财政分权视角下城镇化对绿色经济效率的影响实证研究

胡青江 博士生 陈 彤 、2 教授 闫海龙 博士

（1、新疆农业大学 新疆乌鲁木齐 830052；2、新疆农业科学院 新疆乌鲁木齐 830091；3、新疆维吾尔自治区发展和改革委员会经济研究院 新疆乌鲁木齐 830000）

引言

1994年，分税制改革重新确立了中央与地方政府之间的财税分配制度，实施以来，在优化政府间收入分配、提高资源配置效率及公共服务均等方面，强化了地方政府宏观调控能力，为经济发展提供了制度动力（王文剑等，2007）。但是由于信息不对称问题的存在，地方政府往往出于满足政绩考核指标的需要，多倾向将财政投入到能够快速拉动经济增长的领域，而对于生态环保问题关注相对较少。21世纪以来，城镇化成为拉动经济发展的重要推动力，有效促进了人力和物质资本快速集聚。诚然，城镇化推进过程中在刺激财政扩张和经济增长的同时，与之相伴的生态、环保、污染等问题也备受社会公众关注，经济增长质量之隐忧值得我们深思。十九大报告中，习近平总书记指出，要加快经济文明体制改革，建设美丽中国，推进绿色发展。绿色发展作为我国当前“五大发展理念”之一，其要义就是要改变以往“三高、一低”的增长方式，向集约型发展方式转变。新时代如何践行新发展理念，提升经济发展的绿色水平和可持续性，已成为当下中国经济转型升级中亟待解决的现实问题之一。基于此，综合探究财政分权视角下城镇化对绿色经济效率的影响，对于不断优化财政体制建设、稳步有序推进城镇化、提升经济发展绿色水平具有较强现实价值和研究意义。

纵观已有文献，对相关研究做如下梳理：第一，绿色经济效率测算。主要基于非参数的DEA模型及不同版本的改进模型对其进行测算。比如，Tao et al利用SBM模型，研究发现1995-2012年间我国绿色经济效率存在地域差异。王军和耿建则以绿色GDP作为期望产出，通过DEA模型对绿色经济效率测算发现，我国平均绿色经济效率值在低位区间震荡徘徊。杨龙和胡晓珍利用传统DEA模型对我国绿色经济效率测算发现，其呈现逐年递增态势。弓媛媛基于Supe-SBM模型研究发现，绿色经济效率在东中西地区差异性较为明显，其中，东部地区高于中西部地区。第二，财政分权对绿色经济效率的影响。和立道和王英杰认为现行财政分权体制下的政策安排对我国绿色经济发展具有双重影响，应适当调节。李光勤和刘莉则研究认为财政分权不利于绿色经济效率水平的提升。第三，城镇化对绿色经济效率的影响。任阳军和汪传旭、王亚平和程钰认为城镇化与绿色经济效率之间呈现非线性关系，且区域间差异较为明显。方齐云和许文静基于空间计量模型实证研究指出，城镇化对绿色经济效率具有显著的正向促进作用。

综上，已有文献对财政分权、城镇化与绿色经济效率的研究进行了诸多有益探索，本文在此基础上从以下三个方面进行了尝试性拓展：一是对运用Super-DEA模型对绿色经济效率的测算时加入能源环境因素和非期望产出；二是考察了财政分权与城镇化的交互项对绿色经济效率的影响；三是分阶段探讨了财政分权、城镇化与绿色经济效率三者之间的关系。

模型构建、指标选择与数据说明

（一）模型构建

本文在Alesina研究方法的基础上，以绿色经济效率（gee）作为被解释变量，以城镇化（urban）作为核心解释变量，分析城镇化发展对绿色经济效率的影响状况。同时，考虑到影响绿色经济效率的因素众多，为减少研究偏误，将控制变量纳入模型中，模型设定如下：

在财政分权背景下，各级政府出于政绩考核需要对城镇化的重视程度不言而喻，所以财政分权与城镇化之间存在重要关联。为此，此处引入财政分权（fd）和城镇化（urban）交互项，以探究交互项对绿色经济效率的影响情况。由此，模型得以进一步演变：

考虑到绿色经济效率具有较强滞后效应，此处将前一期绿色经济效率引入模型研究中，建立相应动态面板模型，模型形式如下：

不含交互项的动态面板模型：

含有交互项的动态面板模型：

公式（3）和（4）中，geeit-1表示滞后一期绿色经济效率，geeit表示当期绿色经济效率，urbanit表示城镇化水平，controlit为系列控制变量，urbanit*fd为城镇化和财政分权交互项，β0代表常数项，β1和β2分别为城镇化（urban）与财政分权和城镇化交互项（urban*fd）的系数，i和t分别代表地区和时间，εit为随机误差项。

此外，为了规避可能出现的内生性问题，本文选择Arellano Bover和Blundell Bond提出的动态面板广义矩（SGMM）对模型进行参数估计，并使用Hansen检验对工具变量进行研判，以确保参数估计结果更为科学。

（二）指标选择

被解释变量。本文以绿色经济效率为被解释变量。参照已有学者研究方法（刘耀彬、袁华锡、王喆，2017），投入指标选择资本、劳动力、技术和能源投入等指标，产出指标选择SO2排放量、工业废水排放量、GDP、工业烟尘排放量，构建绿色经济效率指标体系，采用Andersen Petersen提出的Super-DEA模型，并结合Fukuyama兼顾投入产出的处理方法，对各省市绿色经济效率进行测算。

解释变量。其中，选择城镇化水平（urban）和财政分权（fd）作为核心解释变量。选择各省人均财政支出与中央人均财政支出的比值来衡量财政分权（傅勇、潘雅茹）；选择以城镇人口与年末总人口比值来衡量城镇化水平（单卓然和黄亚平、简新华和黄锟）。选择能源强度、产业结构、金融集聚和人力资本作为控制变量（张经纬，2018；叶仁道，2017）。能源强度（energy）以能源消费总量与GDP比值来衡量；产业结构（is）以第三产业占比来衡量；金融集聚（fa）选择区位熵来衡量；人力资本（hcm）用各省市高等教育人数与总人口比重来衡量。

（三）数据说明

鉴于西藏和港澳台地区数据缺失较多予以剔除，本文选择余下30省市作为研究对象，研究区间为2000-2017年，数据来源于《中国统计年鉴》《中国财政年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》Wind数据库。

表1 动态面板SGMM参数估计结果

表2 分阶段动态面板SGMM参数估计结果

结果分析

（一）内生性检验

考虑模型估计中可能存在的内生性问题，选择被解释变量的滞后t-2期及以上作为工具变量，采用SGMM方法进行检验。同时，为规避可能出现的共线性问题，首先，利用方差扩大因子法对所选变量检验，发现不存在多重性共线性；其次，为了验证模型的稳健性，选择逐步回归法依次加入解释变量进行回归（见表1）。此外，为了对比分析的需要，同时也列出了不含交互项的参数估计结果。从表1来看，所选模型均具备一致性，且都不存在AR（2）自相关，Hansen检验也通过了显著性检验，可见工具变量选择恰当，模型设计较为合理，研究结论可靠性较强。

（二）城镇化对绿色经济效率的影响：全样本视角

总体参数的分析结果及讨论。从逐步回归结果来看，从模型1到模型8中的绿色经济效率滞后项均通过了5%的显著性检验，具有显著正向性，充分说明绿色经济效率具有较大动态惯性和持续性，滞后项对当期值的提升具有正向促进作用，可见在检验中引入滞后项是很有必要的，选择动态面板模型进行研究是可行的。

为全面剖析财政分权、城镇化与绿色经济效率之间的作用关系，本文以模型7和模型8的参数估计结果进行阐述。其中，模型8中不含交互项，财政分权对绿色经济效率回归系数在5%的水平上显著为负，财政分权每变动1个百分点会引起绿色经济效率下降0.067个百分点，而城镇化水平每提升1个百分点则会促进绿色经济效率提高0.331个百分点，即城镇化发展有助于绿色经济效率的提升。在模型7中加入财政分权与城镇化的交互项后，交互项系数在5%的水平上显著为正，财政分权的系数仍为负，但影响系数变小，城镇化系数为正且有所增加，表明在现行财政分权体制下城镇化水平的提升，有助于弱化财政分权对绿色经济效率的抑制作用。

表3 稳健性检验

逐步回归分析结果及讨论。从模型4到模型7，依次加入能源强度、产业结构、金融集聚、人力资本4个控制变量。从回归结果来看，各变量及交互项系数的符号均保持一致，仅系数大小有所差异，未见异常情况，表明控制变量对财政分权、城镇化以及交互项和绿色经济效率均有一定约束作用。以模型7估计结果进行详实分析如下：第一，能源强度对绿色经济效率具有负向影响。长期以来，石油石化在我国能源消费构成中占比较高，增大了生态和环境压力，不可避免的会对绿色经济效率的提高产生制约。第二，产业结构对绿色经济效率具有显著正向影响。主要由于我国三产结构不断优化升级，高新技术、低能耗产业发展较为迅速，有效改善了人们日常生产经营活动方式，各类能耗有所降低，对经济增长的绿色贡献逐步显现。第三，金融集聚对绿色经济效率具有显著负向影响。这可能是由于目前我国金融集聚水平仍相对较低，负外部性较为明显，此时金融集聚处在一种投入高、回报低的阶段，会对绿色经济效率的提升产生抑制作用。第四，人力资本对绿色经济效率具有显著正向影响，人力资本每增加1个百分点，绿色经济效率随之提高0.36个百分点。近年来，社会公众综合素养随着经济发展不断提升，对改善民生质量和环保意识的重视也愈发凸显，对政府节能减排和生态治理的关注度也逐年提升，有效推动了各项环保举措的顺利实施和经济绿色发展。

（三）城镇化对绿色经济效率的影响：分阶段视角

考虑到2008年全球金融危机之后，中央政府经济刺激方案对城镇化建设影响较大，故以2008年为界，进行分阶段检验（见表2）。从分段回归结果来看，AR（1）、AR（2）和Hansen均通过相关检验，SGMM设计合理可行。滞后一期的绿色经济效率依旧会对当期绿色经济效率产生正向影响，且回归系数依次递增，说明滞后项的促进作用逐次增强。原因可能是2008年金融危机以后，国家层面更加注重经济的“绿色发展”和可持续性问题，相继实施“三去一降一补”和供给侧改革等举措，推动经济转型升级，有效推动了绿色经济发展。从模型9和模型10可知，财政分权、城镇化和交互项回归系数符号均与前文一致。从控制变量来看，分阶段各变量对绿色经济效率都有不同程度的影响，且符号保持较为一致。

（四）稳健性检验

为了进一步检验模型结果的稳健性，选择从支出角度来衡量财政分权，并作为核心解释变量纳入模型中，同样采用SGMM模型进行逐步回归分析（见表3）。研究发现，绿色经济效率依旧存在滞后效应，财政分权对绿色经济效率的回归系数为负（-0.057）、城镇化和交互项对绿色经济效率的系数显著为正（0.250、0.164），这点均与上文参数估计保持一致。此外，各控制变量系数的符号、大小和显著性水平均与上文研究无明显差异，可见结论是稳健的，模型比较稳定。

结论与政策建议

（一）结论

本文选择2000-2017年省际面板数据，运用SGMM模型分析财政分权、城镇化与绿色经济效率之间的关系，并探究不同阶段各变量对绿色经济效率的影响情况。主要结论如下：财政分权对绿色经济效率存在显著抑制作用，城镇化对绿色经济效率存在显著促进作用，财政分权和城镇化交互作用有助于绿色经济效率的提升；能源强度、产业结构、金融集聚、人力资本等要素作为控制变量逐次加入模型后，参数系数均有所变化，表明各要素协同效应也会对财政分权、城镇化与绿色经济效率的关系产生影响；分阶段来看，财政分权、城镇化对绿色经济效率的影响呈现阶段性特点。

（二）政策建议

第一，继续推进财政分权体制改革步伐，优化中央与地方财政分配比例，赋予地方政府在公共服务上更加灵活的财政自由权，在与当地发展诉求相匹配的基础上，进一步释放市场主体生产、发展新动能。第二，加强地方政府财政对城镇化支持力度的同时，进一步优化政府对城镇化关联产业的财政支出结构。尤其是提高对节能环保等配套设施的税收补贴和优惠，支持企业在生态改善、技术研发等方面进行创新，推动城镇化关联产业优化升级，纠正政府在城镇化进程中“重速度、轻环保”的偏向，促进经济的绿色发展。第三，建立健全地方政府考核体系，引导各地立足于自身实际积极稳妥推进城镇化，因地制宜实施差异化和具有延续性的财政政策，展开合理有序竞争，对关联产业和产业布局进行优化配置，同时注重发挥地理空间机制作用，强化城镇化集聚效应功能，提高城镇化对经济绿色发展的支撑能力，不断提升绿色经济发展效率。第四，充分发挥产业结构、财政支出和人力资本等要素对绿色经济效率增长的促进作用，在加快推进城镇化发展的同时，不断优化能源消费结构，发展优质高效、节能环保产业，从而有效提升绿色经济效率，实现绿色发展。