國家高新區與城市生態效率

李子成 王玨

摘要：以國家高新區設立作為一項準自然實驗，基于2006—2021年中國228個地級市面板數據，運用空間雙重差分法探討國家高新區設立對城市生態效率的影響。結果表明：我國城市生態效率呈波動上升趨勢，在觀察期內提高了36.84%；國家高新區設立有利于提高城市生態效率，尤其對地理鄰近城市的生態效率具有顯著促進作用，且經過一系列穩健性檢驗結果依舊顯著；異質性檢驗表明，國家高新區設立對中小城市和大城市生態效率的影響更為顯著；機制分析表明，國家高新區設立通過結構升級、政策傾向和技術進步三種途徑提高了城市生態效率。

關鍵詞：國家高新區；城市生態效率；準自然實驗；空間DID

【中圖分類號】 TU984 ????doi：10.3969/j.issn.1674-7178.2024.02.007

當前，我國經濟社會發展已進入加快綠色化、低碳化的高質量發展階段。在這一時代背景下，城市作為推動經濟、社會和環境協調發展的重要載體，其生態效率的提升顯得尤為重要。國家高新區作為創新發展的重要平臺，不僅承載著推動科技創新和產業升級的使命，更在提升城市生態效率、促進可持續發展方面發揮著舉足輕重的作用。國家高新區通過集聚創新資源、優化產業結構、推動綠色技術創新等方式，為城市生態效率的提升提供了有力支撐。同時，高新區內的企業也積極踐行綠色發展理念，通過采用清潔生產技術、提高資源利用效率等措施，為城市生態環境的改善做出了積極貢獻。《“十四五”國家高新技術產業開發區發展規劃》明確表明為推動綠色低碳產業發展，要鼓勵國家高新區謀劃建設低碳產業專業園，培育新能源汽車、綠色環保等綠色產業集群，并支持園區推進產業綠色低碳轉型，促進大數據、人工智能等新興技術與綠色低碳產業深度融合，打造綠色工廠、綠色供應鏈、智能工廠等[1]。然而，國家高新區在推動城市生態效率提升的過程中，也存在推動城市綠色發展與提升自身經濟效益相悖、綠色技術研發投入不足、綠色創新技術的普及與應用難以深入、企業環保意識和責任感增強難等困難和問題。因此，需要從國家高新區對城市生態效率的作用機制、國家高新區的城市生態效率異質性等方面，探討國家高新區對城市生態效率的驅動效果，分析國家高新區在城市生態效率提升中的困難、挑戰以及解決方案。

一、文獻綜述

作為一個相對完善的經濟和社會系統，城市匯聚了人口、資源、數據和能源等各種創新要素，在世界城市化進程的加速和全球經濟格局的演變中扮演著越來越重要的角色。然而，在經濟發展的早期，城市建設更加追求經濟總量的上升，忽略了生態環境保護，這顯然不符合可持續發展理念。因此，為解決經濟發展和生態環境保護“二選一”的問題，學者們從強化創新發展[2]、加快建設新型數字基礎設施[3]、構建橫向財政協調機制[4]以及加快綠色金融創新[5]等方面提出了解決方案。其中，政府制度尤其是經濟制度的支持是驅動城市經濟發展轉型、實現綠色創新的核心因子[6]。我國的高新區在建立初期主要走的是產業區或工業區的發展道路，引進大量技術含量較低、勞動密集型的低端制造業和大進大出、兩頭在外的外向型經濟，之后在縱深發展階段又存在投入規模不經濟、產業結構轉型困難等問題[7]。顯然，這種發展模式缺乏對生態環境保護的考量。

關于國家高新區的研究，學者們的視角主要集中在高新區建立與創新發展[8-9]、產業協同集聚[10-11]、環境改善[12]等方面，同時也關注其發展的影響因素[13]與建設效果的評價[14]。張冀新等發現創新型產業集群政策對國家高新區高端化與創新能力提升具有顯著促進作用[15]。張嘉望等以“創新型產業集群建設工程”作為準自然實驗，實證考察國家高新區“以集群促發展”政策對所在城市創新水平的影響[16]。解佳龍等考察了高新區的功能定位與演化路徑，將高新區發展劃分為要素群集、產業主導、創新突破、輻射聯動和衰退/再創五個階段，根據每一階段闡釋了高新區的階段轉換機制[17]。

與本文研究密切相關的文獻主要體現在高新區對環境改善的評價上，包括對創新生態系統適宜度的評價[18]、高新區與綠色全要素生產率的關系[19]以及與區域綠色經濟增長的協同關系[20]等。有學者基于共生視角下的創新生態系統理論，認為提升國家高新區綠色創新生態系統能級是將國家高新區培育成為質量卓越的綠色增長極的重要途徑[21]。付瑤等深入研究了國家高新區設立對城市綠色轉型的影響，發現國家高新區對城市綠色轉型起到了一定的抑制作用，尤其對非資源型城市綠色轉型抑制作用更為強烈[22]。通過對文獻梳理可知，已有研究主要集中在高新區與環境改善間的關系分析上，但從生態效率的角度分析高新區設立的影響及其作用機制的文獻較少，未能充分揭示高新區以何種路徑對生態效率產生影響。

認知空間特征、把握空間規律、優化配置科技創新主體是城市生態效率提升的關鍵。國家高新區布局深刻影響城市生態效率整體效能，是從空間上支撐城市可持續發展、高質量發展的關鍵[23]。基于此，本文可能的邊際貢獻在于：（1）嘗試從產業結構、政策傾向和技術進步三大視角探析國家高新區提高生態效率的影響機制；（2）將國家高新區的政策效應擴展到對生態效率的研究，豐富了國家高新區高質量發展的理論內涵；（3）運用基于非期望產出的超效率SBM模型測算城市生態效率，從實證的角度構建空間雙重差分模型，檢驗國家高新區設立對城市生態效率的驅動機制和空間效應；（4）基于城市不同等級探討國家高新區設立對城市生態效率的異質性特征，并分析其空間溢出效應。

二、作用機制與理論假說

作為我國區位導向性政策的核心內容，國家高新區是中央和地方政府進行資源整合和功能培育的重要途徑[24]。在推進國家高新區高質量發展過程中應始終堅持以綠色發展理念指導實際工作[25]。本文從結構升級、政策傾向與技術進步三個方面闡述國家高新區的設立對城市生態效率的驅動機制。

（一）結構升級驅動機制

國家高新區依靠國家政策優惠吸引了豐富的創新資源，生產要素由低效率生產部門逐步向高效率生產部門轉移[26]，推動了傳統產業向高附加值、低能耗、低污染的新興產業轉型。此外，國家高新區的設立為高新技術產業集聚創造了良好的條件[27]，在其發展過程中也會產生顯著的規模遞增效應[28]，這將會吸引部分企業選擇進入國家高新區。但企業申請進入國家高新區是存在門檻的，國家嚴控“三高”企業進入，這就對企業的種類和發展模式提出了要求，經濟結構和要素種類隨之發生變化，推動了產業結構高級化與產業結構合理化[29]。國家高新區堅持發展綠色產業，極大地降低了傳統企業在發展過程中存在的高污染風險，進一步提高了城市生態效率。基于此，可以得到：

假設1：國家高新區的設立可以通過結構升級提高城市生態效率。

（二）政策傾向驅動機制

國家為推動高新區綠色高質量發展，先后頒布了《國家高新區綠色發展專項行動實施方案》《“十四五”國家高新技術產業開發區發展規劃》等具有導向性的指導文件，明確提出要加強綠色低碳技術研發應用、推動綠色低碳產業發展、優化綠色生態環境。在這一過程中，不僅需要環境規制政策的有效實施，也要依靠綠色金融市場的支持[30]。政府以政策導向和財政幫扶為手段完善園區綠色金融制度，制定了更加嚴格的環保政策和法規，同時強化綠色金融監管[31]，建立了綠色信貸風險補償機制，并通過政府補貼、稅收優惠等措施，降低了金融機構開展綠色金融業務的風險，提高金融機構的積極性。此外，政府積極引導金融機構加大投放，調整企業環境污染的機會成本[32]，并健全政府財稅制度，加大對園區財政投資規模[33]，以此增強綠色供給動力，這在一定程度上提高了城市生態效率。基于此，可以得到：

假設2：國家高新區的設立可以通過政府政策支持提高城市生態效率。

（三）技術進步驅動機制

國家高新區作為地方政府落實國家創新驅動發展戰略的重要抓手，是促進技術轉化為生產力的重要政策，也是推動區域自主創新能力提升的制度設計[34]。結合科技資源的優勢推動技術進步是實施區域布局和協同發展的重要依托[35]。一方面，國家高新區可以引入一大批高科技企業，這些企業以技術創新和知識產權為核心競爭力，通過技術研發和成果轉化，從而提高生產效率和產品競爭力[36]。另一方面，國家高新區作為技術創新的重要基地和引擎，不僅推動了新技術的研發，還促進了技術的轉移和擴散，使得先進技術能夠在更廣泛的范圍內得到應用。通過技術進步，國家高新區能夠推動傳統產業的改造升級，淘汰落后產能，降低資源消耗和環境污染，并通過采用節能減排技術，降低生產過程中的能耗和排放，提高資源利用效率，進而降低了對環境的壓力。基于此，可以得到：

假設3：國家高新區的設立可以通過技術進步提高城市生態效率。

三、模型設計與變量說明

（一）模型選擇

雙重差分法（Difference-in-Differences，簡稱“DID”）是經濟學中常用的一種用于評估政策效果的計量經濟學方法。它通過比較政策實施前后以及受政策影響與未受政策影響的兩組數據的變化，來估計政策的凈效應。這種方法能夠有效地控制不可觀測的固定效應和時間趨勢，從而提高估計的準確性。空間計量模型則是用于處理具有空間相關性的數據的一類統計模型。當研究對象在空間上存在相互依賴或相互影響時，傳統的回歸分析方法可能會產生誤導性的結果。空間計量模型通過引入空間權重矩陣來刻畫這種空間依賴性，從而能夠更準確地估計變量之間的關系。

考慮到國家高新區設立會產生空間溢出效應，因此本文參考查加斯（André L.S. Chagas）等的做法[37]，采用雙重差分法與空間計量模型相結合的形式，構建面板空間雙重差分模型（Spatial Difference-in-Differences Models，簡稱“SDID模型”）驗證國家高新區設立能否提升城市生態效率。依據“是否建立國家高新區”這一政策虛擬變量將本文分為實驗組和對照組。城市i設立國家高新區當年及之后賦值為1，之前年份賦值為0。由于國家高新區是分批設立的，因此需采用多期DID方法，用一個政策虛擬變量表示城市i在當期t是否實施政策[38]。

傳統DID模型設置如下：

[lnUEEit=β0+β1DIDit+β2Cit+μi+γt+εit ??1]

其中，[UEEit]為城市生態效率，[DIDit]為國家高新區政策沖擊與時間沖擊的交互項，[Cit]為控制變量，[β0]為常數項， [β1]、[β2]代表回歸系數，[μi]為空間效應，[γt]為時間效應，[εit]為隨機誤差項。

將雙重差分模型與空間計量模型結合，具體形式設置如下：

雙重差分空間交叉模型（SAC-DID）：

[lnUEEit=ρWijlnUEEit+β1DIDit+α1Cit+μi+γt+εit ???????????????εit=τWiεt+θit，θit～N（0，σ2）2]

雙重差分空間自回歸模型（SAR-DID）：

[lnUEEit=ρWijlnUEEit+β1DIDit+α1Cit+μi+γt+εit ??????????????????????????????????????????3]

雙重差分空間誤差模型（SEM-DID）：

[lnUEEit=β1DIDit+α1Cit+μi+γt+εit ????????????????εit=τWiεt+θit，θit～N（0，σ2） ?4]

雙重差分空間杜賓模型（SDM-DID）：

[lnUEEit=ρWijlnUEEit+β1DIDit+β2WijDIDit+α1Cit+α2WijCit+μi+γt+εit ????????????????εit=τWiεt+θit，θit～N（0，σ2）5]

其中，[ρ]、[α1]、[α2]代表回歸系數，[θit]為隨機誤差項，其余變量同上。[Wij]為空間權重矩陣，基于生態效率構建經濟距離權重矩陣，定義如下：

[Wij=1xi-xj0，i=j，i≠j ?????????????????????????????6]

其中，[ xi]（[xj]）表示[i]（[j]）地區的生態效率值。

（二）變量說明

1. 被解釋變量

城市生態效率（UEE）：借鑒已有文獻[39-40]，基于規模報酬可變的全局參比超效率SBM模型對城市生態效率進行測算。其中投入指標包括勞動、資本、土地和能源要素投入，產出指標分為期望產出與非期望產出指標，指標體系具體內容如表1所示。參考張軍等[41]的研究，以2006年為基期對固定資本存量進行測算，最終得到的生態效率值以百分比計算。

圖?1為樣本期內228個城市年均生態效率變化情況，整體呈上升趨勢。具體來看，2006—2016年生態效率在波動變化，2016年有所下降，此后生態效率不斷上升，這與滕玉華等人[42]的研究結果相似。此后隨著產業結構進一步調整優化，生態效率逐漸上升。

2. 中介變量

本文分別采用要素升級（Eu，計算方式為資本存量與勞動力總量的比值）、財政科技支出占GDP比重（Fte）、人均獲得專利數（In）表示結構升級、政策傾向和技術進步。

3. 控制變量

參考現有文獻[43-45]，本文選取了如下控制變量：

經濟發展水平（lnRgdp）：用人均GDP表示；

人口規模（lnPop）：用年末戶籍人口數表示；

對外開放（Open）：用進出口總額占GDP比重表示；

基礎設施（lnInf）：用互聯網寬帶接入用戶數表示；

人力資本（Edu）：用普通本專科及以上人口數占全市常住人口比重表示；

自然資源優勢（Ele）：用全社會用電量表示。

4. 數據來源

本文國家高新區城市名單來自《中國開發區審核公告目錄》（2018年版），PM2.5數據（通過穩健性檢驗）來自美國哥倫比亞大學社會經濟數據與應用中心提供的全球PM2.5的年均濃度數據，其余數據來源于《中國城市統計年鑒》、各地級市統計年鑒以及國家電網。考慮到DID研究對象的局限性，本文剔除了2006年之前設立國家高新區的城市。經篩選，本文選取了2006—2021年228個城市作為研究樣本，其中處理組城市共86個（寧波于2007年設立國家高新區，泰州與湘潭于2009年設立國家高新區，由于數量過少且設立時間與觀察期時間較為接近，故不考慮在內。在觀察期內，第一批國家高新區設立的時間節點集中在2011年），其余城市為對照組。參考曹清峰[46]的做法，將上半年設立的國家高新區視為當年設立，下半年設立視為下一年設立。部分缺失數據采用插值法進行補齊。本文中的實證部分均在時間地區雙固定下完成，故不再贅述。具體變量的描述性統計如表 2所示。

四、實證分析

（一）傳統DID回歸分析

1. 基準回歸

表?3列示了傳統DID模型的估計結果，列（1）未考慮控制變量，列（2）考慮了控制變量。結果表明，國家高新區的設立對城市生態效率具有顯著的提升作用，在加入控制變量后，DID系數和顯著性水平均有所下降，但仍然在5%的水平上顯著。從控制變量來看，經濟發展水平是提高城市生態效率的主要原因，人口規模與對外開放均在1%的水平上顯著為正，而基礎設施與自然資源優勢對城市生態效率起抑制作用。

2. 平行趨勢檢驗

平行趨勢是使用雙重差分的前提假設，本文借鑒張國建等[47]的研究框架，利用事件分析法檢驗平行趨勢假設[48]。具體模型如下：

[Yit=β0+s=15βpre_sDpre_s+βcurrentDcurrent+s=18βpost_sDpost_s ??????+α2Cit+μi+γt+εit ??????????????????????????????（7）]

其中，[Dpre_s]、[Dcurrent]、[Dpost_s]分別代表國家高新區設立之前（僅考慮前5年）、啟動之時以及之后8年的年份虛擬變量與對應政策虛擬變量的交互項。[βpre_s]、[βcurrent]、[βpost_s]為對應的系數，[β0]為常數項，其他符號的意義同式（1）。

如圖?2所示，國家高新區設立前5年的對應系數均未通過顯著性檢驗。這表明，在國家高新區設立前五年，實驗組和對照組的生態效率變動趨勢滿足平行趨勢檢驗，在政策發生當年及之后的年份里，對應系數均通過顯著性檢驗，表明國家高新區的設立提高了城市生態效率。

3. 安慰劑檢驗

為排除其他不可觀測因素的影響，通過非參置換的方法進行安慰劑檢驗，具體操作如下：對所有省級地區和政策時間進行不重復隨機抽樣，每次抽取8個省級地區及各省級地區對應的隨機政策時間點，將8個省級地區對應的城市作為虛擬處理組，余下城市作為虛擬控制組，將這個過程重復500次，從而獲得500個虛擬處理組及虛擬政策時間交互的DID回歸估計系數[48]，如圖 3所示。結果表明，生態效率估計系數近似服從于正態分布且接近于0，通過了安慰劑檢驗，證明無其他因素干擾。

（二）空間DID回歸分析

1. 空間自相關檢驗

表?4為以被解釋變量城市生態效率進行測算的全局莫蘭指數，由表可知，在經濟距離矩陣下，2006—2021年城市生態效率的Moran's I指數均在1%水平上顯著為正，表明我國城市間生態效率存在顯著的空間正相關關系，驗證了空間效應的存在。

2. 基準回歸

表?5列示了四種空間DID模型的估計結果，DID回歸系數均在5%的水平上顯著為正，表明國家高新區設立會顯著提高城市生態效率。在SAC和SDM模型下，經濟發展水平、人口規模和對外開放對生態效率的影響顯著為正，而基礎設施與自然資源優勢對城市生態效率的影響顯著為負，這與傳統DID得出的結論一致。除SAR模型外，國家高新區設立會產生正向的直接效應和負向的間接效應，表明本地區國家高新區設立會顯著提高當地的城市生態效率，但會降低鄰近地區的生態效率，可能的原因是：相對于其他城市而言，設立國家高新區的城市能產生高新技術集聚效應，在企業引進方面更有競爭性，更容易吸引具有高效率、低污染的高標準企業入駐國家高新區。

3. 穩健性檢驗

為檢驗結果具有穩健性，本文采用更換被解釋變量、更換空間權重矩陣和縮尾處理等方法進行檢驗。

（1）更換被解釋變量

將工業二氧化硫排放量改為PM2.5，利用超效率SBM模型計算生態效率，將其作為被解釋變量，回歸結果如表 6列（1）至列（4）所示。在四種空間DID模型下，國家高新區設立的估計系數在0.04左右，且均在5%水平上顯著為正，在SAC、SAR與SDM模型下，國家高新區設立的直接效應均顯著為正，這與基準回歸的結果相同，而間接效應則仍然為負。

（2）更換空間權重矩陣

將經濟距離矩陣更換為地理距離矩陣（基于經緯度測算的地理距離權重矩陣），回歸結果如表?6列（5）至列（8）所示。在四種空間DID模型下，DID估計系數均顯著為正，且直接效應同基準回歸的結果一致，但間接效應的影響均顯著為正，這與基準回歸的結果存在較大差異。結合基準回歸中的結果，其原因可能為：本地國家高新區的設立會吸引與其經濟發展水平相似城市的部分企業入駐，提高本地區的城市生態效率，但在吸收的過程中主要以經濟發展水平相近的城市為主，而周邊較落后地區具有高效低碳能力的企業數量并不多，因此對鄰近城市的吸引力并不強。當國家高新區集聚能力不斷增強后，其擴散效應也在逐漸體現，以反哺的形式向周邊地區擴散，從而帶動周邊地區經濟發展，在一定程度上提高了周邊城市的生態效率。

（3）縮尾處理

為排除個別離群值對估計結果的影響，本文對因變量進行了1%右側縮尾處理，結果如表 6列（9）至列（12）所示。在四種空間DID模型下，DID估計系數均在5%水平上顯著，且直接效應顯著為正，說明本文的結果是相對穩健的。

4. 異質性分析

受城市規模等因素影響，不同類型城市對國家高新區設立的政策沖擊存在異質性反應。國務院于2014年公布的《關于調整城市規模劃分標準的通知》將城市劃分為小城市（常住人口低于50萬）、中等城市（常住人口在50萬～100萬）、大城市（常住人口在100萬～500萬）、特大城市（常住人口在500萬～1000萬）、超大城市（常住人口大于1000萬）。由于樣本原因，本文將常住人口低于100萬的城市統一劃分為中小城市，常住人口大于500萬的城市劃分為特大及以上城市，據此分析不同類型城市的異質性反應。結果如表 7所示，對于中小城市和大城市而言，國家高新區設立會顯著提高城市生態效率，而對特大及以上城市并無顯著性影響，其原因可能是：特大及以上城市在產業結構、資源優勢和城市規劃等方面已經較為完善、發達，因此國家高新區設立對其生態效率的影響可能并不十分顯著，而對于中小城市和大城市來說，在以上方面尚未具備較為完善的體系，因此設立國家高新區能夠顯著優化產業結構、發揮資源優勢以及完善城市規劃，從而提高其城市生態效率。

5.機制分析

基于上述理論分析可知，國家高新區設立主要通過結構升級、政策傾向和技術進步三種途徑影響城市生態效率，結合中介效應模型進行回歸分析，結果見表8。

結構升級方面，列（1）結果顯示國家高新區設立對要素升級的間接效應顯著為正，列（2）DID估計系數為0.041，在10%水平上顯著為正，表明國家高新區設立可以通過結構升級提高城市生態效率，假設1得以驗證。政策傾向方面，列（3）結果顯示國家高新區設立對政策傾向的間接影響通過了顯著性檢驗，列（4）DID估計系數為0.045，通過了10%的顯著性檢驗，表明國家高新區設立可以通過政府政策的引導與支持提高城市生態效率，假設2得以驗證。技術進步方面，列（5）結果顯示國家高新區設立有助于促進技術進步，列（6）中DID估計系數為0.044，依舊在10%水平上顯著為正，表明技術進步在國家高新區設立影響城市生態效率過程中發揮著中介作用，假設3得以驗證。

五、結論與建議

國家高新區設立的主要目的是推動產業升級、促進技術創新、吸引投資、培育高新技術企業和人才，以及優化區域產業結構。這些目的旨在促進經濟增長和科技發展，同時也有助于提升城市的整體競爭力和可持續發展能力。在這一過程中，提高城市的整體生態效率通常被視為國家高新區設立所帶來的間接效應或長遠目標之一。對國家高新區對于城市生態效率的影響進行評估，不僅有助于正確認識國家高新區在城市發展中的角色和作用，還能為完善相關政策、探索符合我國國情的生態文明建設模式提供重要參考。本文基于2006—2021年中國228個地級市的面板數據，運用空間雙重差分模型探究國家高新區對城市生態效率的作用機制。結果表明：（1）我國城市生態效率呈波動上升趨勢，由2006年的38.60提高至2021年的52.82，增長了36.84%。（2）國家高新區設立有利于提高城市生態效率，經過平衡趨勢檢驗、安慰劑檢驗、更換被解釋變量、更換空間權重矩陣以及縮尾處理等穩健性檢驗，其結果依舊顯著，經濟發展水平、人口規模和對外開放是其主要推動力。（3）國家高新區設立對經濟發展水平相近城市的生態效率具有負向影響，而對地理鄰近城市的生態效率具有促進作用。（4）國家高新區設立會顯著提高中小城市和大城市的生態效率，而對特大及以上城市的生態效率則無明顯影響。（5）國家高新區設立通過結構升級、政策傾向和技術進步三種途徑提高了城市生態效率。

基于上述研究結論，可以得出以下啟示：（1）統籌推進重點領域綠色低碳發展。推進產業數字化、智能化同綠色化深度融合，加快建設以實體經濟為支撐的現代化產業體系，利用好國家高新區這一創新高地，大力發展戰略性新興產業、高技術產業、綠色環保產業、現代服務業，加強綠色科技創新，推進綠色低碳科技自立自強。（2）優化管理與運營。推進國家高新區管理和運營的優化進程，提升服務品質與效率，為企業打造優越的創新創業環境。通過科學的資源管理，提升資源使用效率，避免對自然資源的過度消耗，堅決守好生態環境保護底線。同時，加大投資力度，促進產業的升級和轉型發展，實現資源利用和環境保護的高效協同。（3）協同推進發展。制定協調發展政策，處理好重點攻堅和協同治理的關系，促進國家高新區與周邊城市之間的合作和交流，通過建立合作機制和平臺，促進資源共享和優勢互補，形成產業協同和生態補償機制，協同推進降碳、減污、擴綠、增長，全方位、全地域、全過程開展生態文明建設。（4）推進差異化發展戰略實施。針對不同城市的特點和發展階段，制定差異化的國家高新區發展政策和相應的政策措施和管理辦法，促進當地城市生態效率提高，并通過合理規劃產業布局，減少對敏感生態區的干擾，保護生態環境。此外，國家高新區的設立應根據城市的產業結構、發展需求和資源環境承載能力來決定。特大城市設立國家高新區并不一定帶來生態效率的提高，反而可能因為資源過度消耗和生態破壞而對生態環境產生負面影響。相反，中小城市和大城市在設立國家高新區時，更有可能通過優化產業布局、引進高端人才、加強科技創新等措施，促進生態效率的提高。（5）促進技術創新與環境保護。把減污降碳、多污染物協同減排、應對氣候變化、生物多樣性保護、新污染物治理、核安全等作為國家高新區基礎研究和科技創新的重點領域，加強關鍵核心技術攻關。加強企業主導的產學研深度融合，引導企業、高校、科研單位共建一批綠色低碳產業創新中心，加大高效綠色環保技術裝備產品供給。大力推廣環保技術，降低生產過程中的環境污染，提高資源利用效率和環境保護水平，實現經濟發展與生態環境的和諧共生。

參考文獻：

[1] 科技部：《“十四五”國家高新技術產業開發區發展規劃》[EB/OL]，2022年9月21日，https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-11/10/content_5725958.htm，訪問日期：2024年3月20日。

[2] 武漢大學國家發展戰略研究院課題組：《長江中游城市群綠色發展與創新發展的戰略思考》[J]，《湖南師范大學社會科學學報》2023年第5期，第87-93頁。

[3] 藺鵬、孟娜娜：《新型數字基礎設施建設對中國工業綠色發展效率增長的影響研究》 [J]，《科研管理》2023年第12期，第50-60頁。

[4] 孫杰剛、楊軍：《地方政府競爭與綠色全要素生產率》[J]，《經濟問題》2023年第11期，第114-121頁。

[5] Yanli Wang， Na Zhao， Xiaodong Lei and Ruyin Long， “Green Finance Innovation and Regional Green Development” [J]， Sustainability， 2021（15）： 8230-8249.

[6] 徐君、高厚賓、王育紅：《生態文明視域下資源型城市低碳轉型戰略框架及路徑設計》[J] ，《管理世界》2014年第6期，第178-179頁。

[7] 程郁、陳雪：《創新驅動的經濟增長——高新區全要素生產率增長的分解》[J]，《中國軟科學》2013年第11期，第26-39頁。

[8] 孫龍、雷良海、李娜：《國家級高新區比經開區更能促進地區創新發展嗎？——基于準自然實驗的證據》[J]，《管理評論》2023年第5期，第77-88頁。

[9] Shenglan Chen and Xiaoling Liu， “Innovation Spillovers in Production Networks： Evidence From the Establishment of National High-Tech Zones” [J]， China Economic Quarterly International， 2022， 2（1）： 42-54.

[10] 許士道、江靜、鄭潔：《國家級高新區設立推動產業協同集聚了嗎？——基于雙重差分法的實證檢驗》[J]，《經濟問題探索》2022年第11期，第113-127頁。

[11] Shenglan Chen and Xiaoling Liu， “Research on Talent Ecosystem of High-End Equipment Manufacturing Industry in Zhenjiang High-Tech Zone” [J]， IOP Conference Series： Materials Science and Engineering， 2019， 631（3） ： 1-5.

[12] 孫哲遠、張雨：《產業政策能否改善城市空氣質量——基于國家級高新區設立的準自然實驗》[J]，《華東經濟管理》2022年第9期，第66-74頁。

[13] 李金龍、何滔：《我國高新區行政管理體制的現狀與創新路徑選擇》[J]，《中國行政管理》2006年第5期，第60-63頁。

[14] 王欣：《國家高新區管理體制、科技創新政策與創新績效關系研究》[D]，博士學位論文，中國科學技術大學，2017年，第1頁。

[15] 張冀新、湯潔文：《創新型產業集群對國家高新區高端化發展和創新能力的影響》[J]，《科技管理研究》2023年第24期，第10-16頁。

[16] 張嘉望、李博陽、彭暉：《國家高新區“以集群促發展”政策是否提升了城市創新水平——兼論創新集群“中心—外圍”結構的技術互補效應》[J]，《經濟學家》2023年第11期，第79-88頁。

[17] 解佳龍、胡樹華、王利軍：《高新區發展階段劃分及演化路徑研究》[J]，《經濟體制改革》2016年第3期，第107-113頁。

[18] 甄美榮、江曉壯、楊晶照：《國家級高新區創新生態系統適宜度與經濟績效測度》[J]，《統計與決策》2020年第13期，第67-72頁。

[19] 張明、王巧瑜、張鷺、朱幫助：《國家高新區提升了城市綠色全要素生產率了嗎？——基于空間DID方法》[J]，《系統工程理論與實踐》2023年第9期，第2467-2483頁。

[20] 周彩云、葛星：《高新區設立與區域綠色經濟增長——基于PSM-DID模型》[J]，《科技進步與對策》2020年第3期，第43-51頁。

[21] 鄭玉雯、張青芬：《共生視角下國家高新區綠色創新生態系統能級提升路徑研究》[J]，《科技進步與對策》2024年第20期，第1-12頁。

[22] 付瑤、何維達：《國家高新區對城市綠色轉型的影響——基于資源型城市與非資源型城市的對比》[J]，《南京財經大學學報》2021年第2期，第36-45頁。

[23] 劉承良、毛煒圣：《綜合性國家科學中心體系布局優化：框架體系與實踐策略》[J]，《城市觀察》2023年第3期，第6-20頁。

[24] 晁恒、滿燕云、王礫、李貴才：《國家級新區設立對城市經濟增長的影響分析》[J]，《經濟地理》2018年第6期，第19-27頁。

[25] 肖淵、高春東、魏穎、王振波：《關于做好國家高新技術產業開發區“高”和“新”兩篇文章的一些思考》[J]，《中國科學院院刊》2021年第1期，第86-92頁。

[26] 張杰、畢鈺、金岳：《中國高新區“以升促建”政策對企業創新的激勵效應》[J]，《管理世界》2021年第7期，第76-91頁。

[27] Iago Cotrim Henriques， Vinicius Amorim Sobreiro and Herbert Kimura， “Science and Technology Park： Future Challenges” [J]， Technology in Society， 2018， 53： 144-160.

[28] 胡貝貝、王勝光、張秀峰：《創新經濟體知識生產中的規模遞增效應——基于我國高新區的實證檢驗》[J]，《科研管理》2017年第2期，第52-58頁。

[29] 袁航、朱承亮：《國家高新區推動了中國產業結構轉型升級嗎？》[J]，《中國工業經濟》2018年第8期，第60-77頁。

[30] 劉和旺、彭律、鄭世林：《綠色金融改革創新試驗區能提升企業產能利用率嗎？》[J]，《中南財經政法大學學報》2023年第5期，第134-148頁。

[31] 楊兆廷：《雄安新區綠色金融和文化金融》[J]，《甘肅社會科學》2019年第2期，第72-78頁。

[32] 王馨、王營：《綠色信貸政策增進綠色創新研究》[J]，《管理世界》2021年第6期，第173-188頁。

[33] 李文群：《國家高新區“二次創業”的財稅政策研究》[J]，《當代經濟研究》2008年第7期，第68-71頁。

[34] 胡哲力、顧乃華：《高新區建設與制造業技術創新——基于區域異質性視角的實證檢驗》[J]，《經濟與管理研究》2023年第1期，第55-72頁。

[35] 李夢蕓：《科學城大科學設施空間布局研究——以張江科學城為例》[J]，《城市觀察》2022年第3期，第64-76頁。

[36] 郭炳南、唐利、張浩：《城市低碳治理對生態效率的影響——基于低碳城市試點政策的準自然實驗》[J]，《華東經濟管理》2023年第8期，第82-90頁。

[37] André L.S. Chagas， Carlos R. Azzoni and Alexandre N. Almeida， “A Spatial Difference-in-Differences Analysis of the Impact of Sugarcane Production on Respiratory Diseases” [J]， Regional Science and Urban Economics， 2016， 59： 24-36.

[38] 馬麗亞、戴宏偉：《國家高新區、科技創新與產業集聚——基于空間雙重差分模型的實證分析》[J]，《山西財經大學學報》2023年第8期，第70-85頁。

[39] R. F?re， S. Grosskopf， B. Lindgren and P. Roos， “Productivity Changes in Swedish Pharamacies 1980-1989： A Non-Parametric Malmquist Approach” [J]， Journal of Productivity Analysis， 1992（3）： 85-101.

[40] 萬斯斯、李世杰、張明空、楊延哲：《河南省城市生態效率時空演變及影響因素》[J]，《地域研究與開發》2021年第6期，第51-56頁。

[41] 張軍、吳桂英、張吉鵬：《中國省際物質資本存量估算：1952—2000》[J]，《經濟研究》2004年第10期，第35-44頁。

[42] 滕玉華、鄧慧、葉修群、劉長進：《保稅區、出口加工區與地區生態效率》[J]，《西安交通大學學報（社會科學版）》2022年第3期，第83-90頁。

[43] 周茂、陸毅、杜艷、姚星：《開發區設立與地區制造業升級》[J]，《中國工業經濟》2018年第3期，第62-79頁。

[44] 張華、馮烽：《非正式環境規制能否降低碳排放？——來自環境信息公開的準自然實驗》[J]，《經濟與管理研究》2020年第8期，第62-80頁。

[45] 梁琦、肖素萍、劉玉博：《環境政策對城市生態效率的影響與機制研究——基于生態文明先行示范區的準自然實驗》[J]，《西安交通大學學報（社會科學版）》2022年第3期，第61-70頁。

[46] 曹清峰：《國家級新區對區域經濟增長的帶動效應——基于70大中城市的經驗證據》[J]，《中國工業經濟》2020年第7期，第43-60頁。

[47] 張國建、佟孟華、李慧、陳飛：《扶貧改革試驗區的經濟增長效應及政策有效性評估》[J]，《中國工業經濟》2019年第8期，第136-154頁。

[48] 吳茵茵、齊杰、鮮琴、陳建東：《中國碳市場的碳減排效應研究——基于市場機制與行政干預的協同作用視角》[J]，《中國工業經濟》2021年第8期，第114-132頁。

作者簡介：李子成，云南民族大學經濟學院副教授。王玨（通訊作者），云南民族大學經濟學院碩士研究生。

責任編輯：盧小文