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1、第40卷第3期2023年5月经济经纬ECOnOrniCSCIrVeyVol.40No.3May2023开发区影响城市的绿色经济增长吗？一基于285个城市的准自然实验王海星,周耀东（北京交通大学经济管理学院,北京100O44）摘要：基于包含非期望产出的超效率SBM模型和GML指数，测算2004-2018年285个城市绿色全要素生产率（GTFP）的增长率及分解指标，运用Tobit-DID模型和面板门限模型评估国家级开发区设立对城市GTFP增长的影响和作用机制。结果表明：开发区设立能够显著提升城市的全要素生产率（TFP）增长水平，但考虑资源消耗和污染排放后，与城市GTFP增长率呈现显著负向关系,该结
2、果通过了一系列稳健性检验。开发区的污染企业数量和规模上升加剧了城市的污染排放，是制约城市GTFP增长提升的主要因素.受持续时间和核准面积的影响，开发区企业规模增长对城市环境污染具有门限效应,持续时间越长、核准面积越大，区内企业规模增长对城市环境污染的影响系数越大因此，应适当提高开发区环境入园门槛，建立污染企业淘汰机制，加快推进开发区绿色改造，以促进城市绿色经济增长.关键词：开发区;绿色全要素生产率；GlobeMalmquist-Luenberger指数；门限模型基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助（B22YJS00240）作者简介：王海星（1995-）,女，山西吕梁人，博士研究生，主要
3、从事城市、区域和资源环境研究；周耀东（1969-）,男，安徽芜湖人，教授，博士生导师，主要从事产业组织和公共政策研究,王海星为本文通信作者.中图分类号:F129.9;X196文献标识码:A文章编号:1006-1096（2023）03-0024-10收稿日期:2021-11-1588888888888888888888888888888888888888888888888888自1984年在14个沿海开放城市设立经济技术开发区以来，开发区始终肩负着中国经济增长的重任。截至2019年,全国共有218家国家级经济技术开发区（简称“经开区）和169家国家高新技术产业开发区（简称高新区）。据统计,201
4、9年218家经开区实现地区生产总值10.5万亿元,较上年增长10.3%,增速高于全国平均增速4.2个百分点，占国内生产总值比重的10.6%;169家高新区营业收入达到38.55万亿元,实现工业总产值24.03万亿元，占同年国内生产总值的24.36%。作为改革开放的排头兵和试验田，开发区以先行先试和体制机制创新为突破口,成为带动地区经济发展的重要增长极。但在日趋强化的资源环境约束背景下，作为制造业企业的集聚区面临严峻的环境挑战0因此，分析开发区设立对城市绿色全要素生产率（Greentotalfactorproductivity,GTFP）增长的影响和作用机制，将资源消耗和污染排放纳入经济增长分析
5、框架，能够准确、客观和全面地评估开发区设立的经济绩效和环境绩效，为开发区转型升级以及推动城市绿色经济增长提供经验数据和政策建议一、文献综述关于开发区政策有效性问题的研究文献关注点集中在经济绩效上（包括企业绩效提升和地区经济发展），存在两种不同的意见。多数文献认为开发区存在的政府补贴和税收优惠，能吸引研发人员集聚和缓解企业融资约束（汪文生等,2020）,在政策效应和集聚效应”的作用下提升区内企业创新绩效（谭静等，2019）,通过空间溢出效应提高周围区域企业全要素生产率增长水平（Lu。etal,2015）,并对所在城市创新效率产生显著的促进作用（谭静等，2018;Wangetal,2019）。不同
6、观点认为大规模区域平衡性开发区政策只具有“扎堆效应（郑江淮等,2008）和短期效应（王永进等,2016）,限于转型时期的体制束缚、资源错配和政府干预的无效性,开发区对企业创新和地区技术进步没有持久显著的正向促进作用（卓乘风等，2021）.开发区产业集聚所引发的环境污染外部性问题也受到了关注0开发区设立初期，企业集聚和规模扩张加剧了污染物空间上的集中排放,短期内产业集聚成为环境治理的“阻力(王兵等，2016;Chenetal,2020)但污染物排放和治理具有规模经济效应，企业空间集聚也有助于降低单位治污成本，为集中式治污提供可能(Wangetal,2019)在技术创新、知识溢出和示范效应作用下,
7、产业集聚区企业的劳动生产率和污染物治理水平不断提升,从而有助于改善地区的环境绩效(Wangetal,2021).现有文献主要围绕经济绩效或环境绩效对开发区政策的有效性展开讨论，仍存在一些不足.第一,开发区设立将直接和间接地影响经济发展和环境污染，现有文献多从单一维度分析开发区政策实施效果，考察开发区设立对城市经济和环境综合影响的研究还不够充分第二，污染排放和环境治理具有累积效应和门限效应，产业集聚的环境外部性有可能出现阶段性和异质性特征使用线性模型分析开发区的环境效应，可能忽略开发区特征对政策效应的差异性影响，进而影响开发区政策有效性的判断。本文运用Tobit-DID模型和面板门限模型分析国家
8、级开发区设立对城市GTFP增长的影响和作用机制。相较于现有研究，本文的边际贡献在于：第一，基于包含非期望产出的超效率SBM模型和GML指数，测算2004-2018年285个城市GTFP增长率及分解指标，从经济绩效和环境绩效双维度综合评估开发区设立对城市GTFP增长的影响，以期对开发区政策有效性研究做出补充.第二，利用中国工业企业数据库识别开发区企业，运用企业微观数据分析开发区设立对城市GTFP增长的作用机制。同时考虑污染排放的门限效应，使用面板门限回归模型，重点讨论不同持续时间和核准面积情形下，开发区企业规模增长对城市环境污染的作用力方向和影响力大小，扩展已有文献的研究思路。二、理论分析及假设
9、将产出看作是污染排放的函数Y(Z),在传统索罗模型的基础上引入资源消耗和污染排放，构建绿色索罗模型。考虑柯布-道格拉斯生产函数情况，将生产函数定义为：Y(Z)=KaEBTV(AL)Sa*),0,0,0(1)其中,Y、KLA、E、T、Z分别为产出、资本、劳动、技术进步、能源、土地和污釉曲,a、艮Y为资本、能源、土地对产出增长的弹性系数。对(1)式取对数,求微分，整理可得：KZLKLELTL绿色索洛余值为：RG=9(z)/L-ag“L-pg“L，gT/L(3)当Z=O,E=0,T=O时,传统索洛余值为：R=gL-agL(4)索洛模型表明,经济总是收敛于平衡增长路径。假设劳动、技术进步、能源、土地的
10、增长率分别为n、g、c和0。处于平衡增长路径时，绿色索洛模型和传统索洛模型的工人平均产出增长率分别为：frlsufI*(3JIg眈=g沪Pr=g付两者相减可得：由式(7)可知，当经济处于平衡增长路径时,gJ72)/Lg眈,绿色索洛余值(R6)小于索洛余值(R),这说明资源消耗和污染排放对长期经济增长产生明显的制约作用。开放经济条件下，污染企业倾向于在环境标准较低的发展中国家进行生产。开发区以促进经济增长为首要目的，往往将环保目标放在次要位置。在此情形下，以吸引外商投资和承接国际产业转移为主要发展模式的开发区很有可能成为低水平污染型外商直接投资的集聚区(华岳等，2022),从而造成严重的环境污染
11、。与此同时,开发区企业“扎堆”更多是为了获得“政策租，不具有一般意义上的产业集聚效应(郑江淮等，2008),产业集聚的环境正外部性作用有限。此外，受mGDP晋升锦标赛”影响，地方官员往往通过引入高耗能、高污染产业项目，放松污染企业监管、默许企业排污等方式，推动区内经济增长(PUetal.2018)这导致大规模污染密集型和资源消耗型企业进入开发区,开发区企业数量和规模不断扩大.造成污染物空间上的集中排放。综上，作为制造业集聚区的开发区面临严峻的资源消耗和污染排放问题。根据前文模型推导可知,资源消耗和污染排放对长期经济增长产生制约影响。因此，考虑资源消耗和污染排放后，开发区设立制约了城市GTFP增
12、长，而开发区资源消耗和污染排放的上升可能来自开发区企业规模增长。基于上述分析，本文提出假说1、假说2a。假说1:考虑资源消耗和污染排放后，开发区设立制约城市GTFP增长。假说2a：开发区企业规模增长,加剧城市的环境污染，从而制约城市GTFP增长。开发区企业规模受到开发区持续时间和核准面积的影响。开发区持续时间越长，区内资源配置效率和经济效果越显著(Wang,2013)。但污染排放具有累积效应和门限效应，持续时间长的开发区的环境绩效较差(胡求光等，2020):土地政策是开发区招商引资的重要手段，适当的开发区规模才能实现政策边际效应的最优化(孔令丞等，2021)。开发区核准面积越大，区内容纳的污染
13、企业数量和规模也越大，对城市环境造成的不利影响越明显。有必要把开发区持续时间和核准面积作为门限变量,构建非线性面板模型.分析区内企业规模增长对城市环境的差异性影响。基于上述分析，本文提出假说2bo假说2b:受开发区持续时间和核准面积的影响,开发区企业规模增长对城市环境污染的影响呈现非线性特征。三、研究设计(一)Tobit-DID模型设定双重差分法有效控制了被解释变量和解释变量之间的相互影响效应，一定程度上缓解了政策作为解释变量导致的内生性问题，近年来已经成为评判政策有效性的主流方法。将设有经开区或高新区的城市作为实验组，没有经开区或高新区的城市作为控制组，采用渐进双重差分模型进行估计。被解释变
14、量为绿色全要素生产率的增长率(gtfpg),该变量属于受限变量，使用OLS估计不能得到稳健的回归结果，选择最大似然估计方法的Tobit模型更为合适。Tobit模型又可分为固定效应模型和随机效应模型，但固定效应的Tobit模型存在偶发参数和扰动项方差估计量偏差问题，使得估计结果存在偏差和不一致。因此，最终选择随机效应的Tobit模型，模型设置如下：乂耶K；asHJd,工：，wr0)+iz,t+it(9)式中yit为工业废水排放量、工业二氧化硫排放量和工业烟(粉)尘排放量的输权值，表示城市环境污染程度；门限变量qi为开发区持续时间(duration)和核准面积(area);核心解释变量为全部从业人
15、员数对数或工业总产值对数，表示开发区内企业的规模增长；控制变量为人均gdp(Inpgdp)、第二产业增加值占GDP的比重(industry)和实际利用外商投资占GDP的比重(fdi)。开发区企业数据来源于2004-2013年中国工业企业数据库，参考Cai等(2009)和孔令丞等(2021)的方法对中国工业企业数据库进行处理,最终筛选得到52960家开发区企业,共计146626条开发区企业数据,涉及30个省域共256个城市。制造业企业在生产经营过程伴随着大量的资源消耗和污染排放，易对地区环境造成负面影响。2004-2013年开发区企业中制造业企业数量占比达98.57%。根据余东华等(2016)对
16、制造业行业污染强度的分类标准,将开发区企业分为重污染企业、中污染企业和轻污染企业。研究发现,2004年区内制造业企业数量为5970家,2013年上升为18453家,年均增长率为11.95%,其中重污染企业、中污染企业和轻污染企业的年均增长率分别为11.43%,15.54%和10.76%由此可知,开发区设立后吸引新企业进入,区内污染企业数量和规模不断上升，为区内大规模污染物集中排放提供了可能，是制约城市GTFP增长提升的主要因素。污染排放具有累积效应和门限效应，开发区持续时间和核准面积易对城市环境产生阶段性和异质性影响.因此,把开发区持续时间和核准面积作为门限变量，构建非线性面板模型，分析区内企
17、业规模增长对城市环境的差异性影响是合理的。根据门限回归方法步骤，对开发区持续时间和核准面积是否存在门限效应以及存在几个门限值进行检验，检验结果如表6所示。持续时间门限效应检验结果显示，拒绝了线性模型和单门限模型假设，接受双门限模型假设，说明存在两个门限值。核准面积门限效应检验结果显示，拒绝了线性模型假设，接受单门限模型假设,说明存在一个门限值O门限回归模型的估计结果见表70以持续时间为门限变量的回归结果表明，当持续时间小于27年时，全部从业人员对数的系数为0.008;当持续时间介于27年到30年时,全部从业人员对数的系数为0.028;当持续时间大于30年时,全部从业人员对数的系数为0.021,
18、且均通过1%的显著性水平检验。这说明开发区企业规模增长加大了城市环境污染的程度，影响系数随开发区持续时间整体呈上升趋势。早期设立的开发区.区内企业选择更重视经济利益，存在以“环境换增长”“先污染后治理”的发展现象。同时，园内基础设施不完善、资源配置不合理、产业布局不科学等因素，也扭曲了开发区产业集聚的规模效应和技术溢出效应。这意味着开发区持续时间越长，环境负外部性的累积程度越高。表62004-2013年门限效应检验模型假定持续时间门限效应检验结论核准面积门限效应检验原假设备择假设F值P值5%临界值F值P值5S临界值结论线性模型单门限模型44.680.00733.376拒绝115.580.000
19、33.3B5拒绝单门限模型双门限模型2.730.0071.887拒绝5.520.2737.964接受双门限模型三门限模型0.940.58336.594接受表12004-2013年门限回归模型估计结果门限变量门限值核心解释变量控制变量全部从业人员对数Inpgdpirxbstryfdi持续时间duration2727300.008(0.001)0.028*(0.003)0.0212(0.003)0.019*(0.003)0.034*(0.018)-0.147,(0.081)核准面积area54270.007*(0.001)0.0180.048-0.1304area54270.038*(0.003)
20、(0.003)(0.017)(0.078)以核准面积为门限变量的回归结果表明，当核准面积小于5427公顷时，全部从业人员对数的系数为0.007；当核准面积大于5427公顷时，全部从业人员对数的系数为0.038,且均通过1,的显著性水平检验，说明开发区内企业规模增长对城市环境污染的影响随开发区面积增大而增强。这意味着开发区面积不是越大越好。现实中，以经济效益为导向的地方政府倾向于将新增建设用地指标向开发区倾斜，一定程度挤占城市居住、公用设施、绿地和广场用地等建设用地指标，随着开发区面积增加，开发区容纳的污染企业数量以及规模会增加.加剧城市环境污染负担。中国工业企业数据库的统计口径在2007-20
21、08年和2010-2011年出现较大变化.2010年数据的准确度、指标健全度存在较大问题（陈林，2018）。因此在2004-2013年总样本基础上，利用2005-2007年和2011-2013年分样本进一步验证.核心解释变量为全部从业人员数对数和工业总产值对数。限于篇幅有限，分样本门限效应检验和估计结果简写，如表8所示。门限效应检验显示，分样本情况下，所有模型均拒绝了线性模型假设，说明开发区企业规模增长对城市环境污染的影响受持续时间和核准面积的影响，呈现非线性特征。门限回归模型估计结果表明.随着持续时间和核准面积的增大，全部从业人员对数和工业总产值对数的系数也逐渐增大，说明开发区持续时间越长、
22、核准面积越大，区内企业规模增长对城市环境污染的影响越大。这与全样本分析结果一致，证明机制分析结论可信。六、结论与启示本文基于包含非期望产出的超效率SBM模型和GML指数，测算了2004-2018年285个城市绿色全要生产率（GTFP）增长率及分解指标,采用Tobit-DID模型和面板门限模型评估国家级开发区设立对城市GT-FP增长的影响和作用机制。研究发现：（1）开发区设立能够有效促进城市TFP增长.但考虑资源消耗和污染排放后，开发区设立制约了城市GTFP增长。（2）开发区的污染企业数量和规模上升加剧城市的污染排放，是制约城市GTFP增长提升的主要因素。（3）受持续时间和核准面积的影响，开发区
23、企业规模增长对城市环境污染具有门限效应.持续时间越长、核准面积越大.对城市环境污染的影响系数越大。开发区设立制约城市GTFP增长的提升，并非说明开发区政策是无效的。制造业企业本身易对环境造成不利影响，相对于分散布局而言，开发区作为制造业产业集聚区，为企业绿色创新、清洁技术传播和治污规模效应的实现提供了可能性。但目前而言，开发区企业规模增长加剧了污染物空间上的集中排放，对城市环境造成不利影响，制约了城市绿色经济增长。基于上述结论，得到如下政策启示：（D提高开发区环境入园门槛，限制高耗能、高污染企业进区设厂。开发区管委会必须重视企业在资源利用和污染排放领域的工作表现。在区内企业考核过程中，建立动态
24、管理制度,科学评估开发区企业污染排放强度，加强区内企业环保设施安装、实际运营情况环境监管，淘汰环境不达标企业。（2）加快推进开发区绿色改造，引入循环经济理念，加大园内环保设施投入,建设生态工业网络,提高资源利用效率，减少区域污染物排放量，走绿色集约可持续发展道路。表8分样本门限效应检验和模型估计结果时间2005-2007年2011-2013年门限效应检验核心解释变量全部从业人员对数工业总产值对数全部从业人员对数工业总产值对数持续时间单门限模型单门限模型双门限模型单门限模型核准面积单门限模型双门限模型单门限模型三门限模型门限回归模型估计结果核心解释变量全部从业人员对数工业总产值对数全部从业人员对
25、数工业总产值对数0.00700.013,*-0.0020.005-(0.003)(0.003)(0.002)(0.001)持续时间区间20.033,0.0160.006-0.006*0(0.005)(0.003)(0.002)(0.001)区间30.020E(0.002)0.006”0.0090.003*0.002*(0.003)(0.002)(0.001)(0.001)核准面积区间20.0460.011-0.025*0.004F(0.007)(0.002)(0.003)(0.001)区间30.016040.003*-(0.002)(0.001)区间40.007-(0.001)全社会固定资产投资参考柯善咨等（2012）的方法计算，折旧率取10.96%（单豪杰，2008）。能源消费量为城市GDP占所在省份GDP的比重乘以所在省份的能源总量。实际GDP以城市所在省份的地区生产总值指数（上年=100）消除通货膨胀。地形起伏度数据来源于全球变化科学研究数据出版系统发布的中国地形起伏度公里网络数据集。参考文献：蔡善柱,陆林.2014.中国经济技术开发区效率测度及时空分异研究J.地理科学（7）:794-802.陈林，2018.中国工业企业数据库的使用问题再探J.经济评论（6）:140-153.单豪杰.2008.中国资本存量K的再估算:1952-2006年.数量经
