創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)與生態(tài)效率提升研究
——基于長(zhǎng)江中游城市群的空間面板模型

陳林心，何宜慶，程家鼎

（1.南昌大學(xué)a.管理學(xué)院；b.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西南昌330031；2.南昌航空大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西南昌330063；3.廣東省深圳市前海創(chuàng)新研究院，廣東深圳518052）

創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)與生態(tài)效率提升研究
——基于長(zhǎng)江中游城市群的空間面板模型

陳林心1a，2，何宜慶1b，程家鼎3

（1.南昌大學(xué)a.管理學(xué)院；b.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西南昌330031；2.南昌航空大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西南昌330063；3.廣東省深圳市前海創(chuàng)新研究院，廣東深圳518052）

文章探討創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)對(duì)生態(tài)效率的提升作用，采用投影尋蹤算法為評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)，運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)方法檢驗(yàn)了生態(tài)效率的空間自相關(guān)性，以創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)為核心解釋變量，同時(shí)引入控制變量，建立空間面板模型。主要結(jié)論有：生態(tài)效率存在空間集聚效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)；消費(fèi)、創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)對(duì)生態(tài)效率提升的貢獻(xiàn)度分別為52.16%、32.13%和18.9%，房地產(chǎn)投資、外資利用、人口密度和工業(yè)總產(chǎn)值與生態(tài)效率負(fù)相關(guān)。最后根據(jù)實(shí)證結(jié)論提出了生態(tài)效率提升的對(duì)策建議。

創(chuàng)新；生態(tài)效率；投影尋蹤；長(zhǎng)江中游城市群

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.10.014

一、引言

2015年的《政府工作報(bào)告》提出：打造大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新和增加公共產(chǎn)品、公共服務(wù)“雙引擎”，實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效升級(jí)。4月5日，《長(zhǎng)江中游城市群發(fā)展規(guī)劃》經(jīng)國(guó)務(wù)院批復(fù)實(shí)施，把生態(tài)文明理念全面融入城鎮(zhèn)化進(jìn)程，實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力，探索城市創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展新模式。2016年2月25日，《中國(guó)省域競(jìng)爭(zhēng)力藍(lán)皮書(shū)》（簡(jiǎn)稱《藍(lán)皮書(shū)》）發(fā)布會(huì)暨“十三五”時(shí)期區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略研討會(huì)在北京召開(kāi)，《藍(lán)皮書(shū)》指出，當(dāng)前我國(guó)生態(tài)環(huán)境形勢(shì)嚴(yán)峻，霧霾、水污染、土壤污染等事件頻發(fā)，環(huán)境承載能力已經(jīng)達(dá)到或接近上限，各方反應(yīng)強(qiáng)烈，堅(jiān)持節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境的基本國(guó)策，堅(jiān)持可持續(xù)發(fā)展，是關(guān)系人民群眾切身利益和中華民族生存發(fā)展的重大課題。

政界和學(xué)界如此重視創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新和關(guān)注生態(tài)環(huán)境，究竟創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)和生態(tài)文明有著怎樣的內(nèi)在聯(lián)系？一方面，創(chuàng)新可促進(jìn)企業(yè)組織形式的完善和管理效率的提高，創(chuàng)新成果有利于從源頭到末端的污染治理，實(shí)現(xiàn)物質(zhì)的循環(huán)利用，進(jìn)而可以有效地對(duì)環(huán)境進(jìn)行保護(hù)，另一方面，創(chuàng)新也可以促進(jìn)人們轉(zhuǎn)變生態(tài)價(jià)值觀及現(xiàn)有的思維方式，有利于新的生態(tài)倫理觀的形成。生態(tài)效率作為衡量生態(tài)文明的重要指標(biāo)，它是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，必須通過(guò)科技創(chuàng)新、制度創(chuàng)新來(lái)實(shí)現(xiàn)，而依托創(chuàng)業(yè)，兌現(xiàn)科技創(chuàng)新成果，是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和實(shí)現(xiàn)生態(tài)效率提升的重要渠道。揭示科技創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)與生態(tài)效率之間的內(nèi)在機(jī)理和動(dòng)態(tài)復(fù)雜關(guān)系，促進(jìn)創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)和生態(tài)文明建設(shè)是當(dāng)前亟待研究和探討的科學(xué)問(wèn)題。

科技創(chuàng)新提高了城市群競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，服務(wù)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并促進(jìn)生態(tài)效率提升。本文探討科技創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)對(duì)生態(tài)效率的提升作用，目前國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究包括對(duì)生態(tài)效率的測(cè)度及評(píng)價(jià)［1-11］、科技創(chuàng)新生態(tài)化研究［12-16］以及科技創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用關(guān)系［17-21］和創(chuàng)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用關(guān)系［22-28］等方面，研究創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)對(duì)生態(tài)效率提升作用的文獻(xiàn)［11］較少。研究方法上較多地采用因子賦權(quán)［4-6］或熵值賦權(quán)［8］的傳統(tǒng)DEA或超效率DEA［5］方法，在出現(xiàn)多個(gè)樣本效率值最優(yōu)的情況時(shí)無(wú)法對(duì)樣本做出進(jìn)一步區(qū)分，以致評(píng)價(jià)結(jié)果模糊；研究尺度上可分為宏觀尺度上的省域或城市群層面的研究［2-8，14，18］、中觀尺度上的區(qū)域、城市層面的研究［20-21］和微觀尺度上的行業(yè)或企業(yè)的研究［9］。

從已有研究來(lái)看，學(xué)者們將創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)、多樣化、選擇等因素作為連接創(chuàng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的重要因素，研究對(duì)象局限于創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，對(duì)創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的作用機(jī)理做了初步探索，這些研究為本文提供了較好的借鑒和較大的啟示，本文結(jié)合當(dāng)前長(zhǎng)江中游城市群部分城市資源利用效率不高以及地區(qū)產(chǎn)出不均衡的狀況，基于ArcGIS、GeoDa及MATLAB軟件平臺(tái)，利用投影尋蹤賦權(quán)算法和空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，運(yùn)用Moran's I指數(shù)檢驗(yàn)生態(tài)效率的空間自相關(guān)性，建立生態(tài)效率空間面板模型，為生態(tài)文明建設(shè)提供一定的理論依據(jù)和具體應(yīng)對(duì)措施。

二、機(jī)理分析、材料與研究方法

（一）創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)提升生態(tài)效率的作用機(jī)理分析

通過(guò)文獻(xiàn)閱讀和梳理工作，初步理出了一條科技創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)促進(jìn)生態(tài)效率提升的線路圖，科技創(chuàng)新所引致的技術(shù)革命正是以創(chuàng)業(yè)為媒介，通過(guò)新建企業(yè)的持續(xù)運(yùn)營(yíng)，企業(yè)清潔生產(chǎn)和降低能耗，最后上升到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)層面，從而提升生態(tài)效率，其作用機(jī)理如圖1所示。

圖1　科技創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)促進(jìn)生態(tài)效率提升的作用機(jī)理

（二）研究區(qū)域與生態(tài)效率提升指標(biāo)體系

長(zhǎng)江中游城市群即“中三角”，以武漢、長(zhǎng)沙、南昌為中心城市，以浙贛線、長(zhǎng)江中游交通走廊為主軸，呼應(yīng)長(zhǎng)江三角洲和珠江三角洲，打造國(guó)家規(guī)劃重點(diǎn)地區(qū)和全國(guó)區(qū)域發(fā)展新的增長(zhǎng)極。包括湖北武漢城市圈（武漢、黃石、黃岡、鄂州、孝感、咸寧、仙桃、天門(mén)、潛江）；襄荊荊宜城市帶（襄陽(yáng)、宜昌、荊州、荊門(mén)）；湖南環(huán)長(zhǎng)株潭城市群（長(zhǎng)沙、岳陽(yáng)、常德、益陽(yáng)、株洲、湘潭、衡陽(yáng)、婁底）和江西環(huán)鄱陽(yáng)湖城市群（南昌、九江、景德鎮(zhèn)、鷹潭、上饒、新余、撫州、宜春、萍鄉(xiāng)市、新干縣）等31個(gè)市（縣）。

生態(tài)效率評(píng)價(jià)基本上都涉及經(jīng)濟(jì)價(jià)值和環(huán)境影響，WBCSD［29］認(rèn)為生態(tài)效率評(píng)價(jià)方法的選擇取決于企業(yè)以及利益相關(guān)者的決策需要，可以表示為：產(chǎn)品或服務(wù)的價(jià)值與環(huán)境影響的比值。以企業(yè)、區(qū)域或者國(guó)家等創(chuàng)造的產(chǎn)品或服務(wù)的價(jià)值作為產(chǎn)出，如產(chǎn)品或服務(wù)的生產(chǎn)總量、產(chǎn)品或服務(wù)的銷售總量（銷售凈額）等；企業(yè)、區(qū)域或國(guó)家在生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的環(huán)境影響作為投入，如能量消耗、物質(zhì)消耗、水消耗、溫室氣體排放和臭氧層物質(zhì)的排放等。

學(xué)者多般從創(chuàng)新基礎(chǔ)、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新環(huán)境方面選取眾多指標(biāo)來(lái)度量創(chuàng)新水平，本文主要采納馬光遠(yuǎn)提出的創(chuàng)新三指標(biāo)：創(chuàng)新基礎(chǔ)投入、高新技術(shù)出口額和專利申請(qǐng)（授權(quán)）數(shù)。盡管國(guó)家工商總局發(fā)布的“全國(guó)市場(chǎng)主體發(fā)展報(bào)告”中有大量的創(chuàng)業(yè)宏觀數(shù)據(jù)，但是并不能滿足本文的研究需要，所以衡量創(chuàng)業(yè)水平的指標(biāo)，最終確定為每千人企業(yè)數(shù)量、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)、私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率、創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（表1）。鑒于部分關(guān)鍵指標(biāo)的可獲得性，本文研究時(shí)間起點(diǎn)確定為2003年，大部分?jǐn)?shù)據(jù)分別來(lái)自2004-2015年湖北省、湖南省和江西?。ㄊ校┙y(tǒng)計(jì)年鑒以及同花順iFinD數(shù)據(jù)庫(kù)，其它數(shù)據(jù)如湖北省直管市（仙桃、天門(mén)、潛江）和江西吉安市新干縣的數(shù)據(jù)來(lái)自各自市（縣）國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、政府工作報(bào)告、網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞檢索或根據(jù)所在市（縣）的人口數(shù)量、土地面積和經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度動(dòng)態(tài)調(diào)整得出（如高新技術(shù)出口額等）。

表1　生態(tài)效率提升指標(biāo)體系

（三）研究方法

1.投影尋蹤賦權(quán)

投影尋蹤（Projection Pursuit，PP）是處理高維空間中非正態(tài)分布和非線性數(shù)據(jù)的一種統(tǒng)計(jì)方法，它通過(guò)尋找反映高維空間數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)或特征的投影方向，將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，這種映射能較全面地反映評(píng)價(jià)對(duì)象在原高維空間中的分類信息，達(dá)到在低維空間研究和分析高維空間數(shù)據(jù)的目的，較好地消除各指標(biāo)權(quán)重的主觀性，使評(píng)價(jià)的結(jié)果更符合實(shí)際。投影尋蹤賦權(quán)算法包括如下步驟：

（1）對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：設(shè)xi，j為第i個(gè)樣本第j個(gè)指標(biāo)值（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n），令（正向指標(biāo)）；（負(fù)向指標(biāo)）和

迭代得到最大投影函數(shù)值并求得最佳投影向量：

（4）求解評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重：優(yōu)化得到的最優(yōu)投影方向向量a*反映了各指標(biāo)的不同重要程度，且它是單位投影方向向量，滿足平方和為1，故可以將作為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，利用MATLAB編程完成上述所有運(yùn)算，表1中第4列數(shù)值為2014年各樣本評(píng)價(jià)指標(biāo)投影尋蹤賦權(quán)值。

2.全局空間自相關(guān)

空間自相關(guān)是一種空間統(tǒng)計(jì)方法，評(píng)價(jià)指標(biāo)的空間分布特征可以通過(guò)全局空間自相關(guān)系數(shù)來(lái)度量，它驗(yàn)證屬性值在區(qū)域空間上的分布態(tài)勢(shì)或集聚狀況，表示全局空間自相關(guān)的指標(biāo)和方法主要有Moran's I、Geary's C、Getis等，其中最常用的是Moran's I。Mo?ran's I指數(shù)的變化范圍為區(qū)間［-1，1］。如果空間不相關(guān)，則Moran's I接近0，Moran's I取正值和負(fù)值時(shí)，分別表示空間正相關(guān)和空間負(fù)相關(guān)。

Moran's I指數(shù)計(jì)算公式如下：

其中，Yi表示城市i的生態(tài)效率；Y-和S2分別表示生態(tài)效率的平均值和方差；n表示城市總數(shù)；Wij表示空間權(quán)重矩陣。空間權(quán)重矩陣是空間計(jì)量模型的關(guān)鍵，也是區(qū)域空間單元相互影響方式的體現(xiàn)。本文選用的經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣Wij，由地理空間權(quán)重矩陣W1和經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣W2合成，綜合考慮了經(jīng)濟(jì)因素和地理因素，W1經(jīng)過(guò)樣本單元地理坐標(biāo)中的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化而來(lái)，W2是由各省GDP樣本年所占比重的均值組成的對(duì)角矩陣。

其（5）中，t為時(shí)間期數(shù)，N為研究樣本數(shù)，yit（i= 1，2，…，N；t=t0，…，t1）為第i個(gè)城市t時(shí)期的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如本文中的第i個(gè)城市第t年的平均GDP。

3.空間面板模型

空間計(jì)量分析的面板模型有空間滯后模型（Spa?tial Lag Model，SLM）和空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM），本文的空間滯后模型刻畫(huà)了一個(gè)城市生態(tài)效率的所有解釋變量通過(guò)空間傳導(dǎo)機(jī)制作用于相鄰城市這一現(xiàn)象，而空間誤差模型刻畫(huà)了隨機(jī)沖擊下生態(tài)效率的區(qū)域外溢，模型的基本形式為：

空間滯后模型：

空間誤差模型：

其中，ρ和λ分別表示空間自回歸系數(shù)和空間誤差系數(shù)，μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量，ε為服從正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。IT為T(mén)維的單位時(shí)間矩陣，Wij為 31×31的經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣（31為樣本城市個(gè)數(shù)）。

三、結(jié)果與分析

利用測(cè)算出的長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，先檢驗(yàn)綜合指數(shù)是否存在全局空間自相關(guān)性，如果存在，則可以建立空間計(jì)量模型。

（一）長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率綜合評(píng)價(jià)分析

依據(jù)前述投影尋蹤算法，得到長(zhǎng)江中游城市群2003-2014年生態(tài)效率（ECO）綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，表2僅列示了2010-2014年的生態(tài)效率測(cè)度值，表中數(shù)據(jù)顯示：城市生態(tài)效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)聯(lián)性不大，投影尋蹤算法測(cè)算出的城市生態(tài)效率更加強(qiáng)調(diào)環(huán)境和資源效益而非單純的經(jīng)濟(jì)效益，可以理解為綜合生態(tài)效率，從而有別于其他生態(tài)效率評(píng)價(jià)方法?？v截面上，多數(shù)市（縣）的生態(tài)效率在逐年提高，2012年達(dá)到階段性峰值，2013年略有下降，2014年回升；橫截面上，對(duì)比生態(tài)效率均值，排名前五的城市（縣）分別是黃岡、上饒、鄂州、天門(mén)和新干縣，排名后五位的城市分別是黃石、湘潭、武漢、孝感和新余。

表22010　-2014年長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率測(cè)度值

（二）創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)和生態(tài)效率的空間分布格局

為了反映長(zhǎng)江中游城市群創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)和生態(tài)效率空間格局及其演變，本文以2003年、2008年、2014年測(cè)算值為例，在Excel中建立屬性數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)行Arc?GIS10.2，按Jenks自然間斷點(diǎn)分級(jí)法，將生態(tài)效率測(cè)算值由低到高（顏色由淺入深）分為五個(gè)等級(jí)（低、中低、中等、較高和高）并將其空間化，得到長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率水平空間格局演變圖，兩條相鄰的柱狀圖從左（深顏色）到右（淺顏色）刻畫(huà)的分別是城市創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)水平的空間可視化特征（圖2）。2003年江西省的4個(gè)城市和湖北省的6個(gè)城市處于生態(tài)效率較高水平等級(jí)，2008年處于這一等級(jí)的城市數(shù)增加到14個(gè)，到2014年城市數(shù)減少為9個(gè)，潛江和荊州退出，衡陽(yáng)加入這一梯隊(duì)；大部分時(shí)間，鄂東地區(qū)、湘鄂交界地區(qū)和贛東北地區(qū)處于生態(tài)效率較高水平等級(jí)，鄂西北地區(qū)和湘西地區(qū)的城市處于生態(tài)效率較低水平等級(jí)。

三個(gè)省會(huì)城市中，武漢的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平最高，長(zhǎng)沙次之，南昌最低；襄陽(yáng)、宜昌、常德、衡陽(yáng)、咸寧、九江和撫州屬于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平提高較顯著的城市；經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的城市（縣）創(chuàng)新水平高于創(chuàng)業(yè)水平，如武漢、長(zhǎng)沙、鄂州和新干，多數(shù)城市創(chuàng)新水平低于創(chuàng)業(yè)水平。

圖2　創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)和生態(tài)效率空間格局演變

（三）Moran's I指數(shù)全局空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析中，Moran's I取正值，則表示所評(píng)價(jià)指標(biāo)空間同質(zhì)；Moran's I取負(fù)值，表示所評(píng)價(jià)指標(biāo)空間異質(zhì)。圖3報(bào)告了生態(tài)效率綜合指數(shù)Moran's I值。

圖32003-2013長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率Moran'sI指數(shù)折線

圖3表明，2003-2014年，長(zhǎng)江中游城市群各市生態(tài)效率表現(xiàn)為空間負(fù)自相關(guān)，也就是說(shuō)各市生態(tài)效率呈現(xiàn)空間異質(zhì)性，即不存在空間溢出效應(yīng)，生態(tài)效率較高的城市被相鄰生態(tài)效率較低的城市所包圍。2010年后生態(tài)效率盡管在全局上仍表現(xiàn)為空間異質(zhì)性，但趨勢(shì)有所改變，似乎看到了生態(tài)效率空間溢出效應(yīng)的曙光。

（四）Moran's I指數(shù)散點(diǎn)圖的局部空間自相關(guān)分析

空間聯(lián)系局部指標(biāo)是衡量觀測(cè)單元屬性與其周邊單元相近或差異程度的指標(biāo)，為了便于對(duì)比分析，本文僅給出了2003年、2008年、2014年長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率綜合指數(shù)（ECO）的局部空間散點(diǎn)圖，如圖4所示。

圖4　長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率的Moran'sI散點(diǎn)圖

局部Moran's I散點(diǎn)圖將長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率劃分為四個(gè)象限的集聚模式：①落在第一象限的點(diǎn)表示生態(tài)效率水平高的城市被其他集聚水平高的城市包圍（HH）；②落在第二象限的點(diǎn)表示生態(tài)效率水平低的城市被其他集聚水平高的城市包圍（LH）；③落在第三象限的點(diǎn)表示生態(tài)效率水平低的城市被其他集聚水平也低的城市包圍（LL）；④落在第四象限的點(diǎn)表示生態(tài)效率水平高的城市被其他集聚水平低的城市包圍（HL），表3是2013年長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率的空間相關(guān)模式。

表3中2014年長(zhǎng)江中游城市群中有17個(gè)城市處在第一象限（HH）和第三象限（LL），顯示出生態(tài)效率的空間正相關(guān)性，湖南省5個(gè)城市（岳陽(yáng)、常德、株洲、益陽(yáng)、婁底）、江西省3個(gè)城市（南昌、九江、鷹潭）和湖北省4個(gè)城市（仙桃、天門(mén)、荊州、鄂州）對(duì)周邊城市的輻射能力較強(qiáng)，湖北省3個(gè)城市（武漢、宜昌、咸寧）和江西省2個(gè)城市（新余、萍鄉(xiāng)）在第三象限，生態(tài)效率整體水平不高，周邊城市生態(tài)效率對(duì)它們的輻射作用較小，所以生態(tài)效率水平難有起色。值得關(guān)注的是三個(gè)省會(huì)城市（武漢、南昌、長(zhǎng)沙）生態(tài)效率處在中等偏下水平。

表32014　年長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率空間相關(guān)模式

（五）空間面板模型分析

生態(tài)效率的全局和局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)表明，生態(tài)效率的Moran's I不為零，在5%的水平上顯著且存在空間集聚現(xiàn)象，長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率顯示出空間自相關(guān)特征，于是考慮將空間因素納入模型，引入核心解釋變量和控制變量，建立空間面板模型。

1.被解釋變量和核心解釋變量

被解釋變量生態(tài)效率（Y）和核心解釋變量創(chuàng)新（X1）和創(chuàng)業(yè)（X2），采用表1所述指標(biāo)的綜合測(cè)算值。

2.控制變量

是指那些除了實(shí)驗(yàn)因素（自變量）以外的所有影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果（因變量）的變量，通過(guò)整理前述文獻(xiàn)，梳理出影響生態(tài)效率的系列因素，確定下列控制變量：①公共圖書(shū)館總藏書(shū)量（X3）。公共圖書(shū)館總藏書(shū)量反映城市的社會(huì)文明水平，對(duì)生態(tài)效率提升有重要影響。一般來(lái)說(shuō)，圖書(shū)館總藏書(shū)量越多，生態(tài)效率水平也就越高。②鐵路客運(yùn)量（X4）。鐵路客運(yùn)量也是影響社會(huì)文明水平的重要因素，鐵路客運(yùn)量，一方面衡量了公民的社會(huì)交往程度，另一方面形成資源環(huán)境負(fù)荷壓力，雙向影響生態(tài)效率水平。③實(shí)際利用外資額（X5）。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)外商投資企業(yè)屬污染型的占30%，引進(jìn)外資對(duì)我國(guó)環(huán)境質(zhì)量造成一定的負(fù)面影響。預(yù)計(jì)，實(shí)際利用外資額和生態(tài)效率水平負(fù)相關(guān)。④規(guī)模以上內(nèi)資企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值（X6）。一方面，工業(yè)是資源消費(fèi)和污染物排放的主要源頭，另一方面，工業(yè)國(guó)民產(chǎn)出的重要支撐。⑤房地產(chǎn)投資（X7）。房地產(chǎn)作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要支柱，房地產(chǎn)投資的影響面極其廣泛，房地產(chǎn)建設(shè)和使用過(guò)程都伴隨著較大的資源、能源耗用和環(huán)境污染問(wèn)題，它與生態(tài)效率有著較復(fù)雜的關(guān)系。⑥耕地面積（X8）。耕地面積或可用土地面積都是進(jìn)行生態(tài)足跡測(cè)度的重要指標(biāo)，而生態(tài)效率由普遍公認(rèn)的GDP和生態(tài)足跡兩個(gè)指標(biāo)直接合成，所以耕地面積和生態(tài)效率直接相關(guān)。⑦人口密度（X9）。理論上在其他條件一定的情況下，一個(gè)地區(qū)人口密度越大，生態(tài)文明水平就會(huì)越高。⑧社會(huì)消費(fèi)品零售總額（X10）。社會(huì)消費(fèi)品零售總額是表現(xiàn)國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求最直接的數(shù)據(jù)。社會(huì)消費(fèi)品零售總額是國(guó)民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)直接售給城鄉(xiāng)居民和社會(huì)集團(tuán)的消費(fèi)品總額，它一方面是反映國(guó)內(nèi)零售市場(chǎng)變動(dòng)情況及經(jīng)濟(jì)景氣程度的重要指標(biāo)，另一方面消費(fèi)也伴隨著資源、能源耗用和環(huán)境污染問(wèn)題。

確定被解釋變量、核心解釋變量和控制變量后，建立生態(tài)效率空間面板模型，運(yùn)行MATLAB空間計(jì)量工具箱“jplv7”的相應(yīng)代碼分別估計(jì)了空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）的混合、空間固定、時(shí)間固定和雙固定效應(yīng)模型參數(shù)，為方便比較，同時(shí)給出了傳統(tǒng)固定效應(yīng)回歸模型的估計(jì)結(jié)果（表4）。

表4　空間面板模型參數(shù)比較

表4的回歸結(jié)果表明：沒(méi)有考慮空間因素的傳統(tǒng)回歸模型的系數(shù)普遍偏大，夸大了解釋變量對(duì)被解釋變量的作用；同時(shí)，SLM模型的自回歸系數(shù)和SEM模型的誤差系數(shù)在混合模型和空間固定模型中均達(dá)到了5%的顯著性水平，一定程度上說(shuō)明了解釋變量對(duì)被解釋變量的作用，城市之間的空間相關(guān)性是存在的，因此建立SLM模型和SEM模型是合理的選擇。總體上，由于SEM模型的擬合度和對(duì)數(shù)似然比高于SLM模型估計(jì)結(jié)果，所以選擇SEM模型比SLM模型更為合理，在SEM模型中，從擬合度和對(duì)數(shù)似然比來(lái)看，空間固定模型是相對(duì)優(yōu)的。因此，本文就SEM模型的空間固定模型估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。

就模型中各個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)來(lái)看，兩個(gè)核心變量創(chuàng)新（X1）和創(chuàng)業(yè)（X2）的彈性系數(shù)均為正，且至少通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)，創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)程度每提高1%，生態(tài)效率則分別提高0.3213%和0.189%，創(chuàng)新相比創(chuàng)業(yè)而言對(duì)生態(tài)效率的提升作用更為強(qiáng)勁；至少通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)的控制變量的回歸系數(shù)中，唯一只有消費(fèi)品零售（X10）為正，說(shuō)明消費(fèi)的增長(zhǎng)有利于生態(tài)效率的提升，可能的途徑是消費(fèi)促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，從而推進(jìn)了生態(tài)文明進(jìn)程，生態(tài)效率提升。

其他通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)的四個(gè)控制變量分別是：實(shí)際利用外資（X5）、工業(yè)總產(chǎn)值（X6）、房地產(chǎn)投資（X7）和人口密度（X9），但它們的回歸系數(shù)均為負(fù)，即它們和生態(tài)效率負(fù)相關(guān)，房地產(chǎn)投資、人口密度、實(shí)際利用外資和工業(yè)總產(chǎn)值每提高1%，生態(tài)效率分別降低0.695 6%、0.420 2%、0.330 5%和0.199 4%，具體來(lái)說(shuō)，第一，倡導(dǎo)房地產(chǎn)企業(yè)、房地產(chǎn)產(chǎn)品和房地產(chǎn)市場(chǎng)生態(tài)化發(fā)展模式成為必需；第二，人口密度和規(guī)模優(yōu)勢(shì)雖然是經(jīng)濟(jì)繁榮的必要條件，而過(guò)高的人口密度會(huì)成為城市生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展的限制因子；第三，外商直接投資在目前階段還沒(méi)有起到協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境的作用，外資或合資企業(yè)環(huán)境污染和資源消耗較為嚴(yán)重［30］，引進(jìn)外資對(duì)生態(tài)效率的影響是負(fù)面的［31］；第四，工業(yè)是資源消費(fèi)和污染物排放的主要源頭［32］，通過(guò)重新設(shè)計(jì)工業(yè)活動(dòng)，尋求把人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的負(fù)面影響減少到能持續(xù)發(fā)展的水平［33］，大力發(fā)展生態(tài)工業(yè)，促進(jìn)生態(tài)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展。

四、研究結(jié)論與政策建議

本文旨在探討長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率提升的路徑或具體對(duì)策，首先建立生態(tài)效率測(cè)度指標(biāo)體系，采納投影尋蹤算法為指標(biāo)賦權(quán)，得到長(zhǎng)江中游城市群各城市創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)和生態(tài)效率綜合值，借助ArcGIS對(duì)創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)和生態(tài)效率進(jìn)行空間動(dòng)態(tài)可視化評(píng)價(jià)后，探索性空間數(shù)據(jù)分析中運(yùn)用GeoDa檢驗(yàn)生態(tài)效率的全局空間自相關(guān)性，然后引入核心解釋變量和控制變量，建立生態(tài)效率空間面板模型，運(yùn)行MATLAB空間面板程序，估計(jì)出模型參數(shù)。

（一）研究結(jié)論

（1）通過(guò)對(duì)長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率的測(cè)度評(píng)價(jià)，武漢城市圈中武漢市一枝獨(dú)秀，生態(tài)效率處于最優(yōu)等級(jí)，其他城市生態(tài)效率水平處于中下；湖南環(huán)長(zhǎng)株潭城市群生態(tài)效率水平優(yōu)于其他城市群，襄荊荊宜城市帶生態(tài)效率水平出現(xiàn)分化，跨越三個(gè)等級(jí)；江西環(huán)鄱陽(yáng)湖城市群生態(tài)效率水平除南昌市外，整體上處于最低等級(jí)。

（2）長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率存在空間自相關(guān)性。21世紀(jì)10年代初，生態(tài)效率表現(xiàn)為空間正自相關(guān)，10年代末期表現(xiàn)為空間負(fù)自相關(guān)，不過(guò)20年代的趨勢(shì)是回到空間正自相關(guān)的狀態(tài)?？傮w上長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率呈現(xiàn)空間溢出效應(yīng)，城市間的合作意愿在加強(qiáng)。

（3）空間面板模型的實(shí)證表明，創(chuàng)新比創(chuàng)業(yè)在提升城市生態(tài)效率方面作用更顯著，社會(huì)消費(fèi)也有利于提升城市生態(tài)效率，而房地產(chǎn)投資、人口密度、實(shí)際利用外資和工業(yè)總產(chǎn)值與城市生態(tài)效率負(fù)相關(guān)，這從側(cè)面印證了長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率狀況難以改善的原因是城市房地產(chǎn)不斷加大的投資和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)人口的城市化轉(zhuǎn)移。

（二）政策建議

結(jié)合以上研究，本文提出以下生態(tài)效率提升政策建議：

（1）長(zhǎng)江中游城市群生態(tài)效率提升需要打破城市群由于歷史原因形成的行政區(qū)劃所導(dǎo)致的區(qū)域割據(jù)格局，加大鄰近城市之間資源、環(huán)境要素的配置效率和生態(tài)文明建設(shè)合作力度，促進(jìn)城市群協(xié)同、可持續(xù)發(fā)展。

（2）創(chuàng)新對(duì)于城市群的生態(tài)文明建設(shè)是非常重要的，它通過(guò)戰(zhàn)略性的應(yīng)用科學(xué)技術(shù)和管理，提升生態(tài)效率。首先要重視科研經(jīng)費(fèi)的投入和高效使用以及創(chuàng)新型人才的教育和培養(yǎng)，營(yíng)造萬(wàn)眾創(chuàng)新的良好教育環(huán)境；其次要加強(qiáng)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)，將專利數(shù)據(jù)庫(kù)作為支撐創(chuàng)新的有效手段；再次要促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，企業(yè)、大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)形成資源共享、信息共享、技術(shù)共享的協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)；最后，要重視科研機(jī)構(gòu)和科技園區(qū)建設(shè)。

（3）創(chuàng)業(yè)是科學(xué)技術(shù)和市場(chǎng)的紐帶，只有創(chuàng)業(yè)與創(chuàng)新相互促進(jìn)，才能極大地提升城市群生態(tài)效率?！秶?guó)務(wù)院關(guān)于大力推進(jìn)大眾創(chuàng)業(yè)萬(wàn)眾創(chuàng)新若干政策措施的意見(jiàn)》中，本文特別強(qiáng)調(diào)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)便利化、優(yōu)化財(cái)稅政策、擴(kuò)大創(chuàng)業(yè)投資和發(fā)展創(chuàng)新型創(chuàng)業(yè)的重要性，這四條舉措對(duì)創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)是最關(guān)鍵的。

（4）消費(fèi)通過(guò)促進(jìn)城市群的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間接提升生態(tài)效率。積極倡導(dǎo)綠色消費(fèi)這種理性、健康型和生態(tài)化的消費(fèi)方式，通過(guò)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和升級(jí)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型；綠色消費(fèi)有利于人們思想道德素質(zhì)的提高和精神境界的全面提升，從而實(shí)現(xiàn)人的自由、全面發(fā)展。

（5）轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)特別是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、合理控制房地產(chǎn)投資規(guī)模和適度利用外資。具體措施包括：工業(yè)去產(chǎn)能化，房地產(chǎn)去庫(kù)存化，充分激活內(nèi)資特別是民間資本對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。

（6）推進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化進(jìn)程，提高戶籍人口城鎮(zhèn)化率，改變區(qū)域結(jié)構(gòu)中人口的區(qū)域分布不合理現(xiàn)象。由于戶籍人口城鎮(zhèn)化率大大低于常住人口城鎮(zhèn)化率而引起的人口密度的非正常增長(zhǎng)，以及長(zhǎng)期以來(lái)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口所引起的“留守兒童”和農(nóng)村超標(biāo)自建房等現(xiàn)象，對(duì)社會(huì)產(chǎn)生許多負(fù)面影響，如青少年教育的缺失、土地資源的浪費(fèi)和環(huán)境的破壞，客觀上不利于城市生態(tài)效率的提升。

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［責(zé)任編輯：張青］

Research on Innovation，Entrepreneurship and Eco-efficiency Promotion—Based on the Spatial Panel Model of Urban Agglomeration in the Middle Reaches of Yangtze River

CHEN Lin-xin1a，2，HE Yi-qing1b，CHENG Jia-ding3
（1.a.School of Management；b.School of Economics and Management，Nanchang University，Nanchang 330031，China；2.School of Economics and Management，Nanchang Hangkong University，Nanchang 330063，China；3.Qianhai Institute for Innovative Research，Shenzhen 518052，China）

To explore the innovation and entrepreneurship of promoting eco-efficiency，this paper uses projection pursuit code to calculate the index weight and employs the spatial statistical method to test the spatial correlation of eco-efficiency，taking innovation and entrepreneurship as the core explanation variables and introducing control variables at the same time，the spa?tial panel model is established.The main conclusions are：the eco-efficiency shows the effects of spatial agglomeration and spillover；The contribution of consumption，innovation and entrepreneurship to the eco-efficiency is 52.16%，32.13%and 18.9%respectively，these variables like the investment of real estate，foreign capital utilization，population density and the val?ue of industrial output are all negatively related to the eco-efficiency.According to the empirical conclusion it puts forward the countermeasures and suggestions on eco-efficiency promotion in the end.

innovation；eco-efficiency；projection pursuit；urban agglomeration in the middle reaches of Yangtze River

F061.5；F124.3

A

1007-5097（2016）10-0087-08

2016-07-05

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71263039）；江西省高校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（JJ1543）；江西省社會(huì)科學(xué)“十二五”規(guī)劃資助項(xiàng)目（15YJ18）；江西省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃資助項(xiàng)目（16ZD004）

陳林心（1968-），男，江西鄱陽(yáng)人，講師，博士研究生，研究方向：金融投資，金融管理；何宜慶（1961-），男，江西進(jìn)賢人，教授，博士生導(dǎo)師，南昌大學(xué)金融證券研究所所長(zhǎng)，研究方向：金融投資，生態(tài)經(jīng)濟(jì)；程家鼎（1991-），男，江西鄱陽(yáng)人，廣東省深圳市前海創(chuàng)新研究院“一帶一路”研究所研究助理，曼切斯特大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，研究方向：金融經(jīng)濟(jì)。