张光忠， 王青颖， 欧阳华生
(1.信阳学院 商学院， 河南 信阳 464000；
2.江苏省生态环境厅， 江苏 南京 210013；
3.南京审计大学 经济学院， 江苏 南京 211815)
淮河流域介于长江和黄河流域之间，地理位置相对特殊，丰富的人力资源以及完备的产业体系让它成为极具发展潜力的区域.2018年国务院批复了《淮河生态经济带发展规划》，表明淮河生态经济带已上升至国家战略层面.而当前淮河生态经济带面临着产业层次较低、环境污染较重、绿色技术创新能力不足等问题[1]，如何促进经济增长和环境保护的协同发展成为淮河生态经济带绿色发展的关键因素.由于生产性服务业具有知识密集、专业性强、产业关联度高等特点，能够通过推动技术创新、延伸产业价值链等途径实现绿色增长[2]，那么，发展生产性服务业能否促进淮河生态经济带绿色经济发展？由于淮河生态经济带整体经济发展水平不高，并存在较强的空间异质性[3]，所以生产性服务业集聚模式以及行业层次的不同对淮河生态经济带绿色经济的发展产生的效用是否也不同？本文将深入探讨生产性服务业集聚对淮河生态经济带绿色经济发展的影响，并在此基础上提出相应的政策建议.
研究表明生产性服务业集聚能显著促进经济增长[4-6]，但受制于某些约束条件，比如政府规模[7]、城市规模[8]以及行业[9-10]等，导致其对经济增长的促进作用存在异质性.对于生产性服务业集聚的污染减排效应，研究认为生产性服务业能源消耗低、污染排放少[11]，其集聚产生的规模经济效应能有效降低污染排放，提升环境污染的治理效果[12].但其减排效应因区域、行业等[13]不同存在着差异.当前研究主要集中在生产性服务业对经济增长质量与环境质量两方面的影响，对整体绿色发展属性的研究较为匮乏.而且现阶段关于淮河生态经济带的研究较少，仅对淮河生态经济带的综合发展水平进行测度[14]，并未对淮河生态经济带的绿色发展进行更深入的探讨.鉴于此，本文不仅从多样化和专业化两个维度研究生产性服务业集聚对绿色经济的影响，而且考虑到行业异质性等因素，采用空间计量模型进行分析，对生产性服务业集聚产生的空间外溢效应进行验证，进一步完善有关淮河生态经济带方面的研究.
1.1 模型构建
考虑到城市间存在着或多或少的某种经济联系，而且生产性服务业作为知识和技术密集型行业，其集聚所带来的知识和技术外溢可能会对周边城市产生一定的影响，所以本文采用空间计量模型解决未考虑空间联系而导致的实证偏误.具体模型为：
LnXTit=ρWLnXTit+αLnSPit+βLnDVit+
γXit+δWLnSPit+θWLnDVit+φWXit+εit，
式中：下标i、t各代表城市和时间；
XT表示绿色经济发展水平；
SP指生产性服务业专业化集聚；
DV表示多样化集聚；
X为控制变量，包括人口密度、产业结构、外商投资、技术创新；
W为空间权重矩阵；
εit为残差.
要实现经济的绿色发展，就需要坚持生态优先的理念，所以本文除了对生产性服务业集聚影响绿色经济发展水平进行实证检验外，也对其影响生态环境质量所产生的效应进行实证检验，即构建以下模型：
LnEPit=ρWLnEPit+αLnSPit+βLnDVit+
γXit+δWLnSPit+θWLnDVit+φWXit+εit，
式中，EP表示生态环境质量.
1.2 空间矩阵的设置
为了反映不同区域间相互影响程度，需要构建出合适的空间权重矩阵.邻接矩阵只能反映相邻地区的相互影响，无法对不相邻地区进行量化，但地理距离矩阵能很好地解决邻接矩阵存在的这些缺陷，所以本文采用地理距离矩阵进行空间计量分析，用城市市辖区政府所在的经纬度进行测算，即：
式中，dij为不同城市间在地理上的直线距离.地理距离矩阵意味着城市间的地理距离越接近，其联系也越紧密.
1.3 变量选取与数据说明
本文样本主要为2011-2019年淮河生态经济带26个地级市数据，数据主要来自2012-2020年各城市统计年鉴，以下是有关指标及测算方法的说明.
1.3.1 被解释变量：绿色经济发展水平(XT)
(1)指标体系的构建.在遵循客观性、层次性、完整性以及数据的可获得性等原则的基础上，对淮河生态经济带绿色经济发展水平指标进行构建.本文借鉴已有文献[15-17]，将多种经济、产业和环境指标通过熵值法综合测算出城市绿色经济发展水平，具体内容如表1所示.
表1 淮河生态经济带绿色经济发展水平指标体系
(2)绿色经济发展水平测算.熵值法能客观反映各指标权重，避免了其他方法可能存在的主观性[18]，所以本文采用熵值法进行测算淮河生态经济带各地级市2011-2019年绿色经济发展水平指数，具体结果如表2所示.
从表2的数据中可以看到，相关指标数据整体偏低，说明淮河生态经济带的绿色经济发展相对落后.从变化趋势来看，尽管2014年至2015年略有下降，但整体呈上升趋势，2011-2019年指数由0.334上升至0.592，增幅较大.从城市层面来看，江苏省的几个地级市绿色经济发展水平较高，处于淮河生态经济带前列.而河南省各城市绿色经济发展水平相对落后，多数城市处在末尾，空间上呈东高西低分布格局.其中扬州市排名最高，周口市排名最低，指数之比达到1.890，说明淮河生态经济带区域内绿色经济发展水平不均衡，差异较为明显.2011-2019年仅有部分城市在某些年份指数略有下降，但整体均呈上升趋势，其中增幅最大的为宿州市，增幅最小的为枣庄市.
表2 2011-2019年淮河生态经济带城市绿色经济发展水平指数
1.3.2 解释变量
本文需要从专业化和多样化两个维度对生产性服务业的集聚水平进行测算，参考韩峰等[19]的研究方法，其具体的计算公式如下：
(1)生产性服务业专业化集聚(SP)：
(2)生产性服务业多样化集聚(DV)：
式中，X为全国就业人数，Xp指全国生产性服务业p的就业人数.
1.3.3 控制变量
本文的控制变量主要包括：
(1)人口密度(md).一般情况下，人口密度越大，对环境污染和经济发展的影响也越大，本文使用常住人口与土地面积的比值来衡量.
(2)产业结构(jg).第二产业越多，环境污染越严重，而对经济发展的促进作用越明显，本文使用第二产业产值占比来衡量.
(3)技术创新(cx).加强地方的自主创新能力有助于提高企业的技术水平，能够提高资源利用率，降低环境污染，本文采用科技支出占地方财政支出的比重衡量.
(4)外商投资(tz).采用外商投资使用额与地区GDP之比来衡量.
2.1 淮河生态经济带绿色经济发展水平的空间相关性分析
本文采用Moran′sI来检验绿色经济发展水平的空间自相关性，其公式为：
2.2 生产性服务业集聚影响绿色经济发展水平的空间计量估计结果
为了选取适当的空间计量模型进行估计，首先通过LM检验判断SAR模型要优于SEM模型，在SDM模型的弱化检验中，Wald检验接受原假设，说明SDM模型需要弱化到SAR模型.其次，在LR检验中空间效应通过了检验，时间效应未通过检验，所以应选择空间固定效应.最后根据Hausman检验结果，应选择空间固定效应的SAR模型.根据同样的方法对模型2进行检验，在地理距离矩阵下，模型2选择随机效应的SDM模型.因为模型1为本文主要的研究模型，为了比较和检验变量参数估计的稳健性，本文还列出了SEM和SDM模型的估计结果，具体回归结果如表3所示.
如表3所示，各个模型的拟合优度均较好，核心解释变量SP在不同模型下均不显著，说明其专业化集聚对淮河生态经济带绿色经济的发展没有明显的影响，而核心解释变量DV在模型1的不同模型下均显著为正，说明生产性服务业多样化集聚能明显促进淮河生态经济带绿色经济的发展.但在空间计量模型估计时，不能仅通过简单的点估计结果分析地区间的空间外溢效应，还需要进行空间效应分解.因此，本文对估计结果又进行了分解，表4报告了直接和间接效应的结果.
表3 空间面板计量估计结果
从表4的估计结果来看，生产性服务业专业化集聚指标的直接效应和间接效应均不显著，说明生产性服务业专业化集聚不能显著促进淮河生态经济带绿色经济的发展，其专业化集聚并未发挥出该有的规模经济效应和产业结构效应.而生产性服务业多样化集聚指标的直接效应和间接效应均在1%的水平下显著为正，说明生产性多样化集聚对淮河生态经济带绿色经济的发展有显著的促进作用.其次，从模型2的回归结果可以看出，专业化和多样化集聚均有利于本地区的环境质量的改善，但对邻近地区的环境产生了不利影响，而且专业化集聚对本地区的促进作用明显大于多样化集聚.
表4 空间效应分解结果
2.3 分产业层级分析
基于行业异质性的视角，并借鉴当前众多学者对生产性服务业类型的划分[20-22]，本文将生产性服务业划分为高端生产性服务业和中低端生产性服务业，用来研究不同产业层级下生产性服务业对淮河生态经济带绿色经济发展的影响.表5报告了不同产业层级下模型的回归结果.
表5 生产性服务业影响绿色经济发展的空间效应分解结果
如表5所示，高端和中低端的专业化集聚指标均不显著，说明其无法促进淮河生态经济带绿色经济的发展.但无论是高端还是中低端，其多样化集聚不仅显著促进了本地区的绿色经济发展水平的提升，而且产生了明显的空间外溢效应，促进了邻近地区绿色经济发展水平的提高.从回归系数的结果可以看出，高端生产性服务业多样化集聚对区域绿色经济的发展水平的提升作用明显大于中低端.从对生态环境质量的回归结果中可以看到，中低端生产性服务业仅对本地区的环境质量的改善有促进作用，对邻近地区产生了不利影响，而高端生产性服务业集聚对环境质量没有显著影响.
2.4 稳健性检验
为了保证研究结果的稳健性，本部分从以下两个方面进行检验.首先采用不同的空间矩阵进行回归.第一种是经济距离矩阵，以样本期内不同城市的人均GDP均值差值的倒数表示，用以反映不同城市间经济上的邻近性.第二种是地理与经济距离的嵌套矩阵.地理距离矩阵和经济距离矩阵分别赋予权重，且权重均取0.5，该矩阵不仅考虑了不同城市间地理因素的影响，而且考虑了经济方面的联系.其次，替换被解释变量绿色经济发展水平(XT)，构建经济和环境指标，通过耦合函数计算出经济环境耦合协调度，以反映经济与环境协调共赢的绿色发展.通过以上两种方式检验后，发现只有变更被解释变量的间接效应的估计结果略有差异，其他情况下核心解释变量的估计结果与前文一致，说明模型的估计结果具有较强的稳健性.
通过研究，得到以下结论：
(1)淮河生态经济带整体绿色经济发展水平偏低，但整体呈上升趋势.区域内绿色经济发展水平不均衡，江苏省各城市绿色经济发展水平较高，河南省各城市相对落后.
(2)生产性服务业专业化集聚不能明显促进淮河生态经济带绿色经济发展水平的提高，而多样化集聚对淮河生态经济带绿色经济的发展有显著的促进作用.但两者均有利于本地区环境质量的改善，且专业化的促进作用大于多样化.
(3)从不同产业层级来看，高端和中低端生产性服务业的专业化集聚均无法促进绿色经济发展水平的提升，而两者的多样化集聚则有明显的提升作用，并产生了空间外溢效应，促进了邻近地区绿色经济发展水平的提高，而且高端生产性服务业对区域绿色经济发展水平的提升作用明显大于中低端.
基于以上结论，提出以下政策建议：
第一，健全资源要素的流动机制，加快生产性服务业集聚化建设.需要加强节能环保型服务业专业化集聚建设，在此基础上进一步推动其他生产性服务业多样化集聚发展.保障各种资源要素的自由流动，不断优化营商环境，制定好相应的配套措施，吸引国内国际资源要素的流入，把有效的社会资源加以引导，以各种形式发展生产性服务业，逐步形成多样化发展的格局.
第二，以中低端生产性服务业建设为依托，逐步推进高端生产性服务业发展.随着传统产业的结构调整，新兴产业的不断壮大，中低端生产性服务业需进一步完善，并在此基础上逐步发展高端生产性服务业.同时，加强高端和中低端生产性服务业间的行业渗透，以低端促高端发展，以高端带低端转型，相互补充，相互促进，共促淮河生态经济带绿色经济发展水平的提升.
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