基于向量自回归模型的科技进步、城市化与绿色发展关系实证分析——以广东省为例

刘电威，杨美玲

（1.广东科学技术职业学院，广东珠海 519090；2.广州工商学院，广东广州 510850）

1 研究背景

厘清科技进步、城市化、绿色发展三者之间的相互影响与作用机制，对推动经济社会可持续发展具有重要参考意义。国外的相关研究主要从科技进步、城市化以及经济增长之间关系等角度进行探讨，如Pred［1］首先提出了科技水平对于城市化进程的溢出作用；Romer［2］认为技术变化是经济增长的核心。自Lampard［3］提出了经济发展与城市化两者之间的关联后，经诸如Abdel-Rahman 等［4］和Duranton 等［5］学者的进一步研究，城市化成为了经济内生增长理论中的一个重要研究方向。在联合国倡导构建绿色化制度体系促进绿色发展的理念后，绿色发展受到了空前的重视，有研究如Ocampo［6］、Loiseau 等［7］、D’Amato 等［8］提出绿色发展成为解决全球气候变化、粮食危机、金融危机以及贫困等问题的重要路径，由此绿色发展成为主流发展理念。

党的第十八届五中全会正式提出绿色发展理念。2021 年10 月中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于推动城乡建设绿色发展的意见》明确了我国城乡建设绿色发展的总体思路及目标。2022 年3月发布的《中共中央 国务院关于做好2022 年全面推进乡村振兴重点工作的意见》进一步指明了我国绿色发展及城市化发展方向。国内学者普遍认为科技进步是绿色发展的重要手段，且城市化与绿色发展的关系很重要，如商迪等［9］用GloVe 词向量模型对绿色发展进行词向量化研究发现，绿色发展相关研究中的高频词汇是“城镇化”。多数文献研究了科技进步、绿色发展和城镇化两两之间的关系，如曲如晓等［10］、姜照华等［11］研究了科技进步与绿色发展的关系，提出了科技进步从资源驱动、生态保护驱动等途径推动制造业的绿色升级，进而实现绿色发展；周明等［12］、王月超等［13］、张喆［14］等研究了科技进步对城镇化的影响，提出通过应用绿色技术解决我国工业中的城乡绿色发展问题；李林汉等［15］研究了科技创新与绿色发展的关系；彭绪庶［16］分析了绿色经济促进创新发展的路径。部分研究结合具体区域进行探讨，如臧金亮等［17］、王舜淋等［18］对福建省绿色经济高质量发展及城市发展状况进行了研究；赵莹［19］提出用先进技术减少排放量等手段促进西藏自治区的绿色发展；马骍［20］将城镇化率作为云南省绿色经济发展评价的重要指标；何雄浪等［21］对内蒙古自治区工业化、城市化与经济增长进行了分析。

通过文献梳理可知，有关科技进步、绿色发展和城镇化的研究主要以政策解读和分析为主，鲜有实证研究。鉴于广东省是我国经济发展与改革的先行试验区，城市化程度较高，科技创新及生态文明建设走在全国前列，因此本文利用向量自回归（VAR）模型实证分析广东省城市化、科技进步与绿色发展的三者关系，以期为后续有关政策制定与优化提供参考。

2 理论分析及假设

2.1 科技进步与城市化

大城市一直都是技术革命的产物，科技创新在交通、能源、信息通信等关键领域为城市化提供了支持。在城市的形成与发展的每一个进程中，科技进步都起到了决定性的重要作用［22］。科技进步通过促进产业结构升级、优化人口就业结构、加快城乡一体化和公共服务均等化、改善生态人居环境等机制促进新型城镇化的发展。正是现代科技的广泛应用推动经济、社会和政治结构不断革新，加速了人类社会向现代社会的变迁。城市特别是大城市为科技的创新和进步提供了良好的平台和环境［23］。城市化是劳动力、经济活动不断集聚的过程，工业生产中的社会分工随着城市化的发展更加明确，专业化的生产方式使得工业规模越来越大，经济规模也随之扩大，从而带动经济转型升级发展。而经济转型升级主要表现在产业结构高级化和科技进步两个方面，如李长学［24］、周锋［25］的研究。城市拥有资金和人力资本积累雄厚、科研机制和基础设施完善、信息交流网络发达、交易效率提高等方面的优势，能够为科技进步提供更好的发展机会。基于此，提出如下假设：

假设1：城市化与科技进步相互推动和促进，城市化为科技进步创造了良好的条件，科技进步带来的产业升级和劳动力集中能推动城市化进程加速。

2.2 科技进步与绿色发展

科技创新是支撑绿色发展的动力源泉。在科技创新的强力驱动下，绿色创新链将与产业链深度融合，引领经济社会生产与消费向绿色化转型［26］。科技创新能力的提高具有节能效应和减排效应，科技创新一方面通过提高能源利用效率节约能源消耗，另一方面通过改善能源消费结构减少污染排放［27］。科技进步是解决资源和环境问题的重要保障，是实现绿色发展的必由之路。科技进步促使全要素生产率、产出和效益的提高，促使经济增长方式逐步实现集约经营，同时科技进步为节约能源、开发新能源提供了现实的途径，依靠科技进步可以实现低污染、高效益的清洁生产，实现绿色发展。基于此，提出如下假设：

假设2：科技进步能够提高能源利用效率、开发清洁能源、改变高能耗的生产方式，进而促进绿色发展。

2.3 城市化与绿色发展

绿色发展与城市化之间有着双向变动的密切关联。绿色发展使得国民总财富增加、要素使用效率提高，有助于城市化的发展；城市化发展对环境污染、资源耗竭及生态破坏等方面具有负作用［28］，倒逼经济社会发展向绿色化转型。城市化对绿色发展绩效的影响分为前期消极抑制、中期微弱促进、后期积极促进3 个阶段［29］。基于此，提出如下假设：

假设3：城市化与绿色发展之间是一种相互推动与协同促进的关系，在绿色发展初期主要表现为经济增长促进人口向城市集聚，当经济发展到了一定阶段后，城市化推进模式反过来会影响绿色发展的可持续性。

基于上述分析，提出如图1 所示的理论模型。

图1 理论模型

3 实证分析

3.1 变量、数据及模型设定

3.1.1 变量选择

（1）科技进步（TA）。相关文献常 以R&D 投入或专利活动衡量技术进步的投入产出，并以专利数来衡量技术进步产出水平。专利数包括专利申请量和专利授予量，其中授予量受政府机构等人为因素的影响较大［30］，因此选用专利申请量来表示科技进步水平。

（2）城市化（UR）。在涉及绿色发展、科技进步等关系的研究中，大部分选用了城镇人口占常住总人口比重作为衡量城市化水平的指标，因此本研究也选用该指标。

（3）绿色发展（ESD）。绿色发展在考虑经济增长的同时更强调绿色地区生产总值（GDP）的发展，因此选用人均绿色GDP 表示绿色发展水平，并通过传统GDP 扣减自然资源价值减少及环境损失来计算绿色GDP。

3.1.2 数据来源

基于1 993—2020 年《广东统计年鉴》的有关数据，消除时间序列中存在的异方差。同时，对变量进行自然对数变换，变换后的变量分别用ln TA、ln UR、ln ESD 来表示。使用EViews7.0 软件进行模型的计量分析。

3.1.3 模型设定

对每个当期变量对所有变量的若干期滞后项进行回归的模型表达形式如下：

从统计学原理看，滞后期p和r与待估参数有紧密关联并会影响其自由度［31］，因此，若要使模型估计通过统计学检验，滞后期与自由 度之间则需要一种均衡匹配。对研究数据经过多次拟合发现，滞后阶数设定为4 比较合适。

3.2 VAR 模型的建立

通过对ln UR、ln ESD 和ln TA 序列进行单位根检验，结果显示虽然它们都是非平稳序列，但是其一阶差分又都是平稳序列，因此这些变量之间存在着某种均衡关系。通常情况下用差分后的平稳数据建立VAR 模型分析非平稳数据，但一阶差分会损失重要的非均衡信息并使得结果难以解释。而对于同阶平稳数据，如果存在协整关系，可以建立误差修正模型进行分析；如果不存在协整关系，则可直接建立VAR 模型，只要最终模型平稳就可以继续进行脉冲响应和方差分解等分析，同样具有相当的解释能力。Johansen 协整检验结果显示（见表1），本研究的变量之间的协整关系没有通过显著性检验，因此可以建立V AR 模型。

表1 变量的Johansen 协整检验结果

滞后4 阶的VAR 模型的单位根检验结果如图2所示，可见VAR（4）模型满足了平稳性条件。

图2 VAR 模型的平稳性检验结果

3.3 VAR 的格兰杰因果关系检验

科技进步、城市化与绿色发展三者之间的因果关系的确定，统计学上一般采用格兰杰（Granger）因果检验法［32］，模型表达形式如下：

式（2）中：K代表最大滞后阶数；e代表误差项。

根据式（2）分别建立科技进步、城市化与绿色发展之间的因果关系模型，为了保证变量的稳定性，对3 个变量进行检验的时候均取一阶差分。检验结果如表2 所示：在ln TA 不是ln UR 的格兰杰原因的原假设下，滞后1～4 期的P值都较大，无法拒绝原假设，所以科技进步不是城市化的格兰杰原因；在ln TA 不是ln ESD 的格兰杰原因的原假设下，滞后1～4 期时P值均小于1%，在显著性水平为1%的条件下拒绝原假设，表明科技进步促进了广东省绿色发展；在ln UR 不是ln ESD 的格兰杰原因的原假设下，滞后1 期时可以认为城市化对绿色发展没有影响，而在滞后2～4 期时可以认为城市化促进了绿色发展；在ln ESD 不是ln TA 的格兰杰原因的原假设下，滞后1 期、3 期时可以认为绿色发展对科技进步没有影响的，但在滞后2 期、4 期时可以认为绿色发展推动了科技进步；在ln ESD 不是ln UR 的格兰杰原因原假设下，在滞后1 期、4 期时绿色发展对城市化的影响不显著，而在滞后2 期、3 期时可以认为绿色发展对城市化具有一定的影响。综上表明，科技进步和城市化促进了绿色发展，城市化对科技进步具有一定的短期促进作用，绿色发展对科技进步也有一定的促进作用但不稳定，由此可见，科技进步对城市化的贡献较小，而绿色发展对城市化的贡献较大。

表2 变量间因果关系检验结果

3.4 脉冲响应函数

根据式（3）（4）建立科技进步、城市化与绿色发展之间关系的脉冲响应函数如下：

式（5）中：vt为随机信息。

如图3 所示，科技进步对其自身的一个标准差新息反应开始较强，表现为正向效应；对城市化的冲击效应一开始表现为微弱的负效应，后面呈现正向效应；对绿色发展的冲击效应开始并不明显，但有明显增强的趋势，到第9 期以后转为微弱的平稳正效应冲击。城市化对自身的一个标准差新息反应从开始就呈很强的正向冲击，并逐渐趋于稳定的负效应；对科技进步的冲击效应在第5 期左右达到最高点后冲击效应缓慢减弱，并一直保持正值的收敛态势；对绿色发展的冲击效应开始也不明显，表现为微弱的负效应，但第6 期转为正向效应，第8 期达到最高点以后表现为微弱的平稳正向效应冲击。绿色发展的新息对自身的一个标准差新息反应开始很强，随后有降低的趋势，直到第7 期左右逐渐趋于稳定；对科技进步的冲击开始表现为正效应，第5 期以后一直收敛在一个较高的正向效应状态；对城市化的冲击效应一开始为负效应，后缓慢回升转为正向效应，达到最高点后又开始缓慢下降。由此可见，科技进步和城市化对绿色发展的扩大具有一定的正效应；城市化和绿色发展对科技进步均具有微弱的正向效应，而科技进步与绿色发展对城市化的影响波动较大，并不具有十分一致的效应。以上结论与变量的因果关系检验结果大体一致。

图3 变量的脉冲响应函数分析

3.5 方差分解

如表3 所示，科技进步的预测误差到第10 期大致占总体误差的65%左右；城市化对科技进步预测误差的贡献度小；绿色发展对科技进步预测误差的贡献度先是下降然后逐渐回升，到第10 期占总体误差的26%左右。

表3 科技进步变量的均方误差分解结果

如表4 所示，城市化的预测误差在前3 期的占比缓慢下降，第9 期后下降趋势减弱，到第10 期占总体误差的70%左右；科技进步对城市化预测误差的贡献度小；绿色发展对城市化预测误差的贡献度略高于科技进步的贡献，一开始有下降态势，到第4 期跌到最低点后回升，直到第10 期占总体误差达17%左右。

表4 城市化变量的均方误差分解结果

如表5 所示，绿色发展的预测误差占比从快速下降到下降趋势减弱，第5 期以后，占总体误差的53%左右；城市化对绿色发展预测误差的贡献度迅速增大后呈稳定趋势，占总体误差的13%左右；科技进步对绿色发展预测误差的贡献度就快速上升后趋于稳定，占总体误差的33%左右。

表5 绿色发展变量的均方误差分解结果

4 结论及启示

第一，科技进步和城市化促进了广东省的绿色发展。广东省应该继续发挥科技进步和城市化的优势促进绿色发展，更需要在保护生态环境以及在资源、能源的充分合理利用上进行科技创新；同时，由于科技创新单靠科技自身的力量不足以支撑绿色发展的需求，政府要采取积极的政策建立科技创新机制，促使科技更好地为绿色发展服务。高质量的城市化也是一个涉及城市规划、产业支持和要素分配等方方面面的系统工程，包括技术进步、城市管理、生态保护、资源配置、人文发展等方面，广东省作为城市化水平较高的地区，需要加快建立以绿色产业为核心的新兴产业体系，进一步推动绿色发展。

第二，绿色发展在一定程度上促进了广东省城市化的高质量发展，对科技进步也有一定的冲击效应，但不够稳定。广东省虽然对绿色发展投入较为积极，但从实证结果来看，绿色发展对推动城市高质量发展和科技进步的作用不大。广东省作为全国第一经济大省和人口大省，同时也是能源消耗大省，资源环境约束加剧，亟须率先实现绿色发展、探索实现“双碳”目标之路，推动高质量发展。近年，广东省出台了《中共广东省委 广东省人民政府关于完整准确全面贯彻新发展理念推进碳达峰碳中和工作的实施意见》《广东省发展绿色金融支持碳达峰行动的实施方案》等“双碳”工作纲领性和支持性文件，把绿色发展理念贯穿于经济社会发展的全过程，取得了显著的成绩，证明了经济与绿色发展可以兼顾，但广东省的绿色发展仍然面临区域、领域环境发展不平衡以及环境治理投入占GDP 比重不高等问题，广东省政府需要立足新发展阶段，完善绿色发展评价机制，进一步整合落后产能，以绿色经济推动城市化高质量发展和科技进步。

第三，广东省的城市化水平推动了科技进步，但科技进步对城市化的贡献作用不太明显。当前广东省城镇化已迈入增速放缓的发展后期，城镇化的继续推进也面临一系列新问题。一方面，广东省作为制造业强省，在产业转型升级过程中尤其要注重科技成果转化，以科学技术提高产业生产率，使科技进步更好地带动城市化高质量发展；另一方面，需要加快城市化进程，通过改革户籍制度、完善公共服务等，使城市人口安居乐业，进一步扩大省内旅游、文化、体育、健康、养老、教育培训等领域制度建设与创新，带动科技创新，促进产业和经济发展。