黃河流域高質量發展的時空特征及影響因素研究
2025-09-02 00:00:00高贏
人民黃河 2025年8期
關鍵詞：高質量發展；強可持續發展；全要素生產率；技術進步效應；效率變動效應；空間溢出效應；黃河流域中圖分類號：F061.5；TV882.1 文獻標志碼：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2025.08.009引用格式：.黃河流域高質量發展的時空特征及影響因素研究[J].人民黃河，2025，47（8）：46-53.
Spatial-Temporal Characteristics and Influencing Factors of High-Quality Development in the Yellow River Basin
GAO Ying
（School of Economics and Management，Chang'an University，Xi’an 71OO64，China）
Abstract：IndertosientificallevaateteveofgquaitdevelopntintYelowRiverBasiandexploeitsspatialdi tionandnfluencingfactors，ndtnprovideabreakthoughpointforolicyselectiontopromotehigquaitycoodinateddevelopte YellwRiverBasinBasedontheconceptofstrongsustainabledevelopmentusingthepaneldataof8lprefeture-levelcitiesintheYellw RiverBasinfrom2Oto，measuringthetotalfactorproductivitybythethesupereffciencymixedmeasurementmodeltosntthe levelofhigqaitevelontGtndanideelodtaiespaial-mpalft characteristcs，ndthesatialDrbnodelwauildtoexplorteuenigfactorsdspatialsploveefcts.erultsoat a）thehigh-qualitydevelopmentleveloftheYelowRiverBasinshowsafluctuatingupwardtrend.Thephaseddeteriorationofefciency changefectshindersgualitdveloent.Toloicalprogessfctisteaindriingfoforigualitevelopntutit hasalreadyshownsigsofeakening.b）ThspatialdifrencesitelevelofhigqualitydevelopentiteYlloRiverBasinaesigificantandareincreasing.Thespatialn-equlibrumoftotalfactorproductivityitinandamongtheupstream，mdstreamanddowtream regionshasshowaschronosstrengenngtrend，andteinterregioaldiferenesareteprimarycauseoftespatialdfercsn high-qualitydvelopentinteasinc）ereissgfcantspatialcoelatiointvelofigqualitydevelopntaongtpe ture-levelciiintYelersindeifueningfactoslieviotalgulatiohologicalioationgud urbanizationartablediinfctorsfgualityevelopet，ndacftsedvngfctorshasfntspatialsots.
Keywords：higqalitydevelopent；strogsusaabledevelopent；totalfactoproductivitytechnologicalprogressfet；eny change ffect； spatial spillover effect； Yellow River Basin
0 引言
黨中央高度重視生態環境保護，把節約資源和保護環境確立為基本國策，把可持續發展確立為國家戰略。鑒于黃河流域在我國經濟社會發展和生態安全方面具有十分重要的地位，把黃河流域生態保護和高質量發展確立為重大國家戰略。習近平總書記針對黃河流域生態保護和高質量發展多次強調“要堅持生態優先、綠色發展”。
高質量發展是黃河流域經濟、社會發展的目標導向，強調經濟、社會與生態效益的協同提升。全要素生產率是衡量區域經濟增長質量、技術進步、管理效率的一項重要指標，通過技術進步、資源優化配置、制度創新提升全要素生產率，能促進經濟增長方式的綠色化根本轉變。強可持續發展理念強調環境、資源等關鍵自然資本非減性，即自然資本和人造資本各自的總量至少維持不變，且自然資本不可被人造資本替代（不同于“只要經濟發展能抵消環境和社會損失就是可持續發展，允許用人造資本替代自然資本”的弱可持續發展理念）1]。簡言之，高質量發展是目標，強可持續發展理念劃定“生態紅線”“生態天花板”，全要素生產率提升為綠色發展提供動能，三者共同塑造兼顧效率、公平與韌性的新發展范式。
目前，關于黃河流域生態保護和高質量發展的研究可歸結為宏觀政策分析（包括實施戰略、機制設計、著力點等）[2-5]和實證分析（包括高質量發展水平測度、影響因素、生態保護與高質量發展的關系等）[6-15]兩個層面，相關研究成果已較為豐碩，但仍有進一步拓展的空間。鑒于高質量發展與全要素生產率之間存在雙向驅動、互為支撐的緊密聯系，本文以全要素生產率表征高質量發展水平，基于強可持續發展理念，依據黃河流域81個地級市 2011—2020 年面板數據，測度黃河流域全要素生產率，運用Dagum基尼系數及莫蘭指數揭示黃河流域全要素生產率時空演變特征，運用空間杜賓模型考察不同的社會經濟因素對全要素生產率的影響及其空間溢出效應，以期為推進黃河流域高質量發展提供政策選擇的切入點。
1研究方法與數據來源
1.1 研究方法
1.1.1 全要素生產率測度及其分解
基于強可持續發展理念，從生態環境建設與生態環境受損兩個維度構建生態環境評價指標體系，并將其納入全要素生產率測算框架。具體而言，假設有 P 個研究單元（地級市）、 T 個研究期（年份），參考Tone等[6]的研究，構造每個研究單元有 M 種生產要素投人 Ω，N 種期望產出和 K 種非期望產出的超效率混合測度模型（記為US-EBM，該模型能同時捕捉投人和產出的松弛改進潛力，融合徑向與非徑向距離函數，平衡效率評估的靈敏度與穩定性，專門用于包含非期望產出的生產系統效率分析），對各研究單元逐期（逐年）全要素生產率進行測度，其值越大表明全要素生產率越高（高質量發展水平越高）。
借鑒Chambers等[17的研究，基于方向距離函數測算跨期全要素生產率，并將其分解為技術進步效應
與效率變動效應：
Et，t+1=Etct，t+1+Eect，t+1
式中： 
為方向距離函數， x，y，b 分別為投入、期望產出、非期望產出， g 為產出調節方向向量
，其中 gy?b 分別為期望產出與非期望產出調節量]， ?β 為在給定調節方向向量情況下研究單元可以同時擴大期望產出和縮減非期望產出的最大比例， P（x） 為生產可能集合， 
分別為跨期全要素生產率（本研究每年為1期，即 Et，t+1 為第 χt 年至第 t+1 年的全要素生產率）、效率變動效應、技術進步效應， 
分別為規模報酬不變假設條件下第 Φt 期全要素生產率以第 Φt 期、第 t+1 期技術進步為參照的混合距離函數， 
，
分別為規模報酬不變假設條件下第 t+1 期全要素生產率以第 χt 期、第t+1 期技術進步為參照的混合距離函數
1.1.2 Dagum基尼系數
本文利用Dagum基尼系數考察黃河流域全要素生產率的空間差異及其來源[18-19]。Dagum 基尼系數值域為[0，1]，其值越小表明區域間全要素生產率的差異越小，協同發展趨勢越明顯；反之，則意味著區域間全要素生產率差異越大，非均衡發展趨勢鮮明。
1.1.3 空間杜賓模型
為考察全要素生產率影響因素的直接效應、間接效應（空間溢出效應）及滯后效應（跨期效應）[20]，構建如下個體與時間效應雙固定的空間杜賓模型：
Yit=αi+γt+ρWijYjt+βXit+θWijXjt+εit （5）式中：下標 i，j 為樣本市編號，下標 χt 為時間（年份），Y為全要素生產率， 
分別為個體（樣本市）固定效應、時間固定效應， ρ 為空間溢出項待估系數， Wij 為樣本市i與樣本市j間的空間權重（本研究采用空間鄰接權重，即兩市相鄰空間權重為1、不相鄰則空間權重為0）， X 為解釋變量（影響因素變量）， ?β 為解釋變量待估系數， θ 為解釋變量空間滯后項系數， εit 為隨機誤差項。
1.2 變量選取與數據來源
1.2.1 投入與產出變量
1）投入變量。資本投入，用全社會固定資本投資總額表示；勞動力投入，用年末就業總人數表示；資源投入，用建設用地面積、供水總量、全社會用電總量和天然氣使用總量分別表示土地資源、水資源、能源資源投入：環境建設投入，用環境建設投入綜合指數表示（依據污水處理廠集中處理率、生活垃圾無害化處理率、工業固體廢棄物綜合利用率、城市建成區綠化覆蓋率4項指標，運用熵值法計算而得）。
2）產出變量。期望產出：經濟收益，用GDP表示（以2010年為基期進行平減）；社會收益，用職工平均工資表示。非期望產出：環境損害綜合指數（從工業污染、生活污染、農業污染3個方面選取工業廢水排放量、工業 SO2 排放量、工業煙粉塵排放量、PM2.5年均濃度、生活垃圾清運量、生活廢水排放量、化肥施用量，運用熵值法計算而得）。
1.2.2 解釋變量
選取如下解釋變量：經濟發展水平（ Xpgdp ），用人均GDP表示;環境規制強度（ ?Xenvir） ），用萬元GDP造成的環境損害程度表示（用環境損害綜合指數衡量）；產業結構（ ?Xinstr） ），用第三產業增加值占GDP比重表示；科技創新水平 （ Xtech. ），用科技支出占GDP比重表示；對外貿易開放度（ Xtrade ），用進出口貿易總額占GDP比重表示；城鎮化率 （Xur） ，用年末城鎮人口占總人口的比重表示（反映城鎮化發展情況）；要素稟賦結構0 （Xkl） ），用資本-勞動比表示[即資本投入（取全社會固定資本投資額）與勞動力投人（取年末就業總人數）之比];教育投入（ ?Xedu） ，用教育支出占財政支出的比重表示。為盡可能消除各解釋變量量綱、樣本數據異方差及異常值對模型回歸結果的影響，使各解釋變量間具有可比性，對各解釋變量的樣本數據統一進行對數化處理（取自然對數）。
1.2.3 數據來源
本文所用黃河流域81個樣本市2011—2020 年面板數據，源自《中國城市統計年鑒》及各市統計年鑒，對個別年份缺失值采用線性插值法予以彌補。81個樣本市在黃河流域上、中、下游地區的分布見表1。
表1上中下游地區樣本市統計
Tab.1Statistics of Sample Cities in Upper，Middle and Lower Reache
2全要素生產率時空演變情況
2.1全要素生產率時序演變情況
2.1.1 流域總體全要素生產率演變情況
由圖1可知黃河流域跨期全要素生產率（把81個樣本市的平均值作為流域總體值）一直為正（多年平均值為 5.49% ），表明黃河流域總體全要素生產率逐年提升。效率變動效應、技術進步效應均呈波動狀態，多年平均值分別為 -1.29% 6.78% ，可見技術進步是促進流域全要素生產率提升的主要動力。2011—2017年跨期全要素生產率大體呈U形變化，多年平均值為4.82% ，該時段效率變動效應與技術進步效應呈對稱反向變化，技術進步效應多年平均下降 6.97% ，而效率變動效應在個別年份有一定程度提升；2017年之后，全要素生產率上升速度減緩，主要原因是技術進步效應較前期有所減小。
圖1黃河流域跨期全要素生產率變化情況Changes of Intertemporal Total Factor ProductivityintheYellowRiverBasin
2.1.2各地區全要素生產率演變情況
黃河上、中、下游地區跨期全要素生產率（分別把上、中、下游地區樣本市的平均值作為相應的地區值）及效率變動效應、技術進步效應變化情況見表2。由表2可知，黃河上、中、下游地區全要素生產率總體向好，跨期全要素生產率多年平均值分別為 6.71% ！4.06%，5.40% ，效率變動效應多年平均值分別為-1.76%.-1.88%.-0.53% ，技術進步效應多年平均值分別為 8.48%.5.94%.5.93% 。研究期各地區全要素生產率增速均呈現W形波動，峰值均出現在2016—2017年，其中：上游地區2011—2015年呈下降之勢，2015—2019年速升后驟降，在2019—2020 年出現翹尾現象；中游地區2011—2015年呈下降之勢，在2014—2015年出現增速為負即全要素生產率下降的情況，之后速升后驟降，在2018年以后增速保持平穩；下游地區波動相對較小，基本在 6% 上下波動，不存在大起大落的情況。
表2各地區跨期全要素生產率變化情況
Tab.2Changes of Intertemporal Total Factor Productivity in Various Regions
上、中、下游地區跨期全要素生產率存在不均衡性，上游地區最高，下游地區次之，中游地區最低。各地區不盡相同的可能原因：1）各地區在發展理念、政策導向、對外開放、教育投人、產業結構等方面存在較大差異，單純依靠發達地區產業轉移來提升經濟增長績效的成本和難度有所提升。2）長期以來，中、上游地區發展方式粗放、煤煙型污染嚴重、生態脆弱問題突出、產業發展質量偏低、科技創新及其成果轉化能力不強，嚴重影響全要素生產率提升；下游地區具有既有優勢條件，高質量發展狀況向好，但對中、上游地區的輻射帶動作用不足。3）長期形成的以“三高”為主的產業結構調整難度大，效率變動效應不穩定、正負波動劇烈，全要素生產率的提升主要依靠技術進步，但技術進步已有乏力跡象（各地區技術進步效應在研究期均有所減弱）。
2.1.3地級市層面全要素生產率演變情況
黃河流域絕大多數地級市（除金昌、白銀、定西外）全要素生產率在研究期實現了不同程度的提升，提升幅度排前10位的地級市為銀川、固原、西安、西寧、青島、濱州、東營、蘭州、吳忠、包頭，升幅分別為24.84% 、 22.21% ！ 17.73% 、15. 78% ！ 14.66% ！ 13.97% ！
12.67%.12.32%.12.02%.10.87% ；效率變動效應排前10位的地級市為吳忠、西安、青島、濱州、固原、西寧、聊城、銅川、隴南、濟南，效應分別為 9.95%.8.43%.8.67% 6.98%0.62%0.47%0.36%0.28%0.22%0.18% ；技術進步效應排前10位的地級市為銀川、固原、西寧、太原、東營、蘭州、包頭、呼和浩特、嘉峪關、榆林，效應分別為24.84%21.59%15.31%15.14%13.99%13.36% 13.29%，12.39%，12.18%，11.45% 。黃河流域約 85% 的地級市全要素生產率提升（高質量發展）依靠技術進步效應“單輪\"驅動，而依靠效率變動效應與技術進步效應“雙輪\"驅動的地級市僅占 15% ，表明各地級市間存在效率提高與技術進步的結構性差異
2.2全要素生產率空間演變情況
2.2.1 空間分異情況
1）空間總體差異。黃河流域全要素生產率空間總體差異Dagum基尼系數見圖2，可以看出，空間總體差異Dagum基尼系數呈現波動增大趨勢（從2011年的0.2905增至2020年的0.3733，多年平均值為0.3309），表明全要素生產率的空間差異明顯且呈增大之勢，與全流域高質量協同發展的要求還有較大差距。
圖2全要素生產率空間總體差異Dagum基尼系數 Fig.2Overall Spatial Difference of Total Factor Productivity Dagum Gini Coefficient
2）區域內差異。由圖2可以看出，黃河流域上、中、下游地區各區域內城市間全要素生產率的差異均較為明顯。上游地區區域內城市間全要素生產率的差異始終較大，Dagum基尼系數多年平均值達0.4421;中游地區區域內城市間全要素生產率的差異相對較小，但2018年之后呈現持續增大之勢；下游地區區域內城市間全要素生產率差異從2016年之后增大趨勢明顯，表明下游各地級市全要素生產率的非均衡性近幾年有增強之勢。
3）區域間差異。由圖2可以看出，黃河流域上中游地區間、上下游地區間全要素生產率的差異都比較大（區域間Dagum基尼系數多年平均值分別為0.3858、0.3939），中下游地區間全要素生產率的差異相對較小（區域間Dagum基尼系數多年平均值為0.2876）；上中游地區間、上下游地區間、中下游地區間全要素生產率的差異都呈現波動增大趨勢，尤其2016年之后增大趨勢更加明顯；上中游地區間、上下游地區間差異的Dagum基尼系數的變化過程線接近重合，中下游地區間、中上游地區間差異的Dagum基尼系數的變化過程線基本平行。
綜上所述，近年來黃河流域上、中、下游各地區內部以及各地區間全要素生產率的空間非均衡性呈現同步增強趨勢。
4）空間差異來源。區域內差異、區域間凈差異、超變密度差異對黃河流域全要素生產率空間總體差異的貢獻率多年平均值分別為 30.80%.27.94%.41.26% （見表3），由于超變密度差異的貢獻與區域間凈差異的貢獻之和為區域間差異的貢獻，因此黃河流域全要素生產率空間總體差異的主要來源是區域間差異。從各項差異貢獻率的變化情況看，超變密度差異的貢獻率總體呈現下降趨勢，區域間凈差異的貢獻率呈現波動上升趨勢，區域內差異的貢獻率相對穩定，表明區域間差異是空間總體差異的主要來源
表3全要素生產率空間總體差異的來源
Tab.3SourceoftheOverallSpatialDifferenceof
2.2.2 空間關聯情況
基于空間鄰接權重矩陣測算了黃河流域全要素生產率的全局莫蘭指數，見表4。結果顯示，黃河流域全要素生產率的逐年全局莫蘭指數均通過了顯著性檢驗、均為正值且呈增大趨勢，表明黃河流域全要素生產率存在顯著的空間關聯性，且關聯程度呈上升趨勢，即各地級市全要素生產率不僅受自身社會經濟因素的影響，而且受鄰近地級市全要素生產率的影響。
表4全要素生產率全局莫蘭指數
Tab.4Global Moran Index of Total Factor Productivity
注： P 值為顯著性水平， P?0.100 表示通過顯著性檢驗。
3全要素生產率的影響因素分析
3.1 空間杜賓模型回歸結果
采用LR檢驗與Wald檢驗判斷空間杜賓模型是否會退化為空間滯后模型與空間誤差模型[2]，結果顯示其所包含的兩種空間傳導機制對全要素生產率的影響都不能忽略。對黃河流域總體及上、中、下游地區分別按上述空間杜賓模型進行回歸，結果見表5～表8（決定系數 R2 分別為0.27、0.36、0.04、0.78，方差、LR與Wald檢驗指標略）。
表5黃河流域總體回歸結果
注：括號內數字為標準誤，*、**、***分別表示通過了顯著性水平為 0.1，0.05，0.01 的檢驗（無 * 表明沒有通過顯著性檢驗），下同。
表6上游地區回歸結果
Tab.6 Regression Results of Upstream Region
3.2 流域總體回歸結果分析
由表5可知，除教育投人與要素稟賦結構外，其他影響因素均通過顯著性檢驗。具體來看：1）經濟發展水平對全要素生產率具有負向影響，反映出近年來經濟增長質量不容樂觀，“三高”粗放型增長方式亟待改變；2）環境規制強度對全要素生產率有重要貢獻，表明健全生態環境監管機制、環境保護約束等規制在顯著改善生態環境的同時能助推全要素生產率提升；3）產業結構回歸系數為負，說明全要素生產率隨第三產業增加值占比提高不升反降，這歸因于第三產業占比提高帶來的治污減排效果還不足以抵消因第二產業增加值比重下降所導致的技術進步效應的弱化；4）科技創新水平對全要素生產率表現出正向促進作用，說明科技創新通過有效推進能源結構、經濟結構優化，切實提升了經濟增長績效；5）對外貿易開放度對全要素生產率有正向影響，表明各市借力對外開放政策推動了全要素生產率的提高；6）城鎮化率回歸系數為正，表明城鎮化率的提高對全要素生產率有提升作用，這歸因于城鎮化增強了各市間資本、人力、技術、信息等關鍵要素流動，帶動各市生態環境集約式改善，提升了區域經濟增長質量。
表7中游地區回歸結果
表8下游地區回歸結果
此外，各解釋變量的直接效應、間接效應與總效應的顯著性表現各異（這是流域全要素生產率空間分異明顯的原因）。1）經濟發展水平與產業結構直接效應顯著為負、間接效應（空間外溢效應）為正但不顯著；2）環境規制強度、科技創新水平、對外貿易開放度、城鎮化率的直接效應顯著為正，環境規制強度與城鎮化率間接效應顯著為負，科技創新水平和對外貿易開放度的間接效應為正但不顯著；3）教育投入直接效應與間接效應均為正但不顯著，即還未能發揮出顯著作用；4）要素稟賦結構直接效應與間接效應均為負，但不顯著。
綜上所述，從直接效應看，黃河流域各地級市環境規制、科技創新、對外開放、城鎮化對全要素生產率有提升作用（對高質量發展有推動作用），而經濟發展與產業結構升級是當前抑制全要素生產率提升的因素；從間接效應看，各地級市環境規制與城鎮化發展均存在不同程度的負向空間溢出效應；從總效應看，產業結構總效應顯著為負，表明各地級市產業結構升級對全要素生產率提升總體表現為抑制作用，因此產業結構的優化調整應引起關注；科技創新與對外開放的總效應都顯著為正，因此應持續強化科技創新及新技術引進、擴大對外開放，進一步促進全要素生產率提升、賦能高質量發展。
3.3 分區域回歸結果分析
從各影響因素的回歸系數看：1）環境規制強度與科技創新水平對上、中、下游地區全要素生產率提升均具有顯著正向促進作用，作用大小按上、中、下游地區依次遞減;2）城鎮化對上、中、下游地區全要素生產率提升均具有促進作用，但僅在上游地區具有顯著性，原因是上游地區長期受國家政策支持，增強了資本、技術人才等要素聚集，在城鎮化發展中及時融入了生態優先理念；3）對外開放對上、下游地區全要素生產率提升有促進作用，但對中游地區有不顯著抑制作用；4）教育投入對上、中游地區全要素生產率提升有顯著促進作用（其中在中游地區有顯著促進作用），原因是中游地區陜西與山西二省教育資源相對豐富，城市發展潛力巨大，近年來大力實施各類人才政策使人力資本得到提升，有效助力全要素生產率提升；5）教育投入與要素稟賦結構對下游地區全要素生產率提升有顯著負向影響，原因是隨下游發達城市工作壓力和生活成本不斷提升，人力資本優勢變弱，加之資本密集型生產模式根深蒂固，無疑會影響全要素生產率提升；6）經濟發展水平與產業結構對上、中游地區全要素生產率提升有抑制作用（其中在上游地區有顯著抑制作用），但對下游地區全要素生產率提升有促進作用（其中產業結構的促進作用顯著），原因是經濟發展相對落后的上游地區生產方式粗放、要素資源利用率低影響了經濟增長質量，經濟發展水平相對較高的下游地區通過產業結構升級提升資源利用效率進而推動了全要素生產率提升。
從各影響因素的直接效應、間接效應與總效應看：1）上游地區經濟發展水平與產業結構直接效應、總效應顯著為負，間接效應不顯著為正；環境規制強度、科技創新水平、城鎮化率直接效應均顯著為正，間接效應均為負（其中環境規制強度的間接效應顯著），總效應均為正（其中環境規制強度效應顯著），說明環境規制總體上對上游地區全要素生產率提升有顯著促進作用。2）中游地區環境規制強度和科技創新水平直接效應、間接效應與總效應均為正（其中：環境規制強度直接效應顯著為正，科技創新水平直接效應、間接效應和總效應均顯著為正），說明中游地區各地級市科技創新和環境規制在促進當地全要素生產率提升的同時存在正向空間溢出效應；產業結構和城鎮化率的間接效應和總效應均顯著為正，產業結構的直接效應不顯著為負、城鎮化率的直接效應不顯著為正，總體來說，產業結構優化升級和城鎮化是促進中游地區全要素生產率提升的重要動力。3）下游地區環境規制強度、產業結構、對外貿易開放度直接效應顯著為正，教育投入和要素稟賦結構的直接效應顯著為負，環境規制強度間接效應和總效應均顯著為正，產業結構和對外貿易開放度間接效應、總效應顯著為負，說明下游地區各地級市加強環境規制對當地全要素生產率提升有顯著推進作用且具有顯著正向空間溢出效應，產業結構升級和對外開放不利于相鄰地區全要素生產率提升；要素稟賦結構間接效應顯著為正，科技創新水平直接效應和總效應顯著為正，表明下游地區資本密集型產業科技創新對全要素生產率提升發揮了顯著促進作用且對相鄰地區具有積極的空間溢出效應，印證了技術進步是驅動全要素生產率提升（高質量發展）的主要動力。
4結論與建議
4.1結論
1）黃河流域高質量發展水平呈波動上升趨勢，效率變動效應的階段性惡化阻礙高質量發展，技術進步效應是高質量發展的主要驅動力但其已呈現乏力跡象。
2）近年來黃河流域高質量發展水平的空間差異明顯（上游地區最高，下游地區次之，中游地區最低）且差異呈增大之勢，上、中、下游各地區內部以及各地區間全要素生產率的空間非均衡性呈現同步增強趨勢，區域間差異是引致流域高質量發展空間差異的主因。
3）黃河流域各地級市高質量發展水平存在顯著的空間關聯性，即各地級市高質量發展受鄰近地級市高質量發展的影響。
4）環境規制、科技創新、對外開放、城鎮化是黃河流域高質量發展的穩定驅動因素，各驅動因素具有不同的空間溢出效應。
4.2建議
1）加快技術進步單輪驅動向效率變動與技術進步雙輪驅動轉變，持續提升全要素生產率，穩步推動黃河流域高質量發展。2）建立上、中、下游地區分工合作協調機制，盡力縮小區域間高質量發展差異，促進各地區高質量協同發展。3）各地區因地制宜、分類施策，積極推進傳統產業和發展模式的綠色轉型升級。
參考文獻：
[1］袁曉玲，景行軍，李政大.中國生態文明及其區域差異研究：基于強可持續視角［J].審計與經濟研究，2016，31（1）：92-101.
[2] 任保平，張倩.黃河流域高質量發展的戰略設計及其支撐體系構建[J].改革，2019（10）：26-34.
[3] 金鳳君.黃河流域生態保護與高質量發展的協調推進策略[J].改革，2019（11）：33-39.
[4] 安樹偉，李瑞鵬.黃河流域高質量發展的內涵與推進方略[J].改革，2020（1）：76-86.
[5］陳曉東，金碚.黃河流域高質量發展的著力點[J].改革，2019（11） ：25-32.
[6]徐輝，師諾，武玲玲，等.黃河流域高質量發展水平測度及其時空演變[J].資源科學，2020，42（1）：115-126.
[7］馬海濤，徐楦鈷.黃河流域城市群高質量發展評估與空間格局分異[J].經濟地理，2020，40（4）：11-18.
[8］師博，何璐，張文明.黃河流域城市經濟高質量發展的動態演進及趨勢預測[J].經濟問題，2021（1）：1-8.
［9］劉華軍，曲惠敏.黃河流域綠色全要素生產率增長的空間格局及動態演進[J].中國人口科學，2019（6）：59-70，127.
［10］岳立，薛丹.黃河流域沿線城市綠色發展效率時空演變及其影響因素[J].資源科學，2020，42（12）：2274-2284.
[11］林江彪，王亞娟，張小紅，等.黃河流域城市資源環境效率時空特征及影響因素［J].自然資源學報，2021，36（1） ：208-222.
[12]閻曉，涂建軍.黃河流域資源型城市生態效率時空演變及驅動因素[J].自然資源學報，2021，36（1）：223-239.
［13］寧朝山，李紹東.黃河流域生態保護與經濟發展協同度動態評價[J].人民黃河，2020，42（12）：1-6.
［14］石濤.黃河流域生態保護與經濟高質量發展耦合協調度及空間網絡效應[J].區域經濟評論，2020（3）：25-34.
[15］劉琳軻，梁流濤，高攀，等.黃河流域生態保護與高質量發展的耦合關系及交互響應［J].自然資源學報，2021，36（1） ：176-195.
[16]TONE K，TSUTSUI M.An Epsilon-Based Measure of Efficiencyin Dea：A ThirdPoleof Technical Effciency[J]. EuropeanJournal of Operational Research，2010（3） ：1554-1563.
[17]CHAMBERS R G，FAURE R，GROSSKOPF S.ProductivityGrowth in APEC Countries[J].Pacific Economic Review，1996，1（3） ：181-190.
[18]DAGUM C.A New Approach to the Decomposition of theGini Income Inequality Ratio[J].Empirical Economics，1997，22（4） ：515-531.
[19］高贏，馮宗憲.黃河流域綠色發展的空間差異及收斂性研究[J].生態經濟，2022，38（9）：71-79.
[20]LESAGE J，PACE R K.Spatial Econometric Modeling of Or-igin-Destination Flows[J]. Journal of Regional Science，2008，48（5） ：941-967.
[21]RAMOS Raul.Advances in Spatial Econometrics，Methodol-ogy，Tools and Applications[J].Investigaciones Regionales，2005（6） ：225.
【責任編輯 張智民】
