濟技術經濟研究》2009年第10期。

8. 周澤炯、胡建輝：《基于Super-SBM模型的低碳經濟發展績效評價研究》[J]，《資源科學》2013年第12期。

9. Brulhart M. and F. Sbergami., 2009, “Agglomeration and Growth: Cross-Country Evidence”[J],, Vol.1, PP48-63.

10. Hortas-Rico M. and Solé-Ollé A., 2010, “Does Urban Sprawl Increase the Costs of Providing Local Public Services? Evidence from Spanish Municipalities”[J],, Vol.47(7), PP1513-1540.

（HT）

① 本文參照匡遠鳳等（2012）和李小勝等（2012）的定義，把不考慮環境因素下的全要素生產率稱為傳統全要素生產率，而把考慮環境因素下的稱為環境全要素生產率。

①鑒于本文研究目的在于測度環境全要素生產率用來進行后續實證分析，而非在于探究環境全要素生產率的來源分解，故文中未將Luenberger生產率指標進行分解。

②限于篇幅，文中并未給出相關數據的描述性統計。

①受篇幅所限，表3和表4并未給出模型設定形式的詳細檢驗結果，感興趣的讀者可向作者索取。

* 本文是國家社會科學基金重大項目“轉型發展新階段中國經濟增長動力研究”（批準號：14ZDB120）的階段性成果。