民族地区绿色经济发展区域差异与空间溢出效应研究 ——以内蒙古自治区为例

赵 欣，任 军

(1.内蒙古民族大学，内蒙古 通辽 028000； 2.东北师范大学 地理科学学院，吉林 长春 130024)

习近平总书记一直重视少数民族地区的发展，强调推动民族经济发展是全面建成小康社会的重要环节。2018年3月，习近平总书记在参加十三届全国人大一次会议内蒙古代表团审议时强调，要扎实推动经济高质量发展，扎实推进脱贫攻坚，扎实推进民族团结和边疆稳固，把祖国北部边疆这道风景线打造得更加亮丽。2019年7月，习总书记考察内蒙古时强调，要筑牢祖国北方重要的生态安全屏障，守好这方碧绿、这片蔚蓝、这份纯净，要坚定不移走生态优先、绿色发展之路。结合当前国内外经济发展实际和内蒙古地区多年来的发展实践，不难看出以绿色发展视角为立足点，培育和发展民族特色经济是实现内蒙古经济可持续发展的有效途径。

一、研究背景

近年来，国家相继出台了各种扶持政策，推动内蒙古绿色经济的发展。绿色经济发展是更加集约化的内涵式发展，这种发展所需的资源消耗更少，而产出效率则更高，并且环境代价更小，是协调性、稳定性、持续性更强的发展。其最主要的特点就是坚持绿色发展理念，以节能降耗、提质增效为导向，以绿色环保、循环利用为突破点，着力增强经济发展的内生动力和活力，培育新经济和新动能，发挥政府作用，把资源引导到高质量供给部门和领域，尽快从高技术含量转向高技术收益，从而实现高质量需求、高质量供给、高质量投入产出、高质量收入分配和高质量经济循环。目前学者们对内蒙古绿色经济发展的研究主要有：罗海霞、段永峰[1]选取内蒙古资源型城市鄂尔多斯市、包头市、巴彦淖尔市、乌海市、通辽市及赤峰市，首先评价了这些城市的绿色经济效率，结果表明这些城市的绿色经济效率在波动中缓慢提高；然后针对结果进行横向和纵向排序比较；最后运用灰色关联分析方法分析内蒙古资源型城市绿色经济效率的影响因素。刘峰[2]首先建构了内蒙古资源环境评价指标体系，采用熵权法得到综合评价得分，并对传统的GDP进行绿色化，测算出内蒙古2000～2014年的传统与绿色全要素生产率进行比较；然后测算内蒙古12盟市的传统与绿色经济增长效率，提出内蒙古各盟市的经济增长效率前后的差距较大等问题。侯娜[3]构建了内蒙古绿色经济发展指标体系，主要涵盖农业总产值、城镇居民人均可支配收入等15个指标，采用均方差法筛选绿色经济指标并进行赋权，最终建立线性加权综合评价模型，评价内蒙古12个盟市的绿色经济发展现状。何静[4]结合海选、初步筛选、R聚类和灰色关联优势分析进行定量筛选，从经济发展、人类福祉、资源环境、社会发展四个层面构建了评价内蒙古绿色经济的指标体系，通过构建循环修正的评价模型定量地分析和评价内蒙古绿色经济发展水平。周闯[5]从绿色发展理念出发，分析在调结构、促转型，努力实现民族地区繁荣发展的新形势下，内蒙古节能减碳现状与面临的问题，从调整相关政策、理顺节能减碳机制、加快自主创新、推动产业协调发展等方面提出对策建议，旨在协调好节能减排与经济社会发展之间的关系。

通过整理文献发现，目前对内蒙古绿色经济的研究明显不足，仅有少数学者采用截面数据分析内蒙古各盟市绿色经济发展的差异化，且研究中未将空间效应纳入到内蒙古绿色经济效率影响因素的分析中，由此会导致结论偏差、缺乏解释力度等问题。因此，本文重点研究内蒙古各盟市的绿色经济效率，整理各盟市2001～2018年面板数据，采用Super-SBM模型来测算内蒙古绿色经济效率值，并运用空间杜宾模型探究内蒙古区域绿色经济效率的时空分异和影响因素。

二、绿色经济效率测算与空间溢出效应模型构建

(一)绿色经济效率测算模型

本文对内蒙古各盟市绿色经济效率的测算采用DEA(Data Envelopment Analysis)方法，即数据包络分析，该方法是用来评价同类型的决策单元效率测度的一种较为有效的方法，于1978年由著名的运筹学家查恩斯、库伯和罗兹[6]提出，第一个模型为基于规模报酬不变的C2R模型。1984年班克、查尔斯和库伯建立了基于规模报酬可变的BC2模型。但是，以上传统DEA模型在投入产出要素增多并考虑相应松弛时会遇到困难[7]，评价的结果会出现一系列问题。2001年，托恩[8]提出了基于松弛变量测度的非径向、非角度DEA模型(Slack-based Model)，即SBM模型，将松弛变量直接带入目标函数中，克服了一般径向DEA模型不考虑投入产出的松弛性问题，并能够将经济发展过程中产生的废水、废气、固废等非期望产出考虑在内，使计算结果更加准确有效，目前国内外学者主要将其用在评价环境、生态以及能源效率上。[9]由于SBM模型对于决策单元效率大于1的排序问题不能解决，托恩[8]于2002年又提出了超效率SBM(Supper-SBM)模型，因此，本文将采用Super-SBM模型来测算内蒙古各盟市的绿色经济效率，假设有n个决策单元，每个决策单元都有投入m、期望产出和非期望产出为s，则模型如下：

(二)空间溢出效应模型

空间计量经济学探求空间相关性对经济活动的影响，将空间结构权重增加到分析模型中，可以分析不同地域单元之间的空间互动效应，使模型更加具有说服力。本文通过Moran I指数检验确定了内蒙古各盟市绿色经济效率存在空间相关性之后，建立空间计量模型进行分析。安瑟林[10]于1988年对空间计量经济模型进行了系统研究，将经典计量经济学中忽略的空间因素纳人模型中，考虑空间数据的非匀质性建立模型。主要包括空间误差模型(SEM)、空间滞后模型(SLM)和空间杜宾模型(SDM)。考虑到内蒙古各盟市绿色经济发展存在外部性，与邻近盟市产生相互影响，本文建立绿色经济效率空间杜宾模型，表示为：

Y=ρWY+Xβ+WXδ+ε

其中，Y为被解释变量即绿色经济效率，X为解释变量即绿色经济效率影响因素，W为各盟市邻接关系的空间权重矩阵，ρ为邻接地区WY对被解释变量的影响，δ为邻接地区WX对被解释变量的影响，ε为随机扰动项。

三、民族地区绿色经济发展区域差异分析

(一)指标体系构建

本文主要研究区域为内蒙古12盟市，其绿色经济发展程度用绿色经济效率来衡量，主要从投入和产出角度来进行测算。根据科学性、代表性与可操作性原则，经过反复对比与测算，最终确定了内蒙古绿色经济效率测度指标体系，投入层主要考虑资本投入、劳动力投入和能源投入，产出层中包括非期望产出(参考刘耀彬等[11]的研究，在Super-SBM模型中，将其作为投入变量进行测算)和期望产出，如表1所示。数据来源于内蒙古统计年鉴、内蒙古各盟市统计年鉴、内蒙古各盟市统计公报以及中经网等。

表1 内蒙古绿色经济效率测度指标体系

(二)绿色经济效率测算结果分析

利用Super-SBM模型测算内蒙古12个盟市2001～2018年的绿色经济效率值，值越大表示效率水平越高，测得的数据整理如图1所示。

图1 2001～2018年内蒙古12盟市绿色经济效率趋势

针对以上数据进行内蒙古绿色经济发展时空格局演变分析。首先，从地域分布来看，在研究时段内，呼和浩特、包头、鄂尔多斯具有较高的绿色经济效率值，均值都高于1，属于高效率区；呼伦贝尔、赤峰、锡林郭勒、乌海、巴彦淖尔、通辽的绿色经济效率值介于0.7～1之间，属于中效率区；而阿拉善、乌兰察布和兴安盟的绿色经济效率值相对较低。整体形成了以中部地区绿色经济效率高、东西部相对较低的空间格局。其次，从时间变化上来看，各盟市绿色经济效率最低值主要集中在2005～2007年三个年份，最高值主要集中在2018年，可见，各盟市的绿色经济效率虽然存在一定波动，但都在不断提升。最后，利用变异系数来分析各盟市在研究时段内的总体差异，如图2所示：

图2 2001～2018年内蒙古各盟市绿色经济效率变异指数

变异系数(Coefficient of Variance)是表示数据离散程度的指标。其计算公式如下：

C.V=SD/MN

其中，C.V为变异系数，SD为标准差，MN为平均值。C.V值越大，离散程度就越大，反之就越小。

内蒙古各盟市2001～2018年绿色经济效率变异系数如图2所示。可以看出，变异系数在波动中呈下降趋势，首先从2001年的0.2694上升到2002年的0.3334，2004年有所下降，之后快速上升到2007年的0.5503，达到了极大值，从2008年开始，变异系数呈下降态势，2008～2012年下降趋势较为显著，2012～2018年存在小范围的波动，最后下降为2018年的0.2402。综合分析，内蒙古各盟市绿色经济发展差距在经历了较大的波动之后，呈现缓慢缩小的趋势，但还是存在不小的差异。

四、绿色经济发展影响因素的空间溢出效应分析

根据内蒙古自治区各盟市绿色经济发展现状，本文选取经济发展水平(gdp)、产业结构(ind)、能源消费(ene)、城镇化水平(urb)四个指标作为绿色经济效率(gee)的影响因素，其中经济发展水平用地区人均GDP(元)表示；产业结构用第二产业比重(%)表示；能源消费用万元GDP能耗(吨标准煤)表示；城镇化水平用城镇人口占年末常住人口比重(%)表示。数据来源于内蒙古统计年鉴、内蒙古各盟市统计年鉴、内蒙古各盟市统计公报以及中经网等。

采用全局Moran指数检验内蒙古各邻接盟市变量值的相关程度，公式如下：

从表2可以看出，5个变量的Moran值大部分都通过了显著性检验，说明内蒙古各盟市的绿色经济效率、经济发展水平、产业结构、能源消费、城镇化水平具有空间相关性。进行Hausman检验，P值在1%的置信水平下显著拒绝存在随机效应原假设，所以可以采用固定效应的空间杜宾模型进行回归分析。结果如下：

表2 变量的空间自相关性检验结果

从表3可以看出，四个解释变量对被解释变量即绿色经济效率产生一定的影响。另外从rho值可知，内蒙古各盟市绿色经济效率对相邻区域存在空间溢出效应，在一定程度上相互影响。

表3 空间杜宾模型的回归结果

通过表4显示的空间杜宾模型直接效应、间接效应和总效应来分析，经济发展水平和城镇化水平对本区域的绿色经济发展有着显著的直接效应，随着各盟市经济不断的发展以及城镇化水平的提高，将提升其绿色经济效率。而产业结构和能源消费对本地绿色经济发展的直接效应显著为负，因此，各盟市在今后的发展中应积极推进产业结构转型升级，控制第二产业的规模，积极发展第三产业。从间接效应结果分析来看，存在空间溢出效应的是能源消费和城镇化水平，城镇化水平与相邻地区的绿色经济效率是较为显著的正向变化，带动了周边地区的绿色经济发展，而能源消费对周边地区是较为显著的反向影响。

表4 空间杜宾模型的直接效应、间接效应和总效应

五、民族地区绿色经济发展对策

本文采用2001～2018年内蒙古12盟市的面板数据，利用Super-SBM模型测算各盟市多年绿色经济效率值，在此基础上，运用空间杜宾模型进行回归分析，得出如下结论：从地域分布来看，内蒙古整体形成了以中部地区绿色经济效率高、东西部相对较低的空间格局。从时间变化上来看，各盟市的绿色经济效率虽然存在一定波动，但都在不断提升。综合分析，2001～2018年内蒙古各盟市绿色经济发展差距在经历了较大的波动之后，呈现缓慢缩小的趋势，但还是存在不小的差异。分析绿色经济效率的影响因素，经济发展水平和城镇化水平对绿色经济效率增长的影响显著为正，产业结构和能源消费对其有显著的负面影响，此外，能源消费和城镇化水平存在一定的空间溢出效应。

第一，加快内蒙古东部绿色经济发展，实现区域平衡。从以上研究来看，中西部绿色经济发展已经形成“呼包鄂”增长极，但是东部地区却缺乏增长极的带动，因此借鉴中西部发展经验，建议构建东部地区“通赤锡”绿色经济增长极。“通赤锡”有着较好的区位条件、丰富的劳动力资源和较为完善的基础设施建设体系，可以顺畅地与周边地区进行资源、信息和经济交流，将“通赤锡”作为新的增长极，在国家和地方政府的培育下，定会在内蒙古东部地区的崛起中起到扎实的基础作用。

第二，建设绿色经济发展的生态环境。长期以来，内蒙古经济由于生态环境保护与资源开发利用的矛盾，陷入“资源诅咒”。发展绿色经济应牢固树立“绿水青山就是金山银山”的理念，加大生态环境整治力度，解决好生态环境方面的突出问题。将生态保护红线、环境质量底线、资源利用上线转化为空间布局约束、污染物排放管控、环境风险防控、资源利用效率等要求，为经济绿色化转型提供有力的支撑和保障。

第三，推进传统资源型产业转型升级。内蒙古传统煤炭产业受经济增速放缓、经济结构优化、能源结构变化、生态环境约束等影响，面临诸多问题，如发展缓慢，产业结构、技术结构不合理，生产集中度低，人均效率低，产品结构单一等等。因此，应推进传统资源型产业转型升级，通过技术创新，实行节能降耗，减少污染和排放，实现绿色化。如通过转变生产方式实现产业升级，从开采上，由劳动密集型向自动化、数据化、信息化的技术密集型转变，实行智能矿山、数字矿山，实现采煤清洁化、煤矿开采管理集约化，提高劳动生产效率，降低成本；从产品上，转变煤炭用途，实现由燃料向原料的转变，半成品向成品的转变，煤炭企业由原材料企业向制造业企业的转变，使产业链向下游延伸，生产高附加值、精深加工产品。

第四，发展大数据等高新技术产业。内蒙古发展大数据产业符合国家信息化发展战略的重点，是内蒙古实现后发超越的创新性产业方向，是内蒙古实现绿色经济发展的战略选择。内蒙古虽然区位和交通条件稍差，但发展大数据产业具有一定的比较优势。首先，气候好气温低，利于数据中心服务器散热，节约能耗；其次，利用丰富的风能资源进行发电，低电价，营运成本低；三是利用国网建立光缆，数据信息交换和传输具有优势；四是具有非常优惠的政策。随着交通等基础设施的继续发展和完善，内蒙古大数据产业发展的优势将越来越明显。目前内蒙古已初步形成以呼和浩特市为中心，以呼伦贝尔、包头、鄂尔多斯、赤峰、乌兰察布市为重点的数据中心基地发展格局，建成了中国电信、中国移动、中国联通，中科曙光、中兴能源、华为等一批大型数据中心和灾备中心，阿里巴巴、腾讯、百度、浪潮、京东等一批国内外知名互联网企业纷纷入驻。今后内蒙古应积极探索“大数据+产业创新服务”的创新模式，推动互联网、大数据同实体经济的深度融合，催生区域经济增长点。

第五，推动智能制造业发展。内蒙古自治区制造业的发展仍然是以粗放型方式为主，劳动密集型产业仍然占很大比重，资源利用效率低下，造成资源浪费，阻碍绿色经济的发展。因此，内蒙古制造业应在“中国制造2025”计划发展战略机遇下，通过技术改造、转型升级，调整产业结构，整合自治区相关资源，组建大型的相关企业集群，培育民族特色知名品牌，扩大规模、提高绿色经济效益，达到共赢。