资源利用对长江经济带高质量发展的影响
——基于生态足迹的检验
2022-08-05肖黎明，李秀清
肖 黎 明，李 秀 清
(山西师范大学，山西 临汾 041000)
0 引言
党的十九大报告明确指出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”,高质量发展是能够满足人民对于美好生活需要的高效率、公平与绿色可持续的发展[1]，更强调经济结构优化、新旧动能转换以及经济社会的协同发展[2]。根据《2019-2020长江经济带社会发展报告》，长江经济带承载全国46.4%的经济总量，是中国经济的“重镇”，其高质量发展关乎我国经济高质量发展的走向，因此将长江经济带“打造”成为我国的黄金经济带，既是新时期国家对经济带发展的目标定位，也是实现我国区域经济高质量协调发展的重大举措。
目前有关高质量发展的研究主要涉及：1)经济高质量发展水平的测度研究，学者一般从经济结构优化、创新驱动发展、区域协调共享等层面构建评价指标体系[3]，也有学者基于新发展理念构建经济高质量发展指标评价体系[4，5]；2)经济高质量发展影响因素研究，主要涉及环境规制[6]、技术创新[7]、产业集聚[8]、金融发展[9]等方面，还有学者对“能源—环境—经济”[10]、“社会—经济—环境”[11]、“人口—经济—空间—环境”[12]等方面的耦合协调关系进行探讨。事实上，资源环境作为经济发展的基本条件，既能促进经济发展，也可能会阻碍经济发展[13]。相关研究[14-16]发现省际层面存在资源诅咒现象，而城市层面的研究却表明资源禀赋对城市经济发展有正向促进作用[15]。生态足迹作为衡量资源环境利用程度的关键指标，是指在维持人类活动所需要的资源及其消纳废弃物的前提下，具有生物生产能力的地域空间[17]。相关研究[18]指出，生态足迹可从足迹广度与足迹深度两方面考量，足迹广度代表流量自然资本的实际占用规模，足迹深度则代表存量资本的年际消耗，表征存量资本的消耗水平，而自然资本由流量资本和存量资本构成[19]。基于此，从生态足迹的两个维度考量资源利用与经济带高质量发展具有一定的理论依据及重要的现实意义。许多基于经典生态足迹模型的实证分析也表明，一些地区长期处于生态赤字状态，从而使自然资本日益成为制约经济社会可持续发展的关键[18,20]。就长江经济带而言，则主要在于考察其土地利用的承载力与生态环境的协调程度[21-23]。
综上，现有文献仍存在不足：1)对长江经济带高质量发展多探讨其经济、社会、资源及环境等方面的协调关系，对其内在逻辑的梳理多体现在理论层面，实证研究略显不足；2)尽管对长江流域土地资源、水资源的利用情况及影响因素进行了分析，但将资源利用状况与经济发展质量关联的研究不多。鉴于此，本文以长江经济带108个地级市作为研究样本，以足迹广度与足迹深度表征资源利用程度，考察其与长江经济带高质量发展之关系，本文边际贡献主要体现为：1)从经济发展、创新、协调、绿色、开放、共享6个维度构建城市高质量发展评价体系，为资源利用程度作用于区域经济高质量发展研究提供了新视角；2)运用面板门槛回归方法考察不同程度的资源利用对区域高质量发展的作用规律，借助自然资本助力高质量发展的区间阈值，尝试为合理利用自然资源、助力战略性区域经济高质量发展提供较稳健的经验证据；3)运用中介效应回归方法探讨自然资本影响高质量发展的可能路径，为推动区域高质量发展提供管理启示。
1 变量及数据
1.1 解释变量
解释变量包括足迹广度和足迹深度。目前学者多采用三维生态足迹模型测度足迹广度和足迹深度，仅实现了对流量资本和存量资本的测度，却忽略了生态赤字与生态盈余的自然资本性质差异，因而会高估足迹广度、低估足迹深度[18]。而改进的三维生态足迹模型通过具体的生物生产性土地进行测算，对于自然资本的区分不受尺度限制，提高了结果的准确性。因此，本文采用改进的三维生态足迹模型测度足迹广度和足迹深度，计算公式为：
(1)
(2)
EF3D,region=EFbreadth,region×EFdepth,region
(3)
式中：EFbreadth,region、EFdepth,region、EF3D,region分别为区域足迹广度、足迹深度和三维生态足迹；EFi、BCi分别为地类i的生态足迹、生物承载力。
上述模型中耕地、草地、林地、水域均属于生物资源消费，而建筑用地与化石燃料用地属于能源消费。考虑到数据的可获得性，本文选取不同地类对应的37项指标(1)耕地：粮食、蔬菜、棉花、瓜果、油料、麻类、甘蔗、烟叶；林地：柑橘、梨、葡萄、红枣、柿子、水果、竹笋片、木材、茶叶、油桐籽、油茶籽；草地：猪肉、牛肉、羊肉、禽肉、禽蛋、奶类、绵羊毛、山羊粗毛；水域：水产品；化石燃料用地：煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气；建筑用地：电力。分别代表六大土地类型。由于不同地类的生产能力相差较大，为方便比较足迹及承载力大小，需在计算中乘以各地类对应的均衡因子和产量因子，其中产量因子参考文献[24]确定，而均衡因子来源于2018年国家生态足迹账户[25]。
从2006-2018年长江经济带各地级市足迹广度的空间分布(图1)可以发现，不同地级市的足迹广度存在较大差异，且主要表现为城市群间的差异，即成渝城市群>长江中游城市群>长三角城市群，其中成渝城市群和长江中游城市群的足迹广度表现出增加趋势，而长三角城市群则呈下降趋势(2)限于篇幅，2006-2018年长江经济带108个地级市足迹广度和足迹深度均未列出，留存备索。，说明成渝城市群和长江中游城市群对流量资本实现了较好利用，从而促进了其经济高质量发展。足迹深度空间分布(图2)表明，长江经济带不同地级市间足迹深度相差也较大，总体分布表现为长三角城市群>长江中游城市群>成渝城市群，且各地级市的足迹深度均有增加趋势，增幅也表现为长三角城市群>长江中游城市群>成渝城市群，进一步说明长三角城市群的流量资本不能满足其发展要求，需要消耗存量资本，且其不可持续发展程度在加剧。
图1 三维足迹广度空间分布Fig.1 Spatial distribution of three-dimensional ecological footprint breadth
图2 三维足迹深度空间分布Fig.2 Spatial distribution of three-dimensional ecological footprint depth
1.2 被解释变量
经济发展可以通过发展成果体现，同时也需考虑各种经济风险对其产生的影响[26]。而福利水平主要涉及经济、健康、教育及生态治理水平等方面[27]，要提高人均福利水平，人均GDP是其他发展的基础或反馈(如创新、协调、绿色、开放和共享)，因此本文用人均实际GDP量化人均福利水平。创新是城市高质量发展的内生动力，本文从创新要素投入与产出两个层面选取指标；协调作为城市高质量发展的内在要求，主要包括解决城乡、区域协调的发展问题[4]，其中区域协调用区域消费结构表示[28]；绿色是城市高质量发展的基本要求；开放是城市高质量发展的关键所在，在全球化发展背景下，城市需通过对外经济、文化交流等融入全球治理体系[5]；共享是城市高质量发展的最终目的。因此，本文从经济发展、创新、协调、绿色、开放、共享6个维度对长江经济带108个地级市的高质量发展水平进行测度。借鉴相关研究对高质量发展水平的测度方法[4,26]，本研究构建的长江经济带高质量发展水平评价指标体系如表1所示。
表1 城市高质量发展水平评价指标体系Table 1 Evaluation index system of urban high quality development
1.3 控制变量
参考文献[30-32]，进一步引入人力资本水平(labor)、市场化程度(market)、基础设施(infra)控制地区生态足迹对其经济高质量发展的影响。其中，人力资本水平的提高可增强创新主体对相关知识、技术及各类信息的获取与运用，由此提升创新效率[30],对区域经济发展质量具有重要影响，本文用地区人均教育年限表征人力资本水平；市场化程度反映了市场调节资源配置的能力，较高的市场化程度有利于弱化资源配置的扭曲效应，进而提升经济整体的资源利用效率以及全要素生产率[31]，本文用各地区私营及个体就业人数占总人口比重表示市场化程度；基础设施对我国经济高质量发展具有重要作用[32]，一般用各市的人均公路里程衡量。
1.4 数据来源
研究数据主要为2006-2018年长江经济带108个地级市的社会经济和土地利用数据。其中社会经济数据主要来自EPS数据库、国家统计局网站及《中国城市统计年鉴2006-2019》《中国能源统计年鉴2006-2019》，采用相邻年数值之和的均值补齐缺失值，并将各年GDP数据折算为2000年的不变价GDP；土地利用数据主要来自土地调查成果共享应用服务平台，同时参考各市的环境质量公报和水资源公报获取土地和水资源利用数据。各主要变量的观测数量为1 404，描述性统计见表2。
表2 变量描述性统计Table 2 Descriptive statistics of variables
2 计量模型
2.1 面板回归模型
不同的资源利用程度会对经济高质量发展产生不同的影响。生态资源是经济发展的基础，在发展之初，对资源的开发利用有利于社会经济的发展[33]。但随着经济快速发展，加剧了对自然资源和环境的依赖，粗放的增长模式导致资源过度消耗，生态及环境功能进一步退化，从而不利于经济质量提升[34]。此外，由于生态环境具有不可逆性[35]，因此通过环境政策引导与市场选择提高资源利用效率，“倒逼”产业结构转型[36]，提高经济发展质量，促进经济—资源—环境的协调发展，这使得足迹广度与足迹深度对经济高质量发展的作用表现出某种非线性特征。基于此，可构建如下面板数据模型：
(4)
式中：HEDit表示i地区t年经济高质量发展水平；μi为未观测到的地区效应；EF为生态足迹，分为足迹广度(EFbreadth)和足迹深度(EFdepth)；X为影响高质量发展的其他控制变量；εit～iid(0,σ2)为随机扰动项。
2.2 门槛回归模型
为探寻足迹广度与足迹深度对高质量发展影响的非线性作用阈值，参考文献[37]提出的门槛回归模型构建思路，将上述面板数据模型分别扩展为以足迹广度(EFbreadth)、足迹深度(EFdepth)为门槛变量的多重门槛面板回归模型：
HEDit=β1RECitI(EFbreadth≤η1)+β2RECitI(η1
(5)
HEDit=β1RECitI(EFdepth≤η1)+β2RECitI(η1
(6)
式中：I(·)为示性函数；μ1，μ2，…，μn分别为第一、第二……第n个门槛值。如果估计参数β1与β2存在显著差异，说明存在门槛效应，反之则不存在。
2.3 中介效应模型
在资源约束趋紧的情况下，产业结构转型是调节资源配置的重要组成部分，且融合了高质量发展元素，因而可能在生态足迹与高质量发展之间发挥桥梁作用。基于此，为进一步探究足迹广度与足迹深度影响经济高质量发展的路径，本文选取产业结构合理化(RIS)和产业结构高级化(HIS)作为中介变量，进一步考察其作用机制。参考文献[38]的研究方法，构建如下中介效应模型：
(7)
(8)
(9)
3 实证结果及分析
3.1 基准回归
首先对各变量进行相关性分析，相关系数均在(-0.5，0.5)内，表明变量间不存在多重共线性问题。F检验显示固定效应模型优于混合普通最小二乘模型，而Hausman检验则显示使用固定效应模型比随机效应估计参数更有效，因此采用固定效应模型进行回归(表3)。可以发现，在引入人力资本水平和基础设施等控制变量后，足迹广度一次项的回归系数在10%的水平下显著为负，平方项的回归系数在5%的水平下显著为正，三次项回归系数在5%的水平下显著为负，初步表明足迹广度与经济高质量发展之间存在“先下降—后上升—再下降”的“倒N形”关系。此外，无论是否引入控制变量，足迹深度一次项的回归系数在1%的水平下显著为正，平方项的回归系数在1%或5%的水平下显著为负，但三次项的回归系数却未通过显著性检验，说明足迹深度与经济高质量发展之间可能存在“先上升—后下降”的“倒U形”关系。原因可能在于，最初因自然资本开发成本较高，技术水平较低，创新投入不足等，从而不利于经济高质量发展；随着足迹广度的不断增加，要素的投入量日趋接近最佳组合比例，从而步入“大保护”与经济带高质量发展的双赢阶段。当流量资本不断被开发利用时，资源的刚性约束会导致产业空间布局不合理，尤其是当存量资本被过度消耗使其接近甚至超过生态承载力时，则又不利于经济带的高质量发展。此外，就控制变量而言，人力资本、市场化程度及基础设施建设对经济高质量发展水平均具有显著的促进作用。
表3 基准回归结果Table 3 Baseline regression results
3.2 稳健性检验
3.2.1 工具变量法 考虑到长江经济带发展质量会影响当地的资源利用情况，而资源利用也会对经济发展质量产生影响，即二者可能存在双向因果关系，导致回归结果出现偏误，因此选择工具变量法(IV)解决这种内生性问题。有效工具变量需满足相关性和外生性条件，本文选取足迹广度滞后一期作为工具变量IV1，同时考虑到各地的决策活动容易受其周边地区相同活动的影响[41]，为此分别计算同一年度该地级市所属东、中、西区域的其他地级市的足迹深度均值作为本地足迹深度的工具变量IV2，据此构建动态模型以避免内生性问题导致的结果偏误。识别不足检验(LM统计量的p值为0.04)和弱工具变量检验(Wald检验F统计量为37.14)结果均表明，上述工具变量有效。进一步采用两阶段最小二乘法进行回归，结果(表4)发现，对于IV1，足迹广度与经济高质量发展的“倒N形”关系仍成立，对于IV2，足迹深度与经济高质量发展之间的“倒U形”关系也成立，表明基准回归结果稳健。
表4 工具变量回归结果Table 4 Regression results of IVs
3.2.2 替换被解释变量 为进一步保证研究结论的稳健性，采用替换被解释变量度量法及空间面板模型进行检验。由于全要素生产率通常用于衡量经济单元的发展质量，且相对于劳动生产率及投入产出比等单一维度的效率测度，全要素生产率能更好地反映经济单元的发展质量。因此，本文选取各地级市的全要素生产率作为被解释变量，衡量地级市经济增长质量(取自然对数后用lnTFP表示)。此外，考虑到城市的经济活动通常会受技术前沿面的约束，故采用DEA-Malmquist测算长江经济带地级市的全要素生产率[42]，并将Malmquist指数分解为纯技术效率(pech)、规模效率(sech)和技术进步(techch)。其中投入指标包括劳动力(L)、资本(K)，L用各地级市年末单位从业人数、私营及个体从业人数之和表示，K则借鉴柯善咨等[43]估算历年资本存量的方法，认为一省内各地级市的资本存量折旧率相同，并采用固定资产投资价格指数平减为2005年不变价;产出指标为国内生产总值，使用省级居民消费价格指数对各地级市进行价格平减，得到以2005年为基期的2006-2018年实际GDP。更换测度指标后，固定效应模型回归结果表明本文结论仍然稳健。
4 机制检验与异质性分析
4.1 生态足迹对经济高质量发展影响的门槛效应
上述固定效应分析已表明足迹广度与经济高质量发展呈“倒N形”关系，而足迹深度与经济高质量发展呈“倒U形”关系，但二者分别对经济高质量发展促进作用的区间拐点仍不明确，因此，构建面板门槛效应模型进行阈值检验。
4.1.1 门槛数量与门槛值估计 对式(5)、式(6)应用Stata 15进行估计。首先计算门槛值并对其进行显著性检验，如果存在门槛效应，则进一步估计门槛值的置信区间。由表5可知，足迹广度的F统计量在10%的统计水平上分别拒绝了两种零假设，表明其对经济高质量发展存在双门槛效应，而足迹深度的F统计量在10%的统计水平上拒绝了一种零假设，表明其对经济高质量发展存在单一门槛效应。基于上述检验结果，分别构建足迹广度对经济高质量发展的双门槛效应模型、足迹深度对经济高质量发展的单一门槛效应模型。分析结果表明，足迹广度的双门槛变量估计值分别为0.2802和0.7997，这一双门槛值将足迹广度分为3个区间，且不同区间的足迹广度对经济高质量发展的影响存在显著差异；足迹深度的单一门槛值为2.5404。
表5 面板门槛模型检验结果Table 5 Test results of panel threshold model
4.1.2 门槛回归结果分析 由表6门槛回归结果可知：1)足迹广度对经济高质量发展表现为一种“倒N形”的非线性关系，当足迹广度小于0.2802时，回归系数显著为负(-0.2531)；而当足迹广度介于(0.2802，0.7997)时，回归系数在10%水平上显著为正(0.3042)；当足迹广度超过0.7997时，回归系数又显著为负(-0.2191)。2)足迹深度与经济高质量发展则表现为一种“先促进—再抑制”的“倒U形”关系：当足迹深度低于2.5404时，回归系数在5%水平上显著为正(0.0214)；而当足迹深度超过2.5404时，回归系数又显著为负(-0.0038)。这是因为长江经济带的区域特征明显，在资源环境约束下，足迹广度与足迹深度的持续增加均不利于其高质量发展，尤其是在长三角城市群的资源已无法满足当地高质量发展需求时。因此，“共抓大保护，不搞大开发”既是美丽中国建设的基本要求，也是长江流域经济高质量发展的核心要义。此外，目前长江经济带的一些城市(云南、贵州及四川省的部分城市)由于实现了对自然资本的合理利用，一定程度上促进了其经济高质量发展，这也进一步说明有必要探寻资源利用对区域高质量发展影响的作用机理。
表6 面板门槛参数估计结果Table 6 Estimation results of panel threshold parameters
4.2 生态足迹作用于高质量发展的中介效应分析
前文分析表明生态足迹通过产业结构转型提高经济发展质量，且基准回归结果也表明，当足迹广度处于(0.2802，0.7997)区间且足迹深度小于2.5404时，生态足迹有助于推动长江经济带高质量发展，即实现了“保护”与“发展”协同推进。因此，将产业结构合理化与产业结构高级化分别作为中介变量，进一步检验生态足迹对高质量发展的作用机制。
中介效应检验结果(表7)表明，足迹广度能够对产业结构合理化与产业结构高级化产生显著的正向影响，而足迹深度仅对产业结构合理化产生显著正向影响。在引入产业结构转型这一变量后，生态足迹对经济高质量发展的正向影响加强，负向影响减弱，说明产业结构合理化与高级化在生态足迹与经济高质量发展之间发挥了中介作用，与理论预期一致。这是因为随着流量资本占用的增加，要素投入与产出趋于合理化，产业间的相互协调程度增加，不合理的产业结构得以调整。而当流量资本消耗进一步增加，不能满足当地经济发展需求而需要消耗存量资本时，则会加速产业结构重心从第一产业向二、三产业演化，从而使产业结构不断优化(即产业结构高级化)，由此推动经济带高质量发展。因此，产业结构转型是资源环境合理利用助推长江经济带高质量发展的重要载体和关键环节。
表7 中介效应检验结果Table 7 Test results of mediating effect
4.3 异质性分析
长江经济带横跨中国东、中、西三大区域，各区域在人口集聚、产业结构、科技教育、自然资源等方面均存在较大差异，因此生态足迹对高质量发展的影响也会存在异质性。分区域回归结果(表8)表明：对于东部地区，足迹广度对高质量发展的影响呈“抑制—促进—抑制”的“倒N形”关系，足迹深度对高质量发展的影响呈“促进—抑制”的“倒U形”关系；中部地区足迹广度对高质量发展的影响呈“倒N形”关系，但足迹深度的影响则呈“促进—抑制—促进”的“N”形关系；对于西部地区，足迹广度对高质量发展的影响呈“促进—抑制”的“倒U形”关系，足迹深度对高质量发展的影响呈显著促进作用，这可能是由于西部地区自然资源较丰富且耕地面积占比较大，对这些资源的合理充分利用有助于该地区高质量发展。
表8 分区域回归结果Table 8 Regression results for various regions
5 结论与建议
本文将资源环境与高质量发展相关联，以长江经济带108个地级市为研究对象，利用空间计量模型考察足迹广度与足迹深度对经济带高质量发展的影响，并在基准回归的基础上，借助门槛效应和中介效应进一步探讨这种影响的门槛值及其可能的传导路径，主要结论如下：1)足迹广度与足迹深度对高质量发展的影响分别表现为“倒N形”和“倒U形”关系，工具变量法和替换被解释变量的检验结果发现该结论依然成立，且足迹广度对高质量发展的影响存在双门槛效应，而足迹深度只存在单一门槛效应。2)机制检验结果表明，足迹广度主要通过促进产业结构合理化与高级化以提升经济带的高质量发展水平，而足迹深度则是通过促进产业结构合理化以提高经济带高质量发展水平。3)足迹广度与足迹深度对高质量发展的影响具有区域异质性，其中，东部地区资源环境承载力压力较大，而中、西部地区对自然资源的合理利用仍有助于高质量发展水平的提升。因此，从长期看，资源的不合理利用导致资源环境承载力压力增大，流量资本难以满足发展需求，需要消耗大量的存量资本，导致足迹深度增加，从而不利于长江经济带高质量发展水平的提升。
基于以上结论提出如下建议：1)科学合理地协调我国战略性区域资源环境利用与高质量发展间关系。测算结果显示长江经济带生态足迹与其高质量发展水平均表现出一定的地区差异，即资源丰富、人口密度小的地区足迹广度较高，而足迹深度则与之相反。为此，首先要正确看待发展的这种不平衡，合理的地区差异所形成的社会分工和产业梯度对经济社会发展具有一定的刺激作用。更重要的是，需要通过宏观调控，建立和健全环境保护法律制度，将资源消耗、生态效益等指标纳入地方政府政绩考核评价体系，加快健全长江流域生态补偿机制；通过提高环保标准、加大执法力度等倒逼产业转型升级，通过税收及补贴等方式加大对绿色技术研发的投资力度，加快节能环保技术创新以及培育绿色科技创新人才，助力长江经济带高质量发展。2)优化空间布局与调整产业结构。实证结果表明，足迹广度与足迹深度在一定范围内均能促进经济带的高质量发展，且产业结构转型是其中的关键路径。而足迹广度主要取决于资源禀赋及土地利用方式，由于资源禀赋不易改变，因此需调整土地利用方式，以提高流量资本的利用效率。加之长江经济带足迹广度仍处于较低水平且呈逐年下降趋势，因而更需要提高其土地集约利用程度，实现资源利用与资源更新的协调；控制建设用地的增长规模，合理高效用地。此外，各地级市的存量资本消耗程度均较严重，尤其是东部长江三角洲地区，应着重加强耕地保护、提高资源利用效率，落实新旧动能转换，推动绿色能源开发，减少化石能源消耗；对于中部城市，应推动城镇化可持续发展进程，促进各类生产要素合理流动，控制化石能源消耗，大力开发水电等新能源，合理调整产业结构；对于西部城市，需要提升资源利用效率，保护耕地、提高供给能力，降低第二产业比重，减少资源环境压力。
