资源科学 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (8): 1509-1521.doi: 10.18402/resci.2021.08.01
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收稿日期:
2020-09-29
修回日期:
2021-02-14
出版日期:
2021-08-25
发布日期:
2021-10-25
通讯作者:
孙威,男,河南开封人,博士,副研究员,研究方向为区域可持续发展与空间规划。E-mail: sunw@igsnrr.ac.cn作者简介:
盛科荣,男,山东日照人,博士,教授,研究方向为城市经济与区域可持续发展。E-mail: shengkerong@163.com
基金资助:
SHENG Kerong1(), WANG Liping1, SUN Wei2,3(
)
Received:
2020-09-29
Revised:
2021-02-14
Online:
2021-08-25
Published:
2021-10-25
摘要:
随着城市间网络联系的快速发展,城市绿色经济效率将越来越多地受到城市网络资源支配能力和合作伙伴经济绩效的影响。本文基于数据包络分析(DEA)的窗口模型测度城市绿色经济效率,并利用2019年中国上市公司500强企业网络数据构建城市网络,在此基础上研究了网络权力、知识溢出对中国城市绿色经济效率的影响。结果表明:①网络权力和建立在网络基础上的知识溢出已经成为影响中国城市绿色发展的重要因素,更高的网络资源支配能力、更高的合作伙伴经济绩效意味着更高的绿色经济效率。②网络权力和知识溢出对中国城市绿色经济效率提升具有递增的边际影响,表明多样化的中间产品和非竞争性的知识资源所带来的收益明显高于网络链接的交易成本,意味着中国城市网络嵌入对生产率的影响还处于倒U型曲线关系中收益递增的发展阶段。③网络权力和知识溢出能够显著改善核心地位城市、东部地区城市和较大规模城市的绿色经济效率,但是对边缘地位城市、中西部地区城市和较小规模城市绿色经济效率的影响不显著,这意味着中国城市绿色经济效率的发展差距在多个维度上趋于扩大。未来中国政府应加快城市网络建设,并促进资源和知识的有序流动,为城市绿色经济效率的提升提供支撑,同时高度关注网络外部影响的异质性特征,促进不同类型城市绿色经济的协调发展。
盛科荣, 王丽萍, 孙威. 网络权力、知识溢出对中国城市绿色经济效率的影响[J]. 资源科学, 2021, 43(8): 1509-1521.
SHENG Kerong, WANG Liping, SUN Wei. Impacts of network power and knowledge spillovers on China’s urban green economic efficiency[J]. Resources Science, 2021, 43(8): 1509-1521.
表1
2005—2017年城市绿色经济效率演化路径的类型分化
类型 | 2005年 | 2011年 | 2017年 | 城市数量 | 代表性城市 | 特征 |
---|---|---|---|---|---|---|
I | 0.754 | 0.850 | 0.999 | 8 | 北京、广州、深圳、大庆 | 效率前沿且上升 |
II | 0.587 | 0.605 | 0.771 | 30 | 上海、南京、天津、东营 | 从较高升至前沿 |
III | 0.487 | 0.516 | 0.508 | 42 | 包头、宁波、济宁、南宁 | 中等且改善 |
IV | 0.380 | 0.389 | 0.474 | 29 | 石家庄、重庆、郑州、兰州 | 从较低升至中等 |
V | 0.850 | 0.815 | 0.761 | 10 | 长春、佛山、汕头、东莞 | 效率前沿但下降 |
VI | 0.839 | 0.580 | 0.516 | 8 | 鞍山、唐山、亳州、武威 | 从前沿降至中等 |
VII | 0.611 | 0.501 | 0.450 | 30 | 太原、南昌、淄博、昭通 | 中等但下降 |
VIII | 0.514 | 0.399 | 0.336 | 41 | 大同、淮南、宜春、宣城 | 从中等降至较低 |
IX | 0.348 | 0.319 | 0.298 | 38 | 承德、晋城、临沂、商丘 | 持续垫底 |
表2
面板Tobit模型分析结果
变量 | (1) | (2) | (3) | (4) |
---|---|---|---|---|
NP | 0.1095*** (3.55) | 0.0011** (2.26) | 0.5220** (2.50) | 0.0238** (2.50) |
NG | 0.1887*** (2.69) | 0.1806** (2.56) | 0.1786** (2.54) | 0.1803** (2.56) |
aggo | 0.0158*** (6.76) | 0.0167*** (7.11) | 0.0164*** (7.03) | 0.0165*** (7.03) |
inno | 0.0002*** (2.84) | 0.0003*** (3.48) | 0.0003*** (3.21) | 0.0003*** (3.23) |
slgtfp | -0.0732 (-1.30) | -0.0784 (-1.38) | -0.0805 (-1.43) | -0.0756 (-1.34) |
fisc | 0.0005 (0.16) | 0.0003 (0.10) | 0.0004 (0.14) | 0.0002 (0.07) |
regu | -0.0045 (-0.17) | -0.0019 (-0.07) | -0.0023 (-0.09) | -0.0013 (-0.05) |
fdi | 0.0076* (1.85) | 0.0091* (1.84) | 0.0082* (1.73) | 0.0087* (1.76) |
t | -0.0458*** (-4.34) | -0.0464*** (-4.37) | -0.0465*** (-4.38) | -0.0459*** (-4.33) |
常数项 | 0.4050*** (9.24) | 0.4121*** (9.36) | 0.4090*** (9.29) | 0.4115*** (9.35) |
NP测度指标 | ndegree | bpower | coreness | nbetween |
ρ | 0.5219 | 0.5251 | 0.5154 | 0.5279 |
LR test | 156.91*** (0.00) | 158.96*** (0.00) | 151.44*** (0.00) | 161.63 (0.00) |
样本量 | 678 | 678 | 678 | 678 |
表3
网络权力门槛模型分析结果
变量 | (1) | (2) | (3) | (4) |
---|---|---|---|---|
NP-1 | 0.3007*** (6.97) | 0.2707*** (6.31) | 0.2885*** (6.66) | 0.2954*** (6.88) |
NP-2 | 0.3993*** (7.93) | 0.3328*** (7.33) | 0.3607*** (7.15) | 0.3787*** (7.72) |
NG | 0.2966*** (4.41) | 0.3110*** (4.58) | 0.2869*** (4.23) | 0.2891*** (4.31) |
控制变量 | 引入 | 引入 | 引入 | 引入 |
NP测度指标 | ndegree | bpower | coreness | nbetween |
样本量 | 678 | 678 | 678 | 678 |
表4
知识溢出门槛模型分析结果
变量 | (1) | (2) | (3) | (4) |
---|---|---|---|---|
NG-1 | 0.4428*** (15.26) | 0.4324*** (14.97) | 0.4378*** (15.19) | 0.4313*** (14.93) |
NG-2 | 0.4876*** (15.64) | 0.4774*** (15.35) | 0.4813*** (15.57) | 0.4761*** (15.31) |
NG-3 | 0.6396*** (14.73) | 0.5283*** (14.45) | 0.5321*** (14.65) | 0.5268*** (14.41) |
NP | 0.0924*** (4.04) | 0.0011*** (3.08) | 0.6354*** (3.92) | 0.0200*** (2.92) |
控制变量 | 引入 | 引入 | 引入 | 引入 |
NP测度指标 | degree | bpower | coreness | between |
样本量 | 678 | 678 | 678 | 678 |
表5
面板Tobit模型异质性分析结果
变量 | 核心 (1) | 边缘 (2) | 东部 (3) | 中西部 (4) | 较大 (5) | 较小 (6) |
---|---|---|---|---|---|---|
ndegree | 0.1064*** (3.37) | -0.2216 (-0.54) | 0.1101*** (3.88) | 0.2293 (1.52) | 0.0923*** (2.90) | -0.5176 (-1.37) |
NG | 0.5369*** (3.35) | 0.0916 (1.25) | 0.5075*** (4.32) | 0.1045 (1.31) | 0.3403*** (3.27) | 0.0764 (0.89) |
控制变量 | 引入 | 引入 | 引入 | 引入 | 引入 | 引入 |
ρ | 0.4817 | 0.5144 | 0.5417 | 0.4409 | 0.5194 | 0.4895 |
LR test | 51.88 (0.00) | 95.28 (0.00) | 63.55 (0.00) | 66.32 (0.00) | 90.97 (0.00) | 55.45 (0.00) |
样本量 | 261 | 431 | 267 | 425 | 402 | 290 |
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